Hava kalitesinin incelenmesi ve eğitilebilir algoritmalarda modellenmesinin araştırılması; Çerkezköy örneği
Investigation of air quality and modeling with training algorithms; a case study for Çerkezköy
Yazar: HÜSEYİN ÖZEL
Danışman: PROF. DR. HÜSEYİN KURTULUŞ ÖZCAN ; DR. PINAR CİHAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Çevre Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: Hava kalitesi = Air quality ; Hava kirliliği = Air pollution ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Partiküler maddeler = Particulate matters ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Hava kirliliğine neden olan kirleticiler gün geçtikçe artan miktarlarda atmosfere salınmaya devam etmektedir. Yoğun nüfusa sahip bölgelerde hava kirliliğine bağlı kısa ve uzun vadede çeşitli sağlık sorunları ortaya çıkmaktadır. Şehir ölçeğinde hava kalitesinin yüksek tutulabilmesi için hava kirliliğinin ölçümlerle takip edilmesi ve sonuçlara istinaden gereken önleyici politikaların uygulanması gerekmektedir. Hava kalitesinin belirlenmesinde matematiksel modeller kullanılarak hava kirleticilerinin ölçümü yapılabildiği gibi teknolojinin gelişimi ile yapay zekâ modelleri ile de kirleticilerin ölçüm sonuçları tahmin edilmektedir.
Bu çalışmada kentleşmenin ve sanayinin iç içe olduğu Çerkezköy lokasyonunda PM10 ve PM2.5 kirleticilerinin zamansal değişimi analiz edilerek, ANFIS (Adaptif Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi), SVR (Destek Vektör Regresyonu), CART (Kümeleme ve Regresyon Ağaçları), RF (Rastgele Orman), KNN (K-En Yakın Komşu Algoritması) ve ELM (Aşırı Öğrenme Makinesi) makine öğrenmesi metotları ile konsantrasyonlarının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. 
Bu amaçla; çalışmanın birinci bölümünde hava kirleticiler (PM10, PM2.5, SO2, NO, NO2, NOx, CO) ve meteorolojik parametrelerden (sıcaklık, rüzgâr hızı, rüzgâr yönü ve toplam yağış) 4 yıllık (2016, 2017, 2018, 2019) veri tabanı oluşturulmuştur. Hava kalitesi indeksi değerleri de ele alınarak verilerin zamansal değerlendirmesi yapılmış ve birbirleri ile olan ilişkisi incelenmiştir. Ayrıca 2020 yılında COVID-19 pandemisi kaynaklı kısıtlamaların hava kalitesine olan etkileri araştırılmıştır. Çerkezköy ile benzer şehirleşme ve sanayileşmeye sahip bölgeler ile şehirleşme ve sanayiden uzak bölgeler karşılaştırılarak, kirletici kaynakları ve nedenleri belirlenmeye çalışılmıştır.
Çalışmanın ikinci bölümünde 6 farklı makine öğrenmesi yöntemi kullanılarak, "R" yazılım ortamında, PM10 ve PM2.5 konsantrasyonları modellenmiş ve tahmin edilmiştir. Kirletici veriler, meteorolojik veriler, kirletici ve meteorolojik veriler olmak üzere 3 farklı veri seti hazırlanarak modellemede kullanılmış ve farklı sonuçlar elde edilmiştir. Tahmin sonuçları R, MAE ve RMSE istatistiksel performans parametreleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. PM10 ve PM2.5 tahmini için ANFIS metodunun diğer metotlardan daha başarılı olduğu görülmüştür.

Abstract:
Pollutants that cause air pollution continue to be released into the atmosphere in increasing amounts day by day. Various health problems arise in the short and long term due to air pollution in densely populated areas. In order to keep the air quality high at the city scale, it is necessary to monitor the air pollution with measurements and to implement the necessary preventive policies based on the results. In determining the air quality, air pollutants can be measured using mathematical models, as well as the measurement results of pollutants are estimated with the development of technology and artificial intelligence models.
In this study, it is aimed to estimate the concentrations of PM10 and PM2.5 pollutants by analyzing the temporal variation of PM10 and PM2.5 pollutants in Çerkezköy location, where urbanization and industry are intertwined, using machine learning methods such as ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System), SVR (Support Vector Regression), CART (Classification and Regression Trees), RF (Random Forest), KNN (K-Nearest Neighbor) and ELM (Extreme Learning Machine).
For this purpose; In the first part of the study, a 4-year (2016, 2017, 2018, 2019) database of air pollutants (PM10, PM2.5, SO2, NO, NO2, NOx, CO) and meteorological parameters (temperature, wind speed, wind direction and total precipitation) was created. By considering the air quality index values, the temporal evaluation of the data was made and their relationship with each other was examined. In addition, the effects of restrictions caused by the COVID-19 pandemic on air quality in 2020 were investigated. By comparing the regions with similar urbanization and industrialization with Çerkezköy and the regions far from urbanization and industry, the sources and causes of pollutants were tried to be determined.
In the second part of the study, PM10 and PM2.5 concentrations were modeled and estimated using 6 different machine learning methods in the "R" software environment. Three different data sets, namely pollutant data, meteorological data, pollutant and meteorological data, were prepared and used in modeling and different results were obtained. The estimation results were compared using the statistical performance parameters R, MAE and RMSE. It was seen that the ANFIS method was more successful than other methods for PM10 and PM2.5 prediction.