ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
DOKTORA TEZİ
AKARSULARDA SU KALİTESİNİN İZLENMESİNE YÖNELİK YENİ BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI
A. Mehmet YÜCEER
KİMYA MÜHENDİSLİĞİ ANA BİLİM DALI
ANKARA 2005
Her hakkı saklıdır
ÖZET
Doktora Tezi
AKARSULARDA SU KALİTESİNİN İZLENMESİNE YÖNELİK YENİ BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI
A. Mehmet YÜCEER
Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Kimya Mühendisliği Anabilim Dalı
Danışman: Prof. Dr. Rıdvan BERBER
Akarsuların kirlenmesi ekolojik dengeyi bozarak insan yaşamını olumsuz yönde etkiler. Akarsu havzalarında su kalitesinin izlenerek çevre kirlenmesinin kontrol altına alınması önemli ve güncel bir sorundur. Noktasal veya yaygın kirlilik yüklerinin nehir boyunca etkilerinin öngörülmesi, önceden önlem alınması, muhtemel yatırımların çevreye etkilerinin saptanabilmesi için su kalitesi modellerinin oluşturulması ve bilgisayar ortamında benzetimi zorunludur. Bu modellerin güvenirliği için model parametrelerinin iyi belirlenmiş olması gerekir. Mevcut model yazılımlarının çoğunda bu özellik yoktur ve parametre belirleme için deneme–yanılma yöntemlerine başvurulmaktadır.
Akarsuların dinamik modellenmesi için seri bağlı tam karıştırmalı tepkime kabı (CSTR) yaklaşımı ile Yeşilırmak nehri dinamik olarak modellenmiş ve modelde yer alan kinetik parametreler belirlenmiştir. Parametre belirleme, dinamik bir optimizasyon probleminin çözümünü gerektirdiğinden bu problemin çözümü için kontrol vektör parametrelemesine dayalı pratik bir yaklaşım kullanılmıştır. Optimizasyon yöntemi olarak Gauss–Newton, Levenberg–
Marquardt ve SQP (‘Sequential Quadratic Programming’) gibi farklı teknikler kullanılmıştır.
Bir sonraki adımda akarsuda kirlenmeyi oluşturan bileşenlerin zaman içinde akarsu uzunluğu boyunca değişimini belirleyebilecek, uzman desteği olmaksızın dinamik benzetim gerçekleştirebilecek kullanıcı etkileşimli bir arayüze (GUI) sahip olan AKAB (Akarsu Benzetimi) yazılımı geliştirilmiştir. Bu sayede, akarsuya ve karışan kirlilik yüküne ait bilgiler yazılıma tanıtılmakta ve benzetimle 11 tane hal değişkeninin (organik azot, amonyum azotu, nitrit azotu, nitrat azotu; organik ve çözünmüş fosfor; BOİ5, çözünmüş oksijen, koliform, klorür ve yosun derişimleri) akarsu uzunluğu boyunca değişimi grafiksel olarak gözlenebilmektedir.
Yeşilırmak nehri üzerinde kirliliğin yoğun olduğu Durucasu-Amasya bölgesinde bir seri deneysel çalışma gerçekleştirilmiştir. Aralarında 500 m mesafe bulunan iki ölçüm istasyonundan alınan dinamik veriler akarsu model parametrelerini belirlemede kullanılmıştır.
Akarsuyun 500 m uzunluğu arasında seri bağlı tam karışmalı 20 tepkime kabı bulunduğu varsayıldığında deneysel ve öngörülen değerler arasındaki fark en aza indirgenebilmiştir.
Yeşilırmak Nehrine atık yüklemesi yapan bir maya fabrikasının öncesinden başlayarak farklı aralıklarla 7 km ve 36.5 km nehir uzunluğu boyunca ölçümler alınmış ve dinamik benzetim gerçekleştirilmiştir. AKAB yazılımı ile su kalitesi modelleme için dünyada en çok kullanılan yazılım olan QUAL2E‘nin sonuçları karşılaştırılmıştır ve AKAB yazılımının QUAL2E ‘ye kıyasla daha iyi öngörüde bulunduğunu görülmüştür.
2005, 154 sayfa
Anahtar Kelimeler: Dinamik Benzetim, Dinamik Modelleme, Parametre Belirleme.
ABSTRACT
Ph. D. Thesis
A NEW DYNAMIC SIMULATION SOFTWARE FOR MONITORING WATER QUALITY IN RIVER STREAMS
A. Mehmet YÜCEER
Ankara University
Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Chemical Engineering
Supervisor: Prof. Dr. Ridvan BERBER
As the river pollution affects the human life and agricultural development directly by distorting ecological balance, monitoring the river streams for pollution becomes one of the important areas of research today. In order to be able to assess the consequences of possible point discharges from existing nearby installations or future industrial investments throughout the river basin, one needs to have a reliable water quality model, which very much depends on some parameters. These parameters playing a vital role in validation of the model are still mostly determined by exhaustive trial-and-error procedures. In addition, currently most of the avaliable softwares for river water quality modeling do not have parameter estimation capabilities.
Yeşilırmak river was modeled as a series of CSTRs and kinetic parameters that present inside the model were estimated for dynamically modeling of rivers. Since parameter estimation requires the solution of a dynamic optimization problem, a practical approach was used which is based on control-vector parameterization and also which does not seek for the sensitivity function information. Various kind of techniques as an optimization method such as Gauss- Newton, Levenberg-Marquardt and SQP (Sequential Quadratic Programming) were used and tested. As a next step AKAB (river simulation) software, which is user interactive and has graphical user interface, was coded and developed that enables users to determine the variation of components with time which are responsible for the pollution in river along the river length while optimizing the model parameters without the aid of a dynamic simulation expert.
Thereby, as the relevant information both about the river and the discharge were provided to the software, the variations of eleven state variables could graphically be monitored and represented, namely organic nitrogen, ammonium nitrogen, nitrite nitrogen, nitrate nitrogen, organic and dissolved phosphor, BOD5, dissolved oxygen, coliform, chlorine and algae.
A series of experimental studies were performed in order to test the dynamic simulation software and parameter estimation strategy developed in Yeşilırmak River around the region of Durucasu at the city of Amasya where intensive pollution exists. Initially, dynamic field data obtained from two sampling stations, 500 m apart from each other, were used for identifying the model parameters. When the assumption that twenty CSTRs present for each five hundred meters river length was made, the difference between the experimental and predicted values reduced to a minimum. Measurements were taken along the 7 and 36.5 km river length at various intervals also including points right before and after an industrial baker’s yeast plant.
The simulation result obtained from AKAB software and that obtained from QUAL2E software, which is the most used and recognized one all over the world for modeling of water quality, were compared with the experimental measured values. The predictions from AKAB indicated better agreement with the experimental data, compared to QUAL2E.
TEŞEKKÜR
Doktora öğrenimime başladığım günden bu yana beni her konuda destekleyen, her türlü imkanı sunarak mükemmel bir çalışma ortamı sağlayan, öneri ve yorumlarıyla bakış açımı genişleten saygıdeğer hocam sayın Prof. Dr. Rıdvan BERBER’e, çalışmalarımda önerileri ile bana daima yol gösteren hocalarım Prof. Dr. Serdar ÇELEBİ ve Prof. Dr.
Ülkü MEHMETOĞLU’na teşekkürlerimi sunarım.
Çalışma grubu arkadaşlarımdan Y. Doç. Dr. Erdal KARADURMUŞ’a, Kimya Y. Müh.
İlknur Atasoy’a ve Dr. Şaziye BALKU’ya destek ve yardımlarından dolayı şükranlarımı sunarım.
Prof. Dr. Ayla ÇALIMLI başta olmak üzere Kimya Mühendisliği Bölümünün tümüne, ihtiyaç duyduğumda her zaman yanımda bulduğum değerli arkadaşlarım Ar. Gör. Akif SESLİ’ye ve Ar. Gör. Çiğdem BABAARSLAN’a teşekkürlerimi sunarım. Ayrıca, yardımlarını gördüğüm Elektrik ve Elektronik Müh. Halil İbrahim DEMİREL’e teşekkür ederim.
Çalışmamı, beni daima destekleyen eşim Buket YÜCEER’e ve biricik oğlum Göktuğ YÜCEER’e ithaf etmek istiyorum.
