Industrial emissions, mainly from industrial complexes, are important sources of ambient Volatile Organic Compounds (VOCs). Identification of the significant VOC sources from industrial complexes has practical significance for emission reduction. VOC samples were collected from July 2019 to June 2020. A Positive Matrix Factorization (PMF) receptor model was used to evaluate the VOC sources in the area. Four sources were identified by PMF analysis, including coating-1, coating-2, printing, and vehicle exhaust. The coating-1 source was revealed to have the highest contribution (41.5%), followed by coating-2 (23.9%), printing (23.1%), and vehicle exhaust (11.6%). The source showing the highest contribution was coating emissions, originating from the northwest to southwest of the sample site. It also relates to facilities that produce auto parts. The major components of VOC emissions from the coating facilities were toluene, m,p-xylene, ethylbenzene, o-xylene, and butyl acetate. Industrial emissions should be the top priority to meet the relevant control criteria, followed by vehicular emissions. This study provides a strategy for VOC source apportionment from an industrial complex, which is helpful in the development of targeted control strategies.
현행 환경영향평가 체계 내 건강영향평가 대상사업은 「환경보건법」 시행령 제12조(건강영향 항목의 추가·평가 대상)에 따라 일부 대상사업으로 한정되어 있으나, 대상사업이 아닌 다양한 환경영향평가 대상 사업들에 대해서도 협의과정에서 건강영향 관련 사항들이 추가로 평가·검토되고 있다. 특히 주거지 관련 개발계획에 있어 개발부지가 오염원 주변에 계획될 경우 건강영향 측면에서의 입지 타당성 확보 여부를 평가·검토하게 되는데, 개발부지에서 주요 유해대기오염물질들의 현황농도 조사를 통한 위해도 기준 만족 여부를 확인하여 사후관리 방안을 마련하는 수준에 그치고 있다. 본 논문에서는 주거지 개발계획에 있어 개발하고자 하는 주거지역에 대한 입지의 타당성을 확인하는 정량적 방법을 마련하고 환경영향평가 절차 내에서 건강영향평가 대상사업의 확대 방안을 제안하고자 하였다. 환경영향평가 체계의 스크리닝 및 스코핑 절차를 검토하여 세부 방법론을 제안하였으며, 방법론 검증을 위해 과거 협의된 도시개발계획에 대한 사례분석을 진행하였다.
본 연구는 국내 중소 도시지역에서 강우 시 발생하는 강우유출수의 유출경향을 분석하고 초기강우기준을 산정하기 위하여 수행되었다. 연구지역은 국가산업단지가 소속되어 있는 구미시 원평동의 주거지역으로 선정 되었으며 모니터링 기간은 3개월에 걸쳐 시행되었다. 연구지역의 유역면적은 24.9 ha이고, 토지이용형태는 주거지역으로 대상유역의 80%가 불투수 면적(포장의 형태: 아스팔트)인 것으로 나타났다. 모니터링은 총 6회의 강우사상에 대하여 실시하였으며 모든 수질항목에 대해 EMC (Event Mean Concentration)와 SMC (Site Mean Concentration)를 산정하였다. 