Yeniçağa Gölü’nün Ötrofikasyonuna Neden Olan Fosfor Kaynaklarının ve Kritik Kaynak Alanların Kütle Dengesi ve

Fosfor Endeksi Yöntemleriyle Belirlenmesi

Proje No: 110Y204

Doç. Dr. Nusret KARAKAYA

Yrd. Doç. Dr. Kerem GÜNGÖR Dr. Suat AKGÜL

Dr. Oğuz BAŞKAN Y. Müh. Hicrettin CEBEL

Prof. Dr. Fatih EVRENDİLEK Prof. Dr. Duran KARAKAŞ

Dr. Humen JABBARİ FARHOUD Dr. Onur TÜRKECAN

Y. Biyolog Selçuk YAŞAR

MART 2014

BOLU

ii

ÖNSÖZ

Projeye İlişkin Genel Bilgiler

Yeniçağa Gölü’nde ötrofikasyon nedeni ile ortaya çıkmış bulunan su kirliliği, göl çevresindeki

turbalık alanların durumu ve bunların kullanımı Yeniçağalılarda duyarlılığa neden olmuştur.

Yeniçağa bölgesinin çevre sorunları 2009 yılında konuyu dönemin Abant İzzet Baysal

Üniversitesi (AİBÜ) Rektörü Prof. Dr. Atilla KILIÇ’ın dikkatine getirmesinin ardından AİBÜ

Çevre Mühendisliği öğretim üyeleri inisiyatif geliştirerek Yeniçağa Gölü bölgesinde bilimsel

çalışmalar yürütmeye başlamışlardır. Ön çalışmaların ardından AİBÜ Çevre Mühendisliği

öğretim üyesi Prof. Dr. Fatih EVRENDİLEK’in “Yeniçağa Gölü (Bolu) Turbalık Alanlarının

Karbon, Azot ve Su Döngülerinin Akı Kulesi ve Uzaktan Algılama ile İzlenmesi ve

Modellenmesi” başlıklı araştırma projesi TÜBİTAK tarafından desteklenerek 2010-2013 yılları

arasında gerçekleştirilmiştir. Aynı proje ile Türkiye’nin ES0903 numaralı ve “Spectral Sampling

Tools for Vegetation Biophysical Parameters and Flux Measurements in Europe” başlıklı

COST Aksiyonu’na katılımı sağlanmıştır. Sonuçları bu raporda sunulan proje ise aynı

bölümden Yrd. Doç. Dr. Kerem GÜNGÖR tarafından TÜBİTAK’a sunulmuştur. Proje 2013’e

kadar Dr. GÜNGÖR tarafından yürütülmüş, Doç. Dr. Nusret KARAKAYA yürütücülüğünde

tamamlanmıştır. Bu proje aracılığı ile Türkiye 869 numaralı ve “Mitigation Options for Nutrient

Reduction in Surface Water and Groundwaters” başlıklı COST Aksiyonu’nda temsil edilmiştir.

Sözü geçen aksiyonun ana teması Avrupa araştırma bölgesinde yayılı fosfor kirliliğinin

araştırılmasıdır.

Teşekkür

Projemizi uluslararası araştırma proje destekleri kapsamında destekleyen TÜBİTAK

ÇAYDAG’a teşekkür ederiz. TÜBİTAK’ın desteği sayesinde ülkemizin 869 No.lu ve “Mitigation

Options for Nutrient Reduction in Surface Water and Groundwaters” başlıklı COST

Aksiyonu’na katılımı ve Yürütme Komitesi’nde temsili sağlanmıştır. Proje fikrimizin

desteklenmesinde büyük emeği olan eski ÇAYDAG sekreteri Dr. Zeynep OKAY

DURMUŞOĞLU’na, projenin yürütülmesi sırasında yönetsel konularda katkı sunan ÇAYDAG

sekreteri Doç. Dr. Bülent ARMAĞAN’a, proje çalışmalarını izleyen ve değerlendiren anonim

hakemlere teşekkür ederiz. Laboratuvar çalışmalarında güçlü analitik araç ve gereç altyapısı

olan “Yenilikçi Gıda Teknolojiler Ar-Ge Merkezi (YENİGIDAM)” adlı DPT destekli

(2009K120410) mükemmeliyet merkezinin kullanımında bize her türlü kolaylığı sağlayan ve

desteğini hiçbir zaman esirgemeyen merkez kurucusu Doç. Dr. Gülsün AKDEMİR

iii

EVRENDİLEK’e şükranlarımızı sunarız. SWAT model uygulaması aşamasında yaptığı

yardımlardan ötürü Dr. Zhiqiang Yu’ya teşekkür ederiz. Proje danışmanı Doç Dr. Osman

SÖNMEZ’e, saha çalışmalarında teknisyen olarak yer alan Aydın GÜLMEZ’e, Aydın

YALÇIN’a; saha örneklerinin laboratuvar analizlerine gönüllü olarak katılan ve önemli katkılar

veren başta Okay GÜMÜŞ, Soner AKDAŞ, Gözde UYAR, Elif Tuğçe ERSÖZ, Sılahan TURAN,

Hülya SARIÇAM olmak üzere Abant İzzet Baysal Üniversitesi Çevre Mühendisliği lisans

öğrencilerine teşekkür ederiz. Ayrıca proje çalışmalarına gösterdikleri ilgiden ötürü Yeniçağa

Belediyesi’ne, Belediye Başkanları Ömer SAYIN’a, Ahmet KIZILTAN’a ve belediye

çalışanlarına teşekkürlerimizi sunarız.

iv

İÇİNDEKİLER

ÖNSÖZ.......................................................................................................................... ii

TABLO LİSTESİ............................................................................................................... v

ŞEKİL LİSTESİ................................................................................................................ vi

KISALTMA LİSTESİ.......................................................................................................... ix

ÖZET............................................................................................................................. x

ABSTRACT..................................................................................................................... xi

1.GİRİŞ......................................................................................................................... 1

2. LİTERATÜR ÖZETİ ...................................................................................................... 3

3. GEREÇ VE YÖNTEM.................................................................................................... 9

3.1. Çalışma Alanına İlişkin Genel Bilgiler................................................................... 9

3.2. Meteorolojik Özellikler........................................................................................... 10

3.3. Arazi Örtüsü ve Arazi Kullanımı............................................................................ 13

3.4. Jeolojik Özellikler ve Toprak Yapısı...................................................................... 14

3.5. Akarsular.............................................................................................................. 15

3.6. Su Kullanımı......................................................................................................... 15

3.7. Tarımsal Bitki Üretimi ve Alan Kullanımı.............................................................. 17

3.8. İnorganik Gübre Kullanımı.................................................................................... 18

3.9. Tarım Hayvanı Varlığı ve Organik Gübre Kullanımı............................................. 18

3.10. Arazi Çalışmaları............................................................................................... 19

3.10.1. İzleme Altyapısı................................... ........................................................... 19

3.10.2. Sahada Gerçekleştirilen Ölçüm ve Örnekleme Çalışmaları............................ 22

3.11. Laboratuvar Analizleri......................................................................................... 24

3.12. Veri Analizi.......................................................................................................... 26

3.13. SWAT Modelinin Uygulanması........................................................................... 27

3.14. Fosfor Endeksi Çalışmaları................................................................................ 30

4. BULGULAR VE TARTIŞMA.......................................................................................... 30

4.1. Yeniçağa Gölü’nün Maruz Kaldığı Besin Yükünün Kaynaklara Göre Dağılımı.... 30

4.1.1. Atmosferik Çökelme.......................................................................................... 30

4.1.2. Karasal Kaynaklar: SWAT Modelinin Uygulanması........................................... 52

4.2. Yeniçağa Gölü’nün Fosfor Dinamiği ve Bütçesi................................................... 80

4.2.1. Dip Sedimanındaki Fosforun Konumsal Dağılımı………………………………... 82

4.2.2. Doğal Tampon Bölgelerin Gölün Fosfor Girdisine Etkisinin Modellenmesi ve Değerlendirilmesi……………………………………………………………………………. 85

4.2.3. Dip Sedimanının Metal:Fosfor Oranlarının ve Fosfor Fraksiyonlarının Konumsal Dağılımı………………………………………………………………………….. 88

4.3. Fosfor Endeksi Uygulaması .................................................................................. 91

5. SONUÇ VE ÖNERİLER................................................................................................. 100

KAYNAKLAR…………………………………………………………………………………… 103

COST AKSİYONU VE DELEGE İLE İLGİLİ BİLGİLER................................................. 107

ARDEB BAŞARI ÖYKÜSÜ.......................................................................................... 108

v

TABLO LİSTESİ Tablo 2.1. Tarımsal bir havzadan kaynaklanan fosfor yükünü belirleyen etkenler (Sharpley vd., 2003)……………………………………………………………………………………….. 5

Tablo 3.1. Yeniçağa gölü ve havzasının özellikleri........................................................................... 10

Tablo 3.2. Yeniçağa MGM istasyon ölçümlerinin ortalama aylık değerleri.………………………..... 10

Tablo 3.3. MGM Bolu ve Gerede istasyon ölçümlerinin ortalama aylık değerleri………………....... 12

Tablo 3.4. Yeniçağa TÜBİTAK istasyonu ölçümlerinin ortalama aylık değerleri.............................. 12

Tablo 3.5. Çalışma alanındaki topraklar ve özellikleri (Waterbase 2013)……………………………. 14

Tablo 3.6. Yeniçağa Gölü’nü besleyen derelerin 100 ve 500 yıl tekerrürlü yağış debileri…………. 15

Tablo 3.7. Yeniçağa ilçesinde satılan inorganik gübre miktarları…………………………………...... 18

Tablo 3.8. Organik gübre uygulama oranı tahmininde kullanılan nicelikler………………………...... 19

Tablo 4.1. Örnek setlerinin (Y1’e karşı Y2) karşılaştırılması (α = 0.05)……………………………...... 34

Tablo 4.2. Çökelme analitlerinin belirleyici istatistiği........................................................................ 35

Tablo 4.3. Atmosferden çökelen analitlerin arasındaki korelasyon…………………………………… 36

Tablo 4.4. Analitlerin ortalama çökelme akılarının normalite test sonuçları (p = 0.05)……………... 38

Tablo 4.5. Yaş çökelme örneklerinin faktör analizi........................................................................... 41

Tablo 4.6. Yaş çökelme verileri için faktör yükleri matrisi……………………………………………...... 41

Tablo 4.7. Kuru çökelme örneklerinin faktör analizi…………………………………………………….. 42

Tablo 4.8. Kuru çökelme verileri için faktör yükleri matrisi………………………………………………. 42

Tablo 4.9. Kuru çökelme örneklerini etkilemiş olabilecek çalışma alanı içi ana kaynaklar…………… 44

Tablo 4.10. Kalibre edilmiş modelin benzeşim gücünün göstergeleri (NS, P- ve R-faktörleri)......... 54

Tablo 4.11. Kalibrasyon hedef fonksiyonunun duyarlı olduğu parametreler ve uydurulan değerler…………………………………………………………………………………………………….... 58

Tablo 4.12. Kalibre edilmiş modelin validasyon göstergeleri (NS, P- ve R-faktörleri)………………. 62

Tablo 4.13. İzleme dönemindeki aylık debi ağırlıklı besin derişimleri ve besin türlerinin oranları…. 65

Tablo 4.14. Modelin yedi numaralı alt havzada kullandığı hidrolojik tepki birimleri…………………. 74

Tablo 4.15. Modelde kullanılan alt havzaların saha çalışması ile belirlenen ortalama bitkiye yarayışlı fosfor içeriği…………………………………………………………………… 92

Tablo 4.16. Fosfor endeksi uygulamasında değerleri veya dereceleri sabit alınan etkenler………. 95

vi

ŞEKİL LİSTESİ

Şekil 3.1. Yeniçağa havzasının kuzeybatı Anadolu’daki akarsu havzalarına göre konumu (Waterbase, 2013).............................................................................................

9

Şekil 3.2. Yeniçağa ilçesinin arazi örtüsü ve arazi kullanımının yıllara göre değişimi..... 14

Şekil 3.3. Yeniçağa ilçe merkezinin evsel atıksu pompa istasyonları, konumları ve yakınlarındaki dereler (GIZ 2010)....................................................................................

16

Şekil 3.4. Yeniçağa doğal evsel atıksu arıtma tesisinin uydu fotoğrafı (Kaynak: Google Earth; Fotoğraf Tarihi: 12.11.12)……………………………………………………………...

17

Şekil 3.5. Yeniçağa ilçesinde tarımsal alan kullanımı (Kaynak: TÜİK)............................ 17

Şekil 3.6. Islak-kuru atmosferik çökelme (Y1 ve Y2), meteoroloji ve akarsu izleme istasyonlarının konumları (Kaynak: Google Earth; Fotoğraf Tarihi: 12.11.12).................

21

Şekil 3.7. Aksu otomatik istasyonunun yapım sürecinden görüntü. …………………...... 21

Şekil 3.8. Yaş-kuru atmosferik çökelme örnekleyicisi (Y1).............................................. 22

Şekil 3.9. Akarsuda manuel debi ölçümü......................................................................... 23

Şekil 3.10. Örnekleme istasyonlarının göl üzerindeki dağılımı (Kaynak: Google Earth; Fotoğraf Tarihi: 12.11.12)................................................................................................

23

Şekil 3.11. Sayısal yükseklik modeli yardımıyla drenaj havzasının belirlenmesi............. 28

Şekil 3.12. Çalışma alanının sayısal yükseklik modeli..................................................... 28

Şekil 3.13. İnşa edilen SWAT modelinin bileşenleri......................................................... 29

Şekil 4.1. Toplam çözünmüş fosfor ve toplam fosfor ortalama yaş çökelme akılarının kısa vadeli değişimi..........................................................................................................

30

Şekil 4.2. Toplam çözünmüş azot ve toplam azot ortalama yaş çökelme akılarının kısa vadeli değişimi…………………………………………………………………………………..

31

Şekil 4.3. Toplam çözünmüş fosfor, toplam fosfor, toplam çözünmüş azot ve toplam azotun ortalama yaş çökelme akılarının mevsimlere göre değerleri................................

31

Şekil 4.4. Çözünmüş reaktif, toplam çözünmüş ve toplam fosfor ortalama kuru çökelme akılarının kısa vadeli değişimi...........................................................................

32

Şekil 4.5. Toplam çözünmüş azot ve toplam azot ortalama kuru çökelme akılarının kısa vadeli değişimi.............. ...........................................................................................

33

Şekil 4.6. Azot ve fosforun ortalama kuru çökelme akısının mevsimsel değişimi............. ..............................................................................................................

33

Şekil 4.7. Azot ve fosfor türlerinin ortalama yaş çökelme akısı kutu-çizgi grafikleri......... 37

Şekil 4.8. Azot ve fosfor türlerinin ortalama kuru çökelme akısı kutu-çizgi grafikleri....... 38

Şekil 4.9. Azot ve fosfor türlerinin yaş çökelme histogramları......................................... 39

Şekil 4.10. Azot ve fosfor türlerinin kuru çökelme histogramları………………………….. 40

Şekil 4.11. Kuru çökelme örneklerinin rüzgârgülleri. ………………………………………. 43

Şekil 4.12. Çalışma bölgesindeki rüzgâr yönleri ve olası aerosol kaynakları (AAT: Atıksu Arıtma Tesisi; TÇ: Tavuk Çiftliği; SS: Sanayi Sitesi. Fotoğraf Tarihi: 12.11.12)…

44

Şekil 4.13.a. Yaş çökelmeye neden olan olayların geri yörüngeleri (YÇ1-YÇ6)……….. 46

Şekil 4.13.b. Yaş çökelmeye neden olan olayların geri yörüngeleri (YÇ7-YÇ12)……… 47

Şekil 4.13.c. Yaş çökelmeye neden olan olayların geri yörüngeleri (YÇ13-YÇ18)…..... 48

Şekil 4.13.ç. Yaş çökelmeye neden olan olayların geri yörüngeleri (YÇ19-YÇ20)…..... 49

Şekil 4.14. Yaş çökelmedeki toplam azot ve fosfor derişimlerinin örneklenen toplam yağış ile ilişkisi....... .........................................................................................................

50

Şekil 4.15. Yeniçağa gölü’nün 2011 ve 2012 yılları için yaş çökelme besin girdileri…… 51

Şekil 4.16. Gözlenen değişkenlere ait Nash-Sutcliffe (NS) değerlerinin deneme sayısına bağlı iyileşmesi……………………………………………………………………….

53

Şekil 4.17. Hedef fonksiyon değerinin ve davranışsal simülasyon sayısının deneme sayısına bağlı artışı…………………………………………………………………………….

53

Şekil 4.18. Hamzabey (Alt havza no. 7) istasyonu için elde edilen en iyi kalibrasyon simülasyonunun sonuçları (L95PPU ve U95PPU: Simülasyon sonucu için %95 güvenilirlikteki alt ve üst belirsizlik sınırları)………………………………………………….

54

vii

Şekil 4.19. Aksu (Alt havza no. 12) istasyonu için elde edilen en iyi kalibrasyon simülasyonunun sonuçları (L95PPU ve U95PPU: Simülasyon sonucu için %95 güvenilirlikteki alt ve üst belirsizlik sınırları)………………………………………………….

55

Şekil 4.20. Kalibre edilmiş modelin yüksek duyarlılık gösterdiği parametrelerin değerlerinin hedef fonksiyonu değeri ile ilişkisi……………………………………………...

57

Şekil 4.21. Kaymaz (Alt havza no. 14) istasyonu için elde edilen en iyi validasyon simülasyonunun sonuçları (L95PPU ve U95PPU: Simülasyon sonucu için %95 güvenilirlikteki alt ve üst belirsizlik sınırları)………………………………………………….

60

Şekil 4.22. Güzveren (Alt havza no. 15) istasyonu için elde edilen en iyi validasyon simülasyonunun sonuçları (L95PPU ve U95PPU: Simülasyon sonucu için %95 güvenilirlikteki alt ve üst belirsizlik sınırları)………………………………………………….

61

Şekil 4.23. Havza ölçeğinde su döngüsüne ilişkin model değişkenlerinin 2011 ve 2012 yıllarında aldıkları değerler……………………………………………………………............

63

Şekil 4.24. Yaş (2011) ve kuru (2012) yılda göle giren aylık su ve besin miktarı……..... 66

Şekil 4.25. Yaş (2011) ve kuru (2012) yılda alt havzaların çıkışlarındaki aylık ortalama akarsu debileri…………………………………………………………………………………..

69

Şekil 4.26. Yaş (2011) ve kuru (2012) yıllarda alt havzaların çıkışlarındaki aylık fosfor yükleri……………………………………………………………………………………………

70

Şekil 4.27. Alt havzaların yıllık ortalama fosfor ve nitrat kayıpları………………………… 71

Şekil 4.28. Hamzabey deresinin drenaj alanını oluşturan alt havzaların çıkışlarındaki yıllık fosfor yükleri………………………………………………………………………………

72

Şekil 4.29. Hidrolojik tepki birimlerinin yedi numaralı alt havzadaki alansal dağılımları: “modelde kullanılmayan orijinal (üst)” ve “modelde kullanılan düzeltilmiş (alt)”………………………………………………………………………………………………

74

Şekil 4.30. Yaş (2011) ve kuru (2012) yılda (2011) yedi numaralı alt havza hidrolojik tepki birimlerinin yıllık toplam fosfor (yüzey+yeraltı) kayıpları (kg P km-2)………………..

75

Şekil 4.31. Yaş (2011) ve kuru (2012) yılda taşınım mekanizmalarına göre yedi numaralı alt havza hidrolojik tepki birimlerinin toplam fosfor kayıpları (kg P km-2)………

76

Şekil 4.32. Modellemede kullanılan hidrolojik tepki birimlerinin yaş yıldaki (2011) toplam fosfor kayıpları (kg P km-2)……………………………………………………………

77

Şekil 4.33. Model benzeşim sonuçlarına göre yaş yıl için (2011) havzadaki potansiyel fosfor kritik kaynak alanlarının (KKA) dağılımı………………………………………………

78

Şekil 4.34. Yeniçağa gölünün ortalama çözünmüş reaktif, toplam çözünmüş ve toplam fosfor derişimlerinin 2011 ve 2012 yıllarındaki değişimi (Hata çubukları istasyonlar arası ±standart hata cinsinden göstermektedir)…………………………………………….

80

Şekil 4.35. Yeniçağa gölünde ölçülen ve model benzeşimi yolu ile elde edilen toplam fosfor derişimleri arasındaki ilişki……………………………………………………………..

81

Şekil 4.36. Yeniçağa gölünün aylık ortalama toplam fosfor derişimi ve fosfor bütçesi (Hata çizgileri ağustos ve eylül 2012’de yapılan iki ölçümün standart sapmasını göstermektedir)…………………………………………………………………………………

82

Şekil 4.37. Yeniçağa gölü dip sediman fosfor içeriğinin konumsal dağılımı…………….. 83

Şekil 4.38. Kıyı kenarı doğal besin tampon bölgelerine sahip olan (Güzveren, Hamzabey ve Kınalı) ve olmayan (Aksu, Kaymaz) Yeniçağa akarsularının uydu fotoğrafları (Kaynak: Google Earth; Fotoğraf Tarihi: 12.11.12)……………………………

84

Şekil 4.39. Hamzabey, Güzveren ve Kınalı akarsuları üzerindeki sulak alanların yaş yılda aylara göre tahmini giriş ve çıkış toplam fosfor derişimleri ve giderim oranları……

87

Şekil 4.40. Yeniçağa gölü dip sedimanının metal (Ca, Mg, Al, Fe): fosfor oranının konumsal dağılımı (Noktalar örnekleme istasyonlarını göstermektedir)………………….

88

Şekil 4.41. Yeniçağa gölünün dip sedimanının inorganik ve organik fosfor fraksiyonlarının konumsal dağılımı (Noktalar örnekleme istasyonlarını göstermektedir).

90

Şekil 4.42. Yeniçağa havzasındaki bitkiye yarayışlı fosfor (Olsen P) dağılımı………….. 91

Şekil 4.43. Yeniçağa havzası CORINE 2006 arazi kullanım sınıflarının ortalama bitkiye yarayışlı fosfor (Olsen P) dağılımı……………………………………………………

92

viii

Şekil 4.44. Yeniçağa havzasının tahmin edilen bitkiye yarayışlı fosfor (Mehlich-3 P) dağılımı…………………………………………………………………………………………..

93

Şekil 4.45. Evrensel toprak kaybı eşitliği (ETKE) ile havza için elde edilen yıllık toprak kaybının mekânsal dağılımı…………………………………………………………..............

94

Şekil 4.46. Yeniçağa havzasında eğim gradyanı ve doymuş hidrolik iletkenlik kullanılarak belirlenen yüzey akış potansiyelinin mekânsal dağılımı……………………..

97

Şekil 4.47. Ayrıntılı fosfor endeksi uygulanan bölgelerdeki kaynak (Mehlich-3) ve taşınım etkenlerinin (erozyon, yüzey akışı, yüzeyaltı drenaj) değer veya derecelerinin mekânsal dağılımı………………………………………………………………………………

98

Şekil 4.48. Fosfor endeksinin toplam kaynak ve taşınım etkenleri ile bütününün toplam değerinin mekânsal dağılımı…………………………………………………………………..

99

ix

KISALTMA LİSTESİ

AB Avrupa Birliği

ABD Amerika Birleşik Devletleri

AF Apatit içindeki inorganik fosfor

AİBÜ Abant İzzet Baysal Üniversitesi

AOİF Apatit içinde olmayan inorganik fosfor

AÖAK Arazi Örtüsü-Arazi Kullanımı

ARİS Arazi İzleme Sistemleri

CBS Coğrafi Bilgi Sistemi

COST European Cooperation in Science and Technology

Ç̅𝑘𝑖 i Analitinin ortalama kuru çökelme akısı

Ç̅𝑦𝑖 i Analitinin ortalama yaş çökelme akısı

ÇRF Çözünmüş Reaktif Fosfor

ETKE Evrensel Toprak Kaybı Eşitliği (USLE)

GPS Küresel Konumlama Sistemi

İF İnorganik Fosfor

KÇ Kuru Çökelme örneği

MGM Meteoroloji Genel Müdürlüğü

NOAA Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi

OF Organik Fosfor

p İstatistiksel önem düzeyi

SWAT Soil Water Assessment Tool

SYM Sayısal Yükseklik Modeli

TÇA Toplam Çözünmüş Azot

TÇF Toplam Çözünmüş Fosfor

TGSKMAE Toprak Gübre ve Su Kaynakları Merkez Araştırma Enstitüsü

TÜMAS Türkiye Meteorolojik Veri Arşiv ve Yönetim Sistemi

x

ÖZET

Ülkemizde ötrofikasyon sorunu bulunan göllerin fosfor yükünü belirleyen havza dinamikleri

üzerinde bütüncül çalışmaların eksikliği hissedilmektedir. Projenin konu aldığı sığ ve ötrofik

Yeniçağa Gölü (Yeniçağa, Bolu) çevresindeki turbalık ve sulak alan, kuş cenneti nedeni ile

duyarlı ve önemli bir ekosistemdir. Göl, Türkiye’nin taraf olduğu Ramsar Sözleşmesi

kapsamına girmektedir. Projenin ana amaçları gölün (a) maruz kaldığı fosfor yükünün

kaynaklara göre dağılımının, (b) göl havzasının yayılı fosfor yükünü oluşturan kaynakların

belirlenmesidir. Ayrıca gölün fosfor bütçesinin eldesi ve iç fosfor yükünü oluşturan olası fosfor

salınım mekanizmanın ortaya konulması da amaçlanmıştır. Bu amaçlar doğrultusunda göl

havzasında yaş-kuru atmosferik çökelme, akarsular ve göl su kolonunu kapsayan bir izleme

programı gerçekleştirilmiştir. İzlenen fosfor analitleri “çözünmüş reaktif fosfor”, “toplam

çözünmüş fosfor” ve “toplam fosfor”dur. Göl dip sedimanı elemental içeriğinin incelemesi

gerçekleştirilmiştir. Sediman fosforunun “inorganik”, “organik”, “kalsiyuma bağlı inorganik” ve

“kalsiyuma bağlı olmayan inorganik” fraksiyonlara dağılımı kimyasal ekstraksiyon yöntemi ile

belirlenmiştir. Havza toprağının bitkiye yarayışlı fosfor kapsamı ile birlikte erozyon, yüzey akış

potansiyellerini etkileyen fizikokimyasal özellikleri saha örnekleme çalışmaları

gerçekleştirilerek saptanmıştır. “Soil Water Assessment Tool (SWAT)” modelinden gölün

maruz kaldığı fosfor yükününün kaynaklara göre dağılımını, olası kritik kaynak alanları ve göl

fosfor bütçesini ortaya çıkarmada yararlanılmıştır. Proje kapsamında SWAT’a ek olarak kritik

karasal fosfor kaynaklarını inceleyebilmek için Pennsylvania (ABD) fosfor endeksi

değiştirilmeden çalışma alanına ayrıntılı biçimde uygulanmıştır. SWAT uygulaması sonucunda

havzadaki en yüksek oranda fosfor kaybeden olası kaynak alanların büyüklüğü 300 hektar

olarak bulunmuş, bunların 2011 yılı için fosfor kaybı 5 kg P ha-1 olarak tahmin edilmiştir. Gölün

yıllık fosfor bütçesi bazında fosfor yutağı olarak davrandığı, fosfor tutma veriminin havzanın

aldığı yağışla ters orantılı olduğu görülmüştür. Gölde yaz aylarında meydana gelen fosfor

artışına dip sedimanının yaklaşık %30’unu oluşturan organik fosforun mineralizasyonunun

hızlanması ve hidrolik bekletme süresinin artmasının neden olabileceği anlaşılmıştır. Fosfor

endeksine göre akarsu yakınlarındaki tarlaların fosfor kaybetme riski düşük çıkmıştır.

ANAHTAR KELİMELER: fosfor, ötrofikasyon, sediment, havza, USLE, model, SWAT, atmosferik çökelme, indeks, erozyon, azot

xi

ABSTRACT

Comprehensive studies are necessary on the watershed dynamics determining phosphorus

loads of eutrophic lakes in Turkey. This project is about a shallow and eutrophic lake (Lake

Yeniçağa, Bolu, Turkey) having a sensitive ecosystem including peatland, wetland, and bird

heaven. The lake is also covered by the Ramsar Convention. Main objective of this project are

to (a) determine the contribution of potential sources to the lake’s phosphorus load, (b)

delineate the sources constituting the phosphorus load of the watershed. Furthermore,

phosphorus budget of the lake and its internal phosphorus release mechanism are addressed.

Wet-dry atmospheric deposition, streams and lake water column were monitored in the scope

of the project. “Dissolved reactive phosphorus”, “total dissolved phosphorus”, and “total

phosphorus” were routinely quantified in the scope of the monitoring scheme. The bottom

sediment was analyzed for its elemental composition. Following fractions of the sediment were

determined using chemical extraction: “inorganic”, “organic”, “calcium-bound inorganic”, and

“non-calcium inorganic”. Soil sampling campaigns were performed in the watershed to

determine the soil test phosphorus content and physicochemical characteristics pertinent to

surface runoff and erosion potential. “Soil Water Assessment Tool (SWAT)” model was used

to estimate the phosphorus load exerted on the lake as a function of the sources, delineate the

potential critical source areas, and estimate the lake’s phosphorus budget. In addition to

SWAT, Pennsylvania (USA) phosphorus index, without modification and in detail, was applied

in the study area. The SWAT results indicated that the highest phosphorus loss areas

amounted to 300 hectares, and their phosphorus loss was 5 kg P ha-1 in year 2011. Based on

the annual phosphorus budget results, the lake functioned as a phosphorus sink and its

phosphorus retention efficiency was inversely proportional to the precipitation. Phosphorus

spikes that occur in summer months in the lake can be explained by acceleration of the organic

phosphorus mineralization and elevated hydraulic retention time. According to the phosphorus

index results, the crop fields in close proximity to the streams had low phosphorus loss risk.

KEYWORDS: phosphorus, eutrophication, sediment, basin, USLE, model, SWAT, atmospheric deposition, index, erosion, nitrogen

1

1. GİRİŞ Ülkemizde ötrofikasyona bağlı su kalitesi sorunları yaşayan göller üzerinde çeşitli çalışmalar

yapılmasına rağmen göllerin fosfor yükünü belirleyen dinamikler çoğu zaman ortaya

çıkarılamamaktadır. Bu da soruna doğru tanı konulmasını geciktirmekte, yitirilen zaman da

çözüm maliyetini ağırlaştırmaktadır. Unutulmaması gereken bir nokta da doğru tanı konulup

tedaviye geçilse bile su kalitesinin iyileşmesinin kimi zaman on yıllar almasıdır (gecikme

zamanı; lag time). Yayılı fosfor kirliliğine ülkemizde bugüne dek yeterli ilginin

gösterilmemesinde (a) araştırmacılarımızın ve uygulayıcılarımızın noktasal kaynak odaklı

bakış açısının, (b) “Türkiye topraklarının fosfora aç olduğu, dolayısıyla bu toprakların kirlilik

kaynağı olamayacağı” görüşünün etken olduğunu düşünüyoruz. Ancak somut örnekler ve

veriler bu bakış açısının ve görüşün doğru olmadığını göstermektedir. Noktasal kirlilik

odaklarını yüksek maliyetli ileri arıtım yatırımlarıyla yıllar önce kontrol altına alan ABD’de ve

AB ülkelerinde ötrofikasyona bağlı yüzey suyu kirliliği hala giderilememiştir. Dolayısıyla

yurtdışındaki bu örneklerden faydalanılarak ülkemizdeki noktasal ve yayılı fosfor kaynaklarıyla

eşzamanlı mücadele stratejisinin benimsenmesi gerekmektedir.

Projenin konu aldığı sığ ve ötrofik Yeniçağa Gölü Bolu ilinin Yeniçağa ilçe merkezinin

kuzeyindedir. Havza alanı 145 km2, göl alanı 2.42 km2 ve gölün ortalama derinliği 1.6 m’dir.

Havzanın ana arazi örtüsü ve kullanım sınıfları orman ve tarımdır. Kuş göç güzergâhı üzerinde

bulunması ve büyük turba (torf) yatakları içermesi Yeniçağa havzası ekosisteminin önemini

arttırmaktadır. Türkiye’nin en büyük kalkerli turbalık alanı Yeniçağa Gölü etrafında bulunduğu

bildirilmiştir. Torf karbon yutağı görevi gördüğünden küresel iklim değişikliği ile mücadele için

korunması gerekmektedir. Ayrıca Yeniçağa Gölü Türkiye’nin 1994’te onaylayarak taraf olduğu

Ramsar Sözleşmesi kapsamına girmektedir. Bu projede görev alan araştırmacılardan Prof. Dr.

Evrendilek gölün turbalık alanlarına yönelik 109Y186 No.lu TÜBİTAK projesini yürütmüştür.

Projenin ana amaçları sığ ve ötrofik Yeniçağa Gölü’nün (a) maruz kaldığı fosfor yükünün

kaynaklara göre dağılımının, (b) göl havzasının yayılı fosfor yükünü oluşturan kaynakların

belirlenmesidir. Ayrıca gölün fosfor bütçesinin eldesi ve iç fosfor yükünü oluşturan olası fosfor

salınım mekanizmanın ortaya konulması da amaçlanmıştır.

Yukarıda belirtilen amaçlar doğrultusunda 2011–2012 döneminde göl havzasında yaş-kuru

atmosferik çökelme, akarsular ve göl su kolonunu kapsayan bir izleme programı

gerçekleştirilmiştir. İzlenen fosfor analitleri “çözünmüş reaktif fosfor”, “toplam çözünmüş fosfor”

ve “toplam fosfor”dur. Göl dip sedimanı elemental içeriğinin incelemesi gerçekleştirilmiştir.

Sediman fosforunun “inorganik”, “organik”, “kalsiyuma bağlı inorganik” ve “kalsiyuma bağlı

2

olmayan inorganik” fraksiyonlara dağılımı kimyasal ekstraksiyon yöntemi ile belirlenmiştir.

Havza toprağının bitkiye yarayışlı fosfor kapsamı ile birlikte erozyon, yüzey akış potansiyellerini

etkileyen fizikokimyasal özellikleri saha örnekleme çalışmaları gerçekleştirilerek belirlenmiştir.

Proje çalışmaları ve yükümlülüklerinin elverdiği oranda azot türlerinin de izlenmesine

çalışılmıştır. Ölçümü gerçekleştirilen azot türleri nitrat, “toplam çözünmüş azot” ve “toplam

azot”tur.

“Soil Water Assessment Tool (SWAT)” modelinden gölün maruz kaldığı fosfor yükününün

kaynaklara göre dağılımını, olası kritik kaynak alanları ve göl fosfor bütçesini ortaya çıkarmada

yararlanılmıştır. İzleme programı verileri SWAT modeli kalibre edilerek izleme döneminin

benzeşimi gerçekleştirilmiştir. SWAT modeli bir dizi öncül modelin aynı çatı altında

bütünleştirilmesi ile oluşturulmuş, yarı-dağıtılmış parametreler içeren bir havza modelidir.

