ATMOSFERİK TOZLARIN SU MUHTEVASININ İNCELENMESİ: İSTANBUL UN YARI KENTSEL BİR BÖLGESİNİN YAZ DÖNEMİ DEĞERLENDİRMESİ

Transkript

1 Hava Kirliliği ve Kontrolü Ulusal Sempozyumu 2008, Ekim 2008, HATAY ATMOSFERİK TOZLARIN SU MUHTEVASININ İNCELENMESİ: İSTANBUL UN YARI KENTSEL BİR BÖLGESİNİN YAZ DÖNEMİ DEĞERLENDİRMESİ İsmail ANIL, Ferhat KARACA (*), Omar ALAGHA, Gülcan ZİNDAN, Feyza ÖZDEMİR Fatih Üniversitesi, Çevre Mühendisliği Bölümü, 34500, Büyükçekmece/İstanbul ÖZET Bu çalışmada ve tarihleri arasında toplanmış olan 15 adet günlük atmosferik toplam partikül madde (TPM) örneğinin su muhtevası incelenmiştir. Örneklenen TPM lerin su muhtevalarının hesaplanması örnekleme işlemini takiben; anlık, 1 saat, 6 saat, 1 gün, 1 hafta ve etüvde 105 C de 1 saat bekletildikten sonra olmak üzere 6 ayrı aşamalı tartım işlemi gerçekleştirilerek yapılmıştır. Filtreler, sabit tartım odası içinde bulunan ve nem ortalaması %5±2 seviyesinde tutulan desikatör içerisinde şartlandırılmışlardır. Örnekler su muhtevalarına ve toz karakterizasyonuna göre üç ayrı grupta sınıflandırılmıştır. Örneklerin en çok nem değişimi gösterdikleri süre 1 hafta olurken en az nem değişimi gösterdikleri süre 1 saat olarak hesaplanmıştır. Çalışmada, dış ortam atmosfer şartlarının atmosferik tozlar içersindeki nem değerlerini belirleyen en önemli faktörlerden biri olduğu ortaya konmuştur. TPM lerin nem içeriği ile atmosferik bağıl nem arasında %95 güven aralığında ve 0,535 lik korelasyon katsayısı ile önemli bir korelasyona rastlanmış ve bu çerçevede bir doğrusal regresyon modeli önerilmiştir. ABSTRACT In this study, 15 daily total particulate matter (TPM) samples were collected in the period between and Investigation of water content of collected TPM samples is the main aim of this study. Water contents of the collected samples were calculated in 6 stages. Immediately, hourly, 6-hour, daily, and weekly water content calculations of the collected samples formed 5 stages. After the 5 th stage, samples were kept in drying oven for an hour at 105 C and then their loss of water was calculated. Filters containing TPM samples were conditioned in the desiccator (inside humidity had been kept around 5%) located in the constant weighing chamber. Collected samples were classified into 3 groups according to their water content values and particulate characterization. Maximum and minimum humidity changes of the samples were observed in a week and in an hour respectively. In this study, it is indicated that ambient atmospheric conditions are one of the most important factors determining the water content value of the atmospheric aerosols. A significant correlation between water content of TPM and atmospheric relative humidity was found. The computed correlation coefficient is with the 95% confidence interval. In this sense, a linear regression model having 62% efficiency was proposed. ANAHTAR SÖZCÜKLER TPM, Su Muhtevası, Meteoroloji, Korelasyon İstatistiği, Lineer Regresyon. * fkaraca@fatih.edu.tr 42

2 GİRİŞ Atmosferdeki partikül maddeler, yaşadığımız ortamdaki hava kirliliği ve küresel ölçekteki iklim değişikliği ile ilgili olan atmosferik oluşumlarda önemli rol oynarlar (Seinfeld, 1989; Charlson vd., 1992). Atmosferdeki partikül maddelerin konsantrasyonu atmosferik şartlar, coğrafi konumlar, kirletici kaynakların konumları ve atmosferik döngüler gibi faktörlere bağlıdır. Toplam partikül madde (TPM) terminolojisi atmosferde bulunan ve aerodinamik çapları 100 µm den küçük olan partiküller için kullanılmaktadır (Bagtasa vd., 2007). Higroskopik karakteristiklerine bağlı olarak, atmosferik partikül maddeler higroskopik ve higroskopik olmayan partiküllerin