bilgiz.org

Paper Geoinformatics'04

  • 1. GİRİŞ
  • 2. ÇALIŞMA SAHASI
  • KAYNAKLAR



  • Tarih28.12.2017
    Büyüklüğü43.65 Kb.

    Indir 43.65 Kb.

    TUJK’2010 MEKANSAL PLANLAMADA JEODEZİ SEMPOZYUMU

    24-26 Kasım 2010, İzmir


    YERALTI SUYU KALİTE VERİSİ İLE OPTİMİZE EDİLMİŞ YERALTI SUYU KİRLENEBİLİRLİK HARİTALARIN OLUŞTURULMASI: TAHTALI HAVZASI ÖRNEĞİ

    A. Elçi 1

    1DEÜ, Dokuz Eylül Üniversitesi, Çevre Müh. Bölümü, Tınaztepe Kampüsü, 35160 Buca-İzmir, alper.elci@deu.edu.tr

    ÖZET
    Burada sunulan çalışma ile DRASTIC yeraltı suyu kirlenebilirlik değerlendirme yönteminin optimizasyonu amaçlanmıştır. Uygulama sahası olarak İzmir için son derece önemli olan Tahtalı baraj gölü havzası seçilerek optimize edilmiş yöntem havza için uygulanmış ve kirlenebilirlik haritası oluşturulmuştur. Orijinal DRASTIC yönteminde öngörülen ağırlıklı çakıştırma ve endeks hesaplama yöntemiyle oluşturulan kirlenebilirlik haritası, yeraltı suyu kalite verileri kullanılarak optimize edilmiştir. Yeraltı suyu kalite verisi olarak yüzey kaynaklı kirleticileri temsil eden ve seçilen çalışma sahası için bozunamayan nitelikte olan nitrat konsantrasyon ölçümleri kullanılmıştır. Nitrat verisi ile kirlenebilirliğe etki eden parametreler arasındaki korelasyon katsayıları hesaplanarak DRASTIC yöntemindeki konvansiyonel katsayılar korelasyonlara göre revize edildikten sonra, iyileştirilmiş kirlenebilirlik haritası oluşturulmuş ve yorumlanmıştır.

    Anahtar Sözcükler: DRASTIC, korelasyon, optimizasyon, nitrat, İzmir
    ABSTRACT
    GROUNDWATER VULNERABILITY MAPPING OPTIMIZED WITH GROUNDWATER QUALITY DATA: THE TAHTALI BASIN EXAMPLE
    The objective of this study was to optimize the groundwater vulnerability assessment method DRASTIC. The Tahtalı stream basin, which is of utmost importance for the city of İzmir, was selected as the application site for the optimized method, and the vulnerability of the stream basin to groundwater contamination was mapped. The vulnerability map that was created using weighted overlaying and index calculating approach prescribed by the original DRASTIC method was optimized with groundwater quality data. Nitrate concentration measurements, which represent surface-originated conservative contaminants for the basin, were used as groundwater quality data. Correlation coefficients between nitrate values and parameters affecting groundwater vulnerability were calculated to accordingly revise the conventional DRASTIC parameter weighting coefficients. Optimized vulnerability maps were produced and interpreted.
    Keywords: DRASTIC, correlation, optimization, nitrate, İzmir


