[논문]CMB 수용모델을 이용한 PM2.5의 오염원 기여도 분석

구태완; 홍민선; 문수호; 김호정

doi:10.12925/jkocs.2019.36.3.866

CMB 수용모델을 이용한 PM2.5의 오염원 기여도 분석
Pollutant Sources Contribution Analysis of PM2.5 using The CMB Receptor Model 원문보기

Journal of the Korean Applied Science and Technology = 한국응용과학기술학회지, v.36 no.3, 2019년, pp.866 - 875

구태완 (아주대학교 환경안전공학과) , 홍민선 (아주대학교 환경안전공학과) , 문수호 (다산지역발전연구원) , 김호정 (다산지역발전연구원)

초록
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본 연구에서는 CMB(Chemical Mass Balance) 모델을 이용하여 $PM_{2.5}$에 대한 오염원 확인 및 오염원별 기여도를 분석하였다. A시의 배출원별 기여도 순위는 비산먼지(30.1%) > 생물성 연소(21.9%) > 2차 오염물질(21.1%) > 도로이동오염원(19.3%) > 면오염원(7.6%) 순이고, CMB 모델 기여도와 CAPSS(Clean Air Policy Support System) 배출자료 기여도 비교에서 증가한 배출원은 생물성 연소와 2차 오염물질이고, 감소한 배출원은 도로이동오염원, 비산먼지, 면오염원으로 분석되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, The Chemical Mass Balance (CMB) model was used to identify pollutant sources and their contributions to $PM_{2.5}$. The contribution rankings by emission source in A city were ash dust (30.1%) > biomass burning (21.9%) > secondary pollutants (21.1%) > mobile source (19.3%) > area sources (7.6%), and The emission sources increased from the contribution of the CMB model and the Clean Air Policy Support System (CAPSS) emissions were biomass burning and secondary pollutants, and The emission sources reduced were mobile source, ash dust, and area sources.

주제어

표/그림 (9)

표 Table 1. Sampling period in site
그림 Fig. 1. PM_2.5 weight concentration variation in sample site.
표 Table 2. PM_2.5 concentration of sample site
그림 Fig. 2. OC and EC concentration in PM_2.5.
표 Table 3. The concentration of chemical composition in PM_2.5
그림 Fig. 3. The heavy metals concentration in PM_2.5.
표 Table 4. The concentration of heavy metals in PM_2.5
그림 Fig. 4. Source contribution in PM_2.5 by CMB model.
표 Table 5. The comparison of source contribution in PM_2.5

AI 본문요약
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문제 정의

따라서, 본 연구에서는 CMB 수용모델을 이용하여 PM_2.5에 대한 오염원 확인 및 오염원별 기여도를 평가하고, 지역적 특성에 따른 PM_2.5 농도 수준 분석을 통하여 효과적인 대응 및 관리 방안을 마련하고자 하였다. 이러한 연구 결과는 향후 국내의 PM_2.
5 농도 수준 분석을 통하여 효과적인 대응 및 관리 방안을 마련하고자 하였다. 이러한 연구 결과는 향후 국내의 PM_2.5에 대한 배출원 관리정책을 수립하기 위한 유용한 기초자료로 활용하고자 한다.

가설 설정

이 모델의 기본적인 가정은 물질보전(mass conservation)이며, 만일 p개의 오염원이 존재하고, 오염원 배출원 간의 물질의 제거, 축소가 발생하는 상호반응이 없다면 그때 수용체에서 측정된 총 오염물질(M)은 모든 개개의 오염원의 기여도(S_j)의 합으로써 식(1)과 같이 표현된다[1].

제안 방법

PM_2.5의 화학적 성분 분석은 Thermal Optical Reflectance(TOR) 방법을 이용하여 유기탄소(OC : Organic Carbon)와 원소탄소(EC : Elemental Carbon)의 탄소성분을 분석하였고, Ion Chromatograph를 이용해서 SO₄^2-, NO₃^-, NH₄⁺, Cl^-, Na⁺, K⁺, Mg²⁺, Ca²⁺ 등의 이온성 물질을 분석하였다.
또한, 중금속을 포함하는 미량원소(Mg, Al, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Sr, Mo, Cd, Sn, Ba, Pb, Ca, P, S 등)는 ICP-MS 분석기기를 통하여 분석하였다.
본 연구에서는 CMB 모델을 이용하여 PM_2.5에 대한 오염원 확인 및 오염원별 기여도를 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다.
2 User guidebook을 참조하였다. 측정 결과에서 절대농도로 측정된 성분 중 탄소성물질(OC, EC), 황산 이온, 질산이온, 암모늄이온, 염소이온과 중금속 (Na, Ca, K, Mg, Fe, Cr, Cu, Pb, Ni, Al, Zn, Cd, As, Hg 등) 21개 항목을 주 fitting 원소로 입력하여 Source Profile 사이에서 Collinearity(유사성)가 일어나지 않는 4~8개의 배출원 조합으로 수개에서 수십여 개의 서로 다른 CMB 기여도 결과를 산출한 후, 각 배출원의 평균값을 산정하고, 모든 배출원의 합을 100%로 재환산(Normalization)하여 일별, 지점별 결과로 결정하였다.

