The spatial and temporal variations in radiative forcing (RF) and mean temperature changes of greenhouse gases (GHGs), such as $CO_2$, $CH_4$, and $N_2O$, were analyzed at urban center (Yeon-dong) and background sites (Gosan) on Jeju Island during 2010~2015, based on a modeling approach (i.e., radiative transfer model). Overall, the RFs and mean temperature changes of $CO_2$ at Yeon-dong during most years (except for 2014) were estimated to be higher than those at Gosan. This might be possibly because of its higher concentrations at Yeon-dong due to relatively large energy consumption and small photosynthesis and also the difference in radiation flux due to the different input condition (e.g., local time and geographic coordinates of solar zenith angle) in the model. The annual mean RFs and temperature changes of $CO_2$ were highest in 2015 ($2.41Wm^{-2}$ and 1.76 K) at Yeon-dong and in 2013 ($2.22Wm^{-2}$ and 1.62 K) at Gosan (except for 2010 and 2011). The maximum monthly/seasonal mean RFs and temperature changes of $CO_2$ occurred in spring (Mar. and/or Apr.) or winter (Jan. and/or Feb.) at the two sites during the study period, whereas the minimum RFs and temperature changes in summer (Jun.-Aug.). In the case of $CH_4$ and $N_2O$, their impacts on the RF and mean temperature changes were very small (an order of magnitude lower) compared to $CO_2$. The spatio-temporal differences in these RF values of GHGs might primarily depend on the atmospheric profile (e.g., ozone profile), surface albedo, local time (or solar zenith angle), as well as their mass concentrations.
Rod Robinson;Tony andrews;David Butterfield;Paul Quincey
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제17권E1호
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pp.25-33
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2001
This paper presents an overview of the UK Hydrocarbon Monitoring Network and summarises some of the lessons learnt from running and automated VOC monitoring network in th UK. The paper will describe the operation of the network and the Quality Control and Quality Assurance (QA/QC) procedures used to ensure that the data qality objectives are met. The provision of accurate measurements of ambient air pollutant concentrations is a valuable and high-profile service of Governments, assisting policy decisions and allowing members of the public to be well-informed. The need for such measurements has been increased in the UK by the National Air Quality Strategy and European Air Quality Directives, with the National Networks playing a central role in delivering the information. The Hydrocarbon Network provides measurements directly in support of monitoring requirements for benzene and 1,3-butadiene, and of 23 other hydrocarbon species important for their role in ozone and secondary particulate formation.
해색 원격탐사에서 대기 보정은 자료의 정확도와 신뢰성 확보를 위해 반드시 수행해야하는 과정으로 높은 정확도가 요구된다. 또한 최근 원격 탐사 커뮤니티에서는 위성 자료의 오차에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 대기 보정의 보조 자료로 사용되는 기상 변수(오존량, 기압, 바람장, 층적분 수증기량[total precipitable water, TPW])의 오차에 의해 발생하는 원격 반사도(remote sensing reflectance, Rrs)의 오차에 대한 연구가 진행되고 있지만 오차 요인으로 알려진 수증기 프로파일의 변동성에 의한 Rrs의 오차에 대한 연구는 수행되지 않았다. 본 연구에서는 Second Simulation of a Satellite Signal Vector version 2.1 모의를 통해 GOCI-II 관측 영역 내의 수증기 프로파일의 변동성에 따른 수증기 투과도의 오차를 계산하고 이로 인해 발생하는 해색 산출물의 오차에 대해 분석하였다. Radiosonde 관측 수증기 프로파일은 그 형태가 복잡할 뿐만 아니라 지표 부근의 큰 변동성으로 인해 기존 GOCI-II 대기 보정에서 사용하고 있는 US standard 62 수증기 프로파일과의 차이가 최대 0.007만큼 발생하였다. 이로 인해 발생한 수증기 투과도의 차이는 GOCI-II 대기 보정에서 에어로졸 반사도 추정의 차이를 발생시키고, 결과적으로 모든 밴드에서 Rrs의 오차가 발생하였다. 하지만 412-555 nm 밴드에서 수증기 프로파일 차이로 인한 Rrs 오차는 요구 정확도보다 낮은 2% 미만으로 나타났으며, 다른 해색 산출물인 클로로필(chlorophyll-a) 농도, 용존 유기물, 총 부유물 농도에서도 유사한 오차를 보이고 있다. 본 연구의 결과는 대기 보정 및 해색 산출물의 정확도에 있어 수증기 프로파일의 차이의 영향이 적다는 것을 의미한다. 하지만 추후 연구에서 수증기 흡광 보정 시 수증기 프로파일의 변동성을 고려할 경우 보다 높은 수준의 Rrs 정확도 확보를 기대할 수 있다.
