표제지
목차
Abstract 5
I. 서론 6
II. 연구내용 및 방법 7
1. 서울과 베이징의 PM2.5 상시 측정 및 성분 분석[이미지참조] 7
2. 수용모델(Positive Matrix Factorization, PMF)을 이용한 PM2.5 발생원 추정[이미지참조] 11
3. 역궤적 모델을 이용한 고농도 발생 시 주요 배출원 지역 추정 12
III. 연구결과 및 고찰 15
1. 서울과 베이징의 PM2.5 농도 및 성분조성 비교 분석 결과[이미지참조] 15
가. PM2.5 질량 농도 및 성분조성[이미지참조] 15
나. 고농도 발생 시 PM2.5 농도 및 성분조성 비교[이미지참조] 17
2. 수용모델(PMF)을 이용한 PM2.5 발생원 추정 결과[이미지참조] 19
가. PM2.5 발생원 및 기여율 추정 결과 비교 분석[이미지참조] 19
나. 고농도 발생 시 PM2.5 발생원별 기여율 변화 분석[이미지참조] 22
3. 역궤적 모델을 이용한 고농도 발생 시 주요 배출원 지역 추정 24
가. 두 도시의 순차적인 고농도 발생 시 기상자료와 연계한 역궤적 분석 24
나. RTA를 이용한 고농도 발생 시 주요 오염영향지역 비교 분석 28
IV. 결론 37
참고문헌 39
〈표 1〉 이온크로마토그래피 분석 조건 9
〈표 2〉 TOT를 이용한 유기탄소와 원소탄소의 분석 조건 10
〈표 3〉 고농도 발생 사례 시 RTA 분석 결과 36
〈그림 1〉 PM2.5 측정 장비 설치 지점[이미지참조] 7
〈그림 2〉 이온크로마토그래피(ICS-1100) 8
〈그림 3〉 Thermal-Optical Transmittance(TOT) 9
〈그림 4〉 X-ray Fluorescence 분석기기(XEPOS 03 Plus gas, SPECTRO) 10
〈그림 5〉 PMF(Positive Matrix Factorization) 11
〈그림 6〉 관측지점의 대기오염물질 농도에 영향을 끼치는 planetary boundary layer (PBL) 모식도 12
〈그림 7〉 체류시간분석 적용범위 14
〈그림 8〉 미세먼지 성분비 계산식 15
〈그림 9〉 도시별 PM2.5 평균농도 및 성분조성[이미지참조] 16
〈그림 10〉 계절별 성분조성 변화 17
〈그림 11〉 고농도 PM2.5 발생 시 성분 조성[이미지참조] 18
〈그림 12〉 계절별 고농도 PM2.5 발생 사례 비교[이미지참조] 19
〈그림 13〉 서울의 발생원별 성분 조성 20
〈그림 14〉 베이징의 발생원별 성분 조성 21
〈그림 15〉 발생원별 평균 기여율 22
〈그림 16〉 고농도 발생 시 발생원별 기여율 23
〈그림 17〉 두 도시의 순차적 고농도 발생 시 역궤적 분석 25
〈그림 18〉 2017년 11월 25~28일 동북아시아 PBL 모델 결과(UM09h) 26
〈그림 19〉 2017년 11월 25~28일 동북아시아 Wind speed 모델 결과(UM09h) 27
〈그림 20〉 도시별 고농도 발생 시 RTA 적용 결과 29
〈그림 21〉 두 도시의 순차적 고농도 발생 시 RTA 적용 결과 30
〈그림 22〉 서울의 고농도 발생 시 역궤적 분석 결과(국외 영향) 32
〈그림 23〉 서울의 고농도 발생 시 RTA 적용 결과(국외 영향) 33
〈그림 24〉 서울의 고농도 발생 시 역궤적 분석 결과(국내 영향 증가) 34
〈그림 25〉 서울의 고농도 발생 시 RTA 적용 결과(국내 영향 증가) 35