Ýstanbul'a Uzun Mesafeli Atmosferik Taþýným Etkilerinin Araþtýrýlmasý: "Solunabilen Partikül Madde Epizotlarý"

Transkript

1 Ekoloji 19, 73, (2009) ARAÞTIRMA NOTU Ýstanbul'a Uzun Mesafeli Atmosferik Taþýným Etkilerinin Araþtýrýlmasý: "Solunabilen Partikül Madde Epizotlarý" Ýsmail ANIL, Ferhat KARACA*, Omar ALAGHA Fatih Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Çevre Mühendisliði Bölümü, 34500, Büyükçekmece, Ýstanbul-TÜRKÝYE *Corresponding author: Özet Bu çalýþmada Ýstanbul atmosferinin solunabilir partikül madde (PM 10 ) profili incelenmiþtir. Çalýþmanýn temel amacý Ýstanbul'a uzun mesafeli ve/veya bölgesel PM 10 taþýnýmý olaylarýnýn etkilerinin belirlenmesidir. Bu çerçevede, Ýstanbul genelinde bulunan ve Ýstanbul Büyükþehir Belediyesi (ÝBB) tarafýndan iþletilen 10 adet hava kalitesi izleme istasyonuna ait PM 10 verisi kullanýlmýþtýr. Ýlk olarak yerel kaynaklarýn kentin PM 10 profiline olan etkisi detaylarý ile deðerlendirilmiþ, bunu takiben uzun mesafeli PM 10 taþýnýmý olaylarýnýn deðerlendirmesi yapýlmýþtýr. Uzun mesafeli PM 10 taþýnýmýnýn (UMPMT) yerel etkilerden ayrýlabilmesi için tüm istasyon verilerinin ayný anda deðerlendirildiði yeni bir yöntem önerilmiþtir. Bu yöntemle, UMPMT etkisinde oluþan epizot dönemleri 2008 yýlý için toplamda 96 gün olarak belirlenmiþtir. Belirlenen bu epizot günlerinde, Hava Kalitesi Deðerlendirme ve Yönetimi Yönetmeliði uyarýnca (HKDYY, sayýlý ve tarihli) öngörülen 50 μg/m 3 'lük günlük ortalama limit deðer genellikle aþýlmýþtýr. Çalýþmadaki epizot dönemlerinin %74'ü kýþ ve ilkbahar mevsimlerinde gözlemlenmiþtir. Bu dönemlerin oluþmasýnda etkin hava hareketlerinin tayini için HYSPLIT modeli kullanýlmýþ ve her bir epizot döneminde geri yörüngeler hesaplanmak suretiyle PM 10 taþýným yörüngeleri belirlenmiþtir. Sonuç olarak 2008 yýlýnýn her mevsimi için ayrý ayrý deðerlendirmeler yapýlmýþ ve mevsimlere baðlý olarak kýtalar arasý PM 10 taþýnýmý olayýnýn önemli farklýlýklar gösterdiði sonucuna varýlmýþtýr. Anahtar Kelimeler: Geri yörünge modeli, korelasyon istatistiði, meteoroloji, PM 10, uzun mesafeli atmosferik taþýným. Investigation of Long-range Atmospheric Transport Effects on Ýstanbul: "Inhalable Particulate Matter Episodes" Abstract In this study PM 10 profile of Istanbul atmosphere was investigated. The main scope of this study is to determine the effects of long-range PM 10 transport and/or regional PM 10 transport to Istanbul. For this purpose PM 10 concentration data of 10 air quality monitoring stations belonging to Istanbul Metropolitan Municipality (IMM) were examined. First of all the effects of local sources on Istanbul's PM 10 profile were evaluated in detail. Then long-range PM 10 transport events were studied. A new method with the data obtained from all the stations, which are simultaneously examined, has been suggested to differentiate effects of long-range PM 10 transport (LRPMT) from effects of local PM10 sources. By using this method, LRPMT driven 96 episodic events were determined over Istanbul atmosphere in Daily PM 10 target value of 50 μg/m 3, which will enter into force by national regulation, was frequently exceeded during these episodic events. Three of four, about 74%, of the episodic events were observed in winter and spring seasons. Movements of the air parcels causing episodic events were analyzed by using HYSPLIT model. Back trajectories of air masses reaching Istanbul for each episodic event were calculated by this model runs. Finally, individual evaluations were made for each season of It was found that long-range PM 10 transport showed significant seasonal variations. Keywords: Back trajectory model, correlation statistics, long-range atmospheric transport, meteorology, PM 10. Anýl Ý, Karaca F, Alagha O (2009) Ýstanbul'a Uzun Mesafeli Atmosferik Taþýným Etkilerinin Araþtýrýlmasý: "Solunabilen Partikül Madde Epizotlarý". Ekoloji 19, 73, GÝRÝÞ Partikül madde terimi, atmosferde veya bir gaz kütlesinde molekülden büyük (moleküller yaklaþýk olarak 0,0002 μm çapýndadýr) ve 500 μm'den küçük katý veya sývý halde bulunan maddeleri ifade etmek için kullanýlmaktadýr (Wark ve ark. 1998). Ýnsan Geliþ: / Kabul: No: 73, 2009

2 Ýstanbul'a Uzun Mesafeli Atmosferik Taþýným Etkilerinin... saðlýðý üzerinde önemli rol oynayan atmosferik partikül maddeler, özellikle aerodinamik çapý 10 μm'den küçük olan solunabilir atmosferik partikül maddelerdir (PM 10 ). Büyük nüfuslu Avrupa þehirlerinde sýklýkla gözlemlenen yüksek PM 10 deriþimlerinden kaynaklanan hava kirliliði, halk saðlýðý üzerinde kýsa veya uzun vadeli kötü saðlýk etkilerine neden olmaktadýr (Borge ve ark. 2007). Akciðer fonksiyonlarýnda azalma, astýmda þiddetlenme, kardiyovasküler hastalýklar ve erken ölümler gibi kötü saðlýk etkilerine neden olan yüksek deðerlerdeki PM 10 deriþimlerinin görüþ mesafesinde azalmaya ve hassas ekosistemler üzerinde çeþitli tahribatlara neden olduðu da artýk iyi bilinen bir gerçektir (Gold ve ark. 1999, Harrison ve Yin 2000, Lippmann ve ark. 2000, Pope ve ark. 2006). Avrupa Birliði'nde (AB), 2005 yýlýndan itibaren yürürlükte olan günlük ortalama PM 10 limit deðeri 50 μg/m 3 iken (yýl içinde en fazla 35 kez aþýlabilir) yýllýk ortalama PM 10 limit deðeri 40 μg/m 3 'tür (1999/30/EC sayýlý konsey direktifi). Ülkemizde ise Hava Kalitesi Deðerlendirme ve Yönetimi Yönetmeliði uyarýnca (HKDYY, sayýlý ve tarihli) 1 Ocak 2019 tarihinden itibaren yürürlüðe girecek olan günlük ve yýllýk ortalama PM 10 limit deðerleri Avrupa Birliði'nde yürürlükte olan limit deðerlerle aynýdýr. Avrupa þehirlerinde