[논문]공기괴 역궤적 모델의 통계 분석을 통한 이산화탄소 배출 지역 추정

이선란; 박선영; 박미경; 조춘옥; 김재연; 김지윤; 김경렬

doi:10.14191/atmos.2014.24.2.245

공기괴 역궤적 모델의 통계 분석을 통한 이산화탄소 배출 지역 추정
Statistical Back Trajectory Analysis for Estimation of CO2 Emission Source Regions 원문보기

대기 = Atmosphere, v.24 no.2, 2014년, pp.245 - 251

이선란 (서울대학교 해양연구소) , 박선영 (경북대학교 해양학과) , 박미경 (서울대학교 해양연구소) , 조춘옥 (서울대학교 해양연구소) , 김재연 (서울대학교 해양연구소) , 김지윤 (서울대학교 해양연구소) , 김경렬 (광주과학기술원 기초교육학부)

Abstract ▼ AI-Helper

Statistical trajectory analysis has been widely used to identify potential source regions for chemically and radiatively important chemical species in the atmosphere. The most widely used method is a statistical source-receptor model developed by Stohl (1996), of which the underlying principle is that elevated concentrations at an observation site are proportionally related to both the average concentrations on a specific grid cell where the observed air mass has been passing over and the residence time staying over that grid cell. Thus, the method can compute a residence-time-weighted mean concentration for each grid cell by superimposing the back trajectory domain on the grid matrix. The concentration on a grid cell could be used as a proxy for potential source strength of corresponding species. This technical note describes the statistical trajectory approach and introduces its application to estimate potential source regions of $CO_2$ enhancements observed at Korean Global Atmosphere Watch Observatory in Anmyeon-do. Back trajectories are calculated using HYSPLIT 4 model based on wind fields provided by NCEP GDAS. The identified $CO_2$ potential source regions responsible for the pollution events observed at Anmyeon-do in 2010 were mainly Beijing area and the Northern China where Haerbin, Shenyang and Changchun mega cities are located. This is consistent with bottom-up emission information. In spite of inherent uncertainties of this method in estimating sharp spatial gradients within the vicinity of the emission hot spots, this study suggests that the statistical trajectory analysis can be a useful tool for identifying anthropogenic potential source regions for major GHGs.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 기술 논문에서는 이 역궤적 통계 분석법에 대해서 상세히 소개하고, 이 방법을 안면도 기후변화감시센터(36.53ºN, 126.32ºE)에서 연속 관측한 이산화탄소(CO2)의 농도에 적용하여 이산화탄소 오염농도에 기여한 잠재 배출원 지역을 규명하는 연구의 기초를 만들고자 한다.
본 기술 논문은, 대기 중 화학 성분들의 연속 관측 자료로부터 가능한 오염 배출원 지역을 추정하기 위해 역궤적 모델을 통계적으로 분석하는 방법을 소개하였다. 본 방법에 따라 결정된 공기괴 역궤적의 지역별, 계절별 체류시간 분포는 관측소의 종관 기상 패턴과 관측소에 영향을 주는 주요 공기괴의 이동경로를 이해하는 데 도움을 준다.

가설 설정

이 통계 방법은 안면도 지역의 배경대기 농도가 정규분포를 이룬다는 가정 하에, 이 정규분포의 평균에서 ± 2.5σ 이상 벗어나는 값들을 반복적으로 제거하여 배경농도를 구하는 것이다.

