http://dx.doi.org/10.15250/joie.2015.14.4.323 ISSN 2288-923X (Online)
혼잡영향에 따른 대중교통 차량 내 PM10과 CO2 농도 특성에 관한 연구
정준식1·김종범2,3·김성연1·이우석1·배귀남2·박덕신4·권순박4*
1국립환경과학원 생활환경연구과, 2한국과학기술연구원 환경복지연구단,
3고려대학교 그린스쿨(에너지환경정책기술대학원), 4한국철도기술연구원 교통환경연구팀
Study of PM10 and CO2 concentrations in public transportation vehicles considering the congestion effect
Joon-Sig Jung1·Jong-Bum Kim2,3·Sung-Yeon Kim1·Woo-Seok Lee1 Gwi-Nam Bae2·Duck-Shin Park4·Soon-Bark Kwon4*
1Indoor Environment & Noise Research Division, National Institute of Environmental Research
2Center for Environment, Health and Welfare Research, Korea Institute of Science and Technology
3Green School (Graduate School of Energy, Environment Policy & Technology), Korea University
4Transportation Environmental Research Team, Korea Railroad Research Institute (Received 2 November, 2015; Revised 25 November, 2015; Accepted 9 December, 2015)
Abstract
In this study, we investigated the concentrations of PM10 and CO2 in public transportation vehicles (express bus, train, KTX, and subway) reported by previous indoor air quality (IAQ) surveys carried out from 2005 to 2013 in Korea. The number of valid data for PM10 was 566 and for CO2 was 579, and all data were classified according to whether it was collected during rush-hour or non rush-hour. PM10 and CO2 concentrations in subway cabin during the rush-hour were 1.3 and 1.45 times higher, respectively, than those of non rush-hour (p<0.05) in terms of geometric mean value. PM10 and CO2 concentration of express bus and train during the rush-hour also were 1.23 times higher than those of non rush-hour with relatively weak correlations (p=0.246). Among all PM10 concentrations, 16.9% and 3.8% of PM10 concentrations exceeded the IAQ guidelines (200µg/m3 for non-rush hour and 250µg/m3 for rush-hour), respectively. In terms of CO2 concentrations, 10.5% and 3.0% of them exceeded the IAQ guidelines (2,500 ppm for non rush-hour and 3,000 ppm for rush-hour), respectively. As a result, concentrations of PM10 and CO2 were estimated to be dominantly influenced by the operation characteristics of public transportation, such as degree of congestion and type of vehicle. In order to improve the IAQ of public transportation vehicles, specific air purification and ventilation systems are needed, depending on the characteristics of public transportation vehicles.
Keywords : CO2, Congestion, Indoor air quality, PM10, Public transportation
1. 서 론
대중교통 수단의 이용증가에 따라 건축물 실내에 상 응하는 수준으로 대중교통 이용시설 및 차량 내부의
실내 환경이 중요해짐에 따라 2006년 환경부에서는 대 중교통 이용에 따른 국민의 건강피해 예방을 위하여
「대중교통수단 실내공기질 관리 가이드라인」을 제 정·시행 하고 있다(ME, 2006). 가이드라인에서는 대 중교통 차량으로 도시철도, 철도, 시외버스를 대상으로 언급하고 있으며, 지표오염물질로서 미세먼지(PM10)와 이산화탄소(CO2)의 권고기준을 지정하고 있다. 환경부
*Corresponding author
Tel : +82-31-460-5375 E-mail : [email protected]
에서는 2005년부터 대중교통수단내 실내공기질 실태 조사에 관한 연구 용역사업을 통해, 도시철도, 철도, 시 외버스 차량내 실내공기질 실태자료를 도출하였으며, 시외버스, 마을버스, 택시, 연안 선박 등 다양한 대중교 통수단에 대한 실태조사연구를 진행하고 있다. 다중이 용시설 등의 실내공기질관리법 전부개정안을 입법예고 (‘13.3.8)하여, 다중이용시설 적용대상에 대중교통수단 (철도, 도시철도 등)을 포함시키고(ME, 2014a), 이에 대해 “실내공기질 관리를 위한 대중교통차량의 제작·
운행 관리지침”을 고시함으로써, 대중교통을 이용하는 국민의 쾌적하고 안전한 대중교통 환경 관리를 위한 기반을 조성하고자 하고 있다(ME, 2014b).
