문난경 | 김순태 | 서지현
환경평가 지원을 위한 지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영
개발계획으로 인한 국내 대기질 변화 전망 및
개발계획의 적정성 평가를 위한 대기환경 분석
참여연구원 김순태 (아주대학교 환경안전공학과 교수) 서지현 (한국환경정책․평가연구원 위촉연구원)
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연구자문위원 (가나다 순)공성용 (한국환경정책․평가연구원 선임연구위원) 김동영 (경기개발연구원 선임연구위원)
박연재 (환경부 국토환경정책과 과장)
이동근 (서울대학교 조경․지역시스템공학부 교수) 이승준 (한국환경정책․평가연구원 부연구위원) 이창훈 (한국환경정책․평가연구원 연구위원) 조경두 (인천발전연구원 선임연구위원)
ⓒ 2016 한국환경정책･평가연구원
발행인 박 광 국
발행처 한국환경정책･평가연구원
(30147) 세종특별자치시 시청대로 370 세종국책연구단지 과학･인프라동
전화 044-415-7777 팩스 044-415-7799 http://www.kei.re.kr
인 쇄 2016년 12월 26일 발 행 2016년 12월 31일
등 록 제17-254호 (1998년 1월 30일) ISBN 979-11-5980-113-6 94530 979-11-5980-111-2 (세트)
이 보고서를 인용 및 활용 시 아래와 같이 출처를 표시해 주십시오.
문난경, 김순태, 서지현(2016), ｢환경평가 지원을 위한 지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영: 개발계획으로 인한 국내 대기질 변화 전망 및 개발계획 의 적정성 평가를 위한 대기환경 분석｣, 한국환경정책･평가연구원.
값 5,000원
지역적 환경현황의 특성을 고려한 체계적인 개발계획 수립은 국토의 지속가능한 개발 및 보전을 위한 가장 기초적인 사항임에도 불구하고 이를 고려한 환경현황의 변화 추이 등의 분석은 제대로 이루어지지 않고 있습니다. 특히 주변 환경요소의 시·공간적 변화에 따른 영향 및 지역별 환경용량 등을 반영한 과학적이고 종합적인 평가를 수행하기에는 한계 가 있습니다. 개발사업의 초기 계획단계부터 사업의 전반적인 환경 변화 분석을 통한 적절 한 대안을 제시하기 위해서는 과학적 방법에 기초한 개발계획의 타당성을 검토할 수 있는 환경현황 분석 시스템 운영이 필요합니다.
이를 위해 본 연구에서는 국토 전반에 걸친 환경현황을 파악하고 지역별 적정 개발계획 및 사업 규모에 대한 정량적 분석을 통해 향후 개발계획의 적절성을 평가하기 위한 분석 시스템을 구축하여 운영하고자 하였습니다. 2차 연도에서는 1차 연도에 구축된 분석 시스템 결과를 토대로 기본적으로 대기질 분야와 생태 분야를 대상으로 환경평가에 필요한 분석을 수행하였으며, 지형 분야와 인구 분야를 새롭게 추가하여 지역 환경현황 분석 시스템의 완 성도를 높였습니다.
대기질 분야에서는 연간 개발계획으로 인한 국내 대기질 변화 전망을 위해 배출량 산정 과정에서 필요한 원단위 추정을 수행하였고, 배출량을 산정하여 대기질 변화를 살펴보았습 니다. 또한 개발계획의 적정성 평가를 위해 수도권과 경남권을 대상으로 배출량 기여율을 분석하여 해당 지역의 대기질 관리를 위해 활용될 수 있는 기초차료를 제공하였습니다.
생태 및 지형 분야에서는 개발계획에 따른 생태 및 연안환경 변화 분석을 수행하였습니 다. 개발계획으로 인한 산림훼손 면적 및 산업단지 입지 경향 현황에 대해 살펴보았으며, 연안지역 개발계획으로 인해 연안환경에 미치는 영향 및 개발계획 유형을 연도별 그리고 광역지자체별로 파악하고자 하였습니다.
인구 분야에서는 개발계획에 따른 인구 변화 패턴 분석을 위해 산업단지 입지로 인한 인근 지역의 인구학적 구성변화를 시계열로 분석하였고, 사회경제환경 부분 평가서 작성을
본 연구 결과를 통해 개발계획에 대한 객관적이고 과학적인 검토의견을 제시할 수 있기를 기대하며 이를 통해 최종적으로 국토의 지속가능한 개발 및 보전을 이끌어낼 수 있기를 바랍니다.
마지막으로 본 연구의 책임을 맡아 수행해 주신 문난경 박사의 노고를 치하하며, 연구진 으로 참여해 주신 김오석 박사, 이상윤 박사, 이영준 박사, 아주대학교의 김순태 교수와 공주대학교의 이상현 교수를 비롯하여, 서지현 연구원과 은정 연구원에게도 고맙다는 말을 전합니다. 또한 외부자문위원으로서 연구의 질적 향상에 도움을 주신 경기연구원의 김동영 박사, 환경부의 박연재 과장, 서울대학교의 이동근 교수, 인천발전연구원의 조경두 박사께 감사드리며, 바쁘신 와중에도 내부자문위원으로서 연구에 도움의 말씀을 주신 공성용 박사, 이승준 박사 그리고 이창훈 박사께도 감사의 뜻을 전합니다.
2016년 12월 한국환경정책·평가연구원 원 장
박 광 국
※ 본 보고서는 한국환경정책·평가연구원 일반사업 「환경평가 지원을 위한 지역 환경현 황 분석 시스템 구축 및 운영」의 분야별 보고서 중 하나임.
1. 사업의 개요
◦ 사업명: 환경평가 지원을 위한 지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영
◦ 총괄책임자: 문난경 선임연구위원
◦ 연구기간: 2016년 1월 1일 ~ 12월 31일
2. 사업의 목표
지역적 환경현황의 특성을 고려한 체계적인 개발계획 수립은 국토의 지속가능한 개발 및 보전을 위한 가장 기초적인 사항임에도 불구하고 이를 고려한 환경현황의 변화 추이 등의 분석은 제대로 이루어지지 않는 실정이다. 특히 주변 환경요소의 시·공간적 변화에 따른 영향 및 지역별 환경용량 등을 반영한 과학적이고 종합적인 평가를 수행하기에는 한계 가 있다. 개발사업의 초기 계획단계부터 사업의 전반적인 환경 변화 분석을 통한 적절한 대안을 제시하기 위해서는 과학적 방법에 기초한 개발계획의 타당성을 검토할 수 있는 환경 현황 분석 시스템 운영이 필요하다. 이를 위해 본 연구는 국토 전반에 걸친 환경현황을 파악 하고 지역별 적정 개발계획 및 사업 규모에 대한 정량적 분석을 통해 향후 개발계획의 적절 성을 평가하기 위한 분석 시스템을 구축하여 운영하는 것이 궁극적인 목적이다.
