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.

PM10 질량농도 측정을 위한 시료채취기의 비교 연구

박주면(Ju Myon Park),구자건(Ja Kon Koo),정태영(Tae Young Jeong),권동명(Dong Myung Kwon),유종익(Jong Ik Yoo),서용칠(Yong Chil Seo) 大韓環境工學會 2009 대한환경공학회지 Vol.31 No.2

PM10(공기역학 직경≤10 ㎛) 시료채취기는 사람이 부유 먼지에 잠재적으로 노출되는 정도를 정량화하고 정부의 규제에 대응하기 위한 목적으로 사용된다. 본 연구는 동일한 PM10 분리한계 직경을 가지지만 다른 기울기를 가지는 미국 환경청의 PM10 시료채취 기준과 미국산업위생전문가협의회/유럽표준위원회/국제표준기구의 흉곽성 PM10 시료채취 기준을 이론과 실험을 통해 비교 평가하고자 수행되었다. 이를 위해 미국 환경청의 기준을 따르는 4개의 PM10 시료채취기와 흉곽성 PM10 기준과 일치하는 1개의 RespiCon 시료채취기를 비교 평가 수단으로 사용하였으며, 1개의 DustTrak 측정기를 PM10의 실시간 질량농도를 확인하기 위하여 사용하였다. 6개 시료채취기를 다양한 크기 분포를 가지는 비산재를 이용하여 입자 발생 챔버 안에서 실험하였다. 이론적 질량농도는 측정된 비산재의 입자크기 분포 특성(기하평균=6.6 ㎛, 기하표준편차=1.9)을 각 시료채취 기준에 적용하여 계산하였다. 챔버 실험을 통하여 측정된 질량농도 결과는 흉곽성 PM10 시료채취 기준을 가지는 RespiCon 시료채취기가 미국 환경청의 PM10 기준을 가지는 PM10 시료채취기보다 상대적으로 작은 질량농도를 측정함으로써 이론적 질량농도와 일치하였다. 전체적 챔버 실험 결과는 PM10 시료채취기를 기준 시료채취기로 사용하였을 때, (1) RespiCon 시료채취기는 PM10 시료채취기로 포집된 PM10 먼지 질량농도에 비해 평균 60% 정도 낮게 측정한 것을 의미하는 정규화계수 1.6으로 나타났으며 (2) PM10 유입구를 사용한 DustTrak 실시간 채취기는 2.1의 보정계수를 가지는 것으로 분석되었다. A PM10 (aerodynamic diameter≤10 ㎛) sampler is used to quantify the potential human exposure to suspended particulate matter (PM) and to comply with the governmental regulation. This study was conducted to compare and evaluate the same PM10 cutpoint and different slopes between United States Environmental Protection Agency (USEPA) PM10 sampling criterion and American Conference of Governmental Industrial Hygienists/Comite Europeen de Normalization/International Organization for Standardization thoracic PM10 sampling criterion through theory and experiment. Four PM10 samplers according to the USEPA criterion and one RespiCon sampler in accordance with the thoracic PM10 criterion were used in the present study. In addition, one DustTrak monitor was used to measure real time PM10 mass concentrations. All six aerosol samplers were tested in a PM generation chamber using polydisperse fly ash. Theoretical mass concentrations were calculated by applying the measured particle size distribution characteristics (geometric mean=6.6 ㎛, geometric standard deviation=1.9) of fly ash to each sampling criterion. The measured mass concentrations through a chamber experiment were consistent with theoretical mass concentrations in that a RespiCon sampler with the thoracic PM10 criterion collected less PM than a PM10 sampler with the USEPA criterion. The overall chamber experiment results indicated, when a PM10 sampler was used as a reference sampler, that (1) a RespiCon sampler had a normalizing factor of 1.6, meaning that this sampler underestimated an average 60% of PM10 mass sampled from a PM10 sampler, and (2) a DustTrak real-time monitor using a PM10 inlet had a calibration factor of 2.1.

