장기 라이다 관측 데이터를 이용한 국내 에어로졸 소산 효율의 변화 연구

Abstract

LIDAR의 532 nm와 1064 nm로 관측된 후방산란 계수를 PM2.5, PM10, PM2.5~10으로 구분하고 각각의 질량 소산 계수를 산출하였다. 산출된 소산 계수를 이용하여 같은 시간의 지상의 질량 농도 자료와 비교하여 질량 소산 효율(Mass Extinction efficiency, MEE)을 계산하였다. PM10의 2006년부터 2020년의 MEE의 평균 값은 5.57 ± 5.03 m2/g이었고 2015년부터 2020년의 PM2.5와 PM2.5~10의 MEE의 전체평균은 각각 9.43 ± 7.15 m2/g과 1.72 ± 3.71 m2/g이었다. PM2.5의 MEE 값이 가장 높은 값을 보였다. PM10의 질량 농도의 범위에 따라 MEE의 값을 분류하였으며 이를 다시 PM10중 PM2.5의 질량 농도 비율의 범위에 따라 분류를 하였다. PM10과 PM2.5의 MEE의 값은 질량 농도의 비율이 높아질수록 낮은 값을 가지는 경향을 확인하였다. 편광 소멸도(depolarization ratio)의 자료를 이용하여 황사의 비(Dust ratio, RD)를 계산하여 황사의 혼합 정도에 따라 PD(Pure Dust), DDM(Dust-Dominated Mixture), PDM(Pollution-Dominated Mixture), PA(Pollution Aerosol)로 구분하여 MEE값을 비교하였다. PM10의 MEE값은 RD의 값이 작을수록 큰 값을 보이며 PA 유형의 MEE값이 가장 큰 값을 보였다. PM2.5의 MEE값은 유형에 상관없이 유사한 값을 보였다. PM2.5~10의 MEE 값은 PA의 값이 가장 높았고 PD, DDM, PDM의 값은 유사한 값을 보였다. PM10, PM2.5~10, PM2.5의 MEE 값을 연도별로 평균값과 월별 평균값을 구하였다. PM10의 연평균 MEE의 값은 연간 - 0.02 ± 0.05 m2/g으로 감소하는 모습을 보였으며 월평균 변화는 큰 변화를 추세를 확인할 수 없었으나 질량 농도와 소산 계수의 감소 경향이 비슷한 것을 확인했다. PM2.5~10의 연평균 변화와 월평균은 감소하는 경향을 보이는 것을 확인했다. 반면에 PM2.5의 MEE값은 연평균과 월평균 모두 증가하는 경향을 보였다. 계절별 월평균을 계산하였을 때 여름철(6~8월)의 MEE의 값이 가장 높았으며 이 때 RD값이 가장 낮은 것을 확인하였다.