Abstract:
Bu çalışmanın amacı, Acısu Deresi'nde 2020-2021 yılları arasında yürütülen su kalitesi izleme çalışması sonuçları kullanılarak su kalitesindeki mekânsal ve zamansal değişimleri ve değişimlere neden olan temel etmenleri ortaya çıkarmaktır. Acısu Deresi'nde 12 ay boyunca 12 farklı örnekleme noktasından 37 su kalite parametresi için elde edilen ölçüm ve analiz sonuçları kullanılarak hiyerarşik kümeleme analizi (HCA) ve temel bileşenler analizi (TBA) gerçekleştirilmiştir. Ek olarak 30 su kalite parametresinin izleme sonuçları kullanılarak Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar (Kohonen Ağları-SOM) uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Kümeleme analizi sonucunda hem örnekleme noktaları hem de örnekleme tarihleri, benzerliklerine göre gruplandırılmıştır. HCA, örnekleme noktalarını, su kirliliği tipi ve derecesi benzer olan iki farklı kümeye ayırmıştır. HCA, örnekleme zamanlarında gözlenen su kalitesi heterojenitesini ortaya çıkarmış ve örnekleme tarihlerini iki ana kümeye gruplandırmıştır. TBA, Acısu Deresi su kalitesinde ortaya çıkan toplam varyansın %69,74'ünü ilk 3 eksenle ve toplam varyansın %91,22'sini ilk 8 eksenle açıklarken, TBA ile bu faktörlerin varyansa etki büyüklüğü de bulunmuştur. Kohonen Analizi su kalite parametrelerini kendi içlerinde fizikokimyasal ve bakteriyolojik özellikler ile anyon-katyon gruplarına göre kümelere ayırmıştır. Sonuç olarak, SOM analizi sonuçları, TBA sonuçları ile de doğrulanmıştır. Bu çalışma ile su kalitesinin zamana ve mekâna bağlı değişimini ve buna neden olan temel etmenleri belirlemek için çok değişkenli istatistiksel yöntemler ve yapay sinir ağlarının faydalı yöntemler olarak kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.
