지상 온실가스 관측망을 활용한 서울 대기 중 CO2 농도 특성 분석 = Characteristics of Atmospheric CO2 Concentration Based on a Ground-Based Greenhouse Gases Observation Network in Seoul

국문 초록 (Abstract)

전 세계 에너지 기반 온실가스 배출의 약 70%가 도시에 집중됨에 따라, 도시 대기 중 CO2 농도를 정량적으로 파악하는 것은 중요하다. 그러나 기존의 배경대기 관측망은 배출원이 밀집한 도시의 국지적 특성을 파악하기에 한계가 있어, 최근 주요 국가에서는 도시 배출을 직접 감시하기 위한 관측망을 확대하는 추세이다. 서울에서도 2018년 지상 온실가스 관측망인 SNUCO2M(Seoul National University CO2 Measurement)을 구축하여, 현재까지 서울의 온실가스를 실시간 측정하고 있다. 본 연구에서는 SNUCO2M 3개 관측소(NST, YSB, SNU)의 4년간 관측 결과를 바탕으로, 서울 대기 중 CO2 농도의 시공간적 특성을 분석하였다. 복잡한 배출원이 혼재된 도시 대기를 해석하기 위해, 본 연구에서는 풍속과 표준편차를 결합하여 도시에 적합한 배경농도 산정 방식을 개발하고, 이를 통해 산출된 농도 증가량(ΔCO2)을 이용하여 서울의 배출 영향을 정량적으로 해석하였다. 분석 결과, 서울의 배경농도는 4년 간 418 – 466 ppm 범위 내 분포하였으며, 이는 서울 내 국지적 배출 영향이 없을 때 나타날 것으로 기대되는 농도를 의미한다. 지점별 평균 농도는 447.8 ppm에서 461.4 ppm까지 큰 편차를 보였다. 이는 관측소가 배출원 및 흡수원과 인접한 정도에 기인하며, 이에 따라 계절 및 일간 진폭에서도 지점 간 뚜렷한 차이가 나타났다. 계절 변동성은 식생 등 자연적 요인이 지배하여, 배출원이 밀집한 YSB(진폭 22.9 ppm)보다 식생 지역인 SNU(진폭 27.6 ppm)에서 오히려 더 큰 변동폭을 보였다. 반면, 일간 변동성은 인위적 배출과 대기 확산 조건에 주도되어, YSB에서 28.0 ppm, 고고도 지역인 NST에서 9.6 ppm의 진폭을 기록하였다. 도시 배출의 직접적 지표인 ΔCO2는 난방 수요가 급증하는 1월에 최대 32.7 ppm을 기록하며, 인위적 배출에 의한 농도 증가를 뚜렷하게 반영하였다. 반면, 여름철에는 식생 활동에 의한 배경농도의 공간적 차이가 커짐에 따라, ΔCO2가 과대 평가될 소지가 있음이 확인되었다. 따라서, 식생 활동이 활발한 여름철에는 지점별 배경농도의 공간적 이질성이 커지므로, 정확한 배출량 추정을 위해서는 이에 대한 보정이 필수적임을 시사한다. 본 연구는 향후 확장될 도시 관측망의 장기 농도 변화 연구에 적용될 수 있으며, 고배출 도시의 온실가스 관리 전략 수립을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As over 70% of global greenhouse gas emissions are emitted from urban areas, it is crucial to understand characteristics of atmospheric CO2 concentrations in cities. However, global background observatories have limitations in capturing the impact of high emissions in urban areas where emission sources are densely located. Therefore, there are growing needs in many countries for expanding GHGs monitoring networks to directly monitor the impact of urban emissions. In seoul , SNUCO2M(Seoul National University CO2 measurement), a ground based Urban GHGs monitoring network, was established in 2018 in Korea and has been continuously measuring GHGs. In this study, the spatiotemporal characteristics of atmospheric CO2 concentrations in Seoul were analyzed based on 4 years of observations from 3 stations(NST, YSB, and SNU) in SNUCO2M. To interpret urban atmospheric CO2 with complex emission sources, it is essential to separate observed concentrations into background concentrations(CO2_BG) and urban enhancement(ΔCO2). To do this, we developed a background selection method suitable for urban areas using wind speed and standard deviation. Then, using the calculated ΔCO2, we quantitatively analyzed the impact of emissions in Seoul. The results showed that background concentrations in Seoul ranged from 418 to 466 ppm, representing the expected concentration levels in the absense of local emissions. Average concentrations by station varied significantly from 447.8 ppm to 461.4 ppm. This variation is attributed to the proximity to emission sources and sinks, also leading to distinct differences in seasonal and diurnal amplitudes. Seasonal variability was dominated by natural factors such as vegetation. Thus, SNU, surrounded by vegetated areas, showed a larger amplitude (27.6 ppm) than the YSB (22.9 ppm). In contrast, diurnal variability was driven by anthropogenic emissions and atmospheric diffusion conditions, recording a high amplitude of 28.0 ppm at YSB compared to 9.6 ppm at the high altitude NST station. ΔCO2, a direct indicator of urban emissions, peaked at 32.7 ppm in January due to increased heating demand, clearly reflecting the increase in anthropogenic emissions. On the other hand, during summer, the results revealed that the spatial divergence in background concentrations due to vegetation activity could lead to an overestimation of ΔCO2. Therefore, this study suggests that correction for spatial heterogeneity in background concentrations is essential for accurate emission quantification during the summer. This study can provide a framework for analyzing long-term trends in expanding urban monitoring networks and offer fundamental data for developing greenhouse gas management strategies in high emission cities.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 제 1 절 연구 배경 및 목적 1
• 제 2 장 연구 방법 4
• 제 1 절 연구 자료 4
• 1. 연구 대상지 4
• 2. 관측소별 토지 이용 분류 10
• 3. 관측 자료 및 관측 장비 16
• 4. 자료 품질관리 및 전처리(QA/QC) 19
• 5. 보조 자료 22
• 1) 기상 자료 22
• 2) 배출량 자료(ISACC) 23
• 제 2 절 배경농도 및 농도 증가량 산정 방법론 24
• 1. 배경농도 산정 기준 24
• 1) 배경농도 조건 분류를 위한 지표 24
• 2) 풍속 임계값(WS Threshold) 25
• 3) 1시간 표준편차 임계값(STD Threshold) 25
• 2. 배경농도 및 Enhancement 산출 과정 28
• 제 3 장 연구 결과 30
• 제 1 절 CO2 관측 결과 30
• 1. CO2 농도 변동 특성 30
• 2. 계절 및 일간 변동성 31
• 1) CO2 농도의 계절 변동성 분석 31
• 2) CO2 농도의 일간 변동성 분석 32
• 제 2 절 배경농도 및 농도 증가량 분석 36
• 1. 배경농도 분류결과 36
• 1) 배경농도로 선택된 데이터 수 36
• 2) 기존 배경농도 산정 기법과의 비교 38
• 2. 배경농도의 변동 특성 41
• 3. 계절 및 일간 변동성 46
• 1) 배경농도 계절 변동성 46
• 2) 배경농도 일간 변동성 48
• 4. Enhancement 변동 특성 52
• 1) Enhancement 계절 변동성 52
• 2) Enhancement 일간 변동성 54
• 제 4 장 토의 및 결론 60
• 참고문헌 64