[논문]최근 제주도 도심과 배경지점에서의 CO2 농도 변화 및 복사강제력 영향 연구

이수정; 송상근; 박연희

doi:10.5322/jesi.2016.25.7.973

최근 제주도 도심과 배경지점에서의 CO2 농도 변화 및 복사강제력 영향 연구
A Study on Changes in CO2 Concentrations and their Impact on Radiative Forcing at Urban Center and Background Sites on Jeju Island in Recent Years 원문보기

Journal of environmental science international = 한국환경과학회지, v.25 no.7, 2016년, pp.973 - 987

이수정 (제주대학교 해양과학대학 지구해양과학과) , 송상근 (제주대학교 해양과학대학 지구해양과학과) , 박연희 (제주대학교 해양과학대학 지구해양과학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The spatial and temporal variations of $CO_2$ concentrations and radiative forcing (RF) due to $CO_2$ were examined at urban center (Yeon-dong) during 2010-2015 and background sites (Gosan) during 2010-2014 on Jeju Island. The RF at the two sites was estimated based on a simplified expression for calculating RF for the study period. Overall, annual mean $CO_2$ concentrations at the Yeon-dong and Gosan sites have gradually increased, and the concentrations were higher at Yeon-dong (401-422 ppm) than at Gosan (398-404 ppm). The maximum $CO_2$ concentrations at the two sites were observed in winter or spring, followed by fall and summer, with higher concentrations at Yeon-dong. The RF at Yeon-dong (annual mean of up to $0.70W/m^2$ in 2015) was higher than that at Gosan (up to $0.46W/m^2$ in 2014), possibly because of higher $CO_2$ concentrations at Yeon-dong resulting from population growth and human activities (e.g., fossil fuel combustion). The highest monthly mean RFs at Yeon-dong (approximately $0.92W/m^2$) and Gosan ($0.52W/m^2$) were observed in spring 2015 (Yeon-dong) and spring 2013 (Gosan), whereas the lowest RFs (0.17 and $0.31W/m^2$, respectively) in fall 2011 (Yeon-dong) and summer in 2012 (Gosan).

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

게다가 CO₂ 농도에 영향을 미치는 인위적인 요인을 파악하기 위해서는 배경지역의 CO₂ 농도를 도심지역의 농도 변화와 비교분석할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라에서 가장 청정한 지역인 제주도의 도심지점(연동)과 배경지점(고산)을 대상으로 CO₂ 농도의 시간변화(연별, 월별, 주중/주말 등)를 살펴보았으며, CO₂ 농도에 따른 도심과 배경지점의 복사강제력과 그 영향을 비교분석하였다.
본 연구에서는 제주도 내 도심(연동, 2010 2015년) 과 배경지점(고산, 2010 2014년)에서의 CO₂ 농도 변화(연변화, 월변화, 주중/주말 및 시간변화)와 단순화된 복사강제력 추정식을 통해 CO₂ 농도가 복사강제력에 미치는 영향을 살펴보았다. 또한 복사강제력과 기온변화의 선형관계식을 이용하여 연동과 고산지점에서의 CO₂ 농도에 따른 평균기온 변화를 분석하였다.
본 연구의 목적은 청정지역인 제주의 도심과 배경지점을 대상으로 CO₂ 농도 변화를 비교분석하고 CO₂ 농도에 의한 복사강제력을 산출하는 것이다. 제주도에서 CO₂ 농도를 관측하는 지점은 고산지점(배경)과 연동지점(도심) 두 곳이 있다.
제주도 전역의 CO₂ 공간분포를 보다 상세히 살펴보기 위하여, 2014년 1년간의 제주도 내 약 100여 곳의 환경기초시설에서 수집한 CO₂ 연간 배출량을 기반으로 CO₂ 농도를 산출하였다. CO₂ 배출량에서 농도로의 환산식은 아래 식(1)에 나타낸다.

