Journal of the Korean Professional Engineers Association
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v.32
no.5
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pp.118-125
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1999
Air pollutant emissions from airplane engines are estimated about 2 to 4 % of mobile source of USA and European countries which is not a large portion of current air pollution. But the passengers and airfreights are continuously increasing 5 to 7% annually and potential demands of air transportation services come to present, it could effect air pollutant emissions of USA will increase within 15 years. In case of our country, there has been continuous increase of air transportation service due to considerable economic growth in recent years and increase of air pollutant emissions of major international airports has followed. Rapid increase of air transportation due to launching of Inchon International Airport could effect air pollution dominantly. By this circumstance environmental specialist as well as mass communication raised necessity of air pollutant emission regulation from airplane engines. It is estimated that air pollutant emissions from airplane engines in our country is 2.7% of automobile sources, 10,809 ton, which is the same level as USA and European countries. It is increased by 12,2% compared to air pollutant emissions during 1996 and it will be increased more than a half of current air pollutant emission within 15 years due to our country's economic condition. Therefore implementation of airplane engine emissions regulation as well as test standards and accumulation of technology about characteristics of airplane engine emission and reduction method are needed. And continuous estimation of air pollutant emission from airplane engines and monitoring of increment as well as development of countermeasures by long term are necessary.
Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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v.3
no.3
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pp.143-150
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1999
Mobile source emissions are important inputs to photochemical air quality models. Since most mobile source emissions are calculated at the county-level, these emission should be geographically allocated to the computational grid cells of a photochemical air quality model prior to running the model. The traditional method for the spatial allocation of these emissions has been to use a "spatial surrogate indicator" such as population, since grid-specific emission calculations are very labor-intensive and expensive, plus the necessary data are often not available for such grid resolutions. Accordingly, new spatial surrogate indicators for mobile source emissions(specifically for highway emissions) were developed using Geographic Information Systems(GIS) tools due to the spatially variable nature of mobile source emissions. These newly developed spatial surrogate indicators appear to be more appropriate for the allocation of highway emissions than the population surrogate indicator. It was also revealed that the conventional spatial allocation method underestimates the maximum levels of air pollutant emmissions.mmissions.
In the present study, space allocation methods of pollutant emission from area and mobile sources are assessed by the actual application to air quality modeling of Pohang area. It is found that the TM-based modeling which allocates emission onto the 1km x 1km sized TM-grid system predicts almost the same mean ground-level concentration as that by the GIS-based modeling which uses geographical information of area and mobile sources directly, while maximum ground-level concentration by the TM-based modeling is predicted considerably lower than that by the GIS-based modeling. Moreover, the problem is found that the TM-based modeling causes deviation of mobile roads. In conclusion, it is anticipated to applying GIS-based modeling for a more accurate assessment of air quality in local scale.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2021.11a
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pp.86-87
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2021
As non-road mobile pollutants such as construction equipment are emerging as the main cause of air pollutants emission, construction equipment regulations are gradually strengthening. Research was conducted by correcting the emission coefficient to calculate and predict air pollutant emissions of construction equipment, but it did not reflect site variables such as field and equipment conditions that affect actual emissions. This study derived an Artificial Neural Network emission prediction model based on the actual emission data of excavators and trucks measured at the site and proposed a platform to predict the emission of air pollutants at the site according to the working size and conditions. Through this, it is possible to establish an eco-friendly process plan using a model from the construction plan.
Jae-Hee Min;Byoung-Gwon Kim;Hyunji Ju;Na-Young Kim;Yong-Sik Hwang;Seungho Lee;Young-Seoub Hong
Journal of Environmental Health Sciences
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v.50
no.3
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pp.191-200
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2024
Background: Busan is a rapidly industrializing city with many mixed residential and industrial areas. Fine dust emissions from mobile pollution sources such as ships and vehicles are particularly high in Busan. Objectives: This study analyzed the spatial distribution of air pollutants over the past three years and identified the impact of air pollutants through mobile source data in Busan. Methods: We obtained air pollutant data on fine particulate matter (PM10), ultrafine particulate matter (PM2.5), nitrogen dioxide (NO2), sulfurous acid gas (SO2), and ozone (O3) for the last three years (source: airkorea.or.kr) and analyzed the spatial distribution using SAS 9.4 and Surfer 23. For the mobile pollutant data, we used CCTV data from major intersections in Busan to identify truck and car traffic, and visualized traffic density with QGIS. Results: The analysis of the concentration of air pollutants over three years (2020~2022) showed that all were lower than the annual environmental standards with the exception of PM2.5. PM10 and PM2.5 were found to be highly concentrated in the western part of the area, while NO2 was high in the port area of Busan and SO2 was high in the western part of the area and near the new port of Busan. In the case of O3, it was high in the eastern part of the city. The traffic volume of freight vehicles by intersection was concentrated in the West Busan area, and the traffic volume for all cars was also confirmed to be concentrated at "Mandeok Intersection" located in the West Busan area. Conclusions: This study was conducted to determine the relationship between air pollutants emitted from motor vehicles and the distribution of air pollutants in Busan. The spatial distribution of PM10 and PM2.5 correlates with traffic volume, while high concentrations of SO2 and NO2 near the port are associated with ship emissions.
