Araştırma Makalesi
PDF Zotero Mendeley EndNote BibTex Kaynak Göster

Türkiye’deki İllerin Partikül Madde (PM10) Miktarının Değerlendirilmesi ve R Programlama Dili ile Görselleştirilmesi

Yıl 2021, Cilt 7, Sayı 2, 354 - 361, 25.07.2021
https://doi.org/10.21324/dacd.882682

Öz

Hava kirliliği konusunda etkin bir madde olan partikül madde (PM10) miktarı Türkiye’deki verilerinin etkin bir şekilde anlaşılabilir olması için son yıllardaki teknolojik gelişmelerinde katkısıyla birlikte araştırmacılara ileri düzeyde animasyon temelli veri görselleştirmelerin yapılabilmesini amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultuşunda R programlama dilindeki “ggplot2” paketi temelli olarak Türkiye haritasının simülasyonlarının animasyonları ilk olarak bu araştırmada oluşturulmuştur. Bu kapsamda, 2014-2018 yılları arasındaki yıllık frekansa sahip Türkiye’nin iller ve ilçeler bazında PM10 miktarı verileri tercih edilmiş ve animasyonları oluşturulmuştur. Animasyon görselleştirmeleri incelendiğinde Türkiye geneli iller bazında PM10 miktarlarının, incelenen yılın Türkiye ortalamasına yakın değerlere sahip olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca, Türkiye ortalaması üzerinde ölçüm değerleri bulunan illerin PM10 miktarlarının yıllara göre azalmasına rağmen Türkiye ortalaması üzerindeki ölçüm değerlerinin devam ettiği gözükmektedir. Bu durumun bir sonucu olarak insan sağlığı ve çevreyi tehdit eden risklerden birisi olan partikül madde kirliliğinin temiz hava eylem planı oluşturularak sürekli ölçüm ve değerlendirmeler yapılarak önlemlerin alınmasının gerekliliği ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada geliştirilen ileri düzey animasyon görselleştirmelerinin farklı frekanslardaki animasyonları ile daha etkin anlaşılabilir olması sağlanarak araştırmacılara veri görselleştirme alanında farklı bir bakış açısı sunulmuştur.