가설 설정

“flushing”이 온실가스의 유일한 제거 메커니즘이라 가정하였다.
CO₂ 배출량에서 농도로의 환산식은 아래 식(1)에 나타낸다. 온실가스 배출량에서 농도로의 환산은 정상상태 가정을 이용하였다(Seinfeld and Pandis, 2006).

제안 방법

4). 2.2절에 제시된 식(1)을 이용하여 CO₂ 배출량을 농도로 환산하였으며, 입력 자료 중 배출면적은 각 시설의 면적을, 기온과 풍속은 각 시설에 가장 가까운 기상관측지점의 평균 자료를 이용하였다. 전반적으로 환경 기초시설 중에서 하수처리장, 매립장, 정수장 등이 위치한 곳에서 고농도 CO₂가 추정되었다.
대상지역 CO₂ 농도의 공간분포를 보다 상세히 살펴보기 위하여, 2014년 1년간 제주도 내 100여 곳의 환경기초시설에서 배출된 CO₂로부터 CO₂ 농도를 산출하였다(Fig. 4). 2.
도심(연동) 및 배경지점(고산)에서 CO₂ 농도 분포의 경향을 살펴보고자 연구기간동안 시계열 분석(연변화, 월변화, 주중/주말 및 시간변화) 및 통계분석을 수행하였다. Fig.
농도가 복사강제력에 미치는 영향을 살펴보았다. 또한 복사강제력과 기온변화의 선형관계식을 이용하여 연동과 고산지점에서의 CO₂ 농도에 따른 평균기온 변화를 분석하였다. 전반적으로 연동 및 고산지점의 연평균 CO₂ 농도는 점차 증가하는 추세를 보이고 있으며, 대체로 도심지점인 연동(연평균 401 422 ppm)이 고산 배경지점(398 404 ppm)보다 높게 관측되었다.
연동(도심) 및 고산지점(배경)의 CO₂에 대한 전체적인 농도 변화를 비교하고자 시간별 CO₂ 농도 자료를 이용하여 시계열 분석(연변화, 월변화, 주중/주말 및 시간 변화) 및 통계분석을 수행하였다. 비교분석에 이용된 연구기간은 연동지점의 경우 2010 2015년, 고산지점의 경우는 2010 2014년이다.
즉, 100여 곳의 환경기초시설에서 배출된 CO2의 농도 변화는 각 지점에서의 배출량, 배출면적(각 지점의 가로×세로), 경계층 고도(약 1 km), 기온, 배출구를 통해 물질이 빠져나가는 시간(flushing time) 등을 이용하여 산출하였다.
kr), CO₂의 배경농도는 국가배경지점인 제주 고산의 2014년 연평균 자료를 이용하였다. 한편, 이러한 환경기초시설에서의 CO₂ 계절 변화를 살펴보고자 먼저 각 지점의 연간 CO₂ 배출량에 월별 에너지 총 소비율을 가중치(weighting)로 주어 최종적으로 월별 배출량을 산출하고, 산정된 월별 배출량에 식(1)의 환산식을 적용하여 월별 CO₂ 농도를 구한 후 다시 계절별 평균농도를 추정하였다.

