Diyarbakır havalimanı için uçak gaz emisyonlarının yapay zeka yöntemleri ile analizi

Sera gazı emisyonunun önemli kaynaklarından biri olan havacılık sektöründe, uçakların iniş-kalkış döngüsü (LTO) esnasında kullandığı yakıt nedeniyle atmosfere önemli ölçüde kirletici gazlar salınmaktadır. Uçaklar tarafından uçuş esnasında atmosfere salınan gaz emisyonlarının belirlenmesinde, uçak modelinin ve bu modelde kullanılan motor tipinin bilinmesi gerekmektedir. Elde edilen bu bilgiler ışığında, uçaklardan kaynaklanan gaz emisyonlarının belirlenebilmesi mümkün olmaktadır. Bu tez çalışmasında, 2022 Ocak ayı ile 2024 Mart ayları arasında Diyarbakır Havalimanı'nı kullanan uçaklardan kaynaklanan gaz emisyon miktarlarının belirlenmesi hedeflenmiştir. Bu amaç için Devlet Hava Meydanları İşletmesi'nden alınan tescil bilgileri ve bu bilgiler ışığında açık kaynaklardan yapılan sorgulama sonucu her bir uçağın motor tipleri tespit edilmiştir. Avrupa Hava Seyrüsefer Emniyet Teşkilatı'nın doğrudan havayollarından alarak yayınladığı Diyarbakır Havalimanı taksi süreleri gaz emisyon hesaplaması için baz alınmıştır. Uluslararası Havacılık Örgütü tarafından yayınlanan motor tipine göre düzenlenmiş olan Uçak Motor Emisyonları Veri Bankası (EEDB) bilgileri kullanılarak her bir uçağın taksi aşamasında harcamış olduğu yakıt miktarı tespit edilmiştir. Tespit edilen yakıt miktarı, emisyon veri bankasında yer alan emisyon faktörleri ile çarpılarak her bir uçaktan kaynaklanan CO, HC ve NOX emisyon miktarları belirlenmiştir. Elde edilen bu bilgiler kullanılarak yapay zeka destekli tahmin modelleri önerilmiştir. Gerçekleştirilen tahmin uygulamalarında, derin öğrenme tabanlı LSTM yönteminin daha yüksek bir tahmin başarısına ulaştığı görülmüştür.