Kohonen ağları ve çok değişkenli istatistiksel yöntemlerle su kalitesinin irdelenmesi: Antalya Aksu bölgesi uygulaması
Investigation of water quality with kohonen networks and multivariate statistical methods: Application in Antalya Aksu region
Yazar: ZEYNEP ÜNSAL
Danışman: PROF. DR. AYŞE MUHAMMETOĞLU
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering

Özet:
Yerüstü ve yeraltı su kaynaklarının sürdürülebilir bir şekilde kullanılması ve korunması bütünleşik su yönetimi açısından önceliklidir. Hem yerüstü hem de yeraltı suyu kalitesine ilişkin izleme verilerinin zamansal ve mekânsal açıdan değerlendirilmesi ve yorumlanması, su kalitesinin korunması ve iyileştirilmesi açısından oldukça önemlidir. Son yıllarda çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerinin kullanımı, karmaşık veri setlerinin kolay bir şekilde analiz edilip görselleştirilmesini sağlamasından dolayı yaygınlaşmaktadır. 
Bu tez çalışmasında, Aksu Çayı yerüstü suyu ve Altınova bölgesi yeraltı suyu (YAS) kalitesinin, çok değişkenli istatistiksel yöntemler içinde yer alan Temel Bileşen Analizi (TBA), Hiyerarşik Kümeleme Analizi (HCA) ve Kohonen Ağları - Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar (SOM) yöntemleri kullanılarak irdelenmesi hedeflenmektedir. Belirtilen çalışma alanlarında, daha önce su kalitesi izleme çalışmaları yapılmış olmasına rağmen, çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemleri kullanılarak zamansal ve mekânsal veri analizi gerçekleştirilmemiştir. Ek olarak, Altınova bölgesi YAS kalitesi ile YAS kirlilik hassasiyeti indeks sonuçları birlikte istatistiksel olarak analiz edilmiştir. 
Tez çalışması, kullanılan istatistiksel yöntemler açısından özgünlük içermektedir. Elde edilen sonuçlar ile iki çalışma alanına ait su kalitesi kapsamlı olarak değerlendirilmiştir. HCA ile su kalitesi verileri belirli veya benzer özelliklere göre gruplandırılmıştır. TBA ile de su kalitesini etkileyen faktörlerin karmaşıklığını azaltmak üzere veri setleri basitleştirerek, ilgili ana bileşenler ortaya çıkarılmıştır. Kohonen Ağları ile de su kalitesi parametrelerinin değişim benzerlikleri ortaya konulmuştur.

ANAHTAR KELİMELER: Hiyerarşik Kümeleme Analizi, İstatistiksel analiz, Kohonen Ağları, Temel Bileşen Analizi, Yeraltısuyu Kirlilik Hassasiyeti

Abstract:
Sustainable use and protection of surface and groundwater resources is a priority for integrated water management. Evaluating and interpreting monitoring data regarding both surface and groundwater quality in temporal and spatial terms is very important for protecting and improving water quality. In recent years, the use of multivariate statistical analysis methods has become widespread because they enable complex data sets to be analyzed and visualized easily.
In this thesis study, it is aimed to examine the quality of Aksu Stream surface water and Altınova region groundwater using Principal Component Analysis (PCA), Hierarchical Clustering Analysis (HCA) and Kohonen Networks - Self-Organizing Maps (SOM) methods, which are among the multivariate statistical methods. Although water quality monitoring studies have been carried out before in the specified study areas, temporal and spatial data analysis has not been carried out using multivariate statistical analysis methods. In addition, statistical analyses were conducted by combining the water quality monitoring results of Altınova region with index results of vulnerability to groundwater pollution.
The thesis study contains originality in terms of the statistical methods used. With the results obtained, the water quality of the two study areas was comprehensively evaluated. With HCA, water quality data is grouped according to certain or similar characteristics. With PCA, the relevant main components were revealed by simplifying the data sets in order to reduce the complexity of the factors affecting water quality. Similarities of changes in water quality parameters have been revealed with Kohonen Networks.

KEYWORDS: Hierarchical Clustering Analysis, Kohonen Networks, Principal Component Analysis, Statistical analysis, Water quality index