[논문]대기오염 확산분석을 위한 복합모형 방법론 연구

양충헌; 구윤서; 김인수; 성정곤

doi:10.7470/jkst.2013.31.2.069

대기오염 확산분석을 위한 복합모형 방법론 연구
Studies on the Methodology of a Hybrid Model for Emission Dispersion Analysis 원문보기

大韓交通學會誌 = Journal of Korean Society of Transportation, v.31 no.2, 2013년, pp.69 - 79

양충헌 (한국건설기술연구원 SOC성능연구소 도로연구실) , 구윤서 (안양대학교 환경에너지공학과) , 김인수 (한국건설기술연구원 SOC성능연구소 도로연구실) , 성정곤 (한국건설기술연구원 SOC성능연구소 도로연구실)

초록
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본 연구에서는 대기오염 물질이 대기 변화에 따라 주변 지역의 오염농도에 미치는 영향 분석에 대한 필요성과 구체적인 방법론을 제시하였다. 이에 대한 사례연구로서 경기도 포천지역 도로망을 대상으로 본 방법론을 적용하였다. 본 연구에서 제시한 방법론은 1) 교통에서 배출된 오염물질만을 고려한 확산 분석, 2) 교통에서 배출된 오염물질과 주변오염물질농도를 결합하여 분석하는 두 가지 분석 모형을 포함하고 있다. 이를 통해 교통에 의해 발생된 대기오염물질이 교통망과 교통망 주변지역에 미치는 영향을 분석하는데 유용 할 것으로 판단된다. 또한, 교통에 의해 발생된 대기오염원과 대기오염원이 인체에 미치는 영향을 본 분석에 근거하여 도로주변 고농도의 대기오염물질에 의한 위해성(危害性)을 평가하는데 유용할 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study suggests a specific methodology to analyze how emission impacts on regional emission concentrations in accordance with the change of weather conditions, and the need of its application. The suggested methodology was applied to a transportation network of Pochun area in Gyenggido as an example. The methodology contains two types of analytical models; 1) dispersion analysis based on emission from traffic, and 2) dispersion analysis based on the combination between emission from traffic and existing emission in the air. By doing so, it is expected that the comprehensive influence of emission on traffic network and its surrounding areas can be identified. In addition, it might be useful for us to apply environmental risk assessment based on the effect of emission on the people.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구의 진행을 위해서는 사례연구를 위해 지정된 분석지역 도로구간에 대한 대기오염배출량 자료가 필수적인데, 본 연구에서는 특정 대기오염물질 배출량 모형을 통해 총량을 추정하는 대신, 국립환경과학원에서 제공하고 있는 대기정책지원시스템(Clean Air Policy Support System, CAPSS)의 2009년 이동오염원자료를 이용하였다. 본 연구가 사례연구를 위해 지정된 분석지역에 대한 정확한 대기오염물질 추정 및 확산을 분석하기보다는 전체적인 필요성과 분석방법을 제시하는 것을 목적으로 하기 때문에 특정 모형에 의한 배출량 추정보다는 국가기관에서 공인된 자료를 이용하는 것이 연구의 분석 목적에 부합하다고 판단하였다. 또한, 외국의 모형은 배출계수(Emission Factor)자체가 국내 상황에 맞지 않는 문제가 있다.
본 연구에서는 대기로 배출된 오염 물질이 주변 대기 변화에 따라 주변 지역의 오염농도에 미치는지 영향에 대한 분석의 필요성과 한 가지 사례 연구를 통한 분석 방법론을 제시하였다. 사례연구로 제시된 방법론은 서울지방국토관리청 산하 국도 43호선, 국지도 78호선, 지방도 387호선을 대상으로 적용하였다.
본 연구에서는 미세먼지(PM_2.5)와 이산화질소(NO₂), 2가지 오염물질을 대상으로 확산을 분석하였다. Figure 7은 이 2가지 오염물질에 대한 배출량을 GIS지도를 통해 나타난 것이다.
본 연구에서는 최근 환경에 대한 관심 증가에 따라 기존 교통에 의한 대기환경오염 결과를 바탕으로 기상조건과 더불어 주변으로 확산되는 과정에 대한 분석 연구의 필요성 및 전제적인 방법론을 제시하였다. 이러한 연구가 필요한 이유를 교통측면에서 요약하면 다음과 같다.

