Türkiye'de hava kirliliği konsantrasyon değerlerinin meteorolojikdeğişkenler ile arasındaki ilişkilerin belirlenmesi ve kirleticikonsantrasyonlarının doğası
Determination of the relationships between air pollution concentration values and meteorological variables in Turkey and the nature of pollutant concentrations
Yazar: ENES BİRİNCİ
Danışman: DOÇ. DR. EMRAH TUNCAY ÖZDEMİR ; PROF. DR. ALİ DENİZ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Atmosfer Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Meteoroloji = Meteorology

Özet:
Hava kirleticileri doğal kaynaklar ve antropojenik kaynaklar olarak iki sınıfta incelenebilmektedir.  Hava kirleticileri  volkanik patlamalar, orman yangınları, toz fırtınaları ile oluşmakla beraber antropojenik kaynaklarla  da motorlu taşıtlar, ısınma ve endüstriyel olarak sıralanabilir.  Bu kirleticiler atmosferi ve çevreye zararlı etkileri bulunmaktadır. Hava kirleticilerden biri olan çapı 10 µm ve daha küçük parçacık (PM10), İstanbul'da kış aylarında düzenli olarak meydana gelmektedir. PM10 birçok faktörden etkilenmektedir. Bu faktörler arasında çeşitli meteorolojik değişkenler ve klimatolojik faktörler bulunmaktadır. Bu çalışma beş ana başlıktan oluşmaktadır. Bu çalışma ile kirliliği sebep olan atmosferin dinamik ve fiziksel yapısı, kimyasal süreçler, uzun mesafeli toz taşınımı, antropojenik faktörler, yerel faktörler ve kirleticilerin yapısı incelenerek kirliliğe neden olan bütün faktörlerin etkisi ortaya çıkartılmıştır. İlk olarak PM10 ile meteorolojik değişkenler (rüzgar şiddeti, rüzgar yönü, sıcaklık ve bağıl nem) arasındaki ilişkiyi belirlemek, kirletici konsantrasyonlarının birbirleri arasındaki ilişkiyi belirlemek ve NOx, NO, NO2, PM10, PM2.5, O3 ve SO2 kirleticileri ile meteorolojik değişkenler arasındaki ilişkiyi belirlemek ve bu sonuçları yorumlamaktır. PM10 değerleriyle birlikte meteorolojik veriler 2011'den 2018 yılına kadar incelenmiştir. İlişkiyi belirlemek için doğrusal regresyon, Pearson korelasyon katsayısı, Spearman's rank korelasyonu, Kendall Tau korelasyonu, otokorelasyon fonksiyonu (ACF), cross korelasyon fonksiyonu (CCF) kullanılmıştır. Görselleştirmeler R programı (openair) paketleri kullanılarak yorumlanmıştır. Çalışmada rüzgar şiddeti ve hızı, sıcaklık ve bağıl nem ile PM10 arasındaki ilişki belirlenmiştir. PM10 konsantrasyonunun Ocak ve Şubat ayları arasında maksimum olduğu görülmüştür. PM10 konsantrasyonları bağıl nem ve rüzgar yönü ile pozitif bir ilişkiye sahipken, rüzgar şiddeti ve sıcaklık ile negatif bir ilişki olduğu belirlenmiştir. Bağıl nem ve sıcaklık için korelasyon değerleri sırasıyla 0,01 ve -0,15 olarak bulunmuştur. Ayrıca rüzgar şiddeti ile PM10 arasındaki ilişki doğrusal regresyon modelinden hesaplanmış ve tahmin edilen değer -0,12 iken, rüzgar yönü değerine bakıldığında ise yaklaşık 0,02 olarak bulunmuştur. NOx, NO, NO2, PM10, PM2.5, O3 ve SO2 verileri için 2021-2022 yılları arasındaki veriler kullanılmıştır. Kirleticilerin birbirleri arasındaki ilişkiyi belirleme de ve NOx, NO, NO2, PM10, PM2.5, O3 ve SO2 ile meteorolojik değişkenler arasındaki ilişkiyi belirlemede Pearson korelasyon katsayısı kullanılmıştır. PM2.5 ile NO2 arasında 0.63'lük bir korelasyon değeri ile pozitif bir ilişki olduğu bulunmuştur. En yüksek korelasyon değeri rüzgar şiddeti ile O3 arasında (r=0.26) olarak bulunmuştur.
