• 한국토양비료학회지
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• 제31권1호
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• pp.25-32
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• 1998

한국 자생차에 대한 일반적인 특성을 연구하기 위해, 15개 지역에서 시료를 채취해 차나무 생장환경 및 차엽의 무기성분을 분석한 결과는 다음과 같다. 차 자생지역의 토양 pH는 4.22~6.15, 유기물 함략 23.9~72.6g/kg, 유효인산 300mg/kg 이하, K 0.8~2.5, Na 0.02~0.17, Ca 1.0~6.2, Mg $0.4{\sim}2.1cmol^+/kg$였고, Fe와 Mn은 수십~수mg/kg, 중금속인 Ni, Cr, Zn, Cu. Pb, Cd는 수 mg/kg이었다. 그리고 대부분 지역의 토양이 사양토나 양토의 특성을 가지고 있었다. 자생차 대부분이 죽림이나 수림하에서 자생하고 있었고, 엽의 크기는 $6.85{\pm}1.75{\times}2.6{\pm}0.5cm$이고, 측맥수는 $14.2{\pm}2.7$개, 거치수 $58.5{\pm}11.2$개였으며, 염색은 담녹색~농녹색이었다. 다엽에서 $NH_4{^+}$, $Na^+$, $K^+$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$ 함량은 30.5~47.7mg/kg, 45.5~164.5mg/kg, 16,998~25.431mg/kg, 1,590~2.392mg/kg, 1,085~1,958mg/kg범위였고, $F^-$, $Cl^-$, $NO_3{^-}$, $PO_4{^{3-}}$, $SO_4{^{2-}}$는 21.2~63.2mg/kg, 126.4~257.7mg/kg, 108.5~185.9mg/kg, 1,445~1,819mg/kg, 954~1,670mg/kg 범위였다. 순천 창천리, 화순 쌍봉사, 보성 대원사 및 남해 보리 암에서 자생하는 차나무는 장원산업에서 재배되는 차나무 종인 yabukita 만큼 대엽이였다.

• 자원환경지질
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• 제54권2호
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• pp.299-308
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• 2021

광산 활동에서 비롯된 Fe(II)은 광산 배수를 따라 지표의 산화 환경에 노출되어 다양한 Fe(III)-산화수산화물로 침전된다. 대표적인 Fe(III) 침전 광물 중 하나인 페리하이드라이트는 결정도가 매우 낮아 비표면적이 크기 때문에, 중금속 및 다른 오염물질을 흡착하기에 용이하다. 페리하이드라이트는 자연 환경에서 열역학적으로 좀더 안정적인 침철석으로 전이된다. 페리하이드라이트에서 침철석으로 전이되는 동안 일어나는 중금속의 거동을 예측하기 위해서 산성광산배수에서 일어나는 페리하이드라이트에서 침철석으로의 전이와 이와 연관된 중금속의 유동성에 대한 정보는 중요하다. 광물 전이와 중금속 거동을 분석하기 위해 흥진태맥 석탄광의 산성광산배수 정화 시설의 코어 시료에 대하여 X-선 회절 분석(XRD), 화학 분석, 통계 분석이 시행되었다. XRD 결과는 페리하이드라이트가 코어 시료 상단에서 하단으로 점차 침철석으로 전이되었음을 보여주었다. 화학 분석 결과 코어시료에서 As의 상대적 농도는 배수에 비하여 매우 높아 As가 철옥시수산화물에 강하게 흡착 되었거나 공침되었을 가능성이 큼을 지시한다. 상관 분석 결과 또한 As와 Fe의 높은 친화도를 보여주어, 철광물이 침전하는 동안 As가 광산 배수에서 쉽게 제거될 수 있음을 나타냈다. 코어 시료에서 깊이가 깊어질수록 Fe에 대한 As, Cd, Co, Ni, Zn의 농도비는 대체로 감소하여, 광물 전이 시 배수 내 이들의 농도를 증가시킬 수 있음을 나타냈다. 이와 반대로 Fe에 대한 Cr의 농도는 깊이가 증가할수록 증가하였는데 이 것은 chromate과 철광물과의 화학결합과 페리하이드라이트와 침철석의 표면 전하로 인한 것으로 생각된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.1-9
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• 2022

