공간 보간법을 이용한 도시지역 미세먼지 측정소의 배치 적절성 평가

김효정(Kim, Hyo Jeong),조완근(Jo, Wan Kuen) 대한공간정보학회 2012 대한공간정보학회지 Vol.20 No.2

본 연구에서는 대기분야에 GIS를 적용하여 대구지역 미세먼지(PM-10) 측정소의 위치가 적절한지 평가하고, 공중보건과 밀접한 관련이 있는 PM-10을 관리하기 위한 적합한 장소를 모색하였다. 대구시에는 총 11개의 도시대기측정소가 있으며 측정된 자료는 전체적인 PM-10 오염현황파악에 사용되고 있다. 그러나 기존의 대기오염 자동측정소는 측정기기의 배치상의 문제점을 자주 노출해 왔다. 따라서 본 연구는 GIS 보간법인 IDW와 Kriging 기법을 활용하여 대구지역 PM-10 농도지도를 작성하였다. 그 후, 대역분석을 통해 법정동별 평균 PM-10오염농도를 산출한 뒤, 기존 설치된 측정소가 저오염지역과 고오염지역 전반에 걸쳐 고르게 분포하고 있는지 평가하였다. 연도별, 계절별, 요일별 각 측정기간별로 살펴본 결과 대구광역시에 설치된 PM-10 대기측정소는 다양한 농도를 대표하기에는 부족한 부분이 있었다. 이러한 부족 부분을 보강하기 위하여, 각 평가단계마다 공통적으로 선정된 7개 지역(남산동, 남일동, 동일동, 북성로 1가, 종로 2가, 향촌동, 화전동)이 PM-10을 위한 추가설치지점으로 제안된다. 나아가, 대구지역 뿐만 아니라 타 도시에서도 공중의 보건을 위해 측정소의 구체적인 설치 장소 선정 및 추가설치가 필요할 것이라 제안된다. This study evaluated the feasibility of the location for PM-10 Monitoring Stations utilizing through GIS analysis. In addition, optimal sites were investigated to properly manage PM-10 which are closely related with public health. There are 11 PM-10 monitoring stations in Daegu area and the PM-10 data monitored at these stations are utilized to understand the overall status of PM-10 pollution. However, there are contrastive issues on the locations of current monitoring stations. Thus, this study prepared the map of PM-10 concentrations in Daegu area using IDW and Kriging techniques. Furthermore, average PM-10 concentrations were calculated using zonal statistical methods according to legal divisions and then, the current monitoring stations were evaluated whether their location is appropriate or not for PM-10 pollution distribution. It was found that, on the basis of yearly, seasonal and daily concentration analysis, the location of current PM-10 monitoring stations were not appropriate, particularly as they could not represent regional PM-10 pollution characteristics. In order to supplement this deficiency, seven sites(Namsandong, Namildong, Dongildong, Buksungro 1, Jongro 1, Hyangchondong and Haejeondong) commonly selected from each analytical step are suggested as additional PM-10 monitoring sites. It is further suggested that this kind of scientific evaluation for the location of PM-10 monitoring stations are needed in order to properly manage public heath in other cities as well as Daegu area.

제주특별자치도 도시지역 미세먼지 악화 시 기상요소 분석

신지환(Jihwan Sin),조상만(Sangman Jo),박수국(Sookuk Park) 응용생태공학회 2022 Ecology and resilient infrastructure Vol.9 No.1

