[논문]춘천시 미세먼지 농도의 장기변동 추세

양지혜; 김성락; 정진희; 한영지

doi:10.5572/kosae.2011.27.5.494

춘천시 미세먼지 농도의 장기변동 추세
Long-term Trend of Atmospheric Concentrations of Fine Particles in Chuncheon, Korea 원문보기

한국대기환경학회지 = Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, v.27 no.5, 2011년, pp.494 - 503

양지혜 (강원대학교 자연과학대학 환경과학과) , 김성락 (강원대학교 자연과학대학 환경과학과) , 정진희 (한국환경정책.평가연구원 통합환경연구본부 환경관리연구실) , 한영지 (강원대학교 자연과학대학 환경과학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Fine particles ($PM_{2.5}$) were collected and analyzed from December 2005 through December 2009 in Chuncheon, Korea to investigate the long-term trend of $PM_{2.5}$ concentrations. Also $PM_{10}$ concentrations were collected from Environmental Monitoring System operated by Ministry of Environment. Average concentrations of $PM_{2.5}$ and $PM_{10}$ were 30.5 and 58.2 ${\mu}g/m^3$, respectively. Both $PM_{2.5}$ and $PM_{10}$ were significantly affected by meteorological factors including wind speed, wind direction and precipitation. They generally decreased as wind speed increased (p=0.000), and increased when there was a prevailing westerly wind. Low concentrations of $PM_{2.5}$ were observed during rainy days while high concentrations were shown when fog, mist and/or haze occurred.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이는 앞에서 언급하였듯이, 안개의 발생으로 인해 2차 에어로졸의 생성반응을 증가시키기 때문으로 생각된다. 그러나 안개가 발생할 때에는 종종 대기가 정체되므로 대기의 정체에 의한 오염물질의 농축 현상이 나타날 수 있기 때문에, 본 연구에서는 안개(fog)와 일반(normal) 조건일 때 발생한 풍속과 풍향을 분석하였다. PM_2.
따라서 본 연구는, 첫째 춘천시 미세먼지의 농도 경향을 파악하기 위해서 2005년부터 12월부터 2009년까지 4년에 걸쳐 PM_2.5의 질량농도를 측정하였으며, 둘째, 이러한 장기간의 측정 자료를 바탕으로 풍향, 풍속, 습도, 강우량, 안개 등의 여러 기상학적 요인들이 춘천시 대기 중 PM_2.5의 농도에 어떠한 영향을 주는지 파악하였다. 또한 환경부 자동측정망에서 측정된 PM₁₀의 농도 경향 역시 더불어 분석하였다.
저농도와 고농도 시료의 특성을 파악하기 위하여, 본 연구에서는 연구기간 동안 황사를 제외한 시료 296개 중 PM_2.5와 PM₁₀ 농도의 하위 10%와 상위 10%에 대한 시료만을 따로 분류하여 그 특성을 파악하였다. 우선 하위 10%와 상위 10% 시료의 농도는 각각 PM_2.
고농도 시료의 역궤적은 중국의 산업지역과 수도권을 통과한 반면, 저농도 시료의 역궤적은 주풍향이 동풍, 북풍, 남풍이었다. 춘천시 PM_2.5 농도에 미치는 풍향의 영향을 파악하기 위하여, 본 연구에서는 풍향별로 PM_2.5의 농도를 그룹화하였다(그림 5). 먼저 풍향의 빈도를 보면, 춘천시는 바람이 0.

제안 방법

또한 저농도와 고농도 시료에 대한 기상 요인의 특징을 살펴보기 위해 눈(snow), 비(rain), 안개(fog), 박무(mist), 연무(haze) 그리고 일반(normal)으로 분류하여 그 발생 빈도수를 살펴보았다. 저농도에는 비와 눈의 발생 빈도가 높았으며, 고농도에는 안개, 박무 및 연무가 영향을 주는 것으로 나타났다(그림 7과 8).
5의 농도에 어떠한 영향을 주는지 파악하였다. 또한 환경부 자동측정망에서 측정된 PM₁₀의 농도 경향 역시 더불어 분석하였다.
춘천시는 풍속이 낮음과 동시에 소양댐, 춘천댐, 의암댐인 다목적댐이 위치하여 안개 발생이 잦은 지역이다. 안개가 발생하는 날의 미세먼지 농도 특성을 파악하기 위해, PM_2.5 및 PM₁₀ 농도를 황사(Asian dust), 연무(haze), 안개(fog), 박무(mist), 일반(normal)의 5그룹으로 나누어 비교하였다(그림 6). 안개, 연무 및 박무의 구분은 기상청의 자료를 따랐으며 구분의 기준은 시정거리와 상대습도인데, 시정거리가 1 km 이하의 경우 안개(fog)로 정의한다.

