가. 시스템 개요
대기환경평가 시스템은 <그림 3-1>과 같이 크게 기상, 배출량, 대기질 모델링 부분으로 나뉘어 있다.
자료: Byun and Schere(2006)에서 재작성.
<그림 3-1> 대기환경평가 시스템
2) 대기환경평가 시스템은 2015년 일반사업 보고서(문난경 외, 2015)의 내용에 기반을 두어 작성됨.
기상 모델링은 미국 NCAR(National Center for Atmospheric Research)를 비롯한 여러 기관 이 참여하여 개발한 중규모 기상 모델인 WRF v3.6.1(Weather Research and Forecast) 을 사용하며, MCIP v3.6(Meteorology-Chemistry Interface Processor)을 이용하여 대 기질 모델링의 입력자료 형태로 변환한다. 배출량 모델링은 3차원 배출량 자료 처리가 가능 한 SMOKE v3.1(The Sparse Matrix Operator Kernel Emissions)을 사용하며, 기상 및 배출량 자료를 입력 자료로 하여 미국 EPA에서 개발한 CMAQ v4.7.1(Community Multi-scale Air Quality)을 활용한 대기질 모델링을 수행한다.
나. 모델링 분석 영역
모델링 대상 영역은 <그림 3-2>와 같이 27km와 9km nesting 기법을 적용하였다.
27km 격자 도메인의 경우 한국과 일본을 모두 포함하고 중국 영토의 반 이상을 포함하며, 9km 격자 도메인은 남한 전 영역을 포함하고 서해상, 북한 및 일본 지역 일부를 포함한다.
자료: 저자 작성.
<그림 3-2> 모델링 분석 영역
다. 기상 모델링
(a) 서울
(b) 인천
(c) 대전
자료: 저자 작성.
<그림 3-3> 2013년 10월 주요 기상대 온도 시계열
(a) 서울
(b) 인천
(c) 대전
자료: 저자 작성.
<그림 3-4> 2013년 10월 주요 기상대 풍속 시계열
전국 주요 기상대 10곳의 통계값을 살펴보았다(표 3-2 참조). IOA, RMSE, R은 관측값
서울(108) 1.57 0.98 0.95 1.89 0.73 0.50
인천(112) 1.51 0.97 0.95 2.14 0.75 0.48
원주(114) 1.99 0.97 0.94 1.56 0.71 0.51
수원(119) 1.76 0.97 0.95 1.97 0.72 0.56
충주(127) 1.94 0.97 0.96 3.22 0.63 0.35
서산(129) 2.15 0.96 0.93 2.47 0.71 0.58
대전(133) 1.78 0.97 0.95 1.70 0.69 0.45
이천(203) 2.07 0.97 0.95 2.06 0.68 0.59
천안(232) 1.95 0.97 0.95 2.11 0.71 0.52
문경(273) 2.01 0.96 0.94 2.37 0.64 0.36
자료: 저자 작성.
<표 3-2> 2013년 10월 전국 주요 기상대 통계값
라. 배출량 모델링
국내 인위적 배출량에 대하여 국립환경과학원의 CAPSS(Clean Air Policy Supporting System) 2010(국립환경과학원, 2012)을 사용하였으며 국외 인위적 배출량은 MICS-Asia(the Model Inter-Comparison Study) 201010)을 사용하였다(표 3-3 참조).
10) HTAP, http://www.htap.org, 검색일: 2016.11.8.
국내 배출량 국외 배출량
CAPSS 2010 MICS-Asia 2010
자료: 저자 작성.
<표 3-3> 국내외 배출량 자료
위의 입력 자료를 사용한 배출량 처리 과정을 도식화하여 <그림 3-5>에 나타내었다. 모사 영역에 대한 기초 입력 자료와 기상 입력 자료가 준비되면 SMOKE를 이용하여 국내 및 국외 배출량을 산정하고 MEGAN(Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature)을 통해 자연적 배출량을 산정한다. 이렇게 산정된 배출량을 통합하여 대기질 모사 의 입력 자료로 사용한다.
자료: 저자 작성.
<그림 3-5> 배출량 처리 과정
마. 대기질 모델링
Emissions 2010 CAPSS & 2010 MICS-Asia
Boundary Condition Profile
구분 Class A(Ideal) Class B(Typical) Class C(Marginal)
Bias ≤±5% ≤±15% ≥±15%
Gross error ≤±25% ≤±35 ≥±35%
주: 평가물질: O3, NO, NO2, NOx 등.
자료: California EPA(1992): 김동영, 조진식(2006)에서 재인용.
<표 3-5> O3 모델링을 위한 모형의 달성목표 및 기준
11) CMAS, http://www.cmascenter.org/cmaq, 검색일: 2016.11.8.
1) PM10
<그림 3-6>은 2013년 1월의 서울, 인천, 부산지역의 1시간 평균 PM10 관측 농도와 모의 농도 결과를 시계열과 산포도로 나타낸 그림이고, <표 3-6>은 주요 6개 지역별 관측소 평균의 통계값을 나타낸 것이다. 모사농도는 관측값과 유의한 경향을 보였으나, 전반적으로 다소 과소 모의하였다.
자료: 저자 작성.
<그림 3-6> 2013년 1월 주요 관측소 PM10 시계열
광주의 경우 RSME, IOA, R이 각각 27.241, 0.790, 0.653, 대구의 경우 RMSE, IOA,
자료: 저자 작성.
<그림 3-7> 2013년 1월 주요 관측소 O3 시계열
3) NO2
<그림 3-8>은 2013년 1월의 서울, 인천, 부산지역의 1시간 평균 NO2 관측 농도와 모의 농도 결과를 시계열과 산포도로 나타낸 그림이고, <표 3-8>은 주요 6개 지역별 관측소 평균 의 통계값을 나타낸 것이다.
자료: 저자 작성.
<그림 3-8> 2013년 1월 주요 관측소 NO2 시계열
모사농도는 관측값과 유의한 경향을 보였으나, 전반적으로 다소 과소 모의하였다. <표