LEE- Atmosfer Bilimleri-Doktora
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Son Başvurular
1 - 2 / 2
-
ÖgeSpektral vejetasyon indeksleri ile bitkilerin biyofiziksel özelliklerinin tespiti ve değerlendirilmesi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021-02-23)Hasattan önce bitkilerin sağlık ve gelişme durumlarının belirlenmesi, verim miktarlarının tahmin edilebilmesi, sosyo-ekonomik koşulların şekillenmesi ve sürdürülebilirlik bakımından son derece önemlidir. Son yıllarda uzaktan algılama, özellikle Spektral Vejetasyon İndeksleri (SVI), bitkinin büyümesini ve gelişimini izlemek, üretimini, tarımsal kuraklığı, su tüketim durumunu, yüzeyin enerji ve gaz akılarını belirlemek ve tahmin etmek için, iyi ve faydalı birer araç haline gelmiştir. Literatürde enerji akılarının tahmini, bitki sağlığının takibi, verim tahmini vb. dahil olmak üzere farklı amaçlar için kullanılmış halihazırda 50'den fazla SVI vardır. SVI'lar uydular, uçaklar ve yerinde ölçümler gibi farklı platformlardan alınan verilerden hesaplanabilir. Literatürde mevcut SVI'ların çoğu, spektral verilerin oranlanması, bazıları ise farklı spektral bantların doğrusal kombinasyonları şeklinde elde edilmektedir. SVI'lar temel olarak elektromanyetik spektrumun kırmızı ve yakın kızılötesi (NIR) bandında bitki örtüsünün farklı spektral özellikler göstermesine dayanır. Kırmızı bantta bitki örtüsü, üzerine gelen elektromanyetik radyasyonu yüksek oranda absorblarken, NIR bandında ise gelen radyasyonun çoğunu yansıtır. Bitkinin bu farklı yansıtma özelliği kullanılarak biyokütle, yaprak alan indeksi ve boyu gibi biyofiziksel parametreleri izlenebilmektedir. Bu çalışma kapsamında başlangıçta 25 farklı SVI hesaplanmışsa da bunlardan dört tanesi seçilerek araştırmanın geri kalanında kullanılmıştır. Bunlar; Normalleştirilmiş Fark Vejetasyon (Bitki) İndeksi (NDVI), Toprağa göre Ayarlanmış Vejetasyon İndeksi (SAVI), Dönüştürülmüş ve Toprağa göre Ayarlanmış Vejetasyon İndeksi (TSAVI) ve Yeniden Normalleştirilmiş Fark Vejetasyon İndeksi'dir (RDVI). Bu SVI'lar, NASA'nın Terra-MODIS uydusundan ücretsiz olarak elde edilen verilerle (MYD09Q1) birlikte yer ölçümlerinden hesaplanmıştır (MODIS, 2015). Türkiye'nin yaklaşık 78 milyon hektarlık toplam alanının yaklaşık 38 milyon hektarının tarım alanı olması, yani toplam yüzölçümünün neredeyse %50'sinin tarımda kullanılması, tarımın ülkemiz ekonomisinde hayati bir role sahip olduğunu göstermektedir. Türkiye İstatistik Kurumu'nun 2020 yılında yayınladığı son rapora göre, yaklaşık 15.5 milyon ha'lık toplam tahıl ekim alanının yaklaşık 7 milyon ha'sına buğday ekilmiş ve toplam yaklaşık 20 milyon ton üretim elde edilmiştir. Ayçiçeği 750 bin ha ekim alanı ile ülkemizde en geniş alanda ekilen üçüncü bitkidir ve yaklaşık 2 milyon ton toplam üretime sahiptir. Mısır ise, yaklaşık 640 bin ha'lık ekili alan ve yılda yaklaşık 6 milyon ton toplam üretim ile dördüncü sırada yer almaktadır. Söz konusu bilgiler ışığında buğday, ayçiçeği ve mısır, Türkiye ekonomisini şekillendirme açısından büyük önem taşımaktadır. Uzaktan algılanan veriler yoluyla bu bitkilerin büyümesini derinlemesine anlamak ve izlemek, Türkiye için nispeten araştırılmamış bir konudur. Belirli sayıda