[논문]황사 발생과 대기 중 PM10, PM2.5, Cd, Pb 농도의 상관성

문찬석

doi:10.5668/jehs.2020.46.5.532

황사 발생과 대기 중 PM10, PM2.5, Cd, Pb 농도의 상관성
Correlation among PM10, PM2.5, Cd, and Pb Concentrations in Ambient Air and Asian Dust Storm Event 원문보기

韓國環境保健學會誌 = Journal of environmental health sciences, v.46 no.5, 2020년, pp.532 - 538

Abstract ▼ AI-Helper

Objectives: The study evaluated correlations among monthly PM2.5, PM10, Cd, Pb concentrations and the number of Asian dust days. Methods: Based on data from 'The annual report on air quality in Korea from 1999 to 2017', concentrations of PM10, PM2.5, Cd, Pb, and the number of Asian dust days were recalculated to mean, standard deviation, minimum, and maximum. Correlation coefficients were calculated among PM2.5, PM10, Cd, Pb, and Asian dust days. Results: Asian dust days were correlated only with PM10 among the four factors of PM10, PM2.5, Cd, and Pb. The four factors of PM10, PM2.5, Cd, and Pb were very significantly correlated with each other (p<0.01). Their correlation coefficients for PM10 were 0.800 for PM2.5, 0.823 for Cd, and 0.892 for Pb. PM2.5 was also correlated strongly with Cd (0.845) and Pb (0.830). Cd had a correlation with Pb of 0.971. The maximums of PM2.5, PM10, and Pb were shown to exceed the atmospheric environmental standard of Korea, which necessitates national continuous exposure control. Based on exposure data, Asian dust days were thought to be an exposure factor for Cd and Pb. Conclusion: Asian dust might be a factor in Cd and Pb exposure. National exposure controls are required for exposure to PM2.5, PM10, Cd, and Pb.

주제어

표/그림 (3)

표 Table 1. Number of subjected monthly data for PM₁₀, PM_2.5, Cd and Pb (unit: n)
표 Table 2. Monthly Asian dust days, PM₁₀, PM_2.5, Cd and Pb concentration
표 Table 3. Pearson's correlation coefficient among Asian dust days, PM₁₀, PM_2.5, Cd and Pb

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

Cd와 Pb는 황사 발원지인 중국의 급속한 산업화로 인해 공업화 과정에서 나타난 환경오염에 근거하고 있다고 보고하는 논문도 있고, 현지의 교통이나 산업배출 등 국내의 지역적 원인에 의한 것으로 보고하고 있는 연구도 있다.^4-9) 그러므로 본 연구에서는 우리나라에서 발생되는 황사의 발생과 이시기의 PM₁₀, PM_2.5 및 Cd와 Pb 농도의 상관관계를 확인하여 우리나라의 대기 중 Cd와 Pb의 농도와 월중 황사발생일과 상관성에 대해 고찰하고자 한다.

제안 방법

1998년에서 2017년까지의 20년간 월별 대기 중 Cd, Pb, PM₁₀, PM_2.5이 황사발생이 높을 경우 높아지는지에 관한 상관성을 확인하고 이와 함께 Cd, Pb, PM₁₀, PM_2.5간의 상관관계를 확인함으로써 Cd와 Pb이 동일한 노출요인으로 설명이 가능한지 월별 데이터를 통하여 검토하였다. 우리나라 각 지역별 농도 수준에 대한 기하평균치(GM), 기하표준편차(GSD), 최소치(Min) 및 최대치(Max)를 산출하고 우리나라의 월별 평균 황사발생일과 산출된 월별 대기 중 Cd와 Pb 농도 및 PM₁₀과 PM_2.
5간의 상관관계를 확인함으로써 Cd와 Pb이 동일한 노출요인으로 설명이 가능한지 월별 데이터를 통하여 검토하였다. 우리나라 각 지역별 농도 수준에 대한 기하평균치(GM), 기하표준편차(GSD), 최소치(Min) 및 최대치(Max)를 산출하고 우리나라의 월별 평균 황사발생일과 산출된 월별 대기 중 Cd와 Pb 농도 및 PM₁₀과 PM_2.5의 GM에 대한 항목 간 상관성을 검토하였다.
우리나라의 1998년에서 2017년에 출간된 대기환경보고서의 다년간의 월별 데이터를 근간으로 하여 월별 PM₁₀, PM_2.5, Cd, Pb 및 황사일수의 기하평균치 기하표준편차, 최소치와 최대치를 나타내고 노출 상황을 검토하였다. 연구조사 항목들 간에 강한 상관관계를 나타내었으며, 황사요인은 Cd와 Pb의 대기 중 농도를 높이는 영향력 있는 요인으로 나타났다.
월별 PM₁₀, PM_2.5, Cd, 및 Pb의 기하평균, 기하표준편차, 최소치, 최대치를 계산하고 황사발생일은 1960년부터 2017년까지의 월별 평균 황사발생일 및 최소치와 최대치를 계산하여 Table 2에 나타내었다. 월별 평균 황사발생일은 4월에 평균 2.

