Karasu ırmağında ağır metal kirliliğinin belirlenmesi ve bulanık mantıkla değerlendirilmesi

Abstract

Karasu Irmağından seçilen 5 istasyondan 12 ay boyunca alınan su örnekleri Bakır (Cu), Çinko (Zn), Mangan (Mn), Kurşun (Pb), Nikel (Ni), Kadmiyum (Cd) ve Demir (Fe) bakımından incelenmiştir. Elde edilen ağır metal verilerine göre istasyonlar arasında tüm ağır metallerin değişimlerinde önemli derecede farklılıklar gözlemlenmiştir (p<0.01).Aylara göre ağır metallerin değişimleri incelendiğinde örnekleme noktalarından elde edilen verilerin istatistiki olarak önemli ölçüde değişmediği tespit edilmiştir (p>0.05). Ancak, aylar x istasyonlar interaksiyonu istatistikî bakımdan çok önemli (p<0.01) bulunmuştur.Tek faktörlü ve çok faktörlü kirlilik indeks metoduna göre yapılan değerlendirme sonucu oluşturulan sınıflandırmada klasik mantıkta tüm istasyonlar IV. Sınıf olarak nitelendirilirken çok faktörlü indeks metodunda 4 ve 5. İstasyonlar III. Sınıf olarak değerlendirilmiştir. Sonuç olarak bulanık mantık sistemlerinin etkin su yönetimi ve ekolojik risk değerlendirmesi açısından uygun bir araç olacağı kanaatine varılmıştır.

Water samples were collected from 5 different point of Karasu River in order to determine Copper (Cu), Zinc (Zn), Manganese (Mn), Lead (Pb), Nickel (Ni), Cadmium (Cd) and Iron (Fe) concentrations for 12 months.It was found that the differences between the sampling points with rescpect to all of the analyzed heavy metals were significant (p<0.05)Although the Month X Sampling points interactions were significant (p<0.05) the changes throughout the months for each heavy metal were not statistically significant (p>0.05).At the end of the evaluations made according to the single and multifactorial pollution index method, the classification of sampling points were found as IV with classical logic. However, according to multi factorial index method, 4nd and 5th sampling points were found as class of III. Consequently, it was suggested that fuzzy logic systems can be used for the effective water management and for the evaluation of ecological risk.