İznik Gölü su kalite parametrelerinin yapay sinir ağları yöntemi ile değerlendirilmesi

Göllerin planlanması ve yönetiminde su kalitesi parametrelerinin izlenmesi önemlidir. Bu çalıĢma da 2017-2021 yılları için Ġznik Gölü'ndeki 4 giriĢ Sölöz, Olukdere, Karasu, Kırandere ve 1 çıkıĢ noktası olmak üzere Karsak Deresi'nden su kalite parametrelerinin ölçüm sonuçları alınmıĢtır. GiriĢ noktalarına ait pH, iletkenlik (EC), sıcaklık (T), kimyasal oksijen ihtiyacı (KOĠ), biyolojik oksijen ihtiyacı (BOĠ), çözünmüĢ oksijen (ÇO), toplam fosfor (TP), fosfat (PO4-P), toplam azot (TN), nitrat azotu (NO3N) ve nitrit azotu (NO2N) parametreleri alınarak çıkıĢ noktasında TN, TP ve ÇO üzerindeki etkisi incelenmiĢtir. TN, TP ve ÇO tahmin etmek için çeĢitli denemeler yapılarak model çalıĢmaları için bir yapay sinir ağı (YSA) metodu benimsenmiĢtir. Model olarak, IBM SPSS istatistik 23 yazılımı kullanılmıĢtır. TN, TP ve ÇO değerlerinin performans değerlendirmesinde hata miktarını değerlendirmek için hata kareleri toplamı (SSE) ve belirleme katsayısı (R2) kullanılmıĢtır. Sonuçlar, belirleme katsayısının çoğunlukla 1'e yakın olduğunu göstermiĢ olup YSA analizi, toplam azot, toplam fosfor ve çözünmüĢ oksijen parametrelerinin kirlilik tahmininin gerçekleĢebileceğini göstermiĢtir. Böylelikle, YSA modellerinin göl suyu kalitesinin uygunluğunu tanımlamak için etkin bir Ģekilde kullanılabilecek bir tahmin aracı olduğu görülmüĢtür. GeliĢtirilen modeller, gelecekte sürdürülebilir çevre yönetimi yoluyla kirliliğin azaltılmasına yönelik karar sürecini desteklemek için tahmin amacıyla kullanılabilir.