미세먼지예보모델최적화방안연구 2014년 05월

최종보고서 미세먼지예보모델최적화방안연구 2014. 05. 19 공동수급대표기관 : 인하대학교 공동수급기관 : ( 주) 에니텍 공동참여기관 : 영남대학교

미세먼지예보모델최적화방안연구 2014년 05월

제출문 국립환경과학원장귀하 본보고서를미세먼지예보모델최적화방안연구과제의최종보고서로제출합니다. 2014. 05. 19. 공동참여대표기관 : 인하대학교 [ 조석연교수] 공동수급기관 : 에니텍 [ 구윤서교수] 공동참여기관 : 영남대학교 [ 이환범교수] 연구수행기간 : 2013.11.20. ~ 2014.05.19. [6 개월]

참여연구진 책임연구원 : 조석연교수 [ 인하대학교 ] : 구윤서교수 [( 주 ) 에니텍 ] : 이환범교수 [ 영남대학교 ] 연구원 : 주창범교수 [ 동국대학교 ] : 최종혁 [( 주 ) 에니텍 ] : 김성태 [( 주 ) 에니텍 ] : 윤희영 [( 주 ) 에니텍 ] : 조진식 [( 주 ) 에니텍 ] : 권혁성 [( 주 ) 에니텍 ] 연구보조원 : 최진식교수 [ 국민대학교 ] : 유민경 [ 인하대학교 ] : 오민영 [ 인하대학교 ] : 박윤서 [ 인하대학교 ] : 신성수 [ 인하대학교 ] : 이범구 [( 주 ) 에니텍 ] : 손은성 [( 주 ) 에니텍 ] : 이승규 [( 주 ) 에니텍 ] : 이지영 [ 영남대학교 ] : 김태희 [ 영남대학교 ] : 한의석 [ 중앙대학교 ]

요약문 본연구는 PM10 미세먼지예보의정확도를높이는방법을개발함을목적으로하여, 다음과같은연구를진행하였다. 첫째, 기상, 배출량, 대기질모델입력자료및주요모듈별 테스트를통하여국가미세먼지예보를위한예보모델최적화방안을도출하였다. 둘째, 우리나라대기질예보에적합한자료동화기법을개발및적용하였다. 마지막으로미세먼지 예보의정규화를뒷받침하여줄수있는행정조직을제안하였다. 안양대학교와 ( 주) 에니텍을통해기운영되고있는한국대기질예보시스템(Korean Air Quality Forecasting System, KAQFS) 의 2013 년예보모델운영결과를분석하였다. 미세먼지 예보모델의서울지역적중률은 66%, 감지확률 53% 이고, 서울지역은고평가, 인천및 경기지역은저평가되고있다. 예보미적중사례 3 개선정하고, 수도권지역자동측정망자료, 불광동및백령도대기 오염집중측정소자료, 기상관측자료, 및 LIDAR 관측자료를이용하여예보모델의성능을 상세분석평가하고모델의개선방향을도출하였다. 또한, 최신 CMAQ version 의사용, CAPSS 배출량보완, PBL 모듈에따른예보정확도검토, 일사량등기상모델문제점 검토등다양한분석을통해서우리나라대기질예보모형의최적입력자료및최적 모듈의조합을도출하였다. 미국과유럽에서대기질예보의정확도를높이기위해서사용하고있는자료동화기법의 우리나라적용을시도하였다. 지역규모모사구간에는전구대기질모형인 MACC의자료 동화결과를적용하였고, 중간규모이하모사구간에는지면측정소자료를이용한 Cressman 연속보정법을적용하여자료동화를하였다. 그결과대기예보미적중고농도사례에 예보치의오차가감소하였다. 기상모형은 GFS-WRF 의조합을사용할경우는지역규모격자는 Grid FDDA 를적용하며중규모이하격자는지면및상층기상자료를이용한자료동화가 추천되었다. 국제적기준에부합하는대기질통합관리방안을설계하여이를효율적으로운영하기 위한방안을모색하기위해국내외동향파악, 우리나라대기질관리체계현황및운영실태 분석, 국내와독일, 영국, 일본등주요선진국의사례분석, FGI 분석 & 설문조사등을 실시하였다. 본조사에의거하여국가대기질통합관리센터의설계안을제시하였고, 주요 담당업무를도출하였고, 전담조직인력규모를파악하였다. - i -

< 제목차례 > 요약문 ⅰ < 제목차례> ⅲ < 표차례> ⅶ < 그림차례> ⅺ 1. 서론 1 2. 예보모델운영결과및미적중고농도사례분석 5 2.1. 예보모델운영결과평가 5 2.1.1. 한국대기질예보시스템 5 2.1.2. 운영결과평가방법 6 2.1.3. 예보평가결과 9 2.1.4. 기상예보평가 33 2.2. 고농도미적중사례일분석 39 2.2.1. 고농도사례일선정 39 2.2.2. 1월 9 일~20 일사례일상세분석 44 2.2.3. 4월 1 일~4월 6 일사례일상세분석 59 2.2.4. 7월 25 일~8월 11 일사례일상세분석 74 3. 모듈간비교 89 3.1. 예보모델예측성비교시험설계 89 3.2. KAQFS 업데이트및 testbed 제공 91 3.3. CMAQ 모델업데이트및민감도분석 92 3.4. 배출량자료개선및효과분석 97 3.4.1. 국내배출량자료업데이트 97 3.4.2. 국내배출량자료민감도테스트 101 3.4.3. 아시아배출량자료민감도테스트 124 3.5. 기상모델옵션민감도분석 138 3.5.1. Land Surface Model 138 3.5.2. Planetary Boundary Layer scheme 140 3.5.3. 기상모델옵션민감도테스트 141 - iii -

3.5.4. 기상모델링옵션민감도테스트 142 3.6. 전구대기질모델을이용한초기및경계조건생성 147 3.6.1. MACC 경계조건및황사모듈을이용한예보개선검토 147 3.6.2. GEOS-Chem 을활용한경계조건생성 154 4. 대기질모델간비교 163 5. 자료동화를이용한대기질예보정확도개선 167 5.1. 대기질모형에사용되는자료동화 168 5.2. 대기질예보모형자료동화사례 172 5.2.1. 전구대기질예보모형에서실시간자료동화 173 5.2.2. 지역규모대기질예보모형에서실시간자료동화 175 5.2.3. 대기질예보모형에서소급자료동화 179 5.3. 우리나라대기질예보에전구대기질예보결과활용 182 5.3.1. MACC 전구대기질예보모형을이용한초기장산출 182 5.3.2. MACC 전구대기질예보결과를활용한우리나라대기질예보결과 186 5.4. 우리나라대기질예보에자료동화활용 191 6. 모델최적화방안도출 197 6.1. 최적모듈 197 6.2. 최적입력자료생성 198 6.2.1. 최적기상자료생성 199 6.2.2. 최적대기질초기조건생성 200 7. 국가대기질통합관리센터설치방안 201 7.1. 서론 201 7.1.1. 연구의필요성 201 7.1.2. 연구의범위및방법 202 7.2. 국내외환경변화분석 203 7.2.1. 기후변화의영향 203 7.2.2. 기후변화대응정책 206 7.3. 해외대기질관리체계 214 7.3.1. 개요 214 7.3.2. 독일의기후변화정책및대기질관리체제 214 - iv -

7.3.3. 영국의기후변화정책및대기질관리체제 235 7.3.4. 일본의기후변화정책및대기질관리체제 248 7.4. 국내유사조직의사례분석 267 7.4.1. 개요 267 7.4.2. 온실가스종합정보센터관리체계 268 7.4.3. 시사점 271 7.5. 실증분석 272 7.5.1. 개요 272 7.5.2. 기능및인력재조정방안 273 7.5.3. 운영효율화방안 277 7.6. 대기질통합관리전담조직설계및운영합리화방안 280 7.6.1. 조직및인력운영체계의효율화 280 7.6.2. 최적의통합관리시스템구축방안모색 285 참고문헌 287 부록 291 - v -

< 표차례> < 표 2.1 > 통합대기환경지수의 PM10 지수구간 8 < 표 2.2 > 2013년도 PM10 측정치와예보치의정합도분석결과 10 < 표 2.3 > 2013년수치예보모델운영 PM10 예보성능평가결과 13 < 표 2.4 > 2013 PM2.5 측정치와예보치의정합도분석결과 15 < 표 2.5 > 2013년 NO 2 측정치와예보치의정합도분석결과 24 < 표 2.6 > 2013년 SO 2 측정치와예보치의정합도분석결과 27 < 표 2.7 > 2013년 O 3 측정치와예보치의정합도분석결과 30 < 표 2.8 > 2013년 CO 측정치와예보치의정합도분석결과 31 < 표 2.9 > 2013 년온도관측치와예보치의정합도분석결과 34 < 표 2.10 > 2013 년풍속관측치와예보치의정합도분석결과 36 < 표 2.11 > 2013 년습도관측치와예보치의정합도분석결과 37 < 표 2.12 > 2013 기압측정치와예보치의정합도분석결과 39 < 표 2.13 > 2013년지역별 PM10 일평균 80 μg/ m3초과일자분석 41 < 표 3.1 > CMAQ version에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일) 93 < 표 3.2 > CMAQ version에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일) 94 < 표 3.3 > 2007년대분류별 KAQFS 배출량( 톤/ 년) 98 < 표 3.4 > 2011년대분류별 CAPSS 배출량( 톤/ 년) 98 < 표 3.5 > 2007년대분류별수도권 KAQFS 배출량( 톤/ 년) 99 < 표 3.6 > 2011년대분류별수도권 CAPSS 배출량( 톤/ 년) 99 < 표 3.7 > case1 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일) 102 < 표 3.8 > case1 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일) 102 < 표 3.9 > case1 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 1 월사례일) 105 < 표 3.10 > case1 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 8 월사례일) 106 < 표 3.11 > case2 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일) 109 < 표 3.12 > case2 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일) 109 < 표 3.13 > case2 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 1 월사례일) 112 - vii -

< 표 3.14 > case2 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 8 월사례일) 113 < 표 3.15 > case3 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일) 116 < 표 3.16 > case3 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일) 116 < 표 3.17 > case3 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 1 월사례일) 120 < 표 3.18 > case3 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 8 월사례일) 121 < 표 3.19 > case4 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일) 125 < 표 3.20 > case4 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일) 125 < 표 3.21 > case4 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 1 월사례일) 128 < 표 3.22 > case4 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 8 월사례일) 129 < 표 3.23 > case5 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일) 132 < 표 3.24 > case5 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일) 132 < 표 3.25 > case2 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 1 월사례일) 135 < 표 3.26 > case2 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 8 월사례일) 136 < 표 3.27 > CASE 별물리옵션 141 < 표 3.28 > CASE별 FDDA(Four Dimension Data Assimilation) 옵션 142 < 표 3.29 > 기상옵션에따른기상모델링결과통계분석( 서울기상대) 145 < 표 3.30 > 기상옵션에따른대기질모델링결과통계분석 146 < 표 3.31 > MACC 전구자료에포함된오염물질 148 < 표 4.1 > 국가대기질예보시스템 (NIERFS) 과한국대기질예보시스템 (KAQFS) 의비교 164 < 표 5.1 > 목적에따른대기질모형의분류 168 < 표 5.2 > 전구대기질예보모형 173 < 표 5.3 > MACC 전구대기질예보에사용되는인공위성자료 174 < 표 5.4 > 유럽에지역대기질예보모형의종류와자료동화내역 176 < 표 5.5 > 유럽에서자료동화적용에따른 Root Mean Square Error 178 < 표 5.6 > 우리나라지면과인공위성대기질측정현황 192 < 표 7.1 > 일본환경성조직구조 249 < 표 7.2 > 일본국립환경연구소연구실시부문 256 < 표 7.3 > 온실가스종합정보센터 5 대핵심기능 270 - viii -

< 표 7.4 > 조사대상 272 < 표 7.5 > 수집데이터의질개선업무에대한중요도 273 < 표 7.6 > 대기질평가및평가지표발행업무에대한중요도 274 < 표 7.7 > 측정및모델링을통한대기오염원확인업무에대한중요도 274 < 표 7.8 > 배출감출수단의효과성조사업무에대한중요도 275 < 표 7.9 > 온실가스축척정도측정업무에대한중요도 275 < 표 7.10 > 배출상한치입안및준수를위한수단평가업무에대한중요도 276 < 표 7.11 > 대기오염예보및대기중유해물질정보제공업무의인력규모적정성 276 < 표 7.12 > 대기오염관련자료의수집및분석평가업무의인력규모적정성 277 < 표 7.13 > 대기환경개선을위한정책수립업무의인력규모적정성 277 < 표 7.14 > 유관기관간원활한정보공유에대한중요도 278 < 표 7.15 > 권한과책임범위의명확화에대한중요도 279 < 표 7.16 > Communication Channel 구축의중요도 279 < 표 7.17 > Cross Monitoring System 구축의중요도 279 - ix -

< 그림차례> < 그림 2.1 > 한국대기질예보시스템의구성 5 < 그림 2.2 > 예보결과평가에사용한수도권지역의도시대기측정소, 대기오염집중측정소, 기상대위치 6 < 그림 2.3 > 예보모델의예보성능을평가하기위한항목및방법 8 < 그림 2.4 > 예보평가권역구분 9 < 그림 2.5 > 2013년권역별 PM10 일평균시계열비교 11 < 그림 2.6 > 2013년대기오염집중측정소 PM10 일평균시계열비교 12 < 그림 2.7 > 2013년권역별 PM2.5 일평균시계열비교 14 < 그림 2.8 > 2013년대기오염집중측정소 PM2.5 일평균시계열비교 15 < 그림 2.9 > 수도권대기오염집중측정소 PM2.5 성분일평균시계열 17 < 그림 2.10 > 2013년백령도대기오염집중측정소 PM2.5 성분일평균시계열 18 < 그림 2.11 > 2013년불광동일평균 PM2.5 성분별시계열그래프 19 < 그림 2.12 > 2013년백령도일평균 PM2.5 성분별시계열그래프 20 < 그림 2.13 > 2013년불광동연평균 PM2.5 성분구성비 21 < 그림 2.14 > 2013년백령도연평균 PM2.5 성분구성비 21 < 그림 2.15 > 2013년권역별 NO 2 일평균시계열비교 23 < 그림 2.16 > 2013년대기오염집중측정소 NO 2 일평균시계열비교 24 < 그림 2.17 > 2013년권역별 SO 2 일평균시계열비교 26 < 그림 2.18 > 2013년대기오염집중측정소 SO 2 일평균시계열비교 27 < 그림 2.19 > 2013년권역별 O 3 일평균시계열비교 29 < 그림 2.20 > 2013년대기오염집중측정소 O 3 일평균시계열비교 30 < 그림 2.21 > 2013년권역별 CO 일평균시계열비교 32 < 그림 2.22 > 2013년대기오염집중측정소 CO 일평균시계열비교 33 < 그림 2.23 > 2013 년기상대별온도일평균시계열비교 34 < 그림 2.24 > 2013 년기상대별풍속일평균시계열비교 35 < 그림 2.25 > 2013 년기상대별습도일평균시계열비교 37 < 그림 2.26 > 2013 년기상대별압력일평균시계열비교 38 < 그림 2.27 > 2013년 1월 9 일~22일권역별 PM10 시계열비교 46 < 그림 2.28 > 2013년 1월 12 일의동아시아권역의등농도그래프 47 < 그림 2.29 > 2013년 1월 13 일의동아시아권역의등농도그래프 48 < 그림 2.30 > 2013년 1월 12일의서울지점의 Hysplit 역추적궤적 49 < 그림 2.31 > 2013년 1월 13일의서울지점의 Hysplit 역추적궤적 50 - xi -

< 그림 2.32 > 2013년 1월 9 일~22 일서울평균오염물질시계열 51 < 그림 2.33 > 2013년 1월 9 일~22 일서울기상대지점의기상항목시계열 52 < 그림 2.34 > 2013년 1월 9 일~22일수도권대기오염집중측정소 기준성오염물질시계열 53 < 그림 2.35 > 2013년 1월 9 일~22 일수도권대기오염집중측정소이온성분시계열 54 < 그림 2.36 > 2013 년 1월 9 일~22 일백령도대기오염집중측정소기준성오염물질시계열 55 < 그림 2.37 > 2013년 1월 9 일~22 일백령도대기오염집중측정소이온성분시계열 56 < 그림 2.38 > 1월 9 일~22일수도권대기오염집중측정소 PM2.5 의성분별일평균그래프 57 < 그림 2.39 > 2013년 1월 8 일~17 일서울대측정소의라이다측정자료 58 < 그림 2.40 > 2013년 4월 1 일~6일권역별 PM10 시계열비교 61 < 그림 2.41 > 2013년 4월 4 일의동아시아권역의등농도그래프 62 < 그림 2.42 > 2013년 4월 5 일의동아시아권역의등농도그래프 63 < 그림 2.43 > 2013년 4월 4일의서울지점의 Hysplit 역추적궤적 64 < 그림 2.44 > 2013년 4월 5일의서울지점의 Hysplit 역추적궤적 65 < 그림 2.45 > 2013년 4월 1 일~6 일서울평균오염물질시계열 66 < 그림 2.46 > 2013년 4월 1 일~6 일서울기상대지점의기상항목시계열 67 < 그림 2.47 > 2013 년 4월 1 일~6 일수도권대기오염집중측정소기준성오염물질시계열 68 < 그림 2.48 > 2013년 4월 1 일~6 일수도권대기오염집중측정소이온성분시계열 69 < 그림 2.49 > 2013 년 4월 1 일~6 일백령도대기오염집중측정소기준성오염물질시계열 70 < 그림 2.50 > 2013년 4월 1 일~6 일백령도대기오염집중측정소이온성분시계열 71 < 그림 2.51 > 4월 1 일~6일수도권대기오염집중측정소 PM2.5 의성분별일평균그래프 72 < 그림 2.52 > 2013년 4월 1 일~6 일서울대측정소의라이다측정자료 73 < 그림 2.53 > 2013년 7월 25 일~8월 11일권역별 PM10 시계열비교 76 < 그림 2.54 > 2013년 7월 25 일의동아시아권역의등농도그래프 77 < 그림 2.55 > 2013년 7월 26 일의동아시아권역의등농도그래프 78 < 그림 2.56 > 2013년 7월 25일의서울지점의 Hysplit 역추적궤적 79 < 그림 2.57 > 2013년 7월 26일의서울지점의 Hysplit 역추적궤적 80 < 그림 2.58 > 2013년 7월 25 일~8월 11 일서울평균오염물질시계열 81 < 그림 2.59 > 2013년 7월 25 일~8월 11 일서울기상대지점의기상항목시계열 82 < 그림 2.60 > 2013년 7월 25 일~8월 11일수도권대기오염집중측정소 기준성오염물질일평균시계열 83 < 그림 2.61 > 2013년 7월 25 일~8월 11일수도권대기오염집중측정소 이온성분일평균시계열 84 - xii -

< 그림 2.62 > 2013년 7월 25 일~8월 11일백령도대기오염집중측정소 기준성오염물질일평균시계열 85 < 그림 2.63 > 2013년 7월 25 일~8월 11일백령도대기오염집중측정소 이온성분일평균시계열 86 < 그림 2.64 > 2013년 7월 25 일~8월 12일수도권대기오염집중측정소 PM2.5 의성분별일평균그래프 87 < 그림 2.65 > 2013년 7월 22 일~8월 11 일서울대측정소의라이다측정자료 88 < 그림 3.1 > 예보모델최적화방안도출을위한예보모델예측성평가개요 90 < 그림 3.2 > 수직격자층수에따른서울지역 PM10 농도비교 91 < 그림 3.3 > spin-up 적용여부에따른서울지역 PM10 농도비교 91 < 그림 3.4 > CMAQ version 에따른예측결과시계열비교 95 < 그림 3.5 > CMAQ version 에따른예측결과시계열비교 96 < 그림 3.6 > 2011년 CAPSS 배출량과 2007년 KAQFS 배출량비교 100 < 그림 3.7 > case1 배출량적용에따른예측결과시계열비교 103 < 그림 3.8 > case1 배출량적용에따른예측결과시계열비교 104 < 그림 3.9 > case1 배출량적용에따른예측결과시계열비교 107 < 그림 3.10 > case2 배출량적용에따른예측결과시계열비교 110 < 그림 3.11 > case2 배출량적용에따른예측결과시계열비교 111 < 그림 3.12 > case2 배출량적용에따른예측결과시계열비교 114 < 그림 3.13 > case3 배출량적용에따른예측결과시계열비교 117 < 그림 3.14 > case3 배출량적용에따른예측결과시계열비교 118 < 그림 3.15 > case3 배출량적용에따른예측결과시계열비교 122 < 그림 3.16 > case3 배출량적용에따른예측결과시계열비교 123 < 그림 3.17 > case4 배출량적용에따른예측결과시계열비교 126 < 그림 3.18 > case4 배출량적용에따른예측결과시계열비교 127 < 그림 3.19 > case4 배출량적용에따른예측결과시계열비교 130 < 그림 3.20 > case5 배출량적용에따른예측결과시계열비교 133 < 그림 3.21 > case5 배출량적용에따른예측결과시계열비교 134 < 그림 3.22 > case5 배출량적용에따른예측결과시계열비교 137 < 그림 3.23 > 기상인자별모델링결과시계열비교( 서울기상측정소) 143 < 그림 3.24 > 기상인자별모델링결과시계열비교( 서울기상측정소) 144 < 그림 3.25 > MACC2CMAQ 의얼개 149 < 그림 3.26 > MACC-CMAQ 초기및경계조건생성예(2014 년 3월 17일 0 시, UTC) 150 < 그림 3.27 > 예보모델과 MACC-DUST 예보모델운영결과비교 151 - xiii -

< 그림 3.28 > 예보모델과 MACC-DUST 예보모델의 PM10 농도분포 152 < 그림 3.29 > 예보모델과 MACC-DUST 예보모델의 PM10 농도분포 153 < 그림 3.30 > 2008년 1 월, 4 월, 8 월, 11월의 GEOS-Chem과 CMAQ default 연직경계조건평균 PM10 분포 155 < 그림 3.31 > 2008 년 (a) 1 월 (b) 4 월 (c) 8 월 (d) 11월의 PM10, PM2.5, PMC soil 농도분포차이(CMAQ-GEOS CMAQ-Profile) 157 < 그림 3.32 > 모델링도메인 (a) Global GEOS-Chem (b) Nested grid GEOS-Chem 158 < 그림 3.33 > 서울지역 CMAQ 과 Nested GEOS-Chem PM10, PM2.5 모델결과시계열비교 160 < 그림 3.34 > CMAQ 과 Nested GEOS-Chem PM10 성분비교( 불광동대기오염집중측정소 ) 161 < 그림 4.1 > 국가대기질예보시스템(NIERFS) 과한국대기질예보시스템(KAQFS) 의 모구간격자체계 165 < 그림 4.2 > 국가대기질예보시스템(NIERFS) 과한국대기질예보시스템(KAQFS) 의 자구간 1 격자체계 166 < 그림 4.3 > 국가대기질예보시스템(NIERFS) 과한국대기질예보시스템(KAQFS) 의 자구간 2 격자체계 166 < 그림 5.1 > 실시간및소급자료동화와간헐및연속자료동화기법 169 < 그림 5.2 > 실시간및소급자료동화와간헐및연속자료동화기법 170 < 그림 5.3 > MACC-II로산출한 AOD550 의자료동화전( 청색선) 과후( 적색선) 의 Root Mean Square Error. 측정치는 41개 AERONET 측정소값사용 175 < 그림 5.4 > 2010년유럽지역규모모형의 PM10 일평균예보 Taylor Diagram 177 < 그림 5.5 > 2010년유럽지역규모모형의 O 3 일최고 1시간평균농도예보 Taylor Diagram 178 < 그림 5.6 > Adjoint 방법을이용한배출량산정방법도식도 180 < 그림 5.7 > 산불발생시에 CO 배출량에따른모사결과비교: 좌측그림 -CO 농도실측치, 중간그림 - 과거산불배출량 (GFEDv3) 적용시, 우측그림 -Adjoint method 로 산출한당일배출량적용시 180 < 그림 5.8 > Kalman Filter 소급자료동화를이용한한국의배출량 ( 마름모기호는배출량, 막대그림은각지역의기여도를표시함 ) 181 < 그림 5.9 > MACC, CMAQ(KAQFS) 예보 PM10 농도와측정치와비교(2012년 1 월) 183 < 그림 5.10 > MACC, CMAQ(NIERFS) 예보 PM10 농도와측정치와비교(2013 년 12 월) 183 < 그림 5.11 > MACC, CMAQ(KAQFS) 예보 PM10 농도와측정치와비교(2013년 1 월) 184 < 그림 5.12 > MACC, CMAQ(KAQFS) 예보 sulfate 농도와측정치와비교(2012 년 1 월) 185 < 그림 5.13 > MACC, CMAQ(KAQFS) 예보 EC 농도와측정치와비교(2012년 1 월) 185 < 그림 5.14 > MACC, CMAQ(KAQFS) 예보 OM 농도와측정치와비교(2012년 1 월) 186 < 그림 5.15 > CMAQ으로산출한 2013년 12 월사례초기장(12월 3일 3시 GMT) 187 - xiv -

< 그림 5.16 > MACC으로보정한 2013년 12 월사례초기장(12월 3일 3시 GMT) 187 < 그림 5.17 > CMAQ으로산출한 2013년 1 월사례초기장(1월 10일 12시 GMT) 188 < 그림 5.18 > MACC으로보정한 2013년 1 월사례초기장((1월 10일 12시 GMT) 188 < 그림 5.19 > 측정치와 CMAQ과 MACC 모사결과비교(2013년 4 월) 189 < 그림 5.20 > 측정치와 CMAQ과 MACC 모사결과비교(2013년 12 월) 190 < 그림 5.21 > 모사구간에따른 CMAQ 과측정치와비교(2013년 12 월) 191 < 그림 5.22 > 우리나라대기질자동측정소위치 193 < 그림 5.23 > Cressman 연속보정법에의한자료동화실시전( 왼쪽) 과 실시후( 오른쪽) PM10 농도 194 < 그림 5.24 > Cressman 연속보정법적용시 CMAQ 모사결과와측정치간비교 195 < 그림 7.1 > 독일대기질관리전담부서 217 < 그림 7.2 > 독일연방환경부조직구조 220 < 그림 7.3 > 독일환경청조직구조 230 < 그림 7.4 > 독일환경청조직구조도 231 < 그림 7.5 > 영국환경식품농촌부내대기질전담부서 244 < 그림 7.6 > 일본환경성조직구조(1) 252 < 그림 7.7 > 일본환경성조직구조(2) 253 < 그림 7.8 > 소라마메군홈페이지내용( 예) 263 < 그림 7.9 > 온실가스종합정보센터조직도 269 < 그림 7.10 > 국가대기질통합관리센터설치( 안) 282 < 그림 7.11 > 관계기관간업무연계도 286 - xv -

1. 서론 대기이동/ 확산/ 광화학반응/ 침착현상을모사하는 Eulerian 모형은대기오염의중장거리 이동현상규명을위해서개발되었다. 1990년대에들어서본 Eulerian 모형에둥지격자를 도입하고, 미기상학을강화시키고, 입자상평형모형을접목시키면서도시규모부터 지역규모까지영역을대상으로하고, 종합대기오염모형으로발전하였다. 각종대기오염물질의거동을모사할수있는 1960 년대들어서공기청정법이발효되면서, 대기오염물질규제가강화되었다. 그래서 종합대기오염모형이개발되던 1990년대에는대기재해현상의발생가능성이적었기 때문에종합대기모형을이용한대기예보시도는많지않았다. 단, 고농도오존현상의 예보는필요하였는데, 본현상은기상과밀접한관계가있었기때문에통계모형이주로 예보에사용되었다. 미국에서는 2002 년에너지정책법안(US Energy Policy Act) 에따라서 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration) 와 EPA(Environmental Protection Agency) 가대기질 예보프로그램인 NAQFC(National Air Quality Forecast Capability) 을추진하였다.(Elder et al., 2007) NAQFC는 CMAQ 을화학모형으로사용한다. 기상모형은초기에는 Eta 기상모형(Black, 1994) 을사용하였다가근래에는 WRF 를사용한다. 유럽연합집행위원회(European Commission) 과유럽우주기구(European Space Agency) 는 자연및인위재해에신속대처와안전보장을목적으로대기, 대류, 해양을감시하는 GMES(Global Monitoring for Environment and Security, GMES) 계획(initiative) 을 1998 년에 발족시켰고이는현재의 Copernicus 프로그램으로성장하였다(EU). Copernicus 프로그램에대기질예보를위해서 MACC(Monitoring Atmospheric Composition and Climate) 을개발하였다. MACC은 ECMWF 전구기상모형인 IFS(Integrated Forecasting System) 에 aerosol 모듈과기상화학모듈을추가하여개발된모형이다.(Morcrette, 2009) 기상모듈은 Brasseur(1998) 등의 and related chemical tracers) 를사용하였다. MOZART(global chemical transport model for ozone 유럽에서는전지구모형인 MACC 과연계하여프랑스, 노르웨이, 독일, 네덜란드, 스웨덴, - 1 -

핀란드등 6개국에서 7 개의대기질예보모형을운영하고있다. 지역규모대기질모형의 수평격자간격은수평격자간격은 10~30 km 이며, 1 개의모형을제외하고는자료동화를 사용하고있다. 그리고이들을조합한 Ensemble 모형을운영하여예보의신뢰도를높이고 있다. 우리나라에서는고농도미세먼지발생에따른국민건강피해및환경위해저감을위하여 환경부에서는국가차원의대기오염예보제를 2014 년부터시행예정에있다. 이에국립 환경과학원은 O 3 과 2014 년부터미세먼지예보를시행하고있다. 또한, 예보되는대기오염물질을 PM2.5 로확대할예정으로있다. 우리나라에서미세먼지예보가시행되고오보가적지않게발생하면서, 우리나라미세먼지 예보에대한비판이있었다. 그러나대기질예보는기상예보의불확도에배출량의 불확도가가중되기때문에정확도가낮게나타나며, 정도는다소다르지만대기질예보를 먼저시작한미국과유럽도예외는아니다. 미국에는정규대기질예보는 NAQFC에의한미국동북부의 O 3 예보이다. 2007 년하계에 O 3 예측치의 NMB(Normalized Mean Bias) 는 8.7% 였으며, NME(Normalized Mean Error) 는 20.4%. 그리고대부분의지역에서 NMB와 NME는모두 25% 이하의수준이었다. 유럽은 2000 년대중반부터대기질예보를시행하여, 다년간대기질예보의경험이축적되어 있다. 또한, 자료동화와 Ensemble 모델링을통해서 PM10의측정치와예보치간의 상관계수를 0.8 이상으로유지하고있다. 대기질모형에사용되는난류이동과확산, 건성과습윤침착등대기작용의수식화, 광화학반응기작과에어로졸생성기작등에많은단순화가따른다. 그리고대기오염물질배출량과경계조건에많은불확실성이내포되어있다. 이와같이다양한오차의원인을최소화하도록모형의모듈과입력자료를선정하여대기질예보모형을운영하여야한다. 이와더불어서실측치를이용하여대기질모형과입력자료의불확실성이모형에미치는 영향을최소화하여야한다. 실측치를이용하는방법은모사결과를수정하는하이브리드 예보(hybrid forecasting) 와모형입력자료를수정하는자료동화 (Data Assimilation) 방법이있다. 하이브리드예보방법은과거의자료를단순사용한다는점에서과거자료와상관성이 - 2 -

높은경우에한하기때문에, 유럽의정규대기질예보에서는자료동화방법을사용한다. 본연구는 PM10 미세먼지예보의정확도를높이는방법을개발함을목적으로한다. 이를위해서, 본연구에서는다음과같은연구를진행하였다. 첫째, 기상, 배출량, 대기질모델입력자료및주요모듈별테스트를통하여국가미세먼지예보를위한 예보모델최적화방안도출하였다. 둘째, 우리나라대기질예보에적합한자료동화기법을 개발및적용하였다. 마지막으로미세먼지예보의정규화를뒷받침하여줄수있는 행정조직을제안하였다. - 3 -

2. 예보모델운영결과및미적중고농도 2.1. 예보모델운영결과평가 사례분석 2.1.1. 한국대기질예보시스템 안양대학교와 ( 주) 에니텍을통해기운영되고있는한국대기질예보시스템(Korean Air Quality Forecasting System, KAQFS) 의예보모델운영결과를분석하였다 (< 그림 2.1 >). < 그림 2.1 > 한국대기질예보시스템의구성 KAQFS는 2007 년도에완료된환경부차세대핵심기술개발사업( 대기질예경보시스템 상용화 package 개발, 2004.12~2007.11) 의결과물로 2010년부터기상모델을 MM5에서 WRF 로변경하였고, 동아시아배출량은 2006년 INTEX-B(Intercontinental Chemical Transport Experiment - Phase B), CAPSS 를적용하여운영하고있다. 국내배출량은생물성연소및비산먼지배출량을보완한 2007년 현재 KAQFS에서는기상모델 WRF v3.0.1.1(weather Research and Forecasting version - 5 -

3.0.1.1), 배출량모델 SMOKE v2.4(sparse Matrix Operator Kernel Emissions version 2.4), 대기질모델 CMAQ v4.6(community Multi-scale Air Quality Model version 4.6) 를적용하고 있다. 기상모델의초기/ 경계조건생성을위한전구예보기상자료는 GFS(Global Forecast System) 를이용하고있으며, 대기질모델의초기조건은이전시점의모델링결과로부터 추출하고, 경계조건은 CMAQ에서제공하는기본 profile 을수정하여이용하고있다. KAQFS 운영한 2013 년결과에대하여대기및기상측정자료와비교평가하였다. 2.1.2. 운영결과평가방법 국내도시대기측정소의측정자료, 수도권및백령도대기오염집중측정소의측정자료, 기상관측자료를활용하여예보모델결과의정합도를분석하고, 예보성능을평가하였다. 본연구에서예보결과비교평가에이용한종류별측정소의위치를 < 그림 2.2 > 에 나타냈다. < 그림 2.2 > 예보결과평가에사용한수도권지역의도시대기측정소, 대기오염 집중측정소, 기상대위치 - 6 -

예보모델결과와측정자료의정확도를분석하는방법으로 US EPA의 2007년오존과 PM2.5의모델링정합도분석을위한지침1) 에서는통계항목을 MBIAS(Mean Bias), MNB(Mean Normalized Bias), MNGE(Mean Normalized Gross Error), NMB(Normalized Mean Bias), NME(Normalized Mean Error), MFB(Mean Fractional Bias), MFE(Mean Fractional Error), IOA(Index Of Agreement), RMSE(Root Mean Square Error) 를제시하고 있다. 지침에서제시한통계항목중본예보모델의정합도평가는평균, MBIAS(Mean BIAS), NMB(Normalized Mean Bias), IOA(Index Of Agreement), RMSE(Root Mean Square Error) 를 적용하여분석하였다. MBIAS N N Model O bs N N Model Obs NMB N O bs IO A N Model O bs N Model ABG O bs Obs ABG O bs RMSE N N Model O bs PM10 의예보성능은전기간과고농도기간으로나누어분석하였다. 전체예보성능은 통합대기환경지수(CAI, Comprehensive air-quality index) 에대하여적중률, 상향예보율, 하향예보율을분석하고, 인체에영향을미치는 80 μg/ m3을초과하는고농도발생에 대해서는편의, 감지확률, 거짓경보율을분석하였다. 예보성능평가를위한자세한 방법은 < 그림 2.3 > 과같다. 1) EPA, 2007. Guidance on the Use of Models and Other Analyses for Demonstrating Attainment of Air Quality Goals for Ozone, PM2.5, and Regional Haze. - 7 -

< 그림 2.3 > 예보모델의예보성능을평가하기위한항목및방법 통합대기환경지수는대기오염도에따른인체영향및체감오염도를고려하여개발된 대기오염도표현방식으로좋음, 보통, 약간나쁨, 나쁨, 매우나쁨 5 구간으로표현되며, PM10 지수구간범위는 < 표 2.1 > 과같다. < 표 2.1 > 통합대기환경지수의 PM10 지수구간 지수구분 좋음보통약간나쁨나쁨매우나쁨 최소최대최소최대최소최대최소최대최소최대 PM10( μg/ m3) 0 30 31 80 81 120 121 200 201 300 예보지역을수도권에대상으로 < 그림 2.4 > 와같이서울, 인천, 경기북서, 경기북동, 경기중부, 경기남부등 6 개권역으로구분하여평가하였다. - 8 -

< 그림 2.4 > 예보평가권역구분 2.1.3. 예보평가결과 2.1.3.1. PM10 정합도및예보성능평가 1) PM10 정합도평가 2013년에 KAQFS 운영결과를바탕으로도시대기측정소와대기오염집중측정소의일평균 예보치와측정치를비교분석하였다. 2013년예보권역별 PM10 일평균시계열을 < 그림 2.5 > 에나타내었고, 대기오염 집중측정소의 PM10 일평균시계열을 < 그림 2.6 > 에나타내었다. 겨울과봄에고농도 발생이집중되어있으며, 특히지수구분에서나쁨에해당되는 120 μg/ m3을초과하는 고농도발생일이 1 월, 3 월, 4 월, 5 월, 12 월에나타났다. 이중 3 월은황사에의해고농도 미세먼지가발생하였고기상청의 2013년수도권황사관측일은총 3회로모두 3 월(1 일, 9 일, 10 일) 에발생하였다. - 9 -

< 표 2.2 > 에 PM10 권역별정합도분석결과를나타내었다. 서울의 PM10 연평균측정치는 45 μg/ m3, 예보치는 51 μg/ m3으로예보치가측정치에비해 높게나타나고, MBIAS와 NMB는 6.70 μg/ m3, 15.03 % 로양의값으로과대모사되었다. 인천, 경기, 수도권대기오염집중측정소( 이하불광동) 및백령도대기오염집중측정소 ( 이하백령도) 의 PM10 의연평균예보치는측정치에비해낮은값을보이고, MBIAS와 NMB 가음의값으로과소모사되었다. 이중경기북서의 MBIAS가 12.06 μg/ m3, NMB가 20.65 로가장큰차이가나타났다. PM10 2013년연간 IOA값은모두 0.78 이상으로인천과경기북동은 0.85, 서울, 경기 중부는 0.84 로비교적높은상관성을보였다. PM10 2013 년연간 RMSE 는경기북동에서 16.16 μg/ m3으로가장낮고, 불광동에서 22.54 μg/ m3로 가장높게분석되었다. < 표 2.2 > 2013년도 PM10 측정치와예보치의정합도분석결과 구분서울인천경기북서경기북동경기중부경기남부불광동백령도 측정평균 ( μg/ m3) 예보평균 ( μg/ m3) MBIAS ( μg/ m3) NMB (%) 45 49 58 50 52 57 56 44 51 48 46 46 47 46 45 37 6.70-1.62-12.06-4.21-4.48-10.63-10.84-6.80 15.03-3.29-20.65-8.44-8.67-18.62-19.67-15.39 IOA 0.84 0.85 0.78 0.85 0.84 0.79 0.78 0.81 RMSE ( μg/ m3) 17.90 16.35 22.46 16.16 17.08 21.00 22.54 20.49-10 -

PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 Model Obs. PM10( μg / m3 ) 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 200 Model Obs. 150 100 50 (a) 서울 PM10( μg / m3 ) 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 200 Model Obs. 150 100 50 (b) 인천 PM10( μg / m3 ) 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 200 Model Obs. 150 100 50 (c) 경기북서 PM10( μg / m3 ) 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 200 Model Obs. 150 100 50 (d) 경기북동 PM10( μg / m3 ) 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 200 Model Obs. 150 100 50 (e) 경기중부 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (f) 경기남부 < 그림 2.5 > 2013년권역별 PM10 일평균시계열비교 - 11 -

PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 Model Obs. 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 200 (a) 수도권대기오염집중측정소 PM10( μg / m3 ) 150 100 50 Model Obs. 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (b) 백령도대기오염집중측정소 < 그림 2.6 > 2013년대기오염집중측정소 PM10 일평균시계열 비교 2) PM10 예보성능평가 PM10 예보성능분석결과는 < 표 2.3 > 과같다. 서울의적중률은 66.58% 로다른권역에비해낮게나타났으나 80 μg/ m3을초과하는 고농도발생에대한예보의성능을판정하는감지확률은 반면거짓경보율은 60% 로다른권역에비해높게나타났다. 53.33% 로가장높게나타났다. 인천의적중률은 78.08% 로가장높은값이나타났고감지확률또한 48.65% 로서울 다음으로높게나타났다. 편의는 0.76으로 1 값에가장근접한결과가나타났고, 거짓 경보율은 35.71% 로양호한결과를나타내어 PM10 의예보성능은인천이가장좋은것으로 판단할수있다. 경기는 4 권역모두하향예보되고있으며, 특히경기북서와경기남부의하향예보율은 20% 를넘어가고, 편의가 0.5 이하로예보성능이서울, 인천에비해낮은것으로판단 된다. - 12 -

< 표 2.3 > 2013년수치예보모델운영 PM10 예보성능평가결과 구분서울인천경기북서경기북동경기중부경기남부불광동백령도 적중률 (%) 66.58 78.08 71.51 76.71 77.26 74.25 71.59 68.16 상향예보율 (%) 25.48 9.59 2.47 7.12 6.85 3.29 5.85 9.22 하향예보율 (%) 7.95 12.33 26.03 16.16 15.89 22.47 22.56 22.63 편의 1.33 0.76 0.32 0.55 0.50 0.35 0.27 0.41 거짓경보율 (%) 60.00 35.71 9.09 27.27 23.81 25.00 12.50 16.67 감지확률 (%) 53.33 48.65 29.41 40.00 38.10 26.32 23.73 34.09 2.1.3.2. PM2.5 정합도평가 PM2.5 2013 년예보운영결과에대하여서울과대기오염집중측정소측정자료와비교하고 < 그림 2.7 > 과 < 그림 2.8 > 에나타내었다. 인천과경기는 PM2.5 측정치가없는관계로 비교에서제외하였다. < 표 2.4 > 에 PM2.5 권역별정합도분석결과를나타내었다. 서울의 PM2.5 예보치 연평균은 41 μg/ m3, 측정치 25 μg/ m3로나타났고, MBIAS는 15.93 μg/ m3, NMB는 63.62% 로 과대모사되었다. 백령도도과대모사하였으나예보치연평균은 30 μg/ m3, 측정치는 26 μg/ m3로 나타났고, MBIAS는 3.64 μg/ m3, NMB는 13.81% 로서울에비하여차이가적은것으로 분석되었다. 불광동의 PM2.5 예보치와측정치의연평균 MBIAS가 0.61 μg/ m3, NMB는 1.60% 로유사하게나타났다. 즉, 예보 PM2.5 농도는서울대기측정소와비교하면 과대평가하고있으나, 불광동대기오염집중측정소와는매우근접한농도를나타내고있다. PM2.5의 2013년연간 IOA값은서울이 0.69로불광동 0.85, 백령도 0.86에비해낮은 일치도를보이고있고, RMSE는불광동 14.69 μg/ m3, 백령도 14.89 μg/ m3로서울 19.88 μg/ m3에 비하여양호한것으로분석되었다. 즉, PM2.5의예보치는불광동및백령도대기오염 집중측정소에서상대적으로서울측정치에비해서정합도높은것으로파악되었다. - 13 -

140 PM2.5( μg / m3 ) 120 100 80 60 40 20 Model Obs. 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 140 120 Model (a) 서울 PM2.5( μg / m3 ) 100 80 60 40 20 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 140 120 Model (b) 인천 PM2.5( μg / m3 ) 100 80 60 40 20 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 140 120 Model (c) 경기북서 PM2.5( μg / m3 ) 100 80 60 40 20 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 140 120 Model (d) 경기북동 PM2.5( μg / m3 ) 100 80 60 40 20 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 140 120 Model (e) 경기중부 PM2.5( μg / m3 ) 100 80 60 40 20 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (f) 경기남부 < 그림 2.7 > 2013년권역별 PM2.5 일평균시계열비교 - 14 -

PM2.5( μg / m3 ) 140 120 100 80 60 40 Model Obs. PM2.5( μg / m3 ) 20 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 140 120 100 80 60 40 20 (a) 수도권대기오염집중측정소 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (b) 백령도대기오염집중측정소 < 그림 2.8 > 2013년대기오염집중측정소 PM2.5 일평균시계열 비교 Model Obs. < 표 2.4 > 2013 PM2.5 측정치와예보치의정합도분석결과 구분서울불광동백령도 측정평균 ( μg/ m3) 예보평균 ( μg/ m3) MBIAS ( μg/ m3) NMB (%) 25 38 26 41 38 30 15.93-0.61 3.64 63.62-1.60 13.81 IOA 0.69 0.85 0.86 RMSE ( μg/ m3) 19.88 14.69 14.89 2.1.3.3. PM 성분평가 대표적인 PM 구성성분인 SO 2-4, NO - + 3, NH 4, OC, EC 에대해불광동및백령도대기오염집중측정소자료와비교분석하였다. - 15 -

< 그림 2.9 > 와 < 그림 2.10 > 에는불광동과백령도 PM 구성성분의예보치와측정치를 시계열로비교하였다. SO 4 2- 의예보치는겨울철에는불광동과백령도에서동일하게 과소평가되고있고, 여름철에는불광동에서는예보치와측정치가비교적잘일치하고 있으나, 백령도에서과대예보하는경향이있다. NO - 3 는불광동에서는여름철에일부과대모사하고, 백령도에서는계절에관계없이과대 평가하는경향이있다. 불광동과백령도에서모두 OC와 EC 는과대모사되었으며, 특히 EC 는예보치와측정치의 차이가크게나타났다. < 그림 2.11 > 과 < 그림 2.12 > 에불광동과백령도의 PM2.5 성분을막대그래프형식 시계열로비교하여나타내었다. PM2.5 농도중 SO 2-4, NO - + 3, NH 4, OC, EC 외의기타 성분은 ETC 로표시하였다. 또한 PM2.5 성분구성비를측정치와예보치에대해서 < 그림 2.13 > 과 < 그림 2.14 > 에각각정리하였다. 측정치를기준으로보면, 불광동에서는 2차생성무기입자의농도비중이총 57% 로가장 크고, 백령도에서는토양성입자인기타성분의농도가 49% 로높다. 불광동 2차생성 무기입자의농도가높은것은많은무기성 2차입자가국내에서배출된전구물질 (NOx, SOx, NH 3 ), 또는중국에서이동한매개전구물질(HNO 3, H 2 SO 4 ) 에의해서생성 되는것으로판단된다. 한편백령도에서기타성분의농도가높은것은토양성먼지에 의한것으로추정된다. PM 성분에대해서예측치와측정치를비교한결과, 불광동및백령도대기오염집중 측정소에서모두기타성분은크게저평가되고있다. 불광동에서는무기성 2차생성 입자의구성비는모델치와측정치가유사하나, OC 및 EC 가과대모의되는경향이있다. 한편백령도에서는무기성 2차생성입자및 OC 가크게과대평가되고있다. 이는향후예보모델을개선하기위해서는 PM2.5의 60~70% 를차지하는 2 차생성입자에 대한예측성능을개선해야하는것으로의미하고, 이를위해서는 2 차생성물질에대한 기작의검토와함께 NO x -SO x -NH 3 -VOCs 배출량에집중검토가필요하다는것을시사하고 있다. - 16 -

