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).

대구지역 대기 중 PM-10과 PM-2.5의 농도분포 특성

도화석(Hwa Seok Do),최수진(Su Jin Choi),박민숙(Min Sook Park),임종기(Jong Ki Lim),권종대(Jong Dae Kwon),김은경(Eun Kyung Kim),송희봉(Hee Bong Song) 大韓環境工學會 2014 대한환경공학회지 Vol.36 No.1

대구지역의 13개 대기오염측정소 중 PM-10과 PM-2.5를 동시에 측정하는 3개 측정소 즉, 공업지역에 위치한 이현동, 주거지역에 위치한 만촌동, 도로변에 위치한 평리동 측정소를 대상으로 최근 2년간(2011~2012)의 자료를 이용하여 PM-10과 PM-2.5의 농도분포 특성을 연구하였다. PM-10 농도는 이현동(52.5 μg/m3)과 평리동(60.9 μg/m3) 모두 연평균 기준치인 50μg/m3을 초과하였고, 만촌동(44.9 μg/m3)은 기준치를 만족하였다. PM-2.5 농도는 세 지점 모두 미국의 EPA 연간기준치(15μg/m3)를 초과하였으며, 우리나라에서 2015년부터 시행되는 PM-2.5의 연평균기준치(25 μg/m3)도 초과하는 수준이었다. 계절별 변화를 보면, PM-10은 봄철 > 겨울철 > 가을철 > 여름철 순이었고, PM-2.5는 겨울철 > 봄철 > 가을철 > 여름철 순으로 나타나는 특성을 보였다. 월변화 특성을 보면, PM-10과 PM-2.5 모두 겨울철인 2월에 가장 높고 여름철인 9월경에 가장 낮은 농도를 보였다. 일변화 특성을 보면, PM-10과 PM-2.5 모두 오전 7시부터 증가하여 10시~11시경에 최고 농도를 기록하고 오후 6시까지 하강하여 저녁과 새벽까지 일정한 농도를 나타내는 경향을 보였다. 또한, 주중의 미세먼지 농도는 주말보다 높은 농도를 보였으며, 그 변동 폭은 공업지역이 주거지역보다 크게 나타났다. PM-2.5/PM-10 비는 여름철이 높고 봄철이 가장 낮게 나타났고, 황사발생시 PM-2.5/PM-10 비는 비황사시 0.54~0.64에 비해 0.32~0.42로 매우 낮은 특성을 보였다. 본 자료는 대구 지역의 미세먼지(PM-10, PM-2.5)의 현황과 특성에 대한 연구로써 향후 미세먼지의 연구 및 대기오염 관리에 유용하게 사용될 것으로 사료된다. The three air quality monitoring sites, analysed simultaneously PM-10 and PM-2.5, ie. Ihyeondong in industrial area, Manchondong in residential area, Pyeongnidong in streetside, among 13 air quality monitoring sites in Daegu area, were investigated the concentration distribution characteristics of PM-2.5 and PM-10 in the last 2 years (2011~2012). PM-10 concentrations exceeded annual average reference value (50 μg/m3) in Ihyeondong (52.5 μg/m3) and Pyeongnidong (60.9 μg/m3) but satisfied in Manchondong (44.9 μg/m3). All PM-2.5 concentrations exceeded EPA annual standard value of the United States (15 μg/m3) in three points, but also exceeded new control annual standard value (25 μg/m3) coming into effect in 2015. Seasonal concentration of PM-10 appeared the order of spring > winter > fall > summer, and in the case of PM-2.5, the order was winter > spring > fall > summer. Monthly concentrations of PM-10 and PM-2.5 were highest in February and lowest in September. Diurnal concentrations of PM-10 and PM-2.5 increased from 7:00 AM, and recorded the highest concentration between 10:00 AM and 11:00 AM. And after 6:00 PM it lowered continuously and tended to show fixed concentrations from evening until early morning. In addition, the concentration of fine particles during the week was higher than the weekend. The fluctuation in industrial area was larger than the residential area. At the PM-2.5/PM-10 ratio, summer was generally high, spring was the lowest. And, when yellow sand occurred, it was 0.32 to 0.42. It was very low compared to 0.54 to 0.64 during non-yellow sand times. This paper for the state and the characteristics of Daegu` fine particles (PM-10, PM-2.5) will be valuable to future researches of fine particles and air pollution management.

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.

