ÖZET Yüksek Lisans Tezi AĞ KAFESLERDE GÖKKUŞAĞI ALABALIĞI (Onchorhyncus mykiss Walbaum, 1792) YETİŞTİRİCİLİĞİNİN SÜRDÜRÜLEBİLİRLİĞİ İÇİN BİR BİLGİSAYA

Transkript

1 ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ AĞ KAFESLERDE GÖKKUŞAĞI ALABALIĞI (Onchorhyncus mykiss Walbaum, 1792) YETİŞTİRİCİLİĞİNİN SÜRDÜRÜLEBİLİRLİĞİ İÇİN BİR BİLGİSAYAR PROGRAMININ KULLANIMI: GÖKÇEKAYA BARAJ GÖLÜ (NALLIHAN, ANKARA) ÖRNEĞİ Beril ÖZDAL SU ÜRÜNLERİ ANABİLİM DALI ANKARA 2012 Her hakkı saklıdır

2 ÖZET Yüksek Lisans Tezi AĞ KAFESLERDE GÖKKUŞAĞI ALABALIĞI (Onchorhyncus mykiss Walbaum, 1792) YETİŞTİRİCİLİĞİNİN SÜRDÜRÜLEBİLİRLİĞİ İÇİN BİR BİLGİSAYAR PROGRAMININ KULLANIMI: GÖKÇEKAYA BARAJ GÖLÜ (NALLIHAN, ANKARA) ÖRNEĞİ Beril ÖZDAL Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Su Ürünleri Anabilim Dalı Danışman: Prof. Dr. Serap PULATSÜ Araştırma kapsamında, Gökçekaya Baraj Gölü nde ağ kafeslerde gökkuşağı alabalığı yetiştiriciliği yapan farklı kapasiteli iki işletmede, ağ kafeslerde sürdürülebilir yetiştiricilik için geliştirilen ve -Ağ Kafeslerde Yetiştiriciliğe İlişkin Karar Destek Sistemi- kısaca CADS_TOOL olarak adlandırılan bilgisayar programı kullanılmıştır. Bilgisayar programında ağ kafes işletmelerine ilişkin alan sınıflandırması ile alan seçimi modülü, kriter ve alt kriterler doğrultusunda değerlendirilmiştir. Bir diğer modül olan ağ kafeslerde taşıma yoğunluğu (kg/m 3 ), düşük (29 ton/yıl) ve yüksek (950 ton/yıl) kapasiteli işletme için sırasıyla 31,54 kg/m 3 ve 17,72 kg/m 3 olarak saptanmıştır. Baraj gölünün taşıma kapasitesi ise, düşük ve yüksek kapasiteli ağ kafes işletmesi verilerine göre sırasıyla 1508 ton/yıl ve 2056 ton/yıl olarak tahmin edilmiştir. Ekonomik değerlendirme modülünde, taşıma yoğunluğu ve bazı ekonomik parametrelere göre birim ürün maliyeti ve sermayenin geri dönüş oranı hesaplanmıştır. Gökçekaya Baraj Gölü örneğinde kullanımı önerilen programın, hızlı ve kolay uygulanabilir olması nedeniyle, Türkiye de farklı ekosistemlerde dağılım gösteren ağ kafes işletmelerinin yönetimi ve yetiştiriciliğin çevresel etkilerinin izlenmesi konusunda anahtar rol oynayacağı düşünülmektedir. Haziran 2012, 59 sayfa Anahtar Kelimeler: Ağ kafeslerde yetiştiricilik, gökkuşağı alabalığı, taşıma kapasitesi,baraj gölü, bilgisayar programı i

3 ABSTRACT Master Thesis USING of the COMPUTER SOFTWARE for the SUSTAINABLE RAINBOW TROUT (Onchorhyncus mykiss Walbaum, 1792) CAGE CULTURE: A CASE STUDY in GÖKCEKAYA DAM LAKE (NALLIHAN, ANKARA) Ankara University Graduate School of Natural and Applies Science Department of Fisheries and Aquaculture Supervisor: Prof. Dr. Serap PULATSU In the scope of the research - a decision support system for the sustainable cage aquaculture developing programme shortly CADS_TOOL is used at two cage farms with different capacities in Gökçekaya Dam Lake. In the computer software, cage farm s site classification and site selection modules are evaluated by set of criteria and sub-criteria. Holding density which is the other computer software module is determined in cage farms for low (29 ton year -1 ) and high (950 ton year -1 ) capacity kg m -3 and kg m -3, respectively. Carrying capacity of the dam lake is estimated in cage farm s inputs with low and high capacity 1508 ton year -1 and 2056 ton year -1, respectively. In the economical appraisal module; a break-even point-price and return on investment are calculated using cage-holding density and some economic parameters. Being a fast and easily applicable, the programme proposed to be used as a case study of the Gökcekaya Dam Lake, is thought to play a key role in the subject of the management of different cage farms in distinct ecological areas and monitoring of the environmental impacts of fish farming. June 2012, 59 pages Key Words: Cage culture, rainbow trout, carrying capacity, dam lake, computer software ii

4 TEŞEKKÜR Çalışmam süresince her daim yanımda olan ve yardımlarını esirgemeyen danışman hocam Prof.Dr. Serap PULATSÜ (Ankara Üniversitesi Su Ürünleri Anabilim Dalı) ye, desteğini ve laboratuvar çalışmalarımda yardım ve bilgilerinden yararlandığım Yrd. Doç. Dr. Akasya TOPÇU ya, arazi çalışmalarımda ve analizlerimde yardımcı olan Su Ürünleri Mühendisi Seda KARAKOCA ya, maddi ve manevi desteklerini esirgemeyen aileme, en büyük moral kaynağım olan müstakbel eşim Elvis TÜFENKÇİ ye sonsuz teşekkürlerimi sunarım. Bu tez çalışması TÜBİTAK TARIM, ORMAN ve VETERİNERLİK ARAŞTIRMA DESTEK GRUBUNCA 110O949 No lu proje tarafından desteklenmiştir. Beril ÖZDAL Ankara, Haziran 2012 iii

5 İÇİNDEKİLER ÖZET.....i ABSTRACT.....ii TEŞEKKÜR....iii SİMGELER DİZİNİ.. vi KISALTMALAR DİZİNİ...vii ŞEKİLLER DİZİNİ. viii ÇİZELGELER DİZİNİ... x 1. GİRİŞ 1 2. KAYNAK ÖZETLERİ Denizlerde Taşıma Kapasitesi Tahmin Modelleri İzleme programı ve çevresel kalite standartları MOM yöntemi kavramı (Modelling-Ongrowing Fish Farms-Monitoring) MOM yöntemi izleme programı MOM yönteminde taşıma kapasitesi tahmin modeli Kafeslerde sürdürülebilir yetiştiricilik için geliştirilen bilgisayar programı (CADS_TOOL) Alan sınıflandırması Alan seçimi Taşıma yoğunluğu ve taşıma kapasitesi Ekonomik değerlendirme İç Sularda Taşıma Kapasitesi Tahmin Modelleri Fosfor Bütçe Modeli MATERYAL ve YÖNTEM Materyal Araştırma yeri Gökkuşağı alabalığı işletmeleri Sahada kullanılan araçlar Laboratuvarda kullanılan araçlar Yöntem Saha ve laboratuar aşaması Alan sınıflandırması Alan seçme..33 iv

6 Taşıma yoğunluğu ve taşıma kapasitesinin tahmini Ekonomik değerlendirme Ağ kafeslerde sürdürülebilir yetiştiricilik için geliştirilen bilgisayar programının (CADS_TOOL) uygulanması BULGULAR CADS_TOOL Programının Uygulanmasına İlişkin Bulgular Alan sınıflandırması Alan seçme Taşıma yoğunluğunu ve taşıma kapasitesinin tahmini Ekonomik değerlendirme TARTIŞMA ve SONUÇ 47 KAYNAKLAR...55 ÖZGEÇMİŞ v

7 % Yüzde konsantrasyon SİMGELER DİZİNİ cm cm/sa g/yıl g/m 2.yıl kg/m 3 kg/yıl km 2 m m 2 m 3 m 3 /yıl mg/l mg/m 3 mg/yıl MOM mv NH 4 + ph ton/yıl santimetre Saniyede 1 santimetre Yılda 1 gram Yılda 1 metrekaredeki gram miktarı Metreküpte 1 kilogram Yılda kilogram miktarı kilometrekare metre metrekare metreküp Yılda 1 metreküp Litrede 1 miligram Metreküpte 1 miligram Yılda 1 miligram Modelleme Balıkçılık işletmelerinin büyümesi İzleme Redoks potansiyeli Amonyum iyonu H iyonu konsantrasyonunun 10 tabanında (-) logaritması Yılda ton miktarı vi

8 KISALTMALAR AHP CADS_TOOL RI YDO Analitik hiyerarşi prosesi Ağ kafeslerde sürdürülebilir yetiştiricilik için geliştirilen bilgisayar programı. Göreceli önem değeri Yem değerlendirme oranı vii

9 ŞEKİLLER DİZİNİ Şekil 2.1 MOM yönteminin unsurları ve işleyişi hakkında genel bilgi. 8 Şekil 2.2 CADS_TOOL giriş sayfası..15 Şekil 2.3 Alan sınıflandırması modülü 16 Şekil 2.4 Alan seçim modülü Şekil 2.5 Taşıma yoğunluğunun tahminine ilişkim basitleştirilmiş MOM modeli.20 Şekil 2.6 Taşıma kapasitesinin tahminine ilişkin Tookwinas vd. (2004) modeli...21 Şekil 2.7 Taşıma kapasitesinin tahminine ilişkin Hanafi vd. (2006) modeli Şekil 2.8 Taşıma kapasitesinin tahminine ilişkin fosfor bütçe modeli Şekil 2.9 Ekonomik değerlendirme modülü...24 Şekil 3.1 Gökçakaya Baraj Gölü ve ağ kafes işletmelerinin konumu. 30 Şekil 4.1 Düşük kapasiteli (29 ton/yıl) ağ kafes işletmesi için alan sınıflandırması modülü..38 Şekil 4.2 Yüksek kapasiteli (950 ton/yıl) ağ kafes işletmesi için alan sınıflandırması modülü Şekil 4.3 Düşük (29 ton/yıl) ve yüksek kapasiteli (950 ton/yıl) ağ kafes işletmesi için alan seçimi modülü.40 Şekil 4.4 Düşük kapasiteli (29 ton/yıl) ağ kafes işletmesi için taşıma yoğunluğunun tahminine ilişkin basitleştirilmiş MOM modeli Şekil 4.5 Yüksek kapasiteli (950 ton/yıl) ağ kafes işletmesi için taşıma yoğunluğunun tahminine ilişkin basitleştirilmiş MOM modeli.. 42 Şekil 4.6 Düşük kapasiteli (29 ton/yıl) ağ kafes işletmesi verilerine dayanarak fosfor bütçe modeli ile gölün taşıma kapasitesi tahmini.43 Şekil 4.7 Yüksek kapasiteli (950 ton/yıl) ağ kafes işletmesi verilerine dayanarak fosfor bütçe modeli ile gölün taşıma kapasitesi tahmini.44 viii

