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저자정보
황수연 (경희대학교) 김태희 (경희대학교) 김민준 (경희대학교) 최진무 (경희대학교)
저널정보
대한지리학회 대한지리학회지 대한지리학회지 제57권 제1호(통권 제208호)
발행연도
2022.2
수록면
97 - 108 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

국지적 폭증지수를 이용한 고농도 미세먼지 발생의 시계열 특성 탐색 연구
황수연 ,  김태희 ,  김민준 외 1명 대한지리학회지 2022.02 학술저널

2021

고농도 미세먼지 시계열 패턴 분석을 위한 국지적 폭증 지수의 활용방안 연구
황수연 ,  김태희 ,  김민준 외 1명 한국측량학회 학술대회자료집 2021.11 학술대회자료

초록· 키워드

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주요 환경 오염원인 미세먼지는 시공간 의존성을 모두 갖는 현상으로, 시계열 패턴과 공간 패턴을 모두 확인하는 적절한 지수의 사용이 분석을 용이하게 한다. 사건 발생의 일정성과 불규칙성을 판단할 수 있는 국지적 폭증지수는 사건 발생의 지역 단위별 시계열 패턴을 확인할 수 있다. 본 연구는 국지적 폭증지수를 활용하여 지역별 고농도 미세먼지 발생의 패턴을 비교하였으며, 이때 고농도 미세먼지 발생 날짜를 확인할 수 있는 미세먼지 경보 데이터를 활용하였다. 현상의 패턴을 파악할 때, 단순 지역별 경보 발령 빈도 분포와 국지적 폭증지수 분포를 비교하여 두 분포의 차이를 확인하였다. 전 기간에 대해 항목별(PM10, PM2.5) 경보 발령의 지역별 패턴을 확인한 결과, PM10 항목이 PM2.5 항목에 비해 약한 폭증 패턴을 보였다. 연도별로 경보 데이터를 구분하여 국지적 폭증지수 분포를 확인한 결과, 두 항목의 자료 모두 2020년에 그 빈도가 급감하였으며, 전체 연도에 대해 PM2.5 항목에서는 수도권 지역 전체가 폭증 패턴을 강하게 드러냈지만 PM10 항목에서는 특정 권역에서 일정한 패턴으로 경보가 발령된 연도도 존재하였다. 연구 결과 단순 빈도 분포에서 드러나지 않는 지역 현상 발생의 시계열 패턴이 국지적 폭증지수 분포에서 드러남을 확인하였다. 이는 고농도 미세먼지 발생의 패턴을 파악하고 문제를 해결하는 데에 지역에 따른 차별적인 대응 방안을 제시할 수 있게 한다.
#폭증지수 #국지적 폭증지수 #시계열 분석 #미세먼지 #미세먼지 경보 #Burstiness #LITB #time series analysis #fine dust #fine dust warning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 분석 방법
3. 분석 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
김종범, 2018, “미세먼지-미세먼지 정보서비스 현황,” 공기청정기술, 31(1), 14-27. dbpia 박노욱, 2011, “시계열 환경변수 분포도 작성 및 불확실성 모델링: 미세먼지(PM10) 농도 분포도 작성 사례연구,” 한국지구과학회지, 32(3), 249-264. dbpia 박만식, 2019, “미세먼지의 지역 간 연관성 연구,” 한국자료분석학회, 21(3), 1169-1181. dbpia 박승명･문광주･박종성･김현재･안준영･김정수, 2012, “2009년 서울지역 황사 및 고농도 미세먼지 사례 시 미세먼지의 화학성분특성,” 한국대기환경학회지, 28(3), 282-293. dbpia 여민주･김용표, 2019, “우리나라 미세먼지 농도 추이와 고농도 발생 현황,” 한국대기환경학회지, 35(2), 249-264. dbpia

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