또한 강우지속시간에 따른 입경크기분포의 변화와 초기세척 현상을 관찰하였는데, 입경크기분포는 10%입경($D_{0.1}$), 50%입경($D_{0.5}$, 90%입경($D_{0.9}$이 각각 9.82 ${\mu}m$, 38.99 ${\mu}m$, 159.61 ${\mu}m$로 나타났고, 초기세척 현상은 용존성 물질보다 입자성 물질이 더 강하게 나타났다. $MFF_n$ (Mass first flush)을 이용하여 초기강우기준을 검토한 결과 초기우수유출수의 부피 30%에 오염물질부하량의 부피 44.4~58.5%를 포함하고 있는 것으로 나타났다. $MFF_n$과 입경크기분포는 자연형, 장치형 시설과 같은 다양한 비점오염저감시설의 설계 및 운전과 초기강우기준 결정을 위한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 화력발전소 배출로 인한 지표면 오염물질 농도의 시·공간적 영향을 실측 자료를 바탕으로 정량적으로 분석하려는 목적으로 수행되었다. 배출과 농도 관계의 정량적 분석을 위해 우선 기상 조건과 주변 배출원의 영향을 고려하였다. 이를 위해 자료의 선택과 관측지점 선정 과정을 제안하였고, 선정된 지표면 시·공간 자료에 K-Z 필터와 경험직교함수(EOF) 분석 기법을 적용하였다. 사용된 자료는 2014-2017년 4년의 기간 동안 당진과 태안 화력발전소 굴뚝 자동측정기기의 농도값을 이용하여 산출한 한 시간 평균 배출량 자료와 지표면 대기오염농도 측정망 자료이다. 기상 자료로는 최근 배포 중인 ERA5 재분석자료와 기상청 종관기상관측소 한 시간 평균 자료가 사용되었다. 발전소만의 영향이 최대한 보이도록 기상 효과와 지리적인 요인을 고려하여 선택한 시간대의 선정된 관측소 자료만을 이용하여 분석한 결과, 지표면 대기오염물질의 EOF 첫 번째 모드는 SO2, NO2, PM10 모두에 대해 97% 이상의 변동성을 설명하였다. 또한 지표면 농도장의 EOF 첫 번째 모드의 시계열은 화력발전소 배출과 유의미한 상관성을 보였다. 결과적으로 당진화력발전소 SO2, NO2, TSP 시간 당 배출량이 각각 10%가 감소하면, 남서풍 계열의 바람에 의해 직접 영향을 받는 서울 수도권 지표면 평균 SO2 농도는 0.468 ppb (R=0.384), NO2는 1.050 ppb (R=0.572), PM10은 2.045 ㎍ m-3 (R=0.343) 정도가 감소한다고 판단할 수 있다. 태안화력발전소의 경우, SO2, NO2, TSP 배출량을 각각 시간당 10% 씩 감축하면, SO2는 0.284 ppb (R=0.648), NO2는 0.842 ppb (R=0.683), PM10은 1.230 ㎍ m-3 (R=0.575) 정도가 감소될 수 있음을 확인하였다. 태안화력발전소는 당진화력발전소에 비해 수도권지역 농도에 미치는 영향은 작았으나, 상관관계는 더 높았다.
만경강 수질관리 대안을 제시하고자 점오염원과 비점오염원으로부터 발생, 배출, 유달부하량을 평가하였다. 만경강 유역 BOD의 평균 농도는 상류유역에서 1.06 mg $L^{-1}$로 I급수 수질을 나타내었으나, 중류유역에서는 8.62 mg $L^{-1}$, 하류 유역에서는 7.84 mg $L^{-1}$를 나타냈고 가을과 겨울철에 높았다. T-N의 농도는 중류 유역에서 높았으며, T-P의 농도는 상류가 0.12 mg $L^{-1}$, 중류가 1.90 mg $L^{-1}$, 하류가 1.38 mg $L^{-1}$이었다. 만경강 각 유역별 점오염원의 BOD 발생부하량은 익산천, 목천포천, 청하유역이 많았으며, T-N과 T-P의 발생부하량은 익산천, 청하유역이 많았다. 비점오염원의 BOD 발생부하량은 목천포천이 3,931 kg $day^{-1}$로 가장 많았으며, 탑천 2,870 kg $day^{-1}$, 전주천 2,827 kg $day^{-1}$이었다. 만경강의 BOD 배출부하량은 인구에 의한 영향이 컸으며, T-N와 T-P 배출부하량은 축산에 의한 영향이 컸다. 지천별 BOD 유달부하량은 전주천, 목천포천, 고산천, 익산천 순으로 높았으며, T-N 유달부하량은 전주천이 가장 높았고, T-P 유달부하량은 익산천이 가장 높았다. 비강우시 BOD와 T-N 유달율은 하류인 목천포천을 제외하고는 100% 이하였으나 강우시 BOD와 T-N 유달율은 상류인 고산천에서 가장 높았다. 만경강 지천별 목표수질을 4등급으로 설정하였을 경우 익산천과 목천포천은 각각 174 kg $day^{-1}$, 3,695 kg $day^{-1}$을 삭감해야 되는 것으로 조사 되었다.
