Research Article
BibTex RIS Cite

Modeling The Atmosphere of Sulfur Dioxide (SO2) and Particulate Matter (PM) Concentration at the Isparta Province by using Multi-Linear Regression

Year 2013, Volume: 17 Issue: 1, 95 - 108, 12.07.2014

Abstract

In this study, totally six model equation are obtained for SO2 and PM by stepwise selection model in the multiple linear regression model by using daily data of meteorology and air quality observed for five years belonging to 20072012 winter periods (October-March). For the winter season 2011-2012, SO2 and PM predictions are made by separately using the obtained models. The prediction performances of the models are stated with the help of average error square root, fit index and correlation coefficient. Besides, cross correlation assessment which frequently used in stating model performances and selecting independent parameters which defines the relationship between pollutants and meteorological variables is made. When we look at the performance values belonging to SO2models including 2011-2012 winter period statistic assessments, it is expected that square root mean error to be low, fit index and correlation coefficient to be high. When these values are analyzed, it is seen that values for square root mean error is 58,5, fit index is 0,90 and correlation coefficient 0,84.The best estimation for SO2values in this period is achieved by using the third model equation. When we survey performance values belonging to PM models in 2011-2012 winter periods, it is seen that values for square root mean error is about 112, fit index is 0,89 and correlation coefficient is 0,70. The best estimation for PM models in this period is achieved by using the first and third pattern model equations

Isparta İlindeki Atmosferde Bulunan Kükürt dioksit (SO2) ve Partikül Madde (PM) Konsantrasyonunun Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntemi İle Modellenmesi

Year 2013, Volume: 17 Issue: 1, 95 - 108, 12.07.2014

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.

There are 0 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Engineering
Journal Section Makaleler
Authors

Ali Güngör This is me

H. Cahit Sevindir This is me

Publication Date July 12, 2014
Published in Issue Year 2013 Volume: 17 Issue: 1

Cite

APA Güngör, A., & Sevindir, H. C. (2014). Isparta İlindeki Atmosferde Bulunan Kükürt dioksit (SO2) ve Partikül Madde (PM) Konsantrasyonunun Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntemi İle Modellenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 17(1), 95-108.
AMA Güngör A, Sevindir HC. Isparta İlindeki Atmosferde Bulunan Kükürt dioksit (SO2) ve Partikül Madde (PM) Konsantrasyonunun Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntemi İle Modellenmesi. Süleyman Demirel Üniv. Fen Bilim. Enst. Derg. March 2014;17(1):95-108.
Chicago Güngör, Ali, and H. Cahit Sevindir. “Isparta İlindeki Atmosferde Bulunan Kükürt Dioksit (SO2) Ve Partikül Madde (PM) Konsantrasyonunun Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntemi İle Modellenmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 17, no. 1 (March 2014): 95-108.
EndNote Güngör A, Sevindir HC (March 1, 2014) Isparta İlindeki Atmosferde Bulunan Kükürt dioksit (SO2) ve Partikül Madde (PM) Konsantrasyonunun Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntemi İle Modellenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 17 1 95–108.
IEEE A. Güngör and H. C. Sevindir, “Isparta İlindeki Atmosferde Bulunan Kükürt dioksit (SO2) ve Partikül Madde (PM) Konsantrasyonunun Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntemi İle Modellenmesi”, Süleyman Demirel Üniv. Fen Bilim. Enst. Derg., vol. 17, no. 1, pp. 95–108, 2014.
ISNAD Güngör, Ali - Sevindir, H. Cahit. “Isparta İlindeki Atmosferde Bulunan Kükürt Dioksit (SO2) Ve Partikül Madde (PM) Konsantrasyonunun Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntemi İle Modellenmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 17/1 (March 2014), 95-108.
JAMA Güngör A, Sevindir HC. Isparta İlindeki Atmosferde Bulunan Kükürt dioksit (SO2) ve Partikül Madde (PM) Konsantrasyonunun Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntemi İle Modellenmesi. Süleyman Demirel Üniv. Fen Bilim. Enst. Derg. 2014;17:95–108.
MLA Güngör, Ali and H. Cahit Sevindir. “Isparta İlindeki Atmosferde Bulunan Kükürt Dioksit (SO2) Ve Partikül Madde (PM) Konsantrasyonunun Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntemi İle Modellenmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, vol. 17, no. 1, 2014, pp. 95-108.
Vancouver Güngör A, Sevindir HC. Isparta İlindeki Atmosferde Bulunan Kükürt dioksit (SO2) ve Partikül Madde (PM) Konsantrasyonunun Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntemi İle Modellenmesi. Süleyman Demirel Üniv. Fen Bilim. Enst. Derg. 2014;17(1):95-108.

e-ISSN :1308-6529
Linking ISSN (ISSN-L): 1300-7688

Dergide yayımlanan tüm makalelere ücretiz olarak erişilebilinir ve Creative Commons CC BY-NC Atıf-GayriTicari lisansı ile açık erişime sunulur. Tüm yazarlar ve diğer dergi kullanıcıları bu durumu kabul etmiş sayılırlar. CC BY-NC lisansı hakkında detaylı bilgiye erişmek için tıklayınız.