서울시 지하철 2호선 본선구간의 입자상물질 농도 특성 및 미세분진의 오염지도 개발 Characterizing Par ticle Matter on the Main Section of the Seoul Subway Line-2 and Developing Fine Particle Pollution Map원문보기
In present, the Seoul City is undergoing traffic congestion problems caused by rapid urbanization and population growth. Thus the City government has reorganized the mass transportation system since 2004 and the subway has become a very important means for public transit. Since the subway system is ...
In present, the Seoul City is undergoing traffic congestion problems caused by rapid urbanization and population growth. Thus the City government has reorganized the mass transportation system since 2004 and the subway has become a very important means for public transit. Since the subway system is typically a closed environment, the indoor air quality issues have often raised by the public. Especially since a huge amount of PM (particulate matter) is emitted from ground tunnels passing through the subway train, it is now necessary to assess the characteristics and behaviors of fine PM inside the tunnel. In this study, the concentration patterns of $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ in the Seoul subway line-2 were analyzed by real-time measurement during winter (Jan 13, 2015) and summer (Aug 7, 2015). The line-2 consisting of 51 stations is the most busy circular line in Seoul having the railway of 60.2 km length. The the one-day average $PM_{10}$ concentrations were $148{\mu}g/m^3$ in winter and $66.3{\mu}g/m^3$ in summer and $PM_{2.5}$ concentrations were $118{\mu}g/m^3$ and $58.5{\mu}g/m^3$, respectively. The $PM_{2.5}/PM_{10}$ ratio in the underground tunnel was lower than the outdoor ratio and also the ratio in summer is higher than in winter. Further the study examined structural types of underground subsections to explain the patterns of elevated PM concentrations in the line-2. The subsections showing high PM concentration have longer track, shorter curvature radius, and farther from the outdoor stations. We also estimated the outdoor PM concentrations near each station by a spatial statistical analysis using the $PM_{10}$ data obtained from the 40 Seoul Monitoring Sites, and further we calculated $PM_{2.5}/PM_{10}$ and $PM_1/PM_{10}$ mass ratios near the outdoor subway stations by using our observed outdoor $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ data. Finally, we could develop pollution maps for outdoor $PM_1$ and $PM_{2.5}$ near the line-2 by using the kriging method in spatial analysis. This methodology may help to utilize existing $PM_{10}$ database when managing and control fine particle problems in Korea.
In present, the Seoul City is undergoing traffic congestion problems caused by rapid urbanization and population growth. Thus the City government has reorganized the mass transportation system since 2004 and the subway has become a very important means for public transit. Since the subway system is typically a closed environment, the indoor air quality issues have often raised by the public. Especially since a huge amount of PM (particulate matter) is emitted from ground tunnels passing through the subway train, it is now necessary to assess the characteristics and behaviors of fine PM inside the tunnel. In this study, the concentration patterns of $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ in the Seoul subway line-2 were analyzed by real-time measurement during winter (Jan 13, 2015) and summer (Aug 7, 2015). The line-2 consisting of 51 stations is the most busy circular line in Seoul having the railway of 60.2 km length. The the one-day average $PM_{10}$ concentrations were $148{\mu}g/m^3$ in winter and $66.3{\mu}g/m^3$ in summer and $PM_{2.5}$ concentrations were $118{\mu}g/m^3$ and $58.5{\mu}g/m^3$, respectively. The $PM_{2.5}/PM_{10}$ ratio in the underground tunnel was lower than the outdoor ratio and also the ratio in summer is higher than in winter. Further the study examined structural types of underground subsections to explain the patterns of elevated PM concentrations in the line-2. The subsections showing high PM concentration have longer track, shorter curvature radius, and farther from the outdoor stations. We also estimated the outdoor PM concentrations near each station by a spatial statistical analysis using the $PM_{10}$ data obtained from the 40 Seoul Monitoring Sites, and further we calculated $PM_{2.5}/PM_{10}$ and $PM_1/PM_{10}$ mass ratios near the outdoor subway stations by using our observed outdoor $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ data. Finally, we could develop pollution maps for outdoor $PM_1$ and $PM_{2.5}$ near the line-2 by using the kriging method in spatial analysis. This methodology may help to utilize existing $PM_{10}$ database when managing and control fine particle problems in Korea.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
또한 본 연구에서는 지하터널의 구조특성을 통해 역별·시간별 농도추이를 파악하고자 하였다.
