Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology (한국농림기상학회지)

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Influence of Land Cover Map and Its Vegetation Emission Factor on Ozone Concentration Simulation

토지피복 지도와 식생 배출계수가 오존농도 모의에 미치는 영향

  • Received : 2022.09.29
  • Accepted : 2023.02.17
  • Published : 2023.03.30
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Abstract

Ground-level ozone affects human health and plant growth. Ozone is produced by chemical reactions between oxides of nitrogen (NOx) and volatile organic compounds (VOCs) from anthropogenic and biogenic sources. In this study, two different land cover and emission factor datasets were input to the MEGAN v2.1 emission model to examine how these parameters contribute to the biogenic emissions and ozone production. Four input sensitivity scenarios (A, B, C and D) were generated from land cover and vegetation emission factors combination. The effects of BVOCs emissions by scenario were also investigated. From air quality modeling result using CAMx, maximum 1 hour ozone concentrations were estimated 62 ppb, 60 ppb, 68 ppb, 65 ppb, 55 ppb for scenarios A, B, C, D and E, respectively. For maximum 8 hour ozone concentration, 57 ppb, 56 ppb, 63 ppb, 60 ppb, and 53 ppb were estimated by scenario. The minimum difference by land cover was up to 25 ppb and by emission factor that was up to 35 ppb. From the modeling performance evaluation using ground ozone measurement over the six regions (East Seoul, West Seoul, Incheon, Namyangju, Wonju, and Daegu), the model performed well in terms of the correlation coefficient (0.6 to 0.82). For the 4 urban regions (East Seoul, West Seoul, Incheon, and Namyangju), ozone simulations were not quite sensitive to the change of BVOC emissions. For rural regions (Wonju and Daegu) , however, BVOC emission affected ozone concentration much more than previously mentioned regions, especially in case of scenario C. This implies the importance of biogenic emissions on ozone production over the sub-urban to rural regions.

본 연구에서는 새롭게 개발된 식생의 BVOCs 배출계수를 기반으로 MEGANv2.1을 구동 후 BVOCs 배출량을 산출하여 질소산화물과의 결합을 통해 대류권 오존농도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고 그에 대한 신뢰성을 검토하고자 한다. BVOCs 대상물질은 이소프렌(Isoprene)과 모노테르펜(Monoterpenes)으로 한정하였고, 모델링 도메인의 공간적 범위는 남한지역을 포함하는 한반도의 남부(위도 : 32.8N~39.3N, 경도 : 123.4E~130.9E)와, 시간은 2008년 5월 1일부터 6월 30일까지를 대상으로 하였다. 식생 BVOCs 배출 모델의 입력자료를 생성하기 위해 토지피복 자료는 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer)의 MCD12Q1 (Land Cover type 5, PFT)와 환경부의 중분류 토지피복도를 사용하였고, 엽면적지수 자료는 MODIS의 MCD15A2를 사용하였다. 또한, 인위적 활동에 의한 배출량을 산출하기 위해 사용된 모델은 SMOKE-Asia 1.20 버전(Woo et al., 2009)이며, 오존농도를 모의하기 위해 CAMx v6.0 모델을 사용하였다. 연구의 진행은 1) 기존에 우리나라에서 측정된 식생 배출 값들을 조사하여 새로운 식생 배출계수를 BVOCs 배출모델에 적용하고, 2) GIS S/W을 이용하여 식생 배출모델(MEGAN)에 사용되는 입력자료를 생성하고, 3) MEGANv2.1을 구동하여 식생 배출량을 산출하고, 4) 인위적 배출을 산출하는 모델(SMOKE-Asia)을 구동하여 나온 인위적 배출량과 식생 배출량을 결합하여 대기화학 수송 모델(CAMx)의 입력자료로 사용하고, 5) 대기화학 수송 모델에서 구동된 오존농도의 결과 값을 실제 측정 값과 비교하여 식생 배출량 결과의 적정성에 대해 검토하였다. CAMx 모델을 통해 5개의 시나리오(인위적+식생 VOCs 배출 시나리오 4개 : A, B, C, D / 인위적 VOCs 배출 시나리오 1개 : E)에 대해 오존 생성농도를 비교한 결과, 본 연구에서 새롭게 적용한 식생 배출계수와 MODIS PFT를 사용한 시나리오 C에서 오존농도가 가장 높게 모의되었고, 인위적 VOCs 배출만을 고려한 시나리오 E보다 지역별로는 최대 53ppb, 도메인 평균으로는 2ppb 정도 높게 오존농도를 모의하고 있었다. 배출계수와 토지피복지도의 변화로 인한 오존농도의 차이 중에서는 배출계수의 변화로 인한 오존농도의 변화가 더 큰 것으로 확인되었다. 오존농도에 대해 모델링한 결과를 6개 도시지역의 오존 측정망 값과 비교한 결과, 자연적 VOCs 배출량이 상대적으로 작은 대도시와 주변 도시지역에서는 시나리오에 따른 모델과 측정 값과의 결정계수 값의 변화가 작게 나타났고, 자연적 VOCs 배출량이 높은 중소 도시지역에서는 시나리오에 따른 모델과 측정 값과의 결정계수 변화가 높게 나타났다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 농촌진흥청 연구사업 '미세먼지에 의한 농작물 생산피해 예측 및 평가기술 개발'(세부과제번호: PJ014189032021)과 농림수산식품기술기획평가원 농촌현안해결 리빙랩 프로젝트사업(120099-03)의 지원을 받아 수행되었습니다.

