In this study, statistical analysis and artificial intelligence methods were employed to 26 physical and chemical pollution data obtained five monitoring stations on Big Melen River and its tributaries during the period 1995?2006 by State Hydraulic Works. Descriptive statistics such as mean, median, mode, variance, standard deviation, standard error were determined each data set. Water quality data were divided two part as high?low flow period and the periods were determined to investigate the high?low flow periods, rainy seasons and flow during 11 years. The PCA/FA and SOM-ANN was employed to evaluate the high?low flow periods correlations of water quality parameters, while the PCA and SOM techniques was used to extract the parameters that are most important in assessing high?low flow periods variations of river water quality. Factors/groups explained the pollution sources were identified as responsible for data structure at each data sets. So factors/groups are conditionally named mineral structure, soil structure and erosion, domestic, municipal and industrial effluents, agricultural activities (fertilizer, irrigation water), livestock wastes, waste disposal site and seasonal effects factors. PCA/FA and AOM were supported with MLR and ANN respectively, to determine the most important parameter in each factors/groups. APCS-MLR model were used for source apportionment and estimation of contributions from identified sources to the concentration of each parameter. APCS-MLR results was evaluation with fuzzy logic application to obtain comprehensible results for source apportionment and it was determined that which pollution sources affect the which parameters on which rate. The aim of this study is illustration the usefulness of multivariate statistical analysis and artificial intelligence for evaluation of complex data sets, in Melen River water quality assessment identification of factors/groups and pollution sources, for effective water quality management. It is thought that this study would suck advantage out of basin administrator, inspector and academic corporation with regard to evaluated and iterpreted especially continous and momentory data in basin monitoring studies.

Bu çalışmada, Büyük Melen Nehri ve kollarında DSİ tarafından 5 örnekleme noktasından elde edilen 1995-2006 yılları arasındaki 26 fiziksel, kimyasal ve biyolojik parametreye ait ölçümler kullanılarak istatistiksel analiz yöntemleri ve yapay zeka teknikleri uygulamaları yapılmıştır. Ölçüm istasyonlarından elde edilen her bir veri setinde belirtici istatistiklerden ortalama, ortanca değer, tepe değeri ve dağılım ölçüleri grubuna giren varyans , standart sapma, standart hata gibi ölçüler belirlenmiştir. Su kalite verileri yüksek debili ve düşük debili dönem şeklinde 2 döneme ayrılmış, bu ayrım 11 yıl içindeki yüksek debili ve düşük debili dönemler, yağış ve debi verileri birlikte incelenerek belirlenmiştir. İstatistiksel analiz yöntemlerinden FA/TBA-ÇLR ve yapay zeka tekniklerinden KÖÖH-YSA kullanılarak yapılan analizlerde tüm istasyonların yüksek debili, düşük debili ve tüm dönemleri için ilişkili parametreler belirlenerek kirletici kaynakları belirleyen faktör/gruplar elde edilmiştir. Her iki yöntem için tüm istasyonlarda nehir sistemine etki edebilecek kirletici kaynaklardan nehrin mineral yapısı, bölgedeki toprak yapısı ve erozyonu, tarımsal faaliyetler, evsel ve kentsel deşarjlar ve foseptikler, kentsel yüzeysel akış, çiftlik hayvanları, katı atık depo alanları ve mevsimsel etki gibi kirletici kaynaklar belirlenmiştir. Ayrıca her bir faktör/gruba ÇLR ve YSA uygulanarak faktör/gruplar içindeki diğer parametreleri temsil eden etken parametreler belirlenmiştir. MTBS/ÇLR uygulaması ile her bir parametrenin konsantrasyonuna her bir kirletici kaynak bileşeninin lineer maddesel katkısı belirlenerek kaynak paylaşımı yapılmıştır. Bu uygulama sonuçları bulanık mantık uygulaması ile daha yalın ve anlaşılabilir bir biçime getirilerek hangi kirletici kaynağın hangi parametreyi hangi oranlarda etkilediği belirlenmiştir. Bu çalışmada, istatistiksel analiz ve yapay zeka tekniklerinin çok boyutlu veri setlerinin daha yorumlanabilir hale getirilmesi için kullanılabilirliği araştırılmıştır. Aynı zamanda su kalitesinin değerlendirilmesi ve yorumlanması, etkili kirletici parametrelerin ve kirletici kaynakların belirlenmesi, su kalitesinde etkili bir yönetim için çok değişkenli istatsitiksel yöntemler ve yapay zeka tekniklerinin etkili yöntemler olduğu sonucuna varılmıştır. Bu çalışmanın, havza izleme çalışmalarında özellikle anlık ve sürekli verilerin değerlendirilmesi ve yorumlanması açısından havza yöneticilerine, denetleyici ve akademik kurumlara fayda sağlayacağı düşünülmektedir.