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문제 정의
- 그 밖에 Kao와 Hsieh(2006)는 의사결정시스템을 통해 대기오염측정망을 배치한 사례가 있고 Oh와 Kwon(2001)은 GIS를 기반으로 전산체제화한 다기준평가법을 사용하였다. 대부분의 선행연구에서는 통계적 분석법 및 모델링기법을 기반으로 자동측정망을 배치하였으나 본 연구에서는 인구와 오염물질의 발생량, 예측농도 및 측정소간 이격거리를 동시에 고려하며, 오분위수 개념을 도입하여 자동측정망의 위치의 타당성을 검토하고자 하였다.
- 따라서 본 연구의 목적은 대구지역 대기자동측정망간의 이격거리 및 대기오염도 현황을 분석하며, 격자별 인구수, 환경특성 분석 및 대기오염 배출량을 평가하여 측정소 신규배치 시나리오를 제시하고 시나리오별 대기오염물질의 농도를 추정하여 측정소간의 중복성을 최소화하고 인구수를 고려한 자동측정망 배치의 타당성을 제안함으로써 대구지역 대기질 관리의 기초자료로 활용하고자 한다.
- 본 연구는 대구지역 대기자동측정망의 대기오염도현황을 분석하여, 인구와 환경특성 분석 및 발생원 평가, 대기오염물질별 최고농도에 의한 CAI 평가, 종합적 격자별 요인분석을 통해 대기오염 자동측정소의배치를 위한 연구를 실행하였다.
- 본 연구는 인구수, 단위환경민감지수, 대기오염물질의 배출량 및 격자별 농도를 분석하여 자동측정망의 배치 신뢰도를 높였다. 그러나 격자별 분석에 사용된 농도 값이 대기오염모델에 의한 예측농도이므로 실측농도간의 차이를 보일 것으로 사료된다.
제안 방법
- 인자 a, b, c, d를 각 격자별로 비율을 분석하여 환경민감점수(Fi, environmental sensitivity score)를 계산하였으며 인자별 가중치(Wi)를 곱하여 단위환경민감지수(Gn = ∑Gi, unit environmental sensitivity index)를 계산하였다.
- 격자별 인구수는 대구시 통계연보의 행정 동별 인구수를 자료로 이용하였으며(대구통계연보, 2008), 행정 구역의 TM좌표를 디지타이징하여 격자별로 행정동의 인구를 계산하였다. 대구지역의 인구수 및 자연환경분석은 Inyang 등(2003)의 연구 방법론을 이용하였으며, Table 1에 관련 인자를 나타내었다.
- 격자별 인구수분석, 자연환경분석, 대기오염물질별 배출량분석, 대기오염물질 농도 예측치와 측정소간 이격거리 분석을 통해 배치 시나리오별로 10개의 자동측정망을 선정하고 기존측정망과 비교분석하였다. 격자별 예측농도는 ISC3(Industrial Source Complex Dispersion Model Version-3)모델을 이용하여 계산하였으며 대기오염물질 예측농도를 기초로 4개 대기오염물질인 SO2, NO2, CO, PM-10 별로 통합대기환경지수인 CAI(Comprehensive Air-quality Index) 점수를 산정하여 가장 높은 점수를 통합지수값으로 사용하였다.
- 속성별 특성분석을 위해 오분위수(quintiles)로 5개범위로 나눈 후 크기 순서별로 그룹화 하였다. 각 속성별 그룹과 기존측정망 및 신규배치 가능 격자를 Table5에 나타내었다.
- 따라서 인구수, 지역의 환경특성, 배출량, 대기오염물질농도 등을 다각적으로 분석해야 한다. 이를 위해 단위환경민감지수, 배출량, CAI를 표준화하여 종합적 평가 자료로 활용하였다. 격자별 환경특성을 표준화하여 종합평가한 결과는 Table 6에 나타내었다.
대상 데이터
- 대구지역을 TM좌표를 기초로 하여 가로 세로 2km씩 96개 격자로 나누어 전체 지역 중 산악지역, 농경지, 시ㆍ도 경계지역 등을 제외한 측정망 설치가 가능하다고 판단되는 46개의 지역을 Fig. 1에 나타내었다.
- 본 연구에서는 대기오염 측정망의 현황을 파악하기 위하여 2003년 1월1일 01시부터 2008년 12월 31일 23시까지 대구지역 일반대기오염측정망인 도심대기측정망 11개소와 도로변대기측정망 2개소의 대기오염물질의 시간당 평균 자료를 국립환경과학원에서 제공받아 자료 분석에 활용하였다. 또한 대기오염배출량 자료는 국립환경과학원에서 제공하는 2006년도 CAPSS (Clean Air Policy Support System)의 점, 선, 면 오염원 배출량 자료를 활용하였다.
