환경평가 지원을 위한 지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영 : 개발계획에 따른 국가 대기질 변화 진단

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환경평가 지원을 위한 지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영

개발계획에 따른 국가 대기질 변화 진단

사업보고서 2022-03-02

Analysis System for Regional Environmental Status to Support Environmental Assessment:

Analysis of Air Quality Changes due to National Development Plan

서지현 · 문난경

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연구진

연구책임자 문난경 (한국환경연구원 선임연구위원) 참여연구원 서지현 (한국환경연구원 연구원)

❚

연구자문위원 (가나다순)

김진오 (경희대학교 환경조경디자인학과 교수) 안소은 (한국환경연구원 선임연구위원) 이동근 (서울대학교 조경학과 교수) 이영재 (한국환경연구원 연구위원) 이후승 (한국환경연구원 연구위원) 조경두 (인천연구원 선임연구위원)

발행처 한국환경연구원

(30147) 세종특별자치시 시청대로 370 세종국책연구단지 과학·인프라동

전화 044-415-7777 팩스 044-415-7799 http://www.kei.re.kr

인 쇄 2022년 12월 26일 발 행 2022년 12월 31일

등 록 제 2015-000009호 (1998년 1월 30일) ISBN 979-11-5980-633-9 94530

979-11-5980-631-5 (전5권 세트) 인쇄처 ㈜다원기획 044-865-8115

이 보고서를 인용 및 활용 시 아래와 같이 출처를 표시해 주십시오.

서지현, 문난경(2022), ｢환경평가 지원을 위한 지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영: 개발계획에 따른 국가 대기질 변화 진단｣, 한국환경연구원.

값 5,000원

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이 보고서는 2022년 한국환경연구원에서 일반사업과제로 수행한

“환경평가 지원을 위한 지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영”(전5권 세트)의 제2권입니다.

“환경평가 지원을 위한

지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영”

보고서 번호 연구보고서명

(연구책임) 목차

(제1권) 사업보고서 2022-03-01

지역환경현황분석연구단 사업 총괄(2022년도)

(박종윤)

1. 사업의 개요 2. 사업의 목표

3. 사업의 내용과 추진방법 4. 사업의 주요 경과 및 성과 5. 당해연도 사업의 주요 내용과 결과 6. 웹시스템 구축 및 운영

7. 향후 계획 및 도전 과제

(제2권) 사업보고서 2022-03-02

개발계획에 따른 국가 대기질 변화 진단

(문난경)

1. 서 론 2. 연구 개요

3. 개발계획으로 인한 배출량 변화 4. 개발계획에 따른 대기질 변화 5. 요약 및 결론

(제3권) 사업보고서 2022-03-03

수질-생물다양성 통합 모델 개발 방안

(전동준)

1. 서 론

2. 물환경측정망 현황

3. 수환경 평가 및 예측기법 분석

4. 인공지능기법을 활용한 수질-생물다양성 예측 모델

5. 결론 및 제언

(제4권) 사업보고서 2022-03-04

개발사업 현황분석 및 EA-INDEX 고도화

(최현진)

1. 서 론

2. 개발사업의 현황 분석 3. EA-INDEX의 개발 및 구성 4. EA-INDEX의 적용 및 분석 5. 결론 및 제언

(제5권) 사업보고서 2022-03-05

통합환경평가모델 구축을 위한 환경지표 개발

(김경호)

1. 서론

2. 환경영향지수의 구축 방안 3. 환경질지수의 구축 방안 4. 결론 및 제언

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서 언

지역적 환경현황의 특성을 고려한 체계적인 개발계획 수립은 국토의 지속가능한 개발 및 보전을 위한 가장 기초적인 사항임에도 이를 고려한 환경현황 변화 추이 등의 분석은 제대로 이루어지지 않는 실정입니다. 특히 주변 환경요소의 시공간적 변화에 따른 영향 및 지역별 환경용량 등을 반영한 과학적이고 종합적인 평가를 수행하는 데는 한계가 있습 니다. 개발사업 추진 시 초기 계획단계부터 사업의 전반적인 환경변화를 분석하여 적절한 대안을 제시하기 위해서는 개발계획의 타당성을 검토할 수 있는 정량적이고 과학적인 자료 가 필요하며, 관련 정책 변화 또는 환경이슈에 대응할 수 있도록 현황자료를 구축하는 것이 중요합니다.

본 사업은 국토 전반 혹은 권역별 개발사업의 현황과 개발계획을 대상으로 과학적이고 정량적인 분석 결과물을 생산하며, 항목별·사업별 환경현황을 분석하여 환경평가 지원, 지 자체 개발계획 수립 시 활용 가능한 자료들을 지속적으로 분석 및 제공함으로써 지속가능한 국토개발을 유도하고 사회적 갈등을 예방하는 것을 목적으로 하였습니다.

또한 시공간적으로 집중되고 있는 개발사업과 관련한 환경 현안에 선제적이고 능동적으 로 대응하기 위한 연구를 지속적으로 추진하며, 국정기조에 부합하는 정책 계획 및 개발기 본계획이 이루어지도록 방향성을 제시하고, 관련 분석 자료를 지원하기 위한 다학제적 연구 를 수행하고자 하였습니다.

당해연도 연구는 전년도에 구축된 분석 시스템 결과를 토대로 수행하였습니다. 대기환경, 자연환경, 생활환경, 개발사업 현황 등 환경매체별 환경평가 고도화 연구를 위하여 개발계 획에 따른 국가 대기질 변화 진단, 수질-생물다양성 통합 모델 개발 방안, 개발사업 현황분 석 및 EA-INDEX 고도화 등 환경현황 분석 및 기반(체계)을 구축하기 위한 연구를 수행하 였고, 더욱 세부적이고 체계화된 정보를 확보하고자 하였습니다. 이렇게 축적한 연구결과물 과 현황 정보를 바탕으로 환경정보 인벤토리를 구축하고, 관련 정보를 제공 및 활용하기 위한 도구로서 웹기반의 ‘지역환경정보시스템(REIS)’과 ‘환경평가통계정보시스템(EASIS)’

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대기환경 분야에서는 개발계획에 따른 국가 대기질 변화 추이 분석을 위하여 최근 10년 동안 환경영향평가 협의를 완료한 에너지 개발 및 산업단지 개발사업을 대상으로 대기질 모델링을 하여 대기질 변화 분석을 수행하였습니다. 국가 전체, 17개 지자체별 그리고 4개 대기관리권역별 대기질 변화를 분석하여 대기질 개선에 이바지할 수 있는 정책조정을 위한 객관적인 데이터를 제공하고자 하였습니다.

