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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이훈자 (평택대학교)
저널정보
한국대기환경학회 한국대기환경학회지(국문) 한국대기환경학회지 제27권 제3호
발행연도
2011.6
수록면
358 - 366 (9page)

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The purpose of this study was to analyze the monthly and seasonal PM10 data using the Autoregressive Error (ARE) model at the southern part of the Gyeonggi-Do, Pyeongtaek monitoring site in Korea. In the ARE model, six meteorological variables and four pollution variables are used as the explanatory variables. The six meteorological variables are daily maximum temperature, wind speed, amount of cloud, relative humidity, rainfall, and global radiation. The four air pollution variables are sulfur dioxide (SO₂), nitrogen dioxide (NO₂), carbon monoxide (CO), and ozone (O₃). The result shows that monthly ARE models explained about 17~49% of the PM10 concentration. However, the ARE model could be improved if we add the more explanatory variables in the model.
#Autoregressive error (ARE) model #Explanatory variables #Meteorological variables #Pollution variables #PM10 concentration #Pyeongtaek City

목차

Abstract
1. 서론
2. PM10 자료 및 설명변수 자료
3. PM10 농도의 ARE 모형과 적합성
4. 평택 PM10 농도의 ARE 모형
5. 결론
감사의 글
참고문헌

참고문헌 (12)

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1. [단행본] - 조신섭 / 1997 / SAS/ETS를 이용한 경제시계열 분석 / 자유아카데미 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Brunelli, U / 2007 / Two-days ahead prediction of daily maximum concentrations of SO2, O3, PM10, NO2, CO in the Urban area of Palermo / Atmospheric Environment 41 : 2967 ~ 2995 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Chung, Y.S / 1991 / On surface ozone observed in the Seoul metropolitan area during 1989 and 1990 / J. KAPRA 7 (3) : 169 ~ 179 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Cobourn, W.G / 2010 / An enhanced PM2.5 air quality forecast model based on nonlinear regression and back-trajectory concentrations / Atmospheric Environment 77 : 3015 ~ 3023 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Hubbard, M / 1998 / Development of a regression model to forecast ground-level ozone concentration in Louisville / Atmospheric Environment 32 : 2637 ~ 2647 google schola

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