대상 데이터

5는 국가에서 측정망 데이터를 2015년부터 대기환경연보에 보고하였기 때문에 2015년부터 2017년까지 6,100개의 데이터를 사용하였다. Cd와 Pb는 1999년에서 2017년까지의 10,821개 및 11,486개 데이터를 각각 사용하였다(Table 1).
평균 황사발생일은 1960년에서 2017년까지 각 월별 58개를 사용하여 전체 696개 데이터가 사용되었다. PM₁₀은 1998년부터 2017년까지 전체 58,770개 데이터를 사용하였다. PM_2.
PM₁₀은 1998년부터 2017년까지 전체 58,770개 데이터를 사용하였다. PM_2.5는 국가에서 측정망 데이터를 2015년부터 대기환경연보에 보고하였기 때문에 2015년부터 2017년까지 6,100개의 데이터를 사용하였다. Cd와 Pb는 1999년에서 2017년까지의 10,821개 및 11,486개 데이터를 각각 사용하였다(Table 1).
대기 중 월별 Cd, Pb의 농도는 1999년에서 2017년까지 19년간의 대기환경연보 내의 측정소별 중금속 오염도 변화추이 데이터를 사용하여 기초데이터를 구축하였다. 대기 중 분진에 대한 지표로서 PM₁₀의 농도는 1998년에서 2017년까지의 20년간 대기환경연보의 지역별 데이터를 사용하였으며, PM_2.5의 농도는 2015년에서 2017년까지의 대기 중 데이터가 유효하였기 때문에 3년간의 데이터가 사용되었다(Table 1). 이 연도에 따른 지역별 데이터를 이용하여 월별로 12개의 GM을 도출하였으며, 각 항목별 가장 높게 나타나는 달과 가장 낮게 나타난 달의 GM의 비교에는 t-test를 사용하고, 상기 5가지 항목에 대한 월별 GM의 상관성 검정에는 피어슨 상관계수(Pearson’s correlation coefficient) 및 상관계수에 대한 유의확률을 산출하였다.
대기 중 월별 Cd, Pb의 농도는 1999년에서 2017년까지 19년간의 대기환경연보 내의 측정소별 중금속 오염도 변화추이 데이터를 사용하여 기초데이터를 구축하였다. 대기 중 분진에 대한 지표로서 PM₁₀의 농도는 1998년에서 2017년까지의 20년간 대기환경연보의 지역별 데이터를 사용하였으며, PM_2.
5, Cd, 및 Pb의 노출 농도를 작성하기 위하여 사용된 데이터를 Table 1에 나타내었다. 평균 황사발생일은 1960년에서 2017년까지 각 월별 58개를 사용하여 전체 696개 데이터가 사용되었다. PM₁₀은 1998년부터 2017년까지 전체 58,770개 데이터를 사용하였다.

데이터처리

이 연도에 따른 지역별 데이터를 이용하여 월별로 12개의 GM을 도출하였으며, 각 항목별 가장 높게 나타나는 달과 가장 낮게 나타난 달의 GM의 비교에는 t-test를 사용하고, 상기 5가지 항목에 대한 월별 GM의 상관성 검정에는 피어슨 상관계수(Pearson’s correlation coefficient) 및 상관계수에 대한 유의확률을 산출하였다. 기초데이터의 구축 및 통계치의 계산은 MS-Excel을 이용하였다. 상관계수의 도출에는 IBM SPSS Statistics Ver.
기초데이터의 구축 및 통계치의 계산은 MS-Excel을 이용하였다. 상관계수의 도출에는 IBM SPSS Statistics Ver. 25의 상관분석을 사용하였다.
이 연도에 따른 지역별 데이터를 이용하여 월별로 12개의 GM을 도출하였으며, 각 항목별 가장 높게 나타나는 달과 가장 낮게 나타난 달의 GM의 비교에는 t-test를 사용하고, 상기 5가지 항목에 대한 월별 GM의 상관성 검정에는 피어슨 상관계수(Pearson’s correlation coefficient) 및 상관계수에 대한 유의확률을 산출하였다.
황사의 발생과 Cd 및 Pb의 관련성을 확인하기 위하여 월별 평균 황사발생일, 월별 Cd, Pb, PM10, PM2.5농도간상관계수(Pearson’s correlation coefficient)를 나타내었다(Table 3).

