Objective: Seasonal variations in semen quality are known to occur in temperate regions, but results regarding tropical areas remain inconclusive. The aim of this study was to determine whether monthly variations in semen parameters are present among men in a tropical region. Methods: Data were retrospectively collected from semen analyses of 3,000 men over a 10-year period, from 2012 to 2022. Analysis of variance and the independent-samples t-test were employed to observe variations in semen parameters throughout the entire period and between months, respectively. Results: The mean±standard deviation sperm concentration was significantly lower in June, at 42.5±31.4 million/mL, compared to other months. The highest sperm concentration was found in March, at 57.8±42.6 million/mL, constituting a mean difference of 15.3 million/mL between the lowest and highest concentrations. The total sperm count displayed a similar pattern of monthly variation, with a difference of 47.2 million between the highest and lowest months. No significant monthly differences were observed in other parameters, such as sperm motility, morphology, and semen volume. Conclusion: Significant monthly variations in sperm concentration and total sperm count were evident in this Sri Lankan population. March, which displayed the highest sperm counts, is in the spring in temperate regions, while the month with the lowest counts, July, is part of the summer. Fluctuations in photoperiod appear to most strongly influence these variations.
This study was conduced to examine the monthly and seasonal variation of $SO_2$, TSP, $O_3$ concentration in Dongsamdong, Pusan coastal area. And the characteristics of air pollution of this area was compared to Kwangbokdong in Pusan and Taehadong in Ullungdo. Monthly mean concentration of $SO_2$ and TSP showed lower than Kwangbokdong, $O_3$ was higher than Kwangbokdong. In case of $SO_2$, seasonal variation of Dongsamdong was remarkabler thn Kwangbokdong and the concentration difference of early morning and daytime was higher than Kwangbokdong. Taehadong showed very lower concentration as background area. In case of TSP, Dongsamdong was lower concentration and smaller diurnal change than Kwangbokdong, Taehadong showed very lower concentration as backgound area. In case of $O_3$, Dongsamdong was 10ppb higher than Kwangbokdong at daytime maximum concentration, diurnal change of concentration was higher, too. In case of frequency distribution of concentration, $SO_2$, and TSP at Dongsamdong showed higher frequency in low concentration class and $O_3$ showed in high concentration class as compared with Kwangbokdong.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.19
no.2
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pp.231-245
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2003
Hourly PM$_{10}$ concentrations measured at 11 sites in Seoul and 10 sites in the large cities over South Korea for the period from March 1995 to February 2000 are analyzed to examine annual trend and monthly variations of the PM$_{10}$ concentrations. Further analysis has been carried out by using the one year data from March 1999 to February 2000 to see the seasonal variation, diurnal variation and weekly variation of the seasonally averaged PM$_{10}$ concentrations at each site. Weekly variations of the CO concentrations at the same sites for the same one year period are compared with that of the PM$_{10}$ concentration. There is no significant annual trend in the variation of the PM$_{10}$ concentration at all the sites analyzed. The seasonal and monthly mean concentrations show a minimum concentration in summer and alternative maximum concentration in spring and winter for most sites. The diurnal variation of the seasonally averaged mean PM$_{10}$ concentrations is strongly affected by traffic loads and meteorological conditions. The weekly variation of seasonal averaged concentrations of CO and PM$_{10}$ shows a high concentration for weekdays in spring, autumn and winter while high concentration for weekends in summer.nds in summer.
