This study analyzed characteristics of ozone (O3) formation regimes in Busan over a period of recent five years (2015~2019) and compared the findings with those obtained in Seoul. We employed four observed variations: early morning commuting-hour (i.e., 06:00-09:00 LST) nitrogen dioxide (NO2), peak-hour (i.e., 12:00-16:00 LST) O3, 8-hour average O3 (MDA8 O3), and △O3 (=O3_max- O3_min) in Busan and Seoul. In addition, the NO2-O3 relation was assessed to interpret which of NOx-limited or volatile organic compound (VOC)-limited was dominant. In Busan, the annual mean O3 concentration was relatively higher than in Seoul, whereas there were fewer high-concentration days. The Pearson correlation coefficients (R) between Early morning-hour NO2 and the Peak-hour O3 was positive (but close to zero) in Busan and negative in Seoul. Likewise, the R between the Early morning-hour NO2 and the △O3 showed a relatively considerable positive correlation (R=+0.4~0.5) in Busan, while a weak positive correlation (R=+0.1~0.2) in Seoul. From this result, it can be inferred that the O3 formation regime in Busan was intrepreted to be nearly neutral or relatively closer to the NOx-limited regime than Seoul, while Seoul to the VOC-limited regime. The study findings imply that O3 control strategies should be applied differently in Busan and Seoul. The results here were inferred from surface NO2 and O3 observations, and the varification studies based on in-situ VOCs measurements would be needed.

In this study, impact of the COVID-19 outbreak on PM2.5 mass and its five chemical components (NH4 +, NO3 -, SO4 2-, OC, EC) in Busan was evaluated, and compared with that of Seoul. The study period over the recent three years was sub-divided into two periods: Pre-COVID (2018~2019) and COVID (2020) periods, and the differences in observed annual and monthly variations between the two periods were explored here. The results indicated that annual mean PM2.5 mass concentrations decreased during the COVID period by 16% in Seoul and 29% in Busan, and the satellite-observed annual average of aerosol optical depth (AOD) over the Korean Peninsula also decreased by approximately more than 10% compared with that of the Pre-COVID period. All of the five chemical components decreased but no particular changes were found in their fractions occupied during the COVID period. However, over the Lock-down period (2020-March), the sulfate fraction decreased in Seoul, mostly reflecting the recent Chinese trends of aerosol characteristics, whereas the nitrate fraction considerably decreased in Busan, which was attributable to the local emission changes and their variabilities in Busan. Other meteorological characteristics such as higher frequencies of easterly winds in the Busan area during the COVID period were also discussed in comparison with those in the Seoul area.

We analyzed the recent characteristics of Particulate Matter (PM) including PM10 (PM with diameter of less than 10μm) and PM2.5 (PM with diameter of less than 2.5μm) observed in Busan metropolitan area, and compared them with those measured in Seoul metropolitan area. This analysis includes the monthly, seasonal, and annual variations and differences, in emissions and chemical compositions observed in both Busan and Seoul areas. Synoptic meteorological conditions were investigated at the time when high PM concentrations occurred in each of the two areas. The results showed clearly decreasing trends of annual mean concentrations with strong seasonal variations: lower in summer and higher in winter in both areas. In comparison with Seoul, the seasonal variation in Busan demonstrated relatively lower, but showed greater summer fluctuations than in Seoul metropolitan area. This is implying the importance of secondary generation of PM in summer via active photochemical reaction in Busan area. In high concentration days, Busan’s chemical composition of sulfate was higher than that of nitrate in summer, whereas nitrate was higher than sulfate in Seoul. The ratios of NO3 - to SO4 2-(N/S ratio) showed lower in Busan approximately by a factor of 1/2(half of N/S ratio) in Busan compared with that in Seoul. Others such as synoptic characteristics and emission differences were also discussed in this study.

