Sürdürülebilir hava kalitesi için yapay zeka yöntemleri ile partiküler madde tahmininin modellenmesi
Modeling particulate matter estimation with artificial intelligence methods for sustainable air quality
Yazar: SALİHA ÇELİKCAN BİLGİN
Danışman: PROF. DR. HÜSEYİN TOROS
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Atmosfer Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Meteoroloji = Meteorology
Dizin: Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Biyosferde canlı ve cansız tüm varlıkları doğrudan veya dolaylı olarak etkileyen en
önemli konulardan biri hava kalitesidir. Hava kalitesi, atmosferde bulunan gazlar,
partiküller ve diğer kirleticilerin seviyesini tanımlar. Temiz hava insan sağlığına
olumlu etkiler sağlarken, kirli hava solunum rahatsızlıkları ve çevresel sorunlara yol
açabilir. Bu nedenle, hava kalitesinin korunması ve iyileştirilmesi önemli bir halk
sağlığı ve çevre koruma meselesidir. Hava kalitesi, ölçülmesi ve izlenmesi gereken bir
parametre olup, çeşitli kaynaklardan salınan kirleticiler tarafından kolaylıkla
etkilenmektedir.
Hava kalitesi dengesinin bozulması, ortam havasındaki çeşitli maddelerin canlı
sağlığını olumsuz etkilemeye başladığı sınırın aşıldığı anlamında gelmektedir. Hava
kalitesi dengesi, doğal ya da insan kaynaklı nedenlerle bozulabilmektedir. İnsan
kaynaklı hava kirliliği, özellikle Sanayi Devrimi ile birlikte dramatik şekilde artarak
canlı sağlığını tehdit eder hale gelmiştir.
Hava kirliliği, solunum yolu rahatsızlıklarına, astım, bronşit ve diğer solunum sistemi
hastalıklarının artmasına neden olmaktadır. Kirli hava, kalp ve akciğer hastalıkları ile
kanser riskini artırmaktadır. Ayrıca, diğer pek çok hastalıkla da ilişkisi tespit
edilmiştir. Bozulan hava kalitesi çocuklar, yaşlılar ve kronik sağlık sorunu olan
bireyler üzerinde daha belirgin ve ciddi etkilere sahiptir.
Kirliliğin özellikle insan sağlığı üzerindeki olumsuz etkileri, bilim insanlarının
dikkatini kirlilik kaynaklarına, etkilerine, etkileştiği parametrelere yönlendirmesine
neden olmuştur. Multidisipliner bir konu olarak hava kirliliği, meteorologlar, çevre
mühendisleri, şehir ve bölge planlama uzmanları, halk sağlığı uzmanları, veterinerler
gibi birbirinden farklı temel eğitimleri olan araştırmacıların ortak ilgi alanı olmuştur.
Bilim insanları ile araştırmacıların bir kısmı hava kirliliğinin olumsuz etkilerine karşı
bir uyarı mekanizması da oluşturması düşüncesiyle kirletici parametrelerin çeşitli
zaman periyotlarında tahminine yönelmiştir. Başarılı hava kalitesi tahmini, kamu
otoritelerinin toplum ve çevre ile ilgili tedbirleri zamanında almasını, halkın erken
uyarılmasını, böylelikle kirletici kaynaklı zarar oluşumunun engellenmesini ya da en
az düzeyde etkilenilmesini sağlayabilecektir. Bilgisayarların veri işleme
kapasitelerinin artması ve ileri veri işleme yöntemlerinin geliştirilmesi, hava kirliliği
ve hava kalitesi tahminine yönelik çalışmalarının sayısının hızla artmasına ve başarılı
tahmin modellerinin geliştirilmesine katkıda bulunmuştur. Tahmin modelleri temel
olarak kimyasal taşınım modelleri ve veri odaklı modeller olarak ikiye
ayrılabilmektedir. Kimyasal taşınım modelleri, hava kirliliğinin kaynağından itibaren
atmosferdeki hareketini ve yayılmasını izler. Atmosferik koşullar, hava akımları,
sıcaklık, nem ve diğer faktörler bu modellerde dikkate alınır. Bu modeller, belirli bir
bölgede veya şehirde hava kalitesinin nasıl etkileneceğini tahmin etmek için kullanılır.
