초록 ▼

부산지역의 고농도오존 발생일을 대상으로 군집분석을 통해 기상조건을 네가지로 분류하였다. 각 군집의 대표기상조건을 분석하고 대표 오존오염 사례일을 선정하였다. CATER 2단계에서 구축된 도시맞춤형 대기환경모델(WRF/SMOKE/CMAQ)을 개선하여, 사례일의 기상장을 진단하고 고해상도의 오존 농도장을 산출하였다.
⚫ 대기질 관측자료와 대기질모델링 결과를 이용하여 행정구역별(동단위) 농도장을 산출하였다. 이와 함께 인구분포(상주인구와 유동인구)를 적용하여 오존오염에 대한 인구노출평가를 위한 입력자료를 생성하였다.
⚫ 고

부산지역의 고농도오존 발생일을 대상으로 군집분석을 통해 기상조건을 네가지로 분류하였다. 각 군집의 대표기상조건을 분석하고 대표 오존오염 사례일을 선정하였다. CATER 2단계에서 구축된 도시맞춤형 대기환경모델(WRF/SMOKE/CMAQ)을 개선하여, 사례일의 기상장을 진단하고 고해상도의 오존 농도장을 산출하였다.
⚫ 대기질 관측자료와 대기질모델링 결과를 이용하여 행정구역별(동단위) 농도장을 산출하였다. 이와 함께 인구분포(상주인구와 유동인구)를 적용하여 오존오염에 대한 인구노출평가를 위한 입력자료를 생성하였다.
⚫ 고농도오존 발생시, 지역인구분포를 고려하여 정적/동적 인구노출평가를 수행하였다. 정적 인구노출평가 결과, 부산전역에 고농도오존이 발생한 경우에 노출수준이 가장 높게 평가되었으며 공간적으로 도심인근지역에서 높은 노출수준을 보였다. 하지만 부산외각 고농도발생 사례의 경우, 종속인구(민감군)의 노출이 상대적으로 높아져 이 또한 간과해서는 안 될 부분으로 평가되었다. 유동(주간)인구를 적용한 동적 노출평가 결과, 고농도 발생시점에 인구밀도가 도심중앙으로 노출인구수/노출수준이 증가되는 특징을 나타내었다.
⚫ 마지막으로 대기환경모델과 BenMAP-CE를 이용하여 인구노출평가 시스템을 구축하였다.

Abstract ▼

Ⅳ. Results
Meteorological condition during ozone episode days in Busan, was classified four clusters using cluster analysis. For typical episode days for each cluster, meterological field and ozone concentration using air quality prediction modeling system (WRF-SMOKE-CMAQ) based on CATER(Research

Ⅳ. Results
Meteorological condition during ozone episode days in Busan, was classified four clusters using cluster analysis. For typical episode days for each cluster, meterological field and ozone concentration using air quality prediction modeling system (WRF-SMOKE-CMAQ) based on CATER(Research and Development on Meteorology) II Project. Ozone concentrations of observation and modeling results were entered into the exposure assessment. In addition, population distributions (i.e. resident population and daytime population) were also considered.
Applying a static exposure assessment, in case that high ozone occurred throughout Busan area, the highest exposure levels were evaluated in urban neighborhoods. In case of ozone pollution in outer Busan, because sensitive groups have been relatively higher exposure, this case was also evaluated as part of that should not be overlooked. However, the dynamic exposure approach using daytime population distribution show that exposed population and exposure level were moved to a higher level in central urban due to increase of population.
Finally, development of population exposure assessment system to air pollution using air quality prediction modeling system and BenMAP-CE.

목차 Contents

• 표 지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요 약 문 ... 4
• SUMMARY ... 7
• CONTENTS ... 9
• List of Figures ... 11
• List of Tables ... 13
• 목 차 ... 14
• 제1장 연구개발과제의 개요 ... 16
• 제1절 연구의 배경 및 필요성 ... 16
• 제2절 연구목적 및 내용 ... 18
• 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 20
• 제3장 연구개발 수행 내용 및 결과 ... 23
• 제1절 부산지역 고농도오존 발생일의 기상조건 분류 ... 23
• 1. 대상지역 및 대기오염물질 선정 ... 23
• 2. 기상조건 분류 방법: 군집분석 ... 24
• 3. 군집별 기상조건과 오존농도 분포 ... 27
• 제2절 인구노출평가 입력자료 구축 ... 31
• 1. 군집별 대표 사례일 선정 ... 31
• 2. 오존농도 입력자료 및 구축 과정 ... 32
• 3. 대기질 관측망 자료를 이용한 오존농도 입력자료 구축 ... 33
• 4. 대기환경모델링 결과를 이용한 오존농도 입력자료 구축 ... 40
• 5. 인구분포 입력자료 구축 ... 61
• 제3절 기상조건별 대기오염 인구노출평가 및 시스템 구축 ... 69
• 1. 기상조건별 정적 인구노출평가 ... 69
• 2. 기상조건별 동적 인구노출평가 ... 78
• 3. 대기오염 인구노출평가 시스템 구축 ... 83
• 제4절 연구개발성과 ... 93
• 1. 논문게재 및 발표 실적 ... 93
• 2. 소프트웨어 등록목록 ... 95
• 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 98
• 제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 103
• 제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 105
• 제7장 연구시설ㆍ장비 현황 ... 106
• 제8장 참고문헌 ... 107
• 끝페이지 ... 111