Typical patterns of spatiotemporal PM2.5 distributions and synoptic analysis for severe pollution periods over South Korea: based on observations from 402 air quality monitoring stations

Abstract

직경이 2.5 ㎛ 보다 작은 입자인 초미세먼지(PM2.5)의 국내 연평균 농도는 2015년 PM2.5 환경기준 시행 이후 감소하는 추세에 있다. 하지만, 건강에 악영향을 미치는 고농도 PM2.5 사례는 매년 꾸준히 발생하고 있고, 이에 따른 사회적 우려는 증가하고 있다. 본 논문에서는 전국의 대기오염측정소(AQMS)로부터 5년간(2015–2019)의 PM2.5 농도 데이터를 수집하여 국내 PM2.5 농도의 장기적 변동과 고농도 PM2.5 사례의 오염 분포를 분석하였다. 또한, PM2.5 오염의 시공간적 분포를 나타낼 수 있는 시계열 통계분석 기법(Coefficient of Divergence(COD), Pearson coefficient(R))을 이용하여 고농도 PM2.5 사례의 오염 분포를 3가지 카테고리로 분류하였다. 분류된 각 사례에 Time-lag correlation 방법을 적용하여 측정소마다 다른 고농도 발생 시간을 보정해 주었고, COD와 R을 다시 구하여 시공간적 균질성을 재조사하였다. 그 결과, 지역별로 고농도 사례의 농도 규모는 달랐지만 농도 변동은 유사함을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 고농도 PM2.5 사례 기간의 기상 조건에 따라 지상의 PM2.5 오염 분포가 결정될 가능성이 있음을 보여준다. PM2.5 오염 분포와 연관된 기상 조건을 이해하기 위해 고농도 PM2.5 사례일의 기상 자료를 30년 동안의 기후 자료와 비교하여 고농도 PM2.5 오염을 이끄는 종관 기후 패턴을 추가로 분석하였다. 이를 통하여 고농도 PM2.5 사례의 시간적 비균질성은 종관 기상의 이동으로 결정될 수 있고, 지역별 농도 차이는 전구물질의 지역 배출 또는 수송 중 이차 생성이나 희석에 의한 감소 등에 기인한 것임을 짐작해 볼 수 있다.