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ISSN : 1225-4517(Print)
ISSN : 2287-3503(Online)
Journal of Environmental Science International Vol.29 No.1 pp.55-68
DOI : https://doi.org/10.5322/JESI.2020.29.1.55

Estimation of Heavy Metal Contamination by PM10 Inflow Pathways while Asian Dust in Gwangju

Yoon-Cheol Yang*, Se-Haeng Lee, Byoung-Hoon Park, Gwang-Un Jo, Sang-Hoon Yoon, Ji-Young Park, Dong Jang, Ji-hyo Chong1), Seok-Jin Bae, Suk-Kyoung Jeong
Gwangju Metropolitan Health & Environment Research Institute Department of Environmental Engineering, Gwangju 61986, Korea
1)National Institute of Meteorological Sciences Observation and Forecast Research Division, Jeju 63568, Korea
Corresponding author: Yoon-Cheol Yang, Gwangju Metropolitan Health & Environment Research Institute Department of Environ -mental Engineering, Gwangju 61986, Korea Phone : +82-62-613-7593 E-mail : ycyang83@korea.kr
11/11/2019 19/12/2019 27/01/2020

Abstract


The purpose of this study is to investigate the relationship of fine dust PM10 and heavy metals in PM10 in Asian dust flowing into Gwangju from 2013 to 2018. The migration pathways of Asian dust was analyzed by backward trajectory analysis using HYSPLIT (Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory) model, and the change of heavy metal concentration and heavy metal content per 1 μg/m3 of fine dust PM10 in Gwangju area were analyzed. Also, the characteristics of the heavy metals were analyzed using the correlation between the heavy metals in PM10. As a result of analyzing Asian dust entering the Gwangju region for 6 years, the average concentration of PM10 measured in Asian dust was 148 μg/m3, which was about 4.5 times higher than in non-Asian dust, 33 μg/m3. A total of 13 Asian dust flowed into the Gwangju during 6 years, and high concentration of PM10 and heavy metals in that were analyzed in the C path flowing through the Gobi/Loess Plateau-Korean Peninsula. As a result of the correlation analysis, in case of Asian dust, there was a high correlation between soil components in heavy metals, so Asian dust seems to have a large external inflow. On the other hand, in case of non-Asian dust, the correlation between find dust PM10 and artificial heavy metal components was high, indicating that the influence of industrial activities in Gwangju area was high.



광주지역 황사시 미세먼지 유입경로별 중금속 오염도 평가

양 윤철*, 이 세행, 박 병훈, 조 광운, 윤 상훈, 박 지영, 장 동, 정 지효1), 배 석진, 정 숙경
광주광역시 보건환경연구원 환경연구부
1)국립기상과학원 관측예보연구과
    Ministry of Environment

    1. 서 론

    동아시아 지역의 황사는 중국의 사막지역, 황토고원, 내몽골 고원 등에서 발생한 흙먼지나 모래가 바람을 타 고 이동하면서 천천히 떨어지며, 발원지에서 30% 가량 은 재 침적되고, 20%는 주변지역, 50%는 장거리 이동 한다(Choi et al., 2003;Ghim 2011). 이로 인해 중국뿐 만 아니라 한국, 일본 등 아시아 전역으로 영향을 미치고 있으며, 북태평양을 지나 북미지역까지 영향을 미치고 있다(Zhou et al., 2006; Park, 2008; Kim et al., 2012; Jeong et al., 2014). 황사는 먼지연무의 일종으로 관측 기준은 세계기상기구(WMO)가 정한 목측에 의한 방법 으로 관측하였으나, 황사 관측장비(PM10)를 활용하는 방 법으로 개선되었다.

    미세먼지(PM10) 농도가 300 μg/m3 이상 시 기류 이 동경로 확인, 황사 발원지 발생확인으로 황사 여부를 판 정하고, 300 μg/m3 미만일 때 하늘상태, 시정 혼탁 등 목 측 확인 및 기류 이동경로 확인과 황사발원지 발생확인 을 거쳐 판정한다. 황사로 인해 미세먼지(PM10) 농도가 400 μg/m3 미만은 옅은 황사, 400 ~ 800 μg/m3은 짙은 황사, 800 μg/m3 이상은 매우 짙은 황사로 표현한다 (Hong and Hong, 2016).

