The radioactive pollutant could migrate to the downstream urban area under the action of atmospheric dispersion due to the turbulent mixing under actual pollution accidents. A scenario in which radioactive contaminants from the upstream (for example, a nearshore nuclear power plant accident) migrates to the downstream urban blocks have been considered in this study. Numerical simulations using computational fluid dynamics (CFD) are then conducted to investigate the effects of the urban morphology (building packing density and layout) on the atmospheric dispersion of radioactive pollutants in this scenario. The building packing density and structure can significantly affect urban areas' mean flow pattern and the turbulent kinetic energy (TKE). The flow pattern and the TKE distribution influence the radioactive pollution dispersion. It is found that the radioactive pollution at the urban canyons is significantly affected by the vertical transport at the canyon. A comparison of the distributions of radioactive and traditional non-radioactive pollutants is also provided.
A series of parametric calculations have been performed in order to investigate the short-term and short-range plume and puff behavior of toxic gaseous and solid pollutant dispersion in an open atmosphere. The simulation is made by the use of the computer program developed by this laboratory, in which a control-volume based finite-difference method is used together with the SIMPLEC algorithm for the resolution of the pressure-velocity coupling appeared In Wavier-Stokes equation. The Reynolds stresses are solved by the standard two-equation k-$\varepsilon$ model modified for buoyancy together with the RNG(Renormalization Group) k-$\varepsilon$ model. The major parameters considered in this calculation are pollutant gas density and temperature, the relative velocity of pollutants to that of the surrounding atmospheric air, and particulate size and density together with the height released. The flow field is typically characterized by the formation of a strong recirculation region for the case of the low density gases such as $CH_4$ and air due to the strong buoyancy, while the flow is simply declining pattern toward the downstream ground for the case of heavy molecule like the $CH_2C1_2$and $CCl_4$, even for the high temperature, $200^{\circ}C$. The effect of gas temperature and velocity on the flow field together with the particle trajectory are presented and discussed in detail. In general, the results are physically acceptable and consistent.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제23권E2호
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pp.57-65
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2007
In Korea, there is a general lack of information available on air emissions from industry. The reasons for this include the lack of regulatory requirements for emission monitoring, limited information on specific industries, and difficulties in monitoring certain sources. This paper presents the first detailed air pollutant emission factors from composite wood product manufacturing in Korea. This study introduced emission factors for wood-based panels such as plywood, particle board (PB), and medium density fiberboard (MDF). The emission factors of particulate matters (PM) and hazardous air pollutants (HAPs) from MDF were higher than that from other wood products. The concentration of total volatile organic compounds (TVOCs) for hot press from wood-based panels was higher than drying or gluing processes. Emissions data from NPIP were compared to the data from the suggested emission factors in this study and the US EPA's. The data from our emission factors were closer to the observed results than the data using the US EPA's emission factor.
Je-Ho Hwang;Sang-Hyung Park;So-Hyun Yun;Si-Hyun Kim
Journal of Korea Trade
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제26권3호
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pp.117-136
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2022
Purpose - Port is vital for international trade accounting for approximately 80% of world cargo transportation in the global trade sector. Air pollutants emitted owing to the related industry interfaces developed around the port spread throughout the dense population region can have harmful effects on the nearby residents. This study aims to analyze high-concentration diffusion pattern by air pollutants, considering the main management periods by air pollutants. Design/methodology - Employing the concentration criteria per main air pollutant, the analyses of concentration change patterns per air pollutant, wind characteristics that directly affected the air pollutant diffusion, distribution types per air pollutant, and high-concentration diffusion patterns by season according to time changes were conducted. Findings - The substances that caused harmful levels of air pollution in the hinterland living zone of the Busan New Port were PM_10, PM_2.5, and NO_2. Furthermore, the intensive management periods were as follows: For PM_10, 24-h (spring), 12:00-16:00 (summer), 12:00-16:00 (summer), 20:00-12:00 (fall), and 24:00-20:00 (winter), and for PM_2.5, 24-h (all four seasons), and for NO_2, 23:00-04:00 (spring), 23:00-08:00 (summer), and 20:00-08:00 (fall), and 23:00-04:00 (winter). Originality/value - Research finding indicates that regular monitoring and countermeasures to reduce air pollution for each air pollutant makes it possible to achieve effective air quality control in the port and hinterland living zones.
