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ISSN : 1225-4517(Print)
ISSN : 2287-3503(Online)
Journal of Environmental Science International Vol.30 No.10 pp.789-802
DOI : https://doi.org/10.5322/JESI.2021.30.10.789

Characteristics of Extremely High PM2.5 Episode and Emergency Reduction Measures Plan in Southeastern Region

Daniel Choi1,2), Gook-Young Heo2), Cheol-Hee Kim1,3)*
1)Department of Atmospheric Sciences, Pusan National University, Busan 46241, Korea
2)Policy Support Team, National Air Emission Inventory and Research Center, Cheongju 28166, Korea
3)Institute of Environmental Studies, Pusan National University, Busan 46241, Korea
*Corresponding author: Cheol-Hee Kim, Department of Atmospheric Sciences, Division of Earth Environmental System, Pusan National University, Busan 46241, Korea. Phone: +82-51-510-3687 E-mail: chkim2@pusan.ac.kr
06/07/2021 23/09/2021 24/09/2021

Abstract


This study analyzed the characteristics of high PM2.5 episodes that meets the concentration criteria of Emergency Reduction Measures Plan (ERMP) in Busan during the 2015-2020, and compared with those in Seoul. As a first step, the CAPSS-2017 emission data was employed to analyze the emission differences between Busan and Seoul, and pointed out that Busan emission included the dominance of ship emissions (37.7%) among total PM2.5 city emissions, whereas fugitive PM2,5 emission was the highest in Seoul. These emission characteristics are indicating that the controlling action plan should be uniquely applied to cope with ERMP in each region. We selected extremely high PM2.5 episode days that meet the criteria of ERMP levels. In Busan, Ulsan, and Gyeongnam region, 15, 16, and 8 days of extremely high PM2.5 cases were found, respectively, whereas Seoul showed approximately doubling of occurrences with 37 cases. However, the occurrences in summer season indicated big differences between two cities: the proportion of summer-season occurrence was 13-25% in Busan, whereas no single case have occurred in Seoul. This is suggesting the needs of comprehensive summer emission reduction plan with focusing on sulfur reduction to effectively cope with the ERMP levels in summer in the southeastern region, including Busan.



남동권 초고농도 미세먼지 발생 특성과 비상저감조치
- 수도권과 비교연구 (Ⅱ)

최다 니엘1,2), 허 국영2), 김 철희1,3)*
1)부산대학교 지구환경시스템학부 대기환경과학과
2)환경부 국가미세먼지정보센터 정책지원팀
3)부산대학교 자연과학대학 환경연구원

    1. 서 론

    미세먼지(Particulate Matter, PM)는 대기 중에 부유 하는 고체상 입자와 액상 비말의 혼합물로서, 오염원으 로부터 바로 배출되는 1차 입자와 이산화황(SO2), 질소 산화물(NOx), 암모니아(NH3), 비메탄계 휘발성 유기 화합물(non-methane volatile organic compounds, NMVOCs) 등과 같은 가스상 전구물질의 대기화학 반응 으로 생성되는 2차 입자로 구성된다(WHO, 2013). 특히 직경이 2.5 μm 이하인 초미세먼지(PM2.5)는 인체 내 호 흡기계 및 여러 질병을 유발하므로 세계보건기구(WHO) 1급 발암물질로 지정되었으며(Choi et al., 2015), 이에 따라 국내에서도 2018년 8월에 미세먼지가 국민건강에 미치는 위해를 예방하고 쾌적한 생활환경 조성을 위해 미세먼지 저감 및 관리에 관한 특별법(미세먼지법)이 시 행되고 있다(KMOE, 2018a).

    미세먼지 노출에 의한 인체 유해성을 고려하기 위하 여 환경기준치를 설정하여 시간평균, 일평균, 연평균 농 도를 관리하고 있다. 미세먼지의 경우 시간평균 기준은 고려되지 않지만 일평균 기준치와 연평균 기준치가 고려 된다. 국내 미세먼지 환경기준치는 일평균 100 ㎍/m3 (초미세먼지 35 ㎍/m3)을, 연평균 기준치는 50 ㎍/m3 (초 미세먼지 15 ㎍/m3)을 사용하고 있다. 환경기준치를 사 람의 건강과 재산 등의 피해 방지를 위해 최대로 허용해 야 하는 한계치(criteria)라고 정의한다면, (초)미세먼지 의 경우 노출시간에 따른 사람(인체)의 유해성 연관성을 충분히 감안한 기준치라고 할 수 있다. 따라서 미세먼지 의 인체의 유해성은 장기노출(연평균) 뿐만 아니라 단기 노출(일평균)을 고려하여야 함을 의미하며, 이에 따른 미 세먼지 농도 저감정책은 연평균 농도를 줄이기 위한 장 기 배출량 저감정책과 일평균과 같은 단기간의 초고농도 사례 회피 전략으로 분류할 수 있다. 환경부 계절관리제 와 같은 계절 혹은 배출량 삭감과 같은 더 장기적인 미세 먼지 관리 정책은 연평균 저감정책에 무게가 더 있으며, 비상저감조치 시행은 초고농도(일평균) 수준을 낮추는 단기적 회피 전략으로 분류될 수 있다.

