한국입자에어로졸학회

ISSN 2287-8130(Online) Particle and Aerosol Research

Part. Aerosol Res. Vol. 17, No. 3: September 2021 pp. 55-69 http://dx.doi.org/10.11629/jpaar.2021.17.3.055

충남지역 대형사업장의 대기오염물질 확산 특성 파악

최우영¹⁾⋅박민하¹⁾⋅정창훈²⁾⋅김용표³⁾⋅이지이^1)*

1)이화여자대학교 환경공학과

2)경인여자대학교 보건의료관리과

3)이화여자대학교 화학신소재공학과 겸 시스템헬스융합전공 (투고 2021년 8월 18일, 수정 2021년 9월 9일, 게재확정 2021년 9월 9일)

Characterization of Atmospheric Dispersion Pattern from Large Sources in Chungnam, Korea

Woo Yeong Choi¹⁾⋅Min Ha Park¹⁾⋅Chang Hoon Jung²⁾⋅Yong Pyo Kim³⁾⋅Ji Yi Lee^1)*

1)Department of Environmental Science and Engineering, Ewha Womans University

2)Department of Health Management, Kyung-in Women’s University

3)Department of Chemical Engineering & Materials Science, Graduate Program in System Health Science and Engineering, Ewha Womans University

(Received 18 Aug 2021; Revised 9 Sep 2021; Accepted 9 Sep 2021)

Abstract

Chungnam region accounts for the largest SOX (22.8%) emission with the second-largest NOX (10.8%) emission in Korea due to the integration of many large industrial sources including a steel mill, coal-fired power plants, and petrochemical complex. Air pollutants emitted by large industrial sources can cause harmful problems to humans and the environment. Thus, it is necessary to understand dispersion patterns of air pollutants from large industrial sources in Chungnam to characterize atmospheric contamination in Chungnam and the surrounding area. In this study, seasonal atmospheric dispersion characteristics for SOX, NOX, and PM2.5 from ten major point sources in Chungnam were evaluated using HYSPLIT 4 model, and their contributions to SO2, NO2 concentrations in the regions near the source areas were estimated. The predictions of the HYSPLIT 4 model show a seasonal different dispersion pattern, in which air pollutants were dispersed toward the southeast in winter while, northeast in summer. In summer, due to weaker wind speed, air pollutants concentrations were higher than in winter, and they were dispersed to the metropolitan area.

The local emissions of air pollutants in Taean area had a greater influence on the ambient SO2 and NO2 concentrations at Taean, whereas SOX and NOX emissions from large sources located at Seosan showed relatevely little effect on the ambient ambient SO2 and NO2 concentrations at Seosan.

Keywords: HYSPLIT, dispersion simulation, large source, SOX, NOX, chungnam.

*Corresponding author.

Tel : +82-(0)2-3277-5945 Email : [email protected]

1. 서론

일반적으로 대기오염물질을 다량 배출하는 대형 오염원으로 고려되는 사업장은 화력발전소 및 제 철소와 같은 에너지 시설이 대표적이다. 이러한 대 형사업장에서 배출되는 미세먼지(PM10, PM2.5), 황 산화물(SO2), 질소산화물(NOX), 암모니아(NH3), 휘 발성 유기화합물(VOCs), 금속성분(Cd, Cr, Mn 등) 등의 다양한 대기오염물질은 직접적인 배출로 인 체 위해성 문제를 일으킨다. 뿐만 아니라, 이 중 일부는 배출된 이후에 대기 중에서 이동·변환과정 을 통하여 시정악화 및 호흡기 질환 등의 문제를 가져오는 미세먼지를 생성하기도 한다(Park and Jo, 2013; Jang, 2015; Seinfeld and Pandis, 2016). 이에 따라 우리나라도 미세먼지 관리 종합대책(MOE, 2017)을 통해 미세먼지를 고려하여 SOX, NOX와 같 은 대기오염물질의 통합적 관리가 필요하다고 제 시하였다.

우리나라에는 전국 61개 화력발전소가 있고 이 중에서 30개의 화력발전소는 충청남도에 위치해있 으며, 전체 화력 발전량 231,653,039 MWh 중에서 충남지역 화력발전소(당진, 보령, 태안)의 발전량은 111,948,118 MWh로, 전국의 약 48%에 해당한다 (KEPCO, 2019). 이외에도 충남지역은 대형 제철소 와 석유화학단지 등의 다양한 대형오염원들이 밀 집해 있어 전국에서 대기오염물질 배출량이 높은 지역이다. 2016년 국가 대기오염물질 배출량 자료 (NIER, 2019)를 보면, 17개 시군구(바다 제외) 중에 서 충남지역의 SOX, NOX 배출량이 각각 상위 1위 (22.8%), 2위(10.8%)이다. CAPSS 배출원 분류체계 기준으로 에너지산업연소, 제조업연소, 생산공정, 폐기물처리부문을 사업장 배출로 구분하였을 때, 수도권과 같은 도심에서 NOX 배출량 대부분이 이 동오염원에 의한 배출(76%)인 경우와 달리, 충남지 역은 NOX 배출량 중 약 64%(2016년 배출량 기준) 가 사업장에서 배출된다.

