Kim, Jeongsoo;Kim, Jiyoung;Hong, Jihyung;Jung, Dongil;Ban, Soojin;Park, Sangnam
Journal of Environmental Impact Assessment
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v.16
no.1
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pp.1-13
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2007
This study was carried out to estimate the emission reduction rates for the regional allowable emissions by special measures to achieve the target air quality in Seoul Metropolitan Area (SMA). A modeling system was designed to validate the details in enforcement regulations set up by local governments based on the current status and plans for air quality improvement. Modeling system was composed of meteorological model (MM5), emission model (SMOKE), and air quality model (CMAQ). Predicted results by this system show quiet well not only daily air pollutants concentration but also the tendencies of wind direction, wind speed and temperature. To achieve the target air quality in Seoul Metropolitan Area (SMA), emission allowances are estimated by seasons and regions. Referring to the base year 2002, it was estimated that emission reduction rates to achieve the intermediate goal in 2007 were 14.2% and 16.6% for NOx and $PM_{10}$, respectively. It was also estimated that 52% of NOx and 48% of $PM_{10}$ reductions from the base year 2002 would be required to accomplish the air quality improvement goal of 22 ppb for $NO_2$, and $40mg/m^3$ for $PM_{10}$ in year 2014. To improve $NO_2$ and $PM_{10}$ concentration through emissions reduction policies, it was found that emissions reduction for the on-road mobile sources would be the most effective in SMA.
In the present study, space allocation methods of pollutant emission from area and mobile sources are assessed by the actual application to air quality modeling of Pohang area. It is found that the TM-based modeling which allocates emission onto the 1km x 1km sized TM-grid system predicts almost the same mean ground-level concentration as that by the GIS-based modeling which uses geographical information of area and mobile sources directly, while maximum ground-level concentration by the TM-based modeling is predicted considerably lower than that by the GIS-based modeling. Moreover, the problem is found that the TM-based modeling causes deviation of mobile roads. In conclusion, it is anticipated to applying GIS-based modeling for a more accurate assessment of air quality in local scale.
The objective of this work is the air quality modeling according to the scenarios of emission on complex terrain. The prognostic meteorological fields and air quality field over complex areas of Seoul, Korea are generated by the PSU/NCAR mesoscale model (MM5) and the Third Generation Community Multi-scale Air Quality Modeling System (Models - 3/CMAQ), respectively. The emission source was driven from the Clean Air Policy Support System of the Korea National institute of Environmental Research (CAPSS), which is a 1 km x 1 km grid in South Korea during 2003. In comparison of air quality fields, the simulated averaged $PM_{10},\;NO_2,\;and\;O_3$ concentration on complex terrain in control case were decreased as compared with base case. Particularly $PM_{10}$ revealed most substantial localized differences by $(18{\sim}24{\mu}g/m^3)$. The reduction rate of $PM_{10},\;NO_2,\;and\;O_3$ is respectively 18.88, 13.34 and 4.17%.
In this study, to investigate an optimal configuration method for the modeling system, we performed an optimization experiment by controlling the types of compilers and libraries, and the number of CPU cores because it was important to provide reliable model data very quickly for the national air quality forecast. We were made up the optimization experiment of twelve according to compilers (PGI and Intel), MPIs (mvapich-2.0, mvapich-2.2, and mpich-3.2) and NetCDF (NetCDF-3.6.3 and NetCDF-4.1.3) and performed wall clock time measurement for the WRF and CMAQ models based on the built computing resources. In the result of the experiment according to the compiler and library type, the performance of the WRF (30 min 30 s) and CMAQ (47 min 22 s) was best when the combination of Intel complier, mavapich-2.0, and NetCDF-3.6.3 was applied. Additionally, in a result of optimization by the number of CPU cores, the WRF model was best performed with 140 cores (five calculation servers), and the CMAQ model with 120 cores (five calculation servers). While the WRF model demonstrated obvious differences depending on the number of CPU cores rather than the types of compilers and libraries, CMAQ model demonstrated the biggest differences on the combination of compilers and libraries.
