[논문]강원도 춘천에서 측정한 PM2.5의 탄소 및 이온성분 농도 특성 및 고농도 사례 분석

조성환; 김평래; 한영지; 김현웅; 이승묵

doi:10.5572/kosae.2016.32.4.435

강원도 춘천에서 측정한 PM2.5의 탄소 및 이온성분 농도 특성 및 고농도 사례 분석
Characteristics of Ionic and Carbonaceous Compounds in PM2.5 and High Concentration Events in Chuncheon, Korea 원문보기

한국대기환경학회지 = Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, v.32 no.4, 2016년, pp.435 - 447

조성환 (강원대학교 자연과학대학 환경학과) , 김평래 (강원대학교 자연과학대학 환경학과) , 한영지 (강원대학교 농업생명과학대학 환경융합학부) , 김현웅 (국립환경과학원 기후대기연구부 대기환경연구과) , 이승묵 (서울대학교 보건대학원 환경보건학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Anthropogenic emissions of $PM_{2.5}$ in Chuncheon are considered to be low according to the national emissions inventory; however, the atmospheric $PM_{2.5}$ concentrations have been reported to be higher than or at least similar to those measured in metropolitan (e.g. Seoul) and/or in industrial cities (e.g. Incheon, Ulsan). In this study, the concentrations of $PM_{2.5}$ and its ionic and carbonaceous compounds were measured from Jan. 2013 to Dec. 2014 in Chuncheon, Korea to identify the characteristics of high $PM_{2.5}$ concentration event. Average $PM_{2.5}$ concentration was $34.6{\mu}g/m^3$, exceeding the annual air quality standard ($25{\mu}g/m^3$). The most abundant compound was organic carbon (OC), comprising 26% of $PM_{2.5}$ mass, followed by $SO_4{^{2-}}$. Among 14 high concentration events, three events showed clearly enhanced contributions of OC, $SO_4{^{2-}}$, $NO_3{^-}$ and $NH_4{^+}$ to $PM_{2.5}$ under the fog events. One event observed in summer showed high concentration of $SO_4{^{2-}}$ while the high wind speeds and the low $PM_{2.5}/PM_{10}$ ratios were observed for the two high concentration events. These results indicate that the secondary aerosol formation under the fog events and high atmospheric temperature as well as the regional and/or the long-range transport were important on enhancing $PM_{2.5}$ concentration in Chuncheon. Cluster analysis based on back trajectories also suggested the significant impacts of regional transport from China and metropolitan areas of Korea on $PM_{2.5}$ in Chuncheon.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 인위적 배출량이 적은 춘천시가 타 도시에 비해 더 높거나 비슷한 PM_2.5 농도가 나타나는 원인을 분석해보고자 시작되었다. 춘천시에서 고농도 PM_2.
본 연구는 춘천지역의 PM_2.5의 농도 특성과 고농도가 나타나는 원인을 분석하기 위해 2년간 PM_2.5를 채취하여 탄소성분과 이온성분을 분석하였다. 전체 시료 채취 기간 동안의 평균 PM_2.
생물성 연소, 비산먼지, 식생)의 영향을 우선적으로 설정할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 가설을 검증하기 위해 2년간 PM_2.5의 시료를 채취하여 춘천시 PM_2.5농도 경향 및 주요 구성성분의 평균적 특징을 조사하였고, 고농도 PPM_2.5 시료만을 따로 분류하여 기상 요인 등 지역적 특이성과 함께 고농도 원인을 파악해보고자 하였다.

