대기 초미세먼지 황산염 생성 시 pH에 따른 액상 반응의 기여도 연구: 2015년 서울 사례를 중심으로

1. 서 론

초미세먼지 (PM_2.5)는 입자의 직경이 2.5 µm 이하인 매우 작은 입자로 폐포까지 직접 침투하여 신경계를 마비시키거나 천식이나 폐질환의 유병률과 조기사망률을 증가시키는 등 인체 내에서 큰 피해를 입히는 것으로 보고되고 있고 (WHO, 2006), 대기 중에서 시정을 악화시키기도 한다. 일반적으로 초미세먼지는 크게 황산염과 질산염, 무기원소 등의 무기성분, 원소상 탄소 (Elemental carbon, EC)와 유기탄소 (Organic carbon, OC)로 구분되는 탄소성분, 그리고 수분으로 나눌 수 있다 (Seinfeld and Pankow, 2003).

황산염 (SO₄^2-)은 초미세먼지의 주요 구성 성분으로 아황산가스의 산화 반응을 통하여 생성되는 주요 2차 생성 물질로 (Xue et al., 2014) 대기 중에서 OH와의 기체상 반응과 안개나 구름 등 액적 (Droplet)에서 다양한 산화제와의 액상 반응을 통해 주로 생성된다고 알려져 있다 (Cheng et al., 2018; Harris et al., 2013; Alexander et al., 2012; Lee and Schwartz, 1983; Stockwell and Calvert, 1983).

하지만, 대기 중 황산염이 생성되는 기작은 산화제의 농도, 안개와 구름의 존재 여부, 액상 및 입자의 pH, 시간대 등에 의해 그 중요도가 달라진다 (Xue et al., 2016; Cao et al., 2013; Solmon et al., 2009; Rohrer and Berresheim, 2006; Graedel and Weschler, 1981). 최근 많은 연구에서는 상대적으로 높은 상대습도 (Relative humidity, RH)일 때, 초미세먼지의 구성 성분 중 이차 생성된 황산염의 비율이 높았다 (Lim et al., 2020; Liu et al., 2020; Wang et al., 2015; Wang et al., 2006). 특히, 박무나 안개 존재 시, 황산염, 질산염, 그리고 암모늄 이온과 같은 이차 생성 물질의 농도가 급격한 증가 (Liu et al., 2015)와 황산염 산화비 (Sulfate oxidation ratio, SOR)와 입자의 표면적 사이의 강한 상관성을 토대로 입자상 반응의 중요성을 밝힌 바 있다 (Liu et al., 2015; Zhang et al., 2012).

입자상 반응에서는 다양한 인자 중 기체상/입자상 비율에 영향을 주는 입자의 pH와 입자의 수분 함량 (Aerosol water contents, AWC)이 특히 중요한 인자 (Hodas et al., 2014; Yu and Hallar, 2014; Sun et al., 2013; Zhang et al., 2012; Yue et al., 2009)로 알려져 있다. Cheng et al. (2016)은 심한 안개가 발생했을 때, 입자 내 액상 반응 중에 입자에 의한 황산염 생성 기작이 황산염을 생성하는 주된 기작이라고 보고하였다. 하지만, 황산염 생성과 관련한 여러 연구에 따르면, 황산염의 생성은 이차 생성량, 기상 조건, 그리고 이온 및 기체상 물질의 배출량에 따라 달라진다 (Yu and Hallar, 2014; Duan et al., 2012; Huang et al., 2012; Zhang et al., 2012; Hsu et al., 2010; Yue et al., 2009; Okuda et al., 2004; Meskhidze et al., 2003). 예를 들어, 2013년 1월의 중국 베이징을 대상으로 한 연구 (Xue et al., 2016)에서는 시간대에 따라 황산염 생성 기작별 반응 속도가 다르다는 것과 주요 기작의 기여도가 다르다는 것을 밝혔다. 반면, 2013년 1월 중국 베이징에서 진행된 다른 연구 (Cheng et al., 2016)는 전구 물질의 농도와 입자의 수분 함량, 그리고 입자의 pH에 따라 황산염 주요 기작의 생성 속도와 기여도가 다름을 밝혔다. 이와 같이 황산염 생성은 다양한 조건에 따라 주요 생성 기작과 그 기여도가 달라질 수 있기 때문에 우리나라 상황에 맞는 연구가 필요하다. 특히, 아황산가스의 황산염으로 전환 시 주요 인자 및 입자상 반응 속도에 대한 다양한 방식의 연구가 진행되었지만, 여전히 대기화학 모델을 통한 입자상 반응의 중요도에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다 (Zhang et al., 2019; Alexander et al., 2009). 또한, 대기화학 모델을 통해 모사한 다양한 대기 조건에서의 황산염 농도는 전반적으로 낮게 모사되고 있어 (Wang et al., 2016) 이에 대한 정확한 연구가 필요하다.

우리나라의 경우, 대기 중 황산염을 생성하는 아황산가스의 농도는 최근 수십 년 동안 약 5 ppb 수준으로 낮은 농도를 유지하고 있으나 (Khan et al., 2017; Han and Kim, 2015; Ray and Kim, 2014; Kim and Yeo, 2013), 황산염의 농도는 2000년대에 들어서 별다른 감소 경향을 보이고 있지 않다 (Han and Kim, 2015). 특히, 2015년 서울의 아황산가스의 농도는 매우 낮은 값을 보임에도 불구하고, 고농도 황산염 사례가 종종 발생하였는데 (Kim et al., 2021), 아직 이에 대한 주요 생성기작에 대한 이해가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 2015년 서울에서 낮은 아황산가스 농도에도 불구하고, 고농도의 황산염이 발생한 사례에 대하여 생성 세부 원인을 규명하고자 하였다. 황산염의 전구물질인 아황산가스의 전년 대비 배출량은 증가하였지만, 연평균 황산염 농도는 감소하는 추세를 보인 2015년 서울에서 발생한 고농도 사례를 대상으로 아황산가스의 황산염으로 전환 시 영향을 미치는 주요 원인을 국립환경과학원 수도권 대기환경연구소와 인근 도시대기측정망 자료를 활용하여 화학 메커니즘 관점에서 파악하고자 하였다.

