Makine Öğrenimi Yöntemleri ile Türkiye için Sera Gazı Emisyonu Tahmini

Abstract

Sera gazi emisyonu dunyamizin kendini yenileme kapasitesinin onune gecerek, ozon tabakasinin delinmesi, kuresel isinma ve besin kaynaklarinin azalmasi gibi sonuclara sebep olmaktadir. Ayrica sera gazlari, ekolojik ayak izini olusturan en buyuk etmendir. Dunyanin daha yasanilabilir ve kendi kendine yetebilir olmasi icin biyokutle alanlari ile ekolojik ayak izi dengede olmalidir. Bu dengeyi saglamak icin ise sera gazi emisyonunun ileriye yonelik durumu belirlenmelidir. Bu calismada, makine ogrenimi algoritmalari kullanilarak Turkiye icin ileriye yonelik sera gazi emisyonu tahminlemesi gerceklestirilmis olup, veri setini Turkiye’ye ait 1967-2017 yillari arasindaki sera gazi emisyonu olusturmaktadir. Yontemlerin basarisini sinamak icin oncelikle veri seti zaman serisi olarak ele alinmis daha sonra ise istatistiksel olarak da sonuclari degerlendirmek icin 10-kat capraz dogrulama uygulanmistir. En iyi algoritma olarak Uzun Kisa-Vadeli Hafiza tespit edilmis olup zaman serisi olarak degerlendirilen test setinde bu algoritmanin ortalama karesel hatalarin karekoku, ortalama mutlak yuzde hata ve belirleme katsayisi degerleri sirasi ile 0.25, 1.11, 1.0 bulunmustur. Bu basarili sonuclar ile olusturulan model 2018-2031 yilina kadar olan sera gazi emisyonunu tahmin etmek icin kullanilmistir. Tahmin edilen emisyon degerleri gunumuze gore yuksek seviyede olup bu degerler goz onune alinarak gerekli tedbir ve biyokutleyi artirici faaliyetlerin gerceklestirilmesi gerekmektedir.