This study was carried out to elucidate the chemical compositions of water-soluble inorganic ions in $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ aerosols collected during summer and winter in downtown Jejusi city. The ratios of $NO_3^-$ to the total mass of ionic species in $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ aerosols largely increase in winter compared to summer, while $SO_4^{2-}$ ratios in both aerosols appear to follow the opposite trend. Moreover, concentrations of $Na^+$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$ and $Cl^-$ in $PM_{10}$ and $PM_{2.5-10}$ aerosols are higher in winter than in summer. The nitrate concentrations in $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ aerosols increase with an identical increase in excess ammonium during winter, however, nitrate formation during summer is not important owing to ammonium-poor conditions.
Previous studies of health effects of $PM_{2.5}$ performed spatial monitoring campaigns to assess spatial variability of $PM_{2.5}$ across people's residences. Highly reliable portable and cost-effective samplers will be useful for such campaigns. This study aimed to investigate applicability of the Deployable Particulate Impact Sampler(DPIS), one of the compact impact samplers, to spatial monitoring campaigns of $PM_{2.5}$ in Seoul, Korea. The investigation focused on the consistency of $PM_{2.5}$ concentrations measured by DPISs compared to those by the Low-volume Cyclone sampler (LCS). LCS has operated at a fixed site in the Seoul National University Yeongeon campus, Seoul, Korea since 2003 and provided qualified $PM_{2.5}$ data. $PM_{2.5}$ sampling of DPISs was carried out at the same site from November 17, 2015 through February 3, 2016. $PM_{2.5}$ concentrations were quantified by the gravimetric method. Using a duplicated DPIS, we confirmed the reliability of DPIS by computing relative precision and mean square error-based R squared value ($R^2$). Relative precision was one minus the difference of measurements between two samplers relative to the sum. For accuracy, we compared $PM_{2.5}$ concentrations from four DPISs (DPIS_Tg, DPIS_To, DPIS_Qg, and DPIS_Qo) to those of LCS. Four samplers included two types of collection filters(Teflon, T; quartz, Q) and impaction discs(glass fiber filter, g; pre-oiled porous plastic disc, o). We assessed accuracy using accuracy value which is one minus the difference between DPIS and LCS $PM_{2.5}$ relative to LCS $PM_{2.5}$ in addition