선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
-
h1 data-page="2">1. 서론
"서울시의 총배출량을 절반으로 줄이면 수도권 대기 질이 얼마나 개선될 수 있을까?" 이러한 질문은 모델을 이용한 민감도 실험을 통해서나 그 해답을 얻을 수 있는 질문이다
. 일반적으로 1차 오염물질의 경우 저감된 배출량에 비례하여 대기오염 도가 개선되는 것이 통상적인 상식이나 도시 경계에서의 오염 물질의 유. - 본 연구에서는 근본적으로는 위의 두 번째 및 세 번째를 모두 감안한 접근 방법으로서 850hPa 지오 퍼텐셜 고도를 이용하여 종관 기상 상태를 우선 구분하고 또 흔히 주위에서 구할 수 있는 미 기상 및 고층 관측 자료를 이용하여 하층 대기의 일평균 풍속(수평 환기효과와 연관)과 혼합 고와 유사한 개념의 하층 연직 대기안정도(연직 환기효과와 연관)를 계산한 다음 TCP 시행 일과 유사한 종관기상 상태와 환기 지수를 가진 날을 선정하여 그날의 오염도를 TCP 시행 일과 비교하고자 한다. 이러한 연구는 국제 행사 때마다 시행되는 TCP를 단순한 교통 혼잡 완화 측면을 넘어 오염원 저감이라는 차원에서 대기 오염도 개선 효과를 평가하는 데에도 적용될 수 있을 것이다.
- 본 연구에서는 총 차량 2부제 (자율+강제 2부제) 기간이 15일에 해당하지만 참여율이 저조한 자율 차량 2부제 기간은 제외하고 강제 차량 2부제 기간인 6일에 대해 집중적으로 그_ 저감 효과를 살펴보고자 한다. 표 1에 강제 차량 2부제가 시행된 날과 그날 의 기상 조건을 나타내었다.
제안 방법
- TCP 기간의 각 사례별 850 hPa 지균풍향, 풍속 연 직 대기안정도, 평균 풍속뿐만 아니라 기온, 그리고 강수의 유무 등을 표 1에 수록하였다. 또 연직 대기 안정도의 전반적인 이해를 위해 10년간(1980~ 1989) 안정도별 월별 분포 특성 즉 연직 안정도 지수의 평균, 표준 편차, 불안정 일의 안정도 지수의 평균, 불안정 일의 발생 횟수, 안정 일의 안정도 지수의 평균, 안정 일의 발생 횟수의 월별 분포(변 등, 1995)를 참고로 표 2에 요약하였다.
- 결국 최근 3년간 총일 수 중 비슷한 종관 기상상 태 하에서 두 가지 기상 인자, 즉 하층 대기 안정도(S), 일평균 풍속을 열거하여 그 분포를 파악하고 각 인자가 TCP 시행 일과 가장 유사한 기상 조건을 가진 날들을 선정한 다음 이 중 광화학 오존 농도비 교를 위해 일평균 기온이 현저히 차이가 나거나 강 수에 의한 세정 효과의 차이가 클 것으로 판단되는 날을 제외시킴으로써 최종 비교 대상 일을 선정하였다. 그 결과 각 사례별 선정된 날이 TCP 시행일과 얼마나 유사한지 상대적으로 살펴보기 위하여 K-평균 군집 분류 방법 (K-mean Divisive Cluster Analysis)에서 사용하는 유클리드 거리 (군집 중심으로부터의 분산)를 계산하여 각 사례별 일치도를 상대적으로 / N \비교하였다.
- 동서 방향과 남북 방향으로 위. 경도 각각 5° 지점의 지오 퍼텐셜 고도차(그림 1의 A, B 지점과 C, D 지점)을 이용하여 (Park and Yoon, 1991) 다음과 같이 동서 및 남북 성분의 지균풍 풍속을 계산하였다. 지균풍의 동서, 남북 성분은 각각
- 그리고 지상 바람에 의한 수송 효과는 혼합층까지의 평균 풍속 대신 기상청 웹사이트에서 쉽게 구할 수 있는 요소별 일값(지상 평균 풍속)을 주요 기상 인자 사용하였다. 또 오존과 같은 광화학 반응이 중요한 오염물의 보다 정확한 분석을 위해 일 평균기온을 고려하였고, TCP 시행 일에 일부 강수가 관측됨에 따라 그 세정 효과가 유사하도록 일 강수량을.
