자동차 분야는 온실가스 배출량의 상당 부분을 차지하는 주요 배출원으로써, 우리나라는 온실가스 저감을 위하여 2020년까지 교통부문에서는 BAU 대비 34.3%를 감축하는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 목표달성을 위하여 2012년부터 자동차 온실가스 배출기준을 적용하고 있으며, 차기 온실가스 배출기준을 마련하는데 있어 소형 화물차량에 대한 대상차종 포함 여부가 검토되고 있다. 이에 본 연구에서는 경유 소형화물 자동차를 대상으로 주행모드에 따른 온실가스 배출특성을 분석하였다. 차속모드인 NIER 모드를 이용하여 분석한 결과, 자동차 온실가스 배출량은 차속이 증가할수록 감소하는 반비례 경향을 나타내었으며, $CO_2$의 경우 일정차속(65.4 km/h) 이상의 고속구간에서는 배출량이 증가하였다. 자동차 주행거리에 따른 온실가스 배출량 증가는 나타나지 않았으며, 각국의 온실가스 배출량 측정모드를 적용한 결과, 유럽에서 적용하고 있는 NEDC 모드에서 가장 높게 나타났다. 또한, 복합모드 시험 시 $CO_2$ 배출이 CVS-75 모드에 비하여 8% NEDC 모드에 비하여 14% 적게 나타났다.
작형별로 봄감자, 가을감자로 구분하고 전과정평가를 통하여 감자생산체계를 원단위탄소성적과 이를 위한 LCI database 구축하였다. LCI 구축을 위한 영농 투입물 산출물에 대한 데이터 수집결과 봄감자는 특히 농약투입이 가을감자에 비하여 매우 높은 값을 나타내었고, 가을감자는 무기질비료 투입이 봄감자보다 많았다. 포장에서의 직접대기배출 ($CO_2$, $CH_4$, $N_2O$)은 봄감자와 가을감자가 각각 2.17E-02 kg $kg^{-1}$ potato 2.47E-02kg $kg^{-1}$ potato였다. 원단위 탄소성적은 봄감자가 8.38E-01 kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$ potato고, 가을감자가 8.10E-01kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$ potato였다. $CO_2$의 주요 발생요인은 비료생산공정이었고 (약 90%), 그 다음이 감자생산 (약6%)이었다. $N_2O$ 발생은 비료생산이 약 76%, 감자생산이 약 23%를 차지하였다. 평가 결과 봄감자의 GWP 특성화값은 8.38E-01 kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$이고, 가을감자는 8.10E-01 kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$였다.
Entropy is a measure of disorder or uncertainty. This terminology is qualitatively used in the understanding of its correlation to pollution in the environmental area. In this research, three different entropies were defined and characterized in order to quantify the qualitative entropy previously used in the environmental science. We are dealing with newly defined distinct entropies $E_1$, $E_2$, and $E_3$ originated from Shannon entropy in the information theory, reflecting concentration of three major green house gases $CO_2$, $N_2O$ and $CH_4$ represented as the probability variables. First, $E_1$ is to evaluate the total amount of entropy from concentration difference of each green house gas with respect to three periods, due to industrial revolution, post-industrial revolution, and information revolution, respectively. Next, $E_2$ is to evaluate the entropy reflecting the increasing of the logarithm base along with the accumulated time unit. Lastly, $E_3$ is to evaluate the entropy with a fixed logarithm base by 2 depending on the time. Analytical results are as follows. $E_1$ shows the degree of prediction reliability with respect to variation of green house gases. As $E_1$ increased, the concentration variation becomes stabilized, so that it follows from linear correlation. $E_2$ is a valid indicator for the mutual comparison of those green house gases. Although $E_3$ locally varies within specific periods, it eventually follows a logarithmic curve like a similar pattern observed in thermodynamic entropy.