소구간은 전 역의 승강장에서 다음 역 승강장 도착 전의 터널까지를 의미하며, 서울시 지하철 2호선의 전 역사 내 승강장에는 스크린도어가 설치되어 있어 승강장을 터널의 연장선으로 보았다. 본 연구에서는 본선구간 터널의 공기질을 측정하였다.
이는 입경에 따라 분진의 생성원, 생성 및 소멸과정, 구성 성분, 체류시간, 이동거리 등의 물리적 특성이 현저하게 차이가 있기 때문이다(EPA, 1999). 본 연구에서는 분진의 입경에 따른 질량농도의 비율을 계산하여 분진의 물리적 특성을 정성적으로 분석하고자 하였다.
본 연구에서는 서울시의 도시대기오염측정망에서 측정된 PM10 농도자료를 이용하여, 실제 지하철 2호선 각 역사 주변에서의 PM10 및 PM2.5에 대한 외기 농도의 추정 값을 얻고자 하였다. 이와 같이 임의 지점에 대한 농도함수가 거리 h에 의해 일정한 규칙을 가질 때 지역 변수는 다음과 같이 표현된다.
본 연구의 목적은 열차 내부 농도에 영향을 미치는 지하철 터널 내 PM의 오염도 및 특성을 평가하기 위하여 서울시 지하철 2호선 본선 터널의 PM 농도를 겨울철과 여름철 각각 1회씩 측정하여 농도를 비교·분석하였으며, 구간별·시간별 농도의 변화를 분석하였다.
제안 방법
따라서 본 연구에서는 측정 지점수라 할 수 있는 대기오염측정소 수가 40개소인 것을 감안하여 kriging법을 이용하여 분석을 수행하였다. Kriging 분석법은 추정하고자 하는 지점에서 주변지점의 PM10 및 PM2.5 각각의 상호관계에 따른 가중치를 이용하는데, 이들에 대한 선형조합으로 미측정 지점에서 새로운 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. Kriging법에 의한 미측정 지점에서의 농도는 식 (1)을 이용하여 추정할 수 있다.
108, Germany)로, 본 기기는 광산란 측정법을 이용하여 실내 또는 외기에서 공기 중의 분진을 측정하는 장비이다. 더스트 모니터는 약 1.2 L/min의 대기 시료를 유입하여 레이저 광원에서 발생되는 빛이 각 입자에 의해 산란되는 신호를 이용하여 입자의 크기를 15개 구간으로 구분하여 측정한 후, 각 구간별 입자의 수를 질량분포로 전환하여 PM10, PM2.5, PM1과 같은 입경별 질량농도를 측정한다. 이후 측정된 모든 입자는 장치 후단의 47mm PTEE 여지에 여과되며 중량측정을 통해 장치의 보정이 이루어진다.
운행하는 전동차의 첫 번째 칸의 제일 앞쪽에 더스트 모니터를 설치한 후 노약자석에 설치된 창문을 통하여 채취관(probe)과 도관을 빼서 전동차 외부 측면에 고정하였으며, 창문은 테이프를 이용하여 밀폐시켰다. 더스트 모니터의 측정 간격은 6초이며, 열차 운행 동안 각 역의 도착과 출발시간을 기록하여 측정역과 터널과 승강장 구간을 구분하였다. 실험은 겨울철과 여름철 각각 1회에 걸쳐 실시하였으며, 겨울철 측정일시는 2015년 1월 13일 5시 30분부터 24시 50분까지, 여름철은 2015년 8월 7일 5시 30분부터 23시 10분까지이다.
, 2008; Yoon and Kim, 1997). 따라서 본 연구에서는 측정 지점수라 할 수 있는 대기오염측정소 수가 40개소인 것을 감안하여 kriging법을 이용하여 분석을 수행하였다. Kriging 분석법은 추정하고자 하는 지점에서 주변지점의 PM10 및 PM2.
