정 장 표%
Jang-Pyo Cheong 경성대학교 건설환경공학부
(2008년 1월 3일 접수 ; 2008년 2월 13일 채택)
Corresponding author Tel : +82-51-620-4734, FAX : +82-51-626-3767, E-mail : [email protected]
수질에 대한 대기건식침적의 영향
- 건식침적량 추정 방법론의 비교를 중심으로
Effect of Dry Deposition on Water Quality
-The comparison of several methodologies for estimating dry deposition flux
Abstract
A special field experiment has been carried out from March 2001 to June 2001 at the Changhowon in Kyunggi to investigate a better methodology for the estimation of dry deposition of pollutions applicable in Korea. In this study, dry deposition plate was used to measure of total and water soluble acidic mass fluxes, and CPRI(Coarse Particle Rotary Impactor), CI(Cascade Impactor) were also used to measure ambient concentrations in various particle size ranges. Sehmel-Hodgson model was used to estimate dry depostion velocity and Weibull probability distribution function was applied to get generalized particle size distribution for the size fractioned concentration data sampled by CPRI and CI.
Atmospheric dry deposition fluxes of mass and ionic matters estimated by the various techniques(one-step, multi-step, equi-concentration, subdivision for only the coarse particle range, applying Weibull distribution function, etc.) were compared to flux data sampled by DDP. It was found out that the deposition fluxes estimation methodology calculated by the each particle size range devided by particle size distribution characteristics and the rapidly changed points of deposition velocity using Weibull probability distribution function was the most applicable.
Key words : Sehmel-Hodgson model, dry deposition plate, coarse particle rotary impactor, Weibull distribution function, deposition velocity
주 제 어 : Sehmel-Hodgson 모델, 건식침적판, 조대입자 회전관성 분리 채취기, 와이블 분포함수, 침적속도
1. 서 론
최근 우리나라에도 보다 강화된 수계 관리방식인 오염총 량제(TMDL)가 도입되어 오염 물질과 오염발생원에 대한 대
책에 관심이 모아지고 있다. 오래전부터 오염총량제를 시행 하고 있는 미국의 경우 정부당국의 각종 환경규제프로그램 실행과 더불어 민간인과 산업체의 꾸준한 공동노력의 결과 로서 지난 수십 년 동안 5대호를 비롯하여 크고 작은 호수
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및 해역수질의 개선이 꾸준히 진척되고 있으나 만족할 수질 에는 도달하지 못해 그 주요원인을 연구한 결과, 현재까지 잘 알려지지 않은 다양한 경로의 오염물질 중 특히 대기로부 터 침적하는 오염물질들이 수계 오염총량제와 관련된 주요 요인으로 떠오르게 되었다. 그 결과로 기존의 수질 오염과 대기 오염을 분리하여 생각하던 접근방식에서 벗어나“다매 체 접근방식”으로 사고와 연구방향이 전환되고 있다(Air- Water Interface Work Plan, USEPA, 2001).
미국내 여러 수계를 대상으로 한 선행 연구결과, 미국동 부의 체사피크만(Chesapeake Bay)의 경우 적조현상의 원 인물질로 알려진 질소에 대한 대기침적 기여도가 25~40 % 에 이르고 있는 것으로 보고되고 있다(Holsen T. M. et al., 1992). 특히 암모니아는 입자와 가스상의 형태로 동시에 많 은 양이 유입되는 것으로 나타나, 오염총량제의 주요 지표 중 하나인 BOD나 COD에도 큰 영향을 미칠 것으로 추정된 다. 이론적으로 암모니아 1몰이 질산이온으로 산화되기 위 해서는 많은 양의 용존산소가 필요하며 대기로부터 유입된 질소성분은 조류의 대량번식과도 관계가 깊은 것으로 보고 되었기 때문이다(USEPA, 2000). 또한 미국 5대호의 경우 납 총량의 95%이상, 그리고 다이옥신 총량도 5~100%가 대 기로부터 유입되고 있어 대기 중 농도는 미량이나 지속적으 로 수계와 유역에 축적되어 수질에 영향을 미치는 독성 유해 물질들도 상당량에 달할 것으로 판단된다(Holsen T. M. et al., 1992, Sehmel, G. A., 1984, Nicholson, K. W., 1988, USEPA 1997,). 이러한 일련의 연구결과로부터 수질 을 개선하기 위해서는 대기로부터 수계로 유입되는 대기오 염물질의 근원적인 규제가 필수적인 사항으로 인식되어져 오고 있다.(U.S. EPA., 1991, USEPA 1994)
