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문제 정의
- 본 연구에서는 교통수요모형 기반의 상향식(BUA: Bottom-UP Approach) 배출량 산정을 바탕으로 교통환경정책의 대기질 개선효과 분석 방법론을 제시하고자 하며, 해당 방법론은 정책 추진에 따른 도로이동오염원의 통행량과 대기오염물질 배출량의 변화, 대기오염물질의 공간적 확산과 이로 인한 노출인구의 건강영향을 순차적으로 고려한다.
가설 설정
- 5톤 이상 경유차 중 승합차와 화물차로 한정하였다. 대상차량 중 대전광역시 등록 차량은 모두 저공해조치(DPF: Diesel Particulate Filter)를 이행하여 대전광역시 운행제한 대상에서 제외되는 것으로, 대전광역시 이외 지역의 등록 차량7)은 대전광역시 운행이 제한되는 것으로 가정하였다.
- 도로이동오염원 배출량은 CALPUFF의 분석 단위인 단위시간당 면적당 발생량(g/h/㎡)으로 변환하여 입력하였으며, 교통수요모형에서 추정된 배출량은 연평균 일교통량을 기반으로 산정되었기 때문에 CALPUFF에서 시간당 배출량 발생량은 동일한 것으로 가정하였다. 본 연구에서는 대기질 분석의 시간적 범위를 분기별(1월, 4월, 7월, 10월)로 구분하였으며, 분석 결과인 대기오염물질의 농도는 각 분기의 1-3일에 발생하는 평균치를 활용하였다.
- 국립환경과학원의 배출계수는 속도(km/h)에 따른 배출량(g/km)을 산출하는 함수이며, 차량의 차종(승용차, RV, 승합차, 버스, 화물차)과 차급(경형, 소형, 중형, 대형), 연료유형(휘발유, 경유, LPG, CNG)과 연식에 따라 별도의 함수로 구분된다. 본 연구에서는 대전광역시 도로망을 통행하는 차량의 차종과 차급, 연료유형과 연식의 비율은 교통안전공단에서 제공하는 2014년 기준 자동차 등록대수 통계자료를 활용하였으며, 도로구간 및 위계에 상관없이 모두 동일한 것으로 가정하였다.
제안 방법
- 교통수요모형을 이용한 배출량 분석 과정은 기초자료 구축, 네트워크 현황 정산, 교통서비스 특성 산출, 대기오염물질 배출량 산정과 같이 4단계로 구분되며, 첫 번째 단계인 기초자료 구축에서는 KTDB 대전광역권 네트워크 및 기종점 통행량(여객O/D, 화물O/D) 자료를 활용하여 네트워크 수정 및 O/D 보완 작업을 수행하였다. 두 번째 단계에서는 대전광역시 주요 도로를 중심으로 총 26개 지점에 대한 네트워크 정산 작업을 수행하였으며, 관측교통량과 배정교통량의 오차율은 한국개발연구원(2008)에서 제시하는 허용 오차율 30%를 적용하였다.
- 교통시설개발사업의 경제적·재무적 타당성 평가, 도로 및 철도 부문 사업에 대한 예비타당성조사 수행 등에서 각각 “교통시설 투자평가지침(5차개정)”, “도로·철도 부문 사업의 예비타당성조사 표준지침 수정·보완 연구(제5판)” 을 준용하여 교통수요모형의 교통수요 예측 결과인 링크 단위의 통행배정 산출물(차종별 교통량, 통행속도, 통행거리 등)을 기반으로 도로이동오염원의 대기오염물질 및 온실가스에 대한 배출량을 산정한다.
- 교통환경정책에 따른 대기질 개선효과 분석 방법론을 제시하기 위하여 도로이동오염원 배출량 및 대기질 분석 방법론, 건강영향 분석 방법론을 검토하였으며, 정책 시나리오 분석을 통하여 현재 상용화되고 있는 교통수요모형, 대기확산모형, 공공보건모형에 대한 연계 가능성을 검토하였다. 정책 시나리오 분석의 대상지역은 대전광역시를, 정책 시나리오는 최근 “미세먼지 관리 특별대책”의 세부이행계획으로 확정된 공해차량 운행제한지역(LEZ: Low Emission Zone) 제도를 검토하였다.
