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문제 정의
- SAPRC과 CB 화학메커니즘 적용에 따른 대기질 모델링 결과 차이에 대한 연구는 CMAQ 모델을 중심으로 국외에서 다양하게 시도되어 왔다. 이러한 연구는 특정 지역 및 대기오염물질의 모델링 정확도를 향상시킬 수 있는 적절한 화학메커니즘 선택에 대한 정보를 제공해준다. Luecken et al.
제안 방법
- 따라서 본 연구에서는 CMAQ을 이용하여 기존의 연구와는 달리 계절별 장기간의 모델링을 통해 CB05와 SAPRC99 화학메커니즘 적용에 따른 평균적인 모델결과 차이를 정량적으로 분석하였다. 연구대상 영역은 우리나라 약 절반의 인구가 거주하고 대기오염도가 높은 수도권지역이며, 대상 물질은 화학메커니즘 선택에 따른 영향이 크고 대표적인 광화학대기오염물질로 수도권지역에서 고농도가 빈빈히 나타나는 오존(O3)으로 하였다.
- 계절별 대표기간을 선정하기 위해 수도권 지역 내 위치한 ASOS(Automatic Synoptic Observation System) 15개 지점에서 관측된 기상자료와 도시대기질측정망 130개 지점에서 수집된 대기오염물질 농도 자료를 분석하였다. 장마, 태풍, 황사현상과 같은 비정기적이며 단기간에 오존농도 변화가 크게 나타날 수 있는 기간은 제외하였으며, 계절의 오존농도 특징이 뚜렷하면서도 다양한 기상현상으로 인한 농도변화가 포함되는 기간을 선정하였다.
- org/cmaq/). 본 연구에서 수행한 CMAQ 모델링의 초기/경계조건은 CMAQ 모델 내 제공되는 대기오염물질 프로파일 자료(Stockwell et al., 1990)와 상위 도메인의 모델 결과를 입력으로 하는 ICON/BCON 프로세스를 통해 생성하였다. CMAQ 모델의 기상입력자료는 WRF(Weather Research Forecast ver.
- EXP-SP99는 SAPRC99 화학메커니즘이 적용된 실험으로 ‘saprc99_ae5_aq’ 옵션을 선택하였고, EXP-CB05는 CB05 화학메커니즘이 적용된 실험으로 톨루엔 관련 화학메커니즘이 업데이트된 ‘cb05tucl_ae5_aq’를 선택하였다.
- , 2006) 모델을 이용하였다. 식생분포, 식종, 배출계수 등이 입력자료로 이용되었으며, 인위적, 자연적 배출량은 SAPRC99 화학 메커니즘에 대하여 화학종을 재분류하였다. 자연배출량 산정과 점오염원에 수직 할당을 위해 기상자료가 입력되었다.
- 본 연구의 목적인 CMAQ 모델의 화학메커니즘 선택에 따른 오존농도의 차이를 분석하기 위해 SAPRC99와 CB05을 각각 적용하여 CMAQ 모델링 실험(EXP-SP99와 EXP-CB05)을 구성하였다. EXP-SP99는 SAPRC99 화학메커니즘이 적용된 실험으로 ‘saprc99_ae5_aq’ 옵션을 선택하였고, EXP-CB05는 CB05 화학메커니즘이 적용된 실험으로 톨루엔 관련 화학메커니즘이 업데이트된 ‘cb05tucl_ae5_aq’를 선택하였다.
- 본 연구에서 설정한 두 실험(EXP-SP99와 EXP-CB05)을 통해 얻어진 수도권 도메인의 계절별 오존농도(1시간 평균값) 모델링 결과를 정량적으로 비교 평가하였다. 모델값의 정확도 평가를 위해 주요 통계지표(Mean Bias, MB; Mean Absolute Gross Error, MAGE; Mean Normalized Bias, MNB; Mean Normalized Gross Error, MNGE; Unpaired Peak prediction Accuracy, UPA)(Yu et al.
- 본 연구에서는 CMAQ 모델을 이용하여 수도권지역을 대상으로 계절별 SAPRC99와 CB05 화학메커니즘 적용에 따른 오존농도의 차이를 정량적으로 비교하였다. 두 실험(EXP-SP99와 EXP-CB05)간 평균 농도차이는 고농도 오존현상이 빈번한 여름철에 가장 뚜렷하였고, SAPRC99를 적용한 모델결과가 CB05를 적용한 것 보다 평균적으로 약 3 ppb 정도 오존농도가 높았다.
