[논문]지역 분할 방법에 의한 ISCST3 모델링으로 수도권 지역에서 SO2 농도 예측 연구

구윤서; 김성태; 신봉섭; 신동윤; 이정주

문제 정의

이러한 예측은 주위의 오염물이 상이한 기상인자와 배출량 등에 따라 유입되는 것을 고려를 하지 않았기 때문에 정밀도가 떨어진다. 본 연구가 기존의 연구와 다른 점은 지역분할 방법을 이용하여 보다 정확한 예측을 하고자 한 것이다. 본 연구에서는 수도권지역을 기상대가 위치한 서울권, 수원권, 인천권등의 3권역으로 분할하고, 각각의 권역에 대해서 독립적으로 기상 및 배출원 등의 모델 입력자료를 작성하여 ISCST3 모델링을 수행하였다.
또한 송덕만과 최청정(1996)은 ISCST3 모델을 이용하여 울산 및 온산지역에서 대기오염도를 해석하였고, 정상진과 신영철(1998)은 수원지역을 대상으로 SO₂ 오염도를 ISCST3와 ISCLT3로 각각 예측하였다. 본 연구에서는 서울, 인천, 수원을 포함한 수도권 전지역을 대상으로 SO₂ 농도를 ISCST3로 예측하고자 한다.
따라서 수도권지역을 대상으로 단기 및 장기의 오염도를 예측하는데 현재로서는 가우시안 모델이 수행 가능한 수단이다. 본 연구에서는 수도권 전역을 대상으로 ISCST3 모델링을 수행하면서, 모델링 영역 내 서로 다른 기상특성을 모델에 반영하기 위해서 아래와 같은 지역분할 기법을 도입하였다. 즉, 수도권 지역이 광범위하므로 수도권 지역을 기상대가 위치한 3개 권역(서울권, 인천권, 수원권)으로 분할하여 각 권역별로 기상 자료와 SO₂ 배출량 자료를 조사하여 모델입력자료를 작성하고, 모델을 수행하여 수도권 지역에서 SO₂ 농도를 계산하였다.
즉, 수도권 지역이 광범위하므로 수도권 지역을 기상대가 위치한 3개 권역(서울권, 인천권, 수원권)으로 분할하여 각 권역별로 기상 자료와 SO₂ 배출량 자료를 조사하여 모델입력자료를 작성하고, 모델을 수행하여 수도권 지역에서 SO₂ 농도를 계산하였다. 예측한 SO₂ 농도는 수도권에 위치한 39곳의 대기오염 자동측정망 자료와 비교하여 지역분할 모델링의 타당성을 검증하고, 최종적으로 지역분할기법을 도입한 ISCST3모델링으로 수도권 지역에서 SO₂ 농도 분포를 예측하는 방법을 정립함으로써 향후 수도권지역의 대기질 관리에 활용하고자 하였다.

가설 설정

본 연구에서 예측 결과 반감기를 4시간으로 하였을 때와 2시간으로 하였을 때 계산농도의 차이가 크지 않았으나, 4시간으로 하였을 때 측정값에 더 근사하였다. 또한 모델 계산시 지형은 평탄지형으로 가정하였고, McElroyPooler의 도시확산계수를 사용하였다.
본 연구에서 면오염원은 난방에 의한 면오염원, 차량, 선박 등에 의한 이동오염원과 함께 4, 5종의 점오염원이 포함되어있기 때문에 지상에서 2m 높이에서 배출된다고 가정하여 계산하였다.
점오염원 중에서 같은 작업장 내의 여러 굴뚝들이 있고, 굴뚝들의 좌표가 같을 경우, 미국환경보호청에서 제시하고 있는 굴뚝 통합기준을 적용하였다. 즉, 굴뚝 높이가 낮고, 오염물질 배출이 많아 주변에 미치는 영향이 가장 크다고 예상되는 굴뚝 한곳에서만 배출된다고 가정하여 굴뚝 사항을 작성하였다. 굴뚝 통합기준을 적용하여 정리한 결과 각 권역별로 점오염원의 개수는 최종적으로 서울권이 232개, 인천권이 195개, 수원권이 270개로 나타났다.

