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ISSN : 1225-4517(Print)
ISSN : 2287-3503(Online)
Journal of Environmental Science International Vol.26 No.9 pp.1045-1055
DOI : https://doi.org/10.5322/JESI.2017.26.9.1045

Spatio-Temporal Characteristics of PM2.5 in Gyeongnam Province during 2015-2016

Zang-Ho Shon*
Department of Environmental Engineering, Dong-Eui University, Busan 47340, Korea Abstract
Corresponding author: Zang-Ho Shon, Department of Environmental Engineering, Dong-Eui University, Busan 47340, Korea +82-51-890-2078zangho@deu.ac.kr
20170620 20170828 20170830

Abstract

Characterization of spatio-temporal variations in PM2.5 in Gyeongnam (GN) province during 2015-2016 was investigated to assess the air quality in this area in terms of fine particles. Yearly mean concentrations of PM2.5 ranged from 19.1 to 29.5 μgm-3. High concentrations of PM2.5 were observed in spring (21.2-30.3 μgm-3) and winter (20.2-30.3 μgm-3). Low concentrations of PM2.5 were generally observed in fall (16.2-23.2 μgm-3). PM2.5 concentration was highest in the morning (10 AM). The fractions of PM2.5 in PM10 were 0.51-0.62 and two were significantly correlated (r=0.779-0.830), suggesting common sources (fossil fuel combustion, mobile sources, etc). CO was significantly correlated with PM2.5 in highly urbanized areas such as the city of Changwon (CW, r=0.711), compared to other air pollutants (SO2, NO2, and O3), suggesting dominance of industrial combustion sources.


2015~2016년 경남지역의 PM2.5의 시·공간적 특성

손 장호*
동의대학교 환경공학과
    Ministry of Education
    2015R1A2A1A1 0053971

    1.서 론

    대기 중에 부유하고 있는 입자상물질 (Particulate Matter, PM)은 입자의 크기에 따라 부유먼지(PM10, 공기역학직경이 10 마이크로미터 이하인 입자) 와 미 세먼지(PM2.5, 공기역학직경이 2.5 마이크로미터 이 하인 입자)로 구분하고, 이들의 주요생성원은 해양의 해염입자(sea spray aerosol), 토양기원의 먼지 등과 같은 자연배출원과 자동차 및 산업제조, 에너지산업 등에서 사용하는 화석연료 연소에 따른 인위적 배출 원으로 구분할 수 있다. 또한 화학반응에 의한 기체상 에서 입자상으로의 전환은 주요한 2차 생성 기작이다 (Seinfeld and Pandis, 2016). 최근 중국의 빠른 경제 성장에 따른 부유먼지 및 미세먼지를 포함한 기체상 대기오염물질의 장거리 수송이 국내의 PM2.5 및 PM10 농도에 크게 영향을 미치는 것으로 알려져 있다(Heo et al., 2009). 그러나 이들의 영향이 정확이 얼마가 되 는지에 대한 기여도의 정량화가 아직 미흡한 실정이다. 국내 PM10의 오염도는 1995년 측정을 시작한 후로 조 금씩 감소하다가 1999년을 기점으로 2002년까지 증 가하였지만, 2002년 이후 2012년까지 PM10의 연평균 농도는 감소추세를 보이고 있다(NIER, 2016). 그러나 국내에서는 2015년도에 PM2.5를 대기환경기준물질에 포함시켜 PM2.5에 대한 장기 농도 추세를 판단하기에 는 관측자료가 부족한 실정이다. 인체 유해도 측면에 서는 PM2.5는 PM10보다 훨씬 영향이 큰 것으로 알려 져 있다.