    1. GİRİŞ

    Yeraltı suyu dünyanın birçok yerinde göreceli olarak bol miktarlarda bulunabilen bir su kaynağıdır. Ancak şehirleşmenin yanı sıra endüstriyel ve tarımsal gelişmelerin de oluşturduğu birçok potansiyel kirletici kaynağı nedeniyle aynı zamanda ciddi tehdit altında olan bir kaynaktır. Ayrıca su kalite standartlarını sağlayamayan yeraltı sularının arıtımı oldukça pahalı bir süreç olduğundan, yeraltı sularının kirlenmeye karşı hassas olan bölgeleri tespit etmek ve buna bağlı olarak kirlenmeye karşı önleyici tedbirler almak önemlidir. Bu sebeple yeraltı suyu kirlenebilirlik değerlendirmeleri su kaynakları ve havza yönteminde gün geçtikçe daha fazla önem kazanmaktadır (Şimşek v.d., 2007). Farklı tanımlamaları olmakla birlikte, kirlenebilirlik yer yüzeyinden bırakılan bir kirleticinin yeraltı suyu tablasına ulaşabilirliğini gösteren boyutsuz bir ölçüdür. Kirlenebilirlik doğrudan ölçülebilen bir özellikten ziyade ölçülebilen bir takım hidrojeolojik özellikler ile ilişkili bilgilerden türetilmesi gerekmektedir.Yeraltı suyu kirlenebilirlik değerlendirme yöntemlerinden en çok bilinmekte olan DRASTIC yöntemi (Aller v.d., 1987), coğrafi bilgi sistemi (CBS) vasıtasıyla uygulanabilen ve prensip olarak genel kabul görerek kullanılmakta olan bir yaklaşımdır. Son zamanlarda bu yöntem ile ilgili birçok iyileştirme çalışması yapılmış (örn. Sinan ve Razack, 2009; Antonakos ve Lambrakis, 2007; Panagopoulos v.d., 2006) ve yöntemin ana fikri kullanılarak CBS’ye dayanan yeni yöntemler geliştirilmiştir.


    Burada sunulan çalışma ile yeraltı suyu kalite verilerini de kullanarak, DRASTIC yönteminin optimizasyonu amaçlanmıştır. Böylece gerçek kalite verisi ile doğrulanmış kirlenebilirlik haritaların oluşturulması hedeflenmiştir. Uygulama sahası olarak İzmir şehrinin su kaynakları bakımından son derece önemli olan Tahtalı baraj gölü havzası seçilerek yöntem optimize edilmiştir. Kirlenebilirlik analizi havza için uygulanmış ve kirlenebilirlik haritası oluşturulduktan sonra yorumlanmıştır.

    2. ÇALIŞMA SAHASI


    İzmir şehir merkezinin 40 km güneyinde yer alan ve şehrin yaklaşık %36’sına içmesuyu temin eden Tahtalı barajı (38°08’ N; 27°06’ E), Gümüldür’ün 5 km doğusunda Tahtalı deresi üzerine kurulmuştur (Şekil 1). Yaklaşık 550 km2 su toplama alanına sahip olan Tahtalı havzasına düşen yıllık ortalama yağış miktarı 690 mm civarındadır. Havzada tipik Akdeniz iklimi hüküm sürmektedir. Temel olarak yüzeysel sular ile beslenen Tahtalı Barajı’nın yıllık ortalama akımı 162 milyon m3, maksimum göl hacmi 306 milyon m3 ve maksimum göl seviyesi de 50,8 m olarak planlanmıştır. Tahtalı havzasında tali kolları ile birlikte toplam 44 dere bulunmaktadır. Bunlardan akış debisi olarak Tahtalı baraj gölünü besleyen en önemli dereler Tahtalı ve Balaban (Şaşal) dereleridir. Havzada bulunan 38 adet yerleşimin 2008 yılı itibariyle toplam nüfusu yaklaşık 68.000’dir (TÜİK, 2008). Uydu fotoğrafları yardımıyla hazırlanan arazi kullanım haritası baz alınarak yapılan analizlere göre havzanın %42,1’i orman alanı, %31,8’i tarım alanı, %3,1’i su kütleleri, %1,8’i yerleşim alanı ve %0,2’si de sanayi alanıdır. Çalışma sahasının jeolojik yapısı ise kuvarterner yaşlı alüvyonlar, neojen yaşlı filiş, killi kireçtaşı ve allokton kireçtaşları, volkanik tüf ve mermer taşı birimlerinden oluşmaktadır.