자연환경 분야에서는 생물다양성-환경평가 및 예측기법을 분석하고, 인공지능 기법을 활 용한 담수생물다양성-수질 예측 모형 개발 및 적용성을 평가하였습니다. 또한 수환경평가 조사․측정 시 수질과 수생태 항목의 조사 결과에 바탕으로 데이터를 상호 검증하는 체계(안) 를 제시하였습니다. 이를 통해 이원화되어 운영·관리되고 있는 물환경측정망에 대한 통합관 리에 수질-생물다양성 예측모델의 적용 등 정책적 개선방안을 제시하고자 하였습니다.

수환경 분야에서는 부분별(경관, 하천환경, 수문, 수질) 유역건강성 평가체계 개선(안)을 제시하고, 개선된 평가 방법론을 적용하여 개선 전·후 결과를 비교하였습니다. 또한 5대강 권역에 대한 유역건강성 평가체계 완성을 위한 기본 설계를 수행하였습니다.

생활환경 분야에서는 소음지도를 이용해 물리량으로 예측되는 소음의 양을 도시 거주민 들의 건강영향을 중심으로 평가하고 전국적인 소음피해 정도를 도출하고자 하였습니다. 이 와 관련하여 서울시 소음지도를 작성하고, 복합소음 노출지역 영향평가(도로+철도 복합)를 수행하였으며, 건강영향을 고려한 소음환경평가지수를 산정하였습니다(서울, 인천, 대전, 광주). 또한 시범연구로 기존 연구에서 분석한 도시들의 도로교통소음 분포를 활용하여 머 신러닝 기법을 이용해 전국 도로교통소음 분포를 알아보고자 하였습니다.

개발사업 현황 분석 분야에서는 전국 폐기물 처리시설 및 관광단지 개발사업의 현황과 그에 따른 환경영향성을 분석하였습니다. 사업별 환경지표 선정과 지표 간 가중치를 설정하 였고, 개발사업에 대한 EA-INDEX 적용․분석을 통해 환경현황 및 변화를 분석․진단하고자 하였습니다.

환경지표 분야에서는 환경평가 등에서 구축한 정보를 통해 시공간적으로 누적된 환경영 향 및 현황을 평가하는 환경지표를 개발하고자 하였습니다. 당해연도 연구에서는 산업단지

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개발사업을 대상으로 환경영향지수를 산정하였고, 생활환경 및 토양환경 분야를 대상으로 생활환경질지수를 산정하였습니다.

본 연구결과가 지자체 및 환경평가 협의기관, 대행기관에서 적극 활용할 수 있는 기초자 료로 제공되어 개발계획에 대한 과학적이고 정량적인 환경영향 검토가 가능하기를 기대하 며, 궁극적으로 국토의 지속가능한 개발 및 보전을 이끌어낼 수 있기를 바랍니다.

마지막으로 본 8차 연도 ‘환경평가 지원을 위한 지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영’

(전 5권) 연구의 총괄책임을 맡아 수행해 주신 박종윤 박사의 노고에 감사드리며 연구진으 로 참여해 주신 문난경 박사, 전동준 박사, 최현진 박사, 김경호 박사, 이영준 박사, 지민규 박사, 박태호 박사, 강원대학교 장원석 교수, ㈜선도소프트 이미진 부장, ㈜코아아이티 박민 식 이사, ㈜나인에코 홍현수 대표이사를 비롯하여 서지현 연구원, 박지현 연구원, 김교범 연구원, 송슬기 연구원 모두에게도 감사의 말을 전합니다. 또한 외부 자문위원으로서 연구 의 질적 향상에 도움을 주신 인천연구원 조경두 박사님, 경희대학교 김진오 교수님, 서울대 학교 이동근 교수님께 감사드리며, 바쁘신 중에도 내부 자문위원으로서 연구에 도움의 말씀 을 주신 안소은 박사, 이영재 박사, 이후승 박사께도 감사의 뜻을 표합니다.

2022년 12월 한국환경연구원 원 장

이 창 훈

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요 약 ∣ i

요 약

Ⅰ. 연구의 배경 및 목적

❏ 우리나라 주요 대기오염물질 배출원인 산업단지, 발전소 등의 개발은 꾸준히 증가하고 있으며, 이로 인한 환경적 갈등도 증가하고 있음

ㅇ 일반산단 증가율은 2011년 기준 2020년에 약 46%로 나타났고, 도시첨단산단의 경우 약 256%로 나타남

ㅇ 발전소의 전국 발전원별 발전용량 추이는 기력(유연탄)의 경우 2011년 기준 2020년에 약 49% 증가했으며, 복합화력은 약 65%까지 증가한 것으로 나타남

❏ 지속적인 개발압력에 따른 국가 및 지자체 차원의 대기질 관리를 위해서 중장기 개발 계획들을 종합적으로 평가하여 대기질 변화를 분석 및 전망하는 것이 필요함

❏ 본 연구에서는 대기질과 가장 밀접한 개발사업인 산업단지 및 에너지 개발사업을 대상 으로 2011~2020년 협의가 완료된 개발계획이 모두 적용되었을 때의 대기질 변화를 전망함

ㅇ 개발계획에 따른 광역적 대기 영향을 사전에 평가하여 대기질 개선에 이바지할 수 있는 정책조정을 위한 객관적인 데이터를 제공함

Ⅱ. 개발계획으로 인한 배출량 변화

❏ 산업단지 개발계획 현황분석 결과 영남권과 충청권에 개발계획이 집중됨

ㅇ 2011년부터 2020년까지 환경영향평가 협의가 완료된 산업단지는 총 270건으로

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영남권이 101건, 충청권이 73건으로 나타남

❏ 산업단지 개발계획에 따른 대기오염물질 배출량 분석 결과 NOx, PM2.5 배출량은 충북에서 가장 크며, SOx 배출량은 울산에서 가장 크게 나타남

ㅇ NOx와 PM2.5 배출량은 충북에서 각 6,295톤, 254톤으로 가장 크며, 기준 배출량 대비 증가율도 각 10.2%, 12.7%로 가장 크게 나타남. SOx 배출량은 울산에서 278 톤으로 가장 크며, 울산·미포 국가 산단지구 내 사업장에서 가장 큰 비중을 차지함

❏ 에너지 개발계획 현황분석 결과 수도권에는 LNG 발전이, 충청권에는 석탄발전이 집 중됨

ㅇ 2011년부터 2020년까지 환경영향평가 협의가 완료된 에너지 개발계획은 총 68건으 로 발전용량 기준으로 보면 수도권이 38%로 가장 큰 비율을 차지하고 이 비율은 모두 LNG를 연료로 발전되는 용량임. 충청권은 23%를 차지하고, 이 비율의 절반 이상은 석탄을 연료로 발전되는 용량으로 분석됨

❏ 에너지 개발계획에 따른 대기오염물질 배출량 분석 결과 NOx, SOx, PM2.5 배출량은 충남에서 가장 크며, CO 배출량은 전남에서 가장 크게 나타남

ㅇ NOx, SOx, PM2.5 배출량은 충남에서 각 1만 7,324톤, 2만 4,349톤, 2,184톤으로 가장 크게 나타나며, 신보령·태안·신서천 석탄화력발전 사업장 배출량이 약 80%

이상을 차지함

Ⅲ. 개발계획에 따른 대기질 변화

❏ 산업단지 개발계획에 따른 대기질 변화 분석 결과 NO2와 PM2.5 농도는 충청북도, 울산, 광주를 중심으로 크게 증가함

ㅇ 전국 연평균 농도는 NO2 0.01ppb, PM2.5 0.15㎍/m³ 증가하며, 최곳값은 NO2

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요 약 ∣ iii

12.46ppb, PM2.5 2.98㎍/m³까지 증가하는 것으로 나타남

ㅇ 지자체별 대기오염물질 농도 변화를 살펴본 결과 NO2는 세종에서 연평균 0.7ppb 증가해 가장 큰 농도 증가를 보였고, PM2.5는 광주에서 연평균 0.3㎍/m³로 가장 큰 증가를 보임

❏ 에너지 개발계획에 따른 대기질 변화 분석 결과 충청남도와 수도권을 중심으로 높은 농도 증가세를 보임

ㅇ 전국 연평균 농도는 NO2 0.23ppb, SO2 0.14ppb, PM2.5 0.26㎍/m³ 증가하며, 최곳 값은 NO2 17.13ppb, SO2 31.07ppb, PM2.5 8.84㎍/m³까지 증가하는 것으로 나타남 ㅇ 지자체별 대기오염물질 농도 변화는 NO2의 경우 충남과 세종에서 연평균 약 0.6ppb로

지자체 중 가장 크게 증가하며, SO2와 PM2.5는 모두 충남에서 각 0.5ppb, 0.5㎍/m³로 지자체 중 가장 크게 증가함

❏ 산업단지 및 에너지 개발계획에 따른 대기질 변화 분석 결과 충청남도와 충청북도를 중심으로 높은 농도 증가세를 보임

ㅇ 전국 연평균 농도는 NO2 0.46ppb, SO2 0.15ppb, PM2.5 0.4㎍/m³ 증가하며, 최곳 값은 NO2 17.22ppb, SO2 31.06ppb, PM2.5 8.92㎍/m³까지 증가하는 것으로 나타남 ㅇ 지자체별 대기오염물질 농도변화를 분석한 결과 NO2는 세종에서 약 1.4ppb, SO2와

PM2.5는 충남에서 각 0.5ppb, 0.6㎍/m³ 증가하며 지자체 중 가장 높은 증가를 보임.

전반적으로 충청권에서 특히 에너지 개발계획으로 인한 대기질 변화가 크게 나타남

Ⅳ. 결론

❏ 본 연구는 2011~2020년 환경영향평가 협의가 완료된 산업단지 및 에너지 개발사업의 현황과 이로 인한 대기질 변화를 전망함

ㅇ 산업단지 및 에너지 개발사업의 개발 현황 및 배출량 변화를 분석하였으며, 대상

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개발계획이 모두 적용되었을 때의 대기질 변화를 분석함

ㅇ 산업단지 개발계획에 따른 대기질 변화는 충북, 울산, 광주를 중심으로 크게 증가하 고, 에너지 개발계획에 따른 대기질 변화는 충남과 수도권을 중심으로 높은 농도 증가를 보임

❏ 본 연구와 같은 지속적인 대기질 변화 추이 분석은 국가-지자체 개발계획이나 대기질 관리권역별 관리정책 수립에 활용할 수 있을 것으로 판단됨

주제어: 대기질 모델링, 개발계획, 대기질 변화, 환경영향평가, 산업단지, 에너지 개발

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｜차례 ｜

요 약 ···ⅰ

제1장 서 론 ···1

제2장 연구 개요 ···4

제3장 개발계획으로 인한 배출량 변화 ···6

1. 산업단지 ···6

가. 산업단지 개발계획 현황 ···6

나. 산업단지 개발계획으로 인한 대기오염물질 배출량 전망 ···8

2. 에너지 개발 ···12

가. 에너지 개발계획 현황 ···12

나. 에너지 개발계획으로 인한 대기오염물질 배출량 전망 ···13

제4장 개발계획에 따른 대기질 변화 ···19

1. 대기질 전망 방법 ···19

가. 시스템 개요 ···19

나. 모델링 영역 ···20

다. 기상 모델링 ···21

라. 배출량 모델링 ···24

마. 대기질 모델링 ···25

2. 개발계획에 따른 대기질 변화 ···29

가. 산업단지 ···29

나. 에너지 개발 ···36

다. 산업단지 및 에너지 개발 ···43

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참고문헌 ···51

Executive Summary ···55

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｜표차례 ｜

<표 3-1> 산업단지 지역별 현황 ···7

<표 3-2> 산업단지 개발계획에 따른 대기오염물질 배출량(2011~2020년 배출량 누적) ···8

<표 3-3> 에너지 개발 지역별 현황 ···13

<표 3-4> 에너지 개발계획에 따른 대기오염물질 배출량(2011~2020년 배출량 누적) ···14

<표 4-1> WRF 모델 적분에 사용한 물리과정 및 업데이트 사항 ···22

<표 4-2> 기상 모델링을 위한 WRF 모델 평가 기준 ···24

<표 4-3> CMAQ 모델링 설계조건 및 물리옵션 ···26

<표 4-4> 2018년 전국 관측소(AQMS) 관측결과와 모델 비교 분석 ···27

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<그림 1-1> 전국 산업단지 종류별, 연도별 조성 추이 ···2

<그림 1-2> 전국 발전원별, 연도별 발전용량 추이 ···2

<그림 3-1> 산업단지 협의 연도별 현황 ···7

<그림 3-2> 산업단지 협의 연도별 개발계획에 따른 대기오염물질 배출량 ···9

<그림 3-3> 산업단지 개발계획으로 인한 지역별 대기오염물질 배출량 ···11

<그림 3-4> 에너지 개발 연도별 현황 ···12

<그림 3-5> 에너지 개발계획으로 인한 연도별 대기오염물질 배출량 ···15

<그림 3-6> 에너지 개발계획으로 인한 지역별 대기오염물질 배출량 ···17

<그림 3-7> 산업단지 및 에너지 개발계획으로 인한 지역별 대기오염물질 배출량 ···18

<그림 4-1> 대기환경평가 시스템 ···20

<그림 4-2> 모델링 대상 영역 ···21

<그림 4-3> 2018년 전국 기상대(ASOS) 평균온도, 풍속 시계열 ···23

<그림 4-4> 배출량 처리 과정 ···25

<그림 4-5> 2018년 전국 관측소(AQMS) PM2.5, NO2, SO2 시계열 비교 ···28

<그림 4-6> 산업단지 협의 연도별 개발계획 적용에 따른 NO2 농도 변화 ···30

<그림 4-7> 산업단지 협의 연도별 개발계획 적용에 따른 PM2.5 농도 변화 ···31

<그림 4-8> 산업단지 개발계획으로 인한 대기오염물질 배출량 증가율과 NO2 농도 변화 ··· 32

<그림 4-9> 산업단지 개발계획으로 인한 대기오염물질 배출량 증가율과 PM2.5 농도 변화 · 32 <그림 4-10> 대기관리권역 확대 설정(안) ···33

