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저자정보
이지영 (인하대학교) 임종한 (인하대학교병원) 김환철 (인하대학교병원) 황승식 (인하대학교) 정달영 (인하대학교) 박명숙 (인하대학교) 김정애 (인하대학교) 이재준 (인하대학교) 박노욱 (인하대학교) 강성찬 (인하대학교)
저널정보
한국대기환경학회 한국대기환경학회지(국문) 한국대기환경학회지 제28권 제5호
발행연도
2012.10
수록면
571 - 580 (10page)

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Epidemiologic studies of air pollution need accurate exposure assessments at unmonitored locations. A land use regression (LUR) model has been used successfully for predicting traffic-related pollutants, although its application has been limited to Europe, North America, and a few Asian region. Therefore, we modeled traffic-related pollutants by LUR then examined whether LUR models could be constructed using a regulatory monitoring network in Metropolitan area in Korea. We used the annual-mean nitrogen dioxide (NO<SUB>2</SUB>) in 2010 in the study area. Geographic variables that are considered to predict traffic-related pollutants were classified into four groups: road type, traffic intensity, land use, and elevation. Using geographical variables, we then constructed a model to predict the monitored levels of NO<SUB>2</SUB>. The mean concentration of NO<SUB>2</SUB> was 30.71 ppb (standard deviation of 5.95) respectively. The final regression model for the NO<SUB>2</SUB> concentration included five independent variables. The LUR models resulted in R<SUP>2</SUP> of 0.59. The mean concentration of NO<SUB>2</SUB> of elementary schools was 34.04 ppb (standard deviation of 5.22) respectively. The present study showed that even if we used regulatory monitoring air quality data, we could estimate NO<SUB>2</SUB> moderately well. These analyses confirm the validity of land use regression modeling to assign exposures in epidemiological studies, and these models may be useful tools for assessing health effects of long-term exposure to traffic related pollution.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 결과
4. 결론 및 고찰
참고문헌

참고문헌 (18)

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