표제지

목차

요약문 3

1장. 서론 34

1절. 연구의 배경, 목적 및 필요성 34

1. 연구 배경 및 필요성 34

2. 연구 목적 35

2절. 과업의 범위 35

3절. 연구 추진 체계 36

2장. 연구내용 및 방법 37

1절. 기 개발된 박스 모형(OCABOX)의 고도화 37

1. Heterogeneous Reaction, Aqueous Chemistry 보강, 기체상 메커니즘 상세 비교 37

2. 혼합고 민감도 분석 및 희석 효과 보완 40

3. 입력 자료 시간간격과 모형 출력 시간간격 이원화 41

4. 배출량 및 초기장에 사용자 자료 반영시키는 스크립트 개발 41

2절. 모델링 결과의 상세 해석을 위한 전처리, 후처리 도구 개발 및 매뉴얼 작성 42

1. BOX 모형 모의를 위한 자료 입출력 도구 및 모델링 결과 가시화 도구 개발 42

2. 사용자 편의성 및 자료 활용성 증대를 위한 후처리 도구 개발 43

3. 모델링 활용을 위한 사용자 매뉴얼 작성 43

4. 광학 특성 결과를 위한 후처리 스크립트 보완 43

3절. 분석 대상 지역 확대 적용을 통한 고농도 사례 및 연무 현상 발생 원인 규명 45

1. 충남 및 수도권지역의 3차원(측정망, 집중측정캠페인 , 항공관측 등) 측정에 대한 자료조사 및 자료 확보 45

2. 충남 및 수도권지역의 고농도 사례 특성 규명을 통한 사례 선정(3개 이상) 45

3. OCABOX 모형 모의를 통한 물리ㆍ화학적 특성 상세 평가 46

4. 유기물질(VOCs 및 입자상 유기성분) 관측 성분과 모형 지표성분 간 매핑 52

4절. 스모그챔버 데이터를 활용한 유무기 2차 초미세먼지 생성 기작 연구 53

1. 스모그챔버와 박스모델을 활용한 대기화학 선행 연구 리뷰 53

2. 스모그챔버 선행연구 데이터 수집 및 해석 57

3. 모형 검증을 위한 스모그챔버 실험 설계 58

3장. 연구 결과 60

1절. 기 개발된 박스 모형(OCABOX)의 고도화 60

1. Heterogeneous Reaction, Aqueous Chemistry 보강, 기체상 메커니즘 상세 비교 60

2. 혼합고 민감도 분석 및 희석 효과 보완 74

3. 입력 자료 시간간격과 모형 출력 시간간격 이원화 78

4. 배출량 및 초기장에 사용자 자료 반영시키는 스크립트 개발 80

2절. 모델링 결과의 상세 해석을 위한 전처리, 후처리 도구 개발 및 매뉴얼 작성 82

1. BOX 모형 모의를 위한 자료 입출력 도구 및 모델링 결과 가시화 도구 개발 82

2. 사용자 편의성 및 자료 활용성 증대를 위한 후처리 도구 개발 84

3. 모델링 활용을 위한 사용자 매뉴얼 작성 85

4. 광학 특성 결과를 위한 후처리 스크립트 보완 85

3절. 분석 대상 지역 확대 적용을 통한 고농도 사례 및 연무 현상 발생 원인 규명 97

1. 충남 및 수도권지역의 3차원(측정망, 집중측정캠페인 , 항공관측 등) 측정에 대한 자료조사 및 자료 확보 97

2. 충남 및 수도권지역의 고농도 사례 특성 규명을 통한 사례 선정(3개 이상) 106

3. OCABOX 모형 모의를 통한 물리ㆍ화학적 특성 상세 평가 107

4. 유기물질(VOCs 및 입자상 유기성분) 관측 성분과 모형 지표성분 간 매핑 126

4절. 스모그챔버 데이터를 활용한 유무기 2차 초미세먼지 생성 기작 연구 127

1. 스모그챔버와 박스모델을 활용한 대기화학 선행 연구 리뷰 127

2. 스모그챔버 선행연구 데이터 수집 및 해석 147

3. 모형 검증을 위한 스모그챔버 실험 설계 148

4장. 연구결과 활용방안 156

1절. 국내ㆍ외 학술지 논문 투고 또는 게재를 통한 연구결과 인증 및 활용 156