대상 데이터

CMB 모델을 통한 오염원 기여도 산출을 위해서 사용된 PM2.5 구성성분 데이터 샘플은 A시를 대표할 수 있는 2개 지점에서 측정을 하여 분석된 샘플과 A시 보건환경연구원에서 측정 분석한 샘플을 사용하였다.
5 구성성분 데이터 샘플은 A시를 대표할 수 있는 2개 지점에서 측정을 하여 분석된 샘플과 A시 보건환경연구원에서 측정 분석한 샘플을 사용하였다. PM_2.5 측정분석 시기는 계절적 특성을 고려하여 고농도 미세먼지 발생이 빈번한 가을(11월)~겨울(1월)을 선정하여 실시하였다.
대상지역은 전형적인 도농 복합도시로써 도심지역과 외곽지역의 오염물질 배출 특성이 상이하며, 도심지역에는 상업 및 서비스 시설이 밀집하여 오염물질 배출량이 상당히 많을 것으로 예측된다.
본 연구에서는 PM_2.5의 연평균 농도가 상대적으로 높은 A시 지역을 연구대상 지역으로 선정하였다.

이론/모형

CMB 모델을 사용하여 각 지점별 일별 배출원 기여도를 산출하였으며, CMB 모델에 의한 배출원 기여도 산출 방법은 CMB Model 8.2 User guidebook을 참조하였다. 측정 결과에서 절대농도로 측정된 성분 중 탄소성물질(OC, EC), 황산 이온, 질산이온, 암모늄이온, 염소이온과 중금속 (Na, Ca, K, Mg, Fe, Cr, Cu, Pb, Ni, Al, Zn, Cd, As, Hg 등) 21개 항목을 주 fitting 원소로 입력하여 Source Profile 사이에서 Collinearity(유사성)가 일어나지 않는 4~8개의 배출원 조합으로 수개에서 수십여 개의 서로 다른 CMB 기여도 결과를 산출한 후, 각 배출원의 평균값을 산정하고, 모든 배출원의 합을 100%로 재환산(Normalization)하여 일별, 지점별 결과로 결정하였다.
이에 따른 대기오염물질의 오염원 규명 방법은 크게 오염원 중심모델과 착지점 중심모델로 구분되며, 그 중 오염원 중심모델로서 분산모델(Dispersion model)은 대기의 이류, 확산, 배출에 관한 변화의 효과를 모사화한 수학적 표현에 의하여 오염원의 영향을 예측하는데 적용되었다. 다만, 분산모델은 대상지역마다 다변화하는 기상조건 및 복잡한 지형조건을 고려할 수 없을 뿐만 아니라 미세입자로 기인하는 기여도를 포함시키지 않기 때문에 확산모델이 정확하다 하더라도 모델결과에 대한 신뢰도에 문제가 발생할 수 있다.