기존에 보고된 대중교통수단의 실내공기질에 대한 연구는 지상구간을 운행하는 시외버스보다는 지하터널 과 환기 등의 문제가 야기될 수 있는 도시철도와 일부 철도를 대상으로 수행되었다. 국외 도시철도 객실내 PM10에 대한 측정연구는 베이징, 베를린, 헬싱키, 광저 우, 홍콩, 런던, 로스앤젤레스, 프라하, 타이베이, 멕시 코 등에서 수행되었으며, PM10측정결과 외에도 최근 PM2.5에 대한 관심의 증대로 도시철도 객실내 PM2.5 측 정결과도 보고되는 사례가 많았다. PM10의 경우 베이 징(2007)과 서울(2008)의 도시철도 객실에서 250 µg/
m3을 초과하는 연구결과가 보고되었으며, PM2.5의 경 우 런던(1999, 2001)이 200 µg/m3을 초과하는 값을 나 타내었다(Pfeifer et al., 1999; Adams et al., 2001;
Chan et al., 2002a; Chan et al., 2002b; Aarnio et al.,
2005; Seaton et al., 2005; Branis, 2006; Li et al., 2007; Cheng et al., 2008; Kam et al., 2011). 국내에서 수행된 연구에서는 대부분이 비혼잡시의 가이드라인인 200 mg/m3 이하로 나타났지만, 일부 연구에서 가이드 라인 이상의 농도를 나타내었다(Kim et al., 2008;
Kwon et al., 2008, 2010; Park et al., 2010).
본 연구에서는 기존에 수행되었던 대중교통에서의 실내공기질 연구결과를 취합하여 분석하였으며, 이러 한 결과를 바탕으로 대중교통 차량 내 혼잡영향에 따 른 PM10과 CO2 농도의 특성을 규명하고자 하였다.
2. 연구방법
2.1 자료선정
2005년부터 2013년까지 대중교통수단 실내공기질 관련 연구에서 PM10, CO2 농도 측정값을 분석대상 자 료로 선정하였다. 대중교통 운송수단은 시외버스, 철도 (KTX, 새마을호, 무궁화호 등), 도시철도를 대상으로 비혼잡(non rush-hour)과 혼잡(rush-hour)으로 구분하여 측정 자료를 나타내었다(Table 1). PM10측정값 자료 수는 총 566개, CO2 측정값 자료 수는 579개이며, 분 석대상별 측정 데이터 수는 도시철도 > 철도 > 새마을 호 > 시외버스 순으로 도시철도 자료의 수가 전체 약 78%를 차지하였다. 또한 전체적으로 비혼잡시 보다는 혼잡시 자료가 더 많이 확보되었다(Table 2).
본 연구에서는 혼잡시와 비혼잡시의 구분은 다음과
Table 1. Measurement data summary of PM10 and CO2 concentration on public transit according to each year
Variable PM10 CO2
'05 '06 '08 '09 '10 '11 '13 Total '05 '06 '08 '09 '10 '11 '13 Total
Express bus 6 2 20 28 8 8 2 20 30
Train 8 6 8 16 38 8 8 8 16 40
KTX 8 6 8 17 20 59 20 8 8 17 20 61
Subway 20 156 20 81 112 52 441 36 168 20 81 112 47 448
Total 36 174 36 81 112 35 92 566 192 36 81 112 35 87 579
Table 2. Measurement data summary of PM10 and CO2 concentration on public transit according to non rush-hour/rush- hour
Variable Non rush-hour Rush-hour Total
PM10 CO2 PM10 CO2 PM10 CO2
Express bus 10 10 18 20 28 30
Train 16 16 22 24 38 40
KTX 27 27 32 34 59 61
Subway 181 182 260 266 441 448
Total 234 235 332 344 566 579
같다. 도시철도는 출/퇴근 시간을 혼잡, 기타 시간을 비 혼잡으로 구분하였으며, 철도와 시외버스는 만석인 경 우는 혼잡, 그렇지 않은 경우는 비혼잡으로 구분하였다.
