ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLER ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BİLGİSAYAR ORTAMINDA KAYALARIN JEOKİMYASAL BİLEŞİMLERİNİN JEOSTATİSTİĞİ, MODELLENMESİ VE HARİTALANMASI Sama Yüksel AZAT BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI ANKARA 2009 Her hakkı saklıdır
135
Embed
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLER ENSTİTÜSÜ YÜKSEK …acikarsiv.ankara.edu.tr/browse/6401/Binder1.pdf · ankara Ünİversİtesİ fen bİlİmler enstİtÜsÜ yÜksek lİsans
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLER ENSTİTÜSÜ
YÜKSEK LİSANS TEZİ
BİLGİSAYAR ORTAMINDA KAYALARIN JEOKİMYASAL BİLEŞİMLERİNİN JEOSTATİSTİĞİ, MODELLENMESİ VE
HARİTALANMASI
Sama Yüksel AZAT
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI
ANKARA 2009
Her hakkı saklıdır
i
ÖZET
Yüksek Lisans Tezi
BİLGİSAYAR ORTAMINDA KAYALARIN JEOKIMYASAL BİLEŞİMLERİNİN JEOSTATİSTİĞİ, MODELLENMESİ VE
HARİTALANMASI
Sama Yüksel AZAT
Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı
Danışman: Yrd. Doç. Dr. Refik SAMET
Yapılan tez disiplinlerarası çalışma olup araziden toplanan jeoloji verilerinin bilgisayar ortamında analizini, modellenmesini ve haritalanmasını kapsamaktadır. Jeolojide ve diğer disiplinlerde eldeki verilerin analizini ve değerlendirilmesini yaparak oluşturulacak modellerin ve haritaların gerçek duruma yakınlığı önemlidir. Eldeki verilerin sayısı ne kadar fazla ise ve/veya toplanan verilerin isabet ettiği birim alan ne kadar küçük ise ve/veya veriler araziden eşit aralıklarla toplandı ise oluşturulacak model ve haritaların gerçek duruma bir o kadar yakın olacağı kesindir. Bazen araziden istenilen sayıda ve nitelikte veri toplamak imkânsız olabilir. Bu durumda enterpolasyon teknikleri ile eldeki verileri kullanarak yeni veriler üretmek gerekir. Bu amaçla kullanılacak enterpolasyon tekniği de önemli olup modelin ve haritanın gerçeğe yakınlığını etkilemektedir. Bunun dışında verilerin analizlerinin yapıldığı ve haritalandığı yazılımda önemlidir. Bütün bu durumları göz önünde bulundurarak tez çalışmasında araziden toplanan verilerin analizini ve değerlendirilmesini yapmak, modellemek ve haritalamak için bir metodoloji geliştirilmiştir. Söz konusu metodoloji kapsamında sekiz enterpolasyon tekniği önerilmiş ve en verimli olan seçilmiştir. Seçilen enterpolasyon tekniği kullanarak yeni verilerin üretilmesi, bütün verilerin birlikte analizi ve verilerin dağılım haritalarının oluşturulması ise ArcGIS 9.2 platformunda yapılmıştır. Geliştirilen metodoloji Yozgat İli Sarıhacılı Bölgesine ait üç ayrı kısımdaki kaya/topraklardan toplanan örneklerdeki radyoaktif elemanların dağılımının analizini yapmak, modellemek ve haritalamak için uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar önerilen metodolojinin verimli olduğunu kanıtlamıştır.
Master Thesis COMPUTER BASED GEOSTATISTIC, MODELING AND MAPPING OF
GEOCHEMICAL COMPOSITIONS OF ROCKS
Sama Yüksel AZAT
Ankara University Graduate School of Natural and Applied Sciences
Department of Computer Engineering
Supervisor: Assist. Prof. Dr. Refik SAMET Performed master thesis is an interdisciplinary study and includes the computer based analysis, modeling and mapping of geological data collected from field study. The closeness of models and maps to be created by analyzing and evaluating the data in hand to the reality is very important in Geology and other disciplines. If the number of data in hand will be increased and/or if the area from where the samples were collected will be decreased and/or if the data will be collected from terrain with equal distribution then the closeness of the model and map to the reality will also be increased. Sometimes it is not possible to collect the samples in required numbers and features from certain terrain. In these cases it is necessary to create new data on the bases of data in hand using interpolation techniques. On the other hand, the certain interpolation technique is also very important because it affects the closeness of the created models and maps. Besides the software, which is used for analyzing of data and creating of maps, is also important. In order to solve these problems in this study the methodology is developed for analyzing, evaluating, modeling of data and creating the distribution maps. In scope of developed methodology eight interpolation techniques were suggested and the best of them is selected. In this study ArcGIS 9.2 platform was used to create new data, analyze all data and create maps by using selected interpolation technique. Developed methodology was applied to analyze, model and map of distribution of radioactive elements in samples collected from rocks/soils of Sarıhacılı province of Yozgat region. Obtained results showed the high performance of developed methodology. August 2009 118 Pages Key Words: Geochemistry, Geostatistical analyzing, Mapping, Interpolation techniques, Histogram, Data distribution
iii
TEŞEKKÜR
Çalışmalarımı yönlendiren, araştırmalarımın her aşamasında bilgi, öneri ve yardımlarını
esirgemeyerek akademik ortamda olduğu kadar beşeri ilişkilerde de engin fikirleriyle
yetişme ve gelişmeme katkıda bulunan danışman hocam sayın Yrd. Doç. Dr. Refik
SAMET’e (Ankara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği
Anabilim Dalı öğretim üyesi), Jeolojik verilerin temininde beni destekleyen Bozok
Üniversitesi jeoloji Mühendisliği Bölümü araştırma görevlisi M. Avni Akçe’ye ve
çalışmalarım süresince manevi desteklerini esirgemeyen değerli bölüm başkanımız
sayın Prof. Dr. Baki KOYUNCU’ya (Ankara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi
Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı öğretim üyesi) teşekkürü borç bilirim.