본 연구에서는 제주도의 도시지역을 대상으로 관측이 시작된 2001년부터 2019년까지의 미세먼지 (PM10)와 초미세먼지 (PM2.5) 악화 빈도에 따른 기상 상황을 분석하였다. PM10과 PM2.5의 악화는 제주시와 서귀포시 모두 봄>겨울>가을>여름철 순으로 나타났으며, 봄·여름철에는 주간에 가을·겨울철에는 야간에 더 많이 나타났으며, PM10보다 PM2.5의 피해가 더 심각하게 나타났다. PM10 악화 시의 기온과 풍속은 제주시와 서귀포시 모두 봄·겨울철에는 각각의 계절평균보다 높게 나왔으나, 여름·가을철에는 반대로 낮게 나왔다. 상대습도는 계절평균보다 모든 계절에 낮게 나타났다. PM2.5 악화 시 기온은 PM10 악화 시와 계절별 동일한 경향을 보였으며, 상대습도는 봄·여름철에는 제주시와 서귀포시 모두 평균보다 높았으며, 겨울철에는 평균보다 낮았다. 풍속은 두 도시 동일하게 평균보다 낮게 나왔다. PM2.5 악화 시가 PM10 악화 시보다 봄·겨울철에 기온과 풍속이 더 낮을 때 발생 빈도가 높은 것으로 나타났다. PM10과 PM2.5 악화 시 풍향은 주간에는 북풍과 서풍이, 야간에는 계절별로 다양하게 나타났다. 특히, PM10에 비해 PM2.5 악화 시 풍속이 낮게 나타나 한라산에서 발생하는 산곡풍의 영향으로 제주시는 남풍이 서귀포시는 북풍이 야간에 자주 발생하였다. 풍속등급별 PM10 악화 빈도수는 제주시와 서귀포시 모두 주·야간 1.6 - 3.4 ms<SUP>-1</SUP>에서 가장 높았고, 여름철 야간에만 0.3 - 1.6 ms<SUP>-1</SUP>에서 가장 높은 값을 보였다. PM2.5 악화 빈도수는 제주시에서는 1.6 - 3.4 ms<SUP>-1</SUP>에서 가장 높은 값이 나타났으나, 서귀포시에서는 0.3 - 1.6 ms<SUP>-1</SUP>에서 가장 높은 값이 나타났다. 제주시와 서귀포시 모두 PM10과 PM2.5 악화 시 3.4 ms<SUP>-1</SUP>이상의 바람이 0.3 ms<SUP>-1</SUP>이하의 바람보다 빈도가 더 높은 것으로 나타나므로, 이는 PM10과 PM2.5가 바람의 영향으로 도시지역 외부에서 유입된 것이 주요인이라고 할 수 있겠다. 위 자료를 토대로 미세먼지 저감을 위한 도시계획 및 조경식재계획 방안을 마련한다면 효과적일 것으로 판단된다. In this study, the weather conditions corresponding to the increase in the environmental concentration of fine dust (PM10) and ultrafine dust (PM2.5) from 2001 to 2019 in Jeju and Seogwipo cities were analyzed. The increase in the levels of PM10 and PM2.5 was observed in the order: spring > winter > autumn > summer. In both cities, PM10 and PM2.5 levels increased more frequently during the day in spring and summer and at night in autumn and winter, with PM2.5 showing a greater increase in concentration than PM10. The air temperature and wind speed corresponding with increased levels of PM10 were higher than their respective seasonal averages in spring and winter, but lower in summer and autumn. Relative humidity was lower than the seasonal average during all seasons. The air temperature variation corresponding with increased levels of PM2.5 showed the same seasonal trend as that observed for PM10. The relative humidity was higher than the respective seasonal averages in spring and summer, and lower in winter. The wind speed was lower than the seasonal average in both the cities. When the PM10 and PM2.5 levels increased, the wind direction was from the north and the west during the day and varied according to the season at night. The rate of the increase in the PM10 concentration was the highest in both cities at the wind speed of 1.6 - 3.4 ms<SUP>-1</SUP> during the day and night except during night in the summer. The highest concentration of PM2.5 was observed with the wind speed range of 1.6 - 3.4 ms<SUP>-1</SUP> in Jeju, and 0.3 - 1.6 ms<SUP>-1</SUP> in Seogwipo. The results of this study applied to urban and landscape planning will aid in the formulation of strategies to reduce the adverse effects of fine particular matter.

