Gyeongju, which was the central city of the ancient civilization at Silla Kingdom, has various kinds of stone cultural properties. It is significantly important to preserve historical sources of Korea. However, recent air quality data measured in Gyeongju did not show good air quality level. In order to investigate variation of the concentration of the air pollutants with meteorological condition, an air quality monitoring and an aerosol sampling were conducted during the intensive monitoring period in Gyeongju. Impacts of the meteorological factors on the air pollutants were also analyzed based on the air mass pathway categories using HYSPLIT model and the local wind patterns using MM5 model. The prevailing air mass pathways were classified into four categories as following; category I affected by easterly marine aerosols, category II affected by northwesterly continental aerosols, category III affected by southwesterly continental aerosols, and category IV affected by northerly continental aerosols. The concentrations of the air quality standards were relatively lower during the fall intensive monitoring period. At that time, the easterly marine air mass pattern was dominated. The seasonal average mass concentration of $PM_{10,Opt}$, which optically measured at the monitoring site, was the highest value of $77.6{\pm}28.3\;{\mu}g\;m^{-3}$ during the spring intensive monitoring period but the lowest value of $20.1{\pm}5.3\;{\mu}g\;m^{-3}$ during the fall intensive monitoring period. The concentrations of $SO_2$ and CO were relatively higher when the air mass came from the northwestern continent or the northern continent. The concentrations of ${SO_4}^{2-}$ and ${NO_3}^-$ increased under the northwesterly continental condition. It was estimated that the acidic aerosols were dominated in the atmosphere of Gyeongju when the air mass came from the continental regions.
The purpose of this study is to find out the air flow patterns affecting the PM10 concentration in Busan and the potential sources within each trajectory pattern. The synoptic air flow trajectories are classified into four clusters by HYSPLIT model and the potential sources of PM10 are estimated by PSCF model for each cluster from 2008 to 2012. The potential source locations of PM10 are compared with the distribution of PM10 anthropogenic emissions in east Asia developed in 2006 for the NASA INTEX-B mission. The annual mean concentrations of PM10 in Busan decreased from $51ug/m^3$ in 2008 to $43ug/m^3$ in 2012. The monthly mean concentrations of PM10 were high during a spring season, March to May and low during a summer season, August and September. The cluster2 composed of the air trajectories from the eastern China to Busan through the west sea showed the highest frequency, 44 %. The cluster1 composed of the air trajectories from the inner Mongolia region to Busan through the northeast area of China showed the second high frequency, 26 %. The cluster3 and 4 were composed of the trajectories originated in the southeast sea and the east sea of Busan respectively and showed low frequencies. The concentrations of in each cluster were $47ug/m^3$ in cluster1, $56ug/m^3$ in cluster2, $42ug/m^3$ in cluster3 and $37ug/m^3$ in cluster4. From these results, it was proved that the cluster1 and 2 composed of the trajectories originated in the east and northeast area of China were the causes of high PM10 concentrations in Busan. The results of PSCF and CWT model showed that the potential sources of the high PM10 concentrations were the areas of the around Mongolia and the eastern China having high emissions of PM10 from Beijing, Hebei to Shanghai through Shandong, Jiangsu.
인공위성 원격탐사 자료는 화산재 모니터링을 위한 중요한 도구로서 사용되어 왔다. 본 연구는 최근에 발생한 주요 화산폭발 사례(2008년 Chait$\acute{e}$n 화산, 2010년 Eyjafjallaj$\ddot{o}$kull 화산, 2011년 Shinmoedake 화산)를 대상으로 인공위성자료를 이용한 화산재 모니터링과 궤적분석 모델링을 수행하였다. 이를 위하여 Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer(MODIS) 인공위성 관측자료로부터 적외선 밝기온도차 기법을 적용하여 산출된 화산재 탐지 산출물과 HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory(HYSPLIT) 모델을 이용한 전진궤적분석자료를 상호 비교하였다. 그 결과, 인공위성을 이용한 화산재 탐지 산출물은 모델링한 궤적분석 결과와 상호간에 관련성이 높게 나타났다. 이러한 결과는 인공위성 관측자료와 모델링의 통합분석자료가 화산재 감시 및 예측을 위하여 중요한 역할을 수행할 수 있는 가능성을 제시한다.