라이다 데이터를 이용한 PM₁₀, PM_2.5 질량소산효율 특성 연구

김태경 ( Taegyeong Kim ),주소희 ( Sohee Joo ),김가형 ( Gahyeong Kim ),노영민 ( Youngmin Noh ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.6

2015년 1월부터 2020년 6월까지 라이다를 이용하여 측정된 532와 1064 nm의 후방산란계수와 532 nm의 편광소멸도를 이용하여 532 nm의 후방산란계수를 PM₁₀, PM_2.5-10, PM_2.5에 해당하는 세 유형으로 구분하고 지상에서 측정된 질량 농도를 이용하여 각각의 질량소산효율을 산출하였다. 산출된 질량소산효율의 전체 평균값은 PM₁₀, PM_2.5-10, PM_2.5에서 각각 5.1±2.5, 1.7±3.7, 9.3±6.3 ㎡/g으로 PM_2.5가 가장 높은 값을 보였다. PM₁₀과 PM_2.5의 질량 농도가 낮을 때 평균 이상의 높은 질량소산효율이 산출되었으며 질량 농도가 높아질수록 질량소산효율이 감소되는 경향을 확인하였다. 황사의 혼합 정도에 따른 유형별로 질량소산효율을 산출하였을 때, PM_2.5-10는 황사의 영향으로 오염입자(pollution aerosol, PA)가 2.1±2.8 ㎡/g으로 오염입자가 주요한 혼합입자(pollution-dominated mixture, PDM), 황사가 주요한 혼합입자 (dust-dominated mixture, DDM), 순수황사 (pure dust, PD)의 1.1±1.8, 1.4±3.3, 1.1±1.5 ㎡/g보다 두 배 정도 높은 값을 보였다. 하지만, PM_2.5는 9.4±6.5, 9.0±5.8, 10.3±7.5, 9.1±9.0 ㎡/g으로 유형 구분 없이 비슷한 값을 보였다. PM₁₀의 질량소산효율은 PA, PDM, DDM, PD에서 각각 5.6±2.9, 4.4±2.0, 3.6±2.9, 2.8±2.4 ㎡/g으로 황사의 비율이 감소할수록 증가하는 경향을 보였다. 동일한 질량 농도 또는 황사 혼합에 따른 동일한 유형을 보이더라도 PM_2.5/PM₁₀ 값이 낮아질수록 PM_2.5-10의 질량소산효율은 감소하고, PM_2.5의 질량소산효율은 증가하는 경향을 보였다. From 2015 to June 2020, the backscattering coefficients of 532 and 1064 nm measured using LIDAR and the depolarization ratio at 532 nm were used to separate the backscattering coefficient at 532 nm as three types as PM₁₀, PM_2.5-10, PM_2.5 according to particle size. The mass extinction efficiency (MEE) of three types was calculated using the mass concentration measured on the ground. The overall mean values of the calculated MEE were 5.1 ± 2.5, 1.7 ± 3.7, and 9.3 ± 6.3 ㎡/g in PM₁₀, PM_2.5-10, and PM_2.5, respectively. When the mass concentration of PM₁₀ and PM2.5 was low, higher than average MEE was calculated, and it was confirmed that the MEE decreased as the mass concentration increased. When the MEE was calculated for each type according to the mixing degree of Asian dust, PM_2.5-10 was twice at pollution aerosol as high as 2.1 ± 2.8 ㎡/g, compare to pollution-dominated mixture, dust-dominated mixture, and pure dust of 1.1 ± 1.8, 1.4 ± 3.3, 1.1 ± 1.5 ㎡/g, respectively. However, PM_2.5MEE showed similar values irrespective of type: 9.4 ± 6.5, 9.0 ± 5.8, 10.3 ± 7.5, and 9.1 ± 9.0 ㎡/g. The MEE of PM₁₀ was 5.6 ± 2.9, 4.4 ± 2.0, 3.6 ± 2.9, and 2.8 ± 2.4 ㎡/g in pollution aerosol (PA), pollution-dominated mixture (PDM), dust-dominated mixture (DDM), and pure dust (PD), respectively, and increased as the dust ratio value decreased. Even if the same type according to the same mass concentration or Asian dust mixture was shown, as the PM_2.5/PM₁₀ ratio decreased, the MEE of PM_2.5-10 decreased and the MEE of PM_2.5 showed a tendency to increase.

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.

