식물 종마다 잎에 미세먼지(PM)를 흡착하는 정도가 서로 다르며 잎을 통해 PM을 흡수할 수 있는 것으로 알려져 있다. PM에 포함된 중금속은 인체 및 식물에 영향을 미칠 수 있으며 입자 크기에 따라 미치는 영향이 다를 수 있다. 따라서 충북대학교 내 도로변에 위치한 회양목 (Buxus koreana), 주목 (Taxus cuspidate), 철쭉 (Rhododendron yedoense), 이팝나무 (Chionanthus retusa)와 같은 가로수 잎에 축적된 PM을 입자 크기(PM>10 및 PM2.5-10)에 따라 분획 및 정량화하였다. 잎에 축적된 크기 별 PM의 금속 농도는 유도 결합 플라스마 질량 분석법(ICP-MS)으로 분석하였다. 나무 잎 표면에 축적된 PM>10의 질량은 6.11-32.7 ㎍/㎠, PM2.5-10의 질량은 0-14.8 ㎍/㎠이었다. 잎 표면에 홈이 있고 털을 갖고 있는 철쭉이 작은 PM 입자를 잘 유지하고 있었으며 광택이 있는 잎 표면을 가진 주목과 회양목은 많은 PM을 축적하고 있었다. PM은 Al, Ca, Mg, Fe와 같은 지각 구성 원소와 Cu, Pb, Zn와 같은 중금속을 포함하고 있었다. 지각 구성 원소의 농도는 PM>10 입자에서 더 높았고, 중금속 농도는 PM2.5-10 입자에서 상대적으로 더 높았다. 잎에 흡수된 Mn, Cd, Cu, Ni, Pb, Zn과 PM2.5-10의 중금속 농도는 유의한 상관관계를 보여 나무 잎을 통해 PM이 흡수될 수 있음을 확인하였다.
2015년 대기환경기준에 추가되는 PM2.5의 천안시 대기 중 오염도를 조사하기 위해, 2010년 2월부터 2011년 1월까지 천안시 상명대학교에 광산란방식의 Dust Monitor를 설치하여 대기 중 연간 PM2.5 농도 특성을 PM10 농도와 같이 조사하였다. 측정 기간 중 연평균 PM2.5 농도는 $40.45{\mu}g/m^3$으로 시행예정인 연평균 기준인 $25{\mu}g/m^3$을 초과하였다. 일평균 PM2.5 농도는 $2.43{\sim}174.84{\mu}g/m^3$으로, 전체 측정 기간 중 약 26%의 측정일이 일평균 기준치인 $50{\mu}g/m^3$을 초과하였다. 같은 기간 중 일평균 PM10 농도 기준을 초과하는 측정일 수는 11%로 나타나, PM2.5의 오염도가 PM10에 비해 상대적으로 심각함을 나타냈다. 계절별로는 봄과 겨울철에 높은 PM2.5 농도를 보였으며, 강우의 영향을 많이 받는 여름철의 PM2.5 오염도가 다른 계절에 비해 상대적으로 낮았다. 일 중 PM2.5의 농도 분포는 출퇴근 시간대에 높은 농도를 나타내는 전형적인 도시형 특성을 나타냈으며, 이는 인위적 배출원 중 이동오염원에 의해 생성되는 미세 입자가 PM2.5의 주요 성분임을 시사한다.
Anthropogenic emissions of $PM_{2.5}$ in Chuncheon are considered to be low according to the national emissions inventory; however, the atmospheric $PM_{2.5}$ concentrations have been reported to be higher than or at least similar to those measured in metropolitan (e.g. Seoul) and/or in industrial cities (e.g. Incheon, Ulsan). In this study, the concentrations of $PM_{2.5}$ and its ionic and carbonaceous compounds were measured from Jan. 2013 to Dec. 2014 in Chuncheon, Korea to identify the characteristics of high $PM_{2.5}$ concentration event. Average $PM_{2.5}$ concentration was $34.6{\mu}g/m^3$, exceeding the annual air quality standard ($25{\mu}g/m^3$). The most abundant compound was organic carbon (OC), comprising 26% of $PM_{2.5}$ mass, followed by $SO_4{^{2-}}$. Among 14 high concentration events, three events showed clearly enhanced contributions of OC, $SO_4{^{2-}}$, $NO_3{^-}$ and $NH_4{^+}$ to $PM_{2.5}$ under the fog events. One event observed in summer showed high concentration of $SO_4{^{2-}}$ while the high wind speeds and the low $PM_{2.5}/PM_{10}$ ratios were observed for the two high concentration events. These results indicate that the secondary aerosol formation under the fog events and high atmospheric temperature as well as the regional and/or the long-range transport were important on enhancing $PM_{2.5}$ concentration in Chuncheon. Cluster analysis based on back trajectories also suggested the significant impacts of regional transport from China and metropolitan areas of Korea on $PM_{2.5}$ in Chuncheon.
