NARX Modellerini Kullanarak Hava Kalitesi Tahmin Analizinin Uygulanması

Hava kalite yönetimi ve tahmini çevre sorunlarında hayati derecede önemli bir rol oynamaktadır. Hava kalitesi sorununun insan sağlığı ve yaşam kalitesi ile doğrudan ilişkili olduğu bilinmektedir. Bu sorunu çözmek için, literatürde kullanılan bazı alışılagelmiş metotlar bulunmaktadır. Bu çalışma yeni doğrusal olmayan özbağlanımlı dışsal model yöntemini işlemektedir. Bu yöntemde tüm hava kalitesi parametreleri dört farklı yer bakımından sisteme girilmektedir. Bunlar Çanakkale Merkez ve Çan, Lapseki ve Biga ilçeleridir. Oluşturulan bu model, hava kalite istasyonları için Nitrik oksit (NO), Nitrojen oksit (NO₂), Nitrojen oksitler (NO_X) ve Ozon (O₃) gibi bazı ölçülmeyen çevresel kirletici parametrelerin elde edilmesi ve ayıklanmasını sağlamaktadır. Bu istasyonlarda, Çanakkale Merkez hava kalitesi izleme istasyonu sadece Partikül madde (PM₁₀) ve Sülfür dioksit (SO₂) parametrelerini ölçerken, diğerleri PM₁₀, PM_2.5, SO₂, NO, NO₂, NO_X ve O₃ parametrelerini ölçmektedir. Sunulan sayısal yöntem sonuçları, ölçüm sonuçları ve çıkarılan ivme hatası ile doğrulanmaktadır. Bu sayısal sonuçlar Çanakkale Merkez için dikkate alınmaktadır. Elde edilen sonuçlar, öngörülen parametre değerlerinin çok başarılı olduğunu ve hata ivmesinin çok düşük olduğunu göstermektedir. Öğrenme sürecinin başarısı %90'nın üzerindedir.

Air quality management and forecasting play a crucially important role in environmental problems. It is known that air quality problem is directly related to the quality of life and human health. In order to solve this problem, there are some conventional forecasting methods used in the literature. This paper presents a new non-linear autoregressive exogenous model method. In this method, all air quality parameters are entered into the system for four different locations. These are Çanakkale Central and the districts of Çan, Lapseki and Biga. This created model provides obtaining and extracting of some unmeasured environmental pollutant parameters for other air quality stations such as Nitric oxide (NO), Nitrogen oxide (NO₂), Nitrogen oxides (NO_X) and Ozone (O₃). Within these stations, the Çanakkale Central air quality monitoring station measures only Particulate matter (PM₁₀) and Sulfur dioxide (SO₂) parameters while others measure the parameters of PM₁₀, PM_2.5, SO₂, NO, NO₂, NO_X and O₃. Presented numerical model results are verified with measurement results and extracted acceleration error. These numerical results are realized for Çanakkale Central. Obtained results show that the forecasted parameter values are very successful and error acceleration is very low. The success of the learning process is over 90%.