Sama Yüksel AZAT
Ankara, Ağustos 2009
iv
İÇİNDEKİLER
ÖZET……………………………………………………….……………………………i
ABSTRACT…………………………………………………………...………………..ii
TEŞEKKÜR………………………………………………………………………...….iii
ŞEKİLLER DİZİNİ………………………………………………………………….viii
ÇİZELGELER DİZİNİ…………………………………………………………...…...xi
1. GİRİŞ…………………………………………………………………………………1
2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR……………………………………………………..……5
3. TASARIM…………………………………………………………………………..24
3.1 Veri Analizi ve Yoğunluk Haritası Oluşturma Metodolojisi…………………...24
3.2 Gerçek Verilerin Analizi ve Kirlenme Haritasının Oluşturulması…………….24
4.2.3 S1 bölgesi için analiz sonuçları…........................................................................77
4.2.4 S2 alanı için analiz sonuçları…………………………………………………...80
4.2.5 S3 alanı için analiz sonuçları……………………………………………….…..82
4.5 SONUÇ VE TARTIŞMALAR………………………………………………...….85
5. SONUÇ……………………………………………………………………………...90
KAYNAKLAR……………………………………………………………………..….92
EK 1 GELİŞTİRİLEN YAZILMA AİT KODLAR…...…………………………..100
ÖZGEÇMİŞ………………………………………………………………………….118
vi
ŞEKİLLER DİZİNİ
Şekil 3.1 Çalışma arazisinin modeli……………………………………………………25 Şekil 3.2 Araziden toplanan gerçek veri örneklerinin simülasyonu……………………26 Şekil 3.3 Gerçek verilerin dağılımı……………………………………………………..26 Şekil 3.4 Gerçek veriler için kirlenme haritası…………………………………………27 Şekil 3.5 Dört komsu değerlerin aritmetik ortalamasına göre veri üretimi…………….29 Şekil 3.6 Dört komsu değerlerin aritmetik ortalamasına göre veri üretimi…………….30 Şekil 3.7 Dört komsu değerlerin aritmetik ortalamasına göre üretilmiş verilerin dağılımı………………………………………………………….……………30 Şekil 3.8 Dört komsu değerlerin aritmetik ortalamasına göre üretilmiş veriler için kirlenme haritası…………………………………………………………31 Şekil 3.9 Sekiz komsu değerlerin aritmetik ortalamasına göre veri üretimi……………32 Şekil 3.10 Sekiz komsu değerlerin aritmetik ortalamasına göre üretilmiş veriler……...33 Şekil 3.11 Sekiz komsu değerlerin aritmetik ortalamasına göre üretilmiş verilerin dağılım…………………………………………………………………..…..34 Şekil 3.12 Sekiz komsu değerlerin aritmetik ortalamasına göre üretilmiş veriler için kirlenme haritası………………………………………………………..34
Şekil 3.13 Dört komsu değerlerin medyan ortalamasına göre veri üretimi…………….35 Şekil 3.14 Dört komsu değerlerin medyan ortalamasına göre üretilmiş veriler………..36 Şekil 3.15 Dört komsu değerlerin medyan ortalamasına göre üretilmiş verilerin dağılımı……………………………………………………………………...37 Şekil 3.16 Dört komsu değerlerin medyan ortalamasına göre üretilmiş veriler için kirlenme haritası………………………………………………………..37 Şekil 3.17 Sekiz komsu değerlerin medyan ortalamasına göre veri üretimi…………...38 Şekil 3.18 Sekiz komsu değerlerin medyan ortalamasına göre üretilmiş veriler……....39 Şekil 3.19 Sekiz komsu değerlerin medyan ortalamasına göre üretilmiş verilerin dağılımı……………………………………………………………………...40
vii
Şekil 3.20 Sekiz komsu değerlerin medyan ortalamasına göre üretilmiş veriler için kirlenme haritası…………………………………………………….….40 Şekil 3.21 Çalışma arazisinin bileşenlerine ait örnek………………………………..…41 Şekil 3.22 Çalışma arazisi veriler matrisi……………………………………………....42 Şekil 3.23 Arazi yapısı dikkate alınarak dört komsu değerlerin aritmetik ortalamasına göre üretilmiş veriler……………………………………….…43 Şekil 3.24 Arazi yapısı dikkate alınarak dört komsu değerlerin aritmetik ortalamasına göre üretilmiş verilerin dağılımı…………………………..…..44 Şekil 3.25 Arazinin jeolojik yapısı dikkate alınarak dört komsu değerlerin aritmeti ortalamasına göre üretilmiş veriler için kirlenme haritası………….44 Şekil 3.26 Arazi yapısı dikkate alınarak sekiz komsu değerlerin aritmetik ortalamasına göre üretilmiş veriler…………………………………………………45 Şekil 3.27 Arazi yapısı dikkate alınarak sekiz komsu değerlerin aritmetik ortalamasına göre üretilmiş verilerin dağılımı…………………………..…..46
Şekil 3.28 Arazinin jeolojik yapısı dikkate alınarak sekiz komsu değerlerin aritmetik ortalamasına göre üretilmiş veriler için kirlenme haritası……..….46
Şekil 3.29 Arazi yapısı dikkate alınarak dört komsu değerlerin medyan ortalamasına göre üretilmiş veriler……………………………………………………………..…47 Şekil 3.30 Arazi yapısı dikkate alınarak dört komsu değerlerin medyan ortalamasına göre üretilmiş verilerin dağılımı…………………………..….48 Şekil 3.31 Arazinin jeolojik yapısı dikkate alınarak dört komsu değerlerin medyan ortalamasına göre üretilmiş veriler için kirlenme haritası………....48 Şekil 3.32 Arazi yapısı dikkate alınarak sekiz komsu değerlerin medyan ortalamasına
göre üretilmiş veriler………………………………………………………...49 Şekil 3.33 Arazi yapısı dikkate alınarak sekiz komsu değerlerin medyan ortalamasına göre üretilmiş verilerin dağılımı………………..……………..50 Şekil 3.34 Arazinin jeolojik yapısı dikkate alınarak sekiz komsu değerlerin medyan ortalamasına göre üretilmiş veriler için kirlenme haritası…….…...50 Şekil 4.1 Yozgat İntrüzif Kompleksi Kuzey bölümünün jeoloji haritası……………....56 Şekil 4.2 Örnek alım bölgelerini gösteren haritalar…………………………………….57 Şekil 4.3 Giriş verisinin ve metot seçimi…………………………………………….…62
viii
Şekil 4.4 Geostatistik yöntemi seçmek…………………………………………………62 Şekil 4.5 Semivariogram Modeling diyagramı: Mesafeye göre farklılığın değişimi artıyor ve bu yüzden Semivariogram benzersizlik fonksiyonu gibi düşünülebilir……………………………………………………………...63 Şekil 4.6 Covariance Modeling diyagramı: Mesafeye göre otokorolasyon azalıyor ve bu yüzden Covariance benzerlik fonksiyonu gibi düşünülebilir……….....64 Şekil 4.7 Searching Neighborhood grafiği (Komşuların Araştırılması)………………..65 Şekil 4.8 Cross Validation grafiği (Çapraz Değerlendirme)…………………………...66 Şekil 4.9 Yozgat Sarıhacılı S1 bölgesinde Sintilometre değeri için yoğunluk haritası...66 Şekil 4.10 Sintilometre değeri için veri dağılımı histogramı…………………………...68 Şekil 4.11 Sintilometre değeri için veri dağılımı Normal QQPlot grafiği……………...69 Şekil 4.12 Eğilim analizi 1 gösterimi…………………………………………………..70 Şekil 4.13 Eğilim analizi 2 gösterimi…………………………………………………..70 Şekil 4.14 Eğilim giderme polinomu seçimi…………………………………………...71 Şekil 4.15 Eğilim giderme işlemi………………………………………………………72 Şekil 4.16 Semivariogram Modeling diyagramı…………………………………….….73 Şekil 4.17 Covariance Modeling diyagramı………………………………………...….74 Şekil 4.18 Searching neighborhood diyagramı………………………………………....75 Şekil 4.19 Cross Validation diyagramı…………………………………………………75 Şekil 4. 20 Sintilometre değeri için nihai dağılım haritası……………………………..76 Şekil 4. 21 Cross Validation Comparison: Default ve Trend Removed karşılaştırması………………………………………………………………77 Şekil 4.22 S1 bölgesinden toplanan veri dağıtımı……………………………………...77 Şekil 4.23 S2 bölgesinden toplanan veri dağıtımı……………………………………...80 Şekil 4.24 S3 bölgesinden toplanan veri dağıtımı………………………………….…..82
ix
ÇİZELGELER DİZİNİ
Çizelge 3.1 Veri dağılımı enterpolasyon tekniklerine göre elde edilen sonuçlar……....51
Çizelge 4.1 S1 bölgesi için sintilometre ölçüm değerleri (cps) ve radyoaktif
Bu aşamadan sonra, radyoaktif elementlerin veri dağılımı analizi farklı enterpolasyon
teknikleri ve ArcGIS yazılımının Geostatistical Analyst Tool Box kullanılarak
hazırlanmış olan kirlilik haritaları kullanılarak yapılmıştır. Bu analizin yapılmasının
amacı, toprak/kaya yapılarında radyoaktif elementlerin dağılımını bulmak ve
tartışmaktır.
