Geri Dön

The effect of offshore wind farm activities on the phytoplankton population

Açık deniz rüzgar çiftlikleri faaliyetlerinin fitoplankton nüfusu üzerine etkisi

PDF İndir

  1. Tez No: 671632
  2. Yazar: MEYSAM BALANESHIN KORDAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİL DENİZ YAKAN DÜNDAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Denizcilik, Gemi Mühendisliği, Marine, Marine Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Gemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Açık Deniz Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 177

Özet

̇Insanoglunun ihtiyaç duydu ̆ gu enerji miktarı zaman içinde artan bir e ̆ gilime sahiptir ve ̆ enerji üretiminin sonuçları da aynı egilimi izleyecektir. Enerji üretmek için en önemli ̆ kaynaklardan biri, çevre üzerinde bazı olumsuz etkiler (sera etkisi gibi) yapan fosil yakıtlardır. Yenilenebilir enerji üretimi, enerji üretiminin çevre üzerindeki istenmeyen etkilerini azaltmak için iyi bir seçim olabilir. Yenilenebilir enerji tesisleri arasında rüz- gar enerjisi digerlerinden daha geli ̧smi ̧s. Bazı ara ̧stırmalar rüzgar enerjisinin do ̆ grudan ̆ ve dolaylı olarak yaban hayatı ve ekosistem üzerinde bazı etkileri olabilecegini iddia ̆ etmektedir. Açık denizde insanoglunun farklı faaliyetleri su ortamını etkilemi ̧stir. Farklı amaçlara ̆ sahip olan bu faaliyetler arasında enerji üreten sektör önemli bir yer tutmaktadır. Bu bölüm, fosil yakıt faaliyetleri (çogu petrol ve gaz ile ilgilidir) ve yenilenebilir ̆ enerji faaliyetleri olmak üzere iki kısma ayrılabilir. Rüzgar enerjisi uzun yıllardan beri (birkaç yüzyıl öncesinden beri geleneksel yel degirmenleri ̧seklinde) kullanılmak- ̆ tadır, bu nedenle rüzgar, önümüzdeki on yıllarda (hatta belki yıllarda) fosil kaynagının ̆ yerini almak için iyi bir aday olabilir. Açık deniz rüzgarının birörnek ve daha yük- sek hızı nedeniyle, bazı ülkelerde enerji kaynagı olarak açık deniz rüzgar kapasitesinin ̆ kullanımına yakla ̧sık yirmi yıl önce ba ̧slanmı ̧stır ve zaman geçtikçe daha fazla ülke tarafından açık deniz rüzgar kapasitesi kullanılacaktır. Fitoplanktonun deniz baglamındaki rolü, karadaki bitkilerin rolü gibidir. Üretilen CO ̆ 2, dünya gezegeninin fotosentetik organizmaları tarafından kullanılmaktadır. Deniz or- tamında fotosentetik fitoplanktonlar CO2 emiliminden sorumludur. Bu organizmalar, küresel Net Birincil Üretimde (NPP) etkileyici bir rol oynamaktadır. Küresel nükleer santrallerin yüzde 46,2'si okyanusta gerçekle ̧sir ve fitoplanktonların neredeyse tamamı (ki bunlar fotosentetiktir) okyanus nükleer santralinin temelidir. Fitoplankton, deniz suyunun optik özelliklerinin yanı sıra sudaki güne ̧s ı ̧sıgının yakalanma oranının iyi bir ̆ i ̧sareti olabilir. Herhangi bir fitoplankton tehdidi, sucul ortamda besin zinciri ve trofik düzeyde büyük bir olumsuz etkiye neden olabilir. Klorofil a (chl-a) konsantrasyonu verileri fitoplankton biyokütlesinin temsilcisi olabilir. Uzaktan Algılama (RS), mekan- ların farklı zaman ölçekleriyle ilgili verileri saglayarak bu konuda yardımcı olabilir. Bu ̆ çalı ̧smada, uydu verileri görselle ̧stirilerek, açık deniz rüzgar çiftliklerinin (OWF'ler) çevrelerindeki fitoplankton popülasyonu üzerindeki olası etkileri izlenmektedir. OWF'lerin Kuzey Denizi (NS) ve Çin kıyı sularındaki dagılımları, dünyadaki di ̆ ger ̆ açık deniz bölgelerinden daha fazladır. Bu bölgeler, Kuzey Kore'nin dört büyük deniz ekosistemini (LME), Sarı Deniz (YS), Dogu Çin Denizi (ECS) ve Güney Çin Denizi'ni ̆ (SCS) içerir. Dört farklı LME (batimetri, hidrografi, üretkenlik ve karbon baglantısının ̆ farklı temel özelliklerine sahip) aracılıgıyla ara ̧stırma, OWF'lerin konumundan ba ̆ gım- ̆ sız olarak çalı ̧smanın sonuçlarının genelle ̧stirilmesine yol açabilir. Biyolojik ve fiziksel parametrelerin okyanus sisteminin farklı yerlerinde fitoplankton üretimi (veya miktarı) üzerindeki etkisini, farklı cografi özellikler ve homojenlik eksikli ̆ gi nedeniyle bulmak ̆ zordur, bu nedenle üç tür bölge (veya alanlar) her LME'de. Küçük bölgeler, cografi ̆ olarak birbirine yakın yerle ̧stirilmi ̧s bir veya birkaç