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문제 정의
- 5 농도에 영향을 주는 것으로 밝혀진 바 있다꼬) 본 연구에서 TGM 농도가 PMio 과 CO 농도에 유의미한 상관관계가 나타났다는 것을 고려해 보았을 때, TGM의 농도 역시 중국의 영향을 받을 가능성이 있다고 판단하였다. 따라서 중국으로부터 장거리 이동 및 국내의 수도권으로부터 유입된 공기 기단이 춘천지역에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 역궤적을 계산하였다. 2006년 3월부터 2008년 11월까지 측정한 TGM 농도자료를 이용하여, 농도가 높은 상위 10% (11개)와 상대적으로 농도가 낮은 하위 10% (11개)를 선정하여 역궤적 분석을 실시하였다.
- 본 연구에서는 3년여의 기간 동안 측정된 자료를 이용하여 (1) 춘천시 소양호에서 측정된 수은 종별(speciation) 농도 및 분포 특성을 파악하여, 계절별, 시간별 수은의 변화를 분석하였으며, (2) 수은 농도와 다른 오염물질들간의 상관관계를 파악하였다. 또한 (3) 안개 발생이 TGM과 RGM 농도에 미치는 영향을 알아보았으며, (4) 측정된 농도를 바탕으로 역궤적 분석을 실시하여 춘천시 수은 농도에 영향을 미치는 잠재적인 오염원의 대략적인 방향을 확인하고자 하였다.
- 본 연구는 장기간동안 수도권의 북동부에 위치한 춘천시 대기 중 가스상 수은의 농도 변화를 파악하기 위해 시작되었다. 춘천시는 중-대규모 대기 배출원이 존재하지 않기 때문에 인위적 오염원으로부터의 국지적 배출량이 대도시에 비하여 작은 특징을 지닌 지역이다.
- 본 연구에서는 강원도 춘천시의 자동측정망 자료를 이용하여, 수은과 다른 오염물질들과의 상관관계를 알아보았다. Table 2에 TGM, RGM과 SO2, O3, CO, NO2, PM, 0 의 상관관계를 요약하여 나타내었다.
- 본 연구에서는 춘천시 소양호에서 3년여의 장기간 동안총 가스상 수은(TGM) 과 가스상 산화수은(RGM) 의 농도를 독립적으로 측정하였고, 이를 바탕으로 TGM과 RGM의 농도 특성을 알아보았다.
가설 설정
- 춘천시는 중-대규모 대기 배출원이 존재하지 않기 때문에 인위적 오염원으로부터의 국지적 배출량이 대도시에 비하여 작은 특징을 지닌 지역이다. 따라서 춘천시 외부의 오염원이나 수은의 자연 배출원에 의한 영향이 클 것으로 보이며, 국지적 오염원의 영향을 적게 받기 때문에 대기 중 수은의 화학반응이 수은 농도 변이에 중요한 영향을 미칠 것으로 가정된다. 뿐만 아니라 춘천은 소양댐, 의암댐, 춘천댐의 영향으로 안개가 빈번히 발생하여, 안개 발생 유무에 따른 수은의 농도 변이 연구를 하기에 적절한 지역이다.
제안 방법
- 따라서 중국으로부터 장거리 이동 및 국내의 수도권으로부터 유입된 공기 기단이 춘천지역에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 역궤적을 계산하였다. 2006년 3월부터 2008년 11월까지 측정한 TGM 농도자료를 이용하여, 농도가 높은 상위 10% (11개)와 상대적으로 농도가 낮은 하위 10% (11개)를 선정하여 역궤적 분석을 실시하였다. TGM 농도의 상위 10%와 하위 10% 의역궤적 결과를 비교해보기 위하여 RGM 농도의 상위 10% 와 하위 10%도 함께 선정하여 역궤적 분석을 실시하였다.
- 사용 전까지 3중 팩으로 밀폐시켜 보관하였다. RGM을 측정하는 유량은 10 Lpm으로 하였고 건조 공기 누적 유량계(dry gas meter)를 이용하여 총 공기 부피를 측정하였다. 먼저 임팩터(impactor)에 의해 2.
- 2006년 3월부터 2008년 11월까지 측정한 TGM 농도자료를 이용하여, 농도가 높은 상위 10% (11개)와 상대적으로 농도가 낮은 하위 10% (11개)를 선정하여 역궤적 분석을 실시하였다. TGM 농도의 상위 10%와 하위 10% 의역궤적 결과를 비교해보기 위하여 RGM 농도의 상위 10% 와 하위 10%도 함께 선정하여 역궤적 분석을 실시하였다. TGM의 경우 농도가 높은 상위 10%의 농도 범위는 3.
- TGM과 RGM의 농도 분포에 대한 빈도를 분석하고, 그에 따른 상대빈도를 파악하여 나타내었다(Fig. 2). TGM의 경우 농도가 2~3 ng/m3 사이에 전체 농도의 약 60% 정도 분포하고 있는 것을 볼 수 있으며, TGM 농도가 고농도(TGM 농도=5 ng/n?)인 날도 전체 농도의 5% 정도 차지하고 있었다.
- 시료 분석에 앞서 매번 검량선을 작성하였으며 이는 수은으로 포화된 밀폐된 용기 내에 5개의 서로 다른 부피를 취하여 분석하였다. 각 부피의 수은은 포화된 용기 속에 가스 주입주사기(gas tight syrHnge) 를 이용하여 취하여 시료 분석과 동일하게 분석에 사용되는 골드트랩에 채취시킨 후 500℃ 의 온도에서 열 탈착한 후 CVAFS 분석기로 분석하였다. 본 연구에서는 검량선의 상관계수(R2)가 0.
- 3 Lpm의 유량으로 두 개의 골드트랩을 연결하여 파과(breaklhrough)로 인해 채취되지 못하는 시료가 발생하지 않도록 하였다. 골드트랩 전단에는 유리섬유여과지 (glass fiber filter, 47 mm)를 넣은 테플론 필터 팩(teflon filter pack)을 장착하여 입자상의 수은을 제거하였으며, 수분이 골드트랩에 흡착되어 발생하는 기능 저하를 방지하기 위하여 첫 번째 골드트랩에 열선(heating coil)을 장착하여 30~40℃로 유지시켜 주었다. 유리섬유 여과지는 알루미늄 호일로 포장한 후 550℃에서 1시간 동안 구운 후 시료채취 전까지 냉동고에 보관되었다.
- 본 연구기간 동안 전체 시료 중 안 개발생일은 18%를 차지하고 있었다. 따라서 안개 위에서의 반응은 가스상에서의 반응보다 높을 것이라고 판단되어 안개가 발생하였을 때에만 별도로 자료를 분석해보았다. 그 결과 TGM과 오존 농도 사이에는 통계적으로 유의미한 음의 상관관계(r =-0.
- 95 이상이고, 검량 선의 기울기에 의해 예측된 수은의 질량이 실제 주입된 질량의 5% 이내일 때에만 시료를 분석하였다. 또한 6 개 시료 분석마다 하나의 표준액의 부피를 주입시켜 상대오차가 5% 이내일 경우에 분석을 지속하였다.
- 95). 또한 RGM 역시 6번의 시료채취마다 필드블랭크(field blank) 채취를 실시하였다. RGM의 필드블랭크는 총 24번 실시하였으며, 필드 블랭크 농도는 0.
- 또한 본 연구에서는 대기 중 PM 수은 농도 사이에 오염원의 유사성을 파악하기 위해서, PM”의 대기환경 기준인 100을 기준으로 PMio 농도가 100 pg/rn3 보다 높은 날의 수은 농도와, PMio 농도가 100 ng/m3 보다 낮은 날의 수은 농도를 비교하였다(Fig. 3). Fig.
- RGM을 측정하는 유량은 10 Lpm으로 하였고 건조 공기 누적 유량계(dry gas meter)를 이용하여 총 공기 부피를 측정하였다. 먼저 임팩터(impactor)에 의해 2.5 jim보다큰 입자는 관성충돌을 이용하여 제거한 후 가스상 산화수은을 디누더에 채취하고, 디누더 후단에 유리섬유 여과지를 넣은 필터 팩을 장착하여 입자상 수은을 채취하였다. 가스상 산화수은은 끈적끈적한 성질을 띠기 때문에 필터에 붙어 채취 오차(artifact)를 일으킬 우려가 있어, 필터 전에 채취하는 디누더 방법이 가장 권장된다.
- 이때 초기 설정 높이는 장거리 이동에 의한 현상을 설명하기 위해 1,000 m를 설정해주었다. 모사시간은 120시간(5일)으로 하였으며, 6시간 간격으로 역궤적을 계산해주었다.
- 뿐만 아니라 춘천은 소양댐, 의암댐, 춘천댐의 영향으로 안개가 빈번히 발생하여, 안개 발생 유무에 따른 수은의 농도 변이 연구를 하기에 적절한 지역이다. 본 연구에서는 3년여의 기간 동안 측정된 자료를 이용하여 (1) 춘천시 소양호에서 측정된 수은 종별(speciation) 농도 및 분포 특성을 파악하여, 계절별, 시간별 수은의 변화를 분석하였으며, (2) 수은 농도와 다른 오염물질들간의 상관관계를 파악하였다. 또한 (3) 안개 발생이 TGM과 RGM 농도에 미치는 영향을 알아보았으며, (4) 측정된 농도를 바탕으로 역궤적 분석을 실시하여 춘천시 수은 농도에 영향을 미치는 잠재적인 오염원의 대략적인 방향을 확인하고자 하였다.
- 본 연구에서는 6번의 시료채취마다 필드블랭크(field blank) 를 채취하였다. TGM의 필드블랭크는 총 23번 실시하였으며, 필드블랭크 평균 농도는 0.
- 각 부피의 수은은 포화된 용기 속에 가스 주입주사기(gas tight syrHnge) 를 이용하여 취하여 시료 분석과 동일하게 분석에 사용되는 골드트랩에 채취시킨 후 500℃ 의 온도에서 열 탈착한 후 CVAFS 분석기로 분석하였다. 본 연구에서는 검량선의 상관계수(R2)가 0.95 이상이고, 검량 선의 기울기에 의해 예측된 수은의 질량이 실제 주입된 질량의 5% 이내일 때에만 시료를 분석하였다. 또한 6 개 시료 분석마다 하나의 표준액의 부피를 주입시켜 상대오차가 5% 이내일 경우에 분석을 지속하였다.
- 4%로 나타났다. 시료 분석에 앞서 매번 검량선을 작성하였으며 이는 수은으로 포화된 밀폐된 용기 내에 5개의 서로 다른 부피를 취하여 분석하였다. 각 부피의 수은은 포화된 용기 속에 가스 주입주사기(gas tight syrHnge) 를 이용하여 취하여 시료 분석과 동일하게 분석에 사용되는 골드트랩에 채취시킨 후 500℃ 의 온도에서 열 탈착한 후 CVAFS 분석기로 분석하였다.
- EPA) 의미시간 호수 질량수지법 개요(Lake Michigan Mass Balance Methods Compendium (1994))'지를 따른 것으로 가스상 수은의 채취에 있어서 99% 이상의 효율을 보이는 것으로 알려져 있다. 시료 채취는 0.3 Lpm의 유량으로 두 개의 골드트랩을 연결하여 파과(breaklhrough)로 인해 채취되지 못하는 시료가 발생하지 않도록 하였다. 골드트랩 전단에는 유리섬유여과지 (glass fiber filter, 47 mm)를 넣은 테플론 필터 팩(teflon filter pack)을 장착하여 입자상의 수은을 제거하였으며, 수분이 골드트랩에 흡착되어 발생하는 기능 저하를 방지하기 위하여 첫 번째 골드트랩에 열선(heating coil)을 장착하여 30~40℃로 유지시켜 주었다.
- 2에서 볼 수 있듯이, TGM과 RGM 농도 값들은 모두 전형적인 로그-노말(log-normal) 형태를 나타내고 있다. 이는 비정규분포이므로 자료 분석 시, 보다 정확한 분석을 위해서, TGM 농도 값에는 역수를 취하고, RGM 농도 값에는 자연로그를 취하여 자료를 정규분포로 만들었다(shapiro-wilk, p > 0.05).
대상 데이터
- 2006년부터 2008년 11월까지의 자료를 이용하여 TGM 과 RGM의 계절적 변이를 나타내었다(Fig. 1). 김민영 등에 의하면, 계절적인 변이는 계절마다의 혼합고(Mixing height) 차이, 풍속의 차이와 같은 기상조건과, 인위적 배출원의 변화, 대기화학적 조건의 변화에 의해 생긴 결과라고 보고하였다.
- 가스상 산화수은은 디누더 (annular denuder; URG) 를 이용하여 채취하였다. 먼저 디누더는 세척을 거쳐 염화칼륨 (KC1) 용액으로 코팅한 후 550℃로 2시간 동안 가열하여 잔존하는 수은을 모두 제거하였다.
