부산지역 대기오염물질의 시·공간적 변화 (2010~2018)

1. 서 론

대기오염물질은 가스상과 입자상 물질로 구분되고 입자상 물질은 크기에 따라 미세먼지 (PM₁₀: 입경 10 µm 이하)와 초미세먼지 (PM_2.5: 입경 2.5 µm 이하)로 분류된다. 국민의식의 향상과 미세먼지 문제의 대두로 인하여 PM₁₀과 PM_2.5에 대한 관심이 급격하게 증가하고 있고, 이에 따라 종래에 있던 PM₁₀ 대기환경기준에 추가로 2015년부터 PM_2.5 대기환경기준 (연간평균치 15 µg/m³, 24시간 평균치 35 µg/m³) 항목을 신설하여 시행하고 있다 (Kim et al., 2012a). PM₁₀과 PM_2.5는 폐 기능 감소, 기관지염 발생 등과 같은 호흡기 질환을 유발시키고, 혈관 기능 장애, 혈전증 등 심혈관계 증상의 주요 원인 물질로 알려져 있다 (Deng et al., 2019; Choi et al., 2000).

대기오염물질 배출원은 일반적으로 발전소, 산업시설 등의 고정 오염원과 자동차, 항공기, 선박 등과 같은 이동 오염원으로 구분된다. 대기오염물질의 농도는 이와 같은 배출원의 배출강도뿐만 아니라 지형적 특성과 기상조건에도 많은 영향을 받는 것으로 알려져 있다 (Seo et al., 2012). 아황산가스 (SO₂)는 주로 난방, 발전, 산업용 연소시설에서 석탄 및 석유와 같은 화석연료의 연소과정에서 주로 발생하며 PM_2.5의 전구물질로서 대기오염에 큰 영향을 미친다. SO₂는 인체의 호흡기를 통해 흡수되어 호흡관 내벽, 눈, 코 등에 자극을 주며, 오랜 시간 노출될 시 호흡기 질환을 유발하는 것으로 알려져 있다 (Cheng and Zhang, 2018). 따라서 전 세계적으로 SO₂의 배출량을 줄이기 위한 연구가 지속적으로 진행되고 있다 (Park et al., 2019; Kim et al., 2018). NO_x도 화석연료의 사용으로 인하여 대부분 발생되며, 자동차와 같은 도로이동오염원이 주 원인으로 알려져 있다 (Jang, 2005; Sawyer et al., 2000). NO_x는 그 자체로도 독성을 가지고 있지만 휘발성유기화합물 (volatile organic compounds: VOCs)과 광화학 반응을 통하여 지표면 오존 (O₃)을 생성한다는 점에서 사람들의 건강에 심각한 위협이 되는 대기오염물질이라고 볼 수 있다 (Do et al., 2013). 게다가, SO_x, CO와 같은 대기오염물질의 농도는 과거와 비교하여 낮아지고 있으나, 도로이동오염원이 주 오염원인 NO_x의 경우 지속적으로 증가하는 추세를 보이고 있다 (Busan metropolitan city IHE, 2011). 지표면 O₃은 배출원에서 직접 배출되지 않고, 대기 중에서 질소산화물과 휘발성유기화합물이 햇빛에 의한 광화학반응을 일으킬 때 2차적으로 생성된다. O₃은 호흡기를 통해 신체에 유입될 시 세포 재생 과정을 방해할 수 있으며, 탈수와 염증 등을 일으킬 수 있다. 또한, 장기간 노출 시 염증과 만성 폐 질환의 잠재적인 원인이 될 수 있으므로 천식 등 호흡계 질환자에게 치명적이며 농작물 생산량에도 영향을 미치는 것으로 알려져 있다 (Kim et al., 2012b, 2008).