2.2 측정장비
일반적으로 다중이용시설의 공기질 평가를 위해서 중량분석법이나 베타선흡수법을 사용하여 일과시간이 나 재실자가 공간에 머무르는 시간대를 대상으로 측정 하여 분석하도록 권고하고 있다. 그러나 본 연구 대상 인 대중교통수단의 경우 운행구간 및 승객의 이용시간 이 짧고, 공간 확보 및 승객이용의 불편함 때문에 어려 움이 존재한다. 본 연구에서는 PM10측정자료 분석에 서 측정방법이 상이하여 나타날 수 있는 오차를 줄이 고자 광산란 방식을 통해 얻어진 자료를 대상으로 분 석을 실시하였다. 연구대상 및 측정장비에 대한 세부내 역은 Table 3과 같다.
2.3 통계적 분석방법
PM10과 CO2 농도의 분석대상 자료는 SPSS package (SPSS Inc., USA, Version 12.0)를 이용하여 정규성 검 정을 실시한 결과, PM10은 혼잡/비혼잡시 대수정규분
포(lognormal distribution)를 보였으며, CO2는 혼잡/비 혼잡시 모두 정규분포(normal distribution)를 나타내었 다(Fig. 1). 그러나 본 연구에서는 PM10과 CO2 농도의 특성을 파악하기 위하여 산술평균(mean) 및 표준편차 (standard deviation, SD), 최소-최대값(minimum-maxi- mum), 기하평균(geometric mean, GM)으로 나타내었다.
3. 결과 및 고찰
3.1 PM10 측정결과 분석
Table 4는 2005년부터 2013년까지 도시철도 객실을 대상으로 혼잡시와 비혼잡시 측정한 평균 PM10을 나 타낸 것이다. 전체 도시철도 PM10 농도는 131.8 ± 74.2 µg/m3 (GM: 110.9µg/m3)으로 나타났으며, 혼잡시 농 도는 135.1 ± 67.6 µg/m3 (GM: 117.4µg/m3), 비혼잡시 농도는 127.1 ± 82.7 µg/m3 (GM: 102.1µg/m3)으로 나 타났다. 혼잡시 PM10농도가 비 혼잡시보다 산술평균 은 약 1.06배, 기하평균은 약 1.15배 높은 것으로 나타 났으나, 통계적으로 유의한 차이는 없는 것으로 나타났 다(p=0.261).