성능/효과

1) 대기 중의 Cd와 Pb는 화력발전소, 소각로 등과 같은 고정 배출원 및 차량과 같은 이동 배출원을 통하여 발생되고 있다. 과거에는 연탄과 같은 가정용 화석연료의 사용에 의해 발생되었으나, 최근에는 가정에서 사용했던 화석연료와 석유(등유)의 사용이 점진적으로 줄고, 고정 배출원의 발생량이 비교적 높게 나타나고 있다.
054)로서 상관성을 나타내지 못하고 있는 것을 미루어 볼 때, 황사의 요인에 의해 PM₁₀은 확연히 강한 상관관계를 가지고 등락이 가능함을 짐작할 수 있었다.¹⁴⁾ 그러므로 우리나라 대기의 특성으로서 PM₁₀은 황사발생을 확인할 수 있는 황사 지표로서 활용이 가능함을 추정할 수 있었다. 월별 황사발생일을 제외한 PM₁₀, PM_2.
^11,12) 다만, Pb의 경우는 늦가을과 겨울에 높은 값을 나타내었는데 폐기물을 포함한 화석연료 연소를 그 원인으로 판단하였으며,¹³⁾ Ko 등의 연구에서도 대기 중 Pb는 인위기원 성분으로서 판단하였다.⁹⁾ 그러나 본 연구결과에서와 같이 수년간의 국내 누적 데이터를 통하여 확인한 결과에서는 황사발생일수의 경우는 PM₁₀ (0.759, p=0.004)과 높은 상관성을 나타내고는 있으나 이외의 요인과는 PM_2.5가 0.423 (p=0.171), Cd는 0.424 (p=0.170), Pb는 0.568 (p=0.054)로서 상관성을 나타내지 못하고 있는 것을 미루어 볼 때, 황사의 요인에 의해 PM₁₀은 확연히 강한 상관관계를 가지고 등락이 가능함을 짐작할 수 있었다.¹⁴⁾ 그러므로 우리나라 대기의 특성으로서 PM₁₀은 황사발생을 확인할 수 있는 황사 지표로서 활용이 가능함을 추정할 수 있었다.
8 이상의 유의하게 높은 상관계수를 나타내었다. PM_2.5와 Cd 및 Pb간에는 Cd와 0.845 (p=0.001) Pb와는 0.830 (p=0.001)으로서 Cd 및 Pb와 상호 높은 상관관계가 확인되었다. Cd와 Pb간에는 0.
5와 상관을 가지고 있고 PM₁₀과도 높은 상관을 나타내었다. 다만 황사발생일과는 상관성을 가지지 않았고 황사발생일은 PM₁₀과 상관성을 나타내고 있으므로 황사발생일과 Cd, Pb 노출 농도간에는 직접적인 상관성은 가지고 있지 않다고 하더라도 PM₁₀이 황사의 지표로 가능하다면 Cd와 Pb 노출에 영향을 주는 요인으로 생각되었다. 그리고 PM_2.
5, Cd 및 Pb와 유의한 상관관계를 나타내지 못하였다. 다만, PM₁₀, PM_2.5, Cd, Pb 4항목 상호간에는 모두 유의하게 높은 상관계수를 나타내었다. PM₁₀의 경우는 PM_2.
본 연구결과에서 월별 Pb 농도의 최고치에서 볼 때 1월과 3월에서 각각 0.8554 μg/m3 및 0.7191 μg/m3로서 44-71% 초과하고 있어 황사 요인이 국내발생원과 더불어 부과되어 중금속 역시 국내 대기에서 문제점을 나타내고 있다고 생각된다.
5, Cd, Pb 및 황사일수의 기하평균치 기하표준편차, 최소치와 최대치를 나타내고 노출 상황을 검토하였다. 연구조사 항목들 간에 강한 상관관계를 나타내었으며, 황사요인은 Cd와 Pb의 대기 중 농도를 높이는 영향력 있는 요인으로 나타났다. 우리나라에서 측정된 대기의 월중 최대치의 경우는 대기 환경 기준을 초과하는 경우가 나타나고 있으므로 지속적인 국가적 관리가 필요하다.
¹⁴⁾ 그러므로 우리나라 대기의 특성으로서 PM₁₀은 황사발생을 확인할 수 있는 황사 지표로서 활용이 가능함을 추정할 수 있었다. 월별 황사발생일을 제외한 PM₁₀, PM_2.5, Cd, Pb의 4가지 요인은 모두 상호간 유의한 높은 상관성을 나타내고 있는데 본 연구의 초점인 Cd, Pb의 노출은 PM_2.5와 상관을 가지고 있고 PM₁₀과도 높은 상관을 나타내었다. 다만 황사발생일과는 상관성을 가지지 않았고 황사발생일은 PM₁₀과 상관성을 나타내고 있으므로 황사발생일과 Cd, Pb 노출 농도간에는 직접적인 상관성은 가지고 있지 않다고 하더라도 PM₁₀이 황사의 지표로 가능하다면 Cd와 Pb 노출에 영향을 주는 요인으로 생각되었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	황사는 주로 언제 발생하는가?	2,3) 우리나라의 각 지역에서 발생되는 연료 연소에 의한 노출원과 함께 최근에는 황사현상도 중금속의 대기오염원으로 관심을 받고 있다. 황사는 주로 3~5월에 많이 발생하고, 편서풍을 타고 중국동부의 산업지역을 통과하는 경우는 이 지역에서 발생된 오염물질과 혼합되어 우리나라에 도달하게 된다. 우리나라에서 황사는 주로 봄철에 나타났으나 최근에는 가을, 겨울철에도 빈번히 발생하고 있다.
	음식물을 통한 경구 섭취 및 호흡기 노출로 문제가 되어 온 유해 중금속은 무엇인가?	카드뮴(Cd), 납(Pb)은 과거부터 현재에 이르기까지 환경에서 노출되기 쉬운 중금속으로서 우리나라에서 실시하고 있는 국가 생물학적 모니터링 사업의 대표적 유해 중금속 노출 모니터링의 항목이며, 음식물을 통한 경구 섭취 및 호흡기를 통한 노출로 문제가 되어 온 유해 중금속이다.1) 대기 중의 Cd와 Pb는 화력발전소, 소각로 등과 같은 고정 배출원 및 차량과 같은 이동 배출원을 통하여 발생되고 있다.
	카드뮴(Cd), 납(Pb)이 발생되는 원인은 무엇인가?	카드뮴(Cd), 납(Pb)은 과거부터 현재에 이르기까지 환경에서 노출되기 쉬운 중금속으로서 우리나라에서 실시하고 있는 국가 생물학적 모니터링 사업의 대표적 유해 중금속 노출 모니터링의 항목이며, 음식물을 통한 경구 섭취 및 호흡기를 통한 노출로 문제가 되어 온 유해 중금속이다.1) 대기 중의 Cd와 Pb는 화력발전소, 소각로 등과 같은 고정 배출원 및 차량과 같은 이동 배출원을 통하여 발생되고 있다. 과거에는 연탄과 같은 가정용 화석연료의 사용에 의해 발생되었으나, 최근에는 가정에서 사용했던 화석연료와 석유(등유)의 사용이 점진적으로 줄고, 고정 배출원의 발생량이 비교적 높게 나타나고 있다.

