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문제 정의
- 이러한 제주지역은 지속적인 인구 및 관광객 증가, 도시팽창(발달) 및 차량 급증 등으로 인해 향후 점차적으로 미세먼지의 영향이 커질 것으로 예상되는 바, 본 연구에서는 이 지역의 미세먼지(PM10)와 국지기상의 장기변화 경향 및 시·공간적 특성을 파악하고 장기간 동안 농도변화에 영향을 주는 국지기상의 특성을 상세하게 살펴보았다.
가설 설정
- , 2013). 일반적으로 장거리수송에 따른 PM10 농도 증가는 자유대류권(free troposphere)에서 빈번하게 나타나므로, 비교적 높은 고도에 위치한 배경지점에서 관측된 PM10은 LRT 오염원에 의해 크게 영향을 받음을 가정할 수 있으며, 국지지역(예, 도심 내륙)에서의 PM10 농도변화는 장거리수송에 의한 영향과 거의 상관관계가 없음을 가정한다(Jaffe et al., 2003; Timonen, 2013). 하지만 본 연구의 대상지역인 제주도는 자유대류권에 위치한 대기질 배경 측정지점이 없는 관계로 국가배경측정소인 고산지점(도심 지점으로부터 약 40 km로 떨어진 지점)을 배경 측정지점으로 선정하여 도심 측정지점인 이도동 및 연동(제주시) 그리고 동홍동 지점(서귀포시)과 비교·분석하였다.
제안 방법
- , 2004). 대기질 측정지점(총 4 지점) 중 이도동과 동홍동은 각각 13년과 12년의 PM10에 대해 MK 검정을 수행하였고, 고산의 경우는 이용된 자료의 기간이 너무 짧고 연속성이 없어서 대기환경연보(KMOE: Korean Ministry of Environment, 2002~2014)의 월평균 PM10 자료를 이용하여 MK 검정을 수행하였다. 그러나 연동지점은 시간별 측정 자료와 대기환경연보의 월자료 모두 자료기간이 너무 짧아 MK 검정에서 제외하였다.
- 대상지역 고농도 PM10의 특성을 자세히 살펴보기 위하여, 연구기간 PI과 PII에 대해 황사예보 발표기준 중에서 짙은 황사(1시간 평균 400~800 μg/m3) 이상의 농도 자료를 6개 구간으로 나누어 각각의 빈도 패턴을 분석하였다(Fig. 4).
- 이러한 제주지역은 지속적인 인구 및 관광객 증가, 도시팽창(발달) 및 차량 급증 등으로 인해 향후 점차적으로 미세먼지의 영향이 커질 것으로 예상되는 바, 본 연구에서는 이 지역의 미세먼지(PM10)와 국지기상의 장기변화 경향 및 시·공간적 특성을 파악하고 장기간 동안 농도변화에 영향을 주는 국지기상의 특성을 상세하게 살펴보았다. 또한 대상지역 PM10 농도 수준에 대한 국지 배출 또는 장거리수송의 기여도를 분석하였다.
- 일기유형에 따른 PM10 농도변화를 살펴보기 위해 이용된 일기 유형의 자료는 제주지역 종관기상관측시스템(ASOS: Automated Synoptic Observing System)에서만 제공하는 기상현상표를 근거로 하였으며, 일기유형 관측지점은 ASOS인 S1(제주지방기상청), S3(서귀포기상대), S4(고산기상대) 3 지점이다(S2는 ASOS 지점이 아니므로 제외). 또한 일기유형은 전체 8개의 카테고리 즉, 전운량이 8할 이하인 맑음(clear) 및 9할 이상인 흐림(cloud) (Oh et al., 2004), 그리고 황사(dust), 강수(precipitation), 안개(fog), 연무(haze), 박무(mist), 천둥 및 번개(thun-der and lighting)로 분류하고 각 일기유형별 발생하는 모든 시간대의 자료를 분석에 이용하였다(Lee et al., 2013).
