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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 서울지역 중 성동구에 위치한 한양대학교에서 일년간의 측정자료를 통해 계절별 PM2.5 의 중량농도와 화학적 조성을 조사하고 다변량 통계기법의 하나인 주성분 분석을 이용하여 PM2.5 발생원의 정성적인 기여도를 평가하고자 한다.
제안 방법
- Microwave의 vessel에 여지를 넣고 1.03M HNO3 + 2.23M HC1 (1:1)을 10 가하여 microwave로 545W에서 5분, 545W에서 5분, 344W에서 5분을 가열한 후 다시 1.03M HNO3 + 2.23M HC1 (1:1)을 15 戒를 가하여 직경 25 imn의 막여지 (cellulose nitrate membrane filter, 0.45 也m pore size, whatman Co.)를 이용하여 여과한 후 Inductively Coupled Plasma Mass Spectromety (perkin-elmer co., medel : sciex elan 5000)로 분석하였다. 미세먼지 중 중금속 성분은 총 39개 성분을 분석하였으며 분석시 계절별 모두 검출한계이상으로 조사된 Al, As, Ba, Ca, Cd, Cr, Cu, Fe, Mn, Pb, V, Zn의 12가지로 한정하였다.
- is instrumental detection limit. The measurement value, mean recovery, and RSD are obtained based on 12 determinations using the analytical procedure on NBS 1634 urban particulate standard. The concentrations given in the table are expressed in w/v basis
- 45 例 pore size, Whatman co.X 이용하여 여과한 후 Ion Chromatography (diomex co., model : DX-500)를이용하여 분석하였다. 미세먼지 중 이온 성분은 총 9개 성분을 분석하였으며 분석시 산성 오염물질에 영향을 주는 Na', NH4*, Cl , NO3 , 、(育-의 5가지로 한정하였다.
- 7 e/min 의 유량으로 포집하였다. 미량 금속성분을 측정하기 위하여 매 7일간 포집하였으며, 측정시 동일한 시간에 측정하기 위하여 측정시간을 오전 10부터 7 일후 오전 10시까지 168시간으로 하였다. 미세먼지의 농도를 계절별로 조사하기 위해 가을철 측정은 2000년 10월 1일부터 2000년 11월 29일까지, 2001 년 9월 3월부터 9월 26일까지, 겨울철 측정은 2000 년 12월 1일부터 20()1년 2월 22일까지, 봄철 측정은 3월 9일부터 5월 28일까지, 여름철 측정은 6월 3일부터 8월 30일까지 구분하여 조사하였다.
- 미량 금속성분을 측정하기 위하여 매 7일간 포집하였으며, 측정시 동일한 시간에 측정하기 위하여 측정시간을 오전 10부터 7 일후 오전 10시까지 168시간으로 하였다. 미세먼지의 농도를 계절별로 조사하기 위해 가을철 측정은 2000년 10월 1일부터 2000년 11월 29일까지, 2001 년 9월 3월부터 9월 26일까지, 겨울철 측정은 2000 년 12월 1일부터 20()1년 2월 22일까지, 봄철 측정은 3월 9일부터 5월 28일까지, 여름철 측정은 6월 3일부터 8월 30일까지 구분하여 조사하였다.
- 본 연구는 서울지역의 PM2.5의 화학적 조성을 조사하기 위하여 2000년 10월 1일부터 2001년 9월 26 일까지 계절별(봄, 여름, 가을 겨울)로 PMio di chotomous air sampler를 이용하여 포집한 후, 1CP-MS를 이용하여 검출한계 이상인 13가지의 중금속 성분(Al, As, Ba, Ca, Cd, Cr, Cu, Fe, Mn, Pb, Si, V, Zn)과 IC를 이용하여 5가지의 수용성 이온 성분(Na', NH4\ Cl; NO3, SO})을 측정/분석하였다. 분석결과에 얻어진 PM2.
