Erzurum Aziziye ilçesi PM₁₀ konsantrasyonlarının yapay sinir ağları ile modellenmesi

Bu çalışmada, 2024 yılına ait hava kalitesi ve meteorolojik veriler kullanılarak Erzurum ili Aziziye ilçesinde PM₁₀ konsantrasyonunun modellenmesi amaçlanmıştır. Veriler, Aziziye Hava Kalitesi İzleme ve Erzurum Meteoroloji İstasyonlarından günlük ortalamalar şeklinde alınmıştır. Çalışmanın temel hedefi, doğrudan ölçülmesi özel cihaz ve altyapı gerektiren PM₁₀ değerlerinin, meteorolojik ve gaz kirletici parametreler aracılığıyla yüksek doğrulukla tahmin edilebilmesidir. Bu kapsamda, Yapay Sinir Ağı (YSA) algoritmaları ve DataFit yazılımı kullanılarak doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon modelleri oluşturulmuş; yöntemlerin tahmin performansları istatistiksel ölçütlerle karşılaştırılmıştır. Parametre seçiminde t-ratio, Pearson korelasyon katsayısı ve Temel Bileşen Analizi (TBA) yöntemlerinden yararlanılmış; nihai değişkenler çevresel bilgi, literatür ve modelleme deneyimiyle belirlenmiştir. YSA modelleri eğitim, doğrulama ve test kümeleri üzerinden değerlendirilmiş; en başarılı modelde test verisi için R² = 0.9607 ve MSE = 0.00117 elde edilmiştir. DataFit ile geliştirilen çoklu doğrusal regresyon modelinde ise R² = 0.89 bulunmuştur. Sonuçlar, her iki modelin de yüksek doğruluk ve istatistiksel güvenilirlik gösterdiğini ortaya koymuştur. Ayrıca, geliştirilen model yapılarının uygun şekilde uyarlanması hâlinde, bölgesel hava kalitesi yönetim süreçlerine destek sağlayabilecek potansiyele sahip olduğu değerlendirilmektedir. Bu yönüyle çalışma, yalnızca PM₁₀ tahmini için değil, benzer çevresel modelleme araştırmaları açısından da yöntemsel ve bölgesel düzeyde anlamlı bir katkı sunmaktadır.