[논문]대기질 모사를 통한 인접지역 배출량이 광양만 오존농도에 미치는 영향분석 - 2010년 6월 사례를 중심으로

김순태; 이종범

doi:10.5572/kosae.2011.27.5.504

[국내논문] 대기질 모사를 통한 인접지역 배출량이 광양만 오존농도에 미치는 영향분석 - 2010년 6월 사례를 중심으로
Estimating Influence of Local and Neighborhood Emissions on Ozone Concentrations over the Kwang-Yang Bay based on Air Quality Simulations for a 2010 June Episode 원문보기

한국대기환경학회지 = Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, v.27 no.5, 2011년, pp.504 - 522

김순태 (아주대학교 환경건설교통공학부) , 이종범 (강원대학교 환경과학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Simulations of CMAQ with the High-order Decoupled Direct Method (HDDM) for a 2010 June episode are applied to estimate the influence of local and neighborhood emissions on ozone concentrations in the Kwang-Yang Bay (KYB) area. In order to examine ozone response to reductions in $NO_x$ and VOC emissions from KYB and Gyeongsang, ozone isopleths are generated with the first and second-order sensitivity coefficients from HDDM simulations at three sites; Taein, Samil, and Gwangmoo. Simulations show that reduction in KYB $NO_x$ may increase ozone over the sites. On the contrary, $NO_x$ reduction from Gyeongsang may decrease ozone at the sites when transport of ozone and its precursors from upwind Gyeongsang is potentially high. However, VOC reductions from KYB and Gyeongsang are favorable to lower ozone over KYB. The study implies that emission reductions for both local and neighboring areas are likely more effective to bring KYB to ozone attainment.

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AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 CMAQ을 이용한 대기질 기본모사를 수행하고 광양만 지역에서 관측되는 고농도 오존의 재현성과 입력되는 배출량을 우선 평가하였다. 관측자료를 근거로 수정된 배출량을 이용한 HDDM 모사를 통해 광양만 지역에서 100 ppb 이상의 1시간 평균 오존농도가 관측된 날들에 대해 국지오염원 및 인접한 외부오염원에 대한 기여도를 분석하였다.
관측자료를 근거로 수정된 배출량을 이용한 HDDM 모사를 통해 광양만 지역에서 100 ppb 이상의 1시간 평균 오존농도가 관측된 날들에 대해 국지오염원 및 인접한 외부오염원에 대한 기여도를 분석하였다. 광양만 지역의 고농도 사례일에 대한 지역별 기여도를 정량적으로 조사함으로써 해당지역의 고농도 오존현상에 대한 이해를 높이는 동시에, 지역별 배출량 저감에 따른 효과적인 오존 저감대책을 마련할 수 있는 근거를 제시하고자 하였다.
정확한 대기질 모사와 올바른 대기질 현황 이해를 위해서는 입력자료로 활용되는 배출량 자료에 대한 검증 및 평가가 우선적으로 이뤄져야 한다. 본 연구에서는 SMOKE를 이용하여 산정된 인위적 배출량을 평가하기 위하여 대기질 모사를 수행하고 그 결과를 평가함으로써 대기질 모사에 이용된 배출량 자료 및 그 처리 방법에 대한 개선작업을 수행하였다. 모사에 이용된 배출량 평가는 대기질 자동측정망, 광화 학측정망 등과 모사결과 비교를 통해 검토되었다.
산정된 기본배출량 평가를 위한 모사 결과를 비교한 결과, 10개 항목 중 광화학 측정망과 비교하여 모사농도 범위가 벗어나는 물질로 ARO2, ETH, OLE1 등이 존재한다(그림 6 참조). OH 라디칼과의 반응성을 고려할 때 이들 물질은 오존 생성에 있어 중요하므로(Carter, 1999; Derwent et al., 1996), 본 연구에서는 이들 물질에 대한 배출량의 수정을 검토하였다. ARO2는 골약 지역에서 측정치와 비슷한 모사 농도를 보였으나 중흥 지역에서는 2배 이상 과소평가되었다.
광양만 지역의 오존농도에 미치는 영향을 광양만 자체 배출량뿐만 아니라 인접한 지역으로부터의 영향을 분석하기 위하여 그림 1에 제시한 바와 같이 배출원 지역을 광양만 지역, 그리고 이를 제외한 경상 지역, 전라지역 및 그 외 지역으로 구분하여 HDDM 모사를 통해 그 기여도를 추정해 보고자 하였다.
오존의 경우 기상조건에 의해 규제대상 지역 외부로부터의 영향을 감안할 수 있으며, 광양만 지역 또한 지리적 조건을 고려할 때 광양만 외부 배출원이 해당지역의 오존농도에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 HDDM을 이용하여 광양 자체 배출원과 국내에 위치하는 외부 배출원의 영향을 질소산화물과 휘발성유기화합물로 구분하여 그 영향을 검토하였다.

