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제출문
요약문
목차
제1장 서론 24
제1절 연구의 배경 및 목적 24
제2절 연구의 범위 및 체계 25
1. 과업의 범위 25
2. 연구추진체계 26
3. 연구진 구성 26
제2장 연구내용 및 방법 28
제1절 연구내용 28
제2절 연구방법 29
제3장 수용모델 입력자료 표준화 검토 32
제1절 선행연구 결과 검토 32
제2절 입력자료 민감도 분석 39
제3절 수용모델 입력자료 가이드라인 84
제4장 수용모델링 결과 표준화 검토 88
제1절 선행연구 결과 검토 88
제2절 대기환경연구소별 입력자료 102
제3절 대기환경연구소별 모델링 결과 120
제5장 다양한 모델링 방법 검토 298
제1절 유기성분을 포함한 모델링 298
제2절 유기성분 마커를 활용한 모델링 315
제3절 다양한 부가기능 활용에 따른 결과 검토 340
제6장 결론 346
제1절 수용모델 입력자료와 모델링 표준화 검토 346
제2절 정책적 시사점 350
제3절 과업달성도 및 활용방안 355
참고문헌 356
부록 365
부록 1. PMF 모델링 가이드라인 예시 365
부록 2. 수용모델 입력자료 가이드라인 변화 과정 423
표 1-1. 연구진 구성 26
표 3-1. 입력자료의 Ion balance 및 mass closure 계산 방법 39
표 3-2. Ion balance 및 mass closure 기준에 따른 입력자료의 계절별 시료 개수 변화 43
표 3-3. Ion balance 및 mass closure 기준에 따른 입력자료의 PM₂.₅ 질량 농도 변화 43
표 3-4. 2017년 광주 실시간 PM₂.₅ 자료를 활용한 PMF 모델 수행결과 화학 성분비 -... 53
표 3-5. 국립환경과학원의 영남권 MDLs 정보 64
표 3-6. XRF 분석 장비의 각 물질별 Detection limit 정보 65
표 3-7. PMF 입력자료 uncertainty file 생성을 위한 각 케이스별 MDLs 정보 66
표 3-8. 2018년 영남권 1분기 관측 농도 자료 요약 및 PMF 모델링 입력자료 현황 68
표 3-9. 2018년 영남권 2분기 관측 농도 자료 요약 및 PMF 모델링 입력자료 현황 69
표 3-10. 영남권 2018년 1분기 자료에 대한 각 case 별 PMF 모델링 결과의 regression... 74
표 3-11. 영남권 2018년 2분기 자료에 대한 각 case 별 PMF 모델링 결과의 regression... 75
표 3-12. 영남권 2018년 1분기 자료에 대한 각 case 별 PMF 모델링 결과의 regression... 76
표 3-13. 영남권 2018년 2분기 자료에 대한 각 case 별 PMF 모델링 결과의 regression... 77
표 4-1. 수용모델을 이용한 입자상 물질의 오염원별 정량적 기여도 추정... 89
표 4-2. 아시아지역에서 수용모델을 적용한 연구 논문 89
표 4-3. 국내와 아시아지역의 오염원별 기여도 비교 100
표 4-4. 아시아지역의 연구대상 지역별 기여도 비교 101
표 4-5. 2018 수도권 입력자료 정도관리별 자료 수 및 평균, 표준편차 103
표 4-6. 2018 수도권 미량원소 성분 IDLs 104
표 4-7. 2018 호남권 입력자료 정도관리별 자료 수 및 평균, 표준편차 105
표 4-8. 호남권 이온성분 및 탄소성분 MDLs 정보 107
표 4-9. 호남권 XRF 분석장비의 물질별 검출한계 정보 107
표 4-10. 제주권 이온성분 및 탄소성분의 월별 MDLs 109
표 4-11. 제주권 원소성분의 MDL 109
표 4-12. 영남권 이온성분과 탄소성분 관측치의 2018년도 월별 MDLs 추정치 111
표 4-13. 영남권 Xact620 장비 기기 검출한계 111
표 4-14. 중부권 이온성분 및 탄소성분 MDLs 정보 113
표 4-15. 중부권 XRF 분석장비의 물질별 검출한계 정보 113
표 4-16. 백령도 권역 분석에 사용한 variable... 114
표 4-17. 백령도 권역의 PM₂.₅ 성분농도의 합과 PM₂.₅ 총 질량농도 비 116
