Geri Dön

Bulanık mantık ve yapay sinir ağları yöntemleri kullanılarak Konya il merkezi hava kirliliği modellenmesi

Modelling of Konya city centre air pollution using artificial neural networks and fuzzy logic methods

PDF İndir

  1. Tez No: 380834
  2. Yazar: FATMA KUNT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞÜKRÜ DURSUN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Bulanık Mantık, Hava kirliliği, Kükürtdioksit, Pasif örnekleyiciler, Meteoroloji, Modelleme, SPSS, Yapay Sinir Ağları, Air pollution, Artificial Neural Networks, Fuzzy Logic, Meteorology, Modelling, Passive samplers, Sulphur dioxide, SPSS
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, Konya ilindeki hava kirliliği seviyesinin tespiti ve insan sağlığına etki edecek konsantrasyonların tahminine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Söz konusu amaca yönelik olarak, SO2 Analizör cihazı ile günlük SO2 ölçümü ve meteoroloji istasyonu kurularak atmosferik basınç, sıcaklık, rüzgâr hızı, nispi nem ve yağış parametreleri de günlük olarak ölçülmüştür. Ayrıca SO2 ölçümüne ilave olarak hava kirliliği çalışmalarında pasif örnekleme yöntemi de kullanılmıştır. Dört mevsimi temsil edebilecek şekilde 4 periyot halinde (Mart, Haziran, Ekim ve Ocak aylarında) Konya il merkezi hava kirliliğini yansıtması amacıyla 15 farklı okul seçilerek açık ortam SO2 (µg/m3), NO2 (µg/m3) ve O3 (µg/m3) ölçümleri gerçekleştirilmiştir. ArcGIS 10.2 software programı yardımıyla 15 okula ait SO2 (µg/m3), NO2 (µg/m3) ve O3 (µg/m3) değerleri ve okul konumlarının haritası hazırlanmıştır. Ayrıca bu okullarda ilkokul, ortaokul ve lise öğrencilerinin hava kirliliği bilgi düzeyini ölçmek için kış ve yaz dönemlerinde 2 defa anket uygulaması yapılarak SPSS 16.0 programında değerlendirilmiştir. Matematiksel modellemelerde yaygın olarak tercih edilen Minitab istatistik programı kullanılarak elde edilen SO2 verileri ile meteorolojik veriler istatistiksel olarak değerlendirilmiştir. Özellikle kirliliğin yoğun olarak yaşandığı kış aylarında, meteorolojik koşullara bağlı olarak hava kirliliğinin önceden tahmin edilerek zamanında tedbir alınması hava kirliliğinin etkisini azaltılmasına önemli derecede katkıda bulunacaktır. Atmosfer uygulamalarında çok yeni ve klasik istatistiksel metotlara kıyasla oldukça başarılı sonuçlar ortaya koyan Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık modelleri ile SO2 ölçüm sonuçları ve meteorolojik veriler kullanılarak modelleme ve tahmin programının hazırlanması amaçlanmıştır. SO2 Analizörü ölçümü ile SO2 tahmini için hazırlanan yapay sinir ağı modelinde doğrulama için R değeri 0,93 ve pasif örnekleyicilerle dönemlik ölçümü ile tahmini SO2 için yapay sinir ağı modelinde ise doğrulama için R değeri 0,66 olarak bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

In this study, determination of the air pollution level in Konya city and estimation of impact concentration on human health have been carried out. For this purpose, daily SO2 concentrations were measured using Infrared SO2 Analyzer equipment and meteorological station was used for measurement of atmospheric pressure, temperature, wind speed, relative humidity and precipitation parameters on a daily basis. A passive sampling method was used for air pollution investigation, in addition to daily SO2 measurements. To put forward level of Konya city centre air pollution, measuring SO2 (µg/m3), NO2 (µg/m3) and O3 (µg/m3) levels at 15 school at different side of city centre, four period (March, June, October and January) were selected to represent 4 seasons of year. Air pollution map of Konya city centre via ArcGIS 10.2 software was presented using sampling schools location coordinates and passive samplers data of 15 schools ambient SO2 (µg/m3), NO2 (µg/m3) and O3 (µg/m3) concentrations. In addition to air pollution measurements, a statistical survey were evaluated in these sampling schools of primary, middle school and high school students to test the knowledge levels of the air pollution problem in winter and summer seasons at twice with the same schools students by using SPSS-16.0 application program. Minitab statistical software which is widely preferred for mathematical modeling, were statistically evaluated using obtained SO2 and meteorological data. Particularly, pollution intense during the winter months, with depending on meteorological conditions; when the air pollution was predicted, it will contribute significantly time to take measures to reduce the impact of air pollution. A new method, Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic models, in atmosphere applications and comparing with classical statistical methods, highly successful results revealed using SO2 measurements and meteorological data, modeling and preparation of forecasting programs were aimed. Correlation coefficients of R values were 0.93 and 0.66 respectively between daily SO2 measurement with ANN predicted values, and passive sampler SO2 measurement with ANN prediction values.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    986547

    Kentsel fonksiyonlar ve ekonomik faktörlerin taşınmaz değerine yansıması: Yapay sinir ağları ve bulanık mantık yaklaşımı

    Reflection of urban functions and economic factors on real estate value: Artificial neural networks and fuzzy logic approach

    MÜCAHİT AYDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRAN YALPIR

  2. Tez No

    809410

    Yapay zekâ yöntemlerinin yağış haritaları için mekânsal tahmin başarılarının incelenmesi

    Examining the spatial estimation success of artificial intelligence methods for precipitation maps

    MUSTAFA HÜSREVOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL BÜLENT GÜNDOĞDU

  3. Tez No

    424452

    Jeoistatistik analiz, yapay sinir ağları ve bulanık mantık yaklaşımları kullanarak çevresel radyoaktivitenin aradeğerleme modellemesi ve haritalandırılması

    Interpolation modeling and mapping of environmental radioactivity using geostatistic methods, artificial neural networks and fuzzy logic approach

    CAFER MERT YEŞİLKANAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Fizik ve Fizik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR ÇEVİK

    YRD. DOÇ. DR. YAŞAR KOBYA

  4. Tez No

    232240

    Yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri kullanılarak tava buharlaşma tahmini yapılması

    Pan evaporation estimation using artificial neural networks ve fuzzy logic

    SELCAN AFŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR KİŞİ

  5. Tez No

    252873

    Havalı yağlama sisteminin yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri ile kontrol tasarımı

    Design of air oiled system via using artificial neural networks and fuzzy logic applications

    HACI ŞABAN CELAYİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Karaelmas Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHMUT ÖZER

Geri Dön