제안 방법

3단 필터팩을 사용하여 채취가 끝난 3개의 필터는 이온성분 분석을 위하여 용출병에 증류수 30 mL를 채운 후 4시간 동안 초음파 추출을 실시하였으며 추출 후 10 mL의 증류수로 린스 후 syringe filter를 이용하여 여과하였다. 여과된 시료는 이온크로마토그래피(음이온- Waters 432, 양이온- Dionex)를 이용하여 NO₃^- , SO₄^2- 및 NH₄⁺를 분석하였다.
전체적으로 3일에 한 번씩 24시간 동안 시료를 채취하였다. PM2.5 시료의 채취는 테플론 필터를 장착한 PMS-103 (APM Engineering)을 사용하여(유량 16.7 LPM) 채취하였으며, PM_2.5의 질량농도를 분석하였다. 테플론 필터는 채취 전후로 24시간 동안 데시케이터에 보관 후 10^-5g 화학 저울(Sartorius CP255D)로 정량하였다.
질량농도를 측정한 시료는 밀봉 후 분석 전까지 냉동실에 보관하였다. PM_2.5의 탄소성분을 분석하기 위해서는 석영 필터를 장착한 FH95 (Anderson)를 이용하였으며, 이온성분에 대해서는 전단에 사이클론과 2개의 디누더(산성가스 제거를 위해서는 8.0 mM sodium carbonate와 1.0 mM sodium bicarbonate 용액으로 코팅해주었고, 염기성 가스 제거를 위해서는 20mM methane sulfonic acid 용액으로 코팅해주었음)를 장착한 테플론 3단 필터팩을 사용하였다. 3단 필터팩의 첫 번째 단에는 Zeflour filter를 장착하였고, 두 번째와 세 번째 단에 장착한 Nylon filter와 시트르산에 함침한 Paper filter는 각각 휘발되는 질산염과 암모늄염을 보정하기 위해 설치되었다.
시료 채취 및 분석에 필요한 모든 도구는 Alconox 세제와 3차 증류수로 세척한 후 사용하였으며, 실험 준비는 무균대(clean bench)에서 준비 실행하였다. PM_2.5중량농도 보정은 비교 필터를 함께 보관하고 무게를 측정하여 매 시료마다 보정을 실시하였다. 이온 및 탄소, 원소 성분에 대한 현장 공시료(field blank)는 6개 시료 채취마다 한 번씩 채취하였다.
모든 성분의 검출한계(MDL, method detection limit)값은 현장 공시료의 표준편차의 3배로 계산해 주었으며 검출한계 (MDL, detection limit) 이하 값은 MDL의 20%로 대체 하였다. 또한 동일한 시료를 반복 분석(이온성분의 경우 3번 반복 분석, 탄소성분의 경우 2번 반복 분석)하여 RPD (relative percent difference)를 계산하였으며, 각 성분에 대한 RPD와 MDL은 표 1에 제시하였다.
이온 분석의 경우 시료 10번에 한 번씩 재현성(reproducibility)을 측정하여 상대 오차가 10% 이내로 측정될 때 실험을 실시하였으며 탄소 분석의 경우 재현성이 5% 이내로 측정될 때 실험을 지속하였다. 모든 성분의 검출한계(MDL, method detection limit)값은 현장 공시료의 표준편차의 3배로 계산해 주었으며 검출한계 (MDL, detection limit) 이하 값은 MDL의 20%로 대체 하였다. 또한 동일한 시료를 반복 분석(이온성분의 경우 3번 반복 분석, 탄소성분의 경우 2번 반복 분석)하여 RPD (relative percent difference)를 계산하였으며, 각 성분에 대한 RPD와 MDL은 표 1에 제시하였다.
5도의 수평해상도와 6 h의 시간 해상도 및 높이 10,000 m 까지 23개의 수직층을 지니고 있다. 모사 시간은 72시간, 초기 고도는 300 m로 설정하였고, 한 개의 시료에 대해 4개의 역궤적(6시간 간격)을 계산하였다.
는 식물 기원 일차 OC 농도를 타나 낸다. 본 연구에서는 (OC/EC)_min과 OC_non-comb를 추정하기 위해 계절별로 OC/EC 비율이 하위 7.0~12.5%에 해당하는 시료를 대상으로 Deming regression을 사용하여 절편과 기울기를 구하였으며, y-절편을 OC_non-comb 값으로, 그리고 기울기를 (OC/EC)_min로 추정하였다(Park and Cho, 2011; Saylor et al., 2006; Chu, 2005). 그 결과, 전체 OC에 대한 SOC의 비율은 약 34%로 나타났으며 봄은 약 32%, 여름 67%, 가을 53%, 겨울 18%로 여름철에 가장 높은 비율이, 그리고 겨울철에 가장 낮은 SOC 비율을 보였다(표 2).
시료 채취 및 분석에 필요한 모든 도구는 Alconox 세제와 3차 증류수로 세척한 후 사용하였으며, 실험 준비는 무균대(clean bench)에서 준비 실행하였다. PM_2.
3단 필터팩을 사용하여 채취가 끝난 3개의 필터는 이온성분 분석을 위하여 용출병에 증류수 30 mL를 채운 후 4시간 동안 초음파 추출을 실시하였으며 추출 후 10 mL의 증류수로 린스 후 syringe filter를 이용하여 여과하였다. 여과된 시료는 이온크로마토그래피(음이온- Waters 432, 양이온- Dionex)를 이용하여 NO₃^- , SO₄^2- 및 NH₄⁺를 분석하였다.
5중량농도 보정은 비교 필터를 함께 보관하고 무게를 측정하여 매 시료마다 보정을 실시하였다. 이온 및 탄소, 원소 성분에 대한 현장 공시료(field blank)는 6개 시료 채취마다 한 번씩 채취하였다. 현장 공시료의 평균값은 NO₃^- , SO₄^2-, NH₄⁺ , OC, EC에 대해서 각각 0.
이온 분석의 경우 시료 10번에 한 번씩 재현성(reproducibility)을 측정하여 상대 오차가 10% 이내로 측정될 때 실험을 실시하였으며 탄소 분석의 경우 재현성이 5% 이내로 측정될 때 실험을 지속하였다. 모든 성분의 검출한계(MDL, method detection limit)값은 현장 공시료의 표준편차의 3배로 계산해 주었으며 검출한계 (MDL, detection limit) 이하 값은 MDL의 20%로 대체 하였다.
전체 연구기간 동안 측정된 PM_2.5의 질량농도 중 상위 10%에 해당하는 시료(N=14)를 대상으로 특징을 살펴보았다. 상위 10% 시료의 평균 PM_2.
2)을 따랐다. 전체적으로 3일에 한 번씩 24시간 동안 시료를 채취하였다. PM2.
중국 및 수도권으로부터의 중장거리 이동이 춘천시 PM_2.5농도에 미치는 영향을 파악하기 위해, 역궤적 자료를 바탕으로 군집분석을 실시하였다. 본 연구에서는 총 공간 변동량(TSV: total spatial variance) 방법을 사용하였고, TSV가 크게 변동될 때를 바탕으로 군집의 수를 결정하였다(Draxler et al.
춘천에서 나타나는 PM_2.5 고농도 사례의 특성을 파악 하기 위하여, 상위 10%에 해당하는 시료의 탄소성분과 이온성분의 농도 및 PM_2.5에 대한 질량분율을 살펴보았다. 14개의 고농도 사례 중 안개가 발생한 3개의 시료에 대해서는 OC를 비롯하여 이온성분의 기여율이 뚜렷하게 높게 나타난 반면 EC와 미분석 항목의 기여율은 낮게 나타난 것으로 보아, 안개에 의해 2차 유기 및 무기 에어로졸의 형성이 촉진된 것으로 판단된다.

