Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/13020
Title: Emep So2 Emisyonlarının Wrf-cmaq Model Sistemi Kullanılarak Türkiye İçin Değerlendirilmesi
Other Titles: Evaluation Of Emep So2 Emissions For Turkey Using Wrf-cmaq Modeling System
Authors: Tezel, Burçak Kaynak
Abdi, Amirhossein
10117237
Çevre Bilimleri ve Mühendisliği
Environmental Science and Engineering
Keywords: Community Multiscale Air Quality (cmaq)
Hava Kalitesi
Model Değerlendirmesi
Community Multiscale Air Quality (cmaq)
Air Quality
Model Evaluation
Issue Date: 13-Jul-2016
Publisher: Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Abstract: Atmosferik kirleticiler tür ve miktarına bağlı olarak bazı istenmeyen kokulara sebep olurlar. Özellikle, insanlar sülfür içeren bileşiklere karşı yüksek hassasiyete sahiptir ve bu sebepten bu bileşikler kolaylıkla hissedilebilir. Bu bileşiklerin aynı zamanda insan sağlığına, özellikle, solunum sistemi üzerinde bronşit, akciğer kanseri ve amfizem hastalığı gibi yan etkileri bulunmaktadır. Ozon gibi bazı kirleticiler olası mutajenik etkilere sahipken diğerleri ise kanserojen etkilere sahiptir. Ayrıca bu kirleticiler sinerjik etkiler de gösterebilir, örneğin, kükürt dioksitin (SO2) sağlık etkileri partikül madde varlığında şiddetlenerek artar. Sağlık etkilerinin yanında, kirleticiler yapı ve binaları da aşındırma, çökelme ve elektrokimyasal korozyon vasıtasıyla harabiyet vermektedir. Bu durum, Avrupa'daki bazı tarihi bina ve heykeller için önemli bir problem olarak görülmektedir. Ozon, kükürt dioksit, azot dioksit, florür, peroksiasetil nitrat (PAN) ve etilen gibi kirleticiler bitki örtüsüne zarar vererek ekolojik sorunlara yol açmaktadır. Daha geniş ölçekte bakıldığında, kirleticiler, solar radyasyonda düşüşe bağlı görüş mesafesigibi meteorolojik parametreleri etkileyebilmekte ve iklim değişikliğine kayda değer etkilere sebep olabilmektedir. Sülfürik asit, nitrik asit ve hidroklorik asit gibi kirleticilerin diğer bir yan etkisi de ıslak ve kuru çökelme yoluyla toprak ve su alıcı ortamlarında asit birikimine yol açmalarıdır. Asit birikimi çevre açısından toprağın asitlenmesi, balık ölümleri, gibi, ve insan sağlığı açısından insan solunum sisteminde astım, bronşit ve akciğer ödemi gibi etkilere sebep olmaktadır. Hava kalitesi yönetiminde, karar verici mekanizmalar emisyonları öncelikle raporlamak ve sonrasında daçevre politikaları ile kontrol altına alabilmek için güvenilir bilgilere ihtiyaç duymaktadır. Güvenilir raporlama; tam ve doğru veri, güncel veri prosesi ve modellemeye bağlıdır. Hava kalite modelleri kirletici emisyonları ve meteoroloji, kimyasal mekanizma bilgisi ve arazi kullanımı gibi diğer önemli girdi parametrelerini kullanarak kirleticilerin öteleme, yayılım ve kimyasal dönüşümlerini simule ederler. Model simulasyonları çeşitli kirletici türlerinin belirli lokasyonlarda ve belirli zamanlarda ortam konsantrasyonu hesaplar. Envanter olarak toplanan emisyon verisinin kalitesi, hava kalite modellerinde önemli bir parametre olup, model sonuçlarını önemli ölçüde etkileyebilir. Bu sebepten, emisyon envanterleri, belirsizlikleri azaltmak için ayrıntılı olarak incelenmeli ve sadece miktar olarak değil, mekansal ve zamansal dağılımı da iyileştirilmelidir. Bu