- 한편, 상대습도는 S2 지점에서 일사량은 S2와 S3 지점에서 각각 자료 부재로 인해 분석에서 제외하였다. 본 연구에서는 대상지역 PM10 농도변화의 특성을 상세하게 분석하기 위하여 연무발생 빈도(기상연보 자료 이용)가 증가하기 시작하는 2007년을 기점(2007년 이전에는 대부분 지점에서 2회 이하, 2007년 이후에는 약 4~31회 발생, 그림 제외)으로 전체 연구기간(2001~2013년)을 Period I (PI, 2001~2006년)과 Period II (PII, 2007~2013년)로 분류하였다.
- 본 연구에서는 제주지역의 미세먼지(PM10)와 국지기상의 장기변화(2001~2013년 동안) 경향을 연변화 및 월변화를 통해 분석하였다. PM10 분석은 대기질 측정지점(이도동, 연동, 동홍동, 고산)에서 측정된 PM10 자료를 이용하였으며, 국지기상 분석은 대기질 측정지점에서 가장 가까운 기상관측지점(S1, S2, S3, S4)의 기상요소(기온, 강수량, 풍속, 일사량, 상대습도) 자료를 이용하였다.
- 본 연구에서는 총 13년간의 연구기간을 PI (2001~2006년)과 PII (2007~2013년)으로 구분하여 제주지역 미세먼지(PM10)와 국지기상의 장기변화 경향을 분석하고(연변화 및 월변화), 장기간 동안의 농도변화와 관련된 국지기상의 특성을 면밀히 살펴보았다. 전반적으로, 제주지역 PM10의 장기변동은 미세하게 감소하는 경향이었지만, PI 기간보다 PII 기간으로 올수록 고농도 PM10이 자주 관측되는 추세였다.
- 연구기간에 제주지역 PM10 농도변화와 관련된 국지기상의 특성을 면밀히 살펴보기 위하여 PM10과 기상요소와의 상관관계(Table 3), 일기유형에 따른 PM10 농도 변화(Table 4), 그리고 PM10 농도 수준에 대한 장거리수송의 기여도(Table 5)를 분석하였다. 여기서 이용된 기상요소는 2장에서 설명한 바와 같이 대기오염물질 측정지점에서 가장 가까운 4 지점의 기상관측지점으로부터 수집된 자료이다.
- 이외에도, 연구기간을 두 기간(PI과 PII)으로 나누어 고농도 PM10의 빈도 변화를 상세하게 알아보기 위하여 황사 예보기준 중 짙은 황사 기준치(1시간 평균 400~800 μ g/m3)와 그 이상의 농도에 대해 전체를 6개 구간(400~600 μg/m3, 600~800 μg/m3, 800~1000 μg/m3, 1000~1200 μg/m3, 1200~1400 μg/m3, 1400 μg/m3 이상)으로 나누어 분석하였다.
- 제주지역 내 도심대기 중 PM10 농도변화에 영향을 주는 기상조건을 면밀히 살펴보기 위하여 도심 측정지점에 대해 PM10의 장거리수송(LRT: Long-range transport)의 효과를 간접적으로 살펴보았다. 이러한 분석은 여러 선행연구에서 이용되고 있는 단순 선형 회귀방법에 기초로 하여 적용하였다(Ahmed et al.
- 하지만 본 연구의 대상지역인 제주도는 자유대류권에 위치한 대기질 배경 측정지점이 없는 관계로 국가배경측정소인 고산지점(도심 지점으로부터 약 40 km로 떨어진 지점)을 배경 측정지점으로 선정하여 도심 측정지점인 이도동 및 연동(제주시) 그리고 동홍동 지점(서귀포시)과 비교·분석하였다.
