Yeraltı su kalitesinin tahmin modelleri kullanılarak değerlendirilmesi; Gediz Havzası örneği
Evaluation of groundwater quality by using prediction models; Gediz Basin
Yazar: HATİCE KÜBRA DEMİR
Danışman: PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Su,  ekosistemin en önemli bileşeni olup canlıların yaşamı için en temel kaynaktır. Dünyadaki toplam %97' sini denizler ve okyanuslar gibi tuzlu su kaynakları oluştururken %3'lük kısmını akarsu, göl, yeraltı suları ve buzullar gibi tatlı su kaynakları oluşturmaktadır. İnsan yaşamı için gerekli olan su ihtiyacı çoğunlukla akarsu ve göller üzerine kurulan barajlardan sağlanırken yeraltı suları (YAS) bu kaynaklara alternatif bir kaynak olarak karşımıza çıkmaktadır. İçme-kullanma, tarımsal sulama ve sanayi faaliyetlerinde kullanılabilen YAS kaynakları gerek jeolojik yapıdan kaynaklanan gerek yer yüzeyinden bırakılan kirleticilerden ve beslenmeden kaynaklanan kirleticiler nedeniyle kirlenmeye açık kaynaklardır. Bu nedenle kullanıma sunulmadan önce kalite değerlendirilmesinin yapılması gerekir.
Çalışma alanı olarak seçilen Gediz Havzasında YAS kaynakları içme-kullanma, tarımsal sulama amaçlı kullanılmaktadır. Ancak bölgede gelişen endüstri ve yerleşime bağlı olarak nufus yoğunluğu YAS kütleleri üzerinde kirletici baskılar oluşturmakta ve bu durum YAS kalitesini olumsuz anlamda etkilemedir. YAS kalite değerlendirmesi kaynakların özellikle içme suyu ve tarımsal sulama suyu olarak kullanıldığı yerlerde önem arz etmektedir. Bu amaçla değerlendirmede kullanılacak parametrelerin seçiminde Ülkemizde yayınlanan Su Kirliliği Kontrolü Yönetmeliği (2008) ve İnsani Tüketim Amaçlı Sular Hakkında Yönetmelik (2005) dikkate alınmıştır. Bu doğrultuda YAS kalitesi değerlendirme parametreleri olarak; (Na+), Potasyum (K+) ,Kalsiyum (Ca++), Magnezyum (Mg++), Klorür (Cl-), Sülfat (SO4-), Nitrat (NO3-) seçilmiştir. Parametrelere ilişkin kullanım amacına göre aşılmaması gereken limit değerler ise Dünya Sağlık Örgütü, Avrupa Birliği ve Türk Standartları Enstitüsü (TS 266) tarafından belirlenen değerler dikkate alınarak değerlendirme yapılmıştır.
Gediz Havzası YAS kütlelerine üzerinde bulunan 392 kuyu ve kaynak noktalarından alınan su örneklerinin seçilen parametrelere ait kimyasal analiz ölçüm verileri kullanılarak interpolasyon teknikleriyle parametre değerlerinin havzaya dağılımı belirlenmiştir. Bunun için jeoistatistiksel bir interpolasyon tekniği olan Kriging yöntemi ve temelde Kriging yöntemine dayanan, Altunkaynak (2016) tarafından geliştirilen Tahmin Haritası yöntemi kullanılarak optimum interpolasyon tekniğinin belirlenmesi amaçlanmıştır. 
Jeoistatistiksel yöntemlerde temel amaç bilinen/verisi bulunan noktalar kullanılarak bilinmeyen/verisi bulunmayan noktaların tahminini yapmaktır. Bunun için en temel araç bölgesel değişkenlerin değerleri arasındaki farkların uzaklığa bağlı değişimlerini belirleyen semivaryogram (SV) fonksiyonlarıdır. SV bir değişkene ait gözlem noktaları arasındaki korelasyonun ölçülmesini sağlar. Bu çalışmada Kriging modeli oluşturulurken öncelikle SV analizleri yapılmış ve belirlenen SV modellerine göre tahmin değerleri üretilmiştir. Tahmin Haritası yönteminde ise SV' a benzer bir fonksiyon olan Bağımlılık Fonksiyonu (Bf) kullanılmıştır. Bf ile üç değişkenli modeller geliştirilebilir.
