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ISSN : 1225-4517(Print)
ISSN : 2287-3503(Online)
Journal of Environmental Science International Vol.28 No.4 pp.413-422
DOI : https://doi.org/10.5322/JESI.2019.28.4.413

Characteristics of PM2.5 in Gwangju Evaluated by Factor Analysis

Se-Haeng Lee*, Kyung-Seog Lee, Sang-Hoon Yoon, Yoon-Cheol Yang, Ji-Young-Park, Seok-Jin Bae, Dae-Haeng Lee
Gwanju Metropolitan Health & Environment Research Institute Department of Environmental Engineering, Gwangju 61986, Korea
Corresponding author: Se-Haeng Lee, Gwangju Metropolitan Health & Environment Research Institute, Gwangju 61986, Korea Phone : +82-62-613-7581 E-mail : sehang@korea.kr
13/02/2019 23/02/2019 28/03/2019

Abstract


The objective of this study was to estimate the trends of air quality in the study area by analyzing monthly and seasonal concentration trends obtained from sampled data. To this aim, the mass concentrations of PM2.5 in the air were analyzed, as well as those of metals, ions, and total carbon within the PM2.5. The mean concentration of PM2.5 was 22.7 μg/m2. The mass composition of PM2.5 was as follows: 31.1% of ionic species, 2.2% of metallic species, and 26.7% of carbonic species (EC and OC). Ionic species, especially sulfate, ammonium, and nitrate, were the most abundant in the PM2.5 and exhibited a high correlation coefficient with the mass concentration of PM2.5. Seasonal variations of PM2.5 showed a similar pattern to those of ionic and metallic species, with high concentrations during winter and spring. PM2.5 also had a high correlation with the ionic species NO3- and NH4+. In addition, NH4+ was highly correlated with NO3-. Through factor analysis, we identified four controlling factors, and determined the pollution sources using the United States Environmental Protection Agency(U.S. EPA) pollution profile. The first factor, accounting for 19.1% of PM2.5 was attributed to motor vehicles and heating-related sources: the second factor indicated industry-related sources and secondary particles, and the other factors indicated soil, industry-related and marine sources. However, the pollution profile used in this study may be somewhat different from the actual situation in Korea, since it was obtained from US EPA. Therefore, to more accurately estimate the pollutants present in the air, a pollution profile for Korea should be produced.



인자분석을 이용한 광주지역 초미세먼지(PM2.5)의 특성 연구

이 세행*, 이 경석, 윤 상훈, 양 윤철, 박 지영, 배 석진, 이 대행
광주광역시보건환경연구원 환경연구부
    Ministry of Environment

    1. 서 론

    초미세먼지가 사회적 이슈로 크게 부각되면서 초미세 먼지의 위해성이 알려지고 이와 관련된 많은 정보들이 인터넷, SNS 등 여러 곳에서 제공되는 등 초미세먼지 관 련 언론 보도 건수도 폭발적으로 증가하고 있다. 이렇게 초미세먼지에 대한 위해성이 알려지고 국민들의 관심이 높아지자 우리나라에서도 초미세먼지 규제를 2015년부 터 시행하고 있으며, 2016년에는 경유차와 석탄화력 발 전소 규제를 통해 초미세먼지를 줄이겠다는 특별 대책을 발표하였다. 또한 2019년에는 초미세먼지 문제를 혹한, 폭염처럼 재난에 수준으로 관리하기 위한 재난 및 안전 관리기본법 등 관련법을 개정할 계획이다(Kim, 2017).

    세계보건기구에서 1급 발암물질로 지정한 초미세먼 지는 작은 크기 때문에 호흡기를 통해 폐에 침투하는 성 향이 강하여 폐에 염증을 일으키거나 폐를 손상하기도 하며(Brook et al., 2003), 호흡기계 질환을 비롯한 심근 경색, 혈관장애, 동맥경화를 유발하는 것으로 보고되고 있다.(Peters et al., 2001 ; Kunzli et al., 2005).

