Doğu Karadeniz havzası akarsularında su kalitesinin incelenmesi ve askıda katı madde konsantrasyonunun tahmin edilmesi
A study on water quality monitoring and assessment in the Eastern Black Sea basin streams and the estimation of the suspended sediment concentration
Yazar: İLYAS ERDOĞAN
Danışman: DOÇ. DR. ADEM BAYRAM
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Askı maddesi = Suspended ; Doğu Karadeniz bölgesi = Eastern Black Sea region ; Su kalitesi = Water quality ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu çalışmada, Doğu Karadeniz Havzası akarsularından Fırtına ve İyidere (Rize), Solaklı, Karadere ve Sögütlü (Trabzon) ile Aksu'da (Giresun), her bir akarsuda bir istasyon olmak üzere toplamda seçilen altı gözlem istasyonda, 2016 Mart ile 2019 Haziran arasındaki dönemi kapsayan 14 mevsim boyunca, üç ay aralıklarla su kalitesi araştırılmıştır. Çalışma kapsamında, yerinde (debi, sıcaklık, pH, çözünmüş oksijen ve elektriksel iletkenlik) ölçümler ve laboratuarda (bulanıklık, askıda katı madde, toplam sertlik, amonyum azotu, nitrat azotu, toplam Kjeldahl azotu, toplam azot, orto-fosfat fosforu, toplam-fosfat fosforu, toplam organik karbon, fluorür iyonu, klorür iyonu, alüminyum iyonu, toplam demir ve çinko iyonu) analizler gerçekleştirilmiştir. Yerüstü Su Kalitesi Yönetmeliği'ne göre su kalitesi sınıflandırması yapılarak, gerek ulusal gerekse uluslararası standart ve yönetmeliklere göre akarsuların içme suyu olarak kullanılabilirliği de değerlendirilmiştir.
Akarsu havzalarındaki gerek doğal gerekse insan kökenli faaliyetler nedeniyle, hem azot (amonyum azotu, toplam Kjeldahl azotu ve toplam azot) hem de fosfor (orto-fosfat fosforu ve toplam-fosfat fosforu) bakımından bir kirlilik söz konusu olduğu, bu akarsulardan içme ve kullanma suyu temin edilmesi durumunda azot ve fosforun yanı sıra suda mevcut gerek askıda katı madde ve bulanıklık gerekse alüminyum iyonu ve toplam demir parametreleri için de arıtıma ihtiyaç duyulacağı anlaşılmıştır.
Son olarak, askıda katı madde (AKM) konsantrasyonunun debi ve bulanıklık parametrelerine dayalı tahmini, çeşitli regresyon analizleri ve yapay sinir ağları (YSA) yöntemiyle yapılmıştır. AKM konsantrasyonunun tahmininde, parametrelerden bulanıklık yöntemlerden ise YSA'nın daha iyi ve kabul edilebilir sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.

Abstract:
In this study, a water-quality research was quarterly conducted in six water monitoring and sampling stations selected in the Fırtına and İyidere (Rize), Solaklı, Karadere, and Söğütlü (Trabzon), and Aksu (Giresun) from the Eastern Black Sea Basin streams, during a period of 14 seasons from March 2016 to June 2019. In situ measurements (discharge, water temperature, pH, dissolved oxygen, and electrical conductivity) and on laboratory analysis (turbidity, suspended sediment, total hardness, ammonium nitrogen, nitrate nitrogen, total Kjeldahl nitrogen, total nitrogen, orthophosphate phosphorus, total phosphate phosphorus, total organic carbon, fluoride ion, chloride ion, aluminum ion, total iron, and zinc ion) were conducted. The Eastern Black Sea Basin streams were classified according to the Turkish Surface Water Quality Regulation, and the quality and safety of the water used for drinking purposes were evaluated according to the national and international directives and guidelines.
It was determined that there is a pollution in terms of both nitrogen (ammonium nitrogen, total Kjeldahl nitrogen, and total nitrogen) and phosphorus (orthophosphate phosphorus and total phosphate phosphorus) due to the natural and anthropogenic activities in the stream watersheds. It was concluded that there was a need to the treatment for the water quality parameters: suspended solids, turbidity, aluminum ion, and total iron as well as nitrogen and phosphorus in the event that domestic water demand would be provided from these streams.
Finally, the suspended sediment concentration (SSC) was estimated based on stream discharge and turbidity using several Regression Analysis and Artificial Neural Networks (ANNs) methods. For the estimation of the SSC, turbidity from the water quality parameters and the ANNs from the analysis methods yielded better and acceptable results.