Veri odaklı modeller ise gerçek zamanlı verileri kullanarak hava kirliliği seviyelerini
tahmin ederler. Hava kalitesi izleme istasyonları ile meteoroloji istasyonlarından
alınan gerçek zamanlı veriler bu modelleri besler. Makine öğrenimi ve istatistiksel
yöntemler, bu verileri analiz ederek gelecekteki kirlilik seviyelerine yönelik öngörüde
bulunur.
Veri odaklı modeller başlığı altında yer alan makine öğrenmesi, derin öğrenme gibi
yapay zeka uygulamaları, kirletici seviyesinin ya da hava kalitesinin kısa, orta ve uzun
vadeli tahmininde sıklıkla kullanılan yöntemler haline gelmiştir. Yapay zeka
yöntemleri, büyük miktarda veri analizi ve karmaşık desenleri tanıma konusunda
oldukça etkilidir. Bu durum hava kirliliği tahminlerinde daha hassas sonuçlar elde
etmeyi sağlar. Yapay zeka, meteorolojik veriler, hava kalitesi izleme istasyonlarından
gelen veriler ve diğer faktörleri analiz ederek kirlilik seviyelerini tahmin etmekte
başarılıdır. Ayrıca gerçek zamanlı veri analizi yapabilme yetenekleri sayesinde hava
kirliliği seviyelerini anlık olarak izlemeyi sağlar. Bu şekilde, hızlı müdahale ve
risklerin azaltılması için önemli bir avantaj yaratmaktadır. Karar vericilere gelecekteki
kirlilik durumlarına göre politika oluşturma konusunda da yardımcı olmaktadır.
Yapay zekaya dayalı tahmin modellerinin bu özellikleri, hava kirliliğine yönelik
çalışmalarda sıklıkla tercih edilmelerini sağlamıştır. Bazen bir tahmin modelinde tek
başına bir yöntem denenirken, bazen de birden fazla yapay zeka yöntemi birlikte
kullanılarak hava kirliliği tahmin başarısı artırılmaya çalışılmıştır.
Bursa, nüfus, kentleşme, sanayileşme, coğrafik konum, topoğrafya ve iklim gibi çeşitli
özellikleri birlikte değerlendirildiğinde, hava kalitesi dengesi hassasiyetle takip
edilmesi gereken bir şehirdir. Bu nedenle şehir için sürekli, düzenli, sağlıklı veri
üreten, geleceğe yönelik bilgi ve gerektiğinde uyarı üretebilecek bir hava kalitesi
tahmin yapısının oluşturulması önemlidir. Çalışmada önerilen model, Bursa iline ait
verilerle oluşturulmuş olmakla birlikte, hava kalitesi dikkatle takip edilmesi gereken
diğer yerleşim birimleri için çalıştırılabilecek ve geliştirilebilecek bir yapı
içermektedir.
Bu çalışmanın amacı, meteorolojik parametreler kullanarak partiküler madde
seviyesinin yapay zeka yöntemleri ile tahmin edilmesini amaçlayan sürdürülebilir bir
hava kalitesi modelinin oluşturulmasıdır.
