The Korean Society of Climate Change Research
[ Article ]
Journal of Climate Change Research - Vol. 8, No. 2, pp.81-89
ISSN: 2093-5919 (Print)
Print publication date 30 Jun 2017
Received 05 Sep 2016 Revised 06 Mar 2017 Accepted 03 Apr 2017
DOI: https://doi.org/10.15531/KSCCR.2017.8.2.81

CALPUFF 모델을 이용한 기후변화에 따른 일산화탄소의 대기오염 영향 분석

하민진* ; 이태경** ; 이임학*** ; 전의찬****,
*스마트에코
**세종대학교 기후변화협동과정
***서울시립대학교 환경공학과
****세종대학교 환경에너지공간융합학과
Analysis about CO Diffusion Change Caused by Climate Change Using CALPUFF
Ha, Minjin* ; Lee, Taekyeong** ; Lee, Im Hack*** ; Jeon, Eui Chan****,
*SMaRT ECO, Seoul, Korea
**Cooperate Course for Climate Change, Sejong University, Seoul, Korea
***Dept. of Environmental Engineering, University of Seoul, Korea
****Dept. of Environment and Energy, Sejong University, Seoul, Korea

Correspondence to: ecjeon@sejong.ac.kr

Abstract

In this study CALPUFF was used to estimate the influence of temperature rise, according to the observation value of temperature rise based RCP scenario, on meteorological elements (wind direction, wind speed, mixing height) and the change of pollutant diffusion. According to the result. applying estimated value of year 2050 temperature rise, the mixing height is increased as per the temperature rise, so the range of atmospheric diffusion is widened. In summer case, by applying temperature rise of 4℃ and comparing with before applying temperature rise, there was change of diffusion range as per the change of temperature between 10 AM to 11 PM. And the range of diffusion was wider than that of before temperature rise. In winter case, by applying estimated value of temperature rise, 2.3℃, diffusion range has been changed between 8 AM to 4 PM, showing different diffusion aspect from summer. Also, according to the result of air pollution level assessment with temperature rise, it was proved that the ratio of area with increasing air pollution level has been getting higher by increase of temperature.

Keywords:

Climate Change, Air Pollutant, CALPUFF, Air Pollution Assessment

1. 서 론

기후변화로 인해 기온의 상승과 대기오염의 상호작용에 대한 관심이 높아지는 추세이다. 기후변화가 대기오염 농도에 미치는 영향은 기후 특성에 따라 두 가지로 나타낼 수 있다. 첫 번째는 기온 상승으로 인한 환경거동적 측면에서 혼합고와 안정도 등의 변화이며, 두 번째는 대기오염 특성에 따른 광화학반응과 연계된 생성과 분해과정에 미치는 영향이다. Park (2010)에 따르면 기후변화에 따른 기온 상승은 대기의 혼합고와 안정고에 영향을 주면서 대기오염물질의 거동적인 측면이 변화된다. 또한 미세먼지, SOx, NOx, VOC 농도는 대기의 혼합고 및 안정도 변화에 민감하게 영향을 받는다.

기후변화로 인한 기온 상승은 기상요소(풍향, 풍속, 혼합고, 안정도, 기온)를 변화시킬 수 있으며, 기상요소의 변화는 대기오염물질의 농도 변화에 영향을 줄 수 있고, 대기오염물질 농도의 변화는 사람의 건강에 영향을 줄 수 있다. 기후변화에 따른 대기질 변화에 대한 연구에는 Moon et al.(2009), Kim et al.(2010)의 연구가 있다. Moon et al.(2009)의 연구에 따르면 기후변화로 인한 기온상승으로 대기오염물질(SO2, CO, NOx, O3) 농도가 전반적으로 상승하는 것으로 나타났다. Kim et al. (2010)의 연구는 기후변화에 따른 오존농도의 특성을 분석한 연구로 기후변화로 인한 기온상승이 미래 오존농도에 영향을 미칠 수 있다는 연구결과를 보여주고 있다.

