583

VI. Ulusal Hidroloji Kongresi, 22 - 24 Eylül 2010, Pamukkale Üniversitesi, Denizli

*klim Denieiklininin *zmir-Tahtal\ Havzas\ Yeralt\ Suyu Sistemine Etkisinin Modellenmesi

Alper Elçi 1, Okan F\st\konlu 2

Özet: Bu çal&Rma ile IPCC-AR4 iklim deViRikliVi deVerlendirme raporunda verilen A1B iklim deViRikliVi senaryosu alt&nda azmir-Tahtal& havzas&ndaki yeralt& suyu seviye ve ak&mlar&ndaki deViRimlerin bir nümerik yeralt& suyu ak&m modeli ile ileriye dönük tahmin edilmesi amaçlanm&Rt&r. Bu amaçla, HadCM3 küresel iklim modeli sonuçlar& yapay sinir aVlar& yöntemiyle havza ölçeVine indirgenmiR ve elde edilen yaV&R ve s&cakl&k deViRimleri kullan&larak ileride oluRmas& beklenen yeralt& suyu beslenim deVerleri parametrik bir yaV&R-ak&R modeli ile hesaplanm&Rt&r. Yeralt& suyu seviyesi ve ak&mlar&ndaki deViRimler günümüzü temsil eden baz senaryo ve 2040-2059 y&llar& kapsayan dönemi temsil eden 2050 senaryolar& kapsam&nda deVerlendirilmiRtir. Havza ölçeVine indirgenmiR iklim deViRikliVi projeksiyonlar&na göre Tahtal& havzas&ndaki yaV&R deViRimleri ayl&k bazda büyük farkl&l&klar göstermekle beraber, y&ll&kta yaV&R&n bugüne göre % 3,74 oran&nda artacaV& tahmin edilmektedir. Buna karR&n s&cakl&klar&n her ay için artacaV& ve y&ll&k ortalama s&cakl&V&n art&R&n da günümüz koRullara göre 2,96 °C olacaV& beklenmektedir. Bu deViRimlere baVl& olarak havzadaki yeralt& suyu beslenimin 33,21 mm’den 31,6 mm’ye düReceVi belirlenmiRtir. Beslenimdeki bu azalma nedeniyle çal&Rma sahas&n&n tamam&nda yeralt& su seviyelerinin düReceVi hesaplanm&Rt&r. Modelin su bütçesi sonuçlar&na göre 2050 senaryosunda yeralt& suyu beslenimi %4,8 oran&nda azalacakt&r. P&narlar&n debilerinde %5,2 oran&nda düRme görülürken, derelerle akifer aras&ndaki net ak&m yönünün deViReceVi ve derelerin akiferi besleyeceVi gözlenmektedir.

Anahtar Sözcükler: Yeralt& suyu, aklim deViRikliVi, MODFLOW, Ölçek indirgeme

Modeling of the Climate Change Impact on the *zmir-Tahtal\ Basin Groundwater System

Abstract: The aim of this study is to forecast groundwater level and flow changes in the azmir-Tahtal& basin with a numerical groundwater flow model by considering the A1B scenario given in the IPCC-AR4 climate change assessment report. For this purpose, HadCM3 global climate change model results were downscaled to the basin-scale and the obtained precipitation and temperature differences used to determine future

1 Dokuz Eylül Üniversitesi, Çevre MühendisliVi Bölümü, Buca-azmir, E-Posta: alper.elci@deu.edu.tr 2 Dokuz Eylül Üniversitesi, anRaat MühendisliVi Bölümü, Buca-azmir, E-Posta: okan.fistikoglu@deu.edu.tr

584

groundwater recharge values by means of a parametric precipitation-runoff model. The changes in groundwater levels and flow were assessed under a base scenario and the 2050-scenario, which represent today and the years 2040-2059, respectively. The downscaled climate change projections demonstrate that precipitation changes fluctuate on a monthly basis and that annual precipitation is expected to increase by 3.74%. On the contrary, temperatures are expected to increase for every month and the average annual temperature to increase 2.96 °C. Based on these changes, groundwater recharge in the basin was determined to decrease from 33.21 mm to 31.6 mm. Because of this decrease in recharge, the groundwater levels are going to decline significantly for the entire study area. The water budget of the model indicates that groundwater recharge is going to decrease by 4.8% in the 2050-scenario. While spring discharges are expected to decrease by 5.2%, a reversal of net flow between the streams and the aquifer is observed resulting in the recharging of aquifers by loosing streams.

Keywords: Groundwater, Climate change, MODFLOW, Downscaling

1. G*R*_

Yeralt& suyu kullan&m&n&n toplam su kullan&m&na oran& son y&llarda önemli art&R göstermiRtir, çünkü yeralt& sular& bir taraftan yüzeysel sulara göre daha az ar&t&larak kullan&labilmektedir, diVer taraftan da kullan&labilir yüzey suyu kaynaklar&n&n kirlenme nedeniyle k&smen azalmas& sonucunda yeralt& suyuna talep artm&Rt&r. Ayr&ca iklim deViRikliVi nedeniyle Türkiye’nin baz& yörelerinde uzun y&llar ortalamas&na göre daha az yaV&R düRmesi sonucunda kullan&labilir su rezervlerinin azal&R eVilimine girmesi, ilerisi için ciddi s&k&nt&lar doVurmaktad&r. Buna ek olarak ülkemizin çeRitli bölgelerinde aR&r& yeralt& suyu kullan&m& nedeniyle sulak alanlar&n ve p&narlar&n kurumas&, mevcut yeralt& suyu kuyular&nda statik seviyelerin aR&r& düRmesi sebebiyle kullan&lamaz hale gelmesi gibi sorunlar yayg&nlaRmaya baRlam&Rt&r. Bu baVlamda yeralt& suyu kaynaklar&n&n iyi yönetilmesi ve çeRitli etkenler sonucunda bask& alt&nda kalan yeralt& suyu sistemlerinin geleceVe yönelik tahminlerin yap&lmas& önem kazanmaktad&r. Bu etkenler aras&nda say&labilecek en önemlilerden biri iklim deViRikliVidir ve bu olgunun yeralt& suyu sistemlerine olan etkilerinin araRt&r&lmas&nda da matematiksel modellerin araç olarak çok önemli bir yeri vard&r.

Su kaynaklar& içerisinde yeralt& suyunun giderek artan önemine raVmen, iklim deViRikliVi etkisinin deVerlendirilmesi baVlam&nda yüzeysel sulara k&yasla daha az araRt&rma yap&lm&Rt&r (Bates ve diV., 2008). DeViRen yaV&R rejimlerin ve artan s&cakl&Va baVl& olarak artan evapotranspirasyonun, yeralt& suyu beslenim oranlar&n& ve yeralt& suyu seviyelerini olumsuz yönde etkilemeleri beklenmektedir. Ancak akiferler göreceli olarak daha büyük depolama kapasitelerinden dolay& kurakl&k ve iklim deViRikliVine yüzeysel sulara göre çok daha yavaR tepki göstermektedirler (Bovolo ve diV., 2009). aklim deViRikliVinin yeralt& suyu sistemlerine olas& etkilerini daha iyi anlayabilmeye yarayan yaklaR&mlardan biri ileriye dönük yeralt& suyu ak&m modellemesidir. Burada bir veya birden fazla iklim deViRikliVi senaryosu dikkate al&narak, beslenim ve evapotranspirasyon gibi parametreler ileriye yönelik olarak tahmin edilir ve çal&R&lan havza veya bölgedeki yeralt& suyu seviye deViRimleri bir ak&m modeli ile hesaplanmak istenir.

