미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.
Pohang is a well-known industrial city in Korea with a large steel-industrial complexes. The biggest environmental issue in the city is associated with fine particulate matter (hereinafter, $PM_{10}$). The concentration of $PM_{10}$ is generally dependent on the local emission sources and meteorological conditions. Iron and steel industrial complexes are likely serious pollution sources of $PM_{10}$ in Pohang. In this study, daily $PM_{10}$ data from a large database from the year of 2000 to 2012 were statistically analyzed, together with meteorological data. The average concentrations of $PM_{10}$ were evaluated according to the frequency of Asian dust, haze, mist, and fog. The number of days exceeding short-term standard for $PM_{10}$ were also examined, taking into consideration of weather conditions. It was found that the concentration of $PM_{10}$ was reduced about 18% to 26% because of precipitation. In addition, the effects of wind direction and wind speed on the $PM_{10}$ concentrations were investigated.
본 논문은 포항철강공단 및 주변지역의 보건 및 환경영향 인자를 확인하기 위하여 미세먼지($PM_{10}$) 농도와 성분을 측정 및 분석하였다. 또한 지역대기자동측정망 자료를 이용하여 연별, 계절별 $PM_{10}$ 농도분포를 조사하였다. 공단지역 내 $PM_{10}$을 측정한 결과, 동일산업에서 측정된 $PM_{10}$ 평균농도는 $61.3{\pm}12.1{\mu}g/m^3$, 철강공단관리사무소에서 측정된 $PM_{10}$ 평균농도는 $44.3{\pm}8.1{\mu}g/m^3$으로 나타나 대기환경기준을 만족하였다. 공단지역 동일산업과 철강공단관리사무소에서 측정된 $PM_{10}$ 중 이차생성 이온인 ${SO_4}^{2-}$, $NO_3{^-}$, $NH_4{^+}$의 분율을 확인한 결과, ${SO_4}^{2-}$의 분율이 높게 나타났고, 황산염과 관련된 오염원이 철강공단지역에 존재하는 것으로 판단된다. 전체적으로 동일산업 지점에서는 ${SO_4}^{2-}$ > $Cl^-$ > $NO_3{^-}$ > $F^-$ > $NH_4{^+}$ 순으로 나타났고, 철강공단관리사무소 지점에서는 ${SO_4}^{2-}$ > $Cl^-$ > $NO_3{^-}$ > $NH_4{^+}$ > $F^-$ 순으로 나타났다.
온산공업단지는 인근에 울산석유화학단지가 위치해 있고 동쪽에는 바다가 위치하고 있는 공업지역이다. 이러한 이유로 온산공업단지에서 배출되는 대기오염물질은 특히, 해풍과 같은 기상인자에 영향을 받기 쉽다. 본 연구에서는 기상자료를 분석하여 해풍과 박무발생 빈도를 평가하였으며, 온산공업단지 인근의 기상현상에 의해 영향을 받는 대기오염물질의 농도를 평가하기 위해 상층바람조건과 온위를 분석하였다. 분석결과, 박무와 해풍이 발생될 때, 미세먼지($PM_{10}$)는 각각 57.2%, 71.8%, 이산화황($SO_2$)은 46.6%, 57.7%로 고농도 현상이 나타났다. 이런 결과를 통해 박무와 해풍과 같은 기상현상이 대기오염물질의 고농도에 영향을 주는 것을 확인하였다. 온위와 상층바람조건을 활용한 상층기상을 분석한 결과, 해풍에 의한 울산석유 화학단지에서 배출된 대기오염물질의 이류가 온산공업단지 인근의 고농도 현상에 영향을 주는 것을 확인하였다. 특히, 안정한 대기조건에서 해풍이 발생했을 때, 온산공업단지의 평균농도에 비해 1.5배 이상 고농도 현상이 나타났다.
