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문제 정의
- 따라서, 본 연구는 대구지역 부유분진의 발생원 관리 및 제어를 위한 기초적 자료를 제공할 목적으로 대구지역을 대상으로 오염원 특성이 각기 다른 4개 치역에서 부유분진농도 및 부유분진에 함유된 유해중금속 성분의 농도분포를 조사분석하고, 요인분석을 이용하여 분진 발생원의 특성 및 기여도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 추후 지역 대기질 관리를 위한 대책 수립 및 규제를 위한 자료로 이용될 수 있다.
- 본 연구는 부유분진의.지역대기질 관리를 위한 기초적 자료를 수집할 목적으로 대구시 부유분진 중 중금속의 농도특성 및 오염원의 특성을 파악하고 그에 따른 부유분진의 기여도를 예측 평가하였다.
- 본 연구는 부유분진의.지역대기질 관리를 위한 기초적 자료를 수집할 목적으로 대구시 부유분진 중 중금속의 농도특성 및 오염원의 특성을 파악하고 그에 따른 부유분진의 기여도를 예측 평가하였다. 부유 분진의 기여도를 추정하기 위해 요인분석을 이용하였으며, 본연구의 결과는 다음과 같다.
가설 설정
- H : m개 요소를 갖는 h?(i= 1, 2, 3, m)의 대각선 행렬 (diagonal matrix)
- b : WS-Wind Speed(m/sec).
제안 방법
- 본 연구에서는 Kaiser”에 의해 제안된 주성분 패턴행렬의 각 열을 중심으로 각 열에서 각 계수제곱의 분산의 합이 최소가 되는 varimax회전을 사용하였다. rotation 후 주성분이 추출되면 어느 특정 주성분에 함께 묶여진 변수들의 공통된 특성을 조사하여 자료를 해석하였다. 요인분석의 기본 모형은 다음과 같다尸
- 또한 분석의 정확성을 기하기 위해 같은 조작을 하여 바탕시험을 수행하였으며 , 전처리과정을 거친 분석 검 액을 ICP(Inductively Coupled Plasma Spectrometery, Co. JOBIN-YVON : Model JY38-S, FRANCE)를 이용하여 정성, 정량분석을 하였으며, 구체적 절차는 Fig. 2과 같다.
- 이러한 직각회전 빙법에는 varimax, quartimax, equimax rotation 등이 있다. 본 연구에서는 Kaiser”에 의해 제안된 주성분 패턴행렬의 각 열을 중심으로 각 열에서 각 계수제곱의 분산의 합이 최소가 되는 varimax회전을 사용하였다. rotation 후 주성분이 추출되면 어느 특정 주성분에 함께 묶여진 변수들의 공통된 특성을 조사하여 자료를 해석하였다.
- 지역대기질 관리를 위한 기초적 자료를 수집할 목적으로 대구시 부유분진 중 중금속의 농도특성 및 오염원의 특성을 파악하고 그에 따른 부유분진의 기여도를 예측 평가하였다. 부유 분진의 기여도를 추정하기 위해 요인분석을 이용하였으며, 본연구의 결과는 다음과 같다.
- 952S. 적재되어 있었으며, 토양 및 비산먼지등의 자연적발생원에 기인하는 요인으로 추정하였다.© 두 번째 인위적 배출원I의 요인은 Mn, As로 총 분산의 12.
- 중금속 및 기상요인과의 상관성을 분석하고 부유 분진의 농도에 영향을 미치는 오염원을 정성적으로 파악하기 위해 오염원 추정에 많이 사용되는 요인분석을 수행하였다.洒 특히 본 연구에서 사용된 요인분석 중 주성분 분석은 여러 가지의 독립변수를 가지고 있는 원자료의 통계적 특성을 잃지 않고 전체농도변동에 대한 설명 도가 큰 소수의 독립적인 주성분으로 자료를 축약함으로써 부유분진의 전체변동에 대하여 도출된 각 성분이 가지는 설명력을 정성적으로 추정할 수 있는 통계기법이다.