karışımından oluşurlar. Atmosferik partiküllerin higroskopik karakteristikleri genel olarak partiküllerin içerdikleri suda çözünebilir maddelerin (örneğin sülfat, nitrat, amonyum, sodyum ve klorür) özellikleri tarafından belirlenirler (Tang vd., 1995). Buna ek olarak, atmosferik partiküllerin higroskopik karakteristikleri atmosferik ışıma, bulut oluşumu, bulutların aklık derecesi (cloud albedo), atmosferik fotokimyasal reaksiyonlar ve küresel iklim değişimleri üzerinde çok önemli etkilere sahiptirler (Seinfeld ve Pandis, 1998; Tsai vd., 2003). Atmosferik partiküllerin büyük bir bölümünün higroskopik olduğu bilinmektedir ve bu partiküller atmosferik bağıl nemin bir fonksiyonu olarak su muhtevalarını arttırabilirler. Atmosferik bağıl nemin %60 tan büyük olduğu durumlarda ise atmosferik partiküllerin su muhtevalarının partiküllerin karakterizasyonu açısından baskın bir değişken haline geldiği bilinmektedir (Hänel, 1976; Zhang ve McMurry, 1993; McMurry, 2000). Atmosferik bağıl nemin %70 ten büyük olduğu durumlarda ise partiküllerin karakterizasyonunu oluşturan tüm değişkenler partiküllerin su muhtevasına bağımlı hale gelirler (Covert vd., 1972; Clarke vd., 2004). Bu çalışmada, İstanbul un yarı kentsel bir bölgesindeki yaz dönemine ait atmosferik toplam partikül madde örnekleri günlük olarak teflon filtreler üzerinde toplanmıştır. Örneklenen bu TPM lerin içerdikleri su muhtevaları incelenmiştir ve çalışma sonucunda genel bir değerlendirme yapılmıştır. MATERYAL VE METOD Örnekleme Yeri ve Süresi Bu çalışmanın inceleme konusu olan TPM örnekleri, Büyükçekmece havza alanı içinde yer alan Fatih Üniversitesi yerleşkesi içerisindeki Fatih Üniversitesi Hava Kalitesi İzleme İstasyonu nda toplanmıştır. Örnekleme yeri Şekil 1 de ve örnekleyicinin bulunduğu Fatih Üniversitesi Hava Kalitesi İzleme İstasyonu Şekil 2a da gösterilmiştir. Örnekleme, ve tarihleri arasında gerçekleştirilmiş olup 15 adet günlük atmosferik TPM örneği toplanmıştır. Örnekleme sistemimiz ve örnekleme bölgesi bu çalışmanın amaçlarına uygun olarak seçilmiştir. Örnekleme yeri, insan eli ya da doğal yollarla (meraklı üçüncü şahıslar, bitkilerin vs. etkileri) zarar görmeyecek biçimde ve ayrıca çalışma olanakları bakımından rahat bir bölge olarak tespit edilmiştir. 43

3 Şekil 1. Örnekleme yeri (maps.google.com adresli harita sitesinden yararlanılmıştır) (a) (b) Şekil 2. (a) Fatih Üniversitesi hava kalitesi izleme istasyonu, (b) Andersen NOVA TPM örnekleyicisi Örnekleme Metodu Atmosferik partiküllerin atmosferdeki konsantrasyonlarını belirlemek için partiküller filtreler üzerinde genel olarak günlük olarak toplanırlar ve örneklenen partikülleri içeren bu filtreler tartılırlar (Kajino vd., 2006). Bu çalışmada, TPM örneklerinin toplanması amacıyla Andersen firması tarafından özel olarak üretilmiş olan düşük debili NOVA örnekleyicisi kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan örnekleyici Şekil 2b de gösterilmiştir. Bu çalışmada örnekleyici, üretici firmanın da önerdiği işletme şartlarına göre, 1 m 3 saat -1 debiyle çalıştırılmıştır. Örneklemede 47 mm çaplı ve 2 μm gözenek çaplı Politetra-floroetilen (PTFE) membran filtreler (Sartorius marka) kullanılmıştır. PM örneklemesi için kullanılan filtrelerin Teflon filtre olarak seçilmesinin iki önemli nedeni vardır; i) hava akımına filtrenin göstereceği direnç (basınç kaybı) (Karaca vd., 2006) ve ii) teflon malzemenin nem tutmama özelliği. 44

