Geri Dön

A nonlinear grey bernoulli model ıntegrated with grey wolf optimizer for PM concentration prediction in ıstanbul

Gri kurt algoritması ile entegre edilmiş doğrusal olmayan gri bernoulli modeli ile ıstanbul PM konsantrasyonunun tahmini

PDF İndir

  1. Tez No: 955008
  2. Yazar: İREM ŞENGÖNÜL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TUNCAY ÖZCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Hava kirliliği, günümüzde küresel ölçekte karşılaşılan en ciddi çevresel ve halk sağlığı sorunlarından biri olarak öne çıkmaktadır. Özellikle büyük şehirlerde, sanayileşmenin hız kazanması, kentleşmenin yoğunlaşması, motorlu taşıt kullanımının artması ve fosil yakıtlara olan bağımlılığın devam etmesi gibi faktörler, hava kalitesinin giderek bozulmasına neden olmaktadır. Karbonmonoksit (CO), azot dioksit (NO2), kükürtdioksit (SO2), uçucu organik bileşikler (VOC) ve partikül maddeler (PM) gibi hava kirletici unsurların atmosferdeki yoğunluğu, çoğu zaman hem yerel yasal sınırları hem de Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) tarafından belirlenen referans değerleri aşmaktadır. Bu kirleticiler arasında yer alan partikül maddeler, özellikle sağlık üzerinde doğrudan ve ciddi etkiler oluşturması nedeniyle ayrı bir öneme sahiptir. Çapı 2.5 mikrometreye kadar olan PM2.5 partikülleri, solunum yoluyla akciğerlerin en derin noktalarına kadar ulaşabilmekte ve oradan da kan dolaşımına karışarak insan sağlığı üzerinde sistemik etkiler yaratabilmektedir. PM2.5, başta kardiyovasküler ve solunum yolu hastalıkları olmak üzere çeşitli sağlık problemlerinin yanı sıra bazı kanser türlerinin görülme olasılığını da artırmaktadır. Öte yandan, daha büyük boyutlu olan ve çapı 10 mikrometreye kadar ulaşabilen PM10 partikülleri, üst solunum yollarında tahrişe yol açarak akciğer fonksiyonlarını olumsuz etkilemektedir. DSÖ, 2005 yılında belirlediği yıllık ortalama limit değerleri 2021'de daha da sıkılaştırarak PM2.5 için 10 µg/m³'ten 5 µg/m³'e, PM10 için ise 20 µg/m³'ten 15 µg/m³'e düşürmüştür. Buna karşın, Türkiye'nin“Açık Hava Kalitesi Yönetmeliği”taslağında bu değerler sırasıyla 25 µg/m³ ve 40 µg/m³ olarak önerilmektedir. Bu durum, Türkiye ile küresel sağlık otoriteleri arasında hava kalitesi standartları bakımından kayda değer bir fark bulunduğunu ortaya koymaktadır. Türkiye genelinde faaliyet gösteren yaklaşık 365 izleme istasyonu bulunsa da, bu istasyonlardan elde edilen PM2.5 ve PM10 verilerinin zamansal sürekliliği ve doğruluğu açısından etkileyici boyutta eksiklikler mevcuttur. İstanbul gibi nüfusun yoğun, ulaşım kapasitesinin yük altında olduğu ve yapılaşmanın sürekli olarak devam ettiği mega kentlerde ise bu sorun daha da belirginleşmektedir. Mecidiyeköy ve Kağıthane gibi bölgeler, coğrafi özellikleri, trafik yükünün fazla oluşu, yüksek nüfus yoğunluğu ve sürekli süregelen inşaat faaliyetleri nedeniyle hava kirleticilerin birikmesine daha açık hale gelmiştir. Bu bağlamda, kirletici konsantrasyonlarını doğru bir şekilde tahmin etmek, hava kalitesinin izlenmesi ve yönetilmesi açısından hayati bir öneme sahiptir. Etkin bir tahmin süreci, trafik düzenlemeleri, emisyon azaltım stratejileri ve halk sağlığını korumaya yönelik acil durum uyarılarının zamanında uygulanabilmesini sağlamaktadır. Aynı zamanda uzun vadeli kent planlama kararlarının veri temelli olarak alınmasına da olanak tanımaktadır. Bu çalışma kapsamında, İstanbul'un söz konusu bölgeleri olan Mecidiyeköy ve Kağıthane için 2014–2024 yılları arasındaki yıllık ve aylık PM2.5 ve PM10 verileri derlenmiş ve bu geçmiş veriler kullanılarak 2025–2029 dönemine ait tahminler üretilmiştir. Veri yapısının sınırlı ve kısmen eksik olduğu koşullarda başarılı öngörüler sunabilen gri sistem teorisi bu amaçla temel yöntem olarak seçilmiştir. Çalışmada, klasik gri model GM(1,1), doğrusal olmayan Bernoulli tabanlı gri model NGBM(1,1) ve mevsimsel etkileri içeren gri model SGM(1,1) olmak üzere üç farklı model uygulanmıştır. Bu modellerin tahmin doğruluğunu artırmak amacıyla, model parametrelerinin belirlenmesinde Gri Kurt Optimizasyonu (GWO) isimli meta-sezgisel optimizasyon algoritmasından yararlanılmıştır. Meta-sezgisel algoritmalar, doğa ve hayvan davranışlarından veya evrimsel süreçlerden esinlenerek geliştirilen ve klasik optimizasyon yöntemlerinin yetersiz kaldığı karmaşık problemlerde etkili çözümler üretebilen yöntemlerdir. GWO ise, kurt sürülerinin sosyal yapısını ve avlanma davranışlarını taklit ederek, arama uzayında küresel ve yerel optimum arasında denge kurmayı amaçlayan etkili bir yaklaşımdır. Tahmin modellerinin başarısı; Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE), Kök Ortalama Kare Hata (RMSE) ve Belirleme Katsayısı (R²) gibi yaygın performans ölçütleriyle değerlendirilmiştir. Bu ölçütler, modelin gözlemlenen değerlerle ne ölçüde örtüştüğünü sayısal olarak ifade etmektedir. MAPE, tahmin hatalarının yüzde cinsinden ortalamasını vererek göreli hata hakkında fikir sunarken; RMSE, büyük hatalara daha yüksek ağırlık vererek modelin istikrarını değerlendirmeye olanak tanır. R² katsayısı ise modelin açıklayıcılığını ortaya koymakta ve tahmin edilen değerlerin gerçek değerler üzerindeki varyansını ne ölçüde açıkladığını göstermektedir. Tahmin edilen değerler hem DSÖ hem de Türkiye tarafından belirlenen sınır değerlerle karşılaştırılmış, bu yolla modellerin çevresel karar destek potansiyeli analiz edilmiştir. Ayrıca, istatistiksel tahmin literatüründe yaygın olarak kullanılan klasik ARIMA modeli temel bir karşılaştırma noktası olarak dahil edilerek, gri sistem modellerinin görece avantajları somut bir biçimde ortaya konmuştur. Elde edilen bulgular, özellikle optimizasyon uygulanmış modellerin, optimize edilmemiş sürümlere kıyasla daha düşük hata oranları ürettiğini göstermiştir. Bu kapsamda en başarılı model olarak, hem PM2.5 hem de PM10 tahminlerinde NGBM(1,1)–GWO hibrit modelinin öne çıktığı görülmüştür. Öngörülen değerler, genel