기후변화 감시를 위한 국내 온실가스 연구 성과 및 미래

1. 서 론

근대 산업화 이후 인류가 배출한 온실가스는 최근의 지구 온난화를 유발한 주요 원인으로 밝혀졌다 (IPCC, 2023). IPCC 6차 평가보고서는 최근 10년 평균 (2011∼2020) 전 지구 온도가 산업화 이전 (1850∼1900) 대비 1.09°C [0.95°C∼1.20°C] 상승했으며, 탄소 배출량이 매우 적은 시나리오에서도 1.5°C에 도달할 가능성이 높다고 밝혔다 (IPCC, 2023). 국립기상과학원이 2018년에 발간한 한반도 100년의 기후변화 보고서에 따르면, 최근 30년 우리나라의 연평균 기온은 20세기 초 (1912~1941)보다 1.4°C 상승한 것으로 나타났다. 지구온난화로 유발되는 기후변화는 인류문명은 물론 지구 생태계에 큰 위협으로 다가왔다. 여름 북극해빙이나 호주 대보초 등은 이미 붕괴가 시작되었으며, 동아시아 대부분 지역은 지구온난화에 따른 극한 기상 현상의 발생 빈도 증가로 인해 많은 피해가 발생하고 있다 (IPCC, 2023). 또한 우리나라에서도 더 강한 극한 기후 현상이 발생할 수 있음을 확인하였고 (Kim et al., 2023b), 유역별 극한 강수량도 증가하는 것으로 분석되었다 (Kim et al., 2023c).

온실가스 증가에 따른 한반도의 기후변화는 우리 사회 전반에 다양한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 홍수 관리 측면에서 미래 최대 유입량에 대한 고려가 필요하고 (Kim et al., 2018a), 댐의 재평가 및 설계 시 미래 기후변화를 반영하기 위한 적정하고 합리적인 기준 마련이 필요할 것이라고 분석되었다 (Kim et al., 2024c). 산림생태계와 관련하여 공간적으로 수종별 분포 적합지의 변화가 클 것으로 연구되었고 (Kim et al., 2023a), 우리나라 수산업은 기후변화에 대한 취약성이 매우 높은 것으로 분석되었다 (Kim et al., 2024a; Han et al., 2023). 또한 한반도의 기후변화는 스키 관광이나 해양 관광에도 영향을 미치는 것으로 나타났고, 기후변화에 맞는 관광 정책이 필요한 것으로 연구되었다 (Kim et al., 2024b; Kim et al., 2023d). 그 외에도 기후변화가 시중은행들과 손해보험회사들의 경영 성과 건전성에 미치는 영향 (Kim, 2024), 보건과 건강 관련 분야의 영향 (Shin et al., 2023; Oh et al., 2023; Lee et al, 2012), 도시열환경 (Kang et al., 2018), 항공기 운영환경 (Park et al., 2024)에 어떠한 변화를 주는지 등 다양한 연구가 있었다.

이와 같이 기후변화는 우리 사회의 모든 분야에 지대한 영향을 줄 것으로 예상되고, 많은 자원의 투입과 시간이 요구되므로 시행착오 없는 국가정책과 민간기업의 사업전략 수립이 필요하다. 이를 위해서는 기후변화의 근본적 원인인 대기 중 온실가스의 정교한 감시가 요구된다. 대기 중 온실가스 농도는 산업화에 의한 기후변화의 정도를 산정하는 과학적 지표로서 매우 중요한 의미를 갖는다. 특히 기후 시나리오 산정에 활용되는 Shared Socioeconomic Pathways (SSP)의 온실가스 농도 변화 경로와 실제 대기의 관측 농도 차이를 지속적으로 비교 분석하고 적절한 조치를 취함으로써 기후변화에 효과적으로 대응할 수 있다. 즉 기후위기는 온실가스 관측을 통해서 관리가 가능하다 (Weiss et al., 2021).

1958년 세계 최초로 Keeling 박사 연구팀이 하와이 마우나로아 (Mauna Loa; MLO)에서 온실가스 관측을 시작한 이래 전 세계적으로 다양한 네트워크에서 대기 중 온실가스를 관측하고 있다. 우리나라는 1990년대에 대기 중 온실가스 관측을 시작하였다. 이후 정부 연구기관과 학계, 지자체 등을 중심으로 관측소가 확대되면서 매우 조밀한 관측망이 조성되었고, 다양한 온실가스 관측망 확대가 추진되고 있다. 이러한 관측값은 지리적, 기상적, 환경적 요인의 영향을 받게 되므로, 관측 신뢰성과 비교 가능성 확보를 위해 동일한 기준이 적용되어야 한다. 이렇게 관측된 온실가스 농도의 지역별 차이는 대기 수송과정과 육상-대기-해양 간의 교환 작용과 결합하여 온실가스의 배출원 및 흡수원을 추정하는 데 중요한 정보로 이용될 수 있다 (Hall et al., 2021). 따라서 온실가스 관측을 효과적으로 활용하기 위해서는 온실가스 관측 방법, 자료처리 과정 및 분석에 대한 이해가 필요하고, 이와 관련한 연구 성과 리뷰는 향후 관련된 정책 방향 설정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

우리나라의 온실가스 관측망은 지속적으로 확대되고 있으나 아직까지 온실가스 감축을 위한 자료로서는 그 활용도가 낮다. 온실가스 감축은 2006년 제정된 IPCC 가이드라인에 따른 상향식 기반의 배출량 인벤토리를 기반으로 한다. 배출량 인벤토리는 산업과 에너지 부문의 이산화탄소 (CO₂) 배출량 산정이 비교적 정확하고, 행정구역별로 구분 가능하다는 장점이 있다 (Lee et al., 2008). 그러나 토지와 산림변화, 해양, 식생 등에서의 배출 및 흡수량을 정확하게 산정하기 어렵고, 그 불확도도 높은 실정이다 (Feng et al., 2022). 이러한 인벤토리 배출량의 한계를 개선하기 위해 기상모델을 활용하여 관측된 온실가스 농도의 변화로부터 배출/흡수량을 역으로 추적하는 하향식 배출량 산정 혹은 역모델링 방법이 대두되었다 (WMO, 2019a). 역모델링 방법에서 대기의 흐름은 포괄적이므로 아무리 작은 배출원도 누락되지 않는다는 장점이 있다. 또한 실시간 관측자료를 이용하므로, 시간 지연 없이 배출량을 업데이트할 수 있고, 모델의 상세한 격자단위로 산출된다. 하향식 배출량은 기존의 인벤토리를 작성하는 상향식 배출량과는 독립된 정보이므로, 두 가지 정보를 상호보완적으로 활용하면 우리가 원하는 배출량 정보를 얻는데 유리하다 (WMO, 2019a). 국내 온실가스 관측망이 지속적으로 증가할 것으로 예상되는 상황에서 온실가스 관측을 직접적으로 기후변화 감시에 활용할 수 있는 역모델링 연구 성과를 정리하고 국가적 활용방안을 모색해 보는 것은 매우 의미있는 작업일 것이다.

온실가스의 발생 기원 추적은 역모델링 방법 외에도 추적자 비율이 많이 활용되고 있다. 추적자 비율은 온실가스와 함께 배출되는 미량기체의 상대적 비율을 이용하여 온실가스의 증가 원인이 화석연료에 의한 것인지 자연적 발생/흡수원의 변화 때문인지 등을 구별할 수 있다. 예를 들어 전 지구 메탄 (CH₄) 농도의 증가세가 2000년대에 들어서면서 둔화되었다가, 2000년대 중반부터 다시 가속화되는 경향을 보였다. CH₄에 포함된 탄소안정동위원소 비율 (δ¹³C-CH₄) 분석을 통해 이러한 증가세의 주요한 원인 중 하나로 미생물의 호흡에 의한 영향을 제시할 수 있었다 (WMO, 2019b). 화석연료와 자연적 발생을 구분하기 위하여 안정동위원소비, 화석연료별 발생원 구분을 위해 아산화질소 (N₂O) 비, 화석연료의 연소특성에 따른 발생원 구분을 위해 일산화탄소 (CO) 비 등 다양한 추적자 비율이 활용되고 있다 (WMO, 2022). 우리나라는 공장과 농축산, 주거 지역 등이 근거리에 복잡하게 섞여 있기 때문에 추적자 비율을 이용하여 발생원별 기여도를 분석하는 것은 온실가스 농도 증가의 원인 분석에 매우 중요할 것이다. 따라서 추적자 비율 관련 연구 성과를 정리함으로써 국내 관측망 구축 시, 미량기체 관측에 대한 의사결정에 도움을 주고자 한다.

본 논문은 산업화 이후 기후변화의 주요 원인인 대기 중 온실가스의 관측 방법과 이러한 관측자료를 활용한 국내 연구 성과를 정리했다. 이를 통해 온실가스 관측 연구가 미래의 기후변화 대응에 좀 더 효과적으로 활용될 수 있는 방안을 모색하는 계기를 마련했다. 2장에는 다양한 기기를 활용한 온실가스 관측 방법과 국내 관측망을 소개하고, 온실가스 농도의 정확도 확보를 위한 품질검사와 배경농도 산정 관련 연구를 3장에 포함했다. 4장에는 우리나라의 주요 온실가스 농도의 변화 특성과 장기 경향성 관련 연구 결과를 소개하고, 온실가스 증가의 원인을 파악하기 위한 역모델링 방법과 추적자 비율 연구를 5장에 정리했다. 6장에는 국내의 온실가스 관측 및 감시의 연구성과가 국제적인 온실가스 및 기후변화 연구와 어떻게 연계되고 있는지 알아보았다. 마지막으로 7장에는 지금까지의 국내 온실가스 연구 성과를 정리하고 향후 국내 온실가스 관측의 지속적 발전과 효과적 기후변화 대응을 위한 제언을 담았다.

