[논문]안면도 기후변화감시소의 여름철 PM2.5 OC와 EC 분포 특성 및 배경대기 구분

함지영; 이미혜; 류상범; 이영곤

doi:10.14191/atmos.2019.29.4.429

안면도 기후변화감시소의 여름철 PM2.5 OC와 EC 분포 특성 및 배경대기 구분
Distribution Characteristics and Background Air Classification of PM2.5 OC and EC in Summer Monsoon Season at the Anmyeondo Global Atmosphere Watch (GAW) Regional Station 원문보기

대기 = Atmosphere, v.29 no.4, 2019년, pp.429 - 438

함지영 (국립기상과학원 환경기상연구과 안면도 기후변화감시소) , 이미혜 (고려대학교 지구환경과학과) , 류상범 (국립기상과학원 환경기상연구과 안면도 기후변화감시소) , 이영곤 (국립기상과학원 환경기상연구과 안면도 기후변화감시소)

Abstract ▼ AI-Helper

Organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) in PM2.5 were measured with Sunset Laboratory Model-5 Semi-Continuous OC/EC Field Analyzer by NIOSH/TOT method at Anmyeondo Global Atmosphere Watch (GAW) Regional Station (37°32'N, 127°19'E) in July and August, 2017. The mean values of OC and EC were 3.7 ㎍ m-3 and 0.7 ㎍ m-3, respectively. During the study period, the concentrations of reactive gases and aerosol compositions were evidently lower than those of other seasons. It is mostly due to meteorological setting of the northeast Asia, where the influence of continental outflow is at its minimum during this season under southwesterly wind. While the diurnal variation of OC and EC were not clear, the concentrations of O3, CO, NOx, EC, and OC were evidently enhanced under easterly wind at night from 20:00 to 8:00. However, the high concentration of EC was observed concurrently with CO and NOx under northerly wind during 20:00~24:00. It indicates the influence of thermal power plant and industrial facilities, which was recognized as a major emission source during KORUS-AQ campaign. The diurnal variations of pollutants clearly showed the influence of land-sea breeze, in which OC showed good correlation between EC and O3 in seabreeze. It is estimated to be the recirculation of pollutants in land-sea breeze cycle. This study suggests that in general, Anmyeondo station serves well as a background monitoring station. However, the variation in meteorological condition is so dynamic that it is primary factor to determine the concentrations of secondary species as well as primary pollutants at Anmyeondo station.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Site of Anmyeondo (AMY) Global Atmosphere Watch (GAW) Regional Station.
표 Table 1. Summary of meteorological parameters, OC/EC ratio, and concentrations of OC and EC and gases for the measurement period.
표 Table 2. OC/EC ratio and average concentrations of OC, EC and gases by precipitation.
그림 Fig. 2. Diurnal variations of OC, EC, OC/EC ratio, and gaseous species, and wind direction frequency classified by 8-direction ranges: (a) 0°~45°, (b) 45°~90°, (c) 90°~135°, (d) 135°~180°, (e) 180°~225°, (f) 225°~270°, (g) 270°~315°, (h) 315°~360°.
그림 Fig. 3. Windroses and percentile distributions of OC, EC, and gaseous species in land-sea breeze. The black lines are mean value.
그림 Fig. 4. CPF plots of OC, EC, and gaseous species for 90th percentile.
표 Table 3. Average of meteorological parameters, OC/EC ratio, and concentrations of OC and EC and gases in land-sea breeze and northern wind by time division.
그림 Fig. 5. Percentage of average concentration by cluster analysis to OC, EC, and gaseous species.
그림 Fig. 6. Correlations(r) between OC and EC and O₃ by wind direction and wind speed.

