- Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
- Vol: 17 Issue: 1
- Isparta İlindeki Atmosferde Bulunan Kükürt dioksit (SO2) ve Partikül Madde (PM) Konsantrasyonunun Ço...
Isparta İlindeki Atmosferde Bulunan Kükürt dioksit (SO2) ve Partikül Madde (PM) Konsantrasyonunun Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntemi İle Modellenmesi
Authors : Ali Güngör, H. Cahit Sevindir
Pages : 95-108
View : 12 | Download : 7
Publication Date : 2014-07-12
Article Type : Research
Abstract :2007-2012 yıllarına ait beş kış dönemi (Ekim-Mart) için gözlemlenen, meteoroloji vehava kalitesi günlük verileri kullanılarak çoklu doğrusal regresyon modelde stepwiseselection yöntemi ile SO2 ve PM için toplam altı adet model denklemi elde edilmiştir. Elde edilen model denklemleri kullanılarak 2011-2012 kış dönemi için SO2 ve PM tahminleri yapılmıştır. Kullanılan model denklemlerinin tahmin performansları ortalama hata karenin karekökü, uyum indeksi ve korelasyon katsayısı yardımıylabelirlenmiştir. Ayrıca, model performanslarını belirleme ve bağımsız parametrelerin seçiminde kullanılan, kirletici ve meteoroloji değişkenleri arasındaki ilişkiyi tanımlayan çapraz korelasyon değerlendirmesi yapılmıştır. İstatistiksi değerlendirmelere göre 2011-2012 kış dönemi için SO2model denklemlerinin performans değerlerine baktığımızda ortalama hata karenin karekökü düşük olması beklenirken uyum indeksi ve korelasyon katsayısı yüksek olması beklenir. Bu değerler incelendiğinde ortalama hata karenin karekökü 58.5, uyum indeksi 0.90, korelasyon katsayısı ise 0.84 civarında çıkmaktadır. Bu dönemdeki SO2değerleri için en iyi tahmin üçüncü model denklemi ile gerçekleştirilmiştir. 2011-2012 kış dönemi için partikül maddemodellerine ait performans değerleri incelendiğinde ortalama hata karenin karekökü112, uyum indeksi 0.89, korelasyon katsayısıise 0.70 civarında çıkmaktadır. Bu dönemdeki PM değerleri için en iyi tahmin birinci ve üçüncü model denklemleriyle gerçekleştirilmiştir.Keywords : Hava Kirliliği, İstatiksel Modelleme, Meteorolojik Faktörler, Korelasyon, SO2, PM