İkinci bölümde, uzun mesafeli toz taşınımın hava kalitesi ve havacılığa olan etkisi de oldukça önemlidir. Bu yüzden bir olay incelemesinde orta Akdeniz'de bulunan 995  hPa değerindeki bir siklon gelişerek Türkiye'ye doğru hareket etmiştir. Sahra Çölü üzerinden kalkan tozların bu sistemle taşınımı sonucunda Türkiye'de bulunan 13 havalimanında 7-10 Nisan 2013 tarihleri arasındaki farklı zaman dilimlerinde toz pusu, geniş alana yayılmış toz ve savrulan toz hadiselerinin gözlemlenmesine neden olmuştur. Güneyli rüzgarlarla birlikte Kapadokya Havalimanı'nda savrulan toz hadisesiyle birlikte hakim rüyet 3800 m'ye kadar düşerek bu siklon geçişinde havalimanlarında ölçülen en düşük değer olmuştur. Bu çalışmada; Kuzey Afrika ve Türkiye üzerinde bulunan havalimanlarının Havacılık Amaçlı Rutin Hava Raporu (Metar) ve Havacılık Amaçlı Seçilmiş Özel Hava Raporu (Speci) rasatları 3-11 Nisan tarihleri için değerlendirilmiştir. Libya'da bulunan Benina Havalimanı'nda hakim rüyet siklon ile birlikte 6 Nisan 2013 tarihinde 50 m'ye kadar düşmüştür. Bu bölümde, uzun mesafeli toz taşınımının Türkiye'deki havalimanlarındaki hakim rüyete etkilerinin değerlendirilmesini ve Hava Kalitesi İzleme İstasyonları (HKİİ) tarafından ölçülen PM10 değerlerinin epizodik değişimleri incelenmiştir. Uzun mesafeli toz taşınımını belirlemek için toz taneciklerinin yörüngelerini belirlemek için Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) model  çıktıları kullanılmıştır. Analizler için toz Red Green Blue (RGB) ve Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) uydu görüntüleri, Cloud – Aerosol LIDAR Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO) görüntüleri, BSC-DREAM8b model çıktıları, Global Forecast System (GFS)  sinoptik haritaları kullanılmıştır. Ayrıca HKİİ'lerden elde edilen PM10 değerleri incelenmiştir. CALIPSO görüntülerinden elde edilen verilere göre Doğu Akdeniz üzerindeki tozun varlığı 5 km'ye kadar çıkmaktadır. Bazı hava kalitesi ölçüm istasyonlarından elde edilen epizodik değerler ise saatlik ortalama olarak Karaman 900 µg/m³ ve Yozgat 782 µg/m³'tür.
Üçüncü bölümde, uzun mesafeli toz taşınımın ne sıklıkla Türkiye'ye geldiği ve toz taşınımının Partikül Madde (PM) üzerine etkilerini belirlemek oldukça önemlidir. Bu yüzden, toz taneciklerinden bulunan doğal mineral toz PM konsantrasyonlarını yükseltir. Böylece, konsantrasyonların yükselmesiyle birlikte hava kalitesi düşmektedir. Başlıca toz kaynaklarından biri olan Sahra Çölü'nden gelen toz taşınımı, Türkiye'nin de aralarında bulunduğu Doğu Akdeniz havzasını önemli ölçüde etkilemektedir. Bu bölümde, uzun mesafeli toz taşınımının Türkiye'deki havalimanlarında görülme sıklığı ve bu havalimanlarına en yakın HKİİ'lerden ölçülen PM konsantrasyonları üzerindeki etkisini araştırmaktadır. Uzun mesafeli toz taşınımını belirlemek için üç farklı yaklaşım kullanılmıştır. Öncelikle çalışma bölgesindeki havaalanlarındaki meteorolojik koşullara ilişkin Metar ve Speci raporları incelenmiştir. Bu nedenle, toz olayı günlerinin belirlenmesinde, çalışma alanındaki 11 havalimanında 2012-2021 yılları arasında kaydedilen Metar ve Speci kodları kullanılmıştır. Daha sonra havalimanlarına en yakın HKİİ'lerden elde edilen saatlik PM ölçümleri alınarak veri seti analiz edilmiştir. Son olarak, toz hadiselerini doğrulamak ve tozun kaynağını bulmak için bölgesel atmosferik toz modeli sonuçları ve HYSPLIT geri yörünge analizi kullanıldı. Sonuçlar, çalışma döneminde 163 toz olayının meydana geldiğini, bunların %17'sinin Kuzey Afrika'dan ve %12'sinin Akdeniz bölgesinden geldiğini göstermiştir.
