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한국의 겨울철 PM 예측을 위한 간단한 통계적 방법의 개발
Development of a simple statistical method for wintertime PM prediction in Korea

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Authors
이한솔
Advisor
박록진
Major
자연과학대학 지구환경과학부
Issue Date
2016-02
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
미세먼지PM10기상 인자인공신경망다중회귀분석MERRAPM10통계적 예측
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 지구환경과학부, 2016. 2. 박록진.
Abstract
미세먼지는 주요한 대기오염 물질 중 하나로써 인간의 건강에 유해한 영향을 미치고 시정을 악화시킨다. 또한 태양 복사 에너지를 흡수 또는 산란시켜 기후변화에도 중요하다. 지속적인 대기질 개선 정책으로 한반도의 미세먼지 농도는 지난 14년 간 꾸준히 감소하는 추세를 보이고 있지만 최근 몇 년 간은 증가하는 경향을 보인다. 특히 이러한 증가 추세는 겨울철에 뚜렷하다. 본 연구에서는 최근에 증가하는 겨울철 미세먼지 농도의 원인을 밝혀보고자 하였다. 이를 위해 과거 14년 간 한반도 중부 지방에서 관측된 지상 PM10 월 평균 농도와 Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications (MERRA) 재분석 종관 자료와의 상관성 분석을 통해서 겨울철 미세먼지 농도에 가장 중요하게 영향을 미치는 기상 인자를 밝혀냈다. 또한 분석된 기상 변수와 겨울철 한반도 PM10 농도의 상관성을 토대로, 다중선형회귀 분석과 인공신경망을 이용하여 미래의 겨울철 미세 먼지의 연간 변동성을 예측할 수 있는 간단한 통계적 방법을 개발하고자 하였다. 개발된 다중선형회귀 모형과 인공신경망 모형의 정확도를 평가해 본 결과 다중선형회귀 모형을 통해 모의된 PM10의 농도와 관측 PM10의 상관계수는 12월, 1월, 2월에 대해 각각 0.82, 0.33, 0.69 이었고, 인공신경망의 경우 각각 0.72, 0.15, 0.49 이었다. 다중선형회귀 모형이 인공신경망 모형보다 한반도 겨울철 PM10의 연간 변동성을 좀 더 잘 예측하는 것으로 나타났다. 또한 이 두 모형을 이용하여 2016년과 2050년대의 한국의 겨울철 PM10 농도를 예측해 보았다. 그 결과 2015년 12월에는 PM10 농도가 증가하는 것으로, 2016년 1월과 2월에는 감소하는 것으로 나타났다. 2050년대의 경우 2000년대에 비해서 높아진 온도 때문에 전체적으로 겨울철의 PM10 농도가 증가하는 것으로 나타났다.
Language
Korean
URI
https://hdl.handle.net/10371/131417
Files in This Item:
Appears in Collections:
College of Natural Sciences (자연과학대학)Dept. of Earth and Environmental Sciences (지구환경과학부)Theses (Master's Degree_지구환경과학부)
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