2007-2012 yıllarına ait beş kış dönemi (Ekim-Mart) için gözlemlenen, meteoroloji vehava kalitesi günlük verileri kullanılarak çoklu doğrusal regresyon modelde stepwiseselection yöntemi ile SO2 ve PM için toplam altı adet model denklemi elde edilmiştir. Elde edilen model denklemleri kullanılarak 2011-2012 kış dönemi için SO2 ve PM tahminleri yapılmıştır. Kullanılan model denklemlerinin tahmin performansları ortalama hata karenin karekökü, uyum indeksi ve korelasyon katsayısı yardımıylabelirlenmiştir. Ayrıca, model performanslarını belirleme ve bağımsız parametrelerin seçiminde kullanılan, kirletici ve meteoroloji değişkenleri arasındaki ilişkiyi tanımlayan çapraz korelasyon değerlendirmesi yapılmıştır. İstatistiksi değerlendirmelere göre 2011-2012 kış dönemi için SO2model denklemlerinin performans değerlerine baktığımızda ortalama hata karenin karekökü düşük olması beklenirken uyum indeksi ve korelasyon katsayısı yüksek olması beklenir. Bu değerler incelendiğinde ortalama hata karenin karekökü 58.5, uyum indeksi 0.90, korelasyon katsayısı ise 0.84 civarında çıkmaktadır. Bu dönemdeki SO2değerleri için en iyi tahmin üçüncü model denklemi ile gerçekleştirilmiştir. 2011-2012 kış dönemi için partikül maddemodellerine ait performans değerleri incelendiğinde ortalama hata karenin karekökü112, uyum indeksi 0.89, korelasyon katsayısıise 0.70 civarında çıkmaktadır. Bu dönemdeki PM değerleri için en iyi tahmin birinci ve üçüncü model denklemleriyle gerçekleştirilmiştir.

In this study, totally six model equation are obtained for SO2 and PM by stepwise selection model in the multiple linear regression model by using daily data of meteorology and air quality observed for five years belonging to 20072012 winter periods (October-March). For the winter season 2011-2012, SO2 and PM predictions are made by separately using the obtained models. The prediction performances of the models are stated with the help of average error square root, fit index and correlation coefficient. Besides, cross correlation assessment which frequently used in stating model performances and selecting independent parameters which defines the relationship between pollutants and meteorological variables is made. When we look at the performance values belonging to SO2models including 2011-2012 winter period statistic assessments, it is expected that square root mean error to be low, fit index and correlation coefficient to be high. When these values are analyzed, it is seen that values for square root mean error is 58,5, fit index is 0,90 and correlation coefficient 0,84.The best estimation for SO2values in this period is achieved by using the third model equation. When we survey performance values belonging to PM models in 2011-2012 winter periods, it is seen that values for square root mean error is about 112, fit index is 0,89 and correlation coefficient is 0,70. The best estimation for PM models in this period is achieved by using the first and third pattern model equations