Meteorolojik parametrelerin atmosferik uçucu organik bileşikleri üzerine etkisinin yapay sinir ağları ile modellenmesi

Abstract

Atmosferik uçucu organik bileşikler (UOB), günümüzde gittikçe artan ortam konsantrasyonları ile birçok araştırmacının ilgisini çekmektedir. Özellikle, motorlu taşıtların kullanımının artması ve sanayinin gelişmesi ile UOB emisyonlarına neden olan kaynaklar gün geçtikçe artmaktadır. Bu UOB emisyonları, halk ve çevre sağlığı üzerine birçok olumsuz etkiye sahip olduğu daha önce yapılan çalışmalar ile saptanmıştır. Uzun süre maruziyet sonucunda canlılarda kanserojen ve mutajen etkiye sahip olabilirler. Atmosferde bir dizi fotokimsayal reaksiyona girerek ikincil kirleticilerinin oluşumuna neden olurlar. Oluşan bu kirleticilerin en önemlisi şüphesiz ki troposferik ozondur. UOB?ler ilgili geçmiş yıllarda birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalarda, daha çok olarak uçucu organik bileşiklerin atmosferik seviyelerinin belirlenmesi ve kaynak tespitleri üzerine yoğunlaşılmıştır. Bununla birlikle UOB?lerin modellenmesi ile ilgili bir çalışmaya daha önceden rastlanmamıştır. Bu çalışmada Yapay Sinir Ağları kullanılarak atmosferik uçucu organik bileşiklerin modellenmesi yapılmış ve meteorolojik parametrelerin UOB konsantrasyonları üzerine olan etkileri incelenmiştir. 33 adet farklı uçucu organik bileşik için 33 ayrı yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Ağ yapısı, bir girdi katmanı, bir gizli katman ve bir de çıktı katmanından oluşmaktadır. Girdi parametreleri olarak, sıcaklık, nem, rüzgar hızı ve yönü, ölçümün yapıldığı gün ve saat alınmıştır. Saatlik ortalama VOC konsantrasyonunu tahmin etmek için ileri beslemeli YSA-ÇKA modeli 207 adet ölçüm sonucuna uygulanmıştır.Gizli katman nöron sayılarının ise yapılan denemeler sonucu 10 ila 20 nöron arasında olmasının daha iyi bir tahmin sonucu oluşturduğu görülmüştür. Toplam fonksiyonu olarak bütün ağ yapılarında sigmoid fonksiyonu kullanılmıştır. Aktivasyon fonksiyonu olarak hiperbolik tanjant ya da doğrusal foksiyonları kullanılmıştır. Öğrenme algoritması olarak Levenberg ? Marquardt algoritması kullanılmıştır. Yapılan denemeler sonucu en iyi sonucu veren ağ yapıları belirlenmiştir. 33 tür için korelasyon katsayıları 0.547 ile 0.818 arasında değişmektedir. Bu sonuç da, yapay sinir ağları modelinin atmosferik uçucu organik bileşiklerin modellemesinde başarılı olduğunu göstermektedir. En iyi sonucu veren dört türün korelasyon katsayıları şu şekildedir: 2,2,4 trimetilpentan (R: 0,81), benzen (R: 0.74), 2metilpentan (R: 0.78) ve hekzan (R: 0.70)?dir. En düşük korelasyon katsayıları ise, undekan(R:0.58), m&p-ksilen(R:0.595), pentan (R:0.47), o-ksilen(R:0.56) ve 3-metilpentan(R:0.54)?a aittir. Girdi parametrelerinin konsantrasyonlar üzerine etkisi incelendiği zaman en çok etkileyen parametrelerin, sıcaklık nem ve rüzgar yönü olduğu görülmüştür. Nem arttıkça UOB konsantrasyonlarının azaldığı görülmektedir. Genel olarak sıcaklık artışıyla konsantrasyonların azaldığı görülmüştür. Ölçümün yapıldığı kampüsün çevresinde otogarın, işlek caddelerin ve çeşitli sanayi kollarının bulunması ve bu şekilde farklı kaynaklardan emisyon yayılmasından dolayı UOB?lerin modellenmesi zor olmaktadır ve kimi türlerde istenilen başarıya ulaşılamamaktadır.