제안 방법

본 연구에서는 CMAQ을 이용한 대기질 기본모사를 수행하고 광양만 지역에서 관측되는 고농도 오존의 재현성과 입력되는 배출량을 우선 평가하였다. 관측자료를 근거로 수정된 배출량을 이용한 HDDM 모사를 통해 광양만 지역에서 100 ppb 이상의 1시간 평균 오존농도가 관측된 날들에 대해 국지오염원 및 인접한 외부오염원에 대한 기여도를 분석하였다. 광양만 지역의 고농도 사례일에 대한 지역별 기여도를 정량적으로 조사함으로써 해당지역의 고농도 오존현상에 대한 이해를 높이는 동시에, 지역별 배출량 저감에 따른 효과적인 오존 저감대책을 마련할 수 있는 근거를 제시하고자 하였다.
그림 2에는 광양, 여수, 순천측정소에 대해 모사된 풍향을 관측치와 비교하였으며, 표 1에 기온 및 풍속에 대한 통계를 간략히 제시하였다. 대기질 모사는 CMAQ 버전 4.5를 이용하였으며, 지역별 배출량에 대한 기여도를 분석하기 위하여 HDDM을 통한 별도의 모사를 수행하였다. 가스상 오염물질에 대한 화학 메카니즘은 SAPRC99 (Statewide Air Pollution Research Center, Version 99; Carter, 1999)을 이용하였다.
, 2009) 배출량 자료를 이용하였다. SMOKE (Sparse Matrix Operator Kernel Emissions)를 이용하여 배출량을 처리하였으며, 국내 배출량 자료의 경우 국내 SCC (Source Classification Code)와 U.S. EPA의 SCC를 매칭시켜 공간할당, 화학종 분류, 시간할당을 수행하였다(Kim et al., 2008). 주요 점오염원은 MCIP (Meteorology-Chemistry Interface Processor)을 통해 마련된 기상자료를 이용하여 수직할당을 적용하였다.
, 2008). 주요 점오염원은 MCIP (Meteorology-Chemistry Interface Processor)을 통해 마련된 기상자료를 이용하여 수직할당을 적용하였다. 자연 배출량의 경우 MEGAN (Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature; Guenther et al.
NOx의 경우 그 성상이 NO, NO2로 일정하나, VOC는 그 종류가 다양하므로 ALKs (Alkenes; ALK1~ALK5 in SAPRC99), AROs (Aromatics; ARO1 & ARO2), ETH (Ethylene; ETH), OLEs (Olefins; OLE1 and OLE2) 등 총 10개 주요 휘발성 유기물질에 대한 기본 배출량(Base case)을 대기질 모사를 통해 평가하였다.
본 연구에서는 SMOKE를 이용하여 산정된 인위적 배출량을 평가하기 위하여 대기질 모사를 수행하고 그 결과를 평가함으로써 대기질 모사에 이용된 배출량 자료 및 그 처리 방법에 대한 개선작업을 수행하였다. 모사에 이용된 배출량 평가는 대기질 자동측정망, 광화 학측정망 등과 모사결과 비교를 통해 검토되었다.
광양만 지역의 주요 휘발성유기화합물 배출량에 대한 SCC를 살펴보면 상위 7개 SCC 배출량이 전체 배출량의 80% 가량을 차지하고 있으나 이들 오염원에 대한 배출량의 화학적 구성정 보는 제대로 파악하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 직접적으로 수정하기 보다는 모델 화학종별 모사치를 측정치와 비교하여 과대평가 혹은 과소평가가 두드러지는 경우 화학종 구분 계수를 실제 측정치와 유사한 수준을 보일 수 있도록 수정하여 배출량을 재산정하였다(Revised case).
그림 6은 수정된 ARO2, ETH, 그리고 OLE1의 농도를 화학종 구분계수 조정 전후에 대해 관측치와 함께 보였다. 나머지 물질 중 ALK1~ALK5도 측정치와 비교하여 차이를 보였으며, 위와 같은 방법으로 수정하였다. 본문에는 제시하지 않았으나 휘발성유기화 합물의 배출량 조정 전후 모사된 오존농도는 크게 차이를 보이지 않았으며, 일최고 농도의 경우 최대 2 ppb 가량 변화를 보였다.
해당지역에서의 2010년 집중관측이 진행된 5월 27일~6월 18일 사이 오존 측정농도는 6월 4일~5일 사이에 관측농도가 1시간 평균 및 8시간 평균 농도(미국 환경기준 75 ppb)가 대기환경 기준을 초과하는 것으로 나타났다(NIER, 2010). 또한 이 기간 동안 고농도 오존 해석을 위한 대기질 모델 연구를 위한 기초연구가 수행된 바(Chun et al., 2010; Kim et al., 2010), 본 연구에서는 모사기간을 광양만 지역에서 비교적 고농도가 관측되었던 6월 4일~5일을 중심으로 2010년 5월 31부터 6월 9일까지로 정하였다. 본 모사기간전 3일 정도를 스핀업 기간으로 이용하였으며, 고농도 오존이 관측된 6월 4일~5일의 주 풍향은 동풍 내지 북동풍이었으며, 이로 인해 광양만의 동쪽에 위치한 부산, 울산 등 경상지역 배출원이 광양만 지역 오존 생성에 영향을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
그리고 VOC 배출량이 광양만 오존 농도에 미치는 영향이 크게 모사되는 바, 이들 배출량 저감에 따른 광양만 지역의 오존농도 감소를 예상할 수 있다. 하지만, 이 경우 오존농도는 NO_x 및 VOC 조건변화에 따라 비선형적인 농도변화를 보이므로 배출량 변화에 따른 오존 isopleth를 작성하여 측정위치별 오존 농도변화를 관찰하였다.

