Sentinel-5P Uydu Verileri ve Makine Öğrenmesi Yöntemiyle İzmir Atmosferinde Saatlik NO2 Konsantrasyonlarının Tahmini

Authors : Efem Bilgiç, Tolga Elbir
Pages : 175-194
Doi:10.7212/karaelmasfen.1591188
View : 51 | Download : 47
Publication Date : 2025-04-22
Article Type : Research Paper
Abstract :Bu çalışmada, hava kalitesi tahmininde uzaktan algılama verilerinin ve makine öğrenmesi yöntemlerinin sunduğu potansiyelden yararlanılarak 2022-2023 yılları arasında İzmir’deki 10 hava kalitesi izleme istasyonundan elde edilen saatlik NO2 konsantrasyonlarının tahmini amaçlanmıştır. Bu kapsamda, Sentinel-5P uydu verileri, yeniden analiz ürünleri ve sayısal yükselti modeli parametreleri kullanılarak rastgele orman algoritması uygulanmıştır. Model performansı, 10 katmanlı çapraz doğrulama yöntemiyle değerlendirilmiş; R2 , uyuşma indeksi (Uİ), kök ortalama kare hatası (KOKH) ve ortalama mutlak hata (OMH) metrikleri sırasıyla 0.71, 0.91, 14.52 ve 8.88 olarak hesaplanmıştır. Bu doğruluk değerleri, ulusal ölçekte hava kalitesi modelleme çalışmalarında güçlü bir referans sunmaktadır. Analiz sonuçları, model performansının mevsimsel ve mekânsal farklılıklardan etkilendiğini ortaya koymuştur. Özellikle uç değerlerin varlığı ve mevsimsel koşulların Sentinel-5P verilerinin doğruluğu üzerindeki etkisi, performans değişikliklerinde önemli bir rol oynamaktadır. Özellik önemi analizleri, model tahminlerinde en etkili parametrelerin vejetasyon, Sentinel-5P verileri, albedo ve yükselti olduğunu göstermiştir. Bu çalışma, mevcut ölçüm ağlarının kısıtlı olduğu bölgelerde NO2 konsantrasyonlarının güvenilir şekilde tahmin edilmesine yönelik yenilikçi bir yaklaşım sunarak, hava kirliliği ile mücadelede karar alıcılar için önemli bir katkı sağlamaktadır. Gelecekte Türkiye genelinde gerçekleştirilecek geniş kapsamlı modelleme çalışmaları ile diğer hava kirleticilerinin tahminine yönelik uygulamaların, hava kirliliği analitiği ve çevresel politika geliştirme süreçlerine önemli katkılar sağlaması öngörülmektedir.
Keywords : Hava kalitesi tahmini, İzmir, Makine öğrenmesi, NO2, Sentinel-5P

ORIGINAL ARTICLE URL