Home

이 연구에서는 남해 및 서해상의 에어로졸 특성을 분석하기 위해 황사 등과 같은 기상현상이 영향을 주지 않는 해상관측자료 중 최대한 내륙과 먼 해상에서 관측한 자료를 남해(4월 10일) 및 서해(4월 27일) 관측사례로 선정하였다.

남해상 비현상일인 4월 10일의 평균기온은 다른 날보다 낮았으며, 평균시정은 약 19 km, 상대습도는 평균 70%, 시간평균 PM₁₀ (β-ray) 질량농도는 32 ± 19 μg m⁻³로 나타났다(Table 1). 이때 1800 KST (Korean Standard Time) 지상일기도(Fig. 3a)를 보면, 고기압이 크게 한반도와 중남부에 걸쳐 위치해 있고 북동계열의 바람이 있었다. 명확한 기류에 따른 PM₁₀ 질량농도 분석을 위해 기상청 국립기상과학원에서 현업으로 운영 중인 황사연무통합예측모델(Asian Dust Aerosol Model2-Haze, ADAM2-HAZE) 산출 결과를 분석하였다(Fig. 4) (NIMS, 2015). Figure 4a의 비황사 PM₁₀ 질량농도(Non-dust PM₁₀)는 황사의 영향은 배제하고 인위적인 오염물질만 고려한 농도이다. ADAM2-HAZE 모델도 이 기간에 남해상 관측 지점 부근의 PM₁₀ 질량농도가 낮을 것으로 예측하였다. 1차 항로에서 PM₁₀ (β-ray) 해상 관측의 최소 농도는 4월 10일 21시에 12 μg m⁻³이었으며, 최고 농도는 11시경에 77 μg m⁻³로 관측되었는데(Fig. 2a) 항해 시 기상1호 부근에 이동하는 선박 등의 영향을 일시적으로 받은 것으로 사료된다. 이는 향후 우리나라 근해의 선박 운항이 해상의 대기질에 어떻게 영향을 주는가에 대한 연구가 필요하다는 것을 보여 주는 결과이다.

본 연구와 유사한 남해상 지역에서 2011년 3~4월에 선박에서 관측한 Zhang et al. (2013)에 의하면 전체 관측기간의 평균 PM₁₀ 질량농도는 59 μg m⁻³로 이번 연구의 남해상 관측 평균 32 μg m⁻³보다 약 두 배 가량 높았다. 이는 Zhang et al. (2013) 관측 자료 중에 내륙에 근접한 근해상 관측자료가 포함되어 있어 내륙에서 가장 먼 해상지역만을 관측한 자료를 선택할 경우 더 낮은 PM₁₀ 농도가 관측되었을 것으로 사료된다.

Fig. 3. 
Asian dust weather chart (surface) in the (a) non-event in South sea observation case (1800 KST 10 April), (b) haze observation case (0900 KST 11 April), (c) haze with dust observation case (2100 KST 24 April), (d) haze with dust observation case (0900 KST 25 April), (e) non-event in Yellow sea observation case (0900 KST 27 April), (f) dust observation case (1200 KST 4 May) and (g) local emmission observation case (0900 KST 28 April) in 2015.

Fig. 4. 
Outputs of chemical numerical model (ADAM2-Haze) in the (a) non-event in South sea observation case (1800 KST 10 April), (b) haze observation case (0900 KST 11 April), (c) haze with dust observation case (2100 KST 24 April), (d) haze with dust observation case (0900 KST 25 April), (e) non-event in Yellow sea observation case (0900 KST 27 April), (f) dust observation case (1200 KST 4 May), and (g) local emmission observation case (0900 KST 28 April) in 2015, and (h) Backward trajectory by NOAA HYSPLIT model for vessel (Gisang 1) measurements in the haze observation case (0900 KST 11 April) in 2015.

