Journal Search Engine
Search Advanced Search Adode Reader(link)
Download PDF Export Citaion korean bibliography PMC previewer
ISSN : 1225-4517(Print)
ISSN : 2287-3503(Online)
Journal of Environmental Science International Vol.24 No.1 pp.81-96
DOI : https://doi.org/10.5322/JESI.2015.24.1.81

Atmospheric Dispersion of Radioactive Material according to the Local Wind Patterns around the Kori Nuclear Power Plant using WRF/HYSPLIT Model

Hye Yeon An, Yoon-Hee Kang1), Sang-Keun Song2), Jin-Hee Bang3), Yoo-Keun Kim*
Division of Earth Environmental System, Pusan National University, Busan 609-735, Korea
1)The Institute of Environmental Studies, Pusan National University, Busan 609-735, Korea
2)Department of Earth and Marine Sciences, Jeju National University, Jeju 690-756, Korea
3)Environmental Health Center, University of Ulsan College of Medicine, Ulsan 682-714, Korea
Corresponding Author : Yoo-Keun Kim, Division of Earth Environmental System, Pusan National University, Busan 609-735, Korea Phone: +82-51-510-2282kimyk@pusan.ac.kr
November 13, 2014 December 9, 2014 December 15, 2014

Abstract

The characteristics of atmospheric dispersion of radioactive material (i.e. 137Cs) related to local wind patterns around the Kori nuclear power plant (KNPP) were studied using WRF/HYSPLIT model. The cluster analysis using observed winds from 28 weather stations during a year (2012) was performed in order to obtain representative local wind patterns. The cluster analysis identified eight local wind patterns (P1, P2, P3, P4-1, P4-2, P4-3, P4-4, P4-5) over the KNPP region. P1, P2 and P3 accounted for 14.5%, 27.0% and 14.5%, respectively. Both P1 and P2 are related to westerly/northwesterly synoptic flows in winter and P3 includes the Changma or typhoons days. The simulations of P1, P2 and P3 with high wind velocities and constant wind directions show that 137Cs emitted from the KNPP during 0900~1400 LST (Local Standard Time) are dispersed to the east sea, southeast sea and southwestern inland, respectively. On the other hands, 5 sub-category of P4 have various local wind distributions under weak synoptic forcing and accounted for less than 10% of all. While the simulated 137Cs for P4-2 is dispersed to southwest inland due to northeasterly flows, 137Cs dispersed northward for the other patterns. The simulated average 137Cs concentrations of each local wind pattern are 564.1~1076.3 Bqm-3. The highest average concentration appeared P4-4 due to dispersion in a narrow zone and weak wind environment. On the other hands, the lowest average concentration appeared P1 and P2 due to rapid dispersion to the sea. The simulated 137Cs concentrations and dispersion locations of each local wind pattern are different according to the local wind conditions.


WRF/HYSPLIT 모델을 이용한 고리원전 인근 국지바람 패턴에 따른 방사성물질 대기확산 특성

안 혜연, 강 윤희1), 송 상근2), 방 진희3), 김 유근*
부산대학교 지구환경시스템학부
1)부산대학교 환경연구원
2)제주대학교 지구해양과학과
3)울산대학교 의과대학 환경보건센터
    Jeju National University

    1.서 론

    2011년 3월에 발생한 일본 후쿠시마 원전사고 이후, 원전 중대사고의 발생가능성은 관련 종사자 뿐 아니라 원전인근 지역주민들에게도 중요한 사회적 문제로 인식 되고 있다. 이러한 현실 속에서 방사능방재 훈련, 현장방 사능방재지휘센터 운영, 환경방사능 감시와 같은 다양한 방사능 방재・방호를 위한 노력을 국가차원에서 기울이 고 있으나(Korea institute of nuclear safety, 2012), 만 일의 원전재난 발생으로 인한 방사성물질의 방출시, 신 속한 대책수립의 근거가 될 수 있는 원전 인근지역에 대 한 방사성물질의 대기확산 및 피해 예측연구는 매우 부 족한 현실이다.

    방사성물질이 대기 중에 방출될 경우, 물리/화학/생물 학적 전이과정(Lee 등, 1997)과 동시에 지역의 기상조건 (바람, 강수, 안정도, 혼합고 등)에 따라 확산 및 침적과 정을 거치면서 방사성물질 농도는 재분포하게 된다. 방 출된 시점 이후의 기상환경에 따라 같은 양의 방사성물 질이라도 확산범위와 농도수준에 상당한 차이를 보일 수 있고, 그 중에서도 지역의 바람조건(풍속과 풍향)은 방사 성물질의 대기확산을 결정짓는 중요한 인자이다(Lee 등, 1997; Srinivas 등, 2012). 따라서 원전 인근지역에서 발 생할 수 있는 국지바람 특성과 그에 따른 공기괴의 순환 과정에 대한 이해는 단기간(1∼2일)의 방사성물질의 대 기확산을 예측하는데 필수적이다.

    국내 원전은 냉각수를 쉽게 얻을 수 있는 동해와 서해 연안에 위치하고 있으며, 한반도의 지형적 특성상 인근 에 크고 작은 산지지형이 위치하는 곳이 많다. 이에 원전 인근 지역에서는 해륙풍, 산곡풍 등과 같은 다양한 국지 풍이 복합적으로 발생할 가능성이 높고, 동시에 한반도 에서 나타나는 계절별 종관기상의 차이로 연중 다양한 국지바람의 시·공간적 변화를 경험할 수 있다. 방사성물 질의 대기확산 예측에 있어 지역적 편차가 큰 지형과 다 양한 국지바람의 영향을 고려하기 위해서는 상세 바람장 을 재현할 수 있는 3차원 기상모델과 기상/배출 조건을 입력받아 오염물질의 대기 중 거동을 수치적으로 계산할 수 있는 대기확산모델의 적용이 필요하다.