    국내 PM10 대기환경기준은 각각 연평균 50 μgm-3, 일평균 100 μgm-3, PM2.5의 대기환경기준은 연평균 25 μgm-3, 일평균 50 μgm-3으로 WHO의 기준(연평균 10 μgm-3, 일평균 25 μgm-3)로 2배 이상 높아 실제 한 국환경공단에서 예보하는 “보통”수준(16 ~ 50 μgm-3) 의 농도 또한 WHO의 기준으로 살펴보면 인체에 유 해한 수준이다. 2015년 주요 대도시의 PM2.5 연평균 농도는 23 ~ 29 μgm-3의 범위로 나타났고, 인천이 29 μgm-3로 가장 높았고 서울이 23 μgm-3, 인접 대도시인 부산의 농도는 26 μgm-3로 중간 수준으로 나타났다 (NIER, 2016). 그러나 경남지역의 PM2.5 농도 자료는 매우 부족한 실정이다. 2012 ~ 2013년도 경남 진주시 에서 측정한 PM2.5의 연평균 농도는 22.6 μgm-3로 부 산보다 약간 낮은 수치를 보였다(Park et al., 2014). 경 남지역의 PM2.5 주요 발생원은 대도시의 PM2.5의 주 요 인위적 발생원과는 매우 다른 양상을 보인다. 경남 은 두 개의 대규모 석탄화력발전소가 하동과 삼천포 에 위치하고 있고 또한 진주시와 창원시가 존재하며 이 도시를 제외한 중소도시로 이루어져있다. 또한 거 제시에 대규모 조선소가 위치하고 있어 대규모의 도 장공정에 의한 휘발성 유기화합물(VOCs)의 배출에 따른 2차 생성의 기여도도 무시하지 못할 것으로 추측 된다. 따라서 본 연구지역은 수도권 및 대도시와 매우 다른 PM2.5의 시공간적 특성을 가질 것으로 판단된다. 본 연구에서는 경남지역의 PM2.5의 특성을 파악하여 지역특성에 맞는 PM2.5의 저감대책을 위한 기초자료 를 제공하고자 한다.

    2.재료 및 방법

    경상남도(경남)의 총 면적은 10,522 km2이며 인구 는 약 337만명, 8개시 10개군의 하위행정구역이 존재 한다. PM2.5 측정자료는 2015년 1월1일부터 공개되었기 때문에 본 연구에서는 2015년 1월 1일부터 2016년 12 월 31일까지의 2년간의 시간별 자료를 이용하여 분석 하였다. 경남의 PM2.5 측정자료는 창원시(CW) 4개, 진주시(JJ) 2개, 거제시(KJ), 김해시(KH), 사천시(SC), 양산시(YS), 하동군(HD) 각각 1개 측정소의 측정자 료를 이용하였다. 본 연구에 이용된 PM2.5와 PM10의 질량농도는 각각 중량농도법과 베타선 흡수법으로 측 정되었다. 기체상 대기환경기준물질인 SO2, CO, O3, NO2의 시간별 자료도 함께 이용하였다. 이들 측정소 의 위치와 경남에 소재하고 있는 삼천포화력발전소와 하동화력발전소를 Fig. 1에 나타내었다. 그리고 이들 2개 화력발전소의 석탄(유연탄)소비량 자료는 한국남 동발전(http://www.koenergy.kr/kosep/fr/main.do)과 한국남부발전(https://www.kospo.co.kr/)에서 획득하 였다. 측정지점(창원, 거제, 진주)의 월별 바람장미 자 료는 기상청의 기상월보(3지점 자료 제공) 자료를 활 용하였다(http://www.kma.go.kr/weather/climate/data_ sfc_ann_mon.jsp).

