노후경유차 운행제한에 따른 미세먼지 저감효과와 빅데이터를 활용한 노출인구 평가 The Effect of PM Reduction due to the Restriction of Old Diesel Vehicles and Population Exposure Assessment using Big Data원문보기
우리나라의 주요 대도시, 특히 서울시에서는 한양도성 내부를 ‘녹색교통 진흥지역’으로 선정하여 노후경유차 운행제한 대책에 대한 특별 관리하고 있다. 이에 본 연구에서는 녹색교통진흥지역의 노후경유차 운행제한에 따른 대기오염물질 배출량을 산정하였으며 농도에 대한 저감효과로 분석하기 위해 BFM(Brute Force Method)과 WRF-SMOKE-CMAQ (Weather Research and Forecasting model - ...
우리나라의 주요 대도시, 특히 서울시에서는 한양도성 내부를 ‘녹색교통 진흥지역’으로 선정하여 노후경유차 운행제한 대책에 대한 특별 관리하고 있다. 이에 본 연구에서는 녹색교통진흥지역의 노후경유차 운행제한에 따른 대기오염물질 배출량을 산정하였으며 농도에 대한 저감효과로 분석하기 위해 BFM(Brute Force Method)과 WRF-SMOKE-CMAQ (Weather Research and Forecasting model - Sparse Matrix Operator Kernel Emissions - Community Multi-scale Air Quality Model)로 구성된 대기질 모델링 시스템을 활용하였다. 이와 더불어 수용체 중심의 미세먼지 저감효과로 인한 평가를 하고자, WHO(World Health Organization)의 대기오염에 대한 기여 사망자수 산정식을 사용하였으며 인구 유동을 고려할 수 있는 모바일폰 기반 인구 빅데이터를 활용한 노출인구 평가를 진행하였다. 녹색교통진흥지역에서 노후경유차 운행제한 대책 시행으로 인해 삭감된 배출량은 PM10 4,832∼5,322kg/yr, NOx 114,211∼129,039kg/yr이었으며 이동오염원 배출량 대비 PM10 32.5∼34.0%, NOx 18.0∼21.0%의 감축률로 나타났다. 종로구의 일평균 PM10, NO2 개선효과는 각각 0.24∼1.41㎍/㎥, 0.32∼1.86ppb이었으며 중구는 PM10 0.28∼1.35㎍/㎥, NO2 0.38∼1.91ppb 이었다. 빅데이터를 통해 산정된 일평균 인구는 종로구 163,153∼272,263명, 중구 360,278∼661,383명으로 종로구에 비해 중구에서 인구가 많이 산정 되었다. 산출된 결과인 PM10 개선효과 및 인구 빅데이터를 활용하여 노출인구 평가한 결과, 종로구에서 개선효과와 인구 변화에 따른 감소사망자수는 일별 0.11∼0.70명/년이었으며 중구에서는 0.30∼1.62명/년이었다. 종로구와 중구의 감소사망자수 차이는 인구 빅데이터의 정량적 차이이며 인구 산정이 많은 날일수록 감소사망자수도 많아지는 것을 확인할 수 있었다. 노후경유차 운행제한으로 인해 감소된 사망자수의 변화는 종로구와 중구 모두에서 인구 빅데이터보다 PM10 개선효과에 의한 상관계수 값이 컸다. 대상지역에서는 개선효과가 일별 노출인구 평가에 더 큰 영향을 주는 것으로 판명되었으며 지역별 감소사망자수 차이는 노출인구수에 따라 차이가 났다. 본 연구에서는 WRF-SMOKE-CMAQ 모델링을 통해 노후경유차 운행 제한 정책에 따른 대기오염물질별 개선효과 정도를 평가할 수 있었고 대기질 모델링에 대한 단순 대기질 농도분포도 작성에서 그치는 것이 아닌 모델링을 활용한 노출인구 평가 방법의 형태를 제시하였다. 또한 일반적인 노출인구 평가에서 인구 유동을 고려하지 못하는 통계청 인구의 한계를 극복하고자 모바일폰 기반 인구 빅데이터를 도입하였으며 인구 유동의 편차가 큰 지역일수록 현실이 반영된 대기오염 노출인구 예측과 평가방법이 필요함을 제시하였다.