gözlemlenen PM 10 kirlilik epizotlarýnýn temel sebepleri þu þekilde özetlenebilir: (a) yoðun trafik kaynaklý emisyonlar, (b) zayýf yerel atmosferik dispersiyon þartlarý (rüzgârsýz ve zayýf rüzgârlý günler, sýcaklýk enverziyonu, vb.), (c) partiküllerin uzun mesafeli taþýnýmlarýna yardýmcý olan sinoptik hava þartlarý ve (d) kolaylýkla kontrol edilemeyen doðal emisyon kaynaklarý (rüzgârla savrulan tozlar, orman yangýnlarý, vb.) (Vardoulakis ve Kassomenos 2008). Belirli bir noktadan doðal ve/veya antropojenik kaynaklarla atmosfere salýnan partiküller, hakim rüzgârlarýn vasýtasýyla atmosferde uzun mesafeler kat ederek yerel ve küresel ölçekte hava kalitesini etkileyebilirler (Salvador ve ark. 2007). Özellikle PM 10 'larýn uzun mesafeli taþýnýmlarýnýn doðal sýnýrlarý aþarak Avrupa'daki kentsel ve kýrsal alanlardaki hava kalitesini etkilediði yapýlan bazý araþtýrmalar sonucunda kanýtlanmýþtýr (Beverland ve ark. 2000, Abdalmogith ve Harrison 2005). Kuzeyinde Rusya, kuzey batýsýnda Avrupa, güneyinde Afrika, doðu ve güney doðusunda Ekoloji Ortadoðu ile çevrelenen, ayrýca Asya ve Avrupa kýtalarýnýn birleþtiði yerde olan Ýstanbul, bu özel konumu itibariyle kýtalar arasý kirletici taþýnýmlarýndan etkilenebilecek hassas bölgeler arasýnda yer almaktadýr. Endüstri ve trafik gibi insan kaynaklý faaliyetlerin yoðun olduðu 13 milyonu aþan nüfusa (Anonymous 2009) sahip Ýstanbul'un da diðer Avrupa þehirleri gibi uzun mesafeli atmosferik partikül taþýnýmýndan etkilendiði düþünülmektedir. Literatüre bakýldýðýnda, Ýstanbul'da UMPMT ile ilgili araþtýrmalarýn oldukça sýnýrlý olduðu görülmektedir (Kindap ve ark. 2006, Kindap 2008, Chen ve ark. 2008). Bu çalýþmada, Ýstanbul atmosferinin PM 10 kirliliðine neden olduðu düþünülen olasý uzun mesafeli taþýným yollarý ayrýntýlý bir þekilde incelenmiþtir. Geri yörünge modelleri, UMPMT'nin yerel PM 10 profili üzerindeki etkisinin belirlenmesinde sýklýkla kullanýlmaktadýr (Querol ve ark. 2004, Grivas ve ark. 2008, Mamane ve ark. 2008). Bu kapsamda, 2008 yýlýnda uzun mesafeli atmosferik taþýným ile Ýstanbul'a ulaþan olasý epizodik PM 10 'lar HYSPLIT geri yörünge modeli kullanýlarak belirlenmiþ ve detaylý olarak deðerlendirilmiþtir. Epizodik PM 10 deriþimleri ile meteoroloji parametreleri arasýndaki iliþkilerin deðerlendirilmesi, bu çalýþmanýn diðer önemli amaçlarý arasýnda yer almaktadýr. MATERYAL VE METOT PM 10 Verilerinin ve Meteoroloji Verilerinin Temini Ýstanbul atmosferindeki PM 10 deriþimleri 1996 yýlýndan beri saatlik olarak Ýstanbul Büyükþehir Belediyesi (ÝBB) tarafýndan çeþitli istasyonlarda izlenmektedir (Þekil 1). Bu çalýþmada, 2008 yýlýnýn tüm günleri için Ýstanbul'da ölçümü yapýlan 10 istasyondaki günlük ve saatlik PM 10 verisi ÝBB Çevre Koruma ve Kontrol Müdürlüðü'nden temin edilmiþtir. ÝBB ait istasyonlardaki PM 10 ölçümleri, Environment S.A. firmasýnýn ürettiði MP101M modelli cihaz kullanýlarak yapýlmaktadýr. Cihazýn PM 10 ölçüm prensibi, Amerikan Çevre Koruma Ajansý (US EPA) tarafýndan da onaylanmýþ olan beta gauge yöntemine dayanmaktadýr. Bu yöntemin kalibrasyonu esnasýnda, fiziksel özellikleri ve deriþim deðerleri iyi bilinen polikarbon parçacýklar cihazýn kalibrasyon diyaframýna yerleþtirilerek beta ýþýnlarýna maruz býrakýlýrlar. Beta yansýma oranlarý ve deriþim deðerleri esas alýnarak kullanýlan sistemin No: 73,

3 Ekoloji Anýl ve ark. Þekil 1. ÝBB'ye ait hava kalitesi ölçüm istasyonlarýnýn Ýstanbul'daki konumlarý kalibrasyonu yapýlýr. Dýþ ortam ölçümlerinde ise kalibrasyon sonrasý, cihaz 15 dakika boyunca dýþ atmosferden almýþ olduðu örnek havayý beta gauge ile ölçümlere tabi tutar. Cihaz, bu süre içerisindeki ölçümlerinin ortalamasýný alarak bir sonraki 15 dakikalýk ortalamada ppm veya μg/m 3 olarak ekrana yansýtýr. Cihaz μg/m 3 aralýðýnda ölçüm yapabilmektedir. Cihazlarýn kalibrasyonlarý ve verilerin kalite kontrolleri, ÝBB tarafýndan rutin olarak yapýlmaktadýr. Çalýþma süresine ait saatlik sýcaklýk, nem, rüzgâr hýzý, rüzgâr yönü, basýnç, yaðýþ, güneþ ýþýnýmý ve UV indeksi parametreleri Yýldýz Teknik Üniversitesi Beþiktaþ Kampüsü'ne yerleþtirilmiþ Davis Vantage Pro 2 kablosuz meteoroloji istasyonu kullanýlarak elde edilmiþtir. PM 10 Epizotlarýnýn Belirleniþi Literatür incelendiðine, epizot sýnýr deðerinin seçiminde genel olarak kullanýlan ortak bir yöntemin bulunmadýðý göze çarpmaktadýr. Epizot sýnýr deðerinin tayininde genel olarak üç farklý yöntem kullanýlmaktadýr. Birinci yönteme göre, kirletici ölçümlerinin yapýldýðý bölgede, ölçülen kirletici için yürürlükte olan limit deðer epizot sýnýr deðeri olarak kabul edilmektedir (Muir ve ark. 2006). Ýkinci yöntemde, veri setindeki epizotlarýn tayini epizot sýnýr deðerine bakýlmaksýzýn yapýlmaktadýr. Yani bu yönteme göre, veri setindeki en yüksek aykýrý gözlem deðerleri (highest outliers) direkt olarak çalýþmanýn epizot deðerleri olarak kabul edilmektedir (Bessagnet ve ark. 2005, Amodio ve ark. 2008). Üçüncü yöntemde, veri setindeki tüm deðerler büyükten küçüðe doðru sýralanýr. Sýralanan bu veri setindeki ilk %X'lik dilime ait alt deðer (X deðeri çalýþmanýn amacýna göre belirlenmektedir), epizot sýnýr deðeri olarak kabul edilmektedir (Chu , Karaca ve ark. 2005). Bu çalýþmada, UMPMT etkisinin yerel etkilerden ayýrt edilebilmesi için basit fakat kullanýþlý bir yöntem önerilmiþtir. Tüm PM 10 veri seti incelendiðinde, bazý günlerde ortalama deðerlerin çok üzerinde PM 10 deðerleri gözlemlenmiþtir. Her bir istasyona ait günlük PM 10 deriþimleri büyükten küçüðe doðru sýralanmýþtýr. Bu sýralamada ilk %25'lik dilime düþen deðer, sýnýr deðer olarak belirlenmiþtir. Belirlenen