tezde, Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) modelleme sistemi Weather Research and Forecasting (WRF) modeli ile birlikte 2012 yılı için bir kış (Ocak) ve bir yaz (Temmuz) ayı için EMEP emisyon envanteri kullanılarak çalıştırılmıştır. CMAQ sonuçları, emisyon envaterindeki olası problemleri belirlemek için SO2 uydu ve yer ölçümleri ile karşılaştırılmıştır. Uydu verileri AURA uydusu üzerinde bulunan, Ozone Monitoring Instrument (OMI) enstrümanından elde edilmiştir. Aynı zamanda, Türkiye Ulusal Hava Kalite İzleme Ağındaki 207 istasyondan saatlik veriler elde edilmiştir. Meteorolojik girdiler ve emisyon envanterlerinde belirsizlikler mevcuttur. Bu tezdeki amaç, modelde kullanılan SO2 emisyon envanterini değerlendirmek ve model sonuçlarını mevcut ölçümlerle karşılaştırarak uyuşmazlıkları belirlemektir. WRF modeli nudging özelliği kullanılarak meteorolojik simulasyonları gerçekleştirilmiştir. Bunun yanı sıra yer ölçümleriyle karşılaştırma yapmak için, sıcaklık, rüzgar hızı ve yönü gibi meterolojik parametreler seçilmiştir. Modellenen ay içerisinde %30'dan az ölçüme sahip istasyonlar çıkarıldıktan sonra, Ocak ve Temmuz ayı için sırasıyla 44 ve 46 istasyon değerlendirilmeye alınmıştır. WRP sıcaklık simülasyonları Ocak ve Temmuz ayları için yer ölçüm istasyonlarından Iğdır ve Kırıkkale hariç diğer istasyonlar için çoğunlukla iyi bir uyum göstermiştir. Ocak ayı için, Kocaeli, Iğdır ve Kırıkkale istasyonları ile model simülasyonları arasında uyuşmazlık gözlenmiştir. Aynı zamanda Iğdır, Hakkari, Sinop, Kilis, Kırıkkale ve İçel illerindeki için karşılaştırmalar düşük korelasyon göstermiştir. Genel olarak, korelasyon katsayısı ve eğri eğimi dikkate alındığında, WRF simülasyonları Ocak ve Temmuz ayları için yer ölçümleriyle benzerlik göstermiştir. Simülasyonlar, Haziran ayı için Temmuza göre ölçümler ile daha uyumlu görünmektedir. Rüzgar hızı simülasyonları Temmuz için Ocak ayına göre daha iyi sonuçlar verirken, rizgar yönü parametresi için yapılan simülasyonlar Ocak ayı için Temmuz ayına göre yer ölçümleriyle daha iyi uyum göstermiştir. Yapılan değerlendirmeler sonucunda, WRF modeli çıktı kalitesinin CMAQ modeli girdileri için kabul edilebilir düzeydedir. Çözünürlük, zamansal değişiklik, sektör ve dönem kapsamı açısından değişik birçok emisyon envanteri bulunmaktadır. Türkiye'yi kapsayan TNO, HTAP, EDGAR ve EMEP gibi küresel ve bölgesel ölçekli emisyon envanterleri bulunmaktadır. Bu çalışmada, mekansal çözünürlük ve çalışma yılını kapsayan veri mevcudiyeti sebebiyle EMEP emisyon envanteri kullanılmıştır. EMEP emisyonları 0.1°×0.1° çözünürlükte, kirletici türlerine ve yıllık zamansal değişiklere göre raporlanmaktadır. Emisyon sürecindeki ilk adım grid lokasyonu ve günlük değişimlere bağlı saatlik ve aylık faktörler kullanarak emisyonların gridli-saatlik formlara dönüştürülmesidir. Sonuçlar Türkiye'yi kapsayan 10×10km2 çözünürlükte WRF çalışma alanı ile kesiştirilmiştir. Son aşamada, zaman dilimi ayarlaması ve kirletici türlerin çeşitlendirilmesi (CBO5 ve AERO6 mekanizmaları ile uyumlu) antropojenik emisyonlar üzerinde uygulanmıştır. Biyojenik emisyonlar aynı zaman dilimi ve çalışma alanı için MEGANv2.1 kullanılarak simüle edilmiştir. Simüle edilen biyojenik emisyonlar antropojenik emisyonlar ile toplanarakantropojenik