본 연구에서는 2010년 측정한 지하철 역사 및 터널의 PM10 농도자료를 이용하여 PM10에 대한 오염원을 추정하기 위하여 수용모델 (receptor model)을 수행하고자 한다. 과거 수용모델은 수용체에서 오염원에 의하여 파급된 오염물질의 정도를 파악하여 그 영향을 주는 오염원의 기여도를 정량적으로 추정하는 학문분야이다 (황인조, 2003). 수용모델은 여러 해 동안 전세계에서 검증되었고 널리 사용되고 있으며, PM10을 포함한 제반 오염물질에 대한 저감대책을 세우는데 중요한 역할을 한다. 수용모델은 실측자료를 응용통계학적으로 해석하는 일종의 방법론으로써, 응용통계학의 결집체라 할 수 있다. 그리고 수용체에서 측정된 공기질 자료가 확보된다면 경제적으로 해결책을 제시할 수 있다는 장점이 있다. 특히 수용모델 중 ...
본 연구에서는 2010년 측정한 지하철 역사 및 터널의 PM10 농도자료를 이용하여 PM10에 대한 오염원을 추정하기 위하여 수용모델 (receptor model)을 수행하고자 한다. 과거 수용모델은 수용체에서 오염원에 의하여 파급된 오염물질의 정도를 파악하여 그 영향을 주는 오염원의 기여도를 정량적으로 추정하는 학문분야이다 (황인조, 2003). 수용모델은 여러 해 동안 전세계에서 검증되었고 널리 사용되고 있으며, PM10을 포함한 제반 오염물질에 대한 저감대책을 세우는데 중요한 역할을 한다. 수용모델은 실측자료를 응용통계학적으로 해석하는 일종의 방법론으로써, 응용통계학의 결집체라 할 수 있다. 그리고 수용체에서 측정된 공기질 자료가 확보된다면 경제적으로 해결책을 제시할 수 있다는 장점이 있다. 특히 수용모델 중 PMF 모델은 오염원 분류표가 마련되어 있지 않은 우리나라의 실정에 적용하기 적합한 방법이라 할 수 있다 (고현기, 2011). 따라서 본 연구에서는 양행렬인자분석법 (positive matrix factorization; PMF)을 이용하여 오염원에 대한 기여도를 추정하고자 한다. 본 연구에서는 2010년도에 측정한 지하철역의 승강장, 터널, 외기농도 자료를 중심으로 PMF 모델링을 수행하여 PM10 오염원 기여도 추정을 통해 효과적인 관리방안을 마련하고자 하였다. 2010년도 측정 실험은 서울지하철 노선 중 역사 환경, 유동인구, 오염원의 특성 등 여러 가지 요소를 고려하여 가장 대표성을 나타낼 수 있는 역으로 4호선 미아삼거리역을 선정하여 미아삼거리～길음 구간에서 측정을 실시하였으며, 분진의 입경별, 성분별 특성을 분석하기 위하여 외기, 승강장, 역사터널, 터널 등 4지점에서 측정을 실시하였다. 측정한 시료의 PM10 질량농도 및 무기원소, 이온성분, 탄소성분을 분석하여, 이를 토대로 본 연구지역의 공기질 현황을 파악하였고, PMF 모델링을 통하여 PM10에 대한 오염원별 기여도를 평가하였다. 이를 통해 향후 지하철 환경개선을 위한 통합평가기술개발의 기초자료로 활용하고자 하며, 또한 터널용 미세먼지 제거를 위한 전기집진기 설계시 필요한 터널의 미세먼지 입경 및 성분에 대한 기초자료로 활용되기를 기대한다.