우리나라의 주요 대도시, 특히 서울시에서는 한양도성 내부를 ‘녹색교통 진흥지역’으로 선정하여 노후경유차 운행제한 대책에 대한 특별 관리하고 있다. 이에 본 연구에서는 녹색교통진흥지역의 노후경유차 운행제한에 따른 대기오염물질 배출량을 산정하였으며 농도에 대한 저감효과로 분석하기 위해 BFM(Brute Force Method)과 WRF-SMOKE-CMAQ (Weather Research and Forecasting model - Sparse Matrix Operator Kernel Emissions - Community Multi-scale Air Quality Model)로 구성된 대기질 모델링 시스템을 활용하였다. 이와 더불어 수용체 중심의 미세먼지 저감효과로 인한 평가를 하고자, WHO(World Health Organization)의 대기오염에 대한 기여 사망자수 산정식을 사용하였으며 인구 유동을 고려할 수 있는 모바일폰 기반 인구 빅데이터를 활용한 노출인구 평가를 진행하였다. 녹색교통진흥지역에서 노후경유차 운행제한 대책 시행으로 인해 삭감된 배출량은 PM10 4,832∼5,322kg/yr, NOx 114,211∼129,039kg/yr이었으며 이동오염원 배출량 대비 PM10 32.5∼34.0%, NOx 18.0∼21.0%의 감축률로 나타났다. 종로구의 일평균 PM10, NO2 개선효과는 각각 0.24∼1.41㎍/㎥, 0.32∼1.86ppb이었으며 중구는 PM10 0.28∼1.35㎍/㎥, NO2 0.38∼1.91ppb 이었다. 빅데이터를 통해 산정된 일평균 인구는 종로구 163,153∼272,263명, 중구 360,278∼661,383명으로 종로구에 비해 중구에서 인구가 많이 산정 되었다. 산출된 결과인 PM10 개선효과 및 인구 빅데이터를 활용하여 노출인구 평가한 결과, 종로구에서 개선효과와 인구 변화에 따른 감소사망자수는 일별 0.11∼0.70명/년이었으며 중구에서는 0.30∼1.62명/년이었다. 종로구와 중구의 감소사망자수 차이는 인구 빅데이터의 정량적 차이이며 인구 산정이 많은 날일수록 감소사망자수도 많아지는 것을 확인할 수 있었다. 노후경유차 운행제한으로 인해 감소된 사망자수의 변화는 종로구와 중구 모두에서 인구 빅데이터보다 PM10 개선효과에 의한 상관계수 값이 컸다. 대상지역에서는 개선효과가 일별 노출인구 평가에 더 큰 영향을 주는 것으로 판명되었으며 지역별 감소사망자수 차이는 노출인구수에 따라 차이가 났다. 본 연구에서는 WRF-SMOKE-CMAQ 모델링을 통해 노후경유차 운행 제한 정책에 따른 대기오염물질별 개선효과 정도를 평가할 수 있었고 대기질 모델링에 대한 단순 대기질 농도분포도 작성에서 그치는 것이 아닌 모델링을 활용한 노출인구 평가 방법의 형태를 제시하였다. 또한 일반적인 노출인구 평가에서 인구 유동을 고려하지 못하는 통계청 인구의 한계를 극복하고자 모바일폰 기반 인구 빅데이터를 도입하였으며 인구 유동의 편차가 큰 지역일수록 현실이 반영된 대기오염 노출인구 예측과 평가방법이 필요함을 제시하였다.
The Seoul Metropolitan Government has implemented policies to restrict the old diesel vehicles, and has designated the interior of Hanyang district as “Green Transportation Promotion Area" and has special control. Brute Force Method (BFM) analysis method was used to analyze the reduction of air poll...