10 Şekil 4.8 Düşük kapasiteli (29 ton/yıl) ağ kafes işletmesi için ekonomik değerlendirme modülü Şekil 4.9 Yüksek kapasiteli (950 ton/yıl) ağ kafes işletmesi için ekonomik değerlendirme modülü..46 ix

11 ÇİZELGELER DİZİNİ Çizelge 2.1 MOM yönteminin içeriği hakkında genel bilgi. 7 Çizelge 2.2 Bir bölgenin yetiştiricilik açısından uygun alan sınıflandırması yapmak için kullanılan kriter ve alt kriterler Çizelge 2.3 Uzungöl ün bazı özellikleri ve taşıma kapasitesine ilişkin değerler 26 Çizelge 2.4 Kesikköprü Baraj Gölü nünfosfor bütçesi ve taşıma kapasitesi parametreleri...27 Çizelge 2.5 Menzelet Rezervuarı hidrolojik parametreleri.27 Çizelge 2.6 Almus Baraj Gölü nün alabalık kültürü için fosfora dayalı taşıma kapasitesi bulguları...28 Çizelge 3.1 Ağ kafeslerde yetiştiriciliğe uygun alan sınıflandırmasına ilişkin kriter ve alt kriterler Çizelge 3.2 Basitleştirilmiş MOM yöntemi için gerekli verilere ilişkin yöntemler...33 Çizelge 3.3 Fosfor bütçe modeli için gerekli verilere ilişkin yöntemler.34 Çizelge 3.4 Ekonomik değerlendirme için gerekli verilerin eldesine ilişkin eşitlikler...35 x

12 1. GİRİŞ Son yıllarda tüm dünyada ağ kafeslerde entansif (yoğun) balık yetiştiriciliğinin artış göstermesi, yetiştiriciliğin çevresel etkileri konusunda da bilinçlenmenin artmasına ve sürdürülebilir yetiştiricilik kavramının önem kazanmasına neden olmuştur. İçsu alanlarında ağ kafeslerde yetiştiricilikten kaynaklanan atıkların etkisi denizlerdeki yetiştiriciliğin çevresel etkilerinden çok daha fazla olabilmekte, kültür balıkçılığının yapıldığı baraj gölleri ve rezervuarlarda entansif yetiştiricilik nedeni ile besin düzeyinde birtakım değişiklikler meydana gelebilmektedir. Bu duruma paralel olarak yetiştiriciliğin çevresel etkilerine ilişkin yeni modeller bulunmakta veya var olan modeller gelişen teknoloji ve yetiştiricilik yöntemlerine göre kalibre edilmektedir. Ülkemizde ise ağ kafeslerde sürdürülebilir yetiştiricilik konusundaki araştırmalar sınırlı sayıdadır. Ancak çevre ile dost yetiştiricilik yapabilmek için kısa zamanda güvenilir sonuç verebilecek teknolojik yaklaşımları içeren model uygulamalarına gereksinim duyulmaktadır. Kültür balıkçılığının yapıldığı baraj gölleri ve rezervuarlarda entansif yetiştiricilik nedeni ile besin düzeyinde birtakım değişiklikler meydana gelebilmektedir. Balık yetiştiricilik sistemlerine özgü başlıca potansiyel kirleticiler olan azot ve fosfor fraksiyonları çözünmüş veya partiküler halde ortama girmektedir. Entansif balık yetiştiriciliğinde yem ve dışkı atıkları sedimentte, partiküler ve çözünmüş besin elementleri ise su kolonu üzerinde bir takım olumsuz etkiler yaratmaktadır. Su kalitesindeki başlıca değişimler azot ve fosfor derişimlerindeki değişimler ile karakterize edilirken, sediment kalitesindeki değişimler toplam azot, toplam fosfor, toplam karbon, organik madde ve redoks potansiyelindeki değişimleri kapsamaktadır (Cornel ve Whoriskey 1993, Demir vd. 2001, Alpaslan ve Pulatsü 2008). Ağ kafeslerde balık yetiştiriciliğinin sürdürülebilirliğine ilişkin tehditleri en aza indirgemek için, yetiştiriciliği destekleyen sistemler mevcuttur. Örneğin, izleme programları birçok ülkede işletmelerin çevreye olan etkilerinin takip edilmesinde kullanılmaktadır. Simulasyon modelleri de balık işletmelerinden kaynaklanan organik atıkların, atık sularla bölgesel sulara karışması sonucu oluşacak etkilerin tahmini için geliştirilmiştir. Ancak herhangi bir alıcı ortamın aşırı kullanımını önlemek ve kıyısal 1

13 kaynakların kullanımını optimize etmek için modelleme ve izleme programları ile çevresel kalite standartlarının bir arada bulunduğu sistemlere ihtiyaç bulunmaktadır. MOM sistemi (Modelling-Ongrowing Fish Farms-Monitoring) bunlardan bir tanesidir (Ervik vd. 1997, Hansen vd. 2001, Stigebrandt vd. 2004). Ağ Kafeslerde Yetiştiriciliğe İlişkin Karar Destek Sistemi (Cage Aquaculture Decision Support Tool - CADS_TOOL) ise konuya ilişkin çalışmaların yoğunluk ve önem kazanmasına paralel olarak, daha sonraki yıllarda geliştirilen ve esası MOM sistemine dayanan bir bilgisayar programını ifade etmektedir. Bu program alan sınıflandırması, uygun alan seçimi, taşıma yoğunluğu ve taşıma kapasitesi ile ekonomik değerlendirme olmak üzere dört modülü kapsamaktadır. Ağ kafeslerde sürdürülebilir yetiştiricilik için Güney Doğu Asya yetiştiricilik endüstrisi tarafından oluşturulmuş ve Avustralya Deniz Bilimleri Enstitüsü sayfasından ücretsiz olarak indirilip kullanılabilen bu programın en avantajlı yanı, her modülün kolayca yapılabiliyor olması ve Java adlı programı içeren her bilgisayarda kullanılabilmesidir (Halide vd. 2009). Ülkemizde iç sularda 1587 adet ton/yıl kapasiteli su ürünleri yetiştiricilik belgesi verilmiş tesis bulunmaktadır. Son birkaç yılda ağ kafes işletmelerinin yoğunluk kazanmaya başladığı baraj göllerimizden biri olan ve Nallıhan İlçesi (Ankara) sınırlarında bulunan Gökçekaya Baraj Gölü nde, 6 adet 3858 ton/yıl kapasiteli projesi onaylı ve faaliyette, 17 adet ise ton/yıl kapasiteli ön izni verilmiş tesis bulunduğu bildirilmiştir (Balıkçılık ve Su Ürünleri Genel Müdürlüğü Yetiştiricilik Daire Başkanlığı, Sözlü Görüşme). Sakarya Nehri üzerinde bulunan ve enerji amaçlı inşa edilen Gökçekaya Baraj Gölü nde yılları arasında yürütülen bir çalışma kapsamında, gölün fizikokimyasal su kalite özellikleri ile klorofil-a ve alg türleri tespit edilmiş, gölün besin düzeyi mesotrofik olarak bildirilmiştir (Akın vd. 2008). Tezin amacı, ağ kafeslerde sürdürülebilir yetiştiricilik için geliştirilen ve -Ağ Kafeslerde Yetiştiriciliğe İlişkin Karar Destek Sistemi- kısaca CADS_TOOL olarak adlandırılan bilgisayar programını Gökçekaya Baraj Gölü nde farklı kapasiteli iki işletmede kullanmaktır. Kullanılacak program; alan sınıflandırması, alan seçimi, ağ kafeslerde taşıma yoğunluğunun (kg/m 3 ) belirlenmesi ve alıcı ortamın taşıma kapasitesinin tahmini ile işletmelerin ekonomik açıdan değerlendirilmeleri şeklindeki dört modülü 2

14 kapsamaktadır. Bu bağlamda, Birinci modül kapsamında, saha ve laboratuar çalışmalarından elde edilecek veriler doğrultusunda alan sınıflandırmasına özgü kriter ve alt kriterlerin belirlenmesi, İkinci modülü oluşturan uygun alan seçiminin sözü edilen program çerçevesinde değerlendirilmesi, Üçüncü modülü oluşturan kriterler bağlamında ağ kafeslerin taşıma yoğunluğunun belirlenmesi ve Gökçekaya Baraj Gölü nün taşıma kapasitesinin tahmin edilmesi, Dördüncü modülde yer alan kriterler dikkate alınarak işletmelerin ekonomik değerlendirmelerinin yapılması amaçlanmaktadır. Yukarıda belirtilen hedeflere ulaşmak için elde edilecek bulgular, Gökçekaya Baraj Gölü nde bundan sonraki yetiştiricilik faaliyetlerinin lokal etkilerini izleyebilmek açısından temel veri oluşturması amaçlanmıştır. Bu tez çalışması ile, CADS_TOOL adlı bilgisayar programının ülkemizde ve ilk kez bir baraj gölünde uygulanacak olması ise tezin önemini artırmaktadır. Ayrıca programın pratikte kullanılabilirliği, özellikle baraj göllerinde yoğun bir dağılım gösteren işletmelerin yönetiminde ve çevresel durumun izlenmesi konusunda yapılacak çalışmalara yöntem ve veri bağlamında katkı sağlayacaktır. 3