서해상에서 관측한 4월 27일의 경우 평균시정은 약 20 km, 풍향은 주로 남동풍이 불었고, 시간평균 PM₁₀ (β-ray) 질량농도는 46 ± 14 μg m⁻³로 남해상에서보다 약간 높았다. 4월 27일 1500 KST 지상일기도(Fig. 3e)를 보면 일본 남해상에서 고기압이 크게 자리잡고 있었고, 남동풍 계열의 바람이 불었다. 따라서 남해상 관측 시에는 북풍의 영향을 받았고, 서해상 관측 시에 남풍의 영향을 받은 것으로 보인다. ADAM2-HAZE 모델 분석결과(Fig. 4e) 서해상 관측 시 남풍의 영향을 받아 그 해상 부근에 낮은 PM₁₀ 질량농도가 관측될 수 있는 조건이었다. 서해상에서 2011년 3~4월 사이에 관측된 평균 PM₁₀ 질량농도는 87 μg m⁻³ Zhang et al. (2013)로 이번 연구에서 서해상 관측기간의 평균 46 μg m⁻³보다 높게 관측되었다. 이 차이는 3.1장에서도 언급되었듯이 Zhang et al. (2013)는 전체 평균농도이므로 비현상일에 내륙과 가장 먼 거리를 관측한 자료를 선별할 경우 더 낮은 농도가 될 것이다. Figure 2b는 2차 항로상의 PM₁₀ (β-ray) 질량농도 분포로 4월 27일 20시경에 최소 18 μg m⁻³, 6~7시에 70 μg m⁻³ 이상으로 유지되었고 그 후로 18시까지 40~50 μg m⁻³ 사이로 관측되었다. 이번 연구와 Zhang et al. (2013) 관측 결과를 종합적으로 비교하면 봄철에 관측된 평균 PM₁₀ 질량농도는 남해상에서보다 서해상에서 14~28 μg m⁻³ 관측되었다. 향후 해상관측자료의 활용성을 높이기 위해서는 관측공백지역인 해상에서 장기적인 에어로졸 관측이 필요하다.

4월 11일은 남해상에서 관측된 연무사례로[사례 1]에 비해 기온과 수온이 높았고, 최대파고가 3.2 m로 높게 관측되었다(Table 1). 이 때 국내 지상 PM₁₀ (β-ray) 질량농도는 4월 10일 12시 서울 100 μg m⁻³, 관악산106 μg m⁻³, 전주 4월 10일 24시 102 μg m⁻³, 4월 11일 1시 제주도 고산 64 μg m⁻³의 최대값이 관측되어 이러한 국내 고농도의 PM₁₀ (β-ray)이 4월 11일 남해상에 영향을 주었을 것으로 사료된다. 이 기간의 평균 PM₁₀ (β-ray) 질량농도는 42 ± 18 μg m⁻³로, 이는 국내오염원의 장거리 이동에 의한 해상 연무사례로 판단된다.

남해상의 선박에서 관측된 국내연무의 영향 가능성은 NOAA/HYSPLIT 모델(Fig. 4h)을 통한 역궤적과 ADAM2-HAZE 모델 예측자료를 이용해(Fig. 4b) 분석하였다. 역궤적 분석과 ADAM2-HAZE 모델 모의결과에 따르면, 한반도 내륙에 있는 에어로졸이 남해상으로 이동하는 기류가 형성됨을 알 수 있다. 4월 11일 해상에 영향을 준 4월 6일과 10일 사이의 국내의 연무에 대해서는 서울의 광학입자계수기(Optical Particle Counter, OPC)와 고산의 공기역학입자계수기(Aerodynamic Particle Sizer, APS) 자료를 이용해 미세입자 크기별 농도의 변동 경향을 알아보았다(Figs. 5a, b). 서울과 고산 모두 1 μm 이하와 2~10 μm 사이 입자의 부피 농도가 증가하였고 특히 1 μm 이하 입자 영역의 농도가 상대적으로 크게 증가하였다. Figure 2a에서 4월 11일의 항로별 PM₁₀ (β-ray) 질량농도 변화특성을 보면 10시에 최대 92 μg m⁻³이었고 20시에 18 μg m⁻³으로 최소 값이 관측되었다. 이 기간에 10시 이후로 17시까지 지속적으로 50~75 μg m⁻³ 사이의 높은 농도가 관측되었다. 이는 남해상에서 선박 관측 시 내륙으로부터 연속적으로 연무의 영향을 받은 것으로 추정된다. 내륙에서 이동해온 연무가 해상에서 어떤 대기 반응을 보일지에 대한 분석은 5장에서 상세히 분석하였다.