    이렇게 초미세먼지가 국민 건강과 생활에 미치는 영 향이 심각해지자 학계에서는 초미세먼지에 대한 발생 원 인과 대책 등 다양한 측면에서 연구가 수행되었다(Yao et al., 2002). 초미세먼지의 오염원과 위해성을 파악하 기 위해 초미세먼지에 함유된 이온, 중금속, 탄소 등 구성 성분을 조사한 결과, 초미세먼지 발생 원인은 크게 연료 연소, 산업활동, 자동차 배기가스, 2차 초미세먼지 등으 로 구분할 수 있었다. 아울러 도시 대기 중에는 2차 초미 세먼지가 상당량을 차지하고 있으며, 2차 초미세먼지의 30%에서 60% 정도가 이온성분으로 황산염, 질산염, 암 모늄염이 주로 차지하는 것으로 알려져 있다(Park et al., 2006;Won et al., 2010;Lee et al., 2015).

    그러나 그동안 국내 연구의 대부분 분석항목이 원소 성분이나 이온성분 등 제한적으로 이루어져 있으며, 분 석 시점과 지역에 따라 기여도가 다르게 평가되고 있다. 이에 국내·외적으로 초미세먼지에 대한 정확한 구성성분 을 규명하고 초미세먼지를 효율적으로 제어하고 관리방 안을 마련하기 위해서는 초미세먼지가 어디에서 오는지, 어떻게 생성하는지 등을 상세히 알아야 적절한 대책을 강구할 수 있으며, 초미세먼지에 대한 중량농도 뿐만 아 니라 구성성분에 대한 정성·정량분석이 선행되어야 한 다. 이를 위해 수용체(receptor)에서 오염물질의 물리 · 화학적 특성을 분석한 후 오염원의 확인 및 오염원의 정 량적 기여도를 평가하는 수용모델을 이용한 연구가 필요 하며, 이러한 연구가 늘어나고 있는 추세이다(Hwang et al., 2001;Park et al., 2010;Hwang et al., 2013).

    이에 본 연구에서는 초미세먼지(PM2.5)의 구성 성분 별 농도, 배출원 및 배출원의 기여도 등을 파악하고 정량 하기 위해 주기적으로 시료 채취·분석하여 미세먼지 구 성성분의 농도 변화 추이를 알아보고, 분석 자료를 바탕 으로 인자분석을 실시하여 초미세먼지 농도 변화에 미치 는 주요 영향인자를 파악하고 발생원을 추정하고자 하였 다.

    2. 재료 및 방법

    2.1. 채취지점 및 방법

    본 연구에서는 광주광역시 서구 농성동 종합대기측정 소 옥상에서 초미세먼지를 채취하였으며, 이 지점은 대 기오염물질과 기상을 상시 측정하는 대기오염자동측정 소로 Fig. 1과 같다. 농성동 지점은 광주의 중심에 위치 한 주거지역으로 주변에 공원이 있으며, 북서쪽으로 아 파트 신축 공사가 진행 중에 있다.

    시료채취는 2017년 10월부터 2018년 9월까지 매월 7 일 ∼ 14일 연속으로 채취하였으며, 채취 시간은 당일 00:00부터 익일 00:00까지 24시간 연속 채취하였다. 채 취한 시료는 현장에서 PTFE (polytetrafluoroethylene) 재질의 테이프로 밀봉한 다음 실험실로 운반 후 항온 항 습 데시케이터에 시료를 24시간 동안 보관한 뒤 분석을 실시하였다.

    2.2. 분석방법

    초미세먼지(PM2.5) 농도는 농성동 대기오염자동측정 소의 초미세먼지 측정기(BAM 1020, MetOne)에서 측 정한 자료를 사용하였으며, 이온 성분과 중금속 성분 분 석은 시료채취장비(SEQ-47/50, SEVEN LECKEL) 2 대를 사용하여 16.7 LPM의 유량으로 각각 24시간 시료 채취한 후 사용하였다. 또한 초미세먼지 측정자료의 검 증을 위해 자동측정기(BAM 1020)와 수동측정기 (SEQ-47/50)의 자료를 32회 비교분석한 결과, 기울기가 1.06, 절편값이 2.13으로 환경부 대기오염측정망 설치· 운영지침(2018)에서 제시한 기울기 0.9 ∼ 1.1, 절편값이 -2.25 ∼ 2.25 수준을 만족하였다.

    시료채취에 사용된 여지는 Zefluor supported PTFE (pore size 2.0 μm, φ 47 mm, Pall Co.)를 사용하였으며, 여지는 시료채취 전후 3일간 항온, 항습상태의 데시케이 터내에 보관하여 항량시킨 후 시료분석에 사용하였다.

