[논문]연안 분지 지역 상공에서의 대기 중 CO2 시뮬레이션 결과와 항공 관측 사례 비교

박창현; 이귀옥; 정우식

doi:10.5322/jesi.2017.26.6.741

연안 분지 지역 상공에서의 대기 중 CO2 시뮬레이션 결과와 항공 관측 사례 비교
Comparisons of Aircraft Observations and Simulation Results of Atmospheric CO2 over Coastal Basin Areas 원문보기

Journal of environmental science international = 한국환경과학회지, v.26 no.6, 2017년, pp.741 - 750

박창현 (부산대학교 대기환경과학과) , 이귀옥 (DMJ 시스템) , 정우식 (인제대학교 대기환경정보공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

A model coupling a meteorological predictive model and a vegetation photosynthesis and respiration model was used to simulate $CO_2$ concentrations over coastal basin areas, and modeling results were estimated with aircraft observations during a massive sampling campaign. Along with the flight tracks, the model captured the meteorological variables of potential temperature and wind speed with mean bias results of $0.8^{\circ}C$, and 0.2 m/s, respectively. These results were statistically robust, which allowed for further estimation of the model's performance for $CO_2$ simulations. Two high-resolution emission data sets were adopted to determine $CO_2$ concentrations, and the results show that the model underestimated by 1.8 ppm and 0.9 ppm at higher altitude over the study areas during daytime and nighttime, respectively, on average. Overall, it was concluded that the model's $CO_2$ performance was fairly good at higher altitude over the study areas during the study period.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

2010년에 미국 남가주 지역을 중심으로 대기오염 물질과 기후변화에 대한 이해를 위해 종합 캠페인 CalNex가 수행되었는데, 본 연구에서는 대류권 하층에 대한 수치모의를 검증하고자 항공기 관측 자료를 사용하였다. 구체적인 관측 장비와 관측 방법 시기, 비행경로 등에 대한 자세한 내용은 Ryerson et al.
경계층 내ā 외부에 따라 WRF-VPRM의 CO₂ 모의 농도 결과 차이를 조사하고자 항공기 관측 경로와 고도에 따라 모델 성능을 검증하였다. 또한 약 8년이라는 시간차이를 가진 두개의 배출량 자료를 이용하여 같은 기상 조건에서 CO₂ 농도 모의 결과 차이를 분석하여, 연도 차이에 따른 연구대상 지역의 CO₂ 농도 변화를 파악하고자 하였다.