표 4-18. 입력자료 전처리과정을 거친 후 백령도 입력자료의 개수 116
표 4-19. 백령도 권역의 금속성분 분석에 사용된 Xact620 (해상도 60분)의... 118
표 4-20. 백령도 권역의 이온 및 EC와 OC의 월별 MDL 118
표 4-21. 2018 수도권 모델링에 활용한 입력자료 121
표 4-22. 수도권의 preliminary run의 입력변수 category 설정값 122
표 4-23. 수도권의 base run의 입력자료 요약 123
표 4-24. 2018 수도권 base 모델 결과 화학성분비 125
표 4-25. 2018 수도권 모델링 최적해 도출과정 constrained 설정 126
표 4-26. 2018 수도권 최종 모델링 결과 오염원 주요 마커 성분 133
표 4-27. 수도권 모델링 결과 오염원 마커 성분 134
표 4-28. 수도권 base run 결과 오염원 마커성분 135
표 4-29. 2018 수도권 최종 모델 결과 화학성분비 136
표 4-30. 2018 수도권 최종 모델링 결과 화학성분비:... 137
표 4-31. 2018 수도권 모델링 최종 결과: Regression diagnostics 138
표 4-32. 모델링 결과의 화학성분비 139
표 4-33. 모델링 결과의 화학성분비: 화학성분별 상대분율 140
표 4-34. 수도권 모델링 최종 결과: Regression diagnostics 141
표 4-35. 수도권 base run 결과 화학성분비 142
표 4-36. 수도권 base run 결과 화학성분비: 화학성분별 상대분율 143
표 4-37. 수도권 base run 결과: Regression diagnostics 145
표 4-38. 수도권 민감도 분석결과 요약 155
표 4-39. 연구팀별 수도권 최적결과 오염원 프로파일 비교 156
표 4-40. 호남권 PMF 모델링 입력자료에 대한 통계자료 요약. 162
표 4-41. 2018 호남권 모델링에 활용한 입력자료 163
표 4-42. 호남권 base case PMF 모델링 결과: regression diagnostics 166
표 4-43. 호남권 최종 모델링 결과 오염원 확인을 위한 추적자 성분 169
표 4-44. 호남권 최종 모델링 결과의 화학 성분비 170
표 4-45. 호남권 최종 모델링 결과의 화학 성분비: 화학성분별 상대분율. 171
표 4-46. 호남권 최종 모델링 결과 (regression diagnostics) 172
표 4-47. 호남권 PMF 모델링 입력자료에 대한 통계자료 요약 (최적) 178
표 4-48. 호남권 모델링 결과와 최적결과 비교 179
표 4-49. 9개 오염원의 전체 평균 기여도와... 180
표 4-50. 호남권 최적결과 모델링 결과의 화학 성분비. 182
표 4-51. 호남권 최적결과 모델링 결과의 화학 성분비: 화학성분별 상대분율 183
표 4-52. 호남권 최적 모델링 결과 (regression diagnostics) 184
표 4-53. 2018 호남권 최종 base 결과 화학성분비 189
표 4-54. 2018 호남권 모델링 최적해 도출과정 constrained 설정 190
표 4-55. 2018 호남권 최종 모델링 결과 오염원 주요 마커 성분 193
표 4-56. 2018 호남권 최종 모델링 결과 화학성분비 194
표 4-57. 2018 호남권 최종 모델링 결과 화학성분비:... 195
표 4-58. 2018 호남권 모델링 최종 결과: Regression diagnostics 196
표 4-59. 호남권 base case PMF 모델링 결과: Regression diagnostics 200
표 4-60. 호남권 base case PMF 오염원별 명명에 고려된 주요 마커물질 202
표 4-61. 호남권 base case 오염원 프로파일의 PM₂.₅ 농도에 대한... 204
표 4-62. 호남권 base case 오염원 프로파일의 각 물질 % 기여도 205
표 4-63. 호남권 best case PMF 모델링 결과: Regression diagnostics 211
표 4-64. 호남권 best case PMF 오염원별 명명에 고려된 주요 마커물질 212