- 기상자료는 NOAA에서 제공하는 GDAS (Global Data Assimilation System)를 이용하였다. 기상 자료는 지형에 맞춰 선형적으로 내삽되며, 100 km 의 수평 해상도와 6 h의 시간 해상도 및 높이 10, 000 이까지 23개의 수직층을 지니고 있다. 이때 초기 설정 높이는 장거리 이동에 의한 현상을 설명하기 위해 1,000 m를 설정해주었다.
- 8) 모델을 이용하여 역궤적을 계산하였다. 기상자료는 NOAA에서 제공하는 GDAS (Global Data Assimilation System)를 이용하였다. 기상 자료는 지형에 맞춰 선형적으로 내삽되며, 100 km 의 수평 해상도와 6 h의 시간 해상도 및 높이 10, 000 이까지 23개의 수직층을 지니고 있다.
- 대기 중 수은 종(speciation)의 농도 측정은 강원도 춘천시에 위치한 소양댐(127.81N, 37.99E) 위에서 2006년 3월부터 2008년 11월까지 6일마다 1번씩 24시간동안 측정하였으며, 계절마다 3일간 집중적인 시료채취(intensive sam- pling)를 실시하여 그 기간 동안에는 낮과 밤을 나누어 시료를 채취하였다.
이론/모형
- RGM 시료 채취 및 분석 방법의 전체 정밀도(overall pre- cision)를 알아보기 위해 동일한 채취기를 나란히 설치하여두 개의 시료를 동시에 채취하여 분석하는 방법(side-by- side) 을 이용하였다. 본 연구에서 전체 정밀도를 알아본 결과 14.
- 본 연구에서는 역궤적을 계산하기 위해 미국해양대기청 (NOAA)에서 제공하는 HYSPLIT(version 4.8) 모델을 이용하여 역궤적을 계산하였다. 기상자료는 NOAA에서 제공하는 GDAS (Global Data Assimilation System)를 이용하였다.
- 테플론 재질의 필터 팩과 임팩터는 시료 채취 전에 산세척을 해주었다. 산세척은 U.S EPA”)에 명시된 방법을 따랐으며, 4 M HC1 에서 65-75℃ 로 중탕을 하고 난 후 3차 증류수로 세척한 뒤 무균 대에서 건조시켰다. 사용 전까지 3중 팩으로 밀폐시켜 보관하였다.
성능/효과
- 1) 총 가스상 수은(TGM) 과 가스상 산화수은(RGM) 의 평균 농도는 각각 2.11 ± 1.50 ng/m3, 3.05 ± 3.16 pg/m3S. 측정되었고, RGMe TGM의 약 2% 미만으로 상당히 낮은 농도를 보였다.
- 2) 수은 농도와 다른 오염물질들과의 상관관계를 파악한 결과, TGM의 경우 CO, PMi(과 통계적으로 유의한 상관성이 있는 것으로 나타났고, NO2, 3, SO2와는 통계적으로 유의한 상관성이 없는 것으로 나타났다. 따라서 춘천시 TGM의 농도를 증가시키는 주요 오염원은 CO, PM10 의 농도에 영향을 미치는 오염원과 유사할 것으로 추정하며, NG와 상관이 없는 것으로 보아 지역 오염원에 의해서는 민감하게 반응하지 않는 것으로 생각된다.
- 3) 대기 중 수은의 산화-환원 반응 중 가장 중요하게 고려되는 반응이 오존과의 반응이다. 전체 시료 채취 기간 동안 TGM과 RGM 농도는 오존 농도와 통계적으로 유의한 상관관계를 볼 수 없었지만, 안개 발생일에 채취된 TGM 과 RGM 농도는 오존과 유의한 상관관계를 나타내었다.
- 4) TGM과 RGM 이 고농도(상위 10%)와 저농도(하위 10%) 를 나타낼 때 춘천지역의 역궤적은 완연히 다른 결과를 보여주었다. TGM의 경우 농도가 높은 날은 중국의 북쪽 선양 및 대도시 베이징의 영향을 받은 반면, 저농도를 나타낸 날은 중국의 영향이 크게 감소함을 알 수 있었다.
