Yapay Zekâ ile Trafik Yoğunluğu ve Hava Kalitesi İlişkisinin Modellenmesi

Ortalama PM10

32.0

Batman İl Merkezi µg/m³

En Yüksek Araç Sayısı

210

Pik saat: 25 Nis 20:00

Maksimum PM10

112

Tespit zamanı: 25 Nis 20:00

Ortalama NO2

14.6

Azot Dioksit µg/m³

Ortalama Trafik

Saatlik ortalama araç

Gözlem Sayısı

Toplam veri noktası

Canlı Modelleme Sahnesi

Araç Sayısı

95adet

Tahmini PM10

45.0µg/m³

Tahmini NO2

12.0µg/m³

Rüzgâr Etkisi

-%10

Esentepe Alt Geçidi

Canlı Modelleme

TPO Bulvarı Analizi

HKİ

54Orta

Kontrol Merkezi

Değişkenleri değiştirerek kirliliği modelleyin.

Zaman Dilimi Senaryosu

Dakikadaki Araç Sayısı95

DüşükYoğun

Rüzgâr Şiddeti

Yağış Durumu

Canlı Veri Analizi

Simülasyon parametrelerinin anlık değişim grafiği

Akademik Değerlendirme

Veri odaklı çevresel analiz özeti

Mevcut simülasyon verileri, Batman TPO Bulvarı ve Esentepe Kavşağı bölgesinde akıcı ve ideal bir trafik düzeni sunmaktadır. Mevcut emisyon seviyeleri çevre sağlığı standartları içerisindedir.

Bilimsel Temel

Egzoz emisyon katsayıları ile PM10 yoğunluğu arasındaki korelasyon, Esentepe alt geçit yapısının hava sirkülasyonu özellikleri dikkate alınarak modellenmiştir.

Proje Önerisi

Pik saatlerde TPO Bulvarı üzerindeki kirlilik yükünü azaltmak için yeşil bariyer (plantasyon) ve akıllı trafik sinyalizasyon sistemleri entegrasyonu önerilir.

Bu veriler simülasyon motoru tarafından akademik parametrelerle üretilmiştir

Veri Yönetimi ve Kalite

Veri Girişi ve Yönetimi

CSV Dosyanızı Buraya Sürükleyin

Veya bilgisayarınızdan bir dosya seçin. Beklenen sütunlar: Tarih, Saat, PM10, NO2, SO2, AracSayisi

Veri Kalitesi

İyi

Toplam Kayıt24

Geçerli Kayıt24

Eksik Veri0

Yinelenen0

Veri Kayıtları ve Model Tahminleri

Tüm veri noktaları, regresyon tahminleri ve hata payları

Tarih/Saat	PM10 (Gerçek)	PM10 (Tahmin)	Hata (%)	Araç Sayısı	HKİ
25.04.2026 08:00	35	48.78	%39.4	120	46
25.04.2026 12:00	57	33.72	%40.8	95	44
25.04.2026 17:00	46	60.83	%32.2	140	48
25.04.2026 20:00	112	103	%8.0	210	53
26.04.2026 08:00	25	24.69	%1.2	80	55
26.04.2026 12:00	18	18.66	%3.7	70	55
26.04.2026 17:00	24	30.71	%28.0	90	55
26.04.2026 20:00	27	36.74	%36.1	100	48
27.04.2026 08:00	45	42.76	%5.0	110	28
27.04.2026 12:00	11	12.64	%14.9	60	29
27.04.2026 17:00	18	21.68	%20.4	75	27
27.04.2026 20:00	27	27.7	%2.6	85	27
28.04.2026 08:00	47	45.77	%2.6	115	27
28.04.2026 12:00	47	36.74	%21.8	100	29
28.04.2026 17:00	28	29.51	%5.4	88	32
28.04.2026 20:00	16	18.66	%16.6	70	32
29.04.2026 08:00	25	30.71	%22.8	90	26
29.04.2026 12:00	12	9.63	%19.7	55	23
29.04.2026 17:00	28	31.92	%14.0	92	34
29.04.2026 20:00	14	15.65	%11.8	65	32
30.04.2026 08:00	14	6.62	%52.7	50	23
30.04.2026 12:00	11	3.6	%67.3	45	22
30.04.2026 17:00	19	23.48	%23.6	78	29
30.04.2026 20:00	63	54.81	%13.0	130	30

İstatistiksel Derinlik

Zaman Serisi Analizi

Hava kirliliği parametreleri ve araç sayısının zamana göre değişimi

Korelasyon ve Regresyon

Araç sayısı ile kirlilik parametreleri arasındaki ilişki

R² = 0.867

İlişki Katsayıları

Araç Sayısı ↔ PM10

Çok Güçlü

0.931Pearson r

Yön: Pozitif (Artan)

Araç Sayısı ↔ NO2

Çok Güçlü

0.766Pearson r

Yön: Pozitif (Artan)

Model Özeti

Her 1 birim araç artışı, PM10 değerini ortalama 0.60 µg/m³ artırmaktadır.

AI Destekli Bulgular

Analiz sonuçlarının akademik ve sunuma uygun özeti

Bulguları akademik dile dönüştürmek için butona tıklayın.

PM10 Tahmin Aracı

Araç sayısına göre tahmini PM10 değerini model üzerinden hesaplayın.

Hedef Araç Sayısı

Model Katsayısı (β1)0.6024

Sabit Terim (β0)-23.51

Hata Oranı (MAE)5.97

Dışa Aktarma ve Paylaşım

Analiz sonuçlarını farklı formatlarda kaydedin ve sunuma hazırlayın.

Akademik Araştırma ve Çevresel Etki

Bu çalışma, Batman Üniversitesi Çevre Bilimleri verileri ışığında hazırlanan bir modelleme projesidir. Trafik yoğunluğu (AracSayisi) ile partikül madde (PM10) konsantrasyonu arasındaki doğrusal ilişkiyi inceler. Tüm hesaplamalar bilimsel korelasyon yöntemlerine dayanmaktadır.