Geri Dön

The spatio-temporal dynamics of aerosols in the Marmara region and impact of land cover/use on atmospheric environment

Marmara bölgesindeki aerosollerin mekansal-zamansal dinamiksel ve arazi örtüsü/kullaniminın atmosferik ortam üzerindeki̇ etkisi

PDF İndir

  1. Tez No: 901254
  2. Yazar: PARIA ETTEHADI OSGOUEI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 234

Özet

Kentleşme ve sanayileşmenin hava kalitesi üzerindeki etkileri bilinmektedir. Gelişmiş ülkelerde hava kirliliği kontrol stratejileri uygulandığı için stratejilerin etkinliği bu ülkelerle sınırlıdır. Gelişmekte olan ülkeler fosil yakıtlara güvenmeye devam etmekte ve tarım emisyonları, mahsul kalıntılarının yakılması ve biyokütle yakıtı ve düşük kaliteli kömür yanmasından kaynaklanan hava kirliliği yaşamaktadır. Hava kirliliği sağlığa, görünürlüğe, ekosistemlere ve iklim değişikliğine neden olmaktadır. Partikül madde (PM) olarak da bilinen katı hava kirleticileri sağlık üzerinde en ciddi olumsuz etkilere sahiptir ve hava kirliliğine maruz kalmak hükümetlerin başta 2,5 mikron ve daha küçük parçacıklar (PM2.5) ve 10 mikron ve daha küçük parçacıklar (PM10) olmak üzere hava kirleticilerinin konsantrasyonunu ölçmesi, izlemesi ve kontrol etmesi ve kirlilik seviyelerini dünya sağlık örgütü tarafından tanımlanan değerlerin altında tutması gerekmektedir. Hava kalitesi izleme ağları mevcut olmasına rağmen, Afrika ve Orta Doğu'daki şehirler en kötü etkilenenler olmak üzere, dünya genelinde hava kirliliği düzeyleri birçok ülke ve kentte halen kabul edilen sınırların üzerinde seyretmektedir. 2020'de COVID-19 ile ilgili karantinalar yıllık hava kirletici seviyelerinde önemli bir düşüşe neden olsa bile, hava kirliliği hâlâ dünya'daki en büyük çevresel tehdit olarak kabul edilmektedir. Hava kalitesi izleme istasyonlarından toplanan veriler, hava kirliliğinin insan sağlığı üzerindeki etkilerini incelemek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Hava kalitesi izleme ağları, hava kirliliğinin izlenmesi için gerekli olan kirleticilerin kimyasal bileşimleri ve meteorolojik parametreler hakkında önemli bilgiler sağlar ancak bu istasyonların ilk yatırımı ve bakımı pahalıdır ve yerel ve bölgesel ölçekte makul hava kirliliği tahminleri üretmek için konumları dikkatlice planlanmalıdır. Hava kalitesi izleme istasyonları, hava kirleticilerinin mekansal dağılımını doğru bir şekilde temsil etmek için en uygun konumlara yerleştirilmelidir. Düşük maliyetli hava kalitesi izleme sensörleri popüler hale gelmiş olsa da, yer tabanlı istasyonlara kıyasla bazı yetersizlikleri vardır. Ayrıca, Hava kalitesi izleme istasyonları tüm hava kirleticilerinin mekansal değişkenliğini yakalayamayabilir ve temsiliyetleri dikkatle incelenmelidir. Maliyetli istasyonlar yanlış yerleştirildiğinde ve hava kalitesi verilerini kopyaladığında istasyon fazlalığı sorunu da ortaya çıkmaktadır. Havadakı partiküllerin konsantrasyonlarını ölçen yer tabanlı hava kalitesi izleme istasyonlarının sayısının yetersiz olması, yüksek partikül konsantrasyon seviyelerinin çevre üzerindeki etkilerine ilişkin kapsamlı çalışmaları engellemektedir. Partikül madde konsantrasyonunu ölçmek için çeşitli mekanik, elektrikli ve radyoaktif aletler mevcut olsa da, hataları önlemek için düzeltme faktörlerine ve kalibrasyonlara ihtiyaç vardır. Bu nedenlerden dolayı, yer gözlem uydularından elde edilen veriler/ölçümler, çevresel çalışmalarda yer tabanlı verilerin yerine kullanılabilir. Yere dayalı veriler genellikle daha ayrıntılı ve doğru olmasına rağmen, uydu görüntü verileri daha geniş