A. Mehmet YÜCEER Ankara, Aralık 2005
İÇİNDEKİLER
ÖZET ...i
ABSTRACT...ii
TEŞEKKÜR ...iii
SİMGELER VE KISALTMALAR DİZİNİ ...vi
ŞEKİLLER DİZİNİ ...viii
ÇİZELGELER DİZİNİ ...xi
1. GİRİŞ ...1
2. SU KİRLİLİĞİ VE AKARSU KALİTESİ ...3
2.1 Kirlilik Kaynakları ve Cinsleri ...3
2.1.1 Oksijen tüketen maddeler ...4
2.1.2 İnorganik katı maddeler...4
2.1.3 Zehirler ...4
2.1.4 Zehirsiz tuzlar...5
2.2 Akarsuların Kirlenmesi...5
2.2.1 Organik kirlenme...6
3. LİTERATÜRDE SU KALİTE MODELLERİ...14
3.1 QUAL2E Akarsu Model Programı ...20
4. AKARSULARIN MODELLENMESİNE GENEL YAKLAŞIM...24
4.1 Dinamik Model...26
5. DİNAMİK MODELLERDE PARAMETRE BELİRLEME ...33
5.1 Literatür Özeti...34
5.2 Optimizasyon Yöntemleri...38
5.3 Dinamik Optimizasyon ...44
5.3.1 Genel tanımlama ...45
5.3.2 Çözüm yöntemleri ...45
5.3.3 Pontryagin’in Maksimum ilkesi ...46
5.3.4 Dinamik programlama ...47
5.3.5 Doğrusal olmayan programlama (NLP) haline dönüştürme ...48
6. BU ÇALIŞMANIN AMACI ...52
7. SERİ BAĞLI CSTR YAKLAŞIMI İLE MODELLEME ...54
8. OPTİMİZASYON ÇÖZÜM ALGORİTMASI ...61
9. AKAB (AKArsu Benzetim) PROGRAMI ...65
10. DENEYSEL ÇALIŞMA ...75
10.1 Çalışma Bölgesi ...75
10.2 Fiziksel Ölçümler ...77
10.2.1 Çözünmüş oksijen analizi ...77
10.2.2 Sıcaklık ölçümleri...77
10.2.3 Debi ölçümleri ...77
10.2.4 Bulutluluk ve meteorolojik veriler ...78
10.2.5 pH ölçümü...78
10.2.6 Diğer fiziksel ölçümler ...78
10.3 Kimyasal Ölçümler ...79
10.3.1 Azot analizleri...79
10.3.2 Fosfor analizleri...80
10.3.3 Klorür analizi ...81
10.4 Biyolojik Ölçümler...81
10.4.1 BOİ analizi ...81
10.4.2 Toplam koliform analizi ...81
10.5 Alan Çalışmaları ve Veri Toplanması...81
11. SONUÇLAR ...87
11.1 Akarsuyun 500 m Uzunluğu İçin Yapılan Çalışmaların Sonuçları...87
11.2 Model Doğrulaması İçin Akarsuyun 7 km Uzunluğu Boyunca Yapılan Çalışmalardan Elde Edilen Sonuçlar...103
11.3 Akarsuyun 36.5 km Uzunluğu Boyunca Yapılan Çalışmaların Sonuçları 129 12. DEĞERLENDİRME VE ÖNERİLER...145
KAYNAKLAR ...147
ÖZGEÇMİŞ...153
SİMGELER VE KISALTMALAR DİZİNİ
Simgeler
KOİ Kimyasal oksijen ihtiyacı (g/m3) θ Sıcaklık düzeltme katsayısı BOİ Biyokimyasal oksijen ihtiyacı ÇO Çözünmüş oksijen (g/m3)
Q Hacimsel akış hızı (m3/saat)
V Hacim (m3)
A Alg biyokütle derişimi, mg-A/L C Derişim, (M/L3)
d Derinlik, ft, m
D Dağılma katsayısı , (L2/T) F1 Alg azotunun amonyağa oranı K1 BOİ deoksidasyon hızı, 1/gün K2 Fickian difüzyon analoğu, 1/gün
K3 Çökelmeden dolayı BOİ azalma hızı, 1/gün K4 Dip çamuru oksijen ihtiyacı, mg-O/ft2-gün K5 Koliform ölüm hızı, 1/gün
K6 İsteğe göre seçilen korunmayan mineral bozunma katsayısı, 1/gün L Son BOİ derişimi, mg/L
M Kütle, (M)
N1 Amonyum azotu derişimi, mg-N/L N2 Nitrit azotu derişimi, mg-N/L N3 Nitrat azotu derişimi, mg-N/L N4 Organik azot derişimi, mg-N/L
O* Yerel sıcaklık ve basınçtaki çözünmüş oksijen doygunluk derişimi, mg/L O Çözünmüş oksijen derişimi, mg/L
PN Amonyum azotu tercih faktörü Pwv Su buharının kısmi basıncı, atm S Sisteme giren veya çıkan, (M/T)
t Zaman, gün
T Sıcaklık, oC veya K u Ortalama hız, (L/T)
x Uzunluk, (L)
ρ Alg yerel solunum hızı, 1/gün
μ Alg yerel spesifik büyüme hızı, 1/gün β1 Amonyum büyütme hızı, 1/gün
β2 Nitrit 'in nitrata biyolojik oksidasyon hızı sabiti, 1/gün β3 Organik azotun amonyağa hidroliz hızı sabiti, 1/gün
β4 Organik fosforun, çözünmüş fosfora dönüşüm hız sabiti, 1/gün α0 Klorofil- A’nın alg biyokütleye oranı, ug-Chl a/mg-A
α1 Azotun alg biyokütle kesri, mg-N/mg-A α2 Fosforun alg biyokütle kesri, mg-P/mg-A
α3 Alg büyümesi den dolayı birim oksijen üretimi, mg-O/mg-A
α4 Birim alg ünitesinin solunum yoluyla oksijen tüketim hızı, mg-O/mg-A α5 Birim amonyum azotu oksidasyonu oksijen tüketim hızı, mg-O/mg-N α6 Birim nitrit azotu oksidasyonu oksijen tüketim hızı, mg-O/mg-N σ1 Alg çökelme hızı, ft/gün
σ2 Çözünmüş fosfor alg solunum hızı, mg-P/ft2-gün σ3 Amonyum azotu alg solunum hızı, mg-O/ft2-gün σ4 Organik azot çökelme hızı, 1/gün
σ5 Organik fosfor çökelme hızı, 1/gün
σ6 Seçilen korunmayan mineral çökelme hızı, 1/gün
σ7 Seçilen korunmayan mineral çökelme hızının alg solunum hızına oranı, mg-ANC/ ft2–gün
λ0 Alg olmayan kısmın ışık azaltma katsayısı, ft-1
λ1 Alg’in kendi yüzeyini doğrusal olarak kapatma katsayısı, ft-1(ug-Chla/L)-1 λ2 Alg’in kendi yüzeyini nonlineer kapatma katsayısı, ft-1(ug-Chla/L)-2/3 KL Işık için yarı doygunluk katsayısı, Btu/ft2-hr
KN Azot için Michaelis-Menten yarılanma sabiti, mg-N/L KP Fosfor için Michaelis-Menten yarılanma sabiti, mg-P/L μmax Alg büyümesi için maksimum hız,1/gün
I Işık şiddeti, Btu/ft2-hr
FL Işık şiddetinden dolayı alg büyümesi azaltma faktörü
Kısaltmalar
NLP Doğrusal olmayan programlama SQP Ardışık kuadratik programlama QP Kuadratik programlama GUI Kullanıcı etkileşimli arayüz AKAB Akarsu Benzetimi
EPA Çevre Koruma Ajansı TSE Türk Standartları Enstitüsü MOS Mutlak Ortalama Sapma
CSTR Sürekli karıştırmalı tank reaktör
Alt ve Üst İndisler in giriş akımı
max maksimum
ŞEKİLLER DİZİNİ
Şekil 2.1 Nehirde organik kirlenmenin genel etkisi...8
Şekil.4.1 Akarsuyun birim hacim elemanı için adveksiyonla taşınım ...25
Şekil 4.2 Çözünmüş oksijen dengesi ve etkili parametreler...28
Şekil 4.3 Bir akarsuda organik kirlenme noktasından itibaren azotlu bileşiklerde görülen değişim...29
Şekil 4.4 Azotlu bileşikler içeren sularda BOİ’nin zamanla değişimi ...31
Şekil 7.1 Akarsuyun modellenen hacim elemanı ...55
Şekil 8.1 Zaman ufkunun aralıklara bölünmesi ve arayüzeyler ...61
Şekil 8.2 Parametre belirleme temel adımları ...64
Şekil 9.1 AKAB yazılımın genel görüntüsü...65
Şekil 9.2 AKAB yazılımının girdileri–1a ...66
Şekil 9.3 AKAB yazılımının girdileri–1b ...66
Şekil 9.4 AKAB yazılımının girdileri–2 ...67
Şekil 9.5 AKAB yazılımının girdileri–3a ...68
Şekil 9.6 AKAB yazılımının girdileri–3b ...68
Şekil 9.7 AKAB yazılımının girdileri–3c ...69
Şekil 9.8 AKAB yazılımının girdileri–3d ...69
Şekil 9.9 Model parametreleri...70
Şekil 9.10 Sıcaklık ve derinlik bilgileri...71
Şekil 9.11 AKAB programıyla gerçekleştirilen benzetim örneği ...72
Şekil 9.12 MATLAB/Compiler ile derlenmiş AKAB yazılımının genel görüntüsü ...74
Şekil 10.1 Yeşilırmak havza haritası (çalışma bölgesi) ...76
Şekil 10.2 Çizgisel hız ölçümleri ...83
Şekil 10.3 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca deneysel çalışma ...84
Şekil 10.4 Nehre karışan atık ...86
Şekil 11.1 Tepkime kabı sayısı–bağıl hata ilişkisi ...89
Şekil 11.2 Tek tepkime kabı ve seri bağlı 20 tepkime kabı yaklaşımı durumların- da amonyum azotu deneysel–benzetim grafiği ...92
Şekil 11.3 Tek tepkime kabı ve seri bağlı 20 tepkime kabı yaklaşımı durumların- da nitrit azotu deneysel–benzetim grafiği ...93
Şekil 11.4 Tek tepkime kabı ve seri bağlı 20 tepkime kabı yaklaşımı durumların- da nitrat azotu deneysel–benzetim grafiği...94
Şekil 11.5 Tek tepkime kabı ve seri bağlı 20 tepkime kabı yaklaşımı durumların- da organik azot deneysel–benzetim grafiği...95
Şekil 11.6 Tek tepkime kabı ve seri bağlı 20 tepkime kabı yaklaşımı durumların- da organik fosfor deneysel–benzetim grafiği...96
Şekil 11.7 Tek tepkime kabı ve seri bağlı 20 tepkime kabı yaklaşımı durumların- da çözünmüş fosfor deneysel–benzetim grafiği...97
