Korea has recently suffered from severe hazes, largely being long-range transported from China but frequently mixed with domestic pollution. It is important to identify the origin of the frequently-occurring hazes, which is however hard to clearly determine in a quantitative term. In this regard, we...
Korea has recently suffered from severe hazes, largely being long-range transported from China but frequently mixed with domestic pollution. It is important to identify the origin of the frequently-occurring hazes, which is however hard to clearly determine in a quantitative term. In this regard, we suggest a possible classification procedure of various hazes into long-range transported haze (LH), Yellow Sand (YS), and urban haze (UH), based on mass loading of fine particles, time lag of PM mass concentrations between two sites aligned with dominant wind direction, backward trajectory of air mass, and the mass ratio of PM2.5 to PM10. The analysis sites are Seoul (SL) and Baengnyeongdo (BN), which are distant about 200 km from each other in the west to east direction. Aerosol concentrations at BN are overall lower than those of SL, indicative of BN being a background site for SL. We found distinct time lag of PM2.5 and PM10 concentrations between BN and SL in case of both LH and YS, but the intensity of YS being stronger than LH. Time scale (e-folding time scale) of LH appears to be longer and more variable than YS, which implies that LH covers much larger spatial scale. In addition, we found linear and significant correlations between ${\tau}_a$ obtained from sunphotometer and ${\tau}_{cal}$ calculated from surface aerosol scattering coefficient for LH episodes, relative to few correlation between those for YS, which might be associated with transported height of YS being much higher than LH. Therefore surface PM concentrations for the YS period are thought to be not representative for vertical integrated amount of aerosol loadings, probably by virtue of decoupled structure of aerosol vertical distribution. Improvement of various hazes classification based on the current result would provide the public as well as researchers with more accurate information of LH, UH, and YS, in terms of temporal scale, size, vertical distribution of aerosols, etc.
Korea has recently suffered from severe hazes, largely being long-range transported from China but frequently mixed with domestic pollution. It is important to identify the origin of the frequently-occurring hazes, which is however hard to clearly determine in a quantitative term. In this regard, we suggest a possible classification procedure of various hazes into long-range transported haze (LH), Yellow Sand (YS), and urban haze (UH), based on mass loading of fine particles, time lag of PM mass concentrations between two sites aligned with dominant wind direction, backward trajectory of air mass, and the mass ratio of PM2.5 to PM10. The analysis sites are Seoul (SL) and Baengnyeongdo (BN), which are distant about 200 km from each other in the west to east direction. Aerosol concentrations at BN are overall lower than those of SL, indicative of BN being a background site for SL. We found distinct time lag of PM2.5 and PM10 concentrations between BN and SL in case of both LH and YS, but the intensity of YS being stronger than LH. Time scale (e-folding time scale) of LH appears to be longer and more variable than YS, which implies that LH covers much larger spatial scale. In addition, we found linear and significant correlations between ${\tau}_a$ obtained from sunphotometer and ${\tau}_{cal}$ calculated from surface aerosol scattering coefficient for LH episodes, relative to few correlation between those for YS, which might be associated with transported height of YS being much higher than LH. Therefore surface PM concentrations for the YS period are thought to be not representative for vertical integrated amount of aerosol loadings, probably by virtue of decoupled structure of aerosol vertical distribution. Improvement of various hazes classification based on the current result would provide the public as well as researchers with more accurate information of LH, UH, and YS, in terms of temporal scale, size, vertical distribution of aerosols, etc.
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문제 정의
두 지점에서 발생하는 다양한 연무현상을 발생 기원에 따라 4가지 구분 방법을 제시하고자 한다. 1) 2011~2013년도 평균 PM 농도의 +1σ(표준편차) 이상인 기간을 선별한다.
본 연구에서는 자료기간을 확장(2011~2013년)하고 PM2.5와 PM10 질량농도, 에어로졸 광학두께(aerosol opticaldepth; τa) 등을 함께 분석하여 연무 구분방법과 연무의 광학적 특성을 이해하고자 하였다.
가설 설정
여기서 H는 경계층 고도 (Effective Height)를 의미하나 분석 사례 모두의 정확한 H 높이를 구하기 어렵기 때문에 1.5 km로 가정하였다. 하지만 향후 에어로졸 광학두께의 정확한 추정을 위해서는 H에 대한 실제 관측값을 적용한 분석 연구가 필요할 것이다.
