The $PM_{10}$, $SO_2$ and $NO_2$ mass concentrations were obtained over five years from monitoring stations across Nanchong, a southwest city in China. Changes in urban air quality over time, as well as the factors influencing that change, were evaluated based on air pollutant concentrations, the Air Pollution Index (API), and the Comprehensive Pollution Index (P). The results showed that the total annual mean $PM_{10}$, $SO_2$ and $NO_2$ concentrations over the five years studied were $61.1{\pm}1.1$, $45.0{\pm}3.9$ and $34.9{\pm}4.9{\mu}g{\cdot}m^{-3}$, respectively. The annual mean concentrations displayed a generally decreasing trend; lower than the annual mean second-level air quality limit. Meanwhile, the annual mean API values were in a small range of 52-53, the air quality levels were grade II, and P values were 1.06-1.21 less than the slight level ($P{\leq}1.31$). Total monthly mean $PM_{10}$, $SO_2$, $NO_2$ concentrations, and API and P values were consistently higher in winter and spring than during autumn and summer. The results of a correlation analysis showed that temperature and pressure were the major meteorological factors influencing pollution levels. Pollution sources included industrial coal and straw burning, automobiles exhaust and road dust, fireworks, and dust storms.
Monitoring of climate change and atmospheric environment by satellite measurements has been increased in recent years. In this study, nitrogen dioxide ($NO_2$) measurements from Ozone Monitoring Instrument (OMI) were compared with surface measurements over the Korean peninsula. $NO_2$ from OMI measurements showed high values and also showed seasonal variations such as high concentration in winter and low in summer over metropolitan areas while $NO_2$ concentration at national background station was low and did not clearly show seasonal variations. Surface measurements showed similar temporal and spatial variations to those of satellite measurement. The comparison between satellite measurements and surface measurements showed that the correlation between them was higher in urban area (r=0.64 at Seoul and r=0.63 at Daegu) than in national background stations (r=0.37 at Jeju) because the concentration in urban area was relatively high so that the variation of $NO_2$ concentration could be detected better than at national background stations by satellite. Satellite can effectively measure the emission and transport of pollutants with no limitations in spatial coverage.
Pongpiachan, Siwatt;Choochuay, C.;Hattayanone, M.;Kositanont, C.
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제14권3호
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pp.1879-1887
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2013
To investigate the level of genotoxicity over Bangkok atmosphere, $PM_{10}$ samples were collected at the Klongchan Housing Authority (KHA), Nonsree High School (NHS), Watsing High School (WHS), Electricity Generating Authority of Thailand (EGAT), Chokchai 4 Police Station (CPS), Dindaeng Housing Authority (DHA) and Badindecha High School (BHS). For all monitoring stations, each sample covered a period of 24 hours taken at a normal weekday every month from January-December 2006 forming a database of 84 individual air samples (i.e. $12{\times}7=84$). Atmospheric concentrations of low molecular weight PAHs (i.e. phenanthrene, anthracene, pyrene and fluoranthene) were measured in $PM_{10}$ at seven observatory sites operated by the pollution control department of Thailand (PCD). The mutagenicity of extracts of the samples was compared in Salmonella according to standard Ames test method. The dependence of the effects on sampling time and on sampling location was investigated with the aid of a calculation of mutagenic index (MI). This MI was used to estimate the increase in mutagenicity above background levels (i.e. negative control) at the seven monitoring sites in urban area of Bangkok due to anthropogenic emissions within that area. Applications of the AMES method showed that the average MI of $PM_{10}$ collected at all sampling sites were $1.37{\pm}0.10$ (TA98; +S9), $1.24{\pm}0.08$ (TA98; -S9), $1.45{\pm}0.10$ (TA100; +S9) and $1.30{\pm}0.09$ (TA100; -S9) with relatively less variations. Analytical results reconfirm that the particulate PAH concentrations measured at PCD air quality monitoring stations are moderately low in comparison with previous results observed in other countries. In addition, the concept of incremental lifetime particulate matter exposure (ILPE) was employed to investigate the potential risks of exposure to particulate PAHs in Bangkok atmosphere.
