Five on-road measurements were made using a mobile laboratory (ML) to characterize spatial and temporal air pollutant distributions over roads around a day-care center in urban area on 30 August 2013. Fixed monitoring was also done near the day-care center using the ML during the periods between on-road measurements. On-road air pollution monitoring route was classified into seven sections and three zones to identify severe polluted roads among many roads having different traffic volumes and directions. Typical pollutants emitted from vehicles such as $NO_x$, black carbon, particle-bound polycyclic aromatic hydrocarbons, and submicron particles including nanoparticles were monitored using real-time instruments. Peak concentration episodes were frequently observed during the on-road measurements and most peaks were simultaneously monitored at four pollutants. Colored on-road air pollution map for each pollutant provides an insight on spatial air pollution distribution, showing heavily polluted roads and sections. Average on-road $NO_x$ concentration of each run was similar to that monitored at the nearest roadside air monitoring station.
Recently, there has been growing interest in the emission characteristics and behavior of anthropogenic mercury compounds from emission sources. It is required to establish a standard for reliable mercury measurement method. Therefore, this study has evaluated the applicability of the new measurement method; Continuous Emission Monitoring (US EPA 30A, CEM). In addition, the reliability evaluation was conducted through Ontario Hydro Method (ASTM D6784, OHM) and Sorbent trap method (US EPA Method 30B). As a monitoring result for three months via CEM from cement kiln, the maximum mercury compounds concentration was about $600{\mu}g/Sm^3$. This is because of the various of raw materials and fuel, and the absence of mercury-control device. The mercury compounds concentrations of OHM, Sorbent trap and CEM were 13.64 $(3.33{\sim}32.41){\mu}g/Sm^3$, $13.94(5.97{\sim}23.44){\mu}g/Sm^3$ and $14.68(6.19{\sim}26.75){\mu}g/Sm^3$, respectively. The relative standard deviations (% RSD) of the three methods were 5.1~40.9%. The result of this study suggest that it is possible to apply the CEM in the cement kiln when, QA/QC such as calibration is verified.
A monsoon season monitoring data from June to September, 2005 of a small forested watershed located at the upstream of the North Han River system in Korea was conducted to analyze the flow variations, the NPS pollutant concentrations, and the pollution load characteristics with respect to sampling frequencies. During the 4-month period, 1,423 mm or 79.2% of annual rainfall(1,797 mm) were occurred and more than 77%, 54% and 68% of annual T-N, $NO_3$-N and T-P loads discharged. Flow rate was continuously measured with automatic velocity and water level meters and 58 water quality samples were taken and analyzed. It was analyzed that the flow volume by random measurement varied very widely and ranged from 79% to 218% of that of continuous measurement. It was recommended that flow measurement of small forested watersheds should be continuously measured with automated flow meters to precisely measure flow rates. Flow-weighted mean concentrations of T-N, $NO_3$-N and T-P during the period were 2.114 mg/L, 0.836 mg/L, and 0.136 mg/L, respectively. T-N, $NO_3$-N and T-P loads were sensitive to the number of samples. And it was analyzed that in order to measure the pollution load within the error of 10% to the true load, the rate of sampling frequency should be higher than 89.7% of the sample numbers that were required to compute the true pollution load. If it is compared to selected foreign research results, about 10 water samples for each rainfall event were needed to compute the pollution load within 10% error. It is unlikely in Korea and recommended that thorough NPS pollution monitoring studies are required to develop the standard monitoring procedures for reliable NPS pollution quantification.