Çalışmada Bursa ili sınırları içerisindeki 6 hava kalitesi izleme istasyonundan elde
edilen bir yıllık, saatlik periyotta 5 farklı kirletici (PM10, PM2.5, NO2, SO2, O3) ölçüm
verisi ile meteorolojik veriler kullanılmıştır. İlk aşamada kirletici veri seti ön işleme
tabi tutulmuş ve eksik verileri tamamlanmıştır. İkinci aşamada, PM10 ve PM2.5
konsantrasyonları arasındaki yüksek korelasyondan yola çıkılarak bir model
geliştirilmiştir. Modelin her iki parametrenin ölçüldüğü istasyondan elde edilen bir
haftalık PM10 ve PM2.5 tahmin sonuçları başarılı bulunmuştur. Üçüncü aşamada,
sadece bir tür partiküler madde (PM10 ya da PM2.5) konsantrasyonu ölçülen beş
istasyon için yeni bir tahmin modeli oluşturulmuştur. İstasyonda ölçümü yapılan
partiküler madde, ölçümü yapılan diğer kirleticiler ve meteorolojik veriler ile her iki
partiküler madde türünün ölçüldüğü istasyona ait modelin eğitim verisi seti, yeni
modeldeki makine öğrenmesi modülüne girdi olarak verilmiştir. Elde edilen partiküler
madde tahmin sonuçlarının teyit edilmesi için aynı modüle tahmin edilen partiküler
madde verisinin kullanıldığı bir süreç daha ilave edilmiştir. Bu süreçte istasyonda
ölçümü yapılan partiküler madde için tahmin yapılmaktadır. İstasyonda ölçülen
partiküler madde ile modülle tahmin edilmiş hali arasındaki yüksek korelasyon
ölçülmeyen partiküler madde için yapılan tahminin tatmin edici derece başarılı
olduğunu göstermiştir.
Nüfus bakımından Türkiye'nin dördüncü büyük şehri ve bir sanayi üssü olan Bursa
için oluşturulacak etkin ve sürdürülebilir partiküler madde tahmin modeli, tüm
paydaşların hava kalitesinin seyrinin takip edebilmesini, tahminler doğrultusunda
olumsuz durum beklentisi oluştuğunda kamu otoritelerinin zamanında gerekli
tedbirleri almasını sağlayabilir. Cihaz arızası vb. nedenlerle bir istasyondan partiküler
madde (PM2.5 ya da PM10) ölçüm bilgisi gelmediğinde, tahmin modeli çalıştırılarak
elde edilen sonuç, ölçüm bilgisi yerine değerlendirmeye alınabilir. Ayrıca bir
istasyonda iki partiküler maddeden birinin ölçümünün yapılması, diğerinin tahmin
modeli ile elde edilmesi ölçüm maliyetlerinin azaltılmasını sağlayabilir.

Abstract:
Air quality is one of the most important issues that directly or indirectly affect all living
and non-living things in the biosphere. Air quality defines the level of gases, particles
and other pollutants in the atmosphere. Clean air provides positive effects on human
health, while polluted air can lead to respiratory ailments and environmental problems.
Good quality air improves quality of life, while polluted air can have negative impacts
on human health and the environment. Therefore, protecting and improving air quality
is an important public health and environmental protection issue. Air quality is a
parameter that needs to be measured and monitored and is easily affected by factors
such as environmental pollution and industrial activities.
When the air quality balance is disturbed, it is understood that various substances in
the ambient air begin to adversely affect living health. Air quality balance can be
disturbed by natural or human-induced causes. Human-induced air pollution has
increased dramatically, especially with the Industrial Revolution, and has become a
threat to living health.
Air pollution causes respiratory diseases, asthma, bronchitis and other respiratory
system diseases. Polluted air increases the risk of heart and lung diseases and cancer.
It has also been linked to many other diseases. Deteriorating air quality has more
significant and serious impacts on children, the elderly and people with chronic health
problems.
The negative effects of pollution, especially on human health, have led scientists to
focus their attention on pollution sources, its effects and the parameters it interacts
with. As a multidisciplinary subject, air pollution has been the common interest of
researchers with different basic educations such as meteorologists, environmental
engineers, urban and regional planning experts, public health experts, veterinarians.
