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ISSN : 2288-9167(Print)
ISSN : 2288-923X(Online)
Journal of Odor and Indoor Environment Vol.17 No.2 pp.141-150
DOI : https://doi.org/10.15250/joie.2018.17.2.141

A study on air pollution dispersion around traffic roads – effect of atmospheric stability on odor dispersion

Sang Jin Jeong*
Department of Environmental Energy Engineering, Kyonggi University
Corresponding author Tel : +82-31-249-9734 E-mail : sjjung@kyonggi.ac.kr
11/04/2018 29/05/2018 18/06/2018

Abstract


Odor dispersion from road emissions were investigated using CFD (Computational Fluid Dynamics). The Shear Stress Transport k-ω model in FLUENT CFD code was used to simulate odor dispersion around the road. The two road configurations used in the study were at-grade and fill road. Experimental data from the wind tunnel obtained in a previous study was used to validate the numerical result of the road dispersion. Five validation metrics are used to obtain an overall and quantitative evaluation of the performance of Shear Stress Transport k-ω models: the fractional bias (FB), the geometric mean bias (MG), the normalized mean square error (NMSE), the geometric variance (VG), and the fraction of predictions within a factor of two of observations (FAC2). The results of the vertical concentration profile for neutral atmospheric show reasonable performance for all five metrics. Six atmospheric stability conditions were used to evaluate the stability effect of road emission dispersion. It was found that the stability category D case of at-grade decreased the non-dimensional surface odor concentration smaller 0.78~0.93 times than those of stability category A case, and that F case decreased 0.39~0.56 times smaller than those of stability category A case. It was also found that stability category D case of filled road decreased 0.84~0.92 times the non-dimensional surface odor concentration of category A case and stability category F case decreased 0.45~0.58 times compared with stability category A case.


CFD model , Various Stability , Odor dispersion , Road

도로 인접 지역에서 대기오염물 확산에 대한 연구 – 대기 안정도 영향에 따른 악취 확산 분석

정 상 진*
경기대학교 환경에너지공학과

초록

    Kyonggi University
    © Korean Society of Odor Research and Engineering & Korean Society for Indoor Environment. All rights reserved.

    1 서 론

    도시의 확장에 따른 도로의 증가와 도로 증가에 따 른 자동차 사용량의 증대로 인하여 도로배출 대기 오 염물에 의한 도로주변 거주자 피해는 계속 증가하고 있다. 자동차에서 배출되는 미세입자, 이산화질소, 일 산화탄소, 악취 등 대기오염물의 피해는 도로주변 거주 자의 인체영향과 관련되고 있으며, 이들 피해는 천식, 호흡기질환, 심장 질환 그리고 사망 등으로 나타나고 있다(Brugge et al., 2007; HEI, 2010; Jung et al., 2012). 따라서 도로에 의한 대기오염물의 영향 파악을 위하여 도로에서 배출되는 대기오염물의 농도 확산에 대한 연구는 인체 영향 평가와 관련하여 필요한 과제 이다.

    도로에서 배출된 악취 물질의 이동, 확산은 배출구 의 특성(예; 배출구 높이, 배출강도), 기상, 지형 조건 등 다양한 인자에 따라 달라진다. 도로 주변에서 유동 과 대기오염 물질의 확산을 평가하는 주된 방법에는 현장 관측, 도로 축소 모형을 이용한 실험실 풍동 실험, 가우시안 확산 모델(예, CALINE3 (Benson, 1979), RLINE (Snyder et al., 2013), AERMOD (U.S. EPA, 2004, 2016)) 그리고 CFD (Computational Fluid Dynamics, 전산유체역학) 모델을 이용한 수치 실험이 있다 (Jeong, 2012a; Jeong, 2012b; Steffen et al., 2014).