    수치모델을 이용한 방사성물질의 대기확산 연구는 과 거 발생한 체르노빌과 후쿠시마 원전사고의 재현 (Korsakissok 등, 2013; Srinivas 등, 2012; Stohl 등, 2012) 혹은 가상의 원전사고를 가정한 방사성물질의 대 기확산 모델링(Srinivas와 Venkatesan, 2005; Thaning 과 Baklanov, 1997)을 중심으로 수행되었다. 특히 2011 년에 발생한 후쿠시마 원전사고 사례에 대해서는 원전을 포함한 국지규모부터 대기대순환을 포함한 다양한 규모 에서의 확산과 장거리수송 모델링이 수행되었다. Korsakissok 등(2013)은 가우시안 퍼프 모델인 pX 모 델을 이용하여 국지규모(후쿠시마 원전 80 km 이내)에 서의 방사성핵종을 모델링하여 방사선원항(source term) 과 풍향, 확산계수에 따른 모델 민감도를 평가하였고, Stohl 등(2012)은 라그랑지안 입자확산모델(Lagrangian Particle Dispersion Model, LPDM)인 FLEXPART를 이용한 133Xe과 137Cs에 대한 대기확산 및 침적량을 계산 하여 일본, 미국을 포함한 여러 국가에서 측정된 농도와 비교·검증한 바 있다.

    국내의 경우, 1990년대에는 통계적 방법이나 각각의 연구자가 개발한 모델을 이용하여 방사성물질의 대기확 산을 계산하였으나(Na와 Lee, 1998; Lee 등, 1997), 2000년대 이후, 컴퓨터 계산환경의 발전과 3차원 기상 모델의 상용화로 보다 현실적인 방사성물질의 대기확산 예측 연구가 수행되었다. Suh 등(2002)은 체르노빌 사고 와 유사한 배출조건과 방출점을 중국 동부 진산 (Qinshan) 원전으로 고정한 후 동북 아시아권에 미치는 영향을 분석하기 위해 MM5 기상모델과 라그랑지안 입 자추적 모델을 수행하였고, Kim 등(2008)은 1999년에 발생한 일본 방사능누출 사고와 북한 지하핵실험 사례를 대상으로 MM5 기상모델과 라그랑지안 입자확산모델을 이용한 확산모델링 결과를 분석하였다. 이와 함께 한국 원자력연구원에서는 동북아시아를 대상으로 하는 장거 리 대기확산모델 LADAS(long-range accident dose assessment)를 개발하여 만일의 원전사고시 방사성물질 의 장거리수송에 대한 예측을 수행하고 있다(Korea Atomic Energy Research Institute, 2007). 하지만 이들 연구의 대부분은 국외 방사성물질 유출사례에 대한 장거 리수송 과정에만 초점이 맞춰져, 국내 원전을 중심으로 한 인근지역에서의 국지규모 대기확산 특성에 대해서는 충분히 평가되지 못하였다.

    본 연구에서는 국내 원전 중 인근에 부산, 울산과 같은 대도시가 존재하여 만일의 원전사고 시 피해규모가 클 것으로 예상되는 고리원전을 대상으로 국지바람 및 방사 성물질의 대기확산 특성을 연구하였다. 이를 위해 원전 인근지역(고리원전 중심반경 60 km 이내)에 위치한 28 개 기상관측지점에서 수집된 1년간(2012년) 바람자료를 분석하여 지역에서 발생하는 국지바람 패턴을 파악하였 으며, 가상의 방사성물질(137Cs) 유출을 가정하여 각 국 지바람 패턴별 대표 사례일에 대한 기상-대기확산 모델 링을 수행하였다.

    2.자료 및 연구방법

    2.1대상지역

    우리나라에 위치한 원전 4곳(고리, 월성, 영광, 울진) 중에서도 고리원전은 한반도의 남동연안에 위치하고 부 산, 울산과 같은 대도시와 인접하여 원전재난에 대한 관 심이 매우 높은 지역이다. 고리원전은 2013년 기준으로 4개의 발전기와 신고리 원전의 추가 건설로 현재 신고리 1, 2호기까지 총 6개의 상업용 원자로가 가동 중이며, 현 재 신고리 3, 4호기가 건설 중에 있다. 고리원전은 2013 년 총 3.0 × 107 MWh의 전력을 생산하였고 국내 원전 이용률의 약 21.4%를 차지한다(http://www.kaif.or.kr/ pds/09.asp). Fig. 1은 고리원전의 위치와 주변 지형을 제시한 것으로, 부산광역시 북쪽 기장읍 해안에 위치하 고 있으며 동쪽으로 동해, 서쪽으로 양산 및 김해, 북쪽으 로 울산광역시와 접해 있다. 고리원전은 복잡한 해안선 과 함께 인근에 태백산맥의 말단이 위치하여 해발고도 약 500~1000 m의 고지대가 북동~남서 방향으로 길게 형성되어 해륙풍과 산곡풍의 복합적인 영향을 받을 것으 로 예상된다. 본 연구에서는 고리 원전을 중심으로 한 인 근지역의 지리ㆍ지형적 특성에 따른 국지바람 특성을 보 기 위하여 고리원전 중심 반경 60 km 영역을 대상지역 (120 km × 120 km)으로 설정하였다.

    2.2.군집분석

    대상지역의 빈도 높은 국지바람 패턴을 파악하기 위 하여 통계프로그램인 SAS(Statistical Analysis System) 를 이용하여 군집분석을 수행하였다. 군집분석이란 대상 들이 지니고 있는 다양한 특성의 유사성을 바탕으로 거 리가 가까우면 같은 군집에 속하게 되며 일정거리 이상 으로 먼 개체들은 다른 군집에 속하게 됨으로써 동일 군 집 내에 속해있는 공통된 특성들을 조사하는 방법이다 (Wilks, 1995). 입력자료는 대상지역 내 지역의 기상현 상을 대표할 수 있는 곳에 위치한 ASOS 6개 지점과 AWS 22개 지점에서 관측된 바람자료(풍향, 풍속)를 이 용하였다. 바람자료는 연안에 위치한 고리원전의 지리적 특성상 대표적 국지풍으로 판단되는 해풍의 발달에 초점 을 맞춰 2012년 낮 동안(0900~1800 LST)의 풍향, 풍 속을 동서성분(u)과 남북성분(v)으로 변환하여 구성하 였다.

    군집분석의 첫 번째 단계로, 새로운 대상이 기존의 군 집에 편입될 때 기존의 군집 내에 있는 모든 대상과의 평 균거리가 가장 가까운 군집에 편입되는 방법인 평균 연 결법(average linkage method)을 사용하여 최적의 군집 수를 결정하였다. 초기 군집수가 결정된 후 결정된 군집 수 K에 기초하여 군집의 중심을 선택하고, 각 항목을 가 장 가까운 중심점을 갖는 군집에 할당하여 전체 자료를 상대적으로 유사한 K개의 군집으로 분류하는 방법인 K- 평균법(K-means method)을 사용하여 최종 군집을 분류 하였다(Hwang 등, 2007; Jeong 등, 2011).