Air quality in a subway tunnel has been crucial in most of the subway environments where IAQ could be affected by many factors such as the number of passengers, the amount and types of ventilation, train operation factors and other facilities. A modeling approach has been introduced to manage the general IAQ in a subway station. Field surveys and $CO_2$ measurements were initially conducted to analyze and understand the relationship between indoor and outdoor air quality while considering internal pollution sources, such as passengers and subway trains, etc. The measurement data were then employed for the model development with other statistical information. For the model development, the algorithm of simple continuity was set up and applied to model the subway IAQ concerned, while considering the major air transport through staircases and tunnels. Monitored $CO_2$ concentration on the concourse and platform were correlated with modeling results where the correlation values for the concourse and platform were $R^2=0.96$ and $R^2=0.75$, respectively. It implies that the box modeling approach introduced in this study would be beneficial to predict and control the indoor air quality in subway environments.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.28
no.6
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pp.615-631
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2012
This study provides an evaluation for capability of Integrated Climate and Air quality Modeling System (ICAMS) on future regional scale climate projection. Temperature and precipitation are compared between ground-level observation data and results of regional models (MM5) for the past 30 years over the Korean peninsula. The ICAMS successfully simulates the local-scale spatial/seasonal variation of the temperature and precipitation. The probability distribution of simulated daily mean and minimum temperature agree well with the observed patterns and trends, although mean temperature shows a little cold bias about $1^{\circ}C$ compared to observations. It seems that a systematic cold bias is mostly due to an underestimation of maximum temperature. In the case of precipitation, the rainfall in winter and light rainfall are remarkably simulated well, but summer precipitation is underestimated in the heavy rainfall phenomena of exceeding 20 mm/day. The ICAMS shows a tendency to overestimate the number of washout days about 7%. Those results of this study indicate that the performance of ICAMS is reasonable regarding to air quality predication over the Korean peninsula.
As air pollution caused by fine dust becomes serious, interest in the spread of fine dust and prediction of air quality is increasing. The causes of fine dust are very diverse, and some fine dust naturally occurs through forest fires and yellow dust, but most of them are known to be caused by air pollutants from burning fossil fuels such as petroleum and coal or from automobile exhaust gas. In this paper, the CALPUFF model recommended by the US EPA is used, and CALPUFF diffusion modeling is performed by generating a wind field through the CALMET model as a meteorological preprocessing program that generates a three-dimensional wind field, which is a meteorological element required by CALPUFF. Through this, we propose a fine dust diffusion modeling and air quality prediction system that reflects complex topography.
The initial and boundary conditions are important factors in regional chemical transport modeling systems. The method of generating the chemical boundary conditions for regional air quality models tends to be different from the dynamically varying boundary conditions in global chemical transport models. In this study, the impact of real time Copernicus atmosphere monitoring service (CAMS) re-analysis data from the modeling atmospheric composition and climate project interim implementation (MACC) on the regional air quality in the Korean Peninsula was carried out using the community multi-scale air quality modeling system (CMAQ). A comparison between conventional global data and CAMS for numerical assessments was also conducted. Although the horizontal resolution of the CAMS re-analysis data is not higher than the conventionally provided data, the simulated particulate matter (PM) concentrations with boundary conditions for CAMS re-analysis is more reasonable than any other data, and the estimation accuracy over the entire Korean peninsula, including the Seoul and Daegu metropolitan areas, was improved. Although an inland area such as the Daegu metropolitan area often has large uncertainty in PM prediction, the level of improvement in the prediction for the Daegu metropolitan area is higher than in the coastal area of the western part of the Korean peninsula.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.15
no.6
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pp.827-841
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1999
The air quality simulation models in wide use for air quality impact assessmetns are reviewed. After an intensive survey and comparative study upon the environmental impact assessment reports submitted to Ministry of Environment during 1990~1998, we could identify the major common problems with the air quality impact assessment procedures. Several remedies are presented here, including use of the screening models applicable to the complex terrain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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