동아시아 지역의 계절별 기상패턴에 따른 우리나라 PM_2.5 농도 및 기여도 특성 분석: 2015년 집중측정 기간을 중심으로

남기표,이대균,장임석,Nam, Ki-Pyo,Lee, Dae-Gyun,Jang, Lim-Seok 한국환경영향평가학회 2019 환경영향평가 Vol.28 No.3

본 연구에서는 지상 $PM_{2.5}$ 측정 자료와 일기도 자료, WRF 및 CMAQ 모델을 활용하여 동북아시아 지역의 계절별 $PM_{2.5}$ 거동특성을 분석하였으며, 대기질 모델에 BFM을 적용하여 우리나라 $PM_{2.5}$ 농도에 대한 계절별 국내외 기여도를 평가하였다. 일기도 자료를 기반으로 국내 $PM_{2.5}$ 측정 자료 및 대기질 모사결과를 통해 $PM_{2.5}$의 거동특성을 분석한 결과, 동북아 지역에서의 $PM_{2.5}$는 장거리 수송된 대기오염 물질의 유입 및 대기정체 현상에 기인한 농도의 증가 또는 깨끗한 공기의 유입에 따른 농도의 감소 등의 특징이 계절별 종관기상 특성에 따라 상이하게 나타났다. 대기질 모델에 BFM (Brute-Force Method)을 적용하여 우리나라 6개 집중측정소 지점의 $PM_{2.5}$ 농도에 대한 국내외 기여도 평가를 수행한 결과, 백령도 지역은 낮은 자체 배출량과 동시에 중국으로부터 인접한 지리적 특성으로 인해 국외로부터의 기여가 지배적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 서울, 울산과 같이 높은 자체 배출량 특성을 나타내는 지역의 경우, $PM_{2.5}$에 대한 국외 기여도는 타 지역에 비해 상대적으로 낮게 나타남과 동시에 계절에 따른 기여도의 표준편차는 상대적으로 높게 나타나는 특징을 보였다. 본 연구는 우리나라를 중심으로 계절별 기상조건 변화에 따른 동북아 지역의 $PM_{2.5}$ 거동특성을 분석하여 국내 대기오염물질 현상에 대한 이해를 증진함과 동시에, 지역 배출특성에 따라 $PM_{2.5}$ 농도에 대한 국내외 기여도는 상이할 수 있음을 알려 향후 대기질 개선 대책 수립시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. In this study, the characteristics of seasonal $PM_{2.5}$ behavior in South Korea and other Northeast Asian regions were analyzed by using the $PM_{2.5}$ ground measurement data, weather data, WRF and CMAQ models. Analysis of seasonal $PM_{2.5}$ behavior in Northeast Asia showed that $PM_{2.5}$ concentration at 6 IMS sites in South Korea was increased by long-distance transport and atmospheric congestion, or decreased by clean air inflow due to seasonal weather characteristics. As a result of analysis by applying BFM to air quality model, the contribution from foreign countries dominantly influenced the $PM_{2.5}$ concentrations of Baengnyeongdo due to the low self-emission and geographical location. In the case of urban areas with high self-emissions such as Seoul and Ulsan, the $PM_{2.5}$ contribution from overseas was relatively low compared to other regions, but the standard deviation of the season was relatively high. This study is expected to improve the understanding of the air pollutant phenomenon by analyzing the characteristics of $PM_{2.5}$ behavior in Northeast Asia according to the seasonal weather condition change. At the same time, this study can be used to establish the air quality policy in the future, knowing that the contribution of $PM_{2.5}$ concentration to the domestic and overseas can be different depending on the regional emission characteristics.

