Fen Bilimleri Enstitüsü
Bu topluluk için Kalıcı Uri
İTÜ Bünyesinde lisansüstü yönetmeliklere uygun olarak çağdaş bilim ve teknolojinin gelişmesini izleyip bunları ülkemizde uygulama alanına aktarabilecek araştırma niteliği kazanmış yüksek lisans ve doktora öğrencisi yetiştirmek üzere gerekli faaliyetlerini sürdürmektedir.
Gözat
Yazar "Abdi, Amirhossein" ile Fen Bilimleri Enstitüsü'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeEmep So2 Emisyonlarının Wrf-cmaq Model Sistemi Kullanılarak Türkiye İçin Değerlendirilmesi(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016-07-13) Abdi, Amirhossein ; Tezel, Burçak Kaynak ; 10117237 ; Çevre Bilimleri ve Mühendisliği ; Environmental Science and EngineeringAtmosferik 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.