대상 데이터

2 모델을 이용하였으며 NCEP FNL (National Center for Environmental Predic-tion Final Analysis)를 초기자료로 이용하였다. 지형자료는 SRTM (Shuttle Radar Topography Mission)에서 작성된 90미터 해상도의 DEM (Digital Elevation Model) 자료를 이용하였으며, 토지 이용도는 USGS (United States Geological Survey)의 30초 토지이용도 자료를 환경부의 1초 토지이용도 자료로 수정하여 이용하였다. 그림 2에는 광양, 여수, 순천측정소에 대해 모사된 풍향을 관측치와 비교하였으며, 표 1에 기온 및 풍속에 대한 통계를 간략히 제시하였다.
인위적 배출량의 준비를 위해 국내 지역에 해당하는 9-km, 3-km 모사영역은 2007년 CAPSS 배출량 목록을 이용하였고, 국외 지역에 대해서는 2006년 INTEX-B (2006 the International Chemical Transport Experiment-Phase B; Zhang et al., 2009) 배출량 자료를 이용하였다. SMOKE (Sparse Matrix Operator Kernel Emissions)를 이용하여 배출량을 처리하였으며, 국내 배출량 자료의 경우 국내 SCC (Source Classification Code)와 U.
산정된 기본배출량 평가를 위한 모사 결과를 비교한 결과, 10개 항목 중 광화학 측정망과 비교하여 모사농도 범위가 벗어나는 물질로 ARO2, ETH, OLE1 등이 존재한다(그림 6 참조). OH 라디칼과의 반응성을 고려할 때 이들 물질은 오존 생성에 있어 중요하므로(Carter, 1999; Derwent et al.

데이터처리

HDDM은 1차 및 2차 민감도 계수를 이용하여 기여도 분석에 활용하고 있으나, 3차 이상의 고차 민감 도계수를 이용하기에는 현실적으로 어렵다. 본 연구에서 이용된 HDDM의 적용성을 광양만 지역에 대해 평가하기 위하여 Brute-Force 방법을 이용한 결과와 비교하였다(표 2). Brute-Force 방법과 비교 시, 경상 지역의 NO_x 배출량을 100% 삭감하는 시나리오를 가정하였으며, 1차 민감도 계수만을 이용하는 것에 비해, 1차 및 2차 민감도계수를 이용하는 경우 예측농도, 편차 및 오차가 감소하는 것을 볼 수 있다.