    Table 1에 시료채취방법 및 주요 분석기기를 간략히 나타내었으며, 초미세먼지 중 이온성분은 여지를 추출용 기에 넣고 시료채취면에 에탄올 200 μl 를 첨가하여 여지 가 초순수에 잘 적셔지도록 하였다. 여기에 초순수 30 mL를 가한 후 초음파 추출기(model 324149, Bo Sung Ultrasonics Co.)에 넣어 2시간 동안 추출하였으며, 추출 한 용액은 여과지(5A)와 멤브레인 필터(13 mm syringe filter with 0.45 μm PVDF)로 여과한 후 IC(model 850 Professional IC, Metrohm)로 2개의 양이온(NH4+, Na+)과 3개의 음이온(SO42-, NO3-, Cl-)을 분석하였다.

    금속성분은 대기오염공정시험기준 환경대기 중 금속 화합물-유도결합플라즈마 분광법으로 분석하였으며, 전 처리방법은 질산-염산 혼합액에 의한 초음파추출법으로 1.03M 질산과 2.23M 염산의 혼합액(1:1)을 30 mL 가 한 다음 초음파 추출기에 2시간 동안 추출하였다. 추출한 용액은 여과지(5A)로 여과한 후 ICP-AES (model Optima 8300, Perkinelmer)로 총 13개의 금속성분(Fe, Al, Zn, Pb, Mn, Cu, V, Ni, As, Cr, Mg, K, Na)을 분석 하였다.

    탄소성분은 농성동측정소의 열광학적 투과도법 (Thermal Optical Transmission : TOT)으로써 NIOSH (National Institute for Occupational Safety and Health) Method 5040 Parameter를 사용한 OC/EC Analyzer (model semi-continuous OCEC/model 4, Sunset)에서 측정한 OC와 EC 농도를 사용하였다.

    2.3. 자료분석

    본 연구에서는 초미세먼지의 측정지점별, 월별 농도를 산출하여 평균, 표준편차, 최소값, 최대값 등을 기술통계 량을 산출하였으며, 각 성분별 농도를 산출하여 함유율, 변화추이를 분석하였다. 또한 초미세먼지와 각 성분별 관계를 분석하기 위해 통계프로그램인 SPSS 20. 0을 이 용해 상관분석, 회귀분석을 실시하였으며, 미세먼지의 오염원을 추정하기 위해 인자분석을 실시하였다.

    인자분석법은 분석의 대상이 되는 변수의 수가 많은 경우 이들 사이의 상호 관련성을 이용하여 변수 속에 내 재된 인자라고 부르는 소수의 공통적인 새로운 변수를 찾아내어 이들이 지니고 있는 특성으로 전체 자료가 가 지고 있는 특성을 설명하고자 하는 통계적 분석방법이다. 주로 복잡하고 방대한 환경자료에 대한 해석에 사용되며, 오염원의 기여도를 정량적으로 추정할 수는 없으나 오염 원 분류표(source profile)가 없을 때 오염원의 추정에 이 용되는 통계기법으로서 국내 · 외에 보편적으로 사용되고 있다.

    3. 결과 및 고찰

    3.1. 미세먼지 농도 및 구성성분

    Table 2는 초미세먼지와 이온, 금속, 탄소성분의 농도 분포를 나타낸 것으로 측정기간 중 초미세먼지의 평균농 도는 22.7 μg/ m3, 이온성분은 7.053 μg/ m3, 중금속은 0.496 μg/ m3, 탄소성분은 6.067 μg/ m3 으로, 이온성분은 미세먼지의 31.1%, 중금속은 2.2%, 탄소성분은 26.7% 차지하는 것으로 나타났다. 이는 농성동이 주거지역으로 도로가 인접해 있으며, 겨울철 난방과 휘발유, 경유 자동 차에 의해 이온성분과 중금속이 높게 나타난 것으로 추 정되며, 서울, 부산, 청주지역을 대상으로 조사한 연구결 과와 같이 이온성분이 가장 높은 비중을 차지하고 다음 이 탄소, 중금속 순으로 나타났다(Park et al., 2010;Kang et al., 2015;Lee et al., 2015).

    3.2. 이온성분의 농도분포

    초미세먼지 중 이온성분은 31.1% 차지하였으며, 이 중 음이온이 22.9%, 양이온이 8.1% 정도 차지하는 것으 로 나타났다. 각 이온성분의 농도를 살펴보면, 음이온의 경우 Cl-은 0.076 μg/ m3, NO3-는 1.524 μg/ m3, SO42-은 3.613 μg/ m3 으로 나타났으며, 양이온의 경우 Na+은 0.105 μg/ m3, NH4+은 1.735 μg/ m3 으로 나타나 음이온 중 에는 SO42-, 양이온 중에는 NH4+가 가장 높은 농도를 나 타내었다.

