본 연구는 다변량 통계분석을 이용하여 다양한 기상인자가 대기 중 미세먼지(pariculate matter 10, PM10) 농도에 미치는 영향을 분석하였으며, 대기 중 PM10 농도에 따른 빗물 수질 변화를 평가하였다. 총 11회의 강우 이벤트를 대상으로 강우 전후의 대기 중 PM10 농도를 실시간 측정하였으며, 총 183개 빗물 샘플을 수집하여 pH와 EC (electrical conductivity)를 실시간 측정하고 양이온(Na+, Mg2+, K+, Ca2+, NH4+) 및 음이온(Cl-, NO3-, SO42-) 농도를 분석하였다. 측정된 데이터를 바탕으로 대기 중 PM10 농도, 기상인자, 빗물 수질 간 상관관계를 규명하기 위해 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 피어슨 상관분석(Pearson correlation analysis)을 실시하였다. 강우 유형 1(강우 강도: > 5 mm/h)의 경우, 누적 강우량에 따른 대기 중 PM10 농도는 유의한 음의 상관관계(r = -0.55, p < 0.05)를 보였으며 대기 중 PM10 농도는 빗물 내 수용성 이온(r = 0.25) 농도와 EC (r = 0.4)를 증가시키는 요인으로 작용하며, 빗물의 pH는 감소시키는 것으로 나타났다(r = -0.7). 반면, 강우 유형 2(강우강도: <5 mm/h)의 경우, 누적강우량과 대기 중 PM10 농도는 음의 상관관계를 보이지 않았으며, 대기 중 PM10 농도와 빗물 수질 간 통계적으로 유의한 상관관계가 나타나지 않았다.
The purpose of the study was to initially investigate the concentration patterns of $PM_1$, $PM_{2.5}$ and $PM_{10}$ in the Seoul subway lines, and then to figure out the PM behaviors of internal and external sources inside subway tunnels. The PMs were monitored by a light scattering real-time monitor during winter (Jan. 8-26 in 2015) and summer (July 2-Aug. 7 in 2015) in tunnel air, in passenger cabin air, and in the ambient air. The daily average $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, and $PM_1$ concentrations on these object lines were $101.3{\pm}38.4$, $81.5{\pm}30.2$, and $59.7{\pm}19.9{\mu}g/m^3$, respectively. On an average, the PM concentration was about 1.2 times higher in winter than in summer and about 1.5 times higher in underground tunnel sections than in ground sections. In this study, we also calculated extensively the average PM mass ratios for $PM_{2.5}/PM_{10}$, $PM_1/PM_{10}$, and $PM_1/PM_{2.5}$; for example, the range of $PM_{2.5}/PM_{10}$ ratio in tunnel air was 0.82-0.86 in underground tunnel air, while that was 0.48-0.68 in outdoor ground air. The ratio was much higher in tunnel air than in outdoor air and was always higher in summer than in winter in case of outdoor air. It seemed from the results that the in/out air quality as well as a proper amount of subway ventilation must be significant influence factors in terms of fine PM management and control for the tunnel air quality improvement.