15 2. KAYNAK ÖZETLERİ 2.1 Denizlerde Taşıma Kapasitesi Tahmin Modelleri Balık işletmelerinden kaynaklanan atık sular, alıcı ortama karışarak işletmenin etrafındaki bölgeye zarar verebilmektedir. Yıllar sonra yapılan araştırmalar da bu durumun boyutunu ve etkisini ortaya çıkarmıştır. Yetiştiricilik yapılan birçok bölgede etki öncelikle sedimentte yem ve dışkı atıklarının birikmesiyle ortaya çıkmaktadır. Bentik alandaki en önemli etki, ortamın anoksik hale gelmesi, faunanın fakirleşmesi, metan ve hidrojen sülfit gibi gazların oluşması ve uzun süreli hayatta kalabilen patojenlerin artmasıdır. Antibakteriyel ajanlar yemlere katıldığında, bunlar sedimentte birikebilmekte ve bakterilerin dayanıklılık kazanmalarına neden olabilmektedir. İzleme programları birçok ülkede işletmelerin çevreye olan etkilerin takip edilmesinde kullanılmaktadır. Simulasyon modelleri de balık işletmelerinden kaynaklanan organik atıkların, atık sularla bölgesel sulara karışması sonucu oluşacak etkilerin tahmini için geliştirilmiştir. Ancak herhangi bir alıcı ortamın ya da kıyı şeridinin aşırı kullanımını önlemek ve kıyısal kaynakların kullanımını optimize etmek için modelleme ve izleme programları ile çevresel kalite standartlarının bir arada bulunduğu sistemlere ihtiyaç bulunmaktadır (Ervik vd.1997) İzleme programı ve çevresel kalite standartları Ervik vd. (1997) tarafından bildirildiğine göre, izleme programı; hata düzeyini minimize etmek ve daha ayrıntılı bilgi edinebilmek için üç farklı araştırma tipi içermektedir. Bu araştırma tipleri her seviye izleme aşamasında farklı sıklıklarda uygulanabilmektedir. Böylece düşük düzeyde kullanım yapılan bölge ile yüksek düzeyde kullanım yapılan başka bir bölgenin karşılaştırılması mümkün olmaktadır. Birinci araştırma tipinde, işletme tabanındaki alandan işletme kaynaklı organik çıktıların belirlenebilmesi için örnekler sediment kepçeleriyle toplanmaktadır. Bu kepçe plastik bir silindir olup ayda iki kez boşaltılmaktadır. Bu araştırma yönteminin uygulanması kolay fakat yararlılığı kesinlik derecesiyle sınırlı kalmaktadır. Belirli süre 4

16 aralıklarla tekrarlanan ölçümler, işletme tabanındaki sedimentin kalitesi ve aşırı yemleme hakkında bilgi verilebilmektedir. Çevresel kalite standartları bu araştırma tipinde kullanılmamaktadır. Bu araştırma tipi Norveçli uzmanlar tarafından işletmelerin içsel kontrol yapabilmeleri için planlanmıştır. İkinci araştırma tipi ise izleme programının ana tipidir. Çünkü hem kullanımı kolay ve ucuz hem de sık kullanıma uygundur. Bu araştırma tipi, bentik etki alanı hakkında uzmanlara ve işletme sahibine nitelikli ve nicelikli bilgiler vermektedir. Sedimentten örnekler, kor tüpler ya da ufak kepçeler yardımıyla üç grup şeklinde alınmaktadır. Birinci grup sediment örnekleri 1 mm lik eleklerden elenmektedir. Bu inceleme sadece kabul edilebilir ve edilemez sediment durumunun belirlenmesinde kullanılmaktadır. İkinci grup örneklerde de, sedimentin sekiz cm üzerinden ph ve redoks ölçümü yapılmaktadır. Ölçümlerin sonuçları ph/eh diyagramına yazılmaktadır. Bu diyagram beş kategoriden oluşmakta ve sonuçların elde edilmesinde kullanılmaktadır. Böylelikle elde edilen sonuçların diğer sediment değişkenleriyle karşılaştırılmasına da olanak sağlamaktadır. İlk üç kategori kullanım derecesine karşılık gelmektedir ve dördüncü kategori kabul edilemez sediment durumunu ifade etmektedir. Üçüncü olarak, birikmiş organik madde kalınlığı, koku, renk, yoğunluk gibi özellikler saptanmaktadır. Hesaplama sisteminde her değer için sonuçlar ayrı ayrı girilmektedir. Sonuçlar dört kategoriden birine yerleştirilmektedir. Dördüncü kategori kabul edilemez koşulları temsil etmektedir ve makrofaunanın çok az ya da hiç olmadığını belirtmektedir. Bu üç gruptan gelen değerler baz alınarak o bölgenin kullanım derecesi, çevresel kalite standartlarına göre tahmin edilmektedir. Eğer kategoriler farklı gruplara göre uygun bulunmazsa, ph ve redoks potansiyeli ölçümleri bu üç gruptan daha öncelikli tutulmaktadır. İkinci araştırma tipi öncelikle balık işletmelerinin altındaki sediment açısından lokal etki alanının belirlenmesinde de kullanılmaktadır. Üçüncü araştırma tipi ise organik yönden zenginleşmiş fauna çalışmalarına dayanarak bentik makrofauna topluluklarını incelemektedir. Bu araştırma tipi uzun vadeli çevresel değişimleri, sedimentte lokal etki alanı ve orta düzeyde etki alanı arasında bir kesit 5

17 meydana getirerek ve bölgesel etki alanındaki birikim bölgelerini belirterek göstermektedir. Bu araştırma tipi ikinci araştırma tipinden daha az kullanılmaktadır. Çevresel kalite standartları üçüncü araştırma tipinde kullanılarak Norveç Devlet Kirlilik Kontrol Müdürlüğü tarafından Kıyı ve körfez sularının çevresel kalite standartlarına göre sınıflandırılması şeklinde bir versiyonu geliştirilmiştir. Son aşamada ise izleme programı ve çevresel kalite standartları tekrar gözden geçirilip değerlendirilerek elde edilen sonuçlar ulusal verilerle karşılaştırılmaktadır (Ervik vd. 1997) MOM yöntemi kavramı (Modelling-Ongrowing Fish Farms-Monitoring) MOM yöntemi kavramı; balık işletmelerinin bulunduğu alanların, kapasiteleri farklı olsa da işletmelerden kaynaklanan atık sulara duyarlılıklarının az ya da çok olabileceği temeline dayanmaktadır. Başka bir deyişle MOM yöntemi, çevresel etki değerlendirmesine, etkinin izlenmesine ve çevresel kalite standartlarının bir sistemde toplanarak, bu çevresel etki derecesinin hesaplanmasına dayanmaktadır. MOM yöntemi genel olarak, çeşitli ülkelerde çevresel problemlerin çözümü için kullanılabilecek bir model olarak görülmektedir. Çizelge 2.1 de teorik olarak MOM yönteminin ana unsurları gösterilmektedir. Çevresel değerlendirme tercihen bir modele göre yapılmalı ve balık işletmesinin ana çevresel etkisinin ne olduğu tahmin edilmelidir. Bu yapılan tahmin daha sonra izleme programıyla kabul ya da red edilecektir. Çevresel kalite standartları, kabul edilebilir maksimum etki değerleri ve olması gereken etki değerleri arasında farkın ayırt edilebilmesinde kullanılmaktadır. Bölgenin kullanım derecesi o bölgeye yapılan etkiyle taşıma kapasitesi arasındaki karşılaştırmanın bir ifadesidir. Eğer üretimin etkisi taşıma kapasitesine yakınsa, o bölgenin kullanım derecesi yüksektir. Eğer kullanım düşükse çevreye olan etki de daha az ya da taşıma kapasitesine yakın demektir. Kullanım derecesi iki ya da üç kategoriye ayrılabilmekte ve bu kategoriler izleme programının seviyesine bağlı olmaktadır. Yüksek derecede kullanım, yüksek seviyede izleme, daha sık görülen yaygın ve ayrıntılı sonuçlar verecektir (Ervik vd. 1997). 6

18 Çizelge 2.1 MOM yönteminin içeriği hakkında genel bilgi (Ervik vd. 1997) Model İzleme programı Çevresel kalite Standartları Kullanım derecesi İzleme seviyesi İşletmeden kaynaklı atıkların çevreye olan etkilerinin matematiksel bir ifadesidir. İşletmenin çevreye olan etkilerinin belirlenmesi için yapılan rutin ölçümlerdir. Farklı inceleme tipleri içermektedir. İzleme programı ve modelin içerdiği değişkenler için sınır değerleri içermektedir. Bu sınır değerler aşıldığı takdirde taşıma kapasitesi de aşılmış demektir. Bölgenin taşıma kapasitesi ile işletmenin çevreye olan etkisi arasındaki ilişkidir. Taşıma kapasitesi aşıldığı takdirde bölge aşırı kullanıma maruz kalıyor demektir. İzleme programının performansı hakkında bilgi verir. Her derece kullanım için farklı bir izleme seviyesi bulunur. Şekil 2.1 de MOM yönteminin uygulama şekli görülmektedir. Yöntem, planlanan bir balık işletmesinde, işletmenin çevreye vereceği etkinin tahmininde kullanılabilmektedir. Faal bir işletmede ise, izleme programı ile çevresel kalite standartları kullanarak işletmenin çevreye etkisinin boyutları hesaplanabilmekte ve buna göre bölgeyi kullanımın etkileri belirlenebilmektedir. Daha sonra ise izleme aşaması gelmektedir. Geleceğe yönelik yapılan incelemeler de farklı etki dereceleriyle ilgili sonuç verebilmekte ve bu da otomatik olarak kullanım derecesini değiştirmektedir. MOM yöntemi, endüstrideki yeni gelişmeler ve çevresel değerlendirmelerle ilgili değişimleri üretim için uygun hale getirebilmektedir. İzleme programı daha sonra yeterliliği kanıtlanmışsa yeni gelişmelerle düzeltilebilmekte ya da etki bilgilerine dayanarak değiştirilebilmektedir. Ayrıca bu sistem bulunan yeni teknik, tür ya da yönetmeliklere adapte edilebilmektedir. 7

19 Planlanan işletme Faal işletme Simülasyon modeli Çevresel kalite standartları İzleme programı Kullanım derecesi İzleme seviyesi Şekil 2.1 MOM yönteminin unsurları ve işleyişi hakkında genel bilgi (Ervik vd. 1997) Kafeslerin altındaki sedimentte istenmeyen koşulların oluşmasını engellemek için bölge karakteristiğine göre doğru kombinasyonlar yapılmalı, üretim planı olmalı ve işletme yönetimi bulunmalıdır. Bu model, gelecekte meydana gelebilecek çeşitli senaryoların nasıl sonuçlanabileceğini gösteren bir araç olduğu için önemlidir. İzleme programı ve çevresel kalite standartları, faal olan bir işletmenin o bölgenin taşıma kapasitesini aşmayacağının garantisidir. Sonuç olarak stoklama yoğunluğundaki azalma, düzgün bir şekilde yapılan yemleme, bölgenin seçiminde yüksek akış hızı ya da daha çok derinlik önem arzetmektedir. Çünkü bunların hepsi su kalitesine pozitif yönde etkisi olacak unsurlardır. MOM yöntemi öncelikle bölgesel kullanım seviyesini sistematize etmektedir ancak daha kapsamlı örneğin daha yoğun coğrafik şekiller içeren yerleri sistematize eden sistemlere de bağlıdır. Norveç de LENKA adında bir sistem bulunmaktadır. LENKA hem denizde hem de tatlı suda hesaplama yapmaya yönelik bir sistemdir. Amaç, su ürünleri yetiştiriciliği için uygun olan bölgelerin belirlenmesi ve diğer tesislerle 8