    일반적으로 황사는 발원지 주변에 인위적인 오염물질 이 거의 없기 때문에 토양(광물) 성분들이 대부분이며, 유해 중금속 성분이 거의 존재하지 않는다. 하지만 중국 에서 발원한 황사가 편서풍의 이동경로에 따라 대도시 또는 공업지역을 경유하면서 토양 성분과 다른 Pb, Cu, Cr, Cd, Ni 등 오염물질을 포함하는 경우가 증가하고 있 다(Seo et al., 2015; Kang et al., 2018). 이러한 성분들 은 인체에 유해한 영향을 미치며, 우리나라에 유입되는 경우가 있다(Park and Cho, 2009).

    이에 국내에서는 황사입자의 수송경로를 파악하기 위 해 HYSPLIT 모델을 이용하여 강릉시와 경산지역에 유 입되는 황사경로에 대해서 연구하였으며(Choi and Lee, 2012), PSCF (Potential Source Contribution Function) 모델을 이용하여 잠재적 오염원 위치를 파악하였다. Ha et al.(2017)는 황사시 국내의 백령, 대전, 고산, 울릉도 에서의 기류패턴과 먼지농도와의 관계에 대해 연구하였 으며, Choi et al.(2016)는 기상청 황사 예보 모델인 ADAM을 통한 황사의 배출량을 산정하였다. 황사에 대 한 국외 연구로는 Lin et al.(2012)는 타이완에서 황사시 실제 농도, 기상장과, 역궤적 모델 등을 이용하여 주변지 역에 대한 영향을 파악하였다. 또한 Shao et al.(2006)은 중국, 일본, 한국에서 측정된 자료들을 이용하여 예측프 로그램을 개발하여 동북아시아의 분진 활동 특성에 대해 연구하였다.

    광주지역의 황사는 황해를 사이로 인접한 중국으로부 터 직접 유입되거나 한반도의 위쪽에서 유입되는 것으로 관찰되고 있으나, 특정지역을 대상으로 장기간 황사에 대한 연구결과가 없다. 또한 국내에 영향을 미치는 황사 의 경우 발원지가 같더라도 이동경로에 따라 PM10 내부 의 중금속 성분이 다를 수 있기 때문에 유입경로에 따른 연구가 필요하다.

    본 연구는 2013 ~ 2018년 광주지역에 유입된 황사에 대하여 미세먼지와 미세먼지 내 중금속 성분에 대한 영 향을 파악하였다. 또한 HYSPLIT을 이용한 역궤적 분석 을 통해 황사의 이동경로를 분석하였으며, 경로에 대한 광주지역에서의 중금속 농도 변화와 미세먼지 1 μg/m3 당 중금속 함유량에 대하여 영향을 파악하였다. 또한 황 사/비황사시 중금속 간 상관성을 분석하여 중금속 성분 간 특성을 분석하였다. 이러한 연구결과를 토대로 향후 광주지역의 대기오염물질저감 대책 수립 시 기초자료로 활용하고자 한다.

    2. 재료 및 방법

    2.1. 측정지점

    광주지역은 위도(N) 35.16007, 경도(E) 126.8514로 황사 발원지인 타클라마칸 사막, 고비사막, 내몽골사막, 중국 동부지역으로부터 거리상으로 각각 약 3,500 km, 2,000 km, 1,300 km, 950 km 떨어진 곳에 위치하고 있 으며 Fig. 1과 같다. 황사시 시료 채취지점은 광주지역 내 2개 지점을 대상으로 건국동(G), 농성동(N)에서 시료 채취를 진행하였다.

    광주의 북쪽에 위치한 건국동은 연구시설과 첨단시설 을 갖춘 공장이 밀집되어 있는 공업지역이며, 동쪽 1 km 지점에는 광주-담양 간 빛고을 대로로 6차선 도로가 놓 여있다. 광주의 중심에 위치한 농성동은 주변에 공원이 있으며, 1 km 이내에 아파트 단지와 버스터미널, 백화점, 지하철 역사 등 시민 생활공간이 있다.