제안 방법

CAPSS의 2009년 도로이동오염원 배출량자료는 CALPUFF와 CMAQ 수행을 위한 입력 자료로 사용하기 위해 Table 1과 같이 SMOKE를 이용하여 해당 지역의 화학수송모형 배출량을 산출하였다.
공간적 해상도는 수평해상도 0.1km 간격의 90×90 격자체계로 구성하였고, 수직해상도는 지표면으로부터 20m 간격으로 최소 0-최대 3,500까지 구성하였다.
앞에서 수행한 CALPPUF 모형 결과는 도로주변에 대한 위해성(危害性) 평가를 하기위해 도로에서 배출되는 대기오염의 양(量)만으로 대기오염물질의 농도가 포천 시내에 얼마만큼 영향을 미치는지 정확히 알 수는 없다. 따라서 모형 수행 결과에 도로를 제외한 분석 당시의 오염 물질 농도를 배경농도로 하여 가중하여 계산한 최종 농도를 재산정하였다. 이러한 방식의 모형을 복합모형(Hybrid model)라고 하는데, 이는 이미 산정된 CALPUFF 모형 결과와 결합하여 고해상도의 결과를 도출한다.
대기확산모형 수행을 위해서는 우선, 바람장에 대한 분석이 선행되어야 한다. 분석대상지역 인근 자동기상관측장비(2009년 01월 01일부터 2009년 12월 31일까지)의 관측결과와 CALMET 결과를 비교하여 바람장 모형의 신뢰도를 검증하였다. 그 결과 지표기상대 관측 자료에서는 북서풍(NW)계열, 북풍(N)계열, 북동풍(NE)계열이 주로 발생하는 것으로 나타났으며, CALMET 결과에서는 북서풍(NW)계열, 북풍(N)계열, 북동풍(NE)계열이 주로 발생하여 대체적으로 유사한 계열의 풍향을 가지는 것으로 나타났다.
분석지역을 대상으로 한 대기오염 산출량이 기상상태에 따라 주변에 이동하면서 어떠한 집중도(concentration)를 보이는지 알아보기 위해 CALPUFF 모형을 이용하였다. 이를 통해 PM_2.5와 NO₂ 농도를 모사하였다. 분석 결과, Figure 8에서와 같이 분석지역의 도로를 따라 대기오염배출량의 농도가 표현되고 있다.
최근, 대기오염물질에 대한 인체노출 및 그에 따른 건강영향을 평가하기 위한 수단으로 지역 규모 화학수송모형과 상세 규모 대기확산모형을 결합한 복합모형을 이용한 분석 방법이 주목받고 있다. 이를 통해 도로에서 배출되는 오염원뿐만 아니라 주변 배경이 되는 대기오염원도 함께 고려하여 보다 상세한 대기오염의 집중도를 분석한다.
국립환경과학원에서 제공하는 국내 오염물질 배출 총량 자료를 대기확산모형(dispersion model)의 입력 자료로 사용하였다. 이를 통해 분석구간 주변의 기상조건과 더불어 확산되어 가는 정도 및 농도를 추정하였다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 대기오염원의 주요 배출지와 그 도로주변 환경에 미치는 영향을 보다 과학적으로 예측하고 평가하는데 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
지표기상 자료와 고층기상대 자료를 활용하여, 격자 100m 간격으로 바람장 모형을 수행하였다. 바람장을 분석하기 위하여 2009년 09월 14일 04시부터 24시까지의 4시간 간격으로 시간별 바람장을 Figure 5와 같이 나타내었다.
배출량 모형은 기상자료와 각 배출원의 특성을 고려하여, 대기 확산 모형에 적용할 수 있는 화학종별·시간별·공간별 배출량을 생성한다. 최종적으로는, 생성된 기상 및 배출량 입력 자료를 바탕으로 화학수송 모형을 수행하여 대기오염물질 농도를 평가하게 된다. PM_2.

