표제지 1
목차 5
Abstract 8
I. 서론 10
II. 연구내용 및 방법 12
1. 서울, 베이징, 바오딩의 미세먼지(PM2.5) 상시 측정 및 성분 분석[이미지참조] 12
2. 수용모델 (Positive Matrix Factorization, PMF)을 이용한 미세먼지(PM2.5) 배출원 및 기여율 추정[이미지참조] 14
3. 역궤적 기반의 체류시간분석 (Residence time anlaysis) 모델을 이용한 고농도 발생 시 주요 오염 영향지역 추정 16
III. 연구결과 및 고찰 18
1. 서울, 베이징, 바오딩의 미세먼지(PM2.5) 농도 및 성분 조성 비교 분석[이미지참조] 18
가. 연구 대상 기간 및 주요 분석 물질 18
나. 도시별, 계절별 미세먼지(PM2.5) 농도 및 성분 조성 변화 비교[이미지참조] 19
다. 고농도 발생 시 미세먼지(PM2.5) 농도 및 성분 조성 변화 비교[이미지참조] 20
2. 도시별 미세먼지(PM2.5) 주요 배출원 분석[이미지참조] 23
가. 수용모델 (Receptor model)을 이용한 도시별 미세먼지(PM2.5) 주요 배출원 추정[이미지참조] 23
나. 미세먼지(PM2.5) 배출원별 평균 기여율[이미지참조] 25
다. 고농도 발생 시 미세먼지(PM2.5) 배출원별 기여율 변화 분석[이미지참조] 26
3. 역궤적 모델을 이용한 고농도 발생 시 주요 오염 영향지역 비교 분석 28
가. 체류시간분석 (Residence time analysis) 기반의 고농도 발생 시 도시별 평균 주요 오염 영향지역 추정 28
나. 동일 기간 고농도 발생 시 도시별 주요 오염 영향지역 비교 분석 29
IV. 결론 33
참고문헌 35
부록 39
뒷표지 43
〈Table 1〉 Strengths and weaknesses of positive matrix factorization (PMF) model 15
〈Table 2〉 Contribution rate of emission sources and the most polluted area in Seoul, Beijing, and Baoding during high PM episodes 32
〈Figure 1〉 Sampling sites of PM2.5 in Seoul, Beijing, and Baoding.[이미지참조] 13
〈Figure 2〉 (a) Ion Chromatography (b) Thermal-Optical Transmittance. 14
〈Figure 3〉 Concept diagram of positive matrix factorization (PMF). 14
〈Figure 4〉 Subject area of residence time analysis (RTA). (Left : seven countries, Right : seven areas of China, Bottom: four major provinces of China) 17
〈Figure 5〉 Calculation of PM2.5 chemical composition.[이미지참조] 18
〈Figure 6〉 Average mass concentration and chemical composition of PM2.5 in Seoul, Beijing, and Baoding.[이미지참조] 19
〈Figure 7〉 Seasonal variation of PM2.5 chemical composition in Seoul, Beijing, and Baoding.[이미지참조] 20
〈Figure 8〉 Chemical composition of PM2.5 in Seoul, Beijing, and Baoding during non-high and high PM episodes.[이미지참조] 21
〈Figure 9〉 Seasonal comparison of PM2.5 in three cities during high PM episodes.[이미지참조] 22
〈Figure 10〉 Seasonal variation of PM2.5 chemical composition in Seoul, Beijing, and Baoding during non-high and high PM episodes.[이미지참조] 23
〈Figure 11〉 PMF source profiles of PM2.5 in three cities.[이미지참조] 24
〈Figure 12〉 Source appointment of PM2.5 in Seoul, Beijing, and Baoding.[이미지참조] 25
〈Figure 13〉 Source apportionment of PM2.5 in Seoul, Beijing, and Baoding during non-high and high PM episodes.[이미지참조] 26
〈Figure 14〉 Seasonal variation of PMF source of PM2.5 in Seoul, Beijing, and Baoding during non-high and high PM episodes.[이미지참조] 27
〈Figure 15〉 Average residence rate in three cities during high PM episodes using RTA. 28
〈Figure 16〉 Hysplit analysis in three cities during high PM episodes. 29
〈Figure 17〉 High PM episodes in winter using RTA. 30
〈Figure 18〉 High PM episodes in spring using RTA. 31