Türkiye’nin üçüncü büyük şehri İzmir’de hava kirliliği, halk sağlığı ve kentsel yaşam kalitesi üzerinde olumsuz etkileri olan önemli bir endişe kaynağıdır. Nesnelerin İnterneti (IoT) izlemeyi kullanan bu çalışma, makine öğrenimi, derin öğrenme ve zaman serisi modelleri kullanarak 1996-2024 yılları arasında PM₁₀ ve SO₂’yi tahmin etmektedir. Ana katkımız, her bir kirletici için üç ön işleme varyantı oluşturarak (tut, sınırla, kaldır) ve sızıntısız, zaman sıralı bir eğitim/doğrulama/test protokolü altında dört model ailesini (SARIMA, SVR, LSTM, xLSTM) kıyaslayarak aşırı değer işleme rolünü izole eden kontrollü, şehir ölçeğinde bir değerlendirmedir. Bilgimize göre, bu, tepe işleminin tahmin doğruluğunu etkilemek için model seçimiyle nasıl etkileşime girdiğini ölçen ve sonuçları doğrudan operasyonel planlamayı destekleyecek şekilde raporlayan ilk İzmir çalışmasıdır. Sonuçlar, PM₁₀ için SARIMA’nın, tepe noktaları sınırlandırıldığında veya kaldırıldığında genellikle en düşük hatalara ulaştığını, xLSTM’nin ise tüm stratejilerde rekabetçi doğruluk sağladığını göstermektedir. SO₂ için ise xLSTM, sınırlandırılmış ve sabitlenmiş koşullar altında geleneksel yöntemlerden sürekli olarak daha iyi performans göstererek daha düşük hatalar ve daha yüksek açıklama gücü sağlamaktadır. IoT tabanlı izlemeyi titiz bir modelleme metodu ve tepe noktası işlemeye açık duyarlılıkla birleştiren çalışma, İzmir’de hava kalitesi yönetimi, trafik kontrolü, endüstriyel düzenlemeler ve kentsel tasarım kararlarına bilgi sağlamak için uygulanabilir rehberlik sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Hava Kalitesi, Yapay Zeka, Nesnelerin İnterneti, Hava Tahmini, xLSTM.

Küresel iklim değişikliğinin etkilerini azaltmak için Birleşmiş Milletler ve diğer uluslararası kuruluşlar ile hükümetler ve STK’lar, özellikle 2050 yılına kadar karbon nötrlüğü sağlamayı hedefleyen stratejiler geliştirmektedir. Bu stratejilerden biri, lineer ekonomi modelinden (“al-yap-at”) döngüsel ekonomi modeline (“üretkullan-yeniden kullan-geri dönüştür”) geçiştir. Mimarlık-İnşaat-MühendislikOperasyon (AECO) sektörü, küresel ekonomik faaliyetlerin temel itici gücü olarak, döngüsel ekonomi ilkelerine uyum sağlamak amacıyla yeniden yapılandırılmalıdır. Bu çalışma, döngüsel ekonomi ve yapılı çevre arasındaki ilişkiyi dijitalleşme perspektifinden incelemektedir. 2016-2024 dönemindeki yayınları kapsayan sistematik bir literatür taraması, Scopus ve Web of Science (WoS) veri tabanlarında “döngüsel ekonomi”, “yapılı çevre” ve “dijital teknolojiler” anahtar kelimeleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Literatür araştırmasının yapısı PRISMA yöntemiyle şekillendirilmiş, çalışmaların analizlere dahil edilmesi ise Kalite Değerlendirmesi ile gerçekleşmiştir. Analizler, Excel ve VOSviewer yazılımıyla yapılmış ve günümüzdeki eğilimler, anahtar kelimeler, tematik bağlantılar ve gelecekteki araştırma alanları belirlenmiştir. 2016 yılından itibaren bu alandaki çalışmaların sürekli ve artan ivme ile arttığı tespit edilmiştir. Aynı zamanda Birleşik Krallık, Hollanda ve İtalya bu araştırma alanının önde gelen ülkeleridir. “Sustainability” bu alanda en çok yayın yapılan ve atıf alan dergidir. BIM, blockchain ve IoT gibi dijital teknolojiler, kaynak optimizasyonu, atık azaltımı ve yaşam döngüsü değerlendirmelerini iyileştirerek sürdürülebilir uygulamaların benimsenmesini desteklemektedir. Çalışma, AECO sektöründe döngüsel geçişi desteklemek için kapsamlı çerçeve ve stratejik yol haritalarının gerekliliğini vurgulamaktadır. Aynı zamanda da bulguların tartışılması kısmında farklı döngüsel ekonomi tanımlamaları analiz edilmiş, döngüsel ekonomi ile bağlantılı olan kavramlar ve anahtar kelimeler ortaya konmuştur. Bu çalışma, döngüsel ekonomi alanında akademisyenler, sektör uzmanları ve politika yapıcılar için değerli bilgiler sunmakta, sektörün karbon nötrlüğü ve sürdürülebilir kalkınma hedeflerine katkı potansiyelini ortaya koymaktadır.