To analyze the effects of PM10 and PM2.5 on daily mortality cases, the relations of death counts from natural causes, respiratory diseases, and cardiovascular diseases with PM10 and PM2.5 concentrations were applied to the generalized additive model (GAM) in this study. From the coefficients of the GAM model, the excessive mortality risks due to an increase of 10 ㎍/m3 in daily mean PM10 and PM2.5 for each cause were calculated. The excessive risks of deaths from natural causes, respiratory diseases, and cardiovascular diseases were 0.64%, 1.69%, and 1.16%, respectively, owing to PM10 increase and 0.42%, 2.80%, and 0.91%, respectively, owing to PM2.5 increase. Our result showed that particulate matter posed a greater risk of death from respiratory diseases and is consistent with the cases in Europe and China. The regional distribution of excessive risk of death is 0.24%-0.81%, 0.34%-2.6%, and 0.62%-1.94% from natural causes, respiratory diseases, and cardiovascular diseases, respectively, owing to PM10 increase, and 0.14%-1.02%, 1.07%-3.92%, and 0.22%-1.73% from natural causes, respiratory diseases, and cardiovascular diseases, respectively, owing to PM2.5 increase. Our results represented a different aspect from the regional concentration distributions. Thus, we saw that the concentration distributions of air pollutants differ from the affected areas and identified the need for a policy to reduce damage rather than reduce concentrations.
This study examines the effects on fertilization rate (FR), hatching rate (HR), and normal individual rate after artificial fertilization using frozen thawed sperm according to the cryoprotectant (DMSO) concentration and the period of cryopreserved sperm of longtooth grouper, Epinephelus bruneus. Performing artificial fertilization using frozen-thawed sperm, after freezing the sperm at different DMSO concentration of 5.0%, 7.5%, 10.0% respectively, FR were (DMSO 5.0%: $99.5{\pm}0.8%$, DMSO 7.5%: $99.5{\pm}0.7%$, and DMSO 10.0%: $99.6{\pm}0.6%$). The results are not significantly different from the control fresh sperm (100%). HR also (DMSO 5.0%: $96.2{\pm}2.3%$, DMSO 7.5%: $95.3{\pm}3.6%$, 10.0%: $96.6{\pm}1.8%$) were not significantly different in each group. The normal individual rate after hatching using with control fresh sperm ($98.4%{\pm}0.5$) and DMSO concentration level of 5.0% ($97.8{\pm}0.1%$) were not significantly different. However, with 7.5% ($97.2{\pm}0.6%$) and 10.0% DMSO concentrations ($95.9{\pm}0.2%$) are lower than the normal individual rate after hatching observed in the control and 5.0% DMSO. Performing artificial fertilization using frozen-thawed sperm at different frozen period (2 days, 2 years, and 3 years), 10% DMSO FR and HR of 3 years (FR; $66.8{\pm}1.8%$, HR: $82.0{\pm}12.9%$) and 2 years (FR; $78.5{\pm}14.8%$, HR: $79.3{\pm}0.6%$) cryopreserved sperm were lower than control (FR; 100%, HR: $91.1{\pm}3.6%$) and 2 days cryopreserved sperm (FR; $99.6{\pm}0.6%$, HR: $96.6{\pm}1.8%$). These results suggest suitable DMSO concentration ranges of cryopreservation sperm for E. bruneus is 5 to 10% and with 2 to 3 years cryopreservation period, cryopreservation sperm can be useful for seed production.