    3.결과 및 고찰

    3.1.시간별 PM2.5의 농도 분포

    Fig. 2는 경남 7개 지역의 2015년도(a-b)와 2016년 도(c-d)의 PM2.5 시간별 변화를 나타낸다. 진주시, 사 천시, 양산시, 창원시의 변화 양상을 살펴보면 PM2.5 변화 분포는 매우 유사하고 상관관계(진주 vs 사천, r=0.779; 양산 vs 진주, r=0.890; 창원 vs 양산, r=0.944)도 매우 높아 이들 지역은 주요 발생원 또는 물리과정(수송)이 매우 유사한 것으로 추정된다. 이들 도시 모두 오전 10시경에 최고치를 보이고 16시(사 천), 17시(진주), 18시(양산과 창원)에 최저치를 나타 내었다. 이들 4개 도시의 최고치는 23.2 ~ 34.6 μgm-3 이었고, 최저치는 18.1 ~ 23.4 μgm-3이었다. 거제, 김 해, 하동은 이들 도시들과 매우 다른 양상을 보였다. 특히 김해와 하동은 주·야간의 차(0.4 μgm-3 이하)가 미약한 것으로 나타났다. 김해의 주(08 ~ 18시)·야간 (19 ~ 07시) 평균농도는 각각 20.9 μgm-3과 20.5 μgm-3, 하동의 주·야간 평균농도는 26.8 μgm-3과 26.4 μgm-3 이었다. 거제시의 경우는 주·야간 농도 차이(3.3 μgm-3)가 확연하였다. 거제시의 주간 농도는 26.5 μgm-3, 야간 농도는 23.2 μgm-3였다. 거제는 섬이며 따라서 자연적 배출원인 해양의 영향에 의해 농도가 낮은 것으로 예상되었으나, PM2.5농도는 다른 지역보 다 낮지 않았다. 거제시의 경우 도로이동오염원에 의 한 2013년도 PM2.5의 배출량은 전체 배출량의 20%를 차지한다. 해상선박운송과 같은 비도로이동오염원의 배출량은 전체 배출량의 77%를 차지한다. 그러나 거 제 조선소의 도장공정에 의한 VOC 배출량은 경남지 역 전체 VOC 배출량(79,053톤)의 32%를 차지하여 PM2.5의 2차 생성(VOC와 OH 및 O3의 산화반응)에 의한 기여도는 타 지역에 비해 매우 높을 것으로 추정 된다.

    대도시에서 비화석연료로부터 생성된 2차 유기에 어로졸의 생성량은 여름철 총 탄소량의 70%정도 된 다는 연구사례도 발표되었다(Shon et al., 2012). 서울 에서 2차 유기탄소의 생성량은 총유기탄소의 15 ~ 65%를 차지하는 것으로 보고되었다(Shon et al., 2012). 창원시와 진주시의 도로이동오염원에 의한 PM2.5의 배출량은 각각 도시 전체 배출량의 7%와 26%를 차지한다(Table 1). 경남지역의 시간별 PM2.5 분포 패턴은 대도시(서울)에서 PM2.5의 시간별 변화 와 비교하면 일부 유사점을 찾을 수 있다. 즉 오전(9 시)에 최고치를 나타내는 것은 동일하다(Ghim et al., 2015). 그러나 야간시간(23시)에 2차 피크를 보이는 경향은 경남지역에서는 나타나지 않았다. 이는 자동 차배출이외 다른 배출원이 PM2.5 시간변화에 영향을 미친다는 것을 입증한다. 창원의 경우 제조업연소가 전체 배출량의 77%를 차지하고, 하동군의 경우 에너 지산업연소 부문(석탄화력발전소)이 전체 배출량의 86%를 차지한다.

    3.2.일·월별 PM2.5의 농도 분포

    경남 지역의 최근 2년간의 PM2.5 일변화 양상을 Fig. 3에 나타내었다. 경남 지역 모두에서 뚜렷한 일변 화 양상을 나타내었으며, 특히 하동 지역이 가장 일변 화 폭이 큰 것으로 나타났다. 사천, 진주, 창원의 경우 가장 최근 1년(2016년 1월 1일부터 12월 31일까지) 일변화 양상을 살펴보면, PM2.5 최대 일평균 농도가 나타난 날은 2월 27일이고 농도는 각각 55 μgm-3, 69 μgm-3, 65 μgm-3 이었다(Fig. 3). 하동과 양산은 PM2.5 최대 일평균 농도가 나타난 날은 5월 28일 67 μgm-3 였다. 김해와 거제의 경우는 각각 4월 23일 59 μgm-3, 3월 31일 67 μgm-3이었다. NOAA HYSPLIT 모델을 이용하여 최고 농도가 타나난 날의 5일이전의 공기 역 궤적 분석에 의하면 창원(2월 27일)의 경우 중국 산둥 성 기원으로 허난성, 안후이성, 장쑤성을 거쳐서 측정 소 지점에 도달하여 중국의 영향이 큰 것으로 판단된 다(Fig. 4). 양산(5월 28일)의 경우 서해를 출발해서 수도권, 경북을 거쳐서 측정소에 도달하여 국내 영향 이 큰 것으로 판단된다. 김해(4월 23일)와 거제(3월 31 일)의 경우 역궤적 경로가 유사하며 서해 수도권을 거 쳐 측정소에 도달하여 국내 영향이 큰 것으로 추정된 다.