- 특히 오존농도 구간별 화학메커니즘 적용 결과 비교에서는 SAPRC99 화학메커니즘의 적용이 오존 고농도 현상에 대한 CMAQ모델의 과소모의 경향을 보완해줄 수 있음을 보여주었다. 공간적으로는 오존의 광화학 생성이 활발한 1500 LST에 수도권 남부지역과 인천 앞바다 해상에서 SAPRC99가 CB05와 비교하여 최대 7 ppb까지 오존농도를 높게 모의하였다. 여름을 제외한 나머지 계절에 대해서는 SAPRC99와 CB05간 오존농도 차이가 적어 화학메커니즘 선택이 오존농도 결과 해석에 중요한 변수로 작용하지는 못할 것으로 판단된다.
대상 데이터
- 따라서 본 연구에서는 CMAQ을 이용하여 기존의 연구와는 달리 계절별 장기간의 모델링을 통해 CB05와 SAPRC99 화학메커니즘 적용에 따른 평균적인 모델결과 차이를 정량적으로 분석하였다. 연구대상 영역은 우리나라 약 절반의 인구가 거주하고 대기오염도가 높은 수도권지역이며, 대상 물질은 화학메커니즘 선택에 따른 영향이 크고 대표적인 광화학대기오염물질로 수도권지역에서 고농도가 빈빈히 나타나는 오존(O3)으로 하였다.
- 모델링 기간은 CMAQ 모델의 SAPRC99와 CB05 화학메커니즘의 평균적인 오존 모사능력 비교를 위해 2012년 사계절을 대상으로 각각 20일씩 선정하였다. 계절별 대표기간을 선정하기 위해 수도권 지역 내 위치한 ASOS(Automatic Synoptic Observation System) 15개 지점에서 관측된 기상자료와 도시대기질측정망 130개 지점에서 수집된 대기오염물질 농도 자료를 분석하였다.
- 모델링 기간은 CMAQ 모델의 SAPRC99와 CB05 화학메커니즘의 평균적인 오존 모사능력 비교를 위해 2012년 사계절을 대상으로 각각 20일씩 선정하였다. 계절별 대표기간을 선정하기 위해 수도권 지역 내 위치한 ASOS(Automatic Synoptic Observation System) 15개 지점에서 관측된 기상자료와 도시대기질측정망 130개 지점에서 수집된 대기오염물질 농도 자료를 분석하였다. 장마, 태풍, 황사현상과 같은 비정기적이며 단기간에 오존농도 변화가 크게 나타날 수 있는 기간은 제외하였으며, 계절의 오존농도 특징이 뚜렷하면서도 다양한 기상현상으로 인한 농도변화가 포함되는 기간을 선정하였다.
데이터처리
- 본 연구에서 설정한 두 실험(EXP-SP99와 EXP-CB05)을 통해 얻어진 수도권 도메인의 계절별 오존농도(1시간 평균값) 모델링 결과를 정량적으로 비교 평가하였다. 모델값의 정확도 평가를 위해 주요 통계지표(Mean Bias, MB; Mean Absolute Gross Error, MAGE; Mean Normalized Bias, MNB; Mean Normalized Gross Error, MNGE; Unpaired Peak prediction Accuracy, UPA)(Yu et al., 2006; Zhang et al., 2006)를 이용하였고 검증결과를 Table 2에 나타내었다.
이론/모형
- , 1990)와 상위 도메인의 모델 결과를 입력으로 하는 ICON/BCON 프로세스를 통해 생성하였다. CMAQ 모델의 기상입력자료는 WRF(Weather Research Forecast ver. 3.5) 모델링을 통해 계산된 시간/격자별 기상자료(기온, 풍향, 풍속, U, V, PBL, 등)를 전처리프로세스인 MCIP(Meteorology-Chemistry Interface Processor ver. 4.1)에 입력하여 생성하였으며, 상세한 WRF 모델링 구성은 NIER(2014)에 기술되어 있다.
- 인위적 배출량 처리는 SMOKE(Sparse Matrix Operator Kernel Emissions) 모델을 이용하였으며, 점, 선, 면 배출량은 국내에 대하여는 국립환경과학원 제공의 CAPSS(Clean Air Policy Support System)를, 중국 등 국외에 대하여는 MICS-Asia(Model Inter-Comparison Study for Asia) 자료를 이용하였다. CAPSS 자료의 경우 SMOKE 입력 형식으로의 전환을 위하여 KEI-EIPS(Korea Environment Institute-Emissions InventoryPreprocessing System; KEI, 2006)을 활용하였으며, 국내 SCC(Source Classification Code)와 EPA의 SCC를 매핑하여 시·공간 할당 및 화학종 분류를 수행하였다.