<그림 4-11> 산업단지 개발계획으로 인한 대기관리권역별 PM2.5 농도 변화 ···34

<그림 4-12> 산업단지 개발계획으로 인한 대기관리권역별 상위 10개 기초지자체 PM2.5 농도 변화 ···35

<그림 4-13> 에너지 개발 협의 연도별 개발계획 적용에 따른 NO2 농도 변화 ···37

<그림 4-14> 에너지 개발 협의 연도별 개발계획 적용에 따른 SO2 농도 변화 ···38

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<그림 4-15> 에너지 개발 협의 연도별 개발계획 적용에 따른 PM2.5 농도 변화 ···39

<그림 4-16> 에너지 개발계획으로 인한 대기오염물질 배출량 증가율과 NO2 농도 변화 ···40

<그림 4-17> 에너지 개발계획으로 인한 대기오염물질 배출량 증가율과 SO2 농도 변화 ···40

<그림 4-18> 에너지 개발계획으로 인한 대기오염물질 배출량 증가율과 PM2.5 농도 변화 ·· 40

<그림 4-19> 에너지 개발계획으로 인한 대기관리권역별 PM2.5 농도 변화 ···41

<그림 4-20> 에너지 개발계획으로 인한 대기관리권역별 상위 10개 기초지자체 PM2.5

농도 변화 ···42

<그림 4-21> 산업단지 및 에너지 개발계획으로 인한 대기질 변화(2011~2020년 전체 누적) ·· 44

<그림 4-22> 산업단지 및 에너지 개발계획으로 인한 대기질 변화(2011~2020년 누적) ···45

<그림 4-23> 산업단지 및 에너지 개발계획으로 인한 대기관리권역별 PM2.5 농도 변화 ···46

<그림 4-24> 산업단지 및 에너지 개발계획으로 인한 대기관리권역별 상위 10개 기초지자체 PM2.5 농도 변화 ···47

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제1장 서 론 ∣ 1

제1장

서 론

한국은 좁은 국토와 높은 인구밀도라는 지리적·사회적 여건으로 인하여 산업시설들을 비롯한 다양한 대기오염물질 배출시설과 주거지역이 혼재되어 개발되는 특징이 있으며, 이로 인한 환경적 갈등이 증가하고 있다. PM2.5 배출량을 기준으로 국내 대기오염물질 배출원 중 가장 큰 비중을 차지하는 곳은 사업장으로 그 비중이 38%에 이르며, 뒤를 이어 건설기계․

선박 등이 16%, 발전소가 15%를 차지한다.¹⁾

이처럼 우리나라 주요 대기오염물질 배출원인 산업단지의 지난 10년간 조성 추이를 살펴 보면 <그림 1-1>과 같이 국가 및 농공산단의 변화는 크지 않으나, 산업단지 유형 중 절반 이상을 차지하는 일반산단은 2011년을 기준으로 할 때 2020년에 약 46%의 증가율을 보였 다. 특히 도시첨단산단의 증가율은 약 256%로, 산업단지 조성이 꾸준히 증가함을 확인할 수 있다.

1) 관계부처합동(2017), p.3.

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40 41 41 41 41 42 44 44 47 47

9 11 11 14

19 21

27 27 28

470 496 530 562 600 627 650 665 674 32 685 431 445 454 459 467 468 468 472 472 474

0 100 200 300 400 500 600 700 800

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

일반및농공단지수(개)

국가및도시첨단단지수(개)

국가 도시첨단 일반 농공

자료: 산업입지정보시스템, “통계분석“, 검색일: 2022.10.31을 활용하여 저자 재작성.

<그림 1-1> 전국 산업단지 종류별, 연도별 조성 추이

또한 주요 배출원 중 하나인 발전소의 전국 발전원별 발전용량 추이를 살펴보면 <그림 1-2>와 같이 기력(유연탄) 발전량은 2011년을 기준으로 할 때 2020년에 약 49% 증가했고, 내연력 및 복합화력은 65% 증가했으며, 집단에너지·신재생·기타 발전량은 531%까지 증가 하는 등 지속적인 증가추세를 보였다.

0 5,000,000 10,000,000 15,000,000 20,000,000 25,000,000 30,000,000 35,000,000 40,000,000

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

발전용량(kW)

유연탄 내연력 및 복합화력 집단/신재생/기타

자료: 전력통계정보시스템, “발전설비 통계자료”, 검색일: 2022.10.31을 활용하여 저자 재작성.

<그림 1-2> 전국 발전원별, 연도별 발전용량 추이

(21)

제1장 서 론 ∣ 3

한편 최근 한국 정부는 전국 고농도 미세먼지 비상저감조치 시행, 미세먼지 계절관리제 시행, 권역별 대기환경관리 기본계획 시행, 전국 사업장 배출원 전수조사(매년) 등 미세먼지 를 포함한 대기질 관리 및 개선에 집중하고 있다. 그러나 이러한 정부의 다양한 대기질 관리 정책에도 불구하고 산업시설 입지와, 도시개발, 에너지 개발 등 개발에 대한 압력 때문에 대기질 개선은 쉽지만은 않다.

이와 같은 지속적인 개발압력에 따른 국가 및 지자체 차원의 대기질 관리를 위해서는 중장기 개발계획들을 종합적으로 평가하고, 이를 통해 대기질 변화 추이를 분석하고 전망하 는 것이 필요하다. 이와 관련하여 2016년 선행연구²⁾에서는 2011~2015년 환경영향평가 협의가 완료된 산업단지와 에너지 사업 개발계획에 대한 배출량을 산정하고 대기질 변화를 분석한 바 있다.

본 연구에서는 에너지 사업, 산업단지 조성 등의 개발사업이 국내 및 지자체별 대기질에 미치는 영향을 살펴보고 향후 개발계획이나 대기관리에 활용할 수 있는 분석 및 자료를 제공하고자 한다. 이를 위하여 대기질과 가장 밀접한 개발사업인 에너지 사업과 산업단지 개발사업을 대상으로 2011~2020년 협의가 완료된 전국 산업단지 및 에너지 사업 개발계 획이 모두 적용되었을 때의 대기질 변화를 전망하였다.