This study quantified annual $CO_2$, SO$_2$ and NO$_2$ uptake and annual $O_2$ production by trees in Yongin´s urban ecosystem, and explored values of urban tree plantings in atmospheric purification. Woody plant cover was only 7.7% with planting density of 1. trees/100$m^2$, and the tree-age structure was largely characterized by a young, growing tree population. Annual per capita pollutant emissions from fossil fuel consumption were 7.3t/yr for $CO_2$, 7.6kg/yr for SO$_2$, and 26.6kg/yr for NO$_{x}$. Carbon dioxide storage per unit urban area by trees was 13.1t/ha and the economic value for $CO_2$ storage was ₩6.6millions/ha. Annual atmospheric purification was 2.0t/ha/yr for $CO_2$ uptake, 2.0kg/ha/yr for SO$_2$ uptake, 4.0kg/ha/yr for NO$_2$ uptake and 1.5t/ha/yr for $O_2$ production, and the annual economic value for the atmospheric purification was ₩1.5millions/ha/yr. Urbantrees stored an amount of $CO_2$ equivalent to about 3.1% of the total annual $CO_2$ emissions, and annually offset total $CO_2$ emissions by 0.5%. Annual SO$_2$ and NO$_2$ uptake by trees equaled 0.5% of total SO$_2$ emissions and 0.3% of total NO$_{x}$ emissions, respectively. Urban trees also played an important role through producing annually 9.2 of the $O_2$ requirement for Yongin´s total population, despite relatively poor tree plantings. Future active plantings and greenspace enlargement in the study city could enhance the role of atmospheric purification by urban trees. The results from this study are expected to be useful in emphasizing environment benefits of urban trees, and in urging the continuous necessity for tree planting and management budget.get.
The objectives of this study were to introduce spatial interpolation methods which have been applied in recent papers, to apply three methods (nearest monitor, inverse distance weighting, kriging) to domestic data (Ulsan cohort) as an example of estimating the personal exposure levels. We predicted the personal exposure estimates of 2,102 participants in Ulsan cohort using spatial interpolation methods based on information of their residential address. We found that there was a similar tendency among the estimates of each method. The correlation coefficients between predictions from pairs of interpolation methods (except for the correlation coefficient between nearest montitor and kriging of CO and $SO_2$) were generally high (r=0.84 to 0.96). Even if there are some limitations such as location and density of monitoring station, spatial interpolation methods can reflect spatial aspects of air pollutant and spatial heterogeneity in individual level so that they provide more accurate estimates than monitor data alone. But they may still result in misclassification of exposure. To minimize misclassification for better estimates, we need to consider individual characteristics such as daily activity pattern.
This study investigates the factors that affect China's air pollution using city-level panel data and spatial econometric models. We address three air pollutants ($PM_{10}$, $SO_2$, and $NO_2$) present in 30 cities in China between 2004-2012 using global OLS and spatial models. To develop the spatial econometric analysis, we create a spatial weights matrix to define spatial patterns based on two neighborhood criteria - the queen contiguity and k nearest neighbors. The results show that the estimated coefficients are relatively consistent across different spatial weight criteria. The OLS models indicate that the effect of green spaces is statistically significant in decreasing the concentrations of all air pollutants. In the $PM_{10}$ and $SO_2$ analyses, the OLS models find that the number of buses and population density are also positively related to a reduction in the concentration of air pollutants. In addition, an increase in the temperature and the presence of secondary industries increase $SO_2$ and $NO_2$ concentrations, respectively. All spatial models capture a positive and significant effect of green spaces on reducing the concentration of each air pollutant. Our results suggest that green spaces in cities should receive priority consideration in local planning aimed at sustainable development. Furthermore, policymakers need to be able to discern the differences among pollutants when establishing environmental policies.
