서울지역 연무와 관련된 에어로졸의 광학 특성: 스카이라디오미터 및 위성관측연구

2.1 Skyradiometer

서울에 발생하는 연무의 광학 특성 분석을 위하여 서울대학교(Fig. 1. Seoul National University)에서 2008년에서 2009년까지 관측한 skyradiometer(스카이라디오미터) 자료를 분석했다. 스카이라디오미터 POM01 장비는 태양을 추미하며 7개 파장(315, 400, 500, 675, 870, 940, 1020 nm)에서 직달 일사를 최소 30초, 산란 일사를 최소 3분 간격으로 관측을 수행한다. 본 연구에서는 Nakajima et al. (1996)에 의해 개발된 SKYRAD.pack (version 4.2)를 이용하여 직달 및 산란 태양복사 관측 값을 5개 파장(400, 500, 675, 870, 1020 nm)에서의 에어로졸 광학두께(Aerosol Optical Thickness, AOT)와 5개 파장에서의 로그-선형 근사를 통한 옹스트롬 지수(Ångström exponents, α), 에어로졸 부피크기분포(volume size distribution, dV/dlnr) 자료로 복원했으며, 사용된 자료의 간격은 최소 3분이다. 이후 Song et al. (2014)에서 개발된 방법을 이용하여 구름에 의해 영향을 받는 에어로졸 자료를 추가적으로 제거했다. 해당 방법은 서울에서 Khatri and Takamura (2009) 방법보다 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있다.

기상청에서 발표한 1시간 간격의 연무자료를 토대로 ± 30분 이내에 존재하는 스카이라디오미터 자료를 일치하여 연무의 광학 특성을 분석했다. 이때, 연무와의 대조를 위하여 기상청에서 1시간 간격으로 발표한 시정 및 전운량 자료를 이용하여 맑은 날을 정의하고 (시정 ≥ 20 km 및 전운량 = 0), 맑은 날의 광학 특성을 추가적으로 살펴보았다.

서울지역 연무의 광학 특성을 살펴보기 위하여 에어로졸의 광학성질 중에 대표적으로 사용되는 500 nm파장의 AOT, α, 부피크기분포를 조사했다. 또한 SKYRAD.pack (version 4.2)은 식(1)과 같이 log-scale의 20개 입자 반경에 대하여 에어로졸 부피비가 정규분포를 따르는 로그정규분포를 가정하여 부피크기분포를 산출하고 있다(Nakajima et al., 1996).

dV/dlnr은 에어로졸 반경에 대한 단위면적 공기기둥안의 에어로졸 부피크기분포(단위: cm³ cm⁻²)를 나타내고 아래첨자는 각 모드의 번호를 나타내며, C_i는 각모드의 최댓값을 나타내고, r_i는 각 모드에서의 에어로졸의 평균 반경, r은 에어로졸 입자의 반지름을 나타낸다. 그리고 s_i는 log-scale의 입자의 반지름에 대한표준편차를 나타내며 각 모드의 폭과 관련된다. 동아시아에서 나타나는 에어로졸은 대체로 0.2 μm 주변의 미세모드(fine mode)와 2~5 μm 주변의 조대모드(coarse mode)로 구분되는 두 개의 주 봉우리를 가진다고 알려져 있다(Kim et al., 2004). 그래서 본 연구에서는 SKYRAD.pack에서 산출된 20개 입자 반경별 크기분포를 식(2)에 적용하여 미세모드와 조대모드를 대표하는 C_i, r_i, s_i를 산출한 후, 80개 입자 반경별 크기분포로 재변환하여 분석에 사용했다.