4 TPM Kütlesel Konsantrasyonlarının Hesaplanması PM 2,5 kütlesel konsantrasyonlarının hesaplanmasında, üretici firma tarafından belirtilen ve cihazın işletme kitabında yer alan denklem (1) kullanılmıştır. Ci Mi Qi t Burada; Ci = TPM kütlesel konsantrasyonu (µg m -3 ), Mi = Filtre üzerinde toplanan toplam partiküllerin kütlesi (µg), Qi = Toplam partikülleri çeken debi (m 3 saat -1 ) = 1 m 3 saat -1, t = Örnekleme zamanı (saat) dır. = (1) Temelde bu formül örnekleyicinin sabit debi altında işletildiği durumlarda kullanılmaktadır. Örneklemenin süresine ve toz miktarına bağlı olarak zamanla işletilen debi düşmektedir. Bu çalışma süresince derişimlerin en doğru şekilde hesaplanabilmesi için örnekleyicinin işletme debisi örnekleme süresince kaydedilmiş ve her bir örnekleme için ortalama debi grafiksel yöntemle hesaplanmıştır. Örneklenen TPM lerin Su Muhtevalarının Hesaplanması Atmosferik nemin boş filtre kütlesi üzerindeki etkisini gidermek için standart işletme prosedürleri belirlenmiştir. Buna göre, boş filtreler belirli bir süre boyunca sabit sıcaklık ve nemde şartlandırılmalıdırlar (CEN, 1998). Bu çalışmada da örnekleme öncesinde boş filtreler için bu prosedür uygulanmıştır. Örneklenen TPM lerin su muhtevalarının hesaplanması 6 ayrı aşamalı tartım işlemi gerçekleştirilerek yapılmıştır. İlk aşamada, TPM örneklemesinin hemen sonrasında bir tartım işlemi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra filtreler üzerindeki TPM lerin içerdiği nemin alınabilmesi için filtreler, sabit tartım odası içinde bulunan desikatör içerisine yerleştirilmiştir. TPM lerin zamana bağlı olarak kaybettikleri su muhtevasını gözlemleyebilmek için filtreler desikatöre yerleştirildikleri andan itibaren 1 saat, 6 saat, 1 gün ve 1 hafta sonraki filtre değerleri tartılmıştır. Son aşamada ise; 1 hafta sonunda filtrelerde kalan nemin tamamen giderilebilmesi için filtreler etüvde 105 C de 1 saat bekletilip tekrar tartılmıştır. Konsantrasyon ve nem ölçüm çalışmaları boyunca desikatör içerisindeki nem sürekli olarak ölçülmüş ve desikatör içi nemin ortalaması %5±2 seviyesinde tutulmuştur. Desikatör içindeki nemin ölçülmesi için LT Lutron marka ve YK-80HT modelli portatif nemölçer kullanılmıştır. Kütlesel ölçüm çalışmaları için de, virgülden sonra 4 basamak hassasiyetli ölçüm yapabilen Sartorius marka ve BP2215 modelli hassas terazi kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan sabit tartım odası ve şartlandırılan filtreler Şekil 3 te gösterilmiştir. Şekil 3. Çalışmada kullanılan sabit tartım odası 45

5 SONUÇLAR Parametrelerin Tanımlayıcı İstatistikleri Toplanan 15 örneğin TPM konsantrasyonları ve nem içeriği, ayrıca örnekleme günlerine ait günlük ortalama sıcaklık, bağıl nem ve rüzgar hızı parametreleri için genel bir istatistik değerlendirilmesi yapılmıştır. Tüm parametrelerin minimum, maksimum, geometrik orta, orta, standart sapma, çarpıklık ve basıklık değerleri Tablo 1 de gösterilmiştir. Bu çalışmadaki istatistiksel analizler SPSS 15.0 istatistik paket programı kullanılarak yapılmıştır. Tablo 1. Parametrelerin tanımlayıcı istatistikleri İstatistik Türü TPM Konsantrasyonu (µg m -3 ) Örneklerin Nem İçeriği (%) Atmosferdeki Sıcaklık ( C) Atmosferdeki Bağıl Nem (%) Rüzgar Hızı (km sa -1 ) Minimum 22,92 2,4 23,0 51,0 9,0 Maksimum 200,00 50,0 26,5 63,5 22,0 Geometrik Orta 52,99 11,78 24,8 57,3 15,2 Orta ± Std. Sapma 50,00 ± 40,78 12,0 ± 13,6 25,5 ± 1,1 56,2 ± 4,1 16,0 ± 4,0 Basılık ± 1,121 11,581 1,622-0,841-1,356-0,931 Çarpıklık ± 0,580 3,229 1,478-0,546 0,238-0,237 Örnek Gruplaşması Çalışma boyunca her bir örnek 1-15 arasında kodlanmıştır. Örneklerdeki nem dağılımını bulabilmek için, örneklerin kütle başına düşen nem miktarları hesaplanmıştır. Hesaplanan bu örneklerdeki nem değişimi Şekil 4 te gösterilmiştir. Kütle başına düşen nem oranlarının bazı örnek gruplarında yüksek bazı örnek gruplarında ise oldukça düşük olduğu gözlemlenmiştir. Bu