본 연구는 국가 온실가스 배출량 평가에서 향후 적용될 2006 IPCC 신규 가이드라인을 적용하여 16개 지자체별로 경종부문 온실가스 배출량을 평가하고 배출량 차이를 분석하고자 수행하였다. 지자체 별 경종부문 온실가스 배출량을 평가한 결과 전남 (JN)지역에서 가장 많은 배출량을 차지하였으며, 연 평균 배출량 또한 가장 많은 양을 차지하였다. 온실가스 종류($CH_4$, $N_2O$, $CO_2$)별 배출량 및 배출원 (벼 재배, 농경지 토양, 작물잔사 소각 및 요소 시용)별 배출량을 분석한 결과 또한 전남 (JN)에서 가장 많은 양을 차지하였다. 전남 (JN) 지역에서 배출량이 많았던 주요 원인은 작물 재배면적이 가장 넓기 때문이며 이에 따른 작물생산량, 질소 비료 시용량 및 요소 시용량 또한 많았기 때문인 것으로 분석되었다. 작물잔사 소각에 의한 온실가스 배출량은 경종부문 총 배출량에 큰 영향을 미치지 못하였다. Top-down 방법을 적용하여 산정한 국가 온실가스 배출량과 2006 신규 가이드라인을 적용하여 Bottom-up 방법으로 산정한 지자체별 배출량을 비교한 결과 1990년의 경우 이번 배출량 평가에서 더 적은 배출량을 나타냈으며, 가장 큰 원인은 이번 산정에서는 2006 가이드라인의 기본 배출 계수를 사용하였기 때문이며, 가축분뇨 투입에 따른 질소 배출량 기본 계수값이 더 작기 때문인 것으로 분석되었다. 그러나 좀 더 정확한 지자체별 배출량 평가와 분석을 위해서는 작물별 재배면적, 생산량, 화학비료 및 가축분뇨 투입량 등의 활동자료 뿐만이 아닌 지자체 고유의 영농방법 (물 관리 방법, 유기물 시용 방법 등)에 대한 활동자료 구축과 더불어 이를 적용한 배출량 산정이 필요하다. 국가 온실가스 배출량 산정 시 기본 계수를 사용할 경우 국내의 농업환경을 반영하기에는 많은 한계가 있으며, 불확도 또한 클 수밖에 없다. 향후, 2006 신규 가이드라인을 적용하고 국내 농업환경을 반영할 수 있는 Tier 2 수준의 온실 가스 배출량 산정을 위해서는 국가 고유의 배출계수 개발과 더불어 신뢰도 높은 활동자료를 구축하는 것이 필요하다.
$CH_4$는 $CO_2$ 및 $N_2O$와 더불어 중요한 온실가스로서 지속적이고도 체계적인 감시가 요구된다. 에디 공분산 기술 기반의 $CO_2$ 플럭스의 관측은 이미 세계적으로 관측망이 구축되어 관측부터 자료처리에 이르기까지 모든 과정이 표준화되어 있을 뿐 아니라 체계적으로 잘 문서화되어 있다. 그러나 미량 기체인 $CH_4$의 경우, 레이저 기반의 고속반응 분광계를 필요로 할 뿐 아니라, 이에 수반되는 플럭스 자료의 처리 과정이 표준화되어 있지 않다. 본 연구 노트에서는 최근에 상용화된 개회로 파장 변조 분광계를 사용하여 에디 공분산 방법으로 논에서 관측한 $CH_4$ 플럭스 결과를 보고하였다. 모내기 전과 직후의 각 5일간 연속 관측한 자료를 KoFlux 프로토콜에 따라 상용화된 $EddyPro^{TM}$ 프로그램을 사용하여 자료를 처리하였다. 이 후처리 과정에서 세 가지 주요 보정, (1) 주파수 반응 보정, (2) 공기 밀도 보정, (3) 분광 보정의 효과를 정량화 하였다. 보정 효과는 밤과 낮에 따라 차이를 보였고, 메탄플럭스가 작을수록 보정 효과가 컸다. 전반적으로 보정 후에 메탄 플럭스는 평균 20-25% 정도 증가하였다. 국가농림기상센터(www.ncam.kr)에서는 분광 보정과 빈 자료 메우기를 포함한 $CH_4$플럭스 자료 처리가 포함된 업데이트된 KoFlux 프로그램을 일반 사용자에게 제공할 예정이다.
보리생산체계의 탄소성적을 평가하기 위하여 쌀보리, 겉보리, 맥주보리로 구분하여 LCI database 구축하고 전과정 영향평가를 통한 잠재적 환경영향을 평가하였다. LCI 구축을 위한 영농 투입물과 산출물에 대한 데이터 수집결과 맥주보리의 경우 전반적인 투입량이 맥종 중 가장 높았으며, 특히 비료투입량이 9.52E-01 kg $kg^{-1}$ two-rowed braley로 다른 품종에 비해 월등히 높았으며, 이에 따른 포장에서의 직접대기배출량 ($CO_2$, $CH_4$, $N_2O$)도 9.74E-02 kg $kg^{-1}$ two-rowed braley로 가장 높게 나타났다. LCI 분석 결과 쌀보리, 겉보리, 맥주보리의 탄소성적 값은 각각 1.25E+00 kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$ naked braley, 1.09E+00 kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$ hulled braley, 1.71E+00 $CO_2$-eq. $kg^{-1}$ two-rowed barley였다. 영농투입량이 가장 많은 맥주보리의 탄소성적이 가장 높았다. $CO_2$는 주로 비료생산공정과 보리생산에서 발생하며, 품종 중에서 맥주보리의 $CO_2$ 발생이 1.09E+00 kg $CO_2$$kg^{-1}$ barley으로 가장 높았다. $N_2O$는 질소시비에 의한 재배 포장의 배출량이 가장 많았고, 특히 질소시비량이 가장 많은 겉보리가 재배 중 직접배출량이 가장 많았고 값은 7.55E-04 kg $N_2O\;kg^{-1}$ barley였다. 전과정 영향평가 수행결과 GWP의 특성화 값은 쌀보리, 겉보리, 맥주보리가 각각 1.25E+00, 1.09E+00, 1.71E+00 kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$이었고, GWP 값에 영향을 주는 보리생산체계의 주요 요인는 비료생산과 보리재배 작업이었다.