- 교통수요모형을 이용한 배출량 분석 과정은 기초자료 구축, 네트워크 현황 정산, 교통서비스 특성 산출, 대기오염물질 배출량 산정과 같이 4단계로 구분되며, 첫 번째 단계인 기초자료 구축에서는 KTDB 대전광역권 네트워크 및 기종점 통행량(여객O/D, 화물O/D) 자료를 활용하여 네트워크 수정 및 O/D 보완 작업을 수행하였다. 두 번째 단계에서는 대전광역시 주요 도로를 중심으로 총 26개 지점에 대한 네트워크 정산 작업을 수행하였으며, 관측교통량과 배정교통량의 오차율은 한국개발연구원(2008)에서 제시하는 허용 오차율 30%를 적용하였다. 또한 도로 등급별 허용 오차율은 모두 동일하게 고려하였으며 정산 결과는 Table 4와 같다.
- 교통환경정책의 대기질 개선효과 분석을 위해서는 도로이동오염원의 배출량 뿐 아니라 대기 중 확산 범위, 확산에 따른 노출인구 영향 등에 대한 고려가 필요하다. 본 연구에서는 교통환경정책의 대기질 개선효과 분석을 위하여 앞서 검토한 도로이동오염원의 배출량 산정 방법론 중 지역 단위 또는 도로구간 단위의 고해상도 분석이 가능한 BUA 방법과 대기확산모형, 그리고 대기질 개선으로 인한 경제적 편익을 산정하는 공공보건 모형을 연계한 분석 방법론을 Figure 2와 같이 제시하였다.
- 도로이동오염원 배출량은 CALPUFF의 분석 단위인 단위시간당 면적당 발생량(g/h/㎡)으로 변환하여 입력하였으며, 교통수요모형에서 추정된 배출량은 연평균 일교통량을 기반으로 산정되었기 때문에 CALPUFF에서 시간당 배출량 발생량은 동일한 것으로 가정하였다. 본 연구에서는 대기질 분석의 시간적 범위를 분기별(1월, 4월, 7월, 10월)로 구분하였으며, 분석 결과인 대기오염물질의 농도는 각 분기의 1-3일에 발생하는 평균치를 활용하였다.
- 세 번째 단계에서는 대전광역시 네트워크 구축과 도로이동오염원 배출량 입력을 수행하였다. 본 연구에서는 대전광역시 고속도로와 주요 간선도로는 선 오염원으로, 시내도로는 대전광역시 행정구역을 기준으로 면 오염원의 형태로 네트워크를 구축하였으며, 이는 CALPUFF에서 구현 가능한 링크수가 200개로 한정되어 있어 교통수요모형의 네트워크 수준을 동일하게 구현하지 못하기 때문이다.
- 세 번째 단계에서는 통행배정 결과를 바탕으로 도로이동오염원 대기오염물질 배출량 산정을 위한 네트워크 링크별 교통량(대/일), 통행속도(km/h), 통행거리(km) 등의 교통서비스 특성을 산출하였으며, 네 번째 단계에서는 관련 서비스 수준과 국가 대기오염물질 배출랑 산정방법 편람(Ⅲ)에서 제시하는 도로이동오염원 배출량 산정방법4)을 바탕으로 오염물질별 배출량을 산정하였다.
- 앞서 제시한 교통환경정책 대기환경 개선효과 분석 방법론의 활용 가능성을 검토하기 위하여 정책 시나리오에 따른 대기환경 개선효과 분석을 개략적으로 수행하며 교통수요모형은 지역 단위 분석이 가능한 EMME 3를, 대기확산분석은 동적 기상조건, 복잡한 지형 및 장거리 확산 모사가 가능한 CALPUFF를 활용하였다.