davranışlar bir birini takip eden günlerde gerçekleştiği ve birbirine yakın değerler gösterdikleri için, bu farklı dağılımlar grup olarak tanımlanmıştır. Çünkü hava kirliliği ile ilgili verilerin seri ilgili (autocorrelated) olduğu iyi bilinmektedir (Kurt vd., 2008). Yani bir gün önce ve bir gün sonra birbirine benzeyen davranışların gözlenmesi son derece olağandır. Sonuçta; çalışma sürecinde elde edilen örnekler üç ayrı grup olarak değerlendirilebilirler. Buna göre, epizodik değerler olan 7 ve 8 numaralı örnekler 1. grubu; 9, 10, 11 ve 12 numaralı örnekler 2. grubu; ve etkilenmemiş (background) değerler olduğunu düşündüğümüz diğerleri de 3. grubu oluşturmaktadırlar. Su İçeriği / Toplanan Toz Miktarı [% / gr] 0,35 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0, Örnek Kodu Şekil 4. Örneklerin kütle başına düşen nem miktarları 46

6 Nem İçeriğinin Şartlandırma Süresine Bağlı Değişimi Örneklerin nem içeriklerinin hesaplanması anlık olarak, 1 saat, 6 saat, 1 gün ve 1 hafta sonra olacak şekilde yapılmıştır. Örneklerdeki nem içeriğinin zamana bağlı olarak değişimi ve her bir örneğin katı ve su oranları hesaplanmış olup Şekil 5 te gösterilmiştir. Bu şekil her bir örneğin toz ve nem içeriği toplamda %100 değerine karşılık gelecek şekilde çizilmiştir. Şekilden her bir örnek içersindeki katı madde miktarları ve su muhtevası net olarak görülebilmektedir. Su içeriği ile ilgili değerler kümülatif değerleridir. Mesela birinci örnekte; katı madde oranı %50 ve toplam su muhtevası %50 olarak ölçülmüştür. Bu %50 lik su değeri numunenin ilk ölçülen değerinden 105 C lik kurutma işlemi sonrasında elde edilen kuru değerin çıkarılması yoluyla hesaplanmıştır. Desikatörde şartlama işleminde ise 1 saat geçtikten sonra birinci numunenin toplam nem değerinin yaklaşık %36 sı giderilmiştir. Bu grafik her bir örnekte yüzdesel olarak katı madde oranının anlaşılması açısından oldukça kullanışlıdır. 100% 90% 80% 81% 85% 91% 83% 91% 98% 96% 95% 93% 88% 91% 87% Katı ve su oranları (%) 70% 60% 50% 40% 30% 20% 50% 67% 64% 10% 0% Örnek kodu 1 hafta 1 gün 6 saat 1 saat Örneklenen Toplam katı madde Şekil 5. Örneklerdeki su muhtevasının zamanla değişimi ve bu süreçteki katı-su oranları Nem İçeriğinin Toz Derişim Miktarına Bağlı Değişimi TPM kütlelerine karşılık gelen nem içeriği değişimi grafiği hazırlanmış ve Şekil 6 da gösterilmiştir. Örneklenen toz miktarı arttıkça, tozların barındıracağı nem miktarının da artması gerektiği düşünülürse, TPM kütlesinin nem miktarına oranının hemen hemen sabit olacağı düşünülmektedir. Buna göre bu veri setinin ortalama nem içeriği %16,1 dir ve eğrinin de Şekil 6 daki beklenen oran eğrisi eğiliminde olması gerektiği düşünülmüştür. Fakat Şekil 6 ya göre, TPM kütlelerine karşılık gelen nem içerikleri incelendiğinde, TPM kütlesi azaldıkça nem içeriğinin arttığı görülmüştür. Bu durumu iki ayrı nedenle açılanabilir; i) yaz döneminde bölgeye bazı kaynaklardan yoğun olarak ulaşan (1. grup tozlarında olduğu gibi) atmosferik tozların etkilenmemiş (background) değerlere göre (bu grup ağırlıklı olarak su tutma kabiliyetinin daha yüksek oluştuğu bilinen ikincil aerosollerden oluşmaktadır) daha hidrofobik yapıda olması ii) ya da örneklenen günlerdeki meteoroloji parametrelerinin toz kütlelerinin nem içeriğine etki ettiği şeklinde olabilir. 47

