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문제 정의
- 본 연구는 2014년부터 2018년까지 5년 동안에 한반도 남동 지역에 발생한 고농도 PM10 사례일의 바람장 분포에 대해 군집 분석을 실시하여 한반도 남동 지역의 고농도 사례일에 영향을 미치는 바람의 주요 패턴에 대해 파악하고, 장기간 관측 및 재분석 자료를 수집·분석하여 지리적으로 맞닿아 있는 부산, 울산, 경남 지역에서 종관규모 기상장의 미세한 차이가 유발할 수 있는 고농도 발생 시 미세먼지 확산 특성을 살펴보고자 한다.
- 본 연구는 최근 5년(2014-2018년) 동안, 한반도 남동 지역에서의 미세먼지 발생일 중 고농도 PM10 사례일을 선정하여 해당 사례일에 대해 바람장을 분석하였다. Fig.
- 본 연구에서는 최근 5년(2014-2018) 동안에 한반도 남동 지역에 발생한 고농도 PM10 사례일에 대해 바람 패턴을 분류하고 부산, 울산, 경남 지역에 고농도 사례일이 발생하였을 때의 지역별 특성을 비교하기 위해서 500 hPa 평균 지위 고도와 바람장을 분석하였다. 분석에는 1°×1°의 해상도를 가지는 NCEP FNL 재분석 자료를 사용하였다.
제안 방법
- K-means 군집 분석을 통하여 한반도 남동 지역의 고농도 PM10이 발생한 날에 영향을 주는 바람 패턴을 분류하고 그 특징에 대하여 분석하였다. Table 1은 각 군집의 발생 빈도와 평균 PM10 농도를 나타낸 것으로 군집의 빈도가 큰 순서대로 C1-C5로 정하였으며 군집의 빈도는 각각의 군집의 개수를 2014년부터 2018년까지 발생한 544일로 나누어 백분율로 계산하였고 각 군집에 속하는 사례일의 PM10 농도를 평균하여 군집별 평균 PM10 농도로 표시하였다.
- 이 발생한 날에 영향을 주는 바람 패턴을 분류하고 그 특징에 대하여 분석하였다. Table 1은 각 군집의 발생 빈도와 평균 PM10 농도를 나타낸 것으로 군집의 빈도가 큰 순서대로 C1-C5로 정하였으며 군집의 빈도는 각각의 군집의 개수를 2014년부터 2018년까지 발생한 544일로 나누어 백분율로 계산하였고 각 군집에 속하는 사례일의 PM10 농도를 평균하여 군집별 평균 PM10 농도로 표시하였다.
- 고농도 사례일은 WHO의 대기환경 기준을 참고하여 일평균 PM10 농도가 50 μg m−3을 초과하는 날을 고농도 PM10 사례일로 정하였으며, 5년동안 한반도 남동 지역에서 발생한 고농도 PM10 사례일은 544일이었다.
- 군집 분석을 실시하기 전에 군집의 개수(k)를 정하기 위해서 군집 내의 군집 중심과 각 요소들 사이의 거리를 제곱하여 합한 값인 WSS (Within group Sum of Squares)를 활용하여 군집의 개수를 5개로 정하였다(Fig. 2). WSS는 군집 개수가 증가할수록 감소하며 특정 상수로 수렴하게 된다.
- WSS는 군집 개수가 증가할수록 감소하며 특정 상수로 수렴하게 된다. 군집의 개수가 많을수록 분석에 효과적이지 않으므로 적절한 개수를 찾기 위해 각 군집 개수 마다 WSS 값을 계산하고 WSS가 특정 상수 값으로 수렴하는 지점을 최종 군집 개수로 결정하였다(Jeon et al., 2019). 군집 분석을 위한 바람장은 1°×1°의 해상도를 가지는 NCEP FNL 재분석 자료의 900 hpa 높이의 동서 바람 성분(u)과 남북 바람 성분(v)을 사용하였다.
- 그러나 종관규모의 미세한 차이를 통한 지역별 특성을 분석하기 위해서 세 지역 모두 고농도 사례일일 때와 한 지역 또는 두 지역에서 고농도 사례일일 때를 선별하여 각 사례별 500 hPa 지위 고도(Φ500), 500 hPa 풍속(WS500)에 대한 평균 기상장을 분석하고 지역별 특성에 대해 알아보았다.
