한반도 인근의 미세먼지 시공간 농도 변화 연구

1. 서 론

최근 미세먼지와 초미세먼지에 대한 주의보 횟수가 증가하고 있다. 2019년 1월부터 6월까지 6개월 만에 서울지역에서 총 4회의 미세먼지 주의보, 14회의 초미세먼지 주의보와 2회의 초미세먼지 경보가 발령되었다 (AirKorea, 2019). 또한, 미세먼지와 질병발생률에 대한 각종 논문들이 발표됨에 따라 미세먼지 문제는 사회적으로 심도 있게 다루어야 하는 문제로 급부상하였다 (US EPA, 2019; Kim, 2017) 그로인해 미세먼지 관련 광학적 분석 (Yu et al., 2011), 이온 성분분석 (Lee et al., 2014) 등 다양한 접근 방법들을 통한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다.

본 연구에서는 국내에 축적된 미세먼지 데이터와 상층 (850 hPa) 기류 데이터를 정리·분석하였으며, 한반도 인근 미세먼지의 공간 및 시간별 농도 변화를 도출하였다.

2. 실험 방법

2. 2 대상지역 선정

2. 2. 1 대상지역

대상지역은 남한의 서해 (백령도), 내륙 (양천구, 용산구, 강동구), 동해 (강릉시, 울릉도) 총 6개 지역을 선정해 시간별 농도 변화를 추측하였다. 이는 기상학적으로 편서풍대에 위치한 한반도를 고려하여 선정하였다.

대상지역은 그림 1에 나타나있다.

Fig. 1.

Six locations in and near Korean Peninsula.

3. 결과 및 고찰

3. 1 요소별 상관분석

요소별 피어슨 상관분석을 진행한 결과는 표 1과 같이 나타났다. PM₁₀, PM_2.5와 가장 상관계수가 낮은 요소는 O₃로 각각 0.0582, 0.0072의 낮은 상관관계를 보였으며, SO₂와 NO₂는 각각 PM₁₀과의 상관계수 0.3028, 0.2212와 PM_2.5과의 상관계수 0.3970, 0.3554로 PM₁₀보다는 PM_2.5에 보다 관련이 있는 것으로 나타났다. 가장 높은 상관관계를 보인 요소는 CO로 PM₁₀, PM_2.5와의 상관계수를 각각 0.3510, 0.5421로 나타났다. CO의 대류권 내 체류시간은 65일로서 미세먼지와 같이 배출되는 배출원과 관련이 높은 것으로 판단된다. 대기오염물질의 체류시간은 표 2와 같다.

Table 1.

Regression coefficient of air pollutants.

Table 2.

Residence time of air pollutants (Seinfeld et al., 1998).

3. 2 다중회귀분석

1차 생성먼지와 2차 생성먼지의 입경에 따른 분류는 명확치 않아 미세먼지 측정자료를 PMC (PM₁₀~PM_2.5로 정의함)와 PM₁₀ 그리고 PM_2.5 세 그룹으로 나누어 식 (1)과 같이 Geometric식을 가정하여 가스농도에 의한 영향을 분석하였다. 각 인자의 단위는 µg/m³이다.

$\[ \mathrm{C}=\mathrm{a}{\left(\mathrm{S}{\mathrm{O}}_2\right)}^{\mathrm{b}}{\left(\mathrm{N}{\mathrm{O}}_2\right)}^{\mathrm{c}} \]$

식 (1)

식 (1)의 C는 각각 PMC와 PM₁₀, PM_2.5의 농도를 나타낸다. 분석자료와 결과는 표 3에 나타나 있다.

Table 3.

Coefficients in eq (1).