본 연구에서는 가우시안 퍼프(Puff) 모형인 CALPUFF 모델을 사용하여 2050년 RCP 8.5 시나리오에 따른 2050년의 기온 상승이 기상요소(풍향, 풍속, 혼합고)와 대기오염물질의 확산 및 대기오염도 변화에 미치는 영향을 분석했다.


2. 연구 방법

2.1 연구의 범위 및 방법

본 연구에서 사용하는 CALPUFF 모델은 모델의 특성상 예측지점만 모델링 영역으로 지정할 경우, 지정된 영역 외 주변지역에서는 오염물질의 배출이 없는 것으로 인식된다. 따라서 농도 및 확산 변화의 정확성을 높이기 위해 연구 대상지역을 서울시와 서울시의 경계로부터 4방위로 15 km씩 이격된 지점으로 설정하였다.

대기오염물질 분석 대상지역은 2011년도 대기환경연보의 도로변 대기 측정망 자료를 토대로 선정하였다. 대기환경연보(2011)의 서울 도로변 대기측정망 분석결과에 따르면 양재로측정소의 NO2, CO, 미세먼지 농도가 가장 높게 나타났다. 따라서 본 연구에서는 오염물질 분석 대상지역을 양재로를 포함한 서초구로 설정하였다.

위와 같이 설정된 모델링 영역을 CALMET 모델을 이용하여 기온상승에 따른 기상요소(풍속, 풍향, 혼합고)의 변화를 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 CALPUFF 모델을 이용하여 2050년 기온상승에 따른 대기오염물질의 확산 및 대기오염도 변화를 분석하였다.

2.2 CALPUFF 모델 및 입력자료

본 연구에서 사용하는 CALPUFF 모델은 시간 및 공간에 따른 바람장의 변화를 PUFF(연기덩어리)의 이동에 고려할 수 있는 비정상상태 모델이다. CALPUFF 모델은 점·면 오염원에 대한 시간적인 농도 변화 분석 가능, 오염원으로부터 수백 킬로미터 범위의 모델링, 시간, 일, 연 단위의 농도 예측뿐만 아니라, 복잡한 지형 상황도 모델링이 가능하다는 특징을 갖고 있다.

CALPUFF 모델은 1) 진단(diagnostic) 및 예측(prognostic) 기상장 생성 모듈을 포함한 기상 모델, 2) 화학적 제거 및 건·습식 침적, 복잡지형 알고리즘, 빌딩 다운워시, 연기침강(Plume fumigation) 및 기타 효과들을 다루는 가우시안 퍼프 확산 모델, 3) 기상 자료와 농도 및 침적량(deposition fluxes)에 대한 결과를 볼 수 있는 후 처리 프로그램으로 구성되어 있다.

2.2.1 CALMET 입력자료

CALPUFF 모델을 구동하기 위해서는 기상장을 생성하는 기상 처리 시스템인 CALMET 모델을 사용해야 한다. CALMET 모델은 지표기상 관측 자료와 고층기상 관측 자료를 공간적으로 내삽하여 격자점에서 풍향, 풍속을 구하는 진단적 방법을 사용하고, 시간 단위의 바람과 온도를 3차원 GRID 기상장을 만드는 프로그램이다. CALMET 모델을 구동하기 위해 입력해야 하는 조건은 Table 1과 같고, 모델링 영역은 서울시와 서울시 경계로부터 4방위로 15 km씩 이격된 지점을 포함하고 있다(Fig. 1).

The input data of CALPUFF modeling

Fig. 1.

CALPUFF modeling area.

2.2.2 지형 및 기상 입력자료

연구 대상지역의 지형적 특성은 기상장과 대기오염물질의 확산분석에 영향을 미치기 때문에 모델 사용 시 연구 대상지역의 지형자료를 입력해야 한다. 지형자료 입력을 위해 환경부에서 제공하는 토지피복도를 사용하였고, 지형의 고도자료는 USGS(United States Geological Survey)에서 제공하는 SRTM3 (∼90 m)을 이용하였다.

본 연구 대상 영역의 기상 현황을 모델에 반영하기 위해 대상지역 및 대상지역 인근에 위치한 기상관측소 동두천, 파주, 서울, 인천, 수원의 기상관측소 기상자료를 이용하였다(Table 2).

