Karbon ayak izinin zaman serisi veri madenciliği yöntemleri ile tahmini: Türkiye örneği
Carbon footprint forecasting using time series data mining methods: the case of Turkey
- Tez No: 751383
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE UÇAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonomi Finans Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Sürdürülebilir bir dünya için, iklim değişikliği ile mücadelede atılacak en büyük adım insani faaliyetlerden kaynaklanan emisyonu azaltmaktır. Bu sebeple dünyaya salınan karbon emisyonunun ölçüsü olarak kabul edilen karbon ayak izinin azaltılmasına yönelik çalışmalar önem arzetmektedir. Bu doğrultuda yapılan çalışma, Türkiye'nin gelecek dönem sera gazı emisyon oranlarının tahminini içermektedir. Çalışmada Türkiye'nin 1990-2017 yıllarına ait nüfus, gayri safi yurt içi hasıla, enerji üretimi ve enerji tüketimi parametreleri kullanılarak sera gazı emisyon oranlarının zaman serisi veri madenciliği yöntemlerinden Lineer regresyon, Çok katmanlı algılayıcı ve Sıralı en düşük optimizasyon(SMOreg) algoritmaları ile tahmini gerçekleştirilmiştir. Yapılan tahminlerden hata istatistikleri en küçük olan ve gerçek değerlere en yakın değerleri veren SMOreg algoritması kullanılarak 2018-2030 yılları arasındaki sera gazı emisyon oranı tahmini yapılmış ve yapılan analiz sonucunda Türkiye'nin günümüzdeki seyrini devam ettirdiği sürece sera gazı emisyon miktarının kademeli olarak artarak 2030 yılında 728.301 metrik ton CO2 eşdeğerine ulaşacağı bulgusuna erişilmiştir. İklim değişikliği ile ilgili uluslararası sözleşmelerin çoğunda yer alan Türkiye için ulaşılan tahmin değerleri, Paris iklim sözleşmesinde taahhüt edilen oranın altındadır. Bu durum Türkiye için umut verici olarak değerlendirilse de yapılan diğer çalışmalardaki tahminler göz ardı edilmeden, politika yapıcıların bu doğrultuda politika belirlemesi gerektiği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
For a sustainable world, the biggest step to be taken in the fight against climate change is to reduce emissions from human activities. For this reason, it is important to work on reducing the carbon footprint, which is accepted as the measure of carbon emissions released to the world. In this direction, the study includes the estimation of Turkey's greenhouse gas emission rates for the next period. In the study, the greenhouse gas emission rates of Turkey were estimated using linear regression, multilayer perceptron and sequential minimal optimization (SMOreg) algorithms from time series data mining methods, utilizing the parameters of population, gross domestic product, energy production and energy consumption for the years 1990-2017. The greenhouse gas emission rate between 2018 and 2030 was estimated by using the SMOreg algorithm, which has the smallest error statistics and gives the closest values to the real values. As a result of the analysis, it has been found that as long as Turkey continues its current course, the amount of greenhouse gas emissions will increase gradually and reach 728,301 metric tons of CO2 equivalent in 2030. The estimated values reached for Turkey, which is included in most of the international conventions on climate change, are below the rate committed in the Paris climate convention. Although this situation is considered promising for Turkey, it is thought that policy makers should determine policies in this direction, without ignoring the estimates in other studies.
Benzer Tezler
- Short-term solar power forecasting with artificial neural network models
Yapay sinir ağları modelleri ile kısa süreli güneş enerjisi tahmini
SEÇKİN GÖKÇE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Modeling of the marine diesel engines with comparative machine learning methodologies
Gemi dizel motorların karşılaştırmalı makine öğrenmesi yöntemleri ile modellenmesi
MEHMET İLTER ÖZMEN
Doktora
İngilizce
2024
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL
- Machine learning-based energy consumption forecastingfor stores in a shopping center - A case study
Alışveriş merkezindeki dükkânların enerji tüketimininmakine öğrenmesiyle tahmini - Vaka çalışması
NADIA AHBAB
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. MUSTAFA BERKER YURTSEVEN
- The use of Sentinel-3 data to assess the oceanographic impacts of offshore wind farms: A case study of the Horns 1 Rev (Denmark)
Açık deniz rüzgar çiftliklerinin oşinografik etkilerini değerlendirmek için Sentınel-3 verilerinin kullanılması: Horns 1 Rev (Danimarka) örnek çalışması
HASAN EIDO
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİL DENİZ YAKAN DÜNDAR
- Küresel iklim değişikliği sorununa ürün yaşam döngüsü yönetimi yaklaşımı
Product lifecycle management (PLM) approach on global climate change
BÜŞRA MUSLİ BALBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mühendislik BilimleriEge ÜniversitesiÜrün Yaşam Döngüsü Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜHEYDA ATALAY