Özet:
Bu çalışmada; hava kirleticileri ile Kabil kent merkezinin bazı meteorolojik faktörler arasındaki ilişkileri istatistiksel olarak analiz edilmiş ve önümüzdeki günlerde kirlilik yoğunluğu tahmin edilmiştir. Ilk olarak Nisan 2015-Nisan 2016 ayları arasındaki günlük ortalama SO2, PM10, NO2, CO, ve O3 konsantrasyonları ve nem, sıcaklık, basınç, rüzgâr hızı verileri kullanılarak istatistiksel bir değerlendirme yapılmıştır. Kirlilik konsantrasyonları bağımlı değişkenler, meteorolojik parametreler ise bağımsız değişkenler olarak ele alınıp, mevcut bir yazılımın (EXCEL) kullanılması ile regresyon analizi yapılmıştır. Böylece Kabil kent merkezinde örnek bir yıllık sezonda meteorolojik koşulların hava kirliliği üzerindeki etkisi incelenmiştir. İkinci olarak, kirlilik konsantrasyon seviyelerini tahmin etmek için yapay sinir ağı modeli kullanılmıştır. Nisan 2015'ten Nisan 2016'ya kadar olan SO2, PM10, NO2, CO ve O3 konsantrasyonlarının tahmin edilmesi için sıcaklık, nem, basınç, rüzgar hızı ve bir gün, iki gün önceki kirlilik ölçümleri modele girilmiştir. MATLAB R2015a ile neural network fitting tool (nftool) kullanılarak bir model geliştirilmiştir. Kabil'de bir gün ve iki gün içinde hava kirliliği, sıcaklık, nem, basınç ve rüzgâr hızı verileriyle tahmin edilen PM10, SO2, NO2, O3 ve CO'in sonuçları gerçek veriler ile çok uyumludur. Bu bulgu; PM10, SO2, NO2, O3 ve CO için ölçülen değerler ile tahmin edilen değerler arasında hesaplanan korelasyon katsayılarının (R2); sırasıyla 0.88, 0.84, 0.7, 0.64 ve 0.75 değerleri ile de doğrulanmıştır. İstatistiksel veri analizi tahmin edilen değerlerin iki gün önceki konsantrasyon seviyeleri ile kuvvetli düzeyde ilişkili olduğunu göstermektedir.
