선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 해수면 온도 분포의 차이에 따른 국지순환계의 변화특성을 비교 분석해 보았던 Jeon et al.(2009)의 연구에 이어서 기상장의 차이가 대기질 모의 결과 특히, 고농도 오존의 모의결과에 미치는 영향을 알아보기 위해 대기질 모델을 이용하여 기상 입력장 차이에 따른 오존농도의 시공간적 분포 특성을 살펴보고자 한다.
제안 방법
- RAMS의 기상장 모의 결과를 기상 입력 자료로 사용하였으며, 세 가지 경우의 기상장에 대한 대기질 모의결과 차이를 살펴보았다. NGSST 해수면 온도 자료를 이용한 경우(Case NG, 이하 NG), RAMS의 기본 월평균 자료를 사용한 경우(Case RM, 이하 RM), RAMS의 여름철(6~8월) 평균자료를 사용한 경우(Case RS, 이하 RS)에 대한 세 가지 기상 입력장을 이용하였다. 각 기상장에 대한 개요 및 특징은 Jeon et al.
- 본 연구에서 적용된 CAMx 모델링 수행 조건을 표 1에 나타내었다. RAMS의 기상장 모의 결과를 기상 입력 자료로 사용하였으며, 세 가지 경우의 기상장에 대한 대기질 모의결과 차이를 살펴보았다. NGSST 해수면 온도 자료를 이용한 경우(Case NG, 이하 NG), RAMS의 기본 월평균 자료를 사용한 경우(Case RM, 이하 RM), RAMS의 여름철(6~8월) 평균자료를 사용한 경우(Case RS, 이하 RS)에 대한 세 가지 기상 입력장을 이용하였다.
- 따라서 풍상측인 남쪽의 경우 바다가 위치하고 있어 대규모 배출원이 존재 하지 않기 때문에 다중 둥지격자 사용을 통한 외부 물질 수송의 고려는 이루어지지 않았다. 기상장의 최종도메인과 동일한 영역에 대해 수평 격자간격 1 km로 대기질을 수치모의 하였으며, 대상영역에 대한 물질별 초기치 및 경계치는 CAMx에서 기본적으로 제공되는 물질별 기본 농도 값을 사용하였다. 또한 상층 오존의 유입에 대한 고려를 위해 성층권 오존농도 자료인 TOMS (Total Ozone Mapping Spectrometer)를 사용하였다.
- 수치모의 된 오존농도의 수평분포 특성을 분석하여 기상 입력장의 영향에 따른 실험별 결과의 차이를 확인할 수 있었는데, 이에 대한 정량적인 분석을 위해 대상지역 내에 위치한 대기오염 자동측정망의 오존농도 관측값과 실험별 수치모의 된 오존농도값을 비교해 보았다. 비교 대상지점은 해안에 위치한 삼일동, 문수동, 장천동, 중동, 태인동, 진상, 칠성리 지점과 비교적 내륙에 위치한 상봉동 지점을 포함한 총 8개 지점이며 각 지점의 위치는 그림 1에 나타내었다.
- 해수면 온도분포 특성에 따른 기상장의 차이가 고농도 오존의 수치모의 결과에 미치는 영향을 알아보기 위해 CAMx를 이용한 대기질 모델링을 수행하였다. 종관장의 영향을 크게 받지 않고 고농도 오존이 발생했던 2007년 8월 24일 0900LST부터 26일 0900LST까지를 수치모의 사례기간으로 선정하였고, 동일한 조건하에서 기상 입력장 만을 달리하여 기상장의 차이가 대기질 모의 결과에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 대기질 모의결과 기상장의 차이가 나타났던 지역을 중심으로 오존농도의 수평분포에 차이가 나타남을 확인할 수 있었다.
