Yeşil havalimanı uygulamaları: İki aşamalı karbon emisyon tahmin modeli
Green airport applications: Two-stage carbon emission forecasting model
- Tez No: 1015895
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BEYZANUR ÇAYIR ERVURAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Sivil Havacılık, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Civil Aviation, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Analitik hiyerarşi süreci, Destek vektör regresyonu, Analytical hierarchy process, Support vector regression
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hava taşımacılığı, birçok ulaşım türünden daha hızlı büyümekte ve gelişmektedir. Bu yüzden küresel emisyon artışında kritik bir paya sahiptir. Bu çalışmada Türkiye'nin havacılık kapasitesi açısından stratejik öneme sahip üç merkezi olan Sabiha Gökçen, Esenboğa ve Konya havalimanlarındaki uçakların iniş ve kalkış sırasında salınan CO₂ miktarının gelecek dönem projeksiyonu incelenmiştir. Kullanılan veriler 2014-2023 dönemini kapsayan 120 aylık veri setinden oluşmaktadır. Bu çalışmada, çok aşamalı bir karar destek modeli önerilmiştir. İlk olarak, uzman görüşlerine dayalı olarak Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi kullanılarak emisyonları etkileyen temel faktörler belirlenmiştir. En önemli üç faktörün LTO, yakıt tüketimi ve yük trafiği olduğu tespit edilmiştir. Daha sonra, her bir uçuş için emisyon değerleri Tier II yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır. Hesaplanan bu emisyon verileri kullanılarak bir tahmin modeli geliştirilmiştir. Operasyonel değişkenlerin tahmini için Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA), Üstel Düzleştirme (ETS) ve Mevsimsel Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (SARIMA) zaman serisi yöntemleri uygulanmış, model performansları karşılaştırılarak en uygun yöntem belirlenmiştir. Son tahmin aşamasında, makine öğrenimi tabanlı DVR (Destek Vektör Regresyonu), En Küçük Kareler Güçlendirme (Least Squares Boosting-LSBoost) ve Rastgele Orman (Random Forest-RF) yöntemleri kullanılmıştır. Bu tahmin yöntemlerinin performansları karşılaştırılarak, en düşük hata değerini veren modeller belirlenmiştir. En düşük hataya sahip olan model Sabiha Gökçen için %1,24 Ortalama Mutlak Yüzde Hata (Mean Absolute Percentage Error-MAPE) ve Konya için %0,78 MAPE değeri ile LSBoost modeli seçilirken Esenboğa Havalimanı için DVR modeli %2,99 MAPE değeri ile en düşük hataya sahip olan model olarak belirlenmiştir. Çalışmanın farklı koşullar altındaki davranışını gözlemlemek için, iyimser ve kötümser senaryolar altında değerlendirmeler yapılmıştır. İyimser senaryoda çevre politikaları kapsamında elde edilen karbon tasarrufu, kötümser senaryolardaki sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Çok Amaçlı Optimizasyon Oran Analizi (Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis- MOORA) tabanlı uçak tipi analizleri sonucunda daha çevreci uçak tipi kullanımının Konya Havalimanı için aylık yaklaşık 0,1-0,25 milyon kg CO2 emisyon azaltımı sağlayabileceği gözlemlenirken, Sabiha Gökçen Havalimanı'nda bu değerin aylık yaklaşık 3-6 milyon kg CO2 seviyesine ulaşabileceği belirlenmiştir. Elde edilen sonuçların, bu alandaki araştırmacılar ve politika yapıcılar için yol gösterici olması beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
Air transportation is growing and developing more rapidly than many other modes of transportation. Therefore, it has a critical share in the increase of global emissions. In this study, the future projection of the amount of CO₂ emissions released during the landing and take-off phases of aircraft at Sabiha Gökçen, Esenboğa, and Konya airports, which are three strategically important hubs in terms of Türkiye's aviation capacity, was examined. The data used in the study consist of a 120-month dataset covering the 2014–2023 period. In this study, a multi-stage decision support model was proposed. First, the main factors affecting emissions were determined using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method based on expert opinions. It was determined that the three most important factors were LTO, fuel consumption, and cargo traffic. Subsequently, emission values for each flight were calculated using the Tier II methodology. A prediction model was then developed using these calculated emission data. For the prediction of operational variables, time series methods including Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Exponential Smoothing (ETS), and Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) were applied, and the most suitable method was determined by comparing model performances. In the final prediction stage, machine learning-based methods including Support Vector Regression (SVR), Least Squares Boosting (LSBoost), and Random Forest (RF) were used. The performances of these prediction methods were compared, and the models with the lowest error values were identified. The model with the lowest error was determined as the LSBoost model with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 1.24% for Sabiha Gökçen and 0.78% for Konya, whereas the SVR model was observed to have the lowest error for Esenboğa Airport with a MAPE value of 2.99%. In order to observe the behavior of the study under different conditions, evaluations were conducted under optimistic and pessimistic scenarios. In the optimistic scenario, the carbon savings achieved within the scope of environmental policies were compared with the results obtained under pessimistic scenarios. As a result of aircraft type analyses based on the Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) method, it was observed that the use of more environmentally friendly aircraft types could provide an approximate monthly CO₂ emission reduction of 0.1-0.25 million kg for Konya Airport, while this value could reach approximately 3-6 million kg per month at Sabiha Gökçen Airport. The obtained results are expected to serve as a guiding resource for researchers and policy makers in this field.
Benzer Tezler
- Evaluation of land use land cover change around istanbul airport between years of 2011-2021
2011 – 2021 yılları arasında istanbul havalimanı çevresi arazi ortusu arazi kullanımı degişiminin degerlendirilmesi
KANER LEVENT
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇİĞDEM GÖKSEL
- Empirical applications in tourism demand and tourism output growth: The Case of Muğla
Turizm talebinde ve turizm çıktı büyümesinde ampirik uygulamalar: Muğla örneği
ÇAĞRI ARSLAN
Doktora
İngilizce
2024
Ekonomiİstanbul Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAL TUNCER TERREGROSSA
- Yeşil havalimanı uygulamalarının çalışanların örgütsel bağlılığı üzerindeki etkisi
The effect of green airport practices on employees' organizational commitment
ALEYNA KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Sivil Havacılıkİstanbul Gelişim ÜniversitesiHavacılık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ASLAN
- Türkiye için ikincil merkez havalimanı yer seçimi
Secondary hub airport location selection for Turkey
ECEM YAZICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
UlaşımGazi ÜniversitesiTrafik Planlaması ve Uygulaması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA HATİPOĞLU
- Türkiye'de havayolu sektöründe teknoloji kullanımının pilot performansına etkisi üzerine nitel bir inceleme
A qualitative study on the effect of technology use on pilot performance in the airline industry in Türkiye
ERCAN AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Sivil HavacılıkKocaeli ÜniversitesiHavacılık Yönetimi Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİDEM RODOPLU ŞAHİN