바람장 분석을 통한 도시숲 미세먼지 관측 장비 설치 지점 선정

1. 서 론

최근 국내에서 고농도 미세먼지 문제가 빈번하게 발생함에 따라 대기질 문제에 대한 국민들의 관심이 크게 증가하는 추세이다. 미세먼지는 지구에 들어오는 태양 복사량을 직접적으로 흡수하거나 산란시키고, 대기 중에서 간접적으로 구름의 특성을 바꿔 기후 시스템에 주목할 만한 영향을 미친다(IPCC, 2013). 뿐만 아니라 미세먼지는 세계보건기구(World Health Organization; WHO) 산하 국제암연구소에서 규정한 1군 발암물질 중 하나이며(IARC, 2013), 천식 및 알러지, 호흡기 질환 등의 인체 건강 문제를 초래함으로써(Bartell et al., 2013) 개인의 일상 생활에 미치는 영향 또한 매우 크다. 특히 우리나라의 경우 PM_2.5의 인구노출도가 OECD 국가 중 1위를 차지하여(OECD, 2019) 미세먼지 문제에 대한 심각성이 크게 대두되고 있다.

미세먼지와 같은 대기오염물질은 2017년 정부가 수립한 미세먼지 관리 종합대책에 따라, 배출량을 감축하는 것을 중심 목표로 하여 관리가 이루어지고 있다. 그러나 국내 미세먼지 고농도 사례의 국외 기여도가 68%에 달하는 것에서(Choi et al., 2019) 알 수 있듯이 대기오염물질의 대다수가 전지구적으로 발생 및 이동을 하므로, 오염배출원 관리에는 상당한 시간과 노력이 필요하다. 이에 따라 미세먼지의 직접적인 배출량을 줄이는 것 이외에도 미세먼지 문제에 대응하기 위한 다양한 시도가 요구된다. 이러한 노력의 일환으로 산림청에서는 2019년부터 대기오염 문제의 완화 및 개선 방안의 일환으로 미세먼지 저감을 위한 도시숲의 활용가능성을 재고하고 있다.

도시 및 도시 외곽 지역에 위치한 숲이 미세먼지를 차단하고, 침적 및 흡착함으로써 도시 내 대기오염물질을 저감할 수 있다는 것은 많은 선행 연구들을 통해 잘 알려져 있다(Nowak, 1994, 2006; Gallagher et al., 1997; Beckett et al., 1998). McDonald et al. (2007)은 대기 수송 모델을 통해 영국 광역 도시에서 산림 면적이 증가했을 때 PM₁₀의 침적 또한 증가한다는 것을 시사하였으며, 일본 및 중국에서도 각각 침엽수림과 대나무숲의 PM_2.5 저감 능력에 대해 실험을 통해 확인한 바 있다(Matsuda et al., 2010; Bi et al., 2018). 반면 숲은 생물유래 휘발성 유기 화합물(Biogenic Volatile Organic Compounds; BVOCs)을 배출하는데, 발생한 BVOCs는 도시 내 질소산화물과의 광화학반응을 통해 대류권 오존의 형성에 기여한다(Calfapietra et al., 2013). 따라서 도시숲이 대기질에 미치는 영향을 종합적으로 파악하기 위해서는 침적 및 흡착을 통한 숲의 미세먼지 제거 효과와 BVOCs의 생성 및 이에 따른 대류권 오존 농도의 변화를 함께 고려하여야 한다.

국내 대기질 감시를 위해 환경부 한국환경공단에서는 2005년도부터 대기 중 입자상 오염물질(PM₁₀, PM_2.5)을 비롯하여 아황산가스, 일산화탄소, 이산화질소, 오존 등 미세먼지 전구물질 농도를 관측하는 지상 대기오염 물질 관측망인 에어코리아(AirKorea)를 운영 중에 있다(Yoo et al., 2015). 현재 에어코리아 측정망은 전국에 약 400여개가 설치되어 있으나 대부분 도시 및 도로변에 위치해 있고 BVOCs의 관측을 하지 않기 때문에, 이를 활용한 도시숲의 미세먼지 저감 기능을 충분히 이해하기 어렵다. 따라서 국립산림과학원에서는 도시숲을 비롯한 산림의 미세먼지 저감 효과를 정량적으로 측정하여 국민에게 제공하기 위해 산림 내 미세먼지 농도와 관련 성분 정보를 확인할 수 있는 기기를 활용한 전국구 미세먼지 측정넷 구축을 계획 중이다. 이 측정넷은 숲 내외부의 미세먼지농도를 각각 측정하여 비교할 수 있어야 하므로, 대상지의 풍향을 고려한 측정소 위치 설정이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 전국 규모의 측정넷을 설치하기 전, 측정넷 구축 대상지의 바람장을 분석하여 효과적인 측정소 설치 위치를 알아보고자 하였다.