585

Bu çal&Rmada, hükümetler aras& iklim deViRikliVi panelinin (IPCC), 2007 y&l&nda yay&nlam&R olduVu dördüncü deVerlendirme raporundaki (AR4) A1B senaryosu dikkate al&narak, azmir’in Tahtal& içme suyu havzas&ndaki yeralt& suyu seviye ve ak&mlar&ndaki deViRimler, bir nümerik yeralt& suyu ak&m modeli ile ileriye dönük tahmin edilmesi amaçlanm&Rt&r. Bu çal&Rmadaki yaklaR&m genel hatlar&yla dünyan&n baRka yerleri için yap&lm&R çal&Rmalardaki modelleme yaklaR&m&na benzerdir (Hsu ve diV., 2007; Moustadraf ve diV., 2008; Toews ve Allen, 2009; Woldeamlak ve diV., 2007). Ancak burada sunulan yaklaR&m iklim deViRikliVi verilerinin deVerlendirilmesi ve yeralt& suyu beslenimin hesaplanmas& hususlar&nda önemli farkl&l&klar göstermektedir. Bu çal&Rmada, HadCM3 küresel iklim modeli sonuçlar& havza ölçeVine indirgenmiR ve elde edilen yaV&R ve s&cakl&k deViRimleri ile ileride yeralt& suyu beslenim deVerlerindeki deViRimler hesaplanm&Rt&r. Bu deViRimler, meteorolojik verilerin geçmiR zaman serilerine uygulanarak, parametrik bir yaV&R-ak&R modeli ile yeralt& suyu beslenimleri tahmin edilmiRtir. Buna baVl& olarak da iklim deViRikliVinin azmir-Tahtal& havzas& yeralt& suyu sistemine olan etkisi, yeralt& suyu seviye deViRim haritas& ile ve havzan&n çeRitli noktalar&ndaki yeralt& suyu ak&mlar&ndaki deViRimler hesaplanarak deVerlendirilmiRtir.

2. ÇALI_MA SAHASI

azmir BüyükRehri için büyük önem arz eden Tahtal& baraj havzas& çal&Rma sahas& olarak seçilmiRtir. azmir Rehir merkezinin 40 km güneyinde yer alan ve Rehrin yaklaR&k %36’s&na içme suyu temin eden Tahtal& baraj& (38°08’ N; 27°06’ E), Gümüldür’ün 5 km doVusunda Tahtal& deresi üzerine kurulmuRtur (;ekil 1). YaklaR&k 550 km2 su toplama alan&na sahip olan Tahtal& havzas&nda tipik Akdeniz iklimi hüküm sürmektedir. 1950-1999 dönemi y&ll&k s&cakl&k ortalamas& 17,4°C’dir. Ayn& dönemdeki gözlenmiR alansal ortalama y&ll&k yaV&R ortalamas& 820 mm’dir. Temel olarak yüzeysel sular ile beslenen Tahtal& Baraj&’n&n y&ll&k ortalama ak&m& 162 milyon m3, maksimum göl hacmi 306 milyon m3 ve maksimum göl seviyesi de 50,8 m olarak planlanm&Rt&r. Tahtal& havzas&nda tali kollar& ile birlikte toplam 44 dere bulunmaktad&r. Bunlardan ak&R debisi olarak Tahtal& baraj gölünü besleyen en önemli dereler Tahtal& ve Balaban (;aRal) dereleridir. Derelerin tümü sürekli ak&Rl& olmay&p, genellikle yaz aylar&n&n sonlar&na doVru kurumaktad&rlar.

Havzada bulunan 38 adet yerleRimin 2008 y&l& itibariyle toplam nüfusu yaklaR&k 68.000’dir (TÜaK, 2008). Uydu fotoVraflar& yard&m&yla haz&rlanan arazi kullan&m haritas& esas al&narak yap&lan analizlere göre havzan&n %42,1’i orman alan&, %31,8’i tar&m alan&, %3,1’i su kütleleri, %1,8’i yerleRim alan& ve %0,2’si de sanayi alan&d&r. Çal&Rma sahas&n&n jeolojik yap&s& ise kuvarterner yaRl& alüvyonlar, neojen yaRl& filiR, killi kireçtaR& ve allokton kireçtaRlar&, volkanik tüf ve mermer taR& birimlerinden oluRmaktad&r (;ekil 2).

3. YÖNTEM

3.1. Saha Çal\emalar\ ve Verilerin Toplanmas\

Yeralt& suyu ak&m modelinin gerek günümüz gerekse ileriye dönük çal&Racak Rekilde kurulabilmesi için kapsaml& ve güvenilir verilere gereksinim duyulmuRtur. Bunlardan

586

çal&Rma alan&n&n jeolojik yap&s& ile ilgili bilgiler Maden Tetkik Arama kurumundan al&nan 1/100,000’lik jeoloji haritalar&ndan, daha önce yap&lan çal&Rmalardan (Koca, 1995; Simsek ve diV., 2008) ve saha keRif gezilerindeki arazi incelemelerine göre haz&rlanm&Rt&r. Haz&rlanan bilgiler ile bir coVrafi bilgi sistemi (CBS) platformunda jeoloji haritas& oluRturularak, hidrolik iletkenlikleri bak&m&ndan alt& bölgeye ayr&lm&Rt&r (;ekil 2). Çal&Rma sahas&nda bulunan muhtelif yerlerdeki sulama ve içme suyu sondaj kuyular&na ait kütükler Devlet Su aRleri (DSa)’nden temin edilmiR ve Rockware yaz&l&m&yla iRlenerek yeralt& katmanlar&n&n derinlikleri ve kal&nl&klar& hesaplanm&Rt&r. DiVer taraftan, yaV&R, buharlaRma ve s&cakl&k verileri yeralt& suyu besleniminin hesaplanmas&nda kullan&lan yaV&R-ak&R modelinde kullan&lm&Rt&r. Bu modelin kalibrasyonu ve doVrulanmas& için gerekli olan Tahtal& deresinin ak&R verileri ise yine DSa’nin ilgili ak&m gözlem istasyonuna ait veri kay&tlar&ndan al&nm&Rt&r.