PMC와 PM₁₀, PM_2.5의 회귀분석은 각각 117307, 186182, 181463의 관측수를 통해 분석이 이루어졌으며, 결정계수 (R-square) 값은 각각 0.0453, 0.1299, 0.1599로 SO₂와 NO₂만으로 미세먼지 값을 예측하기에는 무리가 있어 보인다. 하지만 PMC에서 PM₁₀, PM_2.5로 갈수록 결정계수의 값이 0.0846, 0.03 증가하여 2.5 µm 이하 입경일 때 SO₂와 NO₂ Data를 통한 분석에 더 적합하다는 점을 알 수 있다. 회귀분석식의 SO₂, NO₂ 계수는 PMC일 때 0.2701, 0.0082, PM₁₀일 때 0.3214, 0.0592, PM_2.5일 때 0.3244, 0.1068로 PMC일 때보다 PM_2.5일 때 각각 0.0543, 0.0986 상승하여 SO₂와 NO₂의 기여도가 PM_2.5일 때 더 높다는 점을 알 수 있다. 이는 선행연구 (Yao, 2002) 결과와도 일치한다.

3. 3 지역별 평균 그래프

3. 3. 1 연평균 농도 분석

그림 2는 2001년부터 2018년까지 6개 지역의 년 평균 PM₁₀ 농도 변화를 연도별 기상 조건의 영향을 줄이기 위하여 이동평균 (3년 기준) 분석방법을 사용해 나타낸 것이다. PM₁₀은 울릉도를 제외한 모든 지역이 2001 이후 전체적으로 감소하는 모습을 보이다가 2011년, 2012년 이후 다시 소폭 증가한 것으로 나타났다. 2018년 용산구 (54.42 µg/m³)를 제외한 모든 지역이 국내 미세먼지 환경기준인 50 µg/m³를 만족하고 있지만 6개 지역 모두 WHO에서 권고한 Air quality guideline (AQG)의 기준 (20 µg/m³)을 초과하고 있다.

Fig. 2.

Moving average (3 years) PM10 concentration at 6 locations.

그림 3은 2015년부터 2018년까지 6개 지역의 년 평균 PM_2.5 농도 변화를 나타낸 것이다. 백령도의 경우 2015년 이후 농도가 감소하는 경향을 띄었으며, 용산구의 경우 2015년 이후 농도가 증가하는 경향을 띄었다. 하지만 PM_2.5의 년 평균 데이터는 2015년부터 측정을 시작하여 아직 많은 데이터가 축적되지 않아 특별한 경향성을 보기는 어렵다. 6개 지역 모두 2018년 강화된 국내기준인 15 µg/m³를 만족하지 못하였다.

Fig. 3.

Annual average PM2.5 concentration at 6 locations.

3. 3. 2 월평균 농도 분석

그림 4는 1월부터 12월까지 6개 지역의 월 평균 PM₁₀과 PM_2.5의 농도 변화를 나타낸다.

Fig. 4.

Monthly variation of PM10 and PM2.5 at 6 locations.

월별 PM₁₀의 증감변화는 6개 지역 모두 봄 (3~4월)에 가장 높고 서서히 감소하여 여름 (7~8월)에 가장 낮은 농도를 띄며 다시 증가하는 경향을 띤다.

월평균 PM_2.5의 경우 PM₁₀과 비슷한 경향을 띠는데 경향성이 더 뚜렷하다. 울릉도 (4월)을 제외한 모든 지역이 3월에 최고농도를 띄고 점점 감소하여 6개 지역 모두 8월에 최저농도를 기록하였다.

3. 3. 3 시간평균 농도 분석

그림 5는 00시부터 23시까지 6개 지역의 시간 평균 PM₁₀과 PM_2.5의 농도 변화를 나타낸다.

Fig. 5.

Hourly variation of PM10 and PM2.5 at 6 locations.

시간별 PM₁₀의 변동은 도시 4개 지역의 농도가 06시 이후로 11시 경까지 계속해서 증가하고 있고, 백령도와 울릉도의 시간별 변화가 도시 4개 지역과 상이한 결과를 보여주고 있어 주간 경제활동이 PM₁₀의 농도 증가에 기여하고 있다고 판단된다.

시간별 PM_2.5의 변동은 지역별로 모두 다르게 나타나 특별한 경향성을 보이지 않았다. 그림 5에서 PM_2.5는 PM₁₀에 비해 경제활동에 의한 변화가 작은 것을 알 수 있어 경제활동 이외의 다양한 변수에 의해 영향받는 것으로 판단된다.