일부 실내공간에서 PM10과 CO₂의 농도 특성에 관한 연구

정준식(Jung, Joon-sig),박덕신(Park, Duck-Shin),김종범(Kim, Jong bum),송혜숙(Song, Hyea-suk),박형규(Park, Hyung-kyu) 한국산학기술학회 2015 한국산학기술학회논문지 Vol.16 No.6

본 연구에서는 2008년 8월부터 2012년 12월 까지 경기도 수원, 안산, 화성 등 초등학교 286곳을 대상으로 교실에서의 PM10 및 CO₂ 농도 현황을 조사하고, 환경적 특성을 파악하여 초등학교 학생들의 건강에 영향을 미치는 학교 실내공기질의 관리 방안으로 활용하고자 한다. 초등학교를 지역별로 구분하여 PM10 농도를 조사한 결과, 통계적으로 유의한 차이를 보이진 않았다. 그러나 지리적 특성에 따라 상대적으로 공단지역에서는 높은 농도를 보였으며, 농촌지역에서는 낮은 농도를 보였다. CO₂ 농도는 각 지역 간 농도 차이는 없는 것으로 나타났다. 연도별 PM10 농도를 분석한 결과, 수원은 2008년, 화성은 2009년에 가장 높은 농도로 나타났다(p<0.01). 안산지역은 2009년에 가장 높은 농도를 보였으나, 유의한 차이를 보이지 않았다. 각 지역 의 연도별 CO₂의 농도를 분석한 결과, 유의한 차이를 보이지 않는 것으로 분석 되었다(p-value = 0.366, 0.730, 0.210). 2008년 가을부터 2012년 겨울까지 PM10와 CO₂의 계절별 시계열 분석 결과, PM10의 경우는 2009년에 높게 나타났으며, 점차적으로 감소하는 경향을 보이다가 2012년에 다시 높아지는 경향을 보였다. CO₂는 연도별로 차이가 없는 것으로 나타났으나, 계절별로 는 봄과 겨울기간이 여름철보다 농도가 높아지는 경향을 나타내었다. PM10과 CO₂, 건축년도, 학급 평균 인원, 온도, 습도와의 상관성을 분석한 결과, CO₂와 환경적 요인인 온도, 습도와 상관성은 각 -0.329, -0.188로 유의한 음의 상관성을 보였다(p< 0.01) The objective of this study was to investigate PM10 and CO₂ concentrations in the classrooms of 286 elementary schools in Suwon, Ansan, and Hwaseong in the province of Gyeonggi between August 2008 and December 2012. By gaining an understanding of the environmental factors that influence these concentrations, this study also aimed to establish a management plan for indoor air quality in schools, which substantially affects the health of elementary students. When the schools were classified by region, no statistically significant difference in PM10 concentration was observed. However, PM10 concentration was relatively high in industrial areas and low in rural areas. No difference in CO₂ concentration was observed among the surveyed cities. Analysis of annual PM10 concentration showed that the highest values for Suwon and Hwaseong occurred in 2008 and 2009, respectively (p<0.01). In the case of Ansan, the highest concentration occurred during 2009, but the difference was not significant compared to the other years. Analysis of the annual CO₂ concentration of each city shows no significant difference among the cities (p-value=0.366,0.730,0.210). According to a time series analysis of PM10 and CO₂ by season, from autumn 2008 to winter 2012, PM10 concentration was high during 2009, then it gradually decreased until 2012, and started to increase again. While no difference in annual CO₂ concentration was observed, the concentration had a tendency to be higher in spring and winter than in summer. By analyzing the relationship between PM10 and CO₂ and the environmental factors (years of construction, average students of classroom, temperature, and humidity), it showed a significant negative correlation was found between CO₂ and the environmental temperature and humidity, at ?0.329 and ?0.188, respectively (p<0.01).

서울시 PM10 공간분포 분석과 시계열 변화

정종철 ( Jong Chul Jeong ) 한국지리정보학회 2014 한국지리정보학회지 Vol.17 No.1

In this study spatial analysis of PM10 was performed to Particulate Materials(PM) less than 10μm in diameter in Seoul city. Because PM10 are responsible for the increasing mortality rate of lung cancer and cardiovascular diseases, spatial distribution of PM10 are special interest in air pollution of Seoul. In this study, spatial analysis of Particulate Materials were monitored by monthly averaged PM10 concentration of 2010, 2011. The monthly spatial patterns of PM10 showed the west area of Seoul(Youngdungpo) higher PM10 concentration than northern part of Seoul in early spring and winter seasons. In the comparison of PM10 concentration distribution patterns in 2010 and 2011, the PM10 concentration of 2011 at Gangnam and Songpa-gu were more increased than yearly averaged patterns of 2010. The distribution patterns of PM10 in Seoul city showed the high concentration PM10 of several areas with Youngdungpo-gu, Gangnam-gu and Cheongnyangni. Therefore we need to establish PM10 management strategy for these area.