- 또, 이들 금속성분 중에서 토양의 주요성분들인 Si, Al, Ca, Fe 및 Mn 등은 황사 및 자연적인 입자상물질의 발생량과 직접적인 영향을 받고 있는 것으로 조사되고 있다”, 이 등2叫은 자연적인 발생원과 인위적인 발생원의 기여정도를 판단하기 위한 자료로 Mn을 이용하여 enrichment factor를 산출하였으며 신 등29'은 A1 을 이용하여 enrichment factor를 산출하였다. 본 연구에서는 측정지점의 지역 여건을 고려하여 인위적인 발생원에 영향을 받지 않는 Si 를 이용하여 토양의 기여율을 조사하였으며, 다음의 식을 적용하였다.
- 5의 화학적 조성을 조사하기 위하여 2000년 10월 1일부터 2001년 9월 26 일까지 계절별(봄, 여름, 가을 겨울)로 PMio di chotomous air sampler를 이용하여 포집한 후, 1CP-MS를 이용하여 검출한계 이상인 13가지의 중금속 성분(Al, As, Ba, Ca, Cd, Cr, Cu, Fe, Mn, Pb, Si, V, Zn)과 IC를 이용하여 5가지의 수용성 이온 성분(Na', NH4\ Cl; NO3, SO})을 측정/분석하였다. 분석결과에 얻어진 PM2.5의 농도와 화학적 성분의 농도를 계절별로 비교하였으며, 중금속 성분의 정성적인 발생원의 기여도를 파악하기 위하여 주성분 분석을 실시하였다.
- 분석방법에 대한 정확성을 확인하기 위하여 화학원소에 대한 회수율 검사를 실시하였다. 실험에 사용된 standard solution은 국제표준기술연구원(na tional institute of standards & technology)에서 제조한 Standard Reference Material 1643c 와 1643d를 이용하였으며, Standard solution을 여지에 spike 하여 건조 시킨 다음, microwave법으로 전처리하여 5회 반복 측정하였다.
- 대한 회수율 검사를 실시하였다. 실험에 사용된 standard solution은 국제표준기술연구원(na tional institute of standards & technology)에서 제조한 Standard Reference Material 1643c 와 1643d를 이용하였으며, Standard solution을 여지에 spike 하여 건조 시킨 다음, microwave법으로 전처리하여 5회 반복 측정하였다. 화학원소에 대한 회수율 및 제현성은 Table 3에 나타내었다.
- 인자의 수를 결정하기 위해서 각각의 인자로 설명할 수 있는 분산의 총합인 고유치(eigenvalue)를 1이상인 인자를 채택하였으며 직교회전(orthogonal rotation) 방법인 VARIMAX 법을 이용하여 인자 부하량을 산출하였으며, 각각의 주성분에 대한 기여도를 계산하여 중금속 성분에 대한 발생원을 추정하였다. 주성분 분석에 대한 적합도을 검정하기 위하여 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (KNQ)와 Bartlett test of Sphericity의 값을 사용하였다.
- 측정을 위해 filter는 Ranged Telfon membrane filter (2.0 /zm pore size, 37 mm diameter, Graseby- Andersen TEF-DISC™)< 사용하였으며, 바탕 시험용 필터(blank filter), 현장용 필터(field blank), 실험용 필터(lab blank), 측정시료 등으로 구분하였다. 사용된 filter는 바탕농도의 값이 적고 흡습성이 작아 수분의 영향이 적으며, 낮은 바탕무게를 가지고 있으며 흡입되는 가스와 흡착하여 화학적 반응을 일으키지 않는 장점을 가지고 있는 알려져 있다® 그러나 filter에 있어서 발생할 수 있는 수분의 영향을 최소화하기 위해 측정 전 .
- 후에 항온 . 항습 상태를 유지시키는 데시케이터 (sanplate co., model : D-BOX) 내에서 48시간 이상 보관하여 항량시킨후 감도 0.01 mg의 화학저울 (mettler toled co., model : AG245)로 칭량하였다.