대상 데이터

그림 4는 각 고농도 시료에 대한 화학적 성분의 기여율을 나타낸 결과이다. 2013년 11월 23일, 24일, 12월 5일(그림 4의 왼쪽부터 3개의 시료에 해당)은 총 14개의 고농도 시료 중에 안개가 발생한 삼일에 채취된 시료이다. 다른 고농도 시료와 비교할 때, OC를 비롯하여 이온성분의 기여율이 뚜렷하게 높고 미분석 항목의 기여율은 확연히 낮으며 EC의 기여율은 별다른 특징을 찾아볼 수 없었다.
본 연구에서는 2013년 1월부터 2014년 12월까지 총 145개의 시료를 채취하였고, 시료 채취 장소는 춘천시 강원대학교 자연과학대학 2호관 옥상(북위 37.52, 동경 127.44)이다. 구체적인 시료 채취 방법은 미국 환경청 (U.
, 2012). 본 연구에서는 총 4개의 군집이 선택되었다. 첫번째 군집은 총 시료의 14%를 차지하였으며 역궤적이 중국 동북부와 북한 지역을 거쳐 춘천으로 유입되었다.
유기탄소(organic carbon)와 무기탄소(elemental carbon)는 450℃에서 8시간 구운 47 mm 석영 필터를 사용하여 채취되었다. 채취가 끝난 시료는 NIOSH(National Institute of Occupational Safety and Health) 방법 5040에 의한 TOT (Thermal Optical Transmittance) 방법으로 분석하였다.
7) 모델을 이용하여 역궤적을 계산하였다. 이용한 기상장은 GDAS (Global Data Assimilation System)로 0.5도의 수평해상도와 6 h의 시간 해상도 및 높이 10,000 m 까지 23개의 수직층을 지니고 있다. 모사 시간은 72시간, 초기 고도는 300 m로 설정하였고, 한 개의 시료에 대해 4개의 역궤적(6시간 간격)을 계산하였다.
본 연구에서는 총 4개의 군집이 선택되었다. 첫번째 군집은 총 시료의 14%를 차지하였으며 역궤적이 중국 동북부와 북한 지역을 거쳐 춘천으로 유입되었다. 두 번째와 세 번째 군집은 각각 전체 시료의 23%와 42%를 차지하였으며 모두 중국과 우리나라의 수도권을 거쳐 춘천으로 유입되는 모습을 보였으나, 두 번째 군집은 주로 중국의 동북부 지역(베이징 및 랴오닝성)에 치우친 반면 세 번째 군집은 산둥성 및 상하이 지역에 치우친 것으로 나타났다.

