경기도 오산지역 지표오존농도의 시계열모형 연구 = Time Series Models for Ozone at Osan City in Korea

국문 초록 (Abstract)

최근 유해성이 강한 지표오존농도가 대기환경의 주요한 문제로 부각되고 있다. 본 논문에서는 경기도 오산지역의 오존농도를 일변할 시계열모형인 ARIMA(자기회귀-이동평균)모형과 설명변수를 사용할 수 있는 다변량 시계열 모형인 ARE(자기회귀오차) 모형으로분석 하였다. ARE 모형에서는 오존 전체자료를 사용한 전체모형과 오존농도가 41ppb 이상되는 자료를 사용한 부분모형 두가지 모형을 비교하였다. ARE 의 오존농도 설명변수로는 오존농도와 연관 있는 8종류의 기상자료와 4종류의 대기오염자료를 고려하였다. 기상자료의 8가지 설명변수로 일 최고온도, 일사량, 풍속, 상대습도, 강수량, 이슬점온도, 수증기압, 운량 자료를 사용하였다. 대기오염자료의 4가지 설명변수로는 아황산가스(SO2), 이산화질소(NO2), 코발트(CO)와 프로메튬10(PM10)를 사용하였다. 분석 결과 이산화질소, 프로메튬10, 강수량, 이슬점온도, 일사량, 운량을 설명변수로 채택한 ARE모형이 적합한 것으로 나타났다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The ozone data is one of the important environmental data for measurement of the atmospheric condition of the country. In this article, ARIMA model and two types of ARE models, the full ozone data ARE model and the partial ozone data ARE model, have been considered for analyzing the ozone data at Osan monitoring site in Korea. In the partial ozone data ARE model, used only data if ozone density is higher or equal to 41 ppb. In both of the ARE models, analyze the eight meteorological and four air pollution variables as the explanatory variables for the ozone data set. The eight meteorological variables are daily maximum temperature, global radiation, wind speed, relative humidity, rainfall, dew point temperature, steam pressure, and amount of cloud. The four air pollution explanatory variables are Sulfur dioxide(SO2), Nitrogen dioxide(NO2), Cobalt(CO), and Promethium 10(PM10).
The result shows that the partial ARE model is more suited for describing the ozone data. In the partial ARE model, Nitrogen dioxide(NO2), Promethium 10(PM10), rainfall, dew point temperature, daily global radiation, and the amount of cloud are used as the explanatory variables.