_ekil 1. Çal&Rma sahas& ve yeralt& suyu ak&m modelinin s&n&rlar&

587

Yeralt& suyu ak&m modelinin kalibrasyonu için gereken yeralt& suyu seviye verileri ise hali haz&rda olmad&V&ndan, yüzeysel akiferdeki su tablas&n&n derinliVini ölçmek için saha çal&Rmalar& yap&lm&Rt&r. Çal&Rma sahas&nda yeralt& suyu seviyesi ölçülebilecek kuyular tespit edilmiR ve makul ölçüde homojen daV&lm&R bir ölçüm aV& oluRturacak biçimde 51 adet kuyu seçilmiRtir. Bu kuyular&n daV&l&m& ;ekil 2’de gösterilmektedir. Y&l&n yaV&Rl& ve kurak mevsimlerini temsil edecek Rekilde May&s ve Ekim 2007’de seviye ölçüm cihaz& ile statik su seviyeleri ölçülmüRtür. Bütün ölçümler ve çal&Rma ile ilgili diVer tüm bilgiler veri sorgulama, model sonuçlar&n&n iRlenmesi, gösterilmesi ve haritalar&n oluRturabilmesi amac&yla CBS veritaban&na girilmiRtir.

3.2. Yeralt\ Suyu Ak\m Modeli

3.2.1. Genel Özellikleri

Çal&Rmada kullan&lan yeralt& suyu ak&m modeli kavramsal ve yap& olarak zamanla geliRtirilmiRtir. KaradaR ve diV. (2007) modeli ilk olarak mevsimsel yeralt& suyu deViRiminin hesaplanmas& için kullanm&Rlard&r. Daha sonra model geliRtirilerek, bu çal&Rmada olduVu gibi bir parametrik yaV&R-ak&R modeli eRliVinde kullan&lm&Rt&r (Elçi ve diV., 2010). Havzadaki yüzeysel akifer ak&m&n&n modellenmesi için sonlu-farklar yöntemine dayanan MODFLOW-2000 (Harbaugh, 2000) modeli kullan&lm&Rt&r. Bölgesel yeralt& suyu ak&mlar&n& hesaplayabilmek amac&yla yeralt& suyu ak&m modeli tek katmanl&, 150x150 m yatay çözünürlüklü ve y&l&n yaV&Rl& dönemini temsil eden kararl& ak&m koRullar& için oluRturulmuRtur.

Modelin s&n&rlar&n& belirlerken hem Tahtal& çay& havzas&n&n tamam&n& kapsayacak Rekilde, hem de mümkün olduVunca model s&n&rlar&n& mevcut göl, deniz veya havza s&n&r& gibi hidrolojik özelliklerle çak&Rt&racak Rekilde çal&R&lm&Rt&r. Bu yöntemle belirlenen model s&n&rlar& ;ekil 1’de verilmiRtir. Model s&n&r& doVu ve bat&da Tahtal& deresi havza s&n&r&, kuzeybat&da ise Balçova baraj& su toplama havzas& s&n&rlar& ile çak&Rmaktad&r. azmir Körfezi ve Tahtal& baraj gölü modelin s&ras&yla kuzey ve güney s&n&rlar&n& oluRturmaktad&r. Modelde böylece sabit hidrolik yük (Dirichlet), geçirimsiz (Neumann) ve hidrolik yüke baVl& olmak üzere üç tipte s&n&r Rartlar& uygulanm&Rt&r (;ekil 3). Bunlardan sonuncusu MODFLOW içerisinde genel yük (GHB, general head boundary) olarak tan&mlanm&Rt&r. Model s&n&r koRullar&na ilave olarak ;ekil 3’de yeRil renkle gösterilen çal&Rma sahas&ndaki dereleri temsil eden nehir s&n&r koRullar& da modele dâhil edilmiRtir. Sahada yap&lan gözlemlere dayanarak sadece içerisinde su ak&R& olan dereler burada hesaba kat&lm&Rt&r. Çal&Rma sahas&ndaki belli baRl& p&nar ve kaynaklar ise MODFLOW’un dren paketi (DRN, drain) ile modellenmiRtir. Son olarak Tahtal& çay& havzas&ndaki yüzeysel akiferden yeralt& suyu çeken içme suyu ve endüstriyel kullanma suyu kuyular& da modelde tan&mlanm&Rt&r. Modelleme alan& genelinde hesaba kat&lamayan çok say&da kay&tl& ve kay&ts&z kuyu bulunmakla birlikte, önemli büyüklükte debi çeken kuyular&n büyük bir k&sm& (örneVin bölgedeki belediyelerin içme suyu kuyular&) modele eklenmiRtir. Böylece çekim debileri 2 ¾ 61 L/sn aras& deViRen toplam 18 adet kuyu hesaba kat&lm&Rt&r. Kuyulardan çekilen toplam debi modelleme alan&n&n tümü için 25859 m3/gün olarak hesaplanm&Rt&r.

588

_ekil 2. Model s&n&rlar& içinde kalan bölgenin basitleRtirilmiR jeolojisi, modelde kullan&lan hidrolik iletkenlik bölgeleri ve yeralt& suyu seviye izleme kuyular&

Çal&Rma sahas&ndaki yüzeysel akifer tek katman olarak modellenmiRtir; bu katman&n üst s&n&rlar&n& zemin yüzeyini oluRtururken, alt s&n&r& yüzeysel akiferin taban& kabul edilen geçirimsiz bir katman oluRturmaktad&r. Geçirimsiz katman yüzeyinin derinlikleri, çeRitli kuyulara ait 74 adet kuyu kütüklerinden elde edilen litoloji verileri deVerlendirilerek, interpolasyon yöntemiyle hesaplanm&Rt&r. Zemin yüzeyi kotlar& ise 90 m çözünürlüklü SRTM say&sal yükseklik verilerinden oluRturulmuRtur.

589

_ekil 3. Modelin s&n&r koRullar&

Hidrolik iletkenlik ve yaV&R kaynakl& dikey yeralt& suyu beslenimi parametreleri yeralt& suyu ak&m modelinin en önemli iki parametresi olarak say&labilir. Sahan&n jeolojik haritas&n& baz alarak ve benzer litolojik özellik taR&yan alt birimlerin birleRtirilerek, modelleme alan& alt& farkl& hidrolik iletkenlik bölgesine bölünmüRtür (;ekil 2). Her bölgenin farkl& bir jeolojik birimi temsil ettiVi düRünülerek, her bölgeye ayr& hidrolik iletkenlik deVerleri atanm&Rt&r. Hidrolik iletkenlik daV&l&m&n&n her bölge içerisinde sabit olduVu varsay&lm&Rt&r. Yeralt& suyu modelinin diVer önemli giriR parametresi olan yeralt& suyu beslenimi için ise benzer Rekilde bölgeler oluRturulmuRtur (;ekil 4). Beslenim bu çal&Rmada net beslenim olarak kullan&lm&Rt&r; net beslenim, yaV&R suyunun evapotranspirasyon sonras& yeralt& suyu tablas&na ulaRan k&s&m olarak tan&mlanm&Rt&r. Böylece modelde evapotranspirasyon parametresinin kullan&lmas&na gerek kalmam&Rt&r. Yeralt& suyu beslenim deVerleri, Tahtal& havzas&n& temsil eden 4 nolu bölge (;ekil 4) hariç olmak üzere, belirsiz olduVundan, modelde bu bölgelere ait beslenim deVerleri kalibrasyon parametreleri olarak belirlenmiRtir. Havzay& temsil eden bölgeye ait olan beslenim deVeri, yeralt& suyu ak&m modelinden baV&ms&z olan bir parametrik yaV&R-ak&R modeli (F&st&koVlu ve Harmanc&oVlu, 2001) ile hesaplanm&Rt&r. Bu modelin detaylar& 3.3 bölümünde verilmiRtir.