    2.3.모델구성 및 입력자료

    대상지역은 지형의 지역적 편차가 크고 복잡한 해안 선과 산악지형이 동시에 존재한다. 이러한 복잡한 지형 조건에서의 방사성물질의 확산모델링은 대상지역 바람 자료의 공간적 해상도에 따라 크게 달라질 수 있다. 지역 내 총 28개 지점의 기상관측자료가 존재하나, 그나마도 부산, 양산 등 인구가 밀집된 도시지역에 집중되어 있어 고리원전 주변지역의 상세한 국지바람의 시·공간적 변화 과정을 정확히 재현하기에 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 기상모델과 대기확산모델을 이용하여 고리 원전 주변지역의 상세 바람을 포함한 다양한 기상인자와 방사성물질의 확산, 수송, 침적 과정을 계산하였다.

    기상 모델링의 경우, 3차원 기상모델인 WRF(Weather Research and Forecasting, v3.5) 모델을 이용하였다. WRF 모델은 완전 압축성 비정수계(fully compressible non-hydrostatic) 모델로 수평격자는 Arakawa-C 격자 체계를 사용하며, 연직격자로는 오일러리안 질량좌표계 를 사용한다(Skamarock 등, 2008). WRF 모델의 도메 인은 총 4개로 구성하였고 동아시아 영역(D1, 131 × 124, 수평해상도 27 km), 한반도 영역(D2, 85 × 73, 수 평해상도 9 km), 경남 영역(D3, 85 × 79, 수평해상도 9 km)과 최종 분석영역인 1 km 수평해상도의 고리원전 영역(D4, 120 × 120)으로 설정하였다(Fig. 1). 연직층은 총 43개 층으로 대기경계층 내에서의 공기괴의 연직적 흐름과 국지바람의 발달을 정확히 모의하기 위하여 대기 하층 1 km 고도 이하 11개 층(Sigma level = 0.996, 0.990, 0.980, 0.970, 0.960, 0.950, 0.940, 0.930, 0.920, 0.910, 0.895)으로 조밀하게 구성하였다.

    WRF 모델의 초기/경계 자료에 사용된 입력자료는 NCEP(National Centers for Environmental Prediction) 에서 제공하는 6시간 간격의 1°× 1°의 해상도를 갖는 FNL 재분석 자료를 이용하였다. 이와 함께 모델의 오차 를 줄이기 위하여 객관분석기법인 OBSGRID 프로그램 을 이용한 자료동화를 수행하였다. 자료동화에 사용된 자료는 NCEP에서 제공하는 지상(rda.ucar.edu/datasets/ ds461.0)과 고층(rda.ucar.edu/datasets/ds351.0) 관측 자료이다. WRF 모델의 물리옵션은 National Institute of Environmental Research(2014)를 참고하여 WRF Single-Moment 3-class(WSM3)(D1), WRF Double -Moment 6-class(WDM6)(D2~D4) microphysics scheme (Hong과 Lim, 2006), Kain-Fritsch cumulus parameterization scheme(D1)(Kain, 2010), RRTMG long wave, RRTMG short wave scheme(Malwer 등, 1997; Skamarock 등, 2008), Yonsei University PBL scheme(Hong 등, 2006)으로 설정하였다.

    대기확산모델은 NOAA/ARL(National Ocean and Atmospheric Administration/Air Resources Laboratory) 의 HYSPLIT 4(HYbrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory model version 4, Draxler 등, 1997)를 이용하였다. HYSPLIT 4는 라그랑지안 방법에 기초한 수송・확산 과정을 계산하여(Kim과 Song, 2003) 오염물질의 농도뿐만 아니라 오염물질의 전방향 및 역방향으로의 궤적 추적이 가능하며, 다른 대기확산 모델과 비교하여 계산용량과 모델링 시간이 적게 소요된 다는 장점이 있다. 본 연구에서는 대표적 방사성물질인 세슘-137(137Cs, 반감기 30.17년)에 대해 1.0 × 1014 Bqh-1 의 양을 6시간(0900~1500 LST)동안 일정하게 배출되 도록 설정하고, 1시간 간격의 지상 10 m 고도에서의 137Cs의 농도를 계산하였다. 137Cs의 가상적인 배출지점 은 고리원전이 위치한 129.3°E, 35.3°N으로 설정하였 고, 모델링 영역은 WRF 모델의 최종 도메인(D4, 1 km 수평해상도, 120 × 120)과 동일하게 구성하였다. HYSPLIT 4 모델의 기상입력자료는 WRF 모델에서 계산된 기온, 바람(u, v 성분), 지상기압, 대기경계층(planetary boundary layer, PBL) 고도, 혼합비 등을 사용하였으며, 기존 United States Geological Survey(USGS) 토지피복 및 지형고도 자료(수평해상도 30초) 대신 고해상도의 환경 부 Environmental Geographic Information System (EGIS) 중분류 토지피복지도와 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) 3초 지형자료를 입력하였다. 137Cs의 공기 역학적 평균 직경은 0.4 μm로 설정하였고, 침적과정 은 선행연구(Korsakissok 등, 2013; Stohl 등, 2012)를 참고하여 particle density는 1.9 gcc-1, 건성침적속도는 0.002 m/s, 구름 아래 세정 계수(Below-cloud scavenging coefficient)는 5.0 × 10-5 s-1로 설정하고 나머지 요소에 대하여 내정값을 적용하였다.

    3.결과 및 고찰

    3.1.국지바람 패턴분류 및 패턴별 특성

    계층적 군집분석에서 초기 군집의 개수는 각 연결단 계 중에서 pseudo-F 값이 전후 단계보다 높은 결합의 단 계나 pseudo-t2 값이 낮아진 결합의 단계, R2 값이 급격 히 증가한 단계에서 결정된다(Eder 등, 1994; Park과 Lee, 1998). 대상영역 내에서 관측된 바람 정보(u와 v 성 분)를 입력하여 군집분석을 수행한 결과, 4개의 군집이 통계적으로 유의하게 나타났다. 선정된 4개의 초기 군집 수를 바탕으로 K-평균 군집분석을 수행하여 각 군집에 해당하는 날을 분류하였으며, 그 중 가장 많은 날이 해당 되었던 군집(366일의 44% 차지)에 대해서는 군집분석 을 다시 수행하여 5개의 군집으로 재분류 하였다. 최종 8 개로 분류된 군집은 각각 바람패턴 P1, P2, P3, P4(P4-1, P4-2, P4-3, P4-4, P4-5)로 명명하였고, 국지바람 패턴 별 해당일의 월별 분포를 Table 1에, 패턴별 해당일의 낮 동안(0900∼1800 LST) 영역 내 기상관측지점(28개 지 점)에서 관측된 바람의 바람장미를 Fig. 2에 제시하였다.