to $R^2$. DPIS showed high reliability (average precision=97.28%, $R^2=0.98$). Accuracy was generally high for all DPISs (average accuracy=83.78~88.88%, $R^2=0.89{\sim}0.93$) except for DPIS_Qg (77.35~78.35%, 0.82~0.84). Our results of high accuracy of DPIS compared to LCS suggested that DPIS will help the assessment of people's individual exposure to $PM_{2.5}$ in extensive spatial monitoring campaigns.
본 연구에서는 제주도의 도시지역을 대상으로 관측이 시작된 2001년부터 2019년까지의 미세먼지 (PM10)와 초미세먼지 (PM2.5) 악화 빈도에 따른 기상 상황을 분석하였다. PM10과 PM2.5의 악화는 제주시와 서귀포시 모두 봄>겨울>가을>여름철 순으로 나타났으며, 봄·여름철에는 주간에 가을·겨울철에는 야간에 더 많이 나타났으며, PM10보다 PM2.5의 피해가 더 심각하게 나타났다. PM10 악화 시의 기온과 풍속은 제주시와 서귀포시 모두 봄·겨울철에는 각각의 계절평균보다 높게 나왔으나, 여름·가을철에는 반대로 낮게 나왔다. 상대습도는 계절평균보다 모든 계절에 낮게 나타났다. PM2.5 악화 시 기온은 PM10 악화 시와 계절별 동일한 경향을 보였으며, 상대습도는 봄·여름철에는 제주시와 서귀포시 모두 평균보다 높았으며, 겨울철에는 평균보다 낮았다. 풍속은 두 도시 동일하게 평균보다 낮게 나왔다. PM2.5 악화 시가 PM10 악화 시보다 봄·겨울철에 기온과 풍속이 더 낮을 때 발생 빈도가 높은 것으로 나타났다. PM10과 PM2.5 악화 시 풍향은 주간에는 북풍과 서풍이, 야간에는 계절별로 다양하게 나타났다. 특히, PM10에 비해 PM2.5 악화 시 풍속이 낮게 나타나 한라산에서 발생하는 산곡풍의 영향으로 제주시는 남풍이 서귀포시는 북풍이 야간에 자주 발생하였다. 풍속등급별 PM10 악화 빈도수는 제주시와 서귀포시 모두 주·야간 1.6 - 3.4 ms-1에서 가장 높았고, 여름철 야간에만 0.3 - 1.6 ms-1에서 가장 높은 값을 보였다. PM2.5 악화 빈도수는 제주시에서는 1.6 - 3.4 ms-1에서 가장 높은 값이 나타났으나, 서귀포시에서는 0.3 - 1.6 ms-1에서 가장 높은 값이 나타났다. 제주시와 서귀포시 모두 PM10과 PM2.5 악화 시 3.4 ms-1이상의 바람이 0.3 ms-1이하의 바람보다 빈도가 더 높은 것으로 나타나므로, 이는 PM10과 PM2.5가 바람의 영향으로 도시지역 외부에서 유입된 것이 주요인이라고 할 수 있겠다. 위 자료를 토대로 미세먼지 저감을 위한 도시계획 및 조경식재계획 방안을 마련한다면 효과적일 것으로 판단된다.
미세먼지는 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것이 일반적이지만, 수문기상 조건에 따라 이동, 심화, 소멸 과정에서 매우 복잡한 메커니즘을 지니고 있으므로 효과적인 미세먼지 대책 마련을 위해서는 수문기상인자와 미세먼지 간의 상관성에 대한 이해가 필수적이다. 현재 우리나라의 미세먼지 농도 관측 및 예보는 지점 측정소에서 농도를 측정하고, 이 자료를 기반으로 측정소가 위치하지 않는 지역의 값을 추정함으로써 이루어지고 있다. 이러한 관측 방식 및 자료는 공간적 대표성을 갖지 못하기 때문에 관측소와의 거리가 먼 지역의 정확한 미세먼지 농도를 파악하는 것이 불가능하며, 미세먼지의 이동, 심화, 소멸 단계를 추적하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)의 다양한 수문기상인자를 사용하여, 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 통해 초미세먼지(PM2.5)와 유의미한 상관성을 갖는 인자를 선별하였다. 선별된 인자는 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 Aerosol Optical Depth (AOD) 자료와 함께 계절별 PM2.5 농도 산출 모델을 구축하는데 활용되었으며, 산출 결과를 매핑하여 PM2.5 농도의 공간 분포를 파악하고자 하였다. 지점 기반 자료와의 비교를 통해 구축된 모델을 검증하였을 때, 측정된 PM2.5 농도와 높은 상관성(R ~0.7; IOA ~0.78; RMSE ~7.66 ㎍/㎥)을 나타냈으며, 지역별로 나누어 비교할 경우 데이터의 분포는 유사하나 상관계수의 차이를 보이는 것을 확인할 수 있었다(R: 0.32-0.82). 모델 산출 자료를 활용하여 PM2.5 농도를 매핑한 결과 기존 내삽 방법에 비해 시공간적 변동성을 더욱 잘 표현하는 것을 확인하였다. 추후 연구 지역을 동아시아 지역으로 확장 시킨다면 국내외 미세먼지 발생원의 파악 및 이동 양상에 대한 분석에 용이할 것으로 기대된다.
