[논문]중규모 수치모델을 이용한 김해지역 고농도 대기오염 사례 분석

정우식; 이보람; 박종길; 도우곤

doi:10.5322/jesi.2013.22.8.1029

중규모 수치모델을 이용한 김해지역 고농도 대기오염 사례 분석
Analysis on High Concentration Air Pollution Cases in Gimhae Region Using the WRF Numerical Model 원문보기

Journal of environmental science international = 한국환경과학회지, v.22 no.8, 2013년, pp.1029 - 1041

정우식 (인제대학교 대기환경정보공학과) , 이보람 (케이웨더(주)) , 박종길 (인제대학교 환경공학부) , 도우곤 (부산광역시 보건환경연구원 대기보전과)

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, eight episode days of high-concentration $PM_{10}$ occurrences in the Gimhae region between 2006 and 2011 were analyzed. Most of them appeared in winter and the highest concentration was observed around 12 LST. Furthermore, the wind direction, wind velocity, and temperature elements were compared with observed values to verify the WRF numerical simulation results used in this study, and they simulated well in accordance with the trend of the observed values. The wind was generally weak in the high-concentration episode days that were chosen through surface weather chart and the numerical simulation results for wind field, and the air pollutants were congested due to the effects of the resulting local winds, thereby causing a high concentration of air pollutants. Furthermore, the HYSPLIT model was performed with the WRF numerical simulation results as input data. As a result, they originated from China and flowed into Gimhae in all eight days, and the lowest concentration appeared on the days when recirculation occurred.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 배출원 중심의 문제 해결 외에 부가적인 다양한 요인 중 중요한 요인으로 알려진 기상학적 요인에 의한 영향을 분석하고자 하였다. 특히, 대기오염의 분포 양상은 대기오염물질의 배출량과 난류확산 및 수송, 화학 반응 등에 의해 결정되어지므로 이들을 지배하는 기상 인자들에 대한 이해는 대기오염 현상을 파악하는 데 필수 요소라고 할 수 있다(Lalas 등, 1982; Liu 등, 1987; Mckendry, 1993).
본 연구에서는 김해지역을 대상으로 2006년부터 2011년까지 총 6년 동안 PM₁₀ 고농도 현상에 영향을 미치는 기상학적 특성을 분석하였다. 일평균 PM₁₀ 농도가 80 ㎍/㎥ 이상인 날을 대상으로 살펴본 결과, 총 8일로 주로 겨울철에 집중되어 나타났다.
8~9). 본 연구에서는 선정된 고농도 사례 일의 PM₁₀ 농도 시계열 분석에서 살펴본 바와 같이 일반적으로 하루 중 최고 PM₁₀ 농도가 나타난 시간대인 12 LST의 지상 일기도와 수치모의 바람장 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 환경부 도시대기 측정망에서 베타선 흡수법에 의해 측정된 PM₁₀의 1시간 평균 자료를 사용하여 2006년부터 2011년까지 6년을 대상기간으로 설정하여 김해시 동상동, 삼방동의 PM₁₀ 농도를 살펴보았다. 또한 기상 요소의 영향을 살펴보기 위해 사용된 Automatic Weather Station(이하 AWS)는 현재 부원동에 위치한 김해 지점(253) 자료를 사용하였는데, 이 관측소에서는 2008년 2월부터 관측이 시작되었으므로 2009년 1월 자료부터 사용하였다.
특히, 대기오염의 분포 양상은 대기오염물질의 배출량과 난류확산 및 수송, 화학 반응 등에 의해 결정되어지므로 이들을 지배하는 기상 인자들에 대한 이해는 대기오염 현상을 파악하는 데 필수 요소라고 할 수 있다(Lalas 등, 1982; Liu 등, 1987; Mckendry, 1993). 이에 본 연구에서는 김해지역을 대상으로 2006년부터 2011년까지 PM₁₀ 및 기상 관측 자료를 이용하여 고농도 사례일을 선정하였으며, 해당 사례일에 대해 수치 모델과 역궤적 모델을 수행하여 고농도 대기오염에 영향을 미치는 기상학적 특성을 분석하고자 하였다.

