| 초록 |
IV. 연구 내용 및 결과 (1) 환경기상 통합자료처리 및 분석기술 개발 서울황사감시센터에서는 2016년 12월부터 2017년 5월까지 에어로졸 집중관측을 시행하였다. 이 기간 동안 강도 1 이상의 황사와 연무 사례는 각각 3, 6 차례로 관측되었다. 그리고 지난 2016년에 진행된 한-미 협력 대기질 공동 조사(KORUS-AQ) 기간 동안 측정된 APS와 SMPS 자료로 분석한 에어로졸의 입자 크기 분포 특성으로, 배출원의 영향을 받은 사례의 경우는 배출원으로 부터 발생한 1 ㎛ 이하의 입자가 높은 비중을 차지하였으며, 장거리 이동을 통해 유입된 에어로졸의 입자 크기 분포의 경우는 1 ㎛ 초과의 에어로졸의 수가 높은 비중을 차지하는 것을 확인하였다. 또한 KORUS-AQ 기간 기상 1호에서 서해상 10 ㎛(PM 10 )과 2.5 ㎛(PM 2.5 ) 내 수용성 주요 이온성 분들이 채취되었다. PM 10 과 PM 2.5 내 이차성 이온성분들(NH 4 + ,SO 4 2- ,NO 3 - )이 분석된 전체이온 중 84%와 89%를 차지하고 있다. 특히 HKP (haze case from Korean peninsula)와 HSPC (haze case from Shandong peninsula in China) 사례의 PM 10 과 PM 2.5 내에서 주요 화학종은 (NH 4 ) 2 SO 4 과 NH 4 NO 3 였다. 흥미롭게도, NH 4 NO 3 는 상대습도가 높고 고농도 nss-SO 4 2 상태였던 HMNC (haze & mist case from Northeast China) 사례에서 분석되지 않았다. NH 4 + 는 HMNC, HKP, HSPC 등 서해상 연무 발생시 PM 2.5 내에서 대부분 SO 4 2 와 반응하였음을 알 수 있다. 통계기법을 이용한 에어로졸 발생원 기여도 평가를 위해 황사감시센터에서 실시간으로 채취·분석된 수용성성분자료로 사례별로 화학성분의 조성을 확인하고 주성분분석을 이용하여 대기 에어로졸의 발생원을 파악하였다. Case Ⅰ의 주성분분석 결과는 토양 및 쓰레기 소각의 영향(36.9%), 이차오염물질과 바이오매스연소(30.5%), 주변비산먼지(21.6%)이다. Case Ⅱ의 주성분 분석의 결과는, 토양(36.8%), 이차오염물질과 자동차와 같은 이동형에서 나오는 오염원(32.7%), 바이오매스 연소(16.6%), 마지막으로 해염의 영향(8.0%)순 이었다. Case Ⅲ은 해염과 토양의 영향(46.7%), 이차오염물질과 석탄의 연소(40.0%), 바이오매스연소와 주변의 비산먼지와 도로먼지(9.4%)를 보였다. 국내 에어로졸 성분별 시정감쇄 기여도 산정을 위해 우리나라 대기 화학조성에 맞는 시정예측식을 개발하고, 각 성분의 시정(광소멸) 기여도를 산정하였다. 또한 우리나라에서 관측 중인 입자 크기별 수농도 관측장비(공기역학입자계수기)의 상호 일치 여부를 확인하였으며, 불일치 장비는 제작사 교정을 수행하여 향후 지역별 수농도 분포를 비교할 수 있도록 하였다. 환경기상 관측자료 품질관리 기술개발과 관련하여 국내 기후변화감시요소(에어로졸, 대기복사, 자외선, 오존전량)에 대해 국제적으로 공유 가능하도록 세계자료센터 기준에 따라 자료 양식을 표준화하였다. 그리고 기후변화감시소에서 측정중인 정밀필터복사계(GAW-PFR) 자료에 대해 세계 기상기구(WMO)의 권고에 따라 자체적으로 분석하는 시스템을 구축하였다. 이 분석시스템을 통해 국내 기후변화감시소 자료의 에어로졸 광학깊이와 옹스트롬 지수를 복원하였다. 또한 효과적으로 자료를 감시하기 위한 웹기반의 「지구대기감시 관측현황 통합 모니터링 체계」를 관측자료 경향을 점검할 수 있도록 수집된 지구대기감시 관측자료를 시계열로 실시간 표출하도록 개선하였다. 감시자는 6개 관측요소로 구성된 총 61종의 시계열 그래프를 볼 수 있다. 기상청/국립기상과학원에서는 에어로졸, 강수 등의 화학성분을 종합 분석할 수 있는 환경기상분석센터(대기화학분석실)를 2019년까지 구축하기로 하였다. 2016년에는 이온분석 전처리실, 이온분석실, 원소분석 전처리실로 구성된 대기화학분석실을 구축하였다. (2) 고도화된 환경기상 예측시스템 구축 최근 미세먼지에 대한 피해와 관심이 증대 되면서 이와 관련된 국민적 요구 충족을 위해 보다 상세한 미세먼지 예측자료 생산 체계가 수도권을 중심으로 개발되어 실시간 자동운영과 예측 결과를 웹으로 표출할 수 있는 체계가 이루어졌다. 