SULANAN ALANLARDA ZAMAN SERILERI ANALIZI YARDIMIYLA ÇOK YILLIK TABANSUYU TUZLULUK

SULANAN ALANLARDA ZAMAN SERILERI ANALIZI YARDIMIYLA ÇOK YILLIK TABANSUYU TUZLULUK HARITALARININ OLUŞTURULMASI

Prof. Dr .Kemal Sulhi GÜNDOĞDU 1 Doç.Dr.Ş. Tülin AKKAYA ASLAN 2

1 U.Ü. Z. F.Tarımsal Yapılar ve Sulama Böl. ursa/ TÜRKİYE (kemalg@uludag.edu.tr)

B2 U.Ü. Z. F.Tarımsal Yapılar ve Sulama Böl. Bursa/TÜRKİYE (akkaya@uludag.edu.tr)

ÖZET

Sulanan alanlarda, tabansuyu tuzluluk (TST) seviyesi uygulanan sulama suyunun miktarı ve kalitesi, drenaj sisteminin aktivitesine bağlı olarak değişebilir. TST, sulama sistemlerinde bitkilerin gelişimi için uygun çevre koşullarını etkilediği için çok önemli role sahiptir. Bundan dolayı TST’nun hem zamansal hem de konumsal değişiminin izlenmesi gerekmektedir. Tabansuyu tuzluluk haritaları genellikle bu amaçla kullanılmaktadır. Bununla birlikte, TST’deki değişimin çok yıllık değerlendirilmesinde, birçok haritanın birlikte değerlendirilmesine gereksinim duyulacaktır.

Bu çalışmada; tabansuyu tuzluluğunun çok yıllık değerlendirilmesi için kullanılabilecek bir yöntem ele alınmıştır. Bu yöntem, çalışma alanında dikkate alınan yıllarda aynı konumda en fazla tekrarlanan tuzluluk sınıfını konuma bağlı olarak ana tuzluluk sınıfları belirlenmeye çalışmaktadır. Ana tuzluluk sınıfları ile birlikte görülen diğer tuzluluk sınıflarını harita üzerinde göstermektedir. Yöntem, Marmara Bölgesinde Mustafakemalpaşa sulama projesinde(19,370 ha) çok yıllık TST (1990-2000) ölçüm sonuçlarına uygulanmıştır.

Anahtar Kelimeler: Tabansuyu Tuzluluğu, Zaman Serileri Analizi, Haritalama, Coğrafi Bilgi Sistemi

ABSTRACT

In irrigation areas, ground water salinity (GWS) levels may vary depending on the amount and quality of irrigation water applied and on the activity of the drainage system. GWS plays a vital role in irrigation systems by influencing whether theenvironment is suitable for plant growth. Hence, it is necessary to monitor changes in GWS both temporally and spatially.Maps are generally used to visualize this information. However, evaluation of temporal and spatial variations of GWS can be difficult because of the necessity of assessing many maps together to understand both temporal and spatial changes. In this study, a data assessment method that can be used for multi-year ground water salinity evaluations is presented. The method looks at the spatial and temporal relationships between the main salinity classes present in the study area, their typical locations (i.e. areas where the salinity classes are most frequently located), and the alternate salinity

13

classes in those locations in any of the years of the time series. As a case study, the method was applied to multi-year (1990–2000) GWS observations in the Mustafakemalpasa irrigation project (19 370 ha) in the Marmara region of north-western Turkey.

Key Words: Groundwater salinity; time-series analysis; irrigation; mapping; GIS

Not: Bu makale HYDROLOGICAL PROCESSES 22, 821–826 (2008) sayısında, “Mapping multi-year ground water salinity patterns in irrigation areas using time-series analysis of ground water salinity maps” adıyla yayınlanmıştır.

