Harşit çayı su kalitesinin mevsimsel değişiminin incelenmesi ve askı madde konsantrasyonunun yapay sinir ağları yöntemi ile tahmin edilmesi

Bu çalışmada, Doğu Karadeniz Havzası'nın 3280 km2 drenaj alanı ile en büyük alt havzası olan Harşit Çayı'nda membadan mansaba doğru ana kol boyunca seçilen on gözlem istasyonunda, 2009 Mart ile 2010 Şubat döneminde on beş gün aralıklarla yüzeysel su kalitesi araştırılmıştır. Çalışma kapsamında, yerinde (sıcaklık, pH, çözünmüş oksijen, elektriksel iletkenlik ve bulanıklık) ölçümler ve laboratuarda (askıda katı madde, toplam sertlik, amonyum azotu, nitrit azotu, nitrat azotu, toplam azot, toplam Kjeldahl azotu, ortofosfat fosforu, kimyasal oksijen ihtiyacı, toplam organik karbon, anyonik deterjan, alüminyum, mangan, toplam demir ve toplam krom) analizler gerçekleştirilmiştir. Harşit Çayı yüzeysel su kalitesinin ana kol boyunca zamansal değişimleri üzerinde durularak, havzadaki insan kökenli faaliyetlerin bu kaliteye olan etkileri irdelenmiştir. Su Kirliliği Kontrolü Yönetmeliği'ne göre su kalite sınıflandırması yapılarak, gerek ulusal gerekse uluslararası standart ve yönetmeliklere göre akarsuyun içme suyu olarak kullanılabilirliği de değerlendirilmiştir. Sonuçta, nitrat azotu, amonyum azotu, kimyasal oksijen ihtiyacı, toplam organik karbon, mangan ve alüminyum dışında arıtıma ihtiyaç olduğu belirlenmiştir.İçinden geçtiği yerleşim birimlerinin atık sularını alan Harşit Çayı, özellikle Gümüşhane İli'nin evsel atık sularının deşarj edildiği kısımda yıllık ortalama bazda, nitrit azotunda 0.021 mg/L, amonyum azotunda 1.437 mg/L, ortofosfat fosforunda 0.307 mg/L ve anyonik deterjanda 0.619 mg/L değerlerine sahip olarak III. Sınıf su kalitesine düşmüştür. Yaz aylarında akarsu debisinin azalmasıyla birlikte bu değerler daha da yükselmiştir. Bu noktanın mansabında, yan kolların katılımı ve baraj rezervuarlarının hidrolik bekleme sürelerinin olumlu etkisiyle su kalitesinde önemli bir düzelme gözlemlenmiştir.Son olarak, askıda katı madde konsantrasyonunun (AKM) bulanıklık, toplam demir ve toplam krom parametrelerine dayalı tahmini, çeşitli regresyon analizleri ve yapay sinir ağları (YSA) yöntemiyle yapılmıştır. AKM konsantrasyonunun tahmininde YSA yönteminin regresyon analizine göre daha iyi sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.