The concentration and spatial distribution of vapor phases in DI (Direct Injection) gasoline spray were measured quantitatively by exciplex fluorescence method. Fluorobenzene and DEMA (diethylmethylamine) in a solution of hexane were used as the exciplex-forming dopants. The fluorescence intensity of vapor phase were obtained by ICCD camera with the appropriate filter The relationship between fluorescence intensity and vapor concentration was induced fer the purpose of a quantitative analysis. The 2-D vapor/liquid images of fuel spray were captured under the evaporation condition, and the spatial distribution of vapor concentration was obtained. The spatial distribution of liquid phase had hollow-cone shape. And the vapor phase was widely distributed in the whole spray. The behavior of vapor phase was significantly affected by second flow such as entrainment, vortex, while that of liquid phase was scarcely affected.
Social interest in the fine particulate matter has increased significantly since the 2010s, and various efforts have been made to reduce it through environmental plans and policies. To support such environmental planning, in this study, spatial cluster characteristics of fine particulate matter (PM2.5) concentrations were analyzed in the metropolitan area to identify high-risk areas spatially, and the correlation with local environmental characteristics was also confirmed. The PM2.5 concentration for the recent 5 years (2016-2020) was targeted, and representative spatial statistical methods Getis-Ord Gi* and Local Moran's I were applied. As a result of the analysis, the cluster form was different in Getis-Ord Gi* and Local Moran's I, but they show high similarity in direction, therefore complementary results could be obtained. In the high concentration period, the hotspot concentration of the Getis-Ord Gi* method increased, but in Local Moran's I, the HH region, the high concentration cluster, showed a decreasing trend. Hotspots of the Getis-Ord Gi* technique were prominent in the Pyeongtaek-Hwaseong and Yeoju-Icheon regions, and the HH cluster of Local Moran's I was located in the southwest, and the LL cluster was located in the northeast. As in the case of the metropolitan area, in the results of Seoul, there was a phenomenon of division between the northeast and southwest regions. The PM2.5 concentration showed a high correlation with the elevation, vegetation greenness and the industrial area ratio. During the high concentration period, the relation with vegetation greenness increased, and the elevation and industrial area ratio increased in the case of the annual average. This suggests that the function of vegetation can be maximized at a high concentration period, and the influence of topography and industrial areas is large on average. This characteristic was also confirmed in the basic statistics for each major cluster. The spatial clustering characteristics of PM2.5 can be considered in the national land and environmental plan at the metropolitan level. In particular, it will be effective to utilize the clustering characteristics based on the annual average concentration, which contributes to domestic emissions.
This study investigates the factors that affect China's air pollution using city-level panel data and spatial econometric models. We address three air pollutants ($PM_{10}$, $SO_2$, and $NO_2$) present in 30 cities in China between 2004-2012 using global OLS and spatial models. To develop the spatial econometric analysis, we create a spatial weights matrix to define spatial patterns based on two neighborhood criteria - the queen contiguity and k nearest neighbors. The results show that the estimated coefficients are relatively consistent across different spatial weight criteria. The OLS models indicate that the effect of green spaces is statistically significant in decreasing the concentrations of all air pollutants. In the $PM_{10}$ and $SO_2$ analyses, the OLS models find that the number of buses and population density are also positively related to a reduction in the concentration of air pollutants. In addition, an increase in the temperature and the presence of secondary industries increase $SO_2$ and $NO_2$ concentrations, respectively. All spatial models capture a positive and significant effect of green spaces on reducing the concentration of each air pollutant. Our results suggest that green spaces in cities should receive priority consideration in local planning aimed at sustainable development. Furthermore, policymakers need to be able to discern the differences among pollutants when establishing environmental policies.
Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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제4권1호
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pp.11-23
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2000
Photochemical air quality models are essential tools in predicting future air quality and assessing air pollution control strategies. To evaluate air quality using a photochemical air quality model, emission inventories are important inputs to these models. Since most emission inventories are provided at a county-level, these emission inventories need to be geographically allocated to the computational grid cells of the model prior to running the model. The conventional method for the spatial allocation of these emissions uses "spatial surrogate indicators", such as population for mobile source emissions and county area for biogenic source emissions. In order to examine the applicability of such approximations, more detailed spatial surrogate indicators were developed using Geographic Information System(GIS) tools to improve the spatial allocation of mobile and boigenic source emissions, The proposed spatial surrogate indicators appear to be more appropriate than conventional spatial surrogate indicators in allocating mobile and biogenic source emissions. However, they did not provide a substantial improvement in predicting ground-level ozone(O3) concentrations. As for the carbon monoxide(CO) concentration predictions, certain differences between the conventional and new spatial allocation methods were found, yet a detailed model performance evaluation was prevented due to a lack of sufficient observed data. The use of the developed spatial surrogate indicators led to higher O3 and CO concentration estimates in the biogenic source emission allocation than in the mobile source emission allocation.llocation.