    2015년과 2016년도의 PM2.5의 월변화를 살펴보면, 뚜렷한 차이가 존재한다(Fig. 5). 2015년도 최대값은 2 월 또는 6월에 나타나고, 2016년도는 3월 또는 5~6월에 나타났다. 최소값은 2015년도 9월에 집중되며, 2016 년도는 7월 또는 10월에 나타났다. 2015년도를 살펴 보면 창원, 양산, 거제시의 최대값은 2월에 각각 31.0 μgm-3, 36.4 μgm-3, 33.7 μgm-3, 하동은 3월에 40.8 μgm-3, 사천, 진주, 김해시는 6월에 각각 26.0 μgm-3, 33.1 μgm-3, 23.4 μgm-3를 나타내었다. 최소값은 양산 (11월 20.0 μgm-3)과 거제(7월 19.4 μgm-3)를 제외한 모든 지역에서 9월에 나타났다(12.7 ~ 16.4 μgm-3). 한 편 주풍향과 농도와의 관련성을 살펴보면 거제시의 월평균농도 패턴은 남풍계열의 주풍에서 낮은 농도를 보였다. 그러나 양산 및 진주시의 경우 남풍계열의 주 풍임에도 불구하고 농도가 상대적으로 낮지 않았다. 따라서 주풍향과 농도의 상관성은 낮은 것으로 판단 된다.

    2016년도를 살펴보면 하동과 거제의 경우 5월에 최대값(각각 30.7 μgm-3, 31.2 μgm-3)을 나타내고 창 원은 1월(31.1 μgm-3), 김해와 진주는 6월에 각각 26.1 μgm-3, 30.8 μgm-3, 사천과 양산은 3월에 각각 23.3 μgm-3, 30.8 μgm-3 최대값을 나타내었다. 1월은 북동 과 북서풍 계열, 3월은 남서와 북서풍 계열, 5월의 주 풍향은 남동풍 계열, 6월은 남동과 남서풍 계열로 나 타났다(Fig. 5). 창원, 하동, 거제의 경우 최소값은 7월 에 각각 16.4 μgm-3, 17.6 μgm-3, 14.2 μgm-3를 보이고 양산은 8월 17.9 μgm-3, 진주, 김해, 사천은 10월에 각각 20.6 μgm-3, 17.8 μgm-3, 14.6 μgm-3로 나타났다. 최근 2년간의 도시간의 월변화 패턴을 살펴보면 전반적으 로 유사성이 높은 것으로 나타났다(Fig. 5). 진주와 양 산이 가장 월변화 양상이 유사(r=0.917)한 것으로 나 타났다. 사천과 양산 또한 높은 유사(r=0.838) 양상을 보였다.

    창원과 같은 제조업연소의 배출량이 전체 배출량 의 기여도가 높은 지역에서 CO와 PM2.5와의 상관관 계가 높은 것으로(r=0.711) 나타남으로써 PM2.5의 농 도는 제조업연소와 밀접한 관계가 있는 것으로 추정 된다(Table 2). 경남 모든 지역에서 PM10과 PM2.5는 매우 높은 상관관계(r=0.779 ~ 0.830)를 나타냄으로 써 발생원 또는 장거리 수송과 같은 영향이 유사하게 미치는 것으로 판단된다. Park et al.(2014)에 의하면 진주시 대기 중 입자상물질의 질량농도 입경분포는 입경 약 2 μm 전후를 기준으로 bimode 분포로 나타났 으며, 특히 조대입자 영역은 분리입경 3.2 ~ 5.6 μm 그 리고 미세입자 영역은 분리입경 약 0.32 μm에서 피크 를 나타내었다. PM2.5/PM10 농도비는 창원 0.53, 하동 0.57, 거제 0.57, 김해 0.56, 사천 0.53, 양산 0.53, 진주 0.53로 나타났다. 국내에서 중량농도법으로 측정된 PM2.5/PM10의 농도비 보고사례를 살펴보면 인천 0.62, 경기 포천 0.54, 서울 0.54, 부산 0.54 ~ 0.56(NIER, 2009; Cho et al., 2003; Jeon, 2010). 따라서 경남 지 역에서의 농도비는 타 도시와 큰 차이를 보이지 않는 것을 알 수 있다. 삼천포와 하동 화력발전소의 2015 ~ 2016년 석탄(유연탄) 소비량을 살펴보면 냉난방이 이 루어지는 12 ~ 2월(1.8 ~ 2.1 백만톤)과 5 ~ 8월(1.7 ~ 2.1 백만톤)에 집중되고 있다(Fig. 6). 석탄소비량과 경남지역의 PM2.5 월 변화량은 직접적인 관계는 존재 하지 않는 것으로 보인다(r≤0.261). 미국 펜실바니아 남서지역에서 석탄화력발전소의 폐쇄에 따른 대기질 영향 연구에 의하면 0.94 μgm-3 (9%) 감소가 나타났 다고 보고되었다(Russell et al., 2017). 동남아시아 지 역에서 전기 수요의 급진적인 성장에 따른 석탄화력 발전소의 배출에 따른 PM2.5의 농도 증가는 2030년에 베트남 북부지역에서 11 μgm-3 증가할 것으로 예측하 였다(Koplitz et al., 2017). 경남지역에서의 석탄화력 발전소의 석탄 소비량을 고려하면 이에 대한 영향을 알아보기 위해 수치 모델링을 통한 추가 연구가 필요 하다고 판단된다.

