Mardin-Kızıltepe ovası yeraltı su seviyesinin coğrafi bilgi sistemleri kullanılarak belirlenmesi ve 1985-2019 yılları arasındaki değişimin analizi

Yıl 2024, Cilt: 28 Sayı: 4, 638 - 658, 15.12.2024

Serkan Kılıçaslan

https://doi.org/10.29050/harranziraat.1514375

Öz

Yeraltı su kaynaklarının %65'i tarımsal sulama için kullanılmaktadır. Bu durum özellikle doğal kaynakların korunması ve sürdürülebilir tarım açısından yeraltı sularının yönetimi ve korunmasını çok önemli hale getirmiştir. Bu amaçla yoğun kullanımın olduğu bölgelerden biri olan Mardin-Kızıltepe Ovası'nda yapılan çalışmada yeraltı suyu koşulları ve zaman içerisinde nasıl değiştiği incelenmiştir. Bölgenin 34 yıllık (1985-2019) sondaj verileri 7 döneme ayrılarak Statik Su Seviyesi (SSS), Dinamik Su Seviyesi (DSS), Kuyu Derinliği (KD) ve Kuyu Verimi (KV) verilerinin tematik haritaları oluşturulmuş ve uzaklığın tersi ile ağırlıklandırma interpolasyon tekniği kullanılarak değişim oranları analiz edilmiştir. Dönem-1'de SSS sığ ve normal olarak sınıflandırılan alanın oranı %100 iken Dönem-7'de %7,5'e düşmüş, Dönem-1'de %0 olan derin ve çok derin sınıfının oranı ise %92,5'e ulaşmıştır. DSS Dönem-1'de sığ ve normal sınıfın oranı %100 iken Dönem-7'de %0,2'ye düşmüş, Dönem-1'de derin ve çok derin sınıfta %0 olan oran Dönem-7'de %99,8'e ulaşmıştır. KD açısından ise Dönem-1'de açılan kuyu derinliklerinin %100'ü sığ ve normal sınıfta yer alırken, Dönem-7'de bu oran %0,3'e düşmüş, derin ve çok derin sınıfta yer alanların oranı ise %99,7'ye ulaşmıştır. Dönem-7 verileri kullanılarak bölgenin işletilebilir yeraltı suyu potansiyeli sınıflandırılmış ve alanın %3,2'si zayıf (390.78,4 ha), %44'ü normal (130.372,3 ha), %36,2'si iyi (107.295,1 ha), %6,6'sı çok iyi (19.465,2 ha) olarak sınıflandırılmıştır. 14 referans noktası açısından, yeraltı SSS 21-149 m arasında, DSS 35-193 m arasında düşmüş ve sondaj sulama kuyu derinlikleri 300 m'den fazla olmuştur. Bu çalışmanın çevre ve doğal kaynakların korunması ve sürdürülebilir tarım açısından yeraltı suyu yönetimi ve korunmasında önemli bir kaynak olması ve bu konuda gelecekte yapılacak çalışmalara yol göstermesi beklenmektedir.

Anahtar Kelimeler

Yeraltı suyu, CBS, İnterpolasyon, IDW

Determination of Mardin-Kızıltepe plain groundwater level using geographic information systems and analysis of change between 1985-2019

Öz

65% of groundwater resources are used for agricultural irrigation. This situation has made the management and protection of groundwater very important, especially in terms of the protection of natural resources and sustainable agriculture. For this purpose, in the study carried out in the Mardin-Kızıltepe Plain, which is one of the regions with intensive use, groundwater conditions and how they change over time were examined. The 34-year (1985-2019) drilling data of the region were divided into 7 periods and thematic maps of Static Water Level (SWL), Dynamic Water Level (DWL), Well Depth (WD) and Well Yield (WY) data were created and the change rates were analyzed using the reverse distance interpolation technique. While the proportion of the area classified as SWL shallow and normal in Period-1 was 100%, it decreased to 7.5% in Period-7, while the proportion of deep and very deep class, which was 0% in Period-1, reached 92.5%. While the ratio of shallow and normal class was 100% in DWL Period-1, it decreased to 0.2% in Period-7, and the rate of 0% in deep and very deep class in Period-1 reached 99.8% in Period-7. In terms of WD, while 100% of the well depths drilled in Period-1 were in the shallow and normal class, this rate decreased to 0.3% in Period-7, and the rate in the deep and very deep class reached 99.7%. Using the period-7 data, the exploitable groundwater potential of the region was classified and 3.2% of the area was classified as poor (390,78.4 ha), 44% as normal (130,372.3 ha), 36.2% as good (107,295.1 ha), 6.6% as very good (19,465.2 ha). In terms of 14 reference points, the underground SWL fell between 21-149 m, the DWL between 35-193 m, and borehole irrigation well depths of more than 300 m. It is expected that this study will be an important resource in groundwater management and protection in terms of environmental and natural resources protection and sustainable agriculture and will guide future studies on this subject.