- 해수면 온도분포 특성에 따른 기상장의 차이가 고농도 오존의 수치모의 결과에 미치는 영향을 알아보기 위해 CAMx를 이용한 대기질 모델링을 수행하였다. 종관장의 영향을 크게 받지 않고 고농도 오존이 발생했던 2007년 8월 24일 0900LST부터 26일 0900LST까지를 수치모의 사례기간으로 선정하였고, 동일한 조건하에서 기상 입력장 만을 달리하여 기상장의 차이가 대기질 모의 결과에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다.
대상 데이터
- 기상 입력장의 차이에 따른 대기질 모의 결과의 뚜렷한 차이를 살펴보기 위해 종관장의 영향을 크게 받지 않고 고농도 오존이 발생했던 2007년 8월 24일 0900LST부터 26일 0900LST까지를 수치모의 사례 기간으로 선정하였다. 사례일 동안의 기온변화를 살펴보면 대상지역 내에 위치한 여수, 남해, 진주 기상대에서 관측된 평균 일 최고기온이 33℃ 이상으로 나타나서 8월 중 최고를 기록했다.
- 월래동, 진상, 태인동 지점을 제외한 모든 지점에서 100 ppb 이상의 고농도 오존이 관측되었다. 따라서 본 연구에서는 국지풍계가 잘 드러나 기상장의 차이를 살펴보기 쉽고, 고농도 오존현상이 광역적으로 나타난 2007년 8월 25일을 대표 사례일로 선정하였다.
- 본 연구의 대상지역인 광양만 권역은 그림 1에 나타낸 바와 같이 전라남도 동부 연안에 위치하고 있으며 산지 및 강과 바다를 포함하는 매우 복합적인 지형을 가지고 있다. 또한 이 지역에는 광양제철소를 비롯하여 여수 국가산업단지 그리고 크고 작은 화력발전소 등의 대형 오염원들이 집중적으로 위치해 있는데, 이에 따른 대기오염 문제가 빈번히 발생한다.
- 수치모의 된 오존농도의 수평분포 특성을 분석하여 기상 입력장의 영향에 따른 실험별 결과의 차이를 확인할 수 있었는데, 이에 대한 정량적인 분석을 위해 대상지역 내에 위치한 대기오염 자동측정망의 오존농도 관측값과 실험별 수치모의 된 오존농도값을 비교해 보았다. 비교 대상지점은 해안에 위치한 삼일동, 문수동, 장천동, 중동, 태인동, 진상, 칠성리 지점과 비교적 내륙에 위치한 상봉동 지점을 포함한 총 8개 지점이며 각 지점의 위치는 그림 1에 나타내었다.
- CB-IV 메커니즘은 UAM (Urban Airshed Model)과 ROM (Regional Oxidant Model) 등과 같은 여러 광화학 대기질 모델에 사용되고 있으며, 총 36개의 종과 11개의 광분해 과정을 포함한 93개의 반응을 포함하고 있다. 한편, 배출량 자료로는 2001년 CAPSS (Clean Air Policy Support System) 자료를 사용하였으며, 오존 광화학 반응의 주요 물질인 NOx와 VOC의 배출량 분포는 그림 4에 나타낸 바와 같다. 여수 국가 산업단지가 위치한 여수반도 부근과 광양 제철소를 중심으로 배출량이 집중되어 있음을 볼 수 있다.
데이터처리
- 대기질 수치모의 결과의 통계적 검증을 위해 Correlation Coefficient (R), Root Mean Squared Error (RMSE), Index Of Agreement (IOA) 값을 이용하였다. 8개의 대기오염 자동측정망에서 관측된 오존농도값과 모델 결과를 비교하여 통계값을 산출하였다. 각 지점별 관측치와 모델값과의 R, RMSE, IOA값을 산출하여 표 2에 나타내었다.
- 대기질 수치모의 결과의 통계적 검증을 위해 Correlation Coefficient (R), Root Mean Squared Error (RMSE), Index Of Agreement (IOA) 값을 이용하였다. 8개의 대기오염 자동측정망에서 관측된 오존농도값과 모델 결과를 비교하여 통계값을 산출하였다.
