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경진 조
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1 Atmosphere. Korean Meteorological Society Vol. 25, No. 1 (2015) pp pissn eissn 연구노트 (Research Note) 라이다관측자료를이용한미세먼지농도산정 김만해 1) 여희동 1) Nobuo Sugimoto 2) 임한철 3) 이철규 3) 허복행 3) 유영석 3) 손병주 1) 윤순창 1) 김상우 1), * 1) 서울대학교지구환경과학부, 2) 일본국립환경연구소, 3) 기상청기후변화감시센터 ( 접수일 : 2014 년 12 월 23 일, 수정일 : 2014 년 12 월 23 일, 게재확정일 : 2015 년 2 월 2 일 ) Estimation of Particle Mass Concentration from Lidar Measurement Man-Hae Kim 1), Huidong Yeo 1), Nobuo Sugimoto 2), Han-Cheol Lim 3), Chul-Kyu Lee 3), Bok-Haeng Heo 3), Yung-Suk Yu 3), Byung-Ju Sohn 1), Soon-Chang Yoon 1), and Sang-Woo Kim 1), * 1) School of Earth and Environmental Sciences, Seoul National University, Seoul, Korea 2) National Institute of Environmental Studies, Tsukuba, Japan 3) Korea Global Atmosphere Watch Center, Korea Meteorological Administration, Taeahn, Korea (Manuscript received 23 December 2014; revised 23 December 2014; accepted 2 February 2015) Abstract Vertical distribution of particle mass concentrations was estimated from 8-year elastic-backscatter lidar and sky radiometer data, and from ground-level PM10 concentrations measured in Seoul. Lidar ratio and mass extinction efficiency were determined from aerosol optical depth (AOD) and ground-level PM10 concentrations, which were used as constraints to estimate particle mass concentration. The mean lidar ratio (with standard deviation) and mass extinction efficiency for the entire 8-year study period were ± sr and 3.69 ± 3.00 m 2 g 1, respectively. The lidar ratio did not vary significantly with the Ångström exponent (less than ± 10%); however, the mass extinction efficiency decreases to 1.82 ± 1.67 m 2 g 1 (51% less than the mean value) when the Ångström exponent is less than 0.5. This result implies that the particle mass concentration from lidar measurements can be underestimated for dust events. Seasonal variation of the particle mass concentration estimated from lidar measurements for the boundary layer, was quite different from ground-level PM10 measurements. This can be attributable to an inhomogeneous vertical distribution of aerosol in the boundary layer. Key words: Particulate Matter (PM) concentration, lidar ratio, mass extinction efficiency, aerosol, Ångström exponent 1. 