The Pasquill-Gifford stability category is a very important scheme of the Gaussian type dispersion model defined the complex turbulence state of the atmosphere by A grade(very unstable) to F grade(very stable). But there has been made a point out that this stability category might decrease the predictability of the model because it was each covers a broad range of stability conditions, and that they were very site specific. The APSM (Air Pollution Simulation Model) was composed of the turbulent parameters, i.e. friction velocity(${\mu}$$\_$*/), convective velocity scale($\omega$$\_$*/) and Monin-Obukhov length scale(L) for the purpose of the performance increasing on the case of the unstable atmospheric conditions. And the PDF (Probability Density Function)model was used to express the vertical dispersion characteristics and the profile method was used to calculate the turbulent characteristics. And the performance assessment was validated between APSM and EPA regulatory models(TEM, ISCST), tracer experiment results. There were very good performance results simulated by APSM than that of TEM, ISCST in the short distance (<1415 m) from the source, but increase the simulation error(%) to stand off the source in others. And there were differences in comparison with the lateral dispersion coefficient($\sigma$$\_$y/) which was represent the horizontal dispersion characteristics of a air pollutant in the atmosphere. So the different calculation method of $\sigma$$\_$y/ which was extrapolated from a different tracer experiment data might decrease the simulation performance capability. In conclusion, the air pollution simulation model showed a good capability of predict the air pollution which was composed of the turbulent parameters compared with the results of TEM and ISCST for the unstable atmospheric conditions.
Two hybrid receptor models, potential source contribution function (PSCF) and concentration weighted tracjectory (CWT), were compared for locating $PM_{2.5}$ sources contributing to the atmospheric $PM_{2.5}$ concentrations in Seoul. The source contribution estimates by chemical receptor model (CMB) receptor model were used to identify better source areas, Among the sources, soil, agricultural burning, marine aerosol, coal-fired power plant and Chinese aerosol were only considered for the study because these sources were more likely to be associated with the long-range transport of air pollutant. Both methods are based on combining chemical data with calculated air parcel backward trajectories. However, the PSCF analyses were performed with trajectories above the $75^{th}$ percentile criterion values, while the CWT analyses used all trajectories. This difference resulted in locating of different sources, which might be helpful to interpret locating of $PM_{2.5}$ sources, High possible source areas in source contribution of soil and agricultural burning contributing to the Seoul $PM_{2.5}$ were inland areas of Heibei and Shandong provinces (highest density areas of agricultural production and population) in China. The "Chinese aerosol" was used as a representative source for the $PM_{2.5}$ originated from urban area in China. High possible source areas for the aerosol were the cities in China where are relatively close to the receptor. This result suggests that Chinese aerosol is likely to be a useful tool in studies on source apportionment and identification in Korea.
핵폐기물 저장공간과 같이 대규모 터널형 지하공간내에서의 환기량, 온/습도, 오염물질 농도 예측은 공간건설 및 운영을 위하여서 뿐만 아니라 화재등과 같은 비상시의 대처방안 강구를 위하여 반드시 필요하다. 본 연구에서는 압축성 가정하에서 autocompression의 영향을 고려한 자연환기압 계산 fan 및 regulator의 최적 위치 및 용량 결정, 암반 열물성 및 암반 표면으로부터의 증발, 응축에 의한 수분함유량 변화를 고려한 온/습도 계산, 이류확산에 기초한 오염물질 농도 분포 계산 기능을 갖춘 네트워크형 지하공간 환경예측 모델을 개발하였다. 온/습도 예측 모델을 군수물자 지하 저장공간에 적용한 결과 실측값과 상대오차는 건구온도 1.5~2.9%, 습도온도 0.6~6.1%로 나타났다. 도로터널 2개소를 대상으로한 실험결과 외부 입기만에 의한 확산계수는 9.78과 17.35$m^2$/s 큰 편이었으나 차량 운행과 환기설비의 작동시에는 이류확산만을 고려한 경우 CO 및 매연 농도의 상대오차가 5.88과 6.62%로 비교적 작게 나타났다. 이는 대부분의 터널형 지하공간에서의 농도 분포는 이류확산만에 의하여 추정이 가능함을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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