Dördüncü bölümde, hava kirliliğini arttıran en önemli faktörlerden birisi de atmosferin dinamik yapısıdır. Bu çalışmada, İstanbul üzerinde 30 Aralık 2022 ile 5 Ocak 2023 tarihleri arasında meydana gelen atmosferik engelleme hava kirliliği emisyon değerlerinin önemli ölçüde arttırdığı ve konsantrasyon değerlerinin hava kalitesi sınır değerlerini aştığı tespit edilmiştir. 500 hPa yukarı seviyesi haritaları incelenerek blokaj   analiz edilmiştir. Blokajın etkisini belirlemek için İstanbul'da bulunan HKİİ'lerden alınan saatlik kirletici verileri, ECMWF Reanalysis v5 (ERA5)'te elde edilen yeniden analiz verileri, enverziyon seviyeleri, meteorolojik ve sinoptik analiz ve Ceilomete kullanılarak incelemeler yapılmıştır. İstatistiksel hesaplamalar ve veri görselleştirmeleri R ve Grads programı kullanılarak yapıldı. İstanbul'da 30 Aralık 2022'de etkisini gösteren Omega blokajı, 1 Ocak ve 2 Ocak 2023'te ciddi etki göstererek, PM10 ve PM2.5 konsantrasyon değerlerini sırasıyla 572,8 ve 254,20 µg/m³ seviyesine çıkarak pik değerlere ulaşmıştır. Ayrıca incelenen dönemde hemen hemen tüm istasyonlarda ortalama konsantrasyon değerlerinin Ocak ve Şubat ayı ortalamalarından yüksek olduğu tespit edilmiştir. Sonuç olarak İstanbul'un bu tarihler arasında hava kalitesi açısından "poor - zayıf" olduğu belirlenmiştir. Blokajın, Ozon (O3) µg/m³ konsantrasyonunu etkilemediği tespit edilmiştir. Fotoğraflarla İstanbul'da görülen engellemenin etkisiyle kirletici konsantrasyonlarının arttığı görülmüştür. Son olarak uzaktan algılama yöntemiyle çalışan Ceilometer cihazı ile elde edilen verilere göre bulut taban yükseklikleri incelenmiştir.
Beşinci bölümde, PM10 konsantrasyonlarının yapısı incelenmiştir. Lorenz dinamik dinamik sistemine göre PM10 değerlerinin kaos teorisinin (kaos-teorik) bakış açısıyla incelenmesi çok önemlidir. PM10 zaman serisindeki kaotik özellikleri sezgisel bakış açısıyla incelenebilmektedir. Son zamanlarda, PM10 zaman serisi verilerindeki kaosun dinamik yönlerini değerlendirmek için faz uzaylarının yeniden yapılandırılması kullanılmıştır. İstanbul Yenibosna HKİİ'lerden 2011-2022 yılları arasında günlük PM10 değerleri alınmıştır. PM değerlerinin kaos analizini, recurrence analizi, gecikme süresi ve yerleştirme boyutu, maksimum Lyapunov üssü ve korelasyon boyutu ve toplamı kullanılarak yapılmıştır. R programının "nonlinearTseries" paketini kullanarak analizler yapılmıştır. PM10 değişim süreçlerinin dinamiklerinin doğrusal olmama, durağan olmama ve kaosla karakterize edildiği gözlemlenmiştir. PM10 zaman serisinde bulunan kaotik özellikler, maksimum Lyapunov üssünün pozitif bir değer olması ve faz uzayına yansıtıldığında çekicilerin açılmamış yapısı nedeniyle kaynaklanmaktadır. Ayrıca, yeniden inşa aşamasında karakteristik olarak gözlenen yapısal desenler, yani beyaz bantlarla bölünmüş çapraz çizgiler, kaotik özelliklerin varlığına işaret etmektedir. Ayrıca PM10 değerleri için gecikme süresi ve gömme boyutu hesaplanmıştır.

