Quantification of residential heating emissions in Istanbul via CMAQ air quality model

Abstract

İstanbul Türkiye'nin ve Avrupa'nın en kalabalık şehridir.14 milyonu aşkın nüfusu ile ülkenin ekonomi başkentidir. İş ve sosyal yaşam imkanları şehri cazip kılarak önlenemez bir nüfus artışına sebep olmaktadır. Otoritelere göre 2030 yılında şehrin nüfusunun 16 milyonu aşması beklenmektedir. Populasyonun artmasıyla kentleşme ve konut sayısı da artmaktadır. Şehirdeki bina sayısı artmakta ve binaların dağılımı şehir içinde genişlemektedir. Populasyondaki ve dolayısıyla kentleşmedeki hızlı artış hava kirliliğinde de artışa neden olmaktadır. Özellikle kış aylarında hissedilen ve en temel gereksinimlerden olan ısınma ihtiyacı, artan konutlaşma ile birlikte hava kalitesini oldukça etkilemektedir.Epidemiyolojik çalışmalar hava kirliliğinin kardiyovasküler sistem ve solunum yolu üzerinde negatif etkileri olduğunu, kirliliğin kanser ve kalp krizi gibi ciddi hastalıklara sebep olduğunu kanıtlamıştır. Özellikle yaşlı, çocuk, bebek ya da hamile gibi duyarlılığı fazla olan hassas kişilerde kirliliğin sağlık etkisi daha fazladır.Hava kirliliğinin ciddi ve negatif etkilerinden ötürü, hava kalitesinin yaşanılabilir seviyede olmasını sağlamak önemlidir. Nefes alınabilir bir atmosferde soluyabilmek için bölge, şehir ya da ülke bazlı hava kalitesi yönetiminin sağlanması gerekmektedir. Hava kalitesinin yönetimini sağlamak için ilk adım gözlem istasyonlarıdır. Bu istasyonlarda belli noktalarda ölçülen anlık kirletici konsantrasyonları elde edilebilir. Bu veriler seçilen istasyonda ölçülen atmosferdeki kirletici konsantrasyonlarının hava kalitesi için belirlenmiş kirletici limit değerlerinin altında ya da üstünde olduğu ile ilgili bilgi sağlayabilir. Fakat farklı meteorolojik ya da atmosferik şartlarda konsantrasyon değerlerinin nasıl değişeceğini belirlemek için ölçüm istasyonu değerleri yeterli olamamaktadır. Farkli senaryo analizleri ya da kaynak bazlı emisyonların seçilen bölge ve episod üzerindeki etkilerin incelenebilmesi için hava kalitesi modeline ihtiyaç vardır. Model sonuçları kullanılarak bölge üzerindeki hava kalitesi incelenebilir, etkili kaynaklar belirlenebilir ve karar vericiler bu sonuçları değerlendirerek emisyonları azaltıcı yaptırımlar uygulayabilirler.Bu çalışma, evsel ısınmanın İstanbul ili üzerindeki etkisini atmosferik modelleme ile açıklamayı amaçlamaktadır. Bu yüzden, WRF (Weather Research and Forecasting) meteoroloji modeli ve CMAQ (Community Multiscale Air Quality) kimyasal taşınım modeli kullanıldı. Çalışmada ilk adım, modele girdi olarak verilen emisyon envanterini hazırlamaktı. Çünkü tamamlanmış ve güncel veriler ile hazırlanmış emisyon envanteri modele verildiğinde daha güvenilir model sonuçlarının elde edilmesi sağlanır. Emisyon envanteri noktasal, alansal, hareketli ve doğal kaynaklar olarak sınıflandırılır. Bu tezde alansal kaynaklar kategorisinde olan evsel ısınma kaynaklı emisyonları üzerinde çalışıldı.İlk olarak İstanbul için 10 farklı sektördeki emisyon kaynaklarını içeren TNO envanteri referans alınarak modele verildi. Bu envanter SNAP kodları ile sınıflandırılmış enerji, evsel ısınma, endüstri, fosil yakıtların çıkarımı ve dağıtımı, ürün kullanımı, ulaşım, iş makinaları, atık, tarım emisyonlarını içeren kaynakları kapsamaktadır. Çalışmamızda, evsel ısınma emisyonlarını içeren SNAP2 sektörü emisyonları, İstanbul için sağlanan güncel aktivite verileri ve geliştirilen emisyon faktörleri ile hesaplanarak güncellendi. Bu tez çalışması Ulusal Hava Kİrliliği Emisyon Yönetim Sisteminin Geliştirilmesi Projesi (KAMAG) 'nin bir parçası olduğundan güncel verilerin sağlanması ve emisyon faktörü hesaplamak amacıyla çok sayıda ölçüm yapılması proje kapsamında gerçekleştirilmiştir.Daha sonra, TNO emisyon envanterinde İstanbuldaki sadece bu sektöre ait emisyonlar değiştirilerek, kaynağın şehirdeki etkisi incelendi. Ayrıca hesaplanan emisyonlar TNO ve EMEP emisyonları ile karşılaştırıldı, herbir kirletici için farklı envanterlerdeki farklar incelendi.Bu çalışmanın diğer bir amacı da bölgeye özel emisyon faktörü belirlemektir. Bu amaçla İstanbul'da evsel ısınma amaçlı kullanılan temel yakıtlar ve yakma sistemleri belirlendi. Şehirde evsel ısınmada yaygın olarak doğalgaz ve kömür, odun gibi katı yakıtların kullanıldığı görüldü ve analizler bu yakıtlar üzerine yapıldı. Kömür yakıtlar yerli (yardımlaşma kömürü) ve ithal kömür olarak sınıflandırıldı. Katı yakıtlar için yakma sistemi genellikle bireysel konveksiyonel sobalar olduğundan, bu yakıtlar için ölçüm yapılırken bu sobalar kullanılmış ve kirletici konsantrasyonlarının değerleri ölçüldü. Katı yakıtlar için emisyon faktörleri birçok sebepten belirsizlik içerdiğinden bu yakıtlar için sürekli ölçüm uygulandı ve konsantrasyon değerleri dakikalık olarak kaydedildi. Doğalgaz için ise şehirde en yaygın olarak, bireysel kullanılan kombi sistemleri tercih edildi ve ölçüm sonuçları anlık olarak kaydedildi. Yakma sistemleri, yanma verimliliği ve yakıtların kalorifik değerleri yanma rejimi ve dolayısyla kirletici konsantrasyonlarını önemli ölçüde etkilemektedir. Ayrıca birim zamanda yakılan yakıt miktarı da emisyon faktörü hesaplanmasından kritik bir parametredir. Bütün bu parametreleri ve ölçülen kirletici konsantrasyonlarını göz önüne alarak her bir yakıt ve en temel kirleticiler olan SOx, NOx, CO ve PM10 için emisyon faktörleri hesaplandı. Böylece evsel ısınma kaynaklı emisyonlar çalışılan alan olan İstanbul şehrine en uygun faktörler ile hesaplandı. Ayrıca evsel ısınma için kullanılan küçük kapasiteli soba gibi sistemlerde yanma rejimi, verimliliği ve dolayısıyla baca gazı konsantrasyonları büyük endüstrilerdeki yanma sistemleri gibi az değişen yapıda değildir. Ölçüm sırasında kullanılan yakıt kalitesi, ortam koşulları, yanma sıcaklığı gibi birçok sebep oluşan anlık konsantrasyon değerlerini ve dolayısıyla hesaplanacak emisyon faktörlerinin değişkenliğini etkilemektedir. Bu sebeple, sürekli konsantrasyon ölçümleriyle hesaplanan emisyon faktörlerinin belirsizliğini anlayabilmek için, katı yakıtlara ait emisyon faktörleri üzerinde istatistiksel analizler yapıldı. Çalışmada hesaplanan emisyon faktörleri için birçok parametrik ve parametrik olmayan testler uygulanarak faktörlerin en uygun dağılım modelleri incelendi.Bölgeye özel geliştirilen emisyon faktörleri kullanılarak hesaplanan yeni emisyon envanteri ve WRF meteoroloji modeli kullanılarak CMAQ kimyasal tanışım modeli çalıştırıldı. Çalışmada, kış aylarında evsel ısınmanın etkisinin görülebilmesi için episod Aralık 2009, Ocak ve Şubat 2010 olarak belirlendi. Referans olarak değerlendirmek için öncelikle TNO emisyon envanteri kullanılarak model çalıştırıldı ve sonrasında bizim evsel ısınma emisyonlarında değişiklik yaparak hazırladığımız emisyon envanteri kullanılarak aynı episod için model tekrar çalıştırıldı. Aradaki konsantrasyon farkına bakıldı ve böylece envanterdeki değişimin etkisinin en yüksek olduğu günler ve saatler belirlendi.

Istanbul is the most populated city of Turkey as well as Europe. The population is over than 14 million. The city is economical center of the country. Labour and social opportunities makes the city attractive to live and this situation causes inevitable increasing on urbanization of the province. According to authorities, it is expected that the population will be over 16 million in 2030. Due to high population, house holding is also increasing. Distribution of buildings is expending over the city. Residential heating is the main requirement of the people in cold, winter season. By the high population and urbanization, residential heating emissions significantly affects air pollution over the city. Results of many epidemiological studies proves that air pollution causes negative impact on cardiovascular and respiratory system, serious diseases such as cancer and hearth attack. Especially for sensitive people such as elders, children, babies or pregnant the effects may be higher and vitally important.This study aims to examine residential heating impact over Istanbul city by atmospheric modelling. For this purpose WRF (Weather Research and Forecasting) meteorology model and CMAQ (Community Multiscale Air Quality) chemistry and transport model was applied. The first step was preparing emission inventory as input of the model. More complete and current emission inventory provides more trustable outputs. Residential heating emissions are generated with activity data and emission factor. The calculated emissions are also compared with TNO and EMEP emissions.Another purpose of this study was developing region specific emission factors of residential heating for Istanbul. The main fuels which are commonly used in the city are determined and combustion system is analysed. Residential heating is commonly supplied from natural gas and solid fuels such as coals and wood. The coals are classified as domestic and import coal. The fuels were burned in conventional stoves that is commonly used individual combustion system in Istanbul and pollutant concentrations are measured. The measurements for solid fuels were continuous and the concentration values of each pollutants are reported minutely. For natural gas, individual combustion system was combi and concentrations were measured instantaneously. Combustion systems, burning efficiency and calorific values of the fuels are essential for burning regime and pollutant concentrations. Moreover, fuel consumption per unit time is a critical parameter for emission factor calculation. By considering all these parameters and concentrations emission factors are calculated for each fuels and pollutants. The main pollutants of this source are SOx, NOx, CO, PM10. Moreover, uncertainties of region specific emission factors that are calculated with continuous measurements are evaluated for solid fuels. Statistical methods are used in order to quantify the factors. Both parametric and non-parametric bootstrapping techniques applied and many distribution fitting models and related diagnostics were applied in the study. The emissions via using calculated region specific emission factors and WRF meteorological model outputs were used as input of CMAQ. The study episode was three months that is from December 1, 2009 to February 30, 2010. As reference case CMAQ model is applied with TNO inventory and then the model is run for the same episode with new emission inventory that is updated with calculated residential emissions. The difference of concentrations between two model outputs provide to understand contribution of the revised residential emissions over the city. The days and hours that have maximum concentration differences are determined as giving the highest response to the new inventory.