Over the years, the consumption of people increased in parallel with the increase in population. However, it has become an important problem in increasing the amount of waste. Many environmental problems arise by storing these kind of wastes. One of the problems arising out of damages to soil, people, animals and plants is leachate and wastewater.Leachate is a type of wastewater generated by the accumulation of liquids from snow, rain and waste in the solid waste field at the bottom of the solid waste storage area. Since leachate contains high organic and inorganic pollutant loads, careful and sensitive work is required in their disposal. One of the most common methods used in the disposal of leachate is to discharge it into sewer system. For this disposal method, it is very important to know the characteristic values of leachate and to monitor it in certain periods. The analyzes required to be carried out in accordance with the relevant legislation and the continuity of these analyzes require significant costs and time. In order to reduce the costs of these analyzes and save time, the models which can predict the related parameters can be developed by using the analysis data obtained previously. The frequency of the analyzes to be made with the developed models will be reduced and both the cost of analysis and time will be saved. In this study, it is aimed to develop a model that can predict Biochemical Oxygen Demand (BOD) parameter (output parameter) using Chemical Oxygen Demand (COD), Total Kjendal Nitrogen (TKN), Total Chromium (TK), Lead (Pb), Iron (Fe+2), Fluoride (F-), Copper (Cu), Zinc (Zn) and pH parameters (input parameters) of solid waste leachate by Gene Expression Programming (GEP) technique. Accordingly, scenarios with different combinations of input parameters have been developed and model equations which predict the GEP and BOD parameters have been developed. For this purpose, scenarios were developed for different combinations of input parameters in BOD estimation and model equations were developed with GEP. Among the equations obtained according to the scenarios, the most accurate estimation of BOD5 was reached by using COD, F-, Cu, Zn and pH parameters with values for training data set (R2 = 0.860) and test data set (R2 = 0.929). As a result, it is seen that the developed equation makes a good estimation.

Yıllar içerisinde nüfusun artmasına paralel olarak insanların tüketim miktarlarıda artmıştır. Bununla birlikte ortaya çıkan atık miktarının artmasıda önemli bir problem olmaya başlamıştır. Oluşan bu atıkların depolanarak berteraf edilmesiyle birçok çevre problemi ortaya çıkmaktadır. Toprağa, insana, hayvanlara ve bitkilere verilen zararlar dışında oluşan problemlerden biri de sızıntı suları ve berterafıdır. Sızıntı suları, katı atık sahasında kar, yağmur ve atıktan kaynaklanan sıvıların katı atık depolama sahasının tabanında birikmesiyle oluşan bir atıksu türüdür. Sızıntı sularının yüksek oranda organik ve inorganik kirletici yük ihtiva etmesi, berterafında dikkatli ve özenli bir çalışma gerektirmektedir. Sızıntı sularının berterafında kullanılan en yaygın yöntemlerden biri kanalizasyona deşarj edilmesidir. Bu berteraf yöntemi için katı atık depolama sahasında oluşan sızıntı suyunun karakteristik değerlerinin bilinmesi ve belirli peryotlarda takibinin yapılması son derece önem arz etmektedir. İlgili mevzuat gereği yapılması gereken analizler ve bu analizlerin sürekliliği önemli derece de maliyet ve zaman gerektirmektedir. Yapılması gereken bu analizlerin hem maliyetlerinin azaltılması hemde zamandan tasarruf edilmesi için daha önceden elde edilen analiz verileri kullanılarak ilgili parametreleri tahmin edebilen modeller geliştirilebilir. Geliştirilen modeller kullanılarak yapılacak tahminlerle yapılacak analizlerin sıklığı azaltılacak ve hem analiz maliyetinden hemde zamandan tasarruf edilecektir.Bu çalışmada Sakarya Büyükşehir Belediyesi Katı Atık Düzenli Depolama Sahasından kaynaklı sızıntı sularında analizi yapılan, Kimyasal Oksijen İhtiyacı (KOİ), Toplam Kjendal Azotu (TKN), Toplam Krom (TK), Kurşun (Pb), Demir (Fe+2), Florür (F-), Bakır (Cu), Çinko (Zn) ve pH parametleri (girdi parametreleri) kullanılarak Biyokimyasal Oksijen İhtiyacı (BOİ5) parametresinin (çıktı parametresi) gen ifadeli programlama (GEP) tekniği ile tahmin edilmesini sağlayacak bir model geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla BOİ5 tahmininde girdi parametrelerinin farklı kombinasyonları için senaryolar geliştirilmiş ve GEP ile model denklemleri oluşrutulmuştur. Senaryolar doğrultusunda elde edilen denklemler içerisinden en doğru BOİ5 tahminine eğitim veri seti için (R2=0,860) ve test veri seti için (R2=0,929) değerleri ile KOİ, F-, Cu, Zn ve pH parametreleri kullanılarak ulaşılmıştır. Sonuç olarak geliştirilen denklemin iyi bir tahmin yaptığı görülmüştür.