[논문]CMAQ-HDDM을 이용한 광양만 오존 농도의 국외 기여도 분석

배창한; 김병욱; 김현철; 김순태

doi:10.5572/kosae.2018.34.5.708

[국내논문] CMAQ-HDDM을 이용한 광양만 오존 농도의 국외 기여도 분석
Quantitative Assessment on Contributions of Foreign NOx and VOC Emission to Ozone Concentrations over Gwangyang Bay with CMAQ-HDDM Simulations 원문보기

한국대기환경학회지 = Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, v.34 no.5, 2018년, pp.708 - 726

배창한 (아주대학교 환경공학과) , 김병욱 (미국 조지아주 환경청) , 김현철 (미국 국립해양대기청) , 김순태 (아주대학교 환경공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, we examined the contribution of nitrogen oxides and volatile organic compounds emitted from China and Japan to ozone concentrations over Gwangyang-bay, South Korea. We used a chemical transport model, Community Multi-scale Air Quality model, and its instrumented sensitivity tool, High-order Decoupled Direct Method. Intercontinental Chemical Transport Experiment-Phase B 2006 for East Asia and Clean Air Policy Support System 2007 emissions inventories for South Korea were used for the ozone simulation. During the study period, May 2007, the modeled maximum daily 8-hr average ozone concentration among seven air quality monitors in Gwangyang-bay was 68.8 ppb. The contribution of $NO_x$ emissions from China was 19.5 ppb (28%). The highest modeled ozone concentrations and Chinese contributions appeared when air parcels were originated from Shanghai area. The observed 8-hr average ozone concentrations in Gwangyang Bay exceeded the national ambient air quality standard (60 ppb) 203 times by daytime and 56 times by nighttime during the period. It was noticed that many exeedances happened when contribution of Chinese emissions to ozone concentrations over the area increased. Sensitivity analysis shows that a reduction in Chinese $NO_x$ and VOC emissions by 15% could lessen the total exceedance hours by 24%. This result indicates that high ozone concentrations over Gwangyang-bay are strongly enhanced by Chinese emissions.

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문제 정의

, 2003)을 활용하였다. 이를 통해 광양만 지역의 고농도 오존에 대한 주요 유입경로와 유입시간에 따른 국외 기여도 변화 특성을 제시하였다.
본 연구는 장거리 수송의 관점에서 지표 100 m 상공에서 공기괴의 유적선 분석을 수행하였기에 관측 농도에 영향을 미친 실제 공기괴의 이동과는 차이를 보일 수 있다. 다만 이러한 유적선 분석은 이동 경로를 추정하기 위한 것으로 실제 3차원 광화학 모델 분석에서는 고도별 풍향, 풍속 차이와 수직 혼합 과정이 반영된 결과가 수치로 제시되었다.
, 2011). 광양만 지역은 다량의 VOC 배출 지역으로, 국지적 VOC 배출량의 불확실성이 본 연구에서 모사한 오존 농도 및 국외 배출량과 광양만 지역 오존 농도 사이의 민감도 계수에 미치는 영향을 추가적으로 검토하였다. 이를 위해 광양만 지역의 고농도 오존 현상을 분석한 선행연구 결과를 참고하여 VOC 구성비를 조정한 민감도 실험을 수행하였다.
본 연구에서는 고농도 오존이 자주 발생하는 광양만 지역의 효과적인 오존 관리에 앞서, 장거리 수송에 의한 국외 배출량이 광양만 오존 농도에 미치는 기여도를 정량적으로 분석하였으며, 공기괴의 유입 경로에 따른 기여도 차이를 제시하였다.