    2.2. 시료채취 및 분석방법

    본 연구는 지난 2013 ~ 2018년까지 6년간 황사가 발 생되었을 때 시료를 채취하여 분석하였다. 시료채취 및 분석조건은 Table 1과 같다. 황사시 PM10은 고용량 공기 시료채취장비(MCZ GmbH, Umwelttechnik, Germany) 를 이용하여 채취하였으며, 채취된 시료 중 중금속 분석 은 EPA METHOD IO-3와 대기오염공정시험기준(ES 01700.2)를 참고하였다(EPA, 1999).

    황사의 발생은 기상청 날씨누리와 환경부 에어코리아 예보를 통하여 확인하였다. 시료채취는 황사가 발원하여 광주지역 도시대기측정망 1시간 평균 미세먼지 농도가 200 μg/m3 이상 측정시부터 시료채취를 시작하여 황사 종료시까지 시료채취 하였다. 비황사시는 2013~2018년 매월 둘째 주부터 24시간씩 5일 동안 시료 채취하여 분 석하는 대기중금속측정망 측정 자료를 활용하였다.

    Table 1은 연구에 사용된 장비 및 분석방법을 나타내 었다. 시료채취는 유량은 68.0 m3/h 1일 동안 시료채취를 하였으며, 여지는 Quartz Microfibre Filter(QFH150, ALBET, Germany)이다. 시료채취용 여지는 사용 전 후 48시간 이상 데시게이터로 항량하였으며, 전자저울 (AUW220D, Simadzu, Japan)을 통한 무게를 측정하였 고, 유량보정을 통한 황사시 PM10 농도를 산출하였다.

    중금속 분석을 위한 전처리 방법으로 PM10 시료 채취 후 필터의 1/4 부분을 잘라 실험에 이용하였으며, 1.03 M 질산, 2.23 M 염산의 혼합액(1:1) 30 mL를 가하여 90 ~ 100℃로 2시간 동안 초음파로 추출 후 여과지(5A) 를 이용하여 여과하여, 최종 액량을 100 mL로 만들었다. 전처리된 시료의 중금속 분석은 ICP(OPTIMA 4300, PerkinElmer, USA)를 이용하였고, Pb, Cd, Cr, Cu, Mn, Fe, Ni, As, Be, Al, Ca, Mg의 12가지 항목을 분석 하였다.

    시간당 미세먼지(PM10) 질량농도 측정은 자동 미세먼 지 분석장비(BAM-1020, MetOne Instrument, USA) 를 사용하였다. 대기 중 부유입자들은 일정시간 동안 연 속적으로 필터에 채취하여 포집된 미세먼지 입자에 베타 선을 투과였을 때 흡수되는 세기를 측정하여 입자의 질 량농도를 측정하는 방법이다.

    2.3. 정도관리

    대기 중 중금속 분석결과에 대하여 정확성, 재현성 등 을 확인하기 위하여, 정도관리를 실시하였다. Table 2는 정도검사 결과를 나타내었다. 대기오염공정시험기준(ES 01700.2)에 따라 정밀도(Precision), 정확도(Accuracy), 방법검출한계(MDL, Method Detection Limit), 정량한 계(MQL, Minimum Quantitation Limit)에 대하여 조 사를 하였으며, 분석과 동일 조건에서의 진행되었다. 대 기 중 중금속 항목에 대하여 정밀도는 0.6 ~ 3.7%, 정확 도는 98.1 ~ 121.4%로 나타났으며, 방법검출한계는 0.000 ~ 0.005 mg/L, 정량한계 0.000 ~ 0.017 mg/L로 모든 항목에서 기준 이내를 나타내었다.

    2.4. 자료분석

    본 연구에서는 분석된 중금속 농도를 산출하여, 평균, 표준편차, 최소값, 최대값 등의 기술통계량으로 산출하 였으며, 각 성분별 농도를 산출하여 변화추이를 분석하 였다. 또한 각 성분별 관계를 분석하기 위하여 통계프로 그램(SPSS, ver.20.0)을 사용하여, 상관분석을 실시하였 다.