mekansal kapsamlar üzerinde daha geniş bir görünüm sağlar. Uydu verileri aynı zamanda uzun zaman dilimlerinde veri toplama avantajına sahip olup, çevresel eğilimlerin ve değişimlerin uzun vadeli analizine olanak tanır ve pahalı yer tabanlı ölçüm araçlarına uygun maliyetli bir alternatif sağlayabilir. Aerosoller, Dünya atmosferinde asılı duran küçük parçacıklardır. Doğal veya insan kaynaklı olabilirler ve çeşitli boyut ve bileşimlere sahiptirler. Atmosferik aerosol yükünün Dünya'nın ikliminin ve çevresinin çeşitli yönleri üzerindeki etkisi yatsınamaz. Küresel sıcaklığı, atmosferik radyasyonu, Dünya'nın albedosunu ve karasal ısı bütçesini, ayrıca bulutları ve yağış süreçlerini ve ekolojik sistemleri etkiler. Bu nedenle, atmosferik aerosollerin rolünü anlamak, Dünya'nın iklimini ve ekosistemini kapsamlı bir şekilde anlamak için çok önemlidir. Atmosferin dikey bir dilimindeki mikroskobik aerosol parçacıklarının veya damlacıklarının miktarı hem yer tabanlı aletler hem de uydu sensörleri tarafından ölçülebilir. Atmosferik aerosol tespiti için kullanılan ilk uydu aracının fırlatılmasından bu yana otuz yıldan fazla zaman geçti. Uzaktan algılanan ana jeofiziksel miktar ve sütun/kolon etkili parçacık özelliği, toplam sütun orta görünür aerosol optik derinliğidir (AOD). AOD, güneş ışığının atmosferdeki aerosol parçacıkları tarafından ne kadar emildiğinin veya saçıldığının bir ölçüsüdür ve atmosferik aerosollerin konsantrasyonu ve dağılımı hakkında bilgi sağlar. PM ve AOD konsantrasyonları hava kirliliğinin önemli ölçütleridir. Havada bulunan partikül madde miktarını temsil ederler ve birbirleriyle güçlü bir şekilde ilişkilidirler. Yere dayalı hava kirletici konsantrasyonu olgusu, atmosferin yaklaşık 1 ila 2 kilometre yüksekliğe kadar Dünya yüzeyi ile etkileşime giren kısmı olan atmosferik sınır tabakasındaki kirletici konsantrasyonunu gösterirken, uydu tabanlı AOD veriler, Dünya yüzeyinden atmosferin tepesine kadar olan aerosollerin toplam sütun miktarının bir ölçüsünü sağlar. Uydu tabanlı AOD ölçümleri, partikül kirliliğinin yoğun olduğu bölgeleri ve kısa vadeli ani artışları belirleyebilir ve daha sonra daha ayrıntılı yer tabanlı hava kirliliği ölçümler için hedeflenebilir ve bu ölçüm çabalarının optimize edilmesine yardımcı olur. Ayrıca, uydu tabanlı AOD ölçümleri uygun maliyetlidir ve ölçüm çabalarını daha verimli bir şekilde hedeflemek için önemli bilgiler sağlayabilir. Uzay tabanlı uzaktan algılama yöntemleri ile elde edilen uydu AOD verileri, atmosferik aerosollerin mekansal ve zamansal dağılımlarının sürekli ve yerelden küresele farklı ölçeklerde karakterize edilmesinde hayati bir rol oynamaktadır. Uydu bazlı aerosol ürünlerinin popülerliği, çeşitli geri alma algoritmalarının geliştirilmesine yol açmıştır. Uydu aerosol gözlemleri iklim çalışmaları, hava kalitesi çalışmaları ve su döngüsü çalışmaları gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bölgesel ve küresel aerosol modellerinin yorumlanmasında uydu aerosol verilerinin doğruluğunu sağlamak için, aerosol algoritmalarının performansını değerlendirmek çok önemlidir. Yer tabanlı güneş fotometrelerinden elde edilen doğru ve ayrıntılı AOD verilerini kullanılarak yapılan doğrulama bu amaçla kullanılmaktadır. AErosol RObotic NETwork (AERONET) programı, AOD gibi çeşitli aerosol optik ve mikrofiziksel özelliklerini ölçmek için dünyanın dört bir yanına yerleştirilmiş çok sayıda güneş fotometresi kullanan aerosolleri izlemek için dünya çapında hayati bir ağ olan yer tabanlı uzaktan algılama aerosol ağlarının bir federasyonudur. Uydu aerosol ürünlerinin