The adequacy of urban air quality monitoring networks in the largest metropolitan city, Seoul was evaluated using multivariate analysis for SO2, NO2, CO, PM10, and O3. Through cluster analysis for 5 air pollutants concentrations, existing monitoring stations are seen to be clustered mostly by geographical locations of the eight zones in Seoul. And the stations included in the same cluster are redundantly monitoring air pollutants exhibiting similar atmospheric behavior, thus it can be seen that they are being operated inefficiently. Because monitoring stations groups representing redudancy were different depending on measurement items and several pollutants are being measured at the same time in each air monitoring station, it is seemed to be not easy to integrate or transmigrate stations. But it may be proposed as follows : the redundant stations can be integrated or transmigrated based on ozone of which measures are increasing in recent years and alternatively the remaining pollutants other than the pollutant exhibiting similar atmospheric behavior with nearby station’s can be measured. So it is considered to be able to operate air quality monitoring networks effectively and economically in order to improve air quality.

삶의 질이 점차 높아짐에 따라 환경에 대한 관심이 많아지고 있으며, 환경 민원 중 악취문제가 상당 부분을 차지하고 있다. 악취는 발생원인 물질의 특성 및 화학반응 등에 따라 취기가 다양하게 바뀔 수 있다. 또한 극히 낮은 농도에서도 감지되며 발생 지역의 기상이나 지형 등의 상황에 따라 국지적･순간적으로 발생･소멸하는 특성이 있다. 그로 인해 악취발생 원인해석 및 관리에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 특히 광범위하고 다양한 악취배출원이 설치･운영 중인 수도권매립지에는 황화합물, 질소화합물, 지방산류, 알데히드류, 탄화수소류, 염소화합물 등 여러 형태의 악취가 발생할 수 있다. 악취관리의 중요한 요소는 다양한 발생원에서 나타나는 관능 오염인 관계로 객관적인 측정과 관리가 어렵다는 특징이 있다고 할 수 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 최근 악취관리지역 내 비교적 활발하게 설치･운영되고 있는 악취고정 측정망이 확대 적용되고 있는 실정이다. 또한 수도권매립지 내부에도 2011년 이후부터 대기환경 실시간 악취측정망이 매립지 내부 20개 지점에서 운영 중이며, 악취 발생과 더불어 확산 방향을 파악할 수 있도록 풍향, 풍속, 기압 등 기상장비를 설치하여 넓은 지역을 상시 측정하고 있다. 또한 점오염원인 폐기물자원화시설 배출구에도 악취고정 측정망을 추가 설치 중에 있다. 이러한 배출구 및 부지내부 악취고정 측정망을 토대로, 광범위한 수도권매립지 지역을 1권역 배출구, 2권역 부지내부, 3권역 부지경계 3개 권역으로 구분하고, 악취방지법에서 규정하고 있는 지정악취물질을 황화합물류, 아민류, 탄화수소류로 구분하여 주요 악취측정센서를 통해 측정하고 이를 데이터베이스(DB)화 하고 있다. 이러한 방식은 암모니아를 비롯한 다양한 악취성분이 비교적 객관적으로 측정되어 자료로 저장되는 최신 시스템으로 악취 발생 추이 및 주변 지역민원 원인의 연관성을 확인할 수 있다는 특징을 지니고 있다. 이를 통해 비교적 정확하게 수도권매립지 부지내부 지점의 농도를 모니터 할 수 있고, 향후 지점의 이동･확대를 통하여 수도권매립지의 악취 확산추이를 객관적으로 모니터할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 따라서 수도권매립지와 같은 광범위한 지역을 효과적으로 관리하는 방법으로 첫째, 폐기물자원화시설 배출구와 같은 점오염원에 악취 배출 특성을 실시간으로 측정하는 센서를 설치하고, 둘째, 매립장과 같은 면오염원 주요위치에 악취측정센서를 격자망으로 구성하고, 셋째 해당지역의 권역화를 통해 악취 흐름 방향별로 실시간 추적･관리하게 된다면 광범위한 지역의 효율적인 악취관리가 이루어 질 수 있을 것으로 판단된다.