4월 24일에는 부산을 출발해 남해 인근 해상을, 25일에는 남서해안 인근 해상을 운항하였다(Fig. 2b). 4월 24일 시정의 평균은 약 9 km이며, 25일에는 약 18 km였다. 특히 4월 25일은 평균 상대습도는 57%로 건조공기가 유입되었음을 알 수 있었다(Table 1). 4월 24일과 25일의 평균 PM₁₀ (β-ray) 질량농도는 각각 67 ± 14 μg m⁻³, 46 ± 18 μg m⁻³이었으며, 특히 4월 24일 22~23시에 최고 86 μg m⁻³이 관측되었다. 4월 24일 0900 KST 지상일기도를 보면 4월 22~23일 고비 남부지역에서 발원한 황사가(기상청 홈페이지에서 제공되는 황사일기도 참조) 한반도에 약하게 영향을 주었고, 4월 24일과 25일에는 국내 일부 지역에 연무가 관측되었다(Figs. 3c, d). ADAM2-HAZE 모델에서는 비황사(Non-dust)와 황사(Asian dust) 모드에서 모두 황사와 연무가 우리나라 부근에 영향을 주고 있음을 알 수 있다(Figs. 4c, d). Figure 2b의 4월 24일과 25일 항로상에 PM₁₀ (β-ray) 질량농도의 변화를 보면 4월 24일 경우 44~114 μg m⁻³이었고 4월 25일 경우 18~127 μg m⁻³으로 황사와 연무에 의해 농도 변화가 크게 나타났다. 선박관측과 가장 근거리에 있는 광주 OPC 관측에서도 1 μm 이하와 2 μm 이상의 입자 농도가 증가하였다(Fig. 5c). 즉 이 기간에 조대입자와 미세입자 모두 증가함을 알 수 있었다. 이런 황사와 연무가 혼합되었을 경우 에어로졸의 화학성분 조성비의 변화가 생기는데 이는 4장에서 상세히 비교 분석했다.

5월 4일은 해상에서 황사 특성이 관측된 사례로 선박 PM₁₀ (β-ray) 평균농도는 60 ± 15 μg m⁻³이며, 평균 상대습도가 58%, 평균 풍속이 9.35 m s⁻¹로 낮은 상대습도와 강한 풍속을 보였다. 평균 시정은 약 25 km로 연무나 황사/연무 혼합사례보다 시정은 좋았다. Figure 3f는 5월 4일 1500 KST의 지상일기도로 전형적인 황사발생 및 이동패턴을 보이며, 고비 남부와 내몽골 지역에서 저기압 후면과 고기압 전면에서 발생한 황사의 영향을 서해상에서 받았다(고비 및 내몽골 발원에 대한 자료는 기상청 홈페이지 황사일기도 참조). ADAM2-HAZE 모델의 황사 분석에서도 선박관측지역에 황사의 영향이 있었음을 알 수 있고(Fig. 4f), 이 기간에 백령도에서 관측된 OPC에서 2 μm 이상의 에어로졸 농도가 증가하였음을 알 수 있다(Fig. 5e). Figure 2c에서 5월 3일 선박관측보다 5월 4일의 선박관측에서 훨씬 높은 농도의 PM₁₀ 질량농도가 관측되었다. 이 기간의 PM₁₀ 질량농도는 4시에 130 μg m⁻³이었고, 백령도의 최고 PM₁₀ 질량농도는 10시에 92 μg m⁻³이었으며, 서울은 11시에 103 μg m⁻³이 관측되었다. 이와 같이 PM₁₀ 최고 질량농도가 시간에 따라 해상에서 내륙으로 나타나는데 이는 선행적으로 해상에서의 PM₁₀ 질량농도의 정보를 알 수 있으면 황사예보 정확도 향상에 기여할 수 있음을 알 수 있다.

서해5도 부근 해상을 운항한 4월 28일의 평균 PM₁₀(β-ray) 질량농도는 56 ± 10 μg m⁻³으로 서해상 평균 관측자료보다 10 μg m⁻³ 더 높았다. 기온, 상대습도, 풍속 등은 전날인 4월 27일과 유사했지만 풍향이 남동풍에서 동풍으로 바뀌면서 평균 시정은 약 14 km로 4월 27일보다 낮았다. 이러한 풍계의 변화에 따른 시정악화현상의 원인을 알아보기 위해 4월 28일 0900 KST 지상일기도를 살펴보았다. 중국 동부 연안지역에 저기압이 있고, 북한지역에 고기압이 크게 자리잡고 있어 백령도 부근 서해상에서 관측하고 있던 기상 1호는 수도권 및 서해안 도시지역에서 발생한 오염물질이 영향을 받은 것으로 판단된다(Fig. 3g). 이 기간 동안의 백령도 OPC 관측결과를 보면 1 μm 이하의 미세먼지 입자 수농도가 크게 증가하였음을 알 수 있었다(Fig. 5d). 이러한 해상에서의 갑작스런 시정악화 및 PM₁₀ 질량농도 증가에 대한 보다 자세한 국내 오염 영향을 분석하기 위해 ADAM2-HAZE 모델의 도메인을 한반도를 중심으로 분석했다. 이 분석결과에 의하면, 국내 수도권 및 서해안 부근의 대기오염물질이 동풍을 타고 4월 28일에 선박관측에 영향을 주었음을 알 수 있었다(Fig. 4g). Figure 2b에서 4월 28일 항로의 PM₁₀ (β-ray) 질량농도의 변화를 보면 오후 13시부터 지속적으로 50 μg m⁻³ 이상으로 20시까지 유지되었으며 최고 농도는 14시에 73 μg m⁻³이었다. 이는 자체 오염원이 적은 해상에 수도권이나 서해안 도시 지역 등 내륙에서 발생하는 오염물질이 영향을 줄 수 있음을 보여주는 사례이다.