대기오염 모니터링은 삶의 질 향상에 직접적으로 연관되어 많은 관심을 받고 있다. 현재 운영되고 있는 대부분의 대기질 정보 시스템은 특정장소에 측정소를 구축하여 대기 질을 측정하고 있으며, 고가의 장비를 사용하기 때문에 다양한 장소에 설치하여 운영하는데 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 보완하기 위하여 소형화 측정시스템을 구현하였다. 뿐만 아니라 제작비용을 최소화하여 대기 오염 예보에 적용할 수 있는 무선센서 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 개발한 대기오염 모니터링 시스템은 대기오염을 측정하기 위한 센서부, 취득된 대기오염 정보를 처리하는 중앙처리부, 전원공급을 위한 전원부, 그리고 무선으로 데이터를 송수신하기 위한 무선회로를 구성하였으며, 실제 현장에 직접 적용할 수 있도록 구성하였다. 또한, Global Positioning System(GPS) 회로를 장착하여 센서의 위치 정보를 무선 송신할 수 있도록 함으로써 실시간 위치추적을 할 수 있도록 하였다. 다양한 대기 환경을 측정하기 위해서 CO, $O_3$, $NO_2$ 센서 및 먼지센서를 장착하였다.
Current analyses of tap water in Seoul metropolitan area prove the water is still safe, despite the Pollution of raw water source. However, it also significantly suggests that a feasibility study of apply, additional advanced technology to existing water treatment processes is needed in order to cope with future pollution. Also, the monitoring of water quality within private, multi-household buildings is important as the monitoring of public water distribution system.
남극은 지리적인 원거리성과 혹독한 자연환경 등으로 문명에 의한 오염이 지구상에서 가장 적은 곳이며, 현재 우리가 거주하고 있는 각 대륙을 이해하는데 많은 기여를 하고 있다고 할 수 있다. 특히, 남극대륙을 대상으로 기상 및 기후학적인 관점에서 많은 연구가 수행되어 지고 있으며, 최근에는 지구온난화와 문제와 관련하여 남극대륙의 배경농도 측정 및 monitoring에 관심이 집중되고 있다. (중략)
Water resource can be examined using biological sensors. Algae has been one of the biological sensors used to evaluate and monitor the water pollution. The monitoring system, however, could determine whether the examined water was safe or not. It needs additional expensive chemical test to figure out the cause of the water pollution. In this study, an endeavor is given to identify the toxicant in the water using the shape of the chlorophyll fluorescence induction curve(FIC) from algae using monitoring system. Fundamental curves are obtained from the experiments with specified amount of toxicant. Baysian method is utilized to determine the unknown toxicant in the water by comparing it with the fundamental curves. The results shows that the proposed method works fairly well.
Water resource can be examined using biological sensors. Algae has been one of the biological sensors used to evaluate and to monitor the water pollution. The monitoring system, however, has not been used to determine what kind of the toxicological substance is in the water. It needs additional expensive chemical test to figure out the cause of the water pollution. In this study, an endeavor is made to identify the toxicant in the water using the shape of the chlorophyll fluorescence induction curve(FIC) from algae using monitoring system. Fundamental curves are obtained from the experiments with specified amount of toxicant. Baysian method is utilized to determine the unknown toxicant in the water by comparing it with the fundamental curves. The results shows that the proposed method works fairly well.
In recent, industrialization increases the level of pollution load in sea areas, and the inflows of pollutants to public sea areas cause sudden and wide-range of influence to the water quality and the ecosystem. To prepare for these kinds of unpredictable water pollution issues, the necessity is emerging to build an automatic water quality monitoring system, which can monitor and alarm the water quality changes of the subject sea areas. For the ongoing installation plan of the automatic water quality monitoring system around the Saemankeum sea area, this report compares and analyzes its installation conditions as well as the physical and chemical characteristics of the in-situ type and the water-sampling type of the automatic water quality monitoring equipments, and subjects to provide elementary data for the system installation in the Saemankeum.
The purpose of this study Is to develop water quality management system fort a farm village stream. The framework design of the system and the ecological monitoring of a test watershed were carried out, The system consists of GIS(Geographic Information System ), database, pollution source management, water quality and hydrologic analysis. Suri watershed located on Idong, Yongin city, Kyunggi Province, was selected as the test watershed for the application of the system. The fifteen's monitoring stations were chooses at up- and down-stream of the watershed. The results of an aquatic ecological monitoring were analyzed by the GPI(Group Pollution Index) method. The GPI revealed that water quality was varied within the stream. GPI and DO map for the watershed stream were developed, These maps facilitated to analyze the spatial distribution of the water quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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