Nehir su kalitesinin deterministik modelleme ve ekolojik risk analizi yöntemleri ile değerlendirilmesi ve yönetimi: Aksu çayı uygulaması

Son yıllarda tarımsal, endüstriyel ve evsel kullanım açısından insan ihtiyaçlarındaki talep artışı, su miktar ve kalitesinde olumsuz değişimlere sebep olmuştur. Ülkemizde akarsuların çevresindeki yoğun tarımsal faaliyetler ve kentsel gelişim, noktasal ve yayılı kaynaklı öncelikli su kirliliği sorunları oluşturmakta, sucul ekolojik kaynakların sürekliliğini ve sucul canlıların yaşam döngülerinde önemli riskler oluşturmaktadır. Bu bağlamda Antalya açısından çok önemli su kaynaklarından biri olan Aksu Çayı'nın su kalitesi üzerine yapılan birçok çalışma fizikokimyasal parametrelerin değerlendirmesini içermektedir. Tez çalışmasının amacı, Aksu Çayı Havzasının Karacaören 2 Barajı ile Akdeniz arasında kalan bölümünde noktasal ve yayılı kirletici kaynaklardan Aksu Çayı'na ulaşan konvansiyonel kirleticilerin WASP8 deterministik nehir su kalitesi modeli ile benzetiminin yapılması, pestisitler için risk analizinin gerçekleştirilmesi ve su durumunun hem miktar hem de kalitesinin birlikte ele alınarak iyileştirilmesi için yapılabilecek yönetim uygulamalarının senaryo analizi ile tespit edilmesi ve değerlendirilmesidir.Su kalitesi izleme çalışmaları bir yıl süresince aylık olarak 12 noktada toplam 12 kez, pestisit analizleri ise 6 noktada 2 aylık periyotlar ile bir yıl süresince gerçekleştirilmiştir. İzleme çalışmasına fizikokimyasal ve bakteriyolojik parametreler ile 167 farklı pestisit dahil edilmiştir. Bakteriyolojik parametreler açısından en belirgin sonuçlar toplam koliform bakteri sayısı 13600 koloni/100 mL, fekal koliform bakteri sayısı 1460 koloni/100 mL ve Escherichia coli (E.coli) 162 koloni/100 mL ile çayın denize döküldüğü lokasyondaki Aksu 10 izleme noktasında tayin edilmiştir. Bu sonucun en belirgin sebebi çayın mansap bölümünde yer alan ve Aksu 9 izleme noktası sonrası deşarjı olan Kundu Turizm Yatırımcıları A.Ş. Atıksu Arıtma Tesisi (KUYAB AAT)'dir. Aksu Çayı havzasındaki yayılı kaynaklı kirliliğin modellenmesi için MapShed hidroloji-havza modeli kullanılmış ve yayılı yüklere ilişkin sonuçlar elde edilmiştir. Aksu Çayı su kalitesinin modellenmesi için de WASP8 su kalite modeli kullanılmış ve MapShed modeline entegre edilmiştir. Deterministik model uygulamasında öncelikle model kalibrasyonu ve doğrulaması çalışmaları yapılmış ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Modellemeye dayalı senaryo çalışmaları için iklim değişikliği, yayılı ve noktasal kirlilik kaynakları ve Aksu Çayı'ndan sulama amaçlı su çekimlerinin yönetim uygulamalarını içeren 9 ayrı senaryo oluşturulmuştur. Yayılı kirliliğe yönelik mera yönetimi ve tarımsal alan yönetimi (S3, S4 ve S5) senaryoları mevcut durum ile karşılaştırıldığında en iyi uygulamalar tarımsal alan kaynaklı yayılı kirlilik kontrolü senaryoları (S4 ve S5) olarak belirlenmiştir. Genel olarak Aksu Çayı'nda tarımsal sulama amaçlı su çekimlerinin çalışıldığı S8 ve S9 