GÜMÜLDÜR-BÜYÜKALAN YÖRESĐ YERALTI SUYU KALĐTESĐNĐN JEOĐSTATĐSTĐKSEL ANALĐZĐ

Transkript

1 TMMOB COĞRAFĐ BĐLGĐ SĐSTEMLERĐ KONGRESĐ Kasım 2009, Đzmir GÜMÜLDÜR-BÜYÜKALAN YÖRESĐ YERALTI SUYU KALĐTESĐNĐN JEOĐSTATĐSTĐKSEL ANALĐZĐ E. Özçakal 1, S. Anaç 2, Y.S. Kukul Kurttaş 3 1 EU, Ege Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü, Bornova/Đzmir, emrah.ozcakal@ege.edu.tr 2 EU, Ege Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü, Bornova/Đzmir, suer.anac@ege.edu.tr 3 EU, Ege Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü, Bornova/Đzmir, yasemin.kukul@ege.edu.tr ÖZET Sulama uygulamalarının gerçekleştirildiği tarımsal alanlarda, kullanılan sulama suyunun kalitesi toprak, bitki ve sulama yönteminin seçiminde büyük bir öneme sahiptir. Tarımsal açıdan uygun kalitede bulunmayan sulama suyu, bitki ve toprağın fiziksel-kimyasal özelliklerini etkileyerek üretimde verim ve kalitenin azalmasına neden olmaktadır. Bu nedenle, tarımsal üretimin sürdürülebilirliğinin sağlanması için, su kalitesinin düzenli olarak izlenmesi gereklidir. Bu çalışmada, Gümüldür-Büyükalan yöresinde bulunan 34 sulama kuyusundan, 1995, 1996 ve 1997 yıllarında alınan su örneklerine ilişkin değerler, coğrafi bilgi sistemi (CBS) ve jeoistatistiksel yöntemler ile değerlendirilerek araştırılan yeraltı su kalite parametrelerinin (EC, Na ve Cl) mekansal değişkenliklerine ilişkin tahmin ve standart sapma haritaları elde edilmiştir. Anahtar Sözcükler: CBS, Jeoistatistik, Kriging, Su Kalitesi ABSTRACT GEOSTATISTICAL ANALYSIS OF GROUNDWATER QUALITY PARAMETERS OF GUMULDUR- BUYUKALAN REGION Agricultural fields that occur irrigation applications, irrigation water quality which is used is important to select soil, crop and irrigation method. The irrigation water which is not suitable for agricultural using causes decreasing productivity and quality on farming by effecting crop and properties of soil physics-chemicals. In that case, water quality must be observed regularly for providing sustainable agricultural productivity. In this study, the data were obtained from 34 irrigation wells in Gumuldur-Buyukalan region by evaluating geographical information systems (GIS) and geostatistical techniques, prediction and standard deviation maps is related to spatial variability of groundwater quality parameters were gained. Keywords: GIS, Geostatistics, Kriging, Water Quality 1. GĐRĐŞ Kültürteknik çalışmalarının en önemlisi Su Kaynakları Geliştirme çalışmalarıdır. Su kaynaklarının geliştirilmesi, tarımsal üretimi artırmak amacıyla suyun kullanılması, nitelik ve nicelik yönünden zaman ve mekân boyutlarında kontrol edilmesi olarak tanımlanabilir. Bu tanımdan da görüldüğü gibi sulama sularının kalite yönünden kontrol edilmesi, sulama geliştirme çalışmalarının bir bölümünü oluşturmaktadır. Sulama projelerinde, toprak kaynaklarının sulamaya uygunluğu kadar su kaynağının da sulama için uygun olması gereklidir. Bu nedenle, sulamadan sağlanacak yarar ve sulamanın etkinliği büyük ölçüde Sulama Suyu Kalitesine bağlı bulunmaktadır (Güngör ve ark., 2004). Günümüz koşullarında ülkemiz tarımsal alanlarının zamanla artmayacağı, aksine tuzlulaşma, erozyon ve kentleşme gibi tehditler içerisinde sürekli azalma ve niteliği bozulma eğiliminde iken yukarıda adı geçen ve sulama yönünden önemli etkiye sahip olan su kalitesinin belirlenmesi büyük önem taşımaktadır. Ülkemizin denizlerle çevrili olması nedeniyle, kıyı bölgelerde yer alan tarım alanlarında toprak yüzeyinin altında bulunan yeraltı suyu ve/veya taban suyu ile deniz suyu denge halinde bulunmaktadır. Aralarındaki tuz konsantrasyonundan doğan fark nedeniyle, deniz suyunun karalara doğru olan hareketi sınırlı kalmaktadır. Tarımsal faaliyetlerin yürütüldüğü bu bölgelerde, sulama suyu olarak yeraltı veya taban suyunun kullanılması büyük sorunları da beraberinde getirmektedir. Çünkü, topraktan suyun alınması ile yukarıda sözü edilen dengeler bozulmuş olacaktır. Toprak içerisinde nem düzeyinin düşmesi sonucunda deniz suyu tarım arazilerine doğru akışa geçecektir. Yeraltı veya taban suyu ile karışan deniz suyu toprak içerisindeki tuz dengesini artış yönünde bozacak ve arazinin tarım alanı olarak kullanımını ortadan kaldıracaktır. (Willardson,1998, Kara ve Apan 2000). Bu nedenle, denize yakın olan yerlerde, sulama proje alanlarının sürekliliğinin ve sürdürülebilirliğinin sağlanması amacıyla sürekli olarak izleme ve değerlendirme çalışmalarının yapılması gerekmektedir. Ancak, tarımsal üretim yapılan alanların her yerinde örnekleme yapmak zaman, işgücü ve maliyeti arttıran bir durumdur. Bu gibi sorunların ortadan kaldırılması ancak yeni tekniklerin kullanılması ile mümkündür. Çok farklı bilim dallarında uygulama alanı bulan jeoistatistik ile araştırılan değişkenin örnek alınmayan noktalardaki değerleri tahmin edilerek ve bu değişkene ait tahmin haritaları oluşturularak, tarımsal etkinliğin en iyi şekilde uygulanması sağlanabilir.

