TY - JOUR T1 - ANKARA’DA FARKLI HAVA KALİTESİ İZLEME İSTASYONLARINDAN ELDE EDİLEN VERİLERİN KANTİL REGRESYON ANALİZİ İLE İNCELENMESİ AU - Tığlı, Nur Efşan AU - Cangür, Şengül PY - 2019 DA - December JF - Nicel Bilimler Dergisi JO - NBD PB - Eskişehir Osmangazi Üniversitesi WT - DergiPark SN - 2667-8993 SP - 62 EP - 86 VL - 1 IS - 2 LA - tr AB - Modern yaşamın getirdiğişehirleşmenin bir sonucuolan hava kirliliği, yerel ve bölgeselolduğu kadar küresel ölçekte de etki alanına sahiptir. Hava kirliliğinininsan sağlığına önemli etkileri olması sebebiyle, hava kalitesi konusuna tümdünyada büyük önem verilmektedir. Türkiye’ninbaşkenti Ankara’da hava kirliliği yıllardır birçok çalışmanın konusu olmuştur.Bu çalışmada, farklı beşeri ve coğrafi özelliklere ait beş istasyon(Keçiören, Sıhhiye, Cebeci,Dikmen, Sincan) seçilmiştir. 1Ocak-31 Aralık 2017 tarihleri arasında Çevre ve Şehircilik Bakanlığı tarafındanyayınlanan günlük 6 saat aralıklıveriler baz alınmıştır. Dünya Sağlık Örgütü’nün önerdiği havakalitesi kriterlerine göre seçilmiş olan hava kirliliği parametrelerindenPartikül Madde 10 (PM10), SO2, NO2, CO, O3 bağımlı değişkenler olarakalınırken, iklim elemanları sıcaklık, rüzgârhızı, rüzgâr yönü, bağıl nem ve basınçölçümlerinin her biri de bağımsızdeğişken olarak alınmıştır. Budeğişkenler Kantil regresyon analizi yöntemiyle R programı kullanılarak analizedilmiştir. Kantil regresyon analizi, alt kantil değerlerinde halk sağlığınıdaha az etkileyen ve üst kantil değerlerinde aşırı kirlilik gösteren değerleriinceleyebilmek açısından oldukça kullanışlı bir yöntemdir. Bu çalışmada havakirliliği parametrelerinin QR=0.25, QR=0.50 ve QR=0.75 için kantil regresyondenklemleri hesaplanmıştır. Bu denklemler arasından en uygun modelin seçimi aşamasındaAkaike Bilgi Kriterinden (AIC) yararlanılmıştır. Yapılan analizler sonucundasıcaklığın SO2, NO2, O3, CO hava kirliliği parametreleri üzerinde anlamlıetkisi olduğu tespit edilmiştir. Rüzgâr yönünün PM10,CO, O3 değerleri üzerinde, nemin ise O3, COhava kirliliği parametreleri üzerinde anlamlı bir etkisi olduğu bulunmuştur.Ayrıca basıncın da hava kirliliği parametrelerinden PM10 ve SO2 değerleriüzerinde anlamlı bir etkisi olduğu belirlenmiştir. Her bir istasyonun farklıhava kirliliği parametrelerini ve iklim elemanlarını ölçmesinin sonucu olarakkantil regresyon denklemlerinde anlamlı çıkan parametrelerin, istasyonlarınbulunduğu çevrenin beşeri ve coğrafi özelliklerinden kaynaklandığısöylenebilmektedir. KW - Hava Kirliliği KW - Kantil Regresyon KW - Akaike Bilgi Kriteri KW - Ankara CR - Bayram, H., Dikensoy, Ö., (2005),Türkiye’de hava kirliliği sorunu: nedenleri, alınan önlemler ve mevcut durum, Toraks Dergisi, 6(2), syf. 159-65. CR - Bolu,F., İskender S., Yılmaz, M., Mayda, A.S., (2016), Düzce Hava Kalitesi İzleme İstasyonu 1 Ekim 2011-31 Mart 2015 Tarihleri Arasındaki Verilerinin İncelenmesi, Düzce Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi ,6 (3), Syf. (161-167). CR - Çamurlu, S., (2018), Kantil Regresyon Analizinde Bootstrap Tahmini, Cumhuriyet Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Ekonometri Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi. CR - Çevre ve Şehircilik Bakanlığı Ege Temiz Hava Müdürlüğü, 10.04.2018 tarihinde https://egethm.csb.gov.tr/hava-ve-hava-kirliligi-i-87404 sitesinden alındı. CR - Çevre ve Şehircilik Bakanlığı Rize Valiliği, Hava Kalitesi İndeksi, 20.04.2018 tarihinde, https://rize.csb.gov.tr/hava-kalitesi-indeksi-haber-21344 sitesinden alındı. CR - Çiçek, İ., Türkoğlu, N., Gürgen, G., (2004), Ankara’da Hava Kirliliğinin İstatistiksel Analizi, Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2), syf.1-18. CR - Dorak, Ö., (2017), Kantil Regresyon ve En Küçük Kareler Yöntemlerinin Karşılaştırılması: Bir Uygulama Denemesi, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, syf.23. Eğri, M.,(1997), 1996-1997 Kış Döneminde Malatya İl Merkezi Hava Kirliliği Parametrelerine Meteorolojik Koşulların Etkisi, Turgut Özal Tıp Merkezi Dergisi, 4(3), Syf. 265-269. CR - Genç, D.D., Yeşilyurt, C., Tuncel, G., (2010) Air pollution forecasting in Ankara, Turkey using air pollution index and its relation to assimilative capacity of the atmosphere, Environ Monit Assess Cilt:166 syf. 1–27. CR - Hao, L., Naiman, D., (2007), Quantile regresssion. Sage Publications, Syf. 29. CR - Leping, K-O. (2005), Public-Private Sector Wage Differential in Estonia: Evidence From Quantile Regression, Tartu University Press. Faculty of Economics And Business Administration. Orden. No:431 CR - Oğuz, K., Pekin, M.A., (2015) Meteorolojik Koşulların Hava Kirliliği Üzerine Etkilerinin İncelenmesi: Keçiören İlçesi Örneği. Meteoroloji Genel Müdürlüğü Araştırma Daire Başkanlığı, Ankara. Parametrelerine Meteorolojik Koşulların Etkisi, Turgut Özal Tıp Merkezi Dergisi, 4(3). CR - Sharma, M., (2014), National Air Quality Index, Control of Urban Pollution, 82 syf.16-58. CR - Shulze, N., (2004), Applied Quantile Regression: Microeconometric, Financial and Environmental Analyses, Almanya Universtat Tübingen, Yayımlanmamış Doktora Tezi. CR - Şahin, M., İncecik, S., Topçu, S., Yıldırım, A., (2001) Analysis of Atmospheric Conditions during Air Pollution Episodes in Ankara, Turkey, , J. Air & Waste Manage. Assoc. Cilt:51 Syf. 972-982. CR - Uyar, U., Kangallı Uyar, S., ve Gökçe, A., (2016), Gösterge faiz oranı ve dalgalanmaları ile BİST endeksleri arasındaki ilişkinin eşanlı kantil regresyon ile analizi, Ege Akademik Bakış, 16(4), (587–598). CR - Yüksel, Duman, Ü., (2015), Assessment of the air quality in Ankara, Turkey Fresenius Environmental Bulletin, 24(3a). UR - https://dergipark.org.tr/tr/pub/nicel/article/567926 L1 - https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/905329 ER -