낙동강 195개 지류 지천 지점에서 2015년 수집된 699회의 유량 및 BOD/COD/T-N/T-P/SS/TOC 농도 등의 수질 자료를 이용하여 중점관리지점 선정 연구를 수행하였다. 각 모니터링 지점에서 BOD, T-P, TOC 농도 및 오염부하량에 대한 변동계수가 매우 크게 확인되어 1년 평균 자료를 이용한 중점관리지점 선정이 경우에 따라 불합리할 수 있을 것으로 지적되었다. 이러한 이유로 본 연구에서는 각 모니터링 자료를 평균화하지 않고 독립적으로 이용할 수 있는 두 가지 방법을 제시하였다. 첫 번째 방법으로 각 모니터링 시점별로 수집된 BOD, T-P, TOC 농도를 낙동강 중권역별 목표수질과 비교하여 목표수질을 초과하는 횟수를 각 지점별로 산정하였다. 두 번째로 BOD, T-P, TOC 항목에 대한 오염부하량을 각 모니터링 시점별 및 지점별로 산정하여 % 순위를 산정하는 방법을 적용하였다. 이상의 방법을 통해 결정된 중점관리지점을 서로 비교하였으며, 이를 통해 낙동강 유역의 수질의 전반적 특성을 분석하였다.
본 연구는 4대강 사업에 따른 낙동강 수질의 변동성을 평가하기 위한 것으로, 낙동강에 건설된 8개보 건설 전후의 수질을 비교, 분석하였다. 이를 위해 보에서 가장 인접한 상류 수질측정지점을 대상으로 4대강 사업전(2003년 1월부터 2008년 11월), 사업중(2008년 9월부터 2012년 4월), 사업후(2012년 5월부터 2017년 9월)까지의 3개 기간에 대해 DO, BOD, COD, SS, T-N, T-P, TOC 등의 수질자료를 수집하였다. 4대강 사업전후 자료의 유의성 검증을 위해 대응검정 T-test를 95%의 신뢰구간에서 실시한 결과 DO, BOD, COD, T-N, TOC는 사업 전보다 사업 후 수질 농도가 높아지는 경향이 있으며, 그 중 BOD, COD, TOC의 농도가 큰 차이를 보였다. 반면에 SS, T-P는 사업 전보다 사업 후 농도값이 감소하였다. 수질인자 중 변화값이 큰 BOD, COD, TOC를 수질등급으로 나누어 공간적으로 분석해 본 결과 사업전에 비해 사업후의 수질등급이 나빠지는 경향을 보였다.
본 연구에서는 서울지역 생활환경주변의 공기 중 석면농도 실태를 조사하기 위해서 PCM과 TEM을 이용하여 분기별로 지하철역사 13개소, 서울지역 대기측정소 4개소 및 각각의 인근 도로변 지역 1개소, 하천 6개소의 석재 주변, 주요 서울시내 터널 4개소 등에서 공기 중 석면농도를 측정하였다. 또한 일반대기 중 석면농도와 대표적 기후인자인 온도와의 상관성을 살펴보았으며, 기존 측정지점 중 비교적 많은 시민들이 이용하거나 환승이 되는 지하철역사 2개소와 대표적 대기측정소 2개소를 측정대상으로 시간대별 석면농도 변화추이를 파악하였다. PCM 분석결과, 전체 223개 시료 중 111개 시료에서(50%) 검출한계(7 fiber/$mm^2$) 이하로 나타났으며, 이 중 최대값은 0.0130 f/cc로 나타나는 등 일부시료에서 관리기준을 초과하였지만 TEM법을 이용한 추가분석 결과, 모두 불검출로 나타났다. 또한 TEM 분석결과, 124개 모든 시료에서 석면이 검출되지 않았다. 지하철역사, 서울지역 대기측정소 및 각각의 인근 도로변 지역, 하천 석재 주변, 터널에서의 평균농도는 각각 $0.0041{\pm}0.0027$ f/cc, $0.0015{\pm}0.0011$ f/cc, $0.0024{\pm}0.0012$ f/cc, $0.0016{\pm}0.0020$ f/cc로 모두 실내공기질 관리기준 0.01 f/cc을 만족하는 것으로 나타났다. 일반대기 중 석면농도와 온도와의 관계를 조사한 결과, 석면농도는 상대적으로 온도가 높은 시기에 높게 나타나는 등 온도와의 상관성(r = 0.660)이 어느 정도 유의함을 확인할 수 있었다. 지하철역사와 대기측정소를 대상으로 한 시간대별 공기 중 석면농도를 조사한 결과, 지하철역사의 경우, 상대적으로 온도가 높고, 유동인구가 많은 시간대에 석면농도가 높게 나타났으며, 반면에 대기측정소의 경우, 실외지역에서의 시료채취라는 특성 때문에 일일 중 시간대별 농도변화에서 일정한 패턴을 거의 찾아볼 수 없었다.
