국내 기준성 대기오염물질의 권역별 장기 추이 및 원인 분석: PM10과 오존을 중심으로 Long-term Trend Analysis of Korean Air Quality and Its Implication to Current Air Quality Policy on Ozone and PM10원문보기
Nation-wide systematic and comprehensive measurements of air quality criteria species have been made over 340 sites currently in Korea since 1990. Using these data, temporal and spatial trends of $SO_2$, $PM_{10}$, $NO_2$, $O_3$, CO and $O_x(NO_2+O_3)...
Nation-wide systematic and comprehensive measurements of air quality criteria species have been made over 340 sites currently in Korea since 1990. Using these data, temporal and spatial trends of $SO_2$, $PM_{10}$, $NO_2$, $O_3$, CO and $O_x(NO_2+O_3)$ were analyzed to characterize and evaluate implementing efficiency of air quality policy and regulations. Due to strict and effective policy to use cleaner fuels in late 1980s and 1990s, the primary pollutants, such as $SO_2$, CO, and $PM_{10}$ decreased sharply by early 2000s in all parts of Korea. After this period, their concentrations declined with much lower rates in most parts of Korea. In addition, isolated but noticeable numbers of places, especially in major ports, newly developing towns and industrial parks, sustained high levels or even showed further degradation. Despite series of emission control strategies were enforced since early 1990s, $NO_2$ concentrations haven't changed much till 2005, due to significant increase in number of automobiles. Nevertheless, we confirmed that the staggering levels of $NO_2$ and $PM_{10}$ improved evidently after 2005, especially in Seoul Metropolitan Area (SMA), where enhanced regulations for $NO_2$ and $PM_{10}$ emissions was imposed to automobiles and large emission sources. However, their decreasing trends were much lessened in recent years again as current air quality improvement strategies has been challenged to revise further. In contrast to these primary species, annual $O_3$, which is secondary product from $NO_2$ and volatile organic compounds (VOCs), has increased consistently with about 0.6 ppbv per year in every urban part of Korea, while yearly average of daily maximum 8-hour $O_3$ in summer season had a much higher rate of 1.2 ppbv per year. Increase of $O_3$ can be explained mainly by reductions of NO emission. Rising background $O_3$ in the Northeast Asia and increasing oxidizing capacity by changing photochemistry were likely causes of observed $O_3$ increase. The future air quality policy should consider more effective ways to lower alarming level of $O_3$ and $PM_{10}$.
Nation-wide systematic and comprehensive measurements of air quality criteria species have been made over 340 sites currently in Korea since 1990. Using these data, temporal and spatial trends of $SO_2$, $PM_{10}$, $NO_2$, $O_3$, CO and $O_x(NO_2+O_3)$ were analyzed to characterize and evaluate implementing efficiency of air quality policy and regulations. Due to strict and effective policy to use cleaner fuels in late 1980s and 1990s, the primary pollutants, such as $SO_2$, CO, and $PM_{10}$ decreased sharply by early 2000s in all parts of Korea. After this period, their concentrations declined with much lower rates in most parts of Korea. In addition, isolated but noticeable numbers of places, especially in major ports, newly developing towns and industrial parks, sustained high levels or even showed further degradation. Despite series of emission control strategies were enforced since early 1990s, $NO_2$ concentrations haven't changed much till 2005, due to significant increase in number of automobiles. Nevertheless, we confirmed that the staggering levels of $NO_2$ and $PM_{10}$ improved evidently after 2005, especially in Seoul Metropolitan Area (SMA), where enhanced regulations for $NO_2$ and $PM_{10}$ emissions was imposed to automobiles and large emission sources. However, their decreasing trends were much lessened in recent years again as current air quality improvement strategies has been challenged to revise further. In contrast to these primary species, annual $O_3$, which is secondary product from $NO_2$ and volatile organic compounds (VOCs), has increased consistently with about 0.6 ppbv per year in every urban part of Korea, while yearly average of daily maximum 8-hour $O_3$ in summer season had a much higher rate of 1.2 ppbv per year. Increase of $O_3$ can be explained mainly by reductions of NO emission. Rising background $O_3$ in the Northeast Asia and increasing oxidizing capacity by changing photochemistry were likely causes of observed $O_3$ increase. The future air quality policy should consider more effective ways to lower alarming level of $O_3$ and $PM_{10}$.
