Ampirik Mod Ayrıştırmasına Dayalı ARIMA Modeli Kullanılarak Van İli Hava Kirliliğinin Tahmini

Abstract

Hava kirliliği, yaşam kalitesini doğrudan tehdit eden ana unsurlardan birisidir. Hava kirleticilerindeki değişimlerin öngörülmesi, hava kirliliği kontrolünde ve yönetiminde önemli bir role sahiptir. Günümüzde kullanılan Çift Üstel Düzeltme (DES) ve Bütünleşik Otoregresif Hareketli Ortalama (ARIMA) gibi geleneksel yöntemler, hava kirliliğinin tahmin edilmesinde çoğu zaman yetersiz kalmaktadır. Bu nedenle, hava kalitesinin belirlenebilmesi için daha etkili tekniklerin üretilmesine ihtiyaç vardır. Bu araştırmanın temel amacı, yukarıdaki sorunları ele alarak doğruluğu yüksek bir hava kirliliği tahmin teorisi geliştirmektir. Önerilen yaklaşım, Ampirik Mod Ayrıştırması (EMD) algoritması ve ARIMA modelinin bir arada uygulandığı melez bir yöntemdir. EMD-ARIMA yönteminin tahmin becerisini belirlemek için Türkiye’nin Van şehir merkezindeki PM10 ve SO2 hava kirleticilerine ait 2019-2020 kış dönemindeki veriler kullanılmıştır. MAE, MAPE, RMSE ve R2 performans ölçütlerine göre EMD-ARIMA modeli ile PM10 ve SO2 için sırasıyla 7.25 µg/m3, %20.58, 8.84 µg/m3, 0.87 ve 7.58 µg/m3, %20.73, 8.96 µg/m3, 0.71 değerleri elde edilmiştir. Bulgular EMD-ARIMA yönteminin, geleneksel DES ve ARIMA tahmin modellerine göre daha hassas bir tahmin becerisine sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Önerilen melez yaklaşım, hava kirliliğinin öngörülmesi ve azaltılmasına yönelik basit ve etkili bir yöntem olarak kullanılabilir.