Su kaynakları yönetiminde gıda-enerji-su bağlantısının optimizasyonu
Optimizing the food-energy-water nexus in water resources management
- Tez No: 989545
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ÖZGER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tarım, toplam su kullanımın yaklaşık %70'ini oluşturarak tatlı su kaynaklarının tüketiminde önemli bir rol oynamaktadır. Ayrıca, tarımın ve gıda tedarik zincirinin çeşitli aşamalarında enerji gereksinimi de büyük önem taşımaktadır. Küresel ölçekte, tarım ve gıda endüstrileri toplam enerji tüketiminin yaklaşık %30'unu oluşturmaktadır ve bu tüketimin önemli bir kısmı fosil yakıt kaynaklarından elde edilmektedir. Bu durum, gıda talebinin yeterli düzeyde karşılanması sırasında su ve enerji kaynaklarının verimli kullanımı için giderek artan bir baskı oluşturmakta ve gıda, enerji ve su kaynakları arasındaki karmaşık bağlantının altını çizmektedir. Dolayısıyla gıda, enerji ve su kaynakları arasındaki karmaşık etkileşimin daha iyi anlaşılması büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada, tarımsal ürün planlamasında optimum ürün desenini belirlemek için hem doğrusal programlama hem de çok amaçlı doğrusal programlama modelleri kullanılmaktadır. Çalışmanın temel yeniliği, sadece bu optimizasyon yöntemlerini kullanarak seçilen bir amaç fonksiyonu için en uygun ekim desenlerini belirlemekle kalmayıp, aynı zamanda bu ekim desenlerini gıda, enerji ve su bağlantısını dikkate alarak bütüncül bir şekilde analiz etmesidir. Bu tez çalışmasında, ilk olarak, tarımda su kullanımını en aza indirirken en uygun ekim desenini belirlemek için bir doğrusal programlama modeli kullanılmıştır. Doğrusal programlamada uygulanan kısıtlar, neredeyse aynı tarımsal geliri sürdürmeyi, toplam ekim alanını korumayı ve ekim alanındaki değişim aralıklarını %5 ile sınırlamayı içermektedir. İkinci olarak ise, tarımda su kullanımını en aza indiren ve tarımsal geliri en üst düzeye çıkaran optimum ekim alanlarına yönelik alternatif senaryoları belirlemek için çok amaçlı bir doğrusal programlama modeli kullanılmıştır. Çeşitli ekim senaryoları oluşturmak için bu amaç fonksiyonlarına farklı ağırlık katsayıları atanmıştır. Ayrıca, mahsul ekim alanlarında farklı oranlarda değişime müsaade edilmesi durumları da ayrı senaryolarda incelenmiştir. Hem doğrusal programlama hem de çok amaçlı doğrusal programlama yaklaşımları kullanılarak 2017, 2025-2050, 2050-2075 ve 2075-2100 dönemleri için ürün desenleri belirlenmiştir. Her bir senaryo için en uygun ekim desenleri belirlendikten sonra, su kullanımı, enerji gereksinimleri, tarımsal gelir ve karbondioksit emisyonları gibi parametreler gıda-enerji-su bağlantısına dayalı olarak hesaplanmıştır. Daha sonra, her bir alternatif ürün deseni senaryosu için ulaşılan sonuçlar karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Doğrusal programlama modeli ile incelenen tüm senaryolar; daha düşük su kullanımı, daha az enerji gereksinimi ve daha az karbondioksit emisyonu ile sonuçlanmıştır. Tüm zaman dilimlerinde, toplam ekim alanı kısıtlaması olmaksızın ekim alanlarında %5'lik bir değişikliğe izin veren senaryo 6 en iyi seçenek olarak ortaya çıkmıştır. Bu senaryo, baz senaryoya kıyasla su kullanımında ortalama % 3,94, enerji ihtiyacında %2,95 ve karbondioksit emisyonlarında %1,62 azalma sağlamıştır. Toplam ekim alanı kısıtlamasına bağlı kalarak ekim alanlarında %5'lik bir değişikliğe izin veren Senaryo 11 ise, su tasarrufu açısından en etkili ikinci senaryo olmuştur. Tüm zaman dilimlerinde su kullanımında ortalama %3,45'lik bir azalma, enerji gereksinimlerinde ortalama %1,85'lik bir azalma ve karbondioksit emisyonlarında %0,11'lik az seviyede azalma sağlamıştır. Çok amaçlı doğrusal programlama modeli ile elde edilen sonuçlara göre, amaçlara farklı ağırlık katsayılarının atandığı tüm ürün deseni değişikliği senaryolarında su kullanımı ve enerji gereksinimlerinde azalma, tarımsal gelirde ise artış gözlemlenmiştir. Ancak karbondioksit emisyonları, tarımsal gelirin maksimize edilmesine daha fazla ağırlık verilen senaryolarda artarken, su kullanımının minimize edilmesine daha fazla ağırlık verilen senaryolarda azalmıştır. Tüm zaman dilimleri için elde edilen sonuçlar incelendiğinde, baz senaryoya kıyasla su kullanımında ortalama %3,35 azalma, enerji talebinde ortalama %1,78 azalma, karbondioksit emisyonlarında ortalama %0,26 azalma ve tarımsal gelirde ortalama %1 artış sağlayan senaryo 16, su kullanımını en aza indirme hedefi ön planda tutulduğunda en iyi senaryo olarak belirlenmiştir. Ancak, tarımsal gelirin maksimize edilmesi önceliklendirildiğinde, tüm zaman dilimlerinde tarımsal gelirde ortalama %2,05'lik bir artış sağlayan Senaryo 14 en uygun senaryo olarak değerlendirilmektedir. Ekim alanlarında farklı izin verilen değişim oranlarını inceleyen çok amaçlı doğrusal programlama senaryolarının sonuçları, önerilen tüm senaryoların daha düşük su tüketimi ve enerji ihtiyacı, daha yüksek tarımsal gelir elde ettiğini ortaya koymaktadır. Su kullanımı ve gelir sonuçlarının daha ayrıntılı incelenmesi, ekim alanlarının ayarlanmasında daha fazla esnekliğin su kullanımında daha büyük azalmalara