- 첫 번째 단계에서는 분석 대상지역인 대전광역시의 토지이용자료(Land Use Data)와 지형자료(Terrain Data)의 수집6) 및 처리를 수행하였으며, 두 번째 단계에서는 기상자료의 전처리 과정인 CALMET을 구현하였다. 기상자료는 2014년 기준이며, 대전광역시를 중심으로 100km×100km 범위의 MM5 자료를 활용하였다.
대상 데이터
- 기상자료는 2014년 기준이며, 대전광역시를 중심으로 100km×100km 범위의 MM5 자료를 활용하였다.
- 정책 시나리오 분석의 대상지역은 대전광역시를, 정책 시나리오는 최근 “미세먼지 관리 특별대책”의 세부이행계획으로 확정된 공해차량 운행제한지역(LEZ: Low Emission Zone) 제도를 검토하였다. 또한 대기오염물질은 사회적 비용이 높은 PM10과 NOX만을 고려하였으며, 대기질 개선에 따른 건강영향 대상은 대전광역시 인구로 한정하였다.
- 본 연구에서는 2014년 LEZ 제도 시행으로 대전광역시 전역을 노후경유차 운행제한지역으로 가정하였으며, 대상 차량은 2005년 이전에 제주도를 제외한 16개 시도에 등록한 총중량 2.5톤 이상 경유차 중 승합차와 화물차로 한정하였다. 대상차량 중 대전광역시 등록 차량은 모두 저공해조치(DPF: Diesel Particulate Filter)를 이행하여 대전광역시 운행제한 대상에서 제외되는 것으로, 대전광역시 이외 지역의 등록 차량7)은 대전광역시 운행이 제한되는 것으로 가정하였다.
- , NOX 농도를 산정하였으며, 분석 소프트웨어는 CALPUFF를 활용하였다. 분석 과정은 지형 및 기상자료 수집, CALMET(기상자료의 전처리 과정), 네트워크 구축, CALPUFF(대기확산 분석), CALPOST(대기확산 결과 표출) 등의 5단계로 구분되며, 앞서 검토한 도로이동오염원 배출량 분석 결과는 네트워크 구축 단계에서 입력자료로 활용된다.
- 교통시설개발사업의 경제적·재무적 타당성 평가, 도로 및 철도 부문 사업에 대한 예비타당성조사 수행 등에서 각각 “교통시설 투자평가지침(5차개정)”, “도로·철도 부문 사업의 예비타당성조사 표준지침 수정·보완 연구(제5판)” 을 준용하여 교통수요모형의 교통수요 예측 결과인 링크 단위의 통행배정 산출물(차종별 교통량, 통행속도, 통행거리 등)을 기반으로 도로이동오염원의 대기오염물질 및 온실가스에 대한 배출량을 산정한다. 분석을 위한 기초자료는 한국교통연구원의 국가교통데이터베이스(KTDB: Korea Transport Data Base)를 이용한다.
- 을 줄이기 위한 정책으로 서울시 전역은 2017년, 인천시(옹진군 제외)와 경기도 17개 시는 2018년, 나머지 수도권 대기관리권역은 2020년부터 시행될 예정이다. 운행제한 대상 차량은 2005년 이전에 수도권 대기관리권역에 등록한 총중량 2.5톤 이상 경유차이며, 수도권 이외 지역에 등록된 노후 경유차의 수도권 운행 제한은 장기적으로 검토될 예정이다.
- 정책 시나리오 분석의 대상지역은 대전광역시를, 정책 시나리오는 최근 “미세먼지 관리 특별대책”의 세부이행계획으로 확정된 공해차량 운행제한지역(LEZ: Low Emission Zone) 제도를 검토하였다.
이론/모형
- 대기확산모형을 기반으로 대전광역시 도로이동오염원에 대한 PM10, NOX 농도를 산정하였으며, 분석 소프트웨어는 CALPUFF를 활용하였다. 분석 과정은 지형 및 기상자료 수집, CALMET(기상자료의 전처리 과정), 네트워크 구축, CALPUFF(대기확산 분석), CALPOST(대기확산 결과 표출) 등의 5단계로 구분되며, 앞서 검토한 도로이동오염원 배출량 분석 결과는 네트워크 구축 단계에서 입력자료로 활용된다.
