Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권4호
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pp.1153-1164
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2008
The ozone data is one of the important environmental data for measurement of the atmospheric condition of the country. In this article, the Autoregressive Error (ARE) model have been considered for analyzing the ozone data at the northern part of the Gyeonggi-Do, Uijeongbu monitoring site in Korea. The result showed that both overall and monthly ARE models are suited for describing the ozone concentration. In the ARE model, seven meteorological variables and four pollution variables are used as the as the explanatory variables for the ozone data set. The seven meteorological variables are daily maximum temperature, wind speed, relative humidity, rainfall, dew point temperature, steam pressure, and amount of cloud. The four air pollution explanatory variables are Sulfur dioxide(SO2), Nitrogen dioxide(NO2), Cobalt(CO), and Promethium 10(PM10). Also, the high level ozone data (over 80ppb) have been analyzed four ARE models, General ARE, HL ARE, PM10 add ARE, Temperature add ARE model. The result shows that the General ARE, HL ARE, and PM10 add ARE models are suited for describing the high level of ozone data.
Barro, Ronald Dela Cruz;Kim, Jun-Seong;Lee, Don-Chool
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권3호
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pp.301-308
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2011
International Maritime Organization (IMO) proposed the Energy Efficiency Operation Indicator (EEOI) in 2005 and the Energy Efficiency Design Index (EEDI) in 2008 so as to address emission concern and regulation. Likewise, Ship Energy Efficiency Management Plan (SEEMP) and Greenhouse Gas (GHG) monitoring and management are also becoming an issue lately. This paper introduces the energy efficiency design index (operation indicator) monitoring system (EDiMS) software can continuously monitor $CO_2$, $NO_x$, $SO_x$, and PM values emitted from ship. The accurate inventory of ships GHG can be obtained from base of emission result during the engine shop test trial and the actual monitoring of shaft power and ship speed. In addition, the ability to store all exhaust emission and engine operation data can be applied as the useful tool of the inventory work of air pollution and ship energy management plan for the mitigation or reduction of ship emissions.
Objectives: The principal purpose of this study is to statistically compare dust levels among farmers with and without feeding in a nursery pig building. Methods: Total dust and respirable dust were measured by personal sampling method, and TSP and PM10 were monitored by the direct recording method in the pig building. Results: IIn the personal samples, mean exposure levels of total and respirable dust were higher among the farmers who conducted feeding compared to farmers who did not. A significant difference between farmers with feeding and farmers without feeding was found in total dust concentration(p<0.05), whereas there was no significant difference in respirable dust concentrations. In real-time monitoring of dust based on area sampling, the highest levels of total and respirable dust were detected in the feeding time periods; $4.33{\pm}2.57mg/m^3$ for TSP and $2.53{\pm}1.02mg/m^3$ for PM10, respectively. During time periods without feeding, the levels of total and respirable dust ranged from 1 to $2mg/m^3$ and from 0.5 to $1.5mg/m^3$, respectively. Conclusions: In terms of association of feeding work and air sampling location, the mean concentrations of total and respirable dust were highest in area sampling with feeding and lowest in personal sampling without feeding. However, a significant difference among groups investigated according to air sampling condition was found in total dust.
Anthropogenic emissions of nitrogen oxides and sulfur dioxide in Northeast Asia are of great concern because of their impact on air quality and atmospheric chemistry on regional and intercontinental scales. Satellite remote sensing based on DOAS (Differential Optical Absorption Spectroscopy) technique has been preferred to measure atmospheric trace species and to investigate their emission characteristics on regional and global scales. Absorption spectra obtained by the satellite-born instrument, SCIAMACHY (Scanning Imaging Absorption Spectrometer for Atmospheric Chartography) have been utilized to retrieve the information of $SO_2$ and $NO_2$ over Northeast Asia. $SO_2$ levels over Northeast Asia were in order of East China, Yellow Sea, South Sea and Korean Peninsula with mean vertical columns of $1.78({\pm}1.0){\times}10^{16}$, $1.11({\pm}0.67){\times}10^{16}$, $0.60({\pm}0.63){\times}10^{16}$, $0.71({\pm}0.65){\times}10^{16}\;molecules/cm^2$, respectively. $NO_2$ levels were in order of East China, Yellow Sea, Korean Peninsula, and South Sea with mean vertical columns of $1.2({\pm}0.56){\times}10^{16}$, $0.38({\pm}0.19){\times}10^{16}$, $0.48({\pm}0.28){\times}10^{16}$, $0.26({\pm}0.16){\times}10^{16}\;molecules/cm^2$, respectively. High levels of $SO_2$ and $NO_2$ were observed over East China, in particular in winter by the contribution of heating fuel combustion exhausts. The $SO_2$ and $NO_2$ levels over East China were the highest in January with 34% and 42% higher over the annual means. Low levels of $SO_2$ ranged over Korean peninsula, while $NO_2$ levels were relatively high, in particular in winter. The $SO_2$ and $NO_2$ levels over Yellow Sea were relatively higher compared to those over Korean peninsula and South Sea, which could be mainly attributed to their transport from East China.
