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제안 방법
- 1단계에서는 인구, 대기오염물질 배출원, 배출량, 측정결과의 공간분포를 270개 격자(2 km×2 km)에 할당하였고, 2단계에서는 PAS를 이용한 다환방향족탄화수소(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons: PAHs)와 휘발성유기화합물(Volatile Organic Compounds: VOCs)의 현장 모니터링 자료를 추가하였다.
- 또한, 측정망 농도자료도 배출 인자로 고려하였다. 2014년 유해대기물질측정망 평균 농도(7종 PAHs와 13종 VOCs), 대기중금속측정망 평균 농도(9종 중금속), 도시대기측정망 평균 농도 (CO, NO2, PM10), PAS를 이용한 PAHs와 VOCs 모니터링 결과를 이용하였다.
- 07) 각각 한 달 동안 설치하였다(그림2). PAHs 모니터링을 위해 사용한 흡착제는 폴리우레탄폼(PolyUrethan Foam: PUF)이며, 속슬렛(Soxhlet)으로 용매추출 후 실리카겔 컬럼으로 정제하였으며, 기체크로마토그래프/질량분석기(Gas chromatograph/mass spectrometer: GC/MS)로 분석하였다. 분석대상물질은 US EPA가 우선관리대상물질로 선정한 16종 PAHs이었다.
- 격자별로 총점 계산 시, HAPs 노출 추정에 대한 신뢰도를 고려하여 인자별로 가중치를 곱하였다. PAS 모니터링 결과에 대해서는 총 농도 분포와 발암성 물질 분포를 별도로 고려하였다. 최종적으로 배출과 인구 인자 비중에 따른 시나리오를 고려하여 여러 조건에서 중복되는 격자를 우선순위 측정지역으로 선정하였다.
- 분석대상물질은 US EPA가 우선관리대상물질로 선정한 16종 PAHs이었다. VOCs의 경우, 활성탄을 흡착제로 사용하였으며,이황화탄소(Carbon disulfide: CS2)와 초음파세척기로 추출 후, GC/MS로 58종 VOCs를 분석하였다. 본 연구에서는 두 종류 물질의 공간분포에 관한 구체적인 해석을 제시하지 않았으며, GIS를 이용한 측정지역 선정의 입력자료로만 활용하였다.
- 각 격자에 대해 인자별 점수를 계산 후, 고농도 노출 인구의 중요성을 고려하기 위하여 배출과 인구 인자의 비율을 다르게 적용한 네 개의 시나리오를 설정하였다. 시나리오 1은 배출과 인구 인자를 동일한 비율로 계산하였으며(50 : 50), 시나리오 2 (60 : 40), 시나리오 3(70 : 30), 시나리오 4 (80 : 20)로 배출 인자의 비율을 증가시켰다.
- 96 km2)을 고려하여 격자 크기를 2 km ×2 km로 설정하였다(총 270개 격자). 개별 격자의 점수 합산을 위해, 인자별로 다섯 개 구간의 색상으로 구분된 등고선 지도를 작성하고 저농도 구간에서 고농도 구간까지 각각 1~5점을 할당하였다. 즉, 개별 인자의 수치를 모두 표준화하였다.
- 기초자료를 배출 인자와 인구 인자로 구분하여 등고선 지도를 작성하고, 격자별로 각 인자를 표준화하여 1~5점을 할당하였다. 격자별로 총점 계산 시, HAPs 노출 추정에 대한 신뢰도를 고려하여 인자별로 가중치를 곱하였다. PAS 모니터링 결과에 대해서는 총 농도 분포와 발암성 물질 분포를 별도로 고려하였다.
- PAS는 무게가 가볍고 가격이 저렴하므로 다수의 지점에 설치하여 해당 오염물질의 지리적 분포 특성 확인에 유용하다(Choi, 2013). 그러므로 HAPs의 공간분포에 근거한 우선순위 측정지역 선정을 위해, PAS를 이용하여 PAHs와 VOCs를 모니터링하였다. 서울시 도시대기측정망을 중심으로 36개 지점(도심 26개, 도로변 4개, 배경 6개)별로 4개의 PAS (PAHs용 2개와VOCs용 2개)를 여름철(2016.
- 본 연구에서는 선행 연구에서 제시한 GIS를 이용한 우선순위 HAPs 측정소 선정기법을 개선하여 서울시에 적용하였다. 기초자료를 배출 인자와 인구 인자로 구분하여 등고선 지도를 작성하고, 격자별로 각 인자를 표준화하여 1~5점을 할당하였다. 격자별로 총점 계산 시, HAPs 노출 추정에 대한 신뢰도를 고려하여 인자별로 가중치를 곱하였다.