동아시아 지역의 계절별 기상패턴에 따른 우리나라 PM2.5 농도 및 기여도 특성 분석:2015년 집중측정 기간을 중심으로

남기표,이대균,장임석 한국환경영향평가학회 2019 환경영향평가 Vol.28 No.3

In this study, the characteristics of seasonal PM2.5 behavior in South Korea and other Northeast Asian regions were analyzed by using the PM2.5 ground measurement data, weather data, WRF and CMAQ models. Analysis of seasonal PM2.5 behavior in Northeast Asia showed that PM2.5 concentration at 6 IMS sites in South Korea was increased by long-distance transport and atmospheric congestion, or decreased by clean air inflow due to seasonal weather characteristics. As a result of analysis by applying BFM to air quality model, the contribution from foreign countries dominantly influenced the PM2.5 concentrations of Baengnyeongdo due to the low self-emission and geographical location. In the case of urban areas with high self-emissions such as Seoul and Ulsan, the PM2.5 contribution from overseas was relatively low compared to other regions, but the standard deviation of the season was relatively high. This study is expected to improve the understanding of the air pollutant phenomenon by analyzing the characteristics of PM2.5 behavior in Northeast Asia according to the seasonal weather condition change. At the same time, this study can be used to establish the air quality policy in the future, knowing that the contribution of PM2.5 concentration to the domestic and overseas can be different depending on the regional emission characteristics. 본 연구에서는 지상 PM2.5 측정 자료와 일기도 자료, WRF 및 CMAQ 모델을 활용하여 동북아시아 지역의 계절별 PM2.5 거동특성을 분석하였으며, 대기질 모델에 BFM을 적용하여 우리나라 PM2.5 농도에 대한 계절별 국내외 기여도를 평가하였다. 일기도 자료를 기반으로 국내 PM2.5 측정 자료 및 대기질 모사결과를 통해 PM2.5의 거동특성을 분석한 결과, 동북아 지역에서의 PM2.5는 장거리 수송된 대기오염 물질의 유입 및 대기정체 현상에 기인한 농도의 증가 또는 깨끗한 공기의 유입에 따른 농도의 감소 등의 특징이 계절별 종관기상 특성에 따라 상이하게 나타났다. 대기질 모델에 BFM (Brute-Force Method)을 적용하여 우리나라 6개 집중측정소 지점의 PM2.5 농도에 대한 국내외 기여도 평가를 수행한 결과, 백령도 지역은 낮은 자체 배출량과 동시에 중국으로부터 인접한 지리적 특성으로 인해 국외로부터의 기여가 지배적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 서울, 울산과 같이 높은 자체 배출량 특성을 나타내는 지역의 경우, PM2.5에 대한 국외 기여도는 타 지역에 비해 상대적으로 낮게 나타남과 동시에 계절에 따른 기여도의표준편차는 상대적으로 높게 나타나는 특징을 보였다. 본 연구는 우리나라를 중심으로 계절별 기상조건변화에 따른 동북아 지역의 PM2.5 거동특성을 분석하여 국내 대기오염물질 현상에 대한 이해를 증진함과 동시에, 지역 배출특성에 따라 PM2.5 농도에 대한 국내외 기여도는 상이할 수 있음을 알려 향후 대기질 개선 대책 수립시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기상-대기질 모델을 활용한2010~2014년 우리나라 PM10 변동 특성 분석: 기상 요인을 중심으로

남기표,이대균,박지훈 한국환경영향평가학회 2018 환경영향평가 Vol.27 No.5

The impact of meteorological condition on surface PM10 concentrations in South Korea was quantitatively simulated from 2010 to 2014 using WRF (ver.3.8.1) and CMAQ (5.0.2) model. The result showed that seasonal standard deviations of PM10 induced by change of weather conditions were 4.8 μg/m3, 1.7 μg/m3, 1.7 μg/m3, 4.2 μg/m3 for spring, summer, autumn and winter compared to 2010, respectively, with the annual mean standard deviation of about 2.6 μg/m3. The results of 18 regions in South Korea showed standard deviation of more than 1 μg/m3 in all regions and more than 2 μg/m3 in Seoul, Northern Gyeonggi, Southern Southern Gyeonggi, Western Gangwon and Northern Chungcheong in South Korea. 본 연구에서는 기상조건 변화에 따른 우리나라 PM10 농도변화 범위를 정량적으로 산정하기 위하여, 2010년에서 2014년까지(5년간) 모델의 입력자료인 국내외 배출량을 동일하게 가정하였을 때 기상조건에 따른 우리나라 PM10 농도변화 범위를 분석하였다. 본 분석에 사용된 모델은 WRF(ver.3.8.1)과CMAQ(ver.5.0.2)이며, 기상 입력자료는 NCEP FNL 1°×1° 자료, 국외 배출량 목록은 MIX 2010, 국내배출량 목록은 CAPSS 2010을 이용하였다. 모델 모사결과는 2010년의 전국 일평균 PM10 농도에 대해 측정값과 0.82의 R값을 보이며 실제 PM10 농도의 증감경향을 잘 나타냈지만, 모델은 실제 PM10 농도와 비교하여 과소모의 하는 것으로 나타났다. 기상 및 대기질 모델을 통해 모사된 우리나라 연평균 PM10 농도는 기상조건의 변화로 인해 2010년 대비 평균적으로 약 2.6 μg/m3의 농도변화를 나타내었으며, 계절별로는 봄, 여름, 가을, 겨울에 대해 각각 4.8 μg/m3, 1.7 μg/m3, 1.7 μg/m3, 4.2 μg/m3의 표준편차를 나타내며 봄철과 겨울철에 상대적으로 큰 PM10 농도 차이를 나타냈다. 전국 18개 권역을 대상으로한 지역별분석 결과에서는 기상조건의 변화로 인해 모든 지역에서 연평균 PM10 농도가 1.0 μg/m3 이상의 표준편차를 나타냈으며, 특히 서울과 경기북부, 경기남부, 강원영서, 충북 지역의 경우 2.0 μg/m3 이상으로 타 지역에 비해 상대적으로 높은 차이를 나타냈다.

