The concentration of airborne pollen is related to meteorological parameters. The main purpose of this study was to determine the correlation between airborne pollen and meteorological parameters in Ulsan based on sampling from 2010 to 2011. The primary factors of interest were differences in the pollen scattering start date, end date, and peak date, and the fluctuations in pollen concentration. The meteorological parameters that affected the start and peak dates of the pollen season were as follows. For Pinus and Alnus, the dates were correlated with sunshine and an increase in temperature, whereas for Quercus, the dates were correlated with increasing temperature. During the pollen season, Alnus peaked when the temperature was highest and Pinus peaked when the relative humidity was lowest. The concentration of airborne pollen was correlated with meteorological parameters during the sampling period as follows: Pinus, Alnus, and Humulus pollen concentrations were positively correlated with increasing temperature and negatively correlated with rainfall and relative humidity; Humulus pollen concentration was positively correlated with sunshine; and Quercus and Humulus pollen concentrations were positively correlated with wind speed.
Muzyka, Sergey Mikhailovich;Bondarenko, Olga Valentynovna;Makarova, Elena Aleksandrovna
Journal of Species Research
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v.4
no.2
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pp.169-172
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2015
The correlation coefficient (r) between the meteorological parameters and the gross biological productivity of the most common mycorrhizal mushrooms was determined. The results can be both of theoretical and practical importance.
Variations in the number of early health effects resulting from the severe accidents of the YGN 3&4 nuclear power plants were examined for different combinations of release parameters and meteorological data . The release parameters and meteorological data were selected in combination to define a limited number of basic spectra characterized by release height, heat content, release time, warning time, wind speed, rainfall rate, and atmospheric stability class. Variant seasonal spectra were also defined in order to estimate the potential significance of seasonal variations as a factor determining the incidence or number of early health effects. The results show that there are large differences in consequences from spectrum to spectrum, although an equal amount and mix of radioactive material is released to the atmosphere in each case. Also, there are large differences in the estimated number of health effects from season to season due to distinct seasonal variations in meteorological combinations in Korea. Therefore, it is necessary to consider seasonal characteristics in developing optimum emergency response strategies.
Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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2003.11a
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pp.232-235
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2003
In general, the parameters of climate change include aerosol chemical compounds, aerosol optical depth, greenhouse gases(carbon dioxide, CFCs, methane, nitrous oxide, tropospheric ozone), ozone distribution, precipitation acidity and chemical compounds, persistent organic pollutants and heavy metals, radioactivity, solar radiation including ultra-violet and standard meteorological parameters. Over the last ten years, the monitoring activities of Korea regarding to the climate change have been progressed within the WMO GAW and ACE-Asia IOP programs centered at the observation sites of Anmyeon and Jeju Gosan islands respectively. The Greenhouse gases were pointed out that standard air quality monitoring techniques are required to enhance data comparability and that data presentation formats need to be harmonized and easily understood. Especially, the impact of atmospheric aerosols on climate depends on their optical properties, which, in turn, are a function of aerosol size distribution and the spectral reflective indices. Aerosol optical depth and single scattering albedo in the visible are used as the two basic parameters in the atmospheric temperature variation studies. The former parameter is an indicator of the attenuation power of aerosols, while the latter represents the relative strength of scattering and absorption by aerosols. For aerosols with weak absorption, surface temperature decreases as the optical depth increases because of the domination of backscattering. For aerosols with strong absorption, however, warming could occur as the optical depth increases. The objective of the study is to characterize the means, variability, and trends of Greenhouse gases and aerosol properties on a regional basis using data from its baseline observatories in Korea peninsula. A further goal is to understand the factors that control radiative forcing of the greenhouse and aerosol.
Interest in new and renewable energies like solar energy and wind energy is increasing throughout the world due to the rapidly expanding energy consumption and environmental reasons. An essential requirement for wind force power generation is estimating the size of wind energy accurately. Wind energy is estimated usually using meteorological data or field measurement. This study attempted to estimate wind energy density using meteorological data on daily mean wind speed and the Weibull parameters in Seoul, a representative inland city where over 60% of 15 story or higher apartments in Korea are situated, and Busan, Incheon, Ulsan and Jeju that are major coastal cities in Korea. According to the results of analysis, the monthly mean probability density distribution based on the daily mean wind speed agreed well with the monthly mean probability density distribution based on the Weibull parameters. This finding suggests that the Weibull parameters, which is highly applicable and convenient, can be utilized to estimate the wind energy density distribution of each area. Another finding was that wind energy density was higher in coastal cities Busan and Incheon than in inland city Seoul.
