Erzurum Aziziye ilçesi PM₁₀ konsantrasyonlarının yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modeling of PM₁₀ concentrations in Erzurum's Aziziye district using artificial neural networks
- Tez No: 1007263
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH TUFANER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Adıyaman Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, 2024 yılına ait hava kalitesi ve meteorolojik veriler kullanılarak Erzurum ili Aziziye ilçesinde PM₁₀ konsantrasyonunun modellenmesi amaçlanmıştır. Veriler, Aziziye Hava Kalitesi İzleme ve Erzurum Meteoroloji İstasyonlarından günlük ortalamalar şeklinde alınmıştır. Çalışmanın temel hedefi, doğrudan ölçülmesi özel cihaz ve altyapı gerektiren PM₁₀ değerlerinin, meteorolojik ve gaz kirletici parametreler aracılığıyla yüksek doğrulukla tahmin edilebilmesidir. Bu kapsamda, Yapay Sinir Ağı (YSA) algoritmaları ve DataFit yazılımı kullanılarak doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon modelleri oluşturulmuş; yöntemlerin tahmin performansları istatistiksel ölçütlerle karşılaştırılmıştır. Parametre seçiminde t-ratio, Pearson korelasyon katsayısı ve Temel Bileşen Analizi (TBA) yöntemlerinden yararlanılmış; nihai değişkenler çevresel bilgi, literatür ve modelleme deneyimiyle belirlenmiştir. YSA modelleri eğitim, doğrulama ve test kümeleri üzerinden değerlendirilmiş; en başarılı modelde test verisi için R² = 0.9607 ve MSE = 0.00117 elde edilmiştir. DataFit ile geliştirilen çoklu doğrusal regresyon modelinde ise R² = 0.89 bulunmuştur. Sonuçlar, her iki modelin de yüksek doğruluk ve istatistiksel güvenilirlik gösterdiğini ortaya koymuştur. Ayrıca, geliştirilen model yapılarının uygun şekilde uyarlanması hâlinde, bölgesel hava kalitesi yönetim süreçlerine destek sağlayabilecek potansiyele sahip olduğu değerlendirilmektedir. Bu yönüyle çalışma, yalnızca PM₁₀ tahmini için değil, benzer çevresel modelleme araştırmaları açısından da yöntemsel ve bölgesel düzeyde anlamlı bir katkı sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
In this study, it was aimed to model the PM₁₀ concentration in the Aziziye district of Erzurum province using air quality and meteorological data from the year 2024. The data were obtained as daily averages from the Aziziye Air Quality Monitoring and Erzurum Meteorology Stations. The main objective of the study is to develop highly accurate models that can estimate PM₁₀ concentrations, which require specialized instruments and infrastructure for direct measurement, through meteorological and gaseous pollutant parameters. In this context, Artificial Neural Network (ANN) algorithms and DataFit software were used to construct linear and nonlinear regression models, and the predictive performances of both methods were compared using statistical indicators. During the parameter selection process, t-ratio analysis, Pearson correlation coefficient, and Principal Component Analysis (PCA) methods were utilized; final variables were determined based on environmental knowledge, literature, and modeling experience. ANN models were evaluated through training, validation, and testing datasets, and the best-performing model yielded R² = 0.9607 and MSE = 0.00117 for the test data. The multiple linear regression model developed with DataFit achieved an R² value of 0.89. The results demonstrated that both models provided high accuracy and statistical reliability. Furthermore, it was evaluated that the developed model structures have the potential to support regional air quality management processes when appropriately adapted. In this respect, the study provides not only a reliable PM₁₀ prediction approach but also a methodological and regional contribution to similar environmental modeling research.
Benzer Tezler
- Erzurum aziziye ilçesi sıvılaşma potansiyelinin değerlendirilmesi
Evaluation of liquefaction potential in Erzurum aziziye district
ONUR TEMİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Jeoloji MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMİT ÇAKICI
- Erzurum ili Aziziye İlçesi'nin tarımsal mekanizasyon düzeyinin belirlenmesi
Determination of agricultural mechanization level of Aziziye district of Erzurum province
BELGİN BÜŞRA ÇİLOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
ZiraatAtatürk ÜniversitesiTarım Makineleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜCEL ERKMEN
- Aziziye ilçesinde tarım ve hayvancılık faaliyetleri
Agriculture and animal husbandry activities in Aziziye district
KÜBRA YILDIRIM
- Erzurum iklim şartlarında karlanma ve buzlanmanın fotovoltaik paneller üzerine olan etkileri ve gerçek zamanlı performans analizi
In Erzurum climate conditions effects of snow and ice on photovoltaic panels and real-time performance analysis
OĞUZHAN KIRBIYIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EnerjiAtatürk ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KENAN YAKUT
- Erzurum Palandöken Barajı su potansiyelinin su kaynakları üzerindeki etkilerinin iklim değişikliği altında değerlendirilmesi
Assessment of the hydrological impacts of Palandöken Dam water potential under climate change conditions
NURULLAH GÜLAKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İnşaat MühendisliğiErzurum Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA CANSARAN ERTAŞ