한편, 본 연구에서는 서울시 대기오염측정망 자료를 공간분석의 입력자료로 활용하여 서울시 지하철 2호선을 통과하는 각 역사 주변에서의 PM10 외기 농도를 추정하였으며, 이 추정농도와 본 연구에서 직접 측정한 농도를 비교하였다. 또한 이 결과를 이용하여 지하터널 구간에서의 오염특성을 분석하였다. 최종적으로 공간분석을 통해 추정된 PM10의 외기 농도 결과와 계절별, 시간별로 계산된 지상구간의 PM2.
본 연구의 목적은 열차 내부 농도에 영향을 미치는 지하철 터널 내 PM의 오염도 및 특성을 평가하기 위하여 서울시 지하철 2호선 본선 터널의 PM 농도를 겨울철과 여름철 각각 1회씩 측정하여 농도를 비교·분석하였으며, 구간별·시간별 농도의 변화를 분석하였다. 또한, 지하철 터널 내 PM 농도에 대한 외기 농도의 영향을 파악하기 위하여 지하철역 주변의 외기의 농도를 평가하였다. 외기 농도는 서울시 대기오염측정망 40개소(도시대기 25개소, 도로변대기 15개소)의 PM10 및 PM2.
5 자료를 이용하여 공간분석(spatial analysis)을 실시한 후 각 역사 주변의 외기 농도 값을 추출하였다. 마지막으로, 과거 대기오염 측정자료가 부족한 지역의 PM2.5 및 PM1의 농도를 예측하기 위하여 2호선의 지하터널 구간(underground section)과 지상구간(ground section)의 입경비(PM2.5/PM10, PM1/PM10) 분석을 통하여 확보한 시간별, 계절별 비율을 이용하여 2호선 주변 외기의 PM2.5와 PM1의 농도를 공간분석을 통하여 추출하였다. 이러한 방법론은 서울시의 누적된 PM10 자료를 이용하여 과거 자료가 부족한 PM2.
더스트 모니터의 측정 간격은 6초이며, 열차 운행 동안 각 역의 도착과 출발시간을 기록하여 측정역과 터널과 승강장 구간을 구분하였다. 실험은 겨울철과 여름철 각각 1회에 걸쳐 실시하였으며, 겨울철 측정일시는 2015년 1월 13일 5시 30분부터 24시 50분까지, 여름철은 2015년 8월 7일 5시 30분부터 23시 10분까지이다.
여름과 겨울의 특정한 날에 대해 시간영역별로 채취한 분진에 대해 PM2.5/PM10, PM1/PM2.5, PM1/PM10의 질량농도 비율을 산출하였다. 크기별 농도비율은 겨울보다는 여름이 높아 미세분진의 질량기여가 높았다.
PM 측정을 위한 실험방법은 다음과 같다. 운행하는 전동차의 첫 번째 칸의 제일 앞쪽에 더스트 모니터를 설치한 후 노약자석에 설치된 창문을 통하여 채취관(probe)과 도관을 빼서 전동차 외부 측면에 고정하였으며, 창문은 테이프를 이용하여 밀폐시켰다. 더스트 모니터의 측정 간격은 6초이며, 열차 운행 동안 각 역의 도착과 출발시간을 기록하여 측정역과 터널과 승강장 구간을 구분하였다.
지하철 지하터널 구간의 분진오염도에 미치는 외기의 영향을 평가하기 위하여 서울시 대기오염측정망(도시대기측정소 25개, 도로측정소 15개)의 총 40개 지점에 대한 PM10 농도자료를 입수하고 kriging법을 이용하여 지하철 2호선 역사 주변의 시간대별 외기 농도를 산출하였다. 그림 7은 2015년 8월 7일 오전 8시 및 오후 7시의 자료를 공간분석법으로 도식한 농도분포도로서 서울시 측정망과 2호선 역사의 위치를 함께 표시한 것이다.
, 2003). 지하철역 또한 운행횟수에 따라 PM 농도에 영향을 받으므로(Son et al., 2013; Park et al., 2010), 본 연구에서는 열차의 운행빈도를 기준으로 I~VI까지 6개의 시간대별로 영역(time zone)을 나누고 농도경향을 분석하였다. 표 2는 PM 측정이 수행된 시간영역별 지하철 2호선을 이용한 승객수와 열차 운행빈도를 정리한 것이다.