    3.3.계절별 및 연평균 PM2.5의 농도 분포

    경남 지역에서 2016년(2015) 연평균 농도는 창원 25.6(26.0), 하동 23.5(29.5), 거제 24.2(25.1), 김해 22.2(19.1), 사천 20.0(20.4), 양산 26.3(27.5), 진주 26.0(27.1) μgm-3로 나타났다. 하동지역의 농도는 타 지역과 다르게 크게 개선되었으며, 김해는 다소 악화 된 것을 알 수 있다. 2016년 기준으로 양산, 창원, 진주 는 PM2.5의 연평균 국가기준치(25 μgm-3)를 상회하는 것으로 나타났다. 통계기법인 일원배치법-분산분석 (Analysis of Variance, ANOVA)결과에 따르면 경남 지역의 7개 지점에 대한 연평균 차이가 있다고 나타났 다(p≪0.0001). 계절별 특성을 살펴보면, 봄철(22.8 ~ 30.3 μgm-3) 또는 겨울철(21.5 ~ 30.3) PM2.5의 농도가 다른 계절보다 가장 높은 것으로 나타났다(Table 3). 모든 지역에서 가을철(16.2 ~ 23.2 μgm-3)에 농도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 여름철의 장마에 의한 강 수효과는 크지 않은 것으로 판단된다. 봄과 겨울철 고 농도는 중국발 스모그의 장거리 수송과 매우 연관이 높은 것으로 판단된다. 서울 지역의 100 μgm-3이상의 고농도 PM2.5는 기단이 서쪽에서 기원되었을 때 나타 났다고 보도되었다(Jeong et al., 2015). 최근 연구에 의하면 서울지역에서 장거리수송을 포함한 외부수송에 의한 기여도는 최대 72%인 것으로 보고되었다(Ahmed et al., 2015). Kim et al.(2017)은 서울지역에서 3차원 광화학수송모델을 이용한 외부 수송에 의한 PM2.5 농 도의 기여도를 평가하였는데, 분석결과에 따르면 기 여도는 계절적 차이가 있고, 봄과 가을에 높고 3월에 80%, 여름에 낮고 7월에 약 40%를 차지하는 것으로 발표하였다. 따라서 경남 지역의 PM2.5 농도 또한 봄 철에 중국으로부터의 장거리 수송에 크게 영향을 받 을 것으로 판단된다. 그러나 경남은 수도권과 달리 가 을철에 가장 낮은 농도를 보여 이는 지역 배출원에 의 해 농도 수준이 결정되는 것으로 판단된다.

