Şehir merkezi ve il ölçeklerinde hava kalitesi tahmini için  
alan kullanımı regresyon modelleri geliştirilmesi:  
kütahya örneği
Development of land use regression models for air quality estimation in city center and province scale: kutahya sample
Yazar: SEVİM BURÇİN CAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. HİCRAN ALTUĞ
Anadolu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Hava kalitesi = Air quality ; Hava kirleticiler = Air pollutants ; Kütahya = Kütahya ; Çoklu lineer regresyon analizi = Multiple linear regression analysis

Özet:
Hava kirliliği çalışmalarında adrese dayalı hava kalitesi değerlendirmeleri oldukça önemli bir yer tutmaktadır. Kirlilik seviyesi belirlenirken sınırlı sayıda ölçüm yapılabildiğinden diğer bölgelerdeki kirliliğin belirlenmesi için interpolasyon, AKR modelleme (Alan Kullanımı Regresyon modeli) gibi çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Son yıllarda yapılan çalışmalarda AKR yöntemine ağırlık verildiği ve başarılı sonuçlar alınabildiği görülmüştür. 
Bu çalışmada, Kütahya ilinde gerçekleştirilen 1306F272 no'lu Anadolu Üniversitesi Bilimsel Araştırma ve 112Y305 no'lu TÜBİTAK projeleri kapsamında, proje çalışanları tarafından 2014 yılı yaz ve kış mevsimlerinde 106 noktada yapılan NO2 (azot dioksit) pasif örnekleme verileri ile 3 adet istasyon verisi kullanılmıştır. Model geliştirmede, her noktada bağımlı değişken olan NO2 seviyesi için; örnekleme noktalarının yollara olan en yakın mesafeleri, termik santrallere olan en yakın mesafeleri, diğer önemli nokta kaynaklara olan en yakın mesafeleri, nüfus yoğunluğu,  yükseklik gibi bağımsız değişkenler belirlenmiştir. AKR modelleme yönteminin amacına uygun olarak başlangıçta belirlenen bağımsız değişkenlerin sayısı etki derecelerine göre azaltılıp kirliliğin en az sayıda değişkenle ilişkilendirilerek mekânsal değerlendirme ve hava kalitesi tahmini yapılmaya çalışılmıştır. 
Analizler sonucunda kurulan modelde bağımsız değişken olarak yüksekliğin, örnekleme noktalarının devlet karayollarına ve termik santrallere olan en yakın mesafelerinin, 500 metre tampon bölge içinde kalan ana yolların uzunluklarının toplamının ve 200 metre tampon bölge içindeki toplam nüfusun kullanılabileceği görülmüştür. Yıllık ortalama olarak kurulan model, NO2 derişimlerinin belirlenen bağımsız değişkenlerle olan ilişkilerini %72 oranında açıklamıştır.

Abstract:
Adress-based air quality assessment have a very important place in air pollution studies. Since pollution measurements can be carried out at limited number of points, various techniques like interplation, LUR (Land Use Regression) modelling metods are used to determine the pollution levels at other regions. Recently studies have shown that LUR modelling very preferable and it can produce more accurte results.
NO2 data used in this study taken from other projects (No.1306F272 Anadolu University Scientific Research Project and No.112Y305 TÜBİTAK project). These data were determined at 106 point within the province of Kütahya. Two-week sampling has been carried out twice during the summer and winter in 2014. Additionally 3 govermental station data were added to the these data set fort his working. For model development, the independent variables to explain the dependent variable, NO2, at each point was determined to be; distance to the closest road, population density, distance to power plants, distance to other imprtant point sources, elevation, etc. As is the aim in LUR modelling method, the number of independent varibles were reduced according to their effects and the air quality estimation has been done by using the minimum possible number of variables. 
The analysis results have shown that the use of the elevation, the distance to the closest state highway and steam power plants, the total main road length within a 500 meter buffer, and total population within a 200 meter buffer can be used for a successful. According to result of the model established with annual average NO2 concentrations, the relationship of model NO2 concentrations with determined independent variables by 72%.