50 40 Model Obs. SO4 - ( μg / m3 ) 30 20 10 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 60 (a) SO 4 2-50 Model Obs. NO3 - ( μg / m3 ) 40 30 20 25 10 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (b) NO 3-20 Model Obs. NH4 + ( μg / m3 ) 15 10 5 0 20 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (c) NH 4 + 15 Model Obs. OC( μg / m3 ) 10 5 EC( μg / m3 ) 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 18 16 14 12 10 8 6 4 2 Model Obs. (d) OC 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (e) EC < 그림 2.9 > 수도권대기오염집중측정소 PM2.5 성분일평균시계열 - 17 -

SO4 - ( μg / m3 ) 40 30 20 10 Model Obs. 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 60 (a) SO 4 2- NO3 - ( μg / m3 ) 50 40 30 20 Model Obs. 10 25 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (b) NO 3-20 Model Obs. NH4 + ( μg / m3 ) 15 10 5 0 30 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (c) NH 4 + 25 Model Obs. 20 OC( μg / m3 ) 15 10 5 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 30 25 (d) OC Model Obs. EC( μg / m3 ) 20 15 10 5 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (e) EC < 그림 2.10 > 2013년백령도대기오염집중측정소 PM2.5 성분일평균시계열 - 18 -

< 그림 2.11 > 2013년불광동일평균 PM2.5 성분별 시계열그래프 - 19 -

< 그림 2.12 > 2013년백령도일평균 PM2.5 성분별 시계열그래프 - 20 -

(a) 측정 예보 < 그림 2.13 > 2013년불광동연평균 PM2.5 성분구성비 (b) (a) 측정 예보 < 그림 2.14 > 2013년백령도연평균 PM2.5 성분구성비 (b) - 21 -

2.1.3.4. 기타기준성물질정합도평가 1) NO 2 정합도평가 2013 년수도권지역측정망을대상으로 NO 2 예보운영결과는 < 그림 2.15 > 와 < 그림 2.16 > 에 정리하였고, 예보치의정합도분석결과는 < 표 2.5 > 와같다. 일반적으로시계열변화는 양호하게모사하고있는것으로판단된다. 서울의 NO 2 예보치연평균은 0.037ppm, 측정치연평균은 0.033ppm 으로나타났고, MBIAS 0.004ppm, NMB 10.6ppm 으로양의값으로나타나과대모사된것으로나타났다. 인천, 경기북서, 경기중부, 경기남부, 불광동은 MBIAS와 NMB 가음의값으로나타났고, 예보치연평균농도가측정치연평균농도에비해낮게나타났다. 경기북동과백령도의 MBIAS와 NMB 는양의값으로과대모사하였다. 특히경기북동은 연평균예측치와측정치가 0.025ppm 으로동일하고, MBIAS는 0.001ppm 이하, NMB는 0.2% 로차이가매우적어가장정합도가좋은것으로나타났다. 백령도측정치와예측치연평균농도는 매우낮게나타났다. 0.001ppm, 0.002ppm으로수도권지역에비해 NO 2 의 IOA는백령도에서 0.737으로가장낮게나타났고서울지역에서 0.888로가장 높게나타났다. RMSE는백령도에서 0.002ppm으로가장낮게나타났으나농도가낮기 때문에모델성능을직접비교하기에는어려움이있다. 백령도를제외하면 0.007ppm ~ 0.010ppm 의범위로나타났다. - 22 -

0.10 0.08 Model Obs. NO 2 (ppm) 0.06 0.04 0.02 0.00 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.10 (a) 서울 0.08 Model Obs. NO 2 (ppm) 0.06 0.04 0.02 0.00 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.10 (b) 인천 0.08 Model Obs. NO 2 (ppm) 0.06 0.04 0.02 0.00 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.10 (c) 경기북서 0.08 Model Obs. NO 2 (ppm) 0.06 0.04 0.02 0.00 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.10 (d) 경기북동 0.08 Model Obs. NO 2 (ppm) 0.06 0.04 0.02 0.00 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.10 (e) 경기중부 0.08 Model Obs. NO 2 (ppm) 0.06 0.04 0.02 0.00 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (f) 경기남부 < 그림 2.15 > 2013년권역별 NO 2 일평균시계열비교 - 23 -

0.10 0.08 Model Obs. NO 2 (ppm) 0.06 0.04 0.02 0.00 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.10 (a) 수도권대기오염집중측정소 0.08 Model Obs. NO 2 (ppm) 0.06 0.04 0.02 0.00 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (b) 백령도대기오염집중측정소 < 그림 2.16 > 2013년대기오염집중측정소 NO 2 일평균시계열 비교 < 표 2.5 > 2013년 NO 2 측정치와예보치의정합도분석결과 구분서울인천경기북서경기북동경기중부경기남부불광동백령도 측정평균 (ppm) 예보평균 (ppm) MBIAS (ppm) NMB (%) 0.033 0.028 0.023 0.025 0.033 0.027 0.031 0.001 0.037 0.027 0.019 0.025 0.029 0.023 0.026 0.002 0.004-0.001-0.004 0.000-0.004-0.004-0.006 0.001 10.6-2.0-15.6 0.2-12.7-14.2-17.8 37.0 IOA 0.888 0.882 0.849 0.847 0.843 0.830 0.791 0.737 RMSE (ppm) 0.008 0.007 0.007 0.007 0.009 0.008 0.010 0.002-24 -

2) SO 2 정합도평가 < 그림 2.17 > 과 < 그림 2.18 > 에나타낸 2013년 SO 2 예보운영결과는서울과인천 지역은과대모사하나경기지역과불광동, 백령도는과소모사하는것으로나타났다. 백령도의 3월부터 9월까지의 SO 2 측정치는예보치에비해크게차이가나타났다. 이는 국립환경과학원에서확정되지않은 2013년 Airkorea 실시간측정치사용으로인한것으로 추측되고, 이에대해향후확정자료를이용하여확인이필요하다. 예측치와측정치비교는 백령도를제외하고분석하였다. SO 2 측정치와예보치의정합도분석결과는 < 표 2.6 > 와같다. 서울의 SO 2 예보치와 측정치의연평균은 0.006ppm, 인천의 SO 2 예보치와측정치의연평균은 0.007ppm으로 예보치와측정치가동일하고, 서울과인천의 MBIAS는 0.000ppm 으로나타났으나서울의 NMB는 0.101% 로과소모사되었고, 인천은 0.711% 로과대모사하였다. 경기와불광동은 MBIAS와 NMB 가음의값으로과소모사되었다. 경기남부가 MIBAS 0.002ppm, NMB 39.3% 로차이가가장크게나타났다. SO 2 의 IOA는서울 0.797, 인천 0.779로 NO 2 보다는낮게나타났고, 경기남부가 0.602 로 가장낮은것으로분석되었다. SO 2 의 RMSE는경기북서 0.003ppm, 그외지역은 0.002ppm 로지역별로큰차이가없는것으로나타났다. - 25 -

0.025 0.020 Model Obs. SO 2 (ppm) 0.015 0.010 0.005 0.000 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.025 (a) 서울 0.020 Model Obs. SO 2 (ppm) 0.015 0.010 0.005 0.000 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.025 (b) 인천 0.020 Model Obs. SO 2 (ppm) 0.015 0.010 0.005 0.000 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.025 (c) 경기북서 0.020 Model Obs. SO 2 (ppm) 0.015 0.010 0.005 0.000 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.025 (d) 경기북동 0.020 Model Obs. SO 2 (ppm) 0.015 0.010 0.005 0.000 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.025 (e) 경기중부 0.020 Model Obs. SO 2 (ppm) 0.015 0.010 0.005 0.000 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (f) 경기남부 < 그림 2.17 > 2013년권역별 SO 2 일평균시계열비교 - 26 -

0.025 0.020 Model Obs. SO 2 (ppm) 0.015 0.010 0.005 0.000 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.025 (a) 수도권대기오염집중측정소 0.020 Model Obs. SO 2 (ppm) 0.015 0.010 0.005 0.000 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (b) 백령도대기오염집중측정소 < 그림 2.18 > 2013년대기오염집중측정소 SO 2 일평균시계열 비교 < 표 2.6 > 2013년 SO 2 측정치와예보치의정합도분석결과 구분서울인천경기북서경기북동경기중부경기남부불광동 측정평균 (ppm) 예보평균 (ppm) MBIAS (ppm) NMB (%) 0.006 0.007 0.005 0.004 0.006 0.005 0.005 0.006 0.007 0.003 0.003 0.004 0.003 0.004 0.000 0.000-0.002-0.001-0.001-0.002-0.001-0.101 0.711-36.885-29.172-24.024-39.257-24.884 IOA 0.797 0.779 0.641 0.720 0.743 0.602 0.743 RMSE (ppm) 0.002 0.002 0.003 0.002 0.002 0.002 0.002-27 -

3) O 3 정합도평가 < 그림 2.19 > 와 < 그림 2.20 > 에나타낸 2013년연간 O 3 예보운영결과에서서울은 과소모사되고그외지역은과대모사되었다. SO 2 와마찬가지로백령도의 O 3 예측치와측정치의차이가크게나타났다. 이또한 국립환경과학원에서확정되지않은 2013년 Airkorea 실시간측정치사용으로인한것으로 추측되고, 이에대해향후확정자료를이용하여확인이필요하다. 2013년연간 O 3 측정치와예보치의정합도분석결과는 < 표 2.7 > 과같다. 서울의 SO 2 예보치연평균은 0.021ppm, 측정치연평균은 0.022ppm로나타났고 MBIAS 0.001ppm, NMB 4.5% 로과소모사되었다. 그외지역은과대모사로예측치연평균보다관측치 연평균이높게나타났고 MBIAS와 NMB 가양의값으로나타났다. O 3 의 IOA는백령도에서 0.605로가장낮게나타났고그외지역은 0.751~0.883으로 서울이 0.883 으로가장정합도가높은것으로나타났다. RMSE도백령도에서 0.020ppm 으로 가장크게나타났고, 그외지역은 0.007ppm ~ 0.011ppm 으로지역별로큰차이가없는 것으로분석되었다. - 28 -

0.10 0.08 Model Obs. Avg. O 3 (ppm) 0.06 0.04 0.02 0.00 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.10 (a) 서울 0.08 Model Obs. Avg. O 3 (ppm) 0.06 0.04 0.02 0.00 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.10 (b) 인천 0.08 Model Obs. Avg. O 3 (ppm) 0.06 0.04 0.02 0.00 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.10 (c) 경기북서 0.08 Model Obs. Avg. O 3 (ppm) 0.06 0.04 0.02 0.00 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.10 (d) 경기북동 0.08 Model Obs. Avg. O 3 (ppm) 0.06 0.04 0.02 0.00 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.10 (e) 경기중부 0.08 Model Obs. Avg. O 3 (ppm) 0.06 0.04 0.02 0.00 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (f) 경기남부 < 그림 2.19 > 2013년권역별 O 3 일평균시계열비교 - 29 -

0.10 0.08 Model Obs. Avg. O 3 (ppm) 0.06 0.04 0.02 0.00 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 0.10 (a) 수도권대기오염집중측정소 0.08 Model Obs. Avg. O 3 (ppm) 0.06 0.04 0.02 0.00 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (b) 백령도대기오염집중측정소 < 그림 2.20 > 2013 년대기오염집중측정소 O 3 일평균시계열 비교 < 표 2.7 > 2013년 O 3 측정치와예보치의정합도분석결과 구분서울인천경기북서경기북동경기중부경기남부불광동백령도 측정평균 (ppm) 예보평균 (ppm) MBIAS (ppm) NMB (%) 0.022 0.025 0.026 0.025 0.022 0.023 0.021 0.033 0.021 0.027 0.033 0.029 0.026 0.030 0.029 0.050-0.001 0.003 0.007 0.004 0.004 0.006 0.008 0.018-4.5 10.0 27.6 14.7 18.4 27.9 40.4 53.6 IOA 0.883 0.863 0.790 0.838 0.877 0.835 0.751 0.605 RMSE (ppm) 0.007 0.008 0.011 0.009 0.008 0.010 0.011 0.020-30 -

4) CO 정합도평가 < 그림 2.21 > 과 < 그림 2.22 > 에나타낸 2013년연간 CO 예보운영결과백령도는 비교적잘모사되고있으나그외지역은측정치에비해크게과소모사되었다. 2013년연간 CO 측정치와예보치의정합도분석결과는 < 표 2.8 > 과같다. 서울의 CO 예보치연평균은 0.310ppm, 측정치연평균은 0.529ppm 으로나타났다. 전체적인 예보치연평균은 0.175ppm ~ 0.310ppm, 측정치연평균은 0.265ppm ~ 0.631ppm으로 예측치의 2 배수준으로나타났다. 2013년연간 CO의 MBIAS와 NMB 는모두음의값으로과소모사되는것으로나타났다. MBIAS는 0.090ppm ~ -0.409ppm, NMB는 34.0 % ~ -65.5% 로다른오염물질에비하여 차이가큰것으로나타났다. 2013년연간 CO의 IOA는 0.440 ~ 0.598 로다른오염물질에비하여낮게나타났다. < 표 2.8 > 2013년 CO 측정치와예보치의정합도분석결과 구분서울인천경기북서경기북동경기중부경기남부불광동백령도 측정평균 (ppm) 예보평균 (ppm) MBIAS (ppm) NMB (%) 0.529 0.631 0.563 0.600 0.611 0.548 0.607 0.265 0.310 0.222 0.194 0.216 0.225 0.190 0.232 0.175-0.219-0.409-0.369-0.384-0.386-0.358-0.376-0.090-41.395-64.817-65.487-64.066-63.153-65.339-61.852-34.040 IOA 0.598 0.455 0.457 0.463 0.441 0.440 0.455 0.503 RMSE (ppm) 0.267 0.451 0.415 0.438 0.418 0.393 0.428 0.153-31 -

2.5 2.0 Model obs. CO(ppm) 1.5 1.0 0.5 0.0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 2.5 Model obs. 2.0 (a) 서울 CO(ppm) 1.5 1.0 0.5 0.0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 2.5 Model obs. 2.0 (b) 인천 CO(ppm) 1.5 1.0 0.5 0.0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 2.5 Model obs. 2.0 (c) 경기북서 CO(ppm) 1.5 1.0 0.5 0.0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 2.5 Model obs. 2.0 (d) 경기북동 CO(ppm) 1.5 1.0 0.5 0.0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 2.5 Model obs. 2.0 (e) 경기중부 CO(ppm) 1.5 1.0 0.5 0.0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (f) 경기남부 < 그림 2.21 > 2013년권역별 CO 일평균시계열비교 - 32 -

2.5 2.0 Model obs. CO(ppm) 1.5 1.0 0.5 0.0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 2.5 Model obs. 2.0 (a) 수도권대기오염집중측정소 CO(ppm) 1.5 1.0 0.5 0.0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 (b) 백령도대기오염집중측정소 < 그림 2.22 > 2013년대기오염집중측정소 CO 일평균시계열 비교 2.1.4. 기상예보평가 서울, 인천, 수원기상대의관측자료와해당지점의예측치를비교분석하였다. 분석항목은 온도, 풍속, 습도, 압력으로일평균시계열로값을비교하고, 정합도를분석하였다. < 그림 2.23 > 에기상대별온도일평균시계열을나타내었고, < 표 2.9 > 에온도관측치와 예보치의정합도분석결과를나타내었다. 서울의 2013년연평균관측온도는 12.6 이었으나예보치는 12.4 로낮게나타났고, MBIAS는 0.2, NMB는 1.5% 로다소 저평가하고있다. 인천과수원은과대모사로 MBIAS와 BIAS 가양의값이고, 인천의 연평균관측치는 12.4, 예보치는 12.8 로나타났고, 수원의연평균관측치는 11.9, 예보치는 12.4 로관측치보다예보치가높게나탔다. 2013년연간온도의 IOA는 0.99로 1에가깝게나타나정합도가매우좋은것으로 판단된다. - 33 -

40 Temp.( ) 30 20 10 0 Obs. Model -10-20 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 01/01 40 (a) 서울 Temp.( ) 30 20 10 0 Obs. Model -10-20 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 01/01 40 (b) 인천 Temp.( ) 30 20 10 0 Obs. Model -10-20 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 01/01 (c) 수원 < 그림 2.23 > 2013년기상대별온도일평균시계열비교 < 표 2.9 > 2013년온도관측치와예보치의정합도분석결과 구분서울인천수원 관측평균 ( ) 예보평균 ( ) MBIAS ( ) NMB (%) 12.6 12.4 11.9 12.4 12.8 12.4-0.2 0.4 0.5-1.5 3.6 3.9 IOA 0.99 0.99 0.99 RMSE ( ) 1.8 1.9 1.6-34 -

< 그림 2.24 > 에기상대별풍속일평균시계열을나타내었고, < 표 2.10 > 에정합도 분석결과를나타내었다. 서울의 2013년연평균관측풍속은 2.8m/s였으나예보치는 2.7m/s 로측정치와유사하게 나타났고, MBIAS는 0.1m/s, NMB는 2.1% 로다소저평가하고있다. 인천의연평균 관측풍속은 1.7m/s였으나예보치는 2.7m/s 로측정치에비해예보치가높게나타났고, MBIAS는 0.9m/s, NMB는 54.3% 로과대모사하였다. 수원의연평균관측풍속은 3.2m/s 였으나예보치는 2.8m/s 로측정치에비해예보치가낮게나타났고, MBIAS 는 0.4m/s, NMB는 11.6% 로과소모사하였다. 풍속의 IOA는 0.74~0.85 로비교적정합도가좋은것으로판단된다. 10 8 Obs. Model WS(m/s) 6 4 2 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 01/01 10 8 (a) Obs. Model 서울 WS(m/s) 6 4 2 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 01/01 10 (b) 인천 8 Obs. Model WS(m/s) 6 4 2 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 01/01 (c) 수원 < 그림 2.24 > 2013년기상대별풍속일평균시계열비교 - 35 -

< 표 2.10 > 2013년풍속관측치와예보치의정합도분석결과 구분서울인천수원 관측평균 (m/s) 예보평균 (m/s) MBIAS (m/s) NMB (%) 2.8 1.7 3.2 2.7 2.7 2.8-0.1 0.9-0.4-2.1 54.3-11.6 IOA 0.81 0.74 0.85 RMSE (m/s) 1.3 1.5 1.3 < 그림 2.25 > 에기상대별습도일평균시계열을나타내었고, < 표 2.11 > 에정합도 분석결과를나타내었다. 과소모사된것으로나타났다. 시계열비교에서서울은과대모사하였으나인천과수원은 정합도분석결과서울의 2013년연평균관측습도는 60% 였으나예보치는 64% 로 측정치에비해예보치가높게나타났고, MBIAS는 4%, NMB는 5.9% 로과대모사하였다. 인천의연평균관측습도는 72% 였으나예보치는 67% 로측정치에비해예보치가낮게 나타났고, MBIAS는 4%, NMB는 6.0% 로과소모사하였다. 수원의연평균관측습도는 77% 였으나예보치는 70% 로측정치에비해예보치가낮게나타났고, MBIAS는 7%, NMB는 8.8% 로과소모사하였다. 습도의 IOA는 0.82~0.85 로비교적정합도가좋은것으로판단된다. - 36 -

100 80 RH(%) 60 40 20 Obs. Model 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 01/01 100 (a) 서울 80 RH(%) 60 40 20 Obs. Model 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 01/01 100 (b) 인천 80 RH(%) 60 40 20 Obs. Model 0 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 01/01 (c) 수원 < 그림 2.25 > 2013년기상대별습도일평균시계열비교 < 표 2.11 > 2013년습도관측치와예보치의정합도분석결과 구분서울인천수원 관측평균 (%) 예보평균 (%) MBIAS (%) NMB (%) 60 72 77 64 67 70 4-4 -7 5.9-6.0-8.8 IOA 0.83 0.85 0.82 RMSE (%) 15 14 15-37 -

< 그림 2.26 > 에기상대별압력일평균시계열을나타내었고, < 표 2.12 > 에정합도 분석결과를나타내었다. 모사되었다. 시계열상서울과인천은과소모사하였으나수원은과대 정합도분석결과서울의 2013년연평균관측압력은 1005.3hPa 이었으나예보치는 1001.8hPa 로관측치에비해예보치가낮게나타났고, MBIAS는 3.5hPa, NMB는 0.4% 로 과대모사하였다. 인천의연평균관측압력은 1011.7hPa 이었으나예보치는 1009.4hPa 로 관측치에비해예보치가낮게나타났고, MBIAS는 2.4%, NMB는 0.2% 로과소모사 하였다. 수원의연평균관측압력은 1007.3hPa 이었으나예보치는 1011.1hPa 로관측치에 비해예보치가높게나타났고, MBIAS는 3.8hPa, NMB는 0.4% 로과소모사하였다. 압력의 IOA는 0.54~0.56 으로기상항목중에서는정합도가가장낮게평가되었다. Pa(hpa) 1040 1030 1020 1010 1000 Obs. Model 990 Pa(hpa) 980 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 01/01 1040 1030 1020 1010 1000 (a) 서울 Obs. Model 990 980 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 01/01 1040 (b) 인천 Pa(hpa) 1030 1020 1010 1000 Obs. Model 990 980 01/01 02/01 03/01 04/01 05/01 06/01 07/01 08/01 09/01 10/01 11/01 12/01 01/01 (c) 수원 < 그림 2.26 > 2013년기상대별압력일평균시계열비교 - 38 -

< 표 2.12 > 2013 기압측정치와예보치의정합도분석결과 구분서울인천수원 측정평균 (hpa) 예보평균 (hpa) MBIAS (hpa) NMB (%) 1005.3 1011.7 1007.3 1001.8 1009.4 1011.1-3.5-2.4 3.8-0.4-0.2 0.4 IOA 0.54 0.56 0.56 RMSE (hpa) 14.7 14.4 14.6 2.2. 고농도미적중사례일분석 2.2.1. 고농도사례일선정 2013년고농도사례일을선정하기위해서 PM10의일평균측정농도와예보모델농도가 각각 80 μg/ m3이초과하는날을대상으로예보권역별로예보성능을평가하여 < 표 2.13 > 에 정리하였다. 모델농도와측정농도가모두 80 μg/ m3초과농도를적중한날을 Hit Alarm day ( 파란색 ), 모델농도는 80 μg/ m3를초과하였으나측정농도가 80 μg/ m3 False Alarm Day( 빨간색 ), 모델농도는 80 μg/ m3이하였으나측정농도가 날은 Miss Alarm Day( 노란색) 로각각나타내었다. 이하인오적중한날을 80 μg/ m3 초과한미적중 2013년전체기간중측정농도가일평균 100 μg/ m3이상으로장기간고농도가발생하고, 예보치와측정치의차이가많이발생한겨울, 봄, 여름을대상으로고농도미적중 사례로선정하였다. 이와같이선정된미적중사례일을대상으로예보모델과측정치를 비교분석하여불일치의원인을규명하고자한다. 1월 12 일~17일까지경기북서와경기남부는 100μg/ m3이상이고농도가지속적으로발생 하였고, 수도권모든예보지역에서고농도가 3 일이상으로지속되었다. 최대농도는 13 일에 서울 154.82μg/ m3, 인천 138.70 μg/ m3, 경기북서 164.51 μg/ m3, 경기북동 131.15 μg/ m3, 경기 - 39 -

중부 155.66 μg/ m3, 경기남부 173.09 μg/ m3으로측정되었으나, 예보모델치는최대측정치 농도를상당히저평가하고있다. 따라서겨울철사례일은고농도기간 3일전인 1월 9 일부터 80 μg/ m3이하로나타난 20 일까지로선정하였다. 4월 5일에서울 153.64 μg/ m3, 인천 180.59 μg/ m3, 경기북서 194.34 μg/ m3, 경기북동 137.42 μg/ m3, 경기중부 182.23 μg/ m3, 경기남부 188.85 μg/ m3으로나타났다. 예측치는모델치보다낮게 나타났고모델치가 80μg/ m3이하로나타나 Miss Alarm day 로분석되었다. 따라서봄철 사례일은고농도기간 3일전인 4월 1일부터 80 μg/ m3이하로나타난 6 일까지로선정하였다. 여름철중서울에서는 100μg/ m3이상초과하지않았으나 7월 26일에인천 107.65 μg/ m3, 경기북서 110.15 μg/ m3, 경기중부 100.17 μg/ m3, 경기남부 102.30 μg/ m3으로나타났으나, 예보 모델치는저평가하고있다. 8월 6일부터 10일은측정치에비해서예보치가과대평가하고 있는대표적인 Miss Alarm day 이다. 따라서여름철사례일은과대및과소모의가혼재되어 있는경우로 7월 25 일~8월 11 일까지로선정하였다. - 40 -

< 표 2.13 > 2013년지역별 PM10 일평균 80 μg/ m3초과일자분석 date 서울인천경기북서경기북동경기중부경기남부 Obs. Model Obs. Model Obs. Model Obs. Model Obs. Model Obs. Model 01/05 58.70 75.683 58.167 74.289 96.22 68.36 68.18 63.61 62.92 69.79 75.53 62.17 01/06 84.68 77.225 81.26 79.43 114.45 68.00 83.97 53.46 81.59 75.97 90.38 70.90 01/07 72.14 62.176 70.672 63.506 98.61 50.86 70.93 49.73 73.30 58.69 88.99 55.90 01/08 68.53 71.949 70.413 65.48 94.78 63.15 70.25 58.99 70.03 67.72 88.19 64.66 01/12 107.84 108.05 105.69 99.13 115.63 98.93 91.83 101.20 113.31 102.71 122.92 101.62 01/13 154.82 81.85 138.70 90.94 164.51 80.11 131.15 72.52 155.66 80.74 173.09 75.14 01/14 118.17 100.97 103.40 86.46 136.76 85.75 94.91 83.44 119.71 88.89 137.58 86.21 01/15 116.41 103.59 93.39 101.93 132.55 90.88 106.65 92.58 115.94 89.26 136.22 83.90 01/16 93.23 99.44 81.46 89.64 112.44 88.88 102.00 87.53 96.45 89.71 115.21 83.60 01/17 113.61 102.20 99.46 85.52 118.14 91.75 109.03 83.77 108.51 96.43 121.21 94.13 01/18 54.85 90.78 44.18 85.55 72.92 61.53 80.26 67.08 53.92 72.09 73.71 66.76 01/19 78.90 106.51 78.27 100.39 99.36 90.46 77.35 89.71 79.13 89.58 84.01 78.80 01/20 107.56 93.03 108.02 115.07 130.81 77.99 104.21 65.03 112.01 83.67 122.14 73.89 01/29 68.36 95.28 69.92 86.57 95.61 79.18 68.07 78.58 74.97 76.25 82.51 73.81 01/30 74.15 108.92 81.01 101.58 107.85 91.75 75.17 91.04 81.72 87.28 89.77 80.12 01/31 75.60 85.60 86.63 84.25 111.34 75.13 72.43 72.71 84.52 72.51 90.64 68.22-41 -

< 표 2.13 > 2013년지역별 PM10 일평균 80 μg/ m3초과일자분석( 계속) date 서울인천경기북서경기북동경기중부경기남부 Obs. Model Obs. Model Obs. Model Obs. Model Obs. Model Obs. Model 02/05 54.73 66.19 75.76 64.04 91.54 49.65 54.15 52.05 61.85 59.29 63.05 54.26 02/14 70.60 87.51 74.68 74.30 91.45 74.04 73.50 76.03 75.33 73.62 88.15 71.63 02/25 48.97 87.53 61.66 84.90 65.37 69.75 48.49 75.61 61.76 78.67 69.83 69.35 02/26 60.09 105.38 72.35 81.99 96.47 92.15 67.46 91.10 73.91 77.51 83.46 70.78 02/27 71.70 75.75 79.80 67.63 87.43 74.76 65.52 66.16 83.69 70.36 90.97 65.29 02/28 79.58 83.82 87.43 78.23 102.67 77.29 79.28 71.90 85.09 69.66 90.56 64.14 03/04 71.08 69.74 77.55 63.67 88.47 66.00 70.72 65.91 80.92 63.70 89.07 62.60 03/05 84.54 67.91 81.52 58.73 103.06 60.83 86.13 63.50 94.79 59.83 119.43 61.12 03/06 83.23 79.14 92.59 67.63 118.00 73.00 89.16 74.79 95.69 67.83 104.80 68.68 03/07 133.72 107.22 124.86 107.59 152.11 104.93 120.77 102.97 130.79 104.72 138.03 103.12 03/08 140.39 101.20 131.93 101.11 156.18 99.05 141.52 96.32 148.20 97.54 159.44 99.07 03/09 145.74 98.91 156.70 107.64 167.70 101.58 130.92 91.98 152.06 94.93 166.09 89.87 03/12 61.63 48.03 66.03 38.32 82.89 39.36 75.01 44.21 71.21 39.91 82.04 40.21 04/01 59.37 53.88 62.85 52.28 89.31 48.49 74.01 46.71 67.31 50.64 77.46 49.43 04/04 111.70 92.15 114.62 99.31 143.03 85.41 113.27 74.99 124.49 90.64 134.74 80.26 04/05 153.64 67.71 180.59 72.21 194.34 66.55 137.42 62.34 182.23 63.90 188.85 60.46 04/06 57.98 29.13 50.50 42.05 62.69 28.65 76.17 25.41 66.63 33.89 93.74 35.83 04/16 59.15 94.83 63.19 89.28 81.76 93.78 66.21 91.61 63.82 84.56 70.79 75.52 04/17 41.46 80.23 60.49 84.45 57.94 66.67 41.44 64.38 55.89 82.27 65.32 78.89 04/22 65.22 60.80 73.80 51.80 95.94 53.02 80.18 59.87 78.00 55.23 87.79 55.05 04/25 63.04 71.38 64.81 72.60 74.50 69.60 67.27 65.69 73.52 70.98 84.19 73.30 04/30 56.97 33.52 62.23 31.18 81.13 30.63 66.97 30.73 67.18 32.46 74.09 33.89 05/04 61.68 53.71 63.06 49.97 85.51 47.44 72.60 50.77 63.83 51.18 73.01 51.18 05/07 71.85 72.01 73.95 73.99 97.36 70.01 85.85 64.88 79.72 69.67 88.62 65.68 05/08 60.85 72.03 63.45 59.54 81.55 63.79 82.18 71.65 73.82 65.94 90.74 69.63 05/09 64.57 49.27 68.38 45.86 82.52 45.30 70.26 46.89 76.66 44.38 90.68 44.63 05/11 74.10 55.96 86.70 62.96 96.03 58.94 75.73 51.49 82.25 55.39 83.19 54.36 05/12 103.83 117.67 115.17 142.50 133.81 133.82 110.95 110.85 113.47 117.27 119.27 115.22 05/13 72.37 87.79 86.66 84.32 97.88 91.75 81.39 87.84 79.46 79.83 85.36 78.67 05/22 63.12 67.29 72.12 59.56 85.10 55.56 68.93 57.69 72.68 65.88 79.51 71.59 05/23 99.45 95.25 84.83 66.81 122.18 67.45 116.81 88.47 104.71 78.55 109.74 86.65 05/24 94.71 59.53 74.62 42.84 109.26 49.48 116.60 62.84 98.04 47.46 110.65 49.27 05/25 89.19 73.75 90.30 75.17 93.74 67.17 101.73 66.45 96.82 71.51 109.71 71.86 05/26 88.54 63.69 91.24 57.09 99.97 60.54 96.17 63.09 96.67 58.81 105.38 59.90-42 -

< 표 2.13 > 2013년지역별 PM10 일평균 80 μg/ m3초과일자분석( 계속) date 서울인천경기북서경기북동경기중부경기남부 Obs. Model Obs. Model Obs. Model Obs. Model Obs. Model Obs. Model 05/30 68.55 51.06 82.40 45.75 98.36 48.48 76.02 49.67 79.74 46.52 80.00 47.67 05/31 61.55 48.20 84.76 48.62 85.03 46.62 60.79 40.69 66.53 43.48 67.24 40.21 06/01 62.45 42.11 89.82 37.84 80.10 41.57 55.44 36.89 81.62 40.99 95.78 42.54 06/14 56.13 56.06 68.70 46.42 67.69 49.68 54.40 52.67 70.27 50.70 84.17 51.98 06/28 33.23 82.60 36.44 68.43 44.26 74.83 34.19 75.89 42.88 72.30 46.20 72.98 07/25 79.21 62.25 99.50 62.43 100.75 57.73 77.55 59.51 87.95 64.77 87.24 66.83 07/26 90.77 63.42 107.65 54.47 110.15 54.06 86.23 62.62 100.17 58.77 102.30 62.33 08/01 34.11 82.71 39.95 77.21 44.09 79.02 42.05 68.53 41.89 74.27 49.85 72.42 08/09 77.30 86.41 79.62 78.20 95.23 84.34 91.69 86.73 86.36 79.43 82.57 82.10 08/10 68.37 82.52 72.76 71.84 107.67 71.87 90.17 77.12 78.39 79.77 75.58 86.47 08/11 45.14 92.84 47.26 74.66 61.42 84.93 57.28 88.20 52.73 79.66 49.38 83.52 09/09 62.59 81.45 66.15 82.97 73.36 78.62 60.80 71.54 70.14 81.30 73.37 82.97 09/10 70.35 82.58 86.88 84.67 95.86 87.84 80.07 80.04 86.38 74.16 88.94 72.49 09/20 40.74 85.47 43.27 67.50 50.91 74.67 45.23 79.82 47.60 75.74 52.71 80.96 11/05 53.94 101.14 62.30 96.56 64.13 93.81 58.96 89.49 60.87 92.68 61.77 89.47 11/15 65.85 66.32 66.28 62.19 84.34 56.19 78.66 55.15 70.95 62.87 73.93 60.03 11/16 73.68 64.00 76.95 58.69 81.54 52.17 78.44 55.18 84.71 57.91 85.38 56.96 11/23 101.37 106.88 101.72 98.41 123.99 95.89 116.42 95.23 108.17 96.74 109.62 92.78 11/24 91.12 71.82 87.66 67.04 108.28 66.77 103.14 64.41 99.26 66.48 115.54 65.27 12/02 62.92 75.30 65.07 60.88 86.96 63.45 73.49 69.45 69.83 62.90 72.34 61.44 12/03 80.25 91.53 79.24 79.09 102.07 78.54 89.61 80.71 93.67 80.28 96.32 72.27 12/04 101.95 97.51 108.93 83.19 121.49 82.63 105.17 90.75 107.63 85.81 120.97 83.56 12/05 123.36 68.74 113.54 59.22 138.22 60.14 123.95 63.70 134.10 61.12 139.32 62.21 12/20 91.63 69.43 76.90 60.57 99.84 68.27 96.17 66.27 85.06 65.29 90.71 65.46 12/21 88.23 63.90 74.37 55.97 96.70 59.48 103.88 60.38 82.63 59.91 87.42 61.32 12/24 68.15 86.32 76.54 83.00 88.86 61.38 71.01 64.57 73.87 77.77 71.10 69.94 12/25 76.18 83.97 83.82 77.26 104.69 69.48 88.24 67.83 88.27 72.06 84.60 69.63 12/26 67.28 80.47 64.97 69.82 91.08 69.13 86.65 68.38 72.03 67.91 79.46 63.68 12/30 80.38 61.93 84.59 54.40 98.23 57.95 85.45 62.44 86.60 54.37 83.16 50.92 12/31 102.47 67.17 107.06 57.63 123.96 57.61 115.70 66.32 112.46 60.87 113.84 59.79-43 -

2.2.2. 1월 9 일~20일사례일상세분석 PM10 일평균측정농도가 100 μg/ m3이상이연속으로나타난 1월 9 일~20일에대하여 권역별 도시대기측정소평균과모델의측정소지점평균값을시간별로비교하여 < 그림 2.27 > 에 나타내었다. 12일부터농도가급격히증가하면서서울지역일평균농도는 108 μg/ m3이고, 13일은 155 μg/ m3로최고농도를보이고있다. 고농도가발생한 1월 12일부터 4시간간격으로동북아시아지역에서 PM10 농도분포의 변화를 < 그림 2.28 > 과 < 그림 2.29 > 에나타내었고, 서울지역에서고도 500m 및 1000m 에서 Hysplit 역추적궤적을 < 그림 2.30 > 과 < 그림 2.31 > 에각각정리하였다. 12일과 13일에고농도는중국공업지역이허베이성과산동성을통과한기류가국내로 이동하면서중국에서배출된오염물질국내로유입되면서발생한월경성고농도로파악 된다. 특히 12일 04 시~12시에는중국및서해안지역에서국지적순환류에의한정체로 고농도가가중되었다. 서울측정소에서관측한기준성오염물질을예측치와비교하여 < 그림 2.32 > 에정리하였다. 12일 PM10 고농도피크값은예보치가측정치와유사하나, 그이후인 13일에는예보치가 상당히저평가되고있다. PM2.5인경우에는 12 일에예보치가과대모사하고있고, SO 2 와 CO 는저평가되고있다. NO 2 는비교적측정치를예보치가따라가고있는것으로나타났다. < 그림 2.33 > 은서울기상대지점에서의기상항목관측치와모델치를비교한결과로 풍향, 풍속, 온도는모델과큰차이가없는것으로나타났고, 습도와일사량은관측값에 비하여모델치가높게, 압력은관측치에비하여모델치가낮게모사하고있다. 특히 고농도사례일에는관측한가시도와일사량은연무에의해서낮아지고있다. 그러나기상모델로예측한일사량이측정치에비해서과대모사하고있다. 특히고농도로 연무가발생한 12일과 13 일에측정치와차이가커지는것으로파악되었다. 이는기상 모델에서연무입자에의해서태양복사가산란또는흡수되는것을모사하지못하는것에 기인한다고판단된다. 대기오염집중측정소중불광동에서측정한기준성오염물질농도와이온성분에대하여 측정치와모델치를비교하여 < 그림 2.34 > 와 < 그림 2.35 > 에나타내었고, 백령도에서 - 44 -

측정한기준성오염물질농도와이온성분에대하여측정치와모델치를비교하여 < 그림 2.36 > 과 < 그림 2.37 > 에각각나타내었다. 불광동대기오염집중측정소에서는서울평균과다르게 PM10, PM2.5 모두측정치에비해모델치가낮은것으로나타났다. 불광동대기오염집중측정소에서는이온성분비교를보면 SO 4 2-, NO 3 -, NH 4 + 가측정에 비하여저평가되고있는것으로나타났고, OC와 EC는과대평가하고있는것으로 나타났다. 특히고농도일에 SO 2-4 가농도가매우낮게모사되고있다. 이와같이모델에 의해서낮게예측되는 SO 4 2- 가고농도사례일에 파악되었다. PM10 저평가되고있는주요원인으로 백령도대기오염집중측정소에서는 SO 2- - 4 가측정에비하여저평가되고있으나, NO 3 및 - EC 는과대평가되고있는것으로나타났다. 특히고농도일에 NO 3 농도가매우높게모사되고있어서배출량개선이필요한것으로판단된다. < 그림 2.38 > 에수도권대기오염집중측정소에서 PM2.5 에대하여성분별로비교하였다. 고농도사례일에는 2차생성무기이온인 SO 2-4, NO - 3, NH + 4 이 PM2.5 의주성분으로전체 농도의약 70% 를차지하고있다. 따라서향후미세먼지의예보성능을개선하기위해서는 2 차생성무기이온성분농도예측능력을보완하는것이필요한것으로판단된다. - 45 -

300 250 Model Obs. PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 0 01/10 01/11 01/12 01/13 01/14 01/15 01/16 01/17 01/18 01/19 01/20 01/21 300 Model 250 Obs. (a) 서울 PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 0 01/10 01/11 01/12 01/13 01/14 01/15 01/16 01/17 01/18 01/19 01/20 01/21 300 Model 250 Obs. (b) 인천 PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 0 01/10 01/11 01/12 01/13 01/14 01/15 01/16 01/17 01/18 01/19 01/20 01/21 250 Model Obs. 200 (c) 경기북서 PM10( μg / m3 ) 150 100 50 0 01/10 01/11 01/12 01/13 01/14 01/15 01/16 01/17 01/18 01/19 01/20 01/21 300 Model 250 Obs. (d) 경기북동 PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 0 01/10 01/11 01/12 01/13 01/14 01/15 01/16 01/17 01/18 01/19 01/20 01/21 300 Model 250 Obs. (e) 경기중부 PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 0 01/10 01/11 01/12 01/13 01/14 01/15 01/16 01/17 01/18 01/19 01/20 01/21 (f) 경기남부 < 그림 2.27 > 2013년 1월 9 일~22일권역별 PM10 시계열비교 - 46 -

(a) 1월 12일 00시 (b) 1월 12일 04시 (c) 1월 12일 08시 (d) 1월 12일 12시 (e) 1월 12일 16시 (f) 1월 12일 20시 < 그림 2.28 > 2013년 1월 12일의동아시아권역의등농도그래프 - 47 -

(a) 1월 13일 00시 (b) 1월 13일 04시 (c) 1월 13일 08시 (d) 1월 13일 12시 (e) 1월 13일 16시 (f) 1월 13일 20시 < 그림 2.29 > 2013년 1월 13일의동아시아권역의등농도그래프 - 48 -

(a) 1월 12일 00시 (b) 1월 12일 04시 (c) 1월 12일 08시 (d) 1월 12일 12시 (e) 1월 12일 16시 (f) 1월 12일 20시 < 그림 2.30 > 2013년 1월 12일의서울지점의 Hysplit 역추적궤적 - 49 -

(a) 1월 13일 00시 (b) 1월 13일 04시 (c) 1월 13일 08시 (d) 1월 13일 12시 (e) 1월 13일 16시 (f) 1월 13일 20시 < 그림 2.31 > 2013년 1월 13일의서울지점의 Hysplit 역추적궤적 - 50 -

< 그림 2.32 > 2013년 1월 9 일~22일서울평균오염물질시계열 - 51 -

< 그림 2.33 > 2013년 1월 9 일~22일서울기상대지점의기상항목시계열 - 52 -

< 그림 2.34 > 2013년 1월 9 일~22일수도권대기오염집중측정소기준성 오염물질시계열 - 53 -

< 그림 2.35 > 2013년 1월 9 일~22일수도권대기오염집중측정소이온성분 시계열 - 54 -

< 그림 2.36 > 2013년 1월 9 일~22일백령도대기오염집중측정소기준성 오염물질시계열 - 55 -

< 그림 2.37 > 2013년 1월 9 일~22일백령도대기오염집중측정소이온성분 시계열 - 56 -

(a) 측정 (b) 모델 < 그림 2.38 > 1월 9 일~22일수도권대기오염집중측정소 PM2.5의성분별일평균 그래프 < 그림 2.39 > 에서울대 Lidar 측정자료를나타내었다. < 그림 2.39 (a) > 에서후방산란강도는 값이클수록에어로졸농도가높은것을나타내는것으로 12일부터외부로부터유입 되어에어로졸농도가급격히높아지는것으로볼수있으며, 서울일평균농도가 153 μg/ m3로 최대값이나타난 13 일에혼합고가낮아지며농도가높아진것으로판단할수있다. < 그림 2.39 (b) > 에서편광도는값이클수록비구형입자로황사의경우에는높은것을 나타내며 12 일~15일까지는편광도가낮아황사의영향은없는것으로판단되고 16일 오전에는일시적으로황사물질유입이있었던것으로판단된다. - 57 -

< 그림 2.39 > 2013년 1월 8 일~17일서울대측정소의라이다 측정자료 - 58 -

2.2.3. 4월 1 일~4월 6일사례일상세분석 PM10 일평균측정농도가 100 μg/ m3이상이나타난 4월 4 일, 5일을대상으로 4월 1 일~6일에 대하여권역별도시대기측정소평균과모델의측정소지점평균값을시간별로비교하여 < 그림 2.40 > 에정리하였다. 4일의서울지역일평균농도는 111.7 μg/ m3이고, 5일은 153.6 μg/ m3로나타났다. 4일오전에월경성오염원의영향이약하게있고지역적으로 정체되면서수도권의미세먼지농도가증가하여 5 일최고농도가나타나는것을확인할수 있다. 고농도가발생한 4월 5일부터 4시간간격으로동북아시아지역에서 PM10 농도분포의 변화를 < 그림 2.41 > 과 < 그림 2.42 > 에나타내었고, 서울지역고도 500m 및 1000m 에서의 Hysplit 역추적궤적을 < 그림 2.43 > 과 < 그림 2.44 > 에각각정리하였다. 4 일에내몽골지역으로부터국내로미세먼지가유입되고, 5일에국내에서정체되어미세먼지 농도가증가되는것으로나타났다. 4 일고농도는북경지역인허베이성과산동성을통과한 기류가국내로이동하면서중국에서배출된오염물질국내로유입되면서발생한월경성 고농도로파악된다. 5일은일부선양부근에서기류가유입된이후에국내에서순환류에 의해서정체되면서고농도가발생한것으로파악된다. 특히국내남부내륙지역까지이동한후에 다시수도권으로유입되면서국내배출원이가중되어고농도가발생한것으로판단된다. 서울측정소에서관측한기준성오염물질을예측치와비교하여 < 그림 2.45 > 에정리하였다. 4월 5일과 6일 PM10 고농도피크값은예보치가측정치에비해서상당히낮게모사하고 있고, NO 2 및 CO 농도는과소평가하고있다. 이와같이국내에서순환/ 정체하면서발생한고농도를예측치가저평가하고있는것은 국내배출량의저평가가능성을의미하는것으로향후국내배출량에대한보완이 필요한것을시사하고있다. < 그림 2.46 > 은서울기상대지점에서의기상항목관측치와모델치를비교한결과로풍향, 풍속, 온도는모델치와큰차이가없는것으로나타났고, 습도와일사량은관측치에 비하여모델치가높은것으로나타났고, 압력은관측치에비하여모델치가낮은것으로 나타났다. 특히사례일에는가시도가낮아지고일사량의차이가커지는것으로나타났다. - 59 -