본 연구 사업은 지역별 환경용량의 과학적이고 객관적인 분석을 통해 지속가능한 정책 수립과 개발계획 수립에 활용하고, 개발계획의 타당성 검토 및 지원을 위한 환경현황 분석 시스템을 운영하고자 수행되었다. 2015년 대기질 분야 및 생태계 분야 연구를 시작으로, 2016년에는 지형 및 인구 분야가 추가되어 각 분야별 개발계획으로 인한 환경현황 분석 정보를 구축하였다. 2016년에 수행된 연구 분야는 다음과 같이 총 3개로 나뉜다.
구분 분야별 주제 분야별 책임자
대기질 개발계획으로 인한 국내 대기질 변화 전망 및
개발계획의 적정성 평가를 위한 대기환경 분석 문난경 선임연구위원 생태 및 지형 개발계획에 따른 생태 및 연안환경 변화 분석 김오석 부연구위원
인구 개발계획에 따른 인구변화 패턴 분석 이상윤 부연구위원
<표 1> 환경평가 지원을 위한 지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영의 구성
◦ 대기질 분야
- 개발계획으로 인한 국내 대기질 변화 전망
; 개발계획으로 인한 배출량 산정 시 고려되지 못한 비점오염원 산정에 대한 방법론 을 제안하고 연간 국내 개발계획에 따른 배출량 산정 및 그로 인한 대기질 변화를 전망하고자 하며, 이를 통해 연간 대기질 변화 추이를 살펴볼 수 있는 기틀을 마련하고자 함.
- 개발계획의 적정성 평가를 위한 대기환경 분석
; 대상 지역의 개발계획 적정성 평가를 위해 필요한 지역별, 오염원별 배출량과 농도와의 관계 도출을 통해 개발계획 적정성 검토 툴을 마련하고자 하며, 당해 연도에는 수도권 권역과 경남권 권역을 대상으로 물질별 농도에 미치는 기여도 평가를 실시하였음. 향후 분석 해상도를 높이고 전국으로 지역을 확대하는 등 국내 전반에 대한 분석을 실시하여 지방자치단체별 개발계획 적정성 평가를 위한 신뢰성 있는 기초자료를 제공하고자 함.
; 산업단지 사업대상지 공간자료와 수치임상도 등을 바탕으로 산업단지 개발로 인 한 산림 훼손 및 산업단지 입지 경향에 대해 살펴보고자 함.
- 개발계획으로 인한 연안환경 변화 분석
; 효율적인 연안관리를 위하여 국가적인 차원에서 연안환경 변화의 장기적인 시계 열 모니터링의 필요성을 제기하고, 주요 개발계획이 전국 연안환경에 미치는 영향 을 광역지자체별로 파악하고자 함.
◦ 인구 분야
- 개발계획에 따른 인구변화 패턴 분석
; 특정 사업이 지역에 미치는 사회경제적 영향을 고찰해보고, 사업 시행 이전의 인구학적 구성과 사업이 진행된 후의 인구학적 구성을 비교하여 그 차이를 분석하 고 이와 함께 지리정보시스템을 이용한 환경영향평가 사회경제환경 부분 현황 분석 작성 예시를 제공하고자 함.
2. 제3장에서 활용된 대기측정망자료는 국립환경과학원 대기환경연구과에서 제공받았습니다.
3. 본 보고서에 포함된 모든 표와 그림과 관련하여 자료 정보가 별도로 없는 경우는 ‘저자 작성’
임을 알려드립니다.
국토 전반에 걸친 환경현황을 지역별로 파악하고 향후 개발계획의 적정성을 평가하기 위한 분석 시스템을 구축하여 운영하는 것이 본 사업의 궁극적인 목적이다. 이를 위해 본 연구에서는 개발계획으로 인한 국내 대기질 변화 전망 및 개발계획의 적정성 평가를 위한 방법론을 개발하고, 적용 및 분석을 실시하였다.
◦ 개발계획으로 인한 국내 대기질 변화 전망
연간 개발계획에 대한 대기질 전망의 틀을 만들기 위해 우선 산업단지와 에너지 사업 개발 계획에 대해 과거 5년간(2011~2015년) KEI에 접수된 환경영향평가서를 통해 개발계 획 사업들의 관련 정보를 수집하고, 수집된 자료를 이용하여 개발계획으로 인한 배출량을 산정하였다. 개발계획으로 인한 배출량 산정 과정에서 연료사용으로 인한 배출량 외에 고려 되지 못한 비점오염원 산정을 위한 원단위 추정을 수행하였다. 추정된 원단위를 적용하여 개발계획에 따른 배출량을 산정하였고, 이에 따른 대기질 변화를 살펴보았다.
대상기간 개발계획에 따른 오염물질 배출량은 대부분의 물질에 대하여 충남지역에서 상 대적으로 크게 나타났다. 대기오염물질은 주로 개발계획 사업이 위치하는 지역 중 배출량이 가장 많은 울산 및 충남지역에서 가장 높은 농도를 보이며 그 영향이 상대적으로 크게 나타 났으며, O3의 경우 개발계획 사업이 위치한 서해안, 광양만, 울산 등 배출원에서 어느 정도 떨어진 지역에서 고농도가 나타나 다른 물질보다 광역적인 규제 및 관리가 필요할 것으로 판단된다.
개발계획으로 인한 국내 대기질 변화 전망 연구에서 수행된 SCC별 원단위 추정은 선행연 구가 전무한 상황으로 현 시점에서 가용한 자료를 최대한 활용하였다. 본 연구에서 개발된 원단위 산정 방법을 기반으로 향후 개선 연구를 지속해 나갈 계획이다.
◦ 개발계획의 적정성 평가를 위한 대기환경 분석
지방자치단체별 개발 가능성 평가를 위해서는 오염물질 생성에 영향을 미치는 배출원이
기여도 분석을 수행하였다. 대상 지역은 경기, 울산, 부산으로 선정하였고 각 지역별 오염원 별 배출량(점, 선, 면 배출량)의 자체 및 주변 기여도를 분석하였다.
울산과 부산지역을 대상으로 주요 대기오염물질의 오염원별 배출량 기여율을 분석한 결 과 일반적으로 오염원별 배출 규모에 비례하여 대기오염물질 농도 생성에 기여할 것으로 예상되는 것과 달리, 물질별로 그 특성이 다르게 나타남을 확인하였다. 울산지역 오염원별 NOx 배출량은 점 오염원이 23,652ton/yr, 선 오염원이 9,144ton/yr로 점 오염원이 선 오염원보다 약 2.5배 많이 배출되나, NO2 농도 생성에 대한 오염원별 기여율은 울산지역의 선 오염원 배출량 기여율이 15%로 점 오염원 배출량 기여율의 10%보다 크게 나타났다.
한편, 2차 오염물질인 O3은 광화학 반응의 결과로 생성되는데 이러한 특성에 따라 부산 과 울산의 배출량 기여율이 다르게 나타났다. 울산 O3 농도 생성에는 울산지역 배출량이 11%, 부산지역 배출량이 11% 기여하나 부산 O3 농도 생성에는 부산지역 배출량이 6%
기여하는 반면 울산 배출량은 12% 기여하는 것으로 나타나 부산의 자체 배출량보다 인접 지역 배출량이 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이러한 결과는 해당 지방자치단체 내 오염원별 배출량 정보만을 다루어 대기질을 관리하 는 기존 정책 기조로는 지역의 실질적 대기질 개선을 위한 실효성 있는 정책을 도출하기에 한계가 있을 수 있음을 보여준다. 따라서 효과적인 대기 관리를 위한 정책 설계를 위해서는 지역 단위의 대기질 현황 정보관리 체계를 강화하고, 지방자치단체별 오염원별 배출량이 농도 생성에 미치는 기여율 분석 자료를 활용하는 등 과학적인 분석을 기반으로 한 새로운 정책 체계로의 전환이 필요하다.
