This research investigates the characteristics of metallic and ionic elements in $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ on haze day and non-haze day in Busan. $PM_{10}$ concentration on haze day and non-haze day were 85.75 and $33.52{\mu}g/m^3$, respectively, and $PM_{2.5}$ on haze day and non-haze day were 68.24 and $23.86{\mu}g/m^3$, respectively. Contribution rate of total inorganic water-soluble ion to $PM_{10}$ mass on haze day and non haze day were 58.2% and 61.5%, respectively, and contribution rate of total water-soluble ion to $PM_{2.5}$ mass on haze day and non haze day were 58.7% and 64.7%, respectively. Also, contribution rate of secondary ion to $PM_{10}$ mass on haze day and non haze day were 52.1% and 47.5%, respectively, and contribution rate of secondary ion to $PM_{2.5}$ mass on haze day and non haze day were 54.4% and 53.6%, respectively. AC (anion equivalents)/CE (cation equivalents) ratio of $PM_{10}$ mass on haze day and non haze day were 1.09 and 1.0, respectively, and AC/CE ratios of $PM_{2.5}$ mass on haze day and non haze day were 1.12 and 1.04, respectively. Also, SOR (Sulfur Oxidation Ratio) of $PM_{10}$ mass on haze day and non haze day were 0.32 and 0.17, respectively, and SOR of $PM_{2.5}$ on haze day and non haze day were 0.30 and 0.15, respectively. Lastly, NOR (Nitrogen Oxidation Ratio) of $PM_{10}$ on haze day and non haze day were 0.17 and 0.08, respectively, and NOR of $PM_{2.5}$ on haze day and non haze day were 0.13 and 0.06, respectively.
The similarity of hourly PM10 and PM2.5 concentration profiles of the atmospheric monitoring stations in Gyeonggi-do was evaluated through the multilateral analysis between stations. The existing category for most stations in the regions shows relatively low Pearson correlation values of 0.68 and 0.7 for PM10 and PM2.5 on average respectively, and some monitoring stations revealed high relationships over 0.8 to other regions. Since the current regions are mainly categorized by cluster analysis based on the number of occurrence of high concentration events and geological factors, it is necessary to reclassify them by concentration characteristics for precise fine dust management. In accordance, multi-dimensional scaling being able to visualize could categorize the regions based on regional emission contribution rate and hourly fine dust concentration. As a result of the current analysis, PM10 and PM2.5 could be reclassified into five regions and fourregions, respectively.
Fine dust has recently become one of the greatest concerns of Korean people and has been a target of considerable efforts by governments and local governments. In the academic world, many researches have been carried out in relation to fine dust, but the research on the economic field has been relatively few. So we wanted to know how fine dust affects the economy. Big data of PM10 concentration for fine dust and fine dust theme stock price were collected for five years from 2013 to 2017. Regression analysis was performed using the linear regression model, the generalized least squares method. As a result, the change in the fine dust concentration was found to have a effect on the related theme stocks' price. When the fine dust concentration increased compared to the previous day, the fine dust theme stocks' price also showed a tendency to increase. Also, according to the analysis of stock price change from 2013 to 2017 based on fine dust theme stocks, companies with large regression coefficients were changed every year. Among them, the regression coefficients of Monalisa were repeatedly high in 2014, 2015, 2017, Samil Pharmaceutical in 2015, 2016 and 2017, and Welcron in 2016 and 2017, and the companies were judged to be sensitive to the concentration of fine dust. The companies that responded the most in the past 5 years were Wokong, Welcron, Dongsung Pharmaceutical, Samil Pharmaceutical, and Monalisa. If PM2.5 measurement data are accumulated enough, it would be meaningful to compare and analyze PM2.5 concentration with independent variables. In this study, only the fine dust concentration is used as an independent variable. However, it is expected that a more clear and well-explained result can be found by adding appropriate additional variables to increase the explanatory power.
The purpose of this study is to analyze the cause of high PM2.5 mass concentrations in Cheongju for the period of non-Asian dust days using the weather chart, the stream lines at 850 hPa, the backward trajectory, and the weather and air quality model. As a result of analyzing the time series of PM2.5 concentrations and weather charts for the episodic days in Cheongju, the weather patterns were shown in related to long-range transport of PM2.5 from China or surrounding areas. In fact, in the PM2.5 time series, 60-80 ㎍ m-3, which is more than 2-3 times higher than the concentration attributed to Cheongju activities, was observed as a background concentration related to long-range transport. The distribution of high PM2.5 concentration was typically dependent on the locations of the high and low pressures above the ground while the upper jet stream passed through the Korean Peninsula. Consequently, the high PM2.5 concentration in Cheongju is due to massive air pollutants in the form of smog originated from industrial, household and energy combustion sources of Beijing and other nearby regions of China. These air pollutants move along a fast zonal wind caused by the atmospheric pressure arrangement. high concentration of PM2.5 in Cheongju City is because the mass of air pollutants in the form of smog generated from industrial, household and energy combustion origins in Beijing or other nearby regions of China move along a fast wind speed zone according to the atmospheric pressure arrangement of long-distance transportation. Air pollutants including PM2.5 show an M-shaped pattern that passes through the topography of the Cheongju basin from north to south as a belt or band-shaped pollutant. The ground high pressure according to the above-ground high pressure expansion area and cut-off low or low pressure arrangement, or the bands in the form of river stems appear in a gradual incremental pattern that changes into a U-shape under the influence of the wind.
