Prediction of Particulate Matter in Ulaanbaatar City, Mongolia = 몽골 울란바토르시의 입자상 물질 예측

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The rapid socio-economic advancement and urban expansion in Ulaanbaatar (UB), the capital city of Mongolia, have given rise to a pressing air pollution challenge. Swift urbanization, coupled with a growing population, has contributed to a surge in environmental pollutants, particularly concerning air quality. As of now, approximately 46% of the population resides in Ulaanbaatar, with over half of the inhabitants in traditional ger dwellings relying on raw coal consumption. This widespread use of raw coal significantly contributes to elevated levels of ambient air pollutants, posing a substantial threat to public health.
Numerous studies have delved into the issue of air pollution in Ulaanbaatar, predominantly focusing on identifying sources of pollutants, analyzing their characteristics, and mapping their spatial distribution. While these investigations have provided valuable insights into the nature of the problem, there remains a limited number of research works employing predictive models to forecast particulate matter levels. To comprehensively address the air pollution challenge, it is crucial not only to examine the origins and attributes of pollutants but also to incorporate forecasting models that align with emerging trends in air quality.
Despite the extensive research on the sources and characteristics of pollutants, efforts to mitigate air pollution in Ulaanbaatar have yet to fully integrate strategies aligned with future trends in pollutant levels. Therefore, there is a critical need to go beyond understanding the problem and actively engage in initiatives aimed at forecasting and addressing air pollution.
This research aims to contribute to the ongoing discourse by investigating seasonal and temporal variations in air quality parameters, with a particular focus on major pollutants such as PM10 and PM2.5 in Ulaanbaatar City. Data spanning from 2020 to 2022, sourced from the National Agency of Meteorology and Environmental Monitoring (NAMEM), were analyzed for six selected pollutants (PM2.5, PM10, CO, SO2, NO2, and O3). The Air Quality Index (AQI) for each pollutant was determined, and the distribution of pollution levels among the selected pollutants was thoroughly examined.
The key findings underscore the significant contribution of particulate matter (PM2.5 and PM10) to air pollution in Ulaanbaatar City. The annual average AQI consistently fell within the cautionary range (100-150), indicating unhealthy conditions for sensitive groups. Prediction revealed fluctuating patterns in AQI levels, reflecting variations in air quality over time. Notably, seasonal influences were apparent, with winter consistently recording the highest concentrations of PM2.5 and PM10, while summer exhibited comparatively lower pollutant levels.
In light of these findings, there is a clear imperative for focused interventions aimed at alleviating air pollution, with specific attention to mitigating the impacts of particulate matter. The identified trends and seasonal variations provide valuable insights for researchers and policymakers, facilitating informed decision-making and the formulation of targeted preventive measures to effectively reduce air pollution in Ulaanbaatar City. This research contributes to the broader discourse on air quality management and underscores the urgency of proactive and strategic measures to safeguard the well-being of the community and the environment.

국문 초록 (Abstract)

