Sıcak hava dalgalarının ölüm oranları üzerindeki etkisi: İstanbul örneği
The impact of heat waves on mortality rate: İstanbul case
Yazar: MERVE YILMAZ
Danışman: PROF. DR. HÜSEYİN TOROS ; PROF. DR. GÜNAY CAN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Atmosfer Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Halk Sağlığı = Public Health ; Meteoroloji = Meteorology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Hızlı nüfus artışı, kentleşme ve yeşil alanların azalması gibi durumlar İstanbul'un
iklim değişikliğine ve yaz aylarında gözlenen aşırı sıcaklıklara karşı kırılganlığını
artırmakta ve şehrin yaşam kalitesini olumsuz yönde etkilemektedir. Aşırı sıcaklıklara
uyum konusunda bölgesel eylem planları geliştirebilmek için biyoklimatik faktörlerin
ve sıcaklıkla ilişkili sağlık risklerinin dikkate alınması önemlidir. Bu çalışmada,
İstanbul'da yaz aylarındaki termal konforun bölgesel değişimini incelemek, yaşanan
sıcak hava dalgalarının bölgesel karakteristiklerini belirlemek ve sıcak hava dalgaları
ile ilişkili mevcut ve gelecek ölüm risklerini tahmin etmek amaçlanmıştır.
2013-2017 yaz aylarında İstanbul'daki 30 meteorolojik gözlem istasyonundan temin
edilen hava sıcaklığı, bağıl nem, rüzgâr hızı ve bulut kapalılığı ölçüm verisi
kullanılarak çeşitli indeksler ile bölgesel termal stres seviyeleri hesaplanmış ve termal
konfor haritaları oluşturulmuştur. Ölçülen hava sıcaklığı ve yedi farklı termal indeks,
gecikmesi dağıtılmış doğrusal olmayan model (DLNM) kullanılarak ölüm oranları ile
ilişkilendirilmiş ve sıcaklık artışlarına bağlı bağıl riskler (RR) tahmin edilmiştir.
Fizyolojik eşdeğer sıcaklık (PET), ölçülen hava sıcaklığı (T) ve ortalama radyan
sıcaklık (Tmrt) sıcaklık-sağlık ilişkisini tanımlayan en uygun termal göstergeler; 90.
yüzdelik değeri ise en uygun eşik sıcaklık olarak seçilerek sıcak hava dalgaları
tanımlanmıştır. Bölgesel sıcak hava dalgalarının ortalama sıklık, şiddet, süreklilik ve
kümülatif şiddet karakteristikleri ile sıcak hava dalgası haritaları oluşturulmuştur.
Günlük ortalama PET (PETort) değerleri ile oluşturulan haritalara göre sıcak hava
dalgası sıklığının ve şiddetinin en yüksek, sürekliliğin ise en düşük olduğu ilçe
Çatalca'dır. İlçede yer alan geniş orman arazileri sayesinde artan sıcaklıklara karşı
hızlıca adaptasyon sağlansa da kümülatif şiddet yerleşimin yoğun olduğu bölgelere
kıyasla yüksektir.
Mevcut risk analizlerinde, ilçelerdeki kentleşme yoğunluğuna göre ayrılan alt bölgeler
ile yaş, cinsiyet ve ölüm sebeplerine göre ayrılan alt nüfus grupları için aşırı
sıcaklıklarla ilişkili olarak artan ölüm riskleri tespit edilmiştir. Kentsel arazi yoğunluğu
düşük (<%25) ve orta (%26-50) seviyede olan bölgelerde, günlük maksimum hava
sıcaklığı (Tmak) ile tahmin edilen bağıl riskler sırasıyla 1,195 (%95 CI: 1,036-1,380)
ve 1,180 (%95 CI: 1,030-1,352) olup, bu bölgelerin yoğun kentsel bölgelere kıyasla
daha kırılgan olduğunu göstermektedir. Yüksek (%51-75) ve çok yüksek (>%75)
kentleşme oranına sahip bölgelerde ise RR tahminleri sırasıyla 1,085 (%95 CI: 1,016-
1,159) ve 1,159 (%95 CI: 1,076-1,248)'dir. Alt nüfus gruplarında, günlük maksimum
hava sıcaklıklarının MMT'den 90. yüzdelik değerine kadar yükselmesi durumunda,
sıcak hava dalgaları ile ilişkili ölüm riski artışları yaşlılarda %20,9, kadınlarda %16,7,
serebrovasküler ve solunum rahatsızlıkları yaşayan insanlarda sırasıyla %53,4 ve
%40,7 olarak tespit edilmiş, bu grupların aşırı sıcaklıklara karşı daha duyarlı oldukları
gözlenmiştir.