Fig. 5. 
Volume size distribution of particle (dV/dlogDp, μm³/cm³) at (a) Seoul (6~10 April), (b) Gosan (6~10 April), (c) Gwangju (21~25 April), (d) Baengyeongdo (24~28 April), and (e) Baengyeongdo (30 April~4 May) in 2015.

해상 관측 시 포집된 필터로부터 주요 수용성 이온 및 원소(Element) 성분을 분석했다(Table 2와 Fig. 6). 비현상일(Non-Event)인 남해상의 [사례 1]과 서해상의 [사례 2] 관측자료를 살펴본 결과, 남해상의 PM₁₀ 질량농도, 이차오염물질(nss-SO₄²⁻, NO₃⁻, NH₄⁺)과 원소성분이 차지하는 조성비는 서해상에 비해 낮았다. 토양 및 Biomass에서 기원한 것으로 알려진 성분인 nss-Ca²⁺와 nss-K⁺의 서해상 농도는 남해상에 비해 각각 약 1.5배, 4배 높은 농도를 보여, 서해상이 남해상보다 내륙의 영향을 더 많이 받은 것으로 판단된다.

남해상에서 연무([사례 3]) 시 nss-SO₄²⁻, NO₃⁻, NH₄⁺, CH₃SO₃⁻ 성분 농도가 비현상일 관측사례([사례 1], [사례 2])보다 크게 증가하였다(Fig. 6c). nss-Ca²⁺ 질량농도도 비현상일 관측사례에 비해 조금 높은 질량농도를 보였다. 연무와 황사가 혼합되어 관측된 사례([사례 4])에서는 원소성분이 연무사례보다 약 4배 정도 농도가 높았고 nss-SO₄²⁻, NO₃⁻, NH₄⁺가 차지하는 조성비는 낮아지고 질량농도도 감소하였다. nss-Ca²⁺이나 nss-K⁺의 질량농도는 조금 증가하였다. 국내 오염영향사례([사례 6])는 황사사례([사례 5])를 제외하고 원소성분의 질량농도가 제일 높았고, 연무사례보다는 nss-SO₄²⁻, NO₃⁻, NH₄⁺의 질량농도가 많이 감소했다. 특히 국내오염영향 사례의 nss-SO₄²⁻이 연무사례보다 대략 2배 정도 감소했다. 황사사례([사례 5])의 원소 성분과 nss-Ca²⁺와 nss-Mg²⁺ 성분은 내륙으로부터 장거리 이동한 황사입자 때문에 증가하였다. 해염입자는 이 기간에 풍속이 강해 해수면에서 포말이나 거품이 부서지면서 농도가 증가했다(Ovadnevaite et al., 2012; Grythe et al., 2014).

Fig. 6. 
Analysis of aerosol chemical compositions for the (a) non-event in South sea observation case (10 April), (b) non-event in Yellow sea observation case (27 April), (c) haze observation case (11 April),(d) haze with dust observation case (24~25 April), (e) dust observation case (4 May), and (f) local emmission observation case (28 April) at the vessel (Gisang 1), and (g) Seoul observation case (10 April) in 2015.

해상관측과 지상관측을 비교하기 위해 남해상 연무 관측 사례([사례 3])(4월 11일) 및 지상(4월 10일, 서울 황사감시센터(송월동))의 PM₁₀ 입자 화학성분 자료를 비교하였다(Table 3). 선박에서 관측한 NH₄⁺와 nss-SO₄²⁻의 질량농도가 서울에서 보다 각각 2.17 μg m⁻³, 8.51 μg m⁻³ 더 높았다. 반면 NO₃⁻ 성분은 해상에서 보다 서울에서 관측한 값이 1.74 μg m⁻³ 더 높았다. NO₃⁻ 성분은 주로 자동차 등에 의해 발생하므로 서울에서 높게 관측되었지만 NH₄⁺와 nss-SO₄²⁻의 경우는 서울에서 남해상으로 이동하는 과정에서 내륙에서 발생하는 다양한 인위적 발생원의 영향이 더해져서 해상에서 더 높은 질량농도가 관측되었을 것으로 추정된다. nss-K⁺의 질량농도는 선박관측에서 높게 나타났다. nss-K⁺ 농도가 산불이나 나무 등의 소각(biomass burning 등)에 의해 증가한다는 것을 고려했을 때(Oh et al., 2009) 서울 부근 보다는 중부와 남부지방을 거치면서 발생한 소각 등의 영향이 합쳐져서 남해상에서 영향을 주었기 때문으로 사료된다. 이처럼 향후 에어로졸 내 포집된 NH₄⁺, nss-SO₄²⁻, NO₃⁻ 등 이온성분의 상호 반응식을 통한 보다 상세한 물리/화학적 반응을 알 수 있으면 보다 명확한 해상과 지상의 화학성분 변화를 해석할 수 있을 것이다.