Recently, the researches for air pollutant control technologies have been performing in Korea, while considering an one of the latest main topics as problems on air pollutant control. However, it is difficult to investigate emission amount of air pollutant by passenger cars, because of lack of the domestic information about mobile source; the number of research institutes are less in the whole. Especially, the informations on registered numbers and emissions of motorcycles are less. Thus, in this study, the analysis that is based on experimental results was conducted for finding out source profiling and emission characteristics on motorcycles exhaust. For these experiments, the domestic motorcycles were chosen and evaluated by EURO III standard. From the result, controlled pollutants (CO, HC, NOx) were met to EURO III, but low displacement motorcycles showed a higher incomplete combustion reaction than that of 250 cc motorcycles. Additionally, uncontrolled pollutants (BTEX and 1,3-butadiene) were decreased with increasing a displacement of motorcycles. However, the emission trend of aldehydes was not followed that of those; the formaldehyde ratio increased upto approximately 33%, with increasing a displacement of motorcycles. In the future, it would be used to support the CAPSS as basic data of Korea.
Kim, Suhyang;Hong, Ki-Ho;Jun, Hwandon;Park, Young-Jae;Park, Moojong;Sunwoo, Young
Asian Journal of Atmospheric Environment
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v.8
no.4
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pp.202-211
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2014
In this study, long-term rainfall data with irregular spatial distribution in Seoul, Korea, were separated into individual precipitation events by the inter-event time definition of 6 hours. Precipitation washout of $PM_{10}$ and $NO_2$ concentrations in the air considering various complex factors were analyzed quantitatively. Concentrations of $PM_{10}$ and $NO_2$ in the atmosphere were lower under condition of rainfall compared to that of non-precipitation, and a noticeable difference in average $PM_{10}$ concentrations was observed. The reduction of concentrations of $PM_{10}$ and $NO_2$ by rainfall monitored at road-side air monitoring sites was also lower than that of urban air monitoring sites due to continuous pollutant emissions by transportation sources. Meanwhile, a relatively smaller reduction of average $PM_{10}$ concentration in the atmosphere was observed under conditions of light rainfall below 1 mm, presumably because the impact of pollutant emission was higher than that of precipitation scavenging effect, whereas an obvious reduction of pollutants was shown under conditions of rainfall greater than 1 mm. A log-shaped regression equation was most suitable for the expression of pollutant reduction by precipitation amount. In urban areas, a lower correlation between precipitation and reduction of $NO_2$ concentration was also observed due to the mobile emission effect.
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.
This study was performed to find the most desirable emission reduction for each mobile source pollutant and the optimal control strategy at a given level of expenditures in Pusan City in 2000 by using the interactive s-constraint method developed by Chang-Hyo Lee and Hyung-Wook Kim, which isone of the mathematical programming models. The most desirable emission reduction is 7093 ton/year for particulate (TSP), 4871 ton/year for NOx, 5148 ton/year for HC and 36779 ton/year for CO. The optimal control strategy is as follows; 1. As to passenger car and taxi, limiting VKT (vehicle kilometers travelled) in congested areas will be necessary. In addition to this, improving vehicie inspection Program should be enforced. 2. As to small-gasoline bus, traffic adaptive control system will be necessary. 3. As to small-diesel bus, non-adjustable engine parameters will have to be applied. .4. As to heal bus and heart truck, catalytic trap oxidizer and limiting VKT in congested areas will do necessary. 5. As to motorcycle, 2-cycle motorcycles should be converted to 4-cycle motorcycles.
Mobile sources produce a significant fraction of total anthropogenic emissions in Korea and have harmful effects on air quality. Mobile emissions are intrinsically difficult to estimate due to complicated road networks and variations of traffic volume with location and time. To measure traffic pollutants with high temporal and spatial resolution under real conditions a mobile laboratory was designed. The mobile laboratory provide concentrations of $SO_2$, CO, NO, $NO_2$ and location coordinate value. This approach allowed for pollutant level measurements on many roads within short periods of time. In this study, on-road concentrations of $SO_2$, CO, NO and $NO_2$ were measured using mobile platform measurement along the 25 main roads in Busan to estimate the average air pollution level in short time difference. The measurements were conducted on favorable meteorological days from 2010 to 2012 and the overall concentrations of $SO_2$, CO, NO and $NO_2$ were 0.006, 0.8, 0.182 and 0.055 ppm respectively. The result showed that the concentration of CO, NO and $NO_2$ on road were twice, 18 times and 2.5 times higher than regional air quality monitoring sites mean in same period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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