Model açık kodlu ve ücretsiz olması, CBS’lerine ArcSWAT ve MWSWAT yazılımları ile

bütünleştirilmiş bulunması, çevrimiçinde çok etkin bir kullanıcı grubunun ve teknik destek

ekibinin varlığı gibi nedenlerden ötürü dünya çapında yayılı besin kirliliği de dâhil olmak üzere

birçok araştırma alanında yararlanılan bir araçtır. Türkiye’den uluslararası literatüre girmiş

sınırlı sayıda SWAT yayını bulunmaktadır.

Fosfor endeksi tarlaların P kaybı riskini değerlendirmek için geliştirilmiş bir araçtır. Fosfor

endeksleri ağırlıklı olarak saha çalışmaları üretilmiş bilgilere dayanmakta ve model kullanımı

gerektirmemektedir. Proje kapsamında SWAT’a ek olarak kritik karasal fosfor kaynaklarını

inceleyebilmek için Pennsylvania (ABD) fosfor endeksi çalışma alanına ayrıntılı biçimde

uygulanmıştır. Bildiğimiz kadarı ile bu uygulama Türkiye’de gerçekleştirilen ilk fosfor endeksi

uygulamasıdır.

Projenin sağladığı yararlardan bazıları şöyledir: (a) Türkiye 869 No.lu COST Aksiyonu’nda

temsili, (b) AİBÜ Çevre Mühendisliği’nin havza ölçekli izleme programı yürütme, havza modeli

(SWAT) uygulama, CBS kullanma yetenek ve kapasitesinin geliştirilmesi, (c) iki doktora

sonrası araştırmacı ve bir doktora öğrencisinin ve birçok lisans öğrencisinin profesyonel

gelişimine katkıda bulunulması, (ç) Yeniçağa havzası için hazırlanması planlanan yönetim

planına gereken bilimsel bilginin üretilmesi, (d) proje kapsamında elde edilen bilgi ve

deneyimin, yayılı besin kirliliğine ile ilgilenen geniş bir kitleye ulaşarak yaygın etkisinin

arttırılması için bir çevrimiçi site yayınlanması, (e) Türkiye’de havza ölçeğinde birçok araştırma

çalışması bulunan TGSKMAE ile AİBÜ Çevre Mühendisliği arasında bilimsel işbirliğinin

sağlanması.

3

2. LİTERATÜR ÖZETİ

Literatürdeki çalışmalar birçok gölde fosforun sınırlayıcı besin maddesi olarak öne çıktığını

göstermektedir (Correll, 1998). Ötrofik göllerdeki kirliliğin denetlenebilmesi ve su kalitesinin

iyileştirilebilmesi için öncelikle ana fosfor (P) kaynaklarının belirlenmesi gerektiği hususunda

bir görüş birliği bulunmaktadır. Ana kaynakların belirlenmesi için kullanılan yöntemlerden biri

gölü bir sistem olarak ele alarak P bütçesinin kütle dengesi yolu ile çıkarılmasıdır (Ramm ve

Scheps, 1997). Bu yaklaşım besin dinamiğinin havza ölçekli olarak benzeşimini gerçekleştiren

SWAT modelinde de izlenmektedir (Arnold vd., 1998).

Sığ, ötrofik göllerin bahar ve kış aylarında bir P yutağı olarak davranırken yaz aylarında

özellikle dip sedimanından salınan fosforun etkisiyle mansaptaki yüzey suları için bir P

kaynağına dönüştüğü bildirilmiştir (Granéli, 1999; James vd., 2002; Sondergaard vd., 1999;

Spears vd., 2007). Ancak bu çalışmalarda gölü bir P kaynağına dönüştüren “iç P yükü”nün

(internal phosphorus loading) sadece sedimandan salınan fosfordan oluşmadığı da

belirtilmektedir. Sedimandan salınan fosforun yanı sıra sucul organizmaların bozunması ve

sediman resüspansiyonu da iç P yüküne katkıda bulunabilmektedir (James vd., 2002).

Yeniçağa Gölü’nün P dengesini inceleyen bir çalışma şu ana kadar yapılmamıştır. Ancak gölde

1997–1999 yılları arasında yapılan bir su kalitesi izleme çalışması pik ortofosfat derişimlerinin

yaz aylarında ve sonbaharın başlarında gerçekleştiğini göstermiştir (Saygi-Basbug ve

Demirkalp, 2004). Dolayısıyla birçok sığ gölde gözlemlenmiş olan P dinamiğinin Yeniçağa Gölü

için de geçerli olabileceği düşünülebilir. Literatürdeki çalışmaların incelenmesi sonucunda sığ

ve katmanlaşmayan bir göldeki P derişiminin zamana bağlı değişimini etkileyen kaynak ya da

yutakların belirlenmesi için (a) gölü besleyen akarsuların P yükünün, (b) gölden beslenen

akarsuların P yükünün, (c) dip sedimanı P dinamiğinin, (ç) atmosferik P çökeliminin bilinmesi

gerektiği ortaya çıkmaktadır (Brezonik ve Pollman, 1999; Noges vd., 1998; Perrone vd., 2008).

Atmosferik P çökelmesi operasyonel olarak ikiye ayrılabilir: (a) yaş çökelme, (b) kuru çökelme.

Atmosferik yaş çökelme olayında, atmosferde asılı bulunan partikül ve gaz fazındaki kirleticiler

yağışlar aracılığı ile süpürülerek atmosferden uzaklaştırılır. Atmosferde partikül ve gaz

formunda bulunan kirleticiler bulut damlacıklarına geçerek damlacık içerisinde çözünür veya

yine partikül fazda asılı olarak kalırlar. Damlacık yeterli ağırlığa ulaştığı anda yeryüzüne yağış

olarak düşer ve beraberinde içerisinde partikül veya çözünmüş halde bulunan kirleticileri de

yeryüzüne indirir. Bu olaya "rainout" (in-cloud scavenging veya bulut içi süpürme) denir.

Bulutların altında kalan havada bulunan kirleticilerin yağmur damlacıkları ile yıkanarak

yeryüzüne indirilmeleri ise "washout" (below-cloud scavenging veya bulut altı süpürme) denir

4

(Lovett, 1994). Atmosferde gaz ve partikül fazda bulunan kirleticilerin yerçekimi etkisiyle

karasal veya sucul yüzeylere inmelerine ve karasal veya sucul yüzeylere çarparak bu

yüzeylerde tutunmalarına kuru çökelme denmektedir. Partikül fazındaki kirleticilerin

çökelmeleri parçacıkların büyüklüklerine, yüzey özelliklerine, rüzgâr ve türbülansa bağımlı bir

mekanizmadan oluşmaktadır. Partikül büyüklükleri 0.2 µm'den büyük olan partiküller yer

çekiminin etkisi ile çökelirlerken, daha küçük partiküller brownian hareketleri sonucu

çökelmektedirler (Lovett, 1994). Genel olarak atmosferik çökelmenin bir gölün azot bütçesini

P bütçesine oranla daha çok etkilediği söylenebilirse de atmosferden çökelen fosforun bazı

göllerin maruz kaldığı P yükünün %40’ını oluşturduğunu bildiren çalışmalar da bulunmaktadır

(Brezonik ve Pollman, 1999; Luo vd., 2007; Smal vd., 2005). Dolayısıyla bir gölün P bütçesi

çıkarılırken atmosferik girdinin kolayca ihmal edilemeyeceği ortaya çıkmaktadır.

Dip sedimanının P salınım dinamiğinin belirlenmesi için iki değişik yaklaşım uygulanmaktadır.

Bunlardan birincisi laboratuvara getirilen kor örnekleri üzerinde kontrollü deneyler yapılması

üzerine kuruludur (Auer vd., 1993; Kowalczewska-Madura ve Goldyn, 2009). Kontrollü

deneyler salınım dinamiğinin belirlenmesinin yanı sıra ve bundan daha önemli olmak üzere P

salınım mekanizmasının saptanmasında yarar sağlamaktadır. Öteki yaklaşım ise fosforun

difüzyon yolu ile sedimandan su kolonuna geçtiği hipotezinden hareket etmekte, su kolonu ve

dip sedimanı kor örneklerinin laboratuvarda analizini gerektirmektedir (Pulatsu vd., 2003; Shaw

ve Prepas, 1990). Ancak göl modellerinin uygulanabilmesi için yukarıda belirtilen çalışmalara

gerek kalmadan su kolonunda gözlenen değişkenler aracılığıyla P salınım süreçleri kalibre

edilebilmektedir. Örneğin, SWAT modelinde göllerin benzeşiminde kullanılan reservoir

bileşeninde P salınımı veya giderimi iki parametrenin (PSETLR1 ve PSETLR2) kalibre edilmesi

yolu ile benzeştirilebilmektedir.

Fosforlu inorganik ve organik gübrelerin tarımsal topraklara bitki gereksinimi aşan oranlarda

uygulanması toprak P derişiminin yükselmesine neden olmaktadır (Carpenter vd., 1998). Bu P

artış eğilimi, yüzey sularındaki ötrofikasyonun kontrolü üzerinde çok önemli bir rol

oynamaktadır. Çünkü yüzey akışına salınan P miktarı topraktaki P miktarı ile orantılı olarak

artmaktadır (Pote vd., 1996; Vadas vd., 2005). Fosfor derişimi çevresel eşik değeri aştığında

ise toprak yüzey suları için kirlilik kaynağına dönüşebilmektedir (Daniel vd., 1998; Kleinman

vd., 2000). Yayılı P yüküne ciddi oranda katkıda bulunan topraklara “kritik kaynak alan” adı

verilmektedir. Herhangi bir tarımsal arazinin kritik kaynak alan olarak sayılabilmesi için yüksek

P derişimine sahip olması ve fosforun da yüzey sularına taşınabilir olması gerekmektedir.

Literatürdeki çalışmalar kritik kaynak alanların havza toplam alanına oranının göreceli olarak

küçük olduğunu, bu alanların havza içinde türdeş biçimde dağılmadığını göstermiştir.

5

Kritik kaynak alanların belirlenmesi yüzey sularının ötrofikasyonuna neden olan dış P yükünün

kontrolü için gerekli bir ön koşul olarak kabul görmektedir. Kritik kaynakların belirlenmesinde

kullanılabilecek risk değerlendirme araçlarından biri 1990’ların başında ABD Tarım Bakanlığı

önderliğinde geliştirilen P endeksidir (Lemunyon ve Gilbert, 1993). Fosfor endeksi, kaynak ve

taşınım etkenleri ile o etkenlerin derecelerini matris formatında işleyerek herhangi bir sahanın

P kaybetme riskini değerlendirmektedir. Özellikle tarımsal kritik kaynak alanların belirlenmesi

için tasarlanan P endeksi ABD’de kısa sürede geniş ilgi görmüştür, kendisinden tarımsal besin

yönetimi için birçok eyalette faydalanılmaktadır (Sharpley vd., 2003). Büyük ölçüde ABD’deki

bu gelişmenin etkisi ile bazı AB ülkeleri de kendi endekslerini geliştirme yoluna gitmişlerdir

(Andersen ve Kronvang, 2006; Bechmann vd., 2005; Heathwaite vd., 2003). Bu kapsamda

Danimarka’nın endeksi, Pennsylvania (ABD) P endeksi temel alınarak geliştirilmiştir.

Danimarka’da gerçekleştirilen çalışmaların ilginç bir sonucu Pennsylvania endeksinin

değiştirilmeksizin Danimarka topraklarına uygulandığında oldukça doğru biçimde kritik kaynak

alanları belirleyebilmesi olmuştur (Andersen ve Kronvang, 2006). Pennsylvania endeksinin

uyarlanmış biçimi olan Danimarka endeksinin doğruluğu ise daha yüksek bulunmuştur:

Danimarka endeksi yayılı P yükündeki değişimin %85’ini açıklayabilmiştir (Andersen ve

Kronvang, 2006). Bu örneğin P endeksi risk değerlendirme aracının esnekliğini ve birbirinden

çok değişik coğrafyalarda uygulanabilirliğini göstermesi açısından önemlidir. Ayrıca, P endeksi

sadece ABD ve Avrupa’da değil Asya’da (örneğin, Çin) da ilgi görmüştür (Ou ve Wang, 2009).

Fosfor endeksinin oluşturulması için tarımsal bir havzadan kaynaklanan P yükünü belirleyen

etkenleri içeren bir çerçeve kullanılmaktadır (Tablo 2.1.).

Tablo 2.1. Tarımsal bir havzadan kaynaklanan fosfor yükünü belirleyen etkenler (Sharpley vd., 2003).

Etken Açıklama

Taşınım

“Toplam fosfor” yükü ile erozyon arasında kuvvetli bir ilişki vardır Topraktan ya da diğer fosfor kaynaklarından “çözünmüş fosfor” taşıyabilir Kumlu, organik, ya da fosfora doymuş topraklarda fosfor toprağın içine sızabilir. Ayrıca fosfor makrogözeneklerde gerçekleşen tercihli akışla (preferential flow) da toprağın içine doğru hareket edebilir. Yapay drenajın

olması durumunda yüzeyaltı akış toplanarak doğrudan yüzey suyuna aktarılabilir Yüzey ve yüzeyaltı akışlarının göreceli oranlarını etkiler Yanlış sulama yüzey akışına ve fosfor erozyonuna neden olabilir Saha akarsuya ne kadar yakınsa fosforun akarsuya ulaşma olasılığı o kadar yüksektir Erozyona uğrayan maddeler ve bunlara bağlı olan fosfor akarsu debisindeki değişimlerin etkisiyle çökebilir ya da yeniden suya geçebilir.

Erozyon

Yüzey akışı

Yüzeyaltı akış

Toprak bünyesi

Sulama akışı

Akarsu bağlantısı

Kanal etkileri

6

Fosfora duyarlı yüzey

suyuna yakınlık

Fosfor girdisine duyarlılık

Çözünmüş fosfor akarsu kanalındaki sediman ya da akarsu yatağı tarafından sorb ya da desorb edilebilir. Bazı havzalar fosfora duyarlı yüzey sularına, yani etki noktasına, diğerlerine oranla daha yakındır Geniş yüzey alanına sahip sığ göller ötrofikasyona daha açık olma eğilimindedir

Kaynak Yönetimi

Toprak Fosforu

Uygulanan Fosfor

Toprak fosforu arttıkça yüzey ve yüzeyaltı akışına verilen fosfor artar Toprağa inorganik veya organik gübre içerisinde ne kadar fazla fosfor uygulanırsa fosforun kaybedilme riski de o kadar artar

Saha Yönetimi

Uygulama Yöntemi

Uygulamanın Zamanlaması

Artan fosfor kaybına göre gübre uygulama yöntemleri şöyle sıralanır: toprak altına enjeksiyon < sürerek toprağa karıştırma < toprağa karıştırmaksızın yüzeye uygulama Fosfor uygulamasının ardından yağmur ne kadar erken yağarsa fosfor kaybı o kadar yüksek olur

Bunun ardından Tablo 2.1.’de verilen etkenler için çeşitli kategoriler ve katsayılar seçilmektedir.

Örneğin, Avrupa için geliştirilecek P endeksine örnek olarak alınan Pennsylvania (ABD)

endeksi öncelikle havzadaki arazileri toprak P derişimlerine ve yüzey sularına yakınlıklarına

göre bir ön elemeye tabi tutmaktadır (Sharpley vd., 2003). Fosfor derişimi yüksek olan (> 200

mg kg-1 Mehlich-3 P) veya yüzey sularına yakın olan (< 45 m) arazilere ayrıntılı P endeksi

uygulanmaktadır. Bu ölçütlere uymayanlar P kaybı açısından “düşük risk” taşıyan araziler

olarak sınıflandırılmaktadır. Ayrıntılı endeks uygulamasının birinci aşamasında kaynak

etkeninin derecesi belirlenmektedir. Öncelikle kaynak yönetimi etkenlerinden (Tablo 2.1.)

toprak test fosforu (Mehlich-3 P) 0.2 ile çarpılarak toprak test fosforu derecesi (rating)

hesaplanmaktadır. Yine kaynak yönetimi etkenleri kapsamında toprağa uygulanan inorganik

gübrenin tümünün yarayışlı (available) olduğu kabul edilmektedir. Öte yandan organik

gübrelere 0.5 ile 1.0 arasında değişen yarayışlılık katsayıları verilmiştir. Saha yönetimi

kapsamındaki gübre uygulama yöntemleri (Tablo 2.1.) içinse neden olabilecekleri P kaybına

orantılı olarak 0.2 ile 1.0 arasında değişen katsayılar kullanılmaktadır. Kaynak etkeninin toplam

derecesinin hesaplanmasında aşağıdaki denklemlerden yararlanılmaktadır:

İnorganik gübre derecesi = Uygulama oranı x Uygulama yöntemi katsayısı (2.1.)

Organik gübre derecesi = Uygulama oranı x Uygulama yöntemi katsayısı x Yarayışlılık

katsayısı (2.2.)

Kaynak etkeni = Toprak test fosforu derecesi + İnorganik gübre derecesi + Organik gübre

derecesi (2.3.)

İkinci aşamada taşınım etkeninin (Tablo 2.1.) derecesi belirlenmektedir. Bunun için arazinin

maruz kaldığı erozyon oranı tahmin edilmektedir. Erozyon oranının tahmininde genelde ETKE

yada bunun değişik sürümlerinden yararlanılmaktadır (Sharpley vd., 2003):

7

A= R (K L S C P) (2.4.)

A: Toprak Kaybı miktarı (ton ha-1 yıl-1),

R: Yağış erozyon indisi (ton m-1 ha-1),

K: Toprak aşınırlık (erodibilite) faktörü,

L: Eğim uzunluğu faktörü,

S: Eğim derecesi faktörü,

C: Bitki amenajman faktörü,

P: Toprak koruma önlemleri faktörü.

Yüzey akış potansiyeli, yüzeyaltı akım ve yüzey suyuna yakınlık etkenlerine düşükten yükseğe

doğru 0 ile 8 arasında değişen katsayılar verilmektedir. Bütün bu katsayılar ve erozyon oranı

toplanarak taşınım toplamı çıkarılmaktadır. Taşınım etkeni ise değiştirilmiş bağlanırlık

(modified connectivity) ve taşınım toplamının çarpılmasıyla hesaplanmaktadır:

Taşınım etkeni = Değiştirilmiş bağlanırlık x (Taşınım toplamı/22) (2.5.)

Fosfor endeksinin değeri aşağıdaki denklem ile belirlenmektedir:

Fosfor endeksinin değeri = 2 x Kaynak etkeni x Taşınım etkeni (2.6.)

Fosfor endeksi değerine göre tarımsal arazilerin kritik kaynak alan olma riskleri

derecelendirilmektedir: düşük (< 60), orta (60-79), yüksek (80-100), çok yüksek (> 100).

Pennsylvania endeksinde gübre uygulamasının düşük ve orta riskli arazilerde azot temelli,

yüksek riskli arazilerde P temelli olması istenmektedir. Çok yüksek risk taşıyan arazilere ise

kesinlikle fosforlu gübre verilmemesi önerilmektedir.

Başka coğrafyalar için geliştirilmiş endekslerden yararlanmak için uygulamanın yapılacağı

coğrafyadaki kaynak ve taşınım etkenlerine ilişkin ön bilginin elde edilmesi gerekmektedir. Bu

bilgi doğrultusunda kimi zaman örnek alınan endeks değiştirilerek yeni coğrafyaya

uyarlanabilir. Örneğin, ilk kez ABD’de geliştirilen P endeksi aracını Danimarka’da kullanmak

isteyen araştırmacılar örnek olarak aldıkları Pennsylvania endeksi üzerinde değişiklikler

yapmışlardır (Andersen ve Kronvang, 2006). Bu değişikliklerden en önemlisi Danimarka’nın

tarımsal topraklarında önemli bir taşınım etkeni olan fosforun toprağa sızma potansiyelinin

endekse eklenmesidir. Andersen ve Kronvang (2006) düşük P tutma özellikleri nedeniyle –

Yeniçağa havzasındaki torf gibi- organik toprakların P sızdırma potansiyellerinin diğer

topraklara göre daha yüksek olacağını kabul etmişlerdir. Öte yandan endekste kullanılan

katsayıların seçiminde de özenli davranılması gerekmektedir. Bu seçimin mümkünse doğrudan

8

sahada yapılmış çalışmaların sonuçlarına, bu mümkün değilse etkin bir literatür analizine

dayandırılması gerekmektedir. Örneğin, ABD’nin Maryland eyaleti için literatüre hâkim

uzmanlar kısa süre içerisinde bir P endeksi hazırlayabilmişlerdir (Coale vd., 2002). Yukarıda

söz edilen noktalar dikkate alınarak Avrupa’da uygulanacak bir P endeksinin çerçevesi de

çizilmiştir (Heathwaite vd., 2003). Çerçeve, endeksin içereceği etkenleri ve bunlara bağlı olarak

gereksinim duyulacak bilgilerin neler olacağını kapsamaktadır.

Tarımsal yayılı P yüklerinin tahmin edilmesinde kullanılan diğer araçlar (örneğin, mekanistik

modeller) için olduğu gibi P endeksi sonuçlarının da doğrulanması (validasyon) gerekmektedir.

Doğrulama çalışmaları endeksin uygulanmaya başladığı 1990’lardan bu yana değişik

ülkelerde tarla ve havza ölçeklerinde sürdürülmektedir (Andersen ve Kronvang, 2006;

Bechmann vd., 2007; DeLaune vd., 2004). Havza ölçeğinde yapılan çalışmalarda yüzey

sularında ölçülen P yükleri ve bunları besleyen tarımsal havzaların ağırlıklı endeks değerleri

arasında ne kadar güçlü bir pozitif korelasyon varsa endeksin doğruluğu da o kadar yüksek

sayılmaktadır.

Türkiye’de yayılı P kirliliğine yüzey yada yeraltı sularına ilişkin spesifik projeler (örneğin, havza

yönetim planları) bağlamında sıklıkla değinilmesine rağmen P yükünün kaynaklara göre

dağılımını belirlemeye çalışan sınırlı sayıda çalışma bulunmaktadır (Bulut ve Aksoy, 2008;

Durdu ve Cvetkovic, 2009; Pulatsu ve Aydin, 1997; Tanik vd., 1998). Fosfor endeksinden

ülkemizde yararlanıldığını belgeleyen bir yayın ise bildiğimiz kadarı ile bulunmamaktadır. Bir

araştırma konusu olarak yayılı P kirliliğinin ülkemizde yeterince ilgi görmemesinin önemli

nedenlerinden birinin tarımsal topraklarımızın fosfora aç olduğuna, dolayısıyla P kirliliğine

sebep olamayacaklarına dair yaygın kanı olduğu düşünülmektedir. Gerçekten de agronomik

açıdan bakıldığında tarımsal alanlarımızın %58 gibi büyük bir kısmının fosfora aç olduğunu (<

6 kg P2O5) bildiren kapsamlı bir çalışma bulunmaktadır (Eyüpoğlu, 1999). Öte yandan aynı

çalışmada tarımsal alanlarımızın azımsanamayacak bir kısmının, %25, yüksek yada çok

yüksek (> 9 kg P2O5 da-1) P içerdiği de bildirilmiştir. Ayrıca fosforca zengin toprakların bölgeler

arasında dengesiz biçimde dağıldığı da görülmektedir: Marmara’da %48’e karşılık

Güneydoğu’da %11. Bolu ilinde yüksek ve çok yüksek P içeren tarımsal alanların oranı

%30’dur, ve Türkiye ortalamasının üzerindedir. İlginçtir ki yayılı P kirliliğini önleme ve

denetleme için büyük kaynaklar harcamakta olan ABD’de de birçok tarımsal arazi

Türkiye’dekiler gibi fosfora açtır (Sharpley vd., 1994; Sims, 1993). Dolayısıyla yayılı kirliliğe

önem verilmesini gerektiren tek etken ülke genelinde ne kadarlık bir arazinin fosforca zengin

olduğu değildir. Asıl önemli olan ötrofikasyona duyarlı olan yüzey suyu havzalarındaki

toprakların ne kadarının yüksek P içerdiği ve P kaybına açık olduğudur (P endeksinin

omurgasını oluşturan kaynak ve taşınım etkenleri).

9

3. GEREÇ VE YÖNTEM

3.1. Çalışma Alanına İlişkin Genel Bilgiler

Çalışma alanı Yeniçağa Gölü ve havzasını kapsamaktadır. Yeniçağa Gölü, Türkiye’nin kuzey-

batısında Bolu ili sınırları ve Batı Karadeniz havzası içinde yer almaktadır (Şekil 3.1.). Yeniçağa

havzası desimal derece koordinat sistemine göre 40.713345-40.854618 kuzey enlemleri ve

31.903298-32.198021 doğu boylamları arasında bulunmaktadır. Yoğun trafik taşıyan Ankara-

İstanbul karayolları (D100 ve O-4) göl havzasının güneyinden geçmektedir. Öte yandan

Zonguldak karayolu (D750) da gölün doğusunda yer almaktadır. Genel olarak göl çeperinde,

ağırlıklı olarak da gölün batı ve kuzeybatısında yoğunlaşan bir turbalık alan bulunmaktadır.

Havzadaki nüfus Yeniçağa ilçe merkezi ve bağlı köy nüfusundan oluşmaktadır. Ana tarımsal

etkinlikler olarak buğday, arpa ve büyükbaş hayvan yetiştiriciliği; balıkçılık öne çıkmaktadır.

Havzada insana bağlı etkinliklerin (örneğin, hayvancılık) göstergesi olan insan ve hayvan

yoğunlukları, havzaya ilişkin diğer temel niceliklerle birlikte sunulmaktadır (Tablo 3.1.).

Şekil 3.1. Yeniçağa havzasının kuzeybatı Anadolu’daki akarsu havzalarına göre konumu (Waterbase, 2013).

10

Tablo 3.1. Yeniçağa gölü ve havzasının özellikleri. Özellik Birim Değer Kaynak

Havza Alanı km2 145 1

Göl Alanı km2 2.42 1

Göl Derinliği m 1.6 (Ortalama) 4.5 (En Yüksek)

1

Göl Yüksekliği m 989 1

Havza Yüksekliği m 989 (En Düşük) 1175 (Ortalama)

1715 (En Yüksek)

1

Nüfus Yoğunluğu kişi km-2 42 2

Hayvan Yoğunluğu büyükbaş km-2

küçükbaş km-2

et tavuğu km-2

18 5

2187

3

1: Bu çalışma; 2: Havza alanı bazındaki 2010-2012 yılları ortalaması (TÜİK, 2013); 3: Havza alanı bazındaki 2011-2013 yılları ortalaması (Yeniçağa İlçe Tarım Müdürlüğü, 2013)

3.2. Meteorolojik Özellikler

Çalışma alanında MGM tarafından aralıklı olarak işletilen 950 m yükseklikteki Yeniçağa (MGM

No. 1708) istasyonu daha sonra kapatılmıştır. İstasyonun günlük toplam yağış, minimum

sıcaklık, maksimum sıcaklık, ortalama nisbi nem, ortalama rüzgâr hızı verileri MGM TÜMAS

aracılığıyla elde edilerek değerlendirilmiştir. Aylık ortalama değerler Tablo 3.2.’de

verilmektedir. Ölçüm yapılan aylar ve yıllar göz önüne alındığında aylık ortalama yağış 30-49

mm arasında değişmiştir. En düşük günlük sıcaklık ortalamasının kış aylarında -11oC’nin altına

inmemiş, yaz aylarında ise 15oC’nin üzerine çıkmamış olduğu görülmektedir. Benzeri bir

karşılaştırma en yüksek günlük sıcaklık için yapıldığında ortalama değer aralığının 0.5-27.1 oC

olduğu saptanmıştır. Ortalama nisbi nem ve rüzgar hızı nicelikleri sırasıyla aşağıdaki aralıklar

içinde kalmıştır: %62-90 ve 0.48-1.85 m sn-1. Gerek ölçüm yapılan yılların sayıca az olması

gerekse de izleme dönemindeki veri eksiklikleri kapsamlı bir değerlendirme yapılması önünde

engel oluşturmaktadır.

Tablo 3.2. Yeniçağa MGM istasyon ölçümlerinin ortalama aylık değerleri.

Yıl

Toplam Yağış (mm)

Ay

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1987 29 16.2 1.4 46.2 26.1 61.7

1988 17.5 34.5 58.5 39.5 50.7 91

1989 20.8 19.5 18.3 63 78.4 27.5

1991 0 0 43.6 75 0 59.2 21.3 42.5

1990 yılında tüm aylar için sıfır yağış rapor edildiğinden bu yılda ölçüm gerçekleştirilmediği kabul edilmiştir.

Yıl

Minimum Sıcaklık (oC)

Ay

11

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1987 26.0 25.1 24.6 15.7 11.8 5.3

1988 5.5 6.1 8.4 15.6 19.0 21.5

1989 23.7 27.1 21.6 16.1 9.8 3.4

1990 0.5 4.1 13.0 14.5 18.5 21.9 25.5 25.1 21.6 18.2 14.3 6.8

1991 3.9 10.3 13.4 18.2 23.1 25.4 24.1 20.9

Yıl

Maksimum Sıcaklık (oC)

Ay

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1987 13.2 10.3 6.2 3.2 0.4 -2.7

1988 -2.6 -3.0 -0.4 3.6 7.6 11.5

1989 14.6 -6.0

1990 -10.9 -4.0 -0.6 3.7 4.4 9.1 13.0 10.9 7.0 4.1 2.4 -0.7

1991 -5.4 0.0 4.1 6.2 10.8 13.5 12.9 8.7

Yıl

Ortalama Nisbi Nem (%)

Ay

Yıl 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1987 64.3 62.6 64.3 80.2 75.6

1988 86.7 87.2 77.5 77.3

1989 67.3 64.1 78.1 76.5 71.8 73.0

1990 72.1 79.9 69.1 68.4 62.3 67.6 71.7 73.6 80.7 84.3 88.9 89.3

1991 82.6 84.9 81.5 72.5 71.0 74.5 75.0

Yıl

Ortalama Rüzgar Hızı (m sn-1)

Ay

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1987 1.76 1.64 1.45 1.32 1.55 1.41

1988 1.10 1.64 1.84 1.45 1.43 1.39

1989 0.72 0.48 1.05 1.11 1.33 1.09

1990 1.08 1.39 1.14 1.57 1.35 1.19 1.09 1.54 1.24 1.19 1.37 1.85

1991 0.97 1.38 1.81 1.55 1.04 1.13 1.05 1.14

Çalışma alanına yakın olan ve uzun süredir işletilen iki MGM istasyonu Bolu (MGM No. 17070)

ve Gerede’dir (MGM No. 17642). Bolu istasyonunun koordinatları 40.7329 K, 31.6022 D iken

Gerede istasyonunun koordinatları 40.8046 K, 32.2176 D biçimdedir. İstasyon yükseklikleri

Bolu ve Gerede için sırasıyla 743 ve 1270 m’dir. İstasyonların günlük toplam yağış, minimum

sıcaklık, maksimum sıcaklık, ortalama nisbi nem, ortalama rüzgar hızı, toplam global güneş

radyasyonu verileri mümkün olan en uzun zaman aralıkları için MGM TÜMAS’tan elde edilerek

değerlendirilmiştir (Tablo 3.3).

12

Tablo 3.3. MGM Bolu ve Gerede istasyon ölçümlerinin ortalama aylık değerleri. İstasyon

n

Toplam Yağış (mm)

Ay

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Bolu 54 57.4 45.1 52.3 51.8 60.1 52.8 30.6 24.5 27.1 42.9 45.8 63.4

Gerede 31 68.5 43.3 53.0 65.9 83.3 62.6 37.9 27.1 25.9 39.8 58.9 74.7

n

Minimum Sıcaklık (oC)

Ay

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Bolu 54 -3.28 -2.36 -0.03 4.07 7.77 10.62 12.81 12.87 9.66 6.36 2.01 -0.79

Gerede 38 -5.50 -4.60 -2.16 2.10 5.89 8.76 10.58 10.33 7.76 4.23 0.14 -3.01

n

Maksimum Sıcaklık (oC)

Ay

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Bolu 54 5.34 7.20 11.33 16.71 21.47 24.84 27.44 27.79 24.35 19.21 13.21 7.52

Gerede 38 1.83 3.10 6.90 11.99 16.68 20.40 23.10 23.49 20.62 15.42 9.36 4.07

n

Ortalama Nisbi Nem (%)

Ay

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Bolu 54 77.94 75.18 71.99 69.70 70.92 70.61 69.01 68.83 70.54 74.42 75.16 77.98

Gerede 37 80.47 77.99 72.14 65.19 63.63 63.96 61.70 60.74 62.08 66.34 71.54 77.91

n

Ortalama Rüzgar Hızı (m sn-1)

Ay

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Bolu 54 1.25 1.40 1.55 1.61 1.50 1.49 1.56 1.53 1.41 1.17 1.15 1.24

Gerede 38 2.43 2.47 2.46 2.47 2.25 2.38 2.29 2.30 2.02 1.98 2.12 2.26

n

Toplam Global Güneş Radyasyonu (cal cm-2 gün-1)

Ay

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Bolu 7 118 183 280 395 500 566 574 537 406 252 172 109

n: Veri içeren yıl sayısı.

TÜBİTAK tarafından desteklenen ve Prof. Dr. Fatih Evrendilek tarafından yürütülmüş olan

109Y186 numaralı araştırma projesi kapsamında havzada bir meteoroloji istasyonu kurularak

22.7.2010’dan itibaren ölçümlere başlanmıştır (Evrendilek vd., 2013). İstasyonun koordinatları

40.789 K, 32.029 D iken yüksekliği 989 m’dir. Raporun ileriki bölümlerinde bu istasyondan

“Yeniçağa TÜBİTAK istasyonu” olarak söz edilecektir. İstasyonun saat bazında ölçtüğü yağış,

minimum sıcaklık, maksimum sıcaklık, ortalama nisbi nem, ortalama rüzgar hızı, toplam güneş

radyasyonu verilerinden yola çıkılarak elde edilen aylık ortalamalar Tablo 3.4.’te

sunulmaktadır.

Tablo 3.4. Yeniçağa TÜBİTAK istasyonu ölçümlerinin ortalama aylık değerleri.

