Objectives: The purpose of this survey was to assess the concentrations of heavy metals in the atmosphere of Pocheon City by measuring heavy metals in the industrial complex area and at the city air measuring station, and also to assess the degree of impact that the industrial area has on urban air quality. Methods: Sampling was carried out between February 2018 and November 2018 at two sites in the industrial complex and in the city air monitoring stations. Results: At the industrial complex in Pocheon City, air pollutant emitting businesses were emitting concentrations of fine dust (PM10) between 45 and 60 ㎍/㎥ higher than in the city air. The daily maximum concentrations of lead (Pb), manganese (Mn), and cadmium (Cd) in the industrial complex are below the WHO recommendation standard (annual average), and the impact on the urban atmosphere is judged to be insignificant. Three to five percent of fine dust (PM10) consists of metallic materials, and as the fine dust increased, metals were detected proportionally. Although cadmium (Cd) and beryllium (Be) were not detected in the city air in Pocheon and chromium (Cr), copper (Cu), and arsenic (As) were found to be 50 percent or less, it is deemed that copper (Cu) was detected at unusually high levels due to unknown air pollutants, which requires regular heavy metal measurement and cause verification. Conclusions: An analysis of the heavy metals in the industrial zone and the urban atmosphere in Pocheon City in this study showed that the linear relationship of heavy metals in the industrial zone, or the direct impact relationship, on the heavy metals in the urban atmosphere could not be estimated. The sampling device for equivalent assessment of particulate matter installed at air pollution monitoring stations is highly likely to be used for analysis of fine dust and heavy metals.
본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름을 조사하였다. 도시 지역 기상에 대한 보다 현실적인 수치 모의를 위해 기상청이 현업으로 운용하는 LDAPS 결과로부터 기상 요소(풍향, 풍속, 온위)를 추출하여 CFD 모델의 초기·경계장으로 사용하였다. LDAPS로부터 추출한 기상 요소(U, V)는 공간 선형 보간법을 이용하여 CFD 모델의 수평·연직 격자에 맞게 내삽하였고, 공간 선형 보간법을 이용해 내삽한 온위는 CFD 모델의 각 격자점에서 온도로 변환된다. 본 연구에서는 건물 옥상에서 측정한 3차원 초음파 풍향·풍속계에서 측정한 풍속과 풍향을 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. 대상 기간(2020년 6월 22일) 동안 측정 지점(PKNU-SONIC)에서는 바람이 약하게 나타났고, 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불었으며, 주간에는 주로 남동풍이 불었다. LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 풍향과 풍속을 유사하게 수치 모의하였다. 07시에는 동북동쪽에서 유입되는 흐름이 지형과 건물에 의해 변화하였고, PKNU-SONIC 지점에서 수치 모의된 풍향(동남동풍)은 측정 풍향과 유사하다. 19시에는 남동쪽에서 유입되는 흐름이 PKNU-SONIC 지점까지 유입되어 측정 풍향과 유사하게 모의하였다.
2020년 6월부터 8월까지 일본 도쿄 남쪽 940 km 해상에 위치한 니시노시마 화산이 분화하였다. 2020년 7월 말 발생한 분화로 인한 화산재와 화산가스 일부가 우리나라에 영향을 주었을 가능성이 있는 것으로 보도되었다. 본 연구에서는 화산재 확산 수치모의 프로그램인 Ash3D를 이용하여 현지시각 2020년 7월 28일 0시에 화산폭발지수 3의 분화가 발생한 것으로 설정하고 수치모의를 실시하였다. 수치모의 결과, 화산재가 니시노시마 인근에서 동풍을 타고 7월 30일 새벽 오키나와에 도달한 이후 남풍을 타고 북상하여 8월 1일 제주도에 상륙하고 시계방향으로 회전하듯이 이동하면서 8월 2일에는 남부지방에 영향을 주는 것으로 나타났다. 실제 측정된 PM10 미세먼지농도는 제주도 고산기상관측소에서 8월 1일부터, 부산 구덕산기상관측소에서는 8월 2일부터 상승한 것으로 나타나 니시노시마 화산 분화가 제주도 및 남부지방의 미세먼지 수치에 영향을 준 것으로 보인다.