또한 올해 개발한 방법론을 바탕으로 향후 지속적으로 대상 물질 및 지역을 확대한 기여 율 분석을 통해 더욱 상세한 분석을 계획하고 있으며 이를 통해 일반적이고 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대한다.
주제어 : 대기질 모델링, 개발계획 대기질 전망, 기여율 분석, 기여농도 전환율, 배출 원단위
제1장 서론 ···1
제2장 연구 개요 ···3
1. 개발계획으로 인한 국내 대기질 변화 전망 및 영향분석 ···3
2. 개발계획의 적정성 검토를 위한 기여도 분석 ···4
제3장 대기질 분석 ···5
1. 대기환경평가 시스템 ···5
가. 시스템 개요 ···5
나. 모델링 분석 영역 ···6
다. 기상 모델링 ···7
라. 배출량 모델링 ···10
마. 대기질 모델링 ···12
2. 개발계획으로 인한 국내 대기질 변화 전망 및 영향 분석 ···17
가. 전국 개발사업 현황 ···17
나. 개발계획 정보 수집 ···19
다. 배출량 산정 ···23
라. 개발계획에 따른 연간 대기질 변화 전망 ···33
3. 개발계획의 적정성 검토를 위한 기여도 분석 ···35
가. 대상 지역 ···35
나. 배출량 특성 ···35
다. 기여도 분석 ···39
라. 기여농도 전환율 ···62
제5장 향후 계획 ···74
참고문헌 ···75
Abstract ···77
<표 3-1> WRF 모형 적분에 사용된 물리과정 ···7
<표 3-2> 2013년 10월 전국 주요 기상대 통계값 ···10
<표 3-3> 국내외 배출량 자료 ···11
<표 3-4> CMAQ 모델링 설계조건 및 물리옵션 ···12
<표 3-5> O3 모델링을 위한 모형의 달성목표 및 기준 ···12
<표 3-6> 2013년 1월 주요 관측소 PM10 통계값 ···14
<표 3-7> 2013년 1월 주요 관측소 O3 통계값 ···14
<표 3-8> 2013년 1월 주요 관측소 NO2 통계값 ···17
<표 3-9> 2003~2013년 유형별 산업단지 수 ···18
<표 3-10> 배출량 마련을 위한 입력 자료 ···28
<표 3-11> 산업입지 개발계획에 따른 배출량 ···30
<표 3-12> 에너지 개발계획에 따른 배출량 ···31
<표 3-13> 경기 오염원별 배출량 ···38
<표 3-14> 부산 오염원별 배출량 ···38
<표 3-15> 울산 오염원별 배출량 ···38
<표 3-16> 경기지역에 대한 연평균 농도 및 부문별 연평균 기여도 ···43
<표 3-17> 부산지역 연평균 농도 및 부문별 연평균 기여도 ···48
<표 3-18> 울산지역에 대한 연평균 농도 및 부문별 연평균 기여도 ···52
<표 3-19> 경기지역 점 오염원 배출량으로 인한 경기지역 기여농도 전환율 ···63
<표 3-20> 경기지역 선 오염원 배출량으로 인한 경기지역 기여농도 전환율 ···64
<표 3-21> 경기지역 면 오염원 배출량으로 인한 경기지역 기여농도 전환율 ···64
<표 3-22> 부산지역 점 오염원 배출량으로 인한 부산지역 기여농도 전환율 ···65
<표 3-23> 부산지역 선 오염원 배출량으로 인한 부산지역 기여농도 전환율 ···65
<표 3-24> 부산지역 면 오염원 배출량으로 인한 부산지역 기여농도 전환율 ···66
<표 3-27> 부산지역 면 오염원 배출량으로 인한 울산지역 기여농도 전환율 ···67
<표 3-28> 울산지역 점 오염원 배출량으로 인한 울산지역 기여농도 전환율 ···68
<표 3-29> 울산지역 선 오염원 배출량으로 인한 울산지역 기여농도 전환율 ···68
<표 3-30> 울산지역 면 오염원 배출량으로 인한 울산지역 기여농도 전환율 ···69
<표 3-31> 울산지역 점 오염원 배출량으로 인한 부산지역 기여농도 전환율 ···69
<표 3-32> 울산지역 선 오염원 배출량으로 인한 부산지역 기여농도 전환율 ···70
<표 3-33> 울산지역 면 오염원 배출량으로 인한 부산지역 기여농도 전환율 ···70
<그림 3-1> 대기환경평가 시스템 ···5
<그림 3-2> 모델링 분석 영역 ···6
<그림 3-3> 2013년 10월 주요 기상대 온도 시계열 ···8
<그림 3-4> 2013년 10월 주요 기상대 풍속 시계열 ···9
<그림 3-5> 배출량 처리 과정 ···11
<그림 3-6> 2013년 1월 주요 관측소 PM10 시계열 ···13
<그림 3-7> 2013년 1월 주요 관측소 O3 시계열 ···15
<그림 3-8> 2013년 1월 주요 관측소 NO2 시계열 ···16
<그림 3-9> 2003~2013년 산업단지 수 추이 ···18
<그림 3-10> 2015~2021년 화력발전소 건설 계획 용량 ···19
<그림 3-11> 개발계획 사업 정보 예시 ···20
<그림 3-12> 대상 개발계획 건수 연도별 추이 ···21
<그림 3-13> 전국 산업입지 및 에너지 개발사업 지역별 분포 ···21
<그림 3-14> 산업입지 및 에너지 개발 대상 사업 현황 ···22
<그림 3-15> 지역별 SIC 배출량 예시 ···24
<그림 3-16> 지역별 산업단지 면적 예시 ···24
<그림 3-17> 개발사업의 면적과 고용인원의 상관성 ···27
<그림 3-18> 개발계획 산업에 따른 배출량 산정 결과 ···32
<그림 3-19> 개발계획 사업으로 인한 대기질 영향 ···34
<그림 3-20> 오염원별 배출량 ···36
<그림 3-21> 지역별 배출량 ···37
<그림 3-22> 경기도 오염원별 PM10 연평균 기여도 ···40
<그림 3-23> 경기도 오염원별 PM2.5 연평균 기여도 ···40
<그림 3-24> 경기도 오염원별 NO2 연평균 기여도 ···41
<그림 3-27> 부산 오염원별 PM10 연평균 기여도 ···44
<그림 3-28> 부산 오염원별 PM2.5 연평균 기여도 ···45
<그림 3-29> 부산 오염원별 NO2 연평균 기여도 ···46
<그림 3-30> 부산 오염원별 SO2 연평균 기여도 ···46
<그림 3-31> 부산 오염원별 O3 연평균 기여도 ···47
<그림 3-32> 울산 오염원별 PM10 연평균 기여도 ···49
<그림 3-33> 울산 오염원별 PM2.5 연평균 기여도 ···49
<그림 3-34> 울산 오염원별 NO2 연평균 기여도 ···50
<그림 3-35> 울산 오염원별 SO2 연평균 기여도 ···50
<그림 3-36> 울산 오염원별 O3 연평균 기여도 ···51
<그림 3-37> 울산과 부산지역 PM10 농도 생성에 대한 지역별 배출량 기여율 ···52
<그림 3-38> 울산과 부산지역의 PM10 농도 생성에 대한 지역별, 오염원별 기여율 ···53
<그림 3-39> 울산과 부산지역 PM2.5 농도 생성에 대한 지역별 배출량 기여율 ···54
<그림 3-40> 울산과 부산지역의 PM2.5 농도 생성에 대한 지역별, 오염원별 기여율 ···55
<그림 3-41> 울산과 부산지역 SO2 농도 생성에 대한 지역별 배출량 기여율 ···56
<그림 3-42> 울산과 부산지역의 SO2 농도 생성에 대한 지역별, 오염원별 기여율 ···57
<그림 3-43> 울산과 부산지역 NO2 농도 생성에 대한 지역별 배출량 기여율 ···58
<그림 3-44> 울산과 부산지역의 NO2 농도 생성에 대한 지역별, 오염원별 기여율 ···59
<그림 3-45> 울산과 부산지역 O3 농도 생성에 대한 지역별 배출량 기여율 ···60
<그림 3-46> 울산과 부산지역의 O3 농도 생성에 대한 지역별, 오염원별 기여율 ···61
제1장
서 론
어떠한 개발사업을 추진할 때 그 개발사업이 미칠 수 있는 대기질 영향을 살펴보는 환경 영향평가 과정은 조사 범위를 개발 대상 지역에 집중하여 오염물질 배출 수준과 그 영향을 예측하고 있다. 그러나 실제로 대기가 미치는 영향 범위가 폭넓고 오염 경로와 메커니즘이 복잡하기 때문에 실질적인 대기질 개선을 기대하기에는 한계가 있다.