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문제 정의
본 연구에서 나타난 전국적인 오존의 환경기준미달실정과 오존의 심각한 증가추이는 지금까지 국내의 대기환경개선대책이 심각한 문제가 있는 것을 지시한다. 대기오염특별대책, 대기환경규제지역, 대기환경종합계획, 수도권대기특별대책 등 대부분의 대기오염관리정책이 지금까지 PM10과 NOx의 배출감소에 집중되었다.
본 연구에서는 국내에서 환경부와 지자체가 운영 중 이거나 운영되었던 전국의 기준성대기오염물질 측정망 자료를 활용하여 분석하였다. 표 1에 1998년부터 2016년까지 권역별로 운영되고 있는 대기오염측정소의 연도별 개수가 나타나 있다.
본 연구에서는 대기오염 측정망 중 기준성 물질의 1시간 평균 상시 측정 자료를 위주로 전국 및 7개 권역별 대기질의 주요 우심지역 특성, 중·장기 추이 분석 및 그 원인을 파악하고자 하였다.
두 방법의 차이는 시간효과가 동일한 크기인지(additive decomposition) 아니면 시간에 따라 변동이 있을 수 있는지(KZ 필터)에 따라 달라진다. 본 연구에서는 시간, 주간별 변동을 배제하고 계절효과만을 산정하기 위해서 모든 측정소의 자료를 월별로 평균한 값을 이용하여 장기변동을 산정하였다. Additive decomposition과 KZ 필터는 통계프로그램인 R의 기본 패키지와 kza 패키지툴 이용하였다(Close and Zurbenko, 2016).
특히, 기상조건은 배제한 연도별 장기변동을 평가하기 위해 이들 기상 변수를 요인화한 일반화선형모델을 작성하였고, 이를 통해 구해진 기상조건의 변동 영향을 배제하고 연도별 장기변동만을 산정하고자 하였다. 이러한 과정을 통해 기상의 영향을 받지 않는 순수한 연도별 O3의 증가 추이만을 확인하고자 하였다.
O3의 농도에 영향을 주는 특정 연도, 요일 등 일부 변수들이 정규분포라는 가정을 할 수 없기 때문에 일반화선형모형을 사용하였다. 특히, 기상조건은 배제한 연도별 장기변동을 평가하기 위해 이들 기상 변수를 요인화한 일반화선형모델을 작성하였고, 이를 통해 구해진 기상조건의 변동 영향을 배제하고 연도별 장기변동만을 산정하고자 하였다. 이러한 과정을 통해 기상의 영향을 받지 않는 순수한 연도별 O3의 증가 추이만을 확인하고자 하였다.
제안 방법
표 1과 같이 측정소의 위치가 도시 지역에 집중되어 있고 공간적으로도 균일하게 분포되어 있지 않기 때문에 지도상에 표출 시 거리 반비례법으로 격자점 보간을 먼저 실시한 후, 2 변수 보간기법으로 최종 도식화하여 공간적인 분포를 분석하였다. 또한 대기질의 지역별 분석을 위해서 측정망을 수도권, 강원권, 중부권, 호남권, 영남권, 제주권, 백령도 7개 권역으로 분류하고 각 권역별 특성을 분석하였다. 또한, 추이 분석을 통해 얻어진 지역별 농도 변화 경향에 대해서도 동일하게 공간 분석과 권역별 분석을 실시하였다.
또한 대기질의 지역별 분석을 위해서 측정망을 수도권, 강원권, 중부권, 호남권, 영남권, 제주권, 백령도 7개 권역으로 분류하고 각 권역별 특성을 분석하였다. 또한, 추이 분석을 통해 얻어진 지역별 농도 변화 경향에 대해서도 동일하게 공간 분석과 권역별 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 1990~2016년 대기측정망 중 일반대기오염 측정망에서 측정한 SO2, CO, PM10, O3, NO2, Ox의 자료를 이용하여 추이 분석, 일반화 선형모형모델을 이용한 기상조건별 추이 분석, 지역별 농도 특성을 분석하였다. 1990년대부터 SO2는 저유황 연료 전환 효과, CO는 자동차배기가스 규제 효과로 큰 감소폭을 보이지만 SO2는 2000년 이후부터 감소폭이 미약하거나 정체된 것을 확인하였고, CO는 꾸준한 감소 추세를 보였다.