2. 국내 온실가스 관측망 및 관측방법

2. 1 현장관측

2. 1. 1 플라스크 관측

플라스크 관측은 정해진 위치에서 대기 시료를 대기압 수준으로 채취하여 실험실의 관측장비로 분석하여 온실가스 자료를 수집하는 방식이다. 미국해양대기청 (National Oceanic and Atmospheric Adminis-tration; NOAA)은 1990년부터 한국 서해안지역의 태안 파도리 (Tae-Ahn Peninsula; 이하 태안), 2013년부터 안면도 (Anmyeondo; 이하 안면도)에서 최소 일주일 1회 플라스크 샘플링 자료를 수집하여 분석하고 품질관리된 CO₂, CH₄, CO, H2 자료를 공표하고 있다 (https://gml.noaa.gov/ccgg/flask.html, https://gml.noaa.gov/hats/flask/flasks.html, last access Feb. 15, 2025; Pétron et al., 2024; Dlugokencky et al., 2009, 1994; Conway, 1994). 1990년 8월부터 기상청 국립기상과학원은 한국의 남단 제주도 고산 (Gosan, 이하 고산)에서 플라스크로 샘플링하고 CO₂를 분석 및 수집하기 시작하였다 (Cho et al., 1995). 플라스크는 1회 채취시 2개씩 동시에 수행하여 자료의 신뢰도 검증을 한다. 시간 해상도가 연속자료에 비해 낮지만 NOAA의 경우 한국의 태안과 안면도를 포함한 50여개의 플라스크 사이트 자료 수집을 수 십년간 지원하고 있으며 위도별 모든 자료들을 통합하여 전 지구 온실가스 배경농도의 장기 변동성 추세를 산출하고 있다 (https://gml.noaa.gov/ccgg/flask.html; Dlugokencky et al., 2009, 1994; Conway, 1994).

2. 1. 2. 연속관측 및 관측망

대기 중 온실가스 연속관측 기술의 발전에 따라 국내에서도 지상 연속관측이 활발하게 시작되었다. CO₂는 분광학방법인 비분산적외선 (Non-Dispersive Infrared; NDIR) 방법, CH₄, N₂O, 할로겐 화합물은 크로마토그램 (Gas Chromatography; GC)과 다양한 검출기 (전자포획검출기, Electron Capture Detector; ECD, 불꽃이온화검출기, Flame Ionization Detector; FID, 질량분석기, Mass Spectroscopy; MS 등)를 기반으로 연속관측이 시작되었다. 우리나라는 안면도에서 1999년 NDIR 방법으로 연속관측을 개시하였다. 이후 NDIR 방법의 비선형성 및 수분파장과의 중복 등 단점을 극복하고자 고분해능의 레이저 분광학방법이 개발되기 시작하였다. 대표적으로 현재 CO₂, CH₄, N₂O 관측에 많이 사용되는 레이저 기반의 장비는 Picarro 공동감쇠분광기 (Cavity Ring-Down Spectroscopy; CRDS), Los Gatos Research (LGR)의 공진출력분광기 (Off-Axis Integrated Cavity Output Spec-troscopy; OA-ICOS), LI-COR의 미량가스분석기 (Trace Gas Analyzer)가 있다. 다만 할로겐 화합물 (4.4절 참고)은 대기 중에 미량 (part per trillion; ppt, 1조분의 1)으로 존재하기에 검출한계를 극복하고자 저온농축기를 부착한 GC와 검출기로 연속관측을 수행하고 있다 (Miller et al., 2008).

연속관측기술의 발전과 더불어 국내에서도 다양한 지상 연속관측망들이 형성되고 있다. 그림 1과 표 1에 현재 국내에서 운영되고 있는 온실가스 농도 지상 연속관측망과 각 지점별 관측항목 등을 표기하였다 (연보/논문의 형식으로 지속적인 자료가 공표되고 있는 관측지점). 초기에는 지역적인 오염의 영향이 적은 지역을 선정함으로써 넓은 지역의 온실가스 특성을 파악하기 위한 노력을 기울였다. 국립기상과학원에서 운영하는 안면도, 고산, 울릉도 지구대기감시소는 WMO (World Meteorological Organization)/GAW (Global Atmospheric Watch)에 지역배경농도관측소로 등록되어 온실가스 세계자료센터 (World Data Centre for Greenhouse Gases; WDCGG)에 연속자료를 제공하고 있다. 2014년부터 독도 관측소를 추가하여 연속관측을 수행하고 있고 매년 지구대기감시보고서에 관측자료를 공표하고 있다 (NIMS, 2024). 국립환경과학원은 강원도 고성에서 한반도 동부지역 배경농도 관측을 수행하고 있으며 매년 연보를 통해 자료값을 공표한다 (NIER, 2024a). 경북대에서 운영하고 있는 고산 관측소는 2003년 2월부터 CO₂ 연속관측을 시작하였고 (An, 2004) 2012년부터 레이저기반의 방법으로 장기적인 CO₂, CH₄ 온실가스와 탄소 안정 동위원소비율도 함께 관측하고 있다 (Geum et al., 2024). 또한, Medusa GC-MS로 2007년부터 약 50가지 할로겐 화합물을 정밀하게 연속적으로 관측하고 있다 (Kim et al., 2010; Park et al., 2018; Li et al., 2011).

Fig. 1.

The in-situ greenhouse gases monitoring sites currently reported in (a) South Korea and the sites located in (b) Seoul, marked with red stars.

Table 1.

The list of in-situ greenhouse gases monitoring sites in South Korea by operation institution, location, observation elements and affiliated standard.

광범위한 지역을 포함하는 배경관측소 이외 국지적인 온실가스 관측도 활발하게 진행되고 있다. 국립기상과학원은 서울시 롯데월드타워 (Lotte World Tower, 555 m), 보성 타워 (Boseong Tall Tower, 300 m)에서 온실가스 관측을 시작하였다 (Jeong et al., 2025, in revision). 서울시 보건환경연구원은 서울의 남산타워 (Namsan Tower), 올림픽 공원 (Olympic Park), 관악산 (Gwanak Mountain) 3개 도심지역을 관측하고 있다 (SIHE, 2022). 경기도 보건환경연구원은 김포 (Gimpo), 평택 (Pyeongtaek) 2개소 (GIHE, 2024), 제주도 보건환경연구원은 연동 (Yeondong)에 1개소를 설치하여 온실가스 연속관측을 수행하고 있다 (Lee et al., 2017, 2016). 2024년부터 충남보건환경연구원은 산업, 도시, 농촌별로 7곳 (보령 (Boryeong), 서산 (Seosan), 당진 (Dangjin), 천안 (Cheonan), 아산 (Asan), 논산 (Nonsan), 홍성 (Hongseong)에 온실가스 관측망을 추가 설치하여 운영을 시작하였다 (CIHE, 2024). 서울대학교도 현재 서울의 남산타워 (SIHE와 같은 지점, 높은 흡입구 사용), 용산구에 위치한 용산빌딩 (Yongsan Building), 서울대학교 캠퍼스에 저비용 센서 기반의 Seoul National University CO₂ measurement (SNUCO2M) 관측망을 구축하여 CO₂의 연속관측을 수행하고 있다 (Park et al., 2021a, 2021b).

지상 관측뿐 아니라 이동 관측 플랫폼 (항공, 선박, 차량 등)을 통한 온실가스 관측도 활발하게 수행되고 있다. 특히, 최근 수 십년간 다양한 항공관측용 장비 개발을 통해 항공 연속관측이 가능해졌다 (Li et al., 2019; Machida et al., 2002). 국내에서는 주로 레이저 기반의 분광학 장비들을 사용했다. 2017년 국립기상과학원은 기상항공기 (Beechcraft King Air 350HW, 이하 나라호)를 도입하였으며 Picarro CRDS-2401m을 설치하여 평균 1회/월의 정규적인 임무를 통해 대기 상층의 장기간 온실가스 관측자료 (CO₂, CH₄)를 수집하고 있다 (Li et al., 2022, 2020, 2019). 환경부도 한서대학교 비행기를 임대하여 대기질 분석을 위한 온실가스 관측을 수행하였고 주로 LGR-ICOS를 사용하였다 (Crawford et al., 2021). 항공기를 이용한 국내 온실가스 관측 연구는 주로 CO₂와 CH₄에 집중되었고, 기타 할로겐 화합물 온실가스에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다.

