Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제22권E1호
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pp.9-18
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2006
Aerosol hygroscopic properties were measured by a tandem differential mobility analyzer (TDMA) system during the Aerosol Characterization Experiment (ACE)-Asia campaign from 31 March to 1 May 2001. Two high flow differential mobility analyzers (DMAs) were used to maximize the count rate on board the Center for Interdisciplinary Remotely Piloted Aircraft (CIRPAS) Twin Otter aircraft. Hygroscopic growth factor distributions of particles having initial dry nanoparticle diameters of 0.040, 0.059, 0.086, 0.126, 0.186, 0.273, 0.400, and $0.586{\mu}m$ were measured during 19 research flights. Data collected during 12 of those flights were used to investigate aerosol mixing state and the influence of aerosol source region on size-resolved hygroscopicity. The uniformity in size-resolved hygroscopicity was quantified to facilitate comparison between measurements made in different air masses. Hygroscopic growth factors are strongly dependent on source region and sizes. Mean hygroscopic growth factors were observed to be greatest when the air mass origin was from the south. The mean growth factors for continental sources decreased with initial size from 1.47 to 1.27 for $0.040{\mu}m\;and\;0.586{\mu}m$, but increased with initial size from 1.44 to 1.8 for $0.040{\mu}m\;and\;0.400{\mu}m$ dry diameters for marine sources.
This study was carried out to characterize sources of atmospheric total suspended particulates (TSP) in urban and sub--urban areas of metropolitan taegu. The sources were tentatively identified by a multivariate technique, i.e. principal component analysis (PCA), and the source contributions to the atmospheric concentrations of TSP were further estimated by stepwise multiple regression analysis. A total of 5 sources was identified in the urban area of Taegu (soil dust resuspension, fuel combustion, secondary aerosol, traffic related aerosol, and refuge burning), while 4 sources were found to be significant in the sub--urban area as following: fuel combustion/secondary aerosol, soil dust resuspension, traffic related aerosol, and wood/agricultural burning. The largest contributor to the atmospheric TSP appeared to be the soil dust resuspension in both areas. The source apportionment of the extractable organic matter (EOM) was also carried out for the Taegu data. The EOM was determined with respect to the solvent polarity, i.e. cyclohexane (non-polar), dichloromethane (semi--polar), and acetone (polar). In addition, the source profiles for the TSP in Taegu area were estimated using a PCA-based algorithm, and the validity was evaluated tentatively by comparing the data in the literature.
Two hybrid receptor models, potential source contribution function (PSCF) and concentration weighted tracjectory (CWT), were compared for locating $PM_{2.5}$ sources contributing to the atmospheric $PM_{2.5}$ concentrations in Seoul. The source contribution estimates by chemical receptor model (CMB) receptor model were used to identify better source areas, Among the sources, soil, agricultural burning, marine aerosol, coal-fired power plant and Chinese aerosol were only considered for the study because these sources were more likely to be associated with the long-range transport of air pollutant. Both methods are based on combining chemical data with calculated air parcel backward trajectories. However, the PSCF analyses were performed with trajectories above the $75^{th}$ percentile criterion values, while the CWT analyses used all trajectories. This difference resulted in locating of different sources, which might be helpful to interpret locating of $PM_{2.5}$ sources, High possible source areas in source contribution of soil and agricultural burning contributing to the Seoul $PM_{2.5}$ were inland areas of Heibei and Shandong provinces (highest density areas of agricultural production and population) in China. The "Chinese aerosol" was used as a representative source for the $PM_{2.5}$ originated from urban area in China. High possible source areas for the aerosol were the cities in China where are relatively close to the receptor. This result suggests that Chinese aerosol is likely to be a useful tool in studies on source apportionment and identification in Korea.
Atmospheric aerosols have become a major environmental concern because of their adverse effects on human health, air quality, and climate change. Over the last few decades, several mass spectrometry (MS)-based techniques have been developed and applied in the field of atmospheric aerosol research. Particularly, real-time measurement of ambient aerosols using an aerosol mass spectrometer (AMS) has become one of the most powerful tools for aerosol chemistry. This review provides a brief description of AMS and its applications for understanding the physicochemical properties of atmospheric aerosols, as well as its sources and evolution processes.
The suspended particulate matters had been collected on quartz fiber fiters by a cascade impactor having 9 size stages for 4 years (Sep. 1991 to Dec. 1995) in Kyung Hee University-Suwon Campus. Membrane filters were used to collected the particulate matters on each stage. The weight concentration on each stage was obtained by a microbalance and further chemical element levels were determined by an x-ray fluorescence system. Based on these chemical information, our study focused on applying the target transformation factor analysis (TTFA), a receptor model, to identify aerosol sources and to apportion quantitatively their mass contribution. There are total of 63 ambient data sets. Each data set consists of the 8 size-ranged subdata sets characterized by 16 elemental variables. By the results, four to five sources were extracted from each size range and some sources reappeared in other size ranges. Then total of 8 source profiles were statistically generated from all the ranges, such as oil burning source, soil source, field burning source, gasoline related source, coal burning source, marine source, glass related source, and unknown sources. Apportioning aerosol mass to each source was intensively examined by investigating emission inventories near the study area. The results showed that soil particle source was the most significant contributor. However, coal and oil burning sources were the major anthropogenic ones. The study finally proposed some air quality control strategies to achieve the clean air quality in Suwon area.
