Quantification of Saharan dust influences on Eastern Mediterranean air quality via atmospheric modeling

Abstract

Dünya Sağlık Örgütü (WHO)'ne göre hava kirliliği, Dünya'daki tüm canlı türlerini etkileyen ve insan sağlığı üzerinde ciddi etkileri olan çevresel bir risktir. Amerika Birleşik Devletleri Çevre Koruma Ajansı (USA EPA)'nın altı yaygın kirleticisinden bir tanesi olan Partikül Madde (PM), hava içinde uzun süre askıda kalabilen, katı ve sıvı halde bulunan maddelerdir. PM boyut olarak aerodinamik çapı 0.1 μm'den küçük olan çok (ultra) ince partiküller, 0.1 μm ile 2.5 μm (2.5 μm dahil) arasında olan ince partiküller, 2.5 μm ile 10 μm arasında olan kaba (course) partiküller ve 10 μm'den büyük kaba partiküller olarak sıniıflandırılmaktadır. Partikül madde insan kaynaklı olabildiği gibi doğal kaynaklı da olabilir. Doğal partikül madde kaynaklarının %22'lik bölümünü mineral çöl tozu oluşturmaktadır ve Sahra Çölü bilinen en büyük çöl tozu kaynağıdır. Partikül madde (PM) diğer tüm hava kirleticilerine oranla insan sağlığı üzerinde en fazla negatif etkisi olan kirleticidir. Son yıllarda yapılan epidemiolojik çalışmalar hava kirliliğinin insan sağlığı üzerindeki ciddi etkilerini açıkça ortaya koymaktadır. Dolaşım yolları hastalıkları, akciğer iltihabı, sistemik inflamasyon gibi hastalıklar bu etkilerden birkaçına örnektir. Bunu yanı sıra özellikle çöl tozlarının astım hastalarının kriz sıklığını artırdığı, dünyada çöl tozlarından etkilenen bölgelerde astım hastalığı oranının fazla olduğu literatürde birçok çalışmayla ortaya konmuştur. İnsan sağlığı üzerindeki olumsuz etkilerinin yanı sıra toz taşınımının ekosistemler üzerinde de etkisi vardır. Örneğin; rüzgârlar vasıtasıyla çöllerden kalkarak atmosfere karışan toz partikülleri atmosferik taşınım ile çok uzak bölgelere kadar ulaşırken aynı zamanda kaynak bölgeye ait kimyasal ve mikrobiyal ajanları (bakteri, fungus, virüs) da beraberlerinde getirirler. Çöl tozları içerisinde barındırdığı demir, alüminyum gibi mineraller bitkilerin gelişimini hızlandırırken aynı zamanda mikrobiyal ajanlar sebebiyle bitkilerde çeşitli hastalık ve bozulmalara neden olmaktadır. Mineral tozun iklim sistemi üzerindeki etkileri de literatürde büyük yer kaplamaktadır. Tozun iklim sistemi üzerinde güneş ve yer kaynaklı radyasonunu yansıtma ve absorplama özellikleri ile bulut albedosu ve yağış özelliklerini değiştirmek gibi etkileri vardır. Akdeniz Havzası'nda hava kirliliği sınır değerleri çoğunlukla aşıldığı için bu bölgede yaşayan toplam 427 milyon kişi hava kirliliğinden negatif bir şekilde etkilenmektedir. Bu bölge için yapılan çalışmalarda yüksek partikül madde konsantrasyonu ile özellikle bahar aylarında olan Sahra Çölü kaynaklı toz taşınımı arasında bir ilişki olduğu bulunmuştur. Sahra Çölü'nden taşınan tozun yanı sıra, Türkiye bulunduğu coğrafya nedeniyle gerek Avrupa'dan gelen antropojenik kaynaklı kirleticilere, gerekse lokal kaynaklı kirleticilere maruz kalmaktadır. Her ne kadar yüksek partikül madde konsantrasyonu ile Sahra Çölü tozu arasında bir bağlantı olduğu bilinse de, Sahra tozunun özellikle endüstiyel aktivitenin yoğun olduğu metropolitan alanlardaki kirliliğe olan katkısının ne kadar olduğu belirsizliği de hala sürmektedir. Bu çalışma Sahra tozunun yüksek partikül madde konsantrasyonuna olan katkısının yer gözlemleri, uydu verileri ve fiziksel modeler kullanılarak belirlenmesini amaçlanmaktadır.