졸업환경공학 CMB를 이용한 미세먼지 배출원의 기여율 산정

졸업환경공학 CMB를 이용한 미세먼지 배출원의 기여율 산정

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목차 ABSTRACT 1. 서론 2. 이론적 배경 2.1 미세먼지의 특성 2.2 수용모델 3. 실험 방법 3.1 측정기간 및 지점선정 3.2 측정방법 3.3 분석방법 4. 기초 자료 4.1 배출원 4.2 측정 자료 5. 계절별 물질의 평균 구성 비율 6. CMB8을 이용한 기여율 결과 본문 A B S T R A C T The chemical-mass-balance (CMB) receptor model is a method for determining specific-source contributions of fine particle (PM2.5) measured in the ambient air. Because the method is based on air measurements, it offers an independent check on emission inventories developed by more traditional permit, survey, emission factor, and source-test techniques. This paper reports on the application of the CMB model to speciated PM2.5 air-measurement data sets collected during the summers of 2003 and during the winters of 2004 in two site: Jeonnongdong in Seoul & Yonghyundong in Incheon. Sources modeled were soil dust, road dust, gasoline vehicle emissions, diesel vehicle emissions, point, municipal incinerator, coal-fired power, biomass burning and marine emissions. As a result, vehicle emissions were the largest contributor during this period and averaged approximately 50% of the PM2.5 mass. 1. 서론 지난 수 십년 동안의 도시의 급속한 성장, 인구의 집중, 위성도시의 증대로 인하여 서울시의 대기상태는 심각한 대기오염문제에 당면하게 되었다.대기오염은 대기오염물질의 배출량과 기상조건 및 지형에 따라서 결정된다. 서울의 경우 주변이 산으로 둘러싸여 있고 그 중심을 한강이 통과하는 등 지형적인 특성으로 인하여 지형 및 기상인자의 영향도 적지 않다. 이런 기상인자나 지형요소를 정량화하여 대기오염을 예측하는 데에는 많은 어려움이 있다. 그러나 예측모델을 사용하여 다소의 편차를 가진 예측이 가능하다. 예측모델은 입력자료로써 대상지역의 오염물 배출량 및 기상인자를 필요로 한다. 이러한 모델에는 발생원을 중심으로 하는 확산모델과 시료 채취지점에서 발생원을 역추적하는 수용모델(Receptor model)로 구분되며 이들은 상호 보완적인 장단점을 가지고 있다. 대기오염의 예측에 있어서 미세입자에 대한 농도와 구성성분에 관한 연구는 환경에 미치는 인위적인 오염물질의 영향을 이해하는데 가장 중요한 요소이다. 따라서 적어도 1년 이상의 기간에 걸쳐서 오염물질의 계절변동 상태를 파악하는 것이 중요하다. 또한 미세입자는 계절에 따른 농도와 화학조성 변화가 큰 것으로 알려져 있기 때문에(Willison et al., 1985) 미세입자의 계절별 농도의 측정은 대기질 관리에도 필수적인 요소가 된다. 그러나 아직까지 국내에서는 미세입자에 대한 장기간에 걸친 연구가 본문내용 od for determining specific-source contributions of fine particle (PM2.5) measured in the ambient air. Because the method is based on air measurements, it offers an independent check on emission inventories developed by more traditional permit, survey, emission factor, and source-test techniques. This paper reports on the application of the CMB model to speciated PM2.5 air-measurement data sets co 참고문헌 1.Lee,H.S., B.W. Kang, J.P. Cheong, and S.K. Lee(1997), Relationship between indoor and outdoor air quality, Atmos. Environ., 31(11), 1689-1693. 2. Ozkaynak, H. and J.D. Splengler(1985), Analysis of health effects resulting frompopulation exposures to acid precipitation precursors, Environ. Health Perspect. 63, 45-55. 3. Spengler, J.D., G.J. Keeler, P. Koutrakis, P.B. Ryan, M. Raizenne, and C.A. Franklin(1989) Exposures to acidic aerosols, Environ. Health Perspect., 24, 43-51. 4.Spengler, J.D., M. Brauer, and P. Koutrakis (1990) Acid air and health, Environ. Sci. Technol., 24, 43-51. 5. Paolo Zannetti(1990) Air pollution modeling theories, computational methods andavailable software, Van Nostrand Reinhold., 249-257, 315-318, 324-328. 6. Philip K. Hopke(1985) Receptor Modeling in Environmental Chemistry, John Wiley and Sons., 7-14.