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Assessment of PM-10 Monitoring Stations in Daegu using GIS Interpolation

공간 보간법을 이용한 도시지역 미세먼지 측정소의 배치 적절성 평가

  • 김효정 (경북대학교 공간정보학과) ;
  • 조완근 (경북대학교 환경공학과/공간정보학과)
  • Received : 2012.02.02
  • Accepted : 2012.05.29
  • Published : 2012.06.30

Abstract

This study evaluated the feasibility of the location for PM-10 Monitoring Stations utilizing through GIS analysis. In addition, optimal sites were investigated to properly manage PM-10 which are closely related with public health. There are 11 PM-10 monitoring stations in Daegu area and the PM-10 data monitored at these stations are utilized to understand the overall status of PM-10 pollution. However, there are contrastive issues on the locations of current monitoring stations. Thus, this study prepared the map of PM-10 concentrations in Daegu area using IDW and Kriging techniques. Furthermore, average PM-10 concentrations were calculated using zonal statistical methods according to legal divisions and then, the current monitoring stations were evaluated whether their location is appropriate or not for PM-10 pollution distribution. It was found that, on the basis of yearly, seasonal and daily concentration analysis, the location of current PM-10 monitoring stations were not appropriate, particularly as they could not represent regional PM-10 pollution characteristics. In order to supplement this deficiency, seven sites(Namsandong, Namildong, Dongildong, Buksungro 1, Jongro 1, Hyangchondong and Haejeondong) commonly selected from each analytical step are suggested as additional PM-10 monitoring sites. It is further suggested that this kind of scientific evaluation for the location of PM-10 monitoring stations are needed in order to properly manage public heath in other cities as well as Daegu area.

본 연구에서는 대기분야에 GIS를 적용하여 대구지역 미세먼지(PM-10) 측정소의 위치가 적절한지 평가하고, 공중보건과 밀접한 관련이 있는 PM-10을 관리하기 위한 적합한 장소를 모색하였다. 대구시에는 총 11개의 도시대기측정소가 있으며 측정된 자료는 전체적인 PM-10 오염현황파악에 사용되고 있다. 그러나 기존의 대기오염 자동측정소는 측정기기의 배치상의 문제점을 자주 노출해 왔다. 따라서 본 연구는 GIS 보간법인 IDW와 Kriging 기법을 활용하여 대구지역 PM-10 농도지도를 작성하였다. 그 후, 대역분석을 통해 법정동별 평균 PM-10오염농도를 산출한 뒤, 기존 설치된 측정소가 저오염지역과 고오염지역 전반에 걸쳐 고르게 분포하고 있는지 평가하였다. 연도별, 계절별, 요일별 각 측정기간별로 살펴본 결과 대구광역시에 설치된 PM-10 대기측정소는 다양한 농도를 대표하기에는 부족한 부분이 있었다. 이러한 부족 부분을 보강하기 위하여, 각 평가단계마다 공통적으로 선정된 7개 지역(남산동, 남일동, 동일동, 북성로 1가, 종로 2가, 향촌동, 화전동)이 PM-10을 위한 추가설치지점으로 제안된다. 나아가, 대구지역 뿐만 아니라 타 도시에서도 공중의 보건을 위해 측정소의 구체적인 설치 장소 선정 및 추가설치가 필요할 것이라 제안된다.