서론 중국은세계최대의에어로졸배출원중하나로 Ramanathan et al. (2008) 에따르면 2002 년중국의에어로졸배출량은 1950 년에비해검댕 (soot) 은 5 배황 (sulphur) 은 10 배증가한것으로보고되고있다. 최근 *Corresponding Author: Sang-Woo Kim, School of Earth and Environmental Sciences, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul , Korea. Phone : , Fax : sangwookim@snu.ac.kr 한반도에는이러한중국발미세먼지의유입에의한에어로졸고농도사례가빈번하게발생하고있어이에대한정확한관측을통한영향분석이필요하다. 현재기상청에서는중국으로부터유입되는황사및미세먼지관측을위해전국 28 개관측소를구축하고 PM10 질량농도의실시간감시를수행하고있다. 그러나기상청을포함한대부분의미세먼지관측은지상직접 (in-situ) 관측이대부분이기때문에에어로졸의연직분포와이동및통과고도등에대한분석은부족한실정이다. 라이다 (Light detection and ranging; LIDAR) 관측을통해에어로졸의연직분포를파악할 169

2 170 라이다관측자료를이용한미세먼지농도산정 수는있으나지금까지대부분의라이다관측연구는에어로졸연직분포에대한정성적분석이나소산계수산출에그치고있으며에어로졸질량농도를정량적으로산출한연구는수행된바없다. 라이다는대기중으로레이저를발사하여후방산란된빛을관측함으로써에어로졸이나구름의연직분포를파악할수있는장비로에어로졸연직분포관측에유용하게사용되고있다. 원격광학장비인라이다는일반적으로대기중에어로졸의광학적인양을나타내는에어로졸소산계수나광학두께를산출하는데사용된다 (e.g., Murayama et al., 2003; Won et al., 2004; Noh et al., 2007; Yoon et al., 2008). Kim et al. (2011) 은서울에서장기간의라이다관측을통해에어로졸소산계수의연직분포와라이다상수 (lidar ratio) 를산출하고계절변동성을분석한바있다. 본연구에서는서울에서 2006 년 6 월 ~2014 년 5 월 (8 년 ) 의라이다관측결과를이용하여에어로졸소산계수를계산하고이로부터에어로졸질량농도의연직분포를산출하였다. 산출에필요한라이다상수와질량소산효율은라이다와동시에관측된스카이라디오미터및지상 PM10 관측결과를이용하여결정하였으며산출된에어로졸질량농도의연직분포특성과계절변동성분석을수행하였다. 2. 관측기기및자료 본연구에서는 2006 년 6 월부터 2014 년 5 월까지서울대학교캠퍼스의동일장소에서관측된라이다와스카이라디오미터자료를사용하였다. 라이다는대기중으로레이저를발사하여에어로졸이나구름, 공기분자등에의해후방산란되는빛을감지하여대기의연직분포를파악하는관측장비이다. 연구에사용된라이다는 532 nm 와 1064 nm 의 2 파장을이용하여관측을수행하며 532 nm 파장은후방산란된빛의수평및수직성분을구분하여총 3 채널의신호를측정한다 nm 파장의신호는상대적으로큰입자에민감하여황사관측등의목적으로사용되나신호의강도가약하여본연구에서는사용하지않고 532 nm 의수평, 수직채널관측결과로부터산출된후방산란강도 (attenuated backscatter) 와편광소멸 (depolarization ratio) 를사용하였다. 후방산란강도는대기중에어로졸이나구름의상대적인양을나타내는값이며편광소멸도는입자의모양에의해결정되는값으로비구형정도가강할수록큰값을갖는다. 관측주기는 15 분으로 5 분관측후 10 분휴식하며연직해상도는 6 m 이다 (Yoon et al., 2008; Kim et al., 2011). 스카이라디오미터 (POM01; Prede Co. Ltd.) 는총 7 개의파장 (315, 400, 500, 675, 870, 940, 1020 nm) 에 서의직달및산란일사를측정하여 400, 500, 675, 870, 1020 nm 의총다섯파장에서에어로졸광학두께 (AOT; aerosol optical thickness) 와옹스트롬지수 (Ångström exponent) 를산출하고 SKYRAD.pack (Nakajima et al., 1996) 의알고리즘을이용하여단산란알베도 (single scattering albedo) 와에어로졸의입경별부피분포를산출한다. 스카이라디오미터와라이다의파장이다르기때문에에어로졸광학두께의파장의존도를나타내는옹스트롬지수를이용하여 500 nm 의에어로졸광학두께로부터 532 nm 에서의값으로내삽 (interpolate) 하여사용하였다. PM10 은입자의직경이 10 μm 이하의에어로졸 (particulate matter; PM) 질량농도 (μg m 3 ) 이다. 