본 연구에서는 국내 석회석 노천 광산시설이나 현장에서 배출되는 광산 미세먼지의 특징과 이를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 방안에 대해 관련 문헌 검토 및 전략을 제시하였다. 광산에서는 채굴된 광석의 파쇄와 운송 등의 공정에서 많은 양의 광산 먼지들이 발생한다. 광석에서 인위적으로 광산먼지를 생성시키는 실험를 통해 제시된 배출계수 및 관련 경험식으로 광산 시설 또는 운송 과정에서의 PM 배출량을 추정할 수 있다. 광산 PM 분산의 효과적인 모니터링을 위해 본 연구는 광산 현장의 주요 PM 배출원 주변에 여러 개의 저가 센서를 갖춘 모니터링 네트워크를 적용하였다. 따라서 본 연구에서는 시범적으로 국내 2곳의 석회석 광산 현장을 선정하여 저가의 PM 센서와 LTE(Long-Term Evolution) 데이터 통신을 통한 모니터링 네트워크를 설치하였다. 모니터링 예비 운전 결과 모니터링 기간에 따 PM 데이터는 통상적인 PM 분산 패턴을 보여주었다. 먼지 입도를 감안한 확산모델링을 PM 분산 패턴을 대략적으로 정량화할 수 있다. 또한 먼지 확산 추정을 위해서는 현장의 기상 및 지형 조건 이외에도 먼지 입도에 따른 거동을 반영한 확산 모델식을 이용하여야 한다.
In recent year, there has been a progressive increase in urban air pollution that is Characterized by high concentrations of atmospheric particulate matter (PM10), resulting primarily from increase of automobils, especially diesel engine powered cars. Although the mechanisms of underling respiratory morbidity due to PM10 are not nuclear, it is thought that the fine particles (PM2.5) are of gratest concern to health since they can be breathed most deeply into the lung, where they are likely to be more toxic than the larger particles.(omitted)
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제2권1호
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pp.62-69
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2021
This study aimed to verify the suitability of an air quality regulating service for wetland ecosystem service evaluation by investigating the effect of reducing particulate matter (PM) on vegetation in wetlands. We installed tunnel-type experimental plots at Yonghwasil Pond in the National Institute of Ecology and set up the input and output of PM by applying the natural vegetation of the relevant wetlands. We took measurements by replicating four different conditions four times each. The air quality regulating service in each experimental plot was measured based on PM10 concentration; further, the difference between the input and the output concentration of PM passing through the Phragmites australis community tunnel was measured using a light scattering method. For the Phragmites australis community in the outdoor conditions and bare land, the PM concentration was measured with the same specifications as tunnel-type experimental plots without setting up the input and output. For the tunnel-type experimental plots, PM10 concentration was significantly lower in the output than in the input. Furthermore, in the outdoor conditions, a comparison between the Phragmites australis community and bare land showed that the concentration was relatively low in the former than in the latter. This confirmed the PM reducing effect due to the blockage and absorption of PM depending on the growth of Phragmites australis. Based on the results of this study, we assessed the air quality regulating service in wetlands as an evaluation indicator.
Kazakhstan's cities experience high concentrations levels of atmospheric particulate matter (PM), which is well-known for its highly detrimental effect on the human health. A further increase in PM concentrations in the future could lead to a higher air pollution-caused morbidity and mortality, causing an increase in healthcare expenditures by the government. However, to prevent elevated PM concentrations in the future, more stringent standards could be implemented by lowering current maximum allowable PM concentration limit to Organization for Economic Co-operation and Development (OECD)'s limits. Therefore, this study aims to find out what impact this change in environmental policy towards PM has on state economy in the long run. Future PM10 and PM2.5 concentrations were estimated using multiple linear regression based on gross regional product (GRP) and population growth parameters. Dose-response model was based on World Health Organization's approach for the identification of mortality, morbidity and healthcare costs due to air pollution. Analysis of concentrations revealed that only 6 out of 21 cities of Kazakhstan did not exceed the EU limit on PM10 concentration. Changing environmental standards resulted in the 71.7% decrease in mortality and 77% decrease in morbidity cases in all cities compared to the case without changes in environmental policy. Moreover, the cost of morbidity and mortality associated with air pollution decreased by $669 million in 2030 and $2183 million in 2050 in case of implementation of OECD standards. Thus, changing environmental regulations will be beneficial in terms of both of mortality reduction and state budget saving.