Abstract:
Air pollutants can be divided into two classes: natural sources and anthropogenic sources. Air pollutants are produced by volcanic eruptions, forest fires and dust storms, but also by anthropogenic sources such as motor vehicles, domestic heating and industrial resources. These pollutants have harmful effects on the atmosphere and the environment. Particles with a diameter of 10 µm and smaller (PM10), one of the air pollutants, occur regularly in İstanbul during the winter months. PM10 is affected by many factors. These factors include various meteorological variables and climatological factors. This study consists of five main headings. In this study, the effects of all factors causing pollution were revealed by examining the dynamic and physical structure of the atmosphere that causes pollution, chemical processes, long-range dust transport, anthropogenic factors, local factors and the structure of pollutants. Firstly, to determine the relationship between PM10 and meteorological variables (wind speed and direction, temperature and relative humidity), to determine the relationship between pollutant concentrations and to determine the relationship between NOx, NO, NO2, PM10, PM2.5, O3 and SO2 pollutants and meteorological variables. And then interpret these results. Meteorological data with PM10 values were examined from 2011 to 2018. Linear regression, Pearson correlation coefficient (PCC), Spearman's rank correlation, Kendall Tau correlation, autocorrelation function (ACF), cross correlation function (CCF) were used to determine the relationship. Visualizations were interpreted using the R program (openair) packages. In the study, the relationship between wind speed and direction, temperature and relative humidity and PM10 was determined. It has been found that PM10 concentration is maximum between January and February. While PM10 concentrations had a positive relationship with relative humidity and wind direction, it was determined that there was a negative relationship with wind speed and temperature. Correlation values for relative humidity and temperature were found to be 0,01 and -0,15, respectively. Also, the relationship between wind speed and PM10 was calculated from the linear regression model and while the predicted value was -0,12, when the wind direction value was considered, it was found to be approximately 0,02. NOx, NO, NO2, PM10, PM2.5, O3 and SO2 data were used between 2021 and 2022. Pearson correlation coefficient was used to determine the relationship between pollutants and to determine the relationship between NOx, NO, NO2, PM10, PM2.5, O3 and SO2 and meteorological variables. It was found that there was a positive relationship between PM2.5 and NO2, with a correlation value of 0.63. The highest correlation value was found between wind speed and O3 (r=0.26).  
In the second part, the effect of long-range dust transport on air quality and aviation is also very crucial. Therefore, in a case study, a 995 hPa cyclone located in the central Mediterranean developed and moved toward Türkiye. As a result of the transportation  
of dust over the Sahara Desert with this system, dust haze, and blowing dust events were observed at 13 airports in Türkiye in different periods between 7-10 April 2013. With the dust blowing at Cappadocia Airport with the southerly winds, the prevailing visibility dropped to 3800 m, becoming the lowest value measured at the airports during this period. Aviation Routine Weather Report (Metar) and Aviation Selected Special Weather Report (Speci) observations of airports located in North Africa and Türkiye were examined for the dates 3-11 April 2013. The prevailing visibility at Benina Airport in Libya decreased to 50 m with the cyclone on April 6, 2013. In this section, the effects of long-range dust transport on the prevailing visibility at airports in Türkiye are evaluated and the episodic changes of PM10 values measured by Air Quality Monitoring Stations are examined. Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) model outputs were used to determine the trajectories of dust particles to determine long-range dust transport. Dust Red Green Blue (RGB) and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite images, Cloud – Aerosol LIDAR Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO) images, BSC-DREAM8b model outputs, Global Forecast System (GFS) synoptic maps were used for analyses. Additionally, PM10 values obtained from HKIIs were examined. According to the data obtained from CALIPSO images, the presence of dust on the Eastern Mediterranean reaches up to 5 km. Episodic values obtained from some air quality measurement stations are 900 µg/m³ in Karaman and 782 µg/m³ in Yozgat on an hourly average.