선박 온실가스 관측은 유럽, 호주와 일본 등에서 활발하게 수행되고 있으며 국가 온실가스 인벤토리 검증 프로젝트에 장기 선박 관측자료를 활용하고 있다 (Bukosa et al., 2019; Helfter et al., 2019; Hoshina et al., 2018). 국내의 경우 표층해수 중 CO₂ 농도의 관측은 90년대부터 활발하게 진행되어 왔지만 (Kim et al., 2022; Kim and Yu, 2021) 대기중 온실가스 관측 연구는 미흡하다. 2014년 기상청은 기상1호를 도입하여 해상기상관측을 수행하였고 봄철 서해상 (35~38°N, 124°E 구간)에서 대기 오염물질뿐 아니라 온실가스 연속관측을 수행하고 있다 (Li et al., 2024). 서해상의 온실가스 분포 분석을 통해 국내 온실가스 변동에 대한 국내외 영향을 지상 관측보다 좀 더 명확하게 구분할 수 있다. 그러나 선박에서의 온실가스 관측자료의 처리는 지상보다 복잡하다. 특히 풍향/풍속에 따른 관측 선박의 배기가스 유입, 피항이나 묘박시의 자료 품질 검증 등에 대한 전체적인 분석이 필요하다 (Li et al., 2024).

국내에서 차량을 이용한 관측은 최근에 활성화되고 있다. 서울대학교에서 2021년부터 차량관측 플랫폼을 구축하여 수도권의 페기물과 에너지 부분의 주요 온실가스 배출원을 탐지하였고, 당진 등 산단 지역과 서울 등 도심 대기질 관측 캠페인을 수행하였다 (Park, 2023; Sim et al., 2020).

2. 2 지상 및 위성 원격관측

원격관측은 전 지구적인 실시간 온실가스 관측을 비용 효율적으로 할 수 있으며, 기후변화 대응 및 배출 감축 정책 수립에 필수적이다 (Bassous et al., 2024). 최근 지상, 위성, 저비용 (Low-Cost; LC) 센서, 인공지능 기반 기술 등이 발전하면서 더욱 정밀하고 신뢰할 수 있는 원격관측이 가능해지고 있다. 또한 원격관측은 표준화된 지역별 맞춤형 감축 전략과 국가 정책에 활용될 수 있는 가능성을 보여주었다 (Choi and Kim, 2017).

원격관측 방법은 크게 지상 기반 푸리에 변환 분광기 (Fourier Transform Spectrometers; FTS)를 사용하여 대기 중 태양광 적외 흡수 스펙트럼을 측정하는 지상 원격관측 (Ground-based remote sensing) 방법과 위성 기반의 태양광 지표 산란·반사 스펙트럼을 측정하는 위성 원격관측 (Satellite-based remote sensing) 방법이 있다. 지상 원격관측은 지면에 도달하는 태양광을 지상에서 관측하고, 위성 원격관측은 지면에서 반사되는 태양광을 대기 상층의 위성에서 관측하므로 두 방법은 광 경로가 다르다. 또한 위성은 탑재하는 기기의 크기 등의 한계에 의해 관측 해상도가 낮다. 이러한 차이에 의해 지상 원격관측자료는 상대적으로 위성에 비하여 높은 해상도와 고정밀 관측이 가능하고, 위성 원격관측자료를 교정하는 데 활용된다 (Laughner et al., 2024; Brault, 1985). 그러나 위성원격관측은 지구 전역의 온실가스를 측정할 수 있다는 장점이 있어 상호 보완적이다.

두 방법 모두 표면 기압과 대기 수분량에 영향을 받지 않는 온실가스 건조 공기 평균 몰분율 (Column-averaged dry air mole fraction of GHG) 농도를 산출한다. 대표적 분석 요소인 대기 중 CO₂의 건조 공기 평균 몰분율 농도 산출 방법을 식 (1)에 보였다. 대기 중 총 온실가스 기둥 농도 (Total Column CO₂; VC_CO2)를 산소의 총 기둥 농도 (Total Column O₂; VC_O2)로 나누고, 건조 공기의 산소 몰분율 (Dry air Mole Fraction of O₂; DMF_O2)을 곱하면 CO₂의 건조 공기 평균 몰분율 농도인 XC_O2를 산출할 수 있다 (Toon et al., 2016).

$\[ XC{O}_2=\frac{V{C}_{C{O}_2}}{V{C}_{O_2}}\times DM{F}_{O_2} \]$

(1)

국내에서 상시 운영되는 지상 원격관측의 위치와 특성을 표 2에 정리하였다. 국내 지상 원격관측 방법은 Total Carbon Column Observing Network (TCCON) 및 Collaborative Carbon Column Observing Network (COCCON) 규정에 따라 수행되며 (Oh et al., 2018; Wunch et al., 2015), TCCON과 COCCON에 대한 자세한 내용은 6.3절을 참고하기 바란다. 최근에는 지상 원격관측자료로부터 온실가스농도의 연직 분포 (Vertical Profile)를 산출하기 위한 연구가 추진되었다 (Kim et al., 2024d, 2024e). 그 결과 산출된 온실가스 농도 프로파일은 복원과정 (retrieval)에 입력되는 선험값에 매우 민감한 것으로 밝혀졌다. 원격측정 장비의 광 정렬 기술 개발을 통해 FTS 장비의 일관성 및 정밀성 기준을 확보하였으며, TCCON 기준 이상의 정확도 (99%)를 확보하였다 (Oh et al., 2018).

Table 2.

Ground-based remote sensing networks operating in Korea.

위성 원격관측 관련하여 아직까지 국내 기관이 운영하는 온실가스 위성은 없으며, 현재 한반도 지역의 온실가스 위성 원격관측은 국외 기관에 의존하고 있다. 표 3에는 국내에서 주로 활용하고 있는 국외 온실가스 인공위성자료의 특성을 보였다. 온실가스 인공위성자료는 전 지구적으로 온실가스 감축이 기후변화 완화에 얼마나 효과적인지를 평가하는 데 중요한 정보로 사용되고 있다 (Kim et al., 2013).

Table 3.

Characteristics of satellite-based greenhouse gas observing systems mainly utilized on the Korean Peninsula.

최근 저비용 (Low-Cost; LC) 고성능 센서 및 인공지능 분석 기술을 활용한 원격관측 기술이 강화되고 있다 (Ihsane et al., 2024). 이를 이용하여 기존 원격관측 기술의 최대 단점인 공간적 제한과 높은 제작·운영·유지보수 비용을 개선할 수 있을 것으로 기대하고 있다 (Kim et al., 2021a). Oh et al. (2022)은 그래핀 기반 광전 센서로 대기 중 온실가스 건조 공기 평균 몰분율 농도를 산출하는 “초소형, 저비용, 고정밀 온실가스 원격 감지기”를 개발하였다 (그림 2). 기존의 화학적 또는 분광학적 감지 방법과 차별화된 방식으로 대기 전층에 대한 온실가스 농도 측정이 가능한 저비용·고정밀 관측망을 구축·운영할 수 있을 것으로 기대된다 (Oh et al., 2022).

Fig. 2.

3D Remote Sensing Network for Greenhouse Gas (GHG) using New Sensor Technology.

3. 온실가스 자료처리

3. 2. 배경농도산출

온실가스 배경농도는 관측지점 주변의 인위적 및 자연적 배출과 소멸의 국지적 영향을 최소화하고, 균질하게 혼합된 대기 상태에서 측정된 농도를 의미한다 (Thoning et al., 1989). 그림 3은 안면도에서 관측된 CO₂의 시간 평균과 배경농도를 보여준다. 배경농도가 올바르게 산정되지 않고 관측지점 주변의 영향이 포함될 경우 지역 규모의 대표성을 확보하기 어려울 뿐 아니라, 장기 변동성에 대한 오해를 초래하여 정책 결정의 객관적 근거 마련에 제약을 가할 수 있다.

Fig. 3.

Hourly averaged CO2 mole fraction measured at Anmyeondo (blue dots), primarily selected background data (orange dots), and the final background concentration after secondary filtering (red solid line).

온실가스 중 CO₂, CH₄, N₂O의 경우 배경자료 선별과정과 추가적인 필터링 과정을 거쳐 배경농도를 산출한다. 배경자료 선별 방법은 각 관측소의 지리적, 기상학적 특성을 고려하여 다양하게 개발되었다. 대표적인 선별방법으로 지시자 활용법, 기상자료 활용법, 통계기법이 있다 (Chambers et al., 2016; Fang et al., 2015; Bacastow et al., 1985; Lowe et al., 1979). 국내에서는 주로 기상자료 활용법과 통계기법을 사용하며 국립기상과학원과 국립환경과학원은 시간 표준편차와 연속값 차이를 이용하여 배경자료를 선별한다 (NIER, 2024a; NIMS, 2021). 특히 국립기상과학원은 CO₂, CH₄의 경우 장기 지속되는 고농도 사례를 제거하기 위해 30일 이동 중앙값과의 차이를 추가적으로 사용한다 (Lee et al., 2023; Seo et al., 2021). 한편 풍향, 풍속과 같은 기상자료와 통계기법을 함께 사용하여 고산에서 관측한 온실기체 자료를 선별한 연구결과도 있다 (Ju et al., 2007).

북반구에서는 2~3개월 이내에 대기가 균일하게 혼합된다 (Czeplak and Junge, 1975). 따라서 배경농도를 산출할 때 이러한 대기 혼합 특성을 반영하기 위해 1차적으로 선별된 배경자료에서 2~3개월보다 짧은 시간 규모의 변동성을 제거하는 추가적인 필터링 과정을 거친다. 이를 위해 국립기상과학원과 국립환경과학원은 고속 푸리에 변환 (Fast Fourier Transform; FFT)을 이용한다. 구체적으로는 선별된 자료의 일 평균 시계열 자료를 FFT를 통해 주파수 영역으로 변환한 후 저역통과필터를 사용하여 단주기 성분을 제거한다. 이후 역 FFT를 이용하여 시간 영역으로 되돌려 최종적으로 배경농도를 산출한다 (Thoning et al., 1989).

