2009 국립환경과학원webbook.me.go.kr/dli-file/nier/06/013/5001487.pdf수도권 지역은...

발간등록번호

11-1480523-000581-01NIER NO. 2009-41-1097

PM2.5 물리·화학 특성에 한 연구

기후 기연구부 기환경연구과

Study on the Characteristic on Physical and ChemicalProperties of PM2.5

Air Quality Research Division Climate and Air Quality Research DepartmentNational Institute of Environmental Research

2009

국립환경과학원


기후 기연구부 기환경연구과

안 , 문 주, 김정수, 이민도, 이석조, 김 재,

하은, 오 , 최진수, 박승명, 박종성, 이상욱

시·도보건환경연구원

조정구, 박기형, 이순진, 도화석, 이 우, 하덕호,

하 섭, 유희종, 서 엽, 김승호, 박선호, 김도순

Study on the Characteristic on Physical and ChemicalProperties of PM2.5

J.Y. Ahn, K.J. Moon, J.S. Kim, M.D. Lee, S.J. Lee, H.J. Kim,

H.E. Jeon, J. Oh, J.S. Choi, S.M. Park, J.S. Park, S.W. Lee

J.G. Jo, K.H Park, S.J. Lee, W.S. Do, B.W. Lee, D.H. Ha

H.S. Ha, H.J. Yu, K.Y. Seo, S.H. Kim, S.H. Park, D.S. Kim

Air Quality Research Division Climate and Air Quality Research DepartmentNational Institute of Environmental Research

2009

국립환경과학원

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요 약 문

1. 제 목


2. 연구목

2000년 반부터 깨끗한 기질에 한 국민의 요구가 높아지고, 유해화학물질의

사용이 증하여 기환경기 의 강화 새로운 기환경기 항목 설정의 필요성이

제기됨에 따라 환경부에서는 선진국의 기환경기 용 황을 조사하고 우리나라의

기오염 실태를 악하여 일부 항목의 기환경기 을 강화하는 한편 신규 유해물질에

한 기 을 신설하 다. 이 결과 2007년부터 미세먼지(PM10)와 이산화질소(NO2)의

기 이 강화되었으며 벤젠에 한 환경기 을 신설(연평균 5㎍/㎥, 2010년부터 용)

하 고 2010년 설정을 목표로 PM2.5에 한 기환경기 을 비 에 있다.

기환경기 을 설정하기 해서는 우선 으로 국의 PM2.5 황을 악하고 주요

구성성분들을 악과 주요배출원에 한 기여율을 산정하는 것이 필요하다. 따라서

본 연구에서는 먼 PM2.5 농도측정을 한 측정방법과 분석방법을 검토하 으며, 국

주요도시인 서울, 인천, , 주, 구, 부산, 울산 7개 도시와 배경지역인 제주 고산의

PM2.5 농도 황을 악하고 주요성분인 이온, 탄소, 속성분을 분석하여 특징을

조사하 다. 한 계 별로 수행된 집 측을 통해 PM2.5 입자의 성장과 주변배출원의

향 장거리 이동하는 입자의 특징을 살펴보았으며 최종 으로는 분석결과를 활용하여

국 7개 역시의 배출원별 기여율을 추정함으로써 향후 PM2.5 리정책의 기

자료를 구축하고자 하 다.

- ii -

3. 연구내용 방법

가. PM2.5 측정방법 비교

PM2.5 측정방법별 PM10 PM2.5가 차지하는 비율을 조사하 으며 량농도측정법과

자동측정법과의 PM2.5 측정농도를 비교하여 각 방법 간의 차이를 검토하 다. 측정

결과의 신뢰성을 확보하고자 채취된 시료의 분석과정의 직선성, 공시험, 반복정 도,

회수율, 검출한계 등의 정도 리 내용을 검토하 다.

나. 환경 기 PM2.5 모니터링

국 주요지 과 배경지역의 PM2.5의 농도수 을 악하기 해 서울을 비롯하여

7개 역시와 제주 고산을 측정지 으로 선정하 다. 각 측정지 은 측정자료의 정확도와

신뢰도를 상호 비교, 검증하고 종합 인 측정자료의 확보를 해 환경부와 지자체에서

운 하고 있는 화학측정망(서울), 종합 기측정망(부산, 인천, 주, 구, 울산),

도시 기측정망( ), 배경 기측정망(고산)이 설치된 지 으로 선정되었으며 농도 황

특성을 평가하 다.

