Air quality prediction using land use regression modelling, case study: Ferrara
Arazi kullanımı regresyon modellemesi kullanılarak hava kalitesi tahmini, örnek: Ferrara
- Tez No: 866088
- Danışmanlar: PROF. DR. SEVDA ZUHAL AKYÜREK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
Hava kirliliği, hem insan sağlığı hem de çevre açısından önemli sonuçları olan küresel bir sorundur. Artan kentleşmenin, hava kalitesini değerlendirme ve yönetme süreçlerini zorlaştırdığı bir dönemde, bu süreçlerin daha verimli yönetilmesi için başka çözümlere ihtiyaç artmaktadır. Arazi Kullanım Regresyon (LUR) modelleri, bu bağlamda güçlü araçlar olarak ortaya çıkmış ve hava kirliliğinin değişkenliğini analiz etmede bir yöntem sunmaktadır. Bu tez çalışması, hava kalitesinin tahmin edilmesinde LUR modellerinin etkisini incelemektedir. Trafik, arazi kullanım özellikleri ve meteorolojik değişkenler gibi çeşitli değişkenleri kullanan bu modeller, yerel düzeyde hava kirliliğini etkileyen faktörlere kapsamlı bir bakış sağlar. Gelişmiş istatistiksel tekniklerin uygulanması, LUR modellerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırarak, hava kirliliğinin kaynakları ve desenleri konusunda daha kesin tahminlere olanak tanır. Bu çalışmada İtalya'nın Ferrara Bölgesi için farklı sezonluk modeller üretilmiştir. LUR Modeli her bir hava kirletici madde (CO, NO2, O3 ve PM10) için geliştirilmiş, eğitilmiş ve doğrulanmıştır. Hava kirliliği dağılımını açıklamak için trafiğin etkisi, ısıtma sistemleri, nüfus, arazi kullanımı, meteorolojik ve coğrafi değişkenler kullanılmaktadır. Tüm bu değişkenler ilgili veritabanlarından ve mekansal analizler yoluyla elde edilmektedir. Bu parametreler arasında trafik, ısıtma sistemleri ve arazi kullanımı en etkili olanlardır. Sonuçların doğruluğu, kök ortalama kare hata (RMSE) ve belirleme katsayısı (R2) açısından Avrupa çapındaki önceki çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Nihai modellerin R2 değeri 0,96 ile 0,52 arasında değişmektedir.
Özet (Çeviri)
Air pollution is a growing global concern due to its implications for the welfare of the community's health and the condition of the surroundings. As urbanization rises, the demand for practical tools to assess and manage air quality becomes increasingly critical. Land Use Regression (LUR) models have become apparent as powerful instruments in this context, offering an understanding of the variability of air pollution within urban landscapes. This study underlines the vital role of LUR models in capturing the complexities of air quality dynamics. By integrating diverse parameters such as traffic patterns, land use characteristics, and meteorological variables, these models provide a comprehensive view of the factors influencing air pollution concentrations at a localized level. Advanced statistical techniques enhance the accuracy and reliability of LUR models, allowing for precise estimations that contribute to a more thorough comprehension of the sources and patterns of air pollution. In this study, different seasonal models were produced for Ferrara Region, Italy. The LUR Model is developed, trained, and validated for each air pollutant, namely CO, NO2, O3, and PM10. The impact of traffic, heating systems, population, land use, meteorological and geographical variables are used to explain the air pollution distribution. All these variables are obtained from related databases and through spatial analysis. Among these parameters traffic, heating systems, and land use are found out the most effective ones. The accuracy of the results is compared with previous studies across the Europe in terms of root mean squared error (RMSE) and coefficient of determination (R2). The R2 score of the final models varied between 0.96 and 0.52.
Benzer Tezler
- Saatlik ve aylık rüzgar verisiyle rüzgar enerjisi modellemesi
Modeling wind energy using hourly and monthly wind data
FERDİ TÜRKSOY
Doktora
Türkçe
1997
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER ASLAN
- Sapanca Gölü havzasını besleyen derelerde taşınan askıda katı madde miktarının tahmin edilmesi
Estimation of suspended solid quantity transported on tributaries of Lake Sapanca basin
TEMEL TEMİZ
Doktora
Türkçe
2015
İnşaat MühendisliğiKocaeli Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ADNAN ÖNER
DOÇ. DR. EMRAH DOĞAN
- İstanbul'da kentsel büyümenin senaryo tabanlı modellenmesi ve ekolojik açıdan değerlendirilmesi
Scenario-based modeling and evaluation of urban growth in Istanbul
ALİYE GONCA BOZKAYA KARİP
Doktora
Türkçe
2024
Şehircilik ve Bölge PlanlamaMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA ÜNSAL
- Evaluation of EMEP SO2 emissions for Turkey using WRF-CMAQ modeling system
Emep SO2 emisyonlarının WRF-CMAQ model sistemi kullanılarak Türkiye için değerlendirilmesi
AMIRHOSSEIN ABDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL
- Investigation of the possible effects of autonomous vehicles on urban uses
Sürücüsüz karayolu taşıtlarının kentsel kullanımlara olası etkilerinin incelenmesi
İREM MERVE ULU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
UlaşımDokuz Eylül ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİLMİ EVREN ERDİN