도시대기오염의 주요 배출원으로 알려진 자동차에서 배출되는 VOCs는 인체에 유해할 뿐만 아니라 대기 중에서 질소산화물(NOx)과 함에 광화학반응을 통한 오존 둥 2차 오염물질인 광화학산화물을 형성하는 전구물질로 작용하기 때문에 환경학적, 보건학적으로 매우 큰 영향을 미친다. 이러한 자동차 배출 VOCs가 오존생성에 미치는 영향에 대한 연구는 갈수록 증가하고 있는 대기중 오존 농도 심화현상의 규명과 대기질 개선을 위한 기초자료로서 매우 그 필요성이 더해가고 있다. (중략)
This study was conducted to develop a method to be able to estimate the vehicular emissions according to spatial scales-Seoul province, 25 counties and hundreds of grids $(1km{\times}1km)$. First, the emissions at each spatial scale was calculated by using the road network and the travel volume and speed of each link modeled by travel demand model (TDM). Second, the emission at each spatial scale was calculated on the basis of average speeds estimated by using three kinds of averaging method. These are called the provincial, volume-delay function (VDF) and zonal method, respectively. Third, three kinds of emissions and those by TDM are compared each other at three spatial scales. In Seoul (provincial scale), three kinds of emissions are less than those by TDM, but the differences of TDM from three speed averaging methods (SAMs) are small. The relative ratios of three SAMs to TDM are $88\~90\%\;in\;CO,\;99\~100\%\;in\;NOx,\;84\~85\%$ in VOCs. At county scale, NOx among three pollutants showed the highest correlation between TDM and three SAMs and the zonal method among three SAMs was proven to be the highest correlation with TDM. NOx showed the coefficients $(R^2)$ greater than 0.9 in all three SAMs but CO and VOC showed the coefficients $(R^2)$ greater than 0.9 in only zonal method. Slopes of co..elations of all pollutants showed the values close to '1' in zonal method. In the other two SAMs, slopes of NOx showed the values close to '1', but those of CO and VOC showed the values less than 0.85. At grid scale, correlations between TDM and three SAMs were not high. CO showed $0.68\~0.77\;in\;R^2s\;and\;58\~0.68$ in slopes. NOx showed $0.90\~0.94\;in\;R^2s\;and\;0.86\~0.94$ in slopes. VOC showed $0.56\~0.70\;in\;R^2s\;and\;0.48\~0.57$ in slopes. There are not high correlations between TDM and three SAMs in grid scale. This study showed that there is the most suitable method for calculating the average travel speed at each spatial scale and it is thought that the zonal method is more suitable than the VDF or provincial method.
This study was carried out to investigate the emissions of the air pollutants from the automobile in Suwon city. To estimate emissions due to by automobile the data of express highway and the national road used an observation traffic volume, and the other roads used a method by Vehicle kilometer traveled(VKT). In the emissions due to by automobile from Suwon city, CO was highest 36,290.4 ton/year, NOx at 19,392.1 tons, HC 5,095.4 tons and PM 2,788.7 tons was highly order. SOx emissions in the whole Suwon city by fuel types was investigated with 178ton/year from the Diesel motorcar, 26.9 ton/year and 6.2 ton/year from the gasolines and LPG automobiles, respectively. VOC emissions from the automobile was investigated with 366.4 ton/year (29.22%) from Gwonseon-gu, 329.2 ton/year (26.25%) Yeongtong-gu, 319.9 ton/year (25.51%) Jangan-gu, 238.6 ton/year (19.03%) Paldal-gu.
본 연구에서는 광화학 대기질 모델인 CMAQ을 활용해 화력발전소 배출량 제거에 따른 O3 농도의 변화 특성을 분석하였다. 하동 화력발전소를 대상으로 주변 지역의 O3 농도 변화에 대한 발전소 배출량의 영향을 조사하기 위해 하동 화력발전소의 배출량 제거 전과 후의 CMAQ 수치 모의를 수행하였다. 수치 모의 결과 O3의 주요 전구 물질인 NOx (-18.87%)와 VOCs (-11.27%)의 농도가 감소한 반면에 O3 (25.24%)의 농도는 증가한 것으로 나타났다. 화력발전소 배출량 제거로 인한 NO와 O3 농도의 상대적인 변화를 비교해 본 결과 높은 음의 상관관계(R= -0.72)를 나타내는 것이 확인되었다. 이러한 결과는 O3의 농도 증가가 NO 농도 감소로 인한 O3의 적정 효과 완화로 설명 될 수 있음을 의미한다. 해당 지역의 O3의 농도 증가가 NO의 농도 감소에 주로 영향을 받은 이유는 해당 지역이 VOC-limited (i.e., NOx-saturated) 지역이기 때문으로 분석되었다. 이러한 결과는 특정 지역의 O3의 농도가 단순히 배출량의 증감에 따라 비례하게 나타나지 않을 수 있다는 것을 암시한다. 따라서 화력발전소 배출량 저감 조치로 인한 대기 중 O3 농도 개선 효과를 정확히 예측 및 평가하기 위해서는 지역 별 O3의 생성 및 소멸 기작에 대한 심도 있는 이해가 필요하다.
