국내 대기질 개선을 위한 최대 이슈는 미세먼지의 저감으로 장․단기적인 정책 수립을 위해 국내외에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 최근까지 대기 입자상 오염물질에 대한 연구들은 다양한 특성 및 생성 요인들을 규명하는 것에 초점을 맞추고 진행되고 있으나 물리적인 특성을 가장 잘 해석할 수 있는 개수 측정법의 활용도가 매우 낮았다. 본 연구에서는 중량농도 측정법과 개수 측정법을 연계하여 해석할 수 있는 밀도 특성을 규명함으로써 개수 측정법의 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 2005년 12월부터 2009년 4월까지 SMPS-APS 시스템을 이용하여 서울시 미세먼지의 개수농도 분포 특성과 입자의 부피를 측정하였으며, PM10 β-ray와 QCM ...
국내 대기질 개선을 위한 최대 이슈는 미세먼지의 저감으로 장․단기적인 정책 수립을 위해 국내외에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 최근까지 대기 입자상 오염물질에 대한 연구들은 다양한 특성 및 생성 요인들을 규명하는 것에 초점을 맞추고 진행되고 있으나 물리적인 특성을 가장 잘 해석할 수 있는 개수 측정법의 활용도가 매우 낮았다. 본 연구에서는 중량농도 측정법과 개수 측정법을 연계하여 해석할 수 있는 밀도 특성을 규명함으로써 개수 측정법의 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 2005년 12월부터 2009년 4월까지 SMPS-APS 시스템을 이용하여 서울시 미세먼지의 개수농도 분포 특성과 입자의 부피를 측정하였으며, PM10 β-ray와 QCM cascade impactor를 이용하여 중량농도와 입경별 중량농도를 측정하였다. 각각의 측정결과를 이용하여 서울시 미세먼지의 계절별 평균밀도를 추정하였으며, 개수 측정법에 활용가능한 계절별 입경에 따른 밀도 추정식을 산출하였다. 서울시 미세먼지의 PM10 중량농도는 계절별로 봄철이 평균 117.6 ㎍/㎥으로 가장 높게 나타났으며, 겨울 54.0 ㎍/㎥, 가을 35.4 ㎍/㎥, 여름 22.9 ㎍/㎥의 순으로 높게 조사되어, 서울시 미세먼지의 물리적 특성으로 미세먼지 중량농도 수준은 봄>겨울>가을>여름의 순으로 높은 농도를 나타내는 것으로 조사되었다. 서울시 미세먼지의 평균밀도는 겨울철이 1.99 g/㎤로 가장 높으며, 여름철 1.66 g/㎤, 봄철 1.64 g/㎤, 가을철 1.57 g/㎤의 순으로 나타났다. 봄철의 경우에는 비교적 밀도가 낮은 1차 생성물질로써 자연적 오염원인 황사와 각종 지각기원 배출물질이 서울시 봄철 PM10의 주요 구성성분을 이루어 전체적인 밀도가 낮은 것으로 판단되었다. 겨울철의 경우에는 탄소성분의 화합물들이 타 오염물질과 반응 또는 흡착함으로써 입자 생성 메카니즘에서 입자의 핵 역할을 하거나 2차생성 물질과 연관성이 높음으로써 평균밀도가 가장 높게 나타난 것으로 판단되었다. 시간대별 미세먼지 평균밀도는 일부 특정한 날을 제외하고 이른 아침시간인 새벽 6시에 가장 낮은 밀도를 나타내었으며 일중 가장 햇볕이 강한 12시와 3시에 높은 밀도를 나타낸 이후 감소하는 추세를 나타내었다. 이러한 시간에 따른 밀도 변화는 입자의 생성 메카니즘에서 태양광에 의한 입자의 생성 및 소멸이 큰 영향을 주기 때문으로 판단되며, 인간 활동에 의해 발생되는 미세먼지의 밀도가 자연적인 발생원에서 발생되는 것에 비해 밀도가 높은 것을 의미한다. 개수 측정법으로 얻어지는 결과에 각 계절별 평균밀도를 적용한 경우에도 입경별 중량농도 분포 특성을 제대로 표현하지 못하고 과소․과대 평가되는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 평균밀도는 입자의 입경별 물리적 특성을 반영하지 못함으로 인해 개수 측정법을 통한 중량농도 해석을 올바르게 표현하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서, 이러한 문제점을 해결할 수 있는 방법으로 입자의 입경별 물리적 특성을 반영한 입경별 밀도 추정식을 산출하였다. 계절에 따른 밀도 추정식은 입경이 미세한 영역에서는 급격한 변화가 있으며 조대 영역에서는 완만한 변화가 있는 2항식으로 추정한 경우 가장 상관성이 높게 나타났다. 또한, 각 계절별 평균밀도의 차이로 인해 각 계절별 추정식은 조금은 상이한 계수를 나타내었으나 모든 계절에서의 추세는 유사하게 나타났으며, 타 지역에서도 사용할 수 있는 통합적인 입경별 밀도 추정식인 ODE for PM10을 경험식으로써 다음과 같이 제안한다. : 지역, 계절에 따른 무차원 상수 : 미세영역에 따른 상수(5.17～5.60) : 미세영역에 따른 상수(3.34～4.16) : 조대영역에 따른 상수(2.82～3.08) : 조대영역에 따른 상수(0.18～0.23) 계산된 입경별 밀도 추정식은 계절별 평균밀도 특성의 반영 여부, 계산된 중량농도 중 PM2.5/PM10의 비율, 계산된 총 중량농도와 PM10 β-ray 측정값과의 비교, 입경별 밀도값의 전체 평균과 평균밀도 비교를 통하여 검증하였으며, 모든 항목에서 문제가 없는 것으로 나타나 추정식의 적용에 무리가 없는 것으로 판단되었다. 따라서, 본 연구에서 추정된 입경별 밀도 추정식의 개수 측정법으로 적용 가능성은 확인되었으며, 본 연구 결과의 적용을 통하여 개수 측정법과 중량농도 측정법을 비교 분석함으로써 폭넓고 다양한 미세먼지의 물리적 특성을 파악할 수 있을 것이다.
국내 대기질 개선을 위한 최대 이슈는 미세먼지의 저감으로 장․단기적인 정책 수립을 위해 국내외에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 최근까지 대기 입자상 오염물질에 대한 연구들은 다양한 특성 및 생성 요인들을 규명하는 것에 초점을 맞추고 진행되고 있으나 물리적인 특성을 가장 잘 해석할 수 있는 개수 측정법의 활용도가 매우 낮았다. 본 연구에서는 중량농도 측정법과 개수 측정법을 연계하여 해석할 수 있는 밀도 특성을 규명함으로써 개수 측정법의 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 2005년 12월부터 2009년 4월까지 SMPS-APS 시스템을 이용하여 서울시 미세먼지의 개수농도 분포 특성과 입자의 부피를 측정하였으며, PM10 β-ray와 QCM cascade impactor를 이용하여 중량농도와 입경별 중량농도를 측정하였다. 각각의 측정결과를 이용하여 서울시 미세먼지의 계절별 평균밀도를 추정하였으며, 개수 측정법에 활용가능한 계절별 입경에 따른 밀도 추정식을 산출하였다. 