일본의 온타케 산은 일본에서 두 번째로 큰 규모의 화산으로, 2014년 9월 27일 02:52 UTC 에 예고 없는 대규모 분화가 발생했다. 이번 분화로 인해 최소 55명이 사망하였고, 70여 명의 부상자가 발생했다. 따라서 본 연구에서는 온타케 화산 분화에 따른 화산재 피해영향을 분석하기 위하여 화산재 확산 수치실험을 수행하였다. HYSLPLIT 확산모델과 UM 기상자료를 이용하여 화산재 확산 경로를 예측하였고, 화산재 확산 영역에 대한 정량적인 평가를 위해서 천리안 위성영상을 이용하여 화산재 확산 범위를 탐지하였다. 본 연구의 모의실험 결과와 GOCI 탐지 결과와의 비교를 통해 검증을 수행하였다. 그 결과, HYSPLIT 기반의 화산재 확산 예측결과와 GOCI 위성영상 간의 유사도가 높음을 알 수 있었다. 본 연구에서 수행한 화산재 확산 결과와 GOCI 간에는 38.72% 및 13.57%가 일치도가 계산되었고, JMA 결과와 GOCI는 9.05%와 11.81%가 일치하였다. 본 연구에서 수행한 바와 같이 화산재 확산 경로를 예측하는 연구는 그 피해를 감소할 수 있는 중요한 방법의 하나라고 판단할 수 있다. 따라서 화산 분화 시 기상 모델을 이용한 화산재 확산 수치실험은 시간에 따른 화산재 확산 분포를 이해하는데 유용한 기법으로 자리매김 할 것이며, 화산재 확산에 따른 피해 면적을 정량적으로 산출할 수 있는 중요한 기술이 될 것이다.
This study investigated the effect of volcanic materials that erupted from the Nishinoshima volcano, Japan, 1,300 km southeast of the Busan area at the end of July 2020, on the fine particle concentration in the Busan area. Backward trajectory analysis from the HYSPLIT model showed that the air parcel from the Nishinoshima volcano turned clockwise along the edge of the North Pacific high pressure and reached the Busan area. From August 4 to August 5, 2020, the concentration of PM10 and PM2.5 in Busan started to increase rapidly from 1000 LST on August 4, and showed a high concentration for approximately 13 hours until 2400 LST. The PM2.5/PM10 ratio showed a relatively high value of 0.7 or more, and the SO2 concentration also showed a high value at the time when the PM10 and PM2.5 concentrations were relatively high. The SO42- concentration in PM2.5 in Busan showed a similar trend to the change in PM10 and PM2.5 concentrations. It rose sharply from 1300 LST on August 4, at the time where it was expected to have been affected by the Nishinoshima Volcano. This study has shown that the occurrence of high concentration fine particle in Busan in summer has the potential to affect Korea not only due to anthropogenic factors but also from natural causes such as volcanic eruptions in Japan.
본 연구에서는 2005년부터 2008년 사이 한반도에서 고농도 $SO_2$가 관측된 날에 대하여 Ozone Monitoring Instrument (OMI) 이산화황자료 및 역궤적 계산을 통해서 중국으로부터 한반도로 장거리 수송되는 이산화황 flux의 계산 방법을 처음으로 소개하였다. 지표공기에서 측정된 이산화황 농도값과 OMI 센서에서 측정된 이산화황 층적분농도값을 이용하여 장거리 수송된 지표공기에서의 이산화황 flux와 지표부터 특정고도 사이 공기층 내에서의 평균 이산화황 flux를 각각 계산하였다. 위성관측을 이용하여 산출된 평균 flux값은 0.81 이고 최대 $2.11g{\cdot}m^{-2}{\cdot}h^{-1}$ 까지 산출되었고, 지점관측을 통한 지표공기로 유입되는 이산화황의 flux값은 평균 0.50 이고 최대 $1.18g{\cdot}m^{-2}{\cdot}h^{-1}$ 까지 산출 되었다. OMI센서와 지점관측 자료를 바탕으로 산출된 각각의 flux를 상호 비교하였으며 대부분의 경우 수용지역의 지표공기로 유입되는 이산화황 flux 값들이 지표부터 최대 1.5 km 사이의 장거리 수송되어 유입된 공기층 내의 평균 이산화황 flux 값들보다 높은 것으로 계산되었다. 발생원 지역에서 강한 저기압이 발견되는 경우를 포함하여 중국 발생원 지역으로부터 장거기 수송된 공기덩어리가 수용지역의 1.0에서 1.5 km 고도로 빠르게 유입되는 경우 지표부터 최대 1.5 km 사이 공기층 내의 평균 이산화황 flux 는 지표공기에서 산출된 flux 보다 높게 산출되는 경향을 보였다. 추가적으로 산출된 $SO_2$ flux값의 오차를 계산하고 오차값에 영향을 주는 인자들에 대해서 논의 하였다.