590

_ekil 4. Model sahas&n&n dört beslenim alan&na bölünmesi

3.2.2. Modelin Kalibrasyonu ve DoVrulanmas&

Modelin kalibrasyonu için hidrolik iletkenlik, yeralt& suyu beslenimi ve genel yük s&n&rlar&nda kullan&lan yük deVerleri kalibrasyon parametreleri olarak seçilmiRtir. Modelleme alan&, model s&n&rlar& içerisindeki akiferin jeolojisini dikkate alarak alt& farkl& hidrolik iletkenlik bölgesine ayr&lm&R ve her bölgeye ayr& bir hidrolik iletkenlik deVeri atanm&Rt&r. Çizelge 1’de verilen ve modelde kullan&lan hidrolik iletkenlik deVer aral&klar& doVrudan yay&nlardaki deVerlere dayanarak belirlenmiRtir (Fetter, 2001; Spitz ve Moreno, 1996). Benzer Rekilde, yeralt& suyu beslenimi belirsiz olan bölgeler için (1, 2 ve 3 nolu bölgeler) kalibrasyon baRlang&ç deVerleri olarak tahmini deVerler atanm&Rt&r. Kalibrasyonda kullan&lan baRlang&ç ve aral&k deVerleri Çizelge 2’de verilmiRtir.

591

Çizelge 1. Hidrolik iletkenlik parametresinin kalibrasyon aral&klar& ve baRlang&ç deVerleri

Hidrolik iletkenlik bölgesi Kalibrasyon aral\n\ Kalibrasyondaki baelang\ç deneri

Hidrolik iletkenlik (m/gün) Kxy-1 (Alüvyon) 1 ~ 100 30

Kxy-2 (Allokton kireçtaR&) 0,01 ~ 10 0,03 Kxy-3 (FiliR) 0,001 ~ 1 0,3 Kxy-4 (Tüf) 0,1 ~ 10 0,3

Kxy-5 (Konglemera) 0,05 ~ 5 1 Kxy-6 (Killi KireçtaR&) 0,05 ~ 5 1

Çizelge 2. Yeralt& suyu beslenim parametresinin kalibrasyon aral&klar& ve baRlang&ç deVerleri

Kalibrasyon aral\n\ Kalibrasyondaki baelang\ç deneri Yeralt\ suyu

beslenim alanlar\ Beslenim (mm/gün)

Alan no. 1 - R1 5×10-1 ~ 1×10-3 3×10-2

Alan no. 2 - R2 5×10-1 ~ 1×10-3 7×10-2

Alan no. 3 - R3 5×10-1 ~ 1×10-3 1.5×10-1

Alan no. 4 - R4 kalibre edilmedi, yaV&R-ak&R modeli ile hesapland&

Modelin kalibrasyonu otomatik olarak PEST parametre optimizasyon program& (Doherty, 2004) ile gerçekleRtirilmiRtir. PEST, herhangi bir matematiksel modelin parametrelerini bir tak&m optimizasyon teknikleri ile tahmin etmeye yarayan bir araçt&r. Model y&l&n yaV&Rl& mevsimindeki ak&m koRullar&na göre kalibre edilebilmiRtir. Bu amaçla 2007 y&l&n&n May&s ay&nda 51 kuyuda yap&lan yeralt& su seviye ölçümleri kalibrasyon hedefleri olarak kullan&lm&Rt&r. Kalibrasyondan sonra model baV&ms&z bir veri seti olan ve kurak mevsimi temsil eden Ekim 2007 yeralt& suyu seviye ölçümleri ile doVrulanm&Rt&r. DoVrulanma sürecinde, modelin s&n&r koRullar& ve yeralt& suyu beslenim deVerleri kurak mevsimin koRullar&na uyacak Rekilde deViRtirilmiRtir (KaradaR, 2009).

3.3. Parametrik Yan\s-Ak\e Modeli

Tahtal& havzas&ndaki yeralt& suyu beslenimi kavramsal ve deterministik olan, Thornthwaite Su Bütçesi Modelini esas alan yedi parametreli bir yaV&R-ak&R modeli ile hesaplanm&Rt&r. Model, ayl&k toplam yaV&R (Pt) ve ayl&k ortalama s&cakl&ktan (Tt) türetilen potansiyel evapotranspirasyon (ETpot) deVerlerini kullanarak, bir havza ç&k&R&ndaki ak&R&n yüzeysel ak&R, yüzeyalt& ak&R& ve yeralt& suyu ak&R& bileRenlerini hesaplamaktad&r. Bu model ile evapotranspirasyon, s&zma, zemin nemi, yüzeyalt& ak&R&, taban ak&R& ve perkolasyon deVerleri tahmin edilebilmektedir. Perkolasyon, yüzeyden s&zma yoluyla yeralt& suyu tablas&na ulaRan k&s&m olup, yeralt& suyu ak&m modelinde doVrudan beslenim olarak kullan&lm&Rt&r. YaV&R-ak&R modelinin ak&R Remas& ve kullan&lan denklemler ;ekil 5’te verilmiRtir. Modeldeki deViRken ve parametreler ise Çizelge 3’te özetlenmiRtir.

592

Çizelge 3. YaV&R-ak&R modelinde kullan&lan deViRken ve parametreler

Pt t ay&ndaki yaV&R (mm/ay) T t ay&ndaki ortalama s&cakl&k (°C)

ETtpot ayl&k potansiyel evapotranspiration (mm/ay) ETa ayl&k gerçek evapotranspirasyon (mm/ay) �, ¿ ayl&k ortalama s&cakl&V& potansiyel evapotranspirasyona dönüRtüren model parametreleri

¥ Yüzeye düRen yaV&R&n ne kadar&n&n, doVrudan yüzeysel ak&Ra geçtiVini belirleyen yüzeysel ak&R parametresi

· Yüzey alt& depolamas&ndan ne kadarl&k bir k&sm&n&n yüzeysel ak&Ra geçtiVini belirleyen yüzey alt& ak&R parametresi

° Yeralt& suyu depolamas&n&n ne kadarl&k bir k&sm&n&n yüzeysel ak&R& beslediVini belirleyen yeralt& ak&R parametresi

Smax Zeminin maksimum yüzey alt& depolamas&n& gösteren zemin parametresi (mm) St-1 Bir önceki ay&n yüzey alt& depolama miktar& (mm)

SGwt-1 Bir önceki ay&n yeralt& suyu depolama miktar&n& (mm) Inf S&zan su miktar& (mm) Per Yeralt& suyu tablas&na ulaRan suyu miktar& (perkolasyon) (mm)

¸ Yeralt& suyu tablas&na ulaRan suyun (Per) ve bir önceki aydan kalan yeralt& suyu miktar&ndan aktif yeralt& depolamas&n& belirleyen parametre

