http://dx.doi.org/10.12925/jkocs.2015.32.4.649
역모델링 기법을 이용한 동해항 주변지역 미세먼지 배출량 산출
김지현ㆍ박영구
†강원대학교 환경공학과
(2015년 10월 13일 접수; 2015년 11월 19일 수정; 2015년 11월 23일 채택)
Fine dust(PM10) emission calculated of Dong-Hae harbor around area using inverse modeling technique
Ji-Hyun KimㆍYoung-Koo Park†
Dept. of Environmental and Ocean Construction Engineering, College of Engineering, Kangwon National University
(Received October 13, 2015; Revised November 19, 2015; Accepted November 23, 2015)
요 약 : Calpuff 역모델링 기법을 이용해 산출된 자료는 오염물질 발생량을 예측할 수 있으며, 여러 가지 자료 비교를 통해 감축 가능성 및 목표 수립이 가능해졌다. 본 연구에서는 동해항 주변지역을 대 상으로 Calpuff 역모델링 기법을 이용하여 대기 중 미세먼지 저감량 설정하기 위한 기초자료 구축에 목 적을 두었으며, 모델링을 이용한 동해항을 포함한 5개 지역 배출농도 산출결과는 다음과 같다.
대기환경기준인 50 ㎍/㎥을 적용하여 대상 지역별 허용배출량 산출 결과 site-D에서 가장 많은 4.95
㎍/㎡·S의 배출량 저감이 요구되었으며, 4.95 ㎍/㎡·S의 배출량을 감소시킬 경우 영향예측지점(동해하수 종말처리장)의 PM10 평균 예측농도는 42.6 ㎍/㎥로 감소될 것으로 나타났다.
site-A(동해항)에서 배출되는 오염물질만을 적용하여 모델링 진행 결과 동해항 주변 민가의 기여농도 는 평균 40~50 ㎍/㎥으로 나타났으며, 배경농도를 고려하면 대기환경기준인 50 ㎍/㎥을 상회 할 것으 로 예상됨에 따라 더 이상의 오염물질 배출량은 허용되지 않을 것으로 판단된다.
site-B는 상가와 나대지로 차량 통행과 나대지에서 비산되는 먼지로 인해 0.11 ㎍/㎡·S의 배출량 저감 이 요구되었으며, site-C와 E는 오염물질 저감량은 발생하지 않았으나 지속적인 관리가 요구된다.
Abstract : Data obtained from the Calpuff inverse modeling estimate the emission amount of pollutants, and enable to establish the aim for reduction through the comparison of various cases.
This study pursued to accumulate the fundamental data by the Calpuff inverse modeling for five areas in the vicinity of Donghae harbor, which focused on reduction of atmospheric fine dust. As a result of evaluation of the allowed emission amount for local sites, site-D required the most reduction, 4.95 ㎍/㎡·S, based on the atmospheric guideline, 50 ㎍/㎥. The theoretical mitigation could decrease the average concentration of PM10 to 42.6 ㎍/㎥ for the study field (Donghae waste water treatment plant).
✝Corresponding author
(E-mail: [email protected])
Modeling only for site-A emission showed the potential concentration around the residential area of Donghae harbor, 40~50 ㎍/㎥. However, it will rise over 50 ㎍/㎥ with the addition of background level. Therefore no more emission would be allowed.
Site-B including commercial area and unpaved field required the reduction of 0.11 ㎍/㎡·S due to vehicles and fugitive dust. Site-C and E did not emit additional pollutants.
Keywords : CALPUFF, inverse modeling, PM10, fine dust, Donghae harbor
1. 서 론
동해항 내 오염물질 배출원에서 발생되는 분 진, 하역 및 야적장과 중기 차량에서 배출되는 미세먼지와 항내 도로 차량 통행에 따른 비산먼 지로 인해 인근 지역주민의 잦은 민원이 발생되 고 있다. 또한 동해항 3단계 확장공사 진행에 따 른 지속적인 민원발생이 예상되며, 토양 및 대기 오염 피해가 예상됨에 따라 주변 환경오염 조사 를 통한 영향 및 환경관리대책 마련이 시급한 실 정이다.