2. 연구 방법

2. 1 모사 대상 기간 및 측정자료

그림 1은 본 연구의 모식도를 나타낸 것이다. 먼저 측정값을 기반으로 열역학평형모델인 ISORROPIA II를 활용하여 입자의 수분함량과 pH를 계산하였다. 이 결과와 반응 물질의 농도를 활용하여 황산염의 생성 속도를 기체상, 액적에 의한 액상, 입자 내 액상 반응을 통해 나타내어 이때의 주요 생성 기작을 알아보고자 하였다. 이때 기체상 반응에서는 OH와 아황산가스의 산화 반응을, 액적에 의한 액상 반응은 NO₂, O₃, H₂O₂와의 산화 반응과 TMI 촉매 반응을, 그리고 입자 내 액상 반응 또한 액적에 의한 액상 반응과 동일하게 NO₂, O₃, H₂O₂와의 산화 반응과 TMI 촉매 반응을 모사하였다.

Fig. 1.

Schematic diagram of this study.

본 연구에서는 Kim et al. (2021)에 설명된 바와 같이 아황산가스와 황산염 농도, 그리고 상대습도의 특징을 고려하여 3월, 8월, 10월 내에서 3가지 사례를 선정하였다. 이때, 아황산가스의 농도는 수도권 대기환경연구소에서 가장 가까운 도시대기 측정망인 은평구 측정소 (37° 61′N, 126° 93′E)에서 측정한 자료를, 황산염 농도는 수도권 대기환경연구소 (37° 61′N, 126° 93′E)에서 측정한 자료를, 마지막으로 상대습도는 기상청 서울관측소 (37° 57′N, 126° 96′E)에서 측정한 기상청 내 기상정보서비스 자료를 활용하였다.

각 선정된 사례는 표 1과 같이 연무 또는 박무가 발생하였고, 황산염의 시간 평균 농도가 10 μg/m³ 이상이며 큰 상대습도의 변화율을 보인 연속 3일인 3월 20일부터 3월 22일, 8월 14일부터 8월 16일 그리고, 10월 21일부터 10월 23일을 각각 선정하였다. 표 1은 각 사례별 주요 전구물질의 농도 및 기상 조건을 나타낸 것이다.

Table 1.

Descriptions of sampling period and meteorological parameters.

표 2는 본 연구에서 사용한 측정값 정보와 측정 방법을 나타낸 것으로 2015년 3월, 8월 그리고 10월의 수도권 대기환경연구소 (37° 61′N, 126° 93′E)에서 측정한 시간별 PM_2.5 농도, PM_2.5 내의 원소 성분 그리고 이온 성분은 자료를 사용하였다. 이때, PM_2.5 질량 농도는 β-ray 흡수법, 이온 성분은 이온 크로마토그래피법, 중금속 성분은 X-ray법으로 1시간마다 측정하였다 (NIER, 2016). 시간별 기체상 물질의 농도는 수도권 대기환경연구소에서 가장 가까운 도시대기 측정망인 은평구 측정소 (37° 61′N, 126° 93′E)에서 생산한 자료를 활용하였으며 (NIER, 2015a, b, c), 온도 및 상대습도와 같은 기상 정보는 기상청 서울관측소 (37° 57′N, 126° 96′E)에서 측정한 정보를 활용하였다 (KMA, 2015).

Table 2.

Description of data sources and detection methods.

연구 기간 동안 측정값이 존재하지 않은 OH와 H₂O₂ 그리고, NH₃ 경우, 표 3과 같이 각각 선행 연구에 준하는 값을 사용하였다. 표 3에서 볼 수 있듯이 OH의 경우, Nault et al. (2018)에서 보고된 값을 사용하였고, H₂O₂의 경우, 2002년 서울에서 측정된 월간 평균 농도인 0.3 ppb (3월), 4.3 ppb (8월), 0.7 ppb (10월) 를 사용하였다 (Kim et al., 2006). NH₃의 경우, 2010년 9월부터 2011년 8월까지 서울 광진구에서 측정된 평균값인 10 ppb를 사용하였다 (Phan et al., 2013). 입자 내 액상 반응에 크게 영향을 미치는 입자의 수분 함량 및 입자의 pH도 일반적으로 측정이 어려워 대기 열역학평형모델인 ISORROPIA II를 활용하여 연구에 활용하였다 (Fountoukis and Nenes, 2007).

Table 3.

Concentrations of OH, H2O2, and NH3 assumed in the ISORROPIA II simulation.

2. 2 황산염 생성 주요 기작

대기 중 황산염은 주로 아황산가스의 산화 반응을 통해 생성된다. 이때, 반응이 일어나는 물질의 상에 따라 크게 기체상, 액상, 입자상 반응이 존재한다. 기체상 반응을 통해 생성되는 황산염은 주로 OH와 아황산가스의 산화 반응을 통해 생성되며 이는 다음 식 (1)과 같다 (Seinfeld and Pandis, 2016).

$\[ OH+{SO}_2+M\to {HO}_2+{SO}_4^{2-} \]$

(1)

이때, 반응 상수는 다음 식 (2)와 같이 계산 가능하다.