20 çakışmanın önlenmesidir. LENKA projesinin bir sonucu olarak model, bölgesel etki alanında balık işletmelerinin etkisinin hesaplanmasını sağlamaktadır ki bu da MOM yönteminin içinde bulunan bir alt modeldir. Çoğu kıyısal bölgelerde büyük bir problem olan boş alan sorunu, işletmeciler arasında rekabete neden olmakta ve o bölgedeki işletme sayısını sınırlandırmaktadır. MOM yöntemi ve LENKA nın ortak kullanımıyla var olan işletme alanlarından maksimum yararlanım sağlanabilir. MOM yönteminde, kafes işletmelerinden kaçan balıkların doğal ortamdaki gen karışımına neden olduğu, kimyasalların etkisi, antifouling bileşikleri gibi etkilerden de bahsedilmektedir. Bununla birlikte işletmeden gelen organik kaynaklı antibakteriyel ajan kalıntıları ve diğer ilaç atıkları izleme programına entegre edilebilir. Örneğin, antibakteriyel ajanların sedimentteki bakteriler üzerine etkisine yönelik bir model oluşturulmuştur. Salgın ve çabuk yayılan hastalıklardan MOM yönteminde bahsedilmektedir. MOM yöntemi koruyucu olarak kullanılırken uygun yetiştirme koşulları sağlanmakta ayrıca salgın ve çabuk yayılan hastalık riski de sınırlandırılabilir hale gelmektedir. Bölgelerin aşırı kullanımını engellemek, komşu işletmelerle çakışmadan uygun yetiştirme koşullarını sağlamak ve kaliteli üretim yapmak için kaliteli yem kullanılmalıdır. Gelecekte tüketiciler de tükettikleri balıkların yetiştikleri fiziksel koşulları, yetiştirildiği yerin çevreye verdiği etkilerine dair belgeleri isteyebilir duruma geleceklerdir. MOM yöntemi bu belgenin kolayca elde edilmesini sağlayacak bir sistemdir. (Ervik vd.1997) MOM yöntemi izleme programı Entansif balık işletmeleri bulundukları alanda yüksek miktarda üretim yaparak çok miktarda organik ve inorganik atık bırakırlar. Bu atıkların miktarına, yapısına ve alıcı ortamın hassasiyetine bağlı olarak bazen çok şiddetli boyutlarda ekolojik etkileri bulunmaktadır. Ayrıca başka kıyısal aktiviteleri de etkileyebilmektedirler. İzleme programı yetiştiricilik yapılan alanlardaki karışıklığı ve zararlı etkileri minimuma indirmek için geliştirilmiştir. Balık işletmelerinin bulunduğu geniş bir 9

21 bölgenin izleme altına alınabilmesi için, izleme stratejilerinin değerlendirilmeleri ve ortaya çıkan metodların standardize edilmesi gerekmektedir. Düzgün bir şekilde balık işletmelerinden kaynaklanan zenginleşmeyi kontrol altına almak ve ekolojik değişikliklerin daha önceden belirlenmiş seviyeyi aşmaması için izleme programının, yönetim programının büyük bir tamamlayıcısı olduğu kabul edilmelidir. Ayrıca çevresel kalite hedeflerini, çevresel kalite standartlarını ve çevresel etki değerlendirilmelerini de içermelidir (Hansen vd. 2001). Yetiştiricilik yapılan bir işetmenin çevreye olan etkisi genellikle düzenli olarak yapılan kimyasal veya biyolojik analizlerin değerlendirilip ekolojik değişikliklerin izlenebildiği alanlarda mümkündür. Hangi çevresel etkinin üzerinde daha çok durulması gerektiğine karar vermek için dört kriter bulunmaktadır: 1) Etki çevresel açıdan ve işletmedeki balıklar üzerinde tespit edilebilir olmalıdır. 2) Etki izlenebilir olmalıdır; yani bu etki ölçülebilir-belirlenebilir bir işaret vermeli ve bu işaret geçmiş seviyelere nazaran ayırt edilebilir olmalıdır. İzlemenin amacı biyolojik değişiklikleri değerlendirip sınır değerlerinin biyolojik parametrelere göre uygun olup olmadığını belirlemektir. 3) Çevre kalite standartlarını tespit etmek için yeterli bilgi mevcut olmalıdır. 4) İzleme masrafsız olmalı ve rutin metotlarca kullanıma elverişli olmalıdır. Balık işletmelerinden kaynaklanan ortofosfat, azot içerikli yemler yüksek konsantrasyonlarda suların yüzeye yakın yerlerinde birikme meydana getirmektedirler. Buna karşın kafeslerden uzaklaştıkça bu miktar azalma göstermektedir; çünkü fitoplanktonlar tarafından seyrelme veya asimilasyona uğramaktadır ya da kafeslerin üzerinde büyümekte olan algler tarafından tüketilmektedirler. Kafeslerden deniz tabanına olan karbon akışı nedeniyle miktarı doğal sularda olması gerekenden çok daha yüksek olmaktadır. Sedimentteki organik madde miktarının artışı aerobik, anaerobik ve sülfat redüksiyon süreçlerini baskılayabilmektedir. Sedimentte meydana gelen organik zenginleşme, metan bakterileri tarafından gaz kabarcıklarının meydana gelmesine ve 10

22 ph nın düşmesine neden olmaktadır. Bu şekilde gaz kabarcığı meydana gelen sedimentlerde yapılan analizlerde metandan 1800 ppm e kadar hidrojen sülfid tespit edilmiştir (Samuelsen vd. 1988) MOM yöntemi kapsamındaki izleme programı özellikle bentik etki üzerinde durmaktadır. Bentik etki; çevreye dikkat edilmesine, işletmenin bulunduğu yerde kafes altındaki suyun derinliğine ve balıkların durumuna bağlıdır. Ayrıca etkiler zamana bağlı olsa da, izlemeye uygundur ve etkinin ölçümü rutin masrafsız yöntemlerle yapılabilmektedir. Birçok durumda bulgular, sedimentin durumuna göre değişiklik gösterse de sedimentteki organik zenginleşme ile ilgili veriler çevresel kalite standartları ile ilgili değerin bulunmasında yeterli olmaktadır. İzleme programından elde edilen su kolonu parametrelerine de çok dikkat edilmelidir. Kafeslerdeki oksijen miktarı işletmelerdeki gelişmekte olan balıklar için önemli bir kriterdir ve diğer kriterlerden ayrı izlenmesi önerilmektedir. Su kolonu parametreleri de uygun koşullarda izleme programına dahil edilebilmektedir (Hansen vd. 2001) MOM yönteminde taşıma kapasitesi tahmin modeli Stigebrandt vd. (2004) in bildirdiği üzere, son yirmi yıldır balık işletmelerinin çevreye verdiği etki araştırılan bir konudur. Yetiştiricilikten kaynaklanan negatif etkilerin çoğu daha iyi yetiştirme yöntemleriyle, daha uygun yer seçimiyle, yemlerin yapısının değiştirilip geliştirilmesiyle azaltılmıştır. Ayrıca çevresel etkileri yönetmek için birçok önlem alınmıştır. Örneğin izleme programlarının, simulasyon modellerinin kullanımı bu önlemlerden bazılarıdır. Simulasyon modelleri kıyısal alanlardaki yetiştiricilik için taşıma kapasitesinin tahmin edilmesine yöneliktir. Ayrıca bu tip modellerle su kalite kriterleri değerlendirilip, işletme yönetiminde hangi değişikliklerin yapılarak çevreye verilen zararın azaltılabileceği belirtilmektedir. Matematiksel modeller de balık işletmelerinin çeşitli yönden olabilecek etkilerini simülasyonla göstermeye yöneliktir. Tanklardaki suyun yenilenme oranının ve su kalitesinin yüksek tutulması önemli olup bunu hem yavru hem de büyümekte olan balıklar için bulunmuş modellerle hesaplamak mümkündür. Birçok çalışma ve model, sedimentte işletme kaynaklı organik maddelerin birikimine ve yayılımına odaklanmıştır. Son zamanlarda da bu modeller sedimentte 11

23 biriken organik maddelerin sediment ve bentik fauna üzerine etkisini tahmin edebilmektedir. Diğer modeller de kıyıya yakın örneğin koy ve körfezlerde balık yetiştiriciliği yapılan yerlerde işletme kaynaklı organik maddelerin yaratacağı ötrofikasyonun etkilerini tahmin etmek üzere geliştirilmiştir. Stigebrandt vd. (2004) in belirttiğine göre, çevresel kalite standartları ve izleme programı, ulusal çevresel kalite standartlarına göre Norveç balık işletmeleri için geliştirilmiştir. Norveç de ana sorun bentik bölgede organik atık birikimi olduğundan, sedimentte organik madde birikimine dolayısıyla bentik faunanın yok olmasına engel olmak, çevresel kalite standartları açısından önemli bir amaç olmaktadır. İşte bu nedenle MOM yönteminde taşıma kapasitesi; balık işletmesi sedimentindeki makrofaunaya zarar gelmeksizin maksimum balık üretimi olarak tarif edilmektedir. Sediment canlı organizma barındıramaz duruma geldiğinde taşıma kapasitesi aşılmış demektir. MOM yöntemine göre yer seçiminde dikkat edilmesi gereken hususlar şunlardır: Öncelikle, organik madde birikimi az olmalı ve işletme çevresindeki bölgede bentik makrofaunaya zarar vermemelidir. Bu durum işletme kaynaklı organik madde akışının bölgesel yayılım ve yeniden askıda katı hale geçme özelliğiyle bağlantılı olup, bentik sistemin birikim kapasitesi aşılmamalıdır. İkinci olarak, kafeslerdeki su kalitesi balığın ihtiyaçlarını karşılamalıdır. Başka bir deyişle suyun oksijen içeriğinin sınır değerden oldukça yukarda, amonyum ve benzeri zararlı maddelerin de bir o kadar az seviyede tutulması gerekmektedir. Bu durum balıkların solunumu ve boşaltımı ile suyun kendini yenileme düzeyine bağlıdır. Üçüncü olarak da, işletmeyi çevreleyen alandaki su kalitesi bozulmamış olmalıdır. Bu şart, işletmeden kaynaklanan organik madde ve besin artıkları yüksek derecede alg üremesini ya da dip sularda düşük oksijen konsantrasyonlarına neden olmadığı zaman gerçekleşmektedir. Çevresel etki değerlendirilirken, bütün diğer kaynaklar da ele alınmalı ve toplam etki ona göre belirlenmelidir. Bir alanda balık yetiştiriciliği yapılırken bu üç temel şart yerine getirilmelidir. Bu bir bölgenin taşıma kapasitesi tahmininde ilk adımdır. Pratikte üç farklı taşıma kapasitesi hesaplama yöntemi bulunmaktadır. Hepsi bu şartlara bağlı olarak gerçekleştirilmektedir. Bunlardan en 12