Çalışmada kullanılan ve 2008 senesine ait olan PM10 yer gözlemleri T.C. Çevre ve Şehircilik Bakanlığı'ndan alınmıştır. Yapılan veri analizine göre 2008 yılı Nisan ayına ait veriler diğer ılıman aylara kıyasla daha yüksek PM10 konsantrasyon değerlerine sahiptir. 2008 yılına ait ortalama PM10 konsantrasyonu ~82 μg/m3 olarak hesaplanmışken, Nisan ayı ortalaması ~87 μg/m3 olarak bulunmuştur. Nisan ayı içindeki en yüksek günlük PM10 konsantrasyon ortalaması 14 Nisan 2008 tarihinde ~170 μg/m3 olarak hesaplanmıştır. Bu değer sadece Nisan ayı içinde değil, 2008 yılı içinde ölçülen en yüksek konsantrasyon değeridir. Nisan ayı günlük PM10 konsantrasyon değerleri Avrupa Komisyonu'nun belirledigi günlük PM10 konsantrasyon sınır değeri olan 50 μg/m3'den daha yüksek seviyelerde hesaplanmıştır. Aerosollerin kompleks yapısını anlamak için atmosferik modeller kullanılmaktır. Gerçek atmosferde rüzgar hızı ve yönü, radyasyon, bulut oluşumu, yağış oluşumu ve türbulans gibi meterolojik faktörler hava kalitesi üzerinde önemli etkiye sahiptir ve bu etkiler birbirlerinden ayrı düşünülemez. Örneğin; atmosfer kimyası meteorolojiyi Dünya'nin enerji bütçesini değiştirerek doğrudan veya bulut yoğusma çekirdeği gibi davranarak dolaylı olarak etkileyebilir. Bulutlar, rüzgarlar ve yağış gibi meteorolojik parametreler ise atmoferdeki kimyasal madde dönüşümü, taşınımı ve depozisyonu gibi prosesler üzerinde etkilidir.Bu çalışmada, Sahra tozunun Türkiye üzerindeki etkilerini görebilmek ve yer gözlemlerinden hesaplanan yüksek PM10 konsantrasyonuna katkısını anlamak amacıyla ilk aşamada RAQMS (Real-time Air Quality Modeling System) modeli çalıştırılmıştır. RAQMS 2x2 derece yatay çözünürlüğe sahip, online, yani atmosferik prosesler ve kimyasal proseslerin birlikte çaliştırıldığı, global bir aerosol asimilasyon ve tahmin modelidir. RAQMS kimyasal şeması NASA Langley Araştırma Merkezi'nde geliştirilmiştir, aerosol modülü olarak Goddard Ozone Chemistry Aerosol Radiation and Transport (GOCART) kullanılmıştır. RAMQS modeli sülfat (SO4-2), toz, karbon (BC), organik carbon (OC) ve deniz tuzu aerosollerini simule eder (hidrofilik ve hidrofobik bileşenler de dahildir.). RAQMS model sonuçları Nisan 2008'de gözlemlenen yüksek PM10 konsantrasyonunun Sahra tozuyla ilişkili olduğunu göstermiştir. Model tahmini yer gözlemleriyle benzer sonuçlar göstermiştir. Ancak RAQMS modelinin düşük çözünürlüklü olması ve lokal topografik etkileri tam olarak çözememiş olmasından dolayı tahmin değerleri gözlem değerlerinden yaklaşık 5 kat daha fazla çıkmıştır. Bu çalışmanın ikinci aşamasında daha yüksek çözünürlüklü (30km ana domain ve 10 km nest domain), online, bölgesel WRF-Chem (Weather Research and Forecasting/Chemistry) modeli kullanılmıştır. WRF-Chem, hidrostatik olmayan WRF modelinin kimya içeren versiyonudur. WRF-Chem atmosferdeki küçük miktardaki gaz karışımları ve partikül maddeleri meteorolojik alanlarla birlikte eş zamanlı olarak simule eder. Modelin meteorolojik bileşenleri ile hava kalitesi bileşenleri aynı grid içinde çalışır ve aynı taşınım şemasına sahiptir. WRF-Chem 30km çözünürlüklü ana domain batıda Avrupa, doğuda Hazar Denizi, kuzeyde İskandinavya ve güneyde Sahra Çölü ile sınırlıdır (-10.0 Batı boylamı–60.0 Doğu boylamı, 30.0 Güney paraleli–70.0 Kuzey paraleli). Doğu-batı yönünde 190 grid, kuzey güney yönünde 158 grid noktasına, düşeyde 35 seviyeye sahiptir. 