[논문]태화산 PM2.5 OC와 EC의 변화 특성

함지영; 이미혜; 김현석; 박현주; 조강남; 박정민

doi:10.5572/kosae.2016.32.1.021

태화산 PM2.5 OC와 EC의 변화 특성
Variation of OC and EC in PM2.5 at Mt. Taehwa 원문보기

한국대기환경학회지 = Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, v.32 no.1, 2016년, pp.21 - 31

함지영 (고려대학교 지구환경과학과) , 이미혜 (고려대학교 지구환경과학과) , 김현석 (서울대학교 농업생명대학교 산림과학부 산림환경학전공) , 박현주 (국립환경과학원 대기환경연구과) , 조강남 (국립환경과학원 대기환경연구과) , 박정민 (국립환경과학원 대기환경연구과)

Abstract ▼ AI-Helper

Organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) in $PM_{2.5}$ were measured with Sunset OC/EC Field Analyzer at Taehwa Research Forest (TRF) near Seoul metropolitan area from May 2013 to April 2014. During the study period, the mean concentrations of OC and EC were $5.0{\pm}3.2{\mu}gC/m^3$ and $1.7{\pm}1.0{\mu}gC/m^3$, respectively. They showed clear seasonality reaching their maximum in winter ($6.5{\mu}gC/m^3$ and $1.9{\mu}gC/m^3$) and minimum in wet summer ($2.5{\mu}gC/m^3$ and $1.4{\mu}gC/m^3$). While OC showed greater seasonal variation, the diurnal variation was more noticeable for EC through all seasons with a clear maximum in the morning, which reveals the influence of vehicle emissions. In contrast, OC exhibited a broad second peak in the afternoon during May~June, when biological activities were the highest. Using the morning peaks of EC and OC, primary OC/EC ratio was assessed, which was assumed to be anthropogenic origin. It was the greatest in winter followed by spring and the lowest in wet summer. The seasonal difference in primary OC/EC ratio implies the influence of non-local sources of OC at the Mt. Taehwa.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

5 중 OC와 EC를 연속 측정하여 농도 분포와 계절변화를 파악하였다. 그리고 측정 자료를 기반으로 POC 기여도 추정을 통해 대도시 근교 산림지역의 PM_2.5 OC 특성을 이해하고자 하였다.
본 연구는 도시의 NO_x 배출과 산림의 BVOCs 배출의 영향이 혼재된 대기 중 오존과 에어로졸 변환과정을 이해하기 위한 목적으로 설치 된 경기도 광주시 태화산 대기관측소에서 수행되었다. 태화산은 서울 및 경기 대도시에 근접하며 활엽수림과 침엽수림이 분포하는 지역으로, PM_2.
POC는 직접 배출되는 EC와 기원을 같이 한다는 가정 하에 OC/EC 비를 찾아 측정된 EC로부터 산출된다. 앞에서 살펴본 EC의 계절별 일별 농도 분포는 태화산 측정소에 미치는 인위적인 영향을 잘 나타냈으므로 이를 이용하여 OC에 미치는 인위적인 영향을 primary OC/EC 비로 파악하고자 하였다. 이를 위해 가장 널리 사용되는 deming regression과 linear regression (OC/EC 비의 최솟값과 하위 5%, 10%) 방법을 태화산 1년 자료에 적용해 본 결과 방법에 따른 차이가 매우 컸다(Ham, 2015).

가설 설정

따라서 위에 기술된 OC와 EC의 분포 특성을 기반으로 태화산 측정소에서 계절별로 인위적 기원의 primary OC/EC 비를 결정하였다. 이 비는 EC를 기반으로 산출되었고 또 식생에서 기원하는 1차 에어로졸은 주로 조대 입자에 분포하는 것으로 알려져(Agarwal et al., 2010; Elbert et al., 2007) 이에 의한 영향은 무시할만하다고 가정하였다.

