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      실측 자료를 활용한 ENVI-met 모델의 PM2.5 농도 정확도 검증 = Validation of PM2.5 Concentration Accuracy in the ENVI-met Model Using Field Measurements

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      https://www.riss.kr/link?id=A109487905

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      국문 초록 (Abstract)

      도시화가 진행됨에 따라 대부분 도시의 중요한 과제로 부각된 초미세먼지(PM2.5)를 효과적으로 관리하기 위해서는 도시 구조와 기상 요소 간의 복잡한 상호작용을 분석하고 세밀하게 추정하는 것이 필수적이다. 이를 위해서 모델링 프로그램이 활용되는데 그 중 ENVI-met이 다양한 미기후를 반영할 수 있고 식물의 표면에서 작용하는 대기오염물질의 침강 및 흡수를 분석할 수 있기에 PM2.5 농도 분석에 많이 쓰이고 있다. 그러나 국내에서는 실측값을 통한 검증 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 현장 측정 자료를 활용하여 ENVI-met 모델에서 예측되는 PM2.5 농도를 검증하고자 한다. 연구 결과, PM2.5 농도 예측은 전체 시간대에서 R2값이 0.479였으며 13시~16시의 오후 시간대에서 0.695로 가장 높은 상관성을 보였다. 이러한 결과로 ENVI-met 모델은 PM2.5 농도 변화를 신뢰성 있는 결과로 예측할 수 있다는 것을 확인하였다. 본 연구는 ENVI-met 모델의 예측값을 현장 측정값과 비교하여 검증함으로써, 향후 도시 내 PM2.5 관리에 있어 모델의 활용 가능성을 제시하였다.
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      도시화가 진행됨에 따라 대부분 도시의 중요한 과제로 부각된 초미세먼지(PM2.5)를 효과적으로 관리하기 위해서는 도시 구조와 기상 요소 간의 복잡한 상호작용을 분석하고 세밀하게 추정하...

      도시화가 진행됨에 따라 대부분 도시의 중요한 과제로 부각된 초미세먼지(PM2.5)를 효과적으로 관리하기 위해서는 도시 구조와 기상 요소 간의 복잡한 상호작용을 분석하고 세밀하게 추정하는 것이 필수적이다. 이를 위해서 모델링 프로그램이 활용되는데 그 중 ENVI-met이 다양한 미기후를 반영할 수 있고 식물의 표면에서 작용하는 대기오염물질의 침강 및 흡수를 분석할 수 있기에 PM2.5 농도 분석에 많이 쓰이고 있다. 그러나 국내에서는 실측값을 통한 검증 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 현장 측정 자료를 활용하여 ENVI-met 모델에서 예측되는 PM2.5 농도를 검증하고자 한다. 연구 결과, PM2.5 농도 예측은 전체 시간대에서 R2값이 0.479였으며 13시~16시의 오후 시간대에서 0.695로 가장 높은 상관성을 보였다. 이러한 결과로 ENVI-met 모델은 PM2.5 농도 변화를 신뢰성 있는 결과로 예측할 수 있다는 것을 확인하였다. 본 연구는 ENVI-met 모델의 예측값을 현장 측정값과 비교하여 검증함으로써, 향후 도시 내 PM2.5 관리에 있어 모델의 활용 가능성을 제시하였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      As urbanization progresses, fine particulate matter (PM2.5) has emerged as a significant issue in most cities. Effectively managing PM2.5 requires a detailed analysis of the complex interactions between urban structures and meteorological factors. To achieve this, modeling programs such as ENVI-met are often utilized, as they can simulate microclimate and analyze the deposition and absorption of pollutants on plant surfaces, making them widely used in PM2.5 concentration analysis. However, studies validating these models with actual measurement data are lacking in Korea. Therefore, this study aims to validate PM2.5 concentrations predicted by the ENVI-met model using field measurement data. The results showed that the overall R2 value for PM2.5 concentration predictions was 0.479, with the highest correlation observed in the afternoon (13:00–16:00) with an R2 value of 0.695. These results confirm that the ENVI-met model can reliably predict changes in PM2.5 concentrations. By comparing the predicted values from ENVI-met with actual measurements, this study demonstrates the potential application of the model for future PM2.5 management in urban areas.
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      As urbanization progresses, fine particulate matter (PM2.5) has emerged as a significant issue in most cities. Effectively managing PM2.5 requires a detailed analysis of the complex interactions between urban structures and meteorological factors. To ...

      As urbanization progresses, fine particulate matter (PM2.5) has emerged as a significant issue in most cities. Effectively managing PM2.5 requires a detailed analysis of the complex interactions between urban structures and meteorological factors. To achieve this, modeling programs such as ENVI-met are often utilized, as they can simulate microclimate and analyze the deposition and absorption of pollutants on plant surfaces, making them widely used in PM2.5 concentration analysis. However, studies validating these models with actual measurement data are lacking in Korea. Therefore, this study aims to validate PM2.5 concentrations predicted by the ENVI-met model using field measurement data. The results showed that the overall R2 value for PM2.5 concentration predictions was 0.479, with the highest correlation observed in the afternoon (13:00–16:00) with an R2 value of 0.695. These results confirm that the ENVI-met model can reliably predict changes in PM2.5 concentrations. By comparing the predicted values from ENVI-met with actual measurements, this study demonstrates the potential application of the model for future PM2.5 management in urban areas.

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