çalışma olsa da daha iyi anlaşılması için daha fazlasına ihtiyaç bulunmaktadır. Tarıma elverişli arazi miktarı Türkiye ortalamasının yaklaşık 2.5 katı olan Trakya bölgesi, tek başına Türkiye'nin toplam ayçiçeği üretim alanlarının %75'ine ve üretimin de %45'ine sahiptir. Diğer yandan, Trakya, Türkiye toplam buğday üretiminin yaklaşık %11'ini sağlamaktadır. Bunlara ilave olarak, Trakya'nın da içinde bulunduğu Marmara Bölgesi'nde tüm Türkiye'de üretilen mısır miktarının %20'si üretilmektedir. Bu bakımdan Trakya Bölgesi bu üç bitki için çalışmanın yürütülmesi açısından ön plana çıkmaktadır. Bu çalışma, "İklim Değişikliğinin Bitki Büyümesine Olası Etkilerinin Bitki Büyüme Modelleri ile İncelenmesi" (Proje no: 108O567) ve "Kışlık Buğday İçin Karbondioksit, Su Buharı ve Enerji Akılarının Belirlenmesi" (Proje no: 109R006) başlıklı projeler kapsamında Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) tarafından desteklenmiştir. Proje boyunca, sürekli olarak yağış ölçümleri, farklı yüksekliklerde rüzgar hızı, yönü, bağıl nem, hava sıcaklığı, toplam güneş radyasyonu, net radyasyon, fotosentetik aktif radyasyon ve ayrıca toprakta da toprak ısı akısı, toprak yüzey sıcaklığı ve 2, 5, 10 ve 20 cm derinliklerde toprak sıcaklıkları, 0-30, 30-60 ve 60-90 cm derinliklerde toprak su içerikleri (hacimsel), Atatürk Toprak Su ve Tarımsal Meteoroloji Araştırma İstasyonu Müdürlüğü'nde bulunan üç tarım alanında 2009 yılından 2011 yılı sonuna kadar, kurulan otomatik meteoroloji istasyonları ile kaydedilmiştir. Spektral yansıtma verileri, yaprak alanı indeksi (LAI) ile birlikte, seçilen günlerde, iki haftada bir ölçülmüştür. Aynı zamanlarda biyokütle ve bitki boyu değerleri de periyodik olarak kaydedilmiştir. Fenolojik gözlemler kayıt altına alınmıştır. Bu çalışmada, yersel spektral ölçümlerden doğrulanan uydu verileri kullanılarak hesaplanan SVI'lar ile, ölçülen meteorolojik değişkenlerin; biyofiziksel parametrelerin, enerji dengesi bileşenlerinin (enerji akılarının), karbon akılarının ilişkileri, iki ardışık gelişme dönemi için Türkiye'nin kuzeybatı kesiminde ekili bulunan kışlık buğday (Triticum Aestivum L.; Çeşit "Gelibolu"), ayçiçeği (Helianthus annuus L.; Çeşit "Tunca") ve mısır (Zea mays L.; Çeşit "Helen") bitkileri için incelenmiştir. Buna ilave olarak, farklı fenolojik aşamalar boyunca toprak ısı akısını hesaplamak için dünyada kullanılan bazı denklemler test edilmiş ve dane verimi tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışma kapsamında kullanılan MODIS uydu ürününden ve yer ölçümlerinden elde edilen SVI'lar arasında 0.4'lük belirlilik katsayısı ile zayıf bir doğrusal ilişki bulunmuştur (StD=0.18). Uydu ve yer ölçümlerinden elde edilen SVI'lar arasındaki bu farklılıkların uydu geçişleri ile yerde ölçüm yapılan tarihlerdeki uyumsuzluklar ve olumsuz hava koşullarından kaynaklanabileceği değerlendirilmiştir. Söz konusu farkı minimize etmek için uydudan elde edilen SVI'lar yer ölçümlerine göre düzeltilmiştir. Yürütülen araştırmanın sonuçlarına göre, her iki gelişme dönemi ve üç bitki tipi için toprağın hacimsel su içeriği ve toprak sıcaklıkları ile tüm seviyelerde, toprak düzeltme katsayısı içeren SAVI (en yüksek R2 =0.78, 20 cm derinlik için) ve TSAVI (en yüksek R2 =0.92, 10 cm derinlik için) indeksleri arasında yer yer iyi ilişkiler elde edilmiştir. Ancak, çalışmada kullanılan SVI'larla toprağın su içeriği ve sıcaklığının tespitinin güç olduğu belirlenmiştir. Bunlara ilave olarak, biyokütle ile tüm SVI'lar arasında doğrusal olmayan ilişkiler belirlenmiştir (tüm SVI'lar ile ilişkiler için R2=0.8 değerinden büyüktür). Yaprak alan indeksinin (LAI) en iyi kestirimi ise, normalleştirme işlemini içeren NDVI ve RDVI indeksleri ile yapılabilmiştir, belirlilik katsayıları her iki indeks için de 0.7'nin üzerindedir. Bitki boyu ile tüm SVI'lar arasında oldukça kuvvetli ilişkiler belirlenmiştir. Tüm R2 değerleri 0.9'un üzerindedir. Karbon akılarının analizinden, fotosentetik aktif radyasyonun (PAR) ne kadarının brüt üretimde (GPP; bitkinin fotosentez için atmosferden indirdiği CO2 miktarı) kullanıldığının bir ölçüsü olan GPP/PAR oranının, en iyi SAVI ile belirlenebileceği (R2=0.8) tespit edilmiştir. Buna ilave olarak, kümülatif karbon akıları değerleri (cumReco, cum NEE ve cum GPP) ile tüm SVI'ların anlamlı ilişkilere sahip olduğu, SVI'lar ile karbon akılarının belirlenebileceği anlaşılmıştır. Enerji dengesi bileşenlerinin SVI'lar ile ilişkileri incelendiğinde, toprak ısı akısı (G) ve buharlaşma gizli ısı akısının (LE), SAVI ile (sırasıyla R2=0.89 ve 0.95); hissedilir ısı akısının (H), NDVI ile (R2=0.69); net radyasyonun (Rn) ise, RDVI (R2=0.73) ile en iyi ilişkiye sahip olduğu tespit edilmiştir. Çalışmada ayrıca, dünyada toprak ısı akısının hesaplanmasında kullanılan denklemlerin gerçeği yansıtma değerleri incelenmiş ve gerçek ile modellenen değerler arasındaki hatalar tespit edilmiştir. Buna ilave olarak, diğer ülkelerde geliştirilmiş olan bu denklemlerdeki katsayılar, ülkemiz şartlarına ve bitkilere göre yeniden belirlenmiştir. Ayrıca, buğday bitkisinin gelişimi sırasında toprak ısı akısının belirlenmesi için kendi ülkemiz şartlarına uyumlu, yeni katsayılar içeren ve SAVI'nin fonksiyonu olan bir denklem geliştirilmiş ve bu denklem dünyada halen kullanılan denklemlerden çok daha başarılı sonuçlar vermiştir. Aynı şekilde, mısır ve ayçiçeği bitkileri için de, ülkemiz şartlarında toprak ısı akısını hesaplamak amacıyla yeni katsayılar içeren denklemler geliştirilmiştir. Geliştirilen bu denklemler, ayçiçeği için dünyada kullanılan 4 ve mısır için kullanılan 3 denklemden daha iyi sonuçlar vermiştir. Buna ilave olarak, bu çalışma kapsamında, G'yi tahmin etmek amacıyla bitki boyunun eksponansiyel bir fonksiyonu olan yeni bir model geliştirilmiştir. Bu model sayesinde, her üç bitki tipi için de literatürde yer alan eşleniğinden daha yüksek belirlilik katsayısı ve düşük hata değeri ile G tahmini yapılabilmiştir (ayçiçeği için R2=0.697; RMSE=10.782 W/m2). Verim tahmini için izlenen çoklu regresyon analizinde sıcaklık ve SVI'lar bağımsız değişken olarak kabul edilmiş ve doğrusal ve doğrusal olmayan iki model ile verim tahmini yapmak amaçlanmıştır. Sonuçlara göre SVI'ların bitki tane verimi tahmininde kullanılabilecek birer araç olduğu, ancak genelleştirilmiş bir sonuca varmak için ise daha uzun yıllar, farklı bitki-toprak kombinasyonu için veri toplanarak değerlendirmenin yapılması gerektiği sonucuna varılmıştır.