    Heist et al. (2009)은 평탄지 도로를 포함한 성토 도 로(평탄지 지면보다 높은 위치에 설치된 도로), 절토도 로(평탄지 지면보다 낮은 위치에 설치된 도로) 그리고 도로 주변에 방음벽이 설치된 다양한 도로 조건에서 대기오염물의 이동과 확산에 대한 풍동 실험을 실시하 였다. 대기안정도는 중립으로 고정하여 실시한 그들의 연구 결과는 평탄지 도로에 비하여 성토 도로인 경우 하류에서 지표부근 오염물 농도 감소가 가장 적게 일 어나고 절토도로에서 도로 양쪽에 방음벽을 설치하는 경우 지표부근 농도가 가장 많이 감소한다고 하였다. 이들의 연구 결과는 Hagler et al. (2011), Jeong (2012b), Jeong(2013), Steffens et al. (2014)이 CFD 모델을 이 용한 연구를 통하여 확인하였다. 그러나 이들 연구는 주로 중립 대기 조건에 대한 연구로 다양한 대기 안정 도에 대한 CFD 모델을 이용한 악취 확산에 대한 연구 는 미흡한 실정이다.

    본 연구에서는 대상 악취물질을 도로 이동 차량이나 도로 주변 하수도 등에서 배출 가능한 황화수소로 하 였다. 대상 도로는 성토(Fill) 및 평탄지(At-Grade) 도로 로 하고 대기 안정도 변화에 따른 도로 주변 악취물질 의 이동과 확산을 CFD 모델을 이용하여 평가하고자 한다. 이를 달성하기 위하여 먼저 Heist et al. (2009)의 중립 대기에 대한 도로 주변 대기오염물 확산 실험 자 료를 이용하여 CFD 모델의 적용 가능성을 검토한다. 다음으로 안정도 변화에 따른 도로 배출 악취물질의 이동과 확산을 평가하여 결과를 제시하였다.

    2 연구 방법

    2.1 수치 해석 모델

    수치해석은 ANYSYS에서 제공하는 상용모델인 FLUENT ver. 14.5를 사용하였다. 모의에 사용된 기본 방정식으로 질량 및 운동량 연속식은 다음과 같다.

    ∂ u i ∂ x j = 0
    (1)

    ∂ u i ∂ t + u j ∂ u i ∂ x j = − 1 ∂ p ρ ∂ x i + μ ∂ 2 u i ρ ∂ x j ∂ x j − ∂ ∂ x j ( u ′ i u ′ j ¯ ) + g i
    (2)

    이들 식에서 t는 시간, xi는 i방향 좌표, ui는 i방향 유 속을 나타낸다. ρ는 공기의 밀도, gi는 중력을 나타내 고 μ는 점성계수(the dynamic viscosity)를 나타낸다. 식 (2)의 우변 마지막 항에 있는 Reynolds 응력은 다음 과 같다.

    − u ′ i u ′ j ¯ = − 1 ρ μ t ( ∂ u i ∂ u j + ∂ u j ∂ u i ) − 2 3 k δ i j
    (3)

    여기에서 μt는 난류 점성(the turbulent viscosity) 이다.

    Menter et al. (2003)에 따르면 SST k-ω 모델은 벽면 에서 떨어진 곳은 k-ω 모델을 사용하고 벽면 부근에서 는 k-ω 모델을 사용하여 벽면부근과 벽면에서 먼 곳에 서 유동 모두를 잘 모의할 수 있도록 개선한 모델이다. 그래서 SST k-ω 모델은 k-ω 모델이나 k-ω 모델을 단 독으로 사용하는 경우보다 벽면 부근 유동을 더 잘 모 의 한다고 하였다. 이를 참조로 본 연구에서는 난류 종 결 모델로 SST (Shear-Stress Transport) k-ω 모델을 사 용하였다. SST k-ω 모델에서 난류운동에너지(the turbulence kinetic energy), k와 비소산율(the specific dissipation rate) ω에 대한 수송방정식은 다음과 같다.