7 TPM Kütlesi (mg) 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 15 Örneğin Ortalama Nem İçeriği: 16,1% 0,0 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% Nem İçeriği (%) TPM Kütlesi Beklenen oran (ortalama değer) Linear (TPM Kütlesi) Şekil 6. TPM kütlelerine karşılık gelen nem içeriği değişimleri TPM Değerleri ve Nem İçeriği ile Meteoroloji Parametrelerinin İlişkisi Şekil 6 dan görüldüğü üzere TPM kütlesi azaldıkça nem içeriğinin artması durumuna açıklık getirebilmek için, nem içeriği ve TPM konsantrasyonu ile örnekleme yapılan günlerdeki meteoroloji parametreleri arasında korelasyon yada korelasyonların olup olmadığı incelenmiştir. Korelasyon istatistikleri test türü, kirleticiler ile bu kirleticilerin genel kaynakları, kimyası ve atmosferdeki taşınımları arasındaki bağıntıyı ortaya koymak için kullanılan güçlü bir tekniktir (Anıl vd., 2008). Bu çalışmada, nem içeriği ve TPM konsantrasyonu ile, günlük ortalama sıcaklık, bağıl nem ve rüzgar hızı verileri arasındaki bağıntıyı bulabilmek için korelasyon istatistikleri yöntemi kullanılmıştır ve korelasyonlar Tablo 2 de gösterilmiştir. Bu tabloda her bir satır içersinde verilen ilk değerler korelasyon katsayısını (R) ve ikinci değerler ise korelasyon değerinin güvenilirliliğini (p-değeri) ifade etmektedir. Tablo 2. Parametreler arasındaki korelasyon istatistiği Konsantrasyon Nem İçeriği Sıcaklık Bağıl Nem Rüzgar Hızı Konsantrasyon 1 0,104 0,055-0,250 0,137 0,362 0,426 0,194 0,320 Nem İçeriği 0, ,135 0,535(*) -0,269 0,362 0,323 0,024 0,176 Sıcaklık 0,055-0, ,105 0,765(**) 0,426 0,323 0,361 0,001 Bağıl Nem -0,250 0,535(*) 0, ,008 0,194 0,024 0,361 0,489 Rüzgar Hızı 0,137-0,269 0,765(**) 0, ,320 0,176 0,001 0,489 **0,01 güven aralığında anlamlı ilgileşim *0,05 güven aralığında anlamlı ilgileşim 48

8 DEĞERLENDİRME VE TARTIŞMA Bu çalışmanın yapıldığı örnekleme bölgesi İstanbul dan etkilenen bir yarı kentsel alandır. Şekil 1 den de görüleceği üzere örnekleme istasyonumuzun yakın çevresinde (3 km) herhangi bir noktasal kirlilik kaynağı bulunmamaktadır. Örnekleme bölgesinin Batısına düşen bölgede taş ocakları bulunmaktadır ve yoğun olarak işletilmektedir. Fakat bu ocakların örnekleme bölgesine olan uzaklığı ve hakim rüzgar yönünün aksi istikametinde bulunması nedeniyle bölge toz muhtevasına önemli bir katkıda bulunduğu söylenemez. Daha önce yapılmış olan çalışmalarda benzer sonuçlar bulunmuş ve yayınlanmıştır (Karaca vd., 2005; Karaca vd., 2008). Diğer bir potansiyel toz kaynağı ise örnekleme bölgesinin Güney batı yönünde ve yaklaşık 8 km uzağında bulunan Akçansa çimento fabrikasıdır. Özellikle 2003 yılından sonra bu fabrikanın toz kontrol sistemlerinin verimi arttırılmış ve düzenli olarak işletilmeye başlanmıştır yılı ve öncesinde yapılan çalışmalarda bu fabrikanın bölge atmosferine önemli ölçüde toz katkısında bulunduğu belirtilmiştir (Karaca vd., 2003). Fakat son yıllarda bu konuda bir çalışma henüz yapılmamış olduğundan bu noktasal endüstriyel kaynağın bölge atmosferine toz açısından ne tür bir katkısı olduğu bilinmemektedir. Bölgedeki en önemli atmosferik toz oluşumunun ikincil yollarla meydana geldiğini düşünmemize neden olacak bazı faktörler vardır. Bunlardan en önemlisi; Karaca ve arkadaşlarının (2003) yaptıkları bir çalışmada bölgede toplanan toz örneklerinde bir dizi temel ve iz metallerin tayinini yapmışlar ve ancak toz kütlesinin yaklaşık %30~%40 lık bir kısmını açıklayabilmişlerdir. Bu bulgunun özellikle uluslararası literatürde yarı kentsel bölgelerde ikincil aerosollerin yoğun olarak oluştuğu bölgelerde gözlendiğini rapor etmişlerdir. Bu konuyu açıklığa kavuşturacak deneysel bir çalışma henüz yapılmamıştır. İkincil aerosollerin toz muhtevasına önemli katkı yapması nem açısından da önemlidir. Zira ikincil aerosollerin (sülfat, nitrat ve amonyak) nem tutma kapasitelerinin yüksek olduğu iyi bilinmektedir (Tang vd., 1995). Son olarak bölge atmosferine katkıda bulunabilecek diğer bir toz kaynağı doğal kaynaklardır. Rüzgara bağlı toprak erozyonu ile bölgeye toz taşınımı olabilmektedir. Fakat