This study aims to analyze the relations among greenbelt, air pollution empirically in order to assess the environmental effects of the greenbelt in the Seoul metropolitan area, objectively. For this purpose, this study conducts an empirical analysis of impacts of greenbelt on urban air pollution using a multiple-regression model. The major findings are summarized as follows. As a result of an empirical analysis of the impacts of greenbelt on air pollution, it is found that the characteristics of the city have impacts on air pollution concentration. It is found that the population and employment are the causes of increases in CO and NO2 concentrations, and the number of employees in the manufacturers has impacts on increases of O3 and SO2, while power plants have impacts on PM10, CO and NO2. Intersections have impacts on O3 and SO2, while the areas of the roads have impacts on CO and NO2. In addition, as for the spatial distribution of air pollutants, it is found that CO and NO2 concentrations are relatively higher in the center of the Seoul metropolitan area, while PM10, O3 and SO2 concentrations are relatively higher in the suburbs. It is found that air pollution concentration is low in greenbelt zone. In the greenbelt zone, PM10, CO and SO2 concentrations are low.
In this study, the effects of an urban thermal environment on air quality were investigated using hourly surface weather observation data and air quality data over six summers from 2000 to 2005 in two cities on the Korean Peninsula. One, the city of Daegu, is representative of basin topography and the other, the city of Busan, represents a coastal area. It is known that the characteristics of an urban thermal environment are represented as an "urban heat island". Here, we focus on the nighttime urban thermal environment, which is called a "tropical night", during the summer. On tropical nights in Busan, the temperature and cloud cover levels were higher than on non-tropical nights. Wind speed did not appear to make a difference even on a tropical night. However, the frequency of southwestern winds from the sea was higher during tropical nights. The prevailing southwest winds in all areas meant an inflow of air from the sea. So at most of the air quality stations, the ozone concentration during tropical nights was lower than during non-tropical nights. In Daegu, the tropical nights had higher temperatures and cloud covers. Despite these higher temperatures, the ozone concentration during the tropical nights was lower than that on non-tropical nights at most of the air quality stations. This feature was caused by low irradiance, which in turn caused an increased cloud cover. Wind speed was stronger during the tropical nights and dispersed the air pollutants. These meteorological characteristics of the tropical nights reduced ozone concentrations in the Daegu Basin.
The object of this study is to suggest some alternatives for environmental management towards sustainable urban development of Chongju city in Korea. This study analyses urban environmental indicators (population density, land use, road, park, car, etc.), level of air and water pollution and solids waste generation by comparing Chongju city and other large cities. Some alternatives towards sustainable development in Chongju city would be summerized and suggested as higher concentrated land use(compact city), mixed land use, supply of mass transit, establishment of regional environmental standards, total emission regulation of air and water pollutants, the preparation of Local Agenda21 of Chongju, and the introduction of strategic environmental assessment(SEA) into environmental impact assessment.
선박의 오염물질 배출에 대한 규제는 최근 IMO/MEPC(국제해사기구/해양환경보호위원회)를 통해서 진행 중이다. 선박오염원에서 배출된 오염물질은 국지적인 요인에 의해서 연안지역을 비롯하여 육지로 확산될 수 있다. 인천과 같이 선박 배출 오염물질에 노출되어 있는 항구 도시에서 선박오염원 조절은 연안지역의 대기질 관리정책을 효율적으로 고안하기 위해서 반드시 필요하다. 연안지역의 대기오염물질 중 선박에 의한 NOx와 SOx의 농도는 전체 NOx와 SOx 농도의 각각 14 %와 10 %를 차지한다(NIER, 2008). 연안도시지역의 대기질은 국지적인 순환에 의존하는 오염물질의 확산 경향과 선박의 수에 영향을 받는다. 선박오염원으로부터 배출된 오염물질의 확산을 WRF(Weather Research and Forecasting model)의 기상장을 기초로 CALPUFF(California Puff model)를 사용하여 분석하였다. 그리고 연안도시지역의 대기확산모델은 정박한 선박과 입 출항하는 선박으로 나누어 각각 점오염원과 선오염원으로 구분하여 모의하였다. 선박척수 82~84척을 기준으로 NOx의 총 평균 배출량은 입 출항시 각각 6.2 g/s, 6.8 g/s이었고, SOx의 총 평균 배출량은 입 출항시 각각 3.6 g/s, 5.1 g/s 이었다. 정박 중인 선박의 NOx와 SOx에 대한 총 평균 배출량은 각각 0.77 g/s, 1.93 g/s이었다. 육풍의 영향으로 인하여 인천항으로부터 내륙으로 진행되는 오염물질의 수송이 억제되었고, 내륙의 SOx와 NOx 농도가 일시적으로 감소하는 원인이 되었다. 해풍에 의해 NOx와 SOx가 내륙으로 확산되었고, 내륙의 NOx와 SOx의 농도가 점차 증가하였다. 인천항과 인접한 지역의 오염물질의 농도는 해륙풍의 영향보다 인천항에 정박 중인 선박오염원에 의한 영향이 더욱 크게 반영되었다. 본 연구는 연안도시지역의 대기질 정책고안과 배출기준을 정하는 것에 유용할 것으로 기대된다.
