Dilovası'nda yer seviyesindeki ozon konsantrasyonlarının modellenmesi
Modeling ground-level ozone concentrations for Dilovası
Yazar: BİLGE ÖZBAY
Danışman: PROF. DR. H. SAVAŞ AYBERK
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: Kocaeli-Dilovası = Kocaeli-Dilovası ; Ozon = Ozone ; Temel bileşenler analizi = Principal components analysis ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Çoklu doğrusal regresyon = Multiple linear regression

Özet:
Bu çalışmada Türkiye'de sanayileşmenin en yoğun olduğu bölgelerden birisi olan Dilovası'nda yer seviyesindeki ozon derişimlerinin modellenmesi amaçlanmıştır. Ozon derişimlerinin tahmini için çok değişkenli istatistiksel yöntemlerden çoklu doğrusal regresyon analizi ile yapay sinir ağlarının kullanıldığı çalışmada ozon oluşumu sekiz farklı hava kirletici parametre (PM10, SO2, NO, NO2, CO,O3 CH4, NMHC) ve yedi meteorolojik parametre (sıcaklık, bağıl nem, basınç, rüzgar hızı ve yönü, güneş radyasyonu, yağış) ile açıklanmıştır. Bu parametrelerin saatlik ölçümleri bölgede kurulu iki farklı istasyonda Eylül 2008-Ağustos 2009 aralığında gerçekleştirilmiştir. İkili korelasyon analizleri ile ölçülen değişkenlerin modelleme için uygunlukları ve literatürle uyumları değerlendirilmiştir. O3 ile kuvvetli negatif ilişkiye sahip kirleticiler olan CH4, NMHC ve NO2 için hesaplanan korelasyon katsayıları sırasıyla -0.675, -0.555 ve -0.511 olarak bulunmuştur. Ozon oluşumunda en yüksek pozitif etkiyi sıcaklık göstermiştir (R2= 0.608). Çalışma kapsamında yıllık ve mevsimsel (ısınma ve soğuma dönemleri) ozon derişimleri ile gece-gündüz periyotlarındaki ozon derişimleri modellenmiştir.Tahmin edilen ve gerçek ozon değerleri arasındaki ilişkinin gücünü açıklayan R2 değerleri ile standart hata değerleri gözönüne alınarak çoklu doğrusal regresyon ile yapay sinir ağlarının modelleme etkinlikleri karşılaştırılmıştır. Yapay sinir ağlarının incelenen tüm periyotlar için daha başarılı sonuçlar sağladığı görülmüştür. Ozon oluşumunda etkili parametrelerin sayısını azaltmak amacıyla uygulanan temel bileşenler analizinde on beş farklı değişken dört temel gruba indirgenmiştir. Elde edilen temel bileşenler kullanılarak regresyon analizleri ve yapay sinir ağları ile modelleme çalışmaları tekrarlanmıştır.Anahtar Kelimeler: Çoklu Doğrusal Regresyon, Dilovası, Ozon, Temel Bilesenler Analizi, Yapay Sinir Ağları.

Abstract:
In this study it was aimed to model ground-level ozone concentrations for one of the most industrilizated regions of Turkey, Dilovası. Multivariate statistical methods such as multiple linear regression and neural networks were used to predict ozone levels. In the study, ozone formation was described with eight different air pollution parameters (PM10, SO2, NO, NO2, CO,O3 CH4, NMHC) and seven meteorological parameters (temperature, relative humidity, pressure, wind direction and speed, solar radiation and rain). Hourly measurement of these parameters was made in two stations installed in the region in period between September 2008 and August 2009. Bivariate correlation analyses were achieved by using measured data in order to investigate concordance with literature and appropriateness for modeling. Calculated correlation coefficients for CH4, NMHC ve NO2 , having strong negative correlations with ozone, were found as -0.675, -0.555 and -0.511, respectively. Temperature showed the highest positive effect for ozone formation (R2= 0.608). Ozone levels of annual and seasonal periods and also daylight and dark periods were modeled in scope of the study. Correlation coefficients, representing strenght of relationship between actual and predicted ozone concentrations, and standart error values were considered for comparation of efficiencies of multiple linear regression and neural network models. Neural network models provided better results for all investigated periods. Fifteen parameters explaining ozone formation have been reduced to four principle components by applying principle component analysis. Regression analyses and neural network models were repeated by using the obtained principle components.Key words: Multiple Linear Regression, Dilovası, Ozone, Principle Component Analysis, Artificial Neural Networks.