제안 방법

동북아 지역에서 오존 장거리 영향을 분석한 최근 연구에서는 80 km, 60 km, 27 km의 수평 해상도가 이용되었으며 (Kim et al., 2017a; Choi et al., 2014;Itahashi et al., 2013), 선행 연구와 현재 국립환경과학원의 대기질 예보 시스템 (MOE, 2012), 수도권 기본 계획(MOE, 2013) 등의 대기질 모사 접근 방법에 기초하여 본 연구에서는 27 km의 수평 해상도의 오존 모사를 통해 장거리 이동 영향을 분석하였다.
수직 격자 구조는 17층으로 최하층의 높이는 32 m로 구성하였다. WRF에서 생산된 기상자료는 MCIP (Meteorology-Chemistry Interface Processor)을 이용하여 배출량 산정과 대기질 모델링을 위한 입력자료 형태로 변환하였다. WRF 모델 구동에 이용된 세부적인 물리 옵션은 표 1 에 제시하였다.
배출량 입력자료는 인위적 배출량과 자연적 배출량을 구분하여 마련하였다. 인위적 배출량은, 국외의 경우 INTEX-B 2006 (Intercontinental Chemical Transport Experiment-Phase B 2006; Zhang et al.
자연적 배출량의 경우 식생 입력자료의 제한으로 인하여 국내와 국외에 서로 다른 자연배출량 산정 모델을 이용하였다. 국내의 경우 Cho et al.
, 1999) 메커니즘을 기준으로 하였다. 생성된 인위적, 자연적 배출량을 하나로 병합하여 대기질 모사에 이용하였다.
대기질 모사와 함께 기여도 분석을 수행하였다. 대기질 모델을 이용한 기여도 분석방법은 크게 민감도 (Sensitivity) 방법과 표식자 (Tagging) 방법으로 구분할 수 있다.
본 연구에서는 중국과 일본지역의 NO_x, VOC 배출 량과 오존 모사농도 사이의 관계를 HDDM을 통해 계산하였다. HDDM 결과는 NO_x, VOC 배출량 변화에 따른 오존 농도의 변화 방향을 나타내는 1차 민감도 계수 (First-order sensitivity coefficient; #와 비선형적 변화를 고려할 수 있는 2차 민감도 계수 (Second-order sensitivity coefficient; #)가 산정된다.
다만, 본 연구의 모사기간에 대하여 중국, 일본 등 국외 대기질 관측농도 확보가 어려운 점을 보완하기 위해 국내 배출 영향이 상대적으로 낮은 국가 배경농도 관측소 (석모, 저구, 태화, 파도;NIER, 2016)를 대상으로 모사 재현성을 평가하였다 (그림 4).
5. Spatial plots of the first- and second-order sensitivity coefficients of daytime 8 hr ozone to Chinese NO_x and VOC emissions during the simulation period. Sensitivity coefficients between 8~17 KST were selected to calculate the daytime mean values.
Spatial plots of the first- and second-order sensitivity coefficients of daytime 8 hr ozone to Japanese NOx and VOC emissions during the simulation period.
그림 9는 광양만 지역의 8시간 오존 모사농도와 국외 기여도를 시간대별로 평균하여 보인 것이다. 표 4를 기준으로 중국 상하이 및 중부 지역을 통해 대기가 유입되는 군집(그림 8; Clusters 1 and 4)과 국내 정체 군집(그림 8; Cluster 2)을 비교하였다.
광양만 지역은 다량의 VOC 배출 지역으로, 국지적 VOC 배출량의 불확실성이 본 연구에서 모사한 오존 농도 및 국외 배출량과 광양만 지역 오존 농도 사이의 민감도 계수에 미치는 영향을 추가적으로 검토하였다. 이를 위해 광양만 지역의 고농도 오존 현상을 분석한 선행연구 결과를 참고하여 VOC 구성비를 조정한 민감도 실험을 수행하였다. Kim and Lee (2011)는 본 연구와 유사한 배출 목록을 이용하여 광양만 지역의 Ethene 농도의 과대 모사와 방향족 (Aromatic)과 올레핀 (Olefin) 계열 농도의 과소 모사를 보고하였다.
Kim and Lee (2011)는 본 연구와 유사한 배출 목록을 이용하여 광양만 지역의 Ethene 농도의 과대 모사와 방향족 (Aromatic)과 올레핀 (Olefin) 계열 농도의 과소 모사를 보고하였다. 본 연구에서는 광양만 및 인근 지역의 Ethene 배출량은 50% 수준으로 삭감하고, ARO2와 OLE1 배출량은 200% 수준으로 증가시킨 후, 재 모사하였다.