10km çözünürlüklü nest domain ise Türkiye'yi içine alacak şekilde doğu-batı yönünde 262 grid, kuzey güney yönünde 181 grid noktasına, düşeyde de 35 seviyeye sahiptir. Kuzey Afrika'dan taşınan tozu model alanı içine katabilmek amacıyla 2x2 derecelik RAQMS global model kullanılarak yanal sınır koşulları (LBC) oluşturulmuştur. Bu çalışmada iki farklı emisyon envanteri kullanılarak yüksek toz taşınımının olduğu günlerde lokal emisyonların etkisi belirlenmeye calışılmıştır. Bu envanterlerden ilki 1x1 derece yersel çözünürlüğe sahip RETRO (REanalysis of the TROpospheric)/EDGAR (Emission Database for Global Atmospheric Research) emisyon envanteri, diğeri de 0.1×0.1 derece yersel çözünürlüğe sahip EDGAR HTAP (EDGAR: Emission Database for Global Atmospheric Research of the Joint Research Centre, JRC, Task Force on Hemispheric Transport of Air Pollution (TF HTAP)) emisyon envanteridir. EDGAR emisyon envanteri kullanılarak çalıştırılan model sonuçları, özellikle antropojenik kirleticiler lokal bağlamda çözümlenemediği için, HTAP emisyon envanteri kullanılarak koşturulan model sonuçlarına kıyasla daha düşük değerler vermiştir. Öte yandan daha yüksek çözünürlüğe sahip emisyon envanteri olan HTAP lokal emisyonlari hesaplamalara katabilmiş ve tozun etkisinin az olduğu günlerde model sonuçlarını gözlemlere yaklaştırmıştır. WRF-Chem model sonuçları RAQMS model sonuçlarına kıyasla yer gözlemleri ve model sonuçları arasındaki hata/yanlılık (bias) değerlerini azaltarak sonuçların geliştirilmesini sağlamıştır. Çalışmanın bir sonraki bölümünde Terra uydusu üzerinde bulunan MODIS (collection 6) (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) sensörüne ait Aerosol Optik Kalinlik (AOD) (550 nm dalgaboyuna ait) değerleri algoritmasi kullanılarak WRF-Chem modeli içinde bulunan GOCART aerosol modülüne ait AOD verileri asimile edimiştir. Data asimilasyonu için Amerika Birleşik Devletleri Milli Cevresel Tahmin Merkezi (U.S. National Centers for Environmental Prediction (NCEP)) tarafından geliştirilmiş Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) üç boyutlu değişken (3DVAR) data asimilasyon sistemi kullanılmıştır. WRF-Chem modelini koşturmak için kullanılan konfigürasyonun aynısı GSI veri asimilasyon sistemi kullanılarak koşturulan WRF-Chem deneyi için de kullanılmıştır. WRF-Chem model sistemi kapsamında bulunan GOCART aerosol modülüne ait 14 aerosol tipinin kütle konsantrasyonu 3 boyutlu olarak asimile edilmiştir. 30km çözünürlüklü ana domainin Sınır Tabaka koşulları (LBC); daha önceki deneyde olduğu gibi yine 2 derece yatay çözünürlüğe sahip global model olan RAQMS model kullanılarak oluşturulmuştur. Daha sonra 30km çözünürlüğe sahip model kullanılarak 10km nest domain için gerekli olan LBC belirlenmiştir. 