대상 데이터
- 1. Geographical locations of four monitoring sites (Ido-dong, Yeon-dong, Donghong-dong, and Gosan) for air pollutants (open circle, ○) in Jeju. The meteorological monitoring sites (triangle, △) are located less than 2 km away from the air quality monitoring sites, respectively.
- )와 국지기상의 장기변화(2001~2013년 동안) 경향을 연변화 및 월변화를 통해 분석하였다. PM10 분석은 대기질 측정지점(이도동, 연동, 동홍동, 고산)에서 측정된 PM10 자료를 이용하였으며, 국지기상 분석은 대기질 측정지점에서 가장 가까운 기상관측지점(S1, S2, S3, S4)의 기상요소(기온, 강수량, 풍속, 일사량, 상대습도) 자료를 이용하였다.
- (미세먼지)과 주요 기상요소(기온, 풍향, 풍속, 강수량 등) 자료를 이용하였다. PM10 자료는 환경부 산하 제주지역 내 대기질 측정지점(이도동, 연동, 동홍동, 고산)에서 관측한 시간별 자료이다(Fig. 1). 이도동, 연동, 동홍동 지점은 각각 오염물질이 측정된 시작시점이 다르므로 본 연구에 이용된 총 연구기간은 지점별로 약간 다르다.
- 하지만 본 연구의 대상지역인 제주도는 자유대류권에 위치한 대기질 배경 측정지점이 없는 관계로 국가배경측정소인 고산지점(도심 지점으로부터 약 40 km로 떨어진 지점)을 배경 측정지점으로 선정하여 도심 측정지점인 이도동 및 연동(제주시) 그리고 동홍동 지점(서귀포시)과 비교·분석하였다. 고산 배경지점에서는 시간별 측정 자료(2005년, 2009년, 2011~2013년만 있음) 부재인 연도가 많아 추가로 대기환경연보 자료를 분석에 이용하였다. 아래 식(1)은 본 연구에 이용된 단순선형 회귀식을 나타낸다(Ahmed et al.
- 즉 이도동은 2001~2013년(총 13년), 연동은 2007~2013년(총 7년), 동홍동은 2002~2013년(총 12년)으로 선정하였다. 고산은 여러 해 동안의 시간별 자료 측정 부재로 인해 2005년, 2009년, 2011~2013년 총 5년간의 자료를 이용하였다.
- 따라서 제주지역 내 PM10 농도의 시·공간적 변화를 보다 정확하게 해석하기 위하여 기상관측지점을 대기질 측정지점과 최대한 가까운 곳으로 선정하였다.
- 본 연구에서는 최근 13년간(2001~2013년) 제주지역 미세먼지의 장기변동 및 농도변화에 영향을 주는 국지기상을 상세하게 분석하기 위하여 대기환경기준 오염물질인 PM10(미세먼지)과 주요 기상요소(기온, 풍향, 풍속, 강수량 등) 자료를 이용하였다. PM10 자료는 환경부 산하 제주지역 내 대기질 측정지점(이도동, 연동, 동홍동, 고산)에서 관측한 시간별 자료이다(Fig.
- 농도 수준에 대한 장거리수송의 기여도(Table 5)를 분석하였다. 여기서 이용된 기상요소는 2장에서 설명한 바와 같이 대기오염물질 측정지점에서 가장 가까운 4 지점의 기상관측지점으로부터 수집된 자료이다. 먼저 SPSS 통계 프로그램을 이용하여 계산된 PM10 농도와 기상요소와의 상관관계를 보면(Table 3), 기온과 강수량의 경우 모든 지점에서 음의 상관을 보이며 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
- 1). 연구기간(2001~2013년)의 각 기상관측 지점별(S1~S4) 기온, 풍향, 풍속, 강수량, 상대습도 자료는 시간별 자료를 이용하였고, 일사량 자료는 기상청의 기상연보(KMA, 2002~2014) 자료를 이용하였다. 한편, 상대습도는 S2 지점에서 일사량은 S2와 S3 지점에서 각각 자료 부재로 인해 분석에서 제외하였다.