대상 데이터
- PMio dichotomous air sampler를 이용하여 2000 년 10월 1일부터 20()1년 9월 26일까지 한양대학교 서울캠퍼스 의과대학 옥상에 설치하고, 16.7 e/min 의 유량으로 포집하였다. 미량 금속성분을 측정하기 위하여 매 7일간 포집하였으며, 측정시 동일한 시간에 측정하기 위하여 측정시간을 오전 10부터 7 일후 오전 10시까지 168시간으로 하였다.
- 41%로 가장 나크5■게 나타났다. 그리고, 검출저한계(lower detection limits) 중 기기검출한계(instrumental detection limits, IDL)를 측정하였으며, 표준물질을 대상으로 5회 이상 반복 분석을 수행한 후 각 물질의 측정농도의 표준편차를 이용하여 signal to noise ratio(S/N 비) 3.3 을 적용한 결과, 검출한계는 A1 4.10, As 11.24, Ba 12.96, Ca 634.20, Cd 0.74, Cr 2.53, Cu 1.12, Fe 19.27, Mn 1.52, Pb 1.75, V 17.57, Zn 3.38 回« 이였다.
- , model : DX-500)를이용하여 분석하였다. 미세먼지 중 이온 성분은 총 9개 성분을 분석하였으며 분석시 산성 오염물질에 영향을 주는 Na', NH4*, Cl , NO3 , 、(育-의 5가지로 한정하였다. 그리고, 분석기기에 대한 재현성 시험을 실시하였으며, 그 결과는 Table 4와 같다.
- , medel : sciex elan 5000)로 분석하였다. 미세먼지 중 중금속 성분은 총 39개 성분을 분석하였으며 분석시 계절별 모두 검출한계이상으로 조사된 Al, As, Ba, Ca, Cd, Cr, Cu, Fe, Mn, Pb, V, Zn의 12가지로 한정하였다. Table 2는 ICP-MS의 분석조건을 나타내었다.
데이터처리
- ⑼ 또 이 요인을 구성하고 있는 주성분을 선정하여 요인분석-다변량 회귀 모 s (factor analysis-multiple regression model; FA-MLR model)을 이용하여 발생원의 정량적 분석에 이용되고 있다.20, PM2.5 중 중금속 성분에 대한 주성분 분석을 평가하기 위해 SPSS 9.0 for Window를 이용하였으며, 먼저 각 항목의 분석자료를 이용하여 상관성 분석을 선행하였고, 각 성분들간에 상호 연관성을 파악하고자 주성분 분석을 실시하였다.
이론/모형
- 대기중의 미세입자를 포집하기 위하여 PM”과 PM2.5 inlet이 포함된 PMio dichotomous air sam pler (series 241-U, 미국 Graseby-Andersen 社)를 사용하였다. PMio dichotomous air sampler는 PMio inlet과 virtual impactor가 장착되어 있어 PMio inlet를 통해 공기역학적 직경 10 例이하의 입자상물질 (PMio)을 유입한 후 virtual impactor에서 유량 조절을 통해 공기역학적 직경 2.
- 주성분 분석에 대한 검증방법으로 Bartlett의 sphericity 의 값과 Kaiser-Meyer-Olkin (KM0) 값을 이용하였다. 분석에 이용된 13개 변수에 대한 KMO 치는 0.
- 주성분 분석에 대한 적합도을 검정하기 위하여 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (KNQ)와 Bartlett test of Sphericity의 값을 사용하였다. KMO는 변수의 쌍들 간의 상관관계가 다른 변수에 의해 설명되는 정도를 나타내는 것이며, Bartlett의 단위 행렬 점검은 주성분 분석에 이용될 변수들이 서로 독립적인지 아닌지를 점검하는 가장 손쉬운 방법이다.
- 중금속 성분의 농도를 측정하기 위해서 Standard Method (for the examination of water and waste water, 18th edition, 1992)를 참고하여 Microwave 법을 이용하였다. Microwave 전처리 방법은 기존의 전처리 방법에 비해 고온.
