An Analysis of the Characteristics of Aerosol Light Scattering Coefficients at Seoul and Baengnyeongdo

J. KOSAE Vol. 29, No. 3 (2013) pp. 264~274 Journal of Korean Society for Atmospheric Environment DOI: http://dx.doi.org/10.5572/KOSAE.2013.29.3.264

서울과 백령도의 에어로솔 산란계수 특성 분석

An Analysis of the Characteristics of Aerosol Light Scattering Coefficients at Seoul and Baengnyeongdo

은승희∙남형구∙김병곤*∙박진수

¹⁾

¹⁾

¹⁾

¹⁾

(2013년 1월 24일 접수, 2013년 2월 28일 수정, 2013년 4월 25일 채택)

Seung-Hee Eun, Hyoung-Gu Nam, Byung-Gon Kim * , Jin-Soo Park ¹⁾ , Jun-Young Ahn ¹⁾ and Seok-Jo Lee ¹⁾

Department of Atmospheric Environmental Sciences, Gangneung-Wonju National University

1) Climate and Air Quality Research Department, National Institute of Environmental Research (Received 24 January 2013, revised 28 February 2013, accepted 25 April 2013)

Abstract

This study investigates long-term trends and characteristics of aerosol light scattering coefficient at Seoul and Baengnyeongdo in order to understand aerosol optical and radiative properties around Korea. The analysis period is limited to one year of 2011. First, the aerosol scattering coefficients (

sp ) of both sites show strong linear dependence on the PM _2.5 mass concentrations with significant correlations between both. Further, correlations and sensitivity between

sp and PM _2.5 increase with relative humidity, implying both relationships are strongly dependent upon moisture amounts in the atmosphere. This study applied 3-step careful quality control procedures to the analysis of

sp for the insurance of data confidence.

For the relationship analysis of extinction coefficients (

ext ) to visibility and aerosol optical depth,

sp observed at 3 p.m. have been used with help of aerosol absorption coefficients (

ap ) in order to remove its dependence upon relative humidity, and also those of rainy period have been excluded. As expected,

ext estimated are inversely proportional to visibility observation by eye. Finally, aerosol extinction coefficients have been vertically integrated with an assumption of nearly well-mixed within an e-folding height to determine aerosol optical depth, and com- pared with those retrieved from sunphotometer. The results show a reasonable agreement in spite of an inherent difference of each definition. We expect these findings would help to eventually understand aerosol radiative forcing and its effect on the regional climate change around Korea.

Key words : Aerosol, Scattering coefficient, PM _2.5 , Visibility, Aerosol optical depth

*Corresponding author.

Tel : +82-(0)33-640-2326, E-mail : [email protected]

1. 서 론

에어로솔은 대기 중 짧은 체류시간으로 시∙공간 적인 변동성이 크기 때문에, 동북아지역에서 에어로 솔의 지속적 증가는 태양복사의 산란 및 흡수로 인 한 복사강제력의 변화를 일으켜 지역적인 기상 및 기후변화를 야기할 수 있다(Charlson et al., 1992). 또 한 구름응결핵 (Cloud Condensation Nuclei; CCN)으 로 작용하는 에어로솔은 구름방울크기 및 수농도를 변화시켜 구름 미세물리특성에 영향을 미치며, 대기 중 구름수함량 (Liquid Water Content; LWC)이 일정 한 경우, 에어로솔 수농도의 증가는 미세한 크기의 구름방울 개수 농도를 증가시키고 구름의 반사도를 증가시킨다(Kim and Kwon, 2006; Twomey, 1974). 이 와 같은 에어로솔에 의한 구름미세물리특성 변화는 나아가 강수에도 영향을 줄 수 있다. 미세한 크기의 구름방울 수농도가 증가할 경우 구름방울의 충돌∙

병합과정을 지체시키고 상대적으로 강수의 효율을 감소시켜 구름의 체류시간과 운량을 증가시키게 된 다 (Albrecht, 1989). 에어로솔에 의한 산란효과와

