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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      한국 3개 지역(서울, 인천, 광주)의 PM<SUB>2.5</SUB> 화학성분 분석과 PMF 모델 적용을 통한 오염원 특성 비교

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      국문 초록 (Abstract)

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      국내 초미세먼지에 대한 효과적인 저감 및 관리대책을 마련하기 위해서는 국내에서 발생하는 주요 오염원을 추적하여 관리하는 것은 중요하다. 또한, 우리나라는 중국과 몽골 등의 풍하지역에 위치하기 때문에 장거리 이동에 따른 국외 영향을 파악하는 것도 중요하다.
      따라서 본 연구는 서울지역과 한반도 서부지역에 위치하고 인구 밀도가 높은 두 광역시(인천, 광주)의 PM2.5 화학성분 분석 결과를 활용하여 지역 특성에 따른 초미세먼지 오염원과 국외 영향을 파악하는 것이 목적이다. Positive Matrix Factorization (PMF) 모델을 사용하여 지역별 주요 오염원을 도출하고 정량적 기여도를 계산하였다. 그리고 도출한 오염원 기여도를 활용하여 Conditional Probability Function (CPF) 모델을 사용하였고, 이를 통해 지역별 국지적 오염원의 위치를 확인하였다. 이후 Potential Source Contribution Function (PSCF) 모델을 사용하여 지역별 장거리 이동 특성을 반영한 잠재적인 오염 가능 지점을 도출하였다. 위의 방법으로 도출한 지역별 결과를 바탕으로 지역 특성에 따른 PM2.5 오염원의 특성을 파악하였다.
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      국내 초미세먼지에 대한 효과적인 저감 및 관리대책을 마련하기 위해서는 국내에서 발생하는 주요 오염원을 추적하여 관리하는 것은 중요하다. 또한, 우리나라는 중국과 몽골 등의 풍하지...

      국내 초미세먼지에 대한 효과적인 저감 및 관리대책을 마련하기 위해서는 국내에서 발생하는 주요 오염원을 추적하여 관리하는 것은 중요하다. 또한, 우리나라는 중국과 몽골 등의 풍하지역에 위치하기 때문에 장거리 이동에 따른 국외 영향을 파악하는 것도 중요하다.
      따라서 본 연구는 서울지역과 한반도 서부지역에 위치하고 인구 밀도가 높은 두 광역시(인천, 광주)의 PM2.5 화학성분 분석 결과를 활용하여 지역 특성에 따른 초미세먼지 오염원과 국외 영향을 파악하는 것이 목적이다. Positive Matrix Factorization (PMF) 모델을 사용하여 지역별 주요 오염원을 도출하고 정량적 기여도를 계산하였다. 그리고 도출한 오염원 기여도를 활용하여 Conditional Probability Function (CPF) 모델을 사용하였고, 이를 통해 지역별 국지적 오염원의 위치를 확인하였다. 이후 Potential Source Contribution Function (PSCF) 모델을 사용하여 지역별 장거리 이동 특성을 반영한 잠재적인 오염 가능 지점을 도출하였다. 위의 방법으로 도출한 지역별 결과를 바탕으로 지역 특성에 따른 PM2.5 오염원의 특성을 파악하였다.

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