    국지바람 패턴 P1은 1년 중 53일(14.5%)이 해당되었 고 12월과 1월에 집중적으로 분포하였다. P1의 지상 바 람분포는 시기적으로 한반도 겨울계절풍의 영향을 받아 대상영역 전반적으로 북서 방향의 바람 빈도가 높고 평 균 풍속 3.3 m/s, 최대 풍속 18.3 m/s로 상대적으로 강한 바람을 보였다. 반면 국지바람 패턴 P2는 늦겨울~초봄 인 1~3월, 늦가을인 10~11월에 빈도가 높고 99일 (27.0%)이 포함되었다. P2의 경우, P1과 주풍(북서풍) 은 동일하나, P1보다는 서풍계열의 바람은 감소하고 평 균풍속은 2.7 m/s로 다소 작았다. 국지바람 패턴 P3(53 일, 14.5%)은 뚜렷한 월별 분포는 찾아볼 수 없었으나 주로 태풍, 장마와 같은 강한 강수사례가 해당되었다. P3 는 북동풍/남서풍 계열의 바람이 뚜렷하고 태풍의 영향 으로 평균 4.0 m/s, 최대 27.0 m/s로 패턴 중 가장 강한 풍속이 특징적이다.

    국지바람 패턴 P4는 1년 중 166일(44.0%)로 가장 많 은 날들이 해당되었고 겨울을 제외한 2월부터 10월까지 고루 분포하였다. P4의 경우, 풍속 수준은 P2와 유사하 나, 다양한 풍향을 가진 풍계로 구성되었다. 보다 명확한 바람패턴을 찾기 위해 P4에 대해서만 군집분석을 다시 수행하였고 P4-1~P4-5까지 5개의 국지바람 패턴으로 재분류 되었다. P4-1, P4-2, P4-3은 지상일기도 분석 결 과, 주로 한반도가 고기압의 영향 하에 맑은 날들이 해당 되었다. P4-1은 4~8월에 나타나며 평균 풍속 2.9 m/s, 최대 풍속 9.5 m/s의 남풍/남서풍 계열의 바람으로 구성 되었다. 반면, P4-2는 2월과 9월에 빈도가 높게 나타나 며 P4-1과는 반대방향인 북서풍/북풍/북동풍이 주로 나 타났다(평균 풍속 3.1 m/s, 최대 풍속 16.4 m/s). P4-3은 5∼6월과 9월에 빈도가 높고 북동풍/남동풍/남풍 계열의 바람이 나타났는데, 이는 대상지역의 해안선 방향(북동- 남서 방향)을 고려할 때, 해풍의 영향이 반영된 결과로 생각할 수 있다(평균 풍속 2.6 m/s, 최대 풍속 13.6 m/s).

    P4-4와 P4-5는 주로 한반도가 고기압의 가장자리에 위치하거나 저기압의 영향 하에 약한 강수일이나 흐린 날이 해당되었다. 하지만 P4-4와 P4-5는 오전/오후 시간 대의 풍향에서 차이를 나타내었다. P4-4는 전체적으로는 남서~남동풍(평균 풍속 2.5 m/s, 최대 풍속 12.9 m/s) 의 빈도가 높고 오전시간대(0900~1200 LST)에 뚜렷 한 풍계가 나타나지 않는 반면, P4-5는 오전에는 북풍/북 서풍 계열의 바람이 나타났다가 오후시간대(1300~ 1600 LST)에는 남풍계열의 바람(평균 풍속 1.9 m/s, 최 대 풍속 8.8 m/s)으로 전환되는 경향을 확인하였다.

    3.2.국지바람 패턴별 상세 바람장 분석

    국지바람 패턴별 고리원전 지역의 시·공간적 바람특 성을 상세히 분석하기 위하여 각 패턴별 대표 사례일을 선정하여 WRF 모델링을 수행하였다. 대표 사례일은 각 군집의 중심에서 가깝고 동일한 패턴이 연속적으로 나타 나 각 군집의 특성을 나타낼 수 있는 날로 선정하였고, 대 표 사례일을 포함한 일주일 정도(6~9일)를 모델링기간 으로 설정하였다. 패턴별 모델링기간과 대표 사례일의 기상조건(부산 ASOS 지점에서 관측된 일평균 기온/풍 속, 주풍, 강수유무, 운량)을 Table 2에 제시하였다. P1 의 대표 사례일은 12월 8일로 1.3 °C의 낮은 일평균 기온 과 강한 풍속(일 최고/평균 풍속: 5.9 m/s / 3.2 m/s)의 서 북서풍의 빈도(33%)가 높게 나타난 날이며, P2의 대표 사례일은 3월 12일로 P1과 비슷한 기상 조건이나, P1 보 다는 약한 풍속(일 최고/평균 풍속: 5.4 m/s / 2.8 m/s)과 일 중 북풍의 빈도(29%)가 높은 날이다. P3의 대표 사례 일은 6월 25일이며 장마의 영향으로 사례일 전후로 강수 현상이 존재하였고 탁월풍인 북동풍(67%)이 일중 지속 적으로 관측되었다.

    P4-1, P4-2, P4-3, P4-4, P4-5의 대표 사례일은 각각 5월 18일, 2월 27일, 5월 29일, 5월 8일, 9월 5일이며 사 례일의 기상조건을 분석한 결과 각 패턴별 국지바람 특 성을 대표할 수 있는 날들로 판단되었다. P4-1, P4-2, P4-3은 비교적 운량이 적은 맑은 날이었으며, 일평균 풍 속은 2.4∼2.8 m/s의 수준이었다. P4-1∼3 각각의 대표 사례일의 주풍 방향은 앞서 언급한 국지바람 패턴특성과 유사한 남남서풍, 북북서풍, 동북동풍이었다. P4-4는 강 수현상은 없었으나, 일 중 평균운량 7.8로 흐린 날로 일 평균 풍속은 2.7 m/s, 남풍의 빈도가 높게 나타났고, P4-5는 일평균 풍속 3.5 m/s, 주풍인 서남서풍과 함께 강 수현상(일강수량 5.5 mm)이 존재하였다.