2.2 CALIPSO/CALIOP

지상관측장비인 스카이라디오미터는 대기를 통과하는 동안 감쇄된 태양 복사량을 관측하는 수동 센서로 에어로졸의 연직구조에 대한 정보를 관측하지 못한다. 하지만 Light Detection and Ranging (LIDAR)와 같은 능동 센서는 에어로졸로부터 되돌아오는 레이저 신호를 이용하여 대기의 에어로졸 연직구조를 알 수 있으므로, 본 연구에서는 Cloud-Aerosol Lidar Path-finder Satellite Observations (CALIPSO) 위성에 탑재된 Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization(CALIOP) 관측자료에서 산출된 에어로졸 연직자료를 이용하여 서울지역 연무의 에어로졸 연직구조를 분석했다. CALIOP 센서 관측으로부터 복원한 에어로졸 광학두께는 지상관측대비 −0.029의 편차와 0.014의 오차(Schuster et al., 2012), MODIS 자료 대비 −0.044의 편차와 0.080의 오차(Kim et al., 2013)로 다소 큰 산출 불확실성을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 정량적인 에어로졸 광학두께가 아니라 상대적인 연직분포에 대한 분석은 큰 무리가 없을 것으로 판단된다.

서울 상공을 지나는 CALIOP의 연직분포 자료를 분석하기 위하여 기상청 서울 표준기상관측소(37.571°N, 126.966°E)를 중심으로 ± 0.25°인 정사각형 영역을 설정하고(Fig. 1. Domain 1), 기상청 연무 발표 시각을 기준으로 ± 90분 범위 안에 CALIOP 관측자료가 존재하는 경우에 한하여 공간평균을 수행했다. 본 연구에서는 낮과 밤 자료를 모두 포함하여 분석을 실시했다.

2.3 HYSPLIT

에어로졸이 어떠한 경로로 한반도에 유입되었는지를 확인하기 위하여 기상청에서 발표한 1시간 간격 연무 사례들에 대하여 HYSPLIT 역궤적 분석을 수행했다. 기상청 지역모델인 3시간 간격 Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS) 자료를 HYSPLIT 모델에 입력 자료로 넣고 역궤적 분석을 수행하였으며, 이때 대기 경계층을 고려하여 역궤적 시작고도는 500 m로 설정했다. Cheong and Lee (2006)도 500 m를 역궤적 분석에 대해서 가장 적절한 시간고도 조건으로 조사한 바 있다. 본 연구는 서울지역연무 발표 시각에 대해서 총 48시간의 역궤적 결과를 분석했다. 제주도 고산 지역에 대해서 5개로 영역을 나눈 Kim et al. (1998) 및 Park et al. (2004)와 서울에 대해서 4개로 영역을 나눈 Kim et al. (2007a)의 연구결과를 참조하고, 이전에는 고려하지 않았던 국지적 오염 기원(서울 부근)을 추가함으로써 영역을 1에서 6으로 구분했다. Region 1 (R1)은 만주 및 시베리아, Region 2 (R2)는 중국 북부, Region 3 (R3)는 중국 남부, Region 4 (R4)는 남해 및 동중국해, Region 5 (R5)는 동해로부터의 기원을 나타내고, Region 6 (R6)는 국지적인 발생을 나타낸다(Fig. 4). R6는 서울을 중심으로 한 반경 150 km의 원형 영역으로 설정했다. 48시간 동안의 궤적 중에서 가장 오랫동안 체류한 영역을 선택하는 방식으로 에어로졸의 기원을 분류하고 기원별 연무의 발생빈도를 조사했다. 예를 들어 2일 중에 1일 미만의 시간을 R1~R5 지역에서 체류했고 이후 1일 이상의 시간을 R6 지역에서 체류한 경우, R6 지역 기원으로 분류했다. HYSPLIT 모델을 이용한 역궤적 수행 과정 중에서 정해진 연직 영역 외의 고도로 공기 궤적이 위치할 때 계산을 멈추는 알고리즘으로 특성으로 인해서 전체 연무 사례 중에서 일부 사례에서는 역궤적이 계산되지 않았으나 그 비중은 그리 크지 않았다.

