Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
467051		Analysis of SO2 pollution in Turkey using ground observations and satellite retrievals / Türkiye'de SO2 kirliliğinin yer ve uydu ölçümleri ile incelenmesi Yazar:MERVE ASAR Danışman: YRD. DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL Yer Bilgisi: İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Çevre Bilimleri ve Mühendisliği Bilim Dalı Konu:Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2017 130 s.
Bu çalışmanın amacı Türkiye üzerindeki kükürt dioksit kirliliğinin yer ölçüm istasyonlarından ve bir uzaktan algılama cihazından elde edilen sonuçlarının birbirleriyle olan ilişkilerini araştırmaktır. Bir diğer amaç ise, evsel ısınmanın kükürt dioksit kirliliğine katkısı belirlemektir. Çevre Koruma Ajansı tarafından belirlenen altı kriter kirleticinin içinde yer alan kükürt dioksiti ölçmek ve yönetmek oldukça önemlidir. Kirletici, konsantrasyon olarak ortamın hava kalitesini direkt ölçen yer gözlem istasyonları ve kolon ölçümü yapan uzaktan algılama cihazları ile gözlemlenebilir. Hava kirliliğine olan duyarlılığın artmasının ardından, hava kalitesi gözlemleri önem kazanmıştır. İlk kirlilik gözlemi, 1961 yılında kükürt dioksit ve partikül madde için yapılmıştır. 1984 yılında ise yarı otomatik ölçüm cihazları yerini tam otomatik ölçüm cihazlarına bırakmıştır. Buna ek olarak, kükürt dioksitin ilk uzaktan algılanması 1979 yılında gerçekleşmiştir. Gün geçtikçe, uzaktan algılama cihazları gelişmiş ve sayısı artmıştır. Günümüzde kükürt dioksit ölçümü yapabilen ve güncel olarak kullanılarn yedi cihaz bulunmaktadır. Uzaktan algılama geçmişten günümüze bir çok çalışmada kullanılmıştır. Endüstriyel aktiviteler, enerji üretimi ve volkanik patlamalar kükürt dioksit gözleminin yapıldığı başlıca alanlar olarak verilebilir. Bu çalışmada Ulusal Hava Kalitesi İzleme Ağı tarafından 2005 ve 2016 yılları arasında 174 gözlem istasyon için veri elde edilmiştir. Veriyi işlemeden önce, kaliteyi güçlendirmek adına veri bir filtreleme sürecine tabi tutulmuştur. Bu filtrelemede günlük veri sayısının %75'inden az veri bulunan günler, saatlik ardışık iki veri arasındaki farkın 104.8 µg/m3'ten büyük olduğu veriler veri setinden çıkarılmıştır. Ayrıca daha doğru sonuçlar elde etmek için konsantrasyon değerlerinde alt ve üst limitler belirlenmiştir. Üst limitin belirlenmesinde literatür araştırmalarında yer alan, SO2'nin maksimum ölçülebildiği yerlerdeki ölçümler göz önünde bulundurulmuştur. 2001 yılında Santiago kraterinde 3.1 ppm yani 7950 µg/m3'lük bir SO2 konsantrasyonu kaydedilmiştir. Bu veriden daha büyük veriler ile karşılaşılmayacağı düşünülerek, veri setindeki üst limit 3 ppm yani 7860 µg/m3 olarak kabuş edilmiş ve alt limit ise ortalamalarda yanlış SO2 konsantrasyon verilerinin elde edilmesini engellemek için -5 µg/m3 olarak belirlenmiş ve bunların dışındaki veriler, veri setinden çıkarılmıştır. Yer ölçümlerine yıllık, aylık ve mevsimsel ortalamalar alınırken, yer ve uydu ölçümlerinin karşılaştırılmasında daha temsili sonuçlar elde