이론/모형
- 기상장의 최종도메인과 동일한 영역에 대해 수평 격자간격 1 km로 대기질을 수치모의 하였으며, 대상영역에 대한 물질별 초기치 및 경계치는 CAMx에서 기본적으로 제공되는 물질별 기본 농도 값을 사용하였다. 또한 상층 오존의 유입에 대한 고려를 위해 성층권 오존농도 자료인 TOMS (Total Ozone Mapping Spectrometer)를 사용하였다. 연직 격자의 수는 16개로 설정하였으며, 광화학 메커니즘으로는 CB-IV를 사용하였다.
- 본 연구에서 사용된 모델은 CAMx (The Comprehensive Air quality Model with Extension, Ver. 4.50)이다. CAMx는 도시 또는 그 이하의 규모에서부터 대륙규모에 이르는 광범위한 오염 현상의 수치모의에 사용되는 광화학 확산 모델이며(ENVIRON, 2008), 연속방정식에 기반 하여 오염물질의 배출량, 확산, 화학반응에 의한 생성 및 소멸과정을 계산한다.
- 또한 상층 오존의 유입에 대한 고려를 위해 성층권 오존농도 자료인 TOMS (Total Ozone Mapping Spectrometer)를 사용하였다. 연직 격자의 수는 16개로 설정하였으며, 광화학 메커니즘으로는 CB-IV를 사용하였다. CB-IV 메커니즘은 UAM (Urban Airshed Model)과 ROM (Regional Oxidant Model) 등과 같은 여러 광화학 대기질 모델에 사용되고 있으며, 총 36개의 종과 11개의 광분해 과정을 포함한 93개의 반응을 포함하고 있다.
성능/효과
- 05 높은 결과를 보였다. IOA값 역시 NG가 0.78로 나타나 RM, RS에 비해 각각 0.02, 0.04 높은 결과를 보였다. RMSE값 또한 NG가 20.
- 한편, 대기질 수치모의 결과를 관측값과 비교해 본 결과 NGSST자료를 이용한 기상장을 기상 입력장으로 사용한 경우가 가장 좋은 결과를 보여줌을 확인할 수 있었다. R, RMSE, IOA를 이용한 통계분석 결과, 모든 통계치에서 NGSST를 사용한 기상장을 기상 입력장으로 사용했을 때 관측치와 가장 높은 일치도를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 정확한 해수면 온도분포의 반영으로 실제와 더 유사한 기상장이 표출될 수 있었기 때문이며, 개선된 기상장을 대기질 모델의 기상 입력 자료로 사용했을 때 대기 오염물질의 이류 및 확산이 좀 더 현실적으로 표현되어 대기질 수치모의 결과 또한 향상된 것으로 보여 진다.
- 04 높은 결과를 보였다. RMSE값 또한 NG가 20.34로 나타나 RM 및 RS에 비해 각각 1.54, 3.37 낮은 결과를 보여 모든 통계치에서 NG의 정확도가 가장 높게 나타났다.
- 종관장의 영향을 크게 받지 않고 고농도 오존이 발생했던 2007년 8월 24일 0900LST부터 26일 0900LST까지를 수치모의 사례기간으로 선정하였고, 동일한 조건하에서 기상 입력장 만을 달리하여 기상장의 차이가 대기질 모의 결과에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 대기질 모의결과 기상장의 차이가 나타났던 지역을 중심으로 오존농도의 수평분포에 차이가 나타남을 확인할 수 있었다. 야간의 경우 실험별 저농도 오존의 분포 영역이 다르게 나타났는데, 이는 기상 입력장의 차이에 따른 육풍 풍계의 차이에 의한 것으로 분석되었다.