성능/효과

A시의 배출원별 기여도 순위는 가을의 경우 화석연료 연소에 대한 기여도는 산출되지 않았고, 생물성 연소에 의한 배출 기여도는 YF-1 지점에서 최소 2.3%를 제외하면, 나머지 시료에서 분석된 결과는 29.5~32.6%로 나타났으며, 뚜렷하게 생물성 연소에 의한 PM_2.5 배출 기여율이 높은 것으로 분석되었다. 또한, 자동차 운행에 의한 기여도는 경유 차량의 배출 기여도가 높은 것으로 분석되었고, 비산먼지에 의한 배출 기여도는 나대지를 제외하고는 YF-1 지점에서 비산먼지의 배출 기여도가 나타났다.
CMB 모델에 따른 기여도는 비산먼지(30.1%) > 생물성 연소 (21.9%) > 2차 오염물질(21.1%) > 도로이동오염원(19.3%) > 면오염원(7.6%) 순으로, CMB 모델 기여도와 CAPSS 배출자료 기여도 비교에서 증가한 배출원은 생물성 연소와 2차 오염물질이고, 감소한 배출원은 도로이동오염원, 비산먼지, 면오염원이다.
OC/EC의 질량 비율은 SW-2에서 4.1%로 가장 높게 나타났으며, SW-1(3.6%) > YW-2(3.3%) > YW-1(3.1%) > SF-2(2.9%) > YF-2(2.8%) > SF-1(2.6%) > YF-1(2.3%) 순으로 나타났다.
가을과 겨울 2차례에 걸쳐 총 8일간 진행된 측정기간 동안 PM2.5 평균 농도는 가을의 경우 52.1 μg/m3으로 나타났으며, 겨울의 경우 93.2 μg/m3으로 나타났다.
가을의 경우 화석연료 연소에 대한 기여도를 살펴보면 석탄연소의 기여도는 산출되지 않았고, 생물성 연소에 의한 배출 기여도는 YF-1 지점에서 최소 2.3%를 제외하면, 나머지 시료에서 분석된 결과는 29.5~32.6%로 나타났으며, 뚜렷하게 생물성 연소에 의한 PM2.5 배출 기여율이 높은 것으로 분석되었다.
겨울철의 경우도 화석연료 연소에 대한 기여도는 가을과 마찬가지로 산출되지 않았다. 다만, 생물성 연소에 의한 배출 기여도는 가을과 다르게 다소 낮은 비율로 나타났고, 토양에 의한 배출 기여도는 SW-2 지점에서 최소 1.4%로 나타났다. 자동차 운행에 의한 기여도는 휘발유 차량의 배출 기여도가 높은 것으로 분석되었고, 비산먼지에 의한 배출 기여도는 나대지, 도로재비산 먼지, 건설현장 모두 배출 기여도 가 골고루 나타났다.
도로이동오염원의 경우, CMB 모델 기여도는 19.3%로 나타난 반면 CAPSS 배출자료 기여도는 26.8%로 CMB 모델 기여도가 각각 7.5% 낮게 나타났고, 비산먼지의 경우, CMB 모델 기여도는 30.1%로 나타난 반면 CAPSS 배출자료 기여도는 43.5%로 CMB 모델 기여도가 13.4% 낮은 것으로 나타났다.
이러한 현상은 우리나라의 전형적인 농촌에서 가을 추수가 끝난 후 농업 잔재물을 소각하는 행태가 빈번히 발생하며, 그 외 목재난로나 아궁이 사용이 시작되는 시점이기 때문으로 판단된다. 또한, 자동차 운행에 의한 기여도는 경유 차량의 배출 기여도가 높은 것으로 분석되었고, 비산먼지에 의한 배출 기여도는 나대지를 제외하고는 YF-1 지점에서 비산먼지의 배출 기여도가 나타났다.
또한, 자동차 운행에 의한 기여도는 휘발유 차량의 배출 기여도가 높은 것으로 분석되었고, 비산먼지에 의한 배출 기여도는 나대지, 도로재비산 먼지, 건설현장 모두 배출 기여도가 골고루 나타났다. 해염에 의한 배출 기여도가 YW-2와 SW-1 지점에서 배출 기여도가 나타났는데 이는, 서해로부터 약 60km 떨어져 있어, 서해상에서 유입되는 미세먼지의 영향인 것으로 판단된다.
황산이온의 경우 다양한 황산염, 특히 황산암모늄(Ammonium Sulfate)과 같은 황산염 입자로 존재하며, 측정 시 황산 음이온으로 측정하여 SO₄^2-로 환산한 값이며, 석유계열의 연료와 석탄연소에서 발생하는 SO₂와 황산을 사용하는 산업공정 및 해양에서 황화물이 산화되어 존재하는 것으로 나타났다. 또한, 질산이온은 자동차 운행을 비롯한 고온연소가 진행되는 배출원에서 발생한 질소산화물로부터 생성되며, 황산이온 보다 다소 높은 농도로 분석되었다. 암모늄은 황산염이나 질산염을 이루는 양이온 물질로써 생물성 연소 시 발생되거나 질소 원자를 함유한 물질들의 순환과 관련이 깊으나 대기에서의 반응성, 역할 등에 관련한 자료가 많지 않다.
생물성 연소에 의한 배출 기여도는 가을과 다르게 다소 낮은 비율로 나타났고, 토양에 의한 배출 기여도는 SW-2 지점에서 최소 1.4%로 나타났다.
6%) 순으로, CMB 모델 기여도와 CAPSS 배출자료 기여도 비교에서 증가한 배출원은 생물성 연소와 2차 오염물질이고, 감소한 배출원은 도로이동오염원, 비산먼지, 면오염원이다. 생물성 연소의 경우, CMB 모델 기여도는 21.9%로 나타난 반면 CAPSS 배출자료 기여도는 17.2%로 CMB 모델 기여도가 4.7% 높은 것으로 나타났다. 2차 오염물질의 경우, CMB 모델 기여도는 21.
자동차 운행에 의한 기여도는 휘발유 차량의 배출 기여도가 높은 것으로 분석되었고, 비산먼지에 의한 배출 기여도는 나대지, 도로재비산 먼지, 건설현장 모두 배출 기여도가 골고루 나타났다. 해염에 의한 배출 기여도가 YW-2와 SW-1 지점에서 배출 기여도가 나타났는데 이는, 서해로부터 약 60km 떨어져 있어, 서해상에서 유입되는 미세먼지의 영향인 것으로 판단된다.
2 μg/m³으로 나타났다. 측정기간 동안 PM_2.5의 일별 농도 변화는 계절 및 측정지점별 특성보다는 연무나 박무에 의해 고농도가 발생된 날이 PM_2.5 농도 변화에 크게 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
측정기간 중 EC의 최고 농도는 YW-1 측정 일에 박무에 의한 고농도가 발생한 날 8.2 μg/m³ 로 관측되었으며, 측정기간 중 EC 평균농도는 5.8 μg/m³ 로 분석되었다.
측정기간별 PM2.5 배출원 기여율은 PM2.5를 구성하고 있는 각 물질의 분율을 CMB 모델에 입력하여 오염 배출원의 기여도를 산출하기 때문에 각 물질의 분율과 매우 상관관계가 높은 것으로 나타났다.
5 샘플별 주요 화학조성 농도를 나타낸다. 황산이온의 경우 다양한 황산염, 특히 황산암모늄(Ammonium Sulfate)과 같은 황산염 입자로 존재하며, 측정 시 황산 음이온으로 측정하여 SO₄^2-로 환산한 값이며, 석유계열의 연료와 석탄연소에서 발생하는 SO₂와 황산을 사용하는 산업공정 및 해양에서 황화물이 산화되어 존재하는 것으로 나타났다. 또한, 질산이온은 자동차 운행을 비롯한 고온연소가 진행되는 배출원에서 발생한 질소산화물로부터 생성되며, 황산이온 보다 다소 높은 농도로 분석되었다.