제안 방법

고농도 사례일을 대상으로 수행한 WRF 수치모델 결과를 HYSPLIT 모델의 입력 자료로 사용하여 3일간(AGL: 1,500 m)의 역궤적 분석을 수행하였다. Fig.
그리고 선정된 고농도 사례일을 대상으로 WRF/ HYSPLIT 모델을 이용한 역궤적 분석을 실시하였다. 그 결과, 8일 모두 중국으로부터 유입되는 수송 경로를 나타내었다.
낮 12 LST를 전․후로 최고 농도가 나타나는 이유를 살펴보기 위해 계절과 연간(2006∼2011년)별로 농도 시계열을 살펴보았다(Fig. 5).
본 연구에서 사용한 WRF 수치모의 결과의 타당성을 검증하기 위해 domain 4 영역에서 계산된 수치모의 결과값과 관측값을 비교하였다. 비교 사례일은 고농도 PM₁₀이 발생한 8일을 대상으로 하였다.
선정된 고농도 사례일을 대상으로 WRF 수치모의 결과와 기상청에서 3시간 간격으로 제공하는 지상 일기도를 이용하여 고농도 사례일의 기상 상황을 살펴보았다(Fig. 8~9). 본 연구에서는 선정된 고농도 사례 일의 PM₁₀ 농도 시계열 분석에서 살펴본 바와 같이 일반적으로 하루 중 최고 PM₁₀ 농도가 나타난 시간대인 12 LST의 지상 일기도와 수치모의 바람장 결과를 나타내었다.
이들 지점을 대상으로 고농도 사례일별로 풍향, 풍속, 기온 요소에 대해 관측값과 수치모의 된 결과의 비교를 통해 WRF 수치모의 결과의 타당성을 살펴보았다(Fig. 7). 실제로 8일 모두에 대해 결과 검증을 실시 하였지만, 여기에서는 8일의 사례일 중 2010년 12월 21일의 결과만을 제시하였다.

대상 데이터

김해지역을 대상으로 Fig. 2와 같이 nesting을 통해총 4개의 도메인으로 구성하였다. 각 도메인의 수평 해상도를 비롯한 물리 옵션과 같은 모델 구성은 Table 1에 나타내었다.
농도를 살펴보았다. 또한 기상 요소의 영향을 살펴보기 위해 사용된 Automatic Weather Station(이하 AWS)는 현재 부원동에 위치한 김해 지점(253) 자료를 사용하였는데, 이 관측소에서는 2008년 2월부터 관측이 시작되었으므로 2009년 1월 자료부터 사용하였다. AWS와 대기질 측정소의 위치는 Fig.
본 연구에서는 부산광역시에 인접한 경상남도 김해지역을 연구대상지역으로 선정하였다. 김해지역은 지리적으로 해안가와 인접해 있고, 다른 한 쪽은 산으로 둘러싸인 연안 분지 지역이다.
본 연구에서 사용한 WRF 수치모의 결과의 타당성을 검증하기 위해 domain 4 영역에서 계산된 수치모의 결과값과 관측값을 비교하였다. 비교 사례일은 고농도 PM₁₀이 발생한 8일을 대상으로 하였다.
6). 연구대상 3지점은 부산지방기상청(159)과 김해 AWS(235) 그리고 동래 AWS(940)이다.
이를 위해 설정된 domain 4의 영역 내에서 해풍과 같은 국지풍에 의한 오염물질 수송으로 인해 고농도 대기오염에 노출되기 쉬운 해안지역과 본 연구의 대상 지역인 김해 및 내륙에 위치한 3지점을 대상으로 연구를 수행하였다(Fig. 6). 연구대상 3지점은 부산지방기상청(159)과 김해 AWS(235) 그리고 동래 AWS(940)이다.