2) 문난경, 김순태, 서지현(2016).

(22)

제2장

연구 개요

앞서 살펴본 바와 같이 우리나라의 주요 대기오염물질 배출원인 산업단지는 꾸준한 증가 추이를 보이며, 발전소 또한 전국 발전원별 발전용량의 지속적인 증가 추이를 보인다. 이처 럼 산업단지, 택지, 발전소 등 지속적인 개발압력에 따른 국가 및 지자체 차원의 대기질 관리를 위해서는 중장기 개발계획들을 종합적으로 평가하여 대기질 변화 경향을 분석·전망 하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 에너지 사업, 산업단지 조성 등의 개발계획이 지자 체별 대기질에 미치는 영향을 살펴보고 대기질 개선에 이바지할 수 있는 정책조정을 위한 객관적인 데이터를 제공하고자 한다.

개발계획으로 인한 국내 대기질 변화 분석을 위하여 대기질과 가장 밀접한 개발사업인 산업단지 및 에너지 개발계획을 대상으로 대기오염물질 배출량을 수집하고, 이를 입력 자료 로 3차원 대기질 모델링을 수행하였다.

최근 10년간 환경영향평가 협의가 완료된 산업단지 및 에너지 개발사업을 대상으로 환경 영향평가서 본안에 제시된 개발사업의 위치, 면적, 사용 연료, 발전용량, 주요 유치업종, 대기오염물질 배출량 등 관련 정보를 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 이를 기반으로 개발계획의 현황과 국가 및 지자체별 배출량 변화를 분석하였고, 최종적으로 수집된 개발계 획 배출량을 입력 자료로 3차원 대기질 모델링을 수행하여 개발계획에 따른 국가 및 지자체 별 대기질 변화를 분석하였다.

ㅇ 연구대상 개발사업의 환경정보 DB 구축

- 대상 사업: 환경영향평가 협의가 완료된 산업단지(270건) 및 에너지 개발(68건)

(23)

제2장 연구 개요 ∣ 5

- 대상 기간: 2011~2020년

ㅇ 개발계획으로 인한 대기오염물질 배출량 정보 수집 및 전망

- 대상 배출원: 발전설비 연료 연소, 난방 및 급탕 연료 사용, 생산공정 등 - 대상 물질: PM10, PM2.5, NO2, SO2, CO, NH3

ㅇ 개발계획에 따른 대기오염물질 배출량 및 대기질 변화 분석

- 개발계획의 위치, 지정면적, 발전용량, 연료, 유치업종 등 수집된 정보를 통한 개발 사업 현황 분석

· 개발계획 협의 연도별 추이 분석, 지자체별 개발계획 분포 현황 등 - 개발계획으로 인한 국가 및 지자체별 대기오염물질 배출량 변화 분석

· 개발계획 협의 연도별 및 전체 기간(10년 누적) 대기오염물질 배출량 변화(율) 분석 등

- 개발계획에 따른 국가/지자체별 및 대기관리권역별 대기질 변화 분석

· 대기질 변화 분석을 위하여 WRF-SMOKE-CMAQ 모델링 시스템 활용

· 개발계획 배출량을 추가한 배출량으로 모사한 대기질 농도 결과와 개발계획 배출 량 추가 전의 기준 배출량으로 모사한 대기질 농도 결과의 차이를 비교해 대기질 변화 분석

· 개발계획 협의 연도별 및 전체 기간(10년 누적) 대기질 변화(율) 분석

(24)

제3장

개발계획으로 인한 배출량 변화

1. 산업단지

가. 산업단지 개발계획 현황

2011년부터 2020년까지 10년 동안 환경영향평가 협의가 완료된 신규 산업단지는 총 270건, 계획면적은 1억 7,191만 2,867m²이다. <그림 3-1>의 산업단지 협의 연도별 현황 을 살펴보면 2012년에 43건으로 가장 많은 건수를 보이다 이후 점차 감소 추세를 보였으 며, 2019년 12건, 2020년엔 24건으로 다시 증가하는 모습을 보였다.

<표 3-1>의 산업단지 개발계획의 지역별 현황을 살펴보면 총 270건 중 영남권이 101건 으로 가장 많은 건수를 보였으며, 충청권이 73건으로 그 뒤를 이었다. 산업단지 면적 기준으 로 살펴보면 영남권이 34%로 가장 넓은 면적을 차지하며, 충청권은 31%인 것으로 나타났 다. 이처럼 산업단지 수나 지정면적 차원에서 개발계획 현황을 분석한 결과 전반적으로 영 남권과 충청권에 산업단지 개발계획이 집중됨을 확인할 수 있다.

(25)

제3장 개발계획으로 인한 배출량 변화 ∣ 7

29 43

27 38

24

30 27

16 12 24

0 10 20 30 40 50

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

단지수(건)

협의 연도

자료: 총 270건의 환경영향평가 협의 실적을 바탕으로 저자 작성.

<그림 3-1> 산업단지 협의 연도별 현황

지역 단지

수(개) 면적(m²)

지정 면적 비율

지역별 지정면적 비율

인천 1%

경기 16%

강원 1%

충북 18%

충남 9%

대전 3%

세종 1%

경북 12%

경남 15%

대구 1%

울산 4%

부산 2%

전북 5%

전남 7%

광주 4%

수도권

서울 - -

17%

인천 4 1,496,269

경기 45 27,657,260

강원 강원 6 2,522,669 1%

충청

충북 36 31,396,299

충남 28 14,829,603 31%

대전 5 4,881,921

세종 4 2,515,166

영남

경북 30 21,235,380

34%

경남 50 26,309,361

대구 2 1,295,294 울산 12 7,026,958 부산 7 3,193,655

호남

전북 15 8,710,124

16%

전남 22 12,621,464

광주 4 6,221,445

제주 제주 - - -

합계 270 171,912,867 100%

<표 3-1> 산업단지 지역별 현황

(26)

나. 산업단지 개발계획으로 인한 대기오염물질 배출량 전망

2011~2020년 환경영향평가 협의가 완료된 산업단지 개발계획 총 270건을 대상으로 대기오염물질 배출량을 조사하였다. 대기오염물질 배출량은 환경영향평가서 본안을 기준으 로 연료 사용, 생산공정 등에서 배출되는 NOx, SOx, PM10, PM2.5, NH3, CO 배출량을 조사하였다.

<표 3-2>의 산업단지 개발계획에 따른 대기오염물질별 배출량 및 기준 배출량(CAPSS 2013) 대비 비율을 살펴보면, NH3와 NOx 배출량이 2.8%, 2.3%로 가장 큰 비중을 보였고, SOx 배출량은 상대적으로 배출 비율이 낮았다.