Yıl

Yağış (mm)

Ay

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

2010 2.5 43.2 67.3 9.4 23.4

2011 30.2 15.2 25.1 68.8 80.5 94.5 11.9 4.3 2.3 46.0 3.3 35.8

2012 24.6 14.2 29.5 7.4 26.2 1.3 1.3 0.5 0.0 0.0 9.7 45.2

2013 14.7 19.8 43.7 52.3 20.1 4.8 9.1 3.0 20.1 58.9 9.9

Yıl

Minimum Sıcaklık (oC)

Ay

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

2010 14.0 11.4 8.6 4.0 0.8 -1.3

2011 -5.4 -5.9 -4.0 1.9 6.0 9.1 11.1 8.4 4.4 1.1 -6.6 -6.2

13

2012 -9.0 -10.0 -6.6 3.4 6.4 8.0 10.4 7.5 5.1 3.8 0.3 -2.2

2013 -4.8 -1.6 -1.6 2.4 5.7

Yıl

Maksimum Sıcaklık (oC)

Ay

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

2010 28.1 30.3 24.3 14.5 19.5 9.9

2011 4.5 6.3 8.7 11.1 17.7 21.5 26.4 24.6 23.9 14.7 7.5 7.3

2012 1.9 2.5 6.2 17.2 20.7 25.2 26.8 25.7 26.1 21.4 14.0 7.6

2013 5.5 9.1 11.7 16.2 23.3

Yıl Ortalama Nisbi Nem (%)

Ay

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

2010 74.82 69.52 77.92 85.58 68.51 82.04

2011 89.07 84.30 81.91 82.88 79.51 79.10 75.34 75.84 73.00 79.06 81.97 81.58

2012 85.85 80.90 81.03 68.01 74.82 72.82 73.41 72.60 72.05 75.04 82.04 83.93

2013 81.98 76.00 70.12 71.86 69.05

Yıl Ortalama Rüzgar Hızı (m sn-1)

Ay

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

2010 2.26 2.05 2.05 1.67 1.66 1.84

2011 1.41 1.83 1.84 2.67 2.10 2.00 2.12 2.13 1.84 1.88 1.50 1.76

2012 1.63 1.85 1.86 2.50 2.10 1.84 2.08 2.05 1.74 1.60 1.50 1.84

2013 2.17 2.33 2.35 2.28 1.97

Yıl Toplam Güneş Radyasyonu (MJ m-2 gün-1)

Ay

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

2010 22.00 23.39 16.08 7.62 8.99 5.19

2011 6.11 8.69 12.74 13.34 17.06 22.26 25.96 21.99 18.50 11.13 7.80 6.00

2012 6.63 10.04 14.57 17.66 19.57 26.15 24.73 20.66 18.63 11.47 7.09 5.35

2013 6.25 8.69 12.59 17.98 24.18

3.3. Arazi Örtüsü ve Arazi Kullanımı Yeniçağa ilçesinin 1990, 2000, 2006 yıllarına ait CBS formatındaki CORINE AÖAK bilgilerine

internet ortamında ulaşılabilmektedir (TC Orman ve Su İşleri Bakanlığı, 2011). İlçedeki arazi

örtüsünün yaklaşık %40’ını geniş ve iğne yapraklı ormanların; %25’ini sürekli sulanan ve

sulanmayan ekilebilir tarımsal alanların oluşturduğu görülmektedir (Şekil 3.2.). Eldeki verilerin

kapsadığı 1990-2006 döneminde Yeniçağa ilçesindeki ciddi oranda bir AÖAK değişimi

gerçekleşmediği anlaşılmaktadır.

14

Şekil 3.2. Yeniçağa ilçesinin arazi örtüsü ve arazi kullanımının yıllara göre değişimi.

3.4. Jeolojik Özellikler ve Toprak Yapısı

Yeniçağa Kuzey Anadolu fay hattı sistemi içerisinde yer alan Gerede fay hattına paralel uzanan

birincil ve ikincil fay hatları üzerinde yer almaktadır. Yeniçağa havzası çok genç (plaeo-

kuvaterner) bir depresyon sahasıdır; eski ve yeni alüvyonlar, Alpin formasyonları ve neojen

volkanitleri içerdiği bildirilmiştir (Yalçıner, 2012). Çalışma bölgesindeki toprak türleri ve

özellikleri MWSWAT çevrimiçi sitesi aracılığıyla dünya ölçeğindeki bir veritabanından alınarak

Tablo 3.5.’te sunulmuştur.

Tablo 3.5. Çalışma alanındaki topraklar ve özellikleri (Waterbase, 2013).

Toprak No.

Toprak Adı

Katman Sayısı

Hidrolojik Grup

Bünye

Maksimum

Kök Derinliği

(mm)

Anyonların Giremediği Boşluğun Poroziteye

Oranı

Maksimum Çatlak

Hacmi: Toprak Hacmi Oranı

3003 Ao111-2bc-3003

2 C Tın 820 0.5 0.5

3026 Bk45-2bc-3026

2 C Tın 660 0.5 0.5

3208 Lo91-2bc-3208

2 D Tın 800 0.5 0.5

Birinci Katman Özellikleri

Toprak Numarası

Katman Derinliği1

(mm)

Islak Hacim

Yoğunluğu

Yarayışlı Su

Kapasitesi

Doymuş Hidrolik

İletkenlik

Organik Karbon

(%)

Kil-Mil-Kum (%)

Yansıta bilirlik

ETKE K2

15

(g cm-3) (mm H2O mm-1

toprak)

(mm sa-1)

3003 300 1.2 0.146 14.08 2.4 22-34-44

0.0048 0.2719

3026 300 1.3 0.117 8.49 1.2 22-40-39

0.0484 0.2671

3208 300 1.4 0.106 5.95 1 22-34-44

0.0712 0.287

İkinci Katman Özellikleri

Toprak Numarası

Katman Derinliği1

(mm)

Islak Hacim

Yoğunluğu (g cm-3)

Yarayışlı Su

Kapasitesi (mm H2O

mm-1

toprak)

Doymuş Hidrolik

İletkenlik (mm sa-1)

Organik Karbon

(%)

Kil-Mil-Kum (%)

Yansıta bilirlik

ETKE K2

3003 1000 1.3 0.146 8.47 0.8 27-29-44

0.1047 0.2719

3026 1000 1.5 0.117 2.67 0.6 27-38-35

0.154 0.2671

3208 1000 1.5 0.106 2.66 0.5 30-32-38

0.1867 0.287

1: Toprak yüzeyinden katmanın en alt noktasına kadar olan derinlik. 2: ETKE erodibilite faktörü (0.013 metrik ton m2 sa (m3 metrik ton cm)-1)

3.5. Akarsular

Gölü besleyen akarsular Hamzabey, Güzveren, Kaymaz, Ömerli, Fındıklı, Aksu, Kınalı

(Adaköy) dereleridir. Bu dereler için DSİ tarafından tahmin edilmiş olan taşkın debileri Tablo

3.6.’da sunulmaktadır. Gölün tek çıkışı ise Çağa Kanalı’dır. Gölün Çağa Kanalı’na boşaldığı

noktada DSİ tarafından inşa edilmiş olan 989.5 m kotlu bir regülatör bulunmaktadır.

Tablo 3.6. Yeniçağa Gölü’nü besleyen derelerin 100 ve 500 yıl tekerrürlü yağış debileri.

Dere Alt Havza Alanı (km2) Q100 (m3 sn-1) Q500 (m3 sn-1)

Hamzabey 60.1 39.8 58

Kınalı (Adaköy) 9.2 6.4 9.4

Aksu (Deliler) 44.8 26.6 42.2

Kaymaz 10 11.7 13

Güzveren 24.4 11.7 17.5

Fındıklı ve Kirenli 5.3 5.6 8.2

Q100: 100 yıl tekerrürlü yağış için debi. Q500: 500 yıl tekerrürlü yağış için debi. Kaynak: DSİ 53. Bölge Müdürlüğü.

3.6. Su Kullanımı Çalışma alanındaki yerleşimlerin su gereksinimleri yeraltı suyundan karşılanmaktadır. Nüfusun

yaklaşık % 65’inin yaşadığı ilçe merkezindeki kanalizasyon şebekesi evsel atıksuyu cazibe ile

toplamaktadır. Atıksuyun gölün kuzeyinde ve Çağa kanalının doğu yakasında konumlu

bulunan doğal arıtma tesisine (Şekil 3.4; desimal derece koordinatlar: 40.8033 K, 32.0373 D)

aktarılmasını sağlayan iki adet pompa istasyonu (Pİ-1 ve Pİ-2) ilçe merkezinin batısında ve

doğusunda bulunmaktadır (Şekil 3.3). Bir numaralı istasyon Ömerli Deresi’nin, Pİ-2 ise Kirenli

16

Deresi’nin yakınındadır. Köylerin atıksu arıtımı ise fosseptik sistemler aracılığıyla

gerçekleştirilmektedir.

Yeniçağa İlçe Tarım Müdürlüğü’nden alınan bilgiye göre çalışma alanında tarımsal sulama

şebekesi bulunmamaktadır, çiftçiler zaman zaman akarsulardan tarlalarına motopompla su

çekmektedir. Dolayısıyla CORINE 2006 tarafından “sürekli sulanan alan” olarak sınıflandırılan

bölgelerin gerçekte tarımsal sulama şebekeleri bulunmadığı anlaşılmıştır.

Şekil 3.3. Yeniçağa ilçe merkezinin evsel atıksu pompa istasyonları, konumları ve yakınlarındaki dereler (GIZ, 2010).

17

Şekil 3.4. Yeniçağa doğal evsel atıksu arıtma tesisinin uydu fotoğrafı (Kaynak: Google Earth; Fotoğraf Tarihi: 12.11.12).

3.7. Tarımsal Bitki Üretimi ve Alan Kullanımı Yeniçağa ilçesinde tarımsal bitki üretimi için kullanılan alanın ağırlıklı olarak tahıl yetiştirmeye

ayrıldığı görülmektedir (Şekil 3.5.a.). Son on yıl (2003–2012) içerisinde tahıl ekilen alanın

3000–4000 ha arasında değiştiği bildirilmiştir. Tahıl üretimi için ayrılan alanın büyük bölümü

buğday ve arpa için kullanılmaktadır (Şekil 3.5.b.). Buğday ve arpa verimi 1991–2012 yıllarını

kapsayan dönemde sırasıyla 2±0.3 ve 2.3±0.4 ton ha-1 olarak gerçekleşmiştir.

Şekil 3.5. Yeniçağa ilçesinde tarımsal alan kullanımı (Kaynak: TÜİK).

18

3.8. İnorganik Gübre Kullanımı İlçe sınırları içerisinde inorganik (ticari veya kimyasal) gübre satışı Yeniçağa Tarım Kredi

Kooperatifi tarafından gerçekleştirilmektedir. Bu kurumdan alınan satış verileri Tablo 3.7.’de

sunulmaktadır. Satılan gübrelerden P içerenlerin 20.20.0 ve kompoze (15.15.15) gübreleri

olduğu görülmektedir. Burada kooperatifçe satılan gübrenin bir bölümünün Yeniçağa ilçesi

dışında kullanılmak üzere alınmış olma, öte yandan Yeniçağa’da kullanılan gübrenin bir

bölümünün de kooperatif haricindeki satıcılardan temin edilmiş olma olasılıklarının da var

olduğu belirtilmelidir. Çalışma bölgesindeki çiftçiler -özellikle gelişmiş ülkelerde yaygın olarak

uygulanan- “besin planlama”sını yapmadıkları için tarlalarına uyguladıkları inorganik gübre

miktarına ilişkin kapsamlı ve güvenilir kayıt bulunmamaktadır. Bundan ötürü Tablo 3.7.’deki

satış miktarları inorganik gübre uygulama oranının tahmininde kullanılabilecek tek güvenilir

veri seti olarak öne çıkmaktadır.

Tablo 3.7. Yeniçağa ilçesinde satılan inorganik gübre miktarları.

Yıl

Gübre Türü

20.20.0 15.15.15 AN33 Üre % 26’lık Ca(NO3)2

% 21’lik NH4(SO4)2

Miktar (ton)

2011 58 50 88 63 0.5 2

2012 55 17 78 18 53 25

20131 15 2 52 30 53 6

Besin İçeriği

N: % 20 P2O5:% 20 K2O: % 0

N: % 15 P2O5:% 15 K2O: % 15

N: % 33

N: % 46

CaO: % 26,5

N: % 15.5

N: % 21 S: % 24

1: 01.01.13-14.08.13 arası dönem.

3.9. Tarım Hayvanı Varlığı ve Organik Gübre Kullanımı Bir önceki bölümde belirtildiği üzere çalışma bölgesinde tarımsal besin planlaması

uygulanmamaktadır. Dolayısıyla tarımsal alanlara, özellikle ekilen alanlara, uygulanan organik

(hayvansal) gübre miktarına ilişkin güvenilir, kapsamlı kayıtlar bulunmamaktadır. Bundan ötürü

organik gübre uygulama oranının çalışma alanındaki tarım hayvanı varlığından yararlanılarak

tahmin edilmesi gerekmektedir. Yeniçağa İlçe Tarım Müdürlüğü’nden sorumluluk alanlarındaki

tarım hayvanı varlığına ilişkin veriler elde edilerek Tablo 3.8.’de sunulmuştur.

19

Tablo 3.8. Organik gübre uygulama oranı tahmininde kullanılan nicelikler. Yıl

Büyükbaş Küçükbaş Tavuk1

adet

2011 2,507 727 397,000

2012 2,608 932 392,000

2013 4,411 1,279 392,000

Gübre Üretimi Katsayısı2

(kg gün-1 adet-1)

5

0.6

0.0034

Gübre Geri kazanım

Katsayısı3

0.5

0.5

0.95

1: Et tavuğu (broyler). 2: Kuru katı bazında. 3: Hayvanın kapalı tutulduğu dönemde kolayca toplanıp saklanabilecek gübre miktarını hesaplamada kullanılan katsayı. 4: Et tavuğunun yetiştirme dönemi boyunca 0.876 kg kuru gübre ürettiği; yetiştirme döneminin 45 gün olduğu; bir yılda 6 yetiştirme dönemi bulunduğu kabul edilerek hesaplanmıştır.

Hayvanların kapalı tutuldukları dönemde oluşturdukları, dolayısıyla da geri kazanılması kolay

olan organik gübrenin miktarı hayvan sayısı, gübre üretim katsayısı ve gübre geri kazanım

katsayısı kullanılarak tahmin edilmiştir. Küçükbaş ve büyükbaş hayvanların 1 Mayıs–1 Kasım

arasında otlatıldıkları, dolayısıyla otlatma döneminin 180 gün sürdüğü kabul edilerek otlaklara

uygulanan organik gübre miktarı hesaplanmıştır.

3.10. Arazi Çalışmaları Proje kapsamında çalışma alanındaki akarsular, göl suyu ve dip sedimanı, yaş ve kuru

atmosferik çökeltiler ve topraktan örnekler elde edilerek analiz edilmiştir. Ayrıca akarsuların

debileri de ölçülmüştür.

3.10.1. İzleme Altyapısı Arazi çalışmalarında yararlanılan ve sürekli olarak sahada bulunan gereçler aşağıdaki gibidir

(Şekil 3.6.):

a. Meteoroloji İstasyonu: Bu projede araştırmacı olarak görev yapan Prof. Dr. Fatih

Evrendilek’in yürütücülüğünü yaptığı 109Y186 No.lu uluslararası TÜBİTAK COST

projesi kapsamında kurup halen işletmekte olduğu istasyondan (ET107; Campbell

Scientific Inc., Logan, Utah, ABD) yararlanılmıştır. İstasyonun enlem, boylam ve

yüksekliği sırasıyla 40.7909 K, 32.0382 D, ve 989 m’dir.

b. Otomatik Debi Ölçüm-Su Örnekleme İstasyonları: Tablo 3.6.’daki değerler esas

alınarak gölü besleyen diğer akarsulara göre daha yüksek debilere sahip oldukları

20

kabul edilen Aksu ve Hamzabey derelerinin üzerine birer adet “otomatik debi ölçüm-su

örnekleme istasyonu” kurulmuştur (Şekil 3.6.). Buradan itibaren yukarıdaki istasyonlara

kısaca “otomatik istasyon” denilecektir. Aksu otomatik istasyonunun enlem ve boylamı

sırasıyla 40.7822 K ve 32.0370 D iken Hamzabey otomatik istasyonunun koordinatları

40.7879 K ve 32.0142 D’dur.

Otomatik debi ölçümlerinin doğruluğunu arttırmak için özel olarak hazırlatılan yamuk

kesitli metal savaklar dere yatağına yerleştirilmiştir (Şekil 3.7.). Savakların yan ve alt

bölgelerinin su geçirmezliğini sağlamak için taş, toprak ve beton dolgu kullanılmıştır.

Su derinliğinin düşük olması nedeni ile Aksu istasyon savağının metal plakalarla

daraltılmasına karar verilmiş, suyun daha dar bir dikdörtgen kesitten geçişi

sağlanmıştır. Aksu dikdörtgen kesitinin ölçüleri aşağıdadır: genişlik = 1.43 m; yükseklik

= 1.02 m. Öte yandan, Hamzabey yamuk kesitinin ölçüleri şöyledir: üst kenar genişliği

= 4.6 m; alt kenar genişliği = 2.9 m; yükseklik = 1.3 m.

İstasyonun önemli bileşenlerinin (debimetre ve örnekleyici) korunması için penceresiz

kabinlerden yararlanılmıştır (HEBO AŞ; Pendik, İstanbul). Her otomatik istasyon birer

adet Sigma AV debimetre sensörü, Sigma 950 açık kanal debimetresi ve Sigma SD900

taşınabilir örnekleyici içermektedir (Hach Lange GmbH; Duesseldorf, Almanya).

Debimetre sensörü su basıncı ve hızını algılayarak debimetreye aktarmaktadır.

Debimetre ise basınç sinyalini derinliğe dönüştürdükten sonra kullanıcının kesit

geometrisine ilişkin sisteme önceden girmiş olduğu değerleri kullanarak ıslak alanı

hesaplamaktadır. Ölçülen hız ıslak alanla çarpılarak debi bulunmakta ve kurulu hafıza

kartına kaydedilmektedir. İzleme çalışmaları esnasında debimetre hafızasında birikmiş

olan zamana bağlı su derinliği, hızı ve debisi verileri “Insight for Windows” yazılımı

(Hach Lange GmbH; Duesseldorf, Almanya) aracılığıyla dizüstü bilgisayara belirli

aralıklarla aktarılmıştır. Yapılan denemeler debiye veya hacme bağlı otomatik su

örnekleme programının etkili olmayacağını gösterdiğinden SD900 örnekleyici zaman

ayarlı su örnekleme (1 örnek gün-1) gerçekleştirecek biçimde programlanmıştır.

İstasyonun güç gereksinimi yukarıda belirtilen bileşenlerle uyumlu olan 12V şarj

edilebilir bataryalarla sağlanmıştır. Sahadaki bataryalar düzenli aralıklarla yeni şarj

edilmiş bataryalarla değiştirilmiştir.

21

Şekil 3.6. Islak-kuru atmosferik çökelme (Y1 ve Y2), meteoroloji ve akarsu izleme istasyonlarının konumları (Kaynak: Google Earth; Fotoğraf Tarihi: 12.11.12).

Şekil 3.7. Aksu otomatik istasyonunun yapım sürecinden görüntü.

c. Yaş-Kuru Atmosferik Çökelme Örnekleyicileri: Göle atmosferik yaş (yağmur ve kar) ve

kuru çökelme yolu ile giren besin elementlerinin miktarlarını belirleyebilmek için 2011

yılında gölün güneyine (Y1) ve doğusuna (Y2) iki adet yaş-kuru çökelme örnekleyicisi

yerleştirilmiştir (Şekil 3.6.). Örnekleyicilerin konumlandırıldığı noktaların koordinatları

ise şöyledir: 40.7743 K, 32.0171 D (Y1); 40.7833 K, 32.0358 D (Y2).

22

Örnekleyiciler, "Andersen wet-only rain sampler" örnekleyicisi model alınarak

İstanbul'da faaliyet gösteren bir firma tarafından üretilmiştir. Örnekleme cihazlarının

ana bileşenleri iki adet örnek toplama kabı, bir adet hareketli çatı (kapak), motor ve

nem sensöründen oluşmaktadır (Şekil 3.8.). Nem sensörü ıslandığı anda 12-V’luk

aküyle tahrik edilen ve çatıyı hareket ettiren motoru çalıştırmakta böylece kuru

örnekleme kabının üzeri kapatılırken yaş örnekleme ünitesinin üzeri açılmaktadır. Bu

ünite atmosfere açık huni biçimli, ıslak çökelme örneğini toplayan metal bir yapıdan ve

bu yapıya takılmış olan plastik örnek şişesinden oluşmaktadır. Yağış sonlanıp sensör

kuruduğunda ise çatı mekanizması yeniden harekete geçmekte ve bu kez kuru

örnekleme kabının üzeri açılmaktadır. Böylece, yaş ve kuru çökelme örnekleri ayrı ayrı

toplanabilmektedir.

Şekil 3.8. Yaş-kuru atmosferik çökelme örnekleyicisi (Y1).

3.10.2. Sahada Gerçekleştirilen Ölçüm ve Örnekleme Çalışmaları Otomatik istasyonların bulunduğu dereler de dâhil olmak üzere tüm derelerde taşınabilir

akustik doppler cihazı (FlowTracker Handheld-ADV; SonTek, San Diego, California, ABD) ile

düzenli debi ölçümleri gerçekleştirilmiştir. Günlük ölçümlere başlanmadan önce cihaza kurulu

yazılımdan yararlanılarak “otomatik kalite kontrolü” yapılmıştır. Ölçümler için türbülans ve ters

akışın olmadığı, bitki içermeyen, suyun her noktada sakin ve aynı yönde aktığı olabildiğince

düzgün kesitler seçilmiştir. Zorunlu durumlarda taş, bitki vb. engeller temizlenerek yukarıda

belirtilen koşulların geçerli olması sağlanmıştır. Cihazda kurulu olan yöntemlerden “çok noktalı”

ölçüm yönteminden yararlanılarak ve birden fazla istasyon (nokta) kullanılarak akarsu debisi

saptanarak cihaz belleğine kaydedilmiştir (Şekil 3.9.). Bunun ardından ilgili veri dosyaları cihaz

yazılımı (SonTek FlowTracker v2.30; SonTek, San Diego, California, ABD) yardımıyla dizüstü

bilgisayara aktarılmıştır.

23

Şekil 3.9. Akarsuda manuel debi ölçümü.

Yatak genişliği birkaç m ile sınırlı olan akarsularda tek noktadan elle 1-L’lik vida kapaklı

polipropilen şişeler kullanılarak su örnekleri alınmıştır. Asıl örneğin alınmasından önce

kullanılacak şişe birkaç kez örneklenen su ile yıkanarak olası kontaminasyon riski azaltılmıştır.

Eylül 2011-Ekim 2012 döneminde motorlu tekne ile göle çıkılarak Van Dorn tipi yatay

örnekleyici (Alpha Horizontal) kullanılarak su örnekleri elde edilmiştir. Sahadaki durumun

temsil edilebilmesi için göl yüzeyine yayılmış 15 istasyonda örnekleme gerçekleştirilmiştir

(Şekil 3.10.). Kararsız analitlerin ölçümü örneklemenin hemen ardından yapılmış; örnekler

daha sonra vida kapaklı plastik şişelerde diğer analizlerin gerçekleştirilebilmesi için AİBÜ

Çevre Mühendisliği Laboratuvarı’na götürülmüştür.

Şekil 3.10. Örnekleme istasyonlarının göl üzerindeki dağılımı (Kaynak: Google Earth; Fotoğraf Tarihi: 12.11.12).

24

Yukarıda belirtilen su örnekleme istasyonlarında Temmuz 2012-Eylül 2012 döneminde Birge-

Ekman tipi örnekleyici kullanılarak yaklaşık 10-30 cm derinlikten dip sedimanı örneklenmiştir.

Çalışma alanında TGSKMAE’ne bağlı araştırmacılarca farklı arazi kullanım ve dağılımını temsil

edecek biçimde GPS koordinatları tespit edilen alanlardan 2011 ve 2012 yıllarında

gerçekleştirilen iki çalışma sonucunda sırasıyla 68 ve 66 toprak örneği alınmıştır. Örnekleme

yapılırken tarım arazilerine ağırlık verilmiştir. Bu arazilerin iki farklı katmanından, yüzey (0-20

cm) ve yüzey altı (20-40 cm), örnek elde edilmiştir. Diğer arazi kullanım türlerine ait alanlarda

ise sadece yüzey (0-20 cm) örneklemesi yapılmıştır. Toprak yapısı arazide toprak örneklemesi

esnasında belirlenmiştir (Soil Survey Staff, 1999). Örnekler Ankara’ya götürülerek TGSKMAE

laboratuvarlarında analiz edilmiştir.

3.11. Laboratuvar Analizleri Atmosferik örneklemelere Eylül 2011'de başlanmış ve Kasım 2012'ye kadar devam ettirilmiştir.

Bu çalışmada her yağmur olayı ayrı bir numune gibi toplanmamış ancak haftalık aralıklarla

toplanmıştır. Yaş örnekler çalışma alanındaki yağış olaylarına bağlı olarak elde edilmiş, bu

örneklerin yağış olay(lar)ını takiben en fazla bir hafta sahada bekletildikten sonra AİBÜ Çevre

Mühendisliği laboratuvarına getirilmesine çalışılmıştır. Kuru örnekleme çalışma başında bir

haftalık aralıklarla gerçekleştirilmiş ancak bu örneklerin P içeriğinin analitik nicelleştirme

sınırına çok yakın veya bu sınırın altında çıkması nedeni ile kuru örnekleme aralığının iki

haftaya çıkarılmasına karar verilmiştir. Personel, hava koşulları, kuru örnekleme kaplarına

kimliği belirsiz kişilerce zarar verilmesinden kaynaklı örnek kayıpları gerçekleşmiş, ancak

bunların en azda tutulması için önlem alınmıştır.

Veri kalitesini arttırabilmek için çalışma başlangıcında uygulanan örnekleme protokolünde

değişikliğe gidilmiştir. Başta uygulanan protokol şöyledir: Y1 ve Y2’de sürekli olarak sahada

tutulan birer adet metal (kuru çökelme) ve plastik (yaş çökelme) örnekleme kabı kullanılmıştır.

Yaş çökelme örnekleri önceden temizlenmiş vida kapaklı polipropilen örnek şişelerine alınmış

ve yaş çökelme örnekleme kabı, örnekleyicinin içerisinde ayrı bir şişe içerisinde saklanan

deiyonize su (15 MΩ·cm) ile 2-3 defa dikkatlice yıkanmıştır. Örneklemeye başlamadan önce

100 mL deiyonize su ile “saha kör örneği” alınmıştır. Kuru çökelme örnekleri de yaş çökelmede

olduğu gibi önceden yıkanmış plastik şişelere alınmıştır. Ancak burada farklı olarak, biriken

kuru çökelme örnekleri 100 mL deiyonize su ile süspansiyona çevrilerek şişelere aktarılmıştır.

Dolayısı ile kuru çökelme örneklerinin toplam hacmi 100 mL olmuştur. Örneğin alınmasını

takiben yaş örneklemede belirtilen deiyonize su ile yıkama ve kör örnek temin işlemleri kuru

25

örnekleme kabına da uygulanmıştır. Saha kör örnekleri özellikle kuru çökelme verilerinin

değerlendirilmesinde ve gereğinde düzeltilmesinde yarar sağlamıştır. Toplanan örnekler ve

saha kör örnekleri aynı gün AİBÜ Çevre Mühendisliği laboratuvarına aktarılmıştır. Yukarıda

verilen örnekleme yöntemi Mart 2012 tarihine kadar devam ettirilmiştir. Mart 2012’den itibaren

devreye alınan protokol ise analit değerlerindeki hata payını arttırabileceği düşünülen ve

sahada zaman kaybına neden olan işlem basamaklarının kaldırılması için tasarlanmıştır. Yeni

protokolde yaş ve kuru örnekleme için birden fazla plastik kap kullanılmıştır. Saha

örnekleyicilerin yanında gerçekleştirilen kuru çökelme örneği hazırlama, saha kör örneği temini

işlemlerine son verilmiştir. Örnekleme günü kuru ve yaş örnek içeren kapların kapakları sıkıca

kapatılmış ve başkaca bir işlem yapılmadan bunlar AİBÜ Çevre Mühendisliği laboratuvarına

iletilmiştir. Laboratuvara gönderilen örnekleme kaplarının yerine ise laboratuvarda önceden

yıkanarak hazırlanmış benzer örnekleme kapları yerleştirilerek örnekleme yeniden

başlatılmıştır. Örnekleme kapları sahaya gönderilmeden önce laboratuvarda birçok kez

deiyonize su ile yıkama suyunun elektrik iletkenliği ≤ 1.5 μS cm-1 oluncaya kadar yıkanmıştır.

Sıvı ve yarı-katı örnekler analizlerin gerçekleştirilmesine dek buzdolabında saklanmıştır.

Toprak örnekleri laboratuvarda ince bir katman biçiminde serilerek kurutulmuş, ardından

santrifüjlü değirmende (ZM 200; Retsch, Haan, Almanya) dane boyu < 1 mm olacak biçimde

öğütülmüştür. Sediman örnekleri 40-50oC’de sabit kütleye ulaşılıncaya dek kurutulmuştur.

Kuru çökelme örnek kabı sıkıca kapatılmış biçimde laboratuvara ulaştırılmış, analize

hazırlanana dek oda sıcaklığında açılmadan saklanmıştır. Sıvı örnekler ÇRF, NO3, TÇF, TÇA

analizleri için 0.45-µm’lik şırınga tipi membran filtre (Millex-HV) kullanılarak süzülmüştür,

yukarıda belirtilen analitlerin tayininde “süzüntü” kullanılmıştır. Toplam F, TÇF, TA ve TÇA

analizleri için sıvı örnekler persülfat sindirimine tabi tutulmuştur (Ebina vd., 1983). Yukarıdaki

sindirim yöntemi TÇF ve TÇA için örneğin süzüntüsüne, TF ve TA içinse süzülmemiş örneğe

uygulanmıştır. Elemental içerik açısından ICP-MS analizine tabi tutulacak sıvı örnekler %1

(h:h) oranında derişik HNO3 ile asitlendirilmiştir, sediman örnekleri ise “mikrodalga sindirimi”ne

tabi tutulmuştur: Yaklaşık 50 mL örnek 50oC’de en az 2 gün kurutularak susuzlaştırılmış ve

sabit kütleye getirilmiş, bunun ardından 0.3 g örnek özel Teflon kaplara alınarak mikrodalga

fırında (StartD HPR-EN-03; Milestone, Sorisole, İtalya) kademeli olarak 200-110oC’de ve 45

bar basınç altında asit sindirimine maruz bırakılmış, saf su (18 MΩ·cm) ile sabit hacme

getirilmiştir.

Aşağıda belirtilen analitik ölçümlerde, aksi belirtilmediği takdirde, Standart Yöntemler’in

kullanıldığı anlaşılmalıdır (Eaton vd., 2005).

26

Toplam P, TÇF ve ÇRF tayinleri için sırasıyla “süzülmemiş ve sindirilmiş”, “süzülmüş ve

sindirilmiş”, süzülmüş örneklere “molibdat-askorbik asit” yöntemi uygulanmıştır. Öte yandan,

TA, TÇA ve NO3 içeriklerinin belirlenmesinde sırasıyla “süzülmemiş ve sindirilmiş”, “süzülmüş

ve sindirilmiş”, süzülmüş örnekler “morötesi spektrofotometrik tarama” yöntemi ile analiz

edilmiştir. Azot ve P tayinlerinde “görünür-morötesi spektrofotometre”den (DR 5000; Hach

Lange, Duesseldorf, Almanya) yararlanılmıştır.

Sedimanın içerdiği dört P fraksiyonunu (İF, OF, AF, ve AOİF) nicelleştirmek için kimyasal

ekstraksiyon yönteminden yararlanılmıştır (Ruban vd., 1999). Fraksiyonların belirlenmesinde

1 ve 3.5 M HCl, 1 M NaOH ve 1 M NaCl çözeltilerinden yararlanılmıştır. Her bir fraksiyon için

gerçekleştirilen ekstraksiyon işleminin sonunda oluşan süspansiyon santrifüjlenmiş, üst

suyunun - dolayısıyla fraksiyonun - P içeriği “molibdat-askorbik asit” yöntemi ile saptanmıştır.

Örneklerin içerdiği elementlerinin nicelleştirilmesinde ICP-MS (X Series 2; Thermo Fisher

Scientific, Waltham, MA, ABD) kullanılmıştır. Analiz yönteminin oluşturulmasında ABD EPA’nın

6020/6020A numaralı yöntemleri esas alınmıştır (Spencer, 2004). Kalite kontrolü ve ölçülen

derişimlerin otomatik olarak düzeltilmesi için Sc, Y ve In iç standart olarak kullanılmıştır.

Kalibrasyon ve kalite kontrol standartlarının hazırlanması, gerektiğinde örneklerin seyreltilmesi

ICP-MS cihazına bağlanmış olan otomatik seyreltici (ID100; Thermo Fisher Scientific,

Waltham, MA, ABD) tarafından gerçekleştirilmiştir.

Toprak örneklerinin BYF miktarının belirlenmesinde kimyasal ekstraksiyon ve askorbik asitli

kolorimetrik tayin yöntemleri kullanılmıştır (Murphy ve Riley, 1962; Olsen vd., 1954).

Organik madde içeriği, Richards (1954) tarafından bildirilen Walkley-Black yönteminin modifiye

edilmiş şekli uygulanarak tayin edilmiş, organik karbon ise organik madde kapsamından

hesaplama yolu ile belirlenmiştir (Ülgen ve Ateşalp, 1972). Bünye ise hidrometre yöntemi

kullanılarak saptanmıştır (Bouyoucos, 1951). Hacim ağırlığı, bozulmamış örnekler kullanılarak

kuru toprağın toplam hacmine oranlanmasıyla hesaplanmıştır (Black ve Hartge, 1986). Toplam

N, mikro Kjeldahl yöntemi ile tayin edilmiştir (Bremner, 1965). Hidrolik iletkenlik bozulmamış

toprak örneklerinde sabit seviyeli hidrolik iletkenlik seti kullanılarak belirlenmiştir (Klute ve

Dirksen, 1986).

3.12. Veri Analizi

Sahadaki gereçlerin otomatik olarak ürettiği ham veri, sahadaki ve laboratuvardaki çalışmalarla

elde edilen veriler aşağıda ayrıntıları verilen analizlere tabi tutulmuştur.

27

Atmosferik örnekleyicilerin yaş ve kuru çökelmeyi %100 verimle örnekledikleri kabul edilmiştir.

Azot ve P türlerinin Ç̅𝑦 hesaplamasında örnekleme dönemindeki yağış miktarı; Ç̅𝑘

hesaplamasında örnekleme alanı 0.049 m2 ve örnek hacmi 100 mL olarak alınmıştır.

Geri yörünge çalışmasında ABD NOAA tarafından geliştirilen ve tüm dünyadaki araştırmalar

için internet üzerinden kullanıma açık olan READY HYSPLIT modelinden yararlanılmıştır

(Draxler ve Rolph, 2013; Rolph, 2013). Yaş örnekleme günlerinden geriye doğru üç günlük geri

yörünge hesaplamaları gerçekleştirilmiştir. Bu hesaplamalarda “trajectory ensemble” ve

“model vertical velocity” seçenekleri kullanılmış ve her bir yağış için 24 adet geri yörünge

hesaplanmıştır. Yine hesaplamalar her bir yönde 9 adet olmak üzere x, y ve z boyutları için

toplamda 27 geri yörüngeden oluşmuştur. Geri yörünge hesaplamalarında yalnızca yer

seviyesinden 1500 m yükseklikteki hava kütlesi (yaklaşık olarak bulutların bulunma yüksekliği)

hesaba katılmıştır.

Verilerin belirleyici istatistiklerinin eldesinde, hipotez testi gerektiren istatistiksel yöntemlerin

uygulanmasında Microsoft Excel® veya MINITAB® yazılım paketleri kullanılmıştır.