senaryoları Aksu 5 istasyonu ve mansabını etkilemiştir. Bunun en önemli sebebi orta ve alt havzada yoğun olarak tarım alanlarının yer almasıdır. Su kalite ve miktarı üzerindeki etkiler de akarsuyun mansap bölümünde (Aksu 7 ile Aksu 10 istasyonları arası) kendini göstermiştir. Su çekimlerinin arttırıldığı S8 senaryosu için mansaba doğru NH4-N, NO3-N, TN, İnorg-P ve TP konsantrasyonlarında kötüleşme görülmektedir. Su kalitesinin bozulmasındaki temel baskılar Aksu 9 istasyonu sonrası sisteme eklenen atıksu deşarjları, yağışlı dönemlerde akarsuya ulaşan yayılı kirlilik ve kurak dönemlerde akım değerlerindeki azalma sonucunda atık özümleme/seyreltme kapasitesinin azalmasıdır. İzleme çalışmasına dahil edilen 167 adet pestisit içerisinde tespit limiti (Limit of Detection-LOD) üzerinde analiz edilen toplam pestisit sayısı 26'dır. Bu pestisitler Yerüstü Su Kalitesi Yönetmeliği ekinde sunulan öncelikli kirleticiler listesinden 5 pestisit ve spesifik kirleticiler listesinden 18 pestisit içermektedir. Pestisit analiz sonuçlarına bakıldığında tespit sayısı açısından en yüksek değer 31 olarak Aksu 8 izleme noktasında, daha sonra ise sırasıyla Aksu 1'de 28, Aksu 5'te 26, Aksu 10'da 25, Aksu 4'te 23 ve Aksu 9'da 22 olarak belirlenmiştir. Havzanın orta ve alt kısımlarında pestisit oluşum sıklığının yüksek olması, havzadaki tarım arazilerinin alansal dağılımı ile oldukça ilişkilidir. En sık tespit edilen pestisit aktif maddeleri Pendimethalin, Metolachlor ve Theta-cypermethrin olmuştur. Pestisit risk değerlendirme çalışmaları için Environmental Impact Quotient (EIQ) ve Pesticide Environmental Risk Indicator (PERI) değerlendirme araçları kullanılmıştır. EIQ modeliyle, çiftçi, tüketici ve ekolojiden oluşan EIQ bileşenlerini içeren çevresel risk puanları 39 hedef herbisit, fungisit ve insektisit aktif maddesi için elde edilmiştir. Altı pestisit aktif maddesi EIQ veritabanında mevcut olmadığından EIQ puanları hesaplanamamıştır. Hedef herbisit, fungisit ve insektisit gruplarında sırasıyla Oxadiazon, Spiroxamine ve Carbofuran pestisit aktif maddeleri en yüksek çevresel risk puanı alırken, Metazachlor, Fosetyl-Al ve Spinosad pestisit aktif maddeleri en düşük EIQ bileşeni puanlarını almıştır. Tez çalışmasında on adet pestisit aktif maddesi (Carbofuran, Thiamethoxam, Glyphosate-Isopropylamine, Mancozeb, Carboxin, Pendimethalin, Carbaryl, Fosetyl-Al, Oxadiazon ve Alachlor) yüksek EIQArazi skorları ile derecelendirilmiştir. EIQ ve PERI pestisit risk değerlendirme araçlarından elde edilen skorların karşılaştırılması için sonuçlar normalize edilmiştir. Normalize edilen EIQ skorlarına göre Carbofuran, DNOC, Fenthion ve Zeta-cypermethrin aktif bileşenleri en yüksek değerleri almıştır. Buna karşın normalize edilen PERI indeksi için Trifluralin hariç tüm skorlar 0,6 ile 0,4 aralığında kalmıştır. Tez çalışması ile nehir su kalitesinin yönetimi için su kalitesi izleme, deterministik modelleme ve pestisitler için çevresel risk analizini içeren bütünleşik bir çalışma yaklaşımı ortaya konulmuştur.