Tazerbo bölgesi, Al Kufra Havzası, güneydoğu Libya’da makine öğrenimi teknikleri kullanılarak yeraltı suyu seviyesi değişimlerinin öngörülmesi

Burada gelecekteki yeraltı suyunun önemi

Dünyanın en kurak kesimlerinde yeraltı suyu, çiftliklerin, kasabaların ve endüstrilerin ayakta kalmasını sağlayan tek şey olabilir. Güneydoğu Libya’da büyük kuyular derin bir çöl akiferinden çekim yaparak suyu kuzeye, kıyı şehirlerine gönderiyor. Bu makale, bilim insanlarının modern hesaplama araçlarıyla önünü nasıl gözdüklerini ve farklı pompalama planları altında bu gizli su rezervlerinin gelecek yirmi yıl içinde nasıl değişebileceğini nasıl incelediklerini açıklıyor; amaç, karar vericilerin ciddi kıtlıklar ve arazi hasarını önlemesine yardımcı olmak.

Libya’nın su hayat hattının arkasındaki çöl akiferi

Araştırma, Sahra’dan uzak şehirlere fosil yeraltı suyunu boruyla ulaştıran Libya’nın İnsan Yapımı Nehir Projesi için kilit kaynaklardan biri olan Al Kufra Havzası’ndaki Tazerbo kuyu alanına odaklanıyor. Bölge çok az yağış alıyor ve aşırı sıcaklara maruz kalıyor; bu nedenle derin Nubian Kumtaşı Akiferi, eski suyun bir banka hesabı gibi davranıyor. 2004’te yaygın pompaj başlayalı bu yana yüzü aşkın üretim kuyusu zaman zaman günde yaklaşık bir milyon metreküpe varan su çekti. Bu yoğun kullanım, saha bazı bölgelerinde yeraltı suyu seviyelerini şimdiden 16 metre kadar düşürdü ve arazi çökmesine katkıda bulundu; bu da bu su hayat hattının ne kadar süre dayanabileceği konusunda endişeleri artırdı.

Kuyu kayıtlarını bir öğrenme sorununa dönüştürmek

Akiferin geleceğini araştırmak için ekip, Tazerbo çevresindeki on dört izleme kuyusundan yirmi yıllık yıllık yeraltı suyu seviyesi ölçümlerini ve her gün ne kadar su pompalandığına ilişkin kayıtları topladı. Ayrıca kaya kalınlığı ve suyun ne kadar kolay hareket ettiği gibi kuyu ve akifer hakkında temel bilgileri derlediler. Yeraltı akışının her fiziksel ayrıntısını modellemeye çalışmak yerine sorunu bir zaman serisi olarak ele aldılar: Bir kuyudaki su seviyesi geçmiş seviyelere ve pompalamadaki değişikliklere zaman içinde nasıl tepki veriyor? Bu kurulum, her fiziksel sürecin önceden belirtilmesini gerektirmeden verideki kalıpları ortaya çıkarabilen makine öğrenimi yöntemleri için uygundur.

Makinenin geleceği nasıl öğrendiği

Ekip, Gaussian süreç regresyonu türleri ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) adlı tekrarlayan sinir ağı dahil olmak üzere birkaç gelişmiş istatistiksel ve makine öğrenimi aracını test etti. Her yöntemin bilinen su seviyelerini ne kadar iyi yeniden üretebildiğini, tahmin edilen ve gözlemlenen değerler arasındaki uyum ve tipik hata büyüklüğü gibi standart ölçütlerle kontrol ettiler. Açık ara kazanan, geçmiş su seviyelerini ve pompalama miktarlarını alan Nonlinear Autoregressive Exogenous (NARX) olarak bilinen özel bir zaman serisi sinir ağı türüydü. Görece basit bir yapıyla bu ağ, tüm on dört kuyunun geçmişini çok yüksek doğrulukla eşleştirebildi. Ayrıntılı bir duyarlılık analizi, modelin farklı kuyularda farklı giriş kombinasyonlarına başvurduğunu gösterdi; bu da modelin verileri basitçe ezberlemek yerine anlamlı sebep-sonuç örüntülerini yakaladığını düşündürüyor.

Aynı akifer için iki farklı gelecek

Eğitilip doğrulandıktan sonra NARX modeli, iki pompalama planı altında 2030 ve 2040’a kadar öngörüler üretmek için kullanıldı. İlk planda, günde yaklaşık 255.000 metreküpe gerilemiş olan mevcut daha düşük çekim hızı korunuyor. Bu durumda model, başlıca sahadaki kuzey bölümünde görece mütevazı ek düşüşler öngörüyor: 2024’e kıyasla 2030’a kadar yaklaşık 2 metre ek çekilme ve 2040’a kadar kabaca 1,6 metre daha. Bölgenin güneyindeki bazı kuyular ise yerel akifer yapısını yansıtıyor olabilecek hafif bir toparlanma bile gösterebilir. Keskin bir karşıtlık olarak, ikinci plan pompalanan suyun günde 400.000 metreküpe çıkarıldığını varsayıyor.

Sonuçların su yöneticileri için anlamı

Daha yüksek pompalama planı altında model, kuyusahası güneydoğusu ve güneybatısında 2030’a kadar 50 metreden fazla yeraltı suyu düşüşleri ve 2040’ta da güçlü bir şekilde düşük seviyelerin devam etmesini öngörüyor. Tazerbo’daki geçmiş deneyimler, agresif pompajın ani düşüşleri tetikleyebileceğini; çekim azaltıldığında bunun kısmen geri döndüğünü zaten gösteriyor. Yeni öngörüler bu tabloyu destekliyor ve akiferin uzun vadeli aşırı kullanıma ne kadar duyarlı olduğunu vurguluyor. Popüler bir okuyucu için mesaj açık: Çekimleri mevcut azaltılmış seviyelere yakın tutmak, bu sınırlı su kaynağını daha fazla yıl boyunca kullanmayı sağlar; pompajı tekrar artırmak ise keskin düşüşler, arazi çökmesi ve bu gizli suya bağımlı topluluklarda artan baskı riski taşır. Çalışma, dikkatle ayarlanmış makine öğrenimi araçlarının dünyanın en su kıt bölgelerinde sürdürülebilir su kullanımı planlaması için pratik rehberler haline gelebileceğini gösteriyor.

Atıf: El Fallah, O.A., Abou El-Magd, L.M., El Kammar, M.M. et al. Forecasting groundwater level changes using machine learning techniques in Tazerbo area, Al Kufra Basin, southeast Libya. Sci Rep 16, 15383 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-37337-w

Anahtar kelimeler: yeraltı suyu öngörüsü, makine öğrenimi, Libya akifer, su yönetimi, NARX sinir ağı