    황사시 유입된 PM10의 이동경로를 파악하기 위하여 역궤적분석을 수행하였다. 역궤적 분석을 하기 위해 미 국 해양대기청 NOAA/ARL (National Oceanic and Atmospheric Administration/Air Research Lab)에서 개발된 HYSPLIT (Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory) 모델을 이용하였다. HYSPLIT 모델은 수행하기 위하여 기상자료가 요구되며, 필요한 기상자료는 NOAA/ARL에서 제공하는 GDAS (Global Data Assimilation System)으로부터 수집하였다(Song et al., 2017). 광주지역에 영향을 미치는 황사의 고도에 대하여 역궤적 분석을 수행하였다.

    3. 결과 및 고찰

    3.1. 황사 발생시 농도분포

    3.1.1. PM10

    광주지역의 황사는 주로 3 ~ 5월에 발생하였으며, 봄 철에 황사 발생비율이 높은 원인으로 발원지의 낮은 상 대습도와 강한 풍속으로 인해 발원된다(Kim and Lee, 2010). Table 3은 황사시 시료채취 조건과 측정농도를 나타내었으며, 황사 기간 중 시료는 2013년 1일(1회), 2014년 2일(2회), 2015년 3일(3회), 2016년에 4일(3 회), 2017년 4일(2회), 2018년 3일(2회) 총 17일(13회) 을 채취하였다.

    광주지역 2개 지점에서 시료채취를 진행하였으며, 시 료 채취는 18 ~ 72시간 진행하였다. 연구기간인 2013년 부터 2018년까지 황사시 일평균 농도는 고용량 공기 시 료채취 장치에 의해 채취된 농도를 나타내고 있으며, PM10의 평균농도는 148 μg/m3으로, 비황사시 PM10의 평균 농도인 33 μg/m3 보다 약 5배에 달했다.

    광주지역에서의 황사는 2015년 2월 일평균 값이 240 μg/m3으로 가장 높게 나타났으며, 2013년 3월 180 μg/m3, 2015년 3월 173 μg/m3 순으로 나타났다. 지속 시간으로는 2017년 5월에는 72시간, 2016년 4월에는 48시간 순으로 장시간 지속되었으며, 이때의 평균 풍속 도 1.5 m/s와 1.6 m/s로 황사시 5년간 평균 풍속인 1.8 m/s에 비해 낮은 풍속을 나타내어 유입 후 정체가 지속 되었다. 또한 2018년은 11월 황사가 발생되었으며, 이 경우 황사 발원지의 강수량이 평년보다 적은 가운데, 황 사발원지 대부분 지역에서 눈 덮임 현황도 적어 황사가 발원되었다(Kim and Oh, 2018).

    황사시 PM10 농도에 대한 시간대 별 정확한 영향을 파 악하기 위하여 광주지역 도시대기측정망(건국동, 농성 동)의 실시간 자동측정(B-ray) 자료를 이용하였다. 광주 지역에 유입된 시간평균 고농도 황사는 2016년 5월(550 μg/m3), 2015년 2월(529 μg/m3), 2014년 3월(401 μg/m3)순으로 시간평균 농도가 400 μg/m3 이상으로 측 정되었다.

    3.1.2. 중금속

    Table 4는 황사시 광주지역 대기 중 중금속 농도를 분 석한 결과이다. 황사시 6년간 평균은 Pb 0.0342 μg/m3, Cd 0.0002 μg/m3, Cr 0.0032 μg/m3, Cu 0.0128 μg/m3, Mn 0.0898 μg/m3, Fe 2.8072 μg/m3, Ni 0.0032 μg/m3, As 0.0024 μg/m3, Al 2.1837 μg/m3, Ca 3.0544 μg/m3, Mg 1.4056 μg/m3 이다. 6년 평균을 기준으로 황사시가 비황사시에 비해 Mn, Fe, Al, Ca, Mg의 농도 는 각각 7.6배, 8.9배, 18.1배, 8.4배, 11.1배로 증가하였 다. 또한 인위적인 오염으로 볼 수 있는 Pb, Cd, Cr, Cu, Ni, As의 경우에도 6년간 평균을 비교했을 때, 2.7배, 1.5배, 4.2배, 2.3배, 3.7배, 1.6배로 증가하였다. 인위적 인 오염원 전 항목에서 증가되었으며, Cd의 경우에는 특 정 황사시에만 크게 증가하는 경향을 나타내었다. 이를 통해서 황사 발생시 발원지의 토양성분과 더불어 인위적인 오염물질까지 포함되어 황사가 광주지역으로 유입되었 음을 알 수 있었다.