- 과 기상요소의 상관관계를 알아보기 위하여 일반적으로 통계분석에서 상관성 분석 및 유의성 검정에 흔히 쓰이는 SPSS 통계 프로그램을 이용하였다. 일기유형에 따른 PM10 농도변화를 살펴보기 위해 이용된 일기 유형의 자료는 제주지역 종관기상관측시스템(ASOS: Automated Synoptic Observing System)에서만 제공하는 기상현상표를 근거로 하였으며, 일기유형 관측지점은 ASOS인 S1(제주지방기상청), S3(서귀포기상대), S4(고산기상대) 3 지점이다(S2는 ASOS 지점이 아니므로 제외). 또한 일기유형은 전체 8개의 카테고리 즉, 전운량이 8할 이하인 맑음(clear) 및 9할 이상인 흐림(cloud) (Oh et al.
- 이도동, 연동, 동홍동 지점은 각각 오염물질이 측정된 시작시점이 다르므로 본 연구에 이용된 총 연구기간은 지점별로 약간 다르다. 즉 이도동은 2001~2013년(총 13년), 연동은 2007~2013년(총 7년), 동홍동은 2002~2013년(총 12년)으로 선정하였다. 고산은 여러 해 동안의 시간별 자료 측정 부재로 인해 2005년, 2009년, 2011~2013년 총 5년간의 자료를 이용하였다.
- 따라서 제주지역 내 PM10 농도의 시·공간적 변화를 보다 정확하게 해석하기 위하여 기상관측지점을 대기질 측정지점과 최대한 가까운 곳으로 선정하였다. 즉, 이도동 대기질 측정지점에 대해서는 제주지방기상청(S1), 연동 지점에 대해서는 KBS제주방송총국(S2), 서귀포 동홍동 지점에 대해서는 서귀포기상대(S3), 고산지점에 대해서는 고산기상대(S4)를 선정하였다(Fig. 1). 연구기간(2001~2013년)의 각 기상관측 지점별(S1~S4) 기온, 풍향, 풍속, 강수량, 상대습도 자료는 시간별 자료를 이용하였고, 일사량 자료는 기상청의 기상연보(KMA, 2002~2014) 자료를 이용하였다.
데이터처리
- PM10과 기상요소의 상관관계를 알아보기 위하여 일반적으로 통계분석에서 상관성 분석 및 유의성 검정에 흔히 쓰이는 SPSS 통계 프로그램을 이용하였다. 일기유형에 따른 PM10 농도변화를 살펴보기 위해 이용된 일기 유형의 자료는 제주지역 종관기상관측시스템(ASOS: Automated Synoptic Observing System)에서만 제공하는 기상현상표를 근거로 하였으며, 일기유형 관측지점은 ASOS인 S1(제주지방기상청), S3(서귀포기상대), S4(고산기상대) 3 지점이다(S2는 ASOS 지점이 아니므로 제외).
이론/모형
- 의 장거리수송(LRT: Long-range transport)의 효과를 간접적으로 살펴보았다. 이러한 분석은 여러 선행연구에서 이용되고 있는 단순 선형 회귀방법에 기초로 하여 적용하였다(Ahmed et al., 2015; Karppinen et al., 2004; Timonen et al., 2013). 일반적으로 장거리수송에 따른 PM10 농도 증가는 자유대류권(free troposphere)에서 빈번하게 나타나므로, 비교적 높은 고도에 위치한 배경지점에서 관측된 PM10은 LRT 오염원에 의해 크게 영향을 받음을 가정할 수 있으며, 국지지역(예, 도심 내륙)에서의 PM10 농도변화는 장거리수송에 의한 영향과 거의 상관관계가 없음을 가정한다(Jaffe et al.