최근 지구 환경문제에 대한 논의가 활발해지면서 국제 운송의 큰 부분을 차지하고 있는 해상운송에서도 배출물질 규제를 위한 정책이 시행되고 있다. 이 연구에서는 선속 제한에 의한 배출량의 감축 효과를 검토하기 위하여 기관 부하율을 적용하여 선박의 배출물질을 수치계산하였다. 2017년 1월 1일부터 12월 31일까지 부산 북항의 입출항 선박을 대상으로 선속제한구역 20마일권역을 설정하고 해당 구간에서의 선종별, 선속별로 배출량을 계산하고 분석하였다. 항행, 접 이안, 정박 중일 때를 모두 포함하여 가장 많은 배출물질을 발생시키는 선박은 컨테이너선 76.1 %, 일반화물선 7.2 %, 여객선 6.8 %의 순으로 계산되었다. 항행 및 접 이안 모드일 때는 일반화물선이 여객선보다 배출물질이 적었지만 정박 모드일 때는 여객선보다 많았다. 총 배출물질은 질소산화물, 황산화물, 입자상물질, 휘발성유기화합물의 순으로 각각 49.4 %, 45 %, 4 % 1.6 %로 구성되었다. 선속 제한이 없는 경우와 선박 속도를 12노트, 10노트, 8노트로 제한시킬 때 배출물질을 비교하면 속도 12노트 제한의 경우 질소산화물 39 %, 휘발성유기화합물 40 %, 입자상물질 42 %, 황산화물 38 %의 감소효과가 있고, 10노트 제한일 때 질소산화물 52 %, 휘발성유기화합물 54 %, 황산화물 56 %, SOx 50 %의 감소효과가 있으며, 8노트 제한일 때 질소산화물 62 %, 휘발성유기화합물 64 %, 입자상물질 67%, 황산화물 59 %의 감소효과가 있었다. 이처럼 선박의 속도 감소에 따라 배출물질 역시 크게 감소되는 연구결과를 확인할 수 있었으며, 향후 항만 배출물질 감소를 위해 선박의 속도를 제한하는 방안을 적극적으로 고려할 필요가 있다.
휘발성 유기화합물(VOCs)은 오존 및 광화학 스모그의 전구물질 내지는 원인물질로써, NOx나 햇빛 등과 반응하여 2차 오염물들을 생성한다. 특히, Benzene이나 Chloroform과 같은 VOCs 물질들을 강력한 발암성 물질로 규제되고 있다. 이러한 VOCs는 차량운행, 인쇄, 도장산업, 각종 석유정제과정 및 취급과 정등에서 많이 발생하며, 우리 시민들에게 호흡기 질환을 일으키거나 시계를 흐리게 한다. 따라서 휘발성 유기화합물에 의한 악영향과 교통 및 각종 산업시설에서의 발생원 확인 및 제거에 대한 관심이 매우 높다.(중략)
과산화수소는 광화학적 이차 생성물질이며 대기의 산화상태를 알려주는 지시자의 역할을 한다. H2O2 는 O3의 광분해로 시작되는 광화학 반응 중 HO2 radical 의 self reaction(HO2+ HO2+M$\longrightarrow$H2O2+M)으로 주로 생성된다(Lee,2000). 대기 내 수명이 1-2일인 과산화수소를 측정하므로써 오존의 대표적인 전구물질인 NOx와 VOC를 산화시키는 OH, HO2 라디칼의 농도를 예측할 수 있고 궁극적으로 오존을 저감하는 대책을 세우는데 필요한 요인으로 사용된다. (중략)
최근 항만에서 기인한 대기오염물질에 대한 심각성이 고조되고 있다. 한국은 무역의존도가 매우 높고 수 출입 교역량의 99.7%가 해상을 통해 운송되고 있어, 항만 대기오염의 정도를 파악하고 이에 대비하기 위한 친환경 정책이 필요하다. 이에 본 연구에서는 많은 물동량을 취급함에도 불구하고 관련 연구가 적었던 광양항과 울산항을 대상으로 선박 접안시 발생하는 대기오염물질 배출량을 산정하였다. 이를 위해 2017년 기준으로 선박의 활동 및 제원자료를 수집하고, 해외 환경기관인 EEA와 EPA 방법론 및 계수를 적용하였다. 그 결과, 광양항은 CO 253.09톤, NOx 1986.61톤, SOx 684.01톤, $PM_{10}$ 47.88톤, $PM_{2.5}$는 44.69톤, VOC 61.56톤, NH3 0.24톤의 대기오염물질을 배출하였다. 울산항의 경우 CO 212.28톤, NOx 1712.54톤, SOx 573.72톤, $PM_{10}$ 40.16톤, $PM_{2.5}$는 37.48톤, VOC 51.63톤, $NH_3$ 0.20톤을 배출하였다. 이어서 선박 접안시 적용 가능한 친환경 정책인 AMP의 단계적 도입 방안을 제시하였다. 본 연구는 광양항과 울산항을 대상으로 대기오염 정도를 파악한 것으로, 이를 통해 현황을 진단하고, 향후 관련 정책 수립을 위한 참고자료로 활용 가능하다.
We conclude the following with air pollution data measured from city measurement net administered and managed in Gwangju for the last 7 years from January in 2001 to December in 2007. In addition, some major statistics governed by Gwangju city and data administered by Gwangju as national official statistics obtained by estimating the amount of national air pollutant emission from National Institute of Environmental Research were used. The results are as follows ; 1. The distribution by main managements of air emission factory is the following ; Gwangju City Hall(67.8%) > Gwangsan District Office(13.6%) > Buk District Office(9.8%) > Seo District Office(5.5%) > Nam District Office(3.0%) > Dong District Office(0.3%) and the distribution by districts of air emission factory ; Buk District(32.8%) > Gwangsan District(22.4%) > Seo District(21.8%) > Nam District(14.9%) > Dong District(8.1%). That by types(Year 2004~2007 average) is also following ; Type 5(45.2%) > Type 4(40.7%) > Type 3(8.6%) > Type 2(3.2%) > Type 1(2.2%) and the most of them are small size of factory, Type 4 and 5. 2. The distribution by districts of the number of car registrations is the following ; Buk District(32.8%) > Gwangsan District(22.4%) > Seo District(21.8%) > Nam District(14.9%) > Dong District(8.1%) and the distribution by use of car fuel in 2001 ; Gasoline(56.3%) > Diesel(30.3%) > LPG(13.4%) > etc.