Şekil 11.8 Tek tepkime kabı ve seri bağlı 20 tepkime kabı yaklaşımı durumların- da BOİ5 deneysel–benzetim grafiği ...98
Şekil 11.9 Tek tepkime kabı ve seri bağlı 20 tepkime kabı yaklaşımı durumların- da çözünmüş oksijen deneysel–benzetim grafiği...99
Şekil 11.10 Tek tepkime kabı ve seri bağlı 20 tepkime kabı yaklaşımı durumların- da koliform deneysel–benzetim grafiği...100
Şekil 11.11 Tek tepkime kabı ve seri bağlı 20 tepkime kabı yaklaşımı durumların-
da klorür deneysel–benzetim grafiği...101
Şekil 11.12 Tek tepkime kabı ve seri bağlı 20 tepkime kabı yaklaşımı durumların- da yosun deneysel–benzetim grafiği ...102
Şekil 11.13 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca amonyum azotu derişim değişimi ve t–testi sonuçları...107
Şekil 11.14 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca nitrit azotu derişim değişimi ve t–testi sonuçları ...108
Şekil 11.15 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca nitrat azotu derişim değişimi ve t– testi sonuçları ...109
Şekil 11.16 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca organik azot derişim değişimi ve t–testi sonuçları...110
Şekil 11.17 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca organik fosfor derişim değişimi ve t–testi sonuçları...111
Şekil 11.18 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca çözünmüş fosfor derişim değişimi ve t–testi sonuçları...112
Şekil 11.19 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca çözünmüş oksijen derişim değişimi ve t–testi sonuçları...113
Şekil 11.20 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca klorür derişim değişimi ve t–testi sonuçları ...114
Şekil 11.21 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca BOİ5 derişim değişimi...115
Şekil 11.22 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca koliform derişim değişimi...116
Şekil 11.23 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca yosun derişim değişimi ...117
Şekil 11.24 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca amonyum azotu derişim değişimi118 Şekil 11.25 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca nitrit azotu derişim değişimi ...119
Şekil 11.26 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca nitrat azotu derişim değişimi...120
Şekil 11.27 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca organik azot derişim değişimi...121
Şekil 11.28 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca organik fosfor derişim değişimi ..122
Şekil 11.29 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca çözünmüş fosfor derişim değişimi...123
Şekil 11.30 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca BOİ5 derişim değişimi...124
Şekil 11.31 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca çözünmüş oksijen derişim değişimi...125
Şekil 11.32 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca koliform derişim değişimi...126
Şekil 11.33 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca klorür derişim değişimi ...127
Şekil 11.34 Akarsuyun 7 km uzunluğu boyunca yosun derişim değişimi ...128
Şekil 11.35 Akarsuyun 36.5 km uzunluğu boyunca amonyum azotu derişim değişimi...132
Şekil 11.36 Akarsuyun 36.5 km uzunluğu boyunca nitrit azotu derişim değişimi ..133
Şekil 11.37 Akarsuyun 36.5 km uzunluğu boyunca nitrat azotu derişim değişimi..134
Şekil 11.38 Akarsuyun 36.5 km uzunluğu boyunca organik azot derişim değişimi...135
Şekil 11.39 Akarsuyun 36.5 km uzunluğu boyunca organik fosfor derişim değişimi...136
Şekil 11.40 Akarsuyun 36.5 km uzunluğu boyunca çözünmüş fosfor derişim değişimi...137
Şekil 11.41 Akarsuyun 36.5 km uzunluğu boyunca BOİ5 derişim değişimi...138
Şekil 11.42 Akarsuyun 36.5 km uzunluğu boyunca çözünmüş oksijen derişim
değişimi...139
Şekil 11.43 Akarsuyun 36.5 km uzunluğu boyunca koliform derişim değişimi...140
Şekil 11.44 Akarsuyun 36.5 km uzunluğu boyunca klorür derişim değişimi ...141
Şekil 11.45 Akarsuyun 36.5 km uzunluğu boyunca yosun derişim değişimi ...142
ÇİZELGELER DİZİNİ
Çizelge 2.1 Kıta içi su kaynaklarının sınıflarına göre kalite kriterleri ...10
Çizelge 3.1 Bazı su kalite modellerinin özellikleri ...18
Çizelge 7.1 Sıcaklık düzeltme katsayıları ...60
Çizelge 10.1 Çizgisel hız ölçümleri ...83
Çizelge 11.1 Akarsuyun 500 m uzunluğunda iki ölçüm istasyonundan alınan veriler ...87
Çizelge 11.2 Farklı optimizasyon yöntemleri kullanılarak integral tabanlı optimizasyon tekniği ile bulunan model parametreleri ve QUAL2E değerleri ile karşılaştırması ...90
Çizelge 11.3 Akarsuyun 7 km lik bölümü için yapılan çalışmalardan elde edilen deneysel veriler ...103
Çizelge 11.4 Akarsuyun 7 km lik bölümü için deneysel veriler ...105
Çizelge 11.5 Nehre deşarj yapan maya fabrikası soğutma suyu ve atıksuyunun karakteristikleri ...106
Çizelge 11.6 Akarsuyun 7 km lik bölümü için AKAB/QUAL2E–deneysel mutlak ortalama sapma (MOS) değerleri...129
Çizelge 11.7 Akarsuyun 36.5 km lik bölümü için yapılan çalışmalardan elde edilen deneysel veriler ...130
Çizelge 11.8 Nehre deşarj yapan maya fabrikası soğutma suyu ve atıksu karışımı- nın karakteristiği ...131
Çizelge 11.9 Akarsuyun 36.5 km lik bölümü için AKAB ve QUAL2E için hesapla- nan mutlak ortalama sapma (MOS) değerleri ...143
1. GİRİŞ
İnsan yaşamının vazgeçilmez unsurlarından olan su, sınırlı bir kaynaktır. İçme, kullanma, sulama amaçlı ve su ürünleri açısından suyun kalitesi çok önemlidir. Akarsu kirliliği, su kaynağının kimyasal, fiziksel, bakteriyolojik ve ekolojik özelliklerinin olumsuz yönde değişmesi şeklinde gözlenir ve önemli çevre problemlerinden biridir.
Doğrudan veya dolaylı yoldan biyolojik kaynaklarda, insan sağlığında, balıkçılıkta, su kalitesinde ve suyun diğer amaçlarla kullanılmasında engelleyici bozulmalar oluşturacak madde ve enerji atıklarının akarsuya boşaltılması akarsu kirliliğini meydana getirir. Bu durum, nüfus artışı ve sanayi üretiminin hızla artmasına karşın su kaynaklarının sınırlı kalmasından dolayıdır. Dünya nüfusunun % 40’ını içeren 80 ülke şimdiden su sıkıntısı çekmektedir. Bu nedenle su kaynaklarının çok iyi değerlendirilmesi, bilinçli su ve atıksu yönetimiyle hayat kalitesini bozmadan alınacak önlemlerle akarsu kaynaklarının kirletilmesinin önlenmesi hayati önem taşımaktadır.
Akarsularda kirlilik kontrolü ve su kalitesi iyileştirilmesi için kirletici kaynaklar ve yükler belirlendikten sonra bu yüklerin etkisinin nehir boyunca takip edilmesi ve incelenmesi gerekir. Bu nedenle bir akarsuyun matematik modelinin oluşturulması ve model parametrelerinin belirlenerek bilgisayar ortamında benzetimi gerekmektedir.
Dünyaca kabul görmüş olan modellerin çoğunda dinamik benzetim özelliği yoktur ve model parametreleri hala deneme yanılma yoluyla belirlenir.
Bu tezin birinci aşamasında, akarsuların dinamik modellenmesi için seri bağlı CSTR yaklaşımı yapılarak Yeşilırmak nehri dinamik olarak modellenmiş ve modelde yer alan kinetik parametreler optimizasyonla belirlenmiştir. Parametre belirleme, dinamik bir optimizasyon probleminin çözümünü gerektirdiğinden bu problemin çözümü için kontrol vektör parametrelemesine dayalı, ancak duyarlılık fonksiyonları bilgisin gerektirmeyen pratik bir yaklaşım kullanılmıştır.