벼 재배 논에서 발생하는 온실가스 인벤토리 작성을 위해 볏짚 시용량에 따른 메탄 배출 특성을 3년 (2010~2012년)동안 조사하여 우리나라 국가 고유의 배출계수를 개발하였다. 볏짚은 ha당 0 Mg, 3 Mg, 5 Mg, 7 Mg 4수준을 3년 (2010 ~2012)간 가을에 연용하여 추경하였다. 화학비료는 3요소 ($N-P_2O_5-K_2O$ = 90-45-57 kg/ha)를 공통으로 시용하였으며, 물관리는 수확 2주전까지 상시담수를 유지하였다. 벼 생육시기별 메탄 배출량은 이앙 후 약 30일까지 (6월 중순)는 완만히 상승하다가 그 이후부터는 급격히 증가하여 고온기인 이앙 후 약 90일부터 110일 (8월 중순~하순)까지는 최대에 달하였으며, 이후 기온이 감소에 따라 배출량도 감소하는 경향이었다. 벼 생육기간 중 ha당 메탄 배출량은 볏짚 시용량이 증가됨에 따라 많아져 무시용구 2.05 kg/ha/day 대비 3Mg/ha, 5 Mg/ha, 7 Mg/ha 시용구에서는 46 %, 101 %, 190 % 각각 메탄 배출량이 증가하였다. 볏짚 시용량에 따른 메탄 배출량 증가로 구한 상관관계를 통해 유기물 시용에 따른 메탄배출 보정 계수를 구하였다. 본 연구에서 구한 보정계수를 이용하여 벼 재배 논에서 평균 10 a 당 볏짚이 500 kg 발생한다고 보고, 발생한 볏짚을 모두 논으로 환원한다면, 우리나라 벼 재배 논에서 발생하는 메탄 배출량은 IPCC GPG(2000)에서 제시한 보정계수로 구한 경우 보다 약 5 % 낮게 산정될 수 있는 것으로 나타났다.
The national emission from energy sector accounted for 84.7% of all domestic emissions in 2007. Of the energy-use emissions, the emission from mobile source as one of key categories accounted for 19.4% and further the road transport emission occupied the most dominant portion in the category. The road transport emissions can be estimated on the basis of either the fuel consumed (Tier 1) or the distance travelled by the vehicle types and road types (higher Tiers). The latter approach must be suitable for simultaneously estimating $CO_2$, $CH_4$, and $N_2O$ emissions in local administrative districts. The objective of this study was to estimate 31 municipal GHG emissions from road transportation in Gyeonggi Province, Korea. In 2008, the municipalities were consisted of 2,014 towns expressed as Dong and Ri, the smallest administrative district unit. Since mobile sources are moving across other city and province borders, the emission estimated by fuel sold is in fact impossible to ensure consistency between neighbouring cities and provinces. On the other hand, the emission estimated by distance travelled is also impossible to acquire key activity data such as traffic volume, vehicle type and model, and road type in small towns. To solve the problem, we applied a hierarchical cluster analysis to separate town-by-town road patterns (clusters) based on a priori activity information including traffic volume, population, area, and branch road length obtained from small 151 towns. After identifying 10 road patterns, a rule building expert system was developed by visual basic application (VBA) to assort various unknown road patterns into one of 10 known patterns. The expert system was self-verified with original reference information and then objects in each homogeneous pattern were used to regress traffic volume based on the variables of population, area, and branch road length. The program was then applied to assign all the unknown towns into a known pattern and to automatically estimate traffic volumes by regression equations for each town. Further VKT (vehicle kilometer travelled) for each vehicle type in each town was calculated to be mapped by GIS (geological information system) and road transport emission on the corresponding road section was estimated by multiplying emission factors for each vehicle type. Finally all emissions from local branch roads in Gyeonggi Province could be estimated by summing up emissions from 1,902 towns where road information was registered. As a result of the study, the GHG average emission rate by the branch road transport was 6,101 kilotons of $CO_2$ equivalent per year (kt-$CO_2$ Eq/yr) and the total emissions from both main and branch roads was 24,152 kt-$CO_2$ Eq/yr in Gyeonggi Province. The ratio of branch roads emission to the total was 0.28 in 2008.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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