2010년 연구용역 실시를 통해 저감대책을 수 립하여 오염물질 발생 억제를 위한 노력을 기울 이고 있으나 지속적으로 민원이 발생되고 있으며, 주변지역 오염실태 및 영향 조사를 바탕으로 오 염물질 발생량 저감 및 피해 최소화를 위한 대책 방안이 요구된다. 이에 따라, 동해항을 포함한 주 변지역의 미세먼지 감축량 설정을 위해 확산모델 역추적기법을 이용하여 현재 발생 중인 미세먼지 량을 산출하였다.
modeling은 기상의 흐름, 화학반응, 대기오염 물질의 형성과정 등 대기현상을 과학적으로 이해 하고 개발계획 및 대기 개선에 따른 정책수립의 기초자료로 활용된다. 또한 modeling을 통한 오 염물질 확산 분포 분석을 통해 궁극적으로 오염 물질 발생원에서부터 시간과 공간에 따른 오염물 질농도가 예측 가능하다.
최근 컴퓨팅 계산 능력이 발전하면서 수치모델 의 모델링 영역과 모델결과의 이용분야가 점점 다양해지고 있으며, 역추적기법 모델을 이용한 시 나리오 별 저감잠재량, 이행시기, 이행률 등을 종 합적으로 검토하여 지자체에서 목표로 하는 저감 량을 설정하는데 사용되며, 로드맵 그래프를 통해 각 정책의 이행시기 및 달성목표를 파악하기 쉬 워졌다.
역추적 모델 기법에서 제공하는 부문별 검증자
료는 오염물질 감축량을 확인할 수 있고, 여러 가지 시나리오의 비교를 통하여 추가 감축 가능 성 및 목표에 맞는 정책 도입 시기를 도출 또한 가능해졌다.
본 연구에서는 동해항 주변지역을 대상으로 역 추적기법 모델을 적용하여 대기 중 미세먼지 감 축량 설정을 위한 기초자료 구축에 목적을 둔다.
2. 실 험
2.1 적용 모델의 개요1) CALMET
CALMET은 CALPUFF 시스템 중에서 기상장 을 생성하는 진단적 기상모델로서, 모델의 실행과 정은 기상장의 생성을 위해 지표 및 상층 기상 측정자료를 이용하여 CALMET을 실행한다.
CALMET에서 계산된 3차원 기상장은 메인모델 인 CALPUFF의 기상입력자료로 사용되어 시간별 대기오염배출량자료를 이용하여 반응 및 확산을 모사한다[1,2].
CALMET은 3차원 격자 모델링 영역에서 시 간별 바람장 및 온도장을 생성하는 기상모델로 지표 특성과 같은 2차원 자료 또한 CALMET을 통해 생성된다. 복잡 지형에서 산곡풍, 해안가에 서 해륙풍 순환과 같은 급격한 바람장 변화를 나 타내는 지역에 유용한 모델로 CALPUFF 모델을 성공적으로 수행하기 위해 정밀한 바람장 자료가 요구되며, 정밀한 바람장을 작성하기 위해 기상모 델인 CALMET의 기상 전처리가 필수적이다.
CALMET 모델은 지표기상과 고층기상 자료를 공간적으로 내삽하고 모델 영역의 격자점에서 풍 향 및 풍속을 구하는 진단적 방법(Diagnostic Method)을 사용하여 시간 단위의 바람과 온도를 3차원 그리드(Grid) 기상장을 만드는 프로그램이
C : ground-level concentration(g/m3) g :the vertical term(m) of the
Gaussian equation Q : 오염물질 발생량(g/sec)
: 확산계수(m)
: 풍하방향으로의 이격거리(m)
d
c : 수평방향으로의 이격거리(m)h : 혼합층높이(m) He: 굴뚝 유효높이(m) 다. 이로 인해 가우시안 확산모델의 가장 큰 비
중을 가지는 기상부분에 대한 정확도를 향상시킬 수 있다[3].
CALMET모델은 지형 및 토지이용도를 모델에 적용하기 위하여 전처리 작업을 수행하는 TERREL, CTGPROC, MAKEGEO와 지표기상 관측자료를 전처리하는 SMERGE, 고층기상관측 자료를 전처리하는 READ62로 구성되며, CALPUFF Modeling 전반적인 개략도를 Fig. 1 에 나타냈다[4].
Fig. 1. Schematic diagram of CALMET model.