    비상저감 조치 발령기준과 대처 방안은 미세먼지 특 별법에 적시되어 있는데, 미세먼지 예보 결과를 토대로 다음의 3가지 기준 중에서 하나의 요건만 층족되면 발 령된다(Lee et al., 2020). (1) 당일 0~16시 PM2.5 평균 농도 50 ㎍/m3 초과 및 익일 PM2.5 24시간 평균 농도가 50 ㎍/m3를 초과 농도가 예측된 경우, (2) 당일 0~16시 해당 지자체 경보권역에서 초미세먼지 주의보 또는 경 보 발령 및 익일 PM2.5 24시간 평균 농도가 50 ㎍/m3를 초과 농도가 예측된 경우, 마지막으로 (3) 익일 PM2.5 24시 평균 농도가 75 ㎍/m3를 초과할 것으로 예측된 경 우이다. 비상저감조치가 발령되면 자동차 운행 제한, 대 기오염물질 배출시설 가동시간 및 가동률 조정, 비산먼 지 발생 관련 건설공사장 공사시간 변경 등을 시행하게 된다.

    비상저감 조치 수준의 초고농도 사례에 대한 국내 연 구는 많지 않다. 2016년 진행된 한미 대기질 합동 연구 (KORUS-AQ) 자료 분석결과에 의하면 서울지역 2차 유기입자(Secondary Organic Aerosol, SOA)가 생성되 는데 필요한 전구물질은 국외요인보다는 대부분 국지적 으로 배출되므로 비상저감조치 등의 정책을 통한 자체 배출 미세먼지 관리가 중요함을 지적한 바 있으며(Nault et al., 2018), 이는 역으로 수도권보다 국외 요인이 상대 적으로 더 적은 비수도권역의 경우 비상저감조치와 같은 해당지역 자체 저감정책이 더 효과적일 수 있음을 유추 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 서울-부산 비교 등과 같 은 국내 지역별 비교 연구는 많지 않다. 수도권 지역의 경 우 겨울철 수도권에 발생한 비상저감조치 관련 초고농도 사례 연구가 일부 진행되어 왔으나 반면, 부산지역을 포 함한 비수도권의 비상저감 수준 초고농도 발생특성과 횟 수 조사 등의 기초연구가 매우 부족한 상황이다. 따라서 비수도권역의 초고농도 사례를 분석하는 연구는 수도권 과 비교하여 정량적인 통계 수치로 살펴보는 것은 대단 히 중요하다고 할 수 있으며, 이는 나아가 국내 지역 특성 에 맞는 맞춤형 저감정책이 수립에 필요한 기초 자료가 될 수 있을 것이다.

    본 연구에서는 비상저감조치 수준의 고농도 미세먼 지 오염도 수준을 ‘초고농도’미세먼지 수준으로 정의하 고, 2015-2020 년간 부산지역을 포함한 남동권역(부산, 울산, 경상남도)의 미세먼지 초고농도 발생 특성을 확인 하여 이를 수도권과 비교하고자 한다. 먼저 2017년 산 정 및 공표된 대기정책지원시스템(Clean Air Policy Support System, CAPSS) 배출량 자료의 부산과 서울 의 지역별 특성을 구분하고, 측정자료로부터 비상저감조 치 발령 수준의 초고농도 PM2.5 오염이 발생한 사례를 통 계적으로 연구하였으며, 부산-서울 두 지역 간 차이를 비 교 분석하였다. 이를 통해 부산지역을 포함한 남동권 지 역에서의 초고농도 미세먼지 발생특성을 더 잘 이해하고, 현재 시행 중인 비상저감조치 정책의 적용 대상에 따른 지역 특성 반영을 위한 필요한 기초 정보를 생산하고자 한다.