Thallium Myocardium SPECT에서 반복계산 영상재구성 방법의 유용성

남기표,임기천,조시만 대한방사선사협회 2003 대한방사선사협회지 Vol.29 No.1

기후변화 취약성 지수 산출을 위한 한반도 관측 기후 특성 분석

남기표,강정언,김철희 한국환경영향평가학회 2011 환경영향평가 Vol.20 No.6

Climate vulnerability index is usually defined as a function of the climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity, which requires adequate selection of proxy variables of each variable. We selected and used 9 proxy variables related to climate exposure in the literature, and diagnosed the adequacy of them for application in Korean peninsula. The selected proxy variables are: four variables from temperature, three from precipitation, one from wind speed, and one from relative humidity. We collected climate data over both previous year (1981~2010) and future climate scenario (A1B scenario of IPCC SERES) for 2020, 2050, and 2100. We introduced the spatial and temporal diagnostic statistical parameters, and evaluated both spatial and time variabilities in the relative scale. Of 9 proxy variables, effective humidity indicated the most sensitive to climate change temporally with the biggest spatial variability, implying a good proxy variable in diagnostics of climate change vulnerability in Korea. The second most sensitive variable is the frequency of strong wind speed with a decreasing trend, suggesting that it should be used carefully or may not be of broad utility as a proxy variable in Korea. The A1B scenario of future climate in 2020, 2050 and 2100 matches well with the extension of linear trend of observed variables during 1981~2010, indicating that, except for strong wind speed, the selected proxy variables can be effectively used in calculating the vulnerability index for both past and future climate over Korea. Other local variabilities for the past and future climate in association with climate exposure variables are also discussed here.

Brute-Force Method를 이용한 국내외 PM<SUB>2.5</SUB> 기여도 산정 방법에 대한 고찰

남기표(Ki-pyo Nam),이한솔(Han-sol Lee),이진주(Jin-ju Lee),박현주(Hyun-ju Park),최진영(Jin-young Choi),이대균(Dae-gyun Lee) 한국대기환경학회 2019 한국대기환경학회지 Vol.35 No.1

연구논문 : 표준화 방법에 따른 기후변화 취약성 지수의 민감성 연구

남기표 ( Ki Pyo Nam ),김철희 ( Cheol Hee Kim ) 한국환경영향평가학회 2013 환경영향평가 Vol.22 No.6

IPCC showed that calculation of climate vulnerability index requires standardization process of various proxy variables for the estimation of climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. In this study, four different methodologies of standardization methods: Z-score, Rescaling, Ranking, and Distance to the reference country, are employed to evaluate climate vulnerability- VRI (Vulnerability-Resilience Indicator) over Korean peninsula, and the error ranges of VRI, arising from employing the different standardization are estimated. All of proxy variables are provided by CCGIS (Climate Change adaptation toolkit based on GIS) which hosts information on both past and current socio-economic data and climate and environmental IPCC SRES (A2, B1, A1B, A1T, A1FI, and A1 scenarios) climate data for the decades of 2000s, 2020s, 2050s, and 2100s. The results showed that Z-score and Rescaling methods showed statistically undistinguishable results with minor differences of spatial distribution, while Ranking and Distance to the reference country methods showed some possibility to lead the different ranking of VRI among South Korean provinces, depending on the local characteristics and reference province. The resultant VRIs calculated from different standardization methods showed Cronbach`s alpha of more than 0.84, indicating that all of different methodologies were overall consistent. Similar horizontal distributions were shown with the same trends: VRI increases as province is close to the coastal region and/or it close toward lower latitude, and decreases as it is close to urbanization area. Other characteristics of the four different standardization are discussed in this study.

