Yıldız Technical University Research Information System
Not a member yet
91324 research outputs found
Sort by
ANTALYA HAVZASINDA KURAKLIK DEĞERLENDİRMESİ VE TREND ANALİZİ
No full textKuraklık günümüzde su kaynaklarınınyönetiminden, tarım, ekonomi ve sanayiye kadar pek çok sektörde önemli yıkıcıetkileri olan, yavaş ve sinsice ortaya çıkıp gelişen zararlı doğal afetlerdenbirisidir. Kuraklık olaylarının başlaması, zamansal ve uzamsal değişimleri,süresi, şiddeti, frekansı ve kuraklık özelliklerinin tanımlanması tartışılan varsayımlaradayanır. Son yıllarda iklim değişikliği etkisiyle sıklık ve şiddetindedeğişimler görülebilen kuraklık olaylarının ve karakteristiklerinin doğru vegüvenilir şekilde hesap edilip öngörülmesi, özellikle çevreselsürdürülebilirlik ile su kaynaklarının korunması açısından kaçınılmaz birgereklilik haline gelmiştir. Kuraklık analizlerinde en fazla tercih edilen vebu tez çalışmasında da kullanılan yöntemlerden biri olan StandartlaştırılmışYağış İndeksi (SPI), olasılık temelli standartlaştırma prensibinedayanmaktadır. Literatürde yöntemin uygulamasına bakıldığında genelde tümverilerin tek bir modelde değerlendirildiği, bu tez çalışmasında da klasikyaklaşım olarak isimlendirilen K-SPI uygulaması, az sayıda çalışma dışında, pekçok araştırmada kullanılmıştır. Buna karşın her ayın verisinin kendi grubuiçerisinde modellendiği kuraklık indeks hesap uygulaması nadiren de olsa tercihedilmektedir. Bu tez çalışmasında söz konusu uygulama farklılıklarının kuraklıkanalizleri ve özellikleri üzerindeki etkilerini ortaya koymak amacıyla klasikSPI (K-SPI) ve dinamik SPI (D-SPI) karşılaştırması yapılmıştır. Bu kapsamda, Antalya Havzası’nda 1969–2022dönemine ait aylık yağış verileri kullanılarak 3, 6 ve 12 aylık zamanölçeklerinde kuraklık analizleri gerçekleştirilmiştir. Analizlerebaşlanabilmesi için ilk olarak eksik veriler tamamlanmış, homojenlik analizlerigerçekleştirilmiş ve uygun olasılık dağılım fonksiyonları belirlenmiştir.Sonrasında klasik ve dinamik SPI uygulamaları yapılarak kuraklık indeksleri vekuraklık özellikleri hesaplanmıştır. Ardından kuraklık karakteristiklerininmekânsal ve zamansal değişimleri incelenerek, ham veriler ve kuraklıkindekslerindeki trendler Mann-Kendall, Sen’s Slope ve Frekans-Yenilikçi TrendAnalizi (F-ITA) yöntemleriyle tanımlanmıştır. Araştırma sonucunda kısa SPI-3 veorta vadeli SPI-6 zaman ölçeklerinde, klasik ve dinamik SPI uygulama sonuçlarıarasında belirgin farklılıklar tespit edilmiştir. Dinamik SPI, özellikle kısave orta ölçeklerde klasik SPI' ya göre, daha uzun kuraklık süreleriöngörmüştür. Ancak SPI-12 zaman ölçeğinde iki uygulama sonucu arasındakifarklar azalmaktadır. Hazırlanan kuraklık haritalarına göre genelde kıyı bölgeleridaha fazla kuraklık tehlikesi altındadır. Elde edilen bulgular, SPIuygulamalarında yaklaşım farklılığının kuraklık analiz ve modellerinde kritiköneme sahip olduğunu ve uygulama seçiminin özellikle kısa ve orta vadelikuraklık karakteristikleri üzerinde doğrudan etkili olduğunu gösterir. Yapılantrend analizleri sonucunda, sıcaklıklarda anlamlı ve havza geneline yayılan birartış eğilimi gözlemlenirken, yağış serilerinde ise genel olarak anlamlıeğilimler belirlenmemiştir. SPI indeksleri üzerinden yapılan analizlerde iseözellikle SPI-6 ve SPI-12 zaman ölçeklerinde havzanın güney kesiminde kuraklıkşiddetinde belirgin artışlar tespit edilmiştir. Bu tez çalışması, AntalyaHavzası'nda iklim değişikliği ile kuraklık tehlikelerinin daha daartabileceğini su kaynaklarının planlanması, su yönetimi ve tarım konularındaeğilim ve kuraklık araştırmalarının önemini göstermektedir. </p
Karbon ayak izi hesaplama yöntemlerinin sürdürülebilirlik ilkeleri kapsamında incelenmesi ve Türkiye'de uygulanabilirliğinin araştırılması
