[표지] 1
제출문 2
요약문 3
목차 17
I. 서론 23
1.1. 추진 배경 23
1.2. 국내·외 연구현황 26
1.2.1. 국내 연구현황 26
1.2.2. 국외 연구현황 27
1.3. 연구목적 28
II. 연구내용 및 방법 29
2.1. 연구내용 29
2.1.1. VOCs의 시공간 분포 확인 29
2.1.2. VOCs의 2차 생성 잠재력 추정 29
2.1.3. VOCs의 주요 오염원 파악 29
2.1.4. 하절기 미세먼지(PM₂.₅) 고농도 특성 규명 29
2.1.5. 흐름 반응기와 스모그 챔버를 이용한 2차 생성 특성 분석 30
2.1.6. VOCs의 2차 생성 잠재력 파악에 따른 미세먼지·오존 저감정책 방향 제시 30
2.2. 연구추진체계 30
2.3. 연구방법 31
2.3.1. 대기시료채취 31
2.3.2. 기기분석 33
2.3.3. VOCs의 2차 생성 잠재력 37
2.3.4. VOCs의 2차 생성 민감도 분석 37
2.3.5. VOCs의 주요 오염원 파악 39
2.3.6. 울산 하절기 미세먼지(PM₂.₅) 고농도 특성 규명 40
2.3.7. 흐름 반응기와 스모그 챔버를 이용한 2차 생성 특성 분석 43
III. 연구결과 및 고찰 49
3.1. 울산 VOCs의 시공간 분포 확인 49
3.1.1. PAS를 이용한 VOCs 모니터링 49
3.1.2. AAS를 이용한 VOCs 모니터링 52
3.2. 울산 VOCs에 의한 2차 생성 56
3.2.1. PAS를 이용한 OFP 추정 56
3.2.2. AAS를 이용한 OFP 추정 57
3.2.3. PAS를 이용한 SOAFP 추정 59
3.2.4. AAS를 이용한 SOAFP 추정 60
3.2.5. VOCs의 2차 생성 민감도 분석 62
3.3. VOCs의 주요 오염원 파악 78
3.3.1. PAS를 이용한 울산 전역 VOCs의 주요 오염원 파악 78
3.3.2. AAS를 이용한 영남권대기환경연구소 VOCs의 주요 오염원 파악 80
3.3.3. CAPSS와 PRTR 자료를 활용한 VOCs 배출원 분석 82
3.4. 울산 하절기 미세먼지(PM₂.₅) 고농도 특성 파악 87
3.4.1. 서울, 울산, 충남의 지역별 특성 차이 파악 87
3.4.2. 서울과 울산의 동·하절기 고농도 특성 차이 파악 88
3.4.3. 울산 하절기 고농도 특성 규명 95
3.5. 흐름 반응기와 스모그 챔버를 이용한 2차 생성 특성 분석 103
3.5.1. 흐름 반응기를 이용한 2차 생성 특성 분석 103
3.5.2. 스모그 챔버를 이용한 2차 생성 특성 분석 127
3.5.3. 스모그 챔버내 거동 분석을 통한 2차 생성 저감을 위한 정책방안 제시 129
3.6. VOCs의 2차 생성 잠재력 파악에 따른 미세먼지·오존 저감정책 방향 제시 133
3.6.1. CAPSS 자료를 활용한 울산 VOCs 배출 저감방안 133
3.6.2. PRTR 자료를 활용한 VOCs 배출 저감방안 135
3.6.3. 대기확산모델링을 이용한 배출량 저감방안 검증 137
IV. 결론 141
4.1. 주요 결과 141
4.2. 최종 결론 145
4.3. 향후 연구 제시 146
V. 기대성과 및 활용방안 147
5.1. 기대성과 147
5.2. 활용방안 147
VI. 참고문헌 149
Table 2-1. 능동대기채취기와 수동대기채취기를 이용한 시료채취 현황 33
Table 2-2. 연구대상 물질 23종 VOCs 34
Table 2-3. TD 기기조건 34
Table 2-4. GC/MS 기기분석 조건 35
Table 2-5. PAS-VOCs 분석대상 물질의 방법검출한계(MDL)와 현장 바탕시료(FB) 농도 35
Table 2-6. 입자상 및 가스상 성분 측정에 사용된 분석 장비 45
Table 3-1. 전체 PM₂.₅ 농도 구간의 VOCs 그룹별 평균 민감도 계수(SVOCs-PM₂.₅)[이미지참조] 68
Table 3-2. PM₂.₅ 저농도 구간의 VOCs 그룹별 평균 민감도 계수(SVOCs-PM₂.₅)[이미지참조] 69
Table 3-3. 2차년도 PM₂.₅, BVOCs, AVOCs의 계절별 평균 농도 및 변화율 71
Table 3-4. 2차년도 가을과 겨울 PM2.5 농도변화에 따른 민감도 계수(SVOCs-PM2.5)[이미지참조] 72