- 본 연구에서는 대기오염 측정망의 현황을 파악하기 위하여 2003년 1월1일 01시부터 2008년 12월 31일 23시까지 대구지역 일반대기오염측정망인 도심대기측정망 11개소와 도로변대기측정망 2개소의 대기오염물질의 시간당 평균 자료를 국립환경과학원에서 제공받아 자료 분석에 활용하였다. 또한 대기오염배출량 자료는 국립환경과학원에서 제공하는 2006년도 CAPSS (Clean Air Policy Support System)의 점, 선, 면 오염원 배출량 자료를 활용하였다. 또한 대구지역의 기상자료는 대구기상대에서 관측하고 있는 지표기상자료와 포항관측소에서 관측하고 있는 고층기상자료를 활용하였다.
- 또한 대기오염배출량 자료는 국립환경과학원에서 제공하는 2006년도 CAPSS (Clean Air Policy Support System)의 점, 선, 면 오염원 배출량 자료를 활용하였다. 또한 대구지역의 기상자료는 대구기상대에서 관측하고 있는 지표기상자료와 포항관측소에서 관측하고 있는 고층기상자료를 활용하였다.
데이터처리
- 격자별 예측농도는 ISC3(Industrial Source Complex Dispersion Model Version-3)모델을 이용하여 계산하였으며 대기오염물질 예측농도를 기초로 4개 대기오염물질인 SO2, NO2, CO, PM-10 별로 통합대기환경지수인 CAI(Comprehensive Air-quality Index) 점수를 산정하여 가장 높은 점수를 통합지수값으로 사용하였다. 또한 대구지역 자동측정망별 대기오염도를 분석과 대기모델링의 예측치 및 실측치간의 관련성을 평가하기 위해 SPSS(ver 17)를 이용하여 상관성분석을 실시하였다. 또한 빈도분석, 군집분석으로 기존측정망의 타당성을 평가하였다.
- 또한 대구지역 자동측정망별 대기오염도를 분석과 대기모델링의 예측치 및 실측치간의 관련성을 평가하기 위해 SPSS(ver 17)를 이용하여 상관성분석을 실시하였다. 또한 빈도분석, 군집분석으로 기존측정망의 타당성을 평가하였다.
- WE=Eji/Eti, WE 는 격자별 대기오염물질 배출량의 표준화 값, Eji는 j격자의 i오염물질의 배출량, Eti는 i오염물질의 배출량의 총합이다. 그리고 ISC3 모델에서 예측된 격자별 대기오염물질별 농도에 따른 CAI 점수 역시 Wc=Cj/Ct 식을 통하여 표준화 계산을 하였다. Wc는 CIA 점수의 표준화 값을 나타내며 Cj는 j격자의 CAI점수, Ct는 CAI의 총합이다.
이론/모형
- 격자별 인구수는 대구시 통계연보의 행정 동별 인구수를 자료로 이용하였으며(대구통계연보, 2008), 행정 구역의 TM좌표를 디지타이징하여 격자별로 행정동의 인구를 계산하였다. 대구지역의 인구수 및 자연환경분석은 Inyang 등(2003)의 연구 방법론을 이용하였으며, Table 1에 관련 인자를 나타내었다. 인자 a, b, c, d를 각 격자별로 비율을 분석하여 환경민감점수(Fi, environmental sensitivity score)를 계산하였으며 인자별 가중치(Wi)를 곱하여 단위환경민감지수(Gn = ∑Gi, unit environmental sensitivity index)를 계산하였다.
- 격자별 인구수분석, 자연환경분석, 대기오염물질별 배출량분석, 대기오염물질 농도 예측치와 측정소간 이격거리 분석을 통해 배치 시나리오별로 10개의 자동측정망을 선정하고 기존측정망과 비교분석하였다. 격자별 예측농도는 ISC3(Industrial Source Complex Dispersion Model Version-3)모델을 이용하여 계산하였으며 대기오염물질 예측농도를 기초로 4개 대기오염물질인 SO2, NO2, CO, PM-10 별로 통합대기환경지수인 CAI(Comprehensive Air-quality Index) 점수를 산정하여 가장 높은 점수를 통합지수값으로 사용하였다. 또한 대구지역 자동측정망별 대기오염도를 분석과 대기모델링의 예측치 및 실측치간의 관련성을 평가하기 위해 SPSS(ver 17)를 이용하여 상관성분석을 실시하였다.