CCN의 증가에 따른 구름 반사도 증가는 기후변화

또한, 인위적인 에어로솔의 증가는 일차적으로 대 기 중으로 입사되는 태양복사에너지가 산란 혹은 흡 수되어 시정에도 영향을 준다. 가스에 의한 산란과 흡수보다 에어로솔 입자에 의한 산란과 흡수의 영향 이 훨씬 큰 것으로 알려져 있고 주로 2.5μm 이하의 미세입자에 의한 영향이 크며, 이는 도시지역에서 두 드러지게 나타난다 (Bäumer et al., 2008). 에어로솔은 주변 대기 환경 변화와 에어로솔 성분에 따라 시정 에 미치는 영향이 달라지는데, 같은 에어로솔 농도일 경우에도 흡습성(hygroscopic) 성분의 에어로솔이 존 재할 때 상대습도 증가에 따라 시정이 급격하게 감 소하는 것으로 알려져 있다 (Hoppel et al., 1980). 흡 습성 에어로솔 입자는 수증기에 민감하게 반응하여 대기 중의 수증기가 증가하면 입자의 크기가 성장하 고 그로 인해 에어로솔 단면적이 커지면서 산란효율 을 증가시켜, 같은 양의 에어로솔이 부유하더라도 산

란효율이 달라진다 (Malm et al., 1996). 이와 같이 에 어로솔은 안개 및 강수처럼 시정을 감쇄시키는 중요 한 역할을 하지만 지역적으로 에어로솔에 의한 산란 과 흡수에 대한 이해가 여전히 불확실한 실정이다.

시정장애 현상의 원인 규명을 위해서는 우선 지역적 인 에어로솔 광학적 특성에 대한 정확한 이해가 필 요할 것이다.

에어로솔의 산란효과 측정은 주로 네펠로메터

(Nephelometer)를 이용하며 지상에서 에어로솔을 관

sp )를 관

2001). 또한 장기간의 연속관측은 에어로솔에 의한

12월 1년간 대기집중관측소 (서울과 백령도)에서 네

sp

sp

2.5

그리고 계산된 소산계수 (extinction coefficient; σ

ext )

ext

a )를 산

a

2. 자료 검증 및 연구방법

2. 1

본 연구에서는 서울과 백령도지역의 에어로솔 광 학특성을 파악하기 위하여 서울 불광동에 위치한 도 시집중관측소와 백령도의 배경농도측정소자료를 분 석하였다. 두 측정소간 직선거리는 약 200 km로 그 림 1에 측정소의 위치를 나타냈다. 각 측정소는 지속 적인 모니터링을 통해 이온, 중금속, 탄소 등 많은 항 목들을 측정하고 있으나 본 연구에서는 우선 2011년

1~12월간 네펠로메터에서 산출된 산란계수 (σ sp )를

주로 분석하였고 시정(visibility; VIS)과 광학두께 산 정을 위하여 아셀로메터 (Aethalometer)의 에어로솔 흡수 계수 (absorption coefficient; σ

ap )

본 연구에서 사용한 네펠로메터는 TSI사의 3563 모델로 가시영역의 3개 파장대 (450 nm, 550 nm, 700

nm)에서 입자에 대한 산란정도를 Beer-Lambert 법칙

sp

2.5

와 PM

10

2.5

10

질량농도를 비교하여 기본적으로 PM

10

PM _2.5

scattering)영역에서는 파장이 작아질수록 산란 효율

PM _2.5

2.5

2.5

2. 2

PM _2.5

sp

2.5

sp

sp

2007; Hoppel et al., 1990). 이러한 상대습도 (Relative Humidity; RH)에 따른

sp

40%부터 100%까지 10% 간격의 구간별 PM 2.5

sp

간의 선형성을 분석하였다. 현재 네펠로메터 측정방 식은 에어로솔 입자의 크기를 구분하지 않고 시료를 유입하고 있고, 수증기 효과를 제거하지 않은 상태에 서 에어로솔의 산란 계수를 측정하는 한계가 있음에 도 불구하고 상대습도에 따른 σ

sp

2.5

sp

에어로솔의 광학특성(산란 및 흡수계수)을 이용한 시정 (VIS)과 에어로솔 광학두께 (τ

a )

ext )를 사용하였다. σ ext

σ

ext

sp + +

ap + +

sg + +

ag (1)

sp

ap

sg

ag

ap

sg

12.26 Mm ^-1

ag

2

ag,[km

]