    4.결 론

    경남 지역에서 2015 ~ 2016년 대기오염 자동측정 망에서 측정된 PM10과 PM2.5 농도자료를 이용하여, PM2.5의 계절별, 월별, 일별, 시간별 특성과 PM2.5/ PM10 농도 비를 고찰하였다. 경남 지역의 PM2.5 연평 균 농도는 19.1(김해) ~ 29.5(하동) μgm-3로 나타났다. 양산, 창원, 진주는 PM2.5의 연평균 국가기준치(25 μgm-3)를 상회하는 것으로 나타났다. 경남 지역에서 봄 철(22.8 ~ 30.3 μgm-3) 또는 겨울철(21.5 ~ 30.3 μgm-3) 에 농도가 가장 높고 가을철(16.2 ~ 23.2 μgm-3)에 농 도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 사천과 김해를 제외 한 대다수의 경남 지역의 농도 차는 크지 않은 것으로 나타났다. 봄철 또는 겨울철 고농도 PM2.5는 중국으로 부터의 장거리 수송에 크게 영향을 받은 것으로 판단 된다. 그러나 경남은 수도권과 달리 가을철에 가장 낮 은 농도를 보여 이는 지역 배출원에 의해 농도 수준이 결정되는 것으로 판단된다. 2015년과 2016년도의 PM2.5의 월변화를 살펴보면, 뚜렷한 차이가 존재한다 (Fig. 5). 2015년도 최대값은 2월 또는 6월에 나타나 고, 2016년도는 3월 또는 5 ~ 6월에 나타났다. 최소값 은 2015년도 9월에 집중되며, 2016년도는 7월 또는 10월에 나타났다. 한편 주풍향과 농도와의 관련성을 살펴보면 두변수 사이의 상관성은 낮은 것으로 판단 된다. 경남 지역의 시간별 PM2.5 변화 양상을 살펴보 면 대다수 오전 10시경에 최고치를 나타내었다. 경남 지역의 PM2.5/PM10 농도비는 0.51 ~ 0.62로 다른 도시 와 크게 다르지 않았다. 석탄화력발전소가 소재한 하 동 및 인접지역에서의 PM2.5 농도의 일차적인(선형적 인) 증가를 발견하기는 어려웠다. 대규모 기체상 전구 물질인 SO2와 NOx의 배출에 의한 2차 생성에 대한 효과를 본 연구를 통하여 판단하기에 한계가 있다. 따 라서 추후 3차원 광화학수송 모델을 이용한 석탄화력 발전소의 영향평가는 주요하다고 판단된다.

    감사의 글

    본 논문은 정부 (교육부)의 재원으로 한국연구재단 (NRF-2015R1A2A1A1 0053971)으로부터 지원 받아 수행된 연구사업 연구 결과입니다. 또한 이 논문은 2017학년도 동의대학교 교내연구비에 의해 연구되었 습니다.

    Figure

    JESI-26-1045_F1.gif

    Map of PM2.5 sampling sites in Gyeongnam province. CW : Changwon, HD : Hadong, SC : Sacheon, KH : Kimhae, YS : Yangsan, KJ : Keoje, JJ : Jinju, HD PP : Hadong Power Plant, SCP PP : Samcheonpo Power Plant.

    JESI-26-1045_F2.gif

    Hourly variation of PM2.5 in seven districts of Gyeongnam province during 2015 ~ 2016.

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    Daily variation of PM2.5 in seven districts (a-g) of Gyeongnam province during 2015 ~ 2016.

    JESI-26-1045_F4.gif

    Air mass back trajectories during the highest PM2.5 day in Gyeongnam provinces during 2016.

    JESI-26-1045_F5.gif

    Monthly variation of PM2.5 in seven districts of Gyeongnam province during 2015 ~ 2016. Dominant wind directions: NE (0° ~ 90°), SE (90° ~ 180°), SW (180° ~ 270°), NW (270° ~ 360°).

    JESI-26-1045_F6.gif

    Coal consumptions at two coal-fired power plants (Samcheonpo (SCP) and Hadong (HD)) during 2015 ~ 2016.

    Table

    PM2.5 emission rate of the sources in Gyeongnam province in 2013 (tonyr-1)

    Correlation coefficients between PM2.5 and ambient air pollutants (SO2, CO, O3, NO2, and PM10) during 2015 ~ 2016

    Statistical summary of seasonal PM2.5 and PM10 mean concentrations in the Gyeongnam province during 2015 ~ 2016 (in μgm-3)

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