Table 5는 시외버스와 철도 객실을 대상으로 혼잡시 Table 3. Summary of research report for indoor air quality of public transit
Reference Measurement instrument Outline for research
PM10 CO2 Transport Target Classification
ME, 2005~
2008 (The Catholic University)
Dustmate (Turnkey)
IAQ-CALC (TSI)
Subway Line No. 1~4 (Seoul)
Summer/autumn, rush- hour/non rush-hour Train KTX (Gyeongbu/Honam)
Saemaeul (Gyeongbu/Honam)
Dustmate (Turnkey)
IAQ-CALC (TSI)
Subway
Line No. 1~4 (Seoul)/Line No. 5~8 (Seoul) Bundang line, Gyeongin line
Line No. 1~2 (Busan)/Line No. 1 (Daegu)/
Line No. 1 (Gwangju) For seasonal (morning/noon/night) Train KTX (Gyeongbu/Honam)
Saemaeul (Gyeongbu/Honam) Bus Express bus (Gyeongbu/Honam) Dustmate
(Turnkey)
IAQ-CALC
(TSI) Bus Express bus (Gyeongbu/Honam) Summer/autumn, rush- hour/non rush-hour Dustmate
(Turnkey)
IAQ-CALC (TSI)
Subway Line No. 1~4 (Seoul)/Line No. 7 (Seoul)
Summer/autumn, rush- hour/non rush-hour Train KTX (Gyeongbu/Honam)
Saemaeul (Gyeongbu/Honam) ME, 2009 LD3-B
(Sibata)
IQ-610Xtra
(Graywolf) Subway Line No. 1~4 (Seoul)/Line No. 5~8 (Seoul)/
Bundang line
Autumn/winter/spring, rush-hour/ non rush-hour ME, 2010 LD3-B
(Sibata)
IQ-610Xtra
(Graywolf) Subway Line No. 1~4 (Seoul)/Line No. 5~8 (Seoul) Bundang line
Autumn/winter/spring, rush-hour/non rush-hour
ME, 2011 LD3-B (Sibata)
G150 (Geotech)
Subway Line No. 1~4 (Seoul)
Summer/autumn, rush-hour/non rush-hour Train KTX (Gyeongbu)/Saemaeul (Gyeongbu)
Bus Express bus (Gyeongbu)
와 비혼잡시 측정한 평균 PM10 농도를 나타낸 것이다.
전체 시외버스와 철도의 PM10농도는 52.3 ± 38.5 µg/
m3 (GM: 43.4µg/m3)으로 나타났으며, 혼잡시 농도는 59.2 ± 45.8 µg/m3 (GM: 47.4µg/m3), 비혼잡시 농도는 42.9± 22.5 µg/m3 (GM: 38.4µg/m3)으로 나타났다. 혼 잡시 PM10 농도가 비 혼잡시보다 산술평균은 약 1.38 배, 기하평균은 약 1.23배 높은 것으로 나타났으며, 통
계적으로 유의한 차이는 있는 것으로 나타났다 (p<0.05).
혼잡시 도시철도의 농도가 시외버스/철도의 농도보 다 약 2.28배 높은 것으로 나타났으며, 비 혼잡시도 약 2.96배 높은 것으로 나타났다. 이러한 사유는 각 환경 적 운행특성과 이용객 수의 영향을 받는 것으로 사료 된다. 도시철도는 일부 지상구간을 제외하고 대부분 지 Fig. 1. Distribution characteristic of rush-hour and non rush-hour in transportation.
Table 4. Summary of PM10 concentration in subway cabin (unit : µg/m3)
Variable Subway
N Rangea Mean±S.Db 25th Median 75th GMc p-value Non rush-hour 181 15.4-489.6 127.1±82.7 60.40 101.6 188.70 102.1
0.261 Rush-hour 260 21.6-427.1 135.1±67.6 79.17 128.3 182.65 117.4
Total (non-section) 441 15.4-489.6 131.8±74.2 72.30 117.9 183.15 110.9 -
aRange: minimum and maximum, bMean±S.D: arithmetic±arithmetic standard deviation, cGM: geometric mean
Table 5. Summary of PM10 concentration in train/bus (unit : µg/m3)
Variable Train/Bus
N Rangea Mean±S.Db 25th Median 75th GMc p-value Non rush-hour 53 19.2-107.8 42.9±22.5 27.80 34.4 51.13 38.4
p<0.05 Rush-hour 72 17.3-244.7 59.2±45.8 29.45 42.7 73.35 47.4
Total (non-section) 125 17.3-244.7 52.3±38.5 28.34 38.5 62.20 43.4 -
aRange: minimum and maximum, bMean±S.D: arithmetic±arithmetic standard deviation, cGM: geometric mean
하로 운행하고 있어 객차 외 배경농도(background concentration)가 여타 환경보다 높을 수 있는 개연성이 존재한다. 또한 이동 빈도가 높아 바닥의 먼지가 재비 산 될 수 있기 때문이다. 그러나 시외버스와 철도는 정 해진 구간에서 이용자의 이동 빈도가 낮으며, 외부 배 경농도도 터널 구간을 제외하고 대부분이 지상으로 운 행하고 있기 때문이다.