한국의 고농도 PM10 연무 사례일 발생에 대한 대기 블로킹의 영향과 장거리 수송 기여도 분석

정재은,조재희,김학성 한국지구과학회 2022 한국지구과학회지 Vol.43 No.1

Despite the decreasing trend of anthropogenic emissions in East Asia in recent years, haze days still frequently occur in spring. Atmospheric blocking, which occurs frequently in the northeastern Pacific, leads to persistent changes in large-scale circulation and blocks westerly flow in the East Asian region. During March 2019, frequent warm and stagnant synoptic meteorological conditions over East Asia were accompanied 6-7 days later by the Alaskan atmospheric blocking. The Alaskan atmospheric blocking over the period of March 18-24, 2019 led to high particulate matter (PM10) severe haze days exceeding a daily average of 50 µg m−3 over the period of March 25-28, 2019 in South Korea. Although the high-PM10 severe haze days were caused by warm and stagnant meteorological conditions, the regional contribution of anthropogenic emissions in eastern China was calculated to be 30-40% using the Weather Research and Forecasting model coupled with Chemistry (WRF-Chem). The major regional contributions of PM10 aerosols in the period of high-PM10 severe haze days were as follows: nitrates, 20-25%; sulphates, 10-15%; ammonium, 5-10%; and other inorganics, 15-20%. Ammonium nitrate generated via gas-to-aerosol conversion in a warm and stagnant atmosphere largely contributed to the regional transport of PM10 aerosols in the high-PM10 severe haze days in South Korea. 최근 동아시아 지역에서 인위적 배출량의 감소에도 불구하고, 봄철에 한국에서는 잦은 연무 사례가 발생하고 있다. 북동 태평양에서 자주 발생하는 대기 블로킹은 지구 규모 대기 변동과 동아시아 지역의 서풍 기류를 정체시키기도한다. 2019년 3월 동아시아 지역의 온난하고 정체적인 종관 기상 특성이 알래스카 대기 블로킹이 발생한 6-7일 후에일어나고 있었다. 특히, 2019년 3월 18-24일에 발생한 알래스카 대기 블로킹은 3월 25-28일 동안 한국에서 일평균 미세먼지(particulate matter; PM10) 질량농도가 50 μg m−3 을 넘는 고농도 PM10 연무 사례가 발생하는 데 영향을 미치고 있었다. 한편, WRF-Chem 모델을 활용하여 한국의 고농도 PM10 연무 사례에 대한 인위적 배출의 장거리 수송 기여도는30-40%를 나타내고 있었다. PM10 에어로졸 구성 성분인 황산염, 질산염, 암모늄, 블랙 카본, 유기 탄소, 기타 무기물의장거리 수송 기여도는 각각 10-15, 20-25, 5-10, 5-10, 5-10, 15-20%를 나타내었다. 질소 산화물이 온난하고 정체적인대기에서 암모늄과의 광화학 반응으로 형성된 질산암모늄은 한국의 고농도 PM10 연무 사례에 대한 장거리 수송 기여도가 PM10 에어로졸 중 가장 큰 비중을 나타내고 있었다.