$\[ k\left(T\right)=\left\{\frac{k_0\left(T\right)\left[M\right]}{1+\frac{k_0\left(T\right)\left[M\right]}{k_{\mathrm{\infty }}\left(T\right)}}\right\}{0.6}^z \]$

(2)

여기에서 [M]은 N₂와 O₂의 농도를 나타내고, Z는 해당 고도에서의 온도와 압력을 고려하는 계수, k₀(T)와 k_∞(T)는 온도 T에서의 저압 및 고압 한계 반응 속도 상수이다. 이는 온도에 영향을 받고, 이는 다음 식 (3)과 같이 고려할 수 있다 (NASA, 2010).

$\[ \begin{array}{l}{k}_0\left(T\right)=k_0^{300}{\left(\frac{T}{300}\right)}^{-n}{k}_{\mathrm{\infty }}\left(T\right)=k_{\mathrm{\infty }}^{300}{\left(\frac{T}{300}\right)}^{-m}\\ Z=\left\{1+{\left[{\log }_{10}\left(\frac{k_0\left(T\right)\left[M\right]}{k_{\mathrm{\infty }}\left(T\right)}\right)\right]}^2\right\}\end{array} \]$

(3)

여기에서 $$ k_0^{300}$$, $$ k_{\infty }^{300}$$, n, 그리고 m은 상수로 $$ k_0^{300}$$=3.3×10^-31cm⁶molecule^-2 s^-1, n=4.3, $$ k_{\infty }^{300}$$=1.6×10^-12cm³molecule^-1s^-1, 그리고 m=0이다.

입자 표면에서의 반응을 통해 생성되는 황산염은 대기 중 아황산가스가 대기 중 입자와 충돌하여 생성되며 이는 식 (4)와 같다(Zheng et al., 2015).

$\[ {SO}_2+Aerosol\to {SO}_4^{\mathrm{2-}} \]$

(4)

액상 반응을 통해 생성되는 황산염은 대기 중에서 아황산가스가 수분을 만나 생성되며 다양한 반응이 존재한다 (Pandis and Seinfeld, 1989). 본 연구에서는 황산염 생성의 가장 주요한 반응으로 알려진 O₃, H₂O₂, NO₂, 그리고 TMI와의 산화 반응 (Seinfeld and Pandis, 2006)을 고려하였다. 이때 반응식은 식 (5)와 같으며, 반응 계수는 표 4에 제시하였다.

$\[ \begin{array}{l}S\left(IV\right)+O_3\to S{O}_4^{2-}+O_2\\ S\left(IV\right)+H_2{O}_2\to S{O}_4^{2-}+H_{2}O\\ S\left(IV\right)+0.5O_2\stackrel{{Fe}^{3+},{Mn}^{2+}}{⟶}S{O}_4^{2-}\\ S\left(IV\right)+{NO}_2\to S{O}_4^{2-}\end{array} \]$

(5)

Table 4.

Aqueous phase chemical mechanism, the related constants and coefficients in the droplet and aerosol.

황산염을 생성하는 반응 중 액상 반응은 대기 중 황산염 생성의 주요 기작 중 하나이다 (Seinfeld and Pandis, 2016). 이는 크게 액적의 수분에 의한 액상 반응 (Droplet aqueous phase reaction)인 “액적에 의한 액상 반응”과 입자의 표면에 존재하는 수분에 의한 액상 반응 (Aerosol aqueous phase reaction)인 “입자 내 액상 반응”으로 나눌 수 있으며 반응 매개체의 수분 함량에 크게 영향을 받는다 (Seinfeld and Pandis, 2016). 본 연구에서는 액적에 의한 액상 반응과 입자 내 액상 반응을 각각 구분하여 연구를 진행하였다.

액적에 의한 액상 반응은 액적의 수분에 의한 액상 반응으로 액적이 포함하고 있는 수분의 양인 액적의 수분 함량 (Liquid water contents, LWC, g/m³)에 의해 크게 영향을 받고 (Seinfeld and Pandis, 2016), 이는 액적의 종류에 의해 결정된다 (Seinfeld and Pandis, 2016). Liu et al. (2015)과 Quan et al. (2015)은 매우 미세한 물방울이 대기 중에 떠 있고 수평 시정이 1 km 미만인 안개나 동일 배경에 수평 시정이 1 km 이상인 박무가 존재할 때, 황산염의 생성 중요도가 높아진다고 보고하였다. 이를 토대로 본 연구는 박무 또는 안개가 존재하는 기간을 사례로 선정하였다. 이때, 액적의 수분 함량은 해당 대기 조건을 잘 모사하는 값을 선정하기 위하여 박무와 안개가 존재한 조건을 대상으로 진행된 선행 연구 (Xue et al., 2016)의 값인 0.01 g/m³을 적용하여 연구를 진행하였다. 일반적으로 액적에 의한 액상 반응에서의 물질의 농도는 기체상 농도와의 평형을 나타내는 헨리의 법칙에 의해 계산되나 헨리 상수가 10,000 M atm^-1 이하인 물질의 경우, 액상/기체상 분배 계수 (f_Droplet,A)를 통해 물질의 액상 농도를 식 (6)과 같이 계산할 수 있다 (Seinfeld and Pandis, 2016).