대상 데이터

1. Geographical locations of two monitoring sites (Yeon-dong and Gosan) for CO₂ concentration (open circle, ) on Jeju Island.
이때 flushing time은 배출장소의 길이를 평균 풍속으로 나누어 계산하였다. 기온과 풍속 자료는 2014년 환경기초시설의 각 배출원에서 가장 가까운 관측지점의 기상자료를 이용하였으며(http://sts.kma.go.kr), CO₂의 배경농도는 국가배경지점인 제주 고산의 2014년 연평균 자료를 이용하였다. 한편, 이러한 환경기초시설에서의 CO₂ 계절 변화를 살펴보고자 먼저 각 지점의 연간 CO₂ 배출량에 월별 에너지 총 소비율을 가중치(weighting)로 주어 최종적으로 월별 배출량을 산출하고, 산정된 월별 배출량에 식(1)의 환산식을 적용하여 월별 CO₂ 농도를 구한 후 다시 계절별 평균농도를 추정하였다.
복사강제력 계산식의 신뢰도(5% 이내) 는 복사모델을 이용한 복사강제력 추정값의 비교 연구를 통하여 증명되었다(IPCC, 2007). 복사강제력 추정식에 이용된 CO₂ 배경농도는 국내에서 처음으로 온실가스 농도를 관측하기 시작한 1999년의 안면도 지구대기감시관측소의 측정 자료(370.7 ppm)를 사용하였다.
농도 자료를 이용하여 시계열 분석(연변화, 월변화, 주중/주말 및 시간 변화) 및 통계분석을 수행하였다. 비교분석에 이용된 연구기간은 연동지점의 경우 2010 2015년, 고산지점의 경우는 2010 2014년이다. 고산의 2015년 자료는 현재 이용할 수 없는 관계로 제외하였다.
7은 제주도 내 환경기초시설(약 100여 곳)의 CO₂ 연평균(2014년) 농도에 따른 복사강제력의 추정값을 나타낸다. 여기서 복사강제력 추정식(2.2절의 식(2)) 에 적용된 CO₂ 배경농도는 Tables 2와 3에서처럼 1999년의 안면도 지구대기감시관측소 자료(370.7 ppm)를 이용하였다. 전반적으로 CO₂ 농도가 높게 산정되었던(Fig.
9배로서 조금 낮게 추정되었다. 여기서 복사강제력 추정식에 이용된 CO₂ 배경농도는 1999년의 안면도 지구대기감시 관측소의 측정 자료(370.7 ppm)를 이용하였다. 연동(도심)과 고산지점(배경)의 연평균 변화를 분석한 결과, 1999년을 기준으로 산출한 복사강제력과 기온변화는 연동지점에서 0.

이론/모형

농도에 의한 복사강제력을 산출하기 위하여 Hansen et al.(1988)의 연구결과를 기초로 한 단순화된 방정식을 적용하였다(IPCC, 2007).
대상지역 CO2 농도에 따른 평균기온의 변화는 주요 변수인 복사강제력 ΔF와의 선형관계식을 이용하여 산출하였으며(IPCC, 1990; Lim et al., 2006), 이에 대한 자세한 설명은 이전 연구에 잘 나타나 있다(Song et al., 2014a).
고산의 2015년 자료는 현재 이용할 수 없는 관계로 제외하였다. 이외에도 제주도 배경농도의 일반적인 연평균 증가율을 산정하기 위하여 최근 13년간(2002 2014년) CO₂ 자료를 이용하였으며, mann-kendall (MK) 검정법을 통해 살펴보았다. MK 검정법은 증가와 감소 추세를 반복하는 자료의 경향을 분석하기 위해 주로 적용되는 방법으로서 선형 추세의 기울기(slope), 즉 평균 증가율을 추정하기 위하여 흔히 이용되는 방법이다(Anttila et al.

