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Contents

요약 15

CHAPTER 1 17

1.1. INTRODUCTION 17

1.2. Mobile measurement platform composition 23

1.3. Data processing 28

CHAPTER 2. Characteristics of spatial distributions of ultrafine particles and PM2.5 on the roadways around Busan North Port: Effects of traffic composition and local meteorology 31

2.1. Measurement site and period 31

2.2. Meteorological and Traffic data 34

2.3. Meteolological and traffic characteristics during the measurement period 36

2.4. Comparison of UFP concentrations near Busan North Port with previous domestic and international studies 42

2.5. Meteorological factors and concentrations 48

2.6. Impact of traffic environment on concentrations 53

2.7. Concentration Distribution with Vehicle Speed Variations 55

2.8. Spatial Concentration Distribution Characteristics(Pollution Map) 58

2.9. Assessment of UFP exposure using mean particle size 66

2.10. Summary 70

CHAPTER 3. The Effects of Urban Forests Located Between Industrial and Residential Areas on UFP and PM2.5 Reduction, and Concentration Distribution by Highway Separation Distance 74

3.1. Measurement site and period 74

3.2. Spike removal 78

3.3. Meteorological during the measurement period 81

3.4. Spatial Concentration Distribution Characteristics(Pollution Map) 85

3.5. Concentration distribution for Route F2 by measurement time 93

3.6. Concentration Distribution by Separation Distance 96

3.7. Summary 106

CHAPTER 4. CONCLUSIONS 109

References 111

List of Tables

Table 1.1. Monitoring instruments installed on the mobile platform 26

Table 2.1. Summary of the mean meteorological factors for measurement periods. 39

Table 2.2. Summary of UFP size range for near-roadway and urban environments in Korea were taken from Choi and Kim (2018). 47

Table 2.3. Mean concentrations (and standard deviations) of particle number concentrations (PNC) in the units of particles·... 57

Table 2.4. Summary of statistics of PNC and PM₂.₅ concentration distributions observed in each Route (1st QU.: 1st quartile; 3rd QU.: 3rd quartile).[이미지참조] 65

Table 2.5. Deposition fractions of inhaled particles in human respiratory tracts calculated with the ICRP model based on observed mean particle size (PG: pharyngeal, TB: tracheobronchial and P: pulmonary). 69

Table 3.1. Measurement date, time, number of runs. 77

Table 3.2. Summary of the mean meteorological factors for measurement periods. 84

Table 3.3. Summary of statistics of PNC and PM₂.₅ concentration distributions observed in each route (1st QU.: 1st quartile, 3rd QU.: 3rd quartile).[이미지참조] 92

List of Figures

Fig. 1.1. Time series of PNC (particle number concentrations), PM₂.₅ concentrations, and mobile platform speed measured on the rarely... 27

Fig. 2.1. Map of the measurement routes. The red dashed line represents Busan North port, the black thick-dashed line denotes Route SD, and the pink... 33

Fig. 2.2. Wind roses during the measurement period with 10 min. avg. data (a: Daeyeon AQMS and b: Nam-gu AWS). (c) shows wind roses... 38

Fig. 2.3. Diurnal variations of traffic flow rates and HDV fractions in routes GM and SD for 2021 and 2022 (BMC, 2021; BMC, 2022). The... 41

Fig. 2.4. Mean particle number concentrations in cities worldwide, Korea, and near Busan Port. Data for other countries except... 46

Fig. 2.5. Box plots of pollutant concentrations as a function of winds speeds at Nam-gu AWS. a) Route GM (a.m.), b) Route... 51

Fig. 2.6. Same as Fig. 2.5 except wind data taken from Daeyeon AQMS. 52

Fig. 2.7. Traffic volume of heavy-duty vehicles (blue squares) and pollutant concentrations for measurement periods at each route. A.M.... 54

Fig. 2.8. Pollution maps of route GM. Left panel is for PNC, middle panel for PM₂.₅, and right panel for the scatter plots of... 63

Fig. 2.9. Same as Fig. 2.8 except for the target route (Route SD). 64

Fig. 3.1. Map of the measurement routes. The red shaded area represents the highway, the green shaded area represents the forest,... 76

Fig. 3.2. Time series of (a) particle number concentrations (the black filled dots) and baseline concentrations (pink line), (b) baseline-... 80

