Journal of the Korean Data and Information Science Society

The Korean Data and Information Science Society (한국데이터정보과학회)
권호 표지

Analysis of time series models for PM10 concentrations at the Suwon city in Korea

경기도 수원시 미세먼지 농도의 시계열모형 연구

  • Lee, Hoon-Ja (Department of Information Statistics, Pyeongtaek University)
  • 이훈자 (평택대학교 디지털응용정보학과)
  • Received : 2010.09.11
  • Accepted : 2010.11.23
  • Published : 2010.11.30
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Abstract

The PM10 (Promethium 10) data is one of the important environmental data for measurement of the atmospheric condition of the country. In this article, the Autoregressive Error (ARE) model has been considered for analyzing the monthly PM10 data at the southern part of the Gyeonggi-Do, Suwon monitoring site in Korea. In the ARE model, six meteorological variables and four pollution variables are used as the explanatory variables for the PM10 data set. The six meteorological variables are daily maximum temperature, wind speed, relative humidity, rainfall, radiation, and amount of cloud. The four air pollution explanatory variables are sulfur dioxide ($SO_2$), nitrogen dioxide ($NO_2$), carbon monoxide (CO), and ozone ($O_3$). The result showed that the monthly ARE models explained about 13-49% for describing the PM10 concentration.

미세먼지 농도는 국가의 중요한 환경 척도 중의 하나이다. 본 연구에서는 경기도 남부에 위치한 수원시 2003년-2009년 미세먼지 농도를 주위에서 쉽게 구할 수 있는 대기자료와 기상자료를 이용하여 자기회귀오차모형으로 월별로 분석하였다. 미세먼지 농도 분석을 위한 대기자료는 이산화황, 이산화질소, 일산화탄소, 오존 등을 사용했고, 기상자료로는 일 최고온도, 풍속, 상대습도, 강수량, 일사량, 운량을 사용하였다. 분석 결과, 자기회귀오차모형으로 월별 미세먼지 농도를 13%-49% 정도 설명할 수 있다.

Keywords

References

  1. 김상용, 김진아 (2009). 일반자기회귀 이분산모형을 이용한 시계열자료 분석. <한국데 이터정보과학회지>, 20, 475-483.
  2. 김용표 (2006). 서울의 미세먼지에 의한 대기오염. <한국대기환경학회지>, 22, 535-553.
  3. 박혜련, 최기현 (2009). 서울지역에서 분전에 대한 장기추세 연구. <한국데이터정보과 학회지>, 20, 765-777.
  4. 이정영, 공부주, 한진석, 이민도 (2008). KZ 필터법을 이용한 서울지역 미세머지 농도 의 장기변화 분석. <한국대기환경학회지>, 24, 63-71.
  5. 이현미, 오세원 (2008). Dust monitor를 이용한 천안시 대기중 PM10, PM2.5 오염특성 조사. <한국대기환경학회지>, 24, 367-375.
  6. 이형우, 이태정, 양성수, 김동술 (2008). PMF 모델을 이용한 용인.수원 경계지역에서 PM10 오염원의 확인과 상대적 기여도의 추정. <한국대기환경학회지>, 24, 439-454.
  7. 이훈자 (2009). 경기도 파주시 오존농도의 통계모형 연구. <한국데이터정보과학회지>, 20, 1085-1092.
  8. 정용승, 정재섭 (1991). 서울 수도권지역의 광화학 오존에 관한 연구. <한국대기보존 학회지>, 7, 169-179.
  9. 조신섭, 이정형 (1997). , 자유아카데미.
  10. 주용성, 정현주, 김변준 (2009). 한국기상자료의 군집분석. <한국데이터정보과학회지>, 20, 57-64.
  11. 한지현, 이미혜, 김영성 (2008). 전국 도시대기 측정망의 2000-2005년 PM10 농도 군집 분석. <한국대기환경학회지>, 24, 300-309.
  12. 황윤정, 이순진, 도화석, 이윤기, 손태정, 권택규, 한정욱, 김동훈, 김종우 (2009). 대구 지역 대기 중 미세먼지 오염도 분석 및 기상인자에 따른 영향 평가. <한국대기환경학회지>, 25, 459-471.
  13. 황인조, 조영혁, 최우건, 이혜문, 김태오 (2008). PMF를 응용한 구미시 PM-10 오염원 의 정량적 기여도 추정연구. <한국대기환경학회지>, 24, 100-107.
  14. Chow, J. C., Watson, J. G. and Lowenyhal, D. H. (1996). Source and chemistry of PM10 aerosol in Santa Barbara Country, CA. Atmospheric Environment, 30, 1489-1499. https://doi.org/10.1016/1352-2310(95)00363-0
  15. Gramsch, E. F., Cereceda-Balic, Oyola, P. and Baer, D. von (2006). Examination of pollution trends in Santiago de Chile with cluster analysis of PM10 and ozone data. Atmospheric Environment, 40, 5464-5475. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2006.03.062
  16. Hubbard, M. and Cobourn, W. (1998). Development of a regression model to forecast ground-level ozone concentration in Louisville, KY. Atmospheric Environment , 32, 2637-2647. https://doi.org/10.1016/S1352-2310(97)00444-5
  17. Kim, E., Larson, T. V., Hopke, P. K., Slaughter, C., Sheppard, L. E. and Claiborn, C. (2003). Source identification of PM2.5 in Arid Northwest U.S. City by positive matrix factorization. Atmospheric Research, 66, 291-305. https://doi.org/10.1016/S0169-8095(03)00025-5
  18. Wise, E. K. and Comrie, A. C. (2005a). Extending the Kolmogorov-Zurbenko filter: Application to ozone, particulate matter, and meteorological Trends. Joural of Air & waste manage Association, 55, 1208-1216. https://doi.org/10.1080/10473289.2005.10464718
  19. Wise, E. K. and Comrie, A. C. (2005b). Meteorologically adjusted urban air qualty trends in the Southwestern United States. Atmospheri Environment, 39, 2969-2980.