DOI QR코드

DOI QR Code

Assessment of Emission Data for Improvement of Air Quality Simulation in Ulsan

울산 지역 대기질 모의능력 개선을 위한 배출량자료 평가

  • Jo, Yu-Jin (Department of Atmospheric Sciences, Pusan National University) ;
  • Kim, Cheol-Hee (Department of Atmospheric Sciences, Pusan National University)
  • 조유진 (부산대학교 대기환경과학과) ;
  • 김철희 (부산대학교 대기환경과학과)
  • Received : 2015.07.06
  • Accepted : 2015.10.01
  • Published : 2015.10.31

Abstract

Emission source term is one of the strong controlling factors for the air quality simulation capability, particularly over the urban area. Ulsan is an industrial area and frequently required to simulate for environmental assessment. In this study, two CAPSS (Clean Air Policy Support System) emission data; CAPSS-2003 and CAPSS-2010 in Ulsan, were employed as an input data for WRF-CMAQ air quality model for emission assessment. The simulated results were compared with observations for the local emission dominant synoptic conditions which had negative vorticities and lower geostrophic wind speed at 850hPa weather maps. The measurements of CO, $NO_2$, $SO_2$ and $PM_{10}$ concentrations were compared with simulations and the 'scaling factors' of emissions for CO, $NO_2$, $SO_2$, and $PM_{10}$ were suggested in in aggregative and quantitative manner. The results showed that CAPSS-2003 showed no critical discrepancies of CO and $NO_2$ observations with simulations, while $SO_2$ was overestimated by a factor of more than 12, while $PM_{10}$ was underestimated by a factor of more than 20 times. However, CAPSS-2010 case showed that $SO_2$ and $PM_{10}$ emission were much more improved than CAPSS-2003. However, $SO_2$ was still overestimated by a factor of more than 2, and $PM_{10}$ underestimated by a factor of 5, while there was no significant improvement for CO and $NO_2$ emission. The estimated factors identified in this study can be used as'scaling factors'for optimizing the emissions of air pollutants, particularly $SO_2$ and $PM_{10}$ for the realistic air quality simulation in Ulsan.

배출량 자료는 대기질 수치모의에 있어서 큰 영향을 주는 요소로서 정확한 대기질 수치모의를 위해서 배출량 자료의 정확성과 신뢰도 향상은 대기질 모델 연구에 있어 필수적이다. 본 연구에서는 울산지역을 대상으로 2003년과 2010년 CAPSS 배출량 자료인 CAPSS-2003과 CAPSS-2010를 입력자료로 하여 WRF-CMAQ 모델을 수행하여 울산지역 배출량 지료의 타당성을 검토하였다. 우선 오염물질의 장거리 수송 영향을 배제하기 위하여 울산지역 자체 내의 배출량 영향이 우세한 종관 기상조건을 가진 사례일을 선정하고 선정된 사례일에 대해서 WRF-CMAQ모델을 수행한 후 그 결과인 CO, $NO_2$, $SO_2$, $PM_{10}$ 농도와 관측 값을 비교하여, 과소 혹은 과대 모의되는 정도를 분석하여 모의결과를 보정 할 수 있는 'scaling factor'를 제시하였다. 그 결과 CAPSS-2003을 이용한 모의결과는 CO와 $NO_2$에 대해서는 관측과 유사한 수준으로 모의하였으나 $SO_2$는 약 12배 과대모의, $PM_{10}$은 약 27배나 과소모의하는 결과를 얻었다. 반면 CAPSS-2010을 이용한 모의결과에서는 CO와 $NO_2$의 모의결과는 유사하였으며, $SO_2$는 약 2배 과대모의, $PM_{10}$은 약 5배 과소모의 하여 $SO_2$$PM_{10}$ 배출량이 상당히 개선됨을 확인하였다. $SO_2$$PM_{10}$ 역시 이전 보다는 관측에 가깝게 모의되었으나 현실적 모델링 결과를 도출하기 위해서 배출량은 향후 개선되어야 할 부분으로 판단되었다. 따라서 보다 현실적인 모델링 결과를 도출하기 위해서는 본 연구에서 제시한 울산지역 배출량의 'scaling factor'를 이용하면 보다 안정된 모델링 결과가 도출 될 것으로 판단된다.