In the third section, it is essential to determine how often long-range dust transport comes to Türkiye and the effects of dust transport on Particulate Matter (PM). Therefore, natural mineral dust found in dust particles increases PM concentrations. Thus, as concentrations increase, air quality decreases. Dust transport from the Sahara Desert, one of the main dust sources, significantly affects the Eastern Mediterranean basin, including Türkiye. This section investigates the events of long-range dust transport at airports in Türkiye and its impact on PM concentrations. Air quality monitoring stations were chosen closest to these airports. Three different approaches have been used to determine long-range dust transport. First, Metar and Speci reports regarding the meteorological conditions at the airports in the study region were examined. For this reason, Metar and Speci codes recorded between 2012 and 2021 at 11 airports in the study area were used to determine dust event days. Then, the data set was analyzed by taking hourly PM measurements obtained from the HKİİ closest to the airports. Finally, regional atmospheric dust model results and HYSPLIT backward trajectory analysis were used to confirm dust events and find the source of the dust. The results showed that during the study period, only 17% of the dust came from North Africa and 12% came from the Mediterranean. 
In the fourth section, one of the most important factors that increases air pollution is the dynamic structure of the atmosphere. In this study, it was determined that the atmospheric blocking that occurred over İstanbul between December 30, 2022, and January 5, 2023 significantly increased air pollution emission values and concentration values exceeded air quality limit values. The blocking was analyzed by examining the charts of the upper 500 hPa level. To determine the effect of the blocking event, hourly pollutant data received from HKİİs in İstanbul, reanalysis data obtained from ECMWF Reanalysis v5 (ERA5), inversion levels, meteorological and synoptic analysis, and Ceilometer were analyzed. Statistical calculations and visualizations were performed 
using R and Grads programs. The Omega blocking, which had a significant impact on İstanbul on December 30, 2022, and January 1 and 2, 2023, reached peak values of PM10 and PM2.5 concentration values of 572.8 and 254.20 µg/m³. Also, it was determined that the average concentration values at almost all stations during the examined period were higher than the averages for January and February. As a result, it was determined that İstanbul was "poor" in terms of air quality between these dates. It has been determined that the blocking does not affect the Ozone (O3) µg/m³ concentration. Photographs show that pollutant concentrations increased due to the blocking seen in İstanbul. Finally, cloud base heights were examined according to the data obtained with the Ceilometer device, which operates with the remote sensing method. 
In the fifth section, the structure of PM10 concentrations was examined. According to the Lorenz dynamic system, it is crucial to examine PM10 values from the perspective of chaos theory (chaos-theoretical). Recently, the reconstruction of phase spaces has been used to evaluate dynamic aspects of chaos in PM10 time series data. Daily PM10 values were taken from İstanbul Yenibosna HKİİs between 2011 and 2022. Chaos analysis of PM values was performed using recurrence analysis, delay time and embedding dimension, maximum Lyapunov exponent and correlation dimension and correlation sum. Analyzes were made using the "nonlinearTseries" package of the R program. It has been observed that the dynamics of PM10 exchange processes are characterized by non-linearity, non-stationarity and chaos. The chaotic features found in the PM10 time series are due to the maximum Lyapunov exponent being a positive value and the unexpanded nature of the attractors when projected onto the phase space. Moreover, structural patterns characteristically observed during the reconstruction phase, namely diagonal lines divided by white bands, indicate the presence of chaotic features. Additionally, the delay time and embedding dimension were calculated for PM10 values.