-
ÖgeAnalysis of the effects of air pollution on respiratory system diseases in İstanbul(Graduate School, 2021-06-12)Breathing is the most basic human function required to sustain life. Humans are exposed to different types of air polluting substances present in air originating form various emission sources like industry, heating and traffic in cities and large urbanised areas. Breathing air contaminated with toxic substances produces health risks for individuals. Sensitive and vulnerable groups such as pregnant women, children, the elderly and those already suffering from respiratory and other serious illnesses are especially affected from air pollution. In the meantime, there is strong evidence that reductions of air pollution make a positive effect on public health. The relationship between air pollutants and its health effects has not been studied extensively so far in İstanbul and Turkey. The scope of this thesis is to assess the relationship between air pollutants and respiratory hospital admissions in İstanbul in order to better understand the association between air pollution and respiratory health in the largest city of Turkey. In this thesis, the relationship between air pollution and respiratory hospital admissions in İstanbul was investigated for the period of 2013 – 2017 using single-pollutant Poisson generalized linear model (GLM) while controlling for time trends and meteorological factors. Hourly air pollution data, including PM10, PM2.5 and NO2, were obtained from the database of Ministry of Environment and Urbanization, the government agency in charge of collection of air pollution data in Turkey. The daily concentrations for each pollutant were averaged from the available monitoring results of fixed-site stations of Air Quality Monitoring Network in İstanbul under Republic of Turkey Ministry of Environment and Urbanization. To allow adjustment for the effect of weather on hospital admissions, hourly meteorological data (temperature and relative humidity) were obtained from the Air Quality Monitoring Stations where meteorological measurements are also made. We have used daily means of the pollutants and weather variables calculated from the hourly data to represent the daily reading for İstanbul. Data of daily respiratory hospital admissions of the public hospitals in İstanbul from March 1, 2013 to December 31, 2017 (1767 days) were obtained from the database of the hospitals which are coordinated by the Republic of Turkey Ministry of Health. This thesis study is based on 3 SCI articles. In the first article, the associations between the daily variations of air pollutants and hospital admissions for respiratory diseases in İstanbul, the largest city of Turkey was examined. A time series analysis of counts of daily hospital admissions and outdoor air pollutants was performed using single-pollutant Poisson generalized linear model (GLM) while controlling for time trends and meteorological factors over a 3-year period (2013 - 2015) at different time lags (0 - 9 days). Effects of the pollutants (Excess Risk, ER) on current-day (lag 0) hospital admissions to the first ten days (lag 9) were determined. Data on hospital admissions, daily mean concentrations of air pollutants of PM10, PM2.5 and NO2 and daily mean concentrations of temperature and humidity of İstanbul were used in the study. The analysis was conducted among people of all ages, but also focused on different sexes and different age groups including children (0 - 14 years), adults (35 - 44 years) and elderly (≥65 years). Significant associations between air pollution and respiratory related hospital admissions were found in the city. Our findings showed that the relative magnitude of risks for an association of the pollutants with the total respiratory hospital admissions was in the order of: PM2.5, NO2, and PM10. The highest association of each pollutant with total hospital admission was observed with PM2.5 at lag 4 (ER = 1.50; 95% CI = 1.09 - 1.99), NO2 at lag 4 (ER = 1.27; 95% CI = 1.02 - 1.53) and PM10 at lag 0 (ER = 0.61; 95% CI = 0.33 - 0.89) for an increase of 10 mg/m3 in concentrations of the pollutants. In conclusion, this study showed that short-term exposure to air pollution was positively associated with increased respiratory hospital admissions in İstanbul and women and elderly people were more sensitive to respiratory