표 4-65. 호남권 best case 오염원 프로파일의 PM₂.₅ 농도에 대한... 214
표 4-66. 호남권 best case 오염원 프로파일의 각 물질 % 기여도 215
표 4-67. 제주권 PMF 모델링 입력자료에 대한 통계자료 요약 221
표 4-68. 제주권 최종 모델링 결과 오염원 마커 성분 233
표 4-69. 최종 모델링 결과의 화학성분비 234
표 4-70. 최종 모델링 결과의 화학성분비: 화학성분별 상대분율 235
표 4-71. 제주권 모델링 최종 결과: Regression Diagnostics 236
표 4-72. 영남권 base case PMF 모델링 결과: regression diagnostics 240
표 4-73. 영남권 base case PMF 오염원별 명명에 고려된 주요 마커물질 243
표 4-74. 영남권 base case 오염원 프로파일의 PM₂.₅ 농도에 대한... 243
표 4-75. 영남권 base case 오염원 프로파일의 각 물질 % 기여도 244
표 4-76. 영남권 best case PMF 모델링 최종 결과: Regression diagnostics 249
표 4-77. 영남권 best case PMF 오염원별 명명에 고려된 주요 마커물질 252
표 4-78. 영남권 best case 오염원 프로파일의 PM₂.₅ 농도에 대한... 252
표 4-79. 영남권 best case 오염원 프로파일의 각 물질 % 기여도 253
표 4-80. 2018년도 울산지역 주요 대형사업장 TMS 측정결과 258
표 4-81. 중부권 모델링에 활용한 입력자료. 261
표 4-82. 중부권 모델링 결과 오염원 마커 성분 264
표 4-83. 모델링 결과의 화학성분비. 265
표 4-84. 모델링 결과의 화학성분비: 화학성분별 상대분율 266
표 4-85. 중부권 모델링 최종 결과: Regression diagnostics 267
표 4-86. 중부권 모델 error estimation summary 270
표 4-87. 백령도 권역의 preliminary run의 입력변수 category 설정값 272
표 4-88. 백령도 권역의 base run의 입력자료 요약 273
표 4-89. 백령도 권역 base run 결과 오염원 마커성분 277
표 4-90. 백령도 권역 base run 결과 화학성분비 278
표 4-91. 백령도 권역 base run 결과 화학성분비: 화학성분별 상대분율 279
표 4-92. 백령도 권역 base run 결과: Regression diagnostics 281
표 4-93. 백령도 권역의 민감도 분석결과 요약 296
표 5-1. 2012년 - 2013년 수도권 PM₂.₅ 집중측정 기간 299
표 5-2. 유기성분 포함 여부에 따른 입력자료 구성 299
표 5-3. 그룹별 유기성분 개수와 화학종 분류 300
표 5-4. 전처리 과정에 따른 입력자료 개수 또는 화학종의 변화 300
표 5-5. Case 1 PMF 모델링(Without organic markers) 수행 시,... 302
표 5-6. Case 2 PMF 모델링(Including organic markers) 수행 시,... 302
표 5-7. Case 3 PMF 모델링(Including levoglucosan) 수행 시,... 302
표 5-8. 2012년 - 2013년 수도권 집중측정 기간 PM₂.₅ 자료를 활용한 수용모델... 311
표 5-9. Organic Species analyzed in this study 316
표 5-10. Selected organic species and carbon fractions 320
표 5-11. Lumped selected organic species 326
표 5-12. Ion species 332
표 5-13. Ion species and lumped organic species 334
표 5-14. 모델 수행에 따른 scaled residual의 outlier 수 변화 344
표 5-15. PMF 모델 constrained 설정에 활용되는 변수 345
표 6-1. 연구팀별 수도권 기본 입력자료 활용 모델링 결과에서... 352