국내에서도 이러한 대기침적에 대한 심각성을 인식하고 그에 대한 연구가 진행되면서 비나 눈이 내릴 때의 습식침적 (wet deposition)에 대한 정량화 방법은 어느 정도 정립되 었다. 그러나 비나 눈이 내리지 않을 때의 건식침적(dry deposition)에 대해서는 그 방법론이 체계적으로 정립되어 있지 못해 건식침적 정량화 방법에 대해서는 여전히 불확실 성을 포함하고 있었으나 최근 기존의 불확실성을 보완할 수 있는 장비들이 개발되면서 대기건식침적에 대한 신뢰할 만 한 연구결과들이 도출되기 시작했다.(국립환경과학원, 2005)
국내의 경우 정 장표(1996) 등에 의해 처음으로 부산의 회 동수원지를 대상으로 미국의 연구사례를 적용하는 연구가 진행되었다. 이후 이 승묵(1997)등에 의해 서울 지역을 중심 으로 연구가 진행되었으며 장 남익(2000), 장 영환(2004) 등에 의해서는 전라남도의 주요 식수원 중의 하나인 주암호 를 대상으로 연구가 진행되어 왔다(장 남익, 2000, 장 영환, 2004, Cheong, J. P., et al, 1996, Yi, Seung-Muk et
al, 1997). 국내의 연구에서도 미국과 같이 대기침적에 의해 수질 등을 비롯한 환경생태계에 대기오염물이 미치는 영향 이 이미 심각한 수준에 도달되었음이 입증하는 등 대기침적 에 대한 국내의 연구도 조금씩 비중을 두고 진행되어 오고 있다.(국립환경과학원, 2006)
이와 같이 국내외적으로 대기 건식침적 현상이 수생태계 에 미치는 중요성이 차츰 크게 인식되고 있음에도 불구하고, 건식침적현상의 측정 및 평가방법론에 있어서, 아직도 많은 불확실성이 존재하고 있다.(Holsen T. M. et al., 1992, Sehmel, G. A., 1984, Nicholson, K. W., 1988). 건식 침 적의 정량화는 시,공간에 따른 큰 변화 그리고 표면과 대기 사이의 상호 반응이 침적되는 물질의 양에 커다란 영향을 미 칠 수 있기 때문에 그 측정이 상당히 어렵고 시료 포집시 세 심한 주위와 축적된 경험을 요구한다. 최근 연구에 의하면 총 건식침적량의 90%이상이 10 ㎛이상 조대입자의 침적에 좌우된다고 보고되고 있으며, 조대입자의 영역에서도 입경 분포별로 세분하여 채취하는 것이 건식 침적을 이해하는데 더 적합하다고 보고되고 있다. 이러한 대기건식침적의 특성 및 침적량을 파악하기 위해 풍속, 대기안정도 등의 기상자료 와 대기 중 입자의 밀도와 입경분포자료를 이용한 건식침적 속도를 예측하기 위한 모델을 사용하기도 하는데, 이러한 모 델은 결과의 검증과 정확한 해석을 위해 입력 변수들과 함께 건식침적량을 실제 대기 조건하에서 동시에 측정하는 것이 필요하다.
따라서 본 연구에서는 대기 중의 입자상 물질의 농도를 입경별로 측정하고 이를 이용하여 입자의 건식 침적 속도를 추정하는 자료로 사용하였다. 또한 모델에 적용하여 계산된 다양한 조건에 대한 건식침적량을 직접 측정한 건식침적량 과 비교함으로써, 우리나라에 적합한 건식침적량 추정방법 을 제안하고자 하였다.
2. 이론적 고찰
2.1 건식침적 측정방법
대기건식침적의 정확한 측정은 환경내 오염물질거동을 이해하는데 있어 중요하며, 복잡한 물리·화학적 과정을 포 함한다. 자연표면 및 인공표면에 직접적으로 침적되는 건식 침적량을 측정하기 위해 많은 채집기들이 사용되어 왔다.
그러나 시간적·공간적 변화가 크고, 실제 자연표면으로의 침적을 정확히 측정할 수 있는 측정방법의 부재로 인해 건식 침적속도를 산정하기란 쉬운 일이 아니다.
실제로 대기중 조대입자의 정확한 측정은 비등속시료채 취와 채취장치 도입부에서의 손실 등으로 인하여 어려우며, 따라서 대기중 오염물질의 농도보다는 조대입자에 의해 좌 우되는 건식침적의 측정은 환경에 미치는 대기오염물질들의
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영향을 산정하는데 있어 의미가 있을 것이다.
현재 이용되는 측정방법에는 대체표면상에 침착된 오염 물질을 측정하는 표면분석법(surface analysis methods) 과 대기중 오염물질농도를 측정하여 플럭스를 산정하는 대 기플럭스측정법(atmospheric flux methods)이 있다.
표면분석방법은 사용표면에 따라 자연표면과 대체표면 (또는 인공표면)으로 구분된다. 대체표면은 자연표면과 달 리 노출시간, 시료추출 그리고 여타 요인에 대하여 제어가 용이하며, 그 종류로는 강하분진용기(dustfall buckets), 여 지, 페트리접시 그리고 테플론 플레이트 등이 있다.
선행연구자들은 강하분진 채집장치와 유사한 항아리(jar) 나 통 모양의 장치에 대기중으로부터 침적되는 시료를 채집 면에 고정시킬수 있는 풀이나 그리스 같은 물질의 선택적으 로 사용하여 왔다.(Cliff I. Davison, et al, 1985) 그러나, 최근 미국 표준협회가 새로 고안한 표준방법에 따르면, 시료 채집장치의 직경, 높이 그리고 구조 등에 대하여 다음과 같 이 제안하고 있다.
1) 채집장치는 유리, 플라스틱 또는 스테인레스강으로 만 들어진 원통을 사용하여야 하고,
2) 지지부는 시료채취부의 수평된 위치를 안정적으로 제 공하여야 한다.
