In building demolition work, major dust-generating activities are blasting concrete and rock. The aim of this study was to find the characteristic of particle size of dusts which were generated during building demolition work using explosion. The DustMate of the Turnkey-Instruments Ltd. was used for particulate size-selective sampling of the four sites. TSP(Total Suspended Particle), PM10(Particle Matter $10{\mu}m$), PM2.5(Particle Matter $2.5{\mu}m$), and PM1.0(Particle Matter $1.0{\mu}m$) were measured during building demolition work using explosion. The large particulate (higher than the diameter $10{\mu}m$) showed to be higher than 50%. The particulate ranged from $10{\mu}m\;to\;2.5{\mu}m$ showed about 30-40%. PM2.5 was not scarcely detected in the samples collected for building demolition work using explosion. We conclude that the dust generated during building demolition work using explosion has not most respirable particulate.
Particulate matter (PM) emitted from fossil fuel-combustion facilities can be classified as either filterable or condensable PM. The U.S. Environmental Protection Agency (EPA) defined condensable PM as material that is in the phase of vapor at the stack temperature of the sampling location which condenses, reacts upon cooling and dilution in the ambient air to form solid or liquid in a few second after the discharge from the stack. Condensable PM passed through the filter media and it is typically ignored. But condensable PM was defined as a component of primary PM. This study investigates the change of condensable PM according to the variation in the sulfur dioxide of combustion gas. Domestic oil boilers were used as the source of emission ($SO_2$) and the level of $SO_2$ concentration (0, 50, 80, and 120 ppm) was adjusted by diluting general light oil and marine gas oil (MGO) that contains sulfur less than 0.5%. Condensable PM was measured as 2.72, 6.10, 8.38, and $13.34mg/m^3$ when $SO_2$ concentration in combustion gas were 0, 50, 80, and 120 ppm respectively. The condensable PM tended to increase as the concentration of $SO_2$ increased. Some of the gaseous air pollutants emitted from the stack should be considered precursors of condensable PM. The gas phase pollutants which converted into condensable PM should reduced for condensable PM control.
Jeong, Na Ra;Kim, Jeong-Hee;Han, Seung Won;Kim, Jong-Cheol;Kim, Woo Young
인간식물환경학회지
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제24권4호
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pp.377-387
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2021
Background and objective: To improve air quality, particulate matter (PM) can be reduced using green infrastructure. Therefore, in this study, we aimed to determine the particulate matter reduction potential of climbing plants used for green walls, an element of vertical green infrastructure. Methods: A sealed chamber with controlled environmental variables was used to assess the PM reduction level caused by climbing plants. PM concentration in the plant chamber was measured after two and four hours of PM exposure, and the reduction potential was assessed based on the leaf area. Results: Compared to the empty chamber (Control), the PM reduction speed per hour was higher in the plant chamber, which confirmed that climbing plants contribute to the reduction of PM in the air. The PM reduction speed immediately after exposure in the plant chamber was high, but this slowed over time. Additionally, PM has been continuously reduced in plants with large leaves. As a result of calculating the particulate matter reduction level based on leaf area, it was found that there was a difference by particle size. Actinidia arguta, Parthenocissus tricuspidata, Trachelospermum asiaticum, and Euonymus fortunei var. radicans showed a high reduction effect. The trichomes on the leaf surface of Trachelospermum asiaticum were found to affect PM reduction. Conclusion: PM adsorption on the leaf surface is an important factor in reducing its concentration. It was possible to compare different plants by quantifying the amount of PM reduction during a fixed time period. These results can be used as the basic data to select the plant species suitable for urban green walls in terms of PM reduction.
Purpose: The purpose of this study was to identify factors influencing prevention behaviors for particulate matter exposure in young adults. Methods: A convenience sample of 330 young adults was recruited from the community. Data were collected using a structured questionnaire and analyzed by descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and stepwise multiple regression analysis with the SPSS/WIN 26.0 program. Results: The factors affecting prevention behaviors of particulate matter exposure were self-efficacy (β=.54 p<.001), subjective norm (β=.18, p<.001) and using the air purifier (β=.-17, p<.001). These variables had a 46% variance to explain prevention behaviors for particulate matter exposure. Conclusion: Findings showed that 'self-efficacy' and 'subjective norm' were important factors influencing prevention behaviors of particulate matter exposure in young adults. Thus, we need to consider the positive impact of prevention behaviors of particulate matter exposure and increase the chances of prevention behaviors of particulate matter exposure program for young adults.
Particulate matter (PM) is designated as a group 1 carcinogen by the International Agency for Research on Cancer (IARC) of the World Health Organization (WHO). In South Korea, the health threat caused by PM is the most serious level internationally. Therefore, in order to solve the urban PM problem, it is important to develop the technology that can control PM efficiently. In this study, CFD(Computational Fluid Dynamics) simulation was performed for PM pre-filter (type 1-3 with different PM collecting room) to develop a high-efficiency PM collecting device. The complex flow field and the local flow phenomenon inside the PM collecting device were understood with CFD simulation by changing the shape and size of the pre-filter. The PM removal performance can be described with flow rate through the device and PM removal efficiency. The type-1 pre-filter with 5x5 size collecting room was confirmed to have the highest efficiency. Based on the analysis results, the optimal type of pre-filter could be developed and it would be applied as an element technology included in the PM collecting device.