대상 데이터

사례연구로 제시된 방법론은 서울지방국토관리청 산하 국도 43호선, 국지도 78호선, 지방도 387호선을 대상으로 적용하였다. 국립환경과학원에서 제공하는 국내 오염물질 배출 총량 자료를 대기확산모형(dispersion model)의 입력 자료로 사용하였다. 이를 통해 분석구간 주변의 기상조건과 더불어 확산되어 가는 정도 및 농도를 추정하였다.
방법론 적용을 위해 선정된 지역은 Figure 4와 같이 경기도 포천 영북면의 서울지방국토관리청 산하 일반국도 43호선과 국지도 78호선, 지방도 387호선이다.
본 연구에서 사용된 기상모형은 WRF(Weather Research Forecast)이며, 디지털 경사도를 나타내는 DEM(digital elevation map)과 토지이용 자료, NCEP FNL Analysis Data: National Centers for Environmental Prediction Final Analysis Data) 등의 전지구 기상자료, 자료동화를 위한 측정자료 등이 주요 입력 자료로 사용된다. 기상 모델링에서 생성된 기상 자료는 점오염원 및 자연배출량 산정을 위한 입력 자료로 이용되며 화학수송모형의 입력 자료로 사용된다.
본 연구의 진행을 위해서는 사례연구를 위해 지정된 분석지역 도로구간에 대한 대기오염배출량 자료가 필수적인데, 본 연구에서는 특정 대기오염물질 배출량 모형을 통해 총량을 추정하는 대신, 국립환경과학원에서 제공하고 있는 대기정책지원시스템(Clean Air Policy Support System, CAPSS)의 2009년 이동오염원자료를 이용하였다. 본 연구가 사례연구를 위해 지정된 분석지역에 대한 정확한 대기오염물질 추정 및 확산을 분석하기보다는 전체적인 필요성과 분석방법을 제시하는 것을 목적으로 하기 때문에 특정 모형에 의한 배출량 추정보다는 국가기관에서 공인된 자료를 이용하는 것이 연구의 분석 목적에 부합하다고 판단하였다.
분석기간은 2009년 1월 1일-12월 31일까지의 매시간 (24시간) 관측 자료를 이용하였다. 공간적 해상도는 수평해상도 0.
본 연구에서는 대기로 배출된 오염 물질이 주변 대기 변화에 따라 주변 지역의 오염농도에 미치는지 영향에 대한 분석의 필요성과 한 가지 사례 연구를 통한 분석 방법론을 제시하였다. 사례연구로 제시된 방법론은 서울지방국토관리청 산하 국도 43호선, 국지도 78호선, 지방도 387호선을 대상으로 적용하였다. 국립환경과학원에서 제공하는 국내 오염물질 배출 총량 자료를 대기확산모형(dispersion model)의 입력 자료로 사용하였다.
앞서 언급한 대로, 본 연구의 대기오염원에 대한 배출량 자료는 국립환경과학원에서 제공하는 대기정책지원시스템의 2009년 자료를 이용하였다.
일반적으로 지역·도시 규모에 대한 모형수행을 위해서 지역규모의 모델링 절차를 따르게 된다. 전체 시스템은 기상모형(WRF), 배출량 모형(SMOKE), 화학수송모형(CMAQ)으로 구성된다. WRF는 CMAQ 모형 수행을 위한 3차원 기상자료를 산출하고, SMOKE는 화학수송모형을 위한 화학종별·격자별·시간별 배출량 자료를 산출한다.
지형자료는 환경부에서 제공하는 상세지형 및 토지이용 자료를 이용하였다. 지표 기상자료 수집을 위해 총 5군데 (철원, 동두천, 문산, 서울, 양평)기상대의 자료 및 고층기상관측소(오산)의 자료를 이용하였다.
1km 간격의 90×90 격자체계로 구성하였고, 수직해상도는 지표면으로부터 20m 간격으로 최소 0-최대 3,500까지 구성하였다. 지형자료는 환경부에서 제공하는 상세지형 및 토지이용 자료를 이용하였다. 지표 기상자료 수집을 위해 총 5군데 (철원, 동두천, 문산, 서울, 양평)기상대의 자료 및 고층기상관측소(오산)의 자료를 이용하였다.

