서울시에서 설치하여 운영중인 대기질 측정소의 입자상물질을 대표하는 PM$_{2.5}$, PM$_{10}$, TSP와 황사기간 중 고용량고기포집기로 채취한 먼지성분을 분석, 평가하였다. 1990년도부터 2002년 11월까지 서울에서 관측된 황사일수는 2000년 이후 발생빈도가 증가하였으며 황사지속시간도 길어지는 경향을 보였다. PM$_{10}$/TSP 비율은 황사시 2000년, 2001년도에 각각 52.9%, 59.4%로 비황사시에 비해 PM$_{10}$의 비율이 약 10% 정도 낮은 것으로 미루어 황사시 10 ${\mu}$m이상의 입경이 큰 입자 영향이 컸던 반면에 2002년 황사시에는 PM$_{10}$의 영향이 오히려 크게 나타나 PM$_{10}$이 TSP 중의 71.4%에 달하였다. 황사가 전체 먼지농도에 미치는 기여율은 2002년도에 PM$_{2.5}$ 11.9%, PM$_{10}$ 23.1%, TSP 19%로 가장 높은 기여도를 보여 황사가 전체 면지농도에 미치는 영향이 매우 크다는 것을 알 수 있었다.
서울시에서 설치하여 운영중인 대기질 측정소의 입자상물질을 대표하는 PM$_{2.5}$, PM$_{10}$, TSP와 황사기간 중 고용량고기포집기로 채취한 먼지성분을 분석, 평가하였다. 1990년도부터 2002년 11월까지 서울에서 관측된 황사일수는 2000년 이후 발생빈도가 증가하였으며 황사지속시간도 길어지는 경향을 보였다. PM$_{10}$/TSP 비율은 황사시 2000년, 2001년도에 각각 52.9%, 59.4%로 비황사시에 비해 PM$_{10}$의 비율이 약 10% 정도 낮은 것으로 미루어 황사시 10 ${\mu}$m이상의 입경이 큰 입자 영향이 컸던 반면에 2002년 황사시에는 PM$_{10}$의 영향이 오히려 크게 나타나 PM$_{10}$이 TSP 중의 71.4%에 달하였다. 황사가 전체 먼지농도에 미치는 기여율은 2002년도에 PM$_{2.5}$ 11.9%, PM$_{10}$ 23.1%, TSP 19%로 가장 높은 기여도를 보여 황사가 전체 면지농도에 미치는 영향이 매우 크다는 것을 알 수 있었다.
The characteristics of particles were evaluated through the measurement data of PM$_{2.5}$, PM$_{10}$ and TSP instruments located in air quality monitoring stations installed and operated by Seoul Metropolitan city. The data of particulate mass on the filter was collected bv a ...
The characteristics of particles were evaluated through the measurement data of PM$_{2.5}$, PM$_{10}$ and TSP instruments located in air quality monitoring stations installed and operated by Seoul Metropolitan city. The data of particulate mass on the filter was collected bv a high volume air sampler during the sand storm period. The number of days of sand storm in Seoul showed a different pattern from 1990 to November 2002, We can see a trend of increased occurrence and duration of sand storms. The ratio of PM$_{10}$ to TSP was shown as 52.9% and 59.4% during the sand storm period in 2000 and 2001. respectively. It was indicated that the particles larger than 10${\mu}$m increased by approximately 10% in sand storm periods compared to no sand storm period. While PM$_{10}$ size fraction reached 71.4% in 2002, the contribution of sand storm to total particulate concentration was estimated to be 11.9% for PM$_{2.5}$, 23.1% for PM$_{10}$, 19% for TSP in 2002, respectively and sand storms highly correlated with annual total particulate concentration.
