최근 지구온난화의 주원인인 이산화탄소(carbon dioxide, CO2)의 배출량을 줄이기 위하여 한국은 탄소 배출량 감축목표와 탄소 중립을 선언하였으며, 이에 따른 지역별 배출량과 대기 중 CO2 농도의 정확한 평가가 중요해지고 있다. 본 연구에서는 Orbiting Carbon Observatory-2 위성자료와 CO2 배출량 자료를 활용하여 위성기반 대기 중 CO2 농도와 배출량의 시공간적 차이를 확인하고, 이러한 차이를 식생 성장에 따른 광합성 반응지수인 태양유도 엽록소 형광(solar-induced fluorescence, SIF)을 이용하여 설명하고자 하였다. 2014년부터 2018년까지 한국 지역에서 환경부 온실가스종합정보센터(Greenhouse Gas Inventory and Research Center, GIR) 및 Emissions Database for Global Atmospheric Research (EDGAR) 배출량은 지속적으로 증가하였지만, 위성에서 관측된 CO2 농도는 2018년에 전년 대비 감소하는 것으로 나타났다. 지역적으로 살펴보면 경기도, 충청북도는 2018년에 GIR, EDGAR 배출량이 증가하였지만 CO2 농도는 감소하였다. 또한, 배출량과 위성관측 CO2 농도의 상관성분석에서 서울과 강원도 지역에서 각각 0.22 (GIR), 0.16 (EDGAR)으로 낮은 상관성을 보였다. 대기 중 CO2 농도는 SIF와 지역별로 상이한 상관관계를 보였는데, 5~9월의 CO2-SIF 상관성분석에서 서울과 경기지역은 -0.26의 음의 상관계수를, 충청북도와 강원도는 0.46의 양의 상관계수를 보이며 CO2 흡수와 대기 중 농도의 관계성이 지역별로 차이가 있음을 밝혔다. 따라서 대기 중 CO2 농도와 배출량 사이의 관계성을 분석함에 있어 CO2 흡수 과정에 대한 고려가 필요하다는 것을 시사한다.
Currently, the concern about the environment is the issue all over the world, and in particular, carbon emissions of the power plants will not be able to disregard from the respect of generation cost. This paper proposes DR (demand response) as a method of reducing carbon emissions and therefore, carbon emissions cost. There are a number of studies considering DR, and in this paper, the effect of DR is focused on the side of carbon emission reduction effect considering Time-Of-Use (TOU) program, which is one of the most important economic methods in DSM. Demand-price elasticity matrix is used in this paper to model and analyze DR effect. Carbon emissions is calculated by using the carbon emission coefficient provided by IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change), and generator's input-output characteristic coefficients are also used to estimate carbon emission cost as well as the amount of carbon emissions. Case study is conducted on the RBTS IEEE with six buses. For the TOU program, it is assumed that parameters of time period partition consist of three time periods (peak, flat, off-peak time period).
Greenhouse industry has been growing in many countries due to both the advantage of stable year-round crop production and increased demand for fresh vegetables. In greenhouse cultivation, $CO_2$ concentration plays an essential role in the photosynthesis process of crops. Continuous and accurate monitoring of $CO_2$ level in the greenhouse would improve profitability and reduce environmental impact, through optimum control of greenhouse $CO_2$ enrichment and efficient crop production, as compared with the conventional management practices without monitoring and control of $CO_2$ level. In this study, a mathematical model was developed to estimate the $CO_2$ emission from soil as affected by environmental factors in greenhouses. Among various model types evaluated, a linear regression model provided the best coefficient of determination. Selected predictor variables were solar radiation and relative humidity and exponential transformation of both. As a response variable in the model, the difference between $CO_2$ concentrations at the soil surface and 5-cm depth showed are latively strong relationship with the predictor variables. Segmented regression analysis showed that better models were obtained when the entire daily dataset was divided into segments of shorter time ranges, and best models were obtained for segmented data where more variability in solar radiation and humidity were present (i.e., after sun-rise, before sun-set) than other segments. To consider time delay in the response of $CO_2$ concentration, concept of time lag was implemented in the regression analysis. As a result, there was an improvement in the performance of the models as the coefficients of determination were 0.93 and 0.87 with segmented time frames for sun-rise and sun-set periods, respectively. Validation tests of the models to predict $CO_2$ emission from soil showed that the developed empirical model would be applicable to real-time monitoring and diagnosis of significant factors for $CO_2$ enrichment in a soil-based greenhouse.
