Melen nehri su kalitesinin istatistiksel analiz yöntemleri ve yapay zeka teknikleri kullanılarak değerlendirilmesi

Bu çalışmada, Büyük Melen Nehri ve kollarında DSİ tarafından 5 örnekleme noktasından elde edilen 1995-2006 yılları arasındaki 26 fiziksel, kimyasal ve biyolojik parametreye ait ölçümler kullanılarak istatistiksel analiz yöntemleri ve yapay zeka teknikleri uygulamaları yapılmıştır. Ölçüm istasyonlarından elde edilen her bir veri setinde belirtici istatistiklerden ortalama, ortanca değer, tepe değeri ve dağılım ölçüleri grubuna giren varyans , standart sapma, standart hata gibi ölçüler belirlenmiştir. Su kalite verileri yüksek debili ve düşük debili dönem şeklinde 2 döneme ayrılmış, bu ayrım 11 yıl içindeki yüksek debili ve düşük debili dönemler, yağış ve debi verileri birlikte incelenerek belirlenmiştir. İstatistiksel analiz yöntemlerinden FA/TBA-ÇLR ve yapay zeka tekniklerinden KÖÖH-YSA kullanılarak yapılan analizlerde tüm istasyonların yüksek debili, düşük debili ve tüm dönemleri için ilişkili parametreler belirlenerek kirletici kaynakları belirleyen faktör/gruplar elde edilmiştir. Her iki yöntem için tüm istasyonlarda nehir sistemine etki edebilecek kirletici kaynaklardan nehrin mineral yapısı, bölgedeki toprak yapısı ve erozyonu, tarımsal faaliyetler, evsel ve kentsel deşarjlar ve foseptikler, kentsel yüzeysel akış, çiftlik hayvanları, katı atık depo alanları ve mevsimsel etki gibi kirletici kaynaklar belirlenmiştir. Ayrıca her bir faktör/gruba ÇLR ve YSA uygulanarak faktör/gruplar içindeki diğer parametreleri temsil eden etken parametreler belirlenmiştir. MTBS/ÇLR uygulaması ile her bir parametrenin konsantrasyonuna her bir kirletici kaynak bileşeninin lineer maddesel katkısı belirlenerek kaynak paylaşımı yapılmıştır. Bu uygulama sonuçları bulanık mantık uygulaması ile daha yalın ve anlaşılabilir bir biçime getirilerek hangi kirletici kaynağın hangi parametreyi hangi oranlarda etkilediği belirlenmiştir. Bu çalışmada, istatistiksel analiz ve yapay zeka tekniklerinin çok boyutlu veri setlerinin daha yorumlanabilir hale getirilmesi için kullanılabilirliği araştırılmıştır. Aynı zamanda su kalitesinin değerlendirilmesi ve yorumlanması, etkili kirletici parametrelerin ve kirletici kaynakların belirlenmesi, su kalitesinde etkili bir yönetim için çok değişkenli istatsitiksel yöntemler ve yapay zeka tekniklerinin etkili yöntemler olduğu sonucuna varılmıştır. Bu çalışmanın, havza izleme çalışmalarında özellikle anlık ve sürekli verilerin değerlendirilmesi ve yorumlanması açısından havza yöneticilerine, denetleyici ve akademik kurumlara fayda sağlayacağı düşünülmektedir.