SSWt t ay&ndaki yüzey alt& depolamas&n& aRan k&sm& (St – Smax) (mm/ay) Qs yüzeye düRen yaV&R&n yüzeysel ak&R& besleyen k&s&m (mm) Qss yüzey alt& depolamas&nda yüzeysel ak&R& besleyen k&s&m (mm)

QGwt yeralt& suyu depolamas&ndan yüzeysel ak&R& besleyen k&s&m (mm) Qmod,t t ay&ndaki toplam yüzeysel ak&R (mm)

Tahtal& havzas&na iliRkin ak&mlar 1969-1990 y&llar& aras&nda gözlenmiRtir. Havzaya ait hidrometeorolojik gözlemler 1970-79 dönemi kalibrasyon seti, 1980-88 dönemi doVrulanma seti olacak Rekilde ikiye bölünmüRtür. Bu dönemlere ait tüm ak&m deVerleri havza alanlar&na bölünerek yaV&R yüksekliklerine dönüRtürülmüR, parametrik yaV&R ak&R modeli ayl&k yaV&R ve ak&R yükseklikleri cinsinden kurulmuRtur. Modelin hesaplad&V& perkolasyon ak&m deVerleri (Per) ise yeralt& suyu ak&m modelinde doVrudan yeralt& suyu beslenim parametresi olarak kullan&lm&Rt&r.

593

_ekil 5. Parametrik yaV&R-ak&R modeli ak&R Remas&

3.4. *klim Denieiklininin Yeralt\ Suyu Sistemine Olan Etkilerinin Hesaplanmas\

Kalibre edilmiR ve doVrulanm&R olan yeralt& suyu ak&m modeli öncelikle günümüz hidrolojik koRullar& temsil eden baz senaryo için çal&Rt&r&lm&Rt&r. Baz senaryo için parametrik yaV&R-ak&R modeli 1970-1989 dönemi hidrometeorolojik verileri kullan&larak çal&Rt&r&lm&R ve ayl&k olarak yeralt& suyu beslenim deVerleri elde edilmiRtir. Her y&l için Kas&m-Nisan aylar&n& kapsayan 6 ayl&k beslenim ortalamalar& hesaplanm&R ve böylece 20 y&l için yaV&Rl& dönem beslenim ortalamalar& hesaplanm&Rt&r. Kararl& yeralt& suyu ak&m modelinde girdi olarak kullan&lan baz senaryo beslenim deVerini elde etmek için ise 20 yaV&Rl& dönemin beslenimlerinin ortalamas& al&nm&Rt&r.

aleriye yönelik ise, IPCC-AR4 iklim deViRikliVi deVerlendirme raporunda verilen 20C3M ve A1B iklim deViRikliVi senaryolar& esas alan HadCM3 küresel iklim modelin 2040-2059 y&llar& kapsayan döneme ait sonuçlar&ndan yararlan&lm&Rt&r. 20C3M senaryosu günümüz emisyon koRullar&n&n etkisini görebilmek amac&yla AR4 kapsam&nda türetilen ve günümüz iklimini temsil eden bir senaryodur. A1B senaryosunda ise 2100 y&l&nda atmosferik CO2 konsantrasyonunun 720 ppm’e ulaRt&V& orta kötümser bir senaryodur. aklim modeline ait sonuçlar&n alansal çözünürlüVü 150-250 km mertebesinde olduVundan, sonuçlar&n havza ölçeVine indirgenmesi zorunlu hale gelmiRtir. Bu amaçla, istatistiksel bir ölçek indirgeme yöntemi olan yapay sinir aVlar& (YSA) yöntemiyle yeralt& suyu besleniminde baRl&ca etkili olan yaV&R ve s&cakl&k (dolay&s&yla evapotranspirasyon) parametrelerindeki öngörülen deViRimler yeniden hesaplanm&Rt&r. Ölçek indirgeme yöntemi bir sonraki alt bölümde aç&klanmaktad&r.

Havza ölçeVine indirgenmiR yaV&R ve s&cakl&k deViRimlerinin yeralt& suyu sistemi üzerindeki etkilerinin ortaya konabilmesi için yeralt& suyu ak&m modeli 2040-2059

P

St, yüzey alt& depolamas&

SGwt, yeralt& suyu depolamas&

ETa = St-1 + INF

Qs = ¥P

INF

St < 0

t ay&ndaki yüzey alt& depolamas&n& aRan k&s&m (SSWt = Smax ¾ St)

Qss = ·(St – Smax)

SGwt = (SGwt-1 + Per)¸ ¾ QGwt

QGwt = °SGwt-1

Per

St > 0

Qmod,t = Qs + Qss + QGwt

ETpot= �e¿T ETa = ETpot

594

y&llar&n& kapsayan dönemi temsilen (2050 senaryosu) bir kez daha çal&Rt&r&l&p, elde edilen sonuçlar baz senaryo sonuçlar& ile k&yaslanm&Rt&r. Burada yaV&R ve s&cakl&kta öngörülen ayl&k deViRimler, 1970-1989 dönemi yaV&R ve s&cakl&k verilerine uygulanm&R ve böylelikle 2040-2059 y&llar& kapsayan dönem için yaV&R ve s&cakl&k verileri tahmin edilmiRtir. Bu veriler daha sonra yaV&R-ak&R modelinde kullan&larak çal&Rt&r&lm&R ve ayl&k olarak yeralt& suyu beslenim deVerleri elde edilmiRtir. Yeralt& suyu ak&m modelinde 2050 senaryosu beslenim deVeri ise, baz senaryodaki gibi, 20 y&ll&k yaV&Rl& dönem beslenim deVerlerinin ortalamas& al&narak hesaplanm&Rt&r. Beslenimin günümüz koRullar&na (baz senaryo) göre deViRim oran& yeralt& suyu ak&m modelindeki diVer bölgeler için de geçerli olduVu kabul edilerek bu bölgelere ait deVerler modelde deViRtirilmiRtir. Modelinin tüm diVer parametreleri 2050 senaryosu için deViRtirilmeden muhafaza edilmiRtir.

3.4.1. HadCM3 Sonuçlar&n&n Yapay Sinir AVlar& (YSA) ile Havza ÖlçeVine andirgenmesi

Büyük çapl& bölgesel tahminler üreten küresel ikim modeli sonuçlar&n&n yerel yaV&R ve s&cakl&klara dönüRtürülmesi için; bölgesel tahminleyici parametrelerle (küresel iklim modeli parametreleri), yerel tahminlenen parametreler (yerel yaV&R ve s&cakl&klar) aras&nda dönüRüm iliRkilerinin kurulmas& gerekmektedir. Bu çal&Rmada dönüRüm iliRkileri YSA yaklaR&m& ile oluRturulmuRtur. Ölçek indirgeme sürecini gerçekleRtirilebilmesi için bölgesel tahminleyicilere ihtiyaç duyulmaktad&r. Çal&Rmadan bölgesel iklimi temsil eden tahminleyiciler olarak NCEP/NCAR (National Centers for Environmental Prediction / National Centers for Atmospheric Research) Re-Analiz verileri seçilmiRtir. Burada NCEP/NCAR Re-Analiz bölgesel tahminlerini Tahtal& havzas&ndaki yaV&R ve s&cakl&k deVerlerine dönüRtürmede kullan&lacak iliRkilerin belirlenebilmesi için seçilecek atmosferik parametrelerin (tahminleyicilerin) ayr&ca HadCM3 modelinin parametreleriyle de ortak parametreler olmas& gerektiVine dikkat edilmiRtir. Böylece HadCM3 bölgesel tahminlerini, NCEP/NCAR Re-Analiz parametreleriyle kurulmuR iliRkileri kullanarak Tahtal& havzas& yerel yaV&R ve s&cakl&k deVerlerine indirgemek mümkün olmaktad&r. Bu amaçla, NCEP/NCAR Re-Analiz veri setleri ile HadCM3 veri setleri karR&laRt&r&larak ortak atmosferik parametreler (ölçek indirgeme tahminleyicileri) belirlenmiRtir.