Table 3-5. 울산시 대분류 배출원별 VOCs 배출량과 비율(2019년 CAPSS) 82
Table 3-6. 울산시 생산공정의 VOCs 배출량과 비율(2019년 CAPSS) 83
Table 3-7. 울산시 유기용제사용의 VOCs 배출량과 비율(2019년 CAPSS) 84
Table 3-8. 울산시 폐기물처리의 VOCs 배출량과 비율(2019년 CAPSS) 84
Table 3-9. 울산시 에너지수송 및 저장의 VOCs 배출량과 비율(2019년 CAPSS) 84
Table 3-10. 울산시 사업장의 주요 VOCs 대기배출량과 비율(2019년 PRTR) 85
Table 3-11. 울산시 사업장의 주요 VOCs 구군별 대기배출량과 비율(2019년 PRTR) 85
Table 3-12. 울산시 사업장의 주요 VOCs 업종별 대기배출량과 비율(2019년 PRTR) 86
Table 3-13. Toluene SOA의 생성에서 RH와 암모니아의 영향 129
Table 3-14. 울산시 구별 대분류 배출원의 VOCs 배출량 저감 목표(2019년 CAPSS 기준) 135
Table 3-15. 울산시 구별 사업장의 주요 VOCs 배출량 저감 목표(2019년 PRTR 기준) 136
Table 3-16. 울산시 사업장별 주요 VOCs 배출량 저감 목표(2019년 PRTR 기준) 137
Figure 1-1. 대기 중 VOCs에 의한 2차 생성(O₃과 SOA) 과정 23
Figure 1-2. 울산의 산업단지 현황과 계절풍 특성 24
Figure 1-3. 국내 시도별 유해화학물질 대기배출량(2019 PRTR) 25
Figure 1-4. 2019년 울산 PRTR 대기배출량 분포 25
Figure 1-5. VOCs 관련 국내 논문 편수(1991년~2021년) 26
Figure 1-6. 국외 VOCs 논문 중 O₃과 SOA 관련 논문 편수(1992년~2021년) 27
Figure 1-7. 주요 연구 내용과 목적 28
Figure 2-1. 연구 추진 체계 31
Figure 2-2. 울산시 대기시료채취 지점 32
Figure 2-3. 대기시료채취를 위한 (a) 연속채취장비, (b) 펌프, (c) 고체흡착관, (d) 흡착관 세척기, (e) 수동대기채취기 32
Figure 2-4. 대기시료채취 현장 사례와 일지 33
Figure 2-5. 열탈착-기체크로마토그래프/질량분석기(TD-GC/MS) 34
Figure 2-6. PAS-VOCs 분석대상 물질별 검정곡선 36
Figure 2-7. 서울과 울산의 동절기 및 하절기 고농도 사례 선정 40
Figure 2-8. 울산시 5년 평균 하절기 바람장과 2018년 하절기 바람장 비교 41
Figure 2-9. 울산시 하절기 고농도 특성 규명 연구의 모식도 43
Figure 2-10. KNU 흐름반응기를 이용한 미세먼지 2차 생성 잠재력 측정 장치 43
Figure 2-11. 영남권대기환경연구소의 위치 및 주변 사진 44
Figure 2-12. PM₂.₅ 성분의 ISSOROPIA 모델값과 측정값 비교 48
Figure 3-1. 계절별/물질별 농도 수준과 비율(PAS) 49
Figure 3-2. 계절별 AVOCs와 BVOCs 농도 수준(PAS) 50
Figure 3-3. 울산 21개 지점에 대한 AVOCs의 계절별 공간분포 50
Figure 3-4. 울산 21개 지점에 대한 BVOCs의 계절별 공간분포 51
Figure 3-5. 울산 21개 지점에 대한 AVOCs와 BVOCs의 계절별 비율 52
Figure 3-6. 계절별/물질별 농도 수준과 비율(AAS) 53
Figure 3-7. 계절별 AVOCs와 BVOCs 농도 수준(AAS) 53
Figure 3-8. 시료채취기간의 풍향과 풍속 54
Figure 3-9. 시료채취기간의 주간과 야간 AVOCs와 BVOCs 농도 54
Figure 3-10. 시료채취기간의 isoprene과 monoterpenes 농도의 시계열 변화 55
Figure 3-11. Prop-Equiv 방법을 이용하여 산정한 지점별/물질별 OFP(PAS) 56
Figure 3-12. 지점별 AVOCs와 BVOCs의 OFP 비율(PAS) 57