경주 주변지역 시민들의 건강을 보호하고 보건 환경위해성 평가의 기초자료를 확보하기 위하여 기상학적 요소의 분포특성을 조사하고 RAMS 모델을 이용한 대기 유동장 수치모의를 수행하였다. 또한 대기오염물질 측정 및 분석과 ISC-AERMOD view를 이용한 대기오염물질의 거동을 예측하였으며 대기오염물질 관리를 통한 보건학적 피해 및 재산상의 피해를 예방하기 위한 보건 환경위해성 영향지역을 구분하였다. 경주 및 주변지역의 대기오염도를 조사한 결과 연평균 대기환경기준물질의 농도는 포항, 울산지역에 비해 약간 낮았으나 경주역 광장과 경주 용강사거리의 경우 미세먼지와 이산화질소 농도가 포항 및 울산지역 평균농도보다 높게 나타나는 경우도 발생하였다. 시민들의 건강에 영향을 미치는 대기오염물질의 이동 및 확산에 관한 모델링을 수행한 결과, 포항 철강공단지역은 POSCO와 함께 1공단과 2공단 및 3공단과 4공단 일부 지역이 미세먼지와 아황산가스 영향지역에 포함되었으며, 포항남구 해도동, 상대동, 제철동, 장흥동 등은 철강공업 및 대규모의 산업시설이 밀집되어 있어 다량의 대기오염물질이 배출되어 국지적인 대기환경질을 악화시키고 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 3차원 기상 및 대기질 모델의 입출력 자료를 평가하는 데 필요한 통계 검증지표를 선별하고, 선정된 검증지표의 기준치를 조사하여 그 결과를 요약하였다. 여러 국내외 문헌과 최근 논문 검토를 통해 최종 선정된 통계 검증지표는 MB (Mean Bias), ME (Mean Error), MNB (Mean Normalized Bias Error), MNE (Mean Absolute Gross Error), RMSE (Root Mean Square Error), IOA (Index of Agreement), R (Correlation Coefficient), FE (Fractional Error), FB (Fractional Bias)로 총 9가지이며, 국내외 문헌을 통해 그 기준치를 확인하였다. 그 결과, 기상모델의 경우 대부분 MB와 ME가 주요 지표로 사용되어 왔고, 대기질 모델 결과는 NMB와 NME 지표가 주로 사용되었으며, 그 기준치의 차이를 분석하였다. 아울러 이들 통계 검증지표값을 이용하여 모델 예측 결과를 효과적으로 비교하기 위한 표출 도식으로 축구 도식, 테일러 도식, Q-Q (Quantile-Quantile) 도식의 장단점을 분석하였다. 나아가 본 연구 결과를 기반으로 우리나라의 산악지역의 특수성 등이 잘 고려된 통계 검증지표의 기준치 설정 등의 추가연구가 효과적으로 진행될 수 있기를 기대한다.
본 연구는 폭염 및 미세먼지 저감을 위한 계획요소인 바람길의 활용 가능성을 논의해보고자, 전주시를 대상으로 바람길의 특성을 분석하고, 바람길 활용을 위한 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 호남정맥에 위치하는 전주지역 일대의 찬공기 흐름 및 찬공기 층 높이 등 찬공기 특성을 분석하였고, 전주시의 주요한 바람길을 특정하였다. 또한, 이를 바탕으로 전주시 일대의 산림관리 및 도시계획 활용방안을 제안하였다. 찬공기 특성 분석을 위해 독일에서 개발된 모형인 KALM(Kaltluftabflussmodell)을 이용하여 야간 6시간 동안 생성되는 찬공기 흐름 및 찬공기층 높이를 파악하였다. 분석 결과, 시간이 경과함에 따라 전주시 외곽 북동쪽 및 동쪽에 위치한 산림에서 생성된 찬공기의 흐름이 뚜렷해지고, 계곡지역과 농경지 일대에서 찬공기층의 높이가 증가하였다. 특히, 전주시의 찬공기 흐름은 북동쪽과 동쪽에서 생성된 찬공기가 전주시 중심 시가지로 유입되어 남쪽으로 흘러나가는 형태를 가지고 있어, 이상적인 바람길의 구조를 보여주는 사례였다. 찬공기 분석 결과를 바탕으로, 찬공기 생성이 활발한 산림지역 일대를 '찬공기 보전지역'으로 지정하고, 원활한 찬공기 흐름을 위해 관리가 필요한 지역을 '찬공기 관리지역'으로 지정하여, 찬공기 흐름을 유지 및 확대할 수 있는 방안을 제안하였다. 본 연구의 결과는 전주시의 기후변화 적응 정책, 바람길숲 조성 사업 등 폭염과 미세먼지 해결을 위한 정책 수립과 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
