In this study, relationship between the air pollution of Siheung city and the relative contribution of automobiles to the city's pollution was evaluated for the first time. Then, new air pollution exposure index was developed through simulation. Using the newly developed index, two different urban development scenarios were compared to present a sustainable urban development plan to reduce air pollution from the land utilization point of view. According to the result of this simulation, air quality of the city was found to be affected significantly by human activities. More populated area showed worse level of air quality. Any development in the city resulted in more automobile activity and deterioration of air quality. This simulation result thus explains that a rapid increase of automobiles accompanied by the land development near local roadsides in the city is the major cause of air pollution in Siheung city. In this study, if urban activities are vigorous in an area with high air pollution, people are more likely to be exposed to air pollutant under the bad environmental conditions. On the other hand, if urban activities are less vigorous in an area with high pollution or if urban activities are vigorous in an area with less pollution, the environmental condition was positive. The APEI (Air Pollution Exposure Index) was developed based on these considerations. Scenarios 1 and 2 were compared and analyzed using APEI. In result, scenario 1 is the case in which land is developed and used in an environmentally favorable manner. From this study, it was proved that the impact of air pollution on human health can be minimized with proper land use. The result form the current study can be used as the basic information to solve problems from improper land utilization and air pollution (by road traffic). It also can be utilized to evaluate air pollution level according to land use and road characteristics and to help to choose the best location of land use to comply with the road function and status.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.6
no.1
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pp.103-110
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1990
To investigate the damage on the black pine(Pinus thunbergii) by the air pollution around Ulsan Industrial Complex, forty-six plots were set up and the effects of air pollution were evaluated with the injured index of black pine. The injured index of black pine showing the degree of air pollution from 1987 to 1988 indicated that the central area of Yeochun-dong and Youngjam-dong were heavily damaged. The effective indicaters of black pine damage from air pollution in the order of importance were the color change of one-year-old branch, the ratio of fallen needle of two-year-old branch, the degree of reducing needle, and the degree of growing shoot growth. There was a reliable relationship between the content of $SO_3$ and F in the air and the injured index of black pine. There was no significant correlation between the injured index of the black pine and the content of chemical properties in soil.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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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.
Air quality index (AQI) or air pollution index (API) is commonly used to report the level of severity of air pollution to public. A number of methods were developed in the past by various researchers/environmental agencies for determination of AQI or API but there is no universally accepted method exists, which is appropriate for all situations. Different method uses different aggregation function in calculating AQI or API and also considers different types and numbers of pollutants. The intended uses of AQI or API are to identify the poor air quality zones and public reporting for severity of exposure of poor air quality. Most of the AQI or API indices can be broadly classify as single pollutant index or multi-pollutant index with different aggregation method. Every indexing method has its own characteristic strengths and weaknesses that affect its suitability for particular applications. This paper attempt to present a review of all the major air quality indices developed worldwide.
Public awareness of air pollution problem has increased the need for real time air pollution information system about changes in air pollution level. The purpose of this study is to construct e-AIR, a user-friendly air pollution information system for urban air quality using GIS(geographic information system) technology for windows. GIS was ideally suited featuring a geographical characteristics(e.g., road, traffics, buildings) and very effectively used in mapping and symbolization for the distribution of the spatial/periodic pollution status(e.g., pie or column chart, graduated symbols) which can be effectively applied to a information system on the web-site. And a user interface, GUI(graphic user interface) was designed very diversely and simply enabled the users connect with e-AIR and obtain a useful information of air quality. A interpretive technique, air pollution health index(e.g., PSI, AEI) was used also which transforms complex data on measured atmospheric pollutant concentrations into a single number or set of numbers in order to make the data more understandable. Eventually the final-step of this study was to construct e-AIR based on Web GIS could be assessed anywhere if internet is available and offer a very useful information services of the air pollution to the public like a weather news.
