Determination of the Emission Inventory from Road Transport in the Tekkekoy (Samsun) District Center

Yıl 2020, Cilt: 6 Sayı: 1, 24 - 36, 12.01.2020

Göksel Kaya

https://doi.org/10.21324/dacd.561900

Cited By: 2

Öz

Within the scope of
this study, the emission amounts arising from vehicles cruising on the main
highway in the Tekkekoy district center in Turkey, where the General
Directorate of Highways counted vehicles in 2017, were calculated. The emission
amounts were calculated using the emission factor, the number of vehicles and
the length of the highway. The emission factors were selected suitably from the
CORINAIR emission factor database in the form of velocity-related equations as
vehicle class, type of fuel, emission standard and engine technology. The
numbers of vehicles and route lengths were obtained from the data of the State
Highways Traffic Volume Map published by the General Directorate of Highways of
the Turkish Ministry of Transportation and Infrastructure. Emissions were
calculated separately for 5 pollutants (CO, NO_x, VOC, PM and SO₂)
by using the MATLAB programming language. Emission characteristics for each
type of pollutant and for each type of vehicle (automobiles, light-duty
commercial vehicles, buses and trucks) were identified depending on vehicle
speeds. The results showed that the amounts of pollutants released to the
atmosphere on the main highway where vehicle counts were made in the Tekkekoy
district center in the year 2017 as 138.56 tons for CO, 150.23 tons for NO_x,
18.33 tons for VOC, 5,01 tons for PM and 0.20 tons for SO₂. Trucks
had the highest share for the pollutants NO_x and PM respectively as
66.36% and50,3%. Passenger cars had the highest share for the pollutants CO, VOC
and SO₂ respectively as 72.32%, 64.81% and 50%. The amounts of
pollutant emissions were found to be at their minimum values in the speed range
of 70–90 km/h.

Anahtar Kelimeler

Traffic Emissions , Emission Inventory , EMEP/CORINAIR , MATLAB , Tekkeköy , Samsun

Tekkeköy (Samsun) İlçe Merkezinde Karayolu Trafiğinden Kaynaklanan Emisyon Envanterinin Belirlenmesi

Öz

Bu çalışma
kapsamında Tekkeköy ilçe merkezinde 2017 yılında Karayolları Genel Müdürlüğü
tarafından taşıt sayımı yapılan ana karayolunda seyir halindeki taşıtlardan
kaynaklanan emisyon miktarları emisyon faktörü, taşıt sayısı ve yol uzunluğu
kullanılarak hesaplanmıştır. Emisyon faktörleri, CORINAIR emisyon faktörü veri
tabanından hıza bağlı eşitlikler halinde taşıt sınıfı, yakıt türü, emisyon
standardı ve motor teknolojisine göre uygun olarak seçilmiştir. Taşıt sayıları
ve yol uzunluğu T.C. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı Karayolları Genel
Müdürlüğü’nün yayınladığı Devlet Yolları Trafik Hacim Haritası verilerinden
alınmıştır. Emisyonlar MATLAB programlama dili kullanılarak 5 kirletici için
(CO, NO_x, UOB, PM ve SO₂) ayrı ayrı hesaplanmıştır. Her
kirletici ve farklı araç türleri için (otomobil, orta yüklü ticari taşıt,
otobüs ve kamyon) emisyon karakteristikleri taşıt hızlarına bağlı olarak ortaya
çıkarılmıştır. Sonuçlar 2017 yılında Tekkeköy ilçe merkezindeki taşıt sayımı
yapılan ana karayolundan atmosfere salınan kirletici miktarlarının CO için 13.56
ton, NO_x için 150.23 ton, UOB için 18.33 ton, PM için 5.01 ton ve SO₂
için 0.20 ton olduğunu göstermektedir. Kamyonlar NO_x ve PM
kirleticileri için sırasıyla %66,36 ve %50,3 değerleri ile en büyük paya
sahiptir. Otomobiller CO, UOB ve SO₂ emisyonları için sırasıyla %72.32,
%64.81 ve %50 değerleri ile en büyük paya sahiptir. Kirletici emisyon
miktarlarının 70-90 km/h hız aralığında minimum değerleri aldığı
belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Trafik Emisyonları , Emisyon Envanteri , EMEP/CORINAIR , MATLAB , Tekkeköy , Samsun

