Yer altı suyu (YAS) kirlenme potansiyelinin, CBS tabanlı DRASTIC modeli kullanılarak belirlenmesi ve Erzin Ovası YAS hassasiyet haritalarının geliştirilmesi
Determination of groundwater pollution potential using a gis-based DRASTIC model and development of vulnerability maps for Erzin plain
Yazar: AHMET ATLI
Danışman: PROF. DR. MAHMUT ÇETİN
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2010
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Yer altı suları = Ground waters

Özet:
Bu çalışma ile; Erzin Ovası (Hatay) yer altı suyu (YAS) kirlenme potansiyelinin Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) tabanlı DRASTIC Modeli (DM) kullanılarak belirlenmesi, mevsimlik ve yıllık YAS hassasiyet (Dİ) haritalarının geliştirilmesi amaçlanmıştır. Araştırma alanı toprak verileri, jeolojik kesitleri, hidrolik iletkenlik verileri, yağış gözlemleri, YAS derinlikleri, topoğrafik haritaları, arazi kullanım verileri, YAS kalitesi gözlemleri ve analiz sonuçları materyal olarak kullanılmıştır. Ağustos 2006, Kasım 2006, Şubat 2007 ve Mayıs 2007 dönemlerinde YAS derinlikleri ölçülmüş; su örnekleri alınarak elektriksel iletkenlik (EC) değerleri ölçülmüş, nitrat (NO3) ve anyon-katyon analizleri yapılmıştır. Su kalitesi sonuçları hidrojeokimyasal yöntemler ile değerlendirilmiş; YAS derinliği, EC ve NO3 değişkenleri jeoistatistiksel yöntemlerle haritalanmıştır. Uzun yıllık yağış serilerine frekans analizleri yapılarak uygun olasılık dağılım modelleri saptanmış, standart yineleme yıllarına (Tr=1.25, 2, 100 yıl) ait yağış tahminleri yapılmıştır. Mevsimlik, yıllık ve farklı olasılıklı YAS hassasiyet haritaları geliştirilmiştir. YAS hassasiyet haritasına araştırma alanı arazi kullanım haritası (AKH) entegre edilmiş ve düzeltilmiş YAS hassasiyet haritası (DDİ) üretilmiştir. YAS hassasiyet derecesi ve yayılımının DDİ haritasında, Dİ haritasına göre arttığı saptanmıştır. Çalışma alanındaki bir kuyu hariç olmak üzere tüm kuyuların aynı jeolojik formasyondan kaynaklandığı Piper ve Schoeller diyagramları ile belirlenmiştir. Dİ haritaları ile EC değerleri uyumlu bulunmuş, ancak; NO3 konsantrasyonları ile YAS hassasiyet alanları arasında bir korelasyon elde edilememiştir. Yağış verilerine bağlı olasılıklı Dİ haritalarının, ortalama yağış verileri kullanılarak geliştirilen Dİ haritalarına göre daha gerçekçi olduğu sonucuna varılmıştır.

Abstract:
The goals of this study were to determine the pollution potential of the Erzin Plain (Hatay) groundwater (GW) as well as developing seasonal and annual vulnerability maps using GIS-based DRASTIC model. Various data sets for soil characteristics, geology, hydraulic conductivity, land use, precipitation, groundwater depth, and groundwater quality were collected and used as model input parameters as well as topographical maps. During August 2006, November 2006, February 2007, and May 2007 terms, GW depth was observed and water quality was assessed in terms of electrical conductivity (EC), nitrate concentration (NO3), and anions and cations. The water quality data were then evaluated through hydrogeochemical methods, and maps were developed with geostatistical methods for GW depth, EC, and NO3. Long term precipitation series were analyzed and appropriate probabilistic distribution models were determined through frequency analysis. Precipitation forecasts were also done for standard return periods (Tr=1.25, 2, 100 years). Seasonal, annual, and different probability GW vulnerability maps were developed. Land use map (LUM) for the research area was integrated into the GW vulnerability map and adjusted GW vulnerability (DDI) map was formed. Based on the DDI map, there was an increase in GW vulnerability level and distribution as compared to DI map. Piper ve Schoeller diagrams revealed that all wells except one within the study area were determined to be originating from the same geological formation. DI maps and EC levels were found to be in correlation. However, no correlation could be established between NO3 concentration and GW vulnerability areas. It was concluded that the probability DI maps developed based on precipitation data were more realistic in forecasting than the DI maps that considered average precipitation.