할로겐 화합물 온실가스의 배경농도는 AGAGE 네트워크에서 활용하고 있는 통계적인 방법을 이용하여 산출한다 (O’Doherty et al., 2001). 이 통계 방법은 배경대기 농도가 정규분포를 이룬다는 가정하에 120일씩 관측자료의 정규분포에서 3.0σ 이상 벗어나는 값들을 반복적으로 제거하여 배경농도를 산출한다. 현재 할로겐 화합물의 배경농도는 모두 이 방법으로 동일하게 산출하고, 고산뿐 아니라 전 세계적인 온실가스의 일관된 동향을 파악한다 (Prinn et al., 2018).

4. 국내 온실가스 관측결과 및 장기 변동성

5. 온실가스 기원추적 연구

5. 1 추적자 비율

온실가스의 지역별/부문별 배출원과 흡수원을 구분하기 위해 다양한 추적자 비율을 사용한다. CO-CO₂-CH₄-C₂H₆는 동일한 연소 배출원을 가지고 있지만 CH₄는 토양미생물에 의해서도 배출이 되는 특성을 보인다. 따라서 이러한 추적자들의 비율을 적절하게 활용하면 손쉽게 발생원을 파악할 수 있다. 화석연료의 연소 효율을 파악하기 위해 CO/CO₂ 추적자 비율을 활용한다. 한반도에서 지상뿐 아니라 항공기 및 선박에서 관측한 CO/CO₂의 비율은 발생원이 한국인지 혹은 중국인지에 따라서 큰 차이가 났다 (Li et al., 2020). 서울을 포함한 우리나라에서 기원한 대기 중 CO/CO₂의 비율은 약 0.1% (CO[ppm]/CO₂[ppm]×100)이고 중국, 특히 산업활동이 활발한 산둥반도에서 기원한 대기 중 CO/CO₂의 비율은 2% 이상 높은 수준을 나타냈다 (Li et al., 2024, 2020; Halliday et al., 2019). 우리나라에서 관측하는 CO/CO₂ 비율은 지역적인 오염원을 구분하는 중요한 추적자이지만, 개발도상국에서 꾸준히 연소 효율을 개선하고 있기에 추적자 비율의 연간 변동성을 꾸준히 모니터링할 필요가 있다.

인위적인 활동이 활발한 지역에서 토양미생물에 의한 영향이 크게 증가하면 CH₄/CO 비율도 같이 증가하기 때문에 이 비율을 이용하면 농업과 연소배출을 구분할 수 있다 (표 4, Li et al., 2022, 2020). 토양미생물의 활동은 토양온도에 민감하기 때문에 뚜렷한 지역적/계절적 특징을 보인다. 전라도 지역은 여름철에 CH₄/CO가 높은 비율 (~1[ppb/ppb])을 유지하지만 겨울철은 주로 미생물에 의한 배출의 영향이 낮아지고 화석연료에 의한 배출이 높아지게 되므로 ~0.5 수준으로 낮아진다 (Li et al., 2020). CH₄와 C₂H₆의 비율도 미생물과 화석연료에 의한 영향을 구분하는 좋은 추적자이다 (표 4). 국립환경과학원과 NASA가 공동으로 추진한 관측캠페인인 Korea and United State - Air Quality (KORUS-AQ) 기간에 관측한 두 물질의 비율은 관측된 공기의 기원에 따라 큰 차이를 보였다 (Li et al., 2022).

Table 4.

Linear regression slope of CH4/C2H6 and CH4/CO observed in previous studies at different regions and periods.

또 다른 강력한 추적자 비율은 온실가스 탄소동위원소 비율인 δ¹³C-CO₂, δ¹⁴C-CO₂, δ¹³C-CH₄가 있다. 탄소동위원소 비율은 아래 수식과 같이 표현한다.

$\[ \mathrm{\delta }=\left({\mathrm{R}}_{\mathrm{s}\mathrm{a}\mathrm{m}\mathrm{p}\mathrm{l}\mathrm{e}\mathrm{ }}/{\mathrm{R}}_{\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{f}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{n}\mathrm{c}\mathrm{e}}-1\right)\times 1000\left({\mathrm{\%}}_0\right) \]$

(2)

식 (2)에서 동위원소 비율을 뜻하는 R=[heavy isotope]/[light isotope]이며 (예, ¹³C/¹²C; ¹⁴C/¹²C), R_sample은 대기 샘플의 동위원소 비율을, R_reference는 현재 전 세계적으로 사용하고 있는 국제원자력기구 (International Atomic Energy Agency; IAEA)의 Vienna Peeded belemnite (VPDB) 규격 표준 동위원소 비율을 뜻한다. CO₂의 농도는 꾸준히 증가하지만, δ¹³C-CO₂ 비율은 지속적으로 감소하고 있다. 산업혁명 이전 대기 중 동위원소 비율은 약 -6.5‰였지만 2006년에는 약 -8‰, 2015년에는 약 -8.4‰ 수준이다. 식물은 대기에 비해 적은 ¹³C를 함유하고 있으며 동위원소 비율이 약 -28‰이다 (Vaughn et al., 2004). 따라서 식물이 주 재료인 화석연료는 대기보다 낮은 ¹³C를 함유하므로 화석연료를 사용하게 되면 δ¹³C-CO₂는 감소한다. 표 5에 배출원에 따른 동위원소 비율을 제시하였으며 사전 연구에서는 CO₂와 안정동위원소 비율을 이용하여 (킬링곡선) 농도 증가에 대한 배출원별 기여도를 산정했다 (Geum et al., 2024; Lee et al., 2023; Kenea et al., 2021; Ciais et al., 1995). Kim et al. (2015)는 태안의 안정동위원소 비율을 분석하여 깨끗한 해양과 인위적 오염원이 많은 아시아대륙 기원의 공기에서 뚜렷한 차이를 발견했다. 한편, 화석연료에서는 ¹⁴C가 배출되지 않기에 대기 중 δ¹⁴C-CO₂을 측정하면 화석연료의 배출량을 산정할 수 있다. 안면도와 태안에서는 안정동위원소 (¹³C)와 방사성동위원소 (¹⁴C) 모두 관측하고 있으며 δ¹⁴C-CO₂를 이용하여 화석연료의 배출량을 산정한 바 있다 (Lee et al., 2020b; Turnbull et al., 2009).

Table 5.

The ranges of CO2 stable carbon isotope ratio (δ13C-CO2) by emission source and biosphere and ocean sink (Graven et al., 2020).

CH₄ 배출원의 종류에 따라 탄소 안정동위원소가 풍부해지거나 고갈되는 현상을 이용하면 CH₄의 배출원을 구분할 수 있다 (표 6). 예를 들면 고온에서 형성된 CH₄에는 무거운 동위원소 (¹³C)가 풍부해지는 반면, 생물기원에서는 무거운 동위원소가 고갈된다. 서로 다른 광합성 경로로 인해 C3과 C4 식물은 매우 다른 유기탄소 동위원소 특성을 가지며, 이런 식물들이 연소되면서 방출되는 CH₄는 서로 다른 동위원소 비율 특성을 가진다. 또한 식물을 소화하는 반추동물도 섭취하는 식물의 종류에 따라 다른 범위의 CH₄ 동위원소 특성을 보인다. 천연가스 산업에서도 CH₄의 누출이 크지만 배출원 (생체 생성 또는 열 생성)의 형성온도에 따라 다양한 동위원소 특성을 가진 CH₄를 생산한다. 안면도와 (플라스크자료) 고산 (연속자료)에서 관측한 δ¹³C-CH₄의 분석을 통해 우리나라의 CH₄ 기원 특성을 분석한 결과, 겨울철에는 주로 화석연료에 의해 발생하지만, 여름철에는 토양미생물과 화석연료의 영향을 모두 받고, 특히 토양미생물의 영향이 절반 이상 (45~79%)인 것으로 나타났다 (Geum et al., 2024; Lee et al., 2023). 동위원소 비율은 부문별 배출원을 정확하게 추적하고 정량화할 수 있는 강력한 추적자이지만 관측이 어렵기 때문에 아직까지 국내에서의 연구는 미흡한 실정이다.

Table 6.

The ranges of CH4 stable carbon isotope ratio (δ13C-CH4) by emission sources (WMO, 2019b).

6. 국제 온실가스 관측망에서의 국내 역할

6. 1 GAW

WMO는 1989년 GAW 프로그램을 출범시켜, 대기 중 온실가스를 비롯한 주요 기후변화 유발 물질을 정량적으로 감시하는 전 지구적 관측체계를 구축하였다. GAW 프로그램의 온실가스 관측망은 현재 지구급 관측소 36개소, 지역급 관측소 157개소 기여관측소 18개소 등 총 265개의 관측소로 구성되어 있으며, 이를 통해 대기 중 온실가스 농도 변화를 지속적으로 감시하고 있다 (https://gawsis.meteoswissch/GAW-SIS). 우리나라에서는 기상청이 1992년부터 GAW 프로그램에 참여하고 있으며, 현재 안면도 (1998년 등록), 고산 (1990년 등록), 울릉도 (2023년 등록)가 GAW 지역급 관측소로 등록되어 있다 (NIMS, 2024). 그림 4에 GAW 등록 관측소를 보였다.

Fig. 4.

