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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임득용 (경희대학교) 이태정 (경희대학교) 김동술 (경희대학교)
저널정보
한국대기환경학회 한국대기환경학회지(국문) 한국대기환경학회지 제29권 제3호
발행연도
2013.6
수록면
297 - 306 (10page)

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This study used long-term air and weather data from 2000 to 2009 as raw data sets to develop regression models in order to estimate precipitation scavenging contributions of ambient PM<SUB>10</SUB> and NO₂ in Korea. The data were initially analyzed to calculate scavenging ratio (SR), defined as the removal efficiency for PM<SUB>10</SUB> and NO₂ by actual precipitation. Next, the effective scavenging contributions (ESC) with considering precipitation probability density were calculated for each sector of precipitation range. Finally, the empirical regression equations for the two air pollutants were separately developed, and then the equations were applied to test the model validity with the raw data sets of 2010 and 2011, which were not involved in the modeling process. The results showed that the predicted PM<SUB>10</SUB> ESC by the model was 23.8% and the observed PM<SUB>10</SUB> ESCs were 23.6% in 2010 and 24.0% in 2011, respectively. As for NO₂, the predicted ESC by the model was 16.3% and the observed ESCs were 16.4% in 2010 and 16.6% in 2011, respectively. Thus the developed regression models fitted quite well the actual scavenging contribution for both ambient PM<SUB>10</SUB> and NO₂. The models can then be used as a good tool to quantitatively apportion the natural and anthropogenic sink contribution in Korea. However, to apply the models for far future, the precipitation probability density function (PPDF) as a weather variable in the model equations must be renewed periodically to increase prediction accuracy and reliability. Further, in order to apply the models in a specific local area, it is recommended that the long-term oriented local PPDF should be inserted in the models.
#Effective scavenging contribution (ESC) #Scavenging regression model #PM< #SUB> #10< #/SUB> #NO₂

목차

Abstract
1. 서론
2. 분석자료 및 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (2)

참고문헌 신청
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