    2. 재료 및 방법

    2.1. 사용된 자료

    본 연구에 사용한 미세먼지 측정자료는 에어코리아 도시대기측정망 자료이며, 기상 관측자료는 기상청 (Korea Meteorological Administration, KMA) 지상종 관기상관측자료(Automated Synoptic Observing System, ASOS)를 사용하였다. 환경부 및 각 시, 도에서 운영 중인 대기오염측정망(Air Quality Monitoring Sites, AQMS) 의 도시대기측정망 자료 중 서울, 부산, 울산, 경남 소재 각각 25개, 19개, 14개, 19개의 측정망 자료를 사용하였 다(Fig. 1). 기상청 소속 전국 95개소의 ASOS 유인 기상 관측망 중 서울과 부산, 울산 소재 각 1개 지점, 경남 소 재 14개 지점 관측자료를 평균하여 사용하였으며, 분석 기간은 초미세먼지 농도 자료 제공 시점인 2015년부터 2020년까지 6 년간이다(KMA, 2017).

    아울러 서울과 부산, 울산, 경남에서의 오염물질별 주요 배출부문을 비교하기 위해 배출량 자료인 CAPSS 2017년 자료를 사용하였다(Table 1, 2). CAPSS 배출량 업데이트는 자료 신뢰도 확보 및 정확성 제고를 위해 약 3년 간격으로 구축되고 있으며, 2020년 하반기 기준, 최 근(2017년)의 대기오염물질 배출량 자료를 사용하였다.

    2.2. 비상저감 사례 선정

    본 연구에서는 2015-2020년 서울과 부산, 울산, 경남 지역에서 PM2.5 비상저감 발령 수준의 초고농도 사례를 선정하여 그 특성을 분석하였다. 우선, 비상 저감 조치는 서론에서 설명한 세 가지 비상저감조치 발령조건 중에서 첫 번째 항목, 즉 당일 00시부터 16시까지 평균 농도가 50 ㎍/m3을 초과함과 동시에 익일 농도가 50 ㎍/m3 초과 된 날을 선별하여 남동권역 세 지역(부산, 울산, 경남지 역)에서 동시에 비상저감조치가 내려질 수 있는 초고농 도 사례들을 시간 순으로 선정하였다(Table. 3). 단, 본 연구에서는 예보자료가 아닌 실제 측정된 자료를 본 분석에 사용하였다. 예를 들어 서울지역 2015년 5월 3일 이 비상저감조치에 해당하는 농도인지를 확인하기 위해 5월 3일 00시부터 16시까지의 시간평균이 50 ㎍/m3을 초과하는지 점검한 후 익일(5월 4일)의 측정자료 일평균 이 50 ㎍/m3을 초과하는지 확인하였다.

    2.3. 남동권 황산화물과 2차 생성 성분 분석

    여러 선행연구에 따르면 각종 연료 연소 시에 주로 발 생하는 황산화물(SO2, SO3, H2SO3, H2SO4 등)은 대기 오염물질 중 대기환경에 매우 큰 영향을 미치며, 특히 주 요 발생 황산화물인 이산화황(SO2)은 대기 중 광화학 촉 매 반응을 통해 황산염으로 변함으로써 2차 미세먼지가 생성된다(Butler, 1995). 국내 연구로서 Kim et al. (2020)의 연구는 남동권과 수도권의 황의 특성을 비교하 였으며, 또한 황산화물과 2차 미세먼지의 관계를 두 지역 별로 상세히 분석하였다. 그 결과 남동권 특히 부산지역 은 국내 물동량 1위인 부산항이 위치하여 선박오염배출 이 많으며, 황산화물과 연안지역의 높은 수분이 더해져 황산염 발생 가능성이 매우 큰 것으로 지적된다. 2015 ~2018년 서울, 부산의 PM2.5 성분비 조사 결과 황산염 농도는 부산(질산염/황산염 비: 0.25)이, 질산염 농도는 서울(질산염/황산염 비: 0.43)이 상대적으로 높게 나타났 으며, 특히 해당기간 발생한 고농도 사례 분석 시 주요 기 상유형(정체형, 유입형, 복합형) 중 서울지역보다는 부산 지역에서 여름철 정체형으로 분류 가능한 고농도 발생이 빈번하였고 황산염과 관련하여 활발한 2차 생성 양상을 보였다(Kim et al., 2020). 본 연구에서는 부산지역의 이 산화황과 초미세먼지 간 2차 생성 특성을 더욱 심도있게 분석하고자 황 성분과 연관된 오염물질별 시계열, 상관 도, 농도 변동성 등을 분석하였다.