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 안면도 기후변화감시소에서 PM_2.5 중 OC와 EC를 2017년 7~8월에 연속 측정하여 여름철 농도분포 특성과 이를 결정하는 기상요소를 분석하고, 측정자료를 기반으로 통계 모델과 공기궤 분석을 통해 안면도의 여름철 배경대기 특성을 파악하고자 하였다. 이 결과는 추후 서해안에 위치한 관측소에서 오염물질의 거동을 이해하는데 도움이 될 뿐 아니라 최근 국립기상과학원에서 항공기, 선박 등을 동시에 이용하여 한반도 서쪽 지역 대기 오염 정도를 살펴보기 위해 진행 중인 서해상 입체 관측(YEllow Sea Air Quality, YES-AQ) 캠페인에서 측정한 자료를 분석하는 과정에도 활용될 수 있다.
그러나 2차 생성의 영향이 중요하지 않은 온실가스나 1차 오염물질들은 위에서 구분한 해륙풍을 기반으로 국지적인 오염원의 영향을 제거한 배경대기 농도를 산출할 수 있다. 본 연구에서 분석한 OC와 EC 두 가지의 탄소성 에어로졸은 직접배출에 더해 2차 생성을 반영하며 이러한 해륙풍 순환의 특성을 규명하는데 기여를 했다. 추후 지속적으로 측정이 수행되면 다른 계절도 이와 같은 방식으로 계절에 따른 배경대기 구분에 활용될 수 있을 것이다.