    Şekil 1: Çalışma sahasının ve Tahtalı havzasının konumu

    3. YÖNTEM

    3.1 Yeraltı Suyu Kirlenebilirlik Analizi

    Yeraltı suyu kirlenebilirliğini etkileyen faktörleri temsil eden raster tabanlı tematik haritaların çakıştırılması ve bunun sonucunda kirlenebilirliği gösteren endeks değerlerin hesaplanması, DRASTIC yönteminin ana fikrini oluşturmaktadır. DRASTIC yönteminde kirlenebilirliğe etki eden yedi parametre dikkate alınmıştır: yeraltı suyu derinliği, yeraltı suyu net beslenim miktarı, akifer tipi, arazi eğimi, doygun olmayan tabakanın etkisi ve doygun akiferin hidrolik iletkenliği. Herbir parametrenin konumsal dağılımlarını gösteren haritalar oluşturulurken jeo-istatistiksel analizleri de içeren çeşitli CBS araç ve teknikleri uygulanmıştır. Büyüklükleri niceliksel (örn. yeraltı suyu derinliği; hidrolik iletkenlik) veya niteliksel (örn. akifer/toprak tipi) olan parametreler, yeraltı suyuna etki derecesine bağlı olarak 1−10 skalası kullanılarak yeniden sınıflandırılmış ve böylece puan haritaları oluşturulmuştur (1=yeraltı suyuna en az etki; 10= en fazla etki). Bu çalışmada Tahtalı havzası için geçerli olan ve DRASTIC parametrelerini temsil eden puan haritaları Şekil 2 ve 3’te verilmiştir. Raster tabanlı olan bu haritaların çözünürlüğü 100 m’dir ve tüm haritalar için UTM koordinatları (Zone 35S) ve ‘European 1950’ referans yüzeyi kullanılmıştır. Haritaların oluşturulmasında çeşitli kaynaklardan elde edilen ham veri ve haritalar kullanılmıştır. Örneğin yeraltı suyu derinlik verisi için 31 noktada yapılan mevsimsel ölçümlerden (Karadaş v.d., 2007) yararlanarak kriging interpolasyon yöntemi kullanılmıştır. Akifer tipi için jeoloji haritalarından, toprak tipi ve yeraltı suyu beslenim verileri için arazi kullanım ve litoloji haritalarından yararlanılmıştır. Çalışma sahasında açılmış olan sulama ve içme suyu kuyularına ait kuyu kütüklerindeki özgül kapasite deney sonuçlarını kullanarak noktasal hidrolik iletkenlik verileri hesaplanmış ve interpolasyon yöntemi ile bu parametrenin havzadaki konumsal dağılımı tahmin edilmiştir. Topoğrafya puan haritası için 90-m çözünürlüklü SRTM sayısal yükseklik haritası çözünürlüğü 100 m’ye değiştirilerek kullanılmıştır.















    Şekil 2: Yeraltı suyu derinlik, yeraltı suyu beslenim, akifer tipi ve toprak tipi puan haritaları










    Şekil 3: Topoğrafya, doygun olmayan katman ve doygun akifer hidrolik iletkenlik puan haritaları

    Daha sonra yedi adet parametreye ait puan haritaları aşağıda verilen doğrusal eşitlik ile çakıştırılarak kirlenebilirlik haritası elde edilmiştir:

    YAS kirlenebilirlik endeksi = D∙λD + R∙λR + A∙λA + S∙λS + T∙λT + I∙λI + C∙λC (1)

    Burada D, R, A, S, T, I ve C değişkenleri daha önce adı geçen yeraltı suyu kirlenebilirliğine etki eden parametreleri ve λ katsayıları ise her bir parametreye ait 1−5 arası değişen ağırlık katsayılarını temsil etmektedir. Orijinal DRASTIC yönteminde ağırlık katsayıları sırasıyla 5, 4, 3, 2, 1, 5 ve 3 olarak verilmiştir (Aller v.d., 1987). Bu çalışmada kullanılan ağırlık katsayıları, yeraltı suyu kalite verisi ile harita arasındaki korelasyon hesaplarına dayanarak değiştirilmiştir.



