Development of a regional-scale prediction method for ground level particulate matter concentrations based on aod from different satellites in Turkey
Türkiye'de yer seviyesindeki partikül madde konsantrasyonlarının bölgesel tahmininde farklı uydulardan temin edilen aerosol optik derinliği verisine dayanan bir yöntem geliştirilmesi
- Tez No: 698463
- Danışmanlar: PROF. DR. TOLGA ELBİR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 209
Özet
Aerodinamik çapları 10 µm'den küçük olan solunabilir partikül maddeler (PM10), insan sağlığı ve atmosfer üzerindeki olumsuz etkilerle yakından ilişkilidir. Uydu bazlı aerosol optik derinliği (AOD) ürünlerine dayalı istatistiksel regresyon modelleri büyük alanlarda yer seviyesinde ölçülen günlük PM10 konsantrasyonlarının belirlenmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışma, Türkiye genelinde Terra ve Aqua uydularından elde edilen yeni geliştirilmiş Koleksiyon 6.1 (C6.1) Orta Çözünürlüklü Görüntüleme Spektroradiometresi (MODIS) DTB AOD ürünleri ile günlük PM10 konsantrasyonlarını tahmin etmek için Türkiye'de yapılan ilk çalışmadır. Çalışmada, zamansal ve mekânsal parametrelerin ortak kullanımı ile uyduların geçiş zamanlarındaki PM10 konsantrasyonlarının farklılığı dikkate alınarak Türkiye'de diğer modellere göre tahmin gücü daha yüksek olduğu bilinen zaman-mekân değişkenli iki farklı rastgele orman modeli (STRF) geliştirilmiştir. Bu model, 2008-2019 yılları arasında PM10 tahmininin doğruluğunu iyileştirmek için MODIS AOD, meteorolojik ve arazi bazlı verileri girdi olarak kullanmaktadır. Güneş radyasyonu ve toz yüzey konsantrasyonu sırasıyla Terra ve Aqua uydularının geçiş zamanı için en etkili tahmin parametreleri olarak belirlenmiştir. STRF modeli ile, Terra ve Aqua AOD için 0,71 (0,67) çapraz geçerlilik korelasyon katsayısı (R) ve kök ortalama kare hatası ile ulusal ölçekte orta düzeyde bir tahmin performansı elde edilmiştir. Modelin özellikle hem bölgesel (0.80'e varan korelasyon katsayısı) hem de tekil istasyon bazında (0.90'a varan korelasyon katsayısı) PM10 konsantrasyonlarını daha iyi tahmin ettiği belirlenmiştir. Ayrıca bu çalışmada geliştirilen STRF modeli, Türkiye genelinde hava kirliliği çalışmaları için önemli olan yüksek kaliteli bir PM10 veri seti oluşturmanın ilk adımıdır.
Özet (Çeviri)
Respirable particulate matter with aerodynamic diameters lower than 10 µm (PM10) is closely associated with adverse impacts on the atmospheric environment and human health. Estimation of daily ground-level PM10 concentrations based on satellite aerosol optical depth (AOD) products has been widely used over large regions with the help of statistical regression models. This study was the first attempt in Turkey to estimate daily PM10 concentrations based on the newly released Collection 6.1 (C6.1) Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) DTB AOD products from Terra and Aqua satellites across Turkey. This study developed two different space-time random forest (STRF) models that outperformed most models with strong predictive power to evaluate the differences between the time windows representing the mean PM10 around the overpass times of the satellites with the synergetic use of space-time information over Turkey. This model uses spatiotemporal information along with MODIS AOD, meteorological, and land-related data as input to improve the overall accuracy of PM10 estimation for 2008-2019. Solar radiation and dust mass surface concentrations were the most effective predictors for Terra and Aqua overpass times, respectively. The STRF model performed moderately well, with a moderate cross-validation (CV) correlation coefficient (R) of 0.71 (0.67) and a low root-mean-square error over the national scale with AOD. The model better estimated PM10 concentrations at both regional (R up to 0.80) and individual site scales (R up to 0.90). Moreover, the STRF model developed in this study is a first step to construct a high-quality PM10 dataset across Turkey that is important for air pollution studies.
Benzer Tezler
- A knowledge discovery approach to urban analysis the Beyoğlu preservation area as a data mine
Kent analizinde bir bilgi keşfi yaklaşımı bir veri madeni olarak Beyoğlu kentsel koruma alanı
AHU SÖKMENOĞLU SOHTORİK
Doktora
İngilizce
2016
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ
PROF. DR. İKBAL SEVİL SARIYILDIZ
- Burdur ilinin yerel zemin koşullarının deprem davranışına etkisi
The effect of local soil conditions of Burdur settlement area on earthquake behavior
MEHMET ALPYÜRÜR
Doktora
Türkçe
2022
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSAFFA AYŞEN LAV
- Coğrafi bilgi sistemleri entegreli makine öğrenmesine dayalı toplu taşınmaz değerleme modelinin geliştirilmesi
Development of mass property valuation model based on geographic information systems integrated machine learning methods
MUHAMMED OĞUZHAN METE
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- Veri madenciliği yöntemleri kullanarak hava kirliliği tahmini
Prediction of air pollution using data mining methods
KIYMET KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- Yaya caddelerinde mikro hareketin nicel analizi: İstiklal caddesi örneği
Quantitative analysis of micro movement on pedestrian streets: The case of İstiklal street
ALİ YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiKentsel Tasarım Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL EREN KÜRKÇÜOĞLU