GİRİŞ

Sulanan tarım arazilerinde, tuzluluk problemleri sığ su tablasının( yüzeyin 1-2 m altında) etkileri ile ilişkilidir. Tabansuyundaki tuz birikimi (TS) ve bitki kök bölgesinden yukarı doğru hareket olabilir. Mevcut sığ su tablasının kontrolünde tuzluluk kontrolü ve sulu tarımdaki uzun süreli başarı esastır. Yüksek tuzluluk yıkama için daha fazla su istemekte, bu nedenle su tablası(drenaj) problemi yaratılabilmekte veya çoğaltılmakta ve yetersiz drenaj nedeniyle uzun süreli su tarım yapmak neredeyse imkânsız olmaktadır. Eğer drenaj yeterli ise, tuzluluk kontrolü; bitki yeterli miktarda sulanarak ve bitkinin dayanabileceği tuz miktarını sağlayacak düzeyde yeterli yıkama suyu sağlayacak iyi bir yönetimle basitçe sağlanır(Ayers and Westcot, 1994).

Tabansuyundaki değişimleri hesaplamada zaman serilerinin kullanımı oldukça yaygındır. Özellikle, zaman serileri modellemesi 1980 yıllardan beri tabansuyu çalışmalarında uygulanmaktadır. Zaman serisi teorilerinin son zamanlardaki uygulamalarında, hidrolojide kuraklık-tehlike yönetimi(Pelletier and Turcotte, 1997), tabansuyu düzeyindeki dalgalanmaların analizi(Knotters and van Walsum, 1997), ve tabansuyu yüksekliğinin mekansal analizi (van Geer and Zuur, 1997) konularda çalışılmıştır. Bunlara ek olarak Ahn and Salas (1997)’de değişen tabansuyu yükseklik verilerinin frekansını izlemek için çoklu zaman ölçeğinde zaman serileri modelini tasarlamayı kapsayan yeni bir yaklaşım öngörülmüştür. Kim ve ark.(2005)’te gelgit’ten etkilenen kıyı alanındaki tabansuyunun kalitesini araştırmasında zaman serisi analizi uygulamışlardır. Tabansuyu tablası dinamiğini tanımlayan geniş parametreler setini elde etmek için haritalama yöntemi Finke ve ark. (2004) tarafından geliştirilmiştir. Bu yöntem zaman serileri ve nokta destekli verileri için zaman ayarları iyi yapılmış yer altı suyu ile ilgili yükseklik ölçümlerini elde yöntemini kullanmaktadır.

Broers and Grift (2004)’te çözücülerin tarihsel girdilere dayalı olarak derinlik seviyesi –konsantrasyonu, zamanlandırma, derinlik profili-konsantrasyonu zaman serileri bilgileri ile birleştirilerek tabansuyu kalitesindeki değişimlerin anlaşılması ve ortaya çıkartılarak iyileştirilmesi amaçlamıştır. Bu araştırma eğilimi, belirli derinliklerde zaman serilerinin eğilim analizinin kombinasyonu derinlik profili-ortalama konsantrasyon-zaman olarak kullanılmıştır.

14

Çeşitli araştırmacılar tarafından, yürütülen çalışmalar, tabansuyu gözlem kuyularını tabansuyu parametrelerindeki mekansal değişimi belirlemede ya bireysel yada grup olarak kapsamaktadır. Sulanan alanlarda ölçümler tabansuyu tuzluğundaki zamansal değişimle ilgili birçok veri sağlayacak biçimde birçok tabansuyu gözlem kuyusunda yapılmaktadır. Tabansuyu tuzluluğu sulama sisteminin izlenmesi ve değerlendirilmesinde önemli bir parametredir. Tabansuyu tuzluluk değerleri tabansuyu tuzluluk değerleri üzerine etkili olan sulama aktivitelerinin belirlenmesinde kullanılabilmektedir. Tabansuyu tuzluluğunun yıllık mekansal değişiminin belirlenmesi için, problemli alanların tekrarlanma durumu ve çok yıllık değerlendirme gereklidir. Böylece, istenilen ölçümler tekrarlı ve potansiyel problemli alanların tanımlanmasından sonra yapılabilecektir. Bu çalışmada, sulanan alanlardaki tabansuyu tuzluluğunun çok yıllık değerlendirilmesi için bu verileri kullanan bir yöntem verilmiştir. Tanımlanan yöntem çalışma alanındaki mevcut ana tabansuyu sınıfları arasındaki zamansal ve mekansal ilişki, onların tipik yerleri(ençok tekrarlanan tuzluluk sınıflarının bulunduğu alanlar) ve zaman serisi boyunca herhangi bir yıl da o alanlarda gözlenen değişen tuzluluk sınıflarına bakılmaktadır. Böylece, mevcut verilerin analizi ile problemli alanlar, geleceğe yönelik planlama ve gerekli ölçümleri yapmak için potansiyel problemli alanlar da belirlenecektir. Bu çalışmada, Marmara Bölgesinde yer alan Mustafakemalpaşa (MKP) sulama proje alanındaki (19370 ha) çok yıllık (1990-2000) tabansuyu tuzluluk gözlem değerleri kullanılmıştır.