행정구역별 인구수(MOIS, 2020) 대비 대기오염 물질별 배출량을 비교해보면, 충남지역의 SOX는 38.6 ㎏-SOX/명으로 가장 높은 값을 보인 울산광역 시(42.9 ㎏-SOX/명)에 이어 두 번째로 높다. NOX의 경우에는 63.6 ㎏-NOX/명으로, 17개 광역시도 중에 가장 높게 나타났을 뿐 아니라, 각 광역시도 평균

값 10.28 ㎏-SOX/명, 28.9 ㎏-NOX/명과 비교하여 각 각 3.8배, 2.2배이다. 이렇듯, 충남지역의 높은 대기 오염물질 배출량 때문에 지역주민에 미치는 대기 오염 영향은 적지 않을 것으로 예상된다. 또한, 충 청남도는 인구과밀 등에 의한 인위적 배출이 많은 수도권의 풍하 지역이면서, 서해를 경계로 인접한 중국으로부터의 유입 등이 발생하는 지역이다. 충 남지역은 다양한 배출 특성과 국지 순환, 종관기상 등에 따라 복잡한 미세먼지 생성과정 등을 거쳐 다양한 대기질 영향을 확인할 수 있는 특성을 가 지는 지역으로, 이 지역을 대상으로 수행된 몇 가 지 연구에서도 그러한 특성을 확인하려는 시도가 확인된다 (Kim et al., 2019; Kim et al., 2017; Ju et al., 2019).

이에 본 연구에서는 충남지역 대기오염물질 배 출 특성을 이해하고 사업장 배출에 따른 영향을 파악하고자 이 지역의 화력발전소, 제철소, 석유화 학단지의 대형사업장 배출량 자료를 활용하여 HYSPLIT 4 (Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model) 확산모델 (Stein et al., 2015) 모사로 사업장에서의 계절별 기상변화에 따 른 플룸 확산 특성을 살펴보았다.

2. 연구자료 및 연구방법

2.1 연구 대상 및 기간

우리나라 사업장대기오염물질 관리시스템(MOE and KECO, CleanSYS, https://www.stacknsky.or.kr/

stacknsky/contentsDa.jsp)의 2018년 배출량 자료로부 터 충남지역 먼지 배출 상위 10개 사업장을 모델 링 대상으로 선정하고, 각 사업장의 대기오염물질 배출량을 표 1에 나타내었다. 충남지역 대형사업장 의 오염물질 배출이 국내에 미치는 영향을 확인하 고자 모델의 확산범위는 남한 지역을 최대한 포함 할 수 있도록 설정하였다. 따라서 대상 사업장 중 태안 화력발전소(36.886°, 126.219°)를 기준으로 위 도, 경도 방향 모두 3.5°(≒350 km) 범위까지를 모 델링 대상으로 설정하였으며, 모델링 대상 지역과 각 사업장의 위치를 그림 1에 나타내었다.

Region Source name

Annual emission rate (kg/yr)

SOX NOX PM2.5

Taean

Korea Western Power Co., Ltd.,

Taean Thermal Power Complex

6,749,145 7,618,770 625,230

Dangjin

Hyundai Steel 11,546,245 11,175,745 569,462

Korea East-West Power Co., Ltd.,

Dangjin Coal Fired Power Complex

6,412,124 6,580,398 435,224

GS EPS,

Dangjin office 15,156 1,128,710 10,862

Hwanyoung Steel - - 9,317

Boryeong

Korea Midland Power Co., LTD,

Boryeong Power Generation Site

5,197,530 5,832,762 316,188

Korea Midland Power Co., LTD,

Shin-Boryeong Power Generation Site

2,155,102 1,269,598 74,049

Seosan

Hyundai Oilbank Co.,

Chungnam Branch 1,512,321 2,448,642 29,913

Hanwha Total Petrochemical 7,900 562,335 9,979

LG chem, Ltd.,

Daesan Complex 37,310 63,426 9,063

Total 33,632,833 36,680,386 2,089,287

Table 1. The SOx, NOx and PM2.5 annual emission rate for 10 point emission sources in Chungcheongnam-do in 2018.

대상 연도는 가장 최근의 배출량 자료의 활용이 가능한 2018년으로 선정하였다. 4계절 중 풍향의 차이가 뚜렷하게 나타나는 겨울과 여름을 모사하 고자 하였으며, 각 계절을 대표하는 1월과 7월을 대상으로 하였다. 모델링 소요 시간을 고려하여 연 속 7일 동안의 평균 영향범위를 모사하였다. 겨울 및 여름의 풍향을 대표할 수 있는 7일을 선정하기 위해 보령, 당진, 태안의 2009년부터 2018년까지의 1월 및 7월 바람장미도를 살펴보았고(그림 2), 이

와 가장 유사한 풍향을 보였던 2018년 1월 24일부 터 30일과 7월 12일부터 18일을 각각 대상 기간으 로 선정하였다. 충남지역의 기상관측소(태안, 당진, 보령) 위치는 그림 1(b)에 나타내었다. 바람장미도 는 기상자료개방포털(KMA, https://data.kma.go.kr/

cmmn/main.do)의 기후통계분석 서비스를 이용하였 다.

Figure 1. (a) The area where HYSPLIT dispersion modeling simulated and Taean Thermal Power Complex(marked as ).

(b) The locations of point sources marked as ,air pollution monitoring stations located in Taean (A, B),

Seosan (C-E), Dangjin (F, G) and Boryeong (H, I) (marked as ) and weather monitoring stations located in Taean, Dangjin and Boryeong (marked as ).

(b)

Figure 2. Wind rose of (a),(d) Taean, (b),(e) Dangjin, (c),(f) Boryeong in January and July 2009-2018.

(a) (b) (c)

(d) (e) (f)

2.2 배출량 자료

지역별 대기오염물질 배출량 자료는 국립환경과 학원에서 제공하는 국가 대기오염물질 배출량 서 비스(CAPSS, http://airemiss.nier.go.kr/mbshome/mbs/

airemiss/index.do)를 이용하였고, 사업장별 배출량 자료는 환경부와 한국환경공단에서 운영하는 사업 장대기오염물질 관리시스템(CleanSYS, https://www.

