The aim of this study is to evaluate the accuracy and variability of the oak pollen concentrations over the Seoul metropolitan region (SMR) simulated by the Community Multiscale Air Quality (CMAQ)-based pollen dispersion model, which is the CMAQ-pollen model integrated with the improved oak pollen emission model(PEM-oak). The PEM-oak model developed is based on hourly emission flux parameterization that includes the effects of plant-specific release, meteorological adjustment, and diurnal variations of oak pollen concentrations. A 33 day-run for oak pollen simulation was conducted by the CMAQ-pollen model with a 3 km spatial resolution for the SMR during the 2014 spring pollen season. Modeled concentrations were evaluated against the hourly measurements at three Burkard sampling sites. Temporal variations of oak concentrations were largely well represented by the model, but the quantitative difference between simulations and measurements was found to be significant in some periods. The model results also showed that large variations in oak pollen concentrations existed in time and space and high concentrations in the SMR were closely associated with the regional transport under strong wind condition. This study showed the effective application of the CMAQ-pollen modeling system to simulate oak pollen concentration in the SMR. Our results could be helpful in providing information on allergenic pollen exposure. Further efforts are needed to further understand the oak pollen release characteristics such as interannual variation of the oak pollen productivity and its spatio-temporal flowering timing.
In this study, the impacts of local meteorology caused by tidal changes in the West Sea on ozone distributions in the Seoul Metropolitan Area (SMA) were analyzed using a meteorological model (WRF) and an air quality (CMAQ) model. This study was carried out during the day (1200-1800 LST) between August 3 and 9, 2016. The total area of tidal flats along with the tidal changes was calculated to be approximately $912km^2$, based on data provided by the Environmental Geographic Information Service (EGIS) and the Ministry of Oceans and Fisheries (MOF). Modeling was carried out based on three experiments, and the land cover of the tidal flats for each experiment was designed using the coastal wetlands, water bodies (i.e., high tide), and the barren or sparsely vegetated areas (i.e., low tide). The land cover parameters of the coastal wetlands used in this study were improved in the herbaceous wetland of the WRF using updated albedo, roughness length, and soil heat capacity. The results showed that the land cover variation during high tide caused a decrease in temperature (maximum $4.5^{\circ}C$) and planetary boundary layer (PBL) height (maximum 1200 m), and an increase in humidity (maximum 25%) and wind speed (maximum $1.5ms^{-1}$). These meteorological changes increased the ozone concentration (about 5.0 ppb) in the coastal areas including the tidal flats. The increase in the ozone concentration during high tide may be caused by a weak diffusion to the upper layer due to a decrease in the PBL height. The changes in the meteorological variables and ozone concentration during low tide were lesser than those occurring during high tide. This study suggests that the meteorological variations caused by tidal changes have a meaningful effect on the ozone concentration in the SMA.
산불의 발생과 강도는 기후 변화로 인하여 증가하고 있다. 산불 연기에 의한 배출가스 대기질과 온실 효과에 영향을 미치는 주요 원인 중 하나로 인식되고 있다. 산불 연기의 효과적인 탐지를 위해서는 위성 산출물과 기계학습의 활용이 필수적이다. 현재까지 산불 연기 탐지에 대한 연구는 구름 식별의 어려움 및 모호한 경계 기준 등으로 인한 어려움이 존재하였다. 본 연구는 우리나라 환경위성 센서인 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)의 Level 1, Level 2 자료와 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지를 목적으로 한다. 2022년 3월 강원도 산불을 사례로 선정하여 산불 연기 레이블 영상을 생성하고, 랜덤 포레스트 모델에 GEMS Level 1 및 Level 2 자료를 투입하여 연기 픽셀 분류 모델링을 수행하였다. 훈련된 모델에서 입력변수의 중요도는 Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm 및 340 nm의 복사휘도 차, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), 포름알데히드, 이산화질소, 380 nm 복사휘도, 340 nm 복사휘도의 순서로 나타났다. 또한 2,704개 픽셀에 대한 산불 연기 확률(0≤p≤1) 추정에서 Mean Bias Error (MBE)는 -0.002, Mean Absolute Error (MAE)는 0.026, Root Mean Square Error (RMSE)는 0.087, Correlation Coefficient (CC)는 0.981의 정확도를 보였다.
