Melen Havzası yayılı kirleticilerinin belirlenmesi için akım ayırımında kullanılabilecek uygun hidrolojik modellerin araştırılması

Abstract

Yayılı kirletici kaynakların akarsudaki kirlilik yüküne etkisinin anlaşılabilmesi için, akım bileşenlerinin doğru olarak belirlenmesi önemli bir ihtiyaçtır. Bu ihtiyaçtan yola çıkılarak yapılan bu çalışmada, Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sisteminin (CANFIS), toplam akımı yüzeysel akış ve taban akışı olarak bileşenlerine ayırma işleminde sıklıkla uygulanan matematiksel modellerden, Dijital Filtreleme (DFM) ve İngiliz Hidroloji Enstitüsü Yöntemlerine (İHEY) alternatif olarak kullanılabilirliği ve akım verileri kullanılarak taban suyu seviyesinin belirlenmesindeki başarısı incelenmiştir. Türkiye' nin Kuzey Batı Karadeniz Bölgesindeki Melen Havzası'nda bulunan ve ana havza ve alt havzayı temsil etmesi amacıyla seçilen Büyük Melen Nehri (ana havza) ve Aksu Deresine (alt havza) ait uzun dönemli günlük ortalama akım verileri önce DFM (α=0,830) ve İHEY (N=5) yöntemleri kullanılarak bileşenlerine ayrılmış ve uygulamanın başarısı kontrol edilmiştir. Her iki yöntem ile belirlenmiş yüzeysel akış ve taban akışı değerleri, akım ayırma işleminde yeni bir alternatif olarak önerdiğimiz CANFIS' in, eğitim ve test verileri olarak kullanılmıştır. Elde edilen akım ve BFI sonuçları, DFM- CANFISDFM (Yüzeysel Akış R2=0,89-0,93, Taban Akışı R2=0,87-0,91) ve İHEY- CANFISİHEY (Yüzeysel Akış R2=0,78-0,92, Taban Akışı R2=0,61-0,77) uygulamalarının sonuçlarının önemli ölçüde benzer olduğunu ve 1339 nolu istasyonda en başarılı yüzeysel akış ve taban akışı tahminlerinin yapıldığını göstermiştir. Bununla birlikte CANFISDFM ve CANFISİHEY yöntemlerinin her ikisinde de, eğitim için kullanılan yöntemlerin yüzeysel akış (R2= 0,93-0,97) ve taban akışı (R2= 0,91-0,97), sonuçları üzerindeki, etkilerinin sınırlı olduğu ve sonuçların önemli ölçüde benzerlik gösterdiği anlaşılmıştır. Ayrıca taban suyu derinliğini belirlemek için yapılan CANFIS uygulamalarının sonuçları sadece toplam akarsu akımı kullanılarak, taban suyu derinliğinin, kurak veya yağışlı dönemlerden etkilenmeksizin, başarı ile tahmin edilebileceğini göstermiştir (R2= 0,73). Sonuç olarak bu çalışma CANFIS' in DFM ve İHEY yöntemlerindeki çekilme sabiti ve minimum gruplarının eleman sayıları gibi parametrelere ihtiyaç duymadan, yüzeysel akış ve taban akışını belirlemede ve havzadaki taban suyu derinliğinin tahmin edilmesinde kullanılabileceğini ortaya koymuştur. Elde edilen sonuçlar yayılı kaynakların akarsularda sebep olduğu kirliliğin belirlenmesinde, kirlilik önleyici çalışmaların planlanmasında ve uygulanmasında önemli katkılar sağlayacaktır. Anahtar Kelimeler: Akımın bileşenlerine ayrılması, yüzeysel akış, taban akışı, taban suyu derinliği, canfıs

Determining the streamflow components accurately is an important requirement to understand the effects of non-point pollution sources in pollution of rivers. In this study this way the basis of necessity, usability of Co-Active Neuro-Fuzzy Inference System (CANFIS) as an alternative to the Digital Filtering (DFM) and United Kingdom Institute of Hydrology (UKIH) mathematical methods, which are frequently used for separating total stream flow into surface and base flow, and the succes at prediction of groundwater depth using only stream flow data was examined. Long-term average daily flow data of Büyük Melen River (main basin) and Aksu Stream (sub-basin), selected to represent the main basin and sub-basin, in the Melen Basin of Turkey's Northern Black Sea Region was separated into surface flow and base flow flow components using DFM (α=0,830) and UKIH (N=5) and success of the application was controlled. Surface flow and base flow values that identified by both methods are used as training and test data of CANFIS that proposed in this study as a new alternative in the separation of stream flow components. Obtained flow values and BFI results showed that estimations of DFM-CANFISDFM (surface flow R2=0,89-0,93; base flow R2=0,87-0,91) and UKIH-CANFISUKIH (surface flow R2=0,78-0,92; base flow R2=0,61-0,77) methods are significantly similar and the most successful surface flow and base flow estimations are obtained at gauging station 1339. In addition, it was understood that in both of the CANFISDFM and CANFISUKIH methods, the effects of the methods used for training were fairly limited on the surface flow (R2= 0,93-0,97) and base flow (R2= 0,91-0,97) values. In addition, the results of the CANFIS applications which are caried out to determine the groundwater depth revealed that the groundwater depth is estimated successfully using only the total stream flow data without affecting the dry or rainy periods (R2= 0,73). In conclusion, the study demonstrated that CANFIS may be used in the determination of surface flow and base flow without needing parameters required by the DFM and UKIH methods, namely recession coefficient and number of members in minimum groups, and estimation of groundwater depth in the basin. Obtained results from this study will make a significant contribution for the determination of pollution in rivers caused by non-point pollutants and planning and implementation of pollution preventive applications. Keywords: Separation of stream flow components, surface flow, base flow, groundwater depth, CANFIS