bu sýnýr deðerin üzerinde kalan tüm deðerler, çalýþmadaki epizodik PM 10 deðerleri olarak tanýmlanmýþtýr. Her bir istasyon için belirlenen sýnýr deðerler incelendiðinde, en küçük sýnýr deðerin 60 μg/m 3 olduðu görülmüþtür. Bu deðerin, 1999/30/EC sayýlý direktifte ve HKDYY'de belirtilen günlük ortalama PM 10 limit deðerinden düþük olmamasý, literatürde epizot sýnýr deðerinin tayininde kullanýlan birinci yöntemin genel prensibine de ters düþmemektedir. Epizodik PM 10 deðerlerinin gözlemlendiði tarihler ise epizot tarihi olarak seçilmiþtir ve bu tarihler her bir istasyon için ayrý ayrý belirlenmiþtir yýlý Ýstanbul geneline ait epizot tarihleri, tüm istasyonlar için ortak olan epizot tarihleri olarak belirlenmiþtir. Buradaki amaç, sadece UMPMT'nin meydana geldiði günleri belirleyebilmektir. Çünkü uzun mesafeli atmosferik taþýným ile Ýstanbul'a gelen partikül maddeler bir kaç istasyonu deðil tüm istasyonlarý etkilemekte olup, bu taþýnýmýn meydana geldiði günlerde ölçülen PM 10 deriþimlerinin tüm istasyonlarda ayný anda yüksek deðerler þeklinde gözlenmesine neden olacaktýr. Bu hesaplama sonucunda, Ýstanbul geneli için 96 epizot günü olduðu ve bu epizot günlerinin toplam çalýþma süresinin %26'sýný kapsadýðý belirlenmiþtir. Ýlk 23 gün için her bir istasyona ait iþaretlenmiþ yerel epizot PM 10 deriþimleri ve bu dönemde gerçekleþtiði düþünülen iki adet bölgesel epizot dönemi örnek olarak verilmiþtir (Tablo 1). Geri Yörüngelerin Tayini Hava yörüngelerinin hesaplanmasý, küresel ölçekteki kirlilik problemlerinin araþtýrýlmasýnda sýkça kullanýlan en önemli metotlardan birisidir (Miller 1987). Hava kütlelerinin geri yörüngeleri ise belirli bir bölgede gözlenen aerosollerin menþei ve bu aerosolleri taþýyan hava kütlelerinin aerosollerin gözlendiði bölgeye gelene kadar izlediði rota hakkýnda önemli bilgiler vermektedir. Bu çalýþmada, 2008 yýlý Ýstanbul genelinde meydana gelen epizodik PM 10 'lerin nereden ve hangi yollarla geldiðini bulabilmek için, geri yörüngelerin tayininde sýklýkla No: 73, 2009

4 Ýstanbul'a Uzun Mesafeli Atmosferik Taþýným Etkilerinin... Ekoloji kullanýlan Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) modeli kullanýlmýþtýr (Draxler ve Rolph 2003). Epizot günlerinde Ýstanbul'a ulaþan hava parsellerinin üç gün boyunca hangi rotalarý izlediðini bulabilmek için HYSPLIT modeli 1500 m baþlangýç yüksekliði için çalýþtýrýlmýþtýr. Modeli çalýþtýrmadan önce geri yörüngelerin bitiþ saati olarak 00:00 saati ve bitiþ koordinatlarý olarak da 41 Enlem ve 29 Boylam koordinatlarý (ÝBB'ye ait 10 istasyonun merkezini temsil eden nokta) sisteme girilmiþtir. Modelin tüm epizot günleri için çalýþtýrýlmasý sonucunda, 96 epizot günü için geri yörüngeler elde edilmiþtir. BULGULAR PM 10 Deriþimlerinin Deðerlendirilmesi Çalýþma süresindeki tüm günler için ve epizot günleri için 10 istasyona ait PM 10 deriþim deðerleri genel olarak incelenmiþtir. Bu genel deðerlendirmenin ilk aþamasýnda, çalýþmada kullanýlan ÝBB'ye ait 10 istasyonun nitelikleri (kentsel ya da trafik) belirlenmeye çalýþýlmýþtýr. Bu amaçla, veri setlerini anlamlý, yararlý ya da hem anlamlý hem de yararlý gruplara (kümelere) ayýrmada sýklýkla kullanýlan bir istatistiksel teknik olan "kümeleme analizi" kullanýlmýþtýr (Giri ve ark. 2007). Kümeleme analizi grafiði (dendogram), 10 istasyonun 2008 yýlýndaki saatlik PM 10 deðerleri kullanýlarak oluþturulmuþtur (Þekil 2). Þekil 2'deki dendogramdan anlaþýlacaðý üzere, aralarýndaki yakýnlýk derecesi en fazla olan gruptaki elemanlar Aksaray, Üsküdar ve Esenler istasyonlarýdýr. Kartal, Ümraniye, Alibeyköy, Yenibosna ve Beþiktaþ istasyonlarý da diðer bir grubu oluþturmaktadýrlar. Fakat bu istasyonlar aralarýndaki benzerlik bir önceki gruptaki benzerliðe göre daha zayýftýr çünkü istasyonlar arasýndaki Euclidean mesafeleri daha uzundur. Kadýköy ve Sarýyer istasyonlarý ise ayrý ayrý farklý iki grup daha oluþturmuþlardýr. Yani bu iki istasyonun karakteristikleri ilk iki gruptan farklýdýr ve birbirlerine de benzememektedir. Ýstasyonlarýn gruplandýrmasýnda kümeleme analizinin yanýnda ilgili istasyonlarý çok iyi tanýyan ve konumlarýný oldukça iyi bilen, istasyonlarýn iþleyiþinden sorumlu ÝBB yetkililerinin görüþlerine de baþvurulmuþtur. Böylelikle, teorik analize pratik bilgiler de eklenerek gruplandýrmanýn hassasiyeti arttýrýlmýþtýr. Bu bilgiler dahilinde, çalýþmada kullanýlan istasyonlar nihai olarak gruplandýrýlmýþ ve nitelikleri belirlenmiþtir (Tablo 2). Tablo 2'deki gruplandýrmalara göre, Aksaray, Esenler, Alibeyköy, Yenibosna, Tablo 1. Ýstanbul geneli epizot dönemlerinin belirleniþine ait bir örnek Tablo 2. Kullanýlan 10 istasyonun gruplandýrýlmalarý ve istasyonlarýn nitelikleri Kartal ve Ümraniye istasyonlarýnýn gruplandýrýlmalarý ve nitelikleri yüksek doðrulukla yapýlmýþtýr. Fakat Beþiktaþ, Kadýköy, Sarýyer ve Üsküdar istasyonlarý kümeleme analizi ve uzman görüþü bilgilerine göre ayný gruplara düþmemiþlerdir. Bu No: 73,