Silinmiş:
61
4.2.2 Verilerin analizi ve yoğunluk haritası oluşturma
Bu bölümde verilerin analizi ve yoğunluk haritası oluşturma adımları sadece bir element
için yapılmıştır (örnek olarak S1 bölgesinden Sintilometre değeri için). Diğer elementler
için ise sadece analiz sonuçları Bölüm 4.2.3’ de çizelge 4.4- 4.6’da verilmiştir.
Verilerin analizi ve yoğunluk haritası oluşturma işlemi Bölüm 3’de tasarlanan
metodolojiye uygun yapılmıştır.
4.2.2.1 Gerçek verilerin analizi ve kirlenme haritasının oluşturulması
Bu aşamada eldeki veriler herhangi işleme tabii tutulmaksızın incelenmiş, veri dağılımı
analizi yapılmış ve kirlenme haritası oluşturulmuştur.
Bu aşamada, Geostatistical Analyst aracını fabrika ayarları kullanılarak Sintilometre
değeri için dağılım yüzeyi oluşturulacaktır. Bu amaçla Çizelge 4.1’deki Sintilometre
sütunundaki değerleri giriş verileri olarak kullanılacak ve Kriging metodu kullanılarak
ölçüm değerleri bilinmeyen noktalar için Sintilometre değerlerinin enterpolasyonu
yapılacaktır. Aşağıdaki Şekil 4.3 ve Şekil 4.4’te görüldüğü gibi fabrika ayarı olarak
Kriging metodu ve Prediction Map (Tahmin Haritası) seçilmiştir.
Silinmiş: tablo halinde
62
Şekil 4.3 Giriş verisinin metot seçimi
Şekil 4.4 Geostatistik yöntemi seçmek
63
Bir sonraki adımlarda ölçüm noktaları arasındaki ilişkileri incelemek için
Semivariogram Modeling (Şekil 4.5) ve Covariance Modeling (Şekil 4.6) diyagramı
oluşturulur.
Şekil 4.5 Semivariogram Modeling diyagramı: Mesafeye göre farklılığın değişimi artıyor ve bu yüzden Semivariogram benzersizlik fonksiyonu gibi düşünülebilir.
Semivariogram Modeling diyagramı yakın veri noktalarının statik bağlantısını
göstermektedir. Mesafe arttıkça veri noktalarının birbiri ile ilişkili olma olasılığı
azalıyor.
64
Şekil 4.6 Covariance Modelingleme diyagramı: Mesafeye göre otokorolasyon azalıyor ve bu yüzden Covariance benzerlik fonksiyonu gibi düşünülebilir.
Covariance iki değişkenin birlikte ne kadar değiştiğini gösteren ölçümdür. İki değer
biribiri ile yakın olduğunda onların aynı olması beklenebilir ve bu değerler için
Covariance değeri büyük olacak. Noktalar birbirinden uzaklaştıkça onların aynılık
derecesi azalıyor ve Covariance değeri sıfır oluyor.
Bir sonraki adımda Searching Neighborhood (Komşuların Araştırılması) diyagramı
kullanılarak komşuların araştırması yapılacak (Şekil 4.7). Şekildeki çarpı işareti ölçüm
yapılmayan noktayı göstermektedir. Çarpı işaretinin gösterdiği yerdeki değeri tahmin
etmek için ölçümü yapılan noktaların değerleri kullanılabilir. Kırmızı renkli noktalar
yeşil renkli noktalara göre tahmini yapılacak noktaya daha yakın oldukları için onların
kullanılması gerekmektedir. Semivariogram Modeling diyagramındaki model ile
ivardaki noktaları kullanarak ölçümü yapılmamış nokta için daha doğru değer tahmini
Sintilometre değerinin dağılımı aşağıdaki histogramda görülmektedir (Şekil 4.10).
Silinmiş: ‘
68
Şekil 4.10 Sintilometre değeri için veri dağılımı histogramı
Şekilde görüldüğü gibi veriler on sınıfa ayrılmıştır. Her sınıf için veri yoğunluğu uygun
sınıfın yüksekliği ile belirlenmektedir. Genel olarak veri dağılımının en önemli
özellikleri merkezi değer, verilerin yayılımı ve simetrikliğidir. Hızlı değerlendirme
olarak eğer Orta ve medyan değerleri yaklaşık aynı ise veri dağılımının normal olduğu
söylene bilir. Histogram, veri dağılımının tek tümsekli ve simetrik olmadığını
gösteriyor. Böylece veri dağılımının normal olmadığını anlaşılmaktadır. Dağılımın sağ
kısmı oldukça az sayıda büyük Sintilometre değeri konsantrasyon değerli örnek
noktalarının olduğunu göstermektedir.
Normal QQPlot tekniği ile veri dağılımının araştırılması
Bu adımda elde edilen veri dağılımı, verilerin normalliğinin diğer ölçümünü sağlayan
standart normal dağılım ile karşılaştırılmaktadır. Noktalar doğru çizgiye ne kadar yakın
ise verilerin dağılımı da normal dağılıma yakın sayılmaktadır (Şekil 4.11).
69
Şekil 4.11 Sintilometre değeri için veri dağılımı Normal QQPlot grafiği
Şekilde doğru çizgi ile diğer veriler arasındaki önemli farkların Sintilometre değerinin
düşük ve yüksek değerleri için görülmektedir. Böylece Normal QQPlot tekniği de veri
dağılımının normal olmadığını göstermektedir. Veri dağılımının Histogram veya
Normal QQPlot tekniği ile normal dağılıma uymadığı anlaşıldığında enterpolasyon
teknikleri uygulamadan önce verileri normal dağılıma dönüştürmek gerekir.
2) Eğilimlerin belirlenmesi
Şekil 4.12‘de ve Şekil 4.13’te verilerin eğilimi görülmektedir. Şekiller verilerde eğilim
olduğunu göstermektedir ve bu eğilim ikinci dereceden polinom ile ifade edilmektedir.