본 연구에서는 폐기물 배출해역의 퇴적물이 해양생물에 미치는 영향을 평가하기 위해 2016~2019년 3개 배출해역; 동해병, 서해병, 동해정 해역의 9개 정점에서 채취한 퇴적물 시료들을 대상으로 국내 해양폐기물공정시험기준에 의거하여 저서성단각류(Monocorophium acherusicum)와 발광박테리아(Vibrio fischeri)를 이용한 독성시험을 수행하였다. 시험결과, 상대평균생존율(저서성단각류)과 상대발광저해율(발광박테리아)이 각각 30 % 이하로서 '독성없음'으로 판정되었으나, t검정을 이용한 독성 평가 결과에서는 총 12개(2016년 6개, 2017년 1개, 2018년 1개, 2019년 4개)의 저서성단각류 시료에서 대조구와 유의한 차이를 나타내었다(p<0.05). 저서성단각류의 독성원인 탐색을 위해 퇴적물 내 8종 중금속 함량(Cr, As, Ni, Cd, Cu, Pb, Zn, Hg)과 저서성단각류 상대평균생존율의 단순선형회귀분석을 수행한 결과, Cr의 저서성단각류 독성 기여도가 가장 높았다(p=0.000, R²=0.355). 또한, 매년 독성영향이 가장 높은 정점(DB-85)의 시료에서 Cr이 여전히 가장 높은 농도로 검출되었으며, 해양환경기준을 매년 초과하였다. 해양폐기물공정시험기준의 생태독성판정 기준 적용 시 '독성없음'으로 평가되는 퇴적물 오염도가 대조구와의 통계적 유의성 검정, 독성원인확인 평가를 적용할 경우 독성영향을 수용 가능한 수준으로 판단하기 어려우므로 향후 종민감도분포곡선을 활용한 정량적 위해성 평가를 통한 준거치를 도출하여 생태독성 영향 판단 기준의 재설정을 고려할 필요가 있다.

• 광물과 암석
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• 제35권3호
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• pp.355-365
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• 2022

광산배수에서 일어나는 철광물의 침전과 상전이는 배수 내 미량 원소의 거동에 매우 중요한 영향을 미친다. 그러나 주로 침전되는 철광물 중 하나인 페리하이드라이트의 침전과 이와 연관된 배수 내 미량원소의 거동은 거의 연구된 적이 없다. 본 연구는 문경 석탄광에서 발생하는 광산배수에서 pH 변화와 시간에 따른 광물침전 특성을 알아보고 이러한 광물의 침전과 연관된 미량원소의 거동 변화를 연구하였다. 침전되는 광물의 경우 pH 4에서는 침철석이 관찰되었고 pH 6 이상에서는 일부 6-line 페리하이드라이트가 혼재하는 2-line 페리하이드라이트가 주로 동정되었다. 또한 pH 6 이상의 시료에서는 pH가 증가할수록 방해석의 침전이 추가적으로 증가하는 것이 관찰되었다. 침철석의 경우 초기에 배수 내에서 페리하이드라이트로 침전된 후 낮은 pH의 영향으로 이 광물이 짧은 시간 내에 침철석으로 상전이 되었을 것으로 생각된다. 배수 내 미량 원소의 농도는 pH와 시간에 큰 영향을 받고 있음을 보여준다. 시간에 따라 배수 내의 Fe는 철광물의 침전에 의하여 급격한 농도의 감소를 보였는데 배수 내 산화음이온으로 존재하는 As의 경우도 pH 값에 상관없이 Fe와 같이 급격한 농도의 감소를 보였다. 이러한 As의 농도 감소는 주로 페리하이드라이트와의 공침에 의한 것으로 여겨지며 낮은 pH의 배수에서는 침철석의 표면 흡착에 의한 것으로 생각된다. 이와는 달리 Cd, Co, Zn, Ni 등의 미량원소의 농도는 광물의 종류에 상관없이 pH에 큰 영향을 받으며 pH 값이 낮을수록 배수 내 높은 농도로 존재하였고 pH가 증가할수록 그 농도는 낮아졌다. 이러한 결과는 양이온으로 존재하는 미량원소의 거동의 경우 광물의 종류보다 pH에 따른 광물 표면의 전하 값에 더 큰 영향을 받고 있음을 지시한다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.306-314
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• 2023