ÇALIŞMA ALANININ TANIMLANMASI

MKP, 28º 22’ doğu, 40º 12’ kuzey ve 28º 31’doğu, 40º 02’ Kuzey enlemlerinde yer alan(Şekil 1), Türkiye’nin kuzeybatısında Marmara Bölgesinde büyük bir sulama projesidir (Anonim,1997). Sulama sistemi altında 200 adet gözlem kuyusu bulunmaktadır. Tabansuyu tuzluluk değerleri, 1990–2000 yılları için sulama isteğinin en yüksek olduğu Temmuz ayında toplanmıştır(Anonim, 2000). MKP sulama sisteminde ana su kaynağı Mustafakemalpaşa çayıdır. Çay suyunun elektriksel iletkenliği 0.48-0.72 dS m-1 ve sodyum absorpsiyon oranı ise 0.65-2.00 arasında değişmektedir. Su, regülatör ile sulama alanında yönlendirilmiş ve nehrin iki yanına iki ana kanal ile yönlendirilmiştir. Pompa istasyonları, sulama kanallarına paralel olarak döşenmiş drenaj kanalları aracılığı ile proje alanındaki fazla suyu taşırlar.

15

Şekil 1. Proje alanının genel görünümü

Tablo1. Tuzluluk Sınıfları

Sınıf Adı

Elektriksel İletkenlik(dS m-1)

Çok İyi

0-0.25

İyi

0.25-0.75

Kullanılabilir

0.75-2.00

Dikkatle Kullanılmalı

2.00-3.00

Zararlı (Uygun Değil)

>3.00

TST HARİTALARI

Yinelemeli sonlu farklar enterpolasyon tekniği kullanılarak ölçülmüş TST değerleri ile 11 yıllık, 1990 - 2000 yıllarını içerecek biçimde zaman serisinde bir TST haritası üretilmiştir. Bu enterpolasyon tekniği kriging yönteminde olduğu gibi yüzey sürekliliğinden bir şey kaybetmeden sonuçlar üreten bir tekniktir. Bu teknik Hutchinson (1988) tarafından geliştirilen ANUDEM bilgisayar programını temel almıştır. Bu haritaların hazırlanmasında ArcInfo ver 7.1.2. programının Grid modülü kullanılmıştır.

Bu haritalar 50x50 m² hücre boyutunda oluşturulmuşlardır. Bu haritalardaki tuzluluk değerleri Bauder ve ark. Nın verdiği su tuzluluk sınıfları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Tablo 1. Tuz birikiminin ikinci kaynağı bitki kök bölgesindeki taban suyundan bitki kök bölgesine kapilerite ile suyun yükselmesinden

16

oluşturulmaktadır. Sulama suyu tuzluluk sınıfı TST sınıflaması olarak çalışmada kullanılmıştır. Sulama suyu sınıfları Ayers ve Vestkop tarafından verilen sınıflama grubu burada kullanılmamıştır. Çünkü az sayıda sınıf içermektedir.

