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표제지 2

[요약] 5

목차 6

Ⅰ. 서론 14

1. 대류권 오존의 특성과 국제적 관리 현황 14

2. 국내 오존 실태와 국지 수송의 중요성 15

3. 국지 수송 진단을 위한 기존 접근법의 한계와 수치모델의 필요성 16

4. 수치 모델을 활용한 오존 모의 연구 20

4.1. WRF 모델 20

4.2. CMAQ 모델 22

4.3. 배출량 모델 26

4.4. 모델 도메인 범위 27

5. 국내 연구의 한계와 필요성 28

6. 연구 목적 29

Ⅱ. 수도권 풍하 지역 고농도 오존 발생원인 분석 32

1. 연구 방법 32

1.1. 연구 대상 지역 32

1.2. 관측데이터 33

1.3. 기상모델 34

1.4. CMAQ 모델 36

1.5. 군집분석 41

1.6. 모델 검증 42

2. 연구 결과 44

2.1. 오존 고농도 사례기간 시계열 분석 44

2.2. 군집분석 46

2.3. 모델 검증 48

2.4. 오존의 지역별 수송 내용 분석 55

2.5. 지역별 오존의 수직 분포 특성 58

2.6. 지역별 오존 생성 메커니즘 비교 62

Ⅲ. 고농도 오존 발생 기간 국지 수송 유형 진단 65

1. 연구 방법 65

1.1. 연구 대상기간 및 대상지역 65

1.2. 관측 데이터 67

1.3. 오존 주말효과 분석 67

1.4. 기상모델 68

1.5. CMAQ 모델 69

1.6. 모델 검증 78

2. 연구 결과 81

2.1. 모델 자료 검증 81

2.2. 배출량 분포 비교 88

2.3. 오존의 주말효과 분석 89

2.4. CMAQ 활용 월별 오존농도 공간분포 분석 90

2.5. 관측자료 기반 국내 지역별 오존 발생 유형 진단 93

2.6. 지역별 IPA 지수 진단 95

2.7. 지역별 IPA와 오존농도의 상관성 분석 100

2.8. 고농도 기간 IPA 공간분포 103

Ⅳ. 지역별 배출 기여도 분석 109

1. 연구 방법 109

1.1. 연구 대상기간 및 대상지역 109

1.2. CMAQ-ISAM 기법 적용 111

1.3. ISAM 지역 분류 작성 113

1.4. ISAM 기법을 활용한 국지적 광화학 오존 생성의 정량적 분석 115

2. 연구 결과 117

2.1. 지역별 오존 및 전구물질 기여도비교 117

2.2. 지역별 오존 생성 특성 비교 120

2.3. 지역간 배출량 기여도 분석 125

Ⅴ. 요약 및 결론 130

Ⅵ. 참고문헌 133

Abstract 144

표목차 13

Table. 1. Configuration options of the WRF-CMAQ 38

Table. 2. PA-IPR variables for physical and chemical processes in ozone analysis 40

Table. 3. Statistical methods for comparison of data 43

Table. 4. Specific information on WRF-CMAQ set-up 70

Table. 5. Statistical methods for comparison of data 80

Table. 6. Regional averages of IPA and ozone concentrations during April -July 108

Table. 7. Comparison of ozone precursor emissions 110

Table. 8. Comparison of inter-regional contributions to ozone and its precursors 119

그림목차 9

Fig. 1. Flowchart of WRF 21

Fig. 2. CMAQ Chemistry-Transport Model (CCTM) and input processors 23

Fig. 3. Domain configuration of the study area (a) and the geographical location of... 35

Fig. 4. Time series of regional average ozone concentrations from June 2 to June 7, 2019. 45

Fig. 5. Time series of hourly average ozone concentrations for each cluster in... 47

Fig. 6. Time series of observed (OBS) and simulated (MODEL) (a) air... 49

Fig. 7. Time series of observed (OBS) and simulated (MODEL) (a) air... 50

Fig. 8. Time series of observed (OBS) and simulated (MODEL) (a) air... 51

Fig. 9. Scatter plot and Index of Agreement (IOA) analysis between... 53

Fig. 10. Scatter plot and Index of Agreement (IOA) analysis between... 54

Fig. 11. Average PA contribution results during 12 - 18 LST from June 2 to June 7, 2019. (a) Daily maximum... 57

Fig. 12. Cross-sectional distribution of ozone concentration and VTRANS over... 59