황사·연무통합예측모델의 예측성 향상을 위한 많은 연구가 이루어졌다. 첫째, 최신 인위적 배출량과 자연 배출량이 추가된 배출량 체계가 구축되었다. 국내 인위적 배출 목록으로 CAPSS (Clean Air Policy Support System)를 이용하고 국외 인위적 배출 목록으로 MICS-Asia (Model InterComparison Study for Asia)를 사용하였다. 자연 배출량 체계는 MEGAN (Model of Emissions of Gases and Aerosol from Nature)을 적용하였다. 또한 신규 배출량 적용을 위한 실시간 운영체계를 구축하였다. 둘째, 천리안 관측 에어로졸광학깊이(AOD) 자료동화체계를 개발하고, 2017년 봄철 2개월에 대한 자료동화 유무에 따른 예측성 평가를 수행하였다. 이와 함께 2018년 하반기 발사 예정인 천리안-2A호 위성관측자료 활용을 위해 일본에서 운영 중인 HIMAWARI-8호 위성관측자료 활용기술을 개발하였다. 셋째, 식생지수와 토양수분을 이용한 발원지 지표조건 알고리즘을 개선하였다. MODIS 식생지수, ECMWF ERA Interim의 토양수분 자료와 WMO에 보고되는 SYNOP 자료의 일기현상코드와 풍속자료를 이용하여 발원지별 황사발생 확률밀도함수를 산출하였다. 황사 계절전망 통계모델의 예측성 향상을 위해 발원지 재정의, 예측인자 기간 확대 및 추가, 통계식 산출기법 변경 등의 개선이 이루어졌다. MODIS Land Cover 자료를 이용하여 황사 발원이 가능한 토지피복특성을 반영하여 발원지를 새롭게 정의되었으며 예측인자의 기간을 현 시점(1973~2016년)까지 확대하고 기후지수를 추가하였다. Python을 이용한 유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 방법을 적용하였다. 또한 예측결과 생산주기 및 예측기간을 확대하고 유전알고리즘을 적용하여 연무예측 통계모델을 개선하였다. 한편으로 환경과 기상 상호작용 연구 및 연무 예보에 활용할 AQUM (Air Quality in the Unified Model) 시험운영체계를 구축하였다. 이를 위해 황사·연무통합예측모델 예측결과로부터 측면경계자료를 산출하는 체계를 개발하고 이를 모델운영체계에 통합하였다. 기존 통계기반 황사 계절예측전망자료 제공의 한계점이 꾸준히 대두됨에 따라 기상청 현업 계절 예측시스템(Glosea5 GC2)을 이용한 역학기반의 황사 계절전망 산출체계가 구축되었다. 구축된 시스템의 황사발원 알고리즘 적용에 따른 dust 농도 예측결과에서 적용 전 dust 농도와 비교 시 남한 영역에서의 상관관계가 0.21에서 0.31로 개선되었다. 영향예보 지원 및 황사 확률예측정보 생산을 위해 황사연무앙상블예측시스템을 구축하였다. 이를 위해 전구앙상블예측시스템의 기상자료와 국내외 배출량 자료를 활용하여 총 30개 멤버로 앙상블 멤버를 구상하였으며, 위험수준 판단표에 따른 위험수준 분포와 확률예측정보를 산출하여 황사현업 지원시스템(흙비시스템)의 시험운영 페이지에 표출하였다. 위험물질 확산예측을 통한 비상대응 체계를 강화하기 위하여 영국기상청 확산예측모델(Numerical Atmospheric dispersion Modeling Environment, NAME)을 이용한 비상대응 운영체계 구축이 이루어졌다. 신속한 대응을 위해 UM 전구예측결과 파일에서 1/4반구(0°∼90°N, 0°∼180°E) 영역만 추출 하도록 하였으며, 사용자(예보관 등)가 화산 폭발이나 방사성 물질 누출사고 시 즉각 대응할 수 있도록 웹기반으로 기본 정보만을 입력하면 NAME 예측정보 생산이 가능토록 하였다. 그리고 기존 HYSPLIT (Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory) 모델을 이용한 확산예측시스템의 보다 정확한 예측정보 생산을 위해 실제 화산분출과 같이 간헐적인 |
