Space/time design of water design of water quality monitoring networks by the entropy method

Abstract

Son yıllarda, mevcut ölçüm ağlarının performansı ve elde edilen verilerin niteliği, ciddi bir şekilde gözden geçirilip değerlendirilmeye başlanmıştır. Bu yaklaşımın iki temel nedeni vardır. Birincisi, günümüzde boyut ve kapsamları genişlemiş olan su kalitesi yönetim planlan için gerekli olan bilgiyi sağlayacak etkin bir bilgi sistemine ihtiyaç duyulmaktadır. İkincisi, bu sistem, çoğunlukla kısıtlı nitelikte olan mali kaynaklar, örnekleme ve analiz olanakları ve personel ile gerçekleştirilmek zorundadır. Mevcut su kalitesi gözlem ağlarında, hangi değişkenin nerede, hangi sıklıkta ve ne kadar süreyle ölçülmesi gerektiği gibi teknik tasarım özelliklerinin belirlenmesinde güçlüklerle karşılaşılmaktadır. Öte yandan, bir gözlemin maliyeti kolaylıkla belirlenebilirken, bunun sağlayacağı faydalar ölçülebilir bir büyüklükle tanımianamadığından sağlıklı bir fayda/masraf analizi gerçekîeştirilememektedir. Aslında, henüz bu problemlerin optimum çözümü konusunda belirgin bir kriter de ortaya konamamıştır. Sunulan çalışmanın amacı, yukarıda bahsedilen iki sorunu araştırmaktır. Yani bu çalışmada: (a) bir gözlem ağının sağlayacağı bilgi, zaman ve konuma bağlı olarak değiştiğinden, bu iki unsuru birarada değerlendirerek gözlem ağı tasarımın gerçekleştirilmesi, (b) bu değerlendirmeyi yapabilmek için de, yapılacak gözlemin getireceği bilgiyi ölçülebilir bir büyüklükle tanımlamak üzere bir yöntem geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu yöntemin ortaya konulmasında ise, bilgi kuramında tanımlı entropi yöntemi kullanılmıştır. Zaman/konum bileşenlerinin birlikte değerlendirilebilmesi için ilk olarak gözlem istasyonlarının en iyi kombinasyonunun belirlenmesi gerekmektedir. Daha sonra, birinci öncelikli istasyondan başlamak üzere istasyon sayısı, öncelik listesindeki yeni istasyonların kombinasyona ilave edilmesi suretiyle birer birer arttırılmaktadır. Her yeni istasyon ilaveVI edildiğinde, farklı ölçüm sıklıklarında bu istasyonun getireceği bilgiyi tanımlayabilmek için ölçüm periyodu arttırılmaktadır. Son olarak, farklı istasyon sayılarına karşılık çeşitli ölçüm sıklıklarında elde edilen bilgideki değişimler bir grafik üzerinde göstermektedir. Bu değerlendirmede kullanılan bilgi ölçütü, zaman ve konum bileşenlerine bağlı olarak aktarılan bilgiyi gösteren transinformasyon değerleridir. Zaman/konum kombinasyonları, en az tekrarlanan bilgiye sahip olacak şekilde seçilmektedir. Gerek istasyon sayısının, gerekse ölçüm sıklığının artırılması maliyette artışa yolaçmakta, bu da zaman/konum sıklıklarının azaltılmasıyla oluşacak bilgi kaybına karşılık maliyette oluşacak azalmanın mukayesesine olanak tanımaktadır. Entropi yöntemiyle zaman/konum sıklıklarının analizi, mevcut bir gözlem ağından elde edilen verilerle gerçekleştirilmek zorundadır. Ayrıca, gözlem ağından elde edilebilecek bilgiyi sağlıklı olarak tahmin edebilmek için, bu veri setinin zaman ölçeğinde oldukça uzun süreli ve mümkün olduğu kadar uniform bir yapıda olması gerekmektedir. Türkiye'deki havzalara ait mevcut veri dizileri oldukça kısa süreli ve eksikli olduğundan yöntem, öncelikle Amerika' daki Mississippi havzasına ait uzun süreli ve düzenli veri dizileri kullanılarak geliştirilmiş ve denenmiş; daha sonra kısa süreli ve eksikli verilere uygulanabilirliğini göstermek üzere Türkiye'deki Porsuk havzasında uygulanmıştır. Kullanılan her iki havza da aylık gözlenmiş su kalitesi verilerine sahip olduğundan bir aydan daha büyük ölçüm sıklıklarının araştırılması mümkün olamamıştır. Bu nedenle, günlük, haftalık, 1 5 günlük, aylık gibi sıklıklarda bilgi miktarındaki değişimin incelenmesi amacıyla, Yukarı Ceyhan havzası günlük akım verileri kullanılmıştır. Fakat, Ceyhan havzası akım gözlemleri yalnızca 8 yıllık bir dönemi kapsadığından, bu kısa örnekleme aralıklarının aylık periyodun üzerindeki sıklıklara açılması ise ancak aynı istatiksel özelliklere sahip sentetik veri üretilmesi ile sağlanabilmiştir. Zaman/konum bileşenlerine göre boyutlandırma, gözlem ağlarının temel bir özelliğini yansıtmakta, yani istasyon sayısı ve ölçüm sıklığındaki artış gözlem ağındaki tekrarlanan bilginin artmasına yolaçmaktadır. Bu problemin çözümü için farklı iki yaklaşım uygulanmıştır. Birinci yaklaşımda, tüm istasyonlarda aynı sıklıkta gözlem yapılacağı kabul edilmiştir. Bu yaklaşımla, tekrarlanan bilgi, istasyon sayısı ve örnekleme aralığı arasında, su kalitesi değişkeninin zamansal değişkenliğinden ziyade konuma göre değişkenliğini gösteren bir ilişki elde edilmiştir. Bu nedenle, havzadaki birinci öncelikli istasyonun sık gözlemVII yapılan baz istasyon olarak seçildiği ikinci bir yaklaşım denenmiştir. Örnekleme aralığı diğer tüm istasyonlarda arttırılarak, baz istasyon ile diğer istasyonlar arasındaki tekrarlanan bilgi miktarı araştırılmış ve sonuçta havzadaki su kalitesinin hem zamana hem de konuma bağlı değişkenliğini yansıtabilen bir bağıntı bulunmuştur. Yukarıda aktarılan analizler ve elde edilen sonuçlardan anlaşılacağı üzere, sunulan çalışma amacına ulaşmıştır; yani, gözlem ağlarının değerlendirilmesini sağlayacak bilgi esaslı bir yöntem geliştirilmiş ve zaman/konum bileşenlerine göre tasarım problemi optimum dizayn alternatiflerini üretecek şekilde çözülmüştür. Optimum boyutlandırma işleminin tamamlanabilmesi için, gözlem maliyetlerinin de yönteme ilave edilmesi gereklidir. Aslında, örnekleme işlemlerinin birim fiyatları hakkında bilgi temin edildiğinde gözlem maliyetleri kolaylıkla belirlenebilmektedir. Sunulan çalışmada bu tür veriler elde edilemediğinden, örnekleme maliyetlerinin analizi yapılamamıştır. Gelecekteki çalışmalarda, yöntemin örnekleme maliyetlerinin analizini de gerçekleştirecek şekilde geliştirilmesi hedeflenmektedir