HadCM3 modelinin 1950-1999 dönemindeki sonuçlar&n&n NCEP/NCAR Re-Analiz atmosferik parametreleri ile uyumunu test etmek amac&yla iki veri setinin ortak 12 parametresine homojenlik testi uygulanm&Rt&r. Mann-Whitney U homojenlik testi sonuçlar&na göre, y&ll&k bazda parametrelerin tamam&n&n, ayl&k bazda ise çok büyük bir bölümünün homojen ç&kt&V&; bir baRka deyiRle HadCM3 modelinin bir çok parametresinin günümüz iklimini temsil eden NCEP/NCAR Re-Analiz verilerinin büyük bir bölümüyle homojen olduVu görülmektedir.

Ölçek indirgeme tekniVi olarak YSA algoritmalar& kullan&lm&Rt&r. Son zamanlarda birçok alanda kullan&lan YSA, eVitilebilir bir kara kutu modeli veya geliRmiR bir doVrusal olmayan regresyon modeli gibi düRünülebilir. Bu çal&Rmada YSA öVrenme algoritmas& olarak, ileri beslemeli geri yay&l&ml& eVitme algoritmas&n&n geliRmiR bir türü olan Levenberg-Marquardt algoritmas&ndan yararlan&lm&Rt&r. Bu algoritma Newton yönteminin modifiye edilmiR bir halidir. YSA, bilgisayar program&nda kodlanarak gözlenmiR NCEP/NCAR Re-Analiz verileri ile Tahtal& havzas&n&n gözlenmiR alansal ortalama yaV&R ve s&cakl&k verileri aras&nda olacak Rekilde kurulmuRtur. 1948-2008

595

dönemindeki gözlenmiR ayl&k verilerin 1948-1990 dönemi kurulan aV&n eVitimde, 1991-1999 dönemi test aRamas&nda kullan&larak, aV&n aV&rl&k katsay&lar& belirlenmiRtir. Belirlenen bu katsay&lar&n doVruluVunun s&nanmas& için aVlar 2000-2008 dönemindeki verilerle tekrar çal&Rt&r&larak elde edilen sonuçlar gözlenmiR verilerle karR&laRt&r&lm&R ve aV&rl&k katsay&lar&n&n geçerlilikleri (aV&n genelleme yeteneVi) s&nanm&Rt&r. AV&n kurulumunda, aV&n girdileri olan NCEP/NCAR Re-Analiz verileri ve aV&n ç&kt&lar& olan Tahtal& havzas& alansal ortalama yaV&R ve s&cakl&k deVerleri, 1950-1999 y&llar& aras&ndaki kendi ortalama ve standart sapmalar&yla standardize edilmiRtir. Böylece standardize edilmiR girdi ve ç&kt&larla eVitilip test edilen aV&n, yine 1950-1999 dönemi kendi verileriyle standardize edilmiR HadCM3 modelinin senaryo sonuçlar&n& indirgeyebilmesi saVlanm&Rt&r.

4. SONUÇLAR

Yeralt& suyu ak&m modelinin beslenim parametresini hesaplayan yaV&R-ak&R modelinin kalibrasyonu ve yeralt& suyu ak&m modelinin kalibrasyonuna iliRkin sonuçlar Elçi ve diV. (2010) ve KaradaR (2009)’ta verilmektedir. Burada daha çok modellerin sonuçlar&na ve iklim deViRikliVinin Tahtal& havzas& yeralt& suyu sistemine olabilecek etkileri üzerinde durulacakt&r.

4.1.Havza Ölçenine *ndirgenmie *klim Denieiklini Sonuçlar\

HadCM3 küresel iklim modelinin sonuçlar& YSA yöntemiyle havza ölçeVine indirgenerek, modelin günümüz iklimini temsil eden 20C3M (1950-1999) ve 2000-2099 iklimini temsil eden A1B senaryosunun havza ölçeVindeki yaV&R ve s&cakl&k deVerleri hesaplanm&Rt&r. Bu sonuçlardan türetilerek, Tahtal& havzas&nda 2040-2059 dönemi için ayl&k yaV&R ve s&cakl&k deVerlerinin ortalama deVerlerde görülen deViRimler yaV&Rlar için yüzdesel (%), s&cakl&klar için fark (�) olmak üzere elde edilmiRtir (Çizelge 4).

Çizelge 4. Tahtal& havzas& HadCM3 modelin indirgenmiR 2040-2059 dönemi A1B senaryo yaV&R ve s&cakl&klar&n&n 20C3M senaryosuna göre (1950-1999) deViRimleri

A1B (2040-2059) – 20C3M Ortalama yan\etaki

denieim (%) Ortalama s\cakl\ktaki

denieim (°C) Ocak 27,24 2,10 ;ubat 9,27 2,46 Mart -17,24 2,86 Nisan 2,05 3,01 May&s -10,34 2,17 Haziran -81,55 3,08 Temmuz 142,22 2,95 AVustos 530,25 3,01 Eylül -70,31 3,27 Ekim -26,72 3,58 Kas&m -1,05 3,57 Aral&k 5,83 3,49 Y&ll&k 3,74 2,96

Tahtal& havzas&ndaki yaV&R deViRimleri ayl&k olarak incelendiVinde büyük sal&n&mlar göstermekle beraber, y&ll&kta yaV&R&n günümüz koRullara göre % 3,74 oran&nda artacaV&

596

tahmin edilmektedir. Buna karR&n s&cakl&klar&n her ay için artacaV& ve y&ll&k ortalama s&cakl&k art&R&n&n da günümüz koRullara göre 2,96 °C olacaV& beklenmektedir.