제안 방법

PM_2.5 중 OC와 EC를 2013년 5월 7일부터 2014년 4월 30일(강우로 인해 7월 결측)까지 1시간 간격으로 실시간 탄소분석기(Model-5 Semi-Continuous OC/EC Field Analyzer, Sunset Laboratory INC., USA)를 사용하여 열광학적 투과도법(thermal-optical transmittance, TOT)과 NIOSH 5040 프로토콜(protocol)을 기초로 연속 측정하였다(NIOSH, 1996). 이 기기는 오븐 안에 위치한 필터에 PM_2.
Q-test 결과 5회 측정 중 첫 번째와 두 번째 측정값은 다음 3회의 측정값들과 다른 것으로 판단되어 이를 제외한 모든 측정값의 평균농도를 OC와 EC의 공시료 농도로, 표준편차(σ)의 3배 값을 검출한계(detection limit)로 결정하였다.
여름은 아시아 몬순의 영향으로 대부분 대기 화학종들의 농도가 낮았고 OC도 가장 낮았다. 계절에 따른 OC와 EC의 농도 변화가 뚜렷하게 나타났으므로 OC와 EC를 계절별로 나누어 특성을 분석하였다. 3~4월은 봄, 5~6월은 몬순 전 이른 여름, 7월은 잦은 강수로 인해 측정이 실시되지 않았고, 8~9월은 늦여름, 10~11월은 가을, 12~2월은 겨울로 구분하였다.
이러한 OC와 EC의 분포 특성을 기반으로 태화산의 OC에 미치는 인위적인 영향을 추정하고자 primary OC/EC 비를 결정하였다. 동북아시아의 큰 계절적 차이와 산림지역의 자연적 배출원의 영향이 주변의 인위적 배출원과 혼재하므로 1년을 대표하는 primary OC/EC 비를 결정하는 것은 적절하지 않은 것으로 판단되어, 계절별로 나누어 시간별 OC/EC 비의 빈도 분석을 통해 직접 배출에 의한 primary OC/EC 비를 결정하였다. 이 비는 겨울에 가장 컸고 늦여름에 가장 낮았다.
67로 가장 커서 인위적 영향을 크게 받음을 지시한다. 따라서 우리나라 에어로졸의 고농도 사례의 주 원인인 연무 황사 사례를 계절별로 구분하였다(표 2). 연구기간 중 발생한 총 12회의 연무와 황사 사례 중 겨울과 봄에 9회가 발생했는데(KMA, 2013~2014), 이때 평균농도는 비 사례 시에 비해 OC는 1.
이는 계절에 따른 공기궤와 고농도 사례 특성이 다른 우리나라 환경에서는 1년을 대표하는 primary OC/EC 비를 결정하는 것이 적절하지 않을 수 있음을 시사한다. 따라서 위에 기술된 OC와 EC의 분포 특성을 기반으로 태화산 측정소에서 계절별로 인위적 기원의 primary OC/EC 비를 결정하였다. 이 비는 EC를 기반으로 산출되었고 또 식생에서 기원하는 1차 에어로졸은 주로 조대 입자에 분포하는 것으로 알려져(Agarwal et al.
석영 필터를 교체할 때마다 5회씩 공시료 (filter blank)의 농도를 측정하였다. Q-test 결과 5회 측정 중 첫 번째와 두 번째 측정값은 다음 3회의 측정값들과 다른 것으로 판단되어 이를 제외한 모든 측정값의 평균농도를 OC와 EC의 공시료 농도로, 표준편차(σ)의 3배 값을 검출한계(detection limit)로 결정하였다.
가 1분 간격으로 측정되었고(49i, 42i, 42i, 48i, 43C, Thermo Electron Corporation, MA, USA), 기상요소는 5분 간격으로 측정되었다(LSI meteorological instrument). 이들 가스상 자료와 기상 자료는 OC, EC와의 비교를 위해 1시간 간격으로 평균하여 이용하였다.
EC의 일변화는 전 계절에 걸쳐 오전에 분명한 최대값을 보이는데 이는 직접 배출의 영향이 지배적임을 시사한다. 이러한 OC와 EC의 분포 특성을 기반으로 태화산의 OC에 미치는 인위적인 영향을 추정하고자 primary OC/EC 비를 결정하였다. 동북아시아의 큰 계절적 차이와 산림지역의 자연적 배출원의 영향이 주변의 인위적 배출원과 혼재하므로 1년을 대표하는 primary OC/EC 비를 결정하는 것은 적절하지 않은 것으로 판단되어, 계절별로 나누어 시간별 OC/EC 비의 빈도 분석을 통해 직접 배출에 의한 primary OC/EC 비를 결정하였다.
태화산 대기 관측용 41 m 타워의 여섯 개 높이에 설치된 인렛을 통해 공기가 흡입되어 매니폴드를 거쳐 기기로 주입되어 O₃, NO, NO₂, CO, SO₂가 1분 간격으로 측정되었고(49i, 42i, 42i, 48i, 43C, Thermo Electron Corporation, MA, USA), 기상요소는 5분 간격으로 측정되었다(LSI meteorological instrument). 이들 가스상 자료와 기상 자료는 OC, EC와의 비교를 위해 1시간 간격으로 평균하여 이용하였다.