성능/효과
- 대구지역 대기측정망의 운영 현황을 보면 전체 결측율은 SO2, NO2, CO, PM10 항목에서 0.19, 0.18,0.21, 0.35로 나타났으며, 이현동 측정소의 경우 전 항목 모두 20% 이상의 결측율을 보여주었다. PM-10은 이현, 노원 남산측정소에서 50%이상의 결측율을 보여 대기측정망의 효율적인 유지 및 점검이 필요한 것으로 나타났다.
- 35로 나타났으며, 이현동 측정소의 경우 전 항목 모두 20% 이상의 결측율을 보여주었다. PM-10은 이현, 노원 남산측정소에서 50%이상의 결측율을 보여 대기측정망의 효율적인 유지 및 점검이 필요한 것으로 나타났다. 대기측정망 기본계획 2006-2010년 도심 및 도로변 대기측정망설치기준을 살펴보면 도시대기측정망의 경우 인구 10만 이상 도시에 설치함을 원칙으로 하며 측정소간 간격은 4 km 이상을 유지하여 측정소간 중복성을 최소화하고 넓은 지역을 감시할 수 있도록 권고 하고 있다.
- 906km로 15개 지점이 조사되었다. 특히 2km이하의 이격거리를 가지는 곳이 3군데로 수창-남산, 이현-평리, 노원-평리동이었으며 도심측정망과 도로변측정망의 중복현상이 매우 뚜렷하게 나타났다.
- 01) 보여주었다. 그러나 상관계수의 절대값이 0.6이상일 때 상관관계가 있고 절대값이 0.4이상 0.6미만일 때 약한 상관관계를 가진다고 판단 할 수 있는데, CO와 PM-10은 약한 상관관계를 가지고 있으나 SO2와 NO2의 경우 상관성이 다소 낮게 나타났다. ISC3 모델은 현재 U.
- CAPSS 자료를 바탕으로 대구지역 대기오염물질배출원을 격자별로 분석한 결과 CO의 배출량의 경우평균 배출량이 723,708kg/yr로 평균배출량 보다 높은 영역에 6개의 자동측정망이 설치되어 있으며 28번과 45번 격자에서 가장 많이 배출된 것으로 나타났다. NOX 평균 배출량은 610,770kg/yr으로 평균이상의 배출량을 가지는 영역에 4개의 측정망이 있으며 배출량이 가장 많은 격자는 10번과 36번으로 나타났다.
- CAPSS 자료를 바탕으로 대구지역 대기오염물질배출원을 격자별로 분석한 결과 CO의 배출량의 경우평균 배출량이 723,708kg/yr로 평균배출량 보다 높은 영역에 6개의 자동측정망이 설치되어 있으며 28번과 45번 격자에서 가장 많이 배출된 것으로 나타났다. NOX 평균 배출량은 610,770kg/yr으로 평균이상의 배출량을 가지는 영역에 4개의 측정망이 있으며 배출량이 가장 많은 격자는 10번과 36번으로 나타났다. SOX의 경우 평균 142,428kg/yr의 발생량이 나타났으며 평균발생량보다 적은 영역에 모든 측정망이 설치가 되어있고 평균치 이상 발생되는 지역에는 단 하나의 측정망도 분포하지 않는다.
- SOX의 경우 평균 142,428kg/yr의 발생량이 나타났으며 평균발생량보다 적은 영역에 모든 측정망이 설치가 되어있고 평균치 이상 발생되는 지역에는 단 하나의 측정망도 분포하지 않는다. PM-10의 발생량을 보면 6개의 측정망이 평균발생량인 106,109kg/yr이상인 영역에 분포되어 있으며, 10번과 28번 격자에서 배출량이 가장 높게 나타났다.
- 통합대기환경지수인 CAI점수를 분석한 결과 평균 CAI점수는 58점으로 평균점수보다 상위에 6개의 측정망이 설치되어있으며 최고 CAI점수는 105점으로 28번 격자에 나타났다.