2 Gümüldür-Büyükalan Yöresi Yeraltı Suyu Kalitesinin Jeoistatistiksel Analizi Jeoistatistik, bilgisayar teknolojisindeki gelişmelere paralel olarak çok daha az zaman, emek ve parayla, parametreler arasındaki ilişkilerden yararlanılarak arazi özelliklerini genelleştirmeye olanak sağlayan bir tekniktir (Warrick ve diğ., 1986; Yates ve Warrick, 1987; Ditzler, 1994; Zhang ve diğ., 1995). Coğrafi bilgi sistemi (CBS) ise, dünya üzerinde varolan nesnelere ve meydana gelen olaylara ait bilgileri toplamaya, bunları saklamaya, güncelleştirmeye, haritalamaya ve analizlerini yapmaya yarayan yüksek performanslı, bilgisayar destekli bir sistemdir (Karakuyu, 2004). CBS, bir çalışmadaki zaman alıcı veri toplama aşamasına son vermese de, mekansal değişiklikleri daha etkin ve hızlı değerlendirebilmektedir. Çünkü, CBS büyük veri setleri ile çalışabilir, çeşitli değişkenleri karar destek amaçlı olarak birleştirebilir ve sorgulayabilir. Son yıllarda CBS yazılımlarındaki gelişmeler sayesinde, jeoistatistiksel analiz çalışmaları, CBS ile entegre edilebilir bir duruma gelmiştir (Wylie ve diğ., 1994; Pebesma, 1996). Bu çalışmada, ülkemizde halen aktif olarak kullanılmayan jeoistatistiğe ait temel bilgiler çeşitli literatürler yardımıyla açıklanmaya çalışılmış olup, Gümüldür-Büyükalan bölgesinde yer alan sulama kuyularından alınan su örneklerinin elektriksel iletkenlik (EC), sodyum (Na) ve klor (Cl) parametrelerine ilişkin değişkenlik haritalarının jeoistatistiksel analiz çalışmaları ile oluşturulması amaçlanmıştır. 2. MATERYAL VE YÖNTEM 2.1 Materyal Su örneklerinin alındığı bölge, Đzmir iline bağlı Gümüldür-Gümüşsu Ovası içinde yer alan Büyükalan yöresidir. Son yıllarda yeraltı sularında tuzlulaşmanın ortaya çıktığı kıyı bölgelerimizden olan Gümüldür de ana bitki satsuma mandarini olup, sulama yeraltı suları ile yapılmaktadır. Bu bölge içerisinde meydana gelen yeraltı sularındaki tuzluluk sorunları, 90 lı yılların başındaki şiddetli kuraklık, düşük randımanlı ve fazla su kullanan sulama suyu yönetimi ve turistik yazlık yerleşim alanlarının artışı ile ortaya çıkan aşırı çekimden kaynaklanmaktadır. Su örneklerinin alınması amacıyla, denizden uzaklık göz önüne alınarak yaklaşık 350 m aralıklı olarak satsuma bahçeleri ve bu bahçelerde sulama için kullanılan kuyular seçilmiştir. Bahçelerin yoğun ve düzenli olarak yer aldığı Büyükalan yöresinde güney-kuzey (denizden karaya) ve doğu-batı (denize paralel) yönlerde 6 şar adet olarak bir kareler ağı sistemi oluşturulmuş ve her kareye bir satsuma bahçesi gelecek şekilde toplam 36 bahçe saptanmıştır. Ancak denizden uzaklığı m arasında olan ilk sırada 5 ve 6 no lu bahçelerde kuyu bulunmaması nedeniyle çalışma dışı bırakılmışlar ve toplam 34 bahçe-kuyu değerlendirmeye alınmıştır. Yapılan bu çalışmaya ait bölge ve örnekleme yerleri Şekil 1 de gösterilmiştir. Şekil 1: Gümüldür yöresinde deneme alanı ve örnekleme yerleri Kareler ağı sistemi oluşturulmuş olan 441 ha lık bu alan içerisinde belirlenen 34 kuyudan 1995, 1996 ve 1997 yıllarının mayıs, temmuz, eylül aylarında alınan su örnekleri analiz edilmiştir. EC, Na ve Cl su kalite parametreleri için yapılan analiz sonuçları Kukul (2000) un yapmış olduğu çalışmadan temin edilmiş olup, toplamda 888 adet veri içeren bir veri seti oluşturulmuş ve çalışma materyali olarak kullanılmıştır.