- 입력자료 특성을 고려하여 차등적인 가중치를 부여하였고, 입력자료의 다양한 조합과 시나리오를 마련하여 더욱 객관적이고 타당한 우선순위를 산정하였다. 또한, 다수 지점에 수동대기채취기(Passive Air Sampler: PAS)를 설치하여 고해상도 모니터링 결과를 우선순위 산정의 입력자료로 활용하였다. 본 논문은 측정지역 선정 단계, 기초 입력자료, 격자별 점수 산정법 등을 자세히 기술하고 있으므로, 입력 변수와 가중치를 최적화하면 다른 측정망(예: 도시대기측정망, 광화학대기오염물질측정망 등)에도 활용 가능하다.
- 배출 인자를 인체 노출과의 관련성(또는 노출량 산정에 대한 신뢰성)에 따라, 크게 네 가지(배출원, 배출량, 측정망 자료, PAS 모니터링 자료)로 분류하여 가중치를 차등적으로 곱하고 격자별로 합산하였다. 주요 도로, 배출원, 자동차등록대수에는 가중치 1을, CO, NOX,PM10, VOCs, 유해화학물질(PRTR) 배출량에는 가중치 2를, 기존 측정망 모니터링 결과(CO, NO2, PM10, PAHs,VOCs, 중금속)에는 가중치 3을, PAS 모니터링 결과(PAHs와 VOCs)에는 가중치 4를 부여하였다.
- VOCs의 경우, 활성탄을 흡착제로 사용하였으며,이황화탄소(Carbon disulfide: CS2)와 초음파세척기로 추출 후, GC/MS로 58종 VOCs를 분석하였다. 본 연구에서는 두 종류 물질의 공간분포에 관한 구체적인 해석을 제시하지 않았으며, GIS를 이용한 측정지역 선정의 입력자료로만 활용하였다.
- 본 연구에서는 선행 연구(Kwon et al., 2017)에서 정립한 대도시 우선순위 측정지역 선정기법을 기초로 하여, 서울시를 대상으로 세 단계의 우선순위 측정지역선정법을 제안하였다(그림 1). 1단계에서는 인구, 대기오염물질 배출원, 배출량, 측정결과의 공간분포를 270개 격자(2 km×2 km)에 할당하였고, 2단계에서는 PAS를 이용한 다환방향족탄화수소(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons: PAHs)와 휘발성유기화합물(Volatile Organic Compounds: VOCs)의 현장 모니터링 자료를 추가하였다.
- 본 연구에서는 선행 연구에서 제시한 GIS를 이용한 우선순위 HAPs 측정소 선정기법을 개선하여 서울시에 적용하였다. 기초자료를 배출 인자와 인구 인자로 구분하여 등고선 지도를 작성하고, 격자별로 각 인자를 표준화하여 1~5점을 할당하였다.
- 본 연구에서는 선행 연구와 비교하여 공간해상도를12.25배 증가시킨 격자(2 km×2 km) 기반으로 서울시 GIS 자료를 활용하여 우선순위 측정지역을 선정하였다.
- 우선순위 측정지역을 선정하기 위하여 (1) 서울시 지도를 격자로 구분 후 번호를 부여하고, (2) 인자별 등고선 지도를 작성하여 개별 격자의 배출·인구 인자별 점수를 계산하고, (3) 배출과 인구 시나리오에 따른 상위 격자 선별 과정을 거쳤다.
- 이 연구에서는 수도권(서울, 인천,경기)을 시범지역으로 선택하고, 해당 지역을 총 225개 격자(7 km×7 km)로 나누어, 격자별 점수를 계산하였다.
- 반면, 조합 2의 149번 격자는 148번 또는 206번 격자보다 총합 순위는 낮지만, 배출과 인구 인자가 모두 5% 이내에 있으므로 2순위 격자로 분류된다. 이러한 다양한 구조의 시나리오와 조합을 통해, 단일 인자의 영향으로 우선순위 격자가 선정되는 것을 방지하고 더욱 합리적으로 우선순위 측정지역을 선정하였다.
- 이러한 방법으로 모든 격자와 배출·인구 인자에 대한 점수를 계산하였다.
- 조합 3에서는 PAHs와 VOCs 중에서 대표적인 발암물질인 벤조(a)피렌과 벤젠을 고려하였다(IARC, 2016). 인구 인자에는 별도로 가중치를 부여하지 않고, 인구수와 인구밀도의 표준화 수치를 합산하였다.