The purpose of this study was to characterize mass concentration of $PM_{10}\;to,\;PM_{2.5}$ and metallic composition using Minivol Portable Sampler from May 2003 to May 2004 in metropolitan city, Seoul. Annual average concentration of $PM_{10}$ were $57.67({\pm}28.20)\;{\mu}g/m^3\;and\;PM_{2.5},\;were\;42.06({\pm}20.23)\;{\mu}g/m^3$. The concentration was the highest in winter because persistent thermal inversion and in spring, particulate matter concentration was high because of yellow-sand events. The average $PM_{2.5}/PM_{10}$ ratio was 0.73. This indicated $PM_{2.5}$ fraction played a significant role in air pollution. The atmospheric metallic elements in the $PM_{10},PM_{2.5}$ came different emission sources such as soil, traffic, industry and resuspended particles. The results showed that average $PM_{10}$ composition order as Fe>Zn>Pb>Cu>Mn. The metallic elements Zn and Fe were the largest composition in the $PM_{2.5}$
본 연구에서는 제주도의 도시지역을 대상으로 관측이 시작된 2001년부터 2019년까지의 미세먼지 (PM10)와 초미세먼지 (PM2.5) 악화 빈도에 따른 기상 상황을 분석하였다. PM10과 PM2.5의 악화는 제주시와 서귀포시 모두 봄>겨울>가을>여름철 순으로 나타났으며, 봄·여름철에는 주간에 가을·겨울철에는 야간에 더 많이 나타났으며, PM10보다 PM2.5의 피해가 더 심각하게 나타났다. PM10 악화 시의 기온과 풍속은 제주시와 서귀포시 모두 봄·겨울철에는 각각의 계절평균보다 높게 나왔으나, 여름·가을철에는 반대로 낮게 나왔다. 상대습도는 계절평균보다 모든 계절에 낮게 나타났다. PM2.5 악화 시 기온은 PM10 악화 시와 계절별 동일한 경향을 보였으며, 상대습도는 봄·여름철에는 제주시와 서귀포시 모두 평균보다 높았으며, 겨울철에는 평균보다 낮았다. 풍속은 두 도시 동일하게 평균보다 낮게 나왔다. PM2.5 악화 시가 PM10 악화 시보다 봄·겨울철에 기온과 풍속이 더 낮을 때 발생 빈도가 높은 것으로 나타났다. PM10과 PM2.5 악화 시 풍향은 주간에는 북풍과 서풍이, 야간에는 계절별로 다양하게 나타났다. 특히, PM10에 비해 PM2.5 악화 시 풍속이 낮게 나타나 한라산에서 발생하는 산곡풍의 영향으로 제주시는 남풍이 서귀포시는 북풍이 야간에 자주 발생하였다. 풍속등급별 PM10 악화 빈도수는 제주시와 서귀포시 모두 주·야간 1.6 - 3.4 ms-1에서 가장 높았고, 여름철 야간에만 0.3 - 1.6 ms-1에서 가장 높은 값을 보였다. PM2.5 악화 빈도수는 제주시에서는 1.6 - 3.4 ms-1에서 가장 높은 값이 나타났으나, 서귀포시에서는 0.3 - 1.6 ms-1에서 가장 높은 값이 나타났다. 제주시와 서귀포시 모두 PM10과 PM2.5 악화 시 3.4 ms-1이상의 바람이 0.3 ms-1이하의 바람보다 빈도가 더 높은 것으로 나타나므로, 이는 PM10과 PM2.5가 바람의 영향으로 도시지역 외부에서 유입된 것이 주요인이라고 할 수 있겠다. 위 자료를 토대로 미세먼지 저감을 위한 도시계획 및 조경식재계획 방안을 마련한다면 효과적일 것으로 판단된다.
This study was performed to investigate the concentration of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ in inside train and platform of subway 1, 2, 4 and 5 in Seoul, KOREA. $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, temperature, humidity and carbon dioxide were monitored using Portable Aerosol Spectrometer at afternoon (between 13:00 and 16:00). The concentrations of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ in inside train were monitored to be higher than those measured in platform. In addition, $PM_{10}$ concentration in both platform and inside train were found to be greatly higher than range of from 35 ${\mu}g/m^3$ to 81${\mu}g/m^3$ in ambient air reported by Ministry of Environment. This study found that there were many inside train in subway 1, 2, 4 line where exceeded 150 ${\mu}g/m^3$ of Korean PM10 standard. The average percentage that exceeded PM10 standard was 83.3% in line 1, 37.9% in line 2 and 63.1% in line 4, respectively. In particular, most of inside train in subway line 1 were over PM10 limit. PM2.5 concentration ranged from 77.7 ${\mu}g/m^3$ to 158.2 ${\mu}g/m^3$, which were found to be greatly higher than ambient air PM2.5 standard promulgated by United States Environmental Protection Agency (US-EPA) (24 hours arithmatic mean : 65 ${\mu}g/m^3$, year average : 15 ${\mu}g/m^3$). The percentage of $PM_{2.5}$ in $PM_{10}$ was 86.2% in platform, 81.7% in inside train, 80.2% in underground and 90.2% in ground. These results indicated that fine particles ($PM_{2.5}$) accounted for most of $PM_{10}$.