5, PM1을 측정하였다. 측정은 지하터널 구간과 지상구간으로 크게 나누고 각 구간을 다시 역과 역 사이의 소구간으로 나누어 진행하였으며, 또한 하루를 6개 시간영역별로 나누고 영역별 그 농도경향을 분석하였다. 겨울철의 평균농도는 여름철에 비해 약 2배가량 높았으며, 지하터널 구간의 평균농도는 지상구간보다 약 65% 정도 높은 경향을 보였다.
연구결과 지하터널의 길이가 길거나 터널의 곡률반경이 짧을 때 높은 농도경향을 보였다. 한편, 본 연구에서는 서울시 대기오염측정망 자료를 공간분석의 입력자료로 활용하여 서울시 지하철 2호선을 통과하는 각 역사 주변에서의 PM10 외기 농도를 추정하였으며, 이 추정농도와 본 연구에서 직접 측정한 농도를 비교하였다. 또한 이 결과를 이용하여 지하터널 구간에서의 오염특성을 분석하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 터널의 공기측정과 동일한 2015년 1월 13일 5~24시까지 PM10 농도의 1시간 자료와 2015년 8월 7일 5~24시까지의 자료를 이용하였으며, 총 40개 측정소의 농도자료를 공간분석의 입력자료로 활용하였다.
2 km이며, 본선구간은 43개의 역과 성수·신정지선 구간은 8개의 역으로 총 51개의 역으로 이루어져 있다. 본선구간은 순환선으로 지하터널 구간(underground section)과 지상구간(ground section)을 운행하며, 지하터널 구간은 32개 소구간(subsection)으로, 지상구간(당산, 한양대-잠실나루, 신대방-대림)은 11개 소구간으로 구성되어 있다. 소구간은 전 역의 승강장에서 다음 역 승강장 도착 전의 터널까지를 의미하며, 서울시 지하철 2호선의 전 역사 내 승강장에는 스크린도어가 설치되어 있어 승강장을 터널의 연장선으로 보았다.
서울시 지하철 2호선 터널 내 공기질을 겨울철(2015년 1월 13일)과 여름철(2015년 8월 7일) 두 차례에 걸쳐 PM10, PM2.5, PM1을 측정하였다. 측정은 지하터널 구간과 지상구간으로 크게 나누고 각 구간을 다시 역과 역 사이의 소구간으로 나누어 진행하였으며, 또한 하루를 6개 시간영역별로 나누고 영역별 그 농도경향을 분석하였다.
데이터처리
외기 농도는 서울시 대기오염측정망 40개소(도시대기 25개소, 도로변대기 15개소)의 PM10 및 PM2.5 자료를 이용하여 공간분석(spatial analysis)을 실시한 후 각 역사 주변의 외기 농도 값을 추출하였다.
이론/모형
준변이도는 가중치의 편중성을 완화시키기 위한 방법으로, 주어진 조건에 따라 여러 가지 모델로 설명할 수 있다(Yoon and Kim, 1997). 본 연구에서는 kriging 분석을 위해 보편적으로 사용되고 있는 spherical model을 사용하였다. 미측정 지점에서의 PM10 및 PM2.
성능/효과
반면 여름철의 경우에는 200 μg/m3 이상을 초과하는 소구간은 거의 0%로 겨울에 비해 현저히 낮은 농도 값을 보였다. PM10 빈도 퍼센트를 시간영역별로 비교한 결과 퇴근시간대에 많은 소구간이 높은 농도를 보였으며, 출근시간대에는 상대적으로 낮은 농도 값을 보였다. PM2.
PM2.5/PM10의 계절별 비율에 대해 회귀분석(linear regression)을 수행한 결과, PM1/PM10 및 PM2.5/PM10의 기울기도 겨울보다 여름이 더 높음을 알 수 있다(그림 5 참조). 이는 중유 또는 LNG 연소시설 등 각종 연료 연소시설에서 고온연소 시 각 금속의 증기압에 따라 형성된 급속 증기의 핵형성·응축·응집을 거쳐 주로 유해 중금속을 포함한 미세입자가 생성되는데(Linak and Wendt, 1993), 겨울보다는 여름에, 터널보다는 외기에서 미세입자가 응축되어 생성되었다고 판단된다.
88 값을 보였다. 여름과 겨울의 비율을 비교하면, 겨울보다는 여름이 더 높음을 확인할 수 있었다. 참고로 지하철역에서 PM2.
또한 본 연구에서는 지하터널의 구조특성을 통해 역별·시간별 농도추이를 파악하고자 하였다. 연구결과 지하터널의 길이가 길거나 터널의 곡률반경이 짧을 때 높은 농도경향을 보였다. 한편, 본 연구에서는 서울시 대기오염측정망 자료를 공간분석의 입력자료로 활용하여 서울시 지하철 2호선을 통과하는 각 역사 주변에서의 PM10 외기 농도를 추정하였으며, 이 추정농도와 본 연구에서 직접 측정한 농도를 비교하였다.
그림 4 그래프의 음영부분은 지상구간을 나타낸 것이다. 우선 지상구간과 지하터널 구간을 비교한 결과, PM2.5/PM10 비율은 겨울 0.80로 지상구간과 지하구간이 같았으며, 여름 0.88로 지상구간과 지하구간이 같았다. 즉, PM2.
0 μm 이하인 분진(submicron particle)의 질량농도가 높아졌을 것으로 판단된다. 이 결과를 통해 지상 및 지하 환경에서 차지하는 분진 중 미세분진의 기여율은 매우 높음을 알 수 있었고, 미세분진 중 PM1의 기여율은 더욱 높음을 알 수 있었다. 특히 지하철 환경에서는 PM1의 특정 발생원이 존재하지 않는다고 판단되기 때문에, 이들 PM1의 대부분은 역사 주변의 외기에서 지하환경으로 유입되었다고 사료된다.
88로 지상구간과 지하구간이 같았다. 즉, PM2.5/PM10 비율에 입각한 분진의 지하 및 지상구간의 특성비교는 의미가 없었으며 계절적 차이만을 관측할 수 있었다.
첫째, 지상구간 외기에서 자동차 등의 이동오염원 및 각종 인위적 연소과정에서 직접 배출된 초미세입자의 영향, 둘째, 이들 오염원에서 배출된 가스상물질의 2차분진(secondary aerosol)으로의 변환(gas-to-particle), 셋째, 여름철 높은 태양강도 및 기온으로 인한 2차분진화의 가속화 등으로 1.0 μm 이하인 분진(submicron particle)의 질량농도가 높아졌을 것으로 판단된다.
15로 매우 낮게 조사되었다. 특히 지상구간에서 지하구간으로 멀어질수록 또한 기온이 낮을수록 지하구간의 PM10 농도는 높았으며 상관성은 낮게 조사되었다. 지상구간에서 가까울수록 농도가 낮고 상관성이 높은 이유는 열차 운행 자체로 일어나는 피스톤-방식 환기(piston-type ventilation)의 영향 때문이며, 지상구간에서 멀수록 오염도가 증가하는 이유는 강제환기의 부족 또는 적절한 처리설비의 부재로 PM10의 체류시간(residence time)이 증가하기 때문으로 사료된다.
후속연구
, 2015). 향후 수용 모델 연구를 통한 심층적 원인 파악이 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
2015년 서울시 대중교통 이용객 수는?
서울시의 교통혼잡은 승용차의 증가로 더욱 악화되었으며, 이를 해소하고자 서울시는 2004년 대중교통체계 개편을 시행하였다. 2015년 서울시 대중교통 이용객 수는 총 40억 명, 하루 평균 약 1,114만 명으로 전년 대비 1.3% (14만 4,000명) 증가했으며, 대중교통체계 개편 이듬해인 2005년과 비교하면 11.
서울시 전체 교통수단 중, 지하철과 철도의 분담률은?
이와 같이 대중교통의 이용이 증가함에 따라 시민들의 지하철 이용도 증가하였으며 많은 유동인구가 지하역사 및 지하철을 이용하고 있다. 현재 서울시 지하철·철도의 교통수단 분담률은 서울시 전체 교통수단의 약 39%로 가장 높다(Seoul Metropolitan Government, 2015b). 이에 따라 대합실 및 승강장 등 역사 내 공기질뿐만 아니라 열차 내부의 공기질 관리도 중요하게 간주되고 있다.