대기오염집중측정소중불광동에서측정한기준성오염물질농도와이온성분에대하여 측정치와모델치를비교하여 < 그림 2.47 > 과 < 그림 2.48 > 에나타내었고, 백령도에서 측정한기준성오염물질농도와이온성분에대하여측정치와모델치를비교하여 < 그림 2.49 > 와 < 그림 2.50 > 에나타내었다. 불광동대기오염집중측정소에서는서울권역값비교와 다르게 PM10, PM2.5 모두측정치에비해모델치가낮은것으로나타났다. 불광동대기오염집중측정소에서이온성분비교를보면 SO 4 2-, NO 3 -, NH 4 + 가측정에비하여 저평가되고있는것으로나타났고, OC와 EC는다소높게나타났으나 5 일에저평가된것으로 나타났다. 백령도대기오염집중측정소에서는 NO 3 -, NH 4 + 가측정치에비해모델치가과대모의된 것으로나타났다. < 그림 2.51 > 에불광동대기오염집중측정소의 PM2.5 성분별농도를비교하였다. 고농도일에 2 차생성무기이온이많이저평가되고있는것으로파악되었다. < 그림 2.52 > 에서울대 Lidar 측정자료를나타내었다. (a) 후방산란강도는값이클수록 에어로졸농도가높은것을나타내고, 편광도는값이클수록비구형입자로황사의 경우에는높은것을나타낸다. 후방산란강도로 4 일~6 일까지에어로졸농도가높은것이 확인되고편광도에서 4 일오전상층에있던오염물질이오후에하강하는것이분석되었다. - 60 -

300 250 Model Obs. PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 0 04/01 04/02 04/03 04/04 04/05 04/06 04/07 300 Model 250 Obs. (a) 서울 PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 0 04/01 04/02 04/03 04/04 04/05 04/06 04/07 300 Model 250 Obs. (b) 인천 PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 0 04/01 04/02 04/03 04/04 04/05 04/06 04/07 250 Model Obs. 200 (c) 경기북서 PM10( μg / m3 ) 150 100 50 0 04/01 04/02 04/03 04/04 04/05 04/06 04/07 300 Model 250 Obs. (d) 경기북동 PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 0 04/01 04/02 04/03 04/04 04/05 04/06 04/07 300 Model 250 Obs. (e) 경기중부 PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 0 04/01 04/02 04/03 04/04 04/05 04/06 04/07 (f) 경기남부 < 그림 2.40 > 2013년 4월 1 일~6일권역별 PM10 시계열비교 - 61 -

(a) 4월 4일 00시 (b) 4월 4일 04시 (c) 4월 4일 08시 (d) 4월 4일 12시 (e) 4월 4일 16시 (f) 4월 4일 20시 < 그림 2.41 > 2013년 4월 4일의동아시아권역의등농도그래프 - 62 -

(a) 4월 5일 00시 (b) 4월 5일 04시 (c) 4월 5일 08시 (d) 4월 5일 12시 (e) 4월 5일 16시 (f) 4월 5일 20시 < 그림 2.42 > 2013년 4월 5일의동아시아권역의등농도그래프 - 63 -

(a) 4월 4일 00시 (b) 4월 4일 04시 (c) 4월 4일 08시 (d) 4월 4일 12시 (e) 4월 4일 16시 (f) 4월 4일 20시 < 그림 2.43 > 2013년 4월 4일의서울지점의 Hysplit 역추적궤적 - 64 -

(a) 4월 5일 00시 (b) 4월 5일 04시 (c) 4월 5일 08시 (d) 4월 5일 12시 (e) 4월 5일 16시 (f) 4월 5일 20시 < 그림 2.44 > 2013년 4월 5일의서울지점의 Hysplit 역추적궤적 - 65 -

< 그림 2.45 > 2013년 4월 1 일~6일서울평균오염물질시계열 - 66 -

< 그림 2.46 > 2013년 4월 1 일~6일서울기상대지점의기상항목 시계열 - 67 -

< 그림 2.47 > 2013년 4월 1 일~6일수도권대기오염집중측정소 기준성오염물질시계열 - 68 -

< 그림 2.48 > 2013년 4월 1 일~6일수도권대기오염집중측정소 이온성분시계열 - 69 -

< 그림 2.49 > 2013년 4월 1 일~6일백령도대기오염집중측정소 기준성오염물질시계열 - 70 -

< 그림 2.50 > 2013년 4월 1 일~6일백령도대기오염집중측정소 이온성분시계열 - 71 -

(a) 측정 (b) 모델 < 그림 2.51 > 4월 1 일~6일수도권대기오염집중측정소 PM2.5의성분별일평균그래프 - 72 -

< 그림 2.52 > 2013년 4월 1 일~6일서울대측정소의 라이다측정자료 - 73 -

2.2.4. 7월 25 일~8월 11일사례일상세분석 서울지역에서 PM10 일평균측정농도가모델농도보다낮게나타난 7월 25 일~8월 11 일에 대하여권역별도시대기측정소평균과모델의측정소지점평균값을시간별로비교하여 < 그림 2.53 > 에나타냈다. PM10의모델치가측정치에비해서상대적으로고평가하고 있는것으로나타났다. 고농도가나타난 7월 25일과 26일에대해서 4시간간격으로동북아시아지역에서 PM10 농도분포의변화를 < 그림 2.54 > 와 < 그림 2.55 > 에나타내었고, 서울지역에서고도 500m 및 1000m에서 Hysplit 역추적궤적을 < 그림 2.56 > 과 < 그림 2.57 > 에각각정리 하였다. 25일과 26일중국톈진및다롄지역에서국내로유입된후수도권지역에서정체 되면서고농도가발생한것으로판단된다. 서울측정소에서관측한기준성오염물질을예측치와비교하여 < 그림 2.58 > 에정리하였다. PM10 및 PM2.5 인모두예보치가과대모사하고있고, CO 는저평가되고있다. NO 2 는 비교적측정치를예보치가따라가고있는것으로나타났다. < 그림 2.59 > 는서울기상대지점에서의기상항목관측치와모델치를비교한결과로 농도차이가심하게나타난사례일중 8월 1 일에는풍향의불일치가나타났다. 8월 10 일, 11 일의사례일에서는일사량과습도에서차이가나타났다. 이날은가시도와일사량이 낮고습도가높아안개나연무가있는날로판단되나모델에서는이에대한예측을 못하고있는것으로파악된다. 수도권대기오염집중측정소에서측정한기준성오염물질농도와이온성분에대하여 측정치와모델치를비교하여 < 그림 2.60 > 과 < 그림 2.61 > 에나타내었다. 1 월사례와는 다르게 SO 4 2-, NO 3 -, NH 4 + 가측정치에비하여과대평가되고있는것으로나타났다. 백령도대기오염집중측정소에서측정한기준성오염물질농도와이온성분에대하여 측정치와모델치를비교하여 < 그림 2.62 > 와 < 그림 2.63 > 에나타내었다. PM2.5가 과소모의되고있으며, 특히 SO 2-4 가과소모의되고있다. < 그림 2.64 > 에수도권대기오염집중측정소에서 PM2.5 에대하여성분별로비교하였다. SO 2-4, NO - 3, NH + 4 이 PM2.5의주성분으로 56%~80% 를차지하였으며 1 월사례일보다높은 - 74 -

비율로나타났다. < 그림 2.65 > 에서울대 Lidar 측정자료를나타내었다. (a) 후방산란강도는값이클수록 에어로졸농도가높은것을나타내는것으로사례기간동안큰변화없이계속지표면에서 높게나타났다. (b) 편광도는값이클수록비구형입자로황사의경우에는높은것을 나타내나사례일동안지표면에서낮은값으로나타나황사의영향은없는것으로 판단된다. - 75 -

300 250 Model Obs. PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 0 07/25 07/27 07/29 07/31 08/02 08/04 08/06 08/08 08/10 08/12 300 Model 250 Obs. (a) 서울 PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 0 07/25 07/27 07/29 07/31 08/02 08/04 08/06 08/08 08/10 08/12 300 Model 250 Obs. (b) 인천 PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 0 07/25 07/27 07/29 07/31 08/02 08/04 08/06 08/08 08/10 08/12 250 Model Obs. 200 (c) 경기북서 PM10( μg / m3 ) 150 100 50 0 07/25 07/27 07/29 07/31 08/02 08/04 08/06 08/08 08/10 08/12 300 Model 250 Obs. (d) 경기북동 PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 0 07/25 07/27 07/29 07/31 08/02 08/04 08/06 08/08 08/10 08/12 300 Model 250 Obs. (e) 경기중부 PM10( μg / m3 ) 200 150 100 50 0 07/25 07/27 07/29 07/31 08/02 08/04 08/06 08/08 08/10 08/12 (f) 경기남부 < 그림 2.53 > 2013년 7월 25 일~8월 11일권역별 PM10 시계열비교 - 76 -

(a) 7월 25일 00시 (b) 7월 25일 04시 (c) 7월 25일 08시 (d) 7월 25일 12시 (e) 7월 25일 16시 (f) 7월 25일 20시 < 그림 2.54 > 2013년 7월 25일의동아시아권역의등농도그래프 - 77 -

(a) 7월 26일 00시 (b) 7월 26일 04시 (c) 7월 26일 08시 (d) 7월 26일 12시 (e) 7월 26일 16시 (f) 7월 26일 20시 < 그림 2.55 > 2013년 7월 26일의동아시아권역의등농도그래프 - 78 -

(a) 7월 25일 00시 (b) 7월 25일 04시 (c) 7월 25일 08시 (d) 7월 25일 12시 (e) 7월 25일 16시 (f) 7월 25일 20시 < 그림 2.56 > 2013년 7월 25일의서울지점의 Hysplit 역추적궤적 - 79 -

(a) 7월 26일 00시 (b) 7월 26일 04시 (c) 7월 26일 08시 (d) 7월 26일 12시 (e) 7월 26일 16시 (f) 7월 26일 20시 < 그림 2.57 > 2013년 7월 26일의서울지점의 Hysplit 역추적궤적 - 80 -

< 그림 2.58 > 2013년 7월 25 일~8월 11일서울평균오염물질시계열 - 81 -

< 그림 2.59 > 2013년 7월 25 일~8월 11일서울기상대지점의기상항목 시계열 - 82 -

< 그림 2.60 > 2013년 7월 25 일~8월 11일수도권대기오염집중측정소 기준성오염물질일평균시계열 - 83 -

< 그림 2.61 > 2013년 7월 25 일~8월 11일수도권대기오염집중측정소 이온성분일평균시계열 - 84 -

< 그림 2.62 > 2013년 7월 25 일~8월 11일백령도대기오염집중측정소 기준성오염물질일평균시계열 - 85 -

< 그림 2.63 > 2013년 7월 25 일~8월 11일백령도대기오염집중측정소 이온성분일평균시계열 - 86 -

(a) 측정 (b) 모델 < 그림 2.64 > 2013년 7월 25 일~8월 12일수도권대기오염집중측정소 PM2.5의성분별 일평균그래프 - 87 -

< 그림 2.65 > 2013년 7월 22 일~8월 11일 서울대측정소의라이다측정자료 - 88 -

3. 모듈간비교 3.1. 예보모델예측성비교시험설계 본연구에서는 KAQFS와동일한모델링조건을기본 case로하고모델링조건, 배출량 자료, 기상모델옵션, 초기/ 경계조건등을달리하여계산된예보결과를기본 case와 비교검토하여최적화된수치모델예보방법을도출하고자하였다. 먼저, 현재예보에적용중인 KAQFS에대하여수직격자체계및기상모델 spin-up 에따른 민감도를평가하여 KAQFS의모델링조건을 1 차적으로개선하였다. 또한, 예보모델비교시험 case는앞장에서기술한고농도사례일분석결과를토대로배출량자료의개선효과분석, PBL(Planetory Boundary Layer) scheme 민감도분석, 전구대기질모델자료를이용한초기및경계조건생성으로구분하여수행하였다. 또한 CMAQ 모델 version 에따른민감도도분석하였다. CMAQ 모델 version에따른민감도분석은기존에이용되고있던 CMAQ v4.6을 CMAQ v4.7.1 로업데이트하여예측결과의차이를평가하였다. 배출량자료개선및효과분석에서는기존 2007년국내 CAPSS 자료를최근에업데이트된 2011년 CAPSS 자료로보완하여예보모델에적용하고예보결과를평가하였고아시아 지역 NH 3 와 VOC 배출량변화에따른국내미세먼지농도민감도를분석하였다. PBL scheme 민감도분석에서는기상모델 WRF에이용되는 PBL scheme과 Land Surface Model 옵션을달리하여이에따른예보결과를평가하였다. 전구대기질모델자료를이용한초기및경계조건생성에서는유럽대기질예보자료 (Monitoring Atmospheric Composition and Climate, MACC-II) 를이용한경계조건및황사모듈 적용에따른예보결과의개선효과를평가하였고 초기/ 경계조건적용을검토하였다. GEOS-Chem 모델링결과를이용한 - 89 -

< 그림 3.1 > 예보모델최적화방안도출을위한예보모델예측성평가개요 - 90 -

3.2. KAQFS 업데이트및 testbed 제공 현재예보에적용중인 KAQFS의수직격자체계및기상모델 spin-up에따른민감도를 평가하여 KAQFS의모델링조건을 1 차적으로개선하였다. 또한, 개선된예보모델링 시스템을 testbed 로이용할수있도록국립환경과학원에제공하였다. 기존예보시스템에이용되던대기질모델의수직격자층은 10 개층이었으며지표이상의 상층에격자층을추가하여총 15 개층으로수직격자를구성하였다. < 그림 3.2 > 에 2013년 5월 19 일~27일을대상으로수직격자층변화에따른서울지역 PM10 농도를 비교하였다. 수직격자층을 10개에서 15개로증가시키는경우낮에과소모의되던 PM10 농도가개선되었다. 기상모델링수행시예보시작시점에서 12시간이전부터모델링을수행하고 12 시간의 spin-up 을거쳐생산된기상자료를대기질예보모델링에적용하였다. < 그림 3.3 > 에 spin-up 적용여부에따른서울지역 PM10 농도를비교하였다. 기상모델링 spin-up 적용시 PM10 농도가과대평가되는현상이전반적으로개선되었다. < 그림 3.2 > 수직격자층수에따른서울지역 PM10 농도비교 < 그림 3.3 > spin-up 적용여부에따른서울지역 PM10 농도비교 - 91 -

3.3. CMAQ 모델업데이트및민감도분석 KAQFS에서대기화학수송모델은 CMAQ v4.6을이용하고있으며이를 CMAQ v4.7.1로 업데이트하여예보모델링결과를비교평가하였다. CMAQ v4.6은 2006년에공개되었고 이후 2008년에 SOA 생성, 가스상 / 입자상 chemistry 등이개선되어 CMAQ v4.7 이공개되었다. 이후 2010년에는 bug 수정및 HDDM 등진단도구를추가하여 CMAQ v4.7.1 이공개되었다. 아래는 CMAQ v4.7 의주요업데이트내용이다. - Heterogeneous N 2 O 5 Gamma Calculation - AERO5 (includes Secondary Organic Aerosols (SOA) and dynamic coarse mode) - Updated grid-resolved and sub-grid scale cloud models for sulfate formation - Updated HONO chemistry - New options for the photolysis rates 2013년 1 월(8 일~26 일), 8 월(3 일~12 일) 사례일을대상으로수도권대기오염집중측정소 결과와비교하여 CMAQ v4.6과 CMAQ v4.7.1 에의한예측결과를평가하였다. < 표 3.1 > 과 < 표 3.2 > 는 1 월, 8월사례일을대상으로 CMAQ version에따른예측결과를측정값과 비교하여몇가지통계인자로평가하여나타낸것이다. 8 월사례일에는대기오염집중 측정소 OC, EC 의측정자료수가충분하지않아통계분석결과를제시하지않았다. 1월사례일을대상으로측정값과모델링결과의일치도를나타내는 IOA를보면 PM10, PM2.5, SO 4, NH 4 성분에서는 v4.6 결과에비해 v4.7.1 결과에서높게나타났고 NO 3, OC, EC 성분에서는 v4.7.1 에서상대적으로낮게나타났다. 8월사례일에는 CMAQ version에따른 IOA 의차이가크지않았다. 1월에 PM10은 58.97 μg/m 3 에서 74.09 μg/m 3, PM2.5는 50.21 μg/m 3 에서 62.65 μg/m 3, SO 4 는 4.66 μg/m 3 에서 6.30 μg/m 3, NO 3 는 15.88 μg/m 3 에서 18.77 μg/m 3, NH 4 는 6.33 μg/m 3 에서 8.29 μg/m 3, OC는 10.60 μg/m 3 에서 12.44 μg/m 3, EC는 3.95 μg/m 3 에서 4.92 μg/m 3 으로농도가증가하였다. 8월에 PM10은 58.22 μg/m 3 에서 67.49 μg/m 3, PM2.5는 56.57 μg/m 3 에서 57.54 μg/m 3 으로농도가 - 92 -

증가하였고 SO 4 는 21.38 μg/m 3 에서 14.78 μg/m 3, NO 3 는 10.46 μg/m 3 에서 9.78 μg/m 3, NH 4 는 11.02 μg/m 3 에서 8.93 μg/m 3 으로농도가감소하였다. < 그림 3.4 > 와 < 그림 3.5 > 는수도권대기오염집중측정소 PM 성분측정결과와 CMAQ version 에따른예측결과를비교한것이다. 1월에는모든 PM 성분농도가 CMAQ v4.7.1에서 CMAQ v4.6 보다높게나타나고있으며 8월에는 CMAQ v4.7.1에서 SO 4 가감소하고 NO 3, NH 4 는감소하며, OA 는증가하고있다. 특히 CMAQ v4.7.1이 겨울철에저평가되고, 여름철에고평가되는 SO 4 에대해서는뚜렷한개선효과를보이고 있다. 8월 OA의증가는 SOA 의증가에의한것으로나타났다. 또한 PM2.5는 8월 11 일을 제외하고큰차이를보이지않는반면 PM10은 CMAQ v4.7.1에서 CMAQ v4.6 보다높게 모사되고있는데 CMAQ v4.7.1에서 SOA 및 coarse mode가업데이트되었기때문으로 판단된다. < 표 3.1 > CMAQ version 에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일 ) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) v4.6 v4.7.1 PM10 80.19 58.97 0.80 37.60-21.23-26.47 PM2.5 61.79 50.21 0.84 29.17-11.58-18.74 SO 4 12.86 4.66 0.55 11.91-8.20-63.74 NO 3 15.04 15.88 0.78 9.85 0.84 5.59 NH 4 7.73 6.33 0.81 4.33-1.40-18.12 OC 8.12 10.60 0.80 4.93 2.48 30.52 EC 2.73 3.95 0.76 2.06 1.22 44.76 PM10 80.19 74.09 0.89 29.86-6.10-7.61 PM2.5 61.79 62.65 0.89 25.93 0.87 1.40 SO 4 12.86 6.30 0.65 9.98-6.56-51.02 NO 3 15.04 18.77 0.76 11.27 3.72 24.74 NH 4 7.73 8.29 0.87 4.01 0.55 7.15 OC 8.12 12.44 0.74 6.75 4.32 53.20 EC 2.73 4.92 0.65 3.10 2.18 79.98-93 -

< 표 3.2 > CMAQ version 에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일 ) v4.6 v4.7.1 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) PM10 59.33 58.22 0.73 27.72-1.12-1.88 PM2.5 49.42 56.57 0.76 25.66 7.14 14.45 SO 4 17.76 21.38 0.78 9.16 3.63 20.42 NO 3 7.86 10.46 0.66 8.51 2.60 33.04 NH 4 7.69 11.02 0.71 5.76 3.33 43.31 PM10 59.33 67.49 0.68 35.00 8.16 13.75 PM2.5 49.42 57.54 0.74 27.84 8.11 16.42 SO 4 17.76 14.78 0.74 9.00-2.98-16.80 NO 3 7.86 9.78 0.66 9.31 1.92 24.42 NH 4 7.69 8.93 0.72 5.21 1.24 16.18-94 -

< 그림 3.4 > CMAQ version에따른예측결과시계열비교 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일) - 95 -

< 그림 3.5 > CMAQ version에따른예측결과시계열비교 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일) - 96 -

3.4. 배출량자료개선및효과분석 3.4.1. 국내배출량자료업데이트 KAQFS 에서는 2007년 CAPSS 배출량을기반으로국내연구결과 ( 수원대학교 ) 의생물성연소및 비산먼지배출량을보완하여모델링배출량으로이용하고있다. 그러나현재 2011년 CAPSS 배출량작성이완료되었고 2007년배출량자료와비교하여생물성연소및비산 먼지를포함하여많은부분에서개선이이루어졌다. 따라서배출량개선효과를평가하기 위하여 2011년 CAPSS 배출량을이용하여예보모델배출량을작성하였다. < 표 3.3 > 과 < 표 3.4 > 에는 2007년예보모델배출량과 2011년 CAPSS 배출량을대 분류별로나타내었고 < 그림 3.6 (a) > 에는 PM10, PM2.5를대상으로대분류배출량을 비교하였다. 2011년 CAPSS 배출량에서 PM10 총량은 361,645 톤에서 261,073 톤으로 감소하고 PM2.5 총량은 325,481 톤에서 112,766 톤으로감소하는것으로나타났으며 주로비산먼지와생물성연소, 도로이동오염원부문의배출량이감소하였다. < 표 3.5 > 와 < 표 3.6 > 에는수도권지역의 2007년예보모델배출량과 2011년 CAPSS 배출량을대분류별로나타내었고 < 그림 3.6 (b) > 에는 PM10, PM2.5 를대상으로 수도권지역대분류배출량을비교하였다. 2011년 CAPSS 배출량에서 PM10 총량은 69,119 톤에서 43,295 톤으로감소하고 PM2.5 총량은 25,056 톤에서 15,723 톤으로 감소하는것으로나타났다. 2011년 CAPSS 배출량에서비산먼지는산정식이 EPA(2007) 에서 EPA(2011) 로변경되었고 도로이동오염원은자동차배출계수가변경되었다 2). 생물성연소는활동도및산정방식에서 기존 KAQFS 배출량과차이가있는것으로판단된다. 2) 국립환경과학원, 대기오염물질배출량 2011, 2014-97 -

< 표 3.3 > 2007년대분류별 KAQFS 배출량( 톤/ 년) 대분류 CO NOx SOx PM10 VOC NH 3 PM2.5 총량 1,182,214 1,250,898 402,400 361,645 949,507 308,707 325,481 에너지산업연소 40,360 156,304 94,317 2,951 5,870 1,399 2,656 비산업연소 80,155 82,396 64,083 2,208 2,910 1,287 1,987 제조업연소 15,424 155,053 102,172 53,144 2,941 917 47,830 생산공정 21,771 48,725 85,709 6,074 140,357 30,403 5,467 에너지수송및저장 0 0 0 0 29,752 0 0 유기용제사용 0 0 0 0 531,282 0 0 도로이동오염원 705,718 497,219 856 24,379 113,466 10,348 21,941 비도로이동오염원 108,512 287,767 51,258 12,849 26,767 522 11,564 폐기물처리 2,231 13,097 2,574 302 40,379 28,711 272 농업 0 0 0 0 0 222,851 0 기타면오염원 0 0 0 0 0 12,270 0 비산먼지 0 0 0 204,219 0 0 26,350 생물성연소 208,044 10,337 1,431 55,520 55,782 0 52,374 < 표 3.4 > 2011년대분류별 CAPSS 배출량( 톤/ 년) 대분류 CO NOx SOx PM10 VOC NH 3 PM2.5 총량 972,566 1,049,238 434,113 261,073 978,458 276,435 112,766 에너지산업연소 56,202 166,709 84,464 4,546 7,623 1,465 3,534 비산업연소 79,804 90,876 53,957 2,213 2,948 1,528 1,326 제조업연소 19,179 181,219 109,878 89,463 3,560 863 45,721 생산공정 21,406 53,077 109,342 7,394 146,499 33,530 5,876 에너지수송및저장 0 0 0 0 25,318 0 0 유기용제사용 0 0 0 0 559,662 0 0 도로이동오염원 463,543 322,307 366 13,030 69,059 9,208 11,988 비도로이동오염원 68,290 217,098 67,557 13,901 16,758 662 12,792 폐기물처리 1,861 8,732 8,395 242 40,879 23 209 농업 0 0 0 0 0 216,453 0 기타면오염원 0 0 0 0 0 12,684 0 비산먼지 0 0 0 113,267 0 0 17,390 생물성연소 262,282 9,221 154 17,016 106,153 20 13,930-98 -

< 표 3.5 > 2007년대분류별수도권 KAQFS 배출량( 톤/ 년) 대분류 CO NOx SOx PM10 VOC NH 3 PM2.5 총량 395,311 338,451 44,708 69,119 299,932 53,984 25,056 에너지산업연소 15,852 26,592 10,295 586 2,227 640 528 비산업연소 19,236 37,387 13,926 501 1,620 546 451 제조업연소 3,093 13,270 7,052 792 472 180 712 생산공정 1,033 3,591 4,090 358 18,578 2,812 322 에너지수송및저장 0 0 0 0 12,470 0 0 유기용제사용 0 0 0 0 192,104 0 0 도로이동오염원 308,137 172,053 352 7,662 48,452 4,296 6,896 비도로이동오염원 32,401 79,028 7,491 3,240 7,733 217 2,916 폐기물처리 1,105 5,721 1,426 127 12,335 13,944 114 농업 0 0 0 0 0 25,582 0 기타면오염원 0 0 0 0 0 5,767 0 비산먼지 0 0 0 48,977 0 0 6,639 생물성연소 14,455 809 75 6,877 3,941 0 6,479 < 표 3.6 > 2011년대분류별수도권 CAPSS 배출량( 톤/ 년) 대분류 CO NOx SOx PM10 VOC NH 3 PM2.5 총량 310,122 265,013 40,624 43,295 302,807 48,417 15,723 에너지산업연소 21,216 23,992 8,588 661 2,866 677 601 비산업연소 22,814 41,946 11,075 528 1,608 631 371 제조업연소 3,185 11,425 5,671 913 453 175 463 생산공정 705 4,828 5,008 258 18,350 2,937 192 에너지수송및저장 0 0 0 0 6,985 0 0 유기용제사용 0 0 0 0 210,824 0 0 도로이동오염원 201,395 121,375 148 4,123 30,724 3,811 3,793 비도로이동오염원 23,560 57,292 9,320 3,167 5,224 216 2,915 폐기물처리 507 3,073 788 74 13,295 10 63 농업 0 0 0 0 0 33,711 0 기타면오염원 0 0 0 0 0 6,247 0 비산먼지 0 0 0 30,609 0 0 4,811 생물성연소 36,741 1,081 26 2,964 12,477 3 2,514-99 -

(a) 전국 (b) 수도권 < 그림 3.6 > 2011년 CAPSS 배출량과 2007년 KAQFS 배출량비교 - 100 -

3.4.2. 국내배출량자료민감도테스트 예보모델배출량을 2011년 CAPSS 배출량으로보완하였으며배출량보완방법을아래와 같이다양하게실험 case 를구성하고국내배출량업데이트에따른민감도를평가하였다. base 2007년 KAQFS 배출량적용 case1 base + 수도권만 2011 CAPSS 적용 case2 base + 점, 도로이동오염원만 2011 CAPSS 적용 case3 전국대상으로 2011 CAPSS 적용 배출량민감도분석은 2013년 1 월(8 일~26 일), 8 월(3 일~12 일) 사례일을대상으로하였으며 CMAQ v4.7.1 을이용하여평가하였다. 기존예보모델배출량결과(base) 와 case1( 수도권 2011 CAPSS 적용) 의예측결과를 수도권대기오염집중측정소 PM 및성분측정값을이용하여통계분석하고 < 표 3.7 > 과 < 표 3.8 > 에나타내었다. < 그림 3.7 > 과 < 그림 3.8 > 에는 1 월, 8월사례일기간의 모델링결과를시계열로비교하였다. 2007년 KAQFS 배출량과비교하여 2011년 CAPSS 배출량에서 PM10 및 PM2.5 배출량이 감소하였기때문에 case1에서 PM10 및성분농도가다소감소하였다. IOA 값은 1월과 8 월모두큰차이가나타나지않았다. 1월에 PM10은 74.09 μg/m 3 에서 65.56 μg/m 3, PM2.5는 62.65 μg/m 3 에서 57.16 μg/m 3, SO 4 는 6.30 μg/m 3 에서 5.84 μg/m 3, NO 3 는 18.77 μg/m 3 에서 18.14 μg/m 3, NH 4 는 8.29 μg/m 3 에서 7.93 μg/m 3, OC는 12.44 μg/m 3 에서 10.81 μg/m 3, EC는 4.92 μg/m 3 에서 3.75 μg/m 3 으로농도가감소하였다. 8월에 PM10은 67.49 μg/m 3 에서 59.90 μg/m 3, PM2.5는 57.54 μg/m 3 에서 52.25 μg/m 3, SO 4 는 14.78 μg/m 3 에서 14.70 μg/m 3, NO 3 는 9.78 μg/m 3 에서 8.00 μg/m 3, NH 4 는 8.93 μg/m 3 에서 8.24 μg/m 3 으로 농도가감소하였다. 8월 OC, EC 는측정자료수가적어통계분석결과는제시하지않았으나 POA 및 EC 농도가감소하는것으로나타났다. - 101 -

< 표 3.7 > case1 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일 ) base case1 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) PM10 80.19 74.09 0.89 29.86-6.10-7.61 PM2.5 61.79 62.65 0.89 25.93 0.87 1.40 SO 4 12.86 6.30 0.65 9.98-6.56-51.02 NO 3 15.04 18.77 0.76 11.27 3.72 24.74 NH 4 7.73 8.29 0.87 4.01 0.55 7.15 OC 8.12 12.44 0.74 6.75 4.32 53.20 EC 2.73 4.92 0.65 3.10 2.18 79.98 PM10 80.19 65.56 0.87 32.30-14.63-18.25 PM2.5 61.79 57.16 0.88 26.71-4.63-7.49 SO 4 12.86 5.84 0.64 10.24-7.02-54.60 NO 3 15.04 18.14 0.76 11.06 3.10 20.59 NH 4 7.73 7.93 0.87 3.97 0.19 2.51 OC 8.12 10.81 0.77 5.93 2.69 33.13 EC 2.73 3.75 0.78 2.11 1.02 37.29 < 표 3.8 > case1 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일 ) base case1 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) PM10 59.33 67.49 0.68 35.00 8.16 13.75 PM2.5 49.42 57.54 0.74 27.84 8.11 16.42 SO 4 17.76 14.78 0.74 9.00-2.98-16.80 NO 3 7.86 9.78 0.66 9.31 1.92 24.42 NH 4 7.69 8.93 0.72 5.21 1.24 16.18 PM10 59.33 59.90 0.70 32.11 0.57 0.96 PM2.5 49.42 52.25 0.77 25.00 2.83 5.73 SO 4 17.76 14.70 0.74 8.97-3.06-17.25 NO 3 7.86 8.00 0.69 8.16 0.14 1.78 NH 4 7.69 8.24 0.73 4.85 0.56 7.22-102 -

< 그림 3.7 > case1 배출량적용에따른예측결과시계열비교 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일) - 103 -

< 그림 3.8 > case1 배출량적용에따른예측결과시계열비교 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일) - 104 -

기존예보모델배출량결과와 case1의예측결과를수도권도시대기측정망 PM10, PM2.5 측정값을이용하여통계분석하고 < 표 3.9 > 와 < 표 3.10 > 에나타내었다. < 그림 3.9 > 에는 1 월, 8 월사례일기간에대한시계열을비교하였다. 수도권지역별도시대기측정망평균값을이용한결과에서 1월과 8월모두 PM2.5 및 PM10의 IOA 가개선되었다. 이는기존 KAQFS 가수도권, 특히서울지역대기자동측정망에서 관측치에비해과대모의되고있으므로배출량감소에의해개선된것으로판단된다. 1월에서울지역 PM2.5는 75.53 μg/m 3 에서 64.96 μg/m 3, 서울지역 PM10은 95.07 μg/m 3 에서 76.89 μg/m 3, 인천지역 PM10은 92.21 μg/m 3 에서 80.05 μg/m 3, 경기지역 PM10은 84.30 μg/m 3 에서 73.12 μg/m 3 으로감소하였다. 8월에서울지역 PM2.5는 56.80 μg/m 3 에서 51.79 μg/m 3, 서울 지역 경기지역 PM10은 75.60 μg/m 3 에서 66.32 μg/m 3, 인천지역 PM10은 80.29 μg/m 3 에서 75.31 μg/m 3, PM10은 66.37 μg/m 3 에서 60.95 μg/m 3 으로감소하였다. < 표 3.9 > case1 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 1 월사례일) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) 서울 PM2.5 40.35 75.53 0.66 45.76 35.18 87.20 base 서울 PM10 70.14 95.07 0.82 41.83 24.94 35.55 인천 PM10 67.33 92.21 0.79 41.97 24.88 36.95 경기 PM10 77.20 84.30 0.89 29.47 7.10 9.20 서울 PM2.5 40.35 64.96 0.73 36.14 24.62 61.01 case1 서울 PM10 70.14 76.89 0.88 30.29 6.75 9.63 인천 PM10 67.33 80.05 0.85 31.97 12.73 18.90 경기 PM10 77.20 73.12 0.89 28.29-4.08-5.29-105 -

< 표 3.10 > case1 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 8 월사례일) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) 서울 PM2.5 30.12 56.80 0.43 39.82 26.68 88.60 base 서울 PM10 45.59 75.60 0.47 48.13 30.01 65.84 인천 PM10 48.94 80.29 0.45 47.92 31.35 64.06 경기 PM10 53.95 66.37 0.75 27.12 12.42 23.02 서울 PM2.5 30.12 51.79 0.48 34.54 21.67 71.95 case1 서울 PM10 45.59 66.32 0.55 39.08 20.74 45.49 인천 PM10 48.94 75.31 0.50 42.34 26.37 53.87 경기 PM10 53.95 60.95 0.79 23.14 7.00 12.97-106 -

서울 PM10, 1월서울 PM2.5, 1월 인천 PM10, 1월경기 PM10, 1월 서울 PM10, 8월서울 PM2.5, 8월 인천 PM10, 8월경기 PM10, 8월 < 그림 3.9 > case1 배출량적용에따른예측결과시계열비교 ( 수도권, 1 월, 8 월사례일) - 107 -

기존예보모델배출량결과와 case2( 점, 도로이동오염원 2011 CAPSS 적용) 의예측결과를 수도권대기오염집중측정소 PM 및성분측정값을이용하여통계분석하고 < 표 3.11 > 과 < 표 3.12 > 에나타내었다. < 그림 3.10 > 과 < 그림 3.11 > 에는 1 월, 8 월사례일기간에 대한시계열을비교하였다. 2007년 KAQFS 배출량과비교하여 2011년 CAPSS 배출량에서 PM10 및 PM2.5 배출량이 감소하였기때문에 case2에서 PM10 및성분농도가다소감소하였으나수도권배출량을 2011년 CAPSS로적용한 case1 에비해농도감소폭은적게나타났다. 1월에는 IOA 값은 큰차이가나타나지않았으며 case2 에서도전반적으로배출량감소에따라서 PM 농도가 낮아지는것으로나타났다. 1월에 PM10은 74.09 μg/m 3 에서 69.67 μg/m 3, PM2.5는 62.65 μg/m 3 에서 60.94 μg/m 3, SO 4 는 6.30 μg/m 3 에서 6.23 μg/m 3, NO 3 는 18.77 μg/m 3 에서 18.72 μg/m 3, NH 4 는 8.29 μg/m 3 에서 8.24 μg/m 3, OC는 12.44 μg/m 3 에서 12.06 μg/m 3, EC는 4.92 μg/m 3 에서 4.40 μg/m 3 으로농도가감소하였다. 8월에 PM10은 67.49 μg/m 3 에서 63.24 μg/m 3, PM2.5는 57.54 μg/m 3 에서 56.46 μg/m 3 으로농도가 감소하였고, SO 4 는 14.78 μg/m 3 에서 14.86 μg/m 3, NO 3 는 9.78 μg/m 3 에서 10.05 μg/m 3, NH 4 는 8.93 μg/m 3 에서 9.05 μg/m 3 으로농도가증가하였다. - 108 -

< 표 3.11 > case2 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일 ) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) base case2 PM10 80.19 74.09 0.89 29.86-6.10-7.61 PM2.5 61.79 62.65 0.89 25.93 0.87 1.40 SO 4 12.86 6.30 0.65 9.98-6.56-51.02 NO 3 15.04 18.77 0.76 11.27 3.72 24.74 NH 4 7.73 8.29 0.87 4.01 0.55 7.15 OC 8.12 12.44 0.74 6.75 4.32 53.20 EC 2.73 4.92 0.65 3.10 2.18 79.98 PM10 80.19 69.67 0.89 30.26-10.53-13.13 PM2.5 61.79 60.94 0.89 25.76-0.84-1.37 SO 4 12.86 6.23 0.65 10.03-6.64-51.59 NO 3 15.04 18.72 0.76 11.22 3.67 24.41 NH 4 7.73 8.24 0.87 3.99 0.51 6.53 OC 8.12 12.06 0.75 6.51 3.94 48.45 EC 2.73 4.40 0.72 2.54 1.67 61.16 < 표 3.12 > case2 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일 ) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) base case2 PM10 59.33 67.49 0.68 35.00 8.16 13.75 PM2.5 49.42 57.54 0.74 27.84 8.11 16.42 SO 4 17.76 14.78 0.74 9.00-2.98-16.80 NO 3 7.86 9.78 0.66 9.31 1.92 24.42 NH 4 7.69 8.93 0.72 5.21 1.24 16.18 PM10 59.33 63.24 0.71 32.80 3.91 6.58 PM2.5 49.42 56.46 0.75 27.42 7.03 14.23 SO 4 17.76 14.86 0.74 8.99-2.90-16.32 NO 3 7.86 10.05 0.64 9.76 2.20 27.93 NH 4 7.69 9.05 0.71 5.30 1.36 17.68-109 -

< 그림 3.10 > case2 배출량적용에따른예측결과시계열비교 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일) - 110 -

< 그림 3.11 > case2 배출량적용에따른예측결과시계열비교 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일) - 111 -

기존예보모델배출량결과와 case2의예측결과를수도권도시대기측정망 PM10, PM2.5 측정값을이용하여통계분석하고 < 표 3.13 > 과 < 표 3.14 > 에나타내었다. < 그림 3.12 > 에는 1 월, 8 월사례일기간에대한시계열을비교하였다. 수도권지역별도시대기측정망평균값을이용한결과에서는 1월과 8월모두 PM2.5 PM10의 IOA 가개선되는것으로나타났다. 및 1월에서울지역 PM2.5는 75.53 μg/m 3 에서 70.94 μg/m 3, 서울지역 PM10은 95.07 μg/m 3 에서 82.37 μg/m 3, 인천지역 PM10은 92.21 μg/m 3 에서 82.79 μg/m 3, 경기지역 PM10은 84.30 μg/m 3 에서 75.34 μg/m 3 으로감소하였다. 8월에서울지역 PM2.5는 56.80 μg/m 3 에서 55.42 μg/m 3, 서울 지역 경기지역 PM10은 75.60 μg/m 3 에서 69.74 μg/m 3, 인천지역 PM10은 80.29 μg/m 3 에서 77.26 μg/m 3, PM10은 66.37 μg/m 3 에서 63.18 μg/m 3 으로감소하였다. < 표 3.13 > case2 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 1 월사례일) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) 서울 PM2.5 40.35 75.53 0.66 45.76 35.18 87.20 base 서울 PM10 70.14 95.07 0.82 41.83 24.94 35.55 인천 PM10 67.33 92.21 0.79 41.97 24.88 36.95 경기 PM10 77.20 84.30 0.89 29.47 7.10 9.20 서울 PM2.5 40.35 70.94 0.69 41.54 30.59 75.82 case2 서울 PM10 70.14 82.37 0.88 32.25 12.23 17.44 인천 PM10 67.33 82.79 0.84 34.15 15.46 22.97 경기 PM10 77.20 75.34 0.90 27.52-1.86-2.41-112 -

< 표 3.14 > case2 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 8 월사례일) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) 서울 PM2.5 30.12 56.80 0.43 39.82 26.68 88.60 base 서울 PM10 45.59 75.60 0.47 48.13 30.01 65.84 인천 PM10 48.94 80.29 0.45 47.92 31.35 64.06 경기 PM10 53.95 66.37 0.75 27.12 12.42 23.02 서울 PM2.5 30.12 55.42 0.44 38.73 25.30 84.02 case2 서울 PM10 45.59 69.74 0.52 42.86 24.15 52.98 인천 PM10 48.94 77.26 0.48 44.63 28.32 57.87 경기 PM10 53.95 63.18 0.77 25.17 9.23 17.10-113 -

서울 PM10, 1월서울 PM2.5 1월 인천 PM10, 1월경기 PM10, 1월 서울 PM10, 8월서울 PM2.5, 8월 인천 PM10, 8월경기 PM10, 8월 < 그림 3.12 > case2 배출량적용에따른예측결과시계열비교 ( 수도권, 1 월, 8 월사례일) - 114 -

기존예보모델배출량결과와 case3( 전국 2011 CAPSS 적용) 의예측결과를수도권 대기오염집중측정소 PM 및성분측정값을이용하여통계분석하고 < 표 3.15 > 와 < 표 3.16 > 에나타내었다. < 그림 3.13 > 과 < 그림 3.14 > 에는 1 월, 8 월사례일기간에 대한시계열을비교하였다. case3의경우에는수도권만 2011 CAPSS 배출량을적용한 case1과큰차이가나타나지 않았다. 1월과 8월모두 IOA 값은큰차이가나타나지않았다. 1월에 PM10은 74.09 μg/m 3 에서 65.91 μg/m 3, PM2.5는 62.65 μg/m 3 에서 57.44 μg/m 3, SO 4 는 6.30 μg/m 3 에서 5.87 μg/m 3, NO 3 는 18.77 μg/m 3 에서 18.21 μg/m 3, NH 4 는 8.29 μg/m 3 에서 7.96 μg/m 3, OC는 12.44 μg/m 3 에서 10.72 μg/m 3, EC는 4.92 μg/m 3 에서 3.73 μg/m 3 으로농도가감소하였다. 8월에 PM10은 67.49 μg/m 3 에서 60.27 μg/m 3, PM2.5는 52.56 μg/m 3 에서 52.25 μg/m 3, SO 4 는 14.78 μg/m 3 에서 14.73 μg/m 3, NO 3 는 9.78 μg/m 3 에서 8.14 μg/m 3, NH 4 는 8.93 μg/m 3 에서 8.31 μg/m 3 으로 농도가감소하였다. 8월 OC, EC는측정자료수가적어통계분석결과는제시하지않았으나 POA 및 EC 농도가감소하는것으로나타났다. - 115 -

< 표 3.15 > case3 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일 ) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) base case3 PM10 80.19 74.09 0.89 29.86-6.10-7.61 PM2.5 61.79 62.65 0.89 25.93 0.87 1.40 SO 4 12.86 6.30 0.65 9.98-6.56-51.02 NO 3 15.04 18.77 0.76 11.27 3.72 24.74 NH 4 7.73 8.29 0.87 4.01 0.55 7.15 OC 8.12 12.44 0.74 6.75 4.32 53.20 EC 2.73 4.92 0.65 3.10 2.18 79.98 PM10 80.19 65.91 0.87 32.32-14.29-17.82 PM2.5 61.79 57.44 0.88 26.78-4.35-7.04 SO 4 12.86 5.87 0.64 10.22-6.99-54.37 NO 3 15.04 18.21 0.76 11.07 3.16 21.02 NH 4 7.73 7.96 0.87 3.96 0.23 2.92 OC 8.12 10.72 0.77 5.91 2.59 31.94 EC 2.73 3.73 0.78 2.10 1.00 36.68 < 표 3.16 > case3 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일 ) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) base case3 PM10 59.33 67.49 0.68 35.00 8.16 13.75 PM2.5 49.42 57.54 0.74 27.84 8.11 16.42 SO 4 17.76 14.78 0.74 9.00-2.98-16.80 NO 3 7.86 9.78 0.66 9.31 1.92 24.42 NH 4 7.69 8.93 0.72 5.21 1.24 16.18 PM10 59.33 60.27 0.70 32.42 0.94 1.58 PM2.5 49.42 52.56 0.76 25.22 3.14 6.35 SO 4 17.76 14.73 0.74 8.97-3.02-17.03 NO 3 7.86 8.14 0.67 8.38 0.29 3.64 NH 4 7.69 8.31 0.72 4.91 0.62 8.09-116 -

< 그림 3.13 > case3 배출량적용에따른예측결과시계열비교 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일) - 117 -

< 그림 3.14 > case3 배출량적용에따른예측결과시계열비교 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일) - 118 -

기존예보모델배출량결과와 case3의예측결과를수도권및광역시도시대기측정망 PM10, PM2.5 측정값을이용하여통계분석하고 < 표 3.17 > 과 < 표 3.18 > 에나타내었다. < 그림 3.15 > 와 < 그림 3.16 > 에는 1 월, 8 월사례일기간에대한시계열을비교하였다. 수도권및광역시별도시대기측정망평균값을이용한결과에서는수도권에서 1월과 8월모두 PM2.5 및 PM10의 IOA 가개선되는것으로나타났다. 1월에서울지역 PM2.5는 75.53 μg/m 3 에서 65.27 μg/m 3, 서울지역 PM10은 95.07 μg/m 3 에서 77.29 μg/m 3, 인천지역 PM10은 92.21 μg/m 3 에서 80.29 μg/m 3, 경기지역 PM10은 84.30 μg/m 3 에서 75.04 μg/m 3, 부산지역 PM10은 48.29 μg/m 3 에서 44.00 μg/m 3, 대구지역 PM10은 62.05 μg/m 3 에서 53.03 μg/m 3, 광주지역 PM10은 52.89 μg/m 3 에서 49.48 μg/m 3, 대전지역 PM10은 72.20 μg/m 3 에서 63.79 μg/m 3, 울산지역 PM10은 47.69 μg/m 3 에서 44.11 μg/m 3 으로감소하였다. 8월에서울 지역 인천지역 부산지역 광주지역 울산지역 PM2.5는 56.80 μg/m 3 에서 52.36 μg/m 3, 서울지역 PM10은 75.60 μg/m 3 에서 67.04 μg/m 3, PM10은 80.29 μg/m 3 에서 75.75 μg/m 3, 경기지역 PM10은 66.37 μg/m 3 에서 62.76 μg/m 3, PM10은 66.54 μg/m 3 에서 60.98 μg/m 3, 대구지역 PM10은 35.53 μg/m 3 에서 30.93 μg/m 3, PM10은 44.40 μg/m 3 에서 41.00 μg/m 3, 대전지역 PM10은 44.56 μg/m 3 에서 41.86 μg/m 3, PM10은 45.38 μg/m 3 에서 40.17 μg/m 3 으로감소하였다. 1 월에는부산, 대구, 광주, 울산에서 8 월에는대구, 울산에서측정값과의차이가 base 보다 크게나타났다. 이는 2007 모델배출량적용시모델값이과소평가되었던지역으로 2011 CAPSS 적용에따라 PM10 농도가더감소하였기때문으로판단된다. - 119 -

