Proje Yürütücüsü: Prof. Dr. S. Levent Kuzu   (İstanbul Teknik Üniversitesi
Araştırmacılar: Prof. Dr. Şeref Naci Engin   (Yıldız Teknik Üniversitesi)

Hava kalitesi modelleme çalışmaları konvansiyonel olarak dispersiyon modelleri kullanılarak gerçekleştirilmekte ve yer seviyesi ya da belirlenen başka bir yükseklikte kirletici konsantrasyonu tahmini gerçekleştirilmektedir. Özellikle kentsel alanlarda binaların modelleme alanına eklenmemesi araçların geçiş yaptığı sokak/cadde gibi arazi şekillerinde tahmin hatalarına sebep olmaktadır. Bunun yanında emisyon hesaplarında varsayımlar yapılarak gerçekten uzak olabilecek emisyon tahminleri gerçekleştirilmektedir. Önerilen bu projenin yenilikçi yönü i) binalar dahil gerçek arazi şartlarının model çalışmasına entegre edilmesi, ii) modelleme bölgesi ve zamanı için geçen taşıtların tip, sayı ve hız verilerinin eş zamanlı olarak elde edilmesidir. Akabinde elde edilen veriler yüksek çözünürlüklü hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) modeline girdi olarak verilerek geometrinin herhangi bir noktasında kirletici tahmini yapılacaktır.

Çalışmada, trafik emisyonlarını temsil etmesi açısından NO, NO₂ ve CO emisyonları hesaplanıp, modellenecektir. Model sonuçları hava kalitesi ölçüm istasyonundan elde edilen verilerle karşılaştırılacaktır. Taşıt kaynaklı emisyonların tahmini için daha yenilikçi bir yöntem olan derin öğrenme kullanılacaktır. Sabit trafik kameraları kameralarından elde edilen görüntüler işlenerek YOLO nesne algılama algoritması ile gerçek zamanlı olarak araçların tipi, hızı, sayılarını içeren kapsamlı bir veri seti şeklinde elde edilecek böylece her aracın bölgedeki kirlilik düzeyine katkısı dinamik bir şekilde belirlenebilecektir. Taşıt kaynaklı toplam emisyonlar COPERT kullanılarak hesaplanacaktır. En kapsamlı hesap metodolojisi olan 3. Kademe (Tier-3)’e göre işlemler yapılacaktır. Elde edilen veriler HAD modelinde girdi olarak kullanılacaktır.

                                       
(a) Nesne etiketleme ve araç tanımlama          (b) Hava kalitesi modeli