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Accurate representation of precursor emissions and photochemical processes is essential for improving ozone (O₃) simulations in air quality models. In this study, we incorporated a wide range of observational constraints and photolysis rates derived from model calculations that reflect real atmospheric conditions to enhance O3 simulations using a box model.

However, despite the inclusion of these comprehensive observational inputs, the model exhibited limitations in reproducing observed O3 concentrations accurately. To address this issue, a nudging-based data assimilation technique was applied to optimize precursor influx - including both transport and emissions - while maintaining the physical and chemical consistency of the model for subsequent applications, such as sensitivity analysis. When using the original emission inventory, nitrogen oxides (NOx), toluene, formaldehyde (HCHO), and other precursors were overestimated, whereas the carbon monoxide (CO), sulfur dioxide (SO2), and isoprene were underestimated. However, the assimilated influxes reduced these discrepancies.

Additionally, diurnal variation analysis revealed that the assimilated influxes better captured time-dependent emission characteristics and statistical analysis indicated that the correlation coefficient between the observed and modeled results significantly improved, both demonstrating the enhanced capability of the assimilated influxes to capture observed trends.

These improvements in precursor representation ultimately led to a more accurate simulation of O3, both in terms of absolute concentrations and temporal variations. The results emphasize the importance of integrating reliable observational constraints and data assimilation techniques in air quality modeling to achieve more reliable predictions of O3 and its precursors, which are crucial for the development of effective air pollution control strategies.

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전기집진기의 집진효율 향상을 위한 연구동향 = Research trends on enhancing the collection efficiency of electrostatic precipitators 이명화, 김종호 p. 391-402
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기계학습 기법을 활용한 WRF-CMAQ 모델의 PM2.5 구성성분 모의 성능 개선 = Enhancing the simulation performance of PM2.5 compositions in the WRF-CMAQ modeling system using machine learning techniques 김지민, 최민서, 전예지, 김태희, 곽경환, 이그림, 강병철, 정선아 p. 430-447
2025년 3월 대한민국의 경북지역에서 발생한 대규모 산림 화재에 의한 대기질 영향 분석 = Assessment of air quality impacts from a large-scale wildfire in Gyeongbuk, South Korea, in March 2025 마창진, 강공언 p. 448-461
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박스모델 기반 자료동화법을 활용한 오존 생성 전구물질 유입량의 시간해상도 분석 = Time-resolved analysis of ozone precursor influx using box model-based data assimilation techniques 김정환, 김기완, 안준영, 장임석, 이강웅 p. 482-501
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부숙액비 주입 돈사의 암모니아 저감 효과 및 요인 규명 = Identification of ammonia reduction effects and influencing factors in pig barn with the application of fermented liquid fertilizer 황옥화, 이준엽, 박준수 p. 515-530
Deep Neural Network 모델을 이용한 초미세먼지 취약지역 분석 = PM2.5 vulnerability areas analysis using deep neural network : application to Seoul City : 서울시 사례연구 박문조, 이예경, 김연준, 정동희, 안찬중, 정형섭 p. 531-546
대기환경연구소 기반 머신러닝 앙상블 모델과 칼만 필터를 통한 PM2.5 예측 성능 향상 연구 = A study on improving PM2.5 prediction performance through machine learning ensemble models and Kalman filter based on air quality research center 이성일, 이동훈, 송효종, 안준영, 박승명, 이재윤 p. 547-567

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