2) CALPUFF
CALPUFF모델은 크게 3차원 바람장을 생성하 는 기상입력 모델인 CALMET과 대기확산모델인 CALPUFF, 확산모델의 결과를 정리하는 CALPOST로 구성된다. 퍼프모델(Puff model)은 굴뚝에서 연속적으로 배출되는 연기가 잘게 나누 어진 각각의 연기덩어리(puff)로 배출된다고 가정 하고, 이 배출된 퍼프가 공간적 해상도를 갖는 바람장을 따라서 이동 및 확산이 될 때 퍼프가 미치는 영향을 종합하여 농도를 계산하는 모델이 다. CALPUFF는 시간 및 공간에 따른 바람장의 변화를 퍼프의 이동에 고려할 수 있기 때문에 비 정상상태(non-steady state)의 모델이며, 복잡지 형에서 산곡풍이나, 해안가에서 해륙풍 순환과 같 은 급격한 바람장 변화를 나타내는 지역에 유용 한 모델이다[5].
또한, CALPUFF 모델에서는 기존에 알려진 MESOPUFF에서 고려하지 못했던 해안가에서 fumigation 현상 등을 고려할 수 있는 장점이 있 어 우리나라와 같이 삼면이 바다로 되어있고 도
시나 공단 등이 해안지역에 위치한 경우 해륙풍 순환의 영향을 받는 풍하측 농도 예측에 대하여 적합한 모델이다[6].
CALPUFF dispersion model은 오염물질의 침 적, 점․선․면오염원에 의한 지표면의 영향, 산불의 영향, 시정거리의 평가, 그리고 장거리 수송 연구 와 같은 대기질 모델링 연구의 광범위한 변화를 모사하기 위한 비정상상태 모델이다.
CALPUFF모델은 배출원에서 배출된 물질의 puff를 이류 시키고 확산과 변형 기작을 통해 모 사하게 되며, 수용체에서 퍼프의 농도계산은 다음 식을 기본으로 한다[7].
exp
exp
···
(1)
∞
∞
exp
··· (2) 여기에서,
3) 역모델링 기법
배출원에서 배출된 오염물질은 CALPUFF modeling을 통해 예측지점의 기여농도로 표현되 며, 각각의 배출원에서 예측지점에 미치는 배출원 별 기여농도의 합이 예측지점의 총 기여농도로 산출된다. 각각 배출원 배출량(Q), 예측지점 기여 농도(C), 배출원에서 예측지점의 기여농도에 미치 는 일련의 과정에 대한 함수 값()에 대한 과정 은 다음의 식과 같다[8].
× 여기서,
C : 기여농도 : 기여율, Q : 배출농도
items mesh size (km)
CALMET
No. of mesh vertical layers
동해항 주변 0.1 60×60 12
주) Lambert-Conformal, Map center : 37.28° N, 129.08° E Table 1. Mesh for weather models
는 가우시안 puff 식에 의해 실행되는 CALPUFF modeling의 복잡한 계산 과정으로 예 측지점의 기여농도를 이용하여 를 구할 수 있 으므로 배출원의 배출농도(Q)를 계산할 수 있다.
배출원(source 1, 2, 3) 과 예측지점(point A, B, C)의 측정농도 및 배출량 산정은 다음과 같이 산출할 수 있다. 또한, 3원 연립방정식 이용하여 간단하게 계산 할 수 있으며 예측지점 농도산출 계산의 역행열을 이용하면 배출원의 배출농도를 쉽게 계산할 수 있다.
Fig. 2. Pollutant sources and predictions point.
× × ×
× × ×
× × ×
가우시안 puff식의 과정으로 계산 기여율 는 각 배출원의 임의 배출농도를 이용하여 예측지점 농도산출을 통해 계산할 수 있으며, 계산 된 기 여율 및 Point 별 실측 농도를 이용하여 측정기 간 중 대상지점의 실제 배출농도를 산출할 수 있 다[9,10].
2.2 모델 실행 영역 설정 1) 대상 영역 설정
CALPUFF model 실행을 위한 기상모델 및 확 산모델 영역은 다음과 같다. 기상모델은 0.1km 격자 기상모델 결과를 CALMET의 입력자료로 변환하여, 대기오염확산 모델의 3차원 기상장을 생성하였고, ASTER_GDEM 1초(30m) 해상도의 지형자료와 환경부 중분류(약 30m) 자료를 이용 하여 보다 현실적인 모사를 실시하였다.