To establish a monthly data collection planning for the Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI), we have examined the global patterns of three impacting factors: pigment concentration, cloud cover, and sun glint. Other than satellite mission constraints (e.g., duty cycle), these three factors are considered critical for the OSMI data collection. The Nimbus-7 Coastal Zone Color Scanner (CZCS) monthly mean products and the International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) monthly mean products (C2) were used for the analysis of pigment concentration and cloud cover distributions, respectively. And the monthly simulated patterns of sun glint were produced by performing the OSMI orbit prediction and the calculation of sun glint radiances at the top-of-atmosphere (TOA). Using monthly statistics (mean and/or standard deviation) of each factor in the above for a given 10$^{\circ}$ latitude by 10$^{\circ}$ longitude grid, we generated the priority map for each month. The priority maps of three factors for each month were subsequently superimposed to visualize the impact of three factors in all. The initial results illustrated that a large part of oceans in the summer hemisphere was classified into the low priority regions because of seasonal changes of clouds and sun illumination. Sensitivity tests were performed to see how cloud cover and sun glint affect the priority determined by pigment concentration distributions, and consequently to minimize their seasonal effects upon the data collection planning.
This paper aims to find the characteristics of concentration distribution of coastal urban air pollutants. For this purpose, It was used the daily meteorological data and the hourly concentration data for $O_3$and NO$_2$ in Busan metropolitan city from 1994 to 1996. It was investigated the annual and monthly distribution of ozone and nitrogen dioxide concentration at each site in Busan, and also investigated the characteristics of concentration change of air pollutants with time under the sea breeze. As a results, the concentration of nitrogen dioxide and ozone tend to be increased every year and nitrogen dioxide concentration is higher than ozone concentration at all sites in Busan. The concentration of ozone is high in summer season and low in winter season, but the concentration of nitrogen dioxide have a reversed trend. The monthly peak concentration of ozone occurred in April and September, while the monthly minimum concentration of nitrogen dioxide occurred in August. Their trend were identified by sites near the coastline than sites stands apart from the coastline. The sea breeze occurred annual mean 81 day in Busan from 1994 to 1996. The main wind direction of sea breeze was classified into southwesterly and southeasterly. In case of southwesterly, It was pronounced the south wind and southwest wind. In case of southeasterly, the occurrence frequency of east wind was high. Especially, the concentrations of urban air pollutants, such as ozone and nitrogen dioxide, were high on time which the sea breeze flow, and the areas that ozone concentration was high moved from outside part to central part of city with time. In costal urban such as Busan, the wind direction of sea breeze is influenced the change of ozone and nitrogen dioxide concentration on time which the sea breeze flow at each site and also influenced the change of air pollutants concentration of sites on the pathway of sea breeze.
The aerosol number concentration have measured with an aerodynamic particle sizer spectrometer(APS) at Gosan site, which is known as background area in Korea, from January to September 2011. The temporal variation and the size distribution of aerosol number concentration have been investigated. The entire averaged aerosol number concentration in the size range 0.25~32.0 ${\mu}m$ is about 252 particles/$cm^3$. The number concentration in small size ranges(${\leq}0.5{\mu}m$) are very higher than those in large size ranges, such as, the number concentration in range of larger than 6.5 ${\mu}m$ are almost zero particles/$cm^3$. The contributions of the number concentration to PM10 and/or PM2.5 are about 34%, 20.1% and 20.4% in the size range 0.25~0.28 ${\mu}m$, 0.28~0.30 ${\mu}m$ and 0.30~0.35 ${\mu}m$, respectively, however, the contributions are below 1% in range of larger than 0.58 ${\mu}m$. The monthly variations in the number concentration in smaller size range(<1.0 ${\mu}m$) are evidently different from the variations in range of larger than 1.0 ${\mu}m$, but the variations are appeared similar patterns in smaller size range(<1.0 ${\mu}m$), also the variations in range of larger than 1.0 ${\mu}m$ are similar too. The diurnal variations in the number concentration for smaller particle(<1.0 ${\mu}m$) are not much, but the variations for larger particle are very evident. Size-fractioned aerosol number concentrations are dramatically decreased with increased particle size. The monthly differences in the size-fractioned number concentrations for smaller size range(<0.7 ${\mu}m$) are not observed, however, the remarkable monthly differences are observed for larger size than 0.7 ${\mu}m$.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.30
