미세먼지의 지역 간 연관성 연구

• 영문명: Regional Association of the Particulate Matters
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 박만식(Man Sik Park)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.21 No.3, 1169~1181쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2019.06.30

국문 초록

미세먼지(particulate matters, PM)는 눈으로는 식별하지 할 수 없을 정도로 그 입자가 매우 작은 먼지를 일컫는 대기 중의 부유물질로서, 주로 질소산화물이나 납, 오존, 일산화탄소, 아황산가스 등을 포함하는 대기 오염물질로도 간주할 수 있다. 특히, 그 입자의 크기가 10μm(마이크로미터) 이하인 미세먼지(PM10)와 2.5μm 이하인 초미세먼지(PM2.5)는 인체에 심각한 영향을 미친다는 다수의 연구결과가 있다. 또한 (초)미세먼지를 포함한 대기 오염물질과 보건 및 환경 관련 연구들이 활발히 진행되어 왔으며 천식과 같은 호흡기질환을 가진 취약계층을 대상으로 대기 오염물질의 영향을 과학적으로 입증하려는 연구들도 진행되었다. 본 연구에서는 서해안 인근 관측지점에서 측정되는 미세먼지가 내륙지역으로 유입되는 경우, 미세먼지의 확산(이동)속도 및 확산(이동)방향을 탐색적으로 확인하고자 한다. 이를 위해, 임의의 두 관측지점에서 측정되는 두 시계열자료의 유사성(similarity) 척도를 정의하고 이를 두 계열 간의 시차(time lag) 뿐만 아니라 지점 간 거리를 고려한 비선형회귀모형으로 적합하고자 한다. 이와 더불어 관측지점 간의 상대적 위치와 시차에 따라 미세먼지의 확산(이동) 양상을 시각화하고자 한다. 실증연구에서는 주요 도서 지역을 제외한 367개 관측지점에서 측정한 2018년 1분기 시간별 PM10과 PM2.5 농도자료를 고려하였다.

영문 초록

Particulate matter (PM) is a suspended particulate matter in the atmosphere, which means that the particulate matter is too small to be discerned by the eye. It is mainly composed of air pollutants including nitrogen oxides, lead, ozone, and carbon monoxide and is also regarded as an air pollutant. Moreover, lots of studies on air pollutants such as fine dust particles (PM10) and ultra-fine dust particles (PM2.5) related to health and environment fields have been actively conducted, and there have also been many studies that directly affect vulnerable people with respiratory diseases such as asthma. In this study, we visually identify the diffusion (migration) velocity and diffusion (migration) direction of PM when the fine dust measured at the observation point near the west coast enters the inland area. We define similarity measures between time series data measured at arbitrary two monitoring stations and employ a nonlinear regression model considering the time lag between two time-series processes as well as the distance between stations. We also consider the diffusion (migration) pattern of PM according to the relative position of inland stations and time lag between certain boundary stations versus inland stations. In the empirical study, the hourly PM concentration data measured during first quarter of 2018 at 367 monitoring stations.

목차

1. 서론

2. 연관성 척도

3. 실증연구

4. 결론 및 토의

키워드

유사성 척도(similarity) 미세먼지농도(PM concentration) 공간 상관성(spatial association) 공분산함수(covariance function) 세미베리오그램(semi-variogram)