3 Özçakal, Anaç ve Kurttaş. 2.2 Yöntem Gümüldür-Büyükalan yöresinde sulama örneklerinin alındığı kuyulara ilişkin koordinatlar Magellon-GPS 2000 küresel konum belirleme sistemi kullanılarak enlem ve boylam cinsinden belirlenmiştir. Başta yarıvaryogramların oluşturulması olmak üzere, tüm jeoistatistiktel hesaplamaların yapılabilmesi için örnek noktaları arasındaki mesafeler metre birimi cinsinden 3 derecelik sisteme göre Gauss-Kruger koordinatlarına dönüştürülmüştür. Ayyıldız, 1990 da belirtildiği gibi, örnekler kuyu pompalarının en az dakika çalıştırılmasından sonra alınmıştır ve en kısa sürede laboratuara getirilerek analiz edilmiştir. EC, Na ve Cl su kalite değerlerini elde etmek için yapılan bu işlemler, tüm araştırma dönemlerinde tekrarlanmıştır ve yeraltı su kalitesi değişkenliğinin belirlenmesinde bu verilerden yararlanılmıştır. Çalışma alanında su kalite parametrelerine ilişkin olarak elde edilen veriler ilk olarak tanımlayıcı istatistiksel işlemlerden geçirilerek kontrol edilmiş, daha sonra jeoistatistiksel yöntemler kullanılarak mekansal analiz çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Jeoistatistiksel yöntemler gerçekleştirilirken yarıvaryogramların oluşturulması, krigleme ve çapraz doğrulama işlemleri sırasıyla uygulanmış olup, bu işlemler GeoEAS ve GS+ yazılımları ile gerçekleştirilmiştir. Jeoistatistik, örnekler arasındaki mekansal korelasyonu ölçen ve bu korelasyonu örnekleme yapılmamış noktalardaki toprak özelliklerini tahmin etmede kullanan uygulamalı istatistiğin bir birimidir. Bu işlemler mekansal modelleme (yarıvaryans ve yarıvaryogram) ve mekansal enterpolasyon (krigleme yöntemi) ile iki adımda yapılır (Dikici, 2001). Rastlantı fonksiyonlarının çatısı altında bölgesel değişkenin lokal ölçekteki gelişigüzel davranışı rastlantı değişkeni, global ölçekteki yapı gösteren davranışı ise rastlantı değişkenleri arasındaki uzaklığa bağlı korelasyon derecesi ile modellenir. Jeoistatistikte uzaklığa bağlı ilişkiyi belirlemede daha çok yarıvaryogram fonksiyonları kullanılır (Tercan ve Saraç, 1998). Yarıvaryogramların oluşturulmasında, belirli bir yönelim boyunca bölgesel değişkenin değişim oranını açıklamak için kullanılan yarıvaryans, jeoistatistiğin temel istatistiksel ölçümlerinden biridir (Davis, 1986). Yarıvaryans, 1 2 γ ( h ) = E[{ Z ( x) Z ( x+ h)} ] 2 (1) formülü ile ifade edilir. Burada, N(h) = belirli h uzaklık mesafesi ile ayrılmış veri noktası çiftlerinin sayısı; z(x) ve z(x+h) ise, h mesafesi ile ayrılmış yerlerdeki Z nin gerçek değerini göstermektedir (Webster and Oliver, 2001). Uygun uzaklık değerlerine karşı yarıvaryansın haritada gösterimine yarıvaryogram denir. Yarıvaryogramlar, sadece yarıvaryans değerlerinin gösterildiği deneysel yarıvaryogram ve buna bir model uyarlanması ile oluşturulan teorik yarıvaryogram olmak üzere iki kısımdan oluşur. Uygulamada, teorik yarıvaryogramların oluşturulması için küresel, üssel, doğrusal ve gaussian modelleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Teorik yarıvaryogramlar elde edilirken, bunlara ilişkin olan eşik, etki mesafesi, kontrolsüz etki varyansı parametrelerinin tanımlanması gerekmektedir. Bu parametrelerin belirlenmesinden sonra krigleme aşamasına geçilir. Bir örneğin değişken değerini bu örneğin etrafındaki değişken değerleri bilinen örneklerden yararlanarak tahmin etme tekniklerinden biri de kriglemedir. Krigleme, başlangıçtaki veri değerleri seti ve yarıvaryogramın yapısal özelliklerini kullanarak örnek alınmamış noktalardaki bölgesel değişkenlerin yansız olarak tahminlerini