대기질 예측 시스템 구축 Ⅱ

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dc.contributor.author 문난경 -
dc.contributor.other 김순태 -
dc.contributor.other Byun -
dc.contributor.other Daewon W. -
dc.contributor.other 이강열 -
dc.date.accessioned 2017-07-05T01:35:16Z -
dc.date.available 2017-07-05T01:35:16Z -
dc.date.issued 20071228 -
dc.identifier A 환1185 2007 RE-19 -
dc.identifier.uri http://repository.kei.re.kr/handle/2017.oak/19328 -
dc.identifier.uri http://library.kei.re.kr/dmme/img/001/003/001/RE-19_Air Quality Modeling System II_문난경.pdf -
dc.description.abstract Abstract At this moment the Clean Air Policy Support System(CAPSS; Korea emissions inventory, 2003, 2004, 2005 released by the Ministry of Environment(MOE)) became available to apply on the air quality modeling works. However, the CAPSS itself can not be used directly as inputs for air quality models. Thus it is important to develop a new tool which allows users to utilize the emissions inventory for their purposes. In order to provide air quality modelers with one way to use the CAPSS emissions inventory, the most updated emissions released by the MOE in Korea, for their air quality modeling works in the region, several tasks were planned and conducted in previous year Last year, we have developed the KEI-KEIPS(Korea Environment Institute-Emissions Inventory Preparation System) to generate air quality model-ready emissions inputs with the Sparse Matrix Operator Kernel Emissions(SMOKE) using the CAPSS. To do that, we have conducted as a frame work in previous year as follows: 1) The CAPSS emissions inventory was converted to the IDA format for SMOKE processing. Separate input files for area, non-road/on-road mobile, and point sources were prepared with annual emissions rates from the emissions inventory. 2) For point source emissions, monthly emissions files were also prepared to provide the users with an alternative to choose the emissions inputs. Stack parameters are available for each point source emissions to allow vertical distribution with a given meteorological condition. 3) In the CAPSS emissions inventory currently available, around 500 SCCs are being used to characterize the sources. It is desirable to prepare internal databases for spatial allocation, chemical speciation, and temporal allocation during SMOKE processing to better represent the local emissions characteristics in the region for each SCC in the emissions inventory. At this moment, however, the information on the emissions inventory is not fully available. Thus a SCC in the CAPSS emissions inventory was mapped to one of SCCs in the U.S. EPA to use the SMOKE-default cross-reference tables and profiles, assuming that source characteristics in Korea and the U.S. would be similar. 4) To develop spatial surrogates for spatial allocation for a selected domain, a set of GIS shape files over Korea were collected from the U.S. EPA containing the emissions shape file for the region. Then, those GIS files were processed with the MIMS spatial allocator to prepare a spatial allocation factor for each county in the domain. 