An Evaluation of statistical data analysis method for water quality assesment
Su kalitesi belirlenmesi için istatistiksel veri analiz metodlarının değerlendirilmesi
- Tez No: 75146
- Danışmanlar: PROF. DR. BİLSEN BAYKAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sapanca Gölü, Su kalitesi, Su kaynakları, İstatistiksel analiz, Sapanca Lake, Water quality, Water resources, Statistical analysis
- Yıl: 1998
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET su kalitesi belirlemesi için İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZ METODLARTNIN DEĞERLENDİRMESİ Sürdürülebilir kalkınma günümüzün modern su kaynaklan yönetim politikalarının temel hedefi olmuştur. Sürdürülebilirlik insana ve çevresinin ekolojik kalitesine yönelik bir kavramdır. Sürdürülebilir kalkınma izleme ve denetim gerektirir. İzleme programlan, su kaynaklan yöneticilerinin kaynakların durumu hakkında bilgilenmiş olarak karar vermelerine ve aldıkları kararların gerçekçi olmasına olanak sağlamak üzere veri üreten sistemlerdir. Günümüze dek, kaynak yöneticilerinin verdikleri kararlar su kaynaklarının belirlenmesi ve geliştirilmesi üzerine yoğunlaşmış bulunmaktadır. Doğal olarak, veri birikimine yapılan yatırımlar da bu kararlar paralelinde olmuştur. Bununla beraber, ekosistemlerin sadece kullanılması gereken değil, kullanımı kadar da korunması gereken kaynaklar olduğu görüşü yaygınlaşmıştır. Bu görüşü paylaşan kaynak yöneticileri, aldıkları kararlara yeni bir yön vermişler ve kaynakların belirlenip kullanım için geliştirilmesi kadar sürdürülebilir bir biçimde kullanımlarını da gözönüne almışlardır. Kaynak yöneticileri günümüzde daha uzun vadeli bir perspektifle kararlar almaktadır ve kaynakların sürdürülebilirliğini sağlamaya çalışmaktadır. Bakış açısındaki bu değişim, veri toplama sistemleri ve bunları destekleyen teknolojiye de yansımışta. Bu değişim, izleme programlarının dizaynında ve toplanan velinin değerlendirilmesinde değişikliklere yol açacakta. Kaynak geliştirme çalışmaları miktar ve konsantrasyon gibi verilerle ilgilenirken günümüzün sürdürülebilir kalkınma temelli çalışmaları doğal kaynakların dinamik ve kendine has özellikleri hakkında bilgi veren verilerle ilgilenmektedir. Bu çalışmalar mevcut bilgileri daha kapsamlı olarak kullanırken, diğer yandan potansiyel olarak“elde ne bilgi var?”sorusundan çok“bana ne hakkında bilgi gerekiyor?”sorusu üzerinde yoğunlaşmaktadır. Bir su kaynağı hakkındaki bilginin ne mertebede olduğunun belirlenmesinde temel kavram veri kalitesidir. Günümüzde üretilen velinin kalitesi hala şüphelidir ya da ne kadar kaliteli olduğu hiç bilinmemektedir. Buna rağmen hem veriyi sağlayanlar, hem de veriyi kullananlar onun kaliteli ve yeterli olduğunu düşünmektedir. Su kalitesi izleme ve yönetim programlan geliştirilmeden önce problemin tüm boyutlarıyla tanımı yapılmış olmalıdır. Mevcut çalışmalar ve benzer sorunlar gözden geçirilmelidir. Gerekli bilgiler su ve atıksu arıtma tesislerinden, üniversiteler ve bölgesel, ulusal laboratuvarlar gibi diğer arastama merkezlerinden, bilim ve mühendislik literatüründen sağlanabilir. Birtakım kontrol ve koruma çalışmaları bu xıvbilgiler olmaksızın derhal başlatılabilir, fakat kullanım amaçlarının geliştirilmesi gibi yönetimsel konular mutlaka ve mutlaka sistemli bilgi akışı gerektirir. Eldeki veri değerlendirme ve yönetim maksatlarının ihtiyaç duyduğu bilgiyi sağlamakta yetersiz ise, havza bazında ve/veya su kaynağı içinde bir izleme programı başlatılmalıdır. Değerlendirme ve yönetim programlan aşağıda sayılmış sebeplerden dolayı veriye ihtiyaç duyar: 1- Problemin ne olduğunun belirlenmesi için geçmiş ve günümüz şartlarının belirlenmesi ve sorunun çözüme ulaşıp ulaşmadığını gösterecek bir referans oluşturma, 2- Dikkate değer bilgi açıklarının saptanması, 3- Uygun maliyetli bir izleme programı oluşturmak. Bir izleme programı başlangıçta sade olabilir. Bununla beraber, izleme ağı, değişen ihtiyaçlara cevap verebilmeli ve genişlemeye, gözden geçirilip düzeltilmeye yatkın olmalıdır. Durum raporları ilgili