제안 방법

HYSPLIT 모델을 이용하여 관측 기간 동안 관측소에 도달하는 역궤적(trajectory k)을 구할 때, 단일 역궤적의 불확실성을 줄이는 방법으로 관측소를 포함하는 격자(격자 길이(dg) = 0.5º)의 4개 모퉁이 지점에 도달하는 역궤적들을 함께 구하여 이용한다.
2에 계절별로 도시하였다. 계절적인 종관 기상의 변화 양상을 반영하기 위하여 모든 높이에서의 역궤적을 포함하여 체류시간을 계산하였다. 이와 같은 체류시간 분석과 도시는 관측점에 도달하는 공기괴들의 주요 이동경로와 함께 관측되는 물질들의 가능 배출원에 대한 일차적 정보를 준다.
32ºE)에서 연속 관측한 이산화탄소(CO₂)의 농도에 적용하여 이산화탄소 오염농도에 기여한 잠재 배출원 지역을 규명하는 연구의 기초를 만들고자 한다. 다음 이어지는 2.1절, 2.2절과 2.3절에서는 HYSPLIT 모델을 이용한 역궤적 계산, 상승 농도에 대응하는 시각에 안면도에 도달한 HYSPLIT 역궤적들의 체류시간 통계, 이산화탄소 상승 농도와 체류시간의 결합을 통한 잠재적 지역(격자별) 배출 강도 추정 방법에 대해서, 각각 서술하였다.
본 연구에서는 HYSPLIT의 역궤적 경로와 입자 확산 모형(FLEXPART)의 입자 이동 경로가 500m 고도에서 가장 잘 일치한다는 점을 고려하여 500m를 역궤적 모델의 출발점 고도로 정하였다(Li et al., 2013). 공기괴 이동 중 상부 대기 및 타 지역 공기괴와의 혼합/확산의 영향을 최소화하고, 지표 오염 지역의 영향만이 반영될 수 있도록 하고자, 역궤적의 고도가 통과 지역의 경계면 고도보다 높을 경우, 이어지는 체류시간 계산 및 배출원 지역 추정에서 그 공기괴 역궤적의 격자를 제외하였다.
본 연구에서는 역궤적이 통과하는 지역을 0.5º × 0.5º의 격자로 구분하고, 각 격자에 대해서 역궤적이 통과한 경로길이와 속도를 고려하여 체류시간을 구하였다(Ashbaugh, 1983; Poirot and Wishinski, 1986).
2010년도 안면도 기후변화감시센터에 도달한 역궤적들의 체류시간을 계절별로 계산한 결과, 안면도에 도달한 공기괴는 대부분의 계절에서 중국 동북부 지역의 영향을 받고 있으며, 여름철에는 깨끗한 북 태평양기단의 영향하에 있는 것으로 나타났다. 지역(격자)별 배출강도는 산출된 체류시간과 2010년 안면도에서 연속 관측한 이산화탄소의 농도 분포 중 오염농도를 결합하여 추정하였다. 그 결과, 안면도의 이산화탄소 오염농도는 주로 중국 북경인근과 중국 북부 국경지역의 영향에 의한 것으로 나타났다.

대상 데이터

HYSPLIT 모델에 사용된 기상장은 NCEP(National Centers for Environmental Prediction) GDAS (Global Data Assimilation System)에서 제공하는 GDAS1 모델 출력 기상장으로, 공간 해상도는 1º × 1º이고, 시간 간격은 3시간이다.
본 연구에서는 앞서 기술된 역궤적 모델 통계 분석법을 안면도 기후변화감시센터에서 비분산형적외선 분광기(NDIR)를 이용해 연속 관측한 대기 중 이산화탄소 농도의 1시간 평균자료 중 2010년 일년간의 자료에 적용하였다. 관측 자료로부터 이산화탄소의 지역 배경대기 값(regional background concentrations)을 결정하기 위해, 현재 Advanced Global Atmospheric Gases Experiment (AGAGE)와 같은 대기 질 연속 관측 및 모니터링을 위한 국제 협력 연구진들에서, 긴 수명의 온실기체들의 배경 값 결정에 광범위하게 응용되고 있는 통계적인 방법을 사용하였다(O’Doherty et al.