The characteristics of particles were evaluated through the measurement data of PM$_{2.5}$, PM$_{10}$ and TSP instruments located in air quality monitoring stations installed and operated by Seoul Metropolitan city. The data of particulate mass on the filter was collected bv a high volume air sampler during the sand storm period. The number of days of sand storm in Seoul showed a different pattern from 1990 to November 2002, We can see a trend of increased occurrence and duration of sand storms. The ratio of PM$_{10}$ to TSP was shown as 52.9% and 59.4% during the sand storm period in 2000 and 2001. respectively. It was indicated that the particles larger than 10${\mu}$m increased by approximately 10% in sand storm periods compared to no sand storm period. While PM$_{10}$ size fraction reached 71.4% in 2002, the contribution of sand storm to total particulate concentration was estimated to be 11.9% for PM$_{2.5}$, 23.1% for PM$_{10}$, 19% for TSP in 2002, respectively and sand storms highly correlated with annual total particulate concentration.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 연구는 서울시에서 설치하여 운영 중인 대기질측정소 중 입자상물질을 대표하는 pm25, PMio, TSP 를 모두 갖춘 측정소의 측정결과와 별도로 황사 기간 중 고용량공기포집기로 채취한 여지 중의 먼지를 분석하여 평가하였다. 이들 지역으로부터 관측된 자료를 이용하여 황사와 관련된 먼지의 분포특성을 도출하기 위하여 입경별 먼지간의 상대적 또는 절대적인 관계에 대한 의미를 해석하였다.
제안 방법
시료의 전처리는 전체 여지 중 2” 크기의 아크릴 Puncher를 이용하여 4장을 분취하고 Teflon Vessel에 세라믹 가위로 적당한 크기로 세절하여 넣은 후 왕수(질산 : 염산 = 1 : 3) 10ml, 초순수 30ml를 가하였다. Teflon VasseK Microwave(Q45, Tekton Inc.)에 장착한 후 Power 30%에서 20분, 50%에서 20분, 70%에서 40분의 조건으로 분해시켰다. 분해 시료를 No 5c 여지 (100mm, Advantec) 로여과한 후 초순수로 VasseK 세척한 후 여과 액은 hot plate에서 거의 날려보낸 다음 질산(2+98)을 가하여 최종액을 25m로 하여, 원자흡광광도계(Polarized atomic absorption spectrophotometry, Z-5000, Hitachi) 및 ICP Spectrometer(Spectro Ciros ccp, SpectroX 이용하였다.
현재까지 황사 관측이래 여름철 황사현상은 없었으며 약 95% 이상이 아직도 봄철에 발생한다. 본 연구에서 이용한 비황사 기간의 자료는 황사기간을 제외한 15개소 측정망의 자료를 평균하였으며, 필요시 분석 자료를 비교하기 위하여 황사 기간을 포함하는 평균치를 사용하였다.
)에 장착한 후 Power 30%에서 20분, 50%에서 20분, 70%에서 40분의 조건으로 분해시켰다. 분해 시료를 No 5c 여지 (100mm, Advantec) 로여과한 후 초순수로 VasseK 세척한 후 여과 액은 hot plate에서 거의 날려보낸 다음 질산(2+98)을 가하여 최종액을 25m로 하여, 원자흡광광도계(Polarized atomic absorption spectrophotometry, Z-5000, Hitachi) 및 ICP Spectrometer(Spectro Ciros ccp, SpectroX 이용하였다. 시정거리는 기상청 서울관측소에서 황사기간 내 매 시간 관측한 자료를 인용하였다.
서울시 대기질 측정망의 먼지 측정자료를 이용하여, 경년변화, 입경별 분포, 중량농도, 시정과의 관계를 황사와 비황사기간으로 구분하여 연구하였으며 황사의 먼지성분에 대한 고찰을 통하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
4cm, Whatman) 를 사용하였다. 시료의 전처리는 전체 여지 중 2” 크기의 아크릴 Puncher를 이용하여 4장을 분취하고 Teflon Vessel에 세라믹 가위로 적당한 크기로 세절하여 넣은 후 왕수(질산 : 염산 = 1 : 3) 10ml, 초순수 30ml를 가하였다. Teflon VasseK Microwave(Q45, Tekton Inc.
