STATISTICAL ANALYSIS OF THE EFFECT OF METEOROLOGICAL PARAMETERS ON AIR POLLUTION – CITY OF MUŞ (2021)

Yıl 2022, Cilt: 10 Sayı: 4, 1182 - 1193, 30.12.2022

Zinnur Yılmaz

https://doi.org/10.21923/jesd.1100006

Cited By: 1

Öz

This study aims to statistically investigate the relationships between some meteorological parameters of the city center of Muş, which is the city with the highest air pollution in Turkey in 2020, and the value of sulfur dioxide (SO2) and particulate matter (PM10) with a diameter of less than 10 micrometers. Therefore, analysis of variance (ANOVA), correlation and regression models were used in the study. In the center of Muş, the mean PM10 value was 90.21 µg m-3 and the SO2 value was 9.04 µg m-3 in 2021. There is a difference between the mean PM10 values in January, March, October and November and other months, it is observed that there are differences in SO2 values between January, February, May, July, November and December and other months (significant at 95% confidence interval). According to the results of the Pearson correlation analysis, it was determined that the pressure (positive), temperature and wind speed (negative) in the changes of PM10 levels and the most effective variables in the SO2 parameter were temperature (negative) and humidity (positive). In the last part of this study, regression models were created according to meteorological variables in order to predict PM10 and SO2 separately. If statistically significant meteorological parameters are included in the regression model, 23% of PM10 and only 54% of SO2 can be explained. In addition, it is concluded that air pollution in Muş is primarily caused by heating, since the PM10 and SO2 values are high when the temperature is low. Considering the correlation coefficient in terms of the interaction of PM10 and SO2 levels with each other, it is concluded that there is a high correlation (r=0.625).

Anahtar Kelimeler

ANOVA, Air Pollution, Correlation, PM10 and SO2, Temporal Variation

METEOROLOJİK PARAMETRELERİN HAVA KİRLİLİĞİNE ETKİSİNİN İSTATİSTİKSEL ANALİZİ – MUŞ İLİ (2021)

Öz

Bu çalışma, Türkiye’de 2020 yılında en fazla hava kirliliğinin görüldüğü şehir olan Muş il merkezine ait bazı meteorolojik parametreler ile kükürt dioksit (SO2) ve çapı 10 mikrometreden küçük partikül madde (PM10) değeri arasındaki ilişkilerin istatistiksel olarak araştırılmasını amaçlamaktadır. Bu nedenle çalışmada, varyans analizi (ANOVA), korelasyon ve regresyon modellerinden yararlanılmıştır. Muş il merkezinde 2021’de ortalama PM10 değeri 90.21 µg m-3 ve SO2 değeri ise 9.04 µg m-3 olarak hesaplanmıştır. Yapılan istatistiksel analizlerin sonuçlarına göre; ortalama PM10 değerleri Ocak, Mart, Ekim ve Kasım ayları ile diğer aylar arasında bir fark olduğu, SO2 değerlerinde ise Ocak, Şubat, Mayıs, Temmuz, Kasım ve Aralık ile diğer aylar arasında %95 güven aralığında anlamlı farkların olduğu görülmektedir. Pearson korelasyon analizi sonuçlarına göre, PM10 seviyelerinin değişimlerinde basınç (pozitif), sıcaklık ve rüzgar hızı (negatif) ile SO2 parametresinde ise en etkili değişkenin sıcaklık (negatif) ve nem (pozitif) etkili olduğu belirlenmiştir. PM10 ve SO2’in tahmin edilebilmesi için meteorolojik değişkenlere göre regresyon modelleri oluşturulmuş ve modeller, PM10 parametresinin %23’ünü, SO2’nin ise ancak %54 oranında açıklanabilmektedir. Ayrıca Muş’ta hava kirliliği, sıcaklığın düşük olduğu zamanlarda PM10 ve SO2 değerlerinin yüksek düzeylerde olmasından dolayı öncelikle ısınmadan kaynaklı olduğu, PM10 ve SO2 seviyelerinin birbiriyle etkileşimi açısından korelasyon katsayısına bakıldığında yüksek bir ilişkiye (r=0.625) sahip olduğu sonucuna varılmaktadır.

