The investigation of sensitivity of copert estimated road transport emissions on air quality via WRF/CMAQ modeling system over İstanbul

Abstract

İstanbul Türkiye'nin ekonomik başkenti ve 14 milyonu aşan nüfusuyla Avrupanın en kalabalık kentidir. Dünyanın önemli mega şehirlerinden biri olan İstanbul sosyo- ekonomik gelişmelerin beraberinde getirdiği çevre kirliliği problerini son yıllarda fazlasıyla yaşamaktadır. Bu çevresel problemlerin en önemlilerinden birisi hava kirliliği, özellikle de ulaşımdan kaynaklanan emisyonların oluşturduğu hava kirliliğidir. Hava kirliliği atmosferdeki kirleticilerin insan ve diğer canlılara zarar verecek düzeye erişmesidir. Yapılan epidemiyolojik çalışmalarda, hava kirliliğinin sağlığa olan etkileri kanıtlanmıştır. Bu çalışmalarda ölümler, hastaneye başvurular gibi sağlık göstergeleriyle havadaki kirleticilerin konsantrasyonları arasındaki ilişkiler araştırılmış ve artış veya azalışa göre doğrudan bir ilişki olduğu kanıtlanmıştır. Kirleticilere maruz kalmanın, bir yandan kalp ve akciğer hastalıklarına bağlı ölüm oranını artırırken, diğer yandan bu hastalıklara bağlı hastane başvurularını arttırdığı görülmüştür. Bunun yanında, hava kirliliğinin özellikle çocukların akciğer gelişimini olumsuz etkilediği ve kirliliğin yoğun olduğu bölgelerde astım ve kronik obstrüktif akciğer hastalığı (KOAH) gibi kronik hava yolu hastalıklarına yakalama riskini arttırdığı saptanmıştır. Hava kirliliği, kaynaklarından bağımsız olarak son derece önemli bir konu olmasıyla beraber,araçlardan kaynaklanan emisyonlar, emisyonların miktarı ve salındığı mekanın toplumun yoğun yaşadığı şehirleşmiş bölgelerde ve insan seviyesinde olması açısından diğer kaynaklara göre daha fazla önem taşımaktadır. Yapılan çalışmalarda, ulaşımdan kaynaklanan hava kirliliğinin yol açtığı sağlık etkilerinin özellikle çocuklar ve yaşlılar gibi toplumun hassas kesimlerinde son derece negatif etkilerinin olduğu tespit edilmiştir.Bu tez çalışmasında, trafik kaynaklı emisyonların hesaplanmasında kullanılan COPERT 4 modelinin girdi parametrelerindeki değişikliklerin, İstanbulun hava kalitesine etkisinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu duyarlılığın belirlenmesi için 3 değişik senaryo oluşturulmuştur. Oluşturulan bu senaryolar için hesaplanan emisyon değerleriyle WRF meteoroloji modeli ve CMAQ kimyasal tasinimi modeli kullanılmış ve hava kalitesindeki değişiklikler belirlenmiştir. COPERT 4 trafik kaynaklı emisyon hesaplama modeli, Avrupada pek çok ülke tarafından araç emisyonların hesaplanması için kullanılan bir modeldir. Modelin geliştirilmesi Avrupa Çevre Ajansı tarafından desteklenmektedir. COPERT 4 modeliyle farklı araç kategorileri için (binek araçlar, hafif ticari araç, ağır kamyon, otobüs, motosiklet ve moped) önemli hava kirleticileri (CO, NOx, VOC, PM, NH3, SO2, ağır metaller) ve sera gazi emisyonları (CO2, N2O, CH4) hesaplanabilmektedir. Bu hesaplamalarınyapılabilmesi için yüksek çözünürlükte veri setine ihtiyaç duyulmaktadır.Bu tez çalışmasının ilk bölümü olarak, İstanbuldaki araçların modele girdi oluşturulabilecek detaya getirilmesi amacıyla gerekli olan veriler Çevre ve Şehircilik Bakanlığı ve TÜVTÜRK araç muayene istasyonlarından alınmıştır. Elde edilen bu verilerle İstanbuldaki araçların karektesitik özelliklerine göre (araç tipi, motor hacmi, yakıt tipi, EURO seviyeleri, vb.) dağılımlarını gösteren yüksek çözünürlüklü veri seti oluşturulmuş ve araçlardan kaynaklanan emisyonlar ilk defa bu çözünürlükte hesaplanmıştır. Hesaplanan emisyonlar envanterin ulaşım sektöründe kullanılarak parametrelerdeki değişikliklerin ne kadar bir etki yaptığı hava kalitesi modeli ileortaya konulmuştur.Hesaplanan araç emisyonlarının envanterdeki etkisine bakıldığında, trafikten kaynaklanan kirleticilerden, metan olmayan uçucu organik bileşikler (NMVOC) %43'lük ve nitrik oksit (NOx) %40'lik etkiyle emisyon envaterinde ana kaynaklar olduğu görülmüştür. Ayrıca, %32'lik bir katkıyla karbon monoksit (CO) kirleticisinin ana kirletici olmamasına rağmen envanter üzerinde etkisinin oldukça fazla olduğu görülmüştür. Hesaplanan araç emisyonlarına kendi içinde bakıldığında ise CO, NOx ve PM2.5 kirleticilerinin etkisinin sırasıyla %51, %42 ve %11 olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak ulaşımın diğer kaynaklardan çok daha fazla bir etkisiolduğu görülmektedir.Araçlardan kaynaklanan emisyonların envanterde bu denli öneme sahip olması, hesaplamalardaki duyarlılık ve belirsizliğin belirlenmesinin önemini arttırmaktadır. COPERT 4 modelinin hassaslığının belirlenebilmesi için hesaplamaları en çok etkilediği belirlenen parametreler olan hız ve sıcaklık değerleri değiştirilerek 3 senaryo belirlenmiş, bu senaryolar için araç emisyonları hesaplanmıştır. Daha sonra bu senaryolar için elde edilen emisyonlarla temel durumdaki emisyon değerleri karşılaştırılmıştır. İlk senaryo için modelde girdi olarak kullanılan, her araç tipi için ayrı olmak üzere belirlenen ortalama hız değerleri, İstanbuldaki trafik durumları göz önünde bulundurulak, %20 arttırılmıştır. İkinci senaryo için birinci senaryoya benzer olarak hız değerleri %20 azaltılmıştır. Üçüncü ve son senaryo için ise, diğer bir önemli parametre olan sıcaklık değeri değiştirilmiştir. Modelde sıcaklık değeri için her ayın ortalama sıcaklık değeri kullanılmaktadır. Bu çalışmada, her ayın sıcaklıklarının maksimum değerini kullanmak yerine hava kalitesine olan etkiyi belirlemek için hava kalitesi modelinin çalıştırılacağı periyot olan kasım ayı sıcaklığı değiştirilmiş ve emisyonlar bu duruma göre hesaplanmıştır. Her üç senaryo için de hesaplandıktan sonra emisyon envanterinin ulaşım sektörü bölümüne eklenerek hava kalitesine girdi oluşturacak hale getirilmiştir. Emisyon değerleri senaryolar arasında karşılaştırıldığında görülmüştür ki; kırsaldaki yollarda belirlenen değerler, şehir merkezindeki yollarda ve otobanlarda hesaplanan değerlerden daha yüksek olup, ana kirletici NOx ve en az etkiye sahip olan kirletici PM2.5'dir. Kirleticiler için senaryolar arasında genel bir değerlendirme yapıldığında, hız arttırıldığında CO dışında bütün kirletici emisyonlarında azalma, hız azaltıldığında ise CO dışında bütün kirletici emisyonlarında artma gözlemlenmiştir. Diğer yandan, sıcaklığın arttırıldığı durumda NMVOC dışında bütün kirletici emisyonlarında azalma olduğugörülmüştür.Model parametrelerindeki değişimin emisyonlar arasındaki etkisinin değerlendirilmesinin ardından bu etkinin hava kalitesine nasıl yansıyacağını belirlemek için hava kalitesi modeli çalıştırılmıştır. Model öncelikle temel durum için çalıştırılmış ve daha sonra her durum için ayrı ayrı tekrar çalıştırılarak hava kalitesindeki etki belirlenmeye çalışılmıştır. Etkinin belirlenmesinde, araç emisyonlarından kaynaklanan temel kirleticilerden biri olmamasına rağmen, önemli sağlık etkileri olması sebebiyle PM2.5 analiz edilmiştir. Temel durumda hesaplanan konsantrasyonlardan, bütün senaryolar için her bir model hücresinde hesaplanan konsantrasyon değerleri çıkarılarak maksimum farkın olduğu gün ve saat incelenmiştir. CMAQ sonuçlarına bakıldığında, senaryo İ'de, yani %20 arttırıldığı durumda, PM2.5 konsantrasyonlarında İstanbul genelinde ortalama 1.5 μg/m3 (~%5) bir azalma olduğu belirlnemiştir. Ortalama konsantrasyonlar karşılaştırıldığında 1.5 μg/m3 küçük bir değer gibi görülse de insan sağlığı açısından konsantrasyondaki bu azalma önemli bir etkiye sahiptir. Senaryo II'de ise hızdaki azalmaya bağlı olarak PM2.5 konsantrasyonlarında ortalama 2 μg/m3 artış görülmüştür. Senaryo III için emisyondaki etkinin diğer senaryolara göre daha azolması sabebiyle hava kalitesine olan etkisi değerlendirilmemiştir.Bu çalışma, araç emisyonlarının hesaplanmasında kullanılan verinin özellikle otomobil dışıdaki otobüs, kamyon gibi araç tipleri için daha ayrıntılı olarak elde edilmesi, ve daha ayrıntılı emisyon envanterinin hazırlanması ve hava kalitesi modelinin sınır koşullarını daha iyi temsil eden veri kullanılarak geliştirilebilir.

Istanbul, the study area and the economic capital of Turkey, is the most populated city all around Europe with a population well over 14 million. The city has faced with environmental problems due to rapid urbanization and industrialization for a couple of decades. Air pollution is one of the most challenging problems for Istanbul where studies publicized that air pollution, particulate matter pollution in specific, has various serious effects on public health. Although air pollution is caused by numerous sources ranging from industrial to biogenic activities, emissions from motor vehicles have the most adverse effects on public health as they are released at the locations with certain levels where human activity is the highest.Traffic related emissions were calculated by using COPERT 4 (COmputer Programme to calculate Emissions from Road Transport) which is vehicle emission computation software and supported by European Environment Agency (EEA). Model input data were obtained from Turkish Ministry of Environment and Urbanization, and TUVTURK, then the data were processed by R that is a software environment for statistical computing and graphics. Besides fleet distribution process based on EURO levels, engine volumes, and fuel type was done first time for Istanbul, COPERT 4 was also run with this high resolution data. High-resolution emission inventory for other sectors, which is prepared by Dr. Ulaş Im, were employed. It can be summarized from the results of this analysis that road transport itself is solely responsible for 32 percent of CO emissions, as well as playing a main role in NMVOC emissions with the contribution of 43 percent to the total NMVOC emissions inventory, and NOx emissions with the contribution of 40 percent to total NOx emissions inventory. Furthermore, overall CO, NOx and PM2.5 contributions by road transport are found as 51%, 42%, and 11%, respectively. It is also realized that impact of road transport on inventory is higher than other sources.Vehicle emissions in inventory with this vitality increase the importance of determining the sensitivity and the uncertainty of calculations. To investigate the sensitivity of COPERT 4, three scenarios are determined based on temperature and speed parameters with numerous values that are strongly affecting the calculations. Then, base case emission values were compared with obtained emission values of these three scenarios. For the each scenario COPERT model was run and emissions of road transport was obtained. Then, calculated vehicle emissions used as input for air quality model. As a result of emissions for each scenario, a conclusion can be drawn that the major pollutant is NOx and minor pollutant is PM2.5 in general, where the emissions are higher in rural areas than urban areas and than the highwaysWhen a general analysis is done on scenarios regarding to pollutants, it can be realized that there is a decrease in emissions of all kinds of pollutants except CO as speed increases, and increase in emissions of all kinds of pollutants except CO as speed decreases. On the other hand, an obvious decrease in emissions of pollutants except NMVOC is realized in the case of temperature decrease.After evaluating the effect of change in model parameters on emission rates, air quality model was run to determine how would the effect of variation on emission rates embody in air quality. Model was first run for base case, then it is tried to determine the impact on air quality by running the model for each case separately. PM2.5 is analyzed since it has a significant effect on public health although it is not one of the pollutants that are caused by vehicle emissions. The day and time was examined when the gap is at maximum between the concentrations that are calculated for fundamental cases and the concentrations that are calculated within each model cell for all scenarios. It has been realized that there is 1.5 μg/m3 (~5%) decrease in PM2.5 concentration Istanbul-wide when results from CMAQ is analyzed within Scenario-I where the speed increased by 20%. 1.5 μg/m3 rate might be considered insignificant when it is compared with other average concentrations; however, it plays a key role on public health. In Scenario-II, it was realized that there is an average 2μg/m3 decrease in PM2.5 concentration depending on decrease inspeed.This study can be advanced by obtaining higher resolution data that are employed for emission calculations of vehicles such as truck, bus, etc., by preparing more detailed emission inventory, and by employing the data suiting more accurate boundaryconditions for air quality model.