[논문]진주시 대기중 PM10 및 PM2.5의 질량농도 특성

박정호; 박기형; 서정민

doi:10.5322/jesi.2014.23.12.1963

진주시 대기중 PM10 및 PM2.5의 질량농도 특성
Characterization of PM10 and PM2.5 Mass Concentrations in Jinju 원문보기

Journal of environmental science international = 한국환경과학회지, v.23 no.12, 2014년, pp.1963 - 1970

박정호 (경남과학기술대학교 환경공학과) , 박기형 (부산광역시보건환경연구원) , 서정민 (부산대학교 바이오환경에너지학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Ambient particulate matters($PM_{10}$ and $PM_{2.5}$) were investigated at GNTECH university in Jinju city. Samples were collected using a dichotomous sampler(series 240, Andersen Corp.) and a TEOM(Tapered Element Oscillating Microbalance) monitor period from November 2012 to October 2013. For the dichotomous sampler measurements, daily 24-h integrated $PM_{2.5}$ and $PM_{10-2.5}$ ambient air samples were collected at a total flow rate of 16.7 L /min. For the TEOM monitor measurements, daily 1-h integrated $PM_{10}$ ambient air samples were collected at a flow rate of 16.7 L /min. The annual average concentrations of $PM_{10-2.5}$ and $PM_{2.5}$ by a dichotomous sampler were $10.0{\pm}6.1{\mu}g/m^3$ and $22.6{\pm}9.3{\mu}g/m^3$, respectively. And $PM_{10}$ concentration by dichotomous sampler were similar to TEOM monitor by $32.7{\pm}12.9{\mu}g/m^3$ and $31.7{\pm}11.3{\mu}g/m^3$, respectively. And good correlation ($R^2=0.964$) between the two methods was observed. The annual average of $PM_{2.5}/PM_{10}$ ratio was $0.70{\pm}0.12$.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 진주시 소재 경남과학기술대학교에서 2012년 11월부터 2013년 10월까지 1년간 매월 PM₁₀ 및 PM_2.5의 시료를 채취하고 대기 중 거동 특성을 파악하였다. 이를 통해 지역의 대기환경 중 미세먼지 오염의 현황 문제점을 파악하고 측정자료의 축적을 통해 향후 지역 특성에 맞는 대기오염 저감대책을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 진주시 대기 중 PM의 보다 상세한 입경별 농도분포 특성을 살펴보기 위하여 다단 임팩터 MOUDI를 사용하여 2013년 5월과 8월에 각각 채취된 입경별 질량농도분포와 누적분포를 Fig. 5에 나타내었다.
5의 시료를 채취하고 대기 중 거동 특성을 파악하였다. 이를 통해 지역의 대기환경 중 미세먼지 오염의 현황 문제점을 파악하고 측정자료의 축적을 통해 향후 지역 특성에 맞는 대기오염 저감대책을 제안하고자 한다.
이에 본 연구에서는 진주지역의 PM₁₀ 및 PM_2.5의 질량농도 특성의 기초조사를 통해 지역 대기환경 문제를 파악하고 향후 저감대책을 모색하기위한 기초조사 자료로 삼고자 진주시 소재 경남과학기술대학교에서 2012년 11월부터 2013년 10월까지 1년간 매월 대기 중 PM₁₀및 PM_2.5의 시료를 채취하고 그 거동 특성을 파악하였다.

