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- 저자 : 강수지(Suji Kang) (검색결과 5 건)
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고농도 초미세먼지 출현 시 발전소 주변 대기 입자 성장 및 화학조성 특성
강수지,성진호,엄용석,천성남,Suji, Kang,Jinho, Sung,Youngseok, Eom,Sungnam, Chun 한국전력공사 2022 KEPCO Journal on electric power and energy Vol.8 No.2
Ultrafine Particle number and size distributions were simultaneously measured at rural area around the power plant in Dangjin, South Korea. New Particle formation and growth events were frequently observed during January, 2021 and classified based on their strength and persistence as well as the variation in geometric mean diameter(GMD) on January 12, 21 and 17. In this study, we investigated mechanisms of new particle growth based on measurements using a high resolution time of flight aerosol mass spectrometer(HR-ToF-AMS) and a scanning mobility particle sizer(SMPS). On Event days(Jan 12 and 21), the total average growth rate was found to be 8.46 nm/h~24.76 nm/hr. These growth rate are comparable to those reported for other urban and rural sites in South Korea using different method. Comparing to the Non-Event day(Jan 17), New Particle Growth mostly occurred when solar radiation is peaked and relative humidity is low in daytime, moreover enhanced under the condition of higher precusors, NO<sub>2</sub> (39.9 vs 6.2ppb), VOCs(129.5 vs 84.6ppb), NH<sub>3</sub>(11 vs 4.7ppb). The HR-ToF-AMS PM<sub>1.0</sub> composition shows Organic and Ammoniated nitrate were dominant species effected by emission source in domestic. On the other hand, The Fraction of Ammoniated sulfate was calculated to be approximately 16% and 31% when air quality is inflow from China. Longer term studies are needed to help resolve the relative contributions of each precusor species on new particle growth characteristics.
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지역규모 대기질 모델 결과 평가를 위한 통계 검증지표 활용 - 미세먼지 모델링을 중심으로 -
김철희,이상현,장민,천성남,강수지,고광근,이종재,이효정,Kim, Cheol-Hee,Lee, Sang-Hyun,Jang, Min,Chun, Sungnam,Kang, Suji,Ko, Kwang-Kun,Lee, Jong-Jae,Lee, Hyo-Jung 한국환경영향평가학회 2020 환경영향평가 Vol.29 No.4
본 연구에서는 3차원 기상 및 대기질 모델의 입출력 자료를 평가하는 데 필요한 통계 검증지표를 선별하고, 선정된 검증지표의 기준치를 조사하여 그 결과를 요약하였다. 여러 국내외 문헌과 최근 논문 검토를 통해 최종 선정된 통계 검증지표는 MB (Mean Bias), ME (Mean Error), MNB (Mean Normalized Bias Error), MNE (Mean Absolute Gross Error), RMSE (Root Mean Square Error), IOA (Index of Agreement), R (Correlation Coefficient), FE (Fractional Error), FB (Fractional Bias)로 총 9가지이며, 국내외 문헌을 통해 그 기준치를 확인하였다. 그 결과, 기상모델의 경우 대부분 MB와 ME가 주요 지표로 사용되어 왔고, 대기질 모델 결과는 NMB와 NME 지표가 주로 사용되었으며, 그 기준치의 차이를 분석하였다. 아울러 이들 통계 검증지표값을 이용하여 모델 예측 결과를 효과적으로 비교하기 위한 표출 도식으로 축구 도식, 테일러 도식, Q-Q (Quantile-Quantile) 도식의 장단점을 분석하였다. 나아가 본 연구 결과를 기반으로 우리나라의 산악지역의 특수성 등이 잘 고려된 통계 검증지표의 기준치 설정 등의 추가연구가 효과적으로 진행될 수 있기를 기대한다. We investigated statistical evaluation parameters for 3D meteorological and air quality models and selected several quantitative indicator references, and summarized the reference values of the statistical parameters for domestic air quality modeling researcher. The finally selected 9 statistical parameters are MB (Mean Bias), ME (Mean Error), MNB (Mean Normalized Bias Error), MNE (Mean Absolute Gross Error), RMSE (Root Mean Square Error), IOA (Index of Agreement), R (Correlation Coefficient), FE (Fractional Error), FB (Fractional Bias), and the associated reference values are summarized. The results showed that MB and ME have been widely used in evaluating the meteorological model output, and NMB and NME are most frequently used for air quality model results. In addition, discussed are the presentation diagrams such as Soccer Plot, Taylor diagram, and Q-Q (Quantile-Quantile) diagram. The current results from our study is expected to be effectively used as the statistical evaluation parameters suitable for situation in Korea considering various characteristics such as including the mountainous surface areas.
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이가영(Gayoung Lee),천성남(Sungnam Chun),강수지(Suji Kang) 한국열환경공학회 2020 한국열환경공학회 학술대회지 Vol.2020 No.춘계
미세먼지 문제는 우리나라가 당면한 환경문제 중 가장 시급하게 해결해야 하는 과제 중 하나로 이를 위해 정부 및 산업계를 포함한 모든 분야에서 미세먼지 저감을 위한 노력을 다하고 있다. 특히 국내 미세먼지의 주요 배출원으로 지목되고 있는 화력발전소들에 대한 미세먼지 배출 저감 요구가 증가하고 있고 발전분야에서는 이런 요구를 충족하기 위해 발전효율 향상 및 환경설비 개선과 같은 다양한 미세먼지 저감대책을 수립하고 시행 중에 있다. 오염물질 제어 전략 수립 및 배출 미세먼지 관리를 위해서는 발전소 굴뚝에서의 미세먼지 직접 배출량이 정확히 산정되어야 하나, 현재 대기오염물질 배출허용기준 항목에 미세먼지가 포함되어 있지 않아 발전소에서는 총먼지(TSP)만을 측정하고 관리하고 있으며 미세먼지는 간헐적으로 측정하고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 석탄발전소 전수를 포함한 총 74기의 화력발전소를 대상으로 굴뚝에서 실제 배출되는 1차 미세먼지(PM10, PM2.5)의 질량농도를 측정하고 배출량을 평가하였으며, 보일러 형식, 사용 연료, 가동년수 및 발전부하에 따른 미세먼지 배출특성과 미세먼지 성분분석 결과 및 발전소 주변지역 환경대기 중 미세먼지 농도평가와 지역별 오염물질 확산영향평가 데이터베이스를 구축하였다. 석탄 및 중유화력발전소에서 미세먼지를 포함한 총먼지의 배출농도는 약 3 mg/m3 수준의 저농도로 대기오염물질 배출허용기준의 1/2 이하로 관리되고 있으며, 석탄화력 배출 초미세먼지(PM2.5) 중 1차 배출량은 약 11%로, 2차 미세먼지 전구물질의 대기중에서의 전환을 고려하여 발전소 배출 황산화물 및 질소산화물 저감을 위한 신기술 개발 및 현장적용 등의 노력이 필요하다.
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