- 제주지역의 미세먼지(PM10)와 국지기상의 장기변화 경향을 연변화와 월변화로 구분하여 분석하였으며, 연구기간 전체의 연평균 증가율을 산정하기 위하여 Mann-Kendall 검정법(MK test)을 적용하였다. MK 검정은 증가와 감소 추세를 반복하는 자료의 경향을 분석하기 위하여 주로 적용되는 방법으로 선형 추세의 기울기(slope) 즉, 평균 증가율을 추정하기 위하여 흔히 이용되는 방법이다(Anttila and Tuovinen, 2010; Simmonds et al.
성능/효과
- Fig. 5에서 알 수 있듯이, 대부분 측정지점에서 PI과 PII 기간 모두 가을철(특히 11월)에 2차 정점(peak)이 관측되었으며, 지점별로 차이는 PI 기간(특히 고산)이 PII 보다 더 크게 나타났다. PI 기간의 11월의 경우, 상대적으로 인구가 밀집되고 차량이 많은 이도동에 비해 오염원이 적은 고산지점에서 더 높은 PM10 농도가 관측되었는데, 이것은 이도동과 동홍동은 PI 전체 기간의 11월 평균값인 반면, 고산은 시간별 자료의 부재로 인해 2005년 11월 농도(예, 고산 11월 황사시 최고 672 μg/m3, 그림제외)만 분석에 이용되었기 때문이다.
- MK 검정을 통해 지점별(연동은 자료 부재로 제외) PM10의 연평균 증가율을 계산해 본 결과, 이도동 지점은 0.57 μg/m3, 고산은 0.06 μg/m3로 감소하는 추세를 보였고, 동홍동은 +0.04 μg/m3로 약간 증가하는 추세를 보였다(그림 제외).
- PM10과 기상요소와의 상관관계는 기온, 강수량, 상대습도의 경우 음의 상관을 보였으며 일사량은 지점별/계절별 뚜렷한 특징이 나타나지 않았다. 풍속의 경우, 이도동과 연동에서 음의 상관을 동홍동과 고산에서는 양의 상관이 나타났다.
- PM10의 연변화를 보면(Fig. 2), 전체적으로 PI 기간의 연평균 PM10 농도가 PII 기간보다 약간 높은 것으로 나타났다. 제주전역 PM10 배출량도 PI 기간(평균 약 484 ton)이 PII 기간(약 463 ton)보다 조금 더 많은 양으로 나타났다.
- 결론적으로, 제주지역 PM10 농도의 장기변동은 최근으로 올수록 고농도 발생빈도가 증가하고 있어 이로 인한 심각한 피해가 예상되며, 대체로 국지배출에 의한 영향보다 대기 수송에 따른 외부 유입(예, 황사)의 영향이 더 큰 것으로 해석할 수 있다. 그러나 제주지역의 대기질관측망(4 지점)의 부족으로 제주도 전역을 해석하기에는 많은 한계가 있으므로 향후 제주지역 내 관측망 확충이 요구되며, 또한 보다 상세하고 정확한 대기환경 및 기상분석을 위하여 3차원 기상 및 대기질 모델을 이용한 수치 모의 연구가 필요하다고 사료된다.
- 국지기상과 PM10 농도와의 관계에서 일사량의 경우는 계절별로 나누어 분석하였는데, 그 결과 이도동에서는 여름(양의 상관)을 제외한 나머지 3계절에 음의 상관을 보였으며, 고산에서는 여름과 가을에 음의 상관을 봄과 겨울에 양의 상관이 나타났다. 대기 중에 미세먼지(PM10) 등 에어로솔이 많으면(적으면) 태양복사를 차단시켜 일사량이 작아지는(많아지는) 것이 일반적인데, 본 연구의 결과는 이도동의 여름과 고산의 봄과 겨울에 상이한 결과가 나타났다.