본 연구에서 우리는 PHM 기반 공조설비의 연쇄 고장 패턴을 학습하여 미세먼지의 상태를 조절할 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 공조설비의 고장으로 인한 공조설비 가동중단과 이로 인한 미세먼지의 확산은 불가피하다. 우리가 개발한 알고리즘은 PHM을 통한 미세먼지 관리 체계를 수립하는 것으로써 공조기 정지/가동 패턴학습을 통하여 일정하게 안정화 상태를 유지하고 이를 기반으로 미세먼지를 관리하는 알고리즘이다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 지하철 역 내에서 시뮬레이션 한 결과, 미세먼지의 농도가 평균 30% 감소하는 것을 알 수 있었다. 지하철 이용 승객이 많은 역의 경우 미세먼지 농도가 환경부 기준(100㎍/m3)을 초과하였지만, 시뮬레이션을 실시한 모든 역에서 미세먼지 농도가 개선되었음을 알 수 있었다. 향후 연구로는 지하철 역사 내의 미세먼지 뿐만아니라 CO2, CO, NO2 등 오염물질을 종합적으로 관리할 수 있도록 시스템을 확장하는 것이다.
This study was conducted to investigate size distribution characteristics of water-soluble ionic components in the airborne particulate matter (PM) collected from an urban area in Busan using a MOUDI cascade impactor from March to October 2010. The inorganic constituents in the fine particles (${\leq}1.8{\mu}m$) predominantly consisted of sulfate, nitrate, ammonium, and potassium. Sulfate and ammonium concentrations showed a high correlation and similar equivalent concentrations in the fine modes including $0.18{\sim}0.32{\mu}m$, $0.32{\sim}0.56{\mu}m$, and $0.56{\sim}1.0{\mu}m$. This indicates that the main chemical component in the fine particles would be forms of ammonium sulfate such as $(NH_4)_3H(SO_4)_2$, $(NH_4)_2SO_4$, and $(NH_4)HSO_4$. Back trajectory analysis showed that relatively higher concentrations of ammonium, nitrate, and sulfate in the fine mode, compared to the coarse mode, are caused both by domestic sources and long-range transports originated from China continent. High concentration episodes of PM both in the fine mode and the coarse mode were attributed both by anthropogenic sources, such as ship emissions and traffic emissions, and by natural sources such as seawater (sea salt), respectively.
Recently, a number of researchers have produced research and reports in order to forecast more exactly air quality such as particulate matter and odor. However, such research mainly focuses on the atmospheric diffusion models that have been used for the air quality prediction in environmental engineering area. Even though it has various merits, it has some limitation in that it uses very limited spatial attributes such as geographical attributes. Thus, we propose the new approach to forecast an air quality using a deep learning based ensemble model combining temporal and spatial predictor. The temporal predictor employs the RNN LSTM and the spatial predictor is based on the geographically weighted regression model. The ensemble model also uses the RNN LSTM that combines two models with stacking structure. The ensemble model is capable of inferring the air quality of the areas without air quality monitoring station, and even forecasting future air quality. We installed the IoT sensors measuring PM2.5, PM10, H2S, NH3, VOC at the 8 stations in Jeonju in order to gather air quality data. The numerical results showed that our new model has very exact prediction capability with comparison to the real measured data. It implies that the spatial attributes should be considered to more exact air quality prediction.