관측에사용되는기기는베타선분진측정기 (FH62C14; Thermo Andersen) 로베타게이지 (β gauge) 를이용하여자동연속측정을수행한다. 본연구에서는라이다및스카이라디오미터와동일한기간동안기상청에서운영하고있는관악산관측소에서의값을 1 시간평균하여사용하였다. 3. 에어로졸질량농도산출방법 라이다관측결과로부터에어로졸소산계수를산출하기위해서는다음의라이다방정식을풀어야한다 (Klett, 1981; Fernald, 1984). Pz () = C z 2 [ β aer () z + β mol () z ] Oz () z exp{ 2 [ σ aer () r + σ mol () r ]dr}, 0 (1) 여기서, P(z) 는고도 z 에서후방산란되어돌아온신호로라이다관측으로얻는값을나타내며, C 는라이다에서발사된빛의강도, 망원경의크기, 수신율등을포함한기기상수, O(z) 는중첩보정함수, β 와 σ 는각각에어로졸 ( 아래첨자 aer) 과공기분자 ( 아래첨자 mol) 에의한후방산란계수와소산계수를나타낸다. 중첩보정함수는라이다의기기특성상, 지표면근처에서후방산란되는빛을전부수신하지못하는현상을보정하기위한값으로본연구에사용되는라이다는지표면으로부터 600 m 까지중첩보정이필요하다. 그러나중첩보정을하더라도지표면부근의매우낮은고도에서는오차가매우크기때문에본연구에서는지상 200 m 이하의고도에서는대기혼합에의해에어로졸이일정하게분포한다고가정하였다. 위식 (1) 에서공기분자에의한후방산란계수 (β mol ) 와소산계수 (σ mol ) 는오산에서의라디오존데관측자료를이용하여계산하였다 (Bucholtz, 1995). 서울과오산의기온및기압차이가있을수있으나공기분자의후방산란 한국기상학회대기제 25 권 1 호 (2015)

3 김만해 여희동 Nobuo Sugimoto 임한철 이철규 허복행 유영석 손병주 윤순창 김상우 171 Fig. 1. A schematic diagram for the calculation of aerosol mass concentration from 2-wavelength polarization lidar, sun/sky radiometer and ground-level PM10 measurements. 계수및소산계수에미치는영향이미미하기때문에고려하지않았다. 식 (1) 에서공기분자에의한소산과산란및기기상수를알고있다고하더라도관측을통해얻는값은 P(z) 뿐이기때문에여전히두미지수, β aer 과 σ aer 이남아해를얻을수없다. 따라서두미지수를하나로줄이기위해에어로졸에의한소산과후방산란의비를라이다상수 (lidar ratio; S aer ) 로정의하여사용한다. S aer () z = σ aer () z β aer () z (2) 라이다상수는에어로졸의물리적, 화학적특성에의해결정되는값으로고도에따라서도변하는값이다. 일반적으로해염입자나황사입자와같이상대적으로큰에어로졸은작은라이다상수 (20~40 sr) 를가지며오염물질이나생체소각 (biomass burning) 에어로졸과같이작은입자의에어로졸은보다큰라이다상수 (~70 sr) 를갖는다 (e.g., Cattrall et al., 2005; Omar et al., 2009). 본연구에서는연직평균한라이다상수를가정하여고도에관계없이일정한값을사용하였다. 이러한가정을하게되면서로다른종류의에어로졸층이두개이상존재할경우각각의층에서의라이다상수가달라에어로졸소산계수산출에오차가발 생할수있으나연직평균된라이다상수를사용하는것이므로연직기주내에어로졸의총량에는영향을미치지않는다. 이처럼라이다상수를이용하여미지수를하나로줄이고식 (1) 을풀면에어로졸소산계수를얻을수있다 (Sasano et al., 1985; Kim et al., 2011). 라이다관측결과로부터산출된에어로졸소산계수의연직분포는질량소산효율 (mass extinction efficiency) 로나누어줌으로써에어로졸질량농도의연직분포로전환이가능하다. 에어로졸질량소산효율은단위질량의에어로졸에의한소산을의미하는값으로관측을통한직접산출이어렵기때문에일반적으로물리적, 광학적성질을가정하고에어로졸크기분포로부터미산란이론을통해얻거나에어로졸질량농도와소산계수를독립적으로관측하여산출한다. 본연구에서는라이다와지상 PM10 관측자료가동시에분포할때라이다로산출된에어로졸소산계수를 PM10 질량농도로나누어에어로졸질량소산효율을계산하였다. 이때에도라이다상수와마찬가지로고도에따른에어로졸의물리적, 광학적특성변화는고려하지않고일정한값을사용하였다. 라이다관측결과로부터에어로졸질량농도의연직분포를산출하는과정을간략히도식화하여나타내면 Fig. 1 과같다. 전체과정은크게세단계로나누어볼 Atmosphere, Vol. 25, No. 1. (2015)