평가하였다. 이들 지역으로부터 관측된 자료를 이용하여 황사와 관련된 먼지의 분포특성을 도출하기 위하여 입경별 먼지간의 상대적 또는 절대적인 관계에 대한 의미를 해석하였다. 이들 자료는 궁극적으로 황사가 진행되는 단계에서 황사의 구성인자들이 지닌 특성을 규명할 수 있는 여러가지 단서를 제공할 것으로 기대된다.
중금속 및 이온성분 분석은 서초구 양재동의 서울시보건환경연구원 3층 옥상에 설치된 TSR PMIO High volume air sample sampIer(TSP: Model UV-1H, wedding사, PM|O: Model TE8011, andersen사)를사용하였으며 기준유량장치인 Roots meter와 오리피스를 이용하여 유량교정을 받은 부속유량계를 사용하여 정확한 흡입유량을 산출하였다. 여지는 Quartz microfibre filters(QM-A, 20.
황사가 서울시 전체 먼지농도에 미치는 영향을 파악하기 위하여 표 3에서와 같이 TSP 및 PM10 그리고 PM”에 대하여 황사기간을 제외한 연간 평균 농도와 황사기간을 포함한 연평균농도를 비교하여 상대적인 비를 계산하여 평가를 하였다. 2000년도는 황사의 기여도가 전체 평균 농도에 미치는 영향이 PM.
황사와 비황사 분진의 화학성분 분석은 2002년 1 월 12일 및 3월 16일 3월18일에서 3월 23일까지 총 8일간의 황사시와 황사 전후의 각 2일 내지 5일 동안의 비황사 기간 총 10일 동안 매일 대기 중 금속 성분 및 이온성분 농도를 분석하여 평가하였다.
대상 데이터
분해 시료를 No 5c 여지 (100mm, Advantec) 로여과한 후 초순수로 VasseK 세척한 후 여과 액은 hot plate에서 거의 날려보낸 다음 질산(2+98)을 가하여 최종액을 25m로 하여, 원자흡광광도계(Polarized atomic absorption spectrophotometry, Z-5000, Hitachi) 및 ICP Spectrometer(Spectro Ciros ccp, SpectroX 이용하였다. 시정거리는 기상청 서울관측소에서 황사기간 내 매 시간 관측한 자료를 인용하였다. 평상시 3시간 단위로 관측하나 황사기간은 시간대별 관측이 이루어지며 관측방법은 숙련된 기상요원에 의해 목측법으로 관측하고 있다.
5, PM10, TSP성분을 매시간 간격으로 상시관측 중인 서울시의 15개 측정지점인 구의동, 성수동, 궁동, 남산타워고층관측점 등을 연구대상으로 선택하였다. 이들 지점은 서울시를 대표하는 주요 대기오염 관측지점이며 이들 자료에 대한 상세한 분석을 위해 연구의 대상시기를 2000년부터 2002년 11월까지 최대 24, 700여개의 시간대별 자료가 이용되었다.
현재 전국에 설치운영 중인 대기질 측정망 중 유일하게 PM2.5, PM10, TSP성분을 매시간 간격으로 상시관측 중인 서울시의 15개 측정지점인 구의동, 성수동, 궁동, 남산타워고층관측점 등을 연구대상으로 선택하였다. 이들 지점은 서울시를 대표하는 주요 대기오염 관측지점이며 이들 자료에 대한 상세한 분석을 위해 연구의 대상시기를 2000년부터 2002년 11월까지 최대 24, 700여개의 시간대별 자료가 이용되었다.
데이터처리
기기의 계측과 관련된 교정은 측정기기에 내장되어 있는 등가막 (standard film)에 의하여 자동 교정된다. 또한 측정된 자료는 서울시보건환경연구원 TMS를 통하여 자동전송되어 검색을 거쳐 DB화 되며 SAS에 의한 통계적인 처리를 거쳐 사용하였다.