대상 데이터

본 연구의 모사영역은 대기오염물질의 장거리 이동을 고려할 수 있도록 한반도, 중국 및 일본 지역을 포함한 동북아시아 영역을 대상으로 설정하였으며, 한 격자의 수평 해상도는 27 km이다(그림 1).
1. 27 km CMAQ modeling domain used in the study.The red box shows the Gwangyang bay.
2 모델을 이용하여 생산하였다. WRF 모델에 이용된 초기 장과 경계장의 경우 NCEP (National Centers for Environmental Prediction)에서 제공되는 FNL (Final Analysis) 자료를 이용하였다. 수직 격자 구조는 17층으로 최하층의 높이는 32 m로 구성하였다.
WRF 모델에 이용된 초기 장과 경계장의 경우 NCEP (National Centers for Environmental Prediction)에서 제공되는 FNL (Final Analysis) 자료를 이용하였다. 수직 격자 구조는 17층으로 최하층의 높이는 32 m로 구성하였다. WRF에서 생산된 기상자료는 MCIP (Meteorology-Chemistry Interface Processor)을 이용하여 배출량 산정과 대기질 모델링을 위한 입력자료 형태로 변환하였다.
, 2009) 배출량 목록을, 국내에 대하여는 CAPSS (Clean Air Policy Support System; NIER, 2015) 2007 배출량 목록을 이용하였다. 이용된 배출량 목록은 본 연구의 모사 기간에 가장 인접한 연도를 대상으로 산정된 자료이다. 배출량 목록은 SMOKE (Sparse Matrix Operator Kernel Emissions; Benjey et al.
기상 모사 결과의 정합도를 평가하기 위해 MADIS (Meteorological Assimilation Data Ingest System; 그림 2 참조) 관측자료를 이용하였다.

데이터처리

본연구에 이용된 기상 모사 자료는 Emery et al. (2001) 에서 제안한 통계값의 기준치 ( 2 m 온도: Gross error≤2 K, Bias≤±0.5 K; 10 m 풍속: RMSE≤2 m/s, Bias≤±0.5 m/s)와 비교하였다.
모사농도에 대한 수행평가는 Emery et al. (2017)이 제시된 광화학 모델을 이용한 오존 모사의 최소기준 (Normalized Mean Bias; NMB + - <15%, Normalized Mean Error; NME + + - < 25%, 상관계수; R> - <5%, NME + - <15%, R>0.75)을 기준으로 비교하였다.