2절. 모형 고도화를 통한 정책연구 활용 방안 156

5장. 참고문헌 158

[부록] OC ABOX 모델 및 인터페이스 매뉴얼 183

〈표 2-1〉 OCABOX 모의 시 CSTR 처방해 준 관측 데이터 52

〈표 3-1〉 비균질 반응 모수화 방법에 따른 질산염 민감도 실험의 질산염 평균 농도 및 그 차이 66

〈표 3-2〉 황산염 습식화학 모듈에 필요한 기상 입력변수 66

〈표 3-3〉 In-cloud와 Below-cloud의 구분을 위한 내부 분할 변수 68

〈표 3-4〉 황산염 모의 검증을 위한 민감도 실험의 정의 69

〈표 3-5〉 In-cloud와 Below-cloud의 분할 이차 무기에어로졸 및 전구물질의 농도 평균 및 그 차이 71

〈표 3-6〉 화학 메커니즘에 따른 화학종 및 화학 반응식의 개수 72

〈표 3-7〉 화학 메커니즘에 따른 가스상 및 입자상 오염물질의 농도 및 그 차이 74

〈표 3-8〉 Dilution 모듈 추가 과정에서 새로 만들어지거나 수정된 소스파일 목록 74

〈표 3-9〉 2016년 서울과 광주지역의 고농도 황산염 사례 구분 케이스 105

〈그림 2-1〉 에어로졸의 Heterogeneous Reaction의 모식도. Faust and House(2018)에서 차용 37

〈그림 2-2〉 구체적인 NOy 생성 경로. Akimoto and Tanimoto(2021)에서 차용 38

〈그림 2-3〉 박스 모델의 자체적 연직 모의의 예시 39

〈그림 2-4〉 CB6r1, CB6r2, CB6r3 간의 농도 민감도 차이. Cao et al.(2021)에서 차용 40

〈그림 2-5〉 서울에서의 시간대별 평균 관측 결과 47

〈그림 2-6〉 서산에서의 시간대별 평균 관측 결과 48

〈그림 2-7〉 Beijing에서의 시간대별 평균 관측 결과 49

〈그림 2-8〉 세 지역에서의 PM 성분 구성: (a) 서울, (b) 서산, (c) Beijing 52

〈그림 2-9〉 2차 초미세먼지 생성 기작(Chu et al., 2022) 54

〈그림 2-10〉 헬싱키대학교 Institute for Atmospheric and Earth System Research(https://www2.helsinki.fi/en/researchgroups/multi-scale-modelling) 57

〈그림 3-1〉 OCABOX 내 N₂O5 heterogeneous chemistry 화학반응 체계 60

〈그림 3-2〉 관측기반 γN2O5와 각 모수화 방법간의 비교 검증(McDuffie et al.(2018a) 61

〈그림 3-3〉 관측기반 YClNO₂와 각 모수화 방법간의 비교 검증(McDuffie et al.(2018b)에서 차용) 63

〈그림 3-4〉 불광동 케이스의 에어로졸 매핑 표 64

〈그림 3-5〉 각 모수화 방법에 따른 올림픽 공원 케이스와 불광동 케이스에 대한 질산염과 질산가스의 민감도 모의 결과 65

〈그림 3-6〉 Non-convective precipitation에 의한 황산염 생성 모의 및 IPR 분석 67

〈그림 3-7〉 In-cloud와 Below-cloud의 분할 모식도 69

〈그림 3-8〉 습식화학과정이 포함함 OCABOX의 황산염, 질산염, 암모늄염 시계열 농도(불광동 케이스) 70

〈그림 3-9〉 습식화학에 대한 격자 분할 후 OCABOX의 황산염, 질산염, 암모늄염 시계열 농도(불광동 케이스) 70

〈그림 3-10〉 습식화학에 대한 격자 분할 전후에 대한 OCABOX의 황산염, 질산염, 암모늄염의 전구물질(SO₂, HNO₃, NH₃)의 시계열 농도(불광동 케이스) 71

