Tropospheric aerosols are highly variant in time and space due to non-uniform source distribution and strong influence of meteorological conditions. Backscatter lidar measurement is useful to understand vertical distribution of aerosol. However, the backscatter lidar equation is undetermined due to its dependence on the two unknowns, extinction and backscattering coefficient. This dependence necessitates the exact value of the ratio between two parameters, that is, the lidar ratio. Also, Iidar ratio itself is useful optical parameter to understand properties of aerosols. Tropospheric aerosols were observed to understand variance of lidar ratio at Anmyeon island ($36.32^{/circ}N$, $126.19^{/circ}E$), Korea using a multi-wavelength raman lidar system developed by the Advanced Environmental Monitoring Research Center (ADEMRC), Gwangju Institute Science and Technology (GIST), Korea during measurement periods; March 15$\sim$April $16^{th}$, 2004 and May 24$\sim$$8^{th}$ 2005. Extinction coefficient, backscattering coefficient, and lidar ratio were measured at 355 and 532 nm by the Raman method. Different types of aerosol layers were distinguished by the differences in the optical properties such as Angstrom exponent, and lidar ratio. The average value of lidar ratio during two observation periods was found to be $50.85\pm4.88$ sr at 355 nm and $52.43\pm15.15$ sr at 532 nm at 2004 and $57.94\pm10.29$ sr at 355 nm and $82.24\pm15.90$ sr at 532 nm at 2005. We conduct hysplit back-trajectory to know the pathway of airmass during the observation periods. We also calculate lidar ratio of different type of aerosol, urban, maritime, dust, continental aerosols using OPAC (Optical Properties of Aerosols and Clouds), Remote sensing of atmospheric aerosol using a multi-wavelengh lidar system with Raman channels is quite and powerful tool to characterize the optical propertises of troposheric aerosols.
Korea has recently suffered from severe hazes, largely being long-range transported from China but frequently mixed with domestic pollution. It is important to identify the origin of the frequently-occurring hazes, which is however hard to clearly determine in a quantitative term. In this regard, we suggest a possible classification procedure of various hazes into long-range transported haze (LH), Yellow Sand (YS), and urban haze (UH), based on mass loading of fine particles, time lag of PM mass concentrations between two sites aligned with dominant wind direction, backward trajectory of air mass, and the mass ratio of PM2.5 to PM10. The analysis sites are Seoul (SL) and Baengnyeongdo (BN), which are distant about 200 km from each other in the west to east direction. Aerosol concentrations at BN are overall lower than those of SL, indicative of BN being a background site for SL. We found distinct time lag of PM2.5 and PM10 concentrations between BN and SL in case of both LH and YS, but the intensity of YS being stronger than LH. Time scale (e-folding time scale) of LH appears to be longer and more variable than YS, which implies that LH covers much larger spatial scale. In addition, we found linear and significant correlations between ${\tau}_a$ obtained from sunphotometer and ${\tau}_{cal}$ calculated from surface aerosol scattering coefficient for LH episodes, relative to few correlation between those for YS, which might be associated with transported height of YS being much higher than LH. Therefore surface PM concentrations for the YS period are thought to be not representative for vertical integrated amount of aerosol loadings, probably by virtue of decoupled structure of aerosol vertical distribution. Improvement of various hazes classification based on the current result would provide the public as well as researchers with more accurate information of LH, UH, and YS, in terms of temporal scale, size, vertical distribution of aerosols, etc.
This study has been performed to select several indicators of long-range transport process that can be applied to the Northeast Asia. We first classified high air pollution days into long-range transport (LRT) dominant cases and the local emission dominant (LED) cases based on the synoptic meteorological variables including vorticity and geostrophic wind speed/direction at a geopotential level of 850 hPa. LRT cases were further categorized into two types: LRT-I type with air mass pathways from northern China and/or Mongolia, and LRT-II type from central and southern China. In each categorized case, we examined the difference of both measured aerosol optical properties of AERONET at two sites in western Korea, and the simulated characteristics of LRT process by MM5-CMAQ model. We contrasted LRT case with LED case, and then generated the LRT indicators applicable to Northeast Asia. The results showed that fine and coarse modes of LRT-II were relatively smaller than LED and LRT-I cases, respectively. Aerosol size distribution showed significantly higher concentration of fine-mode particle (mainly smoke or urban aerosols) in LED case in comparison with that of LRT groups (LRT-I, II), suggesting the amplitudes fine modes of LRT relative to LED as a possible LRT indicator. From the results of MM5-CMAQ modeling, we concluded that the conversion ratios for sulfur ($F_s$) were the most effective indicators of LRT cases, and the ratio of VOC to NOx and NOx to CO were found to be the second most effective indicators of LED case.