Bir sonraki aşamada, akarsuda kirlenmeyi oluşturan bileşenlerin zaman içinde akarsu uzunluğu boyunca değişimini belirleyebilecek, model parametrelerini eniyileştirerek dinamik benzetimi, uzman desteği olmaksızın gerçekleştirme kolaylığını sağlamak üzere kullanıcı etkileşimli bir arayüze sahip olan AKAB yazılımı geliştirilmiştir.
Yazılım, Yeşilırmak nehri üzerinde sahada yapılan dinamik ölçümlerle test edilmiş ve dünyaca kabul görmüş QUAL2E (Enhanced Stream Water Quality Model) su kalite modeli programının sonuçları ile kıyaslanmıştır. Sonuçta, akarsu sistemlerinde eş zamanlı koruma kontrol yönteminin belirlenebilmesi için gerekli olan dinamik model parametreleri farklı yaklaşım tarzlarına göre belirlenmiş ve dinamik benzetimde parametre belirleme için sistematik bir program geliştirilmiştir.
2. SU KİRLİLİĞİ VE AKARSU KALİTESİ
Yurdumuz akarsuyu bol olan ülkeler arasında sayılmaktadır. Ancak hızla kalkınmakta ve gelişmekte olan ülkemizde, akarsularımız, göl ve denizlerimizle diğer tüm su kaynaklarımızda görülen kirlenmenin önemi; büyüyen şehirlerin içme suyu ve gelişen endüstrinin su talebini karşılamak durumunda kalacağı düşünüldüğünde, bir kat daha artmaktadır. Türkiye kişi başına düşen kullanılabilir su varlığı bakımından diğer bazı ülkeler ve dünya ortalaması ile karşılaştırıldığında su sıkıntısı bulunan ülkeler arasında yer almaktadır (DPT, VIII. Beş Yıllık Kalkınma Planı, 2001). Bu bölümde, su kirliliğine sebep olan kaynaklar, bunların çeşitleri ve tezin çıkış noktası olan akarsu kirliliği hakkında genel bilgiler verilmiştir.
2.1 Kirlilik Kaynakları ve Cinsleri
Su kirliliğine etki eden unsurlar; sanayileşme, kentleşme, nüfus artışı, zirai mücadele ilaçları ve kimyasal gübreler olarak gruplandırılabilir. Sanayinin çevre üzerindeki olumsuz etkisi diğer faktörlerden çok daha fazladır. Sanayi kuruluşlarının sıvı atıkları ile su kirliliğine ve dolaylı olarak da yine su kirliliğine bağlı, toprak ve bitki örtüsü üzerinde aşırı kirlenmelere neden olduğu ve doğa tahribine yol açtığı bilinmektedir. Ayrıca sanayileşme hareketleri ile kente göç olayı da başlamış ve bu durum yine hızlı ve düzensiz yapılaşmaya sebep olmaktadır.
Zirai mücadele için kullanılan ilaçlamalarda havadaki ilaç zerrelerinin rüzgarla sulara taşınması veya pestisid üretimi yapan fabrika atıklarının durgun veya akarsulara boşaltılması sonucunda su kaynaklarımız pestisidlerle kirlenmektedir. Diğer yandan, kimyasal gübrelerin bilinçsizce ve aşırı kullanımı da zaman içinde toprağı çoraklaştırmakta ve yine doğal çevrim ile gerek su kirlenmesi ve gerekse diğer etkileri ile olumsuzluklar yaratmaktadır.
Su kirliliğine sebep olan maddeler ve bunların meydana getirdiği olumsuz etkiler aşağıda anlatılmıştır.
2.1.1 Oksijen tüketen maddeler
Doğrudan oksijen gerektiren maddelerin veya organik maddelerin biyolojik ayrışması sudaki oksijeni azaltır. Oldukça yavaş olan biyolojik bozunma nedeniyle, nehirde akış yönünde oksijen azalması görülür. Oksijen, yüzeydeki havalanma ve yeşil bitkilerin fotosentez yapması ile tekrar kazanılır. Balıklar ve sudaki canlılar oksijen eksikliğinde ölürler ve hoş olmayan tat ve koku oluştururlar. Çökebilen organik katılar çökerek ayrışırlar ve kokunun artmasına sebep olur. Yüzen katılar ise ince bir film tabakası oluşturarak oksijenin havadan alınma hızını azaltır.
2.1.2 İnorganik katı maddeler
Mil, maden işletmesi çamurları gibi süspansiyon halindeki katı maddeler bulanıklık oluştururlar. Bulanıklılık ışığın etkisini azaltır ve böylece fotosentezi etkiler. Çözeltiden çökebilen katılar nehir yatağını örterek balıkların üremesini azaltır.
2.1.3 Zehirler
Asit, alkali ve zehirli kimyasal maddeler sudaki hayatı etkiler ve suyun rekreasyon amacıyla kullanımını engeller.
2.1.4 Zehirsiz tuzlar
Evsel atık sulardan ve tuzlu atıklardan gelen tuzlar, suyun içme suyu, endüstriyel ve sulama amacıyla kullanımını engeller. NaCl, K2SO4 gibi tuzlar su ve atık su arıtımında giderilemez.
İnorganik azot, fosfor tuzları yüzey sularında yosun ve su zararlılarının büyümesini teşvik ederler. Fosfat tuzlarının başlıca kaynakları zirai gübreler, hayvan yemi ve sentetik deterjanlardır. Evsel atık sulardaki fosfatın yaklaşık % 60’ını, endüstriyel atık sulardaki fosfatın büyük bir kısmını deterjanlardan gelen fosfatlar oluşturur. Amonyum azotu suda çok çözünür ve tarlalardan yüzey sularına taşınır.
2.2 Akarsuların Kirlenmesi
Atık suları seyreltmek için kullanılan nehir ve akarsuların kalitesi değişmesi, suyun atıkları asimile etmek ve parçalamak suretiyle doğal temizleme kapasitesine bağlıdır.
Atık deşarjından sonra geri kazanılma kapasitesini, nehrin ya da akarsuyun karakteri belirler. Çok dolambaçlı ve doğal gölcükleri içeren bir akarsuda, havalandırma yavaş ve uzun sürede olur. Atık asimilasyonunu önleyen en kritik durum su seviyesinin düştüğü, sıcaklığın yükseldiği sonbahar mevsimidir. En kötü durum kışın buz altında olabilir.
Karışma bölgesi altında atık deşarjından oluşan kirlilik derişimi aşağıdaki eşitlik ile ifade edilebilir.
2 1
2 2 1 1
Q Q
C Q C C Q
+
= + (2.1)
C: birleşik akımdaki derişim, Q1: nehrin debisi, C1: Q1 deki derişim, Q2: atıksu deşarjının debisi ve C2: Q2 deki derişim miktarı olarak tanımlanır.
Bazı kirleticiler reaktiftirler ve adsorpsiyon, kimyasal reaksiyon veya biyolojik parçalanma ile karışma bölgesinden sonra tüketilirler. Örneğin, çevre şartları uygun olmadığından, evsel atıksu deşarjı ile atılan bakterilerin sayısı kısa sürede azalır.
Atıksudaki kimyasal maddeler nehir suyunda veya nehir yatağındaki maddelerle tepkimeye girerek azalır. Azalma hızları sıfır veya birinci mertebeden kinetik denklemlerle matematiksel olarak ifade edilebilir. Buna karşın, bazı kirleticiler reaktif değildir ve derişimleri yalnız seyrelmenin artması ile azalır. Karışma bölgesi altındaki derişimleri nehrin akış yönünde azalır.
2.2.1 Organik kirlenme
Birçok şehir ve endüstri atık suyu organik maddeler içerir. Organik bileşenlerin biyolojik kararlılık hızı, zaman ve sıcaklığın fonksiyonudur. Sıcaklığın artması, deoksidasyon hızını arttırır. Nehirde bulunan oksijen, atmosferden havalandırma ile kazanılır. Buna göre organik atıkların kendiliğinden temizlenmesine etki eden faktörler suyun debisi, akış hızı, su sıcaklığı ve tekrar havalandırma gibi parametrelerdir.
Önemli bir organik madde kaynağından kirlenen akarsuda belirli 4 bölge görülür.
I. Atık çıkışını izleyen degredasyon bölgesi: Bu bölgede BOİ (Biyolojik Oksijen İhtiyacı)’yi sağlamak için ÇO (Çözünmüş Oksijen) şiddetle azalır.
II. Önemli kirlenme karakteristikleri gösteren aktif bozunma bölgesi: Bu bölgede ÇO minimum seviyededir. Tabanda özellikle aneorobik parçalanma ve kötü
koku oluşur. Özellikle balıklar, bu kirli çevrede bulunurlar. Bakteri ve mantarlar bu kirli bölgede gelişirler. BOİ ve amonyum azotu artar.
III. Geri kazanma bölgesi: Havalandırma hızı oksijen tüketme hızından daha yüksektir ve ÇO seviyesi yavaş yavaş artar. Amonyum azotu biyolojik olarak nitrata dönüşür. Organik maddelerin stabilizasyonu sonucunda inorganik besleyicilerin artması ile yosunlar gelişir.
IV. Berrak su bölgesi: Çeşitli su canlılarının ve hassas balıkların geliştiği bölgedir.
ÇO, eski seviyesine yükselir. BOİ en aza iner. Güneş ışığı, pH ve sıcaklık gibi diğer çevre koşulları yeterli ise, bu besleyiciler daha fazla yosun gelişmesini destekler.
