Sanayi Kenti Kocaeli İlinde Meteorolojik Koşullara Bağlı Olarak Ana Hava Kirleticilerinin ve Konsantrasyonlarının Mekânsal ve Zamansal Değişimi

Hava kirliliğinin insanlar, canlılar ve doğa üzerindeki etkisinin azaltılması ve önlenmesi açısından hava kirliliğinin izlenmesi, sürekli takibi ve değerlendirilmesi oldukça önemlidir. Bilgi teknolojilerine dayalı analizler bu bağlamda etkin kullanılmaktadır. Bu çalışmada bir sanayi kenti olan Kocaeli’nde 2008, 2014 ve 2019 yılları arasında hava kirliliğinin zamansal ve mekânsal değişimi mevsimsel olarak analiz edilmiş ve haritalandırılmıştır. Çalışmada hava kirleticilerinden olan PM10 ve SO2 parametreleri kullanılmıştır. Temin edilen verilerden ölçüm yapılamayan yerler için enterpolasyon yöntemi ile konsantrasyon değerleri üretilmiştir. Enterpolasyon yöntemlerinden ters mesafe ağırlıklı tekniği (Inverse Distance Weighted-IDW) kullanılmıştır. Üretilen değerler ile veri sürekliliği sağlanarak Kocaeli için 2008, 2014 ve 2019 yıllarının tüm mevsimleri için kirlilik haritaları oluşturulmuştur. Oluşturulan tüm haritalar Coğrafi Bilgi Sistemleri tekniklerinden olan çakıştırma (overlay) analizine tabi tutulmuş ve böylece Kocaeli ilindeki kirletici ve konsantrasyonların mevsimsel değişimleri ortaya konmuştur. Bu bağlamda 2014 yılının 2008 yılına göre ve 2019 yılının 2014 yılına göre değerlendirilmesi yapılmıştır. Sonuç olarak Kocaeli genelinde 2008 yılından 2019 yılına doğru konsantrasyon değerlerinde düşüş görülse de, 2019 yılında Avrupa Birliği’nin ve ulusal olarak belirlenen kirletici konsantrasyon limit değerlerini aşan lokal alanlar olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Hava Kirliliği, Coğrafi Bilgi Sistemleri, Zamansal Değişim

Spatial and Temporal Variation of Main Air Pollutants and Their Concentrations in Relation to Meteorological Conditions in the Industrialized City of Kocaeli

Air pollution monitoring, continuous monitoring, and evaluation are critical in terms of decreasing and mitigating the consequences of air pollution on humans, living things, and the environment. Information technology-based analyses are quite effective to this aim. In this work, the temporal and spatial changes of air pollution in Kocaeli, an industrial city, were examined and mapped seasonally for 2008, 2014, and 2019. The study used data for the air contaminants PM10 and SO2. For places where measurements could not be made from the available data, the interpolation approach was used to generate concentration values. One of the interpolation methods employed was the inverse distance weighted technique (IDW). Pollution maps for the winter, spring, summer, and fall seasons of 2008, 2014, and 2019 were developed for Kocaeli by providing data continuity with the produced values. With the help of geographic information systems technology, overlay analysis was performed on the maps, and seasonal changes between years were observed. In this context, 2014 was compared to 2008 and 2019 was compared to 2014. As a result, despite a drop in concentration values from 2008 to 2019, it has been established that there are local regions in Kocaeli that exceeded the European Union’s and national pollutant concentration limit values in the year 2019.

Keywords:

Air Pollution, Geographical Information Systems, Temporal Change,

PDF

___

Adebayo-Ojo, T., Wichmann, J., (Arowosegbe, O., Probst-Hensch, N., Schindler, C., & Kuenzli, N. (2022). Short-Term Joint Effects of PM10, NO2 and SO2 on Cardio-Respiratory Disease Hospital Admissions in Cape Town, South Africa. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(1). doi:https://doi. org/10.3390/ijerph19010495 google scholar
Akyürek, Ö., Arslan, O., & Karademir, A. (11-13 Kasım 2013). SO2 ve PM10 hava kirliliği parametrelerinin CBS ile konumsal analizi: Kocaeli örneği. TMMOB Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 2013. Ankara. google scholar
Cetin, M., Kalayci Onac, A., Sevik, H., & Sen, B. (2019). Temporal and regional change of some air pollution parameters in Bursa. Air Quality, Atmosphere & Health, 12, 311-316. doi:https://doi. org/10.1007/s11869-018-00657-6 google scholar
Cichowicz, R., & Dobrzanski, M. (2021). 3D Spatial Analysis of Particulate Matter (PM10, PM2.5 and PM1.0) and Gaseous Pollutants (H2S, SO2 and VOC) in Urban Areas Surrounding a Large Heat and Power Plant. Energies, 14(14). doi:https://doi. org/10.3390/en14144070 google scholar
Erener, A., Sarp, G., & Yıldırım, Ö. (2019). Seasonal air pollution investigation and relation analysis of air pollution parameters to meteorological data (Kocaeli/Turkey). H. M. El-Askary, S. Lee, E. Heggy, & B. Pradhan (Eds), Advances in Remote Sensing and Geo Informatics Applications (pp. 355-358). Cham, Switzerland: Springer. google scholar
Guo, M., Wei, L., Yan, H., Duan, Z., Niu, Z., & Xiao, C. (2021). Exposure to ambient air pollution during trimesters of pregnancy and childhood allergic diseases in Wuhan, China. International Journal of Environmental Health Research, 1-11. doi:https://doi.or g/10.1080/09603123.2021.1929873 google scholar
Harita Genel Müdürlüğü. (2021, 11 26). İndirilebilir Veriler ve Dosyalar: https://www.harita.gov.tr/urunler/indirilebilir-verilerdosyalar/13 adresinden alındı google scholar
Ince, C., & Aslan, B. (2019). Monitoring the effects of land sizes on private property transformation in an urban regeneration project by regression analysis: Erenler Cedit case study, Kocaeli. Sustainable Cities and Society, 50. doi:10.1016/j.scs.2019.101632 google scholar
Jung, J., Park, J., Kim, Y, Lee, H., Kim, E., Kim, Y, . . . Kim, H. (2021). Effects of air pollution on mortality of patients with chronic kidney disease: A large observational cohort study. Science of The Total Environment, 786. doi:https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.147471 google scholar
Kocaeli Valiliği. (2021, 11 27). Kocaeli Ekonomisinde Sanayinin Yeri: http://www.kocaeli.gov.tr/kocaeli-ekonomisinde-sanayinin-yeri adresinden alındı google scholar
Kurnaz, G., & Demir, A. (2022). Prediction of SO2 and PM10 air pollutants using a deep learning-based recurrent neural network: Case of industrial city Sakarya. Urban Climate, 41. doi:10.1016/j. uclim.2021.101051 google scholar
Li, H.-C., Chiueh, P.-T., Liu, S.-P., & Huang, Y-Y (2017). Assessment of different route choice on commuters’ exposure to air pollution in Taipei, Taiwan. Environmental Science And Pollution Research, 24(3), 3163-3171. doi:0.1007/s11356-016-8000-7 google scholar
Salihoglu, T., Albayrak, A., & Eryilmaz, Y (2021). A method for the determination of urban transformation areas in Kocaeli. Land Use Policy, 109. doi:10.1016/j.lusepol.2021.105708 google scholar
Shafie, S., Mohamad, S., Rameli, N., & Pasaribu, S. (2021). Analysis of Urban Air Pollution and The Effectiveness of Air Pollution Control Policy in Malaysia: Case Study in Klang Valley, Malaysia. Jurnal Cita Hukum-Indonesian Law Journal, 9(1), 13-28. doi:10.15408/ jch.v9i1.20018 google scholar
TMMOB Çevre Mühendisleri Odası. (2019). Hava Kirliliği Raporu 2019. Türk Mühendis ve Mimar Odaları Birliği Çevre Mühendisleri Odası. google scholar
TMMOB Çevre Mühendisleri Odası. (2020). Hava Kirliliği Raporu 2020. Ankara: Türk Mühendis ve Mimar Odaları Birliği Çevre Mühendisleri Odası. google scholar
Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK). (2021, 11 26). Adrese Dayalı Nüfus Kayıt İstatistikleri: https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Adrese-Dayali-Nufus-Kayit-Sistemi-Sonuclari-2020-37210 adresinden alındı google scholar
Van Roode, S., Ruiz-Aguilar, J., Gonzalez-Enrique, J., & Turias, I. (2019). An artificial neural network ensemble approach to generate air pollution maps. Environmental Monitoring and Assessment, 191(12). doi:https://doi.org/10.1007/s10661-019-7901-6 google scholar
Xie, Y, He, W., Zhang, X., Cui, J., Tian, X., Chen, J., . . . Guo, Y (2021). Association of air pollution and greenness with carotid plaque: A prospective cohort study in China. Environmental Pollution, 273. 1-7. doi:10.1016/j.envpol.2021.116514 google scholar
Yılmaz, A. (2017). İklim Parametrelerinin Hava Kirliliği Parametreleri Üzerine Etkisi:Bolu İli Örneği. Journal of Current Researches on Social Sciences, 7(2), 413-436. doi:10.26579/jocress-7.2.30 google scholar