- 고농도 사례일이 세 지역에서 모두 발생한 날과 모두 발생한 날을 제외한 날에 대하여 평균 기상장을 비교 분석하였다. 기상장 분석은 앞서 수행한 군집 분석 결과에서 발생 빈도가 높았던 상위 3개군집인 군집 C1, C2, C3에 대해서만 실시하였다.
- 2014년부터 2018년까지 나타난 지역별 고농도 사례일(부산 557일, 울산 559일, 경남 556일)에 대해 각각 군집 분석한 결과를 Table 2에, 모든 지역에서 고농도 사례일이 나타난 일수와 한 지역 또는 두 지역에서 고농도 사례일이 발생한 날을 선별하여 Table 3에 각각 나타냈다. 세지역 모두에서 고농도 사례일이 나타난 것을 All_H, 한 지역 또는 두 지역에서 고농도 사례일이 발생한 것을 H-All_H로 정의하였으며 부산, 울산, 경남 지역에서 발생한 고농도 사례일을 각각 BS, US, GNM으로 나타내었다. 고농도 사례일이 세 지역에서 모두 발생한 날과 모두 발생한 날을 제외한 날에 대하여 평균 기상장을 비교 분석하였다.
- 지리적으로 근접해 있는 부산, 울산, 경남 지역에 고농도 사례일이 발생하였을 때의 지역별 특성을 살펴보기 위해서 고농도 사례일이 세 지역 모두 발생한 날과 한 지역 또는 두 지역에서 발생한 날을 선별하여 군집별 500 hPa 평균 지위 고도, 500 hPa 평균 풍속을 각각 분석하였다. 발생 빈도가 높은 군집 C1에서 부산 지역은 울산과 경남과 달리 외부요인에 대하여 민감하게 반응하는 경향이 있고 고농도 사례일 발생 시 평균 PM10 농도가 다른 두 지역에 비해 높게 나타났다.
- 지리적으로 근접해 있는 한반도 남동 지역의 부산, 울산, 경남 지역에서 고농도 사례일이 발생하였을 때의 지역별 바람장 특성을 비교하기 위해서 지위 고도와 풍속의 평균장을 분석하였다. 2014년부터 2018년까지 나타난 지역별 고농도 사례일(부산 557일, 울산 559일, 경남 556일)에 대해 각각 군집 분석한 결과를 Table 2에, 모든 지역에서 고농도 사례일이 나타난 일수와 한 지역 또는 두 지역에서 고농도 사례일이 발생한 날을 선별하여 Table 3에 각각 나타냈다.
- 한반도 남동 지역의 고농도 PM10 사례일은 그 지역에 위치한 55개 대기질 자동 측정망에서 측정된 일평균 PM10 농도의 측정소 평균 농도가 50 μg m−3 이상인 날로 정의하고 고농도 사례일의 바람 패턴을 조사하기 위해서 K-means 군집 분석을 수행하였다.
- 한반도 남동 지역의 고농도 사례일과 연관된 바람 패턴을 분류하여 군집 분석을 실시한 후, 근접하게 맞닿아 있는 부산, 울산, 경남 세 지역에 대하여 각각의 바람장 특성을 비교 분석하기 위해서 지역별로 고농도 PM10 사례일이 발생한 날에 대하여 각 군집의 평균 기상장을 분석하였다. 사용한 FNL 재분석 자료는 해상도가 1°×1°의 자료이기 때문에 좁은 지역에 대하여 지역별 특성을 비교 분석할 때 그 특성이 뚜렷하게 나타나지 않는 문제점이 있다.
대상 데이터
- 1은 한반도 남동 지역에서 PM10이 높게 나타났을 때 영향을 주는 바람 패턴을 군집 분석하기 위해 설정된 도메인과 대기질 관측소 위치를 나타낸 것이다. 대기질 관측소는 부산, 울산, 경남 지역에 위치한 총 55개 지점을 사용하였으며 해당 지점에서 측정한 PM10 농도는 한반도 남동 지역의 미세먼지 발생일 중 고농도 사례일을 선정하기 위하여 사용되었다. 고농도 사례일은 WHO의 대기환경 기준을 참고하여 일평균 PM10 농도가 50 μg m−3을 초과하는 날을 고농도 PM10 사례일로 정하였으며, 5년동안 한반도 남동 지역에서 발생한 고농도 PM10 사례일은 544일이었다.
