Ergene nehri havzasında biyolojik oksijen ihtiyacının yapay sinir ağları ile modellenmesi

Abstract

Bu çalışmada, Ergene Nehri anakol üzerinde DSİ tarafından 4 örnekleme noktasından elde edilen 1985-2014 yılları arasındaki 10 fiziksel, kimyasal ve biyolojik parametreye ait ölçümler kullanılarak yapay sinir ağı metodu kullanılmıştır. Yapılan çalışmada kullanılan parametrelerin BOİ değerinin belirlenmesindeki etkileri test edilmek istenmiş olup bunun için yapay sinir ağı ile BOİ tahminleri yapılmıştır. Çalışma alanında havza alanı nüfus, sanayi, tarım, ve iklim anlamında irdelenmiş olup, ölçülen kirletici parametrelerin diğer parametreler üzerindeki etkisi ve parametreler arasındaki ilişki belirlenmek istenmiştir. Oluşturulan sinir ağı modellerinin, düzenli periyotlarda ölçümü yapılmış su kalitesi verilerinde işe yaradığı görülmüş olup, özellikle Ergene gibi kirlilik yükü ve yan kol sayısı fazla olan nehirlerde, su kalitesi parametrelerinin çok fazla değişiklik gösterdiği, standart sapmanın fazla olduğu istasyonlarda, başarının tam olarak sağlanamadığı görülmüştür.

Keywords: Ergene river, water quality, artificial neural networks In this study, artificial neural network method was used by using 10 physical, chemical and biological parameters between the years 1985-2014 obtained from General Directorate For State Hydraulic Works in 4 sampling points on Ergene River mainstream. In this study, the effects of the parameters used in the determination of BOİ value were tried to be tested and therefore BOD5 estimations were made by using artificial neural network which is operated with Microsoft Excel 2003. In the study, the basin area is examined in terms of population, industry, agriculture and climate determined the effects of measured pollutant parameters on other parameters and also relationship between parameters. It has been seen that the neural network models are working in cases where the water quality data is more stable, especially in the rivers with high pollution load and side arm number, such as Ergene, the quality of water parameters have changed very much because of that there is no success for results.