성능/효과
- 사료된다.3" 세 번째 요인은 Cr으로 총분산의 9.8 %를 설명하며 고유치는 1.278이 나타났으며, 단일성분으로 발생원을 확인할 수 없었다.
- 계절별로 PM의 농도를 조사한 결과, PM25는 겨울철 평균농도가 33.91 ±8.95 "g/m'로 여름철 평균농도 14.92±7.66 “g/rrf보다 약 2.3배 높게 나타났으며, PMio 또한 겨울철 평균농도가 66.58+17.14 儡/m’로 여름철 평균농도 30.75+12.99 “g/irf보다 약 2.2배 높게 나타났다. 도시지역에서 입자농도는 기상 조건과 지역여건, 주변의 배출원, 즉 자동차와 산업활동에서 배출로 인한 영향과 겨울철 난방시설로 인해 입자상 물질의 농도가 증가하게 된다.
- 1) 조사기간 중 PM%의 계절별 농도는 겨울(33.91 /zg/m1) > 봄(28.79 /zg/m1) > 가을(18.62 /zg/m1) > 여름(14.92 /zg/m1) 순으로 조사되어 주로 겨울철에 대기중 PM2.5의 농도가 높은 것을 확인할 수 있었다. PMk)에 대한 PM25의 기여도는 33.
- 2) PM2.5의 중금속 성분은 Si > Fe > Al > Zn > Ca > Ba > V > Pb > As > Cu > Cr > Cd 순으로 높은 농도를 보였다. 중금속 성분의 PM2KPM10의 비는 인위적인 발생원에서 기인하는 Cd, Cr, Pb, V, Zn과 같은 중금속 성분의 비율이 높은 조사되었고, 자연적인 발생원에서 기인하는 Al, Ca, Fe, Mn, Si와 같은 중금속 성분의 비율이 낮게 조사되었다.
- 3) PM2.5 중 이온 성분의 농도는 N03 > SO? > Cl > NH4* 순으로 조사되었으며, PM2.搾Mio의 비를 조사한 결과, NOj, SO?; Cl 의 비율이 높아 PM”에 포함되 어 있는 PM23가 산성오염 물질에 많은 영향을 받는 것으로 조사되었다.
- 4) PM%의 정성적인 발생원을 추정하기 위해 중금속 성분에 대한 주성분 분석의 결과 3개의 주성분으로 나누어 졌으며, 주요 발생원은 자연 발생원인 토양성분과 석유연료 연소에서 배출되는 성분으로 추정되어 이 발생원이 중금속 성분 농도에 영향을 미치는 것으로 사료되며, PM2.5 의화학적 성분은 지역여건과 기상조건, 계절변동에 많은 영향을 받는 것으로 사료된다.
- PM10 에 대한 PM25 의 기여도를 조사한 결과, PM2.5의 중량농도는 PM®의 중량농도에 33.7 - 83.5 %를 기여하는 것으로 조사되었다. Chow 등24은 PM2.
- PM2.5의 요인분석결과 도출된 4개의 주성분은 총분산의 70.63 %를 설명할 수 있었다. 첫 번째 요인은 Mn, Cu, Ca, Cd, Al, As, Fe, Pb으로 총분산의 47.
- PM25의 봄철 평균농도 28.79+11.44 昭/m’는 가을철 평균농도 18.62士7.07 飓/m’보다 약 L5배 높은 것으로 조사되었으며, PMio의 봄철 평균농도 43.33 ±14.93 /zg/m'는 가을철 평균농도 36.97±10.11 昭/ 보다 약 1.2배 높은 것으로 조사되었다. 이는 봄철에 우리나라에 자주 발생하는 황사현상이 매년 3〜4회 정도 발생하여 대기 중 입자상 물질의 농도를 증가시키는 원인이며 2001년에는 황사의 발생 빈도가 심하여 이에 PM의 농도가 가을철보다 봄철이 높은 것으로 사료된다.