- 분석 기간은 2014년에서 2018년 동안이며, 연구 지역의 일평균 PM10 농도가 50 μg m−3을 초과하는 고농도 사례일에 대해서 자료를 수집하여 군집 분석을 수행하였다.
- 분석에는 1°×1°의 해상도를 가지는 NCEP FNL 재분석 자료를 사용하였다.
데이터처리
- 세지역 모두에서 고농도 사례일이 나타난 것을 All_H, 한 지역 또는 두 지역에서 고농도 사례일이 발생한 것을 H-All_H로 정의하였으며 부산, 울산, 경남 지역에서 발생한 고농도 사례일을 각각 BS, US, GNM으로 나타내었다. 고농도 사례일이 세 지역에서 모두 발생한 날과 모두 발생한 날을 제외한 날에 대하여 평균 기상장을 비교 분석하였다. 기상장 분석은 앞서 수행한 군집 분석 결과에서 발생 빈도가 높았던 상위 3개군집인 군집 C1, C2, C3에 대해서만 실시하였다.
성능/효과
- 군집 C1, C3, C5의 경우는 장·단거리 수송에 의한 외부 영향이 더 큰 것으로 볼 수 있고 군집 C2와 C4는 국지적 영향이 보다 강한 것으로 파악 할 수 있었다. 각 군집의 바람 패턴과 발생 빈도를 미루어 한반도 남동 지역에서의 고농도 사례는 서해상에 고기압이 있을 때 가장 많이 발생한다는 것을 알 수있었다. 북서풍이 강한 C3 군집의 바람 패턴은 중국 지역에서 배출된 오염물이 한반도에 영향을 미칠 수 있음을 시사하며, PM10 농도도 다섯 군집 중에서 가장 높게 나타났다.
- 각 지역의 고농도 발생 빈도와 평균 농도를 보면, 발생 빈도는 울산 지역이 20.9%로 부산 12.7%, 경남 12.8%보다 높게 나타지만 평균 농도는 부산 지역에서 70.9 μg m−3로 울산, 경남 고농도 사례보다 높다.
- 각각의 바람 패턴 분석을 통하여 C1, C2, C3의 바람 패턴이 한반도 남동 지역의 고농도 PM10 사례일에 영향을 주는 주요한 바람 패턴임을 파악할수 있었고 고농도 사례일을 유발하는 원인이 외부로부터의 장·단거리 수송(C1, C3, C5)과 국내 영향(C2, C4)임을 알 수 있었다.
- 10)에서도 나타나는데, 울산의 고농도 사례에서는 전체적으로 500 hPa의 풍속이 전체 고농도 사례(ALL_H)의 풍속 평균장에 비하여 약하지만 부산과 경남의 경우 전체 고농도 사례(ALL_H)의 풍속 평균장과 비교할때 풍속이 약간 증가하는 경향을 나타낸다. 따라서 시베리아 기단이 확장하는 겨울철과 봄철의 경우 부산과 경남은 지위 고도가 낮고, 바람이 강할 때 상대적으로 고농도가 나타나고, 울산의 경우에는 부산, 경남과 달리 지위 고도가 높고, 바람이 약할 때 고농도가 나타날 확률이 높다.
- 발생 빈도가 높은 군집 C1에서 부산 지역은 울산과 경남과 달리 외부요인에 대하여 민감하게 반응하는 경향이 있고 고농도 사례일 발생 시 평균 PM10 농도가 다른 두 지역에 비해 높게 나타났다. 반면 북태평양 고기압의 영향 아래에서 발생하는 고농도 PM10 사례인 군집 C2는 지역적인 차이가 크지 않으며, 시베리아 기단이 주로 작용하는 군집 C3의 경우, 부산은 외부 민감도에 울산은 내적인 요인이 주요한 고농도 PM10 요소로 작용할 가능성이 있는 것으로 파악되었다.