This study analyzed whether the diffusion of new and renewable energy contributed to mitigating emissions of various air pollutants, including particulate matter, using panel econometric models. The theoretical foundation of such econometric models is based on the Environmental Kuznets Curve (EKC) hypothesis, which assumes an inverted U-shaped relation between national income and environmental pollution, as originally proposed by Grossman and Krueger. We examined whether there are inverted U-, U-shaped, or N-shaped relations between national income and air pollution. We demonstrate that increases in new and renewable energy significantly mitigated emissions of CO, NOX, and PM2.5. Additionally, we included NOX, SOX, PM10, and VOCs as secondary emission sources of PM2.5 and found that emission of PM10 resulted in the highest PM2.5 emissions, followed by NOX and SOX emissions. The impact of new and renewable energy on air pollution varied across regions. Increase of new and renewable energy in the Honam region significantly mitigated CO, NOX, and TSP emissions, while that in the Youngnam and metropolitan areas did not significantly mitigate air pollution overall. There was a U-shaped relationship between air pollution and national income for CO, NOX, PM2.5, and SOX, while an inverted N-shape was observed for PM10.
Vertical distribution of particle mass concentrations was estimated from 8-year elastic-backscatter lidar and sky radiometer data, and from ground-level PM10 concentrations measured in Seoul. Lidar ratio and mass extinction efficiency were determined from aerosol optical depth (AOD) and ground-level PM10 concentrations, which were used as constraints to estimate particle mass concentration. The mean lidar ratio (with standard deviation) and mass extinction efficiency for the entire 8-year study period were $60.44{\pm}23.17$ sr and $3.69{\pm}3.00m^2g^{-1}$, respectively. The lidar ratio did not vary significantly with the ${\AA}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent (less than ${\pm}10%$); however, the mass extinction efficiency decreases to $1.82{\pm}1.67m^2g^{-1}$ (51% less than the mean value) when the ${\AA}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent is less than 0.5. This result implies that the particle mass concentration from lidar measurements can be underestimated for dust events. Seasonal variation of the particle mass concentration estimated from lidar measurements for the boundary layer, was quite different from ground-level PM10 measurements. This can be attributable to an inhomogeneous vertical distribution of aerosol in the boundary layer.
Objectives: The traditional type of residence in used in Mongolia, called a ger, is an important residential form and applies coal combustion for cooking and heating. The combustion of coal in ger is the major source of indoor air pollution. The purposes of this study were to measure indoor air pollution in ger and determine the effect of cooking and heating activities. Methods: Indoor temperature, relative humidity, particulate matter less than $2.5{\mu}m$ ($PM_{2.5}$) and black carbon (BC) were continuously measured for 24 hours in eight ger. The measurements were conducted in January or February 2015. Heavy metals in $PM_{2.5}$ filter samples were analyzed by ICP-MS. Results: Average indoor temperature and relative humidity were $19.6{\pm}4.6^{\circ}C$ and $21.4{\pm}5.2%$, respectively. The average indoor $PM_{2.5}$ concentration in the eight ger was $119.8{\mu}g/m^3$ and ranged from 69.4 to $202.7{\mu}g/m^3$. The peak concentrations of $PM_{2.5}$ and BC during cooking and heating periods were several times higher than the 24- hour average concentration. Conclusion: The major contributor to indoor $PM_{2.5}$ and BC concentrations in the ger was coal combustion for cooking and heating.
Ghim, Young Sung;Won, Soo Ran;Choi, Yongjoo;Chang, Young-Soo;Jin, Hyoun Cher;Kim, Yong Pyo;Kang, Chang-Hee
Asian Journal of Atmospheric Environment
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제10권1호
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pp.32-41
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2016
Particle-phase concentrations were measured at 10, 80, and 200 m from the roadside of a national highway near Seoul in January and May 2008. The highway has two lanes each way, with an average hourly traffic volume of 1,070 vehicles. In January 2008, $PM_{10}$ concentrations decreased from 10 to 80 m but increased at 200 m. Black carbon (BC) decreased only slightly with distance due to the influence of biomass burning and open burning from the surrounding areas. In May 2008, the effect of secondary formation on both $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ was significant due to high temperatures compared with January. Because on-road emissions had little effect on secondary formation for a short time, variations in $PM_{10}$ concentrations became smaller, and $PM_{2.5}$ concentrations increased with distance. The effects of fugitive dust on PM concentrations were greater in May than in January when the mean temperature was below freezing. In the composition variations, the amounts of primary ions, organic carbon (OC), and BC were larger in January, while those of secondary ions and others were larger in $PM_{10}$, as well as $PM_{2.5}$ in May.