4.2. *klim Denieiklininin Yeralt\ Suyu Beslenime Etkisi

YaV&R-ak&R modeli günümüz koRullar& temsilen 1970-1989 yaV&R ve s&cakl&k verileri ile çal&Rt&r&lm&Rt&r (baz senaryo). 2040-2059 dönemi için hesaplanan ayl&k yaV&R ve s&cakl&k deViRimleri, 1970-1989 dönemi verilerine uygulanarak, 2050 senaryosu için gereken meteorolojik veriler tahmin edilmiRtir. Daha sonra yaV&R-ak&R modeli 2040-2059 verileri ile tekrar çal&Rt&r&lm&Rt&r. Model sonuçlar&ndan elde edilen yeralt& suyu beslenimleri, ;ekil 6’da verilmiRtir. Burada her y&l için gösterilen deVerler, o y&la ait yaV&Rl& dönemi temsil eden 6 ay&n ortalamalar&d&r. Buna göre beslenim deVerleri baz senaryosu için 5,1¾71,1 mm aras& deViRim göstermektedir ve 20 y&ll&k dönem için ortalama beslenim 33,21 mm’dir. Buna karR&n 2050 senaryosu için beslenim deVerlerinin 2,2¾71,2 mm aras& deViRim göstermesi beklenmektedir. 2040-2059 dönemi ortalama beslenim deVeri ise 31,6 mm’dir. Sonuçlarda dikkat çeken husus, iklim deViRikliVi nedeniyle yaV&R&n y&ll&k bazda art&R beklenmesine raVmen, yeralt& suyu besleniminde beklenen azalmad&r. Burada belirleyici olan günümüz koRullara göre s&cakl&V&n artmas&d&r; bu art&R evapotranspirasyonun da artmas&na neden olacaV&ndan, yeralt& suyu beslenimi de olumsuz etkilenmektedir.

2040 2041 2042 2043 2044 2045 2046 2047 2048 2049 2050 2051 2052 2053 2054 2055 2056 2057 2058 2059

0

10

20

30

40

50

60

70

80

1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989

YAS

besl

enim

i (m

m)

Y>llar

Baz senaryo ya=>?l> dönem ort. 2050 senaryosu ya=>?l> dönem ort.Baz senaryo ortalama 2050 senaryosu ortalama

33,21 mm

31,63 mm

_ekil 6. Baz ve 2050 senaryolar& için modellenen Tahtal& havzas& yaV&Rl& dönem yeralt& suyu beslenimleri

4.3. Yeralt\ Suyu Ak\m Modeli Sonuçlar\

YaV&R-ak&R model sonuçlar&na göre yaV&Rl& dönem yeralt& suyu beslenimin sadece meteorolojik veriler için tahmin edilen deViRimlere baVl& olarak 33,21 mm’den 31,6 mm’ye düRmesi beklenmektedir. Bu düRüRün Tahtal& havzas& yeralt& suyu seviyelerine

597

ve genel olarak su bilançosuna etkilerini görebilmek için yeralt& suyu ak&m modeli her iki senaryo için çal&Rt&r&lm&R ve hesaplanan yeralt& suyu seviye yüzeylerinin fark& al&narak deViRim deVerleri hesaplanm&Rt&r. Yeralt& su seviyelerinde modellenen deViRimlerin konumsal daV&l&m& ;ekil 7’de gösterilmiRtir. 2050 senaryosu için hesaplanan beslenimdeki yaklaR&k %5’lik azalma nedeniyle, çal&Rma sahas&n&n bütünü için yeralt& suyu seviyelerinde düRme görülmektedir. Baz& bölgelerde düRmenin akiferin jeolojisine baVl& olarak çok belirgin olduVu görülmektedir. Cumaovas&’nda, azmir körfezi k&y&s&na yak&n bölgelerde ve Tahtal& deresi boyunca yeralt& suyu seviyesindeki düRmenin 1 m’nin alt&nda kalacaV& görülürken, yüksek kotlu bölgelerde ve Tahtal& baraj gölünün yaklaR&k 5 km kuzeydoVusundaki bölgede yeralt& suyunun 8 m’den fazla düRmektedir. Tahtal& baraj gölü etraf&ndaki deViRken düRmelerin, ileride bu bölgedeki yeralt& suyu ak&m yönleri ve h&zlar&nda da farkl&l&klara neden olacaV& sonucunu doVurmaktad&r.

_ekil 7. Tahtal& havzas& için modellenen yeralt& suyu seviye deViRimleri (baz senaryo seviyeleri – 2050 senaryo seviyeleri)

598

Yeralt& suyu ak&m modelinin su bütçesi hesaplama sonuçlar& Çizelge 5’te sunulmuRtur. Bu sonuçlara göre, 2050 senaryosunda, baz senaryosunda olduVu gibi, en büyük bütçe bileReninin yeralt& suyu beslenimi oluRturacakt&r. Ancak beslenimin günümüz koRullara k&yasla hacimsel olarak %4,8 oran&nda azalmas& beklenmektedir, bu da akifere her gün yaklaR&k olarak 29062 m3 daha az su girdisi olacaV& anlam&na gelmektedir. Çal&Rma sahas&ndaki modele dâhil edilen p&nar ve kaynaklar&n debileri %5,2 oran&nda düRecektir. P&nar debilerinin yeralt& suyu seviyeleri ile doVrudan iliRkisi bu düRmeye neden olarak gösterilebilir. Model su bütçesindeki en çarp&c& sonuçlardan biri derelerle akifer aras&ndaki etkileRimde beklenen deViRimlerdir. Baz senaryoya göre derelere akiferden toplam olarak 6207,20 m3/gün’lük su giriRi söz konusudur. Buna karR&n 2050 senaryosunda ak&m&n yön deViRtirdiVi ve derelerin akiferi beslemeye baRlad&V& gözlenmektedir. Derelerdeki su seviyeleri 2050 senaryosu için modelde deViRtirilmediVinden ve yeralt& suyu seviyesinin azalan beslenim nedeniyle düRtüVünden, genel olarak derelerin akifere su kaybedeceVi sonucu ç&kmaktad&r. Su bütçesindeki diVer bileRenlere bak&ld&V&nda, model s&n&rlar& ile s&n&rlanan çal&Rma sahas&ndaki akiferden genel olarak bir yeralt& suyu gerçekleRmektedir. Bu ç&k&R&n 2050 senaryosuna göre düRen yeralt& suyu seviyeleri ve dolay&s&yla azalan su tablas& eVimleri sebebiyle azalmas& beklenmektedir. Buna ilave olarak azmir körfezine ve Tahtal& baraj gölüne olan ak&mlar için de ilerisi için bir miktar düRüR görülmektedir.

Çizelge 5. Tahtal& havzas& yeralt& suyu ak&m modeli su bütçesi sonuçlar&na göre net ak&mlardaki deViRimler (negatif ak&m deVerleri akiferden net su ç&k&Rlar&n& göstermektedir)

Akifere net girie (m3/gün)

Su bütçesi bileeeni Baz senaryo 2050 senaryosu Denieim (m3/gün)

Denieim (%)

YAS beslenim 610408,75 581346,56 ¾29062,19 ¾4,8

Tahtal& gölü ve körfez ¾218399,83 ¾213206,47 5193,36 2,4

Model s&n&rlar& ¾348294,71 ¾331717,45 16577,26 4,8

Kuyular ¾25859,40 ¾25859,40 0,00 0,0

Dereler ¾6207,20 477,81 6685,02 107,7

P&narlar ¾11648,69 ¾11042,18 ¾606,51 5,2

4.4. Modelleme Yaklae\m\n\n Tart\e\lmas\

Bu çal&Rma ile birbirini tamamlayan iki baV&ms&z ak&m modeli birlikte çal&Rt&r&larak, iklim deViRikliVinin herhangi bir yerdeki yeralt& suyu sistemine olan etkilerinin deVerlendirilebileceVi gösterilmiRtir. Böylece yeralt& ile yüzey sular& aras&ndaki etkileRim hesaba kat&larak daha bütünleRik bir yaklaR&m sunulmuRtur. Probleme yaklaR&m ve çal&Rmadaki yöntem genel olarak yal&n olmakla birlikte, her modelleme çal&Rmas&nda olduVu gibi burada da yap&lan baz& önemli kabuller var. Bu kabullerin doVuracaV& olas& sonuçlar&n fark&na vararak ve sonuçlar&n güvenilirliVini tart&Rarak, ileriye yönelik daha doVru tahminler üreten modellerin geliRtirilmesi mümkündür.

