A three-dimensional mesoscale atmospheric dispersion modeling system consisting of the Lagrangian particle dispersion model (LPDM) and the meteorological mesoscale model (MM5) was employed to simulate the transport and dispersion of non-reactive pollutant during the nuclear spill event occurred from Sep. 31 to Oct. 3, 1999 in Tokaimura city, Japan. For the comparative analysis of numerical experiment, two more sets of foreign mesoscale modeling system; NCEP (National Centers for Environmental Prediction) and DWD (Deutscher Wetter Dienst) were also applied to address the applicability of air pollution dispersion predictions. We noticed that the simulated results of horizontal wind direction and wind velocity from three meteorological modeling showed remarkably different spatial variations, mainly due to the different horizontal resolutions. How-ever, the dispersion process by LPDM was well characterized by meteorological wind fields, and the time-dependent dilution factors ($\chi$/Q) were found to be qualitatively simulated in accordance with each mesocale meteorogical wind field, suggesting that LPDM has the potential for the use of the real time control at optimization of the urban air pollution provided detailed meteorological wind fields. This paper mainly pertains to the mesoscale modeling approaches, but the results imply that the resolution of meteorological model and the implementation of the relevant scale of air quality model lead to better prediction capabilities in local or urban scale air pollution modeling.
The purpose of this study is to seek AEI(Air Environmental Indices), PSI(Pollutant Standard Index) and the urban air quality control goal(the best available alternative energy program) by assessing the best ratio of energy types used in urban enterprises, based on harmful health effect and air quality standard and costs. This study is focused on an urban area(Puchun), where area sourcees are associated with heavy traffic, large population, and its industrial sources with large emissions. In the first step, air modeling, estimation of AEI and PSI, and benefit-cost analysis were carried out. In the second step, we assessed that 660 scenarios about the ratio of B-C oil, light oil and LNG used in urban enterprises with regard to air quality and cost. In the third step, the best available alternative energy program was selected for the ratio of energy species(B-C oil, light oil and LNG) by using the lexicographic method. From the emission analysis, main source of $NO_2$ is identified as industries and air quality is evaluated according to the ratio of B-C oil, light oil and LNG used in urban enterprise. The modeling data of TSP, $SO_2$, $NO_2$, CO, $O_3$, by ISC3 and PBM are respectively $118{\mu}g/m^3$, 0.027ppm, 0.025ppm, 2.0ppm, 0.55ppm in indurstrial area. That data are close to Environmental Air Quality Standard. By means of sensitivity analysis, we obtained the difference in concentration between the areas(Nae-dong, Joong-dong) according to the ratio of B-C oil, light oil and LNG used in the industries. From the result of alternatives assessment the lowest AEI value and cost, the ratio of B-C oil, light oil and LNG are 2.5%, 20%, 77.5%, respectively.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권3호
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pp.93-105
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2017
Demands of cosmetics are affected not only by the well-known elements such as brand, price, and customer's consumption capacity, but also by some latent factors, for example, weather and air environment. Due to complexity and dynamic changes of the above factors, their influences can hardly be estimated in an accurate way by the traditional approaches such as survey and questionnaires. Through modeling and statistical analysis of big data, this article studied the impacts of weather condition and air quality on customer flow and sales of the cosmetics distributors in China, and found several hidden influencing factors. It provided a big-data based method for the analysis of unconventional factors on cosmetics marketing in the changing weather condition and air environment.
A Korean air dispersion modeling software, AirMaster, was developed on a basis of dispersion theories adopted in U.S. EPA's ISC3 (Industrial Source Complex - version 3) model to assess the air quality impact from the stacks. Key characteristics of AirMaster are as follows: 1) The building downwash effect can be easily simulated; 2) The screen, long term, and short term models can be run independently; 3) The input data to run the model such as meteorological and terrain data are supplied automatically from the databases in AirMaster; and 4) The modeling procedure is easy and simple under the GUI window environment. In order to validate AirMaster, comparisons with ISC3 model and Indianapolis tracer experiment were carried out. It was shown that AirMaster was identical to ISCST3 and ISCLT3 models in predicting the 1 hr to annual concentrations from the stack under various stack emission and meteorological conditions. The 1 hr concentrations predicted by AirMaster also showed a good agreement with the Indianapolis tracer measurements.