Jaemin, Woo;Gihong, Min;Dongjun, Kim;Mansu, Cho;Kyeonghwa, Sung;Jungil, Won;Chaekwan, Lee;Jihun, Shin;Wonho, Yang
Journal of Environmental Health Sciences
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v.48
no.6
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pp.298-305
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2022
Background: The concentration of air pollutants as measured by the Air Quality Monitoring System (AQMS) is not an accurate population exposure level since actual human activities and temporal and spatial variability need to be considered. Therefore, to increase the accuracy of exposure assessment, the population should be considered. However, it is difficult to obtain population data due to limitations such as personal information. Objectives: The existing population defined in this study is the number of people in each region's grid. The purpose is to provide a methodology for evaluating exposure to PM2.5 through existing population data provided by the National Geographic Information Institute. Methods: The selected study period was from October 26 to October 28, 2021. Using PM2.5 concentration data measured at the Sensor-based Air Monitoring Station (SAMS) installed in Guro-gu and Wonju-si, the concentration for each grid was estimated by applying inverse distance weights through QGIS version 3.22. Considering the existing population, population-weighted average concentration (PWAC) was calculated and the exposure level of the population was compared by region. Results: The outdoor PM2.5 concentration as measured through the SAMS was high in Wonju-si on all three days. Wonju-si showed an average 22% higher PWAC than Guro-gu. As a result of comparing the PWAC and outdoor PM2.5 concentration by region, the PWAC in Guro-gu was 1~2% higher than the observed value, but it was almost the same. Conversely, observations of Wonju-si were 10.1%, 11.3%, and 8.2% higher than PWAC. Conclusions: It is expected that the Geographic Information System (GIS) method and the existing population will be used to evaluate the exposure level of a population with a narrow activity radius in further research. In addition, based on this study, it is judged that research on exposure to environmental pollutants and risk assessment methods should be expanded.
A multi-spectral photometer was set up as an NASA/AERONET site at Kinki University campus in Higashi-Osaka in 2002 for measuring urban aerosols. In addition, the SPM-613D (Kimoto Electric) commenced measurement of suspended particles matter (SPM) as $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ on March 15, 2004 at the same AERONET site. The obtained results revealed that the poor air quality of the Higashi-Osaka site is due not only to anthropogenic particles from local emissions, such as diesel vehicles and chemical industries, but also to dust particles brought from continental desert areas by large scale climatic conditions. To understand the characteristics of background atmosphere over Higashi-Osaka, we examined the relationship between $PM_{2.5}$ concentration and aerosol optical thickness (AOT) at a wavelength of 0.87 μm based on AERONET data for background atmosphere (AOT<0.2). We obtained a linear regression line between AOT and $PM_{2.5}$ concentration. Using the linear relationships between AOT and $PM_{2.5}$, we show ground-level concentrations of $PM_{2.5}$ of background atmosphere from Terra/MODIS satellite measurements.
This study was conducted to investigate the effect of unilateral ovariectomy on the embryo survival and changes of plasma progesterone and estradiol concentration. Mature Angora rabbits were divided into 2 groups (Superovulation and unilateral ovariectomy after superovulation). Unilateral ovariectomied rabilts were subdivided into two groups according to the time of ovariectomy (24 hours and 96 hours after mating). The results obtained were summarized as follows; 1. After unilateral ovariectomy, survival rate and collecting rate of embryos recovered from contralateral and ipsilateral oviduct and uterus were not different, and were lower than intact rabbits. 2. Plasma progesterone concentration at 93, 99, 102 and 114 hours after HCG injection in superovulated rabbits were 12.9 $\pm$ 0.5, 34.8 $\pm$ 5.1, 12.2 $\pm$ 2.7 and 43.4 $\pm$ 5.8ng/ml, respectively. Mean progesterone concentrations were significantly higher at 99 and 114 hours than at 93 and 102 hours (p <0.05). But plasma estradiol concentration was not different. 3. Plasma progesterone concentration in unilateral ovariectomized rabbits was somewhat decreased after unilateral ovariectomy. Plasma estradiol concentration was not different.
