Gaziantep ilinin hava kirliliği ölçen merkez istasyonundan 2018-2023 yılları arasındaki 5 yıllık SO2 ve PM 10 değerleri incelenmiştir. SO2 değerleri yıl genelinde Hava Kalite İndeks’ine göre ‘iyi’ kategorisinde yer almaktadır. PM 10 özellikle kış aylarında ve soğuk mevsimlerde ‘hassas’ ve bazen ‘sağlıksız’ seviyelerine çıkmaktadır. Kasım ayında en yüksek PM 10 ortalama değerlerine erişilmektedir. Sağlıksız kategorisine çıkan vakitlerin bu yükselişle bir bağlantısı yoktur. Yaz aylarında havanın ısınarak konvektif hareketlerle kirleticileri daha yukarıya taşıması beklenir. Bu sayede yerde ölçülen değerlerde azalma görülmesi beklenir. Güneyde bulunan geniş çöllerden bölgeye toz taşınımı olması olağandır. Şehrin farklı istasyonlarından alınan kısıtlı zamandaki veriler, şehrin kuzeyinde güneyine göre PM 10 konsantrasyonu açısından daha az değerlere sahiptir. Durgun hava koşullarında (air stagnation) ölçülen değerlerin ortalaması, Türkiye’de PM 10 için belirlenen limit değere çok yakındır. Çalışmada ERA5 ve otomatik ölçüm istasyonundan alınan gözlem verileriyle birlikte çoklu lineer regresyon modeli kurulmuştur. Model yaz ve kış ayrımı yapabilmektedir fakat ekstrem değerlerin tespitini uygun verememektedir. Modelin sonuçlarına göre gözlem PM 10 verisiyle 0.3 Pearson korelasyon uyumuna sahiptir.
The 5-year SO2 and PM 10 values from the central automated pollution monitoring station in Gaziantep province between 2018 and 2023 were examined in this study. The SO2 values were categorized as 'good' according to the Air Quality Index throughout the year. However, PM 10 levels, particularly during winter and cool seasons, occasionally reached 'sensitive' and 'unhealthy' levels. The highest average PM 10 values were observed in November. The occurrences of the unhealthy category were not directly correlated with these high values. During summer months, the heat is expected to cause convective movements, thereby carrying pollutants higher up in the air, leading to a decrease in the measured values at ground level. It is reasonable for dust transportation from the vast deserts in the south to affect the region. Limited data from various stations in the city indicate lower PM 10 concentrations on the northern side of the city compared to the southern part. The average value during air stagnation conditions is very close to the limit specified for PM 10 in Türkiye. We constructed a multiple linear regression model using observations and ERA5 model data. The model can distinguish between summer and winter periods but is not suitable for accurately detecting extreme values. According to the model results, the observed PM 10 data exhibits a Pearson correlation coefficient 0.3.
By subscribing to E-Newsletter, you can get the latest news to your e-mail.