부산시는 대한민국의 대표적인 항만도시로서 상업, 공업, 주거지역을 모두 포함하고 있는 특징을 가지고 있다. 2013~2017 항만정보통계자료에 따르면 부산항의 경우 2013년부터 2017년까지 연평균 70,178척의 선박이 입출항하였다. 선박은 SO₂뿐만 아니라 PM, NO_x 등의 주된 배출원으로 지목되고 있다 (Ledoux et al., 2018). 이와 같은 이유로, 부산항은 중국 7개 항만 (Qingdao, Tianjin, Shanghai, Guangzhou, Shenzhen, Ningbo, Hongkong), Dubai, Singapore와 함께 ‘세계 10대 초미세먼지 오염항만’으로 선정되었다 (Wan et al., 2016). 또한 항만도시의 경우 선박에서 배출되는 배기가스가 해안지역뿐만 아니라 내륙지역의 대기오염과 기후에 상당한 영향을 미치는 것으로도 알려져 있다 (Eyring et al., 2010). 항만도시는 SO₂의 농도가 내륙에 비해 높게 나타나는 경향을 보이며 해안지역의 선박배출이 SO₂뿐만 아니라 O₃의 농도에도 영향을 미치는 것으로 연구된 바 있다 (Song et al., 2010). 초대형 크루즈선은 경유를 사용하는 디젤 승용차 350만 대에 달하는 황산화물을 배출하는 것으로 알려져 있다 (KMI, 2017). 게다가 기존의 연구들은 주로 선박을 대상으로 이루어져 왔으나, 최근에는 선박뿐만 아니라 항만하역장비, 트럭, 기관차 등과 같은 항만주변의 기반시설에 의한 대기오염 문제도 관심이 모아지고 있다 (Bailey and Solomon, 2004). 전국 항만에서 항만하역장비의 대기오염물질 배출량을 비교해 본 결과, 부산항의 배출량이 전체의 약 53~58%로 가장 높고, 그 다음으로는 인천항이 약 11~13%를 차지하는 것으로 나타났다 (Han et al., 2011). 부산항의 배출량이 전국 항만 중 가장 높은 배출량을 보인 것은 항만시설이 부산시의 대기질에 큰 영향을 줄 수 있음을 의미한다. 실제로 2016년 부산시의 대기오염물질 배출량 통계에 따르면 부산시 전체 SO_x 배출량의 71.9%가 비도로이동오염원이었으며, 이 중 98.6%가 선박에서 배출되는 것으로 보고됐다. 또한 NO_x 경우, 비도로이동오염원과 도로이동오염원의 배출량이 각각 50.8% (이 중 76.4%는 선박배출)와 31%로 대부분을 차지하는 것으로 알려져 있다 (KOSIS, 2020).

본 연구는 부산시 대기오염물질의 농도를 파악하고 부산시 대기질의 특성을 분석하여 향후 부산지역의 대기질 관리 및 정책 수립 방안 등을 위한 기초자료를 제공하기 위하여 수행하였다. 이를 위하여 부산시의 지역적 특성에 따른 시간별, 공간별 대기오염물질의 현황 및 개별 오염물질들 간의 상관성 분석 등을 통하여 오염물질 들의 특성을 조사하였다.

2. 연구 방법

2. 1 측정장소 및 측정기간

본 연구에서는 부산지역 내 대기오염물질의 특성 및 대기오염물질 간의 상관성을 분석하기 위하여 전국 시간별 대기오염물질 농도자료를 제공하는 ‘에어코리아’ (https://www.airkorea.or.kr/index) 사이트의 2010년 1월부터 2018년 12월까지 9년간 부산지역 19개 도시대기측정소 (Air quality monitoring station: AQMS)에서 측정된 5가지 대기오염물질들 (PM₁₀, PM_2.5, O₃, NO₂, SO₂)의 최종확정자료를 사용하였다. 그림 1은 본 연구에서 사용된 부산시 도시대기측정소의 위치이다.

Fig. 1.

Air quality monitoring stations (AQMSs) in Busan metroplitan city.

