Mevsimsel değişikliğin Filyos Çayı su kalitesine etkisinin yapay sinir ağı ile belirlenmesi
Determination of seasonal changes in Filyos Stream water quality by artificial neural network
Yazar: BERNA AKSOY
Danışman: PROF. DR. İSMAİL HAKKI ÖZÖLÇER ; PROF. DR. EMRAH DOĞAN
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Yeryüzünde devamlı bir döngü halinde bulunan su, insan için bir yaşam kaynağıdır. Bu döngü içerisinde insanoğlu suyu tekrar tekrar kullanabilir. Döngüde suya karışan maddeler suyun fiziksel, kimyasal veya biyolojik olarak temel özelliklerinin değişmesine sebep olarak, suyun kirlenmesine dolayısıyla çevre dengesinin zamanla bozulmasına neden olurlar. Gerek evsel gerekse endüstriyel atıkların bertaraf edilmeden doğaya verilmesi, tarımda kullanılan ilaç ve gübrelerin kullanıldıktan sonra yağmur ve benzeri nedenlerle doğal sulara karışması ile su kalitesinde önemli değişiklikler meydana gelir. Su kalitesi değişimi, ekosistemin değişmesine neden olur. Bu sebeple yaşam alanlarına yakın bulunan akarsular ve su rezervlerinde su kalitesinin araştırılması önem arz etmektedir.

Bir akarsu üzerinde gözlem ve ölçümler yapmak, o akarsudan nasıl yararlanılabileceği hakkında gerekli bilgileri verir. Gerekli olan bu bilgileri elde etmek uzun süreli veri toplanmasına bağlıdır. Bu çalışmada, Batı Karadeniz Havzası'nın en büyük alt havzası olan Filyos Çayı'nın ana kolu boyunca seçilen beş gözlem istasyonunda bir yıllık dönemde otuz gün aralıklarla yüzeysel su kalitesi ölçümleri yapılmıştır. Çalışma kapsamında, yerinde (sıcaklık, pH, çözünmüş oksijen ve elektriksel iletkenlik) ölçümler ve laboratuvarda (askıda katı madde, kimyasal oksijen ihtiyacı, bulanıklık, toplam organik karbon, amonyum, kalsiyum, magnezyum, sertlik, fosfat, nitrit, nitrat, alüminyum, mangan, demir, krom, kurşun ve çinko) analizler gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, Su Kirliliği Kontrolü Yönetmeliği'ne göre su sınıflandırılması yapılmıştır.

Son olarak, bulanıklık parametresinin, krom, kimyasal oksijen ihtiyacı, demir, alüminyum, askıda katı madde,  mangan, çinko, kurşun ve kalsiyum parametrelerine dayalı tahmini, yapay sinir ağları yöntemiyle yapılarak gerçekleştirilmiştir. Tahmin iki senaryo şeklinde tasarlanmıştır. Birinci senaryo, analizi gerçekleştirilen krom, kimyasal oksijen ihtiyacı, demir, alüminyum, askıda katı madde,  mangan, çinko, kurşun ve kalsiyum parametreleri sisteme tek tek girdi halinde sunulmuş, bulanıklık parametresini en iyi tahmin eden parametre belirlenmiştir. Daha sonra bu parametreye her defasında en iyi diğer parametre ilave edilerek oluşturulan modeller ile havza bazında bulanıklık parametresine en çok etkiyen model belirlenmiştir. İkinci senaryo, analizi gerçekleştirilen seçilmiş parametreler her bir istasyon için sisteme tek tek girdi halinde sunularak bulanıklık parametresini en iyi tahmin eden parametre belirlenmiştir.  Daha sonra bu parametreye her defasında en iyi diğer parametre ilave edilerek oluşturulan modeller ile bulanıklık parametresine en çok etkiyen model belirlenmiştir. Her iki senaryo için de model sonuçları ayrı ayrı tablolaştırılıp, en iyi test performansına sahip topolojiler grafikleştirilmiştir.

Abstract:
Water is in an endless cycle, which is source of life for human beings. In this cycle, human being can use water again and again. During this cycle, substances that are contaminated in water cause physical, chemical or biological alteration of the water's natural features, that leads to water pollution and therefore causes the environmental balance to deteriorate over time. The water quality in resources can be changed by either domestic or industrial wastes being discharged without any treatment and the pesticides or fertilizers used in agriculture being contaminated with natural water due to rain and similar reasons. This quality changes cause deteriorations in ecosystem. For this reason, it is important to investigate the water quality in rivers and water reservoirs which are close to settlement areas.

Observations and measurements on a river, give the necessary information about how to benefit from the river. Obtaining the necessary information depends on long-term data collection. In this study, surface water quality measurements were carried out at five observation stations along the main line of the Filyos stream, which forms the largest sub-basin in the western Karadeniz Basin, at intervals of thirty days in one year period. In the scope of the study, measurements in the field survey (temperature, pH, dissolved oxygen and electric conductivity) and in the laboratory (suspended solids, chemical oxygen demand, turbidity, total organic carbon, ammonium, calcium, magnesium, hardness, phosphate, nitrite, nitrate, aluminium, manganese, iron, chromium, lead and zinc ) analyses were carried out. According to the water pollution control regulation, water classification was also performed within the scope of the study.

Finally, estimation of the turbidity parameter based on parameters of chromium, chemical oxygen demand, iron, aluminium, suspended solids, manganese, zinc, lead and calcium was performed by artificial neural networks. Estimation is designed in the form of two scenarios.  In the first scenario at the analysis, the parameters of chromium, chemical oxygen demand, iron, aluminium, suspended solids, manganese, zinc, lead and calcium were used as input in the models to determined that best predicts turbidity parameter. Then the models that are created by adding the best other parameters to this parameter each time and the most effective model was determined on basin basis. In the second scenario at the analysis, selected parameters were used as input for each station in the models to determined that best predicts turbidity parameter. Then the models that are created by adding the best other parameters to this parameter each time and the most effective model was determined. For both scenarios the model results are shown in tables for each station separately and the topologies with the best performance is charted.