성능/효과

특히 제주도 내 북동쪽에 위치한 제주시의 회천매립장 및 북부광역 환경관리센터와 북쪽에 위치한 하수처리장에서 연평균 약 406 ppm으로 가장 높은 농도가 나타났다. 다음으로 제주도내 남서쪽에 위치한 서귀포시의 서광정수장 및 남부광역 환경관리센터와 남쪽에 위치한 쓰레기매립장, 그리고 제주시의 북쪽에 위치한 음식물 처리장에서 연평균 약 405 ppm으로 높게 추정되었으며, 기타 나머지 지점에서는 403 404 ppm 정도로 조금 낮게 산정되었다. 이는 제주시가 서귀포시보다 많은 인구와 함께 여러 환경기초시설의 오염물질 처리량이 많기 때문인 것으로 판단된다.
34 °K/year으로 추정되었다. 또한 두 지점 모두 2014년을 제외한 대부분 연구기간에서 봄철 또는 겨울철에 높은 복사강제력이, 가을철과 여름철에 상대적으로 낮게 산출되었다. 특히 연동지점은 2015년 3월과 5월에 월평균 최고 0.
두 지점에서 산출된 기온변화도 마찬가지로 연동지점이 고산지점보다 높은 편이었다. 또한 두 지점 모두 대부분 연구기간(연동 2014년 제외)에서 봄철 또는 겨울철에 높게 나타났으며, 가을철과 여름철에는 상대적으로 낮은 복사강제력이 산출되었다. 월별로 상세히 살펴보면, 최근 6년간 연동지점에서 가장 높은 복사강제력이 산출된 월은 2015년 3월과 5월로 약 0.
, 2007). 또한 연동지점에서 각 월에 포함하는 자료(CO₂ 농도) 중에서 최고값은 대부분 500 ppm을 넘고(많은 자료가 450 ppm 이상) 최저값은 300 350 ppm 사이로 나타나지만, 고산지점은 각 월에 포함하는 자료들 모두가 370 440 ppm 사이로 나타났다(Fig. 3). 즉 고산지점은 큰 변동 없이 일정한 값을 유지하는 반면, 연동지점은 도심의 전형적인 특징이 잘 반영되어 농도 변동이 훨씬 큰 것으로 사료된다.
또한 두 지점 모두 가장 높은 CO₂ 농도는 겨울철 또는 봄철에 나타났으며, 다음으로 가을철과 여름철 순서이다. 상대적으로 연동지점은 계절별(월별) CO₂ 농도의 차이가 뚜렷한 반면, 고산지점은 뚜렷한 차이가 없이 대체로 일정한 농도 패턴으로 나타났다. 주중과 주말 변화에서 연동지점은 주중이 더 높게 고산지점은 주말이 약간 더 높게 나타났으며, 일중 시간변화에서 두 지점 모두 출퇴근 시간에 가장 높았고 주간의 업무 시간대(오전부터 이른 오후까지)에 낮은 농도가 나타났다.
연동(도심)과 고산지점(배경)의 연평균 변화를 분석한 결과, 1999년을 기준으로 산출한 복사강제력과 기온변화는 연동지점에서 0.39(2014년) 0.70 W/m² (2015년)과 0.29(2014년) 0.51 °K/year(2015년), 고산지점에서 0.38(2010년) 0.46 W/m² (2014년)와 0.28(2010년) 0.34 °K/year (2014년)로 나타나 고산지점보다 연동지점에서 높은 복사강제력과 기온변화가 추정되었다.
따라서 인구가 많은 연동지점의 이러한 특징들은 인위적인 활동(화석연료 연소 등) 및 도시화 등으로 인한 도심의 전형적인 패턴을 잘 묘사하는 것으로 사료된다. 연동과 고산지점에서 산출된 복사강제력과 기온변화는 두 지점의 CO₂ 농도 변화 특성과 유사하게 연동지점이 고산지점보다 높게 추정되었으며(연평균 및 월평균 변화 모두), 대체로 최근으로 올수록 두 지점의 복사강제력이 증가하는 추세를 보였다. 연동지점의 경우 2015년에 연평균 최고 복사강제력 0.
연동과 고산지점의 월별 복사강제력 변화에서(Table 3), 전반적으로 월평균 복사강제력은 배경지점인 고산보다 도심지점인 연동에서 상대적으로 높게 추정되었으며, 대체로 두 지점 모두 최근으로 올수록 복사강제력이 증가하는 추세를 보였다. 두 지점에서 산출된 기온변화도 마찬가지로 연동지점이 고산지점보다 높은 편이었다.
전반적으로 CO2 농도가 높게 산정되었던(Fig. 4) 제주도 내 북동쪽에 위치한 제주시 회천매립장 및 북부광역 환경관리센터와 북쪽에 위치한 하수처리장에서 0.43 0.44 W/m²이상의 높은 복사강제력이 추정되었으며(1999년을 기준으로 산출된 2014년의 복사강제력), 다음으로 제주도 내 남서쪽에 위치한 서귀포시 서광정수장 및 남부광역 환경관리센터와 남쪽에 위치한 쓰레기매립장, 그리고 북쪽에 위치한 제주시 음식물처리장에서 약 0.42 W/m²으로 나타났다.
6은 연동(2010 2015년) 및 고산지점(20102014년)에서의 시간별 CO₂ 농도의 변화를 나타낸다. 전반적으로 두 지점의 CO₂ 농도는 모두 출퇴근 시간에 가장 높게 나타났으며, 주간의 업무 시간대인 오전과 이른 오후에 상대적으로 낮은 농도가 나타났다. 이러한 패턴과 농도의 차이는 연동지점이 고산지점에 비해 훨씬 뚜렷하게 나타났다.
또한 복사강제력과 기온변화의 선형관계식을 이용하여 연동과 고산지점에서의 CO₂ 농도에 따른 평균기온 변화를 분석하였다. 전반적으로 연동 및 고산지점의 연평균 CO₂ 농도는 점차 증가하는 추세를 보이고 있으며, 대체로 도심지점인 연동(연평균 401 422 ppm)이 고산 배경지점(398 404 ppm)보다 높게 관측되었다. 또한 두 지점 모두 가장 높은 CO₂ 농도는 겨울철 또는 봄철에 나타났으며, 다음으로 가을철과 여름철 순서이다.
상대적으로 연동지점은 계절별(월별) CO₂ 농도의 차이가 뚜렷한 반면, 고산지점은 뚜렷한 차이가 없이 대체로 일정한 농도 패턴으로 나타났다. 주중과 주말 변화에서 연동지점은 주중이 더 높게 고산지점은 주말이 약간 더 높게 나타났으며, 일중 시간변화에서 두 지점 모두 출퇴근 시간에 가장 높았고 주간의 업무 시간대(오전부터 이른 오후까지)에 낮은 농도가 나타났다. 이러한 주중/주말 및 시간변화의 패턴은 연동지점이 고산지점에 비해 훨씬 뚜렷한 차이를 보였다.