- 5의 농도가 높은 것을 확인할 수 있었다. PMk)에 대한 PM25의 기여도는 33.7〜 83.5 %로 나타났으며, PMzMWR의 평균비는 0.54로 조사되었고, 회귀분석에서 PMio=4.2OPM2.5 +9.91, R2=0.73 (p < 0.05)의 회귀관계식을 나타나 PM2.5로 PMw을 73% 수준에서 설명할 수 있었으며 통계적으로 유의한 값을 보였다.
- PMz/PMio의 비를 조사한 결과, Cd(0.82) > V(0.78) > Pb(0.76) > Zn(0.66) > Cr(0.60) > Ba(0.53) > Cu(0.51) > Si(0.45) > Mn(0.43) > As(0.39) > Fe(0.38) > AK0.26) > Ca(0.19) 순으로 조사되어 PMio에 포함된 PMu의 구성성분 중 자동차의 배출가스나 화석연료의 연소 등에서 배출되는 인위적인 발생원에서 기인하는 중금속 성분의 비율 (Cd, Cr, Pb, V, Zn)이 높은 것으로 조사되었으며, 토양과 같은 자연적인 발생원에서 기인하는 중금속 성분(Al, Ca, Fe, Mn, Si)은 PMm에 높은 비율을 나타내었다. 이것은 Chow⑹가 보고한 결과와 유사한 결과를 나타내었으며, 이들 물질 중 Cd, Cr, Pb 은 미국 EPA(1996)에서 발암물질(Group A : Cr6, 등) 또는 유력한 인체 발암물질(Group B : Cd, Pb 등)로 분류하고 있어 PNR)에 포함된 PM*의 화학적 구성성분 중 인체에 위해한 성분이 다량으로 존재하는 것을 확인할 수 있었다.
- PMze/PMio의 비를 조사한 결과, C1 (0.70), NO3 (0.76), SCWmB)는 PM2.5를 구성하고 있는 성분임을 확인할 수 있었으며, 산성오염물질의 영향을 PM10 에 비해 PM2.5 가 많이 받는 것으로 조사되었다. Chow, 。는 PM2.
- 97%로 가장 나쁘게 나타났다. 검출저한계 (lower detection limits) 중 기기검출한계(instru mental detection limits, IDL)를 측정하였으며, 표준물질을 대상으로 5회이상 반복분석을 수행한 후 각 물질의 측정농도의 표준편차를 이용하여 signal to noise ratio(S/N 비) 3.3을 적용한 결과, 검출한계는 Na* 0.005, NH」0.049, K* 0.037, Ca2* 0.075, Mg2* 0.002, F「0.005, Cl 0.035, NO3- 0.014, SO42- 0.019 mg/2 이였다.
- 중량농도와 화학성분의 분포가 유사한 것으로 조사되었으며, 겨울철에 많은 화학적 성분의 농도가 높은 것으로 나타나 측정지점에서 겨울철에 화학적 성분의 증가에 영향을 많이 받는 것으로 조사되었다. 또한, PM2.5 중 화학적 성분의 계절별 평균 비율을 조사한 결과, 중금속 성분은 가을철에 평균 비율이 가장 낮게 조사되었으며, 계절변동에 따라 여름철로 갈수록 평균 비율이 증가하는 것으로 조사되었다. 이온성분의 평균 비율은 겨울철과 봄에 유사한 값으로 낮게 조사되었으며, 가을철로 갈수록 평균 비율이 증가하는 것을 볼 수 있었다.
- 2 %로 조사되었다. 봄철에는 평균기온 12.5 °C, 습도 54.1 %, 풍속은 2.5 %로 나타났으며, 여름철은 평균기온 25.0 °C, 습도 71.8 %, 풍속은 1.3 %로 조사되어 여름철에 습도가 높고, 겨울철과 봄철에 풍속이 큰 것으로 나타났다.