Lee, Peter Sang-Hoon;Park, Jincheol;Seo, Jung-young
Korean Journal of Agricultural Science
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v.47
no.1
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pp.59-66
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2020
Particulate matter (PM) is regarded as a major threat to public health and safety in urban areas. Despite a variety of efforts to systemically monitor the distribution of PM, the limited amount of sampling sites may not provide sufficient coverage over the areas where the monitoring stations are not located in close proximity. This study examined the capacity of using remotely sensed data to estimate the PM10 and PM2.5 concentrations in Seoul, South Korea. Multiple linear regression models were developed using the multispectral band data from the Moderate-resolution imaging spectro-radiometer equipped on Terra (MODIS) and Operational Land Imager equipped on Landsat 8 (Landsat 8) and meteorological parameters. Compared to MODIS-derived models (r2 = 0.25 for PM10, r2 = 0.30 for PM2.5), the Landsat 8-derived models showed improved model reliabilities (r2 = 0.17 to 0.57 for PM10, r2 = 0.47 to 0.71 for PM2.5). Landsat 8 model-derived PM concentration and ground-truth PM measurements were cross-validated to each other to examine the capability of the models for estimating the PM concentration. The modeled PM concentrations showed a stronger correlation to PM10 (r = 0.41 to 0.75) than to PM2.5 (r = 0.14 to 0.82). Overall, the results indicate that Landsat 8-derived models were more suitable in estimating the PM concentrations. Despite the day-to-day fluctuation in the model reliability, several models showed strong correspondences of the modeled PM concentrations to the PM measurements.
1. The major components of Omija were found as moisture (16.12%) crude fat (10.5%) crude protein (8.66%) crude ash (3.47%) reducing sugar (5.32%). 2. Omija jelly receipe were summarized as follow; (1) 5% of gelatin concentration was shown to be the most desirable. (2) 15% of sugar concentration was shown to be the most desirable. (3) 12, 15, 18 hrs. of extract time was not significantly different in Omija extract. (4) It was the most desirable for 30g of Omija to boil during 30 minutes in boiling Omija extract. 3. Result of Omija jelly by Instron that Hardness, Adhesiveness, Gumminess tend to increase as the addition level of gelatin concentration increased but Cohesiveness was changed irregularly. 4. Hardness Adhesiveness tend to increase as the addition level of increase as the addition level of sugar concentration increased but Cohesiveness Gumminess was not significant difference. 5. Hardness, Adhesiveness tend to increase as the addition level of extract time increased, but Cohesiveness, Gumminess was not significant difference. 6. Color value of Omija jelly (gelatin 5%, sugar 15%, 18hr. extract) was shown $x=7.94{\pm}0.047,\;y=4.24{\pm}0.047,\;z=6.34{\pm}0.067$ in Omija extract and Omija jelly (gelatin 5%, sugar 15%, Omija 50g, 30 minutes boiling) was shown $x=7.76{\pm}0.038,\;y=3.88{\pm}0.02,\;z=6.12{\pm}0.021$ in boiling Omija extract. 7. Appearance of Omija jelly had significant relationship with Cohesiveness by gelatin concentration and texture of Omija jelly had significant relationship with Adhesiveness by gelatin concentration. 8. Appearance of Omija jelly had significant relationship with Cohesiveness and texture of Omija jelly had significant relationship with Gumminess by boiling Omija extract.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.22
no.6
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pp.863-875
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2006
Intensive visibility monitoring was conducted to investigate physical and chemical characteristics of visibility impairment by airborne pollen. Light attenuation coefficients were optically measured by a transmissometer, a nephelometer, and an aethalometer. Elemental, ionic, and carbonaceous species were chemically analyzed on the filters collected by $PM_{2.5}$ and $PM_{10}$ samplers. Aerosol size distribution was analyzed using a cascade impactor during airborne pollen period. Airborne pollen count was calculated using a scanning electron microscope. Airborne pollen was emitted into the atmosphere in springtime and funker degraded visibility through its scattering and absorbing the light. Average light extinction coefficient was measured to be $211{\pm}36Mm^{-1}$ when airborne pollen was not observed. But it increased to $459{\pm}267Mm^{-1}$ during the airborne pollen period due to increase of average $PM_{2.5}$ and $PM_{10}$ mass concentration and relative humidity and airborne pollen count concentration for $PM_{10}$, which were measured to be $46.5{\pm}29.1{\mu}g\;m^{-3},\;97.0{\pm}41.7{\mu}g\;m^{-3},\;54.1{\pm}11.6%$, and $68.2{\pm}89.7m^{-3}$, respectively. Average light extinction efficiencies for $PM_{2.5}$ and $PM_{10}$ were calculated to be $5.9{\pm}0.9$ and $4.5{\pm}0.8m^2 g^{-1}$ during the airborne pollen period. Light extinction efficiency for $PM_{10}$ increased further than that for $PM_{2.5}$. The average light extinction budget by airborne pollen was estimated to be about 24% out of the average measured light extinction coefficient during the airborne pollen period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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