- 3배) 이었다. 그 외 6개의 일기유형 중에서는 황사와 연무 발생시 높은 농도를 보이며, 나머지 강수, 안개, 천둥 및 번개 발생시 상대적으로 낮은 농도가 나타났다. 특히, 황사를 제외하고는 연무발생시 대부분 지점에서 PII 기간 동안에 PM10 농도가 100 μg/m3를 초과하는 것을 볼 수 있는데, 이것은 과거에 비해 최근 연무발생 빈도가 증가하여 이로 인한 대기오염물질의 증가를 추정할 수 있다.
- 농도변화에 대한 장거리수송(LRT) 효과를 간접적으로 나타낸다. 대상지역 내 도심 측정지점인 이도동 및 연동(제주시) 그리고 동홍동(서귀포시)을 분석한 결과, 각 지점에서 LRT 기여도는 이도동에서 약 47(2011년)~99%(2002년), 연동에서 약 50(2012년)~97%(2011년), 동홍동에서 약 55%(2006년)~98%(2002년)로 나타났다. 2002년의 상당한 LRT 기여도(98~99%)는 그 해 3월 한반도 전역에 발생한 최악의 황사현상으로 인해 국지배출보다는 대부분 LRT의 영향인 것으로 추정된다.
- 대상지역 모든 지점에서 PII의 2010년에 연평균 최고농도를 보이고, 2003년과 2012년에 상대적으로 가장 낮은 농도를 기록하였다(Fig. 2). Table 2에서도 알 수 있듯이, 모든 지점에서 2010년에 시간별 최고농도가 2,500 μg/m3을 초과하였으며, 2003년과 2012년에는 최고농도 중에서 가장 낮은(이도동은 2003년에 249 μg/m3, 동홍동은 2012년에 199 μg/m3) 편이었다.
- 3). 대상지역의 풍향 빈도를 보면(Table 1), 이도동 인근의 S1 지점에서는 북풍과 남풍계열, 연동 인근의 S2는 북서풍과 남풍계열, 동홍동 인근의 S3는 서풍과 북풍계열, 고산 인근의 S4는 북풍계열이 가장 뚜렷하게 나타났다. 이러한 풍계 특성을 보아 제주지역의 PM10 농도 변화는 북서쪽에 위치한 중국(황사 발원지 포함) 또는 한반도의 도시로부터 유입과 큰 관련이 있는 것으로 판단된다.
- 예를 들어, 2010년 적은 양의 강수는 PM10 고농도가 기록된 것과 서로 연관성이 있으며, 이러한 대기 중 고농도 현상으로 인해 태양복사가 차단되어 그 해 일사량이 감소한 것으로 판단된다. 또한 2003년과 2012년의 낮은 PM10 농도는 상대적으로 많은 양의 강수로 인한 세정효과가 원인인 것으로 사료되며, 이러한 강수의 세정효과로 인한 PM10 농도의 감소는 월/계절 변화(특히, 여름철 낮은 농도)에서도 뚜렷이 볼 수 있었다.
- PII 동안에는 연동에서 가장 높은 빈도 총 127회를 보였으며, 다음으로 동홍동에서 총 101회, 이도동에서 총 97회, 고산에서 총 27회로 기록되었다. 또한 대체로 PI 기간의 고농도 PM10 발생빈도와 비교하여 PII 기간에 다소 높은 발생빈도가 나타났다. 특히 황사 예보기준 중에서 매우 짙은 황사(1시간 평균 800 μg/m3 이상)의 농도 구간을 보면, PI 기간에 이도동은 총 19회, 동홍동은 총 4회 발생하였고, 연동과 고산은 전혀 발생하지 않은 반면, PII 기간에 연동은 총 33회, 이도동은 총 26회, 동홍동은 총 26회로 상대적으로 발생빈도가 높게 나타났다(PII 기간 고산은 발생하지 않음).