bütün kuruluşlara ve halka ulaşabilmeli, karşılıklı iletişimi sağlayarak su kalitesi yönetim amaçlarının değerlendirilmesine olanak vermelidir. Buraya kadar ana hatları verilen konu çerçevesinde, bu çalışmanın amacı, su kaynaklarından toplanan verilerin istatistiksel analiz metodları kullanılarak bilgiye nasıl dönüştürüldüğünün bir değerlendirmesini yapmaktır. İstatistiksel analiz metodları hem velinin kalitesinin sınanmasında, hem de örnekleme ve analiz çabalan ile üretilen verinin karar mercilerine bilgi olarak ulaştırılmasında sıklıkla kullanılmaktadır. T- testleri, varyasyon oluşturan faktörlerin belirlenmesi için varyans analizi, ortalamanın güven aralıklarının belirlenmesi başlıca metodlardır. Bu metodlar, su kalitesi izleme programlarının entegre bir parçası olarak, su kaynaklarının kalitelerinin belirlenmesinde, su kalitesindeki eğilimlerin tespitinde, yasal limitlerin ihlallerinin ve standartlara uygunluğun kontrolunda, maliyeti uygun izleme programlarının oluşturulması ve geliştirilmesinde, izleme programlarında örnekleme ve analiz ile görevlendirilmiş, birlikte çalışan farklı kurumların sonuçlarının uyumluluğunun kontrolunda başarıyla kullanılmaktadır. Bu çalışmada tanıtılan istatistiksel metodlar ayrıca, bir su kalitesi sınıflandırma uygulaması üzerinde sınanmıştır. Çalışmanın ilk adımını, su kalitesinin değerlendirilmesinde kullanılan istatistiksel analiz metodlarının gözden geçirilmesi oluşturmaktadır. Bu adımda, herhangi bir veri toplama ve analiz çalışması ile karşı karşıya kalındığında insanın aklına gelen“İstatistik, problemin çözümünde nasıl yardımcı olur?”ve“Hangi metodlar kullanılmalı?”sorularına cevap verilmiştir. İstatistik, verinin özetlenmesi ve veriden birtakım sonuçların çıkarılması ile ilgilenen bilim dalıdır. Verinin özetlenmesi ve tertiplenmesi ile ilgili kısmına TANIMLAYICI İSTATİSTİK denir. Veriden sonuç çıkarılması ve veriye dayanarak verinin alındığı ortam hakkında bilgi oluşturulması ile YORUMLA YICI İSTA TİSTİK ilgilenir. XVOLASILIK tanımlayıcı ve yorumlayıcı metodlar arasındaki bağı oluşturur, yorumlayıcı metodların nasıl geliştirildiğini ve nasıl kullanılması gerektiğini anlamamıza yardımcı olur, istatistiksel sonuçların günlük dile çevrilmesinde ve yorumlanmasında rol alır, ayrıca analiz metodlar uygulanırken nerelerde güçlükler yaşanacağını gösterir. Olasılık ve istatistik toplum ve örnekleri ilgilendiren somlarla uğraşır, fakat bunu birbirine zıt şekilde yaparlar. Bir olasılık probleminde, toplumun özellikleri bilinil- ve bu toplumdan alınmış bir örneğe bu özelliklerin ne kadar yansıdığı araştırılır. Bir istatistik probleminde ise, örneğin özellikleri bilinir ve bu bilgi yardımıyla örneğin alınmış olduğu toplum hakkında yorumlar yapılır. Olasılık tümdengelimle sorgular, istatistik ise tümevarımla sorgular. Çevresel verinin toplanması ve yorumununda karşılaşılan problemlerin birtakım kantitatif yönleri vardır ve bu problemlerin çözümü istatistiğin kullanımını zorunlu kılar. Çeşitli istatistiksel analiz metodları vardır. Bazı problemler verinin tek bir nıetodla incelenmesi ile çözülürken, bazı problemler daha inatçıdır. Böyle durumlarda verinin bir metodla incelenmesi, incelenip ayıklanmış ya da düzenlenmiş verinin başka bir metodla tekrar incelenmesi gerekebilir. Mesela veri çok tuhaf değerler içerebilir. Bunlar büyük örnekleme ya da ölçüm hatalarından kaynaklanabilir, ya da veri yanlış kaydedilmiştir. Bu açılardan bakıldığında, bu değerlerin atılması akla çok yatkın gelir. Nitekim, stratosferdeki ozon konsantrasyonunu ilk araştıranlar, bilgisayar sistemlerinin verideki tuhaf değerleri elemesi yüzünden ozon tabakasındaki deliği tespit edememişlerdir. Tuhaf değerler belki de önemli bilgiyi taşıyan tek değerlerdir. Sık sık görülen başka bir sorun da sansürlü veridir. Analizlerde aranan maddenin tespit edilir düzeyin altoda kalması halinde sonuç“tespit edilmememiştir”ya da“<A”gibi rapor edilir. Bu türden veriler istatistik analizde sorun yaratır. Bu gibi sorunların aşılmasında yardımcı metodlar vardır. Bu metodlarla