[논문]다중규모 모델을 이용한 도시 지역 흐름과 초미세먼지(PM2.5) 분포 특성 연구: Part II - 도로 배출 영향

박수진; 최원식; 김재진

doi:10.7780/kjrs.2020.36.6.3.3

다중규모 모델을 이용한 도시 지역 흐름과 초미세먼지(PM2.5) 분포 특성 연구: Part II - 도로 배출 영향
A Numerical Study on the Characteristics of Flows and Fine Particulate Matter (PM2.5) Distributions in an Urban Area Using a Multi-scale Model: Part II - Effects of Road Emission 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.36 no.6 pt.3, 2020년, pp.1653 - 1667

박수진 (부경대학교 해양기상정보센터) , 최원식 (부경대학교 환경대기과학과) , 김재진 (부경대학교 환경대기과학과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름과 PM2.5 농도 분포를 조사하였다. 도로 배출이 건물 밀집 지역의 PM2.5 농도에 미치는 영향을 분석하기 위해, PM2.5의 연간 시·군·구별, 배출 원소 별, 연료 별 도로이동오염원·비산먼지 배출량 자료와 월별·일별·시간 별 배출 계수를 이용하여 부산의 단위 면적당 시간별 PM2.5 배출량을 산정하였다. 본 연구에서는 건물 옥상과 도로변에서 수행된 특별 측정 자료를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하고, 도로배출 유·무에 따른 PM2.5 농도 분포 특성을 분석하였다. 대상 기간(2020년 06월 22일) 동안 대상 지역에서는 바람이 약하게 나타났다. 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불고 주간에는 주로 남동풍이 불었다. 도로 배출을 고려하지 않은 경우에 LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 지점(PKNU-AQ Sensor)의 PM2.5 농도를 과소모의 하였으나, 도로 배출을 고려하여 수치 모의한 PM2.5 농도는 도로 배출의 영향으로 PM2.5 농도가 증가하여 측정 결과와 유사하게 나타났다. 2020년 6월 22일 07시와 19시의 유입 풍향은 각각 북동풍과 남동풍이지만, 주변 지형과 건물에 의해 흐름이 변화되어, 두 시각 모두 측정 지점 주변에서는 주로 남풍 계열의 흐름이 나타났다. 07시와 19시의 유사한 흐름에 의해, 두 시각의 PM2.5 농도 분포도 매우 유사하게 나타났다. 건물 옥상 측정 지점에서 수치 모의된 PM2.5 농도는 도로 배출 영향을 크게 받지 않았으나, 도로변 에서는 도로 배출 영향을 상대적으로 크게 받았다. 도로 배출을 고려한 경우, 풍속이 약한 북쪽 도로와 긴 도로 협곡에 위치한 서쪽 도로에서 PM2.5 농도가 높고, 상대적으로 건물의 밀집도가 낮은 동쪽 도로에서는 PM2.5 농도가 낮게 나타났다. LDAPS-CFD 접합모델은 모든 도로에서 배출량이 동일하게 적용되기 때문에, 좁은 골목과 건물 밀도가 낮은 지역의 지형 특성이 반영되어 도로 별 PM2.5 농도 특성이 다양하게 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, we coupled a computation fluid dynamics (CFD) model to the local data assimilation and prediction system (LDAPS), a current operational numerical weather prediction model of the Korea Meteorological Administration. We investigated the characteristics of fine particulate matter (PM2.5) distributions in a building-congested district. To analyze the effects of road emission on the PM2.5 concentrations, we calculated road emissions based on the monthly, daily, and hourly emission factors and the total amount of PM2.5 emissions established from the Clean Air Policy Support System (CAPSS) of the Ministry of Environment. We validated the simulated PM2.5 concentrations against those measured at the PKNU-AQ Sensor stations. In the cases of no road emission, the LDAPS-CFD model underestimated the PM2.5 concentrations measured at the PKNU-AQ Sensor stations. The LDAPS-CFD model improved the PM2.5 concentration predictions by considering road emission. At 07 and 19 LST on 22 June 2020, the southerly wind was dominant at the target area. The PM2.5 distribution at 07 LST were similar to that at 19 LST. The simulated PM2.5 concentrations were significantly affected by the road emissions at the roadside but not significantly at the building roof. In the road-emission case, the PM2.5 concentration was high at the north (wind speeds were weak) and west roads (a long street canyon). The PM2.5 concentration was low in the east road where the building density was relatively low.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. (a) Aerial photography for the target area, and (b) three-dimensional building configuration in the CFD model domain. In (a) and (b), yellow and blue circles represent the Toseong elementary school.
그림 Fig. 3. Daily variation of the PM_2.5 emission at Pusan in June 2020.
그림 Fig. 2. Time series of the PM_2.5 concentrations at the AQMSs around the target area in 22 June 2020.
그림 Fig. 4. The measurement positions of the sensors around Toseong elementary school.
표 Table 1. The statistical values for the simulated PM_2.5 concentrations in the cases of no road emission at the PKNU-AQ Sensors
표 Table 2. The statistical values for the simulated PM_2.5 concentrations in the cases of road emission at the PKNU-AQ Sensors
그림 Fig. 5. Time series of the measured and simulated PM_2.5 concentrations at (a) S55, (b) S60, (c) S61, (d) S62, (e) S63, (f) S64, and (g) S65 in Fig. 4.
그림 Fig. 6. The distributions of the PM_2.5 concentrations simulated in the cases of (a) no road emission and (b) road emission and (c) their difference at the PKNU-SONIC measurement height (z = 37.5 m above the mean sea level) at 07 LST 22 Jun. 2020.
그림 Fig. 7. The distributions of the PM_2.5 concentrations simulated in the cases of (a) no road emission and (b) road emission and (c) their difference at the surface (z = 2.5 m above the ground) at 07 LST 22 Jun. 2020.
그림 Fig. 8. The same as in Fig. 6 except for 19 LST 22 Jun. 2020.
그림 Fig. 9. The same as in Fig. 7 except for 19 LST 22 Jun. 2020.

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저자의 다른 논문 :

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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