대상 데이터

상대습도가 70~80% 사이일 경우 선행기상연구에 의하면 안개나 비와 같은 물현상이 관측되면 박무, 황사 같은 먼지현상이 관측되면 연무로 구분하나 어떠한 현상이 관측되지 않으면 상대습도가 75% 이상시 박무, 75% 미만시 연무로 분류한다(광주지방기상청, 2011). 2006~2009년 동안 채취된 일기 유형에 따른 시료의 개수는 Normal 89개, 황사 13개, 연무 33개, 안개 61개, 그리고 박무 189개로 충분한 시료 개수를 이용하여 분석하였다. 황사가 발생한 경우에 PM_2.
). PM₁₀의 경우 2005년 12월부터 2006년 11월 자료는 국립환경과학원의 신북읍 도시대기측정망의 자료를 이용하였고, 2006년 12월 이후 자료는 춘천기상대에서 측정한 자료를 이용하였다. 춘천기상대는 강원대학교로부터 약 6 km 떨어진 춘천시 우두동에 위치하며, 주변에는 남쪽방향으로 약 300~500 m거리에 아파트 단지가 조성되어 있다.
PM_2.5 농도에 대한 상대습도의 영향을 파악하기 위하여 우선 특이시료인 황사 시료를 제외하고 살펴보았다. 상대습도 분포에 따라 PM_2.
본 연구에서는 싸이클론(URG-2000-30EH)을 사용하여 2.5 μm 이상의 입자를 제거한 후 37 mm 테플론 필터(Pall Life Sciences, Teflo)를 사용하여 PM2.5를 채취하였다.
본 연구에서는 춘천시에 위치한 강원대학교 자연과학대학 2호관 4층 옥상에서 PM_2.5를 채취하였다. 시료는 2005년 12월부터 2009년 12월 말까지 4년간 3일 간격, 24시간 단위로 채취하였다.
5를 채취하였다. 시료는 2005년 12월부터 2009년 12월 말까지 4년간 3일 간격, 24시간 단위로 채취하였다. 본 연구에서는 싸이클론(URG-2000-30EH)을 사용하여 2.
연구기간인 2005년 12월부터 2009년 12월까지 4년간 채취된 PM2.5의 시료는 총 308개이며 연평균 PM2.5 농도는 2006년(37.0 μg/m3)>2007년(36.6 μg/m3)>2008년(34.3 μg/m3)>2009년(29.6 μg/m3)의 순서로 나타났다.
PM₁₀의 경우 2005년 12월부터 2006년 11월 자료는 국립환경과학원의 신북읍 도시대기측정망의 자료를 이용하였고, 2006년 12월 이후 자료는 춘천기상대에서 측정한 자료를 이용하였다. 춘천기상대는 강원대학교로부터 약 6 km 떨어진 춘천시 우두동에 위치하며, 주변에는 남쪽방향으로 약 300~500 m거리에 아파트 단지가 조성되어 있다. 그리고 신북읍 도시 대기 측정망은 춘천시 신북읍 산천 2리에 위치하여 강원대학교로부터 약 16 km나 떨어진 먼 곳에 있으며 그 주변으로는 산림이 있고 약 2 km 떨어진 곳에는 용화산 자연휴양림이 위치하고 있다.
춘천시의 평균기온, 평균풍속, 강수량, 상대습도 및 PM10자료는 춘천기상대(기상청 소속)에서 직접 측정한 자료들을 주로 이용하였다(http://www.kma.go.kr/ weather/asiandust/graph.jsp?area=2&stnId=101&view=2&tm=2011.03.02.).