Policy direction for the management of air quality in Korea has been on the reduction of the average concentrations of the criteria air pollutants such as sulfur dioxide and fine particles. However, recently, risk based management of air pollutants becomes an important issue. In this study, to develop an effective air quality management policy direction in Korea, (1) the fourth Multiple Air Toxics Exposure Study (MATES IV) carried out in the South Coast Air Quality Management District (SQAQMD) in the USA is reviewed and (2) the results are compared with in these in Seoul and (3) policy directions are suggested. It was found that (1) systematic integrated study comprising of measurement, modeling, emission inventory estimation, and risk assessment was essential to estimate the health risk of air pollutants reliably, (2) cancer risk of diesel particle was dominant over other air pollutants, and (3) health risk based emissions were different from amount based emissions. It was suggested that (1) reducing the exposure from hot spots might important to reduce health risk from air pollutants and (2) an integrated air quality management administration system is important for the efficient management of air pollution.
The air-side particulate fouling in the heat exchangers of HVAC applications degrades the performance of cooling capacity, pressure drop across a heat exchanger, and indoor air quality. Indoor and outdoor air contaminants foul heat exchangers. An empirical modeling equation is derived from the experimental results using accelerated tests and it shows good predictions of the fouling characteristics of the slitted finned tube heat exchangers. However the modeling equation predicts only the fouling characteristics of new heat exchangers and it can not predicts fouling characteristics obtained from actual field data. The purpose of this study is to modify the previous modeling equation using the actual field data Therefore an modified modeling equation is proposed and it shows good predictions of the actual fouling characteristics of finned-tube heat exchangers.
Health benefits from implementing air quality control measures were assessed using the Environmental Benefits Mapping and Analysis Program (BenMAP). BenMAP developed by US EPA is a GIS-based software tool that estimates the health impacts and associated economic values connected with changes in ambient air pollution. Once a set of BenMAP-required data was collected, the health benefits from implementing Seoul Air Quality Management Plan (SAQMP), an official AQ improvement plan for Seoul Metropolitan Area, was assessed using BenMAP. The PM10 concentrations assuming the SAQMP implemented successfully were predicted with the MM5 (Mesoscale Meteorological model version 5)/CMAQ (Community Multiscale Air Quality) model. A PM 10 exposure related premature mortality function was adopted trom a well-known epidemiology study. Economic valuation functions driven from benefit transfer methods were utilized. Through the SAQMP, PM10 concentrations were estimated to be lowered by $15{\mu}g/m^3\;to\;75{\mu}g/m^3$ depending on air quality modeling grids. 5,569 premature deaths (95% CI $3,264{\sim}7,809$ deaths) could be avoided in the Seoul Metropolitan Area. The economic value of the deaths avoided was estimated to $13.2 billion $(95%\;CI\;$890\;million{\sim}$28.2\;billion)$ using the benefit transfer value. BenMAP could be a useful tool for developing effective air quality improvement policy, enabling the policy makers to anticipate the effects of regulatory changes on people's health and the economy.
Emission inventory (EI) is often recognized as a foundational pillar for air quality planning. In this manuscript, we reviewed national emission inventory (NEI) development processes in United States(US) and made recommendations for South Korean emission inventory development for the future. First, we examined history of emission inventory development in US while focusing on what has been success and failure. We noticed that, in general, emission reductions led to air pollution abatement although efficacy of same degree of reduction may not result in similar air quality improvement. Second, we described conventional approaches of developing NEI and differences between NEI and EI for State Implementation Plan which is required for air quality management in US. Last, we analyzed how US Environmental Protection Agency and counterpart agencies in states came up with a new plan for the next major regulatory modeling project. Based on our analysis, we conclude that early and steady participation of local governments will lead to effective and efficient emission inventory development and, in turn, will result in successful air quality planning that is necessary for actual air quality improvement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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