$\[ f_{Droplet,A}=\frac{C_{Droplet,aq}}{C_{Droplet,g}}={10}^{-6}{H}_{A}RT\cdot LWC \]$

(6)

여기에서 C_Droplet,aq는 액적에서 물질의 액상 질량 농도, C_Droplet,g은 액적에서 물질의 기체상 질량 농도, H_A는 헨리 상수 (M atm^-1), R은 이상 기체 상수, T는 온도 (K), 그리고 LWC은 액적의 수분 함량 (g/m³)이다. 액적에서의 액상/기체상 분배 계수 (f_Droplet,A)를 통해 SO₂, H₂O₂, NO₂ 등 액적에서의 물질의 액상 질량 농도를 계산하였다.

액상 반응과 같이 물질이 다른 상과의 반응하는 경우, 총 반응 속도는 반응의 화학 반응 속도뿐만 아니라 표면이나 매개체 간의 물질 전달에도 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 기체상과 액상 물질 간의 물질 전달을 고려하고자 하였고, 이를 표준 저항 모형 (Standard resistance model)을 통해 식 (7)과 같이 고려하였다 (Cheng et al., 2016).

$\[ \frac{1}{R_{H,aq}}=\frac{1}{R_{aq}}+\frac{1}{J_{aq,\mathrm{l}\mathrm{i}\mathrm{m}}} \]$

(7)

여기에서 R_H,aq는 황산염 생성 속도, R_aq는 액상 반응 생성 속도, 그리고 J_aq,lim은 한계 물질 전달 속도이다. 이 중, 액상 반응 생성 속도(R_aq)는 식 (8)과 같이 계산 가능하다(Seinfeld and Pandis, 2016).

$\[ R_{aq}=\left(k_0\left[S{O}_2\cdot H_{2}O\right]+k_1\left[HS{O}_3^{-}\right]+k_2\left[S{O}_3^{2-}\right]\right)\left[X\right] \]$

(8)

여기에서 X는 O₃ 또는 H₂O₂ 그리고 NO₂와 같은 산화제를 나타내며, [ ]는 각 물질의 액상 농도를 의미한다. 따라서 [SO₂•H₂O], [HSO₃^2-], [SO₃^2-]는 각 물질의 액상 농도이고, [X]는 산화제의 물질 농도이다. k₀, k₁, 그리고 k₂는 해당하는 이차 반응 속도 계수로 자세한 정보는 표 4에서 확인 가능하다. 한계 물질 전달 속도(J_aq,lim)는 식 (9)를 통해 계산 가능하다(Seinfeld and Pandis, 2016).

$\[ \begin{array}{l}{J}_{aq,\mathrm{l}\mathrm{i}\mathrm{m}}=\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}\left\{J_{aq}\left(S{O}_2\right),J_{aq}\left(X\right)\right\}\\ J_{aq}\left(X\right)=k_{MT}\left(X\right)\cdot p_{\mathrm{\infty }}\left(X\right)\cdot H_A\left(X\right)\end{array} \]$

(9)

여기에서 p_∞(X)는 산화제 X의 부분압 (atm), H_A(X)는 산화제 X의 헨리 상수 (M atm^-1), 그리고 k_MT(X)는 산화제 X의 물질 전달 속도 계수를 의미하며 물질 전달 속도 계수 (k_MT(X))는 식 (10)과 같이 계산 가능하다 (Seinfeld and Pandis, 2016).

$\[ k_{MT}\left(X\right)={\left[\frac{R_p^2}{3D_g}+\frac{4R_p}{3\alpha v}\right]}^{-1} \]$

(10)

여기에서 $$ \frac{R_p^2}{3D_g}$$는 연속 영역 저항 (Continuum regime resistance), 그리고 $$ \frac{4R_p}{3\alpha \upsilon }$$는 자유분자 영역 저항 (Free-molecular (or kinetic) regime resistence)을 의미한다. R_p는 반응하는 수분의 지름을 의미하며 본 연구에서는 액적의 크기로 15 μm을 적용하였다 (Cheng et al., 2016). D_g는 기체상 입자의 확산 계수이고, v는 X의 평균 분자 속도, α는 물방울 표면에서의 질량 수용 계수로 본 연구에서는 SO₂, O₃, H₂O₂, 그리고 NO₂에 대해 0.11, 0.23, 2.0×10^-3 (Seinfeld and Pandis, 2016), 그리고 2.0×10^-4 (Jacob, 2000)를 적용하였다.

입자 내 액상 반응은 입자의 표면에 존재하는 수분에 의한 액상 반응 (Aerosol aqueous phase reaction)을 의미하며 입자가 포함하고 있는 수분의 양인 AWC (μg/m³)에 의해 크게 영향을 받는다 (Seinfeld and Pandis, 2016). 이는 입자의 조성에 크게 영향을 받아 그 값의 변화가 크나 (Lim et al., 2020), 측정이 어려워 주로 열역학적 평형 모델을 통해 계산한다 (Fountoukis and Nenes, 2007). 본 연구에서는 대기 중 무기 입자의 구성 성분과 물리적 상태를 예측하는 열역학적 평형 모델인 ISORROPIA v2.1 (ISORROPIA II)를 사용하여 이를 알아보고자 하였다 (Cheng et al., 2016). 입자 내 액상 반응에서의 물질의 농도는 기체상 농도와의 평형을 나타내는 헨리의 법칙에 의해 계산되나 액적에 의한 액상 반응과 마찬가지로 헨리 상수가 10,000 M atm^-1 이하인 물질의 경우, 액상/기체상 분배 계수 (f_Aerosol,A)를 통해 물질의 액상 농도를 계산할 수 있고 (Seinfeld and Pandis, 2016) 이는 식 (11)과 같다

$\[ f_{Aerosol,A}=\frac{C_{Aerosol,aq}}{C_{Aerosol,g}}={10}^{-6}{H}_{A}RT\cdot AWC \]$

(11)

여기에서 C_Aerosol,aq는 입자에서의 물질의 액상 질량 농도, C_Aerosol,g는 입자에서의 물질의 기체상 질량 농도, H_A는 헨리 상수 (M atm^-1), R은 이상 기체 상수, T는 온도 (K), 그리고 AWC은 입자의 수분 함량 (μg/m³)을 나타낸다. 입자에서의 액상/기체상 분배 계수 (f_Aerosol,A)를 통해 SO₂, H₂O₂, NO₂ 등 입자에서의 물질의 액상 질량 농도를 계산하였다.

