[논문]서해 조석현상에 따른 국지기상 변화가 수도권 오존농도에 미치는 영향

김성민; 김유근; 안혜연; 강윤희; 정주희

doi:10.5322/jesi.2019.28.3.341

서해 조석현상에 따른 국지기상 변화가 수도권 오존농도에 미치는 영향
Impacts of Local Meteorology caused by Tidal Change in the West Sea on Ozone Distributions in the Seoul Metropolitan Area 원문보기

Journal of environmental science international = 한국환경과학회지, v.28 no.3, 2019년, pp.341 - 356

김성민 (부산대학교 지구환경시스템학부) , 김유근 (부산대학교 대기환경과학과) , 안혜연 (부산대학교 지구환경시스템학부) , 강윤희 (부산대학교 환경연구원) , 정주희 (부산대학교 환경연구원)

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, the impacts of local meteorology caused by tidal changes in the West Sea on ozone distributions in the Seoul Metropolitan Area (SMA) were analyzed using a meteorological model (WRF) and an air quality (CMAQ) model. This study was carried out during the day (1200-1800 LST) between August 3 and 9, 2016. The total area of tidal flats along with the tidal changes was calculated to be approximately $912km^2$, based on data provided by the Environmental Geographic Information Service (EGIS) and the Ministry of Oceans and Fisheries (MOF). Modeling was carried out based on three experiments, and the land cover of the tidal flats for each experiment was designed using the coastal wetlands, water bodies (i.e., high tide), and the barren or sparsely vegetated areas (i.e., low tide). The land cover parameters of the coastal wetlands used in this study were improved in the herbaceous wetland of the WRF using updated albedo, roughness length, and soil heat capacity. The results showed that the land cover variation during high tide caused a decrease in temperature (maximum $4.5^{\circ}C$) and planetary boundary layer (PBL) height (maximum 1200 m), and an increase in humidity (maximum 25%) and wind speed (maximum $1.5ms^{-1}$). These meteorological changes increased the ozone concentration (about 5.0 ppb) in the coastal areas including the tidal flats. The increase in the ozone concentration during high tide may be caused by a weak diffusion to the upper layer due to a decrease in the PBL height. The changes in the meteorological variables and ozone concentration during low tide were lesser than those occurring during high tide. This study suggests that the meteorological variations caused by tidal changes have a meaningful effect on the ozone concentration in the SMA.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

000054%)등 다른 물질들은 전반적으로 실험별 차이가 작게 나타났다. 따라서 본 연구에서는 갯벌의 토지피복에 따른 기상변화가 오존농도 변화에 미치는 영향을 중심으로 분석하였으며, 갯벌에서 만조가 되거나 간조가 되었을 경우 나타나는 기상학적인 변화와 이런 변화가 오존농도에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다.
따라서 본 연구에서는 서해안에서도 가장 규모가 큰갯벌 분포를 갖는 경기만을 포함하는 수도권 지역을 중심으로 갯벌의 토지피복 변화가 오존농도 변화에 미치는 영향에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 대기질 모델에 갯벌의 토지피복 변화에 의한 기상과 배출량 변화를 함께 고려하여 모델링을 수행하였고, 대상 지역의 오존 농도 변화에 대한 갯벌 내 배출량과 기상변화 효과를 분석하였다.
본 연구에서는 갯벌의 토지피복 변화에 따른 오존농도 변화를 분석하기 위해 3개의 실험을 구성하였다. 각 실험은 (1) 만조와 간조 사이에 지표가 촉촉한 상태 (EXP-BASE), (2) 밀물이 가장 높은 해면까지 꽉 차게 들어와 지표가 물로 덮이는 만조(EXP-HIGH), (3) 바다에서 조수가 빠져나가 해수면이 가장 낮아진 지표가 마른 상태인 간조(EXP-LOW)로 설계하였으며, 실험별로 기상 자료, 토지피복 자료와 배출량 자료를 다르게 적용하였다.
본 연구에서는 수도권을 대상으로 갯벌의 토지피복 변화를 고려한 CMAQ 모델링을 수행하여 조석 현상에 따른 국지 기상 변화가 오존농도에 미치는 영향을 분석하였다. 갯벌의 토지피복도를 다르게 적용한(CWE, WBO, BSV) 세 실험을(EXP-BASE, EXP-HIGH, EXP-LOW) 수행하였고 오존농도가 높은 주간(1200 LST-1800 LST)의 평균분포와 만조와 간조에 의한 실험별 차이를 분석하였다.
사례일 중에서도 오후시간에 만조가 나타난 8월 3-6일에 관측값과 모델값의 차이가 더 크게 나타났다. 이러한 분석을 토대로 서해 경기만의 조석 현상에 따른 토지피복 변화가 기상과 오존농도 분포에 영향을 줄 가능성에 대해 제시하였고, 다음 절에서는 토지피복의 변화가 기상요소와 오존농도에 주는 영향과 관계에 대해 정량적으로 분석하고자 한다.
EXP-BASE의 통계검증에서 전반적으로 갯벌의 영향권에 있는 IZ구역의 정확도가 다른 지역에 비해 낮게 모의된 것을 확인하였으며, 이러한 결과는 갯벌의 조석현상에 따른 토지피복의 시간변화를 모델에서 고려하지 못하기 때문으로 사료된다. 이러한 영향을 확인하기 위하여 다음 절에서 토지피복의 변화에 따른 EXP-HIGH와 EXP-LOW의 결과와 비교 분석하여 기상요소와 오존의 변화를 확인하고자 한다.