〈그림 3-11〉 화학 메커니즘에 따른 가스상 및 입자상 오염물질의 시계열 농도 73

〈그림 3-12〉 OCABOX 구조 내에서 Dilution 모듈이 추가된 위치 75

〈그림 3-13〉 희석 효과 반영에 따른 민감도 분석 결과 78

〈그림 3-14〉 희석 효과 반영에 따른 HNO₃ 농도 및 프로세스 분석 결과의 변화 78

〈그림 3-15〉 시간간격 이원화 적용 79

〈그림 3-16〉 입력자료의 시간간격 입력 예시 80

〈그림 3-17〉 OCABOX의 배출량과 초기장 생성 프로세스 80

〈그림 3-18〉 OCABOX의 PREPROC의 배출량 입력 부분 81

〈그림 3-19〉 초기장에 관측 농도값을 반영시키는 부분 82

〈그림 3-20〉 OCABOX의 POSTPROC 프로세스 83

〈그림 3-21〉 POSTPROC의 결과 예시 84

〈그림 3-22〉 OCABOX의 POSTPROC 설정 84

〈그림 3-23〉 User_configuration에서의 POSTPROC 변수 설정 85

〈그림 3-24〉 시정 알고리즘 개발 단계 모식도 86

〈그림 3-25〉 백령도 지역 미세먼지와 시정의 추이 사례 87

〈그림 3-26〉 백령도 대기환경연구소 입자의 소산계수(extintion coefficient, bext)와 시정 관계식 88

〈그림 3-27〉 기존 IMPROVE에서 사용되는 습도에 따른 흡습성장 계수(f(RH))(입자의 크기분포에 따라 변화하지 않고 습도에 따른 일정한 값만을 사용하고 있음) 88

〈그림 3-28〉 시정, 소산계수, 입자농도와 조성 흡습성장의 관계 개략도 90

〈그림 3-29〉 크기별 상수 및 흡습성장이 고려된 개선된 소산계수(시정)예측 알고리즘 90

〈그림 3-30〉 모델에서 모사된 서울 모드별 조성농도(Nitrate, Sulfate, OC)(2020. 12-2021.1,, 서울) 92

〈그림 3-31〉 모델에서 모사된 시정거리( Malm의 방법 및 개선된 방법)와 측정값 비교(2020. 12-2021.1,, 서울) 93

〈그림 3-32〉 single parameter estimation을 이용한 흡습성장 계수 비교 94

〈그림 3-33〉 PM2.5와 건조소산계수 간 상관관계 95

〈그림 3-34〉 시정과 PM2.5 농도의 시계열변화(위: 흡습성장을 고려하지 않은 경우, 아래: 흡습성장을 고려한 경우) 96

〈그림 3-35〉 시정 및 PM2.5와 입자소산계수의 상관관계 97

〈그림 3-36〉 서울(위)과 베이징(아래)에서 2020년 12월15일부터 2021년 1월15일까지 측정한 PM2.5의 시간별 농도분포 및 각 지점별 고농도 사례기간 98

〈그림 3-37〉 1차 PM2.5 고농도기간(2020년 12월 21일부터 30일)에서 서울과 베이징의 PM2.5농도 및 화학조성들의 시간별 농도변화 99

〈그림 3-38〉 서울과 베이징에서 PM2.5 농도구간별 화학조성의 비율분포(왼쪽) 및 대기산화도와 상대습도에 따른 이차무기에어로졸의 비율분포(오른쪽) 100