Evaluating the predictability of PM₁₀ grades in Seoul, Korea using a neural network model based on synoptic patterns

Hur, S.K.,Oh, H.R.,Ho, C.H.,Kim, J.,Song, C.K.,Chang, L.S.,Lee, J.B. Elsevier Applied Science Publishers 2016 Environmental pollution Vol.218 No.-

As of November 2014, the Korean Ministry of Environment (KME) has been forecasting the concentration of particulate matter with diameters @? 10 μm (PM<SUB>10</SUB>) classified into four grades: low (PM<SUB>10</SUB> @? 30 μg m<SUP>-3</SUP>), moderate (30 < PM<SUB>10</SUB> @? 80 μg m<SUP>-3</SUP>), high (80 < PM<SUB>10</SUB> @? 150 μg m<SUP>-3</SUP>), and very high (PM<SUB>10</SUB> > 150 μg m<SUP>-3</SUP>). The KME operational center generates PM<SUB>10</SUB> forecasts using statistical and chemistry-transport models, but the overall performance and the hit rate for the four PM<SUB>10</SUB> grades has not previously been evaluated. To provide a statistical reference for the current air quality forecasting system, we have developed a neural network model based on the synoptic patterns of several meteorological fields such as geopotential height, air temperature, relative humidity, and wind. Hindcast of the four PM<SUB>10</SUB> grades in Seoul, Korea was performed for the cold seasons (October-March) of 2001-2014 when the high and very high PM<SUB>10</SUB> grades are frequently observed. Because synoptic patterns of the meteorological fields are distinctive for each PM<SUB>10</SUB> grade, these fields were adopted and quantified as predictors in the form of cosine similarities to train the neural network model. Using these predictors in conjunction with the PM<SUB>10</SUB> concentration in Seoul from the day before prediction as an additional predictor, an overall hit rate of 69% was achieved; the hit rates for the low, moderate, high, and very high PM<SUB>10</SUB> grades were 33%, 83%, 45%, and 33%, respectively. Our findings also suggest that the synoptic patterns of meteorological variables are reliable predictors for the identification of the favorable conditions for each PM<SUB>10</SUB> grade, as well as for the transboundary transport of PM<SUB>10</SUB> from China. This evaluation of PM<SUB>10</SUB> predictability can be reliably used as a statistical reference and further, complement to the current air quality forecasting system.

광역적 이동 연무 탐지를 위한 지상 질량 농도를 고려한 적외채널 밝기온도차 경계값 범위 분석

김학성,정용승,조재희 한국지구과학회 2016 韓國地球科學會誌 Vol.37 No.7

This study analyzed mass concentrations of PM10 and PM2.5, as measured at Tae-ahn and Gang-nae, Cheongju in central Korea over the period from 2011 to 2015. Higher mass concentrations of PM10, with the exception of dustfall cases during the period of winter and spring, reflected the influence of a prevailing westerly airflow, while the level of PM10 stayed at a low level in summer, reflecting the influence of North Pacific air mass and frequent rainfall. Accordingly, cases where a daily PM10 average of 81 μgm−3 or over (exceeding the status of fine dust particles being ‘a little bit bad’) were often observed during the period of winter and spring, with more cases occurring in parts of Tae-ahn that are located close to the sources of pollutant emission in eastern China. Dustfall usually originated from dust storms made up of particles 2.5 μm or over in diameter. However, anthropogenic haze displayed a high composition ratio of particulate less than 2.5 μm in diameter. Accordingly, brightness temperature difference (BTD) values from the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) were −0.5oK or over in haze with fine particulate. PM10 mass concentrations and NOAA 19 satellite BTD for haze cases were analyzed. Though PM10 mass concentrations were found to be lower than 200 μg m−3 , the mass concentration ratio of PM2.5/PM10 was measured as higher than 0.4 and BTD was found to be distributed in the range from −0.3 to 0.5 o K. However, the BTD of dustfall cases exceeding 190 μgm -3 , were found to be less than 0.4 and BTD was found to be distributed in the range less than −0.7 o K. The result of applying BTD threshold values of the large-scale transport of haze proved to fall into line with the range over which aerosols of MODIS AOD and OMI AI were distributed. 2011-2015년 동안 한국 중부 태안과 청주 강내의 배경 관측지점에서 측정한 PM10, PM2.5 질량 농도를 분석하였다. 황사 사례를 제외한 PM10 질량 농도의 계절변동에서 겨울-봄 동안 높은 농도는 서풍 기류에 의한 영향이 반영되고 있으며, 여름에는 북태평양 기단과 잦은 강수로 낮은 수준을 보이고 있었다. 따라서, 일평균 PM10 질량 농도 81μg m-3 (미세먼지 예보 ‘약간 나쁨’ 이상) 이상의 사례도 겨울-봄 동안에 발생이 많으며, 특히 중국 동부 배출원에 가까운 태안에서 더 많은 사례가 발생하고 있었다. 인위적으로 발생한 연무는 입경 2.5 μm 미만 입자의 구성 비율이 높다. 천리안 위성의 밝기온도차 분석에서 대기와 입자가 작은 연무는 −0.5oK 이상에서 관측된다. 2011-2015년 동안 태안과 청주 강내에서 관측한 연무 사례일의 PM10 질량 농도와 NOAA 19 위성 밝기온도차를 분석하였다. PM10 질량 농도는 200 μg m−3 보다 낮지만, PM2.5/PM10 질량 농도비는 0.4보다 높고 밝기온도차는 −0.3-0.5oK 범위에 분포하고 있었다. 그러나, PM10 질량 농도 190 μg m−3 이상인 황사 사례의 밝기온도차는 PM2.5/PM10 질량 농도비가 0.4보다 낮고, 밝기온도차는 −0.7oK 이하의 범위에 분포하고 있었다. 이러한 연무의 밝기온도차 경계값 범위를 적용한 결과는 MODIS AOD, OMI AI의 에어로졸 분포 범위와 일치하였다.