The $PM_{10}$, $SO_2$ and $NO_2$ mass concentrations were obtained over five years from monitoring stations across Nanchong, a southwest city in China. Changes in urban air quality over time, as well as the factors influencing that change, were evaluated based on air pollutant concentrations, the Air Pollution Index (API), and the Comprehensive Pollution Index (P). The results showed that the total annual mean $PM_{10}$, $SO_2$ and $NO_2$ concentrations over the five years studied were $61.1{\pm}1.1$, $45.0{\pm}3.9$ and $34.9{\pm}4.9{\mu}g{\cdot}m^{-3}$, respectively. The annual mean concentrations displayed a generally decreasing trend; lower than the annual mean second-level air quality limit. Meanwhile, the annual mean API values were in a small range of 52-53, the air quality levels were grade II, and P values were 1.06-1.21 less than the slight level ($P{\leq}1.31$). Total monthly mean $PM_{10}$, $SO_2$, $NO_2$ concentrations, and API and P values were consistently higher in winter and spring than during autumn and summer. The results of a correlation analysis showed that temperature and pressure were the major meteorological factors influencing pollution levels. Pollution sources included industrial coal and straw burning, automobiles exhaust and road dust, fireworks, and dust storms.
Purpose: In this study, we examine the effects of circulatory diseases mortality in South Korea 2005-2013 using the air pollution index, Methods: We cluster the region of high risk mortality by SaTScan$^{TM}$9.3.1 and compare this result with the regional distribution of air pollution. We use the Geographically Weighted Regression (GWR) to consider the spatial heterogeneity of data collected by administrative district in order to estimate the model. As GWR is spatial analysis techniques utilizing the spatial information, regression model estimated for each region on the assumption that regression coefficients are different by region. Results: As a result of estimating model of the collected air pollution index, circulatory diseases mortality data combined with the spatial information, GWR was found to solve the problem of spatial autocorrelation and increase the fit of the model than OLS regression model. Conclusion: GWR is used to select the air pollution affecting the disease each year, the K-means cluster analysis discover the characteristics of the distribution of air pollution by region.
Air pollution index (API) is used in Mainland China and includes only $SO_2$, $NO_2$ and $PM_{10}$. In 2016, air quality index (AQI) replaced API. AQI contains three more air pollutants (CO, $O_3$ and $PM_{2.5}$). Both the indices emphasize on the effect of a single pollutant, whereas the contributions of all other pollutants are ignored. Therefore, in the present work, a novel air quality index (NAQI), which emphasizes on all air pollutants, has been introduced for the first time. The results showed that there were 19 d (5.2%) in API, 28 d (7.7%) in AQI and 183 d (50.1%) in NAQI when the indices were more than 100. In API, $PM_{10}$ and $SO_2$ were regarded as the primary pollutants, whereas all five air pollutants in AQI were regarded as primary. Furthermore, four air pollutants (other than the CO) in NAQI were regarded as primary pollutants. $PM_{10}$, as being the primary pollutant, contributed greatly in these air quality indices, and accounted for 51.2% (API), 37.0% (AQI) and 52.6% (NAQI). The results also showed that particulate matter pollution was significantly high in Luzhou, where stricter pollution control measures should be implemented.
The lichen is generally used as a bio-indicator for the estimation of air pollution. The purpose of this research is to diagnose the level of air pollution by means of lichen Chongju region, relative to the direction of the dominant Wind(WNW) and the distance from the air pollution source. As a result it reveals that the industrial estate, its surroundings and inner city are confronting lichen desert phenomenon, According to the I.A.P index the average SO$_2$density in Chongju city in estimated above 0.03 ppm. However, the number of lichen species and its coverage are increased as the distance becomes further from the pollution source.
Purpose: This study sought to explore the effects of air pollution on professional sports in South Korea. Research design, data, and methodology: The dependent variable, the number of attendances, was comprised of 2013-2017 K-league, 2015-2017 KBO, 2014-2017 KBL regular season games, resulting in 1,063, 2,121, 810 individual match-level observations, respectively. With the actual data collected from each place across the country, we created a categorical variable which identify the air quality index divided into four categories by K-eco (i.e., good, moderate, unhealthy, hazardous). To analyze data, ANOVA was employed. Results: First, there was a significant group effect on K-league attendance. Second, there was a significant group effect of KBO attendance. Lastly, there was a significant group effect on KBL attendance. Conclusions: Summary of above results showed that each professional sport leagues' attendance was significantly different depending on the levels of air pollution. Implications were also discussed. Keywords: air pollution, sport spectatorship, professional sports.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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