2013-2017 yaz dönemi ve mevcut etki fonksiyonu referans alınarak, farklı iklim
senaryoları ve nüfus varsayımları doğrultusunda İstanbul'un yakın geleceği için
yüksek sıcaklıklarla ilişkili ölüm riskleri ve atfedilen toplam ölüm sayıları tahmin
edilmiştir. Gelecek ölüm risklerinin SSP2-4.5 iklim senaryosuna göre, 2023-27
döneminde %0,86 (%95 CI: %0,11-25,3), 2043-47 döneminde ise %3,78 (%95 CI:
0,05-38,4) oranında; SSP5-8.5 senaryosuna göre, aynı dönemlerde sırasıyla %2,75
(%95 CI: 0,08-29,3) ve %4,19 (%95 CI: 0,16-34,6) oranında artacağı öngörülmüştür.
Nüfusun daha hızlı arttığı varsayımda atfedilen ölüm sayılarının da daha fazla artacağı
tahmin edilmiştir. 2023-27 döneminde, dengeli SSP2-4.5 varsayımlarına uyulduğu
takdirde aşırı sıcaklara atfedilen ölüm sayılarının kötümser SSP5-8.5 tahminlerine
kıyasla yaklaşık %20 oranında azaltılması mümkündür. 2043-47 döneminde ise iklim
senaryolarına göre atfedilen ölüm risklerinin yaklaşık olarak aynı oranlarda artması
beklenmektedir. Yüzyıl ortası için her iki iklim senaryosuna göre tahmin edilen küresel
ısınma ve nüfus seviyeleri arasındaki farkların sıcaklıkla ilişkili ölüm sayılarını
dengeleyeceği düşünülmüştür.

Abstract:
According to the IPCC Sixth Assessment Report (AR6), the frequency and
intensity of heat waves due to climate change are increasing and adversely affecting
human health. The impacts of climate change and heat waves on human well-being are
particularly concerning for seaside cities and communities. The rapid increase in
population and reduction of green spaces lead to an urban heat island effect, making
İstanbul more vulnerable to climate change by trapping heat and reducing natural
cooling mechanisms in the city. To detect the health impacts of heat waves and develop
urban and regional plans to adapt against heat stress, it is necessary to focus on
bioclimatic factors indicating human thermal comfort. Thermal indices and thermal
comfort maps are important in developing health-minded climate action
strategies and people-friendly urban plans. Especially in cities where vulnerability to
extreme weather events is high, it is important to detect the most appropriate indicators
for the regional characteristics and action planning for them.
In this study, it was aimed to analyze the spatial variation of thermal comfort during
the summer months in İstanbul, to determine the regional characteristics of heat waves
and to estimate the current and future mortality risks associated with heat waves. In
addition to the total mortality risks, vulnerabilities of sub-regions and sub-population
groups in İstanbul were investigated.
The hourly measured air temperature, relative humidity, wind speed, and cloud cover
data during the summer months (June, July, and August) of 2013-2017 were obtained
from 30 meteorological stations in İstanbul. The daily mortality data were provided by
the İstanbul Provincial Directorate of Health. To determine the urbanization density
categories of İstanbul's districts, CORINE land cover data (available in 2018) were
used. The percentage of urbanized areas in each district, which covers urban fabric,
industrial, commercial, and transport units, and mine, dump, and construction sites of
all districts were calculated, and four categories were determined with very high
(>75%), high (51-75%), moderate (26-50%), and low (<25%) urbanization levels. The
sub-population groups were categorized in terms of ages (≥65, 15-64, 1-14), genders
(women and men), and death causes (respiratory system diseases, circulatory system
diseases, and its special group of cerebrovascular diseases, metabolic diseases, and renal
diseases).
Using hourly meteorological data, regional thermal stress levels were determined with
various indices and thermal comfort maps were created. Heat stress levels for apparent
temperature (AT), heat index (HI), wet bulb globe temperature (WBGT), physiological
equivalent temperature (PET), universal thermal climate index (UTCI), and perceived
temperature (PT) indices were calculated and associated with meteorological
parameters.