성능/효과

5의 농도를 나타내었다. PM_2.5/ PM₁₀의 비율을 계산해보면, 황사가 발생한 날의 경우가 가장 낮은 29%를 기록하였고 안개가 발생한 경우 67%로 가장 높은 비율로 측정되었다. 안개가 발생하는 경우 PM_2.
PM2.5와 PM10에서 각 일기 유형에 따른 네 가지 그룹(황사, 연무, 안개, 박무)의 시료 농도는 일반 시료(Normal)의 농도와 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 분석되었다(p0.05).
각 연도별로 PM2.5와 PM10 기준치 이상인 고농도 발생 일수의 추세를 파악한 결과(PM2.5의 경우 미국 환경청에서 제시한 24시간 대기환경기준인 35 μg/m3을 적용하였다), PM2.5의 경우 2006년부터 2009년까지 총 시료 채취일의 44%, 43%, 29%, 34%가 기준치를 각각 초과하였고 PM10의 경우 총 시료 채취일의 19%, 5%, 8%, 9%가 각각 초과하였다.
각 풍향에 따른 농도 비교 결과로는 바람이 불지 않는 경우(풍속이 0.5 m/s 이하인 경우)가 46.7 μg/m3로 가장 높은 농도를 보였고, 서풍(42.6 μg/m3)과 북서풍(32.5 μg/m3), 북풍(30.6 μg/m3),남서풍(29.6 μg/m3), 남풍(24.4 μg/m3), 북동풍(17.4μg/m3), 남동풍(15.6 μg/m3), 동풍(13.9 μg/m3)의 순서로 풍향에 따른 PM2.5 농도를 보였다.
, 2002). 따라서 사계절 중 화석연료의 사용량이 많고 혼합고도가 낮은 가을, 겨울철에 PM_2.5 농도가 가장 높게 측정되었고, PM₁₀은 황사발생이 잦은 봄철에 가장 높은 농도가 나타난 것으로 생각된다. 여름철에는 화석연료의 사용량(예: 에어컨)도 증가하지만 집중적인 호우로 인한 습식 침적과 높은 대기혼합고도로 인해 PM_2.
766). 또한 PM₁₀ 농도와 상대습도의 영향을 파악하기 위해 통계 분석을 한 결과 상관성이 없는 것으로 나타났다(p=0.152).
9 μg/m³으로 나타났으며, 계절적으로는 같은 그룹 내에서도 봄과 겨울의 농도가 여름과 가을에 비해 상대적으로 높은 값을 나타내었다. 또한 상위 10%를 추려 본 결과(N=29), PM_2.5와 PM₁₀에서는 겨울(62.1%, 51.7%)과 봄(17.2%, 24.1%)에 가장 많이 발생하였고, 하위 10%를 추려 본 결과 여름(62.1%, 48.3%)과 가을(24.1%, 44.8%)에 가장 많이 발생하였다(표 2).
또한(NH₄)₂SO₄, Na₂SO₄ 등과 같은 이온성 에어로졸이 안개 발생시에는 용해 임계치(deliquescence relative humidity; DRH)를 초과하여 순간적으로 다량의 수분을 흡수하여 에어로졸의 질량을 높일 가능성도 있다. 또한 안개 발생시의 풍속을 분석해 본 결과, 지난 4년간 평균 풍속이 1.1 m/s인 반면에 안개가 발생한 날의 평균 풍속은 0.8 m/s로 대기가 다소 정체하는 현상이 있었다. 따라서 안개 발생 시의 낮은 풍속도 PM_2.
또한 저농도 그룹 내에서는 눈(8.5 μg/m3)과 비(14.9μg/m3)가 내렸을 때 PM2.5와 PM10 농도가 가장 낮게 측정되었으며, 고농도에서는 안개, 박무 및 연무가 동시에 발생된 날이 116.2 μg/m3 (PM2.5)와 150.4 μg/m3 (PM10)으로 가장 높게 측정되었다(표 3).
6 μg/m³)가 관측되었다. 또한 황사, 연무, 안개, 박무의 4개 일기 유형 그룹으로 구분하여 PM_2.5 및 PM₁₀의 농도를 살펴보았는데, 황사가 나타났을 때 가장 높은 농도를 보였으며, 연무, 안개, 박무의 순으로 나타났다. 황사, 연무, 안개, 박무가 발생하였을 때의 PM_2.
비모수 통계분석(Spearman) 결과 풍속과 PM2.5의 농도 사이에는 상관성이 있는 것으로 나타났으며(p<0.001), 풍속이 증가할수록 PM2.5 농도는 감소하는 반비례 관계로 분석되었다.
5 농도에 대한 상대습도의 영향을 파악하기 위하여 우선 특이시료인 황사 시료를 제외하고 살펴보았다. 상대습도 분포에 따라 PM_2.5 농도는 RH가 30~60%까지 증가하는 경향을 보이다가 60~80%까지는 감소한 양상을 보였고 80~100%까지는 다시 증가하는 경향을 나타냈다. 그러나 이러한 경향은 통계분석 결과 상대습도와 PM_2.
연구기간 동안 채취된 춘천시 PM2.5 (2006년: 37.0 μg/m3>2007년: 36.6 μg/m3>2008년: 34.3 μg/m3>2009년: 29.6 μg/m3)와 환경부 자동측정망 자료인 PM10 (2006년: 68.6 μg/m3>2008년: 54.0 μg/m3>2007년: 53.7 μg/m3>2009년: 52.0 μg/m3) 농도는 모두 감소하는 추세를 보였다.
우선 하위 10%와 상위 10% 시료의 농도는 각각 PM2.5는 9.2 μg/m3, 76.0 μg/m3이고 PM10은 18.4 μg/m3,115.9 μg/m3으로 나타났으며, 계절적으로는 같은 그룹 내에서도 봄과 겨울의 농도가 여름과 가을에 비해 상대적으로 높은 값을 나타내었다.
또한 저농도와 고농도 시료에 대한 기상 요인의 특징을 살펴보기 위해 눈(snow), 비(rain), 안개(fog), 박무(mist), 연무(haze) 그리고 일반(normal)으로 분류하여 그 발생 빈도수를 살펴보았다. 저농도에는 비와 눈의 발생 빈도가 높았으며, 고농도에는 안개, 박무 및 연무가 영향을 주는 것으로 나타났다(그림 7과 8). PM_2.
05). 채취 시료의 상위 10%인 고농도 시료의 경우 안개, 박무, 연무가 동시에 발생된 날이 가장 높은 농도를 나타낸 반면, 눈이나 비가 내린 날에는 PM_2.5 및 PM₁₀의 농도가 가장 낮게 측정되었다.
풍속이 0.1~0.5 m/s일 때 PM2.5 평균농도는 45 μg/m3으로써 미국 EPA PM2.5 일일기준치 35 μg/m3보다 약 1.3배 높은 농도 값을 보였으며 다른 풍속 구간에 비해 가장 높은 농도로 관측되었다.
황사, 연무, 안개, 박무가 발생하였을 때의 PM2.5 및 PM10의 농도는 일반 시료(normal case)의 농도에 비해 통계적으로 유의하게 높았다(p<0.05).