5) After all the tasks above were done, the CAPSS emissions inventory was processed with SMOKE. To evaluate the CAPSS emissions inventory, SMOKE outputs were preliminarily compared to each pollutant for each state based on the SMOKE report files. In continuation of the tasks accomplished in the previous year, in this year, we worked to improve the KEI-EIPS by updating the emissions inventory used, surrogates for spatial allocation, and other internal databases for chemical and temporal allocations. In addition, it was planned to estimate biogenic emissions using BEIS2(Biogenic Emissions Information System version 2) with land-use and land-cover data for the country to have a complete set of anthropogenic and biogenic emissions for a targeted model domain. The KEI-EIPS has been updated to reflect updates in the emissions inventory. Previous particulate emissions such as PM10 and TSP in the CAPSS emissions inventory included suspended particulate matters, which might have led to unreasonably high PM concentrations in air quality simulations. An alternative emissions inventory without suspended particulate matters from mobile sources has been processed this year to allow user’s choice for performing PM simulations We replaced the SMOKE-default temporal profiles with the CAPSS-specific ones to better represent daily and hourly activity levels in Korea. The temporal profiles updated this year have only weekly and daily temporal profiles. After implementing new temporal profiles, SMOKE outputs showed some differences in mobile sources. In general, the SMOKE default and CAPSS hourly profiles assign more emissions during the early morning(8 AM to 9 AM) and early evening(5 PM to 6 PM) rush hours compared to other hours. However, higher emissions are estimated with the CAPSS profile from 6 AM to 8 AM and lower emissions for 5 PM. During the nighttime after midnight, the SMOKE default profile allocates higher emissions than the CAPSS. Road and emission types in mobile emissions are important to have better spatial allocation and chemical speciation for the source. The information should be supplemented in the CAPSS emissions inventory. Among VOC emissions for mobile sources, the emissions from passenger cars and taxies take ~ 80% of the total. Considering that most of taxies in Korea use LPG as the fuel, the SCC for taxies was revised to have the correct fuel type. For point source emissions, more detailed information would be necessary. For example, solvent types from architecture painting, emission types in petroleum industry such as heating processes, cooling units, flares, and fugitives. As more detailed information becomes available, the better SCC mapping is expected to be. In addition to the anthropogenic emissions from the CAPSS emissions inventory, an approach to estimate biogenic emissions has been incorporated to prepare a complete set of emissions inputs for air quality simulations. In this study, vegetation data estimated by Cho et al.(2007) is used to prepare gridded fractional coverage of each vegetation species. Emission factors are obtained from the previous research by Cho et al.(2007) and also are compared to those in BEIS2. Mobile emissions used the last year included the suspended particulate matters from tire and brake abrasions and others. PM emissions from mobile emissions are separately prepared with and without the suspended particulate matter emissions. -
dc.description.tableofcontents Chapter 1. Introduction <br>1. Background <br>2. Objectives <br> <br>Chapter 2. Meteorology <br>1. Configuration <br>2. Comparisons of MM5 Results to the Observations <br> <br>Chapter 3. Emissions Inventory <br>1. Improve the KEI-EIPS to process the CAPSS emissions inventory <br>1.1 Emissions inventory for suspended particulate matters <br>1.2 Updates in administration codes for point sources <br> <br>Chapter 4. Internal Data Update <br>1. Update surrogates for spatial allocation <br>1.1 Surrogates for highway emissions <br>1.2 Surrogates for port emissions <br>2. Revise internal databases and source classification codes <br>2.1 Temporal allocation <br>2.2 Chemical speciation <br>2.3 Rechecking of SCC mapping <br> <br>Chapter 5. Biogenic Emissions <br>1. Estimate biogenic emissions with BEIS2 <br>1.1 Vegetation data <br>1.2 Emissions factors for each vegetation <br>1.3 An approach to estimate biogenic emissions <br>1.4 Emissions factors for BEIS3 processing <br> <br>Chapter 6. SAPRC99 Chemical Mechanism <br>1. Alternative Chemical Mechanism - SAPRC99 <br>2. Application of CB4 and SAPRC99 mechanism in CMAQ <br>2.1 Configuration <br>2.2 Comparison of CMAQ results between CB4 and SAPRC99 mechanism <br> <br>Chapter 7. PM Simulation <br>1. Emissions Processing for PM simulations <br>2. Process the CAPSS emissions inventory for CMAQ simulations <br>3. Provide an imputed emissions inventory for better air quality simulations <br>3.1 Mobile NOx reduction <br>3.2 Mobile VOC Speciation <br> <br>Chapter 8. Concluding Remarks <br> <br>REFERENCES <br> <br>Appendix A-1. Examples of SCC mapping for area VOC emissions. <br>Appendix A-2. Examples of SCC mapping for point VOC emissions. <br>Appendix B-1. Area source emissions for each SCC <br>Appendix B-2. Non-road mobile source emissions for each SCC <br>Appendix B-3. On-road mobile source emissions for each SCC <br>Appendix B-4. Point source emissions for each SCC <br> <br>Abstract in Korean <br> <br> -
dc.description.tableofcontents <br> -
dc.description.tableofcontents - List of Contents - <br> Chapter 1. Introduction <br>1. Background <br>2. Objectives <br> Chapter 2. Meteorology <br>1. Configuration <br>2. Comparisons of MM5 Results to the Observations <br> Chapter 3. Emissions Inventory <br>1. Improve the KEI-EIPS to process the CAPSS emissions inventory <br>1.1 Emissions inventory for suspended particulate matters <br>1.2 Updates in administration codes for point sources <br> Chapter 4. Internal Data Update <br>1. Update surrogates for spatial allocation <br>1.1 Surrogates for highway emissions <br>1.2 Surrogates for port emissions <br>2. Revise internal databases and source classification codes <br>2.1 Temporal allocation <br>2.2 Chemical speciation <br>2.3 Rechecking of SCC mapping <br> Chapter 5. Biogenic Emissions <br>1. Estimate biogenic emissions with BEIS2 <br>1.1 Vegetation data <br>1.2 Emissions factors for each vegetation <br>1.3 An approach to estimate biogenic emissions <br>1.4 Emissions factors for BEIS3 processing <br> Chapter 6. SAPRC99 Chemical Mechanism <br>1. Alternative Chemical Mechanism - SAPRC99 <br>2. Application of CB4 and SAPRC99 mechanism in CMAQ <br>2.1 Configuration <br>2.2 Comparison of CMAQ results between CB4 and SAPRC99 mechanism <br> Chapter 7. PM Simulation <br>1. Emissions Processing for PM simulations <br>2. Process the CAPSS emissions inventory for CMAQ simulations <br>3. Provide an imputed emissions inventory for better air quality simulations <br>3.1 Mobile NOx reduction <br>3.2 Mobile VOC Speciation <br> Chapter 8. Concluding Remarks <br> REFERENCES <br> Appendix A-1. Examples of SCC mapping for area VOC emissions. <br>Appendix A-2. Examples of SCC mapping for point VOC emissions. <br>Appendix B-1. Area source emissions for each SCC <br>Appendix B-2. Non-road mobile source emissions for each SCC <br>Appendix B-3. On-road mobile source emissions for each SCC <br>Appendix B-4. Point source emissions for each SCC <br> Abstract in Korean -
dc.format.extent 91 p. -
dc.language 영어 -
dc.publisher 한국환경정책·평가연구원 -