이론/모형

Figure 3은 안면도 기후변화감시센터에서 연속 관측한 2010년 이산화탄소 시계열 자료를 보여준다. AGAGE 통계법에 따라 결정된 배경농도와 이로부터 분리된 상승농도, 즉 오염농도가 제시되었다. 이 오염농도와 상응하는 시기의 역궤적 체류시간 결과를 결합하여 얻은 배출강도 식 (4)는 Fig.
관측 자료로부터 이산화탄소의 지역 배경대기 값(regional background concentrations)을 결정하기 위해, 현재 Advanced Global Atmospheric Gases Experiment (AGAGE)와 같은 대기 질 연속 관측 및 모니터링을 위한 국제 협력 연구진들에서, 긴 수명의 온실기체들의 배경 값 결정에 광범위하게 응용되고 있는 통계적인 방법을 사용하였다(O’Doherty et al., 2001).
관측자료와 체류시간을 이용한 격자 별 배출강도 추정을 위하여 Seibert et al. (1994)에 의해 제시된 방법에 따라 각 격자(i, j)에 대하여 다음의 평균 농도를 구하였다.
본 연구의 역궤적 분석은 HYSPLIT-4 모델을 이용하여 계산한다(e.g., Draxler and Hess, 2004). HYSPLIT 모델에 사용된 기상장은 NCEP(National Centers for Environmental Prediction) GDAS (Global Data Assimilation System)에서 제공하는 GDAS1 모델 출력 기상장으로, 공간 해상도는 1º × 1º이고, 시간 간격은 3시간이다.

성능/효과

본 분석은 인위적인 오염농도에 적용하기 때문에, 해양을 통과하는 역궤적의 경로는 고려하지 않았다. 결과에서 보듯이, 높은 배출 강도를 보이며 주요 배출원으로 추정되는 지역은 중국 북경 인근의 산업화 지역과 북부 국경 지역이다. 특히 중국 북부지역은 겨울철 안면도에 도달하는 역궤적의 주요 경로(Fig.
지역(격자)별 배출강도는 산출된 체류시간과 2010년 안면도에서 연속 관측한 이산화탄소의 농도 분포 중 오염농도를 결합하여 추정하였다. 그 결과, 안면도의 이산화탄소 오염농도는 주로 중국 북경인근과 중국 북부 국경지역의 영향에 의한 것으로 나타났다. 본 연구는, 공기괴 역궤적 모델의 통계 분석이 다양한 배출원을 가지고 있는 이산화탄소에 대해서도 장거리 배출원 지역을 추정하는데 유용하게 활용될 수 있음을 보임에 따라, 이산화탄소뿐 아니라 인위적 생성원을 갖는 주요 화학물질들의 오염 배출원의 가능한 지역적 위치를 추정하는 데 응용될 수 있음을 제시한다.
또한 본 기술의 주요 적용 물질들인 이산화탄소와 메탄 등은 다양한 산업분야와 인간 문명 활동 전반에 걸쳐 배출되고 있어, 특정 산업 및 생산공정과 관련된 point sources를 가지는 것이 아니기 때문에, 1º × 1º의 공간 해상도는 배출원 추정을 위한 충분히 유용한 정보를 제공할 수 있다.
본 기술 논문은, 대기 중 화학 성분들의 연속 관측 자료로부터 가능한 오염 배출원 지역을 추정하기 위해 역궤적 모델을 통계적으로 분석하는 방법을 소개하였다. 본 방법에 따라 결정된 공기괴 역궤적의 지역별, 계절별 체류시간 분포는 관측소의 종관 기상 패턴과 관측소에 영향을 주는 주요 공기괴의 이동경로를 이해하는 데 도움을 준다. 2010년도 안면도 기후변화감시센터에 도달한 역궤적들의 체류시간을 계절별로 계산한 결과, 안면도에 도달한 공기괴는 대부분의 계절에서 중국 동북부 지역의 영향을 받고 있으며, 여름철에는 깨끗한 북 태평양기단의 영향하에 있는 것으로 나타났다.
이와 같은 배출원 지역 추정의 정확성은 높은 배출강도를 보이는 지역의 산업구조 및 인구 밀도 등을 모두 고려하여 검증될 필요가 있다. 현재의 분석 결과에 따르면, 안면도에서 관측되는 이산화탄소 오염농도의 주요 배출원은 중국 북경과 북부 국경 지역으로 판단된다. 한편 중국 주요 산업 지역인 양쯔 강 주변의 동남부 해안 지역의 배출강도가 낮은 것은, 안면도에 도달하는 공기괴들이 중국의 중북부 지역에 한정되어 있어 안면도의 오염농도에 대한 영향을 미치지는 않지만, 동남부 해안 지역이 이산화탄소의 배출원이 될 가능성은 배제할 수 없음을 보여준다.