음식물쓰레기는 유통･가공 과정에서 손질 및 가공과정에서 발생된 쓰레기와 유통과정에서 손상되거나 못 쓰게된 쓰레기, 가정에서 조리과정 중 발생된 식재료, 보관 중 변질된 식재료･음식물 및 먹고 남은 음식물쓰레기, 조리과정 식재료쓰레기, 먹고 남은 음식물 등 크게 3가지 발생한다. 음식물쓰레기는 가정･소형음식점에서 70%, 대형음식점 16%, 집단급식소 10%, 농수산물시장 등에서 4%로 가정･소형음식점에서 가장 많이 발생한다. 음식물쓰레기는 인구, 세대수, 소득, 외식비 증가 등의 이유로 매년 증가추세를 보이고 있으며 정부는 음식물쓰레기 줄이기를 위해 1996년 음식물쓰레기 종합대책을 시작으로 그간 17년 동안 총 6번의 대책이 정책화되었다. 이에 음식물쓰레기의 재활용률은 높아졌으나 여전히 변하지 않는 음식문화에 따른 음식물쓰레기의 발생량 증가는 근본적인 원인이 해결되지 않았음을 의미한다. 특히, 2013년 음식물쓰레기 폐수의 해양투기 금지, 사료화 등의 재활용 기준 강화가 문제로 가시화되면서 음식물쓰레기 감량화 정책이 더욱 중요하게 되었다. 또한 주요 발생원인 가정에서 배출되는 음식물쓰레기의 경우 정부 차원에서 다양한 감량화 정책을 발표하고 시행하고 있음에도 구체적인 감량화 성과를 파악하기에는 어려움이 있었다. 이는 매년 발표되는 행정통계는 폐기물을 수거하여 처리되는 단계에서 파악되는 처리량 통계만 파악되고 발생된 폐기물의 효과적인 처리방안을 결정하기 위해서는 단순한 폐기물 발생량에 대한 조사뿐 아니라 발생원 단계의 폐기물 종류에 따른 발생량의 조사가 중요하다. 즉 가정이라는 기초 발생원에서 직접 배출되는 음식물쓰레기의 양, 종류, 보관형태, 처리기한, 배출형태 등 기초자료 확보와 성상파악이 감량화 성과의 구체적 자료 도출, 체계적인 수거체계, 음식물쓰레기 저감 촉진 방안 마련을 위해 가정에서의 음식물쓰레기 배출 실태파악이 필요하다. 수도권 거주 모니터링 대상 100가구를 주택비율을 고려하여 선정, 실제 가정에서 배출되는 음식물쓰레기의 발생특성을 조사하였다. 조사 시기는 봄(5월), 여름(7월), 가을(9월) 동안 1개월씩이며 참여자는 전업주부와 맞벌이부부, 1 ~ 2인 가구로 모니터링 가이드라인을 마련하고 이에 대한 교육을 실시한 후 모니터링을 수행하였다. 조사결과 가정에서 식재료를 보관할 때 냉장고에 크게 의존하고, 가구당 평균 33종류, 35 kg의 음식물을 보관하고 있으며 최장 3년동안 보관하고 있는 음식물도 있어 이에 대한 개선방법이 필요한 것으로 나타났다. 가정에서 음식물쓰레기 발생량은 0.30 ~ 0.46 kg/인/일로 2012년(환경부) 발생 예측량 0.35 kg/인/일 보다 다소 높게 발생하는 것으로 조사되었으며 계절적 음식물쓰레기 발생량은 과일류, 채소류의 발생량 증가 영향으로 여름> 가을>봄 순으로 음식물쓰레기 발생량이 증가하는 것으로 나타났다. 다만 가을철 조사 시점이 9월로 김장철로 인한 채소 발생량이 조사되지 못하여 가을철 음식물쓰레기 발생량은 더 증가할 것으로 예측된다.