- 시계열 분석결과에서는 해수면 온도가 적절히 표현된 NG에서 야간의 오존농도는 높아지는 반면 주간의 오존농도는 낮아지는 경향을 보였다. 따라서 주야간의 오존농도 차이는 감소하였고 그 결과 관측치와 가장 높은 일치도를 보였음을 확인할 수 있었다. 반면에 RS는 주야간의 오존농도 차이가 가장 크게 나타나 관측치와의 정합도가 가장 낮게 나타났다.
- 오존농도가 과다 모의된 RM과 RS의 경우 해풍이 여수반도 및 광양제철소를 그대로 통과하는 것으로 모의된 결과, 풍하측인 중동지점에 과다하게 많은 양의 오존이 이류 되어 오존농도가 과대 예측되는 결과가 나타났다. 반면에 NG의 경우 해풍이 여수반도를 남서에서 북동 방향으로 비스듬히 통과하는 것으로 모의되어 상대적으로 적은 양의 오존이 이류 되었고, 다른 두 경우에 비해 오존농도가 낮게 나타났다. 진상동 지점의 경우 중동지점과 유사하게 NG의 경우에서 야간의 오존농도가 나머지 실험에 비해 과대 예측되었고 주간의 오존농도는 과소 예측된 결과를 보여주었는데, 관측치와 비교시 야간에는 다소 불일치하는 결과를 보여준 반면, 주간에는 관측치와의 일치도가 높게 나타나고 있는 것을 확인할 수 있다.
- 기상 입력장의 차이에 따른 대기질 모의 결과의 뚜렷한 차이를 살펴보기 위해 종관장의 영향을 크게 받지 않고 고농도 오존이 발생했던 2007년 8월 24일 0900LST부터 26일 0900LST까지를 수치모의 사례 기간으로 선정하였다. 사례일 동안의 기온변화를 살펴보면 대상지역 내에 위치한 여수, 남해, 진주 기상대에서 관측된 평균 일 최고기온이 33℃ 이상으로 나타나서 8월 중 최고를 기록했다. 이러한 강한 일사는 광화학 반응을 활성화 시켜 오존이 생성되기 쉬운 기상환경을 제공했으며, 약한 풍속에 의해 오존의 수송과 확산이 제한되어 오존농도 수준의 급격한 증가가 용이한 기상조건이었다.
- 시계열 분석결과에서는 해수면 온도가 적절히 표현된 NG에서 야간의 오존농도는 높아지는 반면 주간의 오존농도는 낮아지는 경향을 보였다. 따라서 주야간의 오존농도 차이는 감소하였고 그 결과 관측치와 가장 높은 일치도를 보였음을 확인할 수 있었다.
- 이는 기상장별 해풍 풍계 모의결과의 차이에 따른 것으로 분석된다. 오존농도가 과다 모의된 RM과 RS의 경우 해풍이 여수반도 및 광양제철소를 그대로 통과하는 것으로 모의된 결과, 풍하측인 중동지점에 과다하게 많은 양의 오존이 이류 되어 오존농도가 과대 예측되는 결과가 나타났다. 반면에 NG의 경우 해풍이 여수반도를 남서에서 북동 방향으로 비스듬히 통과하는 것으로 모의되어 상대적으로 적은 양의 오존이 이류 되었고, 다른 두 경우에 비해 오존농도가 낮게 나타났다.
- (2009)에서 자세하게 논의되었으므로 생략하였다. 우선 그림 5에 나타낸 0000LST 의 결과를 보면 세 실험의 오존농도 분포가 큰 차이를 보이지 않고 있음을 볼 수 있으며, 기상장 분석결과에서 풍속의 차이가 다른 지역에 비해 상대적으로 높게 나타났던 광양만과 진주만, 그리고 백운산과 봉명산의 산하면인 하동, 금남, 진주 일대를 중심으로 5 ppb 이하의 낮은 오존농도 분포가 나타나고 있음을 확인할 수 있다. 야간의 경우 주간과는 달리 광화학 반응에 의한 오존의 생성이 제한되기 때문에 오존농도의 수평분포는 일반적으로 바람에 의존적인데, 풍속이 강할수록 수평 이류 및 확산이 활발해 질 수 있기 때문에 고풍속대를 중심으로 오존의 농도가 낮아지게 된다.