TST Haritalarının Zaman Serisi Analizi

TST haritalarının zaman serisi analizi için Martinez tarafından kullanılan bir yöntem burada uygulanmıştır. Martinez bu yöntemi uydu görüntülerinden bitki deseni haritalarının çok yıllık haritalarının elde edilmesi amacıyla kullanılmıştır. Burada konutsal ve zamana bağlı olarak ilişkilere ulaşmak mümkündür. Bunlardan çalışma 1. çalışma alanındaki ana tuzluluk sınıflarının görüntülenmesi ikincisi ise tipik tuzluluk konumlarının yerlerinin belirlenmesidir. Üçüncü olarak zaman serisi içerisinde analiz edilen yılların her hangi birinde herhangi bir konumda bulunan tuzluluk sınıfıda gösterilmektedir. Metodun bu aşamaları aşağıdaki gibi özetlenebilir.

  1. 1. Ana tuzluluk sınıflarının yerlerinin haritalanması işlemi

  2. 2. Aynı konumda bulunan alternatif diğer sınıfların belirlenmesi ve bunun bir harita üzerinde gösterilmesidir.

Ana Tuzluluk Sınıflarının Tipik Dağılımının Haritalanması

Çalışma alanında ana tuzluluk sınıflarının tipik konumlarının haritalanması için kullanılan metod zaman serisi haritalarına uygulanan frekans analizi temeline dayanmaktadır.

Bu analizi gerçekleştirmek için öncelikle yıllık tuzluluk sınıf haritaları sınıflandırılmakta böylece yıllık tuzluluk sınıf haritası üretilmiştir. Örneğin 1990 yılına ait. Daha sonra bu haritalardaki her bir tuzluluk sınıfı kullanılarak bir toplama işlemi gerçekleştirilerek toplanmışlardır. Bu toplamlar her bir tuzluluk sınıfı için bir frekans haritası üretmiştir. Biz istediğimizi kriteri kullanarak tekrar sınıflandırabiliriz. Bizim kullandığımız eşit sınırı % 50 dir. Martinezde çalışmasında aynı eşit değeri kullanmıştır. Buna göre bir tuzluluk sınıfının tipik konumu olarak bir alanı tanımlayabilmek için aynı noktada analiz edilen yıllar içerisinde % 50 den daha fazla yılda bu tuzluluk sınıfının görülmüş olması gerekir. Örneğin bu çalışmada 6 veya daha fazla yıl tekrarlanan tuzluluk sınıfları tipik tuzluluk konumunu bize vermektedir. Alanlardaki tuzluluk sınıfı yukarıdaki karakteristiklere bağlı olarak düzenlendikten sonra ana tuzluluk sınıfı olarak tanımlanır.

Çok Yıllık TST nin haritalanması

Öncelikle ana tuzluluk sınıflarının tipik konumları haritalanır. Buna göre diğer tuzluluk sınıflarının bu konumda kaç yıl boyunca var olmadığı bilgisine ihtiyaç duyulmaktadır. Bunu belirlemek için Arcinfo yazılımını grit combina işlemleri haritalara uygulanmıştır. Tipik tuzluluk konum sınıfı arasındaki var olan tüm kombinasyonlar belirlenir ve tüm diğer tuzluluk sınıflarının da tuzluluk frekans haritası oluşturulur. Combine fonksiyonu hücre temelinde her bir bireysel kombinasyonu dikkate alarak tekil bir değer üretir. Sonuç haritalarının her biri