제안 방법

Bias는 평균 측정값에서 계산값과의 상대평균오차를 의미하고, NMSE는 계산치가 측정치에 근접하는 정도를 의미한다. 37개 측정지점에서 일평균 농도자료에 대해서 구한 Bias와 NMSE는 자료량이 방대하여 그대로 비교하기 어려우므로 본 연구에서는 모든 농도자료에 대해서 평균값으로 비교하였다. 분할모델을 적용한 경우에는 평균 Bias가 -0.
한편 굴뚝사항이 불분명한 4, 5종에 해당되는 점오염원, 이동오염원, 및 난방에 의한 실제 면오염원을 면오염원으로 간주하여 각 권역별로 TM 좌표상에서 1km×1km 격자에서의 배출량을 부여하여 면오염원의 단위 면적당 배출량을 산출하였다. 4 및 5종 점오염원과 실제 난방 등에 의한 면오염원의 배출량은 월별로 가중치를 부여하여 모델 배출량을 산정하였다.
각 권역별로 모델 수행시 농도계산을 위한 수용체는 수도권 전지역을 대상으로 분포시켜 권역에 관계없이 수도권 전지역에서 계산하였다. ISCST3 모델 수행결과 계산된 SO₂ 농도 예측치의 신뢰도를 검증하기 위해서 수도권 모델 영역에 위치한 대기오염 자동측정망 자료와 비교하였다. 1995년도에 수도권에 위치한 자동측정망 39곳 중 Larsen의 기준에 의해 연간 측정일수가 2/3 이상 측정되지 않은 자동 측정망 자료는 비교대상에서 제외하였다.
각각의 권역별로 2절에서 설명한 바와 같이 입력자료를 작성하여 모델링을 수행하였다. 각 권역별로 모델 수행시 농도계산을 위한 수용체는 수도권 전지역을 대상으로 분포시켜 권역에 관계없이 수도권 전지역에서 계산하였다. ISCST3 모델 수행결과 계산된 SO₂ 농도 예측치의 신뢰도를 검증하기 위해서 수도권 모델 영역에 위치한 대기오염 자동측정망 자료와 비교하였다.
각각의 권역별로 2절에서 설명한 바와 같이 입력자료를 작성하여 모델링을 수행하였다. 각 권역별로 모델 수행시 농도계산을 위한 수용체는 수도권 전지역을 대상으로 분포시켜 권역에 관계없이 수도권 전지역에서 계산하였다.
본 연구에서는 오산 고공기상 관측자료와 각 권역에 위치한 지상관측소의 95년도 자료를 이용하여 Holzworth의 방법으로 혼합고를 계산하였다. 계산시 수도권의 열섬 효과를 고려하여 측정 온도에 5 를 더한 지상 온도를 가진 공기괴를 연직으로 건조 단열감율로 상승시켜 오산에서 측정한 연직 온도 분포와 만나는 고도를 혼합고로 결정하였다. 표 3은 각각의 권역에 대하여 분기별 최대 혼합고와 최소 혼합고의 높이를 나타낸 것이다.
기상 및 배출원 입력자료는 1995년도 자료를 사용하였다. 농도계산은 권역에 무관하게 수도권 전역에 분포한 동일한 수용체에 대해서 계산하여 각각의 권역에서 배출된 오염물질이 수용체에 미치는 기여도를 가중하여 전체 수도권 지역의 농도를 계산하였다.
자동측정망이 없는 지역에서는 인근 측정망에서 구한 보정치를 이용하여 보정하는 것이 하나의 방법인데, 상관관계식을 이용한 보정은 일차방정식으로 구성되어 있어서 측정지점사이의 상관관계식을 보간법(interpolation method)에 의해서 구하는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 각각의 측정지점에서 상수값으로 주어지는 농도비를 이용하여 측정지점이 위치하지 않는 지역에서의 농도비를 보간법으로 구해서 모델 계산치를 보정했다. 그림 9는 수도권지역에 위치한 자동측정지점과 측정지점에서 구한 농도비를 보간법을 이용하여 수도권 전지역에 대해 농도비를 구한 값을 나타낸 것이다.