지하철역사의 호선별로 미세먼지의 노출특성에 대한 평가

황성호(Sung Ho Hwang),김종오(Jeong Oh Kim) 한국환경보건학회 2017 한국환경보건학회지 Vol.43 No.1

Objectives: This study aimed to assess the environmental factors that affect particulate matters (PM10) and to compare with outdoor PM10 concentrations in an underground subway stations. Methods: The PM10 level was determined from May 2013 to September 2013 in the Seoul subway stations in four lines. PM mini-vol portable sampler sampler was used to collect PM10 for 6 hrs. Arithmetic means of PM10 concentrations with standard deviation (SD) were calculated. Paired t-test was used to compare the differences between indoor PM10 and outdoor PM10 concentrations with correlation analysis which was used to identify the association between indoor PM10 concentrations and environmental factors. Results: There were no different PM10 concentrations significantly between line 1, 2, 3 and 4 in an underground subway stations. Passenger number was positively associated with PM10 concentration while construction year was negatively associated with PM10 concentrations. Indoor PM10 concentrations were significantly higher than those in outdoor PM10 concentrations. PM10 concentrations were higher in the stations which were constructed before 1990s rather than the stations constructed after 1990s. Conclusion: PM10 levels in the underground subway stations varied greatly depending on the construction year. Therefore, it might need to be more careful management to the stations which constructed in before 1990s.

Spatiotemporal Relations between PM<SUB>10</SUB> Concentrations and Relative Humidity in South Korea

Park, Sunyurp(박선엽) 한국지역지리학회 2018 한국지역지리학회지 Vol.24 No.4

우리나라의 PM10 농도는 뚜렷한 계절적 패턴을 보이고 있고, 이러한 시계열적 농도 분포는 일부 해안 지역을 제외하고 해당 지역의 습도 조건과 강한 음의 상관관계를 보였다. 주별 및 일별 자료를 이용한 상호상관분석 결과, PM10 농도는 시계열적으로 상대습도 조건에 대해 평균 1주간의 지연효과(lag effect)를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 일정 시점의 PM10 농도는 직전 주의 습도 조건에 영향을 받고 있을 가능성이 있다. 계절효과 표준화(deseasonalization)를 통해 추출된 PM10 농도의 장기 변화 경향을 선형 회귀모형을 통해 산출하여 PM10 농도 예측을 수행하였다. PM10 농도 예측 상의 표준오차(RMSE)는 여름을 제외한 계절적 변량과 유의한 상관성을 나타냈다. 전반적으로 연구 기간(2007~2016) 중 분석된 PM10 농도 예측 오차는 PM10 농도가 전반적으로 높은 지역일수록 낮고, PM10 농도 감소 속도가 빠른 지역일수록 높게 나타났다. Time-series analyses of nationwide PM10 concentrations and relative humidity showed that they had strong seasonality and were correlated with each other in South Korea. A significant negative correlation was found between them in most locations, but their relationship was not significant at a few coastal locations. Weekly and daily analyses indicated that their cross-correlation was peaked when PM10 concentrations were 1-week lagged behind relative humidity on average. Therefore, it is likely that PM10 levels at a given time had been influenced by the moisture conditions of the previous week. Long-term(2007~2016) trend of PM10 concentrations were extracted by removing seasonal effects within the original time-series using a deseasonalization model, and it was fitted into a linear regression line for prediction of PM10 concentrations. The prediction errors of the deseasonalization model were measured as the root-mean-square error (RMSE), and they were significantly correlated with seasonal relative humidity variance except summer. Geographically, prediction accuracy of PM10 concentrations was higher in locations, where the overall PM10 levels were lower and the decreasing trends of PM10 concentrations were higher during the study period.