2. 미세먼지 측정넷 구축 및 분석

2.1 대상지

산림 분야 미세먼지 측정넷은 도시숲의 미세먼지저감 효과를 통해 국민 건강과 대기질을 개선함으로써 도시숲의 가치에 대한 인식 증진을 도모하는 데 그 목적이 있다(Park et al., 2019). 따라서 국민들의 생활권에 주된 영향을 미치는 곳을 선정하여 측정넷을 구축하고자 하였다.

측정넷의 구축 후보지는 대기오염 물질의 발생원을 대응하기 위한 도시숲과 생활권 미세먼지를 저감하기 위한 저감숲, 청정숲의 안심 이용을 목적으로 하는 유아숲을 대상으로 하였는데, 그 중 국지적, 광역적으로 접근이 용이하며, 국가 측정망과 연동하기 쉬운 곳을 우선 선정하였다. 최종 설치 대상 후보지는 광주 첨단과학국가산업단지 완충숲, 대구 성서공업단지 완충숲, 부산의 개금테마파크공원, 인천의 석남완충녹지, 일산의 백석공원이다(Table 1). 국립산림과학원에서는 각각의 후보지에 대해 오염원, 완충숲, 거주지를 설정하여 측정소를 설치할 예정으로, 3개 장소에서의 대기오염물질의 농도 측정을 통해 오염원에서부터 거주지까지의 미세먼지 저감 추이를 확인하고자 하였다.

Table 1.

A list of target sites to install ground-based observation station of particulate matter.

광주 첨단과학국가산업단지 완충숲 및 인천 석남완충녹지는 평지형 생활권 미세먼지 저감숲으로, 완충숲을 기준으로 하여 각각 남서쪽, 서쪽에 위치한 공업단지가 오염원으로, 북동쪽, 동쪽을 주거지로 하여 측정넷 구축 위치가 예비 선정되었다(Figs. 1, 2). 대구 달서구에 위치한 성서공업단지 후보지에 대해서는 완충숲을 기준으로 하여 북동쪽에 위치한 공업 단지가 오염원, 남서쪽에 위치한 생태학습원이 주거지로 예비 선정되었다(Fig. 3). 유아숲으로 이용되고 있는 부산의 개금테마공원 후보지에서는 동쪽에 위치하고 있는 도로가 오염원으로, 숲을 기준으로 북서쪽이 주거지로 예비 선정되었다(Fig. 4). 마지막으로 일산 후보지는 LNG 발전 산업단지 근처에 위치한 발생원 대응 도시숲인 백석공원으로 하였는데, 완충숲인 백석공원을 기준으로 하여 동쪽을 오염원, 서쪽을 거주지로 하였다(Fig. 5).

Fig. 1.

The map of Gwangju site and predetermined locations by National Institute of Forest Science for three ground particulate matter observation station. Red, blue, and yellow dots are pollution area, buffer forest, and residential area, respectively.

Fig. 2.

The map of Incheon site and predetermined locations by National Institute of Forest Science for three ground particulate matter observation station. Red, blue, and yellow dots are pollution area, buffer forest, and residential area, respectively.

Fig. 3.

The map of Daegu site and predetermined locations by National Institute of Forest Science for three ground particulate matter observation station. Red, blue, and yellow dots are pollution area, buffer forest, and residential area, respectively.

Fig. 4.

The map of Busan site and predetermined locations by National Institute of Forest Science for three ground particulate matter observation station. Red, blue, and yellow dots are pollution area, buffer forest, and residential area, respectively.

Fig. 5.

The map of Ilsan site and predetermined locations by National Institute of Forest Science for three ground particulate matter observation station. Red, blue, and yellow dots are pollution area, buffer forest, and residential area, respectively.