< 표 3.17 > case3 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 1 월사례일) base case3 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) 서울 PM2.5 40.35 75.53 0.66 45.76 35.18 87.20 서울 PM10 70.14 95.07 0.82 41.83 24.94 35.55 인천 PM10 67.33 92.21 0.79 41.97 24.88 36.95 경기 PM10 77.20 84.30 0.89 29.47 7.10 9.20 부산 PM10 57.92 48.29 0.76 23.70-9.62-16.62 대구 PM10 69.85 62.05 0.75 35.28-7.81-11.18 광주 PM10 56.42 52.89 0.85 24.16-3.53-6.26 대전 PM10 63.67 72.20 0.88 29.19 8.54 13.41 울산 PM10 57.21 47.69 0.77 26.62-9.52-16.63 서울 PM2.5 40.35 65.27 0.73 36.21 24.92 61.77 서울 PM10 70.14 77.29 0.88 30.25 7.15 10.20 인천 PM10 67.33 80.29 0.85 32.28 12.96 19.25 경기 PM10 77.20 75.04 0.89 28.16-2.16-2.80 부산 PM10 57.92 44.00 0.74 25.25-13.92-24.03 대구 PM10 69.85 53.03 0.72 38.19-16.82-24.08 광주 PM10 56.42 49.48 0.83 24.80-6.94-12.30 대전 PM10 63.67 63.79 0.88 27.68 0.12 0.19 울산 PM10 57.21 44.11 0.75 27.77-13.10-22.90-120 -

< 표 3.18 > case3 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 8 월사례일) base case3 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) 서울 PM2.5 30.12 56.80 0.43 39.82 26.68 88.60 서울 PM10 45.59 75.60 0.47 48.13 30.01 65.84 인천 PM10 48.94 80.29 0.45 47.92 31.35 64.06 경기 PM10 53.95 66.37 0.75 27.12 12.42 23.02 부산 PM10 57.81 66.54 0.62 24.75 8.73 15.10 대구 PM10 43.71 35.53 0.59 23.77-8.18-18.71 광주 PM10 38.29 44.40 0.71 22.31 6.11 15.95 대전 PM10 33.76 44.56 0.69 25.52 10.80 31.98 울산 PM10 58.34 45.38 0.63 24.18-12.96-22.22 서울 PM2.5 30.12 52.36 0.48 35.11 22.25 73.86 서울 PM10 45.59 67.04 0.55 39.80 21.46 47.07 인천 PM10 48.94 75.75 0.50 42.46 26.81 54.79 경기 PM10 53.95 62.76 0.78 24.39 8.81 16.34 부산 PM10 57.81 60.98 0.63 22.69 3.18 5.49 대구 PM10 43.71 30.93 0.58 24.05-12.78-29.24 광주 PM10 38.29 41.00 0.74 19.94 2.71 7.08 대전 PM10 33.76 41.86 0.73 23.08 8.10 24.00 울산 PM10 58.34 40.17 0.58 27.33-18.17-31.14-121 -

서울 PM10, 1월서울 PM2.5, 1월 인천 PM10, 1월경기 PM10, 1월 서울 PM10, 8월서울 PM2.5, 8월 인천 PM10, 8월경기 PM10, 8월 < 그림 3.15 > case3 배출량적용에따른예측결과시계열비교 ( 수도권, 1 월, 8 월사례일) - 122 -

부산 PM10, 1월대구 PM10, 1월 광주 PM10, 1월대전 PM10, 1월 울산 PM10, 1월부산 PM10, 8월 대구 PM10, 8월광주 PM10, 8월 대전 PM10, 8월울산 PM10, 8월 < 그림 3.16 > case3 배출량적용에따른예측결과시계열비교 ( 수도권외광역시, 1 월, 8 월사례일) - 123 -

3.4.3. 아시아배출량자료민감도테스트 2차생성 PM에대한배출량의민감도를평가하기위해서아시아지역 VOC 및 NH 3 배출량을아래와같이변화시켜예보모델링에적용하고이에따른국내대기질의영향을 계산하였다. base 2006년 INTEX-B 아시아배출량 case4 아시아 VOC 배출량 50% 감소 case5 아시아 NH 3 배출량 50% 감소 배출량민감도분석은 2013년 1 월(8 일~26 일), 8 월(3 일~12 일) 사례일을대상으로하였으며 CMAQ v4.7.1 을이용하여평가하였다. 기존예보모델배출량결과와 case4( 아시아 VOC 배출량 50% 감소) 의예측결과를 수도권대기오염집중측정소 PM 및성분측정값을이용하여통계분석하고 < 표 3.19 > 와 < 표 3.20 > 에나타내었다. < 그림 3.17 > 과 < 그림 3.18 > 에는 1 월, 8 월사례일기간에 대한시계열을비교하였다. 아시아지역 VOC 배출량을감소시킨 case4에서 PM10 및성분농도가다소감소하였으나 큰차이가나타나지는않았다. 시계열비교결과를보면아시아지역 VOC 배출량감소에 의해국내 SOA 농도의감소가상대적으로크게나타나고있는것을알수있다. 1월에 PM10은 74.09 μg/m 3 에서 73.10 μg/m 3, PM2.5는 62.65 μg/m 3 에서 61.69 μg/m 3, SO 4 는 6.30 μg/m 3 에서 5.95 μg/m 3, NO 3 는 18.77 μg/m 3 에서 18.76 μg/m 3, NH 4 는 8.29 μg/m 3 에서 8.15 μg/m 3, OC는 12.44 μg/m 3 에서 11.96 μg/m 3, EC는 4.92 μg/m 3 에서 4.92 μg/m 3 으로농도가감소하였다. 8월에 PM10은 67.49 μg/m 3 에서 68.13 μg/m 3, PM2.5는 57.54 μg/m 3 에서 58.22 μg/m 3, SO 4 는 14.78 μg/m 3 에서 15.48 μg/m 3, NO 3 는 9.78 μg/m 3 에서 9.98 μg/m 3, NH 4 는 8.93 μg/m 3 에서 9.28 μg/m 3 으로 농도가증가하였다. - 124 -

< 표 3.19 > case4 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 1월사례일 ) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) base case4 PM10 80.19 74.09 0.89 29.86-6.10-7.61 PM2.5 61.79 62.65 0.89 25.93 0.87 1.40 SO 4 12.86 6.30 0.65 9.98-6.56-51.02 NO 3 15.04 18.77 0.76 11.27 3.72 24.74 NH 4 7.73 8.29 0.87 4.01 0.55 7.15 OC 8.12 12.44 0.74 6.75 4.32 53.20 EC 2.73 4.92 0.65 3.10 2.18 79.98 PM10 80.19 73.10 0.89 30.07-7.10-8.85 PM2.5 61.79 61.69 0.89 25.78-0.10-0.16 SO 4 12.86 5.95 0.62 10.47-6.91-53.72 NO 3 15.04 18.76 0.76 11.38 3.71 24.67 NH 4 7.73 8.15 0.87 3.97 0.42 5.39 OC 8.12 11.96 0.76 6.15 3.84 47.24 EC 2.73 4.92 0.66 3.10 2.18 79.99 < 표 3.20 > case4 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 8월사례일 ) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) base case4 PM10 59.33 67.49 0.68 35.00 8.16 13.75 PM2.5 49.42 57.54 0.74 27.84 8.11 16.42 SO 4 17.76 14.78 0.74 9.00-2.98-16.80 NO 3 7.86 9.78 0.66 9.31 1.92 24.42 NH 4 7.69 8.93 0.72 5.21 1.24 16.18 PM10 59.33 68.13 0.68 34.98 8.79 14.82 PM2.5 49.42 58.22 0.74 28.06 8.80 17.80 SO 4 17.76 15.48 0.75 8.78-2.28-12.82 NO 3 7.86 9.98 0.67 9.25 2.12 26.99 NH 4 7.69 9.28 0.72 5.34 1.59 20.73-125 -

< 그림 3.17 > case4 배출량적용에따른예측결과시계열비교 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일) - 126 -

< 그림 3.18 > case 4 배출량적용에따른예측결과시계열비교 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일) - 127 -

기존예보모델배출량결과와 case4의예측결과를수도권도시대기측정망 PM10, PM2.5 측정값을이용하여지역별로통계분석하고 < 표 3.21 > 과 < 표 3.22 > 에나타내었다. < 그림 3.19 > 에는 1 월, 8 월사례일기간에대한시계열분석을하였다. 대기오염집중측정소비교결과와마찬가지로 PM10 및 PM2.5 농도에서는큰차이가 나타나지않았다. 1월에서울지역 PM2.5는 75.53 μg/m 3 에서 74.48 μg/m 3, 서울지역 PM10은 95.07 μg/m 3 에서 93.98 μg/m 3, 인천지역 PM10은 92.21 μg/m 3 에서 91.14 μg/m 3, 경기지역 PM10은 84.30 μg/m 3 에서 83.14 μg/m 3 으로감소하였다. 8월에서울지역 PM2.5는 56.80 μg/m 3 에서 57.40 μg/m 3, 서울 지역 경기지역 PM10은 75.60 μg/m 3 에서 76.25 μg/m 3, 인천지역 PM10은 80.29 μg/m 3 에서 80.94 μg/m 3, PM10은 66.37 μg/m 3 에서 66.98 μg/m 3 으로증가하였다. < 표 3.21 > case4 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 1 월사례일) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) 서울 PM2.5 40.35 75.53 0.66 45.76 35.18 87.20 base 서울 PM10 70.14 95.07 0.82 41.83 24.94 35.55 인천 PM10 67.33 92.21 0.79 41.97 24.88 36.95 경기 PM10 77.20 84.30 0.89 29.47 7.10 9.20 서울 PM2.5 40.347 74.484 0.662 44.568 34.137 84.609 case4 서울 PM10 70.136 93.986 0.825 41.058 23.851 34.007 인천 PM10 67.328 91.141 0.797 40.964 23.813 35.37 경기 PM10 77.198 83.143 0.892 29.053 5.946 7.702-128 -

< 표 3.22 > case4 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 8 월사례일) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) 서울 PM2.5 30.12 56.80 0.43 39.82 26.68 88.60 base 서울 PM10 45.59 75.60 0.47 48.13 30.01 65.84 인천 PM10 48.94 80.29 0.45 47.92 31.35 64.06 경기 PM10 53.95 66.37 0.75 27.12 12.42 23.02 서울 PM2.5 30.117 57.403 0.428 40.304 27.286 90.6 case4 서울 PM10 45.586 76.252 0.467 48.553 30.666 67.269 인천 PM10 48.941 80.944 0.453 48.232 32.003 65.392 경기 PM10 53.95 66.981 0.745 27.337 13.03 24.152-129 -

서울 PM10, 1월서울 PM2.5, 1월 인천 PM10, 1월경기 PM10, 1월 서울 PM10, 8월서울 PM2.5, 8월 인천 PM10, 8월경기 PM10, 8월 < 그림 3.19 > case4 배출량적용에따른예측결과시계열비교 ( 수도권, 1 월, 8 월사례일) - 130 -

기존예보모델배출량결과와 case5( 아시아 NH 3 배출량 50% 감소) 의예측결과를수도권 대기오염집중측정소 PM 및성분측정값을이용하여통계분석하고 < 표 3.23 > 과 < 표 3.24 > 에나타내었다. < 그림 3.20 > 과 < 그림 3.21 > 에는 1 월, 8 월사례일기간에 대한시계열을비교하였다. 아시아지역 NH 3 배출량을감소시킨 case5에서 PM10 및성분농도가다소감소하였으며 특히 1월에 NO 3, NH 4 의감소가뚜렷이나타났다. 이는겨울철에과대모의되고있는 NO 3 농도를개선하기위해서는 NH 3 배출량의검토가필요하다는것을의미한다. 1월에 PM10은 74.09 μg/m 3 에서 67.13 μg/m 3, PM2.5는 62.65 μg/m 3 에서 55.55 μg/m 3, SO 4 는 6.30 μg/m 3 에서 6.18 μg/m 3, NO 3 는 18.77 μg/m 3 에서 13.44 μg/m 3, NH 4 는 8.29 μg/m 3 에서 6.61 μg/m 3 으로 농도가감소하였고, OC는 12.44 μg/m 3 에서 12.45 μg/m 3, EC는 4.92 μg/m 3 에서 4.93 μg/m 3 으로 농도가증가하였다. 8월에 PM10은 67.49 μg/m 3 에서 66.18 μg/m 3, PM2.5는 57.54 μg/m 3 에서 56.05 μg/m 3, NO 3 는 9.78 μg/m 3 에서 8.41 μg/m 3, NH 4 는 8.93 μg/m 3 에서 8.54 μg/m 3 으로농도가 감소하였고 SO 4 는 14.78 μg/m 3 에서 14.87 μg/m 3 으로농도가증가하였다. - 131 -

< 표 3.23 > case5 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일 ) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) base case5 PM10 80.19 74.09 0.89 29.86-6.10-7.61 PM2.5 61.79 62.65 0.89 25.93 0.87 1.40 SO 4 12.86 6.30 0.65 9.98-6.56-51.02 NO 3 15.04 18.77 0.76 11.27 3.72 24.74 NH 4 7.73 8.29 0.87 4.01 0.55 7.15 OC 8.12 12.44 0.74 6.75 4.32 53.20 EC 2.73 4.92 0.65 3.10 2.18 79.98 PM10 80.19 67.13 0.86 32.35-13.06-16.29 PM2.5 61.79 55.55 0.87 25.82-6.23-10.09 SO 4 12.86 6.18 0.64 10.11-6.68-51.93 NO 3 15.04 13.44 0.75 9.27-1.60-10.64 NH 4 7.73 6.61 0.81 4.22-1.12-14.50 OC 8.12 12.45 0.74 6.74 4.33 53.25 EC 2.73 4.93 0.65 3.11 2.20 80.41 < 표 3.24 > case5 배출량적용에따른예측결과통계분석 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일 ) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) base case5 PM10 59.33 67.49 0.68 35.00 8.16 13.75 PM2.5 49.42 57.54 0.74 27.84 8.11 16.42 SO 4 17.76 14.78 0.74 9.00-2.98-16.80 NO 3 7.86 9.78 0.66 9.31 1.92 24.42 NH 4 7.69 8.93 0.72 5.21 1.24 16.18 PM10 59.33 66.18 0.67 34.44 6.85 11.54 PM2.5 49.42 56.05 0.75 26.66 6.63 13.41 SO 4 17.76 14.87 0.74 8.99-2.89-16.26 NO 3 7.86 8.41 0.68 8.42 0.55 7.02 NH 4 7.69 8.54 0.73 4.93 0.85 11.09-132 -

< 그림 3.20 > case5 배출량적용에따른예측결과시계열비교 ( 수도권대기오염집중측정소, 1 월사례일) - 133 -

< 그림 3.21 > case5 배출량적용에따른예측결과시계열비교 ( 수도권대기오염집중측정소, 8 월사례일) - 134 -

기존예보모델배출량결과와 case5 배출량적용에의한예측결과를수도권도시대기 측정망 PM10, PM2.5 측정값을이용하여통계분석하고 < 표 3.25 > 와 < 표 3.26 > 에 나타내었다. < 그림 3.22 > 에는 1 월, 8 월사례일기간에대한시계열을비교하였다. 1월에서울지역 PM2.5는 75.53 μg/m 3 에서 68.79 μg/m 3, 서울지역 PM10은 95.07 μg/m 3 에서 88.53 μg/m 3, 인천지역 PM10은 92.21 μg/m 3 에서 84.96 μg/m 3, 경기지역 PM10은 84.30 μg/m 3 에서 77.73 μg/m 3 으로감소하였다. 8월에서울지역 PM2.5는 56.80 μg/m 3 에서 55.35 μg/m 3, 서울 지역 경기지역 PM10은 75.60 μg/m 3 에서 73.86 μg/m 3, 인천지역 PM10은 80.29 μg/m 3 에서 77.75 μg/m 3, PM10은 66.37 μg/m 3 에서 64.75 μg/m 3 으로감소하였다. 수도권지역별도시대기측정망평균값을이용한결과에서는 1월과 8월모두아시아 지역 NH 3 배출량감소시 PM2.5 및 PM10 농도가감소하였으며특히 1월에감소폭이 크게나타났다. 대기오염집중측정소지점비교결과에서보듯이 NO 3, NH 4 농도감소에 의한영향으로판단된다. < 표 3.25 > case2 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 1 월사례일) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) 서울 PM2.5 40.35 75.53 0.66 45.76 35.18 87.20 base 서울 PM10 70.14 95.07 0.82 41.83 24.94 35.55 인천 PM10 67.33 92.21 0.79 41.97 24.88 36.95 경기 PM10 77.20 84.30 0.89 29.47 7.10 9.20 서울 PM2.5 40.35 68.79 0.71 36.94 28.44 70.49 case5 서울 PM10 70.14 88.53 0.83 37.44 18.39 26.22 인천 PM10 67.33 84.96 0.81 36.10 17.63 26.19 경기 PM10 77.20 77.73 0.89 26.85 0.53 0.69-135 -

< 표 3.26 > case2 배출량적용에따른예측결과통계분석( 수도권, 8 월사례일) 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NMB (%) 서울 PM2.5 30.12 56.80 0.43 39.82 26.68 88.60 base 서울 PM10 45.59 75.60 0.47 48.13 30.01 65.84 인천 PM10 48.94 80.29 0.45 47.92 31.35 64.06 경기 PM10 53.95 66.37 0.75 27.12 12.42 23.02 서울 PM2.5 30.12 55.35 0.44 37.85 25.24 83.79 case5 서울 PM10 45.59 73.86 0.47 46.09 28.28 62.03 인천 PM10 48.94 77.75 0.46 45.16 28.81 58.87 경기 PM10 53.95 64.75 0.75 25.83 10.80 20.02-136 -

서울 PM10, 1월서울 PM2.5, 1월 인천 PM10, 1월경기 PM10, 1월 서울 PM10, 8월서울 PM2.5, 8월 인천 PM10, 8월경기 PM10, 8월 < 그림 3.22 > case5 배출량적용에따른예측결과시계열비교 ( 수도권, 1 월, 8 월사례일) - 137 -

3.5. 기상모델옵션민감도분석 지표면근처의바람은대기질측면에서중요한의미를가진다. 바람은대기오염물질의 이동수단으로서대기오염물질이배출원에서발생하면바람의흐름에따라이동하거나 확산되어다른지역에영향을준다. 이는지표층바람장을올바르게판단한다면, 지표면에서 발생한오염물질의이동경로를알수있어확산되는지역을정확히예측할수있다. 또한대기경계층은대기질평가에중요한요소로서, 하루중지표면의특성( 물리적) 등에 기인하여혼합고를형성하며, 이는수직적으로오염물질이확산및희석되는패턴을 나타내며, 대기중오염물질의연직분포를결정하는중요한인자이다. 최근, 수치모델은 지표의영향에따른대기경계층을결정하는다양한모델이내재되어있어, 선택한 물리모델에따라기상요소및대기질평가에영향을주고있다. 본연구에서는수치모델내에주로사용되는지표모델, PBL scheme 을살펴보고, 모 GRID FDDA 옵션을최적화하여, 이에따른기상모델옵션민감도테스트를수행하였다. 3.5.1. Land Surface Model 가 ) Noah LSM NCEP(National Centers for Environmental Prediction) 이주도하는연구기관들의협력하에 1993년초개발된 Noah LSM은기상모델인 WRF와같은모델들과결합하여사용되어 진다. Noah LSM은 4 개의토양층(0~10cm, 10~30cm, 30~60cm, 60~100cm) 에대한자료를 초기조건으로설정할수있다는장점을가지고있고, 모형은에너지방정식과수지방 정식을기반으로하고있다. Noah LSM 이모의할수있는인자들은토양수분, 토양온도, 지표면온도, 적설깊이, 눈, 물, 등가물, Energy Flux와 Water Flux 등의수문기상인자들이 있다. Noah LSM 은다음과같은물수지방정식(1) 과에너지보존방정식(2) 를기본으로하고 있다. 물수지방정식(1) 은이슬의응축, 증발로인한손실과강수량의차단등으로부터결정된 질량균형으로부터식물에저장된수분의양을계산한다. 에너지방정식(2) 은현열과 잠열그리고토양열의합이순복사량임을나타낸다. - 138 -

(1) R net = LE + H + G (2) V = Control Volume( ) = Intrinsic Density of Constituent k ( ) = Partial Volume of Constituent k ( ) = Specific Entalphy(J/kg) = Mass Flux ( ) = Phase change from Phase to Phase( ) = Kronecker delta = Source of sink term Rnet = Net Radiation( ) LE = Latent heat flux( ) H = Sensible heat flux( ) G = Ground heat flux( ) 나 ) Pleim-Xu LSM 현재 WRF Version 3.0.1는 PX(Pleim-Xiu) LSM 을지원하고있으며, PX LSM 은지금까지 주로대기질모델링의응용에이용되어왔었다. Pleim and Xiu(1995) 에의해 1-D 모드에서 테스트되었고, Xiu and Pleim(2001) 가모델의구성에대한자세한설명과함께 MM5 에 장착하여실험하였다. PX LSM은 2개의토양층을가지고있는 1cm 깊이의지표층과 1m 깊이의뿌리영역층이다. 지표면온도는힘- 복원(force-restore) 알고리즘을이용한지표에너지평형으로부터 계산되어지고, 기문전도율을뿌리영역의토양수분, 기온, 공기습도, 광합성활성복사 (PAR- photosynthetically active radiation) 및여러식생변수들을고려하여모수화되었다. PX LSM은 5 개의편미분방정식 두층에서의토양온도및수분그리고덮개액체수등에 근거를두고있다. 총증발량은토양에서의증발( ), 젖은덮개에서의증발 ( ) 및 증발산 ( ) 의합으로주어진다. - 139 -

여기서, 는공기밀도, veg 는식생면적율, 는젖은토양으로부터의물의가용인자, 는공기역학적저항, 는수증기에대한경계층저항, 는덮개저항, 는 토양표면온도 에서의포화혼합비, 는최하층의공기혼합비, 그리고 는물에 덮여진잎면적비율임 PX LSM 은토양수분과온도에대해자료동화방안도장착하고있다. 모델의최하층의 온도및상대습도의모델계산값에대한오차를이용하여뿌리영역과상부토양층의 토양수분을 nudging 시킨다. 3.5.2. Planetary Boundary Layer scheme PBL schemes은대기와 PBL 층내의습도성분, 운동량, 열의연직난류 flux를매개 변수화하는데사용되어진다. Closure scheme은이난류 flux 를계산하기위하여필요하며, closure scheme 중하나는 local closure 인데, 이는주변모델값의구배에따라플럭스를 계산한다. 이는완전혼합층아래에서 Large Eddy로부터난류플럭스를계산할때 유효한방법이다. 이와다르게, non-local flux는 non-local term을포함하고있어, 불안정 대기조건에서 Large Eddy로부터의난류 Flux 를효율적으로계산한다. 본연구에서민감도를평가할 PBL scheme은 YSU와 ACM2는 non-local closure scheme 이다. YSU PBL scheme는 Eddy-diffusion 식의역구배(contergradient) term을포함한 1차 non-local scheme 이다. ACM2 PBL scheme는 ACM1 scheme의 non-local 수송에 1차 eddy-diffusion 성분을포함하여 지표면근처에서연직확산을개선하였다. 또한, 대기가안정과중립상태인경우에는 ACM2는 non-local scheme 대신 local closure scheme 을사용한다. - 140 -

3.5.3. 기상모델옵션민감도테스트 가) CASE별물리및 FDDA 옵션 LSM과 PBL의상호영향및 FDDA 의최적화에대한기상모델의옵션민감도테스트를 수행하였다. 수행기간은 2013년 1 월이며, CASE 별물리옵션은 < 표 3.27 > 에나타내었다. base, YSU-case1 는현재예보되는기존물리옵션을적용한경우이며(YSU, Noah LSM), ACM2-case2는 ACM2 PBL scheme과 PX-LSM 을적용한것이다. < 표 3.27 > CASE별물리옵션 base ( 예보모델) YSU-case1 ACM2-case2 Microphysics Ferrier Ferrier Ferrier LW_RAD RRTM RRTM RRTM SW_RAD Goddard short wave Goddard short wave Goddard short wave PBL YSU YSU ACM2 Sf_surface NOAH LSM NOAH LSM PX LSM num_soil_layers 4 4 2 YSU-case1는 Realtime 물리옵션에전구기상자료인 GFS를기상모델 GRID에자료동화 하는 GRID_FDDA 옵션을변경하여적용하였으며, ACM2-case2 는 ACM2-PX 물리옵션을 사용하고 GRID_FDDA 를변경하여적용한것이다. 각사례별 GRID_FDDA 옵션은 < 표 3.28 > 에비교하여나타내었다. - 141 -

< 표 3.28 > CASE별 FDDA(Four Dimension Data Assimilation) 옵션 Parameters base ( 예보모델) YSU-case1 ACM2-case2 grid 1,0,0, 1,1,0, 1,1,0, gfdda_interval_m 180,180,180 180,180,180, 180,180,180, if_no_pbl_nudging_uv 0,0,1, 0,0,0, 0,0,0, if_no_pbl_nudging_t 0,1,1, 0,0,0, 0,0,0, if_no_pbl_nudging_q 0,1,1, 0,1,1, 0,1,1, if_zfac_uv 0,0,0, 0,0,0, 0,0,0, k_zfac_uv 10,10,10, 10,10,10, 10,10,10, if_zfac_t 0,1,1, 0,0,0, 0,0,0, 3.5.4. 기상모델링옵션민감도테스트 기상모델링결과의정합도분석은서울기상대 1 지점에서수행하였다. WRF 모델에의한기상모델링결과를서울기상대의측정결과와비교하여 2013년 1 월을 대상으로시계열및통계분석결과를 < 그림 3.23 > 과 < 그림 3.24 >, < 표 3.29 > 에 각각나타내었다. 온도는 IOA가 0.7~0.96, 풍속은 0.7~0.8, 습도는 0.5~0.6 으로기상 모델링결과의정합도는대체로양호한것으로판단되나습도의정합도는비교적낮게 나타나고있다. 옵션적용에따른각사례별결과를비교하여살펴보면 GRID FDDA 옵션을변화시킨 YSU-case1, ACM2-case2 의경우기존예보모델에비해풍속과온도의정합도가향상되는 것을알수있었다. 또한, PBL 높이를보면 ACM2 PBL scheme을사용하는경우에 YSU PBL scheme을 사용하는경우보다최대혼합고가높아지는것으로나타났다. - 142 -

(a) Wind Speed (b) Wind Direction (c) Temperature (d) Relative Humidity (e) Planetary Boundary Layer Height < 그림 3.23 > 기상인자별모델링결과시계열비교( 서울기상측정소) - 143 -

(a) Wind Speed (b) Wind Direction (c) Temperature (d) Relative Humidity (e) Planetary Boundary Layer Height < 그림 3.24 > 기상인자별모델링결과시계열비교( 서울기상측정소) - 144 -

< 표 3.29 > 기상옵션에따른기상모델링결과통계분석( 서울기상대) base ( 예보모델옵션) OBS MODEL MBIAS IOA RMSE NME 풍속 (m/s) 2.711 2.588-0.124 0.783 1.284 37.107 온도 ( ) -2.983-4.181-1.199 0.964 2.109-56.907 습도 (%) 57.539 79.045 21.506 0.593 24.858 38.487 YSU-case1 OBS MODEL MBIAS IOA RMSE NME 풍속 (m/s) 2.711 2.069-0.642 0.8 1.211 36.227 온도 ( ) -2.983-4.707-1.724 0.954 2.36-65.066 습도 (%) 57.539 83.291 25.752 0.552 28.664 45.449 ACM2-case2 OBS MODEL MBIAS IOA RMSE NME 풍속 (m/s) 2.711 2.465-0.246 0.819 1.152 34.507 온도 ( ) -2.983-5.142-2.159 0.94 2.861-80.209 습도 (%) 57.539 80.842 23.303 0.618 26.173 40.958 기상모델링옵션을달리하여생성된기상자료를이용하여대기질모델링을수행하고 수도권지역에대한대기질민감도분석을수행하였다. < 표 3.30 > 은기상옵션변화에 따른대기질예측값의통계분석결과이다. 측정값과모델값의일치도를나타내는 IOA 값을기준으로보면서울, 인천, 경기중부는 base 모델링결과가가장높았고, 경기북서, 경기북동, 경기남부는 YSU-case1 의결과가가장높았다. 기상모델옵션변경에따른결과는지역에따라다르게나타났으며본연구에서는 ACM2 적용시보다 YSU 옵션적용시에대기질모델링결과의정합도가높게나타났다. 향후보다심도있는연구가필요할것으로판단된다. - 145 -

< 표 3.30 > 기상옵션에따른대기질모델링결과통계분석 구분 측정값 ( μg/m 3 ) 모델값 ( μg/m 3 ) IOA RMSE ( μg/m 3 ) MBIAS ( μg/m 3 ) NME (%) base 64.011 71.722 0.805 31.076 7.711 36.239 서울 YSU-case1 64.011 80.701 0.783 35.579 16.689 43.157 ACM2-case2 64.011 75.72 0.729 36.214 11.709 44.441 base 63.057 65.764 0.855 24.741 2.706 28.157 인천 YSU-case1 63.057 72.588 0.803 29.897 9.53 34.807 ACM2-case2 63.057 67.528 0.786 28.807 4.47 34.256 경기북서경기북동경기중부경기남부 base 81.804 60.109 0.758 37.2-21.695 31.727 YSU-case1 81.804 67.699 0.781 34.695-14.105 29.266 ACM2-case2 81.804 63.426 0.725 38.38-18.378 31.573 base 65.415 59.791 0.810 26.159-5.624 28.633 YSU-case1 65.415 67.299 0.820 26.448 1.884 29.897 ACM2-case2 65.415 64.605 0.755 28.924-0.81 33.469 base 67.148 64.578 0.859 24.93-2.57 26.387 YSU-case1 67.148 73.354 0.848 27.377 6.205 30.525 ACM2-case2 67.148 73.354 0.848 27.377 6.205 30.525 base 76.646 61.261 0.799 32.372-15.385 29.493 YSU-case1 76.646 69.405 0.833 29.839-7.241 27.068 ACM2-case2 76.646 65.186 0.762 33.974-11.46 30.791-146 -

3.6. 전구대기질모델을이용한초기및경계조건생성 3.6.1. MACC 경계조건및황사모듈을이용한예보개선검토 유럽 MACC-II에서제공하는 global forecast 자료를이용하여예보모델에이용되는 CMAQ 모델의초기/ 경계조건을생성하였으며황사모듈을예보모델에포함하여예보 개선효과를검토하였다. MACC 전구자료적용에의한예보개선검토는 5장에서다루어지므로여기에서는 MACC 전구자료를이용하여지역예보모델의초기/ 경계조건을작성한내용과 MACC 경계조건및황사모듈을적용하여운영한예보결과를제시하였다. MACC-II(Monitoring Atmospheric Composition and Climate Interim Implementation) 은 GMES(Global Monitoring for Environment and Security) 의대기프로그램으로대기질 예보, 대기오염물질장거리이동평가등을담당한다. 감시및 MACC-II 모델결과는인공위성자료, 현장자료와배출량자료를전처리하여모형입력 자료를생성하고, 자료이다. 전구모형으로부터지역규모규모모형까지를운영하여생성되는 예보모델적용을위해 MACC-II 자료는전일로부터 3시간간격 120 시간의대기오염물질 예보자료를 GMES로부터매일 1회전송받고있으며 MACC 모델자료의수평해상도는 0.75 0.75 이고수직레이어는 21 개이다. MACC 결과에는공기와의혼합비(mixing ratio) 로 PM 및가스상물질에대한오염물질 자료가포함되어있으며수신중인 MACC 자료에포함된오염물질을정리하면 < 표 3.31 > 과 같다. - 147 -

< 표 3.31 > MACC 전구자료에포함된오염물질 오염물질명오염물질단위 aermr01 Sea Salt Aerosol (0.03-0.5 um) kg kg-1 aermr02 Sea Salt Aerosol (0.5-5 um) kg kg-1 aermr03 Sea Salt Aerosol (5-20 um) kg kg-1 aermr04 Dust Aerosol (0.03-0.55 um) kg kg-1 aermr05 Dust Aerosol (0.55-0.9 um) kg kg-1 aermr06 Dust Aerosol (0.9-20 um) kg kg-1 aermr07 Hydrophobic Organic Matter Aerosol kg kg-1 aermr08 Hydrophilic Organic Matter Aerosol kg kg-1 aermr09 Hydrophobic Black Carbon Aerosol kg kg-1 aermr10 Hydrophilic Black Carbon Aerosol kg kg-1 aermr11 Sulphate Aerosol kg kg-1 co Carbon monoxide kg kg-1 go3 GMES ozone kg kg-1 hcho Formaldehyde kg kg-1 nox Nitrogen oxides kg kg-1 so2 sulfur dioxide kg kg-1-148 -

MACC 자료를이용하여예보모델의 CAMQ 에이용할수있는초기/ 경계조건으로생성 하기위하여아래와같은 MACC2CMAQ interface program 을작성하였다. GMES 로부터 netcdf 형태로 MACC 자료를전송받고, MACC2IOAPI 프로그램을이용하여 CMAQ 등수치모델에서흔히이용되는 Models-3 I/O API 포맷으로변환하고, MACC2CMAQ 에서는 MCIP(Meteorology-Chemistry Interface Processor) 자료와 MACC-CMAQ mapping table을받아들여 MACC 자료를 CMAQ의수직및수평격자체계로 interpolation하여 재구성하고 MACC의화학종을 CMAQ의화학종으로 mapping하여최종적으로 CMAQ 을 위한초기/ 경계조건을생성하였다. 예보모델에서초기조건은이전예보시간의모델링결과로부터추출하여이용하므로 MACC 자료는 27 km 아시아영역예모모델링에대한경계조건으로생성하여적용하였다. < 그림 3.25 > MACC2CMAQ의얼개 아래는 MACC 자료를이용하여 2014년 3월 17일 0 시(UTC) 를기준으로생성된예보모델 초기조건및경계조건을예시한것으로경계조건생성결과에서예보모델영역밖에서 생성된오염물질이잘나타나있어사면의모든격자를동일한농도로생성하던기존 프로파일을이용한경계조건보다현실적인자료로판단된다. - 149 -

(a) layer 1 초기조건 (b) layer 1 경계조건 (a) layer 10 초기조건 (b) layer 10 경계조건 (a) layer 15 초기조건 (b) layer 15 경계조건 < 그림 3.26 > MACC-CMAQ 초기및경계조건생성예(2014년 3월 17일 0 시, UTC) 위에서생성된 있다. MACC MACC 경계조건을적용한예보모델을기존예보모델과함께운영중에 경계조건의장점은타클라마칸사막등예보모델영역밖에서발생된 오염물질의영향을고려할수있는있는것이며이를반영하는데에있어고비, 몽골고원등 아시아모델링영역내에서발생한 있다. dust에대한영향도모델링과정에포함될필요가 - 150 -

이를위해아시아지역 dust 배출량을산정하여예보모델에적용하였으며 dust 배출량은 기상청에서이용하고있는황사모델인 ADAM2를기본으로기존연구3) 에서국내대기질 모사에활용할수있도록재작성한황사배출량산정모듈을이용하였다. ADAM2의 황사배출량 flux 산정기본식은아래와같다. i f F a : flux(g/cm2-sec) U * t: threshold friction velocity C : empirical coefficient f i : fractional coverage of i type of vegetation U * : friction velocity R i : reduction factor MACC의경계조건과 ADAM2 황사배출량모듈을적용하여생성된예보모델결과를 < 그림 3.27 > 에제시하였다. 또한, 황사발생으로추정되는 3월 18 일, 4월 16일전후 2014년 3월 18일에발생하였던황사가예보모델에서감지되었으나절대농도로는 측정값보다낮게예측되었다. 2014년 4월 16 일에발생하였던황사영향은황사모듈에서 잘감지하고있다. 그러나기간에따라황사에의한영향이과소또는과대평가되고있어 향후황사모듈의최적화연구가필요하다. < 그림 3.27 > 예보모델과 MACC-DUST 예보모델운영결과비교 3) 한국환경산업기술원, 차세대에코이노베이션기술개발사업, 대기오염배출인벤토리개선및신뢰도향상기술개발(2 차년도), 2013-151 -

예보모델 MACC-DUST 예보모델 < 그림 3.28 > 예보모델과 MACC-DUST 예보모델의 PM10 농도분포 (2014년 3월 18 일사례) - 152 -

예보모델 MACC-DUST 예보모델 < 그림 3.29 > 예보모델과 MACC-DUST 예보모델의 PM10 농도분포 (2014년 4월 16 일사례) - 153 -

3.6.2. GEOS-Chem 을활용한경계조건생성 전지구모델은기후변화, 월경성이동오염물질모사및원인분석, 그리고지역규모 모델에대한경계및초기장을형성하는데주로사용이된다 (Tomboru et al., 2009). 여기서, 지역규모대기질모델링에있어보다합리적이고정확한경계조건및초기장을 적용하는것은모델링결과의정확도를높이기위한중요한과정의하나이다. 경계 조건을생성하는가장일반적인방법에는기본프로파일을이용하여시간변화에관계 없이같은경계조건을적용하는방법, 측정자료및위성자료를활용하여경계조건을 추출하는방법, 그리고전구규모모델을수행하여경계조건을산출하는방법이있다. 본연구에서는전구규모모델인 GEOS-Chem 을수행하여경계조건을산출하였다. GEOS-Chem은최신버전인 9-01-02 을사용하였으며, GEOS-Chem wiki 에서는구버전인 8-01-04의 Linking GEOS-Chem to CMAQ 프로그램을지원해주고있다. 따라서구버전인 Interface 프로그램을최신버전에연결되도록프로그램을수정하여 CMAQ 을위한초기및 경계조건을생성하였다. 그러나 GEOS-Chem은예보기상장이제공되지않기때문에여기에서예보모델에적용 하여평가하지는않고오프라인 따른민감도를평가하였다. CMAQ 모델링에연계하여초기및경계조건적용에 GEOS-Chem 경계조건적용에대한평가는먼저, 전구 GEOS-Chem 모델을이용하여 2008 년을대상으로초기/ 경계조건을생성하고 GEOS-Chem CMAQ 모델의 PM10 경계조건적용에따른 농도산출결과의민감도를살펴보았으며이후앞서분석한 2013년 1월을대상으로 Nested grid GEOS-Chem 모델링을수행하여 CMAQ 결과및 대기오염집중측정소측정값과비교함으로써 Nested grid GEOS-Chem 결과의유의성및향후 예보모델적용가능성을평가하였다. 가) 경계조건비교 < 그림 3.30 > 은지역규모모델링영역의경계면에서고도에따른 PM10 농도의월평균 농도를나타낸것이다. CMAQ에서제공되는 Default profile 인경우, 네개의경계면에서 위경도와시간에상관없이일정하게입력된다. 그러나전지구모델인 GEOS-Chem을 통해생성된경계조건은모든경계면에서지표부근에서가장높은 PM10 농도를보이고 - 154 -

있고, 고도에따라서감소하는추세를보이고있다. 서쪽경계면을제외한다른 3개의 경계면은고도 2,000m 까지는그영향이있는것으로나타났으나, 최대농도는지표면에서 20 μg/m 3 내외의값을가지는것을알수있다. 한편, 서쪽경계는경계외부에위치한타클라마칸사막에서발생되는사막먼지영향을반영하기때문에 4월과 8월에 PM10 농도가뚜렷하게증가하는것으로나타났다. < 그림 3.30 > 2008년 1 월, 4 월, 8 월, 11월의 GEOS-Chem과 CMAQ default 연직 경계조건평균 PM10 분포 - 155 -

나) GEOS-Chem BC 적용에따른오프라인 CMAQ 결과비교 경계조건의영향은모델경계에근접해있는지역일수록영향을많이받게되므로 (Borge et al., 2010), 중국은경계조건의영향을검증하기타당한지역이다. < 그림 3.31 ( 좌) > 는 CMAQ default profile으로계산된 BC로모의한지표 PM10 농도 (CMAQ-default) 와 GEOS-Chem 으로계산된 BC 로모의한농도(CMAQ-GEOS) 의차이를각기간별로나타낸 것이다. 서쪽경계에서유입되는다량의 PM10 물질및중국지역내에입력된초기장의 영향으로중국란저우, 베이징부근에서 4월과 8월에 PM10 농도차이가크게나타났으며, 약 5~6 μg/m 3 의지상 PM10 농도증가를보였다. 특히 8월과 11 월의경우, 모델링지역 중앙부근인중국지역에서농도차이가나타나는것은 GEOS-Chem의모델링결과가 CMAQ의모델에초기장으로입력되면서 GEOS-Chem 의높은초기장 PM10 농도가 8 월과 11월의 CMAQ 농도차이를크게한것으로판단된다. 이와같이전구모델의초기장이 지역규모모델의 PM 성분모델농도에영향을미치는것은 Samaaliet al. (2009) 의연구에서도 언급된바가있다. 또한 < 그림 3.31 ( 중),( 우) > 에 PM2.5 soil 성분과 Particle Matter Coarse (PMC) soil 성분을계절별로경계조건의차이에따른동아시아지역의농도분포를 나타내었다. 특히, 4월의경우 PM2.5 soil 성분과 PMC soil 성분이서쪽경계부군에위치한 Taklamakan 사막지역에서배출된토양먼지의영향으로타클라마칸인근의중국서부 지역에서 PM 농도가증가하는것을볼수있다. - 156 -

< 그림 3.31 > 2008 년 (a) 1 월 (b) 4 월 (c) 8 월 (d) 11월의 PM10, PM2.5, PMC soil 농도 분포차이 (CMAQ-GEOS CMAQ-Profile) - 157 -

다) Nested GEOS-Chem 적용성평가 GEOS-Chem 은전지구모델링뿐만아니라아시아및북미지역을대상으로보다상세한 해상도의 Nested grid GEOS-Chem 모델링을수행할수있다. GEOS-Chem Global 모델의수평해상도는 2 2.5 로비교적크기때문에 0.75 0.75 해상도의 MACC 모델결과에비하여상세한경계조건제공이어려울수있다. 또한, 아시아지역을대상으로하는 Nested grid GEOS-Chem의 PM 모사결과가예보모델로 이용되는 CMAQ과어떠한차이가있는지를알기위하여고농도사례일을대상으로 0.5 0.667 도의상세한해상도를갖는 Nested grid GEOS-Chem 모델링을수행하고 CMAQ 예보모델결과및측정값과비교하여 Nested grid GEOS-Chem의 PM 모사결과를 평가하였다. Nested grid GEOS-Chem 의모델링영역은중국을중심으로서쪽은파키스탄, 동쪽은 일본, 남쪽은인도네시아그리고북쪽은몽골(70 W-159 E, 11 S-55 N) 을포함하고있다. Nested grid GEOS-Chem의측면경계경계조건은 2 2.5 해상도의전구 GEOS-Chem 모델로부터입력되어진다. (a) Global GEOS-Chem domain (b) Nested grid GEOS-Chem domain < 그림 3.32 > 모델링도메인 (a) Global GEOS-Chem (b) Nested grid GEOS-Chem - 158 -

Nested grid GEOS-Chem 모델링에이용되는아시아인위적배출량은예보모델링에 이용되는배출량과동일하도록 2006년 INTEX-B 아시아배출량자료를가공하여입력 하였다. 자연배출량은 Global 모델과같이 MEGAN v2.1 을이용하였고, 생물성연소 배출량은 GFED v2, 8 일평균배출량을입력하였다. 또한, 한반도배출량은국립환경과학원의 2008년 CAPSS 배출량을이용하였다. Nested grid GEOS-Chem 모델링결과를평가하기위하여, 고농도사례일인 2013년 1 월을 대상으로 Nested GEOS-Chem과예보모델인 CMAQ 결과의일평균 PM 모델링결과를 비교하였다. < 그림 3.33 > 은서울지역 PM10과 PM2.5 일평균을측정치와비교한것이다. Nested GEOS-Chem과 CMAQ의결과가유사한경향을보이고있으며 PM2.5는 Nested GEOS-Chem의결과가 CMAQ 결과보다비교적높게나타났다. 또한, 두모델모두 PM2.5 는측정값에비해과대모의하고있는것으로나타났다. 고농도사례일에모델링에서산출된 PM 성분농도결과를평가하기위하여서울시 불광동대기오염집중측정소의성분측정자료와비교하여 < 그림 3.34 > 에나타내었다. CMAQ은대부분 Sulfate, Other(SOA, PM2.5 soil 등), PMC 성분이대부분이과소모의하고 있는것을볼수있었으며, Nested GEOS-Chem은 CMAQ 결과대부분성분들이유사한 비율을가지고있지만 Nitrate와 Ammonium 이측정치보다상당히과대모의되고있는것을 알수있다. - 159 -

(a) PM10 (b) PM2.5 < 그림 3.33 > 서울지역 CMAQ과 Nested GEOS-Chem PM10, PM2.5 모델결과시계열비교 - 160 -

(a) 불광동측정소 (b) CMAQ (c) Nested GEOS-Chem < 그림 3.34 > CMAQ과 Nested GEOS-Chem PM10 성분비교( 불광동대기오염 집중측정소 ) - 161 -

4. 대기질모델간비교 우리나라에서는국립환경과학원이지원 개발하여정규대기질예보에사용하고있는 국립환경과학원모형( 여기서는 NIERFS 라표기) 과한국환경기술진흥원이안양대학교에 지원하여개발한한국대기질예보시스템 (Korean Air Quality Forecasting System, 여기서는 KAQFS 라표기) 이있다. NIERFS와 KAQFS는모두 WRF-GFS와 CMAQ 을사용하고있으나, < 표 4.1 > 과같이 NIERFS가 KAQFS 보다는최근 CMAQ version과기상과에어로졸상화학기작을사용 하고있다. NIERFS와 KAQFS는모두전구기상장자료로 1 도, 6시간 GFS 를사용하고있는데, 모사영역 1, 2, 3 의초기장을전구자료를사용하여단순대체하고있다. GFS 의전구기상장 자료는인공위성자료를사용한자료동화를거쳐서누적오차가적다. 따라서일정기간마다 전구자료를이용한기상장의초기화는일종의자료동화의하나로써, WRF 기상모형의정확도를높이는효과를얻게된다. 등동적 그러나자료동화로사용되었다고할지라도 1도의전구자료를 9 km, 3 km 격자등상세 모사구간에적용하면기상장의공간분포를지나치게단순화하는부작용을낳는다. 더욱이 기상장을초기화하면혼합고가 0으로지정되어서대기오염물질농도가지나치게상승 하게된다. 그래서 pre-run을통해서 GFS 의기상장을모사구간에맞게수정하는데, NIERFS과 KAQFS 는각각 6시간과 12시간의 pre-run 을통해서기상자료의연속성을높이고 있다. 그런데 NIERFS는 CMAQ도포함하여 pre-run 을하고있다. MM5와 WRF와같은 non-hydrostatic meteorological model 은중규모(meso-scale) 이하의 모사에적합하지만, regional scale 이상의모사에적용시는일부바람장이과대평가될수 있다. 그래서지역규모격자인 27 km에대해서는바람장과온도장에 GRID FDDA를 적용함으로서, 전구기상자료가지역규모현상에최대한반영되게하는게보통이다. 현재는 KAQFS가 GRID FDDA 를사용하는반면, NIERFS는 GRID FDDA 를사용하지않고있다. - 163 -