몽골의 수도인 울란바토르(UB)의 급속한 사회경제적 발전과 도시의 팽창은 대기오염의 시급한 문제를 야기시켰습니다. 급속한 도시화는 증가하는 인구와 함께 특히 대기의 질과 관련된 환경오염물질의 급증에 기여했습니다. 현재 인구의 약 46%가 울란바토르에 거주하고 있으며, 절반 이상이 전통적인 게르(Ger) 주택에 거주하고 있습니다. 이러한 광범위한 생탄 사용은 주변 대기오염물질의 증가에 크게 기여하여 공중보건에 상당한 위협이 되고 있습니다.
많은 연구들이 울란바토르의 대기오염 문제를 심도 있게 다루었는데, 주로 오염물질의 근원을 찾고, 그들의 특성을 분석하고, 그들의 공간 분포를 지도화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 조사들이 문제의 본질에 대한 귀중한 통찰력을 제공했지만, 입자상 물질 수준을 예측하기 위한 예측 모델을 사용하는 연구 작업은 제한적입니다. 대기오염 문제를 포괄적으로 해결하기 위해서는 오염물질의 기원과 속성을 조사하는 것뿐만 아니라 대기질의 새로운 추세에 맞는 예측 모델을 통합하는 것이 중요합니다.
오염물질의 근원과 특성에 대한 광범위한 연구에도 불구하고, 울란바토르의 대기오염을 완화하기 위한 노력은 오염물질 수준의 미래 동향에 맞춘 전략을 완전히 통합하지 못하고 있습니다. 따라서 문제에 대한 이해를 넘어 대기오염을 예측하고 해결하기 위한 이니셔티브에 적극적으로 참여할 필요가 있습니다.
본 연구는 울란바토르시의 PM10, PM2.5와 같은 주요 오염원을 중심으로 대기질 매개변수의 계절적, 시간적 변화를 조사함으로써 지속적인 논의에 기여하고자 합니다. 선정된 6개의 오염원(PM2.5, PM10, CO, SO2, NO2, O3)에 대해 국립기상환경감시국(NAMEM)에서 2020년부터 2022년까지의 자료를 분석하였습니다. 각 오염원에 대한 대기질지수(AQI)를 결정하고 선정된 오염원들 간의 오염도 분포를 철저히 조사하였습니다.
주요 연구 결과는 울란바토르시의 대기 오염에 대한 입자상 물질(PM2.5와 PM10)의 상당한 기여를 강조합니다. 연간 평균 AQI는 지속적으로 주의 범위(100-150) 내에 속했으며 민감한 그룹에게 건강에 좋지 않은 상태임을 나타냅니다. 추세 분석에 따르면 AQI 수준의 변동 패턴이 나타났으며 이는 시간에 따른 공기 질의 변화를 반영합니다. 특히, 계절적 영향이 뚜렷했으며 겨울이 지속적으로 가장 높은 PM2.5와 PM10을 기록했으며 여름은 상대적으로 낮은 오염 물질 수준을 나타냈습니다.
이러한 연구 결과에 비추어 볼 때, 미세먼지의 영향을 완화하는 데 구체적인 주의를 기울이며 대기 오염 완화를 목표로 하는 집중적인 개입이 분명히 필요합니다. 확인된 동향과 계절적 변화는 연구자와 정책 입안자에게 귀중한 통찰력을 제공하여 정보에 입각한 의사 결정을 촉진하고 울란바토르시의 대기 오염을 효과적으로 줄이기 위한 표적 예방 조치를 수립합니다. 이 연구는 대기 질 관리에 대한 광범위한 담론에 기여하고 지역 사회와 환경의 안녕을 보호하기 위한 사전적이고 전략적인 조치의 시급성을 강조합니다.

목차 (Table of Contents)

• ABSTRACT i
• ABBREVIATION v
• List of Tables vi
• List of Figures vii
• CHAPTER 1. INTRODUCTION 1
• 1.1. Background 1
• 1.2. Research objectives 5
• 1.3 Particulate matter 5
• 1.4 Prediction 6
• 1.5 ARIMA Model 7
• CHAPTER 2. LITERATURE REVIEW 9
• 2.1. Current Situation 9
• 2.2. Deep Learning Models for PM2.5 Prediction in UB 10
• 2.3. Research on Urban Air Pollution in Ulaanbaatar 10
• CHAPTER 3. RESEARCH METHODOLOGY 12
• 3.1. Study Area 12
• 3.2. Data and Method 15
• CHAPTER 4. FINDINGS AND DISCUSSION 16
• 4.1 Air Quality Index 16
• 4.2 Monthly Contribution 20
• 4.3 Correlation PM10 AND PM2.5 30
• 4.4 Prediction of Trend using ARIMA 23
• 4.5 Prediction of PM2.5 and PM10 pollutants concentration using ARIMA 26
• CHAPTER 5. CONCLUSION 30
• References 32
• 국문초록 36
• Dedication 38
• Acknowledgment 39