etkinliğinin coğrafya, iklim ve hava koşulları gibi faktörlere bağlı olarak değişebileceğini unutmamak gerekir. Bu nedenle, uydu AOD alımlarını ilgi bölgemizde en yakın mesafede bulunan AERONET sahalarından alınan AOD ölçümleriyle doğrulayarak ve mevcut aerosol ürünlerini karşılaştırarak en güvenilir algoritmayı belirlemek çok önemlidir. Bu çalışmanın temel amacı, aerosol konsantrasyonlarını ve ortam hava kirliliğini kontrol altına almak ve etkili bir plan oluşturmak için aerosol konsantrasyonunu etkileyen faktörleri anlamaktır. Bunun yanı sıra, ilgili verilerin toplanması, doğrulanması ve özel yöntemler kullanılarak analiz edilmesi yoluyla, aerosol konsantrasyonlarının uzun dönemdeki değişimleri belirlenmeye çalışılacaktır. Bu amaç doğrultusunda, çalışma üç ana bölümden oluşmaktadır. İlk olarak, çeşitli uydu aerosol ürünleri, Akdeniz bölgesi ve Karadeniz'de doğrulukları ve uygunlukları açısından, uydudan türetilen AOD'ler ile AERONET AOD ölçümleri kara, okyanus ve kıyı olmak üzere üç farklı konumda karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. En etkili AOD verisi elde etme algoritması ve uydu sensörü, birincil uydu aerosol veri setlerinin karşılaştırılması yoluyla belirlenmiştir. Bu kapsamda, Beş yıllık bir süre boyunca (2014-2018), doğu Akdeniz'deki çeşitli yüzey sınıfları/türlerinde (yani kara, okyanus, kıyı) AERONET AOD ölçümlerini ile çoklu Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) ve Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) AOD ürünleri karşılaştırıldı ve çıkan sonuçlar doğrulandı. Dark Target (DT), Deep Blue (DB) ve Multi-Angle Implementation of Atmospheric Correction (MAIAC) dayanan MODIS aerosol ürünleri farklı mekansal/uzamsal çözünürlüklerde (1 km, 3 km ve 10 km) mevcutken, VIIRS aerosol ürünü 6 km çözünürlüğe sahiptir. VIIRS AOD değerlerini elde etmek için kara için geliştirilmiş DB yaklaşımı, okyanus için ise SOAR yöntemi kullanılmıştır. Kentsel/kara yüzeyi üzerinde en iyi performans gösteren ürünler, 0,048-0,061 Root-Mean-Squared Errors (RMSE) ile MODIS MAIAC ve VIIRS DB aerosol ürünleridir ve kara için beklenen hata içinde kalan geri alımların daha yüksek bir yüzdesi (%81-%89) vardır. MODIS MAIAC AOD verilerinin 1 km'lik daha iyi bir mekansal çözünürlüğe sahip olması nedeniyle avantajlıdır ve bu da alt-grid aerosol özelliklerini yakalamasını ve daha fazla sayıda AOD alımı sağlar. İkinci bölümde, Marmara bölgesi üzerinde MODIS MAIAC tabanlı AOD'nin mekansal-zamansal değişimi ve etki faktörleri analizine odaklanıyorum. Bu bölümün amacı, bir bölge içinde normalden daha yüksek AOD seviyelerine sahip alanları belirlemek ve mevsimsel hava düzenleri, yerel emisyon kaynakları ve arazi örtüsü ve kullanımı gibi çeşitli çevresel faktörlerin bu alanlardaki aerosol kirliliğinin varlığıyla nasıl bağlantılı olduğunu incelemektir. Marmara bölgesini çalışma bölgemiz olarak seçmemizin nedeni, bölgenin çeşitli doğal ve antropojenik kaynaklardan aerosol oluşumuna maruz kalmasıdır. Türkiye'nin kuzeybatısında olan Marmara bölgesi, coğrafi olarak en küçük ikinci bölge olmasına rağmen, ülkenin en kalabalık bölgesidir. Bunun nedenlerinden biri, Türkiye'nin en büyük şehri ve dünyanın en büyük şehirlerinden biri olan İstanbul'un burada bulunmasıdır. Bölge, ayrıca Bursa, Kocaeli ve Tekirdağ gibi diğer gelişen şehirleri de içerdiği gibi ticari ve endüstriyel faaliyetlerin yoğun olduğu önemli bir ekonomik merkezdir. Bölge, deniz tuzu, tarımsal faaliyetler, deni̇z taşimaciliği, endüstriyel faaliyetler ve mevsimsel Sahra tozu taşımacılığı dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan aerosol oluşumunun etkisi altındadır. Çalışmanın ikinci bölümünde amaçlanan hedefi gerçekleştirmek için, çalışma süresince MODIS MAIAC uydu verilerini yıllık, aylık, mevsimsel ve günlük olarak inceleyerek bölgedeki AOD'nin mekânsal ve zamansal değişkenliği incelenmiştir. Aylık ortalama AOD Ocak ayından Mayıs ayına kadar kademeli olarak artmakta, Mayıs ve Ağustos ayları arasında dalgalanmakta ve Ağustos ayında en yüksek değerine ulaşmaktadır. Aylık ortalama AOD Ağustos ayından sonra azalır ve yıl sonunda Aralık ayında en düşük aylık ortalamaya ulaşır. AOD'nin mevsimsel değişimi önemlidir: yaz (0.148) > ilkbahar (0.136) > sonbahar (0.116) > kış (0.09). AOD'nin çok yıllı değişiminin incelenmesi, 2000 ve 2010 yılları arasında AOD'nin sırasıyla 2002 ve 2008 yıllarında 0,146 ve 0,137 değerleriyle iki maksimuma sahip olduğunu göstermektedir. 2000-2021 yılları arasında, AOD yıllık 0,005/a'lık bir düşüşle azalma eğilimindedir. 1km ölçekte MODIS MAIAC AOD veriler kullanarak aerosol yüklemesinin kapsamlı bir değerlendirmesi ve arazi kullanımının/örtüsünün aerosol özellikleri üzerindeki etkisini vurgulayan istatiksel-görsel analizler yapılmıştır. Elde edilen bulgular, bölge genelinde yüksek aerosol konsantrasyonuna sahip önemli bölgeler olduğunu ve bu bölgelerin belirgin zamansal değişimler gösterdiği ortaya konmuştur. Aerosol yüklemesi 2011 yılına kadar Marmara bölgesinin batı yakasında (Edirne, Tekirdağ, Kırklareli, Çanakkale, İstanbul, Kocaeli) daha yüksekken, 2016 yılından sonra bölgenin doğu kısmı (Bursa, Sakarya ve Balıkesir) daha yüksek aerosol konsantrasyonlarına maruz kalmıştır. 2000-2021 yılları arasında aerosol kirliliğinin en düşük olduğu gün sayısı Bilecik'te görülürken (≈%35), Edirne en yüksek aerosol kirliliği seviyesine sahip günlerin en yüksek yüzdesini (≈%9) yaşamıştır. Bölgede aerosollerin ana kaynakları kentsel faaliyetler ve endüstrilerden kaynaklanan emisyonların yanı sıra topraktan kaynaklanan mineral aerosollerdir. Son olarak, arazi örtüsü/arazi kullanımı sınıflandırması için yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Çalışmanın son bölümünde, Akdeniz şehirlerindeki farklı arazi örtüsü ve arazi kullanımı modellerini belirlemek ve ayırt etmek için bir strateji önerilmektedir. Kentsel peyzajların karmaşık ve morfolojik olarak heterojen doğası nedeniyle zor olabilen yapılaşmış alanları çıplak araziden ayırmaya odaklanılmıştır. Ayrıca, kentleşmiş/sanayileşmiş bölgelerin ve çıplak toprak alanlarının atmosferik aerosol yüküne olan büyük katkısı nedeniyle de bu ayrıma ihtiyaç duyulmaktadır. Bu amaçla, uydu görüntü verileri üzerinde önerilen çoklu indeks yöntemleri kullanılarak bu iki sınıfın ayrılması iyi bir şekilde ele alınmıştır. Normalleştirilmiş fark tillage indeksi (NDTI), kırmızı kenar tabanlı normalleştirilmiş bitki örtüsü indeksi (NDVIre) ve modifiye edilmiş normalleştirilmiş fark su indeksinden (MNDWI) oluşan çoklu indeks kombinasyonu, tüm LCU sınıfları için %93 doğruluk ve 0,91 kappa değeri ile olağanüstü bir genel performans göstermiştir. Yerleşik bölgeleri çıplak araziden ayırmada elde edilen iyileşme, çıplak arazilerin yerleşik bölgeler olarak yanlış sınıflandırılmasını önemli ölçüde azalttığı için büyük önem taşımaktadır. Bu durum, aerosol yüklemesi üzerinde en yüksek etkiye sahip iki faktörün bulunduğu çalışma bölgesindeki aerosol çalışmaları için özellikle önemlidir. Bu iyileştirme ile sağlanan arazi örtüsü sınıflandırmasının artan doğruluğu, bölgedeki aerosol çalışmalarının güvenilirliğini ve hassasiyetini büyük ölçüde artırabilir.