제안 방법

, CA, USA)를 설치하여 CH₄ 와같이 측정하였다. CO₂ 샘플링 시간 간격은 4-7분으로 유동적이었고, 기상 자료 관측 자료와 함께 평균하여 결과 분석을 진행하였다.
CO₂ 수치모의에서 결과를 논하기 전에, 모델의 CO₂ 배경농도 모의 능력을 평가하는 것이 중요한데, 이를 위해서, CarbonTracker자료만으로 WRF-VPRM 을 수치 모의하였다. 그 결과 배경농도 지상 관측 지점 에서 HST와 VUL 각각 +0.
5. Time series of CO₂ concentration of HST (red solid line) and VUL (blue solid line), and P3-flight observation (black dot) and pf P-3 aircraft observations for each of the 4 flight days. Land-use types over the aircraft locations are represented by color code the same as in Fig.
이 후, 전자를 이용한 수치실험 결과를 HST, 후자의 경우 VUL로 표기한다. 각 배출량 자료는 주거지, 상업용지, 산업용지, 도로 및 비도로, 항공기, 발전소, 시멘트 생산지 카테고리와 전력사용량 카테고리 대해서 CO₂ 배출량을 제공한다.
CO₂ 와 같은 미량기체의 농도는 경계층 내에서 난류에 의해 배출원의 직접적인 영향을 크게 받고, 특히 도시 지역에 서는 시간별 배출량 양태가 불규칙적이기에 경계층 내에서의 모델 검증은 평균류가 지배적인 경계층 바깥에서 보다 불확실성이 상대적으로 크다. 경계층 내ā 외부에 따라 WRF-VPRM의 CO₂ 모의 농도 결과 차이를 조사하고자 항공기 관측 경로와 고도에 따라 모델 성능을 검증하였다. 또한 약 8년이라는 시간차이를 가진 두개의 배출량 자료를 이용하여 같은 기상 조건에서 CO₂ 농도 모의 결과 차이를 분석하여, 연도 차이에 따른 연구대상 지역의 CO₂ 농도 변화를 파악하고자 하였다.
고해상도 CO₂ 모델링을 위해서 최소 1시간 간격의 고해상도 CO₂ 배출량 자료를 필요하기 때문에, 본 연구에서는 LA 지역을 대상으로 산출된 2010년 Hestia 배출량 자료(Gurney et al., 2012)와 2002년 Vulcan 배출량 자료(Gurney et al., 2009)를 이용해서 2개의 병행 수치모델링을 수행하였다. 이 후, 전자를 이용한 수치실험 결과를 HST, 후자의 경우 VUL로 표기한다.
5는 비행경로와 고도에 따른 CO₂ 모델 결과와 항공기 관측결과를 나타내는 그림이다. 관측 기간 동안 항공기는 경계층 내, 외부 진출입을 반복하고, 또 다양한 토지와 식생 피복 종류에 해당하는 지역 상공을 비행하였다. 비행경로는 경계층에 의한 CO₂ 농도의 변화와 각 토지 피복에 의한 CO₂ 배출량과 관측된 농도의 상관관계를 발견하기에 적합한 경로들이다.
기상 예단 모델 WRF와 접합된 식생 진단 모델 VPRM을 이용하여, 미국 내 연안 분지 지역인 LA를 대상으로 고해상도 CO₂ 수치모델링을 수행하였다. 모델의 성능은 주, 야간 총 4일의 항공 관측 자료와 비교 하여 모델을 평가하였다.
CO₂ 의 식생 광합성-호흡량은 태양 복사량의 계절 변화, 일변화와 식생의 성장과정과 연수 및 종류에 따라서 변화한다. 따라서, VPRM 내에서는 WRF에서 모의된 기온과 태양광을 Moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) 인공위성의 지표면 반사도 자료 중 EVI (Enhanced Vegetation Index)와LSWI (Land Surface Water Index)와 함께 이용하여, 지표면 식생 종류와 분포 및 지표수분량을 계산한다. 기존의 연구에서 식생의 광합성을 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 사용하여 계산하였으나, 최근에는 MODIS Leaf Area Index (LAI)가 광합성과 더 큰 상관관계가 있음이 밝혀졌다(Mahadevan et al.