- 지리적으로 근접해 있는 부산, 울산, 경남 지역에 고농도 사례일이 발생하였을 때의 지역별 특성을 살펴보기 위해서 고농도 사례일이 세 지역 모두 발생한 날과 한 지역 또는 두 지역에서 발생한 날을 선별하여 군집별 500 hPa 평균 지위 고도, 500 hPa 평균 풍속을 각각 분석하였다. 발생 빈도가 높은 군집 C1에서 부산 지역은 울산과 경남과 달리 외부요인에 대하여 민감하게 반응하는 경향이 있고 고농도 사례일 발생 시 평균 PM10 농도가 다른 두 지역에 비해 높게 나타났다. 반면 북태평양 고기압의 영향 아래에서 발생하는 고농도 PM10 사례인 군집 C2는 지역적인 차이가 크지 않으며, 시베리아 기단이 주로 작용하는 군집 C3의 경우, 부산은 외부 민감도에 울산은 내적인 요인이 주요한 고농도 PM10 요소로 작용할 가능성이 있는 것으로 파악되었다.
- 사례일에 영향을 주는 기상학적특성은 지역별로 다소 상이하다는 것을 확인할 수있었다. 본 연구에서는 1° ×1°의 저해상도를 가진 FNL 자료를 가지고 분석하였기 때문에 가까이 위치하고 있는 지역에 대한 바람 패턴 차이를 분석할 때 명시적인 차이를 분석할 수 없었다. 더 높은 해상도 자료나 도시 규모의 기상 및 대기질 모델의 모사 결과를 이용한다면 더욱 명확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 생각된다.
- 각 군집의 바람 패턴과 발생 빈도를 미루어 한반도 남동 지역에서의 고농도 사례는 서해상에 고기압이 있을 때 가장 많이 발생한다는 것을 알 수있었다. 북서풍이 강한 C3 군집의 바람 패턴은 중국 지역에서 배출된 오염물이 한반도에 영향을 미칠 수 있음을 시사하며, PM10 농도도 다섯 군집 중에서 가장 높게 나타났다. 이는 중국에서 유입되는 오염 물질과 상대적으로 국내 발생원이 많은 서울, 경기도, 충청남도 지역에서 유입되는 오염물이 더해져서 나타난 것으로 판단한다.
- 3d). 전체적으로 부산, 울산, 경남은 서풍계열의 바람이 우세하며, 해당 군집 바람 패턴은 봄에 흔히 발생함을 볼 수 있다(Fig. 4).
- 전체적으로 이동성이 강한 편으로 발생 빈도는 16.2%로 가장 낮은 발생 빈도를 나타내며, 한반도 주변의 상대적으로 강한 풍속에 의하여 평균 PM10 농도 또한 63.8 μg m−3으로 가장 낮았다.
- C2의 경우, 한반도 상의 풍속이 가장 낮아 국지적 영향에 의해 고농도 PM10 사례일이 발생한다고 볼 수 있다. 특히 한반도 평균 발생빈도와 비교할 때 남동 지역이라는 지리적 요소에 의하여 발생빈도가 두 번째로 높게 나타났다.
- 한반도 남동 지역의 고농도 PM10 사례일을 대상으로 군집 분석을 수행하여 각 군집별 바람 패턴을 살펴본 결과, 군집은 총 5개로 분류되었으며 각각의 군집별 고농도 PM10 발생에 영향을 주는 원인을 국외를 포함한 외부 영향, 국지적 영향으로 나눌 수 있었다.
- 해당 연구를 통하여 한반도 남동 지역의 고농도 PM10 사례일에 영향을 미치는 주요한 바람 패턴에 대하여 알 수 있었고 근접하게 위치해 있는 지역이라도 고농도 PM10 사례일에 영향을 주는 기상학적특성은 지역별로 다소 상이하다는 것을 확인할 수있었다. 본 연구에서는 1° ×1°의 저해상도를 가진 FNL 자료를 가지고 분석하였기 때문에 가까이 위치하고 있는 지역에 대한 바람 패턴 차이를 분석할 때 명시적인 차이를 분석할 수 없었다.
후속연구
- 본 연구에서는 1° ×1°의 저해상도를 가진 FNL 자료를 가지고 분석하였기 때문에 가까이 위치하고 있는 지역에 대한 바람 패턴 차이를 분석할 때 명시적인 차이를 분석할 수 없었다. 더 높은 해상도 자료나 도시 규모의 기상 및 대기질 모델의 모사 결과를 이용한다면 더욱 명확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 생각된다.
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