Objectives: HRA (Health Risk Assessment) is an important tool for measuring the health impacts of air pollution. HRA is already being used widely as an important reference for crafting air pollution policies. However, the absence of a domestic CRF (Concentration Response Function) standard, which is a main component for HRA, could cause confusion amongst policy-makers. The purpose of this study is to tabulate a domestic CRF standard for a PM (Particulate Matter)-related HRA. Methods: This study suggested a domestic CRF standard for HRA thorough a literature review. The literature review for meta-analysis was limited to the English language for epidemiological studies published from January 1980 to March 2016. This meta-analysis was conducted by assuming both fixed- and random-effects of CRF. In addition, studies that reported HRA of air pollution for WHO (World Health Organization), the EC (European Commission), and the EPA (Environmental Protection Agency) were reviewed to compare the CRFs of South Korea to the recommended CRFs of WHO, the EC, or the EPA. Additionally, a domestic CRF standard was supplemented by these. Results: Nineteen studies were selected for the CRF for South Korea. Fifty-three CRFs were derived for meta-analysis. CRFs with a standard for PM-related HRA were divided according to the following four criteria: air pollution, exposure characteristics, type of health impact, and age group. Finally, a domestic CRF standard was created comprised of 21 CRFs. Among these, six CRFs were derived from the results of foreign HRA studies. Conclusions: This study is important in that a domestic CRF standard is first suggested. In addition, this study suggests a further area of study for using HRA as a policy tool and a direction of epidemiological study.
Background: Busan is a rapidly industrializing city with many mixed residential and industrial areas. Fine dust emissions from mobile pollution sources such as ships and vehicles are particularly high in Busan. Objectives: This study analyzed the spatial distribution of air pollutants over the past three years and identified the impact of air pollutants through mobile source data in Busan. Methods: We obtained air pollutant data on fine particulate matter (PM10), ultrafine particulate matter (PM2.5), nitrogen dioxide (NO2), sulfurous acid gas (SO2), and ozone (O3) for the last three years (source: airkorea.or.kr) and analyzed the spatial distribution using SAS 9.4 and Surfer 23. For the mobile pollutant data, we used CCTV data from major intersections in Busan to identify truck and car traffic, and visualized traffic density with QGIS. Results: The analysis of the concentration of air pollutants over three years (2020~2022) showed that all were lower than the annual environmental standards with the exception of PM2.5. PM10 and PM2.5 were found to be highly concentrated in the western part of the area, while NO2 was high in the port area of Busan and SO2 was high in the western part of the area and near the new port of Busan. In the case of O3, it was high in the eastern part of the city. The traffic volume of freight vehicles by intersection was concentrated in the West Busan area, and the traffic volume for all cars was also confirmed to be concentrated at "Mandeok Intersection" located in the West Busan area. Conclusions: This study was conducted to determine the relationship between air pollutants emitted from motor vehicles and the distribution of air pollutants in Busan. The spatial distribution of PM10 and PM2.5 correlates with traffic volume, while high concentrations of SO2 and NO2 near the port are associated with ship emissions.
The purpose of this study is to determine the performance characteristics of the paint particulate and volatile organic compounds(VOCs) simultaneous removal from the spraying paint booth in the laboratory and real site by sticky paint particulate and VOCs simultaneous removal demonstration unit. The sticky paint particulate and VOCs simultaneous removal unit is composed of the horizontal type pleated filter modules and the zig-zag type granular activated carbon packing modules. The test conditions at the laboratory are $50.15g/m^3$ of average paint aerosol concentration and 300 ppm of VOCs concentration which were same as the working conditions of spraying paint booth in the real site. But, the demonstration conditions at the real site are varied according to the working condition of spraying paint booth for the kind of passenger car bodies. The test results at the laboratory obtained that 99% of total particulate collection efficiency at 0.62 m/min of filtration velocity and 84% at 1.77 m/min of filtration velocity. The VOCs removal efficiencies are 97% at $3500hr^{-1}$ of gas hour space velocity and 59% at $10,000hr^{-1}$ of gas hour space velocity. In the real site test, the average removal efficiency of PM10 was measured to be 99.65%, the average removal efficiency of PM2.5 was 99.38%, the average removal efficiency of PM1 was 98.52%, and the average removal efficiency of VOCs was 89%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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