Figure 3-13. Prop-Equiv 방법을 이용하여 산정한 시간별/물질별 OFP(AAS) 58
Figure 3-14. 시간별 AVOCs와 BVOCs의 OFP 비율(AAS) 58
Figure 3-15. SOA Yield 방법을 이용하여 산정한 지점별/물질별 SOAFP(PAS) 59
Figure 3-16. 지점별 AVOCs와 BVOCs의 SOAFP 비율(PAS) 60
Figure 3-17. SOA Yield 방법을 이용하여 산정한 시간별 SOAFP(AAS) 61
Figure 3-18. 시간별 AVOCs와 BVOCs의 SOAFP 비율(AAS) 61
Figure 3-19. 하절기 PM₂.₅ 농도 구간에 따른 민감도 계수(SVOCs-PM₂.₅) 분포[이미지참조] 63
Figure 3-20. 하절기 PM₂.₅ 농도와 민감도 계수(SVOCs-PM₂.₅)의 결정계수(R²)[이미지참조] 64
Figure 3-21. 하절기 PM₂.₅ 농도 구간에 따른 민감도 계수 분포(AVOCs: SAVOCs-PM₂.₅, BVOCs: SBVOCs-PM₂.₅)[이미지참조] 66
Figure 3-22. PM₂.₅ 농도변화비 R (△PM₂.₅/BPM₂.₅) 변화에 따른 SAVOCs-PM₂.₅ 분포[이미지참조] 66
Figure 3-23. PM₂.₅ 농도변화비 R (△PM₂.₅/BPM₂.₅) 변화에 따른 SBVOCs-PM₂.₅ 분포[이미지참조] 67
Figure 3-24. 동절기 PM₂.₅ 농도 구간에 따른 민감도 계수(SVOCs-PM₂.₅) 분포[이미지참조] 68
Figure 3-25. 동절기 PM₂.₅ 농도와 민감도 계수(SVOCs-PM₂.₅)의 결정계수(R²)[이미지참조] 70
Figure 3-26. 하절기 O₃ 농도 구간에 따른 민감도 계수(SVOCs-O₃) 분포 73
Figure 3-27. 하절기 O₃ 농도와 민감도 계수(SVOCs-O₃)의 결정계수(R²) 74
Figure 3-28. 동절기 O₃ 농도 구간에 따른 민감도 계수(SVOCs-O₃) 분포 75
Figure 3-29. 동절기 O₃ 농도와 민감도 계수(SVOCs-O₃)의 결정계수(R²) 76
Figure 3-30. 2차년도 하절기 O₃ 농도 구간에 따른 민감도 계수 분포(AVOCs: SAVOCs-O₃, BVOCs: SBVOCs-O₃) 77
Figure 3-31. 1, 2차년도 진단비(benzene, toluene, ethylbenzene)(PAS) 78
Figure 3-32. 1차년도 진단비(iso-pentane와 n-pentane)(PAS) 78
Figure 3-33. 1, 2차년도 PCA 결과(적재그림과 점수그림)(PAS) 79
Figure 3-34. 울산의 2018/2019년 toluene 배출량 공간분포와 U12 지점 인근 소규모 산업시설 80
Figure 3-35. 1, 2차년도 진단비(benzene, toluene, ethylbenzene)(AAS) 80
Figure 3-36. 계절별 CBPF 분석(1차년도: 총 VOCs, 2차년도: AVOCs) 81
Figure 3-37. 영남권대기환경연구소의 북서쪽 VOCs 오염원 82
Figure 3-38. 서울, 울산, 충남의 평균 PM₂.₅ 질량 및 성분 농도와 비율 87
Figure 3-39. 서울, 울산, 충남의 평균 PM₂.₅ 이온 및 탄소성분 농도와 비율 88
Figure 3-40. 서울, 울산, 충남의 평균 PM₂.₅ 금속성분 농도와 비율 88
Figure 3-41. 하절기 고농도 기간 전국 PM₂.₅ 농도 분포지도 89
Figure 3-42. 동절기 고농도 기간 전국 PM₂.₅ 농도 분포지도 90
Figure 3-43. 하절기 고농도 기간 지역별 성분 농도 및 비율 91
Figure 3-44. 동절기 고농도 기간 지역별 성분 농도 및 비율 92
Figure 3-45. 지역별 하절기 고농도 기간 바람장 92
Figure 3-46. 지역별 동절기 고농도 기간 바람장 93
Figure 3-47. 서울과 울산의 하절기 및 동절기 고농도 기간 역궤적 분석 94
Figure 3-48. 서울과 울산 하절기 고농도 기간의 SOA 영향 파악 94
Figure 3-49. 고농도 기간 울산시 CWT를 통한 외부 유입 효과 파악 95
