The PMF result was compared with the result from the Chemical Mass Balance (CMB) modelling (Lee and Kim, 2007) to estimate major source of PAHs observed at Seoul from August 2002 to December 2003. Five major sources were estimated from PMF and CMB modellings respectively. Among them three major sources (coal combustion for residential, coke oven and biomass burning) were identified at both models.
Particle-phase organic tracers (molecular markers) have been shown to be an effective method to assess and quantify the impact of sources of carbonaceous aerosols. These molecular markers have been used in chemical mass balance (CMB) models to apportion primary sources of organic aerosols in regions where the major organic aerosol source categories have been identified. As in the case of all CMB models, all important sources of the tracer compounds must be included in a Molecular Marker CMB (MM-CMB) model or the MMCMB model can be subject to biases. To this end, the application of the MM-CMB models to locations where reasonably accurate emissions inventory of organic aerosols are not available, should be performed with extreme caution. Of great concern is the potential presence of industrial point sources that emit carbonaceous aerosols and have not been well characterized or inventoried. The current study demonstrates that emissions from industrial point sources in the St. Louis, Missouri area can greatly bias molecular marker CMB models if their emissions are not correctly addressed. At a sampling site in the greater St. Louis Area, carbonaceous aerosols from industrial point sources were found to be important source of carbonaceous aerosols during specific time periods in addition to common urban sources (i.e. mobile sources, wood burning, and road dust). Since source profiles for these industrial sources have not been properly characterized, method to identify time periods when point sources are impacting a sampling site, needs to avoid obtaining biases source apportionment results. The use of real time air pollution measurements, along with molecular marker measurements, as a screening tool to identify when point sources are impacting a receptor site is presented.
Several studies have been carried out on the source contribution of the particulate Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAHs) over Seoul by using the Chemical Mass Balance Model (CMB)(Lee and Kim, 2007; Kim et al., 2013). To confirm the validity of the modeling results, the modified model employing a photochemical loss rate along with varying residence times and the standard model that considers no loss were compared. It was found that by considering the photochemical loss rate, a better performance was obtained as compared to those obtained from the standard model in the CMB calculation. The modified model estimated higher contributions from coke oven, transportation, and biomass burning by 4 to 8%. However, the order of the relative importance of major sources was not changed, coke oven followed by transportation and biomass burning. Thus, it was concluded that the standard CMB model results are reliable for identifying the relative importance of major sources.
A field study was conducted during the summer time of 2002 to determine compositions of volatile organic compounds (VOCs) emitted from vehicles and to develop source emission profiles that is applied to CMB model to estimate the source contribution of certain area. Source emission profile is widely used for the estimation of source contribution by the chemical mass balance model and have to be developed applicable for the target area of estimation. This study was aimed to develop source emission profile and estimation of source contribution of VOCs after application of the chemical mass balance (CMB) receptor model. After considering the emission inventory and other research results for the VOCs in Seoul, Korea, the sources like vehicle emission (tunnel), gas station (gasoline, diesel), solvent usage (painting operation, dry cleaning, graphic art), and gas fuels were selected for the major VOCs sources. Furthermore, ambient air samples were simultaneously collected from 09:00 to 11:00 for four days at eight different official air quality monitoring sites as receptors in Seoul during summer of 2001. Source samples were collected by canisters, and then about seventy volatile organic compounds were analyzed by gas chromatography with flame ionization detector (GC/FID). Based on both the developed source profiles and the database of the receptors, CMB model was intensively applied to estimate mass contribution of VOCs sources. Examining the source profile from the vehicle, the portion of alkanes of VOCs was highest, and then the portion of aromatics such toluene, m/p-xylene were followed. In case of gas fuel. they have their own components; the content of butane, propane, ethane was higher than any other component according to the fuel usage. The average of the source apportionment on VOCs for 8 sites showed that the major sources were vehicle emission and gas fuels. The vehicle emission source was revealed as having the highest contribution with an average of 49.6%, and followed by solvent with 21.3%, gas fuel with 16.1%, gasoline with 13.1%.
Twenty four metal, nonmetal elements and 4 major anions in total suspended particulates (TSP) collected at two sites in Daejon city from october to december in 1991 by a Hi-vol sampler were thoroughly analyzed by Inductively Coupled Plasma/ Atomic Emission Spectrometry (ICP/AES) and Ion Chromatography (IC). These analyzed data were used to perform a receptor modeling using the Chemical Mass Balance (CMB) for the source apportionment of TSP sample. Approximately 60% TSP weight in industrial complex area was influenced by potential industrial sources and 25% was by heating fuels and automobile emissions, whereas a half of TSP in residential area was influenced by surrounding environment and more than 35% of TSP was influenced by heating fuels. The CMB model provided source apportionment results reasonably and scientifically with a minor limitation.