24 düşük değere sahip olan, o bölgenin taşıma kapasitesi tahminidir. MOM yöntemi öncelikli olarak yetiştiriciliğe başlayacak işletmeler için taşıma kapasitesi tahmininin yapılmasını sağlamaktadır. Ayrıca üretimde olan işletmelerin de çevreye verdikleri etkinin değerlendirilmesinde kullanılmaktadır. Modelin optimum tahmin yapabilmesi için spesifik çevre koşullarının bilinmesi gerekmektedir. Bu değerler su derinliği, akım karakteristiği, oksijen konsantrasyonu, amonyum miktarı ve yıllık sıcaklık değişimleri gibi özelliklerdir. Taşıma kapasitesi ayrıca kafeslerin boyutuna ve yönüne, maksimum balık üretim miktarına, yemin içeriğine ve yemleme miktarına bağlıdır. MOM yöntemi üreticiler, danışmanlar ve yetkililer için bir simülasyon aracı da sağlamaktadır. Bu masrafsız ve normal bir bilgisayarda kullanılabilecek bir programdır. İşletme kurulmadan önce, kurulması düşünülen alanlarda MOM yöntemi sayesinde taşıma kapasitesi tahmini yapılarak en uygun alanın seçilmesi sağlanır. Model o bölgede ne kadar balık üretilebileceğinin tahminini yapar ve ilk olarak hangi izleme yönteminin uygulanacağını belirlemektedir (Stigebrandt vd. 2004) Kafeslerde sürdürülebilir yetiştiricilik için geliştirilen bilgisayar programı (CADS_TOOL) Asya da balık yetiştiriciliğinin yaklaşık %95 i kafeslerde yapılmakta ve üretim bölgede düzenli olarak artış göstermektedir yılında yetiştiricilik 1,7 milyon tona ulaşmıştır. Böyle hızla gelişen bir sektör, başka ihtiyaçları ortaya çıkarmaktadır. Bu da yetiştiriciliğin doğal çevreye zarar vermeden sürdürülebilir olarak gerçekleştirilmesini sağlayacak programların bulunup geliştirilmesini zorunlu kılmaktadır. Sürdürülebilir yetiştiriciliği destekleyen birçok sistem mevcuttur. Bunların bazısı çevresel etkiler hesaba katılarak geliştirilmiş olup, yetiştiricilik yapılacak bölgenin seçilip ruhsatlandırılmasında kullanılırken, bazıları da tesislerin dizaynında, kuluçkahane yönetiminde, yeni üretim tahminlerinin yapılmasında, su ürünleri yetiştiriciliği yönetiminin kolaylaştırılmasında kullanılmaktadır (Halide vd. 2008). MOM yöntemi; alanı sınıflandırmada, birkaç alandan en iyisini seçmede, sürdürülebilir yetiştiriciliğin seçilen alanda yapılabilmesi için taşıma kapasitesinin hesaplanmasında ve ekonomik değerlendirmelerin yapılmasında kullanılan bir programdır ve tüm bu 13

25 unsurlar CADS_TOOL (Cage Aquaculture Decision Support Tool) denilen bir bilgisayar programında bir araya getirilmiştir (Şekil 2.2). CADS_TOOL sürdürülebilir yetiştiricilik için Güney Doğu Asya yetiştiricilik endüstrisi tarafından bulunmuş ve Avustralya Deniz Bilimleri Enstitüsü sayfasından ücretsiz olarak indirilip kullanılabilmektedir. Alan kalite sınıflandırması, alan seçimi, taşıma kapasitesi ve ekonomik değerlendirme hesaplamaları bu program içine yerleştirilmiş ve Java adlı programı içeren her bilgisayarda kullanılabilir hale getirilmiştir. En avantajlı yanı her modülün kolayca yapılabiliyor olmasıdır. Bu program alan kalite sınıflandırılması, alan seçimi, taşıma yoğunluğu ve ekonomik değerlendirme olmak üzere dört modülden oluşmaktadır. Taşıma yoğunluğu modülünde dört farklı tahmin modeli bulunmaktadır. Ekonomik değerlendirme modeli ise kullanıcı için işletmenin potansiyel finansal durumunun tahmin edilmesini sağlamaktadır (Halide vd. 2009). 14

26 Şekil 2.2 CADS_TOOL giriş sayfası (Halide vd. 2009) Alan sınıflandırması Bu modülde yetiştiricilik yapılacak alan su kalitesi, substrat kalitesi hidrometeoroloji ve sosyoekonomik faktörlere göre iyi, orta ve kötü olmak üzere üç grup altında sınıflandırılmaktadır. Her sınıfın kriter ve alt kriterleri bulunmaktadır (Çizelge 2.2). Su kalitesi; oksijen konsantrasyonu, amonyum konsantrasyonu ve Seki derinliği, substrat kalitesi; tekstür, redoks potansiyeli ve organik madde miktarı, 15

27 hidrometeoroloji; akış, dalga boyu ve su derinliği, sosyo-ekonomik faktörler de pazar, altyapı ve yasal düzenlemelere göre belirlenmektedir (Şekil 2.3). Kullanıcı ölçülen değerleri programa girdiği zaman sonuçlar otomatik olarak hesaplanmaktadır. Şekil 2.3 Alan sınıflandırması modülü (Halide vd. 2009) 16

28 Çizelge 2.2 Bir bölgenin yetiştiricilik açısından uygun alan sınıflandırmasını yapmak için kullanılan kriter ve alt kriterler (Halide vd. 2009) Sınıflandırma No. Kriter ve alt kriter İyi Orta Kötü RI 1 Su kalitesi NH 4 (mg/l) < > Çözünmüş oksijen (mg/l) 4-7 < Secchi derinliği (m) >4 2-4 < Substrat kalitesi Tekstür Kum Çamur Redoks potansiyeli (mv) >(-200) <(-200) Organik madde (%) 3-8 > Hidrometeoroloji Akış (cm/sn) 5-20 <1; > Dalga boyu (m) < > Su derinliği (m) <10; > Sosyo-ekonomik Pazar Yakın Uzak Altyapı Uygun Değil Yasal düzenlemeler Uygun Değil 20 Çözünmüş oksijen konsantrasyonu (mg/l) 0-10 arası değer almaktadır. Amonyum konsantrasyonu (mg/l) arası değer almaktadır. Tekstür değerleri ise; 1 (çamur), 2 (çamurlu kum), 3 (kum) şeklindedir. Redoks potansiyeli -250 ile +250 arası değer almaktadır. Yüzeydeki akış hızı cm/sn arası değerler almaktadır. Su derinliği m arasında değişmektedir Alan seçimi Bu modülün amacı her bir potansiyel bölge için uygun değeri belirlemektir. Bu değerler kötü, orta ve iyi şeklindedir. Değerler analitik hiyerarşi prosesi (AHP) olarak adlandırılan çoklu kriter karar analiz sistemi uygulaması adındaki bir yöntem ile elde edilmektedir. Bu yöntem daha önce yapılmış çevresel çalışmalarda, mühendislik dizaynlarında, yönetim projelerinde, balıkçılık yönetiminde, su ürünleri yetiştiricilik yapılacak bölgenin seçiminde, köprü yapımında ve kontamine olmuş sediment çalışmalarında kabul edilmiş bir yöntemdir. Bilgisayar programında, alan sınıflandırma modülünden elde edilen değerler otomatik olarak alan seçme modülüne geçmektedir. Alan seçme ise dört farklı kriter aracılığıyla hesaplanmaktadır. Her kriterin de üç alt kriteri bulunmaktadır (Şekil 2.4). Kullanıcı 17

29 tarafından sadece göreceli önem (RI-Relative importance) değerleri tahminsel olarak arası (%) olarak girilmektedir. Kriter ve alt kriterlere verilen göreceli önem değerleri toplamda 100 olmalıdır. Değerler girildikten sonra alan seçimi otomatik olarak program tarafından hesaplanmaktadır. Şekil 2.4 Alan seçimi modülü (Halide vd. 2009) 18

30 Taşıma yoğunluğu ve taşıma kapasitesi Bu modülün asıl amacı kafeste izin verilebilir maksimum balık biyokütlesinin hesaplanmasıdır. Çevresel şartlar, kullanılan rasyon ve kafes yerleşimi, kafeslerde aylık olarak maksimum ne kadar balık yetiştirilebileceğini etkileyen unsurlardır. Bu bağlamda MOM yöntemi keşfedilmiştir. CADS_TOOL, MOM yönteminden elde edilmiş, basitleştirilmiş MOM yönteminin yanı sıra taşıma kapasitesinin hesaplanmasında üç farklı model daha içermektedir. Bunlardan iki tanesi oksijen tüketimi verileri baz alınarak denizlerde yapılacak yetiştiricilikte kullanılmakta, üçüncüsü ise iç sularda fosfor tüketimi verilerine dayanmaktadır. CADS_TOOL, taşıma kapasitesinin hesaplanmasında 4 farklı modül içermektedir. Bunlar; kafeslerde balık yetiştiriciliğine ilişkin olarak denizler için Stigebrandt vd. (2004), Tookwinas vd. (2004) ve Hanafi vd. (2006) tarafından Basitleştirilmiş MOM yöntemi baz alınarak geliştirilen modeller ile göl/baraj gölleri için Pulatsü (2003) tarafından kullanılan fosfor bütçe modelidir. a) Basitleştirilmiş MOM Modeli MOM yöntemi Stigbrandt vd. (2004) tarafından aylık maksimum balık üretiminin (taşıma kapasitesi) tahmin edilmesi için geliştirilmiştir. Maksimum balık üretim tahmini yapılırken de yem, kafes düzeni ve var olan çevresel koşullar göz önünde bulundurulmaktadır. Modelin orjinalinde yirmisekiz adet girdi bulunmaktadır. Modelin basitleştirilmesi için yüz adet simulasyonla çalışılma yapılmış ve gerekli olan girdi değerleri seçilerek girdi sayısı azaltılmıştır (Şekil 2.5). Yüzey akış hızı (standart sapma katsayısı), kafesteki kritik oksijen konsantrasyonu, kafes tabanındaki kritik oksijen değeri, kafesteki amonyum konsantrasyonu, kafesteki kritik amonyum konsantrasyonu, yemin kuru madde düzeyi, yem değerlendirme oranı, işletmenin uzunluğu ve kafes sıra sayısı gerekli olan girdilerdir. Elde edilen değerler programa girildikten sonra taşıma yoğunluğu otomatik olarak hesaplanmaktadır. 19