3) 시료를 30일 이상 대기중에 노출시킨 후, 채집된 물질 을 건조 후 칭량한다.
4) 결과치는 단위면적당 단위시간당 무게로서 나타낸다고 제시하고 있다.
그러나, 통 형태의 채집장치는 중력침강에 의하여 침적되 는 조대입자를 제외한 입자상물질의 채집장치로의 도입을 제 한하기 때문에 자연표면을 정확히 모사할 수 없다는 지적을 받고 있다. 위에서 언급한 문제점에도 불구하고, 설계가 잘된 대체표면은 몇 가지의 유용한 기능을 제공해 줄 수 있다.
첫째로, 채취기간과 채취장소(복수의 장소)를 적절히 선 정하여 단일 형태의 대체표면을 사용하면, 화학종의 건식침 적에 있어서 시간적·공간적 변화에 대한 정량적 정보를 제 공받을 수 있다. 이와 같은 목적으로 선행연구자들은 강하분 진용기를 사용하였다. 그러나, 대체표면을 사용하여 자연표 면 위로의 건식침적을 정확히 모사하기 위해서는 실제 자연 표면에서 침적량에 영향을 미칠 수 있는 변수들의 조건을 가 능한 동일하게 설계하는 것이 필수적이며, 이런 이유로 강하 분진용기의 사용은 적절치 못하다.
둘째로, 자연표면위로 떨어지는 건식침적 에어로졸의 침 적 최저한계치를 산정하기 위해서는 자연흐름을 크게 방해 하지 않도록 표면이 매끄러운 수평채집장치를 사용하여야 한다. 채집장치는 입자의 재 비산이 일어나는 영역의 상부에 설치하여야 한다.
셋째로, 대체표면은 표면형태, 대기질의 영향 그리고 건
식침적되는 화학종의 특성에 관한 조사·연구장치로 사용할 수 있다. 비록 대체표면을 사용하여 자연표면으로 떨어지는 건식침적량을 정확히 모사할 수는 없을지라도, 대체표면의 물리적·화학적 특성을 조절함으로써 개개 자연표면을 모사 하는 것이 가능하며, 실제 이 분야에 상당한 진전이 이루어 져 왔다.
2.2 Sehmel-Hodgson 모델
모델을 통한 건식침적량의 계산은 대기중 농도의 기하중 앙경에 대한 침적속도를 산정하여 그 농도와 침적속도를 곱 하여 구하였다. 최근의 연구에서는 입자크기의 단계별 구분 을 통한 건식침적량 합으로부터 계산하고 있는 다단계 모델 을 사용한다.
다단계 건식침적모델은 아래 식(2-1)과 같이 입경분포를 여러단계로 나누고, 각 단계마다 농도와 침적속도를 곱하여 입경별 침적량을 산정한 후 산정된 입경별 침적량을 합하여 총 건식침적량을 추정한다.
본 연구에 적용된 다단계 모델의 경우, 입경별 건식침적 속도와 입자의 질량농도를 곱한 것을 합산하여 건식침적량 을 구하였다.
(2-1)
여기서, F : 총건식침적량[M/L2/T]
Ci: i번째 구간에서의 농도[M/L3] V(Di) : i번째 구간에서의 침적속도[L/T]
본 연구에서 V(Di)를 산정하기 위해 사용된 Sehmel과 Hodgson의 건식침적모델의 개요는 다음과 같다.
Sehmel-Hodgson 모델은 1971년에 Sehmel과 Hodgson이 개발한 모델로 표면으로 침적하는 입자의 운동 을 와류확산(eddy diffusion)과 입자의 관성력 영향을 결합 한 유효 와류확산계수(effective eddy diffusion coefficient)로 나타내었다. 이 계수는 입자의 침적속도를 예측하기 위하여 브라운확산(Brownian diffusion)과 종말 침강속도(terminal settling velocity)를 결합하였다. 실험 적으로는 입자의 침적을 풍동에서 천장과 바닥으로 각각 나 누어 결정하였다(Sehmel, G.A.et al, 1978)
이 모델은 유동량을 일차원의 정상상태로 간주하며, 또한 입자는 특정한 농도하에서 일정한 유동량으로 확산되며 이 때 중력의 영향은 종말침강속도로 설명되며 입자의 응집이 일어나지 않고 입자는 표면에 의해 완전히 보유된다고 가정 하고 있다.
위와 같은 주요 가정에 의해, 표면으로의 침적량(N)은 다 음 식(2-2)와 같이 표현될 수 있다.
F = Σ CiV(Di)
n i=1
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(2-2)
여기서, ε: 와류확산속도 D : Brownian 확산 C : 대기 중 입자의 농도 z : 침적표면 위의 농도 Vt : 입자의 종말침강속도
위의 연속방정식 (2-2)를 적분하면, 아래와 같은 식을 얻 을 수 있다.
(2-3)
여기서, Vd: 입자의 건식침적속도 Vt: 입자의 종말침강속도 u* : 마찰속도
Int : 기준농도 높이와 침적표면 사이의 저항합 (resistance integral)
Sehmel과 Hodgson은 한 기준농도 높이(reference concentration height)로부터 침적표면까지의 침적속도를 설명하는 질량이동 저항(mass transfer resistances)을 사 용하는 세 개의 박스 모델을 제안하였으며, 침적저항 (deposition resistance, INT)을 두 요소의 합으로 나누었다.
(2-4)
여기서, υ: 공기역학적 점성
z+ = zu* / υ: 침적표면 위의 무차원 거리 Sc: Schmit 상수
τ+ : 무차원 완화시간 z0: 표면거칠기 높이 d : 입자의 지름
이 모델은 약 10 ㎛보다 큰 입자의 침적은 그 입자의 침강 속도와 같다고 예측한다. INT1,2는 기준농도 높이로부터 침 적표면 canopy로 입자가 침강할 때의 저항이며, INT3는
canopy 안에서의 저항을 나타낸다. INT3는 풍동실험 자료 를 바탕으로 검증되었으며, 상관분석은 최소자승법을 이용 하였다. Fig. 1은 U*값의 변화에 따른 Vd(Deposition Velocity ; 침적속도)값의 민감도를 나타내고 있다.
2.3 Weibull 확률분포함수
대기중 먼지농도의 자료는 대수정규분포 또는 Weibull 확률분포를 잘 따르는 것으로 알려져 있으며, 대수정규분포 보다는 Weibull 확률분포에 대기오염도 자료가 더욱 적합 한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 대기중 미세입자와 조대입자의 분포특성을 파악하기 위하여 CI(Cascade Impactor ; 다단계 분리 채취기)와 CPRI(Coarse Particle Rotary Impactor ; 조대입자 회전관성 분리 채취기)를 사 용하여 입자 농도를 측정하였으며, 전체입자의 분포특성을 추정하고 여러 가지 방법으로 침적량 추정을 하기 위해 다음 의 Weibull 확률분포함수를 이용하였다.
Weibull 확률분포의 확률밀도함수(pdf)는 다음 식으로 표 시할 수 있다.
(2-5)
여기서, λ는 척도모수(scale parameter)이며 β는 형상모 수(shape parameter)로 λ값이 클수록 동일한 누적도수에 대한 농도가 작아지므로 작은 농도가 상대적으로 많이 존재 하게 된다.
β값은 농도분포범위에 관계되는 모수이며, 이 값이 클수 록 일정 범위의 농도사이에 존재하는 도수가 많음을 의미한 다. 또한 식 (2-5)의 누적확률분포함수(cdf)는 식 (2-6)과 같다.
(2-6)
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N = - (ε+ D) - VdC t C dZ
Vd = =
INT = INT1.2+ INT3
= +
∫
- exp { - 378.051 + 16.498 1n (Sc ) - [1n(τ+)]
- 11.818 - 0.28631n (τ+) - 0.32261n -
- 0.33851n - 12.8041n(d)}
- N
Cz Vt
u*
( )
z+ 1-3
z+at Cz
1 - exp Int
Vt
dz+ ε/υ+ D/υ
[ ( )
]
d z0
( zD0 u*)
Fig. 1. Predicted dry deposition velocities(ρp = 1 g/㎤).
f(C) = λ·β·Cβ-1exp{-λxβ}, C≥0
F(C) = λ·β·C∫0x β-1exp{-λCβ}dx
Cβ= y로 치환하면 dy/dc = βCβCβ-1이 되며 이를 식 (2- 6)에 대입시켜 적분하면 식 (2-7)를 얻을 수 있다.
(2-7)
이 때 모수 λ, β는 식 (2-7)를 선형화시킨 식 (2-8)에서 해 당 F(C)와 lnC의 관계자료를 이용하여 최소자승법으로 구할 수 있다.
(2-8)
Weibull 확률분포함수는 두 개의 변수로 표시되는데, 각 변수의 값에 따른 Weibull 확률분포함수의 일반화된 그래 프는 Fig. 2와 같다.
3. 실험 방법
3.1 시료채취 장치
본 연구에서는 대기건식침적량을 측정하기 위해서 이미 그 채취 성능이 규명된 DDP(Dry Deposition Plate ; 건식 침적판)를 이용하였다. 대기중 입자성분의 입경별 농도분포 파악을 위해 CI와 조대입자 영역을 입경별로 분리?채취할 수 있는 CPRI를 사용하였다. 본 연구에서 사용된 시료채취 장치 중 DDP와 CPRI를 Fig. 3에 나타내었다.(정장표 등, 2000, 이 은영 1998)
3.2 시료채취 위치 및 방법
시료채취는 경기도 장호원의 전파연구소 부지 내에 있던 원주지방환경청 소속의 자동측정소의 컨테이너 옥상으로 서, 2000년도에 일차적으로 채취장치를 설치하여 예비테스 트를 행하였으며, 본격적인 시료채취는 2001년 3월부터 2001년 6월 2일 까지 총 6 Set의 시료(DDP : 9회, CPRI 13 회, Cascade 6회)를 포집하여 분석하였다.