    3. 결 과

    3.1. 지역별 배출량 특성

    CAPSS 2017년 PM2.5 배출량을 기준으로 지역별 부 문별 배출 항목을 비교해 본 결과 지역별 비중이 매우 다 른 특성을 나타냈다. 예를 들어 부산지역의 경우 총 PM2.5 도시 배출량 2,617 ton/yr 중에서 50.2%(1,314 ton/yr)가 비도로이동오염원에서 발생했고 이 중 선박 배출량이 비중이 985 ton/yr (37.7%)로서 매우 높았다. 울산의 경우 같은 항구 도시임에도 비도로이동오염원과 선박 배출량 비중이 각각 22.5%(501 ton/yr)와 17.3% (385 ton/yr)로서 오히려 생산공정 부문에서의 배출량 비중이 29.5%(657 ton/yr)로 가장 높았다(Table 1). 두 도시 내 SOx 배출량 역시 부산이 울산에 비해 비도로이 동오염원 비중이 높았는데, 부산의 SOx 배출량은 전체 9,526 ton/yr 중 비도로이동오염원이 6,490 ton/yr로 전 체 항목 배출량의 68.1%를 차지했고, 이 중에서 선박 배 출량이 6,374 ton/yr로 전체 SOx 배출량의 66.9%를 차 지하였다. 반면 울산의 경우 SOx 전체 배출 46,018 ton/yr 중 비도로이동오염원은 2,746 ton/yr(6.0%)에 불 과하였고 대부분의 황 배출은 PM2.5와 동일하게 생산공 정 부문(32,278 ton/yr)에서 70.1%를 차지하였다(Table 2). 따라서 동일한 남동권역의 연안 도시지역임에도 불 구하고 지역 산업 특성과 항구 규모 등에 따라 PM2.5 주 요 배출 부문의 비중이 크게 다름을 확인하였다.

    경남지역의 경우 전체 PM2.5 배출량 4,937 ton/yr 중 연소 부문(1,968 ton/yr, 39.9%)이 가장 높았고 그 다음 으로 비산먼지(1,360 ton/yr, 27.5%)가 높은 비중을 차지했다. 서울지역의 경우 전체 배출 2,926 ton/yr 중 비산먼지 부문이 1,263 ton/yr(43.2%)로서 가장 높았으며 그 다음으로 도로이동오염원이 503 ton/yr(17.2%)으로 서 두 번째로 높았다. 지역별 도로이동오염원 비중은 서 울(509 ton/yr, 17.2%)이 부산(279 ton/yr, 10.7%), 울 산(176 ton/yr, 7.9%), 경남(836 ton/yr, 16.9%)에 비해 높았고 서울은 도로이동오염원이 PM2.5 총 배출부문 중 2위인 반면, 부산, 울산, 경남에서는 각각 3위, 5위, 3위 를 차지하여 비상저감조치 시의 자동차 운행 규제 효과 또한 지역별 그 기여도가 상당히 다를 것으로 짐작된다. 특히 남동권의 경우 선박 배출 등의 비도로이동오염원, 연소, 생산공정 등 서울에 비해 높은 배출 비중을 차지하 는 항목의 기여도 모델링 연구와 이에 따른 측정 자료의 면밀한 조사가 필요할 것으로 판단되며 지역별 맞춤형 비상저감조치에 대한 효과적인 전략 수립이 지자체별로 필요할 것으로 사료된다.

    3.2. 부산지역 비상저감 해당 사례 분석

    본 연구에서는 2015~2020년 부산을 비롯한 남동권 과 서울지역에서 발생한 비상저감조치 수준의 PM2.5 고 농도 발생일수를 구분하였고, 남동권에서의 미세먼지 특 징을 파악하기 위해 부산, 울산, 경남 세 지역에서 동시에 비상저감조치 발령 요건을 충족하는 사례를 선별하여 남 동권에서 높은 농도 분포를 보이는 특성을 분석하였고, 나아가 이산화황의 2차 생성 가능성, 사례 기간별 농도 변동성, 사례별 기상일기도 분석을 통한 종관기상 특성 을 분석하였다.