70
Şekil 4.12 Eğilim analizi 1 gösterimi
Şekil 4.13 Eğilim analizi 2 gösterimi
71
Böyle eğilimin yer alması Sintilometre değerinin bölgenin bir kısmında yüksek diğer
kısmındaysa düşük olduğu anlamına geliyor. Bir sonraki aşamada bu eğilim giderilmeye
çalışılacaktır.
3) Sonuç kirlenme haritasının oluşturulması;
Bu adımda, bir önceki adımda oluşturulan Sintilometre dağılımı haritası iyileştirmek
için analizler yapılacaktır. Bu amaçla verilerde yer alan eğilim giderilerek üçüncü
bölümde seçilen en iyi enterpolasyon tekniği ile daha iyi tahmin yapılmaya
çalışılacaktır. Bir önceki adımda yer alan eğilimin ikinci dereceden polinom ile ifade
edildiğine karar verilmiştir. Eğilimi gidermek için Order of Trend Removal
sekmesinden Second seçeneğini seçilmelidir (Şekil 4.14).
Şekil 4.14 Eğilim giderme polinomu seçimi
Oluşturulan yüzey haritası (Şekil 4.15) hızlı değişimin Kuzey-Güney yönünde daha
yavaş değişimin ise Doğu-Batı yönünde olduğu görülmektedir.
72
Şekil 4.15 Eğilim giderme işlemi
Eğilimi giderilmiş verileri kullanarak bu bölümün başlangıcında yapılan Semivariogram
Modeling, Covariance Modeling, Searching neighborhood ve Cross Validation
analizleri yapılmalıdır (Şekil 4.16 – 4.19).
73
Şekil 4.16 Semivariogram Modeling diyagramı
74
Şekil 4.17 Covariance Modeling diyagramı
Bölüm 3’ de önerilen ve seçilen en iyi enterpolasyon tekniği olan sekiz komşu
değerlerin aritmetik ortalamasına göre veri üretim tekniği seçilir (Şekil 4.18).
75
Şekil 4.18 Searching neighborhood diyagramı
Şekil 4.19 Cross Validation diyagramı
76
Son olarak eğilimi giderilmiş Yozgat Sarıhacılı S1 bölgesindeki Sintilometre değerinin
dağılımını gösteren nihai harita oluşturulmuştur (Şekil 4.20).
Şekil 4. 20 Sintilometre değeri için nihai dağılım haritası
4) Oluşturulan haritaların karşılaştırılması.
Son adımda oluşturulan iki kirlenme haritalarının (Default ve Trend Removed)
karşılaştırılması yapılabilir (Şekil 4.21). Trend Removed haritası için Root - Mean –
Square Prediction Error düşük olduğu için, Root - Mean – Square Standardized
Prediction Error Trend Removed haritasındakine yakın olduğu için ve Trend Removed
haritası için Mean Prediction Error sıfıra yakın olduğu için Trend Removed haritasının
daha iyi ve daha geçerli olduğunu söylemek mümkündür.
77
Şekil 4.21 Cross Validation Comparison: Default ve Trend Removed karşılaştırması
4.2.3 S1 bölgesi için analiz sonuçları
Şekil 4.22, S1 bölgesinden toplanan verilerin dağılımını gösterilmektedir.
Şekil 4.22 S1 bölgesinden toplanan veri dağıtımı
Silinmiş:
78
Çizelge 4.4‘te S1 bölgesi için Fe, Na, Ca, Mg, K, Si, U ve Th radyoaktif elementleri ve
sintilometre ölçüm değerleri için kirlilik haritalarını içermektedir.
Çizelge 4.4 S1 bölgesi için veri dağılımı ve kirlenme haritaları
No Elementler ve yorumlar Veri dağılımı ve yoğunluk haritası Ölçek
1 Sintilometre (cps)
Sintilometre (CPS) değerleri S1 alanının güney doğusunda radyoaktif elementlerin yoğunluğunun daha yüksek olduğunu göstermektedir ve radyoaktif elementlerin yoğunluğu S1 alanının kuzey batısına gittikçe azalmaktadır.t.
2 Na
Na elementi, S1 alanın içerisinde düşük bir yoğunluğa sahip olduğu görülmektedir ve bu yoğunluk eşit bir şekilde dağılmaktadır.
3
U
U elementinin seviyesi S1 alanında Na elementinden daha yoğun oluluğu görülmektedir ve bu yoğunluk S1 alanının güney doğusuna gittikçe artmaktadır.
4
Si
Si elementinin oranı orta yoğunlukta olup S1 alanının güney doğusunda en yüksek oranda ve S1 alanının batısına doğru Si elementinin yoğunluğunun azaldığı görülmektedir.
Silinmiş: ¶
Biçimlendirilmiş: Sola
Silinmiş: Çizelge 4.4 S1 bölgesi için veri dağılımı ve kirlenme haritaları
Silinmiş: ¶
Silinmiş: ¶
Silinmiş: ¶5 ... [3]
Biçimlendirilmiş: Ortadan
79
Çizelge 4.4 S1 bölgesi için veri dağılımı ve kirlenme haritaları (devam)
5
Mg
Mg elementin yoğunluğu S1 alanının kuzey ve güney kısmında yüksek olduğu görülmektedir ve S1 alanının kuzey batısına doğru, Mg elementinin yoğunluğu orantılı bir şekilde azalmaktadır.
6
Th
Th elementi, S1 alanının güney kırımında yoğun olduğu ve S1 alanının kuzey doğusuna doğru Th elementin azaldığı görülmektedir.
7
K
K elementi S1 alanına orta bir yoğunlukta dağılmaktadır.
8
Fe
Fe elementı S1 alanının kuzey kısmında yüksek bir yoğunlukta olduğu ve alanın güney doğusuna doğru bu yoğunluğun azaldığı görülmektedir.
9
Ca
S1 alanının kuzey batısında Ca elementin yoğun olduğu ve alanın doğu kısmına doğru bu yoğunluğun azaldığı görülmektedir.
Biçimlendirilmiş: Sekme durakları: 3,02 cm, Sola
Silinmiş: ¶
Silinmiş: ¶
80
4.2.4 S2 alanı için analiz sonuçları
Şekil 4.23, S2 bölgesinden toplanan verilerin dağılımını gösterilmektedir
Şekil 4.23 S2 bölgesinden toplanan veri dağıtımı
Çizelge 4.5’te S2 bölgesi için Fe, Na, Ca, Mg, K, Si, U ve Th radyoaktif elementleri ve
sintilometre ölçüm değerleri için kirlilik haritalarını içermektedir.
Çizelge 4.5 S2 bölgesi için veri dağılımı ve kirlenme haritaları
No Elementler ve yorumlar Veri dağılımı ve kirlenme haritaları Ölçek
1
Sintilometer (cps)
Sintilometre (cps) değerleri S2 alanında düşük bir yoğunluktadır ve bu yoğunluk S2 alanının doğusuna gittikçe azalmaktadır
2
Na
Na elementinin, yüksek bir yoğunlukla, S2 alanının kuzeybatısında yer almaktadır ve bu yoğunluk S2 alanının doğusuna doğru azalmaktadır.