The objectives of this study were to investigate the effects of $PM_{10}$ and $O_3$ concentration on the symptoms of allergic diseases. The questionnaire was used to determine whether or not symptoms of allergic diseases were present from September to October 2012. The air pollution concentration data used was the corresponding point CEM (continuous emission monitoring) data. The average concentration of $PM_{10}$ was $56.09{\mu}g/m^3$ in the control area, and the concentration in the exposed area was $40.44{\mu}g/m^3$. In the two areas, concentration of $O_3$ was 28.73 ppb and 28.74 ppb, respectively. The total average concentrations of $PM_{10}$ and $O_3$ were $45.66{\mu}g/m^3$ and 28.73 ppb in the Gwangyang area. The rate of asthma diagnosis was higher in the control area (9.6%) than in the exposed area (4.1%), but the rate of allergy eye disease was higher in the exposed area (23.9%) than in the control area (16.5%). There was a significant difference in the symptoms of some allergic diseases when the relative concentration of $PM_{10}$ and $O_3$ were high and low.
The water uptake by fine aerosol in the atmosphere has been investigated at Gosan, Korea during ABC-EAREX 2005. The concentration of inorganic ion and carbon components, size distribution, and light scattering coefficients in normal and dry conditions were simultaneously measured for $PM_{2.5}$ by using a parallel integrated monitoring system. The result of this study shows that ambient fine particles collected at Gosan were dominated by water-soluble ionic species (35%) and carbonaceous materials (18%). In addition, it shows the large growth of aerosol in the droplet mode when RH is higher than 70%. Size distribution of the particulate surface area in a wider size range ($0.07-17{\mu}m$) shows that the elevation of RH make ambient aerosol grow to be the droplet mode one around $0.6{\mu}m$ or the coarse mode one, larger than $2.5{\mu}m$. Hygroscopic factor data calculated from the ratio of aerosol scattering coefficients at a given ambient RH and a reference RH (25%) show that water uptake began at the intermediate RH range, from 40% to 60%, with the average hygroscopic factor of 1.10 for 40% RH, 1.11 for 50% RH, and 1.17 for 60% RH, respectively. Finally, average chemical composition and the corresponding growth curves were analyzed in order to investigate the relationship between carbonaceous material fraction and hygroscopicity. As a result, the aerosol growth curve shows that inorganic salts such as sulphate and nitrate as well as carbonaceous materials including OC largely contribute to the aerosol water uptake.
Cai, Qiuliang;Tong, Lei;Zhang, Jingjing;Zheng, Jie;He, Mengmeng;Lin, Jiamei;Chen, Xiaoqiu;Xiao, Hang
Environmental Engineering Research
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제24권4호
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pp.690-698
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2019
Air pollution has attracted ever-increasing attention because of its substantial influence on air quality and human health. To better understand the characteristics of long-range transported pollution, the single particle chemical composition and size were investigated by the single particle aerosol mass spectrometry in Fuzhou, China from 17th to 22nd January, 2016. The results showed that the haze was mainly caused by the transport of cold air mass under higher wind speed (10 m·s-1) from the Yangtze River Delta region to Fuzhou. The number concentration elevated from 1,000 to 4,500 #·h-1, and the composition of mobile source and secondary aerosol increased from 24.3% to 30.9% and from 16.0% to 22.5%, respectively. Then, the haze was eliminated by the clean air mass from the sea as indicated by a sharp decrease of particle number concentration from 4,500 to 1,000 #·h-1. The composition of secondary aerosol and mobile sources decreased from 29.3% to 23.5% and from 30.9% to 23.1%, respectively. The particles with the size ranging from 0.5 to 1.5 ㎛ were mainly in the accumulation mode. The stationary source, mobile source, and secondary aerosol contributed to over 70% of the potential sources. These results will help to understand the physical and chemical characteristics of long- range transported pollutants.