Kaynakça

  • Altunok A., Eskiocak M., (2020), Trakya’da partiküler madde kirliliği ve mortalite ilişkisinin değerlendirilmesi, Türkiye Halk Sağlığı Dergisi, 18(3), 124-132.
  • Atalay İ. E., (2020), R programlama dili ile Türkiye finansal risk verilerinin animasyonları, Yüksek Lisans Tezi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Eskişehir.
  • Bayram H., Dörtbudak Z., Fişekçi F. E., Kargın M., Bülbül B., (2006), Hava kirliliğinin insan sağlığına etkileri, dünyada, ülkemizde ve bölgemizde hava kirliliği sorunu, Dicle Tıp Dergisi, 33(2), 105-112.
  • Cansız S., (2019), Parçalı dairesel veri görselleştirme tekniğinin R “ggplot2” paketi ile noktasal tabanlı oluşturulması, Tasarım Enformatiği, 1(1), 62-66.
  • Çelik U., (2019), R Programlama dilinde rüzgâr haritaları Bandırma örneği, 2. Uluslararası Bandırma ve Çevresi Sempozyumu, ss. 342-347.
  • ÇŞB, (2013), Çevre ve Şehircilik Bakanlığı Hava kalitesi Değerlendirme ve Yönetimi Genelgesi, https://webdosya.csb.gov.tr/db/ cygm/editordosya/GNG2013-37HavaKalitesiDegerl.pdf, [Erişim 1 Şubat 2021].
  • ÇŞB, (2019), Çevre ve Şehircilik Bakanlığı Hava kalitesi bülteni, https://webdosya.csb.gov.tr/db/ced/icerikler/bulten-2019-yillik-20200403132705.pdf, [Erişim 1 Şubat 2021].
  • Friendly M., (2008), A Brief history of data visualization, in handbook of data visualization, Springer, Berlin, Heidelberg, ss. 15-56.
  • İnandı T., Eltaş M. C., Kerman B., (2018), Türkiye’de havadaki PM10 ve so2 düzeyindeki değişimler, 2005-2015, Türkiye Klinikleri J Med Sci, 38(3), 209-217.
  • Ihaka R., Gentleman R., (1996), R: A Language for data analysis and graphics, Journal of computational and graphical statistics, 5(3), 299-314.
  • Neslihanoğlu S., (2019), Veri analizi için R projesi girişimcilik öyküsü, Girişimcilik Öyküleri’in İçinde (Mert G., Editör), Akademi Titiz Yayınları, İstanbul, ss. 447-452.
  • Pan X., Yue W., He K., Tong S., (2007), Health benefit evaluation of the energy use scenarios in Beijing, China, Science of the Total Environment, 374, 242-251.
  • Teker A.G., (2020), İzmir ilinde 2009-2018 yılları arasında partikül madde kirliliği, ESTÜDAM Halk Sağlığı Dergisi, 5(2), 216-22.
  • Toros H., Bağış S., (2017), Hava kirlilik modellerinde kullanılacak emisyon envanteri oluşturulması için yaklaşımlar ve İstanbul hava kirliliği dağılımı örneği, Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 32(2), 1-12.
  • URL-1, (2020), R, https://cran.r-project.org/web/packages/, [Erişim 17 Kasım 2020].
  • URL-2, (2020), Amerika Çevre Koruma Ajansı (US-EPA), https://www.epa.gov/pm-pollution/health-and-environmental-effects-particulate-matter-pm, [Erişim 8 Ocak 2021].
  • URL-3, (2019), GADM, https://gadm.org/download_country_v3.html, [Erişim 30 Nisan 2019].
  • Vural E., (2021), Güneydoğu Anadolu Bölgesi illerinin CBS kullanarak hava kalitesinin mekânsal değişiminin incelenmesi (2007-2019), Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 7(1), 124-135.
  • WHO, (2021), Air pollution, https://www.who.int/airpollution/ambient/pollutants/en/, [Erişim 5 Ocak 2021].
  • Wickham H., (2010), A Layered grammar of graphics, Journal of Computational and Graphical Statistics. 19(1), 3-28.
  • Yılmaz B., (2018), Manisa’da partikül madde (pm10) kirliliğinin değerlendirilmesi, Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 20(1), 626-633.

Visualization with R Programming Language of the Particulate Matter (PM10) Quantities in Cities of Turkey

Yıl 2021, Cilt 7, Sayı 2, 354 - 361, 25.07.2021
https://doi.org/10.21324/dacd.882682

Öz

With the contribution of recent technological developments, it is aimed to provide researchers with advanced animation based data visualizations for an active pollutant, particulate matter (PM10), in air pollution in an effective manner for the amount of data to be understood in Turkey. For this purpose, for the first time in this research, the R programming language “ggplot2” animation of a simulation package based on Turkey map is generated. In this context, the annual frequency of PM10 based on provinces and cities in Turkey between the years 2014-2018 is preferred and animation data is provided. When the animation visualization of Turkey is tested on the basis of PM10 in the culture, it is found to have values similar to the average of those examined in Turkey. As a result of this situation, it has become necessary to take action by developing a clean air action plan for particulate matter pollution, which is one of the threats to human health and the environment. A new perspective in the field of data visualization has been introduced to the researchers by ensuring that the advanced animation visualizations developed in this study can be understood more effectively with animations at different frequencies.

