Amasya ili yüzey ve yeraltısuyu kalite parametrelerinin yapay sinir ağları yaklaşımı ile belirlenmesi ve değerlendirilmesi
Determination and evaluation of surface and groundwater quality parameters of Amasya province with artificial neural networks approach
- Tez No: 688682
- Danışmanlar: PROF. DR. FATMA GÜLTEKİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeoloji Mühendisliği, Geological Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 326
Özet
İçme ve kullanma suyu olarak kullanılan su kaynaklarının kalitesinin doğru olarak belirlenmesi, insan sağlığı açısından son derece önemlidir. Bu çalışmada, Amasya İli yüzey ve yeraltısularının kalitesini ortaya koymak ve geçmiş yıllara (2003-2018) ait su kalite parametreleri ile nitrat konsantrasyonu arasındaki ilişkiyi Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) yöntemleri yardımıyla modellemek amaçlanmıştır. Bu amaçla çalışma alanında belirlenen yüzey ve yeraltısularının analiz sonuçları kullanılarak yeraltısularının hidrokimyasal fasiyesleri, yüzey sularının ise kalite sınıfları belirlenmiştir. Yüzey ve yeraltısularının kalite indeksleri ise TS 266'da önerilen değerler baz alınarak ve Kanada Su Kalite İndeksi (CWQI) yöntemi yardımıyla hesaplanmıştır. Yapılan değerlendirmeler sonucunda yeraltısularının çoğunlukla Ca-HCO3 tipinde olduğu; SAR, MT, RSC ve %Na parametrelerine göre Merzifon ve Suluova yeraltısularının bir kısmının sulama suyu olarak kullanıma uygun olmadığı belirlenmiştir. SKKY'de verilen parametrelere göre Yeşilırmak ve kollarının farklı kalite sınıflarında olduğu belirlenmiştir. Su kalitesinde mevsimsel farklılıkların görüldüğü ancak hiçbir parametrede geçmişten günümüze artan veya azalan bir trend gözlemlenmemiştir. Yüzey ve yeraltısularına ait CWQI değerlerine göre genel olarak yeraltısularının iyi kalitede, yüzey sularının ise daha düşük kalitede olduğu belirlenmiştir. Su kalite parametreleri ile nitrat konsantrasyonu arasındaki ilişkinin modellenmesinde kullanılan YSA ve ÇDR yöntemleri arasındaki üstünlüğü belirlemek için deteminasyon katsayısı (R2), Hataların Ortalama Karesel Karekökü (HOKK) ve Ortalama Mutlak Hata (OMH) kriterleri kullanılmıştır. YSA yönteminin ÇDR yöntemine göre daha iyi sonuç verdiği belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Correct determination of the quality of water resources used as drinking and potable water is extremely important for human health. In this study, it was aimed to reveal the quality of the surface and groundwater of Amasya Province and to model the relationship between water quality parameters and nitrate concentration by using data form previous years (2003-2018) with the help of Artificial Neural Networks (ANN) and Multiple Linear Regression (MLR) methods. Adding to this purpose, in the study area, by using the analysis results of the surface and groundwater, hydrochemical facies of groundwater and quality classes of surface waters were determined. The quality indices of surface and groundwater based on the values recommended by TS 266 were calculated by using the Canadian Water Quality Index (CWQI) method. Following the evaluations carried out, it can be seen that the groundwater is mainly in the Ca-HCO3 water type; According to the parameters SAR, MH, RSC and %Na, it was determined that some of the groundwater in Merzifon and Suluova are not suitable for irrigation water. Based on the parameters given by RWQC, Yeşilırmak Stream and its tributaries are in different quality classes. Seasonal differences in water quality are observed, but no upward or downward trend has been observed for any parameter from the past to the present. Based on CWQI values of surface and groundwater, it was determined that in general groundwater is in good quality and surface water is in lower quality. To determine the superiority between the ANN and MLR methods used to model the relationship between the water quality parameters and nitrate concentration determination coefficient (R2), root mean squared error (RMSE) and mean absolute error (MAE) criteria were used. It emerges from this comparison that the ANN method gives better results than the MLR method.
Benzer Tezler
- Bahçecik (Bartın) içme suyu kaynağının kökeninin, beslenim-boşalım mekanizmasının ve kaynak koruma alanlarının belirlenmesi
Determination of the origin, recharge-discharge mechanism and protection areas of Bahçecik spring (Ulus-Bartin)
EMET KARAMÜRSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeoloji MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İRFAN YOLCUBAL
- Amasya ili koşullarında 1 MWP kurulu gücünde yüzer tip ve arazi tipi enerji santrallerinin karşılaştırmalı analizi ve optimizasyonu
Comparative analysis and optimization of floating and land type power plants with 1 MWP installed capacity in Amasya conditions
ABDULLAH TOKUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimAmasya ÜniversitesiYenilenebilir Enerji ve Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERYEM EVECEN
- Amasya ili Suluova ilçesinde kuru soğan üretimi ve pazarlama yapısı, sorunları ve çözüm önerileri
Production marketing problems and solution alternatives of onion in Suluova county of Amasya province
FİLİZ YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
ZiraatGaziosmanpaşa ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT SAYILI
- Amasya ili manda yetiştiriciliğinin durumu, sorunları ve çözüm önerileri
Status, problems and solution suggestions of buffalo breeding in Amasya province
AYLA SEVİM SATILMIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
ZiraatKırşehir Ahi Evran ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTUĞRUL KUL
- Amasya ili Taşova ilçesinde kiraz üreticisinin gelirini maksimize eden çeşit optimizasyonu
Variety optimization to maximize the income of cherry producers in Taşova district of Amasya province
UTKU CAN TORUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
ZiraatOndokuz Mayıs ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELİME CANAN