대상 데이터
- 공업지역으로 노원동을 선정하여 서대구 초등학교의 옥상에서 시료를 채취하였다. 이 지역은 반경 1km 내에 주요공업단지인 제3공단, 비산 염색공단 및 서대구 이현공단이 인접한 대표적인 공업지역으로 열병합 발전소와 하수종말처리장이 위치해 있을 뿐 아니라, 각종 연료의 소비량이 많고 소규모의 비철금속, 금속 가공업이 활발하며 섬유산업과 연관된 업종이 밀집되어 있는 전형적인 공업지역으로 대변할 수 있는 지점이다.
- 교통지 역으로는 대신동을 선정하여 계성초등학교의 옥상에서 시료를 채취하였다. 이 지역은 대구에서 가장 큰 간선도로인 달구벌대로와 상습적인 정체가 발생하는 달성로■가 교차하는 곳으로 교통량이 가장 많은 곳이다.
- 마지막으로, 주거지역으로 지산동을 선정하여 한 아파트의 옥상에서 시료를 채취하였다. 이 지역은 아파트 밀집 지역으로 난방기에는 중앙집중식 난방이 이루어지고 석유, 경유, B-C유 등을 난방연료로 사용하므로 화석연료의 사용에 따른 영향을 받을 것으로 예상되는 곳이다.
- 시료채취는 부유분진의 발생원이 다를 것으로 예상되는 4지점을 선택하여 1999년 1월부터 12월까지 24시간 주기로 포집하였으며 포집된 시료의 수는 각 지점별 21 개, 총 84개의 시료를 포집하였다. 본 연구에서 선택된 시료 채취 장소의 위치는 Fig.
- 교통 . 주거복합지역으로 대명동을 선정하여 계명대학교 대명동 캠퍼스 경영대 5층 건물의 옥상에서 시료를 채취하였다. 이 지역은 주변에 상가와 주거지역이 폭 넓게 형성되어 있고 지선도로가 발달되어있어 교통량의 영향을 많이 받는 곳이기도 하다.
이론/모형
- 대기 부유분진중 중금속을 추출하기 위해 여지를 4 회 분할하여 질산과산화수소법을 이용해 시료를 전처리하였다. 또한 분석의 정확성을 기하기 위해 같은 조작을 하여 바탕시험을 수행하였으며 , 전처리과정을 거친 분석 검 액을 ICP(Inductively Coupled Plasma Spectrometery, Co.
- 주성분 분석을 통해 도출된 요인성분에 대한 해석을 용이하게 하기 위해 각 요인성분의 통계적 독립성을 잃지 않고 좌표축 직교변환방법의 흐]나인 varimax 회전법을 이용하여 분석하였다. Wrimax rotatione 시킨 후 4개의 주성분과 각 주성분에 높게 적재된 변수를 주성분의 적재치로 나타내었다.
성능/효과
- 도출할 수 있었다. 4가지 주성분은 토양 및 비산먼지 관련한 자연적 발생원, 화석연료의 연소관련 인위적 배출원I, 자동차 배출원관련 인위적 배출원Ⅱ, 폐기물의 소각관련 인위적 배출원Ⅲ으로 설명할 수 있었다. 또한 도출된 주성분 중에 TSP의 농도변동에 가장 영향을 주는 것은 토양 및 비산먼지와 관련한 자연적 발생원으로 나타났고, PM-10의 농도변동에 가장 영향을 주는 것은 폐기물 소각관련 인위적 발생원m으로 나 티 났다.
- PM-10의 요인분석의 결과 4개의 주성분은 총 분산의 85.20%로 TSP의 총분산의 기여율보다 높음을 알 수 있었다. 첫 번째 요인은 Al, Fe로 총 분산의 21.
- 4에 각각 나타내었다. TSP의 농도변동율은 자연적 배출원에 관련된 토양 및 비산먼지발생원이 약 35.2%, 인위적 배출원이 약 47.7%로 나타났으며 그 중 연료 연소 관련 발생원 22.5%, 가솔린과 디젤의 차량관련 발생원 13.5%, 쓰레기 소각관련 11.7%, 기타 17.1%로 나타나 TSP의 농도변동에 총 82.8%를 도출된 주성분에 의해 설명할 수 있었다. 이와 구분하여 PM-10의 농도변동율.
- TSP의 요인분석결과 도출된 4개의 주성분은 총 분산의 82.86%를 설명할 수 있었다. 첫 번째 요인은 A1, Fe로'총 분산의 35.