서울시 미세먼지의 PM10 중량농도는 계절별로 봄철이 평균 117.6 ㎍/㎥으로 가장 높게 나타났으며, 겨울 54.0 ㎍/㎥, 가을 35.4 ㎍/㎥, 여름 22.9 ㎍/㎥의 순으로 높게 조사되어, 서울시 미세먼지의 물리적 특성으로 미세먼지 중량농도 수준은 봄>겨울>가을>여름의 순으로 높은 농도를 나타내는 것으로 조사되었다. 서울시 미세먼지의 평균밀도는 겨울철이 1.99 g/㎤로 가장 높으며, 여름철 1.66 g/㎤, 봄철 1.64 g/㎤, 가을철 1.57 g/㎤의 순으로 나타났다. 봄철의 경우에는 비교적 밀도가 낮은 1차 생성물질로써 자연적 오염원인 황사와 각종 지각기원 배출물질이 서울시 봄철 PM10의 주요 구성성분을 이루어 전체적인 밀도가 낮은 것으로 판단되었다. 겨울철의 경우에는 탄소성분의 화합물들이 타 오염물질과 반응 또는 흡착함으로써 입자 생성 메카니즘에서 입자의 핵 역할을 하거나 2차생성 물질과 연관성이 높음으로써 평균밀도가 가장 높게 나타난 것으로 판단되었다. 시간대별 미세먼지 평균밀도는 일부 특정한 날을 제외하고 이른 아침시간인 새벽 6시에 가장 낮은 밀도를 나타내었으며 일중 가장 햇볕이 강한 12시와 3시에 높은 밀도를 나타낸 이후 감소하는 추세를 나타내었다. 이러한 시간에 따른 밀도 변화는 입자의 생성 메카니즘에서 태양광에 의한 입자의 생성 및 소멸이 큰 영향을 주기 때문으로 판단되며, 인간 활동에 의해 발생되는 미세먼지의 밀도가 자연적인 발생원에서 발생되는 것에 비해 밀도가 높은 것을 의미한다. 개수 측정법으로 얻어지는 결과에 각 계절별 평균밀도를 적용한 경우에도 입경별 중량농도 분포 특성을 제대로 표현하지 못하고 과소․과대 평가되는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 평균밀도는 입자의 입경별 물리적 특성을 반영하지 못함으로 인해 개수 측정법을 통한 중량농도 해석을 올바르게 표현하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서, 이러한 문제점을 해결할 수 있는 방법으로 입자의 입경별 물리적 특성을 반영한 입경별 밀도 추정식을 산출하였다. 계절에 따른 밀도 추정식은 입경이 미세한 영역에서는 급격한 변화가 있으며 조대 영역에서는 완만한 변화가 있는 2항식으로 추정한 경우 가장 상관성이 높게 나타났다. 또한, 각 계절별 평균밀도의 차이로 인해 각 계절별 추정식은 조금은 상이한 계수를 나타내었으나 모든 계절에서의 추세는 유사하게 나타났으며, 타 지역에서도 사용할 수 있는 통합적인 입경별 밀도 추정식인 ODE for PM10을 경험식으로써 다음과 같이 제안한다. : 지역, 계절에 따른 무차원 상수 : 미세영역에 따른 상수(5.17～5.60) : 미세영역에 따른 상수(3.34～4.16) : 조대영역에 따른 상수(2.82～3.08) : 조대영역에 따른 상수(0.18～0.23) 계산된 입경별 밀도 추정식은 계절별 평균밀도 특성의 반영 여부, 계산된 중량농도 중 PM2.5/PM10의 비율, 계산된 총 중량농도와 PM10 β-ray 측정값과의 비교, 입경별 밀도값의 전체 평균과 평균밀도 비교를 통하여 검증하였으며, 모든 항목에서 문제가 없는 것으로 나타나 추정식의 적용에 무리가 없는 것으로 판단되었다. 따라서, 본 연구에서 추정된 입경별 밀도 추정식의 개수 측정법으로 적용 가능성은 확인되었으며, 본 연구 결과의 적용을 통하여 개수 측정법과 중량농도 측정법을 비교 분석함으로써 폭넓고 다양한 미세먼지의 물리적 특성을 파악할 수 있을 것이다.
One of the current greatest concerns relating to the air quality of the Seoul Metropolitan area is the ambient particulate matters. Therefore, a number of studies have been carried out establish long and short term strategies to resolve the issue. Up to now, researches on ambient particulate matters...
One of the current greatest concerns relating to the air quality of the Seoul Metropolitan area is the ambient particulate matters. Therefore, a number of studies have been carried out establish long and short term strategies to resolve the issue. Up to now, researches on ambient particulate matters have been focused on the investigation of their properties and factors affecting their formation. Few has been carried out about their physical parameters, e.g., particulate numbers and volume distributions. In this study, particle numbers were measured by examining particle densities and mass concentrations of ambient air. From December 2005 to April 2009, particulate numbers and mass concentrations were measured using a SMPS-APS system. Mass concentration distributions were obtained with a PM10 β-ray and a QCM cascade impactor. Average PM 10 density of ambient air over the Seoul Metropolitan area could be calculated according to particle diameters by correlating the measured mass concentration and PM10 β-ray. The PM10 mass concentration in Seoul Metropolitan area was high in the spring (117.6 ㎍/㎥), while it was relatively low in other seasons; 54.0 ㎍/㎥ in the winter, 35.4 ㎍/㎥ in the fall, and 22.9 ㎍/㎥ in the summer. The average density of PM10 in the study