Keywords

References

  1. 권춘근, 2008, 대구지역 대기 중 미세먼지(PM10)의 고농도 발생빈도와 특성 평가, 석사학위논문, 영남대학교.
  2. 김규현, 2005, 황사기간과 비황사기간의 대구지역 PM10 및 중금속 오염도 특성평가, 석사학위논문, 경북대학교.
  3. 김용표, 2006, 서울의 미세먼지에 의한 대기오염, 한국대기환경학회지, 제 22권, 5호, pp.535-553.
  4. 김준현, 최진호, 김충실, 2010, GIS를 활용한 이산화탄소 농도 보간 정확도 비교평가, 환경영향평가, 제 19권, 6호, pp.1-10.
  5. 나영우, 2002, GIS를 이용한 대기오염의 공간분석, 석사학위논문, 인천대학교.
  6. 나영우, 김중식, 최병길, 2005, GIS를 이용한 TMS 측정망 분포의 적정성 분석, 한국지형공간 정보학회지, 제 13권, 1호, pp.81-87.
  7. 도상현, 2010, CALPUFF 대기 확산 모델을 이용한 대구 지역 대기질 및 건강 위해도 평가, 박사학위논문, 계명대학교.
  8. 선우영, 2007, 수도권 대기개선 특별대책 추진에 따른 대기오염측정망에 의한 대기질 개선여부 평가, 한국대기환경학회 학술대회논문집, 한국대기환경학회.
  9. 우정헌, 김선태, 김정욱, 1997, 수동측정기에 의한 대기오염 자동측정망의 지역대표성 조사 및 보완방안에 대한 기초연구한국대기환경학회지, 제13권, 6호, pp.415- 426.
  10. 유은철, 박옥현, 2007, GIS기반 의사결정지원시스템을 이용한 부산 대기질 측정망의 최적화, 한국대기환경학회지, 제 23권, 6호, pp.583-591.
  11. 윤성원, 1997, GIS와 Interpolation 기법의 대기환경분야 적용에 관한 연구, 석사학위논문, 한양대학교.
  12. 전병일, 2009, 부산지역 지역용도별 해안과 내륙의 PM-10 농도 특성, 한국습지학회지, 제 11권, 2호, pp.47-54.
  13. 정영선, 2010, 주거건물의 전 과정에 따른 이산화탄소 배출량 예측모델에 관한 연구, 박사학위논문, 서울시립대학교.
  14. 조은경, 2010, 2008년 국내 배경지역 PM10 및 PM2.5 미세먼지의 화학 조성 분석, 석사학위논문, 제주대학교.
  15. 조완근, 권기동, 2003, 대구지역 PM-10 오염 관리를 위한 시간적 및 공간적 오염 특성 평가, 한국환경과학회지, 제 13권, 1호, pp.27-36.
  16. 조홍래, 정종철, 2007, 공간보간기법을 이용한 환경자료의 지도화, 한국공간정보시스템 학술회의 논문집, 한국공간정보시스템학회.
  17. 조홍래, 정종철, 2009, 공간보간기법에 의한 서울시 미세먼지(PM10)의 분포 분석, 한국환경영향평가학회, 제18권, 1호, pp.31-39.
  18. 한종헌, 2006, 2001-2004년 제주도 배경농도 지역 TSP 에어로졸의 조성 비교, 석사학위논문, 제주대학교.
  19. 한지현, 이미혜, 김영성, 2008, 전국 도시대기 측정망의 2000-2005년 PM10 농도 군집분석, 한국대기환경학회지, 제 24권, 3호, pp.300-309.
  20. 홍미옥, 조석연, 2005, 우리나라 도시대기 측정망의 적절성 평가, 한국대기환경학회 학술대회논문집, 한국대기환경학회, pp.308-310.
  21. 환경부. 2006-2009. 대기환경연보.
  22. 환경부. 2007. http://www.me.go.kr/
  23. Bahadur, R., G. Habib, and L.M. Russell. 2009, Climatology of PM2.5 organic carbon concentrations from a review of ground-based atmospheric measurements by evolved gas analysis, Atmospheric Environment vol.43, no.9, pp.1591-1602. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2008.12.018
  24. Cressie. N, 1991, Statics for Spatial Data, John Wiley & Sons 900.
  25. Diema, J.E., Comrie, A.C, 2002, Predictive mapping of air pollution involving sparse spatial observations, Environmental Pollution, vol. 119, pp.99-117. https://doi.org/10.1016/S0269-7491(01)00308-6
  26. ESRI, 2001, ArcGIS Geostatistical Analyst : Statistical Tools for Data Exploration. Modeling and Advanced Surface Generation.
  27. Eum K.D., 2008, Spatial and temporal assessment of air pollution exposure and its health effiecs, Seoul National University.
  28. Fuentes, M., 2002, Interpolration of nonstationary air pollution processes; a spatial spectral approach, Statistical Modelling, vol.2, pp.281-298. https://doi.org/10.1191/1471082x02st034oa
  29. Han D.K., Hwang S.S., 2011, Spatial epidemiology and environment health : On the use of spatially referenced health and environment data, J. Env. Hlth. Sci., vol.1, pp.1-11.
  30. Hong, Y.C., J.T Lee, H. Kim, E.H. Ha, J. Schwartz, and D.C. Cristiani, 2002, Effect of air pollutions on acute atroke mortality. Environ. Health Persp. https://doi.org/10.1289/ehp.02110187
  31. Rogas-Avellaneda., D., 2007, Spatial interpolation techniques for stimating levels of pollutant concentraions in the atmosphere, Revista Mexicana de Fisica, vol.53, no.6, pp.447-454
  32. Son JY, Bell ML, Lee JT., 2010, Individual exposure to air pollution and lung fuction in korea : Spatial analysis using multiple exposure approaches, vol.110, pp.739-749. https://doi.org/10.1016/j.envres.2010.08.003
  33. Stijn Janssen, 2008, Spatial interpolation of air pollution measurements using CORINE land cover data, Atmosphere Environment, vol.42, pp.2882- 2903.
  34. Wong, D.W., Yuan, L., Perlin, S.A., 2004, Comparison of spatial interpolation methods for the estimation of air quality data, Journal of Exposure Analysis and Environmental Epidemiology, vol.14, pp.404-415. https://doi.org/10.1038/sj.jea.7500338
  35. Yenisoy-Karakas, S., and Tuncal, S.G., 2004, Geographic patterns of elemental deposition in the Aenean region of Turkey indicated by the lichen, Xanthoria parietina, Th. Fr. Science of the Total Environment, vol.329, pp.43-60. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2004.03.003

Cited by

  1. A Study on the Spatial Characteristics of the Long-term Survival Commercial Facilities Location : Focused on Ordinary Restaurants in Gangnam-gu, Seoul vol.53, pp.2, 2012, https://doi.org/10.17208/jkpa.2018.04.53.2.161
  2. Inter-comparisons of Spatially Interpolated Short-term and Long-term PM2.5 Concentrations of Local Authorities in South Korea 2015~2017 vol.36, pp.2, 2012, https://doi.org/10.5572/kosae.2020.36.2.185
  3. Evaluations on PM2.5 Concentrations and the Population Exposure Levels for Local Authorities in South Korea during 2015~2017 vol.36, pp.6, 2020, https://doi.org/10.5572/kosae.2020.36.6.806
  4. 미세먼지 배출원과 취약계층 분포 추정을 통한 미세먼지 저감 녹지 입지 선정 연구 - 서울시 성동구를 대상으로 - vol.24, pp.1, 2012, https://doi.org/10.13087/kosert.2021.24.1.53