다중회귀분석을 이용한 부산 광복동의 계절별 O₃농도 예측

Abstract

부산지역의 O₃ 농도의 변화 특성을 분석하기 위하여 부산광역시 광복동에 설치된 대기질 자동측정망의 대기오염물질자료를 이용하여 분석하였다. 또한 O₃ 농도에 영향을 미치는 대기오염물질과 기상요소와의 상관관계를 분석하여 주요 영향인자를 선정하고 다변량 중회귀분석을 이용하여 각 계절별 O₃ 농도를 대기환경기준인 1시간 및 8시간 기준에 적합한 O₃ 농도를 예측하는 회귀식을 작성하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 부산지역 광복동지점의 연평균 O₃ 농도는 2003년부터 2007년까지 0.020ppm의 수준을 유지하고 있으며, 월평균 농도는 4월이 가장 높고 7월에 감소하는 분포를 보이고, 시간대별 분포는 1~5시와 10~15시경에 높은 농도를 나타내는 경향을 나타내었다. 2. 2003년부터 2007년까지 5년 동안의 O₃ 농도의 분포는 8시간 기준인 0.06ppm이하가 전체의 96.4%를 차지하고 있으며, 1시간 기준인 0.1ppm은 전체빈도의 0.01%를 넘지 않았다. 3. O₃ 농도와 기상요소는 계절별로 차이가 있으나 일사량이 0.372~0.427사이의 양의 상관관계를 나타내어 온도, 풍속에 비하여 상대적으로 높은 상관관계를 나타내었으며, 풍속은 0.142~0.378의 양의 상관관계를 나타내었다. 4. O₃ 농도와 대기오염물질과는 계절별로 차이가 있으며 NO₂, SO₂, CO는 음의 상관관계를 PM10과는 양의 상관관계를 나타내었다. 대기오염물질 중 상관관계는 NO₂가 겨울철에 -0.650으로 가장 높은 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 5. 다변량 중회귀분석을 이용하여 1시간 및 8시간 O₃ 예측에 적합한 회귀식을 도출하였으며 각 계절별 회귀식은 봄철의 경우 다음과 같은 식으로 나타났으며 Y_(1hr)=-0.3101×x₁-0.1385×x₂+0.0015x₃+0.0040x₄+0.0299 Y_(8hr)=-0.2769×x₁-0.0140×x₂+0.0013x₃+0.0072x₄+0.0209 8시간 예측식의 경우 결정계수 이 0.66으로 66%의 설명력을 가지는 것으로 나타났다(x₁: SO₂, x₂: NO₂, x₃: 풍속, x₄: 일사량). 또한 겨울철의 경우 아래와 같은 회귀식을 도출하여 8시간 회귀식의 이 0.74로 74%의 설명력을 가지는 것으로 나타났다. Y_(1hr)=-0.3821×x₁+0.0215×x₂+0.0004x₃+0.0029x₄+0.0253 Y_(8hr)=-0.3404×x₁+0.0603×x₂+0.0005x₃+0.0061x₄+0.0193 다음과 같이 기상조건이 반영된 부산 광복동지역의 O₃ 농도의 예측 연구는 향후 부산시 전역에서 운영 가능한 지표 O₃ 모델의 개발과 고농도 O₃에 의한 피해 예방의 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.

Multiple regression analysis was performed to investigate major factors affecting ozone concentration using air pollutants and some meteorological data measured at Gwangbokdong location of Busan area from 2003 to 2007. Ozone concentration in Busan showed significant correlations with sulfur dioxide (SO₂), nitrogen dioxide (NO2), wind speed and solar radiation. Reciprocal sulfur dioxide (SO₂), nitrogen dioxide (NO2), wind speed and solar radiation deriving from correlation analysis were used as independent variables. The ozone concentration was used as a dependent variable for multiple regression analysis variables explained 66% in spring and 74% in winter, compared to measurement values of ozone at Busan area. The seasonal O₃ prediction equations were obtained by multiple regression analysis and they will be contributed to the prediction system of ozone concentrations causing by the air pollutants and meteorological factors in Busan metropolitan city.