ve daha yüksek gelir artışlarına yol açtığını göstermektedir. Bunlar arasında, Senaryo 21 en etkili senaryo olarak ortaya çıkmaktadır. Bu senaryo, baz senaryoya kıyasla su tüketiminde ortalama %5,30 azalma, enerji kullanımında %1,74 azalma ve tarımsal gelirde %2,81 artış sağlamaktadır. Bu da, su tasarrufu ve gelir artışı eşit öneme sahip olduğunda Senaryo 21'i en uygun seçenek haline getirmektedir. Elde edilen bulgular, bu çalışmada önerilen modelin tarımsal yönetimde sürdürülebilirliğin geliştirilmesine önemli ölçüde katkıda bulunabileceğini göstermektedir. Elde edilen sonuçlara göre, sadece ürün deseninin değiştirilmesiyle su kullanımı, enerji gereksinimi ve karbondioksit emisyonlarında kayda değer azalmalar sağlanabilmektedir. Çalışmanın bulgularının, Gediz Havzası'nda tarımın yaygın olduğu bölgelerde tarımsal üretim planlamasının sürdürülebilirliğini artırmak için karar vericilere değerli bilgiler sunacağı düşünülmektedir. Bu çalışmanın sonuçları belirli bir bölge için elde edilmiş olsa da, uygulanan metodoloji farklı uygulamalarda kullanılmak üzere kolaylıkla uyarlanabilecek niteliktedir.
Özet (Çeviri)
Agriculture plays an important role in the total consumption of freshwater resources, accounting for about 70% of total water use. In addition, the energy requirements at various stages of agriculture and the food supply chain are also of great importance. Globally, agriculture and food industries account for around 30% of total energy consumption, a significant portion of which is derived from fossil fuel sources. This puts increasing pressure on the efficient use of water and energy resources to adequately meet food demand and underscores the complex interlinkages between food, energy and water resources. Therefore, a better understanding of the complex interaction between food, energy and water resources is of great importance. In this study, both linear programming and multi-objective linear programming models are used to determine the optimal cropping pattern in agricultural crop planning. The main novelty of the study is that it not only identifies the optimal cropping patterns for a selected objective function using these optimization methods, but also analyzes these cropping patterns in a holistic way, taking into account the food, energy and water nexus. In this thesis, firstly, a linear programming model was used to determine the optimal cropping pattern while minimizing water use in agriculture. One of the constraints used in the model is that the agricultural income obtained through the model should be equal to or greater than the current income obtained for the available data. Another constraint is the addition of upper and lower bounds to prevent too large or too small changes in the acreage allocated to agricultural crop types to adequately meet food demand. Both the application and non-application of the constraint requiring the total area under cultivation to be equal to or greater than the total available area under cultivation are analyzed as separate cases. Secondly, a multi-objective linear programming model was used to identify alternative scenarios for optimal cropping areas that minimize agricultural water use and maximize agricultural income. Different weight coefficients were assigned to these objective functions to generate various cropping scenarios. This approach provides a comprehensive understanding of how different weighting schemes impact the balance between conflicting objectives, helping to identify solutions based on varying priorities. Besides, scenarios where varying rates of change are allowed in crop planting areas have also been examined. For the periods 2017, 2025-2050, 2050-2075, and 2075-2100, the existing agricultural production and projection data for the basin served as the base or reference scenario. In addition to the base scenario, using both linear programming and multi-objective linear programming approaches, alternative scenarios for changing crop patterns were generated for these periods. After determining the optimal cropping patterns for each scenario, parameters such as water use, energy requirements, agricultural revenue and carbon dioxide emissions were calculated based on the food-energy-water nexus. Then, the results obtained for each alternative cropping pattern scenario were evaluated comparatively. All the scenarios examined with the linear programming model resulted in lower water usage, reduced energy requirements, and decreased carbon dioxide emissions. The inclusion of a constraint in the model requiring the total cultivation area to remain equal to or greater than that of the base scenario was found to limit the extent of achievable reductions. Scenarios without this cultivation area constraint produced more favorable outcomes, demonstrating superior performance compared to those with similar percentage changes but restricted by the constraint. Analyzing various scenarios with different rates of change in planting areas and observing the associated reductions in agricultural water use, energy requirements, and carbon dioxide emissions underscores the inherent trade-offs. As