모델링을 수행하기 위해서는, 최소 1시간 간격의 고해상도 배출량 자료가 기본적으로 선행 되어야 하고, 각 식생별 NEE에 대한 플럭스 관측 자료 또한 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상대적으로 검증된 배출량과 CO₂ 관측 자료가 풍부하고, 기존에 대기오염 관련연구 결과가 풍부한(Ulrickson and Mass, 1990; Conil and Hall, 2006; Ryerson et al., 2013) 미국의 Los Angeles연안지역을 대상으로 모델링을 수행하고, 항공기 관측자료를 이용하여 모델 성능을 평가하였다. 관측자료는 최근 미국 남가주 지역에서의 대기질과 기후변화를 설명하기 위해서 2010 년 실시된 CalNex 대규모 관측 캠페인에서 획득된 자료를 사용하였다.
기상의 초기와 경계조건은 북미 재분석(National American Regional Reanalysis, NARR) 자료 (해상도: 3 hr, 32 km) 를 사용하였고, 해수면 온도 자료는 National Centers for Environmental Prediction (NCEP) 해수면 자료 (해상도: 6 hr, 약 8 km)를 사용하였다. 모델 상에서의 바람의 정확도를 향상하기 위하여, NCEP 전구 관측 기상 데이터(Global observational weather data)를 이용하여 지상과 상층 바람에 WRF 내 Obs nudging 옵션을 적용하였다. 모델에서 사용한 물리 과정은 Table 1에 요약하였다.
모델의 성능은 주, 야간 총 4일의 항공 관측 자료와 비교 하여 모델을 평가하였다. 모델은 비행경로를 따라 측정된 기상변수인 온위와 풍속의 변화와 크기를 잘 모의하였다.
수치모델링을 수행하였다. 모델의 성능은 주, 야간 총 4일의 항공 관측 자료와 비교 하여 모델을 평가하였다. 모델은 비행경로를 따라 측정된 기상변수인 온위와 풍속의 변화와 크기를 잘 모의하였다.
VPRM 매개 변수의 최적화는 대기 중 CO₂ 농도에서 식생의 역할을 정량화하는데 매우 중요한데, 사전에 실시된 연구 결과에서는 매개변 수를 최적화하지 않은 경우, 모델은 연구 대상지역에서 약 40% 정도 NEE를 과소모의한 결과를 보였다. 본 연구에서는 연구 대상지 면적의 30% 이상의 면적을 차지하는 대표 식생 종류인 사철나무, 혼합림, 관목림, 목초지에 대한 CO₂ 플럭스 관측 자료를 이용하여 매개변수를 최적화 하였다. 해당 지역의 식생 분류, 토지 이용도는 Fig.
따라서 CO₂ 샘플링 시각마다의 항공기 위치를 수치모델 한 격자 당 8점의 거리 차이를 고려해서 가중치를 두어 비교하여야 한다. 수평방향 으로는 거리차이 가중치를 사용하고, 연직방향으로는 기압차이 또는 거리차이 가중치를 적용하여 모의된 CO₂ 농도를 계산하는데, 본 연구에서는 연직방향으로 거리차이 가중치를 사용하였다. 이 경우, 기압차이 가중치의 경우와 비교할 때 오차는 평균 1 ppm 이하였다.
3에 샘플링 간격마다 나타내었다. 주간에는 LA 분지상공을 거쳐 태평양 바다 상공까지 관측하여 돌아오는 경로를 통해, 해풍에 의한 CO₂ 와 같은 미량 기체의 일변화 관측에 초점을 맞추었고, 야간에는 주로 LA 분지상공 뿐만 아니라 분지를 이루는 산을 넘는 경로를 선택하여 CO₂ 의 내륙 침투와 LA 근해 상공에서의 농도에 초점을 두어 비행 관측하였다.
2에 모식적으로 나타내었다. 총 3개의 둥지 격자 이고 각각의 도메인은 수평해상도 36 km, 12 km, 4 km을 가지고, 연직으로 총 38개 층을 100 hPa까지 설정하였다. 기상의 초기와 경계조건은 북미 재분석(National American Regional Reanalysis, NARR) 자료 (해상도: 3 hr, 32 km) 를 사용하였고, 해수면 온도 자료는 National Centers for Environmental Prediction (NCEP) 해수면 자료 (해상도: 6 hr, 약 8 km)를 사용하였다.
캠페인 관측 항공기 경로가 LA 상공이었던 날 중밤과 낮을 대표하는 총 4일에 걸쳐서 분석하였다. 각해당일의 온위, 풍속 그리고 비행 고도 에 대한 모델결과와 항공 관측의 통계량을 Table 2에 나타내었다.