3.13. SWAT Modelinin Uygulanması Yeniçağa Gölü’nün karasal besin kaynaklarının, gölü besleyen akarsuların oluşturduğu dışsal

besin yükünün zamansal değişimini inceleyebilmek için SWAT modelinden yararlanılmıştır

(Arnold vd., 1995; Arnold vd., 1993). Modelin ESRI® ArcMap (2012) arayüzü için geliştirilen

ArcSWAT (2013) sürümü kullanım kılavuzunda (Winchell vd., 2013) belirtilen basamaklar

sırasıyla izlenerek çalışma alanına uygulanmıştır.

ArcSWAT’ın uygulanabilmesi için CBS formatında SYM, AÖAK ve toprak haritalarının hazır

bulunması zorunludur. Çalışma alanını kapsayan ve TGSKMAE’ne bağlı araştırmacılarca elde

edilen raster formatındaki ve 10 m x 10 m çözünürlüğündeki SYM (Harita Genel Komutanlığı,

2011); polygon formatındaki 2006 yılına ait CORINE AÖAK haritaları kullanılmıştır. Modelin

toprak bileşenine ait parametrelerle ilişkilendirilebilecek CBS formatında bir toprak haritası

bulunamamıştır. Bundan ötürü SWAT’ın ABD dışındaki uygulamalarını desteklemek amacı ile

geliştirilen açık kaynak MWSWAT yazılımı (George ve Leon, 2007) ve bununla ilgili internet

ortamındaki kaynaklardan yararlanılmıştır: Dünya ölçeğinde CBS formatında toprak haritalarını

içeren bir veritabanından çalışma bölgesini kapsayan, değişik toprak türlerinin mekânsal

dağılımını gösteren bir harita elde edilmiştir (Waterbase, 2013).

Çalışma alanı (Yeniçağa Gölü drenaj havzası) sınırlarının belirlenmesinde D8 yöntemi

kullanılmıştır. Dağınık hidrolojik modeller için D8 yaklaşımı (sekiz akış yönü), drenaj havza

28

yapısının modellenmesinde geçerli yaklaşımlardan biridir (Jenson ve Domingue, 1988;

Turcotte vd., 2001). D8 yönteminin uygulaması dört basamakta gerçekleşmektedir (Şekil

3.11.). İlk iki basamak sonucunda elde edilen havza sınırı ile kesilen SYM raster dosyası

ArcSWAT girdisi olarak kullanılmıştır (Şekil 3.12.).

Şekil 3.11. Sayısal yükseklik modeli yardımıyla drenaj havzasının belirlenmesi.

Şekil 3.12. Çalışma alanının sayısal yükseklik modeli.

Göl çevresindeki bölgenin eğiminin düşük olması ArcSWAT’ın akarsu şebekesini gerçeğe

yakın biçimde oluşturmasını engelleyebileceği bildirilmiştir (Winchell vd., 2013). Bundan ötürü

Google Earth® ve Bing®’in sağladığı uydu fotoğraflarından yararlanılarak ArcMap ortamında

elle çalışma alanının sentetik akarsu haritası shape formatında çizilmiştir (Şekil 3.8.). Modelin

yapısından kaynaklanan zorunluluktan ötürü tüm akarsuların birbirlerine bağlanması

gerektiğinden akarsular göl aynasında da sürdürülmüştür. Bu harita ArcSWAT’a “Burn in a

stream network” özelliği kullanılarak aktarılmıştır.

29

Sayısal yükseklik modeli girdisinden yararlanılarak ArcSWAT’ta kullanılabilecek “alt havza”

alanlarının minimum 73, maksimum 14,538 ha olabileceği görülmüştür. Minimum değer

seçildiğinde en ayrıntılı akarsu şebekesi ve maksimum sayıda alt havza elde edilirken alan

değeri büyütüldükçe akarsu şebekesinin ayrıntı düzeyi ve alt havza sayısı azalmaktadır. Bu

çalışmada en düşük değerin (73 ha) seçilmesi durumunda dahi Fındıklı, Kirenli ve Ömerli

derelerinin ArcSWAT’ta tanımlanmasının mümkün olmadığı görülmüştür. Modelin kullanımını

kolaylaştırırken benzeşim yeteneğini sıkıntıya sokmayacak bir alt havza alanı olarak 500 ha

seçilmiştir. Başka bir deyişle bu çalışmada akarsuların başlatıldığı nokta 500 hektarlık drenaj

alanının çıkış noktasıdır. Sözü geçen drenaj alanı 10 m x 10 m’lik 50,000 hücreden

oluşmaktadır.

Yukarıda çalışma alanının uydu fotoğrafı üzerinde gösterilen akarsu izleme istasyonları (Şekil

3.6.) alt havza çıkış noktası (subbasin outlet) olarak ArcSWAT’a girilmiştir (Şekil 3.13.).

İzledikleri dereler sentetik akarsu ağında yer almadığı için Fındıklı, Kirenli, Ömerli istasyonları

dışarıda tutulmuştur. Aksu istasyonu derenin göle boşaldığı noktaya çok yakın olduğundan (<

300 m) SWAT benzeşimlerinde sorun olmaması için derenin deşarj noktasında olduğu kabul

edilmiştir. Yeniçağa Gölü’nün benzeşimini gerçekleştirebilmek için göl rezervuar olarak modele

tanıtılmış ve 10 No.lu alt havzanın çıkışına yerleştirilmiştir (Şekil 3.13.). Sentetik akarsu ağının

göl aynasının altında kalan bölümü üzerinde otomatik olarak yerleştirilmiş noktalar ise gerçekte

karşılığı bulunmayan alt havzaların oluşturulmaması ve olası benzeşim hatalarının

engellenmesi için silinmiştir. Sekiz numaralı alt havza için belirlenmiş olan çıkış noktası

(32.021661, 40.774510) tüm havzanın deşarj noktasıdır (whole watershed outlet).

Şekil 3.13. İnşa edilen SWAT modelinin bileşenleri.

30

3.14. Fosfor Endeksi Çalışmaları

Fosfor endeksi hesaplamalarında kullanılacak haritaların örnekleme noktalarındaki verilerden

hareketle üretilebilmesi için ArcMap® 10.1’de (ESRI, 2012) bulunan “inverse distance weighted

(IDW)” aracı ile enterpolasyon tekniği uygulanmıştır. Pennsylvania (ABD) P endeksinin

(Sharpley vd., 2003) ayrıntılı uygulaması yukarıda hazırlanış yöntemi açıklanan haritalara ek

olarak model uygulaması için oluşturulan akarsu ağı haritası, CORINE 2006 bazlı AÖAK

haritasından yararlanılarak gerçekleştirilmiştir.

4. BULGULAR VE TARTIŞMA 4.1. Yeniçağa Gölü’nün Maruz Kaldığı Besin Yükünün Kaynaklara Göre Dağılımı 4.1.1. Atmosferik Çökelme

İzleme süresince TÇF, TF, TÇA, ve TA’un sergilediği kısa (haftalık) ve daha uzun vadeli

(mevsimsel) Ç̅𝑦 değişimleri incelenmiştir (Şekil 4.1. ve 4.2.; Şekil 4.3.).

Şekil 4.1. Toplam çözünmüş fosfor ve toplam fosfor ortalama yaş çökelme akılarının kısa

vadeli değişimi.

Örneklerin çoğunda TF ve TÇF miktarları birbirlerine yakın çıkmıştır, bu da çalışma alanındaki

ıslak çökeltinin (yağmur ve kar) partiküle P içeriğinin ihmal edilebilir olduğunu, örnekleme-

analiz sürecindeki olası partiküle madde kontaminasyonunun da en az düzeyde tutulmuş

olduğunu göstermiştir. Çalışma alanında Ç̅𝑦𝑇Ç𝐹

ve Ç̅𝑦𝑇𝐹 değerlerinde kısa vadede önemli

değişimlerin gerçekleştiği Şekil 4.1.’de açıkça görülmektedir. Bu da alıcı ortamı, Yeniçağa

Gölü, sürekli olarak ama değişken katkılarla etkileyen yerel ve/veya uzak mesafeli kirletici

31

kaynakların olduğunu göstermektedir. Aşağıda rüzgârgülleri ile tartışmada tüm bu değişimler

ve olası nedenleri ayrıntılı olarak ele alınmıştır.

Şekil 4.2. Toplam çözünmüş azot ve toplam azot ortalama yaş çökelme akılarının kısa vadeli

değişimi.

Fosfor türleri için yapılan gözlemin (Şekil 4.1.) Ç̅𝑦𝑇Ç𝐴

ve Ç̅𝑦𝑇𝐴 için de geçerli olduğu söylenebilir:

Yaş çökeltideki N ağırlıklı olarak çözünmüş formda bulunmaktadır (Şekil 4.2.). Alıcı ortamın N

ve P girdilerinin kısa vadeli ciddi değişimler gösterdikleri anlaşılmıştır.

Şekil 4.3. Toplam çözünmüş fosfor, toplam fosfor, toplam çözünmüş azot ve toplam azotun ortalama yaş çökelme akılarının mevsimlere göre değerleri.

Fosfor ve N türlerinin Ç̅𝑦 mevsimsel ortalamaları çıkarılarak Şekil 4.3.’te sunulmuştur. Islak

mevsimlerde Ç̅𝑦𝑇𝐴 ≈ 10 · Ç̅𝑦

𝑇𝐹 olarak gerçekleşmiştir. Mevsimlerin kendi içinde Ç̅𝑦𝑇Ç𝐹

≈ Ç̅𝑦𝑇𝐹 ve

Ç̅𝑦𝑇Ç𝐴

≈ Ç̅𝑦𝑇𝐴 iken ıslak-kuru mevsim karşılaştırılması yapıldığında kuru (yaz) mevsimdeki Ç̅𝑦

𝑇Ç𝐹

32

ve Ç̅𝑦𝑇𝐹 ıslak mevsimlerde aldıkları değerlerin yaklaşık olarak yarısıdır. Yine azotlu besin

elementlerinin yaz mevsimindeki akıları, yağışlı mevsimlere göre 4–5 kat daha az bulunmuştur.

Uzun vadeli değişimi gösteren grafik (Şekil 4.3.) ile yağışlı mevsimlerde hem N ve hem de P

içeren bileşiklerin daha yüksek akılarda alıcı ortama çökeldikleri görülmektedir. Azotlu bileşikler

açısından bakıldığında atmosferik çökelme istasyonlarının güneyindeki D-100 ve O-4,

doğusundaki D-750 karayollarının taşıdığı yoğun trafiğin yerel kaynak olarak çökelen

bileşiklere katkıda bulunduğu söylenebilir. Öte yandan, çalışma bölgesindeki - özellikle en

yüksek nüfusu barındıran Yeniçağa ilçe merkezinde - evsel ve endüstriyel fosil yakıt kullanımı,

hayvancılık da yerel atmosferik N kaynakları arasında sayılabilir. Yerel kaynakların dışında

çalışma alanına yağış bırakan hava kütlelerinin genellikle sanayi ve tarım etkinliklerinin

yoğunlaştığı Marmara bölgesinden geldiği düşünüldüğünde bu bölgenin de bir dış kaynak

olduğu düşünülebilir. Yağışlı dönemlerde şehirlerde ısınma amaçlı ve sanayide enerji ve üretim

amaçlı yakılan her türlü fosil yakıtlardan kaynaklanan azot oksitler de atmosferik taşınım

sırasında diğer kirleticilerle etkileşime girip nitrik asit, amonyum nitrat gibi ikincil kirleticilere

dönüştüğü ve alıcı ortama yağışla birlikte çökeldiği bilinmektedir. Atmosferden yağışla çökelen

veya yerel kaynaklardan buharlaşan azotlu bileşikler genelde suda (yağmurda) tamamen

çözünebilen amonyum nitrat, amonyum karbonat, nitrik asit, amonyak ve diğer azotlu

bileşiklerden oluşmaktadır. Bu çalışmada benzeri bir mekanizmanın geçerli olduğunu Ç̅𝑦𝑇Ç𝐴

≈

Ç̅𝑦𝑇𝐴 göstergesi desteklemektedir.

Kuru çökelme örneklerindeki Ç̅𝑘Ç𝑅𝐹

, Ç̅𝑘𝑇Ç𝐹

, Ç̅𝑘𝑇𝐹 (Şekil 4.4.); Ç̅𝑘

𝑇Ç𝐴 ve Ç̅𝑘

𝑇𝐴 (Şekil 4.5.) da kısa vadeli

değişimler göstermişlerdir.

Şekil 4.4. Çözünmüş reaktif, toplam çözünmüş ve toplam fosfor ortalama kuru çökelme

akılarının kısa vadeli değişimi.

33

Şekil 4.5. Toplam çözünmüş azot ve toplam azot ortalama kuru çökelme akılarının kısa

vadeli değişimi.

Şekil 4.6. Azot ve fosforun ortalama kuru çökelme akısının mevsimsel değişimi.

Şekil 4.6.’da önemli mevsimsel Ç̅𝑘𝑇𝐹 ve Ç̅𝑘

𝑇𝐴 değişimlerinin gerçekleşmiş olduğu gözlenmektedir.

Özellikle yaz mevsiminde gerçekleşmiş olan göreceli olarak yüksek Ç̅𝑘𝑇𝐹ve Ç̅𝑘

𝑇𝐴 dikkat

çekmektedir. Bu durum yağışlı dönemde toprağın ıslak olması ve bunun partiküle N ve fosforun

rüzgârca taşınmasına direnç göstermesi ile açıklanabilir. Kurak mevsime girildiğinde tozların

rüzgâr taşınımının görece kolaylaşması akı artışına neden olmuş olabilir. Dikkat çekici başka

bir nokta da “çözünmüş” ve “partiküle” besin türleri arasındaki ilişkidir. Örneklerin analiz için

süspansiyona dönüştürülmesi ile birlikte özellikle fosforun önemli bölümünün suda çözündüğü

anlaşılmaktadır. Kış mevsimi Ç̅𝑘𝑇Ç𝐴

ve Ç̅𝑘𝑇𝐴 ise bu gözleme bir istisna oluşturmaktadır. İnorganik

N’un inorganik P’a oranla daha kolay suda çözündüğü düşünüldüğünde kış örneklerinin ciddi

34

oranda “partiküle organik N” içerdiği öne sürülebilir. Genel olarak kuru çökelme örneklerinin

suda çözünebilirliği düşük besin - özellikle N - bileşikleri içerdikleri saptanmıştır.

Y1 ve Y2 istasyonlarından toplanan yaş ve kuru çökelme örneklerinde, ölçümü yapılan

parametreler için t ve işaret testi kullanılarak, sırası ile, ortalama ve ortanca değerlerinin

istatistiksel açıdan farklı olup olmadıkları incelenmiştir (Tablo 4.1.). Test sonuçları Y1 ve Y2

istasyonlarında ölçülen yaş ve kuru çökelme TÇF, TF, TÇA ve TA ortalamaları ve ortancaları

arasında önemli bir fark olmadığını (p > 0.05) göstermiştir (Tablo 4.1.). Atmosferik çökelme ile

ilgili hesaplamalarda Y1 ve Y2’nin tek istasyon olarak ele alınabileceği, dolayısıyla da

istasyonlardan elde edilen verilerin biraraya getirilerek değerlendirilebileceği sonucuna

varılmıştır.

Tablo 4.1. Örnek setlerinin (Y1’e karşı Y2) karşılaştırılması (α = 0.05).

Analit

Yaş Çökelme Kuru Çökelme

t İşaret t İşaret

p

TÇF 0.271 0.263 0.587 1.000

TF 0.268 1.000 0.358 0.628

TA 0.055 0.211 0.115 0.211

TÇA 0.869 0.053 0.245 0.773

Hem veri sayısını hem de veri güvenilirliğini arttırmak amacı ile Y1 ve Y2 verileri birleştirilerek

diğer istatistiksel testler ve hesaplamalar yapılmıştır. Böylece yaş ve kuru çökelme için olmak

üzere iki adet birleşik veri seti oluşturulmuştur.

Çökelme analitlerinin belirleyici istatistiksel analizine göre ortanca ve geometrik ortalama

birbirlerine oldukça yakın durumdadır (Tablo 4.2.). Bu durum özellikle kuru çökelme

örneklerinde daha belirgindir. Aritmetik ortalama, aşırı değerlere karşı çok duyarlı olduğundan,

başka bir deyişle çok küçük veya çok büyük değerlerin aritmetik ortalamayı çok etkiledikleri

bilindiğinden, veri setimizde görülen az sayıdaki aşırı değerlerin aritmetik ortalamayı önemli

derecede etkiledikleri görülmektedir. Özellikle ortanca değeri, aşırı değerlerden etkilenmeyen

özelliğe sahip olduğundan, geometrik ortalamaya daha yakın değerlerde hesaplanmıştır. Veri

setlerindeki aşırı değerler çıkartıldığında, bu üç ortalamanın da değerlerinin aynı olacağı

aşikârdır fakat veri setlerindeki aşırı değerler, analitik veya yazım kaynaklı bir hata olmayıp,

benzer atmosferik izleme çalışmalarında da görülen gerçek değerler olduklarından veri

setinden uzaklaştırılmaları sonuçlar açısından ciddi yanılgılara neden olabilecektir. Aşağıda

sonuçları sunulan dağılım testlerinin gösterdiği üzere yaş ve kuru çökelme analitleri normal

dağılım sergilemektedir. Veri setlerinin normal dağılım göstermesi, çalışılan alıcı ortamı sürekli

aynı kaynağın veya birden fazla fakat hep aynı düzeyde katkıda bulunan kaynakların

etkilediğini gösteren bir sonuçtur. Eğer bir alıcı ortamı birden fazla ve değişken katkılarla

35

etkileyen kaynaklar söz konusu ise çoğunlukla log-normal dağılımlarla karşılaşılmaktadır

(Karakaş vd., 2004).

Tablo 4.2. Çökelme analitlerinin belirleyici istatistiği.

Yaş Çökelme

TÇF TF TA TÇA

μg P m-2 gün-1 μg N m-2 gün-1

N (Örnek Sayısı) 40 40 36 36

Aritmetik Ortalama 71.7 81.3 861.2 804.5

Ortanca 43.0 52.0 728.3 691.6

Geometrik Ortalama 35.0 41.0 511.3 458.4

Standart Sapma 82.6 88.9 877.0 859.2

Minimum 0.7 1.0 35.8 27.1

Maksimum 457.2 457.2 4749.8 4749.8

Aralık 456.5 456.2 4714.0 4722.7

Alt Çeyrek 21.3 27.1 323.0 252.0

Üst Çeyrek 105.0 122.0 1120.6 980.0

Orta Çeyrek Aralığı 83.7 95.0 797.6 728.0

Kuru Çökelme

ÇRF TÇF TF TA TÇA

μg P m-2 gün-1 μg N m-2 gün-1

N (örnek Sayısı) 34 34 34 25 23

Aritmetik Ortalama 12.3 19.3 32.0 364.8 205.5

Ortanca 2.39 6.88 18.4 235.0 100.6

Geometrik Ortalama 3.33 6.48 15.0 236.3 132.6

Standart Sapma 21.8 31.2 43.4 363.0 216.0

Minimum 0.204 0.292 0.875 52.6 22.4

Maksimum 91.8 144.5 192.3 1526.0 940.2

Aralık 91.6 144.2 191.4 1473.7 917.8

Alt Çeyrek 1.22 1.92 5.71 101.3 70.7

Üst Çeyrek 13.1 15.5 33.2 453.4 333.8

Çalışma kapsamında ölçülen analitlerin birbirleri ile gösterdikleri korelasyon düzeylerine

bakılarak (r değerleri) bu değişkenlerin benzer kaynaklardan veya benzer mekanizmalarla alıcı

ortama geldikleri tahmin edilebilir. Özellikle kaynak belirleme çalışmalarında ilk başvurulan

istatistiksel bir yöntemdir.

“Pearson Korelasyon Tablosu” olarak bilinen ve her bir analit çifti arasındaki korelasyonu veren

Tablo 4.3. aşağıda sunulmaktadır. Korelasyon katsayıları -1 ve +1 arasında değişmektedir ve

analitler arasındaki doğrusal ilişkinin kuvvetini göstermektedir (Statpoint Technologies Inc.,

1997, 2006). p değerlerinin 0.05'ten küçük olması, analit çiftleri arasında istatistiksel olarak

sıfırdan farklı bir korelasyon olduğunu göstermektedir (%95 güven aralığı). Yaş çökelme

örneklerinde, p değeri 0.05' ten büyük olan, başka bir deyişle aralarında istatistiksel olarak

önemli korelasyon olmayan değişken çiftine rastlanmamıştır. Tüm değişkenler birbirleri ile

ilişkili bulunmuşlardır ancak yaş çökelme örneklerinde TÇF-TF ile TÇA-TA çok kuvvetli

korelasyon gösterirken diğer analit çiftlerinin korelasyon katsayıları daha düşük bulunmuştur.

36

Kuru çökelmede ise hemen hemen tüm değişken çiftleri yüksek düzeylerde korelasyon

göstermişlerdir ki bu da yaş ve kuru çökelme örneklemelerine ait metot farklılıklarından

kaynaklanmış olabileceği düşünülmektedir. Yaş çökelmede ölçülen parametrelerin suda

çözünürlüğü çok önemli bir faktör iken, kuru çökelmede doğrudan birikme olduğu için böyle bir

farklılık olağandır. Korelasyon sonuçları değerlendirilirken aşağıdaki önemli hususun

unutulmamasında yarar vardır: “ÇRF, TÇF ve TF” ile “TÇA ve TA” analitlerinin kendi aralarında

çok kuvvetli korelasyon sergilemeleri bu analitlerin tanımları ve elde edilmelerinde kullanılan

yöntemler nedeni ile beklenen bir sonuçtur ve önem taşımamaktadır. Veri analizi açısından

önem taşıyan N ve P türleri arasındaki ilişkilerdir.

Tablo 4.3. Atmosferden çökelen analitlerin arasındaki korelasyon.

Kuru Çökelme

ÇRF TÇF TF TA TÇA

ÇRF 1.000

TÇF 0.967 1.000

TF 0.903 0.923 1.000

TA 0.378 0.450 0.537 1.000

TÇA 0.825 0.845 0.802 0.8855 1.000

Yaş Çökelme

TÇF TF TA TÇA

TÇF 1.000

TF 0.969 1.000

TA 0.291 0.461 1.000

TÇA 0.242 0.419 0.994 1.000

Kutu-Çizgi grafikleri verilerin hangi aralıklarda toplandığını, “aşırı değer”lerin sayı ve ortalama

değere mesafeleri ile analitlere ait özet varyansı göstermektedir (Şekil 4.7.). Grafiklerdeki

dikdörtgen kutucuklar; veriler küçükten büyüğe doğru sıralandıklarında ortada kalan %50'ye

(“Alt çeyrek” ile “üst çeyrek” arasında kalan veriler) karşılık gelen değerleri içermektedir.

Dikdörtgenlerin alt ve üstündeki çizgiler ise verilerin alt çeyrek ve üst çeyrekteki dağılımlarını

göstermektedir. Dikdörtgenin altındaki çizgi, merkezi çeyreklerin (verilerin %50’lik kısmını

barındıran alan) 1.5 katı uzağındaki en düşük verilere kadar uzanırken, üstteki dik çizgide yine

merkezi çeyreğin 1.5 katı uzağındaki yüksek değerlere kadar uzanmaktadır. Bu iki çizginin

sınırları dışında kalan değerler aşırı değerler olarak belirlenirler. Dikdörtgenlerin içerisindeki

çizgi, değerlere ait ortancayı verirken yine dikdörtgen içinde yer alan nokta da verilerin ortalama

değerini göstermektedir. Çizgilerin dışında kalan değerler aşırı değerleri verirken, merkezden

3 kat uzakta bulunan noktalar ise uzak aşırı değerleri göstermektedir. Aşırı değerlerin çok

sayıda olması verilerin dağılımlarının normalden uzaklaştığının bir göstergesidir (Statpoint

Technologies Inc., 1997).

37

Ç̅𝑦𝑇Ç𝐹

, Ç̅𝑦𝑇𝐹, Ç̅𝑦

𝑇Ç𝐴 ve Ç̅𝑦

𝑇𝐴 için elde edilen Kutu-Çizgi grafikleri Şekil 4.7.’de verilmektedir.

Şekil 4.7. Azot ve fosfor türlerinin ortalama yaş çökelme akısı kutu-çizgi grafikleri.

Ç̅𝑦𝑇Ç𝐹

ve Ç̅𝑦𝑇𝐹 için birer adet aşırı ve birer adet de uzak aşırı değere rastlanırken, Ç̅𝑦

𝑇Ç𝐴 ve Ç̅𝑦

𝑇𝐴

grafiklerinde herhangi bir aşırı değer gözlemlenmemiş ancak daha önemli etkileri olabilecek

birer adet uzak aşırı değere rastlanmıştır.

Ç̅𝑘Ç𝑅𝐹

, Ç̅𝑘𝑇Ç𝐹

, Ç̅𝑘𝑇𝐹, Ç̅𝑘

𝑇Ç𝐴 ve Ç̅𝑘

𝑇𝐴 için oluşturulan Kutu-Çizgi grafikleri Şekil 4.8.’de verilmiştir. Kuru

çökelme verilerinde bazı analitlerin yaş çökelmedekilere göre daha fazla sayıda aşırı ve uzak

aşırı değer içerdiği görülmüştür. Örneğin, Ç̅𝑘Ç𝑅𝐹

ve Ç̅𝑘𝑇Ç𝐹

için üçer adet aşırı ve üçer adet de uzak

aşırı değer gözlemlenmiştir. Ayrıca Ç̅𝑘𝑇Ç𝐹

ortalama değerinin dikdörtgen kutucuğun hemen

üzerinde olduğu görülmektedir. Üç adet uzak aykırı Ç̅𝑘𝑇𝐹değerine rastlanmış, aşırı değer

gözlemlenmemiştir. Bir adet aşırı Ç̅𝑘𝑇Ç𝐴

; bir aşırı ve bir uzak aşırı Ç̅𝑘𝑇𝐴 değeri olduğu

görülmektedir. Aşırı ve uzak aşırı değerlerin sayılarının artması, verilerin normal dağılımdan

uzaklaştığını, başka bir deyişle de alıcı ortamın farklı kaynaklardan etkilendiğini

göstermektedir.

38

Şekil 4.8. Azot ve fosfor türlerinin ortalama kuru çökelme akısı kutu-çizgi grafikleri.

Yaş ve kuru çökelme sonuçlarına uygulanan normalite testi analitlerden hiçbirinin normal

dağılım göstermeyerek log-normal dağılım sergilediğini (p < 0.001) işaret etmiştir (Tablo 4.4.).

Dolayısıyla alıcı ortama ulaşan besin elementlerinin birden fazla kaynağının olduğu

anlaşılmaktadır. Ancak aşırı ve uzak aşırı verilerin göreceli olarak az sayıda bulunması (Şekil

4.7.- 4.10.) besin kaynaklarının çeşitlilik arz etmediği biçiminde yorumlanabilir. Yaş ve kuru

çökelme verilerinin log-normal dağılım göstermeleri yerel kaynaklar dışındaki başkaca

kaynakların da varlığını göstermektedir.

Tablo 4.4. Analitlerin ortalama çökelme akılarının normalite test sonuçları (p = 0.05).

Yaş Çökelme

Analit p

TÇF 5.37x10-9

TF 3.98x10-8

TÇA 4.46x10-5

TA 6.64x10-9

Kuru Çökelme

Analit p

ÇRF 4.13x10-10

TÇF 1.45x10-9

TF 3.02x10-8

TÇA 9.90x10-5

TA 2.89x10-5

39

Şekil 4.9. Azot ve fosfor türlerinin yaş çökelme histogramları.

40

Şekil 4.10. Azot ve fosfor türlerinin kuru çökelme histogramları.

Yaş çökelme örnekleri için Y1 ve Y2 istasyonlarına ait veri setleri birleştirilmiş ve toplamda 40

örnek sayısı için faktör analizi çalışılmıştır. Özdeğeri birden büyük olan iki adet faktör (kaynak)

gözlemlenmiştir. Çevresel çalışmalarda genelde özdeğeri en az bir olan faktörler

değerlendirilmeye alınmaktadır. Gerek görülürse 0.5’ten büyük olan özdeğere sahip faktörler

de analize dâhil edilebilmektedirler. Yaş örnekler için yapılan faktör analizine ait tablolar

aşağıda verilmiştir (Tablo 4.5. ve 4.6.). Yaş örneklerini etkileyen iki farklı kaynak (Faktör 1 ve

Faktör 2) olabileceği görülmektedir. Bu iki faktörün de özdeğerleri birden büyüktür ve çok

belirgin olarak iki kaynak ayrılabilmektedir. Bu iki kaynak ile analizdeki toplam varyansın

%99.25'i açıklanabilmektedir ki bu çok önemli bir sonuçtur. Üçüncü bir kaynağın olma şansı

%0.75 kadar olduğu tahmin edilmiştir. Tablo 4.6.'da ise yapılan analiz sonucu elde edilen

kaynakların her bir analit için yükleri verilmektedir. Genel olarak faktör analizinde yük değerleri

-1 ve +1 arasında değişebilmektedir. Bu çalışmada ise faktör yüklerinin tümü artı değer

almıştır.

41

Tablo 4.5. Yaş çökelme örneklerinin faktör analizi. Faktör Numarası

Özdeğer

Varyans (%)

Birikimli Varyans (%)

1 2.387 59.68 59.68

2 1.583 39.57 99.25

3 0.0262 0.65 99.91

4 0.0037 0.092 100.00

Tablo 4.6. Yaş çökelme verileri için faktör yükleri matrisi. Analit/Kaynak Faktör 1

(Kaynak 1) Faktör 2

(Kaynak 2)

TÇF 0.0467 0.993

TF 0.157 0.981

TA 0.992 0.118

TÇA 0.995 0.0838

Olası Kaynak İnsansal Yerel (Tarımsal Alanlar)

Çalışma alanı verileri üzerinde yapılan faktör analizi sonucunda elde edilen iki faktörle, iki adet

kaynak net bir şekilde ayrılmışlardır (Tablo 4.6.). Dikkat edilirse N bileşikleri birinci faktörü

oluştururken, P bileşikleri de ikinci kaynağı oluşturmuşlardır.

Mevsimsel Ç̅𝑦𝑇Ç𝐴

ve Ç̅𝑦𝑇𝐴 değişimlerinde kısmen tartışıldığı üzere olası insansal N kaynakları (a)

çalışma alanından geçen D-100, D-750 ve O-4 karayolları, (b) Yeniçağa ilçe merkezi, (c) dış

bölgelerdir. Birinci faktöre (kaynağa) katkıda bulunan olası dış bölgeler arasında İstanbul,

Kocaeli, Sakarya ve Düzce illerinin bulunduğu düşünülebilir. Bu illerdeki kentsel, endüstriyel

ve tarımsal etkinliklerin atmosfere bıraktığı N bileşiklerinin uzun mesafeli taşınımla çalışma

alanına ulaştıkları öne sürülebilir. Azot bileşiklerinin ikinci faktörde yüklerinin 0.5’ten düşük

olmasından ötürü uzun mesafeli taşınımla gelen N bileşiklerinin çalışma alanından

kaynaklanan, yerel N bileşiklerine oranla daha baskın oldukları sonucuna varılabilir (Tablo

4.6.).

İkinci faktör ise daha çok doğal kaynak gibi görünse de yine insanların tarımsal aktivitelerde

kullandıkları (lokal) fosforlu gübre ve pestisit türü kimyasallardan kaynaklanmaktadır. Bu

kimyasalların yarı uçucu olmaları nedeniyle buhar fazında da bulunmaları ve yağışla

atmosferden süpürülmeleri daha etkili olduğu ve azotlu bileşikler gibi bahsi geçen şehirlerden

taşınmadığı ayrı bir faktörde görülmesinden de anlaşılabilmektedir.

Kuru çökelme verilerinin faktör analizi sonuçları Tablo 4.7. ve 4.8.’de sunulmaktadır. Yaş

çökelme örneklerinde olduğu gibi verilerin varyansını yüksek oranda (%96.87) açıklayabilen iki

faktörün bulunduğu belirlenmiştir.

42

Tablo 4.7. Kuru çökelme örneklerinin faktör analizi. Faktör

Numarası

Özdeğer Varyans

(%) Birikimli Varyans

(%)

1 4.048 80.22 80.22

2 0.840 16.65 96.87

3 0.128 2.53 99.39

4 0.0307 0.607 100.00

Tablo 4.8. Kuru çökelme verileri için faktör yükleri matrisi.

Analit/Kaynak Faktör 1 (Kaynak 1)

Faktör 2 (Kaynak 2)

ÇRF 0.882 0.439

TÇF 0.872 0.478

TF 0.842 0.496

TA 0.427 0.8809

TÇA 0.514 0.8179

Olası Kaynak Yerel Endüstriyel

Tablo 4.8. incelendiğinde Ç̅𝑘Ç𝑅𝐹

, Ç̅𝑘𝑇Ç𝐹

, Ç̅𝑘𝑇𝐹 değerlerine iki kaynağın katkıda bulunduğu, birincinin

katkısının ikinciye oranla daha yüksek olduğu çıkarımı yapılabilir. Ç̅𝑘𝑇Ç𝐴

ve Ç̅𝑘𝑇𝐴

değerlerine ağırlıklı katkıyı ikinci faktörün vermesine rağmen birinci faktörün katkısının ihmal

edilemeyeceği görülmektedir. Bu sonuç yaş çökelme için elde edilen faktör analizi sonucundan

(Tablo 4.6.) farklılık arz etmektedir.

Yerden atmosfere kalkan tozlar genellikle toprak kökenli olduklarından daha büyük dane

boyuna sahiptirler ve atmosferde uzun mesafeli taşınamayıp atmosfere kaldırıldıkları alanın

yakınında kısa süre sonra yere çökelmektedirler (Karakaş vd., 2004). Fosfor içeren tozların

ana kaynaklarının da çalışma alanı içindeki bölgeler – özellikle tarımsal alanlar – olduğu

düşünülerek birinci faktör (Tablo 4.8.) “yerel kaynak” olarak adlandırılmıştır.

Örnekleme gerçekleştirilirken TÜBİTAK meteoroloji istasyonunun ölçmüş olduğu “rüzgâr yönü”

verileri kullanılarak her örnek için bir rüzgârgülü oluşturulmuştur (Şekil 4.11.).

43

Şekil 4.11. Kuru çökelme örneklerinin rüzgârgülleri.

Güney rüzgârlarına oranla diğer yönlerden esen rüzgârların daha yüksek sıklıkla gerçekleştiği

dikkat çekmektedir (Şekil 4.11.). Bu gözlem özellikle KÇ1, 2, 11, 12, 13, 14, 15, 16 ve 17 için

geçerlidir. Tarım alanları dışında çalışma alanından kuru çökelmeye katkıda bulunması olası

insansal kaynaklar D-100, D-750 ve O-4 karayolları, Yeniçağa ilçe merkezi, sanayi sitesi,

atıksu arıtma tesisi, köyler ve et tavuğu kümesleridir. Göl çeperindeki turbalıkları da içeren

sulak alan ve ormanlık bölgeler de olası doğal kaynak olarak değerlendirilebilir. Bu

44

kaynaklardan hangilerinin elde edilen örneklerdeki aerosollere katkı vermiş olabileceklerini

ortaya çıkarmak için çalışma alanının rüzgâr yönlerine göre alt bölgelere ayrıldığı harita Şekil

4.12. ile Şekil 4.11.’den yararlanılmıştır.