이론/모형

본 연구에서는 광양만 지역 오존에 대한 국외 배출량 영향을 정량적으로 검토함을 목적으로, 대기 중오존 관련 전구물질의 배출, 화학 반응, 이송 및 제거 과정을 모의할 수 있는 3차원 광화학 모델인 CMAQ (Community Multi-scale Air Quality; Byun and Schere, 2006)과 진단 기법인 HDDM (High-order Decoupled Direct Method; Hakami et al., 2003)을 활용하였다. 이를 통해 광양만 지역의 고농도 오존에 대한 주요 유입경로와 유입시간에 따른 국외 기여도 변화 특성을 제시하였다.
기상 입력자료는 WRF (Weather Research and For ecasting; Skamarock and Klemp, 2008) version 3.2 모델을 이용하여 생산하였다. WRF 모델에 이용된 초기 장과 경계장의 경우 NCEP (National Centers for Environmental Prediction)에서 제공되는 FNL (Final Analysis) 자료를 이용하였다.
국내의 경우 Cho et al. (2006)에서 제시된 식생 자료를 바탕으로 BEIS (Biogenic Emissions Inventory System) version 3.12를 이용하였고, 국외 (중국, 북한 등)의 경우 120초 해상도로 준비되어 있는 전지구 식생 자료를 바탕으로 MEGAN (The Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature; Guenther et al., 2006) version 2.0.4를 이용하 였다.
이용된 배출량 목록은 본 연구의 모사 기간에 가장 인접한 연도를 대상으로 산정된 자료이다. 배출량 목록은 SMOKE (Sparse Matrix Operator Kernel Emissions; Benjey et al., 2001) version 2.1을 이용하여 대기질 모델에 이용 가능한 배출량 입력 자료로 변환하였으며, Kim et al. (2008)에서 제시된 배출원 (SCC; Source Classification Code)별 시간 및공간 분배계수를 이용하였다.
, 2017b). 화학종 분배는 SAPRC99 (Statewide Air Pollution Research Center Version 99; Carter et al., 1999) 메커니즘을 기준으로 하였다. 생성된 인위적, 자연적 배출량을 하나로 병합하여 대기질 모사에 이용하였다.
대기질 모사는 광화학 모델 CMAQ version 4.7.1을이용하였다. 에어로졸 모듈은 AERO5 (Aerosol module version 5)로 선택하였고, 대기질 모델의 세부 사항은 표 2에 정리하였다.
1을이용하였다. 에어로졸 모듈은 AERO5 (Aerosol module version 5)로 선택하였고, 대기질 모델의 세부 사항은 표 2에 정리하였다. 경계조건의 경우 CMAQ의기본 프로파일(profile)을 이용하였으며, 따라서 모사 영역 (동북아지역) 외에서 유입되는 오존의 영향을 모사함에 있어 제한적일 수 있다.
그림 2와 표 3은 중국과 국내를 구분하여 2 m 온도 및 10 m 풍속에 대한 시계열 및 통계치를 제시하였으며, 풍향의 경우 0°~180°, 180°~360°가 서로 대칭을 이루고 있기 때문에, Jiménez and Dudhia (2013)의 방법을 따라 식(3)과 같이 관측과 모사된 풍향의 차이(Δd)를 계산하고 Relative RMSE(root mean square error)를 제시하였다.
, 2005)라 하며, 식(2)와 같이 계산할 수 있다. 본 연구에서는 ZOC_i를 배출량-농도 비선형성을 고려한 기여도로 이용하였다.
76 수준으로 제시되었다. 배경 측정소에 대한 통계 또한 Emery et al. (2017)에서 제시된 최소기준에 부합되었다. 향후 동북아 지역에서 대기오염물질 장거리 이동에 의한 국가간 영향 분석 시에는 수평 해상 도를 비롯한 모사 구성, 이용되는 입력자료 등에 대한 면밀한 평가가 중요할 것으로 판단된다.
역궤적 분석 시, 적절한 고도 설정을 위해 선행 연구를 참고하였으며, 대기오염물질의 장거리 이동과 관련된 다수의 연구에서 역궤적 분석을 위해 100 m 고도를 이용하였다 (Byčenkienė et al., 2014; Liu et al., 2013; Riuttanen et al., 2013;Sogacheva et al., 2007).
인위적 배출량은, 국외의 경우 INTEX-B 2006 (Intercontinental Chemical Transport Experiment-Phase B 2006; Zhang et al., 2009) 배출량 목록을, 국내에 대하여는 CAPSS (Clean Air Policy Support System; NIER, 2015) 2007 배출량 목록을 이용하였다.