20년 이상의 운영 기간 동안 많은 측정소가 주변 환경변화나 지역 특성을 반영하는 기상변화에 영향을 받을 수 있다. 주변 환경요인의 분석을 위해서 각 측정소 별로 각 항목별로 풍향에 따른 장기적인 변동 여부를 polar plot으로 분석하였고 (Carslaw and Ropkins, 2012), 기상요소들의 영향을 가장 많이 받는 O3의 경우에는 여름철 5~8월 기간 동안 8시간 오존 이동평균의 일일 최대치와 같은 날의 오전 풍속, 오후 풍속, 온도, 습도, UV 광량, 강우시간, 가시도, 구름양, 요일을 반영하여 일반화선형모델을 구현하였다. 회귀분석이나 분산분석은 정규분포를 가정한 종속변수와 독립변수와의 상관성을 평가한다.
지역별 농도 특성은 각 측정소의 각 연도별 한 시간 평균 99 백분위수 농도를 지도상에 표시하여 분석하였다. 표 1과 같이 측정소의 위치가 도시 지역에 집중되어 있고 공간적으로도 균일하게 분포되어 있지 않기 때문에 지도상에 표출 시 거리 반비례법으로 격자점 보간을 먼저 실시한 후, 2 변수 보간기법으로 최종 도식화하여 공간적인 분포를 분석하였다.
지역별 농도 특성은 각 측정소의 각 연도별 한 시간 평균 99 백분위수 농도를 지도상에 표시하여 분석하였다. 표 1과 같이 측정소의 위치가 도시 지역에 집중되어 있고 공간적으로도 균일하게 분포되어 있지 않기 때문에 지도상에 표출 시 거리 반비례법으로 격자점 보간을 먼저 실시한 후, 2 변수 보간기법으로 최종 도식화하여 공간적인 분포를 분석하였다. 또한 대기질의 지역별 분석을 위해서 측정망을 수도권, 강원권, 중부권, 호남권, 영남권, 제주권, 백령도 7개 권역으로 분류하고 각 권역별 특성을 분석하였다.
대상 데이터
기준성 오염물질의 지역적 현황을 파악하기 위해서 가장 최근 자료인 2016년 한해의 각 측정소별 1시간 평균 농도의 99 백분위수의 지역적 분포를 도식화하였다(그림 1). PM10이 상대적으로 높은 지역은 경기 북부, 서산, 평택, 당진지역, 충북 북부지역, 전북지역, 부산지역으로 나타났다(그림 1(a)).
Additive decomposition과 KZ 필터는 통계프로그램인 R의 기본 패키지와 kza 패키지툴 이용하였다(Close and Zurbenko, 2016). 이들 모두 초기의 급격한 감소 추세가 포함되면 최근의 농도 추이가 왜곡될 가능성이 있어서 최종 농도 추이 분석에는 2000년 이후의 자료만을 이용하였다. 또한, 자료에 포함되어 있을 수 있는 이상치에 의한 왜곡을 최소화하기 위해서 장기변동 추이는 중간값을 활용하였으며 연간 변동은 로버스트 선형회귀법인 Theil-Sen 알고리즘을 활용하여 계산하였다(Theil, 1992).
데이터처리
본 연구에서는 시간, 주간별 변동을 배제하고 계절효과만을 산정하기 위해서 모든 측정소의 자료를 월별로 평균한 값을 이용하여 장기변동을 산정하였다. Additive decomposition과 KZ 필터는 통계프로그램인 R의 기본 패키지와 kza 패키지툴 이용하였다(Close and Zurbenko, 2016). 이들 모두 초기의 급격한 감소 추세가 포함되면 최근의 농도 추이가 왜곡될 가능성이 있어서 최종 농도 추이 분석에는 2000년 이후의 자료만을 이용하였다.
이론/모형
회귀분석이나 분산분석은 정규분포를 가정한 종속변수와 독립변수와의 상관성을 평가한다. O3의 농도에 영향을 주는 특정 연도, 요일 등 일부 변수들이 정규분포라는 가정을 할 수 없기 때문에 일반화선형모형을 사용하였다. 특히, 기상조건은 배제한 연도별 장기변동을 평가하기 위해 이들 기상 변수를 요인화한 일반화선형모델을 작성하였고, 이를 통해 구해진 기상조건의 변동 영향을 배제하고 연도별 장기변동만을 산정하고자 하였다.