〈그림 3-39〉 2012년~2019년 서울과 광주의 PM2.5 농도변화 추이 100

〈그림 3-40〉 서울과 광주에서 연도별 PM2.5내 화학조성 비율 101

〈그림 3-41〉 서울과 광주의 연평균 황산염과 질산염 농도 변화 비교 102

〈그림 3-42〉 2016년 광주지역의 SO₂와 황산염의 일별 농도 변화 비교 103

〈그림 3-43〉 2016년 서울지역의 SO₂와 황산염의 일별 농도 변화 비교 103

〈그림 3-44〉 광주지역에서 2016년 2월, 3월, 4월, 6월, 8월 및 9월의 주요 대기오염물질 분율 변화 104

〈그림 3-45〉 서울지역에서 2016년 2월, 3월, 4월, 6월, 8월 및 9월의 주요 대기오염물질 분율 변화 105

〈그림 3-46〉 서울에서의 관측 결과와 OCABOX 모의 결과의 비교 109

〈그림 3-47〉 PE 기간과 NPE 기간으로 구분한 서울 지역 관측 결과와 OCABOX 모의 결과의 비교 111

〈그림 3-48〉 서울 지역에서 관측된 평균 일변화 패턴을 입력자료로 이용하여 모의한 오존 및 총질산 일변화 패턴 113

〈그림 3-49〉 서울 지역에서 관측된 평균 일변화 패턴을 입력자료로 이용하여 모의한 총질산 프로세스 분석 결과 113

〈그림 3-50〉 서울 지역에서 EKMA 분석 결과: (a) 오존 최대농도, (b) 총질산일 평균농도 114

〈그림 3-51〉 서산에서의 관측 결과와 OCABOX 모의 결과의 비교 115

〈그림 3-52〉 PE 기간과 NPE 기간으로 구분한 서산 지역 관측 결과와 OCABOX 모의 결과의 비교 117

〈그림 3-53〉 서산 지역에서 관측된 평균 일변화 패턴을 입력자료로 이용하여 모의한 오존 및 총질산 일변화 패턴 118

〈그림 3-54〉 서산 지역에서 관측된 평균 일변화 패턴을 입력자료로 이용하여 모의한 총질산 프로세스 분석 결과 118

〈그림 3-55〉 서울과 서산 지역의 NO₂ (관측) 및 OH 라디칼 (OCABOX 예측) 시간대별 평균 농도의 비교 119

〈그림 3-56〉 서산 지역에서 EKMA 분석 결과: (a) 오존 최대농도, (b) 총질산 일평균농도 120

〈그림 3-57〉 Beijing에서의 관측 결과와 OCABOX 모의 결과의 비교 121

〈그림 3-58〉 PE 기간과 NPE 기간으로 구분한 Beijing 지역 관측 결과와 OCABOX 모의 결과의 비교 123

〈그림 3-59〉 Beijing 지역에서 관측된 평균 일변화 패턴을 입력자료로 이용하여 모의한 오존 및 총질산 일변화 패턴 124

〈그림 3-60〉 Beijing 지역에서 관측된 평균 일변화 패턴을 입력자료로 이용하여 모의한 총질산 프로세스 분석 결과 125

〈그림 3-61〉 Beijing 지역에서 EKMA 분석 결과: (a) 오존 최대농도, (b) 총질산 일평균농도 126

〈그림 3-62〉 대표적 SOA 전구체 화합물(Nakao et al., 2013) 128

〈그림 3-63〉 VOCs의 다단계 산화반응을 통한 SOA 생성 과정(Camredon et al., 2007) 132

〈그림 3-64〉 TMB SOA 생성에서 NOx 영향(Yang et al., 2022) 135

〈그림 3-65〉 Methacrolein SOA의 NO₂/NO비 영향(Chan et al., 2010) 135

〈그림 3-66〉 SOA 생성에서 유기 핵입자의 영향 및 혼합(Song et al., 2011) 143

〈그림 3-67〉 Propene SOA 생성에서 핵입자 영향(Wang et al., 2022) 144

〈그림 3-68〉 에어로졸 밀도 측정 방법(Peng et al., 2021) 146

〈그림 3-69〉 Zelenyuk et al.(2008) 146

〈그림 3-70〉 동북아 지역 VOC/NOx 농도비의 분포(Kim et al., 2016) 149

〈그림 3-71〉 서울 NMHC/NOx 농도비에 따른 최고 오존 농도 출현 비율(김운수 등, 2018) 150

〈그림 3-72〉 동북아 지역 formaldehyde/NOx 비율(FNR)의 분포(Lee et al., 2021) 151

〈그림 3-73〉 우리나라 상대습도 변화(기상청, 2021) 151

〈그림 3-74〉 경북대 스모그챔버와 측정 장비 153

〈그림 3-75〉 SOA 생성 예비 실험 결과. (a) 벤젠 실험에서 PTT-MS의 벤젠농도와 ACSM의 입자 성분 농도, (b) 벤젠 실험에서 SMPS로 측정한 입자 부피농도,... 154