이론/모형

44)이다. 구체적인 시료 채취 방법은 미국 환경청 (U.S. Environmental Protection Agency; U.S. EPA)의 대기 중 미세입자의 측정 방법(U.S. EPA, 1999. Compendium Method IO-4.2)을 따랐다. 전체적으로 3일에 한 번씩 24시간 동안 시료를 채취하였다.
(1999)는 연구기간 동안 관측된 가장 낮은 OC/EC 비율((OC/EC)_min)을 사용하여 이를 (OC/ EC)_pri로 대체하였다. 본 연구에서는 비연소 과정으로 부터 기인하는 OC (e.g. 식물 기원 OC)도 동시에 고려해주기 위해 식 (1)(Lim and Turpin, 2002)을 사용하여 1차 OC와 2차 OC를 산정하였다.
5 농도에 미치는 영향을 파악하기 위해, 역궤적 자료를 바탕으로 군집분석을 실시하였다. 본 연구에서는 총 공간 변동량(TSV: total spatial variance) 방법을 사용하였고, TSV가 크게 변동될 때를 바탕으로 군집의 수를 결정하였다(Draxler et al., 2014; Kelly et al., 2012). 본 연구에서는 총 4개의 군집이 선택되었다.
유기탄소(organic carbon)와 무기탄소(elemental carbon)는 450℃에서 8시간 구운 47 mm 석영 필터를 사용하여 채취되었다. 채취가 끝난 시료는 NIOSH(National Institute of Occupational Safety and Health) 방법 5040에 의한 TOT (Thermal Optical Transmittance) 방법으로 분석하였다. 분석 과정은 크게 2단계를 구분되며 첫 번째 단계에서는 250℃~850℃에서 OC1~OC4까지 분석되며 OC 분석이 끝난 후 650℃~940℃에서 EC1~EC6까지 분석된다.
특정 기간 동안 유입되는 공기의 흐름을 파악하기 위하여 미국해양대기국(NOAA: National Oceanic and Atmospheric Administration)에서 제공하는 Hybrid Single Particle Lagrangian Trajectory (HYSPLIT 4.7) 모델을 이용하여 역궤적을 계산하였다. 이용한 기상장은 GDAS (Global Data Assimilation System)로 0.