stacknsky.or.kr/stacknsky/contentsDa.jsp)의 연간 배출 량 공개 서비스를 이용하였다. 2016년을 기준으로 CAPSS로부터의 충남지역 점, 선, 면 총배출량과 CleanSYS로부터의 충남지역 사업장 배출량을 비교 한 결과, CleanSYS에는 충남지역 57개 사업장 배 출량 자료가 공개되어 있고, 이 사업장들의 배출량 합계는 CAPSS의 충남지역 점, 선, 면 총배출량 중 SOX와 NOX, TSP 각각 51.8%, 47.3%, 2.6%에 해당 하였다. CleanSYS에서 연간 배출량을 공개하는 사 업장은 대기환경보전법 시행령에 따라 연간 오염 물질발생량이 10톤 이상인 1∼3종 사업장 중 부착 기준(측정항목, 부착시기 등)에 해당하는 시설을 보유한 사업장이다. CAPSS 배출량은 사업장, 이동 오염원(도로, 비도로), 면오염원(농업 등)에 대한 전체 배출량이며, 이 중 사업장 배출량도 공개 의 무가 없는 사업장들을 포함한 소형사업장의 배출 량을 모두 포함하고 있으므로 CAPSS 배출량과 CleanSYS 배출량과의 차이가 발생한 것으로 예상된다.

모델링의 초기 입력값을 위한 사업장 배출량 자 료는 CleanSYS의 2018년 SOX, NOX, 먼지 배출량 자료를 이용하였고, 본 연구 대상인 10개 사업장의 배출량은 표 1에 나타내었다. 대기환경보전법 시행 령 별표 3에 의해 굴뚝 원격감시체계 측정항목에 서 SOx 및 NOx가 제외된 사업장의 경우 CleanSYS에서 배출량 정보를 제공하지 않으므로 모델링 수행 시 배출량을 각각 0으로 입력하였다.

CleanSYS에서 제공하는 먼지 배출량은 TSP로 간 주되나, 대형 사업장에서는 먼지 중 PM2.5가 주로 배출되기 때문에 본 연구에서는 이를 PM2.5로 고려 하였다. 또한, CleanSYS의 사업장 배출량 자료는 연 단위로만 제공되므로 본 연구에서는 사업장에 서 매시간 같은 양의 대기오염물질이 연속적으로

배출된다고 가정하여, 연 배출량을 시간당 배출량 으로 환산하여 확산모델의 입력값으로 적용하였다.

2.3 확산 모사 방법

본 연구에서는 NOAA/ARL (National Ocean and Atmospheric Administration/ Air Resources Laboratory)의 HYSPLIT 확산모델(Stein et al., 2015) 을 이용하여 충남지역 대형사업장에서 배출되는 대기오염물질 확산을 모사하였다. HYSPLIT 모델 은 단일 입자의 궤적뿐만 아니라 복잡한 확산 및 퇴적까지 모사가 가능하며(Stein et al., 2015) 시뮬 레이션 동안 배출된 입자의 이동 궤적을 라그랑지 안 방식으로 결정하고, 설정한 격자 체적 내에 존 재하는 입자의 질량으로 농도를 계산한다(Draxler and Hess, 1997). 이 모델은 다른 대기확산 모델에 비해 계산용량과 모델링 시간이 적게 소요된다는 장점이 있으며(An et al., 2015), 여러 배출원에서 배출되는 입자의 확산과 퇴적 모사가 가능하므로, 본 연구의 목적에 적합하게 10개 사업장의 배출을 동시에 고려할 수 있다. 또한, 모델 자체에서 다양 한 기상자료를 HYSPLIT에 적용 가능한 파일 형식 으로 내려받아 활용할 수 있어 사용이 쉽다는 장 점이 있다. 확산모델을 위한 기상자료로는 미국 NCEP (National Centers for Environmental Prediction) 의 GDAS (Glabal Data Assimilation System) 1°×1°

자료를 NOAA에서 제공하는 자료로 사용하였다.

GDAS 1°×1° 자료는 1°×1°의 수평 해상도를 가지 는 전 지구 자료로 3시간 간격으로 기상자료가 제 공된다(Stein et al., 2015). GDAS의 1°×1° 해상도 의 기상자료로는 충남지역에서 대기오염물질의 확 산패턴을 파악하기에 해상도가 낮은 한계점이 있 기 때문에, 본 연구에서는 동시에 충남지역의 국지 적 풍향 및 풍속데이터를 본 연구에서 산출한 확 산모델결과와 비교분석하였다.

HYSPLIT 4 모델은 배출된 물질을 3가지 입자형 식 즉, puff, 3D particle 또는 puff와 particle의 hybrid로 설정하여 확산범위와 농도를 계산할 수 있다. 본 연구에서는 SOX, NOX, 먼지를 3D particle 로 설정하여 모델링을 수행하였다. HYSPLIT 4 모 델을 이용하여 인도 대형 화력발전소에서 배출되 는 SO2, NO의 확산을 모사한 Dodla et al. (2017)의 연구에서는 안정되고 매끄러운 확산 모사를 위해

(a)1000 0

(b)2500 0

(c)5000 0

(d)7500 0

(e)1000 00

(f)2000 00

Figure 3. Dispersion patterns from variation of particle numbers. Numbers at the top left hand corner denote the number of particle used for the simulation.

입자 개수에 대한 민감도 검사를 수행하였다. 이와 같은 방법으로, 본 연구에서도 민감도 검사를 통하 여 확산 모사에 적절한 입자 개수를 선정하였다.

NUMPART는 한 사이클당 배출되는 입자의 개수 를 의미하며, 한 사업장에서 배출되는 입자의 개수 에 사업장 개수인 10을 곱하여 계산하였다. 그림 3 에 입자 개수에 대한 민감도 검사 결과를 나타내 었다. 여기서 왼쪽 상단에 표기한 숫자는 해당 시 뮬레이션에 대한 NUMPART를 의미한다. 입자 개 수가 10,000개(그림3(a)), 25,000개(그림3(b)), 50,000 개(그림3(c))에서는 배출물질의 확산이 단절되는 현 상이 나타나는 반면, 입자 개수가 75,000개(그림 3(d))부터는 충분히 안정되고 매끄러운 확산 모사 결과를 보여주고 있어 NUMPART를 75000으로 설 정하였다.

