The $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ aerosols were collected at Busan from March to May, 2005, and the concentrations of some metallic elements were analysed to study their characteristics. The mean concentration of $PM_{10}$ was $66.5{\pm}23.0{\mu}g/m^3$ with a range of 22.2 to $118.1{\mu}g/m^3$. The mean concentration of $PM_{2.5}$ was $46.1{\pm}17.2{\mu}g/m^3$ with a range of 9.7 to $83.3{\mu}g/m^3$. The ratio of $PM_{2.5}/PM_{10}$ was 0.69 at Busan. The distribution of metallic elements for $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ were Cd${\ldots}$ ${\ldots}$ $PM_{10}$ were $94.9{\mu}g/m^3$ and $63.7{\mu}g/m^3$, respectively. And The mean mass concentrations of Asian dust and non Asian dust in $PM_{2.5}$ were $56.9{\mu}g/m^3$ and $45.1{\mu}g/m^3$, respectively. The mean values of crustal enrichment factors for five elements (Cd, Cu, Pb, V and Zn) were all higher than 10, possibly suggesting the influence of anthropogenic sources. The soil contribution ratios for $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ were 20.5% and 19.4, respectively.
The study investigates weekday/weekend characteristics of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ concentrations and meteorological elements in Busan. The $PM_{10}$ concentration is highest on Wednesday and Thursday, and lowest on Sunday. On the other hand, the $PM_{2.5}$ concentration is highest on Wednesday and lowest on Sunday. The location where concentrations of weekdays and weekend differ the most is Hwakjang-dong, the industrial area, and where they differ the least is Gijang-up and Joa-dong, the residential area. Fine particle concentration in the industrial area was consistent at dawn and in the morning, but varied in the afternoon and at night. The visibility of Sunday was 0.49 km higher than that of weekdays, and the solar radiation of Sunday was $0.11MJ/m^2$ higher than that of weekdays. These results indicate that the concentration of fine particles had influence on the change of visibility and solar radiation.
An intensive measurement was conducted to study the mass and number concentrations of atmospheric aerosols in Anheung ($36.679^{\circ}N$, $126.186^{\circ}E$), the west coastal measurement site of Korea during December 2017~April 2018. To evaluate relationships between the aerosols and meteorological parameters, comparisons of Optical Particle Counter (OPC) measured data and Auto Weather System (AWS) data were performed. Measured PM mass concentrations are $PM_{10}=42.814{\pm}30.103{\mu}g/m^3$, $PM_{2.5}=29.674{\pm}25.063{\mu}g/m^3$, $PM_1=28.958{\pm}24.658{\mu}g/m^3$, respectively. The PM ratios showed that the $PM_{10}$ concentrations contained about 67.8% of $PM_{2.5}$, while most part of $PM_{2.5}$ was $PM_1$ (about 97.1%). Timely collocation with AWS data were performed, exploring relations with the PM concentrations. PM concentrations can be explained by wind direction and relative humidity conditions. The significant reductions of fine particles in mass and number concentrations may attribute to actions on particle growth and wet removal. In these results, we suppose that the aerosol concentrations and size distributions are affected by inflow direction and air mass sources from the origin.
대구지역의 13개 대기오염측정소 중 PM-10과 PM-2.5를 동시에 측정하는 3개 측정소 즉, 공업지역에 위치한 이현동, 주거지역에 위치한 만촌동, 도로변에 위치한 평리동 측정소를 대상으로 최근 2년간(2011~2012)의 자료를 이용하여 PM-10과 PM-2.5의 농도분포 특성을 연구하였다. PM-10 농도는 이현동($52.5{\mu}g/m^3$)과 평리동($60.9{\mu}g/m^3$) 모두 연평균 기준치인 $50{\mu}g/m^3$을 초과하였고, 만촌동($44.9{\mu}g/m^3$)은 기준치를 만족하였다. PM-2.5 농도는 세 지점 모두 미국의 EPA 연간기준치($15{\mu}g/m^3$)를 초과하였으며, 우리나라에서 2015년부터 시행되는 PM-2.5의 연평균기준치($25{\mu}g/m^3$)도 초과하는 수준이었다. 계절별 변화를 보면, PM-10은 봄철 > 겨울철 > 가을철 > 여름철 순이었고, PM-2.5는 겨울철 > 봄철 > 가을철 > 여름철 순으로 나타나는 특성을 보였다. 월변화 특성을 보면, PM-10과 PM-2.5 모두 겨울철인 2월에 가장 높고 여름철인 9월경에 가장 낮은 농도를 보였다. 일변화 특성을 보면, PM-10과 PM-2.5 모두 오전 7시부터 증가하여 10시~11시경에 최고 농도를 기록하고 오후 6시까지 하강하여 저녁과 새벽까지 일정한 농도를 나타내는 경향을 보였다. 또한, 주중의 미세먼지 농도는 주말보다 높은 농도를 보였으며, 그 변동 폭은 공업지역이 주거지역보다 크게 나타났다. PM-2.5/PM-10 비는 여름철이 높고 봄철이 가장 낮게 나타났고, 황사발생시 PM-2.5/PM-10 비는 비황사시 0.54~0.64에 비해 0.32~0.42로 매우 낮은 특성을 보였다. 본 자료는 대구지역의 미세먼지(PM-10, PM-2.5)의 현황과 특성에 대한 연구로써 향후 미세먼지의 연구 및 대기오염 관리에 유용하게 사용될 것으로 사료된다.