- 12 cm/s), 이와 같은 침적 속도의 계절 변화는 수은의 화학적 성질을 변화시키는 원인이 된다. 6) 다양한 수은 화합물은 화학적, 물리적으로 특성이 각각 다르기 때문에, 대기 중 수은을 종별(speciation)로 이해하는 것은 수은이 환경 매체 내에서 어떻게 거동하는지 이해하는데 매우 중요하다
- 11 pg/m3) 순으로 나타났다. Fig. 1을 보면 TGM 농도는 연도별로 평균 농도가 증가하는 경향이고, RGM 농도는 2006년에 비해 감소되는 경향을 볼 수 있었다. 이러한 원인을 파악하기 위해, RGM 농도에 영향을 중요한 미치는 강우량과 오존 농도의 추이를 RGM 농도와 함께 고려해 보았으나, 강우량이나 오존 농도는 RGM 농도에 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다.
- 32 pg/n?)가 약 2배 정도 높게 나타났다. TGM 및 RGM 의 낮과 밤의 농도 차이를 통계적으로 비교해 본 결과, TGM의 경우 낮과 밤의 평균 농도가 통계적으로 유의한차이(p = 0.897)를 나타내지 않았다. RGM의 경우에는 낮과 밤의 평균 농도가 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p = 0.
- 이는 소양호 주변에 오염원이 없으며 대도시에서 배출된 대부분의 RGM이 오염원 근처에서 침적되기 때문으로 추정된다. TGM과 RGMe 통계적으로 유의미한 계절적 경향성을 보이지는 않지만, TGM의 경우 겨울철의 보일러 난방, 연소 등의 원인으로 겨울철에 높은 농도를 보이고, RGM의 경우 높은 일사량과 산화제(3, H2O2, C12)로 인해 여름철에 높은 농도를 보이는 경향성을 볼 수 있었다. 일변화에 있어서도 이러한 산화제의 영향이 미쳐 낮 시간의 RGM 농도가 밤 시간에 비해 약 2 배의 높은 농도를 보였다.
- Table 2에 TGM, RGM과 SO2, O3, CO, NO2, PM, 0 의 상관관계를 요약하여 나타내었다. TGM과 다른 오염물질들과의 상관관계를 파악한 결과, TGM과 CO, TGM 과 PM10 농도 사이에는 유의한 양의 상관관계를 가지는 것을 볼 수 있었고(p< 0.01), TGM과 SO2, TGM과 NO2, TGM과 O3 농도 사이에는 상관관계가 없거나, 약한 상관관계를 가졌다(p>0.01).
- TGM의 경우 농도가 높은 날은 중국의 북쪽 선양 및 대도시 베이징의 영향을 받은 반면, 저농도를 나타낸 날은 중국의 영향이 크게 감소함을 알 수 있었다. 따라서 우리나라에서 배출되는 수은뿐만 아니라 중국으로부터 이동해오는 수은의 이동량 조사가 시급히 이루어져야 하겠다.
- 채취하였다. TGM의 필드블랭크는 총 23번 실시하였으며, 필드블랭크 평균 농도는 0.04 ± 0.07 ng/n?으로 측정되어 평균 TGM의 시료 농도의 1.4%로 나타났다.
- 하위 10%의 결과도 국내의 수도권의 영향을 받기는 했지만, 오염원이 밀집되어 있는 중국의 영향을 덜 받아 낮은 농도를 나타낸 것으로 파악되며, TGM 농도에 있어서 중국의 영향이 가장 큰 차이라고 할 수 있다. 결과적으로 춘천시의 TGM 농도를 높이는 요인은 외부로부터의 중 , 장거리 이동이 TGM 농도를 높이는 역할을 한다는 것을 알 수 있었다.
- 따라서 안개 위에서의 반응은 가스상에서의 반응보다 높을 것이라고 판단되어 안개가 발생하였을 때에만 별도로 자료를 분석해보았다. 그 결과 TGM과 오존 농도 사이에는 통계적으로 유의미한 음의 상관관계(r =-0.581, p<0.01)를 나타내었고, RGM과 오존 농도 사이에도 통계적으로 유의미한 양의 상관관계 (r = 0.673, p<0.01)를 나타내었다(Fig. 6). 액적상태에서는 .
- *)에 따르면, Hg°와 #과의 반응이 RGM을 생성하는 반응 중 85% 이상을 차지한다고 밝힌 바 있다. 기존의 연구에 의해 오존과의 반응이 중요한 반응이라고 되어 있음에도 불구하고, 본 연구에서는 TGM 농도와 오존 농도, RGM 농도와 오존 농도 사이의 상관성은 보이지 않았다(r = 0.012, 0.246, p>0.01). 이 결과는 오존이 TGM 과 RGM 농도에 중요한 영향을 미치지 않음을 뜻하는 것이 아니라, 단순한 선형관계가 아니라는 사실을 의미한다.
- 4). 낮과 밤을 따로 구분해서 TGM과 RGM을 측정한 결과, TGM의 경우에는 밤(1.76 ±0.66 nem3) 보다 낮(1.85 ±1.33 ng/n?)에 약간 높은 농도를 나타내었지만 크게 차이가 나지 않았고, RGM의 경우 대체로 밤시간의 농도(2.45 ±2.82 pg/n?)보다 낮 시간의 농도(5.64 ±6.32 pg/n?)가 약 2배 정도 높게 나타났다. TGM 및 RGM 의 낮과 밤의 농도 차이를 통계적으로 비교해 본 결과, TGM의 경우 낮과 밤의 평균 농도가 통계적으로 유의한차이(p = 0.
- 014). 따라서 RGMe 낮과 밤의 농도 차이가 뚜렷하게 나타나 낮과 밤의 일주기 현상(diurnal pattern)을 보였던 반면에 TGMe 낮과 밤의 농도 차이가 없는 것으로 나타나 RGM의 경우에서 보였던 일주기 현상은 보이지 않았다. 낮 시간이 밤 시간에 비해 농도가 높은 것은 위에서 언급한 여름철에 농도가 높아지는 이유와 동일한 맥락이며 낮에 고농도로 존재하는 산화제(Ch, OH, H2O2 등) 로인하여 Hg°가 Hg2+로 산화되기 때문인 것으로 판단된다.
- RGM의 경우 대기 중에서 습식 및 건식 침적에 의해 쉽게 제거가 되므로, 대기 중 체류시간이 짧다. 따라서 장거리 이동에 의한 영향이 없어, 국내의 수도권이나 서울지역에서 배출된 RGM이 춘천까지 영향을 미치지 않을 것으로 사료되므로, 상위 10% 와 하위 10%의 결과가 뚜렷하게 차이가 나지 않는 것을 볼 수 있었다.
- 유의한 상관성이 없는 것으로 나타났다. 따라서 춘천시 TGM의 농도를 증가시키는 주요 오염원은 CO, PM10 의 농도에 영향을 미치는 오염원과 유사할 것으로 추정하며, NG와 상관이 없는 것으로 보아 지역 오염원에 의해서는 민감하게 반응하지 않는 것으로 생각된다. 특히 우리나라에서 큰 관심을 가지고 있는 미세먼지(PMio)의 농도는 TGM 농도의 증감과 그 경향을 같이 하였고, RGM 농도의 증감에 대해서는 큰 차이를 볼 수 없었다.
- 을 이용하였다. 본 연구에서 전체 정밀도를 알아본 결과 14.94%로 나타났다(n = 3, R2 = 0.95). 또한 RGM 역시 6번의 시료채취마다 필드블랭크(field blank) 채취를 실시하였다.
- 김민영 등에 의하면, 계절적인 변이는 계절마다의 혼합고(Mixing height) 차이, 풍속의 차이와 같은 기상조건과, 인위적 배출원의 변화, 대기화학적 조건의 변화에 의해 생긴 결과라고 보고하였다. 본 연구에서 측정된 농도의 계절적 변이는 통계적으로 뚜렷한 변화를 보이지는 않았지만, TGM의경우 겨울에 높은 농도를 보이고, 여름에 낮은 농도를 보인 반면 RGM의 경우 여름에 높은 농도를 보이고, 겨울에 낮은 농도를 보였다. 특히 2007년의 경우 TGM의 농도는 겨^(2.
- 6). 상위 10%의 역궤적 결과는 중국의 내륙지방과 대표적인 사막 지역인 내몽고지역 등의 오염원 지역의 영향을 받을 것을 볼 수 있으며, 동시에 국내의 오염원 지역인 인천과 서울, 수도권 지역 등 서쪽의 영향을 많이 받아 농도가 높았음을 알 수 있었다. 그러나 TGM 농도의 하위 10%의 역 궤적 결과는 TGM 농도의 상위 10%의 결과와는 다른 결과를 보여 주었다.
- 78 ± 0.98 pg/n?으로 측정되었고, 필드 블랭크의 농도는 RGM 평균 농도의 약 25%를 차지하였다.
- 1을 보면 TGM 농도는 연도별로 평균 농도가 증가하는 경향이고, RGM 농도는 2006년에 비해 감소되는 경향을 볼 수 있었다. 이러한 원인을 파악하기 위해, RGM 농도에 영향을 중요한 미치는 강우량과 오존 농도의 추이를 RGM 농도와 함께 고려해 보았으나, 강우량이나 오존 농도는 RGM 농도에 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 따라서 이는 지역 오염원(local source)의 영향으로 추측되나, 향후 RGM 농도가 감소했던 원인에 대한 파악이 필요할 것으로 생각된다.
- 반응이 오존과의 반응이다. 전체 시료 채취 기간 동안 TGM과 RGM 농도는 오존 농도와 통계적으로 유의한 상관관계를 볼 수 없었지만, 안개 발생일에 채취된 TGM 과 RGM 농도는 오존과 유의한 상관관계를 나타내었다. 이는 오존에 의한 산화반응은 액상에서 더 활발히 일어난다는 것을 시사한다.
- 16 pg/m3S. 측정되었고, RGMe TGM의 약 2% 미만으로 상당히 낮은 농도를 보였다. 이는 소양호 주변에 오염원이 없으며 대도시에서 배출된 대부분의 RGM이 오염원 근처에서 침적되기 때문으로 추정된다.
후속연구
- 액적상태에서는 . OH, HOCl/OCJ를 포함하여, Hg°와의 산화반응에 참여하는 다른 산화제들이 존재하고 있지만, 오존과의 반응이 주요 반응이다향후 오존 농도를 비롯한 대기 중 산화제의 농도와 수은 농도 간 상관관계를 파악할 필요성이 존재하며, 특히 액체상 산화반응을 집중적으로 연구할 것이다.
- 우리나라는 대기 중 수은의 농도 변이를 설명하는 주요 오염원 파악에 대한 연구가 여전히 미흡하지만, PM”에 대한 연구는 집중적으로 진행되어 왔다. 따라서 기존의 PMio 오염원에 대한 연구 결과가 TGM의 오염원을 파악하는데 있어 효율적으로 활용되어질 수 있을 것이다. 반면에 RGM 의 경우에는 PMio, CO, SO2, NO와 상관관계가 없는 것으로 나타나, 춘천시 RGM의 농도에 영향을 미치는 오염원이 완연하게 다르거나 오염원의 영향보다 오히려 대기 중 화학반응이 중요한 것으로 사료된다.
- 이러한 원인을 파악하기 위해, RGM 농도에 영향을 중요한 미치는 강우량과 오존 농도의 추이를 RGM 농도와 함께 고려해 보았으나, 강우량이나 오존 농도는 RGM 농도에 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 따라서 이는 지역 오염원(local source)의 영향으로 추측되나, 향후 RGM 농도가 감소했던 원인에 대한 파악이 필요할 것으로 생각된다.
- 그러나 TGM의 경우 춘천시 PM10 농도를 증가시키는 오염원이 TGM의 농도 증가에도 영향을 미치는 것으로 파악된다. 따라서 춘천시 PM10 농도에 영향을 미치는 중요한 오염원과 TGM의 주요 오염원은 유사할 가능성이 있는 것으로 판단되며, PM”과 TGM의 주요 오염원을 동시에 파악하는 연구가 진행된다면 효율적인 시너지 효과를 일으킬 수 있다고 생각된다. 본 연구에서 TGM과는 달리 RGM의 농도가 PMio 농도의 고저와 관계없다는 결과는, 앞서 언급한 것과 같이 TGM 농도에 영향을 미치는 오염원이 RGM 농도에 영향을 미치는 오염원과 다르거나 RGM의 경우 Hg°와는 달리 대기 중 반응이 활발하기 때문으로 파악된다.
- 연도별 경향을 파악해보면 TGM 농도는 연도별로 증가하는 경향을 보이고 있지만, RGM 농도는 연도별로 감소하는 경향을 나타내고 있다. 이러한 원인을 살펴보기 위하여 여러 요인(오존, 강우량 등)을 고려해 보았으나 RGM 농도가 감소했다가 증가하는 경향의 원인은 알 수 없었으며, 이는 향후 연구에서 다각도로 살펴보아야 할 부분이다.
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