Kaynakça

  • Altunok A., Eskiocak M., (2020), Trakya’da partiküler madde kirliliği ve mortalite ilişkisinin değerlendirilmesi, Türkiye Halk Sağlığı Dergisi, 18(3), 124-132.
  • Atalay İ. E., (2020), R programlama dili ile Türkiye finansal risk verilerinin animasyonları, Yüksek Lisans Tezi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Eskişehir.
  • Bayram H., Dörtbudak Z., Fişekçi F. E., Kargın M., Bülbül B., (2006), Hava kirliliğinin insan sağlığına etkileri, dünyada, ülkemizde ve bölgemizde hava kirliliği sorunu, Dicle Tıp Dergisi, 33(2), 105-112.
  • Cansız S., (2019), Parçalı dairesel veri görselleştirme tekniğinin R “ggplot2” paketi ile noktasal tabanlı oluşturulması, Tasarım Enformatiği, 1(1), 62-66.
  • Çelik U., (2019), R Programlama dilinde rüzgâr haritaları Bandırma örneği, 2. Uluslararası Bandırma ve Çevresi Sempozyumu, ss. 342-347.
  • ÇŞB, (2013), Çevre ve Şehircilik Bakanlığı Hava kalitesi Değerlendirme ve Yönetimi Genelgesi, https://webdosya.csb.gov.tr/db/ cygm/editordosya/GNG2013-37HavaKalitesiDegerl.pdf, [Erişim 1 Şubat 2021].
  • ÇŞB, (2019), Çevre ve Şehircilik Bakanlığı Hava kalitesi bülteni, https://webdosya.csb.gov.tr/db/ced/icerikler/bulten-2019-yillik-20200403132705.pdf, [Erişim 1 Şubat 2021].
  • Friendly M., (2008), A Brief history of data visualization, in handbook of data visualization, Springer, Berlin, Heidelberg, ss. 15-56.
  • İnandı T., Eltaş M. C., Kerman B., (2018), Türkiye’de havadaki PM10 ve so2 düzeyindeki değişimler, 2005-2015, Türkiye Klinikleri J Med Sci, 38(3), 209-217.
  • Ihaka R., Gentleman R., (1996), R: A Language for data analysis and graphics, Journal of computational and graphical statistics, 5(3), 299-314.
  • Neslihanoğlu S., (2019), Veri analizi için R projesi girişimcilik öyküsü, Girişimcilik Öyküleri’in İçinde (Mert G., Editör), Akademi Titiz Yayınları, İstanbul, ss. 447-452.
  • Pan X., Yue W., He K., Tong S., (2007), Health benefit evaluation of the energy use scenarios in Beijing, China, Science of the Total Environment, 374, 242-251.
  • Teker A.G., (2020), İzmir ilinde 2009-2018 yılları arasında partikül madde kirliliği, ESTÜDAM Halk Sağlığı Dergisi, 5(2), 216-22.
  • Toros H., Bağış S., (2017), Hava kirlilik modellerinde kullanılacak emisyon envanteri oluşturulması için yaklaşımlar ve İstanbul hava kirliliği dağılımı örneği, Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 32(2), 1-12.
  • URL-1, (2020), R, https://cran.r-project.org/web/packages/, [Erişim 17 Kasım 2020].
  • URL-2, (2020), Amerika Çevre Koruma Ajansı (US-EPA), https://www.epa.gov/pm-pollution/health-and-environmental-effects-particulate-matter-pm, [Erişim 8 Ocak 2021].
  • URL-3, (2019), GADM, https://gadm.org/download_country_v3.html, [Erişim 30 Nisan 2019].
  • Vural E., (2021), Güneydoğu Anadolu Bölgesi illerinin CBS kullanarak hava kalitesinin mekânsal değişiminin incelenmesi (2007-2019), Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 7(1), 124-135.
  • WHO, (2021), Air pollution, https://www.who.int/airpollution/ambient/pollutants/en/, [Erişim 5 Ocak 2021].
  • Wickham H., (2010), A Layered grammar of graphics, Journal of Computational and Graphical Statistics. 19(1), 3-28.
  • Yılmaz B., (2018), Manisa’da partikül madde (pm10) kirliliğinin değerlendirilmesi, Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 20(1), 626-633.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Çevre Bilimleri
Yayınlanma Tarihi Temmuz 2021
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

İbrahim Edibali ATALAY
ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ, FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ, İSTATİSTİK BÖLÜMÜ
0000-0002-3842-9086
Türkiye


Serdar NESLİHANOĞLU (Sorumlu Yazar)
ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ
0000-0001-8451-8023
Türkiye