이론/모형

김해지역에 유입되는 PM₁₀의 역궤적을 살펴보기 위해서 미국 NOAA에서 개발한 HYSPLIT 모델을 이용하였다(Draxler와 Rolph, 2003). HYSPLIT 모델은 NOAA에서 개발되어 현재 호주 기상청(Bureau of meteorology)과 함께 최신 버전으로 개선하고 있는 모델이다(Lee 등, 2010).
김해지역의 기상학적 특성을 살펴보기 위해 Weather Research and Forecasting(이하 WRF) 수치모델을 사용하였다. WRF 수치모델은 2005년부터 미국 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) 산하 기관인 National Centers for Environ- mental Prediction(NCEP)의 현업 모델로 사용되고 있으며, National Center for Atmospheric Research (NCAR)의 Mesoscale and Microscale Meteorology (MMM) Division, Earth System Research Laboratory (ESRL), Air Force Weather Agency(AFWA) 등 여러 기관과 대학의 합동 노력으로 개발되었다.

성능/효과

실제로 8일 모두에 대해 결과 검증을 실시 하였지만, 여기에서는 8일의 사례일 중 2010년 12월 21일의 결과만을 제시하였다. 결과를 보면, 풍향의 경우, 일 중 주풍의 풍계 및 시간대별 풍향의 급변과 같은 해당일의 주된 특징을 수치모델이 비교적 잘 나타내고 있는 것을 알 수 있으며, 기온의 경우에도, 관측에서 나타난 기온 변화 경향을 잘 나타내고 있다. 또한 풍속의 경우에도, 풍속이 주변 지형․지물의 영향을 직접적으로 받기 때문에, 다른 기상 요소에 비해, 관측에서 나타난 변화 경향 및 강도를 수치모의 결과가 비교적 정확히 나타내기 어렵다는 점을 감안한다면 사례일별로 나타난 일 중 풍속 변화 경향 및 강도를 비교적 타당하게 수치모의 하고 있는 것으로 판단된다.
그리고 선정된 고농도 사례일을 대상으로 WRF/ HYSPLIT 모델을 이용한 역궤적 분석을 실시하였다. 그 결과, 8일 모두 중국으로부터 유입되는 수송 경로를 나타내었다. 특히, 2008년 1월 10일은 재순환현상이 나타난 사례일로, 선정된 고농도 사례일 중에서 가장 높은 농도를 보였다.
그 결과, 하루 중 고농도를 보이는 시간대는 낮 11∼12 LST 사이로 나타났으며, 동계가 하계에 비해 뚜렷하게 나타났다.
이로 인해 다른 계절에 비해 고농도가 유발될 수 있는 조건이 형성된 것으로 판단된다. 그리고 선정된 각 사례일의 수치모의 결과와 지상 일기도 분석을 수행한 결과, 고농도 사례일 8일은 전반적으로 바람이 약하게 나타났다. 이로 인해 해륙풍, 산곡풍과 같은 국지순환계의 형성과 계절적 종관 기상장의 복합적인 작용으로 고농도가 유발되었다.
따라서 본 연구에서 선정된 고농도 사례일 8일 또한, 고기압의 영향으로 맑은 날과 약한 풍속이 형성된 기상 조건에 의해 김해와 부산지역에 걸쳐 국지순환계의 형성과 발달로 인해 PM₁₀의 고농도가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 즉, 지역적 고농도 대기오염 현상은 해륙풍, 산곡풍과 같은 국지순환계와 계절적 종관 기상장의 복합적인 작용으로 유발될 수 있음을 알 수 있었다.
하지만 연구대상기간 동안 김해지역에서 이 기준을 초과한 날은 단 2일(2008년 1월 10일, 2008년 12월 10일)에 불과하였다. 따라서 본 연구에서는 통계 프로그램인 PASW Statistics 18.0의 빈도 분석을 사용하여 김해 동상동과 삼방동의 일평균 PM₁₀ 농도가 상위 5%에 해당하는 95 분위 수를 분석한 결과, 각각 82 ㎍/㎥, 79 ㎍/㎥으로 나타나 본 연구에서는 일평균 PM₁₀ 농도가 80 ㎍/㎥ 이상인 날을 고농도 사례일로 정의하였으며, 특이 기상일이 발생한 날은 제외하였다. 연구기간 중 총 8일의 사례일이 선정되었으며, Table 2에 고농도 사례일의 일평균 PM₁₀ 농도를 나타내었다.
이 날 동상동과 삼방동의 일평균 PM₁₀ 농도는 각각 107 ㎍/㎥, 128 ㎍/㎥으로 매우 높게 나타났다. 또한, 동상동과 삼방동의평균 PM₁₀ 농도를 기준으로 순위를 부여하면 평균 118 ㎍/㎥로 고농도 사례일 중에서도 가장 높은 농도를 나타내었다. 이러한 결과는 오염물질의 재순환과정이 연안 지역 오염물질 농도 상승의 주요 원인으로 나타났다는 여러 선행 연구의 결과와도 일치한다(Kim 등, 2007; Alper-Siman Tov 등, 1997; Oh 등, 2006).
분석 결과, 선정된 사례일은 대부분, 고기압의 영향으로 맑은 날씨를 보이며, 종관장이 약한 날들이었다. 연구대상기간인 2006년부터 2011년까지 6년간의 김해지역 일평균 풍속은 2.
그림을 보면, 동상동과 삼방동의 역궤적 결과는 거의 유사하게 나타남을 알 수 있는데, 이는 두 지점이 실제로 약 3 km 정도로 비교적 가까운 곳에 위치하기 때문인 것으로 분석할 수 있다. 역궤적 분석 결과, 고농도 사례일마다 다소의 궤적 차이는 보이지만, 모두 중국으로부터 발원하여 김해지역으로 수송됨을 알 수 있다. 즉, 김해지역으로 유입되는 PM₁₀의 수송 경로를 살펴본 결과, 크게 중국의 신흥 산업지역인 내몽골로부터 유입되는 궤적(Fig.
분석 결과, 선정된 사례일은 대부분, 고기압의 영향으로 맑은 날씨를 보이며, 종관장이 약한 날들이었다. 연구대상기간인 2006년부터 2011년까지 6년간의 김해지역 일평균 풍속은 2.2 m/s이었지만, 고농도 사례 일로 선정된 8일의 일평균 풍속은 1.3 m/s로 나타나서이 날들이 종관장의 영향을 강하게 받은 날들이 아니었음을 알 수 있다. 따라서 복잡한 지형 경사와 다양한 형태의 해안선을 가진 김해와 부산지역에서는 이러한 지형적, 지리적 조건으로 인해 발생 가능한 국지순환계(해륙풍, 산곡풍 등)의 형성과 발달이 유리한 조건에 놓일 수 있다.
의 고농도가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 즉, 지역적 고농도 대기오염 현상은 해륙풍, 산곡풍과 같은 국지순환계와 계절적 종관 기상장의 복합적인 작용으로 유발될 수 있음을 알 수 있었다.