사업장의 오염물질 배출고도(H)는 식(1)의 Holland 식 (Moses and Storm, 1961)을 이용하여 구 한 연기의 상승높이(∆h)를 구한 후, 식 (2)와 같이 연기의 상승높이와 사업장의 굴뚝 높이(h)를 더하 여 도출하였다. 전체 사업장의 굴뚝높이는 연구 대 상 사업장 10개소의 오염물질 배출량의 대부분을 차지하는 발전시설의 굴뚝높이 150 m를 적용하였

다. 식 (1)에서 D는 굴뚝내경(m), Vs는 배출연기속 도(m/s), u는 대기풍속(m/s), Ts는 배출가스온도(K) 를 의미하며, 각각 3 m, 20 m/s, 2 m/s, 373 K를 적용하였다 (Moses and Storm, 1961). P는 압력을 의미하며 대기압 1013 mbar로 가정하였다. Ta는 주변 대기온도(K)로 충남 지역의 2018년 1월, 7월 평균대기온도 –3.2℃, 26.7℃를 적용하여 계산하였 으며, 이렇게 계산된 1월과 7월의 배출고도는 각각 263 m, 243 m였다.

∆h  u V_sD 

   × ^{ }PD T_s

^Ts T_a^

 ₍₁₎

H = h + ∆h (2) 모델 농도 모사 결과를 대기오염측정소 농도와 비교하고, 각 오염물질이 사람에게 미치는 영향을 확인하기 위해 지상으로부터 10 m에서의 확산범위 를 모사하였다. 각 오염물질의 농도가 계산되는 격 자의 크기는 대기오염측정소의 위치를 구분할 수 있도록 0.05°로 설정하였다. 모사 기간 동안 강수 가 발생하지 않았으므로 대기오염물질 확산에서의 습식침적 과정을 포함한 건식과정은 고려하지 않 았다. 이 연구에 사용된 모델 입력값과 각 사업장 의 위치정보를 각각 표 2, 3에 나타내었다.

Region Source name Latitude(°) Longitude(°)

Taean Korea Western Power Co., Ltd.,

Taean Thermal Power Complex 36.886 126.219

Dangjin

Hyundai Steel 36.982 126.728

Korea East-West Power Co., Ltd.,

Dangjin Coal Fired Power Complex 37.051 126.512

GS EPS, Dangjin office 36.957 126.781

Hwanyoung Steel 36.957 126.616

Boryeong

Korea Midland Power Co., LTD,

Boryeong Power Generation Site 36.403 126.496

Korea Midland Power Co., LTD,

Shin-Boryeong Power Generation Site 36.384 126.492

Seosan

Hyundai Oilbank Co.,

Chungnam Branch 37.008 126.410

Hanwha Total Petrochemical 36.992 126.351

LG chem, Ltd.,Daesan Complex 37.004 126.379

Particle type 3-D particle

Vertical turbulence Kanthar/Clayson

Horizontal turbulence In proportion to the vertical turbulence

Boundary layer stability Heat and momentum fluxes

Grid size(°) 0.05, 0.05

Grid range(°) 7.0, 7.0

Altitude(m) 10

Table 2. The parameters of HYSPLIT dispersion model used in this study.

Table 3. The latitude and longitude information for 10 point emission sources in Chungcheongnam-do.

3. 결과 및 고찰

3.1 충남 대형 사업장의 대기오염물질 확산 특성과 영향

HYSPLIT 4 모델을 이용하여 충남 대형사업장 10개소에서 배출되는 SOX, NOX, PM2.5의 2018년 겨울철 및 여름철 확산범위를 모사하였다. 모사된 오염물질의 확산 방향과 연구 대상 기간 동안 태 안, 당진, 보령 지역의 풍향을 비교하여 GDAS 1°×1° 자료를 이용한 모델 모사 결과의 적절성을 확인하였다(그림 4, 5). 그림 4에 나타난 바와 같 이, 실제 2018년 1월 모사 기간 동안 당진 지역은 북풍, 태안 및 보령 지역에서는 북서풍이 우세하였 으며, 모델 모사 결과는 남동쪽으로의 확산을 보였 다. 2018년 7월 모사 기간 동안 그림 5와 같이 세 지역 모두 남서풍이 우세하였고 모델은 북동쪽으 로의 확산을 보였다. 즉, 모사 기간 동안 세 기상 관측소에서 확인된 바람의 방향과 모델에서 모사 된 대기오염물질의 확산 방향이 일치하는 것을 확 인하였다. 이를 통해 확산모델에 사용된 GDAS 기 상자료가 실제 이 지역의 풍향을 잘 반영하고, 모 델을 통한 오염물질의 확산 모사가 적절하였음을 알 수 있다. 또한, 세 기상관측지역에서의 10년간 1월과 7월의 바람장미도(그림 2)를 살펴본 결과 겨 울철에는 북서풍이, 여름철에는 남서풍이 우세하 며, 이는 본 연구의 확산 모사 결과와 일치한다.

따라서 본 연구에서 모사된 확산패턴이 충남지역 의 계절별 바람 방향을 잘 반영하고 있으며, 충남 지역 대형사업장으로부터 배출되는 대기오염물질 의 일반적인 계절별 확산 특성을 설명할 수 있다 고 판단하였다.

겨울과 여름의 오염물질 확산 정도를 비교하기 위해서 물질별 확산범위의 최소 표시 농도를 1월 과 7월에 동일하게 적용하였다. 두 계절 중 대기오 염물질 농도가 상대적으로 낮은 7월의 충남 대기 중 평균 SO2 농도(0.004 ppm)와 NO2 농도(0.008 ppm)의 10% 수준까지 표현하여 사업장에서 배출 되는 대기오염물질의 확산범위를 충분히 나타내고 자 하였으며, 이에 따라 SOX 및 NOX의 최소 표시 농도는 각각 0.4 ppb, 0.8 ppb로 설정하였다. PM2.5

의 경우에는 두 계절의 확산 모사 농도가 충남지 역의 7월 평균 농도인 12 ㎍/㎥의 10%보다 낮게

나타나 두 계절 모두 7월 평균 농도의 약 1% 정 도인 0.1 ㎍/㎥를 최소 표시 농도로 설정하였다.