    이상의 기준을 통해 전체 대상 기간(2015-2020) 비상 저감 발령될 수 있는 횟수는 부산, 울산, 경남이 각각 15, 16, 8회로 부산, 울산이 경남에 비해 두 배 가량 많았다 (Fig. 2). 반면 서울은 동일 기간 37회로 월등히 높은 수 치를 보였고 따라서 전반적으로 서울을 포함한 수도권 지역이 남동권에 비해 훨씬 더 많은 비상저감 발령 수준의 초고농도 현상이 일어나고 있음을 확인할 수 있었다. 여 기서 특히 흥미로운 사실은 발생한 비상저감 발령 횟수를 계절별로 나누어 보면 지역별로 확연히 다른 양상이 확 인되었는데, 예를 들어 봄철의 경우 서울이 16회로 가장 많았고 그 다음으로 울산(7회), 부산(5회), 경남(3회) 순 이었다(Fig. 2). 울산과 서울은 전체기간 중 봄철 비중이 각각 44%, 43%로 경남(38%)과 부산(33%)에 비해 공 통적으로 봄철에 높은 특징을 보였다. 그러나 여름철의 경우 서울지역과 남동권역의 비상저감조치 수준의 초고 농도 발생횟수는 확연히 다른 양상을 보였다. 울산지역 의 경우 여름철 발령 가능 횟수가 4회로 전체의 25%를 차지했으며 계절 통계적으로 볼 때 여름철과 겨울철 비 상저감 횟수가 동일하였음을 알 수 있다(각각 4회). 반면 서울지역은 동일 분석기간(6 년간) 여름철에는 비상저감 조치 수준의 초고농도 미세먼지 사례가 단 한 차례도 발 생하지 않았으며 이는 여름철 서울지역 초고농도 발생 사례는 무시할 수 있음을 확인할 수 있었다. 반면 부산과 경남은 각각 3회(20%), 1회(13%)로 나타나 남동권에서 는 여름철에도 비상저감 발령 가능성이 매우 높음을 확 인할 수 있었다. 가을철은 남동권 세 지역 모두 1회만 해 당되는 반면 서울지역은 4회 발생하여 여름철과 달리 수 도권에서 여전히 높은 발생 빈도를 보였고 겨울철 역시 서울에서의 오염 빈도가 매우 높게 나타났다.

    2015~2020년간 남동권에서 부산, 울산, 경남 세 지역 에서 동시에 발생한 비상저감 발령 수준의 PM2.5 초고농 도 사례는 총 5개 사례(이틀 연속 발생한 사례 포함)로 확인되었으며, 이를 시간 순으로 Table 3에 정리하였다. 총 5개의 사례 (Case 1 ~ Case 5) 중 Case 1은 2015년 7월 14일 여름철 발생한 사례로 남동권 PM2.5 농도 수준 이 서울지역에 비해 높은 특징을 보였다. 2015년 7월 14 일 남동권의 00~16시 PM2.5 농도는 평균 65.6 ㎍/m3으 로 서울지역(평균: 37.6 ㎍/m3)에 비해 월등히 높았고 SO2 농도 또한 세 지역 평균 9 ppb로 5 ppb를 보인 서울 에 비해 높은 수치를 나타냈다(Table 4, Fig. 3). 당시의 850 hPa과 지상 일기도상에서는 모두 산동반도 인근 고 기압의 영향으로 안정된 특징을 보였고 대기정체에 따른 오염물질 축적 가능성이 매우 높았음을 알 수 있었다 (Fig. 4). 아울러 SO2에 의한 PM2.5의 2차 생성 가능성 확인하기 위해 SO2-PM2.5 사이의 상관계수 분석에서 울 산(Pearson Correlation Coefficient, PCC: 0.50), 부산 (0.46), 경남(0.42) 모두 서울(0.18)에 비해 비교적 높은 상관을 보였으며(Fig. 5), 이는 가스-입자간 농도 변동성 이 남동권에서 매우 크게 나타나고 있으며 결국 활발한 광화학반응에 따른 2차 생성이 활발하였음을 유추할 수 있다(Fig. 6). 이를 더 심도있게 분석하기 위하여 NASA Giovanni에서 제공하는 MERRA-2 모델을 이용한 지표 SO2 농도를 살펴보면, Fig. 7에 제시하였듯이, 해당 사례 에서 우리나라에서는 남동권 지역이 상대적으로 가장 높 은 분포를 보이는 계절 특징을 보였다(Acker et al., 2007). 이는 관측자료뿐 아니라 모델 결과에서도 유사한 분포가 도출된다는 측면에서 주목할 만하다. 따라서 남 동권에서는 여름철 비상저감조치 수준의 초고농도 PM2.5 농도 발생 시 현재의 자동차 배출저감 중심의 비상 저감조치와 함께 황의 배출이 많은 항목 분야의 일시적 저감 등 지역 특성에 맞는 조절 정책을 필수적으로 반영 할 필요가 있음을 알 수 있다.