성능/효과
- 또한 LEZ 제도 시행에 따른 대전광역시 대기질 분석 결과는 Table 9, Table 10과 같으며, 미시행시 대비 PM10과 NOX의 평균농도는 각각 최대 약 14%, 4% 감소하는 것으로 나타났다. 이는 LEZ 제도 시행에 따른 저공해조치의 NOX 저감률이 매우 미비하고, 대전광역시 이외 등록차량의 운행제한에 따른 저감 효과는 대전광역시 외부에서 발생하여 대기질 분석시 고려되지 않기 때문이다.
- 배출량은 제도 시행 전 대비 약 25톤, NOX 배출량은 제도 시행 전 대비 약 125톤 감소하는 것으로 나타났다. 또한 승용차의 PM10 배출량과 NOX 배출량은 제도 시행 전 대비 다소 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 교통수요모형의 통행배정 단계에서 O/D 총량은 변화가 없으나 승합차 및 화물차의 운행제한으로 인하여 대전광역시 도로망의 통행속도가 개선되어 기존에 대전광역시를 통과하는 승용차 통행량이 증가하였기 때문으로 판단된다.
- 마지막으로 LEZ 제도 시행에 따른 대전광역시 인구의 건강영향 분석 결과는 Table 11, Table 12와 같으며, 앞서 검토한 대기확산 분석 결과는 오염물질별 대기질 개선에 따른 노출인구 추정 단계에서 입력자료로 활용된다. 본 연구에서는 분석의 편이성을 감안하여 LEZ 제도 추진에 따른 건강영향 기준을 조기사망자 감소 수로 선정하였으며, 조기사망자 감소에 따른 경제적 가치 추정은 PM10만을 고려하였다.
- 분석 결과 LEZ 제도 시행에 따른 조기사망자 감소 수는 PM10의 평균농도가 가장 높았던 1월에 가장 많이 발생하는 것으로 나타났으며, 이로 인한 경제적 가치는 약 93억원 규모이다8). 이와 같은 분석 결과는 LEZ 제도 추진에 따른 대기질 개선효과 뿐 아니라 제도 시행에 필요한 재정 규모와의 비교를 통하여 공공보건 차원에서 정책 추진을 위한 근거로도 활용이 가능하다.
- 분석 결과 대전광역시 도로이동오염원의 PM10 배출량은 제도 시행 전 대비 약 25톤, NOX 배출량은 제도 시행 전 대비 약 125톤 감소하는 것으로 나타났다. 또한 승용차의 PM10 배출량과 NOX 배출량은 제도 시행 전 대비 다소 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 교통수요모형의 통행배정 단계에서 O/D 총량은 변화가 없으나 승합차 및 화물차의 운행제한으로 인하여 대전광역시 도로망의 통행속도가 개선되어 기존에 대전광역시를 통과하는 승용차 통행량이 증가하였기 때문으로 판단된다.
- 이상의 과정을 토대로 대전광역시 도로이동오염원 배출량에 따른 오염물질별 농도를 분기별로 산정한 결과는 Table 6과 같으며, 2014년 기준 PM10은 8.9-22.3㎍/㎥, NOX는 188.2-450.1㎍/㎥으로 분기별 변동이 있는 것으로 검토되었다.
- 이상의 과정을 토대로 대전광역시 도로이동오염원에 따른 오염물질별 배출량을 산정한 결과, 2014년 기준 PM10은 243톤, NOX는 5,661톤이 추정되었다. 해당 결과를 국립환경과학원의 CAPSS에서 제공하는 도로이동오염원 배출량5)과 비교한 결과 PM10은 약 8%, NOX는 약 14% 과소 산정된 것으로 나타났으며, 이는 배출량 산정시 적용한 차종별 교통량 및 주행거리 수준의 차이, 교통수요모형의 속도 정산에 대한 한계 등이 주요 요인으로 판단된다.
