초록 ▼

본 연구에서 국내를 포함한 동북아시아 지역을 대상으로 미세먼지 배출량을 보완하고, 이를 활용하여 대기질을 평가/관리하는 방안을 아래와 같이 제시하였다. 3개년도에 걸쳐서 연구된 결과를 주요 내용을 중심으로 정리하면 다음과 같다.
- 국내를 포함한 동아시아지역을 대상으로 전지구 및 지역규모 화학수송모델링 시스템을 구축하였다. GEOS-Chem을 전지구모델로 선정하여 평가 분석하였고, GOES-Chem에서 추출된 초기 및 경계조건을 지역규모 화학수송모델인 CMAQ과 CAMx에서 활용할 수 있도록 interface program을

본 연구에서 국내를 포함한 동북아시아 지역을 대상으로 미세먼지 배출량을 보완하고, 이를 활용하여 대기질을 평가/관리하는 방안을 아래와 같이 제시하였다. 3개년도에 걸쳐서 연구된 결과를 주요 내용을 중심으로 정리하면 다음과 같다.
- 국내를 포함한 동아시아지역을 대상으로 전지구 및 지역규모 화학수송모델링 시스템을 구축하였다. GEOS-Chem을 전지구모델로 선정하여 평가 분석하였고, GOES-Chem에서 추출된 초기 및 경계조건을 지역규모 화학수송모델인 CMAQ과 CAMx에서 활용할 수 있도록 interface program을 개발하였다. 구축된 시스템은 위성 및 지상관측자료를 이용하여 평가 분석하여 검증하였고 역모델링 및 배출자료 평가에 활용하였다.
- 동북아지역 대기현황을 파악하고, 화학수송모델링 검증 및 역모델링에서 사용하기 위한 위성 및 지상 관측자료를 수집하고 활용 방법을 제시하였다. 대상으로한 위성자료는 MODIS, OMI, AIRS, CALIPSO이고, 지상관측자료는 AERONET, EANET, LIDAR, 중국 API 자료 및 한국 측정망 자료이다. 이들의 자료 수집하여 DB를 구축하였고, 이를 활용하여 미세먼지 및 성분 농도를 평가하는 방법을 제안하였고, 또한 고농도 미세먼지 발생시 그 원인을 분석하고 평가하는데 활용하는 방안도 제시하였다.
- 아시아지역을 대상으로 인위적 배출량 (INTEX-B, MEIC, REAS), 생물성연소 배출량(GFED v3), 선박 배출량 등의 배출량 DB로 구축하고, 화학수송모델링을 통해서 정합도 및 기여도를 평가하였다. 2011년 전기간에 대하여 CAMx 모델을 이용하여 모델링을 수행하고 서울, 부산, 대구, 인천, 대전, 울산 지역에 대한 모델링 결과 정합도를 분석한 결과, 일별 PM10 농도 경향은 대체로 측정값과 유사하였으나 모델값이 다소 저평가되고 있고 부산, 대구지역에서 이러한 현상이 두드러졌다.
- 동북아시아 지역을 대상을 하향식으로 배출량을 보정하기 위한 역모델링기 법에 대해서 정리하였고, 실제 2008 및 2011년도 배출량을 대상으로 CAMx의 PSAT을 활용하여 역모델링을 수행하고 그 결과를 분석하였다. 동아시아지역에서 인위적 배출량은 저평가되어 있고, 황사배출량은 과대 산정되고 있다. 특히 중국 동북지역(선양, 장춘, 하빈)에서는 인위적 배출량이 300% 저평가되고 있는 것으로 해석되었다. 역모델링에 의해서 제시된 사후배출량을 모델링에 적용시 아시아 및 국내 지역의 모델링 결과가 사전배출량 적용시보다 크 게 개선되는 것으로 나타났다. 따라서, 역모델링 기법 적용이 배출량 평가 및모델링 결과 정합도 향상에 유용한 것으로 판단된다.
- 다양한 황사배출량 경험식을 모델링을 통해서 비교/검증하고, 최종적으로 황사 배출량 산정 하기 위한 모듈을 개발하였다. 2008년도를 대상으로 연간 국내 대기질에 미치는 황사의 영향을 해석하였고, 2011년도를 대상으로 3월,5월을 대상으로 고농도 황사 사례일을 평가하였다. 황사배출량을 고려하여 화학수송모델링시 PM10의 정합도가 크게 향상되고, 2008년 연평균 농도에서 국내 지역에 대한 황사배출량의 기여는 5~10㎍/㎥으로 전체 PM10농도의 약 10-20% 정도를 차지하는 것으로 계산되었다. 그러나 일부 황사 고농도를 재현하지 못하거나, 또는 비황사일에 과대평가되는 경우도 있었다. 이는 황사배출량의 과대 산정 또는 황사배출량 산정을 위한 기상모델링 결과의 부정확성 때문인 것으로 판단되며, 앞으로도 지속적인 보완이 요구된다.
- 연구진에서 보완한 비산먼지 및 생물성연소 배출원의 기여도를 분석하였다. 서울지역에서 비산먼지 배출원의 PM10농도 기여도는 12.66%였고, 생물성연소 배출원의 PM10농도 기여도는 약 1.5%였다. 2차생성 미세먼지 농도에 대한 배출원별 기여도를 살펴보기 위해 SO4, NO3, NH4, OC, EC 등에 대한 배출원별 기여도를 분석하였다. SO4의 경우 서울 지역에서 가장 기여도가 큰 배출원은 점오염원으로 약 8.3% 기여하는 것으로 나타났다. NO3의 경우 서울 지역에서 가장 기여도가 큰 국내 배출원은 도로이동오염원으로 약 9% 기여하는 것으로 나타났다.
- 동아시아 배출량을 중국에 대해서는 2010년도 기준으로 작성된 MEIC자료, 한국은 본 연구진이 개선한 2011년도 기준 CAPSS 자료, 그리고 북한을 포함한 기타 지역은 2008년도 기준으로 작성된 일본의 REAS 배출량 자료를 사용하는 경우에 모델링의 정합도가 크게 향상되는 것으로 나타났다. 예로써, 서울지역 PM10 농도를 기준으로 모델링의 Mean bias가 -23.55㎍/m3에서 –7.67㎍/m3, IOA는 0.57에서 0.79로 대폭 개선되고 것으로 나타났다. 서울을 제외한 다른 지역도 유사하게 개선된 배출량자료를 적용할 경우에 모델링 정합도가 향상되는 것으로 파악되었다. 따라서 보다 정확한 대기질평가를 위해 서는 본 연구에서 개선한 국내 및 동북아시아 배출량자료를 활용하는 것이 바람직하다.
-본 연구에서 구축된 모델링 시스템과 측정자료 DB, 그리고 보완된 배출량 자료를 대기질관리에 활용하는 방안을 제시하였고, 또한 배출원 및 지역별로 미세먼지 및 성분 농도에 미치는 기여도를 각각 평가하는 방법을 제시하였다.