Silinmiş: ‘
Biçimlendirilmiş: Sola
Silinmiş: ¶
Biçimlendirilmiş: Sola
Biçimlendirilmiş: Ortadan
Biçimlendirilmiş: Sola
81
Çizelge 4.5 S2 bölgesi için veri dağılımı ve kirlenme haritaları (devam)
3 U
U elementinin, S2 alanının kuzey ve güney kısmında orta bir yoğunlukta görülmektedir ve bu yoğunluk S2 alanının batısına doğru azalmaktadır.
4
Si
Si elementinin yüksek yoğunluğu S2 alanının kuzey batısında görülmektedir ve bu yoğunluk S2 alanının doğusuna doğru azalmaktadır.
5
Mg
Mg elementinin S2 alanının kuzey doğusunda yoğun olduğunu görülmektedir ve bu yoğunluk S2 alanının güneyine doğru azalmaktadır.
6
Th
Th elementinin yoğunluğu S2 alanında düşük olduğunu görülmektedir ve bu yoğunluk alanın ortasına doğru daha da azalmaktadır.
7
K
K elementinin, S2 alanında yüksek yoğunlukta olduğunu görülmektedir.
82
Çizelge 4.5 S2 bölgesi için veri dağılımı ve kirlenme haritaları (devam)
Fe
Fe elementinin, S2 alanının kuzey batısında yüksek yoğunlukta olduğu görülmektedir ve bu yoğunluk S2 alanının güney doğusuna doğru azalmaktadır.
Ca
Ca elementinin yoğunluğu S2 alanında çok az olduğu görülmektedir ve bu yoğunluk S2 alanın doğusuna doğru azalmaktadır.
4.2.5 S3 alanı için analiz sonuçları
Şekil 4.24, S3 bölgesinden toplanan verilerin dağılımını gösterilmektedir
Şekil 4.24 S3 bölgesinden toplanan veri dağıtımı
Silinmiş: ¶8¶¶¶¶¶ ... [4]
Biçimlendirilmiş: Satır aralığı: 1,5satır, Sekme durakları: 3,02 cm, Sola
Silinmiş: ¶
83
Çizelge 4.6’da S3 bölgesi için Fe, Na, Ca, Mg, K, Si, U ve Th radyoaktif elementleri ve
sintilometre ölçüm değerleri için kirlilik haritalarını içermektedir.
Çizelge 4.6 S3 bölgesi için veri dağılımı ve kirlenme haritaları
o Elementler ve yorumlar Veri dağılımı ve kirlenme haritaları Ölçek
1
Sintilometer (cps)
Sintilometrenin değeri S3 alanının iki kısmında yüksek yoğunlukta görünmektedir ve bu yoğunluk S3 alanının güney batısına doğru azalmaktadır.
2
Na
Na elementinin, S3 alanının güney batısında yüksek yoğunlukta olduğu görülmektedir ve bu yoğunluk kuzey doğuya doğru azalmaktadır.
3
U
U elementinin yoğunluğu S3 alanında düşük olduğu görülmektedir.
4
Si
Si elementinin yoğunluğu S3 alanının merkezine yakın yüksek yoğunlukta olduğu görilmektedirve bu yoğunluk S3 alanının merkezinden uzaklaştıkça azalmaktadır.
5
Mg
Mg elementinin yoğunluğunun
Biçimlendirilmiş: Sola
84
S3 alanının kuzey batısına doğru yüksek olduğu görülmektedir ve bu yoğunluk S3 alanının güneyine doğru azalmaktadır.
Silinmiş: ¶6¶¶ ... [5]
85
Çizelge 4.6 S3 bölgesi için veri dağılımı ve kirlenme haritaları (devam)
Fe, Na, Ca, Mg, K, Si, U ve Th gibi radyoaktif elementlere ve sintilometre ölçüm
değerlerine göre Yozgat Sarıhacılı bölgesinin en fazla kirlenen kısımları tespit edilmiş
ve bu kirlenmenin nedenleri tartışılmıştır.
6
K
K elementinin yoğunluğu S3 alanının kuzeyine doğru yüksek olduğunu görülmektedir ve bu yoğunluk S3 alanının güney batısına doğru azalmaktadır.
7
Th
Th elementin yoğunluğu S3 alanının merkezine doğru yüksek olduğu görülmektedir.
8
Fe
Fe elementi, S3 alanının kuzey doğusuna doğru yüksek yoğunluktadır ve bu yoğunluk S3 alanının güneyine doğru azalmaktadır.
9
Ca
Ca elementinin yoğunluğu S3 alanının kuzey doğusunda yüksek olduğu görülmektedir ve bu yoğunluk güney batıya doğru azalmaktadır.
Biçimlendirilmiş Tablo
Biçimlendirilmiş: Sola
86
5. SONUÇ VE TARTIŞMALAR
Bu çalışmanın amaç GIS yazılımı kullanarak Yozgat Sarıhacılı granitoidindeki toprak
ve kayalardaki radyoaktif elementlerin analizini yapmak, tartışmak ve farklılıkları
ortaya çıkarmak için bir metodoloji geliştirmek ve uygulamaktır. Bu bağlamda
radyoaktif elementlerin kimyasal analiz sonuçları ve radyoaktivite değerleri ile coğrafi,
jeoloji ve arazi kullanımı veritabanlarını karşılaştırmak için bölgesel dağılım haritası
oluşturmak amacıyla ArcGIS yazılımına ait Geostatistical Analyst Tool Box
kullanılmıştır. GIS haritaları olası kirlenme kaynaklarını ortaya çıkarmak için yaygın
olarak kullanılan güçlü bir araçtır. Bu çalışmada GIS haritalama tekniği Yozgat
Sarıhacılı bölgesindeki kirlenme kaynaklarını gösteren dağılım haritası oluşturmak için
kullanılmıştır. GIS haritaları tehlikeli durumları değerlendirmek ve karar almak
konusunda önemli bilgiler sağlamaktadır. Çalışma bölgesinden alınan örneklerin
kimyasal analiz sonuçları ve GIS haritaları (sintilometre (cps), Fe, Na, Ca, Mg, K, Si, U
ve Th elementleri için) bu kayaçların kökensel etkisini ortaya koymaktadır.
Sarıhacılı Yozgat S1, S2 ve S3 bölgeleri için yapılan Geostatistical analizlerin özeti,
sıralı bir şekilde, çizelge 4.7- 4.9’da verilmiştir.