Özet (Çeviri)

The impacts of urbanization and industrialization on air quality are well known, and air pollution control strategies have been implemented, but the effectiveness of these strategies is limited to developed countries. Developing countries continue to rely on fossil fuels and experience air pollution from agriculture emissions, crop residue burning, biomass fuel, and low-quality coal combustion. Air pollution contributes to health, visibility, ecosystems, and climate change. Solid air pollutants, also known as particulate matter (PM) consist of tiny particles suspended in the air has the most severe health impacts. Governments need to measure, monitor, and control the concentration of air pollutants and maintain the pollution levels under the values defined by the World Health Organization (WHO). There have been some efforts to reduce air pollution in developing countries. However, there is still a long way to go in terms of clean air in many developing countries. The data collected from air quality monitoring (AQM) stations are commonly used to study the impacts of air pollution on human health. However, the initial investment and maintenance of ground-based AQM stations are expensive. The limited quantity of air quality monitoring stations on the ground poses a hindrance to conducting thorough research into the effects of elevated levels of air pollution on the environment. Measurements from earth-observing satellites can be a useful substitute for ground-based data in environmental studies. Although ground-based data are often more detailed and accurate, satellite data provide a broader view of larger spatial extents. The advantages of satellite data collection over a lengthy period allow for long-term monitoring of environmental trends and changes. Aerosols, tiny particles that are suspended in the Earth's atmosphere can be of natural or human-made origin. The impact of atmospheric aerosol loading on various aspects of the Earth's climate and environment cannot be overstated. Besides its adverse effect on human health, it affects global temperature, atmospheric radiation, the Earth's albedo, and terrestrial heat budget, as well as clouds and precipitation processes, and ecological systems. Therefore, understanding atmospheric aerosols is essential for comprehending Earth's climate and ecosystem. The columnar aerosol pollution or the number of microscopic aerosol particles in a vertical slice of the atmosphere can be measured by satellite sensors. The main remotely sensed geophysical quantity and column-effective particle property is total column aerosol optical depth (AOD). The AOD is a measure of how much sunlight is absorbed or scattered by aerosol particles in the atmosphere, and it provides information on the concentration and distribution of atmospheric aerosols. The concentrations of PM and AOD are important measures of air pollution. They represent the amount of particulate matter present in the air and are strongly correlated with each other. While ground-based air pollutant concentration records show the concentration of pollutants near the Earth`s surface, satellite-based and ground-measured AOD data provide a measure of the total column amount of aerosols from the Earth's surface up to the top of the atmosphere. Satellite-based AOD measurements can identify hotspots of particle pollution and short-term spikes, which can then be targeted for more detailed ground-based measurements of air pollution. Space-based remote sensing plays a vital role in characterizing the spatial and temporal distributions of atmospheric aerosols from the local to global scale. The popularity of satellite aerosol products has led to the development of various aerosol retrieval algorithms. To ensure the accuracy of satellite aerosol data in interpreting regional and global aerosol patterns, it's crucial to evaluate the performance of the retrieval algorithms. Validation using accurate ground-based AOD measurements is employed for this purpose. AErosol RObotic NETwork (AERONET) program is a federation of ground-based remote sensing aerosol networks, a vital worldwide network for monitoring aerosols that employ numerous sun-photometers stationed across the globe to measure various aerosol optical and microphysical characteristics, such as AOD. It's important to note that the efficacy of satellite aerosol products may vary depending on factors such as geography, climate, and weather conditions. Thus, it's essential to identify the most reliable algorithm by validating satellite AOD retrievals against the nearest ground-based data to the region of interest. The primary aim of this research is to better understand the behavior of aerosols in the atmosphere and gain insight into the spatial distribution and temporal variability of aerosols in the region, as well as to identify the factors that influence the magnitude of AOD and its correlation with land cover/use (LCU). This understanding will aid in devising an efficient strategy to manage environmental air pollution. Furthermore, by gathering, verifying, and analyzing appropriate data through particular techniques, the alterations in aerosol concentrations over a prolonged period will be assessed. For this major objective, the study is divided into three key sections. First, various aerosol products are evaluated for their accuracy and reliability by comparing satellite-derived AODs with AERONET AOD measurements at three different sites. The most effective AOD product were determined by comparing the performances of