Şekil 4.12. Çalışma bölgesindeki rüzgâr yönleri ve olası aerosol kaynakları (AAT: Atıksu

Arıtma Tesisi; TÇ: Tavuk Çiftliği; SS: Sanayi Sitesi. Fotoğraf Tarihi: 12.11.12).

Tablo 4.9. Kuru çökelme örneklerini etkilemiş olabilecek çalışma alanı içi ana kaynaklar.

Rüzgâr

Yön

Aralığı

Alt

Bölge

No.

Örnek

No.

Rüzgârla Etkileşime Giren

Olası Kaynaklar

Etkilenen

Örnekleyici

Göle

Etki

N – NE

I, II

KÇ1

KÇ10

KÇ11

KÇ12

KÇ13

Tarımsal alan, D-750, Adaköy ve Çamlık

köyleri.

Y1, Y2

Var

NNE -

ENE

II, III

KÇ2

KÇ9

Tarımsal alan, D-750, Adaköy, Sarayköy ve

Çamlık köyleri, Ormanlık alan.

Y1

Var

W-NW

XIII,

XIV

KÇ3

KÇ7

KÇ17

Sulak alan, Tarımsal alan; Hamzabey,

Gölbaşı ve Ören, Dereköy, Kındıra köyleri,

Tavuk çiftlikleri, Ormanlık alan.

-

Yok

45

NE-E

III, IV

KÇ3

Tarımsal alan, D-750; Sarayköy ve Yamanlar

köyleri, Tavuk çiftliği, Ormanlık alan.

Y1

Var

ESE-

SSE

VI, VII

KÇ4

Tarımsal alan, Tavuk çiftliği, D-100, Sanayi

sitesi, Akıncılar, Şahnalar ve Doğancı köyleri.

-

Yok

WSW-

WNW

XII, XIII

KÇ4

KÇ6

KÇ8

KÇ9

KÇ10

KÇ11

Tarımsal alan, Sulak alan, Tavuk çiftlikleri;

Kemaller, Hamzabey, Dereköy, Ören köyleri,

Ormanlık alan.

-

Var

NE-SE

III, IV,

V, VI

KÇ5

Tarımsal alan, D-100 ve D-750, Sanayi sitesi,

Tavuk çiftlikleri; Akıncılar, Şahnalar,

Sarayköy, Yamanlar, Ibrıcak köyleri,

Ormanlık alan.

Y1

Var

ENE-

ESE

IV, V

KÇ6

Tarımsal alan, D-100 ve D-750, Tavuk

çiftlikleri; Akıncılar, Şahnalar, Sarayköy,

Yamanlar, Ibrıcak köyleri; Ormanlık alan.

-

Var

E-SE

V, VI KÇ7

KÇ8

Tarımsal alan, D-100 ve D-750, Sanayi sitesi,

Tavuk çiftlikleri; Akıncılar, Şahnalar, Ibrıcak

köyleri.

-

Yok

NW-N XV,

XVI

KÇ9

Tarımsal alan, D-750, Atıksu arıtma tesisi,

Gölbaşı köyü.

- Yok

S-SW IX, X KÇ10

Tarımsal alan; D-100 ve O-4; Yeniçağa ilçe

merkezi, Aşağıkuldan ve Yukarıkuldan

köyleri.

Y1, Y2 Var

NNW-

NNE

XVI, I

KÇ14

KÇ15

KÇ16

KÇ17

Tarımsal alan; D-750; Atıksu arıtma tesisi.

Y2

Var

Hâkim rüzgârların yönleri nedeni ile Şekil 4.12.’de gösterilen alt bölgelerden en çok I, II, XII,

XIII ve XVI’nın kuru çökelmeye katkıda bulunmuş olabileceği söylenebilir (Tablo 4.9.). Sözü

geçen bölgelerde ağırlıklı olarak tarımsal alanlar, köyler, atıksu arıtma tesisi, tavuk çiftlikleri ve

D-750 karayolu bulunmaktadır. Çalışma alanındaki en yüksek nüfusa sahip Yeniçağa ilçe

merkezinin, sanayi sitesinin ve Türkiye’nin en yoğun şehirlerarası trafiğini taşıyan D-100 ve O-

4 karayollarının saldığı aerosollerin yüzeye yakın rüzgar hareketleri ile göle taşınımının sınırlı

oranda gerçekleştiği anlaşılmaktadır.

16.12.11–06.06.12 döneminde, kısa bir ara dışında, iki örnekleyicinin de hâkim rüzgâr

doğrultusunun dışında kaldığı belirlenmiştir. Bunun sonucu olarak örneklenen kaynak alanın

çok daralmış olduğu, anılan dönemdeki örneklerin mikro-çevre koşulları tarafından belirlendiği

tahmin edilmektedir.

46

Yerel kaynaklara ek olarak uzak mesafelerdeki kaynaklardan atmosferik yolla taşınan besin de

yağış olayları ile çalışma alanına çökelmiştir. Uzak mesafedeki kaynak bölgelerin ana hatları

ile ortaya çıkarılabilmesi için üst atmosfer “geri yörünge”si çıkarılmıştır. Başka bir deyişle

çalışma alanına yağış bırakan bulutların olası çıkış noktaları ve izledikleri yol tahmin edilmiştir.

Her bir yaş örneği oluşturan olayların teker teker geri yörüngeleri elde edilmiştir (Şekil 4.13.).

Grafiklerde her bir yöne ait geri yörünge yolları farklı renklerle gösterilmiş, sağ alt köşede örnek

adı ve yağmur tarihi verilmiştir.

Şekil 4.13.a. Yaş çökelmeye neden olan olayların geri yörüngeleri (YÇ1-YÇ6).

47

Şekil 4.13.b. Yaş çökelmeye neden olan olayların geri yörüngeleri (YÇ7-YÇ12).

48

Şekil 4.13.c. Yaş çökelmeye neden olan olayların geri yörüngeleri (YÇ13-YÇ18).

49

Şekil 4.13.ç. Yaş çökelmeye neden olan olayların geri yörüngeleri (YÇ19-YÇ20).

Örnekleme döneminde ağırlıklı olarak Avrupa-Akdeniz bölgesinden gelen bulutların çalışma

bölgesine ulaşarak yağış bıraktıkları gözlenmektedir (Şekil 4.12.). Kafkaslar, Ortadoğu ve

kuzey Afrika üzerinden gelen atmosferik kütlelerin etkisinin ise göreceli olarak azlığı dikkat

çekmiştir. Bulutların genel olarak izlemiş oldukları yollara bakıldığında YÇ2’nin istisnai bir

güzergâhtan gelen hava kütlesi tarafından oluşturulduğu ve ayrıca besince zengin Sahra tozu

içerdiği söylenebilir. Gerçekten de YÇ2’nin TÇF ve TF derişimleri oldukça yüksek biçimde

50

gerçekleşmiştir (Şekil 4.1.); ilgili tayinler yapılmamış olduğundan N içeriğine ilişkin bir

değerlendirme yapılamamıştır.

Yeniçağa Gölü’nün 2011 ve 2012 yılları için aylık TA ve TF girdilerinin hesaplanmasında bu

çalışmada kullanılan Y1 ve Y2 istasyonlarından elde edilen verilerden yararlanılmıştır.

İzleme döneminde elde edilen örneklerde saptanan derişimlerin yağış-ağırlıklı ortalamalarının

yaş çökelmedeki TA ve TF derişimlerini, sırasıyla 1.61 mg N L-1 ve 138 μg P L-1, temsil ettiği

kabul edilmiştir. Örneklerde belirlenen TA ve TF ile yağış-ağırlıklı ortalama derişimler

karşılaştırılabilmeleri için Şekil 4.14.’te sunulmaktadır. Pik TA ve TF değerlerinin göreceli

olarak düşük yağışın meydana geldiği dönemlere ait örneklerde saptandığı dikkat çekmektedir.

Şekil 4.14. Yaş çökelmedeki toplam azot ve fosfor derişimlerinin örneklenen toplam yağış ile ilişkisi.

51

Temsili derişimlerin 2011 ve 2012 yıllarında sabit kaldığı kabulü ile göle aylara göre yaş

çökelen TA ve TF’un akı ve kütlesi Şekil 4.15.’te verilmektedir. Gölün 2011 ve 2012 toplam N

ve P girdileri sırasıyla 2,572 ve 983 kg N; 222 ve 85 kg P olarak gerçekleştiği tahmin edilmiştir.

Şekil 4.15. incelenirken 2012 yılının çalışma alanı için istisnai kuruluktaki bir yıl olduğunun ve

TÜBİTAK meteoroloji istasyonunun bilinmeyen bir nedenden ötürü 2012’nin bazı aylarında

yağışları ölçemediğinin unutulmaması gerekmektedir.

Şekil 4.15. Yeniçağa gölü’nün 2011 ve 2012 yılları için yaş çökelme besin girdileri.

Kuru çökelme ile göle giren TA ve TF kütlesinin tahmin edilmesi için kör örnekle düzeltilmiş

ölçümler tek bir istatistiksel örnek kümesi oluşturacak biçimde ele alınmıştır. Örnek kümesi

normal dağılıma uymadığı için (Tablo 4.4.) aritmetik ortalama yerine ortanca TA ve TF akısı

değerleri, sırasıyla 235 μg N m-2 gün-1 ve 20 μg P m-2 gün-1, esas alınarak hesaplamalar

yapılmıştır. Toplam N ve TF akı örneklerinin standart sapması ise sırasıyla 363 μg N m-2 gün-

1 ve 44 μg P m-2 gün-1’dür. Buna göre göle 2011 ve 2012’de atmosferik kuru çökelme ile giren

TA ve TF kütlesi sırasıyla 208±322 kg N ve 18±39 kg P olarak bulunmuştur. Görüldüğü üzere

besin girdilerinin GSS’sı %150’den fazladır.

Yaş çökelme hesaplarında yapıldığı gibi temsili N veya P değerleri seçilerek oldukça kolay

biçimde gölün kuru çökelme besin girdisinin tahmin edilemeyeceği ortaya çıkmıştır. Bundan

ötürü “toplam (yaş+kuru) çökelme” hesabının yapılmasının yarar sağlamayacağına karar

verilmiştir. Öte yandan kuru çökelmeye ilişkin çalışma sonuçları bu mekanizmanın tüm yıl

boyunca olmasa da dönemsel olarak göl besin bütçesini ve dinamiğini ciddi olarak

etkileyebileceğini göstererek yarar sağlamıştır.

52

4.1.2. Karasal Kaynaklar: SWAT Modelinin Uygulanması

Dünya çapında benzer çalışmalarda sıklıkla kullanılan yarı-dağıtılmış, havza ölçekli SWAT

modeli çalışma alanındaki besin taşınım dinamiğinin ortaya çıkarılması ve Yeniçağa Gölü’nün

dışsal besin yükünün niceliğinin, kaynaklara göre dağılımının incelenebilmesi için

kullanılmıştır. Bu kapsamda tersten modelleme yaklaşımı kullanılarak modelin kalibrasyonu ve

validasyonu gerçekleştirilmiştir. Kalibre edilen parametrelerin gözlemlenen değişkenler

üzerindeki etkilerini incelemek için duyarlılık analizi yapılmıştır. Proje amaç ve kapsamı

doğrultusunda olası “kritik kaynak alan”ların konum ve büyüklüğüne ilişkin fikir edinilmesine

çalışılmıştır.

Yarı-otomatik SWAT kalibrasyon yazılımı SWAT-CUP’tan yararlanılarak gerçekleştirilen

onlarca deneme ve binlerce simülasyondan sonra izleme çalışmasında ölçülen debi, TÇF, TF

ve NO3 değişkenlerinin kalibre edilmesinin mümkün olduğu sonucuna varılmıştır. Aşağıda

sunulan tüm sonuçlar sözü geçen değişkenlerden yararlanılarak elde edilmiştir.

Otomatik su örnekleme ve debi ölçümünün de gerçekleştirildiği Hamzabey (Alt havza no. 7) ve

Aksu (Alt havza no.12) elde edilen ölçüm sonuçları SWAT-CUP kalibrasyon yazılımında girdi

olarak kullanılmıştır. Kalibrasyon sürecinde gözlenen değişkenlerden her birinin

benzeşimindeki iyileşme Şekil 4.16.’da gösterilmiştir. Örneğin, Aksu debisinin NS değeri birinci

denemede -1 dolaylarındayken kalibrasyon tamamlandığında +0.8’e yaklaşmıştır. Uygulanan

kalibrasyon yönteminin Aksu alt havzasında Hamzabey’e oranla daha başarılı olduğu

görülmüştür. On bir deneme sonunda hedef fonksiyonunun değeri -0.18’den +0.67’ye

çıkarılmıştır (Şekil 4.17.); hedef değerindeki en büyük sıçrama dördüncü denemede

gözlenmiştir. On birinci denemede elde edilen davranışsal simülasyonların sayısı toplam

simülasyon sayısının %96’sına ulaşmıştır (Şekil 4.17.). Hedef değeri ve davranışsal

simülasyon sayısı değişim eğilimi göz önüne alınarak yeni bir deneme ile modelin benzeşim

yeteneğinin hissedilebilir oranda artmayacağına karar verilmiş, böylece kalibrasyon işlemi

sona erdirilmiştir.

53

Şekil 4.16. Gözlenen değişkenlere ait Nash-Sutcliffe (NS) değerlerinin deneme sayısına bağlı iyileşmesi.

Şekil 4.17. Hedef fonksiyon değerinin ve davranışsal simülasyon sayısının deneme sayısına bağlı artışı.

Mart 2012 sonunda başlayıp Nisan 2012 sonuna kadar süren olay Aksu ve Hamzabey

hidrograflarındaki pik debiyi oluşturmuştur (Şekil 4.18. ve 4.19.). Hidroloji, kirletici taşınımının

başat sürücüsü olduğu için TÇF, TF ve NO3 yük-zaman grafikleri de hidrograflarla büyük

benzerlik sergilemiştir. Kalibre edilen model değişkenlerin olay sırasındaki davranışının

benzeşiminde genel olarak başarılı olmuştur. Öte yandan, modelin Hamzabey istasyonunda -

özellikle olayı kapsayan dönem için- tahmin ettiği değerlerin de ölçülenlerden oldukça düşük

olduğu gözlemlenmiştir (Şekil 4.18.). Baz akımı döneminde zaman zaman modelce

benzeştirilen besin yüklerinin sıfır çıktığı da saptanmıştır. SWAT-CUP tarafından 11.

denemenin davranışsal simülasyonları için belirlenen %95’lik istatistiksel güvenilirliğe sahip

belirsizlik bölgesi de Şekil 4.18. ve 4.19.’de kesikli çizgiler kullanılarak gösterilmiştir. Nash-

Sutcliffe katsayısı dışında stokastik SUFI2 yöntemi ile kalibre edilen modellerin benzeşim

gücünü göstermede P- ve R-faktörlerinden de yararlanılmaktadır. Kalibre edilen model

54

kullanıldığında gözlenen değişkenler için elde edilen NS, P- ve R-faktörleri Tablo 4.10.’da

sunulmaktadır.

Tablo 4.10. Kalibre edilmiş modelin benzeşim gücünün göstergeleri (NS, P- ve R-faktörleri).

Gözlenen Değişken

Alt Havza (No.) NS P-faktörü R-faktörü

Debi Hamzabey (7) 0.49 0.23 0.11

Aksu (12) 0.75 0.27 0.12

TÇF Hamzabey (7) 0.7 0.21 0.09

Aksu (12) 0.57 0.33 0.18

TF Hamzabey (7) 0.85 0.23 0.24

Aksu (12) 0.87 0.32 0.28

NO3 Hamzabey (7) 0.57 0.20 0.12

Aksu (12) 0.52 0.06 0.12

Şekil 4.18. Hamzabey (Alt havza no. 7) istasyonu için elde edilen en iyi kalibrasyon simülasyonunun sonuçları (L95PPU ve U95PPU: Simülasyon sonucu için %95 güvenilirlikteki alt ve üst belirsizlik sınırları).

55

Şekil 4.19. Aksu (Alt havza no. 12) istasyonu için elde edilen en iyi kalibrasyon simülasyonunun sonuçları (L95PPU ve U95PPU: Simülasyon sonucu için %95 güvenilirlikteki alt ve üst belirsizlik sınırları).

56

İlk denemeden itibaren 63 SWAT model parametresi (filtre koşullarından ötürü oluşan

kombinasyonlar hesaba katıldığında 160 parametre) kalibre edilmiştir. Benzer bazı kalibrasyon

çalışmalarında yapıldığı gibi ilk birkaç denemenin ardından parametre sayısı azaltılmamıştır.

On birinci deneme sonunda elde edilen kalibre edilmiş parametrelerin uydurulmuş değerleri ve

bunların aralıkları Ek’te sunulmaktadır. Ancak bu tam listenin hedef fonksiyonu değerini

hissedilebilir oranda etkilemeyen, dolayısıyla da modelin duyarsız olduğu birçok parametreyi

kapsadığı unutulmamalıdır. Modelin duyarlı olduğu parametrelerin belirlenmesi için SWAT-

CUP özelliklerinden yararlanılmıştır. Şekil 4.20.’de son denemede gerçekleştirilen 1000

simülasyonun parametre bazındaki hedef fonksiyonu değeri grafikleri sunulmaktadır. Grafikler

incelenirken göz ardı edilmemesi gereken husus şudur: her bir nokta deneme kapsamında

gerçekleştirilen 1000 simülasyondan birini göstermektedir. Bu simülasyonlarda sadece

grafiklerde belirtilen parametre dışında kalibrasyon listesine alınan tüm parametrelerin

değerleri de değiştirilmektedir. Parametrelerin değişim aralığının oldukça dar olmasına (yatay

eksen) rağmen belirli değer alt aralıklarında hedef değerinin nasıl şiddetli düşüşler gösterdiği

açıkça görülebilmektedir (Şekil 4.20.). Diğer değer alt aralıklarında ise hedef değerinin hemen

tüm simülasyonlar için istenildiği biçimde yüksektir (>0.50). Dolayısıyla Şekil 4.19.’daki hedef

değer eğilimleri modelin belirtilen parametrelere aşırı duyarlı olduğunu işaret etmektedir. Ancak

sadece Şekil 4.20.’deki parametrelere uydurulmuş değerleri verip diğer tüm model

parametrelerini verili değerlerinde bırakarak başarılı bir benzeşim yapılması mümkün değildir.

Amacımız modelin duyarlılık sergilediği mümkün olan en az sayıdaki parametreyi saptamaktır.

Bunun için SWAT-CUP Global Sensitivity ve One-at-a-time özelliklerinden yararlanılarak

Ek’teki parametreler elenerek modelin duyarlı oldukları belirlenmeye çalışılmıştır (Tablo 4.11.).

Bu çalışma sonunda 160 parametre kombinasyonu 43’e düşürüldüğünde modelin benzeşim

gücünde herhangi bir düşüş gerçekleşmediği ortaya konulmuştur (NS= +0.67’ye karşı NS=

+0.66). Başka bir deyişle modelin Tablo 4.11.’de verilen 28 parametresi için uydurulmuş

değerler, geri kalanlar için ise verili değerler kullanıldığında model gözlenen değişkenlerin

benzeşimini başarılı biçimde gerçekleştirilebilmektedir. Daha ayrıntılı bir çalışma yapılarak

Tablo 4.11.’deki parametrelerin daha da azaltılması olası gözükmektedir. Ancak proje amaç

ve kapsamı ile doğrudan ilgili olmayan bu tür bir çalışmaya gerek görülmemiştir.

Sonuçlar değerlendirildiğinde modelin havzada gözlenen debi ve besin yüklerinin başarılı

biçimde benzeşimini gerçekleştirebilmesi için ağırlıklı olarak kar ve yeraltı suyu dinamiğine

ilişkin parametrelerin kalibre edilmesi gerektiği ortaya çıkmıştır. Konumsal değişkenlik gösteren

parametrelerin ise ağırlıklı olarak ormanlık ve buğday ekimi yapılan tarımsal arazi (WWHT,

FRST, FRSE) olarak sınıflandırılan alanlar için kalibre edilmesinin önem taşıdığı anlaşılmıştır.

Özellikle gelişmekte olan ülkelerdeki modelciler için kullanımına sunulmuş çevrimiçi

57

veritabanından alınan toprak haritası ve bağlı parametrelerin kalibrasyonuna ciddi oranda

gerek duyulmamış olması da dikkat çekicidir. Bir başka önemli gözlem de hedef fonksiyonun

genel olarak üst toprak P içeriğine ilişkin parametrelere duyarlılık sergilememesi, buna karşılık

GW_SOLP parametresine duyarlı olmasıdır. Modelin RCN parametresine duyarlı olduğunun

belirlenmiş olması da atmosferik N girdisi ile akarsularda ölçülen NO3 arasında ilişki

olabileceğini gösterdiği için önem taşımaktadır. Son olarak hedef fonksiyonun TLAPS,

CANMX, SNO50COV gibi Şekil 4.20.’de gösterilen bazı parametrelere bunların hidrolojik

benzeşim üzerinde yarattıkları büyük etkiden dolayı çok duyarlı olduğunun saptanmış olduğu

ve buna dikkat edilmesi gerektiğinin altı çizilmelidir.

Şekil 4.20. Kalibre edilmiş modelin yüksek duyarlılık gösterdiği parametrelerin değerlerinin hedef fonksiyonu değeri ile ilişkisi.

58

Tablo 4.11. Kalibrasyon hedef fonksiyonunun duyarlı olduğu parametreler ve uydurulan değerler.

SWAT Parametresi

Filtre Koşulu SWAT Girdi Dosyası Uzantısı

Uydurulan Değer

Uydurulan Değerin

Uygulama Yöntemi

PRECIPITATION Ocak 2012 Şubat 2012 Mart 2012

*.pcp 0.213461 0.056049 0.045327

R

CANMX

WWHT

*.hru

19.034878 V FRST 36.846142

FRSE 26.012440

ESCO

WWHT -0.544975 R FRSE 0.525693

EPCO PAST

0.265327

SFTMP -

*.bsn

-0.285089 V

NPERCO 0.482150

SMFMN 12.627731

SNO50COV 0.480102

SMTMP 4.881112

SNOCOVMX 35.549129 A

RCN 2.002747

SMFMX 13.898430 V

TLAPS 1,2,3,4,5,7,10,12,13,14,15 *.sub 3.076221 A

CH_N1 - 0.282898 R

CH_K1 65.288101 A CH_K2 - *.rte 40.737892

CN2

WWHT *.mgt

-0.324916 R

AGRC -0.350236

FRSE -0.023340

ALPHA_BF -

*.gw

0.733372 V GWSOLP 0.274713

GWQMN 33.363686 A REVAPMN 89.567696

GW_DELAY 6.096393 V RCHRG_DP 0.277453

SOL_ORGP WWHT,1 *.chm 7.460960 A

SOL_Z C,2 *.sol

0.007867 R SOL_AWC D,2 -0.145685

ANION_EXCL C 0.068821 A

USLE_C CROP #: 7 (PAST)

plant.dat -0.232809 R

Açıklamalar: Uydurulan Değerin Uygulanma Yöntemi: A: Absolute. Verili parametre değerine uydurulan değer eklenerek kalibre edilmiş parametre değeri bulunur. R: Relative. Verili parametre değeri “1+uydurulan değer” ile çarpılarak kalibre edilmiş parametre değeri bulunur. V: Replace. Uydurulan değer kalibre edilmiş parametre değerine eşittir. Filtre Koşulu: *.pcp: 2012 yılında TÜBİTAK istasyonu tarafından ölçülen ve model kalibrasyonunda kullanılan yağış verileri aylara bölünerek kalibre edilmiştir. *.hru: Dört harfli SWAT arazi kullanım kodlarına bağlı olarak parametreler kalibre edilmiştir. *.sol: Toprak haritasındaki hidrolojik gruplara veya “hidrolojik grup, toprak katmanı”na göre parametreler kalibre edilmiştir. *.mgt: Dört harfli SWAT arazi kullanım kodlarına bağlı olarak parametreler kalibre edilmiştir. plant.dat: Bitki türlerine bağlı olarak USLE_C parametresi kalibre edilmiştir. Parantez içinde verilen dört harfli kodlar SWAT modelinin bitki kodlarına karşı gelmektedir.

59

*.sub: Yükseklik bandı uygulamasının yapıldığı alt havzalar için PLAPS ve TLAPS parametrelerinin kalibre edilmesi için ilgili alt havzaların numaraları kullanılmıştır. *.chm: “SWAT arazi kullanım kodu, toprak katmanı”na göre kalibrasyon gerçekleştirilmiştir.

Kalibre edilen modelin validasyonu için Kaymaz (Alt havza no. 14) ve Güzveren (Alt havza no.

15) istasyonlarında gözlemlenen debi, TÇF, TF ve NO3 kullanılmıştır. Kalibrasyon için

kullanılan alt havzalarda olduğu gibi Kaymaz ve Güzveren’de de 2012 Mart sonu ve Nisan başı

döneminde ilgili hidrograflarda açıkça görülen izleme döneminin en büyük olayı meydana

gelmiştir (Şekil 4.21. ve 4.22.). Modelin bu olaydaki debi yükseliş eğiliminin benzeşimini

gerçekleştirebildiği ancak olay kapsamında ölçülen debilere ulaşmada yetersiz kaldığı

saptanmıştır. Bu yetersizliğe bağlı olarak olay esnasındaki TÇF, TF ve NO3 yükleri özellikle

Kaymaz istasyonunda düşük tahmin edilmiştir. Güzveren istasyonundaki benzeşim

sonuçlarının Kaymaz’dakilere oranda daha iyi olduğu görülmektedir (Şekil 4.22.). Özellikle

Güzveren TÇF yükünün benzeşiminde başarılı bir sonuç elde edilmiştir (NS>0.8). Kaymaz ve

Güzveren istasyonlarında gözlenen tüm değişkenler için belirlenen NS katsayılarının

ortalaması validasyon işlemi hedef fonksiyonunun değerine karşılık gelmektedir (Tablo 4.12.).

Validasyon işleminin hedef değeri +0.41 olarak gerçekleşmiştir. Literatürde gerek kalibrasyon

gerekse validasyon işlemlerinde genel olarak >+0.5 kuralı uygulanmaktadır. Ancak bazı

hakemli yayınlarda >+0.4 kuralının uygulandığı da görülebilmektedir. Bu açıdan bakıldığında

validasyon işleminde elde ettiğimiz +0.41 değerinin kabul edilebilir olduğu söylenebilir. Burada

validasyon değerlendirmesi kapsamında altı çizilmesi gereken bir önemli konu da

çalışmamızın gözlenen veri setinin sınırlı oluşundan kaynaklanan dezavantajdır. Havza

hidrolojisinin döngüsel olaylarını (örneğin, kar erimesi) birden fazla kez gözlemlenebilmesi ile

elde edilecek bir veri setine dayalı modelleme çalışmasının daha başarılı olacağı da açıktır.

60

Şekil 4.21. Kaymaz (Alt havza no. 14) istasyonu için elde edilen en iyi validasyon simülasyonunun sonuçları (L95PPU ve U95PPU: Simülasyon sonucu için %95 güvenilirlikteki alt ve üst belirsizlik sınırları).

61

Şekil 4.22. Güzveren (Alt havza no. 15) istasyonu için elde edilen en iyi validasyon simülasyonunun sonuçları (L95PPU ve U95PPU: Simülasyon sonucu için %95 güvenilirlikteki alt ve üst belirsizlik sınırları).

62

Tablo 4.12. Kalibre edilmiş modelin validasyon göstergeleri (NS, P- ve R-faktörleri). Gözlenen Değişken

Alt Havza (No.) NS P-faktörü R-faktörü

Debi Kaymaz (14) 0.28 0.18 0.04

Güzveren (15) 0.37 0.19 0.1

TÇF Kaymaz (14) 0.15 0.12 0.03

Güzveren (15) 0.82 0.2 0.14

TF Kaymaz (14) 0.21 0.09 0.03

Güzveren (15) 0.59 0.09 0.15

NO3 Kaymaz (14) 0.38 0.05 0.05

Güzveren (15) 0.49 0.4 0.09

Kalibre edilen model projenin izleme programının gerçekleştirildiği 2011 ve 2012 yılları için

çalıştırılarak anılan dönemdeki akarsu debi, TÇF, TF ve NO3 dinamiğinin benzeşimi elde

edilmiştir. Bunları belirleyen havza su döngüsü ve bağlı değişkenler de modellenmiştir.

Havza yağış ortalamaları esas alındığında 2011 ve 2012 sırasıyla “yaş” ve “kuru” yıllardır.

Kalibre edilen yağış (yağmur) miktarları yaş ve kuru yıl için sırasıyla 419.92 ve 173.86 mm’dir.

Modele göre havzaya düşen yağmurun ortalama %13’ü kadar da kar yağışı gerçekleşmiştir.

Havza geneli için elde edilen model çıktılarına göre yaş yılda toprak su içeriği (Şekil 4.23.’te

SW) temmuz ayına kadar 80-120 mm aralığında seyretmiştir. Kuru yılda mart ayından itibaren

istikrarlı biçimde azalan toprak su içeriği aralık ayına kadar 20 mm’nin altında kalmıştır. Yaş

yılda yağış yolu ile giren net su miktarı yaklaşık +40.78 mm iken kuru yılda -34.85 mm olarak

gerçekleşmiştir. Buna bağlı olarak da kuru yıl içerisinde toprağın su içeriği düşmüştür.

İncelenen iki yılda da topraktan sızma yolu ile harekete geçen suyun akarsuları beslediği

görülmektedir. Yüzey akışının akarsulara su verimine (Şekil 4.23.’te WATER YIELD) katkısı

ise şöyle olmuştur: yaş yılda %10’a karşılık kuru yılda %40. Yaş ve kuru yılda toprak profilinden

sızan suyun (Şekil 4.23.’te PERCOLATE) sırasıyla %76 ve %89’u yeraltı akımı yoluyla

akarsuları beslemiştir. Yer altı suyunun her iki yılda da akarsuları yaklaşık %70-80 oranında

besleyen ana kaynak olduğu görülmektedir. Yıllık bazda ortalama 7.18 mm suyun akarsuların

kanallarında taşınırken toprağa sızma yolu ile kaybedildiği hesaplanmıştır. Yukarıda

belirttiğimiz yağış koşulları altında yer altı akışının N ve fosforun göle taşınımı açısından da

önem taşıyabileceği ortaya çıkmıştır.

63

Şekil 4.23. Havza ölçeğinde su döngüsüne ilişkin model değişkenlerinin 2011 ve 2012

yıllarında aldıkları değerler.

Modelimizde Yeniçağa Gölü’ne boşalan alanın büyüklüğü 142.9 km2’dir. On beş alt havzadan

12’sinin verdiği ya da bıraktığı su akarsularla taşınmak suretiyle 10 numaralı alt havza

üzerinden Yeniçağa Gölü’ne girmektedir. Altı ve sekiz numaraları alt havzalar ise gölün

mansabında kaldıkları ve gölün su bütçesine katkıda bulunmadıkları için aşağıda yapılacak

tartışmanın dışında tutulacaktır.

Yaş yıl için göle giren su miktarı yaklaşık 24 milyon m3 iken kuru yıldaki su girişi 6 milyon m3

olarak hesaplanmıştır. Yaş yılda su girişi ağırlıklı olarak Mart-Haziran ayları arasında meydana

geldiği, kuru yıldaki su girişinin büyük bölümünün ise Mart ve Nisan’da olduğu anlaşılmaktadır

(Şekil 4.24.). 2012 yılında Temmuz’da başlayarak Aralık’a kadar süren yağışsız dönemde

model baz akımın benzeşimini gerçekleştirmede zorlanmıştır. Anılan dönem için elde edilen

benzeşim debileri sıfıra yaklaşmıştır. Bu durum besin yüklerinin benzeşimini de benzer biçimde

olumsuz etkilemiştir. Yaş yılda göle yoğun besin girişinin gerçekleştiği dönemde aylık TÇF, TF

ve NO3 girdileri sırasıyla 800-1600 kg P, 1000-2500 kg P ve 3000-5000 kg N düzeylerinde

64

seyretmiştir. Kuru yılda ise baskın TÇF girişi Nisan ayı içinde ve 1000 kg P düzeyinde olurken

TF girdisi hem Mart hem Nisan’da 1000 kg P civarında gerçekleşmiş gözükmektedir. Nitrat

girişi nicelik açısından hem kuru hem de yaş yılda göle giren fosfordan daha yüksektir. Yaş

yılda en yüksek nitrat girişinin yaşandığı aylarda göle giren aylık nitrat miktarı 2000 ile 5000 kg

N arasında değişirken kuru yıldaki yüksek nitrat girişlerinin 1500-2500 kg N aralığında kaldığı

anlaşılmaktadır. Yıllık besin girdisinin büyük bölümünün meydana geldiği aylarda kütlesel

TF:NO3 oranı iki ile dört arasında değişmiştir. Fosfor türlerinin kendi aralarında ilişkiye

bakıldığında benzeşim sonucu elde edilen TF’un %70’ten fazlasının -incelenilen her iki yılda

da- çözünmüş fosfordan oluştuğu görülmüştür. Model benzeşimi ile elde edilmiş olan debi

ağırlıklı besin derişimlerinin ve besin türlerinin kendi aralarındaki oransal ilişkilerin izleme

çalışmasında ölçülen değerler arasında genel bir karşılaştırma ve değerlendirme yapılmıştır

(Şekil 4.24. ve Tablo 4.13.). Modele göre yaş yılın Mart ve Nisan aylarında debi ağırlıklı TÇF

0.2-0.25 mg P L-1 dolaylarında kalırken TF derişimi Mart’ta 0.8 mg P L’ye çıkıp takip eden ayda

sert bir düşüş göstererek 0.2-0.3 mg P L-1 aralığına çekilmiştir (Şekil 4.24.). İzleme

istasyonlarında belirlenen TÇF ile modelce benzeştirilen TÇF’un –özellikle Mart ayında-

birbirlerine oldukça yakın olduğu anlaşılmaktadır. Mart ayınca benzeştirilen TF’un genel olarak

ölçülenlerden ciddi oranda yüksek olduğu kaydedilmiştir: Kaymaz ve Hamzabey’de ölçülen TF

derişimi benzeştirilen derişimin yaklaşık yarısıdır. Mart için belirttiğimiz fark Nisan’da

daralmıştır. İzleme dönemince kapsanan yaş aylar için modelin ürettiği NO3:TF 1-3 aralığında

kalırken izleme sonuçları bunun sahada daha yüksek gerçekleşmiş olabileceğini işaret

etmektedir. Modele göre TÇF:TF Mart değeri 0.3, Nisan değeri ise 1.0’dir. Başka bir deyişle

göle giren fosforun Mart’ta %30’u çözünmüşken Nisan P girdisinin %100’ü çözünmüş durumda

gelmiştir. Mart ayı için TÇF:TF oranın saptanabildiği Aksu ve Güzveren gibi istasyonlarda TF

yüküne çözünmüş P katkısının %80’e yaklaştığı gözlemlenmişse de Hamzabey’de model

çıktısı ile uyumlu bir oran elde edilmiştir. Yukarıdaki genel değerlendirme modelin gerçek

koşulları ne ölçüde benzeştirebildiğine ilişkin fikir edinilmesi amacı ile yapılmıştır.