성능/효과

5에 대한 질량분율을 살펴보았다. 14개의 고농도 사례 중 안개가 발생한 3개의 시료에 대해서는 OC를 비롯하여 이온성분의 기여율이 뚜렷하게 높게 나타난 반면 EC와 미분석 항목의 기여율은 낮게 나타난 것으로 보아, 안개에 의해 2차 유기 및 무기 에어로졸의 형성이 촉진된 것으로 판단된다. 14개의고농도 이벤트 중 유일하게 여름에 관측된 시료는 황산염의 농도 및 기여율이 크게 증가하였고, 따라서 광화학 반응으로 인한 2차 황산염의 증가가 주된 PM_2.
14개의 고농도 이벤트 중 유일하게 여름철(2014년 8월 23일)에 관측된 PM_2.5는 황산염의 기여율이 뚜렷하게 높았다. 따라서 여름철 광화학반응으로 인한 2차 황산염의 생성이 활발해짐에 따라 PM_2.
14개의 고농도 사례 중 안개가 발생한 3개의 시료에 대해서는 OC를 비롯하여 이온성분의 기여율이 뚜렷하게 높게 나타난 반면 EC와 미분석 항목의 기여율은 낮게 나타난 것으로 보아, 안개에 의해 2차 유기 및 무기 에어로졸의 형성이 촉진된 것으로 판단된다. 14개의고농도 이벤트 중 유일하게 여름에 관측된 시료는 황산염의 농도 및 기여율이 크게 증가하였고, 따라서 광화학 반응으로 인한 2차 황산염의 증가가 주된 PM_2.5의 농도 증가 원인으로 추정할 수 있다. 또 다른 2개의 고농도 시료는 높은 풍속과 함께 낮은 PM_2.
2013년 1월부터 2014년 12월까지 측정한 대기 중 PM2.5의 평균 농도는 34.6 μg/m3로서 연평균 대기환경 기준 농도(25 μg/m3 )를 크게 초과하는 것으로 나타났으며, 2013년과 2014년 연평균 농도는 각각 36.8 μg/ m3 , 32.8 μg/m3으로 두 해 모두 연평균 기준농도를 초과하였다(그림 1(A)).
5질량농도의 약 31%를 차지하였다(표 2). OC와 EC 모두 겨울에 가장 높은 농도와 여름에 가장 낮은 농도를나타냈으나, PM_2.5내 비율은 계절과 상관없이 대부분 30% 이상으로 분석되었다. 전체 시료에 대한 OC와 EC의 상관계수(r)은 0.
PM2.5/PM10의 비율은 평균적으로 53.1±16.1%로 계산되었으나 일별 및 계절별 변이가 크게 나타났다(그림 1C).
따라서 춘천의 높은 OC/EC 비율은 자동차 연소 외의 일차 배출원의 영향이 크거나 2차 OC의 기여도가 크다는 것을 시사한다. 각 계절별 OC/EC 비를 살펴보면 봄 6.9 여름 7.3가을 5.4 겨울 6.3으로 모두 2.0을 크게 초과함을 확인할 수 있다. 여름철의 높은 OC/EC 비율과 낮은 OC와 EC 간의 상관계수는 2차 OC의 기여도가 중요하다는 것을 직접적으로 나타낸다.
74로 나타났으며 이는 OC와 EC의 농도변화에 유사한 배출원이 관계한다는 것을 시사한다. 계절별 OC와 EC의 상관관계를 살펴보면 겨울철 가장 높은 상관계수인 0.93이 나타났으며, 가을철과 여름철에 각각 0.43과 0.59가 나타나 두 계절의 경우 OC와 EC는 상이한 배출원 또는 생성원으로부터 기인한다는 것을 알 수 있다.
5 고농도가 나타나는 원인은 몇 가지로 분리해서 생각하기 어렵다. 군집분석의 결과를 바탕으로 중국 및 수도권으로부터의 중장거리 이동이 지대한 영향을 미친다고 판단되나, 유입된 오염물질이 춘천의 특수한 기상 조건, 즉 높은 상대 습도, 빈번한 안개 발생, 낮은 풍속으로 인해 이차적으로 PM_2.5가 활발하게 생성되는 과정도 중요한 것으로 추정된다. 또한 높은 OC의 농도 및 OC와 EC 사이의 높은 상관성은 2차 에어로졸의 생성과 더불어 자동차 연소 외 다른 일차 배출원의 중요성도 간과할 수 없다는 것을 시사한다.
, 2006; Chu, 2005). 그 결과, 전체 OC에 대한 SOC의 비율은 약 34%로 나타났으며 봄은 약 32%, 여름 67%, 가을 53%, 겨울 18%로 여름철에 가장 높은 비율이, 그리고 겨울철에 가장 낮은 SOC 비율을 보였다(표 2). 이 결과는 여름철에 관측된 낮은 OC와 EC 사이의 상관성(R=0.
첫번째 군집은 총 시료의 14%를 차지하였으며 역궤적이 중국 동북부와 북한 지역을 거쳐 춘천으로 유입되었다. 두 번째와 세 번째 군집은 각각 전체 시료의 23%와 42%를 차지하였으며 모두 중국과 우리나라의 수도권을 거쳐 춘천으로 유입되는 모습을 보였으나, 두 번째 군집은 주로 중국의 동북부 지역(베이징 및 랴오닝성)에 치우친 반면 세 번째 군집은 산둥성 및 상하이 지역에 치우친 것으로 나타났다. 네 번째 군집은 전체 시료의 20%를 차지하였으며 우리나라의 동쪽 지역에서 춘천으로 유입되는 역궤적으로 구성된다.
