2023 Depremleri afet bölgesinde NO2 troposferik yoğunlukların mekânsal-zamansal sıcak noktaları

Yıl 2024, Sayı: 86, 87 - 103, 30.12.2024

Derya Özçelik , Muhterem Küçükönder

https://doi.org/10.17211/tcd.1514632

Öz

Hava kirliliğine neden olan parametrelerin konsantrasyonlarında meydana gelen değişimlerin izlenmesi, hava kalitesi yönetimi ve sürdürülebilir mekânsal planlama süreçlerinin bir parçasıdır. Bu çalışmada 2023 şubat depremleri sonrasında yapısal, sosyolojik, ekonomik boyutlarıyla ciddi bir afet yaşayan ve farklı kademelerde iyileşme-iyileştirme eylemleri planlanan ve uygulanan afet bölgesinde hava kirliliği için önemli parametrelerden biri olan NO2 troposferik yoğunluğunun, Sentinel 5P tabanlı izlenmesi ve mekânsal zamansal değişim trendlerinin belirlenmesi hedeflenmiştir. Kış sezonunda fosil yakıt kullanımında artış ve alçalıcı hava hareketleri nedeniyle maksimum değerlere ulaştığı, yaz sezonunda ise İskenderun ve Pazarcık gibi konumlar dışında azaldığı görülmektedir. Yaz sezonu azalma eğilimi Harran ovası gibi tarımsal alanlarda muhtemel anız yakılması ile ilişkili artış eğilimindedir. 2018 ve 2024 yılları arasında aylık ortalama NO2 değerleri için sıcak ve soğuk noktalar mekânsal-zamansal gelişen sıcak nokta analizi ile tespit edilmiştir. Sıcak nokta alanlarının arazi kullanım ve ilçe ölçeğinde gelişmişlik düzeyleri ile ilişkisi irdelenmiştir. Çalışma alanında yer alan nüfus değerleri 350000 üzerinde, birinci ve ikinci kademe gelişmişlik düzeyinde aynı zamanda yapılaşma yoğunluğu fazla olan yerleşim birimleri daimî sıcak nokta veya yoğunlaşan sıcak nokta sınıfındadırlar. Yoğun ulaşım kavşakları, açık maden işletmelerinin olduğu bazı konumların arazi kullanım ile ilişkili olarak salınımlı veya nadiren sıcak nokta sınıfına katıldıkları belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Hava Kalitesi, NO2, Sentinel-5P, Zamansal-Mekansal Sıcak Nokta

Spatial-temporal hotspots of NO2 tropospheric concentrations in the disaster area of 2023 earthquakes

Öz

Monitoring changes in the concentrations of parameters that cause air pollution is a critical aspect of air quality management and sustainable spatial planning processes. This study aimed to monitor the NO2 tropospheric density using Sentinel 5P data, and to determine spatio-temporal change trends, which is one of the important parameters for air pollution, in the disaster area affected by the February 2023 earthquakes. The region experienced significant structural, sociological, and economic impacts, with recovery and improvement actions planned and implemented at different levels. The findings show that NO2 concentrations reach their maximum values during the winter season due to increased fossil fuel use and descending air movements, and decrease during the summer season, except in locations such as İskenderun and Pazarcık. In agricultural areas like the Harran Plain, there is a noticeable increase in NO2 levels, likely due to stubble burning, though there is a general tendency for levels to decrease in the summer. A spatial-temporal emerging hotspot analysis was conducted on monthly average NO2 values from the 2018 to 2024 dataset. The relationship between hotspots and land use, as well as development levels at the district scale, was examined. Settlements within the study area that have population values over 350000, first and second-stage development levels, and a high density of built-up areas are classified as either permanent hotspots or intensifying hotspots. Additionally, locations with high-intensity transportation intersections and open-pit mining areas were classified as oscillating or sporadic hotspots, reflecting their relationship with land use.