또한, 이 연무사례의 PM₁₀ 질량농도 변화 중 최고 농도의 변화를 비교해보면 4월 10일 서울에서의 PM₁₀ 최고 농도는 12시에 80 μg m⁻³였고 해상에서 4월 11일 10시에 PM₁₀ 최고 농도는 92 μg m⁻³이 관측되었다. 이는 연무가 기류에 따라 이동하면서 전체 농도는 감소하지만 순간 최고 농도는 이동하면서 증가하였다. 해양 경계층 내에서 산성화 가스상 물질(SO₂, H₂SO₄, HNO₃)과 해염입자가 반응하면 에어로졸 질량농도가 증가할 수 있다는 연구결과가 있으나(Alexander et al., 2005). 아직 이 부분에 대한 선행연구가 많지 않은 실정이다. 향후 연무성 에어로졸이 해상을 거치면서 발생할 수 있는 다양한 반응식을 고려한 에어로졸의 질량농도 증가와 조성비 변화에 대한 더 명확히 연구할 필요가 있다.

국내에서는 처음으로 선박을 이용하여 기후학적으로 중요한 해상의 황순환 물질인 MSA⁻ (methanesulfonate, CH₃SO₃⁻)의 질량농도를 관측하였다(Fig. 7). 서해상의 MSA⁻ 농도는 남해상에서보다 3배 이상 높았다. 해양에서 MSA⁻ 농도가 높은 것은 플랑크톤에 의해 만들어지는 DMS (dimethyl sulfide)와 대기 중에 산성화 물질(황산염, 질산염 등)이 많다는 것을 의미한다(Yuan et al., 2004). 즉 관측 사례일에 서해상에서 DMS와 산성화 물질들이 남해상보다 높았다고 추정해 볼 수 있다. 연무사례([사례 3]) 시 MSA⁻ 농도가 0.64 μg m⁻³로 가장 높았고, 황사사례([사례 5])보다는 약 30배 정도 높은 농도를 보였다. 황사 사례에서 MSA⁻가 가장 낮은 농도가 관측된 이유에 대해서는 아직 선행 연구들이 없어 그 원인이 아직 불명확하지만 황사가 해상으로 지나갈 경우 태양으로부터 복사량을 감소시켜 플랑크톤에 의한 DMS 생성을 저하시키고, 이에 의해 해상에서의 MSA⁻ 농도가 감소될 가능성을 배제할 수 없다. 이러한 현상에 대한 원인분석을 위해 향후 이 분야에 대한 집중적인 연구가 이루어져야 할 것이다.

Nakamura et al. (2005)은 동중국해상에서 기류에 따른 MSA⁻ 농도를 분석하였고 Jung et al. (2014)은 동북아시아지역의 서태평양부터 남태평양까지 선박을 운항하면서 MSA⁻ 농도변화를 관측하였는데, 남해상에서 연무가 발생한 이번 연구 사례의 MSA⁻ 농도는 아열대 서북북태평양에서 관측한 값보다 약 64배 정도 높게 나타났다(Fig. 7). 우리나라 남해상과 서해상의 MSA⁻ 농도가 평균적으로 매우 높게 분석되었다(Fig. 7). 이러한 고농도의 MSA 발생원인은 주로 플랑크톤 개체수와 대기중의 질산염의 농도에 영향을 받는다(Yuan et al., 2004). 서해에 중국 및 국내로부터 플랑크톤에 필요한 영양염류가 많이 유입되고(Liu, 2015), 대기 중 질산염 등의 에어로졸에 많이 포함되고 있어(Zhang et al., 2013) 고농도의 MSA⁻가 관측되었다고 추정된다. 향후 이러한 해양성 황순환 물질에 대한 연구가 더 이루어진다면 기후변화 예측을 위한 주요한 기초자료가 될 것이다.

Fig. 7. 
Comparison of MSA⁻ concemtrations observed in this study with those of other regions.