< 표 4.1 > 국가대기질예보시스템(NIERFS) 과한국대기질예보시스템(KAQFS) 의비교 NIERFS KAQFS CMAQ 4.7.1 4.6 Gas Phase Chemistry SAPRC99 CB05 Aerosol Module AERO5 AERO4 Starting Time Previous Day(D-1) 3:00 GMT Previous Day(D-1) 12:00GMT Global Forecasts GFS(1 degree, 6hour) GFS(1 degree, 6hour) Pre-run GRID FDDA Vertical Grids Grid System Mother Domain Daughter Domain 1 Daughter Domain 2 12 hours (CMAQ도 pre-run 을함) 적용않함 16 layers(p top =50 mbar) σ 값 :1., 0.996, 0.990, 0.980, 0.964, 0.922, 0.894, 0.860, 0.817, 0.766, 0.644, 0.507, 0.380, 0.228, 0.121, 0.) Lambert Conformal, 3 step nesting 174x128( 27km ) LeftBottom:(104.6426,19.9151) Righttop:(160.2759, 49.21643) 67x82( 9km ) LeftBottom:(124.1048,32.6590) Righttop:(131.0067,39.25212) 58x61( 3km ) LeftBottom:(126.0172,36.7690) Righttop:(128.0349,38.40934) 6 hours 적용함(Mother Domain에 GFS 자료를사용) 16 layers(p top =100 mbar) σ 값 :1., 0.995, 0.990, 0.985, 0.970, 0.950, 0.930, 0.910, 0.880, 0.840, 0.800, 0.740, 0.700, 0.600, 0.450, 0.) Lambert Conformal, 3 step nesting 146x122( 27 km ) LeftBottom:(102.2465,19.5700) Righttop:(147.7681,47.97643) 55x61( 9 km ) LeftBottom:(124.5983,33.7881) Righttop:(130.6825,38.3046) 55x55( 3 km ) LeftBottom:(125.8359,36.6158) Righttop:(127.867,37.9763) < 표 4.1 > 과같이 NIERFS 와 KAQFS 는 3 단계둥지격자를사용하며, 모구간격자는 27 km, 자구간 1의격자는 9 km와자구간 2의격자는 3 km 로동일하다. 그러나 < 그림 4.1 > 부터 < 그림 4.3 > 의 NIERFS의구간이 KAQFS 의구간보다넓다. 특히 < 그림 4.1 > 의 모구간은 NIERFS가동서방향으로 174개격자로구성되어 146개로구성된 KAQFS 보다 - 164 -

756 km 가크다. 이렇게구간이넓으면경계조건이영향이작아져서 meso-scale 모델로 개발된 WRF 가부적절하게높은풍속을모사할가능성이높다. 그래서 GRID FDDA를 사용하여풍속을 GFS 의풍속수준으로조절하여야한다. NIERFS KAQFS < 그림 4.1 > 국가대기질예보시스템(NIERFS) 과한국대기질예보시스템(KAQFS) 의 모구간격자체계 자구간 1 은한국이주대상지역이며, 격자크기는 9 km 이다. < 그림 4.2 > 와같이 NIERFS 는제주도와일부지역을포함하는반면, KAQFS는제주도가제외되어있고 일본은대마도인근지역만포함되어있다. 자구간 1 은우리나라의대기질을모사한다는 점에서 NIERFS와 KAQFS 격자체계모두별다른문제는없다고사료된다. 자구간 2 는수도권이주대상이며, 격자크기는 3 km 이다. < 그림 4.3 > 과같이 NIERFS 와 KAQFS 의구간면적은유사하다. NIERFS 는 KAQFS 보다는북동쪽에위치하여 북쪽으로는황해북도의상당부분을포함하였다. 반면, KAQFS는남쪽으로는태안을 포함하고있다. 한국전체에해당하는자구간 1이 9 km 격자로구성되어있으므로, 수도권의설정자체가모델링에미치는영향을크지않다고사료된다. NIERFS와 KAQFS 모두가측정소가중점으로설치되어있는지역을포괄하도록수도권구간이 적절하게설정되어있다. - 165 -

NIERFS KAQFS < 그림 4.2 > 국가대기질예보시스템(NIERFS) 과한국대기질예보시스템(KAQFS) 의 자구간 1 격자체계 NIERFS KAQFS < 그림 4.3 > 국가대기질예보시스템(NIERFS) 과한국대기질예보시스템(KAQFS) 의 자구간 2 격자체계 - 166 -

5. 자료동화를이용한대기질예보정확도개선 대기질모형은대기물리 화학현상을산술, 미분, 적분방정식으로나타내는데, 일반 적으로수치적방법을이용하여본방정식의해를구한다. 광화학기작, 에어로졸생성 기작, 안개, 구름, 행성경계층내대기혼합등미기상현상등은매우복잡하여단순화 하여수학적모형에포함시키고있다. 그리고이렇게단순화된수학적모형일지라도 현재의전산능력으로는직접해를구할수없기때문에, time splitting 등의근사기법을 적용하여해를구하고있다. 이와더불어서대기질모형운영에필요한대기오염물질배출량과건조침착속도에는 많은불확실성이따른다. 대기질모형에사용되는소위국가배출량은대기오염물질 관리를목적으로개발된것으로 2~5 년전자료이고, 연평균혹은월평균배출량을 조사하고이에 proxy 를사용하여시간별배출량을추정한다. 그리고배출량산출시 사용되는배출계수는통계적의미를가지는것으로대상배출원이많고이의합산을 구하는경우는오차가적긴하지만, 대기질모형과같이개개배출원을대상으로하는 경우는정확도가크게낮아진다. 건조침착속도는지표와대기오염물질간의상호작용에의하여결정되는데, 지표의식생, 지표의종류등에따라서변화한다. 건조침착속도에대한많은연구가이루어지고있으나, 대기질모형에서는대기저항을고려한단순모형을사용하고지표의종류도 단순화하여처리하고있다. 10~30개로 그리고건조침착속도모형은미국에서개발된것이기 때문에식생이다른동아시아지역의지표에직접적용하는데는많은불확실성이 따른다. 이와같은대기질모형의높은불확도때문에다양한목적을모두만족시킬수있는 범용모형을아직까지는개발하지못하고있다. 그래서모사목적에맞추어서모형을 개발및운영하고있다. < 표 5.1 > 은목적에따른대기질모형을보여주고있는데, 대기질모형의불확도가직접적영향을미치는농도수치보다는농도경향을주대상으로 한다는점에서대기질산출과대기현상해석은대기질모형모사의주요적용분야이다. - 167 -

대기질예보는단기간의대상대기오염물질의농도수준의예측을목적으로하며, 특히 고농도를주대상으로한다. 오존등의 2 차대기오염물질은통계모형이널리사용되고 있으며, 화산과산불등과같이소수의대형배출원에서배출되는 1 차대기오염물질은 Eulerian Model과 Trajectory 모형이널리사용되고있다. < 표 5.1 > 목적에따른대기질모형의분류 목적주요내용모형성과결정인자최적모형 대기질산출 신시설 / 규제의영향예측중장기대기질변동예측 대기작용모형배출량 도시 :Gaussina Model 교외 :Eulerian Model 대기현상해석 특정대기작용의상세검토 측정자료 sub-model Eulerian Model Box Model 대기질예보 24~100시간대기질예보 풍속, 풍향, 혼합고초기조건 통계모형 Eulerian Model Trajectory Model 대기질산출과대기현상해석과는달리대기질예보는정확한농도수준을목적으로 하므로, 국지풍속, 풍향, 혼합고등미기상인자와초기조건이모형의성과를결정한다. 그리고미기상인자는기상모형으로산출되는데이역시초기조건이정확도에주요한 요소가된다. 모형의초기조건은지면, 상공, 인공위성측정자료를자료동화(Data Assimilation) 방법으로처리하여산출한다. 본장에서는대기질예보모형에사용되는자료동화기법을조사하고, 이를한국의대기질 예보모형에시험적용한내용을소개하였다. 5.1. 대기질모형에사용되는자료동화 자료동화(data assimilation) 는측정치를이용해서모사치를교정하는일련의과정을말 한다. < 그림 5.1 > 과같이자료동화는자료의시제에따라서실시간(realtime) 자료동화와 소급(retrospective) 자료동화로구분한다. 실시간자료동화는과거부터현재까지의측정 자료만을이용하여현재농도를실시간산출하는반면, 소급자료동화는미래의자료를 이용하여현재농도를소급산출한다. - 168 -

자료동화를이용해서모사치를일정주기마다교정하면간헐적(intermittent) 자료동화라고 하고연속적(continuous) 으로자료동화를하면연속자료동화라고한다. 간헐적자료동화는 자료동화를통해서얻어진초기장혹은기타입력자료를일정주기마다단순교체하며, 연속적자료동화는일종의 델타함수 를모형식에포함시켜서모사치가실측치에서서히 접근하게한다. 모사치가측정치를크게벗어나지않는시점에서자료동화를하면간헐적 자료동화와연속적자료동화간의차이는크지않다. < 그림 5.1 > 실시간및소급자료동화와간헐및연속자료동화기법 - 169 -

대기질모형에서널리사용되는실시간자료동화(Realtime assimilation) 과소급자료동화 (Retrospective assimilation) 를 < 그림 5.2 > 에요약하여나타내었다. 실시간자료동화는 측정치를이용해서초기장을생성함을목적으로한다. 측정치는공간적해상도가낮고 위치가불규칙적이므로공간해상도를높이고격자화시켜야만모형입력자료로사용 할수있다. 공간해석도를높이는방법으로는단순한측정치보간(interpolation) 부터 복잡한 4D Variational analysis 까지다양한방법이있다. 소급자료동화방법은과거부터미래까지의측정치를총괄하여현재의농도를산출하는방법으로써자료재해석에주로되었다. 근래에들어서실시간배출량을산출하는방법으로주목을받고있다. < 그림 5.2 > 실시간및소급자료동화와간헐및연속자료동화기법 - 170 -

실시간자료동화방법에서는지면, 고공대기질측정자료와인공위성관측자료를 모형예보치와합성하여초기장을생성하는데, < 그림 5.2 > 와같이 inverse r 2 보간법 부터 같다. Variational analysis 까지다양한방법이있다. 각방법의보다구체적설명은다음과 Inverse r 2 보간법 : 측정소는대상지역에불규칙적으로산재하여있는데, inverse r 2 보간법은다음식을이용해서격자점마다측정자료를생성한다. 아래서 n 은총즉정소 개수이다. n C r C i j n r r the distance between thestation and the grid i j Cressman 연속보정방법 : inverse r 2 보간법을발전시켜서모사결과와측정자료를 합성하는방법이다. 즉, 측정소인근자료만보간법을사용하여보정하고, 그외의 자료는모사결과를그대로사용하는방법으로주식은다음과같다. i n i i j y i x b i x a j x b j i i n i j R d i j i j max R d i j 여기에서, 아래첨자 b 는모사치이고, a 는보정치이다. i는측정소 i 이고, j 는격자점 j 이다. x는격자점에서농도이고 y 는측정소에서농도이며, d i,j 는측정소 i와격자점 j 간의거리이다. R 은측정소의영향권역으로오염물질별로사용자가정의한다. Optimal Interpolation(OI, 최적보간법) : 가중치 (weights) 를적용하여측정치를반영시키는 방법으로주식은다음과같다. x a x b K y H x b K BH T HBH T R, - 171 -

여기서 H는측정치와모사치를연계시키는 observational operator 이고, R과 B는각각 측정오차와모델오차를의미한다. Variational Analysis : 측정오차와모델오차를최소화시키는방법이다. Variational analysis는 3차원공간자료를활용하는 3D Var와여기에시간자료를추가한 4D Var 로 구분된다. 4D var에서최소화시키는 cost function 은다음과같다. i n J x x x b T B i y i H i x i T R i y i H i x i 소급자료동화는과거의 3 차원대기오염물질농도분포를산출하는대기질자료재해석에 주로사용되어왔으나, 근래에들어서배출량갱신주기를단축시키는용도로활용되고 있다. 배출원을조사하여배출량을산출하는상향식(bottom-up) 배출량산출방법은자료 갱신주기가 1 년~3 년에달한다. 그래서중국과같이경제성장속도가빨라서배출량 변화가심한국가및지역에배출량의정확도는크게낮다. 소급자료동화기법을인공위성자료에적용하면배출량을산출할수있는데, 전구모형에소급자료동화기법을적용하여대형산불시배출량을성공리에산출하였다. 근래에들어서는이를지역규모모형에적용하여실시간으로갱신되는정규배출량산출이시도되고있다.(http://www.globemission.eu/) 5.2. 대기질예보모형자료동화사례 유럽과미국에서대기질예보가시도되던 2000년도중반이후부터자료동화기법개발과 적용이활발하게이루어져왔다. 본절에서는 2013 년현재대기질예보에사용되고있는 실시간자료동화와소급자료동화기법에대해서간략하게소개하였다. 자료동화에사용 되는측정자료는인공위성자료와지면및고공측정치가있는데, 예보모형의규모(scale) 와 자료동화의목적에따라서선호되는측정치가다른데, 이에대한구체적내용은아래와 같다. - 172 -

5.2.1. 전구대기질예보모형에서실시간자료동화 GCM(Global Circulation Model) 이전구기상현상을모사한이래 OZone And Related chemical Tracers), GEOS-Chem MOZART(Model for 등전구대기질모형의개발이활발히 이루어져왔다. 2000년대들어서인공위성을이용한대기질관측자료가실시간적으로 사용가능하여짐에따라서이를이용한전구대기질예보시스템이개발되어운영되고 있다. < 표 5.2 > 는인공위성자료로부터전구대기질모형의초기조건을생성하는미국과 유럽의모형을보여주고있다. 전구모형의특성상측정자료의공간대표성이커야하므로 지면대기질기상자료는사용하지않고인공위성자료만을사용한다. 자료동화대상 화학종은모형마다다른데, ECMWF(MACC) 는 O 3, CO, NO 2 SO 2, AOD 등 5 개에달하는 화학종을사용하였다. < 표 5.2 > 전구대기질예보모형 기관명기상모형화학모형 워싱턴대학( 미) 미국대기연구소 (NCAR) 윈스컨신대학( 미) ECMWF (MACC) 격자크기 예보기간자료동화상태 GEOS-5 GEOS-Chem 0.25 o 5일 MODIS AOD 사용 http://acdb-ext.gsfc.nasa.gov/people/colarco/mission_support/ GEOS-5 MOZART4.0 0.25~2.8 o 3일 MOPITT CO 시험중 http://www.acd.ucar.edu/acresp/forecast/ RAQMS 1 o 4일 http://raqms-ops.ssec.wisc.edu/ IFS MOZART3.6 0.25 o 5일 http://www.copernicus-atmosphere.eu/ MODIS AOD, Nadir profile, OMI O 3 MLS등 13 개인공위성, O 3,CO,NO 2,SO 2.AOD 시험운영 정규운영 정규운영 정규운영 ECMWF(MACC) 은 < 표 5.3 > 과같이 13개인공위성자료를수합한자료동화를사용 하고있으며, 유럽의 7 개지역규모대기질모형에직접적용되어실시간대기질예보를 한다는점에서다른전구대기질모델과차이가있다. MACC의전구대기질예보에는 ECMWF의기상예보모형인 IFS(Integrating Forecasting System) 에에어로졸모듈과 MOZART(Model for OZone And Related chemical Tracers) 의화학모형을이식한모형을 사용한다. - 173 -

< 표 5.3 > MACC 전구대기질예보에사용되는인공위성자료 센서인공위성자료공급자화학종자료종류센서종류 1 MLS AURA NASA O 3 Profiles Active 2 OMI AURA NASA O 3 Total column Active 3 SBUV NOAA NOAA O 3 6 layer profiles Active 4 SCIAMACHY Envisat KNMI O 3 Total column Active 5 GOME-2 MetOp-A Eumetsat/DLR O 3 Total column Passive 6 SEVIRI MSG Eumetsat O 3 Total column Passive 7 IASI MetOp-A LATMOS CO Total column Active 8 MOPITT TERRA NCAR CO Total column Passive 9 GOME-2 MetOp-A Eumetsat/DLR NO 2 Tropospheric column Passive 10 OMI AURA KNMI NO 2 Tropospheric column Passive 11 SCIAMACHY Envisat BIRA SO 2 Total column Passive 12 MODIS AQUA NASA Aerosol AOD Active 13 MODIS TERRA NASA Aerosol AOD Active MACC이사용하는자료동화방법은 4D-Var 이다. 4D-Var는다음과같은 cost function 을 최적화시키는초기조건을산출한다. i n J x T x B x i H i x i T R H i x i d i Jc x o 여기서, x i x i x b i 이고, d i y i H i x b i 이다. 아래첨자 0,i는각각시간 t 0 와 t i 를의미 하며, x 는구하려는미지수이고, y 는측정치이고, H 는측정치와모사치를연계하여 주는선형함수이다. R 은관측오차공분산(observation error covariance) 이고, B 는배경오차 공분산 (background error covariance) 이다. J c 는해의이상거동을방지하기위해서주는값으로 penalty cost function 이라한다. 위의 cost fucntion에해는 Lanczos conjugate gradient algorithm 에의해서산출한다. (Lopez and Moreau, 2005). MACC는매 12 시간마다자료동화를하며, 측정치의시간 해상도는 30 분이다. < 그림 5.3 > 과같이, 자료동화를적용하면 AOD 550 의 Root Mean - 174 -

Square Error 가현저하게감소한다. < 그림 5.3 > MACC-II로산출한 AOD 550 의자료동화전( 청색선) 과 후( 적색선) 의 Root Mean Square Error. 측정치는 41개 AERONET 측정소값 사용 5.2.2. 지역규모대기질예보모형에서실시간자료동화 유럽에서는전지구모형인 MACC 과연계하여프랑스, 노르웨이, 독일, 네덜란드, 스웨덴, 핀란드등 6개국에서 7 개의대기질예보모형을운영하고있다. < 표 5.4 > 와같이 모형의수평격자간격은 10~30 km 이며, 1 개의모형을제외하고는자료동화를사용하고 있다. 인공위성자료를자료동화에사용하는전구모형과는달리, 지역규모모형에는지면관측 자료인 AIRBASE 를주로자료동화에사용하여있다. 인공위성자료는 CO와 NO 2 에 국한되어일부지역규모모형에서사용되고있으며, PM10의경우는 1개의지역규모 모형에서만인공위성자료를자료동화에활용하고있다. 자료동화에서지면측정치는 1 시간평균치를사용하므로, 다양한시간대의자료를처리할 필요가없다. 그래서지면측정치만을사용할경우에자료동화방법은 3D Var 를사용하며, - 175 -

다양한시간대의자료가들어오는인공위성자료를자료동화할경우에는 4D Var를사용 한다. 그래서 < 표 5.4 > 와같이지역규모모형에서 3D Var 를주로사용하고있다. 그리고 한개의모형(CHIMERE) 에서는 Optimal Interpolation 을사용하고있다. < 표 5.4 > 유럽에지역대기질예보모형의종류와자료동화내역 Model Names CHIMERE EMEP Institute INERIS, CNRS (France) Norwegian Met. Institute (Norway) Resolution 10 km Method Kriging and Optimal Interpolation at ground level 0.25 o No Assimilation Data Assimilation Obs. Data Only AIRBASE EURAD- IM FRIUUK (Germany) 15 km 4D VAR AIRBASE, Air-borne (MOSAIC), NO 2 (OMI, GOME-2. SCIAMACHY), CO( MOPITT), PM10(SYNAER) LOTOS- EUROS KNMI, TNO (Netherlands) 0.25 o (lon)x 0.125 o (lat) Ensemble Kalman Filter AIRBASE for O 3 and PM10, OMI for NO 2 MATCH SMHI (Sweden) 3D VAR with 0.2 o transfor into spectral space AIRBASE ( The Use of OMI, AIRS, MODIS is being tested.) MOCAGE METEO-FR, CERFACs(France) 0.2 o 3D VAR AIRBASE, NO 2 (OMI) and CO(IASI, MOPITT) SILAM FMI (Finland) 0.2 o AIRBASE AIRBASE: European air quality database consisting of approximately 8,500 stations < 그림 5.4 > 는 2010년 1일평균 PM10에대하여 7개의모형과이의 Ensemble 값의 Taylor Diagram 을보여준다. 본그림에서는 < 표 5.4 > 의모형명을다음과같이약칭하였다 ; CHM-CHIMERE, EMP-EMEP, RIU-EURAD-IM, KNM-LOTUS-EUROS, SMH-MATCH, MFM-MOCAGE, FM-SILAM, ENS-Ensemble 사용한경우를나타낸다. 그리고약칭의말미에 a 는자료동화를 - 176 -

< 그림 5.4 > 가보여주는바와같이, 자료동화를사용하지않았을경우는상관계수 (R) 가 0.25~0.45 이였는데, 자료동화를사용하면 0.55~0.85 로크게향상되었다. RMS(Root Mean Square Error) 는자료동화를사용하지않는경우는 15~20 μg/ m3였는데, 자료동화를 사용하면 9~15 μg/ m3로크게감소하였다. 인공위성자료와지면관측자료를 4D Var에 적용한 RIU(EURAD-IM) 가자료동화모형의 Ensemble (ENSa) 이가장정확도가높았다. 여기서 Ensemble 은대상모형예보치의중앙값을사용하였다. < 그림 5.4 > 2010년유럽지역규모모형의 PM10 일평균예보 Taylor Diagram 유럽의지역규모대기질모형에서산출한일최고 1시간평균 O 3 농도의 Taylor Diagram 은 < 그림 5.5 > 와같다. 상관계수는 0.6~0.95 로양호하게나타났으며, 자료 동화를적용하면상관계수와 RMS 가개선되었다. 지면농도에 Optimal Interpolation을 적용한 CHIMERE 모형이 Ensemble 모형과더불어서가장정확도가높았다 - 177 -

< 그림 5.5 > 2010년유럽지역규모모형의 O 3 일최고 1시간 평균농도예보 Taylor Diagram 전지구적으로인공위성대기질측정자료가사용가능하지만정확도가낮아서, < 표 5.4 > 와 같이지역규모대기질모형에서지면기상관측자료가주로사용된다. Nieradzik와 Elbern(2006) 은 AASTR/SCIAMACHY 인공위성자료와유럽지역 445 개지면측정소자료를 EURAD 3D 모형에적용하여자료동화를하였다. < 표 5.5 > 와같이, 일반경우에지면 관측소자료를이용한자료동화적용시에 Root Mean Square Error(RMS) 가 61% 개선 되었다. 인공위성자료를추가한경우는개선폭이다소만증가하였다. 지면측정소에 의한관측이어려운산불의경우도인공위성자료추가에따른개선은크지않았다. < 표 5.5 > 유럽에서자료동화적용에따른 Root Mean Square Error 모사현상 정확도검증용측정소수 자료동화않함 Root Mean Square Error( μg/ m3 )( 개선도 ) 지면관측소자료이용자료동화 지면관측소와인공위성자료이용자료동화 일반 20 6.3 2.5( 61% ) 1.9( 70% ) 산불 49 7.3 5.5( 24% ) 5.3( 28% ) - 178 -

5.2.3. 대기질예보모형에서소급자료동화 대기질모형에서소급자료동화는과거대기질의시공간분포를재산출하는자료재해석과일반상향식(bottom-up) 배출량으로부터운영배출량을도출하는하향식(top-down) 배출량산출에사용된다. 하향식배출량산출은배출량자료를쉽게갱신할수있고산불과화산등과같이상향식배출량자료가없는배출량을산출할수있어서근래에널리사용되고있다. 본절에서는소급자료동화는하향식배출량산출에만국한하여소개하였다. 소급자료동화에의한배출량산정방법은 Adjoint를사용한배출량최적화와 Kalman Filter 를사용한배출량역산정등이있다. Adjoint를사용한배출량최적화방법에서는 기존배출량(a priori emission) 을다음과같이조정인자 f i 를이용해서수정한다. j m G o x t exp j x t j 배출원을에너지생산, 공정, 가솔린자동차, 경유자동차, 산불등으로분류하고, j-번째분류의배출량을 Φ j (x, t) 라한다. 배출량 Φ j (x, t) 는상향식(bottom-up) 방법으로산출된배출량을사용한다. f j 는조정계수(control factor) 로이를다음의두가지제한조건하에서최적화한다. 수정된배출량은상향식방법으로산출된원배출량과유사하여야한다. 모형으로산출된대기오염물질농도는측정치와유사하여한다. 조정계수를산출하는 cost function 은다음과같다. J f J obs f J B f H i f y i T E H i f y i f f B T B f f B 여기서, E, B 는각각농도와배출량의오차이며, f B 는 f 값의초기값이다. Adjoint method를이용해서 J(f) 값의미분치를산출하여, J(f) 를최소화시키는 f값을 산정한다. 해를구하는절차는 < 그림 5.6 > 과같다. - 179 -

< 그림 5.6 > Adjoint 방법을이용한배출량산정방법도식도 Adjoint method를사용한배출량산정방법은배출량의분류가간단한지구규모배출량 산정에주로사용된다. < 그림 5.7 > 은산불발생시에 Adjoint method에의한배출량 사용시에모사결과가실측치와유사함을보여준다. < 그림 5.7 > 산불발생시에 CO 배출량에따른모사결과비교: 좌측그림-CO 농도 실측치, 중간그림- 과거산불배출량(GFEDv3) 적용시, 우측그림-Adjoint method로산출한 당일배출량적용시 - 180 -

대기질모형에 분포를재산출하므로 Kalman Filter 를적용하여배출량을역산정하는방법은배출량의시공간 Adjoint Method를이용한배출량의수정보다는상세한배출량을 제공할수있다. 그러나대기질모형에는 Kalman Filter 를적용하여배출량은산정하는데 많은계산시간이소요된다. 그래서단순화된 2 차원대기질모형을사용하여계산시간을 단축한다. 그리고 CHIMERE 등일반대기질모형에서광화학반응속도를산출하여 단순모형에공급함으로써모형의정확도는유지하도록한다. Mijling과 Van Der A(2012) 는단순대기질모형에의한화학종농도 c를다음과같은 식으로표현하였다. c t Gc He 행렬 G 는이동, 확산, 광화학반응등대기작용속도 c i 행렬 H 는배출량의변화에따른대기오염물질농도의변화( ej, i,j:cell 번호) Kalman Filter를적용하여윗식에서화학농도 c(t) 가측정치에근접하도록배출량 e를 산출한다. 본방법은상세한바람장을이용해서대기질을모사하는지역규모이하의 모형에적용되고있다. 본방법을이용하면 < 그림 5.8 > 과같이월별배출량추이와 주변배출량의기여도를산출할수있다. < 그림 5.8 > Kalman Filter 소급자료동화를이용한한국의배출량( 마름모기호는 배출량, 막대그림은각지역의기여도를표시함) - 181 -

5.3. 우리나라대기질예보에전구대기질예보결과활용 5.3.1. MACC 전구대기질예보모형을이용한초기장산출 우리나라대기질예보모형은 < 그림 4.1 > 에서 < 그림 4.3 > 과같이, 동북아시아를 대상으로하는 27 km 격자의모구간에한국과서울을대상으로하는 9 km와 3 km 격자의두개의자구간으로구성되어있다. 최종 3 km 격자의자구간은수도권외다른 도시에도설정되면전국주요도시대기예보를할수있게된다. 전구대기질모형은미국의 GEOS-Chem, 유럽의 MACC-II 등이있는데, MACC-II는 4D-Var 를이용한자료동화를하며유럽에서현업에사용하므로본연구에서사용하기로 선정하였다. 즉, MACC-II의대기질예보결과를우리나라대기질예보의초기장으로 사용하여예보의정확도향상을시도하였다. 본연구에서사용한 MACC-II 전구모사결과의 주내용은다음과같다. 격자간격 : 0.703 시간간격 : 3 hour 자료동화주기 : 24 hour 기상화학종 : SO 2, CO, HCHO, NO x, O 3 등 5종 먼지화학종 : dust(0.03~0.55 μm), dust(0.55~0.9 μm), dust(0.9~20 μm), 친수성 Black Carbon, 소수성 Black Carbon, 친수성 Organic Matters, 소수성 Organic Matters, Sea Salts(0.03~0.5 μm), Sea Salts(0.5~5 μm), Sea Salts(5~20 μm), Sulfate 등총 11개종 < 그림 5.9 > 에서 < 그림 5.14 > 는 MACC-II에서 PM10 예보농도와 CMAQ(KAQFS) 혹은 CMAQ(NIERFS) 의예보농도를측정치와비교하여보여준다. < 그림 5.9 > 는 2012년 1 월 10 일, 13 일, 19 일, 22 일, 27~28일고농도현상을 MACC 이잘예측하였고, CMAQ(KAQFS) 도 고농도현상의대부분을잘예측하였다. MACC 은고농도가발생하지않는경우는농도를 크게과소평가하고있는데, 이는전지구모형이기때문에국지현상을정확하게모사하지 못하기때문이다. - 182 -

< 그림 5.9 > MACC, CMAQ(KAQFS) 예보 PM10 농도와측정치와비교(2012년 1 월) < 그림 5.10 > 에 2013년 12월 4 일~7일에발생한고농도현상에대해서 CMAQ(NIER) 과 MACC 의모사결과를비교하였다. 본사례에서는중국에서고농도 PM10 이장거리이동하여 수도권을비롯한한국전역에영향을주었다. MACC 은자료동화를하는전지구모형이기 때문에본고농도사례를잘모사한반면중국의배출량의부정확도때문에 본사례를과소평가하였다. CMAQ(NIER) 은 < 그림 5.10 > MACC, CMAQ(NIERFS) 예보 PM10 농도와측정치와비교(2013년 12 월) < 그림 5.11 > 은 2013년 1 월에발생한고농도사례인데, 1월 12일아침부터 PM10 측정 농도가급격히증가하고 13 일부터완만하게감소한다. CMAQ(KAQFS) 는 1월 12 일밤부터 - 183 -

PM10 농도가급격히감소하여측정치와다른경향을보이고있다. 본사례는대기가 안정하여 PM10 이높아졌기때문에, 전지구모형인 MACC의각고농도를예측하지못 하였다. 단, 2013년 12월낮과 14일낮에 PM10 농도가증가하는현상은 MACC도잘 보여주고있으나, 대기혼합불량으로인한농도의증가분을산출하지못하게때문에 MACC 이예측한농도의값은측정치에비하여현저하게낮았다. < 그림 5.11 > MACC, CMAQ(KAQFS) 예보 PM10 농도와측정치와비교(2013년 1 월) < 그림 5.12 > 에서 < 그림 5.14 > 는미세먼지조성의 MACC의예보결과를 CMAQ(KAQFS) 과대기오염집중측정소측정소결과를비교하여보여주고있다. MACC은 전구모형에서예보된미세먼지조성별농도로부터 관측된 하고있다. AOD 를산출하고이를인공위성에서 AOD와비를구하여각미세먼지조성에가중함으로써미세먼지조성을재산출 < 그림 5.12 > 와같이 MACC은대기오염집중측정소의 sulfate 를잘예보하고있는반면 CMAQ(KAQFS) 는고농도피크의시간은잘예보하고있지만고농도피크의크기는 과소평가하고있다. CMAQ(KAQFS) 가 sulfate를과소평가하는이유는 sulfate 생성속도를 과소평가하거나중국에서 SO 2 의배출량을과소평가하기때문이다. MACC은 sulfate 생성속도는단순위도의함수로주는데적도는 3.8x10-5 hr -1 이고, 극은 1.4x10-5 hr -1 를 사용하는데이는 CMAQ 보다오히려작은값이다. 그래서중국에서 SO 2 배출량과소평가가 CMAQ(KAQFS) sulfate 과소예보의원인으로추정된다. - 184 -

< 그림 5.12 > MACC, CMAQ(KAQFS) 예보 sulfate 농도와측정치와비교(2012년 1 월) < 그림 5.13 > 과같이, MACC의 EC 농도예보는측정치와고농도피크시간과피크 크기가매우잘일치하는하는반면 CMAQ(KAQFS) 는피크의크기는물론피크시기 예보의정확도가매우낮게나타났다. MACC의예보가측정치와일치한다는것은 수도권에서 EC 배출량이장거리이동량에비하여크지않음을의미한다. 따라서 CMAQ(KAQFS) 가사용하는우리나라및수도권에서배출량이과대평가되었을가능성이 있다. < 그림 5.13 > MACC, CMAQ(KAQFS) 예보 EC 농도와측정치와비교(2012년 1 월) MACC은 2차 OM 을생성기작이없기때문에 < 그림 5.14 > 와같이 OM을크게과소 평가하고있다. CMAQ(KAQFS) 는 OM의 2 차생성기작은포함하고있으나, OM의전구 - 185 -

물질인탄화수소가과소평가되어있기때문에 OM 의과소예보되어나타난다. < 그림 5.14 > MACC, CMAQ(KAQFS) 예보 OM 농도와측정치와비교(2012년 1 월) 5.3.2. MACC 전구대기질예보결과를활용한우리나라대기질예보결과 동북아시아대기질모형은 27 km 격자를사용하므로, MACC-II의격자와는약 1:3 이하의 비율을갖는다. 따라서 MACC를이용하면적절한동북아시아대기질모형의초기장을 생성할수있다. MACC과 CMAQ 간의화학종연계는다음과같이하였다. MACC의 NO x 와 CMAQ의 NO와 NO 2 의합을같게하고, NO와 NO 2 의분율은 CMAQ 의계산치를적용 MACC의 dust와 OM의합을 CMAQ의 nitrate, OM과기타 PM 의합과같이하고, CMAQ의세부분율은 CMAQ의계산치를적용 < 그림 5.10 > 에 2013년 12월고농도사례시 CMAQ으로산출한초기장과 MACC으로 보정한 PM10 초기장을 < 그림 5.15 > 와 < 그림 5.16 > 에제시하였다. 본사례는 CMAQ이 PM10 농도를과소평가하였었는데, MACC 으로보정한경우에중국과한국에 PM10 농도가큰폭으로증가하여측정치와유사한수준으로조정되었다. - 186 -

< 그림 5.15 > CMAQ으로산출한 2013년 12 월사례초기장(12월 3일 3시 GMT) < 그림 5.16 > MACC으로보정한 2013년 12 월사례초기장(12월 3일 3시 GMT) < 그림 5.11 > 에 2013년 1월고농도사례시에 CMAQ으로산출한초기장과 MACC 으로 보정한 PM10 초기장을 < 그림 5.17 > 과 < 그림 5.18 > 에제시하였다. 본사례는수도권에 고농도가장기간지속된사례인데, 앞의경우와는달리 CMAQ으로산출된중국의 PM10 농도가 MACC 으로보정된초기조건보다높게나타났다. CMAQ으로산출된 초기조건과 MACC 으로보정된초기조건모두한반도의주요도시에서농도가높게나타나서 - 187 -

본사례는장거리이동보다는대기정체에의한고농도가주된현상임을보여준다. < 그림 5.17 > CMAQ으로산출한 2013년 1 월사례초기장(1월 10일 12시 GMT) < 그림 5.18 > MACC으로보정한 2013년 1 월사례초기장((1월 10일 12시 GMT) - 188 -

2013년 4월 4 일~6일에발생한 PM10 고농도경우에대해서, MACC 모사결과 MACC 초기치이용 CMAQ 모사결과, CMAQ 연속모사결과를측정치와비교하여 < 그림 5.19 > 에 제시하였다. 본사례는국지혼합의불량으로 PM10 농도가상승한사례이기때문에 전구모형인 MACC 은전혀고농도현상을모사하지못하고있다. CMAQ 모사결과는 Meso-scale 이하규모모사구간인 9 km와 3 km 격자에서서로 유사하였다. 그래서본그림에서는 9 km 격자인모사구간 2 의결과만을제시하였는데, 고농도현상이발생한기간인 4월 4 일~6일에농도가 MACC의초기조건을사용한 경우가연속모사인경우에비해서 PM10 농도가약 10~30 μg/ m3높게산출되었다. 4월 4일밤에발생한고농도현상은 CMAQ 이비교적잘모사하였으나, 4월 6일발생한 고농도현상은초기조건의수정여부에관계없이모사하지못하였다. < 그림 5.19 > 측정치와 CMAQ과 MACC 모사결과비교(2013년 4 월) 2013년 12월 5 일~6일은중장거리이동영향으로우리나라에서 PM10의농도가높아진 사례이다. 중국에서형성된고농도 PM10 이우리나라로이동하여왔는데, < 그림 5.20 > 과 같이 CMAQ은모사는중국으로부터이동량을과소평가하여 PM10 농도를측정치보다 크게낮게평가한다. 반면에인공위성자료를이용해서중국의고농도지역을반영하는 MACC은 PM10 고농도를잘재현하고있다. - 189 -

< 그림 5.20 > 은 MACC의예보결과를초기치로사용한 CMAQ의경우에는 CMAQ 만의 경우보다는 PM10 고농도를잘모사하고있음을보여준다. 본경우에사용된 27 km 격자는중국을포함한지역규모모사구간을언급하는것으로, 중국에초기조건이우리나라에 미치는영향을모사할수있다. < 그림 5.20 > 측정치와 CMAQ과 MACC 모사결과비교(2013년 12 월) < 그림 5.21 > 은 9 km와 3 km 격자에서 MACC의모사결과를초기조건으로사용한 CMAQ 의모사결과를보여준다. 9 km와 3 km 격자는각각우리나라와수도권이모사 구간인경우인데, MACC은격자크기가약 70 km 에달하기때문에, MACC 의모사결과를 초기조건을사용하기에는격자크기가작다. 그래서본연구에서는 9 km와 3 km 격자 에서는초기조건을재정립(resetting) 하지않고연속모사를하였다. 그결과중국에서 고농도는경계조건에서만반영되고, MACC 의우리나라농도예보치는무시되므로, 고농도 유지시간이동아시아전체를모사구간으로하는 27 km 격자에비해서크게짧았다. - 190 -

< 그림 5.21 > 모사구간에따른 CMAQ 과측정치와비교(2013년 12 월) 5.4. 우리나라대기질예보에자료동화활용 대기질모형은모형의기작과주요인자, 배출량등입력자료에많은불확실성이따른다. 그래서일정수준의정확도가요구되는대기질예보에는자료동화를적용하는게일반적이다. (Zhang et al., 2012) 보간법부터 Variational Analysis 까지다양한자료동화기법이있는데, 사용가능한측정자료의해상도, 정확도, 시공간적분포등에적합한자료동화기법을 선정하여야한다. 자료동화를이용해서인공위성측정자료를반영한 MACC의모사결과를초기조건으로 활용하면 < 그림 5.19 > 에서 < 그림 5.21 > 과같이예보치의정확도를높일수있다. 그러나 < 그림 5.19 > 와같이국지적으로나타나는고농도현상의경우에예보정확도 향상에한계가있고, < 그림 5.21 > 과같이모사구간이작은경우는큰경우보다예보 정확도향상의정도가낮다. 대기질자료동화에는인공위성과지면관측치가사용되는데, 우리나라에서사용가능한 측정망과측정자료는 < 표 5.6 > 과같다. 측정소의개수를고려할때에대기질예보 측정에사용될수있는측정망은대기자동측정망이다. 천리안해안관측위성은바다에만 - 191 -

측정자료가 AOD 형태로있는데, 해양측정의활성화를통해서자료의정확도가평가되면 대기질모델링에사용될수있을것으로사료된다. < 표 5.6 > 우리나라지면과인공위성대기질측정현황 측정망/ 측정기기화학종측정고도측정소개수/ 해상도 대기자동측정망기준성오염물질지면관측 도시 288, 농촌 19, 배경 3개소 PM2.5 조성측정망 PM2.5 이온, 탄소, 중금속 (24 시간평균) 지면관측 30개소 광화학측정망오존전구 VOC 54종지면관측 27 개소( 수도권, 부산, 여천) PM 집중측정소 PM2.5 이온, 탄소, 중금속(1 시간평균) 지면관측 6개소 천리안해안관측위성 연직누적 AOD 위공위성관측 해양, 500 meter 해상도 < 그림 5.22 > 와같이우리나라대기자동측정소는도시지역에집중되어있다. 현재 19 개의농촌지역측정소를향후확대하여우리나라전체의대기질을감시할수있게 되면 Krieging을통해서대기질예보모형격자체계로측정자료를변환하여 Optimal Interpolation과 Variational Analysis 등의자료동화를수행할수있다. 그러나현재처럼 도시지역에편중된상태에서는 Krieging 보다는 Cressman 연속보간법을사용하는것이 적절하리라사료된다. Cressman 연속보정방법의주식은다음과같다. i n i i j y i x b i x a j x b j i i n i j R d i j i j max R d i j 여기서 x a 수정된농도값, x b 는모델농도값, y i 는측정치를의미한다. R은측정소가 대표하는면적인데, 본연구에서는도시지역측정소는 5 km, 교외지역측정소는 20 km, 국가배경측정소는 50 km 를각각선정하였다. - 192 -

< 그림 5.22 > 우리나라대기질자동측정소위치 < 그림 5.20 > 의 2013년 12월 5일고농도사례에대해서기존초기장과 Cressman 연속보정방법으로수정한초기장을 < 그림 5.23 > 에제시하였다. 기존초기장에비하여 Cressman 연속보정방법으로수정된초기장은수도권, 충청북도의 PM10 고농도지역을 잘나타내고있다. 그리고산업시설과도시시설이밀집한영남지역의 PM10 이호남지역보다 높은등측정치를잘반영하고있다. Cressman 있지만, 연속보정방법은측정치를잘반영한대기질초기장을생성한다는장점이 반영이국지적으로만되기때문에모사구간전반에걸친정확도향상에는 한계가있다. 그래서일반적으로는 Cressman 연속보정방법대신에 Optimal Interpolation 과 3D Var 가선호되고있다. 그러나 < 그림 5.23 > 과같이 CMAQ은도시지역과농촌지역간의농도격차를잘모사 하지못하고있다. 교외지역측정소가 20여개에불과하고측정소의 90% 이상이도시 지역측정소인현상황에서는 Optimal Interpolation과 3D Var를사용하면도시지역 대기질의영향이너무크게나타날가능성이있다. 그래서교외지역의측정망이확충 되거나인공위성자료를이용하여교외지역대기오염물질농도를추정하기전에는 Cressman 연속보정방법이 Optimal Interpolation과 3D Var 보다적절하다고사료된다. - 193 -

< 그림 5.23 > Cressman 연속보정법에의한자료동화실시전( 왼쪽) 과실시후( 오른쪽) PM10 농도 최외각모사구간인 27 km 격자는동아시아전체를대상으로하는데, 이의초기조건은 MACC 의예보결과를사용하였다. MACC은약 70 km 격자를갖고있으며인공위성을 이용한자료동화를하므로 27 km 격자의초기장도출에적합하다. 9 km와 3 km 격자를 가진우리나라와수도권모사구간에대해서는 CMAQ 모사결과를 Cressman 연속보정법으로 수정하여사용하였다. < 그림 5.24 > 는이러한자료동화를적용한 CMAQ 예보결과를측정치와비교하여 보여주고있다. 27 km 격자에서모사방법은 MACC 만을사용한방법과동일하므로 모사결과도 < 그림 5.21 > 과동일하였다. 9 km와 3 km 격자에모사결과는 MACC 만을 사용한 < 그림 5.21 > 에비하여측정치와유사하게고농도유지시간이길었다. - 194 -

< 그림 5.24 > Cressman 연속보정법적용시 CMAQ 모사결과와측정치간비교 - 195 -

6. 모델최적화방안도출 6.1. 최적모듈 2013년 KAQFS 수치예보평가결과미세먼지예보모델의서울지역적중률은 66%, 감지확률 53% 이고, 서울지역은고평가, 인천및경기지역은저평가되고있다. 고농도시 2차생성입자가초미세먼지의 70% 이상을차지하고, 황산염은겨울에과소평가, 여름에과대평가, 질산염은과대평가되었으며, 유기입자의일치도가낮게나타났고( 겨울 과대평가) EC 는과대평가되고있다. 따라서향후미세먼지의예보성능을개선하기 위해서는 2 차생성무기이온성분농도예측을개선하는것이필요한것으로판단된다. 이를위해서는예보모형의개선과함께전구물질의배출량보완이필요한것으로 판단된다. 예보에적용중인 KAQFS의수직격자체계및기상모델 spin-up 에따른민감도를평가하여 KAQFS의모델링조건을 1 차적으로개선하였다. 또한, 개선된예보모델링시스템을 testbed 로이용할수있도록국립환경과학원에제공하였다. CMAQ v4.7.1로 update 시일부입자성분의정합도가개선되는것으로나타났으나, 계절과 PM 성분에따라정합도가다르게나타났으므로향후정확한 chemical regime(hno 3 /NH 3 limited, VOC/NOx limited) 규명에의한 SOx NOx VOC - NH3 배출량과전구물질간 상관관계검토를근거로아시아및국내배출량개선이요구된다. 기상모델로예측한일사량이측정치에비해서과대모사하고있다. 특히고농도로연무가 발생한기간에는측정치와차이가확대되는것으로파악되었다. 이는기상모델에서 연무입자에의해서태양복사가산란또는흡수되는것을모사하지못하는것에기인 한다고판단된다. 따라서기상모델과화학수송모델을결합한 on-line 모델의적용도적극 검토할필요가있다. 기존예보모델배출량을 2011년 CAPSS 배출량으로보완하고개선효과를살펴보았다. 수도권대기오염집중측정소에서는 PM10, PM2.5의측정값과의편차가증가하였으나 서울, 인천, 경기지역평균 PM10, PM2.5 농도는편차가감소하여 2011년 CAPSS 배출량 - 197 -

적용에따라예보모델정합도가일부개선되는것으로판단된다. 그러나수도권이외 지역에서는모델값이과소평가되어측정값과의편차가증가하였다. 따라서수도권 지역은 2011년 CAPSS 배출량으로보완하면예보모델정합도의개선될것으로예상된다. 아시아지역 VOC 및 NH 3 배출량에의한국내대기질영향을분석한결과아시아지역 VOC는국내 SOA 농도에영향을주었고, 아시아지역 NH 3 배출량은국내 NO 3, NH 4 농도에주로영향을주는것으로나타났다. 이와같이지역별로모델결과가저평가또는과대평가되고있고아시아지역배출량이 국내 PM 및성분농도에영향을주고있으므로예보모델정합도를개선하기위해국내및 아시아지역배출량을보완하여예보를위한 Working inventory 작성이필요하다. 또한, 중국/ 국내측정망자료를자료동화로초기조건을생성하여적용하는것이단기간에 예보정합도를향상시킬수있는방향으로판단된다. MACC 경계조건및황사모듈적용결과에서황사영향을일부감지하였으나모델값이과소평가되거나비황사일에모델값이과대평가되는경우가발생하였으며현재황사모듈을현업예보에적용하기위해서는민감도분석및발생지역에대한조사로보완이필요하다. 예보모델최적화를위한방안을정리하여제시하면다음과같다. 최신의과학적성과를반영할수있도록모델업데이트 최근작성된 2011년 CAPSS 배출량의적용( 수도권지역) 예보최적화를위한 working inventory의작성 중국및국내측정자료를이용한초기조건자료동화 별도의황사예보모델시스템구축및지속적인보완 6.2. 최적입력자료생성 입력자료는수학적모형모사결과에지대한영향을미친다. 대기질예보모형의적중률을 결정하는주요입력자료는기상장과초기농도장이다. 본절에서는대기질예보최적기상장과 - 198 -