edebilmek için, Ozone Gözlem Cihazı'nın (OMI) yerel geçiş saati olan 13:45 ile uyumlu olacak şekilde, saat 13:00 ve 14:00'ın ortalamaları kullanılmıştır. Bunların haricinde, evsel ısınmanın SO2 kirliliği üzerindeki etkisini araştırmak için Isıtma Gün Dereceleri (HDD) denilen, bir günün ne kadarının soğuk geçtiğini ölçmeye yarayan bir parametre kullanılmıştır. Bu bölümde günlük sıcaklıklar ve ısıtma gün dereceleri, SO2 konsantrasyonları ile karşılaştırılmıştır. Fakat bu karşılaştırma kaynak belirlemede yeterli olmayacağından, meteorolojik kaynakların kirlilik seviyesinde etkisi olup olmadığını araştırmak için SO2 konsantrasyonları NO2 ve PM10 gibi diğer kirleticilerle karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma süresinde sıcaklık verileri Meteoroloji Genel Müdürlüğü, kirlilik konsantrasyon verileri ise Ulusal Hava Kalitesi İzleme Ağı'ndan alınmıştır. Bu karşılaştırılmalar mevsimsel değişimin en yüksek olduğu istasyonlar arasından seçilmiş dört istasyon arasında yapılmıştır. Buna göre Edirne Keşan (MTHM) ve Tekirdağ istasyonlarında evsel ısınmanın SO2 kirliliği üzerinde büyük etkisi olduğu görülmektedir. Ordu Fatsa'da ise tüm kirleticiler arasındaki aynı orandaki mevsimsel değişimler, yüksek SO2 kirliliğinin enversiyon gibi meteorolojik kaynaklı olabileceğini ortaya çıkarmıştır. Diğer türdeki veri setleriyle karşılaştırma yapmak için görünür ve morötesi dalga boyunda ve geri saçılmış elektron ölçümü yapan OMI'den sağlanan veriler kullanılmıştır. Yer ölçümleriyle daha verimli bir karşılaştırma yapılması için zemin yüzeyine yakın sınır tabakasındaki (PBL) kolon miktarları kullanılmıştır. Uydu ölçümleri alındıktan sonra OMI'nin standart kılavuzuna bağlı kalınarak, veri kalitesini yükseltmek amacıyla veri filtrelemesi yapılmıştır. Bu süreçte SO2 PBL kolon miktarı -1.27E+30 değerine eşit olan, Ozon Kolon Miktarı 1500 Dobson biriminden büyük olan, Zenit Açısı 70 dereceden büyük olan ve Işınımsal Bulut Fraksiyonu 0.3'ten büyük olan veriler veri setinden çıkarılmıştır. Yer ölçümleri ile uydu ölçümleri arasındaki korelasyonun zayıf olduğu gözlemlenmiştir. Öte yandan, OMI'nin kömür yakan termik santraller ve SO2 emisyonu salan endüstriler gibi büyük noktasal kaynaklarda, SO2 kirliliğini yakalayabildiği görülmüştür. Ayrıca, mevsimsel SO2 kolon değişimlerinin en fazla gözlendiği ilk on istasyonu içeren listede, henüz doğal gaz kullanımına geçmemiş iki istasyon görülmektedir. Dahası, 2012 yılının Ocak ve Temmuz ayları için, SO2 yer ölçümü konsantrasyonları OMI PBL kolon sonuçlarından türetilmiş konsantrasyonlar ve CMAQ model simülasyonundan elde edilmiş konstantrasyonlar ile karşılaştırılmıştır. OMI konsantrasyonlarında diğer veri setlerine göre daha düşük tahminler gözlemlenmiştir. Yer istasyonları ile CMAQ model simülasyonu arasında, Güneydoğu Anadolu ve Ege Bölgesinin bazı bölgelerinde düşük de olsa korelasyon görülmektedir. Bunların dışında, Musul'daki kükürt tesisinde çıkan yangının Türkiye üzerindeki etkileri incelenmiştir. Bu çalışmada hem ölçüm istasyonu verileri hem de uydu verileri