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KCI등재 학술저널

격자 기반 공간보간 기법을 활용한 국내 PM10 자료의 시공간적 변동성 분석

Spatiotemporal Analysis of Variability in Domestic PM10 Data Using Grid Based Spatial Interpolation Method

DOI : 10.9798/KOSHAM.2022.22.1.7
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본 연구에서는 2001년부터 2019년까지 관측된 국내 PM10 자료에 대한 시공간적 변동성 분석을 수행하였다. 이를 위해 연도별로 최소 175개에서 최대 484개의 지점 자료를 역거리가중법을 이용하여 공간보간하였다. 웨이블릿 분석을 통해 일평균 자료에 대한 주기적 변동성에 대해 검토한 결과, PM10은 약 1년 정도의 기간을 두고 규칙적으로 반복하는 것을 확인할 수 있었다. 월평균 및 연평균 자료에 대해 Mann-Kendall 검정을 적용한 결과, 1년에 약 1 μg/m3 정도 감소하는 추세를 보임을 확인하였다. 연평균 자료를 이용하여 격자 단위의 공간적 변화를 살펴본 결과, 북쪽으로 갈수록 상대적으로 PM10이 높게 나타났으며 시간이 지남에 따라 절대적인 관측값 및 편차가 상당히 감소된 것을 확인할 수 있었다. 전체 기간에 대한 연평균 자료들의 평균은 수도권 부근이 상대적으로 높은 것으로 확인되었으며, 표준편차에서도 유사한 경향을 확인할 수 있었다.

This study analyzed spatiotemporal variability in domestic PM10 data from 2001 to 2019. From annual numbers of stations between 175 and 484, the point data at each station were spatially interpolated using the inverse distance weighted method. A periodic variability in daily mean data was examined through wavelet analysis, which showed that there was a clear annual pattern with the periodic change following a regular cycle. The Mann-Kendall Test for monthly and annual mean data showed a decreasing trend in about 1 μg/m3 per year. The spatial change in the grid data for annual mean data represented that it was relatively higher in the northern regions than that in the southern regions and its mean and deviation decreased significantly over time. For the entire period of observation data, it was found that annual mean and standard deviation of PM10 concentrations were relatively high in the region near the metropolitan area.

1. 서 론

2. 연구 자료

3. 연구 방법

4. 국내 PM10 일평균 자료에 대한 분석 결과

5. 연평균 자료를 이용한 지역별 차이에 대한 분석

6. 결 론

References

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