Bulanık mantık ve yapay sinir ağları yöntemleri kullanılarak Konya il merkezi hava kirliliği modellenmesi
Modelling of Konya city centre air pollution using artificial neural networks and fuzzy logic methods
Yazar: FATMA KUNT
Danışman: DOÇ. DR. ŞÜKRÜ DURSUN
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering

Özet:
Bu çalışmada, Konya ilindeki hava kirliliği seviyesinin tespiti ve insan sağlığına etki edecek konsantrasyonların tahminine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Söz konusu amaca yönelik olarak, SO2 Analizör cihazı ile günlük SO2 ölçümü ve meteoroloji istasyonu kurularak atmosferik basınç, sıcaklık, rüzgâr hızı, nispi nem ve yağış parametreleri de günlük olarak ölçülmüştür. Ayrıca SO2 ölçümüne ilave olarak hava kirliliği çalışmalarında pasif örnekleme yöntemi de kullanılmıştır. Dört mevsimi temsil edebilecek şekilde 4 periyot halinde (Mart, Haziran, Ekim ve Ocak aylarında) Konya il merkezi hava kirliliğini yansıtması amacıyla 15 farklı okul seçilerek açık ortam SO2 (µg/m3), NO2 (µg/m3) ve O3 (µg/m3) ölçümleri gerçekleştirilmiştir. ArcGIS 10.2 software programı yardımıyla 15 okula ait SO2 (µg/m3), NO2 (µg/m3) ve O3 (µg/m3) değerleri ve okul konumlarının haritası hazırlanmıştır. Ayrıca bu okullarda ilkokul, ortaokul ve lise öğrencilerinin hava kirliliği bilgi düzeyini ölçmek için kış ve yaz dönemlerinde 2 defa anket uygulaması yapılarak SPSS 16.0 programında değerlendirilmiştir. Matematiksel modellemelerde yaygın olarak tercih edilen Minitab istatistik programı kullanılarak elde edilen SO2 verileri ile meteorolojik veriler istatistiksel olarak değerlendirilmiştir. Özellikle kirliliğin yoğun olarak yaşandığı kış aylarında, meteorolojik koşullara bağlı olarak hava kirliliğinin önceden tahmin edilerek zamanında tedbir alınması hava kirliliğinin etkisini azaltılmasına önemli derecede katkıda bulunacaktır. Atmosfer uygulamalarında çok yeni ve klasik istatistiksel metotlara kıyasla oldukça başarılı sonuçlar ortaya koyan Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık modelleri ile SO2 ölçüm sonuçları ve meteorolojik veriler kullanılarak modelleme ve tahmin programının hazırlanması amaçlanmıştır. SO2 Analizörü ölçümü ile SO2 tahmini için hazırlanan yapay sinir ağı modelinde  doğrulama için R değeri 0,93 ve pasif  örnekleyicilerle dönemlik ölçümü ile tahmini SO2 için yapay  sinir ağı modelinde ise doğrulama için R değeri 0,66 olarak bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler: Bulanık Mantık, Hava kirliliği, Kükürtdioksit, Pasif örnekleyiciler, Meteoroloji, Modelleme, SPSS, Yapay Sinir Ağları.

Abstract:
In this study, determination of the air pollution level in Konya city and estimation of impact concentration on human health have been carried out. For this purpose, daily SO2 concentrations were measured using Infrared SO2 Analyzer equipment and meteorological station was used for measurement of atmospheric pressure, temperature, wind speed, relative humidity and precipitation parameters on a daily basis. A passive sampling method was used for air pollution investigation, in addition to daily SO2 measurements. To put forward level of Konya city centre air pollution, measuring SO2 (µg/m3), NO2 (µg/m3) and O3 (µg/m3) levels at 15 school at different side of city centre, four period (March, June, October and January) were selected to represent 4 seasons of year. Air pollution map of Konya city centre via ArcGIS 10.2 software was presented using sampling schools location coordinates and passive samplers data of 15 schools ambient SO2 (µg/m3), NO2 (µg/m3) and O3 (µg/m3) concentrations. In addition to air pollution measurements, a statistical survey were evaluated in these sampling schools of primary, middle school and high school students to test the knowledge levels of the air pollution problem in winter and summer seasons at twice with the same schools students by using SPSS-16.0 application program. Minitab statistical software which is widely preferred for mathematical modeling, were statistically evaluated using obtained SO2 and meteorological data. Particularly, pollution intense during the winter months, with depending on meteorological conditions; when the air pollution was predicted, it will contribute significantly time to take measures to reduce the impact of air pollution. A new method, Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic models, in atmosphere applications and comparing with classical statistical methods, highly successful results revealed using SO2 measurements and meteorological data, modeling and preparation of forecasting programs were aimed. Correlation coefficients of R values were 0.93 and 0.66 respectively between daily SO2 measurement with ANN predicted values, and passive sampler SO2 measurement with ANN prediction values.

Keywords: Air pollution, Artificial Neural Networks, Fuzzy Logic, Meteorology, Modelling, Passive samplers, Sulphur dioxide, SPSS.