aerosol data sets. In this context, multiple Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) AOD products were compared with AERONET AOD measurements at various surface classes/types (i.e. land, ocean, coastal) in the eastern Mediterranean over five years (2014-2018) and the results were validated. MODIS aerosol products based on Dark Target (DT), Deep Blue (DB), and Multi-Angle Implementation of Atmospheric Correction (MAIAC) are available at different spatial resolutions (1 km, 3 km, and 10 km), while the VIIRS aerosol product has a resolution of 6 km. To obtain VIIRS AOD values, the improved DB approach was used for land and the Satellite Ocean Aerosol Retrieval (SOAR) method for the ocean. The best-performing products over the urban/land surface are the MODIS MAIAC and VIIRS DB aerosol products with Root-Mean-Squared Errors (RMSE) of 0.048-0.061 and a higher percentage (81%-89%) of retrievals falling within the expected error for land. This is while the MODIS MAIAC AOD data also has the advantage that it has a better spatial resolution of 1 km, which enables it to capture sub-grid aerosol features and a higher number of AOD retrievals. In the second section, I focus on the spatiotemporal variation of MODIS MAIAC AOD over the Marmara region. The objective of this section is to pinpoint areas within a region that have high AOD levels and examine how various environmental factors such as seasonal weather patterns, local emission sources, and LCU are linked to the presence of aerosol pollution in those areas. Our study area was the Marmara region because it is subject to the production of aerosols originating from diverse sources, both natural and anthropogenic. The Marmara Region is the country's most populous region, despite being the second smallest geographically. This is due to Istanbul being located there. The region also contains other important developing cities like Bursa, Kocaeli, and Tekirdag. It is a significant economic center with a lot of agricultural, commercial, and industrial activity. Aerosol formation in the region is influenced by a range of sources, including sea salt, agricultural practices, maritime transport, industrial activities, and the seasonal transportation of dust from the Sahara Desert. To accomplish the objective of the study's second part, I analyzed the MODIS MAIAC AOD data at annual, monthly, and seasonal scales between 2000 and 2021 to investigate the spatiotemporal variability of AOD in the Marmara region. The monthly mean AOD increases gradually from January to May and fluctuates between May and August and reaches its highest value in August. The monthly mean AOD decreases after August and reaches its lowest monthly mean at the end of the year during December. Seasonal variation in AOD is significant: summer (0.148) > spring (0.136) > autumn (0.116) > winter (0.09). According to an analysis of the AOD's multi-year variation, there were two maxima for the AOD between 2000 and 2010 with values of 0.146 and 0.137 in 2002 and 2008, respectively. AOD exhibits a decreasing tendency from 2000 to 2021, with a 0.005/yearly decline. Using the MODIS MAIAC AOD data at a 1-km scale, I performed a comprehensive assessment of aerosol loading and statistical-visual analyses highlighting the influence of land use/cover on aerosol properties. The findings revealed that there are significant regions with high aerosol concentrations across the region and that these regions show significant temporal variations. The aerosol loading was higher over the western side of the Marmara region (Edirne, Tekirdag, Kırklareli, Canakkale, Istanbul, Kocaeli) until 2011 while the eastern part of the region (Bursa, Sakarya, and Balikesir) was exposed to higher aerosol concentrations after 2016. From 2000 to 2021 the largest number of days with lower aerosol pollution is seen in Bilecik (≈ 35%) while Edirne experienced the highest percentage of days with the highest aerosol pollution level (≈ 9%). In the region, aerosols are mostly generated by urban activities and industries, as well as mineral aerosols originating from soils. Finally, a novel approach to LCU classification is proposed. The last part of the paper proposes a strategy to identify and distinguish different LCU patterns in Mediterranean cities. The focus was on separating built-up areas from bare land, which can be challenging due to urban landscape complexity and heterogeneity. Separation is also necessary since urbanized/industrialized zones and bare soil areas contribute significantly to atmospheric aerosol pollution. For this purpose, the separation of these two classes was well-addressed by using the proposed multi-index methods on satellite image data. The multi-index combination of the normalized difference tillage index (NDTI), the red-edge-based normalized vegetation index (NDVIre), and the modified normalized difference water index (MNDWI) showed outstanding overall performance with 93% accuracy and a 0.91 kappa value for all LCU classes. The improvement achieved in separating built-up regions from bare land is of substantial significance, as it significantly reduces the misclassification of bare land as built-up regions. This is particularly important for aerosol studies in the study region, where the two factors with the highest impact on aerosol loading are found. The enhanced accuracy of land cover classification provided by this improvement can greatly enhance the reliability and precision of aerosol studies in the area.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    609584

