This study was conduced to examine the monthly and seasonal variation of $SO_2$, TSP, $O_3$ concentration in Dongsamdong, Pusan coastal area. And the characteristics of air pollution of this area was compared to Kwangbokdong in Pusan and Taehadong in Ullungdo. Monthly mean concentration of $SO_2$ and TSP showed lower than Kwangbokdong, $O_3$ was higher than Kwangbokdong. In case of $SO_2$, seasonal variation of Dongsamdong was remarkabler thn Kwangbokdong and the concentration difference of early morning and daytime was higher than Kwangbokdong. Taehadong showed very lower concentration as background area. In case of TSP, Dongsamdong was lower concentration and smaller diurnal change than Kwangbokdong, Taehadong showed very lower concentration as backgound area. In case of $O_3$, Dongsamdong was 10ppb higher than Kwangbokdong at daytime maximum concentration, diurnal change of concentration was higher, too. In case of frequency distribution of concentration, $SO_2$, and TSP at Dongsamdong showed higher frequency in low concentration class and $O_3$ showed in high concentration class as compared with Kwangbokdong.
We considered that characteristics of SO$_2$, concentration level and relations of the meteorological parameters and high pollution concentration from the data measured 7 air quality continuous monitoring stations during 4 years, from 1990 to 1993 in Pusan. The SO$_2$ concentration level showed decreasing trend yearly, it was maximum in Winter, minimum in Summer. The time of SO$_2$ peak concentration lagged from seashore to land because of break-down of the nocturnal inversion layer and seabreeze. Ihe correlations of daily SO$_2$, value between various air quality continuous monitoring stations were highest between Beomcheondong and Meongryundong, lowest between Daeyeondong and Sinpyeongdong because of difference of air Pollution emission sources characteristic. The meteorological parameters affecting SO$_2$ concentration level were minimum temperature, relative humidity, wind speed and air pressure. The SO$_2$ high pollution($\geq$95ppb) occurred almost in Winter, particulaly in such day showing lower wind speed and higher air pressure. Elementary SO$_2$ high Pollution Predictor were high pressure system and stability of lower atmosphere.
The concentrations of $SO_2$ and $SO_3$ were measured to estimate a new developed long time exposure $SO_2$ sampler at Onsan industrial area considering the meteorological factors from June to October, 1992. The mean concentration of $SO_3$ by $PbO_2$ method was 0.924 mg $SO_3 / 10cm^2$$PbO_2$/day and their high values were shown in the center of the industrial area, which show potential pollution due to the increase of industrial activities and micrometeorological factors in and around the sites. As a result of statistical correlation between $SO_2$ concentration by new sampling method and $SO_3$ concentration by $PbO_2$ method in July and August, 1992, correlation coefficients were high (r=0.87, 0.91) and shown more than 0.83 value in the high concentration data set, which was arbitrarily divided into 7~10${\mu}l$$SO_2$ concentration in an attempt to further investigate these relationships. Therefore, use of new developed long time exposure TEX>$SO_2$ sampler is good for TEX>$SO_2$ measurement and valuable for estimation of air quality in the urban and industrial area. Key Words : a new developed long time exposure TEX>$SO_2$ sampler, correlation coefficients, high, $SO_2$ measurement, estimation of air Quality.
The investigation on the removal of 502 gas fro.In flue gas which causes serious air pollution was made by using a semi dry flue gas desulfurization method. Experiments were carried out as a function of process variables which would affect SO2 removal efficiency. Process variables inclilded SO2 inlet concentration, inlet temperature of simulated flue gas, sorbent weight fraction, and volume flow rate of sorbent slurry. In this study, used sorbent was Ca(OH), and simulated flue gas was prepared by mixing pure SO2 gas with air. Experimental conditions were varied at 140~18$0^{\circ}C$ of inlet temperature of the simulated flue gas, 500~2000ppm of inlet SO2 concentration, 0.4~1.0% of sorbent concentration, and 10~25 mL/min of flow rate of sorbent slurry. Among process variables, inlet concentration of SO2 was found to be the most significant factor to affect SO2 removal efficiency. The concentration of Ca(OH2) had a lower effect on SO2 removal than SO2 inlet concentration removal amount was 0.108, 0.141, 0.153 g SO2/g Ca(OH)2 respectively- As 200 mmol of HNO3 was added into slurry to improve removal efficiency, initial pH was maintained and solubility of slurry increased, so that removal efficiency elevated. Adding over 200 mmol of HNO3 into slurry caused removal efficiency lower. Therefore it could be concluded the optimum was 200 mmol of HNO3 input.