본 사업은 이러한 한계점에 착안하여 국토 전반에 걸친 환경현황을 지역별로 파악하고 향후 개발계획의 적정성을 평가하기 위한 분석 시스템을 장기적으로 구축하여 운영하고자 한다.
2015년 연구1)에서는 국내 기존 배출원 및 개발계획의 배출원에 대한 대기질 영향 분석 이 가능한 대기질 분석 시스템을 구축하고, 개발계획에 따른 광역적 대기영향을 사전에 평 가할 수 있는 시스템을 운영하여 대기질 개선에 기여할 수 있는 정책조정을 위한 객관적인 데이터를 제공하고자 하였다.
이와 관련하여 대기질에 가장 큰 영향을 줄 수 있는 개발사업 중 하나인 에너지 사업에 따른 영향을 분석해보기 위해 국내에서 운영 중인 화력발전소 및 제6차 전력수급기본계획 에 따라 추가적으로 운영 예정인 화력발전소의 대기질 영향을 살펴보고 그로 인한 조기사망 자 수를 산정하여 국민 건강에 미치는 영향을 평가하였다.
당해 연구에서는 첫째, 연간 개발계획에 대한 대기질 전망을 위해 산업단지, 화력발전소 등 사업별 원단위를 개발하여 배출량을 산정하고 그에 따른 국내 대기질 변화를 전망해 보았다. 최근 5년간 개발계획을 분석해 본 결과 약 300건의 산업단지 및 에너지 개발사업이
1) 문난경 외(2015).
계획되었으며 본 연구에서는 경남, 수도권, 충남 등 개발사업이 집중되는 지역의 사업 268 건을 대상으로 하였다. KEI는 환경평가 법정 전문검토기관으로 국책사업을 비롯한 각종 개발계획에 대한 검토를 실시하고 있으며 이로 인한 국가 전체의 대기질 변화를 살펴보고 매년 자료를 축적하는 것은 그 자체로 의미 있는 일이라 할 수 있다.
둘째, 지방자치단체별 개발 계획의 적정성 검토를 위한 대기오염물질별 기여도 분석 방법 론을 개발하였다. 개발계획에 따라 배출되는 대기오염물질 발생량이 해당 지역과 그 인근 지역 대기질에 어느 정도의 영향을 미치는지 파악할 수 있는 방법론을 개발하여 지방자치단 체별 대기관리를 위한 중요한 자료를 제공하고자 한다.
사전 예방적 대기질 관리는 개발사업에 대한 환경영향평가에 앞서 지역 단위의 환경현황 을 분석하고 이를 통하여 지역 단위로 개발 적정 규모를 예측하여 지역 특성에 맞는 대기질 관리 정책을 선 수립하는 데서 시작되어야 한다. 이를 위해서 우선 해당 지역과 그 인접 지역에 대한 배출량과 농도와의 관계를 파악하는 것이 필요하다. 일반적으로 1차 오염물질 의 경우 배출량과 농도와의 상관성을 선형 관계로 가정할 수 있으나, 최근 관심이 높아진 미세먼지와 O3과 같은 2차 오염물질의 경우 배출량과 농도는 비선형 관계를 가지므로 그 상관성을 쉽게 분석하기 어렵다.
따라서 본 연구에서는 배출량과 농도와의 상관성 분석을 위하여 3차원 대기질 모델을 사용하여 해당 지역과 그 인근 지역에 대한 오염원별 배출량의 기여도를 분석하였다.
제2장
연구 개요
산업단지와 화력발전소는 주요 대기오염물질 배출원으로 그 규모 및 사업의 특성에 따라 주변 지역 대기질에 미치는 영향이 다르게 나타난다. 전 국토의 면적이 넓지 않은 우리나라 의 지리적 특성으로 인해 산업단지는 주로 주거지역과 인접한 지역에 설립되거나 설립 이후 인근에 주거시설이 많이 생성되기 때문에 해당 지역 및 인근 지역에 거주하고 있는 주민들 에게 미치는 영향의 주요한 요인 중 하나로 여겨진다.
따라서 개발사업의 경우 그 특성을 고려하여 추후 가동되는 상황에서의 배출량과 그로 인한 대기질 영향의 정도를 파악할 필요가 있다. 또한 현재의 대기질 농도 수준과 목표로 하는 대기질 농도 수준의 차이를 통해 추가 개발 가능성 평가가 필요하며 이러한 대기환경 용량의 평가는 지역별로 그 특성을 고려하여 진행되어야 한다. 이는 지역마다 현 시점에서 의 배경농도와 배출원이 다르며 대기질 농도는 배출량 이외에도 기상, 지형 등 다양한 요인 의 영향을 받기 때문이다.
따라서 국토 전반에 걸친 환경현황을 지역별로 파악하고 향후 개발계획의 적정성을 평가 하기 위한 분석 시스템을 구축하여 운영하는 것이 본 사업의 궁극적인 목적이다. 당해 연도 에서 수행된 세부 연구내용은 아래와 같다.
