Many air quality models have been used for Environmental impact assessments. Miller-Holzworth model suggested by Holzworth is a simple air quality model is frequently used for air quality assessments in korea. Miller-Holzworth model suggested by Holzworth is a simple air quality model for the ground-level area source, The model estimates the pollutants concentration averaged over the wind centerline. An error involved in the Miller-Holzworth model was first indentified by Calder in 1977. But the model has been used without correction for unsuitable cases in Korea. This paper corrected that error and modified model formulation for application to urban and rural areas.
PURPOSES : The objective of this study is to investigate the capability of the combined model of traffic simulation, emission and air dispersion models on the impact analysis of air quality of mobile sources such as vehicles. METHODS : The improvement of the quality of life brings about the increasing interest of the public environment. Many endeavors including the travel demand management, the application of the state-of-the-art ITS technologies, the promotion of eco-friendly vehicles have been tried in transportation area to reduce the modal emissions. Especially, it is expected that the increasing number of eco-friendly vehicles in the road network would be able to reduce the pipe-tail emissions tremendously. From this perspective, we have performed a study on the impact analysis of the popularization of the eco-friendly vehicle in the place of the fossil fuel energy powered vehicles on the surrounding air quality using the combined framework of microscopic traffic simulation, emission and air dispersion model. RESULTS : The combined model successfully captured the effect of moving to the eco-friendly vehicles on the air quality, and the results showed that the increasing usage of eco-friendly vehicles can improve the surrounding air quality tremendously and that the air dispersion model plays a crucial role in the investigation of the air quality change around the main corridor. CONCLUSIONS : This study demonstrated the capability of the combined model showing the spatio-tempral change of emission concentration.
To study the influences of the emission sources during lune 13∼15 1997 in Seoul, MESOPVFF II model has been used. The MESOPVFF II model includes terrain effects, chemical transformation and removal processes. Data of 20 surface meteorological stations and the upper air station on mid-west area in Korea were used as a DWM (Diagnostic Wind Model) input data. This model is likely to be applicable because the predicted SO2 concentration was well matched with measured 502 concentration in Seoul and Kyonggido. In generally air pollutants in Seoul have major influence on the other cities but the result of modeling appeared also air pollutants of the other cities influence on Seoul. Finally, in the case of calculating the air quality by diffusion model, the influences of air pollutants emitted in metropolitan area as well as the emission rate in modeling area should be considered.
The air quality modeling was carried out to assess the impact of air quality for large scale urban development. The site for the assessment is Multi-fuctional Administrative City which locates in Yeongi-gun, Chungcheongnam-do and estimated population in 2030 is 500,000. Two automatic weather monitoring stations were installed to monitor the meteorological variables for a year and upper air meteorological parameters were measured using radiosonde for 5 days with 4 hours interval in every season. The air quality of standard air pollutants were also measured for 5 days continuously in every season. The results of wind field analysis based on the site measurements and CALMET modeling showed that the valley and mountain winds were prevailed when the sypnotic wind was weak. It also showed that wind speed and directions were highly space-variable within the site basin. The variable wind characteristics implies that the Gaussian dispersion model such ISC3 and AERMOD are not appropriate and the unsteady-sate Lagrangian model such as CALPUFF is preferable. CALPUFF model was applied to assess air quality impact of new sources. The new sources were those for individual and group heating facilities as well as the traffic increases. The results showed that the estimated concentrations of CO and $SO_2$ pollutants by summing the impact concentration of new sources by the dispersion model and the ambient air concentrations by the site measurements were acceptable but those of PM-10 and $NO_2$ would violate ambient air quality standards at several locations due to high ambient air concentrations. It is recommended that the emission reductions near the site should be enforced to improve the ambient air quality.
대기질 예측 모델링은 대기질 관리의 유용한 도구이다. 특히, 도시지역에서 대기질은 건물과 자동차와 같은 국부적인 장애물에 의해 크게 영향을 받는다. 일반적으로 도로를 따라 건물이 연속적으로 형성되어있는 도시거리협곡에서의 대기질을 예측하고자 할 때 현재 이용 가능한 대기확산모델은 대기질을 정확하게 예측하는데 많은 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 도시거리협곡에서 대기질 예측을 위한 경험적인 모델을 제안하고자 하였다. 이를 위해 풍동실험을 수행하고, 그 결과를 통계적으로 분석하였다. 풍동실험 결과 넓은 협곡인 경우와 도로축과 직각을 이루는 바람일 때 도시거리협곡의 대기질을 향상시키는데 유용하다는 것을 확인하였다. 또한, 제안한 모델을 이용한 모델 예측치는 풍동실험 결과와 상관성이 양호하게 나타났다.
Air quality modeling about coastal urban region such as Pusan shoud be consider shipping source emmited from ships anchoraging and running. It has been proved at our previous studies that the ratios of air pollutants emission amount in coastal area to inland are 12.2% for NO$_2$ and 11.7% for $SO_2$ and the air qualify of coastal urban area consierably counts on ships. Also the dispersion pattern of the all pollutants followed local circulation system in this region. Therefore this study has been developed air quality model which can describe the formation, transport, transformation and deposition processes of air pollutants considering shipping source. Currently, restriction for emission amount of ships does not exist, so our study will be useful to set the omission standard and for devising air quality policy in coastal urban region.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제19권E2호
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pp.75-81
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2003
Variational data assimilation, which is recently introduced to the air quality modeling, is a promising tool for obtaining optimal estimates of initial conditions and other important parameters such as emission and deposition rates. In this paper. two advanced techniques for variational data assimilation, based on the adjoint and quasi-inverse methods, are tested for a simple air quality problem. The four-dimensional variational assimilation (4D-Var) requires to run an adjoint model to provide the gradient information in an iterative minimization process, whereas the inverse 3D-Var (I3D-Var) seeks for optimal initial conditions directly by running a quasi -inverse model. For a process with small dissipation, I3D-Vu outperforms 4D-Var in both computing time and accuracy. Hybrid application which combines I3D-Var and standard 4D-Var is also suggested for efficient data assimilation in air quality problems.
As indoor air quality directly affects health and comforts of the residents, researchers from different countries have continued to explore criteria by which indoor air quality can be indicated in a scientific and quantitative manner over the past several decades. However, there are many possibilities that can deteriorate indoor air quality. Due to the uncertainty of influence factors, it is quite difficult to develop a correct evaluation model and quantitative method. Furthermore, the effects from the indoor air pollutants have different levels, leading to the difficulties to apply the regular standard. This study aims to propose evaluation criteria by using the FD-AHP analysis. Obtained findings will be beneficial to construct apartment buildings, commercial buildings and others health performance evaluation framework.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권3호
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pp.149-155
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2020
Air pollution is a problem of environmental health risk in big cities. Recently, researchers have proposed using various artificial intelligence technologies to predict air pollution. The proposed model is Cooperative of Artificial Neural Network (ANN) and Fuzzy Inference System (FIS), to predict air pollution of Korean cities using Python. Data air pollutant variables were collected and the Air Korean Web site air quality index was downloaded. This paper's aim was to predict on the health risks and the very unhealthy values of air pollution. We have predicted the air pollution of the environment based on the air quality index. According to the results of the experiment, our model was able to predict a very unhealthy value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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