Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu sebeple hava kalitesi yönetiminde, hava kalitesi sınıflarının kullanımı tavsiye edilmektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
İstanbul'da 10 yıl öncesine kadar artan hava kalitesi sorunlarına karşı gerek halkın gerekse yerel yönetimin ilgisi oldukça düşüktü. Halkın çevre korunması konusunda daha hassas olması ve hava kalitesinin gözle görülür şekilde düşmesi yerel yönetimi düzenli olarak kentsel hava kalitesini izlemeye itmiştir. Bu çalışmanın ana amacı bulanık mantığın sentetik değerlendirme teknikleri ile kentsel hava kalitesi sınıflaması için bir metot ortaya koymaktadır. Bu kapsamda Ocak 2000 -Ağustos 2001 tarihleri arasında İstanbul'un Avrupa yakasında bulunan 5 farklı hava kalitesi izleme istasyonunda toplanan kükürt dioksit (SO,), karbon monoksit (CO), azot dioksit (NO,), ozon (O3) ve toplam partikül madde $(PM_{10})$ gibi kava kalitesi parametreleri incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar Amerikan Çevre Koruma Ajansı (EPA-Environmental Protection Agency) Hava Kalitesi İndeksi (HKİ / AQI-Air Quality Index) ile karşılaştırılmıştır. Bulanık mantık sentetik değerlendirme yöntemlerinde kullanılan üyelik fonksiyonları standartların sınır değerlerindeki bulanıklığı gidermekte ve önceden tanımlanan ağırlıklar sayesinde her kirletici parametrenin kendi önemi seviyesinde sonuca katkıda bulunması sağlanmaktadır. İstanbul'un batısından toplanan hava kalitesi verileri 3 FSE yöntemi ile değerlendirilmiş ve sonuçlar bu yöntemleri kentsel hava kalitesi yönetimi için uygun olduğunu göstermiştir. Bu çalışma sadece uzun vade sınır (UVS) değeri yerine 6 hava kalitesi sınıfı kullanımının, değerlendirmenin duyarlılığını önemli bir şekilde arttırdığını göstermiştir. Bu sebeple hava kalitesi yönetiminde, hava kalitesi sınıflarının kullanımı tavsiye edilmektedir.
Abstract
Little attention was paid to growing air quality concerns by the public or the local government until about a decade earlier in Istanbul. The increase in the sensitivity towards environmental issues and the obvious decline of the air quality led the local government to continuous monitoring of the urban air quality. This paper addresses a methodology for urban air quality assessment using fuzzy synthetic evaluation techniques. The European part of Istanbul was selected for this purpose. Air pollutants data such as sulphur dioxide (SO,), carbon monoxide (CO), nitrogen dioxide (NO2), ozone (O3), and total suspended paniculate matter $(PM_{10})$ collected at 5 different air quality monitoring stations located in western part of Istanbul was used in this evaluation. The results obtained were compared to those applied to EPA Air Quality Index. In FSE approach, membership functions eliminate the fuzziness in the boundaries of the standard values, and predetermined weights allow each parameter to be used in its own level of importance. Three FSE techniques were applied to air quality data of west Istanbul region and the results indicated that these techniques are relatively suitable for urban air quality management. This case study has shown that using six air quality classes, instead of just using long-term boundary value, increases the sensitivity of the analysis remarkably. Therefore, in air quality management, the usage of air quality classification is recommended.