- CAPSS 자료의 경우 SMOKE 입력 형식으로의 전환을 위하여 KEI-EIPS(Korea Environment Institute-Emissions InventoryPreprocessing System; KEI, 2006)을 활용하였으며, 국내 SCC(Source Classification Code)와 EPA의 SCC를 매핑하여 시·공간 할당 및 화학종 분류를 수행하였다.
- CAPSS 자료의 경우 SMOKE 입력 형식으로의 전환을 위하여 KEI-EIPS(Korea Environment Institute-Emissions InventoryPreprocessing System; KEI, 2006)을 활용하였으며, 국내 SCC(Source Classification Code)와 EPA의 SCC를 매핑하여 시·공간 할당 및 화학종 분류를 수행하였다. 자연 배출량의 산정을 위하여는 MEGAN(Model of Emi-ssions of Gases and Aerosols from Nature; Guenther et al., 2006) 모델을 이용하였다. 식생분포, 식종, 배출계수 등이 입력자료로 이용되었으며, 인위적, 자연적 배출량은 SAPRC99 화학 메커니즘에 대하여 화학종을 재분류하였다.
성능/효과
- Table 1은 각 계절별 선정된 CMAQ 모델링 기간을 제시한 것으로 기간 중 측정된 오존농도와 기온 및 강수 정보를 간략히 보여준다. 일 최고 1시간 평균 오존농도의 경우, 봄과 여름에 50 ppb 이상의 상대적 고농도가 나타났고 특히, 여름 사례기간에는 오존주의보(120 ppb h-1 이상) 발령일수가 4일(6/18, 6/21, 6/23, 6/24), 대기환경 기준 초과일(1시간 평균 기준 100 ppb 이상)은 15일로 고농도현상이 빈번하였다. 이는 높은 평균기온과 적은 강수현상의 영향으로 설명할 수 있다.
- 0 ms-1). 하지만 평균적 농도수준이 높고(여름 관측평균 오존농도 37.6 ppb), 오존 고농도가 빈번히 관측되었던 여름은 EXP-SP99와 EXP-CB05 모두 음의 MB를 나타내었고 특히, EXP-CB05에서 과소모의 경향이 뚜렷하였다(1시간 평균 오존농도 MB: EXP-SP99 0.2ppb, EXP-CB05 3.3 ppb).
- 2 ppb의 큰 차이를 보였다. EXP-SP99가 EXP-CB05와 비교해 측정값과 비슷하며 적은 평균 MB값이 나타났으나 오차 통계지표에서는 반대의 경향을 보였다(MNBE, MNGE에서 EXP-SP99가 EXP-CB05와 비교해 3~11% 높음). 이러한 결과는 특정 화학메커니즘의 선택에 대한 모델링 적합도 평가가 검증 통계지표에 따라 달라 질 수 있음을 보여준다.
- 1 ppb 차이), 통계검증 결과도 두 실험간 차이가 비슷하였다(MB 1 ppb, 오차 통계지표 1% 범위 이내). 평균 오존농도가 가장 낮은 겨울은 봄, 여름과는 반대로 EXP-SP99가 EXP-CB05보다 0.4 ppb 낮게 모의하였고 MNB와 MNGE에서도 약 2~4% 정도 낮은 오차를 보여 SAPRC99 화학메커니즘이 측정값의 변화를 상대적으로 잘 재현하였음 알 수 있다.
- 67 수준이었다. 봄과 여름의 경우, 두 실험 모두 비교적 높은 농도값(약 50 ppb 이상)에 대한 모델의 과소모의 경향이 뚜렷하고 그 정도는 EXP-CB05가 EXP-SP99보다 더 크게 나타났다. 반면 가을과 겨울은 저농도 구간(약 0~30 ppb)에 대한 과대모의 경향이 크게 나타났으나 두 실험간 차이는 적었다.
- UPA 값은 모델링영역 내 최고농도에 대한 모델의 모사능력을 평가할 수 있는 수치이다. 봄과 여름에 대해 CMAQ 모델이 일 최고 오존농도를 과소모의 하는 경향(음의 UPA 값)을 보였고(여름 EXP-SP99만 제외) EXP-CB05가 EXPSP99보다 봄과 여름에 대해 각각 6%, 12% 정도 더 낮은 UPA 값을 보여 과소모의 경향이 더 크게 나타났다.
- 일 최고 8시간 평균 오존농도에 대한 평가에서도 계절별 오존 농도수준에 따라 과대/과소모의 경향이 다르게 나타났다. Fig.