ve biyojenik emisyonlardanoluşan emisyonlar CMAQ modeli girdisi olarak kullanılmıştır. Bir sonraki aşamada, CMAQ SO2 simülasyonları troposferin en alt bölümüyle ve antropojenik SO2 kirliliği ile ilişkili olan OMI Yüzeye Yakın Sınır Tabakası (PBL) SO2 uydu verileri kullanılarak değerlendirilmiştir. Karşılaştırma, büyük nokta kaynaklar etrafında yüksek kirlilik konsantrasyonları görülmesi konusunda benzerlik göstermiştir. Fakat, yine de çalışma alanı içerisinde ciddi farklılıklar tespit edilmiştir. Afşin Elbistan ve Çayırhan termik santralleri etrafında CMAQ modeli, daha düşük kirlilik tahminde bulunurken, termik santrallerin bulunduğu Muğla ve İskenderun çevresi için de yüksektahminde bulunmuştur. Ayrıca, Marmara bölgesi ve özellikle İstanbul'da, CMAQ modelinin önemli derece yüksek kirlilik tahmin ettiği gözlenmiş, bu sonuç EMEP envanterinde rapor edilen emisyonların daha düşük seviyede olması gerektiğine işaret etmiştir. Ocak ve Temmuz 2012 ayları için CMAQ SO2 tahminleri genel olarak değerlendirildiğinde modelde pozitif yanlılık olduğu görülmüştür. Modelin Temmuz ayı performansı Ocak ayına göre daha iyi bulunmuştur. Bunun sebebinin, OMI uydu verilerinin kış aylarındaki belirsizliği ve evsel ısınmada kullanılan linyit kömürünün yerel etkisinin tahminindeki sorunlar olabileceği düşünülmektedir. CMAQ modeli ve OMI SO2 kolon konsantrasyonlarının kıyaslanması CMAQ modelinin önemli derecede fazla tahminde bulunduğunu göstermiştir. Ayrıca her iki ay için de korelasyon katsayısı oldukça düşüktür. Bunun yanı sıra, CMAQ SO2 simülasyonları ile yer ölçümleri karşılaştırılmış ve sonuçlar değerlendirilmiştir. SO2 ve dört farklı kirletici (NO, NO2, PM10, CO) için bu karşılaştırma yapılmıştır. PM10 için yer ölçümleriyle yapılan karşılaştırmada Ocak ayı için Temmuza göre daha iyi uyum görülmüştür. Diğer kirleticiler için ise Temmuz ayı, Ocak ayına göre daha iyi uyum göstermiştir. Model SO2 konsantrasyonları Temmuz ayı için kabul edilebilir bir pozitif yanlılık (MNB=%31.5) ve Ocak ayı için negatif yanlılık (MNB=-%27.19) göstermiştir. Bu sonuç, Ocak ayı için modelin SO2 konsantrasyonunu eksik tahminde bulunduğu, Temmuz ayı içinse fazla tahminde bulunduğunu göstermektedir. Bunun sebebinin Ocak ayında Türkiye genelinde evsel ısınma katkısının EMEP emisyon envanterinde yeteri kadar gösterilmemiş olması olabileceği düşünülmektedir. Model simülasyonlarının uydu verileri ve yer ölçümleriyle karşılaştırılması emisyon envanterinin güvenilirliğini değerlendirmede ve envanterlerin belirsizliklerini azaltmakta yardımcı olmuştur. Sonuçlar emisyon envanterlerinin OMI SO2 kolon ve SO2 yer konsantrasyonları ile farklılıklar gösterdiğini işaret etmiştir. Bilinmelidir ki, OMI SO2 kolon konsantrasyonlarındaki belirsizlikler uzun zaman ortalama değerleri örneğin yıllık ortalamalar alınarak azaltılabilir. Ayrıca SO2 kolon konsantrasyonlarının zamansal olarak birebir karşılaştırılması farklılıklardaki nedeni de anlamaya yardımcı olabilir. Özet olarak, CMAQ modelinin değerlendirilmesinde, CMAQ SO2 konsantrasyonlarının uydu verilerine göre az tahminde bulunduğunu, diğer yanda yer ölçümleriyle yapılan karşılaştırmada CMAQ modelinin Ocak ayı için düşük tahminde bulunurken, Temmuz ayı için yüksek tahminde bulunduğu gözlenmiştir.
