Hava kalitesi ve meteorolojik etkiler arasındaki ilişkinin regresyon yaklaşımı ile modellemesinde veri madenciliği süreçlerinin kullanımı
Use of data mining processes in modeling the relationship between air quality and meteorological effects using regression approach
Yazar: NURİ ERGÜN TANRIÖVER
Danışman: PROF. DR. AHMET BALCI ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT SAKAL
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Meteoroloji = Meteorology
Dizin: Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Sensörler yardımıyla sabit izleme istasyonları hava kalitesini sürekli izleyebilirler. Bu istasyonlar genellikle atmosferdeki belirli kirleticilerin konsantrasyonlarını ölçer ve belirli sürelerde kaydeder. Hava kalitesini ölçen istasyonlar, atmosferdeki çeşitli kirleticileri izleyen ve ölçen cihazları içeren sistemlerdir. Bu istasyonlar genellikle belirli bir bölgedeki hava kalitesini değerlendirmek, izlemek ve raporlamak amacıyla kullanılır. Hava kalitesini ölçen istasyonlar genellikle partikül madde, ozon (O3), azot dioksit (NO2), kükürt dioksit (SO2), karbon monoksit (CO), ultraviyole ışınları ve rüzgar hızı ve yönünü ölçmektedir.
Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden gizli veya önceden bilinmeyen kalıpları ve ilişkileri çıkarma sürecidir. Bu kalıplar ve ilişkiler, işletmelerin daha iyi kararlar almasına, yeni ürünler ve hizmetler geliştirmesine ve müşteri deneyimini iyileştirmesine yardımcı olabilir. Veri madenciliği, tahminleme için gerekli olan temel bilgileri sağlar. Veri madenciliği teknikleri, veri kümelerindeki kalıpları ve ilişkileri tanımlayarak, tahminleme modellerinin daha doğru ve güvenilir olmasını sağlar. Veri madenciliği, veri setlerinin içindeki örüntülerin, ilişkilerin, değişimlerin, düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak anlamlı yapıların yarı otomatik bir şekilde ortaya çıkarılması sürecidir.
Bu çalışmada veri madenciliği teknikleri kullanılarak, İstanbul İli 13 ilçesi hava kirliliği Eylül 2020 – Mayıs 2021 tarihleri arasındaki meteorolojik veriler ile tahminleme modeli ortaya konmuştur. Sonuçlar, bütün meteorolojik veriler bağımsız değişken olarak PM modelleme sürecinde kullanıldığında doğruluğu en yüksek model DTC algoritması olarak görülmüştür. Sıcaklık, nem, rüzgâr ve yağış verileri bağımsız değişkenler olarak kullanıldığında doğruluğu yüksek iki model DTC ve RFC olarak görülmüştür.

Abstract:
With the help of sensors, fixed monitoring stations can constantly monitor air quality. These stations usually measure the concentrations of certain pollutants in the atmosphere and record them over certain periods of time. Air quality measuring stations are systems that contain devices that monitor and measure various pollutants in the atmosphere. These stations are generally used to evaluate, monitor and report air quality in a particular area. Stations that measure air quality generally measure particulate matter, ozone (O3), nitrogen dioxide (NO2), sulfur dioxide (SO2), carbon monoxide (CO), ultraviolet rays and wind speed and direction.
Data mining is the process of extracting hidden or previously unknown patterns and relationships from large data sets. These patterns and relationships can help businesses make better decisions, develop new products and services, and improve customer experience. Data mining provides the basic information required for forecasting. Data mining techniques enable predictive models to be more accurate and reliable by identifying patterns and relationships in data sets. Data mining is the semi-automatic discovery of patterns, relationships, changes, irregularities, rules and statistically significant structures in data.
In this study, using data mining techniques, the air pollution prediction model of 13 districts of Istanbul Province was revealed with meteorological data between September 2020 and May 2021. According to the results obtained, in the PM modeling process, when all meteorological data were used as independent variables, the DTC algorithm was seen as the model with the highest accuracy. When temperature, humidity, wind and precipitation data were used as independent variables, two models with high accuracy were seen as DTC and RFC.