    각 국지바람 패턴별 WRF 모델링 결과에 대한 관측치 와의 일치도를 평가하기 위하여 Table 3에 고리원전 영 역(D4) 내 ASOS/AWS에서 관측된 기상요소(기온, 풍 속)와의 통계분석(IOA(Index Of Agreement), MBE (Mean Bias Error), RMSE(Root Mean Square Error), MAGE(Mean Absolute Gross Error)) 결과를 제시하 였다. 기온의 경우, MBE 값이 –0.18~+0.36 °C로 P1 을 제외하고는 모델이 약간 과대모의 경향을 보였고, 풍 속은 MBE 값이 –0.62~+1.30 m/s로 P2와 P3을 제외 하고는 모델이 약간 과소모의 경향을 보였다. 국지바람 패턴 사례별로 다소의 통계치 차이는 존재하나, 전반적 으로 관측된 기온, 풍속과의 차이가 작고(기온 RMSE 1.44∼2.06 °C, 풍속 RMSE 1.30∼2.04 m/s), 일치도는 높게 계산되어(모든 패턴에서 IOA 기온 0.8 이상, 풍속 0.6 이상) WRF 모델링 결과가 유의한 수준으로 평가되 었다.

    WRF 모델링을 이용한 각 패턴별 상세 바람장 분석은 북서계절풍이나 장마와 같은 종관장의 지배적인 영향으 로 대상지역에서 일 중 국지바람의 변화가 크지 않았던 P1~P3과, 상대적으로 종관장이 약하여 국지바람의 시 간변화가 관측되었던 P4(P4-1∼5)로 나누어 분석하였 다. Fig. 3은 국지바람 패턴 P1, P2, P3의 대표 사례일의 지상일기도와 WRF 모델에서 계산된 1500 LST의 고리 원전 인근 수평 바람장을 제시한 것이다.

    P1(12월 8일)의 지상일기도는 겨울철 전형적인 기압 배치(서고동저형)를 보여주며, 시베리아 고기압의 장출 과 일본열도에 위치한 저기압의 존재로 인해 한반도는 한랭한 대륙성 기후와 북서계절풍의 영향을 받고 있음을 알 수 있다. 이러한 종관조건 하에 대상지역 전반으로 서 풍계열의 바람이 계산되었고, 고리원전에서 2∼3 m/s, 해양에서 6 m/s 이상의 풍속을 보였다. P2(3월 12일)는 P1과 기압배치가 매우 유사하나, 시베리아 고기압의 장 출 방향에 다소 차이를 보이는데 이로 인하여 대상지역 에서는 내륙 지형의 영향이 무시된 북서풍(고리원전 4∼ 5 m/s, 해양 5∼7 m/s)이 지배적이었다. P3(6월 25일)은 한반도 남쪽해상에 동서방향으로 길게 늘어선 장마전선 의 영향과 오호츠크해 고기압의 세력 확장으로 북동풍 (고리원전 약 8 m/s)이 대상영역 전체에 걸쳐 나타났다. 이처럼 P1∼P3은 각 패턴별 주풍향에는 차이가 존재하 나 대상영역 전반에 걸쳐 특정 풍계가 일관성 있게 지속 되었고, 이러한 국지바람 조건에서 방사성물질의 대기 확산은 바람의 풍하방향으로의 빠른 확산을 예상할 수 있다.

    반면 상대적으로 풍속이 약하고 주간 국지바람의 시 간변화가 존재하였던 P4-1∼5의 대표 사례일에 대한 오 전(0900 LST)과 오후(1500 LST)의 수평 바람분포를 Fig. 4와 Fig. 5에 제시하였다. P4-1(5월 18일)은 0900 LST에 내륙에서는 1 m/s 이하의 저풍속과 지형의 영향 이 반영된 복잡하고 다양한 풍향을 나타내며, 부산연안 을 중심으로 초기 해풍의 발달이 확인된다. 이후 1500 LST에는 영역 전체에 걸쳐 남풍이 뚜렷하였고, 해안선 을 따라 연안에서 약 5 m/s의 바람이 형성되었다. P4-2(2 월 27일)는 P4-1과는 다르게 0900 LST에 내륙에서 해 양으로 부는 육풍(북풍/북서풍)의 존재로 연안 해풍의 발 달은 확인하기 어렵다. 1500 LST에 대상지역 전체에서 풍계의 전환이 일어나 북동/동풍 계열의 바람이 나타났 고, 고리원전에서도 3∼4 m/s의 동북동풍이 계산되었다. P4-3(5월 29일)은 0900 LST에 해상풍의 영향으로 부 산, 울산의 연안지역을 중심으로 남풍계열의 바람이 나 타났고, 이후 1500 LST에는 해양에서 육지로 향하는 바 람패턴(남풍/남동풍)이 형성되었다. 고리원전에서는 0900 LST에 4∼5 m/s의 남풍이 나타나다가 이후 오후 에 1∼2 m/s 정도 강해진 남동풍으로 풍향이 변하였고 이로 인한 내륙으로의 공기괴 유입을 예상할 수 있다.

    P4-4(5월 8일)와 P4-5(9월 5일)의 경우, 오전(0900 LST)의 약한 풍속조건과 남풍계열의 해상풍은 유사하였 으나 해풍의 발달 유무에서 차이를 보였다. P4-4는 해안 선을 따라 해풍의 발달과 내륙에서의 육풍이 동시에 확 인되는 반면, P4-5에서는 육지에서 약한 서/북서풍계열 의 육풍의 존재만 확인된다. 이후 1500 LST에는 고리원 전의 북쪽(울산지역)에서 두 패턴간 풍향차이가 뚜렷하 였는데, P4-5는 영역 전반으로 남풍계열의 바람이 지배 적인데 반해 P4-4는 남동풍 계열의 바람으로 남쪽 해상 의 공기가 내륙으로 유입되는 특징을 보였다.

    이상의 국지바람 패턴별 상세 바람장 재현을 통해 관 측값 기반의 군집분석으로는 파악하기 힘든 패턴별 국지 바람의 시·공간적 변화를 확인할 수 있었다. 패턴별 서로 다른 국지바람 특성의 원인은 다양하겠으나, 대상지역의 지리·지형효과와 함께 다양한 규모의 기상조건, 특히 종 관기상조건이 반영된 국지풍(해륙풍순환)의 발달형태가 주요한 원인으로 작용할 수 있다. 결과적으로 패턴별 서 로 다른 국지바람 특성은 방사성물질의 다양한 확산과정 과 농도분포를 가져올 수 있다. 본 연구에서는 HYSPLIT 4 모델을 사용하여 각 국지바람 패턴별 137Cs의 대기확 산 특성을 파악하였다.