WRF-Chem 모델을 이용한 2010년 한반도의 황사 예측에 관한 연구

정옥진,문윤섭 한국지구과학회 2015 韓國地球科學會誌 Vol.36 No.1

The WRF-Chem model was applied to simulate the Asian dust event affecting the Korean Peninsula from 11 to 13 November 2010. GOCART dust emission schemes, RADM2 chemical mechanism, and MADE/SORGAM aerosol scheme were adopted within the WRF-Chem model to predict dust aerosol concentrations. The results in the model simulations were identified by comparing with the weather maps, satellite images, monitoring data of PM10 concentration, and LIDAR images. The model results showed a good agreement with the long-range transport from the dust source area such as Northeastern China and Mongolia to the Korean Peninsula. Comparison of the time series of PM10 concentration measured at Backnungdo showed that the correlation coefficient was 0.736, and the root mean square error was 192.73. The spatial distribution of PM10 concentration using the WRF-Chem model was similar to that of the PM2.5 which were about a half of PM10. Also, they were much alike in those of the UM-ADAM model simulated by the Korean Meteorological Administration. Meanwhile, the spatial distributions of PM10 concentrations during the Asian dust events had relevance to those of both the wind speed of u component () and the PBL height(). We performed a regressive analysis between PM10 concentrations and two meteorological variables (u component and PBL) in the strong dust event in autumn (CASE 1, on 11 to 23 March 2010) and the weak dust event in spring (CASE 2, on 19 to 20 March 2011), respectively. 2010년 11월 11-13일 한반도에 영향을 미쳤던 황사에 대해 WRF-Chem 모델을 이용하여 시뮬레이션 하였다. WRF-Chem 모델에서 미세먼지의 인위적 배출량은 RETRO 전구 배출량을 사용하였고, RADM2 화학 메커니즘과 MADE/SORGAM 에어로졸 스킴 및 GOCART 광물성 먼지 옵션을, 그리고 Fast-J 광해리 스킴을 선택하여 PM10 농도를 시뮬레이션 하였는데 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. WRF-Chem 모델 결과에 따른 PM10 농도의 공간적 분포와 연직 프로파일 분석결과 2010년 11월 11-13일에 우리나라에 영향을 미쳤던 황사는 강한 가을황사로 저기압의 발달로 인해 형성된 콤마구름 때문에 황사가 한랭전선 후면에서 갇혀 상공 2.5km 이내에서 이동 및 유입됨을 알 수 있었다. 황사 발생 기간 동안 백령도와 서울의 기상청 관측 자료와 모델의 PM10 농도를 시계열로 분석한 결과 상관계수와 평균제곱근오차(RMSE)는 백령도의 경우 0.763과 192.73, 서울의 경우 0.725와 149.68로 나타났다. 미세먼지인 PM10과 PM2.5 농도의 공간적 분포는 유사하였고 PM2.5가 PM10의 약 50% 정도로 나타났으며 이는 기상청 UM-ADAM 모델 결과와도 유사하였다. PM10 농도와 경계층 높이, 동서 성분 바람장의 공간적 분포는 유사성을 지니고 있어 두 개의 변수를 이용하여 PM10의 농도를 예측하는 회귀 방정식을 구하고자 우리나라에 영향을 미쳤던 강한 가을 황사(2010년 11월 11-13일)와 봄 황사(2011년 3월 19-20일)사례를 선정하였고, 통계 모델을 이용한 회귀식을 도출하였다.