(단위: 톤, %)

구분 NOx SOx PM10 PM2.5 NH3 CO

개발계획

배출량(A) 24,545 987 1,020 918 8,116 10,646

CAPSS 2013

배출량(B) 1,090,614 404,660 121,563 76,802 292,973 696,682 비율(A/B×

100) 2.3 0.2 0.8 1.2 2.8 1.5

주: 총 270건의 환경영향평가 협의 실적을 바탕으로 저자 작성.

자료: CAPSS 2013 배출량 자료는 환경부 국가미세먼지정보센터, “배출량 정보”, 검색일: 2022.5.1을 활용하여 저자 재작성.

<표 3-2> 산업단지 개발계획에 따른 대기오염물질 배출량(2011~2020년 배출량 누적)

<그림 3-2>의 산업단지 개발계획으로 인한 대기오염물질 배출량 변화 추이를 협의 연도 별로 살펴보면 NOx, SOx, PM2.5 배출량은 2016년 이후 점차 감소하다 2018년 이후 증가 하는 경향을 보인다.

(27)

(a) NOx

- 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

TPY

(b) SOx

- 100 200 300 400

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

TPY

(c) PM2.5

- 50 100 150 200 250

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

TPY

(d) CO

- 1,000 2,000 3,000 4,000

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

TPY

<그림 3-2> 산업단지 협의 연도별 개발계획에 따른 대기오염물질 배출량

(28)

산업단지 개발계획에 따른 지자체별 대기오염물질 배출량을 분석하였다. NOx와 PM2.5

배출량은 충북에서 각각 6,295톤, 254톤으로 가장 컸으며, 기준 배출량 대비 증가율도 각 각 10.2%, 12.7%로 가장 크게 나타났다. 충북에서도 청주시, 충주시, 진천군, 음성군, 보은 군 등의 사업장(NOx 5,717톤, PM2.5 247톤)에서 큰 비중을 차지한 것으로 나타났다. SOx 배출량은 울산에서 278톤으로 가장 컸으며, 울산·미포 국가 산단지구 내 석유화학제품 사 업장 배출량(SOx 259톤) 비중이 가장 컸다.

광주의 SOx 배출량은 76톤으로, 기준 배출량 대비 배출량 증가율이 지자체 중 가장 큰 약 8%로 나타났으며, 이 배출량 대부분은 광주에 계획된 일반산업단지 1곳의 배출량으로 확인됐다.

기준 배출량 대비 대기오염물질별 증가율을 살펴보면 NOx는 충북에서 약 10%, 세종에 서 약 5%의 배출량이 증가한 것으로 나타났다. SOx는 광주에서 약 8%로 가장 큰 증가율을 보였고, PM2.5는 충북에서 약 13%, 울산에서 약 4% 이상의 배출량 증가율을 보였다. CO의 경우 경남과 경북에서 각각 5% 이상의 배출량 증가를 보였으며, 충북에서는 약 4%의 배출 량 증가율을 나타냈다.

(29)

(a) NOx

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

- 2,000 4,000 6,000 8,000

서울 인천 경기 충남 세종 대전 충북 광주 전북 전남 부산 울산 대구 경남 경북 강원 제주

TPY

NO2 배출량 CAPSS 대비 증가율

(b) SOx

0%

2%

4%

6%

8%

10%

- 50 100 150 200 250 300

TPY

SO2 배출량 CPASS 대비 증가율

(c) PM2.5

0%

5%

10%

15%

- 50 100 150 200 250 300

TPY

PM2.5 배출량 CAPSS 대비 증가율

(d) CO

0%

2%

4%

6%

8%

- 1,000 2,000 3,000 4,000

TPY

CO 배출량 CAPSS 대비 증가율

(e) NH3

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

- 500 1,000 1,500 2,000

TPY

NH3 배출량 CAPSS 대비 증가율

자료: CAPSS 2013 배출량 자료는 환경부 국가미세먼지정보센터, “배출량 정보”, 검색일: 2022.5.1을 바탕으로 저자 재작성.

<그림 3-3> 산업단지 개발계획으로 인한 지역별 대기오염물질 배출량

(30)

2. 에너지 개발

가. 에너지 개발계획 현황

2011년부터 2020년까지 10년 동안 환경영향평가 협의가 완료된 신규 에너지 개발은 총 68건, 발전용량은 3만 9,070MW였다. <그림 3-4>의 에너지 개발 협의 연도별 현황을 살펴보면 2012년 약 1만 1,000MW로 가장 많은 발전용량을 나타내다 2015년 이후 점차 감소 추세를 보이고 2020년엔 약 4,000MW였다.

<표 3-3>의 에너지 개발계획의 지역별 현황을 살펴보면 총 68건 중 호남권이 19건으로 가장 많은 건수를 보였고 수도권이 18건으로 그 뒤를 이었다. 발전용량 비율(개발계획 전체 발전용량 대비 지역별 발전용량 비율)을 기준으로 살펴보면 수도권이 38%로 가장 큰 발전 용량을 차지했고, 이는 모두 LNG를 연료로 발전되는 용량이다. 충청권은 23%로 이 중 과반(16%)이 석탄을 연료로 한다. 이처럼 수도권에는 LNG 발전이, 충청권에는 석탄 발전 이 집중됨을 확인할 수 있다.

0 2 4 6 8 10 12 14

0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

개소수MW

기타 바이오매스 LNG 석탄 개소수

주: 바 그래프는 연료별 발전용량을 나타냄.

<그림 3-4> 에너지 개발 연도별 현황

(31)

지역 개소수

(개)

발전용량 (MW)

발전용량 비율(%) (석탄/LNG)

지역별 발전용량 비율

서울 2%

경기 36%

강원 15%

충북 1%

충남 20%

세종 1%

경북 2%

경남 8%

대구 1%

울산 4%

전북 3% 전남

7%

수도권

서울 1 800

38 (0/38)

인천 0 -

경기 17 13,894

강원 강원 7 5,758 15

(13/1)

충청

충북 1 585

22 (16/6)

충남 12 7,910

대전 0 -

세종 1 515

영남

경북 4 660

15 (5/9)

경남 3 3,211

대구 1 420

울산 2 1,418

부산 0 -

호남

전북 6 1,252

10 (3/3)

전남 13 2,646

광주 0 -

제주 제주 0 - 0

(-/-)

합계 68 39,070 100

(37/57)

<표 3-3> 에너지 개발 지역별 현황

나. 에너지 개발계획으로 인한 대기오염물질 배출량 전망

2011~2020년 환경영향평가 협의가 완료된 에너지 개발계획 총 68건을 대상으로 대기오 염물질 배출량을 조사하였다. 대기오염물질 배출량은 환경영향평가서 본안을 기준으로 연료 사용으로 배출되는 NOx, SOx, PM10, PM2.5, NH3, CO, VOC 배출량을 조사하였다.