- .기상 변수의 갯수인 Ne 계절과 무관하게 공통적으로 관계되는 기상변수를 모두 사용하여야 하 나(이, 1997) 본 연구에서는 대기 오염도를 크게 좌우하는 확산 및 수송에 중요한 두 가지 기상 변수(연 직 대기안정도 및 일평균 지표풍속)만을 이용하여 각 사례별 유클리드 거리의 평균치를 구하여 각 사 례별 상대적인 차이를 살펴보았다.
- 대기의 연직 환기 효과와 연관되는 인자로서 일변화를 하는 혼합고 대신 하루를 하나의 인자로 표현 할 수 있는 방법으로서 매일 관측되는 고층 (850hPa, lOOOhPa) 기온 자료를 이용하여 하층의 연직 대기 안 정도를 이용하였다(변 등, 1995). 즉 lOOOhPa 공기괴 를 단열 과정을 통해 850hPa까지 상승시킨 다음이 것 (T1) 과 본래의 850hPa의 기온(T2)과의 차이에 의해 하층 대기의 연직 안정도가 결정된다는 개념이다.
- TCP 기간의 각 사례별 850 hPa 지균풍향, 풍속 연 직 대기안정도, 평균 풍속뿐만 아니라 기온, 그리고 강수의 유무 등을 표 1에 수록하였다. 또 연직 대기 안정도의 전반적인 이해를 위해 10년간(1980~ 1989) 안정도별 월별 분포 특성 즉 연직 안정도 지수의 평균, 표준 편차, 불안정 일의 안정도 지수의 평균, 불안정 일의 발생 횟수, 안정 일의 안정도 지수의 평균, 안정 일의 발생 횟수의 월별 분포(변 등, 1995)를 참고로 표 2에 요약하였다. 표 2에 의하면 한반도 중부 지방의 하층 대기 (1000hPa-850hPa)의 연직 안 정도는 7, 8월이 가장 불안정하고 다른 월로 갈수록 안정한 경향을 보였고 표준 편차 또한 같은 경향을 보여 겨울철이 여름철보다 더 안정함을 보여준다.
- 그리고 지상 바람에 의한 수송 효과는 혼합층까지의 평균 풍속 대신 기상청 웹사이트에서 쉽게 구할 수 있는 요소별 일값(지상 평균 풍속)을 주요 기상 인자 사용하였다. 또 오존과 같은 광화학 반응이 중요한 오염물의 보다 정확한 분석을 위해 일 평균기온을 고려하였고, TCP 시행 일에 일부 강수가 관측됨에 따라 그 세정 효과가 유사하도록 일 강수량을.참 고하여 비교 대상 일을 최종 선정하였다.
- 연직 대기 안정도를 계산하기 위해 기상청에서 매달 발간하는 오산지역 고층 기상관측 자료를 이용하였고, 수평 환기 효과를 분류하기 위해 3년간의 매시간 관측되는 지상 기상관측 자료 중 일 평균풍속과 일평균 기온(기상청 website의 요소별 일 값)을 사용하였다. 또 이차 오염 물질인 오존의 경우 광화학 반응의 주요 영향 인자를 고려하기 위해 일평균 기온 (및 당일 일최고 기온)을 참고로 사용하였다.
- 이상의 각 사례별 지균 풍향과 풍속으로 살펴본 850hPa 종관기상 패턴, 매일의 연직 대기 안정도, 일 평균 풍속을 이용하여 2000년~2002년 여름철 중에서 TCP 기간과 유사한 기상 조건을 가진 날 모두 선정하였다. 선정된 날 중에서 오존 농도의 생성과정에 큰 영향을 미치는 기상 요소인 일평균 및 일 최고기 온을 고려하였고(예. 기온 차가 3℃ 이상의 날은 제 외), 차량 2부제 기간에 일부 강수가 관측됨에 따라 그 세정 효과가 유사하도록 일 강수량을 참고하여 (예. 일 강수량의 차가 50mm 이상인 날은 제외시킴) 비교 대상 일을 최종 선정하여 표 3에 모두 열거하였다.
- 이상의 네 가지 오염물질인 SC>2, NO;, , 。3, PM]。의 TCP 시행일과 평일을 비교하여 그 저감효과를 간략히 살펴보았다. SO? 와 NO? 의 경우 TCP 기간이 이틀 연속인 점을 감안해 볼 때 시행 첫날인 Case, 1, 3, 5의 경우보다 Case 2, 4, 6에서보다 탁월한 대기오염도 저감효과가 나타났는데 (그림 4, 그림 5) 이것은 전날 야간의 대기 오염도가 다음날인 TCP 기간의 새벽 오염도에 영향을 준 것으로 판단된다.
- 이때 S는 SSI (Showalter Stability Index)와 유사하나 SSI보다 더 하층을 대상으로 삼 는 것으로서 양의 값은 음의 부력을 의미하며 값이 클수록 안정함을, 그리고 음의 절대치가 클수록 불안 정해지는 작용이 강해짐을 의미한다. 이상의 방법으로 과거 3년간 (2000~2002년) 오산 지역의 상층 기상 관측 자료를 통해 구한 S를 이용하고 이 중 각각의 TCP 시행 일과 유사한 하층 안정도를 가진 날을 선정하여 그 오염도를 비교, 분석하였다.
- 특히 본 연구처럼 일 평균 풍속을 이용하여 수평 환기효과를 계산할 경우 종관 바람의 풍향이 매우 중요한 인자가 되므로 특정한 날의 종관 기상 패턴을 분류하는 것이 선행되어야 한다. 종관 바람 패턴을 분류하기 위해서 상층 850hPa 일기도 상에서 남한 지역의 중앙 의한 지점 (37°N, 128°E)을 중심으로. 동서 방향과 남북 방향으로 위.
- 측정 자료로부터 배출량 저감에 따른 대기오염도 저감 효과 분석 방법의 하나로 850 hPa 지균 풍향과 지균 풍속을 이용하여 종관 기상 상태를 분류한 후 850~ 1(X)0 hPa 하층 대기의 기온에 의한 연직 난류 상태를 진단하는 연직 대기 안정도와 지상 기상 관측소에서 측정하는 일평균 풍속을 주요 기상 인자로 하여 기상 조건을 분류한 후 2002년 국제적 행사인 월드컵 기간 강제 차량 2부제를 실시한 기간과 유사한 기상 조건을 가진 날의 대기 오염도를 비교. 분석하였다.
대상 데이터
- 연직 대기 안정도를 계산하기 위해 기상청에서 매달 발간하는 오산지역 고층 기상관측 자료를 이용하였고, 수평 환기 효과를 분류하기 위해 3년간의 매시간 관측되는 지상 기상관측 자료 중 일 평균풍속과 일평균 기온(기상청 website의 요소별 일 값)을 사용하였다. 또 이차 오염 물질인 오존의 경우 광화학 반응의 주요 영향 인자를 고려하기 위해 일평균 기온 (및 당일 일최고 기온)을 참고로 사용하였다.
- 월드컵 기간 중 강제 차량 2부제가 시행된 5월 30일~31일, 6월 12일~ 13일, 24일~25일 총 6일에 대해 각 날의 대기오염도 저감효과를 살펴보기 위해 사용된 자료는 환경부 및 지자체 관할 3년간(1999년 ~2002년)의 서울을 포함한 매시간 수도권 지역 주요 대기 오염물질(SO》NO2, PM10, 그리고 6) 농도 자료를 사용하였다. 또 한반도 상공의 종관 기상 상태를 분류하기 위하여 기상청 850hPa(00UTC) 일기도를 이용하였다.
- 이상의 각 사례별 지균 풍향과 풍속으로 살펴본 850hPa 종관기상 패턴, 매일의 연직 대기 안정도, 일 평균 풍속을 이용하여 2000년~2002년 여름철 중에서 TCP 기간과 유사한 기상 조건을 가진 날 모두 선정하였다. 선정된 날 중에서 오존 농도의 생성과정에 큰 영향을 미치는 기상 요소인 일평균 및 일 최고기 온을 고려하였고(예.
데이터처리
- 결국 최근 3년간 총일 수 중 비슷한 종관 기상상 태 하에서 두 가지 기상 인자, 즉 하층 대기 안정도(S), 일평균 풍속을 열거하여 그 분포를 파악하고 각 인자가 TCP 시행 일과 가장 유사한 기상 조건을 가진 날들을 선정한 다음 이 중 광화학 오존 농도비 교를 위해 일평균 기온이 현저히 차이가 나거나 강 수에 의한 세정 효과의 차이가 클 것으로 판단되는 날을 제외시킴으로써 최종 비교 대상 일을 선정하였다. 그 결과 각 사례별 선정된 날이 TCP 시행일과 얼마나 유사한지 상대적으로 살펴보기 위하여 K-평균 군집 분류 방법 (K-mean Divisive Cluster Analysis)에서 사용하는 유클리드 거리 (군집 중심으로부터의 분산)를 계산하여 각 사례별 일치도를 상대적으로 / N \비교하였다. 유클리드 거리 #는 어느 한 군집에 속한 i 번째 사례의 j 번째 변수인 X, ”는 j 번째 변수의 중심값인 明 와 비교하여 얼마나 거리가 짧은가를 N개의 기상 변수에 대해 계산하는 것이다.
성능/효과
- 전반적으로 SO?, NO2 모두 TCP 시행 첫째 날 (Case 1, 3, 5)에서 오전보다는 오후에 대기오염 도의 저감효과를 더 잘 확인할 수 있었고 N0는 TCP 시행 둘째 날(Case 2, 4, 6)에서도 오전보다는 오후에 그 효과가 크게 나타났다. 특히 강수가 비교적 적거 나 없었던 Case 4-Case 6의 경우 평균 40% 정도 낮게 나타났고 Case 5와 같이 출퇴근 시간에서 생기는 최고치 역시 매우 둔화되어 나타났거나 평일보다 50% 이상 낮게 나타나는 효과를 확인할 수 있었다.
- , OePMio에 대한 TCP 시행일과 각 사례별 선정된 비교 대상 일의 농도 및 표준 편차의 일변화를 나타내었다. SO2의 경우 (그림 4) Case 1과 Case 3을 제외하고는 모두 TCP 시 행에 의한 대기오염도 저감효과가 뚜렷하였고 그저 감 효과도 Case2, 4, 6에서 평균 약 38% 이상 낮게 나타났다. Case 1과 Case 3에서도 대기오염도 저감 효과를 어느 정도 확인할 수 있는데 Case 1과 Case 3의 바로 전날 야간의 높은 농도가 사례 당일 새벽의 높은 농도로 나타났다.
- (그림 8)은 총 사례 기간 네 가지 오염물에 대해 TCP 시행일과 비교 대상 일의 전체 평균 오염 농도의 일변화를 나타낸 것이다. 그 결과 TCP 시행에 따른 평균적인 대기오염 저감효과는 SO2(38.5%), NO2 (23.0%), PM10(19.8%), O3(12.6%) 순으로 나타났으며 특히 모든 오염물의 일 중 최대치는 현저히 둔화 되어 나타났다. 그러나 2차 오염물질인 오존의 경우 그 저감 효과가 1차 오염물질에 비해 낮게 나타났을 뿐 아니라 야간의 농도는 오히려 높게 나타나는 등 1차 오염물질보다 복잡한 양상을 보여 2차 오염물질의 농도 저감은 쉽지 않음을 잘 암시해 준다.
- 그 결과 각 선정 사례 일(표 3)로부터의 분산에 해당하는 유클리드 거리의 평균은 각각 Case 1 (3.69), Case 2 (3.46), Case 3 (3.20), Case 4 (40.01), Case 5 (7.12), 그리고 Case 6(5.49)으로서 연직 대기 안정도와 일평균 풍속만으로 평가해 볼 때 Case 3의 경우가 가장 유사한 기상 조건이 그리고 Case 4가 상대적으로 그 일치도가 떨어지는 기상 조건이 선정되었음을 암시한다. 특히 Case 4는 6월 대기 안정도의 통계에서 볼 때 m-o(=-0.
- 오존과 PM®의 경우 배출량 저감 효과는 상대적으로 낮았는데 2차 오염물질인 오존은 단순히 그 원 인물질인 NOx 배출량을 저감하는 것만으로는 일평균 오존 농도를 낮추는데 효과적으로 기여하지 못한 것으로 해석할 수 있을 것이다. 또 주간의 최고 오존 농도는 그 저감효과가 확인되는 반면 야간의 오염도는 오히려 높게 나타나 결국 일평균 오존 농도의 저 감 효과가 1차 오염물에 비해 매우 둔화되어 나타났다. 즉 TCP 시행에 의한 오존 농도의 일변화 패턴은 평일에 비해 저농도 부근에서 농도가 높게, 고농도에 서는 농도가 낮게 나타나는 패턴을 보였다.
- 상대적으로 저감효과가 적은 PM”은 TCP 시 행일 중 일부 사례는 강수가 있어 대기 중의 수증기에 의한 입자상 오염물질의 2차 생성과 같은 대기화 학적 과정이 작용하였을 가능성도 있었을 것으로 추정된다. 반면 2차 오염물질인 오존의 경우 일평균 감소율은 1차 오염물질보다 낮은 저감 효과를 보였으나 광화학 반응이 활발한 낮 시간의 경우 당일 최고 농도의 감소 효과는 크게 나타났다. 이는 평소보다 적게 배출된 NOx가 광화학 오존 생성을 둔화 시켜 최고 오존 농도를 낮추는 역할을 하기 때문으로 판단된다.
- 서울지역의 자동차 2부제 기간인 6일 동안의 일자 별 참여율을 살펴보면 월드컵 개막식 이 열린 5월 31일 (시행 둘째 날)에 가장 높은 94.3%의 참여율을 나 타냈으며, 지방선거일인 6월 13일에는 노약자 등 거동불편자의 투표를 위해 운행하는 차량에 대한 단속 제외로 제일 낮은 87.9%를 보였으며, 2부제가 시행된 총 6일 중 1, 2일째와 6일째의 참여율이 90%대 이상이었고, 3, 4, 5일째의 경우 90% 미만의 참여율을 나타내었다(그림 2).
- 오존의 경우(그림 6)는 사례별 그 저감 효과가 더 복잡하게 나타났는데 사례별 전체 평균 저감율이 약 12.5% 정도로 다른 오염물에 비해 낮았고 Case 1과 2에서는 오히려 측정 농도가 증가하여 대기 질을 악화시키는 결과로 나타났다. 그러나 오존의 저감 효과 의 특징은 주간의 오존 최대 농도는 상대적으로 낮은 농도를 보인 반면 야간에서는 오히려 증가하는 양상을 Case 4와 6에서 확인할 수 있다.
- 0 mm로 관측된 Case 5의 경우도 강수효과를 정확히 알 수 없어 분석 결과 의 불확실성이 상대적으로 커질 수 있음을 암시해 준다. 이상을 종합하면 Case 1보다는 Case 2의 경우 가, 그리고 Case 3~5보다는 Case 6의 경우가 TCP 참여율(그림 2)뿐만 아니라 비교 대상 일을 선정하는 측면에서도 상대적으로 더 유리한 분석 결과를 도출될 것으로 판단된다.
- 이상의 연구 결과는 모두 각 사례별로 선정된 비 교대 상일의 종관 기상 상태가 TCP 시행 기간과 동일한 것으로 가정하여 분석하였으나 수시로 변하는 매시간의 기상 조건은 모두 다르게 나타나며 그 변화 폭 또한 매일 다양하게 나타나므로 본 연구 결과 또한 그만큼 불확실성을 가지고 있음을 뜻한다. 결국 대도시를 중심으로 지역별 대기 오염도를 예측하거 나 대기 오염의 피해를 예방하기 위해서는 배출량을 줄이는 노력과 함께 기상 조건이 대기 오염에 미치는 영향을 잘 이해하여야 할 것인데 이러한 차원에서 기상 상태의 분류 방법에 대한 고찰 및 적용에 관한 연구 역시 다양하게 진행되어야 할 것으로 판단된다.
- 또 주간의 최고 오존 농도는 그 저감효과가 확인되는 반면 야간의 오염도는 오히려 높게 나타나 결국 일평균 오존 농도의 저 감 효과가 1차 오염물에 비해 매우 둔화되어 나타났다. 즉 TCP 시행에 의한 오존 농도의 일변화 패턴은 평일에 비해 저농도 부근에서 농도가 높게, 고농도에 서는 농도가 낮게 나타나는 패턴을 보였다.
- 모두 TCP 시행 첫째 날 (Case 1, 3, 5)에서 오전보다는 오후에 대기오염 도의 저감효과를 더 잘 확인할 수 있었고 N0는 TCP 시행 둘째 날(Case 2, 4, 6)에서도 오전보다는 오후에 그 효과가 크게 나타났다. 특히 강수가 비교적 적거 나 없었던 Case 4-Case 6의 경우 평균 40% 정도 낮게 나타났고 Case 5와 같이 출퇴근 시간에서 생기는 최고치 역시 매우 둔화되어 나타났거나 평일보다 50% 이상 낮게 나타나는 효과를 확인할 수 있었다. 이는 N0의 주 배출원이 자동차임을 고려하면 세정 효과가 없는 맑은 날 TCP 시행에 의한 NO2 저감 효과는 매우 탁월할 수 있음을 시사해 준다.
후속연구
- 이상의 연구 결과는 모두 각 사례별로 선정된 비 교대 상일의 종관 기상 상태가 TCP 시행 기간과 동일한 것으로 가정하여 분석하였으나 수시로 변하는 매시간의 기상 조건은 모두 다르게 나타나며 그 변화 폭 또한 매일 다양하게 나타나므로 본 연구 결과 또한 그만큼 불확실성을 가지고 있음을 뜻한다. 결국 대도시를 중심으로 지역별 대기 오염도를 예측하거 나 대기 오염의 피해를 예방하기 위해서는 배출량을 줄이는 노력과 함께 기상 조건이 대기 오염에 미치는 영향을 잘 이해하여야 할 것인데 이러한 차원에서 기상 상태의 분류 방법에 대한 고찰 및 적용에 관한 연구 역시 다양하게 진행되어야 할 것으로 판단된다.
- 한편 측정 자료를 통해 배출량 저감에 따른 대기 오염도 개선 효과를 찾아내는 것 역시 현실적으로 매우 어려운데 이는 근본적으로 매일 매일의 기상 조건이 다르며 또 무엇보다도 배출량을 절반 가까이 줄일 수 있는 여건이 아니어서 정확한 배출량 저감에 따른 오염도 자료를 얻기란 거의 불가능하기 때문이다. 그러나 이동오염원의 배출량 저감 효과는 차량 2부제와 같은 교통량 저감 프로그램 (Traffic Control Program; 이하 TCP )을 통해 어느 정도 그 효과를 정성적으로 살펴볼 수는 있을 것이다. 예컨대 2002년 국민적 관심아 집중된 월드컵 기간 중에 차량에 의한 교통혼잡을 완화하고 대기오염을 저감하기 위해 시행한 차량 2부제는 사상 유례없는 많은 인원이 동참한 TCP로서 이동오염원의 배출량 저감에 따른 대기 오염도 개선 효과를 어느 때보다도 정확히 분석할 수 있는 기회가 되었다.
- 이상의 결과는 TCP가 시행된 날이 비교 대상 일의 기상 조건과 동일하다는 가정하에 분석하였으나 매시간 수시로 변하는 기상 상태를 분류하여 동일한 조건을 가진 날을 찾아내기란 쉽지 않다. 그러므로 더 정확한 분석 결과를 도출하기 위해서 보다 효과적인 분석 틀이 연구되어져야 할 것으로 판단된다. 또 TCP 당일의 농도가 전날의 야간의 오염 농도에 좌우됨을 볼 때 전날 야간의 농도가 유사한 수준을 유지하는 평일을 선정한다면 보다 정확한 연구가 가능했을 것으로 사료된다.
- 연직 대 기안정도 지수의 평균과 표준 편차를 각각 의미한다). 따라서 Case 4의 경우 향후 유사한 기상 조건의 발생일에 따른 오염 농도 자료의 축적이 이루어져야 보다 정확한 대기 오염 저감 분석이 가능할 것으로 판단된다.
- 그러나 TCP의 시행에 따른 대기 오염도 개선 효과 분석은 기존의 연구와는 반대의 가정, (즉 기상 조 건은 동일하다는 가정) 하에서 이동 배줄량 변화에 따른 대 기 질의 변화를 추적함으로써 가능하다. 따라서 TCP를 시행한 당일과 이와 유사한 기상 조건을 가진 평일을 골라 두 경우의 측정된 오염물질의 농도를 비교함으로써 가능할 것이다. 이러한 접근 방법은 하나의 인자, 즉 배출량을 일정하다고 가정하고 여러 기상요소의 변화에 따른 대기오염 도의 변화를 추적하는 기존의 연구와는 달리, 일정해야 할 기상 요소는 수십 수백 가지라는 점, 그리고 그 변화의 폭과 주기가 배출량보다 훨씬 다양하다는 점에서 필연 적으로 기존의 연구 결과보다 낮은 신뢰도가 예견될 수 있다.
- 3 mm)보다 높게 나타난 것은 설명하기 매우 어렵다. 따라서 당일의 통행량에 의한 배출량 저감의 효과보다 강수의 세정 효과에 의한 저감효과라는 불확실성 이 크게 작용할 수 있어 배출량 감소 및 세정효과에 의한 대기 오염도 저감 효과를 또다시 구별하여야 그 정확한 해석이 가능할 것이다.
- 그러므로 더 정확한 분석 결과를 도출하기 위해서 보다 효과적인 분석 틀이 연구되어져야 할 것으로 판단된다. 또 TCP 당일의 농도가 전날의 야간의 오염 농도에 좌우됨을 볼 때 전날 야간의 농도가 유사한 수준을 유지하는 평일을 선정한다면 보다 정확한 연구가 가능했을 것으로 사료된다.
- 본 연구에서는 근본적으로는 위의 두 번째 및 세 번째를 모두 감안한 접근 방법으로서 850hPa 지오 퍼텐셜 고도를 이용하여 종관 기상 상태를 우선 구분하고 또 흔히 주위에서 구할 수 있는 미 기상 및 고층 관측 자료를 이용하여 하층 대기의 일평균 풍속(수평 환기효과와 연관)과 혼합 고와 유사한 개념의 하층 연직 대기안정도(연직 환기효과와 연관)를 계산한 다음 TCP 시행 일과 유사한 종관기상 상태와 환기 지수를 가진 날을 선정하여 그날의 오염도를 TCP 시행 일과 비교하고자 한다. 이러한 연구는 국제 행사 때마다 시행되는 TCP를 단순한 교통 혼잡 완화 측면을 넘어 오염원 저감이라는 차원에서 대기 오염도 개선 효과를 평가하는 데에도 적용될 수 있을 것이다.
- 일반적으로 1차 오염물질의 경우 저감된 배출량에 비례하여 대기오염 도가 개선되는 것이 통상적인 상식이나 도시 경계에서의 오염 물질의 유. 출입량에 따라 다르며, 오존과 같은 2차 오염물질의 경우는 그 상황이 더 복잡하므로 모델링을 통해 그 효과를 간접적으로 추론하는 것만이 가 능할 것이다. 그러나 사용되는 모델의 입력 변수로서 배출량, 기상 요소 등 여러 불확실성이 복합적으로 내재되어 신뢰성 있는 해답을 찾기 위해서는 매우 신중한 접근이 요구된다.
- 대기 오염물질의 농도에 직접적으로 영향을 미치는 국지 기상 현상 (예 : 해륙풍, 산곡풍 등)은 종관 바람의 방향과 세기에 의해서 달라진다. 특히 본 연구처럼 일 평균 풍속을 이용하여 수평 환기효과를 계산할 경우 종관 바람의 풍향이 매우 중요한 인자가 되므로 특정한 날의 종관 기상 패턴을 분류하는 것이 선행되어야 한다. 종관 바람 패턴을 분류하기 위해서 상층 850hPa 일기도 상에서 남한 지역의 중앙 의한 지점 (37°N, 128°E)을 중심으로.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.