    Case 2 (2015년 10월 20일 사례)에서는 Case 1과 달 리 남동권과 서울 모두 비상저감조치 발령 수준의 고농 도 PM2.5 오염이 발생하였으므로 매우 광역적으로 발생 한 초고농도 사례라 할 수 있다. 당시 지역별 PM2.5 농도 는 울산(64.7 ㎍/m3), 부산(64.4 ㎍/m3), 서울(59.4 ㎍ /m3), 경남(50.7 ㎍/m3) 순으로 높았고 일기도 상에서도 지상과 850 hPa 모두 한반도 중심에 위치한 고기압 영향 으로 서해안과 내륙에 연무를 비롯한 오염물질이 축적된 것으로 판단된다(Fig. 4). 해당기간 SO2, PM2.5 간의 지 역별 상관분석 시 경남(PCC: 0.86), 부산(0.62), 울산 (0.42) 순으로 높은 상관을 나타냈고 서울에서 0.13으로 매우 낮은 상관을 보였다(Fig. 5). 당시 SO2 농도 수준은 네 지역 모두 유사하였으나(5~7 ppb), PM2.5-SO2간의 상관 계수로 유추한다면 SO2와 연관한 2차 생성 비율이 남동권 지역에서 서울에 비해 농도 변동이 크게 좌우되 는 결과를 보였다(Fig. 6).

    2016년 5월 26~27일에 걸쳐 이틀간의 초고농도 사례 를 보인 Case 3에서는 PM2.5 농도가 서울(64.2 ㎍/m3)로 서 가장 높았고 그 다음으로 부산(62.4 ㎍/m3), 울산 (57.2 ㎍/m3), 경남(55.9 ㎍/m3) 순으로 나타나 일반적인 봄철 미세먼지 농도 분포 특성을 보였다. 당시 기상 상태 는 산동 반도 부근 고기압의 영향으로 대기 정체가 지속 되었고 오염물질 축적이 지속적으로 진행된 것으로 판단 된다(Fig. 6). 지역별 SO2-PM2.5 간 상관분석 시 이전 Case 1~2 사례와 달리 서울(PCC: 0.54)에서 가장 높았 고 부산(0.43)을 제외한 울산(0.16)과 경남(-0.31)은 큰 상관을 보이지 않았다. 당시 울산과 경남지역은 이전 사 례에 비해 SO2 농도가 울산 6 ppb, 경남 5 ppb로서 상대 적으로 낮았고, 해당 지역 고농도 PM2.5 발생 관련 황산 염 비중 또한 크지 않을 것으로 나타남에 따라 추가적인 성분별 분석과 대기화학적 해석이 향후 필요할 것으로 사료된다. 마지막으로 2017년 12월 29일 고농도 PM2.5 오염이 발생한 Case 4는 부산(60.8 ㎍/m3), 울산(57.9 ㎍/m3), 서울(56.4 ㎍/m3), 경남(52.8 ㎍/m3) 순으로 나타났고, 일기도 상에서도 대기 정체에 해당하는 이전 세 사례와 는 달리 상당히 강한 서풍 기류가 확인됨에 따라 중국 등 에서 출발한 대기오염물질의 외부 유입 가능성이 높은 기압배치를 보였다. 또한 이 사례에서는 SO2 농도가 남 동권역보다 오히려 서울지역에서 상대적으로 높았으며, 전체 사례 중에서도 가장 높은 SO2 농도를 보였다. 반면 남동권에서는 세 지역 모두 사례 중 가장 낮은 SO2 농도 분포를 보였다. 따라서 남동권을 기준으로 초고농도 생 성원인을 분석한다면 황산염 등의 2차 생성 비중 보다는 1차 입자와 장거리 유입과 관련한 질산염 등의 비중이 높 은 사례로 분석된다.