본 연구에서는 PM10 측정시 각 기기인 Dustmate와 LD-3B의 농도값 보정에 대한 제한점이 존재한다. 그러 나 두 기기 모두 네펠로미터(nephelometer) 방식의 광 산란 측정 장비이므로 2005~2013년에 수행된 혼잡/비 혼잡시 연구 결과값의 특성 및 농도 경향을 파악하기 에는 큰 무리가 없으리라 판단된다. 차후 Dustmate와 LD-3B 기기간의 농도 차이 규명 및 변환상수 적용을 위한 추가적인 연구가 필요하리라 판단된다. Kwon et al. (2015) 연구에서는 중량법 평균농도 기준으로 할 경 우 측정기기간 변환상수(conversion factor)를 적용해야 한다고 하였다. 또한 Yoon et al. (2014)는 중량법 대비 광산란 측정장치인 DustTrakr과 Sidepak이 각각 3.7배, 2.6배 높게 측정된다고 보고하였다.
3.2 CO2 측정결과 분석
Table 6은 2005년부터 2013년까지 도시철도 객실을 대상으로 혼잡시와 비혼잡시 측정한 평균 CO2농도를 나타낸 것이다. 전체 도시철도 CO2농도는 1,582 ± 582 ppm (GM: 1,476 ppm)으로 나타났으며, 혼잡시 농도는 1811± 568 ppm (GM: 1,719 ppm), 비혼잡시 농도는 1248± 418 ppm (GM: 1,181 ppm)으로 나타났다. 혼잡 시 CO2 농도가 비 혼잡시보다 산술평균과 기하평균은
각각 약 1.45배 높은 것으로 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.01).
Table 7은 시외버스/철도 객실을 대상으로 혼잡시와 비혼잡시 측정한 평균 CO2를 나타낸 것이다. 전체 시 외버스/철도의 CO2 농도는 1,487 ± 516 ppm (GM:
1,407 ppm)으로 나타났으며, 혼잡시 농도는 1,530 ± 532 ppm (GM: 1,449 ppm), 비혼잡시 농도는 1,423 ± 491 ppm (GM: 1,347 ppm)으로 나타났다. 혼잡시 CO2
가 비 혼잡시보다 산술평균과 기하평균은 각각 약 1.07배 높은 것으로 나타났으나, 통계적으로 유의한 차 이는 없는 것으로 나타났다(p=0.246).
도시철도(지하철)을 대상으로 분석된 혼잡시와 비혼 잡시 CO2 평균농도 차이에 비하여, 시외(고속)버스와 철도 객실에서 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않 은 이유는 지하철에 비하여 혼잡시간대 시외(고속)버 스와 철도차량의 탑승인원 증가폭이 제한적이기 때문 인 것으로 판단된다. 따라서 미세먼지 농도가 높은 지 하터널을 운행하는 도시철도의 경우, 이산화탄소 농도 저감을 위해서는 환기방식이 외부공기를 취하는 버스 와 일반철도와는 다른 접근 환기방식이 요구된다고 할 수 있다.