Twelve-hour size-resolved atmospheric aerosols were measured to determine size distributions of water-soluble organic carbon(WSOC) during daytime and nighttime, and to investigate sources and formation pathways of WSOC in individual particle size classes. Mass, WSOC, ${NO_3}^-$, $K^+$, and $Cl^-$ at day and night showed mostly bimodal size distributions, peaking at the size range of $0.32-0.55{\mu}m$(condensation mode) and $3.1-6.2{\mu}m$(coarse mode), respectively, with a predominant condensation mode and a minor coarse mode. While ${NH_4}^+$ and ${SO_4}^{2-}$ showed unimodal size distributions which peaked between 0.32 and $0.55{\mu}m$. WSOC was enriched into nuclei mode particles(< $0.1{\mu}m$) based on the WSOC-to-mass and WSOC-to-water soluble species ratios. The sources and formation mechanisms of WSOC were inferred in reference to the size distribution characteristics of inorganic species(${SO_4}^{2-}$, ${NO_3}^-$, $K^+$, $Ca^{2+}$, $Na^+$, and $Cl^-$) and carbon monoxide. Nuclei mode WSOC was likely associated with primary combustion sources during daytime and nighttime. Among significant sources contributing to the condensation mode WSOC were homogeneous gas-phase oxidation of VOCs, primary combustion emissions, and fresh(or slightly aged) biomass burning aerosols. The droplet mode WSOC could be attributed to aqueous oxidation of VOCs in clouds, cloud-processed biomass burning aerosols, and small contributions from primary combustion sources. From the correlations between WSOC and soil-related particles, and between WSOC and sea-salt particles, it is suggested that the coarse mode WSOC during daytime is likely to condense on the soil-related particles($K^+$ and $Ca^{2+}$), while the WSOC in the coarse fraction during nighttime is likely associated with the sea-salt particles($Na^+$).
Air pollution levels of gases and aerosol particles inside the Jeongneung and Hongjimun tunnels of the Naebu express way in Seoul were investigated through on-road measurement using a mobile emission laboratory (MEL) on February 8, 2011. The concentrations of $NO_x$, $CO_2$, number concentration of particles ranging 21-560 nm, and surface area of particles deposited on a human lung almost linearly increased with increasing distance from the tunnel entrance, and decreased rapidly before the tunnel exit. This trend was observed regardless of tunnel length and driving directions, which thought to be caused by semi-transverse ventilation facilities of the tunnels. The concentration increments per 1-m distance for $NO_x$, $CO_2$, deposited particle surface area, and number of particles ranging 21-560 nm were 0.61~0.80 ppb, 0.16~0.21 ppm, $0.20{\sim}0.29{\mu}m^2/cm^3$, and 117~192 particles/$cm^3$, respectively. Average pollution levels inside the two tunnels for $CO_2$, deposited particle surface area, and number of particles >5.6 nm ranged 681~748 ppm, $246{\sim}381{\mu}m^2/cm^3$, and $2.4{\sim}6.7{\times}10^5$ particles/$cm^3$, respectively. In case of $NO_x$, the maximum concentration exceeded 1 ppm. These pollution levels inside the tunnels are much higher than those at urban background sites. This result can be utilized as basic data to evaluate the effectiveness of present ventilation system for reducing the pollution level caused by vehicles inside the tunnels.
에어로솔은 입자의 크기와 조성 및 관측센서에 따라 상이한 분광특성을 보이기 때문에, 다양한 센서의 에어로솔 산출물에 대한 비교분석이 반드시 필요하다. 그러나, 우리나라에서 다종위성의 공식적인 AOD (Aerosol Optical Depth) 산출물을 대상으로 수년간의 자료를 수집하여 정확도 비교평가를 수행한 사례는 아직 보고된 바가 없다. 이에, 본 연구에서는 2015년 1월부터 2019년 12월까지 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite), Himawari-8, Sentinel-3 AOD 산출물과 AERONET (Aerosol Robotic Network) 지상 태양광도계 자료의 비교분석을 통하여 위성 AOD의 성능을 평가하고, 계절적 및 지리적 차이에 따른 정확도 특성을 분석하였다. 오랜 기간 축적되어온 산출 기술에 MAIAC (Multiangle Implementation of Atmospheric Correction) 알고리듬을 추가하여 최적화된 MODIS 산출물이 가장 높은 정확도를 나타냈고(CC=0.836), VIIRS와 Himawari-8이 그보다 약간 낮은 정도의 성능을 보였으며, Sentinel-3는 비교적 최근에 발사되어 알고리듬 최적화가 아직 덜 이루어진 관계로 정확도가 낮게 나타났다. MODIS, VIIRS, Himawari-8 AOD 산출물은 계절에 따라, 그리고 도시/비도시에 따라 별다른 정확도 차이를 보이지는 않았지만, 일부 해안지역에서는 혼합화소 문제로 인하여 약간 정확도가 떨어지는 경우도 존재했다. AOD는 위성영상 대기보정의 핵심 인자이기 때문에, 본 연구의 AOD 비교평가는 향후 국토위성, 농림위성 등의 대기보정 연구에도 중요한 참고자료가 될 것으로 사료된다.