대상 데이터

경기도 광주 태화산 서울대 학술림 내 대기관측소 (37°30ʹN, 127°32ʹE)에서 2013년 5월부터 2014년 4월 (7월 결측)까지 PM2.5 중 OC와 EC를 1시간 간격으로 연속 측정하였다.
측정은 경기도 광주시 서울대학교 농업생명과학대학 태화산 학술림 내에 국립환경과학원에서 설치한 대 기관측소(37°30ʹN, 127°32ʹE)에서 수행되었다.

성능/효과

EC의 일변화 분포는 직접 배출의 영향이 오전 시간에 지배적임을 시사하는데 계절별로 시간별 OC와 EC의 상관성을 분석한 결과 상관성은 오전 시간대에 가장 좋았다. 그리고 OC/EC 비의 빈도를 시간별로 분석한 결과 대부분의 시간대에서 정규분포로 나타났는데 이른 여름, 늦여름, 가을의 오전 6~10시에는 쌍봉분포가 분명했다.
, 2002, 2001), 본 연구는 산림에서 수행되었음에도 불구하고 겨울과 봄에 OC/EC 비가 높았다. 계절별 OC 평균농도는 CO와 상관성이 EC와의 상관성 정도로 좋았다. 특히 겨울에는 OC와 EC 모두 CO와의 상관성이 R²=0.
외부 표준용액인 자당(설탕, sucrose: C12H22O11) 4.21 μg/μL의 탄소양과 기울기 보정상수(19.4)를 이용한 기기의 정확도 분석 결과(4.61 μg/μL) 오차 범위 ±5% 이내로 분석 과정의 불확도는 매우 낮았다.
5~6월은 대륙 기단과 해양 기단이 교체되어 공기가 정체되는 몬순 전의 건조한 시기이다. 우리나라 O₃의 농도가 높은 시기인 이때 OC와 EC의 농도도 겨울과 봄보다는 낮았지만 강수가 많은 늦여름에 비해서는 높았다. 여름은 아시아 몬순의 영향으로 대부분 대기 화학종들의 농도가 낮았고 OC도 가장 낮았다.
이 방법을 사용하여 계절별로 평균한 POC와 OC에 대한 POC의 비(%)는 겨울 3.6 μgC/m3 (55%), 봄 3.1 μgC/m3 (51%), 이른 여름 2.7 μgC/m3 (56%), 가을 2.0 μgC/m3 (60%), 늦여름 1.6 μgC/m3 (64%)로 OC에 대한 POC의 비는 51~64% 범위였다.

후속연구

이 결과는 국내 최초 산림지역에서의 탄소성 에어로졸 분석으로, 추후 도시와 녹지 또는 산림이 혼재된 지역의 초미세먼지 이해와 정책 수립에 참고가 될 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	미세입자는, 생태계에서 무엇에 영향을 미치는가?	미세입자(particulate matter, PM)는 기후 변화, 가시거리 감소, 식물 생장 장애 등에 크게 기여한다(Anderson et al., 2012; Rattigan et al.
	초미세입자가 인간에게 미치는 영향은?	5 μm 미만인 초미세입자(PM2.5)는 이러한 영향뿐 아니라 인간의 폐나 호흡기에 악영향을 끼치는 것으로 알려져 있다(Bond et al., 2013; Janssen et al.
	PM2.5를 구성하는 탄소화합물 중, EC는 무엇인가?	, 2009). EC는 주로 생체 소각(biomass burning)과 석탄 및 디젤 연소에서 검댕(soot)의 형태로 배출되며(Chow et al., 2010), 대부분 대기 중으로 직접 방출되는 1차 오염물질이다(Sandrini et al., 2014).

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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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