Keywords

References

  1. 국립환경과학원. 2011. 국가 대기정책 수립 및 평가를 위한 대기질 모델링 가이드라인에 따른 대기질 모델링 보고서 작성 예시, pp.2-3.(Ministry of environment. 2011. The Example of Air Quality Modeling Report according to Air Quality Modeling Guideline for National Air Policy Development and Evaluation, pp.2-3)
  2. 국립환경과학원. 2012. 대기오염물질 배출량 2010 (Ministry of environment. 2012. National Air Pollutants Emission 2010, pp.33-49.)
  3. 국립환경과학원. 대기환경연보(2012), p.31.(Ministry of environment, Annual Report of Ambient Air Quality in Korea 2012, p.31)
  4. 김동영. 2010. 수도권 대기오염물질 배출의 공간분포 분석, 경기개발연구원, pp.70-71.(Kim DY. 2010. Spatial Analysis of Air Pollutants Emission in the Seoul Metropolitan Area, Gyeonggi Research Institute, pp.70-71.)
  5. 김정, 장영기. 2014. DARS에 의한 CAPSS 배출자료의 불확도 평가, 한국대기환경학회지, 30(1), 26-36.(Kim J, Jang YG. 2014. Uncertainty Assessment for CAPSS Emission Inventory by DARS, Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, 30(1), 26-36.) https://doi.org/10.5572/KOSAE.2014.30.1.026
  6. 나광삼, 김용표, 진현철, 문길주. 1998. 울산 대기중의 입자상, 기체상 물질의 수용성 이온 성분과 휘발성 유기화합물의 농도, 한국대기보전학회지, 14(4), 281-292.(Na KS, Kim YP, Jin HC, Moon KC. 1998. Concentrations of Water-soluble Particulate, Gaseous Ions and Volatile Organic Compounds in the Ambient Air of Ulsan, Journal of Korea Air Pollution Research Association, 14(4), 281-292.)
  7. 문지용, 김영복, 이지영, 정기호. 2001. 울산 대기중 중금속 분포특성, Journal of analytical science and technology, 14(5), 442-450.(Moon JY, Kim YB, Lee JY, Jeong GH. 2001. Distribution Characteristics of Heavy Metals in the Ambient Air of Ulsan Area, Journal of analytical science and technology, 14(5), 442-450.)
  8. 박신영, 김연종, 김철희. 2012. 동북아시아 대기오염물질의 이동 패턴에 따른 장거리 수송 특성 연구, 한국대기환경학회지, 28(2), 142-158.(Park SY, Kim YJ, Kim CH. 2012. Characteristics of Long-Range Transport of Air Pollutants due to Different Transport Patterns over Northeast Asia, Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, pp.142-158.) https://doi.org/10.5572/KOSAE.2012.28.2.142
  9. 변승혁, 이병규, 김지태, 이언송. 2009. 울산지역 고정오염원의 대기오염물질 배출 기여도 평가, 한국대기환경학회 2009 추계학술대회논문집, pp.411-413.(Byeon SH, Lee BG, Kim JT, Lee US. 2009. The Estimation of Source Apportionment of Air Pollutants Emissions from Stationary Sources in Ulsan, Proceeding of the 49th Meeting of KOSAE, pp.411-413.)
  10. 장영기, 김정, 김필수, 신용일, 이호진, 최민애. 2009. 비산먼지와 생물성연소가 보완된 $PM_10$의 지역별 배출량 비교, 한국대기환경학회 2009 춘계학술대회 논문집, pp.169-170.(Jang YG, Kim J, Kim PS, Sin YI, Lee HJ, Choi MA. 2009. Comparison of Regional $PM_10$ Emission Complemented Fugitive Dust and Biomass burning, Proceeding of the 48th Meeting of KOSAE, pp.169-170.)
  11. Byun DW, Ching JKS (Eds.). 1999. Science algorithms of the EPA Models-3 Community Multiscale Air Quality (CMAQ) Modeling System. EPA Report No.EPA-600/R-99/030.

Cited by

  1. Spatial Distribution of Air Pollution in the Ulsan Metropolitan Region vol.32, pp.4, 2016, https://doi.org/10.5572/KOSAE.2016.32.4.394
  2. An Empirical Study on Air Pollution in Korea’s Geographical Characteristics vol.13, pp.4, 2016, https://doi.org/10.31203/aepa.2016.13.4.006