bölgenin yoğun bitki örtüsü ile kaplanmış olması bu etkinin nispeten düşük olacağı fikrini desteklemektedir. İkinci bir doğal toz kaynağı deniz üzerinden bölgeye taşınan deniz tuzlarıdır. Deniz tuzlarının da nem tutma kabiliyeti oldukça yüksektir (Tang vd., 1997). Tüm bu değerlendirmeler eşliğinde bölgede toplanan örneklerin taşındıkları bölge, sektörler ve meteorolojik faktörlere (hakim rüzgar, atmosferik nem, yüzey kuruluğu ve dış ortam sıcaklığı) bağlı olarak değişim göstereceği bilinmekte fakat kentsel ortamlarla mukayese edildiğinde daha yüksek olacağı düşünülmektedir. Bu çalışmada toplam örnek sayısı (15) oldukça sınırlıdır. Fakat istatistiksel açıdan bu miktardaki örnek bir popülasyon olarak kabul edilebilir (Karaca vd., 2005). Özellikle toplanan örneklerin bir dönem içersinde olması nedeniyle (yaz dönemi) çalışma konusu bu dönemle sınırlandırılmıştır. Atmosferik tozların su muhtevası konusunda yapmış olduğumuz bu çalışma bir dizi çalışmalar dizininin ilk halkası niteliğindedir. İlerleyen dönemlerde yüksek debili bir örnekleyici ile ve partikül boyut dağılımlarını da dikkate alacak şekilde örneklemeler yapılması planlanmaktadır. Özelikle düşük hacimli bir örnekleme sisteminin kullanılmış olmasının temel nedeni ise; düşük hacimlerde ve kütle derişimlerin de bile nem muhtevasının ne denli önemli olduğunun anlaşılabilmesidir. Örnekler üzerinde yapılan temel istatistiksel analizler (Tablo 1) toplan örneklerde toz derişim değerlerinde önemli dalgalanmalar olduğunu göstermektedir. Kovaryans değerindeki değişim miktarı (standart sapmanın yüzdesel karşılığı) yaklaşık %80 mertebesindedir. Bu değer, 49

9 toplanan örneklerin zamansal açıdan önemli farklılıklar gösterdiğini ifade etmektedir. Bu konu Örnek Gruplaşması başlığı altında değerlendirilmiştir. Derişim değerleri esas alındığında üç ayrı farkı davranış gösterdiği ve bize muhtemelen de farklı temel kaynaklardan zenginleşmek suretiyle örnekleme bölgesine ulaştığını düşündürmektedir. Bu çalışmanın konusu örneklerin kaynaklarının araştırılması ve belirlenmesi olmadığı için bu konu detaylarıyla incelenmeyecektir. Fakat kaynak değişimlerinin daha öncede tartışıldığı üzere toz içersindeki nem muhtevasını etkilediği de unutulmamalıdır. Nem içeriği ise toz örneklerine nispeten daha keskin değişimler göstermiş ve daha yüksek standart sapma değerlerine ulaşılmıştır. Bu durum örneklerin zenginleştikleri bölge ve kaynak türlerine bağlı olarak farklı yapı gösterdiğini ve bazı örneklerin diğerlerine göre daha fazla su tutma kabiliyetine sahip olduğunu göstermektedir. Çarpıklık ve basıklık değerleri incelendiğinde nem muhtevası TPM değerlerinden farklı olarak normal dağılıma daha uygun bir davranış göstermektedir. Bu istatistiksel açıdan oldukça ilginç bir durum olarak değerlendirilebilir. Zira insan kaynaklı faaliyetlere doğaya yayılarak ortamlara taşınan türler genelde normal dağılıma uymaz ve başka dağılım türleriyle daha başarılı bir şekilde ifade edilebilirler (Karaca vd., 2005). Gözlemlemiş olduğumuz bu durumun temel nedeni tozlardaki nem oluşumunun direkt kaynaksal emisyonlarla ilgili olmayıp atmosferik şartlarla ve mevsimsel özelliklerle daha ilgili olduğu fikrini ortaya çıkarmaktadır. Zira bölgenin meteorolojik faktörleri ile ilgili istatistiksel veriler her bir meteorolojik parametrenin örnekleme süresince normal dağılıma uygun olduğunu göstermektedir. Gruplara ayırdığımız örneklerin en düşük değerleri keskin bir çizgi ile ikinci gruptan ve ikinci grupta açık bir şekilde ilk gruptan ayrılmaktadır. Epizot ve etkilenmemiş değerler bir veri setinin yüzdesel dilimlere ayrılması suretiyle belirlenmektedir. Fakat bizim örnek sayımız