후속연구

그 결과, 안면도의 이산화탄소 오염농도는 주로 중국 북경인근과 중국 북부 국경지역의 영향에 의한 것으로 나타났다. 본 연구는, 공기괴 역궤적 모델의 통계 분석이 다양한 배출원을 가지고 있는 이산화탄소에 대해서도 장거리 배출원 지역을 추정하는데 유용하게 활용될 수 있음을 보임에 따라, 이산화탄소뿐 아니라 인위적 생성원을 갖는 주요 화학물질들의 오염 배출원의 가능한 지역적 위치를 추정하는 데 응용될 수 있음을 제시한다.
따라서, 배경농도 산출과 관련된 복합적인 논의는 본 기술 논문의 범위를 벗어나므로 자세히 언급 하지 않았다. 하지만 향후 정량적인 이산화탄소 배출량 산정을 위해서는 정확한 배경농도 산출이 중요하기 때문에, 현재 안면도와 같은 지역급 관측점들에서의 자연적 온실기체 배경농도 결정에 대한 다양한 연구가 진행중이며, 본 연구진도 이에 대한 추가적인 연구 결과 발표를 준비 중이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	단일 궤적 추정 모델의 장단점은 무엇인가?	공기괴 역궤적 분석은 대기 중 화학 관측 물질의 농도 상승과 관측 물질의 주요 배출원을 이해하는 데 유용하게 활용되고 있다. 역궤적 분석의 대표적인 도구로 단일 궤적 추정 모델이 꾸준히 사용되고 있는데 이는 단일 궤적 추정모델이 대기 경계층의 난류를 표현함에 있어 오차를 유발할 수 있는 단점에도 불구하고, 계산 속도가 빠르고 운영이 비교적 쉽다는 장점이 있기 때문이다. 그리고 HYSPLIT 모델(HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory model, www.
	군집 분석이란 무엇인가?	, 2008). 군집 분석은 관측 지점에 도달하는 역궤적의 이동경로와 속도를 기준으로 역궤적을 비슷한 몇 개의 군집으로 나누어, 각 군집에 포함된 역궤적의 시간과 상응하는 시간에 관측된 물질 농도의 상관성을 비교하여 특이한 농도를 보였던 시기의 공기괴 이동경로와 배출원 지역의 방향과 같은 대략적 정보를 얻는 방법이다. 이 방법은 역궤적 군집과 오염 농도(pollution event concentration)를 연관시킬 수는 있지만 배출원들의 지역적 위치를 추정하기는 어려운 단점이 있다.
	군집 분석의 단점은 무엇인가?	군집 분석은 관측 지점에 도달하는 역궤적의 이동경로와 속도를 기준으로 역궤적을 비슷한 몇 개의 군집으로 나누어, 각 군집에 포함된 역궤적의 시간과 상응하는 시간에 관측된 물질 농도의 상관성을 비교하여 특이한 농도를 보였던 시기의 공기괴 이동경로와 배출원 지역의 방향과 같은 대략적 정보를 얻는 방법이다. 이 방법은 역궤적 군집과 오염 농도(pollution event concentration)를 연관시킬 수는 있지만 배출원들의 지역적 위치를 추정하기는 어려운 단점이 있다.

참고문헌 (18)

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표제어: PCR

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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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