2.4 Aqua/MODIS

역궤적 분석으로부터 6가지의 연무 기원을 정하긴 했지만, 공기 덩어리가 닫혀있지 않기 때문에, 그 지역에서 기원한 에어로졸 성질이 언제나 그대로 보존되면서 서울에 도달하지는 않을 것이다. 예를 들어 에어로졸 농도가 낮은 지역을 통과한 공기 덩어리가 서울에 도착하더라도 그 날의 서울에서 생성된 지역적인 에어로졸 양이 많아 연무가 발생할 수 있다. 그러므로 역궤적 분석과 함께 에어로졸 농도의 시공간적 발달 양상을 조사하기 위해서 2008년에서 2009년 동안 Aqua 위성의 MODIS 센서에서 관측한 550 nm AOT 자료(Level 2)를 분석했다. MODIS AOT 산출 알고리즘은 육지에서 ± (0.05 + 0.15 × AOT) 해양에서 ± (0.03 + 0.05 × AOT)의 오차를 가지는 것으로 알려져 있다(Remer et al., 2005). 수동 센서인 MODIS는 능동 센서인 CALIOP에 비하여 수평적으로 매우 넓은 AOT 공간분포를 관측할 수 있다는 큰 장점을 가진다. 하지만 MODIS 에어로졸 자료는 가시영역 파장을 이용하여 산출되기 때문에 태양이 없는 밤에는 산출되지 않으며, 연직 정보를 제공하지 않는다.

본 연구에서는 MODIS AOT 평균장 생성을 위하여 한반도 주변 영역(위도 30~45°N, 경도 115~135°E)을 설정했다(Fig. 1. Domain 2). 기상청에서 발표한 서울지역 연무 발생시각을 전후로 90분 안에, Domain 2 영역을 지나가는 MODIS AOT 자료가 존재하는 경우, 평균장 생성에 사용했다. 그 후 10 km 해상도로 산출된 MODIS AOT 자료를 0.2° × 0.2° 해상도로 재격자 화하여 평균장을 생성했다. 이렇게 생산한 AOT 평균장을 활용하여 우선 서울에 연무가 발생한 당일의 평균장을 연무가 발생하지 않은 맑은 날과 대조하여 AOT 공간분포를 분석했다. 뿐만 아니라, 48시간 역궤적 분석 결과를 활용하여 유입경로별 연무와 관련된 AOT 공간분포 특성을 분석함으로써 장거리 수송과 국지적 오염 기원간의 시공간적 발달 특성을 살펴 보고자 했다.

2.5 ERA-Interim

위성자료를 통해 생산된 AOT 평균장 분석을 보조하기 위하여 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)에서 제공하는 ERA-Interim 재분석자료(Dee et al., 2011)의 850 hPa 지오포텐셜 고도와 바람장을 사용했다. 2008~2009년 기간 동안 서울지역 연무 발표시각과 24시간 및 48시간 이전의 850hPa 지오포텐셜 고도와 바람장을 1° × 1° 간격으로 평균하여, 기원별 연무의 시공간적 발달 양상을 이해하기 위한 보조자료로 활용했다.

3.1 AOT, α, 부피크기분포

스카이라디오미터를 사용하여 2년 동안 관측한 서울지역 연무와 맑은 날에 대한 평균 AOT, α 값을 Fig. 2a에 나타내었다. 500 nm 파장에서의 AOT 값은 연무가 0.73, 맑은 날이 0.18로 연무 발생시의 AOT가 더 크고, 이것은 평상시보다 연무 발생시에 에어로졸의 양이 증가한 것으로 해석할 수 있다. α는 파장별 AOT 민감도를 의미하며 주로 에어로졸 평균 크기 정보를 제공하는 지수로 사용된다. Muhammad (1983)에 따르면 일반적으로 입자가 작은 경우 파장에 따라 에어로졸 광학두께가 민감하게 변하므로 α 값이 증가하는 것으로 알려져 있다. Fig. 2a에서 연무일 때 α가 1.24로 맑은 날(0.97)에 비하여 크게 관측되므로 연무는 평상시보다 미세모드의 비율이 높다는 것을 알 수 있다. 연무가 발생했을 때 AOT의 표준편차는 맑은날에 비하여 크지만, α의 경우 연무의 표준편차가 더 작은 특징을 보인다. 즉, 연무가 발생하게 되면 에어로졸 농도는 사례별로 변동하지만 에어로졸 부피농도 내 미세모드가 차지하는 비율은 비교적 일정하게 높게 유지되는 특징을 보인다.