3. 결과 및 고찰

3. 1 연도별 대기오염물질 현황

표 S1은 부산의 2010년부터 2018년까지 9년간의 대기오염물질의 연평균농도와 표준편차를 나타내고 있다. 대기환경기준은 전국적으로 적용되는 기준이며, 부산시의 대기오염특성에 맞는 지역환경기준을 2004년 1월 조례로 제정 및 공표하였으며, 2016년 11월에 개정하였다. 따라서 본 연구에서는 대기오염물질의 연평균농도 현황분석에 부산광역시의 지역환경기준을 사용하였다. 그림 2에서 PM₁₀의 농도는 2010년 48.7 µg/m³에서 2018년 41.3 µg/m³으로 전체적으로 감소하고 있고, 2010년도 대비 2018년에는 15.2% 감소하였다. 또한 부산광역시 대기환경기준 (연간 평균치 50 µg/m³ 이하) 이하인 것으로 나타났다. 2015년도부터 측정을 시작한 PM_2.5의 경우, 2015년부터 2018년까지 4년간의 연간 평균치는 25.6 µg/m³, 27.0 µg/m³, 25.6 µg/m³ 23.0 µg/m³로 소폭 감소하는 것으로 나타났으며, 2015년 대비 2018년의 PM_2.5 농도는 10.2% 감소하였다. 또한 정확한 분석을 위해서는 추후 보다 오랜 기간의 측정이 필요할 것으로 판단된다. 그러나 PM_2.5의 경우, 모든 해당연도의 PM_2.5 농도가 연간 지역환경기준 (연간 평균치 15 µg/m³ 이하)을 초과하는 것으로 나타났다.

Fig. 2.

Variations in annual average concentrations of air pollutant during 2010~2018.

O₃ 농도는 2010년 26.0 ppb에서 2017년 31.8 ppb로 꾸준히 증가하고 있으나, 2018년 28.8 ppb로 소량 감소하였다. 증감율의 경우 2010년 대비 2018년에는 10.8% 증가하였다. O₃의 대기환경기준은 8시간 평균치와 1시간 평균치 (부산시 지역환경기준 8시간: 50 ppb 이하, 1시간: 70 ppb 이하)로 구분되고 연간 평균치에 대한 대기환경기준은 존재하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 O₃의 연간 평균치를 구하여 농도변화의 경향만을 나타내었다. NO₂와 SO₂의 농도는 2010년 각각 20.9 ppb, 5.6 ppb에서 2018년 19.1 ppb, 4.9 ppb로 연간 지역환경기준 (연간 평균치 NO₂: 30 ppb 이하, SO₂: 10 ppb 이하)을 만족하였고 농도는 미흡하게 감소하고 있는 실정이다. NO₂와 SO₂의 증감율의 경우 2010년 대비 2018년에 각각 8.6%와 12.5% 감소한 것을 볼 수 있었다. 일반적으로 대기 중 NO₂의 농도는 도로이동오염원에 많은 영향을 받는 것으로 알려져 있다 (Chung et al., 2019). 그러나 본 연구의 결과에서 부산지역의 경우, 차량등록대수는 2010년 1,147,311대에서 2017년 1,333,224대로 꾸준히 증가했지만 이에 따른 NO₂ 농도의 뚜렷한 증가는 확인할 수 없었다 (Busan metropolitan city, 2020). 또한 2016년 부산시의 대기오염물질 배출량 통계에서 부산시 전체 NO_x 배출량의 50.8%가 비도로이동오염원이며, 도로이동오염원이 31%로 두 번째로 높은 배출량을 나타내는 것으로 알려져 부산시 NO₂의 농도의 경우, 선박에 의한 영향이 매우 크다는 것을 알 수 있었다 (KOSIS, 2020). 그러나 NO₂의 광화학반응을 통하여 생성되는 물질인 O₃의 농도는 매년 증가하고 있는 것을 볼 수 있다. 이는 부산지역의 지역적 특성에 기인한 것으로 추정되며 이에 대한 정확한 원인을 규명하기 위해서는 추후 추가적인 연구가 진행되어야 할 것이다.