본 연구에서는 2010년 측정한 지하철 역사 및 터널의 PM10 농도자료를 이용하여 PM10에 대한 오염원을 추정하기 위하여 수용모델 (receptor model)을 수행하고자 한다. 과거 수용모델은 수용체에서 오염원에 의하여 파급된 오염물질의 정도를 파악하여 그 영향을 주는 오염원의 기여도를 정량적으로 추정하는 학문분야이다 (황인조, 2003). 수용모델은 여러 해 동안 전세계에서 검증되었고 널리 사용되고 있으며, PM10을 포함한 제반 오염물질에 대한 저감대책을 세우는데 중요한 역할을 한다. 수용모델은 실측자료를 응용통계학적으로 해석하는 일종의 방법론으로써, 응용통계학의 결집체라 할 수 있다. 그리고 수용체에서 측정된 공기질 자료가 확보된다면 경제적으로 해결책을 제시할 수 있다는 장점이 있다. 특히 수용모델 중 PMF 모델은 오염원 분류표가 마련되어 있지 않은 우리나라의 실정에 적용하기 적합한 방법이라 할 수 있다 (고현기, 2011). 따라서 본 연구에서는 양행렬인자분석법 (positive matrix factorization; PMF)을 이용하여 오염원에 대한 기여도를 추정하고자 한다. 본 연구에서는 2010년도에 측정한 지하철역의 승강장, 터널, 외기농도 자료를 중심으로 PMF 모델링을 수행하여 PM10 오염원 기여도 추정을 통해 효과적인 관리방안을 마련하고자 하였다. 2010년도 측정 실험은 서울지하철 노선 중 역사 환경, 유동인구, 오염원의 특성 등 여러 가지 요소를 고려하여 가장 대표성을 나타낼 수 있는 역으로 4호선 미아삼거리역을 선정하여 미아삼거리～길음 구간에서 측정을 실시하였으며, 분진의 입경별, 성분별 특성을 분석하기 위하여 외기, 승강장, 역사터널, 터널 등 4지점에서 측정을 실시하였다. 측정한 시료의 PM10 질량농도 및 무기원소, 이온성분, 탄소성분을 분석하여, 이를 토대로 본 연구지역의 공기질 현황을 파악하였고, PMF 모델링을 통하여 PM10에 대한 오염원별 기여도를 평가하였다. 이를 통해 향후 지하철 환경개선을 위한 통합평가기술개발의 기초자료로 활용하고자 하며, 또한 터널용 미세먼지 제거를 위한 전기집진기 설계시 필요한 터널의 미세먼지 입경 및 성분에 대한 기초자료로 활용되기를 기대한다.
Many serious problems in the subway system frequently occur because it is a typically closed environment. Thus, it is necessary to identify corresponding sources and to estimate pollutant sources in order to protect people's health and to keep clean subway environment. The purpose of this study was ...
Many serious problems in the subway system frequently occur because it is a typically closed environment. Thus, it is necessary to identify corresponding sources and to estimate pollutant sources in order to protect people's health and to keep clean subway environment. The purpose of this study was to analyze indoor air and to quantitatively estimate source contributions in various sites in a Seoul Subway Station. PM10 samples were collected on the Miasamgeori Station of Subway Line 4 in Seoul metropolitan area from April 21 to April 28, July 13 to July 21, and October 11 to October 19 in the year of 2010 and January 11 to 17 in the year of 2011. We collected PM10 samples and further analyzed inorganic elements, ions, and carbon contents in the samples. Thus, the aerosols collected on zefluor filters and membrane filters were then analyzed for trace metals, soluble ions, and carbons. A total of 29 chemical species (Ag, Al, Ba, Cd, Cr, Cu, Fe, Mn, Ni, Pb, Si, Ti, V, Zn, Na+, NH4+, K+, Mg2+, Ca2+, Cl-, NO3-, SO42-, OC1, OC2, OC3, OC4, CC, PC, and EC) were analyzed by ICP-AES, IC, and TOR method after performing proper pre-treatments of each sample filter. Based on the obtained chemical information, positive matrix factorization (PMF) model was applied to identify the sources of indoor particulate matter. The optimal parameters for performing modeling were determined by a trial and error process. PM10 in the Station M was characterized by six sources such as biomass burning and outdoor source (multiple pollution related source), vehicle source (combustion related source), soil source, 2nd aerosol source, ferrous source, brake wear related source. These contributing sources can be divided into indoor and outdoor sources. Indoor sources include ferrous related source and brake wear related source. In addition, outdoor sources include biomass burning and outdoor source (multiple pollution related source), vehicle source (combustion related source), soil source and secondary aerosol source. In detail, there were a total of 6 sources in PM10. The average contributions of outdoor in PM10 emitted from each source were as follows: 45.4% from secondary aerosol source, 26.1% from vehicle related source, 16.2% from biomass burning and outdoor related source, 6.6% from soil related source, 4.2% from brakewear related source and 1.6% from ferrous related source. The average contributions of Platform in PM10 emitted from each source were as follows: 32.6% from brakewear related source, 22.6% from secondary aerosol related source, 17.8% from vehicle related source, 16.8% from biomass burning and outdoor related source, 5.7% from ferrous related source and 4.6% from soil related source respectively. The average contributions of Tunnel 1,2 in PM10 emitted from each source were as follows: 56.9% from brakewear source, 17.9% from socondary aerosol related source, 13.8% from ferrous related source, 5.8% from vehicle related source, 4.0% from biomass burning and outdoor related source and 1.6% from soil related source respectively. This study provides a basic information on the major sources affecting indoor air quality in underground stations, and thus it will help to manage the indoor air quality by suggesting reliable control strategies for the relating sources. Further investigation is needed to apply effective management schemes.