Silinmiş: ¶¶
Silinmiş: , 4.8 ve
87
Çizelge 4.7 Sarıhacılı Yozgat S1 bölgesi için Geostatistical analiz sonuçları
Radyoaktif Elementler
Değişim yoğunluğu ve aralığı (şartı birim ile)
Düşük Yoğunluk Yüksek Yoğunluk Yorumlar
Sintilometre Yüksek 252 (460-208)
208 Kuzey-Batı kısmı
460 Güney- Doğu kısmı
Korelasyon için esas değer
Na Düşük 0.6 (2.6-2.0)
2.0 Kuzey-Doğu kısmı
2.6 Güney-Doğu kısmı
Sintilometre ile uyumlu
U
Düşük 6 (17-11)
11 Kuzey-Batı kısmı
17 Güney kısmı
Sintilometre ile uyumlu
Si Orta 5 (32-27)
27 Kuzey-Batı kısmı
32 Güney-Doğu kısmı
Sintilometre ile uyumlu
Mg
Yüksek 153 (257-104)
104 Kuzey-Batı kısmı
257 Güney-Doğu kısmı
Sintilometre ile uyumlu
Th
Orta 16 (32-16)
16 North-Doğu kısmı
32 Güney-Doğu kısmı
Sintilometre ile uyumlu
K
Düşük 0.7 (4.2-3.5)
3.5 Güney-Doğu kısmı Güney- Batı kısmı
4.2 Güney-Doğu kısmı Orta kısım Kuzey-Batı kısmı
Büyük oranda Sintilometre değeri ile uyumlu
Fe
Yüksek 998 (1458-460)
460 Batı kısmı
1458 Kuzey-Doğu kısmı
Büyük oranda Sintilometre değeri ile uyumlu
Ca Yüksek 609 (843-234)
234 Batı kısmı
843 Kuzey-Doğu kısmı
Büyük oranda Sintilometre değeri ile uyumlu
Çizelge 4.7’de S1 bölgesi için ölçülen sintilometre değerleri, radyoaktif element
değerlerine uygun görülmektedir. S1 bölgesinde, Mg, Fe ve Ca değerlerinin yüksek
olduğu, Na, U ve K değerlerinin düşük olduğu görülmektedir.
Biçimlendirilmiş: Sola
88
Çizelge 4.8 Sarıhacılı Yozgat S2 bölgesi için Geostatistical analiz sonuçları
Radyoaktif Elementler
Değişim yoğunluğu ve aralığı (şartı birim ile)
Düşük Yoğunluk Yüksek Yoğunluk Yorumlar
Sintilometre Orta 48 (269-221)
221 Güney-Batı kısmı
269 Doğu kısmı Kuzey-Batı kısmı
Korelasyon için esas değer
Na Yüksek 2.6 (4.0-1.4)
1.4 Kuzey-Doğu kısmı
4.0 Güney-Doğu kısmı
Düşük oranda Sintilometre değeri ile uyumlu
U
Orta 11 (17-6)
6 Güney-Batı kısmı
17 Kuzey kısmı Güney-Doğu kısmı
Düşük oranda Sintilometre değeri ile uyumlu
Si Yüksek 13 (34-21)
21 Doğu kısmı
34 Orta kısım Batı kısmı
Düşük oranda Sintilometre değeri ile uyumlu
Mg
Yüksek 751 (751-0)
0 Güney kısmı
751 Kuzey-Doğu kısmı Batı kısmı
Büyük oranda Sintilometre değeri ile uyumlu
Th
Düşük 31 (31-0)
0 Batı kısmı
31 Güney kısmı Kuzey kısmı
Düşük oranda Sintilometre değeri ile uyumlu
K
Yüksek 1.5 (5.0-3.5)
3.5 Doğu kısmı Orta kısım Batı kısmı
5.0 Güney kısmı Kuzey kısmı
Düşük oranda Sintilometre değeri ile uyumlu
Fe
Yüksek 2143 (2143-0)
0 Güney-Doğu kısmı
2143 Kuzey-Batı kısmı
Sintilometre ile uyumlu
Ca Düşük 0.3 (0.3-0)
0 Güney kısmı Güney kısmı
0.3 Batı kısmı
Düşük oranda Sintilometre değeri ile uyumlu
Çizelge 4.8’de S2 bölgesi için ölçülen sintilometre değerleri, radyoaktif element
değerlerine düşük oranda uygun görülmektedir. S2 bölgesinde, Na, Si, Mg, K, ve Fe
değerlerinin yüksek olduğu, Th ve Fe değerlerinin düşük olduğu görülmektedir.
Silinmiş: ¶
Biçimlendirilmiş: Sola
89
Çizelge 4.9 Sarıhacılı Yozgat S3 bölgesi için Geostatistical analiz sonuçları
Radyoaktif elementler
Değişim yoğunluğu ve aralığı (şartı birim
ile)
Düşük Yoğunluk Yüksek Yoğunluk Yorumlar
Sintilometre Orta 53 (72-19)
19 Güney-Batı kısmı
72 Orta kısım Güney-Doğu kısmı Kuzey kısmı
Korelasyon için esas değer
Na Yüksek 0.9 (3.9-3.0)
3.0 Doğu kısmı
3.9 Batı kısmı
Sintilometre ile uyumlu değildir
U
Yüksek 4 (10-6)
6 Kuzey-Batı kısmı Güney-Doğu kısmı
10 Kuzey-Doğu kısmı Güney- Batı kısmı
Düşük oranda Sintilometre değeri ile uyumlu
Si Yüksek 4 (32-28)
28 Kuzey-Doğu kısmı
32 Güney-Doğu kısmı
Büyük oranda Sintilometre değeri ile uyumlu
Mg
Yüksek 674 (885-211)
211 Güney kısmı
885 Batı kısmı Güney- Batı kısmı
Düşük oranda Sintilometre değeri ile uyumlu
Th
Yüksek 2.1 (2.1-0)
0 Güney kısmı
2.1 Orta kısım Güney-Doğu kısmı
Sintilometre ile uyumlu
K
Yüksek 14 (14-0)
0 Güney kısmı
14 Orta kısım Kuzey kısmı
Düşük oranda Sintilometre değeri ile uyumlu
Fe
Yüksek 3.4 (3.4-1)
1 Orta Kısım
3.4 Kuzey- Doğu kısmı
Düşük oranda Sintilometre değeri ile uyumlu
Ca Düşük 1.8 (2.0-0.2)
0.2 Orta Kısım
2.0 Kuzey- Doğu kısmı
Düşük oranda Sintilometre değeri ile uyumlu
Çizelge 4.9‘da S3 bölgesi için ölçülen sintilometre değerleri, radyoaktif element
değerlerine, bazı elementler için, düşük oranda uygun görülmüş ve geriye kalan
elementler için hiç bir şekilde uygun görülmemiştir. S2 bölgesinde, Na, Si, Mg, Th, K,
ve Fe değerlerinin yüksek olduğu, U ve Ca değerlerinin düşük olduğu görülmektedir.
Böylece, Sarıhacılı Yozgat Granitoidinde Mg elementin yüksek orana sahip olduğu ve
U elementin düşük orana sahip olduğu anlaşılmıştır.
Biçimlendirilmiş: Sola
90
Sarıhacılı granitoidi jeokimyasal açıdan değerlendirildiğinde; subalkalin karakterli,
kalkalkalin yönelimli ve yüksek K serisinde yer alan peraluminalı, mafik mikrogranular
anklav içermeyen ve özşekilsiz granat içerikli üst kabuk kökenli S-tipi granitlerdir.
