To estimate dry deposition flux of 12 elements in aerosols, aerosol particles were sampled by a low-pressure impactor(LPI) and a dust jar. The concentrations of 12 elements in aerosol particle and dry deposition were analyzed by a PIXE analysis using as a 2.0 MeV-proton beam. The mean dry deposition velocities of 12 elements were estimated by ranges of 0.74∼2.62 cm/sec. The results showed that the highest value was 3.26 cm/sec for Ca and the lowest value 0.74 cm/sec for Fe. The dry deposition flux for elements was calculated as a function of particle size by 1-step method and 12-step method. In this work, dry deposition velocities were computed with the two existing models; the coarse-particle fraction(4∼30 mm diameter) using the dry deposition velocity model of the Noll and Fang(1998) and the fine-particle fraction (0.05∼4mm diameter) using the Shemel and Hodgson(1980) model. The ratios of the mean calculated/measured fluxes were 3.59 for 1-step method and 0.60 for 12-step method respectively.
Optical characteristics of aerosols in Seoul are investigated from the measurements of sky radiance by Skyradiometer at Yonsei University from December 2005 to November 2006. Aerosol optical depth (AOD) shows a maximum in June due to weak ventilation and particle growth by aging process and hygroscopic effect. Single scattering albedo (SSA) and Angstrom Exponent (AE) show the lowest value in spring due to the Asian dust. It is clear that coarse mode is dominant in spring and fine mode is dominant in summer from the volume size distribution measured in this study. The explanations on the changes of aerosol loadings are provided through the correlation between AOD and AE, while the pattern of wavelength dependency related to particle size is shown through the correlation between SSA and AE. Backward trajectory analysis by HYSPLIT provides information about origin of aerosol, which allows us to classify the case according to the source region and the path distance. Although the direction of backward trajectory traces back mostly to west, coarse mode particle is dominant in the case of long pathway and fine mode particle is dominant in the case of short pathway. This discrepancy is caused by the regional difference of emitted particles.
Samples of size-fractionated PM10 (airborne particulate matter with aerodynamic diameter less than $10\mu\textrm{m}$) were collected at an urban site in Jeju city from May to September 2002. The mass concentration and chemical composition of the samples were measured. The data sets were then applied to the CMB receptor model to estimate the source contribution of PM10 in Jeju area. The average PM10 mass concentration was 28.80$\mu\textrm{g}/m^3$ ($24.6~33.49\mu\textrm{g}/m^3$), and the FP (fine particle with aerodynamic diameter less than $2.l\mu\textrm{m}$ fraction in PM10 was approximately 8% higher than the CP (coarse particle with aerodynamic diameter greater than $2.l\mu\textrm{m}$ and less than $10\mu\textrm{m}$ fraction in PM10. The CP composition was obviously different from the FP composition, that is, the most abundant water soluble species was nitrate ion in the FP, but sulfate ion in the CP. Also sulfur was the most dominant element in the FP, however, sodium was that in the CP. From CMB receptor model results, it was found that road dust was the largest contributor to the CP mass concentration (45% of the CP) and ammonium nitrate, domestic boiler, and marine aerosol were major sources to the CP mass. However, the secondary aerosol was the most significant contributor to the FP mass concentration (45% of the FP). In this study, it was suggested that the contributions of soil dust and gasoline vehicle became very low due to collinearity with road dust and diesel vehicle, respectively.
