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오염원과 수용점과의 관계 정립은 오염원의 효과적인 제어, 대기질 관리 계획수립 등의 정책적인 수단의 적용 이전에 반드시 선행되어야 하는 과제이다. 오염원과 수용점과의 정성적이고 정량적인 관계를 파악하기 위해서는 EI(emission inventory)를 구축하거나 적절한 모형을 사용하는 방법등이 있는데, 전자는 후자에 비해 비용과 노력이 요구될뿐 아니라 현실적으로 불가능한 부분이 존재한다. 따라서 오염원과 수용점과의 관계규명을 하기 위해 대부분의 연구자들이 수용점에서 측정된 자료를 이용하여 오염원에 대한 할당을 행하고 있으며, 일반적으로 FA(...

오염원과 수용점과의 관계 정립은 오염원의 효과적인 제어, 대기질 관리 계획수립 등의 정책적인 수단의 적용 이전에 반드시 선행되어야 하는 과제이다. 오염원과 수용점과의 정성적이고 정량적인 관계를 파악하기 위해서는 EI(emission inventory)를 구축하거나 적절한 모형을 사용하는 방법등이 있는데, 전자는 후자에 비해 비용과 노력이 요구될뿐 아니라 현실적으로 불가능한 부분이 존재한다. 따라서 오염원과 수용점과의 관계규명을 하기 위해 대부분의 연구자들이 수용점에서 측정된 자료를 이용하여 오염원에 대한 할당을 행하고 있으며, 일반적으로 FA(factor analysis), CMB(chemical mass balance), PSCF(potential source contribution function) 등의 RM(receptor model)이 이용되어 오고 있다. 지금까지 오염원 할당에 주로 사용되어져 온 FA나 CMB 등은 현재 수용점에 영향을 주는 오염원군이 어떠한 오염원군이며, 또 이런 오염원군들이 미치는 양적인 기여도를 산정해 준다. 그렇지만 이 모형들은 오염원 규명시 국지적인 기상자료를 토대로 바람장미, 오염장미 등을 이용하여 인근 오염원과 결합하여 오염원을 추정하고 있어, 장거리 이동에 관한 부분의 해석이 힘들고 오염물의 화산에 중요한 영향을 미치는 기상자료의 일부 만을 고려하기 때문에 오염원의 위치 정보를 파악하기에는 많은 무리가 있다. 최근 미국을 주축으로 한 일련의 연구에 이용되고 있는 PSCF 모형은 수용점에서의 분석자료와 역궤적자료를 적절히 결합하여 수용점에 영향을 주는 오염원에 대한 위치 정보를 알려주는 최신의 모형이다. 본 연구에서는 먼저, 지역적인 규모 이상에서 주로 사용되어지고 있는 PSCF 모형을 국내에 적용하여 국지적인 규모에서 PSCF 모형의 적합성을 검증하고, 배경농도 지역의 황사/비황사 자료를 이용, 지역적인 규모에서 오염원의 위치 정보를 파악하고 선행연구와 비교 고찰하였으며, 대기건성침적 자료에 대해 PSCF를 적용하여 오염원의 위치 정보를 규명하는 PSCF 모형의 적용가능성을 평가한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 대상지역의 선정에 따른 격자의 크기 및 개수 그리고 PF(point filter)의 개수선정은 결과의 해석에 아주 중요한 변수들이며, 일반적으로 국지적인 규모에서는 격자의 크기를 0.05 degree, 동북아시아 정도의 중규모에서는 0.2~1degree정도, 북반구 정도의 지구규모에서는 2.5~10 degree 정도의 규모에서 PF는 3정도가 적절한 것으로 나타났다. 또한 PSCF 모형의 국내 적용성을 파악하기 위해 국지적인 규모를 대상지역으로 설정하고 자동측정망 자료를 이용하여 EI 와 대조한 결과 PSCF 값이 높은 지역과 기존에 구축된 EI정보가 정성적으로 잘 맞음을 알 수 있었다. 그리고 JPSCF(Joint Probability PSCF) 값이 0.125이상인 지점들의 JPSCF값과 해당지역의 배출량 사이의 상관성을 분석해본 결과 SO_(2) 의 경우 0.7681 PM-10의 경우 0.5477로 나타났다. SO_(2)의 경우는 상변화를 하기 때문에 국지적인 배출이 수용점에 미치는 영향이 대부분이며, PM-10의 경우는 장거리 이동에 의한 외부 오염물의 첨가가 있다고 알려져 있으며, 본 연구의 결과는 이런 특징적인 내용을 잘 설명하고 있다. 지역적인 규모에서의 적용가능성 평가를 위해 황사/비황사로 구분하여 PSCF 모형을 적용한 결과 오염물질별 이동경로를 명확히 파악할 수 있었으며, 각 오염물질들의 특징적인 현상들은 선행연구에서 조사된 오염물질별 특징들과 잘 부합되고 있다. PSCF 모형의 한계점인 측정점 부근에서 과대평가될 수 있는 오류가 있으나 본 연구에서는 다수의 측정점에서 분석된 결과를 결합하는 방법 등으로 해결하였다. 결합의 목적성을 부각시키기 위해 다수의 측정점에서 분석된 각각의 PSCF 값을 결합할 매, 곱으로 결합하는 방법이 더욱 결과값을 명확하게 제시함을 밝혔다. 대기건성침적 자료를 PSCF 모형에 최초로 적용해본 결과 침적자료는 국지적인 영향을 많이 받는 것으로 나타났고, 각각에 대한 오염원의 이동경향 파악이 가능하였다. 그러나 아직 EI 등의 자료가 미비하여 검증하지 못하였으며, 이런 경우는 오염원 각각에 대해 적용하기 보다는 PMF 분석 등을 통해 얻어지는 오염원군에 대한 자료를 PSCF 모형에 적용하여 오염원군에 대해 적용하는 방법이 향후 연구되어야 할 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The relationship between air pollution source and receptor is of crucial importance to air pollution management. In other words, finding the possible sources is the first step in improving the air quality of a specific area. In order to investigate the relationship between source and receptor, recep...