Considering pollution source is transferred by discharge, it is very important to analyze the correlation between discharge and water quality. And temperature also influent to the water quality. In this paper, it is used water quality data that was measured DO (Dissolved Oxygen), TOC (Total Organic Carbon), TN (Total Nitrogen), TP (Total Phosphorus) at Dalchun real time monitoring stations in Namhan river. These characteristics were analyzed with the water quality of rainy and nonrainy periods. Input data of the water quality forecasting models that they were constructed by neural network and neuro-fuzzy was chosen as the reasonable data, and water quality forecasting models were applied. LMNN (Levenberg-Marquardt Neural Network), MDNN (MoDular Neural Network), and ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) models have achieved the highest overall accuracy of TOC data. LMNN and MDNN model which are applied for DO, TN, TP forecasting shows better results than ANFIS. MDNN model shows the lowest estimation error when using daily time, which is qualitative data trained with quantitative data. If some data has periodical properties, it seems effective using qualitative data to forecast.
This study aimed to provide a basic information for managing the water quality of national and regional 1st rivers in Gyeongnam by analyzing the emerging hot spot patterns in BOD, T-P, and TOC, and by grouping the changing trends into clusters. The emerging hot spot analysis for each water quality item was implemented in ArcGIS Desktop with monthly water quality data from 96 water environmental monitoring stations in Gyeongnam, and then four patterns of water quality change were classified by the K-mean cluster analysis. As for BOD, persistent cold spot pattern covered about 42.9% of target rivers, and T-P concentration tended to be low or be getting lower at over 70% of target rivers. While, for TOC, about 70% of target rivers resulted in oscillating hot spots. In addition, the cluster analysis showed that the downstream of Nakdong river had the top priority in terms of water quality management because of the increasing concentration for all the three water quality.
Air Monitoring Network(11 urban stations) is operated to measure ambient air quality in Daegu city. The urban air monitoring stations include 6 in residence area, 3 in industrial area, 1 in commercial area, and 1 in green area. In this study, hourly data (2006. 1. 1~2008. 12. 31) of $PM_{10}$ were measured at 11 urban air monitoring stations. $PM_{10}$ mean concentrations were high in fall and winter because of low wind speed and many haze days. The number of exceeding the daily standard of $PM_{10}$ in industrial area was approximately twice as many as that in residence area. $PM_{10}$ concentrations and visibility were influenced significantly by wind speed. Wind speed and visibility were below 1.8 m/s and 10 km, respectively when $PM_{10}$ concentrations were over $120{\mu}g/m^3$. $PM_{10}$ concentrations were high when haze was observed. The mean concentrations of $PM_{10}$ were $104{\pm}41.3{\mu}g/m^3$, $63{\pm}35.1{\mu}g/m^3$, and $49{\pm}26.9{\mu}g/m^3$, respectively when haze, mist and clear were observed.
Numerical simulations were carried out to investigate the impact of PBL (Planetary boundary layer) scheme implemented in WRF on the result of meteorological fields and CMAQ modeling. 25-day period, representing high ozone concentration, was selected for the simulations. The three WRF domains covered East Asia region, Korean Peninsula and Seoul metropolitan area. The sensitivity of WRF-CMAQ modeling to the various PBL schemes was assessed and quantified by comparing model output and against observation from the meteorological and the air quality monitoring network within the domain. The meteorological variables evaluated included temperature, wind speed and direction over surface sites and upper air sounding sites. The CMAQ variables included gaseous species $O_3$ and $NO_x$ over monitoring stations. Although difference of PBL schemes implemented in WRF, they did not appreciably affect the WRF and CMAQ performance. There are partially differences between non-local and local mixing scheme, but are not distinct differences for the results of weather and air quality. It is suggested that impact of parameterization of vertical eddy diffusivity scheme in CMAQ also need to be researched in the future study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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