(0.2%). In 2007, there was no ranking change ; Gasoline(47.8%) > Diesel(35.6%) > LPG(16.2%) >etc.(0.4%). The number of gasoline cars increased slightly, but that of diesel and LPG cars increased remarkably. 3. The distribution by items of the amount of air pollutant emission in Gwangju is the following; CO(36.7%) > NOx(32.7%) > VOC(26.7%) > SOx(2.3%) > PM-10(1.5%). The amount of CO and NOx, which are generally generated from cars, is very large percentage among them. 4. The distribution by mean of air pollutant emission(SOx, NOx, CO, VOC, PM-10) of each county for 5 years(2001~2005) is the following ; Buk District(31.0%) > Gwangsan District(28.2%) > Seo District(20.4%) > Nam District(12.5%) > Dong District(7.9%). The amount of air pollutant emission in Buk District, which has the most population, car registrations, and air pollutant emission businesses, was the highest. On the other hand, that of air pollutant emission in Dong District, which has the least population, car registrations, and air pollutant emission businesses, was the least. 5. The average rates of SOx for 5 years(2001~2005) in Gwangju is the following ; Non industrial combustion(59.5%) > Combustion in manufacturing industry(20.4%) > Road transportation(11.4%) > Non-road transportation(3.8%) > Waste disposal(3.7%) > Production process(1.1%). And the distribution of average amount of SOx emission of each county is shown as Gwangsan District(33.3%) > Buk District(28.0%) > Seo District(19.3%) > Nam District(10.2%) > Dong District(9.1%). 6. The distribution of the amount of NOx emission in Gwangju is shown as Road transportation(59.1%) > Non-road transportation(18.9%) > Non industrial combustion(13.3%) > Combustion in manufacturing industry(6.9%) > Waste disposal(1.6%) > Production process(0.1%). And the distribution of the amount of NOx emission from each county is the following ; Buk District(30.7%) > Gwangsan District(28.8%) > Seo District(20.5%) > Nam District(12.2%) > Dong District(7.8%). 7. The distribution of the amount of carbon monoxide emission in Gwangju is shown as Road transportation(82.0%) > Non industrial combustion(10.6%) > Non-road transportation(5.4%) > Combustion in manufacturing industry(1.7%) > Waste disposal(0.3%). And the distribution of the amount of carbon monoxide emission from each county is the following ; Buk District(33.0%) > Seo District(22.3%) > Gwangsan District(21.3%) > Nam District(14.3%) > Dong District(9.1%). 8. The distribution of the amount of Volatile Organic Compound emission in Gwangju is shown as Solvent utilization(69.5%) > Road transportation(19.8%) > Energy storage & transport(4.4%) > Non-road transportation(2.8%) > Waste disposal(2.4%) > Non industrial combustion(0.5%) > Production process(0.4%) > Combustion in manufacturing industry(0.3%). And the distribution of the amount of Volatile Organic Compound emission from each county is the following ; Gwangsan District(36.8%) > Buk District(28.7%) > Seo District(17.8%) > Nam District(10.4%) > Dong District(6.3%). 9. The distribution of the amount of minute dust emission in Gwangju is shown as Road transportation(76.7%) > Non-road transportation(16.3%) > Non industrial combustion(6.1%) > Combustion in manufacturing industry(0.7%) > Waste disposal(0.2%) > Production process(0.1%). And the distribution of the amount of minute dust emission from each county is the following ; Buk District(32.8%) > Gwangsan District(26.0%) > Seo District(19.5%) > Nam District(13.2%) > Dong District(8.5%). 