For the purpose of preparing the fundamental data on air pollution in underground shopping center and also contributing to the health improvement of residents, the authors measured the level of $SO_2,\;NO_2,\;TSP,\;CO,\;CO_2$ and also some related factors as air temperature, air movement, relative humidity and mean radiation temperature at inside and outside of underground shopping center in Pusan from January to February and from July to August 1994. The results were as follows : 1. The mean concentration of CO within the underground shopping center was $3.1{\pm}1.3ppm$ in winter and $2.1{\pm}0.9ppm$ in summer. There was a negative correlation (p<0.01) between inner CO concentration and temperature in summer and no correlation between inner CO concentration and outer CO concentration in underground shopping center 2. The mean concentration of COE within the underground shopping center was $876{\pm}353ppm$ in winter and $757{\pm}125ppm$ in summer. There was a negative correlation (p<0.01) between inner $CO_2$ concentration and air movement in summer and positive correlation (p<0.05) between inner $CO_2$ concentration and outer $CO_2$ concentration in underground shopping center. 3. The mean concentration of $SO_2$ within a underground shopping center was $0.036{\pm}0.019ppm$ in winter and $0.040{\pm}0.013ppm$ in summer. There was a positive correlation(p<0.01) between inner $SO_2$ concentration and temperature in summer and positive correlation between inner $SO_2$ concentration and outer $SO_2$ concentration in summer and winter in underground shopping center. 4. The mean concentration of $NO_2$ within a underground shopping center was $0.052{\pm}0.038ppm$ in winter and $0.042{\pm}0.016ppm$ in summer. There was a no correlation between inner $SO_2$ concentration and thermal factors in summer and winter and low correlation between inner $SO_2$ concentration and outer $SO_2$ concentration in underground shopping center 5. The mean concentration of TSP within a underground shopping center was $430{\pm}214{\mu}g/m^3$ in winter, $366{\pm}73{\mu}g/m^3$ in summer, and very in excess of the atmospheric environmental quality standards of Korea ($150{\mu}g/m3{\downarrow}$). There was low correlation between inner TSP concentration and temperature in summer and high correlation between inner TSP concentration and outer TSP concentration in underground shopping center.
An investigation is carried out for the role of topography in governign the mesoscale distribution of $SO_2$ concentration in Seoul. The three dimensional wind fields computed for a given synoptic meteorological condition by an atmospheric mesoscale model in the terrain following coordinate have been employed to compute the three dimensional mesoscale distributions of $SO_2$ concentration by the diffusion model in Seoul area. Terrain may affect the mesoscale distributions of $SO_2$ concentration through its influence on the mesoscale wind fields. This study discusses only the terrain effect on the concentration through its modification of the wind. This effect is to produce higher concentration in lower area according to the structure of divergence fields derived from and atmospheric mesoscale model.
