Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSon yıllarda, sucul ekosistemlerin kalitesini değerlendirmek için istatistiksel uygulamaların kullanılması artış göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Son yıllarda, sucul ekosistemlerin kalitesini değerlendirmek için istatistiksel uygulamaların kullanılması artış göstermektedir. Temel Bileşen Analizi (PCA), çevresel kirlenmeyi değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan güçlü birçokdeğişkenli istatistiksel tekniktir. Ergene Nehir Havzası, Trakya Bölgesi'nin en önemli sucul habitatıdır ve ülkemizin Marmara Bölgesi'nin kuzey-batı kesiminde yer almaktadır. Havza yoğun bir tarımsal, evsel ve endüstriyel kirlenmeye maruz kalmaktadır. Bu çalışmanın amacı, Ergene Nehri Havzası’nın lotik (akarsular) velentik (baraj gölleri) bileşenlerinin sularındaki makro –mikro element ve ağır metal birikimlerini (Li, Be, B, Na, Mg, Al, K, Ca, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Se, Sr, Mo, Cd, Sb, Ba, Tl, Pb) Pearson Korelasyon İndeksi (PCI) ve Temel Bileşen Analizi(PCA) kullanarak değerlendirmektir. Bu amaçla, 2018 yılı bahar mevsiminde yapılan arazi çalışmaları ile havzada belirlenen toplam 36 istasyondan örneklemeler yapılmış ve sudaki bazı mikro –makro element ve ağır metal birikimleri incelenmiştir. Çalışmamızda uygulanan PCI sonuçlarına göre, incelenen makro ve mikro elementler arasında, p<0,05 ve p<0,01 önem düzeylerinde anlamlı ilişkiler tespit edilmiştir. Çalışmamızda uygulanan PCA sonuçlarına göre ise, rotasyondan sonraki toplam yüzde varyansları açısından dörtfaktör toplam varyansın % 87'sini açıklamıştır.
Abstract
In recent years, the use of statistical applications to assess the quality of aquatic ecosystems has increased. Principal Component Analysis (PCA) is a powerful multivariate statistical technique commonly used to assess environmental contamination. Ergene River Basin is the most important aquatic habitat of Thrace Region and is located in the north-western part of the Marmara Region of Turkey. The basin is intensively exposed to agricultural, domestic and industrial pollution. The aim of this study was to evaluate the macro and micro element accumulations (Li, Be, B, Na, Mg, Al, K, Ca, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Se, Sr, Mo, Cd, Sb, Ba, Tl, Pb) in water of the lotic (lakes) and lentic (reservoirs) components of the Ergene River Basin by using Pearson Correlation Index (PCI) and Principal Component Analysis (PCA). For this purpose, water samples were collected in the spring season of 2018 from a total of 36 stations selected on the basin and some micro and macro element accumulations were determined. According to the results of PCI, significant relationships were found between the investigated macro and microelements in p<0.05 and p<0.01 significance levels. According to the PCA results, four factors explained 87% of the total variance in terms of total percentage variances after rotation.