[논문]스카이라디오미터 관측을 통한 서울 상공 에어러솔의 광학적 특성 분석

Koo, Ja-Ho; Kim, Jhoon; Kim, Mi-Jin; Cho, Hi Ku; Aoki, Kazuma; Yamano, Maki

문제 정의

본 연구에서는 스카이라디오미터 자료의 분석을 통해 서울 지역의 에어러솔의 광학적 특성에 대해서 살펴보고자 하였다. 특히 서울의 경우 대도시로서 인위적인 활동으로 인해 배출되는 에어러솔의 특성이 나타남과 동시에 황사와 같은 자연 발생적인 에어러솔의 영향력 또한 살펴볼 수 있을 것으로 기대되는 지역으로서 과거에도 많은 연구가 진행되어 왔다 (e.

가설 설정

, 1996). 이 알고리즘에서는 단색광에서의 관측한 산란 복사 휘도 값 대신에 직달 복사량에 대한 산란 복사값의 비 R(θ)를 초기 추정 값으로 가정하고, 관계식에 의해 역으로 단위 단면에 대한 공기기둥 내의 에어러솔의 컬럼 내 부피 스펙트럼 (Columnar volume spectrum) v(r)을 산출한 다음 복사전달 방정식에 의해 다시 R(θ)을 계산하여 구한다. 이렇게 산출한 값과 측정한 값의 차이가 허용 오차 범위 내에 들어올 때까지 반복계산(iterative calculation)을 수행하여 앞서 언급한 에어러솔 파라미터들이 산출 된다.