<표 3-4>의 에너지 개발계획에 따른 대기오염물질별 배출량 및 기준 배출량(CAPSS 2013) 대비 비율을 살펴보면, SOx 배출량 비중이 12.5%로 가장 컸으며, PM2.5 배출량이 6.8%로 그 뒤를 이었다.

(32)

(단위: 톤, %)

구분 NOx SOx PM10 PM2.5 NH3 CO VOC

개발계획

배출량(A) 47,565 50,631 5,824 5,241 1,389 34,159 2,094 CAPSS

2013 배출량(B)

1,090,614 404,660 121,563 76,802 292,973 696,682 913,573

비율(A/B

×100) 4.4 12.5 4.8 6.8 0.5 4.9 0.2

<표 3-4> 에너지 개발계획에 따른 대기오염물질 배출량(2011~2020년 배출량 누적)

<그림 3-5>의 에너지 개발계획으로 인한 대기오염물질 배출량 변화 추이를 협의 연도별 로 살펴보면 NOx, SOx, PM2.5 배출량은 2012년과 2015년에 큰 폭으로 증가한 것으로 나타났으며, CO는 2016년과 2020년에 크게 증가한 것으로 나타났다.

(33)

(a) NOx

- 5,000 10,000 15,000

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

TPY

(b) SOx

- 5,000 10,000 15,000 20,000

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

TPY

(c) PM2.5

- 500 1,000 1,500

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

TPY

(d) CO

- 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

TPY

<그림 3-5> 에너지 개발계획으로 인한 연도별 대기오염물질 배출량

(34)

에너지 개발계획에 따른 지자체별 대기오염물질 배출량을 분석하였다. NOx, SOx, PM2.5 배출량은 충남에서 각각 1만 7,324톤, 2만 4,349톤, 2,184톤으로 가장 크게 나타났 으며, 이 중 약 80% 이상은 신보령·태안·신서천 석탄화력발전 사업장에서 배출된 것으로 나타났다. CO 배출량이 가장 큰 지자체는 전남으로 1만 3,055톤이었으며, BIO-SRF를 혼소하는 발전시설과 열분해 연료유(PFO)를 사용하는 발전시설의 비중은 약 87%였다.

기준 배출량 대비 대기오염물질별 증가율을 살펴보면 NOx는 강원과 충남에서 각각 12%

이상의 배출량 증가를 보였고, 전북과 세종에서 각각 6% 이상의 배출량 증가율을 나타냈다.

SOx는 전북에서 약 90%로 가장 큰 배출량 증가율을 보였으며, 강원이 약 70% 이상으로 그 뒤를 이었다, PM2.5의 경우 강원에서 약 70%로 가장 큰 증가율을 보였으며, CO는 전남 에서 35% 이상의 증가율을 나타냈다.

(35)

(a) NOx

0%

5%

10%

15%

- 5,000 10,000 15,000 20,000

TPY

NO2 배출량 CAPSS 대비 증가율

(b) SOx

0%

20%

40%

60%

80%

100%

- 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000

TPY

SO2 배출량 CAPSS 대비 증가율

(c) PM2.5

0%

20%

40%

60%

80%

- 500 1,000 1,500 2,000 2,500

TPY

(d) CO

0%

10%

20%

30%

40%

- 5,000 10,000 15,000

TPY

<그림 3-6> 에너지 개발계획으로 인한 지역별 대기오염물질 배출량

(36)

(a) NOx

0%

5%

10%

15%

- 5,000 10,000 15,000 20,000

TPY

NOx 배출량 CAPSS 대비 증가율

(b) SOx

0%

20%

40%

60%

80%

100%

- 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000

TPY

SOx 배출량 CAPSS 대비 증가율

(c) PM2.5

0%

20%

40%

60%

80%

- 500 1,000 1,500 2,000 2,500

TPY

(d) CO

0%

10%

20%

30%

40%

- 5,000 10,000 15,000

TPY

(e) NH3

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

- 500 1,000 1,500 2,000 2,500

TPY

NH3 배출량 CAPSS 대비 증가율

<그림 3-7> 산업단지 및 에너지 개발계획으로 인한 지역별 대기오염물질 배출량

(37)

제4장 개발계획에 따른 대기질 변화 ∣ 19

제4장

개발계획에 따른 대기질 변화

1. 대기질 전망 방법

가. 시스템 개요

개발계획에 따른 대기질 변화를 전망 및 분석하기 위하여 3차원 대기질 모델 CMAQ(Community Multi-scale Air Quality)를 활용하여 대기질 모델링을 수행하였다.

CMAQ는 대기질 모델링 수행을 위한 일련의 프로그램으로 구성된 U.S. EPA의 오픈 소스 개발 프로젝트로, O3, 미세먼지, 독성물질, 산성강하물, 시정감소 등 다양한 대기질 이슈에 대한 모델링이 가능하다.³⁾ CMAQ는 기상자료와 배출량 자료가 입력자료로 필요하며, 기상 자료는 미국 국립대기환경연구소(NCAR: National Center for Atmospheric Research) 를 중심으로 개발된 3차원 중규모 기상 모델인 WRF v3.9.1.1(Weather Research and Forecast)을, 배출량 자료는 3차원 배출량 자료 처리가 가능한 SMOKE v3.1(The Sparse Matrix Operator Kernel Emissions)을 사용하여 대기질 모델링의 입력자료 형태로 변환 하여 사용하였다(그림 4-1 참조).

3) CMAS, “CMAQ”, 검색일: 2022.10.24.

(38)

자료: Byun and Schere(2006), p.53을 바탕으로 저자 재구성.

<그림 4-1> 대기환경평가 시스템

나. 모델링 영역

모델링 대상 영역은 27km-9km-3km 해상도로 둥지화(nesting) 기법을 적용하여 중국 과 일본을 포함한 남한 지역 중심의 동아시아 영역을 27km 해상도로 설정하고, 남한 전체 와 북한 및 일본의 일부를 포함한 영역을 9km 해상도로 설정하였다. 3km 해상도 도메인은 9km 해상도 도메인과 유사한 영역을 고해상도 모델링 수행을 통해 지자체별 분석이 가능하 도록 설정하였다(그림 4-2 참조).

(39)

자료: 저자 작성.

<그림 4-2> 모델링 대상 영역

다. 기상 모델링

본 연구에서는 WRF v3.9.1.1 버전을 사용하였으며, WRF 모델로 생산된 기상자료를 입력자료로 이용하기 위해 MCIP v3.6 프로그램을 사용하여 CMAQ 모델의 입력자료 형태로 변환하였다. 가장 일반적인 기상자료를 적용하기 위해 최근 5년간(2016~2020년) 기상 연보를 활용하여 연평균 기온, 연평균 강수량, 평균 풍속이 1981~2010년 평년값과 가장 가까운 2018년을 대상 연도로 선정하였다.