Global network of the World Meteorological Organization’s Global Atmosphere Watch (WMO/GAW) program, based on data from GAWSIS (https://gawsis.meteoswiss.ch/GAWSIS//index.html#/search/station, accessed on Mar 6, 2025). The network consists of Global stations (●), Contributing networks (▲), Regional stations (■), and Other elements (◆), which collectively support the monitoring of atmospheric composition and long-term changes in greenhouse gases.

GAW 프로그램은 전 지구적 온실가스 관측의 정확성과 일관성을 유지하기 위해 엄격한 품질보증 체계를 운영하고 있다. 관측자료의 국제적 비교 가능성과 일관성을 확보하기 위해, GAW 프로그램은 과학자문그룹 (Scientific Advisory Group; SAG), 중앙교정실험실 (Central Calibration Laboratory; CCL), 세계/지역표준센터 (World Calibration Centre; WCC/Regional Calibration Centre; RCC), 품질보증/과학활동센터 (Quality Assurance/Science Activity Centre; QA/SAC), 세계자료센터 (World Data Centre; WDC) 등의 주요기구로 이루어진 품질 보증 체계를 갖추고 있다 (WMO, 2023a, 2023b). CCL은 WMO 온실가스 관측 표준을 유지·관리하는 기관으로서, 현재 NOAA/GML이 그 역할을 수행하고 있으며, 정기적으로 순차순환비교실험 (Round-robin intercomparison)을 주관하며 관측자료의 소급성과 호환성을 평가하고 있다 (WMO, 2024c). WCC/RCC는 CCL에 의해 유지되는 관측 표준에 따른 관측자료의 품질 보증 책임을 갖고 있는 실험실로 관측소의 관측 품질 검증을 위한 적합성평가 (Audit)와 비교실험을 수행하며, 관측 기술을 지원한다. 네트워크 내 관측소들은 주기적인 적합성 평가를 통해 관측환경을 점검하고, 관측자료의 품질과 소급성을 검증받도록 권고된다. 각 관측소들은 관측자료를 WDC에 매년 제출하여야 하며, 전 세계 관측소에서 생성된 자료는 WDC가 통합 관리한다. 자료의 흐름을 그림 5에 보였다.

Fig. 5.

Elements of Quality Assurance system, QA activities and workflow in GAW (Reconstructed based on WMO, 2017).

국립기상과학원은 WMO와 국제원자력기구 (IAEA)가 공동으로 주최하는 국제 순차순환비교실험에 2002년부터 참여하고 있다. CO₂의 경우, 5차 비교실험 결과 0.005~0.543 ppm의 차이값으로 호환성 범위를 벗어났으나, 실험 결과를 기반으로 검교정 방법을 개선하고, 관측 기술 향상 등을 통해 2014년부터 0.03~0.04 ppm의 차이값으로 호환성 범위 내의 매우 안정된 분석 결과를 보였다 (https://gml.noaa.gov/ccgg/wmorr/wmorr_results.php; https://gml.noaa.gov/ccgg/wmorr/wmorr_results.php; last access Feb 27, 2025). 또한, WMO/GAW 지역급 관측소로 지정되어 있는 안면도는 2014년, 2017년, 2022년 총 세 차례, 고산은 2017년, 2022년 두 차례의 적합성 평가 (Audit)를 통해 관측환경과 자료 품질을 검증받았다 (WMO, 2023a, 2023b; Zellweger, 2017a, 2017b, 2014). 안면도, 고산, 울릉도를 포함한 GAW 관측소에서 수집된 온실가스 관측자료는 WDC에 제출되고, 동아시아 및 전 지구에서의 온실가스 농도 변화에 대한 정량적 분석에 활용된다. GAW 프로그램을 통해 수집된 자료는 WMO가 매년 발간하는 온실가스 연보 (Greenhouse gas bulletin)의 기초정보로 활용되고, IPCC 평가보고서의 대기 중 온실가스의 시계열 변화를 분석하는데 이용된다. 이 결과들은 각국 정부 및 국제기구의 기후 정책 수립을 위한 근거 자료로 활용된다. 따라서 지속적인 고품질의 온실가스 관측과 국제적 자료 공유는 전 지구적 기후변화 연구 및 정책적 대응에 있어 매우 중요한 의미를 갖는다.

한편, 국립기상과학원은 GAW 네트워크 내에서 품질관리 및 역량개발 측면에서 중요한 역할을 수행하고 있다. 국립기상과학원은 2012년 GAW 품질관리체계의 중앙기구 중 하나인 육불화황 세계표준센터 (WCC-SF₆)를 유치하여 운영하고 있으며, 전 세계 SF₆ 관측소를 대상으로 비교실험을 주관하여 육불화황 관측자료의 소급성을 평가하고 비교가능성을 강화하였다 (Lee et al., 2021a; WCC-SF₆, 2017). 또한, 관측소의 적합성평가를 통해 관측환경을 점검하고, 관측기술을 지원함으로써 전 지구적 SF₆ 감시 체계를 주도하고 있다 (WCC-SF₆, 2019, 2018a, 2018b). 이와 함께 2010년부터 아시아 태평양 지역의 온실가스 관측 기술 발전과 협력을 지원하기 위해 ‘온실가스 전문가 워크숍’을 정기적으로 개최하고 있으며, 온실가스 관측 관련 연구 성과 및 기술 정보를 공유하는 뉴스레터를 발간하고 있다. 또한, 2014년부터 GAW 네트워크 내 연구자 및 관측자들을 대상으로 온실가스 관측 이론 및 기술 향상을 위한 전문가 교육과정을 운영하고 있으며, 이를 통해 GAW 네트워크 내 역량개발에도 기여하고 있다 (WMO, 2024b).

6. 3 TCCON과 COCOON

TCCON은 CO₂, CH₄, CO, N₂O, H₂O 등의 대기 중 건조 공기 몰분율 측정을 통하여 기후변화 연구와 온실가스 위성자료 검증을 목적으로 운영 중이며, 2004년 미국 위스콘신주 Park Falls에 첫 측정소가 설치된 이후, 현재 그림 6과 같이 전 세계 29개의 관측소가 운영되고 있다 (Wunch et al., 2015).

Fig. 6.

A map showing the locations of the TCCON stations in 2024 (NASA and TCCON, 2024).

TCCON은 I2S (Interferogram to Spectrum) 알고리즘을 사용하여 간섭계 관측 정보를 스펙트럼으로 변환하며, 변환된 스펙트럼은 GFIT (Gas Fit) 비선형 최소제곱 피팅 알고리즘을 사용하여 모델링된 스펙트럼과 측정된 스펙트럼을 정합하여 온실가스 농도를 산출하게 된다. 이렇게 산출된 농도를 대기 중 온실가스 건조 공기 평균 몰분율 농도라고 한다 (Laughner et al., 2024).

TCCON은 29개 관측소 자료의 표준을 유지하기 위하여 데이터 품질관리 (QC) 과정을 엄격히 수행하며, 미국 California Institute of Technology Jet Propulsion Laboratory (JPL)에서 검증된 모든 자료를 관리한다 (Wunch et al., 2015).

TCCON은 표준 대기 질량 및 온도 보정을 수행하여 관측자료의 정확도를 향상시키며, 보정은 검증된 관측자료만을 대상으로 하고 있다. 측정 기압과 모델 기압의 비교를 통해 기압 센서 오류를 검증하고, 불완전한 데이터를 제거하여 소프트웨어 오류를 줄인다. 그리고 태양의 천정각 (82° 이하)과 태양광 변동 (5% 이하) 범위 조건을 제한하여 양질의 관측자료만을 선택한다. 또한 관측기기의 실시간 레이저 샘플링을 통하여 광학 장비 정렬을 확인하고, 태양 추적기 및 기타 관측 부품의 상태 점검 정보를 확인한다 (Toon et al., 2016; Hase et al., 2013).

TCCON은 Goddard Global Greenhouse Gas retrie-val (GGG)2020의 최신 데이터 분석·처리 소프트웨어를 사용한다. GGG2020은 GGG 전방 모델 (GGG forward model)에 새로운 선형 모델을 적용하여 측정 장비의 광학 정렬 오차가 보정될 수 있도록 하였다. 하지만 WMO 기준과의 정합성 및 편향에 대한 지속적 오차 개선이 요구되고 있다. 2024년 TCCON은 GGG2020.1버전 업데이트를 통하여 WMO 기준의 정합성과 편향에 대한 문제점들을 해결해 나갈 계획임을 공표하였다. 또한 NASA 및 ESA의 운영·발사 준비 중인 온실가스 위성 (OCO-2, OCO-3, GOSAT, GOSAT-2, MicroCarb, TanSat, Sentinel-5P 등)에 대한 지상검증을 강화하고 전담 관측망으로 나아갈 계획이다 (William et al., 2023; Wunch et al., 2015).

COCCON은 CO₂, CH₄, CO의 대기 중 건조 공기 몰분율 측정을 통하여 지역별 온실가스 배출원 및 흡수원 정량화를 목적으로 운영 중이며, 2014년 독일 Karlsruhe Institute of Technology (KIT)에서 장비가 개발되면서 관측이 시작되었다. 현재 전 세계 47대 이상의 EM27/SUN 장비가 보급되었고 그림 7과 같이 40개 이상의 관측소가 운영되고 있다.

Fig. 7.

A map showing the locations of the COCCON stations in 2023 (KIT and COCCON, 2023).

