Aydın İlinde İnsan Sağlığını Birincil Dereceden Etkileyen Hava Değişkenlerine Yönelik Yapay Sinir Ağı Tabanlı Erken Uyarı Modeli

Yıl 2017, Cilt: 5 Sayı: 4, 121 - 131, 20.12.2017

Mahmut Sinecen Burak Kaya Önem Yıldız

https://doi.org/10.29109/http-gujsc-gazi-edu-tr.304938

Cited By: 6

Öz

Temel
hava parametreleri olan sıcaklık, hava kalitesi indeksi ve ultraviyole indeksi
insan sağlığını önemli derecede etkilemektedir. İnsan sağlığını birincil
dereceden etkileyen bu faktörlere yönelik alınması gereken tedbirler için
günümüz teknolojileri kullanılarak bilgilendirilme yapılması önemlidir. Bu çalışma
kapsamında Aydın ilinde yaşayan insanların bu üç önemli parametre ile ilgili
farkındalıklarını arttırma, onları bilgilendirme ve uyarma üzerine bir yazılım
gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veriler kullanıcıların erişebileceği bir web
sitesinde gösterilmiş ve daha önceden belirlenmiş şartlara göre kullanıcılara
bilgilendirme mesajı ve elektronik posta gönderilmesi gerçekleştirilmiştir.
Bunun yanında Aydın ili için toplanan hava parametreleri yapay sinir ağı ile
analiz edilerek ileriye dönük bu parametrelerin tahmin edilmesi amaçlanmıştır.
Tahmin edilen ile gerçek veriler arasındaki ilişkinin analiz edilmesi sonucunda
hava kalitesi indeksi ve ultraviyole indeksi tahmininde yüksek verimli sonuçlar
verdiği gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Hava kalite indeksi, ultraviyole indeksi, sıcaklık, erken uyarı sistemi, yapay sinir ağı, tahmin

Artificial Neural Network Based Early Warning System For Aydin Province Towards Air Factors Which Primarily Affect Human Health

Öz

Temperature,
air quality index and ultraviolet index, which are basic air parameters, affect
human health significantly. It is important to inform people about the
precautions to be taken for these factors affecting human health at the primary
level using today's technology. In this study, a software was developed for
increasing the awareness of the people living in Aydın and informing them about
these three important parameters. The obtained data was showed in an accessible
website for the users and an informing message and an electronic mail are sent
to the users according to predetermined conditions. Besides, air parameters,
which were collected for Aydin province, are analyzed with artificial neural
network for predicting of forward-looking these parameters. The result of
analysis of the relationship between the predicted and real data has been
observed to yield highly efficient results in the prediction of air quality
index and ultraviolet index. 

Anahtar Kelimeler

Air quality index, ultraviolet index, temperature, early warning system, artificial neural network

