Statistical analysis of the effect of meteorological parameters on PM10

Abstract

Air pollution is a serious threat where the pollutants in the air in solid, liquid and gaseous states reach levels that would harm the natural balance of the environment and the lives of vital organisms. Especially in industrialized cities, in addition to the effects of urbanization, physical environment characteristics may also play a role in the formation of environmental problems. Therefore, it is of high importance to understand the characteristics of the natural environment in the studies on air quality, in order for urban spaces to be livable areas. In this study, the correlations between PM10 pollutant data and certain meteorological parameters that were obtained from 3 stations in İzmir province were statistically evaluated. PM10 data was studied according to pre-pandemic, mid-pandemic and post-pandemic periods between 2017–2021. Meteorological data was gathered for a twelve-month period between February 2021 and January 2022 and its effect on PM10 data for the same period was analyzed. In the statistical analysis that was performed via Minitab software, hourly average data of PM10 was the dependent variable; temperature, relative humidity, and wind speed and direction were the independent variables. In the analysis that Pairwise Pearson Correlation Coefficient (r) was used, the most significant correlation was found to be between relative humidity and wind speed.

Hava kirliliği; katı, sıvı ve gaz halinde havada bulunan kirleticilerin, çevrenin doğal dengesine ve canlıların yaşamına zarar verecek düzeylere ulaşmasıdır. Özellikle sanayinin geliştiği kentlerde gelişen çevre sorunlarının şekillenmesinde, yerleşmeden kaynaklı etkilerin yanı sıra fiziki ortam özelliklerinin de etkisi olabilmektedir. Bu nedenle yerleşmelerin yaşanabilir alanlar olması için hava kalitesi incelemelerinde, doğal ortam özelliklerinin anlaşılması önem kazanmıştır. Bu çalışmada; İzmir İlindeki üç istasyona ait partikül madde 10 (PM10) kirleticisinin verileri ile bazı meteorolojik parametreler arasındaki ilişkiler istatistiksel olarak incelenmiştir. 2017-2021 yıllarına ait PM10 verileri pandemi öncesi, pandemi dönemi ve pandemi sonrası dönemler düşünülerek incelenmiştir. Meteorolojik veriler ise 2021 Şubat ile 2022 Ocak arasındaki 12 ay için ölçülmüş ve aynı dönemdeki PM10 verileri üzerindeki etkileri analiz edilmiştir. Minitab yazılımı kullanılarak yapılan istatistiksel incelemede saatlik ortalamaları alınan PM10 verisi bağımlı değişken; sıcaklık, bağıl nem, rüzgâr hızı ve yönü verileri bağımsız değişkenler olarak ele alınmıştır. Pairwise Pearson Correlation Coefficient (r) kullanılarak yapılan analizde en anlamlı sonuç bağıl nem ile rüzgar hızı arasında gözlemlenmiştir.