This research investigated the characteristics of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ concentrations at the main subway stations in Busan. Annual mean $PM_{10}$ concentrations at the Seomyeon 1- waiting room and platform were $51.3{\mu}g/m^3$ and $47.5{\mu}g/m^3$, respectively, and the annual $PM_{2.5}$ concentration at the Seomyeon 1- platform was $28.8{\mu}g/m^3$. $PM_{2.5}$/$PM_{10}$ ratio at Seomyeon 1-platform and Dongnae station were 0.58 and 0.53, respectively. Diurnal variation of $PM_{10}$ concentration at subway stations in Busan was categorized into four types, depending on the number of peaks and the times at which the peaks occurred. Unlike the areas outside of the subway stations which reported maximum $PM_{10}$ concentration mostly in spring across the entire locations, the interiors of the subway stations reported the maximum $PM_{10}$ concentration in spring, winter, and even summer, depending on their location. $PM_{10}$ concentration was highest on Saturday and lowest on Sunday. The numbers of days when $PM_{10}$ concentration exceeded $100{\mu}g/m^3$ and $80{\mu}g/m^3$ per day over the last three years at the subway stations in Busan were 36 and 239, respectively. The findings of this research are expected to enhace the understanding of the fine particle characteristics at subway stations in Busan and be useful for developing a strategy for controlling urban indoor air quality.
The purpose of this study is to propose management strategies to lower the level of $PM_{10}$ concentration. First, this study analyzes the characteristics of particle sizes in three different areas, the residential, the roadside, and the industrial areas. Second, it has examined the size of particles which can influence on the increase of $PM_{10}$ concentration level. The distribution of particle size for $PM_{10}$ concentration was not different by regions. The highest portion in the observed $PM_{10}$ is near $0.3{\mu}m$. In addition, both near $2.5{\mu}m$ and near $5.0{\mu}m$ are found higher in portion. The fractions of $PM_{1.0}$ and $PM_{2.5}$ in $PM_{10}$ are 68.2% and 75.8% respectively. The fraction of $PM_{1.0}$ in $PM_{2.5}$ is 89.8%. The particle diameters contributed to the increase of $PM_{10}$ concentration are different by regions. In the residential area, the sizes of near $0.6{\mu}m$ and near $3.3{\mu}m$ particles are found to be the cause for the increase of $PM_{10}$ concentration level. However the particle sizes for the increase of $PM_{10}$ concentration level are $0.8{\mu}m$ and $0.5{\mu}m$ in roadside and industrial area respectively. Therefore, fine particles are found as the key factors to raise $PM_{10}$ concentration level in the two areas, while both fine and coarse particles are in the residential areas. When examined the $PM_{10}$ concentration level change, it was categorized by two different time zones, the high concentration level time and the lower concentration time. In high concentration time, the $PM_{10}$ concentration has increased in the morning in the residential and roadside areas. On the contrary, the level has increased in the evening in the industrial area. In low concentration time, the level of $PM_{10}$ concentration in the roadside area is significantly higher in the morning than the concentration level of other times. There is no significantly different concentration level found in the both residential and industrial areas throughout the day.
Bioconcentration Factor (BCF) is known as important criteria for ecotoxicology on hazardous chemicals. But there is no standard method for determining BCF and reported BCFs were slightly different in accordance with authors. This study was performed with aims to determine BCFs on BPMC and Carbaryl. Carassius auratus(goldfish) be chosen as test organism and test period were 3-day, 5-day and 10-day. Extract solvents were n-hexane and acetonitrile. GC-ECD was used to detecting carbamates. The obtained results were as follows: 1. It was possible to determine short term BCF$_s$ of Carbaryl or BPMC through relatively simple procedure. 2. BCF$_3$ of Carbaryl in concentration of 1, 2, 5, 10 ppm were 0.34 $\pm$ 0.06, 0.18 $\pm$ 0.02, 0.10 $\pm$ 0.01, 0.06 $\pm$ 0.01 respectively. BCF$_5$ of Carbaryl were 0.34 $\pm$ 0.05, 0.18 $\pm$ 0.02, 0.13 $\pm$ 0.01 and 0.07 $\pm$ 0.01, BCF$_{10}3$ of Carbaryl were 0.45 $\pm$ 0.05, 0.27 $\pm$ 0.02, 0.16 $\pm$ 0.02 and 0.09 $\pm$ 0.01. BCF$_3$ of BPMC in concentration of 1, 2, 5 ppm were 4.66 $\pm$ 0.17, 2.64 $\pm$ 0.49, 1.88 $\pm$ 0.24 respectively. BCF$_5$ of BPMC were 4.09 $\pm$ 0.50, 2.42 $\pm$ 0.37 and 1.83 $\pm$ 0.15. 3. BCF$_s$ of BPMC were decreased as increasing concentration. However, BPMC concentration in fish were increased in contrast to BCF. But more concentrated BPMC was found in fish 3-day test than found concentration in fish 5-day test. 4. Same trend appeared in Carbaryl. BCF$_s$ of Carbaryl were decreased as increasing concentration and prolonging test period. But found Carbaryl concentration in fish were increased. 5. BCF$_s$ of BPMC were higher than that of Carbaryl by 10 times, in spite of the physicochemical properties of the two carbamates were similar to each other. Further study is recommended to find out the reason of the difference.