제안 방법

한편 국지적인 에어러솔의 분포 특징에 대해 더 정확한 고찰을 하기 위해 에어러솔이 수송되어오는 과정을 미국 국립해양대기관리청 (NOAA)에서 개발한 HYSPLIT4 모델을 이용하여 이류경로를 역추적 산출하고 그에 따른 에어러솔 특성의 차이를 분석하였다. 본 연구에서는 연세대학교 과학관 관측 장소에 도착한 이류의 역궤적을 3일전까지 거슬러 가는 과정을 6시간 간격으로 대상 기간 전체에 대해 계산하여 구한 후 풍향과 진행거리를 기준으로 4가지 경우로 나누어 분석하였다.
한편 국지적인 에어러솔의 분포 특징에 대해 더 정확한 고찰을 하기 위해 에어러솔이 수송되어오는 과정을 미국 국립해양대기관리청 (NOAA)에서 개발한 HYSPLIT4 모델을 이용하여 이류경로를 역추적 산출하고 그에 따른 에어러솔 특성의 차이를 분석하였다. 본 연구에서는 연세대학교 과학관 관측 장소에 도착한 이류의 역궤적을 3일전까지 거슬러 가는 과정을 6시간 간격으로 대상 기간 전체에 대해 계산하여 구한 후 풍향과 진행거리를 기준으로 4가지 경우로 나누어 분석하였다. 상세한 내용은 3.
7을 보면 8월에서 11월 사이에 파장쌍에 따른 옴스트롬 지수의 차이가 나타나는데, 이 시기 동안에는 340-675 nm 파장쌍과 675-1020 nm 파장쌍 영역의 변화 경향이 반대로 나타나고 있음을 확인할 수 있다. 이에 착안하여 Fig. 9 과 같이 단일산란알베도와 옴스트롬 지수를 전체 관측 기간 동안의 자료를 이용하여 비교, 분석해보았다. 관측하는 7개의 채널에서 인접한 파장쌍 6개(340-380 nm, 380-400 nm, 400-500 nm, 500-675 nm, 675-870 nm, 870-1020 nm) 에 대하여 옴스트롬 지수를 구한 뒤 500nm 영역의 단일산란 알베도 값과 상관관계를 비교, 분석해보았다.
9 과 같이 단일산란알베도와 옴스트롬 지수를 전체 관측 기간 동안의 자료를 이용하여 비교, 분석해보았다. 관측하는 7개의 채널에서 인접한 파장쌍 6개(340-380 nm, 380-400 nm, 400-500 nm, 500-675 nm, 675-870 nm, 870-1020 nm) 에 대하여 옴스트롬 지수를 구한 뒤 500nm 영역의 단일산란 알베도 값과 상관관계를 비교, 분석해보았다. 흥미롭게도 상대적으로 긴 파장쌍으로 접근할수록 옴스트롬 지수와 단일산란알베도의 상관관계가 급격하게 좋아져서 870-1020 nm 파장쌍에서의 결정계수 (determination coefficient) R² 값이 0.
일반적으로 도심지역에서는 미세입자와 조대입자 영역에서 두 개의 봉우리가 나타나는 쌍봉 분포 (bimodal distribution)가, 비도심 대륙 지역 (rural continental site)에서는 단봉 분포 (monomodal distribution)가 나타나는 특징이 있다(Seinfeld and Pandis, 1998). Fig. 10은 분석기간 동안 구름에 의한 영향력을 제거하기 위해서 기상청에서 제공하는 서울의 운량 목측자료를 이용하여 운량이 1 이하인 날만을 선정한 후 최소 40개 이상의 측정값을 산출해 낸 경우에 대해서 부피 크기 분포를 살펴보았다. 2005년 12월에서 2006년 11월 사이까지 1년의 기간 동안 위의 조건을 만족하는 날짜 수는 10.
이러한 계절적 차이를 좀 더 자세히 살펴보기 위해서 미세입자 영역의 봉우리 값을 C1, 조대입자 영역의 값을 C2라고 할 때 C2/C1 값을 의미하는 최대값 비율(peak ratio) 값을 구해보았다 (Fig. 11). 2006년 5월 2일에서 5월 30일로 넘어가면서서 최대값 비율의 값의 크기의 급격한 변화가 나타나는데, 5월 2일 이전의 경우 에 해당하는 총 21일 중 76.
앞서 살펴본 3일간의 역궤적 분포를 풍향과 이동거리의 차이에 따라 몇 가지 경우로 나누어 분석하였다(e.g. Moorthy and Babu, 2006). 풍향은 크게 북서풍계열, 남풍계열, 동풍계열로 나눌 수 있고 북서풍계열의 경우 중국 내륙지방으로부터 시작되는 이동거리가긴 경우와 중국 연안에서 시작되는 이동거리가 짧은 경우로 나눌 수 있었다.
지금까지 2005년 12월에서 2006년 11월까지의 1년 동안 Skyradiometer로 관측한 여러 가지 파라미터를 이용하여 서울 상공의 에어러솔의 광학적 특성을 분석하고, HYSPLIT 모델을 이용한 역궤적 구분을 통해 에어러솔의 발생원에 따른 차이점을 좀 더 자세하게 살펴보았다. 광학적 파라미터들의 변화와 역궤적 추적을 통해 분석한 결과를 토대로 서울 상공의 에어러솔의 전반적인 연 변동 경향을 살펴볼 수 있다.
지금까지 2005년 12월에서 2006년 11월까지의 1년 동안 Skyradiometer로 관측한 여러 가지 파라미터를 이용하여 서울 상공의 에어러솔의 광학적 특성을 분석하고, HYSPLIT 모델을 이용한 역궤적 구분을 통해 에어러솔의 발생원에 따른 차이점을 좀 더 자세하게 살펴보았다. 광학적 파라미터들의 변화와 역궤적 추적을 통해 분석한 결과를 토대로 서울 상공의 에어러솔의 전반적인 연 변동 경향을 살펴볼 수 있다. 겨울과 초봄까지는 별다른 에어러솔의 자연적인 발생원 없이 북서풍의 영향으로 환기 작용이 크게 작용하며 국지적인 연소과정의 증가로 인한 비교적 청정한 대기상태를 보이다가, 3월과 4월에는 황사의 발생빈도가 증가하면서 복사 흡수성이 높은 모래먼지의 비중이 높아지게 된다.

대상 데이터

특히 매년 2월 하순에서 4월 하순까지는 중국 내륙지역으로부터 발생한 황사가 유입되고 있으며 그 발생빈도와 강도는 해가 갈수록 증가하고 있는 상황이다. 본 연구에 사용된 관측기기가 설치된 연세대학교 과학관은 동경 126.98o, 북위 37.57o, 고도 86 m 지점에 위치해 있으며, 도심 한복판에 위치하고 있으면서도 건물, 도로, 공장 등에 의한 방해 요소가 없는 장점을 가지고 있다. 그러므로 현 위치에서 관측되는 자료는 인접지역의 국지적인 오염원이나 에어러솔의 배출에 비교적 큰 영향을 받지 않고 서울 지역의 일반적인 대기 상태를 잘 보여줄 수 있다.
1은 서울지역에서 측정된 2005년 12월부터 2006년 11월까지의 1년 동안의 온도, 대기압, 상대습도의 월평균 값과 월 총강수량의 값 및 강수일수를 시계열로 나타낸 그림이다. 자료는 연세대학교 과학관에 설치된 AWS (Automatic Weather System)로부터 측정을 하였고 강수자료의 경우만 기기 문제로 인해 기상청에서 관측한 값을 사용하였다. 기압의 경우 북쪽의 찬 시베리아 고기압의 영향을 받는 건조한 겨울철에 기압이 높고 장마와 태풍의 영향이 있는 여름에 기압이 낮아지는 모습을 보이고 있는데, 이는 일사조건의 차이로 인해 여름에 높고 겨울에 낮게 나타나는 기온의 연 변화 추세와는 반대로 나타나는 측면이 있다.
이렇게 산출한 값과 측정한 값의 차이가 허용 오차 범위 내에 들어올 때까지 반복계산(iterative calculation)을 수행하여 앞서 언급한 에어러솔 파라미터들이 산출 된다. 본 연구에서는 2005년 12월부터 2006년 11월까지 1년 동안 11개 채널 중 340, 380, 400, 500, 675, 870, 1020 nm의 7개 채널에서 자료를 산출, 분석하였다. 관측 기간 중 2006년 3월은 기기 문제로 인해 관측이 원활하게 수행되지 않아서 자료의 품질이 좋지 않아 분석에서 제외하였다.

데이터처리

13은 앞서 나눈 4가지 경우에 해당하는 Skyradiometer 관측값을 파장별로 평균하여 정리한 그림이다. Table 2에서 구해진 6시간 간격의 자료를 이용하여 일별 대표 궤적을 구한 후에 Skyradiometer 관측값의 일 평균값을 각 경우별로 나누어 그 평균값을 계산하였다. 전체적으로 볼 때, Case 2-1과 Case 3의 경우가 유사하게 나타나고 있고 대조적으로 Case 1과 Case 2-2가 유사하게 나타나면서 크게 두 그룹으로 나뉘어 진다.

성능/효과

관측하는 7개의 채널에서 인접한 파장쌍 6개(340-380 nm, 380-400 nm, 400-500 nm, 500-675 nm, 675-870 nm, 870-1020 nm) 에 대하여 옴스트롬 지수를 구한 뒤 500nm 영역의 단일산란 알베도 값과 상관관계를 비교, 분석해보았다. 흥미롭게도 상대적으로 긴 파장쌍으로 접근할수록 옴스트롬 지수와 단일산란알베도의 상관관계가 급격하게 좋아져서 870-1020 nm 파장쌍에서의 결정계수 (determination coefficient) R² 값이 0.811까지 나타남을 확인할 수 있으며 또한 870-1020 nm 파장쌍에 접근할수록 기울기의 값이 커지는 것도 함께 살펴볼 수 있다. 이 관계를 옴스트롬 지수의 크기가 작은 경우 (0.
가을이 시작되는 9월로 접어들면서 남쪽으로부터의 이류는 거의 사라지고 동풍이 주로 나타나다가 11월이 되면서 다시금 북서풍이 강해지는 패턴을 보여주고 있다. 환기의 관점에서 보면 늦가을부터 봄까지는 빠른 이류에 의해 대기의 유입과 방출이 빠르게 이루어지는 반면 여름에는 그 정도가 확연하게 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 이러한 여름철의 약한 이류 현상으로 인해 대기 중 입자 농도가 증가하게 되고 충돌, 병합 및 흡습성에 의한 입자의 성장이 일어나게 된다 (cf.
풍향은 크게 북서풍계열, 남풍계열, 동풍계열로 나눌 수 있고 북서풍계열의 경우 중국 내륙지방으로부터 시작되는 이동거리가긴 경우와 중국 연안에서 시작되는 이동거리가 짧은 경우로 나눌 수 있었다. 종합한 결과 Fig. 12와 같이 총 4가지 경우로 궤적들을 나눌 수 있었는데, Case 1은 남풍 계열로서 3일전 궤적의 위치가 북위 34도 이하로 나타난 경우를 나타내고, Case 2는 북서풍 계열로서 북위 34도 이상인 경우 중 3일 전 궤적의 위치가 동경 110도 보다 작은 경우, 즉 이동거리가 긴 경우를 Case 2-1, 동경 110도와 관측 지점인 동경 126.98도 사이에 있는 경우, 즉 이동거리가 짧은 경우를 Case 2-2라고 구분하였다. Case 3은 동풍 계열로서 3일전 궤적의 위치가 북위 34도 이상, 동경 130도 이상에서 나타나는 경우를 의미한다.
여름으로 접어들면서 이류의 세기가 약해짐에 따라 대기 중의 높은 농도의 에어러솔이 환기되지 못하고 머물러 있는 상태에서 습도가 증가함에 따라 에어러솔의 흡습작용이 강화되면서 입자가 성장하게 된다. 그 결과 장마에 접어들기 직전인 6월에 대기 중의 에어러솔 농도가 가장 높아지면서 혼탁해지는 양상을 보이고 있다. 장마가 시작되면서 많은 양의 에어러솔이 습성 침착에 의해 대기 중에서 제거되면서 에어러솔의 농도는 낮아지고 인위적 활동에 의해 발생되는 산란성이 높은 작은 입자들의 비중이 높아지게 된다.

후속연구

, 2006). 본 연구에서는 이와 같은 선행 연구 결과를 바탕으로 그동안 주로 개별적으로 다루어져 온 에어러솔 광학적 파라미터들의 특성들을 상호 비교하여 함께 살펴봄으로서 이전에 비해 보다 진전된 의미 있는 분석을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다.
, 1999) 반경 1~2 μm 크기범위까지 성장한 결과로 생각된다. 하지만 아직까지 에어러솔의 화학종에 따른 흡습성 정도에 대해서는 알려진 바가 제한적인데다 기존의 연구결과들 사이에서 지역에 따른 차이도 존재하고 있기 때문에 추후 지속적인 관측을 통해 더욱 깊게 살펴볼 필요가 있다.
특히 서울은 상당한 숫자의 인구가 모여 사는 산업화된 대도시로서, 자연적 발생원과 인위적인 발생원이 복합적으로 작용하는 에어러솔의 특성은 기존의 연구가 밝혀내지 못한 많은 흥미로운 요소를 가지고 있으며 원인의 상당수가 도시화 현상에 기인하고 있다는 점에서 중요성을 가진다. 향후 보다 진전된 분석을 위하여 지속적인 관측과 함께 위성관측자료를 이용한 비교, 그리고 다른 측기에서 산출되는 다양한 자료들과의 비교 등을 수행해야 할 것이다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	에어러솔이 기후변화에 미치는 영향력은 크게 무엇으로 나뉘어 지는가?	이러한 대기 중의 에어러솔은 기후 변화에 상당한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 에어러솔이 기후변화에 미치는 영향력은 크게 지표로 입사되는 태양복사에너지를 흡수, 반사, 산란하는 직접적인 효과 (Charlson et al., 1992)와 구름 응결핵으로 작용하여 구름의 발생 빈도 및 지속시간에 영향을 주는 간접적인 효과(Rosenfeld, 2000)로 나뉘어 진다. 이러한 에어러솔에 의한 복사 강제력의 변화에 대해서는 지속적인 연구가 진행되어 오고 있지만 아직까지도 많은 불확실성을 가지고 있다 (e.
	서울지역 에어러솔 및 황사의 계절적 특징은 무엇인가?	대한민국의 수도인 서울은 인구는 약 960만명, 수도권을 포함할 경우 약 2300만명에 달하는 세계적으로 대표적인 메가시티 (megacity, 사전적 정의에 따라 인구 100만 이상의 도시를 의미)중의 하나다 (UN World Urbanization Prospects Report, 2005). 이 지역은 계절적으로 여름과 겨울, 건기와 우기의 구분이 뚜렷하며 계절의 변화에 따라 바람의 방향이 북서풍과 남동풍 사이에서 변화하고 있어 풍향에 따라 수송되어 온 입자의 특성에 차이를 보인다. 특히 매년 2월 하순에서 4월 하순까지는 중국 내륙지역으로부터 발생한 황사가 유입되고 있으며 그 발생빈도와 강도는 해가 갈수록 증가하고 있는 상황이다. 본 연구에 사용된 관측기기가 설치된 연세대학교 과학관은 동경 126.
	에어러솔 관측은 무엇을 통해 이루어지는가?	에어러솔 관측은 AERONET (Aerosol Robotic Network) (e.g. Holben et al., 1998)과 SKYNET(SKYradiometer NETwork, Kim et al, 2004)을 포함하는 지상관측망과 함께 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectrometer) 등과 같은 위성원격탐사에 의해서 이루어지는데 (e.g.

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