미세먼지 문제는 최근 우리나라 국민의 최대 관심사로 부상되었고 정부 및 지방자치단체에서도 상당한 노력을 기울이고 있다. 그간 미세먼지와 관련하여 다수의 학술적 연구가 진행되어왔지만 경제 분야의 연구는 상대적으로 미흡하였다. 본 연구에서는 미세먼지가 개별 주식에 어떠한 영향을 끼치는지에 대하여 빅데이터 분석을 통해 알아보고자 한다. 2013년부터 2017년까지 총 5개년을 대상으로 PM10농도 미세먼지 데이터와 미세먼지 테마주 데이터와의 관계를 분석하였다. 연구방법으로는 일반화최소제곱법을 사용한 선형회귀모형을 사용하여 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 미세먼지 농도가 전일에 비해서 증가했을 때 미세먼지 테마주의 주가가 상승하는 것으로 나타났다. 그리고, 2013년부터 2017년까지 주가변동 분석결과 회귀계수 값이 큰 기업은 매년 달라졌다. 5개년 동안 제일 큰 반응을 보인 기업은 오공, 웰크론, 동성제약, 삼일제약, 모나리자 순이었다. 그 중 연도별로 반복적으로 등장하는 기업으로는 모나리자가 2014년, 2015년, 2017년에, 삼일제약은 2015년, 2016년, 2017년에, 웰크론은 2016년, 2017년에 반복적으로 회귀계수가 크게 나타났으며 해당 기업은 미세먼지 농도에 주가가 민감하게 반응하는 기업이라고 사료된다. 향후 PM2.5 측정 데이터가 충분히 쌓이게 된다면 PM2.5의 농도를 독립변수로 한 연구와 비교·분석하는 것도 의미가 있을 것이다. 본 연구에서는 미세먼지 농도만을 독립변수로 하였는데 설명력을 높일 수 있는 변수를 추가한다면 좀 더 의미있는 연구결과를 기대할 수 있을 것이다.
PM (Particulate Matter) samples contained fungal spores were collected in the ambient air of Seosan, west Korea, in springtime of 2000 and 2001. PM concentrations were $199.8\mu{g}\;m^{-3}$ in the 1st Asian Dust Storm period (March, 23 ~ 24) and $249.4\mu{g}\;m^{-3}$ in the 2nd period (April, 7~9), 2000. Compared with the concentrations in 2000, relatively low PM concentration ($157.3\mu{g}\;m^{-3}$ ) was measured in the Asian Dust Storm period (April, 24 ~ 20) of 2001. Although there were somewhat differences for the total PM concentrations among the three periods, majorities of the PM were composed of coarse particles sized about 5 ~ 6 $\mu{m}$ over the periods of the two years. Diverse molds grown from fungal aerosols were observed in the PM samples and identified at the genus level. All the genera, Fusarium, Aspergillus, Penicillium, Basipetospora, Epicoccum and Monotospora are hyphomycetes in the division Fungi imperfecti (Deuteromycota). Especially, morphologically more diversified mycelia of hyphomycetes were grown on the fine PM sample (1.1 ~ 2.1 $\mu{m}$) than coarse PM samples in the periods of 2000. Furthermore, some molds were grown on even the background PM sample less than 0.43 $\mu{m}$ in the period of 2001. It was thought that some kinds of ultra fine sized fungal spores were transported by the Asian Dust Storm and suspended in the ambient air of study area during the events.
Recently, low-cost particulate matter (PM) sensors have been widely used in monitoring mass concentration. Maintaining the accuracy of the sensors is important and requires rigorous performance evaluation and calibration. In this study, two commercial low-cost PM sensors(LCS), Plantower PMS3003 and Plantower PMS7003, were evaluated in the laboratory and field with a reference-grade PM monitor (GRIMM 11-D). Laboratory evaluation was conducted with single/mixed particles of PSL (Poly Styrene Latex) in an acrylic chamber at 20℃ and relative humidity of 20%. Field evaluation was conducted inside a building of Yonsei University (Shinchon) from February 12 to March 31, 2022. In both evaluations, LCS measured values became different from reference measured values when the relative humidity was high or the outdoor air PM10/PM2.5 ratio was high. Based on the field evaluation, the LCS measured values were corrected through four different regression analysis models. As a result, the multivariate polynomial regression analysis model showed highest matching with the reference PM monitor (PM2.5 >0.9, PM10 >0.85). In this model, the PM10/PM2.5 ratio and relative humidity were chosen as independent variables.
