Purpose: In this study, volatile organic compounds(VOCs) and aldehydes generated from roadside vehicles and other pollutants were measured and analyzed. Research design, data and methodology: As a result of measuring and analyzing three areas near the roadside, Vinyl chloride 0.00 ~ 0.02 ppb, Benzene 2.87 ~ 5.01 ppb. Toluene 4.51 ~ 8.62 ppb, Styrene 0.00 ~ 0.34 ppb, Formaldehyde 8.45 ~ 17.12 ug/m3, Acetaldehyde 7.01 ~ 17.64 ug/m3 were detected. When comparing the analysis results and the 6-month average concentration of the hazardous air monitoring network, the analysis results were about 26 times higher for Benzene, about 5 times for Toluene, and about 3.75 times for Styrene. In the case of vinyl chloride, it was confirmed that it was about 20 times lower than that of the hazardous atmosphere monitoring network. Results: Therefore, it is necessary to reexamine the installation location of the measurement network because people are exposed to pollutants on the actual roadside. It is judged that it is right to build a measurement network that is practically helpful to people by increasing the measurement items in the measurement network.
As unmanned aerial vehicle (UAV) technology grew in popularity over the years, it was introduced for air quality monitoring. This can easily be used to estimate the sidewalk emission concentration by calculating road traffic emission factors of different vehicle types. These calculations require a simulation of the spread of pollutants from one or more sources given for estimation. For this purpose, a Gaussian plume dispersion model was developed based on the US EPA Motor Vehicle Emissions Simulator (MOVES), which provides an accurate estimate of fuel consumption and pollutant emissions from vehicles under a wide range of user-defined conditions. This paper describes a methodology for estimating emission concentration on the sidewalk emitted by different types of vehicles. This line source considers vehicle parameters, wind speed and direction, and pollutant concentration using a UAV equipped with a monocular camera. All were sampled over an hourly interval. In this article, the YOLOv5 deep learning model is developed, vehicle tracking is used through Deep SORT (Simple Online and Realtime Tracking), vehicle localization using a homography transformation matrix to locate each vehicle and calculate the parameters of speed and acceleration, and ultimately a Gaussian plume dispersion model was developed to estimate the CO, NOx concentrations at a sidewalk point. The results demonstrate that these estimated pollutants values are good to give a fast and reasonable indication for any near road receptor point using a cheap UAV without installing air monitoring stations along the road.
Many computer programs have been developed for meteorological and air quality simulation. Many of the model the U.S. EPA recommends are available as. part of UNAMAP. HIWAY-II can be used to estimate the concentrations of nonreactive pollutants from highway traffic. As a result, It was found that distribution of concentration wind speed was 1 m/s to 5 m/s were diminished to about 1/2. In our study, we measured air pollutants(CO), temperature and humidity to evaluate. Meteorological parameter were influenced by not only wind direction but also vertical.
Present study was designed to characterize the concentrations of major roadside air pollutants in Daegu and to compare with those of Seoul and Busan. Evaluated were the exceedance frequence of mean concentrations of target compounds(CO, NO$_2$, O$_3$, PM$_{10}$, SO$_2$) and the relationship for time variation. Two air pollution monitoring stations(one roadside station and one residential station) in Daegu were selected for this study. In addition, one roadside monitoring station from each of Seoul and Busan was chosen for the comparison of Daegu monitoring stations. The data analyzed in the current study were collected from 1998 to 2000 by Daegu Regional Environmental Management Office. The roadside concentrations of NO2 and PM to and the exceedance frequency of ambient air standard levels in Daegu were higher than those of Seoul and Busan. Except 03, the roadside concentrations of all target compounds showed following three distinguished patterns; first, possibly due to increased traffic density, the concentrations increased from 0500 to 0900(LST), second, the concentrations decreased from 0900 to 1700(LST) possibly due to the increased wind velocity and decreased traffic density, and finally, increased traffic density, the concentrations increased again from 1700 to 2100(LST). An implication was that major air pollution sources shifted from residential area to road-area during rush hours.
이 논문에서는 최근 서울시에서 시행하고 있는 대기오염 개선을 위한 정책 중 하나인 승용차 요일제가 대기오염도 저감에 어느 정도 효과가 있는지를 밝히려고 하였다. 먼저, 승용차 요일제와 같은 형태인 차량 2부제의 효과에 대한 연구에서 서로 다른 결론을 내고 있는 두 논문 김철희 등(2005)과 Lee et al.(2005)을 분석해 보았다. 분석 결과, 언뜻 보기에 전혀 다른 결론을 내리고 있는 것 같았던 두 논문은 문제에 접근하는 시각이 달랐기 때문에 다른 결론에 이른 것일 뿐, 기본적으로 같은 사실에 동의하고 있음을 알 수 있었다. 즉, 두 연구 모두 대기오염도는 오염물질의 배출량과 매일매일의 기상조건에 의해 결정된다는 사실이다. 가장 최근의 자동차 관련 자료를 활용하여 2002년도 차량 2부제 시행시, 서울에서의 배출량 변화를 계산하였다. 전체 배출량에 대해 이산화질소는 22.3%, 미세먼지는 5.5%, 아황산가스는 2.4% 저감되었다. 이러한 배출량의 저감이 대기 농도 변화에 미친 기여율을((배출량 변화/대기 농도변화)$\times$100로 정의) 계산한 결과 이산화질소 97%, 미세먼지 28%, 아황산가스 6%였다. 또한, 비산먼지 배출을 고려하여야 정확한 미세먼지 저감 영향을 산출할 수 있음을 알았다.
