2019 Yılında Türkiye’deki Partikül Madde (PM10) Kirliliğinin Değerlendirilmesi

Yıl 2021, Cilt: 11 Sayı: 1, 106 - 118, 01.03.2021

Özgür Zeydan

https://doi.org/10.21597/jist.745539

Cited By: 15

Öz

Şehirlerdeki hava kalitesinin belirlenmesi ve temiz hava eylem planlarının oluşturulması için hava kirleticilerinin konsantrasyonları sürekli olarak ölçülmeli ve değerlendirilmelidir. 2019 yılında Türkiye, partikül madde (PM10) için Avrupa Birliği ile aynı sınır değerleri kullanmaya başlamıştır (yıllık 40 µg m-3 ve günlük 50 µg m-3). Bu çalışmada, 2019 yılında Türkiye'deki tüm hava kalitesi izleme istasyonlarında (mobil ve test istasyonları hariç) kaydedilen PM10 konsantrasyonları, yönetmelikteki sınır değerlere göre değerlendirilmiştir. Yetersiz veri üreten istasyonlar veri setinden çıkarılmıştır. 176 istasyonda hem yıllık hem de günlük limit değerlerin aşılması değerlendirilmiştir. Coğrafi Bilgi Sistemleri, limit aşım haritalarını ve PM10 kirlilik dağılım haritasını hazırlamak için kullanılmıştır. Sonuç olarak, 71 istasyon yıllık eşik değerini sağlarken 105 istasyon yıllık limiti aşmıştır. 2019 yılında Muş, Iğdır ve Kahramanmaraş - Elbistan istasyonları en yüksek PM10 değerlerine sahiptirler. 145 istasyonda günlük PM10 ölçümleri, yönetmelik sınır değerini aşmıştır. Marmara Denizi etrafındaki bölgede daha iyi hava kalitesi gözlemlenmekteyken, Muş ve Iğdır, partikül madde kirliliği açısından en kirli şehirlerdir. 2019'da Türkiye'nin 81 ilinden 49'u partikül madde açısından kirli hava solumuştur. İstasyon türlerine göre yapılan değerlendirme sonucunda da en fazla trafik istasyonlarında (%72) yıllık ortalama sınır değerin aşıldığı belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

PM10, hava kirliliği, Türkiye, sınır değer, limit aşımı

Teşekkür

MapInfo yazılımının akademik lisansı için Başarsoft A.Ş.’ye teşekkürü borç bilirim.

Assessment of Particulate Matter (PM10) Pollution in Turkey in 2019

Öz

In order to determine air quality of cities and to prepare clean air action plans, concentrations of air pollutants should be continuously measured and assessed. In 2019, Turkey has started to use the same limit values for particulate matter (PM10) as European Union use (40 µg m-3 yearly and 50 µg m-3 daily). In this study, PM10 concentrations recorded in all air quality monitoring stations (except mobile and test stations) in Turkey in 2019 are evaluated according to the limit values in Turkish air quality regulation. Insufficient data producing stations are removed from the dataset. Geographical Information Systems are used to create limit exceedance maps and PM10 pollution distribution map. Exceedances of limit values for both yearly and daily are determined for 176 stations. As a result, 71 stations satisfied yearly threshold value whereas 105 stations exceeded annual limit. Muş, Iğdır and Kahramanmaraş - Elbistan stations have the highest PM10 values in 2019. Daily PM10 measurements at 145 stations exceeded the regulation limit value. Better air quality is observed near the Sea of Marmara. Muş and Iğdır are the most polluted cities in terms of particulate matter pollution. 49 of 81 provinces of Turkey have inhaled polluted air in terms of particulate pollution in 2019. As a result of the evaluation made according to the station types, it was determined that the annual average limit value was exceeded highest at the traffic stations (72%).