5 Ekoloji Anýl ve ark. dört istasyon, dahil olduklarý her iki grubun da özelliklerini taþýmaktadýrlar. Elde edilen PM 10 kütlesel deriþim verisi deðerlendirmesinin ikinci adýmýnda ise her bir istasyonun saatlik ve günlük PM 10 deðerlerinin çalýþma süresindeki deðiþimleri incelenmiþtir. Bu amaçla, Box-Whisker grafiði kullanýlmýþtýr. Bu yöntem, veri setlerindeki deðiþkenler arasýndaki deðiþimlerin gösterilmesinde kullanýlan etkili yollardan biridir (Berthouex ve Brown 2002). Box- Whisker grafiklerinde, veri setlerine ait en küçük gözlem, birinci kartil, ortanca, aritmetik ortalama, üçüncü kartil, en büyük gözlem ve aykýrý gözlem deðerleri gibi sayý özetleri yer almaktadýr. Çalýþma süresince ÝBB'ye ait 10 istasyonda kaydedilen saatlik ve günlük tüm PM 10 deðerlerinin istasyon içi ve istasyonlar arasý deðiþimleri, oluþturulan Box- Whisker grafiðinde gösterilmiþtir (Þekil 3). Oluþturulan bu grafikte, 1999/30/EC sayýlý direktifte ve HKDYY'de belirtilen yýllýk ortalama PM 10 limit deðeri de gösterilmiþtir. Her bir istasyonun yýllýk ortalama deðerleri yatay olarak gösterilmiþtir. Yýllýk ortalama PM 10 deðerlerinin en yüksek olduðu istasyonlar sýrasýyla Esenler, Yenibosna ve Kartal istasyonlarýdýr (Þekil 3). En küçük gözlem ve en büyük gözlem deðeri arasýndaki farkýn en büyük olduðu, baþka bir deyiþle yýl içindeki PM 10 deðerlerinin en çok deðiþim gösterdiði üç istasyon ise sýrasýyla Yenibosna, Kadýköy ve Ümraniye istasyonlarýdýr. Gün içindeki saatlik PM 10 deriþimi meteoroloji, yerel ve kýtalar arasý kirletici kaynaklarý gibi birçok faktöre baðlý olarak deðiþmektedir. Günlük PM 10 deriþimi ise saatlik PM 10 deriþimlerinin ortalamasý alýnarak hesaplanmaktadýr. Bu durum, tüm istasyonlardaki saatlik PM 10 deðerleri deðiþimlerinin günlük PM 10 deðerleri deðiþimlerinden daha fazla bir deðer vermesine neden olmaktadýr (Þekil 3). Çalýþma süresince, tüm istasyonlarda gözlemlenen yýllýk PM 10 deriþimi ortalamalarýnýn 1999/30/EC sayýlý direktifte ve HKDYY'de belirtilen yýllýk ortalama PM 10 limit deðerinden fazla (en az %18 en çok %93) olduðu belirlenmiþtir. Epizodik PM 10 Deriþimleri ile Meteoroloji Parametreleri Arasýndaki Ýlgileþimler Çalýþmada belirlenen epizot günlerine ait saatlik PM 10 deriþimleri, çalýþmanýn saatlik PM 10 epizot deriþimleri olarak adlandýrýlmýþtýr. Çalýþma süresinde gözlemlenen saatlik PM 10 epizot deriþimleri ile saatlik sýcaklýk, nem, rüzgâr hýzý, 90 Þekil 2. Ýstasyonlarýn kümeleme analizi sonucu oluþan dendogram Þekil 3. Ýstasyonlarýn yýl içi PM 10 verisi deðiþimleri basýnç, yaðýþ, güneþ ýþýnýmý ve UV indeksi gibi meteoroloji parametreleri arasýndaki ilgileþimler ele alýnmýþtýr. Çalýþma süresindeki saatlik PM 10 epizot deriþimleri ile meteoroloji parametreleri arasýndaki ilgileþimleri bulabilmek için çoklu korelasyon istatistiði yöntemi kullanýlmýþtýr. Meteoroloji istasyonu tarafýndan ölçülen saatlik rüzgâr yönleri (16 yön), [1-16] deðer aralýðýnda kodlanmak sureti ile korelasyon testine dahil edilmiþti. Fakat bu yöntemin istatistiksel bir hataya neden olma ihtimali nedeniyle (artan deðer iliþkisi), saatlik rüzgâr yönü parametresi korelasyon testinden çýkarýlmýþtýr. No: 73, 2009

6 Ýstanbul'a Uzun Mesafeli Atmosferik Taþýným Etkilerinin... Ekoloji Epizodik PM 10 deriþimleri ile rüzgâr yönü arasýndaki baðýntý, makalenin ilerleyen kýsýmlarýnda incelenmiþtir. Yaðmur parametresine ait Pearson korelasyon katsayýsý %95 güven aralýðýnda anlamlý iken bu parametre dýþýndaki diðer tüm parametrelerin korelasyon katsayýlarý %99 güven aralýðýnda anlamlýdýr. Ýstasyonlarýn saatlik PM 10 epizot deriþimleri ile saatlik meteoroloji parametreleri arasýndaki korelasyon katsayýlarý, ilgili meteoroloji parametresi ile en yüksek ilgileþimi veren istasyona ait katsayýlar olarak seçilmiþtir. Bu durumda, korelasyon istatistiði test sonuçlarýna göre saatlik PM 10 epizot deriþimleri ile saatlik meteoroloji parametreleri arasýndaki ilgileþim sýrasý büyükten küçüðe olmak üzere; güneþ ýþýnýmý [-0,368], sýcaklýk [-0,339], UV indeksi [-0,327], basýnç [0,306], rüzgâr hýzý [-0,259], nem [-0,237] ve yaðmur [0,129] þeklindedir. Troposferde bulunan askýda partikül maddelerin deriþimleri arttýkça yeryüzüne ulaþan güneþ ýþýnýmýnýn azaldýðý bilinmektedir (Marani ve ark 2002). Atmosferdeki PM 10 deriþiminin 250 μg/m 3 ile 350 μg/m3 aralýðýnda olduðu durumlarda %39,6'lýk UV indeksi azalmasýnýn ve PM 10 deriþiminin 150 μg/m 3 deðerinden düþük olduðu durumlarda da %22'lik UV indeksi azalmasýnýn olduðu rapor edilmiþtir (Elminir 2007). Çalýþmada yapýlan korelasyon istatistiði test sonucuna göre de saatlik PM 10 epizot deriþimleri ile güneþ ýþýnýmý ve UV indeksi parametreleri arasýnda negatif ilgileþim olduðu görülmüþtür. Saatlik PM 10 epizot deriþimleri ile saatlik sýcaklýk parametresi arasýnda negatif bir ilgileþim olduðu görülmektedir. Çalýþmadaki epizodik PM 10 olaylarýnýn %48'inin Kýþ mevsiminde %26'sýnýn da Ýlkbahar mevsiminde meydana geldiði düþünülürse, yüksek deriþimlerde PM 10 ölçümü yapýlan dönemler sýcaklýðýn düþük olduðu dönemlerdir. Bu durum mevsimselliðin PM 10 deriþimi üzerindeki etkisini ortaya koymaktadýr. Korelasyon istatistiði sonucuna göre, rüzgâr hýzýnýn þiddeti arttýkça PM 10 deriþimlerinin azaldýðý gözlenmiþtir. Ýstanbul atmosferinde kararlý atmosfer þartlarý düþük rüzgâr hýzlarý, kararsýz þartlar ise yüksek rüzgâr hýzlarý ile karakterize edilir. Kararsýz þartlar altýnda (karýþým yüksekliðinin hakim olduðu) tüm kirleticiler kolayca seyrelebilmekte ve düþük deriþim deðerleri gözlenmektedir. Atmosferik nemin yüksek olduðu zamanlarda ise PM 10 deriþimlerinin düþük olduðu gözlemlenmiþtir. Buna göre, atmosferik nemin PM 10 deriþimi üzerinde azaltýcý bir etkiye sebep olduðu sonucuna varýlabilir. Yüksek atmosferik nem koþullarýnda partikül maddeler nemin etkisiyle yüzeylere veya birbirlerine yapýþmakta (tutunmakta), birbirine yapýþarak büyüyen partiküllerin de çökelme eðilimleri artmaktadýr (Chate ve ark. 2003). Bu durum, çalýþmadaki saatlik atmosferik nem deðerleri ile saatlik PM 10 epizot deriþimleri arasýndaki negatif korelasyonu açýklayan en geçerli görüþtür. Yaðmur gibi yaðýþ olaylarýnýn atmosferdeki solunabilen askýda partikül maddelerin en önemli giderilme mekanizmalarýndan