In this study, the risk rates of different contamination sources of the contaminant in a minienvironment were analyzed through Computational Fluid Dynamics (CFD) simulation. The airflow pattern characteristics can only predict the qualitative variation of contaminant concentration, but cannot evaluate the quantitative variations in the risk rate of sources. From the results, the ambient contamination sources mainly affect wafers in the Front Opening Unified Pod (FOUP), whereas the internal contamination sources mainly affect wafers laid on the robot arm in the minienvironment. And the purging plenum system is very useful in protecting the wafers in the FOUP from contaminants transferred from the Fan Filter Unit (FFU). However, this system is unable to protect the wafers on the robot arm from internal contaminants and the wafers in the FOUP from sources of the interface between the FOUP and the minienvironment.
The PMF result was compared with the result from the Chemical Mass Balance (CMB) modelling (Lee and Kim, 2007) to estimate major source of PAHs observed at Seoul from August 2002 to December 2003. Five major sources were estimated from PMF and CMB modellings respectively. Among them three major sources (coal combustion for residential, coke oven and biomass burning) were identified at both models.
Twelve-hour size-resolved atmospheric aerosols were measured to determine size distributions of water-soluble organic carbon(WSOC) during daytime and nighttime, and to investigate sources and formation pathways of WSOC in individual particle size classes. Mass, WSOC, ${NO_3}^-$, $K^+$, and $Cl^-$ at day and night showed mostly bimodal size distributions, peaking at the size range of $0.32-0.55{\mu}m$(condensation mode) and $3.1-6.2{\mu}m$(coarse mode), respectively, with a predominant condensation mode and a minor coarse mode. While ${NH_4}^+$ and ${SO_4}^{2-}$ showed unimodal size distributions which peaked between 0.32 and $0.55{\mu}m$. WSOC was enriched into nuclei mode particles(< $0.1{\mu}m$) based on the WSOC-to-mass and WSOC-to-water soluble species ratios. The sources and formation mechanisms of WSOC were inferred in reference to the size distribution characteristics of inorganic species(${SO_4}^{2-}$, ${NO_3}^-$, $K^+$, $Ca^{2+}$, $Na^+$, and $Cl^-$) and carbon monoxide. Nuclei mode WSOC was likely associated with primary combustion sources during daytime and nighttime. Among significant sources contributing to the condensation mode WSOC were homogeneous gas-phase oxidation of VOCs, primary combustion emissions, and fresh(or slightly aged) biomass burning aerosols. The droplet mode WSOC could be attributed to aqueous oxidation of VOCs in clouds, cloud-processed biomass burning aerosols, and small contributions from primary combustion sources. From the correlations between WSOC and soil-related particles, and between WSOC and sea-salt particles, it is suggested that the coarse mode WSOC during daytime is likely to condense on the soil-related particles($K^+$ and $Ca^{2+}$), while the WSOC in the coarse fraction during nighttime is likely associated with the sea-salt particles($Na^+$).
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제24권E1호
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pp.32-43
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2008
Source samples were collected to construct source profiles for 9 different source types, including soil, road dust, gasoline/diesel-powered vehicles, a municipal incinerator, industrial sources, agricultural/biomass burning, marine aerosol, and a coal-fired power plant. Seasonal profiles for 'Chinese aerosol', aerosols derived from the urban area of China, were reconstructed from seasonal $PM_{2.5}$ compositions reported in Beijing, China. Ambient $PM_{2.5}$ at a receptor site was also measured during each of the four seasons, from April 2001 to February 2002, in Seoul. The Chemical Mass Balance receptor model was applied to quantify source contributions during the study period using the estimated source profiles. Consequently, motor vehicle exhaust (33.0%), in particular 23.9% for diesel-powered vehicles, was the largest contributor affecting the $PM_{2.5}$ levels in Seoul, followed by agricultural/biomass burning (21.5%) and 'Chinese aerosol' (13.1%), indicating contributions from long-range transport. The largest contributors by season were: for spring, 'Chinese aerosol' (31.7%); for summer, motor vehicle exhaust (66.9%); and for fall and winter, agricultural/biomass burning (31.1% and 40.1%, respectively). These results show different seasonal patterns and sources affecting the $PM_{2.5}$ level in Seoul, than those previously reported for other cities in the world.
The purpose of the study was to identify sources of particulate matters statistically and to estimate the mass contribution quantitatively in the Pusan metropolitan area. Then, the study has used the TTFA (target transformation factor analysis) model, a receptor model, to apportion aerosol mass with the raw data of 106 ambient samples characterized by 24 heavy metal variables. The TTFA was extensively applied to generate source profiles and their aerosol mass contributions. Though a couple of sources were not identified, four to seven sources were able to be extracted at 3 different sites (Jang Rim-Dong, Kwang Bok-Dong, and Kwang An-Dong) in Pusan area and finally mass conributions could be calculated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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