Açıklanan bu 4 bölgedeki değişimler Şekil 2.1’de görülmektedir.
Ayrışırken oksijen kullanan atıklar veya kısa ömürlü zehirli maddeler için, akım yeterli ve yük fazla olmadığı taktirde, seyreltme, su kirlenmesi problemlerinin çözümünü sağlayabilir. Ağır metaller ve çok yavaş ayrışan kimyasal maddelerle petrol v.s. için sulandırma bir çözüm değildir. Bu kimyasal maddelerin büyük miktarlarda nehir ve akarsulara girmesi engellenmelidir.
Akarsu kirlenmesinin önlenmesi, sadece birkaç tesis veya deşarjdan ziyade, bütün havzayı göz önünde tutan bir sistem yardımıyla kirlenme probleminin ele alınması ile gerçekleştirilebilir.
Şekil 2.1 Nehirde organik kirlenmenin genel etkisi (Bildik 1992)
Bakteri ve mantar
yosun
yosun
Başlangıç BOİ
BOİ Amonyum azotu
Nitrat azotu
nitrat
Akış yönünde zaman veya mesafe başlangıç
havalandırmasız deoksidasyon
Tekrar havalanma X
Degredasyon X bölgesi
Aktif ayrışma bölgesi
Geri kazanma bölgesi
Berrak su bölgesi
ÇO azalma eğrisi
Akarsular birkaç haftada yenilendiği halde, göl sularında yenilenme zamanı birkaç yıldan birkaç yüzyıla kadar değişir. Özellikle sığ olan göllerde evsel, endüstriyel ve ziraat alanlarından yağış sularıyla gelen atıklar suda yaşayan canlıları aşırı bir beslenmeye maruz bırakır. Dolayısıyla, canlıların arzu edilmeyen bir gelişme ve değişme göstermeleri bu göllerdeki esas problemi oluşturmaktadır. Bu durum, yavaş akan akarsularda ve nehir ağızlarında da görülebilir.
Endüstri tesislerinin, özellikle fosil yakıtla veya nükleer enerji ile çalışan santrallerin soğutulması için gerekli olan suyun, bir göl ya da akarsu yatağından çekilip, su sisteminde istenmeyecek ekolojik değişiklikler meydana getirecek yüksek bir sıcaklıkta geriye döndürülmesi termal su kirlenmesini meydana gelir. Bütün su kütlesi göz önünde tutulduğu zaman sıcaklık artışı fazla olmayabilir. Ancak, sıcak suyun çoğu, sahillerin yakınından deşarj edilecektir. Bu bölgeler, balıkların yumurtladıkları ve yavrularının hayatlarının ilk birkaç haftasını geçirdikleri yerlerdir. Balık yavruları sıcaklık artışına karşı özellikle hassastır. Ayrıca balıkların yumurta yapma kabiliyetleri, su sıcaklığından büyük ölçüde etkilenmektedir.
Kirlilik değişkenleri derişimlerinin zaman ve mesafeyle değişimlerinin matematiksel olarak ifade edildiği su kalitesi modelleri, çeşitli etkilerle su kalitesinde meydana gelen bozulmaları belirlemek ve bu etkilerin doğuracağı sonuçları en aza indirgemek için alınması gereken önlemlerin belirlenmesinde önemli rol oynar.
Su Kirliliği Kontrol Yönetmeliği’nde yer alan kıta içi su kaynaklarının sınıflarına göre kalite kriterleri Çizelge 2.1’de verilmiştir.
Çizelge 2.1 Kıta içi su kaynaklarının sınıflarına göre kalite kriterleri (Su Kirliliği Kontrolü Yönetmeliği 1988)
SU KALİTE SINIFLARI SU KALİTE GÖSTERGESİ
1 2 3 4
A) Fiziksel ve inorganik–kimyasal faktörler
1. Sıcaklık (oC) 25 25 30 >30
2. pH 6.5–8.5 6.5–8.5 6–9 6–9 dışında
3. Çözünmüş oksijen (mg O2 /L)a 8 6 3 < 3
4. Oksijen doygunluğu (%)a 90 70 40 < 40
5. Klorür iyonu (mg Cl- /L) 25 200 400b >400
6. Sülfat iyonu (mg SO= /L) 200 200 400 >400
7. Amonyum azotu (mg NH4+–N /L) 0.2 c 1c 2c >2
8. Nitrit azotu (mg NO2-–N /L) 0.002 0.01 0.05 >0.05
9. Nitrat azotu (mg NO3-–N /L) 5 10 20 >20
10. Toplam fosfor (mg PO4-3–P /L) 0.02 0.16 0.65 >0.65
11. Toplam çözünmüş madde (mg /L) 500 1500 5000 >5000
12. Renk (Pt–Co birimi) 5 50 300 >300
13. Sodyum (mg Na+/L) 125 125 250 >250 B) Organik faktörler
1. KOİ (mg/L) 25 50 70 >70
2. BOİ (mg/L) 4 8 20 >20
3. Organik karbon (mg/L) 5 8 12 >12
4. Toplam Kjeldahl–azotu (mg/L) 0.5 1.5 5 >5
5. Emülsifiye yağ ve gres (mg/L) 0.02 0.3 0.5 >0.5
6. Metilen mavisi aktif maddeleri (MBAS) (mg/L) 0.05
7. Fenolik maddeler (uçucu) (mg/L) 0.002 0.2 1 >1.5
8. Mineral yağlar ve türevleri (mg/L) 0.02 0.01 0.1 >0.1
9. Toplam pestisid (mg/L) 0.001 0.1 0.5 >0.5 C) İnorganik kirlenme faktörlerid
Çizelge 2.1 Kıta içi su kaynaklarının sınıflarına göre kalite kriterleri (devam)
1. Civa (μg Hg/L) 0.1 0.5 2 >2
2. Kadmiyum (μg Cd/L) 3 5 10 >10
3. Kurşun (μg Pb/L) 10 20 50 >50
4. Arsenik (μg As/L) 20 50 100 >100
5. Bakır (μg Cu/L) 20 50 200 >200
6. Krom (toplam) (μg Cr/L) 20 50 200 >200
7. Krom (μg Cr+6/L) çok az 20 50 >50
8. Kobalt (μg Co/L) 10 20 200 >200
9. Nikel (μg Ni/L) 20 50 200 >200
10. Çinko (μg Zn/L) 200 500 2000 >2000
11. Siyanür (toplam)(μg CN/L) 10 50 100 >100
12. Florür (μg F-/L) 1000 1500 2000 >2000
13. Serbest klor (μg Co/L) 10 10 50 >50
14. Sülfür (μg S=/L) 2 2 10 >10
15. Demir(μg Fe/L) 300 1000 5000 >5000
16. Mangan (μg Mn/L) 100 500 3000 >3000
17. Bor (μg B/L) 1000e 1000e 1000e >1000
18. Selenyum (μg Se/L) 10 10 20 >20
19. Baryum (μg Ba/L) 1000 2000 2000 >2000
20. Alüminyum (μg Al/L) 0.3 0.3 1 >1
21. Radyoaktivite (pCi/L) alfa–aktivitesi beta–aktivitesi
1 10
10 100
10 100
>10
>100 D) Bakteriyolojik faktörler
1. Fekal koliform (EMS/100 ml) 10 200 2000 >2000 2. Toplam koliform (EMS/100 ml) 100 20000 100000 >100000
(a) Derişim veya doygunluk yüzdesi faktörlerinden sadece birinin sağlanması yeterlidir.
(b) Klorüre karşı hassas bitkilerin sulamasında bu derişim limitini düşürmek gerekebilir.
(c) pH değerine bağlı olarak serbest amonyum azotu derişimi 0.02 mg NH3–N/L değerini geçmemelidir.
(d) Bu gruptaki kriterler faktörleri oluşturan kimyasal türlerin toplam derişimlerini vermektedir.
(e) Bor’a karşı hassas bitkilerin sulamasında kriteri 300 ug/L’ye kadar düşürmek gerekebilir.
Çevre Bakanlığı tarafından yayınlanmış Su Kirliliği Kontrol Yönetmeliği’ne göre bu tez kapsamında incelenen Yeşilırmak nehri; ÇO ve askıda katı madde miktarı bakımından I.
ve II. kaliteye, toplam fosfor bakımından III. ve IV. kaliteye, BOİ5 bakımından ve toplam Kjeldahl azotu bakımından II. ve III. kaliteye sahiptir (DSİ 1993). Bir akarsu en kötü kaliteye sahip değişken bakımından değerlendirildiğinden, Yeşilırmak su kalitesi olarak IV. sınıfta yer almaktadır.
Kullanılan su kalite modellerinin büyük bir kısmı, yüzeysel sulardaki fiziksel, biyokimyasal ve biyolojik olayların matematiksel olarak belirlenmesi ile oluşmaktadır.
Dış etkenlerin ve iç faktörlerin çok fazla olması, kullanılacak matematiksel araçların karmaşıklığı sebebiyle uygulamada bir takım basitleştirmeler ve yaklaşımlar yapılması zorunlu olmaktadır. Bu şekilde elde edilen modeller, yeterli duyarlıkta sonuç verebilmektedir.