    초미세먼지를 구성하고 있는 각 이온물질의 구성비를 살펴보면, SO42-(51.2%) > NH4+(24.6%) > NO3-(21.6%) > Na+(1.5%) > Cl-(1.1%) 순으로 주로 초미세먼지 2차 생성 원인물질이 높은 비율을 차지하고 있어 서울, 부산, 청주 등 타 도시지역에서 연구한 결과와도 비슷하게 나 타났다(Park et al., 2010;Kang et al., 2015;Lee et al., 2015).

    3.3. 중금속의 농도분포

    본 연구에서 초미세먼지 중 중금속 성분은 2.2% 차지 한 것으로 나타났으나, Si 등 지각 및 토양 구성성분 중 일부 항목을 분석하지 않아 실제로는 중금속 성분이 더 많이 함유되어 있을 것으로 판단된다. 각 이온성분의 농 도를 살펴보면, Pb은 0.008 μg/ m3, Cr은 0.003 μg/ m3, Cu는 0.002 μg/ m3, Mn은 0.009 μg/ m3, Ni은 0.001 μg/ m3, As는 0.005 μg/ m3, Fe은 0.108 μg/ m3, Al은 0.055 μg/ m3, Ca은 0.044 μg/ m3, Mg은 0.035 μg/ m3, Zn은 0.033 μg/ m3, K은 0.186 μg/ m3, Ti은 0.006 μg/ m3, V은 0.003 μg/ m3 으로 나타나 K, Fe, Al, Ca, Na의 농도가 높게 나타났다.

    초미세먼지를 구성하고 있는 각 중금속의 구성비를 살펴보면, K(37.5%) > Fe(21.8%) > Al(11.0%) > Ca (8.8%) > Mg(7.1%) > Zn(6.6%) > Mn(1.8%) > Pb(1.5%) 순으로 주로 토양 및 지각성분인 물질들이 높 은 비율을 차지하고 있는 것으로 나타났다.

    3.4. 계절별 농도분포

    Fig. 2는 초미세먼지, 이온성분, 중금속, 탄소성분의 계절별 농도분포를 나타낸 것으로, 초미세먼지는 겨울 34.4 μg/ m3 > 봄 25.4 μg/ m3 > 가을 19.2 μg/ m3 > 여름 18.2 μg/ m3 순으로 나타났다. 겨울과 봄에 농도가 높은 데, 이는 겨울철 난방에 의해 발생된 초미세먼지가 봄에 까지 영향을 미치는 것으로 추정되며, 또한 겨울철과 봄 철 강우량이 적어 강우에 의한 자연적인 제거현상이 적 은 것으로 판단된다.

    이온성분은 봄 8.0 μg/ m3 > 겨울 7.9 μg/ m3 > 가을 7.8 μg/ m3 > 여름 4.5 μg/ m3 순으로, 중금속도 겨울 0.7 μg/ m3 > 봄 0.6 μg/ m3 > 가을 0.5 μg/ m3 > 여름 0.3 μg/ m3 순으 로, 탄소성분은 겨울 7.2 μg/ m3 > 가을 6.1 μg/ m3 > 봄 5.9 μg/ m3 > 여름 5.5 μg/ m3 순으로 모두 초미세먼지와 유사 한 봄과 겨울에 높게 나타났다.

    3.5. 상관분석

    상관분석은 구성성분간의 상관관계를 알아보는데 유 용한 분석이며, 그 결과가 항목간의 인과관계를 의미하 지는 않는다. 상관계수는 -1에서 1사이의 값을 가지며 상 관계수가 0에서 1에 근접할수록 양(+)의 상관성이 높아 지며, 0에서 1에 근접할수록 음(-)의 상관성 높아짐을 의미한다. Table 3은 PM2.5의 구성성분에 대한 상관분석 결과를 표로 나타낸 것이며, 상관계수 중 **, *로 표시한 것은 각각 0.01, 0.05 수준에서 유의한 값을 의미한다.

