이 논문에서는 총량적인 양의 미세먼지를 내부적 요인과 외부적 요인으로 나누고, 특히 외부적 요인에 초점을 두고자 한다. 보다 구체적으로, 바람방향의 외생적 특성을 이용하여 패널분석을 통해 풍향에 따른 평균적인 미세먼지 농도 차이를 구하고자 한다. 분석결과에 따르면, 서풍계열의 경우 동풍계열의 비해 약 8 미세먼지 농도가 작아졌다. 또한, 서풍계열 대...
이 논문에서는 총량적인 양의 미세먼지를 내부적 요인과 외부적 요인으로 나누고, 특히 외부적 요인에 초점을 두고자 한다. 보다 구체적으로, 바람방향의 외생적 특성을 이용하여 패널분석을 통해 풍향에 따른 평균적인 미세먼지 농도 차이를 구하고자 한다. 분석결과에 따르면, 서풍계열의 경우 동풍계열의 비해 약 8 미세먼지 농도가 작아졌다. 또한, 서풍계열 대비 동풍계열의 미세먼지 농도차이는 계절별로 상이한 차이가 있으며, 특히 2,3,4,5월이 풍향의 정보에 따라 미세먼지 농도가 크게 달라졌다. 더불어, 이러한 차이에 대한 하나의 해석으로써, 편서풍으로 인한 동쪽지역과 서쪽지역한 상이한 대기오염물질 배출 유인구조에서 찾고자 한다.
이 논문에서는 총량적인 양의 미세먼지를 내부적 요인과 외부적 요인으로 나누고, 특히 외부적 요인에 초점을 두고자 한다. 보다 구체적으로, 바람방향의 외생적 특성을 이용하여 패널분석을 통해 풍향에 따른 평균적인 미세먼지 농도 차이를 구하고자 한다. 분석결과에 따르면, 서풍계열의 경우 동풍계열의 비해 약 8 미세먼지 농도가 작아졌다. 또한, 서풍계열 대비 동풍계열의 미세먼지 농도차이는 계절별로 상이한 차이가 있으며, 특히 2,3,4,5월이 풍향의 정보에 따라 미세먼지 농도가 크게 달라졌다. 더불어, 이러한 차이에 대한 하나의 해석으로써, 편서풍으로 인한 동쪽지역과 서쪽지역한 상이한 대기오염물질 배출 유인구조에서 찾고자 한다.
This paper divide total pollution levels into externally-driven pollution levels and internally-driven pollution levels. In particular, we focus on the air pollution levels caused by external factors. More specifically, using external random fluctuations of wind direction, we empirically estimate th...
This paper divide total pollution levels into externally-driven pollution levels and internally-driven pollution levels. In particular, we focus on the air pollution levels caused by external factors. More specifically, using external random fluctuations of wind direction, we empirically estimate the average effect of the externality from other regions on ambient air quality in Seoul. As a result, the concentration of PM10 in westerly wind is about 8 larger than in easterly wind. And such effect differs by month, especially higher in February, March, April and June. Also, we hypothesize that this phenomenon can be attributable to different incentive structure of west and east areas coming from prevailing westerlies
This paper divide total pollution levels into externally-driven pollution levels and internally-driven pollution levels. In particular, we focus on the air pollution levels caused by external factors. More specifically, using external random fluctuations of wind direction, we empirically estimate the average effect of the externality from other regions on ambient air quality in Seoul. As a result, the concentration of PM10 in westerly wind is about 8 larger than in easterly wind. And such effect differs by month, especially higher in February, March, April and June. Also, we hypothesize that this phenomenon can be attributable to different incentive structure of west and east areas coming from prevailing westerlies
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.