본 연구는 기상인자가 미세먼지(PM10, PM2.5) 농도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 2012년도 서울시를 대상으로 1시간 간격으로 측정되는 미세먼지(PM10, PM2.5) 와 AWS(자동기상관측장비)에서 측정된 시간별 기상인자(기온, 풍속, 강우량, ...
본 연구는 기상인자가 미세먼지(PM10, PM2.5) 농도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 2012년도 서울시를 대상으로 1시간 간격으로 측정되는 미세먼지(PM10, PM2.5) 와 AWS(자동기상관측장비)에서 측정된 시간별 기상인자(기온, 풍속, 강우량, 상대습도, 일사량, 일조량) 자료를 이용하여, 기상인자에 따른 미세먼지 농도의 시계열적 농도 변화와 통계학적 특성을 분석하였다. 기상인자와 미세먼지 간 자료의 해석을 위하여 SPSS 20.0을 이용하여 통계적 분석을 하였으며, 이를 통하여 인자들 간의 상관성을 파악하였다. 통계적 방법론으로는 첫째, 기술통계를 이용하여 인자 상호간의 여건 분석을 하였으며, 둘째, 상관성 분석을 통하여 기상인자와 미세먼지간의 상관성이 높은 변수를 추출하였다. 셋째, 인자분석을 통하여 공통요인을 추출하고, 넷째, 회귀분석을 이용하여 기상인자와 미세먼지 간의 인과관계를 규명하고 회귀방정식을 이용하여 해석하였다. 2012년도 서울시 기술통계 분석결과 기상 인자별 평균값은 기온 12.2℃, 평균풍속 2.8m/s, 상대습도 57% 그리고 총 강수량은 1,646.3mm으로 조사되었다. 상관성 분석과 인자분석 결과에서는 PM2.5의 PM10과 강한 상관성으로 상호 인자간의 공통인자로 추출되었다. 입경별로는 PM10이 풍속, 기온, 강우량, 상대습도와 약한 상관성을 보였으며, PM2.5는 풍속, 기온, 강우량, 일사량과는 약한 상관성을 보였다. 기상인자와 미세먼지와의 원인 규명을 위한 회귀분석 결과에서는 PM2.5과 PM10은 풍속, 기온, 강우량, 일사량에 적합한 회귀모형으로 나타났지만, 풍속과 강우는 미세먼지에 영향도가 미미하였다. 하지만 일사량이 강한 주간에는 미세먼지의 오염도가 상승하는 것으로 나타났다. 입경별로 살펴보면, PM10과 PM2.5은 풍속, 기온, 강우량, 상대습도에 적합한 회귀모형으로 나타났으며, 풍속과 강우량이 없으며, 기온이 낮으며, 상대습도가 높은 주간에 미세먼지의 농도가 상승하는 것으로 분석되었다. 회귀분석결과에 따른 수정 결정계수(RA2) 값은 PM2.5과 PM10이 각각 0.848, 0.860으로 나타났다.
본 연구는 기상인자가 미세먼지(PM10, PM2.5) 농도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 2012년도 서울시를 대상으로 1시간 간격으로 측정되는 미세먼지(PM10, PM2.5) 와 AWS(자동기상관측장비)에서 측정된 시간별 기상인자(기온, 풍속, 강우량, 상대습도, 일사량, 일조량) 자료를 이용하여, 기상인자에 따른 미세먼지 농도의 시계열적 농도 변화와 통계학적 특성을 분석하였다. 기상인자와 미세먼지 간 자료의 해석을 위하여 SPSS 20.0을 이용하여 통계적 분석을 하였으며, 이를 통하여 인자들 간의 상관성을 파악하였다. 통계적 방법론으로는 첫째, 기술통계를 이용하여 인자 상호간의 여건 분석을 하였으며, 둘째, 상관성 분석을 통하여 기상인자와 미세먼지간의 상관성이 높은 변수를 추출하였다. 셋째, 인자분석을 통하여 공통요인을 추출하고, 넷째, 회귀분석을 이용하여 기상인자와 미세먼지 간의 인과관계를 규명하고 회귀방정식을 이용하여 해석하였다. 2012년도 서울시 기술통계 분석결과 기상 인자별 평균값은 기온 12.2℃, 평균풍속 2.8m/s, 상대습도 57% 그리고 총 강수량은 1,646.3mm으로 조사되었다. 상관성 분석과 인자분석 결과에서는 PM2.5의 PM10과 강한 상관성으로 상호 인자간의 공통인자로 추출되었다. 입경별로는 PM10이 풍속, 기온, 강우량, 상대습도와 약한 상관성을 보였으며, PM2.5는 풍속, 기온, 강우량, 일사량과는 약한 상관성을 보였다. 기상인자와 미세먼지와의 원인 규명을 위한 회귀분석 결과에서는 PM2.5과 PM10은 풍속, 기온, 강우량, 일사량에 적합한 회귀모형으로 나타났지만, 풍속과 강우는 미세먼지에 영향도가 미미하였다. 하지만 일사량이 강한 주간에는 미세먼지의 오염도가 상승하는 것으로 나타났다. 입경별로 살펴보면, PM10과 PM2.5은 풍속, 기온, 강우량, 상대습도에 적합한 회귀모형으로 나타났으며, 풍속과 강우량이 없으며, 기온이 낮으며, 상대습도가 높은 주간에 미세먼지의 농도가 상승하는 것으로 분석되었다. 회귀분석결과에 따른 수정 결정계수(RA2) 값은 PM2.5과 PM10이 각각 0.848, 0.860으로 나타났다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.