2016년 국가배출목록 기반 지자체별 초미세먼지 기여도 분석: (IV) 전라북도

김은혜; 유승희; 배민아; 강윤희; 손규원; 김순태

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김은혜 (아주대학교) 유승희 (아주대학교) 배민아 (아주대학교) 강윤희 (아주대학교) 손규원 (아주대학교) 김순태 (아주대학교)

저널정보: 한국대기환경학회 한국대기환경학회지(국문) 한국대기환경학회지 제37권 제2호

발행연도: 2021.4

수록면: 292 - 309 (18page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

The observed annual mean PM2.5 concentration in Jeonbuk in 2016 was 31 μg/㎥, twice higher than the national ambient air quality standard (15 μg/㎥. In this study, we analyzed the self- and inter-provincial contributions to the PM2.5 concentrations in Jeonbuk by applying the Comprehensive Air quality Model with eXtensions with Particulate Source Apportionment Technology (CAMx-PSAT). The foreign contributions to the annual PM2.5 concentrations ranged from 13.1 to 17.3 μg/㎥ in the fourteen local authorities in Jeonbuk. The domestic contributions in the local authorities calculated by adding the self-contributions and neighboring provincial contributions ranged from 5.9 to 12.0 μg/㎥. It implies that both the foreign and domestic emissions are important to alleviate the PM2.5 concentrations in Jeonbuk. On top of the self-contributions of Jeonbuk, the contributions of Chungnam and Jeonnam in the vicinity played significant roles in determining the annual mean PM2.5 concentrations in Jeonbuk. Meanwhile, it was estimated that daily PM2.5 concentrations in Jeonbuk can be decreased by up to 15 μg/㎥ by controlling the nationwide emissions, especially when the daily PM2.5 concentration is higher than 50 μg/㎥. It is noticed that the portion of inorganic ions in the domestic contributions increased as high as 90% when the daily mean PM2.5 concentrations in Jeonbuk increased. Accordingly, reductions of the precursor emissions such as SO₂, NOx, and NH₃ would be effective to decrease the occurrences of high PM2.5 days (>50 μg/㎥) in Jeonbuk. The site-by-site model performance evaluations show that there still exist uncertainties in the emissions used in this study. Therefore, prior to developing a comprehensive air quality improvement plan in Jeonbuk, the preparation of local emissions able to explain the details of local air quality is required.

#PM< #SUB> #2.5< #/SUB> #Jeonbuk #Foreign contribution #Self-contribution #Neighbor contributions

참고문헌 (27)

참고문헌 신청

Bae, C. / 2020 / Long-range transport influence on key chemical components of PM2. 5 in the Seoul Metropolitan Area, South Korea, during the years 2012-2016 / Atmosphere 11(1):48

최기철 / 2018 / 대기질 예보 시스템의 입력 배출목록에 따른 PM2.5 모의 성능 평가 - 중국 및 한국을 중심으로 / 한국대기환경학회지 34(2):306~320

J. A. de Gouw / 2005 / Budget of organic carbon in a polluted atmosphere: Results from the New England Air Quality Study in 2002 / Journal of Geophysical Research 110(D16):D16305

Emery, C. / 2017 / Recommendations on statistics and benchmarks to assess photochemical model performance / Journal of the Air & Waste Management. Association 67(5):582~598

Jeollabukdo Institude of Health & Environment Research (JIHER) / Annual Report of Air Quality in Jeonbuk, 2018

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김은혜

소속기관 아주대학교

주요연구분야 자연과학 > 지구과학 > 대기과학 TOP 5% 공학 > 건축공학 > 환경공학

논문수 56 이용수 7,749

유승희

소속기관 아주대학교

주요연구분야 자연과학 > 지구과학 > 대기과학 TOP 10%

논문수 34 이용수 4,466

배민아

소속기관 아주대학교

주요연구분야 자연과학 > 지구과학 > 대기과학 TOP 5%

논문수 42 이용수 6,146

강윤희

소속기관 아주대학교

주요연구분야 자연과학 > 지구과학 > 대기과학 TOP 5% 복합학 > 학제간연구

논문수 60 이용수 6,598

손규원

소속기관 아주대학교

주요연구분야 자연과학 > 지구과학 > 대기과학 TOP 10%

논문수 19 이용수 2,948

김순태

소속기관 아주대학교

주요연구분야 자연과학 > 지구과학 > 대기과학 TOP 0.5% 의약학 > 기초의학 > 예방의학·직업환경의학

논문수 155 이용수 24,640

이 논문과 함께 이용한 논문

2016년 국가배출목록 기반 지자체별 초미세먼지 기여도 분석: (V) 울산

강윤희 , 유승희 , 손규원 외 3명 한국대기환경학회지(국문) 2021 .06

2016년 국가배출목록 기반 지자체별 초미세먼지 기여도 분석: (VII) 서울

배민아 , 김은혜 , 유승희 외 3명 한국대기환경학회지(국문) 2021 .06

2016년 국가배출목록 기반 지자체별 초미세먼지 기여도 분석: (VI) 충청북도

손규원 , 강윤희 , 유승희 외 3명 한국대기환경학회지(국문) 2021 .06

배출목록 기반 국내 PM_2.5 농도와 노출 감소에 효과적인 주요 배출 지자체 선정

배창한 , 김은혜 , 유철 외 3명 한국대기환경학회지(국문) 2021 .06

2016년 국가배출목록 기반 지자체별 초미세먼지 기여도 분석: (II) 인천

김순태 , 유승희 , 강윤희 외 6명 한국대기환경학회지(국문) 2021 .02

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-539-001649627

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (27)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)