우리나라 환경영향평가서의 대기모델 적용 실태를 조사하기 위하여 2021년부터 2022년까지 협의가 완료되어 환경영향평가정보지원시스템(EIASS)에 공개된 환경영향평가서를 분석한 결과 AERMOD가 89.0%로 가장 많이 사용되었다. AERMET과 AERMOD의 버전 불일치는 25.3%로 나타났으며, 산업단지 및 도시개발사업의 발생하는 오염물질 배출량 산정시 적용한 가동시간과 모델에 적용한 가동시간의 불일치는 50.6%로 나타났다. 군산지역의 단순 및 복잡지형에서 다양한 버전의 AERMET과 AERMOD 모델을 면오염원과 점오염원에 적용한 결과, AERMOD 버전 12(15181) 이후부터는 동일한 값을 나타내었다. 배출량은 24시간 가동을 기준으로 산정하고, 모델에는 주간 8시간 가동을 적용하는 가변 배출계수 옵션을 사용할 때, 예측농도는 단순 및 복잡지형에서 면오염원은 32.06~74.27%, 점오염원은 14.85~43.13% 축소되는 것으로 나타났다. 따라서 AERMOD 모델의 가변 배출계수 적용 오류를 방지하기 위해서는 환경영향평가서에 배출량 산정과정을 명확히 제시하고, 모델링 입력자료 구성에 대한 구체적인 설명이 요구되며, 환경영향평가 전문 검토기관에서는 보다 철저한 검토가 필요하다.
이 연구의 목적은 한반도에서 $CH_4$ 농도의 수치모의 검증을 통하여 $CH_4$ 배출원의 기여 농도를 추정하는 것이고, 이 수치모의에 사용된 $CH_4$ 배출량을 상자모델로부터 추정된 $CH_4$ 배출량과 비교하는 것이다. 한반도에서 2010년 4월 1일부터 8월 22일까지 $CH_4$의 평균 농도를 추정하기 위해 WRF-CMAQ 모델이 사용되었다. 모델에서 $CH_4$ 배출량은 전지구 배출량인 EDGAR와 한국에서의 온실기체 배출량인 GHG-CAPSS로부터 인위적 배출 인벤토리와 전지구 자연적 인벤토리인 MEGAN이 적용되었다. 이들 $CH_4$ 배출량은 안면도 및 울릉도에서 측정된 $CH_4$ 농도와 모델링 농도 자료를 비교함으로써 검증되었다. 울릉도에서 국내 배출원으로부터 추정된 $CH_4$의 기여 농도는 약 20%로 나타났고, 이것은 한반도 내 농장(8%), 에너지 기여 및 산업공정(6%), 일반폐기물(5%), 생체 및 토지이용(1%) 등 $CH_4$ 배출원으로부터 기원하였다. 그리고 중국으로부터 수송된 $CH_4$의 기여 농도는 약 9%였고, 나머지 배경농도는 약 70%로 나타났다. 박스모델로 추정된 $CH_4$ 배출량은 WRF-CMAQ 모델에서 사용한 $CH_4$ 배출량과 유의미한 결과를 얻었다.