이와 같이 수도권 지역에서 기상조건이 각기 상이하므로 ISCST3모델링시 수도권 전역을 한 지역으로 간주하여 모델을 수행하기는 불가능하다. 따라서, 그림 1에 나타낸 바와 같이 수도권 지역을 서울, 인천, 수원 기상대를 중심으로 서울권, 인천권, 수원권으로 분할하여 ISCST3 모델링을 각각의 분할권에 대해서 수행하였다.
79로 상관관계식을 사용한 경우가 보다 나은 상관관계를 보이고 있다. 또한 연평균농도에 대해서도 두 경우의 농도보정방법에 적용하여 각각의 측정지점별로 측정한 연평균농도와 보정한 계산농도를 그림 8에서 비교하였다. 비교 결과 월평균 비교 결과와 마찬가지로 연평균농도의 상관관계도 우수한 결과를 보이고 있다.
본 연구가 기존의 연구와 다른 점은 지역분할 방법을 이용하여 보다 정확한 예측을 하고자 한 것이다. 본 연구에서는 수도권지역을 기상대가 위치한 서울권, 수원권, 인천권등의 3권역으로 분할하고, 각각의 권역에 대해서 독립적으로 기상 및 배출원 등의 모델 입력자료를 작성하여 ISCST3 모델링을 수행하였다. 기상 및 배출원 입력자료는 1995년도 자료를 사용하였다.
먼저 지역분할모델을 적용했을 때의 효과를 알아보기 위해서 분할 기법을 도입한 경우와 도입하지 않은 경우에 대해서 각각 계산한 일평균농도를 자동측정망에서 측정한 농도와 비교하여 그림 4에 나타내었다. 분할모델을 적용한 경우에 정합도가 높은 것으로 관찰되고 있는데 정량적으로 그 정도를 비교하기 위해서 일별 농도자료에 대해서 다음 식과 같은 Bias, NMSE(normalized mean square error)를 각각 구했다.
비록 모델입력자료는 권역별로 구분되어 작성되었지만 농도를 계산하는 수용체 위치는 권역별 구분없이 수도권 전지역에 분포시키고, 동일한 좌표점을 사용하였다. 이와 같이 수도권 전역에 걸쳐 분포한 수용체에서 각 권역별로 계산한 SO₂농도를 모두 합하여 수용체에서 농도를 계산하여 SO₂ 농도 예측치를 구하였다.
수원권은 TM 좌표 (150, 400)부터(240, 437)까지로 경기 남부 지역이며, 90km×37km로 하였다. 이와 같이 수도권 전지역을 3개의 권역으로 구분하여 각각의 권역별로 기상자료와 배출량자료를 독립적으로 작성하였다. 작성한 입력자료로 ISCST3 모델링을 수행하여 각 권역별로 수용체에 미치는 농도를 각각 계산하였다.
이와 같이 수도권 전지역을 3개의 권역으로 구분하여 각각의 권역별로 기상자료와 배출량자료를 독립적으로 작성하였다. 작성한 입력자료로 ISCST3 모델링을 수행하여 각 권역별로 수용체에 미치는 농도를 각각 계산하였다. 비록 모델입력자료는 권역별로 구분되어 작성되었지만 농도를 계산하는 수용체 위치는 권역별 구분없이 수도권 전지역에 분포시키고, 동일한 좌표점을 사용하였다.
본 연구에서는 수도권 전역을 대상으로 ISCST3 모델링을 수행하면서, 모델링 영역 내 서로 다른 기상특성을 모델에 반영하기 위해서 아래와 같은 지역분할 기법을 도입하였다. 즉, 수도권 지역이 광범위하므로 수도권 지역을 기상대가 위치한 3개 권역(서울권, 인천권, 수원권)으로 분할하여 각 권역별로 기상 자료와 SO₂ 배출량 자료를 조사하여 모델입력자료를 작성하고, 모델을 수행하여 수도권 지역에서 SO₂ 농도를 계산하였다. 예측한 SO₂ 농도는 수도권에 위치한 39곳의 대기오염 자동측정망 자료와 비교하여 지역분할 모델링의 타당성을 검증하고, 최종적으로 지역분할기법을 도입한 ISCST3모델링으로 수도권 지역에서 SO₂ 농도 분포를 예측하는 방법을 정립함으로써 향후 수도권지역의 대기질 관리에 활용하고자 하였다.
굴뚝 통합기준을 적용하여 정리한 결과 각 권역별로 점오염원의 개수는 최종적으로 서울권이 232개, 인천권이 195개, 수원권이 270개로 나타났다. 한편 굴뚝사항이 불분명한 4, 5종에 해당되는 점오염원, 이동오염원, 및 난방에 의한 실제 면오염원을 면오염원으로 간주하여 각 권역별로 TM 좌표상에서 1km×1km 격자에서의 배출량을 부여하여 면오염원의 단위 면적당 배출량을 산출하였다. 4 및 5종 점오염원과 실제 난방 등에 의한 면오염원의 배출량은 월별로 가중치를 부여하여 모델 배출량을 산정하였다.
모델 입력자료에 대해서는 현재 면오염원의 배출량의 자료가 크기 1km×1km의 격자로 되어 있기 때문에 격자내에 위치하고, 측정소에 인접한 지점에서 국소적으로 다량 배출되는 배출원에 대한 영향은 고려할 수 없는 문제점도 있다. 한편 배출량 자료 및 측정망 자료의 신빙성에 대해서 점검하기에는 많은 노력과 비용이 요구되며, 현재의 연구범위를 벗어나기 때문에 차선의 방법으로 측정농도와 계산농도의 차이를 보정하는 방법을 도입하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 수도권지역을 기상대가 위치한 서울권, 수원권, 인천권등의 3권역으로 분할하고, 각각의 권역에 대해서 독립적으로 기상 및 배출원 등의 모델 입력자료를 작성하여 ISCST3 모델링을 수행하였다. 기상 및 배출원 입력자료는 1995년도 자료를 사용하였다. 농도계산은 권역에 무관하게 수도권 전역에 분포한 동일한 수용체에 대해서 계산하여 각각의 권역에서 배출된 오염물질이 수용체에 미치는 기여도를 가중하여 전체 수도권 지역의 농도를 계산하였다.
모델의 대상영역을 구체적으로 살펴보면, 서울권은 TM 좌표 (190, 437)부터 (240, 480)까지이며, 크기는 서울 지역을 포함한 50km×43km이다. 인천권은 TM 좌표 (150, 437)부터 (190, 480)까지이며, 크기는 인천과 강화 지역을 포함한 40km×43km이다.
본 연구에서 SO₂ 배출량 자료는 정일래 등(1997)이 1995년도를 기준으로 산출한 SO₂ 배출원 자료를 사용하였다. 배출되는 오염원 중 굴뚝 사항을 알 수 있는 1, 2, 3종만 점오염원으로 취급하였다.
작성한 입력자료로 ISCST3 모델링을 수행하여 각 권역별로 수용체에 미치는 농도를 각각 계산하였다. 비록 모델입력자료는 권역별로 구분되어 작성되었지만 농도를 계산하는 수용체 위치는 권역별 구분없이 수도권 전지역에 분포시키고, 동일한 좌표점을 사용하였다. 이와 같이 수도권 전역에 걸쳐 분포한 수용체에서 각 권역별로 계산한 SO₂농도를 모두 합하여 수용체에서 농도를 계산하여 SO₂ 농도 예측치를 구하였다.
1995년도에 수도권에 위치한 자동측정망 39곳 중 Larsen의 기준에 의해 연간 측정일수가 2/3 이상 측정되지 않은 자동 측정망 자료는 비교대상에서 제외하였다. 측정 일수가 부족하여 연평균 측정치를 구할 수 없었던 의왕시 오전동 측정망과 시흥시 정왕동 측정망 등 2곳을 제외한 37개 지점의 자동측정망에서 측정한 자료를 모델 비교에 이용하였다.

