Choi, Hoon Sung;Kim, Jin Taek;Seo, Ji-Young;Linkov, Faina;Shubnikov, Evgeniy;Lee, Hong Kyu
Clinical and Experimental Pediatrics
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제64권10호
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pp.525-530
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2021
Background: Exposure to air pollution (gaseous pollutants and/or particulate matter) has been associated with the incidence, prevalence, and mortality of type 1 diabetes (T1D). Purpose: To examine the quantitative relationship between air pollutant emissions and the incidence of T1D. Methods: We examined the association between the incidence of T1D and type 2 diabetes (T2D) in 2017 as well as that of T1D in patients younger than 15 years in 2016 with "emissions of air-polluting substances from stationary and mobile sources by regions of the Russian Federation in 2016" as reported by the Federal Diabetes Register of Russia downloaded from the Russian government website (http://www.mnr.gov.ru/docs/gosudarstvennye_doklady/o_sostoyanii_i_ob_okhrane_okruzhayushchey_sredy_rossiyskoy_federatsii/). Results: The incidence of T1D across all ages in each region of the Russian Federation correlated with the total air pollutants emitted in the region each year (r=0.278, P=0.013). The incidence of T2D was also correlated with the amount of air pollutants (r=0.234, P=0.037) and the incidence of T1D (r=0.600, P<0.001) in each country. Similarly, the incidence of T1D in patients younger than 15 years correlated with the total air pollutants emitted each year in each region (r=0.300, P=0.011). Conclusion: The quantitative relationship between the total air pollutants emitted and the incidence of T1D and T2D in the Russian Federation suggests that air pollution contributes to the development of T1D and T2D.
Many computer programs have been developed for meteorological and air quality simulation. Many of the model the U.S. EPA recommends are available as. part of UNAMAP. HIWAY-II can be used to estimate the concentrations of nonreactive pollutants from highway traffic. As a result, It was found that distribution of concentration wind speed was 1 m/s to 5 m/s were diminished to about 1/2. In our study, we measured air pollutants(CO), temperature and humidity to evaluate. Meteorological parameter were influenced by not only wind direction but also vertical.
The autonomous vehicles (AVs) could make a positive or negative impact on reducing mobile emissions. This study investigated the changes of mobile emissions that could be caused by large-scale adoption of AVs. The factors of road capacity increase and speed limit increase impacts were simulated using a conceptual modeling approach that combines a hypothetical speed-emission function and a traffic demand model using a virtual transportation network. The simulation results show that road capacity increase impact is significant in decreasing mobile emissions until the market share of AVs is less than 80%. If the road capacity increases by 100%, the mobile emissions will decrease by about 30%. On the other hand, driving speed limit increase impact is significant in increasing mobile emissions, and the environmentally desirable speed limit was found at around 95 km/h. If the speed limit increases to 140 km/h, the mobile emissions will increase by about 25%. This is because some vehicles begin to bypass the congested routes at high speeds as speed limit increases. Based on the simulation results, it is clear that the vehicle platooning technology implemented at reasonable speed limit is one of the AV technologies that are encouraging from the environmental point of view.
본 연구에서는 CMB(Chemical Mass Balance) 모델을 이용하여 $PM_{2.5}$에 대한 오염원 확인 및 오염원별 기여도를 분석하였다. A시의 배출원별 기여도 순위는 비산먼지(30.1%) > 생물성 연소(21.9%) > 2차 오염물질(21.1%) > 도로이동오염원(19.3%) > 면오염원(7.6%) 순이고, CMB 모델 기여도와 CAPSS(Clean Air Policy Support System) 배출자료 기여도 비교에서 증가한 배출원은 생물성 연소와 2차 오염물질이고, 감소한 배출원은 도로이동오염원, 비산먼지, 면오염원으로 분석되었다.
The objective of this study is to estimate the level of exposure of traffic-related air pollutants (TRAPs) on the pedestrians in Seoul area. The road network's link-based pollutant emission was calculated by using a set of mobile source emission factor package and associated activity information. The population information, which is the number of pedestrian, was analyzed in conjunction with the link-based traffic emissions in order to quantify exposure level by selected 23 spots. We proposed the Exposure Intensity, which is defined by the amount of traffic emission and the population, to quantify the probability of exposure of pedestrian. Link-based traffic NOx and PM emissions vary by up to four times depending on the location of each spot. The Hot-spots is estimated to be around 1.8 times higher Exposure Intensity than the average of the 23 selected spots. The information of Exposure Intensity of each spot allows us to develop localized policies for air quality and health. Even in the same area, the Exposure Intensity over time also shows a large fluctuation, which gives suggestions for establishing site-specific counter-measures.
본 연구에서는 도로이동오염원을 대상으로 추진하는 교통환경정책의 대기질 개선효과 분석 방법론을 제시하였으며, 해당 방법론은 정책 추진에 따른 도로이동오염원의 통행량과 대기오염물질 배출량 변화, 대기오염물질의 공간적 확산과 이로 인한 노출인구의 건강영향을 순차적으로 고려한다. 특히 도로이동오염원의 통행량 변화는 정책 효과와 직접적인 연관이 있기 때문에 대기질 개선효과 분석시 반드시 고려되어야 하며, 본 연구에서는 교통수요모형 기반의 상향식 방법을 적용하여 기존 하향식 방법 대비 정책 추진에 따른 통행자의 통행행태 변화를 상세하게 반영하고자 하였다. 정책 시나리오 분석을 통하여 본 연구에서 제시한 분석 방법론의 활용가능성을 검토하였으며, 통행자의 통행행태 변화가 예상되는 정책의 대기질 개선효과 분석은 본 연구의 분석 방법론 적용이 필요한 것으로 판단된다.