농도 변화 추이를 기울기로 나타내었다(그림 4(c)). 같은 방법으로 Theil-Sen 알고리즘을 이용하여 권역별로 구분된 물질들의 장기적인 추세를 기울기와 상관성을 구하여 표 2에 나열하였다. 표 2에 나타난 바와 같이 대부분의 권역에서 특히 PM10의 경우 도심과 도로변 측정소에서 그림 3의 전국적인 농도 추이와 유사한 변동 추이가 나타나고 있음을 확인할 수 있다.
이들 모두 초기의 급격한 감소 추세가 포함되면 최근의 농도 추이가 왜곡될 가능성이 있어서 최종 농도 추이 분석에는 2000년 이후의 자료만을 이용하였다. 또한, 자료에 포함되어 있을 수 있는 이상치에 의한 왜곡을 최소화하기 위해서 장기변동 추이는 중간값을 활용하였으며 연간 변동은 로버스트 선형회귀법인 Theil-Sen 알고리즘을 활용하여 계산하였다(Theil, 1992).
기준성 대기오염물질의 추이를 분석하기 위해서는 연속 측정자료에서 장기변동효과만을 선택적으로 산출해야 한다. 이를 위해서 본 연구에서는 시계열 분석 방법인 additive decomposition과 Kolmogorov-Zurbenko (KZ) 필터를 사용하였다. 두 방법 모두 측정자료에는 장기추이, 시간효과 (하루주기, 주간 주기, 계절주기)와 무작위 변동이 포함된 것을 가정하고 먼저 주기적인 시간 효과를 산정하고 장기 추이를 추정하는 작업이다(Kang et al.
이상치에 의한 왜곡을 최소화하기 위해서 월별 중간값을 활용하여 Theil-Sen 알고리즘으로 서울시 중구측 정소의 2000년 이후 2016년까지의 PM10 농도 변화 추이를 기울기로 나타내었다(그림 4(c)). 같은 방법으로 Theil-Sen 알고리즘을 이용하여 권역별로 구분된 물질들의 장기적인 추세를 기울기와 상관성을 구하여 표 2에 나열하였다.
성능/효과
의 자료를 이용하여 추이 분석, 일반화 선형모형모델을 이용한 기상조건별 추이 분석, 지역별 농도 특성을 분석하였다. 1990년대부터 SO2는 저유황 연료 전환 효과, CO는 자동차배기가스 규제 효과로 큰 감소폭을 보이지만 SO2는 2000년 이후부터 감소폭이 미약하거나 정체된 것을 확인하였고, CO는 꾸준한 감소 추세를 보였다. 하지만 인천, 평택, 군산, 부산, 울산 등 주요 항구도시들은 여전히 고농도 SO2가 관측되고 있다.
이러한 증가 정도는 세계적으로 높은 수준임을 확인하였다. O3 장기변동 추이에 기상변화를 고려한 결과, 2012년 이후의 급격한 O3 증가 추세 이외에는 1990년 이후에 나타난 꾸준한 O3 농도 증가에 기상요소가 주는 영향이 크지 않음을 확인할 수 있었다. 도심지역에서 O3 농도 증가 추세는 NO 배출감소에 따른 O3 증가(O3 적정효과)와 디젤자동차 확대에 따른 f(NO2)의 증가가 역할을 한 것으로 추정된다.
모든 측정소의 일, 월평균 농도 자료에 대해서 시계열 분석 방법인 additive decomposition과 KZ 필터를 적용한 결과, 측정소의 이상치(관측 이상이 아닌 황사 등 고농도 현상의 영향)에 따라서 장기변동추이가 크게 좌우되어 일관성 있는 자료의 산출이 어려웠다(그림 4
특히, 2000년 이후에 농도감소가 미약하나마 가시적인 농도감소가 나타나고 있다. 자동차 등록대수가 2000년에 1200만대에서 2016년에 2000만대보다 높게 증가한 것을 고려할 때 NO2 저감 노력이 상당한 성과를 거두었음을 확인할 수 있다. 기준성 대기오염물질 중 가장 극적인 감소를 보이는 것이 SO2이다.
특히 월별 중간값의 장기변동에서 O3과 Ox는 교외지역과 배경농도 지역을 제외한 모든 권역의 도시와 도로변측정소에서 비교적 뚜렷한(R2>0.5) 증가 추세가 나타났다(표 2).