10. According to the major source of emission of each items, that of oxides of sulfur is Non industrial combustion, heating of residence, business and agriculture and stockbreeding. And that of NOx, carbon monoxide, minute dust is Road transportation, emission of cars and two-wheeled vehicles. Also, that of VOC is Solvent utilization emission facilities due to Solvent utilization. 11. The concentration of sulfurous acid gas has been 0.004ppm since 2001 and there has not been no concentration change year by year. It is considered that the use of sulfurous acid gas is now reaching to the stabilization stage. This is found by the facts that the use of fuel is steadily changing from solid or liquid fuel to low sulfur liquid fuel containing very little amount of sulfur element or gas, so that nearly no change in concentration has been shown regularly. 12. Concerning changes of the concentration of throughout time, the concentration of NO has been shown relatively higher than that of $NO_2$ between 6AM~1PM and the concentration of $NO_2$ higher during the other time. The concentration of NOx(NO, $NO_2$) has been relatively high during weekday evenings. This result shows that there is correlation between the concentration of NOx and car traffics as we can see the Road transportation which accounts for 59.1% among the amount of NOx emission. 13. 49.1~61.2% of PM-10 shows PM-2.5 concerning the relationship between PM-10 and PM-2.5 and PM-2.5 among dust accounts for 45.4%~44.5% of PM-10 during March and April which is the lowest rates. This proves that particles of yellow sand that are bigger than the size $2.5\;{\mu}m$ are sent more than those that are smaller from China. This result shows that particles smaller than $2.5\;{\mu}m$ among dust exist much during July~August and December~January and 76.7% of minute dust is proved to be road transportation in Gwangju.
To establish area specific control strategies for the reduction of the ozone concentration, the Ozone Isopleth Plotting Package for Research(OZIPR) model has been widely used. However, the model results tend to changed by various input parameters such as the background concentration, emission amount of NOx and volatile organic compounds (VOCs), and meteorological condition. Thus, sensitivity analysis should be required to ensure the reliability of the result. The OZIPR modeling results for five local government districts in the Seoul Metropolitan Area (SMA) in June 2000 were used for the sensitivity analysis. The sensitivity analysis result showed that the modeling result of the SMA being VOC-limited region be still valid for a wide range of input parameters' variation. The estimated ozone concentrations were positively related with the initial VOCs concentrations while were negatively related with the initial NOx concentrations. But, the degree of the variations at each local district was different suggesting area specific characteristics being also important. Among the five local governments, Suwon was chosen to identify other variance through the period from April to September in 2000. The monthly modeling results show different ozone values, but still showing the characteristics of VOCs-limited region. Limitations due to not considering long range transport and transfer from neighbor area, limitation of input data, error between observed data and estimated data are all discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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