Orman yangınlarının hava kirliliğine etkisinin araştırılması ve makine öğrenmesi ile modellenmesi
Investigation of the effects of forest fires on air pollution using machine learning modeling
- Tez No: 1017645
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN KURTULUŞ ÖZCAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
- Anahtar Kelimeler: Hava kirliliği, Makine öğrenmesi, Orman yangınları, İklim değişikliği, Air pollution, Machine learning, Forest fires, Climate change
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, Türkiye'de meydana gelen orman yangınlarının mekansal ve zamansal değişimi ile yangınları tetikleyen atmosferik mekanizmalar incelenmiş, özellikle yıldırım kaynaklı yangınlar ile meteorolojik koşullar arasındaki ilişki değerlendirilmiştir. NCEP/NCAR Reanaliz verileri kullanılarak basınç ve rüzgar alanları analiz edilmiş, Akdeniz Havzası'nın iklim hassasiyeti dikkate alınarak Antalya ve Muğla illerine odaklanılmıştır. Bulgular, 2013-2021 döneminde yangın aktivitesinin yüksek seyrettiğini ve yangınların özellikle Haziran-Eylül döneminde yoğunlaştığını göstermektedir. Ayrıca, Akdeniz Bölgesi'nde atmosferik blokaj koşulları ve föhn etkisinin, sıcaklık artışı ve düşük bağıl nem koşullarına neden olarak yangın riskini artırdığı belirlenmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında, Sentinel-5P uydusundan elde edilen karbonmonoksit konsantrasyonları meteorolojik değişkenlerle birlikte kullanılarak makine öğrenmesi temelli bir sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Fine Tree, ensemble, yapay sinir ağları ve k-en yakın komşu algoritmaları farklı eğitim-test bölünmeleri (%90-%10, %80-%20, %70-%30) altında karşılaştırılmıştır. %90-%10 senaryosunda, Fine Tree algoritması (F1 skoru=0,65), %70-%30 senaryosunda ise KNN ve ensemble modelleri (F1 skoru=0,63) öne çıkmıştır. Dengelenmiş veri seti kullanılarak gerçekleştirilen %80-%20 bölünmede ise, KNN algoritması test aşamasında en yüksek performansı göstermiştir (doğruluk=0,90; F1 skoru=0,94). Elde edilen bulgular, uydu tabanlı veri izleme sistemlerinin orman yangını yönetimi ve yangın sonrası hava kalitesi değerlendirmelerinde etkin biçimde kullanılabileceğini göstermektedir. Bu kapsamda çalışma, atmosferik dolaşım sistemleri ile uydu tabanlı hava kirliliği göstergelerini entegre ederek, yangın riskinin belirlenmesi ve yangın sonrası etkilerin izlenmesine yönelik bütüncül bir yaklaşım ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
In this study, the spatiotemporal variability of forest fires in Türkiye and the atmospheric mechanisms triggering these events were investigated, with a particular focus on the relationship between lightning-induced fires and meteorological conditions. Pressure and wind fields were analyzed using NCEP/NCAR reanalysis data, and the provinces of Antalya and Muğla were selected as case study areas considering the climatic sensitivity of the Mediterranean Basin. The findings indicate that fire activity remained high during the 2013–2021 period, with a clear concentration in the June–September season. In addition, atmospheric blocking conditions and foehn effects in the Mediterranean region were found to intensify fire risk by increasing temperature and reducing relative humidity. In the second phase of the study, carbon monoxide concentrations obtained from the Sentinel-5P satellite were integrated with meteorological variables to perform a machine learning-based classification. Fine Tree, Ensemble, Artificial Neural Networks, and K-Nearest Neighbor algorithms were compared under different training-testing splits (90%–10%, 80%–20%, and 70%–30%). In the 90%–10% scenario, the Fine Tree model achieved the highest performance (F1-score = 0.65), whereas in the 70%–30% scenario, KNN and Ensemble models performed best (F1-score = 0.63). For the balanced dataset with an 80%–20% split, the KNN algorithm demonstrated the highest performance during the testing phase (accuracy = 0.90; F1-score = 0.94). Based on these findings, it is recommended that satellite-based monitoring systems be integrated into forest fire management and post-fire air quality assessment processes. In this context, the study provides a comprehensive framework by integrating atmospheric circulation patterns with satellite-based air pollution indicators, offering a holistic approach for assessing forest fire risk and monitoring post-fire impacts.
Benzer Tezler
- Investigation of maritime sector contribution to environmental pollution in the surrounding seas of türkiye with satellite retrievals
Türkiye'yi çevreleyen denizlerde denizcilik sektörünün çevre kirliliğine katkısının uydu verileriyle araştırılması
MUHİTTİN GÜNEŞ ONAY
Doktora
İngilizce
2025
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL
- Antalya ili hava kalitesinin değerlendirilmesi ve 2021 yılı orman yangınlarının etkisinin araştırılması
Evaluation of air quality in Antalya province and investigation of the effect of forest fires in 2021
BÜŞRA KIRBIYIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Çevre MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜ DURSUN
- Marmara bölgesi için taşınım etkisiyle oluşan kirleticideğişimlerinin incelenmesi
Research of pollutant changes caused by the transportation effect for the Marmara region
SEDANUR SÜER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEYHAN KAHYA
- Orman yangınlarında helikopter bambi (Su kovası) operasyonlarında yangın baskılama ve geciktirme için kullanılan mayilerin etkilerinin incelenmesi
Investigation of the effects of liquids used for fire suppression and delay in helicopter bambi (Water bucket) operations in forest fires
ŞABAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Makine MühendisliğiSakarya ÜniversitesiYangın ve Yangın Güvenliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN COŞKUN
- Investigation of agricultural residue burning and wildfire impacts on air quality via satellite retrievals in Southern Turkey
Uydu verileri ile Türkiye'nin Güney Bölgesinde anız yakılmasının ve orman yangınlarının hava kalitesine etkisinin incelenmesi
MERVE EKE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL