Spatio-temporal analysis of particulate matter concentrations of Turkey

Abstract

Partikül madde kirliliği insan sağlığı üzerindeki zararlı etkisi nedeniyle, gelişmekte olan ülkelerde en önemli sorunlardan biri olmuştur. Atkinson ve diğerlerinin (2001) çalışmasına gore, PM10 konsantrasyonundaki 10 μg'lık artış genel ölümlerde %0.6'lık bir artışa sebep olmaktadır.Türkiyedeki hava kirliliği seviyesini belirleyebilmek için, Çevre ve Şehircilik Bakanlığı'na ait 118 hava kalitesi izleme istasyonunun 2008-2010 yılları arasındaki PM10 ölçümleri kullanılmıştır. 81 il arasında 12 ilde birden fazla istasyon bulunmaktadır. Bu ölçüm istasyonları kırsal, kentsel ve yarıkentsel olarak sınıflandırılıp bu çalışmada 2 tane kırsal istasyon analizlerde kullanılmamıştır. Mekansal ve zamansal analizler ile yüksek PM10 konsantrasyonlarının sınıflandırılması ve olası eğilimler incelenmiştir.Yıllık PM10 ortalamaları 2008, 2009 ve 2010 yılları için sırasıyla 82.3, 76.5, 73.9 μg/m3 'tür ve bu ölçümlerin hepsi Avrupa Birliği yıllık PM10 standardı olan 40 μg/m3 değerinin üstündedir. Zamansal analizler sonucuna göre yıllık ortalamalardaki düşüş belirgin bir düşüş eğilimi olarak açıklanmamaktadır. Mekansal analiz için kullanılan K-means sınıflandırma method, Türkiye'deki 118 istasyonun 5 gruba ayrılabileceğini göstermiştir. Analiz 5 aşamada gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada tek değişken (ortalama değer), ikinci aşamada 4 değişken (ortalama, %2.5, medyanve %97.5), son olarak 5 değişken (50%, 75%, 90%, 95%, 97.5%) kullanılmıştır. Son iki aşama olarakta K-means sınıflandırma metodu uygulanırken iki farklı uzaklık hesaplama yöntemi kullanılmıştır; Manhattan ve Öklid uzaklıkları. Bu analizlere ek olarak, seçilen parametrelere Temel Bileşenler Analizi uygulanmış ve sonuçlar tekrar sınıflandırılmıştır. Doğu Anadolu Bölgesi, yüzde elli değeri 81.8 μg/m3(Iğdır) ile 126.9μg/m3 (Van) olan en yüksek PM10 konsantrasyonu sınıfında yer almıştır. Bunun yanı sıra daha kalabalık nüfusa ve daha geniş endüstriyel alana sahip olan batı bölgeleri yüzde elli değeri 32.6 μg/m3 (Sinop) ile 51.7μg/m3 (Kırşehir) olan en temiz PM10 konsantrasyonu sınıfında yer almıştır. K-means sınıflandırma sonuçlarında ortaya çıkan mekansal dağılımdaki değişkenliği açıklamak için TNO emisyon envanteri, NCEP-NCAR verilerinden elde edilen farklı basınç seviyelerindeki sıcaklık farkı ve 2008 yılı için WRF modeli çalıştırılarak elde edilen PBL değerleri analiz edilmiştir. TNO emisyon envanteri ve NCEP-NCAR verilerinin analizi sonucunda PM10 dağılımındaki değişkenliğe kesin biraçıklama getirilememiştir. Bununla birlikte, PBL yükseklikleri zamansal ve mekansal analizi sonuçları PBL yüksekliklerinin PM10 dağılımında etkili bir parameter olduğunu göstermiştir.Bu çalışma PM10 seviyelerinin mekansal ve zamansal analiz sonuçlarını belirtip, mekansal değişikliklerin sebeplerini açıklayacaktır.

Particulate matter pollution is one of the major concerns in the developing countries, due to its harmful effect on human health. In a study conducted by Atkinson et al. (2001), 10 μg increase of PM10 concentrations causes %0.6 increase in overall deaths.PM10 measurements from 2008 to 2010 at 118 air quality monitoring stations of Ministry of Environment and Urbanization, were used to determine air pollution levels in Turkey. Out of 81 cities 12 of them have more than one station. The monitoring stations classified as rural, urban, suburban and in this study two urban cities are not used in analysis. Spatial and temporal analysis were conducted to identify clusters of high PM10 concentration and to identify possible trends in the data.Annual average of PM10 over three years are 82.3, 76.5, 73.9 μg/m3 for 2008, 2009 and 2010 respectively; all are above the EU air quality standard value, 40 μg/m3. Temporal analysis showed that the decreasing of annual means is not explained by a significant decreasing trend. K-means clustering method, performed for spatial analysis, suggested that 118 stations in Turkey can be divided into five groups. The analysis conducted in five different steps. First three steps include the clustering with only one parameter (mean), four different parameters (mean, 2.5 %, median and 97.5 %) and five parameters (50%, 75%, 90%, 95%, 97.5%). Two distance method, Manhattan and Euclidean distances used in K-means algorithm as the last two steps. In addition to these analyses Principal Component Analysis computed with selected four parameters and five parameters. The eastern regions; belong to high polluted cluster with a range of 50 percentiles between 81.8 μg/m3(Iğdır) to 126.9μg/m3 (Van), which are more polluted than the industrial and populated western regions with cleanest cluster range of 50 percentiles between 32.6 μg/m3 (Sinop) to 51.7μg/m3 (Kırşehir).In order to understand the basis for the variability in the clusters spatial distributions of TNO emissions inventory, NCEP-NCAR temperature differences at difference pressure level and Planetary Boundary Level (PBL) heights of the 2008 WRF model run outputs were analyzed. Both TNO emissions inventory and NCEP-NCAR based temperature differences estimate do not really explain the variation in the PM10 distribution. On the other hand, PBL heights time series plots, boxplots and spatial distribution plots shown that it is an effective parameter to explain the variation of PM10 distributions.This study presented and eplained the findings of the spatio-temporal analysis of PM10 levels as well as possible reasons causing the spatial variance.