The relationship between air pollution source and receptor is of crucial importance to air pollution management. In other words, finding the possible sources is the first step in improving the air quality of a specific area. In order to investigate the relationship between source and receptor, receptor models such as FA(factor analysis), CMB(chemical mass balance), PSCF(potential source contribution function) etc. were generally used. Especially, PSCF Model use back-trajectories data generated by NOAA(national oceanic and atmospheric administration) HYSPLIT(hybrid sin91e particle lagrangian integrated trajectory) Model. As the imput data for PSCF, deposition fluxes, PM2.5 and PMIO concentrations and wind trajectories were used. Particulate concentrations were measured at Busan, Gujye island, Kanghwa and Kosung. This study provides an important example that hybrid receptor models are important tools that can be used to locate pollutant sources, especially unknown and fugitive sources in Korea. The major difference between this study and prior PSCF application studies is the modeling of deposition data and verification with local scale. This study provide the suitable control parameters, such as grid size, grid number, domain size etc. The suitable sizes of grid were 0.2×0.2 degree ~ 1×1 degree at regional scale and 0.05×0.05 degree at local scale. By using ambient air quality monitoring data, the comparison of emission inventory with PSCF results was qualitatively successful. Correlation coefficients between JPSCF(joint probability PSCF) values (≥0.125) and emission rates were 0.7681 and 0.5477 for SO_(2) and PM10, respectively. In the application of PSCF model, the diagnostic phenomenons of each contaminants on yellow dust-storm/non yellow dust-storm were examined for the estimation of application possibility in regional scale. Although there were some errors being overestimated near the sampling points, these are overcome by combining the results from many sampling points. When combining each PSCF value obtained in many receptors, the multiplication method was the most definite to identify the modeling results. In the deposition data applied to PSCF model, the result showed that the local effect was high, and transfer tendency of each pollutant was possible. Applying data about pollutants reinforcement that is analyzed through PMF analysis and so on applies rather than pollution source of each case in PSCF model and which should be studied hereafter because is unprepared yet. PSCF model is superior, but because there is no direct calculation program, time-consuming effort is necessary for running it. But PSCF model direct calculation program developed in this study made the running time a lot shorter, thus much savings on time and effort.

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