후속연구

31 W/m²가 산출되었다. 종합적으로, 본 연구의 주요 결과는 대상지역의 온난화 예측 및 평가, 기후변화 감시체제 구축에 중요한 기초자료가 될 것으로 사료된다. 그러나 제주도 전역을 2곳의 관측지점만으로 해석하고 평가하기에는 공간적으로 많은 한계가 있다.
향후 다양한 관측·분석 자료의 확보와 모델링 연구(예, 대기복사전달모델)가 병행된다면 보다 상세하고 정확한 온실가스(예, CO2)에 따른 복사효과를 산출할 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	CO2의 배출량과 농도가 급격하게 증가한 시기는 언제인가?	선행연구에 따르면(Hofmann, 2006), 지구온난화의 주요 원인물질인 온실가스, 이산화탄소 (CO2), 메탄(CH4), 아산화질소(N2O) 등, 중에서 CO2는 온실효과에 대한 기여도가 약 60 63%로서 CH4과 (20%)과 N2O(6%)에 비해 매우 높게 차지하여 지구온난화에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 CO2의 배출량과 농도는 인간의 산업 활동이 활발해진 1차 산업혁명시대(18세기 후반)에 급격하게 증가해왔다(IPCC, 2007). CO2의 전 지구적 농도가 1차 산업혁명 이전에는 280 ppm 이었으나 이후 급격하게 증가하여 1999년 연평균 367.
	지구온난화의 주요 원인 물질은 무엇인가?	오늘날 온실가스에 의한 지구온난화와 성층권에서의 오존층 파괴는 화석연료의 연소와 산업 활동에 따른 인위적 오염물질 방출로 인해 전 지구적인 문제로 대두되고 있으며, 특히 기후변화로 인한 지구온난화는 우리가 미래를 위해 해결해야할 가장 시급한 문제 중 하나이다 (IPCC, 1999). 선행연구에 따르면(Hofmann, 2006), 지구온난화의 주요 원인물질인 온실가스, 이산화탄소 (CO2), 메탄(CH4), 아산화질소(N2O) 등, 중에서 CO2는 온실효과에 대한 기여도가 약 60 63%로서 CH4과 (20%)과 N2O(6%)에 비해 매우 높게 차지하여 지구온난화에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 CO2의 배출량과 농도는 인간의 산업 활동이 활발해진 1차 산업혁명시대(18세기 후반)에 급격하게 증가해왔다(IPCC, 2007).
	연동 및 고산지점에서 가장 높은 CO2 농도가 나타는 계절은 언제인가?	전반적으로 연동 및 고산지점의 연평균 CO2 농도는 점차 증가하는 추세를 보이고 있으며, 대체로 도심지점인 연동(연평균 401 422 ppm)이 고산 배경지점(398 404 ppm)보다 높게 관측되었다. 또한 두 지점 모두 가장 높은 CO2 농도는 겨울철 또는 봄철에 나타났으며, 다음으로 가을철과 여름철 순서이다. 상대적으로 연동지점은 계절별(월별) CO2 농도의 차이가 뚜렷한 반면, 고산지점은 뚜렷한 차이가 없이 대체로 일정한 농도 패턴으로 나타났다.