다. 주요배출원별 기여율 산정

PM2.5의 리정책을 마련하기 한 기 자료로서 분석결과를 활용하여 서울 등 7개

역시의 주요배출원별 기여율을 산정하 다. 수용모델을 사용하여 기여율의 산정

하 으며 서울과 인천의 경우 계 별로 주요배출원을 산정하여 향후 리 책을

마련함에 있어 과학 인 근거자료를 제공할 수 있도록 하 다.

- iii -

4. 연구결과

2008년 11월부터 2009년 11월까지 1년에 걸쳐 국 7개 주요도시 제주 고산에서

환경 기 PM2.5 농도 황 특성을 악하 다.

1) 량법과 자동측정방법별 PM2.5/PM10 ratio를 조사한 결과 TEOM법은 0.55, 베

타선법은 0.52, 량농도측정법은 0.64~0.71로 나타나 자동법들이 량농도측정법에

비해 PM2.5를 과소평가하는 경향이 나타났다. 량농도측정법과 자동측정방법인

TEOM법, 베타선법을 비교 측정한 결과, 두 방법간의 상 성은 매우 높으나 자동법이

량법에 비해 PM2.5 농도를 과소평가하는 경향이 나타났다. 주요성분 분석결과

PM2.5 유기탄소성분과 암모늄염이 차지하는 비율이 높게 나타났고, 시료도입부를

가열하는 시스템을 사용하는 자동측정법에 한 보다 집 인 비교측정이 필요한

것으로 단되며 추가 인 연구를 수행 이다.

2) 측정기간 동안의 PM2.5 체 평균농도는 2008년의 34㎍/㎥보다 약간 감소한

31㎍/㎥으로 조사되었다. 우리나라의 PM2.5 농도수 은 미국과 유럽의 15~20㎍/㎥

보다는 1.7~2.3배 높으며 2005년 국 주요 도시들의 평균인 105㎍/㎥의 32%

수 이며 아시아 지역의 주요도시들과는 유사한 수 으로 나타났다.

3) PM2.5의 주요성분의 조성비는 이온성분이 체 으로 47~60%(음이온 38%,

양이온 15%), 탄소성분이 략 40%(유기탄소물질 32%, 무기탄소 8%)를 차지하 고

속성분이 약 5%를 차지하는 것으로 나타났다.

4) PM2.5의 지역 농도분포는 수도권이 높고 남부권이 낮은 경향으로 나타났다.

인천이 38.2㎍/㎥으로 가장 높았으며 서울은 36.2㎍/㎥로 나타났다. 다만 서울과 인천

모두 2008년의 측정결과와 비교하면 농도는 감소한 것으로 나타났다. 부권의 ,

주, 구는 각각 33.9㎍/㎥, 30.4㎍/㎥, 30.5㎍/㎥ 나타나 유사하 다. 부산이 22.8㎍/

㎥로 체 지 에서 가장 낮았고, 울산의 경우 24.8㎍/㎥으로 조사되었다. 계 별 농도

분포는 겨울철에 높고 여름에 낮은 특징을 보 으며 수도권은 이 가을보다 높고, 남

부지역은 가을이 보다 높은 특징이 나타났다.

- iv -

5) PM2.5 성분 탄소성분의 평균농도는 유기물질(Organic Matter, OM) 10.1㎍/㎥,

무기탄소(Element Carbon, EC) 2.4㎍/㎥이었다. 총탄소(Total Carbon, TC)는 12.5㎍/㎥

으며 OC/EC ratio는 3.5로 나타나 직 인 배출원의 향과 함께 기 에서 생성된

유기물질 성분이 PM2.5에 포함된 것으로 나타났다.