Anahtar Kelimeler

Air Quality, NO2, Sentinel-5P, Temporal-Spatial Hot Spot

Kaynakça

• Acar, S., Şahin Cinoğlu, D., Karagöz, T., Kayğısız, G., Meydan, M. C., & Işık, M. (2022). İlçelerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırması SEGE-2022 Raporu. Kalkınma Ajansları Genel Müdürlüğü Yayını, Sayı: 35, Araştırma Raporu Sayı: 8, Ankara.
• Alkan, A. (2018). Hava kirliliğinin ciddi boyutlara ulaştığı kentlere bir örnek: Siirt. Bitlis Eren Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(2), 641-666. https://dergipark.org.tr/tr/pub/bitlissos/issue/41200/475981
• Aydın, M., & Menteşe, S. (2024). Gelibolu hava kalitesinin belirlenmesi. Environmental Toxicology and Ecology, 4(1), 11-25. https://doi.org/10.59838/etoxec.1346416
• Aydın, S., Şimşek, M., Çetinkaya, G., & Öztürk, M. (2019, 20-22 Haziran). Erinç yağış etkinlik indisi’ne göre belirlenen Türkiye iklim bölgelerinin rejim karakteristikleri. [Kongre Sunumu] İstanbul Uluslararası Coğrafya Kongresi Bildiri Kitabı, s. 752-760, İstanbul. https://doi.org/10.26650/PB/PS12.2019.002.074
• Boersma, K. F., Eskes, H. J., Dirksen, R. J., Van Der A, R. J., Veefkind, J. P., Stammes, P., Huijnen, V., Kleipool, Q. L., Sneep, M., Claas, J., Leitão, J., Richter, A., Zhou, Y., & Brunner, D. (2011). An improved tropospheric NO2 column retrieval algorithm for the Ozone Monitoring Instrument. Atmospheric Measurement Techniques, 4(9), 1905-1928. https://doi.org/10.5194/amt-4-1905-2011
• Cicibıyık, A., Şarlak, N., & Üstün, D. (2019). Karaman ili hava kirliliği durumu. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Dergisi, 1(1), 59-69. https://dergipark.org.tr/tr/pub/kmujens/issue/57687/820866
• Cindoruk, S. (2018). Havadaki NO ve NO2 Parametrelerinin Marmara temiz hava merkezi ölçümleri kapsamında incelenmesi. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 7(2), 600-611. https://doi.org/10.28948/ngumuh.443194
• Çınar, Ö. (2008). Çevre kirliliği ve kontrolü. Nobel Yayın Dağıtım
• Çilek, M. Ü. (2022). Troposferik Nitrojen Dioksitin (NO2) COVID-19 pandemisinde mekânsal ve zamansal analizi: Adana-Mersin bölgesi. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 27(3), 581-594. https://doi.org/10.53433/yyufbed.1119418
• ESRİ. (2024, Mayıs). Emerging Hot Spot Analysis (Space Time Pattern Mining) ArcGIS Pro Resources, How emerging hot spot analysis works. https://pro.arcgis.com/en/pro-app/2.8/tool-reference/space-time-pattern-mining/learnmoreemerging.htm
• Faisal, M., & Jaelani, L. M. (2023). Spatio-temporal analysis of nitrogen dioxide (NO2) from Sentinel-5P imageries using Google Earth Engine changes during the COVID-19 social restriction policy in Jakarta. Natural Hazards Research, 3(2), 344-352. https://doi.org/10.1016/j.nhres.2023.02.006
• Fertelli, A. (2020). Sivas ilindeki hava kirliliğine doğalgaz kullanımının etkileri. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, 2(2), 18-23. https://dergipark.org.tr/tr/pub/bjesr/issue/57523/766724
• Georgoulias, A. K., van der A, R. J., Stammes, P., Boersma, K. F., & Eskes, H. J. (2019). Trends and trend reversal detection in 2 decades of tropospheric NO2 satellite observations. Atmospheric Chemistry and Physics, 19(9), 6269-6294. https://doi.org/10.5194/acp-19-6269-2019