시료는 Table 1에 제시된 바와 같이 비가 오지 않는 날을 기준으로 하여, 1회 측정시 2일~3일 동안 일정한 시간 간격 을 두고, 연속적으로 채취하는 것을 원칙으로 하였다. DDP 는 24시간을 기준으로 하여 채취하였으며, CPRI의 경우는 2시간~5시간 정도의 노출시간 범위 내에서 대기중 입자상 물질의 농도수준 정도에 따라 적절한 포집이 되도록 포집시 간을 조절하였고 CI는 측정기간 동안 1개의 시료를 채취하
(a) DDP
(b) CPRI Fig. 3. sampling equipment.
Fig. 2. Weibull probability distribution function.
Table 1. Sampling program Sampling Duration(day)
Equipment 1 2 3 4 sample
- one sample per a day - sampling duration : 24 hr - one sample per a day - sampling duration : 2-5 hr - one sample per sample data set - sampling duration : 48-72 hr DDP
CPRI
CI
F(C) = λexp{- λC∫y0yx β}dy = 1- exp{-λCβ}
1n1n = { 1 - F(C)1 }- 1nλ+ β1nC
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였다. 시료의 무게 측정은 ATI Chan C-35(검출한계 : 10- 7g)을 이용하였으며, Dionex-500을 이용하여 수용성 음이 온성분을 분석하였다.
4. 결과 및 고찰
본 연구에서는 직접 측정된 입자상 산성물질의 침적량과 모델에 의해 침적속도를 산정하여 침적량을 간접적으로 추 정한 값들과 비교·고찰하기 위해 다음과 같은 원칙으로 8 개의 각 방법을 적용하였다.
먼저, Weibull 확률분포함수를 이용하여 일반화를 시킨 방법과 CPRI 실측치만으로 계산된 침적량을 비교하였고, 입경범위를 세분화 한 경우와 그렇지 않은 경우를 알아보기 위해 R50%(Median Diameter ; 중위경) 에 해당하는 단일 입경에 대한 침적량, CPRI 입경영역의 4부분을 8부분으로 세분하여 추정한 침적량, 흔히 구분하는 PM2.5, PM10, TSP 의 3개 영역으로 구분하여 추정한 침적량 등의 다양한 추정방법을 이용하여 산정된 침적량을 비교 하였다.
또한 미세 입자 영역은 침적 속도가 극히 적어 비록 침적 기여율은 낮을지 모르나, 생성기전 차이에 따른 성분분포특 성이 상이하고 특히 유해성분의 농도가 높은 경우 환경적으 로 큰 영향을 끼칠수 있으므로 본 연구에서 제시한 방법, 즉 CI 및 CPRI 값으로 추정된 전 입경영역에 대한 일반화 방법 은 입경영역에 따른 대기오염현상의 관리 및 제어에 유용하 게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
다음은 건식침적량 측정을 위해 본 연구에서 적용된 다양 한 방법들을 분류하여 정리하였다.
방법1(M1) : CPRI 실측 자료 구간의 농도와 Model을 이 용하여 추정된 Vd 값을 곱하여 산정한 침적량 - CPRI 각 단에 대한 기하중앙경에 해당하는 침 적속도를 Sehmel-Hodgson 모델을 이용하여 추정하고, 각단의 농도자료와의 관계에서 각 단마다의 침적량을 추정하고, 추정된 4개의 침 적량을 합산한 것으로 별도로 Weibull 확률분 포함수의 값을 적용하지 않은 자료이다.
방법2(M2) : 4.5 ㎛ 이하 구간의 침적량 - CI 자료 이용 - 각 샘플링 기간 동안 측정된 CI 의 농도 자료
와 각 단마다의 기하중앙경에 해당하는 침적 속도를 Sehmel-Hodgson 모델로 추정한 후 각 단마다 침적량을 산정하고, 각 단의 침적량 을 합산한 것.
방법3(M3) : CI와 CPRI 입경 분포도에서 추정한 Weibull 확률분포함수를 이용하여 일반화한 후, CPRI 입경영역 부분에 대한 침적량 - 입경분포를 추정할 때, 미세입자부분은 CI 자
료를 조대 입자 부분에서는 CPRI자료를 사용 하여 Weibull 확률분포 함수를 추정하였다.
추정후, CPRI 영역(4.5, 8.1, 17.4, 25.8 ㎛)에 해당되는 농도값을 산정하여 이를 Sehmel- Hodgson 모델에 의해 각각 추정된 Vd값과 곱하여 침적량을 산정하였다.
방법4(M4) : CI와 CPRI 입경 분포도에서 추정한 Weibull 확률분포함수를 이용하여 일반화한 후, CPRI의 입경영역을 반으로 세분화하여 추정한 침적량
- 입경영역을 4.5, 6.3, 8.1, 12.75, 17.4, 21.6, 25.8 ㎛ 으로 나누어서 각 단마다의 침적량을 산정하여 합산하였다.
방법5(M5) : CI와 CPRI 입경 분포도에서 추정한 Weibull 확률분포함수를 이용하여 일반화한 후, PM2.5, PM10, TSP에 해당하는 농도를 찾아 내어 3구간에 대한 침적량을 산정하였다.