Evaporation from surface water bodies is influenced by a number of meteorological parameters. The rate of evaporation is primarily controlled by incoming solar radiation, air and water temperature and wind speed and relative humidity. In the present study, influence of weekly meteorological variables such as air temperature, relative humidity, bright sunshine hours, wind speed, wind velocity, rainfall on rate of evaporation has been examined using 35 years(1971-2005) of meteorological data. Statistical analysis was carried out employing linear regression models. The developed regression models were tested for goodness of fit, multicollinearity along with normality test and constant variance test. These regression models were subsequently validated using the observed and predicted parameter estimates with the meteorological data of the year 2005. Further these models were checked with time order sequence of residual plots to identify the trend of the scatter plot and then new standardized regression models were developed using standardized equations. The highest significant positive correlation was observed between pan evaporation and maximum air temperature. Mean air temperature and wind velocity have highly significant influence on pan evaporation whereas minimum air temperature, relative humidity and wind direction have no such significant influence.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.16
no.1
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pp.61-68
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2000
Gas-phase hydrogen peroxide(H2O2) concentrations were measured to investigate it's distribution in the ambient air in downtown Seoul(Kwanghwamum and Mullae-dong). These measurements were made during four season, from April 30, 1998 to January 29, 1999, using Cold Trap and HPLC. Measurements were also made of other photochemical oxidants and trace gases(O3, NO2, CO and SO2) and meteorological parameters(relative humidity, temperature, solar radiation and wind speed). The mean of all observations was 0.10 ppbv and the range measured was below the level of detection(>0.01 ppbv) to 0.47ppbv. The higher seasonal mean concentrations showed during the summer(0.21 ppbv) and concentrations of H2O2 showed a diurnal variation with maximum concentrations in the afternoon(12:30∼14:00). The results from the corrrelation analysis showed that the concentration of gaseous H2O2 is strongly dependent on the other air pollutants(NO2, CO and O3) and meteorological parameters(relative humidity, temperature and solar radiation.)
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.11
no.1
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pp.45-56
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1995
We considered that characteristics of surface ozone continuous and important meteorological parameters from the data measured 7 air quality continuous monitoring stations during 2 years (1990, 1993) in pusan. The diurnal ozone variation showed a primary peak near 1500LST and a secondary peak of the DP(double peaked) pattern. The episode day was defined when an ozone peak higher than 60 ppb was observed at least one station. The frequency of episode day was 100 (298 hours, 69 days). The frequency of the episode day was higher at Meongryundong and Daeyeondong than other sites and highest in August under control of pacific subtropical high. The high temporatant meteorological parameters accompanying the high episode days. The favorable synoptic environment accompanying ozone episode was distributed to 7 different pattern. These pattern can be taken as a nesessary but not an absolute indicator for predicting the occerrence of an episode.
In the present study research air quality analyses for $PM_{10}$, were conducted in Shiraz, a city in the south of Iran. The measurements were taken from 2011 through 2012 in two different locations to prepare average data in the city. The averages concentrations were calculated for every 24 hours, each month and each season. Results showed that the highest concentration of $PM_{10}$ occurs generally in the night while the least concentration was found at the afternoon. Monthly concentrations of $PM_{10}$ showed highest value in August, while least value was found in January. The seasonal concentrations showed the least amounts in autumn while the highest amounts in summer. Relations between the air pollutant and some meteorological parameters were calculated statistically using the daily average data. The wind data (velocity, direction), relative humidity, temperature, sunshine periods, evaporation, dew point and rainfall were considered as independent variables. The relationships between concentration of pollutant and meteorological parameters were expressed by multiple linear regression equations for both annual and seasonal conditions SPSS software. RMSE test showed that among different prediction models, stepwise model is the best option.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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