3.3 혼잡영향에 따른 PM10과 CO2 기준농도 초과율 분석 도시철도를 대상으로 비혼잡시 측정한 PM10데이터 중 32.6%가 150 µg/m3을 초과하였으며, 18.5%가 권고 기준인 200 µg/m3, 7.7% 정도가 250 µg/m3을 초과하는 것으로 나타났다. 비혼잡시의 PM10 농도는 평균 127.1µg/m3으로 나타났다. 혼잡시에는 40.4%가 150 µg/m3을 초과한 것으로 나타났고, 16.9%가 권고기준인 Table 6. Summary of CO2 concentration in subway cabin (unit : ppm)
Variable Subway
N Rangea Mean±S.Db 25th Median 75th GMc p-value Non rush-hour 182 464-2,724 1,248±418 916.37 1,205 1,510.4 1,181
p<0.01 Rush-hour 266 248-3,685 1,811±568 1,425.97 1,743 2,143.1 1,719
Total (non-section) 448 464-3,685 1,582±582 1,141.40 1,525 1,964.9 1,476 -
aRange: minimum and maximum, bMean±S.D: arithmetic±arithmetic standard deviation, cGM: geometric mean
Table 7. Summary of CO2 concentration in train/bus (unit : ppm)
Variable Train/Bus
N Rangea Mean±S.Db 25th Median 75th GMc p-value Non rush-hour 53 633-3,203 1,423±491 1,109.20 1,332 1,703.20 1,347
0.246 Rush-hour 78 699-3,675 1,530±532 1,173.17 1,466 1,787.77 1,449
Total (non-section) 131 633-3,675 1,487±516 1,164.40 1,408 1,746.8 1,407 -
aRange: minimum and maximum, bMean±S.D: arithmetic±arithmetic standard deviation, cGM: geometric mean
200µg/m3, 3.8%는 250 µg/m3을 초과한 것으로 나타났 다. 혼잡시 PM10평균농도는 135.1 µg/m3로 비혼잡시 에 비해 6.2% 높게 나타났으며, 조사기간 데이터 중 81.5~83.1%가 기준치를 만족한 것으로 조사되었다. 도 시철도 객차내 비혼잡시 측정된 CO2 데이터 중 5.5%
가 권고기준인 2,000 ppm을 초과하였으며, 0.5%가 2,500 ppm을 초과한 것으로 나타났다. 비혼잡시 평균 CO2 값은 권고기준보다 낮은 1,248 ppm으로 나타났다.
혼잡시 도시철도는 33.1%가 2,000 ppm을 초과하였으 며, 10.5%가 권고기준인 2,500 ppm을 초과하였으며, 3.0%가 3,000 ppm을 초과한 것으로 나타났다. 혼잡시 의 도시철도내 CO2농도는 1,811 ppm으로 비혼잡시에 비해 45%가 높은 것으로 나타났지만, 이 역시 비혼잡 시 도시철도 CO2 권고기준인 2,000 ppm을 초과하지 않는 것으로 확인되었다(Fig. 2).
시외버스/철도를 대상으로 비혼잡시 측정한 PM10데 이터 중 권고기준인 150 µg/m3를 초과하는 농도는 없 는 것으로 나타났다. 혼잡시에는 4.2%가 권고기준 150µg/m3을 초과하였으며, 그중 2.8%는 200 µg/m3 초 과한 것으로 나타났다. CO2의 경우 비혼잡시 철도와 시외버스에서 측정한 결과 9.4%가 권고기준인 2,000 ppm을 초과하였으며, 3.8%가 2,500 ppm을, 1.9%가
3,000 ppm을 초과한 것으로 나타났다. 혼잡시를 대상 으로 철도와 시외버스를 측정한 결과 3.8%가 권고기 준인 2,500 ppm을 초과하였고, 2.8%가 3,000 ppm을 초과한 것으로 나타났다(Fig. 3).
Shin et al. (2010)는 고속버스와 시외버스를 대상으 로 CO2와 PM10 농도를 조사한 결과, PM10은 전 노선 에서 환경부 기준 LEVEL 1, 2를 초과하는 경우는 없 었으나, CO2는 계절에 따라 일부 구간에서 초과하는 것으로 나타났다. 환경부는 2005년 연구에서 도시철 도, 철도, 버스의 대중교통수단 실내공기질 실태조사 를 실시한 결과, PM10 평균오염도 도시철도는 159 µg/m3, 버스 119 µg/m3, 철도 115 µg/m3으로 나타났다 (ME, 2005).