- 각 부유분진의 농도와 중금속 농도간의 상관성 분석 결과 TSP농도는 Fe, Al, Mn과 높은 상관성을 보였고 (P<0.05), PM-10의 경우 Ni, Cr, Cd, Mn과 비교적 높은 상관성을 나타내었다(P<0.05). Al, Fe는 토사 및 도로 먼지의 재비산과 같은 자연적 발생원에서 유래되고 Ni, Cr, As, Mn, Cd, Pb, Zne 화석연료와 쓰레기소각, 자동차연료의 연소와 같은 인위적인 발생원에서 유래되는 중금속으로 구분 지을 수 있으며M) 이와같은 발생원적 특성은 Seinfeld 등, M)이태정 등, μ" 이세형의 연구와 유사함을 알 수 있었다.
- 결론적으로 TSP, PM-10내의 배출원C로 추정되는 발생원으로 자연적 배출원과 인위적 배출원I, n, m으로 예측 분류되었다. TSP내의 가장 높은 농도변동율을 설명하는 요인은 자연적인 배출원과 연계된 토양 및 비산먼지 관련 요인으로 추정할 수 있었지만, PM-10의 경우 쓰레기 소각과 연계한 인위적 배출원m에 의한 요인고로 높은 변동율을 추정할 수 있었다.
- 기상요인과 각 부유분진간의 상관성 분석 결과 TSP, PM-10 모두 일사량과 음의 상관성 (P<0.05)을 가지는 반면 다른 기상요인과는 큰 상관성을 보이지 않았다.
- 기상요인과 각 부유분진내 중금속간의 상관성 분석 결과 TSP내에서는 Fe, Al이 일사량과 음의 상관성 (P<0.05)을 보였:고 PM-10내에서는 Ni, Cr, Cd; 일사량, Cd와 상대습도가 음의 상관성 (P<0.05)을 보였다. 그 외 나머지 중금속은 대체로 낮은 음의 상관성을 보였다.
- Pb는 차량의 연료연소에 기인하는 중금속으로19)理 하나의 중금속이 독립적으로 주성분을 이루고 있지만 PM-10의 농도변동에 있어 높은 설명율을 보이고 있었다. 네번째 요인은 Ni, Cr, Cd로 총 분산의 41.55%의 높은 기여율을 보였고 요인부하량은 0.703~ 0.945로 높게 적재되어 있었다. 이는 쓰레기 소각이나 폐기물 소각에 관련된 전형적인 중금속으로 인위적 배출원 Ⅲ 의주 성분으로 추정할 수 있다.
- 둘째, 각 부유분진과 중금속, 기상요소와의 상관분석 결과 TSP, PM-10 모두 일사량과 음의 상관성을 보였고, TSP내 중금속의 경우 Fe, Al, Mn간의 상관성이 매우 높았고, PM-10내에서는 Ni, Cr, Cd사이에 높은 상관성을 보였다. 이는 중금속의 발생원이 유사할 수록 상관성이 높음을 알 수 있었다.
- 4가지 주성분은 토양 및 비산먼지 관련한 자연적 발생원, 화석연료의 연소관련 인위적 배출원I, 자동차 배출원관련 인위적 배출원Ⅱ, 폐기물의 소각관련 인위적 배출원Ⅲ으로 설명할 수 있었다. 또한 도출된 주성분 중에 TSP의 농도변동에 가장 영향을 주는 것은 토양 및 비산먼지와 관련한 자연적 발생원으로 나타났고, PM-10의 농도변동에 가장 영향을 주는 것은 폐기물 소각관련 인위적 발생원m으로 나 티 났다. 이러한 주성분들은 TSP, PM-10 각각 부유 분진농도변동의 약 80%이상을 설명할 수 있었다.
