Yazar "Abujayyab, Sohaib K M" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Evaluation of the major air pollutants levels and its interactions with meteorological parameters in ankara
    (2021) Ulutaş, Kadır; Abujayyab, Sohaib K M; Amr, Salem Abu
    The aim of this study is to examine levels, temporal changes and interactions of major air pollutants with meteorological variables in Ankara, Turkey. The level of air pollutants namely PM10, PM2.5, SO2, NO, NO2, NOX, O3, CO was evaluated monthly, seasonally, and annually during 2019. The statistical relationship between air pollutants and ambient temperature, relative humidity and air pressure was examined and discussed. The pollutants concentrations started to rise in the morning and evening hours (excluding O3) when the traffic was at its peak and was in the highest level between 10:00 -14:00 and 22:00-02:00. It was seen at the lowest values (excluding O3) during daylight hours. A strong positive correlation was reported between PM10 and both PM2.5 and CO. Also, it was positive between NO and CO and NOX. On the other hand, negative correlation was reported between O3 and all other parameters. Moreover, paired comparisons of the selected parameters during the seasons were investigated. A statistically significant difference was found between different paired parameters namely CO/NOX, SO2/NOX and PM2.5/PM10. The results revealed that the changes in the meteorological parameters during the mentioned seasons has a significant impact on the behavior of air pollutant parameters.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Kocaeli ilinde uydu verileri ve yer istasyonu ölçümlerine bağlı olarak hava kalitesinin değerlendirilmesi
    (2022) Coşkun, Mücahit; Sahiner, Huseyin; Abujayyab, Sohaib K M; Canbulat, Onur
    Sanayi faaliyetlerinin ve nüfus miktarının fazla olduğu yerleşim alanlarında hava kalitesinin sürekli kontrolü yaşamsal bir zorunluluktur. Bu öneme bağlı olarak araştırmanın alan kapsamını Kocaeli ili, konu kapsamını ise sahadaki kirleticilerin dağılımı oluşturmaktadır. Araştırmanın amacı çeşitli kaynaklardan atmosfere bırakılan kirleticilerin alansal dağılışını ve atmosferde ulaşacağı yaklaşık yükselti seviyesini ortaya koymaktır. Bu amaç doğrultusunda Sentinel-5P (Troposferic Monitoring Instrument) uydusuna ve Kocaeli ilinde bulunan Marmara Temiz Hava Merkezine ait istasyon ve - rileri kullanılmıştır. Uydu verilerine ait analizler Google Earth Engine ara yüzü ile gerçekleştirilmiş, haritalamalarda ise Arc GIS 10.4 programından faydalanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda İzmit ilçesinin körfez kıyısı, Derince ve Körfez ilçeleri sınırını oluşturan sahil şeridi; Dilovası, Gebze ve Da - rıca sahil kuşağı hava kalitesinin en düşük olduğu alanlar olarak tespit edilmiştir. Ayrıca belirlenen aerosol yüksekliğine paralel olarak araştırma sahasında kirleticiler, 0-500 metre yükselti aralığında yoğunlaşmaktadır. Hem uydu hem de yer istasyon verileri incelendiğinde azot oksitler, karbon mo - noksit ve kükürt dioksit arasında pozitif korelasyon olduğu tespit edilmiştir. Kış mevsiminde atmos - ferdeki yoğunluğu artan bu gazlar, yaz aylarında seyrelmektedir. Formaldehit ve aerosol indeksi verileri ise fotokimyasal süreçlerin etkisiyle yaz mevsiminde daha yüksek değerler göstermektedir. Kocaeli gibi hem sanayi hem de nüfus anlamında önlerde yer alan şehirlerde, çok yönlü araştırma - ların artırılması öncü bilgiler sağlayarak daha sağlıklı bir hava kalitesini beraberinde getirecektir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Landslide susceptibility mapping using shallow neural networks model at refahiye district in turkey
    (2020) Abujayyab, Sohaib K M; Karas, İsmail Rakip
    Landslides represent a continuous hazard for population and infrastructure. Mapping the landslide susceptibility is an essential issue to avoid the landslides risks. The aim of this paper is to produce a high-accuracy model for landslide susceptibility mapping in Refahiye district in Turkey. The model employed shallow neural networks for landslide susceptibility mapping, while bivariate spearman correlation test was utilized to select the related factors to extract the appropriate data and reduce the computation time of training and mapping. 12 out of 21 spatial factors were selected as relevant factors using Spearman correlation test. Relevant factors are geology, distance from roads, distance from geological faults, distance from water streams, flow direction, aspect, hillshade, heat load index, slope/aspect transformation, site exposure index, compound topographic index, and elevation. The generated dataset was divided into training, validation, and testing datasets using 10-folds cross-validation method. The TrainIm was found to be the best training function with an overall accuracy of 86.3%. The developed NN model was tested using IRIS benchmark dataset and showed higher performance against the logistic regression algorithm. As a result, shallow neural networks method was successfully applied in landslide susceptibility mapping in this study and the method is recommended for future studies.