겨울철 모사 결과를 보면, 세 가지 대기오염물질 의 확산 방향은 모두 남동쪽이고, 확산에 대한 영 향 범위가 여름철에 비해 상대적으로 좁으며 충남 지역에 국한됨을 확인할 수 있다(그림 4). 반면에 여름철 대기오염물질의 확산 방향은 북동쪽이며, 확산에 대한 영향 범위가 최대 100 km 이상에 이 르러 경기 동부 지역에까지 확산의 영향이 미치는 것을 확인할 수 있다(그림 5). 이러한 계절별 확산 특성에는 모델링 대상 기간의 풍속과 풍향이 지배 적인 인자로 작용한다. HYSPLIT 확산모델은 이류 와 난류를 고려하여 입자의 최종 위치를 결정하고, 격자 내에 존재하는 입자들의 질량 합으로부터 확 산에 의한 농도를 계산한다. 그 계산과정을 아래의 식 (3)-(7)으로 나타내었다. 여기서 P는 입자의 위 치, V는 3차원 속도 벡터, X 및 Z는 각각 입자의 수평과 수직 위치, U' 및 W'는 각각 수평 및 수직 난류 속도를 나타내며, G 및 Ztop는 속도 단위를 HYSPLIT 모델에서 사용하는 수평(grid), 연직 (terrain-sigma) 좌표계 단위로 각각 환산하기 위한 단위 환산 요소이다. Δc는 입자에 의해 증가하는 격자 내의 농도, m은 입자 하나의 질량이며, Δx 및 Δy, Δz는 각각 x, y, z 방향에서의 격자의 길이 를 의미한다. 식(3)과 같이 입자의 초기 위치 P(t) 로부터 예상 위치 P'(t+Δt)를 결정한 후, 식(4)와 같 이 P(t)와 P'(t+Δt)의 3차원 바람벡터의 평균으로부 터 다음 시간의 입자 위치 P(t+Δt)를 결정하여 물 질의 이류를 계산한 후, 식(5)와 같이 격자에 존재 하는 입자에 의해 증가하는 농도를 계산하여 확산 에 의한 농도를 구한다(Draxler and Hess, 1997).

P'(t+Δt) = P(t) + V(P,t) × Δt (3) P(t+Δt) = P(t) + 0.5 [ V(P,t) + V(P',t+Δt) ] × Δt (4) Xfinal(t+Δt) = Xmean(t+Δt) + U'(t+Δt) × Δt × G (5) Zfinal(t+Δt) = Zmean(t+Δt) + W'(t+Δt) × Δt × Ztop

-1 (6) Δc = m (Δx × Δy × Δz)^-1 (7) 즉, 바람이 강할수록 입자의 다음 위치는 초기 위치로부터 멀리 떨어지게 계산된다. 오염물질이 배출되는 263 m, 243 m에서의 풍속이 지표에서의 풍속과 정확히 일치하지는 않으나 고층 대기 자료 의 부재로 지표에서의 풍속과 일치한다고 가정하 였다. 이에 따라 본 연구 대상 기간 동안의 충남

지역의 풍속을 살펴보면, 여름은 평균 1.3 m/s, 겨 울은 평균 1.8 m/s로 겨울 모사 기간의 평균 풍속 이 여름 모사 기간에 비해 약 40% 더 크다. 따라 서 사업장에서 배출된 입자는 겨울 모사 기간에 더 빠르게 더 먼 지역까지 확산되고, 농도 계산 시 점에서 격자 내에 더 적은 수의 입자가 존재하여 여름 모사 기간에 비해 낮은 농도와 좁은 영향 범 위를 보인 것으로 해석되어졌다.

지역별 영향 범위를 살펴보면, 대기오염물질 배 출량이 많은 지역 순으로 영향 범위가 더 넓게 모 사되었으며 남동쪽으로 좁은 확산 범위를 보이는 겨울철은 주로 지역 내에 영향을 미치나 여름철의 경우 사업장 위치에 따라 영향을 미치는 지역이 다르다는 것을 확인할 수 있다(그림 6). 모든 대기 오염물질의 배출량이 가장 많은 당진 지역의 사업 장은 가장 넓은 영향 범위를 보였으며, 여름철에는 대기오염물질이 북동쪽으로 확산됨에 따라 충남 내부 지역에 미치는 영향이 보령, 태안 지역보다 적을 것으로 판단된다. 또한, 당진 지역 사업장은 연구 대상 사업장 중 지리적으로 수도권과 가장 인접하여 여름철 수도권 대기오염에 중요한 점 오 염원으로 작용할 가능성이 있음을 확인하였다. 당 진 지역 사업장 다음으로 영향 범위가 넓은 태안 과 보령 지역 사업장의 경우, 두 지역 간 배출량 차이가 크지 않았던 SOX와 NOX에 의한 확산 영향 범위의 넓이는 유사하게 나타났으나, PM2.5의 경우 PM2.5 배출량이 약 2배 정도 많은 태안 지역 사업 장이 보령 지역보다 넓은 영향 범위를 보였다. 충 남지역 북서쪽에 위치한 태안 지역 사업장은 여름 철에 서산시에 주로 영향을 미치며, 당진에 비해 수도권과 멀리 떨어져 있어 수도권에 미치는 영향 은 당진 지역 사업장보다 적을 것으로 판단된다.

보령지역은 충남지역 남쪽에 위치하여 여름철 예 산군, 홍성군 일부 지역에 영향을 미치는 것으로 파악되었다.