4 172 라이다관측자료를이용한미세먼지농도산정 수있는데, 먼저라이다로관측된 532 nm의후방산란강도를이용하여에어로졸과구름을구분하여구름이존재하는경우분석에서제외한다. 본연구에서는라이다관측으로산출된초기자료에서기기상수와거리에대해표준화한값인 total attenuated backscatter 가 1 km 이상의고도에서 10 5 m 1 sr 1 보다클경우와 1 km 이하의고도에서 m 1 sr 1 보다클경우구름으로판단하였다. 일반적으로구름은에어로졸에비해더좁은고도구간에더강한신호를보이기때문에이와같은방법을통해거의대부분의구름이제거가능하다. 이러한방법은광학적으로매우두꺼운에어로졸층이존재할경우구름으로판단하여제외할수있으며매우옅은구름층을제거하지못할가능성이있으나본연구에서는구름판단의기준을엄격하게적용하여일부에어로졸층이포함되더라도구름을최대한제거하도록하였다. 두번째단계에서는구름을제거한라이다자료를 1시간평균하여에어로졸소산계수를산출한다. 에어로졸소산계수계산을시작하는기준고도는 6 km로정하여 6 km 이상의고도에서는에어로졸이없다고가정하였다. 실제로봄철과같이중국대륙으로부터장거리수송이빈번하게발생하는경우 6 km 이상의고도까지에어로졸이상승하기도한다. 그러나기준고도를높이면라이다신호에비해잡음 (noise) 이증가하기때문에고도가증가함에따라감소하는신호대잡음비 (signal to noise ratio; SNR) 와서울지역에어로졸의최대상승고도및그빈도를동시에고려하여기준고도를정하였다. 라이다관측결과로부터에어로졸소산계수를산출하는과정에서가장중요한변수인라이다상수는동일시각스카이라디오미터의에어로졸광학두께관측결과유무에따라서로다르게결정하였다 (Fig. 1). 동시관측된스카이라디오미터의에어로졸광학두께자료가이용가능할경우에는이를이용하여라이다상수를가정하지않고직접구할수있다. 먼저라이다상수를임의의값 (S 0 ) 으로가정하여에어로졸소산계수의연직분포를계산한다. 에어로졸소산계수를연직적분하면에어로졸광학두께 (τ Lidar ) 를얻을수있는데이를스카이라디오미터관측으로산출된값 (τ SUN ) 과비교하여라이다상수를보정한다. 두관측기기로부터얻은에어로졸광학두께의값이 0.5% 이내에서일치하게하는라이다상수를최종선택하여에어로졸소산계수를산출하게된다. 이와같은방법을전기간관측자료에적용하여서울지역의평균라이다상수값 ( S aer ) 을얻고라이다와동일시각관측된스카이라디오미터자료가없을때에는이값을이용하였다. 마지막단계는에어로졸소산계수를에어로졸질량 농도로전환하는과정이다. 에어로졸질량농도전환에필요한에어로졸질량소산효율은지상 PM10 관측자료를이용해결정한다. 라이다관측결과는지표면근처의신호에대한정확도가떨어지기때문에지상 PM10 농도와직접적인비교가어렵다. 본연구에서는대기혼합층에서에어로졸이균일하게분포한다고가정하여혼합층내평균에어로졸소산계수를지표면에서의값으로사용하였다. 대기혼합층은라이다관측자료결과를이용하여지표면에서 3 km 구간에서신호가가장급격하게감소하는구간을혼합층의상부경계로하였다. 혼합층은일변화및계절변화에따라그고도가달라지는데겨울철야간에는수백미터정도로낮아진다. 중첩고도가높은라이다를사용할경우이로인해혼합층고도산정에오차가발생할수있으나본연구에사용된라이다는 200 m 이상의고도에서는중첩보정을통해안정적인자료를생산할수있기때문에이러한문제는고려하지않았다. 에어로졸질량소산효율 (Q e ) 은식 (3) 과같이나타낼수있으므로라이다관측으로산출된혼합층내평균에어로졸소산계수를지상 PM10 농도로나누어얻을수있다. Q e = σ aer ( PBL). PM 10 위식에서 σ aer (PBL) 은혼합층내평균에어로졸소산계수 (m 1 ) 이고 PM 10 은지상 PM10 질량농도를나타낸다. 이렇게계산된에어로졸질량소산효율을각고도에서의에어로졸소산계수에나누어줌으로써에어로졸질량농도의연직분포를산출한다. 라이다와동일시간에관측된지상 PM10 질량농도가없을때에는두번째단계에서의라이다상수와마찬가지로관측전기간의자료로산출된평균값 ( ) 을사용하였다. 4. 결과및토의 Q e (3) 4.1 평균라이다상수및질량소산효율산출 2006 년 6 월부터 2014 년 5 월까지의 1 시간평균관측자료중라이다, 스카이라디오미터및지상 PM10 관측자료가모두존재하며정상적으로질량농도산출이가능한총 7482 개의관측자료를선택하여라이다상수와질량소산효율을산출하였다. Fig. 2 는산출된라이다상수와질량소산효율의빈도분포를나타낸것이다. 라이다상수는평균 ± sr 로황사와같은먼지입자가대략 40 sr, 오염물질이 70 sr 정도의값을가짐을고려해볼때 (Omar et al., 2009), 주로인위적인배출원에의한오염물질에의한값이나황사와같은다른에어로졸과혼합되어있음을추측해볼수있으며선행연구에서보고된동아시아 한국기상학회대기제 25 권 1 호 (2015)

Comparison of aerosol mass concentration from lidar and ground-level PM10 measurements. The mean values of aerosol lidar ratio (60.44 ± 23.17 sr) and mass extinction efficiency (3.69 ± 3.