    인위적인 오염원을 Pb, Cd, Cr, Cu, Ni, As로 구분하 고, 토양성분인 Mn, Fe, Al, Ca, Mg로 구분하여 Fig. 2 로 나타냈다(Jeon et al., 2005; Kim et al., 2010; Kang et al., 2018). 2013년 3월의 황사는 인위적인 오염원이 0.1699 μg/m3로 가장 높게 나타났으며, 토양성분은 8.2083 μg/m3로 다른 황사에 비해 낮게 나타났다. 2015 년 2월은 인위적인 오염원인 0.0370 μg/m3로 낮게 나타 났으나 토양성분은 19.8051 μg/m3으로 다른 황사에 비 해 가장 높게 나타났다. 2018년 4월의 경우에는 인위적 인 오염원은 0.0177 μg/m3, 토양성분은 3.9018 μg/m3 로 다른 황사에 비해 전체적으로 낮게 나타났다. 황사시 는 비황사시에 비해 인위적인 오염원은 0.8~7.9배 증가 하였으며, 토양성분의 경우 4.2~21.1배 증가하였다.

    본 연구에서는 6년간 Fe, Al, Ca의 농도는 2.8072 μg/m3, 2.1837 μg/m3, 3.0554 μg/m3으로 나타났고, Choi et al.(2003)의 연구에서도 황사시 Fe, Al, Ca의 농 도는 3.960 μg/m3, 1.523 μg/m3, 3.916 μg/m3로 유사 하게 나타났으며, 황사 발생시에 토양성분들이 크게 증 가됨을 알 수 있었다. 또한 황사와 비황사시 중금속 농도 를 비교한 결과 인위적인 오염원에서 발생하는 성분들 (Pb, Cu, Cr 등)은 황사나 비황사시에는 차이가 크지 않 았지만 토양성분(Fe, Al, Ca, Mg) 등은 황사 발생시 상 대적으로 차이가 크게 나타남을 보여 본 연구와 유사함 을 보였다. 하지만 Choi et al.(2003)의 연구에서의 측정 된 자료는 1년 중 봄철기간에 황사와 비황사시를 단기간 으로 구분하여 측정하여, 비황사시의 토양성분인 Mn, Fe, Al, Ca, Mg의 농도가 본 연구에 비해 2배 이상 높게 나타났다.

    3.2. 유입 경로별 농도분포

    3.2.1. PM10

    조사기간 동안 광주지역에 총 13회의 황사가 발생하 였고, 이에 대한 유입 경로를 분석하였다. 정확한 유입경 로 분석을 위해 광주지역에서 관측된 PM10 농도가 가장 높았던 시간을 기준으로 역궤적 분석을 실시하였다.

    Fig. 3은 2013 ~ 2018년도까지 6년간 광주지역에 유 입된 황사의 유입경로를 분석한 결과이다. 광주지역에 유입된 황사는 경로는 크게 3가지로 구분되며, (A) 고비/ 내몽골-발해만(요동반도)-한반도 7회로 가장 많았으며, (B) 고비/내몽골-만주-요동반도-한반도는 3회, (C) 고비/ 황토고원-한반도 3회로 나타났다. 대한민국에 유입된 국 내 황사에 대해서 40년간(1965 ~ 2004) 분석한 결과는 5가지 경로로 구분되었으며, (A) 경로 51.1%, (B) 경로 14.8%, (C) 경로 20.5%로 나타나 광주지역에 유입된 황 사와 비슷한 경향이 나타내었다(Park et al. 2013; MOE 2017).

    Table 5는 역궤적 분석을 통하여 황사시 유입경로에 대한 PM10 농도분석 결과이다. 광주지역과 가장 멀리 떨 어진 C경로에서 PM10 농도는 165 μg/m3로 가장 높았으 며, B 경로는 149 μg/m3, A경로 139μg/m3로 순으로 나 타났다.