₂ ] _[ppm]

2

ag

^-1 , 0.33 Mm ^-1

(Kim and Kim, 2003; Han et al., 1996; Malm et al., 1996). 서울의 경우 가스에 의한 흡수계수가 입자에

124 125 126 127 128

37 38

Longitude (� E)

Latitude (� N)

Yellow Sea Baengnyeongdo

Seoul

Fig. 1. Analysis domain and sampling sites of Seoul and

Baengnyeongdo.

1%

ext )

시정 (VIS)은 Koschmieder 방정식 (Koschmieder,

1924)을 이용하여 서울과 백령도에서 관측된

ext

3.912

VIS=

(2)

σ

ext

여기서 σ

ext

ext )의 특성을 고려한 시정거리 식을

마지막으로 대기 중 부유하는 에어로솔의 양을 대 변하는 에어로솔 광학두께 (τ

a )는

ext

a

ext

2012; Hayasaka et al., 2007).

H

0

ext dz=

^-1 )×τ a

a (3)

여기서 H (경계층 고도; scale height)는 지상에어로솔 농도의 e-folding 수준 (63%)까지의 고도를 의미한다

(Yu et al., 2010). 식 (1)로부터 계산된 시간 평균

ext

자료 중 15시 무강수 자료를 이용하여 연직으로 H

(1.5 km)고도까지 적분 후

a

cal ). 반

a

a

Robotic Network; Holben et al., 1998)으로부터 구한

a

(서울 불광동과 직선거리 약 4 km) 자료를 이용하였

a

a

)와

cal

3. 결과 및 고찰

3. 1

PM 2.5

σσ sp

일반적으로 σ

sp

0 150 300 450 600

Spring σ

(Mm

) σ

(Mm

)

m=3.09 R

=0.54 MSE=46.78

Summer m=5.52

R

=0.64 MSE=60.56

0 25 50 75 100

0 150 300 450 600

Autumn

PM

( μg m

) PM

( μg m

) PM

( μg m

) PM

( μg m

) m=5.93

R

=0.85 MSE=36.27

0 25 50 75 100

Winter m=5.88

R

=0.91 MSE=43.89

0 150 300 450 600

Spring m=3.67

R

=0.81 MSE=27.30

0 25 50 75 100

0 150 300 450 600

Autumn m=4.41

R

=0.89 MSE=29.85

0 25 50 75 100

Winter m=4.55

R

=0.94 MSE=23.92

Summer

(a) Seoul (b) Baengnyeongdo

Fig. 2. Relationship between PM

and

in spring, summer, autumn, and winter at Seoul (left) and Baengnyeongdo

(right) for 2011. The solid line indicated the linear regression between both variables.

솔의 입자크기 및 조성에 따라서 σ

sp

2.5

sp

(m)와 상관성 (R ² )을 분석하였다 (그림 2). 관측된 PM _2.5

sp

ed Error; MSE)를 함께 제시하였다. 서울지점의 경우

2.5

2.5

5.5 이상의 높은 민감도를 보였고 백령도는 서울에

²

^-1

PM _2.5

sp

질관리가 가능함을 보여주는 사례라고 생각된다.