3. 3. 4 서해안, 동해안 지역 시간평균 농도 분석

6개 지역 시간평균 농도 분석 결과 시간변화에 따른 PM_2.5 농도의 특별한 경향성을 찾지 못하여 더 자세한 분석을 위해 서해안 6개 지역과 동해안 6개 지역을 선정하여 분석하였으며, 선정된 지역은 그림 6에 나타냈다.

Fig. 6.

Twelve locations at West Coast & East Coast.

그림 7은 서해안 지역의 PM₁₀과 PM_2.5 시간평균 농도를 나타낸다.

Fig. 7.

Hourly variation of PM10 and PM2.5 at 6 locations West Coast.

서해안지역은 PM_2.5뿐만 아니라 PM₁₀의 농도변화에 있어서도 지역별로 다른 추이를 보이고 있다. 타 지역과 공통적인 부분은 PM₁₀과 PM_2.5의 농도가 주간 경제활동이 활발할 시간인 09~12시경에 높은 농도를 띈다는 점이다. 군산의 경우 새벽 2시에 가장 높은 PM₁₀ 농도를 기록하고 있으며 목포의 경우는 16시경 가장 높은 PM₁₀ 농도를 나타내며 이에 대한 추가적인 연구가 필요한 것으로 판단된다. PM_2.5의 경우 서산에서 15시경 가장 낮은 16.05 µg/m³을 기록하고 이후 농도가 증가하는 특이한 양상을 띤다. 목포의 경우 10시에 최저 농도를 기록한 뒤 18시에 최고 농도를 나타내 타 지역과 상이한 시간별 농도변화를 보여준다. 백령도의 경우 시간에 따른 PM_2.5의 농도변화가 크지 않은 것으로 나타났다.

그림 8은 동해안 지역의 PM₁₀과 PM_2.5 시간평균 농도를 나타낸다. 동해안의 6개 지역은 서해안과 달리 지역별 특성이 크지 않고 비슷한 경향성을 띈다. 동해안 지역 시간평균 PM₁₀ 농도는 서울지역의 특성과 비슷하게 10~11시경 높은 농도를 기록하고 있다. 특이한 점은 강릉과 동해에서 02시경 가장 고농도의 PM_2.5를 기록하고 있는 점이다. PM_2.5의 경우도 PM₁₀의 추세와 유사한 경향을 보여 다른 변수의 영향을 적게 받은 것으로 판단된다.

Fig. 8.

Hourly variation of PM10 and PM2.5 at 6 locations East Coast.

서해안 지역과 동해안 지역의 시간평균 농도 분석 결과 동해안 지역은 PM₁₀와 PM_2.5이 지역별 특성이 강하지 않았던 반면 서해안은 지역별로 다양한 경향을 띄어 외부에서의 유입 등 다양한 변수의 영향을 받는 것으로 판단된다.

3. 4 풍향에 따른 미세먼지 농도

850 hPa 고도에서 측정한 풍향 데이터를 분석에 이용하기 위해 백령도 지역은 백령도 측정소, 양천구, 용산구, 강동구 지역은 오산시 측정소, 강릉시, 울릉도 지역은 강릉시 측정소 데이터를 이용하였다. 그림 9는 세 측정소에서 측정한 850 hPa의 바람장미를 나타낸다.

Fig. 9.

Upper air (850 hPa) wind rose at 3 locations.

850 hPa 고도에서 측정한 풍향 데이터를 NW, SW, NE, SE 4 방향으로 분류하여 PM₁₀, PM_2.5 평균농도를 계산하여 표 4에 나타냈다. PM₁₀과 PM_2.5 모두 서풍계열일 때의 농도가 동풍계열일 때의 농도보다 높은 것으로 나타났다. PM_2.5의 경우 NW와 SW의 서풍계열일 때 NE와 SE의 동풍계열일 때보다 23.1~42.39%의 농도 증가를 보여주고 있다. 특히 백령도의 경우 차이가 23.1%로 울릉도의 42.39% 차이를 고려하면 중국과 북한 그리고 우리나라에서 고르게 영향을 받았다고 추측할 수 있다.

