After installation of platform screen door (PSD) in subway stations, particulate matters (PMs), which are originally ventilated through the platform, are accumulated inside the tunnel of the subway system. It deteriorates an air quality inside the tunnel. To ventilate the accumulated PMs inside the tunnel, the natural ventilator which are located inside the tunnel (namely, tunnel ventilation system) are used as only one circulation system. In addition, the installation of PSD can affect to the aerodynamic variations inside the tunnel, since the PSD system was not considered factor when the tunnel ventilation system was designed. However, the researches about the tunnel ventilation system have not been adequate. Therefore, this study is carried out with two objectives: 1) to measure the velocity of air current by the train-induced wind, when the train passes through the tunnel, and 2) to investigate the typical patterns of air current by quantitatively evaluating the characteristics of inflow/outflow of air current which passes through the natural ventilation system. This study can suggest the basic standard to newly design the tunnel of the subway system as well as the ventilation system.
Vertical distribution of particle mass concentrations was estimated from 8-year elastic-backscatter lidar and sky radiometer data, and from ground-level PM10 concentrations measured in Seoul. Lidar ratio and mass extinction efficiency were determined from aerosol optical depth (AOD) and ground-level PM10 concentrations, which were used as constraints to estimate particle mass concentration. The mean lidar ratio (with standard deviation) and mass extinction efficiency for the entire 8-year study period were $60.44{\pm}23.17$ sr and $3.69{\pm}3.00m^2g^{-1}$, respectively. The lidar ratio did not vary significantly with the ${\AA}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent (less than ${\pm}10%$); however, the mass extinction efficiency decreases to $1.82{\pm}1.67m^2g^{-1}$ (51% less than the mean value) when the ${\AA}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent is less than 0.5. This result implies that the particle mass concentration from lidar measurements can be underestimated for dust events. Seasonal variation of the particle mass concentration estimated from lidar measurements for the boundary layer, was quite different from ground-level PM10 measurements. This can be attributable to an inhomogeneous vertical distribution of aerosol in the boundary layer.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.31
no.5
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pp.430-436
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2015
Numerical air quality forecasting suffers from the large uncertainties of input data including emissions, boundary conditions, earth surface properties. Data assimilation has been widely used in the field of weather forecasting as a way to reduce the forecasting errors stemming from the uncertainties of input data. The present study aims at evaluating the effect of input data on the air quality forecasting results in Korea when data assimilation was invoked to generate the initial concentrations. The forecasting time was set to 36 hour and the emissions and initial conditions were chosen as tested input parameters. The air quality forecast model for Korea consisting of WRF and CMAQ was implemented for the test and the chosen test period ranged from November $2^{nd}$ to December $1^{st}$ of 2014. Halving the emission in China reduces the forecasted peak value of $PM_{10}$ and $SO_2$ in Seoul as much as 30% and 35% respectively due to the transport from China for the no-data assimilation case. As data assimilation was applied, halving the emissions in China has a negligible effect on air pollutant concentrations including $PM_{10}$ and $SO_2$ in Seoul. The emissions in Korea still maintain an effect on the forecasted air pollutant concentrations even after the data assimilation is applied. These emission sensitivity tests along with the initial condition sensitivity tests demonstrated that initial concentrations generated by data assimilation using field observation may minimize propagation of errors due to emission uncertainties in China. And the initial concentrations in China is more important than those in Korea for long-range transported air pollutants such as $PM_{10}$ and $SO_2$. And accurate estimation of the emissions in Korea are still necessary for further improvement of air quality forecasting in Korea even after the data assimilation is applied.
The initial and boundary conditions are important factors in regional chemical transport modeling systems. The method of generating the chemical boundary conditions for regional air quality models tends to be different from the dynamically varying boundary conditions in global chemical transport models. In this study, the impact of real time Copernicus atmosphere monitoring service (CAMS) re-analysis data from the modeling atmospheric composition and climate project interim implementation (MACC) on the regional air quality in the Korean Peninsula was carried out using the community multi-scale air quality modeling system (CMAQ). A comparison between conventional global data and CAMS for numerical assessments was also conducted. Although the horizontal resolution of the CAMS re-analysis data is not higher than the conventionally provided data, the simulated particulate matter (PM) concentrations with boundary conditions for CAMS re-analysis is more reasonable than any other data, and the estimation accuracy over the entire Korean peninsula, including the Seoul and Daegu metropolitan areas, was improved. Although an inland area such as the Daegu metropolitan area often has large uncertainty in PM prediction, the level of improvement in the prediction for the Daegu metropolitan area is higher than in the coastal area of the western part of the Korean peninsula.
This paper describes the environmental monitoring system for supporting comfortable subways based on USN. Our development system includes the sensor field based on integrated sensor, monitoring system for supporting the local and remote monitoring and middle-ware performs the collecting, analyzing, and storing the data. In this paper, we installed the temperature, humidity, micro-dust sensor and water-level sensor for supporting the rail-roads and make up the integrated sensor enables to reuse the analog device from 4~20mA output with connection of wireless sensor device. Middleware includes the modules of collecting, analysis, and storing the data and monitoring system supports the local for administrator and remote monitoring for citizen services based on web. The middleware and monitoring in this paper is comprised of some components can reuse and support the change of application and sensors. Our development system supports the mobility of sensor devices and distributes system. Data collection and management function supported by middleware will use assessment.