en uygun şekilde yapan bir tekniktir (Trangmar et al., 1985). Krigleme işleminde, değeri bilinmeyen nokta ya da blok etrafında bir arama kapsam alanı belirlenir. Arama kapsam alanında bulunan tüm örnek değerlerine belli ağırlık katsayısı verilir ve bu katsayıların toplamı 1 e eşittir. Bu katsayılar araştırılan bölgesel değişken için yapılan yarıvaryogramlardan çıkarılır. Değeri bilinmeyen noktanın değeri, arama kapsam alanındaki örnek ile ağırlık katsayılarının çarpımlarının toplamına eşittir (Tüysüz ve Yaylalı, 2005). Krigleme verilerin dağılım durumlarına ve yönelme göstermelerine göre, sıradan krigleme, basit krigleme, evrensel krigleme gibi çeşitli şekillerde uygulanabilir. Bunlardan sıradan krigleme, uygulamada en yaygın kullanılanıdır. Burada ortalamanın bilinmediği varsayılır (Webster and Oliver, 2001). Bununla birlikte, krigleme yöntemi, Noktasal Krigleme ya da Blok Krigleme şeklinde de uygulanabilir. Noktasal krigleme de herhangi bir alan içindeki x 0 noktasının değeri etraftaki diğer değerlerden hesaplanır. Bilinmeyen değer için yapılacak olan tahmin, bu noktanın etrafındaki bilinen değerlerin bir şekildeki kombinasyonudur. Blok kriglemede ise, kestirilen değişken bir blok üzerinde ve bunun kestiriminde kullanılacak veriler, blok boyutlarına göre çok daha küçük olan noktasal örnekler üzerinde tanımlanır. Böylece, noktasal veriler kullanılarak blok değerleri kestirilir (Tercan ve Saraç, 1998). Yarıvaryogram model parametrelerinin belirlenmesine yönelik sık kullanılan yöntemlerden biri çapraz doğrulama tekniğidir. Bu yöntemde, gerçek değerle kestirilen değer arasındaki fark (kestirim hatası) hesaplanır ve kestirim hatalarının istatistiğine bakılır. Bu istatistiklere ilişkin istenen ölçütleri sağlayan yarıvaryogram model ve parametreleri gerekli model ve parametreleridir (Tercan ve Saraç, 1998; Tüysüz ve Yaylalı, 2005). Çapraz doğrulama yönteminde

4 Gümüldür-Büyükalan Yöresi Yeraltı Suyu Kalitesinin Jeoistatistiksel Analizi kullanılan ölçütler Webster ve Oliver (2004) tarafından, ortalama hatanın (ME) 0 olması, ortalama hata karesinin (MSE) küçük olması ve ortalama sapma karesi oranının (MSDR) 1 olması şeklinde belirtilmiştir. Çalışma alanındaki sulama kuyuları arazide düzensiz olarak dağıldığından, ölçüm değerlerinin mekânsal değişiminin klasik enterpolasyon teknikleri ile tahmin edilmesi yeterli olmamaktadır. Bu nedenle, ölçülmüş değerleri kullanarak ölçülmemiş noktaların tahmin edilmesi işlemini gerçekleştiren kriging enterpolasyon yöntemi kullanılmıştır. 3. BULGULAR VE TARTIŞMA Yeraltı su kalite parametrelerinin jeoistatistiksel analizinin ilk aşamasında, EC, Na ve Cl parametrelerine ilişkin değerler istatistiksel açıdan yıllara ve aylara göre ayrı ayrı incelenmiştir. Yapılan bu incelemerlerden elde edilen tanımlayıcı istatistik sonuçları Tablo 1 de verilmiştir. Tablo 1: EC, Na ve Cl su kalite parametreleri için tanımlayıcı istatistik sonuçları Su Kalite Parametresi EC Yıllar Aylar May. Tem. Eyl. May. Tem. Eyl. May. Tem. Eyl. Örn.Noktası Ortalama 1248,4 1361, , , , , , , ,42 Varyans St. Sapma 521,19 498,19 872,91 537,51 654, ,48 631, , ,03 Çarpıklık 0,963 0,807 3,067 0,801 1,690 3,984 1,826 4,367 3,422 Sivrilik 3,182 2,632 14,751 3,132 7,518 20,828 7,092 22,651 16,219 Min. Değer 600,0 750,0 600,0 500,0 600,0 480,0 750,0 700,0 680,0 Mak. Değer 2600,0 2500,0 5500,0 2700,0 3950,0 8000,0 3750,0 9500,0 7000,0 %25 Değeri 800,0 900,0 925,0 800,0 925,0 900,0 997,5 822,5 800,0 %75 Değeri 1537,5 1625,0 1700,0 1575,0 1675,0 1675,0 1700,0 1590,0 1725,0 Medyan 1100,0 