이론/모형

본 연구에서는 오산 고공기상 관측자료와 각 권역에 위치한 지상관측소의 95년도 자료를 이용하여 Holzworth의 방법으로 혼합고를 계산하였다. 계산시 수도권의 열섬 효과를 고려하여 측정 온도에 5 를 더한 지상 온도를 가진 공기괴를 연직으로 건조 단열감율로 상승시켜 오산에서 측정한 연직 온도 분포와 만나는 고도를 혼합고로 결정하였다.
수도권지역을 5km×5km의 격자의 수용체를 구성하여 지역분할방법을 이용한 ISCST3 모델로 각각의 수용체에서 계절별 평균농도를 계산하고, 앞에서 설명한 농도비를 이용하여 보정한 농도분포를 그림 10에 나나냈고, 연평균 농도는 그림 11에 나타냈다. 1995년도를 기준으로 계산한 결과에 의하면 서해안 지역에 위치한 공단 및 선박에 의한 SO₂ 배출량이 많아서 인천, 광명 및 수원 등의 서해안 지역에서 SO₂ 농도가 일반적으로 높게 분포하고 있고, 연간 대기환경기준(30ppb)을 초과하는 것으로 나타났다.
점 및 선오염원에 대한 월별 시간별 배출량의 변화는 고려하지 못하였고, 순수 면오염원에 대한 월별 배출량의 변화는 정일래 등(1997)이 제시한 월별 배출량 변화 계수를 적용하여 고려하였다.
배출되는 오염원 중 굴뚝 사항을 알 수 있는 1, 2, 3종만 점오염원으로 취급하였다. 점오염원 중에서 같은 작업장 내의 여러 굴뚝들이 있고, 굴뚝들의 좌표가 같을 경우, 미국환경보호청에서 제시하고 있는 굴뚝 통합기준을 적용하였다. 즉, 굴뚝 높이가 낮고, 오염물질 배출이 많아 주변에 미치는 영향이 가장 크다고 예상되는 굴뚝 한곳에서만 배출된다고 가정하여 굴뚝 사항을 작성하였다.

성능/효과

75로 나타났다. Bias와 NMSE 모두가 0 값에 가까울수록 측정농도와 계산농도와의 정합도가 높으므로, 분할모델을 적용시 정합도가 더 우수함을 알 수 있었다. 따라서 이후에 논의되는 모든 결과는 분할모델을 적용한 경우에 대해서만 논의하기로 한다.
즉, 굴뚝 높이가 낮고, 오염물질 배출이 많아 주변에 미치는 영향이 가장 크다고 예상되는 굴뚝 한곳에서만 배출된다고 가정하여 굴뚝 사항을 작성하였다. 굴뚝 통합기준을 적용하여 정리한 결과 각 권역별로 점오염원의 개수는 최종적으로 서울권이 232개, 인천권이 195개, 수원권이 270개로 나타났다. 한편 굴뚝사항이 불분명한 4, 5종에 해당되는 점오염원, 이동오염원, 및 난방에 의한 실제 면오염원을 면오염원으로 간주하여 각 권역별로 TM 좌표상에서 1km×1km 격자에서의 배출량을 부여하여 면오염원의 단위 면적당 배출량을 산출하였다.
서울의 기상조건과 서해안과 인접해 있는 인천 및 수원의 기상조건은 각각 다르다. 기상 자료를 분석해 보면 서울권의 연간 주풍향은 북서서풍이며 인천권의 연간 주풍향은 전반적으로 북서풍 및 남풍이고, 수원권의 주풍향은 서풍계열로 나타났다. 이와 같이 수도권 지역에서 기상조건이 각기 상이하므로 ISCST3모델링시 수도권 전역을 한 지역으로 간주하여 모델을 수행하기는 불가능하다.
37개 측정지점에서 일평균 농도자료에 대해서 구한 Bias와 NMSE는 자료량이 방대하여 그대로 비교하기 어려우므로 본 연구에서는 모든 농도자료에 대해서 평균값으로 비교하였다. 분할모델을 적용한 경우에는 평균 Bias가 -0.06, 평균 NMSE가 0.59이며, 분할모델을 적용하지 않은 경우에는 평균 Bias가 -0.20, 평균 NMSE가 0.75로 나타났다. Bias와 NMSE 모두가 0 값에 가까울수록 측정농도와 계산농도와의 정합도가 높으므로, 분할모델을 적용시 정합도가 더 우수함을 알 수 있었다.
또한 연평균농도에 대해서도 두 경우의 농도보정방법에 적용하여 각각의 측정지점별로 측정한 연평균농도와 보정한 계산농도를 그림 8에서 비교하였다. 비교 결과 월평균 비교 결과와 마찬가지로 연평균농도의 상관관계도 우수한 결과를 보이고 있다. 상관관계식을 사용한 경우의 상관계수가 0.
연구 결과 수도권지역과 같이 모델링 영역이 넓은 지역에서 ISCST3 모델링을 수행하는데 모델링 영역내의 상이한 기상조건을 효과적으로 반영하기 위해서는 지역분할방법을 사용하는 것이 효과적인 방법으로 밝혀졌다.
표 1은 모델 수행시 최종적으로 사용된 각 권역별 점오염원과 면오염원의 총배출량을 나타낸 것이다. 점오염원의 배출량은 공단지역이 많은 인천권과 수원권이 서울권에 비해 약 3배 정도 많은 것으로 나타났으며, 면오염원의 배출량은 가정 난방에 의한 배출원이 많은 서울권과 선박 등에 의한 배출원이 많은 인천권이 수원권에 비해 약 1.5배 가량 많이 배출되는 것으로 나타났다.
지역분할 방법을 적용하였을 경우가 자동측정망에서 측정한 농도와 높은 상관성을 나타났고, 계산된 농도를 보정하는 방법으로는 상관관계식을 이용하는 방법과 측정농도와 계산농도의 비를 이용하는 방법에 대해서 검토하였는데, 상관관계 식을 이용한 보정이 보다 정합도가 높은 것을 알 수 있었다. 그러나 측정자료가 존재하지 않는 지역에서는 농도비를 이용한 방법이 유효한 적용방법이였다.
한편 각각 측정지점별로 계산농도와 측정농도의 상관관계를 비교한 결과 측정지점에 따라서 상관관계가 매우 상이하게 나타났다. 그림 5는 상관관계가 높은 대표적인 지점에서 비교를 나타낸 것이고, 그림 6은 상관관계가 낮은 대표적인 지점을 나타낸 것이다.
한편 표 4에 있는 측정농도와 계산농도의 비(Cobs/Ccal)를 기준으로 공간적인 상관성을 살펴보면 주로 서울지역에서는 마포동, 문래동, 길음동 및 쌍문동을 제외하고는 16개 지점에서 계산 농도가 높게 나타났고, 수원, 인천, 안양 등의 서울 외곽 지역에서는 인천 숭의동을 제외하고 16개 지점에서 측정농도가 높게 나타났다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	가우시안 확산모델인 ISC3 모델은 어디에 사용되는가?	가우시안 확산모델인 ISC3(Industrial Source Complex-3) 모델은 비반응성 대기오염물질의 확산을 예측하는데 널리 사용되고 있는 모델로서 미국 환경보호청에서 권장하는 모델이며, 미국 내에서 가장 널리 이용되는 대기질예측모델 중의 하나이다. 최근 한국에서도 도시나 공단 등 오염 발생량이 많은 지역에서 대기오염도 예측에 많이 이용되고 있다.
	ISCST3모델의 공간적 적용범위는 얼마인가?	ISCST3모델의 공간적 적용범위가 50km이내로 제한적이며, 모델영역이 넓으면 모델영역 내에서 기상조건이 다르기 때문에 지금까지 이루어진 연구들은 거의 모두 공간적으로 한정된 지역을 대상으로 이루어져 왔다. 따라서 모델영역에 인접한 지역에서 배출되는 오염물질과 기상이 모델 결과에 미치는 영향을 체계적으로 고려할 수가 없었다.
	국내에서 가우시안 확산모델인 ISC3모델은 어떻게 이용되는가?	가우시안 확산모델인 ISC3(Industrial Source Complex-3) 모델은 비반응성 대기오염물질의 확산을 예측하는데 널리 사용되고 있는 모델로서 미국 환경보호청에서 권장하는 모델이며, 미국 내에서 가장 널리 이용되는 대기질예측모델 중의 하나이다. 최근 한국에서도 도시나 공단 등 오염 발생량이 많은 지역에서 대기오염도 예측에 많이 이용되고 있다. 이와 같은 ISC3 모델은 농도 예측 기간에 따라서 단기모델인 ISCST3 모델과 장기모델인 ISCLT3 모델로 구분된다.

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