Objectives: The aims of this study were to determine the indoor level of environmental tobacco smoke (ETS) and to assess the implementation rate of smoke-free laws at hospitality venues around a university campus by measuring particulate matter smaller than $2.5{\mu}m$ ($PM_{2.5}$) as an indicator of ETS. Materials and Methods: We measured indoor $PM_{2.5}$ concentrations at 20 PC game rooms, 20 pubs, and 20 billiards halls using Sidepak AM510, a direct reading portable real time monitor, from October to December 2015. Results: Smoking was observed in 65% of the PC game rooms, 10% of pubs, and 85% of billiards halls. The average $PM_{2.5}$ concentrations were $98.2{\mu}g/m^3$, $29.0{\mu}g/m^3$, and $134.2{\mu}g/m^3$ at PC game rooms, pubs, and billiards halls, respectively. $PM_{2.5}$ concentrations in PC game rooms and billiards halls were 2 to 2.7 times higher than the 24-hour exposure standard for outdoor $PM_{2.5}$ ($50{\mu}g/m^3$) by the Ministry of Environment. Conclusions: Although a smoking ban has been implemented for PC rooms and pubs, smoking is still taking place in many of these places. More stringent legal action is required for successfully protecting patrons and workers from secondhand smoke exposure. A ban on smoking in billiards halls should be introduced as quickly as possible.
PM (particulate matter) is of interest to everyone because it can have adverse effects on human health by the infiltration from respiratory to internal organs. To date, many studies have made efforts for the prediction of PM10 and PM2.5 concentrations. Unlike previous studies, we conducted the prediction of tomorrow's PM10 concentration for the Air Korea stations using Chinese PM10 data in addition to the satellite AOD and weather variables. We constructed 230,639 matchups from the raw data over 3 million and built an RF (random forest) model from the matchups to cope with the complexity and nonlinearity. The validation statistics from the blind test showed excellent accuracy with the RMSE (root mean square error) of 9.905 ㎍/㎥ and the CC (correlation coefficient) of 0.918. Moreover, our prediction model showed a stable performance without the dependency on seasons or the degree of PM10 concentration. However, part of coastal areas had a relatively low accuracy, which implies that a dedicated model for coastal areas will be necessary. Additional input variables such as wind direction, precipitation, and air stability should also be incorporated into the prediction model as future work.
In this study, two-step statistical approach including Principal Component Analysis (PCA) and Multiple Linear Regression (MLR) was employed, and main meteorological factors explaining the high-PM2.5 episodes were identified in two regions: Seoul and Busan. We first performed PCA to isolate the Principal Component (PC) that is linear combination of the meteorological variables observed at two levels: surface and 850 hPa level. The employed variables at surface are: temperature (T2m), wind speed, sea level pressure, south-north and west-east wind component and those at 850 hPa upper level variables are: south-north (v850) and west-east (u850) wind component and vertical stability. Secondly we carried out MLR analysis and verified the relationships between PM2.5 daily mean concentration and meteorological PCs. Our two-step statistical approach revealed that in Seoul, dominant factors for influencing the high PM2.5 days are mainly composed of upper wind characteristics in winter including positive u850 and negative v850, indicating that continental (or Siberian) anticyclone had a strong influence. In Busan, however, the dominant factors in explanaining in high PM2.5 concentrations were associated with high T2m and negative u850 in summer. This is suggesting that marine anticyclone had a considerable effect on Busan's high PM2.5 with high temperature which is relevant to the vigorous photochemical secondary generation. Our results of both differences and similarities between two regions derived from only statistical approaches imply the high-PM2.5 episodes in Korea show their own unique characteristics and seasonality which are mostly explainable by two layer (surface and upper) mesoscale meteorological variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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