표 6-2. 연구팀별 호남권 기본 입력자료 활용 모델링 결과에서 오염원... 352
표 6-3. 제주권 모델링 결과에서 오염원 프로파일 비교 353
표 6-4. 영남권 모델링 결과에서 오염원 프로파일 비교 353
표 6-5. 중부권 모델링 결과에서 오염원 프로파일 비교 354
표 6-6. 백령도 모델링 결과에서 오염원 프로파일 비교 354
표 6-7. 과업달성도 355
그림. 1-1. 연구추진체계 26
그림. 3-1. PM₂.₅ 총 질량농도가 결측치 이거나 0인 샘플 삭제(예시) 34
그림. 3-2. 모든 화학종이 결측치인 샘플 삭제(예시) 34
그림. 3-3. 수도권 2013~2015년 PM₂.₅ mass vs. PM₂.₅ 성분의 합 전처리 35
그림. 3-4. 백령도 2013~2015년 XRF 데이터: 기기점검 데이터 삭제 35
그림. 3-5. 수도권 이온균형 분석 36
그림. 3-6. 실시간측정데이터와 24시간 필터베이스 데이터 비교 37
그림. 3-7. 2016년도 수도권 대기환경연구소 PM₂.₅ 준-실시간 측정자료를 이용한... 40
그림. 3-8. 2016년도 수도권 대기환경연구소 PM₂.₅ 준-실시간 측정자료를 이용한... 41
그림. 3-9. Ion balance 기준 변화에 따른 이온 성분의 농도 변화 41
그림. 3-10. 2018년 수도권 대기환경연구소 PM₂.₅ 준-실시간 측정자료의 mass closure 분포... 43
그림. 3-11. Mass closure 기준 변화에 따른 PMF 수용모델 결과(국립환경과학원 제공 MDLs를... 44
그림. 3-12. 관측된 PM₂.₅ 질량농도와 PMF 수용모델을 통해 재구성된... 45
그림. 3-13. Mass closure 기준 변화에 따른 PMF 수용모델 결과(선행연구의 MDLs를 활용한... 46
그림. 3-14. 관측된 PM₂.₅ 질량농도와 PMF 수용모델을 통해 재구성된... 47
그림. 3-15. 2017년 광주 실시간 PM₂.₅ 자료를 활용한 PMF 수용모델 수행결과... 49
그림. 3-16. 2017년 광주 실시간 PM₂.₅ 자료를 활용한 PMF 수용모델 수행결과... 50
그림. 3-17. 2017년 광주 실시간 PM₂.₅ 자료를 활용한 PMF 수용모델 수행결과... 51
그림. 3-18. 2017년 광주 실시간 PM₂.₅ 자료를 활용한 PMF 수용모델 수행결과... 52
그림. 3-19. 측정 PM₂.₅ 농도와 오염원들의 농도의 합으로 예측된... 54
그림. 3-20. 측정 PM₂.₅ 농도와 오염원들의 농도의 합으로 예측된... 54
그림. 3-21. PM₂.₅ 질량농도의 불확실도 변화에 따른 각 오염원의 오염원분류표... 56
그림. 3-22. PM₂.₅ 질량농도 불확실도 변화에 따른 Q 값의 변화 57
그림. 3-23. PM₂.₅ 질량농도 불확실도 변화에 따른 각 오염원의 기여도 변화 59
그림. 3-24. PM₂.₅ 질량농도 불확실도 변화에 따른 각 오염원의 평균 기여도 변화 60
그림. 3-25. PM₂.₅ 질량농도 불확실도 변화에 따른 각 오염원의 평균 기여도 변화 60
그림. 3-26. 불확실도 변화에 대한 PMF 모델링에 의해 계산된 PM₂.₅ 농도와 측정된... 61
그림. 3-27. 영남권 PM₂.₅ 2018년 1분기 측정자료에 대한 Case별 불확도 자료 기반 PMF모델링... 71
그림. 3-28. 영남권 PM₂.₅ 2018년 2분기 측정자료에 대한 Case별 불확도 자료 기반 PMF모델링... 72
그림. 3-29. 영남권 PM₂.₅ 2018년 1분기 오염원 수 9개에 대한 각 케이스별 source... 78
그림. 3-30. 영남권 PM₂.₅ 2018년 2분기 오염원 수 9개에 대한 각 케이스별 source... 79
그림. 3-31. 영남권 PM₂.₅ 2018년 1분기 오염원 수 11개에 대한 각 케이스별 source... 82
그림. 4-1. 연도별 각 수용모델의 국내 발표 연구논문 수 90
그림. 4-2. 연도별 각 수용모델의 국외 발표 연구논문 수 90
그림. 4-3. 국내 PM10 및 PM₂.₅의 오염원 기여도 비교 91