1. 개발계획으로 인한 국내 대기질 변화 전망 및 영향분석
대기질 관리 차원에서 연간 주요 개발계획에 대한 대기질 전망은 대기질 변화 추이를 파악하는 등 기본적인 자료로 활용될 수 있다. 이에 본 연구에서는 연간 개발계획에 대한 대기질 전망의 틀을 만들기 위해 우선 산업단지와 에너지 사업 개발 관련 정보를 과거 5년간
(2011~2015) KEI에 접수된 환경영향평가서를 통해 수집하고, 수집된 자료를 이용하여 개 발계획으로 인한 배출량을 산정하였다. 환경영향평가서상 해당 산업시설의 공정과정에 의 해 발생되는 배출량은 산정과정이 명확하지 않고 자료 확보의 어려움이 있어 연료사용에 의한 배출량만 고려하고 있다. 그러나 실제로 공정과정에 의한 비점오염원의 발생량이 적지 않기 때문에 운영 시 배출량 산정과정에서 이를 고려할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 현재 사용 가능한 모든 자료를 수집 및 분석하여 비점오염원에 대한 배출 원단위를 산정하 였으며 이를 활용하여 배출량 산정 및 대기질 변화를 분석하였다.
2. 개발계획의 적정성 검토를 위한 기여도 분석
한 지역의 대기질은 해당 지역에서 배출되는 배출원으로부터만 영향을 받는 것이 아니라, 인근 지역과 때로는 중국 등 장거리 수송 물질의 영향을 받는다. 따라서 지방자치단체별 개발 가능성을 평가하기 위해서는 오염물질 생성에 영향을 미치는 배출원이 어디로부터 기인하는지를 파악하는 것이 필요하며 우선 각 지방자치단체별, 오염원별 기여도 분석이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 주요 시도별(경기, 울산, 부산), 오염원별(점, 선, 면 배출 량) 기여도 분석을 수행하였고, 배출량과 기여농도 관계 분석을 통해 오염물질 배출량의 농도 전환율을 살펴보았다. 이를 통해 목표 대기질 수준 달성 및 유지를 위한 대기환경용량 평가 기반을 구축하고자 하였다.
제3장
대기질 분석
1. 대기환경평가 시스템
2)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
본 연구에서는 WRF v3.6.1 버전을 사용하였으며, WRF 모델로 생산된 기상자료를 입력 자료로 이용하기 위해 MCIP v3.6 프로그램을 사용하여 CMAQ 모델의 입력 자료 형태로 변환하였다.
WRF 모델 적분에 사용된 물리과정은 <표 3-1>과 같다. 그리고 대상 도메인의 지형과 관련된 입력 자료인 고도 및 토지이용자료는 선행연구3)에서 구축된 고해상도 3s 고도자료 및 토지이용자료를 적용하였다.
물리과정 WRF 물리과정
단파복사방안 Goddard4)
장파복사방안 RRTM5)
지면 물리 방안 NOAH6)
행성 경계층 방안 Yonsei University7)
적운 대류 모수화 방안 Kain-Fritsch8)
미세 구름 물리 방안 WSM39)
<표 3-1> WRF 모형 적분에 사용된 물리과정
<그림 3-3>과 <그림 3-4>는 2013년 10월 한 달의 서울, 인천, 대전 기상대의 온도 및 풍속 관측값과 모의값을 나타낸 시계열 그래프이다. 온도의 경우 전반적으로 관측값과 유사 하게 모의되었으나, 풍속의 경우 평균적으로 보았을 때 모델값이 과대 모의되는 경향을 확 인할 수 있다.
3) 문난경 외(2012).
4) Chou and Suarez(1999).
5) Mlawer et al.(1997).
6) Chen and Dudhia(2001).
7) Hong et al.(2006).
8) Kain(2004).
9) Hong, Juang, and Zhao(1998); Hong, Dudhia, and Chen(2004).
(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 과 모델값을 서로 비교하여 오차의 정도를 나타내는 값으로 IOA(Index of Agreement)는 1에 가까울수록, RSME(Root Mean Square Error)는 0에 가까울수록 관측값과 모델값의 일치도가 높다는 것을 의미하며, R(correlation coefficient)은 1 또는 –1에 가까울수록 높은 상관관계를 나타낸다. 온도의 경우 RSME, IOA, R이 각각 1.51~2.15, 0.96~0.98, 0.93~0.96의 범위 값을 가지며, 모의값이 관측값을 잘 설명하는 것으로 나타났다. 풍속의 경우 RMSE, IOA, R이 각각 1.56~3.22, 0.63~0.75, 0.35~0.56의 범위 값으로 온도보다 는 모의값이 관측값을 잘 설명하지 못하지만 전반적인 경향성은 유사하게 나타났다.
관측소 온도 풍속
RMSE IOA R RMSE IOA R
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
대기질 모델링에 사용된 U.S. EPA CMAQ은 세계적으로 사용되고 있는 최신 도구이며 지속적인 모듈 개발을 통해 대류권 O3, 미세먼지, 독성물질, 산성강하물, 시정감소 등 다양 한 대기질 이슈에 대한 모델링을 가능하게 한다.11) 본 연구에서는 CMAQ v4.7.1을 사용하 였으며, <표 3-4>는 CMAQ 모델링 설계조건 및 물리옵션을 정리한 내용이다.
Description
Chemical Mechanism SAPRC99
Emissions 2010 CAPSS & 2010 MICS-Asia
Boundary Condition Profile
Advection Scheme PPM
Horizontal Diffusion Multiscale
Vertical Diffusion Eddy
Cloud Scheme ACM
<표 3-4> CMAQ 모델링 설계조건 및 물리옵션
측정 결과와 모델 결과의 상관성을 판단하기 위해 IOA, RMSE, R의 통계값을 분석하였 고, 미국 캘리포니아 Air Resource Board에서 O3, NO2에 대한 모델의 유의성을 판단하기 위해 활용하는 모델링 결과의 달성목표 및 기준을 활용하여 대기질 모델링을 평가하였다(표 3-5 참조).
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, R이 각각 33.496, 0.794, 0.696으로 다른 지역에 비해 모의값이 관측값을 잘 설명하는 것으로 나타났다.
지역 RMSE IOA R
서울 35.784 0.789 0.553
인천 30.401 0.815 0.620
광주 27.241 0.790 0.653
대구 33.496 0.794 0.696
울산 32.731 0.761 0.615
부산 33.768 0.740 0.583
자료: 저자 작성.
<표 3-6> 2013년 1월 주요 관측소 PM10 통계값
2) O3
<그림 3-7>은 2013년 1월의 서울, 인천, 부산지역의 1시간 평균 O3 관측 농도와 모의 농도 결과를 시계열과 산포도로 나타낸 그림이고, <표 3-7>은 주요 6개 지역별 관측소 평균 의 통계값을 나타낸 것이다.
모사농도는 관측값과 유의한 경향을 보였으나, 전반적으로 다소 과소 모의하였다. <표 3-5>의 O3 모델링 달성목표 및 기준을 근거로 평가한 결과 인천, 대구, 울산, 부산 관측소 평균의 bias값이 Air Resource Board의 달성목표 A~B를 나타내 모델 결과의 활용 가능 성이 기준을 만족시키는 것으로 판단된다.
