The objective of this study was to estimate the trends of air quality in the study area by analyzing monthly and seasonal concentration trends obtained from sampled data. To this aim, the mass concentrations of $PM_{2.5}$ in the air were analyzed, as well as those of metals, ions, and tot...
The objective of this study was to estimate the trends of air quality in the study area by analyzing monthly and seasonal concentration trends obtained from sampled data. To this aim, the mass concentrations of $PM_{2.5}$ in the air were analyzed, as well as those of metals, ions, and total carbon within the $PM_{2.5}$. The mean concentration of $PM_{2.5}$ was $22.7{\mu}g/m^3$. The mass composition of $PM_{2.5}$ was as follows: 31.1% of ionic species, 2.2% of metallic species, and 26.7% of carbonic species (EC and OC). Ionic species, especially sulfate, ammonium, and nitrate, were the most abundant in the $PM_{2.5}$ and exhibited a high correlation coefficient with the mass concentration of $PM_{2.5}$. Seasonal variations of $PM_{2.5}$ showed a similar pattern to those of ionic and metallic species, with high concentrations during winter and spring. $PM_{2.5}$ also had a high correlation with the ionic species $NO_3{^-}$ and $NH_4{^+}$. In addition, $NH_4{^+}$ was highly correlated with $NO_3{^-}$. Through factor analysis, we identified four controlling factors, and determined the pollution sources using the United States Environmental Protection Agency(U.S. EPA) pollution profile. The first factor, accounting for 19.1% of $PM_{2.5}$ was attributed to motor vehicles and heating-related sources: the second factor indicated industry-related sources and secondary particles, and the other factors indicated soil, industry-related and marine sources. However, the pollution profile used in this study may be somewhat different from the actual situation in Korea, since it was obtained from US EPA. Therefore, to more accurately estimate the pollutants present in the air, a pollution profile for Korea should be produced.
The objective of this study was to estimate the trends of air quality in the study area by analyzing monthly and seasonal concentration trends obtained from sampled data. To this aim, the mass concentrations of $PM_{2.5}$ in the air were analyzed, as well as those of metals, ions, and total carbon within the $PM_{2.5}$. The mean concentration of $PM_{2.5}$ was $22.7{\mu}g/m^3$. The mass composition of $PM_{2.5}$ was as follows: 31.1% of ionic species, 2.2% of metallic species, and 26.7% of carbonic species (EC and OC). Ionic species, especially sulfate, ammonium, and nitrate, were the most abundant in the $PM_{2.5}$ and exhibited a high correlation coefficient with the mass concentration of $PM_{2.5}$. Seasonal variations of $PM_{2.5}$ showed a similar pattern to those of ionic and metallic species, with high concentrations during winter and spring. $PM_{2.5}$ also had a high correlation with the ionic species $NO_3{^-}$ and $NH_4{^+}$. In addition, $NH_4{^+}$ was highly correlated with $NO_3{^-}$. Through factor analysis, we identified four controlling factors, and determined the pollution sources using the United States Environmental Protection Agency(U.S. EPA) pollution profile. The first factor, accounting for 19.1% of $PM_{2.5}$ was attributed to motor vehicles and heating-related sources: the second factor indicated industry-related sources and secondary particles, and the other factors indicated soil, industry-related and marine sources. However, the pollution profile used in this study may be somewhat different from the actual situation in Korea, since it was obtained from US EPA. Therefore, to more accurately estimate the pollutants present in the air, a pollution profile for Korea should be produced.
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문제 정의
본 연구는 2017년 10월부터 2018년 9월까지 농성동 대기오염자동측정소에서 초미세먼지의 이온성분, 중금속, 탄소성분을 분석하고 광주지역 초미세먼지(PM2.5)의 구성 성분별 농도, 배출원 및 배출원의 기여도 등을 조사하여 다음과 같은 결론을 얻었다.
이에 본 연구에서는 초미세먼지(PM2.5)의 구성 성분별 농도, 배출원 및 배출원의 기여도 등을 파악하고 정량하기 위해 주기적으로 시료 채취·분석하여 미세먼지 구성성분의 농도 변화 추이를 알아보고, 분석 자료를 바탕으로 인자분석을 실시하여 초미세먼지 농도 변화에 미치는 주요 영향인자를 파악하고 발생원을 추정하고자 하였다.