충남지역의 7월 평균 SO2 및 NO2 측정 농도의 10%까지를 영향 범위로 나타내었을 때, 겨울과 여 름 모두 SOX의 영향 범위가 NOX보다 넓으며, 사 업장 배출의 경우 NOX보다 SOX가 일반 대기에 미 치는 영향이 더 큰 것을 알 수 있었다(그림 4(a),(b), 5(a),(b)). 이는 충남 전체 배출량에서 본 연구의 연구 대상인 사업장 10개소의 대기오염물

질 배출량이 차지하는 비율이 SOX가 NOX보다 더 컸기 때문으로 해석된다. 2016년 CAPSS 배출량을 기준으로 한 충남 전체 SOX, NOX 배출량 중 사업 장 10개소의 SOX, NOX 배출량은 각각 41%, 27%를 차지하였다. 또한, NOX의 경우 사업장 배출 이외 에도 도로이동오염원 및 비도로이동오염원에 의한 배출이 대기 중 NO2 농도에 기여하므로 사업장 배 출에 의한 영향이 SOX보다 적을 수 있다. 따라서 충남 10개 사업장의 배출만을 고려한 본 연구의 모사에서 각 오염물질의 충남 7월 대기 중 농도의 10%까지 나타내었을 때 NOX가 SOX보다 상대적으 로 좁은 영향 범위를 보인 것으로 판단된다.

PM2.5의 경우 겨울과 여름철 모두 PM2.5의 농도 가 실제 대기 농도(충남 1월 평균 30 ㎍/㎥, 7월 평 균 12 ㎍/㎥)에 비해 작게 모사되어 충남 7월 대기 중 농도의 1%에 해당하는 농도까지 영향 범위를 나타내었으며, 7월 대기 중 농도의 10%까지 영향 범위를 표현한 SOX, NOX에 비해 충남 대기에 미 치는 영향이 작다고 해석할 수 있다(그림 4(a),(b),(c) 5(a),(b),(c)). 이는 2016년 CAPSS 배출량 을 기준으로 한 충남 전체 PM2.5 배출량 중 사업장 10개소의 PM2.5 배출이 11%를 차지하여 SOX(41%), NOX(27%)에 비해 작았다는 점이 원인 중 하나로 작용한 것으로 판단된다. 하지만 충남 전체 배출량 중 사업장이 차지하는 비율을 비교했을 때, NOX가 PM2.5의 2.5배인 것에 비해 PM2.5와 NOX 영향 범위 는 더 큰 차이를 보여 PM2.5의 확산에 의한 농도 모사가 과소평가 되었다고 해석할 수 있다. 이는 모델 모사 과정에서 SOX, NOX, NH3와 같은 전구 물질에 의한 2차 생성반응을 고려하지 않은 것이 주요 원인으로 판단된다. 충남의 경우 2016년 기준 연간 49,585톤(NIER, 2019)의 전국에서 가장 많은 NH3를 배출하기 때문에 대기 중 2차 반응이 주요 한 PM2.5 생성 메커니즘으로 작용할 가능성이 있 다. 따라서 충남지역의 사업장에서 배출되는 대기 오염물질의 확산 영향을 보다 구체적으로 파악하 기 위해서는 대기오염물질의 1차 배출 영향뿐만 아니라 SOX 및 NOX 등의 가스상 오염물질에서 입 자로의 이차변환에 의한 영향을 보다 구체적으로 파악해야 할 것으로 판단된다.

Figure 4. Dispersion patterns of (a) SOx, (b) NOx, (c) PM2.5 emitted from large pointemission sources of air pollutant in Chungcheongnam-do in Winter. Wind Rose of (d) Taean, (e) Dangjin and (f) Boryeong during dispersion modeling period(24-30. Jan. 2018).

Figure 5. Dispersion patterns of (a) SOx, (b) NOx, (c) PM2.5 emitted from large point sources of air pollutant in Chungcheongnam-do in Summer. Wind Rose of (d) Taean, (e) Dangjin and (f) Boryeong during dispersion modeling period(12-18. Jul. 2018).

Figure 6. Dispersion patterns of SOx, NOx, PM2.5 emitted from large point sources of air pollutant in (a)(e)(i) Taean, (b)(f)(j) Dangjin, (c)(g)(k) Boryeong, (d)(h)(l) Seosan in Summer.

3.2 충남 대형사업장 대기오염물질 배출 기여도 본 연구에서는 충남 대형사업장에서 배출되어 확산되는 오염물질이 충남 지역 일반 대기 중 오 염물질 농도에 기여하는 정도를 평가하기 위해 당 진 및 서산, 태안, 보령시 대기오염측정소(그림1, A-I)에서의 기여도를 산정하였다. 기여도는 각 측 정소 위치에서의 사업장 배출 모사값이 실제 측정 농도에서 차지하는 비율로 정의되며, 그 계산식은 식 (9)와 같다. 표 3에 대기오염물질의 실제 측정 값 및 모델 모사값, 기여도 계산 결과를 나타내었 다. D, F, H 측정소의 경우 1월에는 운영되지 않거 나 측정 자료가 존재하지 않아 7월 모사 기간 동 안의 측정소 농도 및 모델 모사값, 기여도만을 나

타내었다.

측정소 지점의 사업장 배출 기여도   측정소의 오염물질 측정 농도 측정소 지점의 모델 모사 농도

×

(9) 각 측정소에서의 기여도를 비교한 결과 세 오염 물질 모두 1월에는 태안 지역 A 지점, 7월에는 당 진 지역 F 지점의 기여도가 가장 높게 나타나 충 남지역 사업장에서 배출되는 대기오염물질은 주로 겨울철에는 A 지점, 여름철에는 F 지점의 대기 농 도에 기여함을 확인하였다. 두 지점은 모두 사업장 에 인접한 지역으로 해당 지역의 대기 중 농도에 사업장의 영향이 크게 작용했을 것으로 보인다. 특 히 F 지점의 경우 충남 사업장 중 가장 많은 SOx,

NOx 배출량을 보이는 현대제철과 인접하여 대기 중 SO2, NO2 농도의 44%, 88%가 사업장 배출로부 터 기인함을 확인할 수 있다. 태안 지역 A 측정소 는 사업장의 남동쪽에 인접하므로 겨울철 가장 높 은 기여도를 보인 것과는 달리 사업장의 대기 오 염물질이 북동쪽으로 확산하는 여름철에는 가장 낮은 기여도 값을 보이며, 계절에 따른 사업장의 배출 특성에 따라 기여도 값이 크게 변화하는 것 을 확인할 수 있다.