In this study, we researched the concentration of nitrogen dioxide($NO_{2}$) and sulfur dioxide($SO_{2}$) of indoor(waiting room) and outdoor(place of getting on the bus) at the bus terminals (Kang-Nam, Dong-Seoul and Nam-Bu) in Seoul to recognize the degree of pollution by exhaust gas of the diesel engine vehicles, and examine the factor that might affect air pollution of terminals. The concentration of $NO_{2}$ and $SO_{2}$ were measured in winter and summer, and the results of the analysis are as follows : The mean concentration of $NO_{2}$ was $57.49{\pm}21.86$ ppb and the concentration of outdoor with $64.10{\pm}27.69$ ppb was significantly higher than the indoor with $50.89{\pm}10.92$ ppb (p<0.05), and the highest with $73.54{\pm}25.54$ ppb at Kang-Nam terminal (p<0.01). The mean concentration of $NO_{2}$ was $62.80{\pm}24.74$ ppb in winter and $52.19{\pm}17.50$ ppb in summer, and had a not statistical difference. The mean concentration of $SO_{2}$ was $31.71{\pm}8.73$ ppb and the concentration of outdoor with $31.04{\pm}8.89$ ppb was similar to the indoor $32.29{\pm}8.70$ ppb, and the highest with $32.57{\pm}9.01$ ppb at Dong-Seoul terminal (p<0.05). The mean concentration of $SO_{2}$ in winter with $39.67{\pm}4.10$ ppb was significantly higher than in summer with $23.76{\pm}2.61$ ppb (p<0.01). The concentration of outdoor $NO_{2}$ at Kang-Nam terminal was 104, 84 ppb in winter and 81.20 ppb in summer, and had a statistical difference compared with the concentration of indoor $NO_{2}$ at Dong-Seoul and Nam-Bu terminals. The concentration of indoor $NO_{2}$ and $SO_{2}$ were higher than that of outdoor at Kang-Nam and Dong-Seoul terminals, but on the contrary, lower than that of outdoor at Nam-Bu terminal. The concentration of $NO_{2}$ and $SO_{2}$ at Nam-Bu terminal were lower than those at Kang-Nam and Dong-Seoul terminals. While the concentration of $SO_{2}$ show the large difference between winter and summer, that of $NO_{2}$ dose not.
Long-term passive diffusive samplers(PDS) have been used to measure $NO_2\;and\;SO_2$ concentrations at 21 sampling sites in Daejeon, Korea during the period of January 2000 - December 2002. The spatial distributions of annual $NO_2\;and\;SO_2$ concentrations were mapped. Average annual $NO_2$ concentration over the sampling period was $28.5{\pm}12.5\;ppb$, ranging from 1.2 to 81.7 ppb. Average annual $SO_2$ concentration over the sampling period was $7.7{\pm}4.8\;ppb$, ranging from 0.6 to 26.8 ppb. On average, $NO_2$ concentration was approximately 5.8%(1.6 ppb) larger in 2002. $SO_2$ concentration was decreased by 13%(1.1 ppb) during the sampling period. The seasonal variation of $NO_2\;and\;SO_2$ concentration was observed with a tendency to be higher in fall and winter. $NO_2\;and\;SO_2$, concentrations measured at different site types(patterns of land use) show significant difference. The observed difference in concentration was associated with difference in emissions of $NO_2$ from motor vehicles and $SO_2$ by non-traffic fuel consumption for heating.
The major purpose of this study is to delineate and assess the regional $SO_2$ levels in Seoul. This study is based on 1988 year-round data from 20 air quality continuous monitoring stations in Seoul. Statistical analyses were attempted, statistical parameters such as average concentration, standard deviation, maximum concentration, minimum concentration and monthly highest concentration were included in the analyses. In addition, Larsen's averaging time analysis was evaluated in terms of 24-hr concentration. The $SO_2$ levels in 1988 were that most stations except Daechidong, Sinlimdong, Jamsil 2, Bangidong violate the long-term standard (annual average 0.05 ppm) and the percentage of number of days within a year in which the 24-hr average concentration observed exceeds short-term standard (0.15 ppm) are; 37% at Deungchondong, 30% at Sinseoldong, mor than 20% at Ssangmundong, Myunmogdong and Oryudong.
Statistical $SO_2$ forecasting technique by multiple regression analysis was designed and developed to predict $SO_2$ concentration in Wonju City. $SO_2$ concentration data measured from air pollution monitoring system and meteorological factors data such as : wind speed, atmospheric stability, surface temperature, relative humidity and precipitation were used in Wonju City during the 1996~1997. As the results, correlation model for forecasting was well fitted with some parameters including minimum temperature, wind speed and the $SO_2$ concentration of the previous day.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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