스카이라디오미터에서 생산되는 부피크기분포를 bilognormal크기 분포로 분석한 결과를 Fig. 2b에 나타내었다. 연무의 경우 미세모드의 평균 최댓값(C₁)이 6.99 × 10⁻⁶ cm³ cm⁻²으로 맑은 날의 미세모드 평균 최댓값 1.48 × 10⁻⁶ cm³ cm⁻²보다 약 5배 정도 높았다. 또한 Fig. 2b의 밑 넓이는 에어로졸의 총 양을 나타내는데, 연무가 맑은 날에 비하여 2배 정도 큰 것을 알 수 있다. 하지만 Fig. 2a에서 연무의 AOT는 맑은날에 비하여 4배 정도 컸는데, 부피크기분포와 AOT의 이러한 차이는 Nakajima et al. (1996)에 의해 주어진 식(3)에 의해서 설명될 수 있다. 식(3)에서 Q_ext(x)는 미(Mie) 산란이론에서의 소산계수이고, x는 크기 변수(size parameter)로 2πr/λ(λ: 파장)이다.

Fig. 2.

Mean (a) Aerosol Optical Thickness (AOT) at 500 nm and Ångström exponents (α), and (b) bi-lognormal columnar volume size distribution (dV/dlnr) from skyradiometer measurements at the SNU site for the period of 2008~2009 under the clear (814 cases, 37 days) and haze (3739 cases, 149 days) conditions. Error bars in Fig. 2a denote standard deviations. The skyradiometer measurements were collocated with the clear and haze reports at the KMA Seoul station in the range of ± 30 minutes.

반지름에 대한 소산계수는 파장과 에어로졸 굴절지수(refractive index, m)에 의존하므로 정해진 파장과 굴절지수에 대해서 같은 형태를 유지한다. 그러므로 dV/dlnr 그래프의 형태가 같다면 AOT가 그래프 밑의 넓이, 다시 말해 에어로졸의 총 양에 비례한다는 것을 알 수 있다. 하지만 미 산란이론이 적용되는 영역에서는 대체로 에어로졸의 반지름이 작을수록 소산계수가 증가하는 경향이 있으므로 AOT는 미세모드의 비율이 높을수록 크게 측정된다는 것을 알 수 있다. 즉, 직경이 작은 에어로졸들이 시정을 더 쉽게 약화시킨다는 의미이다. 실제로 Fig. 2a의 α와 Fig. 2b의 dV/dlnr에서 연무가 맑은 날에 비하여 미세모드의 비율이 높은 것을 확인할 수 있으며, 이로 인하여 연무의 dV/dlnr은 맑은 날에 비하여 2배 정도 컸지만, AOT는 약 4배가 된 것으로 판단된다