- 은 243톤, NOX는 5,661톤이 추정되었다. 해당 결과를 국립환경과학원의 CAPSS에서 제공하는 도로이동오염원 배출량5)과 비교한 결과 PM10은 약 8%, NOX는 약 14% 과소 산정된 것으로 나타났으며, 이는 배출량 산정시 적용한 차종별 교통량 및 주행거리 수준의 차이, 교통수요모형의 속도 정산에 대한 한계 등이 주요 요인으로 판단된다.
후속연구
- 국내 주요 교통환경정책으로는 ｢수도권 대기환경개선에 관한 특별법｣을 근거로 2013년에 수립된 2차 수도권 대기환경관리 기본계획의 자동차 관리대책이 있으며, 해당 대책 중 저탄소차협력금제도 도입, 노후 차량 저공해화 사업 보완·발전(건설기계 포함), 공해차량 운행제한지역 보완·발전, 나홀로 자동차 감축 대책 추진, 교통유발을 억제하는 인센티브 및 디스인센티브 강화 등의 정책으로 인한 대기질 분석시 본 연구의 방법론 적용이 필요하다.
- 본 연구에서는 대전광역시 고속도로와 주요 간선도로는 선 오염원으로, 시내도로는 대전광역시 행정구역을 기준으로 면 오염원의 형태로 네트워크를 구축하였으며, 이는 CALPUFF에서 구현 가능한 링크수가 200개로 한정되어 있어 교통수요모형의 네트워크 수준을 동일하게 구현하지 못하기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 교통수요모형에서 분석한 링크 단위 배출량의 확산 결과는 다소 정밀함이 떨어지는 한계를 가진다.
- 마지막으로 본 연구에서 제시한 분석 방법론은 순차적으로 진행되기 때문에 단계별 분석결과에 대한 오차가 누적되는 문제점을 가진다. 이러한 문제를 완화하기 위해서는 단계별 분석결과의 정확도를 높이기 위한 방안이 지속적으로 검토되어야 하며, 큰 틀에서는 국내 특성을 고려할 수 있는 각 단계별 모형의 개발, 미시 수준의 도로이동오염원 배출량 분석을 위한 기초자료 구축 등을 위한 후속 연구의 진행이 필요하다.
- 이 외에도 본 연구에서 제시한 방법론은 도로·철도 부문 사업의 예비타당성조사에서도 활용이 가능하다.
- 마지막으로 본 연구에서 제시한 분석 방법론은 순차적으로 진행되기 때문에 단계별 분석결과에 대한 오차가 누적되는 문제점을 가진다. 이러한 문제를 완화하기 위해서는 단계별 분석결과의 정확도를 높이기 위한 방안이 지속적으로 검토되어야 하며, 큰 틀에서는 국내 특성을 고려할 수 있는 각 단계별 모형의 개발, 미시 수준의 도로이동오염원 배출량 분석을 위한 기초자료 구축 등을 위한 후속 연구의 진행이 필요하다.
- . 이와 같은 분석 결과는 LEZ 제도 추진에 따른 대기질 개선효과 뿐 아니라 제도 시행에 필요한 재정 규모와의 비교를 통하여 공공보건 차원에서 정책 추진을 위한 근거로도 활용이 가능하다.
- 도로이동오염원에서 배출되는 오염물질의 대기 중 확산 분석에 적용 가능한 모형은 AERMOD, CALPUFF, CALINE4 등이 있으며, AERMOD, CALINE4 등의 가우시안 플럼 모형은 평균의 개념이 고려된 정적인 기상조건을 고려하는 모형인 반면, CALPUFF 등의 가우시안 퍼프 모형은 시공간에 따라 변화하는 동적인 기상조건을 고려하는 모형이다. 해당 모형들은 지역 단위 또는 도로구간 단위의 고해상도 분석을 위하여 도로이동오염원 배출량 산정 방법론 중 BUA 방법의 배출량 산정 결과를 입력 자료로 고려할 수 있다.
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