yeterli olmadığı için biz bu değerlendirmeyi derişimlerdeki net değişimleri esas alarak yapmış bulunmaktayız. Her bir grubun nem muhtevası ayrı ayrı incelenmek suretiyle bazı değerlendirmeler yapılmalıdır. Şekil 5 e göre, 1. gruptaki örneklerin ortalama katı miktarları %65,5 iken, 2. guruptaki örneklerin ortalama katı miktarları %95,5 tir. 3. gruptaki örneklerin ortalama katı miktarları ise %83 olarak hesaplanmıştır. Buna göre, en fazla nem tutabilen grup 1. grup iken, en az nem tutabilen grup ise 2. gruptur. Örneklerin en çok nem değişimi gösterdikleri süre 1 hafta olurken en az nem değişimi gösterdikleri süre 1 saat olarak bulunmuştur. Bu gruplara ait günlerdeki meteorolojik karakteristiklerin, toz muhtevasının nem içeriğinde en önemli rolü oynayan faktörler olduğu düşünülmektedir. Meteorolojik veriler ve nem içeriği arasında yapılan korelasyon istatistiği tablosuna göre (Tablo 2), TPM lerin nem içeriği ile atmosferik bağıl nem arasında %95 güven aralığında önemli bir korelasyona rastlanmıştır ve korelasyon katsayısı 0,535 olarak bulunmuştur. Korelasyon tablosu oluşturulurken, 1. örneğe ait değerler veri setinden çıkarılmıştır çünkü 1. örneğe ait TPM konsantrasyonu ve nem içeriği değerleri veri setinin uç değerleridir. 1. örneğe ait değerlerin veri setinden çıkarılmasından sonra, TPM lerin nem içeriği ile atmosferik bağıl nem arasındaki korelasyon katsayısı 0,519 dan 0,535 değerine yükselmiştir. Bu korelasyona göre, atmosferik bağıl nem arttıkça örneklerin nem içeriği de doğru oranda artmaktadır. Bu bağıntıyı şekilsel olarak ifade edebilmek için, atmosferik bağıl neme karşılık gelen örneklerin nem içeriğinin değişimi grafiği hazırlanmış ve Şekil 7 de gösterilmiştir. Bu durum konuyla ilgili yapmış olduğumuz önerileri desteklemekte ve dış ortam atmosfer şartlarının atmosferik 50

10 tozlar içerisindeki nem değerlerini belirleyen en önemli faktör olduğunu açık bir şekilde ortaya koymaktadır. Şekil 7 deki noktalar da doğrusal bir artış görülmektedir. Bu nedenle noktalara lineer regresyon modeli uygulanmıştır. Model denklemi ve performansı Şekil 7 de ayrıca belirtilmiştir. Şekil 7 ye göre, korelasyon istatistiği sonucunda ortaya çıkan atmosferik bağıl nem arttıkça örneklerin nem içeriği de doğru oranda artmaktadır sonucu doğrulanmaktadır. Elde edilen doğrusal model kullanıldığında yaz dönemi için Büyükçekmece atmosferindeki toz değerlerini nem içeriği %62 lik doğrulukta tahmin edilebilmektedir. Ölçüm hassasiyeti ve doğal hatalar da dikkate alındığında bu değerin iyi bir değer olduğu değerlendirmesi yapılabilir. 64% Atmosferik Bağıl Nem (%) 62% 60% 58% 56% 54% y = 0,2267x + 0,5471 R = 0,62 52% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% Örneklerin Nem İçeriği (%) Şekil 7. Atmosferik bağıl nem ve örneklerin nem içeriklerinin karşılaştırılması Bu çalışmanın hava kalitesi konusunda yapılacak uygulamalara bakan en önemli yönü, atmosferik toz örneklerinde şartlandırma işlemlerinin önemi ve yöntemiyle ilgilidir. Elde edilen bulgulara göre atmosferik tozların nem içeriğinin giderilmesi yapılacak ölçümlerin sabitleşmesi açısından çok önemlidir. Bu şartlama işleminin en az 1 gün, ideal olanı ise 1 hafta olarak belirlenmiştir. Zira tam anlamıyla kararlı kütleye bir hafta sonunda erişilebilmektedir. Bir günlük şartlama özellikle su içeriği fazla olan örnekler için yeterli görülmemektedir. Öte yandan şartlama işlemini yaparken dikkat edilmesi gereken bir diğer önemli faktör şartlama odası veya desikatör içerisindeki nem oranın da en düşük seviyede (%5 civarı) tutulması ve değişim olmadığının düzenli olarak kontrol edilmesidir. Bu çalışma çerçevesinde elde edilen deneyimler göstermiştir ki, desikatörlerin açılması ve kapanması, örneklerin yerleştirilmesi ve çıkarılması gibi işlemler neticesinde şartlama odası hızlı bir şekilde nem kapmakta ve silikajellerin rengi değişmese dahi atmosferik tozların neminin giderilebilmesi için yeterli nem değerinin üstüne çıkılmaktadır. KAYNAKLAR Anıl, İ., Alagha, O., Karaca, F. ve Ertürk, F. Trafik kaynaklı PM 2,5 değerlendirilmesi; trafik ve meteoroloji parametrelerinin etkileri. IV. Uluslararası Atmosfer Bilimleri Sempozyumu Bildiriler Kitabı, , İstanbul,