액상 반응과 같이 물질이 다른 상과의 반응하는 경우, 총 반응 속도는 반응의 화학 반응 속도뿐만 아니라 표면이나 매개체 간의 물질 전달에도 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 기체상과 액상 물질 간의 물질 전달을 고려하고자 하였고, 이는 앞선 액적에 의한 액상 반응의 식 (10)과 동일하게 적용 가능하다. 단, R_p의 경우, 입자 표면의 물방울 크기로 0.15 μm를 적용하였다 (Cheng et al., 2016).

3. 결과 및 고찰

3. 1 사례별 황산염 생성 속도 기여도 및 주요 기작

그림 2는 각 사례별 주요 전구물질 및 황산염의 농도와 상대습도를 상자 그림으로 나타낸 것이다. 먼저 아황산가스를 살펴보면, 사례 1의 농도가 전반적으로 높은데 비해 사례 2와 사례 3의 농도는 상대적으로 낮았다. 오존을 살펴보면, 사례 2의 농도가 전반적으로 가장 높았고, 사례 1, 사례 3 순으로 높았다. 다음으로 이산화질소의 경우, 사례 1의 농도가 전반적으로 가장 높았고, 사례 3, 사례 2 순으로 높았다. 다음으로 전이 금속 이온 (Transition metal ion, TMI)의 경우, 사례 1의 농도가 전반적으로 가장 높았고, 사례 3, 사례 2 순으로 높았다. 상대습도의 경우, 사례 2와 사례 3 두 경우에서 전반적으로 높았으나 그중, 사례 2가 가장 높았고, 사례 3, 사례 1 순으로 높았다. 마지막으로 황산염의 경우, 사례 3의 농도가 전반적으로 가장 높았고, 사례 2, 사례 1 순으로 높았다.

Fig. 2.

Box plot of the major species and RH for each cases.

각 사례의 대표적인 특징을 살펴보면 먼저, 사례 1은 아황산가스의 농도가 높으며 상대습도의 변화율이 크고, 황산염 농도가 높았다. 이에 비해 사례 2는 아황산가스 농도가 낮았지만 상대습도와 황산염 농도가 높은 사례를 보여준다. 마지막으로 사례 3은 아황산가스의 농도가 낮고, 상대습도가 보통 수준임에도 불구하고 연간 최고 농도의 황산염이 발생하였다.

그림 3은 시간에 따른 각 사례의 생성 기작별 황산염의 생성 속도, 생성 기작별 황산염 생성 속도의 기여도, 그리고 액상 반응 내 생성 기작별 황산염 생성 속도의 기여도를 나타낸 것이다. 먼저 아황산가스의 농도가 높으며 상대습도의 변화율이 크고, 황산염 농도가 높은 사례 1의 경우, 황산염을 생성하는 주된 반응은 액적에 의한 액상 반응으로 나타났다.

Fig. 3.

Time-series of sulfate production rate (a~c), contribution of the sulfate production rate (d~f ), and contribution of the aqueous phase sulfate production rate (g~i).

이 중 황산염을 생성하는 주요한 기작은 TMI에 의한 기작으로 전체 액상 반응의 90% 정도를 차지하였다. 이에 비해 아황산가스의 농도는 낮았으나, 상대습도와 황산염 농도가 높은 사례 2의 경우, 황산염을 생성하는 주된 반응은 액상 반응과 입자상 반응으로 나타났으나 이의 중요도는 시간에 따라 달랐다. 황산염을 생성하는 주요한 기작은 액상 반응 내에서는 H₂O₂에 의한 반응으로 액상 반응의 약 20~80%를 차지하였고, 입자상 반응 내에서는 TMI에 의한 반응으로 약 20~80%를 차지하였다. 마지막으로 아황산가스의 농도가 낮고 상대습도가 보통 수준임에도 불구하고 연간 최고 농도의 황산염이 발생한 사례 3을 살펴보면 황산염을 생성하는 주된 반응은 사례 2와 같이 입자상 반응과 액상 반응의 중요도가 시간에 따라 다르게 나타났다. 이때, 액상 및 입자상 내 황산염을 생성하는 주요 기작 또한 시간에 따라 그 변화를 보였으나 액상 반응 내에서 황산염을 생성하는 주된 기작은 H₂O₂에 의한 반응으로 약 20~80%를 차지하였고, 입자상 반응 내에서의 주된 기작은 TMI에 의한 반응으로 약 10~80%를 차지하였다.