대상 데이터

CO₂ 초기 농도 조건과 측면 경계조건으로 NOAA CarbonTracker 자료를 사용하였다(Peters et al., 2007).CarbonTracker는 북미 대륙을 대상으로 CO₂ 의 대륙 배경농도와 식생지역에 대한 광합성량과 호흡, 연간 발생한 산발적 산불의 영향, 화석연료에 의한 배출량, 대기-해양 교환과 관련된 CO₂ 몰분율(해상도: 3 hr, 1° × 1°) 자료로 제공된다.
3. The 4-day flight tracks of the NOAA P-3 aircraft during the study period. Each dot indicates CO₂ sampling points.
, 2013) 미국의 Los Angeles연안지역을 대상으로 모델링을 수행하고, 항공기 관측자료를 이용하여 모델 성능을 평가하였다. 관측자료는 최근 미국 남가주 지역에서의 대기질과 기후변화를 설명하기 위해서 2010 년 실시된 CalNex 대규모 관측 캠페인에서 획득된 자료를 사용하였다. 이 캠페인은 2010년 5월과 6월에 걸쳐 남가주 지역과 인접한 태평양 해안지역을 대상으로 항공, 선박, 지상관측을 통해서 대기를 입체적으로 관측하였는데, 여러 대학과 정부연구소 등이 함께 공동으로 참여하였다.
총 3개의 둥지 격자 이고 각각의 도메인은 수평해상도 36 km, 12 km, 4 km을 가지고, 연직으로 총 38개 층을 100 hPa까지 설정하였다. 기상의 초기와 경계조건은 북미 재분석(National American Regional Reanalysis, NARR) 자료 (해상도: 3 hr, 32 km) 를 사용하였고, 해수면 온도 자료는 National Centers for Environmental Prediction (NCEP) 해수면 자료 (해상도: 6 hr, 약 8 km)를 사용하였다. 모델 상에서의 바람의 정확도를 향상하기 위하여, NCEP 전구 관측 기상 데이터(Global observational weather data)를 이용하여 지상과 상층 바람에 WRF 내 Obs nudging 옵션을 적용하였다.
관측자료는 최근 미국 남가주 지역에서의 대기질과 기후변화를 설명하기 위해서 2010 년 실시된 CalNex 대규모 관측 캠페인에서 획득된 자료를 사용하였다. 이 캠페인은 2010년 5월과 6월에 걸쳐 남가주 지역과 인접한 태평양 해안지역을 대상으로 항공, 선박, 지상관측을 통해서 대기를 입체적으로 관측하였는데, 여러 대학과 정부연구소 등이 함께 공동으로 참여하였다.
접합된 WRF-VPRM 내 식생의 광합성과 호흡에 의한 CO2 플럭스를 진단하는 VPRM 모듈을 사용하였다.
캠페인 관측 기간 동안 주간 2회(5월 16일, 21일) 야간 2회(5월 30일, 31일) 총 4일에 걸쳐 획득된 NOAA-P3 항공기 관측 자료를 사용하였고, 해당일의 항공기 운행 경로는 Fig. 3에 샘플링 간격마다 나타내었다. 주간에는 LA 분지상공을 거쳐 태평양 바다 상공까지 관측하여 돌아오는 경로를 통해, 해풍에 의한 CO₂ 와 같은 미량 기체의 일변화 관측에 초점을 맞추었고, 야간에는 주로 LA 분지상공 뿐만 아니라 분지를 이루는 산을 넘는 경로를 선택하여 CO₂ 의 내륙 침투와 LA 근해 상공에서의 농도에 초점을 두어 비행 관측하였다.

