İklim Parametrelerinin Hava Kirliliği Parametreleri Üzerine Etkisi: Bolu İli Örneği

Bu çalışma kapsamında, 2006-2015 yılları arasında Bolu ilinde iklim parametrelerinin (sıcaklık, yağış miktarı, nisbi nem, rüzgâr hızı ve atmosfer basıncı) PM10 (partikül madde) ve SO2 (kükürt dioksit) düzeyleri üzerindeki etkisinin ortaya konulması amaçlanmıştır. Meteorolojik veriler ile hava konsantrasyonlarına ait verilerin analizi ile hava kirleticilerinin zamansal değişiminin belirlenmesinde çoklu doğrusal regresyon ve korelasyon yöntemlerinden yararlanılmıştır. Analiz esnasında PM10 ve SO2 değerleri bağımlı değişken, iklim parametreleri ise bağımsız değişken olarak ele alınmıştır. Analizlerden elde edilen sonuca göre, PM10 ve SO2 düzeyi ile iklim koşulları (sıcaklık, rüzgâr hızı, nisbi nem ve yağış) arasındaki ilişki orta, düşük ve zayıf düzeydedir. Yağış miktarı dışındaki bağımsız değişkenlerin tümü ile PM10 değerleri arasında anlamlı bir ilişkinin olduğu tespit edilmiştir. Sıcaklık, nisbi nem ve rüzgâr hızı ile hava konsantrasyonları arasındaki ilişki %99 düzeyinde anlamlıyken, atmosfer basıncı ile olan ilişki %95 düzeyinde anlamlılık taşımaktadır. SO2 değerleri sıcaklık, nisbi nem, rüzgâr hızı ve atmosfer basıncı parametrelerinden anlamlı yönde etkilenmiş olup anlamlılık düzeyleri %99’dur. Yağış miktarı ile SO2 değerleri arasında ise anlamlı yönde bir ilişki bulunamamıştır. SO2 düzeyi incelenen yıllar içerisinde genel itibariyle azalış seyri göstermekte olup, Türk Hava Kalitesi Değerlendirme ve Yönetimi Yönetmeliği’ne göre belirlenen uzun vadeli sınır değerlerinin aşımı söz konusu olmamıştır. PM10 düzeyi için de uzun vadeli sınır değerlerinin altında bir seyir gözlenmiştir.

Anahtar Kelimeler: İklim parametreleri, Hava kirliliği, Regresyon Analizi, Korelasyon Analizi, PM10, SO2, Bolu

In the scope of this study, it is aimed at revealing the effects of climate parameters (temperature, rainfall, relative moisture, wind speed, and atmospheric pressure) in Bolu province between the years 2006-2015 on PM10 (particle matter) and SO2 (sulphur dioxide) levels. Multiple linear regression and correlation methods were benefited in the analysis of meteorological data and the data belonging to air concentration and the identification of temporal changes of air polluters. During the analysis PM10 and SO2 figures are taken as dependent variables and climate parameters were taken as independent variables. According to the results obtained from the analysis, the relationship between PM10 and SO2 levels and climate conditions (temperature, wind speed, relative moisture, and rainfall) is medium, low, and weak level. It is detected that there is a relevant relationship between all the independent variables except amount of rainfall and PM10 figures. While the relationship between temperature, relative moisture, and wind speed and air concentration is relevant at %99 level; the relationship with the atmospheric pressure is meaningful at %95 level. SO2 figures are relevantly influenced by temperature, relative moisture, wind speed and atmospheric pressure parameters and the level of relevance is at %99 level. No relevant correlation is found between rainfall and SO2 figures. The level of SO2 is generally on the decline in the examined years and according to the Turkish Air Quality Assessment and Management Regulations (Türk Hava Kalitesi Değerlendirme ve Yönetimi Yönetmeliği) there has not been an excess of defined long-term limit values. As of PM10 level a course below the long-term limit values is observed.

Keywords: Climate parameters, Air pollution, Regression Analysis, Correlation Analysis, PM10, SO2, Bolu