31 Şekil 2.5 Taşıma yoğunluğunun tahminine ilişkin basitleştirilmiş MOM modeli (Halide vd. 2009) b) Tookwinas Modeli Tookwinas vd. (2004) modeli, Asya levreği (Lates calcarifer) ve hani balıkları (Epinephelus spp.) nın denizde yetiştiriciliğinin yapılabilmesi için Thailand da oksijen bütçesi baz alınarak geliştirilmiştir. Genel olarak oksijen ölçümleri göz önüne alınmaktadır. Model sayesinde işletme alanında ne kadar balık yetiştiriciliği yapılacağı tahmin edilebilmektedir. 20

32 Tookwinas vd. (2004) tarafından geliştirilen model için gereken bilgiler; işletmeye gelen girdi suyu oksijen konsantrasyonu, işletmeden çıkan çıktı suyu oksijen konsantrasyonu, su kolonundaki oksijen tüketimi, sedimentteki oksijen tüketimi, yetiştirilen balık tarafından tüketilen oksijen konsantrasyonu, yüzey akışı, işletme alanı ve su derinliğidir (Şekil 2.6). Şekil 2.6 Taşıma kapasitesinin tahminine ilişkin Tookwinas vd. (2004) modeli (Halide vd. 2009) 21

33 c) Hanafi Modeli Hanafi vd. (2006) tarafından geliştirilen bu modelde ise, Endonezya da hani balıkları (Epinephelus spp.) nın yarı kapalı coğrafi bölgelerde ve koylarda yetiştiriciliği için oksijen bütçe modeli baz alınmıştır. Model için gereken girdi bilgileri, su kolonundaki oksijen konsantrasyonu, yetiştirilen balık için oksijen sınır değeri, su kolonundaki oksijen tüketimi, alıcı ortamın hacmi ve suyun seyrelme hızıdır (Şekil 2.7). Şekil 2.7 Taşıma kapasitesinin tahminine ilişkin Hanafi vd. (2006) modeli (Halide vd. 2009) 22

34 d-) Fosfor Bütçe Modeli Fosfor bütçe modeli, Dillon ve Rigler (1974) tarafından geliştirilmiş olup, model için gerekli olan girdi bilgileri; işletme kurulmadan önce göle ilişkin toplam fosfor konsantrasyonu, yetiştiricilik yapılan ortama ilişkin kabul edilebilir toplam fosfor konsantrasyonu, yemin fosfor içeriği, balık tarafından tutulan fosfor miktarı, yem değerlendirme oranı, gölün ortalama derinliği, göl alanı, göl hacmi ve gölden çıkan toplam su miktarıdır (Şekil 2.8). Şekil 2.8 Taşıma kapasitesinin tahminine ilişkin fosfor bütçe modeli (Halide vd. 2009) 23

35 Ekonomik değerlendirme Ekonomik değerlendirme modülü CADS_TOOL programının son modülüdür. İşletmenin karlılığa ne zaman geçeceğine dair tahmin yapılmasını sağlamaktadır. Tahminin yapılmasında taşıma kapasitesi, kafes hacmi, yaşama oranı, ortalama hasat edilen balık ağırlığı, yem değerlendirme oranı, yumurta fiyatı, yem fiyatı, kafes fiyatı, balığın hasat sonrası satış fiyatı ve yatırılan sermayenin geri dönüş süresi değerleri kullanılmaktadır (Şekil 2.9). Şekil 2.9 Ekonomik değerlendirme modülü (Halide vd. 2009) 24

36 2.2 İç Sularda Taşıma Kapasitesi Tahmin Modelleri Fosfor bütçe Modeli Denizel ortamlarla karşılaştırıldığında göl ve rezervuarlar alansal olarak oldukça küçük, zayıf akıntıya sahip ve suyun değişimi günden çok ay veya yıl bazında olan alıcı ortamlardır. Bu nedenlerle içsu alanlarında kafeslerde yetiştiricilikten kaynaklanan atıkların etkisi denizlerdeki yetiştiriciliğin çevresel etkilerinden çok daha fazla olabilmektedir (Beveridge vd. 1997). Balık kafeslerinden alıcı ortama giren ve esas olarak karbon ve azot içeren katı organik materyalin bir kısmı (yaklaşık %15 i) askıda katı madde olarak su kolonunda kalmakta, bir kısmı ise kafes dışındaki balıklar tarafından tüketilmektedir. Önemli bir kısmı ise sedimentte birikerek bentik sistemin organik zenginleşmesine, bentik makrofauna ve sediment kimyasında önemli değişimlere yol açmaktadır (Ackefors ve Enell 1990). Tüfek ve Yalçın (2007) tarafından 2006 yılı itibariyle büyük çoğunluğu gökkuşağı alabalığı (Oncorhynchus mykiss Walbaum, 1792) ve az sayıda sazan (Cyprinus carpio) olmak üzere 117 adet ağ kafeslerde yetiştiricilik işletmesinin 30 baraj rezervuarında, tonluk toplam proje kapasitesi ile faaliyetlerini sürdürmekte olduğu bildirilmiştir. Baraj göllerimizin taşıma kapasitesine ilişkin bulgular; su kalitesini bozmaksızın ve ötrofikasyon riski yaratmaksızın üretilebilecek balık miktarına ışık tutacağından, rezervuarlarda balıkçılık faaliyetlerini yönlendirmek de olası kılınacaktır. Ancak ülkemizde alıcı ortamların taşıma kapasitelerinin tahmini konusunda az sayıda çalışma bulunmaktadır. Fosfor bütçe modeli öncelikle Vollenweider tarafından bulunmuş, 1974 de Dillon ve Rigler adlı Kanadalı araştırmacılar tarafından geliştirilmiştir. Genellikle fosfor göllerde sınırlayıcı besin elementi olduğu için, model fosfor konsantrasyonunun hesaplanmasında kullanılmaktadır. Toplam fosfor değeri de yaygın olarak limnolojistler tarafından göllerin besin elementi seviyelerinin belirlenmesinde kullanılmaktadır. Dillon ve Rigler (1974) fosfor bütçe modeli, yapılan çalışmalarla hem derin hem de sığ göllerde kullanılmış ve iki derinlik tipine sahip göllerde de kullanıma uygun olduğu 25

37 belirtilmiştir. Ayrıca model, içsularda entansif yetiştiricilik yapılacak yerlerde taşıma kapasitesinin tahmininde kullanılmaktadır. Trabzon un Çaykaya ilçesinde bulunan Uzungöl ün genel hidrografik özellikleri ve alabalık yetiştiriciliği için taşıma kapasitesinin belirlenmesi üzerine yapılmış bir çalışma yapılmıştır (Çizelge 2.3). Uzungöl ün taşıma kapasitesinin belirlenmesinde, Dillon and Rigler tarafından geliştirilen fosfor bütçe modeli uygulanmış ve araştırma kapsamında Uzungöl ün taşıma kapasitesinin yani toplam kabul edilebilir fosfor yükünün 70,58 g/m 2.yıl olduğu belirtmişlerdir. Bu değere göre gölün taşıyabileceği kapasitenin; 1,0:1,0; 1,5:1,0; 2,0:1,0; 2,5:1,0 yem değerlendirme oranlarına göre sırasıyla 2422 ton/yıl, 1395 ton/yıl, 980 ton/yıl ve 755 ton/yıl olarak tahmin etmişlerdir. Araştırıcılar göl çevresindeki alabalık işletmeleri, turistik tesisler ve sivil yerleşimin atık sularının etkileri göz önüne alındığında gölün taşıma kapasitesinin aşıldığını ve bu nedenle göl çevresindeki tesislerin sayısının sabit kalması ve hatta azalması gerektiğini vurgulamışlardır. Çizelge 2.3 Uzungöl ün bazı özellikleri ve taşıma kapasitesine ilişkin değerler (Verep 2003) Özellikler Uzungöl ün çeşitli özellikleri Maksimum Ortalama Minimum Göl derinliği (m) 3,55 2,74 1,50 Göl alanı (m 2 ) 5,84 3,08 - Göl hacmi (m 3 ) Göl su seviyesi (cm) Gölün taşıma kapasitesi (ton/yıl) Pulatsü (2003) tarafından, ağ kafeslerde entansif gökkuşağı alabalığı yetiştiriciliğinin yapıldığı Kesikköprü Baraj Gölü nün (Ankara) taşıma kapasitesini tahmin etmek amacıyla, Dillon- Rigler in fosfor bütçe modeli göle uygulanmış ve gölün taşıma kapasitesi 3335 ton/yıl bulunmuştur. Tahmin edilen bu değerin gölün o döneme ilişkin kapasitesinin yaklaşık olarak on katından fazla olduğu belirtilmiştir. Anonim (2005) ise, 2004 yılı hidrolojik verilerinin kullanıldığı ve Dillon- Rigler in fosfor bütçe modelinin uygulandığı Kesikköprü Baraj Gölü nde taşıma kapasitesini 6617 ton/yıl olarak bildirmiştir. 26