하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국제4기학회지
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• 제16권1호
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• pp.1-16
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• 2002

황해 중앙부 해역에 분포하는 니토대의 공급지와 퇴적작용을 파악할 목적으로 이곳 니질 퇴적물에서 채취한 4개의 시료에서 분석한 화학조성과 기존의 황하, 양자강 및 한반도의 금강 퇴적물 등의 지화학적 자료와 비교하고 퇴적률을 추정하였다. 연구지역 표층 퇴적상의 분포는 사질 퇴적상이 분포하는 동쪽지역, 니토대가 분포하는 서쪽지역, 중앙부지역에 남북방향의 대상분포를 보이는 혼합 퇴적상으로 구분된다. 퇴적물내 탄산염 함량은 2.B~10.5%의 범위를 보이고 사질 퇴적물이 분포하는 동쪽보다 니질 퇴적물이 분포하는 서쪽으로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보인다 Pb-210 동위원소를 이용한 연구지역 니질 퇴적물의 퇴적률은 0.21~0.68cm/yr 혹은 0.176~0.714 g/$\textrm{cm}^2$.yr의 범위를 보였다. 황하와 가까운 산둥반도 동쪽 정점 CY96010에서 퇴적률은 0.68cm/yr 혹은 0.714g/$\textrm{cm}^2$. yr의 높은 값을 보이고, 황해 중앙부 해역 정점 CY96008과 CY96002에서 퇴적률은 0.21~0.23cm/yr혹은 0.176~0.220g/$\textrm{cm}^2$. yr로 낮은 값을 보여 황하기원 퇴적물이 황해 중앙부 해역까지 이동되어 퇴적되고 있음을 의미한다. 황해 중앙부 해역 니질 퇴적물의 화학조성 중 Ca, Na, Sr, Ho, La, Tb 및 Ta원소함량과 Ca/Ti비는 양자강 퇴적물보다는 높고, 황하보다는 낮거나 이와 비슷한 함량 변화 경향을 보였고, Fe, Ti, Ni, Co, Cr, Cu, Pb, Sc, Ce, Nd, Sm, Eu, Gd 및 Dy 원소함량은 황하 퇴적물 보다는 높고, 양자강보다는 낮으나 이와 비슷한 함량변화를 보였다. 반면, Mn, K 및 Sr 원소는 금강과 황해 동쪽의 퇴적물보다는 낮으나 이와 비슷한 함유량을 보였고, Zn, Rb, Cd, U, Cs 및 Li 원소는 비교지역 보다 높은 함량치를 보였다. 따라서 황해 중앙부 해역에 분포하는 니질 퇴적물의 공급지는 황하 및 고황하기원 물질이고, 이외에 양자강과 금강으로부터 공급된 물질과 황해 난류수에 의해 운반된 생물기원 물질의 영향도 다소 있는 것으로 해석된다.

• 자원환경지질
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• 제42권2호
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• pp.121-131
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• 2009