- 주성분 분석에 대한 검증방법으로 Bartlett의 sphericity 의 값과 Kaiser-Meyer-Olkin (KM0) 값을 이용하였다. 분석에 이용된 13개 변수에 대한 KMO 치는 0.70으로 다소 높은 값을 보였으며, Bartlett test의 sphericity 결과는 394.488이고 이 값의 유의수준은 0.000으로 통계적으로 유의한 결과를 보여주었다.
- 8 %로 조사되었다. 이 결과는 절대적 인수치는 아니지만, PM25의 농도에 영향을 주는 인자는 자연적인 발생원보다는 인위적인 발생원이라는 것으로 확인할 수 있는 자료라고 생각되며, 자연적인 발생원으로 인한 PM2.5의 농도는 0.31 娼福로 조사되었다.
- 5와 PMio 의 회귀관계식을 나타내었다. 이 회귀분석에서 lF= 0.73 (p<0.05)으로 조사되어 PM2.5로 PMio을 73 % 수준에서 설명할 수 있었다.
- 이상의 연구결과에서 PMio에 비해 인체에 유해한 화학적 성분(중금속, 이온 성분)이 포함되어 있는 PM2.5에 대한 철저한 관리 및 규제 설정이 요구되며, 측정지점의 특성상 자동차 배기가스와 금속제련 및 가공에 의한 영향을 주로 받는 것으로 추정되었다. 또한 지역여건과 기상조건에 영향을 많이 받는 PM25에 대한 지속적인 연구와 자료축적이 요구되고 발생원에 대한 정량적인 기여도를 평가하기 위한 연구가 필요하다고 생각된다.
- 5 중 화학적 성분의 계절별 평균 비율을 조사한 결과, 중금속 성분은 가을철에 평균 비율이 가장 낮게 조사되었으며, 계절변동에 따라 여름철로 갈수록 평균 비율이 증가하는 것으로 조사되었다. 이온성분의 평균 비율은 겨울철과 봄에 유사한 값으로 낮게 조사되었으며, 가을철로 갈수록 평균 비율이 증가하는 것을 볼 수 있었다. Chow 등24)의 연구에서 PM2.
- 중금속 성분의 계절별 농도를 살펴보면, Al, Ca, Fe, Si, V, Zn을 제외한 성분은 계절별 변동이 거의 일어나지 않았다. 자연적인 발생원에서 기원하는 Al, Ca, Fe은 다른 계절에 비해 봄철의 농도가 높은 것으로 조사되어 봄철은 중국 대륙으로부터 불어오는 편서풍에 의한 황사의 영향으로 농도의 증가 원인이 일어난 것으로 추정되며, Si는 모든 계절에서 가장 높은 농도를 보였으며, V, Zn은 가을철에 가장 높은 농도를 보였다.
- 31 %로 나타났다. 재현성은 Ca가 0.63 %으로 가장 좋게 나타났고, V가 6.41%로 가장 나크5■게 나타났다. 그리고, 검출저한계(lower detection limits) 중 기기검출한계(instrumental detection limits, IDL)를 측정하였으며, 표준물질을 대상으로 5회 이상 반복 분석을 수행한 후 각 물질의 측정농도의 표준편차를 이용하여 signal to noise ratio(S/N 비) 3.
- 주성분 분석의 결과로 나타나 세 요인으로 PM2.5 의 발생원은 지역적 특성에 따라 발생원의 차이가 있는 것으로 사료되며 이 지점에서는 토양 성분과 석유연소와 연계한 인위적 배출원에 의한 요인이 높은 변동율을 보이는 것으로 추정된다.
- 중금속 성분들간의 상관관계를 분석한 결과, Ca 는 Al, As, Cu는 As, Ca, Cd, Fe은 Al, Ca, Cu, Mn는 Al, As, Ca, Cd, Cu, Fe, Mn는 Al, As, Ca, Cd, Cu, Fe, Pb은 Cd와 각각 0.7이상의 상관성을 보였다. 이 결과는 토양성분과 금속가공에서 배출된 중금속의 영향을 많이 받고 있는 것으로 사료된다(본고에서는 제시하지 않았음).