Değerlendirmenin izleme programının kapsamı ve veri setinin büyüklüğü gibi etkenlerce

sınırlanmış olduğunun unutulmaması gerekmektedir.

65

Tablo 4.13. İzleme dönemindeki aylık debi ağırlıklı besin derişimleri ve besin türlerinin

oranları.

İstasyon Ay TÇF (mg P L-1)

TF (mg P L-1)

TÇF:TF (mg P mg-1 P)

NO3 (mg N L-1)

NO3:TF (mg N mg-1 P)

Güzvere

n

Eylül 0.020 0.038 0.54

Ekim 0.022 0.048 0.47

Kasım 0.024 0.333 0.07

Aralık 0.020 0.026 0.74 0.73 27

Ocak 0.031 0.031 1.00 0.49 16

Şubat 0.022 0.022 1.00 0.49 22

Mart 0.163 0.206 0.79

Nisan 0.070 0.133 0.53 1.14 9

Mayıs 0.020 0.038 0.54 0.74 20

Haziran 0.021 0.021 1.00 0.63 31

Aksu

Ekim 0.117 0.170 0.69

Kasım 0.227 0.279 0.81

Aralık 0.170 0.205 0.83 1.64 8

Ocak 0.126 0.164 0.77 0.86 5

Şubat 0.078 0.089 0.88 0.75 8

Mart 0.177 0.222 0.79

Nisan 0.099 0.188 0.53 1.32 7

Mayıs 0.041 0.055 0.75 1.78 32

Haziran 0.090 0.108 0.84 2.07 19

Ham

zab

ey

Ekim 0.040 0.065 0.61

Kasım 0.022 0.038 0.58

Aralık 0.016 0.027 0.59 0.59 22

Ocak 0.019 0.021 0.93 0.68 32

Şubat 0.018 0.018 1.00 0.81 45

Mart 0.169 0.508 0.33

Nisan 0.106 0.132 0.81 1.05 8

Mayıs 0.027 0.035 0.77 0.83 24

Haziran 0.053 0.078 0.69 0.96 12

Kaym

az

Ekim 0.138 0.162 0.85

Kasım 0.125 0.155 0.80

Aralık 0.212 0.251 0.85 1.90 8

Ocak 0.203 0.233 0.87 1.73 7

Şubat 0.147 0.197 0.75 1.25 6

Mart 0.474

Nisan 0.306 0.400 0.77 1.35 3

Mayıs 0.176 0.192 0.92 1.72 9

Haziran 0.136 0.161 0.85 2.06 13

Akarsu debilerinin yükseldiği yaş aylar ve bağlı veriler kalın yazılmıştır. İzleme programının yapısı nedeniyle her ay için sunulan değerler 2-4 anlık debi ölçümü ve örnekleme sonucundan yola çıkılarak elde edilmiştir.

66

Şekil 4.24. Yaş (2011) ve kuru (2012) yılda göle giren aylık su ve besin miktarı.

67

Yaş ve kuru yılda gölü besleyen derelerin aylık ortalama debileri normalize edilerek alt havzalar

arası karşılaştırma gerçekleştirilmiştir (Şekil 4.25.). Dereler arasında Kınalı’nın en düşük

akarsu besleme potansiyeline sahip olduğu, Kaymaz’ın da bu açıdan ikinci sırada yer aldığı

görülmüştür. Fındıklı, Kirenli ve Ömerli gibi kuruyan akarsuları içeren 10 No.lu alt havzanın

akarsu besleme potansiyelinin oldukça yüksek olduğu da kaydedilmiştir. Yaş yılın en yüksek

aylık debisi haziranda gerçekleşirken kuru yılda nisan ayı debileri diğer ayların açık ara önünde

gerçekleşmiştir. Yaş yılda Hamzabey, Aksu, Güzveren, Kaymaz ve Kınalı derelerinin göle

taşıdığı su miktarı sırasıyla 170, 168, 116, 40 ve 23 mm olmuştur. Kuru yılda sözü geçen

derelerden gelen su miktarı ise yine aynı sırayla 40, 41, 26, 9 ve 7 mm’dir. On No.lu alt

havzadan göle giren su miktarı ise yaş ve kuru yılda 117 ve 37 mm olmuştur. Onuncu alt

havzanın göl su bütçesine katkısının yalnızca Fındıklı, Kirenli ve Ömerli derelerince

taşınmamış olabileceği, alt havzanın saldığı bir miktar suyun herhangi bir akarsu üzerinden

değil doğrudan göle ulaşmış olabileceği göz ardı edilmemelidir.

Alt havza P (TÇF ve TF) yüklerinin aylara ve yıllara göre değişimi incelendiğinde ağustos-

kasım döneminde modelce benzeştirilen yüklerin hemen hemen sıfır düzeyine indiği göze

çarpmaktadır (Şekil 4.26.). Gerçekte ise bu kuru aylarda baz akım tarafından göle besin

taşınımı sürmüştür. Projenin amaç ve kapsamı baz akım besin yükünün yüksek doğrulukta

tahminini gerektirmediği için bu konu üzerinde bir çalışma yürütülmemiştir. Yaş yıl içerisinde

Hamzabey, Aksu, Güzveren ve Kaymaz’dan göle en yüksek P girişinin gerçekleştiği ay haziran

olarak görünmektedir. Kınalı deresi ve 10 No.lu alt havzada ise yüksek P yükleri mart-haziran

dönemi içerisinde daha dengeli bir dağılım göstermiştir. Model benzeşimine göre yaş yılda

Hamzabey, Aksu, Güzveren, Kaymaz ve Kınalı derelerinin göle taşıdığı TF sırasıyla 1858,

2112, 1014, 374 ve 278 kg olmuştur. Aynı yılda 10 No.lu alt havzadan gelen TF ise 475 kg

olarak tahmin edilmiştir. Böylece gölün yaş yılda maruz kaldığı TF girdisi 6110 kg’a ulaşmıştır.

Kuru yılda derelerin göle taşıdığı P mutlak değerce azalarak 1996 kg’a inmiştir. Dereler ve 10

No.lu alt havza toplam yüke göreceli katkılarına göre büyükten küçüğe sıralanarak aşağıda

sunulmuştur:

Yaş Yıl (2011): Aksu > Hamzabey > Güzveren > 10 No.lu Alt Havza > Kaymaz > Kınalı

Kuru Yıl (2012): Hamzabey > Aksu > Güzveren > 10 No.lu Alt Havza > Kınalı > Kaymaz

Model benzeşim sonuçlarına göre kuru ve yaş yılda göle giren fosforun sırasıyla %83 ve %63’ü

çözünmüştür. İki yılda da göle en yüksek TÇF aktarımının Aksu deresince yapıldığı tahmin

edilmiştir: yaş yılda 1844 kg, kuru yılda 447 kg. Yaş yılda göle giren toplam nitrat 16576 kg

iken bu miktar kuru yılda 4259 kg’a düşmüştür. Göle aktarılan nitratın TF’a kütlesel oranı yaş

yılda 2.7, kuru yılda ise 2.1 olarak bulunmuştur. Hamzabey deresi yaş yılda 6256, kuru yılda

68

ise 1347 kg N cinsinden nitratı göle ileterek gölün nitrat girdisine katkıda birinci sırada yer

almıştır.

Çalışmamızda kullandığımız model HRU’lerinden akarsu kanallarına aktarılan besinleri kanal

içi taşınım esnasında gerçekleştiği düşünülen bazı süreçlere (In-stream water quality modeling

kullanılmamıştır) maruz bırakmıştır. Dolayısıyla alt havzaların akarsu kanalına giren ve çıkan

besin miktarında ciddi farklılık olup olmadığı incelenmiştir. Farkı ölçmede “iletim oran”larından

yararlanılmıştır: TÇF için MINP_OUT: MINP_IN; TF için TP: (MINP_IN + ORGP_IN); nitrat için

NO3_OUT: NO3_IN. Yaş yılda gözlenen değişkenlerin iletim oranları tüm alt havzalarda

%100’e yakın olmuştur. Dolayısıyla yaş yılda kanal içi süreçlerin besin taşınımına etkisi ihmal

edilebilir düzeydedir. Kuru yılda yıllık nitrat iletim oranlarında yaş yıla oranla aşırı olmasa da

hissedilebilir bir düşüş kaydedilmiş, en düşük nitrat iletim oranı 2 No.lu alt havza için %75

olarak hesaplanmıştır. Toplam P için en düşük iletim oranı ise 7 No.lu alt havzada gözlenmiştir.

Toplam çözünmüş P iletim oranının ise kuru yıldaki gibi yüksek kalmaya devam ettiği

saptanmıştır. Sonuç olarak kuru yılda kanal içi süreçlerin göle Hamzabey deresince taşınan

TF ve nitrat yükü üzerinde kısmen azaltıcı etkisi olmuştur.

Karasal besin –özellikle P- kaynaklarını daha yüksek bir mekânsal çözünürlükte ortaya

koyabilmek için derelerin drenaj alanlarını oluşturan alt havzaların birim alan başına düşen

besin kayıplarının bilinmesi gerekmektedir (Şekil 4.27.). Alanları 1 km2 dolaylarında olan çok

küçük alt havzalar (No. 3, 9 ve 11) değerlendirmeye alınmamıştır. Nitrat ve TÇF kayıpları

açısından öne çıkan tek bir alt havzanın bulunmadığı görülmektedir. Yaş yılda nitrat kaybı 150-

200 kg N km-2 olan 6 alt havza varken TÇF kaybı 40-60 kg P km-2 olan 4 alt havzanın bulunduğu

göze çarpmaktadır. Toplam P kaybına bakıldığında farklı bir durumun olduğu görülmektedir: 7

No.lu alt havzanın TF kaybı diğer alt havzalarınkinden gözle görülür biçimde daha yüksek (134

kg P km-2) gerçekleşmiştir. Sözü geçen alt havza 1, 2, 3, 4 ve 9 No.lu alt havzalarla birlikte

Hamzabey deresinin drenaj alanını oluşturmaktadır. Yaş ve kuru yıllarda Hamzabey

deresinden göle giren TF yükünün sırasıyla %48 ve %68’inin 7 No.lu havzadan çıktığı

görülmektedir (Şekil 4.28.). Bu bilgiler çalışma alanında -özellikle yaş meteorolojik koşullar

altında- P kritik kaynak alanı olarak görev yapabilecek arazinin 7 No.lu alt havzada

yoğunlaşmış olabileceğini işaret etmiştir.

69

Şekil 4.25. Yaş (2011) ve kuru (2012) yılda alt havzaların çıkışlarındaki aylık ortalama akarsu

debileri.

70

Şekil 4.26. Yaş (2011) ve kuru (2012) yıllarda alt havzaların çıkışlarındaki aylık fosfor yükleri.

71

Şekil 4.27. Alt havzaların yıllık ortalama fosfor ve nitrat kayıpları.

72

Şekil 4.28. Hamzabey deresinin drenaj alanını oluşturan alt havzaların çıkışlarındaki yıllık fosfor yükleri.

Birim alanından salınan ya da kaybedilen TF açısından diğer alt havzaların önünde yer aldığı

görülen 7 No.lu alt havzadaki HRU’lerinin P kayıpları ve taşınım mekanizmaları incelenmiştir.

Hidrolojik tepki birimleri model çıktılarının değerlendirilebileceği en yüksek mekânsal

çözünürlükteki bileşenlerdir. Bunların sayı, konum ve alanları modelin inşası esnasında

modelcinin aldığı öznel kararlardan etkilenmektedir. Dolayısıyla aşağıdaki HRU analizinin

sahadaki durumu bire bir yansıtmayacağı ama kritik kaynak alanları ve P taşınımındaki

mekanizmaları ortaya çıkarmada yarar sağlayacağı bilinmelidir.

73

Yedi numaralı alt havzanın modellenmesinde yedi adet HRU kullanılmıştır (Tablo 4.14.).

Hidrolojik tepki birimlerinin tümünde arazinin tarımsal amaçlı (hububat (AGRC) veya mera

(PASTURE)) kullanıldığı kabul edilmiştir. Alt havzada kullanılan HRU’lerinin sayısını yükselten

etken bölgede üç değişik eğim sınıfını (düşük, orta, yüksek) da içeren alanların bulunmasıdır.

Model inşasında yapılan seçimler doğrultusunda alt havza alanının %25’ini kapsayan HRU’leri

modelleme dışı tutulmuş, hariç tutulan HRU’lerinden boşalan alan modellemede kullanılacak

yedi HRU’ne alanları ile orantılı olacak biçimde dağıtılmıştır (Şekil 4.29.). Modelde kullanılan

HRU’lerinin alansal büyüklerinin birbirlerinden çok farklı olmadığı görülmektedir. Alanların

yeniden dağıtımı CBS’nden bağımsız bir işlem olduğu için yeniden dağıtılmış alanların harita

üzerinde gösterilmesi olanak dışıdır. Bundan ötürü aşağıda sunulan haritalarda HRU’leri

yeniden dağıtımdan önceki orijinal biçimleri ile gösterilmiş, modelleme dışı tutulan HRU’lerinin

kapsadığı alanlar “hariç” sınıfı altında belirtilmiştir (Şekil 4.30.).

Modele göre besinlerin sahadan akarsuya taşınımında görev alabilecek iki mekanizma

bulunmaktadır: (a) yüzey, (b) yeraltı. Seçime bağlı olarak yüzeyaltı akımla taşınan fosforun da

modellenebileceği belirtilse de bununla ilgili denklemler model koduna işlenmemiş olduğu için

yüzeyaltı P taşınımının hâlihazırda benzeşimi gerçekleştirilememektedir. Benzeşim sonuçları

incelendiğinde P taşınımında öne çıkan mekanizmaların HRU’lerine göre değişebildiği

anlaşılmıştır. Bu noktadan itibaren değişik HRU’lerinden söz edilirken bunların HRUGIS kodları

(Tablo 4.14) kullanılacaktır.

Yaş yıl benzeşim sonuçları incelendiğinde 70007 ve 70006’nın TF kayıplarının diğerlerinden

açık biçimde farklı ve daha yüksek olduğu saptanmıştır (Şekil 4.30.). Birinci sırada yer alan

70007’nin kaybı 500 kg P km-2’ye yakındır. Kuru yılda ise 70007 ve 70006’nın kayıpları %50’ye

yakın oranlarda azalmıştır. 70002’nin P kaybı ise %64 artmış ve birim alandan TF kaybı

açısından bu HRU kuru yılda ikinci sırada yer almıştır. İki yağış rejimi altında da 70007 yayılı

P yüküne en büyük katkıyı yapmayı sürdürmüştür.

Yaş yıl benzeşim sonuçlarına bakıldığında yüzey akışı ile P taşınımının 70006 ve 70007’de

baskın olduğu anlaşılmaktadır (Şekil 4.31.). Diğer HRU’lerinde ise P ağırlıklı olarak yeraltı

akımı ile taşınmıştır. Model çıktılarına göre yüzey akışı ile uzaklaştırılan fosforun en fazla

%15’inin doğrudan yüzey akışı içinde çözünerek taşınan fosfordan, geri kalanın ise kaybolan

toprağa (sedimana) bağlı olarak uzaklaştırılan fosfordan oluşmuştur. 70006 ve 70007 dışındaki

beş HRU’inin kapladığı alanda yer altı suyu ile P taşınımı öne çıkmıştır. Kuru yıl benzeşiminin

yaş yıldan farkı yüzey akışı ile taşınımın daha baskın duruma geçmiş olmasıdır.

74

Hem yaş hem de kuru yılda birim alanından en çok P kaybeden 70007, 7 No.lu alt havza

alanının %10’unu oluşturmaktadır. Yukarıda açıklanan alan düzeltme işleminin ardından

model hesaplamalarında 70007’nin alt havzanın %14’ünü oluşturduğu kabul edilmiştir (Şekil

4.29.). 70007’nin özellikleri şunlardır: (a) orta derecede eğimli, (b) düşük hidrolik geçirgenliğe

sahip topraklardan oluşmaktadır (Tablo 3.5. ve 4.14.). Dolayısıyla 7 km2’ye yakın bir alanı

kaplayan 7 No.lu alt havzanın potansiyel P kritik kaynak alanının toplam alanı 100 hektarı

aşmayan, %5-15 arası eğime ve düşük geçirgenliğe sahip arazilerden oluştuğu sonucuna

ulaşılmıştır.

Tablo 4.14. Modelin yedi numaralı alt havzada kullandığı hidrolojik tepki birimleri. HRU

No.

HRUGIS SWAT

Arazi

Sınıfı

Toprak

Adı

(Hidrolojik Grup)

Eğim Sınıfı

(%)

1 70001

AGRC

Bk45-2bc-3026*

(C)

0-5

2 70002 5-15

3 70003

Lo91-2bc-3208*

(D)

0-5

4 70004 >15

5 70005 5-15

6 70006 PASTURE 0-5

7 70007 PASTURE 5-15

*: Toprakların fizikokimyasal özellikleri Tablo 3.5.’te verilmiştir.

Şekil 4.29. Hidrolojik tepki birimlerinin yedi numaralı alt havzadaki alansal dağılımları: “modelde kullanılmayan orijinal (üst)” ve “modelde kullanılan düzeltilmiş (alt)”.

75

Şekil 4.30. Yaş (2011) ve kuru (2012) yılda (2011) yedi numaralı alt havza hidrolojik tepki birimlerinin yıllık toplam fosfor (yüzey+yeraltı) kayıpları (kg P km-2).

76

Şekil 4.31. Yaş (2011) ve kuru (2012) yılda taşınım mekanizmalarına göre yedi numaralı alt havza hidrolojik tepki birimlerinin toplam fosfor kayıpları (kg P km-2).

77

Yedi No.lu alt havzada saptanan yüksek P salma eğilimindeki 70007’ye benzer HRU’lerin diğer

alt havzalarda da bulunabileceği varsayımından hareketle havza ölçeğinde HRU’lerinin TF

kaybetme potansiyellerinin incelenmesine karar verilmiştir. Bu kapsamda göle giren P yükünün

yüksek gerçekleştiği yaş yılda modelin kullandığı tüm alt havzaların TF kayıpları CBS ortamına

aktarılarak değerlendirilmiştir (Şekil 4.32.). Altı ve 8 No.lu alt havzalar göl mansabında oldukları

için buralardaki TF kayıpları Şekil 4.32.’de gösterilmemiştir. Yine aynı şekilde modellemeye

etkisi olmayan HRU’leri “koyu gri” renkle belirtilmiştir. Daha önce de açıklandığı üzere

modelleme dışı tutulan HRU’lerinin her birine CBS’nde değer verilmesi uygun bulunmamıştır.

Bu bölgelerin TF kaybı modellemede kullanılan HRU’lerinin TF kayıplarının alan ağırlıklı

ortalamasına eşittir. Şekille ilgili açıklamalarda son olarak modellemeye dâhil edilen her bir

HRU’nin TF kaybını belirtmek için benzersiz bir renk kullanıldığının söylenmesi gerekmektedir.

Yaş yılda yukarıda oldukça ayrıntılı biçimde incelediğimiz 7 No.lu alt havza dışında 3, 5 ve 13

No.lu alt havzaların HRU’lerinin TF kayıplarının diğer alt havzalarınkilere oranla daha yüksek

olduğu kolayca görülmektedir. Bu alt havzalardaki HRU’lerinin TF kaybı 75 kg P km-2’den

düşüktür. Bu değer 70007 için tahmin edilen 497 kg P km-2’lik TF kaybının ancak %15’ine

karşılık gelmektedir. Model benzeşimi çıktıları tüm havza için potansiyel P kritik kaynak alanı

olarak sadece 70007’yi işaret etmiştir.

Şekil 4.32. Modellemede kullanılan hidrolojik tepki birimlerinin yaş yıldaki (2011) toplam fosfor kayıpları (kg P km-2).

78

Şekil 4.33. Model benzeşim sonuçlarına göre yaş yıl için (2011) havzadaki potansiyel fosfor kritik kaynak alanlarının (KKA) dağılımı.

Şekil 4.32.’de gösterildiği üzere alt havzaların oldukça büyük bir bölümünü oluşturan alanlar

baskın “arazi kullanımı + toprak türü + eğim sınıfı” karşısında ihmal edilerek modellemede

kullanılmamıştır. 70007’nin kritik kaynak alan olma potansiyeli ortaya çıkarıldıktan sonra başka

alt havzalarda 70007 ile aynı özellikleri (Tablo 4.14.) taşıyan, modellemede ihmal edilmiş

HRU’lerinin sayı, konum ve alansal büyüklükleri incelenmiştir (Şekil 4.33.). İnceleme

sonucunda 70007 ile aynı özellikleri taşıyan 6 HRU’nin bulunduğu ve bunların alanca çok

küçük olmaları nedeni ile modelleme aşamasında ihmal edildikleri saptanmıştır. Bu HRU’leri

5, 10, 12, 13, 14 ve 15 No.lu alt havza sınırları içerisinde bulunmaktadır. Toplam alanları ise

yaklaşık 200 hektardır. Model benzeşimi ile yaş yıl TF kaybı yaklaşık 500 kg P km-2 olarak

bulunan 70007’nin alanı ise 70 hektardır. Model inşası esnasında yapılan kabullerin bir bölüm

potansiyel kritik kaynak alanın tanımlanmasını ve genel olarak kritik kaynak alan büyüklüğünün

tahminini zorlaştırmış olduğu görülmektedir. Modelleme dışı tutulmuş alanların (Şekil 4.33.)

yaş yıldaki TF kaybının 70007 gibi 500 kg P km-2 olduğu kabul edilirse 200 hektarı kaplayan bu

alanların -kaba bir hesapla- 1000 kg P saldığı söylenebilir. Model benzeşiminin yaş yılda gölün

maruz kaldığı TF yükünü 6110 kg P olarak tahmin ettiği yukarıda belirtilmişti. İhmal edilen

potansiyel kritik kaynak alanlar nedeniyle göle giren TF hesabına yaklaşık %20’lik bir hata

79

olarak yansıdığı öne sürülebilir. Modellemede ihmal edilen alanların da katılımı ile potansiyel

P kritik kaynak alanlarının toplam büyüklüğü 300 hektara yaklaşmaktadır. Gölün drenaj

alanının 142 km2 olduğu düşünüldüğünde potansiyel P kritik kaynak alanlarının drenaj alanının

%1’inden daha küçük bir bölgeyi kapladığı öne sürülebilir.

Havzaya besin giriş mekanizmalarından biri atmosferik çökelmedir. Model hesaplamalarında

atmosferik N çökelmesini göz önüne almakta ancak P çökelmesini dünyada bu konuya ilişkin

verinin azlığı ve yüksek değişkenlik göstermesi, birçok havzada atmosferik P girdisinin ihmal

edilebilir düzeyde kalması vb. nedenlerden ötürü ihmal etmektedir.

Çalışmamız için kurulan modelde de atmosferik N çökelmesinin benzeşimi yaş çökelmedeki

nitrat derişimi (RCN) yaklaşık 2 mg N L-1’ye kalibre edilerek gerçekleştirilmiştir. Model havzaya

çökelen atmosferik azotun tümünün yağış içindeki nitratla geldiğini kabul etmektedir.

Dolayısıyla RCN aynı zamanda yağıştaki TA derişimine eşittir. İzleme çalışması sonucunda

belirlenen yağış ağırlıklı TA derişimi 1.61 mg N L-1’dir (Şekil 4.13.) ve kalibre edilmiş RCN’ne

oldukça yakındır. Bundan ötürü kalibre edilmiş RCN’nin gerçekçi olduğu söylenebilir. Kalibre

edilmiş modelin duyarlılık analizi atmosferik N çökeliminin akarsu nitrat derişimlerini üzerinde

önemli etkisi olduğunu ortaya koymuştur (Tablo 4.11.). Benzeşim sonuçlarına göre yaş ve kuru

yılda havzanın ortalama yıllık atmosferik nitrat girdisi sırasıyla 8.2 ve 3.4 kg N ha-1 olmuştur.

Modele göre havzaya gübre uygulamaları ile giren ortalama yıllık N miktarı ise 8 kg N ha-1’dır.

Atmosferik ve gübre girdileri karşılaştırıldığında atmosferik girdinin havzadaki N süreçleri

üzerinde önemli bir etkisinin bulunduğu söylenebilir.

Modelde atmosferik P girdisi ihmal edilerek benzeşimi yapılan P süreçlerine katılmamıştır.

Ancak çalışmamız kapsamında belirlenen yağış ağırlıklı TF derişiminden (138 µg P L-1; Şekil

4.13.) yararlanılarak yukarıda N için yapılan değerlendirmenin bir benzerinin P için yapılması

mümkün olmuştur. Atmosferik yaş çökelme ile havzaya girdiği tahmin edilen TF’un yıllık

ortalaması yaş ve kuru yıl için sırasıyla 0.6 ve 0.2 kg P ha-1’dır. Modelin öngördüğü gübre

uygulamalarından kaynaklanan yıllık ortalama P girdisi ise 2.3 kg P ha-1’dır. İncelenen yıllarda

atmosferik P, tarımsal gübreden kaynaklanan girdinin %30’una ulaşmamaktadır. Buradan

atmosferik P girdisinin oransal olarak atmosferik N girdisi kadar önemli olmadığı sonucu

çıkarılabilir.

80

4.2. Yeniçağa Gölü’nün Fosfor Dinamiği ve Bütçesi

Göl üzerindeki 15 istasyonda (Şekil 3.9.) izleme çalışması döneminde ölçülen ÇRF, TÇF ve

TF Şekil 4.34.’te verilmektedir. Toplam fosforun 50-350 µg P L-1 aralığında dalgalanmış olduğu

görülmektedir. Göl suyunda çözünmüş formda bulunan ve doğrudan biyoyarayışlı olduğu kabul

edilen ortofosfatın ölçüsü olan ÇRF ilginç bir dinamik sergilemiştir. Çözünmüş reaktif P, TÇF

ve TF’dan farklı olarak dış yük girişlerinden etkilenmemiş gözükmektedir. Gölün 2012 yılı dış

P yükünün büyük bölümünün gerçekleştiği mart ve nisan döneminin (Şekil 4.23.) ardından

13.04.12’de yapılan göl suyu analizi bu durumu açıkça ortaya koymaktadır. Toplam çözünmüş

P ve TF gölün aldığı dış yük darbesine tepki vererek yükselirken ÇRF bundan etkilenmemiştir.

Çözünmüş reaktif P analitinin dış yükten çok gölün iç yüküne duyarlı olduğu düşünülmektedir.

Şekil 4.34. Yeniçağa gölünün ortalama çözünmüş reaktif, toplam çözünmüş ve toplam fosfor derişimlerinin 2011 ve 2012 yıllarındaki değişimi (Hata çubukları istasyonlar arası ±standart hata cinsinden göstermektedir).

Haziran ve Temmuz aylarında göl dip sedimanından P salınımının gerçekleştiği net biçimde

görülmektedir (Şekil 4.34.). Kuru geçen Eylül-Aralık 2011 döneminde ise göldeki P türlerinin

derişimleri istikrarlı bir düşüş sergilemiştir. Bu iki eğilim Yeniçağa benzeri sığ, katmanlaşmayan

göllerde döngüsel biçimde yinelenmekte, göl yılın bir döneminde P yutağı iken diğer

döneminde P kaynağı olmaktadır. SWAT modelinden yararlanılarak bu ikili davranışı

kapsayacak biçimde gölün P dinamiğinin ve bütçesinin yaş ve kuru yıllar için aylık bazda

benzeşimi gerçekleştirilmiştir. Bunun için 10 No.lu alt havzada tanımlanan reservoir’ın ilgili

parametreleri (PSETLR1, PSETLR2 ve RES_RR) gölde izleme çalışması ile elde edilen TF

81

derişimleri esas alınarak manuel yöntemle kalibre edilmiştir. Benzeştirilen ve gözlenen TF

derişimleri çok güçlü olmasa da istatistiksel açıdan anlamlı (p<0.05) bir doğrusal korelasyon

olduğu görülmektedir (Şekil 4.35.). Korelasyonu zayıflatan aşırı değerlerin bulunmasının başta

gelen nedenleri olarak (a) modelden kaynaklanan belirsizlik, (b) göl su kolonundaki P

derişiminin kararsızlığı gösterilebilir. Model ay zaman aralığı için çalıştırılmışken izleme

çalışması kapsamında göl suyundaki ölçümlerin bir ay içerisinde en fazla iki kez yapılmış

olduğu unutulmamalıdır. Sonuç olarak kalibrasyonun bu hali ile de yeterli görülebilecek

sonuçlar verdiği, göl TF’unun döngüsel azalış-artışını oldukça başarılı biçimde yakaladığı

düşünülmektedir (Şekil 4.36.).

Model benzeşim çıktılarından yararlanılarak yaş ve kuru yıl için aylık bazda göle giren ve

gölden çıkan TF kütlesi Şekil 4.36.’da sunulmaktadır. Aynı şekildeki “birikim” ifadesi gölde

verilen ay içerisinde biriken (+ değerler) veya gölden verilen ay içerisinde bırakılan (- değerler)

TF’u göstermektedir. Birikimin artı olduğu aylarda göl net P yutağı, eksi olduğu aylarda ise net

P kaynağı olarak işlev göstermektedir. Yaş yılın ilk yarısında P yutağı olarak çalıştığı sonraki

beş ay ise P kaynağına dönüştüğü görülmektedir. Yıla bir bütün olarak bakıldığında ise göl net

1476 kg P tutmuştur. Tutulan P, dış yük olarak göle giren fosforun %24’üne karşılık

gelmektedir. Kuru yılda Mart ve Nisan aylarında maruz kalınan yüksek P yüklerinin > %75’inin

göl içinde kaldığı hesaplanmıştır. Yaş yılda gözlendiği biçimde göl, yılın ikinci yarısında net P

salınımı yapmıştır. Kuru yılda gölün tuttuğu TF’un miktarı 1060 kg P olurken, göle giren yıllık

TF yükünün %55’inin göl içinde kaldığı anlaşılmıştır.

Şekil 4.35. Yeniçağa gölünde ölçülen ve model benzeşimi yolu ile elde edilen toplam fosfor derişimleri arasındaki ilişki.

82

Şekil 4.36. Yeniçağa gölünün aylık ortalama toplam fosfor derişimi ve fosfor bütçesi (Hata çizgileri ağustos ve eylül 2012’de yapılan iki ölçümün standart sapmasını göstermektedir).

Proje kapsamında kullanılan SWAT modeline Yeniçağa gölü 10 No.lu alt havzanın çıkışındaki

reservoir olarak tanıtılmıştır. Gölün ikili davranışını benzeştirebilmek için “gözlenen P çökme

hızı” parametrelerine (PSETLR1 ve PSETLR2) farklı değerler verilmiş, modelin gölle ilgili

parametreleri izleme dönemindeki aylık P bütçesini çıkarmak için manuel olarak kalibre

edilmiştir.

4.2.1. Dip Sedimanındaki Fosforun Konumsal Dağılımı

Göldeki izleme istasyonlarında kuru yılın Temmuz-Eylül döneminde dip sedimanı Ekman-Birge

kepçesi kullanılarak dört ayrı tarihte örneklenmiş ve örneklerin elemental analizi

gerçekleştirilmiştir. Analiz sonuçları projenin üzerinde odaklandığı P elementinin göl

içerisindeki dinamiği ile ilişkisi açısından incelenmiştir. Analitler için istasyonlarda dört

örnekleme tarihinde belirlenen derişimlerin ortalaması alınarak CBS ortamında alansal dağılım

haritaları oluşturulmuştur.

Göl dip sedimanının P içeriği açısından kuzeyden güneye doğru zenginleştiği gözlemlenmiştir

(Şekil 4.37.). En düşük P içeriğine sahip bölgelerin iki katı P derişimi bulunan bölgeler

bulunmaktadır. Göl içerisinde kuru madde bazında %0.2 ile en yüksek P yoğunluğuna sahip

olan “sıcak bölge”nin Kaymaz deresinin ağzına olan yakınlığı dikkat çekicidir. İki yılı kapsayan

model benzeşim çalışması Kaymaz alt havzasından kaynaklanan P yükünün diğer alt

havzaların birçoğundan daha az olduğunu bulmuştur. Ancak sıcak bölgenin Kaymaz deresinin

ağzına çok yakın olması geçmişte bu dereden de göle önemli oranda –özellikle hızlı çöken

83

partiküle formda bulunan- P yükünün iletilmiş olabileceğini göstermektedir. Öte yandan, model

benzeşimi sonuçlarına göre göle en yüksek P yükünü taşımış olan Hamzabey deresinin ağzına

yakın bölgedeki sedimanın en düşük P derişimine (0.6-0.9 g P kg-1) sahiptir. Hamzabey drenaj

alanının büyüklüğü göz önüne alındığında buradan tarihsel olarak çok az P yükü gelmesinin

düşük bir olasılık olduğu düşünülmektedir. Aksu deresinde taşınan fosforun izleme

istasyonundan ağza yaklaşıldıkça yoğunlaşan yatak içi bitkiler; Hamzabey, Güzveren ve Kınalı

derelerinde ise hem yatak içi bitkiler hem de dere ağızlarındaki doğal bitkisel tampon

bölgelerce tutularak göle ulaşan fosforun azaltılmış olması mümkündür (Şekil 4.38.). Kaymaz

deresinin ağzında ise akış hızını yavaşlatacak, derece taşınan besinleri kullanabilecek hiçbir

bitkisel tampon bölge yoktur (Şekil 4.38.). Bundan ötürü doğal tampon bölgelerin alt

havzalardan kaynaklanan P yükünü hangi oranda azaltılmış olabileceğinin incelenmesinde

yarar görülmüştür.

Şekil 4.37. Yeniçağa gölü dip sediman fosfor içeriğinin konumsal dağılımı.

84

Şekil 4.38. Kıyı kenarı doğal besin tampon bölgelerine sahip olan (Güzveren, Hamzabey ve Kınalı) ve olmayan (Aksu, Kaymaz) Yeniçağa akarsularının uydu fotoğrafları (Kaynak: Google Earth; Fotoğraf Tarihi: 12.11.12).

85

4.2.2. Doğal Tampon Bölgelerin Gölün Fosfor Girdisine Etkisinin Modellenmesi ve Değerlendirilmesi Hamzabey, Güzveren ve Kınalı derelerinden göle aktarılan P yükünü azaltma olasılığı

belirlenmiş olan doğal tampon bölgelerin veya sulak alanların SWAT kapsamında nasıl

modellenebileceği incelenmiştir. Soil Water Assessment Tool sulak alanları iki biçimde

modelleyebilmektedir:

a. Her alt havza için en çok bir sulak alan belirlenir. Alt havza drenajının kullanıcı

tarafından belirlenen bir bölümü (WET_FR) sulak alan birimine aktarılır. Sulak alan

parametreleri kullanılarak P gideriminin benzeşimi gerçekleştirilir,

b. Alt havzadaki akarsu üzerine en çok bir adet rezervuar konulur. Rezervuar akarsu

üzerindeki sulak alanda meydana gelen P gideriminin benzeşiminde kullanılır.