3. 2 월별 대기오염물질 농도변화

표 S2는 부산의 2015년 1월부터 2018년 12월까지 최근 4년간의 대기오염물질의 월별 농도변화를 나타낸 것이다. 이때, 2010년부터 2014년 사이의 농도를 제외한 이유는 PM_2.5 농도가 2015년 이후부터 체계적 관리 및 측정되었기 때문이다. 이를 보다 상세하게 해석하기 위하여 그림 3에 2015년부터 2018년까지의 대기오염물질의 월별 농도를 표시하였다. 그 결과 2015년에서 2018년까지의 대기오염물질들의 월별 농도는 일정한 패턴에 따라 움직이고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 대기오염물질의 농도가 계절에 따라 큰 영향을 받는다는 것을 의미하고 이를 보다 심도 깊게 분석하기 위하여 각각의 대기오염물질의 농도를 계절별로 분리하여 재분석하였다.

Fig. 3.

Variations in monthly average concentrations of air pollutant during 2015~2018.

그림 4의 (a)~(e)는 PM₁₀, PM_2.5, NO₂, SO₂, O₃의 월별 농도를 나타낸 것이다. 그 결과, 대기오염물질의 계절별 오염 정도를 확인할 수 있었고, 대기오염물질의 농도 수준은 계절에 따라 매년 동일한 패턴을 형성하는 것을 볼 수 있었다. 우리나라는 사계절의 구분이 뚜렷하며 이러한 기후변화는 대기오염물질의 농도변화에 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다. 따라서 봄 (3~5월), 여름 (6~8월), 가을 (9~11월), 겨울 (12~2월)로 나누어 해당 기간의 대기오염물질의 계절별 평균농도를 구한 결과, PM₁₀과 PM_2.5 농도는 각각 봄 (53.6 µg/m³)>겨울 (46.6 µg/m³)>가을 (37.8 µg/m³)>여름 (37.2 µg/m³) 및 겨울 (28.8 µg/m³)>봄 (28.6 µg/m³)>여름 (22.3 µg/m³)>가을 (21.7 µg/m³) 순으로 나타나는 것을 확인할 수 있었다 (그림 4(a), (b)). 봄철과 겨울철의 PM₁₀과 PM_2.5의 농도가 여름철과 가을철에 비해 상대적으로 더 높게 나타났는데, 이는 부산시가 우리나라의 가장 남동쪽에 위치하고 있으나 봄철 황사의 영향을 받기 때문으로 판단된다. 이는 PM₁₀ 내에 존재하는 PM_2.5의 비율을 분석한 결과에서도 확인할 수 있었는데, PM_2.5/PM₁₀은 봄 (0.54), 여름 (0.6), 가을 (0.57), 겨울 (0.62)로 봄철에 PM₁₀ 내에 존재하는 PM_2.5의 비율이 가장 적은 것을 알 수 있었고 이는 봄철 황사로 인하여 PM₁₀ 내 조대입자의 비율이 다른 계절보다 많음을 의미한다. 또한 PM₁₀과 PM_2.5는 강우에 의한 세정효과 (washout)에 의해 제거되기도 하는데 이로 인하여 비교적 강수량이 적은 겨울철에 농도가 여름이나 가을에 비해 높게 나타난 것으로 보인다 (Park and Cho, 2009).

Fig. 4.

Seasonal variations in concentration of air pollutant.

