Sunuyu indir
Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz
YayınlayanFerit Ertunc Değiştirilmiş 9 yıl önce
1
Hava Durumu verileri ile Partikül Madde Konsantrasyonunun Tahmini
Özgür ZEYDAN
2
Sunu İçeriği Tanımlar: İstatistiksel Modeller Model Verileri
Hava kirliliği Partikül madde İstatistiksel Modeller Model Verileri İstatistiksel Analizler Tanımlayıcı istatistik, grafikler, korelasyon, regresyon analizi Sonuç Özgür ZEYDAN
3
Hava Kirliliği nedir ? Temiz havada %78 azot, %21 oksijen ve %1 oranında da diğer gazlar, toz ve su buharı bulunur. Yabancı maddelerin eklenmesi ile bu oranların bozulması hava kirliliğidir. Hava kirliliğinin insan sağlığına, canlı yaşamına ve ekolojik dengeye zararlı etkileri söz konusudur. Özgür ZEYDAN
4
Hava kirliliğine neden olan kaynaklar nelerdir ?
A) DOĞAL KAYNAKLAR Yanardağ-Volkan faaliyetleri Orman yangınları Açık arazideki hayvan ve bitki örtülerinin bozulması v.s. B) YAPAY KAYNAKLAR Isıtma amacıyla konutlarda yakıt kullanımı Sanayi faaliyetleri Ulaşımda motorlu karayolu taşıtlarının kullanımı Özgür ZEYDAN
5
Konutlarda yakıt kullanımından kaynaklanan hava kirliliği
Soba veya kalorifer kazan bacalarından çıkan gazlar: Karbon monoksit (CO) Kükürt dioksit (SO2) Azot dioksitler (NOx) Partikül maddeler (is, kurum ve toz) Özgür ZEYDAN
6
Hava Kalitesi İndeksi nedir?
HKİ, hava kalitesinin günlük olarak rapor edilmesi için kullanılan bir indekstir. Yaşadığımız bölgenin havasının ne kadar temiz veya kirli olduğu ve ne tür sağlık etkilerinin oluşabileceği konusunda bilgiler verir. Partiküler Madde Kirliliği HKİ değerinin 100 olması partikül çapı 10µm. 'ye kadar olan partiküller için 150 µg/m3 'e karşılık gelir. (Ortalama 24 saat) (1 µm. = milimetre). Özgür ZEYDAN
7
Hassas gruplar için sağlıksız
Hava Kalitesi İndeksi (HKİ / AQI) Sağlık Seviyesi arasında İyi * arasında Orta arasında Hassas gruplar için sağlıksız arasında Sağlıksız arasında Çok sağlıksız arasında Tehlikeli Özgür ZEYDAN
8
Partikül Maddeler için Sınır Değerler
Sınır Değeri Veren Kuruluş Günlük Ortalama Sınır Değer ( mg/m3 ) Aşılmaması İstenen Gün Sayısı Sınır Değerin Aşıldığı Gün Sayısı Yıllık Ortalama WHO - EPA 150 10 50 EU 35 93 40 BENELUX HKKY 300 Özgür ZEYDAN
9
Hava Kirliliğinde İstatistiksel Modeller
Meteorolojik Etmenlerin (sıcaklık, nem, rüzgar hızı, basınç, yağış, çiğ noktası vs.) kullanılmasıyla Hava Kirleticilerinin konsantrasyonları tahmin edilebilir. Meteorolojik Etmenlerin ölçümü kolay. Hava Kirleticilerinin ölçümü zor. Özgür ZEYDAN
10
PM10 konsantrasyonu tahmini
Literatürde PM10 tahmini için kullanılan meteorolojik ve diğer etmenler: Sıcaklık, rüzgar hızı, rüzgar yönü, çiğ noktası (Slini,T. et al. / Environmental Modelling & Software 21 (2006) 559–565) Sıcaklık, rüzgar hızı, O3, NO2, CO (Varadarajan,C., Time Series Analysis to Define the Link between PM10 and Meteorological Factors and Ambient Concentrations of Ozone, CO, and NO2 for Cleveland, Ohio , MS.Thesis, University of Toledo, 2004) Özgür ZEYDAN
11
Model Verilerinin Elde Edilmesi
Günlük ortalama PM10 verileri (Çevre ve Orman Bakanlığı) Zonguldak – 1 İstasyonu (Kurulum Tarihi: ) – arasındaki günlük ortalama PM10 verileri alındı Özgür ZEYDAN