성능/효과

모사기간 동안 평균적인 통계 분석 결과를 보면 2 m 온도에 대한 상관계수 (R)은 0.96~0.98, 오차 (RMSE)는 0.8℃~1.6℃, 10 m 풍속에 대한 R값은 ~0.8, RMSE는 0.6~0.8 m/s의 정합도를 보였다. 풍향의 경우 19°~27° 사이의 Relative RMSE를 보였다.
5 m/s)와 비교하였다. 온도의 경우 중국 지역에 대해서는 기준치 이내의 편차를 보였으며, 국내 지역에 대해서는 기준치보다 약 1 K 가량 편차가 크게 모사되었다. 풍속의 경우 중국과 국내 모든 지역에 대해 제시된 기준치를 만족하였다.
모사결과는 100 ppb 이상의 고농도 오존이 관측된 경우 - 13%~10% 가량의 편차를 보였다. 모사기간 동안 1시간 평균 오존에 대한 관측농도와 모사농도의 상관계수는 0.74였으며, 평균 편차는 2.5 ppb를 보였다. NO₂의 경우 약 20% 과대 모사를 보이나, 상관계수 0.
75)을 기준으로 비교하였다. 본 연구에서 도출된 광양만 지역의 오존 모사 결과는 NMB 1.97%, NME 21.3%로 각각의 목표기준과 최소기준을 만족하며, R값은 0.74로 목표기준에 가까운 값을 보였다.
다만, 본 연구의 모사기간에 대하여 중국, 일본 등 국외 대기질 관측농도 확보가 어려운 점을 보완하기 위해 국내 배출 영향이 상대적으로 낮은 국가 배경농도 관측소 (석모, 저구, 태화, 파도;NIER, 2016)를 대상으로 모사 재현성을 평가하였다 (그림 4). 해당 관측소에서 모사농도와 관측농도의 비교결과를 보면 앞서 보인 광양만 지역과 유사하게 과대 모사가 나타나나(평균 15%), 상관계수는 0.69~ 0.76 수준으로 제시되었다. 배경 측정소에 대한 통계 또한 Emery et al.
, VOC 배출량 모두에 대해 풍하 지역에서 음의 값을 보인다(그림 5 (b) & (d)). 본 연구 결과와 같이 1차 민감도 계수가 음의 값이고, 2차 민감도 계수 역시 음의 값인 경우 전구물질 배출량의 감소폭이 커질수록 오존 농도의 감소폭이 더욱 증가함을 의미한다. 또한, 2차 민감도 계수가 증가할수록 식(2)를 통해 도출되는 배출량-농도 사이의 비선형성이 증가된다.
와 VOC 배출량에 대한 오존의 민감도 계수를 보인다. NO_x 배출량에 대한 오존의 1차 민감도 계수는 중국 경우와 유사하게 NO_x 배출량이 많은 도심 지역에서 음의 값을, 풍하 지역에서는 양의 값을 보였다. 계절풍의 영향으로 민감도 계수는 주로 배출원의 동쪽 풍하 지역에서 나타났으며, 모사 기간 평균적으로 일본 NO_x, VOC 배출량에 대한 국내 오존 농도의 1차 민감도 계수는 1 ppb 이하로 모사 되었다.
8 ppb로 광양만 지역 8시간 평균 오존 농도의 50% 정도에 해당한다. 중국 배출량 기여도 중 NO_x 배출량이 19.2 ppb (38%), VOC 배출량이 7.6 ppb (15%)를 보여, 광양만 지역 8시간 평균 오존 농도에 대한 기여도에서 중국 NO_x 배출량이 중국 VOC 배출량보다 2.5배 가량 높게 모사 되었다. 중국 배출량의 기여도는 광양만 지역 8시간 평균 오존 농도가 고농도로 (60 ppb 이상) 모사된 경우와 60 ppb 이하로 모사된 경우 각각 35.