    ∂ ∂ t ( ρ k ) + ∂ ∂ x i ( ρ k u i ) = ∂ ∂ x j ( Γ k ∂ k ∂ x j ) + G ˜ k − Y k + S k
    (4)

    ∂ ∂ t ( ρ ω ) + ∂ ∂ x j ( ρ ω u j ) = ∂ ∂ x j ( Γ ω ∂ ω ∂ x j ) + G ω _ Y ω + D ω + S ω
    (5)

    여기에서 G ˜ k 는 평균 유속 경사의 난류운동에너지 생 성(the generation of turbulence kinetic energy), Gω는 비소산율 ω의 생성, Γ k 와 Γ ω 는 각각 k와 ω의 유효 확산(the effective diffusivity)을 나타내고 Yk와 Yω항은 난류에 의한 k와 ω의 소산을 나타낸다. Dω는 횡단 확 산 항(the cross-diffusion term)이고. Sk와 Sω는 소스항 을 나타낸다.

    2.2 계산영역 및 경계조건

    비교 대상의 Heist et al. (2009)의 풍동 실험 결과는 2차원 공간상의 자료로 제공 되므로 본 연구의 계산 영 역은 2차원으로 하였다. 연구 대상 도로는 평탄지(At- Grad)와 성토(Fill) 도로로 하였다. Fig. 1에 나타낸 바 와 같이 계산 영역은 길이(X) ×높이(Y) = 1300 m × 500 m로 하였다. 도로는 유입구에서 300 m 떨어진 곳 에 위치하고 폭은 36 m로 하였다. 성토 도로는 밑면 55 m, 윗면 36 m, 높이 6 m인 사다리꼴로 하였다. 도로 오염원은 Heist et al. (2009)의 연구와 유사하게 바닥 으로 하고 배출구를 두 곳으로 하였다.

    계산영역의 격자(mesh)는 바닥 부근에서 0.5 m로 하 였다. 나머지 격자는 확장 계수가 1.02로 변화되는 격 자 크기를 사용하였으며 총 셀(cell) 수는 평탄지 도로 에서 70,400개로 하고 성토 도로는 75,845개로 하였다.

    각 안정도에 대한 유입구에서 유속은 Pieterse and Harms (2013)이 제시한 다음 조건을 사용하였다.

    u = u * κ ln z z 0 , L M O n e u t r a l u = u * κ ( ln z z 0 + 5 z L M O ) , L M O > 0 , s t a b l e u = u * κ ( ln z z 0 − ln { ( 1 + x 2 2 ) ⋅ ( 1 + x 2 ) 2 } + 2 tan − 1 ( x ) − π 2 ) , L M O < 0 , u n s t a b l e
    (6)

    여기에서, x = ( 1 − 16 z L M O ) 1 / 4 , z(m)는 지면에서 높이, LMO is Monin - Obukhov 길이이다. 이들 식에서 마찰 속도 u*= 0.3 m/s 그리고 조도계수 z0= 0.3 m를 사용하 였다.

    안정도 변화에 따른 온도 프로파일은 Lin et al. (2007)이 제시한 다음 식을 사용하였다.

    T ( z ) = − γ d ( z + z s ) + T s , L M O = ∞ , n e u t r a l T ( z ) = − γ d ( z − z s ) + T s ( 1 + u * 2 κ 2 g L M O { ln z z s + 5 ( z − z s ) L M O } ) , L M O > 0 , s t a b l e T ( z ) = − γ d ( z − z s ) + T s ( 1 + u 2 * κ 2 g L M O { ln z z s − 2 ln 1 + x 0 1 + x s } ) L M O < 0 , u n s t a b l e
    (7)

    여기에서, T ( z ) 는 z 높이에서 대기의 온도(K), x 0 = ( 1 − 16 z L M O ) 1 / 2 , x s = ( 1 − 16 z s L M O ) 1 / 2 , Z s ( 1.35 m ) 는 지면 에서 높이, γd (0.01 k/m)는 건조단열감율 Ts (K)는 zs 높 이에서 온도 그리고 g (9.8 m/s2)는 중력 가속도이다.