3. 결과 및 논의

광주 첨단과학국가산업단지 완충숲의 경우, 해당 후보지의 북쪽으로 고도 635.9m의 불태산과 동쪽으로 영산강이 위치하고 있는 지형적 특징을 가진다. 산의 골짜기를 따라 형성된 산곡풍과, 영산강 수면과 지표간 온도 차이로 형성된 국지적인 바람 요소로 인해 계절과 관계없이 북동풍이 발생하는 경향이 있다. 겨울철과 봄철 모두 지상의 주풍 방향이 북서, 북동풍으로 비슷하며, 850 hPa에서 겨울은 북서풍, 봄은 서풍이 우세한 것으로 나타났다(Fig. 6). 따라서 산림과 학원에서 제시한 위치에 측정넷을 구축한다면, 주풍의 풍하측 지역에 공단지역이 위치하고 있어 숲의 미세먼지 저감 효과를 제대로 확인하기 어려울 것으로 판단되었다.

Fig. 6.

Seasonal wind rose diagram at buffer forest in Gwangju site using LDAPS wind data: (a) Winter (1013 hPa), (b) Spring (1013 hPa), (c) Winter (850 hPa), and (d) Spring (850 hPa).

성서 공업 단지 완충숲이 위치한 대구 지역은 모든 면이 산으로 둘러싸인 분지 형태로 이루어져 있으며 서쪽에 낙동강이 흐르고 있다. 따라서 우리나라의 전형적 주 풍향인 편서풍이 지배적이며, 서쪽에 위치한 낙동강의 영향으로 국지적인 바람이 형성되어 그 경향이 두드러지게 나타난다. 이로 인해 봄철에는 남동쪽을 제외한 전 방향으로 바람이 형성되며, 겨울철에는 북서풍이 우세한 특징을 가지게 된다(Fig. 7). 이에 따라 주거지역 측정넷의 위치를 산림과학원 예비 선정 위치보다 동쪽으로 이전하여 공단지역, 완충숲, 주거지역의 위치 배열을 주풍의 방향과 평행하게 하여 구축한다면, 공단 지역을 거친 바람이 완충숲을 통과한 후 주거지역에 도달하는 경로를 통해 미세먼지가 얼마나 차단되는지 확인 가능할 것이다.

Fig. 7.

Seasonal wind rose diagram at buffer forest in Daegu site using LDAPS wind data: (a) Winter (1013 hPa), (b) Spring (1013 hPa), (c) Winter (850 hPa), and (d) Spring (850 hPa).

부산 개금테마공원 지역에는 북쪽으로 백양산(641.3 m)과 남쪽으로 엄광산(505 m)이 위치하고 있고, 서쪽에는 낙동강, 동쪽에는 바다가 자리잡고 있다. 이러한 지형 조건은 남북으로 위치해 있는 산지 사이를 통과 하는 남해 제2고속지선을 따라 바람길을 만들게 되며, 이로 인해 동서로 부는 바람이 형성된다. 따라서 후보지에는 겨울철 북서풍이 우세하게 나타나며, 봄철에는 북서풍과 북동풍 계열의 주풍이 형성된다(Fig. 8). 봄철과 겨울철에 모두 나타나는 북서풍의 풍상측으로 예비 선정된 주거지가 위치하기 때문에, 도로변 오염원에서 배출되는 미세먼지가 개금테마공원에 조성된 숲을 통해 저감되는 지를 볼 수 없을 것으로 확인되었다.

Fig. 8.

Seasonal wind rose diagram at buffer forest in Busan site using LDAPS wind data: (a) Winter (1013 hPa), (b) Spring (1013 hPa), (c) Winter (850 hPa), and (d) Spring (850 hPa).

인천 석남완충녹지의 경우 서쪽에는 바다, 동쪽에는 철마산(164.8 m)이 위치하고 있어 주로 서풍의 영향을 받는다. 이러한 국지적 요인과 종관기상학적 요인이 함께 고려되어, 후보지는 겨울철 북서풍이 우세하고 봄철에는 서풍 계열이 우세하게 나타나는 특징을 갖는다(Fig. 9). 따라서 예비 선정된 지점에 측정넷을 구축한다면, 공단지역의 오염된 바람이 완충 녹지를 통과하며 어떠한 변화를 거치는지 확인하기 용이할 것으로 사료된다.

Fig. 9.

