It is very important to investigate air pollutants and emissions emitted from open burning in order to control nonpoint sources effectively. In this study, we utilized incineration simulator proposed by U.S. EPA and investigated concentrations of TSP, PM10, PM2.5 from woods and household wastes burning to calculate emission factors and build emission inventories. The results of experiment with 15 kg of woods and 3 kg of household wastes using the incineration simulator were as follows: in case of woods burning, TSP concentration was $66.4mg/m^3$, PM10 concentration was $28.4mg/m^3$, PM2.5 concentration was $17.9mg/m^3$, respectively; in case of household wastes burning, TSP concentration was $118.4mg/m^3$, PM10 concentration was $66.8mg/m^3$, PM2.5 concentration was $55.2mg/m^3$, respectively. Concentrations from household burning, as stated above, were higher than those from woods burning. Emission factors (EFs) for woods and household wastes burning were calculated as 2.45 and 6.75 g/kg for TSP, 0.86 and 5.45 g/kg for PM10, 0.78 and 4.81 g/kg for PM2.5, respectively. EFs of TSP, PM10, PM2.5 calculated from household wastes burning were higher than those of woods burning. When we added PM emissions from woods burning and household wastes burning to Korean National Emission Inventory named as Clean Air Policy Support System (CAPSS), CAPSS annual emissions of TSP, PM10, PM2.5 were increased by 0.08~0.26% (An increase rate for TSP, PM10, PM2.5 were 0.08~0.10%, 0.16~0.20% and 0.18~0.26%, respectively). Note that we assumed that the 1% of household wastes is emitted by open burning.
In order to further determine the mass concentration and ion composition of size-segregated particulate matter (PM) during the non-Asian dust storm of spring, $PM_{2.5}$ (fine particle), $PM_{10-2.5}$ (coarse particle), and $PM_{over-10}$ (PM with an aerodynamic diameter larger than $10{\mu}m$) were collected using a MCI (multi-nozzle cascade impactor) sampler of a three-stage filter pack in the spring season of 2007 in the Iksan area. During the sampling period from 5 April to 21 April, a total of 34 samples for size-segregated PM were collected, and then measured for PM mass concentrations by gravimetric measurements and for water-soluble inorganic ion species by using ion chromatography. Average mass concentrations of $PM_{2.5}$, $PM_{10-2.5}$, $PM_{over-10}$ were $35.4{\pm}11.5{\mu}g/m^3$, $13.3{\pm}5.5{\mu}g/m^3$ and $9.5{\pm}4.7{\mu}g/m^3$, respectively. On average, $PM_{2.5}$ accounted for 74% of $PM_{10}$. Compared with the literature from other areas in Korea, the measured concentration of $PM_{2.5}$ were relatively high. Water-soluble inorganic ion fractions in $PM_{2.5}$, $PM_{10-2.5}$, and $PM_{over-10}$ were found to be 47.8%, 28.5%, and 14.7%, respectively. Among the water-soluble inorganic ion species, $SO_4^{2-}$, $NO_3^-$ and $NH_4^+$ were the main components in $PM_{2.5}$, while $NO_3^-$ dominantly existed in both $PM_{10-2.5}$ and $PM_{over-10}$. Non-seasalt $SO_4^{2-}$ (nss-$SO_4^{2-}$ and $NO_3^-$ were found to mainly exist as the neutralized chemical components of $(NH_4)_2SO_4$ and $NH_4NO_3$ in fine particles.
Objectives: This study was conducted to identify the effects of PM10 and PM2.5 on hospital visits in the Incheon area over the period of 2016-2018. Methods: We applied correlation analysis and Poisson regression to perform the analysis using cardiovascular disease and respiratory disease data from the National Health Insurance Service and the daily average PM10 and PM2.5 from the Korea Environment Corporation adjusting for time lag. Results: When the daily average PM10 concentration increased by 10 ㎍/㎥, the number of cardiovascular disease patients were 1.002 times higher (95% CI [Confidence Interval]; 1.000-1004) in Ganghwa County. As the daily average PM2.5 concentration increased by 10 ㎍/㎥, the number of cardiovascular disease patients were 1.012 times higher (95% CI; 1.008-1.016) in Ganghwa County. As the daily average PM10 concentration increased by 10 ㎍/㎥, the respiratory disease patients were 1.003 times (95% CI; 1.002-1.004) higher in Gyeyang and Michuhol Counties. As the PM2.5 concentration increased by 10 ㎍/㎥, the respiratory disease patients were 1.003 times higher (95% CI; 1.002-1.005) in Bupyeong County. Conclusions: In some parts of the Incheon area there was a correlation between the number of patients with respiratory and cardiovascular conditions and the concentration of PM10 and PM2.5.