초기농도장을산출하는방법을 4장과 5 장의연구결과를토대로도출하여아래에요약하였다. 6.2.1. 최적기상자료생성 동적기상모형인 WRF를사용하는경우 지역규모(regional scale) 모사구간 전구모형에자료동화를적용하여기상장을생성하고, 이를 WRF 에적용하여기상장을 생성한다. WRF 는지역규모모사에안정적이지못하므로, gridded FDDA 를적용한다. 중간규모(meso-scale) 모사구간 WRFPLUS를사용하여우리나라지면및상층기상관측자료를자료동화로반영하여 초기조건을생성한다. 자료동화를못할경우에는단순연속모사를수행하고정확도를평가한다. 기상현업에사용하고있는 UM을사용하는경우 지역규모(regional scale) 모사구간 UM regional 모사결과를단순보간하여 CMAQ 격자값으로전환한다. 본경우에 Sea/Land mask를적용하여해안가에 interpolation error 를최소화한다. 바람장은수평방향풍속만보간한연후에 variational analysis 를통해서수직방향풍속을 산출한다. 이때 constraint 는 continuity equation 을사용하며, 최소화시키는변수는수직방향 풍속이다. 중간규모(meso-scale) 와국지규모모사구간 UM regional의격자간격은 12 km 로별도의중간규모모사구간없이지역규모모사로 대체할수있다. 단, 수도권등도시지역의상세모사가필요하여 3 km 격자를사용한경우는 UM-local 을 사용할수있다. 단, UM-local의격자간격이 1.5 km 이므로기상변수의부피평균화를 적용하여자료를전환하도록한다. - 199 -

6.2.2. 최적대기질초기조건생성 지역규모(regional scale) 모사구간 전구대기질모형을사용하는경우 인공위성관측자료를자료동화한적용한전구대기질모형예보결과를사용한다. 전구대기질모형모사결과를단순 interpolation 하여지역규모대기질모형의초기조건과 경계조건을생성한다. 자료동화를사용하는경우 중국의지면과상층농도관측치에 QA/QC를수행하여정확도가높은자료만으로 관측자료 DB 를구축한다. 구축된중국의관측자료 DB를 Optimal Interpolation 혹은 3D Var 에적용하여초기농도를 산출한다. 중간규모(meso-scale) 와국지규모모사구간 현재대기관측소자료를이용하는경우 도시, 교외, 농촌측정소별영향반경을산출한다. 산출된영향반경과측정소농도를사용하여모사치를 Cressman 연속보정법으로수정하여 초기조건을산출한다. 대기관측소을확충하여개선된자료를이용하는경우 Krieging 을관측자료에적용하여격자별측정치를산출한다. 격자별측정치와모사치를 Optimal Interpolation 혹은 3D Var 에적용하여초기조건을 산출한다. - 200 -

7.1. 서론 7. 국가대기질통합관리센터설치방안 7.1.1. 연구의필요성 국제사회는기후변화와관련해다양한대응전략을마련중이며우리나라또한이러한 변화환경에적극적으로대응하기위해여러가지노력을기울이고있다. 2010 년국립환경과학원의화학물질배출량조사에따르면, 사업장의전체배출량중 99.7% 가대기로배출되었고, 전체배출량의 73.2% 가산업단지에서배출되었다. 특히 대기환경규제지역과특별대책지역을중심으로오염부하가더욱더집중되고있다( 국립 환경과학원, 2010). 도시화의가속화및대기배출원수와규모증대로대기영향권역이점차확대됨에 따라수도권및국가산업단지주변의대기질이선진국주요도시에비해좋지않은 것으로평가된다. 이에따른쾌적하고안전한대기환경에대한사회적요구가증대되고있으며, 사회경제적 비용절감을달성하기위한전략적이고현실적인정책마련이요구된다. 정부에서는대기환경개선을위하여저공해자동차보급, 사업장에서발생되는대기 오염물질저감을위하여청정연료의사용, 저황유공급의확대등각종대기오염 저감정책을수립하고있다. 또한배출허용기준을사전에예고하여, 사업장에서 대기오염물질감축의무를예측하고계획성있는대기오염물질저감계획을수립하도록 하고있다. 최근대기환경보전법시행령일부를개정하였으며, 더불어국가대기질통합관리센터를 지정 위임하여운영하게하고있다. 이에합리적이고효율적인대기질통합관리를운영할수있는최적의전담조직설립의 타당성그리고관련조직의운영형태등을모색할필요성이제기된다. - 201 -

본연구는국제적기준에부합하는대기질통합관리방안을설계하여이를효율적으로 운영하기위한전담조직체계수립방안을도출하고자한다. 대기질통합관리센터 의비전, 기능, 조직구성및운영방안 기존유사기능수행기관간연계운영방안또는통합운영방안등검토 정부부처산하전담조직또는민간위탁간실효성진단 7.1.2. 연구의범위및방법 본연구는국제적기준에부합하는대기질통합관리방안을설계하여이를효율적으로 운영하기위한방안을모색하기위해국내외동향파악, 우리나라대기질관리체계현황및 운영실태분석, 국내유사조직의사례( 환경부산하기관온실가스종합정보센터 ) 및독일, 영국, 일본등주요선진국의사례분석, FGI 분석 & 설문조사등을실시하였으며구체적인 범위와방법은아래와같다. 국내외환경변화분석 대기질통합관리전담조직선진국사례분석 독일, 영국, 일본등의대기질통합관리관련전담조직, 수행기능, 인력, 재정등에 대한사례를분석하여우리나라대기질통합관리전담조직설계를위한정책적 시사점도출 국내유사조직의사례분석 환경부산하기관온실가스종합정보센터에대한전반적인운영실태를분석하여우리나라 대기질통합관리전담조직설계를위한정책적시사점도출 국가대기질통합관리센터설치목적에부합하는최적의조직운영체계방안검토 대기질통합관리센터의설치적합성, 대기질통합관리센터의주요기능및신설업무, 대기질통합관리센터의인력규모적정성등에대한전문가들의의견을수렴하기위해 - 202 -

FGI 분석 & 설문조사실시 기존유사기능수행기관간연계운영방안또는통합운영방안등검토 정부부처산하전담조직또는민간위탁간실효성진단 7.2. 국내외환경변화분석 7.2.1. 기후변화의영향 (1) 기후변화현황 그동안기후변화정책을둘러싼논란의중심에는기후변화의현황에대한과학적근거의 존재여부가있었다. 이러한논란과관련하여기후변화정부간협의체 (IPCC, Intergovernmental Panel on Climate Change) 4) 는 2007년제4 차평가보고서에서그간의과학적조사를바탕으로 이른바 확실한발견 과 주요불확실성 을구분하여제시하고있다. 보고서에따르면확실한사실들은대략다음과같다. 1750년대산업화이후온실가스의농도는그이전보다훨씬높은수치를보이고 있는데지구의대기중이산화탄소농도는산업화이전에약 280ppm에서 2005 년에는 379ppm 으로증가하였다. 기온측정이시작된 1850 년이후지구의평균기온이높았던 12년중 11년이 1995 년~2006 년사이에있다. 온실가스중이산화탄소증가의원인은인간의화석연료사용때문이다. 얼음의양은점점감소하고있으며얼음이어는기간도지난 지구상 150년간지속적으로 짧아져왔고빙하의부식이나붕괴현상이이어지고있다. 해양의온도는 1955 년이래 증가하고있다. 20 세기들어해수면도상승하고있는데, 1961 년~2003 년사이에연평균 1.8mm(1.3~2.3mm) 증가한것으로나타났다. 특히 1993 년~2003 년사이에는연평균 3.1mm(2.4~3.8mm) 로더 4) IPCC는 1988 년세계기상기구(WMO) 와국제연합환경프로그램(UNEP) 이공동으로기후변화문제에대처하고자설립한것으로세개의실무그룹(Working Group, WG) 으로구분되며 WG1 은기후변화과학분야, WG2 WG 향 적응, 취약성분야, WG3 은기후변화완화분야를각각담당한다. IPCC는 1990년이래매 5~6년간격으로기후변화평가보고서를발간하고있다. 제1차보고서는 1990 년, 제2차보고서는 1995 년, 제3차보고서는 2001 년, 제4차보고서는 2007년에각각발간되었으며 2007년발간된제4차평가보고서는약 6년간에걸쳐 130여개국에서약 2,500 명의과학자가참여하여작성한것이다. - 203 -

가파르게상승하고있다. 이러한과학적발견에입각하여 IPCC는 6 개의기후변화시나리오를추정하고있다. 최악의시나리오에의하면지구의평균온도는 21세기말에현재보다최대 6.4 가량 상승할수있고해수면은 59cm 상승할수있다. 한편미국전략국제연구센터(Center for Strategic and International Studies, CSIS) 는 2007 년보고서에서세가지기후시나리오( 보통, 심각, 파국) 를설정하고있다. 지구의평균기온상승은 보통 시나리오의경우 1.3 도, 심각 시나리오의경우 2.6, 파국 시나리오의경우 5.6 로예상되고있다. 보통 시나리오대로전개되더라도대규모이주로인한국내외긴장고조, 자원부족이 유발하는분쟁, 경제적파급까지몰고올질병격증, 각국이자원의변화와질병의 유행에적응함에따라발생하는지정학적재편등이예상된다고보고하고있다. 파국 시나리오의경우인류가종전에경험해보지못했던수준의어려움에직면할 것임을경고하고있다. 경제학자의입장에서기후변화를분석하고있는스턴보고서(2006) 에서도기후변화에 따른홍수, 가뭄, 해수면상승, 빙하축소, 식량생산감소, 생물종멸종등에따라경제적 피해가증가하고있으며, 온난화방지비용은현재대처할경우에는전세계 GDP의 1% 에해당할것이지만이를방치할경우향후전세계 GDP의 5~20% 가소요됨으로써 막대한경제적공황이올수있음을우려하고있다. 기후변화에따른피해에대해가장비관적인최근의전망은미국 MIT 글로벌기후변화 센터에의해제시된바있다. 이들은 대규모의즉각적인행동 을취하지않으면 2100 년 지구의온도는 2000년보다최대 7.4 증가하고, 그렇게되면전세계생태계가파괴되고 자원전쟁이발발하는등으로인해수십억명이목숨을잃을것이라고주장하고있다. 연구팀은탄소배출량증가가해양의온실가스흡수능력에미치는영향등최근에 새로밝혀진연구결과들과개발도상국들의경제성장전망등다양한변수들을포함하여 400회의실험을실시한결과, 지구온도의예상상승치가평균 5.2 로수렴한가운데 - 204 -

3.5 ~7.4 로변할확률이 90% 에이르는것으로추정하였다. (2) 우리나라기후변화영향 전지구적기후변화는우리나라에적지않은영향을끼칠전망이다. 현재한반도의기후변화 진행속도는세계평균을상회하는것으로보고되고있다( 기후변화대책기획단, 2008). 6대도시평균기온은지난 100년간약 1.5 상승함으로써세계평균기온상승 0.74 를크게상회하고있으며해수면( 제주지역) 은 40년간 22cm( 연평균 5.5mm) 상승함으로써세계평균상승률 (1.8mm) 을크게웃돌고있다. 또한최근 10 년(1996~2005) 동안 15개지점의평균연강수량은 1971 년~2000년대비 10% 증가하였고여름의강수량은 18% 증가하였다. 기후변화는이러한물리적또는자연적측면을넘어우리나라의경제와생활전반에광범위한영향을미친다. 선진국의온실가스감축움직임에따라새로운형태의무역장벽이생성되고있으며신에너지또는재생에너지사용의강화에따라새로운형태의녹색산업이미래국가경쟁력의원동력으로등장하고있다. 특히우리나라는교토의정서체제하에서의무감축국으로분류되어있지않았으나 Post- 교토체제에서는의무감축국에포함될가능성이높다는점에서현시점에서적절한 대비체제를마련하는것이절실하다. 우리나라의 2005년온실가스배출량은세계10 위수준이며, 배출증가율은 OECD 국가중 4 위수준이고, 1 인당배출량역시높은수준이다. 기후변화에대한우리나라국민의 인식수준도상당히높은편이다. 월드리서치 (2008) 가환경부의뢰에따라조사한보고서에따르면, 만 13 세이상국민들의 거의대부분인 나타났다. 97.2% 가지구온난화로인한기후변화에대해인지하고있는것으로 응답자의 90.5% 가 심각하다 고응답하고있고지구온난화의원인에대해서도응답자의 90.3% 가 화석연료의사용으로인한이산화탄소배출 이라고응답함으로써, 기후변화의 - 205 -

심각성과원인에대한우리나라국민의인지도는매우높은것으로나타났다. 위에서논의한바와같이, 기후변화는현실이며우리나라는어느나라못지않게환경적, 경제적인측면에서기후변화의영향을많이받는나라이고현실적으로많은양의 온실가스를배출하고있으며국민들의기후변화에대한의식수준도높은편이다. 그럼에도불구하고우리나라의기후변화대응에대한국제사회의시선은우호적인편이 아니다. 독일의 Germanwatch 가온실가스대량배출국을대상으로기후변화대응노력과대응수준을 평가하여매년발표하는기후변화성과지수(Climate Change Performance Index, CCPI) 를 보면, 우리나라는 2006년 53개국중에서 49 위, 2007년 56개국중에서 48 위, 2008년 56 개국 중에서 51 위로평가되었다. 다행히 2009년평가에서는 60개국중에서 41위로대폭 상승하기는했으나여전히낮은수준에머물러있다 (Germanwatch, 2009). 아울러세계경제포럼(World Economic Forum, WEF) 이발표하는환경지속성지수 (Environmental Sustainability Index, ESI) 에서도 2008년평가결과평가대상국가 149개 중에서 51 위로평가되어있으며, 이는 OECD 30개국가중에서 26위그리고아시아- 태평양국가 23개중 7 위수준이다. 특히우리나라는 ESI 를구성하는하위영역점수중 기후분야에서는 149개국중에서 77 위로평가되었다(YCELP & CIESIN, 2008). 7.2.2. 기후변화대응정책 우리나라는 1998년 4 월 범정부기후변화대책기구 를구성하고 2001년 9월국무총리를 위원장으로하는 기후변화협약대책위원회 를설치하였다. 5) 기한기후변화협약에대응하기 위해 1999년부터 3 개년단위의 기후변화협약대응종합대책 을수립 시행하여왔다. 그간기후변화정책추진의기반이되는다양한법적수단들이만들어져왔으며, 환경부와 지식경제부를비롯한많은중앙부처가기후변화정책에관여하고있다. 기후변화대책의체계적추진을위해 2008년 10월국무총리실주도로기후변화대책 기본법( 안) 은 2009년 2 월녹색성장기본법( 안) 이제출됨에따라그추진이중단된 5) 기후변화협약대책위원회는이후기후변화대책위원회로명칭이변경되었다가 2009년 2월 16일지속가능발전위원회, 국가에너지위원회와함께녹색성장위원회로통합되었다. - 206 -

상태이며그주요내용은녹색성장기본법( 안) 곳곳에( 특히 5 장저탄소사회의구현) 에포함되어있다. (1) 기후변화대응의기본원칙 녹색성장기본법( 안) 제38 조에제시된기후변화대응기본원칙은다음과같다. 첫째, 지구온난화에따른기후변화문제의심각성을인식하고국가적 국민적역량을 모아총체적으로대응하고범지구적노력에적극참여한다. 둘째, 온실가스감축의비용과편익을경제적으로분석하고국내여건등을감안하여 국가온실가스중장기감축목표를설정하고, 가격기능과시장원리에기반을둔비용 효과적방식의합리적규제체제를도입함으로써온실가스감축을효율적 체계적으로 추진한다. 셋째, 온실가스를획기적으로감축하기위하여정보통신 나노 생명공학등첨단 기술및융합기술을적극개발하고활용한다. 넷째, 온실가스배출에따른권리 의무를명확히하고이에대한시장거래를허용 함으로써다양한감축수단을자율적으로선택할수있도록하고국내탄소시장을 활성화하여국제탄소시장에적극대비한다. 다섯째, 대규모자연재해, 환경생태와작물상황의변화에대비하는등기후변화로 인한영향을최소화하고그위험및재난으로부터국민의안전과재산을보호한다. 이러한원칙들에따르면 녹색기술과시장원리를활용한기후변화대응 이라는특징이 두드러지고있다. (2) 기후변화대응을위한주요정책 녹색성장기본법 ( 안) 에제시된기후변화대응주요시책들은온실가스목표관리, 온실가스 감축의조기행동촉진, 온실가스배출량및에너지사용량등의보고체계구축, 온실 가스종합정보관리체계구축, 총량제한배출권거래제등의도입, 교통부문의온실가스 관리, 기후변화영향평가및적응대책추진, 원자력산업육성등이다. 각각의내용을 설명하면다음과같다. - 207 -

1 목표관리 정부는기후변화대응을위해온실가스감축목표, 에너지절약목표및에너지이용효율 목표, 에너지자립목표, 신 재생에너지보급목표등에대한중장기및단계별목표를 설정하고그달성을위하여필요한조치를강구하도록되어있다. 이러한목표를달성하기 위하여관계중앙행정기관, 지방자치단체및대통령령으로정하는공공기관등은 대통령령으로정하는바에따라기관별로에너지절약및온실가스감축목표를설정하여야 한다. 아울러산업, 교통 수송, 가정 상업등부문별로도목표를설정하도록되어있다. 목표달성을위한수단으로, 대통령령으로정하는기준량이상의온실가스배출업체및 에너지소비업체( 이하, 관리업체) 는측정 보고 검증이가능한방식으로목표를설정 관리하여야한다. 이러한목표설정 관리를위해정부와관리업체는사전에협의하여야 하며, 관리업체의목표설정 관리에있어서는온실가스배출및에너지사용등의이력, 기술수준, 국제경쟁력, 국가목표등이고려되어야한다. 또한관리업체는목표달성 실적을대통령령으로정하는바에따라공신력있는외부전문기관의검증을받아정부에 보고하여야하며정부는보고받은실적에대하여등록부를작성하고체계적으로관리하도록 되어있다. 정부는관리업체의준수실적이목표에미달하는경우목표달성을위하여 필요한개선을명할수있으며필요한경우, 재정 세제 경영 기술지원, 실태조사및 진단, 자료및정보의제공등을할수있다. 2 온실가스감축의조기행동촉진 기업체의경우온실가스감축노력이기업의경쟁력을저해할것을우려하여, 선제적 노력에는소극적인경향을보인다. 녹색성장기본법( 안) 에는기업으로하여금선제적 노력을기울이도록유도하는장치를두고있다. 정부는관리업체가위에설명한목표 관리를받기전에자발적으로행한실적에대해서는이를목표관리실적으로인정하거나 그실적을거래할수있도록하는등자발적으로온실가스를미리감축하는행동을 하도록촉진하여야한다. 실적을거래할수있는방법및절차등에필요한사항은대통령령으로 정하도록하고있다. 3 온실가스배출량및에너지사용량등의보고 - 208 -

관리업체는매년사업장별로온실가스배출량및에너지소비량에대하여측정 보고 검증가능한방식으로명세서를작성하여공신력있는외부전문기관의검증을받아 정부에보고해야한다. 정부는이러한명세서를체계적으로관리하고명세서에포함된 주요정보를관리업체별로공개할수있다. 관리업체는정보공개에따라권리나영업상의 비밀이현저히침해되는등의사유가있을경우에비공개를요청할수있으며이경우, 정부는심사위원회를구성하여공개여부를판정하게된다. 4 온실가스종합정보관리체계의구축 정부는국가온실가스배출량 흡수량, 배출 흡수계수( 係數 ), 온실가스관련각종정보및 통계를개발 검증 관리하는온실가스종합정보관리체계를구축하여야한다. 관계 중앙행정기관의장은종합정보관리체계의원활한운영을위해에너지 산업공정 농업 폐기물 산림등소관분야의정보및통계를작성 제공하는등적극협력해야한다. 종합정보관리체계를구축함에있어서는국제기준을최대한반영하여전문성 투명성및 신뢰성을제고하여야하며각종정보및통계는매년공표되어야한다. 세부적인정보및 통계관리방법, 관리기관및방법등은대통령령으로정한다. 5 총량제한배출권거래제등의도입 정부는시장기능을활용하여효율적으로온실가스를감축하고국제적으로팽창하는 온실가스배출권거래시장에대비하기위하여온실가스배출허용총량을설정하고 온실가스배출허용량을거래하는제도( 이하, 총량제한배출권거래제) 등을실시할수 있다. 총량제한배출권거래제등을실시할경우기후변화관련국제협상, 국제경쟁력등을 고려하여야하며, 총량제한배출권거래제등의실시를위한온실가스배출허용량의 할당방법, 등록 관리방법및거래소설치 운영등에관한사항은별도의법률로정하도록 되어있다. 6 교통부문의온실가스관리 우리나라온실가스의주된발생원인중하나는교통부문이다. 따라서녹생성장기본법 ( 안) 은 교통부문의온실가스관리를주요정책중하나로제시하고있다. 법( 안) 에따르면자동차등 교통수단을제작하려는자는그교통수단에서배출되는온실가스를감축하기위한방안을 - 209 -

마련하여야하며, 온실가스감축을위한국제경쟁체제에부응할수있도록적극노력 하여야한다. 정부는교통부문에서배출되는온실가스를줄이기위하여국제기준및 동향등을고려하여대통령령으로정하는바에따라자동차등의온실가스배출허용 기준을정하여그배출량을제한할수있다. 이경우다른법령에따른규제기준및 측정방법등과중복되지않도록하여야한다. 아울러정부는온실가스배출량이적은 자동차등을구매하는자에대하여재정적지원을강화하고온실가스배출량이많은 자동차등을구매하는자에대해서는부담금을부과할수있다. 또한정부는하이브리드 자동차, 수소연료전지자동차등저탄소 고효율교통수단의제작 보급을촉진하기 위하여재정 세제지원, 연구개발및관련제도개선등의방안을강구할수있다. 7 기후변화영향평가및적응대책의추진 정부는기상현상에대한관측 예측 제공 활용능력을높이고지역별 권역별로 태양력 풍력 조력등신 재생에너지원을확보할수있는잠재력을지속적으로분석 평가하여이에관한기상정보관리체계를구축 운영하여야한다. 또한기후변화에대한 감시 예측의정확도를향상시키고생물자원및수자원등의변화상황과국민건강에 미치는영향등기후변화로인한영향을조사 분석하기위한조사 연구, 기술개발, 관련전문기관의지원및국내외협조체계구축등의시책을추진하여야하며그결과를 공표하여야한다. 아울러기후변화로인한피해를줄이기위하여사전예방적관리에 우선적인노력을기울여야하며기후변화의영향을완화시키거나건강 자연재해등에 대응하는적응대책을수립 시행하여야한다. 또한국민 사업자등이기후변화적응 대책에따라활동할경우이에필요한기술적및재정적지원을할수있다. (3) 기후변화대응종합계획 기후변화대응종합계획은우리나라기후변화대책의청사진이라는점에서중요한의미를 지닌다. 녹색성장기본법( 안) 제40 조( 기후변화대응기본계획) 에따르면정부는기후변화 대응의기본원칙에따라 수립 시행하여야한다. 20년을계획기간으로하는기후변화대응기본계획을 5년마다 1 제1 2 3차기후변화협약대응종합계획 - 210 -

기후변화종합계획은 1~3 차까지는 기후변화협약대응종합계획 으로, 그리고 4 차는 기후변화 대응종합계획 으로각각작성되었다. 1~3 차까지의종합대책의주요내용을간략히정리하면 다음과같다. 제1 차종합대책(1999-2001) 은국내온실가스배출현황과전망등을고려하여국가의 종합대책을수립한것으로 24 개의온실가스감축대책을포함하고있다. 구체적으로 에너지절약및온실가스감축시설투자를위한재정 기술지원, 집단에너지보급활성화, 지능형교통시스템구축등을추진하였다. 이러한국내감축정책과더불어 1997년 교토의정서의청정개발체제, 온실가스배출권거래제도등신축성체제를활용하는대책을 수립하고온실가스감축을위한기반을조성하는정책및조치를마련하였다. 제2 차종합대책 (2002-2004) 은대외적으로협상역량을강화하고온실가스감축기술개발을 위한연구개발투자를확대하는내용을포함하고있다. 온실가스감축기술개발의 중요성을강조하여종합대책의목표를온실가스감축기술및친환경에너지개발촉진을 정하였다. 주요추진시책들은중 대형에너지절약기술연구개발, 이산화탄소처리기술 개발등의활성화, 에너지진단 절약사업 실적관리를통합한통합관리형에너지 절약정책의시행, 태양광, 풍력, 수소 연료전지등 3대신재생에너지분야중점개발과 보급추진, 건물에대한단열시공의의무화, 해외조림사업의추진등이있다. 그리고 온실가스정책의기본이되는온실가스인벤토리시스템구축과같은통계기반을 마련하였으며, 동시에기후변화에대한국민들의인식을제고하기위한정책을시행하였다. 이처럼제2 차종합대책은온실가스감축기술개발의중요성을강조하고온실가스감축정책의 효과를높이기위하여통합관리형에너지절약체제를구축하는등감축정책을강화하는 측면에서그특징을찾을수있다. 제3 차종합대책(2005-2007) 의주요목표는교토의정서가 2008년부터발효됨에따라 2012 년이후우리나라의온실가스감축의무부담에대비한국내기반을강화하는것이었다. 이에따라저탄소경제로의전환을촉진하기위하여에너지절약 청정에너지자원기술등의 상용화를연구개발과함께적극적으로추진하였다. 특히신재생에너지원으로부터발전된 전력에대한발전차액보전제도를도입하여태양광, 풍력, 조력등을이용한발전을 활성화하였다. 공공기관의선도적인에너지절약을위하여에너지소비총량제를실시 하였으며, 대기전력 1W 프로그램추진, 에너지절약설계기준강화, 통행료전자지불, - 211 -

간선급행버스제도도입, 경차및하이브리드자동차보급활성화등을추진하였다. 또한과거의신도시개발지역및산업단지중심의집단에너지보급사업과더불어 소형열병합발전설비를이용한중소규모수요처에대한열과전기의생산 판매사업인 구역형집단에너지사업을추진하였다. 또한제3 차종합대책에서는그동안체계적으로 포함되지못했던우리나라역내의기후변화예측, 영향평가, 그리고적응대책을수립하는 내용을포함하였다. 아울러 2006년부터 2010 년까지의기후변화대응연구개발종합계획을 수립하여화석연료대체, 에너지효율향상, 이산화탄소포집 처리 흡수, 이산화탄소 이외의온실가스제어그리고기후변화영향평가및적응등 5 대핵심기술분야를선정하고 각각의기술에대한투자전략을마련하여기술개발에대한투자효율성을높이는정책을 시행하였다. 3 차에걸친기후변화협약종합대책은협약이행기반구축, 경제부문별온실가스감축 방안을마련하는등소기의성과를거두었다. 그러나상당히많은온실가스감축, 적응대책등이수립시행에도불구하고정책의비용과편익, 온실가스감축효과, 경제적 사회적파급효과등을종합적으로고려하여정책의우선순위를설정하고이를입체적으로 추진하지못한한계를갖고있다. 상당수의감축정책이정량적인감축목표를명확히 설정하지못하거나정책간감축효과가중복계산되는문제점으로인하여감축정책의 시행에따른실질적인온실가스감축효과를종합적으로평가하지못한측면도있다. 또한정부종합정책의추진체계에있어서도부처간역할분담이명확하게이루어지지 못하여복수의부처에서동일한기후변화협약대응시책을마련하여추진하려는상황도 발생하였다. 그리고상호연관된정책이각각의정책으로추진되어유사관련정책을 통합해야할필요성도지적되어왔다( 유승직, 2008, 국회예산정책처, 2007). 2 제4차기후변화대응종합기본계획 ᄀ 제4차기본계획의특징 2008년 9월 19일발표된 4차기본계획은일단외형적으로 1 2 3 차기본계획과구분된다. 1 2 3 차기본계획의명칭이 기후변화협약대응기본계획 이고그시행기간도 3년이었던데 반해, 4 차기본계획은 기후변화대응종합기본계획 으로바뀌었고시행기간도 2008~2012 년의 5 년계획으로작성되었다. - 212 -

4 차계획의수립에는크게세가지정도의배경이깔려있다. 첫째, 3 차에걸친기본계획에대한평가및반성이다. 종전의기본계획이저탄소 사회구조로의체질전환을위한종합대책으로서는미흡했다는것이다. 감축목표를 제시하지못하여산업계및국민이느끼는불확실성을해소하지못하였다는점, 에너지다소비형산업구조및업계의부담등을감안하여소극적대응에그쳤다는점, 기후변화적응에따른부정적영향을최소화할수있는방안수립이미흡했다는점, 국제사회의기후변화대응에대한동참노력이부족했다는점등이제기되었다 ( 기후변화 대책기획단, 2008). 둘째, 2008년 8월 15 일이명박대통령이제시한 저탄소녹색성장 정책을실현하기 위한비전과방안들을포함시킬필요성이있었다. 이에따라기후변화협약중심의 대응체제에서한발더나아가환경대책, 산업정책, 국제협상등을포괄하는종합대책의 성격을띠게되었다. ᄂ 제4차기본계획의비전과목표 제4 차계획의비전은 범지구적기후변화대응노력에동참하고녹색성장을통한 저탄소사회구현(Low Carbon, Green Growth) 으로설정되었다. 여기서녹색성장이란온실가스와 환경오염을줄이는지속가능한성장으로서, 녹색기술과청정에너지로신성장동력과 일자리를창출하는신국가발전패러다임으로정의되고있다( 기후변화대책기획단, 2008a). 이는경제성장시온실가스배출및환경훼손을동반하는현재의패러다임에서벗어나 경제성장시에도온실가스배출증가탈동조화(de-coupling) 패러다임으로의전환을의미하고있다. 및환경지속성을가져오는 이러한비전을달성하기위한목표는세가지로설정되었다. 첫째, 기후친화산업을신성장동력원으로육성, 둘째, 국민의삶의질제고와환경 개선, 셋째, 기후변화대처를위한국제사회의노력선도등이다. - 213 -

7.3. 해외대기질관리체계 7.3.1. 개요 본연구에서는독일, 영국, 일본등주요선진국의대기질통합관리관련전담조직, 수행기능, 인력, 재정등에대한사례를구체적으로분석하고자한다. 이를통해우리나라대기질 통합관리전담조직설계를위한정책적시사점을도출하고자한다. 분석준거 기후변화및대기질관리정책변화과정 전담부처 전담조직 : : 대기질관리업무를담당하는부처수준의조직확인 부처내에서대기질관리업무를전담하는조직수준확인 주요업무 : 부처수준및전담조직수준의주요담당업무확인 인원및예산 : 부처수준및전담조직수준의근무인원및예산분석 유관기관과의협력관계 시사점 7.3.2. 독일의기후변화정책및대기질관리체제 (1) 기후변화및대기질관리정책변화과정 독일대기질관리의가장큰특징은통합된환경전략을추진하는것으로 1980 년대부터 꾸준히채택하여왔으며, 그목적은오염물질이단지다른형태로전환될수있는대기질 관련대응책의비효율성을극복하고전체적인환경오염을저감하기위한것이다. 독일의대기질관리는국가전체의대기질개선을위하여수립되어져왔으며, 도시의특정지역은필요한경우추가적인대책을채택하도록하여체계적대기질관리의성공사례로알려져왔다. 특히독일은여타국가와는달리비교적기술에의존하여환경문제를해결하려노력해온 대표적국가라고할수있다. - 214 -

독일대기질통합관리를위한기본법은 1974 년에제정된 연방배출방지법(Federal Immission Act) 으로서다음의내용을주요골자로하고있다. 사전예방의원칙 배출기준및대기환경기준의설정과연계한최신기술의채택의무화 오염자부담원칙및협동의원칙강조 기술적운영에관한사항 또한행정규칙(TA-Luft) 인 대기질개선기술지침(Technical Instructions on Air Quality Control) 을통하여연방배출방지법과관련된행정이행규제조항을규정하였다. 법률에따른대기환경의청정유지를위한기술적지시로서, 행정처분에있어서법률및 시행령에서정하고있는허가요건등의적정여부를판단하는지침으로서활용되어 왔다. 다만, 이러한행정규칙에사업자에대한직접적인구속력을부여하지는않고허가 기관에서부관( 허가조건) 으로의무를준수하도록하는형태로규정되어있다. 연방배출방지법을통하여 국가에도입된후 1974년에독일에서처음으로수립된후유럽을비롯한많은 1992 년개정된헬싱키협약에의하여공식적으로천명된 " 사전예방의 원칙" 은통합대기질관리의근간을이루어왔다. 사전예방의원칙은오염물질과이로인한피해사이에결정적인증거가없더라도 오염물질이직접혹은간접적으로생물및생태계에나쁜영향을줄수있다고판단되면 방지대책을채택하여야한다는것을의미한다. 독일을비롯한헬싱키협약체결국가들은최적의환경대책 (Best Environmental Practice, BEP) 과최적가능기술(Best Available Technology, BAT) 의사용을촉진하여야한다. - 215 -

Council Directive 95/61/EC 에따르면, BEP 는모든오염원에적용되는방법으로자원의 절약, 폐기물감량, 정보와교육, 환경관련상품과공정의허가, 환경적으로건전한 상품의설계등을포함하여, 환경을보호하기위한종합적인대책의실천을의미한다. 또한, BAT 는점오염원 (point source) 에적용되어최신의공정과설비, 운전방법의채택을 요하며, 첨단환경기술의사용을요구한다. 1986년유럽연합은회원국들이이를 3 년내에반드시실행하도록요구하는 통합된 오염방지와제어에대한지침(Directive on Integrated Pollution Prevention and Control) 을 수립하였다. 이지침은산업체오염배출원을규제하고산업체로하여금전체적인환경을보호하기 위한종합적인공해저감대책을채택하도록하고있다. (2) 대기질관리체계 독일에서의대기질관리업무를담당하는정부부처는독일연방환경부 (Federal Ministry for the Environment, Nature Conservation and Nuclear Safety; 이하 BMU 6) 또는환경부 ) 이다. 환경부내의 IG 국(Directorate-General IG) 에서의 IG I 과에서전담하고있다. 환경부산하의연방환경청(Federal Environment Agency, 이하 UBA 7) 또는환경청) 에서대기질통합관리와관련된업무를전담하고있다. 환경청내의제2 국(Division II) 에서의제4 과(Department II-4) 에서전담하고있다. 이러한독일의대기질통합관리조직의구조를단순화시켜보면, 가장상위조직은연방 6) BMU 는독일연방환경부의독일어명칭인 "Bundesministerium fur Umwelt, Naturschutz und Reaktorsucherhelt" 의약어임. 7) UBA 는독일연방환경청의독일어명칭인 "Umweltbundesamt" 의약어임. - 216 -

정부부처(federal ministry) 인환경부이며, 그아래에연방정부기관(federal agency) 인 환경청내의하나의국인제2 국(Division II) 에서대기질통합관리실무를전담하고있다. 이하에서는각조직의기능, 조직구조등에대하여살펴보고자한다. 연방환경부 (Federal Ministry) IG 국 연방환경청 (Federal Agency) 제2국 < 그림 7.1 > 독일대기질관리전담부서 (3) 독일연방환경부 독일연방환경부 (Federal Ministry for the Environment, Nature Conservation and Nuclear 체르노빌원전사고를계기로독일의모든환경이슈를전담하기위하여 독일연방정부부처이다. Safety) 는 1986년 7 월에신설된 환경부신설이전에는내무부(Ministry of Interior), 농무부(Ministry of Agriculture), 보건부(Ministry of Health) 등 3 개의연방정부부처에서환경문제와관련된업무를주로분담하여왔다. 체르노빌원전사고가국제적이슈가됨에따라서독일에서도새로운환경문제들에대해서더욱효과적으로대응하기위해서컨트롤타워역할을수행하는정부부처를신설하여환경정책관련업무를전담시킬필요가있었다. 1 주요기능 - 217 -

환경부의조직목표는건강한생활환경을창출하고유지하는것이며, 이에관한정책 목표를설정하고, 의사결정을하며주요법안을상정하는업무를수행하여왔다. 주요정책영역은기후관련정책(climate policy), 토착동물(fauna) 및식물(flora) 보존, 자원및에너지의효율적사용, 환경오염으로부터주민들의건강보호등과관련된 분야이다. 특히최근의기후변화와생태계의다양성손실(loss of biological diversity) 등에 대하여정책의우선순위를두고있는추세이다. 또한지속가능발전(sustainable development) 을환경정책의기본원리로삼아왔으며, 이를통하여경제적인생산성과사회적으로공정한방식에의한생존과거래를 동시에추구하여왔다. 이는곧현세대와다음세대의필요를모두충족시키기위한 것이며, 대기질통합관리역시대기오염물질로부터국민의건강및대기를보호하기 위한 " 사전예방의원칙" 의실천임을강조하여왔다. 뿐만아니라환경부는국제적인환경정책준수에적극적인입장을표명하여왔으며, 대기질통합관리를위한 EU의기본지침을국내법제도에충실히반영한대표적인 예라고할수있다. 환경부의주요기능은다음과같다. 국가환경기본정책 각종환경이슈에대한주민교육및정보제공 ( 구) 동독지역에서의환경개선및발전 기후보호및에너지 대기질(air quality) 통제 소음감축 지하수, 강, 호수, 바다등의수질보존 토양보존및오염부지개선 폐기물관리및재활용정책 화학물질의안전성, 환경, 보건문제 - 218 -

산업공장에서의비상재난사전예방국 생태계다양성보호, 유지및지속가능한활용 원자력시설안전 원자력공급및폐기물처리 핵방사능보호 (radiological protection) 국제협력 2 조직구조 독일연방환경부는장관(Minister), 1 명의행정차관(State Secretary), 2명의정무차관 (Parliamentary State Secretaries) 하에 6 개의국(directorate-general) 으로구성되어있다. 약 800 명정도의공무원들이본에있는본부와베를린에있는지부에근무하고있다. - 219 -

< 그림 7.2 > 독일연방환경부조직구조 - 220 -

ᄀ 장 차관및보좌관 장관 환경부통할지휘, 환경부공무원에대한훈령(instruction) 공포 연방각료회의(Federal Cabinet) 에참석하여환경부대표 차관 장관아래에 1 명의행정차관 (State Secretary), 2 명의정무차관 (Parliamentary State Secretaries) 이 있다. 환경부통할지휘, 환경부공무원에대한훈령(instruction) 공포 하원(Bundestag), 상원(Bundesrat) 및정부회의에서선언하는공표(declarations) 에서 환경부대표 특히 2 명의정무차관(Parliamentary State Secretaries) 은연방의회( 특히, 하원) 에소속되어 있으면서환경부에파견 보좌관 (executive staff) 장관을직접보좌하는 executive staff 로서장관실(Minister's office) 이있으며, 다음의 3 개의과(division) 로구성되어있다. 각료및의회 (Cabinet and Parliament, Division KP) 국제업무및프로토콜 (International Affairs, Protocol, Division IP) 정치적분석 (Political Analysis and Concepts, Speeches, Division A) 대변인실(Working Group P) 도역시장관과직접협력하는보좌기관으로서언론, 대외 홍보(public relations), 뉴미디어관리등환경부와외부간의의사소통을담당한다. - 221 -

ᄂ국 (directorates-general) 환경부는업무영역의전문성에따라 6 개의국으로나눠져있다. 각국을구성하는공무원의수는약 80~200 명정도이다. 각국의국장은해당국의모든업무를책임지며, 국을구성하는다양한과들의전문 업무를조정하며, 장 차관과긴밀한협조관계를유지한다. 환경부의국은다음의 6 개로구성되어있으며, 대기질관리업무는 IG국의 IG-I과에서 전담하고있다. ZG 국 (Directorate-General ZG) E 국 (Directorate-General E) RS 국 WA 국 (Directorate-General RS) (Directorate-General WA) IG 국 (Directorate-General IG) N 국 (Directorate-General N) ZG 국 (Directorate-General ZG) 주로환경보호와주민참여를위한전략기획업무를담당하는중앙사무국 (central office) 이라고할수있다. 4 개의과(directorates) 로구성됨 ZG I : 인사및재무행정 ZG II : 주정부(Lander) 및지방정부(municipalities) 와의협력 ZG III : 환경정책의기본, 경제, 환경이슈 ZG IV : 사회정치적기본방향, 주민참여, 대중과의소통, 사건관리 - 222 -

E 국 (Directorate-General E) 주로에너지, 기후정책(climate policy), 유럽및국제환경정책관련업무를담당하며, 3 개의과(directorates) 로구성되어있다. E I : 에너지시스템의변형(transformation) E II : 기후정책 E III : 유럽및국제환경정책 RS 국 (Directorate-General RS) 주로원자력안전, 핵방사능보호, 원자력연료순환(nuclear fuel cycle) 등과관련된 업무를담당한다. 특히원자력및핵방사능관련위해또는위험으로부터주민, 환경, 재산을효과적으로보호하기위한책임을전담하는국가기관(national authority) 이라고 할수있다. 주요기능 원자력및방사능보호관련법규개정및기준의구체화 관련주정부감독 국제협력 3 개의과(directorates) 로구성되어있다. RS I : 원자력시설 ( 특히원전) 의안전성 RS II : 핵방사능보호 RS III : 핵폐기물처리및원전폐쇄 (decommissioning of nuclear power stations) WA 국 (Directorate-General WA) 주로수질및폐기물관리, 토양보존등의업무를담당하며, 3 개의과(directorates) 로 구성되어있다. WA I : 수질및해양환경보호 - 223 -

WA II : 폐기물처리, 예방, 재활용 WA III : 토양보존, 생태자원의효율성(ecological resource efficiency) IG 국 (Directorate-General IG) 주로환경문제로인한보건이슈(environmental health), 교통및시설물안전성, 화학물질 안전성관련업무를담당하며, 2 개의과(directorates) 로구성되어있다. IG I : 대기(air) 오염및소음공해보호 IG II : 화학물질안전성 N 국 (Directorate-General N) 주로자연보호(nature conservation) 및자연자원의지속가능활용등과관련된업무를 담당하며, 2 개의과(directorates) 로구성되어있다. N I : 자연보호 N II : 자연자원의지속가능활용 ( 예, 관광등) (4) 연방환경청 연방환경청(Federal Environment Agency) 은독일연방환경부(BMU) 소속으로서환경문제 해결을위해 1974 년에신설된중앙연방기관(central federal authority) 이다. 환경부의권한범위(jurisdiction) 하에서환경문제로인하여발생할위험으로부터주민과 자연환경을보호하기위한책무를수행한다. 특히환경이슈에대한과학적연구및기준설정(qualification) 등의과학적분석을 통하여환경정책결정에중요한근거자료및조언을제공한다. 즉, 특정환경수준이 인간및자연환경에악영향을미치는수준인지를조기에조사, 평가하여이에대한 전문적의견을제시할뿐만아니라환경부, 관련부처, 지방정부, 민간부문에효과적인 대처방안을제시한다. - 224 -

또한일반주민들에게환경문제의원인에대한명확한정보및해결방안들을제시하며, 국제환경보호의지속발전위원회및회의에적극적으로참여하여국내외의대중들에게 활용할수있는경험및지식을축적하는역할을수행한다. 따라서해당환경이슈와 관련된이익단체또는로비단체로부터의독립이보장될필요가있다. 1 주요기능 환경청의조직목표는다음과같이환경문제로부터주민의보건, 행복(well-being), 자연 환경을보호하기위한것이다. 미래세대를위한책무로서자연자원보호및유지 지속가능발전(sustainable development) 향상 모든사람들의사고및행동준칙으로서의환경보호증진 이러한환경청의조직목표는환경부로부터위임받은다음의권한들(mandates) 을통하여실천될수있다. 환경부, 보건부(Ministry of Health), 교육 연구부(Ministry of Education and Research), 교통 건축 도시부(Ministry of Transport, Building and Urban Affairs) 등에환경이슈에 대한과학적인지원제공 배출권거래제, 화학물질 의약품 살충제의승인등환경법집행 환경보호이슈에대한정보제공 환경청의주요기능은다음과같다. 농업및식료품산업(foodstuffs industry) 육성 대기및대기오염통제 화학물질및오염물질(pollutants) 정책 - 225 -

기후변화 (climate change) 에너지 환경자각(environmental awareness) 및지속가능소비(sustainable consumption) 환경데이터 환경경제(environmental economics) 및관리 환경법및관련소송 (claims) 환경모니터링 (environmental monitoring) 환경및공간계획 (spatial planning) 독일배출권거래감독원 (German Emissions Trading Authority, DEHSt) 보건및환경위생 (environmental hygiene) 국제및남극환경보호 (Antarctic environmental protection) 소음 생산물 (products) 자원보존 토양및오염부지 기술관련과정(technology processes) 및안전성 교통 폐기물관리 수질, 먹는물, 수질보호 2 조직구조 연방환경청은청장(President), 부청장(Vice-president) 하에 6 개의국(Division) 으로구성 되어있다. 환경청의본부 (headquarter) 는 Dessau 시에있으며, 지사들은 Berlin, Langen, Bad Elster 시등에 - 226 -

위치해있고, 또한대기측정소(monitoring stations) 는전국에서 7개지역에분포되어 있다. 총 1,500 명의공무원들이환경청에근무하고있으며, 그중 900명이 Dessau 시에서 근무하고있다. 연방환경청의예산총액은 2012년현재약 1 억유로정도이며, 국가전체예산의 ( 약 2,500 억유로) 0.04% 정도라고할수있다. 환경청의 6 개국은다음과같이행정을담당하는중앙국(central division) 과전문영역별로 나눠진 5 개의국으로구성되어있다. 중앙국 (Central Division) : 행정담당 제1 국 (Division I) : 환경계획및지속가능전략 제2 국 (Division II) : 환경보건(Environment Health) 및생태계보호 제3 국 (Division III) : 지속가능생산및생산물, 재활용관리 제4 국 (Division IV) : 화학물질및생물학적안전 E 국 (Division E) : 독일배출권거래감독원(German Emissions Trading Authority) 환경청의 6개국중에서대기질관리업무는제2 국(Division II) 에서담당하고있으며, 다음의 4 개의과(Department) 로구성되어있다. 특히대기질관리업무는 4 개의과중에서제4 과(Department II-4) 에서전담하고있다. 제1 과 (Department II-1) : 제2 과 (Department II-2) : 제3 과 (Department II-3) : 환경위생 수질및토양 식음용수및수영장수질위생 제4 과 (Department II-4) : 대기질(air quality) - 과장 ( 일반직) 대기질관리업무를전담하는환경청제2국제4 과(Department II-4) 는다음과같이 5 개의계(Section) 로구성되어있다. - 227 -