References

  1. Atkinson, R., J. Arey, S. M. Aschmann, S. B. Corchnoy and Y. Shu, 1995: Rate constants for the gas-phase reactions of cis-3-Hexen-1-ol, cis-3-Hexenylacetate, trans-2-Hexenal, and Linalool with OH and NO3 radicals and O3 at 296±2 K, and OH radical formation yields from the O3 reactions. International Journal of Chemical Kinetics 27(10), 941-955. https://doi.org/10.1002/kin.550271002
  2. Carter, W. P., 2000: Documentation of the SAPRC-99 chemical mechanism for VOC reactivity assessment. Contract 92(329), 95-308.
  3. Dimitriades, B., 1981: The role of natural organics in photochemical air pollution: issues and research needs. Journal of Air Pollution and Health Control Association (United States), 31(3).
  4. Environ., 2013: CAMx User's guide version 6.0.
  5. Filleul, L., S. Cassadou, S. Medina, P. Fabres, A. Lefranc, D. Eilstein, A. Le Tertre, L. Pascal, B. Chardon, M. Blanchard, C. Declercq, J. Jusot, H. Prouvost, and M. Ledrans, 2006: The relation between temperature, ozone, and mortality in nine French cities during the heat wave of 2003. Environmental health perspectives 114(9), 1344-1347. https://doi.org/10.1289/ehp.8328
  6. Guenther, A., C. N. Hewitt, D. Erickson, R. Fall, C. Geron, T. Graedel, P. Harley, L. Klinger, M. Lerdau, W. McKay, T. Pierce, B. Scholes, R. Steinbrecher, R. Tallamraju, J. Taylor, and P. Zimmerman, 1995: A global model of natural volatile organiccompound emissions. Journal of geophysical research 100(D/5), 8873-8892. https://doi.org/10.1029/94JD02950
  7. Hong, N. G., C. Lee, J. C. Kim, and T. H. Cheon, 2015: Assessment of Ozone Risk for Wheat in the Central Region of the Korean Peninsula. Journal of Korean Society for Atmospheric Environment 31(1), 41-53. https://doi.org/10.5572/KOSAE.2015.31.1.041
  8. Johansson, J. M., A. K. Watne, P. E. Karlsson, G. P. Karlsson, H. Danielsson, C. Andersson, and H. Pleijel, 2020: The European heat wave of 2018 and its promotion of the ozone climate penalty in southwest Sweden. Boreal environment research 25(1-6), 1.
  9. Kim, K., and S.-J. Lee, 2022: BVOCs Estimates Using MEGAN in South Korea: A Case Study of June in 2012. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 24(1), 48-61. https://doi.org/10.5532/KJAFM.2022.24.1.48
  10. Lee, S.-J., and H. Kawai, 2011: Mixing Depth Estimation from Operational JMA and KMA Wind-Profiler Data and Its Preliminary Applications: Examples from Four Selected Sites. Journal of the Meteorological Society of Japan 89, 15-28. https://doi.org/10.2151/jmsj.2011-102
  11. Lee, S.-J., J. Lee, S. J. Greybush, M. Kang, and J. Kim, 2013: Spatial and Temporal Variation in PBL Height over the Korean Peninsula in the KMA Operational Regional Model. Advances in Meteorology 2013, 381630, 16pp.
  12. Lee, S.-J., J. Kim, and C.-H Cho, 2014: An Automated Monitoring of Atmospheric Mixing Height from Routine Radiosonde Profiles over South Korea Using a Web-Based Data Transfer Method. Environmental Monitoring and Assessment 186, 3253-3263. https://doi.org/10.1007/s10661-014-3615-y
  13. Lee, S., S.-J. Lee, J.-H. Kang, and E. Jang, 2021: Spatial and Temporal Variations in Atmospheric Ventilation Index Coupled with Particulate Matter Concentration in South Korea. Sustainability 13(16), 8954.
  14. NIER, 2005: A Study on Atmospheric Emission Inventory Development, and the Estimation of Air Pollutant Emission Factors and Quantity, 1394pp.
  15. NIER, 2013: National air pollutant emission calculation method manual. GPRN 11-1480523-001501-01, 269pp.
  16. D. Nuvolone, D. Petri, and F. Voller, 2018: The effects of ozone on human health. Environmental Science and Pollution Research 25(9), 8074-8088. https://doi.org/10.1007/s11356-017-9239-3
  17. Pu, X., Wang, T. J., Huang, X., Melas, D., Zanis, P., Papanastasiou, D. K., and Poupkou, A., 2017: Enhanced surface ozone during the heat wave of 2013 in Yangtze River Delta region, China. Science of the Total Environment 603, 807-816. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.03.056
  18. Reith, J. W., 1951: LOS ANGELES SMOG. Yearbook of the Association of Pacific Coast Geographers 13(1), 24-32. https://doi.org/10.1353/pcg.1951.0001
  19. Woo, J. H., K. C. Choi, H. K. Kim, B. H. Baek, M. Jang, J. H. Eum, C. H. Song, Y.-I. Ma, Y. Sunwoo, L.-S. Chang, and S. H. Yoo, 2012: Development of an anthropogenic emissions processing system for Asia using SMOKE. Atmospheric Environment 58, 5-13. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2011.10.042