태안에서의 오염물질별 최대 기여도는 1월에는 SO2 28%, NO2 22%, PM2.5 2.8%, 7월에는 SO2

4.8%, NO2 4.6%, PM2.5 0.39%로 충남 대형사업장이 태안 지역 대기 농도에 미치는 영향은 여름에 비 해 겨울에 더 크다고 해석할 수 있다. 겨울철 태안 지역의 대기 중 농도에는 태안 지역 사업장의 영 향이 크게 작용하였고, 여름철에는 사업장에서 배 출되는 대기오염물질이 북동쪽으로 확산함에 따라 태안 지역 사업장의 영향은 겨울철에 비해 적었으 며, 보령 지역의 사업장의 영향이 크게 나타났다 (그림 4 및 그림 6). 이처럼 여름철 태안 지역에서 는 지역 내 사업장 영향이 감소함에 따라 태안 지 역에서의 전체 사업장의 기여도 또한 감소하므로 충남 사업장 배출에 의한 태안 지역의 대기 중 오 염물질 농도는 다른 지역 사업장 배출보다는 태안 지역 내 사업장 배출에 주로 영향을 받는다는 것 을 알 수 있다.

반면, 서산 지역의 C, E 지점에서 계절별 기여도 를 비교해보면, 서산 지역에서 서산 내 사업장의 대기오염물질 배출 영향이 우세하게 나타나는 1월 보다 당진과 보령 지역 사업장 영향이 우세하게 나타나는 7월의 기여도가 더 컸다. 이는 서산에 위 치한 사업장의 SOX, NOX, PM2.5 배출량이 다른 지 역보다 상대적으로 적기 때문으로 판단된다. 태안 및 당진, 보령 사업장은 서산 지역 사업장에 비해 4배 이상의 SOX, 2배 이상의 NOX, 8배 이상의 PM2.5를 배출하기 때문에(표 2), 1월의 경우 서산 사업장 남동쪽으로 세 대기오염물질이 확산되나, 기여도 측면에서 보면 서산의 대기 중 농도에 미 치는 영향은 적은 것으로 사료된다. 반면 7월의 경 우 측정소 C, D, E의 남서쪽에 위치하는 태안 및 보령 지역의 사업장 배출의 영향으로 1월보다 높 은 SOX, NOX, PM2.5 기여도를 보였다(그림 1(b), 그

림 6). 결론적으로 2018년 먼지 배출량 상위 10개 사업장만을 고려하였을 때, 서산 지역의 대기오염 물질 농도는 지역 내 사업장보다는 서산지역 외 지역 사업장의 배출 확산 정도에 따라 결정된다는 것을 알 수 있다.

당진지역 G 지점의 모델 모사값을 비교해보면, SOX, NOX, PM2.5 모사 농도 차이가 각각 0.06 ppb, 0.08 ppb, 0.01 μg/m³로 계절적 농도 차이가 크지 않았지만, 계절별 영향 지역은 다르게 나타났다. 1 월에는 주로 당진지역 사업장의 영향이 크게 나타 나고 7월에는 보령 사업장의 영향이 나타났다(그 림 4, 그림 6(c),(g),(k)). 또한 기여도 결과를 보면, 1월에는 SO2 17%, NO2 5.1%, PM2.5 0.83%, 7월에 는 SO2, 13%, NO2 11%, PM2.5 1.1%로 SO2와 PM2.5

의 경우 1월과 7월 기여도가 유사하였으나, NO2의 경우 7월의 기여도가 약 2배 높았다. 이는 G 지점 의 1월과 7월의 NO2 모사값의 차이는 크지 않았으 나, 7월의 대기 중 NO2 농도가 더 작았기 때문이 다(1월: 16.72 ppb, 7월: 6.95 ppb). 따라서 G 지점 은 지역 내 사업장과 다른 지역 사업장 대기오염 물질 배출에 의한 농도 영향 차이는 크지 않으나 NO2의 경우 계절에 따른 대기 중 농도 변화에 따 라 기여도에 차이가 나타남을 확인할 수 있다.

4. 요약 및 결론

본 연구에서는 NOAA에서 제공하는 HYSPLIT 4 확산모델을 이용하여 2018년 충남 대형 사업장으 로부터 배출되는 SOX 및 NOX, PM2.5의 계절별 확 산을 모사하고, 사업장의 지역적 영향범위 및 농도 분포 특성을 살펴보았다. 오염물질별 배출량 자료 는 2018년 CleanSYS 자료를 이용하였으며, 먼지 배출량을 기준으로 배출 상위 10개 사업장을 연구 대상으로 하였다. 대상 기간은 2009부터 2018년까 지 10년 동안의 충남지역의 겨울 및 여름철 풍향 을 가장 잘 모사할 수 있는 2018년 1월 24일부터 1월 30일까지, 7월 12일부터 7월 18일까지로 선정 하여 각각 일주일 동안의 확산을 모사하였다. 확산 모사 기간 동안의 실제 충남지역의 바람장미도를 모델 확산 모사 방향과 비교하여 GDAS 1°×1° 자 료를 사용한 모델 모사 결과를 검증하였다. 사업장

Table 4. Concentrations of SO2 and NO2 which were observed at air pollution monitoring stations and estimated by HYSPLIT 4 model with contribution degree at each station.