Particulate matter (PM) is suspended dust that has a diameter of <10 ㎛ and can be inhaled by humans and deposited in the lungs, particularly the alveoli. Recent studies have shown that PM has an adverse effect on respiratory diseases. The aim of this article is to review respiratory diseases associated with PM. According to existing studies, PM is associated with chronic obstructive pulmonary disease, bronchial asthma, and several other respiratory diseases and increases the mortality rates of these diseases. Moreover, increased exposure in the high concentration of atmospheric PM is associated with the development of lung cancer. The most simple and common way to protect an individual from airborne PM is to wear a face mask that filters out PM. In areas of high concentration PM, it is recommended to wear a face mask to minimize the exposure to PM. However, the use of N95 or KF94 masks can interfere with respiration in patients with chronic respiratory diseases who exhibit low pulmonary function, leading to an increased risk of respiratory failure. Conclusionally, reduction of the total amount of PM is considered to be important factor and strengthening the national warning notification system to vulnerable patients and proper early management of exacerbated patients will be needed in the future.
Base on emission factors derived from National Institute of Environmental Research, Particulate matter from combined cycle power plants (CCPPs) has been estimated to be a important source of $PM_{10}$. Generally there is no serious emission of particulate matter in CCPPs. because the fuel of them is natural gas. But emission gas after long shut down season has very high dust content. Therefore $PM_{10}$ emission rate is dependent on its operation mode. In this study, particulate dispersion study for new city near CCPPs complex has performed using CALPUFF model for three case. $PM_{10}$ concentration has big difference between normal operation and 2 case start-up condition after long shutdown. In normal operating conditions, daily $0.32{\sim}0.50{\mu}g/m^3$ influence on of the surrounding area. But when 1~2 aerobic high concentration discharged conditions, average concentration is higher about $9.2{\sim}34.1{\mu}g/m^3$ than normal operating conditions.
The objective of this study was to identify the sources and to estimate the source contributions to the atmospheric TSP(total suspended particulate matter) and PM-10(particulate matter with aerodynamic diameters less than 10$\mu\textrm{m}$) concentration in Taegu area. A total of 84 samples was collected during the January to December 1999. TSP and PM-10 were collected on filters by portable air sampler, and heavy metals in TSP and PM-배 were analyzed by ICO(Inductively Coupled Plasma Spectrometery) after preliminary treatment. The results were follow as : First, annual average of TSP and PM-10 concentration was 123 and 69$\mu\textrm{g}$/㎥ respectively. The concentration of TSP and PM-10 were highest in winter season compared to other seasons. Second, the concentration of Al, Fe, Mn were higher in TSP than in PM-10, indicating that these heavy metals are generally associate with natural contributions. Third, metal combinations showed that a high correlation among concentrations of heavy metals were follows: As Al, Fe and Mn in TSP ; Ni, Cr, Cd and Pb in PM-10. Finally, Statistical analysis was performed using Principal Components Analysis(PCA) in order to find possible sources of the pollutants. The factor analysis was permitted to identify four major sources(soil/road dust resuspension, waste incineration, furl combustion, vehicular emission) in each fraction. These source accounted for at least 83, 85% of variance of TSP and PM-10 concentration in Taegu area.
Purpose: This study was conducted to identify factors affecting health behavior related to particulate matter (PM) of among nursing college students. Methods: A cross-sectional survey design was used. Data were collected from 261 volunteering nursing college students from three universities via an online survey. The survey questions measured PM risk perception, self-care agency, and health behavior related to PM. The study was conducted from June 22 to August 21, 2020. The data were analyzed using descriptive statistics, independent t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient and multiple regression analysis. Results: The factor with the greatest influence on health behavior related to PM was PM risk perception, followed by self-care agency and the frequency of going out. These variables explained about 41% of the types of health behavior related to PM. Conclusion: PM risk perception and self-nursing agency were found to be significantly correlated with health behavior related to PM. This result suggests that there is a need to develop an educational program for nursing students to improve PM risk perception and self-nursing agency.
Sanghee Park;Myeong Ja Kwak;Jongkyu Lee;Yea Ji Lim;Handong Kim;Su Gyeong Jeong;Joung-a Son;Hanna Chang;Sun Mi Je;Chang-Young Oh;Kyongha Kim;Su Young Woo
한국산림과학회지
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제112권1호
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pp.1-10
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2023
Urbanization and industrialization associated with rapid economic development have resulted in air pollution in urban areas, which adversely affects human health and the environment around the world. Growing awareness of the health effects of airborne particulate matter (PM) has led to the emergence of urban greening as a promising eco-friendly, nature-based solution to reduce the concentration of PM (especially PM2.5) to which individuals are exposed, thereby promoting public health. In this review, we highlight fundamental insights about PM and recent research on the ability of urban greening to capture PM. Reports from the scientific literature on PM published from 1992 to 2021 were retrieved from Google Scholar. Here, we explore some of the main complex relationships between leaf traits and the ability to retain PM for research or management to optimize greenspaces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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