이론/모형

5를 이용하였으며, 지역별 배출량에 대한 기여도를 분석하기 위하여 HDDM을 통한 별도의 모사를 수행하였다. 가스상 오염물질에 대한 화학 메카니즘은 SAPRC99 (Statewide Air Pollution Research Center, Version 99; Carter, 1999)을 이용하였다.
주요 점오염원은 MCIP (Meteorology-Chemistry Interface Processor)을 통해 마련된 기상자료를 이용하여 수직할당을 적용하였다. 자연 배출량의 경우 MEGAN (Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature; Guenther et al., 2006)을 이용하여 산정하였다.
^bAveraged over the KYB area and episode. ^cOnly first-order sensitivity coefficients from CMAQ/HDDM were used. ^dBoth first and second-order sensitivity coefficients were used.
^cOnly first-order sensitivity coefficients from CMAQ/HDDM were used. ^dBoth first and second-order sensitivity coefficients were used. ^eNormalized mean bias, Σ(HDDM-BF)/Σ(BF).
대기질 모사를 위한 기상자료는 WRF (Weather Research and Forecast) 버전 3.2 모델을 이용하였으며 NCEP FNL (National Center for Environmental Predic-tion Final Analysis)를 초기자료로 이용하였다. 지형자료는 SRTM (Shuttle Radar Topography Mission)에서 작성된 90미터 해상도의 DEM (Digital Elevation Model) 자료를 이용하였으며, 토지 이용도는 USGS (United States Geological Survey)의 30초 토지이용도 자료를 환경부의 1초 토지이용도 자료로 수정하여 이용하였다.

성능/효과

나머지 물질 중 ALK1~ALK5도 측정치와 비교하여 차이를 보였으며, 위와 같은 방법으로 수정하였다. 본문에는 제시하지 않았으나 휘발성유기화 합물의 배출량 조정 전후 모사된 오존농도는 크게 차이를 보이지 않았으며, 일최고 농도의 경우 최대 2 ppb 가량 변화를 보였다.
전체적으로 모사된 오존농도의 일변화 패턴은 관측치와 유사한 결과를 보이며, 수평해상도별 오존농도 결과 역시 큰 차이를 보이지 않는다(그림 7과 8). 100 ppb 전후의 높은 오존이 관측된 6월 4일~5일에는 모사치가 과소평가한 결과를 보이며, 특히 6월 5 일에는 10 ppb 가량 오존농도를 낮게 예측한다.
본 연구에서 이용된 HDDM의 적용성을 광양만 지역에 대해 평가하기 위하여 Brute-Force 방법을 이용한 결과와 비교하였다(표 2). Brute-Force 방법과 비교 시, 경상 지역의 NO_x 배출량을 100% 삭감하는 시나리오를 가정하였으며, 1차 민감도 계수만을 이용하는 것에 비해, 1차 및 2차 민감도계수를 이용하는 경우 예측농도, 편차 및 오차가 감소하는 것을 볼 수 있다.
광양만 지역에서 비교적 고농도 오존이 관측되고, 주 풍향이 동풍으로 인접한 경상지역 배출량이 광양만 오존에 대한 잠재적 기여도가 높은 날들의 경우 (예를 들어 6월 4일과 5일), 풍상 지역의 배출량 저감에 따른 광양만 오존농도의 개선효과는 자체 배출량 보다 많은 영향을 주는 것으로 모사되었다. 따라서 광양만 지역의 오존농도 저감을 위한 배출량 저감계획 수립 시에는 광양만 자체 배출원과 인접한 외부 배출 원을 그 대상에 함께 고려해야 할 것으로 판단된다.
, 2010), 본 연구에서는 모사기간을 광양만 지역에서 비교적 고농도가 관측되었던 6월 4일~5일을 중심으로 2010년 5월 31부터 6월 9일까지로 정하였다. 본 모사기간전 3일 정도를 스핀업 기간으로 이용하였으며, 고농도 오존이 관측된 6월 4일~5일의 주 풍향은 동풍 내지 북동풍이었으며, 이로 인해 광양만의 동쪽에 위치한 부산, 울산 등 경상지역 배출원이 광양만 지역 오존 생성에 영향을 줄 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 이러한 기상조건으로 인해 광양만 지역의 자체 배출량에 의한 영향은 주로 광양만 서쪽 지역의 오존 농도에 많은 영향을 미칠 것으로 사료된다.
전라지역과 수도권 및 충청, 강원지역으로부터의 배출량은 해당일의 풍향특성으로 인해 광양만 지역의 오존농도에 미치는 영향은 미미한 것으로 모사된다. 본문에 보이지는 않았으나, 6월 4일을 제외한 다른 날들에 대해서도 이와 유사한 오존농도 공간패턴이 모사되었으며, 특히 6월 3일~5일에는 풍향에 의해 광양만 지역의 오존 농도는 경상지역 배출원에 의한 영향을 받는 것으로 분석되었다.
모사기간 중 광양만 지역에서 오존농도가 국내 대기환경 기준인 1시간 평균 100 ppb를 초과한 날은 6월 3일~5일로 3일간 지속되었으며, 이들 3일은 8시간 평균농도의 경우 국내 기준인 60 ppb와 미국 기준 치인 75 ppb를 동시에 초과하는 것으로 나타났다.