risk of air pollution. In the second article, the Saharan dust particulate matter (PM10 and PM2.5) episode on İstanbul in February 2015 by using air quality and meteorological data with NASA satellite images and Aqua/Modis Satellite aerosol products was examined. The aim of this study was to better understand the effect of dust transportation on İstanbul's air quality. Although the effect of Saharan dust transportation on PM10 concentrations in Turkey was examined many times, its effect on PM2.5 concentrations has not been studied yet sufficiently. In February 2015, İstanbul experienced a Saharan dust episode and during this event the concentrations of particulate matter rose to very high levels. Satellite products, and air quality monitoring data from ground observations were utilized. On 01 February 2015, a cyclone centered on Adriatic Sea with a 990-hPa low pressure center caused a southerly wind event on the eastern Mediterranean. Desert sands lifted by strong winds hovered off the coasts of North Africa and spanned the Aegean Sea, passing over Istanbul and reaching as far north as the Black Sea. The dust storm hit the Marmara, Aegean, Black Sea, andMediterranean Sea regions of Turkey. Dust-laden weather was accompanied by low atmospheric pressure, warm air, and strong winds during the episode. The daily average air temperature on the day of the event was 17.4 °C which is well above the average (6.1 °C) and maximum temperature (9 °C) values of February of İstanbul. The daily average wind speed (6.5 m/s) was also remarkably high compared with the average wind speed value (2.6 m/s) of the city. On 01 February, very high AOD values (>1.0) were observed due to atmospheric dust transportation starting from the northern part of Libya, passing through the Aegean Sea and reaching to Black Sea over İstanbul. PM10 concentrations climbed to 325.1 μg/m3 on 01 February. However, PM2.5 concentrations did not increase considerably, only a slight increase occurred. This study showed that the PM10 concentrations increased significantly during the dust episode while PM2.5 concentrations did not increase considerably. There was only a slight rise in the values of PM2.5. The significant increase for the PM10 values can be explained by the higher gravitational settling velocities of coarse particles in the atmosphere. Another result of this study is the dust storm period was not significantly associated with respiratory hospital admissions. In the third article, the effects of air pollutants (PM10, PM2.5, and NO2) on hospital admissions for asthma, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and acute bronchitis to better understand the association between air pollution and respiratory diseases were assesed in the city. In order to investigate the health effects of air pollutants (Excess Risk, ERR), a time-series analysis of daily respiratory hospital admissions and outdoor air pollutants was performed using single-pollutant Poisson generalized linear model (GLM) over a 5- year period (2013–2017) at different time lags (0–9). Our results show that air pollutants have significant immediate and delayed effects on hospital admissions depending on different diseases. NO2 and PM2.5 have the highest risk effects on the hospital admissions. According to the results, a 10 μg/m3 increase in PM10 was associated with a 2.0 % (95%CI: 0.63–6.30) increase at lag 5, PM2.5 with a 2.15 % (95%CI: 1.57–2.96) increase at lag 1 and NO2 with a 2.3 % (95%CI: 1.33–3.96) increase at lag 7 in the number of hospital admissions for asthma, respectively. A 10 μg/m3 increase in PM10 was associated with a 1.62 % (95%CI: 0.42–6.32) increase at lag 0, PM2.5 with a 1.78 % (95 %CI: 0.28–11.3) increase at lag 8 and NO2 with a 1.41 % (95%CI: 0.50–3.96) increase at lag 8 in the number of hospital admissions for COPD, respectively. A 10 μg/m3 increase in PM10 was associated with a 0.84 % (95%CI: 0.56–1.26) increase at lag 0, PM2.5 with an 8.06 % (95%CI: 3.36–19.4) increase at lag 9 and NO2 with a 0.73 % (95%CI: 0.68–0.77) increase at lag 0 in the number of hospital admissions for acute bronchitis, respectively. Compared to PM10 and NO2, the risk effect of PM2.5 on acute bronchitis is much higher. This study showed that air pollution is associated with increased hospital admissions for some of the most common and serious respiratory diseases in Turkey.