Table 4.

Fine particle concentrations at different wind directions at 850 hPa.

4. 결 론

본 연구는 프로그래밍 언어인 Python을 이용하여 2001년부터 2018년까지 공개된 국내 미세먼지 농도와 고층기상 (850 hPa) 자료를 이용하여 각 요소별 상관계수 분석, 회귀직선식을 통한 다중회귀분석, 지역별 년, 월, 시간 평균 추세 분석과 850 hPa 풍향에 따른 농도분석을 수행하였다.

피어슨 상관계수 분석결과 미세먼지와 가장 높은 상관관계를 보인 요소는 CO였으며, 그 뒤로 SO₂와 NO₂가 상관관계가 많은 것으로 나타났다. SO₂와 NO₂를 변수로 한 다중회귀 분석결과 또한 R-square와 각각의 coefficient가 (PM₁₀~PM_2.5), PM₁₀, PM_2.5순으로 높게 나타나 SO₂와 NO₂가 PM_2.5 생성에 관여도가 높은 것으로 판단된다. NO₂, SO₂와 같이 2차 생성먼지 생성에 관여하는 오염물질로 알려져 있는 NH₃의 농도가 공개된다면 더 심도 깊은 연구가 이루어질 수 있을 것이라 판단된다.

한반도를 동서로 가로지르는 6개 지역을 선정하여 시간별 공간별 분석결과 PM₁₀의 경우 2001년 이래로 꾸준히 감소하다가 2011~2012년 이후 다시 증가하는 추세를 보였다. PM_2.5는 데이터 축적이 2015년부터 이뤄져 경향성을 보기에 데이터 축적이 부족한 상황이다. 다만 6개 지역 모두 국내 PM_2.5 기준인 15 µg/m³을 초과하여 PM_2.5 저감이 필요한 것으로 판단된다. 월별 농도 분석 결과 봄 (3~4월)에 미세먼지 농도가 가장 높고, 여름 (6~8월)에 미세먼지 농도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 시간별 농도 분석 결과 PM₁₀는 대조군 (백령도, 울릉도)에 비해 4개 지역의 농도가 경향성을 띄며 주간 경제활동과 관련 있는 결과를 나타냈다. PM_2.5는 특별한 경향성을 띄지 않고 저마다 다른 결과를 나타내었다. 추가적으로 동해안과 서해안 지역을 분석한 결과 동해안 지역은 지역에 상관없이 유사한 공간적 특성을 나타냈으며, 서해안지역은 지역별로 다양한 특성을 띄어 다양한 변수의 영향을 받는 것으로 나타났으며 향후 이에 대한 정밀한 연구가 필요한 것으로 판단된다.

고층기상 (850 hPa) 풍향에 따른 미세먼지 농도 분석 결과 동풍계열일 때보다 서풍계열일 때 미세먼지 농도가 23.1~42.39% 가량 높게 나타났다. 하지만 동풍계열 일 때의 풍속이 서풍계열일 때보다 낮은 것으로 나타났으며, 고층기상 데이터의 측정이 6시간 또는 12시간 주기로 이루어져 데이터의 수가 많지 않기 때문에 섣불리 결론내리기엔 추후 연구를 통한 세부적인 분석이 필요해 보인다.

본 연구의 결과는 기존의 연구결과들과 유사한 패턴을 보이나, 기존의 연구들과 차이점을 보이기 위해서 더 많은 정보의 공개와 다양한 시각으로 더 많은 변수들을 분석한다면 추후의 연구를 통해 미세먼지 관리방안에 대한 경제적 가치를 창출 할 수 있을 것으로 판단된다.

Acknowledgments

본 연구는 평택시의 “평택시 환경보전계획 수립 연구용역”의 연구비 지원으로 수행되었습니다 (과제번호: 20180610518-00). 이에 감사드립니다.

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