The Seoul Metropolitan Government has implemented policies to restrict the old diesel vehicles, and has designated the interior of Hanyang district as “Green Transportation Promotion Area" and has special control. Brute Force Method (BFM) analysis method was used to analyze the reduction of air pollutant emissions due to the restriction of old diesel vehicles in Green Transportation Promotion Area. WRF-SMOKE-CMAQ modeling simulations were carried out to estimate the effects of ambient air quality using 2013 Clean Air Policy Supporting System(CAPSS) and old diesel vehicles emission inventory. In order to evaluate the receptor center due to the effect of Particulate Matter reduction, the WHO contribution to the air pollution was used to estimate the number of deaths. In addition, mobile phone - based population big data, which reflects reality were used for population exposure assessment. In the Green Transportation Promotion Area, emissions were reduced by PM10 from 4,832 to 5,322 kg/yr and NOx from 114,211 to 129,039 kg/yr due to the implementation of the policy to restrict old diesel vehicles. PM10 emissions among total mobile pollutant emissions showed 30.8 ∼ 32.5% reduction and NOx 18.0 ∼ 18.6% reduction. The improvement of PM10 and NO2 daily average in Jong-no gu was 0.24 ∼ 1.41 ㎍/㎥ and 0.32 ∼ 1.86 ppb, respectively. The mean values of PM10 and PM2.5 were 0.28 ∼ 1.35 ㎍/㎥ and 0.38 ∼ 1.91 ppb, respectively. and the improvement of PM10 and NO2 daily average in Jung gu was 0.28 ∼ 1.35 ㎍/㎥ and 0.38 ∼ 1.91 ppb, respectively. The number of daily average population results estimated by Big Data were 163,153 ∼ 272,263 persons in Jong-no gu and 360,278 ∼ 661,383 persons in Jung gu. Compared to the number of population of Jung gu higher than that of Jong-no gu. As a result of population exposure assessment by using the improvement effect and the population big data, the number of deaths decreased by 0.11 ∼ 0.70 person/yr in Jong-no gu and 0.30 ∼ 1.62 person/yr in Jung gu according the improvement effect and population big data changes. The changes in the number of deaths reduced by the restriction of old diesel vehicles were more correlated with the improvement of PM10 than in the population big data in Jong-no gu and Jung gu. The difference in the number of deaths between Jong-no and Jung gu is due to the calculation of population big data. Therefore, it was possible to evaluate the improvement effect of air pollutants by the WRF-SMOKE-CMAQ modeling by the policy of restricting the old diesel vehicles. The form of the method of the population exposure assessment using the modeling is suggested. The limitations of the Census data, which can not consider the population flow, suggest that it is necessary to estimate and evaluate the air pollution exposed population using the mobile phone based population big data.
The Seoul Metropolitan Government has implemented policies to restrict the old diesel vehicles, and has designated the interior of Hanyang district as “Green Transportation Promotion Area" and has special control. Brute Force Method (BFM) analysis method was used to analyze the reduction of air pollutant emissions due to the restriction of old diesel vehicles in Green Transportation Promotion Area. WRF-SMOKE-CMAQ modeling simulations were carried out to estimate the effects of ambient air quality using 2013 Clean Air Policy Supporting System(CAPSS) and old diesel vehicles emission inventory. In order to evaluate the receptor center due to the effect of Particulate Matter reduction, the WHO contribution to the air pollution was used to estimate the number of deaths. In addition, mobile phone - based population big data, which reflects reality were used for population exposure assessment. In the Green Transportation Promotion Area, emissions were reduced by PM10 from 4,832 to 5,322 kg/yr and NOx from 114,211 to 129,039 kg/yr due to the implementation of the policy to restrict old diesel vehicles. PM10 emissions among total mobile pollutant emissions showed 30.8 ∼ 32.5% reduction and NOx 18.0 ∼ 18.6% reduction. The improvement of PM10 and NO2 daily average in Jong-no gu was 0.24 ∼ 1.41 ㎍/㎥ and 0.32 ∼ 1.86 ppb, respectively. The mean values of PM10 and PM2.5 were 0.28 ∼ 1.35 ㎍/㎥ and 0.38 ∼ 1.91 ppb, respectively. and the improvement of PM10 and NO2 daily average in Jung gu was 0.28 ∼ 1.35 ㎍/㎥ and 0.38 ∼ 1.91 ppb, respectively. The number of daily average population results estimated by Big Data were 163,153 ∼ 272,263 persons in Jong-no gu and 360,278 ∼ 661,383 persons in Jung gu. Compared to the number of population of Jung gu higher than that of Jong-no gu. As a result of population exposure assessment by using the improvement effect and the population big data, the number of deaths decreased by 0.11 ∼ 0.70 person/yr in Jong-no gu and 0.30 ∼ 1.62 person/yr in Jung gu according the improvement effect and population big data changes. The changes in the number of deaths reduced by the restriction of old diesel vehicles were more correlated with the improvement of PM10 than in the population big data in Jong-no gu and Jung gu. The difference in the number of deaths between Jong-no and Jung gu is due to the calculation of population big data. Therefore, it was possible to evaluate the improvement effect of air pollutants by the WRF-SMOKE-CMAQ modeling by the policy of restricting the old diesel vehicles. The form of the method of the population exposure assessment using the modeling is suggested. The limitations of the Census data, which can not consider the population flow, suggest that it is necessary to estimate and evaluate the air pollution exposed population using the mobile phone based population big data.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.