Dilovası'nda yer seviyesindeki ozon konsantrasyonlarının modellenmesi
Modeling ground-level ozone concentrations for Dilovası
- Tez No: 323157
- Danışmanlar: PROF. DR. H. SAVAŞ AYBERK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
- Anahtar Kelimeler: Çoklu Doğrusal Regresyon, Dilovası, Ozon, Temel Bilesenler Analizi, Yapay Sinir Ağları, Kocaeli-Dilovası, Temel bileşenler analizi, Multiple Linear Regression, Dilovası, Ozone, Principle Component Analysis, Artificial Neural Networks, Kocaeli-Dilovası, Principal components analysis
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada Türkiye'de sanayileşmenin en yoğun olduğu bölgelerden birisi olan Dilovası'nda yer seviyesindeki ozon derişimlerinin modellenmesi amaçlanmıştır. Ozon derişimlerinin tahmini için çok değişkenli istatistiksel yöntemlerden çoklu doğrusal regresyon analizi ile yapay sinir ağlarının kullanıldığı çalışmada ozon oluşumu sekiz farklı hava kirletici parametre (PM10, SO2, NO, NO2, CO,O3 CH4, NMHC) ve yedi meteorolojik parametre (sıcaklık, bağıl nem, basınç, rüzgar hızı ve yönü, güneş radyasyonu, yağış) ile açıklanmıştır. Bu parametrelerin saatlik ölçümleri bölgede kurulu iki farklı istasyonda Eylül 2008-Ağustos 2009 aralığında gerçekleştirilmiştir. İkili korelasyon analizleri ile ölçülen değişkenlerin modelleme için uygunlukları ve literatürle uyumları değerlendirilmiştir. O3 ile kuvvetli negatif ilişkiye sahip kirleticiler olan CH4, NMHC ve NO2 için hesaplanan korelasyon katsayıları sırasıyla -0.675, -0.555 ve -0.511 olarak bulunmuştur. Ozon oluşumunda en yüksek pozitif etkiyi sıcaklık göstermiştir (R2= 0.608). Çalışma kapsamında yıllık ve mevsimsel (ısınma ve soğuma dönemleri) ozon derişimleri ile gece-gündüz periyotlarındaki ozon derişimleri modellenmiştir.Tahmin edilen ve gerçek ozon değerleri arasındaki ilişkinin gücünü açıklayan R2 değerleri ile standart hata değerleri gözönüne alınarak çoklu doğrusal regresyon ile yapay sinir ağlarının modelleme etkinlikleri karşılaştırılmıştır. Yapay sinir ağlarının incelenen tüm periyotlar için daha başarılı sonuçlar sağladığı görülmüştür. Ozon oluşumunda etkili parametrelerin sayısını azaltmak amacıyla uygulanan temel bileşenler analizinde on beş farklı değişken dört temel gruba indirgenmiştir. Elde edilen temel bileşenler kullanılarak regresyon analizleri ve yapay sinir ağları ile modelleme çalışmaları tekrarlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study it was aimed to model ground-level ozone concentrations for one of the most industrilizated regions of Turkey, Dilovası. Multivariate statistical methods such as multiple linear regression and neural networks were used to predict ozone levels. In the study, ozone formation was described with eight different air pollution parameters (PM10, SO2, NO, NO2, CO,O3 CH4, NMHC) and seven meteorological parameters (temperature, relative humidity, pressure, wind direction and speed, solar radiation and rain). Hourly measurement of these parameters was made in two stations installed in the region in period between September 2008 and August 2009. Bivariate correlation analyses were achieved by using measured data in order to investigate concordance with literature and appropriateness for modeling. Calculated correlation coefficients for CH4, NMHC ve NO2 , having strong negative correlations with ozone, were found as -0.675, -0.555 and -0.511, respectively. Temperature showed the highest positive effect for ozone formation (R2= 0.608). Ozone levels of annual and seasonal periods and also daylight and dark periods were modeled in scope of the study. Correlation coefficients, representing strenght of relationship between actual and predicted ozone concentrations, and standart error values were considered for comparation of efficiencies of multiple linear regression and neural network models. Neural network models provided better results for all investigated periods. Fifteen parameters explaining ozone formation have been reduced to four principle components by applying principle component analysis. Regression analyses and neural network models were repeated by using the obtained principle components.
Benzer Tezler
- Gebze-Dilovası'nda partikül madde kirliliği; kirletici kaynakların dökümü ve partikül madde kanserojenik PAH analizi
Gebze-Dilovası particulate matter pollution; pollutant source inventory and particulate matter and carginogenic PAH analysis
AYTUĞ SİVASLIGİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Çevre MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PINAR ERGENEKON
- Dilovası çanağı'nda ozon prekürsörü olan nox dağılımlarının incelenmesi
Evaluation of ozone precoursors nox emissions distributions in Dilovasi çanaği ambient
YUSUF BAŞARAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL TORÖZ
- Gebze ve Dilovası'nın (Kocaeli) hidrojeolojik incelenmesi
Hydrogeological investigation of Gebze and Dilovasi (Kocaeli)
NURİYE SEVAL KARAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. MURAT ÖZLER
- Sanayileşmiş kıyısal bölgedeki ortam havasında uçucu organik bileşik kirliliği: GYTE Muallimköy Yerleşkesi ve Dilovası yerleşim bölgesinde BTEX ölçümleri
Volatile organic compound polution in the ambient air of industrialized coastal side: BTEX measurements in Muallimköy Campus of GYTE and Dilovası urban area
SELİM TAVŞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Çevre MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PINAR ERGENEKON
- Organize sanayi bölgelerinin kentsel gelişimdeki yeri: Dilovası örneği
The position of organized industrial zones in urban development: Dilovasi case
AYŞEGÜL KANBAK
Doktora
Türkçe
2011
Kamu Yönetimiİstanbul ÜniversitesiKamu Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KURTULUŞ