최근 들어, 온실가스 감축에 대한 관심이 증가함에 따라 인쇄산업에서도 온실가스 배출이 적은 친환경 제품 사용에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 기존의 목재 펄프 인쇄 용지, 플라스틱 필름 및 합성지 등의 일반적인 인쇄 소재가 아닌 탄산칼슘을 주원료로 하는 미네랄 페이퍼(Mineral Paper)를 대상으로 탄소발자국을 전과정 평가 기법을 활용하여 분석하였다. 전과정 평가기법을 활용한 분석은 한국 탄소발자국 인증지침을 적용하였으며, 사용 및 폐기단계를 제외한 제조 전 단계와 제조단계를 연구 범위로 하였다. 연구 결과, 미네랄 페이퍼의 온실가스 배출계수는 $0.81kg\;CO_2eq/kg$이었으며, 전체 온실가스 배출에서 전기 사용에 의한 배출이 45.85%($0.37kg\;CO_2eq/kg$)로 산정되었다. 온실가스 배출량을 줄이기 위해서는 미네랄 페이퍼의 제조과정에서 제품 완성률을 높여 전기사용 효율 향상, 재생 에너지 사용과 같은 환경 부하가 상대적으로 적은 에너지 사용을 통해 환경 부하를 줄이는 노력이 필요하다.
The short-term version of Industrial Source Complex Model(ISCST3) was evaluated for estimating short-term concentrations using criteria pollutant(SO$_2$, NO$_2$, CO, PM10) data from emission inventory of Young Tong area in Suwon for the year 2002. The contribution of pollutant concentration from point, line, area sources was found 21.8, 76.5 and 1.6%. Statistical parameters, such as correlation coefficient, index of agreement(IA), normalized mean square error(NMSE) and fractional bias(FB) were calculated for each pollutants. The model performance were found good for PM10(82%) and NO$_2$(69%), but poor for SO$_2$(34%) and CO(13%).
젖소를 사육하는 유우농가 마을을 대상으로 선행 국내/외 문헌자료들에 대한 고찰을 통해 탄소 유입과 배출에 따른 각 부문별 발생량 원단위에 대한 다음과 같은 결론을 도출하였다. 1. 젖소 사육과정에서 탄소 유입에 대한 발생량 원단위는 젖소의 사료 섭취에 의한 탄소 유입(${\fallingdotseq}$ 5.9 ton C/head/year), 젖소 분뇨 퇴비를 초지로 환원시 탄소 유입(${\fallingdotseq}$ 2.3 ton C/head/year), 초지가 함유하고 있는 유기탄소(${\fallingdotseq}$ 318g C/$m^2$/year), 사료작물이 함유하고 있는 유기탄소(${\fallingdotseq}$ 145 g C/$m^2$/year) 및 광합성에의한 대기 중 $CO_2$의 초지 사료작물 흡수(${\fallingdotseq}$ 17 g C/$m^2$/year)로 정리할 수 있다. 2. 젖소 사육과정에서 탄소 배출에 대한 발생량 원단위는 젖소 호흡 및 트림에 의한 대기 중으로 $CO_2$와 $CH_4$ 배출(${\fallingdotseq}$ 2,9 ton C/head/year), 젖소 분뇨내 유기탄소 분해에 의한 대기 중으로 $CO_2$와 $CH_4$ 배출(${\fallingdotseq}$ 0.4 ton C/head/year), 초지에서 대기 중으로의 $CO_2$ 배출(${\fallingdotseq}$ 440 g C/$m^2$/year), 및 초지 내 유기탄소의 지하수 용출(${\fallingdotseq}$ 0)로 정리 할 수 있다.