Long-term trend analysis on air pollutant concentrations is very important to diagnose the present status and plan for the future. In this study, the long-term trends of $PM_{2.5}$ concentrations were estimated based on the relationship between the visibility and $PM_{2.5}$ concentration regarding the effects of relative humidity in Seoul and Chuncheon. The relationships between the visibility and $PM_{2.5}$ concentration were derived from the measurement data in 2015 and 2016. Then, the annual trends of $PM_{2.5}$ concentration from 1982 to 2014 were estimated and compared to those of $PM_{10}$ concentration available in Seoul and Chuncheon. During the estimation process, four ranges of relative humidity were considered such as less than 30%, 31~50%, 51~70%, and 71~90%. In Seoul and Chuncheon, the visibility and $PM_{2.5}$ concentration generally have the inverse relationship while the visibility decreases as the relative humidity increases. The estimated $PM_{2.5}$ concentrations similarly showed the decreasing tendencies from 2006 to 2012 in Seoul and Chuncheon. However, the estimated $PM_{2.5}$ concentrations showed the increasing tendency before 2005 in Chuncheon in contrast to the decreasing tendency in Seoul. This implies that the long-term trends of $PM_{2.5}$ concentration in different cities in South Korea reflect the local influencing factors. For example, 'Special Act on the Improvement of Atmospheric Environment in the Seoul Metropolitan Area' can affect the different long-term trends in Seoul and Chuncheon. The estimated $PM_{2.5}$ concentrations were validated with the measured ones in Seoul and Chuncheon. While the general tendencies were well matched between the estimated and measured concentrations, the $PM_{2.5}$ concentration trends in 1990s and their monthly variations are needed to be improved quantitatively using more reference data for longer years.
PM10 and PM2.5 in ambient air were collected in Seongbuk-gu area of Seoul for one year, from April 2005 to February 2006, and the concentration of PM-bound mercury was monitored. The annual concentrations of particles were $66.4{\pm}43.2{\mu}g/m^3\;(47.6{\pm}19.1{\mu}g/m^3-106.1{\pm}78.0{\mu}g/m^3)$ in PM10 and $37.2{\pm}20.4{\mu}g/m^3\;(28.0{\pm}23.4{\mu}g/m^3{\sim}42.7{\pm}21.4{\mu}g/m^3)$ in PM2.5, which is about 56% of PM10 concentration. The annual average concentrations of mercury were $0.125{\pm}0.078ng/m^3\;in\;PM10\;and\;0.141{\pm}0.080ng/m^3$ in PM2.5, respectively. In April of Asian dust season in Korea, mercury showed the highest concentration in both PM10 and PM2.5.