Background: Indoor PM2.5 concentrations in residential houses can be affected by various factors depending on the season. This is because not only do the climate characteristics depend on the season, but the activity patterns of occupants are also different. Objectives: The purpose of this study is to compare factors affecting indoor PM2.5 concentrations in apartments and detached houses in Daegu according to seasonal changes. Methods: This study included 20 households in Daegu, South Korea. The study was conducted during the summer (from July 10 to August 10, 2023) and the autumn (from September 11 to October 9, 2023). A sensor-based instrument for PM2.5 levels was installed in the living room of each residence, and measurements were taken continuously for 24 hours at intervals of one minute during the measurement period. Based on the air quality monitoring system data in Daegu, outdoor PM2.5 concentrations were estimated using ordinary kriging (OK) in Python. In addition, the indoor activities of the occupants were investigated using a time-activity pattern diary. The affecting factors of indoor PM2.5 concentration were analyzed using multiple regression analysis. Results: Indoor and outdoor PM2.5 concentrations of the residences during summer were 15.27±11.09 ㎍/m3 and 11.52±7.56 ㎍/m3, respectively. Indoor and outdoor PM2.5 concentrations during autumn were 13.82±9.61 ㎍/m3 and 9.57±5.50 ㎍/m3, respectively. The PM2.5 concentrations were higher in summer compared to autumn both indoors and outdoors. The primary factor affecting indoor PM2.5 concentration in summer was occupant activity. On the other hand, during the autumn season, the primary affecting factor was outdoor PM2.5 concentration. Conclusions: Indoor PM2.5 concentration in residential houses is affected by occupant activity such as the inflow of outdoor PM2.5 concentration, cooking, and cleaning, as found in previous studies. However, it was revealed that there were differences depending on the season.
Fine and coarse PM had been collected by LVCI (low volume cascade impactor) and HVAS (high volume air sampler) during January 1989 to April 2012 at Kyung Hee University, Global Campus located on the boarder of Yongin and Suwon. The database of PM mass concentration was constructed and then intensively and extensively investigated to understand monthly, seasonal, and annual patterns of each PM behavior. Especially the study separated all the PM data into the 5 Period Zones, which were classified on the basis of social, political, and environmental issues that might be influencing local ambient air quality during the monitoring period. The overall $PM_{10}$ level had been continuously decreased until 2005 and after then was staggering due to rapidly increasing $PM_{2.5}$ level in $PM_{10}$. The annual average of $PM_{2.5}$ concentration varied from $34.3{\mu}g/m^3$ to $59.0{\mu}g/m^3$, which were much higher than the 2015 ambient air quality standard. The $PM_{2.5}$ level was strongly associated with haze events, while both $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ levels were associated with Yellow storm events. Daily concentrations of $PM_{2.5}$ were ranged $13.1{\sim}212.9{\mu}g/m^3$ in haze days and $33.6{\sim}124.6{\mu}g/m^3$ in Asian dust days. The study also intensively investigated annual and seasonal patterns of $PM_{2.5}/PM_{10}$ ratios.
The characteristics for the aerosol number distribution was studied during spring, 2004 in Incheon. Optical Particle Counter (OPC, HIAC/ROYCO 5230) was used in order to measure the number concentration of aerosol in the range of $0.3\~25{\mu}m.$. The obtained results were compared with $PM_{2.5}\;and\;PM_{10}$ data during Asian dust events. The results show that the size resolved aerosol number concentration from OPC measurement has a similar tendency with $PM_{10}\;and\;PM_{2.5}$ mass concentration. During Asian dust periods, the number concentrations in large particle $(CH5\~CH8)$ increase more than small particles which diameter is less than $2.23{\mu}m(CH5)$ and the same results were shown when $PM_{10}$ was compared with $PM_{2.5}$ data compared with non-dust days, Consequently, this study shows that size resolved aerosol number concentration from OPC measurement can be used as a useful tool in comparison of mass concentration data.