COCCON은 사전 교정 절차 (Pre-deployment Calibration)를 통한 광 정렬 안정성과 이동, 유지보수가 수월하여 다양한 관측 환경에서 정보를 습득할 수 있다 (Matthias et al., 2019). COCCON은 장비의 일관성 및 정밀성 기준을 확보 측면에서 TCCON과의 비교 및 교정이 필요하다. 하지만, TCCON 대비 다양한 환경에서 저렴한 비용으로 관측 정보를 생산할 수 있는 장점이 있다 (Frey et al., 2019).

COCCON은 Profile-Fitting Algorithm (PROFFIT) Version 9.6의 비선형 최소제곱 스펙트럼 피팅 알고리즘을 사용하여 모델링된 스펙트럼과 측정된 스펙트럼을 정합하여 온실가스 농도를 산출한다. 또한, COCCON은 관측자료의 장기 안정성과 측정 신뢰도를 확보하고자 자료 분석 시 TCCON과 동등한 조건을 사용한다. COCCON과 TCCON 관측망의 데이터 일관성 유지를 위한 자료의 비교 및 교정이 필수 사항이며, 이 사항이 충족되었을 때 두 관측망은 상호보완적 역할을 할 수 있다 (Hase et al., 2004).

최근 COCCON은 기존 개방형 경로 (open-path, OP) 방식과 새로운 기체 셀 (cell) 방식 비교를 통한 기기 보정 정확도 개선을 제시하며, COCCON 관측망 전반의 신뢰도 강화를 도모하고 있다. 이는 TCCON과 차별적인 관측 신뢰도를 확보하고자 하는 목적이다. 특히 COCCON은 ESA의 지원을 통한 유럽 기반의 중앙 데이터 처리 시스템 구축을 진행 중이며, 인공지능 기반 자동 보정 시스템도 개발하고 있다. 이렇게 신뢰도가 개선된 COCCON 관측망을 활용하여 향후 유럽연합의 위성 검증에 필요한 지상 원격관측자료의 확대를 도모하고 있다 (Alberti et al., 2022).

국내에서는 국립기상과학원의 안면도 관측소가 TCCON 관측망에 가입되어 실시간 운영되고 있다 (그림 8). 안면도 관측소는 2014년 20번째 TCCON 관측소로 지정되었으며, FTS (IFS-125HR) 관측기기 기반 자체 관측 체계 (Operational Automatic System for the Intensity of Sunray; OASIS)를 구축하여 TCCON 기준 이상의 정확도 (99%)로 검증된 관측자료를 생산·제공하고 있다 (그림 9).

Fig. 8.

A map showing the locations of the Anmyeondo TCCON and COCCON station (Oh et al., 2018).

Fig. 9.

Observation and operation system of Anmyeondo TCCON station (2014.8.) (Oh et al., 2018).

안면도 TCOON 관측소는 관측 표준을 유지하기 위하여 TCCON의 데이터 품질관리 (QC) 과정에 참여하고 있으며, 관측자료는 물론 기압 센서 오류, 소프트웨어 오류, 관측 품질 검열, 관측 시간 동기화 오류 등을 포함한 모든 관측 정보를 실시간으로 TCCON 관측망과 공유하고 있다. 또한, GGG2014 및 GGG2020의 최신 데이터 분석·처리 소프트웨어를 모두 사용하고 있으며, GGG2020.1버전 업데이트를 위해 분석·처리 정보를 NASA JPL과 공유·분석도 수행하고 있다 (Oh et al., 2018).

안면도 TCCON은 한반도 온실가스 (CO₂, CH₄) 농도의 계절 및 장기적 변화를 평가하고 있으며, 위성 (OCO-2, GOSAT 등) 및 항공관측자료를 활용하여 정확도 검증 평가를 주기적으로 수행한다. 이를 통해 온실가스 위성 검증이 가능한 국제 TCCON 관측망의 신뢰도를 유지하고 있으며, 향후 국내 위성 원격관측이 운영되면 차별적 검증 및 보정 방식을 제시할 수 있을 것으로 기대된다 (Labzovskii et al., 2019).

국내 COCCON 관측소는 2.3절의 표 2에서와 같이 지정되어 있다. 서울대학교 (SNU-COCCON)는 2022년 국내 첫 COCCON 관측소로 지정되었고, 안면도 (Anmyeondo-COCCON, 그림 10)와 이화여대 (Ewha-COCCON), 한국표준과학연구원 (KRISS-COCCON) 관측소는 2024년도에 지정되었다. COCCON 관측소는 이동형 FTS 장비인 EM27/SUN를 유지, 관리하는 기관을 의미하며, 실제 관측은 연구 목적에 따라 필요한 장소로 이동하여 캠페인 형태로 운영된다. 특징적으로 국립기상과학원은 1대의 EM27/SUN 기기를 이용하여 배경지역인 안면도와 도심지역인 이화여대를 각각 모 (母) 관측소와 자 (子) 캠페인 관측소로 COCCON의 승인을 받아, 한 개의 장비로 두 개의 COCCON 관측소가 지정되었다. COCCON 관측소는 장소를 변경하면서 관측이 이루어지기 때문에, 관측 결과의 일관성 및 정밀성 기준을 확보하기 위하여 보다 정밀한 TCCON 기준 장비와 주기적으로 비교 검증할 것을 권고하고 있다.

Fig. 10.

Observation and operation system of the COCCON station (2024.2.) in Anmyeondo.

서울대학교 COCCON 관측소는 교내와 주요 도심 캠페인 관측을 통해 온실가스 배출원 영향을 감시·분석하고 있다. 이화여대와 표준과학연구원의 COCCON 관측소는 2024년 ASIA-AQ 캠페인 기간 중 2월 13일부터 3월 14일까지 서울 도심의 실시간 표적 관측을 수행하였다. 이때 활용된 이화여대와 표준과학연구원 COCCON 관측소의 EM27/SUN 2대는 안면도 TCCON 기준 관측장비와 비교 관측을 통해 사전 검·교정을 수행하였다. 관측 결과에 의하면 배경 대기인 안면도 TCCON 농도 대비 서울 도심의 일일 낮시간 (9시~17시) 평균 XCO₂는 약 2 ppm, XCH₄는 약 5 ppb 높은 특성을 보였다. 지속적인 COCCON 관측소 운영을 통해 향후 비도심, 도심/산업단지 지역의 온실가스 배출량과 거동 특성 규명에 필요한 과학적 정보 확보 및 온실가스 위성 검증과 감시의 가능성을 제시하였다 (Kang et al., 2025).

6. 4 특별관측 캠페인

국내에서 수행되었던 항공-선박-지상관측을 결합한 특별 캠페인으로서 YEllow-Sea Air Quality (YES-AQ)는 2017년부터 서해에서 수행되었다. 서해는 아시아대륙의 풍하측에 위치하여 아시아 대륙의 오염물질이 한국, 일본, 서태양지역으로 유입되는 주요한 경로이지만 관측이 부족한 지역이다. 이 관측공백을 해소하기 위하여 국립기상과학원은 연구선 (기상1호)과 항공기 (나라호)로 서해의 입체적 온실가스 분포를 관측하는 YES-AQ 캠페인을 2017년부터 현재까지 매년 봄철 수행하고 있다. 이 캠페인을 통해 서해상 온실가스의 위도별 특성을 파악하고 한반도 남단에서 기원한 미생물 기원의 CH₄ 농도를 감지하여 한국의 서남부 지역의 높은 CH₄ 배출원을 파악할 수 있었다 (Li et al., 2024).

2016년 NASA와 국립환경과학원은 KORUS-AQ 캠페인을 수행하였다. KORUS-AQ는 우리나라 대기오염에 영향을 주는 주요 원인을 파악하기 위한 항공관측 캠페인이지만 온실가스 항공관측도 함께 수행하였다 (Crawford et al., 2021). 서울지역에서 CO₂/CO의 분 간격의 조밀한 기울기를 계산하여 CO₂의 장거리 수송과 국내 발생을 구분할 수 있는 기준을 마련하였다 (Halliday et al., 2019). 또한 CH₄과 C₂H₆의 조성비율을 분석하여 지역에 따른 CH₄의 배출특징을 파악하기도 하였다 (Li et al., 2022).

2024년 2월부터 3월까지 NASA와 국립환경과학원이 공동으로 주관하는 아시아 지역 대기질 관측을 위한 Airborne and Satellite investigation of Asian Air Quality (ASIA-AQ) 국제 캠페인이 추진되었다. AISA-AQ 캠페인은 2016년 KORUS-AQ의 후속으로, 관측영역을 아시아 지역으로 확대하면서 기후변화의 중요성을 인식하고 온실가스 측정을 강화하게 되었다 (Crawford et al., 2021). ASIA-AQ에서의 온실가스 측정은 수도권을 포함한 한반도 지역에서의 3차원적인 온실가스 관측자료를 확보하여 온실가스 기원추적 모델인 INVERSE-KOREA를 검증하기 위한 목적으로 추진되었다. 캠페인 기간 NASA의 DC8 항공기, 국립환경과학원의 1900D, C90GT, 국립기상과학원의 나라호 총 4대의 항공기에서 온실가스 연속관측이 이루어졌다 (표 7). KORUS-AQ와 같이 많은 기관들이 참여한 캠페인으로써 향후 모든 플랫폼 자료를 활용한 다양한 연구 결과가 도출될 수 있을 것으로 기대한다.