The adverse effects of air pollution have led scientists and researchers to forecast
pollutant parameters over various time periods. Successful air quality forecasting will
enable public authorities to take timely measures to protect society and the
environment, to warn the public early, and to prevent or minimize pollutant-related
damage. The increase in the data processing capacity of computers and the
development of advanced data processing methods have contributed to the rapid
increase in the number of studies on air pollution and air quality prediction and the
development of successful prediction models. Forecasting models can be basically
divided into two categories: chemical transport models and data-driven models.
Chemical transport models track the movement and dispersion of air pollution in the
atmosphere from its source. Atmospheric conditions, air currents, temperature,
humidity and other factors are taken into account in these models. These models are
Data-driven models use real-time data to predict air pollution levels. Real-time data
such as pollutant data from air quality monitoring stations, data from meteorological
stations feed these models. Machine learning and statistical methods analyze this data
and make predictions about future pollution levels.
Artificial intelligence applications such as machine learning and deep learning, which
fall under the heading of data-driven models, have become frequently used methods
for short, medium and long-term prediction of pollutant levels or air quality. AI
methods are highly effective in analyzing large amounts of data and recognizing
complex patterns. This allows for more precise results in air pollution forecasting. AI
is successful in predicting pollution levels by analyzing meteorological data, data from
air quality monitoring stations and other factors. It also enables instant monitoring of
air pollution levels thanks to its real-time data analysis capabilities. In this way, it
creates a significant advantage for rapid response and risk mitigation. It also helps
decision makers to formulate policies according to future pollution situations.
These features of AI-based prediction models have made them frequently preferred in
studies on air pollution. While sometimes a single method is tried alone in a prediction
model, sometimes more than one artificial intelligence method is used together to
increase the success of air pollution prediction.
Bursa is a city whose air quality balance should be monitored sensitively when various
characteristics such as population, urbanization, industrialization, geographical
location, topography and climate are considered together. For this reason, it has been
found important to establish an air quality forecasting structure for the city that can
produce continuous, regular, healthy data, future-oriented information and warnings
when necessary. Although the model proposed in this study is based on the data of
Bursa, it contains a structure that can be operated and developed for other settlements
whose air quality should be carefully monitored.
The aim of this study is to create a sustainable air quality model that aims to predict
particulate matter levels using artificial intelligence methods using meteorological
parameters.
In the study, 5 different pollutant (PM10, PM2.5, NO2, SO2, O3) measurement data and
meteorological data obtained from 6 air quality monitoring stations within the borders
of Bursa province in a one-year, hourly period were used. In the first stage, the
pollutant data set was preprocessed and missing data were completed. In the second
stage, a model was developed based on the high correlation between PM10 and PM2.5
concentrations. The one-week PM10 and PM2.5 prediction results obtained from the
station where both parameters were measured were found to be successful. In the third
stage, a new prediction model was developed for five stations where only one type of
particulate matter (PM10 or PM2.5) concentration was measured. Particulate matter
measured at the station, other pollutants measured, meteorological data and the
training data set of the model for the station where both types of particulate matter
were measured were given as input to the machine learning module in the new model.
In order to verify the particulate matter prediction results obtained, another process
using the predicted particulate matter data was added to the same module. In this
process, the particulate matter measured at the station is predicted. The high correlation
between the measured particulate matter at the station and its predicted form by the
module showed that the prediction for unmeasured particulate matter was satisfactorily
An effective and sustainable particulate matter forecasting model for Bursa, the fourth
largest city in Turkey in terms of population and an industrial base, can enable all
stakeholders to monitor the course of air quality and enable public authorities to take
the necessary measures in a timely manner when there is an expectation of a negative
situation in line with the forecasts. When particulate matter (PM2.5 or PM10)
measurement data is not available from a station due to equipment failure etc., the
result obtained by running the prediction model can be taken into consideration instead
of measurement data. In addition, measuring one of the two particulate matter at a
station and obtaining the other with the prediction model can reduce measurement
costs.