제안 방법

O₃은 광화학 생성으로 낮 시간대(9~19시)에서 농도가 높았다. OC, EC와 반응가스에 대해 해양과 육지의 영향을 시간으로 구분한 해륙풍 평균농도를 비교하였다(Table 3). 더불어 산업단지의 영향으로 판단되는 북풍 315°~360°(h)와 0°~45°(a)의 늦은 밤시간 농도를 함께 제시하였다.
OC와 EC 그리고 반응가스의 농도와 풍향, 풍속을 기반으로 CPF (Conditional Probability Function) 모델을 적용하여 이들 물질의 배출원 위치를 추적하였다. CPF 모델은 고농도가 나타나는 방향을 파악하는 조건부 확률 함수이며 m(Δθ)/n(Δθ)로 정의된다.
, 2017). OC와 EC를 비롯하여 반응가스의 바람에 대한 농도 분포는 Fig. 3에 보였으므로 CPF 분석은 90 백분위수 이상 고농도에 대해 수행하였다(Fig. 4). CO, NOx, SO₂의 고농도는 Fig.
PM_2.5 중 OC와 EC는 탄소 자동측정기(Model-5 SemiContinuous OC/EC Field Analyzer, Sunset Laboratory INC., USA)로 열광학적 투과도법(Thermal-Optical Transmittance, TOT)과 NIOSH (National Institute for Occupational Safety and Health) 5040 온도 프로토콜을 적용하여 1시간 간격으로 연속 측정하였다(NIOSH, 1996). 야외공기는 8 L/min의 유량으로 에어로졸 인렛을 통해 유입되어 디누더를 통과하며 유기가스가 제거된 후 장비 내 석영필터에 PM_2.
따라서 OC와 EC 고농도는 특정 배출원에 의해 발생하기 보다는 풍속이 약해 공기가 정체될 때 나타났던 것으로 판단된다. 공기궤의 영향을 살펴보고자 공간에 대한 OC, EC와 반응가스의 군집 분석을 수행하였고, 군집별 평균농도의 비율(%)을 제시하였다(Fig. 5). 군집 분석은 공기 역궤적 대신에 풍계 및 농도를 이용하여 국지 규모에서 유사한 조건을 군집화 한다(Carslaw, 2012).
이는 북쪽 군집이 뚜렷한 형태로 분류되어 영향을 주지만 북쪽이 주 배출원이 아니며, OC는 2차 생성원이 있기는 하지만 이것으로 OC, EC와 O₃과의 유사성을 추측할 수 있는 가능한 결과는 아니다. 그래서 이 세 가지 종에 대해 공간에 대한 상관성을 분석하였다(Fig. 6). 북쪽에서 OC와 EC의 높은 상관성으로 배출원이 유사한 연소에 의한 배출 영향이 가장 확실한 반면 OC와 O₃는 북쪽에서 OC, EC 만큼 우세한 상관성은 나타나지 않았다.
5 중 OC와 EC 측정 결과의 시공간적 분포를 파악하기 위해서는 그 지역의 기상특성을 이해하여야 한다. 기상요소의 경우 안면도 기후변화감시소 내 대기 관측용 타워 20 m에 설치된 무인 자동기상관측장비(Automatic Weather Station, AWS)에서 풍향, 풍속, 온도, 습도를 1분마다 관측하였다. 반응가스(O₃, SO₂, NOx: Thermo Electron Corporation, MA, USA) 및 CO (6890N-ICOS, Los Gatos Research, USA)는 5분 간격으로 측정하여 PM_2.
그리고 배경대기 관측소로서 기준 농도를 산출할 때는 주변 오염물질 배출원의 영향을 반드시 고려해야 하며, 이렇게 산출된 농도는 배출원을 구분할 수 있는 객관적 근거를 제시한다. 다음 절에서는 통계적 방법을 이용하여 주변 배출원의 영향을 상세하게 분석하였다.
반응가스(O3, SO2, NOx: Thermo Electron Corporation, MA, USA) 및 CO (6890N-ICOS, Los Gatos Research, USA)는 5분 간격으로 측정하여 PM2.5의 OC와 EC 농도 분포 특성에 대한 대기 화학적 해석을 위해 활용하였다.
여름철은 아시아 몬순의 영향으로 장마기간이 포함되므로 강수의 영향을 파악하고자 일 누적강수량에 따라 전체 기간을 0 mm, 0~15mm, 15~32 mm로 구분하였다. 연구 기간 동안 총 29일간 강수가 있었으며, 강수 총량은 277.
5의 OC와 EC 농도 분포 특성에 대한 대기 화학적 해석을 위해 활용하였다. 이들 자료와 기상요소는 OC, EC의 측정 주기에 맞추어 1시간 간격으로 평균하여 이용하였다.
이를 위해 풍계의 일변화를 8 방위로 구분하여 빈도로 표시하였다: 정북을 중심으로 시계 방향으로 0°~45°
이를 최소화하기 위해 필터 교체마다 850℃ 이상에서 10분씩 5회 공시료(filter blank)의 농도를 측정하여 Q-test 후 OC와 EC 농도의 표준편차(σ) 3배값을 검출한계(detection limit)로 결정하였다.
해양의 풍계(52%)가 육지의 풍계(48%)보다 높으며 해양의 풍계는 9~19시에 69%, 육지의 풍계는 20~8시에 62%로 우세하여 해양과 육지 순환이 매우 뚜렷하다. 해양과 육지의 영향이 강한 이 시간대에 의해 해풍과 육풍을 구분하여 바람장미와 함께 모든 측정물질의 바람 방향에 따른 농도 분포를 살펴보았다(Fig. 3). 위에서 언급했듯 안면도 감시소는 육풍(20~8시)에 도 풍계 180^o~225^o(e)가 지속적으로 나타났으며 육풍 중에서 풍속이 매우 강했다.

대상 데이터

본 연구에 활용된 PM2.5의 OC와 EC는 2017년 7월 1일부터 8월 31일까지 안면도 기후변화감시소(충남 태안군 안면읍, 36.32°N, 126.19°E, 해발고도 45 .7 m)에서 측정하였다(Fig. 1).