    광주지역 황사시 도시대기측정망(건국동, 농성동)의 시간자료를 기준과 비교한 결과 C경로는 175 μg/m3, A 경로 157 μg/m3, B경로 149 μg/m3 순으로 나타났으며, 비황사시 6년 평균으로 41 μg/m3로 나타났다.

    3.2.2. 중금속

    Fig. 4는 황사시 경로에 따른 인위적인 오염원과 토양 성분에 대해 비교하였다. C경로에서 PM10과 마찬가지로 인위적인 오염원과 토양성분이 가장 높게 나타났으며, B 경로, A경로 순으로 나타났다. C경로의 인위적인 오염원 은 평균 0.0869 μg/m3로 비황사시에 비해 4.0배 증가하 였으며, 토양성분은 12.6344 μg/m3로 비황사시에 비해 13.4배 증가하였다. 인위적은 오염원은 B경로 2.6배, A 경로 2.0배로 증가하였으며, 토양성분은 B경로 12.2배, A경로는 7.9배로 증가하였다.

    Table 6은 황사시 유입 경로별 대기 중 중금속 분석결 과이다. 중금속 전 항목에 대해서 C경로, B경로, A경로 순으로 나타났다. C경로에서는 비황사시에 비해 Al 25.3 배, Mg 15.7배, Fe 11.6배, Mn 10.6배, Ca 10.4배 순으 로 나타났으며, Cr 5.4배, Ni, Cu 4.4배, Pb 4.0배, As 2.9배 증가하였다.

    B경로에서는 특징적으로 Ni, Cd이 다른 황사에 비해 높게 나타났는데, 이는 다른 황사들에 비하여 넓은 사막 을 거치지 않았으며, 중국을 포함한 국내외 내륙지역을 거쳐서 유입되는 과정 중에 공업지역을 통과하면서 유입 된 것으로 보여진다. PM10의 농도가 B경로보다 높은 A 경로에서 중금속 농도가 낮은 원인으로는 모래성분이 많 이 함유된 사막지역의 토양과 고비사막에서 직접 발원하 여 이동하는 황사에는 Si 성분이 많이 함유되어 다른 금 속성분들의 비중이 상대적으로 줄어 중금속 성분이 줄어 드는 것으로 추정되며, Park et al.(2013)의 연구에서도 모래성분이 많이 함유된 사막에서 발원한 황사의 경우 Si 성분이 많이 포함되어 상대적으로 다른 중금속 비중이 줄어든다는 연구결과와 유사함을 나타내었다.

    3.3. 미세먼지 중 중금속 함유량

    황사시에는 1 μg/m3당 인위적인 오염원이 0.38‰, 토 양성분 64.47‰로 비황사시에 비해 인위적인 오염원은 낮게 나타났고, 토양성분은 증가함을 알 수 있었다. 하지 만 황사시에는 미세먼지 유입량이 4.5배 정도 증가함에 따라 전체적인 농도는 인위적인 오염원과 토양성분 모두 증가하였다.

    Table 7은 PM10 내부에 함유된 중금속의 함유량을 유 입 경로별 비교하여 나타내었다. 인위적인 오염원의 경 우 A경로 0.30‰, B경로 0.40‰ C경로 0.47‰, 비황사 시 0.66‰로 나타났다. 주요성분인 Pb의 경우 비황사시 0.39‰, C경로 0.28‰, B경로 0.23‰, A경로 0.20‰, 순 으로 나타났으며. Cu의 경우도 비황사시 0.17‰, C경로 0.13‰, B경로 0.08‰, A경로 0.06‰ 순으로 나타났다. 광주지역에 유입된 황사의 경우 비황사시에 비해 Pb, Cu 의 함유량는 낮게 나타났으며, 경로별로는 C경로, B경 로, A경로 순으로 높게 나타났다.

    광주지역에서는 황사의 유입이 실질적으로 인위적인 성분인 중금속 농도를 희석시키는 효과를 나타내었다. Pb/PM10 비를 이용하여 Pb의 함유량를 직접 비교해 보 면, 6년간 Pb/PM10 비가 0.39‰에 비해 0.20‰로 약 2배 가까이 떨어지는 것을 알 수 있었으며, Kim et al.(2004) 의 연구에서도 동일조건에서 황사와 비황사시 3배 가량 감소되는 결과와 유사하게 나타났다.