area was 1.57 ~ 1.99 g/㎤. Because, in spring, the major compositions of PM10 in Seoul seemed to be the Asian dusts and other naturally occurring pollutants which had relatively low density, the bulk density was also low. In winter, average density was the highest possibly due to compounds related with secondary pollutants. For example, carbon compounds might nucleate onto tiny particles through particle formation mechanisms, e.g., reaction or adsorption with other pollutants. The diurnal variation of average density during the winter/summer showed sharp patterns having the minimum in the early morning around 6:00 and the maximum in the midday between 12:00 to 15:00. These variations of density over time might implicate particle formation and disappearance can be affected by photochemical process in particle formation mechanisms. The pattern of average density emitted from human activity related sources was higher than that from natural sources. Distribution of mass concentration showed that exact characteristics of PM10 would be understood if particulate density for each diameter was correctly estimated. It is because if it is calculated using average density of PM10 mass concentration could be overestimated in the coarse region. Thus, in this study particle density for each size ranges was estimated by dividing mass concentration of PM 10 for each particle range by particle volume which was calculated from number concentrations. Binomial seasonal density equations for each particle diameter were established because the density would change rapidly in fine particles and smoothly in coarse particles. The profile patterns of all the seasonal density equations were similar, and this study apply the ODE for PM10(Overall Density Equation for PM10) as overall equation be able to use in other study. : dimensionless constant for region and season : constant for fine particle(5.17～5.60) : constant for fine particle(3.34～4.16) : constant for coarse particle(2.82～3.08) : constant for coarse particle(0.18～0.23) The density equations developed in this study were verified with 4 different parameters: the reflection of seasonal average density characteristic, the ratio of PM2.5 in PM10 for calculated mass concentration, the comparison of PM10 β-ray mass with calculated total mass, and comparison of seasonal average density with average overall density of each particle density. Finally, the applicability of the equations for PM10 developed in this study was examined to find we could obtain the physical parameters of particulate matters by comparing the number measuring method with the mass measuring one.
One of the current greatest concerns relating to the air quality of the Seoul Metropolitan area is the ambient particulate matters. Therefore, a number of studies have been carried out establish long and short term strategies to resolve the issue. Up to now, researches on ambient particulate matters have been focused on the investigation of their properties and factors affecting their formation. Few has been carried out about their physical parameters, e.g., particulate numbers and volume distributions. In this study, particle numbers were measured by examining particle densities and mass concentrations of ambient air. From December 2005 to April 