제안 방법
Eun et al.(2013)에서 제시된 방법과 같이 상대습도의 영향을 최소화하기 위하여 강수가 제외된 시간 관측값을 이용하여 분석하였다. 장거리이동 연무와 도시연무는 상관계수가 각각 0.
5 농도는 서울과 백령도 측정소에서 2011년부터 2013년간 β-ray 흡수법과 TEOM(Tapered Element Oscillating Microbalance)으로 측정한 에어로졸 질량농도를 이용하였다. 더불어 사례 분류를 위한 기류의 방향을 확인하기 위하여 NOAA에서 제공하는 HYSPLIT (Hybrid Single Particle LagrangianIntegrated Trajectory) 모델 기반 역궤적 분석(backward trajectory analysis)을 수행하였다. 분류된 장거리 이동 연무, 황사, 도시 연무의 에어로졸 시간규모를 살펴보기 위하여 Anderson et al.
또한 지상자료를 이용하여 계산된 τcal과 칼럼(column) 측정 자료인 AENONET자료의 τa에 e-folding scale을 고려하여 두 변수를 비교하였다.
백령도와 서울의 전반적인 에어로졸 농도 수준을 확인하기 위하여 2011~2013년까지 네펠로미터를 이용하여 관측한 σsp의 히스토그램을 Fig. 2에 제시하였다.
본 연구에서는 2011년부터 2013년도까지 백령도와 서울의 대기오염 집중측정소에서 관측된 에어로졸 질량 농도(PM2.5, PM10), 에어로졸 광학특성자료 (aerosolscattering coefficient; σsp, aerosol absorption coefficient;σap)와 AERONET의 sunphotometer로 관측된 에어로졸 광학두께(τa)를 이용하여 연무 사례를 장거리 이동 연무, 황사, 도시연무 3가지로 구분하는 방법을 제시하고 각 연무의 시간적인 변화 특성 및 광학적 특성을 분석하였다.
본 연구에서는 발생기원에 따라 중국으로부터 유입되는 장거리 이동 연무(long-range transported haze;LH) 및 국내 오염원에 의한 도시연무(urban haze; UH)와 장거리 이동되는 황사(yellow sand; YS)도 함께 고려한 분류 및 구분법을 제시한 후, 3가지 분류에 대한 광학특성을 분석하였다. 엄밀한 의미에서 황사는 연무와는 구분되지만 자연적인 요인으로 발생하여 장거리 이동되는 에어로졸의 한 종류라는 측면에서 분석에 포함하였다.
연무구분방법은 Jo and Kim (2010)의 기상 관련 변수를 활용한 분석과는 달리 지상관측자료인 PM10, PM2.5 농도와 두 지점 PM 농도 최대치(peak)간의 시간차(time lag) 및 역궤적 분석(backward trajectoryanalysis)을 통해 장거리이동 연무, 황사, 도시 연무를 구분하였다. PM10과 PM2.
5/PM10 비는 임의로 정해진 값이기 때문에 향후 다수의 사례 분석을 통해 검토가 필요하다. 이상에서 언급된 연무 사례 구분 절차를 간략화하여 Fig. 3에 제시하였으며 위의 방법을 토대로 장거리 이동 연무 5 사례, 황사 5 사례, 도시연무 3 사례를 분류하였다(Table 1).
대상 데이터
장거리이동 연무를 대변하는 2012년 3월 4~8일 사례는 3월 6일 12시에 백령도에서 PM2.5 농도가 110μg m−3까지 도달한 이후 서울에서 130 μg m−3까지 증가하였다.
데이터처리
더불어 사례 분류를 위한 기류의 방향을 확인하기 위하여 NOAA에서 제공하는 HYSPLIT (Hybrid Single Particle LagrangianIntegrated Trajectory) 모델 기반 역궤적 분석(backward trajectory analysis)을 수행하였다. 분류된 장거리 이동 연무, 황사, 도시 연무의 에어로졸 시간규모를 살펴보기 위하여 Anderson et al. (2003)에서 활용한 식 (1)의 자기상관(autocorrelation; r)분석을 수행하였다.
이론/모형
PM10과 PM2.5 농도는 서울과 백령도 측정소에서 2011년부터 2013년간 β-ray 흡수법과 TEOM(Tapered Element Oscillating Microbalance)으로 측정한 에어로졸 질량농도를 이용하였다.
대기 중 가스 분자는 주로 태양빛을 산란시키지만 NO2 농도에 의한 빛의 흡수는 σag [km−1] = 0.33[NO2][ppm]을 이용하여 계산하였다(Hodkinson, 1966).