Yayımlanma Tarihi 25 Temmuz 2021
Yayınlandığı Sayı Yıl 2021, Cilt 7, Sayı 2

Kaynak Göster

Bibtex @araştırma makalesi { dacd882682, journal = {Doğal Afetler ve Çevre Dergisi}, issn = {}, eissn = {2528-9640}, address = {}, publisher = {Artvin Çoruh Üniversitesi}, year = {2021}, volume = {7}, pages = {354 - 361}, doi = {10.21324/dacd.882682}, title = {Türkiye’deki İllerin Partikül Madde (PM10) Miktarının Değerlendirilmesi ve R Programlama Dili ile Görselleştirilmesi}, key = {cite}, author = {Atalay, İbrahim Edibali and Neslihanoğlu, Serdar} }
APA Atalay, İ. E. & Neslihanoğlu, S. (2021). Türkiye’deki İllerin Partikül Madde (PM10) Miktarının Değerlendirilmesi ve R Programlama Dili ile Görselleştirilmesi . Doğal Afetler ve Çevre Dergisi , 7 (2) , 354-361 . DOI: 10.21324/dacd.882682
MLA Atalay, İ. E. , Neslihanoğlu, S. "Türkiye’deki İllerin Partikül Madde (PM10) Miktarının Değerlendirilmesi ve R Programlama Dili ile Görselleştirilmesi" . Doğal Afetler ve Çevre Dergisi 7 (2021 ): 354-361 <http://dacd.artvin.edu.tr/tr/pub/issue/64187/882682>
Chicago Atalay, İ. E. , Neslihanoğlu, S. "Türkiye’deki İllerin Partikül Madde (PM10) Miktarının Değerlendirilmesi ve R Programlama Dili ile Görselleştirilmesi". Doğal Afetler ve Çevre Dergisi 7 (2021 ): 354-361
RIS TY - JOUR T1 - Türkiye’deki İllerin Partikül Madde (PM10) Miktarının Değerlendirilmesi ve R Programlama Dili ile Görselleştirilmesi AU - İbrahim Edibali Atalay , Serdar Neslihanoğlu Y1 - 2021 PY - 2021 N1 - doi: 10.21324/dacd.882682 DO - 10.21324/dacd.882682 T2 - Doğal Afetler ve Çevre Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 354 EP - 361 VL - 7 IS - 2 SN - -2528-9640 M3 - doi: 10.21324/dacd.882682 UR - https://doi.org/10.21324/dacd.882682 Y2 - 2021 ER -
EndNote %0 Doğal Afetler ve Çevre Dergisi Türkiye’deki İllerin Partikül Madde (PM10) Miktarının Değerlendirilmesi ve R Programlama Dili ile Görselleştirilmesi %A İbrahim Edibali Atalay , Serdar Neslihanoğlu %T Türkiye’deki İllerin Partikül Madde (PM10) Miktarının Değerlendirilmesi ve R Programlama Dili ile Görselleştirilmesi %D 2021 %J Doğal Afetler ve Çevre Dergisi %P -2528-9640 %V 7 %N 2 %R doi: 10.21324/dacd.882682 %U 10.21324/dacd.882682
ISNAD Atalay, İbrahim Edibali , Neslihanoğlu, Serdar . "Türkiye’deki İllerin Partikül Madde (PM10) Miktarının Değerlendirilmesi ve R Programlama Dili ile Görselleştirilmesi". Doğal Afetler ve Çevre Dergisi 7 / 2 (Temmuz 2021): 354-361 . https://doi.org/10.21324/dacd.882682
AMA Atalay İ. E. , Neslihanoğlu S. Türkiye’deki İllerin Partikül Madde (PM10) Miktarının Değerlendirilmesi ve R Programlama Dili ile Görselleştirilmesi. DACD. 2021; 7(2): 354-361.
Vancouver Atalay İ. E. , Neslihanoğlu S. Türkiye’deki İllerin Partikül Madde (PM10) Miktarının Değerlendirilmesi ve R Programlama Dili ile Görselleştirilmesi. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi. 2021; 7(2): 354-361.
IEEE İ. E. Atalay ve S. Neslihanoğlu , "Türkiye’deki İllerin Partikül Madde (PM10) Miktarının Değerlendirilmesi ve R Programlama Dili ile Görselleştirilmesi", Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, c. 7, sayı. 2, ss. 354-361, Tem. 2021, doi:10.21324/dacd.882682

Creative Commons License
Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License ile lisanlanmıştır.