- 25배 증가시킨 격자(2 km×2 km) 기반으로 서울시 GIS 자료를 활용하여 우선순위 측정지역을 선정하였다. 입력자료 특성을 고려하여 차등적인 가중치를 부여하였고, 입력자료의 다양한 조합과 시나리오를 마련하여 더욱 객관적이고 타당한 우선순위를 산정하였다. 또한, 다수 지점에 수동대기채취기(Passive Air Sampler: PAS)를 설치하여 고해상도 모니터링 결과를 우선순위 산정의 입력자료로 활용하였다.
- 조합 1에서는 모든 분석대상 HAPs의 영향을 적용하기 위해, ∑16 PAHs와 ∑58 VOCs의 농도 분포를 고려하였다.
- 개별 격자의 점수 합산을 위해, 인자별로 다섯 개 구간의 색상으로 구분된 등고선 지도를 작성하고 저농도 구간에서 고농도 구간까지 각각 1~5점을 할당하였다. 즉, 개별 인자의 수치를 모두 표준화하였다. 한 격자에서 농도 구간이 중복된 경우(여러 색상이 나타날 경우), 색상 면적의 비율에 따라 점수를 배분하였다.
- 이 연구에서는 수도권(서울, 인천,경기)을 시범지역으로 선택하고, 해당 지역을 총 225개 격자(7 km×7 km)로 나누어, 격자별 점수를 계산하였다. 총 15개 인자(인구밀도, 자동차등록대수, 대기오염물질별 배출량, 주요 배출원)의 분포지도를 작성하였으며, 각 인자의 상위 30%에 해당하는 격자에 점수를 부여하고 격자별 총점을 산정하여 우선순위 측정지점을 제시하였다. 이 선행 연구는 GIS를 이용하여 대도시에서의 측정지점을 객관적으로 선정하는 방법을 마련한 것에 의의가 있다.
- PAS 모니터링 결과에 대해서는 총 농도 분포와 발암성 물질 분포를 별도로 고려하였다. 최종적으로 배출과 인구 인자 비중에 따른 시나리오를 고려하여 여러 조건에서 중복되는 격자를 우선순위 측정지역으로 선정하였다.
- 지역별 자동차등록대수가 실제 대기오염물질 배출량을 반영하기 어려운 경우가 있으므로 주요 도로(교통량 100,000 대/일 이상)에 대한 위치 자료를 확보하였으며, 전체 도로별 교통량 상세 자료를 고려할 수도 있다. 추가적으로 기타 주요 배출원(소각장, 공항, 역, 발전소, 터미널) 위치도 파악하였다.
- 즉, 개별 인자의 수치를 모두 표준화하였다. 한 격자에서 농도 구간이 중복된 경우(여러 색상이 나타날 경우), 색상 면적의 비율에 따라 점수를 배분하였다. 그림 4에서 208번 격자는 파란색(1점)이 40%를 차지하고 청록색 (2점)이 60%를 차지하므로 1.
- 향후, PAS 모니터링이나 대기확산모델링 결과로 산출한 인체 위해성평가 결과에 가중치 5를 부여할 수 있다. 한편, PAS 모니터링 결과에 대해서 세 개의 조합을 고려하여 PAHs와 VOCs의 영향을 더욱 다양하게 반영하였다. 조합 1에서는 모든 분석대상 HAPs의 영향을 적용하기 위해, ∑16 PAHs와 ∑58 VOCs의 농도 분포를 고려하였다.
대상 데이터
- 서울시의 우선순위 측정지역을 정량적으로 선정하기 위해서, 총 18개 인자를 배출(16개)과 인구(2개)로나누어 격자별로 데이터베이스(DB)화하였다. 국가통계포털사이트(http://www.kosis.kr)에서 2015년 동별자동차등록대수(승용차, 승합차, 화물차, 특수차, 이륜차)와 인구(전 연령 남자, 여자, 외국인 포함) 자료를 확보하였으며, 인구밀도를 계산하였다. 지역별 자동차등록대수가 실제 대기오염물질 배출량을 반영하기 어려운 경우가 있으므로 주요 도로(교통량 100,000 대/일 이상)에 대한 위치 자료를 확보하였으며, 전체 도로별 교통량 상세 자료를 고려할 수도 있다.
- 조합별·시나리오별 상위 5% 격자 중에서 조합 1의 149번, 167번, 204번, 207번 격자, 조합 2의 149번, 167번, 204번, 207번 격자, 조합 3의 204번과 207번 격자가 각각 배출과 인구 인자 상위 5%에 해당하였다(그림 6). 그중 모든 조합에서 중복되는 204번과 207번 격자를 1순위 격자로 선정하였으며, 조합 1과 2의 149번과 167번 격자를 2순위 격자로 선정하였다. 다음으로 배출과 인구 인자가 각각 상위 5%에 포함되지 않지만,모든 조합의 시나리오에서 총합이 상위 5%로 나타나는 148번, 186번, 205번, 206번, 223번 격자를 3순위로선정하였다.