성능/효과
5 163+ 143.44 |ig/n?(Mean土 SD)로 나타났으며, 5km 이하의 시정악화 현상도 82회로 전체 관측시정 중 45.6%을 차지하며, 1km대 악천후 시정도 20회로 전체 관측시정 중 11.1%로 나타났다. 1km대 시정 시 평균 먼지농도는 TSP 1, 732±364.
16 pg/m3, PM” 399±134.26ug/n?(Mean土 SDQ로 시정이 악화될수록 각 입경별 평균먼지농도도 매우 높아지는 경향을 보였다. 시정이 5km 이하에서 입경별 % 비율은 PMk/TSP 71.
1. 1990년도부터 2002년 11월까지 서울에서 관측된 황사일수는 해에 따라 매우 다른 출현빈 도를 보이나 2000년 이후 발생빈도가 증가하였으며 황사 지속시간도 길어지는 경향이 있다.
2. PMio/TSP 비는 황사시 2000년, 20이년도에 각각 52.9%, 59.4%로 비황사시에 비해 PMio의 비율이 약 10% point 정도 낮은 것으로 미루어 황사시 1叩01이상의 입경이 큰 입자 영향이 컸던 반면에 2002년 황사시에는 PMkt의 영향이 오히려 크게 나타나 PM, o°] TSP 중의 71.4%에 달하였다.
3. 황사가 전체 먼지농도에 미치는 기여율은 2002년도에 PM2.5 11.9%, PMIO 23.1%, TSP 19%로 가장 높은 기여도를 보였다.
4. 황사현상 발현시 토양기원 원소인 Al, Ca, Fe, K, Mg, Mn, Sr 및 V의 대기중 농도는 비 황사 시보다 4.3배~9.1배정도(PMs base)의 고농도를 나타내었다.
5. 먼지농도의 경우 황사기간시 PM”농도는 비 황사 시보다 3.2배, TSP농도는 이보다 높은 4.2배이며, PMk중의 Na*, Mg: 농도의 황사/비황사비는 각각 3.3배, 2.7배, 2.6배를 나타내었다.
5OO|ig/m3이상의 고농도의 출현빈도는 TSP 경우 총 3546회 중에서 746회로서 21%를, PM”은 총 4608개의 측정치중 15.2%인 7(炉]간을, PMu는 총 3064회 가운데 144회를 기록하여 4.7%를 나타내었다.
F값이 높은 형태를 보이고 있다. E.F값이 5이하인 금속은 황사시 및 비황사시 주로 토양기원인 12개 항목이며, 5이상의 값은 황사시와 비황사시에 동일하게 Zn, Cu, Pb As, Cd, Se으로황사시기에 관계없이 인위적 배출원에서 발생기여도가 큰 것으로 나타났다. 이러한 결과는 2000년에 비 황사 기간에 대구지역에서 조사한 자료와 유사하다 (최성우, 2000).
4%에 달하였다. PMe/TSP 비율과 PM2.5/PM10의 비율은 비황사시에 비하여 각각 약 10% point 및 20% point 정도 낮은 것으로 나타났다. 따라서 2002년 황사는 1叩tn 이하의 입경 분포를 갖는 입자에 의한 영향을 예년에 비하여 많이 받고 있고 이의 영향도는 경년변화가 큼을 시사한다.
PMio과 TSP 비율은 황사시 2000년, 2001년도에 각각 52.9%, 59.4%로 비황사시에 비해 PMio의 비율이 약 10% point 정도 낮은 것으로 미루어 황사시 lOem이상의 입경이 큰 입자 영향이 컸던 반면에 2002년 황사시에는 PMh>의 영향이 오히려 크게 나타나 PMs이 TSP의 71.4%에 달하였다. PMe/TSP 비율과 PM2.
5배정도(PMio base)의 고농도를 나타내었다. 그러나 As, Ba, Cd, Cu, Ni등의 원소성분은 황사, 비황사기간 간에 큰 차이를 나타내지 않았으며, Pb, Se, Zn등의 원소 성분은 각각 0.77, 0.61, 0.82배로 비황사기간이 높은 것으로 나타나 이들 원소가 인위적 오염물질임을 입증한다.