No full textBu tez çalışmasında, karbon ayak izi hesaplama yöntemleri sürdürülebilirlik ilkeleri çerçevesinde ele alınarak Türkiye'deki uygulanabilirlikleri kapsamlı bir şekilde incelenmiştir. Küresel ısınma ve iklim değişikliğinin dünya genelinde giderek artan etkileri, sera gazlarının ve sera etkisinin rolüyle birlikte değerlendirilmiş; bu çerçevede karbon ayak izi kavramının önemi vurgulanmıştır. Karbon ayak izinin tanımı, tarihsel gelişimi ve sınıflandırılması üzerinde durulmuş, çevresel ve sosyal etkileri detaylı biçimde analiz edilmiştir. Çalışmada, karbon ayak izinin hesaplanmasında önemli yer tutan emisyon faktörü ve küresel ısınma potansiyeli (GWP) kavramları ile birlikte yaygın olarak kullanılan yöntemler olan PAS 2050, ISO 14067, ISO 14064-1 standartları ve GHG Protokolü açıklanarak karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Bu yöntemlerin güçlü ve sınırlı yönleri tartışılmış, özellikle sürdürülebilirlik ilkeleriyle ne ölçüde uyumlu oldukları irdelenmiştir. Birleşmiş Milletler’in Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları (SDG’ler), ESG (Çevresel, Sosyal, Yönetişim) göstergeleri, karbon nötr ve net sıfır hedefleri ile karbon ayak izi arasındaki ilişki ortaya konmuştur. Tezin son bölümünde, söz konusu yöntemlerin Türkiye’deki kurumsal yapı, mevzuat, veri erişimi ve sektörel uygulamalar ışığında ne ölçüde uygulanabilir ix olduğu analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular doğrultusunda Türkiye’de karbon ayak izi hesaplamalarının yaygınlaştırılmasına ve sürdürülebilir kalkınma hedeflerine hizmet edecek şekilde entegrasyonuna yönelik öneriler sunulmuştur. Karbon ayak izi hesaplama yöntemlerinin, Türkiye'deki çevresel sürdürülebilirlik çabalarına katkı sağlamak için önemli bir araç olduğunu ve global hedeflerle uyumlu bir şekilde uygulanması gerektiğini vurgulamaktadır. Bu çalışma hem akademik literatüre katkı sağlamayı hem de karar vericilere sürdürülebilirlik odaklı politika ve strateji geliştirmede yol göstermeyi amaçlamaktadır. Anahtar Kelimeler: Karbon ayak izi, sürdürülebilirlik, karbondioksit</p
From radio waves to pixels: deep learning for aircraft identification systems
No full textAir traffic control (ATC) systems traditionally rely on radio-based identification methods such as ADS-B, SSR, and IFF. Although effective under normal conditions, these systems are increasingly vulnerable to misidentification errors in non-cooperative scenarios, such as when aircraft deliberately suppress or spoof signals, or when technical and environmental factors degrade coverage. Such limitations are especially critical when distinguishing between commercial (friendly) and military (potentially hostile) aircraft, where classification errors directly compromise airspace security. To address this challenge, we propose a complementary identification layer based on satellite imagery and deep learning, explicitly designed as an operational backup for ATC systems. Unlike prior works that benchmark detection and classification algorithms in generic remote-sensing contexts, our study directly targets the safety-critical problem of friend-or-foe aircraft classification under degraded communication conditions. We implement convolutional neural networks (CNNs), residual networks (ResNets), and capsule networks (CapNets) to classify commercial and military aircrafts. Our curated dataset of more than 15,000 images is augmented with noise, illumination shifts, and viewpoint variations to simulate realistic ATC surveillance scenarios. The comparative results show that CapNet consistently outperforms CNN and ResNet, achieving 97% classification accuracy and the highest AUC score of 0.991. CapNet’s ability to preserve spatial hierarchies and pose information enhances robustness against noise, lighting changes, and perspective distortions, making it particularly suitable for non-cooperative identification tasks. While CapNet introduces higher computational demands, its resilience and accuracy demonstrate its potential as a safety-critical auxiliary tool for ATC, significantly reducing the risk of misidentification and unauthorized airspace penetration in scenarios where radar and radio-based systems may fail
Multimodal assessment of acute stress dynamics using an aversive video paradigm (AVP)