NO₂의 경우, 그림 4(c)에서 겨울 (22.9 ppb)>봄 (21.8 ppb)>가을 (19.8 ppb)>여름 (16.7 ppb) 순서로 난방용 연료사용이 많은 겨울철에 최대 농도를 보였으며 여름철의 경우 장마에 의한 세정효과 (Washout)로 인하여 가장 낮은 농도를 보이는 것으로 판단된다 (Yoo et al., 2014). SO₂의 농도는 봄 (6.3 ppb)>여름 (5.9 ppb)>겨울 (5.2 ppb)>가을 (4.4 ppb) 순서이며, 다른 대기오염물질들에 비하여 계절 간 농도 차이가 미비하지만 봄철에 최대 농도를 보였으며, 가을철에 최소 농도를 나타내었다 (그림 4(d)). 그림 4(e)에서 O₃의 농도는 봄 (37.8 ppb)>여름 (31.2 ppb)>가을 (26.4 ppb)>겨울 (22.8 ppb) 순서로 높게 나타났다. 우리나라를 포함한 동북아시아 지역은 봄철 오존농도가 증가하는 경향을 나타내며 이러한 현상이 일어나는 주요 원인은 겨울 동안 축적된 탄화수소 및 NO_x와 같은 전구물질의 활발한 반응에 의한 오존생성과 성층권과 대류권 간 경계면의 불안정 때문에 발생하는 성층권의 오존유입현상을 이유로 들 수 있다 (Kim et al., 2004). 추가적으로 각각의 물질이 서로 간에 미치는 영향을 분석하였고 그 결과를 그림 S1에 나타내었다. 그 결과, PM₁₀ 농도는 PM_2.5 농도 (r²=0.70)와 큰 상관성을 나타내며, SO₂ (r²=0.24)와 NO₂ (r²=0.27)에 대해서는 보통 정도의 상관성을 그리고 O₃ (r²=0.04)과는 상관성이 낮은 것으로 나타났다. PM_2.5는 SO₂ (r²=0.15)와 NO₂ (r²=0.23)에 대해서는 보통 정도의 상관성을 갖는 것으로 나타났고, O₃은 SO₂ (r²=0.14)와 NO₂ (r²=0.19)와 약간의 상관성을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

3. 3 자치구별 대기오염물질 농도분포

표 S3은 2015~2018년 부산시 자치구별 대기오염물질의 평균농도 및 표준편차를 나타낸 것이다. 이를 보다 구체적으로 보면, 그림 5와 같이 자치구별 특성에 따라 특정 대기오염물질의 농도가 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 중구와 영도구는 부산지역 내에서도 대표적인 항만지역으로서 SO₂ 및 O₃의 농도가 다른 구에 비하여 상대적으로 높게 나타나는 것을 볼 수 있다. 이에 반하여, PM₁₀과 PM_2.5는 전형적인 공업지역인 사상구와 사하구에서 다른 지역에 비해 뚜렷하게 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

Fig. 5.

The levels of air pollutant by autonomous districts.

그림 6은 영도구와 중구를 포함한 항만지역, 사상구와 사하구를 포함한 서부산 공업지역 및 부산시 전체의 2015년부터 2018년까지의 대기오염물질 평균농도를 비교한 그래프이다. 사상구와 사하구의 NO₂, PM₁₀, PM_2.5 평균농도는 각각 NO₂ (24.2 ppb, 24.8 ppb), PM₁₀ (49.9 µg/m³, 51.0 µg/m³), PM_2.5 (29.6 µg/m³, 29.9 µg/m³)이며, 부산시 전체 농도보다 각각 NO₂ (118%, 122%), PM₁₀ (114%, 116%), PM_2.5 (117%, 118%)로 매우 높은 수치를 나타냈다. 이는 서부산 공업지역에서 배출되는 대기오염물질들이 그 주변 지역에 많은 영향을 미치는 것으로 판단된다 (Lee et al., 1999). 상대적으로 서부산 공업지역 내 사상구와 사하구에서의 SO₂, O₃의 농도는 각각 SO₂ (5.7 ppb, 5.7 ppb), O₃ (25.5 ppb, 26.8 ppb)으로 부산시 전체 농도인 5.5 ppb, 29.7 ppb에 비해 낮거나 비슷하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이에 반해 영도구와 중구로 대표되는 항만지역의 SO₂ 농도는 각각 7.4 ppb, 6.7 ppb로 부산시 전체 농도보다 135%, 123% 수준으로 높게 나왔다. 이는 항만 내에 정박되어 있는 선박 및 그 부대시설에서 발생되는 SO₂가 주변지역에 영향을 미치는 것으로 판단된다 (Fameli et al., 2020; Mousavi et al., 2018). 영도구의 O₃ 농도는 35.1 ppb로 부산시 전체의 118% 수준으로 높게 나타났으나, 중구의 경우 28.9 ppb로 부산시 전체의 97% 수준으로 낮게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 대기오염물질의 농도는 각 자치구의 지역적 특성에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다.

