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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최대련 (안양대학교 환경에너지공학과) 윤희영 (안양대학교 환경에너지공학과) 장임석 (국립환경과학원 대기질통합예보센터) 이재범 (국립환경과학원 대기질통합예보센터) 이용희 (국립환경과학원 대기질통합예보센터) 명지수 (국립환경과학원 대기질통합예보센터) 김태희 (국립환경과학원 대기질통합예보센터) 구윤서 (안양대학교)
저널정보
한국도시환경학회 한국도시환경학회지 한국도시환경학회지 제18권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
531 - 546 (16page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

동북아시아에서 황사배출량, 자료동화 및 역모델링 기법을 활용한 미세먼지 융합 예보시스템 개발
최대련 環境工學科 2019.01 학위논문

2018

배출원 기여도를 이용한 미세먼지 역모델링 예보 시스템 개발
최대련 ,  윤희영 ,  구윤서 한국대기환경학회지(국문) 2018.12 학술저널
황사배출량을 적용한 동아시아 미세먼지 예보 개선 연구
최대련 ,  윤희영 ,  장임석 외 5명 한국도시환경학회지 2018.01 학술저널

초록· 키워드

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동아시아지역을 대상으로 황사배출량 산정 모듈 및 이를 적용한 예보시스템을 개발하였고, 개발된 모형의 화학수송모델링 정합도 및 실시간 예보 운영 평가를 진행하였다. 2015년 화학수송모델링 정합도 평가 결과, 중국 지역에서는 황사배출량을 적용한 예보 모형이 과대평가하는 기간이 있으나 대부분 지역에서 저평가 되었던 PM10을 보완하고, 통계수치가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 한국 지역에서는 황사 발생일인 2월 22일~24일, 3월 16일~17일(서울지역대상)에는황사의 유입을 적절히 모사하였으나 황사가 관측되지 않은 4월에는 황사를 적용한 예보모델이 과대평가하는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 황사를 적용한 예보모형은 한반도 대부분 지역에서 저평가 되었던 PM10을 보완하고, 통계수치가개선되는 것을 확인할 수 있었다. 2017년 예보 성능 평가 결과, 황사배출량을 적용한 예보모델은 기존 모델과 비교하였을 때, POD는 대부분 개선되지만, A는 유사 또는 감소, FAR는 대부분 증가하는 경향이 나타났다. 황사배출량을 적용한예보모형은 동아시아 지역에 저평가 하고 있는 PM10을 보완하는 장점이 있지만, 황사배출량 산정의 불확실성 등이 내제되어 모델이 측정값을 과대모의하여 오경보율이 높다. 따라서 한반도 지역에 대표 대기질 예보모형으로 사용하기는 부적절하다고 판단된다. 그러나 황사 기간에는 황사배출량 모델의 모사성능은 우수하였으므로, 황사가 발생하는 기간에는 기존 모델과 융합하여 예보관이 예보하는 것이 필요하다고 사료된다.
#Asian dust emission #Asian Dust Aerosol Model 2 #CAMx #Air quality forecasting model

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참고문헌 (23)

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Lee, S. / 2011 / High-PM10 concentration episodes in Seoul, Korea: background sources and related meteorological conditions / Atmos. Environ 45(39):7240~7247 google schola Lee, S. / 2013 / Influence of transboundary air pollutants from China on the high PM10 episode in Seoul, Korea for the period October 16-20 / Atmos. Environ. 77:430~439 google schola Koo, Y. S. / 2008 / The simulation of aerosol transport over East Asia region / Atmos. Res. 90:264~271 google schola Koo, Y. S. / 2012 / Performance evaluation of the updated air quality forecasting system for Seoul predicting PM10 / Atmos. Environ. 58:56~69 google schola Koo, Y. S. / 2015 / Improvement of PM10 prediction in East Asia using inverse modeling / Atmos. Environ. 106:318~328 google schola

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