    Pieterse and Harms (2013)에 따르면 난류에너지 k의 프로파일은 각 안정도에서 다음과 같다.

    k ( z ) = 5.48 u * 2 , L M O = ∞ n e u t r a l k ( z ) = 5.48 u * 2 ( 1 + 4 z / L M O 1 + 5 z / L M O ) , L M O > 0 , s t a b l e k ( z ) = 5.48 u * 2 [ ( 1 − z L M O ) ( 1 − 16 z L M O ) 1 / 4 ] 1 / 2 , L M O < 0 , s t a b l e
    (8)

    유입구에서 각 안정도에 대한 난류 에너지소산식은 다음과 같다.

    ε ( z ) = u * 3 κ z L M O = ∞ , n e u t r a l ε ( z ) = u * 3 κ z ( 1 + 4 z L M O ) L M O > 0 , s t a b l e ε ( z ) = u * 3 κ z ( 1 − z L M O ) L M O < 0 u n s t a b l e
    (9)

    상업적인 CFD FLUENT 모델을 사용하는 경우, Blocken et al. (2007)은 벽면 경계조건을 유입구의 프로 파일과 벽면 함수의 관계식을 다음과 같이 제안하였다.

    k s = 9.793 z 0 C s
    (10)

    여기에서 ks 조도 높이(roughness height)와 Cs는 조도 상수(roughness constant)는 벽면 함수를 만족하기 위 해 요구되는 조건이다. 조도 높이는 바닥 인접 셀의 중 심(= 0.25m) 보다 작아야 하므로 본 연구에서는 0.19m 로 하였다. 이 경우 Cs는 6.7이 되므로 이를 사용하였다.

    본 연구에서 계산된 악취농도와 풍동 실험 결과 (Heist et al., 2009) 관측 농도를 비교하기 위하여 다음 식으로 표시되는 무차원 농도(Cnon)를 사용하였다.

    C n o n = ρ C U , L x L y Q
    (11)

    여기에서 ρ ( k g / m 3 ) 는 공기의 밀도, U r ( m l s ) 는 참 조 높이(30 m)에서 풍속(4.0 m/s), C는 오염물의 계산된 질량 분율, Lx는 x방향 오염원의 길이(36 m), Lz는 z방 향 오염원의 길이(단위길이 1 m) 그리고 Q (kg / s)는 악취물질(황화수소)의 배출량(1.0 kg / s)이다.

    3 결과 및 고찰

    3.1 수치해석 모델의 적용성

    Fig. 2에는 대기안정도가 중립(D)일 때 수치해석 모 델의 정성적인 모의 가능성 평가를 위하여 Heist et al. (2009)의 풍동 실험과 본 연구 결과를 이용하여 하류 거리 X = 5H (H= 6m), 및 10H에서 무차원 농도(Cnon) 로 표시된 수직방향 무차원 높이(Y/H) 따른 농도 분포 를 나타내었다. 수치해석 결과는 전체적으로 풍동 실험 결과의 변화 패턴과 크기를 잘 모의하는 것으로 나타 났다. 그러나 X = 5H 거리에서 수치해석 결과는 성토 도로의 경우 Y/H = 1.0 이하에서 약간 작게 나타났다. X/H = 10에서는 수치해석 결과도 전체적으로 풍동 실 험의 변화 경향은 잘 나타내었다. 그러나 평탄지 도로 및 성토 도로 모두 지면 부근(Y/H < 1.5)에서 수치실험 결과는 풍동 실험 결과보다 약간 크게 나타났다. 이와 같은 결과는 Piterse and Harm (2013)의 연구에서 수 치해석 계산시 유입구에서 초기조건으로 설정된 지면 부근 난류에너지가 하류로 갈수록 지면부근 전단력의 영향으로 감소한다는 경향과 유사한 결과이다. 지표부 근 난류에너지 감소는 지표부근 오염물의 확산을 감소 시키게 되므로 지표부근 농도를 증가시키게 되는 부분 적인 원인으로 판단된다.

