Hava kirliliğinin yapay zeka teknikleri ile belirlenmesi

Abstract

Hava kirliliği özellikle büyük ?ehirler için kı? aylarında önemli bir sorun olarak kendisini göstermektedir. Kirleticilerin atmosfere bırakılma miktarı yanında olumsuz atmosferik ?artlar büyük ?ehirlerde hava kirliliğinin insan sağlığı için olumsuz konsantrasyon değerlerine ula?masına neden olmaktadır. ?stanbul ilinin geçmi?i göz önüne alındığında bu tür olumsuzluklar özellikle kı? aylarında sıkça gözlemlenmi?tir. Hava kirliliği modellemesi ile kirletici konsantrasyonların doğru bir ?ekilde tahmininin yapılması kirliliğin olumsuz etkilerinin azaltılmasında ya da gerekli önlemlerin alınmasında etkili olacaktır.Bu çalı?mada ?stanbul ili ele alınarak, hava kirliliği konularında giderek daha yaygın uygulama olanağı bulan ve ba?arılı sonuçlar veren Yapay Zeka Tekniklerinden Bulanık Mantık modeli kullanılarak hava kirliliğinin çe?itli hava kirliliğinin tahmini yapılmı?tır. SO2, PM10 ve CO kirletici parametreleri için uygun modeller olu?turulmu? ve bu modeller yardımı ile kirletici konsantrasyonlarının etkileri incelenmi?tir.Bulanık mantık modelinde, SO2, PM10 ve CO konsantrasyonları modellenen ve tahmin edilen hava kirliliği parametreleri olarak kullanılmı?tır. Veri tabanı olarak kirletici parametrelerin EPA standartları kullanılmı?, bu veri seti ile dört giri? bir çıkı?tan olu?an model olu?turulmu? ve hava kirliliği indeksi tahmin edilmi?tir.

Air pollution in large cities poses a problem to the public health in winter months. Not only the amount of pollutants released into the atmosphere but also adverse atmospheric conditions increase the air pollution values to the extreme values that pose a great treat to the human health. Considering the archive values of the city of Istanbul, these negativities have been observed at winter months. Air pollution modeling and prediction of pollutant concentrations will lead decrease the negative effects and also required precautions will be taken by these assumptions.This study considers the city of Istanbul. With the fuzzy logic model using Artificial Intelligence Techniques that is being used widely and considered to be the most trusted model that can be used for estimating the air pollution values. SO2, PM10 and CO pollutant models were created according to parameters and pollutantcon centrations.In fuzzy logic model, SO2, NOx, PM10 and CO concentrations were modeled and estimated parameters used as air pollution. EPA pollutant database used as standard parameters, this data set, consisting of four input output model was developed and an air pollution index was predicted.