- 총 점수의 합계(T)를 오분위수로 분석하면 그룹 1은 9, 26, 25, 16, 5, 23, 43, 4, 34, 그룹 2는 22, 6, 1, 41, 39, 15, 3, 46, 24, 그룹 3은 18, 17, 7, 14, 8, 40, 33, 35, 42, 그룹 4는 13, 44, 31, 21, 19, 38, 2, 11, 27, 그룹 5는 10, 28, 45, 37, 36, 12, 20, 29, 30, 32로 나타났다. 기존의 대기오염자동측정망과 비교 시 그룹 1에는 0개소, 그룹 2는 3개로 41, 3, 24번 격자, 그룹 3은 17, 14, 35, 그룹 4는 21, 19, 11, 그룹 5는 30번 1개 격자로 나타나므로 그룹 2, 3, 4번에 기존 측정망이 집중되어 있는 것을 알 수 있었다. 총 점수의 합계(T)에서 높은 점수를 가지는 10, 28, 45, 37, 36번 격자에 현재 자동측정망이 설치되어 있지 않았다.
- 3의 (c)시나리오의 경우 T값의 오분위수 나눈 그룹에 골고루 분포하기 위하여 각 그룹마다 2개씩 1, 7, 9, 10, 18, 23, 28, 31, 41, 44번 격자에 배치하였다. 전체 오염물질의 농도와 신규배치 측정망의 평균 농도를 비교 시 큰 차이를 보이지 않고 있는 것으로 나타났다. 그리고 Fig.
- 본 연구의 결과는 첫째, 환경 특성 분석에서 인구수가 많고 가중점수총합이 높은 2번, 44번, 45번 격자에 자동측정망 배치의 필요성이 나타났으며, 격자별 대기오염 배출량 분석을 통하여 10번, 28번, 36번, 45번 격자에 대기 오염물질의 배출량이 높으나 측정망이 설치가 되어있지 않아 측정망의 설치가 필요하며, 예측농도 분석의 결과로는 CAI점수가 가장 높은 28번 격자 및 7번, 10번, 36번, 37번, 45번 격자에 자동측정망의 설치가 필요하다고 사료된다.
- 둘째, 오분위수를 이용한 환경특성분석으로 기존의 측정망의 배치가 적절하게 설치되지 못한 것을 알 수 있었으며, 또한 각 속성별 특성에 따라 신규배치 한 결과로 모든 환경특성과 지역의 대표성이 고려되어 설치하여야 한다는 것을 알 수 있었다.
- 셋째, 격자별 환경특성 종합평가에서 10번, 28번, 36번, 37번, 45번 격자에 자동측정망의 설치가 필요한 것으로 나타났다. 또한 총 점수합계(T) 값을 기준으로 3가지 시나리오를 제안하였으며 모든 환경특성 및 대기오염물질의 배출량과 농도를 고려하여 신규 배치한 경우 (d)시나리오가 가장 적합할 것으로 생각된다.
- 셋째, 격자별 환경특성 종합평가에서 10번, 28번, 36번, 37번, 45번 격자에 자동측정망의 설치가 필요한 것으로 나타났다. 또한 총 점수합계(T) 값을 기준으로 3가지 시나리오를 제안하였으며 모든 환경특성 및 대기오염물질의 배출량과 농도를 고려하여 신규 배치한 경우 (d)시나리오가 가장 적합할 것으로 생각된다.
후속연구
- 총 점수의 합계(T)에서 높은 점수를 가지는 10, 28, 45, 37, 36번 격자에 현재 자동측정망이 설치되어 있지 않았다. T 값이 높을수록 고농도의 대기오염물질의 영향이 클 것으로 생각되며, 대구지역 자동측정망의 위치를 이들 지역으로 이전 설치 및 관리가 필요할 것으로 사료된다.
- 특히 대구시와 같이 복잡한 인공구조물과 지형을 갖는 도시의 대기오염 유동장을 다루려면 도시경계층 내의 바람을 고해상도로 관측하거나, 고해상도의 기상순환모델을 활용하여 예측농도와 실측농도간의 차이를 줄여야한다. 하지만 이를 위해서 많은 예산과 인력 및 기술력이 요구되어지므로 본 연구의 한계성으로 남는다. 따라서 대기오염모델링 예측치의 신뢰도를 높일 수 있는 방법과 대기오염물질의 실측을 통해 선정된 자동측정망 지역의 대표성 및 타당성 검증이 향후 연구로 필요할 것으로 사료된다.
- 하지만 이를 위해서 많은 예산과 인력 및 기술력이 요구되어지므로 본 연구의 한계성으로 남는다. 따라서 대기오염모델링 예측치의 신뢰도를 높일 수 있는 방법과 대기오염물질의 실측을 통해 선정된 자동측정망 지역의 대표성 및 타당성 검증이 향후 연구로 필요할 것으로 사료된다.
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