no.2
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pp.163-173
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2020
Objectives: The study was evaluated exposure variation and daily absorption level of cadmium, lead concentration of ambient air of monthly data from 1999 to 2017 for main exposure factor in outdoor workers. Methods: Based on the monthly data from 'The annual report of air quality in Korea from 1999 to 2018' in 'Air Korea' website in the Korean Ministry of Environment. The monthly data of PM2.5, PM10, cadmium, lead concentration of ambient air were recalculated to average, minimum, and maximum. And these data were combined to Asian-dust exposure data from 'The annual report of Asian-dust·smog in 2017' of National Institute of Meteorological Sciences in Korea. Results: Geometric mean(minimum-maximum) concentration in ambient air of monthly data were 0.0017 (ND-0.2015) mg/㎥ in cadmium and 0.0467(ND-0.8554) mg/㎥ in Pb from 1999 to 2017. Both of Cd and Pb concentration in ambient air showed the highest concentration in January and the lowest in August among annual variation from 1999 to 2017. PM10 and PM2.5 level showed the highest in March(PM10) and February (PM2.5) the lowest in August both of PM10 and PM2.5. Discussion: Based on exposure data and prior reports, daily Cd absorption was estimated to 0.013(ND-1.511) mg/day from respiration and 1.89 mg/day from daily food(25.2 mg/day of daily Cd intake). In case of Pb, daily absorption was estimated to 0.350(ND-6.416) mg/day from respiration and 1.38-1.71 mg/day from daily food intake. Conclusion: Cd and Pb with Asian-dust have high influential factor to increase the Cd and Pb exposure at Winter and Spring season in outdoor workers.
Organic matters budget in Lake Hoengseong were monthly investigated from April 2009 to November 2009. The intense rainfall occurred at between July and August and the hydrological factors were highly varied during the rainfall season. By the concentrated rainfall, the elevation, influx and efflux were sharply increased and the turbid water was also flowed into the middle water column in Lake. The inflow of turbid water increased the nutrient concentrations in water body and this appears to stimulate of phytoplankton regard as the primary productivity of influx of organic matter. Monthly average concentration of dissolved organic carbon (DOC) was generally higher than the particulate organic carbon (POC) concentration in Lake, but Temporal and spatial variation of POC concentration was higher than DOC and the maximum POC concentration was recorded in surface water in August, had the highest phytoplankton biomass. Organic carbon concentration in inflow site was rarely changed during the dry season, but the concentration was rapidly increased by the initial intense rainfall. In organic matters budget, the most of the organic matters was inflowed from the inflow site at rainfall season. Especially, the influx of allochthonous organic matters during the intense rainfall was 72.4% in the total influx organic matters.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.27
no.3
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pp.358-366
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2011
The purpose of this study was to analyze the monthly and seasonal PM10 data using the Autoregressive Error (ARE) model at the southern part of the Gyeonggi-Do, Pyeongtaek monitoring site in Korea. In the ARE model, six meteorological variables and four pollution variables are used as the explanatory variables. The six meteorological variables are daily maximum temperature, wind speed, amount of cloud, relative humidity, rainfall, and global radiation. The four air pollution variables are sulfur dioxide ($SO_2$), nitrogen dioxide ($NO_2$), carbon monoxide (CO), and ozone ($O_3$). The result shows that monthly ARE models explained about 17~49% of the PM10 concentration. However, the ARE model could be improved if we add the more explanatory variables in the model.
I tried to evaluate the reason of the monthly variation of water quality according to the hydrologic character of Pal- dang reservoir inflow variation. The result of this study is as below; 1 ) COD, BOD, Total- nitrogen and Total- phosphate concentration increase generally according to the flux and Total- phosphate concentration is the most affected item by flux. 2) COD, BOD, Total- nitrogen and Total- phosphate concentration increase according the flux, but they begin to decrease at the below point ; COD · 1,154 CMS, BOD : 1,007 (CMS cubicmeter per second ) and Inflow- Concentration interrelation formula is as below; table omitted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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