1200,0 1275,0 1200,0 1400,0 1250,0 1300,0 1180,0 1120,0 Su Kalite Parametresi Na Yıllar Aylar May. Tem. Eyl. May. Tem. Eyl. May. Tem. Eyl. Örn.Noktası Ortalama 3,366 3,739 4,187 2,349 2,697 2,989 2,637 3,245 3,119 Varyans 2,183 2,325 5,718 1,851 4,024 10,193 2,059 14,029 9,826 St. Sapma 1,478 1,525 2,391 1,360 2,006 3,193 1,435 3,746 3,135 Çarpıklık 0,656 0,559 2,602 2,110 3,413 4,455 1,650 3,970 3,727 Sivrilik 2,676 2,444 12,100 9,251 17,080 24,052 6,463 19,537 18,242 Min. Değer 1,430 1,570 1,480 0,940 0,900 0,860 1,040 1,060 0,960 Mak. Değer 7,170 7,300 14,700 7,900 12,370 19,800 7,780 21,480 18,130 %25 Değeri 2,058 2,545 2,760 1,410 1,625 1,570 1,738 1,493 1,560 %75 Değeri 4,235 4,700 4,565 2,740 3,150 3,215 2,998 3,120 3,290 Medyan 3,130 3,455 3,770 2,155 2,260 2,295 2,240 2,310 2,370 Su Kalite Parametresi Cl Yıllar Aylar May. Tem. Eyl. May. Tem. Eyl. May. Tem. Eyl. Örn.Noktası Ortalama 3,457 4,269 4,957 4,341 4,897 6,400 4,663 6,379 6,383 Varyans 7,144 7,106 37,920 11,675 18,125 98,551 20, , ,151 St. Sapma 2,673 2,666 6,158 3,417 4,257 9,927 4,502 12,283 10,637 Çarpıklık 1,551 0,921 3,669 1,970 2,611 4,426 2,547 4,722 3,963 Sivrilik 5,251 2,794 17,832 7,606 11,944 23,476 10,471 24,998 19,197 Min. Değer 0,670 1,120 0,930 1,190 0,870 1,020 1,120 1,050 0,860 Mak. Değer 12,270 10,980 34,900 17,340 23,580 58,330 23,220 70,120 57,860 %25 Değeri 1,335 2,080 1,885 1,875 1,785 2,130 1,900 1,815 1,6625 %75 Değeri 4,780 5,770 6,005 5,230 5,675 6,770 5,070 5,783 5,670 Medyan 2,890 3,045 3,000 3,540 4,025 3,970 3,320 3,330 3,420

5 Özçakal, Anaç ve Kurttaş. Elde edilen tanımlayıcı istatistik sonuçları, mayıs ve temmuz aylarında verilerin çarpık bir dağılma sahip olmadığını ve anormal veri içermediğini ortaya koymaktadır. Bununla birlikte, incelenen parametrelerin eylül ayı değerlerinde çarpıklığın yüksek olduğu ve maksimum değerlerin yüksek oranda bir artış gösterdiği gözlemlenmiştir. EC, Na ve Cl parametrelerinin değişim ölçüsünü gösteren varyans değerleri örnekleme yapılan dönemler bazında incelenmiştir. Bu inceleme sonucunda, tüm parametreler için her yılın mayıs aylarındaki varyans değerleri yaklaşık olarak birbirine yakın veya uygun sınırlar içerisinde belirlenirken, temmuz ve eylül aylarındaki varyans değerlerinin aşırı derecede arttığı belirlenmiştir. Elde edilen bu sonuçlardan, sıradan (ordinary) kriging yönteminin başarıyla uygulanabileceği belirlenmiştir. Jeoistatistiksel modelleme çalışması, deneysel yarıvaryogramların elde edilmesi ve bu yarıvaryogramlara teorik yarıvaryogramların uyarlanması olarak iki kısım halinde gerçekleştirilmiştir. Đlk aşamada, su örneklerine ait veriler ve bu örneklerin alındığı koordinat değerleri kullanılarak, EC, Na, Cl değerlerinin ayrı ayrı yön gözetilmeksizin ikili kombinasyonları oluşturulmuş ve örnek çiftlerini oluşturan noktalar arasındaki uzaklıklar belirlenmiştir. Deneysel yarıvaryogramların belirlenmesi için etki uzaklığı, adım (lag) uzaklığı ve yön açılarında çok sayıda deneme gerçekleştirilmiştir. Bu deneme aşamasında sınır uzaklığı 2558 m olarak belirlenirken, adım uzaklıkları her bir su kalite parametresi için farklı değerde belirlenmiştir. Yarıvaryogramın yönlü (directional) yada yönsüz (omnidirectional) olduğunu belirleyebilmek için 0, 45, 90 ve 135º lik yön ve tolerans açıları denenmiş ancak herhangi bir yönelim tavrı gözlenmemiştir. Bu nedenle, deneysel yarıvaryogram hesabında tüm veri çiftlerinin kullanılmasını sağlayan 90º lik tolerans açısına sahip yönsüz deneysel yarıvaryogram kullanılmasına karar verilmiştir. Yapılan