Dağlık karst akiferleri için parametrik yağış-karstik kaynak boşalımı modeli geliştirilmesi
Development of a parametric precipitation-karst spring discharge model for the mountainous karst aquifers
Yazar: SÜLEYMAN SELİM ÇALLI
Danışman: PROF. DR. MEHMET ÇELİK
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Jeoloji Mühendisliği = Geological Engineering

Özet:
Karstik akiferler hem alansal (difüzif) hem de noktasal (konsantre) beslenmeye sahip olan heterojen yeraltısuyu sistemleridir. Yüksek kotlarda bulunan dağlık karstik akiferlerinde yeraltısuyu beslenimi çoğunlukla kar yağışları tarafından kontrol edilmektedir. Bu nedenle dağlık karst akiferlerinde boşalım tahmini yapan hidrolojik modellerde kar birikmesi ve kar erimesi süreçlerinin hidrodinamik model içerisinde muhakkak yer alması gerekmektedir. Literatürde kullanılan kavramsal (parametrik) karst hidrolojik modellerinde kar döngüsü bulunmamakta, dağlık karst havzalarında hidrolojik model uygulamalarında bu eksiklik çoğunlukla yağış verilerinin ön işlemesi ile giderilmeye çalışılmaktadır. Bu çalışmaların çoğunda da sıcaklık-indeks kar erimesi yöntemi olan derece-gün yöntemi tercih edilmektedir. Tez çalışması kapsamında derece-gün yöntemine alternatif olarak MODIS uydu görüntülerinden yararlanan ve yağışı kar, yağmur ve karışık faz olmak üzere üç fiziksel faza ayırabilen karla kaplı alan (SCA) kar döngüsü geliştirilmiştir. SCA kar döngüsü ile bir havzanın farklı kesimlerinde aynı anda kar birikmesi ve kar erimesi süreçleri gerçekleşebilmekte olup bu özelliği ile klasik derece-gün yönteminden farklılaşmaktadır. Bu çalışmada karst hidrolojisi literatüründe sıkça kullanılan KarstMod ve VarKarst hidrolojik modelleri SCA kar döngüsü ile geliştirilmiş olup dağlık havzalarda daha başarılı modelleme yapabilir hale getirilmiştir. Elde edilen yeni model versiyonlarına da sırasıyla KarstMod-SCA ve VarKarst-SCA isimleri verilmiştir. Geliştirilen modeller Pınarbaşı karst kaynağı (Seydişehir, Türkiye) ve Klaffer karst kaynağı (Hochschwab, Avusturya) üzerinde uygulanmıştır. Elde edilen en başarılı model sonuçları KarstMod-SCA modeli ile elde edilmiş olup model performansları kalibrasyon dönemi için Pınarbaşı ve Klaffer karst kaynakları için sırasıyla NSE = 0,819 ve NSE = 0,592 olarak, validasyon dönemi performansları ise sırasıyla NSE = 0,403 ve NSE = 0,519 olarak belirlenmiştir.

Abstract:
Karst aquifers are heterogeneous groundwater systems having both areal (diffuse) and point (concentrated) recharge at the same time. Groundwater recharge in the high-altitude mountainous karst catchments are mainy controlled by the snow. For this reason, there is a need for a representative snow hydrodynamics in the karst conceptual models in the mountainous karst catchments. In many karst hydrological models in the literature, a snow routine is absent to avoid the overparameterization and this absence is generally fulfilled by the pre-processing of the model input data. In these studies, the researchers generally prefer the degree-day snow routine due to its simplicity and applicability. In the context of this study, a satellite-data-driven snow routine (called SCA routine) is developed which can divide the input water into three physical phases such as rain, snow and mixed phase. This routine can make it possible to snow accumulation and snowmelt available at different altitudes of the catchment at the same time by the fractional snow covered area data generated from the MODIS daily snow cover maps. This facility differs the SCA routine from the classical degree-day routine. In this study, two of the most popular conceptual karst hydrological models are improved by the SCA routine to better predict the spring discharge in the mountainous karst catchments. The new versions of this models are named as KarstMod-SCA and VarKarst-SCA, respectively. The models are applied on Pınarbaşı (Seydişehir, Turkey) and Klaffer (Hochschwab, Austria) karst springs. The model results showed that KarstMod-SCA gave better model performances in both Pınarbaşı and Klaffer springs with NSE = 0.819 and NSE = 0.592 for the calibration periods, and NSE = 0.403, and NSE = 0.519 for the validation periods, respectively.