OWF'den olu ̧sur. Cografi olarak ̆ küçük bölgeleri birle ̧stirerek, küçük bölgeler olu ̧sturulacaktır. Son olarak, geni ̧s alanlar cografi olarak yakın küçük alanları içerir. Bu çalı ̧smada 48'i incelenen toplam 49 alan ̆ bulunmaktadır. NS LME'de 17 minik, 5 küçük ve 2 büyük alan vardır. YS LME'nin 9 küçük alanı, 1 küçük alanı ve 1 büyük alanı vardır. ECS LME'nin 6 küçük alanı ve 1 küçük alanı vardır. SCS LME'nin 5 küçük alanı (dördü ara ̧stırılmı ̧stır), 1 küçük ve 1 büyük alanı vardır. OWF aktivitelerine baglı olarak chl-a konsantrasyonunun olası de ̆ gi ̧simi hakkında ̆ karar vermek için, 48 bölgeden geçen RS verileri ve indeksleri kar ̧sıla ̧stırılmı ̧stır. Bir bölgenin indeks alanı, LME içindeki bölge alanının dört katı kadar bir alana sahiptir (bu, kenar oranı iki olan daha büyük karede ortalanmı ̧s küçük bir kare gibidir). Bu alan- ların cografi koordinatları, Copernicus Deniz Ortamı ̆ Izleme Servisi CMEMS tarafın- dan belirli bir zaman diliminde hazırlanan verileri almak için kullanılır. Süre, bölgede ilk OWF'nin ba ̧slamasından be ̧s yıl öncesinden ba ̧slar ve 2019'un sonuna kadar de- vam eder. COVID-19'un OWF faaliyetleri üzerindeki etkisine ili ̧skin bazı kanıt- lar nedeniyle, izleme 2020'nin ba ̧slangıcından sonra gerçekle ̧smemi ̧stir. Veri setleri CMEMS'in bazı kısımları degi ̧stirilip eklendikten sonra Avrupa Meteorolojik Uydu- ̆ lardan Yararlanma Örgütü'nün (EUMETSAT) Jupyter defteri kullanılarak görselle ̧stir- ildi. Bu çalı ̧smanın python kodlarını çalı ̧stırmak için kullanılan Anaconda platformu, her 48 bölge için dört grafikle sonuçlandı. ̇Ilk grafik, bölge ve indeksi arasındaki chl-a konsantrasyonu kar ̧sıla ̧stırması ile birlikte bölge için ortalama konsantrasyon ve bölgedeki ilk OWF'nin ba ̧slangıç tarihinden önceki ve sonraki indeksidir. ̇Ikinci ve üçüncü grafikler, sırasıyla bir bölgenin chl-a etki yogunlu ̆ gu ve net etki yo ̆ gunlu ̆ gudur. ̆ Son çizim, aykırı degerleri ortaya çıkarmak için bir bölge ve indeksidir. ̆ Küçük bölgelerin kar ̧sıla ̧stırma grafiklerini analiz ederek, ortalama chl-a konsantrasy- onunun NS'deki OWF'lerin %67.78'i, YS'deki OWF'lerin %62.07'si, ECS'deki OWF'lerin %89.64'ü ve SCS'deki OWF'lerin %20.42'si düzeyinde arttıgı gözlendi ̆ (LME içindeki toplam OWF alanının alan yüzdesi, yüzde OWF'dir). Küçük bölgelerin ise %31,56'sı dü ̧sü ̧s egilimi gösterdi. Son olarak, tüm LME'lerdeki büyük bölgelerin ̆ tümü dü ̧sü ̧s egilimi gösterdi. Bu, OWF'lerin chl-a konsantrasyonu üzerindeki etk- ̆ isinin, ara ̧stırılan bir bölgedeki OWF alanının yüzdesini azaltarak ortadan kalkacagı ̆ anlamına gelir. Kutu grafiklerinin analizi, tüm in ̧saat tarihlerinin aykırı degerlerden biri olabilece ̆ gini, ̆ ancak her aykırı degerin in ̧saat tarihlerinden birini gösteremeyece ̆ gini göstermektedir. ̆ Kar ̧sıla ̧stırma grafiklerinden (grafiklerdeki kesikli çizgiler) aykırı degerlerin tarihlerini ̆ alarak, net etki yogunlu ̆ gu grafi ̆ gi ço ̆ gu zaman bir doruk noktası gösterir. Sonuç olarak, ̆ incelenen alan OWF'lerin içerdigi alana göre artacaksa, aykırı de ̆ gerler OWF faaliyet- ̆ lerinden ba ̧ska diger açık deniz faaliyetlerini temsil edebilir. ̆ Sonuç olarak, tüm LME'ler aracılıgıyla tüm küçük alanların %57,78'i, ilk OWF ̆ in ̧saatının ba ̧slamasından sonra ortalama chl-a konsantrasyonunda bir artı ̧s ya ̧sadı. Küçük ve büyük alanlar için bu yüzde sırasıyla %31,56 ve %0'dır. Burada ayrıca incelenen bir bölgede OWF alan yüzdesi azaltılarak OWF etkilerinin azaltıldıgı ortaya ̆ çıkmı ̧stır. Muhtemel sebepler, diger bazı açık deniz faaliyetleri veya do ̆ gal okyanus ̆ faaliyetleri (akıntılar ve akarsular gibi) nedeniyle olabilir. Bu tür faaliyetlerin (OWF faaliyetlerini yogunla ̧stırabilecek veya etkisiz hale getirebilecek) etkisini bulmak için, ̆ fitoplankton ekosisteminin diger bazı parametrelerini izlemek gerekir. Bir bölge için ̆ aynı zaman diliminde birden fazla parametre izlenirken, farklı parametrelerin birbir- lerini dogrudan ve dolaylı olarak nasıl etkiledi ̆ gini görme imkanı vardır. Ayrıca kısa ̆ sürede veya uzun sürede hangi parametrelerden etkilendigini görmek mümkün olacak- ̆ tır.

