Standartlara Bağlı Hava Kirleticilerinin Kaynak Belirlemesi için Monin-Obukhov Uzunluğunu HYSPLIT ile Bütünleştiren Bir Veri Dönüşümü ve Dağılım Modelleme Çerçevesi

Abstract

Bu tez, Monin–Obukhov Benzerlik kuramına dayalı düzeltmelerin, düzenlenmiş hava kirleticileri için kaynak belirleme amacıyla kullanılan HYSPLIT benzetimlerine olan etkisini incelemek üzere bir veri dönüştürme ve modelleme çerçevesi geliştirmektedir. Meteorolojik girdi olarak New European Wind Atlas (NEWA) Projesi çıktıları kullanılmıştır. Eksik değişkenler yeniden hesaplanmış ve otomatik bir veri dönüştürme algoritması oluşturulmuştur. Mevzuat kapsamında düzenlenmiş hava kirleticilerine (PM10, SO2, NO2, O3 ve CO) ait yer düzeyi ölçümleri DATEM formatına dönüştürülmüş ve seçilen kirlenme dönemleri, revize meteorolojik alanların dağılım davranışı ve emisyon oranı kestirimine etkisini değerlendirmek için kullanılmıştır. İki harici kararlılık düzeltmesi değerlendirilmiştir: 10 m seviyesinde uygulanan L-tabanlı düzeltme ve 50 m ve üzerindeki düşey profili değiştiren T* tabanlı yaklaşım. Analizler, yalnızca yüzey seviyesinde yapılan L düzeltmesinin dahi ters modelleme davranışını etkileyebildiğini ve baskın kaynak bölgelerinin belirlenmesini iyileştirebildiğini göstermektedir. Buna karşılık T* düzeltmesi, yüzey gözlemlerinin temel aldığı 10 m rüzgâr alanını değiştirmediği için sınırlı bir etki göstermiştir. RAW ve REVISED meteorolojik alanların karşılaştırılması, her iki veri kümesinin de benzer Rank-temelli doğrulama sonuçları ürettiğini ve NEWA'nın kıyı bölgelerindeki dağılım çalışmaları için yeterli akış bilgisini sağladığını göstermektedir. İleri ve geri yönlü benzetimleri üreten, optimizasyon yapan ve doğrulama metriklerini hesaplayan otomatik bir iş akışı geliştirilmiştir. Genel olarak, revize rüzgâr alanları HYSPLIT tabanlı yörünge ve dağılım çalışmalarında geleneksel olmayan veri kümeleri için de uygulanabilir. Geliştirilen otomatik kaynak belirleme çerçevesi, gelecekte modele içsel olarak uygulanacak kararlılık düzeltmeleriyle de birleştirilebilir.This dissertation develops a data-conversion and modelling framework to examine how Monin–Obukhov Similarity Theory–based corrections influence HYSPLIT simulations used for source attribution of regulated air pollutants. New European Wind Atlas Project outputs were utilized as meteorological input. Missing variables were reconstructed, and an automated data conversion algorithm was introduced. Ground-level measurements of regulated air pollutants (PM10, SO2, NO2, O3 and CO) were processed into DATEM format, and selected pollution episodes were used to test how modified meteorological fields affect dispersion behaviour and emission-rate estimation. Two external stability corrections were evaluated: an L-based adjustment applied at 10 m and a T*-based correction that modifies the vertical profile above this level. The analyzes show that even a surface-only L correction can influence the inversion behaviour and improve the identification of dominant source regions. In contrast, the T* correction has a limited effect because it does not alter the 10 m wind field used by surface observations. Comparisons between the RAW and REVISED meteorological fields indicate that both datasets yield consistent rank-based validation scores, with NEWA providing sufficiently detailed flow information for coastal dispersion studies. An automated workflow was developed to generate forward and backward simulations, perform optimisation, and calculate validation metrics in a unified structure. Overall, corrected wind field inputs can be applied to any unconventional data structure for use in HYPSLIT-based trajectory and dispersion studies. The developed automated source attribution framework can also be integrated with internally applied stability corrections in future work.