폐기물 해양 투기 지역인 동해병과 서해병 해역 표층퇴적물의 입도, 광물학적 특성, 퇴적속도 및 중금속 함량을 분석하여 중금속 분포 특성을 비교하였다. 동해병과 서해병 해역의 입도는 각각 $7.95{\sim}8.51{\Phi}$와 $7.42{\sim}8.15{\Phi}$의 범위이며, 동해병 해역의 일부 정점을 제외한 모든 정점의 퇴적상은 니질 퇴적물에 속한다 연구지역 표층퇴적물의 주 구성 점토광물은 일라이트이며, 카올린 계열 광물과 녹니석, 스멕타이트로 소량 구성되어 있다. $^{210}Pb$에 의해 추정된 동해병해역 표층퇴적물의 퇴적속도는 1.11 mm/yr$\sim$1.73 mm/yr이며, 서해병해역 퇴적물의 퇴적속도는 1.87 mm/yr이다. 상관성 분석 결과, 니켈, 구리, 크롬 및 아연은 평균입도, 알루미늄 및 철과 밀접한 상관성을 보인다. 반면, 연구지역 퇴적물의 카드뮴과 납은 이들 요소들과 상관성이 결여되어 있을 뿐만 아니라, 부화지수가 1.5이상으로 인위적인 오염의 징후를 보인다. 그리고 카드뮴과 납의 $I_{geo}$-class 역시 대부분 $2{\sim}4$로 moderately polluted$\sim$strongly polluted로 분류된다. 특히, 동해병의 $I_{geo}$-class가 최대 4인 strongly polluted로 분류되어 서해병 해역보다 높다. 이는 동해병 해역에 투기되는 폐기물이 서해병 해역에 투기되는 폐기물뿐만 아니라, 광물성폐기물, 하수도준설토사, 건설공사 오니 등이 추가로 배출되고 있으며, 양적으로도 서해병 보다 두 배 이상 투여되기 때문인 것으로 판단된다.

• Journal of Ginseng Research
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• 제48권5호
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• pp.504-510
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• 2024

Background: As a physiological function of body, immunity can maintain health by identifying itself and excluding others. With economic development and increasingly fierce social competition, the number of sub-healthy population is gradually increasing, and the most basic problem exposed is human hypoimmunity. Hypoimmunity can be manifested as often feeling tired, catching colds, mental depression, etc. In order to enhance immunity, eating healthy foods with the effect of enhancing immunity may become an effective choice. KRG has pharmacological effects of enhancing immunity. Because the screening and evaluation method of immune population are not unified, there are relatively few KRG immunity tests for sub-health population. It is of great significance to study the effect of KRG on people with hypoimmunity to improve sub-health status. Methods: This was a 180-day, randomized, double-blind, placebo-controlled clinical trial. According to the trial scheme design, 119 qualified subjects were included and randomly divided into the test group taking KRG and the placebo control group. Subjects need to check safety indicators (blood pressure and heart rate, blood routine, liver and kidney function, urine routine and stool routine) and efficacy indicators (main and secondary) inspection at baseline, efficacy indicators inspection during the mid-term of the test (90th days of administration), safety and efficacy indicators inspection after the test (180th days of administration). Results: After the test, the safety indicators of placebo control group and KRG test group were basically within the normal range, and there is no significant difference in fireness score between the two groups. Through follow-up interviews, it was found that the subjects in the test group and the control group had no adverse reactions and allergic reactions such as nausea, flatulence, diarrhea, and abdominal pain during the test period. Self-comparison of the test group, the results of the main efficacy indicators: (1) immune related health scores were significantly improved in the mid-term and after the test (P < 0.01), (2) CD3 and CD4/CD8 increased significantly after the test (P < 0.05), (3) IgG, IgA, IgM and WBC increased significantly in the mid-term and after the test (P < 0.01); the results of the secondary efficacy indicators: (1) TNF-α decreased significantly in the midterm (P < 0.05), IFN-γ decreased significantly in the mid-term (P < 0.01), (2) NK increased significantly in the mid-term and after the test (P < 0.05), (3) monocyte increased significantly in the mid-term and after the test (P < 0.01). Inter-group comparison of the test group and the control group, the results of the main efficacy indicators: (1) immune related health scores were higher than that of the control group in the mid-term and after the test (P < 0.01), (2) IgA of the test group was higher than that of the control group in the mid-term and after the test (P < 0.05); the results of the secondary efficacy indicators: (1) WBC of the test group was higher than that of the control group in the mid-term (P < 0.05); (2) monocytes of the test group were higher than that of the control group in the mid-term and after the test (P < 0.05), neutrophils of the test group were higher than that of the control group in the mid-term (P < 0.05). Conclusion: Taking KRG has no adverse effects on the health of the subjects. According to the standard of clinical trial scheme, the immune related health scores and IgA in the main efficacy indicators were positive, which shows that KRG is helpful in enhancing human immunity.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권3호
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• pp.404-409
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• 2012