Surface meteorological data

2.2.3 배출량 입력자료

본 연구의 대상지역인 서초구의 배출원 목록은 CAPSS(Clean Air Policy Support System)의 2011년도 자료를 이용하였다. 서초구에는 에너지 산업연소, 생산 공정을 제외한 배출원이 존재하는 것으로 나타났다(Table 3). 서초구의 대상물질 총배출량은 278.62 g/s으로 산정하였다.

CAPSS classification code of Seochogu emission source

2.3 기온 상승 시나리오

본 연구에서는 국립기상과학연구원의 RCP 8.5 시나리오의 최고 기온과 최저 기온 예측 자료를 대기오염 물질 확산 분석에 적용할 기온 상승 범위로 사용하기 위해 2011년 대비 2050년의 기온 차이 값을 산정하였다. 2011년과 2050년의 계절별(겨울(12∼2월), 봄(3∼5월), 여름(6∼8월), 가을(9∼11월)) 평균값의 차이를 살펴보면 여름과 겨울에 각각 4℃와 2.3℃의 상승치를 보이는 것으로 나타났다.

본 연구의 분석기간은 2011년의 여름과 겨울의 기온 극한값(2011년 중 최고 및 최저온도)을 기준으로 눈·비·태풍 등의 기상변화를 제외하고 설정하였다. 분석기간은 2011년의 최고 기온 일(7월 18일)을 포함한 4일(2011년 7월 16∼19일)과 최저 기온 일(1월 16일)을 포함한 4일(2011년 1월 14∼17일)이다.

기상요소(풍향, 풍속, 혼합고)의 변화를 알아보기 위해 사용한 기온 상승치 2℃는 2065년까지 한반도 기후변화 시나리오 중 최저 기온 상승치 2.3℃를 임의로 반올림한 값이다.


3. 연구결과

3.1. 기온 상승에 따른 기상요소의 변화

기온 상승 시 기상요소(풍향, 풍속, 혼합고)의 변화는 2011년도의 최고 기온을 기록한 7월 18일을 기준으로 분석하였다. 분석기간 내 배출량은 동일할 것이라는 가정 하에 배출농도가 가장 높은 1개 지점을 면오염원으로 설정하여 시간별 기상요소의 변화를 분석하였다. 설정한 분석기간의 눈·비·태풍 등의 기상변화를 제외하고, 일간 변화를 알아보기 위해 지표 및 고층기상자료에 동일하게 2℃로 기온을 상승시켜 변화를 분석하였다.

CALMET의 후처리모델인 PRTMET을 통해 기상요소의 변화를 분석한 결과, 기상요소 중에서 혼합고는 변화가 있었지만(Fig. 2), 풍향(Fig. 3), 풍속(Fig. 4)의 변화는 없는 것으로 나타났다. 혼합고의 변화를 살펴보면 한강 부근의 변화가 가장 두드러지고, 서울 경계를 벗어난 수도권지역에서도 변화가 나타나, 온도 상승 시 대기오염물질이 더 넓은 범위로 확산할 것이라 판단된다.

Fig. 2.

Mixing height change in the modeling area.

Fig. 3.

Wind direction change in the modeling area.

Fig. 4.

Wind speed change in the modeling area.

이와 같이 기온 상승에 따른 혼합고의 변화는 CALMET의 대기불안정 상태에서 혼합고 생성 과정은 식 (1)과 같다.

ht+dt=ht2+2Qh1+EdtΨ1 ρ cp-2dθt htΨ11/2+dθt+dtΨ1(1) 

식 (1)에서

ht+dt = t+dt 시간에서의 혼합고
ht = t 시간에서의 혼합고
Ψ1 : 혼합층 위에서의 온위온도 체감율
dθt : 혼합층 고도에서 온도차이
E : 상수(0.15)
Qh : 현열
cp : specific heat of air at constant pressure(996 m2/(s2°K))
ρ : 공기 밀도
dθt+dt=2 Ψ1 E Qh dtρ cp1/2(2) 

식 (1)에서 혼합고는 현열(Qh)의 영향을 가장 많이 받게 되어 있는데, 현열이란 물체 온도의 오르내림에 수반하여 출입하는 열이다. 지면으로부터 10 m 높이에서 측정하는 대기 온도가 상승하면 현열이 증가한다는 의미이고, 현열이 증가하면 식 (1)에 의하여 혼합고의 상승하는 결과를 나타내게 된다.

