Detection and Analysis of Outliers and Extreme Events of Ground Level Particulate Matter Time Series
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: MERYEM EZGİ ASLAN
Danışman: Semih Önüt
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Hava kirliliği tüm canlılar üzerinde birçok negatif etkiye sahiptir ve bu nedenle çalışma konusu olarak ilgi çekmektedir. Hava kirliliğinin birçok hastalığa sebep olduğu da bir çok araştırmacı tarafından kanıtlanmıştır.Özellikle hava kirliliği ile kötüleşen insan sağlığı arasındaki ilişkinin kurulmasından sonra, partikül madde ile hastalıklar arasındaki bağlantının araştırılmasına yönelik çalışmalar da hız kazanmıştır. Sağlık etkileri araştırmaların ışığında, alandaki çalışmalar partikül kirletici seviyelerinin tahmini üzerine de yoğunlaşmaktadır. Böylece kirletici seviyelerinin kontrol altında tutulması mümkün olabilecektir. Bu veri setleri belirgin ölçüne anormal ölçümler içermektedir. Uygun bir analiz ve tahmin metodunun uygulanabilmesi için aykırı değer analizinin önemi büyüktür. Buna rağmen PM verisinde outlier analizine yönelik çalışmalar oldukça azdır. Bu çalışmada DBSCAN algoritması kullanılarak yer seviyesi PM10 (havadan gelen 10µm veya daha küçük boyuttaki parçalar) ölçümlerindeki aykırı değerler ve anormal olaylar(aşırı yükselmeler) tespit edilmiştir. Algoritmanın PM10 verisi üzerindeki uygulaması gösterilmiş ve epsilon parametresinin seçimine yönelik bir otomatikleştirme yaklaşımı sunulmuştur. Önerilen yaklaşım gerçek etiketlenmiş kıyas setleri üzerinde denenmiştir ve PM10 örnek olayı üzerinde de gösterilmiştir. DBSCAN metodu ve otomatikleştirme önerisi diğer otomatize DBSCAN algoritmalarıyla ve aykırı değer tespit yöntemleriyle karşılaştırılmış ve tatmin edici sonuçlara ulaşmıştır. Önerilen algoritma ışığında tespit edilen aşırı değerlerden yola çıkarak kirletici sebeplerine ilişkin bir analiz gerçekleştirilerek, lokal ve global kirletici kaynaklarına ilişkin bir değerlendirme yapılmıştır.