Modelling Kücük Menderes watershed using soil and water assessment tool

Küçük Menderes Alt Havzası, Türkiye'nin batısında Gediz ve Büyük Menderes Havzalarının arasında yer almaktadır. Antropojenik aktiviteler ve iklim değişikliği Küçük Menderes Havzası'nın su kaynaklarını olumsuz bir şekilde etkilemektedir. Nüfus artışı ve kontrolsüz su kullanımları havzayı su fakiri haline getirmiştir. Havzadaki su kaynakları iklim değişikliği, yoğun tarım ve hayvancılık ve düzensiz yapılaşma nedeniyle hem kalite hem de miktar açısından ciddi risk altındadır. Küçük Menderes Havzası'nda iklim değişikliği sonucu gelecekte ortalama sıcaklığın 3-5 C artacağı ve yağışların ise %10- 20 aralığında azalacağı beklenmektedir. Havzadaki su kaynakları, havzada yapılan yoğun tarım sonucu en çok sulama suyu olarak kullanılmaktadır. Havzada DSİ, sulama kooperatifleri, özel işletmeler ve halk tarafından sulama yapılmaktadır. Tarımsal sulamanın %92,7'si yeraltı suyu ile yapılmaktadır. Son yıllarda aşırı su çekiminden dolayı kuyulardaki su seviyeleri ciddi anlamda düşmüştür. Havzadaki mevcut problemler hem hidrolojik modelleme hem de su kalitesi modellemesi çalışmalarının yapılmasını gerektirmektedir. Gelecekte hem miktar hem de kalite açısından su durumunun tahmini, su tahsislerinin ve suyun hem miktar hem de kalite açısından korunması için alınacak önlemlerin belirlenmesi açısından çok önemlidir. Bu çalışmanın ana amacı, Küçük Menderes Alt Havzası için bir havza modelinin kurulması ve bölgenin hidrolojisini ve su kalitesini etkileyen faktörlerin ortaya konmasıdır. Bu faktörlerin etkilerini belirlemek için havza ölçeğinde hidrolojik süreçleri birleştiren bütünsel bir yaklaşım kullanılması gereklidir. Havza modellemesi, bu bütünsel yaklaşım kapsamında, yüzey ve yeraltı su hareketlerini ve bu su kütleleri arasındaki etkileşimi daha iyi anlamak ve insan müdahalelerinin ve iklim değişikliğinin kaçınılmaz etkilerinin havza hidrolojisi üzerindeki etkilerini tahmin etmek için bir araç olarak kullanılmaktadır. En yaygın kullanılan modelleme araçları arasında SWAT yazılımı bulunmaktadır. SWAT modeli, Amerika Birleşik Devletleri'nde büyük ve karmaşık su havzalarında arazi kullanımı ve yönetiminin su miktarı ve kalitesi üzerindeki uzun vadeli etkisini değerlendirmek üzere geliştirilmiştir. Model, bölgeye ait sayısal yükseklik modelini kullanarak havza sınırını çizdikten sonra havzayı birbirleriyle bağlantılı alt havzalara bölmektedir. Daha sonra bu alt havzalar toplu, etkileşimli olmayan Hidrolojik İşlem Birimlerine bölünmektedir. Alt havzalar, topoğrafyaya göre oluşturulduğu için aynı akış segmentine akan alanları temsil ederler. HİB'ler, bir alt havza içindeki benzersiz arazi kullanımı, toprak ve eğim kombinasyonlarını temsil eder. Şöyle ki, model aynı arazi kullanımına, toprak sınıfına ve eğime sahip olup alt havza içerisinde dağılmış bölgeleri homojen, uzamsal olarak açık olmayan bir HİB'de toplamaktadır. Akış ağı, en az bir ana kanal ve alt havza başına bir yan kol ile temsil edilmektedir. Buna ilave olarak, göletler, sulak alanlar ve rezervuarlar tanımlanabilir. SWAT'taki simülasyonlar iki ana bölümden oluşur: toprak aşaması ve yönlendirme aşaması. Toprak aşamasındaki simülasyonlar, her HİB için günlük olarak hesaplanan su dengesi denklemine göre yapılır. Yönlendirme