Fig. 3은 확산모델 영역으로 동해항 및 북평 공단 주변 영향지역을 중심으로 3 km 반경 내의 지역을 대상지역으로 설정하였으며, 오염물질 영 향예측지점 정보를 Table 2에 나타냈다.
2) 기상모델 입력자료 설정
기상모델인 CALMET의 입력자료인 지표기상 자료는 동해항 반경 3 km 내 위치한 동해기상대 (43106) 자료를 이용하였으며, 상층기상은 대상 지역과 가장 가까운 속초기상대(47090) 자료 이 용하였다. 기상모델 입력자료인 지표기상 및 상층 기상 정보를 Table 3에 나타냈다.
a)
b) Fig. 3. Location information of model area.
site UL UR LL LR
A E 510.7228 511.9387 511.0907 512.6831
N 4149.3179 4150.0802 4148.7710 4149.6899
B E 511.1206 511.8909 511.6953 512.4231
N 4148.5890 4148.8696 4147.7189 4148.1542
C E 511.8909 512.6390 512.4231 513.4847
N 4148.8696 4149.4417 4148.1542 4148.8397
D E 511.6953 512.4231 512.4968 512.9378
N 4147.7189 4148.1542 4147.0171 4147.5318
E E 512.4231 513.4847 512.9378 513.9522
N 4148.1542 4148.8397 4147.5318 4148.2823 Table 2. Summary of study site
items No. LL
X(N) Y(E) note surf.
(CD-144) 43106 37°30′25.57″ 129°07′26.56″ Dong-hae (Read62)up. 47090 38°15′01.57″ 128°33′52.49″ Sok-cho Table 3. input data of weather model
wind speed (rate,%)
N N
N E
N E
E N E
E E
S E
S E
S S E
S S
S W
S W
W S W
W W
N W
N W
N N W
steady state
1st
0.5-1.0 N.D N.D 1.0 7.0 N.D 2 2 N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D
1.0-2.0 3.0 4.0 5.5 1.5 N.D N.D N.D N.D N.D N.D 1.5 1 N.D N.D N.D 2 N.D
2.0-4.0 4.0 8.5 4.5 6.5 4.5 N.D N.D 2.0 N.D N.D 2.5 3 N.D N.D N.D 5 N.D
4.0-6.0 9.0 2.5 N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D
6.0-8.0 5.0 N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D
8.0 4.0 N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D
total 25.0 15.0 11.0 15.0 4.5 2.0 2.0 2.0 N.D N.D 4.0 4.0 N.D N.D N.D 7.0 8.5
2nd
0.5-1.0 N.D 1.5 N.D N.D N.D N.D N.D 2.0 N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D
1.0-2.0 N.D 2.5 1.0 4.0 8.0 N.D 4.0 N.D 11.0 15.0 4.0 4.0 N.D N.D N.D N.D N.D
2.0-4.0 N.D 14.0 7.0 N.D N.D N.D N.D N.D 2.0 3.0 9.0 4.0 N.D N.D N.D N.D N.D
4.0-6.0 N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D
6.0-8.0 N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D
8.0 N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D N.D
total N.D 18.0 8.0 4.0 8.0 N.D 4.0 2.0 13.0 18.0 13.0 8.0 N.D N.D N.D N.D 4.0
Table 5. Wind direction and speed during the measurement period
Point LL Conc.(㎍/㎥)
X(N) Y(E) 1st. 2nd. note
P 512.6158 4,149.0213 52.7 28.8
Table 4. measured concentration of the predicted point 3) 예측지점 실측농도 산정
영향예측지점은 동해하수종말처리장을 선정하 였으며, 예측농도 산출을 위한 오염물질 농도는 5월 과 9월의 측정 농도 52.7 ㎍/㎥, 28.8㎍/㎥
을 이용하였으며, 예측지점 정보 및 오염물질 측 정 농도를 Table 4에 나타냈다.
3. 결과 및 고찰
3.1 모델 실행 결과1) 대상지역 바람장
1, 2차 측정 기간 중 풍향․풍속 및 바람장미도 를 Table 5와 Fig. 4에 나타냈다.
1차 측정기간 중 주 풍향은 북풍이 25 % 이상 을 차지했으며, 북북동과 동북동풍이 각각 15 % 로 나타났다. 2차 측정기간 중 주 풍향은 남남서 풍과 북북동풍이 각각 18 %로 나타났으며, 남풍 과 남서풍이 각각 15 %로 나타났다.
