메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배민아 (아주대학교) 김현철 (미국국립해양대기청) 김병욱 (미국조지아주환경청) 김순태 (아주대학교)
저널정보
한국대기환경학회 한국대기환경학회지(국문) 한국대기환경학회지 제34권 제2호
발행연도
2018.4
수록면
294 - 305 (12page)
DOI
10.5572/KOSAE.2018.34.2.294

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Quantitative assessment on the impact from North Korean emissions to surface particulate matter (PM) concentration in the Seoul Metropolitan Area (SMA), South Korea is conducted using a 3-dimensional chemistry transport model. Transboundary transport of air pollutants and their precursors are important to understand regional air quality in East Asian countries. As North Korea locates in the middle of main transport pathways of Chinese pollutants, quantifiable estimation of its impact is essential for policy making in South Korean air quality management. In this study, the Community Multiscale Air Quality Modeling System is utilized to simulate regional air quality and its sensitivity, using the Comprehensive Regional Emissions inventory for Atmospheric Transport Experiment 2015 and the Clean Air Policy Support System 2013 emissions inventories for North and South Korea, respectively. Contributions were estimated by a brute force method, perturbing 50% of North and South Korean emissions. Simulations demonstrate that North Korean emissions contribute 3.89 μg/㎥ of annual surface PM concentrations in the SMA, which accounts 14.7% of the region’s average. Impacts are dominant in nitrate and organic carbon (OC) concentrations, attributing almost 40% of SMA OC concentration during January and February. Clear seasonal variations are also found in North Korean emissions contribution to South Korea (and vice versa) due to seasonal characteristics of synoptic weather, especially by the change of seasonal flow patterns.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 결과
4. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-539-002080065