olarak kirleticilerin zaman içinde azalma eğilimi göstereceğine işaret etse de, mevcut politika ve müdahale düzeylerinin yeterli olmaması halinde 2030 yılına kadar hem DSÖ hem de Türkiye limitlerinin üzerinde kalınacağı sonucuna ulaşılmıştır. Sonuç olarak, bu çalışma veri kısıtlarının bulunduğu koşullarda dahi gri sistem teorisine dayalı modellerin ve GWO gibi optimizasyon algoritmalarının birlikte kullanılmasıyla güvenilir hava kalitesi tahminleri yapılabileceğini ortaya koymaktadır. Tez bulguları, yalnızca literatüre katkı açısından değil, aynı zamanda politika geliştirme ve uygulama süreçleri açısından da önemli çıktılar sunmaktadır. Özellikle belediyeler gibi yerel yönetimler, çevre ve şehircilik müdürlükleri, il sağlık birimleri ve ilgili kamu otoriteleri bu tahmin sonuçlarını erken uyarı sistemleriyle entegre ederek hava kirliliğine karşı trafik düzenlemeleri, toplu taşıma teşvikleri, halk bilgilendirme kampanyaları gibi kısa vadeli önlemler geliştirebilir. Aynı zamanda, yapılan tahminlerin şehir ölçeğinde uzun vadeli hava kalitesi yönetim planlarına dahil edilmesi, sürdürülebilir kentsel yaşam hedeflerine katkı sunacaktır. İstanbul özelinde elde edilen bulgular, benzer özellikler taşıyan diğer büyük şehirler için de örnek teşkil edebilecek nitelikte olup, bilim temelli çevre politikalarının geliştirilmesi yönünde değerli bir adım oluşturmaktadır.Bu bağlamda, çalışmanın çıktıları karar vericilere veri temelli, uygulanabilir ve bölgeye özgü politika araçları geliştirme konusunda güçlü bir zemin sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Air pollution has became an issue that cannot be ignored due to its a pervasive threat to human health and environmental quality across the globe, driven by rapid industrialization, population growth, and increased fossil-fuel combustion. Among the regulated pollutants—carbon monoxide (CO), nitrogen dioxide (NO2), sulfur dioxide (SO2), volatile organic compounds (VOCs), and particulate matter (PM)—fine particles with aerodynamic diameters of 2.5 µm or less PM2.5 and coarse particles up to 10 µm PM10 pose the greatest risks. PM2.5 penetrates deep into the pulmonary alveoli and can translocate into the circulatory system, elevating risks of cardiovascular and respiratory diseases as well as certain cancers, while PM10 contributes to airway irritation and reduced lung function. In response to mounting evidence of harm even at low concentrations, the World Health Organization (WHO) lowered its recommended annual mean limit for PM2.5 to half as 5 µg/m³ in the 2021 guidelines and set an annual PM10 threshold of 15 µg/m³. Türkiye's draft Outdoor Air Quality Management Regulation, by contrast, proposes an annual PM2.5 limit of 25 µg/m³ and a PM10 limit of 40 µg/m³, highlighting a significant divergence from international targets. Although Türkiye maintains 365 monitoring stations, consistent, high-quality data for PM2.5 and PM10 remain lacking. İstanbul routinely exceeds both national and WHO thresholds. Within İstanbul, the Mecidiyeköy neighborhood and Kağıthane district exhibit particularly elevated PM2.5 and PM10 levels owing to dense populations, topographic features that trap pollutants, heavy traffic corridors, and intensive construction. It is essential to accurately forecast of both PM levels for proactive air-quality management—enabling authorities to implement traffic restrictions, activate emission controls, or issue public-health advisories before critical thresholds are crossed—and for evaluating the long-term efficacy of policy measures and infrastructure investments. This study applies grey-system forecasting methods—well suited to small or noisy datasets—to project annual and monthly PM2.5 and PM10 concentrations in Mecidiyeköy and Kağıthane for 2025–2029. Three foundational grey models which are conventional grey model GM(1,1), Nonlinear Grey Bernoulli NGBM(1,1), and a Seasonal GM(1,1) are implemented using historical data from 2014 to 2024. To enhance parameter estimation and reduce forecast error, each model is optimized via the meta-heuristic Grey Wolf Optimizer(GWO), which mimics wolf-pack hunting strategies to balance global and local search. Model outputs are benchmarked against WHO and Turkish regulatory limits as well as a conventional ARIMA baseline. Optimized models markedly outperform unoptimized versions, with the NGBM(1,1)–GWO hybrid achieving the lowest mean absolute percentage errors for both PM2.5 and PM10 . While forecasts indicate a modest downward trend, projected concentrations remain above both national and WHO guidelines through 2030 absent further mitigation. These findings demonstrate the value of grey-system approaches combined with meta-heuristic optimization for reliable air-quality forecasting in data-scarce urban districts and provide decision makers with actionable projections to guide public-health protections and urban-planning strategies. The findings of this thesis provide significant outcomes not only in terms of contributing to the academic literature but also in the context of policy development and implementation processes. In particular, local authorities such as municipalities, environmental and urban planning directorates, provincial health departments, and other relevant public institutions can integrate these forecasting results into early warning systems to develop short-term measures against air pollution—such as traffic regulations, promotion of public transportation, and public awareness campaigns. Additionally, incorporating the forecasts into long-term urban air quality management plans at the city level can contribute to the goals of sustainable urban living. In this regard, the outputs of the study offer a strong foundation for policymakers to design data-driven, applicable, and region-specific policy tools.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    921266

