Katı atık toplama ve taşıma sisteminden kaynaklanan hava kirleticileri emisyonlarının mekansal analiz teknikleri ile farklı araç kapasiteleri için hesaplanması: İzmir Çiğli örneği

Abstract

Bu çalışmada evsel katı atık toplama ve taşıma sisteminden kaynaklanan önemli hava kirleticileri (CO, NMVOC, NOx, PM, N2O, NH3, SO2 ve CO2) emisyonlarının hesaplanması ve toplama aracı kapasitesinin (8+1 m3 ve 13+1.5 m3 ) kirletici emisyonlarına etkisinin incelenmesi için Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) tabanlı bir yöntem geliştirilmiş ve İzmir’in Çiğli ilçesi için uygulanmıştır. CBS tabanlı Vehicle Routing Problem (VRP) yöntemi ile optimum güzergahların tayini, toplam kat edilen mesafelerin ve toplam araç çalışma sürelerinin tespiti gerçekleştirilmiştir. Akabinde araç ve yakıt türüne bağlı emisyon faktörleri ve CBS analizleri sonucu elde edilen yakıt tüketiminin çarpımına dayalı hesaplama yöntemi ile emisyonlar hesaplanmıştır. Bulgular büyük araç ile toplama yapılması halinde ihtiyaç duyulan işçi ve araç sayısı azalırken toplam yakıt tüketiminin arttığını göstermektedir. Büyük araçla toplama yapılması halinde çalışma kapsamında değerlendirilen hava kirleticilerinin tamamının emisyonlarında küçük araca göre %17 artış hesaplanmıştır. Bu çalışma temel CBS bilgisi olan katı atık yönetimi planlayıcılarına optimum toplama güzergahlarının planlanması ve emisyonların hesaplanması için az veri ile uygulanabilir, basit ve hızlı bir modelleme yöntemi sunmaktadır.

In this study, A Geographic Information System (GIS) based methodology was presented to calculate the emissions of solid waste collection induced important air pollutants (CO, NMVOC, NOx, PM, N2O, NH3, SO2 and CO2) and to analyze the effect of collection vehicle capacity (8 + 1 m3 and 13 + 1.5 m3 ) on pollutant emissions and the methodology was applied to the district of Cigli in Izmir. Determination of optimum routes, total distances and total vehicle driving times were calculated through GIS-based Vehicle Routing Problem (VRP) method. Afterwards, emissions were calculated through the multiplication of fuel consumptions, obtained as a result of GIS analysis, and emission factors related to vehicle and fuel type. Results show that total fuel consumption increases while the number of employees and vehicles required are reduced when large vehicles are used. Collection with the large vehicle resulted in 17% increase in all emissions compared to the small vehicle. This study provides solid waste management planners, with basic GIS knowledge, a simple and fast modeling method that can be applied with little data for planning optimal collection routes and calculating emissions.