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최기철 (국립환경과학원) 임용재 (국립환경과학원) 이재범 (국립환경과학원) 남기표 (국립환경과학원) 이한솔 (국립환경과학원) 이용희 (국립환경과학원) 명지수 (국립환경과학원) 김태희 (국립환경과학원) 장임석 (국립환경과학원) 김정수 (국립환경과학원) 우정헌 (건국대학교) 김순태 (아주대학교) 최광호 (남서울대학교)
저널정보
한국대기환경학회 한국대기환경학회지(국문) 한국대기환경학회지 제34권 제2호
발행연도
2018.4
수록면
306 - 320 (15page)
DOI
10.5572/KOSAE.2018.34.2.306

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Emission inventory is the essential component for improving the performance of air quality forecasting system. This study evaluated the simulated daily mean PM<SUB>2.5</SUB> concentrations in South Korea and China for 1-year period (Sept. 2016~Aug. 2017) using air quality forecasting system which was applied by the emission inventory of E2015 (predicted CAPSS 2015 for South Korea and KORUS 2015 v1 for the other regions). To identify the impacts of emissions on the simulated PM<SUB>2.5</SUB>, the emission inventory replaced by E2010 (CAPSS 2010 and MIX 2010) were also applied under the same forecasting conditions. These results showed that simulated daily mean PM<SUB>2.5</SUB> concentrations had generally suitable performance with both emission data-sets for China (IOA>0.87, R>0.87) and South Korea (IOA>0.84, R>0.76). The impacts of the changes in emission inventories on simulated daily mean PM2.5 concentrations were quantitatively estimated. In China, normalized mean bias (NMB) showed 5.5% and 26.8% under E2010 and E2015, respectively. The tendency of overestimated concentrations was larger in North Central and Southeast China than other regions under both E2010 and E2015. Seasonal differences of NMB were higher in non-winter season (28.3% (E2010)~39.3% (E2015)) than winter season (-0.5% (E2010)~8.0% (E2015)). In South Korea, NMB showed - 5.4% and 2.8% for all days, but - 15.2% and - 11.2% for days below 40 μg/m3 to minimize the impacts of long-range transport under E2010 and E2015, respectively. For all days, simulated PM<SUB>2.5</SUB> concentrations were overestimated in Seoul, Incheon, Southern part of Gyeonggi and Daejeon, and underestimated in other regions such as Jeonbuk, Ulsan, Busan and Gyeongnam, regardless of what emission inventories were applied. Our results suggest that the updated emission inventory, which reflects current status of emission amounts and spatio-temporal allocations, is needed for improving the performance of air quality forecasting.
#PM< #SUB> #2.5< #/SUB> #Emission inventory #Air quality forecasting #CMAQ

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 배출량 비교
4. 배출목록 변화에 따른 모델 예측성 평가
5. 결론
References

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