biri olduðu bilinmektedir (De Nevers 2000). Buna baðlý olarak, çalýþmadaki saatlik yaðmur deðerleri ile saatlik PM 10 epizot deriþimleri arasýnda anlamlý düzeyde negatif bir ilgileþim olmasý öngörülürken, korelasyon istatistiði sonuçlarý incelendiðinde bu iki parametre arasýnda pozitif ve oldukça düþük bir ilgileþim olduðu görülmüþtür. Bu sonucun iki temel sebebi olduðu düþünülmektedir. Birincisi, çalýþmadaki epizot tarihlerinde yaðýþýn çok fazla gözlenmemesidir. Ýkincisi, yaðýþýn gözlemlendiði saatlerdeki PM 10 epizot deriþimlerinin, yaðýþýn gözlemlenmediði saatlerdeki PM 10 epizot deriþimlerinden daha fazla olduðudur. Yaðýþýn meydana geldiði epizot tarihlerinin ve bu tarihlerdeki epizodik PM 10 deriþimlerinin birebir incelenmesi sonucunda, bu iki sebebin de doðru olduðu sonucu ortaya çýkmýþtýr. Çalýþma süresindeki tüm günlere ve epizot günlerine ait saatlik rüzgâr verisi kullanýlarak, 2008 yýlýnýn tümü ve epizot günleri için hakim rüzgâr yönleri belirlenmiþtir (Þekil 4) yýlý geneli için iki hakim rüzgâr yönü vardýr. Birinci hakim rüzgâr yönü %22,32'lik deðerle KKD yönü olurken ikinci hakim rüzgâr yönü %22,69'luk deðerle KD yönüdür. Epizot günleri için de %24,84'lük deðerle BGB yönü ve %17,54'lük deðerle GB yönü olmak üzere iki hakim rüzgâr yönü vardýr. Bu karþýlaþtýrma sonucunda, epizodik olaylarýn kaynaklandýðý yönlerin genel profilden farklý olarak BGB ve GB yönleri olduðu ortaya çýkmaktadýr. Saatlik PM 10 epizot deriþimleri ile saatlik rüzgâr yönleri arasýndaki iliþki, 17 adet rüzgâr yönünün dört farklý sektöre (K-KKD-KD-DKD, D-DGD-GD-GGD, G-GGB-GB-BGB, B-BKB-KB-KKB ve duraðan) ayrýlmasý suretiyle incelenmiþtir. Buna benzer bir çalýþma, Karaca ve Alagha (2009) tarafýndan yapýlan araþtýrmada da yapýlmýþtýr. Her bir sektöre düþen saatlik PM 10 epizot sayýsý toplamlarýnýn yüzdesel No: 73,

7 Ekoloji Anýl ve ark. Þekil yýlý geneline ve epizot günlerine ait rüzgâr gülü Þekil yýlý Saatlik PM10 epizotlarýnýn gözlemlendiði rüzgâr yönü sektörleri olarak ifade edildiði bir grafik oluþturulmuþtur (Þekil 5). Þekil 5'e göre, 2008 yýlýnda gözlemlenen saatlik PM10 epizotlarýnýn yaklaþýk %58'i G-GGB- GB-BGB rüzgâr yönü sektörü ile açýklanabilirken, %30'da K-KKD-KD-DKD sektörü ile açýklanabilmiþtir yýlýnda meydana gelen saatlik PM epizotlarýnýn %12'lik kýsmý ise diðer üç sektör ile açýklanabilmiþtir., PM 10 Deriþimlerinin Mevsimsel Deðerlendirmeleri 2008 yýlý geneline ve epizot dönemlerine ait günlük PM 10 deriþimlerinin ve bu dönemlerde en çok tekerrür eden rüzgâr yönlerinin (rüzgâr yönleri mod deðerleri) aylýk deðiþimleri ayný grafik üzerinde gösterilmiþtir. Buna ek olarak, 2008 yýlýn ait epizodik günlerin aylýk ve mevsimsel yüzdeleri bu grafiðe dahil edilmiþtir (Þekil 6). Çalýþma süresindeki epizodik günlerin mevsimsel yüzdeleri incelendiðinde epizodik olaylarýn en çok Kýþ ve Ýlkbahar mevsimlerinde meydana geldiði görülmektedir. Bu iki mevsim çalýþma süresinde meydana gelen epizodik olaylarýn %74'ünü beraberce temsil etmektedir. Epizodik olaylarýn en çok meydana geldiði dört ay ise sýrasýyla Þubat, Ocak, Nisan ve Aralýk aylarýdýr. Bu durum bize senenin bu aylarýnda Sahra çölünden ve Akdeniz üzerinden ülkemize uzun mesafeli toz taþýnýmý olaylarýnýn gerçekleþtiðini düþündürmektedir. Benzer bulgular Güllü ve ark. (1998) tarafýndan yapýlan çalýþmada da rapor edilmiþtir. Her bir aya ait tüm PM 10 deriþimi ortalamasý ile epizodik PM 10 deriþimi ortalamasý arasýndaki farkýn en fazla olduðu üç ay sýrasýyla Mayýs, Ekim, Kasým ve Eylül aylarýdýr. Mayýs, Ekim, Kasým ve Eylül aylarýna ait tüm gün ve epizot günleri PM 10 deriþimleri ortalamalarý arasýndaki farklarýn çok fazla olmasýnýn temel sebebi bu dört ayda meydana gelen epizot gün sayýsýnýn diðer aylara kýyasla daha az olmasýndandýr. Çünkü az sayýda ve yüksek deðerdeki PM 10 deriþimleri, ait olduklarý ayýn PM 10 deriþimi ortalamasýnda pozitif yönde büyük sapmalara neden olmaktadýrlar. Çalýþma süresince epizot dönemlerindeki hakim rüzgâr yönleri %58'lik deðerle güney batýlý yönlerle açýklanýrken %30'luk deðerle kuzey doðulu yönlerle açýklanabilmiþtir. Ýstanbul atmosferindeki epizodik PM 10 partiküllerinin önemli bir bölümünün Ocak, Temmuz ve Aðustos aylarýnda kuzey doðulu rüzgârlarla, diðer aylarda ise güney batýlý rüzgârlarla uzun mesafeli atmosferik taþýným ile Ýstanbul'a ulaþtýðý düþünülmektedir. Epizot Günlerine Ait Geri Yörüngelerin Deðerlendirilmesi HYSPLIT modeli kullanýlarak 1500 m alýcý ortam irtifa deðeri için her bir epizot gününe karþýlýk gelen geri yörüngeler hesaplanmýþ olup, 96 adet geri No: 73, 2009

8 Ýstanbul'a Uzun Mesafeli Atmosferik Taþýným Etkilerinin... Ekoloji Þekil yýlý Kýþ dönemi geri yörüngeleri Þekil 6. PM 10 deriþimlerinin ve hakim rüzgâr yönlerinin aylýk deðiþimleri ve epizot günlerinin aylýk ve mevsimlik yüzde deðerleri yörünge verisi elde edilmiþtir m altýndaki yüksekliklerin kýtalar arasý toz taþýnýmýný açýklamada yetersiz kalmalarý ve belirsizliðe neden olmalarýndan ötürü, 1500 metrelik irtifa model için uygun parametre olarak seçilmiþtir (Amiridis ve ark. 2005). Elde edilen her bir geri yörüngenin birebir incelenmesi ve mevsimsel analizleri bir arada deðerlendirebilmek amacýyla epizotlarýn geri yörüngeleri MATLAB R2007b yazýlýmý kullanýlarak her bir mevsim için ayrý þekillerde gösterilmiþtir (Þekil 7, 8, 9 ve 10) yýlý Kýþ mevsiminde görülen epizodik partiküller Avrupa ve Balkanlardan taþýnarak Ýstanbul'a ulaþmaktadýr. Geri kalan epizodik olaylarýn ise Akdeniz'in güneyinden ve Rusya'dan kaynaklandýðý görülmektedir. Ayrýca, epizodik PM 10 deðerlerinin gözlemlendiði