지역 RMSE IOA R NBIAS
서울 10.459 0.764 0.611 51.4%
인천 9.741 0.791 0.576 13.6%
광주 13.497 0.694 0.235 43.5
대구 11.605 0.756 0.492 3.4%
울산 11.692 0.720 0.358 3.8%
부산 11.373 0.726 0.397 -6.9%
자료: 저자 작성.
<표 3-7> 2013년 1월 주요 관측소 O3 통계값
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 3-5>의 O3 모델링 달성목표 및 기준을 근거로 평가한 결과 울산을 제외한 모든 관측소 평균의 bias값이 Air Resource Board의 달성목표 A~B를 나타내 모델 결과의 활용 가능 성이 기준을 만족시키는 것으로 판단된다.
지역 RMSE IOA R NBIAS
서울 15.941 0.784 0.553 -2.8%
인천 13.764 0.819 0.657 -6.1%
광주 14.680 0.721 0.416 -11.2%
대구 13.260 0.786 0.572 5.8%
울산 13.271 0.771 0.632 -24.6%
부산 10.169 0.808 0.647 -9.0%
자료: 저자 작성.
<표 3-8> 2013년 1월 주요 관측소 NO2 통계값
2. 개발계획으로 인한 국내 대기질 변화 전망 및 영향 분석
가. 전국 개발사업 현황
대기질과 가장 밀접한 개발사업 중 하나인 산업단지와 화력발전소를 중심으로 개발사업 현황 및 계획을 살펴보았다. 산업단지 개발사업 현황은 <표 3-9>와 <그림 3-9>에 나타난 바와 같이 2003년부터 2007년까지는 매년 약 3~6% 정도의 산업단지 증가율을 나타내었 으나, 2008년 이후 약 15% 정도의 증가율을 보이며 산업단지 수가 급격히 증가하였다.
이러한 산업단지 수의 급격한 증가는 2008년 이후 제정된 ｢산업단지 인·허가 절차 간소화 를 위한 특례법｣(이하 특례법)의 영향이 주된 원인으로 판단된다.
(단위: 개) 유형 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
국가 38 35 35 35 35 35 40 40 40 41 41
일반 185 197 212 227 250 316 368 434 469 497 528
도시첨단 - - - - 3 6 6 6 9 11 11
농공 318 329 340 345 358 385 401 421 430 444 453
계 541 561 587 607 646 742 815 901 948 993 1,033 자료: 한국산업단지공단(2014).
<표 3-9> 2003~2013년 유형별 산업단지 수
자료: 한국산업단지공단(2014)에서 재작성.
<그림 3-9> 2003~2013년 산업단지 수 추이
화력발전소 건설 계획의 경우 <그림 3-10>에 나타난 바와 같이 2021년까지 건설 완료된 발전소를 포함한 계획 중인 발전 시설의 총 발전 누적용량은 2015년 2,750MW, 2021년 17,700MW로 계획되었다(김지영 외, 2014). 이는 2015년 계획 대비 2021년 발전계획 누적용량이 약 6.5배 증가하는 것을 의미한다.
이러한 특례법으로 인한 산업단지 수의 급격한 증가와 전력수급계획에 따른 화력발전소
발전용량의 급격한 증가는 대기환경 및 건강에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서 이로 인한 대기질 영향을 살펴보고 이를 바탕으로 개발계획의 적정성을 검토할 수 있는 환경현황 분석 시스템 구축이 필요한 실정이다.
자료: 김지영 외(2014)에서 재작성.
<그림 3-10> 2015~2021년 화력발전소 건설 계획 용량
나. 개발계획 정보 수집
과거 5년간(2011~2015년) KEI에 접수된 산업입지 및 에너지 개발계획 사업을 대상으로 환경영향평가서 및 전략환경영향평가서상 관련 정보를 수집하였고, 2011년의 경우 에너지 개발 부문의 개발계획 사업만 본 연구에 포함하였다. 각 사업별 주요 수집 정보로는 사업 대상지 위치, 면적, 사업기간, 고용인원, 대기오염물질별 배출량(면 오염원 및 점 오염원) 등이 있으며, 추가적으로 산업입지 개발계획의 경우 유치업종계획이 SIC(Standard Industrial Classification)로 구분되어 있는 자료를 수집하였고, 에너지 개발계획의 경우 사용된 연료 및 시설의 규모, 점 오염원의 연돌정보 등의 자료를 수집하였다(그림 3-11 참조).
<그림 3-12>와 같이 대상 개발계획 건수의 연도별 추이를 보면 산업시설 개발계획의 경우 2013년 대상 건수가 37건으로 상대적으로 적으나 평균 50건 이상 계획되고 있으며,
에너지 시설 개발계획의 경우 평균 10건 정도 계획되고 있는 것으로 나타났다.
자료: 저자 작성.
<그림 3-11> 개발계획 사업 정보 예시
자료: 저자 작성.
<그림 3-12> 대상 개발계획 건수 연도별 추이
전국적으로 산업입지 및 에너지 개발사업은 총 289건으로 경남(울산·부산 포함) 76건, 수도권(경기·인천 포함) 60건, 충남(대전·세종 포함) 40건 순으로 나타났다. 이와 같이 개발 계획의 지역 분포를 살펴보면 <그림 3-13>과 같이 경남(울산·부산 포함) 26%, 수도권(경 기·인천 포함) 21%, 충남(대전·세종 포함) 14% 순으로 집중되어 있음을 확인할 수 있다.
자료: 저자 작성.
<그림 3-13> 전국 산업입지 및 에너지 개발사업 지역별 분포
본 연구에서는 전국 총 289건의 산업입지 및 에너지 개발사업 중에서 경남, 수도권, 충남 등 개발사업이 집중되는 지역의 사업들 268건을 대상으로 개발계획으로 인한 국내 대기질 변화 전망 및 영향 분석을 수행해보고자 하였다. 향후 계속되는 연구에서는 전국을 대상으 로 더욱 다양한 개발사업으로 인한 대기질 영향을 살펴보고자 한다.
<그림 3-14>에는 산업입지 및 에너지 개발 대상 사업의 현황을 지역별로 나타내었다.
산업입지의 경우 경남 51건, 경기 41건으로 집중되어 있음을 확인할 수 있으며, 에너지 개발의 경우 경기와 충남에 각각 13건으로 집중되어 각 사업별 지역 분포가 다르게 나타남 을 확인할 수 있다.
<산업입지 사업 현황>
<에너지 개발사업 현황>
자료: 저자 작성.
<그림 3-14> 산업입지 및 에너지 개발 대상 사업 현황
다. 배출량 산정
1) 배출량 산정 방법
개발계획으로 인한 배출량 산정을 위해서는 개별 개발계획 환경영향평가서에 제시된 배 출량을 참고할 수 있으나, 연료사용에 의한 배출량 외 생산 공정상 배출량이 누락되어 있어 이를 산정하기 위한 원단위가 필요한 실정이다. 이를 위해 본 연구에서는 원단위 산정과정 의 타당성 확보를 위해 관련 분야 전문가 자문단을 구성하여 원단위 관련 전문가 회의를 개최하였고, 가용자료를 최대한 활용하고 다양한 의견을 종합하여 개발계획에 따른 배출량 을 산정하였다.