다양한 원인에 의하여 발생하는 미세먼지(particulate matter, PM)는 강력한 환경 오염 물질로 대두되고 있다. PM은 서로 다른 구성과 크기의 고체 입자와 액체 방울로 구성되며, 유해 화학 성분에는 원소 및 유기 탄소, 유기 화합물, 생물학적 화합물 및 금속이 포함된다. 급성 및 만성 PM 노출 시 생체 내 생리학적 시스템에 의하여 유입되고 축적되어 세포내 소포체 스트레스, 미토콘드리아 기능 장애, 산화 스트레스, 염증, 지질 축적 및 세포 주기 정지와 함께 세포 구조 변화를 촉진한다. 궁극적으로 이러한 세포 반응은 노화의 주요 특성을 발달시키는 원인으로 작용하며, 세포 노화와 관련된 자가포식 플럭스 및 리소좀 기능 장애를 향상시킨다. 선행 연구에서 PM과 사망률 증가 또는 수명 감소 사이의 긍정적인 연관성을 강조했지만, 노화에 대한 PM의 직접적인 증거는 여전히 제한적이다. 이 총설에서는 관찰 연구뿐만 아니라 노화 진행 및 연령 관련 질병 발병에 대한 PM의 시험관 내 및 생체 내 증거를 평가하였다. 이러한 평가는 소포체 스트레스, 미토콘드리아 기능 장애, 산화 스트레스, 염증, 지방 축적, 자가포식을 포함하여 PM 노출과 노화 사이의 연관성을 강화하는 연령 관련 세포 변화를 기반으로 한다. 이러한 자료는 PM에 따른 기본적인 세포 반응의 이해를 토대로 PM으로 인한 노화에 대한 새로운 치료법 개발에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 부산지역의 봄철과 여름철 대기 중 미세먼지(particulate matter, PM) 농도 및 빗물 수질을 정량화하고 다변량 통계분석을 이용하여 계절(봄, 여름) 특성에 따른 대기 중 PM 농도가 빗물 수질에 미치는 영향을 평가하였다. 연구기간(2020년 3월-8월)동안 기상청 AWS (automatic weather system)에서 측정된 대기 중 PM 농도와 총 68번의 강우 특성 자료를 이용하였으며, 총 68번의 강우 이벤트 중 13회 강우를 대상으로 부산 부경대학교 캠퍼스에 집수장치를 설치하여 총 216개의 빗물 샘플을 수집하였다. 빗물의 pH와 전기전도도(electrical conductivity, EC)는 실시간 측정되었으며, 빗물 내 양이온(Na+, Mg2+, K+, Ca2+, and NH4+) 및 음이온(Cl-, NO3-, and SO42-) 농도를 분석하였다. 또한, 자체 제작한 미세먼지 센서를 이용하여 강우 전후로 대기 중 PM10 농도를 측정하였으며, 측정된 데이터를 바탕으로 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 피어슨 상관분석(Person correlation analysis)을 실시하여 대기 중 PM10 농도와 빗물 수질 간 상관관계를 규명하였다. 연구결과, 부산지역의 일평균 대기 중 PM 농도 및 강우 특성은 계절적 차이가 존재하였으며, 대기 중 PM10 농도와 빗물 수질간 상관성 또한 상이하게 나타났다. 봄철의 경우, 일평균 대기 중 PM10 (34.11 ㎍/m3) 및 PM2.5 (19.23 ㎍/m3)의 평균 농도는 상대적으로 높게 나타났고 일평균 누적 강우량 및 강우 강도는 상대적으로 낮게 나타났다. 또한, 대기 중 PM10 농도는 빗물 수질과 유의미한 상관관계를 보였으며 대기 중 PM10 농도는 pH (r = -0.84)는 감소시키고 EC (r = 0.95) 및 수용성 음이온(r = 0.99) 농도는 증가시키는 요인으로 작용하였다. 여름철의 경우에는 일 평균 PM10 (27.79 ㎍/m3) 및 PM2.5 (17.41 ㎍/m3)의 평균 농도가 상대적으로 낮은 농도 분포를 보였으며, 최대 일 평균 강우 강도는 81.6 mm/h로 오랜 시간 많은 양의 비를 기록하였다. 상대적으로 낮은 대기 중 PM 농도와 높은 강우 강도로 인해 대기 중 PM10 농도가 빗물 수질에 미치는 영향을 확인할 수 없었다.
최근 우리나라 위성 개발 사업은 과거와 달리 다양한 목적에 따라 수요 중심으로 변화하고 있다. 특히, 단순 지상 영상 관측 위성에서 벗어나 위성 자료를 가공, 고부가가치 정보 생산에 대한 중요성이 제시되고 있다. 이러한 추세에 따라 위성 정보에 대한 수요 확대를 위해 최종 수요 대상인 국민들의 요구 사항을 반영한 맞춤형 개발과 정보 제공이 필요한 시점이다. 이에, 본 연구에서는 환경위성의 국민 맞춤형 서비스를 위해 요구사항 분석을 위해 대학생을 중심으로 설문 조사를 시행하고 그 결과를 분석하였다. 그 결과, 환경위성은 발사, 운영 전임에 따라 인지가 부족한 상황이나, 최근 환경이슈인 미세먼지에 대한 인지가 높아 활용의지는 높은 것으로 파악되었다. 또한, 환경안보에 대한 의지가 높아 독자적인 환경위성 개발의 필요성을 인지하고 있으며, 언론 등을 통한 홍보와 접근이 용이한 매체를 통한 자료 제공을 선호하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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