제안 방법
금속성분은 대기오염공정시험기준 환경대기 중 금속 화합물-유도결합플라즈마 분광법으로 분석하였으며, 전 처리방법은 질산-염산 혼합액에 의한 초음파추출법으로 1.03M 질산과 2.23M 염산의 혼합액(1:1)을 30 mL 가한 다음 초음파 추출기에 2시간 동안 추출하였다. 추출한 용액은 여과지(5A)로 여과한 후 ICP-AES (model Optima 8300, Perkinelmer)로 총 13개의 금속성분(Fe, Al, Zn, Pb, Mn, Cu, V, Ni, As, Cr, Mg, K, Na)을 분석하였다.
본 연구에서는 초미세먼지의 측정지점별, 월별 농도를 산출하여 평균, 표준편차, 최소값, 최대값 등을 기술통계량을 산출하였으며, 각 성분별 농도를 산출하여 함유율, 변화추이를 분석하였다. 또한 초미세먼지와 각 성분별 관계를 분석하기 위해 통계프로그램인 SPSS 20.
시료채취는 2017년 10월부터 2018년 9월까지 매월 7일~14일 연속으로 채취하였으며, 채취 시간은 당일 00:00부터 익일 00:00까지 24시간 연속 채취하였다. 채취한 시료는 현장에서 PTFE (polytetrafluoroethylene)재질의 테이프로 밀봉한 다음 실험실로 운반 후 항온 항습 데시케이터에 시료를 24시간 동안 보관한 뒤 분석을 실시하였다.
여기에 초순수 30 mL를 가한 후 초음파 추출기(model 324149, Bo Sung Ultrasonics Co.)에 넣어 2시간 동안 추출하였으며, 추출한 용액은 여과지(5A)와 멤브레인 필터(13 mm syringe filter with 0.45 μm PVDF)로 여과한 후 IC(model 850 Professional IC, Metrohm)로 2개의 양이온(NH4+, Na+)과 3개의 음이온(SO42-, NO3-, Cl-)을 분석하였다.
시료채취는 2017년 10월부터 2018년 9월까지 매월 7일~14일 연속으로 채취하였으며, 채취 시간은 당일 00:00부터 익일 00:00까지 24시간 연속 채취하였다. 채취한 시료는 현장에서 PTFE (polytetrafluoroethylene)재질의 테이프로 밀봉한 다음 실험실로 운반 후 항온 항습 데시케이터에 시료를 24시간 동안 보관한 뒤 분석을 실시하였다.
초미세먼지(PM2.5) 농도는 농성동 대기오염자동측정소의 초미세먼지 측정기(BAM 1020, MetOne)에서 측정한 자료를 사용하였으며, 이온 성분과 중금속 성분 분석은 시료채취장비(SEQ-47/50, SEVEN LECKEL) 2대를 사용하여 16.7 LPM의 유량으로 각각 24시간 시료 채취한 후 사용하였다. 또한 초미세먼지 측정자료의 검증을 위해 자동측정기(BAM 1020)와 수동측정기(SEQ-47/50)의 자료를 32회 비교분석한 결과, 기울기가 1.
23M 염산의 혼합액(1:1)을 30 mL 가한 다음 초음파 추출기에 2시간 동안 추출하였다. 추출한 용액은 여과지(5A)로 여과한 후 ICP-AES (model Optima 8300, Perkinelmer)로 총 13개의 금속성분(Fe, Al, Zn, Pb, Mn, Cu, V, Ni, As, Cr, Mg, K, Na)을 분석하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 광주광역시 서구 농성동 종합대기측정소 옥상에서 초미세먼지를 채취하였으며, 이 지점은 대기오염물질과 기상을 상시 측정하는 대기오염자동측정소로 Fig. 1과 같다. 농성동 지점은 광주의 중심에 위치한 주거지역으로 주변에 공원이 있으며, 북서쪽으로 아파트 신축 공사가 진행 중에 있다.
시료채취에 사용된 여지는 Zefluor supported PTFE(pore size 2.0 μm, Φ 47 mm, Pall Co.)를 사용하였으며, 여지는 시료채취 전후 3일간 항온, 항습상태의 데시케이터내에 보관하여 항량시킨 후 시료분석에 사용하였다.
데이터처리
또한 초미세먼지와 각 성분별 관계를 분석하기 위해 통계프로그램인 SPSS 20. 0을 이용해 상관분석, 회귀분석을 실시하였으며, 미세먼지의 오염원을 추정하기 위해 인자분석을 실시하였다.
이론/모형
직각회전방식에는 Varimax, Quartimax, Equimax 등이 있는데 이중에서 Varimax 방식이 가장 널리 이용된다. 본 연구에서는 Varimax 직각회전방식을 이용해 미세먼지 인자분석을 실시하였으며, 그 분석결과를 Table 4에 나타냈다.