Kaynakça

• [1] T.C. Sağlık Bakanlığı Türkiye Halk Sağlığı Kurumu. İklim Değişikliğinin Sağlık Üzerine Etkilerinin Azaltılması Ulusal Programı ve Eylem Planı.
• [2] http://cevresagligi.thsk.saglik.gov.tr/dosya/Iklim_Degisikligi_Saglik_Eylem_Plani.23.12.2015.pdf. Erişim Tarihi Aralık 18, 2016.
• [3] Çimen, M. ve Öztürk, S., Küresel Isınma, İklim Değişikliğinin Solunum Sistemi Üzerine Etkisi ve Büyükşehir Bronşiti, Fırat Üniversitesi Sağlık Bilimleri Tıp Dergisi, 24(2), 141-146, 2010.
• [4] Kovats, R. S., Campbell‐Lendrum, D. ve Matthies, F., Climate Change and Human Health: Estimating Avoidable Deaths and Disease, Risk Analysis, 25(6), 1409-1418, 2005.
• [5] Çelik, S., Bacanlı, H. ve Görgeç, H., Küresel İklim Değişikliği ve İnsan Sağlığına Etkileri, DMİ Telekomünikasyon Şube Müdürlüğü, 2008.
• [6] World Health Organization. Air Pollution. http://who.int/topics/air_pollution/en/. Erişim tarihi Aralık 11, 2016.
• [7] T.C. Çevre ve Şehircilik Bakanlığı Hava Kalitesi İzleme İstasyonları Web Sitesi. Hava Kalitesi İndeksi.
• [8] http://www.havaizleme.gov.tr/Default.ltr.aspx. Erişim tarihi Kasım 25, 2016.
• [9] Hassan, N. A., Hashim, Z. ve Hashim, J. H., Impact of Climate Change on Air Quality and Public Health in Urban Areas, Asia Pacific Journal of Public Health, 28(2_suppl), 38-48, 2016.
• [10] Hall, G. V., D Souza, R. M. ve Kirk, M. D., Foodborne Disease in the New Millennium: Out of the Frying Pan and Into the Fire?, Medical Journal of Australia, 177(11/12), 614-619, 2002.
• [11] Kovats, R. S., Edwards, S. J., Hajat, S., Armstrong, B. G., Ebi, K. L. ve Menne, B., The Effect of Temperature on Food Poisoning: A Time-Series Analysis of Salmonellosis in Ten European Countries, Epidemiology and Infection, 132(03), 443-453, 2004.
• [12] Fleury, M., Charron, D. F., Holt, J. D., Allen, O. B. ve Maarouf, A. R., A Time Series Analysis of the Relationship of Ambient Temperature and Common Bacterial Enteric Infections in Two Canadian Provinces, International Journal of Biometeorology, 50(6), 385-391, 2006.
• [13] Lucas, R., McMichael, T., Smith, W. ve Armstrong, B., Solar ultraviolet radiation, Assessing the environmental burden of disease at national and local levels, Environmental Burden of Disease Series, 13, 2006.
• [14] World Health Organization. The UV Index.
• [15] http://who.int/uv/faq/uvindexfaq/en/. Erişim tarihi Aralık 11, 2016.
• [16] T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı Meteoroloji Genel Müdürlüğü. Ultraviyole İndeks.
• [17] https://www.mgm.gov.tr/site/yardim1.aspx?=UvIndeks. Erişim tarihi Kasım 26, 2016.
• [18] Cholewo, J. T. ve Zurada, M. J., Neural Network Tools for Stellar Light Prediction, IEEE Aerospace Conference, 3, 514-422, 1997.
• [19] Neelakantan, T.R. ve Pundarikanthan, N.V., Neural Network-Based Simulation-Optimization Model for Reservoir Operation, Journal of Water Resources Planning and Management, 126 (2), 57-64, 2000.
• [20] Kugblenu, S., Taguchi, S. ve Okuzawa, T., Prediction of the Geomagnetic Storm Associated 1st Index Using an Artificial Neural Network Algorithm, Earth Planets Space, 51, 307-313, 1999.
• [21] Kuligowski, R. J. ve Barros A. P., Localized Precipitation Forecasts From a Numerical Weather Prediction Model Using Artificial Neural Networks, Weather and Forecasting, 13 (4), 1194, 1998.
• [22] Kuligowski, R. J. ve Barros, A. P., Experiments in Short-Term Precipitation Forecasting Using Artificial Neural Networks, Monthly Weather Review, 126 (2), 470, 1998.
• [23] Moro Sancho, Q. I., Alonso, L. ve Vivaracho, C. E., Application of Neural Networks to Weather Forecasting with Local Data, Applied Informatics, 68, 1994.
• [24] Allen, G. ve Le Marshall, J. F., An Evaluation of Neural Networks and Discriminant Analysis Methods for Application in Operational Rain Forecasting, Australian Meteorological Magazine, 43 (1), 17-28, 1994.
• [25] Murphy, A. H. vd., Probabilistic Severe Weather Forecasting At NSSFC: An Experiment and Some Preliminary Results, 17th Conference on Severe Local Storms, American Meteor. Society, 74-78, 1993.
• [26] Abraham, A., Philip, N. S. ve Joseph, K. B., Will We Have a Wet Summer? Soft Computing Models for Long Term Rainfall Forecasting, 15th European Simulation Multiconference (ESM 2001), Modelling and Simulation, 1044-1048, 2001.
• [27] Maqsood, I., Khan, M. R. ve Abraham, A., Intelligent Weather Monitoring Systems Using Connectionist Models, Neural Parallel and Scientific Computations, 10(2), 157-178, 2002.
• [28] Zurada, J. M., Introduction to artificial neural systems, West Publishing Company, St. Paul: West, A.B.D., 1992.
• [29] Kalınlı, A., Elman Ağının Simulated Annealing Algoritması Kullanarak Sistem Kimliklendirme İçin Eğitilmesi, Osmangazi Üniversitesi Müh. Mim. Fak. Dergisi, 16 (2), 2002.
• [30] Bayır, R., Yapay Zeka Teknikleri Dersi Ders Notları, Karabük Üniversitesi Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Bölümü, 2008. [31] Öztemel, E., Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık, İstanbul, 2003.
• [32] Saman, M., Elektrik Devrelerinin Yapay Sinir Ağları ile Tanınması ve Kontrolü, Yüksek Lisans Tezi, Fırat Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elazığ, 2003.
• [33] Yıldız, B., Finansal Başarısızlığın Öngörülmesinde Yapay Sinir Ağı Kullanımı ve Halka Açık Şirketlerde Ampirik Bir Uygulama, İMKB Dergisi, 17, 51-67, 2001.
• [34] Erkaymaz, H. ve Yaşar, Ö., Yapay Sinir Aği ile Hava Sıcaklığı Tahmini, 5th International Computer & Instructional Technologies Symposium, 2011.
• [35] Partal, T., Kahya, E. ve Cığızoğlu, K., Yağış Verilerinin Yapay Sinir Ağları ve Dalgacık Dönüşümü Yöntemleri ile Tahmini, İTÜDERGİSİ, 7(3), 2011.
• [36] Taşcıkaraoğlu, A. ve Uzunoğlu, M., Dalgacık Dönüşümü ve Yapay Sinir Ağlari ile Rüzgar Hızı Tahmini, Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Sempozyumu, 2011.
• [37] Wikipedia. Weather Underground (weather service).
• [38] https://en.wikipedia.org/wiki/Weather_Underground_(weather_service). Erişim tarihi Kasım 11, 2016.