본 연구는 랜더링처리 가축사체 부산물의 농업적 재활용을 위한 퇴비화의 최적 톱밥 혼합조건을 구명하기 위하여 랜더링처리 가축사체와 톱밥의 비율을 100 : 0, 50 : 50 및 30 : 70으로 혼합하여 퇴비화 초기의 물질변환과 퇴비화 완료 후 퇴비 품질을 조사하였다. 퇴비의 온도, pH, Ammonia 및 $CO_2$의 발생은 시험개시 3일째 급격히 증가하였으며, 그 이후 시간이 지남에 따라 감소하였고, 유기물함량은 각각의 혼합비율에서 큰 차이를 보이지 않았다. 랜더링처리 가축사체와 톱밥의 비율이 100 : 0 처리구에서는 퇴비화의 진행속도가 느리거나 온도가 적정수준까지 상승하지 못하는 등의 문제점이 발생하였고, 30 : 70 처리구에서는 퇴비화 과정에서 유기물대 질소비가 부산물비료 공정규격 50이하를 충족시키지 못하였다. 따라서 랜더링처리 가축사체와 톱밥의 혼합비율은 100 : 0과 30 : 70에 비해서 50 : 50이 가장 적합하였다. 랜더링처리 가축사체와 톱밥을 50 : 50으로 혼합하여 제조된 퇴비의 유기물 규격함량과 유해물질(As, Cd, Cu, Cr, Hg, Ni, Pb 및 Zn)의 함량 및 그 밖의 규격 (유기물대질소비, 염분함량 및 수분함량)을 조사한 결과 비료 공정규격을 충족시키는 결과를 나타내었고, 추후 퇴비의 상품화를 위해서는 병원성 미생물, 대장균, 살모넬라균 및 부숙도 조사를 통한 안전성 검토가 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제8권3호
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• pp.126-139
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• 2014

In order to estimate the influence of sources on $PM_{2.5}$ in the industrial area of Japan, we carried out a source analysis using chemical component data of $PM_{2.5}$. $PM_{2.5}$ samples were collected intermittently at an industrial area in Japan from July 2010 to November 2012. Water soluble ions ($Cl^-$, $NO_3{^-}$, $SO{_4}^{2-}$, $Na^+$,$NH_4{^+}$, $K^+$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$), elements (Al, K, Ca, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, As, Cd, Sb, Pb), and carbonaceous species (OC, EC) of the $PM_{2.5}$ (a total of 198 samples) were analyzed. Positive Matrix Factorization (PMF) model was applied to the data of those chemical components to identify the source of $PM_{2.5}$. At this observation site, nine factors were extracted. The major contributors of $PM_{2.5}$ were secondary sulfate 1, in which loading factors of $SO{_4}^{2-}$ and $NH_4{^+}$ were large (percentage source contribution: 20.9%), traffic, in which loading factors of OC (organic carbon) and EC (elemental carbon) were large (20.8%), secondary sulfate 2, in which loading factors of K and $SO{_4}^{2-}$ were large (8.0%), steel mills (7.8%), secondary chloride and nitrate (7.0%), soil (5.0%), heavy oil combustion (3.8%), sea salt (3.8%), and coal combustion (2.3%). The conditional probability function (CPF) and the potential source contribution function (PSCF) were carried out to examine the influence of a regional source and a broad-based source, respectively. CPF results supported local source influences such as steel mills, sea salt, traffic, coal combustion, and heavy oil combustion. PSCF results suggested that ships in the East China Sea, an industrial area of the east coastal region of China, and an active volcano in the Kyushu region of Japan were potential regional sources of secondary sulfate 1. Secondary sulfate 2 was affected by the burning of biomass fields and by coal combustion in Chinese urban areas such as Beijing, Hebei, and western Inner Mongolia. Source characterization using continuous data from one site showed a potential source representing fossil fuel combustion is affected both by regional and broad-based sources.