• Güngör, T. (2019). Belirli iklim sınıflandırmalarının Türkiye için karşılaştırmalı analizi. (Tez No: 591492) [Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi]. YÖK Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezDetay.jsp?id=eYVqJCysySdR51vqcbU90Q&no=pdkBPhoKIPXfZ_i3MgYEIg
• Jodhani, K. H., Gupta, N., Parmar, A. D., Bhavsar, J. D., Patel, H., Patel, D., Singh, A.D., Mishra, Um, & jee Omar, P. (2024). Synergizing google earth engine and earth observations for potential impact of land use/land cover on air quality. Results in Engineering, 22, 102039. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2024.102039
• Kara, G., Yalçınkaya, B., & Özdil, B. (2018). Konya ilinin hava kirliliğine bazı meteorolojik faktörlerin etkisi. Ulusal Çevre Bilimleri Araştırma Dergisi, 1(2), 104-109. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ucbad/issue/38487/447121 Karpuzcu, P. D. (2016). Çevre kirlenmesi ve kontrolü. Kubbealtı Yayınevi.
• Koçman, A. (1993). Türkiye iklimi (No. 72). Ege Üniversitesi.
• Köse, R., & Erbaş, O. (2003). Bazı meteorolojik faktörlerin Kütahya’daki hava kirliliğine etkisi. Journal of Science and Technology of Dumlupınar University, 004, 255-269. https://dergipark.org.tr/tr/pub/dpufbed/issue/36325/410919
• Liu, Z., Li, Y., Law, A., Tan, J. Y. K., Chua, W. H., Zhu, Y., Feng C.C. & Luo, W. (2024). Association between NO2 and human mobility: a two-year spatiotemporal study during the COVID-19 pandemic in Southeast Asia. Annals of GIS, 1-18. https://doi.org/10.1080/19475683.2024.2325577
• Makineci, H. B. (2022). İstanbul ili merkez ilçelerindeki NO2 ve CO emisyonlarının uzaktan algılama ve yersel istasyon verileri kullanılarak incelenmesi. Türkiye Uzaktan Algılama Dergisi, 4(2), 62-74. https://doi.org/10.51489/tuzal.1160333
• Marc, M., Tobiszewski, M., Zabiegala, B., De La Guardia, M., & Namiesnik, J. (2015). Current air quality analytics and monitoring: A review, Analytica Chimica Acta, 853, 116-126. https://doi.org/10.1016/j.aca.2014.10.018
• Mejía, D., Faican, G., Zalakeviciute, R., Matovelle, C., Bonilla, S., & Sobrino, J. A. (2024). Spatio-temporal evaluation of air pollution using ground-based and satellite data during COVID-19 in Ecuador. Heliyon, 10(7). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e28152
• MGM. (2023). Meteorolojik parametrelerin Türkiye analizi, Türkiye ortalama rüzgâr 2023. T.C. Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı, Meteoroloji Genel Müdürlüğü, Ankara. https://www.mgm.gov.tr/FILES/resmi-istatistikler/parametreAnalizi/2023-ortalama-ruzgar.pdf
• Morillas, C., Alvarez, S., Pires, J. C., Garcia, A. J., & Martinez, S. (2024). Impact of the implementation of Madrid’s low emission zone on NO2 concentration using Sentinel-5P/TROPOMI data. Atmospheric Environment, 320, 120326. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2024.120326
• Müller, I., Erbertseder, T., & Taubenböck, H. (2022). Tropospheric NO2: Explorative analyses of spatial variability and impact factors. Remote Sensing of Environment, 270, 112839. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112839