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	에어로졸은 입경에 따라 무엇이 달라지는가?	1 mm⁄d≦1 mm), 그리고 coarse mode(d>1 mm)로 분포되어 있다. 이러한 에어로졸은 입경 별로 주 배출원과 화학적 조성이 달라지며, 인체 및 생태 위해성도 달라진다. 이 중 특히 PM2.
	환경부의 자동측정망으로부터 관측된 대기 중 PM10의 농도는 서울이나 부산과 같은 대도시의 PM10 수준이 지역 배경농도 측정망에서 측정되는 수준과 크게 다르지 않은 이유는 무엇인가?	5를 감소시키기 위한 정책 마련에 다각도로 접근하고 있다. 반면 우리나라는 대기 중 미세먼지의 농도가 선진국의 2~3배를 상회하는 높은 수준을 보이고 있으며, 아직 PM2.5에 대한 대기환경기준이 마련되지 않은 실정이다. 또한 우리나라의 대기 권역이 지역적 규모에서 중국과 일본 등 동북아시아의 인접 국가를 포함하고 있어서 이들 국가에서 발생하는 미세먼지가 우리나라에 영향을 미치는 독특한 상황이 존재하고 있다. 이러한 이유 때문인지 환경부의 자동측정망으로부터 관측된 대기 중 PM10의 농도는 서울이나 부산과 같은 대도시의 PM10 수준이 지역 배경농도 측정망에서 측정되는 수준과 크게 다르지 않다.
	미세먼지는 무엇에 영향을 미치며 무엇의 원인이 되는가?	대기 중 미세먼지는 지구에 도달하는 태양빛을 흡수하거나 산란시켜 지구 복사 평형에 중요한 역할을 하고 대기 중 구름형성에 필요한 응축 핵으로 지구 기후변화에도 영향을 미치며, 대기에서 발생하는 여러 가지 화학적 반응에 주요한 인자이며 시정을 악화시키는 원인이 되기도 한다(Ghim et al., 2005; Schlesinger and Cassee, 2003; Mysliwiec and Kleeman, 2002).

참고문헌 (19)

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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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