Hava kalitesinin incelenmesi ve eğitilebilir algoritmalarda modellenmesinin araştırılması; Çerkezköy örneği
Investigation of air quality and modeling with training algorithms; a case study for Çerkezköy
- Tez No: 738946
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN KURTULUŞ ÖZCAN, DR. PINAR CİHAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Çevre Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Environmental Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- 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: 116
Özet
Hava kirliliğine neden olan kirleticiler gün geçtikçe artan miktarlarda atmosfere salınmaya devam etmektedir. Yoğun nüfusa sahip bölgelerde hava kirliliğine bağlı kısa ve uzun vadede çeşitli sağlık sorunları ortaya çıkmaktadır. Şehir ölçeğinde hava kalitesinin yüksek tutulabilmesi için hava kirliliğinin ölçümlerle takip edilmesi ve sonuçlara istinaden gereken önleyici politikaların uygulanması gerekmektedir. Hava kalitesinin belirlenmesinde matematiksel modeller kullanılarak hava kirleticilerinin ölçümü yapılabildiği gibi teknolojinin gelişimi ile yapay zekâ modelleri ile de kirleticilerin ölçüm sonuçları tahmin edilmektedir. Bu çalışmada kentleşmenin ve sanayinin iç içe olduğu Çerkezköy lokasyonunda PM10 ve PM2.5 kirleticilerinin zamansal değişimi analiz edilerek, ANFIS (Adaptif Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi), SVR (Destek Vektör Regresyonu), CART (Kümeleme ve Regresyon Ağaçları), RF (Rastgele Orman), KNN (K-En Yakın Komşu Algoritması) ve ELM (Aşırı Öğrenme Makinesi) makine öğrenmesi metotları ile konsantrasyonlarının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla; çalışmanın birinci bölümünde hava kirleticiler (PM10, PM2.5, SO2, NO, NO2, NOx, CO) ve meteorolojik parametrelerden (sıcaklık, rüzgâr hızı, rüzgâr yönü ve toplam yağış) 4 yıllık (2016, 2017, 2018, 2019) veri tabanı oluşturulmuştur. Hava kalitesi indeksi değerleri de ele alınarak verilerin zamansal değerlendirmesi yapılmış ve birbirleri ile olan ilişkisi incelenmiştir. Ayrıca 2020 yılında COVID-19 pandemisi kaynaklı kısıtlamaların hava kalitesine olan etkileri araştırılmıştır. Çerkezköy ile benzer şehirleşme ve sanayileşmeye sahip bölgeler ile şehirleşme ve sanayiden uzak bölgeler karşılaştırılarak, kirletici kaynakları ve nedenleri belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışmanın ikinci bölümünde 6 farklı makine öğrenmesi yöntemi kullanılarak,“R”yazılım ortamında, PM10 ve PM2.5 konsantrasyonları modellenmiş ve tahmin edilmiştir. Kirletici veriler, meteorolojik veriler, kirletici ve meteorolojik veriler olmak üzere 3 farklı veri seti hazırlanarak modellemede kullanılmış ve farklı sonuçlar elde edilmiştir. Tahmin sonuçları R, MAE ve RMSE istatistiksel performans parametreleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. PM10 ve PM2.5 tahmini için ANFIS metodunun diğer metotlardan daha başarılı olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Pollutants that cause air pollution continue to be released into the atmosphere in increasing amounts day by day. Various health problems arise in the short and long term due to air pollution in densely populated areas. In order to keep the air quality high at the city scale, it is necessary to monitor the air pollution with measurements and to implement the necessary preventive policies based on the results. In determining the air quality, air pollutants can be measured using mathematical models, as well as the measurement results of pollutants are estimated with the development of technology and artificial intelligence models. In this study, it is aimed to estimate the concentrations of PM10 and PM2.5 pollutants by analyzing the temporal variation of PM10 and PM2.5 pollutants in Çerkezköy location, where urbanization and industry are intertwined, using machine learning methods such as ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System), SVR (Support Vector Regression), CART (Classification and Regression Trees), RF (Random Forest), KNN (K-Nearest Neighbor) and ELM (Extreme Learning Machine). For this purpose; In the first part of the study, a 4-year (2016, 2017, 2018, 2019) database of air pollutants (PM10, PM2.5, SO2, NO, NO2, NOx, CO) and meteorological parameters (temperature, wind speed, wind direction and total precipitation) was created. By considering the air quality index values, the temporal evaluation of the data was made and their relationship with each other was examined. In addition, the effects of restrictions caused by the COVID-19 pandemic on air quality in 2020 were investigated. By comparing the regions with similar urbanization and industrialization with Çerkezköy and the regions far from urbanization and industry, the sources and causes of pollutants were tried to be determined. In the second part of the study, PM10 and PM2.5 concentrations were modeled and estimated using 6 different machine learning methods in the“R”software environment. Three different data sets, namely pollutant data, meteorological data, pollutant and meteorological data, were prepared and used in modeling and different results were obtained. The estimation results were compared using the statistical performance parameters R, MAE and RMSE. It was seen that the ANFIS method was more successful than other methods for PM10 and PM2.5 prediction.
Benzer Tezler
- Tasarım+yapım sisteminin Türkiye'deki uygulamaları
Design build systems applications in Turkey
SEVDA ÇORUH
- Park yapma alışkanlıklarının analiz edilmesi ve uygulama bölgesi için otopark politikaları önerisi
Analysing parking behaviours and suggesting parking policies for the application area
ÇAĞLAR TOZLUOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU
- Kütüphanelerde iç hava kalitesinin incelenmesi ve doğal havalandırmayla iyileştirilmesi: Konya İl Halk Kütüphanesi örneği
Examining indoor air quality in libraries and improving it with natural ventilation: The case of Konya Provincial Public Library
BETÜL ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
MimarlıkKTO Karatay ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞEGÜL TERECİ
- Şanlıurfa ilindeki yüksek öğretim kurumları dersliklerinde iç hava kalitesinin incelenmesi ve modellenmesi
Investigation and modelling of indoor air quality at the higher education classrooms in Şanliurfa
MEHMET KUŞ
Doktora
Türkçe
2007
Makine MühendisliğiBalıkesir ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. CEMAL OKUYAN
Y.DOÇ.DR. HÜSEYİN BULGURCU