12
Model Verilerinin Elde Edilmesi
Günlük hava durumu verileri – arasındaki günlük ortalama sıcaklık, çiğ noktası, rüzgar hızı ve yağış türü verileri alındı. Özgür ZEYDAN
13
Veri Dosyasının Oluşturulması
Tarih PM10 (µg/m3) Ortalama Sıcaklık (oC) Ortalama Çiğ Noktası(oC) Maks. Rüzgar Hızı (mil/s) Etkinlikler 34,7 15 13 8 Yağmur 34,8 17 14 6 Özgür ZEYDAN
14
Sonradan eklenen veri alanları
SxC : (sıcaklık x çiğ noktası) (etkileşimli) K-SIC : (kukla değişken) Sıcaklık < 15 oC ise 1 Sıcaklık >= 15 oC ise 0 K-TAR : (kukla değişken) Tarih < ise 0 Tarih >= ise 1 Özgür ZEYDAN
15
İstatistiksel Analizler
Tanımlayıcı İstatistik MS Excel: Araçlar > Veri Çözümleme… > Tanımlayıcı İstatistik Grafikler MS Excel: Ekle > Grafik… SPSS: Graphs > Scatter/Dot… > Matrix Scatter Korelasyon MS Excel: Araçlar > Veri Çözümleme… > Korelasyon Regresyon Analizi SPSS: Analyze > Regression > Linear… Özgür ZEYDAN
16
Tanımlayıcı İstatisitik
PM10 (µg/m3) Ortalama Sıcaklık (oC) Ortalama Çiğ Noktası(oC) SxC Maks. Rüzgar Hızı (mil/s) Ortalama 100,4 14,6 10,2 166,5 8,9 Standart Hata 4,4 0,5 11,0 0,4 Ortanca 89,5 15,6 11,7 191,7 9,0 Kip #YOK 16,7 14,4 203,7 6,0 Standart Sapma 39,9 4,5 98,9 3,4 Örnek Varyans 1594,8 20,3 19,3 9773,3 11,6 Basıklık -0,3 -0,6 -1,3 0,6 Çarpıklık 0,7 -0,4 -0,1 0,9 Aralık 160,9 20,0 18,3 344,4 17,0 En Büyük 34,7 3,3 -1,1 -7,4 4,0 En Küçük 195,6 23,3 17,2 337,0 21,0 Say 81,0 Özgür ZEYDAN
17
Özgür ZEYDAN
18
Özgür ZEYDAN
19
Özgür ZEYDAN
20
Maks. Rüzgar Hızı (mil/s)
Korelasyon PM10 (µg/m3) Ortalama Sıcaklık (oC) Ortalama Çiğ Noktası (oC) SxC Maks. Rüzgar Hızı (mil/s) K-SIC K-TAR 1 -0,453 Ortalama Çiğ Noktası(oC) -0,481 0,881 -0,537 0,947 0,958 -0,343 -0,126 -0,148 -0,096 0,515 -0,833 -0,779 -0,852 0,043 0,639 -0,750 -0,700 -0,782 -0,100 0,741 Özgür ZEYDAN
21
Regresyon Analizi En iyi sonuçları veren modeller:
Rüzgar hızı, K-TAR, K-SIC Sıcaklık, Çiğ Noktası, Rüzgar hızı, K-TAR, K-SIC Rüzgar hızı, K-TAR, K-SIC, SxC Rüzgar hızı, K-TAR, SxC Özgür ZEYDAN
22
Rüzgar hızı, K-TAR, K-SIC
Özgür ZEYDAN
23
Sıcaklık, Çiğ Noktası, Rüzgar hızı, K-TAR, K-SIC
Özgür ZEYDAN
24
Rüzgar hızı, K-TAR, K-SIC, SxC
Özgür ZEYDAN
25
Rüzgar hızı, K-TAR, SxC EN İYİ MODEL Özgür ZEYDAN
26
Rüzgar hızı, K-TAR, SxC Özgür ZEYDAN
27
Rüzgar hızı, K-TAR, SxC Özgür ZEYDAN
28
Doğrusal Regresyon Denklemi
PM10 = 131,675 – 3,798 Rüzgar hızı + 33,396 K-TAR – 0,096 SxC Doğrusal regresyon denklemi bağımsız değişkenlerde gerçekleşen değişimlerle PM10 konsantrasyonundaki değişmenin %50,8 ini açıklayabilmektedir. Özgür ZEYDAN
29
Regresyon Analizi Sonuçları
Rüzgar hızında meydana gelen 1 mil/s lik artış ile PM10 konsantrasyonu 3,798 µg/m3 lük azalma olur. 15.Ekim tarihinden sonra kaloriferlerin yanması ile PM10 konsantrasyonunda 33,396 µg/m3 lük artış olması beklenir. Özgür ZEYDAN
30
Daha iyi model elde edebilmek için:
Modele eklenebilecek veriler: O3 Rüzgar yönü Trafik Modelin yaz ve kış mevsimleri için ayrı ayrı geliştirilmesi… Özgür ZEYDAN
31
Teşekkür Ederim Sorular… Özgür ZEYDAN
Benzer bir sunumlar
© 2024 SlidePlayer.biz.tr Inc.
All rights reserved.