denemeler sonucunda uzaklık değerleri belirlendikten sonra, her bir su kalite parametresine ilişkin çok sayıda deneysel yarıvaryogram elde edilmiştir. Elde edilen deneysel yarıvaryogramlara küresel, üssel, doğrusal ve gaussian modellerinden biri uyarlanmaya çalışılmıştır. Bu modellerin uyarlanması ile, teorik yarıvaryogramların çoğunluğu küresel (spherical), bir bölümünün üssel (exponential) ve gaussian modellere uygun olduğu saptanmıştır. Bununla birlikte, bazı deneysel yarıvaryogramların uzaklık artışıyla ilişkili değişkenlik tavrı göstermediği, yarıvaryogramların hepsinde kontrolsüz etki (nugget effect) varyansının sahip olduğu ve oluşturulan bazı teorik yarıvaryogramların da çapraz doğrulama kontrolünde düşük tahminleme güvenilirliği verdiği belirlenmiştir. Dikici (2001), toprak biliminde kullanılan jeoistatistik yöntemler ile ilgili yaptığı çalışmada, örnek alma, örneklerin analizi veya örnekler arasındaki uzaklığın mekansal korelasyonu etkileyecek kadar fazla olduğu durumda, kontrolsüz etki varyansının yüksek olacağını belirtmiştir. Bununla birlikte, Mulla ve Schepers (1997) ın çalışmalarından yararlanarak tahminleme için örnek sayısının en az 30 olması gerektiğini bildirmiştir. Bu bilgiler doğrultusunda, çalışma kapsamında kullanılan 34 örneğin aralarındaki uzaklık ve sayılarındaki azlık, yarıvaryogramlardaki kontrolsüz etkinin yüksekliğini ve bazı yarıvaryogramların oluşturulamamasının nedenini açıklamaktadır. Güvenilir sonuç veren teorik yarvaryogramların benzer mekansal değişkenlik tavrı gösterdiği belirlenmiş olup, bunlar içerisinden çapraz doğrulama sonucu en iyi olan ve çalışma alanını en iyi temsil edebilecek teorik yarıvaryogramların her bir su kalite parametresi için bir adeti seçilmiştir. EC, Na ve Cl parametreleri için sırasıyla Temmuz 1995, Temmuz 1996 ve Temmuz 1996 değerlerine ait yarıvaryogramlar seçilmiş olup, bu yarıvaryogramlar için küresel model uyarlanmıştır. Bu yarıvaryogramlarda, yatay boyutta uzaklığa bağlı değişim tavrını belirleyen en iyi yarıvaryogramın, EC için 320 m, Na için 520 m ve Cl için ise 460 m adım artış değerine sahip yarıvaryogramlar olduğu belirlenmiştir. Deneysel yarıvaryogramlara teorik yarıvaryogramların uyarlanması sırasında belirlenen model ve parametreler Tablo 2 de, bu yarıvaryogram modelleri Şekil 2-4 de verilmiştir. Tablo 2: Yarıvaryogram modelleri için belirlenen parametreler Küresel Model Zaman Su Kalite Kontrolsüz Etki Eşik Etki Uzaklığı Parametreleri (C 0 ) (C 0 +C) (a) Temmuz 1995 EC Temmuz Na 2,8 4, Cl Cemek ve ark. (2006), yer altı sularına ilişkin olarak yaptıkları bir çalışmada, EC değeri etki uzaklığını 1300 m den yüksek bulmuşlar, bunun sulama veya yağıştan kaynaklanabileceği sonucuna varmışlardır. Ayrıca, yarıvaryogramda kontrolsüz etki varyansının 0,50 den yüksek olduğunu ve küresel modeli uyarladıklarını belirtmişlerdir. Cemek ve ark. (2006) nın bulduğu sonuçlar, bu çalışmada EC su kalitesi için elde edilen yarıvaryogram modeli ile oldukça benzer bulunmuştur.

6 TMMOB COĞRAFĐ BĐLGĐ SĐSTEMLERĐ KONGRESĐ Kasım 2009, Đzmir Şekil 2: EC için 1995 yılı temmuz ayı verileri kullanılarak elde edilen deneysel ve teorik yarıvaryogram Şekil 3: Na için 1996 yılı temmuz ayı verileri kullanılarak elde edilen deneysel ve teorik yarıvaryogram Şekil 4: Cl için 1996 yılı temmuz ayı verileri kullanılarak elde edilen deneysel ve teorik yarıvaryogram Tüm örnekleme zamanlarındaki toplam 888 adet veri kullanılarak her bir su kalite parametresi için çapraz doğrulama işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu işlem