Araştırma Makalesi

Yapay Zekâ Tabanlı Yöntemlerle Hava Kirliliği Araştırmalarının Gelişimi ve Gelecek Perspektifleri: Bibliyometrik Bir İnceleme

Cilt: 11 Sayı: 2 27 Temmuz 2025
PDF İndir
TR EN

Yapay Zekâ Tabanlı Yöntemlerle Hava Kirliliği Araştırmalarının Gelişimi ve Gelecek Perspektifleri: Bibliyometrik Bir İnceleme

Öz

Kentleşme, enerji tüketimi, sanayileşme ve nüfus artışıyla birlikte hava kirliliği ve hava kalitesindeki düşüş, halk sağlığı ve çevre üzerinde ciddi bir tehdit oluşturmaktadır. Kirleticilerin tespiti ve kontrolü, günümüzün öncelikli sorunlarından biri haline gelmiş ve bu bağlamda yapay zekâ tabanlı yöntemlerin hava kirliliği araştırmalarında artan önemi dikkat çekmiştir. Bu çalışma, 2004–2024 yılları arasında yapay zekâ tabanlı yöntemlerin kullanıldığı hava kirliliği araştırmalarındaki öncelikli temaların gelişimini ve gelecekteki araştırmalara yön verebilecek alanları kapsamlı bir şekilde incelemiştir. Bibliyometrik analiz ve atıf analizi yöntemleri kullanılarak yapılan bu araştırma, literatürün sistematik bir değerlendirmesini sunmuş ve hava kirliliği ile ilgili yapay zekâ uygulamalarının zamanla üstel bir artış gösterdiğini ortaya koymuştur. Araştırma sonuçları, 2014 sonrası dönemde yapay zekâ tabanlı yöntemlerin literatürde bir paradigma değişimi yaratarak hava kirliliği tahminleri ve modellemelerinde merkezi bir rol üstlendiğini göstermektedir. Aynı zamanda, disiplinler arası iş birliği eğilimlerinin güçlenmekte olduğunu ve yapay zekâ tabanlı yöntemlerin yalnızca yenilikçi bir çözüm sunmakla kalmayıp, aynı zamanda literatürdeki evrimi şekillendiren bir dönüşüm sağladığını ortaya koymaktadır. Bu analiz, alanın mevcut durumunu anlamak ve gelecekteki araştırma yönelimlerini belirlemek için değerli bir bilgi kaynağı sunmakta, yapay zekâ tabanlı yöntemlerin hava kirliliği çalışmalarında daha geniş ve etkili bir şekilde kullanılabileceğini güçlü bir şekilde desteklemektedir.

Anahtar Kelimeler

Destekleyen Kurum

Yok

Proje Numarası

Yok

Etik Beyan

Yok

Teşekkür

Verilerin analiz edilmesi ve anlamlı sonuçların elde edilmesinde güçlü istatistiksel ve grafiksel yetenekleriyle katkı sağlayan Bibliometrix R paketi (http://www.bibliometrix.org) içerisindeki bibliShiny yazılımı geliştiricilerine, ayrıca araştırmanın temelini oluşturan kapsamlı bibliyometrik verileri sağlayan Clarivate Analytics Web of Science, WoS veritabanına teşekkür edilmektedir.

Kaynakça

  1. Ansari, A., & Quaff, A. R. (2024). Bibliometric analysis of Indian research trends in air quality forecasting research using machine learning from 2007–2023 using Scopus database. Environmental Research and Technology, 7(3), 356–377. https://doi.org/10.35208/ert.1434390
  2. Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: an R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959–975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
  3. Awasthi, A., Pattnayak, K. C., Tiwari, P. R., Panda, S. K., Gautam, S., Choudhury, T., & Sar, A. (2024). Air quality monitoring (AQM) and prediction. In A. Awasthi, K. C. Pattnayak, G. Dhiman, & P. R. Tiwari (Eds.), Artificial intelligence for air quality monitoring and prediction (Vol. 1, pp. 1–23). CRC Press.
  4. Birkle, C., Pendlebury, D., Schnell, J., & Adams, J. (2020). Web of science as a data source for research on scientific and scholarly activity. Quantitative Science Studies, 1, Article 3550, 1–14. https://doi.org/10.1162/qss_a_00018
  5. Chen, G., Li, S., Knibbs, L. D., Hamm, N. A. S., Cao, W., Li, T., Guo, J., Ren, H., Abramson, M. J., & Guo, Y. (2018). A machine learning method to estimate PM2.5 concentrations across China with remote sensing, meteorological and land use information. Science of the Total Environment, 636, 52–60. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.04.251
  6. Chen, J., Chen, Q., Hu, L., Yang, T., Yi, C., & Zhou, Y. (2024). Unveiling trends and hotspots in air pollution control: a bibliometric analysis. Atmosphere, 15, Article 630. https://doi.org/10.3390/atmos15060630
  7. da Silva Filho, A. M., da Silva, I. J., Queila, K., Brito, D., Sobrinho, T. G., & Chaves, L. H. G. (2020). Air pollution: bibliometric analysis and space-temporal distribution of specialized scientific production. International Journal of Advanced Engineering Research and Science, 7(10), 331–341. https://dx.doi.org/10.22161/ijaers.710.38
  8. Di, Q., Amini, H., Shi, L., Kloog, I., Silvern, R., Kelly, J., Sabath, M. B., Choirat, C., Koutrakis, P., Lyapustin, A., Wang, Y., Mickley, L. J., & Schwartz, J. (2019). An ensemble-based model of PM2.5 concentration across the contiguous United States with high spatiotemporal resolution. Environment International, 130, Article 104909. https://doi.org/10.1016/j.envint.2019.104909