후속연구

본 연구 결과는 향후 국내의 PM_2.5에 대한 효과적인 대응 및 관리 방안 마련과 배출원 관리정책을 수립하기 위한 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	수용모델이란 무엇인가?	수용모델은 수용체(receptor)에서 오염원에 의하여 파급된 오염물질의 정도를 파악하여 그 영향을 주는 오염원을 정량적으로 파악하는 모델이다. 수용모델은 수십년동안 전 세계적으로 검증되었고, 폭넓게 사용되고 있으며, PM10 및 PM2.
	Chemical Mass Balance(CMB) 모델의 기본 전제는 무엇인가?	특히, 다수의 수용모델 중 화학적 방법인 Chemical Mass Balance(CMB) 모델은 화학적 조성분석 결과에 대한 합은 각각의 모든 오염원이 기여한 질량의 합과 같다는 가정에서 최소자승법 등의 방법을 이용하여 각 오염원의 기여도를 산출하는 방법이다[9]. 이러한 CMB 모델은 매우 폭넓은 지역에서 많은 연구자들에 의해 수행되었다[10].
	분산모델의 한계성은 무엇인가?	이에 따른 대기오염물질의 오염원 규명 방법은 크게 오염원 중심모델과 착지점 중심모델로 구분되며, 그 중 오염원 중심모델로서 분산모델(Dispersion model)은 대기의 이류, 확산, 배출에 관한 변화의 효과를 모사화한 수학적 표현에 의하여 오염원의 영향을 예측하는 데 적용되었다. 다만, 분산모델은 대상지역마다 다변화하는 기상조건 및 복잡한 지형조건을 고려할 수 없을 뿐만 아니라 미세입자로 기인하는 기여도를 포함시키지 않기 때문에 확산모델이 정확 하다 하더라도 모델결과에 대한 신뢰도에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 분산모델의 한계성 및 결점 때문에 환경기준 목표 달성을 위한 새로운 기술개발 차원에서 착지점 모델인 수용모델 (Receptor model)의 도구가 개발되었다[1].

참고문헌 (16)

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저자의 다른 논문 :

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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