그림 4는 각 사례의 평균 황산염 생성 속도를 생성 기작별로 나타낸 것이다. 먼저 사례 1을 살펴보면 전체 평균 황산염 생성 속도는 약 7.1 μg/m³/hr로 나타났다. 이때, 주로 황산염을 생성하는 반응은 액적에 의한 액상 반응으로 평균 생성 속도는 약 6.8 μg/m³/hr 수준으로 나타났다. 사례 2의 경우, 전체 평균 황산염 생성 속도는 약 5.3 μg/m³/hr으로 나타났다. 이때, 주로 황산염을 생성하는 반응은 입자 내 액상 반응으로 평균 생성 속도는 약 3.4 μg/m³/hr 수준이었다. 마지막으로 사례 3의 경우, 전체 평균 황산염 생성 속도는 약 7.9 μg/m³/hr로 나타났다. 이때, 주로 황산염을 생성하는 반응은 입자 내 액상 반응으로 평균 생성 속도는 약 4.6 μg/m³/hr 수준으로 나타났다. 이와 같이 액적에 의한 액상 반응 및 입자 내 액상 반응에 의한 평균 황산염 생성 속도는 사례별로 차이가 나타났다. 이는 액적에 의한 액상 반응의 경우, 사례별로 다른 전구물질의 농도와 액적의 pH의 영향으로 추정된다. 입자 내 액상 반응의 경우, 사례별로 다른 전구물질의 농도와 입자의 pH의 영향으로 추정된다.

Fig. 4.

The average sulfate production rate.

3. 2 pH에 따른 액적 및 입자 내 주요 반응

입자상 반응은 아황산가스가 입자 표면의 수분을 만나 발생하는 반응으로 입자의 수분 함량과 입자의 pH에 의해 크게 영향을 받는다 (Guo et al., 2016; Pathak et al., 2011; Eddingsaas et al., 2010; Surratt et al., 2010). 입자의 수분 함량은 입자의 질량에 크게 영향을 미치고 (Nguyen et al., 2016), 입자의 물리적 및 화학적 성질을 변화시킨다 (Tan et al., 2017). 또한, 대기 중에서 액상 반응이 일어날 수 있는 매개체를 제공함으로써 (Ervens et al., 2011; Seinfeld and Pandis, 2006; Pilinis et al., 1989) 황산염과 같은 이차 무기 물질의 생성을 촉진한다 (Khlystove et al., 2005). 입자의 pH는 입자의 수분 함량과 수용성 물질과 관련된 수소 이온의 액상 농도로 화학 반응 시 다양한 반응 조건을 제공한다 (Behera and Sharma, 2012). 이는 화학 반응의 기여도에 영향을 주고, 특히 pH에 의존적인 액상 반응에 크게 영향을 준다 (Behera and Sharma, 2012). 일반적으로 입자의 수분 함량은 액적의 수분 함량에 비해 1,000~100,000배 정도 작기 때문에 그 중요성이 상대적으로 낮다고 알려져있다 (Herrmann et al., 2015). 그러나 반응에 따른 반응 물질의 농도와 입자의 pH에 따라 그 중요도는 증가할 수 있다 (Cheng et al., 2016). 액상 반응 중 NO₂와 O₃에 의한 반응의 경우 매우 pH에 의존적인데 pH가 증가할수록 SO₂의 헨리 상수와 용해도를 증가시켜 SO₂를 입자의 수분으로 끌어당겨 높은 반응 속도를 유발한다 (Seinfeld and Pandis, 2016). H₂O₂와의 반응의 경우, pH에 따른 차이를 크게 보이지 않는데 이는 pH가 높아질수록 해당 반응의 반응 계수가 작아지기 때문이다 (Seinfeld and Pandis, 2016). 마지막으로 TMI와의 반응의 경우, pH에 매우 의존적인데 이는 입자 내의 용해되는 TMI가 Fe(OH)₃와 Mn(OH)₂의 침전 평형 조건에 영향을 받기 때문이다 (Cheng et al., 2016). 해당 반응은 OH의 농도의 영향을 받기 때문에 입자의 pH에 영향을 받게 된다. 이와 같이 입자상 반응에서 입자의 수분 함량과 입자의 pH는 황산염 생성 속도에 중요한 영향을 미친다. 중국 베이징에서 진행된 연구에서는 황산염 생성 기작 중 NO₂에 의한 황산염 생성 기작의 중요도가 높았는데 이는 상대적으로 입자의 pH와 NO₂의 농도가 높아질수록 그 중요도가 증가하였기 때문인 것으로 보고되었다 (Cheng et al., 2016). 또한 많은 연구에서는 입자의 pH 범위에 따라 다양한 생성 기작의 중요도가 달라질 수 있다고 밝혔다 (Liu et al., 2015). 따라서 본 연구에서는 보다 정확한 입자상 반응의 영향과 기여도를 알아보기 위하여 입자의 수분 함량과 입자의 pH를 계산하고자 하였다.

그림 5는 2015년 서울의 각 사례별 입자의 수분 함량과 입자의 pH를 상자 그림으로 나타낸 것이다. 그리고 표 5는 ISOROPPIA II를 통해 계산한 사례별 입자의 수분 함량과 pH의 평균값을 나타낸 것이다. 이를 살펴보면 입자의 수분 함량은 사례 1이 가장 낮고, 사례 2, 3으로 갈수록 높은 것을 알 수 있다. 입자의 pH의 경우, 사례 2에서 가장 낮고 그 다음으로 사례 3, 1 순으로 높아짐을 알 수 있다.

Fig. 5.

Box plot of the AWC and aerosol pH.

Table 5.

The average aerosol pH and AWC.