    3.2 Haritaların Yeraltı Suyu Nitrat Verileriyle Optimizasyonu

    Orijinal DRASTIC yönteminde öngörülen ağırlıklı çakıştırma ve endeks hesaplama yöntemiyle oluşturulan kirlenebilirlik haritası, yeraltı suyu kalite verilerinden yararlanılarak optimize edilmiştir. Yeraltı suyu kalite verisi olarak yüzey kaynaklı kirleticileri temsil eden ve seçilen çalışma sahası için bozunamayan nitelikte olan yeraltı suyundaki nitrat konsantrasyon ölçümleri (İleri v.d., 2007) kullanılmıştır. Bu amaçla 31 adet örnekleme noktasındaki nitrat verisi ile o noktalar için hesaplanmış olan her bir DRASTIC parametre puanı için Spearman’s rho korelasyon katsayıları hesaplanmıştır. Bu şekilde yedi adet korelasyon katsayısı hesaplanmıştır. Nitrat ölçüm noktalarının konumları ve değerleri Şekil 4’te gösterilmiştir.

    Korelasyon katsayılarının birbirlerine göre aldığı göreceli değerlere göre DRASTIC yöntemindeki parametre ağırlık katsayıları yine 1−5 arasında olacak şekilde değiştirilmiştir. Yeni ağırlık katsayılar ile endeks haritası oluşturma işlemi tekrarlanarak optimize edilmiş yeraltı suyu kirlenebilirlik haritası elde edilmiştir. Burada kirlenebilirliği gösteren endeks değerleri ile yeraltı suyunda tespit edilmiş nitrat içeriği arasındaki korelasyonun, oluşturulan haritaların doğruluğunu sınamak için ölçüt olarak kabul edilmiştir. Bu nedenle hem orijinal DRASTIC ağrılık katsayıları ile oluşturulan kirlenebilirlik haritası, hem de optimize edilmiş ağırlık katsayıları ile oluşturulan haritalar için Pearson korelasyon katsayıları hesaplanmış ve birbiriyle kıyaslanarak optimizasyon işleminin sonuca ne kadar etki ettiği görülebilmiştir.

    4. SONUÇLAR

    Kirlenebilirlik parametrelerinin nitrat ölçümleri ile korelasyonları ve bunlara göre değiştirilen parametre ağırlık katsayıları Tablo 1’de gösterilmiştir. Buna göre tüm parametrelerin nitrat değerleriyle istatistiksel olarak anlamlı korelasyonları olduğu gözlenmiştir. Nitrat değerleriyle en fazla korelasyonu olan parametre doygun olmayan tabakanın etkisi ve en az korelasyon doygun akiferin hidrolik iletkenlik değeri olduğu tespit edilmiştir. Kirlenebilirlik değerlendirmesinde ağırlığı düşürülen parametreler derinlik, beslenim ve hidrolik iletkenliktir. Diğer dört parametrenin ağırlıkları artırılmıştır. Orijinal DRASTIC yöntemiyle oluşturulan kirlenebilirlik haritası ve optimize edilmiş hali sırasıyla Şekil 4 ve 5’te verilmiştir. Kıyaslanabilir nihai haritalar elde etmek amacıyla, DRASTIC endeks değerleri uç değerler dikkat alınarak 0-100 ölçeğinde Denklem 2’ye göre normalize edilmiştir. Denklemde Xmin ve Xmax sırasıyla haritadaki en düşük ve en yüksek endeks değerini, X rasterin aldığı endeks değerini ve Xn normalize edilmiş endeksi temsil etmektedir.