방법6(M6) : CI와 CPRI 입경 분포자료에서 추정된 Weibull 확률분포함수를 이용하여 일반화한 후, 99%까지의 체하누적치를 10% 등농도구 간으로 구분하고 나머지 1% 구간은 0.1% 등 농도 구간으로 10개로 세분하여 침적량 산정 - M3 항에서 추정한 분포함수에서 99% 까지 는 농도의 값이 전체 농도의 10%가 되는 구 간 마다의 입경을 계산하고, 그 입경에 해당 하는 농도와 Model로 추정된 Vd를 사용하여 10% 등농도 구간 10개, 99.0~99.9% 까지 0.1% 등농도 구간 10개, 총 20개의 구간을 구분하여 각 단마다의 침적량을 계산하여 합 산하였다.
방법7(M7) : CI CPRI 입경 분포도에서 추정한 Weibull 확률분포함수를 이용하여 일반화한 후, 99.99%까지 10% 등농도 구간으로 구분하여 침적량 산정
- M6 항의 항목과 비슷한 방법으로 각 구간을 10% 등농도 10개로만 구분하여 각 구간별 침 적량을 산정하였다.
방법8(M8) : CI와 CPRI 입경 분포도에서 추정한 Weibull 확률분포함수를 이용하여 일반화한 후, 50%의 농도에 해당하는 대표 입경과 전 체 농도를 이용하여 침적량 산정
- M3 항과 같은 방법으로 일반화 한 다음, 농 도값이 50%에 해당하는 입경을 대표입경으 로 두고 그 입경에 해당하는 Vd값과 전체 농 도를 이용하여 침적량을 계산하였다.
위와 같은 방법으로 입자상 물질의 질량 침적량을 계산하 여 Table 2에 정리하였으며, DDP에 의해 실측된 총건식침
적량을 기준(100%)으로 각 방법에 따른 침적량을 비교하여 100분율로 재정리하여 Table 3과 Fig. 4에 나타내었다.
Tabel 2, Table 3 및 Fig. 4를 살펴보면 다양한 침적량 산 정방법 중 CPRI의 4단의 평균입경에 대한 농도와 모델에 의해 추정된 Vd를 이용하여 침적량을 산정하는 방법(이하 CPRI 방법)과 Weibull 확률분포함수로 일반화하여 산정된 CPRI의 4단 평균입경에 대한 농도를 이용하는 방법 등이 실측치에 가장 근접하는 결과를 보이고 있음을 알 수 있다.
평균 침적량을 살펴볼 때 두 방법 중 전자(102%)가 후자 (80%)에 비해 더욱 근접된 값을 보이고 있으나 침적량 범위 로 볼때는 전자(31~26%) 가 후자(35~242%)에 비해 접근성 이 다소 떨어지고 있다. 측정자료의 수가 한정되어 있기 때 문에 두 방법 간의 우위를 판단하는 것은 한계가 있으며, 향 후 충분한 측정자료가 확보된 후 두 방법에 대한 평가가 재 검토 될 필요가 있다.
총건식침적량의 경우, 4.5 ㎛ 이하의 미세입자가 차지하
Table 2. The summary of dry deposition fluxes estimated by various methodologies.
M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 DDP
94.92 7.73 53.51 48.43 154.06 122.45 106.06 2.72 152.16
90.62 2.06 59.91 250.35 195.43 21.03 17.93 0.68 76.37
42.79 2.06 39.50 226.64 164.23 17.05 14.39 0.49 57.30
121.70 4.46 65.90 142.79 190.32 65.22 56.08 1.46 171.85
92.19 4.46 79.44 119.44 205.20 102.38 88.74 2.24 65.94
131.16 4.46 96.01 121.01 221.00 119.05 103.41 2.53 -
51.62 1.45 65.14 282.11 218.84 20.02 17.04 0.49 165.29
83.25 1.45 60.89 288.91 210.83 17.07 14.58 0.55 -
75.89 1.34 49.74 279.4 192.02 14.13 12.04 0.49 97.58
58.06 1.34 36.24 262.97 167.23 11.29 9.54 0.37 79.52
209.55 1.57 191.08 371.19 300.19 44.39 38.34 0.98 78.82
98.05 77.06 1.57 295.85 221.04 19.33 16.47 0.55 -
95.82 2.83 72.87 224.17 203.36 47.78 41.22 1.13 104.98
44.36 2.01 40.85 94.63 38.08 43.27 37.64 0.88 45.19
Sample date Mar. 21 Apr. 18 Apr. 19 Apr. 23 Apr. 24 Apr. 25 Apr. 30 May 1 May 24 May 25 May 31 Jun. 1 average
stdev
(Unit : mg/㎡·day)
Table 3. The percentage of mass dry deposition fluxes estimated by various methodologies to flux measured by DDP
M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8
62.38 5.08 35.17 31.83 101.25 80.47 69.70 1.78
118.65 2.70 78.45 327.81 255.90 27.53 23.47 0.89
74.68 3.60 68.94 395.52 286.61 29.75 25.11 0.85
70.82 2.60 38.35 83.67 110.75 37.95 32.64 0.85
139.81 6.76 120.47 181.13 311.19 155.26 134.58 3.39
31.23 0.88 39.41 170.67 132.40 12.11 10.31 0.30
77.78 1.37 50.98 286.33 196.78 14.48 12.34 0.50
73.00 1.69 45.57 330.68 210.29 14.19 11.99 0.47
265.87 1.99 242.44 470.96 380.75 56.32 48.64 1.24
101.58 2.96 79.97 253.18 220.66 47.57 40.98 1.14
±69.18 ±1.90 ±66.68 ±145.81 ±96.32 ±46.14 ±40.12 ±0.95
31.23 0.88 35.17 31.83 101.25 12.11 10.31 0.30
265.87 6.76 242.44 470.96 380.75 155.26 134.58 3.39
Sample date Mar. 21 Apr. 18 Apr. 19 Apr. 23 Apr. 24 Apr. 30 May 24 May 25 May 31 average min max
(Unit : %)
Fig. 4. The percentage of mass dry deposition fluxes estimated by various methodologies to flux measured by DDP.