17

verilen tuzluluk sınıfının tipik konumları üzerinde alternatif tuzluluk sınıflarının olup olmadığı konusunda bilgi verir. Dikkate zaman serisinde verilen bir tuzluluk sınıfının tipik konumunda 1’den fazla alternatif tuzluluk sınıfı olabilir. Sonuç haritaları her bir ana tuzluluk sınıfı için birleştirilmelidir. Böylece tüm alanı kapsayacak tuzluluk örüntü haritası elde edilecektir. Bunu gerçekleştirmek için özel bir kotlama sistemi kullanılmıştır. Böylece tuzluluk sınıflarının belirli bir konumda izlenmesi sağlanabilmiştir. Bu kot sistemi her bir ana tuzluluk sınıfı için 1’in karesinden başlayacak şekilde örneğin 1,2,4,8,16 ve buna benzer sayılar kullanılarak toplama işlemi gerçekleştirilmektedir. Bu kotlama metodu başka haritalama amaçları içinde kullanılmaktadır. Örneğin dijital yükseklik verisinden topografik özelliklerin çıkarılmasında akış yönünün belirlenmesinde kullanılmaktadır (Janson). Örneğin eğer bir ana tuzluluk sınıfı mükemmel ise alternatif tuzluluk sınıfları şu kotlarla etiketlenebilir. 1 (iyi) 2 (geçirgen) 4 (şüpheli) 8 ise (elverişsiz) olarak etiketlenir. Grit combine işleminden sonra bazı kotlar her bir yeknesak kombinasyonda kullanılır. Bu bize her bir yeknesak kombinasyonda tek bir kodun kullanılmasını sağlar. Arcmacro niteliğinde gerçekleştirilmiş bir program ile bu işlemler yapılır. Daha sonra her bir ana tuzluluk sınıfı tekrar sınıflandırılmış haritaların toplanması ile yeknesak bir değerler elde edilir. Burada çok yıllık bir tuzluluğun haritalanması için bize bilgi verilir. Sonuçta farklı TST örüntü haritaları Merge ile birleştirilir.

SONUÇLAR

Ana tuzluluk sınıfları ve dağılım alanları

Tablo 2’de zaman serisi içerisindeki her yılın Temmuz ayında her bir tuzluluk sınıfı için değerler verilmiştir. Ele alınan zaman periyodu içerisinde % 73.50 lik bir alanda geçirgen bir tuzluluk sınıfı gözlenmiştir. Yıllık tuzluluk sınıfının yayıldığı ortalama değerlere bağlı olarak en fazla değişim mükemmel ve iyi tuzluluk sınıfındadır. Tablo 3 de çalışma alanındaki elde edilen ana tuzluluk sınıflarının alanları verilmiştir. Ana tuzluluk sınıfı içerisinde en fazla alan kaplayan tuzluluk sınıfı geçirgendir. Buda 17241 alana karşılık vermektedir. 1990 ve 2000 yılları dikkate alınırsa 10260 ile 17300 arasında değişmektedir. İyi tuzluluk sınıfı sadece 9 hektarlık bir alan kaplamaktadır. Şüpheli tuzluluk sınıfı 105 hektar elverişsiz tuzluluk sınıfı 7 hektarlık bir alan kaplamaktadır. Mükemmel tuzluluk sınıfı haricinde kalan alan diğer olarak isimlendirilmiştir. Bu alanda tuzluluk sınıfları hiçbir zaman analiz edilen yıllar içerisinde % 50 den fazla aynı tuzluluk sınıfı görülmemiştir.

18

Tablo 2. Sınıflandırılmış Tabansuyu Tuzluluk Değerleri (1990-2000 Yılları Temmuz Ayı Ortalaması)

Yıllar

Tuzluluk sınıfları

Çok İyi

İyi

Kullanılabilir

Dikkatle kullanılmalı

Zararlı

1990

0

57

13185

3953

2175

1991

0

204

12480

4802

1884

1992

0

620

13761

3598

1391

1993

23

721

14757

2840

1029

1994

0

673

16252

1876

569

1995

0

0

10260

6796

2314

1996

0

46

14488

3810

1026

1997

0

469

17300

1198

403

1998

191

3484

15019

187

489

1999

126

3774

14961

188

321

2000

348

4505

14150

133

234

Ortalama

62

1323

14238

2671

1076

Standart sapma

114

1704

1875

2167

764

Tablo 3. Çalışma Alanındaki Ana Tabansuyu Tuzluluk Sınıfları (1990-2000)

Tabansuyu Sınıfları

Tipik Dağılım Alanları(ha)