- 그림 3은 사례기간 동안 대상지역 내에 분포하고 있는 대기오염 자동측정망에서 관측된 오존농도를 나타낸 것이다. 월래동, 진상, 태인동 지점을 제외한 모든 지점에서 100 ppb 이상의 고농도 오존이 관측되었다. 따라서 본 연구에서는 국지풍계가 잘 드러나 기상장의 차이를 살펴보기 쉽고, 고농도 오존현상이 광역적으로 나타난 2007년 8월 25일을 대표 사례일로 선정하였다.
- 반대로 주간에는 기상 입력 장별 해풍 풍계의 차이에 의해 배출원을 중심으로 실험별 고농도 오존의 분포영역에 차이가 나타났다. 이를 통해 기상 입력장의 차이에 따른 기상장의 차이가 오존의 이류와 확산의 패턴에 영향을 미침을 확인할 수 있었다.
- 이상의 결과에서 복잡한 연안지역의 기상 입력장 차이에 따른 대기질 수치모의 결과의 차이를 확인할 수 있었다. 하지만 본 연구는 대기질 모델의 경계 조건과 배출량에 대한 민감도 분석이 충분히 이루어지지 못한 한계를 가진다.
- 세 경우 모두 주간의 오존농도를 과소 예측 하는 결과를 보였는데, 이는 모델이 칠성리 지점의 풍속을 과대 예측하여 나타난 결과로 보여진다. 즉, 과대 모의된 강한 풍속에 의해 칠성리 지점의 오존 확산이 실제보다 더 용이해진 결과, 관측치에 비해 오존농도가 과소 모의된 것으로 분석된다. 야간시간대의 경우 오존농도가 NG에서 나머지 실험에 비해 관측치와의 일치도가 높게 나타나고 있는 것을 볼 수 있다.
- 반면에 NG의 경우 해풍이 여수반도를 남서에서 북동 방향으로 비스듬히 통과하는 것으로 모의되어 상대적으로 적은 양의 오존이 이류 되었고, 다른 두 경우에 비해 오존농도가 낮게 나타났다. 진상동 지점의 경우 중동지점과 유사하게 NG의 경우에서 야간의 오존농도가 나머지 실험에 비해 과대 예측되었고 주간의 오존농도는 과소 예측된 결과를 보여주었는데, 관측치와 비교시 야간에는 다소 불일치하는 결과를 보여준 반면, 주간에는 관측치와의 일치도가 높게 나타나고 있는 것을 확인할 수 있다. 한편, 중동과 진상 지점의 경우 주간의 일 최고 오존농도가 관측치에 비해 빨리 나타나는 결과를 확인할 수 있는데, 이는 기상장 모의 결과에서 해풍의 발현 시각이 실제에 비해 빠르게 모의되어, 배출원에서의 오염물질 수송이 실제보다 빠른 시각에 이루어진 결과로 분석된다.
- 각 지점별 관측치와 모델값과의 R, RMSE, IOA값을 산출하여 표 2에 나타내었다. 표 2에서 볼 수 있듯이 R값은 NG가 0.72로 나타나 RM에 비해 0.03, RS에 비해 0.05 높은 결과를 보였다. IOA값 역시 NG가 0.
- 한편, 남부 해상의 오존농도 분포를 살펴보면 NG의 결과가 RM과 RS의 결과와 다소 차이가 나타나고 있음을 확인할 수 있다. 이는 NG가 남해도에서 남쪽으로 불어나가는 북풍계열의 바람과 하부 경계면에서 불어 들어오는 남풍계열의 바람이 수렴대를 형성하여 저농도 영역의 확산이 제한되었기 때문에 나타난 결과로 사료된다.