공간분석법 중, IDW법과 kriging법이 각각 사용되는 때는?
공간분석법에는 연구목적과 대상에 따라 다양한 기법과 모델이 이용되는데, 0차원인 점 분포를 대상으로 할 때, 점과 점 사이의 거리를 이용한 거리반비례평균법(IDW: Inverse distance weighted averaging)과 kriging법이 대기환경에서 주로 이용되고 있다(Yoon and Kim, 1997). 일반적으로 측정점 개수에 따라 각기 다른 불확도를 보이는데, 측정지점 수가 100개 이상으로 충분히 확보된 조건에서는 IDW법이, 측정지점의 개수가 100개 미만에서는 kriging법의 불확도가 낮아 우수한 추정능을 보인다(Baek et al., 2008; Yoon and Kim, 1997).
참고문헌 (34)
Aarnio, P., T. Yli-Tuomi, A. Kousa, T. Makela, A. Hirsikko, K. Hammeri, M. Raisanen, R. Hillamo, T. Koskentalo, and M. Jantunen (2005) The concentrations and composition of and exposure to fine particles ( $PM_{2.5}$ ) in the Helsinki subway system, Atmos. Environ., 39(28), 5059-5066.
Adams, H.S., M.J. Nieuwenhuijsen, R.N. Colvile, M.A.S. McMullen, and P. Khandelwal (2001) Fine particle ( $PM_{2.5}$ ) personal exposure levels in transport microenvironments, London, UK. Sci. Total Environ., 279, 29-44.
Baek, S.A., T.J. Lee, S.D. Kim, and D.S. Kim (2008) Studies on the spatial analysis for distribution estimation of radon concentration at the Seoul area, J. Korean Soc. Atmos. Environ., 24(5), 538-550.
Chan, L.Y., W.L. Lau, S.C. Zou, Z.X. Cao, and S.C. Lai (2002a) Exposure level of carbon monoxide and respirable suspended particulate in public transportation modes while commuting in urban area of Guangzhou, China, Atmos. Environ., 36(38), 5831-5840.
Chan, C.Y., L.Y. Chan, W.L. Lau, and S.C. Lee (2002b) Commuter exposure to particulate matter in public transportation modes in Hong Kong, Atmos. Environ., 36(21), 3363-3373.
Cheng, Y.H. and Y.L. Lin (2010) Measurement of particle mass concentrations and size distributions in an underground station, Aerosol Air Qual. Res., 10, 22-29.
Cheng, Y.H., Y.L. Lin, and C.C. Liu (2008) Levels of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ in Taipei rapid transit system, Atmos. Environ., 42(31), 7242-7249.
Colls, J.J. and A. Micallef (1999) Measured and modelled concentrations and vertical profiles of airborne particulate matter within the boundary layer of a street canyon, Sci. Total Environ., 235, 221-233.
EPA (1999) Air Quality Criteria for Particulate Matter, Vol. 1, EPA600/P-99/002a.
Fotheringham, A.S., C. Brunsdon, and M. Charlton (2000) Quantitative Geography: Perspectives on Spatial Data Analysis, London: Sage Publications.
Jin, H.A., J.H. Lee, K.M. Lee, H.K. Lee, B.E. Kim, D.W. Lee, and Y.D. Hong (2012) The estimation of $PM_{2.5}$ emissions and their contribution analysis by source categories in Korea, J. Korean Soc. Atmos. Environ., 28(2), 211-221.
Kam, W., K. Cheung, N. Daher, and C. Sioutas (2011) Particulate matter (PM) concentrations in underground and ground-level rail systems of the Los Angeles Metro, Atmos. Environ., 45(8), 1506-1516.
Kim, K.H., D.X. HO, J.S. Jeon, and J.C. Kim (2012) A noticeable shift in particulate matter levels after platform screen door installation in a Korean subway station, Atmos. Environ., 49, 219-223.