30km_Assim sınır koşulları kullanılarak koşturulan 10km çözünürlüğe sahip domain icin iki farklı analiz yapılmıştır. Bunlardan ilki 10km domain içine veri asimilasyon yöntemi uygulanarak (10km_Assim), diğeri de asimilasyon yöntemi uygulanmayarak (10km_NoAssim) yapılmıştır. Model sonuçları yer gözlemleriyle karşılaştırıldığında 10km_Assim ve 10km_NoAssim model sonuçlari 30km_Assim model sonuçlarına göre daha yüksek çıkmıştır. 10km model sonuçları arasında ise 10km_NoAssim sonuçlari 10km_Assim'e oranla daha yüksek değerler gösterme eğilimindedir.Aerosol data asimilasyon tekniğinin farklı çözünürlüğe sahip domainler (30km ve 10km) üzerindeki etkisini anlamak amacıyla interpolasyon yöntemi uygulanarak 30km_Assim model gridleri 10km grid için hesaplanmıştır. Türkiye geneli için model alanı içinde bulunan yer gözlem istasyon lokasyonlarındaki model tahminlerinin günlük ortalamaları hesaplanmış ve 30km (30km_Assim ve 30km_Control) ve 10km (10km_Assim ve 10km_NoAssim) domainler arasındaki farklar kullanılarak asimilasyonun etkileri daha detaylı incelenmiştir. Bu analiz için düşük toz konsantrasyonun olduğu 1 Nisan günü ile yüksek toz konsantrasyonunun olduğu 13 Nisan tarihleri seçilmiştir. 1 Nisan'da 30km model (30km_Assim ve 30km_Control) sonuç farkları kullanılarak hazırlanan yer haritalarına göre 30km_Assim daha düşük tahmin değerleri göstermektedir (İç Anadolu ve çevresi için). 10km domainde ise asimilasyon tekniği uygulanmadan çalıstırılan model sonucu (10km_NoAssim) asimilasyon uygulanarak koşturulan modele kıyasla daha yüksek değerler göstermiştir. Yani 10km domain içerisinde asimilasyon model sonuçlarını yer gözlemlerine yaklaştırma eğilimindedir. Model alanının doğu sınırı için gerek 30km gerekse 10km model sonucları benzer değerler vermiştir. 10km domain içinde asimilasyon hesaplamaları düzelterek 30km domainden gelen yüksek konsantrasyon değerlerini yer gözlemlerine yaklaştırmıştır. Bunun sonucu olarak da model alanının doğusu için model farkları birbirlerine yakın çıkmıştır.Yüksek toz taşınımının olduğu 13 Nisan günü, 30km çözünürlüğe sahip model sonuçları arasından asimilasyon uygulanan deney kontrol deneyine kıyasla daha yüksek değerler vermiştir. Bu yüksek lokal emisyon değerleri 30km_Assim LBC vasıtasıyla 10km domain içindeki tahmin değerlerinin daha da artmasına sebep olmuştur. Fakat 10km domainlerin arasındaki farklar asimilasyon uygulanarak çalıstırılan modelin PM10 tahminlerini düşürerek tahminlerin yer gözlemlerine yaklaşmasını sağladığını göstermiştir. Her iki gün için de 10km çözünürlüğe sahip domain tahmin sonuçları 30km çözünürlüğe sahip domain tahmin sonuçlarından yüksek çıkmıştır. Bunun sebeplerinden biri 30km_Assim domaininin 10km domaine yanal sınırlar vasıtasıyla olan etkisidir. Düsük çözünürlüklü domainden daha yüksek çözünürlüklü domaine geçiş sırasında da emisyon alanlarının daha detaylı çözümlenmesinden dolayı emisyon değerleri artmaktadır. Fakat her iki gün için de asimilasyon yüksek çözünürlükteki domain içinde bu etkiyi düzeltme ve tahminleri yer gözlemlerine yaklaştırma eğilimindedir. Bu eğilim yüksek toz taşınımının olduğu günlerde düşük toz taşınımının olduğu günlere kıyasla daha fazladır.