Samples of size-fractionated PM10 (airborne particulate matter with aerodynamic diameter less than $10\mu\textrm{m}$) were collected at an urban site in Jeju city from May to September 2002. The mass concentration and chemical composition of the samples were measured. The data sets were then applied to the CMB receptor model to estimate the source contribution of PM10 in Jeju area. The average PM10 mass concentration was 28.80$\mu\textrm{g}/m^3$ ($24.6~33.49\mu\textrm{g}/m^3$), and the FP (fine particle with aerodynamic diameter less than $2.l\mu\textrm{m}$ fraction in PM10 was approximately 8% higher than the CP (coarse particle with aerodynamic diameter greater than $2.l\mu\textrm{m}$ and less than $10\mu\textrm{m}$ fraction in PM10. The CP composition was obviously different from the FP composition, that is, the most abundant water soluble species was nitrate ion in the FP, but sulfate ion in the CP. Also sulfur was the most dominant element in the FP, however, sodium was that in the CP. From CMB receptor model results, it was found that road dust was the largest contributor to the CP mass concentration (45% of the CP) and ammonium nitrate, domestic boiler, and marine aerosol were major sources to the CP mass. However, the secondary aerosol was the most significant contributor to the FP mass concentration (45% of the FP). In this study, it was suggested that the contributions of soil dust and gasoline vehicle became very low due to collinearity with road dust and diesel vehicle, respectively.
본 연구는 포항지역 대기 중 PM$_{2.5}$의 물리 화학적 성분들의 농도분포특성을 파악하여 PM$_{2.5}$에 대한 배출원 기여도를 정량적으로 추정하고 PM$_{2.5}$농도 변동에 영향을 미치는 배출원을 알아보고자 하였다. 시료채취지점은 포항지역 내의 대조적인 두 지점인 공업지역과 주거지역에서 각 1개 지점을 선정하였다. 시료채취는 2003년 3월부터 12월에 걸쳐서 계절별 10$\sim$15일 동안 고용량공기시료채취기를 이용하여 24시간 연속 채취였다. PM$_{2.5}$ 시료에 함유된 화학성분들은 산추출하여 ICP와 이온크로마토그래피로 분석하였다. PM$_{2.5}$의 전체평균은 공업지역이 36.6 $\mu$g/m$^3$, 주거지역에서 30.6 $\mu$g/m$^3$로 나타났다. 계절별로는 두 지점 모두 봄철에 가장 높은 농도를 보이고 있으며 다음으로 겨울철, 가을철, 여름철의 순으로 나타났다. 두 측정지점에서 PM$_{2.5}$ 중 가장 많이 함유된 화학성분들은 이차생성입자를 형성하는 성분인 NO$_3^-$, SO$_4^{2-}$으로 나타났으며 각각의 농도는 공업지역에서 4.2 및 8.6 $\mu$g/m$^3$, 주거지역에서 3.7 및 6.9 $\mu$g/m$^3$로 나타났다. 반면, 공업지역에서는 Fe, Mn, Cr 등의 금속성분 농도가 주거지역에 비해 상당히 높게 나타나 공업지역이 철강산업의 영향을 반영하고 있는 것으로 추측된다. 포항지역 대기 중 PM$_{2.5}$의 농도 변동에 미치는 주요 영향인자를 파악하기 위하여 주성분 분석 및 다중회귀분석을 실시한 결과, 공업지역과 주거지역에서 가장 중요한 변수는 도로 비산먼지와 이차생성입자인 것으로 나타났으며, 이들 변수의 변동이 전체 PM$_{2.5}$ 농도변동에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 또한 포항지역 PM$_{2.5}$에 대한 주요 발생원의 기여도를 평가하기 위하여 CMB 모델링을 수행한 결과 공업지역의 경우 기여도가 큰 발생원은 토사 및 도로상의 비산먼지로 나타났고 그 다음으로 이차생성입자, 자동차, 해염입자, 금속산업의 순을 보였으며 주거지역도 이와 유사한 양상을 보였다. 이와 같은 결과를 토대로 국내에서 측정된 먼지시료를 대상으로 CMB 모델링 수행 시 그 적용한계성과 문제점 등을 고찰하였다.
The total of 35 target VOCs (volatile organic compounds), which were included in the TO-14, was selected to develop a VOCs' source profile matrix of the Yeosu Petrochemical Complex and to test its collinearity by singular value decomposition(SVD) technique. The VOCs collected in canisters were sampled from 12 different sources such as 8 direct emission sources (refinery, painting, wastewater treatment plant, incinerator, petrochemical processing, oil storage, fertilizer plant, and iron mill) and 4 general area sources (gasoline vapor emission, graphic art activity, vehicle emission, and asphalt paving activity) in this study area, and then those samples were analyzed by GC/MS. Initially the resulting raw data for each profile were scaled and normalized through several data treatment steps, and then specific VOCs showing major weight fractions were intensively reviewed and compared by introducing many other related studies. Next, all of the source profiles were tested in terms of degree of collinearity by SVD technique. The study finally could provide a proper VOCs' source profile in the study area, which can give opportunities to apply various receptor models properly including chemical mass balance (CMB).
한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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pp.216-225
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2003
Fine particles with aerodynamic diameter less than 2.5 ${\mu}m$ (PM2.5) were collected from three sites in Beijing during April, August, and November 2000 and January 2001. After chemical components in samples are analyzed, a chemical mass balance (CMB) receptor model using PARs as tracers is applied to quantify the source contributions to PM2.5 in Beijing. The results show that the major sources are coal combustion, fugitive dust, vehicle exhaust, secondary sulfate and nitrate, and organic matter while biomass burning and construction dust contribute only a small fraction. In addition, source inventory in Beijing is used to determine the primary source contributions. The two methods result in comparable results. Source apportionment at three sampling sites presents similar contributions to PM2.5 although the sites are far away from each other. However, distinct seasonal pattern is presented for the source contributions from coal combustion, fugitive dust, biomass burning, secondary sulfate and nitrate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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