4 ppb (54%)로 상대적인 기여도는 유사하게 나타 났다. 중국 배출량이 광양만 지역의 8시간 평균 오존 농도에 미치는 최대 기여도는 79.2 ppb (5월 27일)로 모사되었으며, 일부 시간에 대해서는 광양만 지역에서 발생하는 고농도 오존 농도에 대한 중국 배출량 기여도가 매우 높게 증가하였다.
다만, 역궤적 분석 시 시작 고도가 낮을 경우 지표 및 지형에 의한 영향을 받을 수있다 (NOAA, 2015). 본문에 보이지는 않았으나 100 m 이외에도 500 m와 1000 m에 대한 역궤적 분석 또한 수행하였으며, 100 m에 대한 분석 결과와 유사한 유입 경로가 나타났다. 그림 8은 매 시간별 역궤적 분석을 수행하고, 그 결과를 여섯 개의 군집(Cluster)으로 나눈 것으로 각 유적선은 군집의 대표적인 대기 이동 경로를 보인다.
표 4는 유적선 분석에 따른 유입경로별 광양만 지역의 지표 오존 농도와 국외 기여도를 구분하여 보인 것이다. 가장 높은 오존 농도가 모사되는 유입 유형은 상하이 인근에서 대기가 유입되는 군집 1로, 국외 기여도(40 ppb, 72%) 역시 가장 높게 모사되었다. 특히 중국 NO_x 배출에 의한 기여도가 전체 오존 농도의 50% (27.
5 ppb의 차이를 보였다. 즉 중국에서 대기가 유입되더라도 이동 경로에 따라 중국 배출량 기여도가 평균적으로 20% 가량 차이를 보일 수 있음이 관찰되었다. 이러한 군집 4와 군집 1의 중국 기여도의 차이는 발원지역의 배출 특성과 군집 4의 경우 유입 경로상에 위치한 남한 배출량의 상호 영향이 작용했을 것으로 추정된다.
국외 기여도의 경우 일간 시간에 관계 없이 20 ppb 수준의 기여도가 일정하게 모사되었다 (그림 9 (b)). 오존 모사농도와 국외 기여도의 차를 국내 배출에 의한 기여도로 가정할 경우, 국내 정체 시국내 배출량의 기여도는 50 ppb 수준으로 국내 배출의 영향이 지배적으로 나타났다. 중국 지역을 통한 대기 유입 시에도, 낮 시간 국내 기여도는 20 ppb 가량이 국내 배출에 의한 것으로 구분되었다.
(2014)은 중국의 배출량 관리 계획을 고려하여 NO_x 배출량 28%, VOC 배출량 15% 감소를 전망하였다.위와 같은 배출량 저감을 가정할 경우, 대상 모사기간 동안 광양만 지역의 고농도 8시간 오존 발현 빈도 수는 68회(35%) 감소되는 것으로 모사되었다.
2%) 차이를 보였다. 광양만 지역 1시간 오존에 대한 1차 민감도 계수는 중국 NO_x 배출량에 대하여 최대 1.2 ppb, 중국 VOC 배출량에 대하여 최대 1.6 ppb 차이를 보였다. 이와 같은 민감도 계수 차이가 발생한 시각의 광양만 1시간 오존 모사농도는 101.
VOC 배출량 조정 시 고려한 ETHENE, ARO2, OLE1은 오존 생성도가 높은 VOC로 알려져 있으나 (Altenstedt and Pleijel, 2000), 광양만 지역 VOC 배출량 변화에 따라 산정된 중국 기여도에서 3 ppb 정도의 변화를 보였는데, 그 이유는 크게 세 가지로 추정할 수 있다. 첫째, 대상 모사기간은 국외 배출의 영향이 크게 나타난 사례로 국내 배출량 변화에 의한 오존 민감도가 크지 않은 것으로 추정된다. 둘째, Kim and Lee (2011)에 따르면 국내에서 배출되는 Ethene, ARO1, OLE1 성분은 광양만 오존 농도에 모두 양의 민감도 계수를 가진다.