탄소성분은 농성동측정소의 열광학적 투과도법 (Thermal Optical Transmission : TOT)으로써 NIOSH (National Institute for Occupational Safety and Health) Method 5040 Parameter를 사용한 OC/EC Analyzer (model semi-continuous OCEC/model 4, Sunset)에서 측정한 OC와 EC 농도를 사용하였다.
성능/효과
9%를 설명해주는 것으로 조사되었다. 각 인자별로 미국 EPA에서 제시한 오염원 분류표(source profile)를 이용하여 발생원을 추정한 결과, 인자 1에는 Pb, Zn, K, NO3-, OC, EC 등으로 그 발생원이 주로 자동차, 난방과 관련된 성분이며, 인자 2에는 V, SO42-, NH4+으로 그 발생원이 산업, 2차 입자 생성과 관련된 성분으로 추정할 수 있었다. 인자 3에는 Fe, Ca, Ti이, 인자 4에는 Cr, Cu, Mn이, 인자 5에는 As, 인자 6에는 Ni, 인자 7에는 Cl-, Na+으로 주로 토양, 산업, 해양과 관련된 성분으로 추정할 수 있었다.
과 같은 2차 미세먼지 생성 원인물질과 상관성이 높게 나타났으며, 탄소성분과 토양기원물질인 K, Zn, Fe 등과도 상관성이 높게 나타났다. 또한 NH4+은 NO3-과 상관성이 높게 나타나 2차 미세먼지 생성원인 물질간에도 상관관계가 높은 것으로 나타났으며, NO3-과 NH4+은 Pb, Zn, Ti 등 토양 기원물질과도 상관성이 높게 나타났다.
본 연구에서 초미세먼지 중 중금속 성분은 2.2% 차지한 것으로 나타났으나, Si 등 지각 및 토양 구성성분 중 일부 항목을 분석하지 않아 실제로는 중금속 성분이 더 많이 함유되어 있을 것으로 판단된다. 각 이온성분의 농도를 살펴보면, Pb은 0.
상관분석 결과 초미세먼지는 이온성분 중 NO3- (r=0.833), NH4+ (r=0.614)과 상관성이 높게 나타나 2차 미세먼지 생성 원인물질과 연관이 있는 것으로 판단되며, 탄소성분과도 상관성이 높게 나타났다. 또한 중금속 중 K, Zn, Fe 등 토양원인물질과 상관성이 높게 나타났다.
1% 정도 차지하는 것으로 나타났으며, 음이온 중에는 SO42-, 양이온 중에는 NH4+가 가장 높은 농도를 나타내었다. 이온물질 중 초미세먼지 2차 생성 원인물질인 SO42-(51.2%), NH4+ (24.6%), NO3-(21.6%)이 높은 비율을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 이렇게 2차 생성된 미세먼지는 입경이 작아 폐포에 침착할 가능성이 높기 때문에 SO2, NH3, NOx에 대한 배출 저감대책이 매우 필요하다.
이온성분은 NH4+가 NO3-와 상관성이 높게 나타나 2차 미세먼지 생성원인 물질간에도 상관관계가 높은 것으로 나타났으며, NO3-와 NH4+은 Pb, Zn, Ti 등 자동차와 산업과 상관성이 높게 나타났다. 중금속 성분들 간에서도 자동차와 토양기원물질간의 상관성이 높게 나타났다.
인자분석 결과 총 7개의 인자가 도출되었고, 첫 번째 인자에는 자동차와 난방과 관련된 성분으로 초미세먼지의 19.1%를 설명해주고, 두 번째 인자는 산업과 2차 입자 생성과 관련된 성분으로 14.2%, 세 번째 인자는 12.0%, 네 번째 인자는 8.7%, 다섯 번째 인자는 6.8%, 여섯 번째 인자는 6.1%, 일곱 번째 인자는 5.9%로 주로 토양, 산업, 해양과 관련된 성분으로 추정된다.
중금속은 K(37.5%), Fe(21.8%), Al(11.0%) 등 주로 토양 및 지각성분인 물질들이 높은 비율을 차지하고 있는 것으로 나타났으며, 초미세먼지, 이온성분, 중금속, 탄소성분 모두 겨울과 봄에 농도가 높은데, 이는 겨울철 난방에 의해 발생된 초미세먼지가 봄에까지 영향을 미치는 것으로 추정되며, 또한 겨울철과 봄철 강우량이 적어 강우에 의한 자연적인 제거현상이 적은 것으로 판단된다.