Figure 3-50. 바람장 분석에 의한 주요 오염원 구분 96
Figure 3-51. 울산 하절기 고농도 기간 PCA를 통한 오염원 파악 97
Figure 3-52. 울산 하절기 고농도 기간 1차 배출에 대한 확산 경향 97
Figure 3-53. 울산 동절기 고농도 기간 1차 배출에 의한 PM₂.₅ 확산 경향 98
Figure 3-54. 동절기와 하절기 고농도 기간의 PM₂.₅ 1차 배출 영향 비교 98
Figure 3-55. 울산 하절기 고농도 기간 지역별 PM₂.₅ 1차 배출 영향 파악 99
Figure 3-56. 울산 산단별 PM₂.₅ 1차 배출 영향의 하절기/동절기 기간 비교 99
Figure 3-57. 울산 하절기 고농도 기간 1차 배출 영향과 PM₂.₅ 성분간 관계 100
Figure 3-58. 울산 주거지역 및 산단지역별 하절기 평균 SOAFP 농도 101
Figure 3-59. 울산 하절기 고농도 기간 PMF 결과 102
Figure 3-60. 일간변화 103
Figure 3-61. 영남권대기연구소 측정 자료와 ACSM 측정 자료의 비교 104
Figure 3-62. ACSM으로 측정한 PM₂.₅와 주요 성분의 경시변화 105
Figure 3-63. PM₂.₅ 농도와 조성의 일간변화 106
Figure 3-64. PM₂.₅ 주간 및 야간 조성 106
Figure 3-65. NH₃, NOₓ, RH 수준에 따른 PM₂.₅ 농도 및 조성 변화 107
Figure 3-66. PM₂.₅ 농도 변화. 108
Figure 3-67. PM₂.₅ 농도 증가비 109
Figure 3-68. 주간 PM₂.₅ 농도 변화 110
Figure 3-69. 야간 PM₂.₅ 2차 생성 잠재력 111
Figure 3-70. NH₃ 디누더를 우회 및 통과한 공기의 PM₂.₅ 농도 및 조성 변화 112
Figure 3-71. 울산지역과 부안 농촌지역의 NH₃ 농도 비교 112
Figure 3-72. VOCs 일간 변화 114
Figure 3-73. 주요 VOCs 경시 변화 115
Figure 3-74. VOCs 농도 수준에 따른 대기 PM₂.₅ 성분의 농도 증가비 116
Figure 3-75. PMF를 이용하여 결정된 OM의 (a) 오염원 프로파일과 (b) 기여도 117
Figure 3-76. 국지적 SOA 생성 118
Figure 3-77. OM과 SOA 전구체 VOCs의 상관성 119
Figure 3-78. HOA와 전구체 VOC의 상관성 120
Figure 3-79. LVOOA와 SOA 전구체 VOC의 상관성 121
Figure 3-80. 주간 AWC와 pH 및 PM₂.₅ 성분의 상관성 122
Figure 3-81. 야간 AWC와 pH 및 PM₂.₅ 성분의 상관성 123
Figure 3-82. 습도에 따른 AWC와 SO₄²⁻의 상관성 124
Figure 3-83. 습도에 따른 AWC와 NO₃⁻의 상관성 125
Figure 3-84. 습도에 따른 AWC와 NH₄⁺의 상관성 126
Figure 3-85. 습도에 따른 AWC와 OM의 상관성 127
Figure 3-86. 경북대 스모그 챔버의 NO₂ 광분해 실험 128
Figure 3-87. 경북대 스모그 챔버의 공기질 평가를 위한 광 산화실험 128
Figure 3-88. 경북대 스모그 챔버에서 입경별 입자의 벽손실 속도 상수 128
Figure 3-89. 건조 조건의 toluene SOA 생성실험 130
Figure 3-90. 저습도 조건의 toluene SOA 생성실험 131
Figure 3-91. 고습도 조건의 toluene SOA 생성실험 132
Figure 3-92. 2019년 울산시 점·면·선오염원의 구별 VOCs 배출량 133
Figure 3-93. 울산시 점·면오염원의 구별 VOCs 배출량과 비율 134
Figure 3-94. CAPSS 배출원별 저감 시나리오에 따른 대기확산모델링 결과(시나리오1) 137
Figure 3-95. PRTR 지역별 저감 시나리오에 따른 대기확산모델링 결과(시나리오2) 138
Figure 3-96. PRTR 사업장 저감 시나리오에 따른 대기확산모델링 결과(시나리오3) 139
Figure 3-97. 배출 저감 시나리오 2, 3에 따른 SOAFP 저감 139