Kim, K.Y., Y.S. Kim, Y.M. Roh, C.M. Lee, and C.N. Kim (2008) Spatial distribution of particulate matter ( $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ ) in Seoul metropolitan subway station, J. Hazard. Materials, 154(1), 440-443.
Kim, M.Y. and S.J. Jo (2004) Estimation of practical use for portable aerosol spectrometer, Korean Soc. Atmos. Environ. Spring Confenrence, 93-97.
Laakso, L., T. Hussein, P. Aarnio, M. Komppula, V. Hiltunen, Y. Viisanen, and M. Kulmala (2003) Diurnal and annual characteristics of particle mass and number in urban, rural and Arctic environment in Finland, Atmos. Environ., 37, 2629-2641.
Lee, T.J., H. Lim, S.D. Kim, D.S. Park, and D.S. Kim (2015) Concentration and Properties of Particulate Matters ( $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ ) in the Seoul Metropolitan, J. Korean Soc. Atmos. Environ., 31(2), 164-172.
Lee, T.J., J.S. Jeon, S.D. Kim, and D.S. Kim (2010) A comparative study on $PM_{10}$ source contributions in a Seoul metropolitan subway station before/after installing platform screen doors, J. Korean Soc. Atmos. Environ., 26(5), 543-553.
Li, T.T., Y.H. Bai, Z.R. Liu, and J.L. Li (2007) In-train air quality assessment of the railway transit system in Beijing: a note, Transp. Res. Part D, 12, 64-67.
Lim, K.S. and H.S. Park (2009) Comparison of particle size distribution and particle number concentration measured by APS 3321 and Dust Monitor 1.108, Atmos. Environ., 5(2), 63-70.
Linak, W.P. and J.O.L. Wendt (1993) Toxic metal emissions from incineration: mechanisms and control, Prog. Energy Combust. Sci., 19, 145-185.
Ministry of Environment (2015) http://www.me.go.kr
Mugica-Alvarez, V., J. Figueroa-Lara, M. Romero-Romo, J. Sepulveda-SAnchez, and T. Lopez-Moreno (2012) Concentrations and properties of airborne particles in the Mexico City subway system, Atmos. Environ., 49, 284-293.
Park, D.U. and K.C. Ha (2008) Characteristics of $PM_{10}$ , $PM_{2.5}$ , $CO_2$ and CO monitored in interiors and platforms of subway train in Seoul, Korea, Environ. Intern., 34(5), 629-634.
Park, J.H., J.C. Park, and S.J. Eum (2010) Development of the method estimating sections occurring intensive $PM_{10}$ in a subway tunnel (for the south section (Cheongdam-Jangseungbaegi) of subway line 7 in Seoul), Korean Soc. Transp., 28(6), 121-131.
Qiao, T., G. Xiu, Y. Zheng, J. Yang, L. Wang, J. Yang, and Z. Huang (2015) Preliminary investigation of PM1, $PM_{2.5}$ , $PM_{10}$ and its metal elemental composition in tunnels at a subway station in Shanghai, China, Transp. Res. Part D, 41, 136-146.
Seoul Metro (2015) http://www.seoulmetro.co.kr/board/bbs/view.action?bbsCd61&mCodeC080000000&idxId20173
Seoul Metropolitan Government (2015a) Transportation Indicators, http://traffic.seoul.go.kr/archives/285
Seoul Metropolitan Government (2015b) Transportation allotment rate, http://traffic.seoul.go.kr/archives/289
Son, Y.S., A. Salama, H.S. Jeong, S. Kim, J.H. Jeong, J. Lee, Y. Sunwoo, and J.C. Kim (2013) The Effect of Platform Screen Doors on $PM_{10}$ Levels in a Subway Station and a Trial to Reduce $PM_{10}$ in Tunnels, Asian J. Atmos. Environ., 7(1), 38-47.
Viana, M., X. Querol, A. Alastuey, G. Gangoiti, and M. Menendez (2003) PM levels in the Basque Country (Northern Spain): analysis of a 5-year data record and interpretation of seasonal variations, Atmos. Environ., 37, 2879-2891.
Yoon, H.J. and D.S. Kim (1997) Spatial distribution analysis of metallic elements in dustfall using GIS, J. Korean Soc. Atmos. Environ., 13(6), 463-474.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.