Atmosferik partikül maddelerin (PM) kimyasal karakterizasyonunun belirlenmesi ve kaynaklarının tespit edilmesi: Şanlıurfa örneği
Determining the chemical characterization of atmospheric particulate matters (PM) and  source appointment: The case of Sanlıurfa
Yazar: MUHAMMED YEŞİLDAĞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA RASTGELDİ DOĞAN ; DOÇ. DR. MELİK KARA
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: Kimyasal özellikler = Chemical properties ; Partiküler maddeler = Particulate matters ; Şanlıurfa = Şanlıurfa

Özet:
Yer yüzünün 1/5 'i çöllerle kaplı olup meteorolojik etkilerle çöllerde bulunan partikül maddeler  (PM) atmosferik olarak farklı bölgelere taşınmaktadır. Bu taşınım sürecinde, Kuzey Afrika kökenli Sahra çöl tozları PM'lerin en önemli kaynağı olarak bilinmektedir. PM'ler farklı bileşimlere sahip olan ve solunabilir boyutlarda olması nedeniyle insan sağlığının yanı sıra iklim üzerinde etkileri yüksek olan önemli bir kirleticidir. Şanlıurfa, coğrafi konumu ve jeolojik yapısı nedeniyle başta Sahra olmak üzere Suriye, Arap Yarımadası ve Ortadoğu çöl bölgelerinden gelen PM'lerden etkilenmektedir. Bu çalışmada; i)Şanlıurfa Harran Üniversitesi Çevre Mühendisliği bina çatısında bulunan Partisol 2025 ID örnekleme cihazı ile toplanan 248 adet ince partikül madde (PM2.5) ve 248 adet kaba partikül madde (PM10) filtrelerinin elementel kompozisyonunun belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda PM2.5 ve PM10 filtreleri bünyesindeki Ag, Al, As, Au, B, Ba, Be, Bi, Ca, Cd, Ce, Co, Cr, Cs, Cu, Dy, Er, Eu, Fe, Ga, Gd, Ge, Hf, Hg, Ho, K, La, Li, Mg, Mn, Mo, Na, Nb, Nd, Ni, P, Pb, Pd, Pr, Pt, Rb, Rh, Sb, Sc, Se, Si, Sm, Sn, Sr, Ta, Tb, Te, Th, Ti, Tl, U, V, W, Y, Yb, Zn, Zr olmak üzere toplam 62 element ICP-MS cihazı kullanılarak analiz edilmiştir. Analiz sonucunda toplam PM filtrelerindeki toprak kökenli element konsantrasyonları yüksek ölçülmüştür. Ca, Fe, Al, Mg, Na ve K elementlerinin ortalama konsantrasyonları sırasıyla 3535, 640, 626, 316, 228 ve 224 ng/m3 olarak hesaplanmıştır. Bu elementlerin toplam ortalama konsantrasyonları toplam element konsantrasyonunun %53,9'unu oluşturmuştur. Ayrıca Si elementi bu elementler arasında 3361 ng/m3 ile en yüksek konsantrasyon değerine sahip element olmuştur. ii) Çalışma kapsamında bölgedeki hava hareketleri HYSPLIT geri yörünge analizi ile belirlenmiştir. Geri yörünge ve kümeleme analizi sonucuna göre bölgeye ulaşan 5 yörüngeden ikisinin aynı yönden geldiği tespit edilmiş ve nihai olarak Orta Doğu-Arap Yarımadası Bölgesi, Sahra-Akdeniz Bölgesi, Doğu Avrupa-Türkiye Bölgesi yörüngeleri olmak üzere toplamda 3 adet yörünge belirlenmiştir. iii)  PM'lerin olası kaynak faktörlerini ve katkı oranlarını belirlemek amacıyla Pozitif Matris Faktorizasyon (PMF) modeli kullanılmıştır. PMF modeli PM2.5 ve PM10 filtreleri için uygulanmış; çalışmada belirlenen 3 yörünge için kaynak belirlemesi gerçekleştirilmiştir. Yüksek toz oranına sahip günler için PMF modellemesi sonucunda toprak (%38), toz taşınımı (%35), trafik-bölgesel (%18), bölgesel veya taşınım (%7) ve endüstriyel (%2) olmak üzere 5 ana kaynak belirlenmiştir. Sonuç olarak; bu çalışmada Güneydoğu Anadolu Bölgesi'nde ölçülen PM konsantrasyonlarının muhtemel ana kaynakları ve bu kaynakların katkı oranları tespit edilmiştir. Çalışmada belirlenen 3 farklı yörünge için PM'lerin kimyasal kompozisyonu belirlenmiştir. Bu çalışma, PM'lerin kimyasal içerik ve konsantrasyonlarının bölgede yaşayan insanların sağlığı üzerine, ziraai faaliyetlere ve güneş panellerine etkileri gibi birçok multidisipliner çalışmalara imkan sağlayacaktır.

