Geri Dön

Hava kirliliği açısından bölgelerin kümeleme analizi ile incelenmesi: Türkiye örneği

Examining regions in terms of air pollution with cluster analysis: Example of Turkey

  1. Tez No: 959969
  2. Yazar: TUĞÇE ARIKAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. DİLEK ALTAŞ KARACA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Hava kirliliği insan sağlığını tehdit eden unsurlardan biri olduğundan tüm dünyada bu konuya büyük önem verilmektedir. Kümeleme analizi ise hava kirleticilerinin mekansal ve zamansal kalıplarının tanımlanması, hava kirleticilerine maruz kalma, hava kalitesi yönetimi, hava kirletici davranışının yerel sinoptik meteoroloji ile ilişkilendirilmesi, taşıma yolları ve kaynak paylaştırma gibi amaçlar için kullanılan etkin bir yöntem olarak öne çıkmıştır. Literatürde benzer amaçlara yönelik olarak farklı kümeleme yöntemlerinin kullanıldığı ancak yöntemler arasında sınırlı sayıda karşılaştırma yapıldığı gözlemlenmiştir. Bu yüzden gerek kümeleme yöntemlerine ilişkin gerekse hava kirliliğinde yapılan uygulamalarına ilişkin literatür detaylı şekilde incelenmiş ilgili verilerin yapısına uygun kümeleme yöntemleri belirlenmiştir. Bu çalışmada, Ocak 2021-Aralık 2023 arasında 86 istasyondan elde edilen aylık ortalama SO2, NO2, NO, NOX, O3 and PM10 değerleri (i) çok değişkenli fonksiyonel temel bileşenler analizi sonucunda elde edilen skorlara k-ortalamalar kümeleme yöntemi uygulanan iki aşamada yapılan kümeleme yöntemi, (ii) çok değişkenli fonksiyonel temel bileşenler analizi sonucunda elde edilen skorların normal dağıldığı varsayımı altında geliştirilen model tabanlı kümeleme yöntemi, ve (iii) çok değişkenli karışık t dağılım altında bir önceki yöntem olmak üzere üç çok değişkenli fonksiyonel kümeleme yöntemi ile gruplandırılmıştır. İlk iki yöntemle 5 küme, son yöntemle 4 küme oluştuğu ve yönteme göre kümelerdeki istasyonların farklılaştığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Since air pollution is one of the factors that threaten human health, this issue is given great importance all over the world. Cluster analysis, on the other hand, became an effective method in this area for purposes such as defining spatial and temporal patterns of air pollutants, exposure to air pollutants, air quality management, associating air pollutant behavior with local synoptic meteorology, transport routes and resource allocation. It has been observed in the literature that different clustering methods are used for similar purposes, however, it is observed that a limited number of comparisons are made between the methods. Therefore, the literature on both clustering methods and their applications in air pollution has been examined in detail, and clustering methods suitable for the structure of the relevant data have been determined. In this study, monthly average SO2, NO2, NO, NOX, O3 and PM10 values obtained from 86 stations between January 2021 and December 2023 are grouped with three multivariate functional clustering methods: (i) a two-stage clustering method in which the k-means clustering method is applied to the scores obtained from multivariate functional principal component analysis, (ii) a model-based clustering method developed under the assumption that the scores obtained from multivariate functional principal component analysis are normally distributed, and (iii) the previous method under the multivariate mixed t distribution. It is observed that 5 clusters are formed with the first two methods while 4 clusters are formed with the last method, and the stations in the clusters differ according to the method.

Benzer Tezler

  1. Investigation of the change of NO2 pollution during the pandemic period using satellite retrievals in Marmara region

    Marmara bölgesinde uydu verileri kullanılarak NO2 kirliliğinin pandemi döneminde değişiminin incelenmesi

    ALİ OSMAN ÇEKER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL

  2. Impact of agricultural sources on NH3 and PM levels in the South-Central Anatolia

    Güney İç Anadoludaki tarımsal kaynakların NH3 ve PM üzerindeki etkilerinin incelenmesi

    AYKUT MEHMET ALBAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL

  3. Evolutionary feature optimization for plant leaf disease detection by deep neural networks

    Bitki yaprak hastalık teşhisi için derin sinir ağları ile evrimsel özellik optimizasyonu

    JALAL SADOON HAMEED AL BAYATI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  4. Bazı peyzaj bitkilerinde ağır metal birikiminin trafik yoğunluğuna bağlı değişimi

    The variation of heavy metal accumulation in some landscape plants due to traffic density

    BEKİR PINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKastamonu Üniversitesi

    Sürdürülebilir Tarım ve Tabii Bitki Kaynakları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN ŞEVİK

  5. Bazı peyzaj bitkilerinde ağır metal birikiminin belirlenmesi

    Determination of heavy metal accumulation in some landscape plants

    ELNAJI A. AHMAIDA SALEH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKastamonu Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN ŞEVİK