Development of transportation and communication technology has affected our daily life and has caused to separate residential places from working places. Particularly in rural areas, the life zones are incorporated into larger towns or urban areas due to their lack of cultural, social and economic infrastructures. Thus, the analysis of the depended region and the life zone is important for the planning of regional revitalization programs and related project. The purpose of this study is to propose a regional dependency model (RDM) using the origin-destination(O-D) matrix of commuters and compare it with the Nystuen & Dacey model for regional correlation. The regional characteristics are analysed and our RDM were tested using the commuting data on Seoul metropolitan area(Seoul, Gyeong-gi, Incheon) and Chungchung area. The regional correlation model can only explain the determination of regional interaction without considering the direction of regional correlation but our model can show the direction of regional dependencies.

본 연구에서는 화재조사데이터를 이용하여 화재에 영향을 미치는 각종 위험요인들을 파악하고자 통계적인 방법을 이용하여 화재피해, 화재원인, 발화환경을 분석하였다. 통계적인 분석과정에서 고려한 변수들은 화재조사데이터 181개와 통계청 데이터 26개로서 총 207개 가운데 유의미한 것으로 판단되는 184개만을 대상변수들로 선정하였다. 대상지역은 수도권지역(서울, 경기, 인천)을 대상으로 하여 화재발생유형의 정확한 원인을 반영할 수 있는 변수들을 도출하는데 역점을 두었다. 연구결과, 화재로 인한 인명피해는 수도권 전체 평균 대비 3지역(서울, 경기, 인천)은 큰 차이가 없는 것으로 나타났으며, 재산피해는 서울지역의 강북구, 서초구, 강남구, 종로구, 동대문구, 용산구, 금천구, 중구와 경기도 지역의 가평군, 이천시, 인천광역시의 옹진군 지역이 피해가 큰 것으로 나타났다. 화재원인 분석결과, 서울지역의 경우 화재유형, 발화요인, 동력원, 발화지점, 연소확대범위의 해당 변수에서는 지역구별 차이가 없는 것으로 나타났으며, 대부분 화재원인은 발화열원인 작동기기가 최빈값을 보였다. 또한, 최초착화물은 전기 및 전자, 발화기기에서는 주방기기, 연소확대물에서는 종이, 목재, 건초 등이 최빈값으로 나타났다. 경기도 지역의 경우는 발화층, 동력원, 화재유형 변수에서는 지역구별 차이가 없는 것으로 나타났으나, 화재원인으로 발화열원의 대부분은 작동기기가 최빈값을 보였으며 발화요인은 부주의가 많았고, 최초착화물은 쓰레기류와 위험물로 광명시와 시흥시가 각각 다르게 나타났다. 연소확대물로는 대부분 지역에서 종이, 목재, 건초 등이 최빈값으로 나타났다. 인천광역시의 경우는 발화층, 화재유형, 발화열원, 발화요인, 동력원, 연소확대범위의 해당 변수에서는 지역구별 차이가 없었으며, 최초착화물로는 종이, 목재, 건초, 전기, 전자가 최빈값으로 나타났다. 발화환경 분석결과로는 서울지역은 화재발생 시, 건물층수지상, 온도, 습도 변수들은 최빈값의 분포가 산만하여 지역별 특성을 나타내지 못하는 것으로 판단되었으며, 풍향은 대부분 지역이 북서풍이 최빈값으로 나타났다. 또한, 인천지역의 화재발생 시기는 남구지역을 제외한 그 외 지역은 1～3월에 화재가 많이 발생하였으며, 서구, 연수구를 제외한 나머지 지역의 최빈값은 주거지역인 것으로 나타났다.

