AEROSOL OPTICAL DEPTH ANALYSIS IN KARABUK CITY CENTER AND EREGLI DISTRICT OF ZONGULDAK ACCORDING TO GEOGRAPHICAL PROPERTIES AND ATMOSPHERIC STABILITY IN THE COVID 19 PROCESS

Öz

Aerosols that influence many factors from climatic conditions to human health are mixed with the atmosphere because of natural processes or human activities. This study focuses on a total of 292 days of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer uncertainty and 0.55 μm data between January 1, 2019 and April 19, 2021 when aerosol optical depth images can be taken. March 15, 2020 was considered as the turning point for the pandemics which the effects started to be felt seriously in Turkey. The data was analyzed for two periods of time as before the Covid-19 pandemic and during the pandemic. The region of the study involves Karabük and Karadeniz Ereğli where they are among the important industrial cities of Turkey while the scope involves the effect of the pandemic on aerosol optical depth. The purpose is to reveal the effect of pandemics on the aerosol optical depth. It has been determined that there is a seasonal cycle in the general uncertainty aerosol optical depth values. The Uncertainty aerosol optical depth is higher in Karabük than in Ereğli on the general average both before the Covid 19 pandemics and during the pandemics. In addition, both locations had a decrease in aerosol optical depth values for the 149-day period during the pandemics compared to the 143-day period before the pandemics. The decrease in 0.55 μm aerosol optical depth and the uncertainty data during pandemics draw attention. Furthermore, the rate of reduction increases. When the particulate matter 10 values taken from Karabük Kardemir 1 station are compared with the analysis, there is a similarity in terms of the seasonal cycle, while the highest values occur in late autumn and early winter. With the pandemics, there was a significant decrease of 32% in the amount of particulate matter 10. The remarkable decrease is attributed to the great impact of the slowdown in human activities, including industries.

Anahtar Kelimeler

• Covid 19 and Aerosol Optical Depth
• Atmospheric Stability
• Karabük and Karadeniz Ereğli

COVİD 19 SÜRECİNDE COĞRAFİ ÖZELLİKLER VE ATMOSFER KARARLILIĞINA GÖRE KARABÜK İL MERKEZİ VE ZONGULDAK’IN EREĞLİ İLÇESİNDE AEROSOL OPTİK DERİNLİK ANALİZİ

Öz

Aerosoller doğal süreçler ya da insan faaliyetleri sonucunda atmosfere karışmakta ve iklim şartlarından insan sağlığına kadar birçok faktör üzerinde etkili olmaktadır. Bu çalışmada 1 Ocak 2019 ve 19 Nisan 2021 tarihleri arasında aerosol optik derinlik görüntüsü alınabilen toplam 292 günlük Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer uncertainty ve 0.55 μm verileri kullanılmıştır. Salgının etkisinin Türkiye’de ciddi anlamda hissedildiği 2020 Mart ayının 15. günü analizlerde salgın öncesi ve salgın süreci ayrım günü olarak belirlenmiştir. Türkiye’nin önemli sanayi kentleri arasında yer alan Karabük ve Karadeniz Ereğlisi araştırmanın alan kapsamını, bu şehirlerde Covid-19 salgın sürecinin aerosol optik derinliği üzerindeki etkisi ise konu kapsamını oluşturmaktadır. Araştırmanın amacı salgın sürecinin aerosol optik derinliği üzerindeki etkisini ortaya koymaktır. Yapılan analizler sonucunda genel olarak uncertainty aerosol optik derinlik değerlerinde mevsimsel bir döngünün var olduğu tespit edilmiştir. Uncertainty aerosol optik derinliğinin hem genel ortalama hem de Covid 19 salgın süreci öncesi ve salgın sürecinde Karabük şehrinde Ereğli’ye oranla daha fazla olduğu görülmektedir. Ayrıca her iki çalışma alanında da aerosol optik derinlik değerlerinde salgın sürecindeki 149 günlük dönemde, salgın öncesindeki 143 günlük döneme göre düşüş yaşanmıştır. 0.55 μm aerosol optik derinlik verileri ile yapılan analizlerde, uncertainty verilerine paralel olarak Covid 19 sürecinde azalma dikkat çekmekte ve azalma miktarı artmaktadır. Karabük Kardemir 1 istasyonundan alınan partikül madde 10 değerleri ile analiz sonuçları karşılaştırıldığında mevsimsel döngü bakımından benzerlik görülmekle birlikte en yüksek değerler sonbahar sonu ve kış başlarında ortaya çıkmaktadır. Ayrıca salgın süreci ile birlikte partikül madde 10 miktarında %32 gibi önemli oranda düşüş yaşanmıştır. Bu düşüşte salgın süreciyle birlikte sanayi de dahil olmak üzere insan faaliyetlerinde meydana gelen yavaşlamanın etkisi büyüktür.

