Estimation of the Air Quality Trends in Istanbul

Yolsal, Handan

doi:10.14780/iibd.98771

Cited by 7 publications

(4 citation statements)

References 2 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Korelasyon analizi sonuçları Tablo 4'de sunulmuştur. (Cerro vd., 2015;Yolsal, 2016;Sanchez de la Campa vd., 2018…”

Section: Hava Kirleticilerinin Meteorolojik Veriler İle Modellenmesiunclassified

“…Trend analizleri son yıllarda geniş veri setleri içeren klimatolojik ve hidrolojik uygulamalarda kullanılmaktadır (Guerreiro vd., 2014;Koudahe vd., 2017). Hava kirleticilerinin belirli bir bölge üzerinde zamanla değişimlerini incelemek için veri setlerinin doğasında var olan mevsimsellik değişimler, kayıp veriler veya anormal değerler içermesi nedeniyle parametrik olmayan istatistiksel yöntemlerle trend analizleri yapılmaktadır (Carslaw, 2015;Yolsal, 2016;Okello vd., 2018). Çevresel çalışmalara ait monotonik eğilimli trend analizleri için en az beş yıllık ve aylık bazda veri setlerinin kullanılması tavsiye edilirken, trendlerin doğrusal eğimleri yani birim zamandaki değişimlerinin çoklu yıllar zaman dilimi içinde belirlenmesi için Theil-Sen trend tahmini yöntemi kullanılmıştır (Carslaw, 2015).…”

Section: Hava Kirleticilerine Ait Trend Analizleriunclassified

“…Ayrıca şehrin kendine has topoğrafik şekli itibariyle kısmen kuzey, kuzey-batı ve güney-batı kısımlarında dağlık yükseltilerin eteklerinde kurulu olması nedeniyle çanak şeklinde olup, şehir merkezinin bulunduğu bölgede kuzeyli yönlerde oluşan doğal koridorlar üzerinden hakim rüzgar yönlerinin oluştuğu gözlenmektedir. Ayrıca, şehir merkezinin de bulunduğu iç kesimlerde, özellikle kış aylarında sıcaklık ve basınç farklılarından dolayı atmosferik inversiyon ve yoğun sis oluşumları nedeniyle kent merkezinde hava kirliliği epizotları görülmektedir (Tecer, 2013;Mutlu, 2018;Mutlu, 2019 Veri setlerine ait regresyon analizlerinden elde edilen sonuçlar ışığında hava kalitesi çalışmalarında sıklıkla kullanılan önemli trend analizlerinden birisi olan Theil-Sen korelasyon analizlerini içeren parametrik olmayan korelasyon analizleri yapılarak hava kirleticilerine ait uzun yıllık değişimlerini gösteren tren analizi yapılmıştır (Tian ve Fernandez, 1999;Elbir vd., 2000;Yolsal, 2016). Ayrıca R ortamında geliştirilen algoritma (Carslaw ve Ropkins, 2012;Carslaw, 2015) ile dış ortam PM 10 ve SO 2 kirleticilerinin günlük değişimleri 2014-2018 yıllarına ait takvimlerde gösterilmiş olup, hem yıl bütünündeki değişimler hem de yasal sınır değerlerini geçen günler için epizot günleri tespit edilmiş ve bu epizot günlerine ait yüksek kirletici seviyelerinin nedenleri incelenmiştir.…”