4배 가량 높은 농도를 보였다(그림 6). 따라서 중국의 동북부 지역보다 중국의 산둥성 및 상하이 지역을 거쳐 온 공기가 NH₄⁺및 SO₄^2-의 고농도에 더 중요한 영향을 미치는 것으로 판단할 수 있다. 또한 SO₄^2-와 NH₄⁺는 군집 4와 군집 1 사이에 큰 농도차를 보이지 않거나 심지어 군집 1에서 더 낮은 농도가 관측되었는데, 이 결과는 PM_2.
그러나 이 두 시료는 예외적으로 높은 풍속이 관측되었고 미분석 성분의 기여율이 높게 나타나는 특징이 존재한다. 또한 PM_2.5농도도 높았지만 PM_2.5/PM₁₀의 비율(PM₁₀의 농도는 춘천시 석사동 도시대기측정망 자료를 사용함)이 51.5%로 나타나, 타 고농도 이벤트의 PM_2.5/PM₁₀의 평균 비율인 72.2%에 비해 뚜렷하게 낮은 초미세입자의 기여율을 나타냈다. 따라서 이 두고농도 이벤트는 높은 풍속으로 인한 장거리 이동 입자, 그중에서도 토양 입자 등 자연적으로 배출되는 조대입자(PM_2.
, 2004)보다는 높은 값이 나타났다. 또한 본 연구에서 측정한 SO₄^2-/NO₃^-비율은 과거 춘천에서 측정된 2005년부터 2009년의 SO₄^2-/NO₃^- 값(2.44) (Kim, 2010)보다 낮은 것으로 보아, 과거에 비해서 춘천시 PM_2.5 농도에 미치는 자동차의 영향이 증가한 것으로 판단된다. 이는 2009년 중반 서울-춘천 고속도로가 개통되면서 외부차량의 유입이 크게 증가하였기 때문으로 생각된다.
또한 전체 측정 기간 중 우리나라의 일평균 기준농도 50 μg/m3을 초과하는 일수는 총 27일로 전체 시료 수의 약 19%가 기준농도를 초과하였으며, 일평균을 초과하는 시료는 대부분이 겨울철에 집중되어 있었다.
OC와 EC의 경우 평균 농도에 비해 군집 2와 3에 해당하는 농도가 약간 높았지만 큰 차이를 나타내지 않았다(그림 6). 반면 이온성분의 농도는 군집 3에 해당하는 농도가 다른 군집에 비해 뚜렷하게 높은 농도를 나타냈고 특히 NH₄⁺와 SO₄^2-가 전체 연구기간의 평균농도에 비해 1.4배 가량 높은 농도를 보였다(그림 6). 따라서 중국의 동북부 지역보다 중국의 산둥성 및 상하이 지역을 거쳐 온 공기가 NH₄⁺및 SO₄^2-의 고농도에 더 중요한 영향을 미치는 것으로 판단할 수 있다.
상위 10% 시료의 평균 PM2.5 농도는 82.2μg/m3이었으며, 대부분의 역궤적이 중국의 동부 산업 지역에서 출발하여 수도권을 거쳐 춘천으로 유입되는 것을 확인할 수 있었다.
2μg/m³이었으며, 대부분의 역궤적이 중국의 동부 산업 지역에서 출발하여 수도권을 거쳐 춘천으로 유입되는 것을 확인할 수 있었다. 상위 10%의 PM_2.5 성분 농도를 나머지 90%의 시료와 비교하면 OC와 EC의 농도는 각각 2.4배, 1.8배 증가하였으며, SO₄^2- , NO₃^- , NH₄⁺의 이온성분의 농도는 각각 2.3배, 3.0배, 그리고 4배로 증가하였다. OC와 이온성분의 농도, 특히 SO₄^2-와 NO₃^-에 비해 NH₄⁺농도가 크게 증가한 것을 볼 때, 2차 에어로졸의 활발한 생성이 춘천의 고농도 PM_2.
그 결과, 전체 OC에 대한 SOC의 비율은 약 34%로 나타났으며 봄은 약 32%, 여름 67%, 가을 53%, 겨울 18%로 여름철에 가장 높은 비율이, 그리고 겨울철에 가장 낮은 SOC 비율을 보였다(표 2). 이 결과는 여름철에 관측된 낮은 OC와 EC 사이의 상관성(R=0.59: 그림 3) 과 높은 OC/EC 비율(7.3: 표 2)과도 부합하는 결과로, 타 계절에 비해 광화학 반응으로 인한 2차 OC의 기여도가 크다는 것을 나타낸다.
3 m/s)이 관측되었다. 이 두 시료를 제외한 모든 고농도 시료는 평균 풍속이 0.8 m/s로 전체 시료 채취 기간의 평균 풍속(1.1 m/s)보다 낮아 대기의 정체가 PM_2.5의 고농도를 야기할 수 있음을 보여주었다. 그러나 이 두 시료는 예외적으로 높은 풍속이 관측되었고 미분석 성분의 기여율이 높게 나타나는 특징이 존재한다.
바이오매스 소각)이 중요한 영향을 미치거나 또는 2차 OC의 전구물질과 EC가 중장거리 이동을 통해 춘천으로 유입된 후 춘천의 높은 상대습도와 낮은 풍속을 기반으로 2차 OC가 활발히 생성될 가능성도 동시에 고려할 수 있다. 이온 성분 중에서는 황산염의 농도가 가장 높게 나타났으나, 황산염 농도에 대한 질산염의 농도 비율이 과거 서울-춘천 고속도로가 개통되기 전에 측정한 결과보다는 유의하게 높아져 최근 자동차의 영향이 증가한 것으로 판단된다.
전체 시료 채취 기간 동안의 평균 PM2.5 농도는 34.6 μg/m3으로측정되어 연평균 기준을 초과하는 것으로 나타났으며 특히 겨울철에 일평균 기준을 초과하는 시료가 많이 관측되었다.
현장 공시료의 평균값은 NO3- , SO42- , NH4+ , OC, EC에 대해서 각각 0.4, 0.3, 0.06, 0.29, 0.01 μg/m3으로 나타나, 시료 농도에 비해 매우 낮았다.