후속연구

중동 및 삼일동 등 1시간 오존농도 기준을 초과하는 측정소의 위치가 광양만 지역의 주요 배출원에 근접하는 점을 고려할 때, 이들 측정소의 오존농도 저감을 위해서는 휘발성유기화합물에 대한 저감이 필요할 것으로 판단된다. 또한, 광양만 지역의 NO_x 배출량 저감은 NO 적정효과의 감소로 인해 근접 측정소에서는 오존 농도를 상승시킬 가능성이 있으나, 풍하 지역으로 이동되는 오존 농도의 저감효과는 유도할 수 있을 것으로 예상된다.
가 그 지역의 오존 생성에 영향을 끼치기 보다는 바람에 의한 이송으로 풍하의 타 지역에 더 많은 영향을 끼치는 것을 알 수 있다. 따라서 광양만 지역의 오존 생성 메커니즘을 이해하기 위해서는 3-km 모사영역보다 더 확장된 영역에서 외부로부터 유입되는 VOC와 NO_x에 의한 영향을 파악하는 것이 필요할 것으로 판단된다.
광양만 지역은 현재 오존농도가 대기환경기준을 초과하는 지역으로 구분되고 있으며, 향후 이 지역의 오존을 포함한 대기질 개선을 위해서는 NO_x 및 VOC 등 전구물질의 저감이 필요하다. 오존의 경우 기상조건에 의해 규제대상 지역 외부로부터의 영향을 감안할 수 있으며, 광양만 지역 또한 지리적 조건을 고려할 때 광양만 외부 배출원이 해당지역의 오존농도에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다.
, Sillman, 1999; Gillani and Pleim, 1996)에 의하면 화력발전과 같은 큰 규모의 점오염원이 위치하는 경우, 해당 배출원 인접 풍하 지역에서는 NO+O₃→NO₂ +O₂ 반응에 의해 낮 시간에도 오존이 낮아지는 것으로 알려져 있다. 광양만 지역의 NO_x 적정에 대한 정량적인 평가는 IRR (Integrated Reaction Rate) 등을 이용한 분석이 필요하며, 향후 별도의 연구에서 진행되어야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	대기 중 오존농도는 무엇에 의해 생성되는가?	광양, 여수, 순천을 포함하는 광양만 지역은 120 pbb를 초과하는 오존(Ozone) 농도의 발생빈도가 2006년 4차례, 2007년 19차례, 그리고 2008년에 16차례 등에 걸쳐 관측되고 있으며, 해당지역에 위치한 산업단지 및 지리적 특성 등에 의해 국내에서는 광화학 오염이 매우 심각한 지역으로 파악되고 있다(NIER, 2010). 대기 중 오존농도는 전구물질인 질소산화물(NOx)과 휘발성 유기화합물(VOC)의 광화학 반응에 의해 생성되며(Seinfeld and Pandis, 1998), 오존농도의 저감을 위해서는 이러한 전구물질의 영향을 파악하는 것이 중요하다.
	HDDM을 이용한 국외 사례로는 어떤 것들이 있는가?	또한 수도권 지역을 대상으로 HDDM을 이용한 기여도 분석을 통해 오존 및 질소산화물에 대한 서울, 경기, 인천 등 지역별 배출량에 의한 영향 및 점, 선, 면 등 오염원별 기여도를 산정하는 연구가 수행되었다(KEI, 2006). 국외 사례로는 해당지역의 고농도 오존사례에 대한 질소산화물 및 휘발성유기화합물의 영향을 검토한 연구(i.e., Environ, 2008; Cohan et al., 2005)와 지역 배출량과 외부 배출량의 영향을 분석한 연구 등이 있다(Kim et al., 2009).
	DDM의 문제점은 무엇인가?	, 2005). 이전의 DDM (Decoupled Direct Method)에서는 오존의 1차 민감도 계수만을 이용하여 비선형성을 고려할 수 없는 문제점이 있었으나, HDDM의 경우 2차 민감도 계수를 이용함으로써 비선형성으로 인한 오차를 감소하는 동시에 각 지역별, 오염원별, 배출물질별로 오존농도에 미치는 기여도를 간접적으로 도출할 수 있는 장점이 있다(CMAS, 2010; Cohan et al., 2005).

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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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