둘째, Kim and Lee (2011)에 따르면 국내에서 배출되는 Ethene, ARO1, OLE1 성분은 광양만 오존 농도에 모두 양의 민감도 계수를 가진다. 즉, Ethane 배출량 감소에 의한 오존 농도 감소, ARO1과 OLE1 배출량 증가에 의한 오존 농도 증가가 나타나 그 효과가 서로 상쇄되어 오존 농도 변화가 작게 나타난 것으로 판단된다. Kim and Lee (2011)에서도 VOC 배출량 조절 시 광양만 지역의 일 최대 오존 농도 변화는 2 ppb 정도로, 본연구와 유사한 결과를 보였다.
Kim and Lee (2011)에서도 VOC 배출량 조절 시 광양만 지역의 일 최대 오존 농도 변화는 2 ppb 정도로, 본연구와 유사한 결과를 보였다. 셋째, 광양만 지역의 배출량 조절은 광양만 자체의 오존 농도보다는 인접한 풍하 지역에서 그 효과가 나타났다. 광양만에 인접한 동쪽 지역에서 시간 최대 4 ppb의 오존 농도 차이가 모사되었다.
광양만에 인접한 동쪽 지역에서 시간 최대 4 ppb의 오존 농도 차이가 모사되었다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시한 중국 기여도의 불확도 범위가 작다는 의미보다는, 현재 도출된 기여도는 국내 휘발성유기물질 배출량 및구성비 변화에 의해 크게 변화하지 않음을 뜻한다. 보다 상세한 오존 모사농도 및 기여도 분석은 향후 지속적인 모사 시스템 개선을 통해 보완이 필요할 것으로 예상된다.
6 ppb, 1%) 순서로 높은 기여도를 보였다. 이를 종합하면 본 연구에서 도출된 광양만 지역 일최대 8시간 오존 농도에 대한 국외 배출량의 기여도는 45% 정도로, 기존연구에서 검토된 수도권 지역 오존 농도에 대한 국외 기여도 44%~52% (Kim et al., 2017c)와 유사한 수준이다. 또한, 장거리 이동 시 NO_x 배출량 기여도가 VOC 배출량에 의한 기여도에 비해 높게 제시된 점 역시 유사하다.
역궤적 군집 분석 결과를 살펴보면, 광양만 지역은 중국 상하이 인근 지역에서 대기가 유입되는 경우 가장 높은 오존 모사농도 (55.5 ppb)와 국외 기여도 (40 ppb, 72%)를 보였다. 상하이 인근에서 대기가 유입될시, 산둥지역 대기 유입 시에 비해 국외 기여도가 20% 가량 높게 모사되었으며, 이는 발원지의 배출 및기상 특성, 광양만 지역으로 대기가 유입되는 과정에서 국내 내륙지역의 경유 여부가 국외 배출량의 기여도에 영향을 미치는 것으로 판단된다.
5 ppb)와 국외 기여도 (40 ppb, 72%)를 보였다. 상하이 인근에서 대기가 유입될시, 산둥지역 대기 유입 시에 비해 국외 기여도가 20% 가량 높게 모사되었으며, 이는 발원지의 배출 및기상 특성, 광양만 지역으로 대기가 유입되는 과정에서 국내 내륙지역의 경유 여부가 국외 배출량의 기여도에 영향을 미치는 것으로 판단된다.
대상 기간 동안 광양만 지역의 8시간 평균 오존 농도에 대한 국외 기여도는 일간 변동성은 작았으며, 이는 광양만 지역으로 유입되는 시점에 따라 국외 기여도가 변화하기 때문으로 판단된다. 중국의 배출량 저감 계획 (NO_x: 28%, VOC: 15% 삭감)을 고려할 경우 대상 기간의 광양만 지역 고농도 오존 발현 빈도는 35% 가량 감소할 것으로 모사되었다. 다만, 제시된 수치는 대기질 모사 결과이며, 모사에 이용한 입력자료 (기상, 배출량 등), 모델의 구성 (격자 해상도, 물리화학 옵션 등), 기여도 분석 방법론 등 다양한 불확실성을 포함한다.