5 김만해 여희동 Nobuo Sugimoto 임한철 이철규 허복행 유영석 손병주 윤순창 김상우 173 Fig. 2. Number distribution of (a) lidar ratio and (b) mass extinction efficiency determined from Lidiar, sun/sky radiometer and ground-level PM10 measurements at Seoul from June 2006 to May Fig. 3. Comparison of aerosol mass concentration from lidar and ground-level PM10 measurements. The mean values of aerosol lidar ratio (60.44 ± sr) and mass extinction efficiency (3.69 ± 3.00 m 2 g 1 ) for whole period are used to retrieve aerosol mass concentration from lidar measurements. 지역의라이다상수와도비슷한값을보였다 (e.g., Anderson et al., 2000; Catrall et al., 2005). 에어로졸질량소산효율은평균 3.69 ± 3.00 m 2 g 1 로나타났다. 이는 2001년 ACE-Asia 캠페인기간동안고산에서관측된 550 nm 파장에서오염물질의질량산란효율 (4.5 ± 1.3 m 2 g 1 ) 보다낮고황사의질량산란효율 (2.2 ± 0.1 m 2 g 1 ) 보다는높은값이다 (Kim et al., 2005). 또한, Hand and Malm (2007) 은이론적인방법과관측에의한방법을이용한 60여개의선행연 구로부터미세입자 (fine mixed) 와조대입자 (coarse mixed) 의질량산란효율은평균적으로각각 3.6 ± 1.2 m 2 g 1, 1.0 ± 0.9 m 2 g 1 이며유기물 (particulate organic matter) 은 3.5 ± 1.0 m 2 g 1, 먼지 (dust) 입자는 1.1 ± 0.4 m 2 g 1 임을보였다. 스카이라디오미터와지상 PM10 관측자료가없을경우라이다상수와질량소산효율을장기간평균값을사용함으로써발생할수있는오차에대해살펴보기위해라이다관측자료로부터위에서산출된평균라이다상수와질량소산효율을이용해관측전기간에대해에어로졸질량농도를산출하고이를지상 PM10 관측결과와비교해보았다 (Fig. 3). 지상 PM10 관측결과와의비교를위해라이다로부터산출된에어로졸질량농도는혼합층내평균값을이용하였다. Fig. 3 에서볼수있듯이라이다로산출된에어로졸질량농도와지상 PM10 관측결과는 60 μg m 3 이하의상대적으로낮은농도구간에서는지상 PM10 관측결과가약간높게나타나지만평균은각각 ± μg m 3, ± μg m 3 로잘일치하는것을확인할수있다. 4.2 에어로졸입자의크기에의한에어로졸질량농도산출오차선행연구에따르면에어로졸질량소산효율은에어로졸의밀도나굴절률 (refractive index) 보다는입자의크기분포에더큰영향을받는것으로알려져있다 (Hand and Malm, 2007). 특히, 한반도는서로다른배출원에서유입된에어로졸이빈번히혼재하기때문에라이다상수나질량소산효율이다양한값을가질수있다. 장기간평균된단일한값을사용함에따라발생할수있는오차를고려하기위해스카이라디오미터를이용하여산출된옹스트롬지수를이용하여입자의크기에따른라이다상수와질량소산효율의변화에대해살펴보았다. Atmosphere, Vol. 25, No. 1. (2015)

of lidar measurement (blue) and from ground-level PM10 (red) from February 22 to 26, 2014. Mean values for aerosol lidar ratio (60.44 sr) and mass extinction efficiency (3.69 m2 g 1) are used.

6 174 라이다 관측자료를 이용한 미세먼지 농도 산정 Fig. 4. Time-height image (THI) of (a) total attenuated backscatter, (b) total depolarization ratio at 532 nm, (c) aerosol mass concentration, and time series of (d) aerosol mass concentration from PBL mean of lidar measurement (blue) and from ground-level PM10 (red) from February 22 to 26, Mean values for aerosol lidar ratio (60.44 sr) and mass extinction efficiency (3.69 m2 g 1) are used. 본 연구에서 제시된 방법을 대표적인 오염 사례와 황사 사례에 적용해 보았다. Fig. 4는 위에서 결정된 평균 라이다 상수와 질량소산효율을 이용하여 2014년 2월 22일부터 26일까지의 라이다 관측 결과에 적용한 결과이다. 지상 약 2 km 이내의 고도에 에어로졸 층 이 분포하고 있으며 편광소멸도가 에어로졸 층에서 매우 낮은 값을 보이는 것을 보아 입자의 크기가 작 고 구형에 가까운 인위적인 오염물질이 주로 분포하 고 있음을 알 수 있다. 산출된 에어로졸 질량농도의 연직분포는 Fig. 4c와 같이 나타났으며 이 값을 혼합 층 내 평균하여 지상 PM10 관측 결과와 비교하여 Fig. 4d에 나타내었다. 