According to the World Health Organization (WHO), air pollution is a major environmental risk to health for urban population in both developed and developing countries and particulate matter (PM) affects more people than any other pollutant. Particles less than 10 micrometers are called PM10, and fine inhalable particles, with diameters that are generally 2.5 micrometers and smaller are called PM2.5. Among sources of particulate matter, mineral dust is one of main contributors of natural aerosol emissions on a global basis contributing around 22% and Sahara is the main contributor to the global dust budget. Epidemiologic studies show that there is a clear link between the dust and adverse health problems such as respiratory diseases, cardiovascular diseases, pulmonary and systemic inflammation. Aside from its effects on human health, transported dust also affects ecosystem by transporting a variety of chemicals and microbial agents (such as bacteria, fungi, and viruses) from source area to other regions. Dust can have both physical and chemical impacts on plants. For instance, it may serve essential nutrients for plant growth such as iron, and phosphorus, yet microbial agents that can be carried thousands of miles in the atmosphere, might be pathogenic to the plants causing rust and other plant disorders. Mineral dust also has a direct role on the radiation budget and regional climate and has a semi-direct effect on cloud cover.Air pollution is one of the major environmental problems in the Mediterranean basin since the limit values of the pollutants are often exceeded. Saharan dust intrusions into the Mediterranean Basin affects 427 million people living in the 21 countries surrounding it. Considering its location, Turkey is downwind of Europe and on the crossroad of long-range dust transport and local emissions, meaning high amount of population living in Turkey are exposed to high PM concentration. The contribution of Saharan dust on PM concentration is still unclear in the Eastern Mediterranean, especially in Western Turkey, where significant industrial sources and metropolitan areas (i.e., Istanbul, Ankara and Izmir) are located. This study aims to quantify the contribution of Saharan dust on high levels of PM10 that was measured in April 2008 via ground observations, satellite data and atmospheric models.Ground observations that is used in this study were obtained from the Turkish Ministry of Environment and Urbanization for the year 2008. Data analysis of the ground observations showed April 2008 had significantly higher values compared to other warm season months with a monthly mean of ~87 μg/m3, where the annual mean PM10 concentration of 2008 was found to be ~82 μg/m3. It is known from the literature that the transition seasons are usually associated with dust transport from Sahara Desert in the Mediterranean Basin. One method to understand the complex nature of aerosol formation is via atmospheric models. In the real atmosphere, both meteorological factors (such as wind speed and direction, turbulence, radiation, clouds, and precipitation) and chemical processes (such as deposition, and transformations) play important roles on air quality and they are coupled. The interaction of meteorological factors on air quality and atmospheric transport of pollutants is well accepted and they can no longer be conducted separate from each other.Within this scope, we utilized the Real-time Air Quality Modeling System (RAQMS), which is an online global aerosol and chemistry assimilation and forecasting system that was run at 2x2 degrees horizontal resolution, to explore the possible effects of Saharan dust on high levels of PM10 measured in Turkey in April 2008. The RAQMS chemical scheme was developed at NASA Langley Research Center, and the aerosol module incorporates the Goddard Ozone Chemistry Aerosol Radiation and Transport (GOCART) mechanism. RAQMS simulates sulfate (SO4-2), dust, black carbon (BC), organic carbon (OC) and sea-salt aerosols that are known as the major tropospheric aerosol components. The model results showed that the high levels of PM10 observed for April 2008 are related to a Saharan dust outbreak. Due to its coarse resolution (2x2 degree) and inability to resolve local topographic variations, RAQMS was found to over predict the surface PM10 concentration over Turkey by up to a factor of 5. Continuation of the RAQMS research, the higher resolution (30km outer and 10 km nested domains) online-coupled regional Weather Research and Forecasting/Chemistry model (WRF-Chem), a version of the non-hydrostatic model WRF, was utilized. In order to include dust transport from North Africa through lateral boundary conditions (LBC), 6 hourly RAQMS 2x2 degree global