Section: Introductionunclassified

See 2 more Smart Citations

Hava Kalitesi ve Meteoroloji: Korelasyon, Trend ve Epizot Analizleri

Mutlu¹

2019

Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Bu çalışmada, Güney Marmara bölgesinde bulunan Balıkesir şehir merkezine ait uzun yıllık hava kirleticilerinin yerel meteorolojik koşullar etkisinde değişimleri, trendleri ve epizotları incelenmiştir. Son beş yılı kapsayan dönemde, saatlik ölçülen PM 10 ve SO 2 seviyeleri ve saatlik sıcaklık (t), rüzgar hızı (ws), nem (rh) ve basınç (p) verileri analiz edilmiştir. Uzun yıllık ortalamalar göz önüne alındığında, şehir merkezinde ölçülen PM 10 konsantrasyonlarının ortalama değeri 47.33 µg/m 3 ve SO 2 konsantrasyonlarının ortalaması ise 7.75 µg/m 3 olarak tespit edilmiştir. Pearson ve Kendall's Tau korelasyon analizi sonuçlarına göre, PM 10 seviyelerinin değişimlerinde rüzgar hızı (ws) ve sıcaklık (t) parametrelerinin ters yönlü etkili olduğu, SO 2 seviyelerinin değişimlerinde en etkili parametrenin yine ters yönde sıcaklık (t) parametresi olduğu belirlenmiştir. Hava kirleticilerinin meteorolojik parametrelerin değişimlerine göre tahmin edilebilmesi için bir regresyon modeli oluşturmuştur. Tüm meteorolojik parametrelerin modele dahil edilmesi halinde, PM 10 seviyelerindeki değişimin ancak %16 oranında, benzer şekilde SO 2 seviye tahminleri ancak %24 oranında açıklanabilmektedir. Theil-Sen trend analiz sonuçlarına göre, uzun yıllık dönemde PM 10 ve SO 2 seviyelerinin artış eğilimi gösterdiği tespit edilmiştir. Kirlilik takvimlerine göre, PM 10 ve SO 2 seviyeleri için epizot günleri belirlenmiştir. Epizot gününe ait olağandışı durumların araştırılması sonucunda, il merkezinde en yüksek PM 10 konsantrasyonun ölçüldüğü epizot gününde Kuzey Afrika'dan kıtasal toz taşınımından gelen çöl tozlarının etkili olduğu sonucuna varılmıştır. SO 2 epizot günü için, Bulgaristan'ın ülkemiz sınırına yakın olan güney doğu bölgesinde bulunan termik santrallerden yapılan salınımların bölgesel kirletici taşınımlarında etkili olduğu ve ayrıca lokal olarak Balıkesir şehir merkezinde özellikle Aralık aylarında görülen şiddetli enverziyon oluşumlarının etkili olabileceği düşünülmektedir.

show abstract

“…Korelasyon analizi sonuçları Tablo 4'de sunulmuştur. (Cerro vd., 2015;Yolsal, 2016;Sanchez de la Campa vd., 2018…”

Section: Hava Kirleticilerinin Meteorolojik Veriler İle Modellenmesiunclassified

Section: Hava Kirleticilerine Ait Trend Analizleriunclassified

Section: Introductionunclassified

See 1 more Smart Citation

Hava Kalitesi ve Meteoroloji: Korelasyon, Trend ve Epizot Analizleri

Mutlu¹

2019

Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…6 The quality of the air on respiration is more important for cities such as İstanbul, having the busiest traffic flow and the highest population in Turkey. 7 …”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Impact of Open Burning Refuse on Air Quality: In the Case of “Hidar Sitaten” at Addis Ababa, Ethiopia

Bulto

2020

Environ�Health�Insights

View full text Add to dashboard Cite

Open burning of refuse is one of the key sources that causes high air pollution in Metropolitan cities. This paper identifies pollutant concentration of particulate matter (PM2.5) emission and air quality index categories with the peak hour interval on Hidar Sitaten day, and present analysis of air quality in Addis Ababa from August 2016 to November 2019. Daily records, with a 1-hour interval, of raw concentration of air pollutant and air quality index data, were obtained from the AirNow website of Addis Ababa central monitoring station. The data collected were analyzed using descriptive statistics of the mean air quality index and concentration of PM2.5. Accordingly, the study revealed that the peak hour for high pollutant concentration emission ranges between 8 pm to 11 pm hours, and the mean air quality index was more than a moderate level. Particularly, on Hidar Sitaten in 2019 at 9 pm the maximum concentration of PM2.5 was 8.6 times higher than WHO air quality guideline standard of daily allowance. The highest mean of air quality index and concentration of PM2.5 recorded was 112 and 44.2 µg/m3 on 21 November 2017, respectively, and it was found to be unhealthy for sensitive groups. This implies that the concentration of PM2.5 was harmful to people who are unusually sensitive to particulate pollution and have health problems. Therefore, public participation and strong regulations are needed on air quality management to strike a balance between a cultural practice of Hidar Sitaten and healthy air quality.

show abstract