[표 1] 입력 자료의 구성 189

[표 2] 사용자 입력 정보 191

[표 3] 사용자 입력 파일 예시(User_configuration.txt) 192

[표 4] Atchem2 입력 자료 포맷 198

[표 A] MCIP output 파일 변수 리스트 222

[표 B] ICON output(CB06) 223

[표 C] 배출량 Species(CB06) 227

[표 D] ICON output(SAPRC07T) 229

[표 E] 배출량 species(SAPRC07T) 233

[그림 1] OCABOX 구성 184

[그림 2] bldit _project.csh 수정 화면 184

[그림 3] config_ocabox.csh 수정 화면 185

[그림 4] OCABOX run scripts 구성 185

[그림 5] OCABOX 입출력 경로 설정 186

[그림 6] OCABOX의 날짜 및 시간 설정 186

[그림 7] 자동화 스크립트(OCABOX.sh) 수행 방법 187

[그림 8] OCABOX의 수행 과정 188

[그림 9] 인터페이스의 구성 189

[그림 10] PREPROC의 입출력 자료에 대한 구성도 190

[그림 11] 기상데이터 다운로드 방법 195

[그림 12] 다운로드 받아 열어본 기상 데이터의 파일 형식(변환 전) 195

[그림 13] 기상 관측 자료 포맷(변환 후) 196

[그림 14] 에어코리아에서 도시대기와 국가 배경농도 자료를 다운로드 받는 방법 196

[그림 15] 다운로드 받아 열어본 도시대기농도 데이터의 파일 형식(변환 전) 197

[그림 16] 도시대기농도 데이터의 파일 형식(변환 후) 197

[그림 17] 배출량 자료(EMIS_*.csv)의 파일 형식 197

[그림 18] Atchem2의 입력 자료, (a) Atchem2 입력 자료 구성, (b) CO의 포맷 198

[그림 19] sour ce codes 199

[그림 20] 인터페이스를 실행했을 때의 진행 모습(화면 캡쳐 본) 205

[그림 21] PREPROC output 구성 206

[그림 22] METDATA의 변수 개수를 확인한 모습과 온도에 해당하는 관측데이터가 정상적으로 입력된 모습에 대한 화면 캡쳐 본 206

[그림 23] CSTR의 변수 개수를 ncview로 확인한 모습과 NO₂에 해당하는 관측데이터가 정상적으로 입력된 모습에 대한 화면 캡쳐 본 207

[그림 24] 관측값으로 넣어준 NO의 배출량 입력자료를 0으로 보정해주고 적용되었을 때의 모습과 입력하지 않은 ketone의 기존 profile 입력값의 모습 207

[그림 25] PA 분석의 종류 208

[그림 26] PA분석에 이용되는 스크립트 208

[그림 27] HNO3 생성원 209

[그림 28] HNO3의 IPR 분석 결과 209

[그림 29] IRR 설정 방법 210

[그림 30] IRR에 이용되는 화학식 210

[그림 31] PA 분석 스크립트 중 DEFINE FAMILY 사용법과 IPR 관련 부분 211

[그림 32] 후처리 프로그램 구조 212

[그림 33] User_configuration에서의 POSTPROC 변수 설정 212

[그림 34] 후처리 프로그램을 통해 출력된 결과 확인과정 213

[그림 35] POSTPROC의 결과 그림 214

[그림 36] CONC.ncl에서 변수 추가 방법 214

[그림 37] PA.ncl에서 변수 추가하는 방법 215