제안 방법

최종 분석 영역에 속하는 ASOS 6지점과 AWS (Automatic Weather System) 60지점, 대기질 관측지점 91지점의 관측 자료를 이용하였다. WRF모델은 기온, 상대습도, 풍속, U10, V10을 평가하였고 CMAQ모델은 1시간 오존농도에 대해 분석하였다. 갯벌 조석현상의 영향과 해안선으로부터 거리에 따른 모델결과 차이를 분석하기 위하여 세 구역으로 나누어 통계분석을 진행하였다.
본 연구에서는 갯벌의 토지피복 변화에 따른 오존농도 변화를 분석하기 위해 3개의 실험을 구성하였다. 각 실험은 (1) 만조와 간조 사이에 지표가 촉촉한 상태 (EXP-BASE), (2) 밀물이 가장 높은 해면까지 꽉 차게 들어와 지표가 물로 덮이는 만조(EXP-HIGH), (3) 바다에서 조수가 빠져나가 해수면이 가장 낮아진 지표가 마른 상태인 간조(EXP-LOW)로 설계하였으며, 실험별로 기상 자료, 토지피복 자료와 배출량 자료를 다르게 적용하였다. 모델에서 EXP-BASE는 기본 실험으로 coastal wetland (CWE)의 토지피복도를 적용하였고, EXP-HIGH는 water bodies (WBO)의 토지피복도, EXP-LOW는 Barren or Sparsely Vegetated (BSV)의 토지피복도를 각각 적용하였다.
WRF모델은 기온, 상대습도, 풍속, U10, V10을 평가하였고 CMAQ모델은 1시간 오존농도에 대해 분석하였다. 갯벌 조석현상의 영향과 해안선으로부터 거리에 따른 모델결과 차이를 분석하기 위하여 세 구역으로 나누어 통계분석을 진행하였다. 갯벌 또는 바로 인근에 관측자료가 존재하는 지역을 IZ (Intertidal Zone)로 설정하였고, 해안선으로부터 약 20 km 내 관측자료가 존재하는 지역은 CR (Coastal Regions), 그 외 내륙지역은 IR (Inland Regions)로 하였다.
본 연구에서는 수도권을 대상으로 갯벌의 토지피복 변화를 고려한 CMAQ 모델링을 수행하여 조석 현상에 따른 국지 기상 변화가 오존농도에 미치는 영향을 분석하였다. 갯벌의 토지피복도를 다르게 적용한(CWE, WBO, BSV) 세 실험을(EXP-BASE, EXP-HIGH, EXP-LOW) 수행하였고 오존농도가 높은 주간(1200 LST-1800 LST)의 평균분포와 만조와 간조에 의한 실험별 차이를 분석하였다.
만조의 영향을 보다 상세하게 분석하기 위하여 사례일 중에서 만조에 오존농도가 높았던 시간(8월 4일 1500 LST)을 선정하여 만조에 의한 기상요소와 오존농도의 영향과 공간분포를 분석하였다(Fig. 7-8).
서해 경기만 갯벌이 만조와 간조가 되었을 때 인근 연안 지역과 수도권 전역에 야기하는 기상학적인 변화와 오존농도 분포에 미치는 영향을 확인하기 위하여 먼저 기온, PBL고도, 습도, 풍속의 Diff(HT)와 Diff(LT) 결과를 이용하여 분석하였다. 만조의 영향으로(Diff(HT)) 갯벌이 물로 바뀌면서 기온은 연안 갯벌을 중심으로 최대 4.
0 ppb). 오존농도 변화가 뚜렷했던 만조의 영향을 상세히 분석하기 위하여 사례일 중 만조에 고농도 오존농도가 나타났던 시간을 선정하여 분석하였다. 주간의 평균적인 분포와 유사하게 기온 감소, PBL고도 증가, 습도 증가, 풍속 증가와 같은 기상학적인 변화를 보였고, 이로 인해 연안 지역 오존농도 증가(최대 15 ppb)가 나타났다.
따라서 본 연구에서는 서해안에서도 가장 규모가 큰갯벌 분포를 갖는 경기만을 포함하는 수도권 지역을 중심으로 갯벌의 토지피복 변화가 오존농도 변화에 미치는 영향에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 대기질 모델에 갯벌의 토지피복 변화에 의한 기상과 배출량 변화를 함께 고려하여 모델링을 수행하였고, 대상 지역의 오존 농도 변화에 대한 갯벌 내 배출량과 기상변화 효과를 분석하였다.
일반적으로 기상모델을 수행할 때 서해 갯벌은 USGS의 habaceous wetland로 분류되어, 연안 갯벌의 물리 파라미터 값과는 상당한 차이를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 한반도 연안습지를 대상으로 지표 알베도, 거칠기 길이, 열용량을 측정 및 위성탐사조사를 수행한 선행연구(Kim et al., 2007; Park et al., 2009; Han and Peng, 2012)의 연구 결과를 이용하여 EXP-BASE에 적용한 CWE의 토지피복 파라미터를 개선하여 적용하였다. 토지피복 파라미터중 알베도, 거칠기 길이, 열용량에서 실험별 차이가 나타났으며 열용량이 가장 큰 차이를 보였다.