The PM1.0 and PM2.5 samples were collected synchronously using a single channel particulate sampler equipped with PM1.0 and PM2.5 cyclones, respectively, and seasonal mass concentration and chemical composition of PM1.0 and PM2.5 were quantified in Seoul and Gwangju in 2021-2022. The mass concentrations of PM1.0 and PM2.5 were 17±11 and 22±14 ㎍/m3 in Seoul, and 16±9 and 19±12 ㎍/m3 in Gwangju, respectively. The average ratios of PM1.0/PM2.5 were 83±16% in Seoul and 83±7% in Gwangju. The chemical compositions of PM1.0 and PM2.5 were similar at both sites with OC component being the most dominant, and NO3- increasing from summer to winter, while, the difference of chemical distribution at the two sites was most distinct in the autumn. Gwangju showed a higher proportion of OC and a lower proportion of NO3- compared to Seoul during the autumn. Both sites appear to reflect their urban characteristics, with Gwangju also reflecting the impact of biomass combustion as a part of rural activities.
The effect on the particulate matters in the atmosphere was investigated in Seoul area from March, 1984 to Aprill, 1985. Aerosols were collected by filters on nine stages Andrsen Air Sampler, and size distribution and total concentration of the aerosols, Fe and Pb were measured. In spring with Yellow Sand the concentration of particles in aerosols was 185.55$\mug/m^3$ and CP/TA was 65.9%. But in spring without Yellow Sand those of particles was 135.45$\mug/m^3$ and CP/TA was 58.6%. Accordingly the concentration of coarse particles with Yellow Sand was higher than without them in Spring. Above results indicate that in Seoul Area the main source of air pollution originated from natural burdens, especially from soil. The concentration of Pb was similarly valued through both seasons in Seoul area but fine particles valued above coarse particles. On the other hand, in urban area, the natural and anthropogenic sources have influenced on the concentration of Pb. With referred to particle size distribution for Fe, the concentration of coarse particles was 0.168$\etag/m^3$ (CP/TA: 74.3%) in Spring with Yellow Sand, 0.096$\mug/m^3$ (CP/TA: 71.6%) without Yellow Sand and 0.083$\mug/m^3$ (CP/TA: 67.4%) in winter, respectively. Compared with fine particles, all of them were higher. It indicated that the origin of coarse particles in urban air was not related to anthropogenic source. The concentration of Fe was influenced by Yellow Sand and contributed to air pollution.
차세대 중형위성 사업의 일환으로 농지 및 산림에서의 원격 탐사를 위하여 농림위성 (차세대 중형위성 4호)이 발사 예정에 있다. 위성 영상에서 식생의 정량적인 정보를 얻기 위해서는 대기보정을 통한 지표 반사도 취득이 선행되어야 하므로 농림위성을 위한 대기보정 기술 개발은 불가피할 것으로 생각된다. 특히 대기에서의 흡수와 산란 특성은 파장에 따라 다르게 나타나므로 농림위성 파장 영역을 고려한 대기보정 파라미터 민감도 분석이 필요하다. 또한, 농림위성은 5개 채널(Blue, Green, Red, Red edge, Near-infrared)을 보유하고있어 대기보정 주요 파라미터인 AOD (Aerosol optical depth)와 WV (Water vapor)를 직접 산출하기 어려우므로 이를 외부에서 제공할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 농림위성과 유사한 사양을 가진 Sentinel-2 위성 영상을 이용하여 주요 파라미터인 AOD, WV, O3 민감도 분석을 수행하고, 파라미터 제공을 위해 천리안 2A (GK2A; GEO-KOMPSAT-2A) 정지궤도 복합위성의 산출물을 이용하여 대기보정 파라미터로서의 활용 가능성을 살펴보았다. 민감도 분석 결과는 AOD가 가장 중요한 파라미터임을 보여주었으며, 근적외선 채널보다는 가시광 채널에서 더 큰 민감도를 가지는 것으로 나타났다. 특히 Blue 채널에서 AOD의 20%의 변화는 지표 반사도에서 약 100%의 오차율을 야기하므로 정확한 지표 반사도 취득을 위해서는 높은 신뢰성을 가진 AOD가 필요할 것으로 생각된다. GK2A AOD 산출물을 이용한 대기보정 결과는 토지피복별 분류 가능성을 이용하여 Sentienl-2 L2A 자료와 비교한 결과, 두 모델별 분류 가능성은 유사하였으나, 파장대가 짧은 영역일수록 GK2A AOD 산출물을 적용한 대기보정 결과가 Sentinel-2 L2A보다 높게 나타났다. 이를 통해 GK2A에서 제공되는 산출물이 향후 농림위성 대기보정 파라미터로서 충분히 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 추후 농림위성 발사 후 대기보정에 참고 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
A simple and direct method is developed for the determination of light Elements in atmospheric particulates by X-ray fluorescence spectrometry. Calibration standards for the light elements such as Al, Mg, K, Ca, etc are prepared by filtering real atmospheric particulates over variable time and subsequently standardizing them by Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry(ICP-MS) or Atomic Absorption Spectrophotometry(AAS) analysis. The validity of this calibration method is tested by analyzing more than 100 aerosol samples, collected at urban(Seoul) and rural(Padori) sites over a two year period with this method and then comparing them with those by other accuracy proven methods such as AAS or ICP-MS: for all metals tested the results showed reasonably good agreements (R $\geq$ 0.95).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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