Ambient atmospheric pollutants cause some unwanted odors that are known by their quality and magnitude. Particularly, humans have a low threshold to sense sulfur-containing components; therefore, they will be recognized easily. Some adverse effects on human health were found, especially on the respiratory system like bronchitis, lung cancers, and lung emphysema. A number of pollutants like ozone have probable mutagenic effects, while some others show carcinogenic effects. They also have synergistic effects; for instance, sulfur dioxide (SO2) health effects can be intensified by the presence of particulate matters. In addition to health effects, pollutants impair the constructions and buildings by scratching, settling or removing, and electrochemical corrosion. It has significant importance in European countries because of several historical buildings and statues. Pollutants like ozone, sulfur dioxide, nitrogen dioxide, fluoride, peroxyacetyl nitrate (PAN) and ethylene can lead to some ecological issues due to damaging vegetation. In a larger scale, pollutants can affect meteorological parameters like visibility due to solar radiation decrease and can have a significant impact on climate change. The other adverse effect is acid deposition in which acidic compounds such as sulfuric acid, nitric acid, and hydrochloric acid via wet and dry deposition on land and water bodies. Acid deposition has various environmental effects such as soil acidification, fish deaths and health effects deteriorating human respiratory system with disorders such as asthma, bronchitis, and lung edema. In air quality management, decision-makers need reliable information to first document and then control the emissions by the environmental policies. Reliable documentation are based on accurate data, up-to-date data processing, and modeling. Air quality models use pollutant emissions and some other crucial input parameters such as meteorology, chemical mechanism information, and land use to simulate the advection, dispersion and chemical transformation of the pollutants. It will result in ambient concentrations of different species in various locations at specific times. The quality of emission data, gathered as an inventory, is a key factor in the air quality modeling that can strongly affect the model results. Therefore, emission inventories should be evaluated extensively to decrease the uncertainty and to improve them not only in magnitude but also in their temporal and spatial distribution. In this thesis, Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) modeling system along with Weather Research and Forecasting (WRF) model were run for one winter (January) and for a summer (July) month for the year 2012 over Turkey using EMEP emission inventory. The CMAQ results were compared with satellite and ground observations of SO2 for determining the probable issues in the SO2 emission inventory. The satellite observations were extracted from Ozone Monitoring Instrument (OMI) on Aura satellite for the study period. Meanwhile, hourly ground measurements of 207 stations from the national ground-monitoring network in Turkey were used as well. There are uncertainties present in the emission inventories and meteorological inputs. In this thesis, the aim was to evaluate the SO2 emission inventory used in the model and figuring out the discrepancies while the model results are compared with available observations. WRF model simulated the meteorological processes while the nudging option was employed. The temperature, wind speed, and wind direction were the selected meteorological parameters to be compared with ground observations as well. After disregarding the stations with lower than 30% measurements in simulation month, measurements of 44 and 46 stations were used for January and July respectively. The WRF temperature simulations for January and July showed a good agreement with the ground observations in the majority of the stations, except Igdir, and Kirikkale. Poor agreement between simulations and ground observations was observed in Kocaeli, Igdir, and Kirikkale for January. The comparison showed a low correlation in Igdir, Hakkari, Sinop, Kilis, Kirikkale, Icel. Overall, WRF simulations showed a good correlation for both January and July, considering coefficients of determination and trend line slopes. The simulations showed a better agreement for June than July. The wind speed simulation was performed better in July than January, while the simulation of wind direction