gün sayýsýnýn en yüksek olduðu mevsimin Kýþ mevsimi olduðu böylece, Avrupa, Balkanlar ve Sahra kaynaklý tozlarýn kýþýn Ýstanbul genelinde ayný anda gözlenen yüksek PM 10 deðerlerinin en temel sebeplerinden biri olduðu sonucuna varýlmýþtýr. Ýlkbahar mevsiminde ise, çoðunlukla Mýsýr ve Libya üzerinden kalkarak gelen Sahra Çölü tozlarýnýn Ýstanbul'daki yüksek PM 10 deriþimleri üzerinde etkili olduðu anlaþýlmaktadýr. Ýlkbahardaki uzun mesafeli taþýnýmlarýn kaynaklandýðý diðer bölgeler %10'luk deðerle Avrupa ve Rusya olarak sýralanabilir. Bu bölgelerin Ýstanbul üzerindeki etkilerinin Afrika ve Akdeniz'in etkileri kadar fazla olmadýðý da görülmektedir yýlýnda meydana gelen uzun mesafeli toz taþýnýmýnýn en az görüldüðü mevsim Yaz mevsimidir. Yaz mevsiminde, Ýstanbul'u PM 10 açýsýndan etkileyen bölgeler arasýnda hakim bir Þekil yýlý Ýlkbahar dönemi geri yörüngeleri Þekil yýlý Yaz dönemi geri yörüngeleri Þekil yýlý Sonbahar dönemi geri yörüngeleri No: 73,

9 Ekoloji Anýl ve ark. bölge yoktur. Bu mevsimdeki uzun mesafeli taþýnýmlar Akdeniz, Avrupa, Balkanlar, Rusya ve Ortadoðu'dan gerçekleþmiþtir. Sonbahar mevsimindeki uzun mesafeli taþýnýmlarýn miktarý Kýþ ve Ýlkbahardaki uzun taþýnýmlarýn miktarýndan çok daha az iken Yaz mevsimindeki uzun taþýnýmlarýn miktarýndan 4% daha fazladýr. Sonbaharda Ýstanbul'a uzun mesafeli taþýnýmla gelen tozlarýn kaynak bölgelerinin Afrika, Akdeniz, kuzey batý Avrupa ve Balkanlar olduðu belirlenmiþtir. Ayrýca bu dönemde, Türkiye'nin güneyinden ve batýsýndan havalanan tozlarýn ulusal ölçekte Ýstanbul'un PM 10 bütçesini etkilediði göze çarpmaktadýr. TARTIÞMA Bu çalýþma 2008 yýlýnda Ýstanbul atmosferine uzun mesafeli taþýnan PM 10 epizotlarýnýn detaylý bir deðerlendirmesini kapsamaktadýr. Bunun yanýnda çalýþmada, Ýstanbul'un 2008 yýlýndaki genel PM 10 kirliliði de hava kalitesi açýsýndan irdelenmiþtir. Ýstanbul'a uzun mesafeli atmosferik taþýným ile ulaþan PM 10 partikülleri konusunda yapýlan çalýþmalarýn sýnýrlý sayýda olmasý çalýþmanýn sonuçlarýný daha da önemli kýlmaktadýr. Bu partikül fraksiyonunun solunabilir tozlarý içermesi ise halk saðýlýðý yönünden önem taþýmaktadýr. Çalýþma süresindeki tüm günler için ve epizot günleri için 10 istasyona ait PM 10 deriþim deðerlerinin kümeleme analizi ve uzman görüþleri ile beraberce incelenmesi sonucunda PM10 ölçümü yapýlan 10 istasyonun trafik etkili, kentsel etkili, trafik aðýrlýklý kentten etkilenen ve kentsel aðýrlýklý trafikten etkilenen olmak üzere dört farklý gruba ayrýldýðýný ortaya çýkmýþtýr. Bu durum, Ýstanbul'un hava kalitesinin yerel ölçekte farklýlýklar gösterdiðini açýklamaktadýr. Þekil 1'e bakýlýðýnda istasyon konumlarýnýn genellikle kentsel ve endüstriyel aktivitelerin yoðun olduðu bölgelerde yer aldýðý görülmektedir. Literatürde yapýlan çalýþmalarda, partikül maddelerin hava kalitesi üzerindeki etkilerinin incelenmesinde kentsel, yarý kentsel ve kýrsal geri plan (background) istasyonlarý belirlenmektedir. Bu geri plan istasyonlarýnýn belirlenmesinde ise çalýþma alanýnda yürülükte olan yýllýk ortalama partikül madde limit deðerleri kullanýlmaktadýr. Yýllýk ortalama partikül madde deriþimi limit deðerin altýnda kalan istasyon, çalýþmanýn geri plan istasyonu olarak seçilir (Borge ve ark. 2007, Kleanthous ve ark. 2008). Çalýþma süresince tüm istasyonlarýn yýllýk ortalama PM 10 deriþimlerinin, 1999/30/EC sayýlý 94 direktifte ve HKDYY'de belirtilen yýllýk ortalama PM 10 limit deðerinden yüksek olduðu görülmüþtür (Bk. Þekil 3). Bu sebeple, çalýþma süresince PM 10 verileri kullanýlan 10 istasyon arasýndan herhangi bir geri plan istasyonu seçilememiþtir. Ýstanbul'un yerel hava kalitesinin daha iyi açýklanabilmesi için hava kalitesi ölçüm istasyonlarýnýn sayýlarýnýn arttýrýlarak (her ilçeye en az bir istasyon olacak þekilde) kýrsal ve yarý kentsel bölgelere de yeni istasyonlarýn yerleþtirilmesi bir gerekliliktir. Ýstanbul geneli için günlük ve yýllýk PM 10 deriþimleri ortalama deðerlerine bakýldýðýnda da 1999/30/EC sayýlý direktifte ve HKDYY'de belirtilen günlük ve yýllýk ortalama PM 10 limit deðerlerinin herbir istasyonda sýklýkla aþýldýðý görülmüþtür. Çalýþma süresindeki tüm günlere ve epizot günlerine ait PM 10 deðerleri incelendiðinde, PM 10 kirliliði açýsýndan hava kalitesinin en düþük olduðu ilçelerin sýrasýyla Esenler, Yenibosna ve Kartal istasyonlarý olduðu anlaþýlmýþtýr. PM 10 kirliliðinin insan saðlýðý üzerindeki olumsuz etkileri dikkate alýnarak Ýstanbul'un özellikle bu üç ilçesi için PM 10 emisyonlarýný azaltýcý önlemlerin alýnmasý tavsiye edilir. PM 10 hava kalitesinin istenen düzeyde olduðu ilçeler ise Kadýköy, Üsküdar ve Ümraniye ilçeleridir. Çalýþma süresinde gözlemlenen saatlik PM 10 epizot deriþimleri ile saatlik sýcaklýk, nem, rüzgâr hýzý, basýnç, yaðýþ, güneþ ýþýnýmý ve UV indeksi gibi meteoroloji parametreleri arasýnda önemli ilgileþimlerin olduðu sonucuna varýlmýþtýr. Buna göre, epizodik PM 10 parametresinin güneþ ýþýnýmý ve UV indeksi deðerlerini azaltýcý etkisinin olduðu düþünülebilir fakat bu tip çýkarýmýn daha net olarak yapýlabilmesi için yaz dönemi verilerinin çok daha detaylý bir þeklide ele alýnmasý gerekir. Bu çalýþmada kullanýlan epizot deðerler çoðunlukla kýþ dönemine ait olduðu için bu tip bir çýkarýmýn net olarak yapýlmasý mümkün olamamýþtýr yýlýnýn epizot olaylarýnýn da %74'ünün Kýþ ve Ýlkbahar gibi sýcaklýðýn düþük olduðu mevsimlerde meydana gelmesi PM 10 ve sýcaklýk parametreleri arasýndaki mevsimsellik iliþkisini desteklemektedir. Rüzgâr hýzý ve nem parametrelerinin PM 10 deriþimi üzerinde azaltýcý etkilerinin olduðu çalýþma sonucunda ortaya çýkmýþtýr. Çalýþma süresindeki tüm günlere ve epizot günlerine ait saatlik rüzgâr verisi deðerlendirildiðinde, Ýstanbul atmosferindeki PM 10 partiküllerinin uzun mesafeli olarak BGB, GB ve KD yönlerinden esen rüzgârlarla Ýstanbul'a taþýndýðý açýkça belirlenmiþtir. No: 73, 2009