birlikte, verinin analizinde kullanılan çeşitli metodlar Bölüm 2'de gözden geçirilmiştir. Bu metodlardan önce temel istatistik kavramları ve hesaplamaları hatırlanmıştır. Temel kavramlardan toplum ve örnek, rastgele değişken ve hata verilmiştir. Takiben, verinin sunumunda etkili bir yöntem olan grafikleme hatırlatılmıştır. Ortalama, varyans ve standart sapmanın formülleri gözden geçirilmiş, bir örnek üzerinde kullanılmıştır. Taraflı ölçüm ve hassasiyet kavramlarına değinilmiştir. Daha sonra, parametrik testlerin başlıca kabulü olan normal dağılıma uygunluk, rastgelelik ve bağımsızlık kavramları açıklanmıştır. Normal dağılım ve bu aileden olan t-dağılımının özellikleri verilmiştir. Ortalama ve varyansın örnekleme dağılımları istatistik metodların temelini oluşturmaktadır. Bunlara değinilmiş ve testlerde kullanılan t-istatistiği hatırlatılmıştır. t-istatistiğinin dağılımının bir olasılık probleminde nasıl kullanıldığı gözden geçirilmiştir. Hipotez testleri ve güven aralıkları yorumlayıcı istatistiğin en güçlü araçlarındandır. İstatistiksel yorum eldeki deneysel veriden toplumun bilinmeyen bir özelliği hakkında yorum yapmaktır. Hipotez testleri ve güven aralıktan bu yorumlarda sıklıkla kullanılmaktadır. Bunların kullanımı örneklerle gözden geçirilmiştir. xvıGüven aralığı, toplumun değeri bilinmeyen ama örnekten hareketle tahmin edilen bir özelliği (genelde toplum ortalaması tahmin edilmeye çalışılır) hakkında çok yalın ve dosdoğru bilgi sağlayan bir yöntemdir. Toplum özelliğinin belli bir olasılıkla içinde kalacağı değer aralığıdır“. Toplumun bir özelliğini talimin ederken bir çok hatanın kümülatif etkisi sonucunda tahminde yanılırız. Güven aralığı bu etkiyi değerlendirir ve toplum özelliğini tek bir değer ile rapor etmek yerine, toplum özelliğinin belli bir güven düzeyinde içinde kalmasını beklediğimiz aralığı rapor etmemizi sağlar. Sansürlü verinin elden geçirilmesi ve kayıp bilginin geri kazanılması ile ilgili basit metodlar değerlendirilmiştir. Bunlar medyan ve kırpmalı ortalamadır. Sansürleme esasen bir veri kırpmasıdır. Fakat veri dağılımının bir ucu kırpılarak (yani belli bir değerden aşağısını yok sayarak) veri sansürlenir. Kırpmalı ortalama diğer ucu (atılmış veri yüzdesi kadarını dağılımın diğer ucundan) da atarak dengeleme sağlar. Bundan sonraki kısımlarda istatistiğin çevre bilimini ilgilendiren metodları verilmiştir. Bunlar hipotez testleri ve aynı testlerin güven aralığı yorumlandır. Her metod için en az bir tane örnek sağlanarak testlerin uygulanışı gözden geçirilmiştir. Bu metodlar sırayla:. Standart değerlerle uyumun araştırılması: T-testi (Herhangi bir tesisin deşarj standartlarına uyup uymadığını kontrol etmekte kullanılabilir). İki ayrı bağımsız örneğin ortalamalarının birbirinden dikkate değer biçimde farklı olup olmadığının araştırılması: Çift örnekli bağımsız T-testi (İM ayrı yerden alınan su örneklerinde koliform değerlerinin anlamlı olarak farklı olup olmadığına bakılabilir. Eğer anlamlı ölçüde bir fark yoksa, rutin kontrollarda biribirine özdeş bu iki yerden sadece birinden örnekleme yapmak yeterli olacaktır). İki bağındı örneğin farklarının ortalamasının beklenenden dikkate değer biçimde ayrılıp ayrılmadığının araştırılması: Çiftli T-testi (Çözünmüş oksijen ölçümünde kullanılan iki metoddan hangisinin farklı sonuç verdiği belirlenebilir). k adet örnek ortalamasının birbirine eşit olup olmadığının araştırılması: Varyans analizi (T-testinin genel halidir). k adet örnek ortalamasının çoklu karşılaştırılması: Tukey çoklu karşılaştırma metodu (Varyans analizi sonunda k adet örnek ortalamasının birbirine eşit çıkmaması halinde ya da ona gerek duymadan ortalamaların birbirine göre durumlarını değerlendiril). Çok faktörlü varyans analizi: Bir bağımlı değişken (mesela konsantrasyon) üzerinde etkili olan birden çok bağımsız değişkenler (zaman, yer,...) ışığında bağımlı değişkenin ölçüm ortalamalarının karşılaştırılması Bu metodlar gözden geçirildikten sonra literatürdeki uygulamalar değerlendirilmiştir. Bunlar içinde standartlarla uyumun