parameter was generally more correlated with the observations in January than July. By considering the evaluations that are performed, the quality of WRF outputs were acceptable to be used as input to CMAQ. Several emission inventories were introduced which are different in terms of period coverage, sectors, temporal variability, and resolution. There are global and regional emission inventories such as TNO, HTAP, EDGAR, EMEP that cover Turkey. In this study, EMEP inventory was selected as emission data source because of spatial resolution, and year availability that includes the study period. The EMEP emissions were in 0.1°×0.1° resolution, pollutant-specific and associated with annual temporal variation. The first step in emission processing was the alternation of emissions to the gridded-hourly form by applying hourly and monthly factors that were dependent on the grid location and diurnal variations. The results were intersected with WRF daughter domain that covered Turkey with 10×10km resolution. At the final step, time zone arranging and speciation (consistent with CBO5 and AERO6 mechanisms) was performed on the anthropogenic emissions. Meanwhile, the biogenic emissions were simulated by MEGANv2.1 for the same period and domain. The simulated biogenic emission results were then integrated to the anthropogenic processed emissions including both anthropogenic and biogenic emissions for using as an input to the CMAQ. In the next step, the CMAQ SO2 simulations were assessed with satellite retrievals by comparing the OMI Planetary Boundary Layer (PBL) SO2 column associated with the lowest part of the troposphere and anthropogenic SO2 pollution. The comparison indicated similarities such as high concentrations around large point sources. However, there significant differences which indicated underestimations from CMAQ over Afşin Elbistan and Cayırhan power plants, and overestimations over power plants in Mugla and Iskenderun. In addition, over Marmara region, and specifically Istanbul, significant overestimations of CMAQ were observed, possibly indicating the SO2 emissions should be lower than the reported values in EMEP. The overall performance of CMAQ SO2 predictions for the 2-month period (January–July 2012) is indicating a positive bias in the model. The performance in July is better than in January. The uncertainties in OMI retrievals in winter and issues in the estimation of the effect of the local use of coal for residential combustion could be the reason for this result. The scattered plot of CMAQ derived and OMI SO2 columns indicated some significant overestimations for CMAQ. The correlation was very low for both months. In addition, the comparison of CMAQ SO2 simulations with ground observations was performed. The comparison was also performed for four other pollutants (NO, NO2, PM10, CO) in addition to SO2. For PM10, the comparison indicated better correlation in January than July. For the other pollutants, the comparison showed better agreement in July than January. Modeled SO2 showed a reasonable positive bias (MNB=31.5%) for July and negative bias (MNB=-27.19%) for January. This means that model underestimated SO2 for January and overestimated that in July. It could be because of residential combustions for Turkey in January did not correctly being estimated in EMEP. The comparison of satellite retrievals and ground observations with model simulations helps to assess the emission inventory's reliability and helps to decrease the uncertainty of the inventories. The results indicated discrepancies in the emission inventories with OMI SO2 columns and SO2 ground measurements. It should also be noted that the uncertainty in OMI SO2 columns could be reduced by long-time averages i.e. yearly. In addition, one to one comparison of columns temporally would help to understand the reasons for these discrepancies. By putting everything in a nutshell, the comparisons stated that the CMAQ evaluation with satellite retrievals resulted in an overall underestimation, while with ground-based observations it showed a reasonable SO2 underestimation and overestimation for January and July, respectively.
Description: Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Instıtute of Science and Technology, 2016
URI: http://hdl.handle.net/11527/13020
Appears in Collections:Çevre Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Files in This Item:
There are no files associated with this item.


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.