Elazığ havalimanı havacılık emisyonlarının makine öğrenmesi ile analizi

Havacılığın ulaşım sektöründeki giderek artan payı, havacılık sektörünün küresel ısınma ve kirlenmeye olan etkisinin de incelenmesine yol açmaktadır. Bu etmenler göz önüne alındığında havacılık sektörünün çevreye olan etkisinin incelenmesi, artan küresel farkındalık nedeniyle önemli bir araştırma konusu haline gelmiştir. Özellikle, havacılık sektörünün sera gazı emisyonundaki payı göz önüne alındığında, bu konuda yapılacak doğru emisyon hesaplamaları ve ileriye dönük tahminleme çalışmaları, havacılık sektörünün geleceğinin belirlenmesi ve sera gazı emisyonuna yönelik önleyici tedbirlerin alınması için önemli bir etkendir. Bu tez çalışmasında, Elazığ Havalimanını kullanan uçakların yer hareketi (taksi) sırasında atmosfere saldıkları gazların (HC, CO, NOx, CO₂) detaylı bir envanterinin oluşturulması ve bu emisyonların makine öğrenmesi yöntemleriyle tahmin edilebilirliğinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Elazığ Havalimanı 2023 ve 2024 yıllarına ait 11042 ticari uçuş hareketini içeren hesaplama sonucunda, uçakların taksi süresi boyunca yaklaşık 1265 kg HC, 20942 kg CO, 6093 kg NOx ve 3,98 milyon kg CO₂ gaz salınımı gerçekleştirdiği hesaplanmıştır. İki yıllık gaz emisyon hesaplamasının ardından, Doğrusal Regresyon, Destek Vektör Regresyonu (SVR), Rastgele Orman (RF) ve Gradyan Artırma Makineleri (GBM) modelleri kullanılarak geçmiş verilere dayalı kısa vadeli tahmin performansları test edilmiştir. RMSE, MAE ve MAPE metrikleri yardımıyla model performansları karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, topluluk öğrenme yöntemlerinin diğer modellere göre daha yüksek doğruluk sağladığını ve en iyi modelde yaklaşık %12 MAPE değeri elde edildiğini göstermiştir. Bu tez çalışması, gerçek taksi süreleri kullanılarak Elazığ Havalimanı için doğruluğu yüksek gaz emisyonları hesaplamasını ve emisyonların makine öğrenmesi modelleriyle tahminlerinin yapılabilirliğini gösteren detaylı bir analizdir. Çalışmanın ileri ki zamanlarda politika yapıcılara, şehir yöneticilerine ve planlamacılara yol gösterecek bilgi ve yöntemler sunacağı öngörülmektedir.