표 6은 각 사례와 2013년 중국 베이징에서의 황산염 생성 시 주요 물질의 평균값을 나타낸 것이다. 이를 살펴보면 사례 1, 2, 3의 SO₂ 및 NO₂의 농도가 2013년 중국 베이징의 농도보다 상대적으로 낮고, H₂O₂와 O₃, 그리고 Fe의 농도는 상대적으로 높은 것을 알 수 있다. 이를 통해 본 연구의 사례는 2013년 중국 베이징에서의 사례와는 다소 다른 대기 조건을 가지고 있음을 알 수 있다. 암모니아 농도의 경우, 사례 1, 2, 3은 2010년부터 2011년까지 서울에서 진행된 연구 (Phan et al., 2013) 결과를 바탕으로 10 ppb를 적용하였다. 중국 베이징에서 진행된 연구 (Cheng et al., 2016)의 경우, 선행 연구 (Meng et al., 2011)에서 밝힌 경험식을 통해 계산한 값을 적용하였다고 밝혔으나 정확한 값은 표시되어 있지 않았다. 이를 확인하기 위하여 해당 경험식으로 토대로 중국 베이징의 암모니아 농도를 추정한 결과, 23.07 ppb를 연구에 적용한 것으로 추정된다. 따라서 중국 베이징에서의 암모니아 농도보다 사례 1, 2, 3에서의 암모니아 농도가 상대적으로 낮음을 알 수 있고, 이로 인하여 사례 1, 2, 3의 입자의 pH가 중국 베이징 사례의 입자의 pH보다 상대적으로 낮은 것으로 판단된다.

Table 6.

The average concentration of the major species for the each cases and in Beijing in 2013.

그림 6은 각 사례와 베이징의 pH에 따른 액상 반응의 반응 속도와 입자 내 액상 반응 속도를 나타낸 것이다. 먼저 사례 1을 살펴보면 2015년 3월의 액상의 pH는 5.5로 보고된 바가 있고, 이때의 가장 주요한 황산염 생성 기작은 TMI에 의한 반응으로 약 10 μg/m³/hr 수준의 생성 속도였다. 해당 사례의 입자 내 액상 반응을 통한 주요 황산염 생성 기작을 살펴보기 위해 입자의 평균 pH를 살펴본 결과, 약 4.0으로 나타났고 이때의 가장 우세한 반응은 TMI에 의한 반응으로 약 0.01 μg/m³/hr 수준의 생성 속도를 나타냈다. 이는 중국 베이징에서 가장 우세한 반응인 NO₂에 의한 생성 속도보다 100배 정도 느리게 나타났는데 베이징보다 상대적으로 낮은 입자의 pH와 높은 TMI 농도의 영향으로 예상된다. 다음으로 사례 2를 살펴보면 2015년 8월의 액상의 pH는 4.4로 보고된 바가 있고, 이때 가장 주요한 황산염 생성 기작은 H₂O₂로 약 1 μg/m³/hr 수준의 생성 속도를 보였다. 사례 2에서 입자의 평균 pH는 3.1로 나타났다. 이때 가장 우세한 반응은 TMI에 의한 생성 반응으로 약 0.1 μg/m³/hr 수준의 생성 속도를 보였다. 이는 중국 베이징에서 가장 우세한 황산염 생성 기작인 NO₂에 의한 생성 속도보다 약 100배 정도 느린 것을 알 수 있다. 이는 중국 베이징과 달리 상대적으로 낮은 입자의 pH, 낮은 SO₂ 농도, 그리고 높은 H₂O₂ 농도의 영향으로 예상할 수 있다. 마지막으로 사례 3에서 2015년 10월의 액상의 pH는 5.5로 보고된 바가 있고 이때 H₂O₂에 의한 생성 기작이 약 10 μg/m³/hr 수준으로 비슷한 생성 속도를 보였다. 이때의 입자 내 액상 반응을 통한 주요 황산염 생성 기작을 살펴보기 위해 입자의 평균 pH를 살펴본 결과, 약 3.3으로 나타났고, 이때의 가장 우세한 황산염 생성 기작은 TMI에 의한 생성 기작으로 약 0.1 μg/m³/hr 수준으로 나타났다. 이는 중국 베이징에서 가장 우세한 황산염 생성 기작인 NO₂에 의한 생성 속도보다 약 100배 정도 느린 것을 알 수 있다. 이는 중국 베이징과 달리 상대적으로 낮은 입자의 pH, 낮은 SO₂ 농도, 그리고 높은 TMI 농도의 영향으로 예상할 수 있다.

Fig. 6.

The comparison of the aqueous phase sulfate production rate along the pH between this study and Beijing in 2013 (Cheng et al., 2016) (droplet: a~d, aerosol: e~h) (The blue grid in the droplet=from annual minimum to maximum value, The blue grid in the aerosol=from minimum to maximum value during the case, The dotted line=the average value).

이를 종합하여 보았을 때 사례 1, 2, 3과 중국 베이징의 공통적인 차이의 원인 중 하나는 입자의 pH로 나타났다. 이를 살펴보면 중국 베이징에서의 입자의 pH가 상대적으로 높은 것을 알 수 있는데 이는 해당 지역의 높은 NH₃의 농도와 높은 광물성 분진 배출량의 영향으로 추정된다 (Cheng et al., 2016). 중국 베이징이 위치한 중국 북부 지역은 다른 동아시아보다 높은 대기 중화 능력을 지녀 입자의 pH가 높은 것으로 추정되는데, 이는 이 지역의 높은 NH₃의 농도의 영향이다 (Cheng et al., 2016). 이는 위성 측정 자료와 배출 목록 (emission inverntries)을 활용한 선행 연구를 통해 (Boynard et al., 2014; Clarisse et al., 2009) 활발한 농업 활동의 영향으로 밝혀진 바 있다. 또한, PM_2.5 내 광물성 분진이 높은 질량 분율 (10~20%)을 차지하는 것이 이 지역의 특징인데 (Huang et al., 2014; Tian et al., 2014; Cao et al., 2012; Yang et al., 2011) 이 또한 높은 대기 중화 능력에 영향을 미치기 때문에 중국 베이징에서의 입자의 pH가 상대적으로 높은 것으로 추정된다.

