국내 농업 분야 비산먼지의 배출계수와 활동도 자료는 국내의 환경조건(풍속, 습도 등)과 농업 의 특성을 반영하지 않고 미국의 인벤토리 체계를 그대로 적용해 왔다. 이 연구에서는, 활동 자료 중 하나 인 시간 해상도는 풍속 및 건기일수 적용을 통해 월별 배분계수를 도출하여 지역별로 시간 해상도를 향상 시켰고, 공간 해상도는 시·군·구에서 동과 리로 세분화하여 지역별로 공간 해상도를 향상시켰다. 이 연구를 통해, 지금 존재하는 농업분야의 비산먼지의 배출량, 활동도 자료의 개선에 중요한 자료로 활 용될 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 PMF 모델을 이용하여 PM2.5에 대한 오염원 확인 및 오염원별 기여도를 분석하였다. A시의 배출원별 기여도 순위는 Secondary Sulfate가 19.8%로 가장 기여도가 높고, 그 다음으로는 Mobile 19.5%, Industry 16.0%, Biomass Buring 14.1%, Secondary Nitrate 14.1%, Oil Combustion 11.6%, Aged Sea Salt 2.6%, Soil 2.5% 등으로 분석되었다. Sulfate와 Ammonium 농도가 배출원별 프로 파일에서 기여도가 가장 높은 오염원으로 분석되었는데, 이는 대기 중에서 가스상 전구물질(SOx와 암모니아 가스)이 광화학 반응하여 생성된 2차 에어로졸인 것으로 분석되었다.

본 연구에서는 CMB(Chemical Mass Balance) 모델을 이용하여 PM2.5에 대한 오염원 확인 및 오염원별 기여도를 분석하였다. A시의 배출원별 기여도 순위는 비산먼지(30.1%) > 생물성 연소(21.9%) > 2차 오염물질(21.1%) > 도로이동오염원(19.3%) > 면오염원(7.6%) 순이고, CMB 모델 기여도와 CAPSS(Clean Air Policy Support System) 배출자료 기여도 비교에서 증가한 배출원은 생물성 연소와 2차 오염물질이고, 감소한 배출원은 도로이동오염원, 비산먼지, 면오염원으로 분석되었다.