the allowable percentage changes in crop acreage decreased, reductions in these parameters diminished, leading to less favorable overall outcomes. Across all time periods, scenario 6, allowing a 5% change in cultivation areas without a total cultivation area constraint, emerged as the best option. It achieved an average reduction of 3.94% in water usage, 2.95% in energy requirements, and 1.62% in carbon dioxide emissions compared to the base scenario. Scenario 11, which permits a 5% change in cultivation areas while adhering to a total cultivation area constraint ranked as the second-best scenario for water savings. It achieved an average reduction in water use of 3.45%, an average reduction in energy requirements of 1.85%, and a minimal reduction in carbon dioxide emissions of 0.11% across all time periods. Scenario 5, which ranks third in water use reduction, achieved an average decrease of 3.15% in water use, 2.36% in energy requirements, and 1.29% in carbon dioxide emissions across all periods. According to the results obtained from the multi-objective linear programming model, all cropping pattern modification scenarios in which different weight coefficients were assigned to the objectives showed a decrease in water use and energy requirements, along with an increase in agricultural income. However, carbon dioxide emissions increased in scenarios where more emphasis was placed on maximizing agricultural income and decreased in scenarios where more emphasis was placed on minimizing water use. The analysis revealed that prioritizing the minimization of water usage proved more effective in reducing both water demand and energy requirements, though it was less successful in boosting agricultural income. Conversely, emphasizing the maximization of agricultural revenue was more effective in increasing income but had limited success in reducing water use and energy requirements, while also leading to an increase in carbon dioxide emissions. When the results obtained for all time periods are analyzed, scenario 16, which provides an average 3.35% reduction in water use, an average 1.78% reduction in energy demand, an average 0.26% reduction in carbon dioxide emissions and an average 1% increase in agricultural income compared to the baseline scenario, is identified as the best scenario when the objective of minimizing water use is prioritized. However, when maximizing agricultural income is prioritized, Scenario 14, which provides an average increase of 2.05% in agricultural income over all time periods, is considered the most favorable scenario. The results of the multi-objective linear programming scenarios, which examined different permissible rates of change in cropping areas, reveal that all proposed scenarios achieved lower water consumption and energy demand, along with higher agricultural income. A more detailed analysis of water use and income outcomes shows that greater flexibility in adjusting cropping areas leads to larger reductions in water consumption and higher income gains. Among these, Scenario 21 emerges as the most effective. Compared to the baseline scenario, it provides an average reduction of 5.30% in water consumption, a 1.74% decrease in energy use, and a 2.81% increase in agricultural income. This makes Scenario 21 the most suitable option when water savings and income growth are considered equally important. The findings show that the model proposed in this study can significantly contribute to improving sustainability in agricultural management. According to the results, significant reductions in water use, energy requirements and carbon dioxide emissions can be achieved by simply changing the cropping pattern. The findings of the study are expected to provide valuable information to decision makers to improve the sustainability of agricultural production planning in the regions where agriculture is widespread in the Gediz Basin. Although the results of this study were obtained for a specific region, the methodology applied can be easily adapted for use in different applications.
Benzer Tezler
- Algal growth in human urine pretreated with ion exchange process: Effect of different coagulants on harvesting efficiency
İyon değişimi prosesi ile ön arıtma yapılmış insan idrarında alg büyümesi: Farklı koagülanların hasat verimi üzerine etkisi
BUKET HATİCE ENGEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA EVREN ERŞAHİN
- Bir süpermarket için çevre etkilerini azaltıcı stratejiler
Environmental impact reducing strategies for a supermarket
SEZEN NUR KAHVECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA FATOŞ BABUNA
- Dış ticarette teslim ve ödeme şekillerinde eğitim gereklerinin belirlenmesi
Determination needs of education in terms of payment and delivery in foreign trade
YADIGARJON GAYİPOV
- Multi-objective optimization for sustainable use of surface-subsurface water in river basin scale
Nehir havzası ölçeğinde yerüstü ve yeraltı suların sürdürülebilir kullanımı için çok amaçlı optimizasyon
MOHSEN MAHMOODY VANOLYA
Doktora
İngilizce
2024
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRULLAH AĞAÇCIOĞLU