Anahtar Kelimeler

Groundwater, GIS, Interpolation, IDW

Kaynakça

• Anbazhagan, S., & Jothibasu, A. (2016). Geoinformatics in groundwater potential mapping and sustainable development: A case study from southern India. Hydrological Sciences Journal, 61(6), 1109–1123. https://doi.org/10.1080/02626667.2014.990966
• Anonymous. (2020). Yeraltı Suları Nasıl Oluşur? Suder. https://suder.org.tr/ambalajli-su/yeralti-sulari-nasil-olusur/
• Aslan, V. (2019). Harran Ovasi Yeralti Suyu Potansiyeli Ve Kalitesinin Coğrafi Bilgi Sistemi Destekli Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Modellenmesi. (Yayımlanmamış doktora tezi). Dicle Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Diyarbakır
• Bagyaraj, M., Ramkumar, T., Venkatramanan, S., & Gurugnanam, B. (2013). Application of remote sensing and GIS analysis for identifying groundwater potential zone in parts of Kodaikanal Taluk, South India. Frontiers of Earth Science, 7(1), 65–75. https://doi.org/10.1007/s11707-012-0347-6
• Bakiş, R., Bayazit, Y., & Uyguçgi̇L, H. (2012). SEYDİSUYU HAVZASINDAKİ YAĞIŞ, SICAKLIK VE BUHARLAŞMA DAĞILIMLARININ UZAKLIĞA BAĞLI TAHMİNLEME YÖNTEMLERİ İLE HARİTALANMASI.
• Balamurugan, G., Seshan, K., & Bera, S. (2017). Frequency ratio model for groundwater potential mapping and its sustainable management in cold desert, India. Journal of King Saud University - Science, 29(3), 333–347. https://doi.org/10.1016/j.jksus.2016.08.003
• Çelik, R. (2016). Diyarbakır Çınar Tarımsal Alanlarının Yıllara Göre Yeraltı Suyu Seviye Haritalarının Coğrafik Bilgi Sistemi (CBS) İle Tespiti. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 7(2), Article 2.
• Çeli̇k, R., Aslan, V., & Akyıldız, M. H. (2017). Harran Ovası’nın yeraltısuyu potansiyelinin coğrafi bilgi sistemi ile modellenmesi. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 8(1), 53–64.
• Çelik, R., & Hamidi, N. (2018). Ergani İlçesi Ovasının yeraltısuyu potansiyelinin Coğrafi Bilgi Sistemi ile belirlenmesi. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 9(2), 999-1007.
• Çeli̇k, R., & Hami̇di̇, N. (2018). Silvan İlçesi Ovası yeraltı suyu potansiyeli ve tematik haritalarının Coğrafi Bilgi Sistemi ile belirlenmesi. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 9(2), 929–937.
• Çeli̇k, R., & Toprak, Z. F. (2016). Küresel İklim Değişikliğinin Diyarbakır Kent Merkezi Yeraltı Suyu Seviyesine Etkisi. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 7(2), 279–290.
• Charoenpong, S., Suwanprasit, C., & Thongchumnum, P. (2012). Impacts Of Interpolatıon Technıques On Groundwater Potentıal Modelıng Usıng Gıs In Phuket Provınce, Thaıland. In Proceeding the 33rd Asian Conference of Remote Sensing, 1–7.
• Konuk, A. (2011). Coğrafi Bilgi Sistemleri İçin Temel İstatistik içinde (s. 168-172), Eskişehir, Anadolu Üniversitesi Yayınları
• Özbay, Ö., Yıldız, Dursun, & Kırmıztaş, Hasan. (2011). Görünmez Stratejik kaynak: Sınıraşan Yeraltı Suları. Ortadoğu Stratejik Araştırmalar Merkezi.
• Sener, E., Davraz, A., & Ozcelik, M. (2005). An integration of GIS and remote sensing in groundwater investigations: A case study in Burdur, Turkey. Hydrogeology Journal, 13(5–6), 826–834. https://doi.org/10.1007/s10040-004-0378-5