본 연구에서는 한반도 황사 사례 동안 WRF 기상모델과 SMOKE 배출량모델, CMAQ 및 CMAQ-MADRID 대기질 모델을 이용하여 다양한 황사 발생량 경험식에 대한 $PM_{10}$의 농도를 추정하였다. 특별히 Wang et al.(2000), US EPA 모델, Park and In(2003), GOCART 모델, DEAD 모델의 5가지 황사 발생 경험식이 중국과 몽골 등의 황사 발생량을 추정하기 위해 WRF-SMOKE-CMAQ(MADRID) 모델에 적용되었다. 일기도, 후방궤적 및 위성이미지 분석에 따르면 한반도로의 황사 수송은 절리저기압(위성에서 콤마형 구름)과 관련된 지상 전선의 뒤쪽에서, 그리고 상층 제트류의 발달에 기인한 파의 정체현상과 함께 상층 골에서의 풍속이 하층으로 전이되는 풍하 바람에 의해 생성되었다. 그리고 WRF-SMOKE-CMAQ 모델링 결과, 황사의 시 공간적 분포에 있어서는 Wang et al.(2000)의 경험식이, 평균 편의 및 평균 제곱근 오차에서의 정확도 부분에서는 GOCART 모델의 경험식이 관측값을 보다 잘 모사하는 것으로 나타났다. 또한 Wang et al.의 경험식을 이용한 황사의 연직분포 분석 결과에서 강한 황사 사례(2007년 3월 31에서 4월 1일 $800\;{\mu}g/m^3$ 이상)의 경우는 황사 수송이 한반도 상공 대기 경계층 내를 통과하였기 때문으로, 약한 황사 사례(2009년 3월 16일과 17에 $400\;{\mu}g/m^3$ 이하)의 경우는 황사 수송이 경계층 위를 통과하였기 때문으로 나타났다. 또한 CMAQ 모델과 CAMQ-MADRID 모델에서의 미세먼지($PM_{10}$) 민감도 분석 결과에서는 CMAQ-MADRID 모델이 CMAQ 모델에 비해 한반도를 포함한 동아시아 지역에서 최대 $25\;{\mu}g/m^3$ 정도가 높게 모사되었고, 모델 내 구름 액상과정에 의해서는 최대 $15\;{\mu}g/m^3$ 정도가 제거되는 것으로 나타났다.
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.
1960-70년대 대규모 산림녹화 이후에 한국의 산림은 점차 노령화되고 있다. 노령림의 순 CO2 교환은 이론적으로 중립에 가깝지만, 교란이나 관리에 의해 CO2 흡원 또는 발원이 될 수 있다. 본 연구는 한국의 광릉 낙엽활엽수 노령림(GDK)의 CO2 수지 역학을 이해함으로써, 다음 두 가지 질문에 답하고자 하였다: (1) 보전되고 있는 GDK는 과연 이론적으로 알려져 있는 CO2 중립인가? (2) 관측된 CO2 수지의 경년 변동이 문헌에 보고된 조절 인자들과의 선형적인 인과관계로 설명이 가능한가? 이에 답하기 위해, 본 연구는 KoFlux GDK 관측지에서 에디 공분산 기술로 2006년부터 2020년까지 15년 동안 관측된 CO2 플럭스 자료와 생기상학적 자료를 분석하였다. 연구 결과, (1) GDK는 15년 자료를 평균해서 보면 약한 CO2 발원이며, 관측기간 동안 흡원과 발원 사이를 오갔으나 최근 5년 동안 CO2 발원으로서의 강도가 증가하고 있다. (2) 전천일사, 생장기간, 엽면적지수의 경년 변동은 총 일차생산량(Gross Primary Production, GPP)의 경년변동과 양의 상관관계(R2=0.32~0.45)가 있는 반면, 기온과 지표면 온도의 경년 변동은 생태계 호흡(Ecosystem Respiration, RE)의 경년 변동과 유의한 상관관계가 없었다. 또한, 관측기간 초반(첫 10년)의 CO2 플럭스와 기상요인 및 생물학적 요인으로 학습시킨 기계학습은 관측기간 후반(최근 5년)의 GPP와 RE의 경년 변동을 제대로 모사해내지 못했다. 단, 고사목에서 배출된 탄소 추정량이 CO2 발원으로의 전환에 일부 기여했을 것으로 추정된다. GDK의 장기 CO2 수지 역학에 대해 올바로 이해하고 해석하기 위해서는, 분석과 모델링을 위한 복잡계과학 기반의 새로운 프레임워크가 필요하다. 더불어, 플럭스 모니터링 및 자료 품질 유지와 함께 고사목과 교란을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요함을 다시 한 번 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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