The Government had devised legislation of Special Act and drew up guidelines for improving air quality in Seoul Metropolitan area. In 2007 local government of Seoul, Incheon and Gyeonggi conducted the results of application policy by reduced air pollutants emission for the first time. Although there was reduction of air pollutant emission in each local government, it was ineffective as expected using air pollution monitoring database. Therefore we worked out a way to prepare modeling input data using the results of enforcement plan. And we simulated surface NO_2 and PM10 before and after decrease in air pollutants emission and examine reduction effects of air pollution according to enforcement regulation except other influence, by using MM5-SMOKE-CMAQ system. Each local government calculated the amount of emission reduction under application policy, and we developed to prepare input data so as to apply to SMOKE system using emission reduction of enforcement plan. Distribution factor of emission reduction were classified into detailed source and fuel codes using code mapping method in order to allocate the decreased emission. The code mapping method also included a way to allocate spatial distribution by CAPSS distribution. According to predicted result using the reduction of NOx emission, NO_2 concentration was decreased from 19.1 ppb to 18.0 ppb in Seoul. In Gyeonggi and Incheon NO_2 concentrations were down to 0.65 ppb and 0.68 ppb after application of enforcement plan. PM10 concentration was reduced from 18.2 ㎍/㎥ to 17.5 ㎍/㎥ in Seoul. In Gyeonggi PM10 concentration was down to 0.51 ㎍/㎥ and in Incheon PM10 concentration was decreased about 0.47 ㎍/㎥ which was the lower concentration than any other cities.

The impact of urbanization on local meteorology (e.g., surface temperature, PBL height, wind speed, etc.) in the Greater Seoul Area (GSA) was quantitatively evaluated based on a numerical modeling approach during a 1-month period of 2001 (9 Sep. through 8 Oct. 2001). The analysis was carried out by two sets of simulation scenarios: (1) with the global land use and topographic data from the U.S. Geological Survey (USGS) in 1990s (i.e., LU-USGS case) and (2) with the land use data from the Environmental Geographic Information System (EGIS) along with the 3 sec elevation data from the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) in 2000s (i.e., LU-EGIS case). The extension of urban areas in the GSA (especially, the southern parts of Seoul) accounted for 1.8% in the LU-USGS case and 6.2% in the LU-EGIS case. For the simulations, the surface temperature and PBL height due to urbanization in the LU-EGIS case was higher (the differences of up to 0.1 ℃ and 36 m, respectively) than those in the LU-USGS case, whereas the wind speed (up to 0.3 ms-1) in the former was lower than that in the latter at 1500 LST. The increase in surface temperature due to urbanization in the GSA (especially, the southern parts of Seoul) was led to the strong convergence of air masses, causing the early sea breeze and its rapid propagation to inland locations. In addition, the vertical mixing motion in the extended urban areas for the LU-EGIS case was predicted to be stronger than that for the LU-USGS case and vice versa for the original urban areas.

This study were to simulate major criteria air pollutants and estimate regional source-receptor relationship using air quality prediction model (TAPM ; The Air Pollution Model) in the Seoul Metropolitan area. Source-receptor relationship was estimated by contribution of each region to other regions and region itself through dividing the Seoul metropolitan area into five regions. According to administrative boundary, region Ⅰ and region Ⅱ were Seoul and Incheon in order. Gyeonggi was divided into three regions by directions like southern(region Ⅲ), northern(Ⅳ) and eastern(Ⅴ) area. Gridded emissions (1km×1km) by Clean Air Pollicy Support System (CAPSS) of National Institute of Environmental Research (NIER) was prepared for TAPM simulation. The operational weather prediction system, Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS) operated by the Korean Meteorology Administration (KMA) was used for the regional weather forecasting with 30km grid resolution. Modeling period was 5 continuous days for each season with non-precipitation . The results showed that region Ⅰ was the most air-polluted area and it was 3～4 times more polluted region than other regions for NO2, SO2 and PM10. Contributions of SO2 NO2 and PM10 to region Ⅰ, Ⅱ and Ⅲ were more than 50 percent for their own sources. However region Ⅳ and Ⅴ were mostly affected by sources of region Ⅰ, Ⅱ and Ⅲ. When emissions of all regions were assumed to reduce 10 and 20 percent separately, air pollution of each region was reduced linearly and the contributions of reduction scenario were similar to those of base case. As input emissions were reduced according to different ratio - region Ⅰ 40 percent, region Ⅱ and Ⅲ 20 percent, region Ⅳ and Ⅴ 10 percent, air pollutions of region Ⅰ and Ⅲ were decreased remarkably. The contributions to regionⅠ, Ⅱ, Ⅲ were also reduced for their own sources. However, region Ⅰ, Ⅱ and Ⅲ affected more regions Ⅳ and Ⅴ. Shortly, graded reduction of emission could be more effective to control air pollution in emission imbalanced area.

