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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
황인조 (대구대학교) 이승묵 (서울대학교) 박진수 (국립환경과학원)
저널정보
한국대기환경학회 한국대기환경학회지(국문) 한국대기환경학회지 제36권 제5호
발행연도
2020.10
수록면
620 - 632 (13page)
DOI
10.5572/KOSAE.2020.36.5.620

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이 논문의 연구 히스토리 (16)

2023

CMB 모델을 이용한 새만금 지역의 PM2.5 오염원 기여도 추정
황인조 ,  송지한 한국대기환경학회지(국문) 2023.10 학술저널

2022

EPA-PMF 모델을 이용한 포항 PM2.5 측정망 자료에 대한 오염원 기여도 추정
황인조 한국대기환경학회지(국문) 2022.06 학술저널

2021

CMB 모델을 이용한 새만금 지역의 PM2.5 오염원 기여도 추정 연구
황인조 ,  김정수 한국대기환경학회 학술대회논문집 2021.10 학술대회자료
PM2.5 오염원 기여도 추정을 위한 PMF 모델의 표준 적용방법 및 활용 가이드라인
황인조 한국대기환경학회 학술대회논문집 2021.10 학술대회자료

2020

PM2.5 질량농도의 불확실도 변화에 따른 PMF 모델링 결과 비교
황인조 ,  이태정 ,  김용표 한국대기환경학회 학술대회논문집 2020.10 학술대회자료
EPA-PMF 모델을 이용한 집중측정소 24시간 PM2.5 자료에 대한 오염원 기여도 추정
황인조 ,  이승묵 ,  박진수 한국대기환경학회지(국문) 2020.10 학술저널

2019

PMF 모델을 이용한 대기오염집중측정소 준실시간 및 24시간 PM2.5에 대한 오염원 기여도 비교 연구
황인조 ,  박진수 ,  김대곤 한국대기환경학회 학술대회논문집 2019.11 학술대회자료

2012

UNMIX 모델을 이용한 서울지역의 PM10 및 PM2.5 오염원의 기여도 추정 연구
황인조 ,  정영진 ,  정민재 외 3명 한국대기환경학회 학술대회논문집 2012.10 학술대회자료

2010

미국 서부 국립공원 지역의 PM2.5에 대한 오염원 확인 및 기여도 추정
황인조 한국대기환경학회지(국문) 2010.02 학술저널

2009

미국 St. Louis Supersite에서의 준 실시간 PM2.5에 대한 기여도 추정 및 지역 규모 오염원의 위치 파악
황인조 한국대기환경학회지(국문) 2009.04 학술저널

2008

미국 Supersite에서의 준 실시간 PM2.5에 대한 기여도 추정 연구
황인조 ,  김동술 ,  Philip K. Hopke 한국대기환경학회 학술대회논문집 2008.04 학술대회자료
PMF를 응용한 구미시 PM-10 오염원의 정량적 기여도 추정연구
황인조 ,  조영혁 ,  최우건 외 2명 한국대기환경학회지(국문) 2008.02 학술저널
미국 서부 해안 IMPROVE 측정소에 대한 대기 중 PM2.5의 오염원 기여도 추정
황인조 ,  김동술 ,  Philip K. Hopke 한국대기환경학회지(국문) 2008.02 학술저널

2007

EPA PMF와 PMF2 모델을 이용한 PM2.5 오염원 기여도 비교
황인조 ,  Philip K. Hopke ,  김유진 외 1명 대한환경공학회 학술발표논문집 2007.12 학술대회자료
미국 St. Louis 지역의 거대입자 기여도 추정 및 오염원의 위치 추정
황인조 ,  Philip K. Hopke ,  Joseph P. Pinto 한국대기환경학회 학술대회논문집 2007.10 학술대회자료
EPA PMF와 PMF2 모델을 이용한 PM2.5 오염원 기여도 비교
황인조 ,  Philip K. Hopke ,  김유진 외 1명 한국대기환경학회 학술대회논문집 2007.05 학술대회자료

초록· 키워드

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The objective of this study was to estimate PM<SUB>2.5</SUB> source contributions using the filter-based PM<SUB>2.5</SUB> data collected from the two air pollution monitoring supersites. The PM<SUB>2.5</SUB> samples collected at Seoul supersite and central region supersite from January 2014 to December 2014. This study used EPA-PMF model to estimate the source profiles and their mass contributions. In the case of the Seoul supersite, the average mass was apportioned to secondary nitrate (24.3%), secondary sulfate (20.8%), vehicles (15.7%), wood/field burning (13.8%), incinerator (6.8%), coal combustion (6.7%), industry (4.2%), oil combustion (3.4%), soil (2.5%), and road emission (1.8%). In the case of the central region supersite, the average mass was apportioned to secondary nitrate (25.3%), secondary sulfate (20.7%), vehicles (14.1%), coal combustion (13.4%), wood/field burning (8.4%), soil (8.1%), oil combustion (4.4%), aged sea salt (4.0%), and industry (1.6%). As mentioned before, in order to prevent the occurrence of high concentration of PM<SUB>2.5</SUB>, it is necessary to intensive management of secondary nitrate and secondary sulfate. Although, the PMF model has many adventages, it also has several disadvantages. Currently, the standardization of the PMF modeling procedure is in progress, so it is suggest that researchers can accurately estimate the source contributions.
#PM< #SUB> #2.5< #/SUB> #source contribution #supersite #EPA-PMF

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References

참고문헌 (0)

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