Sustainable energy supplies without the recharging and replacement of the charge storage device have become increasingly important. Among various energy harvesters, the triboelectric nanogenerator (TENG) has attracted considerable attention due to its high instantaneous output power, broad selection of available materials, eco-friendly and inexpensive fabrication process, and various working modes customized for target applications. In this study, the amount of voltage and current generated was measured by applying the PSD profile random vibration test of the electronic vibration tester and ISTA 3A according to the time of Anodized Aluminum Oxide (AAO) pore widening of the manufactured TENG device Teflon and AAO. The discharge and charging tests of the integrated module during the random simulated transport environment and the recognition distance of RFID were measured while agricultural products (onion) were loaded into the returnable folding plastic box. As a result, it was found that AAO alumina etching processing time to maximize TENG performance was optimal at 31 min in terms of voltage and current generation, and the integrated module applied with the TENG module showed a charging effect even during the continuous use of RFID, so the voltage was kept constant without discharge. In addition, the RFID recognition distance of the integrated module was measured as a maximum of 1.4 m. Therefore, it was found that the surface condition of AAO, a TENG element, has a great influence on the power generation of the integrated module, and due to the characteristics of TENG, the power generation increases as the surface dries, so it is judged that the power generation can be increased if the surface drying treatment (ozone treatment, etc.) of AAO is applied in the future.
본 연구에서는 대기 및 지표면 인자들에 대한 중적외 파장역의 복사휘도의 민감도를 복사전달모델인 MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN)6을 이용하여 분석하고 이를 이용하여 야간에 중적외 파장역 만을 이용한 지표면온도 산출 가능성을 평가하였다. 이를 기반으로 야간에 대해 다양한 조건을 반영한 지표면온도 산출식을 개발하고 처방 온도 자료와 현장 관측 자료를 이용하여 개발된 지표면온도 산출식의 수준을 평가하였다. 중적외 파장역을 활용한 위성 원격탐사에 주로 영향을 미치는 대기연직구조, 이산화탄소와 오존, 지표면온도의 일 변동, 지표면 방출률 그리고 위성의 관측각에 대해 민감도 실험을 실시하였다. 이때 분리대기창 기법 활용 가능성을 평가하기 위해 중적외 파장역을 투과율을 근거로 2개의 밴드로 분리한 후 민감도를 분석한 결과 밴드와 관계없이 대기연직구조에 가장 큰 영향을 받으며 지표면 방출률, 지표면온도의 일 변동, 위성의 관측각 순으로 영향을 받았다. 주요 변인 실험 모두에서 대기의 창에 해당되는 밴드 1은 민감도가 낮은 반면 오존과 수증기 흡수가 포함된 밴드 2에서는 민감도가 높아서 분리대기창 기법을 활용하여 지표면온도 산출이 가능할 것으로 판단하였다. 중적외 2개 밴드와 다양한 변인들을 이용하여 개발된 지표면온도 산출식은 복사모의 시 입력된 기준 지표면온도와 상관계수, 편의 그리고 root mean squared error (RMSE)가 각각 0.999, 0.023K과 0.437K의 수준을 보였다. 또한 26개의 현장관측 지표면온도 자료로 검증한 결과 상관계수는 0.993, 편의는 1.875K, RMSE는 2.079K을 보였다. 본 연구의 결과는 대기 및 지표면 조건이 야간의 중적외 두 밴드에 미치는 영향이 다른 특성을 이용하여 지표면온도를 산출할 수 있음을 제시한다. 따라서 향후에는 중적외 파장역 센서를 탑재한 위성자료를 이용하여 지표면온도를 산출하고 그 수준을 평가해 볼 필요가 있다.
본 연구의 목적은 휘발성 유기화합물(VOC)과 먼지(PM)의 배출원 프로파일로부터 화학종 분류를 할당하고, 성김 행렬 조작자 핵심 배출량 시스템(SMOKE) 내에 배출원 분류코드에 따른 배출원 프로파일의 화학종 분류와 시간분배계수를 수정하는 것이다. 기솔린, 디젤 증기, 도장, 세탁, LPG 등과 같은 VOC 배출원 프로파일로부터 화학 종 분류는 탄소 결합 IV (CBIV) 화학 메커니즘과 주 규모 대기오염연구센터 99 (SAPRC99) 화학 메커니즘을 위해 각각 12종과 34종을 포함한다. 또한 토양, 도로먼지, 가솔린, 디젤차, 산업기원, 도시 소각장, 탄 연소 발전소, 생체 연소, 해안 등과 같은 PM2.5 배출원 프로파일로부터 화학종 분류는 미세 먼지, 유기탄소, 원소 탄소, 질산염과 황산염의 5종으로 할당하였다. 게다가 점 및 선 배출원의 시간 프로파일은 2007년 수도권 지역에서의 굴뚝 원격감시시스템(TMS)과 시간별 교통 흐름 자료로부터 구하였다. 특별히 점 배출원에 있어 오존 모델링을 위한 시간분배계수는 굴뚝 원격감시시스템 자료의 $NO_X$ 배출량 인벤토리에 근거하여 추정하였다.