Bu çalışmada Kriging ve Tahmin Haritası modelleri geliştirilerek seçilen kalite parametreleri çin havza genelinde tahminler yapılmıştır. Bu doğrultuda 392 ölçüm noktasının % 70' i modellerin eğitimde (eğitme veri seti), %30' u ise modellerin doğrulamasında (test veri seti) kullanılmıştır. Eğitme verileri kullanılarak modeller geliştirilmiştir. Bu modeller sonucunda test noktaları için  elde edilen tahmin sonuçları ile gözlem noktalarından alınan ölçüm değerleri yakalanmaya çalışılmıştır. Tahminlerin doğruluğunun arttırılması amacıyla Altunkaynak (2016) tarafından geliştirlen ve Tahmin Haritası yönteminin bir algoritamsı olan İteratif Hata Eğitim Tekniği (Iterative Error Training Procedure) ile modeller optimize edilmiştir. 
Modellerin verdiği tahmin sonuçlarını değerlendirmede Nash-Sutcliffe Verimlilik Katsayısı (VK) ve Kök Ortalama Kare Hata (KOKH) performans değerlendirme kriterleri olarak kullanılmıştır. Bu kriterlere göre eğitme veri seti için her iki modelinde çok iyi sonuçlar verdiği ancak Tahmin Haritası modelinin Kriging modelinden daha iyi sonuçlar vererek mükemmel performans sergilediği görülmüştür. Test veri seti için ise Kriging yöntemi oldukça kötü sonuçlar vererek başarısız olurken Tahmin haritası yöntemi burada da çok iyi sonuçlar vererek başarılı olmuştur.
Gediz Havzası YAS kalitesi bu çalışmada kullanılan parametreler için değerlendirildiğinde seçilen parametreler için çoğu noktada limit değerlerin aşılmadığı görülmüştür. Bu nedenle birkaç kuyu-kaynak noktası hariç yeraltı sularının icme-kullanma ve tarımsal sulama amaçlı kullanımı bu çalışmada kullanılan parametreler açısından uygundur. Ancak Tübitak, MAM(2018) ve Fugro-Sial(2017)' in Gediz  Havzası yaptığı için yaptığı çalışmada YAS kütlelerinin insanı kaynaklı kirletici baskısı altında olduğu dolayısıyla  izleme programlarının oluşturulması önerilmiştir. Bu nedenle, daha fazla kalite parametresi kullanarak değerlendirme yapmak, daha doğru sonuçlar elde etmek adına faydalı olacaktır.

Abstract:
Water is the main component of ecosystem and is the main source for the life of living things. Water in the earth is formed by 97% of saltwater resources like sea and ocean, and 3% of fresh water resources like streams, lakes, groundwater and glaciers. While the needed water for life of humans is received from dam which is constructed over the stream, groundwater is an alternative source to these sources. Groundwater sources that can be used in drinking-using, agricultural irrigation and industrial activities are sources that are open to pollution due to both pollutants originating from geological structure and pollutants released from the ground surface and nutrition. For this reason, it is necessary to make a quality assessment before it is put into use.
The quality of water has great importance as well as the presence of water resources. There are physical, chemical and biological parameters that water should or should not contain, depending on using area. However, both surface waters and groundwater are sources prone to pollution and are affected by both natural and man-made pollutants. Point or diffuse pollutants released from the surface can directly contaminate surface waters such as rivers, streams, and streams, and also contaminate groundwater due to the porous and permeable structure of the ground. If contaminated water is used as drinking water, it may be caused dangerous situation for human health. In order to prevent this situation, the limit values of physical, chemical and biological factors in the waters have been determined by the national and international decision makers around the world.