In present, the Seoul City is undergoing traffic congestion problems caused by rapid urbanization and population growth. Thus the City government has reorganized the mass transportation system since 2004 and the subway has become a very important means for public transit. Since the subway system is typically a closed environment, the indoor air quality issues have often raised by the public. Especially since a huge amount of PM (particulate matter) is emitted from ground tunnels passing through the subway train, it is now necessary to assess the characteristics and behaviors of fine PM inside the tunnel. In this study, the concentration patterns of $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ in the Seoul subway line-2 were analyzed by real-time measurement during winter (Jan 13, 2015) and summer (Aug 7, 2015). The line-2 consisting of 51 stations is the most busy circular line in Seoul having the railway of 60.2 km length. The the one-day average $PM_{10}$ concentrations were $148{\mu}g/m^3$ in winter and $66.3{\mu}g/m^3$ in summer and $PM_{2.5}$ concentrations were $118{\mu}g/m^3$ and $58.5{\mu}g/m^3$, respectively. The $PM_{2.5}/PM_{10}$ ratio in the underground tunnel was lower than the outdoor ratio and also the ratio in summer is higher than in winter. Further the study examined structural types of underground subsections to explain the patterns of elevated PM concentrations in the line-2. The subsections showing high PM concentration have longer track, shorter curvature radius, and farther from the outdoor stations. We also estimated the outdoor PM concentrations near each station by a spatial statistical analysis using the $PM_{10}$ data obtained from the 40 Seoul Monitoring Sites, and further we calculated $PM_{2.5}/PM_{10}$ and $PM_1/PM_{10}$ mass ratios near the outdoor subway stations by using our observed outdoor $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ data. Finally, we could develop pollution maps for outdoor $PM_1$ and $PM_{2.5}$ near the line-2 by using the kriging method in spatial analysis. This methodology may help to utilize existing $PM_{10}$ database when managing and control fine particle problems in Korea.
$PM_{2.5}$ concentrations were measured using a cyclone, impactor (the U.S. Environmental Protection Agency well impactor ninety-six, WINS) and optical particle counter (OPC) at a campus site located in Yongin for the period August 2014 through March 2017. The concentrations from cyclone (Y) were generally higher than those from impactor(X); the best-fit line was Y=1.22X+5.64. The ratios of $PM_{2.5}/PM_{10}$ ranged from 0.61 to 0.66 when $PM_{2.5}$ concentrations from cyclones in selected studies were converted into those from impactors using a regression equation in this study. The slope of the best-fit line between OPC and impactor was close to 1 at 0.95, while that between OPC and cyclone was 0.72. After sampling, the flow rate in the low-volume air sampler with cyclone decreased by 3% on average, which did not have a significant effect on measured concentrations.
This study introduces a novel approach to the differentiation of two phenomena, Asian Dust and haze, which are extremely difficult to distinguish based solely on comparisons of PM10 concentration, through use of the Optical Particle Counter (OPC), which simultaneously generates PM10, PM2.5 and PM1.0 concentration. In the case of Asian Dust, PM10 concentration rose to the exclusion of PM2.5 and PM1.0 concentration. The relative ratios of PM2.5 and PM1.0 concentration versus PM10 concentration were below 40%, which is consistent with the conclusion that Asian Dust, as a prime example of the coarse-particle phenomenon, only impacts PM10 concentration, not PM2.5 and PM1.0 concentration. In contrast, PM10, PM2.5 and PM1.0 concentration simultaneously increased with haze. The relative ratios of PM2.5 and PM1.0 concentration versus PM10 concentration were generally above 70%. In this case, PM1.0 concentration varies because a haze event consists of secondary aerosol in the fine-mode, and the relative ratios of PM10 and PM2.5 concentration remain intact as these values already subsume PM1.0 concentration. The sequential shift of the peaks in PM10, PM2.5 and PM1.0 concentrations also serve to individually track the transport of coarse-mode versus fine-mode aerosols. The distinction in the relative ratios of PM2.5 and PM1.0 concentration versus PM10 concentration in an Asian Dust versus a haze event, when collected on a national or global scale using OPC monitoring networks, provides realistic information on outbreaks and transport of Asian Dust and haze.