그림. 4-4. 국외 PM10 및 PM₂.₅의 오염원 기여도 비교 91
그림. 4-5. 국내 토지용도별 오염원 기여도 비교 92
그림. 4-6. 국외 토지용도별 오염원 기여도 비교 92
그림. 4-7. 국내 수용모델별 오염원 기여도 비교 93
그림. 4-8. 국외 수용모델별 오염원 기여도 비교 93
그림. 4-9. 국내 수용모델의 오염원 평균 기여도 비교 94
그림. 4-10. 국외 수용모델의 오염원 평균 기여도 비교 94
그림. 4-11. PMF 수용모델 입력자료 정도관리 102
그림. 4-12. 2018 수도권 PMF 입력자료 선별과정에 대한 mass closure 분포 103
그림. 4-13. 2018 수도권 월별 공시료 측정자료를 활용한 화학성분별 MDLs 104
그림. 4-14. 2018 호남권 PMF 입력자료 선별과정에 대한 mass closure 분포.... 106
그림. 4-15. 백령도 권역의 PM₂.₅ 성분별 missing 자료 또는 값이 zero인 자료의... 115
그림. 4-16. 백령도의 시간별 PM₂.₅ total mass 농도... 117
그림. 4-17. 2018 수도권 모델링 base 결과 오염원 프로파일 124
그림. 4-18. 2018 수도권 모델링 최종 결과 오염원 프로파일 127
그림. 4-19. 수도권 모델링 base 결과 오염원 프로파일 129
그림. 4-20. 수도권의 오염원별 상대적인 기여도 130
그림. 4-21. 수도권 base run 결과 오염원 프로파일 131
그림. 4-22. 수도권 오염원 개수 변화에 따른 오염원 프로파일의 차이 132
그림. 4-23. 수도권의 hourly measured PM₂.₅와 predicted PM₂.₅간의 상관관계 144
그림. 4-24. 2018 수도권 모델링 최종 결과 시계열 146
그림. 4-25. 수도권 모델링 결과 시계열 147
그림. 4-26. 수도권 base run 결과 시계열 149
그림. 4-27. 수도권 base run 결과 계절별 오염 기여도. (a)는 오염원별... 150
그림. 4-28. 수도권 preliminary run과 base run결과 오염원 프로파일 비교 152
그림. 4-29. 수도권 PM₂.₅ total mass의 uncertainty를 10%로 설정한 경우와... 153
그림. 4-30. 수도권 수용모델시 Si를 포함한 경우 (base run)과 Si를 제외한 경우 오염원 프로파일 비교 154
그림. 4-31. 호남집중측정망 측정성분들의 summary plot (2018년 1월 - 12월) 158
그림. 4-32. PMF 모델에 의해 계산된 호남 집중측정망의 오염원분류표 168
그림. 4-33. 측정기간동안의 호남 집중측정망의 각 오염원 기여도 173
그림. 4-34. 호남 집중측정망 시료 채취기간동안의 각 오염원에 대한 전체 평균 기여도 176
그림. 4-35. PMF 모델에 의해 계산된 PM₂.₅ 농도와 측정된 PM₂.₅ 농도와의 비교 177
그림. 4-36. PMF 모델에 의해 계산된 호남 집중측정망의 오염원분류표 (최적) 181
그림. 4-37. 측정기간동안의 호남 집중측정망의 각 오염원 기여도 (최적) 185
그림. 4-38. 호남 집중측정망 시료 채취기간동안의 각 오염원에 대한 전체 평균 기여도 (최적) 186
그림. 4-39. PMF 모델에 의해 계산된 PM₂.₅ 농도와 측정된 PM₂.₅ 농도와의 비교 (최적) 186
그림. 4-40. 2018 호남권 모델링 base 결과 오염원 프로파일 188
그림. 4-41. 2018 호남권 모델링 최종 결과 오염원 프로파일 192
그림. 4-42. 2018 호남권 모델링 최종 결과 시계열 198
그림. 4-43. 호남권 PMF 모델링 base case 오염원 프로파일 결과 201
그림. 4-44. 호남권 base case PMF 오염원 월별 기여도 206
그림. 4-45. 호남권 base case PMF 오염원 일별 기여도 분포 207
그림. 4-46. Bootstrap 방법으로 수행한 호남권 base case PMF 모델링 error... 208
그림. 4-47. Displacement 방법으로 수행한 호남권 base case PMF 모델링 error... 209