3.2 RCP 8.5 시나리오에 따른 CO의 확산 변화와 대기오염 평가

본 연구에서는 동일한 양의 대기오염물질이 배출된다는 가정 하에 온도 변화에 따른 CO의 확산 변화를 알아보는 것이 목적이므로, 농도에 대한 변화는 고려하지 않고, 기온에 따라 CO가 확산되는 범위의 변화만 분석하였다. RCP 8.5 시나리오를 바탕으로 2050년의 여름철 기온 상승 예측치인 4℃를 적용하여 분석한 결과, Fig. 5와 같이 대기오염물질의 확산 범위가 넓어지는 것으로 나타났다.

Fig. 5.

Spread degree of air pollutant on July 18, at 2 pm.

대기오염물질은 여름철 분석기간인 7월 18일의 경우, 인천방향인 서쪽으로 확산됐다. 기온 상승에 따른 확산 변화를 알아본 결과, 2050년의 동일한 날의 기온이 4℃ 상승했을 경우 0∼11시까지 확산 범위의 변화가 크게 나타나지 않았고, 12시부터 21시까지 확산 범위가 변화한 것으로 분석되었다. 확산의 범위는 10 μg/m3 이상(보라색)부터 0.001 μg/m3 이하(노란색)로 구분지었을 때 0.001 μg/m3 이하 구간의 변화가 가장 크게 나타났으며, 0.01∼1 μg/m3 이상 범위에서도 확산되는 넓이가 달라지는 것으로 분석되었다.

온도 상승 전에 비해 온도를 4℃ 상승 시 CO는 서북(경기도 파주시)과 서남(경기도 안산시)방향으로 넓게 확산되는 것으로 나타났다. 2050년의 기온 상승 예측 기온인 4℃를 적용(7월 18일)한 대기오염물질의 오염도 평가를 실시한 결과, 0시부터 10시까지는 오염도 감소 면적이 증가 면적에 비해 많은 비율을 차지하였다. 하지만 오전 12시부터 오염도가 증가한 면적이 더 많아지기 시작하면서 14시에는 전체면적(모델링 영역)의 34.1%가 오염도 증가 면적으로 분석되었다(Table 4) (Fig. 6).

Increase and reduction area ratio of air pollution level in the modeling area in summer

Fig. 6.

Increase and reduction area of air pollution level on July 18, at 2 pm.

2050년의 RCP 8.5 시나리오를 바탕으로 겨울철 기온 상승 예측치인 2.3℃를 적용할 경우, 대기오염물질의 확산 범위가 넓어지는 것으로 나타났다. 대기오염물질은 겨울철 분석기간인 1월 16일의 경우 Fig. 7과 같이 성남방향인 남동쪽으로 확산됐다. 기온 상승에 따른 확산 변화를 알아본 결과, 2050년의 동일한 일자에 기온이 2.3℃ 상승할 경우, 8시부터 16시까지 확산 범위가 변화한 것으로 분석되었다.

Fig. 7.

Spread degree of air pollutant on January 16, at 10 am.

확산의 범위는 여름철과 유사하게 0.001 μg/m3 이하(노란색) 구간의 변화가 가장 크게 나타났으며, 0.01∼1 μg/m3 이상 범위에서도 확산되는 넓이가 달라지는 것으로 분석되었다. 또한, 여름철의 분석 결과보다는 1 μg/m3 이상의 범위의 확산정도가 조금 더 큰 폭의 변화를 보였으며, 이는 여름철에 비해 겨울철의 대기오염물질의 확산이 잘 이루어지지 않는 것으로 판단할 수 있다.