자동차를 중심으로 하는 도로교통량이 크게 늘면서 교통에 기인한 다양한 피해 현상들이 나타나고 있다. 특히 교통량이 집중되는 대도시에서는 교통에 기인한 도시민의 건강피해가 심각한 것으로 밝혀지고 있다. 본 연구에서는 교통에 기인한 미세먼지의 피해를 직접적으로 받는 도시인구는 미세먼지의 주 발생원인 교통흐름이 있는 도로변에 가까이에 노출되는 도시민들이라고 보고 도시 공간 내에서 교통흐름과 미세먼지, 그리고 도시 통행인구의 공간적 분포를 분석하였다. 특히 본 연구에서는 대기오염문제가 심각한 서울을 대상으로 교통에 기인한 미세먼지의 실태를 살펴보고, 서울을 둘러싸고 있는 경기도 일대에 대단위 주거지들이 밀집된 신도시들이 개발되면서 나타나는 인구분포와 통행패턴, 그리고 교통흐름 및 미세먼지 농도에 나타나는 공간적 변화와 이들 간의 공간적 관계를 종합적으로 파악하기 위하여 GIS를 적용하였다. 또한 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 데이터마이닝기법으로 추출해낸 통행흐름 자료를 이용하여 통행시간별 통행인구분포도를 작성하고, 이를 바탕으로 교통에 기인한 미세먼지에 직접 노출하게 되는 도시인구를 산정하는 시 공간적 모형개발을 시도하였다.
As of July 1997, the registered number of automobiles exceeded 10 million and Korean auto industry produced 2,850,000 cars. Many environmentalists warn that the passenger cars are not sustainable urban transportation system in large cities. The cars produce about 80% of air pollutants, and consume 30% of petroleum imported. For the past 30 years the administration increased the road system, but the length of road per car is decreased from 813m in 1965 to 9m in 1995. The cost of traffic congestion was estimated to be \14.7 trillion in 1996, and is feared to increase without changing the present transportation system. The undesirable impact of cars include the casualties from traffic accidents, insurance loss, and separation of human relatioships. To construct sustainable urban transportation system, three principles should be followed. The first principle is to make the urban streets walkable for the people. The second principle is to encourage bicycling. Roads and traffic systems should be designed to let bicylces travel safely. The third principle is to supply more buses and construct integrated transportation system based on buses. The subway system is too expensive to construct and without the support of a well-organized bus system it may not work efficiently. The Brazilian city of Curitiba has constructed a very efficient bus system only with 1/80 of the estimated cost of subway system. The car-oriented transportation system does not seem to be an envrironmentally sustainable transportation system in most of the Korean cities.
This study has its intention to investigate the water quality of non-point source which is runoff from roads. We have classified and selected twelve sites as city road, industrial road, national road and mountain road by considering their traffic volume and surroundings. Water quality was analyzed based on BOD, COD, SS, T-N and T-P and the concentrations were measured by sampling after rainfall with the interval of 10 minutes, 20 minutes, and 30 minutes. BOD was the highest in city road with 57.6 mg/L and the lowest in mountain road with 45.0 mg/L. For COD, the highest concentration in industrial road was 146.5 mg/L and the lowest was in mountain road with 98.0 mg/L. The run off concentration of SS was up to maximum 630.0 mg/L (average 280.4 mg/L) which was remarkable compared to other types of road. It showed its lowest concentration in national road with 76.0 mg/L. T-N and T-P were the highest in industrial road and the lowest in mountain road. We found out that the runoff concentration was high with large amount of traffic volume and it seemed to be high in city road and industrial road where they were largely affected by their surroundings. Relatively, national road and mountain road seemed to show low concentration as they have less traffic volume and less affected by their surroundings.
This study analyzed influence factors and the correlation among pollutants which affect occurrence of leaked pollution based on the long-term runoff flow and water quality investigation results to understand the characteristics of highway rainfall runoff pollution load. According to the result of correlation analysis on TSS (Total Suspended Solid) concentration, anteceded dry days, rainfall intensity, traffic volume and etc. as major influence factors of highway rainfall runoff pollution loads, the correlations were weak or scarce in most items. These results might be attributed that runoff pollutant concentration changes vary severely on changes of rainfall intensity and rainfall duration within rainfall and it is affected by disturbances of vehicles and street cleaning and etc. as characteristics of the highway. While Cu, Fe and Zn which are discharged with high concentrations out of heavy metals showed high correlation with particulate matter, organic matter(COD), nutrient(TN, TP), Ni and Pb showed relatively low correlation in a correlation evaluation by pollutant. Significant correlation with traffic volumes was not shown and TSS concentration even decreased in accordance with increase of the traffic volume. In the comparison with precedent studies, it was considered necessary additional analysis of the effects of rainfall section analysis, road type, disturbances of surface contaminants by vehicles, rainfall and climate conditions, surrounding terrains etc.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권4호
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pp.137-143
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2020
Traffic-related environmental factors (TREF) are a major problem in developed countries, leading to increased atopic sensitivity, allergy symptoms, and diseases. This study shows an association between traffic-related pollutants, distance of road and gas station from the children's daycare center, and allergy symptoms. Data was obtained from the 2018 survey, an ongoing allergic diseases prevalence survey for children aged 4-7 (n=1175). This survey considered 36 public daycare centers, across 6 districts in Seoul. Allergic symptoms were defined as the presence of at least 1 or more allergic diseases (International Study of Asthma and Allergies in Childhood (ISAAC)). TREF was derived from the distance to the nearest main roads and gas stations. Geographic data processing and variable computation were conducted using ArcGIS version 10.2. The odds ratios for allergy symptoms increased by 1.189 (1.235-2.679) times with decreasing distance to main roads and by 1.846 (1.176-2.896) times with decreasing distance to a gas station. This study concludes that main roads and gas-stations near children's daycare centers are related to the allergy symptoms in children.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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