데이터처리

최종적으로 산정된 결과는 측정 자료와 비교하거나 모형수행 결과를 분석도구 활용을 통해 검증·분석하게 된다.

이론/모형

배출계수(Emission Factor)의 경우 자동차 차종별·연식별 모든 차종에 대하여 개발된 것이 아니기 때문에 일부 차종에 대해서는 다른 유사차종의 배출계수를 적용한다. 국립환경과학원 교통환경연구소에서 제공하는 자료를 사용하며 CAPSS 차종에 포함되지 않은 차종의 배출계수, 엔진 미가열 배출 및 증발 배출계수는 유럽 CORINAIR에서 제공하는 배출계수를 적용한다. CAPSS는 국내의 각 해당기관의 공신력 있는 자료를 바탕으로 실측자료 및 각종 통계자료로 광역적으로 계산된 자료로 매우 신뢰도가 높은 자료이다.
분석지역을 대상으로 한 대기오염 산출량이 기상상태에 따라 주변에 이동하면서 어떠한 집중도(concentration)를 보이는지 알아보기 위해 CALPUFF 모형을 이용하였다. 이를 통해 PM_2.

성능/효과

분석대상지역 인근 자동기상관측장비(2009년 01월 01일부터 2009년 12월 31일까지)의 관측결과와 CALMET 결과를 비교하여 바람장 모형의 신뢰도를 검증하였다. 그 결과 지표기상대 관측 자료에서는 북서풍(NW)계열, 북풍(N)계열, 북동풍(NE)계열이 주로 발생하는 것으로 나타났으며, CALMET 결과에서는 북서풍(NW)계열, 북풍(N)계열, 북동풍(NE)계열이 주로 발생하여 대체적으로 유사한 계열의 풍향을 가지는 것으로 나타났다. Table 2는 모형결과에 대한 통계분석 결과를 나타낸다.
온도와 풍속 모두 “1”에 가까운 수치를 보이고 있다. 또한, 기온의 경우 상관계수가 0.96으로 매우 양호하다고 판단되며, 풍속의 경우도 0.83으로 나타나, 주거지역 주변이 산악지형으로 이루어져 있어, 지역적 특성을 고려하면 비교적 양호한 것으로 판단할 있다.
위 결과 중 IOA는 두 변수 상관관계를 나타내는 수치로 “1”에 가까울수록 상관성이 높으며 0에 가까울수록 상관성이 낮은 것이다.
이 영역은 포천의 농업지역으로 일중 일사량에 따른 바람장을 분석하기 위하여 일사량의 차이가 가장 많이 나는 계절인 봄, 가을 중 2009년 09월 14일의 바람장을 분석하였으며, 그 결과 주거지역 주변의 바람장이 주변지형에 의한 큰 영향을 미치고 있지 않아, 대체로 원활히 소통되는 것으로 나타났다. 그러나 일부 내륙의 산악지형의 경우에는 풍속이 대부분 약하게 나타났다.