Anahtar Kelimeler

ANOVA, Hava Kirliliği, Korelasyon, PM10 ve SO2, Zamansal Değişim

Kaynakça

• Akyürek, Ö., 2012. Trabzon Kent Merkezi İçin Hava Kirliliği İle Meteorolojik Koşullar Arasındaki İlişkinin 2006-2011 Arası Verilerine Dayalı Olarak İncelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, KTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon.
• Babin, S., Burkom, H., Holtry, R., Tabernero, N., Davies-Cole, J., Stokes, L., Dehaan, K., Lee, D., 2008. Medicaid patient asthma-related acute care visits and their associations with ozone and particulates in Washington, DC, from 1994-2005. Int J Environ Health Res 18 (3) , 209–221. doi:10.1080/09603120701694091
• Burnett, R., Chen, H., Szyszkowicz, M., Fann, N., Hubbell, B., Pope, C.A., Apte, J.S., Brauer, M., Cohen, A., Weichenthal, S., Coggins, J., Di, Q., Brunekreef, B., Frostad, J., Lim, S.S., Kan, H., Walker, K.D., Thurston, G.D., Hayes, R.B., Lim, C.C., Turner, M.C., Jerrett, M., Krewski, D., Gapstur, S.M., Diver, W.R., Ostro, B., Goldberg, D., Crouse, D.L., Martin, R.V., Peters, P., Pinault, L., Tjepkema, M., van Donkelaar, A., Villeneuve, P.J., Miller, A.B., Yin, P., Zhou, M., Wang, L., Janssen, N.A.H., Marra, M., Atkinson, R.W., Tsang, H., Quoc Thach, T., Cannon, J.B., Allen, R.T., Hart, J.E., Laden, F., Cesaroni, G., Forastiere, F., Weinmayr, G., Jaensch, A., Nagel, G., Concin, H., Spadaro, J.V., 2018. Global estimates of mortality associated with long-term exposure to outdoor fine particulate matter. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 115 (38) , 9592–9597. doi:10.1073/pnas.1803222115
• Çakır Yıldız, N., Güneş, M.Ş., 2017. Örgütsel Stresin, Örgütsel Sessizlik ve Tükenmişlik Üzerine Etkisi: Eczane Çalışanları Üzerinde Bir Araştırma. Uygulamalı Sosyal Bilimler Dergisi 1 1 , 45–66.
• Can, A., 2013. SPSS ile nicel veri analizi, 6th ed. Pegem A Yayıncılık, Ankara.
• Cavkaytar, Ö., Soyer, Ö.U., Şekerel, E., 2013. Türkiye’de Hava Kirliliğinden Kaynaklanan Sağlık Sorunları. Hava Kirliliği Araştırmaları Dergisi 2 (4) , 105–111.
• Çiçek, İ., Türkoğlu, N., Gürgen, G., 2004. Ankara’da Hava Kirliliğinin İstatistiksel Analizi. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 14 (2) , 1–18.
• Çukur, H., Aygören, T., 2018. Denizli’de Hava Kirliliği ve Klimatik Özellikler Arasındaki İlişki. ASOS 82 (82) , 594–611. doi:10.16992/ASOS.14336
• Dawson, B., Trapp, R.G., 2004. Basic & Clinical Biostatistics (LANGE Basic Science). McGraw-Hill Education / Medical, England.
• Eser, E., Dinç, G., Özcan, C., Tartan, M., 1999. Rutin Hava Kirliliği ve Meteoroloji Verileri ile Bir Gün Sonraki Hava Kirliliğinin Tahmini Üzerine Bir Deneme. Presented at the Hava Kirlenmesi ve Kontrolu Ulusal Sempozyumu, pp. 105–114.
• Garipağaoğlu, N., 2006. Türkiye’de Hava Kirliliği Sorununun Coğrafi Bölgelere Göre Dağılımı. Doğu Coğrafya Dergisi 9, 57–77.
• Ilten, N., Selici, A.T., 2008. Investigating the impacts of some meteorological parameters on air pollution in Balikesir, Turkey. Environ Monit Assess 140 (1) , 267–277. doi:10.1007/s10661-007-9865-1
• Institute for Health Metrics and Evaluation, 2014. Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study 2013. Washington University, Washington.
• Kardeşoğlu, E., Yalçın, M., Işılak, Z., 2011. Hava Kirliliği ve Kardiyovasküler Sistem. TAF Preventive Medicine Bulletin 10 (1) , 97–106.
• Keser, N., 2002. Kütahya’da Hava Kirliliğine Etki Eden Topografik ve Klimatik Faktörler. Marmara Coğrafya Dergisi 5, 69–100.
• Koç, T., 1999. Kuzeybatı Anadolu’nun Isıtma İhtiyacı Özellikleri. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2 (3) , 24–45.
• Kopar, İ., Zengin, M., 2009. Coğrafi Faktörlere Bağlı Olarak Erzurum Kentinde Hava Kalitesinin Zamansal ve Mekânsal Değişiminin Belirlenmesi. Türk Coğrafya Dergisi 53, 51–68.
• Murray, C.J.L., vd., 2020. Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. The Lancet 396 10258 , 1223–1249. doi:10.1016/S0140-6736(20)30752-2
• Muş Valiliği Çevre ve Şehircilik İl Müdürlüğü, 2018. Muş ili 2017 yılı çevre durum raporu. Çevre ve Şehircilik Bakanlığı, Ankara.
• Mutlu, A., 2019. Hava Kalitesi ve Meteoroloji: Korelasyon, Trend ve Epizot Analizleri. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9 (4): 724-741. doi:10.17714/gumusfenbil.563848
• Tecer, L.H., 2011. Hava Kirliliği ve Sağlığımız. Bilim ve Aklın Aydınlığında Eğitim Dergisi 135, 15–29.
• Tecer, L.H., Tomac, N., Karaca, F., Kaplan, A., Tuncer, T., Aydin, H., 2009. The evaluation of the effect of air pollution on the health status of children in Zonguldak City, Turkey. International Journal of Environment and Pollution 39 3–4 , 352–364. doi:10.1504/IJEP.2009.028697
• Teker, A.G., 2020. İzmir İlinde 2009-2018 Yılları Arasında Partiküler Madde Kirliliği. Eskişehir Türk Dünyası Uygulama ve Araştırma Merkezi Halk Sağlığı Dergisi, 5(2):216-22. doi:10.35232/estudamhsd.661491
• The Organization for Economic Co-operation and Development (OECD), 2012. OECD Environmental Outlook to 2050. OECD Publishing.
• Turgut, D., Temiz, İ., 2015. Time Series Analysis and Forecasting For Air Pollution In Ankara: A Box-Jenkins Approach. Alphanumeric Journal 3 (2), 131–138.
• Vohra, K., Vodonos, A., Schwartz, J., Marais, E.A., Sulprizio, M.P., Mickley, L.J., 2021. Global mortality from outdoor fine particle pollution generated by fossil fuel combustion: Results from GEOS-Chem. Environmental Research 195, 110754. doi:10.1016/j.envres.2021.110754
• Wark, K., Warner, C.F., 1981. Air Pollution Its Origin & Control, 2. ed. Harper & Row Publishers, New York.
• WHO, 2018. Burden of disease from ambient air pollution for 2016, version 2. World Health Organization, Geneva.