TEMPORAL VARIATION OF PM10 AND SO2 CONCENTRATIONS OF AKSARAY ATMOSPHERE: CONDITIONAL BIVARIATE PROBABILITY FUNCTION AND K-MEANS CLUSTERING

Year 2018, Volume: 6 Issue: 3, 471 - 478, 28.09.2018

Ebru Koçak

https://doi.org/10.21923/jesd.426741

Cited By: 5

Abstract

In this study, PM₁₀
and SO₂ data of Aksaray Province were evaluated. PM₁₀ and
SO₂ data monitored by the Ministry of Environment and Urban Planning
were used to determine the frameworks for the impact of these pollutant
sources. A comparison study was conducted with the data belonging to Konya,
Ankara, Nevşehir and Niğde. As a result, it was concluded that the PM₁₀
data was recorded higher than 50 μgm^-3 which was stated as limit
value at regulations. PM₁₀ values were recorded higher in the summer
season and lower in the winter. SO₂ values also detected high during
the winter months due to domestic heating and there was a decrease in
concentration in summer. PM₁₀ concentrations higher than 150 μgm^-3
were transported with the wind speeds and above 6 ms^-1 from the side
of the city center and Ankara-Adana highway. The results indicate that SO₂
emissions originate from the industrial zone located near the station. At a
wind speed of 2 ms^-1 or less, there is an SO₂ transport
of 9 μgm^-3 or higher. 5 clusters have been determined for PM₁₀
(1 and 2- suburban emission, 3-traffic emission, 4-urban emission and
5-industrial emission) and 4 clusters for SO₂ number have been set
(1- suburban emission, 2- industrial emission, 3- urban emission and 4- mix of
urban and suburban emission).

Keywords

PM10, SO2, Temporal variation, CBPF, k-means clustering

AKSARAY KENTİNİN PM10 VE SO2 KONSANTRASYONLARININ ZAMANSAL DEĞİŞİMİ: KOŞULLU İKİ DEĞİŞKENLİ OLASILIK FONKSİYONU VE K-MEANS KÜMELEME

Abstract

Bu çalışmada Aksaray İli’nin PM₁₀ ve SO₂ verileri değerlendirilmiştir. Bu kirletici kaynaklarının etki çerçevelerini belirlemek için Çevre ve Şehircilik Bakanlığı tarafından izlemesi yapılan PM₁₀ ve SO₂ verileri kullanılmıştır. Aksaray iline ait verilerle birlikte sınır iller olan Konya, Ankara, Nevşehir ve Niğde illerine ait veriler ile de karşılaştırma çalışılması yapılmıştır. Sonuç olarak kıyaslama yapılan tüm iller için PM₁₀ verilerinin yönetmeliklerde belirtilen 50 µgm^-3’den yüksek kaydedildiği sonucuna varılmıştır. PM₁₀ değerlerinin yaz aylarında daha yüksek kaydedildiği, kış aylarında ise ortalama değerlerde düşüş olduğu görülmüştür. SO₂ değerlerinde de kış aylarında evsel ısınmadan dolayı artış kaydedilirken yaz aylarında konsantrasyonunda bir düşüş saptanmıştır.150 µgm^-3 ve üstü PM₁₀ emisyonlarının 6 ms^-1’den yüksek rüzgâr hızı ile istasyonun doğusunda yer alan Ankara-Adana yolu ve şehir merkezinden geldiği sonucuna varılmıştır. SO₂ emisyonları için de 2 ms^-1 ve daha düşük rüzgâr hızı ile 9 µgm^-3 ve üstü bir taşınımın sanayi bölgesinden kaynaklandığı belirlenmiştir. PM₁₀ için 5 kümeli sonuç (1 ve 2 - şehrin arka plan emisyonu, 3-trafik emisyonu, 4- şehir merkezi emisyonu ve 5 - sanayi emisyonu) ve SO₂ için de 4 küme sayısı (1 - şehrin arka plan emisyonu, 2 - sanayi bölgesi emisyonu, 3 - şehir merkezi emisyonu, 4 - şehir merkezi ve arka plan emisyonları) belirlenmiştir.

Keywords

PM10, SO2, Zamansal değişim, KİDOF, k-means kümeleme

References

• Aksaray Organize Sanayi Müdürlüğü, 2016
• Ashbaugh, L. L., Malm, W. C., & Sadeh, W. Z. 1985. A residence time probability analysis of sulfur concentrations at Grand Canyon National Park. Atmospheric Environment (1967), 19(8), 1263-1270.
• Carlson, R.W., 1979. Reduction in the photosynthetic rate of Acer, quercus and Fraxinus species caused by sulphur dioxide and ozone. Environmental Pollution (1970) 18 (2), 159–170.
• Carmichael, G.R., Streets, D.G., Calori, G., Amann, M., Jacobson, M.Z., Hansen, J., Ueda, H., 2002. Changing trends in sulfur emissions in Asia: implications for acid deposition, air pollution and climate. Environmental Science & Technology 36 (22), 4707–4713
• Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., & Stahl, D. 2011. Cluster analysis: Wiley series in probability and statistics.
• Garg, A., Shukla, P.R., Kapshe, M., 2006. The sectoral trends of multigas emissions inventory of India. Atmospheric Environment 40 (24), 4608–4620
• Gramsch, E., Cereceda-Balic, F., Oyola, P., & Von Baer, D. 2006. Examination of pollution trends in Santiago de Chile with cluster analysis of PM10 and ozone data. Atmospheric environment, 40(28), 5464-5475
• Kappos, A. D., Bruckmann, P., Eikmann, T., Englert, N., Heinrich, U., Höppe, P., ... & Rombout, P. (2004). Health effects of particles in ambient air. International journal of hygiene and environmental health, 207(4), 399-407.
• Lee, E.H., Pausch, R.C., Rowland, R.A., Mulchi, C.L., Rudorff, B.F.T., 1997. Responses of field-grown soybean (cv. Essex) to elevated SO2 under two atmospheric CO2 concentrations. Environmental and Experimental Botany 37 (2–3), 85–93.
• Pereira, M.C., Alvim-Ferraz, M.C.M., Santos, R.C., 2005. Relevant aspects of air quality in Oporto (Portugal): PM10 and O3. Environmental Monitoring and Assessment 101, 203–221.
• Pereira, M.C., Santos, R.C., Alvim-Ferraz, M.C.M., 2007. Air quality improvements using European environment policies: a case study of SO2 in a coastal region in Portugal. Journal of Toxicology and Environmental Health, Part A 70, 1–5
• Reddy, M.S., Venkataraman, C., 2002. Inventory of aerosol and sulphur dioxide emissions from India: I-Fossil fuel combustion. Atmospheric Environment 36 (4), 677–697
• Teixeira, Elba Calesso, Agudelo-Castaneda, Dayana M,, Fachel, Jandyra Maria, Guimaraes, Leal, Karen Alam, de Oliveira Garcia, Karine, Wiegand, Flavio, 2012. “Source identification and seasonal variation of polycyclic aromatic hydrocarbons associated with atmospheric fine and coarse particles in the Metropolitan Area of Porto Alegre, RS, Braz”, Atmospheric Research, 118, 390-403
• Uria-Tellaetxe, I., & Carslaw, D. C. 2014. Conditional bivariate probability function for source identification. Environmental modelling & software, 59, 1-9.
• World Health Organization (WHO), 2000. Air quality Guidelines for Europe, second ed. WHO Regional Office, Copenhagen