3.2 에어로졸 연직 구조

CALIPSO/CALIOP 자료를 이용하여 얻은 연직에 따른 감쇄계수(attenuation coefficient, σ) 분포를 Fig. 3a에 나타내었다. 감쇄계수는 빛이 통과할 때 세기가 감소하는 정도를 나타내는 지표로 연직방향 높이에 대해서 적분하게 되면 AOT가 된다. 감쇄계수가 높은 곳에서는 에어로졸의 양이 많다고 판단할 수 있다. Figure 3a에서 회색으로 표현된 영역의 넓이는 AOT를 나타낸다. 감쇄계수의 그래프에서 지표면에서 2.2 km까지(A층)와 2.2~3.8 km까지(B층)의 두 구간이 전체 AOT에 지배적인 기여를 하는 것으로 보인다. 고도에 따른 에어로졸의 빈도분포에서도 유사한 결과를 확인할 수 있다(Fig. 3b). 이로부터 대부분의 연무는 4 km 이하의 낮은 고도에서 발생한다는 것을 알 수 있다. 한편, Fig. 3b에서 발생빈도는 A층이 B층의 약2배인 반면 Fig. 3a에서 A층의 AOT는 B층에 비하여 약 4배이다. 즉, 연무는 4 km 이하의 고도에서 주로 발생하지만, AOT에 영향을 주는 대부분의 에어로졸들은 약 2 km 이하에 집중되어 있다는 것을 알 수 있다. 서울 및 제주 고산 지역에서 지상 라이다를 이용한 평균적인 에어로졸 연직분포 연구에서도 유사한 결과가 발견된다(Kim et al., 2007b). 이외에도 6 km고도 부근에서 에어로졸 층이 일부 형성 되어있음을 확인할 수 있다(Fig. 3a). 정체성 연무가 고기압 영향하에서 대기가 안정할 때 주로 발생한다는 사실로부터 미루어 볼 때, 6 km 부근의 에어로졸 층은 지표면근처에서 상승된 것이 아니라 다른 지역에서 수송되어 형성된 것이라고 추론할 수 있다. 하지만 도심이나 산악지역에서 국지적인 상승기류에 의한 원인도 가능할 수 있다.

Fig. 3.

Mean profile of (a) attenuation coefficient at 532 nm (σ) and (b) occurrence frequency from CALIPSO/CALIOP measurements for haze events in Seoul (Domain 1). Total 112 profiles (10 days) were collected for the period of 2008~2009. The CALIOP measurements were collocated with the haze reports in the range of ± 90 minutes.

3.3 연무의 유입경로

서울에서 연무가 발생했을 때, 이틀간의 역궤적 분석 결과를 Fig. 4에 나타내었다. R1 지역은 중국대륙에서 인구밀도가 비교적 낮은 청정 영역, R2와 R3 지역은 인구가 밀집된 중국대륙의 오염 영역, R4와 R5 지역은 청정 해양 영역, R6 지역은 한반도 오염 영역을 대표한다. Ramana et al. (2010)은 R2 지역의 대표도시인 북경은 Sulphate 농도 대비 Black carbon의 비율이 비교적 높으며, R3 지역의 대표도시인 상해는 Sulphate 농도가 매우 우세한 에어로졸 특성 차이를 보고했다. 뿐만 아니라 R2 지역은 비교적 건조한 영역으로 황사 발원지까지 포함하고 있지만 R3은 습윤한 환경을 나타내므로, 예상되는 에어로졸 특성 차이를 고려하여 중국 동부를 R2와 R3 지역으로 구분했다. 서울에 연무가 발생했을 때 유입된 공기는 중국북부(R2, 35%)로부터 가장 빈번했으며, 국지적인 오염(R6, 25.36%)과 중국 남부(R3, 18.36%)로부터 기원한 경우가 그 다음으로 많았다. 다수의 공기궤적들이 서쪽에서 동쪽방향으로 이동하고 있는데 이는 한반도가 편서풍 지역에 위치하고 있기 때문이다.

Fig. 4.

Spatial distribution of 2-d backward trajectories based on haze reports in the KMA Seoul station. The HYSPLIT modeling using 3 hourly RDAPS meteorological fields was used to compute the backward trajectories. Starting altitude was set to 500 m. Each colored line/number indicates dominant source region and occurrence for haze events in Seoul, respectively (e.g., Region 6 (R6) expressed by the circle with radius of 150 km represent haze events originating from local source in Seoul). Total 1100 trajectories were analyzed for the period of 2008~2009.