The objective of this study is to provide the research data on the actual concentrations of $PM_{10},\;PM_{2.5},\;PM_1\;and\;CO_2$ in Seoul subway carriages. Mean concentrations of $PM_{10},\;PM_{2.5}\;and\;PM_1,\;and\;CO_2$ in subway carriages were investigated at levels of $215.1{\pm}101.4{\mu}g/m^3,\;86.9{\pm}38.6{\mu}g/m^3,\;27.0{\pm}11.4{\mu}g/m^3,\;and\;1,588{\pm}714ppm$, respectively. The mean concentrations in subway carriages were higher when the train ran on an underground track rather than on an above ground track. The measured concentration of particulate matter varied with the time of day and was highest in the morning, followed by noon and evening while the $CO_2$ concentration was highest in the morning, followed by evening and noon. In relation to correlation among the pollutants: the correlation between $PM_{10}\;and\;PM_{2.5}$ was 0.92, and that between $PM_{2.5}\;and\;PM_1$ was 0.94. The inclusion rate of $PM_{2.5}\;to\;PM_{10}$ was $41{\pm}7%$ and that of $PM_1\;to\;PM_{2.5}\;was\;32{\pm}4%$. In addition, the $CO_2$ concentration had a positive relation with the number of people in a carriage, whereas the concentration of $PM_{10}$ had negative correlation to the number of people. In relation to these two pollutants we calculated using a regression equation (34.06+0.04$CO_2$(ppm)-0.09 PM10$({\mu}g/m^3)$($R^2$=0.30, p<0.01, n=707), that a maximum number of 61 persons would ensure that each pollutant is maintained below the criteria level, applicable to subway stations.
To investigate the reason for the spatial difference in PM2.5 (Particulate Matter, < 2.5 ㎛) concentration despite a similar synoptic pattern, a synoptic analysis was performed. The data used for this study were the daily average PM2.5 concentration and meteorological data observed from 2016 to 2020 in Busan and Seoul metropolitan areas. Synoptic pressure patterns associated with high PM2.5 concentration episodes (greater than 35 ㎍/m3) were analyzed using K-means cluster analysis, based on the 900 hPa geopotential height of NCEP (National Centers for Environmental Prediction) FNL (Final analysis) data. The analysis identified three sub-groups related to high concentrations occurring only in Busan and Seoul metropolitan areas. Although the synoptic patterns of high PM2.5 concentration episodes that occur independently in Busan and Seoul metropolitan areas were similar, there was a difference in the intensity of pressure gradient and its direction, which tends to be an important factor determining the movement time of pollutants. The spatial difference in PM2.5 concentration in the Korean Peninsula is due to the difference and direction of the atmospheric pressure gradient that develops from southwest to northeast direction.
The high time-resolution monitoring data are essential to estimate rapid changes in chemical compositions, concentrations, formation mechanisms, and likely sources of atmospheric particulate matter (PM). In this study, $PM_{2.5}$ sulfate, $PM_{2.5}$, $PM_{10}$, and the number concentration of size-resolved PMs were monitored in Fukuoka, Japan by good time-resolved methods during the springtime. The highest monthly average $PM_{2.5}$ sulfate was found in May ($8.85{\mu}g\;m^{-3}$), followed by April ($8.36{\mu}g\;m^{-3}$), March ($8.13{\mu}g\;m^{-3}$), and June ($7.22{\mu}g\;m^{-3}$). The cases exceed the Japanese central government's safety standard for $PM_{2.5}$ ($35{\mu}g\;m^{-3}$) reached 10.11% during four months campaign. The fraction of $PM_{2.5}$ sulfate to $PM_{2.5}$ varied from 12.05% to 68.11% with average value of 35.49% throughout the entire period of monitoring. This high proportion of sulfate in $PM_{2.5}$ is an obvious characteristic of the ambient $PM_{2.5}$ in Fukuoka during the springtime. However, the average fraction of $PM_{2.5}$ sulfate to $PM_{2.5}$ in three rain events occurred during our intensive campaign fell right down to 15.53%. Unusually high $PM_{2.5}$ sulfate (> $30{\mu}g\;m^{-3}$) marked on three days were probably affected by the air parcels coming from the Chinese continent, the natural sulfur in the remote marine atmosphere, and a large number of ships sailing on the nearby sea. The theoretical number concentration of $(NH_4)_2SO_4$ in $PM_{0.5-0.3}$ was originally calculated and then compared to $PM_{2.5}$ sulfate. A close resemblance between the diurnal variations of the theoretically calculated number concentration of $(NH_4)_2SO_4$ in $PM_{0.5-0.3}$ and $PM_{2.5}$ sulfate concentration indicates that the secondary formed $(NH_4)_2SO_4$ was the primary form of sulfate in $PM_{2.5}$ during our monitoring period.