수질에 대한 대기건식침적의 영향- 건식침적량 추정 방법론의 비교를 중심으로 Journal of Korean Society of Water and Wastewater
Vol.22. No1. pp. 159-168 Feb. 2008
는 기여율은 전체의 3% 이내로 추정되었다. 또한 단일 대표 입경의 적용 경우와 다수의 입경구분에 따른 침적량 산정 방 법의 적용결과를 비교해 볼 때 전자는 대단히 과소평가가 된 반면 후자의 경우 각 조건에 따라 과대 혹은 과소평가가 되 었으나 전자보다는 양호한 접근성을 보였다.
전자의 경우 R50%에 해당하는 질량경이 상대적으로 적 기 때문에 입경의 제곱에 비례하여 산정되는 Vd가 낮게 산 정되어지기 때문에 침적량을 해석하는데는 무리가 있다고 판단된다.
CPRI 4단과 CPRI 4단을 한 단계 더 나누어 8단으로 침 적량을 추정했을 때 대부분의 자료가 실측치보다 높게 나타 났다. 이는 조대입자 영역을 더 세분화 하면 그만큼 더 입경 에 민감하게 침적량이 변화하기 때문이며, 질량에 대한 침적 량 추정에 있어서 실제 침적량에 근접하는 값을 추정하기 위 해 미세입자 영역보다는 조대입자의 영역에 대해서는 입경 분포의 특성을 고려하여 적절히 입경구간을 설정할 필요가 있다고 판단된다.
Weibull 확률분포함수로 일반화하면 다양한 방법으로 침 적량 추정을 할 수 있는데, PM2.5, PM10, TSP 의 3개 영역 으로 하여 추정하여 침적량을 계산해 보았으나 PM10과
TSP 사이의 입경차가 너무 크고, PM10 이상 ~ TSP의 농 도가 다소 높게 나타나 추정된 침적량 값 전체가 실제 침적 량 보다 높은 값으로 나타났다.
또한 전 영역을 농도의 등간격으로 구분하여 추정한 방법 은 대부분의 구간이 미세입자 영역에 편중되어 있어 실제 침 적량보다 과소평가 된 결과를 나타냈으며, 등농도 구간으로 구분할 때도 조대입자 영역을 세분화 하면 보다 높은 침적량 값이 추정되어짐을 알 수 있었다.
이러한 결과를 보다 명확하게 알기 위해 미세입자영역에 상대적으로 높은 농도가 분포될 것으로 추정되는 NO3-와 SO42-성분에 대해 Weibull 확률분포함수를 적용하여 상기 의 여러 방법으로 침적량을 추정하여 그 결과를 Table 4와 Table 5에 나타내었다. Table 4, Table 5에서 나타난 바와 같이 CPRI 방법의 경우 NO3-와 SO42-에 대한 예측율이 실 측치에 대비하여 각각 27.48±8.15%, 63.64±8.98%로 추 정된 반면, Weibull 확률분포함수를 이용하여 미세입자영 역을 포함하여 산정된 방법의 경우, 각각 40.25±16.01%, 74.85±5.13%로 추정되어 미세입자 영역의 영향을 무시할 수 없음을 알 수 있다.
질량침적량의 경우 4.5 ㎛ 이하의 입경구간이 차지하는
Table 4. The summary of dry deposition fluxes for nitrate and sulfate estimated by various methodologies.
1) Cascade와 CPRI 입경 분포도에서 추정한 Weibull 확률분포함수를 이용하여 일반화한 후, 전입경영역(Cascade + CPRI 영역 모두 포함)으로 세분화하여 추정한 침적량
Sample date Pollutant
NO3-
SO42-
(Unit : mg/㎡·day)
M1 M2 M3 M8 Weilbull1) DDP
Mar. 21 1.37 0.41 1.02 0.61 1.22 5.60
Apr. 19 0.42 0.39 0.67 0.46 0.98 1.96
Apr. 23 0.69 0.20 0.72 0.22 0.92 1.88
average 0.82 0.33 0.80 0.43 1.04 3.15
stdev 0.49 0.11 0.19 0.20 0.16 2.13
Mar. 21 1.48 0.36 1.22 0.79 1.58 2.01
Apr. 19 1.09 0.41 1.11 0.71 1.47 1.91
Apr. 23 1.46 0.37 1.34 0.73 1.68 2.43
average 1.34 0.38 1.23 0.74 1.58 2.12
stdev 0.22 0.03 0.12 0.04 0.10 0.28
Table 5. The percentage of nitrate and sulfate dry deposition fluxes estimated by various methodologies to flux measured by DDP Sample date
Pollutant
NO3-
SO42-
(Unit : %)
M1 M2 M3 Weibull M8
Mar. 21 24.38 7.25 18.20 21.77 10.96
Apr. 19 21.33 19.88 34.37 49.83 23.58
Apr. 23 36.72 10.68 38.16 49.15 11.56
average 27.48 12.60 30.24 40.25 15.36
stdev 8.15 6.53 10.60 16.01 7.12
Mar. 21 73.86 18.11 60.57 78.69 39.39
Apr. 19 56.99 21.72 58.37 76.85 37.05
Apr. 23 60.07 15.30 55.33 69.03 29.98
average 63.64 18.38 58.09 74.85 35.47
stdev 8.98 3.22 2.63 5.13 4.90
기여율이 3% 정도인데 비해, NO3-및 SO42-침적량은 4~6 배 정도 수준인 13~18%의 기여율을 보이고 있었다.
