İSTANBUL İLİ TROPSOFERİK OZON (O3) KONSANTRASYONLARININ HÜCRESEL YAPAY SİNİR AĞ YÖNTEMİYLE MODELLENMESİ

MODELING OF TROPHOSPHERIC OZONE (O3) CONCENTRATIONS USING CELLULAR NEURAL NETWORKS

Özet

Son yıllarda özellikle büyük şehirlerde, artan nüfus ve endüstrileşmeyle fotokimyasal smog oluşumu daartmaktadır. Fotokimyasal smog oluşumunda en önemli kirletici ozon gazıdır. Bu yüzden pek çok çalışma ozon ve ozon öncülerini hesaba katan hava kalitesi modellemesi üzerinde yoğunlaşmaktadır. Bu çalışmada 6 farklı kirletici parametre ve 8 meteorolojik faktör dikkate alınarak, İstanbul ili troposferik ozon konsantrasyonları Hücresel Yapay Sinir Ağ Yöntemiyle modellenmiştir. HYSA modeli ile birlikte istatiksel indisler hesaplanmış ve model performansı kontrol edilmiştir. Sonuç olarak, model çıktıları ve istatiksel değerler incelendiğinde HYSA yapısının ozon konsantrasyonu modellemelerinde kullanılabileceği görülmüştür.

Abstract

In the recent years, formation of photochemical smog is common in metropolitan areas ozone is the mostimportant pollution which causes photochemical smog. So, many studies focus on the air quality modelingaccounted ozone and ozone precursors. In this paper, we have applied Cellular Neural Network for futureprediction of ozone concentration in the European parts of Istanbul. We have used various real data parametersobserved in 6 different air pollution and 8 meteorological parameters. As a result, CNN model results representthe seasonal increment and decrement of observed Ozone and CNN can be considered as a compromisingapproach in ozone prediction modeling.