| Dersin Amacı | Hava kirliliğinde kullanılan alıcı ortam modelleri ile ilgili detaylı bilgiler vermek.
Reseptör modellerinin veri ihtiyacı ve bu ihtiyacın karşılanmasına yönelik ölçüm kampanyaları tasarlamak
İhtiyaca uygun reseptör modelini seçme yeteneğini kazandırmak.
Muhtelif reseptör modellerinin matematiksel arkaplanları ile ilgili tecrübe kazandırmak.
Reseptör modellerini ihtiyaca yönelik olarak modifiye etme becerisini kazandırmak.
|
|---|
| Dersin İçeriği | Reseptör modellerine genel bakış
Reseptör modellerinin veri ihtiyacı
Chemical Mass Balance modelinin matematiksel temelleri
CMB modelinin kullanımı ve çıktıların yorumlanması
CMB modelinin modifikasyonları ve modifikasyon ihtiyacı
Asal Bileşen Analizi (PCA) yaklaşımının matematiksel temelleri
Mutlak Asal Bileşen Skorları ve Çoklu Lineer Regresyonun PCA modeline entegrasyonu
PCA modelinin kullanımı ve çıktıların yorumlanması
Negatif olmayan matris faktörizasyonu
PMF modelinin hava kirliliğine uygulanması
|
|---|
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar | - Seinfeld, J.H., Pandis, S.N., 2000. Atmospheric chemistry and physiscs: From air pollution to climate change. John Wiley& Sons, Inc., Singapore.
Watson, J.G., 1988. Receptor models in air resources management. Air and Waste Management Association, CA, ABD.
Demir, S., 2011. İstanbul atmosferinde uçucu organik bileşik kirliliğinin kaynaklarının belirlenmesi: YTÜ Davutpaşa Kampüsü örneği. Doktora tezi, YTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
Demir, S., Saral, A., 2012. Identification and apportionment of ozone-forming potential for proper reduction strategies. Clean – Soil, Air, Water. Baskıda.
Demir, S., Saral, A., Işık, D., Akyıldız, A., Kuzu, S.L., Mert, S., Demir, G., Goncaoğlu, B.İ., 2011. Characterization of ambient volatile organic compounds and their diurnal variations in Istanbul, Turkey. Fresenius Environmental Bulletin 20(11): 2541-2548.
Demir, S., Saral, A., Ertürk, F., Kuzu, S.L., Goncaloğlu, B.İ., Demir, G., 2011. Effect of diurnal changes in VOC source strengths on performances of receptor models. Environmental Science and Pollution Research 19:1503-1514.
Demir, S., Saral, A., 2011. A new modification to the chemical mass balance receptor model for volatile organic compound source apportionment. Clean – Soil, Air, Water 39(10): 891-899.
Demir, S., Saral, A., Ertürk, F., Kuzu, S.L., 2010. Combined use of principal component analysis (PCA) and chemical mass balance (CMB) for source identification and source apportionment in air pollution modeling studies Water, Air, Soil Pollution 212: 429-439.
Konuyla ilgili diğer araştırma makaleleri ve bilimsel yayınlar
|
|---|