물리 화학적 처리에 의한 요구르트 오염균의 생육억제 효과를 알아보기 위해, 요구르트의 주요 오염균을 분리 동정하고, 열, pH, 전해수, 오존가스, microwave 처리 및 감마선을 조사하여 오염균주에 대한 사멸효과를 알아보았다. 오염된 요구르트로부터 분리한 효모의 지방산 조성 분석과 API(Analytic Profile Index) kit 분석을 실시한 결과, Hanseniaspora uvarum으로 동정되었으며 잠정적으로 Hanseniaspora uvarum Y1으로 명명하였다. H. uvarum Y1의 열 및 pH 처리에 의한 생육억제 효과를 측정한 결과, $70^{\circ}C$ 및 $80^{\circ}C$에서 15분 가열처리로 균이 사멸되었으며, pH 처리시 pH 2, 3 및 9에서 생육이 다소 억제되었으며, pH 1 및 10에서 완전히 억제되었다. 전해수 처리의 경우, clear zone이 5 mm 이상으로 H. uvarum Y1이 전해수에 높은 감수성을 가지는 것으로 나타났다. 오존가스 처리에 의한 H. uvarum Y1의 사멸효과를 측정한 결과, $10^2$ CFU의 균은 10분, $10^3$ CFU의 균은 20분 처리 시 모두 사멸한 것으로 나타났으며, microwave 처리의 경우, $10^6$ CFU 가량의 균이 1분 처리시 모두 사멸되었다. 방사선 조사의 경우, 균수를 90% 이상 감소시키는데 필요한 조사선량이 20 kGy 이상으로 H. uvarum Y1은 감마선에 저항성이 있는 균임을 알 수 있었다. 이상의 결과를 종합해볼 때 열, pH, 전해수, 오존가스, microwave 처리를 통해 요구르트 오염균주인 H. uvarum Y1의 생육을 효과적으로 억제할 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구에서는 한반도 황사 사례 동안 WRF 기상모델과 SMOKE 배출량모델, CMAQ 및 CMAQ-MADRID 대기질 모델을 이용하여 다양한 황사 발생량 경험식에 대한 $PM_{10}$의 농도를 추정하였다. 특별히 Wang et al.(2000), US EPA 모델, Park and In(2003), GOCART 모델, DEAD 모델의 5가지 황사 발생 경험식이 중국과 몽골 등의 황사 발생량을 추정하기 위해 WRF-SMOKE-CMAQ(MADRID) 모델에 적용되었다. 일기도, 후방궤적 및 위성이미지 분석에 따르면 한반도로의 황사 수송은 절리저기압(위성에서 콤마형 구름)과 관련된 지상 전선의 뒤쪽에서, 그리고 상층 제트류의 발달에 기인한 파의 정체현상과 함께 상층 골에서의 풍속이 하층으로 전이되는 풍하 바람에 의해 생성되었다. 그리고 WRF-SMOKE-CMAQ 모델링 결과, 황사의 시 공간적 분포에 있어서는 Wang et al.(2000)의 경험식이, 평균 편의 및 평균 제곱근 오차에서의 정확도 부분에서는 GOCART 모델의 경험식이 관측값을 보다 잘 모사하는 것으로 나타났다. 또한 Wang et al.의 경험식을 이용한 황사의 연직분포 분석 결과에서 강한 황사 사례(2007년 3월 31에서 4월 1일 $800\;{\mu}g/m^3$ 이상)의 경우는 황사 수송이 한반도 상공 대기 경계층 내를 통과하였기 때문으로, 약한 황사 사례(2009년 3월 16일과 17에 $400\;{\mu}g/m^3$ 이하)의 경우는 황사 수송이 경계층 위를 통과하였기 때문으로 나타났다. 또한 CMAQ 모델과 CAMQ-MADRID 모델에서의 미세먼지($PM_{10}$) 민감도 분석 결과에서는 CMAQ-MADRID 모델이 CMAQ 모델에 비해 한반도를 포함한 동아시아 지역에서 최대 $25\;{\mu}g/m^3$ 정도가 높게 모사되었고, 모델 내 구름 액상과정에 의해서는 최대 $15\;{\mu}g/m^3$ 정도가 제거되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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