후속연구

결과적으로 교통에 의한 대기오염원과 주변 대기환경에 따른 확산을 통해 특정 지역의 오염 집중도를 고려하여 공공보건(health effect)에 대한 공론화 및 이를 통한 환경정책 수립·교통영향 평가 등이 가능할 것으로 판단된다.
이를 통해 분석구간 주변의 기상조건과 더불어 확산되어 가는 정도 및 농도를 추정하였다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 대기오염원의 주요 배출지와 그 도로주변 환경에 미치는 영향을 보다 과학적으로 예측하고 평가하는데 적용될 수 있을 것으로 판단된다. 이를 위해 두 가지 모형을 이용하였는데, 1) 교통에서 배출된 오염물질만을 고려한 확산 분석과 2) 교통에서 배출된 오염물질과 주변오염물질농도를 결합하여 분석하는 것이다.
이를 위해 두 가지 모형을 이용하였는데, 1) 교통에서 배출된 오염물질만을 고려한 확산 분석과 2) 교통에서 배출된 오염물질과 주변오염물질농도를 결합하여 분석하는 것이다. 이를 통해 교통에 의해 발생된 대기오염물질이 교통축은 물론 교통축 주변 지역에 미치는 영향을 분석할 수 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	최근 대기오염물질 배출량 중 가장 큰 비중을 차지하는 것은 무엇인가?	1970년대에 대기로 배출되는 오염물질의 대부분은 석탄연소와 같은 굴뚝산업에 의한 것이 지배적 이였으나, 최근에는 교통부문이 대기오염물질을 대량으로 배출하고 있고(약 100만 톤), 이는 전체 배출량 중 약 40%로 가장 큰 비중을 차지하고 있는 것이 현실이다(Ministry of Environment, 2012).
	CO2 배출량이 세계 8위까지 상승한 원인은 무엇으로 추정되는가?	대기오염물질 뿐만 아니라 2008년까지 세계 9위였던 국내 온실가스 즉, CO2 배출량이 2009년에는 한 단계 더 상승해 세계 8위를 기록한 것으로 조사되었다. 이는 산업의 발달, 급격한 자동차 사용인구 증가, 그리고 도시화에 기인한 것으로 추정된다(U.S.
	대기오염 배출량 산정을 위한 거시적 모형의 특징은 무엇인가?	이 모형을 통해 일산화탄소(CO)를 포함한 총 10가지의 대기오염 배출량을 추정할 수 있다(Matthew, 1999). 거시적 모형은 일반적으로 차량의 평균주행속도를 입력 자료로 이용하는 특징이 있어, 보다 넓은 지역적 관점에서의 대기오염 배출량을 추정하는데 적합하다. 반면, 미시적 모형은 차량의 순간속도, 감·가속도, 차량의 궤적과 같은 자료를 이용하여 배출량을 산정하는데, 대표적으로 CMEM(Comprehensive Modal Emission Model)과 VT-Micro가 있다.

참고문헌 (31)

Cho E. S. (1993), A study on the estimation of air pollutants emissions by line source, Master's thesis, Seoul National University.
Cho H. J., Choi D. Y. (2009), Effects of Road and Traffic Characteristics on Roadside Air Pollution, J. Korean Soc. Transp., Vol.27, No.6, Korean Society of Transportation, pp.139-146.
Cho J. S., Koo Y. S., Choi D. R. (2012), A Study of Wind-blown Dust Emissions Estimation in Asia Region Using CMAQ Dust Module, Proceeding of the Meeting of KOSAE (2012), KOSAE, p.118.
Cho J. S., Koo Y. S., Yoon H. Y., Shin M. J. (2011), Fine Scale Air Quality Modeling by Hybrid Approach of CMAQ and CARPUFF, Proceeding of the 53rd Meeting of KOSAE (2011), KOSAE, pp.292-292.
Choi D. R., Koo Y. S. (2009), The Sensitivity Analysis of Community Multiscale Air Quality (CMAQ) Model according to Meteorological Input Data and Chemical Mechanism, Proceeding of the 49th Meeting of KOSAE (2009), KOSAE, pp.177-178.
Earth Tech, Inc. MA. (2000), User's Guide: CALPUFF Dispersion Model (version 5).
Karen W., Neal F., Mark M., Tyler F., Bryan H. (2010), A Multi-pollutant, risk-based approach to air quality management: Case Study for Detroit, Atmospheric pollution research, U.S. EPA, pp.296-304.