2) 대상지역 기여율 산출 결과
측정 기간 중 오염물질 발생에 따른 오염물질 측정지점(동해하수종말처리장)에 미치는 기여율 및 오염물질 확산 모사 결과를 Table 6과 Fig. 5 에 나타냈다.
1차 측정기간 중 동해하수처리장에 미치는 오 염물질 기여율은 site A~E 중 site C가 92.84 % 로 가장 높게 나타났으며, site-D가 가장 낮은 0.48 %로 나타났다.
a) 1st. b) 2nd. Fig. 4. Wind rose during the measurement period.
site contribution rate(%)
note
1st. 2nd.
A 1.06 0.55
B 1.51 3.51
C 92.83 88.64
D 0.48 2.63
E 4.12 4.67
Table. 6 Contribution rate of test sites
2차 측정기간 중 대상지역에 미치는 오염물질 기여율은 배출지역인 site C가 88.64 %로 가장 높게 나타났으며, site A가 가장 낮은 0.55 %로 나타났다.1차 측정기간 중 주요 풍향은 북풍과 북동풍이 주를 이루었으며, 측정지점이 포함 된 site-C에서 발생 된 오염물질이 측정지점에 가장 큰 영향을 미침에 따라 가장 높은 기여율이 나타났으며, 남 서풍이 발생하지 않음에 따라 측정지점에서 남서 쪽에 위치한 site D의 기여율이 가장 낮게 나타 났다고 판단된다.
2차 측정 기간 중 주 풍향은 북서풍 남서풍이 나타났으며, 기타 주 풍향을 제외한 미약하나 다 양한 풍향이 나타난 점을 미루어 조사대상지점이 포함된 site C 지점을 제외한 site B, D, E 지점 에서 2.63 ~ 4.67 %로 비교적 유사한 기여율이 나타났다고 판단된다.
1st. 2nd.
a) site A-1st. b) site A-2nd.
c) site B-1st. d) site B-2nd.
e) site C-1st. f) Site C-2nd.
g) site D-1st. h) site D-2nd.
I) site E-1st. j) site E-2nd.
Fig. 5. 1st. and 2nd. diffused distribution.
3) 대상지역 예측 배출량
실측결과를 바탕으로 CALPUFF 역추적 모델 링 결과 1차 모사는 Site D가 가장 높은 21.09
㎍/㎡·S로 나타났으며, 하수종말처리장이 위치한 Site C에서 가장 낮은 0.11 ㎍/㎡·S로 나타났다.
역추적 모델링 결과는 공업지역이 밀집된 Site D가 가장 높게 나타났으나, Site A는 동해항내 수면적이 포함된 평균 배출농도임을 감안할 때 Site A와 Site D가 유사함을 알 수 있다.
2차 측정 결과 1차 측정과 달리 Site A(동해 항)에서 가장 높은 11.28 ㎍/㎡·S로 나타났고, 1 차 결과와 동일한 Site C가 가장 낮은 0.07 ㎍/
㎡·S로 나타났다. 1차 결과와 발생농도 양상은
Site A와 D를 제외하고 모두 동일하게 나타났으 며, 동해항 내 작업현황에 따라 1, 2차의 최대 배 출지역 차이가 나타났을 것이라 판단된다. 일반적 으로 동해항 내 미세먼지 발생 주요인자는 항내 서 이루어지고 있는 골재 하역 및 집하 작업, 주 변도로 통행 차량에 의한 비산먼지가 다량 발생 되고 있으며, 동해항 내 차량 통행량 및 비산먼 지 발생가능 작업의 빈도에 따라 site A의 1, 2차 측정 기간 중 예측 발생량의 차이가 나타났다고 판단된다.
site A site B site C site D site E contribution rate(%) 0.81 2.42 89.82 1.48 4.33 atmosphere environmental
standard(㎍/㎥) 50 50 50 50 50
expected emission quantity(㎍/㎡·S) 10.40 4.23 0.09 11.72 1.89 emission allowance(㎍/㎡·S) 12.37 4.13 0.11 6.76 2.31
required emission quantity
(+/-, ㎍/㎡·S) +1.97 -0.11 +0.02 -4.95 +0.42 Table 8. Estimated emission rate
a) 1st.
b) 2nd.