Kaynakça

• Alvanchi A., Rahimi M., Alikhani H., (2019), Air pollution concentration near sensitive urban locations: a missing factor to consider in the grade separation projects, Journal of Cleaner Production, 19, 1-25.
• Aunan K., Hansen M.T., Liu Z., Wang S., (2019), The hidden hazard of house hold air pollution in rural China, Environmental Science and Policy, 93, 27-33.
• Bouarar I., Brasseur G., Petersen K., Granier C., Fan Q., Wang X., Wang L., Ji D., Liu Z., Xie Y., Gao W., Elguindi N., (2019), Influence of anthropogenic emission inventories on simulations of air quality in China during winter and summer 2010, Atmospheric Environment, 198, 236-256.
• EC, (2008), Directive 2008/50/EC of the European Parliament and of the Council of 21 May 2008 on ambient air quality and cleaner air for Europe (OJ L 152, 11.6. 2008), https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:02008L0050-20150918&from=EN, [Erişim 4 Ağustos 2019].
• EEA, (2013), EMEP/CORINAIR Emission Inventory Guidebook-2013, European Environment Agency, https://www.eea.europa.eu/publications/emep-eea-guidebook-2013/complete-emep-eea-guidebook-2013/view, [Erişim 2 Ağustos 2019].
• Ergeneman M., Mutlu M., Kutlar A., Arslan H., (1998), Taşıt Egzozundan Kaynaklanan Kirleticiler, Birsen Yayınevi, İstanbul, 112ss.
• Ganzenmüller R., Pradhan P., Kropp J.P. (2019), Sectoral performance analysis of national greenhouse gas emission inventories by means of neural networks, Science of the Total Environment, 656, 80-89.
• KGM, (2018), 2017 Trafik ve Ulaşım Bilgileri, Trafik Güvenliği Dairesi Başkanlığı, Ulaşım Etütleri Şubesi Müdürlüğü, https://www.kgm.gov.tr/SiteCollectionDocuments/KGMdocuments/Istatistikler/TrafikveUlasimBilgileri/17TrafikUlasimBilgileri.pdf, [Erişim 10 Nisan 2019].
• Koca H., Elbir T., (2013), Bir üniversite yerleşkesi içinde karayolu trafiğinden kaynaklanan hava kalitesinin belirlenmesi, Hava Kirliliği Araştırmaları Dergisi, 2, 45-54.
• Krecl P., Targino A.C., Landi T.P., Ketzel M. (2018), Determination of black carbon, PM2.5, particle number and NOx emission factors from roadside measurement sand their implications for emission inventory development, Atmospheric Environment, 186, 229-240.
• Liu Y.H., Ma J.L., Li L., Lin X.F., Xu W.J., Ding H., (2018), A high temporal-spatial vehicle emission inventory based on detailed hourly traffic data in a medium-sized city of China, Environmental Pollution, 236, 324-333.
• Lonati G., Giugliano M., Butelli P., Romele L., Tardivo R., (2005), Major chemical components of PM2.5 in Milan (Italy), Atmospheric Environment, 39, 1925-1934.
• Ma X., Sha T., Wang J., Jia H., Tian R., (2018), Investigating impact of emission inventories on PM2.5 simulations over North China Plain By WRF-Chem, Atmospheric Environment, 195, 125–140.
• Mimi G., ShashaY., Xingke G., Yuanqian X., Nan J., Ruiqin Z., (2017), Refined 2013-based vehicle emission inventory and its spatial and temporal characteristics in Zhengzhou, China, Science of the Total Environment, 599, 1149-1159.
• Niemeier D.A., (2003), The impact of incorporating spatial, temporal variability on running stabilized mobile emissions inventories, Atmospheric Environment, 37, 27-37.
• Pearson J.K., (2019), European solvent UOB emission inventories based on industry-wide information, Atmospheric Environment, 204, 118-124.
• Saija S., Rono D., (2002), A methodology for the estimation of road transport air emissions in urban areas of Italy, Atmospheric Environment, 36, 5377-5388.
• Seinfeld J.N., Pandis S.N., (2006), Atmospheric chemistry and physics: From air pollution to climate change, 2nd edition, Wiley-Interscience, Hoboken, New Jersey, USA, 1232ss.
• URL-1, (2013), Samsun Hava Kalitesi Değerlendirme Raporu (KENTAIR Projesi), https://webdosya.csb.gov.tr/db/destek/editör dosya/Samsun_Raporu.pdf, [Erişim 4 Ağustos 2019].
• URL-2, (2018), Hava Kalitesi Haber Bültenleri, T.C. Çevre ve Şehircilik Bakanlığı, https://ced.csb.gov.tr/hava-kalitesi-haber-bultenleri-i-82299, [Erişim 8 Nisan 2019].
• Wang X.C., Klemes J.J., Dong X., Fan W., Xu Z., Wang Y., Varbanov P.S., (2019), Air pollution terrain nexus: A review considering energy generation and consumption, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 105, 71-85.
• Zeng Y., Cao Y., Qiao X., Seyler B.C., Tang Y., (2019), Air pollution reduction in China: Recent success but great challenge for the future, Science of the Total Environment, 663, 329-337.