성능/효과

감시소는 일차적으로 풍계의 영향을 받아 정북을 중심으로 시계 방향으로 8 방위로 구분하였는데 8 방위 풍계에서는 180°~225°(e)풍향이 안면도 여름철 주풍으로 작용하였다. 9~19시는 해양, 20~8시에는 육지의 영향이 우세하여 해륙풍 순환이 매우 뚜렷하였고, 이러한 순환에 의해 오염물질의 분포차가 생겨 O₃를 제외한 육풍이 해풍 보다 농도가 높았다. 배출원 차이에 의한 CO, NOx, SO₂의 북쪽 고농도와 90 백분위수 CPF 분석의 높은 북쪽 확률값은 동일 방향에 위치한 산업단지의 영향으로 늦은 밤 북풍에서의 농도 향상에 강한 영향을 미쳤다.
3로 TC의 대부분을 OC가 차지하였다. OC, EC 및 CO와의 상관계수가 높아 OC와 EC 모두 연소과정에서의 배출 영향이 컸다.
반면 OC와 EC의 고농도 CPF 분석은 풍속이 약한 공기 정체 시에 나타났지만, 북쪽 공간에 대한 OC, EC의 상관성이 강해 배출원이 유사한 연소에 의한 배출영향이 확실하였다. OC, EC 및 반응가스의 공간에 대한 군집 분석 결과 모두 북쪽 군집이 뚜렷하게 구분되지만, OC, EC, O₃의 북쪽 군집은 NOx, SO₂, CO에 비해 상대적으로 적은 면적 크기와 평균농도 비율로 나타났다. 따라서 OC와 EC의 북쪽 군집의 특성은 군집 영향이 있지만 북쪽이 주 배출원이 아님을 의미하고, 이는 감시소의 북쪽에 위치한 서산과 대산의 산업단지 및 화력발전소 영향으로 판단된다.
OC 역시 일반적인 일변화 양상과는 다르게 늦은 밤에 농도가 높았다. 결과적으로 오전과 밤에 OC/EC 비가 낮아졌는데, 이 때 CO와 NOx의 증가가 분명했다. 이러한 시간에 따른 대기 조성의 변화는 아래 상세한 풍계의 변화와 함께 제시하였다.
해풍 남서쪽 방향에서 공간에 대한 OC, EC, O₃의 상관성이 높고, OC와 O₃ 사이에 보이는 북쪽과 동쪽 방향의 높은 상관성은 2차 생성물로 이들의 전구물질에 의한 영향으로 추정된다. 결과적으로 이러한 특성은 육풍에 의해 해양으로 밀려나온 outflow가 다시 해풍과 함께 유입되어 나타나는 해륙풍의 재순환 현상인 것으로 판단되고, 이는 해륙풍의 순환 이해와 파악에 있어서 OC와 EC의 특성이 반영되어 나타난 것을 의미한다. 특히 안면도 기후변화감시소에서의 여름철 광화학반응에 의한 해륙풍의 재순환 과정은 2차 생성오염물질에 큰 영향을 미칠 수 있고, 국지적 오염원에 의한 영향이 존재하므로 배경대기 자료 산출 시, 적절한 기준 설정이 매우 중요함을 시사한다.
특이하게 모두 감시소에서 가까운 남서쪽 방향에서 높은 상관성이 나타났다. 따라서 위의 모든 분석 결과를 종합할 때 이는 육풍에 의해 육지의 outflow가 서해 바다로 유출되었다가 해풍에 의해 육지로 다시 유입되는 과정에서 나타난 결과로 판단된다. 이와 함께 남서쪽 끝의 높은 상관성은 더 큰 해륙풍 순환이나 여름에도 가끔 나타나는 중국의 영향으로 추측된다.
1차 배출 오염물질은 모두 내륙과 북쪽 군집의 영향이 각각 비슷한 면적 크기로 구분되었다. 반면 OC, EC, O₃에 대해서는 북쪽 군집의 영향이 1차 배출 오염물질에 비해 상대적으로 적은 면적 크기와 평균농도 비율(%)로 나타났다. 이는 북쪽 군집이 뚜렷한 형태로 분류되어 영향을 주지만 북쪽이 주 배출원이 아니며, OC는 2차 생성원이 있기는 하지만 이것으로 OC, EC와 O₃과의 유사성을 추측할 수 있는 가능한 결과는 아니다.