위의 결과를 종합해 볼 때, 입자상 물질의 침적량을 추정 하여 실측치에 근접하게 가기 위해서는 먼저 CI와 CPRI 로 부터 구해지는 Weibull 확률분포함수로 일반화 하고, 전체 입경분포의 특성과 입경에 따른 침적속도의 변화 양상을 동 시에 고려하여 적절한 입경 구간을 설정하여 침적량을 추정 하는 방법이 합리적이라 판단된다.
5. 결 론
대기침적 현상은 수질의 악화, 건강 및 생태학적 악영향 을 초래하는 중요한 요소로 작용할 뿐만 아니라, 최근 우리 나라를 비롯한 동북아시아지역에서의 대기오염물질의 장거 리 이동현상의 정확한 규명을 위한 노력의 일환으로 그 관심 이 모아지고 있다. 건식침적의 중요성이 차츰 크게 인식되고 있음에도 불구하고 건식침적 현상의 측정 및 평가 방법론에 있어서 아직도 많은 불확실성이 존재하고 있다.
이러한 취지에서 본 연구는 우리나라 실정에 적합한 대기 오염물질(특히 입자상 물질) 건식침적량의 측정 및 평가방법 을 정립하기 위한 기초자료로써, 대기자동측정망이 설치·
운영되고 있는 경기도 장호원에서 DDP, CPRI 및 CI를 이 용하여 대기중의 산성물질 농도와 함께 NO3-및 SO42-의 대기건식침적량을 실측하였다. 또한 실측된 질량농도 및 성 분농도, 질량농도 침적량, 성분 침적량 등을 다양한 방법을 통해 분석·추정하여 대기건시침적량의 산정에 있어서 적절 한 방법론을 제시하였다. 본 연구에 의해 도출된 주요 내용 은 다음과 같다.
1. 다양한 침적량 산정방법 중 CPRI의 4단의 평균입경에 대한 농도와 Sehmel-Hodgson 모델에 의해 추정된 Vd를 이용하여 침적량을 산정하는 방법과 Weibull 확 률분포함수로 일반화하여 산정된 CPRI의 4단 평균입 경에 대한 농도를 이용하는 방법 등이 실측치에 가장 근접하는 결과를 보였다.
2. 단일 대표입경의 적용 경우와 다수의 입경구분에 따른 침적량 산정 방법의 적용 결과를 비교해 보면 전자는 대단히 과소평가가 된 반면 후자의 경우 각 조건에 따 라 과대 혹은 과소평가가 되었으나 전자보다는 양호한 접근성을 보였다.
4. Weibull 확률분포함수로 일반화하여 전 영역을 농도의 등간격으로 구분하여 추정한 방법은 대부분의 구간이 미세입자 영역에 편중되어 있어 실제 침적량보다 과소
평가 된 결과를 나타냈으며, 등농도 구간으로 구분할 때도 조대입자 영역을 세분화 하면 보다 높은 침적량값 이 추정되어짐을 알 수 있었다.
5. 미세입자영역에 상대적으로 높은 농도가 분포될 것으 로 추정되는 NO3-와 SO42-성분에 대해 Weibull 확률 분포함수를 적용하여 침적량을 추정한 결과 CPRI 방 법의 경우 NO3-와 SO42-에 대한 예측율이 실측치에 대비하여 각각 27.48±8.15%, 63.64±8.98%로 추정 된 반면, Weibull 확률분포함수를 이용하여 미세입자 영역을 포함하여 산정된 방법의 경우, 각각 40.25±
16.01%, 74.85±5.13%로 추정되어 미세입자 영역의 영향을 무시할 수 없음을 알 수 있었으며 질량침적량의 경우 4.5㎛ 이하의 입경구간이 차지하는 기여율이 3%
정도인데 비해, NO3-및 SO42- 침적량은 4~6배 정도 수준인 13~18%의 기여율을 보이고 있었다.
6. CI 및 CPRI로 실측된 값을 토대로 Weibull 분포함수 로 일반화하여 얻어지는 입경분포의 특성과 침적속도 의 변화양상을 고려하여 적절한 입경구간을 설정하여 침적량을 추정하는 방법이 합리적이라 판단된다.
감사의 글
이 논문은 2004학년도 경성대학교 학술지원연구비에 의 하여 연구되었음.
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