후속연구

결과를 보면, 풍향의 경우, 일 중 주풍의 풍계 및 시간대별 풍향의 급변과 같은 해당일의 주된 특징을 수치모델이 비교적 잘 나타내고 있는 것을 알 수 있으며, 기온의 경우에도, 관측에서 나타난 기온 변화 경향을 잘 나타내고 있다. 또한 풍속의 경우에도, 풍속이 주변 지형․지물의 영향을 직접적으로 받기 때문에, 다른 기상 요소에 비해, 관측에서 나타난 변화 경향 및 강도를 수치모의 결과가 비교적 정확히 나타내기 어렵다는 점을 감안한다면 사례일별로 나타난 일 중 풍속 변화 경향 및 강도를 비교적 타당하게 수치모의 하고 있는 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	고농도를 발생시키는 1차적인 요인은 무엇인가?	고농도 오염에 영향을 미치는 요인은 다양하게 존재하며, 특히 배출원에서 배출되는 오염물질 양이 고농도를 발생시키는 1차적인 요인이라고 할 수 있다. 하지만 현재 많은 연구에서도 지적하고 있는 바와 같이, 지역 대기오염현상을 해석하고 해결하기 위해서는 이러한 배출원에 대한 직접적인 저감 방안 및 대책만으로는 문제 해결에 한계가 있다는 것 또한 잘 알려져 있다.
	PM10은 인체에 어떤 영향을 끼치는가?	특히, 체류 시간이 길기 때문에 중위도 편서풍대에 위치한 우리나라의 경우 장거리 수송에 의한 영향도 매우 크게 나타난다(Son과 Kim, 2009). 인체에는 시정 악화 및 각종 호흡기 질환을 유발하고, 심장 및 폐기능을 저하 시킨다. 대기분진의 측정이 서로 다르고 연구 간의 직접적인 비교가 어렵지만 사망에 미치는 급성영향과 관련된 대부분의 연구에서는 PM10이 10 ㎍/㎥ 증가할때 일별 사망률이 0.
	김해지역에 유입되는 PM10의 역궤적을 살펴보기 위해서 어떤 모델을 이용하였는가?	김해지역에 유입되는 PM10의 역궤적을 살펴보기 위해서 미국 NOAA에서 개발한 HYSPLIT 모델을 이용하였다(Draxler와 Rolph, 2003). HYSPLIT 모델은 NOAA에서 개발되어 현재 호주 기상청(Bureau of meteorology)과 함께 최신 버전으로 개선하고 있는 모델이다(Lee 등, 2010).