그림. 4-48. 호남권 PMF 모델링 best case 오염원 프로파일 결과 213
그림. 4-49. 호남권 best case PMF 오염원 월별 기여도 217
그림. 4-50. 호남권 best case PMF 오염원 일별 기여도 분포 218
그림. 4-51. Bootstrap 방법으로 수행한 호남권 best case PMF 모델링 error... 219
그림. 4-52. Displacement 방법으로 수행한 호남권 best case PMF 모델링... 220
그림. 4-53. 모델링 결과(왼: IM, IS)(오:Q, Q/Qexp) 222
그림. 4-54. 인자 개수 8개의 오염원 프로파일. 223
그림. 4-55. 인자 개수 8개의 오염원 프로파일.... 224
그림. 4-56. 인자 개수 9개의 오염원 프로파일 225
그림. 4-57. 인자 개수 9개의 PM₂.₅ 모델링 값 vs 측정값 비교 226
그림. 4-58. 인자 개수 10개의 오염원 프로파일 227
그림. 4-59. 인자 개수 10개의 PM₂.₅ 모델링 값 vs 측정값 비교 228
그림. 4-60. 인자 개수 11개의 오염원 프로파일 230
그림. 4-61. 인자 개수 11개의 PM₂.₅ 모델링 값 vs 측정값 비교 231
그림. 4-62. 제주권 모델링 최종 결과 오염원 프로파일 232
그림. 4-63. 제주권 모델링 최종 결과 시계열 237
그림. 4-64. 영남권 base case PMF 모델링의 오염원 수에 따른... 239
그림. 4-65. 영남권 PMF 모델링 base case 오염원 프로파일 결과 242
그림. 4-66. 영남권 2018년 PM2.5 base case PMF 오염원 월별 기여도 결과 245
그림. 4-67. 영남권 base case PMF 모델링결과에 대한 Bootstrap method의 오염원... 246
그림. 4-68. 영남권 base case PMF 모델링결과에 대한 Displacement method의 오염원... 247
그림. 4-69. 영남권 PMF 모델링 best case 오염원 프로파일 결과 251
그림. 4-70. 영남권 best case PMF 모델링의 오염원 기여도 일별 분포 254
그림. 4-71. 영남권 best case PMF 모델링결과에 대한 Bootstrap method의 오염원... 255
그림. 4-72. 백영남권 best case PMF 모델링결과에 대한 Displacement method의 오염원... 256
그림. 4-73. 영남권 대기환경연구소 위치와 주변 대형 사업장 위치 현황 257
그림. 4-74. 중부권 PMF 모델링의 오염원 수에 따른... 262
그림. 4-75. 중부권 10개 오염원 프로파일. 263
그림. 4-76. 중부권의 측정괸 PM₂.₅와 예측된 PM₂.₅ 상관관계 267
그림. 4-77. 중부권 모델링 결과 시계열 269
그림. 4-78. 중부권 모델 bootstrap 결과 271
그림. 4-79. 백령도 권역의 오염원별 상대적인 기여도 274
그림. 4-80. 백령도 권역 base run 결과 오염원 프로파일 274
그림. 4-81. 백령도 권역 오염원 개수 변화에 따른 오염원 프로파일의 차이 276
그림. 4-82. 백령도 권역의 hourly measured PM2.5와 predicted PM₂.₅간의 상관관계 280
그림. 4-83. 백령도 권역 base run 결과 시계열 282
그림. 4-84. 백령도 권역 base run 결과 계절별 오염 기여도. (a)는 오염원별... 283
그림. 4-85. 백령도 권역 preliminary run과 base run결과 오염원 프로파일 비교 285
그림. 4-86. 백령도 권역 PM2.5 total mass의 uncertainty를 10%로 설정한 경우와... 286
그림. 4-87. 백령도 권역 수용모델시 Si를 포함한 경우 (base run)과... 287
그림. 4-88. 백령도 권역 PM10 total mass의 시계열 (2018년 2월 23일, 4월... 288
그림. 4-89. 백령도 권역 수용모델시 황사발생일을 포함한 경우 (base run)와... 289