효율적인 대기정책 마련을 위한 대기질 모델 활용방안 고찰

남기표(Ki-Pyo Nam),이대균(Dae-Gyun Lee),이재범(Jae-Bum Lee),최기철(Ki-Cheol Choi),장임석(Lim-Seok Jang),최광호(Kwang-Ho Choi) 한국대기환경학회 2018 한국대기환경학회지 Vol.34 No.5

대규모 한국인 얼굴 영상 데이터베이스 구축

남기표(Gi Pyo Nam),최희승(Heeseung Choi),조정현(Junghyun Cho),김익재(Ig-Jae Kim) 대한전자공학회 2017 대한전자공학회 학술대회 Vol.2017 No.11

WRF-CMAQ 모델링 시스템을 활용한 PM_2.5 농도변동 원인 분석: 2016년과 2017년의 가을철을 중심으로

남기표 ( Ki-pyo Nam ),임용재 ( Yong-jae Lim ),박지훈 ( Ji-hoon Park ),김덕래 ( Deok-rae Kim ),이재범 ( Jae-bum Lee ),김상민 ( Sang-min Kim ),정동희 ( Dong-hee Jung ),최기철 ( Ki-chul Choi ),박현주 ( Hyun-ju Park ),이한솔 ( Han-sol 한국환경영향평가학회 2018 환경영향평가 Vol.27 No.2

본 연구에서는 지상 기상 및 PM_2.5 농도, GOCI 위성의 AOD 등 다양한 관측 자료와 WRF-CMAQ 모델링을 통해 2016년과 2017년의 우리나라 가을철 PM_2.5 농도변화 원인을 분석하였다. 지상에서 관측된 2017년 전국 평균 PM_2.5 농도는 2016년에 비해 약 12.3% (3.0 μg/㎥) 감소한 것으로 나타났다. 두 해간 PM_2.5 농도 차이는 10월과 11월의 두 사례(사례1: 10월 11일~10월 20일, 사례2: 11월 15일~19일) 기간에 주로 발생하였으며, 2017년의 기상조건이 2016년에 비하여 국외로부터 대기오염물질의 장거리 수송이 어렵고, 국내의 대기환기 효과를 증가시키는 방향으로 변화한 것이 주요한 원인으로 분석되었다. WRFCMAQ 모델링 시스템을 이용하여 기상조건 변화가 PM_2.5 농도에 미치는 정량적인 영향을 평가한 결과, PM_2.5 모의농도는 2016년 대비 2017년의 사례1 기간에는 64.0% (23.1 μg/㎥) 감소, 사례2 기간에는 35.7% (12.2 μg/㎥) 감소한 것으로 나타나, 관측 농도 기반 감소율인 53.6% (사례1)와 47.8% (사례2)에 상응하는 감소율을 보였다. 따라서 기상조건 변화가 우리나라 가을철 PM_2.5 농도 변화에 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 기상조건 변화로 인한 우리나라 PM_2.5 농도 감소에 미친 국내외 기여율은 사례1 기간에 국외로부터의 장거리 수송영향이 52.8% 그리고 대기환기 효과에 따른 국내영향이 47.2% 로 국내외 영향이 유사하게 나타나지만, 사례2 기간에는 국외영향이 66.4% 그리고 국내영향이 33.6%로서 국외영향의 감소효과가 더 크게 나타났다. It was analyzed to identify the cause of PM_2.5 concentration changes for the fall in 2016 and 2017 in South Korea using ground measurement data such as meterological variables and PM_2.5, AOD from GOCI satellite, and WRF-CMAQ modeling system. The result of ground measurement data showed that the PM_2.5 concentrations for the fall in 2017 decreased by 12.3% (3.0 μg/㎥) compared to that of 2016. The difference of PM_2.5 concentrations between 2016 and 2017 mainly occurred for 11 Oct. - 20 Oct. (CASE1) and 15 Nov. - 19 Nov. (CASE2) when weather conditions were difficult to long-range transport from foreign regions and favored atmospheric ventilation in 2017 compared to 2016. Simulated PM_2.5 concentrations in 2017 decreased by 64.0% (23.1 μg/㎥) and 35.7% (12.2 μg/㎥) during CASE1 and CASE2, respectively. These results corresponded to the changes in observed PM_2.5 concentrations such as 53.6% for CASE1 and 47.8% for CASE2. It is implied that the changes in weather conditions affected significantly the PM_2.5 concentrations for the fall between 2016 and 2017. The contributions to decreases in PM_2.5 concentrations was assessed as 52.8% by long-range transport from foreign regions and 47.2% by atmospheric ventilation effects in domestic regions during CASE1, whereas their decreases during CASE2 were affected by 66.4% from foreign regions and 33.6% in domestic regions.