This study was conducted to investigate seasonal distributions of fine particles ($PM_{2.5}$) and associated polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) at three cities. $PM_{2.5}$ samples were collected on glass fiber filters at urban (Chuncheon), metropolitan (Seoul), and industrial complex sites (Ulsan) from September, 2002 to February, 2004 using the Andersen FH 95 Particulate Sampler. About five 24-hour samples were collected from each site per season. The filters were analyzed for mass and six selected PAHs concentrations. $PM_{2.5}$ concentrations were the highest either in winter or spring, which could be attributed to the increase of fossil fuel combustion in winter or the transport of yellow sand to the Korean peninsula from China in spring, respectively. Regional $PM_{2.5}$ concentrations were higher in the order of Seoul>Chuncheon>Ulsan without statistical difference among cities. The filters were extracted using dichloromethane in an ultrasonicator and analyzed for six PAHs (anthracene, fluoranthene, pyrene, benzo[a]anthracene, chrysene, and benzo[a]pyrene) with HPLC. Total PAHs concentrations were statistically different among seasons in each site, and the highest concentrations were observed in winter at each sampling site. For total samples collected, the median total PAHs concentrations in Chuncheon ($4.6ng/m^3$) and Seoul ($4.4ng/m^3$) were approximately two times higher than that in Ulsan ($2.1ng/m^3$). Chrysene was a component found in the highest proportion among total PAHs at each site. Carcinogenic risks calculated based on the BaP toxic equivalency factors (TEFs) over the whole sampling period were higher in the order of Chuncheon>Seoul>Ulsan. This study suggests that the atmosphere of Chuncheon is contaminated with particulate matter and PAHs at the levels equivalent to those of Seoul and that an appropriate measure needs to be taken to mitigate human health risks from inhalation exposure to airborne fine particles.
The work describes an assessment of the major air pollutants, $NO_2$, $SO_2$, CO, $O_3$, $NH_3$, coarse and fine particulate matter ($PM_{10}$, $PM_{2.5}$) in ambient air in and around a 3 million tonne Petroleum Refinery and the possible impacts on a pristine area marked by the presence of the world-famous Kajiranga National Park, a world heritage site and habitat for the most number of one-horned rhinos in the world. The Refinery is at an aerial distance of 20-25 km from the wildlife habitat. The assessment is based on regular monitoring at four stations around the Refinery and one station near the National Park. Heavy rains during June to August influence the pollutant concentrations while at other times of the year, large traffic volume adds to the pollutant concentrations that peak during November to March, the dry months of the year. Correlation analysis by scatter technique is utilised to obtain the enhancement ratios to predict the variations in the concentrations of the pollutants and their spatial distribution. Computation of air quality index (AQI) indicates that the coarse and the fine particulates in the ambient air could be a major hazard to wildlife in the area.
This field study was performed to evaluate the efficiency of a plasma ion-operated air cleaner in temporal reduction of airborne pollutants emitted from a pig housing facility. In the case of gaseous pollutants, the plasma ion air cleaner was not effective in reducing levels of ammonia, hydrogen sulfide, nitrogen dioxide, or sulfur dioxide (p>0.05). In the case of particulate pollutants, however, the air cleaner was effective in reducing levels of particulate matter ($PM_{2.5}$ and $PM_1$) by 79(${\pm}6.1$) and 78(${\pm}3.0$)%, respectively. Unlike the case of these fine particle fractions, the reduction of total suspended particles (TSP) and $PM_{10}$ following treatment was almost negligible. In the case of biological pollutants, the mean reduction efficiencies for airborne bacteria and fungi were relatively low at 22(${\pm}6.6$) and 25(${\pm}8.7$)%, respectively. Taken together, these results indicate that in terms of air pollutants released from this pig housing facility, the plasma ion air cleaner was primarily effective in reducing levels of $PM_{2.5}$ and $PM_1$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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