본 연구에서는 연안오염총량관리가 시행되고 있는 시화호 유역에서 비점오염 형태로 유입되는 중금속 유출 특성, 오염도 및 위해성을 평가하기 위하여 반월 스마트 허브(산업단지)에 위치한 강우유출수 내 용존성과 입자성 중금속(Co, Ni, Cu, Zn, Cd 및 Pb)을 조사하였다. 용존성 Co와 Ni은 강우초반에 농도가 높고 이후 감소하는 경향을 보였으나, 나머지 용존성 중금속과 입자성 중금속은 강우량 증가에 따라 농도가 큰 폭으로 증가하는 경향을 보였다. 총 중금속 중 입자성 중금속이 차지하는 상대적인 비율은 Pb이 97.2%로 가장 높고 Cu>Cd>Co>Zn>Ni순이었으며, 입자-용존 분배계수($K_d$) 결과는 강우유출수 내 존재하는 Pb는 다른 중금속에 비해 빠르게 입자형태로 제거되는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 1일의 강우 이벤트 동안 2개의 토구를 통해 유출되는 총 중금속의 유출량은 Co 2.21 kg, Ni 30.5 kg, Cu 278.3 kg, Zn 398.3 kg, Cd 0.39 kg 및 Pb 40.0 kg로 나타났다. 연안오염총량관리제도가 시행되고 있는 시화호의 유역면적, 연간 강우량 등을 고려할 때 막대한 양의 중금속이 비점오염의 형태로 시화호로 유입되고 있음을 알 수 있었다. 무엇보다 강우유출수 내 용존성 Ni, Cu 및 Zn의 평균농도는 급성 독성을 나타내는 수질기준(급성 단기기준)를 초과하고 있으며, 입자성 중금속 역시 모든 원소가 배경농도에 비해 농축도(오염도)가 매우 높고, 국내 퇴적물 관리기준(PEL)을 큰 폭으로 초과하고 있어, 주변 해역 환경 및 생태계에 악영향을 미칠 것으로 판단된다.
본 연구는 1990년부터 2000년까지 11년의 기간동안 서울지역 대기오염 자동측정망을 중심으로 관측된 오존자료 중 환경기준을 초과한 자료만을 선별적으로 분리한 후 분석에 활용하였다. 이와 같은 분석결과를 토대로 서울시의 4대 권역별 (NE, SE, SW, NW) 기준초과양상을 여러 가지 관점에서 비교해 보았다. 24시간을 주기로 초과농도의 발생 경향을 비교해 본 결과, SW지역이 다른 지역에 비해 오존의 총 발생시간이 더 많은 것을 확인할 수 있었다. 발생빈도를 중심으로 4대 지역에 대한 월별 경향성을 비교했을 때 NW지역에서 여타 지역보다 최고빈도의 발생시기가 약간 뒤처지는 현상이 나타났다. 해를 거듭할수록 오존의 환경기준 초과발생횟수가 증가하는 경향을 감지할 수 있다. 특히 이와 같은 현상은 NE, SE를 포함하는 서울의 동쪽지역에서 두드러지는 것으로 타나났다. 전체 11년동안 초과치의 최고 발생빈도를 지역별로 비교해 보면, NE지역에서 1998년에 그리고 나머지 세지역은 모두 2000년에 나타났다. 이처럼 오존의 환경기준 초과횟수는 최근에 들어 급격히 증가하는 것으로 확인되었다. 이에 반해, 초과농도의 크기에 대한 결과를 보면, 오히려 90년대 초반에 고농도가 집중된 데 반해, 90년대 후반에는 상대적으로 초과농도의 크기가 감소한 것으로 나타났다. 전체 관측기간동안 서울지역에서 관측된 평균 기온자료를 이용하여 오존초과자료와의 상관성을 분석하였다. 그 결과 대체로 크기나 빈도에 상관없이 모두 기온과 일정 수준 이상 양의 상관성을 유지하는 것이 확인되었다. 전반적으로 기온의 변화는 오존의 초과농도발생과 상당 수준 연계되었다는 점을 확인 할 수 있었다.