Anahtar Kelimeler

PM10, air pollution, Turkey, threshold value, exceedance

Kaynakça

• Akan D S, Morcalı M H, 2017. Kahramanmaraş hava kirliliği kaynaklarının izlenmesi ve belirlenmesi. KSU Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20 (2): 105–115.
• Arslan O, Akyürek Ö, 2018. Spatial modelling of air pollution from PM10 and SO2 concentrations during winter season in Marmara Region (2013-2014). International Journal of Environment and Geoinformatics, 5 (1): 1–16.
• Bozkurt Z, 2018. PM10 ve PM2.5 boyutundaki atmosferik partiküllerin bölgesel, mevsimsel değişimlerinin ve meteorolojik parametrelerle ilişkilerinin incelenmesi. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 4: 1305–1320.
• Chew S, Kolosowska N, Saveleva L, Malm T, Kanninen K M, 2020. Impairment of mitochondrial function by particulate matter: Implications for the brain. Neurochemistry International, 135: 104694.
• Çetin M, Demirci O K, 2016. Erzincan’da doğal gaz kullanımının hava kalitesine etkisi. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9 (1): 8–18.
• ÇMO (TMMOB Çevre Mühendisleri Odası), 2019. Hava Kirliliği Raporu 2018. http://www.cmo.org.tr/genel/bizden_detay.php?kod=99283&tipi=78&sube=0, (Erişim Tarihi: 21.08.2020).
• ÇŞB (Çevre ve Şehircilik Bakanlığı), 2008. Hava Kalitesi Değerlendirme ve Yönetimi Yönetmeliği. https://www.mevzuat.gov.tr/Metin.Aspx?MevzuatKod=7.5.12188&MevzuatIliski=0&sourceXml, (Erişim Tarihi: 25 Şubat 2020).
• ÇŞB (Çevre ve Şehircilik Bakanlığı), 2020. Ulusal Hava Kalite İzleme Ağı. https://sim.csb.gov.tr/STN/STN_Report/StationDataDownload, (Erişim Tarihi: 7 Şubat 2020).
• Demirarslan K O, Akıncı H, 2018. CBS ve hava kalitesi verileri kullanılarak Marmara Bölgesinin kış sezonunda hava kalitesinin değerlendirilmesi. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 4 (1): 11–27.
• Dikmen A Ç, 2019. Ulusal hava kalitesi gözlemleri bağlamında Türkiye’de hava kirliliğinin yerel durum ve eğilim görünümlerinin belirlenmesi. Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi, 5 (1): 49–65.
• Dolar A, Saraç H T K, 2015. Türkiye’nin doğu illerindeki hava kalitesinin PM10 yönüyle incelenmesi. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 5 (4): 25–32.
• EU (European Commission), 2019. Air Quality Standard. https://ec.europa.eu/environment/air/quality/standards.htm, (Date of access: 5 March 2020).
• Garipağaoğlu N, Duman C, 2017. Bursa kenti̇ hava kalitesinin zaman içerisindeki değişimi̇. Marmara Coğrafya Dergisi, Temmuz (36): 57–70.
• GAZBİR (Türkiye Doğal Gaz Dağıtıcıları Birliği), 2018. 2018 yılı doğal gaz dağıtım sektörü raporu, https://www.gazbir.org.tr/uploads/page/2018-Dogal-Gaz-Sektor-Raporu.pdf, (Erişim Tarihi: 5 Mart 2020).
• Gül İ, Yorulmaz F, Altınok A, Eskiocak M, 2019. Edirne il merkezinde 2014-2016 yılları arasında dış ortam hava kalitesinin değerlendirilmesi. ESTÜDAM Halk Sağlığı Dergisi, 4 (2): 131–142.
• İskender S, Bolu F, Yılmaz M, Mayda A S, 2016. Düzce hava kalitesi izleme istasyonu 1 Nisan 2015-31 Mart 2017 tarihleri arasındaki verilerinin incelenmesi. Düzce Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 6 (3): 161–167.
• Jumaah H J, Ameen M H, Kalantar B, Rizeei H M, Jumaah S J, 2019. Air quality index prediction using IDW geostatistical technique and OLS-based GIS technique in Kuala Lumpur, Malaysia. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 10 (1): 2185–2199.
• Kabatas B, Unal A, Pierce R B, Kindap T, Pozzoli L, 2014. The contribution of Saharan dust in PM10 concentration levels in Anatolian Peninsula of Turkey. Science of the Total Environment, 488–489 (1): 413–421.
• Kara G, Yalçınkaya B, Özdil B, Avcı E, 2018. Konya ilinin hava kirliliğine bazı meteorolojik faktörlerin etkisi. Ulusal Çevre Bilimleri Araştırma Dergisi, 1 (2): 104–109.
• Khir M S M, Muda K, Hussein N, Khanan M F A, Othman M N, Hashim N, Dahari N, 2018. Spatio-temporal analysis of PM10 in Southern Peninsular Malaysia. International Journal of Engineering and Technology, 7 (3): 27–30.
• Kim E, Park H, Park E A, Hong Y C, Ha M, Kim H C, Ha E H, 2016. Particulate matter and early childhood body weight. Environment International, 94: 591–599.
• Kim K H, Kabir E, Kabir S, 2015. A review on the human health impact of airborne particulate matter. Environment International, 74: 136–143.