참고문헌 (27)

Moon C-S, Yang HR, Nakatsuka H, Ikeda M. Time trend of cadmium intake in Korea. Environ Health Prev Med. 2016; 21(3): 118-128.

상세보기
Moon C-S, and Ikeda M. Pollutant levels in ambient air and blood in Korea. Environ Health Prev Med. 1996; 1: 33-38.

상세보기
Ryou H, Heo J, Kim S-Y. Source apportionment of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ air pollution, and possible impacts of study characteristics in South Korea. Environmental Pollution. 2018; 240: 963-972.

상세보기
Chung Y-S, Kim H-S, Natsagdorj L, Jugder D, Chen S-J. On Yellow Sand Occurred during 1997-2000. Asia-Pacific J Atmos Sci. 2001; 37(4): 305-316.
Ministry of Environment of Korea. Announcement of Analysis Results of Heavy Metal in Asian Dust in March and April, 2002. p. 2.
Lee B-K, Lee HK, Jun H-Y. Analysis of regional and temporal characteristics of $PM_{10}$ during an Asian dust episode in Korea. Chemosphere. 2006; 63: 1106-1115.

상세보기
Hashizume M, Ueda K, Nishiwaki Y, Michikawa T and Onozuka D. Health Effects of Asian Dust Events: A Review of the Literature. Jpn J Hyg. 2010; 65: 413-421.