10 Ýstanbul'a Uzun Mesafeli Atmosferik Taþýným Etkilerinin... Ekoloji 2008 yýlýnda Ýstanbul'da meydana gelen toplam 96 adet epizodik olayýn % 62 sinin Þubat, Ocak, Nisan ve Aralýk aylarýnda meydana gelmiþtir. Uzun mesafeli taþýnan solunabilir partikül maddelerin kimyasal ve biyolojik kompozisyonlarýnýn insan saðlýðý açýsýndan özellikle bu aylarda incelenmeleri büyük önem arz etmektedir. HYSPLIT modeli kullanýlarak 96 adet epizot günü için hesaplanan geri yörüngelerin incelenmesi sonucunda, Ýstanbul genelinde ayný anda gözlemlenen epizodik PM 10 deðerlerinin kaynaðýnýn tek baþýna yerel emisyonlarla açýklanmasýnýn doðru olmayacaðý görülmüþtür. Mikro meteorololoji, gün içinde artan emisyon faaliyetleri (trafik), yüksek nüfus, kaçak gazlar vb yerel etkilerin belirlenen bu episotlara etkisinin daha net olarak anlaþýlabilmesi ancak saatlik verilerin detaylý incelenmesi ve PM 10 örneklerinin kimyasal komposizyonlarýnýn belirlenmesi ile mümkün olabilecektir. Öte yandan bu epizot dönemlerinin bir kaç günden fazla sürüyor olmasý ve tüm istasyonlarda ayný anda gözlenmesi bunlarýn yerel ve anlýk etkilerden ziyade bölgesel etkilerden zenginleþtiði düþüncesini kuvvetlendirmektedir. Bu epizotlarýn, uzun mesafeli atmosferik taþýným ve/veya bölgesel taþýným ile Ýstanbul'a gelen atmosferik aerosollerden etkilendiði, model sonuçlarý ve ölçüm deðerleri arasýndaki çapraz inceleme sayesinde ortaya konmuþtur. Avrupa, Akdeniz ve Afrika bölgelerinin Ýstanbul atmosferindeki PM 10 bütçesini etkileyen en önemli uzun mesafeli kaynak bölgeler olduðu epizot günlerine ait geri yörüngelerin deðerlendirilmesi sonucunda ortaya çýkmýþtýr. Balkanlar ve Rusya bölgelerinin ise Ýstanbul üzerindeki partikül yüklemesinde diðer üç bölge kadar etkili olmadýðý anlaþýlmýþtýr. Ýstanbul'un hava kalitesini PM 10 açýsýndan etkileyen uzun mesafeli kaynak bölgelerin etkilerinin hava hareketlerine baðlý olarak ciddi mevsimsel farklýlýklar gösterdiði de çalýþmanýn önemli bulgularýndan biridir. Çalýþma sonucunda ortaya çýkan diðer önemli bir sonuç ise, Ýstanbul'daki endüstriyel, trafik ve evsel kaynaklý yerel emisyonlarýn azaltýlmasý halinde bile HKDYY'ce 2019 yýlýnda hedeflenen 50 μg/m 3 'lük günlük ulusal PM 10 limit deðerine ulaþýlmasýnýn Ýstanbul için mümkün olmayabileceðidir. Ýstanbul için ortaya çýkan bu sonuç, Avrupa þehirleri için yakýn zamanlarda yapýlan UMPMT konulu araþtýrmalarda da ortaya çýkmýþtýr (Owega ve ark. 2006, Borge ve ark. 2007, Salvador ve ark. 2008, Katragkou ve ark. 2009). Çünkü uzun süreli (3-4 gün) etkin olabilen atmosferik toz taþýnýmý Ýstanbul'un hava kalitesini, özellikle solunabilir yapýdaki PM 10 kirliliði açýsýndan, olumsuz yönde etkilemekte ve hedeflenen ulusal saatlik PM 10 limit deðerinin üç katýna kadar aþýlmasýna neden olabilmektedir. Ýstanbul'da meydana gelen episodik PM 10 kirliliðine hangi bölge(ler) yada ülke(ler)nin ne kadar etkisinin olduðunun, potansiyel kaynak etki fonksiyonu yöntemi kullanýlarak belirlenmesi (Karaca ve ark. 2005), ileride yapýlmasý düþünülen çalýþmalar arasýnda yer almaktadýr. Kýtalar arasý toz taþýnýmý tamamen doðal bir olaydýr ve kontrol edilmesi neredeyse imkânsýzdýr. Bu nedenle epizodik olaylarýn önceden tahminini saðlayabilecek modellerin geliþtirilmesi ve bu modeller kullanýlarak epizodik olaylar öncesinde halkýn saðlýk açýsýndan ülke çapýnda, yerel yönetimler çapýnda ve hatta kiþisel çapta önlemler almasýnýn saðlanmasý Türkiye gibi toz taþýnýmýnýn etkin olduðu hassas ülkeler için bir zorunluluktur. Bu kapsamda ulusal destekli bir Çevre Bilgi Sistemi oluþturulmalý ve yaygýn medya unsurlarý ile (TV, radyo ve internet) epizot öncesi uyarýlar yapýlabilmelidir. TEÞEKKÜR Ýstanbul'daki 10 istasyonda ölçülen 2008 yýlýna ait PM 10 verilerini bizimle paylaþan Ýstanbul Büyükþehir Belediyesi Çevre Koruma ve Kontrol Müdürlüðü'ne teþekkürlerimizi sunarýz. Ayrýca, hava kütlelerinin geri yörüngelerini hesaplamak için çalýþmada kullandýðýmýz HYSPLIT modeli için NOAA/ARL'ye teþekkür ederiz. KAYNAKLAR Abdalmogith SS, Harrison RM (2005) The use of trajectory cluster analysis to examine the long-range transport of secondary inorganic aerosol in the UK. Atmospheric Environment 39, Amiridis V, Balis DS, Kazadzis S, Bais A, Giannakaki E, Papayannis A, Zerefos C (2005) Four-year aerosol observations with a raman lidar at the Thessaloniki, Grecee, in the framework of European research lidar network (EARLINET). Journal of Geophysical Research 110, D21203, doi: /2005jd No: 73,