Anahtar Kelimeler

• Covid 19 ve Aerosol Optik Derinliği
• Atmosfer Kararlılığı
• Karabük ve Karadeniz Ereğlisi

Kaynakça

1. Ackerman, S. A., & Knox, J. A. (2015). Atmosferimizi anlamak. (Çev: M. Kadıoğlu, S. Çakır). (3.Baskı). Ankara: Nobel akademik Yayıncılık.
2. Atalay, İ. (2010). Uygulamalı klimatoloji. İzmir: Meta Basım Matbaacılık.
3. Atalay, İ., & Mortan, K. (2017). Türkiye bölgesel coğrafyası. İstanbul: İnkılap Kitapevi.
4. Bağcı, H. R., & Şengün, T. (2012 ). Çöl tozlarının beşeri çevre ve bitkiler üzerindeki etkileri. Marmara Coğrafya Dergisi, (24), 409-433.
5. Bartoszek, K., Matuszko, D., & Soroka, J. (2020). Relationships between cloudiness, aerosol optical thickness, and sunshine duration in Poland. Atmospheric Research, (245), 105097. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2020.105097.
6. Baumer, D., Vogel, B., Versick, S., Rinke, R., Möhler, O., & Schnaiter, M. (2008). Relationship of visibility, aerosol optical thickness and aerosol size distribution in an ageing air mass over South-West Germany. Atmospheric Environment, 42(5), 989-998. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2007.10.017.
7. Camuffo, D. (2019). Atmospheric stability and pollutant dispersion. Microclimate for Cultural Heritage, 175-196.
8. Coen, M. C., Andrews, E., Aliaga, D., Andrade, M., Angelov, H., Bukowiecki, N., . . . Ruffieux, D. (2018). Identification of topographic features influencing aerosol observations at high altitude stations. Atmospheric Chemistry and Physics, 18(16), 12289-12313.

