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      • KCI등재

        동아시아 지역의 계절별 기상패턴에 따른 우리나라 PM<sub>2.5</sub> 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.

      • KCI등재SCOPUS
      • 항공관측 및 대기질 모델링을 활용한 장거리 이동물질 영향 연구

        이성우(Sung-Woo Lee),최민혁(Min-Hyeok Choi),최진수(Jin-Su Choi),손정석(Jung-Suk Son),김성용(Sung-Yong Kim),장임석(Lim-Seok Chang),이성우(Sung-Woo Lee),김종춘(Jong-Chun Kim),반수진(Soo-Jin Ban),성기(Seong-Ki Jang),황경철(Kyung-Chul 한국환경관리학회 2011 環境管理學會誌 Vol.17 No.3

        This study was conducted as the Long-range Transboundary Air Pollutants (LTP) Project among Korea, Japan and China. The research aims to understand atmospheric environment in Northeast Asia as well as determine causes of air pollution in the region. It ultimately wants to provide scientific data for establishing air pollution reduction measures. To this end, several activities were performed including aircraft measurement, upper and synoptic atmosphere analysis, and modeling analysis. Aircraft measurement was carried out in 2010 during two intensive measurement periods in vertical and zonal paths. The first measurement period was between May 15~25 for 7 times, and the second one was November 15~22 for 8 times. The highest pollutants concentration was observed in 20 May 2010. On this day, the mean concentration of SO₂ was 5.56 ppb, CO was 0.23 ppm, O3 was 9.47ppb, NOx was 4.01 ppb, PAN was 1.37 ppb, and particle number was 194.968 N/㎤, higher than the other measurement days. The modeling result during the aircraft measurement was quite reliable as it was performed based on the 2006 INTEX-B emission data. In addition, high concentration events and tracts of air pollutant movement were well simulated in the model. But the modeling result also requires some further improvement as it tends to underestimate their absolute values.

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