11 Ekoloji Anýl ve ark. Amodio M, Bruno P, Caselli M, De Gennaro D, Dambruoso PR, Daresta BE, Ielpo P, Gungolo F, Placentino CM, Paolillo V, Tutino M (2008) Chemical characterization of fine particulate matter during peak PM 10 episodes in Apulia (South Italy). Atmospheric Research 90, 2-4, Anonymous (2009) Adrese dayalý nüfus sayým sonucu, Ýstanbul. Türkiye Ýstatistik Kurumu, Ankara. Berthouex PM, Brown LC (2002) Statistics for Environmental Engineers. CRC Press LLC, Florida. Bessagnet B, Hodzic A, Blanchard O, Lattuati M, Le Bihan O, Marfaing H, Rouïl L (2005) Origin of particulate matter pollution episodes in wintertime over the Paris Basin. Atmospheric Environment 39, 33, Beverland IJ, Tunes T, Sozanska M, Elton RA, Agius RM, Heal MR (2000) Effect of long-range transport on local PM 10 concentrations in the UK. Int Journal of Environmental Health Research 10, Borge R, Lumbreras J, Vardoulakis S, Kassomenos P, Rodríguez E (2007) Analysis of long-range transport influences on urban PM 10 using two-stage atmospheric trajectory clusters. Atmospheric Environment 41, Chate DM, Rao PSP, Naik MS, Momin GA, Safai PD, Ali K (2003) Scavenging of aerosols and their chemical species by rain. Atmospheric Environment 37, Chen S-H, Dudhia J, Kain JS, Kindap T, Tan E (2008) Development of the online MM5 tracer model and its applications to air pollution episodes in Istanbul, Turkey and Sahara dust transport. Journal of Geophysical Research Atmospheres 113, D11203, doi: /2007jd Chu S-H (2004) PM2.5 episodes as observed in the speciation trends network. Atmospheric Environment 38, 31, De Nevers N (2000) Air Pollution Control Engineering. McGraw-Hill, Singapore. Draxler RR, Rolph GD (2003) HYSPLIT (HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory) model access via NOAA ARL READY website ( ready /hysplit4.html), NOAA air resources laboratory, Silver Spring, MD. Giri D, Murthy VK, Adhikary PR, Khanal SN (2007) Cluster analysis applied to atmospheric PM 10 concentration data for determination of sources and spatial patterns in ambient air-quality of Kathmandu Valley. Current Science 93, Gold DR, Damokosh AI, Pope CA 3rd, Dockery DW, McDonnell WF, Serrano P, Retama A, Castillejos M (1999) Particulate and ozone pollutant effects on the respiratory function of children in southwest Mexico City. Epidemiology 10, 1, Grivas G, Chaloulakou A, Kassomenos P (2008) An overview of the PM 10 pollution problem, in the Metropolitan Area of Athens, Greece. Assessment of controlling factors and potential impact of long range transport. Science of the Total Environment 389, Güllü HG, Ölmez Y, Aygün S, Tuncel G (1998) Atmospheric trace element concentrations over the eastern mediterranean sea: factors affecting temporal variability. Journal of Geophysical Research 103, Harrison RM, Yin J (2000) Particulate matter in the atmosphere: which particle properties are important for its effects on health? Science of the Total Environment 249, 1-3, Karaca F, Alagha O, Erturk F (2005) Statistical characterization of atmospheric PM 10 and PM 2.5 concentrations at a non-impacted suburban site of Istanbul, Turkey. Chemosphere 59, Karaca F, Alagha O (2009) Atmospheric lead concentrations near roadways in Istanbul. International Journal of Environment and Pollution (in press). Katragkou E, Kazadzis S, Amiridis V, Papaioannou V, Karathanasis S, Melas D (2009) PM 10 regional transport pathways in Thessaloniki, Greece. Atmospheric Environment 43, Kindap T, Unal A, Chen S-H, Hu Y, Odman MT, Karaca M (2006) Long-range aerosol transport from Europe to Istanbul, Turkey. Atmospheric Environment 40, Kindap T (2008) Identifying the trans-boundary transport of air pollutants to the city of Istanbul under specific weather conditions. Water, Air & Soil Pollution 189, 1-4, No: 73, 2009

12 Ýstanbul'a Uzun Mesafeli Atmosferik Taþýným Etkilerinin... Ekoloji Kleanthous S, Aynul Bari Md. A, Baumbach G, Sarachage-Ruiz L (2008) Influence of particulate matter on the air quality situation in a mediterranean island. Atmospheric Environment XXX, 1-9, doi: /j.atmosenv Lippmann M, Ito K, Nádas A, Burnett RT (2000) Association of particulate matter components with daily mortality and morbidity in urban populations. Research Report of the Health Effects Institute 95, Mamane Y, Perrino C, Yossef O, Catrambone M (2008) Source characterization of fine and coarse particles at the East Mediterranean coast. Atmospheric Environment 42, Marani S, Tomasi C, Vitale V (2002) Convective transport of particulate matter in an Apennine valley 1. Sun-photometric measurements of aerosol optical depth time-variations at various altitudes. Atmospheric Research 61, Miller JM (1987) The Use of Back Air Trajectories in Interpreting Atmospheric Chemistry Data: A Review and Bibliography. In: Miller JM (ed), NOAA Technical Memorandum ERL ARL-155, June 1987, Air Resources Laboratory Maryland U.S.A., Muir D, Longhurst JWS, Tubb A (2006) Characterization and quantification of the sources of PM 10 during air pollution episodes in the UK. Science of the Total Environment 358, 1-3, Owega S, Khan Badi-Uz-Zaman, Evans GJ, Jervis RE, Fila M (2006) Identification of long-range aerosol transport patterns to Toronto via classification of back trajectories by cluster analysis and neural network techniques. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 83, 1, Pope CA 3rd, Muhlestein JB, May HT, Renlund DG, Anderson JL, Horne BD (2006) Ischemic heart disease events triggered by short-term exposure to fine particulate air pollution. Circulation 114, 23, Querol X, Alastuey A, Ruiz CR, Artíñano B, Hansson HC, Harrison RM, Buringh E, Ten Brink HM, Lutz M, Bruckmann P (2004) Speciation and origin of PM 10 and PM 2.5 in selected European cities. Atmospheric Environment 38, Salvador P, Artíñano B, Querol X, Alastuey A (2008) A combined analysis of backward trajectories and aerosol chemistry to characterise long-range transport episodes of particulate matter: The Madrid air basin, a case study. Science of the Total Environment 390, 2-3, Vardoulakis S, Kassomenos P (2008) Sources and factors affecting PM 10 levels in two European cities: Implications for local air quality management. Atmospheric Environment 42, Wark K, Warner CF, Davis WT (1998) Air Pollution: Its Origin and Control. Addison Wesley Longman Inc., USA. No: 73,