그림 3과 4는 상대습도와 연관성을 살펴보기 위하 여 서울과 백령도의 상대습도 등급 (RH⁄40%,

40%‹RH⁄50%, 50%‹RH⁄60%, 60%‹RH⁄70%, 70%‹RH⁄80%, 80%‹RH⁄90%, RH›90%)별 PM _2.5

sp

² ), 평

2.5

sp

2.5

sp

미만 상대습도 구역에서 약 0.8의 가장 높은 상관성 을 갖는 것으로 나타났지만 상대습도가 90% 이상인 경우 상관성이 0.6으로 낮아졌다. 백령도의 상관성

(그림 4)은 대체로 0.8 이상이며, 특히 상대습도 70~

90%구간에서 높은 상관성을 보였다. 또한 서울과 마

tical level) 상대습도에 도달할 경우 민감도가 더 이

0 150 300 450 600

RH⁄40%

m=3.49 R

=0.66 MSE=33.67

40% ‹RH⁄50%

m=4.39 R

=0.71 MSE=40.17

50%‹RH⁄60%

m=4.91 R

=0.72 MSE=47.62

0 25 50 75 100

60%‹RH⁄70%

m=5.37 R

=0.79 MSE=51.10

0 25 50 75 100

0 150 300 450 600

70%‹RH⁄80%

m=5.57 R

=0.78 MSE=62.73

0 25 50 75 100

80%‹RH⁄90%

m=5.53 R

=0.77 MSE=64.90

0 25 50 75 100

RH›90%

m=5.34 R

=0.60 MSE=58.01 σ

(Mm -

1 )

σ

(Mm - 1 )

PM

( μg m

) PM

( μg m

) PM

( μg m

)

PM

( μg m

)

Fig. 3. Scatter plots for PM

and

in each RH class at Seoul for 2011.

RH⁄40% 구간에서 80⁄RH⁄90% 구간까지 각각 3.5에서 5.5로, 34 Mm ^-1 (26%)에서 65 Mm ^-1 (52%)로

2.5

sp

3. 2

그림 5는 서울과 백령도 측정소σ

sp

2.5

2를 통해 PM 2.5

한 바와 같이 관측 당시의 자료의 유의성에 문제가 있는 것으로 판단하여 연 변화 분석에서 제외하였다.

그림 5의 검은색 점은 각각 상∙하위 1% 값을 의미 하며 검은 실선은 상∙하위 5% 값을 의미한다. 직사 각형 경계선은 상∙하위 25% 값을 설명하고 상자 중앙의 검은 실선은 50%의 중앙값(median)나타내며 검은색 점선은 평균(mean)값을 의미한다. σ

sp

0 150 300 450 600

RH⁄40%

m=3.05 R

=0.80 MSE=24.65

40%‹RH⁄50%

m=3.91 R

=0.83 MSE=23.75

50%‹RH⁄60%

m=3.73 R

=0.80 MSE=26.55

0 25 50 75 100

60%‹RH⁄70%

m=4.28 R

=0.86 MSE=32.00

0 25 50 75 100

0 150 300 450 600

70%‹RH⁄80%

m=4.46 R

=0.87 MSE=38.45

0 25 50 75 100

80%‹RH⁄90%

m=4.79 R

=0.88 MSE=39.76

0 25 50 75 100

RH› 90%

m=4.46 R

=0.73 MSE=38.52 σ

(Mm -

1 )

σ

(Mm - 1 )

PM

(μg m

) PM

(μg m

) PM

(μg m

)

PM

( μg m

)

Fig. 4. Same as in Fig. 3, but for Baengnyeongdo.

Table 1. Slope, coefficient of determination (R

), and mean squared error (MSE) of scatter plots of between PM

and σσ

according to relative classes at Seoul and Baengnyeongdo for 2011.

Seoul Baengnyeongdo

RH (%)

m R

MSE

m R

MSE

Mm

% Mm

%

0⁄RH⁄40 3.49 0.66 33.7 26.7 3.05 0.80 24.6 29.6

40‹RH⁄50 4.39 0.71 40.2 31.9 3.91 0.83 23.7 28.5

50‹RH⁄60 4.91 0.72 47.6 37.8 3.73 0.80 26.5 31.9

60‹RH⁄70 5.37 0.79 51.1 40.6 4.28 0.86 32.0 38.4

70‹RH⁄80 5.57 0.78 62.7 49.8 4.46 0.87 38.4 46.2

80‹RH⁄90 5.53 0.77 64.9 51.5 4.79 0.88 39.8 47.8

RH›90 5.34 0.60 58.0 46.1 4.46 0.73 38.5 46.3

마 전에 강한 일사와 안정한 대기조건에서 광화학반 응에 의한 미세입자의 생성에 기인한 것으로 분석한 바 있다. 하지만 본 연구에서는 특이하게도 2011년 에 두 지점 모두 산란계수와 PM