WRF 모델 적분에 사용한 물리과정은 <표 4-1>과 같다. 모델의 초기 및 경계 입력자료로 는 NCEP(National Centers for Environmental Prediction)에서 2015년 7월부터 제공하 는 6시간 단위의 FNL(Final) 자료를 사용하였다. 이 자료는 수평공간해상도 0.25°×0.25°

간격으로 6시간마다 생성되는 전구 자료이다.⁴⁾ 그리고 대상 도메인의 지형과 관련된 입력자 료인 고도 및 토지이용자료는 선행 연구⁵⁾에서 구축한 고해상도 3s(약 90m) 지형고도자료 및 토지이용자료를 적용하였다.

4) UCAR Research Data Archive(2015.7), “NCEP GDAS/FNL 0.25 Degree Global Tropospheric Analyses and Forecast Grids”, 검색일: 2022.4.1.

5) 문난경 외(2012), pp.1-99.

(40)

구분 WRF 물리 옵션 비고 Microphysics WSM 3-class simple ice

scheme⁶⁾ -

Longwave Radiation Rrtm scheme⁷⁾ -

Shortwave Radiation Dudhia scheme⁸⁾ -

Surface Layer Revised MM5 Monin-Obukhov scheme

Set a limit for ZNT over water under high wind conditions Land Surface Unified Noah land-surface

model⁹⁾ -

Planetary Boundary layer YSU scheme¹⁰⁾ -

Cumulus Parameterization Kain_Fritsch scheme¹¹⁾ -

<표 4-1> WRF 모델 적분에 사용한 물리과정 및 업데이트 사항

<그림 4-3>은 2018년 전국 기상대(ASOS)의 평균온도 및 풍속 관측값과 모사값을 시계 열로 나타낸 그래프이다. 온도의 경우 전반적으로 관측값과 모사값이 유사하게 모의되었으 며, 풍속도 대체로 모사값이 관측값의 패턴을 따라 나타나나 일부 과대 모의되는 경향을 보였다.

6) Hong, Juang, and Zhao(1998), pp.2621-2639; Hong, Dudhia, and Chen(2004), pp.103-120.

7) Mlawer et al.(1997), pp.16663-16682.

8) Dudhia(1989), pp.3077-3107.

9) Chen and Dudhia(2001), pp.569-585.

10) Hong, Noh, and Dudhia(2006), pp.2318-2341.

11) Kain(2004), pp.170-181.

(41)

(a) 온도

(b) 풍속

자료: 기상자료개방포털, “종관기상관측”, 검색일: 2022.6.1을 활용하여 저자 작성.

<그림 4-3> 2018년 전국 기상대(ASOS) 평균온도, 풍속 시계열

기상 모델링 결과 분석을 위하여 2018년 전국 기상대(ASOS)의 측정값과 모델값의 Bias, RMSE, IOA, R 등 통계값을 살펴보았다(표 4-2 참조). 온도와 풍속의 경우 Emery, Tai, and Yarwood(2001)에서 제안한 Bias, RMSE, IOA, R 평가 기준을 전반적으로 충족시켜 기상 모델링 결과가 신뢰할 만한 것으로 평가되었다.

(42)

요소 구분 평가 기준 전국 평균

온도

Bias ≤±5 (℃) -0.69

RMSE ≤2 (℃) 2.48

IOA ≥0.8 0.99

R - 0.98

풍속

Bias ≤±0.5 (m/s) 0.85

RMSE ≤2 (m/s) 1.80

IOA ≥0.6 0.77

R - 0.66

자료: Emery, Tai, and Yarwood(2001): Pedruzzi, R. et al.(2015), p.4에서 재인용.

<표 4-2> 기상 모델링을 위한 WRF 모델 평가 기준

라. 배출량 모델링

국내 대기질 모사를 위해서는 국내 및 국외 배출량이 필요하다. 국내 배출량은 국립환경 과학원의 CAPSS(Clean Air Policy Supporting System) 2013¹²⁾을, 국외 배출량은 CREATE(Comprehensive Regional Emissions inventory for Atmospheric Transport Experiment) 2015를 사용하였다. 자연 배출량의 경우는 MEGAN(Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature)을 사용하여 산정하였다.

개발계획에 따른 배출량 처리를 위해서 산업단지 개발계획의 경우 각 개발계획의 위치 및 경계 자료(polygon)를 공공데이터 포털에서 받아 활용하였고, 에너지 개발계획의 경우 환경영향평가서 본안에서 수집한 굴뚝의 위·경도 정보를 활용하였다.

모사영역에 대한 기초 입력 자료와 기상 입력 자료가 준비되면 SMOKE를 이용하여 국내 및 국외 배출량과 자연적 배출량을 산정하는데, 이렇게 산정한 배출량을 통합하여 대기질 모사의 입력 자료로 사용하였다(그림 4-4 참조).

12) 국립환경과학원 지구환경연구과.

(43)

<그림 4-4> 배출량 처리 과정

마. 대기질 모델링

대기질 모델링에 사용된 U.S. EPA CMAQ는 세계적으로 널리 사용되고 있는 모델로 지 속적인 모듈 개발을 통해 O3, 미세먼지, 독성물질, 산성강하물, 시정감소 등 다양한 대기질 이슈에 대한 모델링이 가능하다.¹³⁾ 본 연구에서는 CMAQ v4.7.1을 사용하였으며, <표 4-3>에 CMAQ 모델링 설계조건 및 물리옵션을 정리하였다.

13) CMAS, “CMAQ”, 검색일: 2022.10.24.

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Category Description

Chemical Mechanism SAPRC99

Emissions 2013 CAPSS & 2015 CREATE

Boundary Condition Profile

Advection Scheme PPM

Horizontal Diffusion Multiscale

Vertical Diffusion Eddy

Cloud Scheme ACM

<표 4-3> CMAQ 모델링 설계조건 및 물리옵션

<표 4-4>는 관측값과 모델값의 상관성 분석을 위해 2018년 전국 관측소(AQMS) 측정값 과 모델값의 Bias, IOA, RMSE, R 값을 나타낸 것이다. PM2.5의 경우 대기질 모델평가 기준인 R＞0.4를 만족하는 것으로 확인되었고, NO2의 경우 R 값은 0.68로 모델값이 관측 값을 비교적 잘 설명하고 있음을 알 수 있으며, 여름철에는 과대 모의하는 경향을 보였다.

SO2의 경우 R 값은 0.43, IOA 값은 0.33으로 다른 물질에 비해 상대적으로 낮게 나타났으 며, 전반적으로 모델값이 과대 모의하는 것으로 나타났다(그림 4-5 참조).