9~19시는 해양, 20~8시에는 육지의 영향이 우세하여 해륙풍 순환이 매우 뚜렷하였고, 이러한 순환에 의해 오염물질의 분포차가 생겨 O₃를 제외한 육풍이 해풍 보다 농도가 높았다. 배출원 차이에 의한 CO, NOx, SO₂의 북쪽 고농도와 90 백분위수 CPF 분석의 높은 북쪽 확률값은 동일 방향에 위치한 산업단지의 영향으로 늦은 밤 북풍에서의 농도 향상에 강한 영향을 미쳤다. 반면 OC와 EC의 고농도 CPF 분석은 풍속이 약한 공기 정체 시에 나타났지만, 북쪽 공간에 대한 OC, EC의 상관성이 강해 배출원이 유사한 연소에 의한 배출영향이 확실하였다.
, 2013). 본 연구와 동일한 분석 방법을 사용하여 여름철, 서울(e.g., Yu et al., 2018)에서 측정한 결과와 비교하면 OC는 서울보다 1.5배 높고, EC는 1.7배 낮아 결과적으로 OC/EC 비는 2.6배 높았다. 서울과 같은 대도시는 직접 배출되는 EC의 농도가 높아 OC/EC 비가 낮고 상대적으로 교외지역은 OC/EC 비가 높다(Lee et al.
안면도 기후변화감시소(36.32°N, 126.19°E, 해발고도 45 .7 m)에서 2017년 여름철 7~8월 동안 PM2.5 중 OC와 EC를 1시간 간격 탄소 자동측정기로 측정 하였고, 평균농도(± 표준편차)는 OC가 3.7 ± 1.7 μg m-3이고 EC가 0.7 ± 0.4 μg m-3였으며 OC/EC 비는 5 .4 ± 3.3로 TC의 대부분을 OC가 차지하였다.
군집 분석은 공기 역궤적 대신에 풍계 및 농도를 이용하여 국지 규모에서 유사한 조건을 군집화 한다(Carslaw, 2012). 앞서 논의한 해풍과 육풍, 북쪽, 그리고 OC, EC의 주변 영향이 고려되어 OC와 EC를 포함해 모든 종들에 대해 4개의 군집으로 파악하였는데, 군집의 분포 특성상 모두 북쪽(군집4)의 영향이 가장 뚜렷하게 구분되었다. NOx, SO₂, CO 군집 분포 배치가 유사하고 OC와 EC는 O₃과 유사했다.
측정 결과 EC의 농도 분포는 최소 0.005μg m-3부터 최대 2.5 μg m-3이고, OC의 농도 분포는 최소 1.3 μg m-3부터 최대 12.1 μg m-3의 범위로 나타나, 농도 변화율이 EC가 OC의 54배였다.
탄소 자동측정기 분석의 정확도는 자당(sucrose: C12H22O11)을 표준용액으로 이용하여 분석을 결정하는데 42.1 μg μl-1 용액 1 μl를 필터에 주입한 결과 40.9μg을 얻어 ± 3% 이내로 매우 낮았다.
북쪽에서 OC와 EC의 높은 상관성으로 배출원이 유사한 연소에 의한 배출 영향이 가장 확실한 반면 OC와 O₃는 북쪽에서 OC, EC 만큼 우세한 상관성은 나타나지 않았다. 특이하게 모두 감시소에서 가까운 남서쪽 방향에서 높은 상관성이 나타났다. 따라서 위의 모든 분석 결과를 종합할 때 이는 육풍에 의해 육지의 outflow가 서해 바다로 유출되었다가 해풍에 의해 육지로 다시 유입되는 과정에서 나타난 결과로 판단된다.