    An integrated approach for supply chain management in healthcare systems focusing on face masks and gloves waste management

    Yüz maskeleri ve eldivenlerin atık yönetimine odaklanan sağlık sıstemlerinde tedarik zinciri yönetımi içın entegre bir yaklaşım

    AZİZ KEMAL KONYALIOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKE BEREKETLİ ZAFEIRAKOPOULOS

  2. Tez No

    647539

    Türkiye medikal turizmi üzerine bir tahmin çalışması

    A forecast study on medical tourism in Turkey

    DUYGU ŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Sağlık Kurumları Yönetimiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Sağlık Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TOZAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİS ALMULA KARADAYI

  3. Tez No

    295285

    Güdümlü füze modeli parametrelerinin lineer olmayan kestirim yöntemleri ile tayini

    Determination of guided missile parameters using nonlinear parameter estimation methods

    ELÇİN ASLANOV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN ÖZSOY

  4. Tez No

    900644

    Doğrusal olmayan ikiz motorlu çok girişli çok çıkışlı bir sistemin kontrolcüsüne ait parametrelerin metasezgisel optimizasyon yöntemleriyle bulunması

    Finding the parameters of the controller of a nonlinear twin-motor multiple-input multiple-output system using metaheuristic optimization methods

    ALİ CAN ÇABUKER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET NURİ ALMALI

  5. Tez No

    393036

    Modeling, identification and simulation of a quadrotor using real-time flight data

    Bir dört rotorlu hava aracının gerçek zamanlı uçuş verisi ile modellemesi, tanılaması ve simülasyonu

    ATAKAN SARIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYHAN KURAL

Geri Dön