Özet (Çeviri)

The required amount of energy used by human being has an increasing trend by the process of time, and also the consequences of energy production will obey the same trend. One of the major sources to produce energy is fossil fuels that make some adverse effect on the environment (such as greenhouse effect). Renewable energy pro- duction can be a good choice in decreasing undesirable effects of energy production on the environment. Among renewable energy facilities, wind energy is more developed than others. Some researches claim that wind energy can have some impacts on the wildlife and ecosystem directly and indirectly. Different activities of human being in offshore have affected aquatic environment. Among these activities, which can have different purposes, energy producing sector is significant. This section can be divided into two parts of fossil fuel activities (that most of them relates to oil and gas) and renewable energy activities. Wind energy has been used since many years ago (in the shape of traditional wind mills since several centuries ago), so wind can be a good candidate to replace with the fossil source during the next coming decades (or even maybe years). Because of uniform and higher velocity of offshore wind, use of offshore wind capacity as a source of energy in some countries has been started about two decades ago and it is going to be used by more countries as time passes. The role of phytoplankton in the marine context are like the role of plants in the land. The produced CO2 is used by photosynthetic organisms of the planet Earth. In the marine environment photosynthetic phytoplankton are responsible for the absorption of CO2. These organisms play an impressive role in the global Net Primary Production (NPP). 46.2% of global NPP happens in the ocean and almost all of phytoplankton (that are photosynthetic) are the basic for the ocean NPP. Phytoplankton can be a good sign of marine water optical properties as well as the trap rate of sunlight in the water. Any threat of phytoplankton can cause a huge unfavorable effect in aquatic the food chain and trophic level. Chlorophyll a (chl-a) concentration data can be the representative for phytoplankton biomass. Remote Sensing (RS) can help in this issue by providing data related to different time scales of the places. In this study, by visualizing satellite data, possible effects of offshore wind farms (OWFs) on the population of phytoplankton within their vicinity is monitored. The distributions of OWFs in the North Sea (NS) and Chinese coastal waters are more than other offshore region through the world. These regions include four large ma- rine ecosystems (LMEs) of NS, Yellow Sea (YS), East China Sea (ECS), and South China Sea (SCS). Investigation through four different LMEs (with different basic characteristics of bathymetry, hydrography, productivity, and carbon linkage) can lead to generalize the results of the study, independent of the location of OWFs. It is difficult to find out the effect of biological and physical parameters on the production of (or amount of) phytoplankton at different locations of the oceanic system due to different geographical characteristics and lack of homogeneity, so there will be three kind of zones (or areas) in each LME. Tiny zones are composed of one or several OWFs that are located close to each other geographically. By uniting geographically tiny zones, small zones will be created. Finally, large areas include geographically close small areas. Totally there are 49 areas in this study that 48 of them investigated. NS LME has 17 tiny, 5 small, and 2 large areas. YS LME has nine tiny areas, one small area, and one large area. ECS LME has 6 tiny areas and 1 small area. SCS LME has 5 tiny areas (which 4 of them investigated), 1 small area, and 1 large area. To make judgment about the possible change of chl-a concentration due to OWF activities, RS data driven through the 48 zones and their indexes to compare. The index area of a zone has an area of four times of the zone area (It is like a small square centered at larger square with a side ratio of two) within the LME. The geographical coordinates of these areas used to get data prepared by Copernicus Marine Environment Monitoring Service CMEMS during a time period. The time period starts five years before the commence of first OWF in the area till the end of 2019. Because of some evidences regarding the effect of COVID-19 on OWF activities, the