    황사 발생시 PM10 중의 금속성분에 대해서는 농도가 떨어지는 것을 알 수 있었다. 토양성분의 함유량은 A경 로 52.77‰, B경로 82.55‰ C경로 70.19‰, 비황사시 28.46‰로 나타났다. 황사시가 비황사시 보다 크게 증가 하였으며, B경로, C경로, A경로 순으로 토양성분의 함 유량이 높게 나타났다. B경로의 경우 상대적으로 넓은 사막지역을 거치지 않아 모래의 성분이 상대적으로 적게 포함되어 토양성분의 순도가 높게 나타난 것으로 추정된 다(Park et al. 2013).

    3.4. 황사/비황사시 중금속 간 상관성 분석

    황사/비황사시 중금속 간 특성을 파악하기 위하여 상 관성 분석을 진행하였다. 상관계수의 범위는 –1 ~ +1 까 지 이며, 절대값이 1에 가까울수록 두 변수간의 상관성이 높다는 것을 의미한다(Park and Cho, 2009).

    Table 8은 황사/비황사시 중금속간 상관성을 나타내 고 있다. 황사시는 Fe-Mg이 0.917(p<0.01)로 가장 높은 상관성을 나타내고 있으며, Mn-Al 0.911(p<0.01), Fe-Al 0.887(p<0.01), Mn-Fe 0.871(p<0.01), Mn-Mg 0.852(p<0.01), Fe-Ni 0.841(p<0.01), Cr-Fe 0.836 (p<0.01)으로 나타났다. 황사 발생시 주요 성분으로 알 려진 토양성분 Al, Fe, Mg에 대한 상관성이 높게 나타났 다. 또한 중금속과 PM10과의 상관성을 분석했을 때도 역 시 토양성분들과 높은 상관관계를 나타내고 있어, 유입 된 PM10은 사막에서 발생하는 것으로 보여지며, 각 물질 과 상관계수는 PM10-Mn 0.826(p<0.01), PM10-Mg 0.712(p<0.01), PM10-Fe 0.673(p<0.01), PM10-Al 0.670(p<0.01) 순으로 나타났다.

    비황사시에도 토양성분인 Fe-Mn 0.798(p<0.01)로 가장 높은 상관성을 나타내었다. 하지만 중금속과 PM10 과의 상관성 분석에서는 PM10-Mn 0.745(p<0.01), PM10-Pb 0.703(p<0.01), PM10-Fe 0.700(p<0.01) 순으 로 나타났다.

    황사시에는 토양성분간 상관성이 높게 나타난 반면, 비황사시에는 미세먼지와 타 항목간의 상관성이 높게 나 타났으며, 이러한 영향을 통해 미세먼지 내 중금속은 광 주지역 및 주변에 소재하는 공업들과 관련이 있어 보인 다.

    Kim et al.(2014)의 연구는 경기도에서 비황사시의 PM10과의 중금속간의 상관성을 연구하였으며, PM10과 Mn의 상관계수가 0.82로 가장 높게 나타났으며, Fe 0.77, Pb 0.60으로 유사하게 나타났다. 경기도에서는 As 의 경우 0.78로 매우 높게 나타났으나 광주지역에서는 상관성이 크지 않는 것으로 나타났다. 광주지역의 경우 As를 배출하는 시설이 적고, 측정값도 낮게 나타나 상관 성이 낮은 것으로 추정된다.

    Fig. 5는 황사와 비황사시 중금속간 상관성을 비교하 였다. 황사의 경우 크게 3그룹으로 분리되었는데, 1그룹 의 경우 Pb, As, Cu의 인위적인 오염원간 상관성이 높았 으며, 2그룹의 경우 PM10, Cr, Mn, Al그룹으로 나누어 졌으며, 3그룹의 경우 Ca, Ni, Fe, Mg으로 구분되었다. 비황사시의 경우, 1 그룹은 Cd, Cr 그룹과 Cu, Mn, Fe, PM10, Pb 두 그룹으로 분리 되었다.

    4. 결 론

    2013년부터 2018년까지 6년간 광주지역에 발생된 황사시 중금속 농도를 비교 분석하여, 황사 발원지 및 이 동경로에 따른 중금속 농도에 대한 변화 특성을 파악하 였다.

