Tartışma: “Bitlis hava kirliliği emisyon envanteri ve sağlık etkilerinin çoklu lineer regresyonla tahmini” başlıklı yayınla ilgili yorum (doğal afetler ve çevre dergisi, ocak 2019, 5(1): 1-10)

Abstract

Doğal Afetler ve Çevre Dergisi’nde yayınlanan "Bitlis Hava Kirliliği Emisyon Envanteri ve Sağlık Etkilerinin Çoklu Lineer Regresyonla Tahmini” isimli yayında (Ocak 2019, 5(1): 1-10) Bitlis’te 2015 yılında yakılan yakıt miktarından hareketle; SOx, NOx, PM10 ve CO parametreleri için kütlesel debiler hesaplanmıştır. Ayrıca Bitlis’te 2012-2015 yılları arasında mevcut hastanelere solunum yoluyla ilgili başvuran hasta sayıları elde edilmiştir. Hasta sayıları ve emisyon verileri kullanılarak 2015 yılı hasta sayıları tahmin edilmiş ve hesaplanan hasta sayısı ile elde edilen hasta sayısı arasında yüksek korelasyon görüldüğü belirtilmiştir. Çalışmada çok önemli hatalar mevcuttur. Hesaplamaya esas alınan kömür miktarı ve hesaplanan emisyon faktörlerinin bazıları hatalı olup bu nedenle elde edilen emisyon envanteri tamamen yanlıştır. Bu durumda elde edilen korelasyon değeri de tamamen rastlantısaldır. Bu makaleden faydalanacak okuyucuların bu hataları görmesi açısından yapılan tespitler değerlendirme olarak çalışmada verilmiştir.

According to the article published in Journal of Natural Hazards and Environment, titled as “Bitlis Air Pollution Emission Inventory and Estimation of Health Effects by Multiple Linear Regression” (January 2019, 5(1): 1-10); mass discharges for the parameters of SOx, NOx, PM10 and CO were estimated by means of 2015 burned coal data in Bitlis. In addition, the number of patients admitted to hospitals for respiratory diseases in Bitlis between 2012 and 2015 were obtained. The patient numbers and the emission data were used to estimate the number of patients in 2015 and a high correlation was observed between the number of patients calculated and the number of patients obtained. There were very important errors in the study. The amount of coal taken into account and some of the calculated emission factors were inaccurate, thus, the emission inventory was completely wrong. In this case, the correlation value was completely random. In this discussion, the findings of the discussed article were evaluated so that the readers benefiting from discussed article can see these mistakes.