성능/효과

4에 나타내었다.5월 16일 23:00 부근을 제외하고 모델 결과는 4일 전체 평균 온위는 RMSE (Root Mean Square Error)가 2.6 K, MB (Mean Bias)가 0.8 K, R² =0.88의 결과를 보였고, 전체 평균 풍속의 경우 RMSE는 3.0 m/s, MB 는 0.2 m/s, R² =0.95의 결과를 보였다. 비행 경로를 따라 연직 격자 간격이 상대적으로 넓은 것을 고려하더라고, 전체적으로 LA 지역 상공 대류권 하층에서의 기상 수치 모의 결과는 관측과 잘 일치하고, 이후 CO₂농도 분석을 위한 충분한 모델 성능을 보였다고 결론 지을 수 있다.
주간에 도시 경계층 내부에서의 모델 성능은 배출량 자료에 직접적으로 영향을 받음으로 인해, 오차가 2-3배 이상 상대적으로 컸다. HST와 VUL은 평균적으로 모두 과소모의 하였으나, HST가 VUL보다 상대 적으로 적은 오차범위를 보였는데, 이를 통해 Hestia 배출량 자료가 연구기간 동안의 CO₂ 배출의 양과 패턴을 더 적절히 반영하고 있음을 알 수 있었다.WRF-VPRM 내 배출원 추적자를 분석한 결과, 비행 고도 범위에서 식생의 광합성이나 호흡이 직접 대기 중 CO₂ 농도에 미치는 영향은 거의 무시할 수 있는 것으로 나타났고, 이는 LA 지역 상공에서의 주된 CO₂ 농도의 배출원은 인공발생원에 의한 것임을 알 수 있었다.
HST와 VUL은 평균적으로 모두 과소모의 하였으나, HST가 VUL보다 상대 적으로 적은 오차범위를 보였는데, 이를 통해 Hestia 배출량 자료가 연구기간 동안의 CO₂ 배출의 양과 패턴을 더 적절히 반영하고 있음을 알 수 있었다.WRF-VPRM 내 배출원 추적자를 분석한 결과, 비행 고도 범위에서 식생의 광합성이나 호흡이 직접 대기 중 CO₂ 농도에 미치는 영향은 거의 무시할 수 있는 것으로 나타났고, 이는 LA 지역 상공에서의 주된 CO₂ 농도의 배출원은 인공발생원에 의한 것임을 알 수 있었다.
주간 비행 관측일인 5월 16일과 21일 동안 NOAA-P3 항공기는 전반부에는 주로 해양 상공을 후반부에는 육지 상공을 주로 비행하였다. 관측 결과에서 해양 위를 비행하는 동안에는 낮은 농도를 나타내고, 도시 지역을 경계층 내에서 저공비행하는 동안에는 높은 CO₂ 농도를 보이고 있다. 5월 21일의 경우에는 관측시간 전반부에는 주로 해양 상공에서, 후반부 에는 주로 도시지역 상공 특히 경계층 밖에서 관측하였는데, 해양 상공에서는 CO₂ 농도는 큰 변화가 없었고, 또한 도시 지역 상공이라도 경계층 외부를 비행하는 동안에는 역시 CO₂ 농도에 큰 변화가 없었다.
배경농도 모의 능력을 평가하는 것이 중요한데, 이를 위해서, CarbonTracker자료만으로 WRF-VPRM 을 수치 모의하였다. 그 결과 배경농도 지상 관측 지점 에서 HST와 VUL 각각 +0.2 ppm 과 -0.4 ppm의 오차를 보였다. 이는 관측 기기 자체의 평균 오차 0.
4)에 의해서 야간 경계층 상공에 CO₂가 잔류된 영향으로 판단된다. 또한 주간의 결과에 비해서 모델은 관측과 상대적으로 큰 불일치를 보였는데, 낮 시간에는 도시-고농도라는 상관관계가 상대적으로 높았으나, 야간에는 경계층 상층에 잔류하는 CO₂ 의 이류에 의해서 토지 피복(Fig. 1)과의 농도와의 상관관계가 상대적으로 낮았다. HST와 VUL는 각각 밤에 0.
5월 21일의 경우에는 관측시간 전반부에는 주로 해양 상공에서, 후반부 에는 주로 도시지역 상공 특히 경계층 밖에서 관측하였는데, 해양 상공에서는 CO₂ 농도는 큰 변화가 없었고, 또한 도시 지역 상공이라도 경계층 외부를 비행하는 동안에는 역시 CO₂ 농도에 큰 변화가 없었다. 모델 결과는 경계층 외부에서는 관측과 크게 차이가 나지 않았으나, 경계층 내부로 항공기가 진입하면서, 각 모델 결과의 오차가 커짐을 알 수 있다. HST와 VUL이 각각 평균 1.
비행 경로를 따라 연직 격자 간격이 상대적으로 넓은 것을 고려하더라고, 전체적으로 LA 지역 상공 대류권 하층에서의 기상 수치 모의 결과는 관측과 잘 일치하고, 이후 CO2농도 분석을 위한 충분한 모델 성능을 보였다고 결론 지을 수 있다.
비행경로를 따라 추출된 모의된 CO₂ 농도는 일변화보다 토지피복 및 토지이용과 관련된 배출원들과 상대적으로 높은 상관관계를 보였다. 해양 상공에서는 주야간 모두 낮은 농도가 지속되었고, 도심 상공에서는 주야간에 상대적으로 고농도를 보였다.
LA 분지지역 밖 상공에서는 분지지역 안 상공에서 보다 CO₂ 농도가 확연하게 낮은 값을 보였는데, 전반적으로 LA 도심 내의 CO₂ 배출이 높은 산으로 구성된 분지를 넘어가지 못하기 때문이다. 전체적으로 CO₂ 농도장은 해양 상공과 경계층 바깥층에서 HST와 VUL 모두 양호한 결과를 보였다. 주간에 도시 경계층 내부에서의 모델 성능은 배출량 자료에 직접적으로 영향을 받음으로 인해, 오차가 2-3배 이상 상대적으로 컸다.
전체적으로 해양과 육지 또는 경계층 내부와 외부에 대한 상관관계는 뚜렸하나, 다양한 토지 또는 식생 지역에 따른 CO₂와의 상관관계는 크지 않았다. 이는 식생이 CO₂ 에 미치는 영향이 인공 배출원에 비해 적다는 것을 암시한다.
이 연직 프로파일은 배출량의 시간변화와 샘플링 시간과 독립 적인 CO₂농도의 연직 분포를 나타내므로, 관측과 비교하여 모델 내에서 물질의 질량혼합이 제대로 작동 하는지를 평균적으로 파악할 수 있다. 주간과 야간 모두 거의 모든 층에서 1 ppm 표준편차 내에서 모델이 농도장의 평균을 잘 모의하였다. 주간에는 경계층 꼭대기 약 1 km 상공에서 연직 평균 약 3-5 ppm 이상 높은 최고 농도를 보였고, 반면 야간에는 최하층에서 최대값을 보였고 고도가 상승함에 따라 점점 농도가 낮아지는 패턴을 보였다.
야간 경계층의 높이는 200 m 미만이었고, 비행 관측은 야간 경계층 밖에서 수행되었다. 최대 최저 농도 차이는 주간 농도와 크게 다르지 않지만, 경계층 바깥에서 관측한 결과임에도 불구하고 도시 상공에서 고농도를 보였다. 야간에 CO₂ 인공 배출량이 낮음에도 불구하고 주간의 농도 범위와 차이가 적은 것은 상대적으로 낮은 평균 풍속(Fig.