Table 1에 의하면 연무의 발생빈도는 계절적으로 큰 차이가 없지만 봄철에 가장 빈번하고(33.82%) 여름철에 가장 드물게 발생했는데(20.27%), Chun and Lim (2004)도 서울지역 연무의 발생 빈도에 대하여 비슷한 결과를 보고한 적 있다. 한편, Kim et al. (2007b)은 지상/위성 광학관측자료 분석을 통하여 봄철에 동아시아 전반적으로 에어로졸 광학두께가 최대가 됨을 보였다. 하지만 봄철의 경우 황사와 연무의 영향이 혼합되어 나타날 수 있다. R2와 R3 지역 기원의 연무들은 서풍계열이 강한 봄과 겨울철에 빈도수가 상승하는 경향이 있다. 흥미로운 점은 타 지역으로부터 수송된 연무들의 계절별 발생빈도와는 달리 국지적인 연무 사례(R6)가 가을 및 여름철에 주로 발생했다는 사실이다(Table 1). Kim et al. (2007b)은 제주 고산이나 광주 지역의 AOT가 장마철 직전인 6월에 최대가 되지만, 이후 7월과 8월에는 강수에 의한 세정효과로 에어로졸 양이 크게 감소하며, 가을까지 낮은 에어로졸 농도가 유지됨을 보였다. 그러므로 Table 1에 나타난 R6 지역 기원의 연무 발생빈도는 한반도의 평균적인 AOT 계절변화와 대조적이다. 가을철에 빈번하게 발생하는 국지적인 이동성 고기압과 장마철 직전에 나타나는 대기 정체 현상이 가을과 여름철에 R6 지역 기원의 연무 발생빈도를 증가시킬 수 있지만, 이후의 ERA-Interim 기상장 분석에서 자세한 논의를 하기로 한다.

Table 1.

The number of haze source regions divided by seasons. The top 3 regions having the highest portion are highlighted.

서울지역에서 스카이라디오미터로 측정한 연무의 광학특성을 발생 기원별로 구분하여 Table 2에 나타내었다. 맑은 날에 비하여(참조: Fig. 2a) 연무의 AOT는 발생 기원에 따라 3~5배 정도 크며, 이때 α가 크고 미세모드의 dV/dlnr 농도가 높은 특징을 보였다. 흥미로운 점은 동해나 남쪽 해상에서 유입된 연무 사례들(R4, R5)이 중국 대륙으로부터 유입된 사례들(R1, R2, R3)에 비하여 드물게 발생하긴 하지만, AOT와 미세모드의 dV/dlnr 농도가 평균적으로 높다는 사실이다. Figure 4에 표시된 궤적들의 평균 이동속도를 계산해보면 R4와 R5 지역 기원이 9.2와 5.6 m s−1로 R1, R2, R3 지역 기원의 11.7, 10.1, 9.9 m s−1보다 현저하게 낮은 것을 확인할 수 있는데, 이러한 상황에서는 억제된 환기효과로 에어로졸이 축적되면서 고농도의 연무 현상이 나타날 수 있다. 특히 한반도 주변 편서풍에 역행하는 동풍을 동반한 R5 지역 기원 연무의 경우 가장 높은 에어로졸 농도를 보였다. 또 하나의 특징적인 부분은 R4와 R5 지역 기원 연무는 타연무 사례들보다 α가 비교적 작아 조대입자가 많다는 사실이다. 해양성 에어로졸의 주성분이 조대모드의 비율이 높은 해염입자임을 고려할 때, R4와 R5 지역 기원 사례들은 미세모드로 구성된 연무와 조대모드로 구성된 해염입자가 동시에 공존하는 특징을 보이는 것으로 판단된다. 해양성 기류가 대륙 기원보다 습하고, 수증기가 많은 환경에서 에어로졸 성장이 촉진된다는 Svenningsson et al. (1992)의 연구결과가 R4와 R5 지역 기원 연무들의 광학 특성과 연관될 가능성은 있다. 하지만 해양성 기류 유입에 의한 고농도 연무 사례들에 대해서는 향후에 더욱 세밀한 연구가 필요할 것이다.

Table 2.

Mean (a) Aerosol Optical Thickness (AOT) at 500 nm, Ångström exponents (α), and the volume size distribution (dV/dlnr) of fine mode divided by source regions.