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Hava Kirliliği Modellemesi ve Kontrolü

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

27 Temmuz 2025

Gönderilme Tarihi

27 Ocak 2025

Kabul Tarihi

8 Nisan 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2025 Cilt: 11 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Aydın, O., & Kılar, H. (2025). Yapay Zekâ Tabanlı Yöntemlerle Hava Kirliliği Araştırmalarının Gelişimi ve Gelecek Perspektifleri: Bibliyometrik Bir İnceleme. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 11(2), 471-487. https://doi.org/10.21324/dacd.1628030
AMA
1.Aydın O, Kılar H. Yapay Zekâ Tabanlı Yöntemlerle Hava Kirliliği Araştırmalarının Gelişimi ve Gelecek Perspektifleri: Bibliyometrik Bir İnceleme. Doğ Afet Çev Derg. 2025;11(2):471-487. doi:10.21324/dacd.1628030
Chicago
Aydın, Olgu, ve Hatice Kılar. 2025. “Yapay Zekâ Tabanlı Yöntemlerle Hava Kirliliği Araştırmalarının Gelişimi ve Gelecek Perspektifleri: Bibliyometrik Bir İnceleme”. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi 11 (2): 471-87. https://doi.org/10.21324/dacd.1628030.
EndNote
Aydın O, Kılar H (01 Temmuz 2025) Yapay Zekâ Tabanlı Yöntemlerle Hava Kirliliği Araştırmalarının Gelişimi ve Gelecek Perspektifleri: Bibliyometrik Bir İnceleme. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi 11 2 471–487.
IEEE
[1]O. Aydın ve H. Kılar, “Yapay Zekâ Tabanlı Yöntemlerle Hava Kirliliği Araştırmalarının Gelişimi ve Gelecek Perspektifleri: Bibliyometrik Bir İnceleme”, Doğ Afet Çev Derg, c. 11, sy 2, ss. 471–487, Tem. 2025, doi: 10.21324/dacd.1628030.
ISNAD
Aydın, Olgu - Kılar, Hatice. “Yapay Zekâ Tabanlı Yöntemlerle Hava Kirliliği Araştırmalarının Gelişimi ve Gelecek Perspektifleri: Bibliyometrik Bir İnceleme”. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi 11/2 (01 Temmuz 2025): 471-487. https://doi.org/10.21324/dacd.1628030.
JAMA
1.Aydın O, Kılar H. Yapay Zekâ Tabanlı Yöntemlerle Hava Kirliliği Araştırmalarının Gelişimi ve Gelecek Perspektifleri: Bibliyometrik Bir İnceleme. Doğ Afet Çev Derg. 2025;11:471–487.
MLA
Aydın, Olgu, ve Hatice Kılar. “Yapay Zekâ Tabanlı Yöntemlerle Hava Kirliliği Araştırmalarının Gelişimi ve Gelecek Perspektifleri: Bibliyometrik Bir İnceleme”. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, c. 11, sy 2, Temmuz 2025, ss. 471-87, doi:10.21324/dacd.1628030.
Vancouver
1.Olgu Aydın, Hatice Kılar. Yapay Zekâ Tabanlı Yöntemlerle Hava Kirliliği Araştırmalarının Gelişimi ve Gelecek Perspektifleri: Bibliyometrik Bir İnceleme. Doğ Afet Çev Derg. 01 Temmuz 2025;11(2):471-87. doi:10.21324/dacd.1628030

Creative Commons License
Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License ile lisanlanmıştır.