    4. 고 찰

    남동권, 특히 부울경 지역은 인구 약 700만 명이 거주 하는 메가급 도시권으로서 서울을 중심으로 한 수도권 지역 다음으로 한국의 경제, 산업, 교통, 무역의 중심지 이다. 부산지역은 국내 8대 광역시 중에서 초미세먼지의 연평균 농도 또한 2016~2017년 기준 8대 광역시 중 가 장 높았으며, 이는 수도권 비교하여 배출량뿐만 아니라 그 지리적 특성이 복합적으로 연결된 독특한 특성에 일 부 기인한다고 볼 수 있다. 수도권과 비교하여 남동권의 기상 및 기후 특성은 우리나라 전역이 편서풍 권역에 속 함에도 불구하고 우리나라 대도시별 외부 유입 기여도는 상당한 차이를 보인다. 2019년 환경부가 발표한 한중일 3국 공동연구 과정에서 우리나라 연구진에 의해 도출된 국가별 미세먼지 기여도 중에서 대도시별 기여율 모델링 연구결과를 살펴보면 서울-대전-부산 세 도시 중에서 서 울의 미세먼지 자체 연평균 기여율은 51%, 대전 47%, 부산 57%로서, 남동권역의 외부 유입량은 서울에 비해 약 10% 정도 낮게 나타났다. 즉 남동권 지역은 서울에 비해 자체 기여율이 상대적으로 높고 해당 지자체의 자 체 저감정책이 더 효율적임을 암시한다. 또한 남동권은 지리적으로도 바다와 인접하여 국지 순환이 활발하고 해 풍(남동풍)과 상층풍(편서풍)이 자주 부딪쳐서 수렴구역 (convergence zone)이 잘 형성되는 등으로 미루어 볼 때 자체 배출량 저감정책이 상대적으로 더 중요함을 추론할 수 있다(KMOE, 2018b).

    본 연구에서도 이를 확인할 수 있었는데, 수도권 대비 부울경 지역의 비상저감조치 수준의 미세먼지 초고농도 발생 특성은 서울의 경우 겨울철~봄철에 집중된 반면, 여름철 서울의 비상저감조치 사례는 현재까지 전무하였 고 무시할 수 있었다. 이에 비해 남동권에서는 여름철 13~25%의 상당한 비중을 차지함을 확인할 수 있었고, 이러한 결과로부터 남동권에서는 수도권과 달리 여름철 에도 초고농도 사례의 상당한 관리가 필요함을 암시한다. 즉 남동권 지역에서는 여름철 북태평양의 아열대 고기압 이 우리나라 남동권에 영향을 미치면 무덥고 낮은 풍속 의 기상환경이 조성되고, 2차 미세먼지생성 또한 활발해 질 수 있으며 여기에 해륙풍과 같은 국지 순환이 강하여 외부로 환기되지 못하여 생성된 미세먼지가 축적될 수 있다(Choi et al., 2021). 이는 수도권의 겨울 혹은 봄철 의 중국을 포함한 외부 요인이 중첩되어 고농도 미세먼 지를 유발하는 경우와 확연히 구분된다. 따라서 여름철 부울경 지역의 미세먼지 농도 관리는 상당히 중요하게 다뤄야 할 사안임은 분명해 보인다.

    5. 결 론

    본 연구는 최근 6년간 남동권 지역에서 발생한 고농도 미세먼지 오염사례 중 비상저감조치 발령 요건을 충족하 는 경우를 대상으로 미세먼지 특성을 분석하였고 이를 수도권(서울)지역과 비교하였다. 먼저 2017년 CAPSS 배출량 자료를 이용하여 남동권-수도권 두 지역별 초미 세먼지 배출부문 차이를 분석하였고, 2015-2020년 지상 기상관측자료와 PM2.5 측정자료로부터 비상저감조치 발 령 수준의 초고농도 사례를 선정하여 남동권-수도권 지 역별 발생 추이를 비교 분석하였다.

    CAPSS에 나타난 PM2.5 배출특성은 부산의 경우 총 PM2.5 도시 배출량의 37.7%가 선박 배출량에 기인하였 고, SOx 배출량 또한 선박 배출이 전체의 66.9%를 차지 하여 항만산업 특징이 확인되었다. 반면 서울에서는 총 PM2.5 배출량 중 비산먼지 항목이 43.2%로 가장 높은 비 중을 차지했다. 지역별 도로이동오염원 비중은 서울의 경우 도로이동오염원이 PM2.5 총 배출항목 중 2위인 반 면, 부산, 울산, 경남은 각각 3위, 5위, 3위를 차지하여 비 상저감조치 시 자동차 운행 규제 효과는 서울에 비해 효 율성이 상대적으로 적을 것으로 예상되는 바, 향후 상세 한 항목별 기여도 연구가 필요할 것으로 사료된다.