고비사막으로부터 황사수송이 가을에 강릉시의 시간별 PM10, PM2.5, PM1 간의 농도차비와 상관관계에 미치는 영향

이미숙 ( Mi Sook Lee ),정진도 ( Jin Do Chung ) 한국환경과학회 2012 한국환경과학회지 Vol.21 No.2

Hourly concentrations of PM1, PM2.5 and PM10, were investigated at Gangneung city in the Korean east coast on 0000LST October 26~1800LST October 29, 2003. Before the intrusion of Yellow dust from Gobi Desert, PM10(PM2.5, PM1) concentration was generally low, more or less than 20 (10, 5) g/m3, and higher PM concentration was found at 0900LST at the beginning time of office hour and their maximum ones at 1700LST around its ending time. As correlation coefficient of PM10 and PM2.5(PM2.5 and PM1, and PM10 and PM1) was very high with 0.90(0.99, 0.84), and fractional ratios of PM10-PM2.5)/PM2.5((PM2.5-PM1)/PM1) were 1.37~3.39(0.23~0.54), respectively. It implied that local PM10 concentration could be greatly affected by particulate matters of sizes larger than 2.5m, and PM2.5 concentration could be by particulate matters of sizes smaller than 2.5 m. During the dust intrusion, maximum concentration of PM10(PM2.5, PM1) reached 154.57(93.19, 76.05) g/m3 with 3.8(3.4, 14.1) times higher concentration than before the dust intrusion. As correlation coefficient of PM10 and PM2.5(vice verse, PM2.5, PM1) was almost perfect high with 0.98(1.00, 0.97) and fractional ratios of PM10-PM2.5)/PM2.5((PM2.5-PM1)/PM1) were 0.48~1.25(0.16~0.37), local PM10 concentration could be major affected by particulates smaller than both 2.5 m and 1 m (fine particulate), opposite to ones before the dust intrusion. After the ending of dust intrusion, as its coefficient of 0.23(0.81, - 0.36) was very low, except the case of PM2.5 and PM1 and PM10-PM2.5)/PM2.5((PM2.5-PM1)/PM1) were 1.13~1.91(0.29~1.90), concentrations of coarse particulates larger than 2.5 m greatly contributed to PM10 concentration, again. For a whole period, as the correlation coefficients of PM10, PM2.5, PM1 were very high with 0.94, 1.00 and 0.92, reliable regression equations among PM concentrations were suggested.

Original Article : An Effectiveness of Simultaneous Measurement of PM10, PM2.5, and PM1.0 Concentrations in Asian Dust and Haze Monitoring

( Chang Bum Cho ),( Gilun Park ),( Baek Jo Kim ) 한국환경과학회 2013 한국환경과학회지 Vol.22 No.6

This study introduces a novel approach to the differentiation of two phenomena, Asian Dust and haze, which are extremely difficult to distinguish based solely on comparisons of PM10 concentration, through use of the Optical Particle Counter (OPC), which simultaneously generates PM10, PM2.5 and PM1.0 concentration. In the case of Asian Dust, PM10 concentration rose to the exclusion of PM2.5 and PM1.0 concentration. The relative ratios of PM2.5 and PM1.0 concentration versus PM10 concentration were below 40%, which is consistent with the conclusion that Asian Dust, as a prime example of the coarse-particle phenomenon, only impacts PM10 concentration, not PM2.5 and PM1.0 concentration. In contrast, PM10, PM2.5 and PM1.0 concentration simultaneously increased with haze. The relative ratios of PM2.5 and PM1.0 concentration versus PM10 concentration were generally above 70%. In this case, PM1.0 concentration varies because a haze event consists of secondary aerosol in the fine-mode, and the relative ratios of PM10 and PM2.5 concentration remain intact as these values already subsume PM1.0 concentration. The sequential shift of the peaks in PM10, PM2.5 and PM1.0 concentrations also serve to individually track the transport of coarse-mode versus fine-mode aerosols. The distinction in the relative ratios of PM2.5 and PM1.0 concentration versus PM10 concentration in an Asian Dust versus a haze event, when collected on a national or global scale using OPC monitoring networks, provides realistic information on outbreaks and transport of Asian Dust and haze.