The energy balance-based thermal indices, were calculated by using RayMan Pro
software with the input of hourly air temperature, relative humidity, wind speed, and
cloud cover measurements. Thermal comfort maps have been produced with daily
mean and daily maximum values of all indices. As a result, the meteorological
parameters with the strongest correlation with all thermal indices are air temperature
(T) with r = 0.89 ± 0.01 and mean radiant temperature (Tmrt) with r = 0.75 ± 0.16. The
differences in thermal stress levels over the city have been distinctively observed in
the ATmax, PETmax, and PTmax maps which are generated by daily maximum values of
the indices. Çatalca, where forests cover large areas compared to highly urbanized
districts, has the lowest heat stress defined by all indices.
The nonlinear exposure-response functions were derived by associating all thermal
comfort indicators and mortality data, and the most appropriate model that best fits the
data was decided. A method was developed to identify the optimum thermal indicator
and threshold value to identify heat waves in İstanbul and to reveal the effect of
temperature increases on mortality. The complex and delayed relationships between
daily mortality rates and the daily mean, maximum, and minimum temperatures (T),
along with seven thermal indices (Tmrt, AT, HI, WBGT, PET, UTCI, and PT) were
investigated by using the Distributed Lag Nonlinear Models (DLNM).
Heatwaves are defined based on the Minimum Mortality Temperature (MMT) and 90th
percentile thresholds and heatwave maps are constructed by their frequency, intensity,
duration, and cumulative intensity characteristics. PETmean emerges as the optimal
thermal index, exhibiting the lowest Akaike's Information Criteria (AIC: 3553) and
estimates relative risk (RR) of 1.080 (95% CI: 1.051-1.110) for a 1°C increase above
the 90th percentile. Additionally, Tmean, Tmax, PETmax, and Tmrtmean indices demonstrate
favorable characteristics, with low AIC values and high RR estimates. Notably,
heatwaves are intense and frequent in Çatalca despite low urban land use and abundant
forests, but their duration was short due to the fast adaptation capability of the region.
The relative or excess risks associated with heat waves were identified for subregions
and sub-population groups in İstanbul. In the regional analyses, PETmean and
Tmax indices, which were selected as the most appropriate thermal indicators to
describe temperature-mortality relationships, were used, while only the Tmax index was
used in the population group analyses. The exposure-response relationships were
defined for each group and the relative risks (RR) for increasing temperature from the
minimum mortality temperature (MMT) to the 90th percentile threshold were estimated by
DLNM outputs.
The results of the study reveal that suburban districts containing low (<25%) and
moderate (26-50%) urbanization categories are more vulnerable to rising temperatures,
with RR (95% confidence interval), estimated by daily maximum air temperature
(Tmax), that are 1.195 (95% CI: 1.036-1.380) and 1.180 (95% CI: 1.030-1.352),
respectively. Highly (51-75%) and very highly (>75%) urbanized areas in İstanbul
were found to be more resilient against heat waves, with mortality risks
correspondingly estimated at 1.094 (1.023-1.170) and 1.144 (1.080-1.213). In subpopulation
groups, the increases in the risk of death associated with heat waves were
20.9% for the elderly, 16.7% for women, 53.4% for people with cerebrovascular and
respiratory diseases and 40.7% for people with cerebrovascular and respiratory
diseases, and these groups were observed to be more sensitive to extreme heat when
daily maximum air temperatures rise to the 90th percentile of the MMT.
To investigate the impact of climate change on mortality in İstanbul in the near
term, heat-related mortality risks were estimated for the summer periods of 2023-27
and 2043-47 referring to the summer months of 2013-17.
The baseline exposure-response functions defined for the reference period using the
total number of deaths and daily maximum temperatures (Tmax) over İstanbul were
extrapolated to the Tmax estimates according to the SSP2-4.5 and SSP5-8.5 climate
scenarios. In addition, population correction was applied to the future exposure-response
functions using İBB's population forecasts under two different assumptions,
and the attributable number of deaths was estimated.
According to the SSP2-4.5 climate scenario, future attributable mortality risks are
projected to increase by 0.86% (95% CI: 0.11-25.3%) in the period 2023-27 and 3.78%
(95% CI: 0.05-38.4%) in the period 2043-47; under the SSP5-8.5 scenario, 2.75%
(95% CI: 0.08-29.3%) and 4.19% (95% CI: 0.16-34.6%) in the same periods,
respectively. Assuming a faster population growth, the number of attributed deaths is
also projected to increase more. In the period 2023-27, it is possible to reduce the
number of deaths attributed to extreme heat by about 20% compared to the pessimistic
SSP5-8.5 projections in case the conservative SSP2-4.5 assumptions are followed. In
the period 2043-47, the mortality risks are expected to increase at approximately the
same rates according to both climate scenarios. The differences between global
warming and population levels estimated for mid-century under the two climate
scenarios are considered to balance the number of heat-related deaths.