참고문헌 (28)

Anttila, P., Tuovinen, J. P., 2010, Trends of primary and secondary pollutant concentrations in Finland in 1994-2007, Atmos. Environ., 44, 30-41.

상세보기
Ban, Y. U., Jeong, J. H., Baek, J. I., Kim, Y. M., 2012, Analyzing the determinants of greenhouse gases emission characteristics: Focused on Cheongju city, J. Korean Region. Develop. Assoc., 24(2), 15-28.
Cerveny, R. S., Coakley, K. J., 2002, A weekly cycle in atmospheric carbon dioxide, Geophy. Res. Lett., 29(2), doi: 10.1029/2001GL013952.

상세보기
Chung, Y. S., Tans, P., 2000, Monitoring greenhouse gases at Tae-Ahn Peninsula, Korea, Asia-Pacific J. Atmos. Sci., 36(1), 25-34.
Hofmann, D. J., Butler, J. H., Dlugokencky, E. J., Elkins, J. W., Masarie, K., Montzka, S. A., Tans, P., 2006, The role of carbon dioxide in climate forcing from 1979 to 2004: Introduction of the annual greenhouse gas index, Tellus 58 B, 614-619.
Hansen, J., Fung, I., Lacis, A., Rind, D., Lebedeff, S., Ruedy, R., Russsell, G., Stone, P., 1988, Global climate changes as forecast by goddard institute for space studies three-dimensional model, J. Geophys. Res., 93, 9341-9364.

상세보기
Hansen, J., Sato, M., Ruedy, R., Nazarenko, L., Lacis, A., Schmidt, G. A., Russell, G., 2005, Efficacy of climate forcings, J. Geophys. Res., 110, D18104.

상세보기
IPCC, 1990, Climate change 1990: The Intergovernmental panel on climate change scientific assessment Houghton, J. T., Callander, B. A., Varney, S. K. (eds.), Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
IPCC, 1999, Intergovernmental panel on climate change special report on aviation and the global atmosphere, Penner, J. E., Lister, D. H., Griggs, D. J., Dokken, D. J., McFarland, M. (eds.), Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
IPCC, 2007, Intergovernmental panel on climate change fourth assessment report - Climate change 2007: The Physical science basis summary for policymakers.
IPCC, 2013, Intergovernmental panel on climate change fifth assessment report - Climate change 2013, The Physical science basis, Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
Ju, O. J., Cha, J. S., Lee, D. W., Kim, Y. M., Lee, J. Y., Park, L. S., 2007, Analysis of variation characteristics of greenhouse gases in the background atmosphere measured at Gosan, Jeju, J. Korean Soc. Atmos. Environ., 23(4), 487-497.