sonucunda teorik yarıvaryogramlara ilişkin elde edilen sonuçlar, bölümünde belirtildiği gibi, ideal olarak ortalama hata (ME) nın 0, ortalama sapma karesi oranı (MSDR) nın da 1 olması gerektiği bilgileri doğrultusunda değerlendirilmiştir. Seçilen yarıvaryogram modelleri için elde edilen çapraz doğrulama sonuçları Tablo 3 de verilmiştir. Tablo 3: EC, Na ve Cl su kalite parametreleri için çapraz doğrulama sonuçları Su Kalite Parametresi ve Dönemi ME MSDR EC Temmuz ,000 1,001 Na Temmuz ,008 1,000 Cl Temmuz ,002 1,000 Her bir su kalite parametresi için, çapraz doğrulama sonucu ideale en yakın bulunan yarıvaryogramlar seçilmiş ve krigleme işlemi bu yarıvaryogram model ve parametreleri kullnılarak gerçekleştirilmiştir. Çizelgelerde, ortalama hata değerlerinin 0 a, ortalama sapma karesi oranlarının ise 1 e çok yakın bulunması, seçilen teorik yarıvaryogram modellerinin başarılı olduğunu göstermektedir. Varyogramın tahminleme işleminde kullanılması durumunda kontrolsüz etki varyansı önemli bir etkiye sahiptir (Tercan ve Saraç, 1998). Çünkü C 0 /C 0 +C oranının, yani kontrolsüz etki varyansının toplam varyans içindeki oranının artmasıyla tahminlerin güvenilirliği azalmakta ve tahmin hataları göreceli olarak artmaktadır. Bu nedenle, çalışma kapsamında elde edilen tüm yarıvaryogramların kontrolsüz etki bileşeni içermesinden kaynaklanacak hataları en aza indirmek için 2x2 blok krigleme ile tahminleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Yarıvaryogramlarda kontrolsüz etki varyansının yüksek oranda çıkması durumunda blok krigleme uygulanması birçok araştırıcı tarafından da önerilmektedir. Pebesma and Kwaadstenet (1997), elde ettikleri yarıvaryogramlarda kontrolsüz etki varyansının olduğunu belirterek, noktasal tahminlemede yapılacak hatalardan kaçınmak için 4x4 blok krigleme yaptıklarını ve tahminlemelerini % 95 güven aralığında gerçekleştirdiklerini bildirmişlerdir. Aynı şekilde, Özer (2003), elde ettiği tüm yarıvaryogramlarda kontrolsüz etki varyansının varlığından bahsetmiş, bu nedenle meydana gelecek hataları en aza indirmek için 2x2 blok krigleme uyguladığını bildirmiştir. Tercan ve Saraç (1998), krigleme ağırlıklarının seçiminde örneklerin birbirlerine uzaklıkları kadar kestirilecek nokta ya da bloğa göre uzaklıkların da dikkate alınması gerektiğini belirtmiştir. Buna göre, 34 adet veri kullanılarak gerçekleştirilen bu çalışmada, örnekler arası uzaklığın fazla olması, krigleme ağırlıklarının belirlenmesine, dolayısıyla tahminleme işlemine ait hataları arttırabilecek bir durum olarak görülmektedir.

7 Özçakal, Anaç ve Kurttaş. Krigleme yöntemi ile oluşturulan tahmin ve tahminlere ait standart sapma haritaları her bir su kalite parametresi için Şekil 5-7 de ayrı ayrı sunulmuştur. Şekil 5: Temmuz 1995 için EC verilerinin 2 boyutlu tahmin ve tahmine ilişkin standart sapma haritaları Şekil 6: Temmuz 1996 için Na verilerinin 2 boyutlu tahmin ve tahmine ilişkin standart sapma haritaları Şekil 7: Temmuz 1996 için Cl verilerinin 2 boyutlu tahmin ve tahmine ilişkin standart sapma haritaları Tahmin haritaları incelendiğinde, tüm su kalite parametreleri için çalışma alanının denize yakın olan kısımlarında tahmin değerlerinin yüksek olduğu, buna karşın denizden karaya gidildikçe bu değerlerin azaldığı, verilerin alındığı dönemler dikkate alındığında her bir değişkenin kendi içerisinde yaklaşık olarak aynı mekansal ilişkiyi gösterdiği, araştırma konusunu oluşturan değişkenlerin verilerin alındığı dönemler içerisinde birlikte artış veya azalış eğilimi gösterdikleri belirlenmiştir.

