초록 열기/닫기 버튼
경기도 도시대기측정망의 시간별 PM10과 PM2.5 농도에 대하여 측정소별로 상관성을 분석하여 측정소별 미세먼지 농도자료의 유사성을 파악해보았다. 미세먼지 경보제를 위해 사용되고 있는 기존의 권역구분을 그대로 이용했을 때, 동일한 권역 내의 측정소들은 PM10의 경우 0.68, PM2.5는 0.70 이상의 피어슨상관계수 값을 보였으나, 일부 측정소는 타 권역과 높은 상관성(예, 0.80 이상)을 보여주고 있었다. 또한, 현재 구분하고 있는 권역은 주로 고농도 사례 횟수에 따른 군집분석 결과와 지리적 요인 등을 복합적으로고려하여 결정된 것이므로, 미세먼지 관리를 위해서는 농도 특성에 따라 권역을 재분류할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 다차원척도법을 이용하여 미세먼지의 시간별 농도변화와 지역별 배출 기여율을 고려한 재범주화를 진행할 수 있었고, 이를 시각적으로 도시화할 수 있었다. 그 결과, PM10은 5개의 권역으로 분류되고, PM2.5는 4개의 권역으로 구분되었다.
The similarity of hourly PM10 and PM2.5 concentration profiles of the atmospheric monitoring stations in Gyeonggi-do was evaluated through the multilateral analysis between stations. The existing category for most stations in the regions shows relatively low Pearson correlation values of 0.68 and 0.7 for PM10 and PM2.5 on average respectively, and some monitoring stations revealed high relationships over 0.8 to other regions. Since the current regions are mainly categorized by cluster analysis based on the number of occurrence of high concentration events and geological factors, it is necessary to reclassify them by concentration characteristics for precise fine dust management. In accordance, multi-dimensional scaling being able to visualize could categorize the regions based on regional emission contribution rate and hourly fine dust concentration. As a result of the current analysis, PM10 and PM2.5 could be reclassified into five regions and fourregions, respectively.
키워드열기/닫기 버튼
Local dust, PM10, PM2.5, Spatial distribution, Multi-Dimensional Scaling (MDS)
