Approaches to Establish Emission Inventory for use in Air Pollution Models and A Case Study of Istanbul Air Pollution Distribution

Year 2017, Volume: 32 Issue: 2, 1 - 12, 31.10.2017

Hüseyin Toros , Serdar Bağış

https://doi.org/10.21605/cukurovaummfd.357001

Cited By: 8

Abstract

Industrialization and urbanization are leading to air pollution problems. One of the most serious threats to
human health and ecosystem is the degradation of air quality by man due to his necessity, the increasing effect of human activity like changing landscapes, growth of cities, building of roads, and surface mining.
This cycle is more intense in on areas with high industrialization and urbanization densities.
Determination of spatial air quality by direct measurement is a difficult and expensive issue so
alternatives methods are used, researched and developed. Air quality improvement of a place can be done
firstly by determining the emission sources and quantities, then by distributing the pollutants using
numerical models and finally by determining the policies to be taken. Emission inventory is a very
important step in air pollution modelling and is a complex process. Vehicle emission inside and between
urban areas is a major source of air pollution and it can be used to determine spatial emission distribution.
Road density may be an indirect indicator of human activity and urbanization, thus human induced air
pollution can be indirectly quantified by road density and by the number and type of vehicles. This study
is an example of creation of emission inventory using road maps with other data. The use of generated
data in the new generation air pollution models will contribute to the improvement of the performance of
models. The study results are thought to have a positive impact on air quality and indirectly life
satisfaction.

Keywords

Air pollution modelling, Emission inventory, GIS, WRF-CHEM

Hava Kirlilik Modellerinde Kullanılacak Emisyon Envanteri Oluşturulması için Yaklaşımlar ve İstanbul Hava Kirliliği Dağılımı Örneği

Abstract

Sanayileşme ve şehirleşme hava kirliliği sorunlarına yol açmaktadır. İnsan sağlığı ve ekosistem için en
ciddi tehditlerden biri nüfusun artması dolayısıyla üretimin artması ile hava kalitesinin bozulmasıdır. Bu
döngü, sanayileşme ve şehirleşme yoğunluğunun yüksek olduğu alanlarda daha yoğunlaşmaktadır.
Doğrudan ölçüm ile mekânsal hava kalitesinin belirlenmesi zor ve pahalıdır, bu yüzden alternatif
yöntemler kullanılır, araştırılır ve geliştirilir. Bir yerin hava kalitesinin iyileştirilmesi öncelikle emisyon
kaynaklarının ve miktarlarının belirlenmesi, daha sonra kirleticilerin dağılımının araştırılması, sayısal
modeller vasıtasıyla dağıtılması ve son olarak alınacak politikaların belirlenmesiyle yapılabilir. Emisyon
envanteri hava kirliliği modellemesinde çok önemli bir adımdır ve karmaşık bir süreçtir. Şehirlerde ve
şehirler arasında araç emisyonu önemli bir hava kirliliği kaynağıdır ve mekânsal emisyon dağılımını
belirlemek için kullanılabilir. Yol yoğunluğu insan etkinliğinin ve şehirleşmenin dolaylı bir göstergesi
olabilir, dolayısıyla insan kaynaklı hava kirliliği motorlu araçların yoğunluğu, sayısı ve türü ile dolaylı
olarak nitelendirilebilir. Bu çalışma, yol haritalarıyla diğer verilerin kullanılarak emisyon envanterinin
oluşturulmasına bir örnektir. Üretilen verilerin yeni nesil hava kirliliği modellerinde kullanılması,
modelin başarımının arttırılmasına katkı sağlayacaktır. Çalışma sonuçları hava kalitesinin dolaylı olarak
insan ve diğer canlı yaşamının iyileştirilmesi üzerine olumlu etki yapacağı düşünülmektedir.

Keywords

Hava kirliliği modellemesi, Emisyon envanteri, Coğrafi bilgi sistemi

References

• 1. Toros, H., Erdun, H., Çapraz, Ö., Özer, B., Daylan, E.B., Öztürk, A.İ., 2013. Air Pollution and Quality Levels in Metropolitans of Turkey for Sustainable life, European Journal of Science and Technology, EJOSAT, 1, 12-18. 2. CDC, 2014. Heart Health and Air Pollution a Tool Kit, https://ephtracking.cdc.gov/docs/CDC_HeartH ealth_Final.pdf. 3. Toros, H., Geertsema, G., Cats, G., 2014. Evaluation of the HIRLAM and HARMONIE Numerical Weather Prediction Models During an Air Pollution Episode Over Greater İstanbul Area. CLEAN - Soil, Air, Water, 42(7), 863-870. 4. Özelkan, E., Karaman, M., Mostamandy, S., Uça Avcı, Z.D., Toros, H., 2015. Derivation of PM10 Levels Using OBRA on Landsat-5TM Images: A Case Study in Izmir, Turkey, Fresenius Environmental Bulletin, 24, 1585-1596. 5. Çapraz, Ö., Efe, B., Deniz, A., 2015. Study on the Association Between Air Pollution and Mortality in İstanbul, 2007–2012. Atmospheric Pollution Research, 7(1), 147-154. 6. Incecik, S., Im, U., 2012. Air Pollution in Mega Cities: A Case Study of Istanbul, Air Pollution - Monitoring, Modelling and Health, Book, Editor. Dr. Mukesh Khare, s. 3-41. 7. Toros, H., 2000. İstanbul’da Asit Yağışları, Kaynakları ve Etkileri, Doktora Tezi, 110s, İTÜ. 8. Sen, O., 1997. Inversions and Air Pollution in Istanbul, International Journal of Environment and Pollution, No. 8 (1-2), 1997, s. 158-163. 9. Tayanç, M., 2013. Türkiye’de Hava Kalitesi Modellemesi. Hava Kirliliği Araştırmaları Dergisi, 2, 112-122. 10. Deniz, A., Çelebi, M.H., İncecik, S., Toros, H., 2013. Analysis of Ozone and its Precursors at an Urbanized and Industrialized Creek Valley (Golden Horn, Istanbul, Turkey), Fresenius Env. Bul., 22(9), 2524-2532. 11. Eum, Y., Song, I., Kim, H.C., Leem, J.H., Kim, S.Y., 2015. Computation of Geographic Variables for Air Pollution Prediction Models in South Korea, Environmental Health and Toxicology, 30, 1-14. 12. Li, G., Weng, Q., 2005. Using Landsat ETM+ Imagery to Measure Population Density in Indianapolis, Indiana, USA. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 71(8), 947-958.