[논문]GIS 자료와 지상측정 기상·미세먼지 자료에 기반한 수원시 지역의 도시대기환경 특성 연구

왕장운; 한상철; 문다솜; 양민준; 최석환; 강은하; 김재진

doi:10.7780/kjrs.2021.37.6.2.7

GIS 자료와 지상측정 기상·미세먼지 자료에 기반한 수원시 지역의 도시대기환경 특성 연구
A Study on the Characteristics of the Atmospheric Environment in Suwon Based on GIS Data and Measured Meteorological Data and Fine Particle Concentrations 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.37 no.6 pt.2, 2021년, pp.1849 - 1858

왕장운 (부경대학교 지구시스템과학부) , 한상철 (부경대학교 지구환경과학과) , 문다솜 (부경대학교 지구시스템과학부) , 양민준 (부경대학교 지구환경과학과) , 최석환 (수원시정연구원 도시공간연구실) , 강은하 (수원시정연구원 도시공간연구실) , 김재진 (부경대학교 환경대기과학과)

초록
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본 연구에서는 2011년부터 2020년까지 수원시 내에서 측정한 기상과 미세먼지 농도 자료를 이용하여 월별, 연별 기상과 미세먼지 농도의 변화 경향을 분석하였고, 수원시 미세먼지 농도(PM₁₀, PM_2.5)와 기상 인자(풍속, 기온), 도시공간정보(건물부피비, 도로면적비) 간의 연관성을 조사하였다. 도시대기측정소의 도시공간정보를 산출하기 위해 국토지리정보원과 환경공간정보서비스에서 제공하는 수치지형도의 건물 고도 정보와 세분류 토지피복자료의 도로 정보를 이용하였고, 도시대기측정소를 중심으로 2 km×2 km 영역의 건물 부피와 도로면적을 계산하였다. 기상측정자료를 분석한 결과, 수원시는 주로 서풍과 서북서풍이 우세하게 나타났고, 평균풍속은 봄철에 높았다. 미세먼지 농도는 여름철(7월~9월)에 낮았고 봄철과 겨울철에 비교적 높았다. 연별 추이를 분석한 결과, 대부분의 지점에서 2020년에 미세먼지 농도가 가장 낮았다. 측정 미세먼지 농도는 풍속과 기온과 약한 음의 상관관계를 보였는데, 기온과 PM_2.5 농도의 상관성이 상대적으로 높았다. 6개 도시대기측정소의 PM₁₀, PM_2.5 평균 농도와 도시매개수의 상관성을 조사한 결과, PM₁₀ 농도는 도로 배출이나 건물에 의한 지상 풍속 감소의 영향보다는 외부로부터의 유입 영향을 더 크게 받았고, PM_2.5 농도는 국지적 배출이나 건물에 의한 풍속 감소 영향을 더 크게 받는 것으로 분석된다.

Abstract ▼ AI-Helper

We analyzed the monthly and annual trends of the meteorological factors(wind speeds and directions and air temperatures) measured at an automated synoptic observation system (ASOS) and fine particle (PM10 and PM2.5) concentrations measured at the air quality monitoring systems(AQMSs) in Suwon. In addition, we investigated how the fine particle concentrations were related to the meteorological factors as well as urban morphological parameters (fractions of building volume and road area). We calculated the total volume of buildings and the total area of the roads in the area of 2 km × 2 km centered at each AQMS using the geographic information system and environmental geographic information system. The analysis of the meteorological factors showed that the dominant wind directions at the ASOS were westerly and northwesterly and that the average wind speed was strong in Spring. The measured fine particle concentrations were low in Summer and early Autumn (July to September) and high in Spring and Winter. In 2020, the annual mean fine particle concentration was lowest at most AQMSs. The fine particle concentrations were negatively and weakly correlated with the measured wind speeds and air temperatures (the correlation between PM2.5 concentrations and air temperatures was relatively strong). In Suwon city, at least for 6 AQMSs except for the RAQMS 131116 and AQMS 131118, the PM10 concentrations were affected mainly by the transport from outside rather than primary emission from mobile sources or wind speed decrease caused by buildings and, in the case of PM2.5, vise versa.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. (a) A satellite image and (b) land cover types around Suwon city.
그림 Fig. 2. Wind rose at the ASOS (ASOS 119) for the period of 2011~2020.
그림 Fig. 3. Box Plots of the monthly-[(a) and (b)] and annual-averaged [(c) and (d)] wind speeds and air temperatures. In each box plot, upper and lower black dots indicate the outliers, the bars above and below a box indicate the upper and lower extremes, respectively, and upper, middle, and lower segments of a box indicate the upper quartile, median, and lower quartile, respectively. The red line in each box plot represents the average.
그림 Fig. 4. Box Plots of the (a) PM₁₀ and (b) PM_2.5 concentrations measured at the AQMSs in Suwon city for the analysis period.
그림 Fig. 5. Monthly- and annually-averaged PM₁₀ [(a) and (c)] and PM_2.5 [(b) and (d)] concentrations measured at the AQMSs in Suwon city.
그림 Fig. 6. Correlation coefficients between PM₁₀ and PM_2.5 concentrations versus (a) wind speeds and (b) air temperatures at the ASOS 119 for the analysis period.
그림 Fig. 7. The PM₁₀ roses at the AQMS 131117 for (a) Spring (March~May), (b) Summer (June~August), (c) Autumn (September~November), and (d) Winter (December~February).
그림 Fig. 8. The PM_2.5 roses at the AQMS 131117 for (a) Spring (March~May), (b) Summer (June~August), (c) Autumn (September~November), and (d) Winter (December~February).
그림 Fig. 9. (a) Correlation coefficients and (b) coefficients of divergence of PM₁₀ and PM_2.5 concentrations between the AQMSs.
$Fig. 10. Scatter plots of PM<sub>10</sub> (upper panels) and PM<sub>2.5</sub> concentrations (lower panels) versus fraction of road area [(a) and (c)] and (b) fraction of building volume [(b) and (d)].$ 그림 Fig. 10. Scatter plots of PM₁₀ (upper panels) and PM_2.5 concentrations (lower panels) versus fraction of road area [(a) and (c)] and (b) fraction of building volume [(b) and (d)].

AI 본문요약
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제안 방법

구축한 수원시 건물정보와 도로정보를 이용하여 도시대기측정소와 도로변대기측정소를 중심으로 수평 2 km×2 km 영역에 대한 도로 면적비, 수평 2 km×2 km 영역과 연직 150 m의 높이의 공간에 대해 건물이 차지하는 부피비를 계산하였다.
본 연구에서는 1지점의 기상 측정소와 8지점의 도시 대기측정소 자료를 사용하여 수원시 내의 미세먼지 농도와 기상, 도시매개수 간의 상관성을 조사하였다. 연구에 사용된 지점 수의 한계 때문에 통계적 유의성에 대한 문제가 제기될 수도 있다.

대상 데이터

도심지를 중심 으로 서쪽과 남쪽에는 농경지(평지)가 비교적 넓게 분포하고 있다. 본 연구에서는 수원시 내에 위치한 도시 대기측정소와 도로변대기측정소 주변의 도시매개수 (건물 부피비, 도로 면적비 등)와 미세먼지 농도 간의 상관성을 분석하기 위해 국토지리정보원에서 제공하는 수치지형도의 건물 층고 정보와 환경공간정보서비스에 서 제공하는 세분류 토지피복자료(Fig. 1(b))를 사용하였다.

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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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