제1 계 (Section II-4-1) : 대기질관리일반사무 - 계장 ( 연구직) (general aspects of air quality control) 제2 계 (Section II-4-2) : 대기질평가 - 계장 ( 일반직) (air quality assessment) 제3 계 (Section II-4-3) : 대기오염및육상생태계 - 계장 ( 연구직) (air pollution and terrestrial ecosystem) 제4 계 (Section II-4-4) : 대기질기준및모니터링기법 - 계장 ( 연구직) (air quality standards and monitoring methods) 제5 계 (Section II-4-5) : 대기질모니터링네트워크 - 계장 ( 연구직) (air monitoring network) 대기질관리업무를전담하는환경청제2국제4 과(Department II-4) 는 대기는우리의삶그자체를의미한다(Air means life)" 는모토하에다음과같은업무를수행한다. 대기질상한치및목표치대비현재의대기질상태평가 측정및모델링을통한대기오염원인확인 대기질향상을위한배출감축수단의효과성조사 독일대기질상태가법령에서요구하는수준을준수하고있는지여부를유럽연합 (EU) 및 UN/ECE(the Economic Commission for Europe of the United Nations) 에 보고 국내법상의배출상한치입안(a programme for Germany) 및준수를위한수단평가 환경청소속 7 개지점에설치되어있는측정소에서의오염원또는온실가스축척정도 측정및이를통한오염원의국경초월유입감시 국립대기오염원연구소(National Reference Laboratory for Airborne Pollutants) 운영을 통하여연방및주단위에서수집한데이터의질확보 이러한업무수행을통하여일반대중및언론매체에독일대기질의현상태에관한 정확한정보를제공하는것을환경청제2국제4 과에서수행하고있다. - 228 -

만약대기질수준이임계치(threshold) 를넘어서는경우그원인및대기오염의다른측면에서의현상태를설명 환경청은대기질의현상태에관한최신정보를실시간으로제공하기위하여인터넷등의전자매체를적극적으로활용 환경청은궁극적으로다음의조직목표를실현함에의해서독일대기질관리에공헌하고자 한다. 국내및국제적인깨끗한대기정책 국내및국제적인대기질관련보고(reporting) 시스템구축 대기오염의장기적측정 대기질측정수단개발 대기오염원의부정적영향관찰 - 229 -

< 그림 7.3 > 독일환경청조직구조 - 230 -

< 그림 7.4 > 독일환경청조직구조도 - 231 -

3 인력 연방환경청은약 1,140 개정도의직위에해당하는정원이있으며, 2013년말현재 1,292 명의현원(part-time 직원포함) 이근무하고있다. 환경청본부및대기질관리업무를전담하는제2국제4과가소재해있는 Dessau 시에는 약 750 명의직원이근무하고있다. Berlin 에는약 330 명, Bad Elster(Saxony) 시, Langen(Hesse) 시및 7 개의대기질측정소에는 약 200 명의직원이근무하고있다. 연방환경청의인력구조를성별, 신분별특징을분석해보면다음과같다. 연방환경청에서근무하는직원중약 56% 가여성인것으로나타났다. 또한전체인원중 25% 만이공무원신분이었으며, 25% 가정액급직원(salaried employee) 이었으며, 나머지 65 명정도는인턴직원(trainee) 이었음을알수있었다. (5) 시사점 1 조직구조측면 독일대기질통합관리조직구조는연방정부부처(federal ministry) 인환경부산하의연방 정부기관(federal agency) 인환경청내의제2국제4 과(Division II-4) 에서전담하도록하고 있다는점에서우리의경우에도환경부 " 산하" 에 ' 대기질통합관리센터 ' 를설치 운영하는 것이바람직할것으로보인다. 다만, 연방환경청은대기질뿐만아니라수질, 토양, 생태계등다양한환경오염을 통합적으로관리하고있다는점에서향후우리의경우에도환경부산하에다양한 환경이슈를전문적으로관리하는집행기관을두는것을고려해볼만하다고판단된다. 독일대기질통합관리를전담하고있는연방환경청내의제2국제4 과(Division II-4) 는 - 232 -

5 개의계(Section) 로구성되어있으며, 이는우리의 ' 대기질통합관리센터' 조직구조에 벤치마킹할만하다고판단된다. 독일연방환경청제2국제4과의제1 계에서는대기질관리일반사무, 제2 계에서는대기질 평가, 제3 계에서는대기오염및육상생태계, 제4 계에서는대기질기준및모니터링 기법, 제5 계에서는대기질모니터링네트워크를담당하고있다. 따라서우리의 ' 대기질통합관리센터 ' 에서도대기질관리와관련된일반사무를담당하는 하나의부서와구체적인대기질관리업무( 평가, 오염관리, 기준모니터링, 모니터링 네트워크등) 를각각전담하는 4 개정도의부서가필요할것으로예상된다. 또한독일대기질통합관리를전담하고있는연방환경청제2국제4과산하에 7개의 대기오염측정소(monitoring station) 및국립대기오염원연구소(National Reference Laboratory for Airborne Pollutants) 를두고있음을주목할필요가있다. 우리의 ' 대기질통합관리센터' 에서도전국에산재해있는대기오염측정소를통합 관리할뿐만아니라독일의국립대기오염원연구소와같은실험연구기관을설치 운영할것을제언한다. 2 기능측면 기능적측면에서살펴보면, 독일의연방환경청제2국제4과는다음과같은업무를수행하고있다. 대기질상한치및목표치대비현재의대기질상태평가 측정및모델링을통한대기오염원인확인 대기질향상을위한배출감축수단의효과성조사 독일대기질상태가법령에서요구하는수준을준수하고있는지여부를유럽연합 (EU) 및 UN/ECE(the Economic Commission for Europe of the United Nations) 에보고 국내법상의배출상한치입안(a programme for Germany) 및준수를위한수단평가 - 233 -

환경청소속 7 개지점에설치되어있는측정소에서의오염원또는온실가스축척정도 측정및이를통한오염원의국경초월유입감시 국립대기오염원연구소(National Reference Laboratory for Airborne Pollutants) 운영을 통하여연방및주단위에서수집한데이터의질확보 따라서우리의 ' 대기질통합관리센터 ' 에서도다음의업무는반드시수행할필요가있다. 대기질평가 측정및모델링을통한대기오염원인확인 대기질향상을위한배출감축수단의효과성조사 법령준수보고 배출상한치입안및준수를위한수단평가 측정소에서의오염원또는온실가스축척정도측정 수집데이터의질개선 3 인력및예산측면 독일연방환경청의인력구조를살펴보면, 여성직원이절반이상이었으며, 공무원의비율이 약 25% 정도로구성되어있음을알수있었다. 이를통하여공무원보다연구직직원이 다수를차지하고있음을엿볼수있었다. 따라서우리의 ' 대기질통합관리센터' 에서도공무원의비중은필요최소한으로줄이고 연구직직원을다수채용하는것이바람직할것으로판단된다. 공무원 : 연구직비율은 25%:75% 정도로공무원의비중이약 1/4 정도되는것이 적절한것으로보인다. 동일한맥락에서연방환경청의제2국제4과의과장및대기질평가를담당하는제2 계의 계장만일반직공무원이었으며, 그외는연구직직원이담당계장직위를수행하고있었다. - 234 -

따라서우리의 ' 대기질통합관리센터' 에서도관리직에일반직공무원보다연구직을 다수채용하는것이바람직할것으로판단된다. 7.3.3. 영국의기후변화정책및대기질관리체제 (1) 기후변화및대기질관리정책변화과정 1 유럽상황 EU 지도부는환경과시민들의건강을보호하고향상시키는정책을만드는의무를 EU 의 각국가들에게부과하였다. EU 의법령은아래의사항들을위해계획되었다. 환경을보호하는것 대기오염에대한노출을감소시키는것 지속가능한발전을보장하는것 더나은규제를장려하는것 EU에의해채택된대기질정책은아래의 2 가지보충적인접근과관련된다. 원천에서방출을통제하는것 장기적으로순환하는대기질에대한목표를세우는것 방출을통제하고대기질에대한목표를세우는원리는여러 EU 지도부를통해서존재하였다. 모든회원국가들은반드시이전의 EU 지도부의조항들을구체적인날짜에따른자신들의국가내법으로설립하거나교차시켜야만했다. 유럽의순환하는대기질과더깨끗한공기 에대한 2008년유럽연합집행위원회 (2008/50/EC) 의지도부와 2008년 5월 21일의의회는 2008년 6 월에법안을채택하였다. 이지도부는이산화황, 이산화질소, 미세먼지납, 벤젠, 일산화탄소, 오존과같은 오염물질을다루었다. 이러한물질과관련한현재 EU의대기질법안은개정되고통합 되었다. 4 번째지령의지도부(2004/107/EC) 는 PAH와함께 4 가지금속물질카드뮴, 비소, - 235 -

니켈과수은에관하여다룬다. 지도부는오염물질의순환농도에대한 한계수치 와 목표수치 를정하였다. 한계 수치는법률로서정해졌고, 초과되어서는안된다. 한계수치는각각의오염물질에 대해정해졌고농도수치, 측정되는평균시간, 1 년동안허가된초과수치, 날짜로 구성되었고날짜는반드시기록되어야한다. 수치를가진다. 몇몇오염물질은한개이상의한계 목표수치는몇몇오염물질들에대해사용된다. 이것들은한계수치와같은방식으로 정해졌다. 목표수치는가능한곳에서이루어지는데불균형수치를수반하지않고모든 필요한방법에의해측정된다. 하지만, 한계수치와다르게그것들은강제적이지않다. 한계수치와목표수치를정하면서, 또한대기질지도부와 4 번째지령은대기질의아래와 같은측면을다루었다. 보고를준수하는목적으로영국지역을구역으로나눈다. 샘플지점의위치와수 사용되는측정방법 데이터특성목적 스테이션을모니터링하는기준은반드시준수되어야한다. 보고를준수하는법령 대중에게정보를제공하는법령 대기질지도부와 4번째지령에관한법령은 2010 년에영국에서 대기질기준규제안 2010, 같은해스코틀랜드와웨일즈, 북아일랜드에서각각 대기질규제안( 스코틀랜드 ) 2010, 대기질규제안( 웨일즈) 2010, 대기질규제안( 북아일랜드)2010 로변화하였다. 국가수준의방출최대한계지도부(2001/81/EC) 는 2001 년에발효되었고, 국가방출 최대한계규제안 2002 로변화하였다. 이지도부는산성화와부영양화( 영양과부화) 에 책임이있는 4 가지주요오염물질과건강과환경에영향을주는지면오존수준형성의 국가방출한계혹은최대한계를정하였다. 최대한계는 2010 년까지충족되어져야한다. 이러한오염물질의방출은출처로부터가까운지역이나먼곳에영향을줄수있다. - 236 -

먼곳에까지영향을주는것은국경을넘는오염으로알려져있다. 국가수준의방출 최대한계가정해진 4 가지오염물질은다음과같다. 이산화황 산화질소 휘발성의유기농합성물 암모니아 산업시설에오염감소기술을알맞게설치하는것과더깨끗한연료를사용하는것으로영국의방출을감소시키기위해상당한실천들이행해졌다. 이것은위의 4가지오염물질에대한국가수준의방출최대한계지도부아래영국이국제적인의무를충족시키는데도움이되었다. 2 영국의관점 석탄연료에의존하는에너지에대한의존과증가하는요구로인해, 대기오염과국민 건강의영향은산업혁명시기때부터점차로심각한문제가되었다. 이러한결과로, 도시스모그를유발하는불쾌한기상조건이빈번해졌다. 역사적자료는특별히나쁜 스모그사건이수천의감염되기쉬운사람들의조기사망을일으켰을것이라고암시 한다. 최근역사는매우평판이나쁜 1950년대와 60 년대의스모그에대해묘사하는데, 그것은결국떠들썩한대중의걱정과대기오염과관련한정부의결정적인행동의 발생을재촉했다. 이것은영국정부로하여금 1956 년에처음으로 깨끗한공기법안 을도입하는 결과를낳았다. 1961 년에영국은세계최초로 국립조사 라고불리는국립대기오염 모니터링네트워크를설립하였다. 그것은영국에있는 1200 개의지역에서검은매연과 이산화황을모니터링하였다. 여러해에걸쳐, 더발전한법안의조항들이영국의 대기질을조사하기위해도입되었다. 국립조사 는그것의초기선구자들은 60여년에걸쳐대기오염을모니터링해오고 있다. 모니터링데이터는검은매연과이산화황농도에서극적인감소를보여주는 경향이있는데, 이는더깨끗한연료, 기술, 성공적인법안의도입때문이다. - 237 -

영국내에서, 중심은점차차량의배출로부터생성된오염물질을모니터링하는것으로 이동했는데, 차량에의한오염물질은오전, 이산화질소, 미세먼지를포함한다. 1987 년에, 부상하는 EC 지도부의대기질에대한제한수치를준수하는모니터링을하기위하여, 영국은자동형도시지역모니터링네트워크를설립하도록하였다. 영국에서도시지역의 모니터링을확대하기위한이후의영국정부의헌신과대기질정보에대한대중의이용성 증가로인해, 이네트워크는점차로확대되었다. 1992 년에당시환경부는강화된도시지역네트워크(EUN) 을설립하였고, 1995년에는 모든제정법상의모니터링과다른도시지역의모니터링이 1 개의포괄적인프로그램으로 통합되었다. 이후의 5 년동안, 14 개의런던대기질모니터링네트워크사이트를포함한 50개이상의지역관계당국의홈페이지는 1 개의네트워크로통합되었다. 1998 년에, 이전에 분리되어있던영국의도시지역의자동형네트워크와농촌지역의자동형네트워크는 최근의자동형도시와농촌네트워크 (AURN) 를형성하기위해결합되었다. 자동형도시와 농촌네트워크는가장중요하고포괄적인국가수준의자동형모니터링네트워크이고, 이것은영국을가로질러 127 개의지역으로구성되어있다. 지난 50년동안도입된환경에관한법률들은영국에서해로운오염물질의수준을 감소시키기위한강한자극을제공했다. 그결과, 최근의많은인지되는오염물질의 농도가그것들이측정되기시작한이후로제일낮은수준이다. 하지만, 1950년대의 가정과공장의석탄연소에따른치명적인도시스모그는사라졌지만, 영국에서여전히문제로남아있다. 대기오염은 의학적인증거들은대기오염으로인해매년수천명의사람들이여전히이른나이에 사망한다는것을보여준다. 사람이만든미세먼지로부터대기오염은최근에영국의 평균기대수명을 6 달까지감소시킨다고측정되었다. 게다가, 대기오염( 미세먼지문제, 이산화황, 오존) 은매년수천명의병원입원에일부원인이된다고인정되고있다. 영국의대기질전략 : 환경법안 1995 는 환경기구 와 스코틀랜드환경보호기구 의 설치하도록했다. 법안은또한대기질측정과관리에관한정책을포함하는 국립대기질 전략 을출판하도록했다. ' 영국, 스코틀랜드, 웨일즈와북아일랜드를위한대기질전략 은 1997년 3 월에처음출판되었다. 전략의전반적인목적은아래와같다. - 238 -

영국에서중기간의순환하는대기질정책의미래를계획한다. 대기오염물질에대한건강 실천적인보호를제공한다. - 기반의목표를설정하여국민의건강에대해가장좋고 식물과생태계보호를위한목적을통해자연환경보호에기여한다. 최근과미래의대기오염수준을기록한다. 대기질향상시키기위해할수있는것을알아내는데도움이되는구조를확립한다. 8 개의주요한대기오염물질이건강에끼치는영향에대한의학적이고과학적인이해에 근거하고유럽과 WHO 에서이에연관된발전을고려하여, 전략은 8개의주요한대기 오염물질에대한목표를설립했다. 이러한대기질목표는연관된 EU 지도부의한계 수치만큼엄중하였다. 가장최근의전략에대한검토는 2007 년에수행되었다. 국가대기질통계와지표 국가대기질통계로서보고한다. : 영국은최근아래의 2가지지표를순환하는공기를위한 1년의미세먼지와오존의농도 - 이것들은건강에가장중요한영향을끼친다고 믿어지는 2 가지종류의대기오염물질이다 ( 특히, 장기간의 PM10 에대한노출과매일의 오존수준최고치 ). 1 년중에대기오염이 보통 이거나더높은날의수 - 이것은 5가지의주요오염 물질중의 1 가지와관련이있고영국의하루대기질지표에근거한다. 2012년 1월 1 일부터, PM2.5 미세물질이오염물질의집합에서일산화탄소를대체하게된다. 또한, 대기질지표에서 보통 과더높은오염수준을정의하는데사용되는경계가 2012 년초에 개정되었다. 2012년국가대기질통계요약이 2013년 4 월에배포되고환경식품농촌부웹사이트에서 이용가능하다. 2013년 5 월에환경식품농촌부는 잉글랜드자연환경지표 를출판했다. 환경의질과 건강을위한 2 가지지표가대기질과관련이된다. 이에대한내용은다음과같다. 대기오염이 보통 이거나더높은지역별평균날짜수 - 도시지역과농촌지역 - 239 -

잉글랜드국가평균과비교하여인간이배출한미세먼지환경오염으로인한지역별 사망률 2012 년에영국정부는 잉글랜드에서의공공건강조사작업결과 를출판했는데, 다른 공공건강에관한문제와함께해로운대기질로인한병에서비롯된건강문제의 위험을다루었다. 이보고서는잉글랜드에서 60개의결과지표를지정하였고다음과 같은지표를포함한다. 인간이배출한미세먼지오염의최근수준의장기노출에따른 1년동안의모든 원인에따른성인사망률의비율( 미세먼지측정, PM2.5) 이러한지표는공공건강의책임자가해당지역의대기질에대한적절하게우선순위에 따른행동을취할수있게해준다. 지표를위한기준치데이터는 2010년에모델로 만들어진미세먼지대기오염의농도에근거하고, 영국에서더상위의지역관계당국에 의해계산되었다. 지역관계당국에따르면, 미세먼지대기오염에장기간노출되어 사망한비율의수치는농촌지역에서약 8% 이상이다. 4% 이고, 도시지역에서사망률이가장높은곳은 국가수준의방출통계 : 영국은국립통계연보를통해서아래의오염물질의 1 년동안의 배출을보고한다. 이산화황 산화질소 비메탄휘발성유기화합물 미세먼지(PM10과 PM2.5) 가장최근의국립통계연보는 19070년부터 2011 년( 방출통계가이용가능한가장 최근의년도) 까지의내용을다룬다. 연보에서설명하는가장중요한결론은아래와같다. 모든조사대상의오염물질의방출이장기적으로감소하고있다. 이산화황과미세먼지의 경우, 감소의비율이 1990 년대에가장강조되었고최근에는느려지고있다. - 240 -

암모니아방출은 2006년과 2008 년동안큰폭으로하락하였지만, 최근 3년동안매년 증가하였고, 그결과 4% 까지증가하게되었다. 나머지대기오염물질은 2010년에비교해 2011년에는 2.5% 와 6.6% 사이에서감소하고있다. 영국은 4 가지오염물질에방출에대해국제적인의무를충족시켜왔다. 국경을넘는대기오염을감소시키는것을목표로하는주요 2가지국제적인동의 사항이있다. 국립방출최대한계지도부 (NECD) 장기적인범위의국경을넘는대기오염에대한 (CLRTAP), UNECE 회의에서의예테보리의정서 이것은동일한오염물질에대하여영국방출최대한계치와유사하거나 동일한최대한계치를 2010 년과이후의기간에설정하였다. 의정서는 2012년 5월 개정되었고현재이전과동일한 4가지오염물질과 PM2.5에대해그이상의방출 감소제안을제시하였다. 통계연보는 있다. 2020년을위한새로운방출감소제안에따라방출데이터를제시하고 대기오염예보시스템 : 영국대기오염예보는 5 가지오염물질에대해만들어진다. 이산화질소, 이산화황, 오존, PM10과 PM2.5의미세먼지예보는매일대기질지침을 사용하여소통하고, 지침은 4가지그룹으로나눠진 1부터 10 까지의척도로이뤄진다. 이를통해대중들은대기오염이낮은지, 보통인지, 높은지혹은매우높은지바로알수 있고, 대기오염정도에따라추천된행동들을찾아볼수있다. 오염물질들의집합과다양한지침그룹사이의경계선은 대기오염에따른의학적 영향에대한위원회(COMEAP) 의 2011년영국의대기질지침에의한추천사항에 따라서 2012년 1월 1 일환경식품농촌부에의해업데이트된다. 매일예보는 UK-AIR 과스코틀랜드, 웨일즈, 북아일랜드의대기질웹사이트를통해 이용할수있다. 그리고더자세한정보는이메일이나무료녹음전화안내를통해서 전달받을수있다. 누구든지무료의대기오염에대한게시판글을구독할수있다. - 241 -

최근의예보는하루에 2 번발표된다. 환경식품농촌부는또한트위터또는홈페이지의자동업데이트를통해최근의대기질예보를제공한다. 3 지역당국의대기질관리 지역의대기질관리를위한요구사항은 환경법 1995 의파트 Ⅳ와환경조항 2002( 북아일랜드) 에규정되어있다. 검토와평가 를수행해야하고, 못하면대기질을향상시키기위한조치를취해야한다. 관계당국은해당지역의대기질에대한정기적인 규제에설정된목표를구체적인날짜에충족시키지 영국, 스코틀랜드, 웨일즈의지역관계당국은 2000 대기질규제 와이후의수정안에 설명된전략의목표에따라 4 번의전체적인오염물질에대한검토와평가를완성시켰다. 5번째검토와평가는 2012 년에수행되었다. 검토와평가의과정이대기질전략목표의초과와동일할때, 관계당국은반드시 대기질관리지역(AQMA) 을반드시선포해야하고, 영향을받는지역에대해서문제를 없앨수있는행동계획을반드시개발해야한다. 이러한계획은과잉비용, 교통관리, 계획, 재정적인장려금과같은다양한방법들을포함한다. 현재에는, 258 개의지역관계 당국-약 64% 가영국소속이다-이 1개나그이상의 AQMA 를가지고있다. 영국의 AQMA 에관한것은아래의표에요약되어있다. 몇몇 AQMA는 1 개이상의오염물질에 대한것이고, 많은지역관계당국이 1개이상의 AQMA 를가지고있다. 영국에서대부분의대기질관리지역은도시지역이고교통에서배출되는이산화질소와 PM10 에서비롯된다. 교통( 도로또는다른유형) 으로부터방출은이산화질소에대해 선포된대기질관리지역의주된원인이다. 오직소수의지역들이공업이나가정의방출과 같은다른원인에의해대기질관리지역으로선포되었다. - 242 -

(2) 대기질관리체계 1 전담부처및조직 환경식품농촌부 : 영국의환경정책은환경식품농촌부 (DEFRA) 에서총괄하고있다. 환경 식품농촌부는영국의환경보호, 식료품생산과기준, 농업, 어업, 도시공동체에대해 책임이있다. 또한 2008년 3 월에새로운에너지기후변화부가창설되었지만, 환경식품 농촌부는지속가능한개발및기후변화협약등과관련된국제협약의체결및기후 변화협약등과관련된국제협약의체결과농 임업및각종환경문제와관련하여 유럽공동체에서영국의입장을대변하는역할을수행하는부처라고할수있다. 환경식품농촌부와스코틀랜드정부, 웨일즈정부, 북아일랜드행정부사이에협약이 체결되어있고, 각각의나라에서이러한문제들에대한책임을발전시켰다. 환경식품농촌부는 2001 년종래농업수산식품부(Ministry of Agriculture, Fisheries and Food) 와환경수송지역부 (DETR), 내무부의소규모조직들이통합되어만들어진조직이다. 과거농업수산식품부가구제역등각종당해부처와관련된사항들에대해적절하게 대응하지못함에따라새롭게통합운영될필요성이제기되었다. 환경식품농촌부는다음과같은영역에서영국정부의정책에대해책임이있다. 식품농촌부내대기질전담부서의구성은다음과같다. 환경 - 243 -

< 그림 7.5 > 영국환경식품농촌부내대기질전담부서 2 주요업무 환경식품농촌부가 2007년 2 월발간한 환경식품농촌부소속기관에대한검토 에따르면, 환경식품농촌부의소속기관들은크게책임운영기관들과비부처공공법인, 정부출자 기관혹은공기업의형태를갖는다. 책임운영기관들로는정부방사성위해물질통제국, 살충제안정청, 해양수산관리청, 환경 해양산업 수산생물관학센터, 농촌지원청, 수의학 연구청, 중앙과학실험실, 수의약품등이있다. 비부처공공법인들은다시자문기능을 지닌정부기관들과행정및집행기능을지닌정부기관들과구분할수있다. 환경식품 농촌부에소속된비부처공공법인들은크게 47개의자문형비부처공공법인들과 11 개의 집행형비부처공공법인들, 6개의부과형위원회등이있으며영국수로공사와같은 공기업들이있다. 같다. 대기질과관련하여자문기능을지닌비부처공공법인들은다음과 대기질전문가그룹 대기질포럼 대기질기준에대한전문가패널등 - 244 -

자동형네트워크와수동형네트워크 자동형네트워크 : 자동형네트워크는개별지역에서모뎀에의해수집된데이터를 갖고시간별로오염물질농도에대해생산한다. 데이터는몇몇지역에서는 1972 년부터 수집되었다. 각각네트워크정보홈페이지는각각의네트워크, 측정된오염물질, 데이터를볼수있는링크와관련된다른링크들을제공한다. 네트워크는상호작용하는지도페이지에서볼수있다. 대부분의자동형 수동형네트워크 : 수동형네트워크는일별, 주별, 월별로측정하여자동형네트워크에 비해측정빈도가낮다. 그리고샘플은몇가지용해나필터같은물리적인방법에 의해수집된다. 이러한샘플들은화학적인분석을받게되고, 최후의오염물질농도는 이러한결과들로부터계산된다. 주요성과지표 : 환경부의 5 년단위전략계획에따르면공공서비스협약(PSA) 에대한 성과지표를다음과같이제시하고있다. PSA 1 은지속가능한개발과관련된것으로지속가능성지표의긍정적추세달성, 지속가능정상회의의제실현의진보, 달성했는지가주요한성과지표가된다. 기후변화에대한국제협약준수의진보를 PSA 2의온실가스감축은 1990년수준에비해온실가스의 12.5% 감축과이산화탄소 가스의 20% 감축을달성했는지가주요성과지표이다. PSA 3 의자연경관보존과생물학적다양성은야생조류감소세의전환, 주요야생동물 서식지의여건개선여부가주요성과지표이다. PSA 4 의농업생산력향상은최저생산지역과평균지역과의생산성차이축소가주요 성과지표이다. PSA 5 는농업및식품산업경쟁력강화로서, EU 농업정책에저해되는불공정지원의 축소가주요성과지표이다. PSA 7 은연료빈곤가구축소로서, 국가의연료빈곤전략목표에따른연료빈곤가구 축소가주요성과지표이다. PSA 8 의대기질향상은교통부와공동으로대기질전략의목표를달성하는지여부가 주요성과지표이다. - 245 -

PSA 9 는동물보호로서, 양의바이러스전염병 40% 축소, 광우병발병감지, 소결핵 발생의축소가주요성과지표이다. 3 유관기관과의협력관계 잉글랜드의중앙정부부처로서, 식품환경농촌부는대기질에관련한문제를선도하고 있다. 하지만다른부서들도중요한역할을하고있으며, 다른부서들의정책은대기질 중요한영향을끼치며그역할은다음과같다. 교통부(DfT) 는운송에대한책임이있고운송영역에영향을미치는정책들을선도하고있다. 지역사회와지방정부부(DCLG) 는계획을세우는것에지역관계당국전반의계획과전략에책임이있다. 건강부(DH) 는열악한대기질과환경오염에대한이해를증진시키는책임이있다. 에너지와기후변화부(DECC) 는기후변화와에너지생산에대한책임이있으며부의정책은대기질과기후변화상호간에이익이되는정책을수행한다. 재무부는영국전체의재정적인문제에책임을갖는다. 예를들어, 대기오염방출에대한세금부과로영향을끼친다. 재정적인문제는 비즈니스혁신과기술부는비즈니스와혁신에대한정책에책임을갖는다. 대기질향상시킬수있는규제와비즈니스해결책에대한기회모두에영향력을갖는다. 잉글랜드와웨일즈에있는몇몇단체들은대기질을보호하고향상시키기위해노력하고 있다. 환경청은큰복합산업과정에서대기로오염물질이방출되는것을규제한다. 또한 환경청은대규모의음식물처리공장과돼지와가금류사육행위를규제한다. 하지만 후자의경우, 많은시설들이대기에방출하는것들에대해규제받지않고있다. 교통과같은주요한오염물질의방출은유럽과국가, 지역수준의다양한기준들을통해 제한받고있다. 지역관계당국은더작은산업과정으로부터방출되는대기오염물질을 통제한다. 잉글랜드와웨일즈정부의대기질전략을수행하기위해, 환경청은또한고속도로청과 - 246 -

같은지역관계당국과협력한다. 대기질전략은사람들의건강과환경을보호하기위해 대기오염물질에대한기준을제시하고있다. 환경청의끊임없는대기질모니터링은환경이적절하게보호되고있는지를확인시켜준다. 장치들은시험되고, MCERTS 끊임없이순환하는대기질모니터링시스템 전략하에보증되며, 전략은 5가지종류의장치를다루는데장치가대기질을오염시키는물질의수준을측정한다. (3) 시사점 1 조직구조측면 전담조직의구성 : 영국은충분한인력과예산을동원해전담조직을구성하였다. 그리고 전담조직이대기질측정및관리에관한활동을총체적으로진행하고있다. 전문가그룹의운영 : 영국은대기질전문가그룹, 대기질포럼, 대기질기준에대한 전문가패널을운영하여대기질측정수준과관리, 오염의대응방안에대한전문적인 개발을하고있다. 2 기능측면 아카이브구축 : 단순예보만이아니라예보의내용과지역을과학적으로구성하여 기록으로남기고있다. 이를통해대기오염의변화수준과원인을규명할수있는자료가 수집되고있다. 평가지표의발행 : 환경부의 5 년단위전략계획에따르면공공서비스협약(PSA) 에 대한성과지표를제시하고있다. 3 인력및예산측면 민간기관과의협력 : 대기질측정과관리에관한업무를식품환경농촌부가주관하면서 대기질예보와관련한측정, 홈페이지운영을민간기관인 Ricardo-AEA에위탁하고 - 247 -

있다. 이를통해인력및예산의절감효과를보고있다. Ricardo-AEA는대기질관리 전략구조(AQManage) 는대기오염문제에대해포괄적이고권위있는해결책을제시 한다. 이러한구조는현재의상황에대한평가, 미래의가능성있는문제들에대한식별, 증거에기반한완화계획의개발, 실행중인계획에대한관리와같은대기질관리 과정의모든측면을다룬다. Ricardo-AEA 의대기질관리전략구조의대기질서비스는 이러한구조안에서조직되는데, 대기오염문제를효과적으로해결하기위한유연한 접근을제공한다. 이들은문제의성격에직접적인접근방식을맞춘다. 구조는아래의 3 가지핵심요소로이루어진다. 대기질평가(AQAssess) - 권위있는대기질증거를토대로대기오염을통찰하고 이해한다. 증거기반은아래의주요한원칙들중에서뒷받침된다. 대기오염측정 방출목록디자인과편찬 대기오염모델링 데이터관리, 분석, 해석 대기질행동, 전략, 정책개발(AQAction) - 비용효율적인행동을통해열악한대기질의 문제를해결해줄직접맞춰진전략, 정책, 행동계획 대기질에대한행동의효율성을평가하고관리(AQTrack) - 전략, 정책, 행동의효율성과 향상의기회의확인에대한모니터링, 확인, 보고 7.3.4. 일본의기후변화정책및대기질관리체제 (1) 기후변화및대기질관리정책변화과정 일본은급속한산업화과정에서미나마타병과같은공해병이주요한정치, 사회적쟁점이된 이후높은수준의환경정책을실시하였고그결과 전세계적모범국가로불리기도하였다. 1970년대이후환경관리에있어서 1971년 7월 1 일 : 환경청발족. 내각공해대책본부( 총리부공해대책실포함), - 248 -

후생성( 대신관방국립공원부, 환경위생국공해부), 통상산업성( 공해보안국공해부), 경제기획청( 국민생활국의일부), 임야청( 지도부조림보호과의일부) 등의환경관계 부서가통합함. 2001년 1월 6 일 : 중앙부처재편에의해환경청을환경성으로격상. 후생성으로부터, 폐기물처리행정을이관함. 2005 년 10월 1 일 : 내부부국으로 물 대기환경국 ( 水 大気環境局 ) ( 환경관리국을개편) 을, 지방지분부국으로써 지방환경사무소 ( 자연보호사무소와지방환경대책조사관사무소를 통합) 를설치함. 환경문제의특수성때문에환경관리영역의경계가모호한경우가많다. 오염과대기오염을같은부서의업무로다루고있다. 일본은수질 (2) 대기질관리체계 1 환경성의조직 환경성의내부조직은일반적으로법률의환경성설치법, 정령( 政令 ) 의환경성조직령및성령( 省令 ) 의환경성조직규칙등이중층적으로규정되어있다. - 249 -

< 표 7.1 > 일본환경성조직구조 1) 2) 간부 내부부국 환경대신( 법률제5 조) 환경부대신( 국가행정조직법제16 조)(2 명) 환경대신정무관( 국가행정조직법제17 조)(2 명) 환경사무차관( 국가행정조직법제18 조) 지구환경심의관( 법률제6 조) 대신관방( 정령제2조제1 항) (219 명) - 비서과 ( 정령제11조제 1 항), 총무과, 회계과, 정책평가홍보과, 폐기물 리사이클대책부 ( 정령제2조제2 항) - 폐기물 리사이클대책부(108 명): 기획과 ( 정령제11조제2 항), 폐 기물대책과산업폐기물과 종합환경정책국 (189 명) - 총무과 ( 정령제19조제1 항), 환경계획 과, 환경경제과, 환경영향평가과, 환경보건부 ( 정령제2조제2 항) - 환경보건부(102 명): 기획과( 정령제19조제2 항), 환경안전과 지구환경국 (106 명) - 총무과 ( 시행령제26 조), 지구온난화대책과, 국제 협력과 물 대기환경국(175 명) - 총무과( 시행령제30 조), 대기환경과, 자동차환경대책과, 물환경과, 토양환경과 자연환경국(174 명) - 총무과( 시행령제36 조), 자연환경계획과, 국 립공원과, 야생생물과 - 총무과: 국민공원관리사무소 ( 성령제20 조), 치도리가후치센포츠 샤보엔관리사무소( 千鳥ケ淵戦没者墓苑管理事務所 ), 생물다양성센터 3) 심의회등 중앙환경심의회( 지구환경법, 법률제7 조) 공해건강피해보상불복심사회( 공해건강피해의보상등에관한법률) 아리아케해 8 대바다종합조사평가위원회( 有明海 八代海総合調査 評価委員会 ) ( 아리아케해및 8대바다등을재생하기위한특별 조치에관한법률有明海及び八代海等を再生するための特別措置 に関する法律 ) 독립행정법인평가위원회( 독립행정법인통칙법) 임시미나마타병( 水俣病 ) 인정심사회 ( 정령제41 조) 4) 시설기관환경조사연구소( 정령제42 조) (47 명) - 250 -

5) 특별기관공해대책회의( 환경기본법, 법률제11 조) 6) 지방지분부국 7) 외국( 外局 ) 지방지분부국으로서지방환경사무소(769 명) 를둠 ( 법률제12 조) 홋카이도지방환경사무소( 北海道地方環境事務所 ) ( 정령제43 조) 토호쿠지방환경사무소 ( 東北地方環境事務所 ) 칸토우지방환경사무소 ( 関東地方環境事務所 ) 추부지방환경사무소 ( 中部地方環境事務所 ) 킨키지방환경사무소 ( 近畿地方環境事務所 ) 츄고쿠- 시코쿠지방환경사무소( 中国四国地方環境事務所 ) 큐슈지방환경사무소 ( 九州地方環境事務所 ) 원자력규제위원회 ( 국가행정조직법, 원자력규제위원회설치법 ) - 원자로 안전전문심사회( 제13조제1 항), 핵연료안전전문심사회, 방사선심의 회( 방사선장해방지의기술적기준에관한법률, 동조제2 항), 독 립행정법인평가위원회( 독립행정법인통칙법, 동조제2 항), 원자력 규제청( 제27조제1 항) - 251 -

< 그림 7.6 > 일본환경성조직구조(1) - 252 -

< 그림 7.7 > 일본환경성조직구조(2) - 253 -

2013년 7 월현재, 환경성본성의재직자수는 1,695 명이다. 대신관방 219 명, 통합환경 정책국 189 명, 지구환경국 106 명, 물 대기환경국 175 명, 자연환경국 174 명, 환경조사 연구소 47 명, 지방환경사무소 769 명이다. 2 물 대기환경국의조직과업무 물 대기환경국( 水 大気環境局 ) 은일본환경성내부부국의하나로 2005년 10월 1일 환경관리국을개편하여설치되었다. 대기오염및수질오염방지, 토양오염 지하수 지반침하 소음 진동 악취대책등에의한생활환경의보전정책을실시하였으며 주요업무는다음과같다. 환경보전에관한기본적인정책기획및입안및추진에관한일( 사람의건강보호및 생활환경보전을위해실시하는것에한함 ) 환경보전에관한관계행정기관의업무조정에관한일( 사람의건강및보호및생활 환경의보전을위해실시하는것에한함 ) 환경기준및다이옥신환경기준설정에관한일 공해방지를위한규제에관한일 세토나이카이환경보전특별조치법( 瀬戸内海環境保全特別措置法 ) 시행에관한일 환경보전의관점에서공장의공해방지를위한조직정비에관한준비등의책정및 규제등에관한일 환경보전의관점에서공해방지를위한시설및설비정비에관한기준등의책정및 해당정비에관한원조에관한일 환경보전의관점에서하수도기타시설의폐수처리에관한기준등의책정및규제등에 관한일 환경보전의관점에서방사성물질에관한환경상황의파악을위한감시및측정에 관한기준등의책정및해당감시및측정실시에관한일 환경보전의관점에서농약의등록및사용의규제에관한기준등의책정및해당규제의 실시에관한일 환경보전의관점에서하천및호수와늪( 소호: 湖沼 ) 의보전에관한기준등의책정및 규제등에관한일( 자연환경국소관에관한것제외) - 254 -

아리아케해 8 대바다종합조사평가위원회 (( 有明海 八代海総合調査評価委員会 ) 의서무에관한일 위의각호에대한일외에, 독점적으로환경보전을목적으로하는업무및사업에 관한것및그목적및기능의일부에환경보전이포함된사무및사업에관한환경 보전의관점에서의기준등의책정및해당관점에서의규제등에관한것 물 대기환경국조직 국장 총무과 - - 환경관리기술실 조사관 대기환경과 - 대기생활환경실 자동차환경대책과 수환경과 ( 水環境課 ) - 폐쇄성해역대책실 토양환경과 - 농약환경관리실 - 지하수 지반환경실 3 유관기관의관련업무 독립행정법인국립환경연구소 국립환경연구소는 1974 년 국립공해연구소 로발족, 1990년 7월전면개편에따라 국립환경연구소 로개칭하였다. 2013년현재기획 관리 정보부문에 53명이근무하고있으며연구실시부문에 198 명이재직중이고, 연구실시부분중지구환경연구센터가기후변동및대기오염문제를 연구하고있다. - 255 -

< 표 7.2 > 일본국립환경연구소연구실시부문 연구실시부문 지구환경연구센터- 상급주석연구원( 실), 탄소순환연구실, 지구대기화학연구실, 위성관측연구실, 물질순환모델링 해석연구실, 기후모델링 해석연구실, 대기 해양모니터링추진실, 육지모니터링추진실, 지구환경데이터베이스추진실, 주석연구원( 실), GOSAT-2 프로젝트팀 지구환경연구센터- 대기환경모델링연구실, 광역대기환경연구실, 도시대기환경연구실, 물환경관리연구실, 호수 하천환경연구실, 해양환경연구실, 토양환경연구실, 지역환경기술시스템연구실, 주석연구원( 실) 기후변동을비롯한지구환경문제해결에공헌 국내와아시아의지역환경문제해결에공헌 독립행정법인환경재생보전기구 2004년 4 월설치되었으며, 공해에관한건강피해의보상및예방, 민간단체의환경 보전활동지원등을목적으로하고있다. 주요사업으로다음과같다. 대기오염및수질오염의영향에의한건강피해의보상업무 대기오염에의한건강피해를예방하기위하여필요한사업에관한업무 일본국내와개발도상국의환경보전을위해노력하는민간단체에대한조성사업 폴리염화비페닐폐기물처리비용의조성등의업무 4 환경성의대기환경보전대책 2013년환경성백서8) 서에따르면환경성의대기환경보전대책은 1) 대기환경의감시 측정체제의정비 2) 매연에따른고정발생원대책 3) 이동발생원대책 4) 미소입자상 물질(PM2.5) 방지 5) 광화학옥시던트대책 6) 다양한옥시던트대책에대한현상규명 8) 환경성이발간하는백서에는 환경백서( 環境白書 ), 순환형사회백서( 循環型社会白書 ), 생물다양성백서( 生物多様性白書 ) 의 3 가지가있으며, 각각, 환경기본법, 순환형사회형성추진기본법및생물다양성기본법의규정에의하여, 매년정부가국회에제출하도록규정된보고서와향후의시책문서를수록하고있음. 예를들어, 환경백서 는환경기본법제12조에규정된 환경의상황및정부가환경보전에관해강구한시책에관한보고 와 환경의상황을고려하여강구하도록하는시책을명확히한문서 가수록되어있음. 순환경형사회백서와생물다양성백서도마찬가지임. 이전에각각시판책이발행되고있었지만, 2009년판부터는 3개의백서의시판은합철되고있음. - 256 -

추진 6) 다양한유해물질에의한건강영향의방지 7) 산성비 황사에대한대책등이 있다. 대기환경의감시 측정체제의정비 ᄀ국가설립대기측정망 ( 国設大気測定網 ) 대기오염의상황을전국적인시각에서파악함과동시에, 대기보전시책의측정등에 필요한기초자료를얻기위해, 국설대기환경측정소[ 国設大気環境測定所 ](9 개소) 및 국설자동차교통환경측정소[ 国設自動車交通環境測定所 ](10 개소) 를설치하고, 측정을 실시하고있다. 이들측정소는, 지방공공단체가설치하는대기환경상시감시측정국의 기준국, 대기환경의상시감시에관한시험국, 국가가측정해야만하는물질등( 유해 대기오염물질) 의측정국, 대기오염물질의백그라운드측정국등의기능을수행하고 있다. 뿐만아니라, 국내의산성비와국경을초월한( 越境 ; 월경) 대기오염의장기적인 영향을파악하는것을목적으로, 월경대기오염 산성비장기모니터링계획 (2008 년 3 월 개정 )[ 越境大気汚染 酸性雨長期モニタリング計画 ( 平成 21年 3 月改訂 )] 에근거한모니터링을 낙도( 離島 ) 등먼지역을중심으로전국 27 곳에서실시하고있다. 또한환경방사선등모니터링조사로, 낙도등( 전국 10 개소) 의사람에의한영향이 적은지역에서대기중의방사선등모니터링을실시하고, 이용하여홈페이지 그결과를웹페이지를 환경방사선등측정데이터공개시스템 ( 환경방사선등모니터링 데이터공개시스템 ) 9) 에서정보제공하고있다. ᄂ지방공동단체의대기오염감시체제 도도부현등에서는, 일반국( 일반환경대기측정국[ 이하 일반국 이라함] 一般環境大気測 定局 ( 以下 一般局 ) 및자출국( 자동차배출가스측정국[ 이하 자출국 이라함] 自動 車排出ガス測定局 ( 以下 自排局 ) 에서, 대기오염방지법(1968년법률제97 호. 이하 대방법 이라함)( 大気汚染防止法 ( 昭和 43年法律第 97 号 以下 大防法 ) 에근거하여 대기오염상황을상시감시하고있다. 또한, 국가는, 그데이터 ( 속보치 ) 를 대기오염물질 광역감시시스템 ( 애칭 : 소라마메군 [ 누에콩군 ] 大気汚染物質広域監視システム ( 愛称 : そらまめ君 ) 에 의해실시간으로수집하고, 인터넷및휴대전화용사이트에서정보를제공하고있다. 9) 환경방사선등모니터링데이터공개시스템웹페이지 (http://housyasen.taiki.go.jp/) 웹페이지에는속보치, 확정치, 년차보고서, 측정항목, 환경방사선등모니터링조사에대하여, 시스템에대한내용이포함되어있음. - 257 -

또한, 미소입자상물질(PM2.5)( 微小粒子状物質 ( PM2.5 )) 의환경기준의설정에따라, 대방법에근거하여대기오염의상황의상시감시에이용하는 표준측정방법과의등가성의평가를실시하였다. PM2.5 의자동측정기의 매연에따른고정발생원대책 대방법에근거하여, 매연( 질소산화물, 유황산화물, 매진등) 발생및배출시설에대해 배출기준을정하고규제등을실시하고있다. 또한, 시설단위의배출기준은양호한 대기환경의확보가곤란한지역에대해서는, 공장및사업장의단위에서질소산화물및 유황산화물의총량규제를실시하고있다. 또한최근에는일부대기업을포함한 사업자에대해, 매연량또는매연농도의측정결과의기록위조등부적절한사안이 잇따라발각된것으로부터, 2009년 5 월에대방법, 2010년 3 월에성령( 省令 ) 을개정하여, 배출기준초과시도도부현등이실시하는개선명령등의발동요건을완화하고, 매연량 또는매연농도의측정결과의미기록등에대한벌칙의창설등을실시하였다. 이동발생원대책 ᄀ자동차개별대책및연료대책 자동차배출가스및연료에대해서는, 대방법에따라순차적으로규제를강화해오고 있다. 중앙환경심의회에서는 향후의자동차배출가스저감대책방식에대하여 ( 今後 の自動車排出ガス低減対策のあり方について ) 가지속적으로심의되고있으며, 2012 년 8 월에는, 이륜자동차에대해세계통일시험사이클의도입및배출가스규제강화, 디젤 중량차에대해시험사이클이외에서의배출가스저감대책및 NOx 후처리장치대책, 디젤특수자동차에대해매연규제의재검토및국제기준조화를고려하여배출 가스저감대책등의제 11 차답신이이루어졌다. 또한, 본답신에서계속검토해야 한다고되었던, NOx 후처리장치의성능저하의원인규명및대책등에대하여, 10 월에환경성 국토교통성합동으로 배출가스후처리장치검토회 를개최하여 검토를시작하였다. 디젤특수자동차의배출가스규제에대하여, 제9 차답신, 제11 차답신을받고, 2013년 3 월에 자동차배출가스양의허용한도 (1974 년 1월환경성고시제 1 호) 및 - 258 -