4. 결 론

본 연구에서는 고농도 사례 시 발생한 황산염에 대한 원인을 규명하기 위하여 황산염 생성 과정을 반응이 일어나는 물질의 상에 따라 기체상 반응, 액적에 의한 액상 반응, 입자 표면에서의 반응으로 구분하여 이를 정량적으로 분석하였다. 이 과정은 전구 물질, 기상 조건, 그리고 입자의 수분 함량 및 pH 등의 변수에 의해 영향을 받기 때문에 본 연구는 2015년 서울에서 연무 또는 박무가 존재하고, 황산염의 시간 평균 농도가 10 μg/m³ 이상이며 상대습도의 변화율이 큰 조건을 충족하는 사례를 선정하여 해당 조건에서 황산염 생성 반응별 기여도와 황산염 생성 주요 기작을 파악하고자 하였다. 또한, 이를 중국 베이징에서 진행된 연구 (Cheng et al., 2016)와 비교하여 본 연구의 의의를 명확히 하고자 하였다. 그림 6은 본 연구의 사례들과 2013년 1월, 중국 베이징에서 진행된 연구 (Cheng et al., 2016)의 황산염 생성 기작의 생성 속도를 pH에 따른 액적 및 입자에 의한 반응으로 각각 나타낸 것이다. 이를 살펴보면 중국 베이징에서는 입자 내 액상 반응 중 황산염을 생성하는 가장 주요한 기작이 NO₂에 의한 기작이었던 반면, 우리나라에서는 TMI에 의한 촉매 기작이 가장 주요한 황산염 생성 기작임을 알 수 있었다. 이를 각 사례별로 자세히 살펴보면 사례 1의 경우, 주된 황산염 생성 반응은 액적에 의한 액상 반응이었고, 이때 가장 주요한 생성 기작은 TMI에 의한 촉매 반응이었다. 입자상 반응을 살펴보기 위해 입자의 pH를 계산한 결과, 입자의 평균 pH는 4.0으로 나타났다. 이때, 입자 내 액상 반응에서 주된 황산염 생성 반응은 약 0.01 μg/m³/hr의 반응 속도인 TMI에 의한 촉매 반응으로 중국 베이징의 주요 반응 기작인 NO₂와의 반응 기작과 비교하였을 때 약 100배 정도 낮았는데 이는 중국에 비해 상대적으로 낮은 입자의 pH, 높은 O₃ 농도, 낮은 NO₂ 농도에 의한 영향으로 추정된다. 사례 2의 경우, 주된 황산염 생성 반응은 시간에 따라 액적에 의한 액상 반응과 입자 내 액상 반응의 중요도가 다르게 나타났다. 각각을 살펴보면 액적에 의한 액상 반응의 경우, 황산염 주요 생성 반응은 H₂O₂에 의한 반응으로 나타났고, 이는 높은 H₂O₂ 농도의 영향으로 추정된다. 입자 내 액상 반응의 경우, 주요 인자인 입자의 pH는 평균적으로 3.1로 나타났고, 이때 입자 내 액상 반응에서 황산염을 생성하는 주요 반응은 약 0.1 μg/m³/hr의 반응 속도인 TMI에 의한 촉매 반응으로 나타났다. 이는 중국 베이징에서 가장 우세한 황산염 생성 반응인 NO₂에 의한 생성 속도와 비교하였을 때 약 100배 정도 느린 것을 알 수 있다. 이는 중국 베이징과 달리 상대적으로 낮은 입자의 pH, 낮은 SO₂ 농도, 그리고 높은 H₂O₂ 농도의 영향으로 추정된다. 마지막으로 사례 3의 경우, 주된 황산염 생성 반응은 액적에 의한 액상 반응과 입자 내 액상 반응의 중요도가 다르게 나타났다. 각각을 살펴보면 액적에 의한 액상 반응의 경우, 황산염 생성 주요 반응은 시간에 따라 다르게 나타났고 이는 각 시간별 전구 물질 농도의 차이 때문으로 추정된다. 입자 내 액상 반응의 경우, 주요 인자인 입자의 pH는 평균적으로 3.3으로 나타났고, 이때 입자 내 액상 반응에서 황산염을 생성하는 주요 반응은 약 0.1 μg/m³/hr의 생성 속도인 TMI에 의한 촉매 반응으로 나타났다. 이는 중국 베이징에서 가장 우세한 황산염 생성 반응인 NO₂에 의한 생성 속도와 비교하였을 때, 약 100배 정도 느린 것을 알 수 있는데 이는 중국 베이징과 달리 상대적으로 낮은 입자의 pH, 낮은 SO₂ 농도, 그리고 높은 TMI 농도의 영향으로 추정된다.

본 연구에서는 우리나라에서 고농도 사례 시 황산염 생성의 주요 기작에 대해 알아보고자 하였고, 액상 반응이 황산염을 생성하는 주요 반응임을 알 수 있었다. 또한, 기존 문헌에서 알려진 액적에 의한 반응뿐만 아니라 입자 내 액상 반응이 황산염 생성에 크게 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 입자 내 액상 반응에서는 입자의 수분 함량과 입자의 pH가 황산염 생성 기여도 및 기작에 매우 중요한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 그러나 대기 중 황산염은 기상 조건, 시간대 그리고 암모니아와 같은 주요 이온 및 기체상 물질의 배출량에 따라 그 생성 속도가 달라질 수 있어 이러한 조건에 따른 민감도 분석을 추가한 다양한 사례 연구가 필요하다.

Acknowledgments

이 논문은 2020년도 정부 (과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단-기후변화대응기술개발사업 (2019M1A2A2103953)과 국립환경과학원 (NIER-2021-03-02-013)의 지원을 받아 수행된 연구입니다.

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