dc.subject Air- Pollution- Forecasting -
dc.title 대기질 예측 시스템 구축 Ⅱ -
dc.type 기본연구 -
dc.title.original Air quality modeling system Ⅱ -
dc.title.partname 연구보고서 -
dc.title.partnumber 2007-19 -
dc.description.keyword 대기환경 -
dc.description.bibliographicalintroduction Abstract in Korean 대기질 예측 시스템 구축 Ⅱ 현재 환경부에서 연구, 조사한 높은 신뢰도의 배출량 자료(CAPSS, 2001, 2002, 2003)가 이용 가능함에도 불구하고, CAPSS 자료 자체를 대기질 모델링의 입력자료로 사용하기에는 여러 제한점이 제기된다. 이에 따라 CAPSS 자료를 국내 대기질 모델링에 활용될 수 있는 배출량 처리 시스템 개발이 필요하다. 미국의 경우, 국내 CAPSS 자료와 유사한 National Emission Inventory를 사용자가 이용할 수 있도록 하는 시스템을 개발하여 EPA 홈페이지에 공개하고 있으나, 국내에서는 이러한 범용적인 시스템이 구축되어 있지 않으므로 배출량 산정 시 사용자에 따라 서로 다른 결과가 나타나는 등의 어려움이 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 1차년도 연구에서는 CAPSS 자료로부터 시간 및 공간 할당 처리, 그리고 화학 메커니즘별 화학종을 구분하여 배출량을 산정할 수 있는 범용적 전처리 툴을 개발하고자 하였다. Korea Environment Institute-Emissions Inventory Preparation System(KEI-EIPS)는 CAPSS 자료를 대기질 모사 연구에 간편하고 보편적인 활용을 위한 것으로 배출원별 시간 할당, 공간 할당, 그리고 화학 메커니즘 별 화학종을 구분하여 배출량을 산정할 수 있는 전처리 툴이다. 공간할당의 경우 GIS 자료를 기반으로 하여 현재까지 도출된 최선의 기법을 사용할 수 있으며, 대기질 개선 정책 수립 시 적용 대상 지역과 이용 목적에 따른 배출량 변화를 예측한 대기질 모사가 가능하도록 설계하였다. 이를 위하여 1차년도에 이루어진 주요 연구내용을 요약하면 다음과 같다. KEI-EIPS를 구축함에 있어 배출원별 특성을 고려하기위하여 CAPSS 내의 약 500개의 배출원 분류코드(SCCs, Source Classification Codes)를 사용하여, 대상영역에 대한 공간할당을 위하여 국내 GIS 자료의 MIMS Spatial Allocator 을 통한 처리를 통해 각 지역에 해당되는 공간할당계수를 산출하였다. 개발된 KEI-EIPS의 활용성 평가를 위하여 1) PSU-NCAR /MM5를 사용하여 3차원 기상장 수치모의를 실시, 2) KEI-EIPS를 사용하여 CAPSS 자료의 시간, 공간 할당 및 화학종 분류 후 3차원 기상장 수치모의 결과와 SMOKE(Sparse Matrix Operator Kernel for Emissions) 를 적용하여 한반도 및 수도권 영역에 대한 배출량을 산정, 3) 3차원 대기질 모델인 CMAQ을 이용하여 수치모의 한 대기오염물질 농도와 대기오염측정망 자료의 비교를 실시하였다. SMOKE 결과 보고서를 사용하여 평가된 지역별 배출량 분포 등으로부터 KEI-EIPS 의 신뢰성을 검증하였다. CAPSS 자료를 이용해 모사된 대기오염물질 농도의 관측치와 비교, 그리고 배출원별 대기오염물질 배출 비율 등의 검토를 통해 현상황의 대기질 모사를 위한 배출량 자료의 불확실성을 확인할 수 있었다. 이러한 불확실성을 최소화 하기 위해서는 다양한 분야의 검토가 필요하지만, 본 연구의 주요목표인 배출량 전처리 시스템의 측변에서 줄일 수 있는 불확실성을 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 2차년도 연구에서는 KEI-EIPS내의 배출원별 시간변화자료와 화학종 분류 자료 등의 내부자료를 업데이트하여 국내에 적합하게 활용할 수 있도록 함을 주요 목표로 하였다. 이를 위하여 2차년도 연구에서는 미국의 자료인 SMOKE- default 시간할당계수 대신 국내의 시간할당계수를 사용할 수 있도록 하였다. 시간할당계수의 경우 이동오염원을 대상으로 이루어졌으며, 주간 변화를 살펴 볼 때 SMOKE-default의 경우 금요일, 수요일, 목요일 순으로 배출량 최대치를 보이는 반면 국내의 경우 목요일, 월요일, 금요일 순으로 나타났다. 일별 변화 역시 SMOKE-default와 국내의 최대 배출량 발생 시간이 상이함을 알 수 있었다. 따라서 이동오염원의 경우 시간할당계수를 국내자료로 대체하여 국내 적용에 보다 적합하도록 하였다. 식생배출량의 경우 국내의 식생자료를 사용하여 BEIS2를 적용하여 산정하였으며, BEIS3의 적용가능성을 살펴보았다. BEIS3의 경우 국내 식생자료와 미국의 식생자료가 명확히 대응되지 않거나 자료 부족 등으로 적용의 한계가 있었으나, 향후 몇 가지의 자료만 확보된다면 충분히 적용이 가능할 것으로 사료된다. 1차년도에서는 CB4의 화학메커니즘만을 사용하였으나, 대기질 모델링에 있어CB4 외 또 하나의 가장 널리 알려진 SAPRC99 메커니즘을 적용할 수 있도록 하였다. 아울러 미세먼지 모델링이 가능하도록 추가하였으며, 그 결과를 각각 관측치와 비교하여 살펴보았다. 본 연구에서 개발된 KEI-EIPS는 지금까지 존재하지 않아 발생했던 불편함을 해소하고 범용적으로 사용할 수 있는 공개 툴이라는 점과, 사용자들의 오류 보고 등을 통해 개선되고 업그레이드 될 수 있는 기반을 갖춘 배출량 전처리 시스템이라는 점에 그 의의가 크다고 할 수 있다. 더욱이 지금까지 범용적인 툴이 존재하지 않아 동일한 자료를 이용한 대기질 연구임에도 불구하고, 사용자 마다 다른 산정방법으로 인해 동일하지 않은 예측결과를 도출하게 되는 사례가 빈번히 발생하는 점을 고려할 때, 본 연구에서 개발된 툴은 산정된 국가 배출량 자료를 대기질 모사 연구에 이용할 수 있는 보편적이고, 상호확인 가능한 처리 방안을 제공함으로써 사전환경성검토, 환경영향평가시 2차 오염물질에 대한 대기질 예측 및 대기질 개선을 위한 대기정책 수립 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. -
dc.contributor.authoralternativename Moon -
dc.contributor.authoralternativename Nan-Kyoung -
dc.contributor.otheralternativename Kim -
dc.contributor.otheralternativename Soon-Tae -
dc.contributor.otheralternativename Byun -
dc.contributor.otheralternativename Dae-Won W. -
dc.contributor.otheralternativename Lee -
dc.contributor.otheralternativename Kang-Yeol -
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