Türkiye’deki Farklı Sektörlere Ait Sera Gazı Emisyon Değerlerinin Çok Katmanlı Algılayıcılar ile Tahmin Edilmesi

dc.contributor.authorOral, Okan
dc.contributor.authorUğuz, Sinan
dc.date.accessioned2025-01-21T14:29:19Z
dc.date.available2025-01-21T14:29:19Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractKüresel ısınmaya neden olan karbondioksit (CO2), Nitröz oksit (N2O) ve Metan (CH4) çeşitli sektörler tarafından oluşturulan sera gazlarıdır. Birleşmiş milletler iklim değişikliği çerçeve sözleşmesi (UNFCCC) kuralları gereğince Türkiye’nin de içinde olduğu ülkelerin çeşitli sektörleri tarafından oluşturulan sera gazı emisyon değerleri kayıt altına alınarak takip edilmektedir. Ülkelerin oluşturdukları sera gazı emisyon değerleri zaman içinde bir çok etkene göre farklılık oluşturabilir. Bu yüzden bu değerin tahmin edilmesi ülkeler açısından önemlidir. Bu çalışmada kullanılan ve Avrupa Çevre Ajansından elde edilen veriler, Türkiye’deki üretim, enerji endüstrisi, yerleşim ve ulaşım sektörlerine ait 1990-2014 yılları arasındaki sera gazı emisyon değerlerini içermektedir. Veri seti, bir makine öğrenmesi tekniği olan Çok Katmanlı Algılayıcılar (ÇKA) ile eğitilmiştir. Üç farklı sera gazı için kurulan modeller incelendiğinde elde edilen en yüksek  değeri üretim, enerji endüstrisi, yerleşim ve ulaşım sektörleri için sırasıyla 0.86, 0.93, 0.91 ve 0.95 olarak bulunmuştur. Çalışmada ayrıca 2020 yılında doğaya salınımını gerçekleştirmesi öngörülen üç farklı sera gazına ait emisyon değerleri tahmin edilmiş ve sonuçlar 14 yıllık geçmiş dönem verilerinin ortalaması ile kıyaslanmıştır. Buna göre üretim, enerji endüstrisi ve ulaşım sektörlerinde %64’lere varan oranda artışlar gözlenirken yerleşim sektöründe bazı gazlarda ortalama %15 oranında bir düşüş olacağı tahmin edilmiştir.
dc.description.abstractCarbon dioxide CO2 Nitrous oxide N2O and Methane CH4 which cause global warming are greenhouse gases generated by various sectors. Greenhouse gas emissions generated by various sectors of the countries, including Turkey are followed and recorded in accordance with The United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) rules. The greenhouse gas emissions generated by countries may change over time depending on many factors. Therefore, it is important for countries to estimate this value. The data used in this study and obtained from the European Environment Agency include greenhouse gas emissions between the years 1990-2014, belonging to Turkey's production, energy industry, residential and transport sectors.  The data set was trained with Multi Layer Perceptrons (MLP), a machine learning technique. When the models established for three different greenhouse gases were examined, the highest  values obtained were 0.86, 0.93, 0.91 and 0.95 for the production, energy industry, residential and transportation sectors, respectively. In addition, the emission values of three different greenhouse gases, which are foreseen to be released to nature in 2020, were estimated and the results were compared with the average of the data of the last 14 years. Accordingly, production, energy industry and transportation sectors have increased by up to 64%, while it is estimated that there will be an average decrease of 15% in some gases in the residential sector.
dc.identifier.dergipark646038
dc.identifier.doi10.29137/umagd.646038
dc.identifier.issn1308-5514
dc.identifier.issue2-464
dc.identifier.startpage478
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1203096
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/pub/umagd/issue/56221/646038
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.29137/umagd.646038
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12587/20459
dc.identifier.volume1
dc.language.isotr
dc.publisherKırıkkale Üniversitesi
dc.relation.ispartofUluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_20241229
dc.subjectSera gazı emisyon
dc.subjectMakine öğrenmesi
dc.subjectÇok katmanlı algılayıcılar
dc.subjectYapay sinir ağları
dc.subjectGreenhouse gas
dc.subjectMachine learning
dc.subjectMulti-layer perceptron
dc.subjectArtificial neural networks
dc.subjectEngineering
dc.titleTürkiye’deki Farklı Sektörlere Ait Sera Gazı Emisyon Değerlerinin Çok Katmanlı Algılayıcılar ile Tahmin Edilmesi
dc.title.alternativePrediction with Multi-layer Perceptrons of Greenhouse Gas Emission Belonging to Different Sectors in Turkey
dc.typeArticle

Dosyalar