Modelin doğruluğu, fiziksel olayların iyi bir şekilde temsil edilip edilmediğine, modelde kullanılan matematiksel yöntemlere ve model parametrelerinin doğruluk derecesine bağlıdır.
Modellemeyi de içeren sistem analizi, problemin tanımı ve amacı; sistemin tanımı ve sınırları; amaç fonksiyonu tanımı; sistem davranışlarına ve girdilerine ilişkin veri toplama; model kurma; model parametrelerinin belirlenmesi; modelin bağımsız verilerle denenmesi; alternatif kriter ve standartlara göre değerlendirilmesi; planlama ve uygulama basamaklarından oluşur.
Yüzeysel sularda çeşitli etkiler sonucunda meydana gelen kirlilik yüklerinin, bu yüklerin zamanla değişiminin, doğal denge bozulmadan suların alabileceği kabul edilebilir kirliliklerin hesaplanması, insan yaşamının vazgeçilmez unsurlarından biri olan suyun özelliklerinin korunması için alınması gereken önlemlerin etkinlik ve
ekonomik tutarlığının belirlenmesi, bu modellerin uygulamadaki kullanım amaçlarındandır.
3. LİTERATÜRDE SU KALİTE MODELLERİ
Türkiye yüzölçümünün % 4.63’ü büyüklüğünde olan Yeşilırmak havzası üzerinde bulunan Yeşilırmak nehrinin uzunluğu 450 km’dir. Nehrin önemli kollarından olan Çekerek Çayı 276 km, Kelkit Çayı 246 km, Tersakan Çayı 91.5 km uzunluktadır. Sivas, Tokat, Yozgat, Çorum, Amasya ve Samsun olmak üzere altı ilin sınırlarından geçen ana kol ve yan kollara sahiptir. Akarsu çalışmalarının uzun süreli, pahalı olması, kalabalık çalışma grubu gerektirmesi ve zor olması nedeniyle Yeşilırmak nehri üzerinde yeterli çalışma yapılmamıştır. Özellikle su kalite modelleri üzerinde yeterli araştırma bulunmamaktadır.
Su kalitesi modelleri, bir su ortamında oluşan fiziksel, kimyasal ve biyolojik süreçleri tanımlayan matematiksel eşitliklerden meydana gelir. Doğal olaylardan ya da evsel, endüstriyel ve tarımsal faaliyetler sonucu oluşan noktasal/noktasal olmayan deşarjlar modelin kirlilik yüklerini oluşturur. Yeşilırmak havzasında noktasal ve noktasal olmayan kirlilik yüklerinin tümü mevcuttur. Karmaşık, rasgele ve zamanla değişken özellik gösteren kirlilik kaynakları sebebiyle akarsu sisteminin davranışı dinamiktir.
Bir akarsu sisteminin değişik kirlilik yükleri altında muhtemel davranışı ancak o sistemin dinamik özelliklerinin bilinmesi ile öngörülebilir. Bu sebeple, iyi bir dinamik model kurulmalı ve güvenilir bir benzetim yapılmalıdır. Dolayısıyla geliştirilen model deneysel olarak test edilmeli, model parametreleri sağlıklı olarak belirlenmeli ve kanıtlanmalıdır.
Özellikle endüstri atık suları ile kirlenmiş akarsular üzerinde modelleme araştırmalarının yetersiz düzeyde olmasına rağmen yapılan çalışmaların ve geliştirilen modellerin hemen tamamına yakınını yurt dışı çalışmalar oluşturmaktadır. Akarsu
sistemleri üzerinde geliştirilen bütün yazılımlar yurt dışı çalışmalarda elde edilen paket programlardır.
Ülkemizde su toplama havzaları üzerinde çalışma sayısı çok az sayıdadır. Bu çalışmalar da ancak birkaç parametre incelenerek yapılmıştır. Su toplama havzalarının büyüklüğü ve çalışma koşullarının zor olması yapılacak araştırmaları kısıtlamıştır. Akarsu havzası çevre sistemleri belirsizlik ve karmaşıklık içerir. Buna rağmen, yöneticiler, doğal kaynakların kalitesi ve kantitesi açısından çoğu zaman çözüm için parasal kaynakların da sınırlı olması sebebiyle en kısa zamanda en uygun kararı vermek zorundadırlar. Bu durumda idarecilerin vereceği karara matematiksel temeller yardımcı olur. Karar verme ile modelleme arasındaki ilişki de bu ihtiyaçtan kaynaklanmaktadır.
Matematiksel olarak modellemesi yapılan gerçek olayı, elde edilen matematiksel modelin en iyi ve yüksek duyarlılıkta temsil etmesi en önemli noktadır. Bilgisayar destekli çalışmalar bu yönde yürütülmektedir. Oluşturulan matematiksel modelin daha iyiye ve daha ileriye götürülmesi, dolayısıyla gerçek olayı daha iyi şekilde temsil eden bir yapıya getirilmesi temel olarak hedeflenir.
Genel olarak çevresel modeller, kuramsal ve deneysel unsurların her ikisini de içeren tüme varım ve tümden gelim tipi yaklaşımları birlikte kullanan nitelikte modellerdir.
QUAL2E yan kolları da kapsayacak şekilde akarsularda ve iyi karışımlı göllerdeki klasik kirleticiler için bir kararlı hal modelidir. Su kalitesi yönetiminde planlama aracı olarak geliştirilen bu model, kararlı hal için olduğu gibi dinamik modellemede de kullanılabilir. Model, yaklaşık 15 su kalite faktörü içinden, kullanıcı tarafından istenenlerin seçimi ile modellenebilir. Bu program, veri hazırlama programı olan AQUAL2, temel program QUAL2E, belirsizlik (‘uncertainty’) analizi yapan
QUAL2EU ve son olarak çıktı kütüklerini okuyarak sonuç listesi veya grafik oluşturan Q2PLOT olmak üzere dört ana modülden oluşmuştur.
QUAL2E’nin eski versiyonu MODQUAL paketi ile Karasu nehri üzerinde yatışkın durum yaklaşımıyla deneysel olarak az sayıda veri ile model kalibrasyonu konusunda çalışılmıştır. Bu çalışmada su kalitesinin uzun vade de göstereceği karakterizasyon simüle edilmiştir (Uluatam 1993).
Su kalite modelleri akarsular, göller, kanal ve barajlar için geliştirilmektedir. Bu konuda çalışma yapan İngilizler SALMONQ paket programını Wallington Enstitüsünde geliştirmiştirler. Bu modelin kullanımı QUAL2E ye göre daha zordur. Çünkü çok fazla veriye ihtiyaç duymaktadır (SALMONQ User Documentation 1993).
Nehirler üzerinde üçüncü mertebe analiz yapabilen QUICK ve QUICKEST modellerinin farklılıkları ve uyumu Stamou (1992) tarafından çalışılmıştır.
Doğal nehir sularındaki organik azot ve fosfor analizinde kullanılmayan başka bir metotla analizi Johnes et al. (1992) tarafından çalışılmıştır. Kanallarda network modellemesinde simültane çözüm algoritması üzerinde çalışmalar yapılmıştır (Choi and Molinas 1993).
Öte yandan dinamik benzetim alanında; duyarlılık analizi, birinci mertebe hata analizi ve Monte Carlo benzetim tekniklerinin matematiksel su kalite modeli QUAL2E’ye uyarlanması çalışmaları gerçekleştirilmiştir (Brown 1987). Ayrıca, çoklu ortam için (hava, su, toprak gibi) modelleme sistemlerinin geliştirilmesi, uzman sistemlere geçiş ve doğadaki sorunların kademeli olarak çözümlenmesi gerekliliği vurgulanmıştır (Barnwell et al. 1989).
Su kalite yönetiminde dinamik programlama modellerinden en uygununun belirlenmesi üzerine çözünmüş oksijen modelinin QUAL2E ile WASP4 karşılaştırılmalı olarak atık yüklerin tespiti konusunda çalışmalar yapılmıştır (Cardwell and Ellis1993). Literatürde genetik algoritmayı (GA) su kalite model parametrelerinin belirlenmesinde kullanan araştırmacılara rastlanmaktadır. Bunlar çözüm için en küçük kareler yöntemini kullanmışlardır (Mulligan and Brown 1998).
Model kalibrasyonu ve model kullanımı konusunda South Plate nehrinde gerçekleştirilen çalışmalar ile USGS–QW ve QUAL2E modellerinin kalibrasyonu yapılmıştır (Paschal and Mueller 1991).
Su kalitesi model programlarının parametrelerinin belirlenmesi ve model kalibrasyonu konusunda uygulanabilecek en basit yöntem deneme–yanılmadır. Ancak oluşturulacak olan modelin karmaşıklığı ve belirlenmesi gerekli olan parametrelerin çokluğu nedeniyle bu yöntemle sonuca ulaşmak olanaksız gözükmektedir. İkinci bir yol probleme ‘bağıl hata’ kavramı kullanarak istatistiksel yöntemlerle yaklaşmaktır.
(Warwick 1986, Thomann 1992).