%

İyi

9

0.05

Kullanılabilir

17241

89.02

Dikkatle kullanılmalı

105

0.54

Zararlı

7

0.03

Diğer

2008

10.36

Toplam

19370

100.00

Çok Yıllık Tuzluluk Örüntüsü

Tablo 3’de görüldüğü gibi diğer tuzluluk sınıflarının her ikisinde kapladığı alan toplam alanın % 1’inden daha fazladır. Buna karşılık iyi şüpheli ve elverişsiz tuzluluk sınıflarının her biri toplam alanın %1’den daha az bir alan kaplamaktadır. Bu alanlar için alternatif tuzluluk analizi gerçekleştirilmemiştir. Sadece alternatif tuzluluk sınıfı analizi geçirgen ana tuzluluk sınıfı için gerçekleştirilmiştir. Çok yıllık tuzluluk sınıfı örüntü haritası ele alınan 1990-2000 yılları arasındaki 11 yılda elde edilen haritalar içinde 19 sınıf elde edilmiştir. Bu çok yıllık TST sınıf örüntü haritası şekil 2’de verilmiştir. Haritadaki sınıflarının alanları tablo 4’de sayısal olarak verilmiştir. Tablo 4’de ana tuzluluk ve alternatif tuzluluk sınıfı arasında + işareti konularak birbirinden ayrılmıştır. Örneğin geçirgen + iyi- etiketi bize göstermektedir ki ana tuzluluk sınıfı burada geçirgendir ve alternatif tuzluluk sınıfı ise iyi ve şüphelidir. Ele alınan periyot boyunca sadece geçirgen tuzluluk sınıfı toplam alanın

19

% 7.31 ini kapsamaktadır. Toplam alanın % 81.71 den daha fazlası çeşitli alternatif sınıflarını içermektedir. Ana tuzluluk sınıfının geçirgen olduğu alanda şüpheli tuzluluk sınıfı % 28.47 lik bir alan alternatif tuzluluk sınıfı şüpheli ve elverişsiz alan % 19.09 alan kaplamaktadır. Alternatif tuzluluk sınıfı alan ise % 12.14 lük bir alan ve alternatif tuzluluk sınıfı iyi ve şüpheli olan alan toplam alanın % 12.94 alan kaplamaktadır. Geçirgen alan ana tuzluluk için alternatif tuzluluk sınıfları toplam alanın % 9.07 alanı kaplamaktadır. Ele alınan zaman periyodunda toplam alanın % 28.47 si geçirgen ve şüpheli tuzluluk sınıfında % 19.09 u geçirgen ve şüpheli ve aynı zamanda elverişsiz tuzluluk sınıfındadır. Bu göstermektedir ki bu alandaki tuzluluk su tablasının izlenmesine gereksinim duyulmaktadır. Yüksek tuzluluğun bitki kök bölgesinde artmasındaki taban suyu derinliği ile doğrudan bağlantılıdır. Muhtemelen sulamanın en fazla gerçekleştirildiği zamanda taban suyu tuzluluğu artacaktır.

Şekil 2. Çalışma Alanındaki Çok Yıllık Tabansuyu Tuzluluk Deseni,1990-2000

20

Tablo 4. Çalışma Alanındaki Çok Yıllık Tabansuyu Tuzluluk Deseninin Alansal Dağılımı,1990-2000

Tabansuyu Tuzluluk Deseni

Alan(ha)