Sintilometre ölçüm değerlerine bakıldığında; S1 ve S2 bölgelerinin yüksek
radyoaktivite, S3 bölgesinin ise düşük radyoaktiviteye sahip olduğu görülmektedir.
Bu durum, kayaç jeokimyası ve mineraloji sonuçları ile uyumlu olduğu görülmüştür.
Yüksek radyoaktivitenin göstergesi olan K, Th ve U içeriklerinin S1 ve S2 bölgelerinde
yüksek, S3 bölgesinde düşük olması sintilometre ölçüm değerlerini desteklemektedir.
Mineralojik açıdan değerlendirildiğinde; yüksek K içeriğine sahip olan biyotit,
muskovit ve ortoklaz minerallerinin S1 ve S2 bölgesi kayaçlarında yaygın olarak
gözlenirken S3 bölgesi kayaçlarında ise çok az miktarlarda gözlendiği görülmektedir.
Özellikle S1 bölgesi kayaçları iri biyotit ve ortoklazlar içermektedir. Biyotit, muskovit
ve ortoklaz minerallerinde yine yüksek radyoaktiviteyi işaret eden zirkon minerali
kapanımları bulunması da önemli bir faktördür. S1 bölgesi biyotitleri içerisinde bulunan
zirkon kapanımları pleokroik radyoaktif haleler içererek radyoaktif değerlerinin yüksek
olmasına neden olmuştur.
Sonuç olarak; S1, S2 ve S3 bölgeleri radyoaktivite açısından incelendiğinde sintilometre
ölçüm değerleri (cps), tüm kayaç jeokimyası ve mineralojik özelliklerin birbirleriyle
uyumlu sonuçlar verdiği ve bunların GIS teknikleriyle birlikte yorumlandığında S1 ve
S2 bölgelerinin yüksek, S3 bölgesinin ise nispeten daha düşük radyoaktiviteye sahip
olduğu görülmektedir.
Silinmiş: ¶
91
5. SONUÇ
Bu çalışmanın amacı araziden toplanan jeoloji verilerinin bilgisayar ortamında analizini,
modellenmesini ve haritalanmasını yapmaktı. Bu kapsamda tez çalışmasında aşağıdaki
çalışmalar yapışmıştır:
• 50’nin üzerinde enterepolasyon teknikleri, GIS uygulamalı, veri analizleri,
kirlenme analizleri vb. konularla ilgili makale, kitap ve diğer kaynaklar
araştırılmış ve özetleri verilmiştir;
• Değişik interpolasyon tekniklerinin önerildiği, önerilen tekniklerden en
verimlisinin seçildiği, CBS yazılım araçları yardımıyla arazilerden toplanan
verilerin analizini yaparak ve sonuçlarını değerlendirerek çevre kirlenmelerinin
gerçek durumunu ortaya çıkarabilecek ve kirlenmenin kaynağını saptayabilecek
metodoloji geliştirilmiş ve uygulanmıştır;
• Arazinin jeolojik yapısını da dikkate alan 8 enterpolasyon tekniği önerilmiş,
MATLAB yazılımı ile kodlanmış ve en verimlisi seçilmiştir;
• Geliştirilen metodoloji ile Yozgat İli Sarıhacılı Bölgesine ait üç ayrı kısımdaki
kaya/topraklardan toplanan 78 adet örneklerdeki Sintilometre (cps), Fe, Na, Ca,
Mg, K, Si, U, and Th radyoaktif elementlerinin dağılımının analizi yapılmış,
modellenmiş ve haritaları oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlara göre radyoaktif
elemanların yoğunluğunu yüksek ve düşük olan bölgeler belirlenmiştir.
• Coğrafi Bilgi Sistemlerinde yoğun şekilde kullanılan ArcGIS 9.2 platformuna ait
ArcVIEW, ArcMap, ArcCatalog, vb. yazılımları ve Geostatistical Analyst başta
olmak üzere diğer Tools Box araçları öğrenilmiş ve yoğun şekilde kullanılmıştır.
• Tez kapsamında elde edilen sonuçlar bilimsel toplantılarda ve seminerlerde
tartışılmış ve uzmanlar tarafından takdir edilmiştir.
92
• Tez sonuçları seminer şeklinde tartışılmış, sempozyum özetler kitabında
basılmış ve Fen Bilimleri dergisine bir bilimsel araştırma makalesi şeklinde
gönderilmiştir.
Elde edilen sonuçlar geliştirilen metodolojinin verimli olduğunu kanıtlamıştır. Tez
sonucunda elde edilen sonuçların diğer disiplinlerde veri analizi yapmak, kirlenme,
bileşim yoğunluğu kirlilik, risk analizleri ortaya koymak mümkündür.
Bu tez çalışmasında jeoloji, mineraloji ve jeokimyasal verilerin bilgisayar programları
yardımıyla dogru olarak yorumlayabilme ve yakın çevrelerde analizi mumkun olmayan
noktaların olası davranislari hakkında bilimsel yaklaşımlarda bulunabileceği ortaya
konulmuştur. Aynı çalışma şeklini Fizik, kimya, Maden, Petrol ve pozitif bilimlerde
uygulanabileceği olasıdır.
Silinmiş: ¶¶¶
93
KAYNAKLAR
Anonymous.1983. Report of the Riso National Laboratory. DK-4000 Roskilde,
Danmark.
Adams, K. 2001. Smooth Interpolation of Zero Curves. ALGO Research Quarterly. Vol.
4, NOS.1/2.
Akce, M.A. and Kadioglu, Y. K. 2005. Petrology of Leucogranites from the northern
part of Yozgat Batholith. Geological Bulletin of Turkey, 42, No 2; 1-20.
Aksoy, A., Demirezen, D. and Duman, F. 2005. Bioaccumulation, detection and
analyses of heavy metal pollution in Sultan Marsh and its environment. Water,
Air, and Soil Pollution, 164; 241–255.
ArcGIS Geostatistical Analyst: Power Exploration and Data Interpolation
Solutions.2001. An ESRI White Paper.
Ball, J. A. and Bolotnikov, V. 2005. Nevanlinna–Pick interpolation for Schur–Agler
class functions on domains with matrix polynomial defining function in Cn. New
York J. Math. 11; 247–290.
Becegato, V. A., Ferreira, F. J. F. and Machado, W. C. P. 2008. Concentration of
Radioactive Elements (U, Th and K) Derived from Phosphatic Fertilizers in
Cultivated Soils. Braz. arch. biol. technol. V. 51, N. 6; 1255-1266.
Boor, C. Ideal Interpolation. pp. 59–91.
Bozkurt, A., Yorulmaz, N. and Kam, E. 2007. Environmental Radioactivity
Measurements in Harran Plain of Sanliurfa, Turkey. CP899 Sixth International
Conference of Balkan Union, American Institute of Physics.
% H matrisinin degerlerine gore ArcGIS ortaminda dagilimin analizi ve
kirlenme hariasi yapilir.