monitoring did not take place after the start of 2020. Data sets of CMEMS visualized by the use of Jupyter notebook of European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites (EUMETSAT) after changing and adding some parts. Anaconda platform used to run the python codes of this study resulted in four plots for each 48 zones. First plot is the chl-a concentration comparison between the zone and its index along with the average concentration for the zone and its index before and after the start date of first OWF in the zone. Second and third plots are chl-a impact intensity and net impact intensity of a zone, respectively. The last plot is a boxplot of zone and its index to reveal the outliers. By analyzing comparison plots of tiny zones, average chl-a concentration has been observed to increase through 67.78% of OWFs in NS, 62.07% of OWFs in YS, 89.64% of OWFs in ECS, and 20.42% of OWFs in SCS (the percentage is OWF area percent- age of total OWF area within the LME). In the case of small zones, 31.56% of them experienced a decrease trend. Finally, all of the large zones in all of the LMEs experience decrease trend. This means that effect of OWFs on chl-a concentration is going to wipe out by decreasing the percentage of OWF area in an investigated zone. Analyze of boxplots show that all of the dates of constructions can be one of the outliers, but every outlier cannot show one of the construction dates. By getting the dates of the outliers from comparison plots (the dashed lines in the plots), net impact intensity plot shows a climax in most of the times. As a conclusion, when the investigated area is going to increase with respect to the included area of OWFs, the outliers might represent some other possible offshore activities more than OWF activities. All in all, 57.78% of all tiny areas through all LMEs experienced an increase in average concentration of chl-a after commence of first OWF construction. This percent for small and large areas are 31.56% and 0%, respectively. Here also it is emerged that the OWF effects has been descended by decreasing the OWF area percentage in an investigated zone. The possible reasons might be due to some other offshore activities or natural ocean activities (such as currents and streams). To find out the effect of such activities (that might intensify or neutralize the OWF activities), it is needed to monitor some other parameters of phytoplankton ecosystem. While monitoring several parameters at the same period of time for a zone, one has the opportunity to see that how different parameters can affect each other directly and indirectly. Also, it will be possible to see that which of the parameters affected in short time or long time.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    857545

    Rüzgar çiftliklerinin meteorolojik parametreler üzerindeki etkisi : Model perspektifinden inceleme

    The impact of wind farms on the meteorological parameters: The investigation from the model perspective

    TARIK KAYTANCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ

  2. Tez No

    733608

    Sığacık körfezi, orkinos ağ kafes işletmesinde akıntı ve çevresel parametre dinamiğinin incelenmesi ve modellenmesi

    Investigation and modeling of current systems and environmental parameter dynamics in tuna cage farm site, Sığacık bay

    RAGIP ERTUĞ YENTÜR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Su ÜrünleriÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Su Ürünleri Temel Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YEŞİM BÜYÜKATEŞ

  3. Tez No

    534344

    A potential offshore wind farm arrangement off the Bozcaada shores

    Bozcaada açıklarında potansiyel açık deniz rüzgar çiftliği tasarımı

    OĞUZHAN TURHANLAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR BEJİ

  4. Tez No

    502519

    Rüzgar enerjisi yatırımlarındaki risk faktörleri ve enerji üretimi öngörüsünde rüzgar ölçüm verisinin etkisi

    Risk factors in wind energy investments and the effect of wind measurement on estimating energy production

    ATA MERT TOKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNDER GÜLER

  5. Tez No

    569614

    The effect of framing on support for renewable energy in Turkey

    Türkiye'de yenilenebilir enerjiyi desteklemede çerçevelemenin etkisi

    ELİF AKGÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Ekonomi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CHRİSTOPHER MICHEAL HANNUM

Geri Dön