9. Coskun, M., Coskun, S., & Gözalan, S. (2020). Karabük-Safranbolu havzasında kış mevsimi sıcaklık inversiyonu: Doğal ortam ve insan üzerine olası etkileri (Türkiye). Turkish Studies, 15(1), 71-82 https://dx.doi.org/10.29228/TurkishStudies.40320.
10. Çimen, N., Yağan, Y., & Polatkan, Ö. (2007). Aeroloji. Ankara: Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü.
11. Dündar, C., Işık, A., Sert, M., & Güllü, G. (2019). Türkiye sinoptik toz gözlemlerinin MODIS verileri ile değerlendirilmesi., (s. IV. Meteorolojik Uzaktan Algılama Sempozyumu). Antalya.
12. Erlat, E. (2016). İklim sistemi ve iklim değişmeleri. İzmir: Ege Üniversitesi Basımevi.
13. Filonchyk, M., Yan, H., Zhang, Z., Yang, S., Li, W., & Li, Y. (2019). Combined use of satellite and surface observations to study aerosol optical depth in different regions of China. Scientific Reports, 9(1), 6174. https://doi.org/10.1038/s41598-019-42466-6.
14. Gifford, F. A. (1961). Use of routine meteorological observations for estimating atmospheric dispersion. Nuclear Safety, 4(2), 47-51.
15. Güllü, G., Ulutaş, F., Belli, D., Erduran, S., Keskin, S., & Tuncel, G. (1998). Karadeniz aerosolü ve uzak mesafeli atmosferik taşınım. Journal of Engineering and Environmental Science, (22), 289-303.
16. Khan, R., Kumar, K. R., & Zhao, T. (2019). The climatology of aerosol optical thickness and radiative effects in Southeast Asia from 18-years of ground-based observations. Environmental Pollution, 254( A), 113025. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2019.113025.
17. Krüger, E., & Emmanuel, R. (2013). Accounting for atmospheric stability conditions in urban heat island studies: The case of Glasgow, UK. Landscape and Urban Planning, (117), 112-121.
18. Lee, H. J., Coull, B. A., Bell, M. L., & Koutrakis, P. (2012). Use of satellite- based aerosol optical depth and spatial clustering to predict ambient PM 2.5 concentrations. Environmental Research, (118), 8-15. https://doi.org/10.1016/j.envres.2012.06.011.
19. Mao, S., Lang, J., Chen, T., Cheng, S., Cui, J., Shen, Z., & Hu, F. (2020). Comparison of the impacts of empirical power-law dispersion schemes on simulations of pollutant dispersion during different atmospheric conditions. Atmospheric Environment, 224, 117317. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2020.117317.
20. Min, M., & Zhang, Z. (2014). On the influence of cloud fraction diurnal cycle and sub-grid cloud optical thickness variability on all-sky direct aerosol radiative forcing. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, (142), 25-36. https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2014.03.014.
21. Nichol, J. E., Wong, M. S., & Wang, J. (2010). A 3D aerosol and visibility information system for urban areas using remote sensing and GIS. Atmospheric Environment, 44( 21-22), 2501-2506. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2010. 04.036.
22. Oğuz, K., Dündar, C., Pekin, M., & Işık, A. G. (2015). 7-12 Eylül 2015 tarihli Toz Fırtınasının Uzaktan Algılama Verileri ile Analizi. II. Meteorolojik Uzaktan algılama sempozyumu bildiri kitapçığı. Ankara: Meteoroloji Genel Müdürlüğü.
23. Onyango, S., Anguma, S., Andima, G., & Parks, B. (2020). Validation of the atmospheric boundary layer height estimated from the MODIS atmospheric profile data at an equatorial site. Atmosphere, 11(9), 908. https://doi.org/10.3390/atmos11090908.
24. Pasquill, F. (1961). The estimation of the dispersion of windborne material. Meteorology Magazine, 8(11), 33-40.
25. Peppler, R. A. (1988). A Review of static stability incides and related thermodynamic parameters. Illinois: Illinois State Water Survey Division Climate Meteorology Section.
26. Pere, J. C., Pont, V., Mallet, M., & Bessagnet, B. (2009). Mapping of PM10 surface concentrations derived from satellite observations of aerosol optical thickness over South-Eastern France. Atmospheric Research, 91(1), 1-8. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2008.05.001.
27. Polivka, B. J. (2018). The great London smog of 1952. Environments ve Health, 118(4), 57-61.
28. Seinfeld, J. H., & Pandis, S. N. (2006). Atmospheric Chemistiry and physics. From air pollution to climate change. New Jersey: Wiley Interscience Publication.
29. Seo, S., Kim, J., Lee, H., Jeong, U., Kim, W., Holben, B. N., . . . Lim, J. H. (2015). Estimation of PM10 concentrations over Seoul using multiple empirical models with aeronet and Modis data collected during the dragon-Asia campaign. Atmospheric Chemistry and Physics, 15(1), 319-334. https://doi.org/10.5194/acp-15-319-2015.
30. Shaeb, K. H., Biswadip, G., Dutta, D., Choudhury, S. B., & Seshasai, M. V. (2020). Spatial variability of the aerosol optical thickness over southern ocean and coastal Antarctica: Comparison with Modis and Merra-2 aerosol products. Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography, 178(12), 104776. https://doi.org/10.1016/j.dsr2.2020.104776.
31. Stull, R. (1988). An ıntroduction to boundary layer meteorology. London: Kluwer Academic Publishers.
32. Topuz , M., & Karabulut, M. (2021). Koronavirüs (Covid-19) tedbirleri sürecinde hava kirliliği parametrelerinde meydana gelen değişimler: Doğu Akdeniz örneği. International Journal of Geography and Geography Education (IGGE), (44), 428-444. https://doi.org/10.32003/igge.837367.
33. Topuz, M., & Karabulut, M. (2017). Eylül 2015 Hatay çöl tozu taşınımı değerlendirmesi. Turkish Studies International Periodical for the Languages, Literature and History of Turkish or Turkic, 12(3), 565-580. doi:10.7827/TurkishStudies.11575. doi:10.7827/TurkishStudies.11575.
34. Türkeş, M. (2010). Klimatoloji ve meteoroloji. İstanbul: Kriter Yayınevi.
35. URL 1. 12 Mayıs 2021 tarihinde https://nsidc.org/data/modis/ adresinden edinilmiştir.
36. URL 2. 12 Mayıs 2021 tarihinde https://lpdaac.usgs.gov/products/mcd19a2v006/ adresinden edinilmiştir.
37. URL 3. 13 Mayıs 2021 tarihinde www.havaizleme.gov.tr adresinden edinilmiştir.
38. URL 4. 14 Mayıs 2021 tarihinde web.ogm.gov.tr adresinden edinilmiştir.
39. Venkatram, A. (1996). An examination of the Pasquill-Gifford-Turner dispersion scheme. Atmospheric Environment, 30(8), 1283-1290. https://doi.org/10.1016/1352-2310(95)00367-3.
40. Wei, X., Chang, N., Bai, K., & Gao, W. (2019). Satellite remote sensing of aerosol optical depth: Advances, challenges, and perspectives. Critical Reviews in Environmental Science and Technology, 50(16), 1640-1725. https://doi.org/10.1080/10643389.2019.1665944.
41. Yalçın, M., & Kaya, K. (2019). Türkiye’de solunum sistemine bağlı ölüm oranlarının mekansal kümelenmelerinin incelenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 19(3), 750-761. doi:10.35414/akufemubid.588916. doi:10.35414/akufemubid.588916.
42. Zeydan, Ö., & Yıldırım, Y. (2012). Uzaktan Algılama ile Atmosferik Partikül Madde Konsantrasyonlarının Belirlenmesi. IV. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu (UZAL-CBS 2012). Zonguldak.