    Şekil 4: Orijinal DRASTIC ağırlık katsayıları ile hesaplanan Tahtalı havzası kirlenebilirlik haritası

    (2)

    Ham kirlenebilirlik endeks değerleriyle nitrat verisi ile korelasyon katsayısı 0,589 olarak hesaplanmasına karşın, optimize edilmiş haritanın korelasyonu 0,653 olarak elde edilmiştir (Şekil 6). Buna göre yaklaşık %11’lik bir iyileştirmenin elde edildiği söylenebilir. Ayrıca, Şekil 5’te gösterilen optimize edilmiş yeraltı suyu kirlenebilirlik haritası incelendiğinde, Tahtalı havzası alanının %44’ünün çok kirlenebilir, %30’unun orta derecede kirlenebilir ve %26’sının az kirlenebilir olarak sınıflanabildiği görülmektedir. Menderes civarındaki Cumaovası’nın hemen hemen tamamı ve Tahtalı gölünün güneyindeki Değirmendere bölgesi çok kirlenebilir bölgeler olarak nitelendirilebilir. Bu alanların jeolojik yapısının alüvyon olması ve dolayısıyla doygun olmayan tabakanın çok geçirgen olmasından dolayı kirleticilerin yeraltı suyuna hızlı bir şekilde ulaşması çok olasıdır. Buna karşın havzadaki yüksek kotlu bölgeler az kirlenebilir bölgeler olarak ortaya çıkmıştır. Kaynaklar beldesinin doğusu, Efemçukuru beldesinin doğusu ve Değirmendere’nin güneyi bu sınıfa girmektedir. Bu bölgelerdeki yeraltı suyu tablasının daha derinde olması ve arazinin nispeten eğimli olması kirlenebilirliği önleyen faktörler arasında sayılabilir. Havzasının geri kalan bölümleri orta derecede kirlenebilir olarak değerlendirilmiştir.





    Şekil 5: Değiştirilmiş DRASTIC ağırlık katsayıları ile hesaplanan optimize edilmiş Tahtalı havzası kirlenebilirlik haritası

    Tablo 1: Orijinal ve değiştirilmiş parametre ağırlık katsayıları ve DRASTIC parametreleri ile nitrat verileri arasındaki korelasyonlar

    DRASTIC parametresi

    Orijinal ağırlık katsayısı

    Spearman’s rho korelasyon katsayısı*

    Değiştirilmiş ağırlık katsayısı

    Derinlik (D)

    5

    0,679

    2,58

    Beslenim (R)

    4

    0,607

    1,10

    Akifer tipi (A)

    3

    0,732

    3,67

    Toprak tipi (S)

    2

    0,750

    4,03

    Topoğrafya (T)

    1

    0,760

    4,24

    Doygun olmayan tabaka (I)

    5

    0,797

    5,00

    Hidrolik iletkenlik (C)

    3

    0,602

    1,00

    * istatistiksel duyarlılık düzeyi tüm katsayıları için p < 0,005

    5. TARTIŞMA

    Bu çalışmada sunulan kirlenebilirlik analiz yönteminin literatürde ve uygulamada genel kabul görmüş olmasının başlıca nedeni, kavramsal olarak oldukça basit olmasıdır. CBS işlemleri karmaşık olmamakla birlikte, parametre puan haritalarının hazırlanmasında titiz davranmak gerekmektedir. Çünkü elde edilen kirlenebilirlik haritasının güvenilirliği doğrudan veri ve parametre puan haritalarının doğruluğu ve kalitesi ile orantılıdır. Farklı kaynaklardan gelebilecek olan veri ve haritaların doğruluğunun analiz edilmesi ve bunların sentezlenerek kirlenebilirlik değerlendirmesine temel teşkil edecek en uygun puanlama haritaların oluşturulması gerekmektedir. Diğer taraftan kirlenebilirliğe etki eden parametre puanlamasının sübjektif olması, DRASTIC yaklaşımının en büyük zayıflığı olarak kabul edilmektedir. Ayrıca nihai kirlenebilirlik haritalarındaki kirlenebilirlik endeks değerlerinin sınıflandırılmasında da bir miktar keyfilik söz konusudur. Bu nedenle kirlenebilirlik haritalarını mutlak yerine göreceli olarak değerlendirmek ve yorumlamak gerekir. Başka bir deyişle A bölgesinin, B bölgesine göre daha mı az veya daha mı çok kirlenebilir olup olmadığına bakmak gerekir.