Fig. 3.3. Wind roses during the measurement period (a: Route H1 wind roses, b: Route F1 wind roses, c: Route F2 wind roses). Left panel data... 83

Fig. 3.4. (a) The vector-averaged wind during the measurement period for Route H1 (black arrows: daily avg. wind, the red arrow:... 88

Fig. 3.5. Same as Fig. 3.4 except for the target route (Route F1). 89

Fig. 3.6. PNC timeseries for the 1st run on May 26, 2023 (red shaded area: Area A in Fig. 4b). High PNC caused by old diesel vehicles have...[이미지참조] 90

Fig. 3.7. Same as Fig. 3.4 except for the target route (Route F2). 91

Fig. 3.8. Box plots of pollutant concentrations for Route F2 as a function of measurement time (morning, afternoon, night). 95

Fig. 3.9. Concentration distribution as a function of distance from the highway or forest. (a) the normalized PNC, (b) the normalized PM₂.₅... 103

Fig. 3.10. Concentration distribution as a function of distance from the forest. (a) the normalized PNC, (b) the normalized PM₂.₅ (c) the mean... 104

Fig. 3.11. Wind variations for Route F2 on May 24, 2023 (red shaded area: easterly winds, black shaded area: westerly winds). Data from... 105

초록보기

 부산항에 인접하며 교통 조성의 특징이 뚜렷한 두 도로 경로 GM과 SD, 대구 서구 산업단지와 산업단지 인근에 위치한 주거지역에 위치한 경로 F1과 F2, 산업단지에 위치하며 옆에 고속도로가 위치하고 있는 경로 H1 총 다섯 개의 경로를 설정하여 직경 20에서 700 nm인 입자 수 농도(Particles number concentrations, PNC)와 PM2.5 질량 농도의 공간 분포를 파악하기 위해 이동측정을 실시하였다. 부산 측정은 2021년 11월, 2022년 10월, 2023년 1월 오전에 11회, 오후에 16회 수행하였으며, 매회 약 5번 반복 측정하였다. 경로 GM과 SD가 인접했음에도 불구하고(최단거리 약 340 m) 경로 SD (9.7±4.4 x 10⁴ particles/cm³)의 PNC는 경로 GM (3.7±2.2 x 10⁴ particles/cm³) 보다 2.6배 높았지만, PM2.5의 차이는 PNC만큼 크지 않았다. 또한 경로 SD의 평균 입자 크기는 경로 GM의 평균 입자 크기보다 작은 특징이 나타났다. 이러한 차이는 교통 조성의 차이에 기인한 것으로 보인다. 두 경로의 총 교통량은 유사했지만, Heavy Duty Vehicles (HDV)의 비율에서는 큰 차이가 있었다(경로 SD: 44%, 경로 GM: 13%). 또한 두 경로의 PNC 수준은 전 세계 다른 도시 지역에 비해 상당히 높았다.

대구 측정은 2023년 5월 17일부터 27일까지 총 14회 수행하였으며, 매회 1-7회 반복 측정하였다. 경로 H1, F1, F2 모두 유사한 수준의 PNC 농도(H1: 1.5±0.7 particles/cm³, F1:1.4±0.7 particles/cm³, F2: 1.4±0.6 particles/cm³)이 나타났다. 도시숲과 고속도로로부터 거리가 멀어질수록 UFP 평균 입자 크기가 커지는 특성을 보였는데, 이는 UFP 입자 크기가 작을수록 침적 속도가 빨라 나타난 결과로 보인다. PM2.5는 대구 도심환경에서 부산항 인근보다 농도 수준이 높았지만 PNC는 최대 6.7배의 차이가 있었다. 이를 통해 도심 내 UFP는 차량에 의한 직접 배출로 인해 고농도의 PNC를 갖지만, 질량농도의 기여도는 낮은 것을 알 수 있었다. 또한 입자의 크기가 작을수록 심부 호흡기관에서의 침적율이 더 높은 경향을 보여주기 때문에 높은 PM2.5 질량 농도보다는 높은 UFP 수 농도가 건강에 악영향을 끼칠 수 있다. 따라서 자동차 배출 나노입자에 대한 지속적인 모니터링과 저감정책이 필요함과 항만 근처 HDV의 높은 교통량은 잠재적으로 공중 보건을 위협할 수 있음을 시사하며, 해당 지역의 PNC 및 입자 크기 분포 모니터링 필요성을 강조한다.

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