상세보기
Lim DI, Jung SW, Choi MS, Kang SM, Jung HS et al. Historical record of metal accumulation and lead source in the southeastern coastal region of Korea. Marine Pollution Bulletin. 2013; 74: 441-445.

상세보기
Ko H-J, Song J-M, Cha JW, Kim J, Ryoo S-B et al. Chemical Composition Characteristics of Atmospheric Aerosols in Relation to Haze, Asian Dust and Mixed Haze-Asian Dust Episodes at Gosan Site in 2013. J Korean Soc Atmos Environ. 2016; 32(3): 289-304.

원문보기 상세보기
Kim K-J, Lee S-H, Hyeon D-R, Ko H-J, Kim H et al. Composition comparison of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ fine particulate matter for Asian dust and haze events of 2010-2011 at Gosan site in Jeju Island. Anal Sci & Tech. 2014; 27(1): 1-10.

원문보기 상세보기
Kim K-H, Kang C-H, Lee J-H, Choi KC, and Youn YH. The influence of the Asian Dust on the Springtime Distribution of Airborne Lead. J KOSAE. 2004; 20(6): 833-838.
Lee P-K, Youm S-J and Bae B-G. Geochemical Characteristics and Pollution Level of Heavy Metals of Asian Dust in Daejeon Area, 2007 (spring season). Econ Environ Geol. 2012; 45(3): 217-235.

원문보기 상세보기
Byun J-Y, Cho S-H, Kim H-W, Han Y-J. Long-term Characteristics of $PM_{2.5}$ and Its Metallic Components in Chuncheon, Korea. J Korean Soc Atmos Environ. 2018; 34(3): 406-417.

원문보기 상세보기
Ko J-C and Yang J-H. The Investigation of the Particle Size Distribution and the Content of Metal Components in Particulate Matter (PM) from Industrial Complex. J Korean Soc Environ Tech. 2018; 19(3): 263-273.

상세보기
Sternberg T and Edwards M. Desert Dust and Health: A Central Asian Review and Steppe Case Study. Int J Environ Res Public Health. 2017; 14: 1342.

상세보기
Moon C-S. High influential factor of cadmium and lead exposure in outdoor workers. J Korean Soc Occup Env Hyg. 2020; 30(2): 163-173.
Hong Y-C, Pan X-C, Kim S-Y, Park K, Park E-J et al. Asian Dust Storm and pulmonary function of school children in Seoul. Sci Total Environ. 2010; 408: 754-759.

상세보기
Watanabe M, Kurai J, Shimizu E. Definition of Asian dust particles. Environ Res. 2014; 134: 188-189.

상세보기
Kyung SY, Kim YS, Kim WJ, Park MS, Song JW et al. Guideline for the prevention and management? of particulate matter/Asian dust particleinduced adverse health effect on the patients with pulmonary diseases. J Korean Med Assoc. 2015; 58(11): 1060-1069.

상세보기
Yang H-J, Kim S-H, AJang A-S, Kim S-H, Song W-J et al. Guideline for the prevention and management of particulate matter/yellow dust-induced adverse health effects on the patients with bronchial asthma. J Korean Med Assoc. 2015; 58(11): 1034-1043.

상세보기
Higashisaka K, Fujimura M, Taira M, Yoshida T, Tsunoda S et al. Asian Dust Particles Induce Macrophage Inflammatory Responses via Mitogen-Activated Protein Kinase Activation and Reactive Oxygen Species Production. J Immunol Res. 2014; 2014: 856154.

상세보기
Kim I-S, Jang J-Y, Kim T-H, Park J, Shim J, et al. Guidelines for the prevention and management of cardiovascular disease associated with fine dust/Asian dust exposure. J Korean Med Assoc. 2015; 58(11): 1044-1059.

상세보기
Kojima S, Michikawa T, Ueda K, Sakamoto T, Matsui K et al. Asian dust exposure triggers acute myocardial infarction. European Heart Journal. 2017; 38: 3202-3208.

상세보기
EPA. Part 243 Air Quality Standards. 2013. https://www.epa.gov/sites/production/files/ 2017-12/documents/il_part_243.pdf.
WHO. Ambient (outdoor) air pollution. 2018. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ambient-(outdoor)-air-quality-and-health.
Ministry of Environment of Korea. Air quality standard of Korea. 2020. http://www.me.go.kr/mamo/web/index.do?menuId586.
Park M-B, Lee T-J, Lee E-S, Kim D-S. A Comparative Study on the Ambient Air Quality Standard Strength among Korea, the U.S.A. and the EU. J Korean Soc Atmos Environ. 2016; 32(6): 559-574.

원문보기 상세보기

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증