에너지 개발 부문의 경우에는 환경영향평가서에 제시된 배출량을 사용하였으며 산업입지 의 경우에는 최대 가용한 자료를 사용하여 배출량을 산정하였다. 산업입지 배출량 산정의 자세한 설명을 아래에 서술하였다.
개발계획 사업의 배출량 산정에 사용된 자료는 <그림 3-15>의 2013년 지역별 SIC 배출 량,12) <그림 3-16>의 2013년 지역별 산업단지 면적,13) <그림 3-11>의 개발계획 사업에 대한 정보(2011-2015)이다.
지역별 SIC 배출량의 경우 SIC 산업분류명이 레벨 1부터 5(세세분류)까지 구분된 자료를 국립환경과학원으로부터 제공받아 사용하였으며 지역별 산업단지 면적은 SIC 구분이 되지 않은 시도별 산업단지 면적을 사용하였다. 지역별 산업단지 면적의 경우 shp파일을 이용하 여 각 지역의 면적을 계산하여 사용하였으며 경기 남서쪽, 대전, 광양만, 울산 등에 산업단 지가 많이 분포되어 있는 것을 확인할 수 있다(그림 3-16 참조).
개발계획 사업에 대한 정보는 사업명, 사업 위치, 사업 면적, 유치업종, 고용인원(종업원 수) 등을 사용하였다. 개발계획 사업 정보에 포함된 SIC는 산업분류가 레벨 2(중분류) 수준 까지 구분되어 있다.
12) 국립환경과학원 지구환경연구과(2016), 내부자료.
13) 국립환경과학원, 내부자료.
자료: 국립환경과학원 지구환경연구과(2016), 내부자료.
<그림 3-15> 지역별 SIC 배출량 예시
자료: 국립환경과학원, 내부자료.
<그림 3-16> 지역별 산업단지 면적 예시
앞서 언급한 자료를 이용하여 배출량을 산정하기 위해 아래의 배출량 산정식(방안 1)을 고안하였다.
··· <방안 1>
위의 <방안 1>로 개발계획 사업장의 배출량을 산정하기 위해서는 식에 포함된 변수들이 필요하나, 개발계획 사업의 경우 개별 사업장의 고용인원 정보가 부족하다. 이에 기존 사업 장의 SIC별 면적당 고용인원 비율을 이용하여 개발계획 SIC별 고용인원을 유추하고자 하였 지만 통계청에서 제공하는 시도·산업·종사자규모별 사업체 수, 종사자 수(’06~)14)에는 SIC 별 고용인원은 존재하지만 SIC별 사업장 면적 정보는 제공하지 않는다. 따라서 개발계획 사업 정보 중 사용 가능한 면적 정보로 배출량을 산정하고자 하였다.
··· <방안 2>
···<수식 1>
<방안 1>의 제한점을 고려하여 <방안 2>를 마련하였다. <방안 2>의 경우 <수식 1>의 지역별 SIC별 단위면적당 배출량을 이용하여 배출량을 계산하는 것이다.
지역별 SIC 배출량은 산업분류명 5(세세분류)까지 구분되어 있지만 개발계획 사업 정보 상의 SIC 정보는 산업분류명 2(중분류)까지만 구분되어 있으므로 지역별 SIC 배출량을 산 업분류명 2 수준까지 맞추어 그 값을 사용하였다.
<방안 2>에 사용된 ‘지역별 SIC별 단위면적당 배출량’은 SIC별 기존 사업장 면적당 배출 량 산정을 위해 해당 지역의 SIC별 배출량은 사업장의 면적 점유율에 비례하는 것으로 가정 하여 원단위를 산정한 것이다(수식 1 참조). 보정된 지역별 전체 사업장 면적은 시도별 산업 단지 면적에 해당 지역의 전체 SIC 배출량 중 각 SIC의 배출량 비율을 적용하여 계산하였다
14) 통계청, “시도 산업 종사자규모별 사업체수, 종사자수”, http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=10 1&tblId=DT_1K52B03, 검색일: 2016.10.28.
(보정된 지역별 전체 사업장 면적 = 시도별 산업단지 면적 × (개별 SIC 배출량 / 전체 SIC 배출량)).
이렇게 산정된 지역별 SIC별 단위면적당 배출량과 개발계획 사업장 SIC별 면적을 이용하 여 사업장 배출량을 산정하였다.
앞서 제안된 방안은 현재 가용한 자료를 최대한 활용한 것이나 이를 통한 개발계획 사업 배출량 산정 시 한계점이 존재하므로 이에 대한 내용들을 아래와 같이 정리하였다.
◦ SCI별 면적 정보 부재
전체 사업장에 대하여 SIC별 면적이 존재하지 않는다. 따라서 SIC별 기존 사업장의 배출 량은 사업장 면적 점유율에 비례하는 것으로 가정하여 지역별 전체 사업장 면적당 SIC별 배출량으로 보정하여 사용하였다.
◦ 고용인원 정보 부족
통계청 자료의 전체 SIC별 고용인원 정보가 존재하여 이를 사용하려 했으나, 개발계획 사업의 고용인원 정보가 누락된 것이 많아 정보 이용에 제한이 있다. 따라서 본 연구에서 사용된 개발계획의 사업면적은 대부분 존재하며 고용인원과 사업면적이 비례 관계를 보이 기 때문에 개발계획의 면적 정보를 사용하였으며 개발계획 사업면적과 고용인원의 관계를
<그림 3-17>의 그래프에 나타내었다.
자료: 저자 작성.
<그림 3-17> 개발사업의 면적과 고용인원의 상관성
◦ 개발계획 사업의 SIC별 구성 점유면적에 대한 자료 부족
수집된 개발계획 사업의 정보를 보면 각 사업의 전체 면적은 대부분 존재하지만 각 사업 에 포함된 SIC별 면적에 대한 정보는 누락된 것이 많다. 따라서 SIC별 면적 정보가 누락된 경우에는 개발계획 사업의 세부 구분 면적을 계산하기 위해 각 개발계획 사업에서 세부 SIC별 면적은 각 SIC가 동일한 비율이라고 가정하고 진행하였다.
◦ SIC별 배출량 정보와 개발계획 사업 정보의 불일치
국립환경과학원에서 제공받은 SIC별 배출량은 산업분류명이 레벨 5(세세분류)까지로 구분되어 있으며 개발계획 사업의 산업분류명은 레벨 2(중분류)까지만 구분된다. 이와 같이 개발계획 사업의 배출량 산정을 위해 사용되는 기존 배출량의 산업분류가 상대적으로 상세 하게 구분되어 있기 때문에 실제 배출량 산정에 사용하기 위해서는 레벨 5(세세분류)로 구 분된 SIC별 배출량의 산업분류를 대상 사업의 산업분류 구분인 레벨 2(중분류)에 맞춰야 한다. 이 과정에서 SIC별 배출량을 레벨 2까지 동일한 분류에 대해 합산하여 사용하였고 이로 인한 실제 사업장 배출량과의 차이가 존재할 수 있다.
이렇게 산정된 개발계획 배출량의 영향 분석을 위해 대기질 모사를 수행해야 하며 이를 위해서는 모사에 사용되는 입력 자료의 형태로 배출량을 마련해야 한다. 입력 자료 마련 시 필요한 자료를 아래의 <표 3-10>에 정리하였다.