환경부에서는 그 동안 도시철도 및 철도, 시외버스 등의 공기질 관리를 위해 개정된 “대중교통수단 실내 공기질 관리 가이드라인(ME, 2014b)”을 적용하여 초 과율을 분석하였다. 이 지침에서 노선 1회 운행시 평균 값을 기준으로 PM10기준은 도시철도는 200 µg/m3으 로, 철도 및 시외버스는 150 µg/m3으로 규정하고 있다.
CO2는 혼잡시와 비혼잡시로 구분되며, 도시철도, 철도 및 시외버스에 대해 동일하게 비혼잡시 2,000 ppm, 혼 잡시 2,500 ppm 이하로 관리하도록 하고 있다.
Fig. 2. Concentration of rush-hour and non rush-hour in subway.
Fig. 3. Concentration of rush-hour and non rush-hour in train/bus.
4. 결 론
본 연구에서는 2005년부터 2013년까지 기존에 수행 되었던 대중교통에서의 연구결과를 분석하여 차량 내 혼잡영향에 따른 PM10과 CO2농도의 특성을 규명하고 자 하였다.
도시철도 객실 내 혼잡시와 비혼잡시 PM10 농도를 비교한 결과, 산술평균은 약 1.06배, 기하평균은 약 1.15배 높은 것으로 나타났다(p=0.261). 시외버스/철도 는 혼잡시 PM10이 비혼잡시와 비교하여 산술평균은 약 1.38배, 기하평균은 약 1.23배 높은 것으로 나타났 다(p>0.05). 또한 혼잡시 도시철도의 농도가 시외버스/
철도의 농도보다 약 2.28배 높은 것으로 나타났으며, 비 혼잡시도 약 2.96배 높은 것으로 나타났다.
도시철도 객실내 혼잡시 CO2농도가 비혼잡시 보다 산술평균과 기하평균은 각각 약 1.45배 높은 것으로 나타났으며(p>0.01), 시외버스/철도는 혼잡시 농도가 비혼잡시와 비교하여 산술평균과 기하평균은 각각 약 1.07배 높은 것으로 나타났다(p=0.246). 혼잡시 도시철 도는 시외버스/철도의 농도보다 약 1.18배 높은 것으로 나타났으며, 비 혼잡시도 약 1.14배 높은 것으로 나타 났다.
도시철도 객차를 대상으로 혼잡시 PM10 농도는 40.4%가 150 µg/m3을 초과, 16.9%가 권고기준인 200 µg/m3을 초과, 3.8%는 250 µg/m3을 초과한 것으로 나 타났다. CO2 농도는 혼잡시 도시철도는 33.1%가 2,000 ppm을 초과, 10.5%가 권고기준인 2,500 ppm을 초과, 3.0%가 3,000 ppm을 초과한 것으로 나타났다.
시외버스/철도에서 PM10 농도는 혼잡시에는 4.2%가 권고기준을 초과, 2.8%는 200 µg/m3을 초과한 것으로 나타났으며, CO2는 3.8%가 권고기준인 2,500 ppm을 초과, 2.8%가 3,000 ppm을 초과한 것으로 나타났다.
기존 수행되었던 결과를 종합하여 분석한 결과, PM10, CO2농도는 각 시설의 운행특성과 빈도, 배경수 준(background)에 지배적인 영향을 받는 것으로 사료 된다. 차후 이러한 요인을 반영하여 각 대중교통 차량 특성에 부합하는 공기정화 및 환기설비가 필요할 것으 로 판단된다. 다만, 본 연구결과는 계절적인 요인과 이 용객의 수 등의 적용에 일부 제한점이 존재하므로, 차 후 이러한 변수를 통제하여 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
감사의 글
이 논문은 환경부 국립환경과학원「대중교통수단 실
내공기질 기준 및 측정방법 개선 연구」의 일부 연구 결과이며, 2015년도 국립환경과학원 박사후 연수과정 지원 사업에 의해 이루어진 것임.
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