This study investigates the characteristics of metallic and ionic elements concentration, concentration according to transport path, and factor analysis in $PM_{10}$ at Guducsan in Busan in the springtime of 2015. $PM_{10}$ concentration in Guducsan and Gwaebeopdong were $59.5{\pm}9.04{\mu}g/m^3$ and $87.5{\pm}20.2{\mu}g/m^3$, respectively. Contribution rate of water-soluble ions and secondary ion in $PM_{10}$ concentration in Guducsan were 37.0% and 27.8% respectively. [$NO_3{^-}/SO{_4}^{2-}$] ratio and contribution rate of sea salt of $PM_{10}$ in Guducsan and Gwaebeopdong were 0.91 and 1.12, 7.0% and 5.3%, respectively. The results of the backward trajectory analysis indicates that $PM_{10}$ concentration, total inorganic water-soluble ions and total secondary ions were high when the air parcels moved from Sandong region in China than non-Sandong and northen China to Busan area. The results of the factor analysis at Guducsan indicates that factor 1 was anthropogenic source effects such as automobile emissions and industrial combustion processes, factor 2 was marine sources such as sea salts from sea, and factor 3 was soil component sources.
In this study, the atmospheric aerosol concentration measured at different relative humidity levels was analyzed. Using an optical particle counter, PM10 and PM2.5 concentration as well as particle size distribution were measured and the relation between these size resolved data and relative humidity was studied. The results showed that mass concentration increases as relative humidity increases. The comparison between PM1, PM2.5 and PM10 showed that the fine particles grow more than coarse particles as relative humidity increases. The results also showed that PM10-2.5 and relative humidity do not show close correlation, which means that the mass increase of PM10 at high relative humidity is mainly due to the growth of PM2.5.
Millions of People die every year from diseases caused by exposure to outdoor air pollution. Especially, one of the most severe types of air pollution is fine particulate matter (PM10, PM2.5). South Korea also has been suffered from severe PM. This paper analyzes regional risks induced by PM10 and PM2.5 that have affected domestic area of Korea during 2014~2016.3Q. We investigated daily maxima of PM10 and PM2.5 data observed on 284 stations in South Korea, and found extremely high outlier. We employed extreme value distributions to fit the PM10 and PM2.5 data, but a single distribution did not fit the data well. For theses reasons, we implemented extreme mixture models such as the generalized Pareto distribution(GPD) with the normal, the gamma, the Weibull and the log-normal, respectively. Next, we divided the whole area into 16 regions and analyzed characteristics of PM risks by developing the FN-curves. Finally, we estimated 1-month, 1-quater, half year, 1-year and 3-years period return levels, respectively. The severity rankings of PM10 and PM2.5 concentration turned out to be different from region to region. The capital area revealed the worst PM risk in all seasons. The reason for high PM risk even in the yellow dust free season (Jun. ~ Sep.) can be inferred from the concentration of factories in this area. Gwangju showed the highest return level of PM2.5, even if the return level of PM10 was relatively low. This phenomenon implies that we should investigate chemical mechanisms for making PM2.5 in the vicinity of Gwangju area. On the other hand, Gyeongbuk and Ulsan exposed relatively high PM10 risk and low PM2.5 risk. This indicates that the management policy of PM risk in the west side should be different from that in the east side. The results of this research may provide insights for managing regional risks induced by PM10 and PM2.5 in South Korea.
In order to characterize atmospheric aerosols in Chungcheong area, black carbon concentration, which is known to be closely related to global warming, was measured and compared with $PM_{10}$, $PM_{2.5}$ concentrations and various meteorological parameters such as wind velocity and wind direction. Multi Angle Absorption Photometer (MAAP), a filter-based equipment, was used for the black carbon measurement, and the $PM_{10}$, $PM_{2.5}$ concentrations, wind velocity and wind direction were provided by the local monitoring stations. Black carbon concentration was monitored to be high in spring and winter but low in fall. $PM_{10}$ concentration was observed to be high when westerly wind was strong.
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($52.5{\mu}g/m^3$)과 평리동($60.9{\mu}g/m^3$) 모두 연평균 기준치인 $50{\mu}g/m^3$을 초과하였고, 만촌동($44.9{\mu}g/m^3$)은 기준치를 만족하였다. PM-2.5 농도는 세 지점 모두 미국의 EPA 연간기준치($15{\mu}g/m^3$)를 초과하였으며, 우리나라에서 2015년부터 시행되는 PM-2.5의 연평균기준치($25{\mu}g/m^3$)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 대구지역의 미세먼지(PM-10, PM-2.5)의 현황과 특성에 대한 연구로써 향후 미세먼지의 연구 및 대기오염 관리에 유용하게 사용될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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