- 여기서 이용된 기상요소는 2장에서 설명한 바와 같이 대기오염물질 측정지점에서 가장 가까운 4 지점의 기상관측지점으로부터 수집된 자료이다. 먼저 SPSS 통계 프로그램을 이용하여 계산된 PM10 농도와 기상요소와의 상관관계를 보면(Table 3), 기온과 강수량의 경우 모든 지점에서 음의 상관을 보이며 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 이것은 대기 중 PM10 농도가 증가하면 알베도가 증가하여 상대적으로 일부 기온이 낮아질 수 있으며(Twomey, 1974), 한편 기온이 증가함에 따라 광화학반응에 의한 2차 에어로솔이 증가할 수도 있다(Drewnick et al.
- 일기유형에 따른 PM10 농도는 황사와 연무 발생시 매우 높은 농도가 나타났고, 강수, 안개, 천둥 및 번개 발생시에 낮은 농도가 나타났다. 이외에도, 제주지역 도심 측정지점(이도동, 연동, 동홍동)에 대해 PM10의 장거리수송(LRT)의 간접효과를 살펴본 결과, 본 연구의 도심지점에서 LRT 효과는 선행연구의 결과에 비해 비교적 높은 것으로 추정되었다. 이것은 본 연구의 배경지점(고산지점)이 상대적으로 낮은 고도에 위치하여 LRT에 의한 영향뿐만 아니라 인근지역으로부터 국지적 이류로 인한 오염물질 유입 가능성이 있는 것으로 사료된다.
- 이것은 이도동과 연동에 비해 동홍동과 고산이 상대적으로 오염원이 적기 때문에 풍속이 강할수록 PM10 농도가 증가하는 것은 국지배출에 의한 영향보다 외부 유입에 의한 영향이 더 큰 것으로 사료된다. 일기유형에 따른 PM10 농도는 황사와 연무 발생시 매우 높은 농도가 나타났고, 강수, 안개, 천둥 및 번개 발생시에 낮은 농도가 나타났다. 이외에도, 제주지역 도심 측정지점(이도동, 연동, 동홍동)에 대해 PM10의 장거리수송(LRT)의 간접효과를 살펴본 결과, 본 연구의 도심지점에서 LRT 효과는 선행연구의 결과에 비해 비교적 높은 것으로 추정되었다.
- 4). 전반적으로, PI 기간에 이도동 지점에서 총 115회로 가장 높은 빈도를 보였으며, 다음으로 고산(총 24회), 동홍동 지점(총 11회)의 순으로 나타났다. PII 동안에는 연동에서 가장 높은 빈도 총 127회를 보였으며, 다음으로 동홍동에서 총 101회, 이도동에서 총 97회, 고산에서 총 27회로 기록되었다.
- )와 국지기상의 장기변화 경향을 분석하고(연변화 및 월변화), 장기간 동안의 농도변화와 관련된 국지기상의 특성을 면밀히 살펴보았다. 전반적으로, 제주지역 PM10의 장기변동은 미세하게 감소하는 경향이었지만, PI 기간보다 PII 기간으로 올수록 고농도 PM10이 자주 관측되는 추세였다. 제주지역 PM10 농도의 연변화 및 월변화 패턴은 기상요소 중에서 주로 강수량, 상대습도, 일사량의 변화패턴과 일부 관련이 있으며, 또한 연구 기간 전체에 북풍 및 북서풍의 풍계가 주풍으로 나타나 중국 등 외부로부터 오염물질의 유입과 관련이 있는 것으로 추정된다.
- 전체 일기유형 중에서 황사발생시 PM10 농도가 가장 높은 반면(전 기간 평균 약 258 μg/m3, PII의 동홍동에서 최고 435 μg/m3), 안개발생시 가장 낮은 농도(전 기간 평균 약 36μg/m3, PI의 고산에서 최저 25 μg/m3)을 기록하였다.
- 2), 전체적으로 PI 기간의 연평균 PM10 농도가 PII 기간보다 약간 높은 것으로 나타났다. 제주전역 PM10 배출량도 PI 기간(평균 약 484 ton)이 PII 기간(약 463 ton)보다 조금 더 많은 양으로 나타났다. 특이하게도 2004~2007년 동안 PM10 배출량은 전년도 대비 감소하는 추세인데 오히려 PM10 농도는 증가하고 있다.