Seasonal wind rose diagram at buffer forest in Incheon site using LDAPS wind data: (a) Winter (1013 hPa), (b) Spring (1013 hPa), (c) Winter (850 hPa), and (d) Spring (850 hPa).

일산 백석공원이 위치한 지역에는 북서쪽에서 남동쪽으로 한강이 흐르고 있으며, 북쪽과 동쪽에 각각 고동산(206.3 m)과 망월산(179.4 m)이 위치하고 있다. 겨울철에는 종관기상장의 영향으로 850 hPa에서 나타나는 북서풍의 영향을 받아 지표에서도 동일한 방향의 주풍이 나타나는 것을 확인할 수 있다(Fig. 10a). 산림과학원의 측정넷 예비 선정 위치가 겨울철 주풍의 방향과 수직으로 배열되어 있어 LNG 오염원의 영향을 보기에는 무리가 있다. 봄철에는 한강과 지표면의 온도 차이가 발생함으로써 국지적 요인이 두드러지게 나타나면서 나타나면서 지표에서 서풍이 우세해지는 특징이 있다(Fig. 10b). 그러나 봄철 주풍의 풍하측에 LNG 오염원이 위치하기 때문에 이 또한 백석공원 완충숲의 미세먼지 저감 능력을 확인하기 어렵다. 따라서 LNG 오염원의 위치를 고려한다면, 예비 후보지인일산 백석공원보다 좀 더 동쪽에 위치한 완충숲에 측정넷을 설치할 필요가 있다.

Fig. 10.

Seasonal wind rose diagram at buffer forest in Ilsan site using LDAPS wind data: (a) Winter (1013 hPa), (b) Spring (1013 hPa), (c) Winter (850 hPa), and (d) Spring (850 hPa).

4. 요약 및 결론

국립산림과학원에서는 도시숲의 가치를 국민에게 알릴 수 있는 과학적 증거 기반의 자료 제공을 목적으로 2019년부터 미세먼지 측정넷 구축을 계획 중이다. 본 연구에서는 광주, 대구, 부산, 인천, 일산 총 5곳의 산림과학원 미세먼지 측정넷 설치 대상 후보지에 대하여 지형적 특징을 고려한 바람장 분석을 시행하였으며, 이를 통해 최적의 미세먼지 측정넷 위치를 찾고자 하였다. 인천 석남완충녹지, 대구 성서산업단지 완충숲 후보지는 주풍의 풍상측에 오염원이 위치하고, 풍하측에 주거지역이 위치하는 이상적인 경우로, 국립산림과학원이 제시한 예비 선정 위치에 측정넷을 설치하여 소기의 목적대로 측정할 수 있음을 확인하였다. 그러나 광주 첨단과학국가산업단지 완충숲, 부산 개금테마공원, 일산 백석공원의 경우 주풍의 방향과 오염원 및 완충숲의 위치를 고려한 측정넷 위치재 선정이 필요했다.

재선정된 위치를 기반으로 구축될 측정넷은 미세먼지와 BVOCs의 농도 정보를 동시에 측정함으로써, 숲 내외 다양한 대기오염물질의 농도 추이를 파악하여 도시숲의 미세먼지 감소 기작을 이해하는 데에 활용가능할 것이다. 이러한 분석을 바탕으로 하여 도시숲 내 미세먼지 농도 및 성분 정보를 국민들에게 제공한다면 산림의 공익적인 기능 또한 증진될 것으로 기대된다. 또한 향후 WHO 국제 기준에 기반한 미세먼지저감 정보 제공 체계를 마련하고, 산림청 산악기상망 및 국립환경과학원의 대기질통합예보센터 등에서 제공하는 다양한 기상 및 미세먼지 관측 자료와의 연계를 통해 효율적인 자료 관리를 도모하고, 국민들과 수요기관들의 국내 미세먼지에 대한 이해도를 높일 수 있을 것이다.

Acknowledgments

본 논문의 개선을 위해 좋은 의견을 제시해 주신두 분의 심사위원께 감사를 드립니다. 이 논문은 서울대학교 창의선도 신진 연구자 지원사업, 국립산림과학원 미세먼지 저감 도시숲 가치의 측정망 기반 대국민 인식 증진 기술 개발 사업(FE0100-2019-07-2019), 환경부 국립환경과학원의 연구비(NIER-2019-01-01-027) 지원으로 수행되었습니다.

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