kullanılmıştır. Etkiler 2016 yılı için oluşturulmuş, hem OMI verilerinin hem de etki alanında kalan yer istasyonların yer ölçüm verilerinin yer aldığı haritada gözlemlenmektedir. Kirlilik taşınımından etkilenen kısım Türkiye'nin Güneydoğu Anadolu Bölgesi'ni kapsamaktadır. En çok etkilenen istasyonların Şanlıurfa, Mardin, Siirt, Hakkari, Diyarbakır, Bitlis ve Batman olduğu görülmüştür. Kirlilik bulutunun yaklaşık geçiş süresi beş gün olarak tespit edilmiştir. Bunlara ek olarak, yer ve uydu ölçümleri arasında daha güvenilir karşılaştırma yapılması için Corine Arazi Örtüsü envanteri kullanılmıştır. İl bazındaki hesaplamalarda Corine Arazi Örtüsü envanterinde yer alan kentsel ve endustriyel alanlar kullanılmıştır. Envanter kullanılarak elde edilmiş kolon verileri ile yer konsantrasyonları arasında genel bir uyum gözlemlenmemiştir. Yer konsantrasyonlarının çok yüksek, uydu ölçümlerinin ise çok düşük gözlemlendiği yerler belirlenmiştir. Bu yerlerde kirliliğin lokal veya meteorolojik kaynaklı olabileceği düşünülmüştür. İstasyonun kurulacak yerlerin iyi belirlenmesi ve istasyon sayılarının arttırılması daha verimli bilgilerin elde edilmesini sağlayabilir. Uydu ölçümlerinin yer ölçümlerinden çok yüksek olduğu yerlerdeki farkın sebebi ise atmosferin üst kısımlarında görülebilecek kirlilik taşınımı olabileceği düşünülmüştür. Sonuç olarak, yer ve uydu ölçümleri arasındaki korelasyonun düşük olduğu gözlemlenmiştir. Bu düşük korelasyonun üç sebeple ilişkilendirilebileceği düşünülmektedir. İlk olarak, yer ölçüm istasyonları tek bir noktada ölçüm yaparken, OMI alan tarayarak ölçüm yapmaktadır. İkinci olarak, yer ölçüm istasyonları yüzeyde ölçüm sağlarken OMI ölçümlerini kolon üzerinden sağlamaktadır. Sonuncu olarak, OMI'nin yerel geçiş saati 13:30 iken, yer ölçümleri saatlik devamlı ölçüm yapmaktadır. Bu çalışmada, yer ve uydu ölçümleri arasındaki karşılaştırılmalar yapılırken, yerel geçiş saati etkisi en aza indirilmek için yer ölçümlerinin saat 13:00 ile 14:00 arasında verilerinin ortalaması kullanılmıştır fakat yukarıda belirtilen etkilerin haricinde gözden kaçırılmış etkiler de bulunabilir. Yer konsantrasyonlarını kullanarak kolon verileri hakkında ya da kolon verilerini kullanarak yer konsantrasyonları hakkında bir tahminde bulunmak oldukça zordur. Yer ve uydu ölçümelerinin arasındaki uyumluluğun artması için gözlem istasyonlarının yeri ve sayısı çok iyi belirlenmelidir. Ayrıca, ölçüm istasyonları verileri için kalite değerlendirmesi yapılmasının daha temsili veri setlerinin elde edilmesine yardımcı olacağı düşünülmektedir. Hava kirliliği kalitesi gözleminde sadece yer ölçümlerinin ya da sadece uydu ölçümlerinin kullanılmasının yeterli olduğunu söylemek zordur. Bu nedenle iki farklı veri seti de birlikte kullanılmalıdır. Son olarak, OMI ile evsel ısınmanın SO2 kirliliğine etkisini araştırmanın zor olduğu gözlemlenmiştir. Buna rağmen, Musul'daki yangının Türkiye üzerindeki etkilerinin araştırıldığı çalışma, kirlilik taşınımının OMI tarafından verimli bir şekilde gözlemlenebileceğini kanıtlamaktadır.