- 특히 황사 예보기준 중에서 매우 짙은 황사(1시간 평균 800 μg/m3 이상)의 농도 구간을 보면, PI 기간에 이도동은 총 19회, 동홍동은 총 4회 발생하였고, 연동과 고산은 전혀 발생하지 않은 반면, PII 기간에 연동은 총 33회, 이도동은 총 26회, 동홍동은 총 26회로 상대적으로 발생빈도가 높게 나타났다(PII 기간 고산은 발생하지 않음). 즉 제주지역의 연평균 PM10 농도는 미세하게 감소하는 추세(Fig. 2와 Table 2)이지만, 과거보다 최근으로 올수록 고농도 발생빈도는 증가하는 것을 확인할 수 있었다(Fig. 4).
- 지점별로는 PI 기간에 이도동 지점이 가장 높은 농도(평균 46.7 μg/m3, 최고 74.2 μg/m3)를보이고 지점별로 약간의 농도 차이가 있으나, PII 기간에는 모든 지점에서 거의 유사한 농도 패턴을 보였다.
- 특히 황사 예보기준 중에서 매우 짙은 황사(1시간 평균 800 μg/m3 이상)의 농도 구간을 보면, PI 기간에 이도동은 총 19회, 동홍동은 총 4회 발생하였고, 연동과 고산은 전혀 발생하지 않은 반면, PII 기간에 연동은 총 33회, 이도동은 총 26회, 동홍동은 총 26회로 상대적으로 발생빈도가 높게 나타났다(PII 기간 고산은 발생하지 않음).
- 과 기상요소와의 상관관계는 기온, 강수량, 상대습도의 경우 음의 상관을 보였으며 일사량은 지점별/계절별 뚜렷한 특징이 나타나지 않았다. 풍속의 경우, 이도동과 연동에서 음의 상관을 동홍동과 고산에서는 양의 상관이 나타났다. 이것은 이도동과 연동에 비해 동홍동과 고산이 상대적으로 오염원이 적기 때문에 풍속이 강할수록 PM10 농도가 증가하는 것은 국지배출에 의한 영향보다 외부 유입에 의한 영향이 더 큰 것으로 사료된다.
- 이것은 일사량의 시간별 자료 부재로 인해 기상연보의 월자료를 이용하였기 때문에 보다 정확한 상관성을 나타내지 못한 것으로 사료된다. 한편 PM10과 일사량과의 상관관계는 이도동의 가을과 겨울, 고산의 겨울을 제외하고는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 풍속의 경우, 고산(양의 상관)을 제외한 3 지점에서는 음의 상관이 나타났다.
후속연구
- 농도의 장기변동은 최근으로 올수록 고농도 발생빈도가 증가하고 있어 이로 인한 심각한 피해가 예상되며, 대체로 국지배출에 의한 영향보다 대기 수송에 따른 외부 유입(예, 황사)의 영향이 더 큰 것으로 해석할 수 있다. 그러나 제주지역의 대기질관측망(4 지점)의 부족으로 제주도 전역을 해석하기에는 많은 한계가 있으므로 향후 제주지역 내 관측망 확충이 요구되며, 또한 보다 상세하고 정확한 대기환경 및 기상분석을 위하여 3차원 기상 및 대기질 모델을 이용한 수치 모의 연구가 필요하다고 사료된다.
- , 2006, Wojas and Almquist, 2007). 따라서 보다 정확한 상관관계를 설명하기 위하여 에어로솔 화학조성별 상세한 상관성 분석 연구가 필요한 것으로 사료된다. 또한 강수량이 많을수록 세정작용에 의해 PM10 농도가 감소하기 때문인 것으로 추정된다.
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