Bu çalışmada Bayburt şehir merkezine ait hava kirleticilerinin zamansal değişimleri, yerel meteorolojik parametreler ile olan etkileşimleri ve trendleri istatistiki yöntemlerle analiz edilmiştir. Bu kapsamda, 2017-2019 dönemi saatlik ölçülen PM10, SO2, NO, NO2, NOX ve O3 ile saatlik sıcaklık (t), rüzgâr hızı (ws), nem (rh) ve basınç (p) verileri analiz edilmiştir. Birincil kirleticilerden PM10 konsantrasyonlarının ortalama değeri 40.5 µg/m3 ve SO2 konsantrasyonlarının ortalama değeri ise 6.85 µg/m3 olarak tespit edilmiştir. Mann-Whitney U testi sonuçlarına göre, kirletici konsantrasyonlarının soğuk mevsim ortalamaları sıcak mevsim ortalamalarından istatistiki manada anlamlı şekilde farklılaştığı tespit edilmiştir (p=0.000<0.05). Kruskal Wallis testine göre kirletici konsantrasyonlarının yıllara göre ortalamaları arasında da istatistiksel açıdan anlamlı bir farklılaşma olduğu saptanmıştır (p=0.000<0.05). Hangi yıllar arasında farklılaşmanın olduğu Post-Hoc/Tamhane’s T2 analizi ile belirlenmiştir. Spearman’s rho korelasyon analizi sonuçları hava kirleticiler ile meteorolojik parametreler arasında istatistiki manada anlamlı bir ilişki ortaya koymaktadır (p=0.000<0.05). Buna göre, PM10 ile bağıl nem arasındaki ilişkinin negatif yönlü, SO2 ile hava basıncı arasındaki ilişkinin pozitif yönlü, NO, NO2 ve NOX ile rüzgâr hızı ve sıcaklık arasındaki ilişkinin negatif yönlü, O3 ile sıcaklık ve rüzgâr hızı arasındaki ilişkinin pozitif yönlü olduğu tespit edilmiştir. Yenilikçi trend analiz yöntemi (ITA) sonuçlarına göre, PM10 seviyeleri azalış, diğer kirleticiler ise artış eğilimi göstermektedir. Kullanılan verilerin zaman aralığı göz önüne alındığında kirletici ortalamalarının her ne kadar sınır değerleri aştığı gözlenmese de kirleticilerin artış eğiliminde olması, pozitif hava kalitesinin korunması için daha fazla çaba gösterilmesi gerektiğini ortaya koymaktadır. Çalışmadaki istatistiksel veri analizleri SPSS 22 programı ile gerçekleştirilmiştir.
In this study, the temporal changes of air pollutants belonging to the city center of Bayburt, their interactions with local meteorological parameters, and trends were analyzed using statistical methods. In this context, hourly measured PM10, SO2, NO, NO2, NOX, O3 and hourly temperature (t), wind speed (ws), humidity (rh), pressure (p) data for the 2017-2019 period were analyzed. The average value of PM10 concentrations from primary pollutants was 40.5 µg/m3, and the average value of SO2 concentrations was 6.85 µg/m3. According to the results of the Mann-Whitney U test, it was found that the averages concentrations of the cold season pollutants significantly differed statistically from the averages concentrations of the hot season (p=0.000<0.05). According to the Kruskal Wallis test, a statistically significant difference was found between the averages of the pollutant concentrations by years (p=0.000<0.05). It was determined by Post-Hoc/Tamhane’s T2 analysis which years there was a differentiation between. Spearman's rho correlation analysis results reveal a statistically significant relationship between air pollutants and meteorological parameters (p=0.000<0.05). Accordingly, it was determined that the relationship between PM10, and relative humidity is negative, the relationship between SO2 and air pressure is positive, the relationship between NO, NO2, and NOx, wind speed and temperature is negative, the relationship between O3 and temperature with wind speed is positive. According to the innovative trend analysis method (ITA) results, PM10 levels tend to decrease and other pollutants tend to increase. Considering the time interval of the data used, although it is not observed that the pollutant averages exceed the limit values, the increasing trend of pollutants reveals that more efforts should be made to maintain positive air quality. Statistical data analysis in the study was carried out with SPSS 22 software.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | April 30, 2022 |
Published in Issue | Year 2022 Volume: 10 Issue: 2 |