Şanlıurfa hava kirliliğinin Chimere modeli ile incelenmesi
Evaluation of air pollution for Sanliurfa with Chimere model
Yazar: ESRA AYDINÖZ
Danışman: DOÇ. DR. HÜSEYİN TOROS
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Atmosfer Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Meteoroloji = Meteorology

Özet:
Hava kirliliği, gelişmiş ve gelişmekte olan tüm ülkeleri etkileyen, çevresel tesirlerinin yanı sıra sağlıkta da ciddi ve ölümcül sonuçlara neden olan küresel bir sorundur. 1952 yılının Aralık ayında dört gün içinde binlerce kişinin hastalanması ve ölümüyle sonuçlanan, Londra Episodu olarak tarihe geçen felaket ile hava kirliliğinin ne  boyutta sonuçlar doğurayacağı görülmüştür. Günümüzde ise , hızla artan kentleşme, sanayileşme, motorlu araç sayısı, ısınmada kullanılan yakıtlar gibi insan kaynaklı etkenler hava kirliliğinin artmasında önemli rol oynamaktadır. Önüne geçilemeyen endüstri ve hızlı nüfus artışıyla artan bu kaynakların oluşturduğu hava kirliliğine karşın, birçok hükümet, ulusal ve uluslararası kurumlar hava kirleticilerin kontrol altına alınmasına yönelik yönetmelikler getirmiştir. Bu yönetmelikler ile hava kirleticilerinin emisyonunun kontrol altına alınması, insanın ve çevresinin hava kirliliğinin etkilerinden korunmasını amaçlanmaktadır.
Bir bölgede hava kirliliği, insan kaynaklı kirleticilerin dışında meteorolojik ve topografik gibi etkenlere de bağlıdır. Kirleticilerin bölgeye nasıl ve hangi kaynaklardan ulaştığının bilgisine, meteorolojik parametreler ve topografyanın  beraber incelenmesi ile varılabilir. Bu sayede, hangi hava koşullarının, hava kirliliğini ne kadar etkileyebileceği önceden bilinebilir ve buna göre kontrol mekanizması geliştirilip önlemler uygulanabilir.
Türkiye'de hava kirliliği nüfus artışı, hızlı kentleşme ve sanayileşme ile birlikte birçok ülkede olduğu gibi halen mücadele edilen bir  konudur. Özellikle kış aylarında, ısınma ve meteorolojik koşullar ile birlikte episot günleri yaşanabilmektedir. Gelişen şehirlerde artan kentleşme ve sanayi ile hava kirliliği sorun haline gelmeye başlamıştır. Nüfusu ve endüstrisi hızla büyüyen büyük şehirlerimizden olan Şanlıurfa'da da hava kalitesi bakımından değişim yaşanmaktadır. Güneydoğu Anadolu Bölgesi'nin hava kalitesini etkileyen en önemli unsurlar ulaşım ve sanayi faaliyetleri sonucunda oluşan beşeri kaynaklı kirlilikler, ısınma ve doğal yollarla meydana gelen çöl tozlarının taşınımıdır.
Çalışma bölgesi olan Şanlıurfa ili çok sektörlü entegre bir bölgesel kalkınma projesi olan Güneydoğu Anadolu Projesinde yer almaktadır. GAP, Cumhuriyet tarihimizin en kapsamlı ve maliyetli projesi olup, bugüne kadar hazırlanan bölgesel kalkınma plan ve programları arasında en etkin olarak uygulananıdır. Türkiye'nin en kalabalık 9. ili olan Şanlıurfa, GAP Projesi içerisinde gerek nüfus gerekse yüzey alanı ile en önemli illerden birini temsil etmektedir. Bunun yanısıra, Şanlıurfa, dinler tarihi ve inanç turizmi yönüyle de dünya kültüründe hızla önemli bir yere gelmektedir. Dolayısıyla başta şehirdeki canlıların sağlığı, turizm ve tarımsal faaliyetler açısından da Şanlıurfa'daki hava kalitesi önem arz etmektedir. Fakat artan nüfusu, sanayi ve motorlu taşıtlardan gelen kirleticiler hava kalitesinin düşmesine sebep olmaktadır. Bölgedeki kirletici kaynaklara ek olarak meteorolojik parametreler ve zaman zaman coğrafi konumundan ötürü Suriye'den gelen toz bulutları episod yaşanmasına neden olabilmektedir.
