Kocaeli Dilovası bölgesinden kaynaklanan partikül madde ve kükürt dioksit emisyonlarının ISCST-3 yazılımı kullanılarak modellenmesi
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bu çalışmada, kirletici dağılımlarını matematiksel olarak modelleyen dağılım modeli Industrial Source Complex Short Term (ISCST-3) kullanılmıştır. Bölge olarak, sanayileşmeye bağlı hava kirliliğinin yoğun olarak yaşandığı Kocaeli İli Dilovası İlçesi seçilmiştir. Çalışma kapsamında, mevcut raporlardan temin edilen bölgedeki 10 adet endüstriye ait bilgiler kullanılarak bu kaynaklardan yayılan kükürt dioksit (SO2) ve partikül madde (PM10) emisyonları ISCST-3 dağılım modeli ile modellenerek bölgenin kirlilik haritalarının çıkarılması, kirletici kaynaklarının katkı paylarının belirlenmesi, model sonuçlarının, bölgedeki anlık ölçüm istasyonu verileri ile karşılaştırılması ve kaynakların mekânsal değişiminin kirletici dağılımına etkisinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Tahmin edilen ve gözlenen konsantrasyonların zamansal değişimine bakıldığında yaz döneminin daha düşük PM10 konsantrasyonlarına denk gelirken soğuk dönemler için hem model hem gözlenen değerlerin daha yüksek olduğu görülmüştür. Tahmin edilen ve gözlenen değerler arasındaki korelasyon sadece sınırlı sayıdaki noktasal kaynağın modele girilmesi nedeniyle (r=0,33) seviyesinde kalmıştır. Ölçüm istasyonundaki veriler ışığında ilçede PM10 kirliliğinin olduğu görülmüştür. 2019 yılına ait hava kirleticilerin hedef değerlerini sağlayabilmek için bölgede PM10 kontrolünün etkili bir şekilde planlanması gerekmektedir. Senaryo gereği modelde noktasal 10 kaynağın mekansal değişiminin etkisini belirlemek üzere girilen tesislerin konumları kuzeydeki mevcut organize sanayi bölgelerine taşınarak model çalıştırılmıştır. Tesisler mevcut yerlerinde iken yer seviyesi konsantrasyonları dağılım haritalarında güneyde birikirken, tesis konumlarının kuzeye taşınması durumunda kirleticilerin yerleşim bölgesinin az olduğu kuzeyde kümüle olmuştur. Dolayısı ile seçilen tesislerin mevcut yerlerinin yerleşimin az olduğu kuzey bölgesine taşındığında daha yoğun yerleşimin bulunduğu alanlarda PM10 ve SO2 açısından daha düşük bir konsantrasyon maruziyeti hesaplanmıştır. Gerçek zamanlı nokta, çizgi ve alansal kaynaklara ait bilgilerin girilmesi ile modelin gerçek konsantrasyonları yakalamadaki kullanılabilirliği artırılabilir. In this study, the distribution model of Industrial Source Complex Short Term (ISCST-3) which models distribution of contaminants mathematically was used. The region modeled was chosen as Dilovasi in Kocaeli province which has been experiencing poor air quality due to mainly intense industrialization. In this thesis study, sulfur dioxide (SO2) and particulate matter (PM10) emissions from 10 facilities in the region were supplied into ISCST-3 emissions distribution model and distribution of PM10 and SO2 concentrations in the region was obtained. The modeled results were compared with the air quality measurement station data in the region. An alternative scenario of moving the sources to the northern site of Dilovası was also evaluated. In addition, in terms of measured PM10 and SO2 data, the current air quality situation in the region was evaluated on the basis of national air quality standards. The analysis of temporal variation of both predicted and observed concentrations has shown that PM10 concentrations were lower during summer session compared to the winter session. Therefore the model was shown to be good at predicting temporal PM10 concentrations. However, correlation between predicted and observed daily concentrations was not very strong (r=0.33) due to the fact that only point sources of limited number of industrial plants were included in the model. The PM10 pollution in the region was seen to exist based on measurements taken at the local air quality station. Therefore effective PM10 reduction strategies for the region must be planned. When the model was run based on the alternative scenario of moving the 10 point sources to the organized industrial districts in northern part of the region, lower pollutant concentrations were predicted accumulated in current dense residential areas of the southern part of the town. The pollutant distribution by using ISCST-3 model in the area can be more accurately obtained if all point, areal and line sources with real time emission data were included in the model.
Collections