Hava kalitesi ve meteorolojik etkiler arasındaki ilişkinin regresyon yaklaşımı ile modellemesinde veri madenciliği süreçlerinin kullanımı
Use of data mining processes in modeling the relationship between air quality and meteorological effects using regression approach
- Tez No: 864613
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET BALCI, DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT SAKAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Meteoroloji, Meteorology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Sensörler yardımıyla sabit izleme istasyonları hava kalitesini sürekli izleyebilirler. Bu istasyonlar genellikle atmosferdeki belirli kirleticilerin konsantrasyonlarını ölçer ve belirli sürelerde kaydeder. Hava kalitesini ölçen istasyonlar, atmosferdeki çeşitli kirleticileri izleyen ve ölçen cihazları içeren sistemlerdir. Bu istasyonlar genellikle belirli bir bölgedeki hava kalitesini değerlendirmek, izlemek ve raporlamak amacıyla kullanılır. Hava kalitesini ölçen istasyonlar genellikle partikül madde, ozon (O3), azot dioksit (NO2), kükürt dioksit (SO2), karbon monoksit (CO), ultraviyole ışınları ve rüzgar hızı ve yönünü ölçmektedir. Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden gizli veya önceden bilinmeyen kalıpları ve ilişkileri çıkarma sürecidir. Bu kalıplar ve ilişkiler, işletmelerin daha iyi kararlar almasına, yeni ürünler ve hizmetler geliştirmesine ve müşteri deneyimini iyileştirmesine yardımcı olabilir. Veri madenciliği, tahminleme için gerekli olan temel bilgileri sağlar. Veri madenciliği teknikleri, veri kümelerindeki kalıpları ve ilişkileri tanımlayarak, tahminleme modellerinin daha doğru ve güvenilir olmasını sağlar. Veri madenciliği, veri setlerinin içindeki örüntülerin, ilişkilerin, değişimlerin, düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak anlamlı yapıların yarı otomatik bir şekilde ortaya çıkarılması sürecidir. Bu çalışmada veri madenciliği teknikleri kullanılarak, İstanbul İli 13 ilçesi hava kirliliği Eylül 2020 – Mayıs 2021 tarihleri arasındaki meteorolojik veriler ile tahminleme modeli ortaya konmuştur. Sonuçlar, bütün meteorolojik veriler bağımsız değişken olarak PM modelleme sürecinde kullanıldığında doğruluğu en yüksek model DTC algoritması olarak görülmüştür. Sıcaklık, nem, rüzgâr ve yağış verileri bağımsız değişkenler olarak kullanıldığında doğruluğu yüksek iki model DTC ve RFC olarak görülmüştür.
Özet (Çeviri)
With the help of sensors, fixed monitoring stations can constantly monitor air quality. These stations usually measure the concentrations of certain pollutants in the atmosphere and record them over certain periods of time. Air quality measuring stations are systems that contain devices that monitor and measure various pollutants in the atmosphere. These stations are generally used to evaluate, monitor and report air quality in a particular area. Stations that measure air quality generally measure particulate matter, ozone (O3), nitrogen dioxide (NO2), sulfur dioxide (SO2), carbon monoxide (CO), ultraviolet rays and wind speed and direction. Data mining is the process of extracting hidden or previously unknown patterns and relationships from large data sets. These patterns and relationships can help businesses make better decisions, develop new products and services, and improve customer experience. Data mining provides the basic information required for forecasting. Data mining techniques enable predictive models to be more accurate and reliable by identifying patterns and relationships in data sets. Data mining is the semi-automatic discovery of patterns, relationships, changes, irregularities, rules and statistically significant structures in data. In this study, using data mining techniques, the air pollution prediction model of 13 districts of Istanbul Province was revealed with meteorological data between September 2020 and May 2021. According to the results obtained, in the PM modeling process, when all meteorological data were used as independent variables, the DTC algorithm was seen as the model with the highest accuracy. When temperature, humidity, wind and precipitation data were used as independent variables, two models with high accuracy were seen as DTC and RFC.
Benzer Tezler
- Particulate matter 2.5 – PM2.5 mapping using MODIS satellite data and multivariate non-linear regression analysis over Marmara Region – Turkey
MODIS uydu verileri ve çok değişkenli doğrusal olmayan regresyon analizi ile partiküler madde 2.5-PM2.5 haritasının Marmara Bölgesi-Türkiye için üretilmesi
MIDYAN ALDABASH
Doktora
İngilizce
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK
- Yüzey kentsel ısı adası yoğunluğu ve kırılganlığının araştırılması: İstanbul metropoliten bölgesi için çok boyutlu bir yaklaşım
Investigating surface urban heat island intensity and vulnerability: a multidimensional approach for istanbul metropolitan area
YUSUF EMİNOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN MURAT ÇELİK
- Türkiye'de hava kirliliği konsantrasyon değerlerinin meteorolojikdeğişkenler ile arasındaki ilişkilerin belirlenmesi ve kirleticikonsantrasyonlarının doğası
Determination of the relationships between air pollution concentration values and meteorological variables in Turkey and the nature of pollutant concentrations
ENES BİRİNCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRAH TUNCAY ÖZDEMİR
PROF. DR. ALİ DENİZ
- Afet bölgesinde yer alan kentlerde PM10 ve SO2 düzeylerindeki değişimlerin incelenmesi
Analysis of changes in PM10 and SO2 levels of cities in the disaster area of Turkiye
ALİ OZAN KURUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEYHAN KAHYA
- Impacts of geothermal power plants on air quality, climate change and biodiversity
Jeotermal enerji santrallerinin hava kalitesi, iklim değişikliği ve biyoçeşitlilik üzerindeki etkileri
MERVE DÖNDÜ AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL
PROF. DR. MICHAEL LEUCHNER