후속연구

본 연구방법은 2016년도 봄 한반도 상공에서 항공기 관측 자료를 모델링을 통하여 재현하고, 한반도 내 인공 배출원으로 부터의 CO₂ 확산 기작과, 식생과의 상호작용을 연구하는 기초가 될 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	온실기체의 종류에는 무엇이 있는가?	현재까지 이산화탄소(CO2 ), 메탄(CH4 ), 아산화질소(N2O), 육불화황(SF6) 등의 온실기체가 지구 온난화의 주범으로 인식되어 많은 연구들이 진행되고 있다. International Panel of Climate Change (IPCC, 2013)의 보고서에 따르면, 전구 규모에서 전체 온실 기체의약 30-40%가 도시 내 화석연료 배출원에 의해서 대기로 방출되고, 이 온실 기체들은 지구 전체의 기온상승을 유발하면서도, 지역 규모의 극한 또는 극서의 기온, 가뭄과 홍수 등의 극단적 기상을 유발하고 있는 것으로 알려져 있다.
	미량기체의 배출량의 영향을 파악하는 방법 중 상향식 접근법이란 무엇을 뜻하는가?	기본적으로 CO2 와 같은 대기 중의 미량기체의 배출량의 영향을 파악하기 위해서 일반적으로 상향식과 하향식 연구 방법으로 접근하고 있다. 상향식 접근 (bottom-up approach)법은 주거지, 상업지, 자동차 등의 각 배출원의 영역으로 나누어서 화석연료 소비 통계를 이용하여 각 영역별로 배출되는 탄소 함유량을 고려하여 배출량을 평가하는 방법이다. 이 방법은 전지구 규모에서 약 5% 오차, 도시 지역에서 약 50-200% 오차를 포함하고 있는 것으로 알려져 있다 (Turnbull et al.
	온실 기체가 환경에 미치는 악영향은 무엇인가?	현재까지 이산화탄소(CO2 ), 메탄(CH4 ), 아산화질소(N2O), 육불화황(SF6) 등의 온실기체가 지구 온난화의 주범으로 인식되어 많은 연구들이 진행되고 있다. International Panel of Climate Change (IPCC, 2013)의 보고서에 따르면, 전구 규모에서 전체 온실 기체의약 30-40%가 도시 내 화석연료 배출원에 의해서 대기로 방출되고, 이 온실 기체들은 지구 전체의 기온상승을 유발하면서도, 지역 규모의 극한 또는 극서의 기온, 가뭄과 홍수 등의 극단적 기상을 유발하고 있는 것으로 알려져 있다. 이러한 온실 기체는 지구온난 잠재도(Global Warming Potential, GWP)를 가지고 있는데, 100년 기준으로 CO2 한 분자당 GWP를 1로 두면, CH4 는 21배, N2O는 310배, SF6 는 23900배 (Forster et al.

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저자의 다른 논문 :

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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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