2001년 서울시 일부지역의 대기 중 먼지농도

박준성,박두용 대한보건협회 2011 대한보건협회 보건종합학술대회 Vol.2011 No.-

[연구배경] 입자상 물질은 대기오염의 대표적인 지표로 인체의 건강에 미치는 영향이 큰 것으로 알려져 있다. 최근 10년 동안 대기 중 먼지 농도는 감소추세에 있는 것으로 알려져 있다. 그러나 약 10년 전에는 주로 총부유분진이나 PM10을 측정하였으며, PM2.5와 같은 미세먼지에 대한 자료나 정보는 상당히 부족한 실정이다. 약 10년 전인 2001년 한성대 공학관 옥상에서 대기 중 입자상 물질을 측정한 원자료가 보존되어 있어, 이를 분석하여 자료를 제공함으로써 관련분야의 연구에 기여하고자 하였다. [연구목적] 2001년 1월부터 12월까지 서울시 중심지역인 한성대의 공학관 옥상에서 측정한 대기 중 입자상 물질의 농도분포(TSP, RSP, PM10, PM2.5)에 대한 자료를 제공하고자 한다. [연구방법] 2001년 1월부터 12월까지 매월 8~19일 동안 총부유분진(TSP), 호흡성분진(RSP), PM10 및 PM2.5를 측정하였다. TSP와 RSP는 미국 국립산업안전보건연구원(NIOSH)의 시험법에 따라 37mm filter와 2 L/min의 sampler를 이용하였고, PM10과 PM2.5는 Personal Environment Monitor (PEM model 761-200 및 761-203)를 사용하여 2 L/min의 sampler로 측정하였다. [연구결과] PM10의 연간 기하평균(GM)은 76 ㎍/㎥로 나타났으며, PM2.5는 49 ㎍/㎥, TSP와 RSP는 각각 70㎍/㎥ 및 37 ㎍/㎥로 나타났다. 따라서 농도수준으로 보면 GM>TSP>PM2.5>RSP의 순이었다. TSP가 PM10보다 작게 나타난 것은 TSP를 측정할 때 사용한 37 mm3-piece cassette의 경우 10 ㎛이상의 큰 입자의 경우 과소평가된다는 기존의 연구결과와 일치된다. 한편 RSP의 경우 50% 포집되는 크기가 3.5㎛로 2.5㎛이하의 먼지의 일부만 포집되는데 이 부분의 먼지농도가 높기 때문에 PM2.5의 농도가 높게 나타난 것으로 추정된다. 연간 기하표준편차(GSD)는 PM10이 1.49, PM2.5가 1.44, TSP와 RSP는 각각 1.56 및 1.66으로 나타났다. 한편 산술평균과 산술표준편차로 계산하면 PM10과 PM2.5는 83 ㎍/㎥(±32 ㎍/㎥)과 53 ㎍/㎥(±19 ㎍/㎥)였으며, TSP와 RSP는 77 ㎍/㎥(±34 ㎍/㎥)과 42 ㎍/㎥(±20 ㎍/㎥)이었다. 1년 중 PM10의 농도가 가장 높은 달은 4월로 115 ㎍/㎥이었으며, 그 다음이 5월로 100 ㎍/㎥이었다. 이것은 봄철 황사의 영향 때문인 것으로 판단된다. 한편 PM10농도가 가장 낮은 달은 8월로 51 ㎍/㎥이었다. 7월의 PM10 농도도 61 ㎍/㎥으로 연중 최저 수준인 것으로 나타났다. 이것은 여름철 장마로 인하여 대기 중 입자상 물질의 농도가 낮아졌기 때문인 것으로 보인다. PM2.5의 농도도 4월과 5월에 각각 68 ㎍/㎥ 및 69 ㎍/㎥으로 가장 높은 수준이었으며, 7, 8월에는 37 ㎍/㎥ 및 34 ㎍/㎥으로 가장 낮은 경향을 보였다. 매월 일간 농도변이를 살펴 본 결과, PM10의 GSD는 6월이 1.96으로 가장 높게 나타났다. 이것은 6월의 경우 일부 황사가 있었던 날과 장마가 시작되어 비가 내린 날의 입자상 물질 농도에 차이가 컸기 때문인 것으로 보인다. 한편 일간 변이가 가장 낮은 달은 11월로 GSD가 1.32로 나타났다. PM2.5도 비슷한 경향을 보이기는 했지만 전반적으로 GSD가 PM10보다 낮은 경향을 보였다. 이것은 미세먼지의 경우 대기 중에 일정한 정도가 지속적으로 부유되고 있으며, 급격하게 높아지거나 낮아지지 않는 특성을 보이는 것으로 해석할 수 있다. 한편 PM10에 대한 24시간 기준이었던 150 ㎍/㎥을 초과하는 날이 많은 달은 4,5,6월이 많았으며, 1,2,3 월과 10월에도 일부 150 ㎍/㎥을 초과하는 날이 나타나는 것으로 나타났다.