%

Kullanılabilir

1415

7.31

Kullanılabilir + Zararlı

619

3.20

Kullanılabilir + Dikkatle Kullanılmalı

5514

28.47

Kullanılabilir + Dikkatle Kullanılmalı- Zararlı

3698

19.09

Kullanılabilir + İyi

2351

12.14

Kullanılabilir + İyi – Zararlı

255

1.31

Kullanılabilir + İyi – Dikkatle Kullanılmalı

2506

12.94

Kullanılabilir + İyi – Dikkatle Kullanılmalı- Zararlı

567

2.93

Kullanılabilir + Çok İyi

57

0.29

Kullanılabilir + Çok İyi – Dikkatle Kullanılmalı

40

0.21

Kullanılabilir + Çok İyi – Dikkatle Kullanılmalı- Zararlı

45

0.23

Kullanılabilir + Çok İyi - İyi

82

0.42

Kullanılabilir + Çok İyi - İyi- Zararlı

5

0.03

Kullanılabilir + Çok İyi - İyi- Dikkatle Kullanılmalı

81

0.42

Kullanılabilir + Çok İyi - İyi- Dikkatle Kullanılmalı-Zararlı

6

0.03

İyi+ Diğer + Diğer

9

0.05

Dikkatle Kullanılmalı

10

0.54

Zararlı + Diğer

7

0.03

Diğer

2008

10.36

TARTIŞMA

MKP sulama alanında ele alınan periyot içerisinde genellikle taban suyu tuzluluğu geçirgen tuzluluğu sınıfındadır. Buna karşı toplam alanın % 48 de taban suyu tuzluluğu şüpheli ile bazı yıllarda elverişsiz sıklıktadır. Taban suyu derinliğine bağlı olarak bu alanlarda üretim üzerinde taban suyu tuzluluğu olumsuz etki yapacaktır. Zaman içerisinde çok yıllık verimin gözden geçirilmesi açısından bir fırsat sunmaktadır. Ve verilerin işlenerek daha iyi gözlenmesi sağlanmaktadır. Böylece ileriye yönelik olarak simülasyonların daha kolay bir şekilde gerçekleştirilmesi sağlanacaktır. Konumsal ve zamana bağlı olarak değişimin ortaya konmasında zaman serisi metodunun kullanımı yerinde olacaktır. Taban suyu tuzluluğu çeşitli etkiler altında değişebilmektedir. Bunlar sulama suyu kalitesi, drenaj sisteminin etkinliği ve bitki desenidir. Çünkü tuzluluk uzun zamanda bir birikim zamanında ortaya çıkmaktadır. Tek yıllık bir verimin taban suyu tuzluluk analizinde kullanılması bu nedenle etkili bir izleme yapılmasını engelleyecektir. Bu nedenle çok yıllık olarak taban suyu tuzluluğunun değerlendirilmesi daha uygun olacaktır. Taban suyu tuzluluk konusunda konumsal ve zaman bağlı olarak değişimin belirlenmesinde birçok araştırıcı çeşitli araştırmalar gerçekleştirilmiştir. Çetin ve Diker gözlenen taban suyu tuzluluğunun kalitesinin zamana bağlı olarak değişimin belirlenmesinde ortalama Grid değerini kullanmışlardır. Diker ve arkadaşları taban suyu tuzluluğunun zamana bağlı değişimi ortaya koymak için sınıflandırılmış taban suyu haritalarını kendileri karşılaştırmışlardır.

21

Tipik taban suyu alanları çeşitli etkiler altında şekillenir. Bu etkiler sulama alanındaki topografik yapı, bu alandaki sulama uygulamaları ve drenaj sisteminin performansıdır. Bu alanların belirlenmesi sistem yöneticilerinin karar destek amacıyla kullanılması amacıyla gerekli bilgileri sağlar.

Burada bahsedilen yöntem izleme ve değerlendirme çalışmalarında konumsal ve zamana bağlı olarak taban suyu derinliğinin ve diğer faktörlerinin değişiminin belirlenmesinde kullanılabilir.

TEŞEKKÜR

Bu çalışmada kullanılan verileri bizlere sağlayan Bursa DSI 1. Bölge Müdürlüğüne teşekkür ederiz.

KAYNAKLAR

Ahn H, Salas JD. 1997. Groundwater head sampling based on stochastic analysis. Water Resource Research 33(12): 2769–2780.

Anonymous. 1994. Grid Commands. Environmental Systems Research Institute, Inc.: Redlands, CA.

Anonymous. 1997. Genel Nufus Tespiti, Idari Bolunus, Yayin No. 2281.DIE: Ankara.