Present study analyzed the temporal and spatial characteristics of PM10 pollution in Metropolitan Daegu area based on air pollution monitoring station data and measurements of PM10 concentrations in background area in order to provide essential data for efficient PM10 pollution management. The significant variation of spatial and temporal PM10 concentrations in Daegu area was observed during the study years. The highest maximum PM10 concentration(332 $\mu\textrm{g}$/㎥), average concentration(88 $\mu\textrm{g}$/㎥) and frequency exceeding PM10 daily standard(150 $\mu\textrm{g}$/㎥) were all observed in Namsandong located near a major roadway. The hourly and weekly variations of PM10 concentrations had different pattern for the measurement sites. The monthly and seasonal concentrations exhibited a notable characteristic: the maximum concentration was obtained in spring season, most likely due to Yellow sand effects. Furthermore, this temporal variation of PM10 pollution varied with study site. Meanwhile, the PM10 values measured at the monitoring site, Manchondong, were comparable with those of a control site. The average PM10 concentration ranged from 23 $\mu\textrm{g}$/㎥ to 115 $\mu\textrm{g}$/㎥ with a mean value of 53 $\mu\textrm{g}$/㎥ in the former site and from 22 $\mu\textrm{g}$/㎥ to 91 $\mu\textrm{g}$/㎥ with a mean value of 45 $\mu\textrm{g}$/㎥ in the latter site.
경제성장이론에 의하면 특정 산업에 종사하는 사업체들의 입지 행태는 업종별로 서로 공간적 관련성을 갖는다. 본 연구에서는 음이항분포의 산포모수의 특성을 이용하여 산업 활동의 공간집적도를 계량화하기 위한 산업집중지수를 정의하고 이를 이용하여 특정업종에 종사하는 사업체들의 입지행태에 있어서 공간적 변화경향을 통계적으로 규명하고자 하였다. 1995년도와 2000년도의 사업체 기초통계조사 자료를 이용하여 충북지역의 지식기반산업 7개 업종과 주력기간산업 9개 업종에 대해 산업집중지수를 추정하여 이를 기반으로 업종별 사업체들의 공간적 입지행태 변화경향을 분석하였고 지역산업 활성화에 필요한 업종의 선택 및 집중화문제해결에 산업집중지수가 활용될 수 있음을 보였다.
The objective of this study was to estimate the trends of each pollutant using the air pollution monitoring networks data from January 2005 to December 2008 in Daegu area. Also, the spatial characteristics of each pollutant were determined using the Pearson correlation coefficients and COD (coefficients of divergence). In this study, the trends of hourly, monthly, seasonal, and total average concentrations of each pollutant for the 10 sites were analyzed. The Ihyeon site showed highest concentration for the $SO_2$, $NO_2$, and PM10}. In the case of $O_3$, the Jisan site showed highest concentration among the other sites. Also, industrial area presented highest concentration for the $SO_2$, CO, and PM10. On the other hand, $NO_2$ showed highest in commercial area. The IDW (inverse distance weighting) method was used to estimate characteristics of spatial distribution. The results provide identify spatial distribution for each pollutant. Also, the Pearson correlation coefficients and COD values provide spatial variability among the monitoring sites. The COD of each pollutant showed very low values for all of the sites pairs. On the other hand, the Pearson correlation coefficients showed high values for all of the sites pairs. Finally, analysis of spatial variability can be used to characterize the spatial uniformity and similarity of concentrations from each pollutant.
본 연구의 목적은 GIS기술을 이용하여 적조의 시공간적인 분포를 분석하는 것이다. 적조에 의해 발생하는 피해는 적조 생물종에 따라 다양하게 나타난다 때문에 적조의 피해를 저감하기 위해서는 시-공간적인 적조 생물종의 분포특성을 파악하는 것이 중요하다. 이러한 관점에서 우리는 최초의 적조발생지역, 공간적 발생빈도, 적조의 이동 등을 분석하였다. 본 연구에서 사용된 공간자료는 적조 속보 보고에 의해 공간분포를 디지타이징하였고, 적조데이터베이스를 구축하기 위해 적조 생물종, 생물 밀도, 수온 등의 다양한 속성자료를 구성하였다. 적조의 시-공간적 분포 특성을 분석하기 위해 다양한 공간분석기법을 적용하였다. 이러한 공간분석 결과로부터 남해에서의 시-공간 적이 적조 공간 정보를 얻을 수 있었다.
The purpose of this study is to understand distribution of ozone concentration in the south coastal region of Korea by evaluating ozone spatial distribution in the upper air using aircraft. Sampling was carried out from May to August in 2009. The average concentration of ozone in the upper air was ranged from 32.3~90.8 ppb with its maximum concentration of 132 ppb. When it comes to the spatial distribution of ozone, ambient concentration was high in the air, 1,000 m and 500 m above the southern sea near the Gwangyang Bay area and emission sources, respectively. Daily mean concentration of NOy was 6.7~24.2 ppb and that of CO was 0.152~0.487 ppm. In addition, the concentration was appeared to be relatively high in the upper air of industrial regions and the southern seas. Meanwhile, the concentration of both $NO_y$ and CO was high in the upper air of the emission sources regardless of latitude. As for PAN, its daily mean concentration ranged between 0.1 and 0.6 ppb with overall mean concentration of 0.2 ppb. The average concentration of VOCs was 48 ppb, and the concentration of toluene and m,p-Xylene were higher than other components.
Membrane structures, a kind of lightweight soft structural system, are used for spatial structures. The material property of the membrane has strong axial stiffness, but little bending stiffness. Therefore membrane structures arc unstable structures initially. These soft structures need to be introduced initial stresses first because of its initial unstable state, and it happens large deformation phenomenon. To find the structural shape after large deformation caused by initial stiffness introduced, we need the shape analysis considering geometric nonlinearity in structural design procedure. In this study, we investigate into the stress concentration at crack of membrane structures. Therefore, using the nonlinear analysis program that NASS (Nonlinear Analysis for Spatial Structures) perform nonlinear analysis, and stress distribution for creak length investigate for using linear elastic fracture mechanics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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