38 Kesikköprü Baraj Gölü nde pelet ve ekstrude yem kullanan iki farklı ağ kafes işletmesi verileri baz alınarak elde edilen kantitatif bulgular ışığında, yetiştiriciliğin ötrofikasyona etkisini minimuma indirmek açısından ekstrude yem kullanımının uygun olacağı belirlenmiştir (Aşır ve Pulatsü 2008). Çizelge 2.4 Kesikköprü Baraj Gölü nün fosfor bütçesi ve taşıma kapasitesi parametreleri (Aşır ve Pulatsü 2008) Özellikler Sembol Değerler Yetiştiricilik öncesi ortalama toplam fosfor konsantrasyonu (mg/m 3 ) (P) i 53,10 Kabul edilebilir maksimum toplam fosfor konsantrasyonu (mg/m 3 ) (P) f 60,0 Baraj Gölü nün yetiştiricilik için kapasitesi (P) 6,90 Fosforun sedimentte tutulma oranı x 0,5 Fosfor tutulma katsayısı R 0,23 Yetiştiricilikten kaynaklanan toplam fosfor yüklemesi (g/m 2.yıl) L balık 5,17 İzin verilebilir yükleme değeri (kg/yıl) L izin Bir ton balık üretimi için ortama bırakılan fosfor miktarı Pelet 11,42 Ekstrude 7,64 Gölün taşıma kapasitesi (ton/yıl) Pelet 2630 Ekstrude 3932 Büyükcapar ve Alp (2006) adlı araştırmacılar da Dillon-Rigler fosfor bütçe modelini Menzelet Rezervuarı na (Kahramanmaraş) uyarlamışlar ve toplam kabul edilebilir fosfor yüklemesi ve taşıma kapasitesini sırasıyla 84,67x10 6 g/yıl ve 6998 ton/yıl olarak tahmin etmişlerdir. Araştırma bulguları çizelge 2.5 de sunulmuştur. Çizelge 2.5 Menzelet Rezervuarı hidrolojik parametreleri (Büyükçapar ve Alp 2006) Özellikler Sembol Değer Drenaj alanı (km 2 ) A d Yüzey alanı (km 2 ) A s Göl hacmi (10 6 m 3 ) V Ortalama derinlik (m) z Çıkış suyu (10 6 m 3 ) Q Seyrelme hızı (yıl) P 1.93 Suyun yenilenme süresi (yıl) t w =1/p 0.51 Fosfor yüklemesi (10 6 g/yıl) 84,67 Gölün taşıma kapasitesi (ton/yıl)

39 Tokat ilinde bulunan Almus Baraj Gölü nde Türkiye de bulunan diğer baraj göllerinde olduğu gibi alabalık yetiştiriciliği hızlı bir artış göstermektedir. Almus Baraj Gölü nün taşıma kapasitesinin belirlenmesi üzerine yapılan bir çalışmada Almus Baraj Gölü nün fosfor taşıma kapasitesi 2275,21mg/m 2.yıl olarak bulunmuş, gölde 6981, ,33 ton/yıl değerleri arasında balık yetiştiriciliği yapıldığında gölün ötrofikasyona uğramaksızın kendi kendinin yenileyebileceği sonucuna varılmıştır. (Polat ve Özmen 2011) Çizelge 2.6 Almus Baraj Gölü nün alabalık kültürü için fosfora dayalı taşıma kapasitesi bulguları (Buhan vd. 2010) Özellikler Sembol Değer Göl alanı (m 2 ) A 313x10 5 Göl hacmi (m 3 ) V 950x10 6 Çıkan su hacmi (m 3 /yıl) Q 750x10 6 Ortalama derinlik (m) z=v/a Yenilenme süresi (1/yıl) ρ=q/v 0,789 Gölün taşıma kapasitesi (ton/yıl)

40 3. MATERYAL VE YÖNTEM 3.1 Materyal Araştırma yeri Gökçekaya Baraj Gölü Alpu kasabasının kuzeyinden Eskişehir in doğusuna kadar 43 km kadar uzanan bir baraj gölüdür. Sakarya Nehri nin üzerinde Sarıyar Baraj Gölü nün 60 km altında bulunmaktadır. Gökçekaya Baraj Gölü Eskişehir iline elektrik üretimi yapması amacıyla kurulmuş bir barajdır. Gökçekaya Barajı, Sarıyar Baraj Gölü ile Yenice Baraj Gölü arasında bulunmaktadır. Gökçekaya Baraj Gölü nden gelen su Yenice Baraj Gölü ne boşalmaktadır. Barajın bulunduğu bölgedeki iklim koşulları yazın sıcak ve kuru, kışın da yağışlı ve soğuktur. Bölgenin topografik yapısı genellikle dağlık ve engebelidir bu yüzden yağış olduğu zaman kar ve yağmur suları çok kısa sürede göle ulaşmaktadır. Dolayısıyla göle yağış suyuyla birlikte kil ve çamur da taşınmaktadır (Akın vd. 2008). Gökçekaya Baraj Gölü nün araştırma alanı olarak seçilmesindeki ana etken, fazla sayıda gökkuşağı alabalığı ağ kafes işletmesi barındırmasına karşın, alanda ağ kafes işletmelerinin çevresel etkilerine ilişkin bir araştırma bulunmamasıdır Gökkuşağı alabalığı işletmeleri Araştırma, Gökçekaya Baraj Gölü nde porsiyonluk gökkuşağı alabalığı (Oncorhynchus mykiss Walbaum, 1792) üretimi yapmakta olan farklı kapasiteli iki kafes işletmesinde yürütülmüştür (Şekil 3.1). 29

41 Şekil 3.1 Gökçekaya Baraj Gölü ve ağ kafes işletmelerinin konumu (maps.google.com) Sahada kullanılan araçlar - Oksijenmetre (YSI Pro20) - çözünmüş oksijen ve su sıcaklığı ölçümlerinde kullanılmış olan, 5 C ile +45 C arasındaki sıcaklıkları ±1 C hassasiyetle, 0 ppm ile 15 ppm arasındaki çözünmüş oksijen değerlerini ±0,2 ppm hassasiyetle ölçen taşınabilir. - Taşınabilir phmetre (YSI ph 100) - Redoks potansiyeli ölçümlerinde kullanılmış olan ±0,1 hassasiyette. - Ruttner su alma cihazı; 2 L kapasiteli - İskandil - Sediment alma kepçesi ve çelik halatı (Eijkelkamp) - Secchi Diski - Akıntı hızı ölçer (Hydro-Bios) Laboratuvarda kullanılan araçlar - Saf su cihazı - Spektrofotometre (Shimadzu (UV-1201V, nm dalga boylarında okuma yapabilen) 30

42 - Hassas terazi - Kül fırını (Nüve MF 110) - Desikatör - Elek sallayıcı ve farklı çaplarda elekler (Retsch AS200) - Whatman GF/C filtre kağıtları - Kimyasal ve cam malzemeler 3.2 Yöntem Saha ve laboratuvar aşaması Gökçekaya Baraj Gölü nde düşük (29 ton/yıl) ve yüksek kapasiteli (950 ton/yıl) olmak üzere iki farklı kapasitede seçilen gökkuşağı alabalığı işletmelerinde, 2011 yılının Mayıs ve Ekim aylarında su ve sediment örnekleri alınmıştır. Halide vd. (2009) un belirttiği prensipler doğrultusunda, ağ kafeslerde sürdürülebilir yetiştiricilik için geliştirilen bilgisayar programı (CADS_TOOL) için gerekli dört modüle (alan sınıflandırması, alan seçimi, taşıma yoğunluğu - taşıma kapasitesi ile ekonomik değerlendirme) yönelik verilerin eldesine ilişkin yöntemler aşağıda sunulmuştur Alan sınıflandırması Birinci modülü oluşturan alan sınıflandırmasına ilişkin kriter- alt kriterlere ilişkin yöntemler çizelge 3.1 de sunulmuştur. 31

43 Çizelge 3.1 Ağ kafeslerde yetiştiriciliğe uygun alan sınıflandırmasına ilişkin kriter ve alt kriterlere ilişkin yöntemler No. Kriter ve alt kriter Yöntem 1 Su kalitesi Su örnekleri Ruttner su alma cihazı ile ağ kafeslerin yüzeyinden alınmış, uygun şartlarda laboratuvara ulaştırılan su örnekleri amonyum analizi için aynı gün Whatman GF/C membran filtreden geçirilmiştir. 1.1 NH 4 (mg/l) Nesslerizasyon ve hesaplama metodu ile APHA (1995) e göre spektrofotometrik olarak laboratuvarda belirlenmiştir. 1.2 Çözünmüş oksijen (mg/l) YSI Pro20 Model oksijenmetre ile sahada ölçülmüştür. 1.3 Secchi derinliği (m) Secchi Diski ile sahada ölçülmüştür. 2 Sediment kalitesi Sediment örnekleri sediment alma kepçesi ile ağ kafeslerin tabanından alınmış, uygun şartlarda laboratuvara ulaştırılan sediment örnekleri havada kurutulmuştur. 2.1 Tekstür Havada kurutulan sediment örnekleri, elek sallayıcı sistemdeki 1 mm lik elekten geçirildikten sonra yapılmıştır (Kategori: 1-çamur, 2-çamurlu kum, 3-kum). 2.2 Redoks potansiyeli (mv) YSI ph 100 model phmetre ile sahada ölçülmüştür. 2.3 Organik madde (%) Havada kurutulmuş sediment örneğinin 0,5 mm lik elekten geçirilmesinden sonra örneğin 550 C'de 2 saat yakılmadan önceki ve sonraki tartım ağırlıkları kaybı dikkate alınarak Kacar (1995) e göre saptanmıştır. 3 Hidrometeoroloji Sahada gerekli ölçümler yapılmıştır. 3.1 Akış hızı (cm/sn) Akıntı hızı ölçerle belirlenmiştir. 3.2 Dalga boyu (m) 1) Cihaz veya modelleme olmaksızın belirlenmiştir. 3.3 Su derinliği (m) İskandil yardımıyla ölçülmüştür. 4 Sosyo-ekonomik 4.1 Pazar 2) Halide vd. (2009) un belirttiği prensipler doğrultusunda ve 4.2 Altyapı 3) alt kriterlere ilişkin işletme sahiplerinin verdiği bilgiler de esas alınarak belirlenmiştir. 4.3 Yasal düzenlemeler 4) 1) Halide vd. (2009) a göre, önemli dalga yüksekliği (H s ); gözlenen dalgaların en yüksek üçte birinin ortalama yüksekliğidir. 2) Balıkları soğuk zincir olmaksızın pazara ulaştıran işletmeler yakın olarak sınıflandırılmıştır. 3) Uygun taşıma, soğuk zincir vb. şeklinde balıkları taze tutmaya yönelik unsurların tümü uygun olarak sınıflandırılmıştır. 4) Ruhsatsız avlanma ve kıyısal zon kullanımına ilişkin çatışmaları önlemeye yönelik yasal düzenlemelerin olması halinde uygun olarak sınıflandırılmıştır. 32