대기오염물질은 온도 상승 전에 비해 온도를 2.3℃ 상승 시 남동(경기도 성남시)과 동남(경기도 하남시)방향으로 배출돼 넓게 확산되는 것으로 나타났다. 이에 따라 2050년의 기온 상승 예측 기온인 2.3℃를 적용한 1월 16일의 대기오염물질 확산 정도 변화에 따른 대기오염도의 증가 및 감소 평가를 실시한 결과, 여름철의 결과와 달리 2시, 7시, 18∼21시, 23시를 제외하고, 대기오염도가 증가하는 면적이 넓어지는 결과가 나타났다. 오전 8시부터 오염도가 증가한 면적이 오염도 감소 면적보다 더 커지기 시작하면서 10시에는 전체면적(모델링 영역)의 14.1%가 오염도 증가 면적으로 분석되었다(Table 5) (Fig. 6).

Increase and reduction area ratio of air pollution level in the modeling area in winter


4. 결과 및 고찰

본 연구에서는 대기오염물질의 배출량이 동일한 상태에서 기온 상승에 따른 오염물질의 확산범위 변화와 이에 따른 대기질의 오염도 평가를 실시했다. 기존의 기상자료에 기온을 상승시킨 CALMET(기상모델) 모델링 결과에서는 풍향 및 풍속의 변화는 없었으나, 기온상승 시 혼합고가 높아지는 결과가 도출되었다. 이는 기온 상승은 혼합고를 상승시키고, 혼합고의 상승으로 대기오염물질의 확산이 더 넓은 범위까지 이루어진다고 판단할 수 있다.

CALPUFF(대기확산모델) 모델링을 통한 여름과 겨울철의 대기오염물질의 확산 변화를 분석한 결과, 여름과 겨울의 대기오염물질의 시간대별 확산 변화가 다른 것으로 나타났다. 여름의 경우, 4℃의 기온상승을 적용하기 전과 후를 비교하였을 때, 0시부터 9시의 대기오염 확산의 큰 변화가 없었으나, 10시부터 23시까지 기온 상승에 따른 확산범위가 넓어지는 것으로 분석되었다. 확산범위의 변화가 미미했던 시간대는 일출 및 일몰의 전과 후로 일사량이 적은 시간대이고, 10시부터 19시까지는 일사량이 높아져 태양복사량이 증가하여 지면과 인접한 대류권의 공기가 데워진 영향으로 대기오염물질의 확산이 잘 일어난 것으로 사료된다. 겨울철의 경우, 2050년의 기온 상승 예측치인 2.3℃를 적용하여 분석한 결과, 여름철과 달리 8시부터 16시까지 확산 범위가 변화한 것으로 분석되었고, 이는 겨울철의 일출과 일몰 시간대가 여름과는 다르기 때문인 것으로 사료된다.

Fig. 8.

Increase and reduction area of air pollution level on January 16, at 10 am.

혼합고가 증가함에 따라 대기오염물질의 확산 범위가 넓어진다는 분석결과를 바탕으로 기온 상승에 따른 대기질의 오염도를 평가한 결과, 시간대 별로 일사량이 증가한 시간대인 10시부터 대기오염도가 증가 면적의 비율이 높아지는 것으로 나타났으며, 일 별로 대기오염도의 증가/감소 비율을 분석한 결과, 설정한 분석기간의 대기오염도가 증가한 면적이 감소한 면적의 비율에 비해 높은 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 이는 기온이 상승해 동일한 농도의 대기오염물질이 배출될 경우, 더 넓은 범위로 오염물질이 이동하고, 대기질의 오염도 증가한다고 판단할 수 있다. 또한, 일사량이 증가한 시간대는 일출 전과 일몰 후의 대기질에 비해 대기질의 오염도가 높아진다고 해석될 수 있다.

본 연구의 결과를 통해 기후변화로 인해 기온이 상승할 경우, 대기오염물질이 더 넓은 범위로 확산되고, 대기질 오염도 증가한다는 것을 확인했다. 향후 과제로는 분석대상항목을 늘려 일반대기오염물질과 온실가스(CO2, CH4, N2O, HFC, PFC, SF6)의 상관관계 분석, 확산에 따른 인체영향 등, 종합적인 연구가 필요하다.