Table 7.

The payloads of GHGs measurements for all flights operated during ASIA-AQ.

2022년 NASA는 상부대류권과 하부성층권에서 대기조성물질의 기후영향을 파악하기 위하여 8월 한국에서 Asian Summer Monsoon Chemical & CLimate Impact Project (ACCLIP) 항공관측 캠페인을 수행하였다. 이 캠페인에서는 열대성 저기압을 통한 단기체류물질 (CH2Cl2 등)이 성층권으로 빠르게 수송되어 성층권 오존의 파괴의 메커니즘을 밝히는데 크게 기여하였다 (Pan et al., 2024). 국립기상과학원도 나라호를 이용하여 총 5회 NASA와의 매칭 비행을 수행하였다. 아시아몬순 시기 강한 열대저기압으로 인하여 대기 상층에서 고농도 온실가스 사례가 빈번하게 발생하는 것을 캠페인을 통해 발견하였다 (Pan et al., 2022).

6. 5 IG³IS 및 GGGW

WMO는 하향식 온실가스 정보 산출 기법을 기반으로 하는 IG³IS 개념을 제시하였다 (WMO, 2019a). WMO IG³IS는 국가, 도시, 산업시설 규모의 온실가스 배출 측정과 감시의 모범적 연구 수행을 위한 기술적 지침을 제공하며, 각 규모별 IG³IS 연구를 위해 사용 가능한 방법론과 최적의 구현 방법, 그리고 이들로부터 얻을 수 있는 결과물들을 제시하고 있다 (WMO, 2022, 2019a).

WMO IG³IS는 기존의 상향식 배출량과는 독립적인 정보로서 배출량의 신뢰도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 특히 국가 인벤토리 작성의 지침이 되는 2006 IPCC 가이드라인의 2019년 개정판에 배출량의 품질보증/품질검사 및 검증 방안으로 IG³IS가 새롭게 추가되면서 국가 배출량의 불확도 개선을 위한 방안으로 제시되었다 (IPCC, 2019). 이 가이드라인에서는 온실가스 배출량의 품질 개선을 위하여 상향식 배출량을 산정하는 인벤토리 그룹이 IG³IS 하향식 배출량을 할용하는 방안을 구체적으로 제시하였다 (그림 11).

Fig. 11.

A decision tree for checking the conditions for using the inverse model estimation in the National Inventory Verification (IPCC, 2019).

2023년 영국, 독일, 호주, 뉴질랜드 등은 IG³IS 결과를 인벤토리 배출량의 품질보증과 보완을 위한 방법으로 활용하고 있다 (Australia, 2022; Germany, 2022; New Zealand, 2022; United Kingdom, 2022). 이러한 IG³IS 기술 개발의 성과가 파리협약의 이행에 필요한 정보를 지원하고, 기후변화 대응에 실질적으로 기여할 수 있도록 WMO는 2023년에 전 지구 온실가스감시 (Global Greenhouse Gas Watch: GGGW) 프로그램을 출범하였다. GGGW 프로그램은 실시간 운영이 가능한 전 지구 규모의 IG³IS 체계를 구축하고 기후변화와 관련된 온실가스 발생원과 흡수원의 변동을 시의적절하게 감시하게 된다. 마치 일기도를 이용하여 위험기상의 원인을 찾아내고 대응하는 것처럼, 온실가스 일기도를 이용하여 온실가스가 어디에서 증가하는지 찾아내고 기후변화에 대하여 신속하게 대응하는 것을 목표로 하고 있다. GGGW 프로그램은 UNFCCC (United Nations Framework Convention on Climate Change) 정책 지원을 위해 다음의 두 가지 핵심 정보를 산출하게 된다. 첫 번째는 CO₂, CH₄, N₂O의 대기 중 연직 농도로, 전 지구에 대하여 수평 수 km 수준으로 매 시간 생산하게 된다. 두 번째는 100 km 간격으로 월 평균된 CO₂, CH₄, N₂O의 배출량이다. GGGW는 이 정보를 기반으로 파리협약에 의한 신기후 체계의 전 지구 이행점검 (Global Stock Take)을 우선적으로 지원할 예정이다 (WMO, 2024a).

우리나라도 IG³IS 및 GGGW 사업과 관련된 연구가 일부 진행되고 있다. IG³IS 관련하여 INVERSE-KOREA 사업이 WMO의 IG³IS 공인 사업으로 승인받아 국가 규모의 역모델링 체계를 개발하였다 (Joo et al., 2022). INVERSE-KOREA는 WRF-Chem 모델을 기반으로 앙상블칼만 필터 자료동화 기법을 적용하여 국립기상과학원의 안면도, 고산, 울릉도 관측자료를 자료동화하는 체계이다 (5.2절 참조). 또한 도시규모의 IG³IS 추진과 관련하여 서울시에 대하여 라그랑지안 입자모델인 STILT를 이용한 연구가 진행되었다 (Sim, 2024). 이 연구를 통해 지상과 위성 온실가스 관측을 이용한 역모델링 결과가 서울과 같은 도시에서의 온실가스 배출량의 불확실성을 개선하는 데 중요한 역할을 할 수 있다는 점을 보여주었다.

GGGW는 관련하여 우리나라는 주로 관측자료를 제공하는 역할을 담당하게 될 것이 예상된다. 이미 GAW 관측소로 등재되어 실시간으로 자료를 제공하는 안면도, 고산, 울릉도 온실가스 관측자료가 1차적으로 활용될 예정이다. 2023년 WMO의 GGMT (Carbon Dioxide, Other Greenhouse Gases and Related Tracers Measurement Techniques)-2022 회의에서 국립환경과학원은 국내에서 추진하고 있는 온실가스 관측망 확대 계획을 소개하였고, 향후 GGGW 관련하여 활용이 가능할 것으로 기대된다. 다만 국내 모든 관측값이 GGGW에 활용되기 위해서는 국제 수준의 소급성 확보가 필요할 것이다. GGGW의 모델 관련한 개발은 전 지구 규모로 국내의 하향식 역모델링 연구와의 직접적인 연관성은 부족하다. 하지만 국내에서 개발 중인 INVERSE-KOREA가 GGGW의 역모델링 체계와 같은 오일러리안 기반이므로 GGGW에서 생산된 전 지구 농도 분포를 지역 모델 버전인 INVERSE-KOREA에 초기자료와 경계자료로 사용할 수 있다. 이를 통해 INVERSE-KOREA는 GGGW와 분석 결과의 일관성을 유지하면서 한반도 지역에 상세한 분석 정보를 생산할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 이유로 INVERSE-KOREA가 GGGW를 이용한 전 지구 온실가스 감시와 지역별 혹은 국가별로 개발되는 온실감스 감시 체계의 연계를 위한 벤치마킹 체계로 주목받고 있다 (Tarasova, personal communication).

7. 요약 및 제언

본 논문에서는 국내 온실가스 농도 관측망과 자료 처리 방법 및 분석과 활용 관련된 연구 성과를 소개하였다. 1990년 우리나라에 처음으로 태안과 고산에서 온실가스 감시가 시작된 이래, 국내 정부연구기관, 학계, 지자체 등은 지속적으로 온실가스 관측망을 확충하였고, 현재 우리나라는 매우 조밀한 지상 관측망을 갖춘 지역이 되었다. 또한 항공기와 선박, 지상 원격관측을 이용한 3차원적인 입체적 관측망을 구축하게 되었다. 다만 국내 위성을 이용한 온실가스 관측은 아직까지 개발 단계에 있는 것으로 파악되었다. 이러한 관측망을 활용하여 분석된 주요 결과는 다음과 같다. 한반도의 CO₂ 배경농도는 지역적인 특성에 의해 청정지역인 MLO보다 좀 더 높은 값을 보였지만, 연간 증가율은 유사하였다. 다만 연간 증가율이 크게 차이가 나는 경우는 한반도 주변의 온도 및 토양수분에 의한 지상 식생의 변동 때문인 것으로 분석되었다. 한반도에서 관측된 CH₄ 농도는 MLO 및 동아시아 지역과 다른 특성을 보였는데, 지역 및 장거리 수송 배출원의 차이와 OH 라디칼에 의한 소멸 등에 기인한 것으로 분석되었다. 또한 농업에 의한 미생물의 호흡이나 화석연료 사용의 차이 등으로 한반도 내 지역별 변동도 큰 것으로 나타났다. 국내에서 관측된 N₂O 농도는 전 지구 평균보다 약간 높은 값을 보였고, 여름에 낮고 겨울에 높은 계절 변동성을 보였다. N₂O와 관련된 연구는 CO₂나 CH₄에 비해 상대적으로 부족했다. N₂O는 농업분야가 주요 배출원으로 우리나라를 포함한 아시아 지역의 기여도가 크기 때문에, 향후 N₂O 관측 및 분석 연구가 확대될 필요가 있다. 할로겐 화합물과 관련하여 국내에서 수행되고 있는 할로겐 화합물의 관측은 주요 배출지역인 동아시아 지역의 배출 감시 및 평가에 있어 중요한 역할을 했다 CFC-11나 CCl4에 대한 고농도 사례 관측과 이에 대한 원인 분석을 통해 중국 지역에서의 배출을 과학적으로 밝히고, 정책적 규제 조치를 유도하는 성과를 얻을 수 있었다.