Long-term passive diffusive samplers(PDS) have been used to measure $NO_2\;and\;SO_2$ concentrations at 21 sampling sites in Daejeon, Korea during the period of January 2000 - December 2002. The spatial distributions of annual $NO_2\;and\;SO_2$ concentrations were mapped. Average annual $NO_2$ concentration over the sampling period was $28.5{\pm}12.5\;ppb$, ranging from 1.2 to 81.7 ppb. Average annual $SO_2$ concentration over the sampling period was $7.7{\pm}4.8\;ppb$, ranging from 0.6 to 26.8 ppb. On average, $NO_2$ concentration was approximately 5.8%(1.6 ppb) larger in 2002. $SO_2$ concentration was decreased by 13%(1.1 ppb) during the sampling period. The seasonal variation of $NO_2\;and\;SO_2$ concentration was observed with a tendency to be higher in fall and winter. $NO_2\;and\;SO_2$, concentrations measured at different site types(patterns of land use) show significant difference. The observed difference in concentration was associated with difference in emissions of $NO_2$ from motor vehicles and $SO_2$ by non-traffic fuel consumption for heating.
[ $PM_{10},\;PM_{2.5},\;CO_2\;and\;CO$ ] in driver cabins of subway line from 5 to 8 were monitored from 07:00 through 21:00 (or 19:30 or 20:00) on May. Driver cabin of subway line 7 showed the highest $PM_{10},\;PM_{2.5},\;CO_2\;and\;CO$ concentrations. General Linear Model indicated that subway line, subway location (ground and underground track) and running time (morning and afternoon) significantly influenced the concentrations of $PM_{10},\;PM_{2.5},\;CO_2\;and\;CO$ (p=0.000). Daily profile of $PM_{10},\;PM_{2.5},\;CO_2\;and\;CO$, expressed as an 30 minutes average, showed similar variation pattern over day period. These concentrations showed the highest concentrations between 07:00 and 09:00 of rush hour, slightly dropped and again rose slightly after 18:00. In correlation analysis, significant relations among $PM_{10},\;PM_{2.5},\;CO_2\;and\;CO$ were detected (p<0.01). In particular, correlation coefficient between $PM_{10}\;and\;PM_{2.5}$ was highly significant (r=0.884). Regression analysis also concluded that $PM_{10}$ concentration significantly explained 71.4% of variation of $PM_{2.5}$ concentration (p=0.000, $R^2=0.714$). Correlations by CO with $PM_{10}\;and\;PM_{2.5}$ were 0.451 and 0.520, which were higher than those by $CO_2$. Further study is needed to examine the sources of $PM_{2.5}$ and CO in subway and to compare pollutants concentration among subway lines.
Continuous and tremendous data (canopy temperature and meteorological variables) are necessary to determine Crop Water Stress Index (CWSI). This study investigated the optimal monitoring time and interval of canopy temperature and meteorological variables (air temperature, relative humidity, solar radiation and wind speed) to determine CWSIs. The Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE) was used to quantitatively describe the accuracy of sampling method depending upon various time intervals (t=5, 10, 15, 20, 30 and 60 minutes) and CWSIs per every minute were used as a reference. The NSE coefficient of wind speed was 0.516 at the sampling time of 60 minutes, while the ones of other meteorological variables and canopy temperature were greater than 0.8. The pattern of daily CWSIs increased from 8:00 am, reached the maximum value at 12:00 pm, then decreased after 2:00 pm. The statistical analysis showed that the data collection at 11:40 am produced the closest CWSI value to the daily average of CWSI, which indicates that just one time of measurement could be representative throughout the day. Overall, the findings of this study contributes to the economical and convenient method of quantifying CWSIs and irrigation management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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