DSpace@İHÜ

Doğu Karadeniz havzası akarsularında su kalitesinin incelenmesi ve askıda katı madde konsantrasyonunun tahmin edilmesi

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.author Erdoğan, İlyas
dc.date.accessioned 2022-04-08T12:02:17Z
dc.date.available 2022-04-08T12:02:17Z
dc.date.issued 2019-10
dc.identifier.uri http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/2866
dc.description.abstract Bu çalışmada, Doğu Karadeniz Havzası akarsularından Fırtına ve İyidere (Rize), Solaklı, Karadere ve Sögütlü (Trabzon) ile Aksu'da (Giresun), her bir akarsuda bir istasyon olmak üzere toplamda seçilen altı gözlem istasyonda, 2016 Mart ile 2019 Haziran arasındaki dönemi kapsayan 14 mevsim boyunca, üç ay aralıklarla su kalitesi araştırılmıştır. Çalışma kapsamında, yerinde (debi, sıcaklık, pH, çözünmüş oksijen ve elektriksel iletkenlik) ölçümler ve laboratuarda (bulanıklık, askıda katı madde, toplam sertlik, amonyum azotu, nitrat azotu, toplam Kjeldahl azotu, toplam azot, orto-fosfat fosforu, toplam-fosfat fosforu, toplam organik karbon, fluorür iyonu, klorür iyonu, alüminyum iyonu, toplam demir ve çinko iyonu) analizler gerçekleştirilmiştir. Yerüstü Su Kalitesi Yönetmeliği'ne göre su kalitesi sınıflandırması yapılarak, gerek ulusal gerekse uluslararası standart ve yönetmeliklere göre akarsuların içme suyu olarak kullanılabilirliği de değerlendirilmiştir. Akarsu havzalarındaki gerek doğal gerekse insan kökenli faaliyetler nedeniyle, hem azot (amonyum azotu, toplam Kjeldahl azotu ve toplam azot) hem de fosfor (orto-fosfat fosforu ve toplam-fosfat fosforu) bakımından bir kirlilik söz konusu olduğu, bu akarsulardan içme ve kullanma suyu temin edilmesi durumunda azot ve fosforun yanı sıra suda mevcut gerek askıda katı madde ve bulanıklık gerekse alüminyum iyonu ve toplam demir parametreleri için de arıtıma ihtiyaç duyulacağı anlaşılmıştır. Son olarak, askıda katı madde (AKM) konsantrasyonunun debi ve bulanıklık parametrelerine dayalı tahmini, çeşitli regresyon analizleri ve yapay sinir ağları (YSA) yöntemiyle yapılmıştır. AKM konsantrasyonunun tahmininde, parametrelerden bulanıklık yöntemlerden ise YSA'nın daha iyi ve kabul edilebilir sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. tr_TR
dc.language.iso tr tr_TR
dc.publisher Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.subject Askıda katı madde, Doğu Karadeniz Havzası, Su kalitesi, Yapay sinir ağları tr_TR
dc.subject Suspended solids, Eastern Black Sea Basin, Water quality, Artificial neural networks tr_TR
dc.title Doğu Karadeniz havzası akarsularında su kalitesinin incelenmesi ve askıda katı madde konsantrasyonunun tahmin edilmesi tr_TR
dc.title.alternative A study on water quality monitoring and assessment in the Eastern Black Sea basin streams and the estimation of the suspended sediment concentration tr_TR
dc.type Thesis tr_TR


Bu öğenin dosyaları:

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster