[논문]자연배출량이 수도권 고농도 오존 사례에 미치는 영향범위 추정: 2004년과 2007년 6월 사례를 중심으로

김순태

doi:10.5572/kosae.2011.27.6.751

자연배출량이 수도권 고농도 오존 사례에 미치는 영향범위 추정: 2004년과 2007년 6월 사례를 중심으로
Estimating Influence of Biogenic Volatile Organic Compounds on High Ozone Concentrations over the Seoul Metropolitan Area during Two Episodes in 2004 and 2007 June 원문보기

한국대기환경학회지 = Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, v.27 no.6, 2011년, pp.751 - 771

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Biogenic Volatile Organic Compound (BVOC) emissions are estimated with BEIS3.12 (Biogenic Emissions Inventory System version 3.12) over the Seoul Metropolitan Area (SMA) and then used in CMAQ (Community Multiscale Air Quality) simulations for two high ozone episodes in 2004 and 2007 June. The first- and second-order sensitivity coefficients of ozone to BVOC emissions are estimated with High-order Decoupled Direct Method (HDDM) simulation in order to estimate the influence of BVOC emissions on ozone using the Zero-Out Contribution (ZOC) approach. ZOC analysis shows that relative contribution of BVOC emissions on daily maximum 1-hr ozone is as high as 30% for high ozone days above 100 ppb. However simulated isoprene concentrations were over-estimated by a factor of 2 when compared to the observations at the PAMS (Photochemical Air Monitoring Station) for the 2007 episode. When assumed that actual BVOC emissions are 50% less than estimated, the ZOC of BVOC emissions on daily maximum ozone drops by more than 10 ppb for the episode. The result indicates that uncertainty in BVOC emissions may have significant impact on high ozone prediction in the SMA.

주제어

AI 본문요약
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가설 설정

이용 가능한 국내 식생자료가 없는 북한 및 국외지역에 대해서는 2007년의 경우 MEGAN을 이용하여 BVOC 배출량을 산정하였다. 2004년의 경우 27-km와 9-km 모사 영역에 대해서는 MEGAN을 이용하였으며, 3-km 모사영역 중 북한지역에 대해서는 식생분포는 토지피복 자료를 이용하고 식생구성은 경기 북부지역과 동일한 것으로 가정하였다. 표준상태 (기온 30°C, 일사량 1,000μmol/m²/sec)의 배출량은 MCIP을 통해 마련된 시간 별 기온 및 일사량 자료를 이용하여 보정하였으며, 화학 메커니즘은 SAPRC99 (Statewide Air Pollution Research Center, Version 99; Carter, 1999)을 이용하여 BVOC에 대한 화학종 분류를 수행하였다.

제안 방법

또한 다른 BVOC를 제외한 아이소프린 만의 오존에 대한 영향을 살펴보기 위하여 별도의 HDDM 모사를 수행하였다. HDDM 방법론에 대한 검토를 위해 50% BVOC 배출량을 삭감한 후 오존모사를 수행하고 ZOC을 이용한 결과와 분석하여 신뢰성을 평가하였다.
그림 9와 10은 다음 절에서 배출특성에 따른 BVOC의 영향을 살펴보기 위하여 포천(교외), 불광(주거), 반포(도심), 심곡(상업), 그리고 시화(공단지역)로 구분하여 오존농도를 비교하였다. 포천, 불광, 그리고 심곡의 경우 Lee et al.
6월 19일에 관측된 일최고 1시간 평균 오존농도는 서울 192 ppb, 인천 148 ppb, 안양 169 ppb로 높은 관측치를 보였다. 대기질 모사 시 대상기간 이전 일주일 정도를 ramp-up 기간으로 이용하였다. 또한 2007년 6월 기간과는 별도로 2004년 6월 1일~10일에 대한 모사기간을 설정하여 서로 다른 고농도 오존사례에 대해 BVOC 배출량이 오존농도에 미치는 영향을 병행 검토하였다.
연구 대상지역은 서울, 인천, 경기를 포함하는 수도권으로 수평해상도 3-km 모사영역을 정해 BVOC 배출량 산정 및 대기질 모사를 수행하였다(그림 1 참조). 대기질 모사 시 대상영역에 대한 경계 조건을 마련하기 위하여 중국 동부와 남한지역을 포함하는 27-km와 9-km 모사영역에 대한 모사를 우선 실시하였다.
모사된 아이소프린 농도를 광화학 측정망 자료와 비교하고, BVOC 배출량이 오존 모사에 미치는 영향 및 불확도에 대해 검토하였다. 대기질 모사 시에는 HDDM (Highorder Decoupled Direct Method, Cohan et al., 2005)을 이용하여 수도권 지역의 오존농도에 미치는 BVOC의 영향을 분석함과 동시에, BVOC 배출량 불확도에 따른 오존 모사농도의 차이를 살펴보았다.
대기질 모사 시 대상기간 이전 일주일 정도를 ramp-up 기간으로 이용하였다. 또한 2007년 6월 기간과는 별도로 2004년 6월 1일~10일에 대한 모사기간을 설정하여 서로 다른 고농도 오존사례에 대해 BVOC 배출량이 오존농도에 미치는 영향을 병행 검토하였다. 2004년 6월 3일과 4일의 경우 수도권 지역에서 120 ppb 이상의 1시간 평균 오존이 관측되었으며, 최고농도는 안산에서 195 ppb로 측정되었다.
이를 위해 전체 배출량 입력과는 별개로 BVOC 배출량 파일을 준비하였으며, 기본적으로 아이소프린을 포함한 모든 BVOC 배출량에 대해 1차, 2차 민감도 계수를 산정하였다. 또한 다른 BVOC를 제외한 아이소프린 만의 오존에 대한 영향을 살펴보기 위하여 별도의 HDDM 모사를 수행하였다. HDDM 방법론에 대한 검토를 위해 50% BVOC 배출량을 삭감한 후 오존모사를 수행하고 ZOC을 이용한 결과와 분석하여 신뢰성을 평가하였다.
본 연구에서는 2004년과 2007년 6월 고농도 오존사례에 대해 BVOC 배출량을 산정하고, 이를 이용한 광화학 대기질 모사를 수행하였다. 모사된 아이소프린 농도를 광화학 측정망 자료와 비교하고, BVOC 배출량이 오존 모사에 미치는 영향 및 불확도에 대해 검토하였다. 대기질 모사 시에는 HDDM (Highorder Decoupled Direct Method, Cohan et al.
본 연구에서는 2004년과 2007년 6월 고농도 오존사례에 대해 BVOC 배출량을 산정하고, 이를 이용한 광화학 대기질 모사를 수행하였다. 모사된 아이소프린 농도를 광화학 측정망 자료와 비교하고, BVOC 배출량이 오존 모사에 미치는 영향 및 불확도에 대해 검토하였다.
본 연구에서는 BEIS3.12를 이용하여 자연배출량을 산정한 후, 대기질 모사를 통해 수도권 지역에서 배출되는 자연발생 휘발성 유기화합물이 오존생성에 미치는 영향을 분석하였다. 아이소프린을 비롯한 자연발생 휘발성 유기화합물은 서울, 인천 등 도심지역 보다는 배경 및 교외지역에서의 배출이 많았으며, 관측농도와 모사농도 역시 이와 유사한 공간 분포를 보였다.
, 2005). 본 연구에서도 기존연구와 유사한 방법을 이용하여, BEIS3.12에서 산정된 BVOC 배출량을 50% 저감한 모사(BF)와 1차 및 2차 민감도 계수를 통해 산정된 오존농도(HDDM)에 대한 비교를 통해 그 적용성을 평가하였다.
2 모델을 이용하여 준비하였다. 수평해상도는 대기질 모사영역과 마찬가지로 27-km, 9-km, 그리고 3-km 순으로 둥지격자를 설정하였다. 초기조건으로는 NCEP/FNL 자료를 이용하였으며, 지형자료와 토지이용자료는 NCAR에서 제공하는 USGS (United State Geological Survey) 30초 자료를 이용하였다.
화학 메커니즘은 SAPRC99을 이용하고, 수평이류와 수직확산을 위해서는 PPM (PiecewiseParabolic Method)과 Eddy scheme을 이용하였다. 아이소프린의 모사농도는 수도권 지역의 광화학 측정망(Photochemical Air Monitoring Station, PAMS) 자료와 비교하였으며, 모사된 오존농도는 수도권의 자동측정망 자료(Air Monitoring Station, AMS)와 비교하였다.
민감도 산정에 대한 보다 자세한 설명은 동반동문(Kim, 2011)을 참고할 수 있다. 이를 위해 전체 배출량 입력과는 별개로 BVOC 배출량 파일을 준비하였으며, 기본적으로 아이소프린을 포함한 모든 BVOC 배출량에 대해 1차, 2차 민감도 계수를 산정하였다. 또한 다른 BVOC를 제외한 아이소프린 만의 오존에 대한 영향을 살펴보기 위하여 별도의 HDDM 모사를 수행하였다.
MCIP 자료 마련 시 대기질 모사를 위해 15개의 수직층을 구성하였으며, 최하층의 높이는 33 m 정도이다. 자연 배출량 산정 시에는 2 m 기온(TEMP2)과 지표면 일사량(RGRND) 등을 이용하였다. 본 연구에서 이용된 풍향, 풍속 등 기상자료에 대한 평가는 동반논문(Kim, 2011)을 참고할 수 있다.

대상 데이터

WRF 모사 결과를 MCIP (Meteorology-Chemistry Interface Processor, Byun and Ching, 1999)을 통해 기상장 입력자료를 준비하였으며, 이를 배출량 산정 및 광화학 모사에 이용하였다. MCIP 자료 마련 시 대기질 모사를 위해 15개의 수직층을 구성하였으며, 최하층의 높이는 33 m 정도이다. 자연 배출량 산정 시에는 2 m 기온(TEMP2)과 지표면 일사량(RGRND) 등을 이용하였다.
본 연구의 주 모사기간은 2007년 6월 9일~20일까지이며, 모사기간 중 6월 10일과 13일 사이에는 1시간 평균 100 ppb 전후의 고농도 오존이 수도권 지역에서 관측되었다. 6월 18일에는 수도권 지역에 1시간 평균 120 ppb 이상의 오존이 관측되었으며, 관측된 최고농도는 서울 131 ppb, 인천 121 ppb, 수원 128 ppb였다.
연구 대상지역은 서울, 인천, 경기를 포함하는 수도권으로 수평해상도 3-km 모사영역을 정해 BVOC 배출량 산정 및 대기질 모사를 수행하였다(그림 1 참조). 대기질 모사 시 대상영역에 대한 경계 조건을 마련하기 위하여 중국 동부와 남한지역을 포함하는 27-km와 9-km 모사영역에 대한 모사를 우선 실시하였다.
수평해상도는 대기질 모사영역과 마찬가지로 27-km, 9-km, 그리고 3-km 순으로 둥지격자를 설정하였다. 초기조건으로는 NCEP/FNL 자료를 이용하였으며, 지형자료와 토지이용자료는 NCAR에서 제공하는 USGS (United State Geological Survey) 30초 자료를 이용하였다. WRF 모사 시 Kain-fritsch (new Eta), YSU PBL, Unified NOAH land-surface 옵션 등이 이용되었다.

이론/모형

식생자료는 BVOC 배출량 산정 시 중요한 입력자료로서 본 연구에서는 기본적으로 Cho et al.(2006)의 국내 식생자료와 식생별 배출계수를 토대로 BEIS 3.12 (Biogenic Emissions Inventory System version 3.12) 모델을 통해 아이소프린 등 BVOC 배출량을 산정하였다(Kim et al., 2008). 이용 가능한 국내 식생자료가 없는 북한 및 국외지역에 대해서는 2007년의 경우 MEGAN을 이용하여 BVOC 배출량을 산정하였다.
BVOC 배출량이 대기 중 아이소프린 농도 및 오존에 미치는 영향을 분석하기 위한 대기질 모사는 CMAQ (Community Multiscale Air Quality; Byun and Schere, 2006; Byun and Ching, 1999) Version 4.5를 이용하였다. 화학 메커니즘은 SAPRC99을 이용하고, 수평이류와 수직확산을 위해서는 PPM (PiecewiseParabolic Method)과 Eddy scheme을 이용하였다.
BVOC 배출량이 오존에 미치는 영향을 분석하기 위해 HDDM을 이용하여 Zero-Out Contribution (ZOC)을 계산하였다(Cohan et al., 2005). HDDM 모사에서 BVOC 배출량 변화에 대한 1차 민감도 계수를 #,2차 민감도 계수를 #라 하면, BVOC 배출량 변화에 따른 오존 예측농도의 변화는 다음과 같이 나타낼 수 있다(Kim et al.
연구에서는 HDDM을 이용해 BVOC 배출량이 오존농도에 미치는 영향을 분석하였으며, 적용된 방법에 대한 신뢰성 평가가 필요하다. HDDM 결과의 신뢰성 평가는 주로 Brute Force (BF) 모사와 비교하는 방법이 이용된다(Kim et al., 2009; Cohan et al., 2005). 본 연구에서도 기존연구와 유사한 방법을 이용하여, BEIS3.
WRF 모사 시 Kain-fritsch (new Eta), YSU PBL, Unified NOAH land-surface 옵션 등이 이용되었다. WRF 모사 결과를 MCIP (Meteorology-Chemistry Interface Processor, Byun and Ching, 1999)을 통해 기상장 입력자료를 준비하였으며, 이를 배출량 산정 및 광화학 모사에 이용하였다. MCIP 자료 마련 시 대기질 모사를 위해 15개의 수직층을 구성하였으며, 최하층의 높이는 33 m 정도이다.
자연 배출량 산정 시에는 2 m 기온(TEMP2)과 지표면 일사량(RGRND) 등을 이용하였다. 본 연구에서 이용된 풍향, 풍속 등 기상자료에 대한 평가는 동반논문(Kim, 2011)을 참고할 수 있다.
자연배출량 산정 시 필요한 기온, 일사량 등 기상 입력자료는 WRF (Weather Research and Forecasting) version 3.2 모델을 이용하여 준비하였다. 수평해상도는 대기질 모사영역과 마찬가지로 27-km, 9-km, 그리고 3-km 순으로 둥지격자를 설정하였다.
그림 9와 10은 다음 절에서 배출특성에 따른 BVOC의 영향을 살펴보기 위하여 포천(교외), 불광(주거), 반포(도심), 심곡(상업), 그리고 시화(공단지역)로 구분하여 오존농도를 비교하였다. 포천, 불광, 그리고 심곡의 경우 Lee et al. (2007)의 분류를 따랐으며, 반포와 시화의 경우 배출특성을 고려하여 선정하였다. 2004년 사례의 경우 교외측정소인 포천에서는 낮 시간 동안 과대평가되며, 공단지역인 시화측정소의 경우 6월 3일에 과대평가가 두드러진다.
표준상태 (기온 30°C, 일사량 1,000μmol/m2/sec)의 배출량은 MCIP을 통해 마련된 시간 별 기온 및 일사량 자료를 이용하여 보정하였으며, 화학 메커니즘은 SAPRC99 (Statewide Air Pollution Research Center, Version 99; Carter, 1999)을 이용하여 BVOC에 대한 화학종 분류를 수행하였다.
5를 이용하였다. 화학 메커니즘은 SAPRC99을 이용하고, 수평이류와 수직확산을 위해서는 PPM (PiecewiseParabolic Method)과 Eddy scheme을 이용하였다. 아이소프린의 모사농도는 수도권 지역의 광화학 측정망(Photochemical Air Monitoring Station, PAMS) 자료와 비교하였으며, 모사된 오존농도는 수도권의 자동측정망 자료(Air Monitoring Station, AMS)와 비교하였다.
표준상태 (기온 30°C, 일사량 1,000μmol/m²/sec)의 배출량은 MCIP을 통해 마련된 시간 별 기온 및 일사량 자료를 이용하여 보정하였으며, 화학 메커니즘은 SAPRC99 (Statewide Air Pollution Research Center, Version 99; Carter, 1999)을 이용하여 BVOC에 대한 화학종 분류를 수행하였다. 화학종분류계수는 SMOKE (Sparse Matrix Operator Kernel Emission; Benjey et al., 2001; Coats, 1996)에서 제공되는 값을 이용하였다.

성능/효과

2007년 모사기간 동안 수도권 지역에서 AVOC 배출량이 오존농도에 미치는 영향과 비교한 결과, 지역적 차이는 보이나, 오존농도에 미치는 BVOC 배출량의 평균적인 기여율은 AVOC 배출량에 비해 2~3배 정도 낮은 것으로 나타났다. 이러한 점을 고려할 때 수도권 지역의 오존생성에 미치는 BVOC의 영향은 적지 않은 것으로 판단된다.
2차 민감도 계수는 대부분 음수로, 이는 BVOC 배출량이 증가할수록 이에 대한 오존의 민감도가 작아지는 것을 의미한다(Concave response). 2차 민감도 계수는 비선형적인 변화를 고려하는 항이므로, 해당 사례의 경우 1차 민감도 계수에 비해 그 절대값이 작게 나타나 BVOC 배출량 변화에 따른 오존의 민감도는 선형적으로 나타날 것으로 예상된다. 그림 11(d)에 제시된 오존에 대한 BVOC 배출량의 ZOC가 1차 민감도와 유사하게 나타나는 것은 이 때문으로 사료된다.
그림 16에서는 모사에 이용된 BVOC 배출량이 과대 평가되는 것을 가정하여, 산정되는 BVOC 배출량이 감소율에 따른 일최고 1시간평균 오존농도의 변화를 고농도 오존이 관측된 2004년 6월 3일과 4일, 그리고 2007년 6월 18일과 19일에 대해 보였다. BVOC 배출량 변화에 따른 오존 모사농도는 대상일과 지역에 따라 다른 변화율을 보이며, 그림 13과 비교해 보면 BVOC의 영향이 크게 나타나는 지역일수록 BVOC 배출량 변화에 따른 오존농도 변화가 크게 나타난다. BVOC 배출량이 실제보다 30% 정도 적다고 가정할경우 포천을 제외한 네 곳의 측정소에서의 일최고오존농도의 변화는 2~8 ppb 가량 감소하며, 50% 정도 적다고 가정하면 모사되는 일최고 오존농도는 3~12 ppb 가량 감소하는 것으로 예상된다.
BVOC 배출량 변화에 따른 오존 모사농도는 대상일과 지역에 따라 다른 변화율을 보이며, 그림 13과 비교해 보면 BVOC의 영향이 크게 나타나는 지역일수록 BVOC 배출량 변화에 따른 오존농도 변화가 크게 나타난다. BVOC 배출량이 실제보다 30% 정도 적다고 가정할경우 포천을 제외한 네 곳의 측정소에서의 일최고오존농도의 변화는 2~8 ppb 가량 감소하며, 50% 정도 적다고 가정하면 모사되는 일최고 오존농도는 3~12 ppb 가량 감소하는 것으로 예상된다. Kim et al.
고농도 오존이 관측된 날을 중심으로 볼 때 2004년 6월 4을 제외하고는 낮 시간 오존 모사농 도의 경우 교외지역보다는 도심에 인접한 외곽지역의 오존 농도에 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 도심지역의 경우 교외지역에 비해 BVOC의 영향이 높게 나타났으나, 도심 외곽지역에 비해서는 그 영향이 작게 났다.
BVOC 배출량이 2배 정도 작다고 가정한 경우 일최고 1시간평균 오존농도는 최고 10 ppb 이상 감소하였다. 또한 BVOC 배출량 변화에 따른 오존농도는 거의 선형적인 변화를 보이는 것으로 나타났다.
(2009)는 유럽지역에 대한 오존모사에서 BVOC 중 아이소프린과 모노터핀에 의한 영향이 각각 60%와 40% 가량 기여하는 것으로 추정하였다. 본문에 보이지 않았으나 자연발생 NO가 수도권 오존에 미치는 기여도는 최대 1 ppb 정도로 나타나 BVOC에 비해 작은 영향을 보였다.
BVOC와 비교하여 가장 높은 기여도가 나타나는 위치는 다르나, 수도권 지역에 대해 모사기간 동안 평균 2~5 ppb 정도 오존농도에 기여하는 것으로 나타난다. 이를 볼 때 BVOC가 수도권지역의 오존농도에 미치는 영향은 AVOC에 비해 대략 2~3배 정도 낮은 것으로 모사되었다.

후속연구

이러한 점을 고려할 때 수도권 지역의 오존생성에 미치는 BVOC의 영향은 적지 않은 것으로 판단된다. 따라서 산정되는 자연배출량의 불확도와 오존생성에 있어 중요한 역할을 고려할 때, 향후 이러한 불확도를 개선할 수 있는 국내 식생자료와 식생별 배출계수의 검토, 산정방식 및 비교방법 등에 대한 평가가 필요할 것으로 사료된다. 특히 자연배출량에 의한 영향은 오존에만 미치지 않고 2차 미세먼지 생성에도 중요한 역할을 담당하는 점을 고려할 때 지속적으로 많은 관련연구가 필요한 것으로 사료된다.
특히 자연배출량에 의한 영향은 오존에만 미치지 않고 2차 미세먼지 생성에도 중요한 역할을 담당하는 점을 고려할 때 지속적으로 많은 관련연구가 필요한 것으로 사료된다. 또한 자연배출량에 대한 오존의 민감도는 인위적 배출량 조건에 따라 달라지는 점을 고려하면, 자연적, 인위적 배출량 불확도가 오존 민감도 변화에 어떠한 영향을 미치는지에 관한 연구도 추후 필요할 것으로 판단된다.
6월 5일은 맑은 날에서 흐린 날로 전환되는 중간일로 일사량, 기온 및 기압 변화에 따라 산정되는 light correction factor가 다른 날과는 차이를 보이는 것으로 추정된다. 본문에는 보이지 않았으나, 6월 3일과 4일의 경우 오전 9시 전후 light correction factor가 가장 높게 산정되다가 오후 들어 다소 감소하였으나, 6월 5일에는 오후 동안 일정하게 유지되었으며, 자세한 분석을 위해서는 이에 대한 추후 연구가 필요한 것으로 판단된다.
연구에서는 HDDM을 이용해 BVOC 배출량이 오존농도에 미치는 영향을 분석하였으며, 적용된 방법에 대한 신뢰성 평가가 필요하다. HDDM 결과의 신뢰성 평가는 주로 Brute Force (BF) 모사와 비교하는 방법이 이용된다(Kim et al.
도심지역의 경우 교외지역에 비해 BVOC의 영향이 높게 나타났으나, 도심 외곽지역에 비해서는 그 영향이 작게 났다. 이러한 이유는 서울 등 도심지역에서 높게 모사되는 NO_x 농도에 의한 것으로 추정되며, 이를 정확히 분석하기 위해서는 별도의 연구가 필요한 것으로 판단된다. 수도권에서 지역별로 100 ppb 이상의 오존이 모사된 경우 BVOC 배출량에 의한 일최고 1시간평균 오존농도의 기여율은 10~30% 가량으로 모사되었다.
그림 13(d)에서 2007년 6월 19일의 경우 낮 시간 동안 주 풍향이 서풍이었음에도 불구하고 서울 북서지역에서 오존농도에 대한 BVOC의 영향이 크게 나타나는 것은 고기압 하에서 오전 동안 풍속이 낮았던 점과 인접한 북한산 등지에서 발생된 BVOC의 영향에 의한 것으로 추정된다. 이에 대한 보다 정확한 분석을 위해서는 별도의 연구가 추후 필요한 것으로 사료된다. 2004년 6월 4일(그림 13(b) 참조)의 경우 서울 등 일부 도심지역에서도 BVOC의 영향이 상대적으로 크게 나타남을 볼 수 있다.
실제로 그림 2에서 논의된 바와 같이 2004년과 2007년의 아이소프린 배출량의 차이는 10~20% 내외로 보여지나 예측 농도의 차이는 이보다 더 크게 나타나고 있으며, 이는 기상 및 화학반응 등에 의한 영향에 의한 것으로 추정된다. 현재 아이소프린 등 BVOC에 대해 모사된 농도는 Estes et al. (2008)이 언급한 바와 같이 관측치와 유사하게 일간 변화를 보이는 점과 도심보다는 외곽지역에서 높게 관측되는 공간 분포에 부합하는 수준으로, 농도 자체에 대한 정확한 관측 및 예측에 해서는 추후 많은 연구가 필요할 것으로 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	다양한 자연발생 휘발성유기화합물은 어디에서 배출되는가?	산림 등 식생으로부터 다양한 자연발생 휘발성유기화합물(Biogenic Volatile Organic Compound; BVOC)이 배출되며, 이러한 물질들은 대기 중에서 반응성이 매우 높은 것으로 알려져 있다(Seinfeld and Pandis, 1998). BVOC 중 대표적인 물질인 아이소프린 (isoprene)은 OH 라디칼 등과의 반응속도가 빠르며, 이러한 특징으로 인해 아이소프린은 대기 중에서 오존생성에 기여하는 물질로 알려져 있다(Chameides et al.
	국내지역에 대한 BVOC 배출량은 무엇을 이용하여 산정된 사례가 있는가?	국내지역에 대한 BVOC 배출량은 BEIS3 (Biogenic Emissions Inventory System version 3)나 MEGAN (Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature, Guenther et al., 2000) 등을 이용하여 산정된 사례가 있으며(i.e.
	자연발생 휘발성유기화합물 중 OH 라디칼 등과의 반응속도가 빠른 특징으로 오존생성에 영향을 주는 물질은 무엇인가?	산림 등 식생으로부터 다양한 자연발생 휘발성유기화합물(Biogenic Volatile Organic Compound; BVOC)이 배출되며, 이러한 물질들은 대기 중에서 반응성이 매우 높은 것으로 알려져 있다(Seinfeld and Pandis, 1998). BVOC 중 대표적인 물질인 아이소프린 (isoprene)은 OH 라디칼 등과의 반응속도가 빠르며, 이러한 특징으로 인해 아이소프린은 대기 중에서 오존생성에 기여하는 물질로 알려져 있다(Chameides et al., 1988).

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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