3.4 맑은 날과 연무의 AOT 공간분포

Figure 5는 서울을 기준으로 맑은 날과 연무 발생일에 대하여 한반도 주변의 평균적인 AOT 분포를 보여준다. 맑은 날은 연무보다 상대적으로 발생 일수가 적기 때문에 흰색으로 표시된 것처럼 자료가 생성되지 못한 지역이 다수 존재한다(Fig. 5a). 서울이 맑았을 때 한반도는 대체로 0.1에서 0.2 정도의 AOT 값을 보인다는 것을 확인할 수 있다. 이에 반해 중국 대륙에서는 대부분의 AOT가 0.6 이상의 값을 보이고 있으며, 0.8 이상인 곳도 적지 않게 있다. 반면, 서울에 연무가 발생했을 때, 서울 및 경기도 지역에서 큰 AOT가 나타나고 있는 것을 확인할 수 있으며, 중국부터 서해와 동해까지 큰 AOT 영역이 연속적으로 넓게 분포하고 있다(Fig. 5b). 해안선을 따라 보이는 불연속적인 AOT 값들은 육지와 해양에 대하여 서로 다른 방법을 사용하는 MODIS 에어로졸 산출 알고리즘과 관련되는 것으로 판단된다(Remer et al., 2005). 하지만 맑은 날과 비교할 때 서울지역 연무 발생시 한반도 주변의 AOT가 전반적으로 커진다는 사실은 분명하며, 이것은 서울의 연무가 국지적으로 발생하는 현상이 아니라 중국 대륙으로부터 연결되어 광범위하게 나타나는 현상이라는 것을 의미한다. 특히 주목할 점은 중국 동부지역에서 발견되는 큰 AOT 영역이다. 중국 동부지역은 서울에 연무가 발생하지 않은 기간에도 큰 AOT 값을 가지고 있었지만, 서울에 연무가 발생한 기간에는 더욱 큰 AOT를 보이고 있다. 동아시아 지역이 편서풍대에 위치하고 있다는 점을 고려해볼 때, 중국 동부지역의 고농도 에어로졸은 풍하측에 위치한 한반도의 연무 발생에 지대한 영향을 미칠 수 있을 것이다.

Fig. 5.

Spatial distributions of mean AOT at 550 nm from Aqua/MODIS measurements for (a) clear and (b) haze cases in Seoul. The MODIS measurements were collocated with the clear and haze reports at the KMA Seoul station in the range of ± 90 minutes for the period of 2008~2009. The numbers of collected MODIS data are given on the right-lower corner of each figure.

3.5 기원별 연무 AOT 공간분포의 발달특성

한반도 연무 발생은 중국 대륙으로부터의 장거리 수송에 의해 많은 영향을 받고 있는 것으로 알려져 있지만, 서울은 세계적인 대도시이기 때문에 국지적인 오염 원인으로 인한 연무 발생도 적지 않을 것으로 짐작된다. 그러므로 MODIS AOT 공간분포 분석을 발생 기원별로 세분화하여 살펴볼 필요가 있다. 서울에서 발생한 전체 연무의 78.7%를 차지하는 중국 북부(R2), 중국 남부(R3), 서울 부근(R6) 기원의 사례들에 대한 AOT 합성장 분석을 Fig. 6에 나타내었다. R2와 R3는 많은 오염물질을 배출하는 중국 동부지역을 포함하고 있어 중국으로부터 장거리 수송된 연무사례를 의미하며, R6는 국지적인 오염원에 의한 연무사례들이다. 에어로졸의 시공간적 발달 양상을 살펴보기 위하여 서울지역 연무발생일을 기준으로 −2일과 −1일에 대한 AOT 합성장 분석도 병행하였다(Figs. 6a-b). ERA-Interim의 850 hpa 지오포텐셜 고도와 바람장 결과도 AOT 합성장과 함께 나타냈다.

Fig. 6.