Yukarıda belirtilen iki seçeneğin de bu çalışmada kullanılmasının önündeki en büyük engel

sulak alanların göle bitişik durumda bulunmaları ve izleme çalışması esnasında çıkış

noktalarının tespit edilerek buralarda ölçüm gerçekleştirilememiş olmasıdır. Dolayısıyla

modelin bu açıdan kalibre ve valide edilmesi olanaksız hale gelmektedir. Bu sınırlamadan ötürü

sulak alanların göle ulaşan P yüküne etkisinin incelenmesinde SWAT gibi mekanistik bir model

yerine basit deneysel modellerden yararlanılmasına karar verilmiştir.

Reddy vd. (1999) akarsu ve sulak alanların P tutma kapasitesine ilişkin kapsamlı ve çok atıf

alan bir literatür incelemesi gerçekleştirmişlerdir. Bu inceleme çalışmasına göre Kadlec (1994)

sulak alan giriş ve çıkışındaki P derişimini aşağıdaki denklem ile ilişkilendirmiştir:

𝐶𝑜

𝐶𝑖= (1 +

𝑘

𝑁∙𝑞)

−𝑁 (4.1.)

Bu denklemde Ci, girişteki P derişimini (mg P L-1); Co, çıkıştaki P derişimini (mg P L-1); N, sulak

alanı oluşturan ve tam karışımlı reaktör biçiminde davranan bölmelerin sayısını; k, birinci

derece P hız sabitini (m gün-1); q, hidrolik yüzey yükünü (m gün-1) belirtmektedir.

Gerçekleştirilen birçok iz (tracer) testi N sabitinin iki ile dört arasında değişebileceğini

bildirmiştir. Öte yandan 83 sulak alanda yapılan çalışmalara göre k 12±6 m yıl-1’dır.

Denklem 4.1.’den yararlanılarak Hamzabey, Güzveren ve Kınalı derelerinin üzerindeki sulak

alanlarda gerçekleşen P giderimi tahmin edilmeye çalışılmıştır. Hesaplamalarda ilgili derelerin

drenaj havzalarının çıkış noktalarında SWAT modeli benzeşimi ile elde edilen aylık debi

86

ağırlıklı TF derişimlerinden yararlanılmıştır. Bu derişimlerin Ci’ne eşit olduğu kabul edilmiştir.

Öte yandan k literatürdeki ortalamaya, 0.0329 m gün-1, eşitlenmiştir. Hidrolik yüzey yükü

hesaplamalarında kullanılmak üzere sulak alanların yaklaşık büyüklükleri Google Earth’te

yayınlanmış 12.11.2012 tarihli ve DigitalGlobe kaynaklı uydu görüntüsünden yararlanılarak

tahmin edilmiştir. Akarsuyun içinden geçtiği sulak alanların büyüklüğü Hamzabey, Güzveren

ve Kınalı için sırasıyla 6300, 2400 ve 4800 m2 olarak alınmıştır. Hidrolik yüzey yükünü

belirlemede kullanılan diğer değişken ise SWAT tarafından aylık dönemler için benzeştirilen

debidir (m3 gün-1). Tüm sulak alanlar için N değeri üç olarak seçilmiştir. Denklem 4.1.’de N ve

k sabit tutularak q arttırıldığında P giderimi de artmaktadır. Aşağıda Hamzabey, Güzveren ve

Kınalı dereleri için yapılan ayrıntılı değerlendirmede dere debilerinin yükseldiği aylar için

tahmin edilen TF giderimlerinin de yüksek olduğu görülebilir. Ayrıca aşağıdaki

değerlendirmede sulak alan sistemine akarsu girişinden başka su girdisi (örneğin, yer altı suyu)

veya su çıktısı (örneğin, evapotranspirasyon) olmadığı kabulünün yapıldığı göz önüne

alınmalıdır.

Yaş yıl için Hamzabey, Güzveren ve Kınalı dereleri üzerindeki sulak alanların aylık ortalama

giriş ve çıkış TF derişimleri ile birlikte giderim oranları Şekil 4.39.’da sunulmaktadır. Sulak

alanların TF yükleri Hamzabey, Güzveren ve Kınalı için sırasıyla 295, 423 ve 58 g P m-2 yıl-

1’dır. Hamzabey’de sulak alanın ocak-haziran döneminde artan oranda P giderdiği ancak aylık

giderim oranının %30’u aşmadığı görülmektedir; yıllık TF giderimi ise %20 olarak tahmin

edilmiştir. Güzveren sulak alanında ise giderimin Hamzabey’dekine oranla daha yüksek

olabileceği anlaşılmıştır. Yaş yılın haziran ayında TF gideriminin %50’ye ulaşmış, tüm yıl içinse

giderim oranının %35 dolaylarında seyretmiş olabileceği hesaplanmıştır. Kınalı’daki yıllık TF

giderimi ihmal edilebilecek kadar düşük (< %5) bulunmuştur. Kuru yılda SWAT benzeşimi ile

elde edilen TF yükleri birçok ay için sıfıra çok yakın değerler almıştır. Bundan dolayı kuru yılda

sulak alanların TF giderimine ilişkin grafikle desteklenen ayrıntılı bir değerlendirme

yapılmasına olanak sağlayacak kadar veri bulunmamaktadır. Hamzabey, Güzveren ve Kınalı

için tahmin edilen en yüksek aylık TF giderim oranları sırasıyla %12, %26 ve %6’dır; bu yüksek

giderimlerin nisan ayında meydana geldiği görülmüştür.

Çalışma bölgesi için SWAT modeli inşa edilirken çok küçük ve fiziksel anlam taşımayacak bir

alt havza oluşturmamak için Aksu izleme istasyonunun derenin göle boşaldığı noktada olduğu

kabul edilmiştir (Şekil 3.6. ve 3.13.). Ancak CBS ölçümüne göre istasyon ile derenin deşarj

noktası arasındaki mesafe yaklaşık 300 m’dir. Derenin bu bölümünde yatak içi bitki

yoğunluğunun arttığı saha çalışmaları sırasında gözlemlenmiştir. Dolayısıyla su altında ve

üzerinde bulunan bitkilerin (makrofitlerin) su akış hızını azaltıp özellikle partiküle fosforu

87

çöktürmek yolu ile göle iletilen P miktarından azalmaya neden olabilecekleri düşünülmüştür.

Literatürde akarsulardaki P spirali veya döngüsüne ilişkin birçok çalışmaya rastlanılmasına

rağmen yukarıdaki mekanizmaya değinen az sayıda yayın bulunabilmiştir (Schulz ve Köhler,

2006; Schulz vd., 2003). Örneğin, Spree nehrinde (Almanya) gerçekleştirilen ayrıntılı bir

çalışmada makrofitlerin aylık TF yükünü %25’e ulaşan oranda azalttığı bildirilmiştir (Schulz vd.,

2003). Bu çalışmanın devamında ise (a) bitki yoğunluğunun P giderim dinamiği üzerinde etkili

olabileceği, (b) dönemsel P salınımlarından ötürü yıllık net P gideriminin ihmal edilebilir düzeye

inebileceği, (c) makrofitlerin zamana bağlı, yük ağırlıklı P giderim verimlerinin sinüzoidal

fonksiyonla benzeştirilebileceği rapor edilmiştir (Schulz ve Köhler, 2006). Spree nehrinden çok

daha küçük olmasına rağmen Aksu deresinde de benzer P gideriminin meydana geldiği

düşünülebilir.

Deneysel model ve literatürden yararlanılarak Hamzabey, Güzveren ve Kınalı derelerinin

ağızlarındaki sulak alanların ve Aksu deresinin göle yakın (< 300 m) bölümündeki makrofitlerin

yıllık yaklaşık %30’u geçmeyecek oranda P tutabileceği tahmin edilmiştir. Bu aşamada

konservatif bir yaklaşımla SWAT modelince benzeştirilen alt havza P yüklerinin tampon

bölgelerce azaltılmaksızın göle ulaştığının kabul edilmesinin yerinde olduğuna karar verilmiştir.

Şekil 4.39. Hamzabey, Güzveren ve Kınalı akarsuları üzerindeki sulak alanların yaş yılda

aylara göre tahmini giriş ve çıkış toplam fosfor derişimleri ve giderim oranları.

88

4.2.3. Dip Sedimanının Metal:Fosfor Oranlarının ve Fosfor Fraksiyonlarının Konumsal Dağılımı

Yukarıda sediman P içeriğinde açıklandığı gibi dört farklı tarihte gerçekleştirilen örneklemeden

elde edilen sedimanların ortalama Ca, Mg, Al ve Fe içerikleri laboratuvar analizi ile elde

edilmiştir. Bu metaller doğal sucul ortamlarda ortofosfatlarla kararlı katı fazlar oluşturarak P

dinamiğini etkileyen mekanizmalar içerisinde yer aldıkları için önemlidir. Genel olarak bir

metalin fosfora oranının -mol cinsinden- >2-3 olması sedimanda o metal ve ortofosfattan

oluşan bir katı fazın bulunabileceğinin göstergesidir. Göl dip sedimanın Ca içeriği kuru katı

bazında %8-20 olduğu için Ca: P yüksektir (>51) (Şekil 4.40.). Sedimandaki kalsiyumun

ağırlıklı olarak kireç, kireç taşı (CaO, Ca(OH)2, CaCO3) gibi katı fazların içinde olduğu tahmin

edilmektedir. Ancak Ca:P oranının yüksekliği fosforun apatit ve türevi katı fazlarda bulunması

için uygun şartların bulunduğunu da göstermektedir. Magnezyumun sediman derişimi

kalsiyumunkine oranla daha düşüktür ve bundan ötürü Mg: P oranı 20’yi geçmemektedir.

Magnezyumun ortofosfatla oluşturduğu katı fazlar genel olarak daha kararsız ve çözünürdür.

Bundan ötürü Mg-P katı fazlarının sedimanda ciddi miktarda olması beklenmemektedir. Ancak

Mg:P oranının yeterince yüksek olması nedeni ile Mg-P katılarının sedimandaki varlığının tümü

ile ihmal edilebileceği de söylenememektedir. Alüminyum ve demirin fosforla ilişkisine

gelindiğinde Al:P > Fe:P durumunun gölün her bölgesi için geçerli olduğu görülmektedir. Hem

Al:P hem de Fe:P kararlı katı faz oluşturabilecek kadar yüksektir. Yüksek (59-66) Al:P oranlı

sedimanların bulunduğu bölgeler dikkat çekicidir. Bunlar Hamzabey, Güzveren, Kaymaz ve

Fındıklı (Şekil 3.6.) derelerinin ağızlarında yoğunlaşmıştır. Bu yoğunlaşma gölün Al yükünün

ağırlıklı olarak sayılan derelerin drenaj alanlarından kaynaklanmış olabileceğini ortaya

koymaktadır. Yukarıda tartıştığımız metal:P oranları Ca-P, Mg-P, Al-P ve Fe-P katı fazlarının

sedimanda bulunabileceğini işaret etmektedir.

Şekil 4.40. Yeniçağa gölü dip sedimanının metal (Ca, Mg, Al, Fe): fosfor oranının konumsal dağılımı (Noktalar örnekleme istasyonlarını göstermektedir).

89

Dip sediman örneklerine kimyasal ekstraksiyon uygulanarak fosforun inorganik (İF) ve organik

(OF) fraksiyonlara dağılımı belirlenmiştir. Buna ek olarak İF de “apatit içindeki inorganik P (AF)”

ve “apatit içinde olmayan inorganik P” (AOİF) olarak iki alt fraksiyona ayrılarak incelenmiştir.

Apatit içindeki inorganik P, kalsiyum ortofosfat kat fazlarına karşılık gelirken AOİF kalsiyuma

bağlı olmayan tüm ortofosfatlara karşılık gelmektedir. Kalsiyuma bağlı olmayan ortofosfatların

ağırlıklı olarak Al- ve Fe-P katı fazlarında bulunduğu söylenebilir. Ancak kimyasal

ekstraksiyonla elde edilen yukarıdaki fraksiyonların gerçekte hangi tür fosforu kapsadığının

şüpheye yer bırakmayacak biçimde tayini için ileri analitik yöntemlerin kullanılması gerektiği de

unutulmamalıdır.

Metallere ilişkin değerlendirmede kullanılan yaklaşıma benzer bir yaklaşım izlenerek mutlak

değerler yerine oransal değerlerden yararlanılmıştır. İlk bakışta dip sedimanındaki OF’un 2–5

katına eşit İF olduğu görülmektedir (Şekil 4.41.). Başka bir deyişle sediman fosforunun %70-

85’lik bölümü İF’dan oluşmaktadır. Organik fosforun göreceli olarak kuzey ve batıda yüksek

olduğu, en yüksek İF:OF oranının ise ağırlıklı olarak doğuda en yüksek değerlerine ulaştığı

anlaşılmaktadır. Öte yandan İF’un ağırlıklı olarak apatit içinde bulunduğu yaklaşık 5-7

aralığında olan AF:AOİF tarafından gösterilmiştir (Şekil 4.41.). Ortofosfat %85-90 gibi çok

yüksek bir oranda kalsiyuma bağlı olarak katı fazda bulunmaktadır.

Yukarıda aktarılan dip sedimanın elemental ve P kompozisyonuna ilişkin sonuçların Ekman-

Birge kepçesi ile alınan örneklerden elde edildiği, bu kepçenin sedimanın üst 10-30 cm’lik

bölümü örneklediğinin altı çizilmelidir. Göl P dinamiği açısından en etkin bölgenin sedimanın

üst birkaç cm’i olduğu göz önüne alınarak sedimanın kor örnekleyici ile incelenmesinin bu proje

ile elde edilen sonuçların teyidi ve ilerletilmesi açısından yararlı olacağı düşünülmektedir.

Gölün havza içi P dinamiğinde dönemsel olarak ikili bir davranış sergilediği, yaz mevsimi

başlangıcından kış mevsiminin başlamasına kadar geçen dönemde net P kaynağı olarak

davranabildiği yukarıda belirtilmiştir. Gölü fosfor kaynağına dönüştüren baş etken dip

sedimanından su kolonuna P salınmasıdır. Sedimanın elemental ve P fraksiyonu içeriğine

ilişkin elde ettiğimiz sonuçlardan yararlanarak su kolonuna sedimandan P girişini sağlayan

olası mekanizmalar ana hatları ile aşağıda tartışılmıştır. Bu tartışmada besin bileşeni içeren

göl su kalitesi ve/veya ekosistemi modellerinin kapsadığı süreçlerden yararlanılmıştır.

Yeniçağa göl suyu hafif alkali (pH > 7) ve Ca açısından oldukça zengindir (> 100 mg L-1). Bu

koşulların AF fraksiyonundaki fosforun çözünürlüğünü baskılamakta olduğu düşünülmektedir.

Ayrıca Ca redoks koşullarına duyarsız bir metal olduğundan gölün döngüsel P dinamiğini

90

redoksça tetiklenen AF çözünmesi ile açıklamak da olanaksızdır. Dolayısıyla dip

sedimanındaki fosforun yaklaşık %65-75’lik bölümünü oluşturan AF’unun biyoyarayışlılığının,

alg patlamalarını tetikleme kapasitesinin çok düşük olduğu söylenebilir. Dip sedimanının %15-

30’luk kısmını oluşturduğunu saptadığımız ve “ölü veya artık biyokütle”ye bağlı olduğunu

düşündüğümüz OF’un mineralizasyon süreci su kolonuna ortofosfatı sağlayan ana mekanizma

olarak öne çıkmaktadır. Yeniçağa gölünde yaz başlangıcında (a) su sıcaklığının yükselmesi ile

OF mineralizasyonunun hızlanması; (b) gölün hidrolik bekletme süresinin de eşzamanlı artışı

sonucunda mineralize olan fosforun su kolonundaki P derişimini yükseltmesinin (Şekil 4.34.)

alg patlamalarının ardındaki mekanizma olması kuvvetli bir olasılıktır.

Şekil 4.41. Yeniçağa gölünün dip sedimanının inorganik ve organik fosfor fraksiyonlarının konumsal dağılımı (Noktalar örnekleme istasyonlarını göstermektedir).

91

4.3. Fosfor Endeksi Uygulaması Fosfor endeksinin en önemli kaynak etkeni toprağın P içeriğidir. Yayılı P kirliliği açısından

toprağın TF kapsamından çok (bitkiye) yarayışlı P kapsamına önem atfedilmektedir.

Dolayısıyla P endeksi çalışmalarının başında havzadaki yarayışlı fosforun dağılımı saha

çalışması ile elde edilmiştir.

Havzadaki bitkiye yarayışlı fosforun mekânsal değişimi Türkiye’deki toprak laboratuvarlarının

kullandığı birim konvansiyonunda (kg P2O5 da-1) ve gruplandırmada değişiklik yapılmadan

Şekil 4.42.’de sunulmuştur. Lejanttaki gruplar <3’den >12’ye doğru sırasıyla çok az, az, orta,

yüksek ve çok yüksek olarak sınıflandırılmaktadır. Modelde kullanılan alt havzaların alan

ağırlıklı ortalama P içerikleri ise Tablo 4.15.’te verilmektedir. Ortalama yarayışlı fosforu en

yüksek olan alt havza Güzveren deresinin drenaj alanında yer alan 13 No.lu alt havzadır (15

kg P2O5 da-1). Model çalışmasında yararlanılan CORINE 2006 AÖAK haritası ile havzadaki P

dağılımı çakıştırılarak çalışma alanındaki her bir arazi kullanım sınıfının ortalama yarayışlı P

içeriği de belirlenmiştir (Şekil 4.43.). En yüksek ve en düşük P içeriğine sahip olan sınıfların

sırasıyla “karasal bataklıklar (kod no.: 411)” ve “doğal çayırlıklar (kod no.: 321)” olduğu

görülmüştür. Tarımsal arazi kullanım sınıflarının aldığı ortalama değerler ise 8-10 kg P2O5 da-

1’da seyretmektedir. Sonuçlar agronomik (tarımsal bitki üretimi) açıdan değerlendirildiğinde

gölün kuzey-batı, batı ve güney-batısındaki bölgede “çok yüksek” miktarda fosfor bulunduğu

görülmektedir. Bir başka deyişle P için “tarımsal eşik değer” bu bölgede aşılmış bulunmaktadır;

bölgedeki tarlaların bitkisel verimi fosfordan etkilenmeyeceği için buralarda fosforlu gübre

uygulanmasına gerek olmadığı düşünülmektedir.

Şekil 4.42. Yeniçağa havzasındaki bitkiye yarayışlı fosfor (Olsen P) dağılımı.

92

Şekil 4.43. Yeniçağa havzası CORINE 2006 arazi kullanım sınıflarının ortalama bitkiye yarayışlı fosfor (Olsen P) dağılımı.

Tablo 4.15. Modelde kullanılan alt havzaların saha çalışması ile belirlenen ortalama bitkiye yarayışlı fosfor içeriği.

Akarsu Alt Havza No.

Bitkiye Yarayışlı Fosfor (kg P2O5 da-1)

Hamzabey

1 5.1

2 5.4

3 5.9

4 6.2

7 10.2

9 12.7

Güzveren 13 15.0

15 7.2

Kaymaz 14 7.5

Aksu 12 6.7

Kınalı 5 4.8

11 7.2

Ömerli, Kirenli, Fındıklı

10 8.2

Topraktan çevresel açıdan tehdit oluşturacak miktarda fosforun suda çözünmesinin “çevresel

eşik” değerin aşılması ile gerçekleştiği kabul edilmektedir. Çevresel eşik, hem P endeksinin

hangi alanlara uygulanacağına karar verilmesinde ölçüt olarak kullanıldığı hem de endeksin

kaynak bileşeninin alacağı değeri etkilemektedir. Pennsylvania P endeksinin havzada

uygulanabilmesi için Olsen yöntemi ile elde edilmiş olan yarayışlı P Mehlich-3’e dönüştürülmüş

ve endeksin çevresel eşik değerinin (Mehlich-3 P = 200 mg P kg-1) hangi bölgelerde aşıldığı

93

incelenmiştir (Şekil 4.44.). Toplam alanları 10 hektara yakın ve Güzveren deresi drenaj

alanında bulunan iki bölgede çevresel eşiğin aşılmış olduğu görülmüştür. Havza ölçeğinde

belirtilen büyüklükteki bir potansiyel kritik kaynak alanın ihmal edilebilecek derecede küçük

olduğu düşünülerek bu bölgelere ayrıntılı P endeksi uygulanmasına gerek görülmemiştir. Bu

kararın sonucu olarak P endeksi ayrıntılı olarak sadece akarsulara yakın konumda bulunan

tarımsal alanlara ayrıntılı olarak uygulanmıştır.

Şekil 4.44. Yeniçağa havzasının tahmin edilen bitkiye yarayışlı fosfor (Mehlich-3 P) dağılımı.

Endekste taşınım etkeni olarak erozyonla (tahminen) kaybedilen yıllık toprak miktarı yer

almaktadır. Havzada gerçekleştirilen toprak örnekleme çalışmasının ardından ETKE yardımı

ile yıllık tahmini toprak kaybının mekânsal dağılımı elde edilmiştir (Şekil 4.45.). Tahmini toprak

kaybının havzanın büyük bölümü için < 3 ton ha-1 yıl-1 olduğu görülmektedir. Alt havzalar için

elde edilen alan ağırlıklı ortalamalar ise erozyona bağlı toprak kaybının göreceli olarak en

yüksek olduğu bölgelerin Güzveren ve Hamzabey derelerinin drenaj alanında bulunduğunu

ortaya koymuştur (3, 7 ve 13 No.lu alt havzalar).

94

Şekil 4.45. Evrensel toprak kaybı eşitliği (ETKE) ile havza için elde edilen yıllık toprak kaybının mekânsal dağılımı.

Çalışma alanındaki mekânsal eğim gradyanı (%) ve doymuş hidrolik iletkenlik dağılımı sırasıyla

SYM kullanılarak ve arazi çalışması gerçekleştirilerek elde edilmiştir. Bu iki değişkenden

yararlanılarak havzadaki yüzey akışı potansiyelinin mekânsal dağılımı ortaya çıkarılmıştır

(Şekil 4.46.). Yüzey akış potansiyeli haritası P endeksi taşınım etkeninde doğrudan kullanılan

dereceleri içermektedir (Şekil 4.46.): çok yüksek (8), yüksek (6), orta (4), düşük (2) ve çok

düşük (0). Örneğin, P endeksi hesaplamaları yapılırken CBS haritasında çok düşük yüzey akış

potansiyeli olan bir hücrenin ilgili derece değeri sıfır olarak alınacaktır. Havzanın büyük

bölümünün eğimli ve çok düşük doymuş hidrolik iletkenliğe sahip olması nedeni ile yüzey akış

potansiyeli derecesinin genelde “çok yüksek” seyrettiği görülmektedir.

Pennsylvania P endeksinin ayrıntılı olarak uygulanmasını gerektiren su kütlelerine uzak ve

Mehlich-P > 200 mg P kg-1 olan alanların havzanın toplam alanına oranının son derece küçük

olduğu tespit edildiğinden sadece akarsulara yakın tarımsal alanlara P endeksinin ayrıntılı

biçimde uygulanmasına karar verilmiştir. Havza için ürettiğimiz en ayrıntılı akarsu şebeke

haritası AÖAK haritasındaki (CORINE 2006) “tarımsal” bölgeyle kesiştirilmiş, kesişim

bölgelerinde kalan akarsu yataklarının iki yanındaki 200 m’lik genişliğindeki alana P endeksi

ayrıntılı biçimde uygulanmıştır. Sözü geçen alanda mekânsal değişimlerine ilişkin bilgi sahibi

95

olunan kaynak ve taşınım etkenlerinin almış oldukları değer veya dereceler Şekil 4.47.’de

sunulmaktadır.

Yukarıdaki bitkiye yarayışlı P dağılımı tartışmasında belirtilen yüksek fosforlu bölgelerden

birinin (alan < 3 Ha) Güzveren dere yatağına yakın olduğu ve ayrıntılı P endeksi kapsamına

alındığı görülmektedir (Şekil 4.44., 4.47. ve 4.48.). Yüksek erozyon potansiyeline (> 50 ton ha-

1 yıl-1) sahip olan tarımsal alanların ise daha çok Hamzabey deresinin 7 No.lu alt havzası

içerisinde bulunduğu, benzer özellik sergileyen arazilerin kısmen Güzveren deresinin 15 No.lu

alt havzasında da yer aldığı anlaşılmaktadır (Şekil 4.47.). Yüzey akış potansiyeli derecesi göle

yakın kesimlerde yüksektir, gölden uzaklaşıldıkça potansiyelin “çok yüksek” dereceye ulaştığı

da görülmektedir. Yeraltı drenaj etkeni ABD’de özellikle hidrolik iletkenliği düşük olup yapay su

toplama (tile drainage) şebekeleri ile drene edilen tarımsal alanlar için P endeksine

yerleştirilmiş olmasına rağmen akarsulara yakın ve yüksek hidrolik iletkenliğe sahip

topraklardan kaynaklanan P riskini tahmin için de kullanılmaktadır. Çalışma alanımızdaki

tarımsal alanlarda yapay drenaj bulunmamaktadır. Bundan dolayı “yeraltı drenaj” etkeninin

sadece doğal hidrolik iletkenliği yüksek olan tarımsal alanların P kayıp riskini ölçmede

kullanılmasına karar verilmiştir. Doymuş hidrolik iletkenliği > 3.6 cm sa-1 olan topraklardan

yeraltı drenajı ile P kaybedilebileceği kabul edilerek, P endeksi yeraltı drenaj dereceleri 2 olarak

seçilmiştir. Genel olarak yeraltı drenajı ile P taşınım riskinin olmadığı, ancak Aksu alt

havzasında derecesi > 2 olan dikkate değer büyüklükte alanların bulunduğu da görülmüştür.

Fosfor endeksinde yer alan bazı kaynak ve taşınım etkenlerinin ise mekânsal olarak

değişmediği kabul edilerek bunların Tablo 4.16.’da verilen değer veya dereceleri CBS’nde P

endeksinin hesaplandığı her hücreye herhangi biçimde değiştirilmeden uygulanmıştır.

Değerlerin seçiminde saha çalışmaları ile elde edilenlerin yanı sıra Yeniçağa’ya ait TÜİK

istatistiksel verilerinden yararlanılmıştır.

Tablo 4.16. Fosfor endeksi uygulamasında değerleri veya dereceleri sabit alınan etkenler.

Kaynak Etkeni Birim Değer veya Derece

Pennsylvania P Endeksindeki

Aralık

İnorganik Gübre Uygulama Oranı lb P2O5 akr-1 * 3 -

Organik Gübre Uygulama Oranı 5 -

Fosforlu İnorganik Gübre Uygulama Yöntemi

- 0.4 0.2-1.0

Fosforlu Organik Gübre Uygulama Yöntemi

- 0.6

Organik Gübrenin Fosfor Yarayışlılığı

- 0.8 0.5-1.0

Taşınım Etkeni Derece Pennsylvania P Endeksindeki

Aralık

96

Akarsuya Uzaklık 8 0-8

Değiştirilmiş Bağlanırlık 1 0.7-1.1

*: Standart birimlerle hesaplanmış olan değerler Pennsylvania fosfor endeksinin orijinal birimine dönüştürülerek uygulanmıştır.

Ayrıntılı P endeksi uygulamasının sonunda akarsu yataklarına yakın tarımsal alanlar için elde

edilen toplam kaynak ve taşınım değerleri ile birlikte endeksin tümü için elde edilen değerlerin

mekânsal dağılımı Şekil 4.46.’da sunulmaktadır. Yaklaşık 45 dolaylarındaki en yüksek kaynak

etkeni değerlerinin Güzveren ve Hamzabey alt havzalarında olduğu görülmektedir. Yüksek

taşınım etkeni değerlerinin (yaklaşık 1.9) ise Hamzabey drenaj alanında yoğunlaştığı

anlaşılmaktadır. Kaynak ve taşınım etkenlerinin çarpımsal sonucu olan P endeks değerinin ise

endeksin uygulandığı hiçbir hücrede “düşük” risk sınır değeri olan 60’ı aşmadığı belirlenmiştir.

Bunun anlamı mevcut tarımsal uygulamaların sürdürülmesi durumunda incelenen bölgelerden

kaynaklanacak yayılı P kirliliği riskinin düşük olacağıdır. Fosfor endeksi sonuçlarına daha

yakından bakıldığında düşük-orta risk sınırı olan 60’a yakın değer alan hücrelerin gölün

batısında Hamzabey ve Güzveren drenaj alanlarında bulunduğu görülmektedir (Şekil 4.46.).

Model sonuçlarının tartışmasında kritik kaynak alan içerebileceğine atıf yapılan 7 No.lu alt

havzanın yanı sıra 13 ve 15 No.lu alt havzaların P kaybı açısından “orta” risk sınıfına

sokulabilecek kadar yüksek endeks değerlerine sahip bölgeleri bulunmaktadır. Bu bölgelerin

izleme çalışmasında belirlenen P yüklerine katkı yapmış kritik kaynak alanların arasında

olması yüksek bir olasılıktır. Öte yandan, yoğun tarımsal etkinliklerin gerçekleştirildiği, özellikle

tarımsal hayvan yoğunluğunun ve/veya inorganik fosforlu gübre kullanımının yüksek olduğu

havzalarınkine oranla Yeniçağa havzası için elde edilen P endeks değerlerinin (P kaybı riskine)

düşük çıktığı söylenebilir.

Havza ölçeğinde uygulanan P endeksi olası P kaybı riskinin mekânsal olarak incelenmesini

sağlamış, olası tarımsal yayılı P kaynaklarının konumlarını işaret etmiştir. Yalnız endeksin asıl

olarak yüksek mekânsal çözünürlükte, tarla ölçeğinde uygulanmak için geliştirildiğinin

unutulmaması gerekmektedir. Havza ölçeğin endeksin uygulanması esnasında yapılan

kabuller (örneğin, bir dizi endeks girdisine sabit değer verilmesi) sonuçların belirsizliğini

arttırmış olabilir.

97

Şekil 4.46. Yeniçağa havzasında eğim gradyanı ve doymuş hidrolik iletkenlik kullanılarak belirlenen yüzey akış potansiyelinin mekânsal dağılımı.

98

Şekil 4.47. Ayrıntılı fosfor endeksi uygulanan bölgelerdeki kaynak (Mehlich-3) ve taşınım etkenlerinin (erozyon, yüzey akışı, yüzeyaltı drenaj) değer veya derecelerinin mekânsal dağılımı.

99

Şekil 4.48. Fosfor endeksinin toplam kaynak ve taşınım etkenleri ile bütününün toplam değerinin mekânsal dağılımı.

100

5. SONUÇ VE ÖNERİLER

Proje kapsamında sığ, ötrofik bir gölün (Yeniçağa Gölü, Bolu) dış ve iç fosfor (P) kaynakları

yaklaşık olarak bir yıl süren bir izleme çalışması ile üretilen verilerden yararlanılarak

değerlendirilmiştir. Çalışma şartlarının elverdiği oranda azot (N) analitlerinin de ölçümü

gerçekleştirilmiş, N verileri raporun atmosferik ve karasal kaynakların değerlendirildiği

bölümlerinde incelenmiştir. Rapor metnindeki sıralama izlenerek projenin önemli sonuçları

aşağıda özetlenmektedir.

Çalışma alanında kurulan iki yaş-kuru örnekleme istasyonundan elde edilen verilere göre ıslak

mevsimde yaş çökelmedeki N:P oranı yaklaşık 10’dur. Yaş çökelmedeki N ve fosforun hemen

hepsinin çözünmüş formda olduğu saptanmıştır. Havza içinden kaynaklanan aerosollerin daha

çok gölün kuzey-kuzeydoğu yönleri arasında kalan bölgeden geldiği rüzgârgüllerinden

yararlanılarak ortaya çıkarılmıştır. Ölçülen kuru çökelme akılarında büyük dalgalanmalar

olmuştur. Toplam P (TF) ve toplam N (TA) akıları sırasıyla 32.0±43.4 µg P m-2 gün-1 ve

365±363 µg N m-2 gün-1’dür (ortalama ± standart sapma). Besinlerle ilgili modelleme, kütle

dengesi vb. uygulamalarında kullanılabilecek yaş çökelmedeki yağış ağırlıklı ortalama TF ve

TA derişimleri sırasıyla 138 μg P L-1 ve 1.61 mg N L-1 olarak belirlenmiştir. Kuru çökelme besin

akılarında büyük değişkenlik (göreceli standart sapma > %150) olduğu için gölün kuru çökelme

besin girdisinin tahmin edilmesinin yarar getirmeyeceğine karar verilmiştir.

Karasal kaynaklardan göle iletilen toplam çözünmüş P (TÇF), TF ve nitrat yüklerinin tahmin

edilebilmesi için havza 15 alt havzaya ayrılarak SWAT modeli uygulanmıştır. Model

uygulamasının gerçekleştirildiği dönem birbirinden farklı iki yağış rejimini (yaş yıl: 2011; kuru

yıl: 2012) temsil etmesi açısından önemlidir. Modelin en yüksek mekânsal çözünürlüğe sahip

olan hidrolojik tepki birimleri (HRU) arasında P kaybı 500 kg P km-2 yıl-1’ı veya 5 kg P ha-1 yıl-1

aşan bulunmamaktadır. Ancak proje açısından en önemli model çıktısı gölün maruz kaldığı P

yüküne büyük katkı yapan kritik kaynak alanlara ilişkin elde edilen bilgilerdir: Yaş yılda gölün

batısında bulunan Hamzabey deresinin drenaj alanında yer alan ve yaklaşık 100 hektarlık bir

hidrolojik tepki biriminin (HRU) kritik kaynak olabileceği işaret edilmiştir. Sözü edilen HRU’nin

özellikleri ise şöyledir: (a) CORINE 2006 arazi örtüsü-arazi kullanımı sınıflandırmasına göre

mera alanıdır, (b) toprağın hidrolik iletkenliği çok düşüktür (D sınıfı toprak), (c) eğimi ise %5-

15 arasındadır. Bu bulgudan hareketle modelin inşası aşamasında yapılan seçimlerden ötürü

model benzeşimlerine katılmayan ve yukarıda belirtilen HRU ile aynı özelliklere sahip

potansiyel kritik kaynak alanlar tanımlanmıştır. Bu alanların toplam büyüklüğü ise 200 hektara

yakındır. Böylece havzanın model faydalanılarak belirlenen olası kritik kaynak alan büyüklüğü

101

yaklaşık 300 hektara ulaşmıştır ve havza alanının sadece %0.2’sine karşılık gelmektedir.

Birçok benzer çalışmada da kritik kaynak alanların havza geneline oranının oldukça düşük

olduğu bildirilmiştir. Yeniçağa havzasındaki oran bildiğimiz kadarı ile literatürdeki tipik

değerlerden daha düşüktür. Bu durum havza yönetimi açısından bir avantaj olarak

değerlendirilebilir çünkü sınırlı kritik kaynak alana müdahale edilmesi, bunlara yönelik en iyi

yönetim uygulamalarının yaşama geçirilmesi için gerekli maddi kaynak ve insan gücünün

yüksek olmayacağı tahmin edilmektedir. Bu projeye kadar -bildiğimiz kadarı ile- düzenli debi

ölçümü ve/veya akarsu örneklemesi gerçekleştirilmemiş bir havzada sınırlı veri ile olası kritik

kaynak alanların ortaya çıkarılabilmesi havza modellemenin yararını ve önemini ortaya koyan

önemli bir sonuçtur.