SCC_CD ADMIN_CD FUEL_CD POL_CD emt(kg/yr)
배출원
분류 코드 지역 연료 오염물질 배출량
<표 3-10> 배출량 마련을 위한 입력 자료
SCC_CD는 배출원 분류 코드이며 개발계획 사업은 SIC로 구분되어 있지만 대기질 모사 를 위한 배출량 입력 자료는 SCC(Source Classification Code)로 구분되어야 한다.
ADMIN_CD는 지역에 대한 정보이며 해당 배출원의 위치정보를 기입해야 하고, 면 오염원 의 경우 시군구 단위로 그 정보를 할당한다. FUEL_CD는 연료정보이며 배출원에서 사용되 는 연료의 정보를 사용하며 POL_CD는 오염물질에 대한 정보, emt(kg/yr)는 오염물질과 그에 대한 배출량 정보이다.
배출량 자료를 마련하기 위한 과정은 아래와 같다.
◦ SIC-SCC mapping
① 각 개발계획 사업의 대표 SIC 선정: 개발계획 사업에 포함되는 세부 사업에 대하여 그 사업장 면적이 가장 넓거나, 유사한 사업 부문이 많은 SIC를 우선순위로 선정하 였다.
② SIC와 유사한 SCC 선정: 우선적으로 생산 공정에 기반을 두어 선정하였으며 해당 되는 것이 없을 경우 제조업 연소/유기용제 등의 다른 부문에서 일치하는 것으로 선정하였다. 앞선 방법들이 모두 해당되지 않을 경우 가장 유사한 부문으로 선정하 였다.
③ 앞의 단계를 거쳐 각 개발계획 사업의 대표 SCC를 선정하였다.
◦ ADMIN_CD: 개발계획 사업의 주소 정보에 기반을 두어 ‘시군구’ 단위로 해당 지역의 코드를 지정하였다.
◦ FUEL_CD
① 산업입지: 개발계획 사업의 연료 정보가 없으므로 연료 코드를 unknown(99999) 으로 지정하였다.
② 에너지 개발: LNG, 유연탄 등과 같이 개발계획 사업의 연료 정보가 기존 연료 코드 정보와 일치하는 경우 해당 코드를 사용하였으며 일치하는 코드가 없는 경우 에는 unknown으로 처리하여 각 연료 코드를 지정하였다.
◦ POL_CD, emt(kg/yr): 앞서 계산된 배출물질과 배출량을 이용하여 입력 자료를 마련하였다.
산정된 배출량을 이용하여 대기질 모사에 사용될 배출량 입력 자료를 마련하는 과정에서 발생한 가장 큰 제한점은 필요한 정보의 부족이다. 우선 대기질 모사에 사용되는 배출량은 SMOKE를 수행하여 처리하기 때문에 배출량이 SCC로 구분되어야 한다. 하지만 개발계획 사업에 대한 SCC 정보는 존재하지 않는다. 개발계획 사업의 경우 SCC가 아닌 SIC로 구분 되어 있기 때문에 각 개발계획의 SIC에 대하여 가장 유사한 SCC를 선정하고 해당 개발계획
사업에 할당하는 방식으로 진행하였다. 이 과정에서 일치하는 경우가 거의 없어서 유사한 것으로 할당하였기 때문에 이로부터 발생하는 불확도가 존재한다. 입력 자료 마련에 있어서 연료정보 또한 필요하다. FUEL_CD의 경우, 산업입지는 unknown으로 처리하였으며 에너 지 개발 부문은 일치하는 연료정보가 있을 경우 해당 정보를 사용하고 없는 경우에는 unknown으로 처리하였다.
2) 개발계획 사업에 따른 배출량
배출량 산정 과정을 통해 산출된 산업입지 및 에너지 개발계획으로 인한 배출량은 <표 3-11>, <표 3-12>와 같다.
대상 기간 개발계획에 따른 오염물질 배출량은 물질별로 CO 33,788ton/yr, NOx 100,744ton/yr, SO2 85,850ton/yr, PM10 5,802ton/yr, PM2.5 2,291ton/yr, VOC 50,844ton/yr, NH3 11,302ton/yr이다.
PM2.5, VOC 및 NH3의 경우 일부 사업장에 대해 배출량이 확인되지 않았는데, 이는 실제 배출량이 0인 것이 아니라 대상 사업장 환경영향평가서 작성 시 누락되었거나 기타 이유로 값이 누락된 것으로 사료된다. 추후 연구에서는 이러한 부분에 대한 대책이 마련되 어야 하며, 이를 통해 보다 정확한 결과가 도출될 수 있다.
(단위: ton/yr)
연도 CO NOx SO2 PM10 PM2.5 VOC NH3
2012 15,757 34,606 39,411 1,790 1,217 38,840 8,940 2013 1,991 11,384 6,083 413 288 3,691 754 2014 2,341 10,301 6,529 423 310 4,155 849
2015 1,906 7,984 5,071 311 225 3,763 705
자료: 저자 작성.
<표 3-11> 산업입지 개발계획에 따른 배출량
(단위: ton/yr)
연도 CO NOx SO2 PM10 PM2.5 VOC NH3
2011 1,032 8,565 1,566 139 - - -
2012 2,691 10,142 4,513 665 9 93 -
2013 1,138 5,194 9,767 649 - 2 18
2014 2,518 3,595 1,131 291 36 - 36
2015 4,414 8,973 11,779 1,121 206 300 -
자료: 저자 작성.
<표 3-12> 에너지 개발계획에 따른 배출량
<그림 3-18>에 개발계획에 따른 배출량 공간분포를 나타내었다. 배출량은 주로 본 연구 의 주요 분석 대상 지역인 수도권과 충청도, 경상남도 및 전라남도·경상북도의 주요 지역에 대하여 분포하는 것으로 보인다. 또한 대부분의 물질에 대하여 충남지역 배출량이 다른 지 역에 비해 상대적으로 크게 나타났다. 개발계획 사업으로 인한 배출량은 기존의 CAPSS 2010 배출량과 비교하였을 경우, 각 물질별로 CO 4.4%, NOx 9.5%, SO2 21.4%, PM10 5.0%, VOC 5.9%, NH3 3.9%에 해당하는 것으로 나타났다. 개발계획 사업으로 인한 SO2
배출량이 기존의 배출량과 비교하였을 때 상대적으로 크게 증가하는 것으로 나타났다.
(a) NOx (b) SO2 PMC
(c) CO (d) NH3
(단위: ton/yr) 자료: 저자 작성.
<그림 3-18> 개발계획 산업에 따른 배출량 산정 결과
배출량 산정 결과 개발계획 사업의 배출량 추정 시 가용 정보의 부족, 정보의 통일성 부족 등으로 인해, 이로부터 도출된 결과에 불확도가 존재할 것으로 사료되며 환경영향평가 서에 구체적이면서 통일된 정보가 필요할 것으로 사료된다. 또한 향후 CAPSS 배출량과 원단위 산정 배출량을 비교함으로써 배출량 타당성 분석을 수행할 필요가 있다.