Bu çalışmada, Şanlıurfa'daki kirlilik kaynaklarının ve kirlilik günlerinin detaylıca araştırılabilmesi için biri sonbahar biri kış olmak üzere iki farklı mevsime ait episod dönemi incelenmiştir. Bir dönemin kış diğerinin sonbahar seçilmesindeki neden ise bölgede genel olarak bahar aylarında yaşanan toz taşınımı etkisinin incelenmesi ve kış döneminde ise atmosferik koşulların şehirdeki kirliliğe etkisinin ne derecede olduğunu ortaya koyabilmektir. Böylece, meteorolojik parametrelerin kirleticiler ile olan ilişkisi daha net ortaya çıkmış olucak ve episod dönemlerinin incelenmesinde yardımcı olacaktır. Bunlara ek olarak, episod dönemlerindeki kirlilik durumu CHIMERE modeli ile simüle edilerek modelin kirliliği yansıtma performansı ortaya konmuştur. İki farklı dönem olması yine modelin performansını değerlendirmede avantajlı olacaktır. Çalışmada ayrıca, episod dönemlerindeki kirlilik durumu daha detaylı araştırılarak, toz taşınımı, yerel kirletici kaynaklar ve meteorolojik parametreler etkenleri altında ne derecede kaldıklarının ortaya konulması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, bu dönemler için NOAA HySplit model çıktıları ile geri yörünge analizi yapılmış ve toz taşınımının etkisi ortaya konmuştur. Atmosferik şartların kirlilik durumunun oluşmasındaki payı ise sinoptik haritalar, meteorolojik parametrelerin grafikleri ve yukarı atmosfer haritaları ile tespit edilmeye çalışılmıştır. Hava kirliliği verileri Çevre ve Şehircilik Bakanlığının kurmuş olduğu Şanlıurfa Hava Kalitesi Gözlem İstasyonundan elde edilmiştir. Saatlik ve günlük olarak elde edilebilen veriler, kirletici olarak PM10 ve SO2 verilerini ölçmektedir. Sıcaklık, rüzgâr hızı ve rüzgâr yönü gibi meteorolojik parametreler yine aynı istasyondan temin edilmiştir. Episod dönemleri, AB limit değerlerine göre seçilmiştir. AB limit değerlerinin gözetilmesindeki amaç, 2019 itibari ile aynı limit değerlere sahip olmamızın planlanmasıdır. Böylece, Şanlıurfa ilinin kirlilik durumunda nasıl bir gidişat içerisinde olduğu belli olacaktır. Çalışma ayrıca Şanlıurfa ili için hava kirliliği modeli çalıştırılarak yapılan ilk çalışma olmasından dolayı önem arz etmektedir.

Abstract:
Air pollution, affecting all developed and developing countries, is a global problem that may cause serious and fatal consequences not only in health but also in environment. It is seen that air pollution may result in catastrophic consequences with London episode in December 1952 by reason of the fact that thousands of people got sick and died within four days. Nowadays, however, increasing urbanization, the number of motor vehicles, human-induced factors such as fuels used for heating play a major role in the increase of air pollution. Many governments and national and international institutions have made regulations towards controlling air pollution caused by irrepressible increase of industry and population growth. It is aimed to protect all living creatures and environment from effects of air pollution by means of these regulations controlling air pollution emissions. Air quality standards are determined by a number of organization and institutions like U.S. EPA, WHO, EU Air Quality Framework and additional directives, World Bank.
Effect of meteorological parameters is pretty significant in terms of distribution and transport of pollutants because the environment they release is atmosphere. Air pollution in a region also depends on topographical factors except anthropogenic contaminants. The information of how and which pollutans reached to region can be acquired by examining meteorological parameters and topography together. In this way, it can be known which weather conditions affect air pollution in advance. Thus, a control mechanism can be developed and can be taken precaution.
Air pollution in Turkey came to the fore with air pollution episodes in big cities such as Istanbul, Ankara and İzmir where demand increased to oil and coal by population growth and rapid urbanization in 1950s. Air pollution in Turkey is still a struggling issue as in many country with population increase and rapid urbanization and industrialization. Principally in winter months, episode days can occur with heating and meteorological conditions. Air pollution has begun to become a problem with increasing urbanization and industry in developing cities. Air quality also has been changed in Şanlıurfa with increase of its population and industry day by day. The most important factors affect air quality of Southeastern Anatolia are human based pollutants by transportation and industry, heating and dust transportation occurs naturally.