The concentration characteristics of atmospheric particle matters (PM) including $PM_{2.5},\;PM_{10}$, and TSP were evaluated through the measurement data of PM_{2.5}$ (fine particulate), PM_{10-2.5}$ (coarse particulate), and PM_{over-10}$ collected using a MCI (multi-nozzle cascade impactor) sampler of a three-stage filter pack in spring of 2006 in Iksan area. During the sampling period of 10-15 March and 24 days from 8 April to 2 May, 32 samples for PM of each size fractions were collected, and then measured for PM mass concentrations and water-soluble inorganic ion species. Average concentrations of $PM_{2.5},\;PM_{10}$, TSP were $57.9{\pm}44.1mg/m^3$, $96.6{\pm}89.1mg/m^3$, and $114.8{\pm}99.7mg/m^3$, respectively. Water-soluble inorganic ion fractions to PM mass were found to be 36.5%, 18.0%, and 11.1% for $PM_{2.5}$, $PM_{10-2.5}$ and $PM_{over-10}$, respectively. By showing the high concentrations of PM samples during Asian dust events, those three fractions of PM were distinguished between the samples of Asian dust event and the samples of no event. However, the increase of PM concentrations observed during Asian dust events showed a different pattern for some Asian dust events. The differences of those three fractions in the size distribution may depend on differences on place of occurrence of Asian dust storm and course of transport from China continent to Iksan area in Korea. However, the extent of PM mass contribution during Asian dust events was generally dominated by the coarse particles rather than the fine fraction of PM. The variations of water-soluble inorganic ion species concentration in those three PM fractions between the samples of Asian dust event and the samples of no event were also discussed in this study.
Aerosol particles with different size-cuts ($PM_{10}$, $PM_{2.5}$, and $PM_{1.0}$) were collected at Gosan Superstation on Jeju Island from August 2007 to June 2008. Mean concentrations of $PM_{10}$, $PM_{2.5}$ and $PM_{1.0}$ were $29.28{\mu}gm^{-3}$, $17.83{\mu}gm^{-3}$, and $14.30{\mu}gm^{-3}$, respectively. Soluble ions comprised 45.7%, 53.9%, and 60.3% of the total mass of $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, and $PM_{1.0}$, respectively. While sulfate was the most dominant species of fine mode ($PM_{1.0}$), nitrate was enriched in coarse mode ($PM_{1.0-10}$). When the concentrations of coarse mode particles were greatly increased, nitrate tended to be enhanced in coarse mode with high calcium but low sulfate concentrations. During the high $PM_{1.0}$ events, however, nitrate was increased with sulfate at fine mode. Particularly, nitrate concentrations were substantially enhanced during high particle episodes, leading high ratios of nitrate to sulfate in air under northwest wind during wintertime. On the other hand, the levels of nitrate were lower than those of sulfate at average particle concentrations. The backward air mass trajectories indicated that nitrate concentrations were elevated in air arriving Gosan passing through Santung peninsula or near South Korea.
미세먼지는 인체에는 물론 생태계, 날씨 등에도 많은 영향을 끼치며, 인구와 건물, 차량 등이 밀집된 대도시에서의 미세먼지의 예측과 모니터링은 중요하다. 특히 자동차, 연소 등에서 발생하는 PM2.5 농도는 독성 물질을 포함할 수 있어 체계적인 관리가 필요하다. 따라서 본 연구는 화학 인자, 위성 기반의 aerosol optical depth (AOD), 기상 인자 등을 입력 자료로 하여 수도권PM2.5 농도를 예측하고자 한다. PM2.5 농도 예측을 위해 기계 학습 모델 중 PM 농도 예측에 우수한 성능을 보이는 random forest (RF) 모델을 선정하였으며, 모델 평가를 위해 통계 지표인 R2, RMSE, MAE, MAPE를 산출하였다. RF 모델의 모델 정확도는 R2, RMSE, MAE, MAPE는 각각 0.97, 3.09, 2.18, 13.31로 나타났으며, 예측 정확도는 각각 0.82, 6.03, 4.36, 25.79로 본 연구에서 사용한 인자들을 이용하여 PM2.5를 예측 시 높은 정확도와 상관성을 나타내었다. 따라서 향후 학교 미세먼지 예측 및 범주화를 위해 본 연구에서 사용한 인자들을 RF 모델에 적용하였을 때 신뢰할만한 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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