참고문헌 (29)

Atmospheric Environment 3110 1441 1997
백성옥, 구윤서. 수도권 대기환경 개선사업-진단과 제언. 한국대기환경학회지 = Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, vol.24, no.1, 108-121.

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Australian Meteorological Magazine 47 295 1998
Environmental Health Perspectives 89 159 1990 10.1289/ehp.9089159

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Atmospheric Environment 41 7286 2007 10.1016/j.atmosenv.2007.05.018

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Atmospheric Environment 38 3935 2004 10.1016/j.atmosenv.2004.03.033

상세보기
전병일. 부산지역 PM10농도의 시간 및 공간적 변화 특성. 한국환경과학회지 = Journal of the environmental sciences, vol.12, no.10, 1033-1041.

원문보기 상세보기
전병일. 부산지역 겨울철 고농도 미세먼지 발생일의 기상학적 특성. 한국환경과학회지 = Journal of the environmental sciences, vol.21, no.7, 815-824.

원문보기 상세보기
조완근, 권기동. 대구지역 PM10 오염 관리를 위한 시간적 및 공간적 오염 특성 평가. 한국환경과학회지 = Journal of the environmental sciences, vol.13, no.1, 27-36.

원문보기 상세보기
김유근, 오인보, 강윤희, 황미경. MM5-CAMx를 이용한 대기오염물질의 재순환현상 모델링: 2004년 6월 수도권 오존오염 사례연구. 한국대기환경학회지 = Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, vol.23, no.3, 297-310.

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Atmospheric Environment 28 1181 1994 10.1016/1352-2310(94)90295-X

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Atmospheric Environment 16 531 1982 10.1016/0004-6981(82)90162-7

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Journal of Geophysical Research 92 4191 1987 10.1029/JD092iD04p04191

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Journal of Korean Society for Atmospheric Environment 20 1 2004

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이용미, 이승묵, 허종배, 홍지형, 이석조, 유철. Hybrid receptor model을 이용한 대기 중 총 가스상 수은의 오염원 위치 추정 연구. 한국환경과학회지 = Journal of the environmental sciences, vol.19, no.8, 971-981.

원문보기 상세보기
Atmospheric Environment 27 93 1993
Atmospheric Environment 40 1284 2006 10.1016/j.atmosenv.2005.10.049

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Archives of Environmental Health 48 336 1993 10.1080/00039896.1993.9936722

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Korea Environmental Management and Administration Society 14 29 2008
American journal of respiratory & critical care medicine 142 1123 1992
Environmental Health Perspectives 103 472 1995 10.1289/ehp.95103472

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Archives of environmental health 50 159 1995 10.1080/00039896.1995.9940893

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American journal of epidemiology 135 12 1992 10.1093/oxfordjournals.aje.a116195

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Environmental Research 64 36 1994 10.1006/enrs.1994.1005

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Epidemiology 7 20 1996 10.1097/00001648-199601000-00005

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손혜영, 김철희. 부산지역 대기측정망 자료에 나타난 미세먼지 농도의 시계열 해석. 한국대기환경학회지 = Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, vol.25, no.2, 133-140.

원문보기 상세보기
Atmospheric Environment 41 9410 2007 10.1016/j.atmosenv.2007.09.004

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Atmospheric Environment 41 7739 2007 10.1016/j.atmosenv.2007.06.042

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Atmospheric Environment 36 3403 2002 10.1016/S1352-2310(02)00312-6

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