    3.3.국지바람 패턴별 방사성물질 대기확산 특성

    국지바람 패턴별 대표 사례일의 HYSPLIT 4 모델링 결과를 바탕으로 국지바람 패턴에 따른 137Cs의 대기확 산 특성을 분석하였다. Fig. 6은 각 대표 사례일 1500 LST의 HYSPLIT 4에서 계산된 137Cs의 수평농도(10 m 고도)와 0900, 1200, 1500 LST부터 각 6시간 동안의 전 방궤적분석 결과를 제시한 것이다.

    낮 동안 대상지역 내 일정한 풍계가 지속적으로 나타 났던 P1, P2, P3의 경우(0900 LST, 1200 LST, 1500 LST 전방궤적이 모두 비슷한 방향) 137Cs은 특정방향으 로의 대기확산이 이루어졌으며, 상대적으로 강한 풍속으 로 0900∼1500 LST 동안 고리원전에서 출발한 공기괴 가 수시간 내로 대상영역을 벗어남을 확인하였다. P1과 P2는 대상지역 전반에 걸쳐 나타난 서풍과 북서풍 계열 의 국지바람 영향으로 137Cs 농도가 각각 고리원전의 서 쪽과 남서쪽 해상으로 빠르게 확산되었다. P1과 P2의 137Cs의 평균농도는 P1과 P2 각각에 대해 669.1 Bqm-3, 564.1 Bqm-3로 유사한 수준이었다. 반면 P3은 대상영역 전반에 걸친 북동풍계열의 국지바람의 영향으로 부산 일 부지역을 포함한 거제까지의 137Cs 대기확산이 확인되었 고, P1과 P2와 비교해 137Cs의 평균농도는 약 1.4∼1.7 배, 최고농도는 약 3.2배 높게 모의되었다(영역 내 최고 농도 P1: 2,304 Bqm-3, P2: 2,318 Bqm-3, P3: 7,367 Bqm-3). 이러한 농도차이는 궤적분석 결과, 공기괴의 연 직이동과 연관이 있었으며 그림에는 제시되지 않았으나, P1과 P2는 해상으로의 확산 중 공기괴의 하강과 함께 해 양에서의 활발한 습성침적 과정으로 인하여 상대적으로 대기 중 농도가 낮게 계산된 것으로 판단된다.

    P4-1∼5는 복잡한 국지바람 분포특성으로 인하여 해 상보다는 연안/내륙지역으로의 137Cs의 대기확산이 특징 적이다. P4-1은 0900∼1100 LST 동안 저풍속 조건으 로 인하여 공기괴의 이동이 적고 이후 오후에 지속된 남 풍의 영향으로 137Cs은 고리원전의 북쪽으로 확산되었 고, 8개의 국지바람 패턴 중 고리원전에서 가장 먼 북서 쪽 약 13.8 km 떨어진 지점에서 137Cs의 최고농도(3,860 Bqm-3)가 계산되었다. P4-2는 0900 LST에는 북풍/북서 풍의 영향으로 고리원전 남쪽해상으로의 공기괴의 이동 이 계산되었고, 1200 LST와 1500 LST에는 북동풍으로 인하여 부산을 가로지르는 흐름이 나타났다. 이러한 국 지바람의 풍향변화로 인해 부산과 부산 앞바다를 포함한 넓은 면적에 대한 137Cs 농도 확산을 보였고, 최고농도 (3,910 Bqm-3)는 고리원전에서 남서쪽으로 약 5.8 km 떨어진 지점에서 확인되었다. P4-3은 0900 LST에 고리 원전에서 출발한 공기괴가 북동쪽으로 이동한 후 4시간 뒤인 1300 LST부터 해상에서 유입된 남동풍으로 인해 북서쪽으로 이동하였다. 1200 LST에 원전을 출발한 공 기괴는 남풍으로 인해 울산 대부분의 지역으로 확산되며 이러한 기류의 영향을 받아 1500 LST에 137Cs은 고리원 전의 북북서쪽 8.9 km에서 최고농도 3,100 Bqm-3이 계 산되었다.

    P4-4는 오전(0900 LST)와 오후(1200, 1500 LST)에 출발한 공기괴가 다소 다른 모습을 보였다. 0900 LST에 고리원전에서 출발한 공기괴는 북쪽으로 이동한 후 1000 LST부터 북동쪽 해상으로 이동한 반면, 1200 LST와 1500 LST에는 남풍으로 인하여 울산을 가로지 르는 흐름이 나타나고, 울산 북쪽지역에서 해상풍의 유 입으로 북서쪽으로 이동하였다. P4-4의 137Cs 농도는 국 지바람 패턴 P4-1∼P4-5 중 가장 높은 평균/최고 농도가 계산되었다(평균농도 1,076.3 Bqm-3, 최고농도 4,680 Bqm-3/고리원전 북쪽 약 2.5 km 떨어진 지점). 다른 패 턴과 비교하여 확산범위가 상대적으로 좁아 높은 평균농 도가 계산되었고, 최고농도의 경우 바람의 수렴에 매우 민감하게 반응하는 라그랑지안 모델의 특성상 좁은 격자 에서의 고농도 계산(An 등, 2014)이 원인으로 판단된다. 하지만 비슷한 확산방향을 보이는 P4-1, P4-3과 비교해 1000 Bqm-3 이상의 상대적으로 고농도 137Cs을 보이는 격자는 더 적은 것으로 나타났다(P4-1: 90개, P4-2: 58 개, P4-4: 53개 격자). P4-5는 0900, 1200, 1500 LST 모두 고리원전의 북북동쪽으로의 기류흐름이 계산되었 고, 이에 137Cs은 울산과 경주 연안지역을 따라 해상으로 의 확산이 확인되었다. 확산범위 내에서 137Cs의 최고농 도는 고리원전 북동쪽 9.1 km 떨어진 지점에서 3,490 Bqm-3로 계산되었다.