Rauch et al. (1998) mevcut akarsu su kalite modellerinden 10 önemli yazılımı karşılaştırmalı olarak incelemiş ve bunlardan yalnızca iki tanesinin (AQUASIM ve DESERT) sınırlı parametre belirleme özelliğine sahip olduğunu belirtmiştir. Bunlardan AQUASIM, su sistemlerinin birçok alanında kullanılabilmektedir. Kısmen basit bir denitrifikasyon prosesi örneği için aktif çamur sistemlerinde model parametrelerinin belirlemesi için kullanılmıştır (Reichert et al. 1995).
Mevcut su kalite modellerinden bir kısmı Cox (2003) tarafından karşılaştırmalı olarak incelenmiş (Çizelge 3.1) ve dünyada en çok kullanılanın QUAL2E olduğu belirtilmiştir.
çoğunda dinamik benzetim özelliği yoktur ve model parametreleri deneme–yanılma yoluyla belirlenir. Bu iki özelliğe birden tam olarak sahip olan bir yazılım bulmak neredeyse mümkün gözükmemektedir.
Çizelge 3.1 Bazı su kalite modellerinin özellikleri Cox (2003)
Model
Özellik TOMCAT SIMCAT QUAL2E QUASAR MIKE11 ISIS
1-D X X X X X X
Boyut 2-D
Yatışkın X X X Zaman Dinamik X X X
Basit X X Orta X X Zorluk
Karmaşık X X
Amprik
Proses Mekanistik X X X X X X Stokastik X X X
Veri tipi Deterministik X X X X Var X Parametre
tahmini Yok
Evsel nitelikli veya endüstriyel atıklarla kirlenmiş akarsularda modelleme çalışmalarının çoğunluğu yatışkın hali esas alır. Bu konuda en çok bilinen araştırma gruplarından biri, QUAL2E akarsu sistemi paket programını oluşturan gruptur (Brown 1987; Paschal 1991). Dinamik durum için modelleme çalışmaları çok az sayıdadır. Dinamik benzetim alanında; duyarlılık analizi, akarsu havzalarında kaynak planlaması, çevresel etki değerlendirmesi ve kirlilik kontrolü yapılabilmesi için uygun bir model gerekmektedir.
Ancak bir modelin kullanılabilmesi, incelenecek nehir için özel olarak saptanması gereken çok sayıda model parametresinin doğru olarak bulunması, yani iyi bir model kalibrasyonu ile mümkün olur. Örneğin TÜBİTAK Türkiye’de nehir havza planlaması için QUAL2E programını seçmiş, ancak Yeşilırmak havzasında çok uzun yıllar denenmesine (Harmancıoğlu vd. 1993) rağmen kalibrasyon güçlükleri nedeniyle bu program beklenilen verimle kullanılamamıştır.
Su kalitesi model programlarının parametrelerinin belirlenmesi ve model kalibrasyonu konusunda uygulanan en genel yöntem daha önce de belirtildiği gibi deneme–
yanılmadır. Karadurmuş and Berber (2004) tarafından yapılan çalışmalarda akarsu sistemlerinin modellenmesi için kimya mühendisliği açısından yeni bir yaklaşım getirilmiştir. Akarsuyun belirli uzunluktaki sabit hacim elemanını bir “tam karıştırmalı sürekli tepkime kabı” varsaymaya dayalı bu yaklaşım ve bir optimizasyon yöntemi ile, Yeşilırmak üzerinde belirlenen iki örnekleme istasyonundan alınan dinamik verilerle 26 tane model parametresi belirlenmiştir. Deneme–yanılma olmadan elde edilen parametreler yeni geliştirilen model ile denenmiş ve gözlemlerle belirli ölçüde uyum sağladığı görülmüştür (Karadurmuş 2000, Karadurmuş and Berber 2004).
Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) ve MATLAB yazılımlarından yararlanarak yer altı sularını modelleyen bir program geliştirmiştir (Yomralıoğlu 2000). Cianchi et al. (2000) ise nehir kalite yönetiminde internet teknolojisinden yararlanmanın yollarını sıralamıştır .
Libelli ve grubunun çalışmasında MATLAB ve ArcView yazılımlarından yararlanarak nehir kalite modeli coğrafi referanslı olarak yapılmıştır. Bu çalışmada her iki program ASCII bir dosya ile ilişkilendirilmiştir (Libelli et al. 2001). Libelli daha sonra 2002 yılında önceki çalışmasının benzer uygulamasını MATLAB’in Mapping Toolbox’ı ile geliştirmiştir (Libelli et al. 2002).
Son olarak Avrupa Birliği’nde özel bir proje sonucunda ortaya çıkan CBS temelli bir nehir çevre yönetimi ve tehlike değerlendirme yazılımı (GREAT–ER 2003) CBS teknolojisini kullanan bir ‘nehir çevre yönetimi ve tehlike değerlendirme’ yazılımı olan GREAT–ER (2003)’ın İngiltere–Yorkshire, İtalya–Lambro ve Almanya–Itter da 2 yıl süre ile doğruluğu sınanmıştır. Bu yazılım incelendiğinde bir nehirde izlenmesi gereken kirlilik parametrelerinin çoğunun dikkate alınmadığı görülmektedir. Ayrıca izlenen parametreler sadece kimyasal atıkların takibine yöneliktir. Bu yazılım yatışkın hali esas
öngörme özelliği bulunmamaktadır. Oysa bu özellik, akarsuyun kalitesini belirleyecek modelin doğru çalışması için son derece önemlidir.
Bu çalışmada, Karadurmuş and Berber (2004) tarafından önerilen CSTR yaklaşımı bir adım daha ileriye götürülerek seri bağlı CSTR yaklaşımı ile akarsu modellenmiş, modelin ihtiva ettiği 33 parametrenin tamamı optimizasyonla deneme–yanılmaya gerek duymadan sağlıklı olarak belirlenmiştir. Daha sonraki bir başka çalışmada model parametrelerini eniyileştirerek dinamik benzetimi, uzman desteği olmaksızın gerçekleştirme kolaylığını sağlamak üzere kullanıcı etkileşimli bir arayüze (GUI) sahip olan AKAB (AKArsu Benzetimi) yazılımı geliştirilmiştir (Yüceer ve Berber 2004). Bu sayede, akarsuya ve karışan kirlilik yüküne ait bilgiler yazılıma tanıtılmakta ve benzetimle kirlilik değişkenlerinin akarsu uzunluğu boyunca değişimi grafiksel olarak gözlenmektedir. Yazılım, derlenerek MATLAB platformundan bağımsız işleyecek duruma getirilmiştir.
Yeşilırmak Nehri üzerinde iki ölçüm istasyonundan alınan verilerle 33 model parametresi optimizasyonla belirlenmiştir. Daha sonra, Yeşilırmak Nehrine atık yüklemesi yapan bir maya fabrikasının öncesinden başlayarak farklı aralıklarla 7 km ve 36.5 km nehir uzunluğu boyunca ölçümler alınmış, dinamik benzetim yapılarak AKAB yazılımı QUAL2E ile karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Aynı zamanda model doğrulaması yapılmıştır. AKAB yazılımını QUAL2E’ye nazaran daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.
3.1 QUAL2E Akarsu Model Programı
Tez çalışmasında QUAL2E paket programı da kullanıldığı için bu bölümde QUAL2E programıyla ilgili biraz daha ayrıntılı bilgilere yer verilmiştir.
Model ABD’de su kirliliği ile ilgili çeşitli değerlendirmeler için kullanılmaktadır. Halen tüm dünyada üniversal olarak kullanılan bir model haline gelmiştir. QUAL2E ayrıntılı ve çok yönlü bir su kalite modelidir. Kullanıcı tarafından seçilen kombinasyonda 15 adet su kalitesi bileşeninin benzetimini yapabilmektedir. Model tek boyutlu olup iyi karışımlı akarsu ağlarında çok sayıda kirlilik yükü, çekim, yan kolların katkısı, ara havza akışı veya çekimleri gibi bileşenleri dikkate alabilmektedir. Model yapısı gereği hem yatışkın durum, hem de dinamik durum için çalıştırılabilmektedir. QUAL2E’nin dinamik model olarak kullanılması durumunda kullanıcı, meteorolojik verilerdeki günlük değişimlerin su kalitesine (özellikle çözünmüş oksijen ve sıcaklık) etkisini, ayrıca yosun büyümesi ve solunumu nedeniyle oluşan günlük çözünmüş oksijen değişimlerini inceleyebilmektedir (Brown and Barnwell 1987).
QUAL2E modeli, dispersiyon ve adveksiyon mekanizmalarına dayanan kütle taşınımı ve tepkime denklemleri “sonlu farklar yöntemi” ile çözümlemektedir. Kullanılan temel bağıntılar, akım cinsinden hidrolojik denge denklemini, sıcaklık cinsinden enerji denkliğini ve derişim cinsinden de kütle denkliğini ifade eder (Brown and Barnwell 1987).
QUAL2E Modeli geniş kapsamlı olması nedeniyle, çok çeşit ve sayıda bilgiye ihtiyaç duyar. Sadece programın girdisi olarak 24 grup veri tanımlanır (Brown and Barnwell 1987).