본 연구에서는 충청남도 공주시에 위치한 공주대학교 자연과학대학 옥상에 설치된 분광복사측정기의 일종인 스카이라디오미터(Sky-radiometer)로 측정된 직달 및 산란 일사량을 이용하여 간접적으로 공주지역의 에어로솔의 광학적 특성을 분석하였다. 분석기간은 2004년 1월부터 12월까지이며 에어로솔의 광학적 특성의 분석에 활용된 알고리즘은 Skyrad.pack.3(Nakajima et al., 1996)이다. 주요 분석요소는 에어로슬의 광학두께(AOT), 단일 산란알베도(SSA), 옹스트롬 지수${\alpha}$ 및 에어로솔의 크기별 분포이며 분석결과의 질을 높이기 위하여 초기 관측 자료의 품질검사를 수행하였다. 공주지역의 연평균 AOT, ${\alpha}$ 및 SSA는 각각 0.46, 1.14, 그리고 0.91이며 계절 및 기상현상에 따라 큰 시간변동을 보이고 있다. 크기별 입자분포에서는 미세입자와 조대입자에서 최대치가 나타나는 쌍봉(bi-modal) 형태를 보이고 있으며 황사(Asian dust) 기간인 봄에는 조대입자의 총 부피가 크게 증가하고 여름에는 반대로 미세입자의 부피가 증가하는 계절변동을 보이고 있다. 이러한 현상은 봄철동안에 AOT와 SSA가 각각 크게 증가하고 감소하는 점에서도 확인되고 있다. 또한 공주지역의 에어로솔의 광학적 특성은 계절에 따라서 변화가 크게 나타나고 있으나 풍향의 영향은 거의 받지 않는 것으로 나타나고 있다.
The vertical profiles of the extinction coefficient, the backscatter coefficient, and the lidar ratio (i.e., extinction-to-backscattering ratio) for Asian dust and pollution aerosols are determined from Raman (inelastic) and elastic backscatter signals. The values of lidar ratios during two polluted days is found between 52 and 82 sr (July 22, 2009) and 40~60 sr (July 31, 2009) at 52 nm, with relatively low value of particle depolarization ratio (<5%) and high value of sun photometer-derived Angstrom exponent (> 1.2). However, lidar ratios between 25 and 40 sr are found during two Asian dust periods (October 20, 2009 and March 15, 2010), with 10~20% of particle depolarization ratio and the relatively low value of sun photometer-derived Angstrom exponent (< 0.39). The lidar ratio, particle depolarization ratio and color ratio are useful optical parameter to distinguish non-spherical coarse dust and spherical fine pollution aerosols. The comparison of aerosol extinction profiles determined from inelastic-backscatter signals by the Raman method and from elastic-backscatter signals by using the Fernald method with constant value of lidar ratio (50 sr) have shown that reliable aerosol extinction coefficients cannot be determined from elastic-backscatter signals alone, because the lidar ratio varies with aerosol types. A combined Raman and elastic backscatter lidar system can provide reliable information about the aerosol extinction profile and the aerosol lidar ratio.
Average concentration of PM in Seoul metropolitan area satisfied the Korean air quality standard in 2010. Furthermore, concentration of PM in all boroughs across Seoul met the air environment standard in 2012. $PM_{10}$ concentration was relatively higher in center of Seoul in comparison to the rest, while $PM_{2.5}$ concentration showed exactly the contrary result. We analyzed the effect that PM emissions from vehicles would have on PM concentrations across Seoul. The results showed that average annual PM concentration recently decreased in Seoul although the number of vehicles registered annually continued its upward trend. By contrast, average fine dust concentrations in Seoul showed a decline which suggested that correlation between annual average PM concentrations and number of registered vehicles remained low. However, year-on-year vehicle registration rate recently showed a declining tendency in the same way as the trend of changes in average PM concentrations. Particularly, the upward trend in annual average PM concentrations in 2002 and 2007 was consistent with the increase in vehicle registration rate, suggesting that vehicle registration rate was closely associated with changes in PM concentrations.
경기도 도시대기측정망의 시간별 PM10과 PM2.5 농도에 대하여 측정소별로 상관성을 분석하여 측정소별 미세먼지 농도자료의 유사성을 파악해보았다. 미세먼지 경보제를 위해 사용되고 있는 기존의 권역구분을 그대로 이용했을 때, 동일한 권역 내의 측정소들은 PM10의 경우 0.68, PM2.5는 0.70 이상의 피어슨 상관계수 값을 보였으나, 일부 측정소는 타 권역과 높은 상관성(예, 0.80 이상)을 보여주고 있었다. 또한, 현재 구분하고 있는 권역은 주로 고농도 사례 횟수에 따른 군집분석 결과와 지리적 요인 등을 복합적으로 고려하여 결정된 것이므로, 미세먼지 관리를 위해서는 농도 특성에 따라 권역을 재분류할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 다차원척도법을 이용하여 미세먼지의 시간별 농도변화와 지역별 배출 기여율을 고려한 재범주화를 진행할 수 있었고, 이를 시각적으로 도시화할 수 있었다. 그 결과, PM10은 5개의 권역으로 분류되고, PM2.5는 4개의 권역으로 구분되었다.
