• Journal of the Korean earth science society
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• v.23 no.5
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• pp.424-435
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• 2002

This study analyzes the surface ozone and meteorological data in Daegu for a period from 1997 to 1999. It also investigates the meteorological characteristics of high ozone episodes. For this study the high ozone episode has been defined as a daily maximum ozone concentration higher than 100ppb in at least one station among six air quality monitoring stations in Daegu, Korea. The frequency of episodes is 13 days. The frequency is the highest in May and September. The average value of daily maximum ozone concentration is 81.6ppb, and 8-hour average ozone concentration is 58.6ppb for the high episodes. This shows that ozone pollution is continuous and wide-ranging in Daegu. The daily maximum ozone concentration is positively correlated to solar radiation and daily maximum temperature, but negatively correlated to relative humidity, wind speed and cloud amount. The maximal correlation coefficient to solar radiation is 0.45. The differences between high ozone episode day's daily mean meteorological value and monthly mean value are +1.58hPa for sea level pressure, +3.45${\circ}$C for maximum temperature, -5.69% for relative humidity, -0.46ms$^{-1}$ for wind speed, -1.79 for cloud amount, and +3.97MJm$^{-2}$ for solar radiation, respectively. This shows that strong solar radiation, low wind speed and no precipitation between 0700${\sim}$1100LST are favorite conditions for high ozone episodes. It is related to the morning stagnant condition.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.6
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• pp.1117-1124
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• 2010

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.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2000.11a
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• pp.170-172
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• 2000

산업의 발전과 기상 변화에 따른 대기중의 오존 농도 메커니즘은 질소산화물 및 탄화 수소류 등의 오염 물질로 인한 광화학적인 작용과 일사량, 풍속, 기온 등의 기상학적인 변수들의 상호작용으로 생성되어 최근 국내외를 막론하고 하계 중 6월부터 8월 사이에 집중적인 고농도 현상을 보이는 것에 관심을 가지고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.11a
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• pp.375-376
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• 2002

우리나라 주요 대도시는 1990년대 이후 뚜렷한 정제성장과 도시화로 인해 오존농도가 지속적으로 증가하고 있는 추세이다 (오인보와 김유근, 2002). 또한 최근 1995년부터 2000년까지 오존 주의보 발생일수의 경우 1일, 6일, 12일, 14일, 16일, 17일로 점차 증가를 나타내어 오존오염이 심각해지고 있음을 알 수 있다 (환경부. 2001). 일반적으로 오존농도의 년 변화는 일 최고기온 등의 주요 기상조건에 큰 영향을 받는다 (Hanna and Chang, 1995; EPA, 2001). (중략)

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2006.11a
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• pp.29-36
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• 2006

최근 유해성이 강한 지표오존농도가 대기환경의 주요한 문제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 경기도 평택과 서울 정동지역의 오존농도를 설명 변수를 사용할 수 있는 다변량 시계열 모형인 ARE(자기회귀오차) 모형으로 분석하였다. ARE모형에서는 오존 전체자료를 사용한 전체모형과 오존농도가 41ppb 이상 되는 자료를 사용한 부분모형 두 가지 모형을 비교하였다. ARE의 오존농도 설명변수로는 오존농도와 연관 있는 8종류의 기상자료와 4종류의 대기오염자료를 고려하였다. 기상자료의 8가지 설명변수로 일 최고온도, 일사량, 풍속, 상대습도, 강수량, 이슬점온도, 수증기압, 운량 자료를 사용하였다. 대기오염자료의 4가지 설명변수로는 아황산가스(SO2), 이산화질소(NO2), 코발트(CO)와 프로메툼 10(PM10)를 사용하였다.

• Journal of the Korean Society of Urban Environment
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• v.18 no.4
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• pp.523-530
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• 2018

Kyoto Protocol, adopted in 1997, set the obligation to reduce $CO_2$, $CH_4$, $N_2O$, HFCs, PFCs, and $SF_6$ in developed countries during 1st promised period. $SF_6$ has been drawing a lot of attention since the Kyoto Protocol because once it is released into the atmosphere, it not only stays in the atmosphere for more than 3,200 years but also emits 22,800 times stronger global warming potential at the same concentrations as $CO_2$ if remains in the atmosphere for 100 years. This study introduces 12 methods for $SF_6$ of measuring trace. $SF_6$ of trace level in the atmosphere correctly, the measurement method was changed and as a result, when the back flush method was applied to the pre-concentration system that used low-temperature concentration and high-temperature desorption system, which used Carboxen-1000 adsorption trap, the effect was the best.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.137-138
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• 2003

한국 환경부가 지원하는 대기오염확산모델 SKYi는 통합환경관리의 일환으로서 대기오염배출규제강화와 미래 대기질의 예측뿐만 아니라 환경관리의 입법적인 수행을 목적으로 개발 중에 있다. SKYi는 기상과 배출 그리고 지형에 대한 전처리과정의 서브프로그램과 연결되는데, 본 연구는 기상전처리과정의 모듈 SKYME 개발에 중점을 둔다. 이는 기상전처리모듈에서 산출된 혼합고도와 같은 기상인자가 대기오염확산의 물리적인 특성으로서 효율적인 대기오염농도예측에 중요한 역할을 하기 때문이다. (중략)

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.50-53
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• 2001

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.101-102
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• 1999

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.3 no.4
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• pp.238-243
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• 2001

대기중의 $CO_2$ 농도 상승은 지구온난화의 주원인이 되고 있는데, 1960년대 전반에 320$\mu$㏖ㆍ㏖$^{-1}$ 이하 였던 $CO_2$농도가 화석연료의 사용량 증가, 삼림 벌채 등의 영향으로 근년에는 360 $\mu$㏖ㆍ㏖$^{-1}$ 이상으로 상승하였다(Bagastow et al., 1985). 이러한 추세로 대기중의 $CO_2$ 농도가 증가한다면 21세기 말에는 $CO_2$ 농도가 현재의 약 2배로 상승되고, 2~6$^{\circ}C$의 기온 상승이 예측되어 (Burroughs, 2001) 지구차원의 환경문제로 대두되고 있다.(중략)