Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız: http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/5003
Tüm üstveri kaydı
Dublin Core AlanıDeğerDil
dc.contributor.authorKonare, Mahamadou-
dc.date.accessioned2022-10-19T12:14:49Z-
dc.date.available2022-10-19T12:14:49Z-
dc.date.issued2021-07-
dc.identifier.urihttp://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/5003-
dc.description.abstractİçme ve kullanma suyu olarak kullanılan su kaynaklarının kalitesinin doğru olarak belirlenmesi, insan sağlığı açısından son derece önemlidir. Bu çalışmada, Amasya İli yüzey ve yeraltısularının kalitesini ortaya koymak ve geçmiş yıllara (2003-2018) ait su kalite parametreleri ile nitrat konsantrasyonu arasındaki ilişkiyi Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) yöntemleri yardımıyla modellemek amaçlanmıştır. Bu amaçla çalışma alanında belirlenen yüzey ve yeraltısularının analiz sonuçları kullanılarak yeraltısularının hidrokimyasal fasiyesleri, yüzey sularının ise kalite sınıfları belirlenmiştir. Yüzey ve yeraltısularının kalite indeksleri ise TS 266'da önerilen değerler baz alınarak ve Kanada Su Kalite İndeksi (CWQI) yöntemi yardımıyla hesaplanmıştır. Yapılan değerlendirmeler sonucunda yeraltısularının çoğunlukla Ca-HCO3 tipinde olduğu; SAR, MT, RSC ve %Na parametrelerine göre Merzifon ve Suluova yeraltısularının bir kısmının sulama suyu olarak kullanıma uygun olmadığı belirlenmiştir. SKKY'de verilen parametrelere göre Yeşilırmak ve kollarının farklı kalite sınıflarında olduğu belirlenmiştir. Su kalitesinde mevsimsel farklılıkların görüldüğü ancak hiçbir parametrede geçmişten günümüze artan veya azalan bir trend gözlemlenmemiştir. Yüzey ve yeraltısularına ait CWQI değerlerine göre genel olarak yeraltısularının iyi kalitede, yüzey sularının ise daha düşük kalitede olduğu belirlenmiştir. Su kalite parametreleri ile nitrat konsantrasyonu arasındaki ilişkinin modellenmesinde kullanılan YSA ve ÇDR yöntemleri arasındaki üstünlüğü belirlemek için deteminasyon katsayısı (R2), Hataların Ortalama Karesel Karekökü (HOKK) ve Ortalama Mutlak Hata (OMH) kriterleri kullanılmıştır. YSA yönteminin ÇDR yöntemine göre daha iyi sonuç verdiği belirlenmiştir.tr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherKaradeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.subjectAmasya İli, Nitrat konsantrasyonu, Kanada Su Kalite Endeksi, Yapay Sinir Ağları, Çoklu Doğrusal Regresyontr_TR
dc.subjectAmasya Province, Nitrate concentration, Canadian Water Quality Index, Artificial Neural Network, Multiple Linear Regressiontr_TR
dc.titleAmasya ili yüzey ve yeraltısuyu kalite parametrelerinin yapay sinir ağları yaklaşımı ile belirlenmesi ve değerlendirilmesitr_TR
dc.title.alternativeDetermination and evaluation of surface and groundwater quality parameters of Amasya province with artificial neural networks approachtr_TR
dc.typeThesistr_TR
Koleksiyonlarda Görünür:Jeoloji Mühendisliği

Bu öğenin dosyaları:
Dosya Açıklama BoyutBiçim 
688682.pdf16.93 MBAdobe PDFKüçük resim
Göster/Aç


DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.