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학술저널
저자정보
유일한 (서울대학교) 박지은 (서울대학교) 김태연 (서울대학교) 류지원 (서울대학교) 정연승 (서울대학교) 안준영 (수도권 대기환경연구소) 이승묵 (서울대학교)
저널정보
한국대기환경학회 한국대기환경학회지(국문) 한국대기환경학회지 제38권 제4호
발행연도
2022.8
수록면
493 - 507 (15page)
DOI
10.5572/KOSAE.2022.38.4.493

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

PMF (Positive Matrix Factorization) 수용모델을 활용한 오염원 기여도 분석 고도화 연구
유일한 ,  박지은 ,  김태연 외 4명 한국대기환경학회지(국문) 2022.08 학술저널

2021

PMF 수용모델을 활용한 초미세먼지 오염원 기여도 장기간 추이 파악 및 오염원 기여도 분석 고도화 연구
유일한 ,  박지은 ,  김태연 한국대기환경학회 학술대회논문집 2021.10 학술대회자료

초록· 키워드

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The positive matrix factorization (PMF) receptor model tracks sources of fine particle (PM<SUB>2.5</SUB>) based on data on the concentration and uncertainty of PM<SUB>2.5</SUB> in the atmosphere, and is widely used in establishing air quality management policies worldwide. However, the conventional PMF model does not take meteorological variables such as mixing layer height (MLH) and wind speed into account which can affect the contribution of pollutants. Also, it is difficult to distinguish events over a specific period of time because one input data is constructed for the entire model period, and the uncertainty of model results cannot be calculated. Therefore, this study aimed to supplement the limitations of the conventional model by applying two advanced methods: DN-PMF and Moving Window PMF based on real-time data from the Seoul Metropolitan Air Environment Research Institute in 2019 and 2020. The DN-PMF model results showed lower contribution concentration of sources such as industry, oil combustion, aged sea salt, and mobile compared to that of the PMF, which means that the ventilation coefficient was low. For the Moving Window PMF, all six SETs showed similar trends, and an additional fireworks source was separated from SETs 5 and 6 including a specific period. In addition, with the addition of fireworks source, the standard deviation between sources, excluding sources whose contribution concentration changed, was small within 1.0. If the advantages of these two methods are appropriately utilized, it can be used as a basis for establishing air quality policies more effectively in the future.
#PMF #Source apportionment #Dispersion Normalized PMF #Moving Window PMF

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험 방법
3. 연구 결과
4. 결론
References

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