후속연구

하지만 국지적 영향이 해풍으로 다시 유입될 때 특히 2차 생성물의 농도가 높아지므로 엄밀한 의미에서 배경대기를 구분하는 것은 매우 어렵다. 대부분의 배경대기 관측소가 해안이나 산악지역에 설치되어 있으므로 해륙풍과 산곡풍 등의 중규모 순환이 대기질에 미치는 영향에 대해서는 추후 더 상세한 집중 연구가 필요하다. 특히 광화학반응이 활발한 여름철에 이러한 재순환 과정은 2차 오염물질 생성에 매우 중요한 영향을 미칠 것이다.
추후 지속적으로 측정이 수행되면 다른 계절도 이와 같은 방식으로 계절에 따른 배경대기 구분에 활용될 수 있을 것이다. 더불어 다른 지역에 위치한 관측소에서도 OC와 EC가 연속적으로 측정된다면 이들의 국지순환을 규명하는 지시자로 활용하기를 제안한다.
5 중 OC와 EC를 2017년 7~8월에 연속 측정하여 여름철 농도분포 특성과 이를 결정하는 기상요소를 분석하고, 측정자료를 기반으로 통계 모델과 공기궤 분석을 통해 안면도의 여름철 배경대기 특성을 파악하고자 하였다. 이 결과는 추후 서해안에 위치한 관측소에서 오염물질의 거동을 이해하는데 도움이 될 뿐 아니라 최근 국립기상과학원에서 항공기, 선박 등을 동시에 이용하여 한반도 서쪽 지역 대기 오염 정도를 살펴보기 위해 진행 중인 서해상 입체 관측(YEllow Sea Air Quality, YES-AQ) 캠페인에서 측정한 자료를 분석하는 과정에도 활용될 수 있다.
본 연구에서 분석한 OC와 EC 두 가지의 탄소성 에어로졸은 직접배출에 더해 2차 생성을 반영하며 이러한 해륙풍 순환의 특성을 규명하는데 기여를 했다. 추후 지속적으로 측정이 수행되면 다른 계절도 이와 같은 방식으로 계절에 따른 배경대기 구분에 활용될 수 있을 것이다. 더불어 다른 지역에 위치한 관측소에서도 OC와 EC가 연속적으로 측정된다면 이들의 국지순환을 규명하는 지시자로 활용하기를 제안한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	안면도 기후변화 감시소의 지리적 특징은?	안면도 기후변화 감시소는 1998년 GAW에 정식 등록되었고 GAW 프로그램에서 지정하는 에어로졸, 온실가스, 반응 가스, 강수 화학, 대기복사, 성층권 오존과 자외선의 6개 분야 35 요소를 측정하고 있다. 안면도 기후변화 감시소는 서해안에 위치하므로 상대적으로 국지적 배출의 영향이 적고, 중국 기원 대기 오염물질의 장거리 이동의 영향 또한 받으므로 동아시아의 배경대기 연구에 적합한 지리적 조건을 갖고 있다(Dlugokencky et al., 1993).
	배경대기의 역할은?	배경대기는 위치에 따라 지역(regional) 또는 국지(local) 규모에서 공기의 물리, 화학적 성질의 시간에 따른 변화 기준을 제공한다. 하지만 이를 정의하는 일괄적인 기준은 없고, 대부분 대기 측정 자료를 기준으로 주변 오염원에 의해 짧은 시간에 발생하는 인위적 배출 영향을 최소화하여, 주요 대기 조성의 배경농도로 산출하여 배경대기를 살피고 있다(EPA, 2014;Nopmongcol et al.
	측정 자료를 기반으로 한 통계 모델과 공기궤 분석을 통해 안면도의 여름철 배경대기 특성을 파악하여 무엇에 활용 할 수 있는가?	5 중 OC와 EC를 2017년 7~8월에 연속 측정하여 여름철 농도 분포 특성과 이를 결정하는 기상요소를 분석하고, 측정 자료를 기반으로 통계 모델과 공기궤 분석을 통해 안면도의 여름철 배경대기 특성을 파악하고자 하였다. 이 결과는 추후 서해안에 위치한 관측소에서 오염물질의 거동을 이해하는 데 도움이 될 뿐 아니라 최근 국립기상과학원에서 항공기, 선박 등을 동시에 이용하여 한반도 서쪽 지역 대기 오염 정도를 살펴보기 위해 진행 중인 서해상 입체 관측(YEllow Sea AirQuality, YES-AQ) 캠페인에서 측정한 자료를 분석하는 과정에도 활용될 수 있다.

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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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