• Naveed-ul-Zafar, M. (2021). Spatio-temporal analysis of tropospheric NO2 pollution during the COVID-19 pandemic lockdowns [Unpublished doctoral dissertation] Aalborg University.
• Pavelescu, A. Ş., Badea, A. C., & Croitoru, C. (2022). Analyzing air quality using GIS tools. RevCAD Journal of Geodesy and Cadastre, 32, 75-84. http://revcad.uab.ro/upload/53_838_pavelescu_badea_croitoru.pdf
• Potapov P., Hansen M.C., Pickens A., Hernandez-Serna A., Tyukavina A., Turubanova S., Zalles V., Li X., Khan A., Stolle F., Harris N., Song X.-P., Baggett A., Kommareddy I., Kommareddy A. (2022) The global 2000-2020 land cover and land use change dataset derived from the Landsat archive: first results. Frontiers in Remote Sensing, 3, 856903. https://doi.org/10.3389/frsen.2022.856903
• Sever, R. (2008). Malatya’daki hava kirliliğine coğrafi bakış. Doğu Coğrafya Dergisi, 13(20), 59-76. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ataunidcd/issue/2444/30985
• Stratoulias, D., & Nuthammachot, N. (2020). Air quality development during the COVID-19 pandemic over a medium-sized urban area in Thailand. Science of the Total Environment, 746, 141320. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.141320
• Sünsüli, M., & Kalkan, K. (2022). Sentinel-5p uydu görüntüleri ile azot dioksit (NO2) kirliliğinin izlenmesi. Türkiye Uzaktan Algılama Dergisi, 4(1), 1-6. https://doi.org/10.51489/tuzal.1056261
• Swamy, G.S.N.V.K.S.N., Erva, R. R., Pujari, M., & Kodavaty, J. (2024). An overview on patterns, monitoring, and modelling of the urban climate changes. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 103625. https://doi.org/10.1016/j.pce.2024.103625
• Şahin, C. (1989). Hava kirliliği ve hava kirliliğini etkileyen doğal çevre faktörleri. Atatürk Kültür Dil ve Tarih Yüksek Kurumu Coğrafya Araştırmaları Dergisi, 1(1), 194-208.
• Tista, M., Gager, M., Gaisbauer, S., & Ullrich, B. (2019). European Union Emission Inventory Report 1990–2017 under the UNECE Convention on Long-Range Transboundary Air Pollution (LRTAP). Publications Office of the European Union.
• Tonion, F. & Pirotti, F. (2022). Sentinel-5P NO2 Data: Cross-Validation and Comparison with Ground Measurements, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLIII-B3-2022, 749–756. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2022-749-2022
• Türkeş, M. (2010). Klimatoloji ve meteoroloji. İstanbul: Kriter Yayınevi.
• Wieczorek, B. (2023). Air pollution patterns mapping of SO2, NO2, and CO derived from TROPOMI over Central-East Europe. Remote Sensing, 15(6), 1565. https://doi.org/10.3390/rs15061565
• Yavaşlı, D. D., & Ölgen, M. K. Impacts of COVID-19 pandemic on tropospheric NO2 over Turkey. Ege Coğrafya Dergisi, 31(2), 255-264. https://doi.org/10.51800/ecd.1109104
• Yavaşlı, D. D., & Ulukuş, Ş. (2020). Atmosferik tozun uzaktan algılama ile belirlenmesi. İstanbul: Kriter Yayınevi. Yıldırım, U., & Korkmaz, H. (2014). Kahramanmaraş’ta coğrafi faktörlerin hava kirliliğine etkileri. Türk Coğrafya Dergisi, 33, 389-411. https://doi.org/10.17211/tcd.62014
• Yılmaz, E., & Çiçek, İ. (2018). Detailed Köppen-Geiger climate regions of Turkey (Türkiye’nin detaylandırılmış Köppen-Geiger iklim bölgeleri). Journal of Human Sciences, 15(1), 225-242. https://doi.org/10.14687/jhs.v15i1.5040