The aim of this study is to research the relation between measurement of monitoring stations and a remote sensing instrument for sulfur dioxide (SO2) pollution over Turkey. Moreover, to examine the contribution of residential heating to SO2 pollution is another objective of this study. It is important to measure and to manage SO2, which is among the six criteria pollutants designated by Environmental Protection Agency. The pollution can be observed by ground monitoring stations which can directly measure ambient air quality in the form of mass or volume concentration, and remote sensing instruments providing column based results. After awareness to air pollution has increased, observation of pollution gained more importance. First pollution monitoring performed in 1961 to monitor SO2 and particulate matter (PM). Then, full automatic instruments were started to use in 1984 instead of using semi-automatic instruments. Moreover, remote sensing of SO2 was performed first in 1979. Day after day, remote sensing instruments were developed and number of instruments which can measure SO2, increased. Satellite retrievals have been used for many studies from past to present. Industrial activities, power generation and volcanic eruptions can be given as the main study areas to observe SO2 pollution via remote sensing. In the study, SO2 concentrations in 174 ground monitoring stations were obtained from National Air Quality Monitoring Network for the period of 2005-2016. Before processing the data, data filtration was performed to ensure quality of the data. Data with less than 75% of daily measurements, data with an hourly change greater than 105 µg/m3 (40 ppbV), data remaining as the same value 5 hours and data greater than 7860 µg/m3 (3.1 ppmV) and less than –5 µg/m3, were excluded from the dataset. While averaging data obtained from ground stations to have annual, monthly and seasonally results, average of data for daily, and between 13:00 and 14:00 were used. In addition, heating degree days were calculated for the stations with high seasonal SO2 concentration variation in order to determine possible SO2 pollution source. SO2 concentrations were compared with both temperature and heating degree days. However, because this comparison is not enough to see source of the pollution, NO2 and PM10 concentrations were investigated along with SO2 concentrations in order to determine if there was any meteorological effects to cause high pollution. During that process, daily average temperature around the mentioned stations were obtained from Directorate General of Meteorology and PM10 and NO2 concentrations were obtained from National Air Quality Monitoring Network. The latter was for the comparison with satellite retrievals, since the local passing time of Ozone Monitoring Instrument (OMI) is 13:30. In order to make comparison between each type of data measurements, retrievals of OMI performing measurement in the visible and ultraviolet and measuring solar backscattered radiation, were used for the same time period. In the study, planetary boundary column (PBL) SO2 was used which represents the anthropogenic pollution. Correlation between ground measurements and satellite retrievals were low. Firstly, it is indicated that OMI can capture high SO2 levels around large-scale point sources such as industries and coal power plants. Secondly, two stations where residental heating by coal consumption were investigated which were placed in top ten of stations with high seasonal SO2 PBL column amount change. Furthermore, SO2 ground observations were compared with OMI-derived SO2 and CMAQ simulated SO2 concentrations for January and June 2012. Lower estimations in OMI-dervied SO2 concentrations were observed compared to other two datasets. In some parts of the Southeastern Anatolia and Egean Regions, correlations were observed between ground observations and CMAQ-derived concentrations. Moreover, evaluation of pollution transport caused from the sulfur plant fire in Mosul, was performed. During this study, both ground measurements and satellite retrievals were used. Effects of the fire can be observed in annual SO2 PBL column amount map of 2016 which was prepared earlier. The Southeastern Anatolia Region was affected from the pollution transport. Highly affected stations were Şanlıurfa, Mardin, Siirt, Hakkari, Diyarbakır, Bitlis and Batman. Period of transport was determined as approximately 5 days. Consequently, correlation between ground measurements and OMI was observed low. The reasons of low correlation can be associated with three reasons. OMI scans area to obtain parameter and give column information while ground stations make measurement from a point give surface concentration. Local passing time of OMI is 13:45 whereas ground stations measure air quality continuously. Even though, the last effect was decreased substantially by averaging SO2 concentrations at 13:00 and 14:00 in ground measurements, there can be oversighted effects. It is stated that OMI retrievals can be used for determination of monitoring station locations. In addition, it was observed that determination of residental heating contribution to SO2 pollution by OMI, is still difficult. The study covering effects of the fire in Mosul over Turkey indicated that OMI retrievals can be used to detection of pollutant transportation.