Yeraltı sularında su kalitesi örnekleme noktalarının seçiminde istatistiksel ve jeoistatistiksel yöntemlerin kullanımı
Use of statistical and geostastatical methods at selection of water quality sampling points in groundwater
Yazar: SEMRA EKİNCİ
Danışman: DOÇ. DR. FİRDES YENİLMEZ
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering

Özet:
İzleme çalışmaları, var olan kaynakların korunması, insan sağlığının güvence altına alınması ve çevresel sürdürülebilirliğin sağlanması açısından önem taşımaktadır. Bu çalışma kapsamında, Akdeniz Üniversitesi kampüsünde bulunan yeraltı suyu su kalitesi örnekleme noktalarının seçiminde istatistiksel ve jeoistatistiksel yöntemler kullanılarak alternatif su kalitesi izleme ağları tasarlanmıştır. Arazi çalışması 23 Haziran 2022 tarihinde Akdeniz Üniversitesi kampüsünde yer alan aktif 21 örnekleme noktasında gerçekleştirilmiştir. Kuyulardan toplanan numunelerde çözünmüş oksijen, oksijen doygunluğu, sıcaklık, pH, iletkenlik, bulanıklık ve nitrat analizleri yapılmıştır. Çalışmada, hiyerarşik kümeleme yöntemi için istatistiksel analizlerde sıklıkla tercih edilen SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) programı kullanılmıştır. Sıradan Kriging yöntemi uygulamak için ise bir coğrafi bilgi sistemleri programı olan ArcMap yazılımı kullanılmıştır. Hiyerarşik kümeleme analizi ile oluşturulan kümeler arasından örnekleme noktaları seçilerek varsayımsal izleme ağları oluşturulmuştur. Çalışmada ana izleme ağı ve 37 varsayımsal izleme ağı dahil, 38 izleme ağı bulunmaktadır. İzleme ağlarında variogramlar, kriging tahmin haritaları ve kriging hata haritaları değerlendirilerek nokta azaltımı yapılmış ve ana ağa benzer özellik gösteren alternatif ağ seçilmiştir. Sonuçlar, Akdeniz Üniversitesi kampüsü yeraltı suyu kalitesi temsili izleme ağında ana izleme ağındaki mekânsal korelasyon yapısını korumak için 10 örnekleme noktasının gerekli olduğunu göstermiştir. Alternatif ağ olarak seçilen İA28 izleme ağının Nugget/Sill oranı 0.25'ten küçük olduğundan yüksek mekânsal korelasyona sahip olduğu ve ana ağı en iyi yansıtan izleme ağı olduğu sonucuna varılmıştır.

Abstract:
Monitoring studies are important in terms of protecting existing resources, securing human health and ensuring environmental sustainability. Within the scope of this study, alternative water quality monitoring networks were designed by using statistical and geostatistical methods in the selection of groundwater water quality sampling points located on Akdeniz University campus. The field study was conducted on June 23, 2022 at 21 active sampling points located on the Akdeniz University campus. Dissolved oxygen, oxygen saturation, temperature, pH, conductivity, turbidity and nitrate analyzes were performed on the samples collected from the wells.  In the study, SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) program, which is frequently preferred in statistical analysis, was used for the hierarchical clustering method. ArcMap software, a geographic information systems program, was used to apply the Ordinary Kriging method. Hypothetical monitoring networks were created by selecting sampling points from the clusters formed by hierarchical clustering analysis. There are 38 monitoring networks in the study, including the main monitoring network and 37 hypothetical monitoring networks. Point reduction was made by evaluating variograms, kriging prediction maps and kriging error maps in the monitoring networks, and an alternative network with similar characteristics to the main network was selected. The results demonstrated that 10 sampling points are necessary in the groundwater quality representative monitoring network of Akdeniz University campus to maintain the spatial correlation structure of the main monitoring network. It is concluded that the IA28 monitoring network chosen as the alternative network with the Nugget/Sill ratio is less than 0.25 has a high spatial correlation and it is the monitoring network that best reflects the main network.