Station name

Observed concentration Estimated concentration Contribution degree(%)

January July January July January July

SO2 (ppb)

NO2 (ppb)

PM2.5 (μg/m3)

SO2 (ppb)

NO2 (ppb)

PM2.5 (μg/m3)

SO2 (ppb)

NO2 (ppb)

PM2.5 (μg/m3)

SO2 (ppb)

NO2 (ppb)

PM2.5

(μg/m3) SO2 NO2 PM2.5 SO2 NO2 PM2.

5

Taean

A3.87 7.83 10.99 3.50 3.17 14.85 1.10 1.70 0.310 0.01 0.01 0.015 28 22 2.8 0.29 0.32 0.10

B3.82 10.75 11.36 3.10 4.37 11.49 0.48 0.76 0.130 0.15 0.20 0.045 13 7.1 1.1 4.8 4.6 0.39

Seosan

C5.06 13.74 11.46 5.07 8.46 12.23 0.03 0.31 0.017 0.78 1.30 0.230 0.59 2.3 0.15 15 15 1.9

D - - - 4.75 6.78 12.33 - - - 0.59 0.92 0.160 - - - 12 14 1.3

E3.38 11.6 13.69 3.77 8.17 15.25 0.12 0.24 0.018 0.39 0.56 0.071 3.6 2.1 0.13 10 6.9 0.47

Dangjin

F - - - 8.33 6.15 17.19 - - - 3.70 5.40 0.580 - - - 44 88 3.37

G3.48 16.72 13.30 3.90 6.95 11.30 0.58 0.85 0.110 0.52 0.77 0.120 17 5.1 0.83 13 11 1.1

Boryeo ng

H - - - 4.01 4.73 11.30 - - - 1.30 1.70 0.170 - - - 32 36 1.5

I 4.36 11.54 18.13 3.64 3.86 10.26 0.66 0.97 0.130 0.30 0.38 0.057 15 8.4 0.72 8.2 9.8 0.56

이 위치한 태안, 서산, 당진, 보령시 대기오염측정 소에서의 SO2 및 NO2 측정값과 모델 모사값으로 부터 기여도를 산정하여 사업장에서 배출되는 대 기오염물질이 대기 중 농도에 미치는 영향을 살펴 보았다.

확산 모사 결과, 충남지역의 대형사업장에서 배 출된 대기오염물질은 겨울에는 강한 북서풍의 영 향으로 남동쪽으로 좁은 영향 범위를 보인다. 여름 에는 겨울보다 상대적으로 낮은 풍속과 남서풍의 영향으로 북동쪽으로 넓은 영향 범위를 보여 SOX

및 NOX 배출은 사업장으로부터 약 100 km 떨어진 경기 동부 지역까지 영향을 미칠 가능성이 있다.

본 연구의 여름철 모사 결과 지리적으로 수도권과 가장 인접하고 SOX 및 NOX 배출량이 가장 높은 당진 지역의 사업장 또한 중요한 점 오염원으로 고려해야 할 것으로 판단된다.

SOX의 경우 세 오염물질 중 가장 넓은 영향 범 위를 보였다. 이는 2016 CAPSS 배출량을 기준으로 한 충남 전체 SOX, NOX, PM2.5 배출량 중 10개 사 업장에 의한 배출이 SOX는 41%, NOX는 27%, PM2.5는 11%를 차지하여 NOX, PM2.5에 비해 충남 대기 중 농도에 미치는 영향이 컸기 때문이다.

NOX와 PM2.5의 충남 전체 배출량에서 10개 사업장 배출이 차지하는 비율과 영향 범위의 크기를 비교 하였을 때, PM2.5의 확산에 의한 농도가 과소평가 되었을 가능성이 있다. 충남지역이 전국에서 가장 많은 NH3를 배출한다는 점을 고려할 때 PM2.5의 2 차 생성반응이 고려되지 않았던 것이 이에 대한 주요한 원인으로 판단된다.

기여도 산정 결과, 충남지역 사업장에서 배출되 는 대기오염물질은 여름철에는 태안 측정소 A 지 점, 겨울철에는 보령 측정소 H 지점의 대기 중 농

도에 크게 기여함을 확인하였다. 여름철에는 태안 의 경우 1월에 사업장 배출에 의한 기여도가 높게 나타난 반면 서산의 경우 7월에 더 큰 기여도를 보였다. 이는 서산 지역 사업장의 SOX와 NOX 배 출량이 적어 지역 내 사업장의 영향이 작용하는 1 월보다 다른 지역의 사업장 배출의 영향권에 포함 되는 7월에 더 큰 영향을 받기 때문이다. 즉, 태안 의 경우 지역 내 사업장 배출이 대기 중 오염물질 의 농도에 중요하게 작용하나, 서산의 경우 지역 내 사업장 배출은 대기 중 농도에 미치는 영향이 상대적으로 적은 것으로 판단되었다. 당진 지역 G 지점의 경우 지역 내 사업장과 지역 외부 사업장 배출 영향은 큰 차이를 보이지 않았으나 대기 중 농도 차이에 따라 계절별 기여도 차이가 발생할 것으로 사료된다.

본 연구는 충남지역의 대기오염물질 배출의 상 당 부분을 차지하는 대형사업장 10개소의 배출을 동시에 고려하여 계절별 확산 특성을 살펴보았다 는 점에 특징이 있다. 하지만 PM2.5 확산 모사에 있어 2차 생성을 고려하지 못해 모사값과 기여도 가 과소평가되었을 가능성이 있으며, 이러한 점을 보완하기 위해서는 충남지역 사업장 주변 대기에 서의 미세먼지 발생 기작을 이해할 필요가 있다.

감사의 글

이 논문은 2020년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단-기후변화대응기술개발사업 의 지원을 받아 수행된 연구입니다. (2019M1A2A 2103953).

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