Southeastern Anatolia Project (GAP) which has been implemented most actively among regional development plan and programs prepared up to today, is the most extensive and highest cost project in Turkish Republic history. Şanlıurfa which is the most crowded ninth city of Turkey represents one of the most important cities of GAP because of its overpopulation and surface area. Şanlıurfa has rapidly become significance in that history of religions and belief tourism in world culture. Consequently, air quality has important in terms of living's health, tourism and agricultural activities in the city. Increasing population and pollutants due to composed from industry and motor vehicles induce to lower air quality. In addition, meteorological parameters and dust clouds flitting from Syria in additional to pollutant sources in region cause to form episode periods. In this study, episode periods will be analysed in winter and summer season throughout 2014 and will be compared with observation data of air quality and outcomes of CHIMERE model. Episode periods will be investigated together with synoptic charts thus correlation of air pollution with meteorological parameters will be studied as seasonal.
In addition to meteorological parameters and pollution sources in the region, dust clouds from time to time due to the geographical location of Syria is experiencing can cause episodes.
In this study, two different episode periods belong two different season as winter and autumn to investigate pollution days and sources in detail in Şanlıurfa. The reason choosing two different season is to examine dust transformation effect which is common in autumn and spring months and to reveal how much atmospheric conditions affect of city's pollution in winter months. Therefore, the relationship between pollutants and meteorological parameters will be clearly come to light and analysing of episode periods will be gotten easy. In addition, performance of CHIMERE model is revealed by simulated pollution situation in episode periods with CHIMERE chemistry model. Also, having two different season is advantageous in evaluation of model performance. The study also is aimed to exhibit to what extent episode periods remain in effect of dust transformation, local pollutant sources and meteorological parameters by searching detailed pollution situations. For this purpose, dust transformation effect is revealed with back trajectory analysis using NOAA Hysplit model outputs for these periods. Proportion of atmospheric conditions in pollution situations is studied to determine with synoptic maps, graphs of meteorological parameters and upper atmosphere maps provided by WRF. Air pollution data is provided by Şanlıurfa Air Quality Monitoring Station which is established by Republic of Turkey Ministry of Environment and Urbanisation. Hourly and daily data consist from PM10 and SO2 pollutants. Meteorological parameters as temperature, wind speed and wind direction also is provided from same station. Episode periods is selected according to EU limit values. The purpose of considering EU limit values is the plan of having same limit values in Turkey by 2019 year. Thus, it will be apparent how going has Şanlıurfa in pollution situation in general. Study also becomes more of an issue by being the first study which execute air pollution model for Şanlıurfa.
Pearson correlation coefficient is accounted for PM10 and SO2 data to test model outputs and observation data. Also, time series are given in graphic. Thus, model's performance is seen more clearly. Model considerably underestimated pollutant observation concentrations. However, model relatively captured high concentration values in Şanlıurfa when examining Turkey outputs in general. For PM10 concentrations, pearson correlation coefficient is accounted as r=0.3  between CHIMERE model outputs and observation data considering 8-10 February hourly data. The signal of correlation coefficient shows direction of relationship as numerical value shows relationship's strength. Accordingly, it can be said there is a weak relationship between observation data and model forecasts for PM10 concentrations. 
For SO2 concentrations, pearson correlation coefficient is accounted as r=0.82 between CHIMERE model outputs and observation data considering from 8 February 00Z during 12 hour data.  Even if it is difficult to deduce a certain result due to inadequate data, it can be said that model represents SO2 concentrations better in comparison with PM10 concentrations. 
For PM10 concentrations, pearson correlation coefficient is accounted as r= -0.064  between CHIMERE model outputs and observation data considering 11-12 October hourly data. Hence, it can be said there is too weak relationship between observation data and model forecasts for PM10 concentrations. This result which is especially seen in dust transport term shows that model is weaker  in dust transport terms. In addition, this result for episode periods is radically overlaps other studies' outcomes. For SO2 concentrations, pearson correlation coefficient is accounted as r= 0.31 between CHIMERE model outputs and observation data considering 11-12 October hourly data. It can be sait that model represents SO2 data better in comparison with PM10 data like in winter period.
It is aimed that the study demonstrate to guide and to bring light for a similar issue in the future. CHIMERE model's outputs substantially underestimated observation data especially for PM10. The most important cause of this result can be said to not specialised the WRF and CHIMERE model according to study area. Furthermore, many parameters which are given in CHIMERE model's general features in this study are run according to CHIMERE model's algorithm adoption. CHIMERE model which is especially initiated for Europe based studies can be understood for parameterization importance in model by running for other regions the model. It is obvious that adoption based parameters will be problem for model run. Model is quite underestimated observation data in episode periods for PM10 concentrations. It becomes more of an issue to run model providing meteorological data and emission data for study region.