서울시의 대기오염을 지속적으로 모니터링하기 위해, 그동안 환경부는 운영하고 있는 대기오염 측정망을 지속적으로 발전시켜왔다. 측정되는 대기오염 물질 중 미세먼지는 인체에 상당한 영향을 미치는데, 우리나라의 오염도는 OECD 국가 중에서도 두 번째로 높은 편이다. 따라서 본 연구에서는 측정된 미세먼지 농도 자료를 이용하여 서울시의 미세먼지 분포도를 PM10과 PM2.5에 대해 작성하고, 미세먼지 농도의 분포에 영향을 미칠 것으로 예상되는 공간적인 요인들과의 관계를 조사하였다. 반경 500m의 원을 포함하는 헥사곤을 기준단위로 하여 서울 전역을 구획화하고 보간법 중 거리반비례기법을 이용하여 미세먼지 농도분포도를 작성하였다. 출, 퇴근 시간대의 미세먼지 농도분포를 지역별로 분석하고, 토지이용도 및 교통량과의 관계를 분석하였다. 분석결과, PM10과 PM2.5의 농도분포는 지역별, 시간대별로 각기 다른 패턴을 나타내었고, 토지이용형태 측면에서는 상업지역 및 교통지역의 면적이 미세먼지 농도분포와 높은 관련성을 보였으며, 녹지의 유무도 농도의 분포 변화에 관계가 있는 것으로 판단되었다. 추후 세부적인 토지이용도 및 녹지분포도 등을 통하여 상관관계를 분석하면 미세먼지의 농도에 영향을 미치는 지역 수준에서의 공간요소를 밝히는데 도움이 될 것으로 기대된다.
It was reported that BCF's (Bioconcentration Factor) on Carbaryl and BPMC in concentration of 1, 2, 5 and 10 ppm, previously. Carassius auratus(goldfish) was chosen as test organism. Carbamates in fish and in test water were extracted with n-hexane and acetonitrile. GC-ECD was used to detecting and quantitating of Carbamates. Also, partition coefficients were determined with Stir flask method. To evaluate environmental toxicological profiles of tested compounds, experimental concentration were 0.05, 0.1 and 0.5 ppm in contrast to previous report. It was considered that higher BCFs of BPMC due to its higher partition coefficient compared to Carbaryl. The obtained results were as follows: 1. It was possible to determine short term BCF of Carbaryl and BPMC through relatively simple procedure in environmental concentrations. 2. BCF$_3$ of Carbaryl in concentration of 0.05, 0.1 and 0.5 ppm were 4.666 $\pm$ 0.002, 3.622 $\pm$ 0.004, 1.200 $\pm$ 0.002 and BCF$_5$ were 3.897 $\pm$ 0.005, 4.219 $\pm$ 0.017 and 1.186 $\pm$ 0.054, respectively. In the case of BPMC in same condition, BCF$_3$ were 4.077 $\pm$ 0.014, 4.900 $\pm$ 0.005, 4.750 $\pm$ 0.009 and BCF$_5$ were 3.465 $\pm$ 0.010, 4.612 $\pm$ 0.011 and 4.075 $\pm$ 0.012, respectively. 3. Carbaryl concentration in fish extract was increased as increasing test concentration, but BCF were decreased as prolonging test period, especially dropped at 0.5 ppm. 4. In the case of BPMC, BCF were decreased as increasing test concentration, but the concentration in fish extract of 3-day test group was slightly higher than that of 5-day test group. 5. Higher BPMC concentration in fish extract was due to its higher partition coefficient to compared with Carbaryl. 6. Determined logP of Carbaryl and BPMC were 2.200 and 3.180. But the calculated BCF using suggested equation was so different that predict BCF. It is suggested that BCF's of Carbamates have to be determined by experiment.