본 연구는 RapidEye 영상을 활용하여 2013년 발생한 대형산불 피해지역(울주, 포항, 봉화)을 대상으로 온실가스 배출량 추정하였다. 온실가스 배출량 추정은 2006 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 가이드라인에서 제시하는 추정식을 이용하였다. 본 연구에서는 최대 우도법을 기반으로 한 감독분류를 실시하여, 산불피해지역의 강도등급 및 피해면적을 산출하였으며, 현장정보와 비교하여 정확도 검증을 실시하였다. 산불피해 등급별 정확도 평가 결과는 평균적으로 전체정확도 73.93%과 Kappa 계수 0.67로 나타났다. 2013년 대형산불피해지의 온실가스 배출량 추정은 울주지역 $CO_2$ 63,260, CO 5.207, $CH_4$ 360, $N_2O$ 28.0, $NO_x$$4.4g/kg^{-1}{\cdot}ha^{-1}$, 포항지역 $CO_2$ 28,675, CO 2.359, $CH_4$ 163, $N_2O$ 12.7, $NO_x$$1.9g/kg^{-1}{\cdot}ha^{-1}$ 그리고 봉화지역 $CO_2$ 53,086, CO 1,655, $CH_4$ 114, $N_2O$ 23.5, $NO_x$$3.6g/kg^{-1}{\cdot}ha^{-1}$로 나타났다.
Hassan, Syed Tauseef;Danish, Danish;khan, Salah-Ud-Din;Baloch, Muhammad Awais;Tarar, Zahid Hassan
Nuclear Engineering and Technology
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제52권12호
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pp.2969-2974
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2020
Looking at the recent studies, nuclear energy and carbon dioxide (CO2) emissions nexus shows inconclusive result. To further explain nuclear energy-pollution nexuses this study is an attempt to analyze the impact of nuclear energy on pollution reduction for BRICS countries covering data for the period from 1993 to 2017. This study conducts advanced panel techniques such as Continuously-Updated Fully-Modified (CUP-FM) and Continuously-Updated Bias-Corrected (CUP-BC) for long run estimation. Our results support the notion that nuclear energy reduce CO2 emissions. Also, renewable energy corrects environmental pollution in BRICS countries. The magnitude of the coefficient of nuclear energy is less as compared to renewable energy, implying that nuclear is less effective in reducing environmental pollution. The findings offer significant policy understandings and suggestions not only for BRICS economies but for developing countries as well in designing suitable nuclear energy-growth-carbon policies.
In this study, a total of 10 volatile organic compounds (VOCs) including BTEX were determined in the inside and outside of a highway thnnel in order to evaluate the emission profile of automobile exhaust with respect to the concentrations, relative ratio and correlation coefficient of target analytes. In addition to VOCs, CO $CO_2 and NO_2$ were measured simultaneously. The results of this study indicated that the most abundant compound was toluene followed by benzene and m+p-xylenes, and the correlation coefficients between VOCs except styrene were higher than 0.96. The concentration ratio of toluene, ethylbenzene, xylenes with respect to benzene measured in the inside of tunnel was 1.5, 0.13, 0.74, respectively. Such ratios were found to be very similar to those measured in tunnels in the USA.
$CO_2$ 감축은 최근 문제되고 있는 온실가스를 감축시킬 수 있는 직접적인 수단이 되고 있으며, 이러한 방법으로는 CCS 기술이 현실적인 대안기술로 부상하고 있다. 특히 전 세계적으로 널리 분포되어 있고 많은 양의 $CO_2$ 를 격리할 수 있는 심부 대염수층을 대상으로 활발한 연구가 진행 중이다. 이에 본 연구에서는 심부 대염수층에 대한 $CO_2$ 지중격리시 예비 타당성 평가 수행을 위하여 인공신경망을 이용한 효율성 평가 모델을 개발하였다. 모델 개발에 앞서 심부 대염수층을 대표할 수 있는 기본 모델을 선정하고 상용시뮬레이터 GEM을 활용하여 민감도 분석을 수행하였으며, 분석 결과를 바탕으로 심부 대염수층에 영향을 미치는 주요 인자 및 영향범위를 선정하였다. 인공신경망 학습을 위한 격리 시나리오 구성 결과 용해트랩과 잔류트랩에 의한 $CO_2$ 격리를 확인할 수 있었으며, 인공신경망 모델 자체 검증 결과 0.99이상의 높은 상관계수를 나타내어 심부 대염수층에서의 $CO_2$ 지중격리 효율성 평가에 활용 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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