No full textThis study explored the efficacy of inducing stress through aversive video clips and investigated its impact on psychological processes, brain, and vegetative physiology. This study had a randomized, single-blinded, crossover design, where 78 right-handed male participants were exposed to aversive or neutral video clips in separate sessions. Subjective feelings of stress were assessed via questionnaires. Electroencephalography (EEG) with 62 electrodes was recorded continuously. EEG power and connectivity changes based on coherence were analyzed. Heart rate (HR) and heart rate variability (HRV) data were obtained during the whole experiment, and saliva was collected for cortisol and cytokine analysis at different time intervals. Subjective data showed increased anxiety and negative affect induced by the aversive video clips, accompanied by elevated salivary cortisol levels after exposure to the stressful clips and decreased HRV. Cytokine levels, however, increased over time in both control and stress conditions, which argues against a stress-specific alteration of cytokines in this specific stress protocol. EEG alterations during stress induction suggest a possible disruption of top-down control and increased bottom-up processing, in line with previous literature. These results suggest that the aversive video paradigm (AVP) is a reliable technique to induce psychological stress in a controlled experimental setting and is associated with stress-specific emotional and physiological changes
Advanced techniques for analyzing solitary wave solutions of the generalized fractional Kundu–Mukherjee–Naskar model
No full textIn this paper, five mathematical methods are used to establish solitary wave solutions for the Generalized Fractional Kundu–Mukherjee–Naskar (gFKMN) model. This model has many applications in optical fibers and communications system to describe the pulse propagation. The main motivation of this research work is to construct diverse novel results in the form of trigonometric, hyperbolic, rational and exponential functions, having fruitful applications in mathematical physics. For the physical phenomena, some solutions are plotted graphically in two-dimensional and three-dimensional by assigning specific values to the parameters under the constrain conditions on each solution with the assistance of computational software that is Mathematica 13.0. Our proposed techniques are simple and effective instruments for creating traveling wave solutions for NLPDEs. Hence this work’s inventiveness is demonstrated by the application of many types of new solutions and newly employed creative ways. This facilitates additional research into nonlinear models that realistically capture important physical processes in daily life
Spent Coffee Grains (SCG) to biofuels: a comparative techno-economic evaluation for hydrogen and methane production
No full textEnvironmental concerns regarding greenhouse gases have spurred research into alternative energy sources. One of the most prevalent waste products in the beverage industry is spent coffee grains (SCG), an estimated 60 million tons globally each year. These quantities justify the need to find effective ways to recycle this waste through the adoption of closed-loop circular economies (CE) and sustainable biofuel strategies. One promising approach is the conversion of SCG into biofuels, particularly biohydrogen and biomethane, through biological processes. However, prior to commercialization, it is critical to validate its potential profitability via technical and economic analyses, such as techno-economic assessment (TEA). To this end, in this study, the profitability of two scenarios for biohydrogen and biomethane production has been assessed to explore feasible processing routes for SCG valorization. First, a two-step dark fermentation and anaerobic digestion (DF-AD) process, and second, a two-step dark fermentation and photo fermentation (DF-PF) process. The profitability and sensitivity analysis results clarified that Scenario I should be chosen over Scenario II due to its higher net present value (NPV) of 138 million $, internal rate of return (IRR) of 15.3 %, gross margin (GM) of 56.9 %, return on investment (ROI) of 12.7 % and shorter payback period (PBP) of 6.2 years