8 Gümüldür-Büyükalan Yöresi Yeraltı Suyu Kalitesinin Jeoistatistiksel Analizi 4. SONUÇ VE ÖNERĐLER Yeraltı suyu kalite parametrelerinden EC, Na ve Cl verilerinin kullanıldığı bu çalışmada, ilgili parametrenin değerinde karadan denize doğru artış eğilimi olduğu belirlenmiştir. Yapılan jeoistatistiksel çalışmalar ile oluşturulan tahmin haritası incelendiğinde, denize yakın olan alanlarda EC değerinin 1843,42 µs/cm, Na değerinin 4,79 me/lt ve Cl değerinin 10,40 me/lt den daha yüksek değerlere kadar çıktığı görülmektedir. Çalışma alanı içerisinde yetiştirilen ve tuzluluğa hassas bitkiler grubunda yer alan satsuma mandarininin, denize yakın alanda bulunan kuyulardan yapılacak sulamalardan önemli oranda etkileneceği söylenebilir. Yeraltı sularına olan yüksek talep sonucunda, özellikle sulamaların yoğun olarak yapıldığı temmuz ayında yeraltı su seviyesinin önemli oranda düşmekte ve deniz suyunun karaya doğru girişimi söz konusu olmaktadır. Bu da, tahmin haritasında denize yakın olan kısımlarda görülen yüksek elektriksel iletkenliğin nedenini açıklamaktadır. Bu durumun önlenebilmesi için, su kaynakları yönetiminin planlanması ve gerekli hallerde bunun yasal sınırlamalar ile desteklenmesi gerekmektedir. Sonuç olarak, bu çalışma; jeoistatistiğin CBS ile entegre bir şekilde kullanılabileceğini ve yeraltı su kalitesi parametrelerine ilişkin mekansal değişimlerinin daha objektif, etkin ve hızlı bir biçimde değerlendirilebilmesi için oldukça faydalı araçlar olduğunu ortaya koymuştur. 5. KAYNAKLAR Ayyıldız M., Sulama Suyu Kalitesi ve Tuzluluk Problemleri. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları No. 1196, Ders Kitabı No Cemek., B., Demir, Y., Ersahin, S., Arslan, H. and Guler, M., Spatial variability of groundwater salinity and groundwater depth, soil salinity in irrigated soils of Bafra plain in northern Turkey, International Symposium on Water and Land Management for Sustainable Irrigated Agriculture in memory of Prof. Dr. Osman Tekinel. April 4-8 Adana, Turkey. Davis, J.C., Statistics and Data Analysis in Geology, John Wiley&Sons Inc., 635 p. Dikici, H. 2001, Toprak biliminde kullanılan bazı jeoistatistik yöntemleri, Kahramanmaraş Sütçü Đmam Üniversitesi Tarımsal Bilişim Teknolojileri 4. Sempozyumu, Eylül 2001, Kahramanmaraş, Türkiye. Ditzler, C., Geostatistics: A Brief Look Its Application In Soil Survey. In: Factors of Soil Formation : A Fiftieth Anniversary Retrospective, Soil Science Society of American Journal, Spec. Publ. No: 33, ISBN , p Güngör, Y., Erözel, A.Z. ve Osman, Y., Sulama, Ankara Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Yayınları, No. 1540/493. Kara,T., ve Apan, M., Tuzlu Taban Suyunun Sulamada Tekrar Kullanımı Đçin Bir Hesaplama Yöntemi, OMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi, 200,15(3) Karakuyu, M., Coğrafya ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Arasındaki Đlişki, 3. CBS Bilişim Günleri Bildiriler Kitabı, 6-9 Ekim, Fatih Üniversitesi, Đstanbul, s Kukul, Y.S., Gümüldür Yöresinde Sulamada Kullanılan Yeraltı Sularının Tuzluluk Durumu ve Tuzlanmanın Toprak ve Turunçgil Bitkisi Üzerine Etkileri, Doktora Tezi, E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarımsal Yapılar ve Sulama Anabilim Dalı, Đzmir. Özer, U., Bazı Toprak Fiziksel Parametrelerinin Jeoistatistiksel Analizi, Yüksek Lisans Tezi, Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarımsal Yapılar ve Sulama Anabilim Dalı, Đzmir (yayımlanmamış). Pebesma, E.J., Mapping Groundwater Quality in the Netherlands, PhD Disssertation, University of Utrecht. Pebesma, E.J. and Kwaadsteniet, J.W., Mapping spatial and temporal variation of groundwater quality in the Netherlands, GeoENV I - geostatistics for environmental applications: proceedings of the Geostatistics for Environmental Applications Workshop, Lisbon, Portugal, November 1996 / edited by Amílcar Soares, Jaime Gómez-Hernandez, and Roland Froidevaux. Dordrecht; Boston: Kluwer Academic, c1997. Tercan, A.E. ve Saraç, C., Maden Yataklarının Değerlendirilmesinde Jeoistatistiksel Yöntemler, TMMOB Jeoloji Mühendisleri Odası Yayınları, No. 48, 137 s. Trangmar, B.B., Yost, R.S. and Uehera, G., Application of geostatistics to spatial studies of soil properties, 45-94, Advances in Agronomy vol. 38, Brady, N.C. (ed.), Academic Press Inc., 373p. Tüysüz, N. ve Yaylalı, G., Jeoistatistik: Kavramlar ve Bilgisayarlı Uygulamalar, Karadeniz Teknik Üniversitesi Matbaası, Genel Yayın No.220, Fakülte No.61, 382 s. Warrick, A.W., Myers, D.E. and Nielsen, D.R Geostatistical Methods Applied to Soil Science. In : Methods of Soil Analysis, Part I, Physical and Mineralogical Methods. ASA and SSSA Agronomy Monograph no 9(2nded), pp: Webster, R. and Oliver, M.A., Geostatistics for Environmental Scientists, John Wiley & Sons, Inc, 271p. Willardson, L. S., Drainage Principles, Class notes. Utah State University, dept. of BIE, Logan UTAH,USA. Wylie, B.K., Shafter, M.J., Brodahl, M.K., Dubois, D., Wagner, D.G., Predicting Spatial Distributions of Nitrate Leaching in Norteasthern Colorado. Journal of Soil and Water Conservation, 49, pp Yates, S.R., Warrick, A.W., Estimating Soil Water Content Using Cokriging. Soil Science Society of American Journal, 51, pp Zhang, R., Rahman, S., Vance, G.F., Munn, L.C., Geostatistical Analysis of Trace Elements In Soil and Plants. Soil Science, 159(6), pp