    이상의 궤적분석 및 137Cs 농도분포를 종합하면 고리 원전에서 0900 LST부터 6시간동안 배출된 137Cs의 확 산방향은 크게 남동해 해상으로의 확산(P1, P2), 고리원 전 기준 남서쪽으로의 확산(P3, P4-2)과 북쪽으로의 확 산(P4-1, P4-3, P4-4, P4-5)으로 분류될 수 있었다. 본 연구에서는 원전의 서쪽 지역으로의 137Cs 대기확산 패 턴은 확인되지 않았는데 원전 서쪽에 분포하고 있는 산 지(최고 고도 1,939 m)의 영향으로 판단된다. 또한 1500 LST의 137Cs의 평균/최고농도 수준은 각 패턴별 국지바 람 특성(바람의 방향과 풍속 세기)에 따라 다르게 나타났 으나, 해상으로 확산된 P1과 P2 보다는 내륙으로 확산될 경우에 농도수준이 상대적으로 높게 계산되었다.

    4.결론

    본 연구에서는 한반도 남동연안에 위치하고 대도시와 인접하여 많은 인구가 거주하고 있는 고리원전 인근지역 (고리원전 중심 반경 60 km 이내 지역)을 대상으로 국지 바람 패턴에 따른 방사성물질(137Cs)의 대기확산 특성을 분석하였다. 지역의 빈도 높은 국지바람 패턴을 분류하 기 위하여 대상지역 내 1년간(2012년) 얻어진 바람자료 를 토대로 SAS 통계패키지를 이용한 군집분석을 수행하 였으며, 국지바람 패턴별 대표 사례일에 대한 WRF/ HYSPLIT 4 모델링을 통하여 137Cs의 농도를 계산하였 다. 고리원전 인근지역은 총 8개의 국지바람패턴(P1, P2, P3, P4-1, P4-2, P4-3, P4-4, P4-5)으로 분류할 수 있었 으며, WRF/HYSLPIT 4 모델링을 통해 파악된 각 패턴 별 국지바람 및 방사성물질의 대기확산 특성을 요약하면 다음과 같다.

    상대적으로 강한 종관기상조건 하에 일정한 풍계가 지속적으로 나타났던 P1(14.5%)은 12월과 1월에, P2 (27.0%)는 1∼3월, 10∼11월에, P3(14.5%)은 주로 태 풍, 장마와 같은 강수일에 빈도 높게 나타났다. P1∼3의 137Cs 대기확산은 확산범위가 좁고, 원전에서 배출된 137Cs이 수시간 내로 대상영역을 벗어나는 특징을 보였 다. 137Cs 확산방향은 대상지역의 지배적 풍계에 따라 P1 과 P2는 동/남동해상으로, P3은 남서내륙으로 나타났으 며 P1, P2와 비교하여 P3의 137Cs 평균농도가 1.4∼1.7 배 높게 계산되었다. 반면 P4-1(8.5%), P4-2(9.8%), P4-3(7.7%), P4-4(9.3%), P4-5(8.7%)는 상대적으로 약 한 풍속조건과 복잡한 국지바람 분포로 인하여 해상보다 는 연안/내륙지역으로의 137Cs 대기확산이 나타났다. P4-2를 제외한 네 가지 국지바람 패턴(P4-1, P4-3, P4-4, P4-5)에서 137Cs은 고리원전의 북쪽으로, P4-2의 경우에 는 부산을 지나는 고리원전의 남서쪽으로 확산되는 경향 을 보였다. 국지바람 패턴별 137Cs의 확산 범위 내 평균농 도는 564.1∼1076.3 Bqm-3이었고, 패턴별 대상지역의 풍향/풍속조건에 따라 농도수준과 확산범위에 차이를 보 였다. 8개의 국지바람 패턴 중 확산범위가 작고, 풍속이 약했던 P4-4에서 평균농도가 가장 높았으며, 빠른 속도 로 해상으로 확산된 P1, P2의 137Cs 농도가 상대적으로 낮게 계산되었다.

    본 연구를 통해 고리원전 인근지역의 국지바람은 지 역의 지리·지형 뿐 아니라 종관기상의 영향을 복합적으 로 받아 다양한 시·공간 분포를 나타내었고, 이러한 국지 바람의 영향으로 만일의 방사성물질 유출시 확산분포와 농도수준이 다양하게 제시될 수 있음을 WRF/HYSLPIT 4 모델링 결과 확인하였다. 향후, 방사성물질 배출조건의 다양한 설정, 장기간(1년)의 기상-대기확산 모델링이 추 가로 수행되어 다양한 기상/배출 조건에서의 방사성물질 대기확산이 파악된다면, 이를 근거로 보다 현실적인 원 전재난 대응대책 마련에 유용한 참고자료가 될 것으로 기대한다.

    Figure

    JESI-24-81_F1.gif

    The nested model domains for WRF simulation. The upper left figure is a zoom of the target area of D4. A legend, , in the figure indicate the Kori NPP and filled squares in the figure indicate the observation sites. The A-B line in the figure indicate the cross section line and bottom figure is the terrain elevation according to the A-B line.

    JESI-24-81_F2.gif

    Wind rose diagrams at 28 meteorological observation sites during 0900~1800 LST.

    JESI-24-81_F3.gif

    Surface weather map at 0000 UTC (0900 LST) and horizontal distribution of wind vector and wind speed (contour) at 1500 LST for P1~P3.

    JESI-24-81_F4.gif

    Horizontal distribution of wind vector and wind speed (contour) at 0900 LST and 1500 LST for P4-1, P4-2 and P4-3.

    JESI-24-81_F5.gif

    Same as Fig. 4 but for P4-4 and P4-5.

    JESI-24-81_F6.gif

    Simulated 6 h forward trajectories (1 h interval) from WRF-HYSPLIT4 from Kori nuclear power plant at 0900 LST, 1200 LST and 1500 LST and dispersion patterns of 137Cs at 1500 LST for each pattern. The bottom right concentration indicates maximum concentration/average concentration at 1500 LST for each pattern.

    Table

    Monthly distributions of the number of days for different local wind patterns, 2012 (0900-1800 LST)

    Modeling periods and analysis day with the meteorological factors observed in Busan ASOS site

    aValues in parentheses show the main wind direction during 0900~1800 LST.

    Statistical evaluation between the observed and predicted temperature and wind speed at several monitoring sites for D4 simulation from eight different simulation

    aReferenced following the approach of Miglietta et al, 2012; Kryza et al, 2012; Borge et al, 2008.