güven aralıkları ile değerlendirilmesi, su kalitesi modellerinin sınanmasında t-testinin kullanımı, farklı zamanlarda yapılmış ölçümlerin birbirleriyle karşılaştırılmasında varyans analizinin kullanımı dikkate değerdir.,xvııBölüm 3' te gözden geçirilen metodların tümü Sapanca Gölü' nde 1986-1992 döneminde yapılmış ölçüm sonuçlan üzerinde kullanılmıştır. Göl içinde yere ve zamana göre değişimler incelenmiştir. ”Nereden ve ne zaman örnek almalı?" sorularına Sapanca Gölü ölçümleri çerçevesinde istatistiksel yanıtlar aranmıştır. Sonuçlar aylık ortalamaların güven aralıklarını gösteren grafikler halinde verilmiştir. Bölüm 4' te daha önce göl için yapılmış bir su kalitesi sınıflama çalışması, istatistiksel irdeleme sonuçlarına göre tekrarlanmış ve istatistiksel irdelemenin verimliliği sınanmıştır. Bölüm 5' te Sapanca Gölü için sonuçlar ve öneriler verilmiştir. Yurdumuzdaki diğer su kaynaklarının yeterince izlenememesi ya da ölçümlerin sistematik olmayışından kaynaklanan sorunlar kısaca tartışılmış ve Sapanca Gölü' ne özel olmakla beraber diğer su kaynaklarımıza da uygulanabilecek öneriler getirilmiştir. XV1U
Özet (Çeviri)
SUMMARY The main focus of this study is to present the statistical principles in the assessment of environmental data produced, which will provide to verify the quality of data and to extract the information in the data produced by environmental sampling and analysis efforts. It has been realized that descriptive methods of statistics such as means, variances are insufficient to verify that the environmental data meets our data quality objectives. Consider this questions:“Does this sample information conclusively demonstrate that the mean value of total phosphorus concentration is something other than 43. 7 pjg/l ? ”or“Does this sample information point out that at least 90% of all DO measurements qualify the water quality of Lake as 3rd class ? ”or“How confident can we be that the true mean value ofpH is in the interval of (6.57-8.21) in summer in River ?”The methods of inferential statistics such as significance tests like t-tests, analysis of variance to identify sources of variation in data and determination of confidence intervals of estimates of mean and variance presented in this study are aimed to reply such questions. These methods are successfully used as integrated parts of water quality monitoring such as the assessment of water quality conditions in a waterbody, detection of trends in water quality, detection of regulatory limits violation, design and maximization of cost-effectiveness of monitoring programs and performance check of different analyst laboratories and sampling teams involved in sampling and analysis steps of monitoring programs. A case study is also presented to verify the efficiency of these methods on a water quality classification apphcation. As a conclusion, the major help of these methods is to answer the questions below:“Why to sample, what to sample, where to sample and when to sample to produce data which in turn produces reliable information with a limited source of finance? ”xin
Benzer Tezler
- Üretim sistemlerinin maliyet analizi
Generation systems cost analysis
MEHMET KURBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. NESRİN TARKAN
- Multivariate analysis of water quality data
Başlık çevirisi yok
NAZİRE MAZLUM
Yüksek Lisans
İngilizce
1994
Çevre MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADEM ÖZER
- Yün yıkama atıksularının asitle emülsiyon kırma metoduyla arıtılması üzerine bir araştırma
An Investigation on the treatment of woolscouring wastewaters by acid cracking method
İSMAİL TORÖZ
- Madencilikte bilgisayar uygulamaları ve SURPAC 2000 yazılımı ile bir saha çalışması
Başlık çevirisi yok
TANER ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiKazı Mekanizasyonu Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASAN ERGİN
- Konut morfolojisinin kullanıcı memnuniyeti üzerindeki etkilerinin analizi
Analysis of effects of housing morphology on user satisfaction
ÇİĞDEM ASLI SONGUR