Gediz Basin which is choosen as study area, the groundwater resources are used for drinking-using, and agricultural irrigation. But, depending on the developing industry and settlement in the region, the population density brings about polluting pressures on groundwater bodies and this situation affects groundwater quality negatively. Assessment of groundwater quality is mainly important in the region which use the groundwater resources as drinking-using and agricultural irrigation. For this purpose, the Water Pollution Control Regulation (2008) and the Regulation on Humanitarian Consumption Water (2005) published in our country are taken into consideration in the selection of the parameters to be used in the assessment. Accordingly, (Na+), Potassium (K+), Calcium (Ca++), Magnesium (Mg++), Chloride (Cl-), Sulfate (SO4-), Nitrate (NO3-) and Sodium Adsorbsion Ratio (SAR) are selected as assessment of grounwater quality parameters. The limit values that should not be exceeded according to the purpose of use are evaluated taking into consideration the values determined by the World Health Organization, the European Union and the Turkish Standards Institute (TS 266).
Water samples are taken from 392 well located over Gediz Basin and interpolation techniques are used for distribution of selected parameter value belong to chemical analysis measurement data of wells. For this purpose, it was aimed to determine the optimum interpolation technique by using the Kriging method, which is a geostatistical interpolation technique, and the Prediction Map method developed by Altunkaynak (2016), which is basically based on the Kriging method. 
Main purpose of the geostatistical methods is to estimate the unknown / non-data points by using known / data points. Geostatistical methods are suitable for variables whose location in time and space is known. These variables are called regional variables and provide the measurement of spatial dependence of the variables that are constantly changing in space. Most of the variables encountered in earth sciences are considered regional variables. For instance; rainfall, chemical concentration in groundwater, hydraulic conductivity are ragional variables. 
Most important tool for geostatistical methods is Semivaryogram (SV) which determine the changes of difference between value of the regional variables. Semivariogram allows measuring the correlation between the observation points of a regional variable. 
In this study , while Kriging models was generating, SV analysis was used and the predicted values was produced depend on determined SV model. In the method of Prediciton Map, the Dependency Function (similar to SV) was used.
In this study, predictions were made across the basin by generating Kriging and Prediciton Map Models. For generating the models, %70 of 392 measurement point was used in calibration (training data set) and %30 of measurement point was used in validation (test data set). Models were developed by using training data, and measurment values taken from observation point were tried to be captured with the estimation results obtained from these models for the test points. In order to increase the accuracy of the predictions, the models were optimized with the Iterative Error Training Procedure, developed by Altunkaynak (2016) and an algorithm of the Prediction Map method. Also Prediction maps that helps the easily observe and interpret the spread of parameter values to the basin were prepared while generating the models. 
Nash-Sutcliffe Coefficient of Efficiency and Root Mean Square Error (RMSE) were used as performance evaluation criteria to assess the estimation results given by the models. According to these criteria, it has been observed both two models gives very good results for training data set, but the Prediciton Map model performs better than the Kriging model and performs perfectly. For the test dataset, the Kriging method gave very poor results, while the Prediciton Map method also succeeded with very good results.
Diyagonal model line graphs were drawn to observe the consistinsy of model prediciton results corresponding to the measured values. Diyagonal line charts are scatter diagrams used to evaluate the fit of model performance estimation and observation values. In a 1: 1 scatter chart, the 45 ° diyagonal line is the best model line. So, the scattered points are close to this line indicate that the model performance is good. In this study, when looking at the diyagonal model line graphs of both prediction model results, it is clearly seen that the prediction values obtained with the Prediction Map method capture the measured values very well and show a distribution close to the diyagonal model line.
When Gediz Basin grpundwater quality was evaluated for the parameters used in this study, it was seen that the limit values were not exceeded for most of the selected parameters.  For this reason, the use of groundwater for drinking and utilization and agricultural irrigation is suitable except for a few wells.  However, in the study conducted by Tübitak, MAM (2018) and Fugro-Sial (2017) for the Gediz Basin, it was proposed to create monitoring programs, since the groundwater masses are under human-induced pollutant pressure. Therefore, evaluating using more quality parameters will be beneficial for getting more accurate results.