대기오염방지법제 19조제 3항의규정에의한특정특수자동차배출가스양의 허용한도(2006년 3월환경성고시 72 호 ) 의개정을실시하였다. 또한공공도로 ( 公道 ) 를주행하지않는특수자동차 ( 이하 " 오프로드특수자동차" 라함) 에대한배출 가스규제를행하는특정특수자동차배출가스의규제등에관한법률 (2005년 법률제 51 호. 이하 오프로드법 이라함) 에근거하여, 2006년 10월부터원동기의 연료의종류와출력범위마다순차적으로사용규제를시작하는등, 배출가스대책에 노력하고있으며, 2011년도이후순차강화하고있는배출가스기준에적합한오프로드 특수자동차등으로의교환( 매환: 買換え) 이원활하게진행되도록, 세제의특례조치, 정부계금융기관에의한저리융자, 하이브리드오프로드특수자동차등을도입할시 보조를강구하였다. ᄂ대도시지역의자동차배출가스대책 자동차교통량이많은교통체증이심각한대도시지역의대기오염상황에대응하기 위해, 관계기관이연계하여종합적인대처를실시하고있다. 그중에서도자동차 NOx PM 법에따라대도시지역( 사이타마현, 치바현, 도쿄도, 가나가와현, 아이치현, 미에현, 오사카부와효고현( 埼玉県 千葉県 東京都 神奈川県 愛知県 三重県 大 阪府及び兵庫県 )) 에서는, 각도도부현이 총량삭감계획( 総量削減計画 ) 을책정하고 자동차에서의 NOx 및 PM 의배출량삭감을위한시책을계획적으로진행하고있다. 또한, 동법에의한차종규제의원활한시행을도모하기위해, 정부계금융기관에의한 저리융자등의보급지원책을강구하고, 배출가스저감성능이높은자동차보급과 배출기준에적합한전국의트럭 버스등인것이판별가능하도록 자동차 NOx PM 법적합차스티커 의교부등에노력하고있다. ᄃ저공해차의보급촉진 2020년까지신차판매에서차지하는차세대자동차의비율을최대 50% 까지보급 한다는목표에따라차세대자동차등의보급에주력한결과, 2011 년도의신차판매에서 차지하는차세대자동차의비율은약 16% 가되었다. 저공해차의보급을촉진시책으로써, 차량도입에대한각종보조, 자동차세의그린화및 자동차중량세 자동차취득세의한시적면제 경감조치등의세제상의특례조치및 정부계금융기관에의한저리대출을강구하였다. - 259 -

또한저공해차보급을위한인프라정비에대해서는, 국가에의한설치비용의일부 보조, 연료등공급설비에관한고정자산세의경감조치등의세제상의특례조치및 정부계금융기관에의한저리융자를실시하였다. ᄅ교통흐름대책 도로교통정보통신시스템 (VICS) 의정보제공지역의추가확장을도모함과동시에, 스마트웨이의일환으로 ITS 스폿(spot) 서비스를추진하여, 도로교통정보의내용 정도( 精度 ) 의개선 충실을위해노력했고, 신호등의고도화, 공공차량우선시스템 (PTPS) 의 정비, 종합적인주차대책등으로, 환경개선을도모하였다. 또한환경로드프라이싱 10) 시책을시행하고, 주택지역의도로변환경개선을도모하였다. 교통에관련된다양한주체로구성된협의회에의한도시 지역종합교통전략의 책정및이를바탕으로공공교통기관의이용촉진등의활동을지원하고있다. 또한, 교통수요관리(management) 시책의추진으로지역의자동차교통수요의조정을도모 하였다. ᄆ선박 항공기 건설기계의배출가스대책 선박의배출가스에대해서는, 국제해사기관( 国際海事機関 ; IMO) 의배출기준 (MARPOL 조약부속서 VI) 에입각하여, 해양오염및해상재해방지에관한법률 (1970년법률제 135 호. 이하 해양오염방지법 ) 에의해, 질소산화물, 연료유중 유황분농도( 연료에서유황이차지하는농도; 燃料油中硫黄分濃度 ) 등에대해규정 하고있다. 항공기로부터의배출가스에대해서는, 국제민간항공기구(ICAO) 의배출에입각하여, 항공법(1952 법률제 231 호) 에의해, 탄화수소, 일산화탄소, 질소산화물등에대해 규제되어있다. 건설기계중오프로드특수자동차에대해서는, 오프로드법에따라 2006년 10 월부터 순차사용규제를개시하고, 2011년 10월부터는차기배출가스기준에의한규제를 순차개시하고있으며, 건설업에관련된특정특수자동차배출가스의배출억제를 위한지침( 建設業に係る特定特殊自動車排出ガスの排出の抑制を図るための指針 ) 에 10) 일본조어로드프라이싱혼잡세대도시중심으로진입하는차에요금을과하는제도출처네이 ( road+pricing( : ) :. [ : 버사전 ] - 260 -

근거해 NOx, PM 등대기오염물질의배출억제에노력하고있다. 한편, 오프로드법의대상외기종 ( 발동발전기및소형건설기계등) 에대해서도, 오프로드법의 2006 년기준에상응하는배출가스기준치에따라책정한 배기가스 대책형건설기계의보급촉진에관한규정 ( 排出ガス対策型建設機械の普及促進に関 する規程 ) 등에따라배출가스대책형건설기계의사용을추진하였다. 또한, 건설기계 취득시융자제도를설치하였다. ᄇ보급계발시책등 저공해자동차 ( 차세대자동차등) 와에코드라이브의보급계발을목적으로 2012 년 5 월에 에코 & amp; 세이프티고베카라이프 축제( エコ& セーフティ神戸カーライフ フェスタ ) 를실시하였다. 또한 11 월의 에코드라이브추진월간( エコドライブ推進月間 ) 을중심으로자가용 사용억제등이나적절한자동차의사용등을호소하고, 에코드라이브보급연락회가동 월간을계기로재검토를실시해, 책정한 에코드라이브 10 의추천 ( エコドライブ 10 のすすめ ) 의 보급계발을도모하였다. 미소입자상물질 (PM2.5) 방지 2009년 9월에는환경기준이설정된 PM2.5 에대해, 상시감시망의정비에노력하고 있다. 또한 PM2.5 의방출원은, 고정발생원, 이동발생원및대기중에서의생성등 다양하기때문에, 효과적인대책검토를위해질 양 농도에더하여성분분석도 실시하는것으로하는등, 발생원의기여비율및대기중의발생메커니즘의해명등의 과학적연구결과의축적에노력하고있다. 2013년 1월부터중국에서 PM2.5 의심각한대기오염이발생하여, 일본에서도일시적으로 PM2.5 농도의상승이관찰되었던것등으로부터, PM2.5에의한대기오염에대해 국민의관심이높아진것을감안하여, 같은해 2 월, 국내의관측망의충실, 전문가 회합에의한검토, 국민에게정보제공, 대( 對 ) 중국기술협력의강화등으로즉각적인 방침을정리하였다. 게다가, 전문가회의에서 PM2.5 에대한 주의환기를위한임시 지침( 注意喚起のための暫定的な指針 ) 이제시되었다. 이임시지침에따라, 도도부현등에서 주의환기의운영및정보제공등을실시하고있다. - 261 -

광화학옥시던트대책 ᄀ광화학옥시던트비상대책 도도부현에서는대방법에기초하여대기의오염상황의상시감시에있어서, 옥시던트농도가높아지고, 광화학 피해가발생할우려가있는경우에는광화학옥시던트 주의보등을발령하고있다. 이때에는, 매연배출자에대한대기오염물질배출량의 삭감및자동차사용자에대한자동차의주행의자주적제한을요청하는것이외에도 주민에대한홍보활동과보건대책을실시하고있다. 또한, 기상청에서는광화학스모그에 관련하는기상상황을도도부현에통보하고, 광화학옥시던트의농도가높아지는경우에는 스모그기상정보를발표하여국민에게주지하고있다. 또한, 환경성에서는광화학옥시던트에의한피해를미연방지하기위해, 대기오염물질 광역감시시스템 ( 별명 : 소라마메군 )( 大気汚染物質広域監視システム ( 愛称 : そらまめ君 )) 에 따라, 도도부현등이발령한광화학옥시던트주의보등발령정보를, 실시간으로수집하여, 이들데이터를지도정보등으로, 인터넷등에일반에공개하고있다( 대기오염물질 광역감시시스템( 소라마메군) 대기오염물질광역감시시스템( 소라마메군) 홈페이지, http://soramame.taiki.go.jp/) - 262 -

< 그림 7.8 > 소라마메군홈페이지내용( 예) ᄂ휘발성유기화합물배출억제대책 휘발성유기화합물은광화학옥시던트의발생원인물질중하나이며, 의해, 광화학옥시던트에의한대기오염개선이기대된다. 배출감소에 휘발성유기화합물배출억제대책에대해서는, 2010년도까지전국의휘발성유기 화합물총배출량( 이하 VOC 총배출량 ) 을 2000년도에비해 30% 정도삭감시키는 것을목표로, 법규제와자주적노력을적절하게조합한제도( 이하 베스트믹스 ) 를 실시하였다. 2010년도의 VOC 총배출량은 2000년도에 44% 감소된것으로, 2011년 4 월에환경대신으로부터중앙환경심의회에 미래의휘발성유기화합물의배출억제 대책방식에대하여( 今後の揮発性有機化合物の排出抑制対策の在り方について ) 에대한 자문을실시, 2011년 12 월에중앙환경심의회로부터답신되었다. 답신에서는법규제와 자주적노력을결합한현행의 VOC 배출억제제도는그대로계속할것으로되었다. ᄃ광화학옥시던트대책에대한현상규명추진 2011년 3 월에책정된 광화학옥시던트조사검토회보고서( 光化学オキシダント調査検討会報告書 ) 에따라 모니터링의충실 데이터의다각적해석, 배출인벤토리 - 263 -

( 목록;inventory) 정치화( 정밀하고치밀화精緻化 ), 시뮬레이션의고도화( 정밀화) 를 통해광화학옥시던트에관한현상해명( 문제해결) 을진행하고있다. ᄅ국제적인노력 동아시아지역에서는, 최근의경제성장등에따라광화학옥시던트원인물질의 배출량이증가하고있으며, 일본의대기환경에미치는영향이우려되고있다. 이때문에 2007년 12월에개최된 제9회한중일 3 개국환경장관회의( 第 9回日中韓三カ国環 境大臣会合 ) 에서일본의제안에의해광화학옥시던트에관한과학적인연구에 관한협력할것이합의되었다. 이를수용하여, 2008 년부터, 광화학옥시던트에관한 과학적연구결과의공유와향후연구협력의검토를실시하기위해, 연구자등을 대상으로한 한중일광화학옥시던트과학연구워크숍 ( 日中韓光化学オキシダント 科学研究ワークショップ ) 을개최하고있다. 또한, 2010년 5월 제12회한중일 3개국 환경장관회의 에서채택된환경협력에관한공동기획에입각하여공동연구를 실시하기로하고, 공동연구의진행방식에대해협의하였다. 다양한유해물질에의한건강영향의방지 ᄀ유해대기오염물질대책 대방법에기초하여, 지방공공단체와의연계하에, 유해대기오염물질에의한대기오염 상황을파악하기위한조사를실시하였다. 또한, 2010년 10월중앙환경심의회답신 향후유해대기오염물질대책방식에대하여( 제9 차답신)( 今後の有害大気汚染物 質対策のあり方について ( 第九次答申 ) 에서, PRTR 제도의대상물질과정합성을 도모하는관점에서 유해대기오염물질에해당할가능성이있는물질리스트 ( 有 害大気汚染物質に該当する可能性がある物質リスト ) 및 우선노력물질 ( 優先取組物質 ) 이 검토되고, 위험정도에따른대책방안이정리된것을감안하여, 새로운물질리스트에 기초하여유해성정보와폭로정보등의기초정보의수집 정리를행함과동시에, PRTR 데이터를이용한효율적인모니터링지점의선정방법에관한검토를수행하였다. 일반환경대기중의크롬, 검토를수행하였다. 아크릴아미드및톨루이딘의측정방법의확립에대한 우선노력( 추진) 물질중, 환경목표치가설정되어있지않은물질에대해서는, 신속한 지침치( 指針値 ) 설정을하려고하고, 과학적연구결과의충실을위해, 유해성정보등의 - 264 -

수집을실시하였다. 그중, 과학적연구결과의수집 정리의상황에입각하여, 망간및그화합물에대해지침치의설정을위한검토를개시하였다. ᄂ석면대책 대방법은, 분사석면 ( 吹付け石綿 ) 및석면함유단열재, 보온재및내화피복재 ( 耐火被覆材 ) 를 사용하는모든건축물기타의공작물의해체등작업에대한작업기준등을정하고, 석면의대기환경에의비산방지대책에최선을다하고있다. 또한, 최근, 건축물등의 해체현장등에서석면이비산하는 ( 날리는) 사례등이확인되고있는것등을감안하여, 2012년 4 월에환경대신이중앙환경심의회에 석면비산방지대책강화에관하여 ( 石綿の飛散防止対策の更なる強化について ) 에대해자문을구하고, 2013년 2월에 중앙환경심의회로부터답신을받았다. 답신에는, 사전조사의의무화, 대방법에기초한 신고의무자의변경, 출입권한강화, 대기노동측정등이있으며, 이를받아들여대방법의 제도개정을실시하였다. 산성비 황사에대한대책 ᄀ산성비 동아시아지역에있어서, 산성비의현황과그영향을파악함과동시에, 산성비문제에 관한지역의협력체제를확립하는것을목적으로하여, 일본의주도에의해, 2001 년부터 동아시아산성비모니터링네트워크 (EANET) 가본격가동하고있으며, 현재, 동아시아 지역의 13 개국이참가하고있다. EANET 에서는, 공통기법에의한산성비모니터링에 의해신뢰할수있는데이터의축적등을실시하고있다. EANET 에서는, EANET에대한재정적공헌을위한건전한기초를제공하는문서에 대한논의의결과, 2010년 11월에개최된제12회정부간회의에서 EANET 강화를 위한문서 의채택과서명이이루어지고, 2012년 1 월부터동문서의운용이개시되었다. 2012년 11 월에는, 제14 회정부간회의에서, 동문서에기초한각활동의실시에관한 결의문이채택됨과동시에, EANET의향후활동의방향성에대해서도의견교환이 이루어졌다. 일본국내에서는, 국경을초월한대기오염및산성비에의한영향의조기파악, 대기 오염원인물질의장거리운동과장기트렌트의파악, 향후영향예측을목적으로, 국경횡단대기오염 산성비장기감시계획( 越境大気汚染 酸性雨長期モニタリング計画 ) 에 - 265 -

따라국내습식및건조침착모니터링, 호수등을대상으로하는토지 물감시, 토양 식생모니터링( 陸水モニタリング 土壌 植生モニタリング) 을실시하고있다. ᄂ황사 한중일 3 개국황사국장회의등에서, 동북아시아지역의황사대책의지역협력에 대한검토가이루어졌으며, 2007년 12월에개최된제9회한중일 3 개국환경장관( 대신) 회의의합의를받아, 2008 년부터황사공동연구를개시하였다. 또한 2010년 5월의 제12회한중일 3개국환경장관회의 에서채택된환경협력에관한공동계획을 고려한노력을전개하고있다. 또한, 일본국내에서는황사의물리적성질( 황사의입자크기) 또는화학적성질 ( 황사의 성분) 을해명하기위해, 2002 년부터황사실태파악설문조사를실시하고있으며, 2011년도는전국 5 개지점에서실시되었다. 또한일본으로황사가날아오는상황 파악과함께, 국제적인모니터링네트워크의구축에도이바지하는것으로, 독립행정 법인국립환경연구소와협력하여, 고도( 고급) 의황사관측장치( 라이더장치) 에의한 모니터링네트워크를정비하고있다. 뿐만아니라, 2007년도부터국내외의라이더 장치에의한모니터링네트워크의관측데이터를실시간으로제공하는환경성황사 비래( 飛来 ) 정보( 環境省黄砂飛来情報 ) 페이지를환경성의홈페이지상에운용하고있다. 11) (3) 시사점 1 조직구조측면 물 대기환경국하위조직으로대기환경과를설치하고있으며, 자동차환경대책과를 설치하여특히자동차에의한대기오염문제를별도로다루고있다. 유관기관인독립환경행정법인인환경재생보전기구가대기오염의영향에의한건강 피해에대한보상업무를및예방업무를수행하고있다. 2 기능측면 11) ( 황사~ 환경성황사비래정보( 라이터황사관측데이터제공페이지)[ 黄砂 ~ 環境省黄砂飛来情報 ( ライダー黄砂観測データ提供ページ )] http://soramame.taiki.go.jp/dss/kosa/ - 266 -

대기오염현황에대한정보제공이잘이루어지고있다. 대기중의방사선량이나황사, 미세먼지등에대한정보를웹사이트를통하여실시간제공하고있다. 자동차배출가스대책에많은노력을기울이고있다. 특히저공해차량의보급과같은 적극적정책을수행하고있다. 자동차배출가스를줄이기위해교통흐름의분산 원활화를추진하는등적극적정책행보가두드러진다. 특히지방자치단체와의정보공유및협력이잘이루어지고있다. 3 인력및예산측면 물 대기환경국은 175 명으로구성된다. 총무과외에담당부서는대기환경과, 자동차 환경대책과, 수환경과, 토양환경과로분리되어있다. 7.4. 국내유사조직의사례분석 7.4.1. 개요 정부는 2008 년미래국가비전으로 저탄소녹색성장 을제시하고, 국가의온실가스 감축목표를발표하며녹색성장기본법을제정해법적기반을마련하였다. 그리고 2010년에국가온실가스종합정보관리체계를구축 운영키위해환경부산하에 온실가스종합정보센터(GIR) 를설립하였다. 기후변화와국제협약에대응한장기적관점의대책수립을위해지속적으로노력하고 있다. 우리나라의온실가스관리체계는행정기관, 연구기관, 출연기관등으로나누어서살펴 볼수있는데, 12) 온실가스종합정보센터는행정기관으로써국가온실가스통계및관리 12) 행정기관및위원회 : 온실가스종합정보센터, 녹색성장위원회, 기후변화대책위원회등연구기관 : 한국환경정책평가연구원, 에너지경제연구원, 산림과학연구원, 국립농업과학원등 - 267 -

업체정보관리, 국가 부문별감축목표설정및분석, 개발도상국지원등국제협력, 관리업체정보관리등온실가스관련정보제공및수집등의역할을수행하는기관으로서 행정기능과연구기능이혼합되어있다. 배출권거래제의도입이예정되어있지만부처간의이견으로인해주관부처에대한 논란이여전히지속되고있는실정이다. 7.4.2. 온실가스종합정보센터관리체계 (1) 조직체계및인력 국가온실가스종합정보관리기관이자온실가스감축의분석 평가기관으로서 3개팀 ( 기획총괄팀/ 정보관리팀/ 감축목표팀) 으로구성되어있다(< 그림 7.9 > 참조). TF 조직으로배출권 TF 팀이있고, 최근국제협력기능의강화를위해국제협력팀을 신설하였다. 센터장 1인을포함하여행정직공무원 6 명( 무기계약직 1 명포함), 연구관 4 명, 전문계약직 나급 9명그리고연구원 20명등총 40 명으로구성되어있는것으로나타났다. 출연기관 : 한국환경공단, 에너지관리공단, 엔지관리공단등 - 268 -

자료: http://www.gir.go.kr/og/hm/ci/b/oghmcib010.do( 온실가스종합정보센터) < 그림 7.9 > 온실가스종합정보센터조직도 (2) 수행기능 종합적 효율적온실가스정보 & 감축관리와관련하여다음과같은 5대핵심기능을 수행하고있다(< 표 7.3 > 참조). 국가및부문별온실가스감축목표설정지원 국가온실가스정보종합관리체계운영 녹색성장경험(Know-how) 의공유( 국제협력) 체계적인조사 연구를통하여국내 외온실가스감축역량의강화 온실가스 에너지목표관리제의성공적인제도이행지원 - 269 -

< 표 7.3 > 온실가스종합정보센터 5대핵심기능 핵심기능내용 국가및부문별온실가스감축목표설정지원 - 감축잠재량분석: 국제적기준의다양한모형분석 (BAU/ 감축잠재량) LEAP, 계량경제모형, ( 거시경제영향)CGE 모형등 - 국가감축목표와일관성있는부문별감축목표제시: 5년단위부문별감축목표설정과에너지가격변화를감안하여미래배출량전망과분석모델을고도화 국가온실가스정보종합관리체계운영 - 국가온실가스인벤토리보고서작성: 연도별국가인벤토리보고서(NIR) 을작성(UN 에격년보고, 코펜하겐합의문), 부문별온실가스통계를센터에서 취합( 매년 6 월) 검증후국가인벤토리보고서발표( 매년12 월) - 통계의신뢰성 객관성확보를위한검증및총괄관리: 국가 사업장별고유의배출계수(emission factor) 개발 검증, 온실가스인벤토리총괄관리위원회운영 - 국제협력체계구축: 1 UNFCCC( 유엔기후변화협약) 국가인벤토리전문가세미나 2 선진국과인벤토리보고서작성경험(know-how) 공유(Peer Review) 온실가스 에너지목표관리제의성공적인제도이행지원 체계적인조사 연구를통한감축역량의강화 녹색성장경험 (Know -how) 의공유( 국제협력) - 감축잠재량분석: 국제적기준의다양한모형분석(BAU/ 감축잠재량)LEAP, 계량경제모형, ( 거시경제영향)CGE 모형등 - 국가감축목표와일관성있는부문별감축목표제시: 1 5년단위부문별감축목표설정 2 산업경제전망, 에너지가격등의변화를감안하여미래배출량전망과분석모델을고도화 - 통합적 체계적분석체계구축: 부분별로산발적조사 연구 - 효과적정책조합(portfolio) 제시 - 글로벌온실가스감축모형및방법론개발: 국가별여건에맞는온실가스감축방안분석, 온실가스감축과성장을동시에달성할수있는전략수립 - 글로벌녹색성장인프라구축(Capacity building): 개도국전문인력양성프로그램운영, 주요국가와온실가스정보 DB교류등 - 글로벌협력체계기반강화: 센터중심의개도국전문가협력체계구축/ 온실가스감축분석모형국제포럼 개최, 국제연구기관등과인력교류및 Joint Project를통한경험교류, 지식기반 (knowledge-based) 측면에서글로벌녹색성장연구소 (GGGI) 활동지원 자료 : http://www.gir.go.kr/og/hm/ci/b/oghmcib010.do ( 온실가스종합정보센터) - 270 -

7.4.3. 시사점 온실가스종합정보센터는 저탄소녹색성장기본법 에근거한환경부산하의기후변화 연구기관으로국가온실가스정보허브 (Information Hub) & 감축연구의싱크탱크 (Think-Tank) 역할을수행하고있다. 이에따라국제적수준의온실가스정보관리체계를구축하고온실가스감축목표를설정하는역할과함께정부차원의온실가스관리 연구와감축전략수립을위한통계와분석을맡게되었다. 특히온실가스종합정보센터는종합 효율적온실가스정보관리, 감축이행을통한 녹색성장촉진, 글로벌협력체계구축이라는 3 대목적을설정하고세부적인핵심기능을 수행하고있다. 아울러감축목표달성을위한종합감축실행계획을 5 년단위로설정해 정책대안을제시하고온실가스인벤토리작성, 총괄관리위원회운영, 선진국과인벤토리 보고서공유등의역할을수행하고있다. 하지만녹색성장위원회와같은대통령직속위원회나국무총리산하의연구기관( 에너지 경제연구원, 한국환경정책평가연구원등) 에비해범부처적종합연구의수행에있어 한계를보이고있는것으로나타나종합적연구기능에대한기능강화가필요하다. 즉, 온실가스통계의작성과온실가스 에너지감축목표제도입에따른목표관리제관련한 인벤토리구축에집중하여온실가스에대한종합적연구와정책지원에는소홀한면이 있어종합적연구기능에대한기능강화가필요하다. - 271 -

7.5. 실증분석 7.5.1. 개요 본연구에서는국제적기준에부합하는대기질통합관리방안을설계하여이를효율적으로 운영하기위한방안을모색하기위해 FGI 분석및설문조사를실시한다. 먼저, FGI 분석을통하여대기질통합관리센터의주요기능및신설업무, 대기질통합 관리센터의인력규모적정성및인력관리방안, 기존유사기능수행기관간연계운영 방안또는통합운영방안, 정부부처산하전담조직또는민간위탁간실효성진단등에 대한전문가들의의견을수렴하였다. 이를통해대기질통합관리센터의주요기능, 인력, 예산, 조직구성및운영, 기존 유사기능수행기관간의관계진단등의내용을중심으로한설문조사영역을도출하였다. 도출된설문조사영역을토대로설문지를작성하여 2014년 4월 21일부터 4월 23일까지 대학교수및전문가, 관련분야실무공무원, 국립환경과학원, 한국환경공단, 온실가스 종합정보센터등유관기관관련실무자들을대상으로설문조사를실시하였다. 조사대상의일반적특성을구체적으로살펴보면, 관련분야전문가( 교수) 15 명, 한국 환경공단의관련실무자 27 명, 국립환경과학원의연구원 13 명, 한국환경정책평가 연구원의연구원 10 명, 온실가스종합관리센터의공무원및연구원 17명으로총 82 명이다. < 표 7.4 > 조사대상 조사대상 대상인원 한국환경공단 27 명 유관기관관련실무자 국립환경과학원한국환경정책평가연구원 13 10 명명 온실가스종합관리센터 17 명 관련분야전문가( 교수) 15 명 합계 82 명 - 272 -

7.5.2. 기능및인력재조정방안 (1) 대기질관리의효율화차원에서확대보강되어야할기능 대기질관리의효율화차원에서확대 보강되어야할기능또는업무에대해조사한 결과, 대기질평가및평가지표의발행, 측정및모델링을통한대기오염원확인, 대기질 향상을위한배출감축수단의효과성조사, 배출상한치입안및준수를위한수단평가, 측정소에서의오염원또는온실가스축적정도측정, 수집데이터의질개선등의의견을 제시하였다. 확대 보강되어야할업무에대한중요도를조사한결과는다음과같다. 1 수집데이터의질개선업무 수집데이터의질개선업무에대한중요도를조사한결과, 전혀중요하지않다 2명 (2.4%), 중요하지않다 1 명(1.2%), 보통이다 10 명(12.2%), 중요하다 27 명(32.9%), 매우중요하다 42 명(51.2%) 으로나타나확대 보강되어야할업무중에서 중요하다고평가되었다. 첫번째로 < 표 7.5 > 수집데이터의질개선업무에대한중요도 ( 단위: 명 / %) 구분 전혀중요하지않다 중요하지않다 보통이다 중요하다 매우중요하다 수집데이터의질개선 2 (2.4) 1 (1.2) 10 (12.2) 27 (32.9) 42 (51.2) 2 대기질평가및평가지표의발행 대기질평가및평가지표발행업무에대한중요도를조사한결과, 전혀중요하지 않다 1 명(1.2%), 중요하지않다 1 명(1.2%), 보통이다 9 명(11.0%), 중요하다 36명 (43.9%), 매우중요하다 35 명(42.7%) 으로나타나확대 보강되어야할업무중에서 두번째로중요하다고평가되었다. - 273 -

< 표 7.6 > 대기질평가및평가지표발행업무에대한중요도 ( 단위: 명 / %) 구분 전혀중요하지않다 중요하지않다 보통이다 중요하다 매우중요하다 대기질평가및평가지표의발행 1 (1.2) 1 (1.2) 9 (11.0) 36 (43.9) 35 (42.7) 3 측정및모델링을통한대기오염원확인 측정및모델링을통한대기오염원확인업무에대한중요도를조사한결과, 전혀 중요하지않다 1 명(1.2%), 중요하지않다 1 명(1.2%), 보통이다 6 명(7.3%), 중요하다 44 명(53.7%), 매우중요하다 30 명(36.6%) 으로나타나확대 보강되어야할업무중에서 세번째로중요하다고평가되었다. < 표 7.7 > 측정및모델링을통한대기오염원확인업무에대한중요도 ( 단위: 명 / %) 구분 전혀중요하지중요하지않다않다 보통이다 중요하다 매우중요하다 측정및모델링을통한대기오염원확인 1 (1.2) 1 (1.2) 6 (7.3) 44 (53.7) 30 (36.6) 4 대기질향상을위한배출감축수단의효과성조사 대기질향상을위한배출감축수단의효과성조사업무에대한중요도를조사한결과, 전혀중요하지않다 1 명(1.2%), 중요하지않다 1 명(1.2%), 보통이다 14 명(17.1%), 중요하다 35 명(42.7%), 매우중요하다 31 명(37.8%) 으로나타나확대 보강되어야할 업무중에서네번째로중요하다고평가되었다. - 274 -

< 표 7.8 > 배출감출수단의효과성조사업무에대한중요도 ( 단위: 명 / %) 구분 전혀중요하지중요하지않다않다 보통이다 중요하다 매우중요하다 대기질향상을위한배출감축수단의효과성조사 1 (1.2) 1 (1.2) 14 (17.1) 35 (42.7) 31 (37.8) 5 측정소에서의오염원또는온실가스축적정도측정 측정소에서의오염원또는온실가스축적정도측정업무에대한중요도를조사한 결과, 전혀중요하지않다 3 명(3.7%), 중요하지않다 3 명(3.7%), 보통이다 14명 (17.1 %), 중요하다 31 명(37.8 %), 매우중요하다 31 명(37.8 %) 으로나타나확대 보강되어야할 업무중에서다섯번째로중요하다고평가되었다. < 표 7.9 > 온실가스축척정도측정업무에대한중요도 ( 단위: 명 / %) 구분 전혀중요하지않다 중요하지않다 보통이다 중요하다 매우중요하다 측정소에서의오염원또는온실가스축적정도측정 3 (3.7) 3 (3.7) 14 (17.1) 31 (37.8) 31 (37.8) 6 배출상한치입안및준수를위한수단평가 배출상한치입안및준수를위한수단평가업무에대한중요도를조사한결과, 전혀중요하지않다 2 명(2.4%), 중요하지않다 5 명(6.1%), 보통이다 17 명(20.7%), 중요하다 33 명(40.2%), 매우중요하다 25 명(30.5%) 으로나타나확대 보강되어야할업무중에서여섯번째로중요하다고평가되었다. - 275 -

< 표 7.10 > 배출상한치입안및준수를위한수단평가업무에대한중요도 ( 단위: 명 / %) 구분 전혀중요하지않다 중요하지않다 보통이다 중요하다 매우중요하다 배출상한치입안및준수를위한수단평가 2 (2.4) 5 (6.1) 17 (20.7) 33 (40.2) 25 (30.5) (2) 인력규모적정성 대기질통합관리센터의주요업무( 대기오염예보및대기중유해물질정보의제공, 대기오염관련자료의수집및분석 평가, 대기환경개선을위한정책수립) 를고려할때, 어느정도의인력규모가적정한지를설문한결과는다음과같다. 1 대기오염예보및대기중유해물질정보제공업무 의인력규모적정성 대기오염예보및대기중유해물질정보제공업무 의적정인력수준을조사한결과, 9명이하 24.4%, 10명 15.9%, 11명 7.3%, 12명 15.9%, 13명 3.7%, 14명이상 32.9% 로 나타났다. < 표 7.11 > 대기오염예보및대기중유해물질정보제공업무의인력규모적정성 ( 단위: 명 / %) 구분 9 명이하 10명 11명 12명 13명 14 명이상 대기오염예보및대기중유해물질정보의제공 20 (24.4) 13 (15.9) 6 (7.3) 13 (15.9) 3 (3.7) 27 (32.9) 2 대기오염관련자료의수집및분석 평가업무 의인력규모적정성 대기오염관련자료의수집및분석 평가업무 의적정인력수준을조사한결과, 9명이하 20.7%, 10명 18.3%, 11명 9.8%, 12명 9.8%, 13명 6.1%, 14명이상 35.4% 로나타났다. - 276 -

< 표 7.12 > 대기오염관련자료의수집및분석평가업무의인력규모적정성 ( 단위: 명 / %) 구분 9 명이하 10명 11명 12명 13명 14 명이상 대기오염관련자료의수집및분석 평가 17 (20.7) 15 (18.3) 8 (9.8) 8 (9.8) 5 (6.1) 29 (35.4) 3 대기환경개선을위한정책수립업무 의인력규모적정성 대기환경개선을위한정책수립업무 의적정인력수준을조사한결과, 9명이하 41.5%, 10명 20.7%, 11명 6.1%, 12명 9.8%, 13명 2.4%, 14명이상 19.5% 로나타났다. < 표 7.13 > 대기환경개선을위한정책수립업무의인력규모적정성 ( 단위: 명 / %) 구분 9 명이하 10명 11명 12명 13명 14 명이상 대기환경개선을위한정책수립 34 (41.5) 17 (20.7) 5 (6.1) 8 (9.8) 2 (2.4) 16 (19.5) 본우리나라대기질통합관리센터의경우공무원및연구직비율은어느정도비중으로 운영하는것이적절한지를설문한결과, 전체응답자중 80% 이상이공무원비율 (30%), 연구직비율(70%) 이적절하다고응답하였다. 7.5.3. 운영효율화방안 (1) 유관기관간의협력시너지효과제고방안 대기질통합관리센터의효율적인운영을위해주무부처인환경부( 정책총괄), 한국환경 공단( 현장업무집행및모니터링), 국립환경과학원 ( 정보관리및연구 지원 ), 온실가스종합 정보센터( 연구 지원), 한국환경정책평가연구원 ( 정책개발) 의각기관별역할수행등이 상호유기적으로연계되어시너지효과를극대화할수있는방안에대해질문한결과, - 277 -

권한과책임범위의명확화, 원활한정보공유, 상호간협력조장을위한 Communication Channel 구축, 유동성있는업무조정을위한 Cross Monitoring System 구축등의의견을 제시하였다. 유관기관간의협력시너지효과제고방안에대한중요도를조사한결과는다음과같다. 1 원활한정보공유 유관기관간원활한정보공유에대한중요도를조사한결과, 전혀중요하지않다 1 명(1.2%), 중요하지않다 1 명(1.2%), 중요하다 21 명(25.6%), 매우중요하다 59 명(72.0%) 으로 나타나유관기관간의협력시너지효과제고방안중에서첫번째로중요하다고 평가되었다. < 표 7.14 > 유관기관간원활한정보공유에대한중요도 ( 단위: 명 / %) 구분 전혀중요하지않다 중요하지않다 보통이다 중요하다 매우중요하다 원활한정보공유 1 (1.2) 1 (1.2) 0 (0.0) 21 (25.6) 59 (72.0) 2 권한과책임범위의명확화 권한과책임범위의명확화에대한중요도를조사한결과, 전혀중요하지않다 1 명(1.2%), 중요하지않다 2 명(2.4%), 보통이다 4 명(4.9%), 중요하다 19 명(23.2%), 매우중요하다 56 명(68.3%) 으로나타나유관기관간의협력시너지효과제고방안중에서두번째로 중요하다고평가되었다. - 278 -

< 표 7.15 > 권한과책임범위의명확화에대한중요도 ( 단위: 명 / %) 구분 전혀중요하지않다 중요하지않다 보통이다 중요하다 매우중요하다 권한과책임범위의명확화 1 (1.2) 2 (2.4) 4 (4.9) 19 (23.2) 56 (68.3) 3 Communication Channel 구축 상호간협력조장을위한 Communication Channel 구축의중요도를조사한결과, 전혀 중요하지않다 1 명(1.2%), 보통이다 13 명(15.9 %), 중요하다 29 명(35.4) %), 매우중요하다 39 명(47.6%) 으로나타나유관기관간의협력시너지효과제고방안중에서세번째로 중요하다고평가되었다. < 표 7.16 > Communication Channel 구축의중요도 ( 단위: 명 / %) 구분 전혀중요하지않다 중요하지않다 보통이다 중요하다 매우중요하다 Communication Channel 구축 1 (1.2) 0 (0.0) 13 (15.9) 29 (35.4) 39 (47.6) 4 Cross Monitoring System 구축 유동성있는업무조정을위한 Cross Monitoring System 구축의중요도를조사한결과, 전혀중요하지않다 2 명(2.4%), 중요하지않다 1 명(1.2%), 보통이다 25 명(30.5%), 중요하다 27 명(32.9%), 매우중요하다 27 명(32.9%) 으로나타나유관기관간의협력 시너지효과제고방안중에서네번째로중요하다고평가되었다. < 표 7.17 > Cross Monitoring System 구축의중요도 ( 단위: 명 / %) 구분 전혀중요하지않다 중요하지않다 보통이다 중요하다 매우중요하다 Cross Monitoring System 구축 2 (2.4) 1 (1.2) 25 (30.5) 27 (32.9) 27 (32.9) - 279 -

(2) 설치적합성 향후대기질통합관리정책집행의시너지효과증대차원에서정부부처산하전담조직으로설치하는방안그리고효과적인업무수행을위해서민간위탁을추진하는방안가운데어느것이더바람직한가에대한의견을물어본결과, 전체응답자중 88.7% 가정부부처산하전담조직으로설치 운영하는것이바람직하다고응답하였다. 정부부처산하전담조직으로설치 운영하는것이바람직하다고응답한이유 정책, 현장집행, 모니터링, 정보관리등다양한부문에서의원활한교류가능 각기관별자료의조정 통합 관리용이 정부조직과의원활한연계가가능함에따라체계적업무수행가능 국민에게정보제공시혼선을미연에방지하고일원화하는것이가능 최근대기오염예보제( 대기환경보전법제7조의 2) 신설에따른관측- 모델링자료간통합관리및국가예보수행조직이필요함에따라예보와관련된공신력있는기관으로의성장측면에서국립환경과학원에설립하는것이바람직하다고응답하였다. 대기정책수행시대기예측 분석모델링이필수적이나, 현재국가전담조직이없어 외부용역에의존하고있다. 외부용역시모델수행자별방법의차이및비공개등으로 다른연구자에의해해당모델결과의추후재분석(replication) 이곤란하다. 7.6. 대기질통합관리전담조직설계및운영합리화방안 7.6.1. 조직및인력운영체계의효율화 (1) 전담조직설계 향후대기질통합관리정책집행의시너지효과증대차원에서정부부처산하전담조직으로 설치 운영하는것이바람직할것으로판단된다. - 280 -

향후대기질통합관리정책집행의시너지효과증대차원에서정부부처산하전담조직으로설치하는방안그리고효과적인업무수행을위해서민간위탁을추진하는방안가운데어느것이더바람직한가에대한의견을물어본결과, 전체응답자중 88.7% 가정부부처산하전담조직으로설치 운영하는것이바람직하다고응답하다. 주요선진국의전담조직운영실태를분석한결과, 대기질관리정책의일관성유지및 원활한집행을위해주무부처내전담조직을설치 운영하고있는것으로나타났다. 독일의경우, 연방환경청내의제2국제4 과(Division II-4) 에서대기질통합관리를 전담하고있다. 5 개의계(Section) 로구성되어있는데, 제1 계에서는대기질관리일반사무, 제2 계에서는대기질평가, 제3 계에서는대기오염및육상생태계보전, 제4계에서는 대기질기준및모니터링기법적용, 제5 계에서는대기질모니터링네트워크업무등을 담당하고있다. 영국의경우, 대기질측정과관리에관한업무를식품환경농촌부가주관한다. 다만 대기질예보관련측정, 홈페이지운영등은민간기관인 Ricardo-AEA 에위탁함 1 대기질 평가(AQAssess) 2 대기질행동, 전략, 정책개발(AQAction) 3 대기질에대한행동의 효율성평가및관리(AQTrack) 업무를전담하고있다. 일본의경우, 환경성의내부부국의하나인물 대기환경국에서대기질통합관리업무를 전담하고있으며, 일본환경성의대기환경보전대책은 1 대기환경의감시 측정체제의 정비 2 매연에따른고정발생원대책 3 이동발생원대책 4 미소입자상물질방지 5 광화학옥시던트대책 6 다양한옥시던트대책에대한현상규명추진 6 다양한 유해물질에의한건강영향의방지 있다. 7 산성비 황사에대한대책업무등을수행하고 우리나라의경우, 최근대기오염예보제( 대기환경보전법제7조의 2) 신설에따른관측- 모델링자료간통합관리및국가예보수행전담조직이필요함은물론이거니와예보와 관련된공신력있는기관으로의성장측면등을감안할필요가있다. 배출량, 측정망자료등국가자료의통합관리및한국형모델개발등을총괄할전담조직의필요성을언급한다. 본연구결과에의하면, 대기질통합관리센터의효율적인운영을위해서는업무의차별성과 - 281 -

특성, 집행추진력확보, 유관기관간효과적연계를통한성과도모, 대기질통합관리 정책의일관성도모등을충분히고려하여국가대기질통합관리센터를국립환경과학원내 기후대기연구부에설치 운영하는것이바람직할것으로판단된다. 국립환경과학원내국가대기질통합관리센터를설치할경우에대한조직설계방안은 다음의 < 그림 7.10 > 과같다. < 현국립환경과학원 > 기후대기연구부 대기환경연구과 기후변화연구과 대기공학연구과 < 개편안> 기후대기연구부 대기환경연구과 국가대기질통합관리센터 기후변화연구과 대기공학연구과 ( 신설 ) < 그림 7.10 > 국가대기질통합관리센터설치( 안) - 282 -

(2) 주요담당업무 최근대기환경보전법시행령일부를개정하였으며, 국가대기질통합관리센터를지정 위임하여운영하게하였다. 대기질통합관리센터에서담당할주요기능및업무는 1 대기오염예보및대기중유해물질정보의제공 2 대기오염관련자료의수집및분석 평가 3 대기환경개선을위한정책수립의지원이다. 최근대기오염예보제( 대기환경보전법제7조의 2) 신설에따른관측-모델링자료간통합관리및국가예보수행조직이필요하다. 기능별주요수행업무 1 대기환경개선을위한정책지원연구 대기환경기준신설및개정, 배출저감목표설정등대기정책의수립및평가 효과적인대기질관리를위한오염원별영향분석 2 대기오염자료( 유해물질정보포함) 수집, 분석및평가 대기오염자료통합을위한연계망구축및통합, 원인분석을위한유해물질배출원 정보수집 3 대기오염물질위해성평가 국내외대기오염물질확산예측에근거한위해성평가지원 4 대기오염예보제운영 국내외배출량, 실시간성분측정결과 ( 대기오염측정망, 대기오염집중측정소 ), 위성자료등 수집 예보정확도개선을위한국가및기관( 기상청, 지자체, 환경공단) 간공동연구및자료 교환 우리나라대기질관리의효율화차원에서확대 보강되어야할업무로대기질평가및 평가지표의발행, 측정및모델링을통한대기오염원확인, 대기질향상을위한배출감축 - 283 -

수단의효과성조사, 배출상한치입안및준수를위한수단평가, 측정소에서의오염원 또는온실가스축적정도측정, 수집데이터의질개선등의의견을제시하였다. 독일, 영국, 일본등주요선진국의대기질관리관련기능및업무등을살펴본결과, 각국의상황에따라다소차이가있으나대기질관리와관련한직접적인업무는유사한 편이다. 확대 보강되어야할업무간상대적중요도순위 수집데이터의질개선 대기질평가및평가지표의발행 측정및모델링을통한대기오염원확인 대기질향상을위한배출감축수단의효과성조사 측정소에서의오염원또는온실가스축적정도측정 배출상한치입안및준수를위한수단평가 구분현행발전방안 주요기능 1 대기환경개선을위한정책지원 2 대기오염관련자료의수집및분석 평가 3 대기오염예보및대기중유해물질정보의제공 4 대기오염예보제운영 1 수집데이터의질개선 2 대기질평가및평가지표의발행 3 측정및모델링을통한대기오염원확인 4 대기질향상을위한배출감축수단의효과성조사 5 측정소에서의오염원또는온실가스축적정도측정 6 배출상한치입안및준수를위한수단평가 (3) 전담조직인력규모 대기질통합관리센터의담당업무를고려할때, 어느정도의인력규모가적정한지를 설문한결과, 대기오염예보및대기중유해물질정보제공업무의경우 14명이상 ( 응답자의 32.9%), 대기오염관련자료의수집및분석 평가업무의경우 14명이상 - 284 -

( 응답자의 35.4%), 대기환경개선을위한정책지원업무의경우 9 명이하( 응답자의 41.5%) 가 적정한것으로나타났다. 또한기상및측정자료를토대로매일생성되는방대한정보를전문적으로분석 관리할수 있는미세먼지예보제전담인력확보가시급하다고판단된다. 따라서기상예보에준하는 전문성을갖춘대기예보전문관을충원할필요가있다. 7.6.2. 최적의통합관리시스템구축방안모색 국가대기질통홥관리센터를효율적으로운영하기위해서는환경부, 한국환경공단, 온실가스종합정보센터, 한국환경정책평가연구원, 기상청등유관기관간의역할분담, 권한및책임범위가명확하게설정되어야한다. 환경부( 정책총괄), 한국환경공단( 현장업무집행및모니터링), 온실가스종합정보센터 ( 연구 지원), 한국환경정책평가연구원 ( 정책개발), 기상청( 기상자료) 이와더불어환경부, 한국환경공단, 온실가스종합정보센터, 한국환경정책평가연구원, 국립환경과학원상호간의업무신뢰를토대로한협력적메커니즘이구축되어야한다. 협력시너지효과제고방안으로원활한정보공유, 상호간협력조장을위한 Communication Channel 구축, 유동성있는업무조정을위한 Cross Monitoring System 구축등의의견을 제시하고자한다. 협력시너지효과제고방안간상대적중요도순위 원활한정보공유 권한과책임범위의명확화 상호간협력조장을위한 Communication Channel 구축 유동성있는업무조정을위한 Cross Monitoring System 구축 - 285 -

< 그림 7.11 > 관계기관간업무연계도 한편, 독일연방환경청의인력구조를살펴보면, 공무원의비율이약 25% 정도로구성되어 있음을알수있다. 이를통하여공무원보다연구직직원이다수를차지하고있음을 알수있다. 따라서우리나라대기질통합관리센터에서도공무원의비중은필요최소한으로 줄이고연구직직원을다수채용하는것이바람직할것으로판단된다. 우리나라대기질통합관리센터의경우공무원및연구직비율은어느정도비중으로운영하는것이적절한지를설문한결과, 전체응답자중 80% 이상이공무원비율(30%), 연구직비율(70%) 이적절한것으로평가된다. - 286 -