- 한편, 대기질 수치모의 결과를 관측값과 비교해 본 결과 NGSST자료를 이용한 기상장을 기상 입력장으로 사용한 경우가 가장 좋은 결과를 보여줌을 확인할 수 있었다. R, RMSE, IOA를 이용한 통계분석 결과, 모든 통계치에서 NGSST를 사용한 기상장을 기상 입력장으로 사용했을 때 관측치와 가장 높은 일치도를 보임을 확인할 수 있었다.
- 진상동 지점의 경우 중동지점과 유사하게 NG의 경우에서 야간의 오존농도가 나머지 실험에 비해 과대 예측되었고 주간의 오존농도는 과소 예측된 결과를 보여주었는데, 관측치와 비교시 야간에는 다소 불일치하는 결과를 보여준 반면, 주간에는 관측치와의 일치도가 높게 나타나고 있는 것을 확인할 수 있다. 한편, 중동과 진상 지점의 경우 주간의 일 최고 오존농도가 관측치에 비해 빨리 나타나는 결과를 확인할 수 있는데, 이는 기상장 모의 결과에서 해풍의 발현 시각이 실제에 비해 빠르게 모의되어, 배출원에서의 오염물질 수송이 실제보다 빠른 시각에 이루어진 결과로 분석된다. 칠성리 지점의 경우 주간 시간대의 결과에서는 실험별로 큰 차이가 나타나지 않았다.
후속연구
- 특히, 광양만 권역의 경우 중국에서 배출 된 오존 및 오존 전구물질들의 수송과 해륙풍으로 인한 오염물질의 재순환 현상에 의해 오염의 양상이 매우 복잡하게 나타난다. 따라서 둥지격자 사용을 통한 광역 모델링을 수행하여 이러한 부분들을 충분히 고려한 분석이 반드시 필요하며, 다양한 사례일에 대한 분석을 통해 대기조건에 따른 결과의 차이 또한 살펴 볼 필요가 있다고 보여 진다. 이러한 연구는 대기질 모델에 사용되는 기상 입력장의 질적 향상으로 이어져서 연안지역의 오염물질 수송 및 확산 연구에 긍정적인 기여를 할 수 있을 것으로 사료된다.
- 하지만 본 연구는 대기질 모델의 경계 조건과 배출량에 대한 민감도 분석이 충분히 이루어지지 못한 한계를 가진다. 따라서 월경성 오존의 영향에 대한 고려나 배출량의 차이에 따른 결과의 차이는 후속 연구를 통해 추가적으로 분석되어야 할 부분으로 판단된다. 특히, 광양만 권역의 경우 중국에서 배출 된 오존 및 오존 전구물질들의 수송과 해륙풍으로 인한 오염물질의 재순환 현상에 의해 오염의 양상이 매우 복잡하게 나타난다.
- 따라서 둥지격자 사용을 통한 광역 모델링을 수행하여 이러한 부분들을 충분히 고려한 분석이 반드시 필요하며, 다양한 사례일에 대한 분석을 통해 대기조건에 따른 결과의 차이 또한 살펴 볼 필요가 있다고 보여 진다. 이러한 연구는 대기질 모델에 사용되는 기상 입력장의 질적 향상으로 이어져서 연안지역의 오염물질 수송 및 확산 연구에 긍정적인 기여를 할 수 있을 것으로 사료된다.
- 이상의 결과에서 복잡한 연안지역의 기상 입력장 차이에 따른 대기질 수치모의 결과의 차이를 확인할 수 있었다. 하지만 본 연구는 대기질 모델의 경계 조건과 배출량에 대한 민감도 분석이 충분히 이루어지지 못한 한계를 가진다. 따라서 월경성 오존의 영향에 대한 고려나 배출량의 차이에 따른 결과의 차이는 후속 연구를 통해 추가적으로 분석되어야 할 부분으로 판단된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.