    상관분석 결과 초미세먼지는 이온성분 중 NO3- (r=0.833), NH4+(r=0.614)과 상관성이 높게 나타나 2 차 미세먼지 생성 원인물질과 연관이 있는 것으로 판단 되며, 탄소성분과도 상관성이 높게 나타났다. 또한 중금 속 중 K, Zn, Fe 등 토양원인물질과 상관성이 높게 나타 났다.

    이온성분은 NH4+가 NO3-와 상관성이 높게 나타나 2 차 미세먼지 생성원인 물질간에도 상관관계가 높은 것 으로 나타났으며, NO3-와 NH4+은 Pb, Zn, Ti 등 자동차 와 산업과 상관성이 높게 나타났다. 중금속 성분들 간에 서도 자동차와 토양기원물질간의 상관성이 높게 나타났 다.

    3.6. 인자분석

    인자분석은 다변량 분석의 하나로 특정변수 간의 상 호관련을 통해서 잠재적인 구조를 탐색하고, 인자부하량 행렬이나 인자구조 행렬의 추정치 등으로부터 인자의 해 석이 실시된다. 하지만 변수들이 여러 인자에 대하여 비 슷한 인자 부하량을 나타낼 경우에 변수들이 어느 인자 에 속하는지를 분류하기가 어렵다. 따라서 변수들의 인 자 부하량이 어느 한 인자에 높게 나타나도록 하기 위해 서 인자축을 회전시키는데, 크게 직각회전(orthogonal rotation)과 사각회전(oblique rotation)으로 나뉘어진다. 직각회전방식에는 Varimax, Quartimax, Equimax 등이 있는데 이중에서 Varimax 방식이 가장 널리 이용된다. 본 연구에서는 Varimax 직각회전방식을 이용해 미세먼 지 인자분석을 실시하였으며, 그 분석결과를 Table 4에 나타냈다.

    초미세먼지 인자분석 결과, 고유값 1이상인 요인이 7 개로 전체 분산의 72.8%를 설명해주고 있었으며, 인자 1은 19.1%, 인자 2는 14.2%, 인자 3은 12.0%, 인자 4는 8.7%, 인자 5는 6.8%, 인자 6은 6.1%, 인자 7은 5.9%를 설명해주는 것으로 조사되었다. 각 인자별로 미국 EPA 에서 제시한 오염원 분류표(source profile)를 이용하여 발생원을 추정한 결과, 인자 1에는 Pb, Zn, K, NO3-, OC, EC 등으로 그 발생원이 주로 자동차, 난방과 관련 된 성분이며, 인자 2에는 V, SO42-, NH4+으로 그 발생원 이 산업, 2차 입자 생성과 관련된 성분으로 추정할 수 있 었다. 인자 3에는 Fe, Ca, Ti이, 인자 4에는 Cr, Cu, Mn 이, 인자 5에는 As, 인자 6에는 Ni, 인자 7에는 Cl-, Na+ 으로 주로 토양, 산업, 해양과 관련된 성분으로 추정할 수 있었다. 하지만 본 연구에 사용된 오염원 분류표도 미국 EPA에서 제시한 것으로 오염원 분류표가 국내 실정과는 다소 차이가 있을 수 있다. 따라서 현재보다 더 정확한 오 염원을 추정하기 위해서는 우리나라 실정에 맞는 오염원 분류표를 만들 필요가 있다.

    인자분석에서 산출한 각 인자들이 초미세먼지 농도에 어느 정도 영향을 미치는지 알아보기 위해 회귀분석을 실시한 결과, 식 (1)과 같이 인자 1은 11.899 μg/ m3 씩, 인자 2는 4.681 μg/ m3 씩, 인자 3은 2.309 μg/ m3 씩, 인자 5은 2.492 μg/ m3 씩, 인자 6은 3.142 μg/ m3 씩, 인자 7은 1.226 μg/ m3 씩 농도가 높아지는 것으로 나타났으며, 인 자 4는 유의수준이 0.01 이상으로 유의하지 않아 회귀식 에서 제외하였다. 결정계수(R2)는 0.886로 추정된 회귀 식에 의해 전체 미세먼지 농도의 88.6 %를 설명할 수 있 으며, 유의수준 0.01 이하로 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

    P M 2.5 11.899 f a c t o r 1 + 4.681 f a c t o r 2 + 2.309 f a c t o r 3 + 2.492 f a c t o r 5 + 3.142 f a c t o r 6 + 3.142 f a c t o r 6 + 1.226 f a c t o r 7 + 22.716
    (1)

    4. 결 론

    본 연구는 2017년 10월부터 2018년 9월까지 농성동 대기오염자동측정소에서 초미세먼지의 이온성분, 중금 속, 탄소성분을 분석하고 광주지역 초미세먼지(PM2.5)의 구성 성분별 농도, 배출원 및 배출원의 기여도 등을 조사 하여 다음과 같은 결론을 얻었다.