그림에서 확인할 수 있는 것처 한국기상학회 대기 제25권 1호 (2015) Fig. 5. Same as Fig. 4 but from May 27 to Green line in (d) represents aerosol mass concentration from lidar measurements using lidar ratio (57.22 sr) and mass extinction efficiency (1.82 m2 g 1), which are mean values for Ångström exponent less than 0.5. 럼 두 결과는 매우 잘 일치하였다. Figure 5는 2014년 5월 27일부터 31일까지의 관측 결과로 에어로졸 층에서 편광소멸도의 값이 0.1 이상 의 값을 보여 황사 입자가 주로 분포하거나 다른 에 어로졸과 황사가 섞여 있는 것을 알 수 있다. Fig. 5d 를 보면 전 기간 평균한 라이다 상수와 질량소산효율 을 사용하여 산출된 에어로졸 질량농도(푸른색 실선) 는 지상 PM10 관측 결과(붉은색 실선)에 비해 전체 적으로 낮은 값을 보이는 것을 알 수 있다. 특히, Fig. 5b에서 지표면 부근의 편광소멸도가 높아 황사 입자 가 주도적인 것으로 판단되는 5월 27일에는 그 차이 가 두드러지게 나타난다. 이는 Fig. 4d에서 편광소멸 도가 낮을 때 두 결과가 잘 일치하는 것과 대조적으

7 김만해 여희동 Nobuo Sugimoto 임한철 이철규 허복행 유영석 손병주 윤순창 김상우 175 Fig. 6. Box-whisker plot of (a) lidar ratio and (b) mass extinction efficiency based on collocated measurements of Ångström exponent from sun/sky radiometer. Top and bottom of boxes and whiskers represent 75 th, 25 th, 95 th and 5 th percentile, respectively. Red dashed lines represent mean values. 로인위적인오염물질이주로분포할경우라이다로산출된에어로졸질량농도가지상 PM10 농도와비슷하게나타나지만황사가존재하면과소모의됨을의미한다. 실제로서울지역에서라이다로관측한에어로졸층은대부분인위적인오염물질에의한것이며편광소멸도가 0.1 이상으로높아황사가발생한것으로판단되는자료는전체의약 2.5% 로그빈도가매우작은것으로나타났다. 따라서 Fig. 4 와같이편광소멸도가낮아오염물질이주된에어로졸층은라이다상수와질량소산효율을전기간평균값으로적용하여에어로졸질량농도를산출할경우지상 PM10 결과와잘일치하지만 Fig. 5 와같이황사층이뚜렷하게나타날때에는오차가증가함을알수있다. 황사층에대한라이다상수와질량소산효율에대해살펴보기위해스카이라디오미터로관측된옹스트롬지수에따른변화를 Fig. 6 에나타내었다. 옹스트롬지수는에어로졸광학두께의파장의존도를나타내는값으로낮을수록에어로졸입자의크기가큼을의미하기때문에황사의판별에유용하게사용된다. Fig. 6 에서옹스트롬지수가증가함에따라라이다상수와질량소산효율이모두증가하는것을확인할수있다. 특히, 약 10% 이내에서변동하는라이다상수와달리질량소산효율은옹스트롬지수가 0.5 이하일때에는 1.82 ± 1.67 m 2 g 1 로전체평균인 3.69 ± 3.00 m 2 g 1 에비해 51% 낮게나타났다. 이는황사 Fig. 7. Monthly variation of aerosol mass concentration; (a) vertical profile, (b) ground-level PM10 (blue), PBL mean (red) and columnar mass (black) from lidar measurements at Seoul from June 2006 to May 에어로졸의질량산란효율이 2.2 ± 0.1 m 2 g 1 로오염물질의질량산란효율 (4.5 ± 1.3 m 2 g 1 ) 보다낮게나타나는선행연구와도잘일치하는결과이다 (Kim et al., 2005). 즉, 에어로졸층에황사입자가포함되면오염물질만존재할때보다더작은질량소산효율을사용해야한다는것을의미하며강한황사가발생하여옹스트롬지수가 0.5 이하로매우낮을경우, 전기간평균질량소산효율을사용하면에어로졸질량농도가실제의절반이하로과소모의될수있음을나타낸다. 실제로황사가발생한기간의결과인 Fig. 5d 에서녹색실선은옹스트롬지수가 0.5 이하일때의평균라이다상수와질량소산효율을사용하여계산된혼합층평균에어로졸질량농도로전기간평균값을사용한결과 ( 푸른색실선 ) 보다지상 PM10 관측결과 ( 붉은색실선 ) 와더잘일치하는것을볼수있다. 4.3 에어로졸질량농도연직분포의계절 ( 월 ) 변동위의방법을이용하여월평균에어로졸질량농도를산출하고계절변동성을분석하였다. 라이다로산출된에어로졸질량농도를월평균하여 Fig. 7 에나타내었다. Fig. 7a 는월평균에어로졸질량농도의연직분포로대부분의에어로졸이지표면부근에분포하는것을볼수있으며에어로졸농도가급격하게낮아지는대기혼합층의월변동을파악할수있다. 주야간평균된대기혼합층고도는겨울철에약 1 km 정도로가장낮으며 5~6 월에는약 2 km 까지높아지는것을볼수있다. 여름철인 7 월과 8 월은지표면온도상승으로인해대기혼합층고도가높아질것으로예상되나라이다관측에의한에어로졸연직분포로판단한혼합고는잦은강우로인해 6 월에비해급격 Atmosphere, Vol. 25, No. 1. (2015)