2009, particulate numbers and mass concentrations were measured using a SMPS-APS system. Mass concentration distributions were obtained with a PM10 β-ray and a QCM cascade impactor. Average PM 10 density of ambient air over the Seoul Metropolitan area could be calculated according to particle diameters by correlating the measured mass concentration and PM10 β-ray. The PM10 mass concentration in Seoul Metropolitan area was high in the spring (117.6 ㎍/㎥), while it was relatively low in other seasons; 54.0 ㎍/㎥ in the winter, 35.4 ㎍/㎥ in the fall, and 22.9 ㎍/㎥ in the summer. The average density of PM10 in the study area was 1.57 ~ 1.99 g/㎤. Because, in spring, the major compositions of PM10 in Seoul seemed to be the Asian dusts and other naturally occurring pollutants which had relatively low density, the bulk density was also low. In winter, average density was the highest possibly due to compounds related with secondary pollutants. For example, carbon compounds might nucleate onto tiny particles through particle formation mechanisms, e.g., reaction or adsorption with other pollutants. The diurnal variation of average density during the winter/summer showed sharp patterns having the minimum in the early morning around 6:00 and the maximum in the midday between 12:00 to 15:00. These variations of density over time might implicate particle formation and disappearance can be affected by photochemical process in particle formation mechanisms. The pattern of average density emitted from human activity related sources was higher than that from natural sources. Distribution of mass concentration showed that exact characteristics of PM10 would be understood if particulate density for each diameter was correctly estimated. It is because if it is calculated using average density of PM10 mass concentration could be overestimated in the coarse region. Thus, in this study particle density for each size ranges was estimated by dividing mass concentration of PM 10 for each particle range by particle volume which was calculated from number concentrations. Binomial seasonal density equations for each particle diameter were established because the density would change rapidly in fine particles and smoothly in coarse particles. The profile patterns of all the seasonal density equations were similar, and this study apply the ODE for PM10(Overall Density Equation for PM10) as overall equation be able to use in other study. : dimensionless constant for region and season : constant for fine particle(5.17～5.60) : constant for fine particle(3.34～4.16) : constant for coarse particle(2.82～3.08) : constant for coarse particle(0.18～0.23) The density equations developed in this study were verified with 4 different parameters: the reflection of seasonal average density characteristic, the ratio of PM2.5 in PM10 for calculated mass concentration, the comparison of PM10 β-ray mass with calculated total mass, and comparison of seasonal average density with average overall density of each particle density. Finally, the applicability of the equations for PM10 developed in this study was examined to find we could obtain the physical parameters of particulate matters by comparing the number measuring method with the mass measuring one.
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