3
Arşivlenen Tez
0
DOI Atanmış
0%
DOI Oranı
Anabilim Dalı
Etiyopya'da teff üretiminin su ayak izi değerlendirmesi
Etiyopya'nın başlıca bitkilerinden birisi olan teff, tarımsal gelir ve gıda güvencine önemli ölçüde katkıda bulunmaktadır. Su kaynakları üzerindeki baskıya işaret eden göstergelerden birisi de su ayak izidir. Tedarik zincirinde tatlı suyun nasıl ve nerede kullanıldığına dair faydalı bir bakış açısı sağlayan su ayak izi göstergesi karar alma süreçlerini kolaylaştırmaktadır. Tarımsal üretimde bitkinin ihtiyaç duyduğu suyun etkili yağıştan karşılanan kısmı yeşil su ayak izi, yeraltı veya yüzey suyundan karşılanan sulama suyu ise mavi su ayak izi olarak adlandırılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, 2019-2020 üretim dönemi için Etiyopya'da teff bitkisinin en fazla üretildiği bölgelerde su ayak izini belirlemektir. Çalışma aynı zamanda teff bitkisinin belirtilen yıldaki ekonomik su verimliliğini hesaplamayı amaçlamaktadır. Etiyopya'da tef üretiminin su ayak izi CROPWAT 8.0 ve CLIMWAT 2.0 uygulamaları kullanılarak hesaplanmıştır. Seçilen bölgeler için ortalama etkili yağış (Peff) 330 mm iken, teff bitkisinin büyüme dönemindeki ortalama su ihtiyacı 309 mm'dır. Teff bitkisinin toplam su ayak izi seçilen bölgeler için ortalama 3089 m3/ha olmuştur. Teff üretiminin 2019/2020 yılında toplam su ayak izi 9 milyar m3 olarak gerçekleşmiştir. Yeşil su ayak izi bileşeni, yıllık toplam su ayak izinin %78'ini oluşturmakta, kalan %22'si ise mavi su ayak izini temsil etmektedir. Teff'in ton başına toplam su ayak izi 1772 m3'tır. Teff'in 2019/2020 üretim dönemindeki ekonomik su verimliliği 0.68 USD/m3 olarak gerçekleşmiştir.
Evaporation modelling of lake Turkana using artificial neural networks (ANNs) based on climate projections
Climate change remains to be one of the major threats to the water sector other than other human factors such as polution and uncontrolled utilization of water resources in sectors such as urbanization and agriculture. The Lake Turkana basin is one of the areas that is under climate change threat adding on to the present severe climatic conditions. Determining the future of the major water source in this region with climate change being a reality is of great importance. This study aimed at estimating the amount of evaporation with Artificial Neural Networks (ANNs) model, to improve the performance of the model and to make domestic and livestock projections. In addition, it is aimed to determine the effects of climate change on lake evaporation and to develop possible adaptation measures by using future forecasts including meteorological data compiled from CORDEX regional climate models in the model. The ANNs model with 6 hidden neurons and a training, validation and testing rates of 80%, 10% and 10% respectively had the best performance in estimating evaporation. The ANNs model with four parameters was able to perform with the highest correlation coefficient of 0.99, least mean square error of 8.13967E-5 and MAPE of 6%. The future average annual lake evaporation was projected to be 23.76, 25.68, 18.89 and 18.57 billion m3 for HADGEM and MPI 4.5 and 8.5 respectively. ANNs was found to be an efficient tool in future forecasts of climate based projections and in water management related decision making.
İçecek sanayi atık sularının geri kazanımı ve soğutma kulelerinde yeniden kullanımı
Alkolsüz içecek endüstrisinde su tasarrufu sağlamak amacıyla yürütülen tez çalışmasında, ticari bir içecek üretimi tesisinden alınan tank ve şişe yıkama, pastörizasyon ünitesi ve ortam temizliğinden kaynaklanan atıksuların membran prosesleri ile geri kazanılması ve aynı tesiste soğutma suyu olarak yeniden kullanılması amaçlanmıştır. Toplam geri çevirme modunda yürütülen deneysel çalışmalarda moleküler ağırlık ayırma sınırı (MWCO) 10 kDa ve 5 kDa olan iki ultrafiltrasyon (UF) membranı ve bir nanofiltrasyon (NF) membranı denenmiştir. Trans membran basıncı UF için 2 bar ve NF için 4 bar olarak ayarlanmıştır. Soğutma suyu için belirlenmiş olan su kalitesi kriterleri dikkate alınarak, atıksuda temel olarak askıda katı madde (AKM), bulanıklık ve kimyasal oksijen ihtiyacı (KOİ) giderimleri hesaplanmıştır. UF ve NF için AKM ve bulanıklık giderimi %100 olmuş; KOİ gideriminde ise farklı performanslar görülmüştür. UF (10 kDa) giriş KOİ değeri 796 mg/L olan atıksuda UF sonrası süzüntü suyunda 286 mg/L (%63 giderim) KOİ elde edilmiştir. Giriş KOİ değeri 254 mg/L olan atıksuda NF sonrası süzüntü suyunda ise 147 mg/L KOİ (%31 giderim) tespit edilmiştir. Membranlarda akı azalması %10 - %20 arasında olmuştur. Alınan sonuçlar değerlendirildiğinde, soğutma suyu olarak kullanımda KOİ için belirlenen 75 mg/L sınır değerin her iki proses ile de sağlanamadığı görülmüştür. Yapılabilecek bir yatırım için belirlenen maliyette ilgili tesisten alınan atıksuyun hacmi göz önünde tutulmuştur. Sonuç olarak maliyet NF sistemi için 6.601 USD olarak hesaplanmıştır. Söz konusu atıksuyun tesiste kullanılan temiz su ile belli oranda karıştırılarak veya ek arıtma uygulayarak soğutma kulelerinde kullanılması mümkündür.