8 176 라이다관측자료를이용한미세먼지농도산정 히낮아지는것으로사료된다. 지상 PM10 관측결과와라이다로산출된혼합층내평균에어로졸질량농도의월변화는혼합층고도가상대적으로낮은가을과겨울철에는비교적잘일치하나봄, 여름철에는매우다른양상을보였다 (Fig. 7b). Fig. 7a 에서봄철인 4 월과 5 월에는혼합층내에어로졸질량농도가고도에따라감소하여라이다산출결과를혼합층평균하면지상 PM10 농도보다낮게나타나지만 6 월부터 9 월까지는지표면근처보다지상약 1 km 상공의에어로졸농도가더높아반대양상을보인다. 특히, 여름철에는혼합층내부의활발한대류로인해혼합층상부까지에어로졸이상승하고야간에혼합층상부에잔류하는에어로졸층 (residual layer) 이빈번히형성되어지상 PM10 보다라이다로산출된에어로졸질량농도가더높게나타나는것으로판단된다. Fig. 7b 의검은색실선은단위면적당연직기주내에어로졸총질량을나타내는값으로봄철에높은값을보이고초여름 (6 월 ) 에가장높은값을보인후점차감소하여겨울에가장낮은값을보였다. 이는선행연구에서보고된동아시아지역에어로졸광학두께의월변동과동일한결과이다 (Kim et al., 2007). 4. 요약및결론 2006 년 6 월부터 2014 년 5 월까지서울대학교에서관측한탄성산란라이다관측결과로부터에어로졸질량농도를산출하였다. 산출과정은크게세단계로 (1) 532 nm 파장의라이다관측결과에서구름을제거하고에어로졸소산계수산출이가능한프로파일을선택하고, (2) 선택된자료로부터 Klett (1981) 의방법을이용하여에어로졸소산계수를계산한뒤, (3) 에어로졸질량소산효율을이용하여에어로졸질량농도의연직분포를산출한다. 산출과정에서가장중요한변수인라이다상수와질량소산효율은라이다와동시측정된스카이라디오미터및지상 PM10 관측결과를이용하여결정하였다. 먼저라이다로관측결과로부터계산된에어로졸소산계수를연직적분하여에어로졸광학두께를얻고스카이라디오미터로산출된값과비교하여라이다상수를결정하고, 결정된라이다상수를이용하여산출된에어로졸소산계수의혼합층내평균값을지상 PM10 관측결과로나누어질량소산효율을구한다. 동일시간관측된스카이라디오미터나지상 PM10 관측자료가없을때에는전기간자료를통해산출된라이다상수와질량소산효율을평균값을사용하였다. 라이다상수와질량소산효율의평균값을사용하여산출된에어로졸질량농도는지상 PM10 관측결과와 비교해볼때평균적으로는잘일치하는모습을보이나입자의크기에따라오차가커질수있다. 서울지역의에어로졸은대부분옹스토름지수가 1.0 이상 (80%) 으로입자의크기가작은오염물질이주로관측되나황사가발생하여입자의크기가큰에어로졸이분포할경우라이다관측을통해산출되는에어로졸질량농도가 50% 이하로과소모의될수있음을확인하였다. 라이다로부터산출된에어로졸질량농도를월평균하여지상 PM10 관측과비교한결과계절에따라다른양상을보였는데이는대기혼합층내의에어로졸질량농도가균일하지않기때문으로판단된다. 혼합층고도가상대적으로낮고에어로졸질량농도가상대적으로균일한가을및겨울철은두결과가잘일치하였다. 그러나하층의에어로졸질량농도가높고혼합층상부로갈수록농도가감소하는봄철에는지상 PM10 농도가더높게나타나는반면지표면부근의에어로졸농도가더낮은여름철에는라이다로산출된에어로졸질량농도가더높게나타났다. 본연구에서제시한라이다로부터에어로졸질량농도의산출방법은지상 PM10 관측과동시에활용가능하다. 특히, 기존의지상 PM10 관측으로는알수없는대기상층의에어로졸분포를제공함으로써혼합층내에어로졸의확산이나중국대륙으로부터유입된오염물질이나황사등의연직분포분석에중요한정보를얻을수있다. 그러나라이다관측결과만으로는에어로졸의물리적, 화학적특성을파악하는데한계가있기때문에산출정확도향상을위해서는에어로졸의종류에따른라이다상수나질량소산효율의산정이필요하다. 라이다로부터산출되는편광소멸도를동시에활용한에어로졸종류의구분과그에따른라이다상수및질량소산효율의결정도본연구결과의정확도향상에기여할수있다. 감사의글 본연구는기상청기후변화감시 예측및국가정책지원강화사업 (CATER ) 의지원으로수행되었습니다. REFERENCES Anderson, T. L., S. J. Masonis, D. S. Covert, and R. J. Charlson, 2000: In situ measurements of the aerosol extinctiontobackscatter ratio at a polluted continental site. J. Geophys. Res., 105, Bucholtz, A., 1995: Rayleigh-scattering calculations for the terrestrial atmosphere. Appl. Opt., 34, 한국기상학회대기제 25 권 1 호 (2015)

9 김만해 여희동 Nobuo Sugimoto 임한철 이철규 허복행 유영석 손병주 윤순창 김상우 177 Cattrall, C., J. Reagan, K. Thome, and O. Dubovik, 2005: Variability of aerosol and spectral lidar and backscatter and extinction ratios of key aerosol types derived fromselected Aerosol RoboticNetwork locations. J. Geophys. Res., 110, D10S11, doi: /2004jd Fernald, F. G., 1984: Analysis of atmospheric lidar observations: Some comments. Appl. Opt., 23, Hand, J. L., and W. C. Malm, 2007: Review of aerosol mass scattering efficiencies from ground-based measurements since J. Geophys. Res., 112, D16203, doi: /2007jd Kim, M.