대상 데이터

8)을 통해 생성되었다. WRF 모델의 초기 및 경계조건은 NCEP/NCAR (National Centers for Environmental Prediciton/National Centers for Atmospheric Research)에서 제공하는 6시간 간격의 1° × 1°의 해상도를 갖는 FNL (Final analyses)자료와 일 간격 0.5 × 0.5°의 해상도를 갖는 SST (Sea Surface Temperature) 자료를 이용하였다. 도메인은 Nesting 기법을 사용하여 총 5가지 영역으로 구성하였다.
갯벌 또는 바로 인근에 관측자료가 존재하는 지역을 IZ (Intertidal Zone)로 설정하였고, 해안선으로부터 약 20 km 내 관측자료가 존재하는 지역은 CR (Coastal Regions), 그 외 내륙지역은 IR (Inland Regions)로 하였다. 각 구역의 관측지점 수는 IZ구역은 기상 관측소 15개 지점, 대기질 관측소 3개 지점의 자료를 이용하였고, CR구역은 기상 관측소 10개 지점, 대기질 관측소 38개 지점, IR구역은 기상 관측소 49개지점, 대기질 관측소 54개 지점의 자료를 이용하였다.
0468%)의 갯벌분포 차이를 보였다. 본 연구에서는 서해 경기만의 현실적인 갯벌분포를 적용하기 위하여 EGIS와 MOF 자료를 통해 산출된 갯벌자료를 기상 및 대기질 모델에 이용하였다. WRF 모델에 사용된 물리옵션은 국립환경과학원의 대기질 모델링 가이드라인(NIER, 2014)을 참고하여 적용하였다(Table 1).
사례 기간을 선정하기 위해 최근 7년간(2010~2016)의 최종 분석영역 내 8개 조위관측소의 조위 자료와 20개 대기질 관측소의 오존 자료, 6개 ASOS (Automatic Synoptic Observation System) 기상 관측자료를 분석하였고, 강수와 태풍이 존재하지 않고 조위차가 뚜렷하며 일 최고 오존농도가 80 ppb를 초과하는 날이 포함된 날로 선정하였다. 선정된 사례일은 2016년 8월 3일부터 8월 9일로, 평균 7.
기본 실험인 EXP-BASE 결과의 신뢰성을 평가하기 위해 Table 3에 통계 지표들(Mean Bias, MB: Mean absolute gross error, MAGE; Root mean square error, RMSE; Index Of Agreement, IOA)을 사용하여 모델링 결과를 분석하였다. 최종 분석 영역에 속하는 ASOS 6지점과 AWS (Automatic Weather System) 60지점, 대기질 관측지점 91지점의 관측 자료를 이용하였다. WRF모델은 기온, 상대습도, 풍속, U10, V10을 평가하였고 CMAQ모델은 1시간 오존농도에 대해 분석하였다.
1), 연직층은 44개로 설정하였다. 토지피복자료에 사용된 입력자료는 우리나라 환경부 환경공간정보서비스(Environmental Geographic Information Service; EGIS)에서 제공하는 1/25,000 축적의 중분류 토지피복자료를 사용하였다. 또한, 갯벌 면적 자료는 EGIS에서 제공하는 자료뿐만 아니라 2013년도 해양수산부(Ministry of Oceans and Fisheries; MOF)에서 갯벌면적조사를 통해 산출한 자료를 추가로 적용해 개선하여 사용하였다.