성능/효과
1 μg m−3 이상인 조건에 해당한다. 2) PM 농도 증가가 백령도에서 먼저 시작되어 최댓값에 도달하고, 이후 서울에서 유사한 패턴의 농도 증가가 나타나는 지연시간을 확인하였다. 3) 두 번째 단계에서 지연시간이 확인된 경우, NOAA에서 제공되는 HYSPLIT 모델 기반 역궤적 분석 결과를 토대로 장거리 이동 여부를 확인하고, 4) 연무는 미세입자가 지배적이고, 황사 경우에는 조대입자가 지배적인 점을 고려하여 PM2.
2) PM 농도 증가가 백령도에서 먼저 시작되어 최댓값에 도달하고, 이후 서울에서 유사한 패턴의 농도 증가가 나타나는 지연시간을 확인하였다. 3) 두 번째 단계에서 지연시간이 확인된 경우, NOAA에서 제공되는 HYSPLIT 모델 기반 역궤적 분석 결과를 토대로 장거리 이동 여부를 확인하고, 4) 연무는 미세입자가 지배적이고, 황사 경우에는 조대입자가 지배적인 점을 고려하여 PM2.5/PM10의 비율이 0.7 이상인 경우를 연무로 분류하고, 0.3 이하의 값을 가지는 경우를 황사로 분류한다. 한반도에서 관측되는 연무나 황사 사례가 순수하게 단일 사례로 관측되기 보다는 혼합되어 나타나 PM2.
각 연무 사례의 특성을 살펴본 결과, 장거리이동 연무와 황사사례의 경우 백령도에서 PM 농도가 먼저 증가하여 최댓값에 도달하고 시간이 경과한 후 서울에서 유사한 형태로 PM 농도가 증가하는 경향이 뚜렷하게 나타났다. 장거리이동 연무는 PM2.
5에 비해 PM10 농도가 뚜렷하게 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 도시연무의 경우는 백령도에서 PM2.5 및 PM10 농도가 평년 수준을 보이는 반면에 서울에서는 현저하게 증가하는 것으로 나타났다. 연무의 시간규모를 분석한 결과 장거리 이동 연무는 7~24시간으로 변동폭이 컸지만 도시연무와 황사는 시간 규모가 12시간 내로 작았다.
다른 장거리이동연무 사례들도 백령도에서 PM 농도가 먼저 증가하여 최댓값에 도달하고 4~6시간 후 서울에서 유사한 형태로 PM 농도가 증가하는 경향이 뚜렷하게 나타났다. 또한 PM2.5 농도가 PM10 농도의 대부분을 차지하며, 조대입자 보다 미세입자의 변화에 민감하게 반응하는 산란계수도 PM2.5의 패턴과 유사한 경향이 나타났다.
또한 각 사례의 에어로졸 광학두께와 소산계수(σext)를 통해 광학특성 분석 결과, 장거리이동 연무와 도시연무는 (1 −e−1)τa와 τcal의 상관계수가 각각 0.8~0.9로 상관성이 높게 나타났지만, 황사는 상관성이 낮게 나타났다.
각 연무 사례의 특성을 살펴본 결과, 장거리이동 연무와 황사사례의 경우 백령도에서 PM 농도가 먼저 증가하여 최댓값에 도달하고 시간이 경과한 후 서울에서 유사한 형태로 PM 농도가 증가하는 경향이 뚜렷하게 나타났다. 장거리이동 연무는 PM2.5 농도가 PM10 농도에 육박하는 수준까지 증가하지만 황사는 PM2.5에 비해 PM10 농도가 뚜렷하게 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 도시연무의 경우는 백령도에서 PM2.
황사 사례들은 PM10에 비해 산란효율에 민감한 PM2.5 농도가 낮기 때문에 PM10 농도 증가에 비해 산란계수는 상대적으로 낮은 수준이었고, 조대 입자(2.5 μm 이상)의 비중이 크기 때문에 PM 질량농도 증가가 뚜렷하게 나타났다.
후속연구
5/PM10 비에 대한 분석이나 지상원격관측(예: 라이다 등)을 이용하여 에어로졸 광학두께 계산에 활용된 유효 높이(H)에 대한 분석이 요구된다. 또한 본 연구에서 연무사례시의 에어로졸 크기, 질량농도와 산란계수 등을 이용한 연무 구분 방법이 제시되었지만 아직 선정사례의 개수가 적기 때문에 지속적으로 다양한 연무사례에 대해 제시된 구분 방법의 적용을 통해 현재 연구결과의 신뢰성을 검토할 필요가 있다. 마지막으로 연무 구분방법에 에어로졸 조성이 추가로 고려된다면 연무 분류 정확도 향상에 기여할 것으로 생각된다.