제안 방법

5) 농도를 산출하였다. TEOM법은 시료채취기간 중 16.7 L/min 유량으로 1시간 간격으로 연속 측정하였다.
본 연구에서는 진주시 대기 중 PM₁₀ 및 PM_2.5 입자상 물질의 포집하기 위하여 중량농도 측정법인 PM₁₀Dichotomous sampler(series 240, Andersen Corp., 이하 Dichoto)를 사용하였으며, 동시에 자동측정법인 TEOM monitor(series 1400A, Thermo Scientific, 이하 TEOM)을 이용하여 PM₁₀ 농도를 동시에 연속 측정하였다. Dichoto는 PM₁₀ 유입구(inlet)와 가상임팩터(virtual impactor)가 장착되어 있어 PM₁₀ 유입구를 통해 공기역학적 직경 10 μm 이하의 입자상물질을 유입한 후 가상임팩터에서 유량 조절을 통해 공기역학적 직경 10~2.
한편, 본 실험기간 중 보다 상세한 대기에어로졸의 입경분포 특성을 살펴보기 위하여 2013년 5월 6~7일 그리고 8월 14~16일에 걸쳐 각 1회씩 공기채취유량 30 L/min의 다단 임팩터 MOUDI(micro-orifice uniform deposit impactor, Model 110, MSP Corp.)를 사용하여 질량입경분포 특성을 조사하였다. 본 MOUDI 임팩터는 입경 0.

대상 데이터

본 연구에서 대기 중 PM의 시료채취지점은 Fig. 1에 나타낸 바와 같이 경남 진주시 소재 경남과학기술대학교(GNTECH) 공동실험실습관 4층 옥상에서 실시하였으며, 본 측정지점은 도심지역의 중심에 위치한 주거지역으로 간선도로에서 약 100 m 떨어져 있어 자동차 등 주요 대기오염물질 배출원의 직접적인 영향이 없는 곳이다.
시료채취 기간은 2012년 11월부터 2013년 10월까지 1년간 매월 비강우시에 2~7일간 연속측정하였으며, Dichoto는 직경 47 mm의 테프론 필터와 16.7 L/min 유량으로 24시간 기준으로 PM_10-2.5 및 PM_2.5 의 시료를 각각 채취하였고 PM₁₀(=PM_10-2.5 + PM_2.5) 농도를 산출하였다. TEOM법은 시료채취기간 중 16.