원문보기 상세보기
Kang, K. S., Moon, I. J., Hwang, S. M., Shin, D. S., Yoon, S. C., 2010, A study on the generation and movement of low-concentration $CO_2$ in Summer at Gosan, Korea, J. Korean Soc. Atmos. Environ., 20, 307-318.
Kiehl, J. T., Briegleb, B. P., 1993, The relative roles of sulfate aerosols and greenhouse gases in climate forcing, Sci., 260, 311-314.

상세보기
Kim, S. Y., Lee, J. B., Yu, J. A., Hong, Y. D., Song, C. K., 2011, Analysis of the characteristics and high concentrations of carbon dioxide measured at the Gosan site in Jeju, Korea in 2007, Clim. Chang. Res., 2(1), 1-14.

상세보기
Kim, S. Y., Lee, S. D., Kim, D. R., Lee, J. B., Song, C, K., Choi, K. H., Han, J. S., 2014, Influencing factors for short-term variations of carbon dioxide concentration at the Gosan site in Jeju, Korea, J. Korean Soc. Atmos. Environ., 30(5), 423-433.

원문보기 상세보기
KMA, 2014, Report of global atmosphere watch 2013, Meteorological Administration, Korea.
Kwon, S. W., Kim, M. S., 1965, Measurements of the degree of atmospheric pollution in seoul, J. Korean Chem. Soc., 9(3), 116-120.
Lim, L., Lee, D. S., Sausen, R., Ponater, M., 2006, Quantifying the effects of aviation on radiative forcing and temperature with a climate response model, Proceedings of the TAC-Conference, Oxford, U.K.
Myhre, G., Highwood, E. J., Shine, K. P., Stordal, F., 1998, New estimates of radiative forcing due to well mixed greenhouse gases, Geophys. Res. Lett., 25, 2715- 2718.

상세보기
Park, Y. H., Kim, K. B., Her, S. Y., Lee, Y. M., Huh, J. C., 2010, A study on the wind data analysis and wind speed forecasting in jeju area, J. Korean Soc. Sol. Energ., 30(6), 66-72.
Ponater, M., Pechtl, S., Sausen, R., Schumann, U., Huttig, G., 2006, Potential of the cryoplane technology to reduce aircraft climate impact: A state-of-the-art assessment, Atmos. Environ., 40, 6928-6944.

상세보기
Seinfeld, J. H., Pandis, S. N., 2006, Atmospheric chemistry and physics: From air pollution to climate change, second ed. John Wiley & Sons, Inc., New York.
Shi, G., 1992, Radiative forcing and greenhouse effect due to the atmospheric trace gases, Science in China, Series B, 25, 217-229.
Simmonds, P. G., Derwent, R. G., Manning, A. L., Spain, G., 2004, Significant growth in surface ozone at Mace Head, Ireland, 1987-2003, Atmos. Environ., 38, 4769-4778.

상세보기
Song, S. K., Shon, Z. H., Jeong, J. H., 2014a, Influence of greenhouse gas emissions from commercial aircraft at korean international airports on radiative forcing and temperature change, J. Korean Soc. Atmos. Environ., 30, 223-232.

원문보기 상세보기
Song, S. K., Shon, Z. H., Jeong, J. H., 2014b, Impact of greenhouse gas emissions from commercial aircraft on radiative forcing and temperature change at the airports in Korea: Comparison between simplified expression and radiative transfer model, J. Korean Soc. Atmos. Environ., 30, 411-422.

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WMO, 2014, Greenhouse Gas Bulletin, No.10, 6 November 2014, WMO.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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