Yeşil havaalanı kriterleri kapsamında Türkiye'deki karbon emisyonunun tahmini
The estimation of carbon emissions in Turkey within the scope of criteria for green airport
Yazar: İDRİS AKPUNAR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. DURMUŞ SİNAN KÖRPE
Türk Hava Kurumu Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Kamu Yönetimi = Public Administration ; İşletme = Business Administration
Dizin: Emisyon = Emission ; Hava alanları = Airports ; Hava kirliliği = Air pollution ; Hava yolları = Airlines ; Karbondioksit salınımı = Carbondioxide emission ; Kirlilik = Pollution ; Sera gazı = Greenhouse gases ; Su kirliliği = Water pollution ; Çevre kirliliği = Environmental pollution

Özet:
Son yıllarda havacılık sektörünün bağlantı noktaları olan havalimanlarının, bulundukları bölgelerin sosyo-ekonomik gelişimlerine katkıları yadsınamaz. Havalimanı işletmelerinde gerçekleşen faaliyetler sonucu bu olumlu katkıların yanında çevresel boyutta olumsuz etkiler de gözlenmektedir. Gürültü, hava ve su kirliliği gibi etmenlerin kontrol altına alınması amacıyla ulusal ve uluslararası çeşitli uygulamalar gerçekleştirilmektedir. Bu çalışmada, özellikle havacılık kaynaklı karbon emisyonlarının yönetimi ve azaltılmasında ciddi katkısı olacak uygulamalardan olan Yeşil Havaalanları hakkında bilgi verilmiş ve bu projenin hem havalimanı işletmeleri hem de çevre açısından sağlayacağı faydaların önemi üzerinde durulmuştur. Bu amaçla yapılmış uluslararası ve ulusal faaliyetler ve hazırlanmış standartlar hakkında bilgi toplanmıştır. Yeşil Kuruluş ve Yeşil Havaalanı unvanlarının işletmeler tarafından alınabilmesi için sektörel kriterler üzerinden hedefler doğrultusunda metrikler tanımlanmıştır. Çalışmanın son kısmında, 2013 yılında, Türkiye'deki belli başlı havalimanlarında oluşan karbon emisyonu ısınma, elektrik, jeneratör kullanımından dolayı oluşan, motorlu araçların kullanımından dolayı oluşan, uçak ve yedek güç ünitesinin kullanımından dolayı oluşan değerler olmak üzere üç ayrı gruba ayrılmış ve bağımlı değişken olarak tanımlanmıştır. Yine aynı yıla ait olan ve bağımsız değişkenler olarak tanımlanan yolcu sayısı, yük miktarı, uçak sayısı ve terminal alanı değerleriyle doğrusal olmayan regresyon modeli kullanılarak bu değerlerin değişimi tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre ısınma, elektrik, jeneratör kullanımından dolayı oluşan sera gazı emisyonu değeri, tanımlanan bağımsız değişkenler ve doğrusal olmayan regresyon denklemi ile %92,7 oranında açıklanmıştır. Aynı yöntemle motorlu araç kullanımından dolayı oluşan sera gazı emisyonunun %98 oranında, uçak ve yedek güç ünitesi kullanımından dolayı oluşan sera gazı emisyonunun %100 oranında açıklandığı görülmüştür.

Abstract:
In recent years, although the socio-economic contribution to the region cannot be denied, the airports, the junction point of aviation sector, cause adverse environmental impact because of the operational facilities. There are a variety of practices in order to control noise, air and water pollution. This study provides information about "green airport" notion which is an important practice in managing and reduction of the aviation related carbon emission and focuses on the importance of this practices for both the airport operators and environment. For these purposes; information about national and international standards and meetings is gathered. Metrics to be a Green Company or a Green Airport are defined based on targets which are designed by the sector criteria. 
At the last part of this study, carbon emission data of 2013 are collected from the main airports. This data is divided into three categories; first category is composed of heating, electricity and power plants, second is motor vehicle based and the last includes aircraft and auxiliary power unit based. These categories are determined as dependent variable. Independent variables are passenger number, freight, the number of aircraft and terminal area. The variation of dependent variables with independent variables is estimated by using nonlinear regression model. According to the results, greenhouse gas emission is predicted with 92,7 % coefficent of determination value by using the independent variables and the nonlinear regression equation for heating, electricity and power plants. Greenhouse gas emission for motor vehicles is predicted with 98 % coefficent of determination value and greenhouse gas emission for aircraft and auxilary power unit is predicted with 100 % coefficent of determination value by using the same method.