Understanding the sources and the extend of atmospheric particulate matter problem over Turkey using mesoscale chemical transport model

Türkiye, nüfusu 80 milyona yaklaşırken hava kirliliği ve özellikle partikül madde kirliliği sorunu ile başa çıkmaya çalışmaktadır. Özellikle nüfusun yoğun olarak ikamet ettiği büyük şehirlerde yerel emisyon kaynakları, uzak mesafeli taşınıma göre, hava kirleticilerinin ana kaynağıdır. Yerel emisyon kaynakları arasında ise evsel ısınma özellikle kış aylarında hava kirliliği üzerinde en çok etkiye sahip olan kaynaktır. Türkiye'nin endüstri merkezinde konumlanmış olan İstanbul'da 1980'li yıllardan günümüze birçok sefer kritik seviyelere ulaşan hava kirliliği problemleri devamlılığını sürdürmektedir. İstanbul'daki hava kirliliğinin ana sebeplerinden birisi de yerel insan-kaynaklı emisyonların partikül madde seviyesinin 60 %'ını oluşturmasıdır. T. C. Çevre ve Şehircilik Bakanlığı'nın raporuna göre 2015 kış ayında İstanbul ilinde partikül madde konsantrasyonları birçok günde ÇŞB partikül madde standardı olan 70 g/m 3 değerinin üzerinde ölçülmüştür. Hava kirliliği üzerine olan etkilerinden dolayı ana emisyon kaynaklarının modellenmesi büyük önem teşkil etmektedir. Bu kaynakların modellenmesi kirletici ölçümlerini desteklediği gibi farklı faydaları da bulunmaktadır. En önemli faydalardan birisi ölçüm istasyonlarının bulunmadığı noktalarda hesaplanan kirletici konsantrasyonları ve gelecekteki farklı senaryoların sonuçlarını tahmin etmek gibi. Bu çalışmada hava kalitesi modellemesi için üç boyutlu Eulerian atmosfer kimyası ve taşıma modeli olan The US EPA Community Multiscale Air Quality (CMAQ v5.2) modeli kullanılmıştır. Modelleme alanı iç içe üç model alanından oluşmaktadır. En dış alan Avrupa ve Orta Doğu'yu içerirken, orta alan tüm Türkiye'yi, en iç model alanı ise Marmara Bölgesini içerisine almaktadır. Modelleme periyodu 2015 kış aylarıdır. Seçilmiş olan bu zaman aralığında yerel kirletici kaynaklarının etkisinin bulunması amacı ile uzun mesafeden taşınım olmayan günler saptanmıştır ve bu günler üzerine çalışmalar yoğunlaştırılmıştıre. Türkiye bulunduğu konumdan dolayı birçok farklı partikül madde kaynağına komşudur. Atmosferik sistemlerlere bağlı olarak bu kaynaklardan Türkiye'ye yüksek miktarlarda paritkül madde taşınımı gerçekleşmektedir. Uzun mesafeli taşınım olduğu günlerde taşınan kirleticiler yerel kirletici kaynaklarını bastırmakta ve etkilerini maskelemektedir. Çalışma periyodu için sıcaklık ve paritkül madde konsantrasyonları gözlem verileri incelenmiş ve yerel kirleticilerin hava kirliliği üzerine olan etkilerinin en iyi temsil edilebileceği zaman aralığı çalışmada kullanılmıştır. Hava kalitesi modellemesinin iki ana girdisi bulunmaktadır; emisyon ve meteoroloji girdileri. Çalışmada kullanılan emisyonlar Türkiye'yi içeren Avrupa tabanlı emisyon envanterleri ile yerel emisyon verileri yüksek çözünürlüklü İstanbul ili için hazırlanmış olan emisyon envanterinden alınmıştır. CMAQ modeli emisyon girdisi olarak saatlik ve kimyasal türleştirme yapılmış emisyonları kullanmaktadır. Emisyon envanterleri emisyon miktarlarını yıllık olarak sakladıkları için bu emisyonları hava kalitesi modelinde kullanmadan önce bir takım işlemlerden geçmek zorundadırlar. Kuzey Amerika için yazılmış olan Sparse Matrix Operator Kernel Emissions emisyon işleme modeli Avrupa ve Türkiye için mevcut değildir. Bu yüzden CMAQ modeli emisyon