초미세먼지 인자분석 결과, 고유값 1이상인 요인이 7개로 전체 분산의 72.8%를 설명해주고 있었으며, 인자 1은 19.1%, 인자 2는 14.2%, 인자 3은 12.0%, 인자 4는 8.7%, 인자 5는 6.8%, 인자 6은 6.1%, 인자 7은 5.9%를 설명해주는 것으로 조사되었다. 각 인자별로 미국 EPA에서 제시한 오염원 분류표(source profile)를 이용하여 발생원을 추정한 결과, 인자 1에는 Pb, Zn, K, NO3-, OC, EC 등으로 그 발생원이 주로 자동차, 난방과 관련된 성분이며, 인자 2에는 V, SO42-, NH4+으로 그 발생원이 산업, 2차 입자 생성과 관련된 성분으로 추정할 수 있었다.
초미세먼지는 이온성분 중 NO3-, NH4+과 같은 2차 미세먼지 생성 원인물질과 상관성이 높게 나타났으며, 탄소성분과 토양기원물질인 K, Zn, Fe 등과도 상관성이 높게 나타났다. 또한 NH4+은 NO3-과 상관성이 높게 나타나 2차 미세먼지 생성원인 물질간에도 상관관계가 높은 것으로 나타났으며, NO3-과 NH4+은 Pb, Zn, Ti 등 토양 기원물질과도 상관성이 높게 나타났다.
초미세먼지를 구성하고 있는 각 중금속의 구성비를 살펴보면, K(37.5%) > Fe(21.8%) > Al(11.0%) > Ca (8.8%) > Mg(7.1%) > Zn(6.6%) > Mn(1.8%) > Pb(1.5%) 순으로 주로 토양 및 지각성분인 물질들이 높은 비율을 차지하고 있는 것으로 나타났다.
, 2002). 초미세먼지의 오염원과 위해성을 파악하기 위해 초미세먼지에 함유된 이온, 중금속, 탄소 등 구성 성분을 조사한 결과, 초미세먼지 발생 원인은 크게 연료연소, 산업활동, 자동차 배기가스, 2차 초미세먼지 등으로 구분할 수 있었다. 아울러 도시 대기 중에는 2차 초미세먼지가 상당량을 차지하고 있으며, 2차 초미세먼지의 30%에서 60% 정도가 이온성분으로 황산염, 질산염, 암모늄염이 주로 차지하는 것으로 알려져 있다(Park et al.
초미세먼지의 이온성분 31.1% 중 음이온이 22.9%, 양이온이 8.1% 정도 차지하는 것으로 나타났으며, 음이온 중에는 SO42-, 양이온 중에는 NH4+가 가장 높은 농도를 나타내었다. 이온물질 중 초미세먼지 2차 생성 원인물질인 SO42-(51.
초미세먼지의 평균농도는 22.7 µg/m3, 이온성분은 7.053 µg/m3, 중금속은 0.496 µg/m3, 탄소성분은 6.067 µg/m3으로, 이온성분은 초미세먼지의 31.1%, 중금속은 2.2%, 탄소성분은 26.7% 차지하는 것으로 나타났으며, 농성동 지점은 주거지역으로 도로가 인접해 있으며, 겨울철 난방과 휘발유, 경유 자동차에 의해 이온성분과 중금속이 높게 나타난 것으로 추정된다.
후속연구
하지만 본 연구에 사용된 오염원 분류표는 미국 EPA에서 제시한 것으로 오염원 분류표가 국내 실정과는 다소 차이가 있을 수 있다. 따라서 현재보다 더 정확한 오염원을 추정하기 위해서는 우리나라 실정에 맞는 오염원 분류표를 만들 필요가 있다고 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
초미세먼지 발생 원인은 어떻게 구분할 수 있는가?
, 2002). 초미세먼지의 오염원과 위해성을 파악하기 위해 초미세먼지에 함유된 이온, 중금속, 탄소 등 구성 성분을 조사한 결과, 초미세먼지 발생 원인은 크게 연료연소, 산업활동, 자동차 배기가스, 2차 초미세먼지 등으로 구분할 수 있었다. 아울러 도시 대기 중에는 2차 초미세먼지가 상당량을 차지하고 있으며, 2차 초미세먼지의 30%에서 60% 정도가 이온성분으로 황산염, 질산염, 암모늄염이 주로 차지하는 것으로 알려져 있다(Park et al.
초미세먼지는 인체에 어떤 악영향을 주는가?
