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문제 정의
- 그리고 같은 위치에서 동시에 측정된 성분별 PM” 농도와 기상자료를 토대로 TGM과의 연관성을 살펴보았다. 이러한 연구를 통해 대기 중 총 가스상 수은의 농도 분포 및 특성을 이해하고 더 나아가 다른 물질간의 상관성을 토대로 오염물질간의 유사한 특성을 유추해 볼 것이다.
- 따라서 본 연구에서는 서울시 종로구 연건동에 위치한 서울대학교 보건대학원 6층 옥상에서 TGM(total gaseous mercury)을 주기적, 지속적으로 포집하여 서울시 대기 중의 수은 농도를 측정함으로서 대기 중 총가스상 수은의 농도 및 그 특성을 파악하였다. 그리고 같은 위치에서 동시에 측정된 성분별 PM” 농도와 기상자료를 토대로 TGM과의 연관성을 살펴보았다.
- 전반적인 정확도는 같은 위치에서 측정한 서로 다른 샘플의 상대적인 차이를 측정한 것으로 흔히 side by side으로 불리는 방법을 활용하였다. 본 방법은 현재 시료 포집이 이루어지는 곳에 두 개의 포집기를 설치하여 시료를 포집한 후에 분석 결과가 같은지 비교해 보는 것이다. The Lake Michigan Mass Balance Methods compendium6!] 따르면 10% 이하에 오차를 받아들이며 본 연구에서는 세 개의 side by side의 측정 결과 Fig.
- 본 연구에서는 인위적으로 배출되는 대기 중 수은의 주요한 성상인 TGM의 농도를 측정하였고 대기오염물질 및 기상 자료 간의 상관성을 분석하여 TGM의농도 및 그 특성을 살펴보았다. 본 연구를 위한 TGM 자료는 서울시 종로구에 위치한 서울대학교 보건대학원 6충 옥상에서 2004년 1월 말부터 10월까지 주기적으로 측정하였고 같은 위치, 같은 시간에 측정된 대기오염도 및 기상 자료를 활용하여 상관성을 분석하였다.
제안 방법
- 다른 부피를 취하여 매일 시료 분석 시에 함께 분석하게 된다. 각각의 일정 부피의 수은은 포화된 병속의 공기에서 gas tight syringe(Hamilton사)을 이용하여 분취하였다.
- 수은을 주입한 후 gold sand trap을 500。(2로 가열한 후 CVAFS 분석기로 흘려준다. 검량선 작성을 위해 총 5개의 부피(0以, 20以, 50 B, 100 n/, 200防를 취하여 Table 1과 같이 16.6P에서 각각의 부피에 따른 질량으로 환산하였다. 검량선는 R2가 0.
- EPA Lake Michigan Mass Balance Methods Compendium( 1994) 을 이용하였다. 공기 중의 가스 상의 수은 포집은 금으로 코팅된 모래나 비즈로 채워진 샘플러에 수은을 결합하는 방법을 이용하였다. 두 개의 gold sand traps를 연결하여 0.
- 01 이하로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 그러므로 대기 중 TGM의 농도는 시정 장애의 요인간의 영향 인자가 있을 것으로 보고 다각적인 분석을 해보았다. 시정 장애 시에는 상대 습도가 높게 나타나고 최근의 연구를 통해 상대 습도가 높은 날의 PNM의 농도가 높은 것으로 보고된 바 있다(이 외, 2004).
- 3 Lpm으로 포집 유량을 일정하게 유지시키도록 하였고, 포집 공기 부피를 측정하는 dry gas meter를 이용하여 시료를 포집하는 총 유량을 측정하였다. 그리고 매 6개의 시료마다 1개의 field blank를 분석하여 실험에서의 오차를 줄이도록 하였다. 정량 .
- 공기 중의 가스 상의 수은 포집은 금으로 코팅된 모래나 비즈로 채워진 샘플러에 수은을 결합하는 방법을 이용하였다. 두 개의 gold sand traps를 연결하여 0.3 Lpm의 유량으로 TGM를 포집하는데, 이때 전단에서 파과 현상으로 인한 영향을 배제하기 위해 두 번째 gold sand trap을 설치하였다(Fig. 1). 이 두 개의 trap 전단에는 500。。로 3시간 이상동안 강열 처리한 Quartz glass fiber filter를 넣은 Teflon 필터 팩을 장착하여 입자상의 수은을 제거한다.
- 주요한 산화제로 Qj을 들 수 있다. 따라서 TGM 의 농도는 Q에 의해 감소하는 경향이 있음은 알려져 있는데, 본 연구에서도 TGM을 측정한 가까운 지점에 상시 측정망 자료를 이용하여(종로구 이화동) TGM 농도와 Q과의 연관성을 알아보았다(Fig. 12). 그 결과회귀 직선 식은 y = -0.
- 시정 장애 시에는 상대 습도가 높게 나타나고 최근의 연구를 통해 상대 습도가 높은 날의 PNM의 농도가 높은 것으로 보고된 바 있다(이 외, 2004). 따라서 TGM과 PMh와의 관계 그리고 TGM과 water vapor mixing ratio와의 관계를 통해 시정 장애와의 연관성을 간접적으로 분석해 보았다.
- TGM 농도는 온도, 상대 습도 등과 연관성을 보이지 않았다. 본 분석에서는 상대 습도 뿐만 아니라 water vapor mixing ratio를 이용하여 상대습도와의 관계를 연구하였는데, mixing ratic는 수증기의 양과 건조 공기 양의 비를 나타내는 것으로 이값은 온도의 차보다 수증기의 변화로서 달라지는 값이다. 따라서 수체에서 수은의 환원 작용에 대한 기여도를 알아보기 위해 Hg° 농도와 water vapor mixing ratio의 관계를 알아 본 결과 유의하지 않음을 알 수 있었다.
- 9995 이상으로 검량선의 각 점이 참값 범위에서 약 5% 내에 존재시에 받아들였다. 분석 중 검량 선의 변화를 알아보기 위해 분석 기기의 안정성을 측정하기 위해 6개의 시료 분석마다 control standards' 측정하였다. 흔히, one point라고 하는 이 방법은 표준시료의 기지의 농도를 취하여 분석한 값이 참값과 5% 범위 이내에 있는지 확인하는 방법이다.
- 전단의 gold sand trap을 외기 온도보다 높게 유지시키는 이유는 수증기가 gold sand trap에 흡착되어 포집 기능이 저하되는 것을 방지하기 위해서이다. 시료 포집기에는 유량 조절기를 부착하여 0.3 Lpm으로 포집 유량을 일정하게 유지시키도록 하였고, 포집 공기 부피를 측정하는 dry gas meter를 이용하여 시료를 포집하는 총 유량을 측정하였다. 그리고 매 6개의 시료마다 1개의 field blank를 분석하여 실험에서의 오차를 줄이도록 하였다.
- TGM%? 영향을 미치는 인자가 있을 것으로 사료되어 기상과 대기 상태 그리고 다른 주요 대기 오염물질에 따른 TGM 농도의 분포 차이를 분석해 보았다. 우선 기상 현상 및 대기 상태에 의한 분석을 위해 총 74개의 시료를 특별한 기상현상이 나타나지 않은 날(53일), 강우일(11 일), 가시거리가 감소하는 시정장애일(7 일) 그리고 황사일(3일) 등으로 나누었다(Fig.
- TGM의 농도는 계절적인 특성이 없이 일정 일에만 높았으며 이러한 고농도의 TGM%? 영향을 미치는 인자가 있을 것으로 사료되어 기상과 대기 상태 그리고 다른 주요 대기 오염물질에 따른 TGM 농도의 분포 차이를 분석해 보았다. 우선 기상 현상 및 대기 상태에 의한 분석을 위해 총 74개의 시료를 특별한 기상현상이 나타나지 않은 날(53일), 강우일(11 일), 가시거리가 감소하는 시정장애일(7 일) 그리고 황사일(3일) 등으로 나누었다(Fig. 6).
- 포집된 trape 3분간 가열하여 모든 형태의 수은을 element(Hg°) 형태로 전환시키고 고정 트랩에 45-50 m//min의 유량으로 포집한 후 가스 흐름을 이용하여 CVAFS 분석기에서 분석한다. 온도는 수은이 흡착된 트랩에서 모두 원자가 수은(Hg°)의 형태로 나올 수 있는 정도를 사용한다.
대상 데이터
- TGM의 시료의 포집은 2004년 1월 말부터 10월까지 서울대학교 보건대학원 6층 옥상에서 주기적으로 이루어졌다. 시료 포집 방법은 The U.
- 및 그 특성을 살펴보았다. 본 연구를 위한 TGM 자료는 서울시 종로구에 위치한 서울대학교 보건대학원 6충 옥상에서 2004년 1월 말부터 10월까지 주기적으로 측정하였고 같은 위치, 같은 시간에 측정된 대기오염도 및 기상 자료를 활용하여 상관성을 분석하였다.
- 본 연구에서 기상 인자로는 같은 위치에서 측정한 기상 자료를 활용하였다. TGM 농도는 온도, 상대 습도 등과 연관성을 보이지 않았다.
- 1994) 을 활용하였다. 이 분석 기기는 고정 트랩과 주입구, 포집된 gold sand trap 그리고 아르곤 가스(Ultra High Purity)로 구성되어 있다(Fig. 2).
이론/모형
- 흔히, one point라고 하는 이 방법은 표준시료의 기지의 농도를 취하여 분석한 값이 참값과 5% 범위 이내에 있는지 확인하는 방법이다. 본 방법은 EPA 의 Standard Methodology0]] 명시된 방법을 사용하였다. 전반적인 정확도는 같은 위치에서 측정한 서로 다른 샘플의 상대적인 차이를 측정한 것으로 흔히 side by side으로 불리는 방법을 활용하였다.
- 시료 포집 방법은 The U.S. EPA Lake Michigan Mass Balance Methods Compendium( 1994) 을 이용하였다. 공기 중의 가스 상의 수은 포집은 금으로 코팅된 모래나 비즈로 채워진 샘플러에 수은을 결합하는 방법을 이용하였다.
- 7 nm의 파장에서 들뜬 상태에서 분석한다. 이러한 분석 방법 역시 U.S. EPA Lake Michigan Mass Balance Methods Compendium(U.S. EPA. 1994) 을 활용하였다. 이 분석 기기는 고정 트랩과 주입구, 포집된 gold sand trap 그리고 아르곤 가스(Ultra High Purity)로 구성되어 있다(Fig.
- 본 방법은 EPA 의 Standard Methodology0]] 명시된 방법을 사용하였다. 전반적인 정확도는 같은 위치에서 측정한 서로 다른 샘플의 상대적인 차이를 측정한 것으로 흔히 side by side으로 불리는 방법을 활용하였다. 본 방법은 현재 시료 포집이 이루어지는 곳에 두 개의 포집기를 설치하여 시료를 포집한 후에 분석 결과가 같은지 비교해 보는 것이다.
성능/효과
- TGMe 비교적 안정한 물질로서 계절 및 황사 현상이나 강수, 온도, 습도 등의 기상 인자와는 상관성이 낮게 나타났다. 그러나 시정 장애와 같이 대기 안정으로 인한 전반적인 오염물질 농도 상승으로 특정일에 비교적 고농도가 나타나는 것을 알 수 있었다.
- 9). TGM과 SQ와의 상관관계를 살펴보면, Pearson 계수는 0.473이고 p-value가 0.02로서 유의한 상관성을 갖고 있음을 알 수 있었다(Fig. 10). 본 결과는 TGM도 화석 연료를 이용한 발전소 등과 강한 정의 상관관계가 있음을 나타낸 기존은 많은 연구와 같은 결과이다(Blanchard et al.
- TGM의 분석 결과를 살펴보면, 전체 평균 농도는 3.43+1.17 ng/m3(평균±표준 편차)怛로 나타났고, 최고농도는 7.63 ng/m3(2월)이고 최저 농도는 1.43 ng/ 廿(3월)이었다.
- 005 ng(n=6)谊로 분석된 시료값의 평균 2% 이내로 나타났다. 검출한계 (MDL)은 측정된 field blank 값의 3배에 표준편차를 더한 값으로 본 연구에서는 0.058 ng/nf였다.
- 나타났다. 그러나 시정 장애와 같이 대기 안정으로 인한 전반적인 오염물질 농도 상승으로 특정일에 비교적 고농도가 나타나는 것을 알 수 있었다. 또한 대기 자동측정망의 오존 농도와의 연관성 분석 시 음의 상관관계를 통해 오존의 산화 작용으로 TGM의 주요 구성 물질인 Hg°의 감소에도 영향받는 것을 확인할 수 있었다.
- 46%의 차이만을 나타내고 있었다. 그리고 6개의 샘플 포집 후에는 field blank를 통해 실험 시의 오차를 줄였는데, 본 연구에서는 0.0103± 0.005 ng(n=6)谊로 분석된 시료값의 평균 2% 이내로 나타났다. 검출한계 (MDL)은 측정된 field blank 값의 3배에 표준편차를 더한 값으로 본 연구에서는 0.
- 또한, 오존 농도가 낮을 때 더욱 뚜렷한 음의 상관관계를 보였는데, 이것은 TGM의 농도가 주변 산업이나 주거 지역 등의 인위적 오염원의 영향에 의한 것으로 사료된다. 그리고 동일한 위치에서 채취한 PM2.5 와의 연관성 분석 시에서도 기상 인자 등의 기타 영향을 배제한 결과 발전시설 및 소각 시설과 같은 연소시설 등의 유사 오염원의 영향이 있을 것으로 분석되었다. 특히, TGM과의 유사 오염원을 갖는 것으로 알려진 황산화물의 경우 SO2 뿐만 아니라 SQf와의 상관성을 통해 주변의 지역적 영향과 함께 장거리 이송에 의한 영향이 함께 존재함을 알 수 있었다.
- 74로 차이가 없는 것으로 나타났고, 이것은 TGM이 습식 침적이 되는 비율이 낮다는 기존의 연구 결과와 유사한 결과였다. 그리고 황사시의 분석 결과 황사 시 농도는 3.380±.21 ng/m, 으로 나타났으며 non-event와의 t-test 결과 pvalue가 0.81 로 역시 차이가 없는 것으로 나타났다. 이것은 기존의 연구에서 장거리 이송에 의한 TGM의 영향과는 반대되는 사실이나 본 연구에서 측정한 황사 일수는 3일에 불과하며 2004년은 예년에 비해 비교적 황사의 강도가 낮았던 제한 인자로 인하여 기존 연구들과 상이한 차이를 보인 것으로 사료된다.
- 11). 따라서 TGM도 SO广와 같이 장거리 이송에 의한 영향을 많이 받는 물질임을 알 수 있었다. 기존의 연구에서도 PM25 구성물질 중 2차 오염물질(에어로졸)과 TGM의 오염원 연관성이 상관관계를 갖고 있다고 밝힌바 있다(Blanchard et al.
- 본 분석에서는 상대 습도 뿐만 아니라 water vapor mixing ratio를 이용하여 상대습도와의 관계를 연구하였는데, mixing ratic는 수증기의 양과 건조 공기 양의 비를 나타내는 것으로 이값은 온도의 차보다 수증기의 변화로서 달라지는 값이다. 따라서 수체에서 수은의 환원 작용에 대한 기여도를 알아보기 위해 Hg° 농도와 water vapor mixing ratio의 관계를 알아 본 결과 유의하지 않음을 알 수 있었다. 따라서 시정장애와의 연관성은 전반적인 오염물질 증가로 인한 영향길 것으로 사료된다.
- 그러나 시정 장애와 같이 대기 안정으로 인한 전반적인 오염물질 농도 상승으로 특정일에 비교적 고농도가 나타나는 것을 알 수 있었다. 또한 대기 자동측정망의 오존 농도와의 연관성 분석 시 음의 상관관계를 통해 오존의 산화 작용으로 TGM의 주요 구성 물질인 Hg°의 감소에도 영향받는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 오존 농도가 낮을 때 더욱 뚜렷한 음의 상관관계를 보였는데, 이것은 TGM의 농도가 주변 산업이나 주거 지역 등의 인위적 오염원의 영향에 의한 것으로 사료된다.
- 또한 대기 자동측정망의 오존 농도와의 연관성 분석 시 음의 상관관계를 통해 오존의 산화 작용으로 TGM의 주요 구성 물질인 Hg°의 감소에도 영향받는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 오존 농도가 낮을 때 더욱 뚜렷한 음의 상관관계를 보였는데, 이것은 TGM의 농도가 주변 산업이나 주거 지역 등의 인위적 오염원의 영향에 의한 것으로 사료된다. 그리고 동일한 위치에서 채취한 PM2.
- 위의 분류에 따른 TGM 농도 값의 차이를 살펴본 결과, non-event시와 강우 시에는 각각 3.24+3.13 ng/ m3과 3.13+0.68 ng/nP의 농도 분포를 나타내는데 ttest를 통한 분석 결과 p-value가 0.74로 차이가 없는 것으로 나타났고, 이것은 TGM이 습식 침적이 되는 비율이 낮다는 기존의 연구 결과와 유사한 결과였다. 그리고 황사시의 분석 결과 황사 시 농도는 3.
- 5 와의 연관성 분석 시에서도 기상 인자 등의 기타 영향을 배제한 결과 발전시설 및 소각 시설과 같은 연소시설 등의 유사 오염원의 영향이 있을 것으로 분석되었다. 특히, TGM과의 유사 오염원을 갖는 것으로 알려진 황산화물의 경우 SO2 뿐만 아니라 SQf와의 상관성을 통해 주변의 지역적 영향과 함께 장거리 이송에 의한 영향이 함께 존재함을 알 수 있었다. 따라서 서울시 주변 지역 내의 오염원뿐만 아니라 수은의 주요한 배출원으로 알려진 중국이나 해양의 재배출과 같은 제어가 어려운 부분의 영향도 있는 것으로 사료된다.
- 548이며 p-value가 0에 가까운 유의한 결과를 나타냈다. 회귀분석으로 인한 선형회귀직선은 y = 0.034X + 2.167로 양의 상관관계임을 알 수 있었다. 그러나 이것으로는 TGI® PM”의 오염 원인이나 성상의 차이둥의 여러가지 제한인자로 인해 직접적인 연관성을 파악하기 어렵다.
후속연구
- 주의를 기울어야 할 것이다. 그리고 수은은 종에 따라 거동 특성과 영향이 다름으로 speciation을 통한 국내와 국제적 측면의 연구가 함께 필요할 것이다. 또한, 본 연구는 총 가스상 수은의 연구뿐만 아니라 여러 연구와의 교류를 통해 다양한 대기오염물질간의 특성 연구, 간접적인 수은 배출원 파악 및 분포 특성 연구 등의 기초 자료로서 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
- 이러한 연구를 통해 대기 중 총 가스상 수은의 농도 분포 및 특성을 이해하고 더 나아가 다른 물질간의 상관성을 토대로 오염물질간의 유사한 특성을 유추해 볼 것이다. 또한 본 연구를 통해 우리나라의 수은 관리의 기반을 마련하고 기존의 연구 간의 활발한 교류를 통해 수은의 거동 및 오염원의 특성 연구에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
- 그리고 수은은 종에 따라 거동 특성과 영향이 다름으로 speciation을 통한 국내와 국제적 측면의 연구가 함께 필요할 것이다. 또한, 본 연구는 총 가스상 수은의 연구뿐만 아니라 여러 연구와의 교류를 통해 다양한 대기오염물질간의 특성 연구, 간접적인 수은 배출원 파악 및 분포 특성 연구 등의 기초 자료로서 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
- 그리고 같은 위치에서 동시에 측정된 성분별 PM” 농도와 기상자료를 토대로 TGM과의 연관성을 살펴보았다. 이러한 연구를 통해 대기 중 총 가스상 수은의 농도 분포 및 특성을 이해하고 더 나아가 다른 물질간의 상관성을 토대로 오염물질간의 유사한 특성을 유추해 볼 것이다. 또한 본 연구를 통해 우리나라의 수은 관리의 기반을 마련하고 기존의 연구 간의 활발한 교류를 통해 수은의 거동 및 오염원의 특성 연구에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
- 지금까지의 연구 결과에서 나타난 바와 같이 TGMe장거리 이송에 의한 영향이 큰 물질로서 제거 기술 보다는 배출원 목록 관리 및 배출원 제어 측면에 더 많은 주의를 기울어야 할 것이다. 그리고 수은은 종에 따라 거동 특성과 영향이 다름으로 speciation을 통한 국내와 국제적 측면의 연구가 함께 필요할 것이다.
- 특히, 대기, 수체, 토양과 생물체 내에 수은의 거동원리는 복잡하고 일정하지 않아 수은 연구에는 보다 많은 노력이 필요하다. 특히, 우리나라의 경우 미국, 유럽 등지와 함께 수은의 주요 배출지역인 동북아시아 지역에 속해 있으며 (Pacyna et al., 2002), 세계적으로 수은의 함유가 많은 생선의 섭취량은 높지만 수은에 대한 연구는 미국, 유럽 등과 비교하여 극히 드물기 때문에 지속적인 수은 측정 자료의 축적과 수은의 거동에 대한 연구가 시급하다고 하겠다.
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