또한 본 연구에서 연무사례시의 에어로졸 크기, 질량농도와 산란계수 등을 이용한 연무 구분 방법이 제시되었지만 아직 선정사례의 개수가 적기 때문에 지속적으로 다양한 연무사례에 대해 제시된 구분 방법의 적용을 통해 현재 연구결과의 신뢰성을 검토할 필요가 있다. 마지막으로 연무 구분방법에 에어로졸 조성이 추가로 고려된다면 연무 분류 정확도 향상에 기여할 것으로 생각된다.
5/PM10 비를 정량화하기 어려운 측면이 있다. 본 연구에서 경험적으로 정한 PM2.5/PM10 비는 임의로 정해진 값이기 때문에 향후 다수의 사례 분석을 통해 검토가 필요하다. 이상에서 언급된 연무 사례 구분 절차를 간략화하여 Fig.
연직 총 에어로졸 농도의 e-folding scale은 전체 고도의 63%까지를 의미한다. 본 연구에서는 AERONET 자료가 구름 및 강수가 존재할 시 자료의 이용이 불가능하기 때문에 추가 분석에서 제외하였다.
5 km로 가정하였다. 하지만 향후 에어로졸 광학두께의 정확한 추정을 위해서는 H에 대한 실제 관측값을 적용한 분석 연구가 필요할 것이다. 또한 지상자료를 이용하여 계산된 τcal과 칼럼(column) 측정 자료인 AENONET자료의 τa에 e-folding scale을 고려하여 두 변수를 비교하였다.
향후 다수의 오염사례를 확보하여 장거리이동 연무와 황사 구분시 제시된 PM2.5/PM10 비에 대한 분석이나 지상원격관측(예: 라이다 등)을 이용하여 에어로졸 광학두께 계산에 활용된 유효 높이(H)에 대한 분석이 요구된다. 또한 본 연구에서 연무사례시의 에어로졸 크기, 질량농도와 산란계수 등을 이용한 연무 구분 방법이 제시되었지만 아직 선정사례의 개수가 적기 때문에 지속적으로 다양한 연무사례에 대해 제시된 구분 방법의 적용을 통해 현재 연구결과의 신뢰성을 검토할 필요가 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
백령도와 서울 측정소 자료의 신뢰성이 높은 이유는 무엇인가?
1), 분석 영역이 편서풍 지대임을 고려할 때 백령도는 서울의 풍상 측에 위치하고 있어 대기오염물질의 장거리 이동 여부를 분석하는데 용이하다. 또한 두 측정소는 장기간 연속 관측을 통해 이온, 중금속, 탄소, 에어로졸 질량농도 등 다양한 항목들을 모니터링하고 있어 자료의 신뢰성이 높은 장점이 있다.
연무란 무엇인가?
동북아시아 지역은 다량의 에어로졸이 배출되는 핫스폿(hot spot)으로서 최근 빈번히 발생하는 에어로졸로 인한 시정장애, 건강피해, 지역적인 기후변화, 더 나아가 전지구적 기후변화에 영향을 주는 것으로 알려져 있다(IPCC, 2014). 이 중 에어로졸에 의한 시정장애 현상을 연무(haze)라고 일컫는데, 높은 상대습도(relative humidity; RH)에서 응결된 미세한 물방울에 의한 안개(fog)나 박무(mist)와 달리 상대습도가 낮은 상태(RH 발생한다(KMS and KMA, 2015). 최근 중국의 급속한 산업화와 경제 발전으로 유발된 극심한 연무현상은 건강에 악영향을 미치고 중요한 사회적인 문제로 거론되고 있다(He et al.
한반도에서 관측된 연무는 어떤 특징을 보이는가?
(2016)의 연구결과에 의하며 중국으로부터 유입되는 장거리이동 연무에 의한 구름 및 강수변화 가능성까지 제시되고 있다. 한반도에서 관측된 연무는 2차 오염물질인 암모늄, 질산염, 황산염이 6배이상 증가하고(Kang et al., 2004) 미세입자의 수밀도가 증가하는 특징을 보인다(Chun et al., 2003).
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