    Fig. 3에서는 지면 부근(높이 Y = 1.5m)에서 하류 거리 방향으로 무차원 농도 크기의 변화를 비교하기 위하여 나타내었다. 수치해석 결과는 평탄지 및 성토 도로 모두에서 오염원 근처에서 크고 하류 방향으로 갈수록 줄어드는 풍동 실험 농도 패턴 결과와 유사한 변화를 나타내었다. 그러나 X/H > 10에서 수치해석 결 과는 약간 과대 평가되었다.

    수치해석 결과의 풍동 실험 모의 가능성을 정량적으 로 평가하기 위하여 Chang and Hanna (2004)이 제시 한 평가 방법을 사용하였다. 이들에 따르면 수치 모델 의 모의 능력은 Fractional bias (FB), The geometric mean bias (MG), The normalized mean square error (NMSE), The geometric variance (VG), 그리고 The fraction of predictions within a factor of two of observations (FAC2) 등의 변수를 사용하여 평가한다. 이들 파라미터는 다음 식으로 계산한다.

    F B = ( C o ¯ − C p ¯ ) 0.5 ( C o ¯ + C p ¯ )
    (12)

    N M S E = ( C o − C p ) 2 ¯ C o ¯ ⋅ C p ¯
    (13)

    M G = exp ( ln C o ¯ − ln C p ¯ )
    (14)

    V G = exp [ ( ln C o − ln C p ) 2 ¯ ]
    (15)

    Tominaga and Stathopoulos (2017)에 따르면 FAC2 는 다음 식을 만족하는 조건이다.

    FAC2= 1 N ∑ i = 1 N n i , 단, n i = { 0.5 ≤ C p C o ≤ 2 일 때 1.0 그 외는 0.0 }
    (16)

    이들 식에서 Co는 관측치, Cp는 예측치를 나타낸다. Chang and Hanna (2004)에 의하면 ‘완벽한 모델’이 되 기 위해서는 이들 파라미터에서 FB, NMSE = 0 그리고 MG, VG, FAC2 = 1.0이 되어야 한다. 그러나 일반적으 로 ‘완벽한 모델’은 거의 불가능하기 때문에 -0.3 < FB < 0.3, NMSE < 4.0, 0.7 < MG< 1.3, VG < 1.6, 0.5 < FAC2 < 2.0 범위를 만족하면 ‘적용가능(acceptable) 모델 성 능’이라고 하였다. Table 1에서는 Chang and Hanna (2004)의 방법에 따라 평가한 모델 성능 평가 결과를 나타내었다. Table 1에서 알 수 있는 바와 같이 비교 대상으로 사용한 자료 모두 Chang and Hanna (2004) 가 제안한 ‘적용가능 모델 성능’을 나타내었다. 이상의 결과를 참조로 다음 절에서는 대기안정도만 변화시키 고 나머지 조건은 동일하게 사용하여 대기안정도가 도 로 주변 악취 물질의 확산에 미치는 영향을 평가하고 결과를 제시하였다.

    3.2 대기안정도에 따른 하류 농도의 변화

    본 연구에서 사용한 안정도 변화에 따른 계산 케이 스는 6가지 안정도 조건을 사용하였다. Fig. 4에서는 본 연구에서 사용한 6가지 대기 안정도 조건을 나타내 었다. 그림에서 X 축은 Monin-Obukhov 안정도 파라 미터(L)의 역수, Y 축은 조도길이 그리고 영문자(A (very unstable), B (moderately unstable), C (slightly unstable), D (neutral), E (stable), F (very stable))는 대 기안정도 등급을 나타낸다. 본 연구에서는 조도계수(zo) 를 0.13 m로 통일하였으므로 그림 중에 검은 점으로 나 타낸 부분이 본 연구에서 선택된 안정도 조건이다.