3-d composites of mean AOT at 550 nm fields from Aqua/MODIS measurements for haze cases in Seoul originating from Region 2 (R2), Region 3 (R3), and Region 6 (R6). The geopotential height (contours, with the unit of m) and horizontal winds (arrows) at the 850-hPa level from the ERA-Interim data are also presented as arrows. The length of 1° grid denotes the wind speed of 10 m s−1. The numbers of MODIS data collocated with haze reports at the KMA Seoul station are given on the right-lower corner of each figure.

R2 지역에서 기원한 연무 사례들의 경우, 서해상에서 이틀 동안 꾸준히 북서풍이 불고 있는 것을 확인 할 수 있다. −2일에서 연무 발생일로 시간이 지남에 따라서 서해상에서 0.5 이상의 큰 AOT를 가지는 영역이 남서쪽으로 확장하는 것을 확인할 수 있는데, 이는 바람의 방향과 일치한다. 이러한 관측결과로부터 중국 북부로부터 북서풍을 타고 한반도로 에어로졸이 유입되고 있음을 확인할 수 있다. R2에서 기원한 연무들은 역궤적 분석에서 상대적으로 긴 거리를 빠르게 이동하는 특성을 보였는데(Fig. 4), 이러한 경우 비록 중국으로부터 발원한 고농도의 에어로졸이 한반도로 수송되더라도 그 과정에서 주변공기와 섞인다거나 하여 에어로졸 농도가 희석될 가능성이 있다.

R3 지역에서 발원한 연무 사례들의 경우 −2일의 바람장은 R2에서와 전반적으로 비슷하지만 시간이 경과할수록 남서풍 계열의 바람이 강해지는 특징을 보인다. 이로 인해 −1일부터 연무 발생일까지 중국 대륙의 급격한 AOT의 증가와 함께 남서풍을 타고 중국 남동부에서 한반도로 에어로졸이 수송되는 것을 확인할 수 있다. R3 지역 기원의 연무도 R2와 마찬가지로 시간이 경과함에 따른 서해상의 AOT 증가가 나타나는데, R2와는 대조적으로 0.9 이상의 AOT가 매우 넓은 영역에 걸쳐서 분포하고 있다. R3에서 기원한 연무들은 역궤적 분석에서 R2보다 상대적으로 짧은 거리를 느리게 이동하는 특성을 보였는데(Fig. 4), 이러한 특성으로 인하여 수송되는 과정에서 에어로졸의 농도가 비교적 온전하게 보존될 수 있다. 결과적으로 R3 지역에서 발원한 연무는 한반도 주변에 가장 큰 AOT 분포를 나타내어, 미세먼지 농도 관점에서 가장 위험한 사례이다.

R6의 경우에도 중국에서의 고농도 에어로졸이 서해상과 같이 고기압의 주변부로 장거리 수송되는 양상이 보이지만, AOT의 공간적 불연속이나 수평 바람 특징으로부터 판단할 때 서울 지역과는 큰 관련이 없는 것으로 판단된다. 즉, R6 사례는 중국으로부터의 장거리 수송보다는 국지적인 오염원에 의해서 생성된 연무로 판단된다. R6 지역에서 국지적으로 생성된 연무 사례들은 연무 발생일에 서울 부근의 수평 바람 세기가 R2와 R3에 비하여 매우 작다는 특징이 있다. 뿐만 아니라 R6 지역의 경우 시간이 경과함에 따라 남서쪽에서 한반도 쪽으로 고기압이 이동하는 모습을 확인할 수 있다. 고기압이 다가옴에 따라 한반도에 전체적으로 AOT가 커지는 특징을 보인다. 따라서 이동성 고기압의 영향으로 대기가 안정한 상황에서 배출된 오염물질이 낮은 환기효과로 국지적으로 쌓이게 되면서 고농도의 연무 현상이 나타나게 된 것으로 판단된다. Jo and Kim (2010)도 850 hPa 지오포텐셜 고도 분석을 통해 정체성 연무에 대한 정체성 고기압의 영향을 확인한 바 있다.