Amasya ili yüzey ve yeraltısuyu kalite parametrelerinin yapay sinir ağları yaklaşımı ile belirlenmesi ve değerlendirilmesi
Determination and evaluation of surface and groundwater quality parameters of Amasya province with artificial neural networks approach
Yazar: MAHAMADOU KONARE
Danışman: PROF. DR. FATMA GÜLTEKİN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Jeoloji Mühendisliği = Geological Engineering
Dizin: Hidrojeoloji = Hydrogeology

Özet:
İçme ve kullanma suyu olarak kullanılan su kaynaklarının kalitesinin doğru olarak belirlenmesi, insan sağlığı açısından son derece önemlidir. Bu çalışmada, Amasya İli  yüzey ve yeraltısularının kalitesini ortaya koymak ve geçmiş yıllara (2003-2018) ait su kalite parametreleri ile nitrat konsantrasyonu arasındaki ilişkiyi Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) yöntemleri yardımıyla modellemek amaçlanmıştır. Bu amaçla çalışma alanında belirlenen yüzey ve yeraltısularının analiz sonuçları kullanılarak yeraltısularının hidrokimyasal fasiyesleri, yüzey sularının ise kalite sınıfları belirlenmiştir. Yüzey ve yeraltısularının kalite indeksleri ise TS 266'da önerilen değerler baz alınarak ve Kanada Su Kalite İndeksi (CWQI) yöntemi yardımıyla hesaplanmıştır. 
Yapılan değerlendirmeler sonucunda yeraltısularının çoğunlukla Ca-HCO3 tipinde olduğu; SAR, MT, RSC ve %Na parametrelerine göre Merzifon ve Suluova yeraltısularının bir kısmının sulama suyu olarak kullanıma uygun olmadığı belirlenmiştir. SKKY'de verilen parametrelere göre Yeşilırmak ve kollarının farklı kalite sınıflarında olduğu belirlenmiştir. Su kalitesinde mevsimsel farklılıkların görüldüğü ancak hiçbir parametrede geçmişten günümüze artan veya azalan bir trend gözlemlenmemiştir. Yüzey ve yeraltısularına ait CWQI değerlerine göre genel olarak yeraltısularının iyi kalitede, yüzey sularının ise daha düşük kalitede olduğu belirlenmiştir. Su kalite parametreleri ile nitrat konsantrasyonu arasındaki ilişkinin modellenmesinde kullanılan YSA ve ÇDR yöntemleri arasındaki üstünlüğü belirlemek için deteminasyon katsayısı (R2), Hataların Ortalama Karesel Karekökü (HOKK) ve Ortalama Mutlak Hata (OMH) kriterleri kullanılmıştır. YSA yönteminin ÇDR yöntemine göre daha iyi sonuç verdiği belirlenmiştir.

Abstract:
Correct determination of the quality of water resources used as drinking and potable water is extremely important for human health. In this study, it was aimed to reveal the quality of the surface and groundwater of Amasya Province and to model the relationship between water quality parameters and nitrate concentration by using data form previous years (2003-2018) with the help of Artificial Neural Networks (ANN) and Multiple Linear Regression (MLR) methods. Adding to this purpose, in the study area, by using the analysis results of the surface and groundwater, hydrochemical facies of groundwater and quality classes of surface waters were determined. The quality indices of surface and groundwater based on the values recommended by TS 266 were calculated by using the Canadian Water Quality Index (CWQI) method.
Following the evaluations carried out, it can be seen that the groundwater is mainly in the Ca-HCO3 water type; According to the parameters SAR, MH, RSC and %Na, it was determined that some of the groundwater in Merzifon and Suluova are not suitable for irrigation water. Based on the parameters given by RWQC, Yeşilırmak Stream and its tributaries are in different quality classes. Seasonal differences in water quality are observed, but no upward or downward trend has been observed for any parameter from the past to the present. Based on CWQI values of surface and groundwater, it was determined that in general groundwater is in good quality and surface water is in lower quality. To determine the superiority between the ANN and MLR methods used to model the relationship between the water quality parameters and nitrate concentration determination coefficient (R2), root mean squared error (RMSE) and mean absolute error (MAE) criteria were used. It emerges from this comparison that the ANN method gives better results than the MLR method.