Belediye çöplüğü olarak adlandırılan ve çöplerin düzensiz olarak depolandığı alanlar çevrenin yaşam kalitesini düşürmesinin yanında toprağa ve su kaynaklarına zarar vermektedir. Bu alanların en önemli etkisi depolanan çöplerin içerdiği zararlı maddelerin çevreye yayılması, toprakta birikmesi ve taban suyuna karışmasıdır. Bu çalışmada uzun yıllardır düzensiz çöp depolama alanı olarak kullanılmış olan Çorlu düzensiz çöp depolama alanının, yakınında bulunan tarım alanlarına kirletici etkisi incelenmiştir. Bu amaçla depolama alanı ile Çorlu deresi arasında kalan ve tarım yapılan alandan örneklemeler yapılmıştır. Çöp depolama alanına farklı mesafede 22 noktadan ve 3 farklı derinlikten toplam 66 toprak ve 14 bitki örneği alınmıştır. Toprak ve bitki örneklerinde Magnezum (Mg), Potasyum (K), Kalsiyum (Ca), Fosfor (P), Demir (Fe), Mangan (Mn), Bakır (Cu), Çinko (Zn) analizleri yapılmıştır. Ayrıca verilerin daha kolay anlaşılırlığını sağlamak için, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yardımıyla makro ve mikro elementlerin dağılım haritaları yapılarak, toprak ve bitkide bulunan miktarların daha kolay anlaşılabilirliği sağlanmıştır. Analiz sonuçlarına göre toprakların element içerikleri ile çöp alanı arasında mesafe ile ilgili bir ilişki bulunamamıştır. Araştırma alanının eğimli olması ve bahar yağışlarının topraklarda yıkanmaya neden olması toprakların element konsantrasyonunun değişmesine neden olmuştur. Ayrıca çalışma alanının tekstürü kumlu tından kile kadar değişiklik göstermektedir. Toprak analiz sonuçları kil içeriği yüksek olan noktalarda element konsantrasyonlarının nispeten yüksek olduğunu göstermektedir. Toprakların kirlilik sınıflandırmasına göre tehlikeli metaller içinde yer alan Cu ve Zn sınır değerleri aşmamıştır. Bitkilerde ise Fe hariç Mn, Cu ve Zn içerikleri sınır değerleri aşmamıştır.

Biocomfort conditions, which are related to climate parameters, are a factor that affect almost every aspect of people’s lives. Compatibility in terms of biocomfort also brings many advantages and disadvantages in areas where tourism activities are carried out. For this reason, it is of great importance to identify areas that are suitable and not suitable for biocomfort during the tourism season, especially in areas where tourism activities are carried out. In this study, with the help of GIS, it was aimed to determine the areas that are suitable and not suitable for biocomfort in the city of Samsun in June, July, August and September by using the summer temperature index (Summer Simmer Index = SSI). As a result of the study, it was determined that 1.41% of the province in June and 16.65% in September remained in the cold zone. Apart from this, it was determined that 11.58% of the province in June, 33.27% in July, 21.77% in August and 14.3% in September remained in the second generation, which is considered the most comfortable belt.

Yağış deseninin ve potansiyelinin doğru belirlenmesi su kaynakları yönetimi, planlaması ve geliştirilmesi açısından çok önemlidir. Yağışlar zamana ve yere göre en fazla değişkenlik gösteren iklim elemanıdır. Bu sebeple yağış ölçümlerinde diğer iklim elemanlarından daha sık ölçüm ağına ihtiyaç duyulur. Bu çalışmada yağış ölçer ağı sıklığı ve konumunun Antalya Havzasında yağış deseni, miktarı ve hacmine olan etkisinin belirlenmesi hedeflenmiştir. Bu maksatla çalışmada iki farklı veri seti kullanılmıştır. Veri Seti-1’de sadece Meteoroloji Genel Müdürlüğü (MGM) istasyonlarına ait yağış verileri kullanılmıştır. Veri Seti-2’de MGM ve Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü (DSİ) istasyonlarına ait yağış verileri birlikte kullanılmıştır. Veri setlerinin mekânsal enterpolasyonunda, çok yaygın bir kullanım alanına sahip olan jeoistatistik Ordinary Kriging (OK) yöntemi uygulanmıştır. Veri setlerinin sonuçları çapraz doğrulama yöntemiyle ölçülmüş ve Ortalama Mutlak Hata (MAE), Ortalama Karekök Hatası (RMSE), Belirleyicilik Katsayısı (R2) ve Nash-Sutcliffe etkinlik katsayısı (NSE) ile karşılaştırılmıştır. Veri Seti-1 ile NSE: 0.64, R2: 0,64, MAE: 123,75 ve RMSE: 145,83; Veri Seti-2 ile NSE: 0,77, R2: 0,77, MAE: 111,55 ve RMSE: 135,22 olarak hesaplanmıştır. Veri Seti-1 ile karşılaştırıldığında Veri Seti-2’nin hata miktarları daha düşük, doğruluğu ve çalışma alanını temsil etmesi daha yüksektir. MGM ve DSİ istasyonlarının birleştirilerek kullanılması çalışma alanında istasyon ağı sıklığı ve homojenliği sağlamıştır. Bu uygulama enterpolasyon metodunun da başarısını artırmıştır. Havzanın alansal ortalama yağış miktarı MGM istasyonlarıyla 763 mm, Veri Seti-2 istasyonlarıyla 887,1 mm olarak hesaplanmıştır. DSİ yağış istasyonu verilerinin kullanımı Antalya Havzanın yağış deseni ve potansiyelinde büyük farklılıklar oluşturmuştur.