aşamasında, bu yükler ana kanal ağı üzerinden havzanın çıkışına yönlendirilir. Bu arada, suyun buharlaşması, partiküllerin çökmesi, kirleticilerin bozulması gibi prosesler göz önünde bulundurularak, kütlenin korunumu ilkesi uygulanır. Yüzeysel akış, USDA Doğal Kaynakların Korunması Hizmeti eğrisi sayısı yöntemi veya Green ve Ampt infiltrasyon modeli kullanılarak simüle edilebilir. Evapotranspirasyon Hargreaves, Priestly - Taylor ve / veya Penman - Monteith yöntemi kullanılarak tahmin edilebilir. Türkiye'de SWAT modeli uygulamaları yaygınlaşmaktadır. Literatür araştırması sonucu Türkiye genelinde SWAT modeli uygulamalarıyla ilgili 18 adet akademik makale tespit edilmiştir. Küçük Menderes Havzası'nda ise şu ana kadar herhangi bir SWAT uygulaması bulunmamaktadır. Bunun en büyük sebebi, havzanın ileri derecede yönetilen bir havza olması ve bu durumun modellemede meydana getirdiği zorluklardır. İleri derecede yönetilen havzadan kasıt, insan müdahalesinin aşırı derecede olmasıdır. Küçük Menderes Havzası'nda, su kütlelerin doğallığı çeşitli müdahalelerle sürekli değiştirilmektedir. Havzada işletmede olan çok sayıda baraj ve göletin yanı sıra, birçok baraj ve gölet de ya inşaat ya da planlama aşamasındadır. Bunlara ek olarak, havza içerisinde su transferi için kullanılmak üzere yapılmış regülatörler bulunmaktadır. Havzada 10 000'i aşkın kayıtlı yeraltı suyu kuyusu mevcuttur. Kayıtlı kuyulardan başka çok sayıda kaçak kuyu mevcuttur ve bu kuyularla yapılan aşırı su çekimleri havzadaki hidrolojik süreçleri olumsuz şekilde etkilemektedir. Kuyuların işletilmesi ile ilgili veri eksikliği model kurulumunu ve kalibrasyon işlemini daha da zorlaştırmaktadır. SWAT modeli, SWAT CUP yazılımında SUFI- 2 algoritması kullanılarak kalibre edilmiştir. SWAT CUP duyarlılık analizi, çok alanlı kalibrasyon ve belirsizlik analizi için kullanılabilir. SUFI 2 tekrarlamalı bir algoritmadır ve tüm model belirsizliklerini parametre aralıklarına eşler. Sonuçtaki toplam belirsizlik, bir çıktı değişkeninin kümülatif dağılımının % 2.5 ve % 97.5 seviyesinde hesaplanan % 95 öngörü belirsizliği (95PPU) ile belirlenir. SWAT girdi parametreleri süreç tabanlıdır ve gerçekçi bir belirsizlik aralığında tutulmalıdır. SWAT programında kalibrasyon ve doğrulama işleminde ilk adım, belirli bir havza için en hassas parametrelerin belirlenmesidir. Kullanıcı, uzman görüşüne veya duyarlılık analizine göre hangi değişkenlerin ayarlanacağını belirler. Duyarlılık analizi, model girdilerindeki değişikliklere göre model çıktısındaki değişim oranını belirleme işlemidir. SUFI- 2 algoritmasında duyarlılık analizi t-testi vasıtasıyla yapılmaktadır. Buna göre, t değeri ne kadar büyük olursa parametre o kadar hassas olur. P değeri t değerinin önemini göstermektedir. P değeri ne kadar küçük olursa, bir parametrenin yanlışlıkla hassas olarak atanması o kadar az olur. Bu çalışma kapsamında, p-değeri analizine göre herhangi bir parametrenin p-değeri değeri 0,05 değerinden küçük ise model sonuçlarını etkilediği kabul edilmektedir ve sıfıra yaklaştıkça etkileme derecesi artmaktadır. İkinci adım kalibrasyon işlemidir. Kalibrasyon işlemi tüm istasyonlar için tek seferde veya ayrı ayrı yapılabilmektedir. Bu çalışma kapsamında her istasyon için kalibrasyon ayrı bir şekilde yapılmıştır. Son adım, doğrulama