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배창한; 유철; 김병욱; 김현철; 김순태

doi:10.5572/KOSAE.2017.33.5.445

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저자정보: 배창한 (아주대학교) 유철 (환경부) 김병욱 (미국조지아주환경청) 김현철 (미국국립해양대기청) 김순태 (아주대학교)

저널정보: 한국대기환경학회 한국대기환경학회지(국문) 한국대기환경학회지 제33권 제5호

발행연도: 2017.10

수록면: 445 - 457 (13page)

DOI: 10.5572/KOSAE.2017.33.5.445

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In this study, we developed an approach to better account for uncertainties in estimated contributions from fine particulate matter (PM2.5) modeling. Our approach computes a Concentration Correction Factor (CCF) which is a ratio of observed concentrations to baseline model concentrations. We multiply modeled direct contribution estimates with CCF to obtain revised contributions. Overall, the modeling system showed reasonably good performance, correlation coefficient R of 0.82 and normalized mean bias of 2%, although the model underestimated some PM species concentrations. We also noticed that model biases vary seasonally. We compared contribution estimates of major source sectors before and after applying CCFs. We observed that different source sectors showed variable magnitudes of sensitivities to the CCF application. For example, the total primary PM2.5 contribution was increased 2.4 μg/㎥ or 63% after the CCF application. Out of a 2.4 μg/㎥ increment, line sources and area source made up 1.3 μg/㎥ and 0.9 μg/㎥ which is 92% of the total contribution changes. We postulated two major reasons for variations in estimated contributions after the CCF application: (1) monthly variability of unadjusted contributions due to emission source characteristics and (2) physico-chemical differences in environmental conditions that emitted precursors undergo. Since emissions-to-PM2.5 concentration conversion rate is an important piece of information to prioritize control strategy, we examined the effects of CCF application on the estimated conversion rates. We found that the application of CCFs can alter the rank of conversion efficiencies of source sectors. Finally, we discussed caveats of our current approach such as no consideration of ion neutralization which warrants further studies.

#PM< #SUB> #2.5< #/SUB> # control strategy #CAPSS emission inventory #PM< #SUB> #2.5< #/SUB> # domestic contribution #Conversion rate #Concentration Correction Factor

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Bartnicki, J. (1999) Computing source-receptor matrices with the EMEP Eulerian Acid Deposition Model. EMEP MSC-W Note, 5, 99.3 Bae, C.H., H.C. Kim., B.U. Kim, and S.T. Kim (2015). Improvement of PM Forecast using PSAT based Customized Emission Inventory over Northeast Asia. 14th Annual CMAS Models-3 Users’ Conference, October 5-7, 2015, Chapel Hill, NC. Benjey, W., M. Houyoux, and J. Susick (2001) Implementation of the SMOKE emission data processor and SMOKE tool input data processor in models-3, US EPA. Byun, D.W. and J.K.S. Ching (1999) Science Algorithms of the EPA Models-3 Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) modeling system, EPA report, EPA/600/R-99/030, NERL, Research Triangle Park, NC. Carlton, A.G., P.V. Bhave, S.L. Napelenok, E.O. Edney, G. Sarwar, R.W. Pinder, G.A. Pouliot, and M. Houyoux (2010) Model representation of secondary organic aerosol in CMAQv4. 7, Environmental Science and Technology, 44(22), 8553-8560.

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