    Reference

    1. An H.Y , Kang Y.H , Bang J.H , Song S.K , Kim Y.K (2014) Comparison of CALPUFF and HYSPLIT for predicting radioactive substance dispersion, Vol.23; pp.60-64
    2. Borge R , Alexandrov V , José del Vas J , Lumbreras J , Rodriguez E (2008) A comprehensive sensitivity analysis of the WRF model for air quality applications over the Iberian Peninsula , Atmospheric Environment, Vol.42; pp.8560-8574
    3. Draxler R.R , Hess G.D (-1997) Description of the HYSPLIT_4 modeling system , NOAA Tech. Memo ERL ARL-224, NOAA Air Resource Laboratory, Silver Spring, MD, 24,
    4. Eder B.K , Davis J.M , Bloomfield P (1994) An automated classification scheme designed to better elucidate the dependence of ozone on meteorology , Journal of Applied Meteorology, Vol.33; pp.1182-1199
    5. Hong S.Y , Lim J.O.J (2006) The WRF Single -Moment 6-class Microphysics scheme (WSM6) , Journal of the Korean Meteorological Society, Vol.42 (2) ; pp.129-151
    6. Hong S.Y , Noh Y , Dudhia J (2006) A new vertical diffusion package with an explicit treatment of the entrainment processes , Monthly Weather Review, Vol.134; pp.2318-2341
    7. Hwang M.K , Kim Y.K , Oh I.B , Lee H.W , Kim C.H (2007) Identification and interpretation of representative ozone distributions in association with the sea breeze from different synoptic winds over the coastal urban area in Korea , Journal of the Air & Waste Management Association, Vol.57; pp.1480-1488
    8. Jeong J.H , Oh I.B , Ko D , Kim Y.K (2011) The characteristics of seasonal wind fields around the Pohang using cluster analysis and detailed meteorological model , Journal of the Environmental Sciences, Vol.20 (6) ; pp.737-753
    9. Kain J.S (2010) The Kain-Fritsch convective parameterization: an update , Journal of Applied Meteorology, Vol.43; pp.170-181
    10. Kim C.H , Song C.K (2003) Lagrangian particle dispersion modeling intercomparison: Internal versus foreign modeling results on the nuclear spill event , Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, Vol.19 (3) ; pp.249-261
    11. Kim C.H , Song C.K , Lee S.H , Song S.K (2008) Simulating mesoscale transport and diffusion of radioactive noble gases using the lagrangian particle dispersion model , Journal of Environmental Radioactivity, Vol.99; pp.1644-1652
    12. Korea Atomic Energy Research Institute (2007) Radiological dose assessments through the atmospheric environment. KAERI/RR-2769/2006, Ministry of Science and Technology,
    13. Korea institute of nuclear safety (2012) 2011 Nuclear safety yearbook, 11-1410000-00273-10, Ministry of Trade, Industry and Energy,
    14. Korsakissok I , Mathieu A , Didier D (2013) Atmospheric dispersion and ground deposition induced by the Fukushima nuclear power plant accident: A local-scale simulation and sensitivity study , Atmospheric Environment, Vol.70; pp.267-279
    15. Kryza M , Werner M , Dore AJ , Vieno M , B?a? M , Drzeniecka-Osiadacz A , Netzel P (2012) Modelling meteorological conditions for the episode (December 2009) of measured high PM10 air concentrations in SW Poland - application of the WRF model , International Journal of Environment and Pollution, Vol.50; pp.41-52
    16. Lee G.B , Lee M.C , Song Y.I (1997) A study on mesoscale atmospheric dispersion of radioactive particles released from nuclear power plants , Journal of Korean Association for Radiation Protection, Vol.22 (4) ; pp.273-288
    17. Malwer E.J , Taubman S.J , Brown P.D , Iacono M.J , Clough S.A (1997) Radiative transfer for inhomogeneous atmospheres: RRTM, a validated correlated-k model for the longwave , Journal of Geophysical Research, Vol.102; pp.16663-166682
    18. Miglietta M.M , Thunix P , Georgieva E , Pederzoli A , Bessagnet B , Terrenoire E , Colette A (2012) Evaluation of WRF model performance in different European regions with the DELTA-FAIRMODE evaluation tool; , International Journal of Environment and Pollution, Vol.50; pp.83-97
    19. Na M.G , Lee G.J (1998) A study on the diffusion of gaseous radioactive effluents based on the statistical method , Journal of Korean Association for Radiation Protection, Vol.23 (4) ; pp.251-257
    20. National Institute of Environmental Research (2014) Studies on the optimization method for improving the accuracy of air quality modeling. NIER-SP2013-210,
    21. Park J.G , Lee D.K (1998) Cluster analysis and development mechanism of explosive cyclones in East Asia , Journal of the Korean Meteorological Society, Vol.34 (4) ; pp.523-547
    22. Skamarock W.C , Klemp J.B , Dudhia J , Gill D.M , Baker D , Duda M.G , Huang X , Wang W , Powers J.G (2008) A description of the advanced research WRF version 3, NCAR/TN-475+STR, National Center for Atmospheric Research,
    23. Srinivas C.V , Venkatesan R (2005) A simulation study of dispersion of air borne radionuclides from a nuclear power plant under a hypothetical accidental scenario at a tropical coastal site , Atmospheric Environment, Vol.39; pp.1497-1511
    24. Srinivas C.V , Venkatesan R , Bskaran R , Rajagopal V , Venkatraman B (2012) Regional scale atmospheric dispersion simulation of accidental releases of radionuclides from Fukushima Dai-ichi reactor , Atmospheric Environment, Vol.61; pp.66-84
    25. Stohl A , Seibert P , Wotawa G , Arnold D , Burkhart J.F , Eckhardt S , Tapia C , Vargas A , Yasunari T.J (2012) Xenon-133 and caesium-137 releases into the atmosphere from the Fukushima Dai-ichi nuclear power plant: determination of the source term, atmospheric dispersion, and deposition , Atmospheric Chemistry and Physics, Vol.12; pp.2313-2343
    26. Suh K.S , Kim E.H , Han M.H (2002) Development of long-range atmospheric dispersion model against a nuclear accident , Journal of Korean Association for Radiation Protection, Vol.27 (3) ; pp.171-179
    27. Thaning L , Baklanov A (1997) Simulation of the atmospheric transport and deposition on a local/mesoand regional scale after hypothetical accidents at the Kola nuclear power plant , The Science of the Total Environment, Vol.202; pp.199-210
    28. Wilks D.S (1995) Statistical methods in the atmospheric science, Academic Press, pp.419-427