관측된 온실가스 농도 증가의 원인 분석을 위해 추적자 비율이나 역모델링 기법이 활용되었다. CO-CO₂ 비율을 활용하여 중국 유입과 국내 발생을 구분하는 연구가 많았고, CH₄/CO 비율을 이용하여 국내 지역에서의 농업과 화석연료의 영향을 구분하는 연구가 진행되었다. CH₄과 C₂H₆의 비율도 미생물과 화석연료에 의한 영향을 구분하는 좋은 추적자로 산업단지에서의 배출을 확인하는데 활용되었다. 안면도와 태안의 안정동위원소 (¹³C)와 방사성동위원소 (¹⁴C) 비율을 이용하여 해양과 대륙기원의 CO₂를 구분하고, 화석연료 배출량을 산정하는 연구가 수행되었다. CH₄ 탄소안정동위원소비를 이용하여, 안면도와 고산의 CH₄ 증가에 화석연료와 농업관련 미생물 호흡의 영향을 정량적으로 분석하였다. 국내에서 역모델링을 이용한 기원추적 연구에서는 라그랑지안 입자확산 모델을 이용한 방법이 주로 활용되었다. NOAA의 CT 모델을 동아시아 지역에 맞게 수정한 동아시아 CT 모델이 2008년에 구축되었으나, 현재는 개발이 중단되었다. 이후 다수의 역모델링을 앙상블로 이용하여 북반구의 CFC11 증가 원인을 규명하는 연구가 있었다. 복잡한 도시에서의 온실가스 변화 원인을 밝히기 위한 연구도 진행되었는데, 서울시에서 위성자료를 활용한 역모델링을 이용하여 배출량의 불확실성을 줄일 수 있었다. 위의 연구들은 라그랑지안 입자모델을 이용하였고, 상대적으로 오일러리안 모델을 이용한 역모델링 연구는 많지 않았다. 2021년에 한반도 영역에 대하여 WRF-Chem/DART를 이용한 오일러리안 역모델링 방법이 개발되었고, 9 km 격자로 하향식 배출량과 연직 대기 농도 분포 분석을 위한 기반을 구축하였다.

국내 온실가스 관측의 국제적 신뢰성 확보와 집중관측자료 확보를 위해 전 지구적인 관측망과 연계된 연구도 다수 추진되었다. WMO가 주도하는 GAW 관측망에 국립기상과학원이 운영하는 안면도와 고산, 울릉도 온실가스 관측소가 포함되어 있고, 할로겐 화합물의 정밀한 관측을 위해 NOAA에서 주도하는 AGAGE 관측망에 경북대에서 운영하는 고산 관측소가 포함되었다. 이 외에도 온실가스 위성 관측자료의 보정을 위한 목적으로 TCCON 관측망에 안면도 FTS가 참여하고 있다. 또한 이동 가능하고 편의성을 높인 모바일 FTS를 이용한 COCOON 관측망에도 서울대와 안면도, 이화여대, 표준과학연구원에 위치한 관측소가 참여하고 있다. 역모델링을 기반으로 온실가스의 증가 변화 원인을 찾아내기 위하여, WMO는 IG³IS와 GGGW 프로그램을 주도하고 있고, 국내에서 INVERSE-KOREA 사업이 직접적으로 참여하고 있다. 또한 KORUS-AQ, ACCLIP, ASIA-AQ, YES-AQ 등 다양한 국내외 관측 캠페인을 통해 한반도에서의 온실가스 집중 관측을 추진하고 국내 온실가스 분포 특성과 배출 특성에 관한 연구가 진행되었다.

지금까지 국내에서의 연구 성과를 보면 관측망이 획기적으로 증가하고 있어 전 세계 어느 지역보다도 조밀한 관측망을 확보할 수 있을 것으로 예상된다. 또한 추적자 비율을 이용한 온실가스 증가 원인 분석과 역모델링을 이용한 하향식 배출량을 추정하기 위한 연구도 진행되고 있다. 이러한 연구가 지속적으로 발전하고 기후변화 대응에 효과적으로 활용되기 위해서는 다음과 같은 몇 가지 사항을 고려할 필요가 있을 것이다.

첫 번째로 국내 관측망을 효과적으로 활용하기 위해서는 관측자료 상호간의 비교가 가능하도록 일관성을 확보해야 한다. 즉 국내에서 운영되는 모든 온실가스 관측은 동일한 표준가스를 적용하거나 소급성을 확보하기 위한 노력이 필요하다. 또한 정기적인 순차 비교실험을 수행하여, 동일한 시료에 대한 각 관측소의 값을 비교 점검하고, 상호간의 비교가능성을 주기적으로 확인해야 할 것이다. 이러한 과정을 통해 국내에서 운영되는 모든 관측자료를 통합적으로 분석하여 장기적 변동성이나 지역별 미세한 특성을 찾아낼 수 있을 것이다.

두 번째로 향후 추가되는 관측망으로부터 최대한의 효과를 얻기 위해서는 관측망 구성에 대한 신중한 접근이 필요하다. 온실가스는 체류기간이 길고, 반응성이 약하기 때문에 넓은 풋프린트를 갖는다. 따라서 넓은 지역에 대한 대표성을 갖추기 위해서는 국지적인 발생원의 영향을 강하게 받는 관측지점은 적절하지 않다. Karion et al. (2020)은 행성경계층내에서 잘 혼합된 온실가스 농도 관측을 위해 지상 100 m 이상의 높이에서 공기를 포집할 것을 권고하고 있다. 반면에 좁은 영역의 온실가스 농도 특성을 분석하기 위해서는 영역 외부에서 유입되는 온실가스의 영향을 최소화하는 것이 바람직하다. 결국 관측망 구성은 전 지구, 국가, 도시, 산업시설 등 어떤 범위의 온실가스 특성을 파악고자 하는지에 따라 차이가 난다. 즉 목적에 따라 차별화된 기준이 필요하다. 이러한 기준은 지역적인 온실가스 배출/흡수 특성뿐만 아니라 해륙풍이나 계곡풍, 행성경계층, 습도 등 기상학적 특성을 고려해야 한다. 또한 추적자 비율 산정을 위해 어떠한 가스종을 추가적으로 관측해야 할지도 결정해야 한다. 이와 같이 온실가스 관측망은 고려해야 할 사항이 많고 많은 노력과 비용이 소요되므로, 과학적이고 종합적인 관측망 구축 (예, Observing System Simulation Experiments 등)이 필요하다 (Kenea et al., 2024; Lopez-Coto et al., 2017). 특히 연구 기관 간의 중복되는 관측을 최소화하면서 협력을 통해 효율적으로 우리나라의 전체적인 온실가스 관측망을 구성하는 방안에 대한 연구가 필요하다.

세 번째로 온실가스 농도 변화의 원인을 정확하게 파악하기 위해서 미량기체와 기상 관측을 강화할 필요가 있다. 인위적, 자연적 기원을 구분하기 위해서는 CO나 N₂O 등 반응 가스 관측을 활용할 수 있다. 이를 통해 온실가스 증가가 내부의 발생에 의한 것인지 외부에서 유입되는 것인지를 분석할 수 있다. CO₂ 동위원소 관측값을 이용하면 화석연료에 의한 증가 원인을 정량화할 수 있으며, CH₄ 동위원소를 이용하면 CH₄ 발생 기원을 구별할 수 있다. 최근 CH₄의 증가 원인을 이해하는 데 동위원소분석이 연구가 매우 중요한 역할을 하고 있다. 또한 온실가스 농도의 변동성은 행성경계층 고도나 지역적인 바람의 변화, 장거리 수송과 관련된 몬순, ENSO 등의 영향을 받기 때문에, 기상관측과 연계된 연구를 통해 온실가스 농도의 변화 원인을 좀 더 명확하게 이해할 수 있을 것이다.

마지막으로 관측된 온실가스 농도 기반의 하향식 배출량의 적극적인 활용이 필요하다. 온실가스 관측은 기후변화의 심각성에 대한 지표로서 매우 중요한 역할을 하지만 기후변화 대응을 위한 구체적인 정책 실현을 위해서는 온실가스 배출원을 파악해야 한다. IPCC는 하향식 배출량을 기존 상향식 배출량 인벤토리의 검증 및 품질보증을 위한 독립정보로 활용을 권고하고 있고 (IPCC, 2019), 이미 많은 국가에서 국가 인벤토리 작성 시 배출량의 신뢰도 확보를 위해 하향식 배출량을 활용하고 있다. 하향식 배출량 산정을 위해서는 온실가스의 관측과 기상모델을 결합하는 역모델링이 필요하다. 역모델링 기술 개발은 온실가스뿐만 아니라 대기의 흐름까지도 정확하게 모의해야 하는 어려움이 있다. 따라서 온실가스 관측 연구진과 수치모델링 연구진의 공동연구를 통해 빠른 시간내에 이러한 어려움을 해소할 수 있을 것이다. 또한 역모델링을 이용한 배출량 산정 연구 결과는 단일 모델을 이용한 경우 불확실성이 많기 때문에 모델간 앙상블을 위한 공동연구도 필요할 것으로 판단된다. 특히 하향식 배츨량 산정 연구진과 인벤토리 배출량 산정 연구진의 협력을 통해 우리나라에서 산정하는 배출량의 불확도를 개선하는 데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Acknowledgments

이 연구는 기상청 국립기상과학원 기상업무지원 기술개발연구 “기후변화 입체감시 기술개발(KMA2018-00324)”의 지원으로 수행되었습니다.

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