후속연구

따라서 고농도 오존 대책 마련을 위해서는 무엇보다도 정확한 원인 분석이 중요하다. 본 연구에서는 우선적으로 가장 많은 오존 주의보가 발생하였던 2007년 5월을 대상으로 광양만 지역의 오존에 대한 국외 기여도 분석을 수행하였으며, 다른 고농도 사례에 대한 분석은 후속 연구를 통해 다룰 예정이다.
(2017)에서 제시된 최소기준에 부합되었다. 향후 동북아 지역에서 대기오염물질 장거리 이동에 의한 국가간 영향 분석 시에는 수평 해상 도를 비롯한 모사 구성, 이용되는 입력자료 등에 대한 면밀한 평가가 중요할 것으로 판단된다.
, 2005). 따라서 상대적으로 높은 2차 민감도 계수를 가지고 있는 중국 NO_x 배출량의 기여도는 추후 BFM 또는 OSAT 등 다양한 방법론을 이용한 교차 검토가 필요할 것으로 판단된다.
이러한 군집 4와 군집 1의 중국 기여도의 차이는 발원지역의 배출 특성과 군집 4의 경우 유입 경로상에 위치한 남한 배출량의 상호 영향이 작용했을 것으로 추정된다.이에 대한 상세한 분석은 본 연구의 범위에서 다루기 어려우며, 후속 연구를 통해 대기 유입 과정에서의 모사농도 및 기여도 변화에 대한 검토가 필요하다.주로 대기가 국내에서 정체한 군집 2의 경우, 국외 기여도가 38%로 다른 군집에 비해 상대적으로 낮게 나타났다.
보다 상세한 오존 모사농도 및 기여도 분석은 향후 지속적인 모사 시스템 개선을 통해 보완이 필요할 것으로 예상된다.
다만, 제시된 수치는 대기질 모사 결과이며, 모사에 이용한 입력자료 (기상, 배출량 등), 모델의 구성 (격자 해상도, 물리화학 옵션 등), 기여도 분석 방법론 등 다양한 불확실성을 포함한다. 본 연구는 국외 배출량에 대한 광양만 지역 오존의 민감도를 분석한 것으로, 향후 오염물질의 수송 중 화학과정과 오존, PAN, NOz 등유입 형태에 따른 구분과 영향 검토가 필요하다.

질의응답

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	고농도 오존 대책 마련을 위해서 정확한 원인 분석이 중요한 이유는?	2012년 이후 2013년 6회, 2014년 10회, 2015년 7회, 2016년 22회로 최근 다시 증가를 보이고 있다. 앞서 언급하였듯이 고농도 오존의 발현은 국지적 배출과 장거리 이동 등 다양한 원인에 기인하며, 장소, 발생 시기, 기상 조건 등에 따라 그 원인이 서로 달라질 수 있다 (Kim and Lee, 2011; Ha et al., 2006; Jaffe et al.
	지표면에 존재하는 오존이란?	지표면에 존재하는 오존(Ozone)은 인체 및 자연 환경에 유해한 영향을 미치는 대기오염물질로 알려져 있으며 (U.S.
	광양만 지역에서 오존 농도 개선이 쉽지 않은 이유는?	환경부에서는 이 지역을 ‘대기환경규제지역’으로, 광양만 지역 내의 여수 국가산업단지는 ‘대기보 전특별대책지역’으로 지정하고 있다. 광양만 지역에는 오존의 전구물질인 NOx(nitrogen oxides)와 VOCs(volatile organic compounds)를 대규모로 배출하는 사업장과 산업단지가 위치하고 있으며, 복잡한 해안선 등으로 인한 기상학적 요인까지 더해져 오존 농도 개선이 쉽지 않다(NIER, 2011).

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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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