Türkiye'deki illerin havadaki partiküler madde ve kükürt dioksit değerlerine göre kümeleme analizi ile sınıflandırılması
Classification of provinces in turkey according to the air conditional particulate and sulfur dioxide values by clustering analysis
Yazar: TAMER SARI
Danışman: PROF. DR. BÜLENT ÇELİK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Hava kalitesi olumsuz olarak genellikle insan kaynaklı ısınma, sanayi ve ulaşımdan 
kaynaklanmaktadır. Bunların dışında çarpık kentleşme, bina ve nüfus yoğunluğu, yağış, 
rüzgâr, sıcaklık, nem gibi meteorolojik gibi diğer etkenler de hava kalitesinin azalmasına 
katkıda bulunmaktadır. Türkiye'deki illerin hava kalitesinin ölçülmesinde Çevre, Şehircilik 
ve İklim Değişikliği Bakanlığı'na bağlı ülke genelinde 360 adet hava izleme istasyonu 
verileri kullanılmaktadır. Partiküler Madde; doğal ve antropojenik faaliyetler sonucu havada 
askıda bulunan partiküllerin çeşitli ve kompleks karışımıdır. Partiküler maddenin esas 
kaynakları fabrikalar, enerji tesisleri, yakma tesisleri, inşaat faaliyetleri, yangınlar ve
rüzgârdır. Kükürt Dioksit; ana kaynağı yağ, kömür ve linyitin yakılmasıdır. Kükürt Dioksit 
parametresi sırası ile ısınma, sanayi ve trafik bölgeleri ile oluşan bir kirleticidir. Çalışmada 
veri madenciliği yöntemlerinden biri olan kümeleme analizi yapılmıştır. Kümeleme 
analizinde 2016-2022 yılına ait veriler kullanılarak illere ait hava izleme istasyonlarından 
elde edilen yıllık ortalama PM10 ve SO2 değerleri kullanılarak kümelenmiştir. Kümeleme 
yöntemlerinden hiyerarşik kümeleme yöntemi olan Ward Yöntemi ile uzaklık ölçüsü olarak 
da Öklid uzaklığı kullanılmıştır. Yıllara göre her yıl 6 küme oluşmuştur. İlgili analizlerin 
yapılmasında R programı kullanılmıştır. Çalışmada her il için farklı yıllardaki yağış miktarı, 
rüzgar seviyesi, sıcaklık, nem gibi hava kalitesini etkileyen parametreleri kontrol etme 
imkanı bulunmamaktadır. Bu durum çalışmanın kısıtlılığı olarak değerlendirilebilir. Fakat 
çalışmamız illerin genel durumunu yansıtmak, bütünü görmek adına değerlidir. Benzer hava 
kirliliğine sahip iller tespit edilmiştir. Yıldan yıla oluşan kümeler farklılık göstermiştir. Bu 
farklılıkların oluşmasında nüfus, sanayi tesisi, araç sayısı, inşaat alanları gibi değişkenlerin 
kirletici etkisi irdelenmiştir. Elde edilen analiz sonuçları çalışmamız içerisinde 
değerlendirilmiştir.

Abstract:
Negative air quality is generally caused by human-induced heating, industry and 
transportation. Apart from these, other factors such as unplanned urbanization, building and 
population density, precipitation, wind, temperature and humidity also contribute to the 
decrease in air quality. Data from 360 air monitoring stations, affiliated with the Ministry of 
Environment, Urbanization and Climate Change, are used to measure the air quality of 
provinces in Turkey. Particulate Matter is a diverse and complex mixture of particles 
suspended in the air as a result of natural and anthropogenic activities. The main sources of 
particulate matter are factories, power plants, incinerators, construction activities, fires and 
wind. Main source of the sulfur dioxideis the burning of oil, coal and lignite. Sulfur Dioxide 
parameter is a pollutant formed by heating, industrial and traffic zones, respectively. Cluster 
analysis, which is one of the data mining methods, was used in the study. Ward's method, 
which is a hierarchical clustering method, and Euclidean distance were used as a distance 
measure. According to the years, 6 clusters were formed each year. The R program was used 
for the related analysis. In the study, it is not possible to control the parameters affecting the 
air quality such as precipitation amount, wind level, temperature, humidity in different years 
for each province. This situation can be considered as a limitation of the study. However, 
our study is valuable in terms of reflecting the general situation of the provinces and seeing 
the whole. Cities with similar air pollution have been identified. The clusters formed from 
year to year differed the polluting effect of variables such as population, industrial facility, 
number of vehicles and construction areas in the formation of these differences has been 
examined. The analysis results obtained were evaluated in our study.