Basit bütçe modelleri ile baraj göllerinde besin elementi değişiminin incelenmesi

Doğal ve yapay göllerde artan besin elementleri konsantrasyonu ötrofikasyonun ana nedenlerinden birisidir. Doğal ve yapay göllerin; besin elementlerince (fosfor ve/veya azot) ve organik maddece zenginleştirilmesi neticesinde su kütlesinde alg ve makrofit formlarının kontrolsüz büyümesi gerçekleşir ve neticede sucul ekosistemlerin yapısı, fonksiyonu ve istikrarında arzu edilmeyen değişiklikler ve su kalitesinde bozulmalar meydana gelir. Son 20 yılda, (a) basit ve tek denklemli ampirik (deneysel) bütçe modeli (Vollenweider, 1968); ve (b) daha detaylı üç boyutlu süreç temelli modeller olmak üzere doğal ve yapay göllerde besin maddesi değişimlerini nicelleştirmek için iki tür modelleme yaklaşımı geliştirilmiştir. Bu çalışma; baraj göllerinde basit bütçe modelleri ile besin elementi dinamiğinin incelenmesine odaklanmıştır. Çalışmanın temel hipotezi basit bütçe modelleri ile baraj göllerinde besin elementi tahminlerinin yapılabileceğidir. Bu amaçla Yuvacık Baraj Gölü'nde 2010-2014 yılları arasında yapılmış ölçümler kullanılarak bu hipotez test edilmiştir. Çalışmada kullanılan veriler Kocaeli Su ve Kanalizasyon İdaresi Genel Müdürlüğünden temin edilmiştir. Baraj Gölünde 2010-2014 yılları arasında TP konsantrasyonu 0.014 mg/L ile 0.065 mg/L arasında değişirken TN konsantrasyonu 0.67 mg/L ile 1.450 mg/L arasında değişmektedir. Çalışmada; Yuvacık Baraj Gölünün trofik seviyesi; Trofik Seviye İndeksine (TSI) göre belirlenmiş ayrıca Vollenweider tipi 9 farklı bütçe modeli ile TP ve TN konsantrasyonları tahmin edilmiştir. Bütçe modellerinin TN için R2 değeri % 20.02 ile % 29.70 arasında değişmektedir. TP için ise R2 değeri % 11.20 ile %57.20 arasında değişmektedir. Kullanılan bütçe modellerindeki katsayılar Yuvacık Baraj Gölü için özelleştirilmiştir. Bu özelleştirme işlemden sonra TN için R2 değeri % 23.72 ile %34.96 arasında değişmiştir. TP için ise R2 değeri %37.06 ile %57.79 arasında değişmiştir. Ayrıca Yuvacık Baraj Gölünde TP ve TN tahmini için model de geliştirilmiştir. Geliştirilen bu modellerin TN için çapraz validasyon belirleme katsayısı % 31.47 iken TP için bu değer % 60.71 olmuştur.