Abstract ▼

Ⅳ. Results
The PM emission inventory for East Asia was improved and utilization methods of improved emission inventory along with satellite and surface measurement data in managing air quality in Korea were proposed in this study. The main research results for 3 years were briefly summarized as f

Ⅳ. Results
The PM emission inventory for East Asia was improved and utilization methods of improved emission inventory along with satellite and surface measurement data in managing air quality in Korea were proposed in this study. The main research results for 3 years were briefly summarized as follows.
- The global and regional chemical transport models are developed to evaluate air quality in East Asia and Korea. The global model normally provides the initial and boundary conditions to the regional model which are necessary inputs for running the regional model. The GEOS-chem was used as the global model while CMAQ and CAMx were for regional model. The interface program to connect the GEOS-chem and regional models of CMAQ and CAMx was developed and tested. The proposed chemical transport modeling system was validated against the satellite and surface measurements and it was used to evaluate and improve the emission inventory using the inverse model.
- To understand current status of air quality in East Asia and Korea, to validate chemical transport models, and to be used in the inverse model, the avaliable satellite as well as surface measurement data were collected and utilization methods of the data were proposed. The satellite data are from MODIS, OMI, AIRS, and CALIPSO and the measurements at the surface stations are from AERONET, EANET, LIDAR, Chinese API and domestic monitoring stations. The DB for the measurements was constructed and methods of how to used the data in evaluation of the episode and air quality were proposed with examples.
- The emission inventory DBs for anthropogenic sources of INTEX-B, MEIC and REAS, biomass burning of GFED v3, and ship were constructed and its accuracy and contribution on ambient PM10 concentrations were evaluated using the chemical transport modeling. The results showed that the model prediction accuracy was largely improved but the model predictions by comparing with measurements were slightly underestimated in the major cities in Korea.
- In order to fill the gap in discrepancies between observations and chemical transport model predictions as well as the top-down evaluation of emission inventory, the inverse Bayesian approach with PSAT in CAMx forward model was applied to obtain optimized a posteriori PM10 emissions in East Asia. The predicted PM10 concentrations with a priori emission were first compared with observations at monitoring sites in China and Korea for 2008 and 2011. The result from the inverse modeling indicated that anthropogenic PM10 emissions in the industrialized and urbanized areas in China were underestimated while dust emissions from desert and barren soil in southern Mongolia and northern China were overestimated. A priori PM10 emissions from northeastern China regions including Shenyang, Changchun, and Harbin were underestimated by about 300%. The predictions of PM10 concentrations with a posteriori emission showed better agreement with the observations, implying that the inverse modeling minimized the discrepancies in the model predictions by improving PM10 emissions in East Asia.
- The various formula to evaluate the yellow dust emission in the literature were tested using the chemical transport model and a estimation method of yellow dust emission by developing dust emission module was proposed. The impact of air quality by the yellow dust was investigated for 2008 and 2011. The modeling accuracy was largely improved by applying the yellow dust emission in the chemical transport modeling: annually predicted PM10 concentration increased by 5~10㎍/m3 which was about 10-20% of total PM10. The PM10 predictions with dust emission module showed over or under-estimations in some periods implying that further improvement of the dust emission module was required.
- The contributions of emission sources of fugitive road dust and biomass burning estimated by emission research team were evaluated. The emission from the fugitive dust contributed 12.66% and biomass burning was for 1.5 % of PM10 in Seoul. The secondary PM species of SO4, NO3, NH4, OC, and EC by chemical transformations of precursor gas emissions of NOx, SO₂, and VOCs in the atmosphere were evaluated using the chemical transport model. The main contribution on SO4 was from the point source (8.3%) while NO3 was from mobile emission (9%).
- The modeling performance of CMAQ and CAMx is greatly enhanced by using improved emission inventories of MEIC(2010) for China, CAPSS(2011) for Korea, and REAS(2008) for the rest countries by our research teams. It is recommended to use the improved emission inventories for the air quality modeling including forecasting.
- The utilization methods of chemical transport modeling system with improved emission inventory in air quality management was proposed and the source evaluation methods according to source categories and source regions were also provided in this report.