girdisinin oluşturulması amacı ile SMOKE modeli benzeri bir emisyon işleme programı, DUMANpy, Türkiye için bu tez çerçevesinde yazılmış ve emisyon hazırlama işlemlerinde kullanılmıştır. Bu program emisyon envanterinden elde ettiği bilgileri zamanda ve mekanda dağıtarak emisyonları hava kalitesi modeli tarafından istenilen biçime getirmektedir. DUMANpy, Python programlama dilinde yazılmıştır. Emisyon girdileri öncellikle gridlenmekte, daha sonra zamansal profileller kullanılarak yıl bazından saatlik veriler oluşturulmaktadır. Daha sonra hava kalitesinde kullanılan kimyasal mekanizmaya göre emisyonlardaki kirleticiler kimyasal bileşenlerine ayrılmaktadır. Emisyonların kaynağına göre düşeydeki dağılımları yapılarak CMAQ modeline hazır olan son çıktılar üretilmektedir. Diğer bir ana girdi olan meteoroloji girdileri için ise çevrimdışı olarak Weather Research and Forecasting (WRF v3.8.1) modelinin çıktıları kullanılmıştır. Meteoroloji girdileri kimyasal reaksiyonlar ve kimyasal taşınım gibi kompleks işlemlerin arkasındaki en önemli etkenleri hava kalitesi modeline sağlamaktadır. Meteoroloji modeli hava kalitesi modeli ile çevrimdışı olarak eşleştirilmiş ve çalıştırılmıştır. Meteoroloji modeli çıktılarının kullanılmasının önemli bir sebebi ise ölçüm yapılamayan alanlardaki meteorolojik değerleri de hava kalitesi modeline sağlamasıdır. Meteoroloji modeli CMAQ modelleme alanının genişletilmiş halini kullanmaktadır. Hem emisyonlar hem de meteoroloji çıktıları CMAQ modeline verilmeden önce kalite kontrolü ve ölçüm verileri ile karşılartırılarak güvenilirlikleri değerlendirilmektedir. Girdiler tamamlandıktan sonra hava kalitesi modeli CMAQ tüm model alanları ve farklı emisyon envanterleri için çalıştırılmıştır. Modelleme alanları arasındaki boyut farkı çalışma alanın odaklandığı bölge için araştırılmıştır. Bu alanlardaki hava kalitesi modeli performansları daha sonra ölçüm verileri ile karşılaştırılmıştır. Model en iyi performansı en iç modelleme alanında gösterdiği belirlenmiştir. Marmara bölgesini kapsayan en iç modelleme alanı için hem genel emisyon envanteri hem de yüksek çözünürlüklü yerel emisyon kaynaklarından hesaplanmış olan envanter kullanılarak model performansı ve senaryo analizleri yapılmıştır. Hava kalitesi model sonuçları yüksek çözünürlüklü emisyon envanteri ile yapılmış olan senaryo analizinin genel envantere göre daha iyi sonuç verdiğini göstermiştir. Yüksek çözünürlüklü envanter sayesinde özellikle evsel ısınma sektörü kaynaklı emisyonların kış dönemideki kirletici konsantrasyonlarının (SO2, PM10, PM2.5) etkisi İstanbul ili için daha iyi olduğu görülmektedir. Yerel kirletici kaynaklarının etkilerinin baskın olduğu günlerde emisyon sektörlerinin hava kirliliği üzerine olan etkilerinin ortaya konulması önemlidir. Hava kalitesini iyileştirmeye yönelik planlamaları ve verilecek olan kararları daha sağlıklı bir şekilde verebilmek için kaynakların etkisini doğru ve yüksek çöznürlüklü olarak görmek önemlidir. Bu çalışma sonucunda sadece konsantrasyonların temsiliyetinde miktar olarak iyileştirme yapılmış olmasının yanı sıra emisyon kaynaklarının mekansal olarak temsiliyetide iyileştirilmiştir. Bu tez içerisinde yapılmış olan modelleme çalışmaları göstermektedir ki İstanbul gibi nüfusun yoğun olduğu şehirlerde insan kaynaklı emisyonların temsiliyeti hem toplum sağlığı hem de yasa yapıcılar için bir araç oluşturması bakımından büyük bir önem arz etmektedir.