상세보기
Karl B. S., Partha R. D. (1999), Atmospheric Dispersion Modeling Compliance Guide (1st Edition ed.), McGraw-Hill Professional.
Kim W. S., Eom J. K., Hwang K. Y., Jang J. H. (1999), Internalizing Environmental Cost using TDM Alternatives, J. Korean Soc. Transp., Vol.17, No.4, Korean Society of Transportation, pp.99-110.
Koo Y. S., Moon Y. S., Yoon H. Y., Kim S. T., Choi S. M. (2003), Development of a Real-time Air-quality Forecasting System, Proceeding of the 36th Meeting of KOSAE (2003), KOSAE, pp.135-136.
Koo Y. S., Yoon H. Y., Yoon M. J., Choi D. R., Ko G. J. (2008), Comparison of MM5 with WRF in the Seoul Metropolitan Area, Proceeding of the 46th Meeting of KOSAE (2008), KOSAE, pp.564-565.
Koo Y. S., Yoon W. J., Kwon H. Y., Yang J. M., Choi J. H., Yoon H. Y. (2005), Development of a PM10 Forecasting System of the Day Before, Proceeding of the 39th Meeting of KOSAE (2005), KOSAE, pp.403-404.
Kwon W. T., Kim H. C. (1997), Distribution of NOx and CO among the Ambient air by traffic volume characteristics and distance from roadside, Korean J. Sanitation, Vol.12, No.3, KOSESE, pp.41-49.
Lee D. G., Lee Y. M., Yoo C., Lee M. H., Han S. S., Hong J. H. (2010), Development of air quality assessment methods for evaluating air pollution level in the Seoul metropolitan area(I), National Institute of Environmental Research.
Lee G. W., You S., Stephen G. R., Jean-Daniel S., Jayakrishnan R., Oladele O. (2012), Assessing air quality and health benefits of the Clean Truck Program in the Alameda corridor, CA, Transportation Research Part A: Policy and Practice, Vol.46, pp.1177-1193.

상세보기
Lee G. W., You S., Stephen G. R., Jean-Daniel S., Mana S., Jayakrishnan R. (2009), Environmental Impacts of a Major Freight Corridor: A Study of I-710 in California, TRR, 2123, TRB, pp.119-128.
Lim C. S., Eom M. D., Ryu J. H., Han J. S., Yoo Y. S., Kim G. H., Kim Y. E. (2004), A Study on the Calculation Method of Pollutant Emission Factors for Vehicles, Proceeding of the 37th Meeting of KOSAE (2004), KOSAE, pp.117-118.
Matthew B., George S., Theodore Y. (1999), Estimating Emissions and Fuel Consumption for Different Levels of Freeway Congestion, TRR, 1664, TRB, pp.47-57.
Matthew B., George S., Theodore Y. (2004), Modal Emissions Model for Heavy-Duty Diesel Vehicles, TRR, 1880, TRB, pp.10-20.
Ministry of Environment (2009), Guidelines for the utilization of Environmental Impact Forecasts Model.
Ministry of Environment (2012), Air Pollution Emissions Statistics.
National Institute of Environmental Research (2005), A Study on the Calculation of Pollutant Emission Factors for Vehicles(III).
Nutthida K., Sean B. (2011), Coupling CMAQ-urban for Fine Scale Air Pollution and ITS Impacts Modelling for LONDON, Presented at the 10th Annual CMAS Conference.
Park S. K., Kim S. D., Lee Y. I. (2001), Comparative Study on the Methodology of Motor Vehicle Emission Calculation, J. Korean Soc. Transp., Vol.19, No.4, Korean Society of Transportation, pp.35-47.
U.S. Energy Information Administration (2011), International Energy Statistics.
U.S. Environmental Protection Agency (1993), Guidance on the Application of Refined Dispersion Models for Hazardous/Toxic Air Releases. Office of Air Quality Planning and Standards, EPA-454/R-93-002.
U.S. Environmental Protection Agency (2009), Motor Vehicle Emission Simulator (MOVES) 2010 User Guide, EPA-420-B-09-041.
Uhm J. H. (2001), Vehicle Emission Estimation by Trip Assignment Model, Master's thesis, Myongji University.
Vlad Isakov (2010), Air Quality and Exposure, US/UK Collaboration Meeting, EPA.
Zou B., Wilson J. G., Zhan F. B., Zeng Y. (2009), Spatially differentiated and source-specific population exposureto ambient urban air pollution, Atmos. Environ., 43, pp.3981-3988.

상세보기
http://www.cmaq-model.org

저자의 다른 논문 :

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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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