This study evaluated the effects of the human activity and outdoor air on concentrations of size-selective particulate matters (PM) by conducting a realtime measurement in classrooms and on roofs at 4 elementary schools, 3 middle schools and 3 high schools in Incheon City. PM concentrations featured repetitive pattern of increasing during break time (including lunch hours) and cleaning time while decreasing during class hours. This trend was more prominent with inhalable PM and PM10 than fine PMs (PM2.5, PM1.0). The indoor/outdoor (I/O) ratio of inhalable PM and PM10 exceeded 1 while that of fine PMs was close to or below 1. The PM2.5 (out)/PM10 (out) ratio stood at 0.59 (${\pm}0.16$) and the PM2.5 (in)/PM10 (in) ratio was 0.29 (${\pm}0.09$), suggesting that occupant activity had a greater effect upon coarse particles (PM10-PM2.5) than upon fine particles (PM2.5, PM1.0). The correlations between the indoor and the outdoor PM concentrations showed a stronger positive correlation for fine particles than that of coarse particles. The linear regression analysis of PM concentrations indoor and outdoor indicated a higher determinant coefficient ($r^2>0.9$), and consistency for fine particles than in case of coarse particles. In conclusion, the results of this study suggest that the indoor coarse particle concentration is more attributed to occupant activity and the indoor fine particle concentration is more influenced by outdoor air pollution.
[ $PM_{10},\;PM_{2.5},\;CO_2\;and\;CO$ ] in driver cabins of subway line from 5 to 8 were monitored from 07:00 through 21:00 (or 19:30 or 20:00) on May. Driver cabin of subway line 7 showed the highest $PM_{10},\;PM_{2.5},\;CO_2\;and\;CO$ concentrations. General Linear Model indicated that subway line, subway location (ground and underground track) and running time (morning and afternoon) significantly influenced the concentrations of $PM_{10},\;PM_{2.5},\;CO_2\;and\;CO$ (p=0.000). Daily profile of $PM_{10},\;PM_{2.5},\;CO_2\;and\;CO$, expressed as an 30 minutes average, showed similar variation pattern over day period. These concentrations showed the highest concentrations between 07:00 and 09:00 of rush hour, slightly dropped and again rose slightly after 18:00. In correlation analysis, significant relations among $PM_{10},\;PM_{2.5},\;CO_2\;and\;CO$ were detected (p<0.01). In particular, correlation coefficient between $PM_{10}\;and\;PM_{2.5}$ was highly significant (r=0.884). Regression analysis also concluded that $PM_{10}$ concentration significantly explained 71.4% of variation of $PM_{2.5}$ concentration (p=0.000, $R^2=0.714$). Correlations by CO with $PM_{10}\;and\;PM_{2.5}$ were 0.451 and 0.520, which were higher than those by $CO_2$. Further study is needed to examine the sources of $PM_{2.5}$ and CO in subway and to compare pollutants concentration among subway lines.
The longitudinal change of vitamin A concentration and secretion in transitional milk of 32 Korean lactating wormen and vitamin A intake of infants were studied 7, 10 and 15 days postpartum. Retinol concentration of the milk averaged 93.6$\pm$47.1, 80.1$\pm$41.6 and 66.7$\pm$33.5$\mu\textrm{g}$/100ml at 7, 10 and 15 days postpartum respectively and showed decreasing trend in total mothers. $\beta$-carotene concentration showed similar decreasing trend averaged 13.4$\pm$10.6, 8.2$\pm$4.6 and 5.3$\pm$3.4$\mu\textrm{g}$/100ml respectively. Vitamin A concentration decreased with the respective amount of 94.9$\pm$47.1, 80.5$\pm$41.5 and 67.3$\pm$33.0 R.E../100ml during the lactation. The average vitamin A secretion in the milk of all mothers appeared 410.0 R.E/day. Vitamin A secretion of multiparae (450.1 R.E./100ml) appeared not significantly higher than those of primiparae(370.0 R.E./100ml). The average vitamin A intake of infants in the milk averaged 333.7 R.E./day and was 95.3% of RDA for infants. Vitamin A intake per body weight of infants in the milk averaged 110.6, 91.9 and 79.2 R.E./kg/day respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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