analyses was used for 30km run. For background aerosol, GOCART simple aerosol module within the WRF-chem is used. For anthropogenic emissions, two different emission inventories are used, 1×1 degree spatial resolution RETRO (REanalysis of the TROpospheric)/EDGAR (Emission Database for Global Atmospheric Research) and 0.1×0.1 degree spatial resolution EDGAR HTAP (EDGAR: Emission Database for Global Atmospheric Research of the Joint Research Centre, JRC, in cooperation with the Task Force on Hemispheric Transport of Air Pollution (TF HTAP)), to investigate the spatial and temporal distribution of Saharan mineral dust transport over the Eastern Mediterranean (-10.0 W–60.0 E, 30.0 S–70.0 N) for the same time period. The WRF-Chem results were found to be significantly improved compared to the previous RAQMS study. WRF-Chem HTAP outer and nest domain were able to more accurately resolve local emissions that influence the ground observations than the WRF-Chem EDGAR run. The comparison between ground observations to the WRF-Chem HTAP model predictions indicated that the model was able to simulate dust transport patterns and the concentrations in a successful way. Followed by WRF-Chem study, we investigated the impacts of satellite data assimilation through assimilation of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS (collection 6)) total aerosol optical depth (AOD) retrieval products (at 550 nm wavelength) from Terra satellite within the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) three-dimensional variational (3DVAR) data assimilation system by using the same configuration that was used for WRF-Chem experiment. The simple GOCART aerosol module that is implemented in WRF-Chem modeling system was used to assimilate 3-D mass concentration of 14 aerosol variables within the model including hydrophilic and hydrophobic components of atmospheric aerosols such as sea salt, dust, organic carbon (OC), black carbon (BC), and sulfate. Two nested domain (10km) experiments were designed to evaluate the impact of AOD DA on predicted PM10 concentrations over Turkey by using the same LBC obtained from 30km domain. Both 10km experiments used the same physical and chemistry options, but one experiment did not employ DA (10km_NoAssim) and the other employed 3DVAR DA (10km_Assim) that updated the 14 aerosol profiles of GOCART aerosol module.When we compared average model outputs with the observation means, we found that both 10km (10km_NoAssim and 10km_Assim) analyses show higher level of variability in the PM10 values compared to 30km_Assim run. Among the 10km runs though, 10km_NoAssim run showed higher level of variability than the 10km_Assim run. So, assimilation lowers the variability especially for the days when high dust event occurred. Daily comparison of surface PM10 measurements to model outputs showed that higher resolution domains (10km_Assim and 10km_NoAssim) overestimate daily surface mean PM10 values more than lower resolution domain (30km_Assim) does for the high dust event days.In order to explore differences in aerosol AOD assimilation between the high resolution domain (10km) and the 30km runs, we have interpolated 30km_Assim run to the 10km grid. Based on the PM10 differences averaged over the surface sites for 30km runs and 10km runs, April 1 and April 13, 2008 are chosen in order to further explore the consistency of the aerosol assimilation at 30 and 10km resolution. On April 1st low dust event day, over the central Anatolia, within the higher resolution domain, the predictions tend to increase due to the 30km_Assim domain influence through the LBC. This increase in higher resolution domain is corrected by employing assimilation by moving the predictions towards the observations. For the eastern part of the domain on April 1, the impacts of assimilation are similar for the 30 and 10km experiments indicating LBC impact is small.On April 13th, when dust is the dominant aerosol, 30km_Assim run shows higher PM10 concentrations than the 30km_Control run. The local emissions, as well as LBC from the 30km domain, add additional enhancements to 10km domain resulting an overestimation in 10km_NoAssim domain (due the large negative differences between 30km_Assim and 10km_NoAssim). Relatively small differences between the two 10km domains again shows that assimilation tends to move the 10km predictions closer to the surface observations during this high dust event.This demonstrates that, in our study, although the nested domains tend to over predict the PM10 concentrations comparing to the 30km domain, assimilation of satellite AOD retrievals moves the model forecasts towards the surface observations within the 10km resolution domains especially on high dust event days.