The urban model inter-comparison study (UMICS) was conducted in order to improve the performance of air quality models (AQMs) for simulating fine particulate matter ($PM_{2.5}$) in the Greater Tokyo Area of Japan. UMICS consists of three phases: the first phase focusing on elemental carbon (UMICS1), the second phase focusing on sulfate, nitrate and ammonium (UMICS2), and the third phase focusing on organic aerosol (OA) (UMICS 3). In UMICS2/3, all the participating AQMs were the Community Multiscale Air Quality modeling system (CMAQ) with different configurations, and they similarly overestimated $PM_{2.5}$ nitrate concentration and underestimated $PM_{2.5}$ OA concentration. Various sensitivity analyses on CMAQ configurations, emissions and boundary concentrations, and meteorological fields were conducted in order to seek pathways for improvement of $PM_{2.5}$ simulation. The sensitivity analyses revealed that $PM_{2.5}$ nitrate concentration was highly sensitive to emissions of ammonia ($NH_3$) and dry deposition of nitric acid ($HNO_3$) and $NH_3$, and $PM_{2.5}$ OA concentration was highly sensitive to emissions of condensable organic compounds (COC). It was found that $PM_{2.5}$ simulation was substantially improved by using modified monthly profile of $NH_3$ emissions, larger dry deposition velocities of $HNO_3$ and $NH_3$, and additionally estimated COC emissions. Moreover, variability in $PM_{2.5}$ simulation was estimated from the results of all the sensitivity analyses. The variabilities on CMAQ configurations, chemical inputs (emissions and boundary concentrations), and meteorological fields were 6.1-6.5, 9.7-10.9, and 10.3-12.3%, respectively.
본 연구는 부산지역의 봄철과 여름철 대기 중 미세먼지(particulate matter, PM) 농도 및 빗물 수질을 정량화하고 다변량 통계분석을 이용하여 계절(봄, 여름) 특성에 따른 대기 중 PM 농도가 빗물 수질에 미치는 영향을 평가하였다. 연구기간(2020년 3월-8월)동안 기상청 AWS (automatic weather system)에서 측정된 대기 중 PM 농도와 총 68번의 강우 특성 자료를 이용하였으며, 총 68번의 강우 이벤트 중 13회 강우를 대상으로 부산 부경대학교 캠퍼스에 집수장치를 설치하여 총 216개의 빗물 샘플을 수집하였다. 빗물의 pH와 전기전도도(electrical conductivity, EC)는 실시간 측정되었으며, 빗물 내 양이온(Na+, Mg2+, K+, Ca2+, and NH4+) 및 음이온(Cl-, NO3-, and SO42-) 농도를 분석하였다. 또한, 자체 제작한 미세먼지 센서를 이용하여 강우 전후로 대기 중 PM10 농도를 측정하였으며, 측정된 데이터를 바탕으로 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 피어슨 상관분석(Person correlation analysis)을 실시하여 대기 중 PM10 농도와 빗물 수질 간 상관관계를 규명하였다. 연구결과, 부산지역의 일평균 대기 중 PM 농도 및 강우 특성은 계절적 차이가 존재하였으며, 대기 중 PM10 농도와 빗물 수질간 상관성 또한 상이하게 나타났다. 봄철의 경우, 일평균 대기 중 PM10 (34.11 ㎍/m3) 및 PM2.5 (19.23 ㎍/m3)의 평균 농도는 상대적으로 높게 나타났고 일평균 누적 강우량 및 강우 강도는 상대적으로 낮게 나타났다. 또한, 대기 중 PM10 농도는 빗물 수질과 유의미한 상관관계를 보였으며 대기 중 PM10 농도는 pH (r = -0.84)는 감소시키고 EC (r = 0.95) 및 수용성 음이온(r = 0.99) 농도는 증가시키는 요인으로 작용하였다. 여름철의 경우에는 일 평균 PM10 (27.79 ㎍/m3) 및 PM2.5 (17.41 ㎍/m3)의 평균 농도가 상대적으로 낮은 농도 분포를 보였으며, 최대 일 평균 강우 강도는 81.6 mm/h로 오랜 시간 많은 양의 비를 기록하였다. 상대적으로 낮은 대기 중 PM 농도와 높은 강우 강도로 인해 대기 중 PM10 농도가 빗물 수질에 미치는 영향을 확인할 수 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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