- 그중 모든 조합에서 중복되는 204번과 207번 격자를 1순위 격자로 선정하였으며, 조합 1과 2의 149번과 167번 격자를 2순위 격자로 선정하였다. 다음으로 배출과 인구 인자가 각각 상위 5%에 포함되지 않지만,모든 조합의 시나리오에서 총합이 상위 5%로 나타나는 148번, 186번, 205번, 206번, 223번 격자를 3순위로선정하였다. 1순위 격자는 동작구와 구로구, 2순위는 강서구와 양천구, 3순위는 강서구, 영등포구, 구로구,동작구, 관악구, 금천구에 위치하였다.
- 배출 인자로는 2012년 대기정책지원시스템(Clean Air Policy Support System: CAPSS)의 일산화탄소(CO), 질소산화물(NOX), 부유성 먼지(PM10), VOCs 점오염원 배출량 자료를 활용하였다. 기준성 대기오염물질 중에서 CO와 NOX는 대표적인 연소산물로서 연소 기원 HAPs를 반영할 수 있고, PM10은 PAHs와 중금속을 주로 축적하므로 배출인자로 선택되었다.
- PAHs 모니터링을 위해 사용한 흡착제는 폴리우레탄폼(PolyUrethan Foam: PUF)이며, 속슬렛(Soxhlet)으로 용매추출 후 실리카겔 컬럼으로 정제하였으며, 기체크로마토그래프/질량분석기(Gas chromatograph/mass spectrometer: GC/MS)로 분석하였다. 분석대상물질은 US EPA가 우선관리대상물질로 선정한 16종 PAHs이었다. VOCs의 경우, 활성탄을 흡착제로 사용하였으며,이황화탄소(Carbon disulfide: CS2)와 초음파세척기로 추출 후, GC/MS로 58종 VOCs를 분석하였다.
- 그러므로 HAPs의 공간분포에 근거한 우선순위 측정지역 선정을 위해, PAS를 이용하여 PAHs와 VOCs를 모니터링하였다. 서울시 도시대기측정망을 중심으로 36개 지점(도심 26개, 도로변 4개, 배경 6개)별로 4개의 PAS (PAHs용 2개와VOCs용 2개)를 여름철(2016.08.06~09.06)과 겨울철(2017.01.05~02.07) 각각 한 달 동안 설치하였다(그림2). PAHs 모니터링을 위해 사용한 흡착제는 폴리우레탄폼(PolyUrethan Foam: PUF)이며, 속슬렛(Soxhlet)으로 용매추출 후 실리카겔 컬럼으로 정제하였으며, 기체크로마토그래프/질량분석기(Gas chromatograph/mass spectrometer: GC/MS)로 분석하였다.
- 서울시 면적(605.96 km2)을 고려하여 격자 크기를 2 km ×2 km로 설정하였다(총 270개 격자).
- 서울시의 우선순위 측정지역을 정량적으로 선정하기 위해서, 총 18개 인자를 배출(16개)과 인구(2개)로나누어 격자별로 데이터베이스(DB)화하였다. 국가통계포털사이트(http://www.
- 조합 2에서는 자동차 배기가스의 영향을 줄이고 지역별 특성을 고려하기 위해, 시료채취지점 중도로변(4개 지점)을 제외한 ∑16 PAHs와 ∑58 VOCs 농도 자료를 이용하였다.
- 일평균 교통량은 남부순환로에서 가장 높았으며, 동부간선도로, 천호대로, 올림픽대로, 자유로, 경인로 순으로 나타났으며, 총 21개의 도로를 지도에 표시하였다. 주요 배출원은 소각장(5개소), 공항(1개소), 역(1개소), 발전소(2개소), 터미널(3개소)을 지도에 나타내었다. 자동차등록대수는 영등포구 여의도동에서 가장 많았으며, 강남구 역산 1동과 대치 4동, 강서구 가양 1동, 양천구 신정 3동 순으로 나타났다.
- 추가적으로 유해화학물질 배출을 고려하기 위해서 2014년 화학물질배출·이동량 정보시스템(Pollutant Release and Transfer Register: PRTR) 자료를 확보하였다(http://ncis.nier.go.kr/triopen).
이론/모형
- 측정지역 선정 절차의 첫 단계로서, GIS 소프트웨어(ArcGIS 10.4.1, ESRI Inc.)의 반비례 거리 가중법(Inverse Distance Weighted: IDW)으로 등고선 지도를 작성하였다(그림 3a). PAHs와 VOCs의 PAS 모니터링 결과에 대해서는 총 농도와 발암성 물질의 농도를 별도로 나타내었다(그림 3b).
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