후속연구
, 2008). 또한, 대기오염 측정망의 자료를 통해 오염물질의 환경 기준 달성여부 및 평가, 광범위한 지역의 배경 농도 및 국가적 배경농도에 대한 파악도 가능하다.
이를 해명하기 위해서는 국내 대기 중 산화력의 장기적인 변동을 추산할 수 있는 종합적인 연구가 수행되어야 할 것이다. 이를 통해서 악화되고 있는 O3 오염의 명확한 진단이 가능하며 효율적인 정책이 마련될 수 있을 것이다.
이에 대한 가장 신빙성 있는 가설은 동북아시아의 O3 배경농도의 증가와 함께 수도권과 국내 대기 중의 산화력이 증가하고 있는 것이다. 이를 해명하기 위해서는 국내 대기 중 산화력의 장기적인 변동을 추산할 수 있는 종합적인 연구가 수행되어야 할 것이다. 이를 통해서 악화되고 있는 O3 오염의 명확한 진단이 가능하며 효율적인 정책이 마련될 수 있을 것이다.
하지만 같은 대책수행기간 동안 1차 대기오염물질의 감소추이가 충분하지 못해서 소기의 대기환경목표를 달성하지 못한 점은 개선이 필요하였고, 이를 반영하여 더욱 강화된 2차 수도권대기개선 특별대책을 마련하였다. 추가된 대기오염대책의 효율성과 성과는 앞으로 주기적으로 꾸준히 평가되어야 할 것이다.
이외에 동북아시아 오존 배경농도 증가로 인해 수도권과 국내 대기 중의 산화력이 증가하는 것이 큰 영향을 주는 것으로 추정된다. 하지만 이를 분석하기 위해서는 대기 중 산화력의 장기적인 추이를 예측할 수 있는 종합적인 연구가 필요하다. 산화력의 증가는 궁극적으로 2차 오염물질의 농도 증가를 야기하기 때문에 이에 연관된 심층적인 연구를 통해서 2차 오염인 O3과 PM10의 대기질 관리 방향 설정의 기반을 확보하는 것이 중요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
일반대기오염 측정망은 무엇으로 구성되는가?
5, O3, NO2, CO, SO2)을 측정하는 일반 대기오염 측정망과 유해물질, 중금속, 광화학오염물질 등을 측정하는 특수 대기오염 측정망으로 구성된다. 일반대기오염 측정망은 다시 도시대기, 교외대기, 도로변대기, 국가배경으로 나뉘며 대부분이 도시대기로 구성이 된다(KME, 2016). 대기오염 측정망은 효과적인 대기오염 저감 대책 수립과 평가 및 개선, 대기 오염 예측모델의 기본 자료 및 대기오염배출원의 감시 등 여러 기능을 수행하는 데 있어 기초자료로 사용되고 있다(Han et al.
일반 측정망의 특징은?
현재 우리나라의 대기오염측정망은 크게 11개 종류의 측정망 가운데 505개(2015년 12월 기준) 측정소가 운영되고 있으며 일반측정망(10개)과 집중 측정망(1개)으로 구분되며, 일반 측정망은 대기 환경 기준물질(PM10, PM2.5, O3, NO2, CO, SO2)을 측정하는 일반 대기오염 측정망과 유해물질, 중금속, 광화학오염물질 등을 측정하는 특수 대기오염 측정망으로 구성된다. 일반대기오염 측정망은 다시 도시대기, 교외대기, 도로변대기, 국가배경으로 나뉘며 대부분이 도시대기로 구성이 된다(KME, 2016).
대기오염 측정망 자료를 이용해서 대기오염의 중·장기적인 분석을 실시한 선행 연구들이 다수 수행되었는데 울산 지역은 어떤 결과가 나왔는가?
대기오염 측정망 자료를 이용해서 대기오염의 중·장기적인 분석을 실시한 선행 연구들이 다수 수행되었다. 울산 지역의 14개의 대기오염측정소에서 2005년부터 2009년까지 측정한 SO2를 시공간적 오염특성을 분석한 연구에는 공단지역의 측정소가 주거지역 측정소보다 2.4배 높은 평균 농도값을 가지며 기상조건에 따라 공단지역에서부터 주거지역으로 SO2의 이동이 커져 심각한 문제점이 있음을 발표하였다 (Lee et al., 2010).
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