2.5

(지상 에어로솔 농도)와의 직접적인 비교는 어려운

측면이 있다. 하지만 2011년 2월에 장거리이동 영향 이나 미세먼지 생성 에피소드 등의 영향일 것으로 추정하며 향후 추가연구가 필요하다.

그림 6은 그림 5와 유사하게 서울과 백령도의σ

sp

및 PM

2.5

(출퇴근 시간 무렵의 증가 등) σ sp

Table 2. Monthly averaged aerosol light scattering coefficients and PM

mass concentrations at Seoul and Baeng-

nyeongdo for the year of 2011.

Seoul Baengnyeongdo

Month

σsp

(Mm

) PM

(μg m

)

(Mm

) PM

(μg m

)

Jan 115.5±58.7 24.2±10.4 63.7±59.3 15.0±14.5

Feb 243.3±173.1 46.1±29.6 142.5±122.3 32.0±27.2

Mar 121.0±80.1 30.7±21.4 89.4±69.0 21.3±14.6

Apr 109.3±61.0 27.6±15.8 85.6±51.9 19.9±11.7

May 72.8±45.1 29.2±17.4 93.8±64.5 25.4±18.9

Jun 169.8±109.5 29.7±17.4 14.4± 8.4

Jul 126.5±103.9 20.1±15.2 11.9±11.1

Aug 80.3±55.0 19.5±13.3 25.8±18.4

Sep 82.7±71.8 18.0±11.8 18.3±9.1

Oct 122.8±97.0 25.5±15.4 115.2±95.1 22.4±15.8

Nov 118.3±76.7 21.9±13.0 103.4± 86.1 24.2± 20.4

Dec 138.3±123.8 24.3±17.0

Mean 125.1± 88.0 26.4±16.5 80.6±63.3 21.0±15.5

600

400

200

0 120

80

40

0

Jan Feb Mar Apr May Jun Month

Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Month

Jul Aug Sep Oct Nov Dec PM

(μ g m

) σ sp (Mm

)

Seoul Baengnyeongdo

Fig. 5. Boxplot (1%, 5%, 25%, 50%, 75%, 95%, 99%) of σσ

and PM

in Seoul (left) and Baengnyeongdo (right). The

dotted line denotes the mean value and solid line indicates median (50%).

않았다. 서울의 PM

2.5

sp

2.5

모두 변화폭이 크지만 백령도에 비해 대체로 이른 오전에 증가한 후 오후에 감소하고 (대기 경계층의

증가함에 따라) 저녁에 다시 증가하는 패턴을 잘 보 여주고 있다. 전반적으로 PM

2.5

sp

Hour of day (LST)

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

400

300

200

100

0 σ sp (Mm

)

80

60

40

20

0

400

300

200

100

0 PM

(μ g m

)

80

60

40

20

0 PM

(μ g m

) σ sp (Mm

)

Fig. 6. Boxplot (1%, 5%, 25%, 50%, 75%, 95%, 99%) of σσ

and PM

at Seoul and Baengnyeongdo for 2011. The plot follows the same manner of Fig. 5.

(a) Seoul

(b) Seoul

(c) Baengnyeongdo

(d) Baengnyeongdo

산란계수의 일변화가 비교적 잘 나타났다.