    2015-2020년간 남동권 초고농도 발생 사례인 PM2.5 비상저감조치 요건 충족 횟수는 부산(15회), 울산(16회) 이 경남(8회)이 비해, 서울은 동일기간 총 37회로 월등히 높은 수치를 보였다. 그러나 계절별 발생 횟수분석 결과, 서울에서는 봄철과 겨울철에 집중된 반면 남동권은 여름 철에도 13~25% 비중을 차지했고 특히 울산은 여름철과 겨울철 비상저감 횟수가 동일(각각 4회)하였다는 사실은 주목할 만하였다. 반면 서울은 여름철 비상저감 발령사 례가 6년간 전무하여 남동권과 큰 차이를 보였다. 결국 남동권에서는 여름철에도 비상저감 발령 가능성이 존재 하여 이에 대한 지역별 저감 전략이 필요할 것으로 사료 된다.

    남동권의 비상저감조치 수준에 해당하는 초고농도 PM2.5 사례의 특징은 서울지역에 비해 PM2.5 농도는 평 균 약 1.7배, SO2 농도는 평균 2배 가량 높게 나타났다. 또한 해당 초고농도 사례기간의 대기 상태는 대기정체에 따른 오염물질 축적 가능성이 상당히 높았고, SO2-PM2.5 의 상관계수(PCC) 분석에서는 남동권 세 지역(부산, 울 산, 경남지역) 모두 R값이 서울에 비해 2.3~2.9배 높은 상관을 보임에 따라, 초고농도 사례에 대한 2차 생성 기 여도가 상당히 높았음을 확인하였다. 오염물질별 농도 변동성 역시 서울지역에 비해 남동권이 매우 큰 변동을 보여 기온이 높은 대기 상태에서 활발한 대기 중 광화학 반응에 따른 2차 생성이 활발하였을 것으로 추론하였다. 따라서 남동권에서 여름철 비상저감조치 수준 PM2.5 오 염 시 자동차 배출 저감 중심의 비상저감조치와 함께 황 산화물 배출이 많은 지역상의 특징을 잘 반영할 필요가 있을 것으로 사료된다.

    본 연구에서는 남동권에서의 비상저감조치 적용 수준 의 고농도 사례 분석을 위해 수도권 대비 배출량 특성과 더불어 해당사례의 기상 및 물리화학 특성을 다각적으로 분석하였다. 다만 본 연구는 비상저감조치 수준의 초고 농도 미세먼지 사례별 지상 측정자료 위주의 분석을 수 행하였기에, 고농도 발생 관련한 상세 화학적 특성을 분 석하기에는 한계가 있다. 향후에는 남동권의 보다 상세 하고 면밀한 분석을 위해 분석 기간을 늘리고, 대기화학 적 원인 분석을 위한 성분별 자료 이온성분 해석과 아울 러 2차 미세먼지의 생성과정과 연관된 물리화학적 특성 을 보다 정교하게 분석하는 추가 연구가 수행되어야 남 동권 비상조치 수준의 초고농도 특성 분석 및 저감방안 이 보다 더 합리적으로 도출될 것으로 판단된다.

    감사의 글

    본 논문을 심사해 주신 심사위원분께 감사드립니다. 이 논문는 부산대학교 기본연구지원사업(2년)에 의하여 연구되었습니다.

    Figure

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    Locations of Air Quality Monitoring Sites (AQMS) and Meteorological Automated Surface Observing System (ASOS) in Seoul and Southeast region of Korea.

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    Occurrence frequencies of high PM2.5 polluted days in four seasons: Spring(MAM), Summer(JJA), Autumn(SON), and Winter(DJF) during 2015-2020. The numbers are corresponding to the days that meets the standard concentration levels of the emergency reduction measures plan in each region.

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    Time series of PM2.5 during each of the four high PM2.5 episode cases.

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    Weather maps at surface (left panel) and 850hPa (right panel) for the main high PM2.5 episode case cases.

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    Scatter plots of PM2.5 and SO2 for 4 high PM2.5 episode cases with correlation coefficients in Seoul and Southeast area.

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    Box plots of PM2.5 (left panel) and SO2 (right panel) for the high PM2.5 episode cases.

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    Modelling Results of SO2 for the high PM2.5 episodes extracted from Giovanni online data system that were developed and maintained by the NASA GES DISC.

    Table

    PM2.5 emissions from 6 sectors extracted from CAPSS-2017 and their proportions in Busan, Ulsan, Gyeongnam, and Seoul

    SOx emissions from 6 sectors extracted from CAPSS-2017 and their proportions in Busan, Ulsan, Gyeongnam, and Seoul

    List of high PM2.5 cases that meet the pollution criteria of emergency reduction measures plan in Busan, Ulsan, Gyeongnam, and Seoul

    List and summary of meteorological/chemical characteristics of high PM2.5 cases that meet the pollution criteria of emergency reduction measures plan in Busan, Ulsan, Gyeongnam, and Seoul

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