서울시 PM10 공간분포 분석과 시계열 변화

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

본 연구에서는 서울에서 직경 10μm이하의 미세먼지에 대한 공간분석을 수행하였다. PM10은 폐암과 질병에 의한 사망율을 증가시키는 주요 원인이기 때문에 PM10의 공간적 분포는 서울의 대기오염에서 중요한 관심 사항이다. 본 연구에서 PM10의 공간적 분포 분석은 2010년과 2011년 서울시 미세먼지의 월 평균자료에 의해 모니터링 되었다. PM10의 공간보간은 PM10의 공간 분포 특성을 잘 반영하는 IDW 방법을 적용하였고, PM10의 월 평균 공간분포는 서울시의 서부지역(영등포)이 초봄과 겨울철에 서울시의 북부지역 보다 높은 농도의 공간 분포를 나타내었다. 또한 2010년과 2011년 PM10 농도 분포의 비교에서 2011년 강남구와 송파구의 PM10 농도는 2010년 연평균 공간분포 보다 증가하였다. 서울시 PM10의 공간 분포가 영등포구, 강남구, 청량리 등 특정지역에서 높은 경향을 나타내고 있어서 이에 대한 관리방안의 수립이 요구된다. 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.

2009년 봄철 부산지역 황사 기간 중 에어로솔 농도 분포

정운선,박성화,이동인,강덕두,김동철 한국지구과학회 2013 한국지구과학회지 Vol.34 No.7

This study investigates the distribution of suspended particulates during the Asian dust period in Busan, Korea in the spring of 2009. Weather map and automatic weather system (AWS) data were used to analyze the synoptic weather conditions during the period. Particulate matter 10, laser particle counter data , satellite images and a backward trajectories model were used to analyze the aerosol particles distribution and their origins. In Case 1 (20 February 2009), when the PM10 concentration increased, the aerosol volume distribution of small (0.3-1.0 μm) particles decreased, while the concentration of large (1.0-10.0 μm) particles increased. When the PM10 concentration decreased, the aerosol volume distribution was observed to decrease as well. The prevailing winds changed from weak northerly winds to strong southwesterly winds when the concentration of the large particles increased. The correlation coefficient between the PM10concentration and aerosol volume distribution of large particles showed a high positive value of over 0.9. The results from the trajectory model show that the Asian dust originated in the Gobi desert and the Nei Mongol plateau. In Case 2 (25April 2009), when the PM10 concentration increased, the aerosol volume concentration of small (0.3-0.5 μm) particles decreased, but the concentration of large (0.5-10.0 μm) particles increased. The opposite was observed when the PM10concentration decreased. The prevailing winds changed from northeasterly winds to southwesterly and northeasterly winds. The correlation coefficient between the PM10 concentration and aerosol volume distribution of large particles (1.0-10.0 μm)showed a high positive value of about 0.9. The results from the trajectory model show that the Asian dust originated in Manchuria and the eastern coast of China. 동아시아 지역 봄철에 주로 발생하는 황사의 물리적 특성을 알아보기 위하여 부산지역에서 발생한 2009년 황사기간의 종관 일기도와 자동기상관측장비(AWS)를 이용한 기상해석, PM10 샘플러와 레이저입자계수기(LPC)를 이용한 대기입자상 물질농도 분석, 위성영상과 역궤적분석 모델을 이용한 발생원을 조사하였다. 2009년 2월 20일의 경우 (사례1), PM10 농도가 급격히 증가할 때 0.3-1.0 μm의 작은 입자의 에어로솔 체적 농도 분포가 감소한 반면 1.0-10.0 μm의큰 입자의 농도는 증가하였다. 그 후 PM10 농도가 감소할 때 지상의 풍향은 북풍에서 남서풍으로 변하였으며, 전체 에어로솔 농도는 감소하였다. PM10과 1.0-10.0 μm의 큰 입자 농도의 상관계수는 0.9 이상으로 높은 양의 상관관계를 나타내었다. 이는 내몽골 지역에서 발달된 황사가 중국 고비 사막을 통과하여 한반도로 유입된 것으로 추측할 수 있었다. 2009년 4월 25일의 경우 (사례 2), PM10 농도가 급격히 증가할 때 0.3-0.5 μm의 작은 입자의 에어로솔 체적 농도 분포가 감소한 반면 0.5-10.0 μm의 큰 입자의 농도는 증가하였다. 그 후 PM10 농도가 감소할 때 0.3-0.5 μm의 작은 입자의농도는 증가한 반면 0.5-10.0 μm의 큰 입자의 농도는 감소하였다. 이 때 지상의 풍향은 북동풍에서 남서풍으로 변한 후다시 북동풍으로 변하였다. PM10과 1.0-10.0 μm의 큰 입자의 농도의 상관계수는 약 0.9에 가까운 높은 양의 상관관계를나타내었다. 입자의 역궤적 수송 모델 분석 결과, 만주지역과 중국 동쪽 해안으로부터 한반도로 유입된 것으로 추측할수 있었다.