Fig. 13. Vertical cross-sections of ozone concentration and wind vectors over... 61

Fig. 14. Time-averaged surface ozone tendency based on PA (Process... 64

Fig. 15. Contribution of horizontal advection(HADV) to ozone... 64

Fig. 16. Trend of ozone warning issuance frequency in Korea from 2019 to 2023. 66

Fig. 17. Model domain configuration for WRF-CMAQ simulation 71

Fig. 18. Flow of IPA (Index of Process Analysis) calculation from PA outputs 77

Fig. 19. Definition of the Seoul Metropolitan Area and its downwind regions 77

Fig. 20. Time series of observed and simulated surface ozone concentrations... 82

Fig. 21. Performance diagram (Soccer plots) for CMAQ-3km resolution... 83

Fig. 22. Time series of observed and simulated surface ozone concentrations... 85

Fig. 23. Performance diagram (Soccer plots) for CMAQ-3km resolution... 86

Fig. 24. Regional and monthly evaluation of Wind Direction and Wind Speed... 87

Fig. 25. Spatial distribution of cumulative emissions of ozone precursors from... 89

Fig. 26. Weekly variation of ozone concentration by region during 2019-2022 90

Fig. 27. Spatial distribution of monthly averaging ozone Daily Maximum... 92

Fig. 28. Average of annual mean trends of ozone frequency distributions with... 94

Fig. 29. Time series of daily IPA index in each region from April to July 2022 96

Fig. 30. Time series of daily IPA index in Gyeonggi-do region from April to July 2022 97

Fig. 31. Regional comparison of IPA frequency distributions during the... 99

Fig. 32. Scatter plot comparing regional daily mean values of the IPA and... 102

Fig. 33. Spatial distribution of daily mean surface ozone concentrations on... 106

Fig. 34. Spatial distribution of daily mean IPA index on high-ozone days in 2022.... 107

Fig. 35. The tagging regions of CMAQ-ISAM 110

Fig. 36. Flowchart of ISAM 112

Fig. 37. QGIS Interface for regional GRIDMASK definition and spatial layer setup 114

Fig. 38. Visualization of regional GRIDMASK for Gangwon-do (GW) using ncview 114

Fig. 39. Regional contributions to NOx, ozone, and VOC concentrations by... 118

Fig. 40. Relative contributions of boundary conditions (BCON), local... 121

Fig. 41. Relative contributions of boundary conditions (BCON), local... 124

Fig. 42. Time series of TranPhys and TranChem ozone concentrations... 126

Fig. 43. Time series of TranPhys and TranChem ozone concentrations... 127

Fig. 44. Time series of TranPhys and TranChem ozone concentrations... 128

Fig. 45. Time series of TranPhys and TranChem ozone concentrations... 129

초록보기

본 연구는 수도권 풍하 지역에서 발생하는 고농도 오존 현상의 원인을 규명하고, 국지 수송이 오존 오염에 미치는 영향을 분석하기 위하여 대기질 모델을 활용한 국지 수송 유형 진단 및 배출 기여도 분석 방법을 제시하였다. 먼저 모델을 통해 수도권의 풍하 지역에서 나타나는 고농도 오존 현상을 재현하고, 이를 바탕으로 풍하 지역의 오존 생성 원인과 지역 간 수송 영향을 분석하였다. 또한, 수도권과 그 풍하 지역에서 국지적으로 발생하는 고농도 오존 현상의 원인을 체계적으로 분류하고, 이에 따른 효과적이고 적절한 저감 대책을 마련하기 위하여 고농도 오존 현상을 무차원 지수 형태로 분류할 수 있는 오존 유형 발생 지수를 개발하였다. 개발된 지수를 수도권과 풍하 지역에 적용하여 각 지역의 오존 발생 특성을 규명하였다. 그러나 국지적 오존 유형 분류만으로는 오존 수송의 지역적 연계성을 충분히 파악하기 어려워, 보다 실효성 있는 전구물질 저감 전략 수립을 위해 대기질 모델을 활용한 지역별 배출량 기여도 분석을 추가로 수행하였다. 이를 통해 수도권과 그 주변 풍하 지역에서 고농도 오존이 발생하는 권역적 특성, 수송으로 인한 영향, 그리고 각 지역에서 주요하게 작용하는 오존 생성 메커니즘을 명확히 파악할 수 있었다. 본 연구에서 제안된 방법론은 국지적 고농도 오존 관리 및 대책 마련에 실질적으로 기여할 것으로 기대된다.

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