후속연구

5/PM₁₀ 비율이 다른 고농도 이벤트에 비해 지속적으로 높은 값을 나타냈다(그림 4). 또한 장거리 이동의 지표물질로 많이 사용되는 CO의 농도 (Brasseur et al., 1999)가 타 고농도 이벤트에 비해 1.1~1.2배 높게 관측되어 장거리 이동으로 인한 초미세입자의 농도가 높게 나타난 것으로 추정할 수 있으나, 향후 이와 관련된 다각적인 자료 분석이 필요하다.
또한 높은 OC의 농도 및 OC와 EC 사이의 높은 상관성은 2차 에어로졸의 생성과 더불어 자동차 연소 외 다른 일차 배출원의 중요성도 간과할 수 없다는 것을 시사한다. 향후 장기적이고도 집중적인 연구를 통하여 춘천시 PM_2.5의 주요 배출원 및 생성원의 정량적 기여도 파악이 필요하다고 판단된다.

질의응답

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	미세먼지가 위험한 이유는 무엇인가?	미세먼지는 폐기능 저하, 심혈관계 질환, 만성 기관지염, 천식 등을 유발하는 등 인체 위해성이 높을뿐만 아니라, 지구에 도달하는 태양빛을 흡수하거나 산란시켜 기후변화에도 영향을 주고 시정을 악화시키는 대표적인 대기오염물질이다. 특히 초미세먼지(PM2.
	PM2.5의 탄소성분은, 분석 방법에 의해 무엇으로 구분되는가?	5의 주요 구성성분은 황산염, 질산염 등 수용성 무기성분이약 50%, 탄소성분이 약 30%, 그리고 나머지는 미량 금속성분 및 기타 미지성분인 것으로 조사되었다(MOE, 2013). 탄소성분은 분석방법에 의해 원소탄소(elemental carbon, EC)와 유기탄소(organic carbon, OC)로 구분된다(Park et al., 2005; Birch, 1998).
	초미세먼지의 위험성은?	특히 초미세먼지(PM2.5)는 호흡기의 가장 깊은 곳까지 침투하여 혈관으로 이동하기 때문에 호흡기질환 및 심혈관계 질환을 유발하며, 대기 중 PM2.5의 농도가 호흡기계와 심혈관계 질환의 유병률 및 사망률과 뚜렷한 상관관계가 있다는 사실은 많은 연구에서 밝혀졌다(Song et al., 2016).

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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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