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.

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.

Spaciotemporal Distributions of PM10 Concentration and Their Correlation with Local Temperature Changes

Park, Sunyurp(박선엽) 한국지역지리학회 2017 한국지역지리학회지 Vol.23 No.1

본 연구의 목적은 2001~2015년 동안 부산광역시의 PM10 농도가 기온변화 패턴에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 최근 15년간 관측된 부산광역시 PM10 농도는 꾸준한 감소 추세를 보이고 있다. 계절적 PM10 농도는 평균적으로 봄철에 가장 높게 나타났고, 겨울철, 여름철, 가을철의 순으로 관측되었지만, 관측 지점별로 계절적 평균 농도 순위는 일정하지 않았다. PM10 농도의 구간별 발생 빈도를 분석한 결과, 가장 높은 빈도로 관측된 미세먼지 농도는 20㎍/㎥~60㎍/㎥범위로 조사되었고, 이는 전체 관측일수의 64.6%에 달했다. 황사일과 비황사일의 월평균 농도를 공간적으로 비교한 결과, 황사의 영향이 상대적으로 작은 겨울철에 미세먼지 농도의 서고동저 패턴이 다소 강하게 나타난 반면, 황사의 영향이 증가하는 봄철에는 지역적 차이가 감소하였다. 단순화된 연간 기온 곡선을 이용하여 산출한 월평균 기온증감률을 PM10 농도와 비교한 결과, PM10 농도 변화는 연구지역 평균 기온상승률과 음의 상관관계를 보임에 따라 PM10 농도 감소 추세는 연중 기온 변화 폭(연교차)의 증가 경향으로 이어졌다. 전체적으로 PM10 농도 변화는 연평균기온과는 미미한 상관관계를 나타냈지만, 연평균기온에 지배적인 영향을 주는 겨울철로 국한할 때 PM10 농도와 기온은 비교적 높은 양의 상관관계를 보였다. 에너지 수지 측면에서, PM10 농도 변화는 복사에너지의 반사와 흡수에 따른 복사강제력에 영향을 미쳐 온난화 또는 냉각효과에 기여하게 되는데, 연구지역의 PM10 농도 변화와 기온 변화 간의 상관관계는 시공간적으로 일정하지 않고 도시 대기 질에 연관된 사회경제적 요인이 고려되지 않아 통계적 유의성은 제한적으로 나타났다. The main objective of this study was to investigate the climatic impact of PM10 concentration on the temperature change pattern in Busan Metropolitan City(BMC), Korea during 2001~2015. Mean PM10 concentration of BMC has gradually declined over the past 15 years. While the highest PM10 concentration was observed in spring followed by winter, summer, and fall on average, the seasonal variations of PM10 concentration differed from place to place within the city. Frequency analysis showed that the most frequently observed PM10 concentration ranged from 20㎍/㎥ to 60㎍/㎥, which accounted for 64.6% of all daily observations. Overall, the west-high and east-low pattern of PM10 concentration was relatively strong during the winter when the effect of yellow-dust events on the air quality was weak. Comparative analyses between PM10 concentration and monthly temperature slope derived from generalized temperature curves indicated that the decreasing trend of PM10 concentration was associated with increases of annual temperature range, and PM10 concentration had a negative relationship with the temperature slope of warming months. Overall, PM10 concentration had a weak correlation with the annual mean temperature, but it had a significant, positive correlation with the winter season, which had a dominant influence on the annual mean temperature. In terms of energy budget, it has been known that the change in PM10 concentration contributes to the warming or cooling effect by affecting the radiative forcing due to the reflection and absorption of radiant energy. The correlation between PM10 concentration and temperature changes in the study area was not seasonally and spatially consistent, and its significance was statistically limited partly due to the number of observations and the lack of potential socioeconomic factors relevant to urban air quality.

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.

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.

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).