Belirsizlik taşıyan analiz (‘Uncertainty’) tekniklerinin matematiksel su kalite modeli QUAL2E’ye dahil edilmesi ile QUAL2E–UNCAS modelinin otomatik olarak kullanım amacı değişir. Bu modül, gerek model duyarlılığının gerekse girdi verilerindeki belirsizliklerin model tahminlerine etkilerini ortaya koyabilmektedir. Model tahminlerindeki belirsizlik miktarının bulunması, su kalitesi değişkenlerinin kabul
imkan vermektedir. Bunun da ötesinde su kalitesi tahminlerinde yapılabilecek hataların mertebesini ortaya koymaktadır. QUAL2E–UNCAS sıkça kullanılan belirsizlik analiz stratejileri olan Duyarlılık (Sensitivity) Analizi, Birinci Mertebe Hata Analizi (‘First Order Error Analysis’) ve Monte Carlo Benzetimi içerir. Proses öncesi ve proses sonrası algoritmalar pek çok su kalite modellerine uygulanabilir. Program proses öncesi kullanıcının değişecek olan değişkenleri ve parametreleri seçmesine izin vermektedir.
Duyarlılık analizi seçeneğinde kullanıcı girdi değerlerini tek ya da gruplar halinde değiştirebilir. Duyarlılık analizi için gerekli girdi verileri ile belirlenmek istenilen girdi değişkenlerinin tanımlanarak bu değişkenlerde dikkate alınacak değişim miktarının belirtilmesinden oluşur.
Her bir duyarlılık benzetim çıktıları, girdi değişkenlerinin (Δx) değişimlerinden dolayı her bir çıktı değişkeninde (Δy) oluşan değişimleri içerir.
Birinci mertebe hata analizi seçeneğinde girdi değerleri için değişken tahmininin verilmesi gerekir, normal bir duyarlılık matrisini bileşen matrisi olarak kullanır.
j j
j j
ij X X
Y S Y
Δ
= Δ (3.1)
Var(Y J) = Σİvar(Xi) (∆YJ / ∆Xİ)2 (3.2) Birinci mertebe hata analizi için QUAL2E–UNCAS çıktılarında normalize edilmiş duyarlılık katsayıları, her bir girdi değişkenindeki % 1’lik bir değişimin, çıktı değişkeninde oluşturduğu değişim yüzdesini temsil eder. Bunun yanı sıra varyans bileşenleri listesi de elde edilir.
Monte Carlo Benzetimi, rastgele bileşenlere sahip kompleks bir sistemin sayısal olarak işletilmesini sağlayan bir yöntemdir. Girdi değişkenleri, önceden belirlenen olasılık dağılımlarından (bağımlı veya bağımsız) gelişigüzel seçilir ve tekrarlanan benzetimlerden elde edilen çıktı değerlerinin dağılımı istatistiksel olarak analiz edilir.
Yöntemin güvenirliği, su kalitesi modelinin doğrusal olmamasından etkilenmemektedir.
QUAL2E–UNCAS modelindeki monte Carlo benzetimi ile, belirli noktalardaki durum değişkenleri için frekans dağılımları ve istatistiksel sonuçlar hesaplanır. İstatistiksel sonuçlar, ortalama (ortamın ve benzetim sonucunun), yanlılık, maksimum, minimum, değişim aralığı, standart sapma, varyasyon katsayısı ve çarpıklık (‘deviance’) katsayısından oluşmaktadır (Brown 1987).
Modellenecek akarsu sisteminin hidrodinamik özelliklerinin belirlenmesi öncelikle, arazi ve harita çalışmalarını zorunlu kılmaktadır. Arazi çalışmalarıyla havza tanındıktan sonra akarsu, her biri kendi içinde üniform özelliklere sahip bölümlere (‘reach’) ayrılır.
Daha sonra bütün reach’ler için geçerli olan bir hesap elemanı uzunluğu seçilerek, reach
’lerdeki hesap elemanı sayısı belirlenir. QUAL2E modelinde dikkat edilecek nokta, hesap elemanı uzunluğunun bütün reach’ler için sabit olması ve dolayısıyla reach uzunluklarının, bu hesap elemanı uzunluğunun tam katları olması gerektiğidir. Yine gerekli bilgiler olarak, her bir reach için başlangıç ve bitiş kilometreleri belirlenir.
4. AKARSULARIN MODELLENMESİNE GENEL YAKLAŞIM
Yüzeysel sulardaki kalite parametre derişimlerinin zaman içindeki değişimleri adveksiyon, difüzyon ve ayrışma olaylarının birlikte matematiksel modellerde yer almasıyla açıklanabilir. Adveksiyon, yüzeysel sularda akım yönündeki kütlesel hareket olarak tanımlanır. Alıcı ortama verilen kirleticiler advektif hareketle birlikte taşınır.
Difüzyon, süspansiyon halindeki maddelerin, su içinde derişim gradyenine bağlı olarak gerçekleşir. Akışkan ortamlardaki difüzyon, genellikle molekül hareketlerden kaynaklanan moleküler difüzyon ve türbülansların neden olduğu türbülanslı difüzyon olarak iki kısımda meydana gelir. Su kirliliği ve kontrolü uygulamalarında moleküler difüzyonun etkisi ihmal edilebilir mertebede olduğundan uygulamada dikkate alınmaz.
Türbülanslı difüzyon ve advektif hareketlerin hız farklılıklarının alıcı su ortamlarında birlikte meydana getirdikleri madde taşınımı ve yayılma olayı dispersiyon olarak tanımlanır. Derişimlerin, zamanla o andaki değeriyle orantılı olarak değişimine birinci dereceden ayrışma, sabit oranda değişimine sıfırıncı dereceden ayrışma denir.
Noktasal bir kaynaktan akarsuya deşarj edilen bir madde, su ortamında farklı iki taşınım sürecinin etkisi altında yayılmaya başlar. Bunlardan birincisi, adveksiyon ve ikincisi ise difüzyondur. Adveksiyon sürecinin ifade edildiği temel denklem, akarsuyun bir hacim elemanı üzerine kurulan eşitlik ile açıklanabilir.
İkinci taşınım süreci olan türbülanslı difüzyon, konumsal derişim farklılıklarından meydana gelir ve bu durum Fick yasası ile açıklanabilir.
Genelde akarsularda adveksiyona nazaran difüzyon ihmal edilebilecek düzeydedir.
Ancak büyük akarsularda, bazı zamanlarda ve akarsuyun bazı yerlerinde (haliçler), hızın çok küçüldüğü, dolayısıyla kirlilik taşınımının türbülanslı difüzyonla gerçekleştiği
durumlar vardır. Akarsuyun birim hacim elemanı için adveksiyonla taşınım mekanizması Şekil 4.1’de verilmiştir.
Şekil 4.1 Akarsuyun birim hacim elemanı için adveksiyonla taşınım
Şekil 4.1’de görülen hacim elemanı üzerinde tek boyutlu kütle korunum eşitliği kurulduğunda;
x u C t C
∂
− ∂
∂ =
∂ . (4.1)
ifadesi elde edilir.
Türbülanslı difüzyon için Fick yasasından;
C D
J =− ∇ (4.2)
yazılabilir. Burada D : Difüzyon katsayısıdır. (4.1) ve (4.2) eşitliklerinden,
2 2
. x D C t C
∂
− ∂
∂ =
∂ (4.3)
bulunur. Sonuçta, adveksiyon ve difüzyon olaylarını içeren genel eşitlik aşağıdaki şekildedir.
x x+Δx
u u+du dA
0 .
. 2
2 ± =
∂ + ∂
∂ + ∂
∂
∂ S
x D C x u C t
C (4.4)
S : Kütlenin su ortamına yerel bir kaynaktan girmesi veya çıkması durumunda meydana gelecek derişim değişimi olup, aşağıdaki şekilde ifade edilebilir.
Burada;
kaynak
t
S C⎟
⎠
⎜ ⎞
⎝
⎛
∂
= ∂ (4.5)
4.1 Dinamik Model
Akarsu sistemleri ile haliçlerdeki taşınım mekanizmaları göl ve denizlerdekine göre daha iyi tanımlanabilir. Bu nedenle akarsu sistemlerine ait su kalite modelleri göl ve denizlere ait modellerden daha güvenilir sonuç verir. Akarsu sistemlerinde mevcut olan biyolojik, kimyasal ve fiziksel etkileşimler ve tepkimeler göl ve denizlere göre daha iyi tanımlanmıştır.
Aşağıda, bir akarsudaki kirlilik göstergeleri hakkında bilgiler yer almaktadır.
a) Çözünmüş Oksijen
Akarsulardaki en önemli parametre çözünmüş oksijendir. Oksijen, sudaki yaşamın temelini oluşturur. Su içinde yürüyen fotosentez olayları sonucu oluşan oksijen, suyun oksijen ile doygun hale gelmesini sağlar. Bu olaylar güneş ışığı ve karbon dioksit varlığında gerçekleşir. Bakteriler oksijeni kullanarak biyolojik parçalanmayı meydana getirirler. Su içinde çözünmüş olarak bulunabilen doygun oksijen derişimi, su ile temas halinde bulunan havadaki oksijen kısmi basıncı, su içinde çözünmüş olarak bulunan tuzların derişimi ve suyun sıcaklığına bağlıdır. Tuz derişimi arttıkça oksijenin