This research investigated the characteristics of fine particle concentration and ionic elements of PM2.5 during sea breeze occurrences during summertime in Busan. The PM10 and PM2.5 concentrations of summertime sea breeze occurrence days in Busan were 46.5 ㎍/m3 and 34.9 ㎍/m3, respectively. The PM10 and PM2.5 concentrations of summertime non-sea breeze occurrence days in Busan were 25.3 ㎍/m3 and 14.3 ㎍/m3, respectively. The PM2.5/PM10 ratios of sea breeze occurrence days and non-sea breeze occurrence days were 0.74 and 0.55, respectively. The SO42-, NH4+, and NO3- concentrations in PM2.5 of sea breeze occurrence days were 9.20 ㎍/m3, 4.26 ㎍/m3, and 3.18 ㎍/m3 respectively. The sulfur oxidation ratio (SOR) and nitrogen oxidation ratio (NOR) of sea breeze occurrence days were 0.33 and 0.05, respectively. These results indicated that understanding the fine particle concentration and ionic elements of PM2.5 during sea breeze summertime conditions can provide insights useful for establishing a control strategy of urban air quality.
The $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ aerosols were collected at Busan from March to May, 2005, and the concentrations of some metallic elements were analysed to study their characteristics. The mean concentration of $PM_{10}$ was $66.5{\pm}23.0{\mu}g/m^3$ with a range of 22.2 to $118.1{\mu}g/m^3$. The mean concentration of $PM_{2.5}$ was $46.1{\pm}17.2{\mu}g/m^3$ with a range of 9.7 to $83.3{\mu}g/m^3$. The ratio of $PM_{2.5}/PM_{10}$ was 0.69 at Busan. The distribution of metallic elements for $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ were Cd${\ldots}$ ${\ldots}$ $PM_{10}$ were $94.9{\mu}g/m^3$ and $63.7{\mu}g/m^3$, respectively. And The mean mass concentrations of Asian dust and non Asian dust in $PM_{2.5}$ were $56.9{\mu}g/m^3$ and $45.1{\mu}g/m^3$, respectively. The mean values of crustal enrichment factors for five elements (Cd, Cu, Pb, V and Zn) were all higher than 10, possibly suggesting the influence of anthropogenic sources. The soil contribution ratios for $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ were 20.5% and 19.4, respectively.
Chungcheongnam-do has various emission sources, including large-scale facilities such as power plants, steel and petrochemical industry complexes, which can lead to the severe PM pollution. Here, we measured concentrations of PM10, PM2.5, and its metallic elements at a suburban site in Taean, Chungcheongnam-do from September 2017 to June 2022. During the measurement period, the average concentrations of PM10 and PM2.5 were 58.6 ㎍/m3 (9.6~379.0 ㎍/m3) and 35.0 ㎍/m3 (6.1~132.2 ㎍/m3), respectively. The concentration of PM10 and PM2.5 showed typical seasonal variation, with higher concentration in winter and lower concentration in summer. When high concentrations of PM2.5 occurred, particulary in winter, the fraction of Zn and Pb components considerably increased, indicating a significant contribution of Zn and Pb to high-PM2.5 concentration. In addition, Zn and Pb exhibited the highest correlation coefficient among all other metallic elements of PM2.5. A backward trajectory cluster analysis and CPF model were performed to examine the origin of PM2.5. The high concentration of PM2.5 was primarily influenced by emissions from industrial complexes located in the northeast and northwest areas.
본 연구는 도시의 미세먼지 배출과 저감에 관련된 토지피복 유형인 산림과 시가화지역의 영향에 의한 계절별 미세먼지 농도 특성을 파악하고자 하였다. 서울시 23개 도시대기 측정소의 2016년 PM10, PM2.5 농도자료를 수집하였고, 측정소 주변 반경 3km 내 시가화지역과 산림 비율을 기준으로 3개 그룹으로 측정소를 구분하여 그룹간의 미세먼지 농도 차이를 계절별로 분석하였다. 그룹별 시가화지역과 산림의 중심값은 Group A에서 각각 53.4%, 34.6%, Group B는 61.8%, 16.5%, Group C는 76.3%, 6.7%이었다. 계절별 PM10과 PM2.5의 그룹별 농도는 산림 비율이 높은 Group A의 농도가 모든 계절에서 가장 낮았고, 시가화지역 비율이 높은 Group C의 농도는 봄부터 가을까지 가장 높았다. 이상의 그룹간 차이는 통계적으로 유의하였다. Group C 농도는 겨울철에만 Group B보다 낮아졌는데, 겨울철 Group B-C간의 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 계절별 고농도 그룹의 농도 대비 Group A의 농도는 PM10에서 봄, 여름, 가을, 겨울 각각 8.5%, 11.2%, 8.0%, 6.8%, PM2.5에서 3.5%, 10.0%, 4.1%, 3.3% 낮은 수치이었다. PM10과 PM2.5 모두 그룹간 농도 격차가 여름에 가장 크고, 겨울로 가면서 작아졌는데, 이는 산림의 미세먼지 저감기능이 여름에 크고, 겨울에 작기 때문인 것으로 판단되었다. 산림과 비교해 시가화지역이 미세먼지 농도에 끼치는 영향은 작았다. 본 연구를 통해 산림 비율이 높은 지역에서 미세먼지 농도가 낮은 효과가 입증되었으며, 도시의 미세먼지 관리를 위해 녹지의 기능을 규명하는 지속적인 연구가 필요하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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