    Sonuç olarak kirlenebilirlik haritaları, yüzey kaynaklı kirlenmeye karşı önlem alınabilmesi açısından ve kirlenme tehditlerine göre arazi kullanım planlarını şekillendirmek isteyen karar verici yöneticiler için son derece faydalı kılavuzlardır. Bu çalışma ile CBS’ye dayalı kirlenebilirlik analizin sübjektif olarak değerlendirilen yönlerin istatistiksel bir yaklaşım ile giderilebileceği görülmektedir. Kirlenebilirlik ile doğrudan ilişkili olan yeraltı suyu kalite verisi de analizde kullanılarak oluşturulan haritaların basit bir biçimde optimize edilebileceği gösterilmiştir. Farklı ve daha gelişmiş optimizasyon yaklaşımlarının geliştirilmesi mümkündür ve araştırılması gereken bir konudur.





    Şekil 6: Kirlenebilirlik endeks değerleriyle nitrat ölçümleri arasındaki ilişki; (solda) ham kirlenebilirlik endeksi, (sağda) optimize edilmiş kirlenebilirlik endeksi

    KAYNAKLAR


    1. Aller, L., Bennett, T., Lehr, J.H., Petty, R.J., Hackett, G., 1987. DRASTIC : a standardized system for evaluating ground water pollution potential using hydrogeologic settings, Robert S. Kerr Environmental Research Laboratory, Office of Research and Development, U.S. Environmental Protection Agency, 622 s.



    2. Antonakos, A.K., Lambrakis, N.J., 2007. Development and testing of three hybrid methods for the assessment of aquifer vulnerability to nitrates, based on the drastic model, an example from NE Korinthia, Greece, Journal of Hydrology, cilt: 333, sayı: 2-4, sayfa: 288-304.



    3. İleri, B., Gündüz, O., Elçi, A., Şimşek, C., Alpaslan, M.N., 2007. Tahtalı Havzası Yeraltı Suyu Kalitesinin Coğrafi Bilgi Sistemi Destekli Değerlendirilmesi., 7.Ulusal Çevre Mühendisliği Kongresi, 24-27 Ekim 2007, Izmir.




    1. Karadaş, D., Elçi, A., Şimşek, C., Gündüz, O., Kazanasmaz, E., 2007. İzmir Tahtalı Çayı Havzası Mevsimsel Yeraltı Suyu Düşümünün Matematiksel Modelleme ile Belirlenmesi, 7.Ulusal Çevre Mühendisliği Kongresi, 24-27 Ekim 2007, Izmir.



    2. Panagopoulos, G.P., Antonakos, A.K., Lambrakis, N.J., 2006. Optimization of the DRASTIC method for groundwater vulnerability assessment via the use of simple statistical methods and GIS, Hydrogeology Journal, cilt: 14, sayı: 6, sayfa: 894-911.



    3. Sinan, M., Razack, M., 2009. An extension to the DRASTIC model to assess groundwater vulnerability to pollution: application to the Haouz aquifer of Marrakech (Morocco), Environmental Geology, cilt: 57, sayı: 2, sayfa: 349-363.



    4. Şimşek, C., Gündüz, O., Elçi, A., 2007. Akifer Kirlenebilirlik Haritalarının Çevre Jeolojisindeki Önemi, Erdoğan Yüzer Mühendislik Jeolojisi Sempozyumu, 6-7 Eylül 2007, İstanbul.



    5. TÜİK, 2008, Türkiye İstatistik Kurumu internet sitesi, Adrese dayalı nüfus kayıt sistemi verileri, http://www.tuik.gov.tr/VeriBilgi.do?tb_id=39&ust_id=11, 28 Ocak 2009.








        Ana sayfa


    Paper Geoinformatics'04

    Indir 43.65 Kb.