데이터처리

기본 실험인 EXP-BASE 결과의 신뢰성을 평가하기 위해 Table 3에 통계 지표들(Mean Bias, MB: Mean absolute gross error, MAGE; Root mean square error, RMSE; Index Of Agreement, IOA)을 사용하여 모델링 결과를 분석하였다. 최종 분석 영역에 속하는 ASOS 6지점과 AWS (Automatic Weather System) 60지점, 대기질 관측지점 91지점의 관측 자료를 이용하였다.

이론/모형

2)을 사용하였다. CMAQ 모델링의 기상입력 자료는 기상모델인 WRF(Weather Research Forecast) 모델(ver 3.8)을 통해 생성되었다. WRF 모델의 초기 및 경계조건은 NCEP/NCAR (National Centers for Environmental Prediciton/National Centers for Atmospheric Research)에서 제공하는 6시간 간격의 1° × 1°의 해상도를 갖는 FNL (Final analyses)자료와 일 간격 0.
CMAQ모델의 도메인은 WRF모델과 마찬가지로 5개의 영역과 23개의 연직층으로 구성하였고, CMAQ 모델링에 필요한 물리 및 기타 모듈들에 대한 옵션은 NIER(2014)를 참고하여 적용하였다(Table 1). CMAQ 모델의 인위적 배출량 처리는 SMOKE (Sparse Matrix Operator Kernel Emissions)모델(ver 3.5)을 이용하였고, 동아시아 영역 배출량은 MICS_ASIA (Model inter-comparison study for Asia) 2010년 자료를 사용하였고, 남한 영역에 대해서는 CAPSS (Clean Air Policy Support System) 2015년 자료를 이용하였다. 자연적 배출량은 BEIS모델(Biogenic Emission Inventory System)(ver 3.
CMAQ 모델은 미국 EPA에서 개발한 3차원 광화학 수송 모델로 대류권 내 오존, 미세먼지를 포함한 주요 가스상/입자상 대기오염물질을 모의할 수 있고, 다양한 규모에 대한 동시 수치모의가 가능하다(Byun and Ching, 1999). CMAQ모델의 도메인은 WRF모델과 마찬가지로 5개의 영역과 23개의 연직층으로 구성하였고, CMAQ 모델링에 필요한 물리 및 기타 모듈들에 대한 옵션은 NIER(2014)를 참고하여 적용하였다(Table 1). CMAQ 모델의 인위적 배출량 처리는 SMOKE (Sparse Matrix Operator Kernel Emissions)모델(ver 3.
본 연구에서는 서해 경기만의 현실적인 갯벌분포를 적용하기 위하여 EGIS와 MOF 자료를 통해 산출된 갯벌자료를 기상 및 대기질 모델에 이용하였다. WRF 모델에 사용된 물리옵션은 국립환경과학원의 대기질 모델링 가이드라인(NIER, 2014)을 참고하여 적용하였다(Table 1).
5°의 해상도를 갖는 SST (Sea Surface Temperature) 자료를 이용하였다. 도메인은 Nesting 기법을 사용하여 총 5가지 영역으로 구성하였다. 동아시아 영역(61×47, 81 km 격자), 한반도 영역(64×58, 27 km 격자), 남한 영역(70×76, 9 km 격자), 수도권 영역(82×82, 3 km 격자), 최종 분석영역(115×103, 1 km 격자)으로 구성하였고(Fig.
본 연구에서는 갯벌의 토지피복 변화가 오존농도 변화에 미치는 영향을 분석하기 위해 3차원 광화학 수송모델인 CMAQ 모델(ver 5.0.2)을 사용하였다. CMAQ 모델링의 기상입력 자료는 기상모델인 WRF(Weather Research Forecast) 모델(ver 3.
5)을 이용하였고, 동아시아 영역 배출량은 MICS_ASIA (Model inter-comparison study for Asia) 2010년 자료를 사용하였고, 남한 영역에 대해서는 CAPSS (Clean Air Policy Support System) 2015년 자료를 이용하였다. 자연적 배출량은 BEIS모델(Biogenic Emission Inventory System)(ver 3.14)을 이용하여 D04와 D05에 대해 산출하였다.