Fig. 6.

Comparison of air pollution levels by regional characteristics (CA: Coastal Area, IA: Industrial Area, BS: Total Busan).

3. 4 부산시 도시대기측정소별 대기오염물질 농도 분석

표 S4는 2015~2018년 부산시 자치구 중 도시대기측정소가 2개 이상 존재하는 지역의 측정소별 대기오염물질의 평균농도, 표준편차 등을 각각 나타낸 것이다.

강서구의 경우, 녹산동과 대저동에 도시대기측정소가 존재하며 강서구 녹산동의 SO₂, O₃의 평균농도는 각각 6.3 ppb, 32.0 ppb이며, 부산시 전체의 115%, 108% 수준으로 매우 높게 나타났다. 또한 PM₁₀, PM_2.5의 농도는 47.0 µg/m³, 25.3 µg/m³으로 부산시 전체의 107%, 107% 수준으로 높게 나타났다. 이는 녹산동이 산업단지가 존재하고 동시에 해안에 인접하고 있으며 부산신항이 존재하기 때문으로 판단된다. 반대로 NO₂ 경우 20.4 ppb로 부산시 전체의 97% 수준으로 조금 낮게 나타났다. 그러나 산업단지만 존재하는 대저동의 경우 SO₂, O₃, NO₂ 의 평균농도는 각각 5.1 ppb, 24.9 ppb, 15.3 ppb이며 부산시 전체의 93%, 84%, 75% 수준으로 비교적 낮게 나타났으며, 반대로 PM₁₀, PM_2.5의 농도는 48.7 µg/m³, 27.8 µg/m³으로 부산시 전체의 111%, 110% 수준으로 매우 높은 수치를 나타냈다.

금정구의 경우, 부곡동과 청룡동에 도시대기측정소가 존재하며, 부곡동의 경우 NO₂, O₃의 평균농도는 20.6 ppb, 30.9 ppb로 부산시 전체의 101%, 104% 수준으로 비슷하거나 약간 높게 나타났지만 SO₂, PM₁₀, PM_2.5의 평균농도는 각각 4.5 ppb, 40.4 µg/m³, 23.7 µg/m³으로 부산시 전체의 81%, 92%, 94% 수준으로 조금 낮게 나타났다. 청룡동의 경우 측정소 오류로 인하여 SO₂의 농도는 측정되지 않았으며, O₃의 경우 28.5 ppb로 부산시 전체의 96% 수준으로 조금 낮게 나타났다. 반대로 NO₂, PM₁₀, PM_2.5의 경우 20.6 ppb, 45.7 µg/m³, 26.3 µg/m³으로 부산시 전체의 101%, 104%, 104% 수준으로 비슷하거나 높은 수치를 나타냈다. 이는 청룡동 일대에 노포동 금정공영차고지를 기점으로 버스노선이 집중되어 있고 교통량이 많기 때문으로 판단된다 (Lee et al., 2014).