İzleme çalışmaları sonucunda göl suyundaki P türlerinin dış P yüklemelerine farklı tepki

verdikleri saptanmıştır. Doğrudan biyoyarayışlı ortofosfatı temsil eden çözünmüş reaktif P

(ÇRF) dış P darbelerinden etkilenmemiş gözükürken “çözünmüş ortofosfat + organik fosfor”un

göstergesi olan toplam çözünmüş P (TÇF) ve toplam fosforun (TF) dış P yüklemelerine tepki

verdikleri görülmüştür. SWAT modeline rezervuar olarak tanıtılan Yeniçağa gölünün izleme

dönemindeki P bütçesi rezervuar bileşeninin manuel kalibrasyonu sonucunda elde edilmiştir.

Birçok ötrofik sığ gölün yaptığı gibi ikili bir davranış sergileyerek yıl içindeki yaş dönemde P

yutağı, kuru dönemde ise P kaynağı olarak davranan Yeniçağa gölünün yıl genelinde P yutağı

olarak değerlendirilebileceği sonucuna varılmıştır. Tahmin edilebileceği üzere gölün maruz

kaldığı P yükünü tutma oranı aldığı yağış miktarı ile ters orantılıdır (yaş yıl: %24; kuru yıl: %55).

Çalışmalarımız sonunda üretilen dip sedimanı P dağılım haritası üzerinde yapılan

değerlendirme model benzeşimlerine göre gölün P bütçesine düşük katkı yaptığı düşünülen

bir derenin (Kaymaz) gerçekte P bütçesine tarihsel olarak en yüksek katkıyı yapmış dere

olabileceğini ortaya koymuştur. Bu farkın nedeni modelin inşası aşamasında bazı derelerinde

ağzında bulunan doğal besin tamponu bölgelerin veya akarsu kanalları içindeki bitkilerin göz

önüne alınmamış olmasıdır. Proje çıktıları yayına dönüştürülürken doğal besin tamponlarının

havza-göl arasındaki besin dinamiğine etkisi göz önüne alınarak bunlarda meydana gelen

besin gideriminin modellenmesine çalışılacaktır.

Kimyasal ekstraksiyon çalışmamız göl dip sedimanındaki fosforun %70-85’inin inorganik,

%65-75’lik bölümünün genelde apatit olarak adlandırılan Ca-ortofosfat katılarından oluştuğunu

ortaya koymuştur. Redoks koşullarına duyarlı olan Fe-ortofosfat; Al-ortofosfat katılarının ise

sedimanda epey düşük miktarda bulundukları anlaşılmıştır. Havzada yağışın azaldığı (bir

başka deyişle gölün hidrolik bekletme süresinin yükseldiği) ve su sıcaklığının arttığı yaz

102

döneminde gölde meydana gelen P salınımına ait mekanizmanın aşağıdaki gibi olduğu

sonucuna varılmıştır. Hidrolik açıdan kesikli reaktör davranışına yakınsayan gölde sıcaklığın

“organik P mineralizasyonu” hızını arttırması ile su kolonuna bırakılan ortofosfat burada

birikerek göl suyu P derişimini yukarıya itmektedir. Artan P derişiminin sonucu olarak

gerçekleşen alg patlamaları ise gölün su kalitesini kötüleştirmektedir. Belirttiğimiz P

mekanizmasının şüpheye yer bırakmayacak biçimde kanıtlanmasının ardından gölün iç P

yükünü kontrol edecek ve sucul ekosistemin sağlığını kazanmasını sağlayacak en iyi

uygulamanın seçilerek yaşama geçirilmesi gerekmektedir. İleriki çalışmalarda göl

ekosisteminin ayrıntılı benzeşimini gerçekleştirebilecek AQUATOX vb. modellerden

yararlanılması yerinde olacaktır.

SWAT modeline seçenek olarak havzadaki olası kritik kaynak alanların mekânsal dağılımlarını

belirlemek için sahadaki çalışmalarla elde edilen toprak verilerinden yararlanılarak bir P

endeksi (Pennsylvania P Endeksi) uygulaması gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında

üretilen bitkiye yarayışlı P haritası gölün batısında bitki üretimi açısından aşırı P (> 12 kg P2O5

da-1) içeren tarımsal araziler olduğunu ortaya koymuştur. Diğer yandan hemen hemen tüm

havza toprağının yarayışlı P içeriği ayrıntılı P endeksi uygulanmasını gerektiren (Mehlich-3 >

200 mg P kg-1) çevresel eşiğin altında kalmıştır. Tarımcılığın yoğun biçimde yapılmadığı

çalışma alanında tarımsal-çevresel eşik değerlerin arasında P içeren ciddi miktarda toprak

bulunması tarım-çevre yönetimiyle ilgili tüm paydaşlar için uyarıcıdır ve projenin doğru bir

zamanda gerçekleştirildiğinin kanıtıdır. Proje sonuçları hâlihazırdaki tarım uygulamalarının

sürdürülmesi durumunda gölün batısındaki Güzveren ve Hamzabey drenaj alanlarındaki

tarlalarda P için çevresel eşiğin geçilebileceğini göstermiştir. Bundan ötürü çevre ve tarım

alanında uzman teknik personeli içeren üniversite-kamu ortaklığı ile anılan bölgede çiftçilerin

çevre dostu tarımsal besin yönetimi ve bitki üretimini sağlayacak bir pilot uygulamanın en kısa

sürede başlatılması önerilmektedir. Bölgede tarımsal hayvan yoğunluğunun yüksek olmaması

bu pilot uygulamanın başarı ile yaşama geçirilmesini kolaylaştırıcı bir etkendir. Proje

sonuçlarına göre kritik kaynak alanlardan kaynaklanan P yükü yüzey akışı, toprak kaybına

bağlı olarak artmaktadır. Bundan ötürü projenin oluşturduğu araştırma ve teknik bilgi

altyapısından (SWAT model uzmanlığı, ETKE toprak kaybı haritası, toprak fizikokimyasal

özellik veritabanı vb.) yararlanılarak havzadaki erozyon ve sediman dinamiğine odaklı bir

araştırma projesinin gerçekleştirilmesinin yerinde olacağı düşünülmektedir.

Projenin sonuçlarını paydaşlara aktarmak ve yaygın etkisini arttırmak amacı ile bir internet

sitesi tasarlanarak yayına alınmıştır (http://www.pendeks.org).

103

KAYNAKLAR

Andersen, H. E., Kronvang, B. 2006. "Modifying and evaluating a P index for Denmark", Water Air and Soil Pollution, 174 (1-4), 341-353.

Arnold, J., Williams, J., Maidment, D. 1995. "Continuous-Time Water and Sediment-Routing Model for Large Basins", Journal of Hydraulic Engineering, 121 (2), 171-183.

Arnold, J. G., Allen, P. M., Bernhardt, G. 1993. "A comprehensive surface-groundwater flow model", Journal of Hydrology, 142 (1–4), 47-69.

Arnold, J. G., Srinivasan, R., Muttiah, R. S., Williams, J. R. 1998. "Large Area Hydrologic Modeling and Assessment Part I: Model Development", Journal of the American Water Resources Association, 34 (1), 73-89.

Auer, M. T., Johnson, N. A., Penn, M. R., Effler, S. W. 1993. "Measurement and Verification of Rates of Sediment Phosphorus Release for a Hypereutrophic Urban Lake", Hydrobiologia, 253 (1-3), 301-309.

Bechmann, M., Krogstad, T., Sharpley, A. 2005. "A phosphorus Index for Norway", Acta Agriculturae Scandinavica Section B-Soil and Plant Science, 55 (3), 205-213.

Bechmann, M. E., Stålnacke, P., Kværnø, S. H. 2007. "Testing the Norwegian phosphorus index at the field and subcatchment scale", Agriculture, Ecosystems & Environment, 120 (2-4), 117-128.

Black, G. R., Hartge, K. H. 1986. "Bulk Density and Particle Density", Methods of Soil Analysis, Part I, Physical and Mineralogical Methods. Madison: ASA, SSSA

Bouyoucos, G. J. 1951. "A recalibration of the hydrometer method for making mechanical analysis of soils", Agronomy Journal, 43 (9), 434-438.

Bremner, J. M. 1965. "Inorganic Forms of Nitrogen", Methods of Soil Analysis. Part 2. Chemical and Microbiological Properties. Editör: Norman, A. G. Madison: ASA, SSSA.

Brezonik, P. L., Pollman, C. D. 1999. "Phosphorus chemistry and cycling in Florida lakes: Global issues and local perspectives", Phosphorus Biogeochemistry in Subtropical Ecosystems. Editörler: Reddy, K. R., O'Connor, G. A., Schleske, C. L. Boca Raton: CRC Press.

Bulut, E., Aksoy, A. 2008. "Impact of fertilizer usage on phosphorus loads to Lake Uluabat", Desalination, 226 (1-3), 289-297.

Carpenter, S. R., Caraco, N. F., Correll, D. L., Howarth, R. W., Sharpley, A. N., Smith, V. H. 1998. "Nonpoint pollution of surface waters with phosphorus and nitrogen", Ecological Applications, 8 (3), 559-568.

Coale, F. J., Sims, J. T., Leytem, A. B. 2002. "Accelerated Deployment of an Agricultural Nutrient Management Tool: The Maryland Phosphorus Site Index", Journal of Environmental Quality, 31 (5), 1471-1476.

Correll, D. L. 1998. "The role of phosphorus in the eutrophication of receiving waters: A review", Journal of Environmental Quality, 27 (2), 261-266.

Daniel, T. C., Sharpley, A. N., Lemunyon, J. L. 1998. "Agricultural phosphorus and eutrophication: A symposium overview", Journal of Environmental Quality, 27 (2), 251-257.

DeLaune, P. B., Moore, P. A., Carman, D. K., Sharpley, A. N., Haggard, B. E., Daniel, T. C. 2004. "Evaluation of the phosphorus source component in the phosphorus index for pastures", Journal of Environmental Quality, 33 (6), 2192-2200.

Draxler, R. R., Rolph, G. D. "HYSPLIT (HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory) Model access via NOAA ARL READY Website ". http://ready.arl.noaa.gov/HYSPLIT.php, Son erişim tarihi: 12 Nisan 2014.

Durdu, O. F., Cvetkovic, V. 2009. "Modeling water and nutrients fluxes in the Buyuk Menderes drainage basin, Turkey", Water Science and Technology, 59 (3), 531-541.

Eaton, A. D., Clesceri, L. S., Rice, E. W., Greenberg, A. E. 2005. Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater (21. Basım), Washington, D.C.: APHA; AWWA; WEF.

104

Ebina, J., Tsutsui, T., Shirai, T. 1983. "Simultaneous determination of total nitrogen and total phosphorus in water using peroxodisulfate oxidation", Water Research, 17 (12), 1721-1726.

ESRI. 2012. ArcGIS Desktop Redlands, CA. Evrendilek, F., Berberoğlu, S., Ertekin, C., Karakaş, D., Karakaya, N., Kılıç, Ş., Güngör, K.,

Aslan, G. A., Gülbeyaz, Ö., Çilek, A., Şatır, O. 2013. Yeniçağa Gölü (Bolu) Turbalık Alanlarının Karbon, Azot ve Su Döngülerinin Akı Kulesi ve Uzaktan Algılama ile İzlenmesi ve Modellenmesi TÜBİTAK.

Eyüpoğlu, F. 1999. Türkiye Topraklarının Verimlilik Durumu. TC Başbakanlık Köy Hizmetleri Genel Müdürlüğü, Ankara.

George, C., Leon, L. F. 2007. "WaterBase: SWAT in an open source GIS", The Open Hydrology Journal, 1, 19-24.

GIZ. 2010. Survey Report: Adaptation to Climate Change and Protection of Biodiversity through Conserving and Sustainably Using Wetlands in Turkey.

Granéli, W. 1999. "Internal phosphorus loading in Lake Ringsjön", Hydrobiologia, 404 (0), 19-26.

Harita Genel Komutanlığı. 2011. 1:25000 Ölçekli Topografik Vektör Haritaları, T.C. Savunma Bakanlığı Kartografya Karagahı: Ankara.

Heathwaite, L., Sharpley, A., Bechmann, M. 2003. "The conceptual basis for a decision support framework to assess the risk of phosphorus loss at the field scale across Europe", Journal of Plant Nutrition and Soil Science-Zeitschrift Fur Pflanzenernahrung Und Bodenkunde, 166 (4), 447-458.

James, W. F., Barko, J. W., Eakin, H. L., Sorge, P. W. 2002. "Phosphorus budget and management strategies for an urban Wisconsin lake", Lake and Reservoir Management, 18 (2), 149-163.

Jenson, S., Domingue, J. 1988. "Extracting topographic structure from digital elevation data for geographic information system analysis", Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 54 (11), 1593-1600.

Kadlec, R. H. 1994. "Detention and mixing in free water wetlands", Ecological Engineering, 3 (4), 345-380.

Karakaş, D., Pekey, B., Tolun, L., Morkoç, E., Tüfekçi, H., Telli Karakoç, F., Yakupoğlu, G., Yakan, H. 2004. İzmit Körfezi’ne Giren Kanserojenik Polisiklik Aromatik Hidrokarbonlar (PAH): Kaynak ve Seviye Tespiti. Sonuç Raporu, TÜBİTAK, Gebze Kocaeli.

Kleinman, P. J. A., Bryant, R. B., Reid, W. S., Sharpley, A. N., Pimentel, D. 2000. "Using soil phosphorus behavior to identify environmental thresholds", Soil Science, 165 (12), 943-950.

Klute, A., Dirksen, C. 1986. "Hydraulic Conductivity and Diffusivity: Laboratory Methods", Methods of Soil Analysis: Part 1—Physical and Mineralogical Methods. Editör: Klute, A. Soil Science Society of America, American Society of Agronomy.

Kowalczewska-Madura, K., Goldyn, R. 2009. "Internal Loading of Phosphorus from Sediments of Swarzedzkie Lake (Western Poland)", Polish Journal of Environmental Studies, 18 (4), 635-643.

Lemunyon, J. L., Gilbert, R. G. 1993. "The Concept and Need for a Phosphorus Assessment-Tool", Journal of Production Agriculture, 6 (4), 483-486.

Lovett, G. M. 1994. "Atmospheric deposition of nutrients and pollutants in North America: an ecological perspective", Ecological Applications, 4 (4), 629-650.

Luo, L. C., Qin, B. Q., Yang, L. Y., Song, Y. Z. 2007. "Total inputs of phosphorus and nitrogen by wet deposition into Lake Taihu, China", Hydrobiologia, 581, 63-70.

Murphy, J., Riley, J. P. 1962. "A modified single solution method for the determination of phosphate in natural waters", Analytica Chimica Acta, 27 (0), 31-36.

Noges, P., Jarvet, A., Tuvikene, L., Noges, T. 1998. "The budgets of nitrogen and phosphorus in shallow eutrophic Lake Vortsjarv (Estonia)", Hydrobiologia, 363, 219-227.

Olsen, S. R., Cole, C. V., Watanabe, F. S., Dean, L. A. 1954. Estimation of Available Phosphorus in Soils by Extraction with Sodium Bicarbonate, USDA Circular, 939,

105

Ou, Y., Wang, X. Y. 2009. "Modification and Application a Phosphorus Index (PI) for Chao River Watershed", Progress in Environmental Science and Technology Vol II Pts a and B, 1470-1474.

Perrone, U., Facchinelli, A., Sacchi, E. 2008. "Phosphorus dynamics in a small eutrophic Italian lake", Water Air and Soil Pollution, 189 (1-4), 335-351.

Pote, D. H., Daniel, T. C., Sharpley, A. N., Moore, P. A., Edwards, D. R., Nichols, D. J. 1996. "Relating extractable soil phosphorus to phosphorus losses in runoff", Soil Science Society of America Journal, 60 (3), 855-859.

Pulatsu, S., Akcora, A., Koksal, F. T. 2003. "Sediment and water phosphorus characteristics in a pond of spring origin, Sakaryabasi springs basin, Turkey", Wetlands, 23 (1), 200-204.

Pulatsu, S., Aydin, F. 1997. "Water quality and phosphorus budget of Mogan Lake, Turkey", Acta Hydrochimica Et Hydrobiologica, 25 (3), 128-134.

Ramm, K., Scheps, V. 1997. "Phosphorus balance of a polytrophic shallow lake with the consideration of phosphorus release", Hydrobiologia, 342, 43-53.

Reddy, K. R., Kadlec, R. H., Flaig, E., Gale, P. M. 1999. "Phosphorus Retention in Streams and Wetlands: A Review", Critical Reviews in Environmental Science and Technology, 29 (1), 83-146.

Richards, L. A. 1954. Diagnosis and Improvement Saline and Alkaline Soils, US Department of Agriculture Handbook, US Salinity Lab.: California, USA

Rolph, G. D. "Real-time Environmental Applications and Display sYstem (READY) Website ". http://www.ready.noaa.gov, Son erişim tarihi: 13 Nisan 2014.

Ruban, V., Lopez-Sanchez, J. F., Pardo, P., Rauret, G., Muntau, H., Quevauviller, P. 1999. "Selection and evaluation of sequential extraction procedures for the determination of phosphorus forms in lake sediment", Journal of Environmental Monitoring, 1 (1), 51-56.

Saygi-Basbug, Y., Demirkalp, F. Y. 2004. "Trophic status of shallow Yenicaga Lake (Bolu, Turkey) in relation to physical and chemical environment", Fresenius Environmental Bulletin, 13 (5), 385-393.

Schulz, M., Köhler, J. 2006. "A Simple Model of Phosphorus Retention Evoked by Submerged Macrophytes in Lowland Rivers", Hydrobiologia, 563 (1), 521-525.

Schulz, M., Kozerski, H.-P., Pluntke, T., Rinke, K. 2003. "The influence of macrophytes on sedimentation and nutrient retention in the lower River Spree (Germany)", Water Research, 37 (3), 569-578.

Sharpley, A. N., Chapra, S. C., Wedepohl, R., Sims, J. T., Daniel, T. C., Reddy, K. R. 1994. "Managing Agricultural Phosphorus for Protection of Surface Waters - Issues and Options", Journal of Environmental Quality, 23 (3), 437-451.

Sharpley, A. N., Weld, J. L., Beegle, D. B., Kleinman, P. J. A., Gburek, W. J., Moore, P. A., Mullins, G. 2003. "Development of phosphorus indices for nutrient management planning strategies in the United States", Journal of Soil and Water Conservation, 58 (3), 137-152.

Shaw, J. F. H., Prepas, E. E. 1990. "Relationships between Phosphorus in Shallow Sediments and in the Trophogenic Zone of 7 Alberta Lakes", Water Research, 24 (5), 551-556.

Sims, J. T. 1993. "Environmental Soil Testing for Phosphorus", Journal of Production Agriculture, 6 (4), 501-507.

Smal, H., Kornijow, R., Ligeza, S. 2005. "The effect of catchment on water quality and eutrophication risk of five shallow lakes (Polesie Region, Eastern Poland)", Polish Journal of Ecology, 53 (3), 313-327.

Soil Survey Staff. 1999. Soil Taxonomy. A Basic of Soil Classification for Making and Interpreting Soil Survey, Washington D.C.

Sondergaard, M., Jensen, J. P., Jeppesen, E. 1999. "Internal phosphorus loading in shallow Danish lakes", Hydrobiologia, 408, 145-152.

Spears, B. M., Carvalho, L., Perkins, R., Kirika, A., Paterson, D. M. 2007. "Sediment phosphorus cycling in a large shallow lake: spatio-temporal variation in phosphorus pools and release", Hydrobiologia, 584, 37-48.

106

Spencer, B. 2004. The Determination of Metals in Environmental Samples Using the X Series ICP-MS Instructions for Operation Based on US EPA Methods CLP ILM05.3D and SW-846 6020/6020A, Thermo Electron Corporation.

Statpoint Technologies Inc. 1997. Statgraphics® Plus 3.1.- User Manual. Statpoint Technologies Inc. 2006. Statgraphics® Centurion XV.II User Manual. Stone Environmental Inc., Texas A&M Spatial Sciences Laboratory, Blackland Research &

Extension Center. 2013. ArcSWAT 2012. Tanik, A., Baykal, B. B., Gonenc, E., Meric, S., Oktem, Y. 1998. "Effect and control of pollution

in catchment area of Lake Sapanca, Turkey", Environmental Management, 22 (3), 407-414.

TC Orman ve Su İşleri Bakanlığı. "ARİS: Arazi İzleme Sistemi". http://aris.ormansu.gov.tr/, Son erişim tarihi: 12 Nisan 2014.

TÜİK. "Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemi Sonuçları". http://tuikapp.tuik.gov.tr/adnksdagitapp/adnks.zul, Son erişim tarihi: 13 Nisan 2014.

Turcotte, R., Fortin, J.-P., Rousseau, A., Massicotte, S., Villeneuve, J.-P. 2001. "Determination of the drainage structure of a watershed using a digital elevation model and a digital river and lake network", Journal of Hydrology, 240 (3), 225-242.

Ülgen, N., Ateşalp, M. 1972. Toprakta Organik Madde Tayini, Toprak ve Gübre Araşt. Enst. Teknik Yayınlar Serisi, 23, Ankara.

Vadas, P. A., Kleinman, P. J. A., Sharpley, A. N., Turner, B. L. 2005. "Relating soil phosphorus to dissolved phosphorus in runoff: A single extraction coefficient for water quality modeling", Journal of Environmental Quality, 34 (2), 572-580.

Waterbase. "Global Data". http://www.waterbase.org/download_data.html, Son erişim tarihi: 13 Nisan 2014.

Winchell, M., Srinivasan, R., M. Di Luzio, J., Arnold, J. G. "ArcSWAT Interface for SWAT 2012 User's Guide". http://swat.tamu.edu/software/arcswat/, Son erişim tarihi: 13 Nisan 2014.

Yalçıner, N. P. 2012. "Yeniçağa Depresyonunun (Bolu) Jeomorfolojik Oluşum ve Gelişimi", Coğrafya Dergisi(4).

Yeniçağa İlçe Tarım Müdürlüğü. 2013. Tarım Hayvanı İstatistikleri.

107

COST MC TOPLANTI RAPORU

COST AKSİYONU ve DELEGE İLE İLGİLİ BİLGİLER

Aksiyon No: 869

Aksiyonun Adı: Mitigation Options for Nutrient Reduction in Surface Water and Groundwaters

Aksiyonun Başlama ve Bitiş Tarihleri:

Başlama: 07/11/2006 Bitiş: 06/11/2011

MC Delegesinin Adı: Yrd. Doç. Dr. Kerem Güngör

Kurumu ve Adresi: Abant İzzet Baysal Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Çevre Mühendisliği Bölümü 14280 Gölköy BOLU E-posta Adresi: gungor_k@ibu.edu.tr

Telefon ve Faks No: Ofis: (374) 2541000 dahili 2659 Faks: (374) 2534558

108

ARDEB BAŞARI ÖYKÜSÜ

Proje Adı Yeniçağa Gölü’nün Ötrofikasyonuna Neden Olan Fosfor

Kaynaklarının ve Kritik Kaynak Alanların Kütle Dengesi ve Fosfor Endeksi Yöntemleriyle Belirlenmesi

Proje Yürütücüsü Doç. Dr. Nusret KARAKAYA

Proje No 110Y204

Destek Miktarı (TL) 320800

Proje Başlama-Bitiş Tarihi 01/01/2011-01/01/2014

Yürütücü Kuruluş Abant İzzet Baysal Üniversitesi

Projenin Amacı ve Önemi

1. Dünyanın birçok bölgesinde yüzey sularının kalitesinin korunması ve iyileştirilmesi için ötrofikasyon sorunu ile mücadele edilmesi gerekmektedir. Ötrofik bir gölün su kalitesinin iyileştirilmesi için göldeki fosforun hangi ana kaynaklardan geldiğinin, bu kaynaklardan oluşan yükün zamansal değişiminin bilinmesi gerekmektedir. P endeksi gibi hem bölgesel ölçekte hem de tarla ölçeğinde kolayca kullanılabilecek, esnek bir risk değerlendirme aracı ülkemizde şu ana kadar uygulanmamıştır.

2. Yeniçağa Gölü havzasındaki kritik kaynak alanları, erozyon, yüzey akışı, toprağa sızma, yapay drenaj potansiyelleri belirlenerek bir P endeksi geliştirilmiştir. Endeksin geliştirilmesinde ve uygulanmasında yoğunlukla coğrafi bilgi sistemlerinden (CBS), SWAT modelinden, üniversal toprak kaybı modelinden (USLE), ABD Toprak Koruma Hizmetleri (SCS) eğri numarasından ve toprak bünyesinden yararlanılmıştır.

3. Karasal kaynaklardan göle iletilen toplam çözünmüş P (TÇF), TF ve nitrat yüklerinin tahmin edilebilmesi için havza 15 alt havzaya ayrılarak SWAT modeli uygulanmıştır. Bu proje; düzenli debi ölçümü ve akarsu örneklemesi gerçekleştirilmemiş bir havzada sınırlı veri ile olası kritik kaynak alanların ortaya çıkarılabilmesi havza modellemenin yararını ve önemini ortaya koymuştur.

109

1. Proje yürütücüsü iletişim bilgileri:

Adı – Soyadı : Nusret KARAKAYA Unvanı : Doç. Dr. Telefon : (535) 9244145 E-posta adresi : nusretkarakaya@hotmail.com ve karakaya_n@ibu.edu.tr

Proje ile Elde Edilen veya Beklenen Bilimsel, Teknolojik, Ekonomik ve Sosyal Kazanımlar (En fazla 200 kelime)

Projeden uluslararası, etki faktörü yüksek dergilerde yapılan yayın(lar)-(etki faktörünü de

veriniz)

Proje kapsamında etki faktörü yüksek dergilerde yayım yapılmamıştır. Bu konudaki çalışmalarımız önümüzdeki 1 yıl içinde sonuçlandırılacaktır. Bununla birlikte uluslararası toplantılarda sunduğumuz bildiriler aşağıda verilmiştir. 1. Güngör, K., Karakaya, N., Evrendilek, F., Karakaş, D., Akgül, S., Başkan, O., Cebel,

H., Sönmez, O. (2011). Phosphorus budget and sediment phosphorus release

dynamics of a shallow lake: Lake Yeniçağa (Bolu, Turkey). Sustainable Watershed

Management 2011 Conference (SuWaMa 2011), 19-23 Eylül, İstanbul (Abstract

basıldı).

2. Güngör, K., Karakaya, N., Evrendilek, F., Karakaş, D., Akgül, S., Başkan, O., Cebel,

H., Sönmez, O. (2011). Identification of the phosphorus sources and the critical source

areas: Yeniçağa watershed case study (Bolu, Turkey). Final conference of COST

Action 869: Mitigation Options for Nutrient Reduction in Surface Water and

Groundwaters, Keszthely, 12-14 Ekim, Hungary (Abstract basıldı).

Proje kapsamında elde edilen ürün, buluş, çıktı vb. için alınacak/alınmış patentler ve/veya

gerçekleştirilmiş/gerçekleştirilecek teknolojik/ticari uygulama(lar)

Proje kapsamında alınan ödüller/ödül adaylıkları

Projenin ülkenin bilimsel ve teknolojik araştırma gücüne, bilim insanı yetiştirilmesi ve yeni

yetenekler kazanılmasına sağladığı katkılar

Proje kapsamında görev alan araştırmacılar, bursiyerler ve büyük bir özveri ile destek sunan lisans öğrencileri proje ile yeteneklerini geliştirmiş ve önemli bir tecrübe kazanmıştır.

Proje için TÜBİTAK Desteğinin Önemi TÜBİTAK desteği olmadan projenin yapılabilmesi mümkün değildi. TÜBİTAK desteği ile proje ekibi büyük bir motivasyon ile organize olmuştur. Uzun, meşakkatli ve özverili çalışmalarımızın arkasındaki en büyük motivasyon TÜBİTAK’ın öğrenme, üretme ve uygulama hevesi taşıyan araştırmacılarımıza vermekte olduğu hayati önemdeki destektir.

110Y204 No.lu TÜBİTAK PROJESİ EK: SWAT MODELİNDE SWAT-CUP YAZILIMI ARACILIĞIYLA KALİBRE EDİLEN PARAMETRELERİN TAM LİSTESİ VE BUNLARA KALİBRASYON SONUCUNDA UYDURULAN DEĞERLER

SWAT

Parametresi

Filtre

Koşulu

SWAT Girdi

Dosyası

Uzantısı

Uydurulan

Değer

Uydurulan

Değerin

Uygulanma

Yöntemi

PRECIPITATION

Ocak 2012 Şubat 2012 Mart 2012 Nisan 2012 Mayıs 2012

Haziran 2012 Temmuz 2012

*.pcp

0.22

0.06

0.05

0.08

0.13

0.20

0.30

R

CANMX FRSE FRST AGRC FRSD RNGE PAST

WWHT

*.hru

25.00 37.70 75.91 62.98 34.86 24.08 16.92

V

ERORGP 0-5 5-15

15-9999

3.97 3.56 1.30

V

ERORGN 4.94 4.31 0.51

V

OV_N FRSE AGRC FRST

WWHT RNGE PAST FRSD

-0.53 0.35 -0.27 -0.09 0.47

0.0022 -0.04

R

ESCO FRSE AGRC FRST

WWHT RNGE PAST FRSD

0.53 0.02 0.03 -0.55 -0.36 0.06 0.03

R

EPCO FRSE AGRC FRST

WWHT RNGE PAST FRSD

-0.42 0.25 0.18 -0.17 -0.04 0.25 0.09

R

SLSUBBSN AGRC RNGE FRST FRSE FRSD WWHT PAST

0.10 -0.15 0.04 0.22 0.13 0.34 -0.08

R

HRU_SLP AGRC RNGE FRST FRSE FRSD WWHT PAST

0.15 -0.23 0.07 0.07 0.05 0.28 -0.21

R

SOL_AWC C,1 D,1

0.024 0.076

R

C,2 D,2

*.sol

-0.042 -0.15

ANION_EXCL D C

-0.11 0.08

A

SOL_CLAY D,2 C,2 D,1 C,1

28.23 -8.65

-20.34 7.26

A

SOL_SAND D,2 C,2 D,1 C,1

-1.47 -0.29 -6.29 3.09

A

SOL_K C,1 D,1 C,2 D,2

-0.47 0.10 0.17 0.08

R

SOL_BD C,1 D,1 C,2 D,2

0.38 -0.10 0.47 0.03

R

USLE_K C D

0.26 -0.10

R

SOL_ALB C D

0.07 0.12

A

SOL_Z C,1 C,2 D,1 D,2

0.02 0.02 -0.20 0.04

R

REVAPMN

-

*.gw

90 A

GW_REVAP 0.087 V

GWSOLP 0.28 V

LAT_ORGP 0.46 A

ALPHA_BF 0.71 V

GW_DELAY 6.27 V

GWQMN 33.70 A

RCHRG_DP 0.27 V

USLE_P FRSE FRST AGRC FRSD PAST RNGE WWHT

*.mgt

0.01 0.39 -0.36 0.09 0.08 -0.33 0.35

R

CN2 AGRC RNGE FRST FRSE FRSD WWHT PAST

-0.37 -0.36 0.13 -0.05 -0.51 -0.32 0.17

R

MANURE_KG Hayvan Otlatma -0.13 R

FRT_KG Gübre Uygulama (Bovine) Gübre Uygulama (Bottom)

0.43 0.38

R

AUTO_NYR Gübre Uygulama (Top) 0.34 R

CH_N2

-

*.rte

0.22 R

CH_K2 41.61 A

CH_COV1 15.31

V

CH_COV2 18.17 V

RCN

1.96 A

N_UPDIS 15.26 A

NPERCO 0.48 V

PRF -

*.bsn

0.02 A

PHOSKD 136.81 V

PPERCO 10.92 V

P_UPDIS 3.93 A

SFTMP -0.28 V

SMFMN 12.59 V

SMFMX 13.69 V

SMTMP 4.92 V

SNO50COV 0.49 V

SNOCOVMX 33.55 A

SURLAG 2.34 V

TIMP 0.34 V

SPEXP 1.94 V

SPCON 0.16 R

PSP 0.52 V

CH_ONCO_BSN 15.87 A

CH_OPCO_BSN 0.56 A

USLE_C

CROP #: 8 (FRSE)

plant.dat

0.17

R

CROP #: 6 (FRST)

-0.11

CROP #: 3 (AGRC)

0.22

CROP #: 7 (PAST)

-0.22

CROP #: 15 (RNGE)

-0.02

CROP #: 12 (PAST)

-0.18

CROP #: 28 (WWHT)

0.26

PLAPS 1,2,3,4,5,7,10,12,13,14,15 *.sub

1.97 A

TLAPS 1,2,3,4,5,7,10,12,13,14,15 3.22

CH_N1 - 0.25 R

CH_K1 - 64.93 A

SOL_SOLP AGRC,1 RNGE,1 FRST,1 FRSE,1 FRSD,1 WWHT,1 PAST,1

*.chm

-0.56 -4.43 5.15 2.53 6.19 4.36 3.98

A

SOL_ORGP AGRC,1 RNGE,1 FRST,1 FRSE,1 FRSD,1 WWHT,1 PAST,1

3.27 2.17 5.99 5.40 8.27 7.73 3.08

A

Açıklamalar: Uydurulan Değerin Uygulanma Yöntemi: A: Absolute. Verili parametre değerine uydurulan değer eklenerek kalibre edilmiş parametre değeri bulunur. R: Relative. Verili parametre değeri “1+uydurulan değer” ile çarpılarak kalibre edilmiş parametre değeri bulunur. V: Replace. Uydurulan değer kalibre edilmiş parametre değerine eşittir. Filtre Koşulu: *.pcp: 2012 yılında TÜBİTAK istasyonu tarafından ölçülen ve model kalibrasyonunda kullanılan yağış verileri aylara bölünerek kalibre edilmiştir. *.hru: Dört harfli SWAT arazi kullanım kodlarına bağlı olarak parametreler kalibre edilmiştir. ERORGP ve ERORGN parametreleri ise hidrolojik tepki birimlerini oluşturan üç eğim sınıfından yararlanılarak kalibre edilmiştir. *.sol: Toprak haritasındaki hidrolojik gruplara veya “hidrolojik grup, toprak katmanı”na göre parametreler kalibre edilmiştir. *.mgt: Dört harfli SWAT arazi kullanım kodlarına bağlı olarak parametreler kalibre edilmiştir. İstisna olarak hayvan otlama, organik gübre ve inorganik gübre uygulama yönetim

operasyonlarının kodları kullanılarak bu işlemlerle toprağa verilen gübre miktarı kalibre edilmiştir. plant.dat: Bitki türlerine bağlı olarak USLE_C parametresi kalibre edilmiştir. Parantez içinde verilen dört harfli kodlar SWAT modelinin bitki kodlarına karşı gelmektedir. *.sub: Yükseklik bandı uygulamasının yapıldığı alt havzalar için PLAPS ve TLAPS parametrelerinin kalibre edilmesi için ilgili alt havzaların numaraları kullanılmıştır. *.chm: “SWAT arazi kullanım kodu, toprak katmanı”na göre kalibrasyon gerçekleştirilmiştir.