성능/효과

기본 실험인 EXP-BASE에서 관측값보다 낮은 오존농도를 모의하고 고농도가 나타나는 지역도 약간 차이를 보였는데, EXP-HIGH에서는 약간 개선된 모습을 보였다. 갯벌, 만조, 간조로 토지피복을 변화시킨 모델링 연구를 통해 서해 갯벌의 조석효과가 갯벌을 포함한 인근 연안 지역과 수도권 일부 내륙지역에 기상학적인 변화와 오존농도 분포에 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 하지만 본 연구에 적용된 토지피복의 물리 파라미터는 간조인 BSV에 대해서는 현실과는 차이가 있어 간조에 의한 기상요소와 오존농도 변화를 상세히 분석하지는 못하였다.

후속연구

또한, 오존농도 모의에 있어 다소 높은 오차와 과소모의 경향을 보이는 한계점도 존재하였다. 그럼에도 본 연구는 조석효과로 인한 기상변화가 오존농도에 미치는 영향을 정량적으로 평가한 연구로써 의미 있는 연구라 사료되며 보다 상세하고 정확한 배출량 입력 자료와 토지피복의 물리 파라미터 개선, 조석효과에 의한 토지피복의 시간적인 변화가 기상과 대기질 모델에 적용된다면 향후 더 좋은 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대한다.
간조의 경우 적용된 토지피복도인 BSV와 갯벌(CWE)의 물리 파라미터 값이 상대적으로 큰 차이를 보이지 않기 때문으로 사료된다. 또한, 본 연구에서 갯벌에 대한 지표면 물리 파라미 터를 개선한 것처럼 간조의 토지피복에 대해서도 현실적인 개선이 필요하다고 판단된다. 이러한 결과를 통해 조석효과로 인한 지표면의 물리적 성질 변화가 인근 연안 지역과 수도권 일부 지역의 기온, PBL고도, 습도, 풍속의 변화에 직접적인 원인으로 작용한 것을 확인하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	갯벌의 지표 특성 변화는 대기환경에 어떤 영향을 미치는가?	갯벌에서는 기조력에 의해 오르내리는 현상인 조석현상이 일어나며, 이러한 조석현상에 의해 하루에 두 번씩 지표 특성이 변화한다. 이러한 갯벌의 지표 상태 변화는 지표의 물리적 성질(알베도, 토양 열용량, 거칠기 길이 등)의 변화를 초래하고(Lam et al., 2006), 이는 서해안지역에 인접해 있는 연안 지역의 기상변화를 유도한다(An et al., 2017). 이러한 기상변화는 대기 내 광화학적 반응의 변화를 가져와 수도권 오존농도에 직・간접적으로 영향을 줄 가능성이 있다(Hanna, 1994; Mao et al., 2006; Dawson et al.
	갯벌이란 무엇인가?	갯벌이란 조류로 운반되어 온 미세한 흙들이 파도가 잔잔한 해안에 오랫동안 쌓여 생기는 평탄한 지형을 말한다. 우리나라의 갯벌 면적은 2,487.
	서해안 갯벌의 특징은 무엇인가?	서해안은 조차가 크고 넓은 대륙붕이 발달하여 연안에 갯벌이 잘 발달되어 있다. 서해안 갯벌은 복잡한 리아스식 해안과 반폐쇄성 해역으로 최대 조차가 약 10 m로 심하고, 수심이 50 m 이내로 얕으며 전체 갯벌면적의 약 83.8%인 2,084.5 km2가 분포되어 있다(Oh et al., 2012).

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저자의 다른 논문 :

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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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