% End of program
Silinmiş: ¶
Biçimlendirilmiş: Normal, Sola,Girinti: İlk satır: 0 cm
Silinmiş: ¶
Silinmiş: ¶
Biçimlendirilmiş: İngilizce (ABD)
119
ÖZGEÇMİŞ
Adı Soyadı : Sama Yüksel AZAT
Doğum Yeri : Irak /Kerkük
Doğum Tarihi : 07.01.1983
Medeni Hali : Bekar
Yabancı Dili : İngilizce, Arapça
Eğitim Durumu (Kurum ve Yıl)
Lise : Kerkük Kız Lisesi, Irak, 1997
Lisans : Kerkük Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü,
2000
Yüksek Lisans : Ankara Üniversitesi, Fen Bilmleri Enistitüsü Bilgisayar
Mühendisliği Anabilim Dalı(Şubat 2006 – Ekim 2009)
Yayınları :
1. Refık SAMET, Sama Y. AZAT, Musa A. AKÇA, Yüsüf K. KADIOĞLU,
“Sarıhacılı Granitoidi İçerisindeki Radyoaktif Element İçeriklerinin Belirlenmesinde
Spektroskopik Uygulamalar; Yozgat Orta Anadolu”, XI. Ulusal Spektroskopi
Kongresi Bildiri Özetleri Kitabı, Sayfa 85, 23- 26 Haziran 2009 Gazi Üniversitesi
Fen Edebiyat Fakültesi Kimya Bölümü ANKARA.
2. Refık SAMET, Sama Y. AZAT, Musa A. AKÇA, Yüsüf K. KADIOĞLU, “GIS
Approach in the Distribution of Radioactive Elements within the Sarihacili Granitoid,
Yozgat, Turkey”, G.Ü. Journal of Science, 2009 (inceleme aşamasında).
3. Sama Y. AZAT, “Goğrafi Bilgi Sistemlerinde Geometri Sınıf Kütüphanesi”, Yüksek
Lisans Semineri, Ankara Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, 2007.
Biçimlendirilmiş: Girinti: İlk satır: 0cm
Silinmiş: k
Silinmiş: l
Silinmiş:
Biçimlendirilmiş: Yazı tipi: Kalın
Silinmiş:
Biçimlendirilmiş: Yazı tipi: Kalın
Biçimlendirilmiş: Yazı tipi: Kalın
Biçimlendirilmiş: Yazı tipi: Kalın
Silinmiş: ¶
Sayfa 51: [1] Silinmiş sema 30.09.2009 01:22:00
Enterpolasyon teknikleri Orta Medyan Orta-Medyan
Yoğunluk Haritası
1 Gerçek değerler
46.61 44.5 2.11
2 Dört komsu değerlerin
aritmetik ortalamasına göre
veri üretim tekniği
35.74 30.5 5.24
3 Sekiz komşu değerlerin
arithmetic ortalamasına
göre veri üretim tekniği
36.07
29.5 6.57
4 Arazinin jeolojik yapısı
dikkate alınarak dört komsu
değerlerin aritmetik
ortalamasına göre veri
üretim tekniği
34.98 27.5 7.48
5 Arazinin jeolojik yapısı
dikkate alınarak sekiz
komsu değerlerin aritmetik
ortalamasına göre veri
üretim tekniği
35.17 27.5 7.67
6 Dört komsu değerlerin 29.77 21 8.77
Sayfa 51: [2] Silinmiş sema 29.09.2009 15:03:00
Enterpolasyon teknikleri Orta Medyan Orta-
Medyan
Yoğunluk Haritası
1 Gerçek değerler
46.61 44.5 2.11
2 Dört komsu değerlerin
aritmetik ortalamasına göre
35.74 30.5 5.24
medyan ortalamasına göre
veri üretim tekniği
7 Arazinin jeolojik yapısı
dikkate alınarak sekiz
komsu değerlerin medyan
ortalamasına göre veri
üretim4tekniği
24.23 15 9.23
8 Arazinin jeolojik yapısı
dikkate alınarak dört komsu
değerlerin medyan
ortalamasına göre veri
üretim tekniği
26.77 16.5 10.27
9 Sekiz komsu değerlerin
medyan ortalamasına göre
veri üretim tekniği
29.29 17 12.29
veri üretim tekniği
3 Sekiz komşu değerlerin
arithmetic ortalamasına
göre veri üretim tekniği
36.07
29.5 6.57
4 Arazinin jeolojik yapısı
dikkate alınarak dört komsu
değerlerin aritmetik
ortalamasına göre veri
üretim tekniği
34.98 27.5 7.48
5 Arazinin jeolojik yapısı
dikkate alınarak sekiz
komsu değerlerin aritmetik
ortalamasına göre veri
üretim tekniği
35.17 27.5 7.67
6 Dört komsu değerlerin
medyan ortalamasına göre
veri üretim tekniği
29.77 21 8.77
7 Arazinin jeolojik yapısı
dikkate alınarak sekiz
komsu değerlerin medyan
ortalamasına göre veri
üretim4tekniği
24.23 15 9.23
8 Arazinin jeolojik yapısı
dikkate alınarak dört komsu
değerlerin medyan
ortalamasına göre veri
üretim tekniği
26.77 16.5 10.27
9 Sekiz komsu değerlerin
medyan ortalamasına göre
veri üretim tekniği
29.29 17 12.29
Sayfa 78: [3] Silinmiş sema 29.09.2009 15:11:00
5
Mg
Mg elementin yoğunluğu S1 alanının kuzey ve güney kısmında yüksek olduğu görülmektedir ve S1 alanının kuzey batısına doğru, Mg elementinin yoğunluğu orantılı bir şekilde azalmaktadır.
6
Th
Th elementi, S1 alanının güney kırımında yoğun olduğu ve S1 alanının kuzey doğusuna doğru Th elementin azaldığı görülmektedir.
K
K elementi S1 alanına orta bir yoğunlukta dağılmaktadır.
8
Fe
Fe elementı S1 alanının kuzey kısmında yüksek bir yoğunlukta olduğu ve alanın güney doğusuna doğru bu yoğunluğun azaldığı görülmektedir.
9
Ca
S1 alanının kuzey batısında Ca elementin yoğun olduğu ve alanın doğu kısmına doğru bu yoğunluğun azaldığı görülmektedir.
Sayfa 82: [4] Silinmiş sema 29.09.2009 15:19:00
8
9
6
K
K elementinin yoğunluğu S3 alanının kuzeyine doğru yüksek olduğunu görülmektedir ve bu yoğunluk S3 alanının güney batısına doğru azalmaktadır.
7
Th
Th elementin yoğunluğu S3 alanının merkezine doğru yüksek olduğu görülmektedir.
8
Fe
Fe elementi, S3 alanının kuzey doğusuna doğru yüksek yoğunluktadır ve bu yoğunluk S3 alanının güneyine doğru azalmaktadır.
9
Ca
Ca elementinin yoğunluğu S3 alanının kuzey doğusunda yüksek olduğu görülmektedir ve bu yoğunluk güney batıya doğru azalmaktadır.