Fig. 6. Concentration distribution according to expected emission concentration.
site A B C D E
1st contribution rate(%) 1.06 1.51 92.84 0.48 4.12 prediction emissions(㎍/㎡·S) 9.53 6.71 0.11 21.09 2.46 2nd contribution rate(%) 0.55 3.51 88.64 2.63 4.67 prediction emissions(㎍/㎡·S) 11.28 1.76 0.07 2.34 1.32
*㎍/㎡·S : pollutants(㎍) generated during unit time(sec) in the unit area(㎡) Table 7. Emission of test areas
4) 대기환경기준 배출농도 저감량 산출 1, 2차 CALPUFF 역추적 모델을 이용한 평균 자료를 이용한 동해항 외 주변지역 5개 Site의 배 출농도 저감량을 Table 8에 나타냈다.
대기환경기준인 50 ㎍/㎥을 적용하여 대상 지 역별 허용배출량 산출 결과 배출 저감량은 Site D에서 가장 많은 4.95 ㎍/㎡·S로 나타났으며, Site D에서 4.95 ㎍/㎡·S 배출량을 감소시킬 경우 영향예측지점(동해하수종말처리장)의 PM10 평균
예측농도는 42.6 ㎍/㎥로 나타났다.
Site A는 오염물질 배출량이 1.97 ㎍/㎡·S 더 허용되나, 이는 앞서 나타낸 바와 같이 내수면적 이 포함 된 배출지역임을 감안할 때, 더 이상의 오염물질 배출량은 허용되지 않을 것으로 판단된 다.
일반적으로 미세먼지는 작업환경 및 주변지역 운반차량에 의한 비산먼지가 대부분으로, 공업지 역의 세륜․세차시설, 주기적인 살수 및 차량 속도 제한, 차량 덮개 사용 등에 따라 비산먼지 발생 량을 감소해야한다. 또한, 1, 2차 Site A(동해항) 에서 배출되는 오염물질만을 적용하여 모델링 진 행 결과 동해항 주변 민가에 대한 기여농도는 평 균 40~50 ㎍/㎥으로, 배경농도를 고려하면 대기 환경기준인 연평균 50 ㎍/㎥을 상회 할 것으로 예상됨에 따라 오염물질 배출량 감소가 요구된다.
4. 결 론
CALPUFF 역추적 모델 기법을 이용한 동해항 을 포함한 5개 지역 배출농도 산출결과는 다음과 같다.
대기환경기준인 연평균 50 ㎍/㎥을 적용하여 대상 지역별 허용배출량 산출 결과 Site D에서 가장 많은 4.95 ㎍/㎡·S의 배출량 저감이 요구되 었으며, 4.95 ㎍/㎡·S 배출량을 감소시킬 경우 영 향예측지점(동해하수종말처리장)의 PM10 평균 예측농도는 42.6 ㎍/㎥로 감소될 것으로 나타났 다.
Site A(동해항)는 오염물질 배출량이 1.97 ㎍/
㎡·S 추가 허용되나, 1, 2차 Site A에서 배출되는 오염물질만을 적용하여 모델링 진행 결과 동해항 주변 민가의 기여농도는 평균 40~50 ㎍/㎥으로 나타났으며, 배경농도를 고려하면 대기환경기준인 50 ㎍/㎥을 상회 할 것으로 예상됨에 따라 더 이 상의 오염물질 배출량은 허용되지 않을 것으로 판단된다.
Site B는 상가와 나대지로 차량 통행과 나대지 에서 비산되는 먼지로 인해 0.11 ㎍/㎡·S의 배출 량 저감이 요구되었으며, Site C와 E는 오염물질 저감량은 발생하지 않았으나 지속적인 관리가 요 구된다.
본 연구에 적용된 역추적 모델링기법은 임의 대상지점의 측정농도 수집을 통해 주변지역 구역 별 발생되는 오염물질 배출량을 산출 할 수 있음
에 따라 적은 비용으로 지속 가능한 연속 모니터 링이 가능할 것으로 판단된다. 단, 본 연구는 대 상기간을 총 2회에 걸쳐 단기간 적용된 점을 미 루어 연간 또는 장기간 오염물질 실측결과를 토 대로 한 지역별 예측 배출농도 검증이 요구될 것 으로 판단된다.
감사의 글
본 연구는 2014년 강원녹색환경지원센터에서 시행한 연구개발사업으로 수행되었습니다. 연구 수행에 도움을 주신분들께 감사드립니다.
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