Anonymous. 2000. Mustafakemalpasa Sulamasi Tabansuyu Raporu(Ekim 1999–Eylul 2000), Devlet Su Isleri Genel Mudurlugu 1. Bolge Mudurlugu: Bursa.

Asmuth JR, Knotters M. 2004. Characterising groundwater dynamics based on a system identification approach. Journal of Hydrology 296:118–134.

Ayers RS, Westcot D. 1994. Water Quality for Agriculture. FAO Irrigation and Drainage. FAO: Rome. Available at http://www.fao.org/DOCREP/003/T0234E/T0234E00.htm.

Bauder TA, Waskom RM, Davis JG. 2005. Irrigation Water Quality Criteria.Available at http://www.ext.colostate.edu/pubs/crops/00506.html.

Berendrecht WL. 2004. State space modeling of groundwater fluctuations. PhD thesis, Delft University of Technology, The Netherland.

Broers HP, Grift PB. 2004. Regional monitoring of temporal changes in groundwater quality. Journal of Hydrology 296: 192–220.

Cetin M, Diker K. 2003. Assessing drainage problem areas by GIS: a case study in the eastern Mediterranean region of Turkey. Irrigation and Drainage 52(4): 343–353.

Diker K, ¸ Cetin M, O¨ zcan H. 1999. Sulama Tesislerinin Sulama Birliklerine Devir Isleminin Taban Suyu Duzeyi ve Kalitesi Uzerine Etkilerinin Cografik Bilgi Sisteminden Yararlanilarak Arastirilmasi, VII. Kulturteknik Kongresi 206–214.

Finke PA, Brus DJ, Bierkens MFP, Hoogland T, Knotters M, Vries F. 2004. Mapping groundwater dynamics using multiple sources of exhaustive high resolution data. Geoderma 123: 23–39.

Hutchinson MF. 1988. Calculation of hydrologically sound digital elevation models. In Third International Symposium on Spatial Data Handling, Sydney. International Geographical Union: Columbus, OH.

Hutchinson MF. 1993. Development of a continent-wide DEM with applications to terrain and climate analysis. In Environmental Modelling with GIS Goodchild MF, et al. (eds). Oxford University Press: New York; 392–399.

Jensen SK, Domingue JO. 1988. Extracting topographic structure from digital elevation data for geographic information system analysis. Photogrammet. Engineering Remote Sensors 11: 1593–1600.

Kim JH, Lee J, Cheong TJ, Kim RH, Koh DC, Ryu RS, Chang HW. 2005. Use of time series analysis for the identification of tidal effect on groundwater in the coastal area of Kimje, Korea. Journal of Hydrology 300: 188–198.

Knotters M, van Walsum PEV. 1997. Estimating fluctuation quantities from time series of water-table depths using models with a stochastic component. Journal of Hydrology 197: 25–46.

Mart´ınez-Casasnovas JA, Mart´ın-Montero A, Ca sterad MA. 2005. Mapping multi-year cropping patterns in small irrigation districts from timeseries analysis of Landsat TM images. European Journal of Agronomy 23(2): 159–169.

Pebesma EJ, Kwaadsteniet JW. 1997. Mapping groundwater quality in the Netherlands. Journal of Hydrology 200: 364–386.

Pelletier JD, Turcotte DL. 1997. Long-range persistence in climatological and hydrological time series: analysis, modeling and application to drought hazard assessment. Journal of Hydrology 203: 198–208.

van Geer FC, Zuur AF. 1997. An extension of Box–Jenkins transfer/noise models for spatial interpolation of groundwater head series. Journal of Hydrology 192: 65–80.

Wahba G. 1998. Spline Models for Observational Data. CBMS-NSF Regional Conference Series in Applied Mathematics: Philadelphia, PA.

Wilkerson D. 2005. Monitoring the Quality of Irrigation Water. Available at http://www.greenbeam.com/cyberconference/water-quality.html.

22

Döküman Arama

Başlık :

Kapat