کاربرد شبکۀ عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی در ارزیابی آلودگی هوای کلانشهر تبریز

نوع مقاله : مقاله علمی پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار جغرافیا و برنامه ریزی شهری، گروه جغرافیا و برنامه ریزی شهری، دانشکده برنامه ریزی و علوم محیطی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

2 کارشناسی ارشد جغرافیا و برنامه ریزی شهری- دانشگاه تبریز

10.22034/gp.2022.51620.3003

چکیده

تبریز که سریع‌ترین رشد شهری را در شمال‌غرب کشور داراست، از بزرگترین شهرهای ایران از لحاظ جمعیتی، اقتصادی، صنعت و حمل‌ونقلی است که توسعه فزاینده به موازات عدم رعایت برنامه‌ریزی اصولی کاربری‌های اراضی و فرسودگی حمل‌و‌نقل عمومی و بخش‌احتراق صنایع و عدم فیلترازسیون مناسب این صنایع به عنوان مثال نیروگاه‌حرارتی منجر به افزایش آلودگی هوا در سطح شهر شده است. بدین منظور پژوهش حاضر سعی دارد با استفاده از متغیرهای ورودی ‌( فاصله از مراکز صنعتی، رطوبت، دما، تراکم‌جمعیت، فاصله از مراکز تجاری، فاصله از ایستگاه‌های اتوبوس، فاصله از مراکز آموزشی، تغییرات پوشش گیاهی، فاصله از آزاد راه‌ها، تراکم ساختمانی، جهت باد، دی‌اکسید کربن و مونوکسید کربن ) به ارزیابی آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی در کلانشهر تبریز بپردازد. در پژوهش حاضر سعی گردید متغیرهای مستقل موثر در توزیع احتمال آلایندگی در دو مدل شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (MLP) و رگرسیون خطی در ارتباط گذاشته شود تا بتوان با تعریف تمهیداتی در مدیریت شهری و اثر‌گذاری و برنامه‌ریزی در متغیرهای یاد شده کنترل آلودگی را بهبود بخشد. نتایج نشان می‌دهد که عمده‌ترین آلاینده‌ها بیشتر مربوط به ذرات معلق (PM10)، گاز (CO2)، (SO2) و (NOx) می‌باشد. پراکندگی ذرات معلق در هوا بیشتر بر اثر تردد وسایط نقلیه، فعالیت‌های صنعتی، احتراق سوخت موتورهای دیزل و ساخت‌و‌ساز بی‌رویه و نیاز به تولید برق بیشتر می‌باشد. فعالیت‌های نیروگاه‌های حرارتی، پالایشگاه تبریز و سیستم‌های گرمایشی‌خانگی و تجاری درون‌شهری نیز از جمله عوامل تولید کننده SO2 بوده و بیشترین تولید CO2 مربوط به سوخت خودروهای بنزین‌سوز می‌باشد. شدت افزایش مقدار این آلاینده در تمامی ایستگاه‌های منتخب در فصل‌های پاییز و زمستان به مراتب بیشتر بوده به‌طوری‌که در این فصول آلاینده‌ها به بیش از دو‌برابر مجاز نیز می‌رسند. سهم آلاینده‌های هوای تبریز را می‌توان به سه دسته کلی تقسیم‌بندی نمود که بیشترین عامل متعلق به بخش نیروگاه‌حرارتی و حمل‌و‌نقل می‌باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Application of artificial neural network and linear regression in assessing air pollution in Tabriz metropolis

نویسندگان [English]

  • Hassan Mahmoudzadeh 1
  • Mohammad Samadi 2
  • Majid paydar 2
1 Associate Professor of Geography and Urban Planning, Department of Geography and Urban Planning, Faculty of Planning and Environmental Sciences, University of Tabriz, Tabriz, Iran
2 MSC of Geography and Urban Planning - University of Tabriz
چکیده [English]

The city of Tabriz, which has the fastest urban growth in the northwest of the country, is one of the largest cities in Iran in terms of population, economic activity, industry and transportation options. Public transportation and industry combustion and lack of proper filtration of these industries, such as thermal power plants, has led to increased air pollution in the city. For this purpose, the present study tries to use input variables (distance from industrial centers, humidity, temperature, population density, distance from commercial centers, distance from bus stations, distance from educational centers, vegetation changes, distance from free Roads, building density, wind direction, carbon dioxide and carbon monoxide) to assess air pollution using artificial neural networks in the metropolis of Tabriz. In the present study, the independent variables affecting the distribution of pollution probability in two models of multilayer perceptron neural network (MLP) and linear regression were tried to be defined by defining measures in urban management and influencing and planning the mentioned variables.‌Improve pollution control.The results show that the major pollutants are mostly suspended particles (PM10), gas (CO2), (SO2) and (NOx).The dispersion of airborne particles is mostly‌due to vehicle traffic, industrial activities, fuel combustion of diesel engines and construction and the need to generate more electricity.-The activities of thermal power plants, Tabriz refinery and domestic and commercial heating systems are also among the factors producing SO2 and the highest CO2 production is related to the fuel of gasoline-burning vehicles.‌The intensity of the increase in the amount of this pollutant in all selected stations in the autumn and winter seasons is much higher, so that in these seasons the pollutants reach more than twice the allowable level.The share of Tabriz air pollutants can be divided into three general categories, the most important of which is the thermal power plant and transportation.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Air Pollution
  • Artificial Neural Network
  • Linear regression
  • Tabriz Metropolis
  • MLP and GIS