    초미세먼지의 평균농도는 22.7 μg/ m3, 이온성분은 7.053 μg/ m3, 중금속은 0.496 μg/ m3, 탄소성분은 6.067 μg/ m3 으로, 이온성분은 초미세먼지의 31.1%, 중금속은 2.2%, 탄소성분은 26.7% 차지하는 것으로 나타났으며, 농성동 지점은 주거지역으로 도로가 인접해 있으며, 겨 울철 난방과 휘발유, 경유 자동차에 의해 이온성분과 중 금속이 높게 나타난 것으로 추정된다.

    초미세먼지의 이온성분 31.1% 중 음이온이 22.9%, 양이온이 8.1% 정도 차지하는 것으로 나타났으며, 음이 온 중에는 SO42-, 양이온 중에는 NH4+가 가장 높은 농도 를 나타내었다. 이온물질 중 초미세먼지 2차 생성 원인물 질인 SO42-(51.2%), NH4+(24.6%), NO3-(21.6%)이 높 은 비율을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 이렇게 2차 생성된 미세먼지는 입경이 작아 폐포에 침착할 가능성이 높기 때문에 SO2, NH3, NOx에 대한 배출 저감대책이 매우 필요하다.

    중금속은 K(37.5%), Fe(21.8%), Al(11.0%) 등 주로 토양 및 지각성분인 물질들이 높은 비율을 차지하고 있 는 것으로 나타났으며, 초미세먼지, 이온성분, 중금속, 탄 소성분 모두 겨울과 봄에 농도가 높은데, 이는 겨울철 난 방에 의해 발생된 초미세먼지가 봄에까지 영향을 미치는 것으로 추정되며, 또한 겨울철과 봄철 강우량이 적어 강 우에 의한 자연적인 제거현상이 적은 것으로 판단된다.

    초미세먼지는 이온성분 중 NO3-, NH4+과 같은 2차 미 세먼지 생성 원인물질과 상관성이 높게 나타났으며, 탄 소성분과 토양기원물질인 K, Zn, Fe 등과도 상관성이 높 게 나타났다. 또한 NH4+은 NO3-과 상관성이 높게 나타 나 2차 미세먼지 생성원인 물질간에도 상관관계가 높은 것으로 나타났으며, NO3-과 NH4+은 Pb, Zn, Ti 등 토양 기원물질과도 상관성이 높게 나타났다.

    인자분석 결과 총 7개의 인자가 도출되었고, 첫 번째 인자에는 자동차와 난방과 관련된 성분으로 초미세먼지 의 19.1%를 설명해 주고, 두 번째 인자는 산업과 2차 입 자 생성과 관련된 성분으로 14.2%, 세 번째 인자는 12.0%, 네 번째 인자는 8.7%, 다섯 번째 인자는 6.8%, 여섯 번째 인자는 6.1%, 일곱 번째 인자는 5.9%로 주로 토양, 산업, 해양과 관련된 성분으로 추정된다.

    하지만 본 연구에 사용된 오염원 분류표는 미국 EPA 에서 제시한 것으로 오염원 분류표가 국내 실정과는 다 소 차이가 있을 수 있다. 따라서 현재보다 더 정확한 오염 원을 추정하기 위해서는 우리나라 실정에 맞는 오염원 분류표를 만들 필요가 있다고 판단된다.

    감사의 글

    이 연구는 2018년 환경부 환경분야 시험검사의 국제 적 적합성 기반구축사업과 광주광역시보건환경연구원 연구역량강화 사업의 지원으로 수행하였습니다.

    Figure

    JESI-28-4-413_F1.gif

    The locations of the sampling sites in Nongsung.

    JESI-28-4-413_F2.gif

    Seasonal concentrations of PM2.5, ion, metal and carbon.

    Table

    Sampling and analytical methods

    The variation of PM2.5, metal, ion and carbon in the ambient air (unit: μg/ m3)

    Results of correlation analysis of PM2.5 composition

    The summary results of factor analysis for PM2.5

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