Burada sunulan iklim deViRikliVi etki deVerlendirmesindeki genel yaklaR&m, (1) iklim deViRikliVi senaryosunun seçimi; (2) küresel iklim deViRikliVi model sonuçlar&n&n havza ölçeVine indirgenmesi; (3) indirgenmiR sonuçlar& girdi olarak kullanan hidrolojik modellerin çal&Rt&r&lmas& ve (4) modelleme sonuçlar&n&n günümüz koRullara k&yaslanarak yorumlanmas& olarak özetlenebilir. Bu yaklaR&m&n en iyi taraf&, her zaman

599

her koRulda bir sonucun elde edilebilmesidir, ancak zay&f taraf& sonuçlardaki güvenilirliVin bilinememesidir. GüvenilirliVi azaltan unsurlardan biri genelde kullan&lmakta olan deterministik modellerle belirsizliklerin niceliksel olan gösterilememesidir; örneVin küresel iklim modeli sonuçlar&ndaki belirsizlikler ve ölçek indirgeme süreci sonunda bu belirsizlikler artt&r&lmas&, iklim deViRikliVi etki deVerlendirme sonuçlar&n&n belirsizliklerini de artt&rmaktad&r (Blöschl ve diV., 2007).

Çal&Rmada kullan&lan yeralt& suyu ak&m modeli, kalibrasyon verilerinin zaman serisi olarak bulunmamas&ndan dolay& kararl& ak&m modeli olarak kurulmuRtur. Ancak iklim deViRikliVinin yeralt& suyuna mevsimsel etkilerini daha iyi irdeleyebilmek için modelin zaman serisiyle çal&Rt&r&lmas& gerekmektedir, çünkü karal& ak&m modellerine dayal& iklim deViRikliVi etki deVerlendirme çal&Rmalar&nda s&n&r Rartlar&nda basitleRtirici kabullerin yap&lmas& gerekmektedir. Yeralt& suyu modelin bir diVer s&n&rlamas&, 2050 senaryosu için beslenim parametresi hariç diVer tüm parametrelerin deViRtirilmemiR olmas&d&r. Bunun için gerekli olan baRl&ca veriler gelecekteki tahmini sulama, kullanma ve içme suyu ihtiyaçlar& ve yüzey sular&n&n su seviyeleridir. DiVer taraftan iklim deViRikliVi veya baRka etkenlerle arazi kullan&m& da deViReceVinden, arazi kullan&m& deViRikliklerinin, iklim deViRikliVi senaryolar& ile bütünleRtirilerek dikkate al&nmas& önerilmektedir. Böylece su kaynaklar& yönetimi baVlam&nda daha etkin iklim deViRikliVi uyum kararlar& al&nabilir.

5. KAYNAKLAR

Bates B, Kundzewicz ZW, Wu S, Palutikof J, "Climate Change and Water" IPCC Working Group II, Cenevre, 2008.

Blöschl G, Ardoin-Bardin S, Bonell M, Dorninger M, Goodrich D, Gutknecht D, Matamoros D, Merz B, Shand P, Szolgay J, “At what scales do climate variability and land cover change impact on flooding and low flows?”, Hydrological Processes 21: 1241–1247, 2007.

Bovolo CI, Parkin G, Sophocleous M, "Groundwater resources, climate and vulnerability", Environmental Research Letters, 4(3): 1-4, 2009.

Doherty J, "PEST - Model-Independent Parameter Estimation User Manual", 5.bask&, Watermark Numerical Computing, 2004.

Elçi A, KaradaR D, F&st&koVlu O, “The combined use of MODFLOW and precipitation-runoff modeling to simulate groundwater flow in a diffuse-pollution prone watershed”, Water Science & Technology (yay&na kabul edildi), 2010.

Fetter CW, "Applied hydrogeology", Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J, 2001.

F&st&koVlu O, Harmanc&oVlu N, “Yukar& Gediz Havzas&nda Ayl&k Su Bütçesi Modeli Uygulamas&”, 3.Ulusal Hidroloji Kongresi, azmir, 2001.

600

Harbaugh, AW, “MODFLOW-2000, the U.S. Geological Survey Modular Ground-Water Model--User Guide to Modularization Concepts and the Ground-Water Flow Process.” Reston, VA, U.S. Geological Survey, 2000.

Hsu K-C, Wang C-H, Chen K-C, Chen C-T, Ma K-W, "Climate-induced hydrological impacts on the groundwater system of the Pingtung Plain, Taiwan", Hydrogeology Journal, 15(5): 903-913, 2007.

KaradaR D, Elçi A, ;imRek C, Gündüz O, Kazanasmaz E, "azmir Tahtal& Çay& Havzas& Mevsimsel Yeralt& Suyu DüRümünün Matematiksel Modelleme ile Belirlenmesi", 7.Ulusal Çevre MühendisliVi Kongresi, azmir, 41-49, 2007.

KaradaR D, “The Development of a Regional Groundwater Flow Model for the Tahtal& Watershed”, Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2009.

Koca MY, "Slope Stability Assessment of the Abandoned Andesite Quarries in and Around the Izmir City Centre", Doktora tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, azmir, 1995.

Moustadraf J, Razack M, Sinan M, "Evaluation of the impacts of climate changes on the coastal Chaouia aquifer, Morocco, using numerical modeling", Hydrogeology Journal, 16(7): 1411-1426, 2008.

Simsek C, Elci A, Gunduz O, Erdogan B, "Hydrogeological and hydrogeochemical characterization of a karstic mountain region", Environmental Geology, 52(2): 291-308, 2008.

Spitz K, Moreno J, "A practical guide to groundwater and solute transport modeling", John Wiley, New York, 1996.

Toews MW, Allen DM, "Simulated response of groundwater to predicted recharge in a semi-arid region using a scenario of modelled climate change", Environmental Research Letters, 4(3): 1-19, 2009.

TÜaK, “Adrese dayal& nüfus kay&t sistemi verileri”, Türkiye astatistik Kurumu internet sitesi http://www.tuik.gov.tr/VeriBilgi.do?tb_id=39&ust_id=11, 2008.

Woldeamlak S, Batelaan O, De Smedt F, "Effects of climate change on the groundwater system in the Grote-Nete catchment, Belgium", Hydrogeology Journal, 15(5): 891-901, 2007.