In the Seoul Metropolitan Area(SMA) photochemical air pollutants, nitrogenic compound and particulate matters have increased substantially due to mobile sources, power plants and so on. Therefore 'Special Act on Seoul Metropolitan Air Quality Improvement' was enacted on 2003 in order to improve air quality in the SMA. According to the Special Act, Central and local government have developed the state implementation plan(SIP) to reduce air pollutant emissions from various local sources. One of the key elements of the SIP development is the air quality modeling since modeling results can be used to establish emissions control strategies as well as to demonstrate attainment of air quality goals for ozone, particulate matter, and so on. Air quality modeling, therefore, can be usefully utilized to investigate the effects of government's efforts according to control strategies or measures. Using the air quality model, we can determine whether the implementation plan should be revised or not. A number of questions, however, has been raised concerning accuracy, consistency and transparency of modeling results because if we do not trust modeling results, all the measures dependent on modeling becomes in vain. So, without dealing with these questions, we can not guarantee the reliability and utilizability of air quality modeling results. In this study, we tried to establish standard methodology for air quality modeling in order to ensure consistency and transparency of modeling results used in the development and evaluation of national air policy. For this purpose, we established air quality modeling guideline to provide or recommend modeling procedures, vertical and horizontal domains, input data of meteorological and air quality modeling and so on.
Ozone has been a problem in big cities. That is secondary air pollutant produced by nitrogen oxide and VOCs in the atmosphere. In order to solve this, the first to be the analysis of the $NO_x$ and VOCs. The main source of nitrogen oxide is the road mobile. Industrial sources in Seoul are particularly low, and mobile traffics on roads are large, so 45% of total $NO_x$ are estimated that road mobile emissions in Seoul. Thus, it is necessary to clarify the relation with the activity of road mobile source and $NO_x$ concentration. In this study, we analyzed the 4 locations with roadside automatic monitoring systems in their center. The V.K.T. calculating areas are set in circles with 50 meter spacing, 50 meter to 500 meter from their center. We assumed the total V.K.T. in the set radius affect the $NO_x$ concentration in the center. We used the hourly $NO_x$ concentrations data for the 4 observation points in July for the interference of the other sources are minimized. We used the intersection traffic survey data of all direction for construction of the V.K.T. data, the mobile activities on the roads. ArcGIS application was used for calculating the length of roads in the set radius. The V.K.T. data are multiplied by segment traffic volume and length of roads. As a result, the $NO_x$ concentration can be expressed as linear function formula for V.K.T. with high predictive power. Moreover we separated background concentration and concentrations due to road mobile source. These results can be used for forecasting the effect of traffic demand management plan.
The construction, development and maintenance of an economically, environmentally and socially sustainable campus involves the integration of measuring tools and technical information that invites and encourages the community to know the actual state to generate positive actions for reducing the negative impacts over the local environment. At the Universidad Nacional de Colombia - Campus $Bogot{\acute{a}}$, a public area with daily traffic of more than 25000 people, the Environmental Management Bureau has committed with the monitoring of the noise pollution and air quality, as support to the campaigns aiming to reduce the pollutant emissions associated to the student's activities and campus operation. The target of this study is based in the implementation of mobile air quality and sonometry monitoring equipment, the mapping of the actual air quality and noise pollution inside the university campus as a novel methodology for a sub-area inside a megacity. This results and mapping are proposed as planning tool for the institution administrative sections. A mobile Kunak$^{(R)}$ Air & OPC air monitoring station with the capability to measure particulate matter $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, Ozone ($O_3$), Sulfur Oxide ($SO_2$), Carbon Monoxide (CO) and Nitrogen Oxide ($NO_2$) as well as Temperature, Relative Humidity and Latitude and Longitude coordinates for the data georeferenciation; and a sonometer Cirrus$^{(R)}$ 162B Class 2 were used to perform the measurements. The measurements took place in conditions of academic activity and without it, with the aim of identify the impacts generated by the campus operation. Using the free code geographical information software QGIS$^{(R)}$ 2.18, the maps of each variable measured were developed, and the impacts generated by the operation of the campus were identified qualitative and quantitively. For the measured variables, an increase of around 21% for the $L_{Aeq}$ noise level and around 80% to 90% for air pollution were detected during the operation period.
Recently, regulations on automobile exhaust gas emission are being strengthened. Accordingly, automobile exhaust gas emissions are expected to decrease and continue to decrease. On the other hand, many countries do not yet consider the emission of non-exhaust air pollutants from automobiles as important. Automobile non-exhaust substances are classified into three categories: tire dust emissions, brake wear emissions, and road scattering dust. In particular, in the case of tire dust, research results exist that pollutant emissions increase as the weight of a vehicle increases. Since the weight of trucks varies according to the load and the load along the axles is also different, it can be expected that the emission of PM10 from the tire dust will be different depending on the loading method. Therefore, this study was conducted on the amount of PM10 generated in tire dust considering the axle load of the truck according to the loading method. However, it was confirmed that the total amount of PM10 was less than that all loads are loaded in the front or rear when the load was evenly distributed in the front and rear of the cargo compartment. In particular, if the load is distributed evenly in the front and back of the cargo compartment and the load in the front part is divided into 2 to 6 and loaded, as the number of divided loading increases the amount of PM10 generated decreases. And when the load is divided into 6 pieces, the total amount of PM10 generated is 0.3952g, the minimum value. If the load is divided into 6 or more and loaded evenly, the total PM10 generated continuously increases and converges to about 0.3964g.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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