- 오존농도 구간은 측정된 일 최고 8시간 평균농도를 기준으로 40 ppb 이하, 40-60 ppb, 60-75 ppb, 75 ppb 초과로 구분하였다. 사계절 공통적으로 40 ppb 이하의 저농도에서 CMAQ 모델이 측정값보다 과대모의 하는 경향(MNB 31~54%)을 보였고, 농도수준이 높아질수록 과소모의 하는 경향(최대 36%, EXP-CB05, 봄사례)이 뚜렷하였다. 이러한 저농도/고농도 오존구간에서 나타난 CMAQ 모델의 과대/과소 모의하는 경향은 여러 CMAQ 모델평가 연구에서 이미 제시된 바 있다(Appel et al.
- 오존농도 구간에 따른 CMAQ 모델의 과소/과대모의 경향과 함께 EXP-SP99와 EXP-CB05 실험에 따른MNB 값도 계절과 농도수준에 따라 다르게 나타났다. 여름사례의 경우, CMAQ 과대모의 구간(< 40 ppb)에서는 EXP-CB05 보다 EXP-SP99의 MNB가 크게 나타났고, 과소모의 구간(> 60 ppb)에서는 EXP-SP99에서 오존농도가 상대적으로 높게 계산되어 MNB 값이 적었다.
- 여름사례의 경우, CMAQ 과대모의 구간(< 40 ppb)에서는 EXP-CB05 보다 EXP-SP99의 MNB가 크게 나타났고, 과소모의 구간(> 60 ppb)에서는 EXP-SP99에서 오존농도가 상대적으로 높게 계산되어 MNB 값이 적었다. 반면 겨울사례는 EXP-CB05 보다 EXP-SP99에서 오존 농도가 낮게 계산되었고 여름 사례와 비교해 농도 구간별 MNB 값의 차이도 반대 경향을 보였다. 이는 SAPRC99와 CB05가 기온/기압 조건에 따라 다른 반응 상수를 제공하기 때문으로 모델링 결과가 다르게 나타날 수 있음을 보여준다.
- 본 연구에서는 CMAQ 모델을 이용하여 수도권지역을 대상으로 계절별 SAPRC99와 CB05 화학메커니즘 적용에 따른 오존농도의 차이를 정량적으로 비교하였다. 두 실험(EXP-SP99와 EXP-CB05)간 평균 농도차이는 고농도 오존현상이 빈번한 여름철에 가장 뚜렷하였고, SAPRC99를 적용한 모델결과가 CB05를 적용한 것 보다 평균적으로 약 3 ppb 정도 오존농도가 높았다. 이러한 여름철 SAPRC99의 고농도 모의경향은 일 최고 농도에 대한 비교에서도 유사하게 나타났다.
- 이러한 여름철 SAPRC99의 고농도 모의경향은 일 최고 농도에 대한 비교에서도 유사하게 나타났다. 특히 오존농도 구간별 화학메커니즘 적용 결과 비교에서는 SAPRC99 화학메커니즘의 적용이 오존 고농도 현상에 대한 CMAQ모델의 과소모의 경향을 보완해줄 수 있음을 보여주었다. 공간적으로는 오존의 광화학 생성이 활발한 1500 LST에 수도권 남부지역과 인천 앞바다 해상에서 SAPRC99가 CB05와 비교하여 최대 7 ppb까지 오존농도를 높게 모의하였다.
- CMAQ 모델의 화학메커니즘 선택에 따른 다양한 계절별/지역적 오존농도 차이는 지역 간의 오존/전구물질농도 수준 차이, VOC/NOx 배출의 차이, 기상조건의 차이 등이 원인이 될 수 있다. 따라서 연구목적, 모델링기간 및 대상지역을 고려한 화학메커니즘의 적절한 선택은 오존 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서 제시한 계절별 SAPRC99, CB05 화학 메커니즘에 따른 CMAQ 모델의 수도권 오존예측 특성은 국내 대기질 진단 및 개선과 관련된 대기질 모델링의 올바른 결과해석을 위한 참고자료로 활용될 수 있으리라 기대한다.
후속연구
- 공간적으로는 오존의 광화학 생성이 활발한 1500 LST에 수도권 남부지역과 인천 앞바다 해상에서 SAPRC99가 CB05와 비교하여 최대 7 ppb까지 오존농도를 높게 모의하였다. 여름을 제외한 나머지 계절에 대해서는 SAPRC99와 CB05간 오존농도 차이가 적어 화학메커니즘 선택이 오존농도 결과 해석에 중요한 변수로 작용하지는 못할 것으로 판단된다.
- 따라서 연구목적, 모델링기간 및 대상지역을 고려한 화학메커니즘의 적절한 선택은 오존 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서 제시한 계절별 SAPRC99, CB05 화학 메커니즘에 따른 CMAQ 모델의 수도권 오존예측 특성은 국내 대기질 진단 및 개선과 관련된 대기질 모델링의 올바른 결과해석을 위한 참고자료로 활용될 수 있으리라 기대한다.
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