Many serious problems in the subway system frequently occur because it is a typically closed environment. Thus, it is necessary to identify corresponding sources and to estimate pollutant sources in order to protect people's health and to keep clean subway environment. The purpose of this study was to analyze indoor air and to quantitatively estimate source contributions in various sites in a Seoul Subway Station. PM10 samples were collected on the Miasamgeori Station of Subway Line 4 in Seoul metropolitan area from April 21 to April 28, July 13 to July 21, and October 11 to October 19 in the year of 2010 and January 11 to 17 in the year of 2011. We collected PM10 samples and further analyzed inorganic elements, ions, and carbon contents in the samples. Thus, the aerosols collected on zefluor filters and membrane filters were then analyzed for trace metals, soluble ions, and carbons. A total of 29 chemical species (Ag, Al, Ba, Cd, Cr, Cu, Fe, Mn, Ni, Pb, Si, Ti, V, Zn, Na+, NH4+, K+, Mg2+, Ca2+, Cl-, NO3-, SO42-, OC1, OC2, OC3, OC4, CC, PC, and EC) were analyzed by ICP-AES, IC, and TOR method after performing proper pre-treatments of each sample filter. Based on the obtained chemical information, positive matrix factorization (PMF) model was applied to identify the sources of indoor particulate matter. The optimal parameters for performing modeling were determined by a trial and error process. PM10 in the Station M was characterized by six sources such as biomass burning and outdoor source (multiple pollution related source), vehicle source (combustion related source), soil source, 2nd aerosol source, ferrous source, brake wear related source. These contributing sources can be divided into indoor and outdoor sources. Indoor sources include ferrous related source and brake wear related source. In addition, outdoor sources include biomass burning and outdoor source (multiple pollution related source), vehicle source (combustion related source), soil source and secondary aerosol source. In detail, there were a total of 6 sources in PM10. The average contributions of outdoor in PM10 emitted from each source were as follows: 45.4% from secondary aerosol source, 26.1% from vehicle related source, 16.2% from biomass burning and outdoor related source, 6.6% from soil related source, 4.2% from brakewear related source and 1.6% from ferrous related source. The average contributions of Platform in PM10 emitted from each source were as follows: 32.6% from brakewear related source, 22.6% from secondary aerosol related source, 17.8% from vehicle related source, 16.8% from biomass burning and outdoor related source, 5.7% from ferrous related source and 4.6% from soil related source respectively. The average contributions of Tunnel 1,2 in PM10 emitted from each source were as follows: 56.9% from brakewear source, 17.9% from socondary aerosol related source, 13.8% from ferrous related source, 5.8% from vehicle related source, 4.0% from biomass burning and outdoor related source and 1.6% from soil related source respectively. This study provides a basic information on the major sources affecting indoor air quality in underground stations, and thus it will help to manage the indoor air quality by suggesting reliable control strategies for the relating sources. Further investigation is needed to apply effective management schemes.
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