METEOROLOJİK PARAMETRELERİN HAVA KİRLİLİĞİNE ETKİSİNİN İSTATİSTİKSEL ANALİZİ – MUŞ İLİ (2021)

Authors : Zinnur YILMAZ

Pages : 1182-1193

Doi:10.21923/jesd.1100006

View : 13 | Download : 4

Publication Date : 2022-12-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, Türkiye’de 2020 yılında en fazla hava kirliliğinin görüldüğü şehir olan Muş il merkezine ait bazı meteorolojik parametreler ile kükürt dioksit insert ignore into journalissuearticles values(SO2); ve çapı 10 mikrometreden küçük partikül madde insert ignore into journalissuearticles values(PM10); değeri arasındaki ilişkilerin istatistiksel olarak araştırılmasını amaçlamaktadır. Bu nedenle çalışmada, varyans analizi insert ignore into journalissuearticles values(ANOVA);, korelasyon ve regresyon modellerinden yararlanılmıştır. Muş il merkezinde 2021’de ortalama PM10 değeri 90.21 µg m-3 ve SO2 değeri ise 9.04 µg m-3 olarak hesaplanmıştır. Yapılan istatistiksel analizlerin sonuçlarına göre; ortalama PM10 değerleri Ocak, Mart, Ekim ve Kasım ayları ile diğer aylar arasında bir fark olduğu, SO2 değerlerinde ise Ocak, Şubat, Mayıs, Temmuz, Kasım ve Aralık ile diğer aylar arasında %95 güven aralığında anlamlı farkların olduğu görülmektedir. Pearson korelasyon analizi sonuçlarına göre, PM10 seviyelerinin değişimlerinde basınç insert ignore into journalissuearticles values(pozitif);, sıcaklık ve rüzgar hızı insert ignore into journalissuearticles values(negatif); ile SO2 parametresinde ise en etkili değişkenin sıcaklık insert ignore into journalissuearticles values(negatif); ve nem insert ignore into journalissuearticles values(pozitif); etkili olduğu belirlenmiştir. PM10 ve SO2’in tahmin edilebilmesi için meteorolojik değişkenlere göre regresyon modelleri oluşturulmuş ve modeller, PM10 parametresinin %23’ünü, SO2’nin ise ancak %54 oranında açıklanabilmektedir. Ayrıca Muş’ta hava kirliliği, sıcaklığın düşük olduğu zamanlarda PM10 ve SO2 değerlerinin yüksek düzeylerde olmasından dolayı öncelikle ısınmadan kaynaklı olduğu, PM10 ve SO2 seviyelerinin birbiriyle etkileşimi açısından korelasyon katsayısına bakıldığında yüksek bir ilişkiye insert ignore into journalissuearticles values(r=0.625); sahip olduğu sonucuna varılmaktadır.
Keywords : ANOVA, Hava Kirliliği, Korelasyon, PM10 ve SO2, Zamansal Değişim