    Table 2에서는 본 연구에서 사용한 12가지 계산 CASE를 나타내었다. 표에 나타낸 바와 같이 Pasquill 안정도 등급은 6가지로 하였으며 FLUENT 모델에서 입력 자료는 이들 각각 안정도에 해당하는 Monin- Obukhov 길이를 사용하였다. Monin-Obukhov 길이는 Monin-Obukhov의 상사가정(similarity hypothesis)에서 제안된 변수로 대기안정도에 따라 지면 전단력의 영향 이 미치게 되는 높이를 나타내는 파라미터로 식 (17)과 같다(Arya, 1999). 식 (17)에서 u*는 마찰속도, k는 칼 만상수, g는 중력가속도, To는 지표부근 온도, θ*는 마 찰온도이다.

    L M O = u * 2 k ( g / T o ) θ *
    (17)

    FLUENT 모델에서 농도 계산 결과는 분율로 표시되 기 때문에 Fig. 5에서는 평탄지 도로에서 안정도 변화 에 따른 농도 크기 변화를 보기 위하여 질량 분율로 표 시되는 악취농도 계산 결과를 나타내었다. Fig. 5에서 알 수 있는 바와 같이 지표 부근 최대 농도는 불안정한 경우(0.495) 가장 높게 나타났으며 중립(0.403), 안정 (0.223)으로 갈수록 감소하였다. 0.01분율로 표시한 확 산 영역의 크기도 불안정한 경우 가장 크게 나타나고 중립 및 안정 쪽으로 갈수록 점차 줄어드는 것으로 나 타났다.

    Fig. 6에서는 성토 도로에 대한 농도 계산 결과를 나 타내었다. 성토 도로에서도 평탄지 도로와 유사한 안정 도의 영향을 나타내었다. 불안정인 경우(Fig. 6 (a)) 최 대 농도가 0.448로 가장 높게 나타났으며 중립(0.368) 및 안정으로 갈수록 감소하여 안정도가 F 일 때 가장 작은 값(0.204)을 나타내었다.

    Fig. 7에서는 평탄지 도로에서 안정도 변화에 따른 하류에서 무차원 악취 농도의 수직방향 프로파일의 변 화를 비교해보기 위하여 3가지 안정도(불안정(A), 중립 (D), 안정 (F))에 대한 계산 결과를 나타내었다. 불안정 (A)에서 중립(D)으로 변화됨에 따라 농도 크기의 감소 보다 중립(D)에서 안정(F) 사이의 변화폭이 크게 나타 났다. 높이에 따른 무차원 농도의 감소는 지표 부근에 서 가장 많고 고공으로 갈수록 줄어들었다.

    Fig. 8에서는 성토 도로에서 안정도 변화에 따른 하 류에서 수직방향 무차원 악취 농도 프로파일을 나타내 었다. 평탄지 도로에서와 마찬가지로 불안정(A)에서 중립(D)로 변화됨에 따라 농도 크기의 감소보다 중립 (D)에서 안정(F) 사이의 변화폭이 크게 나타났다. 높이 에 따른 무차원 농도의 감소도 불안정에서 안정으로 갈수록 평탄지에서와 유사하게 지표 부근에서 가장 많 고 고공으로 갈수록 줄어들었다.

    Fig. 9에서는 지표부근 무차원 악취 농도의 안정도에 따른 변화를 나타내었다. 평탄지 및 성토 도로 모두 안 정 대기 조건에서 가장 낮은 농도를 나타내었다. 전체 적으로 오염원 부근에서 안정도 변화에 따라 많은 농 도차이가 나타났고 장거리로 갈수록 농도 차이가 줄어 드는 경향을 보였다. 평탄지 도로에서 지표부근 농도는 D계급이 A계급의 78~93%로 나타났으며, F 계급은 A 계급의 39~56%로 나타났다. 성토 도로에서는 지표부 근 농도는 D계급은 A계급의 84~92%, F 계급은 A 계 급의 45~58% 농도를 나타내었다.