In recent years, the adequacy of collected water quality data and the performance of existing monitoring networks have been seriously evaluated for two basic reasons. First an efficient information system is required to satisfy the needs of water quality management plans. Second, this system has to be realized under the constraints of limited financial sources, sampling and analysis facilities, and manpower. At this point, the major problem is the selection of an appropriate method for network evaluation purposes since the majority of existing water quality monitoring networks reflect significant shortcomings in specific technical design features related to what variables to measure, where, when and how long. Furthermore, benefits of monitoring cannot be defined in quantitative terms for reliable benefit/cost analyses. In essence, there are no definite criteria yet established to decide upon the optimum solutions for these problems. The objective of the presented study is to investigate the above-mentioned two problems. That is, it is intended here: (a) to solve the network design problem in combined space/time dimensions as a network produces information with respect to both the spatial and the temporal dimensions; (b) develop a methodology to define benefits of monitoring in quantitative terms for combined design programs. To this end, the presented study uses the entropy principle, as defined in information theory, to develop a methodology for assessment of combined space/time frequencies and description of benefits accruing from alternative designs. To analyze spatial and temporal frequencies on a joint basis, the best combination of monitoring stations has to be selected first. Next, starting with the first priority station, the number of stations is successively increased by adding to the combination the next station on the priority list. For each number of stations, the temporal frequencies are decreased toin identify how much information provided by those stations at different sampling intervals. Finally, changes in information are plotted on the same graph with respect to both the increases in the number of stations and the decreases in temporal frequencies of sampling. The particular information measure used in this analysis is transinformation which represents redundant information in space and time dimensions. The objective is the selection of a space/time combination that produces the least amount of transinformation. Increases in either the space or the time frequencies implies increases in accruing costs so that one has to compare loss of information due to decreased space/time frequencies versus decreased costs, or vice versa. The analysis of combined space/time frequencies by the entropy principle has to be carried out on available data provided by an existing network. Furthermore, these data series must be adequately long and more or less uniform with respect to the time dimension to properly assess the information produced by the network. The methodology is first developed and tested on available water quality data observed in the Mississippi river basin in the USA, as available data in Turkish basins are quite messy with short sampling durations and significant gaps in data series. Next, the method is applied in the Porsuk river basin in Turkey to demonstrate its applicability to short data series with significant numbers of missing values. Both sample basins used have monthly observed water quality data so that an investigation of temporal frequencies higher than a month is not possible. Accordingly, the methodology is further applied to daily streamflow data in the Upper Ceyhan basin to assess daily, weekly, biweekly frequencies. To extend these short sampling intervals beyond monthly frequencies, synthetic data had to be generated since the Ceyhan streamflow data covered only a period of 8 years. Combined space/time design reflects the basic feature of a network, i.e., redundant information in the network increases with an increase in sampling locations and sampling frequencies. The problem has been approached in two ways. The first approach has considered the same temporal frequency at all stations. The resulting relationships between redundant information, station numbers and sampling intervals have basically delineated the spatial variability of a water quality variable rather than temporal variability. Thus, a second approach has been used whereby the first priority station in the basin is selected as the base station with frequent sampling. Sampling intervals are increased at all other stations, andIV redundant information between the base station and other sites is investigated. The resulting relationships have been found to effectively reflect both the spatial and the temporal variability of water quality in the basin. By means of the above analyses, the presented study has fulfilled its objectives, i.e., a methodology is developed as an information-based strategy for assessment of monitoring networks and the combined space/time design problem is solved to arrive at optimum design alternatives. To finalize the optimum design procedure, costs of monitoring should also be incorporated into the methodology. Essentially, costs of monitoring are easy to assess provided that data exist on unit prices of sampling procedures. As the presented study did not have access to such data, analysis of sampling costs is reserved for future studies on the subject.