Abstract:
1/5 of the earth's surface is covered with deserts, and particulate matter (PM) in deserts is atmospherically transported to different regions with meteorological effects. In this transport process, Saharan desert dust from North Africa is known to be the largest source of PM. PMs are a major pollutant that has significant impacts on climate and human health because of their respirable sizes and different compositions. Due to its geographical location, and geological structure, Sanliurfa is affected by PMs from mainly Sahara, Syria, Arabian Peninsula and desert regions of the Middle East. In this study; i) It is aimed to determine the elemental composition of 248 fine particulate matter (PM2.5) and 248 coarse particulate matter (PM10) filters collected with the Partisol 2025 ID sampling device located on the roof of the Environmental Engineering Building of Sanliurfa Harran University. For this purpose analyses of 62 trace elements in both PM2.5 and PM10 filters including Ag, Al, As, Au, B, Ba, Be, Bi, Ca, Cd, Ce, Co, Cr, Cs, Cu, Dy, Er, Eu, Fe, Ga, Gd, Ge,Hf, Hg, Ho, K, La, Li, Mg, Mn, Mo, Na, Nb, Nd, Ni, P, Pb, Pd, Pr, Pt, Rb, Rh, Sb, Sc, Se, Si, Sm, Sn, Sr, Ta, Tb, Te, Th, Ti, Tl, U, V, W, Y, Yb, Zn, Zr were carried out using Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry (ICP-MS). Following the analysis, it was measured that the concentrations of soil-derived elements in the PM samples were higher. Mean Ca, Fe, Al, Mg, Na and K concentrations were calculated as 3535, 640, 626, 316, 228 and 224 ng/m3, respectively. The total concentrations of these elements composed 53.9% of the total element concentrations on average. Additionaly, Si (3361 ng/m3) was the element measured at the highest concentrations among these elements. ii) Within the scope of the study, the air movements affecting the area were determined by the HYSPLIT return trajectory analysis. As a result of this analysis, the 5 trajectories reaching the area in the same direction were decided to combined, and finally 3 trajectories were determined as Middle East-Arabian Peninsula, Saharan-Mediterranean, Eastern Europe-Turkey. iii) Positive Matrix Factorization (PMF) model was applied to identify possible sources of PM2.5 and PM10 filters. The PMF model was applied for 3 trajectories determined separately for PM2.5 and PM10 filters. As a result of PMF modeling for days with high dust content, 5 main sources were determined as soil (38%), dust transport (35%), traffic-regional (18%), regional or transport (7%), and industrial (2%). Hereby, the possible main sources of PM concentrations measured in the Southeastern Anatolia Region and the contribution rates of these sources were determined The chemical composition of PMs was determined in 3 different trajectories. This study will enable many multidisciplinary studies such as the effects of chemical content and concentrations of PMs on public health living in the region, agricultural activities and solar panels.