Hava kirleticilerin tahmin edilmesi, insan sağlığı üzerindeki etkilerinin artması ve çevre sorunları nedeniyle önemli bir konu haline gelmiştir. Bu makale, Çoklu Doğrusal Regresyon yöntemine dayalı istatistiksel yaklaşım yoluyla hava kirletici konsantrasyonlarını tahmin etmek için bir tahmin modeli oluşturmayı amaçlamaktadır. Analiz, Kırıkkale'de bulunan izleme istasyonunda hava kirleticilerin günlük konsantrasyon değerlerini ve bulutluluk, rüzgar hızı, yağış, bağıl nem ve hava sıcaklığı gibi iklimsel değişkenleri içermektedir. İklim elemanlarının hava kirleticileri üzerindeki etkisi, regresyon analizi yöntemi kullanılarak istatistiksel açıdan önemli olarak tanımlanmıştır (%5’ten küçük önem düzeyi). Değerlendirilen iklimsel değişkenler arasında, partikül madde için adımsal regresyon modellerinde en sık seçilen değişkenler bulutluluk, yağış ve bağıl nem olurken, kükürt dioksit için en çok bağıl nem ve minimum hava sıcaklığı seçilmiştir.
Particulate matter Climatological variables Sulphur dioxide Linear regression model
The prediction of air pollutants has become an important issue because of the increasing effects on human health and environmental problems. This paper intends to build up predicting model for estimating air pollutants concentrations through a statistical approach based on the Multiple Linear Regression method. The analysis contains the daily concentration values of air pollutants and climatological variables such as cloudiness, wind speed, precipitation, relative humidity and air temperature at the monitoring station located in Kırıkkale. The influence of climate elements on air pollutants was defined using the regression analysis method as statistically significant (significance level smaller than 5%). Among the assessed climatological variables, cloudiness, precipitation and relative humidity were the most frequently chosen variables in stepwise regression models for particulate matter whereas relative humidity and minimum air temperature were the most for sulphur dioxide.
Partikül madde İklimsel değişkenler Kükürt dioksit Doğrusal regresyon modeli
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Mart 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2023 Cilt: 38 Sayı: 1 |