세계보건기구에서 1급 발암물질로 지정한 초미세먼지는 작은 크기 때문에 호흡기를 통해 폐에 침투하는 성향이 강하여 폐에 염증을 일으키거나 폐를 손상하기도 하며(Brook et al., 2003), 호흡기계 질환을 비롯한 심근경색, 혈관장애, 동맥경화를 유발하는 것으로 보고되고 있다.(Peters et al.
광주지역 초미세먼지의 이온 성분의 구성과 초미세먼지 생성 원인 물질의 비율은 어떻게 나타났는가?
초미세먼지의 이온성분 31.1% 중 음이온이 22.9%, 양이온이 8.1% 정도 차지하는 것으로 나타났으며, 음이온 중에는 SO42-, 양이온 중에는 NH4+가 가장 높은 농도를 나타내었다. 이온물질 중 초미세먼지 2차 생성 원인물질인 SO42-(51.2%), NH4+ (24.6%), NO3-(21.6%)이 높은 비율을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 이렇게 2차 생성된 미세먼지는 입경이 작아 폐포에 침착할 가능성이 높기 때문에 SO2, NH3, NOx에 대한 배출 저감대책이 매우 필요하다.
참고문헌 (16)
Brook, R. D., Brook, J. R., Rajagopalan, S., 2003, Air pollution: the "heart" of the problem, Curr. Hypertens. Rep., 5, 32-39.
Hu, M., He, L. Y., Zhang, Y. H., Wang, M., Kim, Y. P., Moon, K. C., 2002, Seasonal variation of ionic species in fine particles at Qingdao, China, Atmos. Environ., 36, 5853-5859.
Hwang, I. J., Kim, D. S., 2013, Research trends of receptor models in Korea and foreign countries and improvement directions for air quality management, J. Korean Soc. Atmos. Environ., 29, 459-476.
Hwang, I. J., Kim, T. O., Kim, D. S., 2001, Source identification of $PM_{10}$ in S uwon using the method of positive matrix factorization, J. Korean Soc. Atmos. Environ., 17, 133-145.
Kang, B. W., Lee, H. S., 2015, Source apportionment of fine particulate matter ( $PM_{2.5}$ ) in the Chungju City, 31, 437-448.
Kang, C. M., Lee, H. S., Kang, B. W., Lee, S. K., Sunwoo, Y., 2004, Chemical characteristics of acidic gas pollutants and $PM_{2.5}$ species during hazy episodes in Seoul, South Korea, Atmos. Environ., 38, 4749-4760.
Kunzli, N., Jerrett, M., Mack, W. J., Beckerman, B., LaBree, L., Gilliland, F., Thomas, D., Peters, J., Hodis, H. N., 2005, Ambient air pollution and atherosclerosis in Los Angels, Environmental Health Perspestives. 113, 201-206.
Lee, Y. J., Jung, S. A., Jo, M. R., Kim, S. J., Park, M. K., Ahn, J. Y., Lyu, Y. S., Choi, W. J., Hong, Y. D., Han, J. S., Lim, J. H., 2014, Characteristics of PM chemical component during haze episode and Asian dust at Gwang-ju, J. Korean Soc. Atmos. Environ., 30, 434-448.
Park, G. H., Cho, J. G., Ryu, B. S., 2010, Evaluation of pollution characteristics and chemical composition of $PM_{2.5}$ in ambient air in Busan(II), The annual report of Busan Metropolitan city institute of health and environment, 20, 154-167.
Park, J. S., Kim, C. H., Lee, J. J., Kim, J. H., Hwang, U. H., Kim, S. D., 2010, A Study on the chemical mass composition of particle matter in Seoul, J. Korean Soc. Ur. Environ., 10, 293-303.
Park, J. Y., Lim, H. J. 2006, Characteristics of water soluble ions in fine particles during the winter and spring in Dague, J. Korean Soc. Atmos. Environ., 22, 627-641.
Peter, A., Dockery, D. W., Muller, J. E., Mittleman, M. A., 2001, Increased particulate air pollution and the triggering of myocardial infarction, Circulation, 103, 2810-2815.
Won, S. R., Choi, Y. C., Kim, A. R., Choi, S. H., Ghim, Y. S., 2010, Ion concentrations of particulate matter in Yongin in Spring and Fall, J. Korean Soc. Atmos. Environ., 26, 265-275.
Yao, X., Chan, C. K., Fang, M., Cadle, S., Chan, T., Mulawa, P., He, K., Ye, B., 2002, The water-soluble ionic composition of $PM_{2.5}$ in Shanghai and Beijing, China, Atmos. Environ., 36, 4223-4234.
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