3. 3 σσ ext

ττ a

대기 중 부유하는 에어로솔은 복사에너지의 산란 과 흡수를 통해 시정감쇄에 직접적인 영향을 주며, 입자 및 가스에 의한 소산계수(σ

ext )를 통해 시정을

ext

서울관측소는 시정이 악화될수록 σ

ext

ext

ext

그림 7에 서울과 백령도 각각의 관측소에 대하여 에 어로솔 광학적 특성과 시정거리 중간값과의 회귀식 을 함께 제시하였다. 도출된 회귀식은 식 2와 같이

VIS와

ext

는 큰 차이를 보이는데, 이는 목측의 경우 관측자의 주관적인 판단이나 성긴(coarse) 목측 시정 해상도 등이 차이를 유발하는 요인으로 생각된다.

그림 8은 지상에서 관측된 에어로솔 산란 및 흡수 계수를 이용하여 계산된 광학두께(τ

cal )와 sunphoto- meter를 이용하여 에어로솔 광학두께를 관측한 자료 Fig. 7. Relationships of estimated σσ

to observed visibility classes (an interval of 4 km) at (a) Seoul and (b) Baengn-

yeongdo. Gray dot denotes median (50%) value and dashed line indicates regression for median values.

Fig. 8. Scatter plots of calculated ττ

( τ

) and measured ττ

( τ

) at Seoul for 2011. The solid line indicat- ed the linear regression between ττ

and ττ

.

(a) Seoul (b) Baengnyeongdo

(

AERONET )와 비교 분석하였다. 두 변수간의 의미 있

AERONET

cal

AERONET

² )가 0.5로 상관성이 통계적으로 유의한 수준을 보였다.

두 변수 간(τ

cal

)의 상관성은 Singh and Dey (2012)이 언급한 것과 같이 우리나라에 적합한 e- folding 수준을 고려한다면 지상관측결과로부터 연직

본 절에서 에어로솔의 광학특성을 이용하여 시정 거리와의 비교, 그리고 광학두께의 추정을 하였는 데, 시정거리는 에어로솔의 수평적인 영향을 판단하 는 인자라고 할 수 있고, 에어로솔 광학두께는 에어 로솔 부하량의 연직적인 범위를 대변하는 인자로써 각각 대기복사특성을 결정하는 중요 변수이다. 그러 므로 비록 지상에서 관측한 에어로솔 산란계수이지 만 장기적인 관측을 통해 규모 분석 (scale analysis) 이 이루어진다면 수평 혹은 연직방향의 에어로솔의 복사특성을 이해하는 기초자료로 활용될 수 있을 것 이다.

4. 요약 및 결론

본 연구에서는 2011년 1~12월 동안 광학특성자 료(주로 산란∙흡수계수)를 이용하여 서울관측소(도 시집중측정소)와 백령도관측소 (배경농도측정소)에서 전반적인 산란계수 (σ

sp )의 특성을 분석하였고, 상대

2.5

2.5

PM _2.5

sp

으로 유의한 수준은 아니었다.

서울지점과 백령도지점의 σ

sp

2.5

sp

2.5

sp

PM _2.5

sp

PM _2.5

ext )와 안개 및 강수 등의

ext

a (

cal ) 산출

a

지상에서 관측된 지역별 에어로솔의 광학특성에 대한 이해는 에어로솔의 전 지구∙지역적 기후변화 에 미치는 영향을 이해하기 위하여 선행되어야할 기 초적인 연구결과이다. 하지만 앞서 언급한 단기간 관 측자료 활용과 한정된 관측지점에 대한 단점을 보완 하기 위해서는 장기간 지속적인 관측을 통해 에어로 솔의 수평방향(시정과의 연관성)과 연직방향(광학두 께와의 연관성)의 규모분석 등의 추가적인 연구가 요구된다.

감사의 글

본 연구는 국립환경과학원 ‘권역별 미세먼지 특성 및 생성과정 연구’ 사업과 기상청 기상기술개발사업

(CATER 2012-6050)의 지원으로 수행되었습니다.

참 고 문 헌

Albrecht, B.A. (1989) Aerosols, Cloud Microphysics, and Frac- tional Cloudiness, Science, 245, 227-1230.

Bäumer, D., S. Versick, and B. Vogel (2008) Determination

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