An Explainable Machine Learning Approach to Post-Earthquake Air Quality Classification

Bu çalışma, 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş merkezli depremler sonrasında Kahramanmaraş ve Hatay illerindeki hava kalitesi seviyelerinin makine öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırılmasını incelemektedir. Kahramanmaraş Onikişubat istasyonu için PM10, SO2 ve NO2; Hatay İskenderun Merkez istasyonu için PM10, PM2.5 ve O3 ölçümleri kullanılmıştır. KNN, Decision Tree, Random Forest, SVM, Logistic Regression, XGBoost ve MLP modelleri; hiperparametre optimizasyonu, stratified eğitim-test ayrımı, çapraz doğrulama, sınıf bazlı metrikler, kronolojik değerlendirme, hesaplama maliyeti ve SHAP tabanlı açıklanabilirlik analizleriyle karşılaştırılmıştır.

Kahramanmaraş — 2.183 örnek · PM10, SO2, NO2
Hatay — 2.124 örnek · PM10, PM2.5, O3
Analiz Dönemi — 6 Şubat – 24 Mayıs 2023
Karşılaştırılan Modeller — 7 farklı makine öğrenmesi modeli

• Eksik ölçümlerin temizlenmesi ve istasyon bazlı veri setlerinin hazırlanması
• Kirletici ölçümlerinin ilgili AQI eşik değerlerine göre risk sınıflarına dönüştürülmesi
• KNN, Decision Tree, Random Forest, SVM, Logistic Regression, XGBoost ve MLP modellerinin karşılaştırılması
• Hiperparametre optimizasyonu ve %70 eğitim – %30 test stratified veri ayrımı
• 5 katlı stratified çapraz doğrulama ve sınıf bazlı precision, recall ve F1 değerlendirmesi
• Kronolojik eğitim-test ayrımı ile zaman bağımlı tamamlayıcı değerlendirme
• Feature importance ve SHAP tabanlı açıklanabilirlik analizi

Kahramanmaraş — Decision Tree · Accuracy: 0.9969 · Weighted F1: 0.9970
Hatay — Decision Tree · Accuracy: 0.9922 · Weighted F1: 0.9921

5-Fold Cross-Validation — Weighted F1: Kahramanmaraş 0.9979 ± 0.0020 · Hatay 0.9962 ± 0.0032
Kronolojik Değerlendirme — Weighted F1: Kahramanmaraş 0.9985 · Hatay 1.0000

Feature importance ve SHAP analizleri, Kahramanmaraş modelinde PM10 değişkeninin temel belirleyici olduğunu; Hatay modelinde ise PM10 ve PM2.5 değişkenlerinin model kararlarında birlikte güçlü etkiye sahip olduğunu göstermiştir.

Kahramanmaraş için ortalama mutlak SHAP değerleri PM10 için 0.1728 ve NO2 için 0.0126 olarak hesaplanmıştır. Hatay için ise PM10 0.1286 ve PM2.5 0.1106 değerlerine ulaşmıştır.

AQI sınıfı, modellerin girdisi olarak kullanılan aynı kirletici ölçümlerinden deterministik eşiklerle üretildiği için elde edilen yüksek doğruluk değerleri gelecekteki hava kalitesinin tahmin edildiği anlamına gelmemektedir. Sonuçlar, modellerin eşik tabanlı AQI yapısını ne ölçüde yeniden üretebildiğini göstermektedir.

• Çalışma yalnızca Kahramanmaraş ve Hatay'daki iki ölçüm istasyonunu kapsamaktadır.
• İki istasyonda kullanılabilen kirletici değişkenleri birbirinden farklıdır.
• Meteorolojik değişkenler modele dahil edilmemiştir.
• Deprem öncesi bir karşılaştırma dönemi kullanılmamıştır.
• Bazı yüksek riskli AQI sınıflarında örnek sayısı düşüktür.