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서울 미세먼지(PM10) 농도의 시공간 통계분석 활용방안 연구
A Study of the Application of Spatio-Temporal Statistical Model of Particular Matter (PM10) Concentration in Seoul 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국환경정책ㆍ평가연구원
Korea Environment Institute
연구책임자 홍한움
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2018-09
주관부처 국무조정실
The Office for Government Policy Coordination
등록번호 TRKO201900017246
DB 구축일자 2019-11-16
키워드 미세먼지.통계.시공간통계.시공간예측.리스크예측.Particulate Matter.Statistics.Spatio-temporal Statistics.Spatio-temporal Prediction.Risk Prediction.PM10.

초록

미세먼지에 대한 사회적인 관심이 증대되면서 다양한 분야에서 미세먼지에 대한 연구가 이루어지고 있으나 통계적 방법론은 제한적으로만 사용되어 왔다. 미세먼지 자료는 시간의존성과 공간의존성을 동시에 가지는 시공간 자료이다. 최근 10년간 통계학 분야에서 시공간자료를 통계적으로 분석하기 위한 시공간통계 기법이 크게 발전하여 미세먼지 자료에 시공간통계를 적용한 연구결과들이 발표되고 있다. 본 연구의 목적은 서울 미세먼지(PM10) 농도의 리스크를 최신 시공간통계 기법을 이용하여 예측하는 것이다.

먼저 시공간통계 모형을 소개하고

Abstract

As the social interest in particulate matter (PM10) increases, studies on particulate matter have been carried out in various fields, but statistical methodology has been used limitedly. PM10 data is spatio-temporal data having time dependence and spatial dependence simultaneously. In recent decades

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 서 언 ... 3
  • 국문요약 ... 5
  • 목차 ... 7
  • 표목차 ... 8
  • 그림목차 ... 9
  • 약어 ... 10
  • 제1장 서 론 ... 11
  • 1. 연구의 필요성 및 목적 ... 11
  • 2. 연구의 범위 ... 12
  • 3. 연구의 내용 및 구성 ... 13
  • 제2장 시공간통계 모형 ... 14
  • 1. 개요 ... 14
  • 2. 기존 분석 사례 ... 17
  • 3. 물리 모형과의 차이점 및 시공간통계의 문제점 ... 21
  • 제3장 국외 시공간통계 모형 대기질 적용 사례 ... 26
  • 1. 미국 뉴욕주 오존농도 ... 26
  • 2. 이탈리아 피에몬테주 PM10 ... 28
  • 3. 미국 LA군 질산화물 배출량 ... 32
  • 제4장 서울시 PM10 분석 결과 ... 37
  • 1. 개요 ... 37
  • 2. 통계 분석 결과 ... 40
  • 제5장 요약 및 결론 ... 52
  • 참고문헌 ... 55
  • Abstract ... 57
  • 끝페이지 ... 60

표/그림 (36)

참고문헌 (25)

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