• Kumar A, Gupta I, Brandt J, Kumar R, Dikshit A K, Patil R S, 2016. Air quality mapping using GIS and economic evaluation of health impact for Mumbai City, India. Journal of the Air and Waste Management Association, 66 (5): 470–481.
• Li L, Zhou X, Kalo M, Piltner R, 2016. Spatiotemporal interpolation methods for the application of estimating population exposure to fine particulate matter in the contiguous U.S. and a real-time web application. International Journal of Environmental Research and Public Health, 13 (8): 749.
• Markakis K, Poupkou A, Melas D, Zerefos C, 2010. A GIS based anthropogenic PM10 emission inventory for Greece. Atmospheric Pollution Research, 1 (2): 71–81.
• Ozel G, Cakmakyapan S, 2015. A new approach to the prediction of PM10 concentrations in central Anatolia region, Turkey. Atmospheric Pollution Research, 6 (5): 735–741.
• Özbey B G, Geven F, Güney K, Bölükbaşi A, Günday B, 2017. Güneydoğu Anadolu Bölgesi’nin hava kalite analizi (Mayıs 2016 -2017). Ankara Üniversitesi Çevrebilimleri Dergisi, 5 (2): 50–64.
• Polichetti G, Cocco S, Spinali A, Trimarco V, Nunziata A, 2009. Effects of particulate matter (PM10, PM2.5 and PM1) on the cardiovascular system. Toxicology, 261: 1–8.
• Rai P K, 2016. Impacts of particulate matter pollution on plants: Implications for environmental biomonitoring. Ecotoxicology and Environmental Safety, 129: 120–136.
• Rivera-González L O, Zhang Z, Sánchez B N, Zhang K, Brown D G, Rojas-Bracho L, Osornio-Vargas A, Vadillo-Ortega F, O’Neill M S, 2015. An assessment of air pollutant exposure methods in Mexico City, Mexico. Journal of the Air and Waste Management Association, 65 (5): 581–591.
• Sajjadi S A, Zolfaghari G, Adab H, Allahabadi A, Delsouz M, 2017. Measurement and modeling ofparticulate matter concentrations: Applying spatial analysis and regression techniques to assess air quality. MethodsX, 4: 372-390.
• Sarver T, Al-Qaraghuli A, Kazmerski L L, 2013. A comprehensive review of the impact of dust on the use of solar energy: History, investigations, results, literature, and mitigation approaches. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 22: 698–733.
• Şengün M T, Kıranşan K, 2013. Güneydoğu Anadolu Bölgesi’nde çöl tozlarının hava kalitesi üzerine etkisi. Türk Coğrafya Dergisi, 59: 59–68.
• Şişman E, 2019. Türkiye’de seçilen hava kalitesi izleme istasyonları için eğilim (trend) değerlendirmeleri. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 5 (1): 134–152.
• Tepe A M, Doğan G, 2019. Türkiye’nin güney sahilinde yer alan dört şehrin hava kalitelerinin incelenmesi̇. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 7 (3): 585–595.
• TTH (Temiz Hava Hakkı Platformu), 2019. Kara Rapor, https://www.temizhavahakki.com/kara-rapor/, (Erişim Tarihi: 11 Mart 2020).
• Wei Y, Zhang J J, Li Z, Gow A, Chung K F, Hu M, Sun Z, Zeng L, Zhu T, Jia G, Li X, Duarte M, Tang X, 2016. Chronic exposure to air pollution particles increases the risk of obesity and metabolic syndrome: findings from a natural experiment in Beijing. FASEB Journal, 30: 1–8.
• WHO (World Health Organization), 2018. Ambient (outdoor) air pollution. https://www.who.int/en/news-room/fact-sheets/detail/ambient-(outdoor)-air-quality-and-health, (Date of access: 5 March 2020).
• WHO (World Health Organization), 2020. Air Pollution. https://www.who.int/health-topics/air-pollution#tab=tab_2, (Date of access: 5 March 2020).
• Wong D W, Yuan L, Perlin S A, 2004. Comparison of spatial interpolation methods for the estimation of air quality data. Journal of Exposure Analysis and Environmental Epidemiology, 14 (5): 404–415.
• Xie X, Semanjski I, Gautama S, Tsiligianni E, Deligiannis N, Rajan R T, Pasveer F, Philips W, 2017. A review of urban air pollution monitoring and exposure assessment methods. ISPRS International Journal of Geo-Information, 6 (12): 1–21.
• Yılmaz M, 2018. Güneydoğu Anadolu Bölgesi 2011 ile 2015 yılları arasındaki partikül madde ve kükürt dioksit ölçümlerinin değerlendirilmesi. Konuralp Tıp Dergisi, 10 (3): 305–310.
• Zeydan Ö, Karakaya B, 2017. Assessment of PM10 limit exceedances in Turkish cities. Journal of Young Scientist, 5: 115–120.