Kirletici parametrelere göre Türkiye’deki illerin hava kalitesinin sınıflandırılması

Author:

Year-Number: 2022-1(1)
Yayımlanma Tarihi: 2022-07-01 23:21:33.0
Language : Türkçe
Konu : Nicel Karar Yöntemleri
Number of pages: 13-26
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

Türkiye’nin de içinde bulunduğu gelişme aşamasında yer alan ülkelerde üretim, ulaşım, sanayi ve buna bağlı olarak yakıt tüketimi ana faaliyet alanları olarak gösterilebilir. Bu faaliyetler aynı zamanda hava kirliliğinin başlıca nedenleri arasındadır. Bu kapsamda hava kalitesinin takibi ve iyileştirilmesi amacıyla Çevre ve Şehircilik Bakanlığı tarafından çeşitli projeler yürütülmektedir. Bu projeler ve gelecekteki çalışmalar için bölgesel planlama ve uygulamaların hazırlanmasında fikir vermesi amacıyla Türkiye’deki iller hava kalitesi değişkenleri kullanılarak kümeleme analizi ile sınıflandırılmıştır. Çalışmada 2015-2020 yıllar arası toplam 6 yıllık PM10 (Partikül Madde) ve SO2 (Kükürtdioksit) değerleri kullanılmıştır. Silhouette indeksi ile ideal küme sayısı beş olarak belirlenmiş ve WEKA programı yardımıyla K-Ortalama yöntemi ile iller hava kalitelerine göre sınıflandırılmıştır. Kümele analizi sonucunda elde edilen kümelere bağlı olarak hava kalitesini arttıracak öneriler sunulmuştur.

Keywords

Abstract

Production, transportation, industry, and, consequently, fuel consumption may be identified as the primary spheres of activity in developing nations such as Turkey. These activities are also among the main causes of air pollution. In this context, various projects are carried out by the Ministry of Environment and Urbanization in order to monitor and improve air quality. Provinces in Turkey have been classified by clustering method using air quality variables in order to give an idea in the preparation of regional planning and applications for these projects and future studies. A total of six years of PM10 (Particulate Matter) and SO2 (Sulfur dioxide) measurements from 2015 to 2020 were included in the study. The Silhouette index was used to establish the optimal number of clusters, and the provinces were categorised based on air quality using the K-Means approach with the aid of the WEKA software. Suggestions for improving air quality are offered based on the clusters identified as a result of the cluster analysis.

Keywords