    Ardahan havzası örneğinde zamansal-mekansal karbon ve azot dinamiklerine ait süreç temelli model

    A process-based model of spatio-temporal dynamics of carbon and nitrogen in the case of Ardahan watershed

    KADİR YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Çevre MühendisliğiBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NUSRET KARAKAYA

  2. Tez No

    739775

    Konumsal analiz yöntemleri ve makine öğrenmesi entegrasyonu ile kitle kaynaklı verilere dayanarak rekreasyonel hareketliliğin haritalanması: Eskişehir örneği

    Mapping recreational mobility based on crowdsourced data with the integratıon of spatial analysis methods and machine learning: The case of Eskişehir

    AHMET USLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve FotogrametriEskişehir Teknik Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN UYGUÇGİL

  3. Tez No

    827837

    District-based urban sprawl monitoring and modelling using CA-Markov model: application in two mega cities

    İlçe bazlı kentsel yayılma izleme ve CA-Markov model ile modelleme: iki mega şehirde uygulama

    ANALI AZABDAFTARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  4. Tez No

    714200

    The interfacial dynamics of Amari type neural field models on finite domains

    Sınırlı alanlarda Amari tipi nöral alan modellerinin arayüz dinamikleri

    AYTÜL GÖKÇE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    MatematikThe University of Nottingham

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. STEPHEN COOMBES

    DOÇ. DR. DANIELE AVITABILE

  5. Tez No

    311230

    Neuroimaging of brain activity using spatio-temporal signal modelling

    Uzay-zamansal işaret modelleme ile beyin etkinliğinde nörogörüntüleme

    ADİL DENİZ DURU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU

Geri Dön