    4 결 론

    상용 CFD 모델을 사용하여 평탄지 및 성토 도로에서 대기안정도 변화에 따른 풍하측의 악취 농도 변화를 모 의하고 결과를 제시하였다. 중립 대기조건에서 농도프 로파일에 대하여 Chang and Hanna (2004)의 판정 기준 에 따라 풍동실험 자료를 이용하여 CFD 모델의 적용성 을 검토하고 6가지 안정도에 따른 안정도에 따른 풍하 측 악취 농도 변화를 모의한 결과 다음을 알 수 있었다.

    1. 중립 대기경계층에 대한 Fluent 모델에서 계산 결 과는 풍동 실험의 무차원 농도 프로파일의 변화 경향을 전반적으로 잘 모의하고 비교 대상으로 사용한 3가지 자료(X/H = 5, X/H = 10에서 프로 파일과 지표부근 Y = 1.5m 농도) 모두 Chang and Hanna (2004)가 제안한 ‘적용가능 모델 성능’ 내에 드는 결과를 나타내었다.

    2. 평탄지 및 성토 도로 모두에서 하류거리 X = 5H 및 X = 10H 에서 지표 부근 무차원 악취 농도는 불안정일 때 가장 높은 농도를 나타내었으며 중 립에서 안정 조건으로 가면서 낮은 농도를 나타 내었다.

    3. 평탄지 도로에서 지표부근 무차원 악취 농도는 안 정도 등급 D계급인 경우 A계급의 78~93%로 나 타났으며, F 계급은 A 계급의 39~56%로 나타났 다. 성토 도로에서 지표부근 무차원 악취 농도는 D계급에서는 A계급의 84~92%, F 계급에서는 A 계급의 45~58% 농도를 나타내었다.

    4. 본 연구의 결과는 안정도를 제외한 다른 조건을 고정하고 안정도만 변화시켰을 때의 결과로 장래 다양한 벽면조건(조도, 마찰계수 등) 변화에 따른 연구가 필요하다.

    5. 본 연구 결과는 도로 부근에서 악취 물질이 배출 되는 경우 주변으로 확산을 평가할 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

    감사의 글

    이 논문은 2016학년도 경기대학교 연구년 수혜로 연 구되었음.

    Figure

    JOIE-17-141_F1.gif

    Schematic diagram of computational domain for fill case.

    JOIE-17-141_F2.gif

    Comparison of vertical distribution of dimensionless concentration (Cnon) at (a) X/H = 5 and (b) X/H = 10 (where AG is At-Grade, FL is Fill and H is 6 m).

    JOIE-17-141_F3.gif

    Comparison of surface distribution of dimensionless concentration (Cnon) at Y = 1.5 m (where AG is At-Grade, FL is Fill, H is 6 m).

    JOIE-17-141_F4.gif

    Selected Pasquill’s stability classes and inverse Obukhov length (L). zo is roughness length.

    JOIE-17-141_F5.gif

    Comparison of concentration distribution for various stability conditions of at grade condition.

    JOIE-17-141_F6.gif

    Comparison of concentration distribution for various stability conditions of Filled condition.

    JOIE-17-141_F7.gif

    Comparison of dimensionless concentration (Cnon) distributions for various stability conditions of at-grade cases (where H is 6 m).

    JOIE-17-141_F8.gif

    Comparison of dimensionless concentration (Cnon) distribution for various stability conditions of Fill cases (where H is 6 m).

    JOIE-17-141_F9.gif

    Comparison of surface dimensionless concentration (Cnon) distribution for various stability conditions (where H is 6 m).

    Table

    Comparison of statistical performance measures of dimensionless concentrations

    Atmospheric stability and studied cases of this study

    AG: At-Grade, FL: Fill

    Reference

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