-H., S.-W. Kim, S.-C. Yoon, N. Sugimoto, and B.-J. Sohn, 2011: Characteristics of the lidar ratio determined from lidar and sky radiometer measurements in Seoul. Atmosphere, 21, (in Korean with English abstract). Kim, S.-W., S.-C. Yoon, J. Kim, and S.-Y. Kim, 2007: Seasonal and monthly variations of columnar aerosol optical properties over east Asia determined from multi-year MODIS, LIDAR, and AERONET Sun/sky radiometer measurements. Atmos. Environ., 41, ,, A. Jefferson, J. A. Ogren, and E. G. Dutton, 2005: Aerosol optical, chemical, and physical properties at Gosan, Korea during Asian dust and pollution rpisodes in Atmos. Environ., 39, Klett, J. D., 1981: Stable analytical inversion solution for processing lidar returns. Appl. Opt., 20, Murayama, T., and Coauthors, 2003: An intercomparison of lidar-derived aerosol optical properties with airborne measurements near Tokyo during ACE-Asia. J. Geophys. Res., 108, 8651, doi: /2002jd Nakajima, T., G. Tonna, R. Rao, R. Boi, Y. Kaufman, and B. Holben, 1996: Use of sky brightness measurements from ground for remote sensing of particulate polydispersions. Appl. Opt., 35, Noh, Y. M., Y. J. Kim, B. C. Choi, and T. Murayama, 2007: Aerosol lidar ratio characteristics measured by a multi-wavelength Raman lidar system at Anmyeon Island, Korea. Atmos. Res., 86, 76-87, doi: / j.atmosres Omar, A. H., and Coauthors, 2009: The CALIPSO automated aerosol classification and lidar ratio selection algorithm, J. Atmos. Oceanic Technol., 26, , doi: /2009jtecha Ramanathan, V., and Coauthors, 2008: Atmospheric Brown Clouds: Regional Assessment Report with Focus on Asia. United Nations Environment Programme, 367 pp. Sasano, Y., E. V. Browell, and S. Ismail, 1985: Error caused by using a constant extinction/backscattering ratio in the lidar solution. Appl. Opt., 24, Won, J.-G., S.-C. Yoon, S.-W. Kim, A. Jefferson, E. G. Dutton, and B. N. Holben, 2004: Estimation of direct radiative forcing of Asian dust aerosols with sun/sky radiometer and lidar measurements at Gosan, Korea. J. Meteor. Soc. Japan, 82, Yoon, S.-C., S.-W. Kim, M.-H. Kim, A. Shimizu, and N. Sugimoto, 2008: Ground-based Mie-scattering lidar measurements of aerosol extinction profiles during ABC-EAREX2005, Comparisons of instruments and inversion algorithms. J. Meteor. Soc. Japan, 86, Atmosphere, Vol. 25, No. 1. (2015)

목차 ⅰ ⅲ ⅳ Abstract v Ⅰ Ⅱ Ⅲ i

11-1480523-000748-01 배경지역 ( 백령도 ) 에서의 대기오염물질특성연구 (Ⅲ) 기후대기연구부대기환경연구과,,,,,,, Ⅲ 2010 목차 ⅰ ⅲ ⅳ Abstract v Ⅰ Ⅱ Ⅲ i 목차 Ⅳ ii 목차 iii 목차 iv 목차 μg m3 μg m3 v 목차 vi Ⅰ. 서론 Ⅰ μm μg m3 1 Ⅰ. 서론 μg m3 μg m3 μg m3 μm 2