- 紿21)이런 차이에도 불구하고 요인부하량이 높게 적재된 것은 지역적 특성(자연적 오염원, 인위적 오염원)에 따른 발생원의 차이인 것으로 사료되며 보다 정확한 결과를 위해 충분한 시료의 수가 요구된다. 마지막 요인은 Zn, Ni로 11.71% 의 총 분산의 설명률을 보이며 0.804, 0.669로 비교적 높은 요인부하량을 보였다. 이는 폐기물 소각에 관련한 인위적 발생원IH으로 구분하여 요인을 축약할 수있었다户
- Mi母 토양이나 비산먼지에 기인하는 중금속인 반면© As는 연료의 연소에서 배출되는 전형적인 중금속으로29다소 요인추측에 문제를 가지고 있음을 알 수 있었다. 세 번째 인위적 배 출원 II의 요인은 Ph로 eigenvalue가 0.91 이지만 상대적으로 10.13%의 높은 총 분산의 기여율을 보였고 요인부하량도 0.931 로서 높은 적재치의 값을 보이고 있었다. Pb는 차량의 연료연소에 기인하는 중금속으로19)理 하나의 중금속이 독립적으로 주성분을 이루고 있지만 PM-10의 농도변동에 있어 높은 설명율을 보이고 있었다.
- 셋째 , 요인분석 중 주성분 분석을 이용하여 부유 분진의 발생원을 예측 평가한 결과 4가지 주성분들을 축약하여 도출할 수 있었다. 4가지 주성분은 토양 및 비산먼지 관련한 자연적 발생원, 화석연료의 연소관련 인위적 배출원I, 자동차 배출원관련 인위적 배출원Ⅱ, 폐기물의 소각관련 인위적 배출원Ⅲ으로 설명할 수 있었다.
- 각 부유분진의 계절별 평균농도는 겨울>봄>가을> 여름 순으로 높게 나타났다. 중금속 중 Fe, Al, Zn, MnS] 농도는 TSP에서 높게 나타났고 Pb, As, Ni, Cr, Cd의 농도는 PM-10에서 높게 나타났다.
- 86%를 설명할 수 있었다. 첫 번째 요인은 A1, Fe로'총 분산의 35.16%를 설명하며 요인부하량은 0.967, 0.9505- 매우 높게 적재되었고, 이는 토양 및 비산먼지와 같은 자연적 발생원으로 추정할 수 있었다. 16)두 번째 요인은 as, Mn, Cr로 총 분산의 22.
- 20%로 TSP의 총분산의 기여율보다 높음을 알 수 있었다. 첫 번째 요인은 Al, Fe로 총 분산의 21.03% 를 설명하고 부하량은 0.792, 0.952S. 적재되어 있었으며, 토양 및 비산먼지등의 자연적발생원에 기인하는 요인으로 추정하였다.
- 첫째, 조사기간 중 대구시 총부유분진(TSP)의 평균농도는 123|ig/m3, 미세분진 (PM-10)의 농도는 69 |ig/m3 으로 TSP의 농도가 약 1.8배 더 높은 것으로 나타났다. 각 부유분진의 계절별 평균농도는 겨울>봄>가을> 여름 순으로 높게 나타났다.
- 한편 부유분진별 중금속 농도간의 상관성을:분석한 결과 TSP내 각 중금속간 상관성은 A同 Fe, Fe와 Mn 이 0.94, 0.61 로 높게 나타났으며 (P<0.05), PM-10 내의 중금속은 Ni와 Cr, Cr과 Cd가 0.85, Ni와 Cd도 0.78 로 높게 나티났으며 (P<0.05) 나머지 중금속간에는 양의 상관성을 보여 동일발생원에서 배출되는 중금속간의 상관성이 높아짐을 알 수 있었다.
후속연구
- 여기서 Pb 는 전형적인 자동차 배출원에 기인하는 원소임을 알 수 있지만, 19) cd는 쓰레기 소각이나 폐기물 소각에 기인하는 원소로 잘 알려져 있다.紿21)이런 차이에도 불구하고 요인부하량이 높게 적재된 것은 지역적 특성(자연적 오염원, 인위적 오염원)에 따른 발생원의 차이인 것으로 사료되며 보다 정확한 결과를 위해 충분한 시료의 수가 요구된다. 마지막 요인은 Zn, Ni로 11.
- 따라서 합리적이고 종합적인 대기질 보전대책이 지역별로 수행되어야 하며 유해성 대기오염물질의 체계적인 관리와 대책 마련을 위해 측정자료의 data base 와 발생원 추정연구가 지속적으로 수행되어야 할:것으로 사료된다.
- 발생원의 특성 및 기여도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 추후 지역 대기질 관리를 위한 대책 수립 및 규제를 위한 자료로 이용될 수 있다.
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