The $PM_{10}$ concentration data is useful for indentifying intensity and a transport way of Asian dust. However, it is difficult to identify them properly due to the limited spatial resolution and coverage. Therefore, a methodology to estimate $PM_{10}$ concentration using visibility data obtained from synoptic observation was developed. To derive the converting function, correlation between visibility and $PM_{10}$ concentration is investigated using visibility and $PM_{10}$ concentration data observed at 20 stations in Korea from 2005 to 2009. To minimize bias due to atmospheric moisture, data with higher relative humidity over a critical value were eliminated while deriving $PM_{10}$-visibility relationship. As a result, an exponentially decreasing function of visibility is obtained under the condition that relative humidity is less than 82%. Verification of the visibility converting function to $PM_{10}$ concentration was carried out for the dust cases in 2010. It was found that spatial distributions of $PM_{10}$ calculated by visibility are in good agreement with the observed $PM_{10}$ distribution, especially for the strong dust cases in 2010. And correlation between the derived and observed $PM_{10}$ concentration was 0.63. We applied the function to obtain distributions of $PM_{10}$ concentration over North Korea, in which concentration data are not available, and compared them with satellite derived dust index, IODI distributions for dust cases in 2010. It is shown that the visibility function estimates quite similar patterns of dust concentration with IODI image, which suggests that it can contribute for prediction by indentifying transport route of Asian dust.
Kim, Deok-Rae;Choi, Won-Jun;Choi, Myungje;Kim, Jiyoung;Cho, Ara;Kim, Sang-Kyun;Kim, Jhoon;Moon, Kyung-Jung
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.33
no.3
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pp.233-240
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2017
To distinguish between high particulate matter (HPM) and light Asian dust (LAD) events, aerosol optical properties from GOCI were investigated in Seoul from 2014 to 2016. The poor air quality case caused by fine atmospheric particulate matter (i.e., 80<$PM_{10}$<$400{\mu}g/m^3$) is clearly separated from the case of heavy Asian dust that generally shows the $PM_{10}$ concentration more than $400{\mu}g/m^3$. In this study, we have found eight cases for the poor air quality and divided them into the two events(i.e., HPM and LAD). In case of aerosol optical depth (AOD), there was no big difference between two events. However, Angstrom exponent (AE) for HPM events was greater than 1, while that for LAD events less than 1. As a result of comparing aerosol type, non-absorbing fine mode aerosols were dominant for HPM events, but coarse and absorbing coarse mode aerosols for LAD events. Therefore, AE and aerosol type from GOCI can be used to distinguish between two events effectively.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.24
no.4
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pp.393-403
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2008
In an effort to estimate secondary $PM_{10}$ concentrations and their diurnal variations at different photochemical activities, $PM_{10}$, CO, and $O_3$ concentrations obtained from the ambient air quality network located in Seoul are analyzed for the period from 2000 to 2005. In order to classify the photochemical activities on a daily basis, measured ${\Delta}O_{3,\;max-min}$ (maximum $O_3$-minimum $O_3$) and ${\int}(hv)dt$ which represents accumulated daily insolation, were used to classify each day into three regimes: 1) low photochemical reactivity; ${\Delta}O_{3,\;max-min}\;{\leq}\;40\;ppb$, and ${\int}(hv)dt\;{\leq}\;4000\;W/m^2$, 2) moderate photochemical reactivity; $40\;ppb\;<\;{\Delta}O_{3,\;max-min}\;{\leq}\;60\;ppb$, and $4000\;{\leq}\;{\int}(hv)de\;{\leq}\;6000\;W/m^2$, and 3) high photochemical reactivity; ${\Delta}O_{3,\;max-min}\;>\;60\;ppb$, and ${\int}(hv)dt\;{\geq}\;6000\;W/m^2$. The ratio of ($PM_{10}$/CO) obtained at low photochemical activity regime was used as an index of tracer for the estimation of secondary $PM_{10}$ at higher photochemical activity regimes. The results show that the estimated secondary $PM_{10}$ concentrations for moderate and high photochemical regimes are found to be 18.8% ($10.9\;{\mu}g/m^3$), and 35.0% ($26.2\;{\mu}g/m^3$), respectively. Diurnal variation of secondary $PM_{10}$ for the moderate photochemical regime shows weak but noticeable patterns. However, the highly activated photochemical regime shows strong diurnal variations of secondary $PM_{10}$ concentrations with the maximum value of $35.1\;{\mu}g/m^3$ at 1300LST.
Busan Port handles more than 75% of the domestic freight volume and is ranked at 6th for global shipping in the world. This paper aims to estimate ship emission in North Port that is the center of Busan Port and located near the residential area. The emission for each type of ship is calculated applying a emission model proposed by U.S. EPA and the atmospheric diffusion pattern of the exhaust gas according to the season, the weather condition and the time was identified using CALPUFF Model. As a result, the major pollutants of $NO_x$, $SO_x$ and PM10 were 30,853 tons, 36,281 tons and 6,856 tons, respectively, and the highest rate was 42% in oil tankers. On clear days, air pollution was stagnant around the harbor, spread widely on windy days, and tended to be thinner on rainy days. The research contributes to recognizing the seriousness of air pollution and can be used as basic data for policy making in the future.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.4
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pp.1001-1012
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2016
It is well known that air pollutants exert a bad influence on human health. According to the United Nations Environment Program, 4.3 million people die from carbon monoxide and particulate matter annually from all over the world. Carbon monoxide is a toxic gas that is the most dangerous of the gas consisting of carbon and oxygen. In this paper, we used 1 hour, 6 hours, 12 hours, and 24 hours average carbon monoxide concentration data collected between 2004 and 2013 in Daegu Gyeongbuk area. Parameters of the generalized extreme value distribution were estimated by maximum likelihood estimation and L-moments estimation. An evalution of goodness of fitness also was performed. Since the number of samples were small, L-moment estimation turned out to be suitable for parameter estimation. We also calculated 5 year, 10 year, 20 year, and 40 year return level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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