성능/효과

PM2.5 농도분포는 16.6~36.4 μg/m3, 연평균 농도는 22.6 μg/m3으로 5월이 가장 높고 8월이 가장 낮은 농도 특성이 나타났으며, 연간 PM2.5 대기환경기준(25 μg/m3)에 거의 도달하는 수준으로 나타났다.
그 결과 회귀 관계식은 modeled PM10=4.597PM2.5+1.240으로 나타났으며, 결정계수(R2)=0.804(p<0.05)로 나타나, PM2.5로 PM10을 약 80% 수준으로 평가되어졌다.
두 측정법간 Dichoto/TEOM의 PM10 농도비는 1.07±0.322로 질량농도측정법에 다소 높게 나타났다.
7 μg/m³로 평균값이 중앙값보다 높은 농도분포 특성이 나타났다. 따라서 각각의 농도분포는 평균값에서 다소 왼쪽으로 치우친 경향을 보이고 있었으며, 특히 PM₁₀의 농도분포는 PM_10-2.5 및 PM_2.5에 비해 넓게 분포하고 있었다. 이러한 농도분포 경향은 미국 플로리다에서 Dichoto를 사용하여 집중 관측한 Poor 등(2002)의 보고와도 유사하였으며, 이 보고에서는 PM_10-2.
67로 다소 차이를 보고하고 있다. 따라서 본 연구에서의 PM_2.5/PM₁₀ 농도비 0.70은 다른 지역과 비교하여 상대적으로 다소 높은 경향으로 나타나고 있었으며, 이는 PM 측정법간의 차이나 지역과 시기에 따라 차이를 보이는 것으로 판단된다.
또한 본 연구에서 Dichoto에 의한 PM2.5/PM10 농도 비(ratio)는 연평균 0.70±0.12으로 나타났으며, 특히 계절별로는 봄철이 0.64로 낮게 그리고 겨울철이 0.76으로 높게 나타났다.
또한 월별 PM10 농도분포는 20.7~51.7 μg/m3, 연평균 농도는 32.7 μg/m3으로 PM2.5의 월별농도 특성과 유사하게 5월이 가장 높고 8월이 가장 낮은 농도 특성이 나타났으며, 연간 PM10 대기환경기준(50 μg/m3)을 만족하는 수준으로 나타났다.
진주시 PM10의 연평균 농도는 32.7 μg/m3으로 PM10대기환경기준(연평균 50 μg/m3)을 만족하는 수준으로 나타나고 있었으나, PM2.5의 농도는 연평균 22.6 μg/m3으로 PM2.5 대기환경기준(연평균 25 μg/m3)에 거의 육박하는 수준이었고 특히 미국 EPA에서는 기준(PM2.5 연평균치 15 μg/m3) 및 WHO의 PM2.5 연평균 환경기준치 (10 μg/m3)를 초과하는 수준으로 나타났다.
322로 질량농도측정법에 다소 높게 나타났다. 특히 Fig. 3에 나타낸 Dichoto 및 TEOM에 의한 PM₁₀농도의 상관관계식을 살펴보면, Dichoto에 대한 TEOM 의 결정계수(R2)는 0.964로 상관성은 양호한 것으로 나타났으며, 중량농도측정법에 대한 TEOM의 기울기는 0.863으로 TEOM이 중량농도에 비해 약 13% 가량 낮게 측정되는 경향을 보였다. 이러한 결과는 TEOM이나 베타선 자동측정법이 질량농도측정법에 비해 PM 질량 농도가 과소평가되고 있다는 기존 보고와 유사한 경향을 보이고 있었는데, 두 측정방법의 농도차이는 측정방법의 원리가 다르고 특히 자동측정법은 시료도입부의 가온시스템이 PM 성분 중 탄소성분 및 이온성분 등 휘발성이 강한 성분들을 휘발로 인한 loss 현상으로 질량농도가 저평가된 결과로 평가되고 있다(NIER, 2009).
한편 다단 임팩터 MOUDI에서 최초 유입단(cut-off>10 μm)의 질량농도를 제외한 PM2.5/PM10 비는 약 0.8전후로 나타났으며, 앞에서 기술한 Dichoto의 PM2.5/PM10비 평균 0.70 보다 다소 높게 나타났다.

후속연구

향후 진주지역에 대한 미세먼지의 배출특성 및 발생원 추적을 통해 보다 상세한 지역 대기환경에 미치는 영향 특성의 규명 등 지속적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	입자상물질은 어떻게 분류되고 있는가?	대기 중 입자상물질(particulate matter; PM)은 입경 수 nm 에서 수십 μm까지 연속적으로 분포하고 있으며, 이중 장기간 부유하면서 인체 건강에 피해를 줄 수 있는 입경 10 μm 이하의 모든 입자상물질인 PM10은 생성과정과 크기에 따라 초미세(ultrafine, < 0.1 μm), 축적 (accumulation, 0.1~2.5 μm) 그리고 조대(coarse, 2.5~10 μm) 등 크게 3가지 모드(mode)로 분류되고 있다. 이 중 초미세와 축적 영역 즉, 입경 2.
	PM 중 강한 독성학적인 악영향을 미치는 것은?	5는 불완전 연소과정으로 발생된 가스상 물질이 대기 중에서 가스 입자 전환과정에 따라 형성된다(Seinfeld과 Pandis, 1998). 또한 많은 독성학 연구에서는 입자의 크기에 따라 미세입자(fine particle)가조대입자(coarse particle)보다 더 강한 독성학적 악영향을 미친다고 보고되고 있다(Donaldson 등, 1998).
	PM2.5이란 무엇인가?	5~10 μm) 등 크게 3가지 모드(mode)로 분류되고 있다. 이 중 초미세와 축적 영역 즉, 입경 2.5 μm 이하의 모든 입자들을 PM2.5(fine particle)로 정의하고 있다(Whitby, 1978; Baron과 Willeke, 2001).

참고문헌 (18)

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저자의 다른 논문 :

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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