The relationship between air temperatures and the fraction of urban areas (FUA) and their linear regression equation were estimated using land-use data provided by the water management information system (WAMIS) and air temperatures by the Korea Meteorology Administration (KMA) in the Seoul metropolitan area (SMA) during 1975 through 2000. The future FUA in the SMA (from 2000 to 2030) was also predicted by the urban growth model (i.e., SLEUTH) in conjunction with several dataset (e.g., urban, roads, etc.) in the WAMIS. The estimated future FUA was then used as input data for the linear regression equation to estimate an annual mean minimum air temperature in the future (e.g., 2025 and 2030). The FUA in the SMA in 2000 simulated by the SLEUTH showed good agreement with the observations (a high accuracy (73%) between them). The urban growth in the SMA was predicted to increase by 16% of the total areas in 2025 and by 24% in 2030. From the linear regression equation, the annual mean minimum air temperature in the SMA increased about 0.02℃/yr and it was expected to increase up to 8.3℃ in 2025 and 8.7℃ in 2030.

수도권내 9개 골프장 연못에서 조사된 관속식물은 코리아 CC(Korea CC)에서 95종으로 가장 많은 종이 분포하고 있으며, 은화삼 CC(Eunhwasam CC)에서는 가장 적은 21종류가 조사되었다. 조사된 관속식물은 대체적으로 1～2년생의 단자엽식물과 다년생의 쌍자엽식물로 구성되어 있다. 연못식생의 외래식물과 식재식물의 비율은 지산 CC(Jisan CC)가 52.3%의 비율을 보여 많은 식물들이 외래식물과 식재식물로 구성되어 있으며, 파인크리크 CC(Pine Creek CC)는 21.1%로서 가장 낮은 비율을 보였다. 9개 골프장 중에서 식물군락이 가장 다양한 곳은 파인크리크 CC(Pine Creek CC)로서 총 25개 군락이 조사되었으며, 반자연식생 및 자연식생군락이 16개, 식재 또는 외래식물군락이 9개 군락으로 조사되었다. 전체 연못의 반자연식생 및 자연식생 식물군락 중 수생식물군락은 17개군락으로 조사되었으며, 교란지식생 및 식재군락에서는 12개의 수생식물군락이 조사되었다. 조사된 9개 골프장에서 파인크리크 CC(Pine Creek CC)가 자연식물군락이 대상식물군락 보다 많았으며, 프리스틴벨리 CC(Pristine Valley CC)는 반자연식생 및 자연식생이 조사되지 않았다. 연못식생의 자연성 평가에서는 마이다스벨리 CC (Midas Valley CC)와 파인크리크 CC(Pine Creek CC)가 평가지표에 따른 가치등급에서 높은 자연성을 보였으나, 서서울 CC(Seseoul CC)와 은화삼 CC (Eunhwasam CC)는 가장 낮은 자연성을 보였다. 이들 자연성에 대한 유사성 거리계수의 상대거리에 의한 집단 분류에서는 인위적 식생이 우세한 태영 CC(Taeyoung CC), 은화삼 CC(Eunhwasam CC), 지산 CC(Jisan CC), 서서울 CC(Seseoul CC)가 하나의 군으로 구분되었으며, 반자연적 식생의 특징을 보인 코리아 CC(Korea CC)와 프리스틴벨리 CC (Pristine Valley CC)가 하나의 군으로 조사된 골프장에서 비교적 자연성이 높은 마이다스벨리 CC (Midas Valley CC)와 파인크리크 CC(Pine Creek CC)가 하나의 군을 형성하고 있었다. 블루헤런 CC (Blue Heron CC)는 다른 군과는 또다른 의미로서 구분되었는바, 블루헤런 CC(Blue Heron CC)는 경관적 의미에 대한 가치평가가 높은 결과로서 하나의 군으로 나누어 졌다.