- 5의 중금속 성분은 Si > Fe > Al > Zn > Ca > Ba > V > Pb > As > Cu > Cr > Cd 순으로 높은 농도를 보였다. 중금속 성분의 PM2KPM10의 비는 인위적인 발생원에서 기인하는 Cd, Cr, Pb, V, Zn과 같은 중금속 성분의 비율이 높은 조사되었고, 자연적인 발생원에서 기인하는 Al, Ca, Fe, Mn, Si와 같은 중금속 성분의 비율이 낮게 조사되었다. 특히 Al, Ca, Fe의 비율이 봄철에 높아 중국에서 발생한 황사의 영향을 받은 것으로 사료된다.
- 5를 구성하고 있는 중금속 성분 (39개 성분) 과 이온성분 (9개 성분)의 계절별 농도를 조사한 결과는 Table 6과 같다. 중금속 성분의 농도는 겨울>봄>여름>가을 순으로 나타났으며, 겨울철이 가을철보다 약 2.4 배 높은 것으로 조사되었으며, 이온 성분의 농도는 겨울>봄>가을>여름 순으로 나타나 겨울철이 여름철보다 약 2.0 배 높은 것으로 조사되었다. 중량농도와 화학성분의 분포가 유사한 것으로 조사되었으며, 겨울철에 많은 화학적 성분의 농도가 높은 것으로 나타나 측정지점에서 겨울철에 화학적 성분의 증가에 영향을 많이 받는 것으로 조사되었다.
- 0 배 높은 것으로 조사되었다. 중량농도와 화학성분의 분포가 유사한 것으로 조사되었으며, 겨울철에 많은 화학적 성분의 농도가 높은 것으로 나타나 측정지점에서 겨울철에 화학적 성분의 증가에 영향을 많이 받는 것으로 조사되었다. 또한, PM2.
- 63 %를 설명할 수 있었다. 첫 번째 요인은 Mn, Cu, Ca, Cd, Al, As, Fe, Pb으로 총분산의 47.3%를 설명하며 고유치는 6.144가 나타나 토양에서 발생된 것으로 추정되며, 이는 측정지점 주변 및 기상여건에 의한 영향을 받은 것으로 사료된다. 35)
- 측정기간의 서울의 기상상태는 Table 1과 같이 가을철에는 평균기온 14.8 °C, 습도 59.8 %, 풍속은 1.5 %로 나타났으며, 겨울철은 평균기온 -1.2 °C, 습도 59.9 %, 풍속은 2.2 %로 조사되었다. 봄철에는 평균기온 12.
후속연구
- 04 飓 /m‘)보다는 높은 농도를 보였다.2「虱 이는 측정지점에 주변인 성수1, 2가에 위치한 금속 제련소에서 배출된 배기가스의 영향을 받은 것으로 사료되며, 이러한 인위적 발생원에서 배출되는 중금속의 영향을 정량적으로 파악할 필요가 있다고 사료된다. 또, 이들 금속성분 중에서 토양의 주요성분들인 Si, Al, Ca, Fe 및 Mn 등은 황사 및 자연적인 입자상물질의 발생량과 직접적인 영향을 받고 있는 것으로 조사되고 있다”, 이 등2叫은 자연적인 발생원과 인위적인 발생원의 기여정도를 판단하기 위한 자료로 Mn을 이용하여 enrichment factor를 산출하였으며 신 등29'은 A1 을 이용하여 enrichment factor를 산출하였다.
- 5에 대한 철저한 관리 및 규제 설정이 요구되며, 측정지점의 특성상 자동차 배기가스와 금속제련 및 가공에 의한 영향을 주로 받는 것으로 추정되었다. 또한 지역여건과 기상조건에 영향을 많이 받는 PM25에 대한 지속적인 연구와 자료축적이 요구되고 발생원에 대한 정량적인 기여도를 평가하기 위한 연구가 필요하다고 생각된다.
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