Özet:
Hava kirliliği özellikle büyük şehirler için kış aylarında önemli bir sorun olarak kendisini göstermektedir. Kirleticilerin atmosfere bırakılma miktarı yanında olumsuz atmosferik şartlar büyük şehirlerde hava kirliliğinin insan sağlığı için olumsuz konsantrasyon değerlerine ulaşmasına neden olmaktadır. İstanbul ilinin geçmişi göz önüne alındığında bu tür olumsuzluklar özellikle kış aylarında sıkça gözlemlenmiştir. Hava kirliliği modellemesi ile kirletici konsantrasyonların doğru bir şekilde tahmininin yapılması kirliliğin olumsuz etkilerinin azaltılmasında ya da gerekli önlemlerin alınmasında etkili olacaktır.Bu çalışmada İstanbul ili ele alınarak, hava kirliliği konularında giderek daha yaygın uygulama olanağı bulan ve başarılı sonuçlar veren Yapay Sinir Ağları (YSA) modelleri kullanılarak hava kirliliğinin çeşitli meteorolojik parametreler bazında modellenmesi ve hava kirliliğinin tahmini yapılmıştır. SO2, NOx, PM10 ve CO kirletici parametreleri için uygun modeller oluşturulmuş ve bu modeller yardımı ile meteorolojik parametrelerdeki değişimin kirletici konsantrasyonlarına olan etkileri incelenmiştir. Kullanılan meteorolojik parametreler kuru termometre sıcaklığı, deniz seviyesi basıncı, bağıl nem, bulutluluk seviyesi, hakim rüzgar yönü ve rüzgar hızıdır. Bu bağımsız parametrelerle, SO2, NOx, PM10 ve CO konsantrasyonları modellenen ve tahmin edilen hava kirliliği parametreleri olarak kullanılmıştır.Veri tabanı olarak 2003 ? 2005 yılları arasındaki veriler zaman sıralı olarak kullanılmış ve bu veri seti ile en uygun modeller oluşturulmuştur. Yeterli sayıda gizli katman nöron sayısı olmayan modellerin verileri genelleyemediği, diğer yandan fazla sayıda gizli katman nöron içeren modellerin eğitme setini ezberlediği ve genelleme yapabilme kabiliyetinin azaldığı gözlemlenmiştir.Model sonuçları incelendiğinde SO2, NOx, PM10 ve CO'in kış aylarındaki yüksek değerlerden ilkbahar ve yaz aylarına doğru düşüş eğilimi ve yine kış aylarına doğru yükseliş eğilimi YSA modeli ile oldukça iyi temsil edilebilmektedir. Herbir kirletici için en iyi model kullanılarak meteorolojik parametrelerdeki değişimin kirletici konsantrasyonu üzerindeki etkileri incelendiğinde modellerin genel olarak başarılı tahminler yapabildiği görülmüştür.Anahtar kelimeler: Hava kirliliği, yapay sinir ağları, MLP, modelleme, meteorolojik faktörler