References

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Fig. 1.

Fig. 1.
CALPUFF modeling area.

Fig. 2.

Fig. 2.
Mixing height change in the modeling area.

Fig. 3.

Fig. 3.
Wind direction change in the modeling area.

Fig. 4.

Fig. 4.
Wind speed change in the modeling area.

Fig. 5.

Fig. 5.
Spread degree of air pollutant on July 18, at 2 pm.

Fig. 6.

Fig. 6.
Increase and reduction area of air pollution level on July 18, at 2 pm.

Fig. 7.

Fig. 7.
Spread degree of air pollutant on January 16, at 10 am.

Fig. 8.

Fig. 8.
Increase and reduction area of air pollution level on January 16, at 10 am.

Table 1

The input data of CALPUFF modeling

Items Input
Capital area
(70 km × 70 km)
Grid origin
(reference point)
X (Easting) 288,185.00
Y (Northing) 4,129,011.00
Grid spacing (ΔX) 1 km
Domain size Nx (no. x grid cells) 71
Ny (no. y grid cells) 71
NO. of vertical layers 10
Cell face heights (m) 0, 20, 40, 80, 160, 300, 600, 1,000, 1,500, 2,200, 3,000
Time zone UTC+0900
Projection UTM 52 ZONE
Origin of projection Lattitude 37N 37N
Longitude 126E 127E
False easting 0.0
False northing 0.0
Datum WGS-84
Continent/ocean Asia
Geoid-ellipsoid Korean geodetic system 1995 :WGS 84
Region South Korea
Modeling period In January 14∼17, 2011 / in July 16∼19, 2011

Table 2

Surface meteorological data

File name Station number (ID) X (km) Y (km) Timezone Elevation Ht
DDC 98 330.02 4196.48 UTC+0900 (—9) 112.4
PA 99 303.60 4195.22 UTC+0900 (—9) 30.1
SE 108 320.42 4159.68 UTC+0900 (—9) 85.5
IN 112 290.70 4149.27 UTC+0900 (—9) 68.9
SU 119 321.18 4126.36 UTC+0900 (—9) 33.6

Table 3

CAPSS classification code of Seochogu emission source

SCC CODE Division SCC CODE Division
03000000 Manufacturing combustion 08000000 Non-road mobile source
04000000 Production process 09000000 Waste disposal
05000000 Energy transport and storage 10000000 Biogenic emissions
06000000 Organic solvent 11000000 Agriculture
07000000 Mobile emission 12000000 Fugitive dust

Table 4

Increase and reduction area ratio of air pollution level in the modeling area in summer

Time Increase area ratio of air pollution level (%) Decrease area ratio of air pollution level (%)
0 1.2 2.1
1 3.3 3.9
2 5.7 10.9
3 6.0 11.7
4 11.5 6.0
5 7.0 10.4
6 8.5 15.3
7 9.3 17.2
8 10.0 12.8
9 11.5 12.4
10 15.5 12.8
11 13.8 12.2
12 24.6 14.0
13 19.9 14.3
14 34.1 9.8
15 31.7 8.5
16 24.8 8.5
17 19.7 8.3
18 13.8 6.8
19 11.7 5.5
20 11.0 5.7
21 11.3 5.6
22 9.9 7.3
23 10.0 6.2

Table 5

Increase and reduction area ratio of air pollution level in the modeling area in winter

Time Increase area ratio of air pollution level (%) Decrease area ratio of air pollution level (%)
0 7.7 5.1
1 6.7 5.7
2 4.1 7.5
3 7.2 6.2
4 8.7 4.7
5 10.0 6.9
6 9.5 3.6
7 4.6 4.8
8 7.0 3.7
9 7.3 4.8
10 14.1 0.6
11 13.7 0.7
12 12.4 0.1
13 11.1 1.7
14 12.3 0.1
15 12.4 1.6
16 8.3 4.7
17 5.9 7.9
18 5.5 8.6
19 8.1 10.7
20 8.3 7.2
21 4.9 7.1
22 11.9 5.2
23 5.6 7.8