The chemical composition of $PM_{2.5}$ such as ${SO_4}^{2-},\;{NO_3}^-,\;Cl^-,\;{NH_4}^+,\;Ca^{2+},\;K^+,\;Na^+,\;Mg^{2+}$, OC, and EC and the concentrations of reactive trace gases including $O_3,\;CO,\;NOx,\;SO_2,\;and\;H_2O_2$ were measured at Gosan in Jeju Island during March $13{\sim}30$, as a part of the Atmospheric Brown Clouds-East Asian Regional Experiment 2005(ABC-EAREX2005). The average mass concentrations of $PM_{2.5}$ was 27.3 ${\mu}g/m^3$, of which OC showed the highest concentration as 4.22 ${\mu}g/m^3$ and nss ${SO_4}^{2-}$ was the second highest as 3.34 ${\mu}g/m^3$. During that period, average concentrations of CO and $O_3$ was about 300 ppbv and 56 ppbv, respectively. For the whole experiment, the correlations of CO with ${SO_4}^{2-}$ and EC were very good, which suggests that CO can be used as tracer for the formation of fine aerosols. Several pollution and dust episodes were identified by the enhancement of CO, OC, EC, nss ${SO_4}^{2-},\;or\;Ca^{2+}$ concentrations or their ratios. In conjunction with factor analysis, air trajectory analysis, and comparison with emission inventories, these results indicate the spring aerosols collected at Gosan was strongly influenced by Asian outflows.
PM 2.5로 불리는 초미세먼지는 인간의 건강을 해치는 2.5 ㎛ 이하 직경의 입자크기를 갖는 공기 중의 미세먼지를 말하며, 미세먼지 집중도는 공기 질 정보로 사용할 수 있다. 사람은 일반적으로 90% 이상을 실내에서 거주하며 실내에 대한 공식적인 먼지 집중도 자료는 제공되지 않기 때문에, 본 연구는 실내의 관점에서 공기 질 측정에 초점을 두었다. 실내 먼지데이터 모니터링은 병원과 같은 환경에서 매우 중요할 뿐만 아니라 교실, 시멘트 공장, 컴퓨터 서버 룸, 석유화학 저장고 등의 장소에서도 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 전자기파로부터 자유로운 실내 먼지 모니터링을 위해 맨체스터 코딩기법을 이용한 가시광 통신 시스템을 제안한다. 넓은 범위의 먼지 집중도를 포함한 중요한 실내 환경정보가 가시광 채널을 통해 전송된다. 강력한 주변광 및 저주파 잡음 제거를 위해 평균전압트레킹 기법을 사용한다. 입력광은 광다이오드에 의해 수신되고, 동시에 수신 마이크로콘트롤러에 의해 신호처리 한다. 사용자는 실시간으로 실내 공기 질 정보를 모니터링 할 수 있으며, 공기 질 정보에 따라 미리 적합한 대처를 할 수 있다.
The errors in retrieved aerosol backscattering coefficients due to different lidar ratios are analyzed quantitatively in this paper. The actual calculation shows that the inversion error of the aerosol backscattering coefficients using the Fernald backward-integration method increases with increasing inversion distance. The greater the error in the lidar ratio, the faster the error in the aerosol backscattering coefficient increases. For the same error in lidar ratio, the smaller actual aerosol backscattering coefficient will get the larger relative error of the retrieved aerosol backscattering coefficient. The errors in the lidar ratios for dust or the cirrus layer have great impact on the retrievals of backscattering coefficients. The interval between the retrieved height and the reference range is one of the important factors for the derived error in the aerosol backscattering coefficient, which is revealed quantitatively for the first time in this paper. The conclusions of this article can provide a basis for error estimation in retrieved backscattering coefficients of background aerosols, dust and cirrus layer. The errors in the lidar ratio of an aerosol layer influence the retrievals of backscattering coefficients for the aerosol layer below it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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