44 Alan seçme Bilgisayar programında, alan sınıflandırma modülünden elde edilen değerler otomatik olarak alan seçme modülüne geçmektedir Taşıma yoğunluğu ve taşıma kapasitesinin tahmini Yetiştiricilikte ağ kafeslerde taşıma yoğunluğunun belirlenebilmesi için basitleştirilmiş MOM yöntemi (Stigebrandt vd. 2004) kullanılmıştır. Basitleştirilmiş MOM yöntemi için gerekli verilere ilişkin yöntemler çizelge 3.2 de sunulmuştur. Çizelge 3.2 Basitleştirilmiş MOM yöntemi için gerekli verilere ilişkin yöntemler Gerekli veriler Yüzey akış hızı ve standart sapması (cm/sn) Kafeste kritik oksijen konsantrasyonu (mg/l) Kafes tabanı için kritik oksijen konsantrasyonu (mg/l) 1) Kafeste kritik amonyum konsantrasyonu (mg/l) Yemin kuru madde oranı ( % ) Yem değerlendirme oranı (YDO) Kafes işletmesinin uzunluğu (m) 2) Kafes sıra sayısı Yöntem Akıntı hızı ölçerle belirlenmiştir. Çelikkale (1994) e göre belirlenmiştir. Halide vd. (2009) un bildirdiği değer esas alınmıştır. Çelikkale (1994) e göre belirlenmiştir. İşletmelerin kullandığı yemin kuru madde düzeyi esas alınmıştır. Tüketilen yem miktarı (g)/ Kazanılan canlı ağırlık (g) Stigebrandt vd. (2004) e göre belirlenmiştir. Stigebrandt vd. (2004) e göre belirlenmiştir. 1) 2) Bentik faunanın yaşayabileceği en düşük oksijen konsantrasyonuna eşittir. Kafes işletmesi uzunluğu=kafes sayısı/kafes sıra sayısı (Kafes uzunluğu+kafesler arası mesafe)- Kafesler arası mesafe (m) Kafes uzunluğu: Dairesel kafeslerde kafes alanının kareköküne eşittir. Gökçekaya Baraj Gölü nün taşıma kapasitesinin tahmini içinse iç sularda fosfor tüketimi verilerine dayanan fosfor bütçe modeli kullanılmıştır. Fosfor bütçe modeli için gerekli verilere ilişkin yöntemler çizelge 3.3 de sunulmuştur. 33

45 Çizelge 3.3 Fosfor bütçe modeli için gerekli verilere ilişkin yöntemler Gerekli veriler Ortamda yetiştiricilik öncesi ölçülen toplam fosfor derişimi (mg/m 3 ) Yöntem Yetiştiricilik faaliyetlerinin olmadığı gölün orta bölümünden alınarak laboratuvara ulaştırılan su örneklerinde, toplam fosfor analizi için su örneklerinde ilk kademede (sindirme işlemi) persülfatla parçalama tekniği kullanılarak parçalamayı takiben serbest hale geçen ortofosfat, askorbik asit metodu ile APHA ya (1995) göre tayin edilmiştir. (Kabul edilebilecek limit içinse Beveridge (1984) ün belirttiği değer kullanılmıştır) Yemin fosfor oranı(%) Alabalığın fosfor düzeyi (%) Yem değerlendirme oranı (YDO) Yüzey alanı (km 2 ) Göl hacmi (10 6 m 3 /yıl) İşletmelerin kullandığı yemin fosfor düzeyi esas alınmıştır. Tüketilen yem miktarı (g)/ Kazanılan canlı ağırlık (g) Anonim (2011) deki değer esas alınmıştır. Anonim (2011) deki değer esas alınmıştır Ekonomik değerlendirme Bu modül için gereken değerler işletme sahiplerinden alınmış olup, Halide vd. (2009) un bildirdiği ekonomik değerlendirme kapsamında kullanılan eşitlikler çizelge 3.4 de sunulmuştur. 34

46 Çizelge 3.4 Ekonomik değerlendirme için gerekli verilerin eldesine ilişkin eşitlikler (Halide vd. 2009) Veriler Kullanılan eşitlik Hasat edilen toplam balık ağırlığı Taşıma yoğunluğu (kg/m 3 ) x Kafes hacmi (m 3 ) Hasat edilen toplam balık biyoması Toplam balık ağırlığı / Ortalama balık hasat ağırlığı (kg) Toplam yavru sayısı Toplam balık biyoması / Yavru balıkların yaşama oranı (%) Toplam biyomas için gereken yem YDO x Hasat edilen toplam balık ağırlığı Toplam yavru balık gideri Yavru gideri x Toplam yavru sayısı Toplam yem gideri Yem gideri x Toplam biyomas için gereken yem Toplam gider (Toplam yavru balık gideri + Toplam yem gideri + Ağ kafes gideri) (1 + Faiz oranı) Birim ürün maliyeti Toplam gider / Toplam balık ağırlığı Gelir Satış fiyatı x Toplam balık ağırlığı Kar Gelir - Toplam gider Sermayenin geri dönüş oranı (%) 100 x (Kar/Toplam gider) Ağ kafeslerde sürdürülebilir yetiştiricilik için geliştirilen bilgisayar programının (CADS_TOOL) uygulanması Ağ kafeslerde sürdürülebilir yetiştiricilik için geliştirilen bilgisayar programı (CADS_TOOL); alan sınıflandırması, alan seçimi, taşıma yoğunluğu - taşıma kapasitesi ile ekonomik değerlendirme olmak üzere dört modülden oluşmaktadır (Halide vd. 2009). Birinci modülü oluşturan ağ kafeslerde yetiştiriciliğe uygun alan sınıflandırmasına kriter ve alt kriter değerleri (Çizelge 3.1), bilgisayar programına girildiği zaman sonuçlar otomatik olarak hesaplanmaktadır. Bilgisayar programında ikinci modülü oluşturan alan seçme ise dört farklı kriter aracılığıyla hesaplanmaktadır. Kriter ve alt kriterlere verilen göreceli önem değerleri toplamda 100 olacak şekilde göreceli önem (RI-Relative importance) değerleri tahminsel olarak arası (%) olarak girilecektir. Değerler girildikten sonra alan seçimi otomatik olarak program tarafından hesaplanacaktır. Taşıma yoğunluğu ve taşıma kapasitesinin tahmini, bilgisayar programının üçüncü modülünü oluşturmaktadır. Taşıma yoğunluğunun tahmininde Basitleştirilmiş MOM yöntemi- için çizelge 3.2 de sunulan yöntemlerle elde edilen veriler, taşıma kapasitesinin tahmininde ise çizelge 3.3 de fosfor bütçe modelini oluşturan verilerin sunulduğu yöntemler kullanılacaktır. 35

47 CADS_TOOL programının dördüncü ve son modülüne ilişkin verilerin kullanımı ile işletmenin karlılığa ne zaman geçeceğine dair tahmin yapılmaktadır. 36

48 4. BULGULAR Gökçekaya Baraj Gölü nde, ağ kafeslerde sürdürülebilir yetiştiricilik için geliştirilen bilgisayar programını (CADS_TOOL) oluşturan dört modüle (alan sınıflandırması, alan seçimi, taşıma yoğunluğu - taşıma kapasitesi ile ekonomik değerlendirme) ilişkin bulguların program kapsamında uygulama sonuçları aşağıda sunulmuştur. Bilgisayar programını oluşturan modüller, farklı kapasiteli işletmeler (29 ton/yıl ve 950 ton/yıl) için ayrı ayrı uygulanmış, modüllerde işletmelerde mayıs ve ekim aylarında yapılan ölçümlerin ortalama değerleri kullanılmıştır. 4.1 CADS_TOOL Programının Uygulamasına İlişkin Bulgular Alan sınıflandırması Birinci modülü oluşturan alan sınıflandırması için kriter - alt kriterlere ilişkin bulgular şekil de sunulmuştur Alan seçme Bilgisayar programında ikinci modülü oluşturan alan seçme modülü için kriter ve alt kriterlere verilen göreceli önem değerleri (RI-Relative importance) toplamda 100 olacak şekilde her iki işletme için de aynı oranda (%) öngörülmüştür. Değerler girildikten sonra her iki işletme için alan seçimi otomatik olarak program tarafından hesaplanmıştır (Şekil 4.3) Taşıma yoğunluğu ve taşıma kapasitesinin tahmini Yetiştiricilikte ağ kafeslerde taşıma yoğunluğunun belirlenmesinde kullanılan MOM yöntemi sonuçları şekil de, taşıma kapasitesinin tahmininde kullanılan fosfor bütçe modeli sonuçları şekil de sunulmuştur. 37

49 Şekil 4.1 Düşük kapasiteli (29 ton/yıl) ağ kafes işletmesi için alan sınıflandırması modülü 38

50 Şekil 4.2 Yüksek kapasiteli (950 ton/yıl) ağ kafes işletmesi için alan sınıflandırması modülü 39

51 Şekil 4.3 Düşük (29 ton/yıl) ve yüksek kapasiteli (950 ton/yıl) ağ kafes işletmesi için alan seçimi modülü 40

52 Şekil 4.4 Düşük kapasiteli (29 ton/yıl) ağ kafes işletmesi için taşıma yoğunluğunun tahminine ilişkin basitleştirilmiş MOM modeli 41

53 Şekil 4.5 Yüksek kapasiteli (950 ton/yıl) ağ kafes işletmesi için taşıma yoğunluğunun tahminine ilişkin basitleştirilmiş MOM modeli 42

54 Şekil 4.6 Düşük kapasiteli (29 ton/yıl) ağ kafes işletmesi verilerine dayanarak fosfor bütçe modeli ile gölün taşıma kapasitesinin tahmini 43

55 Şekil 4.7 Yüksek kapasiteli (950 ton/yıl) ağ kafes işletmesi verilerine dayanarak fosfor bütçe modeli ile gölün taşıma kapasitesinin tahmini 44

56 4.1.4 Ekonomik değerlendirme CADS_TOOL programının dördüncü ve son modülü kapsamında ekonomik değerlendirme sonuçları şekil da gösterilmiştir. Şekil 4.8 Düşük kapasiteli (29 ton/yıl) ağ kafes işletmesi için ekonomik değerlendirme modülü 45

57 Şekil 4.9 Yüksek kapasiteli (950 ton/yıl) ağ kafes işletmesi için ekonomik değerlendirme modülü 46