11 Bagtasa, G., Takeuchi, N., Fukagawa, S., Kuze, H. ve Naito, S. Correction in aerosol mass concentration measurements with humidity difference between ambient and instrumental conditions, Atmospheric Environment, (41) , CEN. Air quality determination of the PM 10 fraction of suspended particulate matter reference method and field test procedure to demonstrate reference equivalence of measurement methods, European Committee for Standardization (European Standard EN12341), Brussels, Charlson, R.J., Schwart, S.E., Hles, J.M., Cas, R.D., Coakley Jr., J.A., Hansen, J.E. ve Hofann, D.J. Climate forcing by anthropogenic aerosols, Science, (255) , Clarke, A.D., Shinozuka, Y., Kapustin, V.N., Howell, S., Huebert, B., Doberty, S., Anderson, T., Covert, D., Anderson, J., Hua, X., Moore II, K.G., McNaughton, C., Carmichael, G. ve Weber, R. Size distributions and mixtures of dust and black carbon aerosol in Asian outflow: Physiochemistry and optical properties, Journal of Geophysical Research, 109 (D15S09), Covert, D.S., Charlson, R.J. ve Ahlquist, N.C. A study of the relationship of chemical composition and humidity to light scattering by aerosols, Journal of Applied Meteorology, (11) , Hänel, G. The properties of atmospheric aerosol particles as functions of the relative humidity at thermodynamic equilibrium with the surrounding moist air, Advances in Geophysics, (19) , Kajino, M., Winiwarter, W. ve Ueda, H. Modeling retained water content in measured aerosol mass, Atmospheric Environment, (40) , Karaca, F., Alagha, O. ve Ertürk, F. Statistical characterization of atmospheric PM10 and PM2,5 concentrations at a non-impacted suburban site of İstanbul, Turkey, Chemosphere, (59) , Karaca, F., Alagha, O., Elçi, E., Ertürk, F., Yılmaz, Y.Z. ve Özkara, T. Büyükçekmece gölü havzasında havanın PM 2,5 ve PM 2,5-10 gruplarında krom değişimleri, Ekoloji, 61 (15) 16-21, Karaca, F., Alagha, O., Elçi, E., Ertürk, F., Yılmaz, Y.Z. ve Özkara, T. Seasonal variation of source contributions to atmospheric fine and coarse particles, Environmental Engineering Science, 5 (25) , Kurt, A., Gülbağci, B., Karaca, F. ve Alagha, O. An Online Air Pollution Forecasting System Using Neural Networks, Environment International, 5 (34) , McMurry, P.H. A review of atmospheric aerosol measurements, Atmospheric Environment, (34) , Seinfeld, J.H. Urban air pollution: state of science, Science, (243) ,

12 Seinfeld, J.H. ve Pandis, S.N. Atmospheric Chemistry and Physics: from Air Pollution to Climate Change, Wiley, New York, USA, Tang, I.N., Fung, K.H., Imre, D.G. ve Munkelwitz, H.R. Phase transformation andmetastability of hygroscopic microparticles aerosol, Aerosol Science and Technology, (23) , Tang, I.N., Tridico, A.C. ve Fung, K.H. Thermodynamic and optical properties ofsea salt aerosols, Journal of Geophysical Research Atmospheres, (102) 23,269 23,275, Tsai, Y.I., Lin, Y.H. ve Lee, S.Z. Visibility variation with air qualities in the metropolitan area in southern Taiwan, Water Air and Soil Pollution, (144) 19 40, Zhang, X.Q. ve McMurry, P.H. Evaporative losses of fine particulate nitrates during sampling, Atmospheric Environment, (26A) ,