그림. 4-90. 백령도 권역 2018년 연평균 오염기여도와 황사발생시간(예, 2018년... 290
그림. 4-91. 백령도 권역 수용모델시 극단값 (〉99th percentile)을 포함한 경우 (base run)와... 291
그림. 4-92. 백령도 권역 수용모델시 극단값 (〉99th percentile)을 포함한 경우 (base... 295
그림. 5-1. EC, OC, 이온, 원소를 활용한 Case 1 PMF 수용모델 결과... 305
그림. 5-2. EC, OC, 이온, 원소를 활용한 Case 1 PMF 수용모델 결과... 306
그림. 5-3. 유기성분을 활용한 Case 2 PMF 수용모델 결과... 307
그림. 5-4. 유기성분을 활용한 Case 2 PMF 수용모델 결과... 308
그림. 5-5. 유기성분 중 levoglucosan을 활용한 Case 3 PMF 수용모델... 309
그림. 5-6. 유기성분 중 levoglucosan을 활용한 Case 3 PMF 수용모델 결과... 310
그림. 5-7. IM, IS, Q/Qexp values according to the number of factors 318
그림. 5-8. PMF result of pre-selection organic species (left: 8 factors, right: 9 factors) 319
그림. 5-9. IM, IS, Q/Qexp values of selected organic species model... 321
그림. 5-10. PMF result- selected 30 organic species as input(left: 5 factors, mid: 6 factors, right: 7 factors) 323
그림. 5-11. Time Series of PMF model runs of 30 selected organic species 325
그림. 5-12. IM, IS, Q/Qexp values of Lumped Selected Organic... 327
그림. 5-13. PMF result- lumped organic species as input (left: 5 factors, mid: 6 factors, right: 7 factors) 329
그림. 5-14. Time Series of PMF model run of Lumped Species (left: 5 factors, mid: 6 factors, right: 7 factors) 331
그림. 5-15. IM, IS, Q/Qexp values of Ion Species model run... 332
그림. 5-16. PMF result - Ion Species as input (left: 5 factors, mid: 6 factors, right: 7 factors) 333
그림. 5-17. IM, IS, Q/Qexp values of Ion Species and lumped... 335
그림. 5-18. PMF result- Ion Species and lumped organic species as input (left: 6 factors, mid: 7 factors, right: 8 factors) 336
그림. 5-19. Time Series of PMF model run of Ionic Species and Lumped Species (left: 6 factors, mid: 7 factors, right: 8 factors) 338
그림. 5-20. extra uncertainty 크기에 따른 PMF 모델 결과 프로파일.... 341
그림. 5-21. extra uncertainty 크기에 따른 PMF 모델 결과 시계열.... 342
그림. 5-22. 관측된 PM₂.₅ 농도와 재구성된(10% extra unc.) PM₂.₅ 농도 간... 343
그림. 5-23. 관측된 PM₂.₅ 농도와 재구성된(15% extra unc.) PM₂.₅ 농도 간... 343
그림. 5-24. 관측된 PM₂.₅ 농도와 재구성된(20% extra unc.) PM₂.₅ 농도 간... 344