Doğrusal Bulanık Regresyon Modeli ile Türkiye’deki Belediye Atığı Miktarının Tahmini

Atık yönetimi hem Türkiye’de hem de dünyada 21. yüzyıl itibari ile önem kazanan bir konudur. Türkiye gelişmekte olan bir ülke olarak, gelişmiş ülkeler gibi yeterli atık yönetimi sistemine ulaşmak istemekte ve atık konusunda yasalarını uyumlaştırmaya çalışmaktadır. Etkin bir atık yönetimi için atık miktarlarının tahmini önemlidir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye’deki toplam belediye atığı miktarı ile sosyoekonomik göstergeler arasındaki ilişkinin varlığını ortaya koymak ve Tanaka’nın doğrusal bulanık regresyon modelini kullanarak Türkiye’nin 2005-2019 yılları arasındaki belediye atığı miktarını tahmin etmektir. Uygulamayla, belediye atıklarının miktarının belli yıllar arasındaki tahmini ve hangi göstergelere bağlı olduğu ortaya konmaya çalışılmıştır. Çok sayıda gösterge içinden daha fazla etkili olabileceği düşünülen ve verisine ulaşılabilen nüfus artış hızı, kişi başına düşen GSYİH ve okur-yazarlık oranı bağımsız değişken olarak, Türkiye’deki toplam belediye atığı miktarı ise bağımlı değişken olarak modelde kullanılmıştır. Kurulan tahmin modelinin gelecekteki atık miktarları hakkında öngörülerin geliştirilmesine fayda sağlaması ve böylece atık geri kazanımı ve güvenli bertarafına yönelik yatırım ve planlamalara katkı sağlaması beklenmektedir.

Anahtar Kelimeler:

Belediye Atıkları, Tanaka’nın Doğrusal Bulanık Regresyon Modeli, Tahminleme

Estimating The Amount of Municipal Waste in Turkey with the Linear Fuzzy Regression Model

Waste management in both Turkey and the World has been of great importance in the 21st century. As a developing country, Turkey wants to reach an adequate waste management system like developed countries and tries to harmonize its laws on waste. This study aims to reveal the relationship between municipal waste generation and socioeconomic indicators and estimate the amount of municipal waste generated in Turkey between 2005 and 2019 by using Tanaka's linear fuzzy regression model. This study has revealed indicators affecting the municipal waste generation and generation projection between specific years. Population growth rate, GDP per capita, and literacy rate indicators that were thought to be more effective and easier to reach the data were used as independent variables. The total amount of municipal waste in Turkey was the dependent variable in the modelling. It is expected that the established projection model will benefit the development of forecasts about waste generation in the future and thus will contribute to the investments and planning for waste recovery and safe disposal.

Keywords:

Municipal Wastes, Tanaka Linear Fuzzy Regression Model, Estimation,

PDF

___

Anonymous (1995), The Concise Oxford Dictionary of Current English, (9), Oxford: Clarendon Press.
Aydoğdu, N. (2020), “Bulanık Regresyon Analizi ile Aydın İli Konut Fiyatlarını Etkileyen Değişkenlerin Belirlenmesi”, Yüksek Lisans Tezi, Aydın Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Aydın.
Batinic, B. et al. (2011), “Using ANN Model to Determinate Future Waste Characteristics in Order to Achieve Specific Waste Management Targets-Case Study of Serbia”, Journal of Scientific and Industrial Research, (70), 513-518.
Başaran, M.A. (2007), “Çok Değişkenli Bulanık Regresyonda Parametre Tahmini”, Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
Bell, P.M. & H. Wang (1997), “Fuzzy Linear Regression Models for Assessing Risks of Cumulative Trauma Disorders”, Fuzzy Sets and Systems, 92(3), 317-340.
Chang, Y. & B.M. Ayyub (2001), “Fuzzy Regression Methods a Comparative Assessment”, Fuzzy Sets and Systems, 119(2), 187-203.
Chang, P.T. et al. (1996), “Applying Fuzzy Linear Regression to VDT Legibility”, Fuzzy Sets and Systems, 80, 197-204.
Çetin, H. (2019), “Türkiye’de Geri Dönüşümü Yapılan Evsel Katı Atıkların Çevresel, Toplumsal ve Ekonomik Faydalarının İncelenmesi: Eskişehir Örneği”, Yüksek Lisans Tezi, Bitlis Eren Üniversitesi ve Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Bitlis.
Diamond, P. (1988), “Fuzzy Least Squares”, Information Sciences, 46, 141-157.
Düzyurt, S. (2008), “Bulanık Regresyon ile Tahmin ve Bir Uygulama”, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
Erilli, N.A. vd. (2012), “Kritik (Kriz) Dönem Enflasyon Hesaplamalarında Bulanık Regresyon Tahminlemesi”, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 13(2), 239-253.
Eurostat (2017), Guidance on Municipal Waste Data Collection May 2017, , 25.05.2020.
Ghinea, C. et al. (2016), “Forecasting Municipal Solid Waste Generation Using Prognostic Tools and Regression Analysis”, National Library of Medicine, 182(1), 80-93.
İçen, D. & S. Günay (2015), “Türkiye’deki İşsizlik Oranının Bulanık Doğrusal Regresyon Analiziyle Tahmini”, İstatistikçiler Dergisi: İstatistik & Aktüerya, 8, 10-26.
Kaya, H.S. (2010), “Bulanık Regresyon ve Bir Uygulama”, Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta.
Miezah, K. et al. (2015), “Municipal Solid Waste Characterization and Quantification as a Measure Towards Effective Waste Management in Ghana”, Waste Management, 46, 15-27.
Moskowitz, H. & K. Kim (1993), “On Assessing the H Value in Fuzzy Linear Regression”, Fuzzy Sets and Systems, 58, 303-327.
Sayıştay (2016), “Municipal Waste Management in Turkey”, Sayıştay Raporu, Ankara: November.
OECD (2019), OECD Environmental Performance Reviews: Turkey 2019, , 04.04.2021.
OECD (2020), Environment at a Glance 2020, , 04.04.2021.
OECD (2020), Municipal Waste 2020, , 01.04.2020.
OECD Indicators (2015), Municipal Waste in Environment at a Glance 2015, Paris: OECD Publishing.
OECD iLibrary (N/A), , 24.05.2022.
OECD.Stat. (N/A), , 10.04.2021.
Öktem, B. (2016), “Atık Yönetiminde Entegre Uygulama”, Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi, 6(2/1), 135-147.
Ross, T.J. (2004), Fuzzy Logic with Engineering Applications, İkinci Baskı, John Wiley & Sons Ltd, USA.
Saraç, A.O. (2015), “Evsel Atık Değerlendirme Tesisi Enerji-Ekonomi Analizi ve Kocaeli İli için Uygulama”, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Enerji Enstitüsü, İstanbul.
Tanaka, H. et al. (1982), “Linear Regression Analysis with Fuzzy Model”, IEEE Trans. on Syst., 12, 903-907.
Tran, L. & L. Duckstein (2002), “Comparison of Fuzzy Numbers Using a Fuzzy Distance Measure”, Fuzzy Sets and Systems, 130(3), 331-341.
Wang, H. & R. Tsaur (2000), “ of a Fuzzy Regression Model”, Fuzzy Sets and Systems, 112, 355-369.
Younes, M.K. et al. (2015), “Use of a Combination of MRSS-ANP for Making an Innovative Landfill Siting Decision Model”, Mathematical Problems in Engineering, 381926.
Yücel, L.İ. (2005), “Bulanık Regresyon: Türkiye’de 1980-2004 Döneminde Kayıt Dışı Ekonominin Bulanık Yöntemlerle Tahminine İlişkin Bir Uygulama”, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.