이 결과는 1997~2000년에 관측한 황사시 TSR PM10 농도와 시정과의 관계를 연구한 자료와 매우 유사하며 이 연구에서는 시정에 의한 황사 농도 예측 가능성을 제시한 바 있다(정용승 등 2000). 본 연구에서 총 180회 관측된 시정거리와 같은 시간대의 입경별 먼지농도의 관계는 평균시정 7.1km이며 이때 평균먼지농도는 TSP 695±570.58 )ig/m\ PMio 482+424.43ng/m3, PM2.5 163+ 143.44 |ig/n?(Mean土 SD)로 나타났으며, 5km 이하의 시정악화 현상도 82회로 전체 관측시정 중 45.6%을 차지하며, 1km대 악천후 시정도 20회로 전체 관측시정 중 11.
구분하여 그림 5에 나타내었다. 비황사시에 먼지 성분 중 분석대상 무기화학성분의 총량은 54%를 차지하였으며, NO「와, SO} 이온 성분 합이 35%로 매우 높은 비율을 유지하였다. 반면에 황사기간의 화학성분은 먼지 성분 중 32.
5/ PM】。의 상대적인 비율을 표현하였다. 황사시 TSP 및 PMio의 평균농도가 2002년도에 각각 486昭血I 347μg/n?으로 3년간 평균농도 중 가장 고농도이며, 최근 3년간 황사기간 중 TSP 및 PMIO 농도의 증가가 현저하였음을 알 수 있다. 반면에 비황사 기간의 평균농도는 3년간이 매우 유사한 농도를 보였다.
2%의 비율을 보였다. 이중 NO「와, SO] 이온 성분 합이 14.8%로 비 황사 시보다 절반 이하로 현저하게 감소하였으며, 상대적으로 Al, Ca, Fe, K 등 토양기원 성분은 증가하였다.
황사현상 발현시 토양기원 원소인 Al, Ca, Fe 등의 대기 중 농도는 비황사시 보다 각각 9.1배, 6.2배, 7.3 배씩 높았고(PMio base), Cr, K, Mg, Mn, Sr 및 V의대기중 농도는 비황사시 보다 2.6배~7.5배정도(PMio base)의 고농도를 나타내었다. 그러나 As, Ba, Cd, Cu, Ni등의 원소성분은 황사, 비황사기간 간에 큰 차이를 나타내지 않았으며, Pb, Se, Zn등의 원소 성분은 각각 0.
후속연구
이들 지역으로부터 관측된 자료를 이용하여 황사와 관련된 먼지의 분포특성을 도출하기 위하여 입경별 먼지간의 상대적 또는 절대적인 관계에 대한 의미를 해석하였다. 이들 자료는 궁극적으로 황사가 진행되는 단계에서 황사의 구성인자들이 지닌 특성을 규명할 수 있는 여러가지 단서를 제공할 것으로 기대된다.
참고문헌 (12)
김기현, 김민영, 신재영, 최규훈, 강창희, 2002, PM25, PM10, TSP의 시간대별 관측결과에 기초한 황사기간 중 먼지의 분포특성에 대한 고찰: 서울시 4대 관측점을 중심으로 한 2001년 봄철 황사기간에 대한 사례 연구. 한국대기환경학회지 18(5), 419-426
김기현, 최규훈, 강창희, 2002, 2001년 봄철 서울시 북동부지점에서 관측한 중금속성분의 농도분포. 한국지구과학회지, 23(6), 514-525
Lin, T.H., 2001, Long-range transport of yellow sand to Taiwan in spring 2000: observed evidcnce and simulalion. Atmospheric Environment, 35, 5873-5882
S. Tanaka, T.Onoue, Y. Hasimoto, and T. Otoshi, 1989, The influence of the soil dust transported from Asian Continent by kosa phenomenon on the atmosphere in Japan by using the results of NASN data for lOyears, J. Japan Soc. Air Pollut. 24(2), 119-129
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.