기장군의 경우, 기장읍과 용수리에 도시대기측정소가 존재하며 기장읍의 경우 O₃의 평균농도는 33.5 ppb로 부산시 전체의 113% 수준으로 매우 높게 나타났으며, SO₂, NO₂, PM₁₀, PM_2.5의 평균농도는 각각 4.9 ppb, 15.9 ppb, 38.6 µg/m³, 22.4 µg/m³으로 부산시 전체의 89%, 78%, 88%, 88% 수준으로 매우 낮게 나타났다. 용수리의 경우 O₃의 평균농도는 31.7 ppb로 부산시 전체의 107% 수준으로 높게 나타났으며, SO₂, NO₂, PM₁₀, PM_2.5의 평균농도는 각각 4.6 ppb, 16.2 ppb, 37.8 µg/m³, 21.9 µg/m³으로 부산시 전체의 85%, 79%, 86%, 86% 수준으로 매우 낮게 나타났다. 기장읍과 용수리 모두 O₃의 농도가 부산시 전체보다 높게 나타났는데 이는 해안에 인접해 있는 지역은 NO_x의 적정이 약하며 O₃의 생성속도가 높기 때문으로 판단되며 (Murena et al., 2018; Wang et al., 2018), SO₂, NO₂, PM₁₀, PM_2.5의 농도는 부산시 전체보다 일괄되게 낮게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 위와 같은 차이를 보다 명확하게 확인하기 위하여 각 측정소 간의 물질별로 통계분석을 수행하였고 그 결과를 표 1과 그림 S2에 나타내었다. 강서구의 경우, 두 지점에서 측정된 PM₁₀과 PM_2.5의 농도는 유의한 차이 (p-values>0.05)를 나타내지 않았지만, SO₂, O₃, NO₂는 측정지점 간에 유의한 농도 차이 (p-values<0.05)를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이와 반대로 금정구에서 측정된 결과에서는 PM₁₀과 PM_2.5 (p-values<0.05)는 유의한 차이를 나타냈지만, O₃와 NO₂의 경우에는 유의한 차이 (p-values>0.05)를 나타내지 않는 것으로 확인되었다. 그리고 기장군에 설치된 측정소에서는 NO₂ (p-values>0.05)를 제외한 모든 물질이 유의한 농도 차이 (p-values<0.05)를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과로 미루어볼 때, 동일한 구 안에서도 측정망의 위치에 따라 일부 구에서는 측정소 간에도 대기오염물질의 농도가 상당히 다르게 측정될 수 있음을 의미한다. 그리고 이는 앞으로 도시대기측정망을 설치하고 운영하고 그 측정값을 공포하고 정책에 반영하는 데 있어서 그 지역의 대표성을 확보하기 위해서는 측정망 위치를 보다 신중하게 선정해야 한다는 것을 의미한다.

Table 1.

The levels of air pollutant by measurement sites in areas where two urban air quality monitoring stations exist in the autonomous districts of Busan from 2015 to 2018.

4. 결 론

본 연구에서는 부산시의 대기오염물질 농도를 시간 및 공간 단위로 해석함으로 부산시 대기질의 실태를 파악하고, 향후 부산지역의 대기오염물질 관리 및 정책수립 등에 도움을 주고자 연구를 수행하였다. 이를 위하여 5가지 대표 대기오염물질의 연간, 월간, 자치구 간, 측정소 간 평균농도 및 오염물질 간의 상관관계 등을 회귀분석 등을 사용하여 평가하였다. 그 결과 부산시의 경우, 5가지 대표 대기오염물질 중 O₃을 제외한 모든 물질들이 2010년부터 2018년도까지 꾸준히 감소하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 월간 분석된 대기오염물질의 농도를 보면 우리나라는 4계절이 뚜렷하여 계절별로 오염물질의 농도 패턴이 확연히 구분되기 때문에 계절에 따른 대표 오염물질을 저감하고 관리하기 위한 계절별 맞춤형 전략이 절실할 것으로 판단된다. 그리고 부산지역의 경우 지역에 따른 오염물질의 분포도 확연히 다른 것을 볼 수 있었는데, 이에 따라 구별 또는 지역 간의 우선 순위 오염물질에 대한 차별화된 관리 방안이 강구되어야 정책의 실효성을 보다 극대화할 수 있을 것이다. 게다가 본 논문에서는 비록 제시하고 있지는 않지만 일변화, 시간 변화 및 용도구역 특성에 따른 분석 등에 대한 연구를 추가적으로 수행하면 대기오염물질의 관리를 보다 효율적이고 체계적으로 할 수 있을 것이다. 그리고 동일 구 안에 설치된 대기오염측정망의 농도값을 비교한 결과, 동일 구 안에서도 측정망 간의 농도값의 차이가 큰 것으로 나타났다. 따라서 향후 도시대기측정망 자료 등을 이용하여 연구 및 정책 등을 진행할 때는 사용하는 지점의 대표성 및 활용 조건 등에 따라 측정망을 적절하게 선정해야 할 것이다.

Acknowledgments

This work was supported by a Research Grant of Pu kyong National University (2019 year).

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