Kesikköprü Baraj Gölü Havzası Su Kaynaklarına Ait Hassasiyet Haritası

Yıl 2023, Cilt: 5 Sayı: 2, 97 - 105, 30.12.2023

Olcay Gülçiçek Uysal , Kağan Cebe

https://doi.org/10.51489/tuzal.1387400

Öz

Havzalar, içerdikleri yerleşim yerleri, sanayi ve tarım arazileri ile doğal alanların temel ekolojik işlevlerinin beslenmesi gerekli su kaynağını sağlar ve suyla birbirine bağlanan üst, orta ve alt kesimlerden oluşan karmaşık bir ekosistemden oluşur. Bir gölün su kalitesi büyük ölçüde gölün ve gölü besleyen kaynakların havzasındaki arazi kullanımına, endüstri tesisleri ve havzanın yönetim politikalarına bağlıdır. Bu çalışma, entegre havza yönetimi perspektifinden havzalarda su kaynaklarına ait bir hassasiyet indeksi oluşturmak için Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) tabanlı yeni bir yaklaşım önermektedir. Çalışmada, Kesikköprü Baraj Gölü Havzasına ait doğal ve antropojenik faaliyetler ile ilgili verileri kullanılarak, faaliyetlerin su kaynakları üzerine etkileri analiz edilmiştir. Analiz edilen veriler, bir CBS yazılımı olan ArcGIS 10.8 yazılımı kullanılarak koordinatlarına göre haritalandırılmıştır. Çalışma alanına ait oluşturulan hassasiyet parametreleri ve değerlendirme puanı ile alana özgü hassasiyet ölçeği oluşturulmuştur. Su kaynaklarının kalitesini etkileyen faaliyetlere ait puanların, hassasiyet ölçeğinde değerlendirme sonuçları CBS programına aktarılarak, hassasiyet haritası oluşturulmuştur. Hassasiyet haritası ile, noktasal evsel kirlilik yükü kaynağı olan yerleşim yerlerinin ve fosseptiklerinin bulunduğu alanların Çok Yüksek Hasssasiyet sahip bölgelerde olduğu tespit edilmiştir. Kesikköprü Baraj Gölü Havzası’ndaki madencilik faaliyetlerinin Hassasiyet Haritası ile değerlendirilmesi yapıldığında ise, bu alanların Çok Yüksek Hasssasiyet ve Orta Hassasiyete sahip bölgelerde olduğu tespit edilmiştir. Bu çalışmada kullanılan metodoloji, su kaynaklarını koruma geliştirme, kentsel-kırsal kalkınma ve göl havzası planlaması gibi çeşitli planlama programlarında yol gösterici olacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Hassasiyet haritası, CBS, Havza, Su kalitesi, Bütünleşik Havza Yönetimi

Etik Beyan

Makale ile ilgili olarak, herhangi bir kurum, kuruluş, kişi ile mali çıkar çatışması yoktur ve yazarlar arasında çıkar çatışması bulunmamaktadır.

Teşekkür

Bu çalışma Ankara Büyükşehir Belediyesi, Su ve Kanalizasyon İşleri Genel Müdürlüğü tarafından yürütülen “Kesikköprü Barajı Havza Koruma Planı ve Özel Hüküm Belirleme Projesi” çerçevesinde gerçekleştirilmiştir.

Sensitivity Map of Kesikköprü Dam Lake Basin Water Resources

Öz

Watersheds offer vital water supply for the fundamental ecological roles of settlements, industrial and agricultural lands, and natural areas they comprise. They are made up of a complex ecosystem comprising upper, middle, and lower levels, all linked by water. The quality of a lake's water heavily relies on the land use in its catchment and the sources that supply it, as well as the industrial facilities and management policies found within. This study presents a methodology utilizing Geographic Information System (GIS) for developing a sensitivity index of catchment water resources from an integrated catchment management standpoint. The study analyses the impact of natural and anthropogenic activities on water resources in Kesikköprü Dam Lake Basin by employing data, which is mapped based on their coordinates using ArcGIS 10.8 software, a GIS application. An area-specific sensitivity scale was developed using sensitivity parameters and evaluation scores for the study area. The scores of activities that impact the quality of water resources were evaluated on the sensitivity scale, and the resulting data was transferred to the GIS program to generate a sensitivity map. It is believed that the methodology used in this study will serve as guidance for several planning programs, including the development of water resource protection, urban-rural development, and lake basin planning.

Anahtar Kelimeler

Sensitivity Map, GIS, Watershed, Water Quality, Integrated Basin Management

Kaynakça

• Abbaspour, K., Rouholahnejad, E., Vaghefi, S., Srinivasan, R., Yang, H., & Kløve, B. (2015). A continental-scale hydrology and water quality model for Europe: Calibration and uncertainty of a high-resolution large-scale SWAT model. Journal of Hydrology, 524, 733-752. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.03.027
• Beheim, E., Rajwar, G. S., Haigh, M. & Krecek, J. (2012). Integrated Watershed Management: Perspectives and Problems. Springer Science & Business Media. https://doi.org/10.1007/978-90-481-3769-5
• DSİ (2016). Kızılırmak Havzası Master Plan Raporu Hazırlanması İşi, Havza Çevre ve Su Kalitesi Nihai Raporu, Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü, Ankara.
• Garipağaoğlu N. & Uzun, M. (2019). İznik Gölü Havzası’nda Doğal Ortam Koşullarının Havza Yönetimi ve Planlamasına Etkisi. Doğu Coğrafya Dergisi, 24(42), 1-15. https://doi.org/10.17295/ataunidcd.621776
• Karadağ, A. A. & Barış, M. E. (2012). Kovada Gölü Alt Havza Yönetim Planının Geliştirilmesi. Düzce Üniversitesi Orman Fakültesi Ormancılık Dergisi, 8 (1), 118-136. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/duzceod/issue/4822/290256
• Öztürk, S. (2011). Devrekani Çayı Alt Havzası örnekleminde havza yönetim planının geliştirilmesi [Yayınlanmamış Doktora tezi]. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Xue, B., Zhang, H., Wang, Y., Tan, Z., Zhu, Y., & Shrestha, S. (2021). Modeling water quantity and quality for a typical agricultural plain basin of northern China by a coupled model. Science of The Total Environment, 790, 148139. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.148139
• Sun, B., Zhang, L., Yang, L., Zhang, F., Norse, D. & Zhu, Z. (2012). Agricultural non-point source pollution in China: causes and mitigation measures. AMBIO. 41, 370–379. https://doi.org/10.1007/s13280-012-0249-6
• Tarım ve Orman Bakanlığı, (2022). https://corine.tarimorman.gov.tr/corineportal/ Erişim: 7 Mayıs 2022.
• Vörösmarty, C., Mcintyre, P., Gessner,M., Dudgeon, D., Prusevich, A., Green, P., Glidden, S., Bunn, S., Sullivan, C. & Liermann, C. (2010). Global threats to human water security and river biodiversity. Nature, 467, 555. https://doi.org/10.1038/nature09440
• Yao, J., Wang, P., Wang, G., Shrestha, S., Xue, B., & Sun, W. (2020). Establishing a time series trend structure model to mine potential hydrological information from hydrometeorological time series data. Science of the Total Environment, 698, 134227. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.134227