The objective of this study is to provide the research data on the actual concentrations of $PM_{10},\;PM_{2.5},\;PM_1\;and\;CO_2$ in Seoul subway carriages. Mean concentrations of $PM_{10},\;PM_{2.5}\;and\;PM_1,\;and\;CO_2$ in subway carriages were investigated at levels of $215.1{\pm}101.4{\mu}g/m^3,\;86.9{\pm}38.6{\mu}g/m^3,\;27.0{\pm}11.4{\mu}g/m^3,\;and\;1,588{\pm}714ppm$, respectively. The mean concentrations in subway carriages were higher when the train ran on an underground track rather than on an above ground track. The measured concentration of particulate matter varied with the time of day and was highest in the morning, followed by noon and evening while the $CO_2$ concentration was highest in the morning, followed by evening and noon. In relation to correlation among the pollutants: the correlation between $PM_{10}\;and\;PM_{2.5}$ was 0.92, and that between $PM_{2.5}\;and\;PM_1$ was 0.94. The inclusion rate of $PM_{2.5}\;to\;PM_{10}$ was $41{\pm}7%$ and that of $PM_1\;to\;PM_{2.5}\;was\;32{\pm}4%$. In addition, the $CO_2$ concentration had a positive relation with the number of people in a carriage, whereas the concentration of $PM_{10}$ had negative correlation to the number of people. In relation to these two pollutants we calculated using a regression equation (34.06+0.04$CO_2$(ppm)-0.09 PM10$({\mu}g/m^3)$($R^2$=0.30, p<0.01, n=707), that a maximum number of 61 persons would ensure that each pollutant is maintained below the criteria level, applicable to subway stations.
To make an assessment of the compatibility between DOAS and conventional point monitoring system (MCSAM-2: MS2), we investigated the concentrations of three criteria pollutants which include S $O_2$, N $O_2$, and $O_3$from a national monitoring station in Seoul during the periods of June 1999~August 2000. The average concentration values for the whole study period derived from hourly concentration data sets of those three species indicated that the mean differences between the two methods can be approximated as 18%. When the bias structure of two systems was evaluated through the computation of percent difference(PD) between the two such as ( $C_{DOAS}$- $C_{conventional}$$C_{DOAS}$*100, differences between the two systems appeared to be quite systematic among different compounds. While the mode of bias peaked at 0~20% or 20~40% in terms of PD values, the cause of such positive bias mainly arised from generally enhanced concentration values of DOAS system. The structure of bias among different species was further assessed through linear regression analysis. Results of the analysis indicated that the dominant portions of differences observed from two monitoring systems can be accounted for by the systematic differences in their spanning and zeroing systems. S $O_2$(MS2)=0.6385 S $O_2$(DOAS)+2.0985($r^2$=0.7894) N $O_2$(MS2)=0.6548 N $O_2$(DOAS)+7.437($r^2$=0.7687) $O_3$(MS2)=1.0359 $O_3$(DOAS)-7.7885($r^2$=0.7944) The findings of slope values at around 0.64~0.65 from two species suggest that DOAS should respond more sensitively in upper bound concentration range. The offset values apart from zero indicate that more deliberate comparison needs to be made between these monitoring systems. However, based on the existence of strong correlations from at least 8,000 data points for each species of comparison, we were able to conclude that the compatibility of two monitoring systems is highly significant. With the improvement of calibration techniques for the DOAS system. its applicability for routine monitoring of airborne pollutant species is expected to be quite extendable.
Objectives: The purpose of this study is to develop a management system for the safe handling of chemicals and related health management based on reporting under the Chemical Control Act (CCA). It is used to search handling information by constructing data linked to the name of companies, chemicals, products, etc. Methods: Due to the differences in submission periods for each reporting regulation of the Chemical Control Act, the data used is as follows: A statistical survey collected 26,222 companies in 2014 and 2016, Pollutant Release Transfer Registers (PRTR) collected 4,234 companies in 2015-2017, performance reports by handlers of hazardous chemical substances collected 14,658 companies in 2016-2018, and declarations for import of toxic chemicals collected 892 companies in 2016-2017. The total information on 36,080 companies is standardized based on company ID, name, business registration number, address, and more. The data were classified into information such as company, chemical, and product name and amounts handled and released, and then extracted according to criteria to establish relationships among classified information. Results: A search service was developed for handling information on chemical substances for reporting data by linking four reporting data: statistical survey, PRTR, performance report by handler of hazardous chemical substances, and declaration for import of toxic chemicals under the CCA. It was composed of five menus to search by regulation type, reporting regulation, companies and chemicals, and system management. Conclusion: It is necessary to use data linked by company, region, and chemical to respond and to prevent chemical accidents. In addition, these items can be utilized to perform handling and safety management of chemicals according to whether regulations under the CCA may be implemented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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