işlemidir. Doğrulama işlemi, kalibrasyon işlemi sırasında belirlenen parametreleri kullanarak modelin çalıştırılmasını ve kalibrasyonda kullanılmamış olan verilerin kullanılarak bu verilerle model tahminlerini karşılaştırılmasını içerir. Son olarak, modelin performansı objektif fonksiyonlar, P-faktör ve R-faktör ile belirlenir. P-faktör ve R-faktör endeksleri modelin uyum iyiliğini ve belirsizlik durumunu belirler. P-faktör, 95PPU bandının içinde kalan izleme verilerinin yüzdesidir. R-faktör ise 95PPU bandının ortalama kalınlığının izleme verisinin standart sapmasına bölünmesiyle elde edilir. Simülasyonun izleme verileriyle tam olarak eşleştiği ideal durumda, P-faktör ve R-faktör sırasıyla 1 ve 0 olma eğilimindedir, ancak farklı kaynaklardan gelen hatalardan dolayı gerçek durumlar için bu değerler elde edilemez. Debi için P-faktör değerinin 0.6-0. 8 aralığında olması, R-faktör için ise 1 değeri önerilmektedir. Ancak çalışma alanına ve parametre girdilerine bağlı olarak P-faktörü için 0 ,5'ten büyük ve R-faktör için 1 ,5'ten küçük değerler yeterli olarak kabul edilebilmektedir. Bu indislere ek olarak, simülasyon ile izleme verilerinin arasındaki uyum iyiliğini belirlemek için objektif fonksiyonlar kullanılabilir. Model, modelin mekansal çözünürlüğüne göre sonuçların nasıl değiştiğini ortaya koymak için iki deneme şeklinde kuruldu. Her kurulumda kalibrasyon ve doğrulama işlemleri her istasyon göstergesi için ayrı olarak gerçekleştirildi. Bununla birlikte, her denemede aynı başlangıç parametre aralığına sahip 21 parametre kullanılmış ve her istasyon için duyarlılık analizi yapılmış ve parametrelerin hassasiyeti derecelendirilmiştir. Model her iki denemede de istasyona göre iyi ve kabul edilebilir seviyede de olduğu tespit edilmiştir. Modelin bazı istasyonlarda özellikle validasyon sürecinde yetersiz kalması o süreç içersinde yapılmakta olan eylemler sebep olmuştur ve model genel olarak kabul edilebilir sonuçlar verebilmiştir. Havzanın ileri derecede yönetilen bir havza olması çalışmadaki belirsizliklerin de artmasına sebep olmuştur. Programa dahil edilen, ancak su havzasındaki durumları, veri sınırlandırması nedeniyle modelci tarafından bilinmeyen veya hesaplanamayan bileşenler havzada en çok belirsizliklere sebep olmuştur ve bunun neticesinde modelin sonuçları olumsuz şekilde etkilenmiştir. İklim değişikliği havzadaki su kaynaklarını olumsuz etkileyen bir diğer önemli faktördür. Bu çalışmada CLIMA-HYDRO projesinden yağış ve sıcaklık trendleri alınmıştır. HadGEM2-ES küresel iklim modeli kullanılarak RCP 8.5 emisyon senaryosuna göre 2051- 2060 döneminde Küçük Menderes Havzası su kaynakları üzerindeki iklim değişikliğinin etkisi değerlendirilmiştir. Debide genel bir düşüş beklenmesine rağmen bazı istasyonlarda ve havza çıkışında artışlar görülmüştür. Bunun arkasındaki temel neden, hem havzadaki hem de modeldeki belirsizlikler ile birlikte sıcaklık ve yağış trendlerinin yıllık bazında olmasıdır. Günlük, aylık veya mevsimsel trendler model sonuçlarını daha iyi hale getirebilir. Bu çalışma havza için ilk modelleme çalışmalarından olduğu için su kaynakları yönetiminde yapılacak farklı çalışmalara katkı sağlayacaktır. Bu çalışmanın devamında olarak SWAT modeli kullanılarak besi maddesi taşınımı ve akıbeti için su kalitesi modellemesi yapılacaktır.