As the Seoul metropolitan city has the largest numbers of population and vehicles, the citizens can be exposed to hazardous air pollutants(HAPs) mainly from the vehicular exhaust and human activities. In this study, we proposed a systematic method for the selection of priority monitoring areas for HAPs using Geographic Information System (GIS). First, emission parameters(emission data, vehicle registration, monitoring data, and so on) and population parameters (population and population density) were plotted using the inverse distance weighted (IDW) interpolation. Then, the interpolation data for individual parameters, which were normalized between 1 and 5 points, were compiled for 270 grids with a resolution of $2km{\times}2km$. The total score of each grid was calculated using weights(1~5) for the individual parameters. The final ranking of each grid was assigned by four scenarios with varying fractions of the emission and population parameters from 50 : 50 to 80 : 20. Consequently, nine grids were suggested as priority monitoring areas, and all of them are located in the southwestern part of Seoul.
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.
To predict the effects of air pollutant in the coastal region, we have developed the air pollutant model, the reaction model and the deposition of NO, $NO_2, and O_3$. And the numerical model of air pollutant concentration employed the nested technique to calculate with the higher resolution for the area. The nested technique used two grid systems, one for the large scale calculating region with the coarse mesh grid (CMG) and the other for the small scale region with the fine grid (FMG). In other to prove the validity of the simulation model the calculations were conducted for the present situation. The results of them reasonably agree with the observed data and proved the validity of the model.
Public interest has been increasing the focus on the management of exposure to pollutants and the related health effects. This study reviewed exposure assessment methodologies and addressed future directions. Exposure can be assessed by direct (exposure monitoring) or indirect approaches (exposure modelling). Exposure modelling is a cost-effective tool to assess exposure among individuals, but direct personal monitoring provides more accurate exposure data. There are several population exposure models: stochastic human exposure and dose simulation (SHEDS), air pollutants exposure (APEX), and air pollution exposure distributions within adult urban population in Europe (EXPOLIS). A South Korean population exposure model is needed since the resolution of ambient concentrations and time-activity patterns are country specific. Population exposure models could be useful to find the association between exposure to pollutants and adverse health effects in epidemiologic studies. With the advancement of sensor technology and the internet of things (IoT), exposure assessment could be applied in a real-time surveillance system. In the future, environmental health services will be useful to protect and promote human health from exposure to pollutants.
하루 평균 대부분을 실내에서 보내는 현대인들은 내외부적으로 발생하는 실내오염물질에 지속적으로 노출되고 있다. WHO(World Health Organization) 2022년 보고서에 따르면 매년 세계적으로 약 700만명 이상의 사망 원인이 공기오염으로 실내오염물질의 심각성을 강조하고 있다. 대기오염물질 중에는 인체에 심각한 영향을 끼치는 질소산화물(NOx), 폼알데하이드(HCHO), 휘발성 유기화합물(VOCs) 등이 포함되는데, 이러한 실내공기 오염물질을 제거할 수 있는 물질로 광촉매가 있다. 광촉매는 미세먼지 전구물질 제거 성능뿐만 아니라 향균, 살균, 탈취 성능 또한 가지고 있어, 실내공기질 개선에 효과적이다. 이에, 본 연구에서는 광촉매를 건축물에 적용할 수 있는 부위 및 방안을 제시하였다. 적용 가능한 부위로는 내외장재, 콘크리트 등을 포함한 건축자재, 유기도료, 환기장치 등이 있으며, 각 부위에 최적 적용 방안에 대한 연구를 진행하였다.
The chemical and meteorological effects on the concentration variations of ozone ($O_3$) were evaluated based on the intensive air quality measurement (5 pollutants and aromatic volatile organic compounds (AVOCs)) in and out-side an urban valley during spring and summer of 2006. The 5 pollutants measured in the study area include $O_3$, $NO_2$, NO, $PM_{10}$, and CO; the AVOCs include benzene (BEN), toluene (TOL), ethylbenzene (EB), m,p-xylene (MPX), and o-xylene (OX). For the purpose of this study, study areas were classified into two categories: valley area (VA) with a semi-closed topography covering a number of industrial complex, public building, and mountains and non-valley area (NVA) surrounding the suburban and residential areas. In general, the mean concentration levels of most pollutants (except for $PM_{10}$) in the VA were higher than those in the NVA. It was found that the average $O_3$ increase in the VA during spring might result from the combined effects such as the photochemical production from diverse anthropogenic sources and the $O_3$ accumulation due to geographical features (e.g., the semi-closed topography) and wind conditions (e.g., a low wind speed). In addition, the nocturnal $O_3$ increase in the VA during spring was primarily caused by local wind conditions (e.g., mountain and valley winds) with the low wind speed (approximately $1{\sim}2\;m\;s^{-1}$). On the other hand, the $O_3$ difference between the two areas during summer might be because of the photo-chemical production with the $O_3$ precursors (especially the AVOCs) rather than the contribution of wind conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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