    • 1) 6년간 유입된 광주지역 황사를 분석한 결과 대부분 3~5월에서 발생하였으나, 2018년의 경우에는 11월에도 발생하였다. 황사시 유입된 PM10의 평균 농도는 148 μg/m3이였으며, 비황사시 33 μg/m3로 약 4.5배 높게 측 정되었다. 또한 황사 유입시 광주지역의 대기 중 중금속 농도 중 토양성분인 Mn, Fe, Al, Ca, Mg가 각각 7.8배, 9.3배, 18.6배, 9.3배, 11.9배 증가하였으며, 인위적인 오 염으로 Pb, Cd, Cr, Cu, Ni, As는 2.7배, 1.5배, 4.2배, 2.3배, 3.7배, 1.6배로 증가하였다.

    • 2) 6년간 광주지역에 유입된 황사는 총 13회로 고비/ 내몽골-발해만을 거쳐서 광주지역에 유입되는 A경로는 7회, 고비/내몽골-만주-요동반도-한반도 B경로는 3회, 고비/황토고원-한반도를 거쳐 유입되는 C경로 3회로 나 타났다. PM10과 중금속 모두 C경로, A경로, B경로 순으 로 높게 나타났으며, 발원지에서 멀리 떨어진 곳에서 발 생된 황사가 다른 황사들에 비해 상대적으로 높은 농도 가 나타났다.

    • 3) 발생원별 대기 중 중금속/PM10의 함유량를 비교하 였을 때는 황사시는 비황사시에 비해 고농도 PM10의 희 석효과로 함유량이 낮아졌으며, 경로별로 C경로, B경로, A 경로 순으로 나타났다.

    • 4) 황사시 중금속은 토양성분 간 상관성이 높게 나타 나 외부 유입이 큰 것으로 보여지며, 비황사시에는 PM10 과 인위적인 오염원간의 상관성이 높게 나타나 광주지역 인근에서의 공업과 연관성이 있을 것으로 보여진다.

    본 연구는 6년간 광주지역에서 황사 유입시 특성에 대 한 연구를 수행하였다. 황사는 비정기적으로 발생하고 있으나, 향후에도 지속적인 시료채취 및 연구 자료를 확 보하여, 황사시 대책 마련에 기여하고자 한다. 또한 모래 의 주성분인 Si 등 중금속 분석에 대한 추가 연구가 필요 할 것으로 보여진다.

    감사의 글

    이 연구는 2019년 환경부 환경분야 시험검사의 국제 적 적합성 기반구축사업과 광주광역시보건환경연구원 연구역량강화 사업의 지원으로 수행하였습니다.

    Figure

    JESI-29-1-55_F1.gif

    Origins of Asian dust and sampling site in Gwangju in this study (a)Geonguk, (b) Nongsung.

    JESI-29-1-55_F2.gif

    Comparison of soil and artificial source in heavy metal during Asian dust period.

    JESI-29-1-55_F3.gif

    The backward trajectory analysis of 3-type of Asian dust from 2013 to 2018. (A) Gobi/Inner Mongolia-Bohai bay(Liaodong Peninsula)-Korean Peninsula, (B) Gobi/Inner Mongolia-Manchuria-Liaodong Peninsula-Korean Peninsula and (C) Gobi/Loess Plateau-Korean Peninsula.

    JESI-29-1-55_F4.gif

    Comparison of soil and artificial components in heavy metal by Asian dust pathways.

    JESI-29-1-55_F5.gif

    Correlation coefficient among PM10 and heavy metal in (a) AD and (b) Non-AD.

    Table

    Summary of sampling and analytical methods

    Quality control of measuring equipment

    Summary of Asian dust occurrence in Gwangju area

    Asian dust of heavy metal concentrations in Gwangju (Unit : ㎍/㎥)

    Comparison of PM10 concentration by Asian dust pathway (unit : ㎍/㎥)

    Heavy metal concentration by Asian dust pathways (Unit : ㎍/㎥)

    Effect of pathway content on asian dust in heavy metal/PM10 ratio (unit : ‰)

    Correlation coefficient between PM10 and heavy metal in AD/Non-AD

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