Lee S. H.;Choi G. H.;Lim H. S.;Lee J. H.;Seo D.C.;Jun J. N.;Jung J. H.;Kim I. S.;Kim J.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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pp.182-183
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2004
Atmospheric carbon monoxide (CO) and ozone $(O_3)$ play the important trace gases in tropospheric chemistry, through its concentration in the troposphere directly influences the concentrations of tropospheric hydroxyl (OH). Understanding the impact of CO and $O_3$ on the global tropospheric chemistry requires measurements of the global atmospheric CO and $O_3$ distributions. This study focuses on the identification of CO and O3 released in the East Asia between March 2000 and February 2004. During the period, the MOPITT instrument onboard the Earth Observing System (EOS)-Terra platform collected extensive measurement of CO. So we have used MOPITT data at 700hPa to analyze seasonal distribution of CO concentration. And the O3 measurements for this study were Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) and Dobson spectrometer provided NASA/GSFC and Yonsei University, Korea. During springtime, the CO and O3 concentrations were increased over East Asia for April, May, and June. CO and O3 transport and chemistry in the springtime in East Asia are studied by use of the HYbrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) model.
이 논문은 강릉과 원주지방의 오존의 일변화의 특성을 분석하였다. 원주지방의 오존의 일변화는 대도시 지역에서 관측되어지는 오후에 최대치, 일출부근에 최소치를 보여주고 있다. 그러나 강릉지방의 일변화에서는 오후에 최대치를 보여주나 새벽 3시경이 2차 극값이 관측되어졌다. 3차 극값의 경우 오후 최대 값보다 높은 값이 종종 관측되어졌다. 이와 같은 새벽에 발생하는 오존 상승은 일년 내내 관측되어졌으나 그 양과 범위에서 봄철이 가장 뚜렷하였다. 이와 같은 새벽 오존 상승에 대한 원인을 알아보기 위하여 기상인자와 오존의 상관관계와, HYSPLIT모델을 이용하여 공기의 기원을 조사하였다. 새벽 오존 농도 상승이 나타나는 날은 바람이 강하고 온도가 상대적으로 높은 날이었다. 새벽오존 농도 상승이 일어날 때 모델을 이용한 공기의 기원을 분석해본 결과 서풍이 불면서 하강운동이 동반한 경우였다. 이러한 분석결과는 편서풍이 강하게 부는 봄철에 대도시가 밀접한 강릉의 서쪽 지역에서 이동되어온 오존의 영향에 의한 것으로 사료되어진다. 이런 경우 밤에도 바람이 강하게 불어 강력한 혼합현상에 의해 오존이 풍부한 대기 상층의공기가 하부로 유입되면서 지표 부근 오존의 양이 증가한 것으로 보인다.
This study was carried out to evaluate the applicability of the odor source tracking using wind field and fingerprint as a solution tool. First of all, CALMET and HYSPLIT modeling system, and database of odor discharge companies were utilized to track odor from industrial complexes. Secondly, industrial odor fingerprint was made by listing on the 19 domestic industries, and compared with foreign data to assess the representative, and thus the similarity was 86.7%. On the modeling experiment, Sihwa industrial complex did not show any difference because the matching rates of day and night were 49.5% and 50.0%, respectively. However, the Banwol and Sihwa industrial complexes did show some differences due to odor facility density. Separately, in this study, odor samples were obtained from 10 odor discharging companies, located in the Sihwa and Banwol industrial complexes, They were compared with the results of odor tracking modeling. The matched companies were 4 of 10 by three cases of tracking, while the fingerprint and industry of odor monitoring networks and companies matched each other. Therefore, this study confirmed the approach applicability of source tracking system using the fingerprint.
Statistical trajectory analysis has been widely used to identify potential source regions for chemically and radiatively important chemical species in the atmosphere. The most widely used method is a statistical source-receptor model developed by Stohl (1996), of which the underlying principle is that elevated concentrations at an observation site are proportionally related to both the average concentrations on a specific grid cell where the observed air mass has been passing over and the residence time staying over that grid cell. Thus, the method can compute a residence-time-weighted mean concentration for each grid cell by superimposing the back trajectory domain on the grid matrix. The concentration on a grid cell could be used as a proxy for potential source strength of corresponding species. This technical note describes the statistical trajectory approach and introduces its application to estimate potential source regions of $CO_2$ enhancements observed at Korean Global Atmosphere Watch Observatory in Anmyeon-do. Back trajectories are calculated using HYSPLIT 4 model based on wind fields provided by NCEP GDAS. The identified $CO_2$ potential source regions responsible for the pollution events observed at Anmyeon-do in 2010 were mainly Beijing area and the Northern China where Haerbin, Shenyang and Changchun mega cities are located. This is consistent with bottom-up emission information. In spite of inherent uncertainties of this method in estimating sharp spatial gradients within the vicinity of the emission hot spots, this study suggests that the statistical trajectory analysis can be a useful tool for identifying anthropogenic potential source regions for major GHGs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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