6) 아시아 지역의 다른 연구결과들과 비교하면 배경지역으로 단할 수 있는 몽고의

Ulan-Bator 지역은 OM 4.1㎍/㎥, EC 0.4㎍/㎥(He et al., 2004)와 일본의 교토 OM 9㎍/㎥,

EC 1.3㎍/㎥보다는 높은 수 이었으며, 국의 여러 지역들보다는 매우 낮은 수 이고,

홍콩의 OM 9.5㎍/㎥, EC 3.2㎍/㎥과 유사한 수 으로 나타났다. OM의 계 별 평균

농도는 11.2㎍/㎥, 여름 9.4㎍/㎥, 가을 8.7㎍/㎥ 그리고 겨울이 10.8㎍/㎥이었으며

EC의 경우 각각 1.7, 1.6, 2.5, 3.4㎍/㎥로 나타났다. 여름철에 낮고 가을과 겨울이 높은

경향이 나타났으며 특히 가을철에 OC와 EC가 모두 가장 높은 농도를 나타내었고

OC/EC ratio가 낮게 나타나 가을철에는 배출원의 향을 큰 것으로 조사되었다.

7) PM2.5 구성성분 이온성분이 가장 큰 조성비를 차지하는 것으로 나타났다.

PM2.5 체 평균 31㎍/㎥ 이온성분은 음이온 성분 11.7㎍/㎥(37.9%), 양이온성분

4.7㎍/㎥(15.1%)로 나타났다. 지역별로 보면 서울과 인천이 20㎍/㎥, 구, , 주

지역이 15~16㎍/㎥, 부산과 울산이 13㎍/㎥으로 조사되었다. 체 PM2.5 농도 이온

성분이 차지하는 비율은 략 53% 수 이었다. 이온성분 sulfate의 농도는 7.0㎍/㎥

으로 가장 높으며 nitrate가 4.4㎍/㎥, ammonium이 3.3㎍/㎥로 조사되었다. 특히 수도권

지역의 경우 계 으로 nitrate의 농도가 sulfate의 농도보다 높은 경우가 조사되어

수도권 지역은 자동차와 화학반응에 의한 향을 받는 것으로 나타났다.

8) 속성분의 조성조사 결과, 분석 상 물질은 모두 22개 속으로 PM2.5에서 비

산먼지와 지각성분의 주요성분인 Al, Fe등이 가장 높은 농도를 나타내었다. 다만

PM10에 비해 Al과 Fe의 농도가 체 속 에서 차지하는 비율은 어든 것으로

나타났다. 속성분 주로 PM2.5 역에 존재하는 것으로 알려진 As, Se, Co 등의

체평균농도는 As 3.82ng/㎥, Se 2.88ng/㎥, Co 0.20 ng/㎥ , V 3.94ng/㎥로 나타났다.

- v -

As과 Se의 경우 석탄화력발 의 주요 배출원 추 인자로서 산단이 집한 울산지역

에서 가장 높은 7.64ng/㎥이 나타났으며, 고농도 PM2.5 사례에서 Ni과 V, V과 Se, As과

Se, As과 Pb등의 상 성이 매우 높게 나타나는 것을 확인하 다.

9) 수용모델을 사용하여 주요 도시의 배출원별 기여율을 추정한 결과, 5~8개의 주요

배출원을 추정하 다. '08.4월부터 '09.10월까지 서울 등 7개 역시의 PM2.5 채취시료의

화학성분 분석결과를 사용하여 주요 배출원과 기여율을 추정한 결과 수도권(서울,

인천) 지역은 연료연소, 이차생성입자(황산염과 질산염)와 련한 배출원의 기여율이

가장 크게 나타나고 있으며(서울 34%, 인천 39%), 그외 지역의 경우 이차생성입자

(황산염)과 자동차에 의한 기여율이 높게 나타나는 것을 확인하 다. 인천과 울산에서는

산업활동으로 인한 기여율(인천 8.3%, 울산 3.5%)이 큰 것을 확인하 다.. 탄소성분의

배출과 련한 배출원의 기여율 합은 44.9%로 나타났고 탄소배출과 련한 연료연소,

자동차, 생물성연소의 국 인 평균기여율은 각각 22.0, 12.7, 10.2%로 나타나 향후

PM2.5 감을 해서는 탄소성분 배출원 확인 감 책 수립이 필요할 것으로

단된다.

10) 열탈착-이 가스크로마토그래피/비행시간형 검출기를 사용하여 유기탄소물질

의 개별입자에 한 정성분석을 수행하 다. 다환방향족탄화수소류(PAHs)와 고분자

라핀계열(n-Alkane), 콜 스테롤, carbonyl 등의 개별성분들에 해서는 정성을 통해

주로 존재하는 성분을 확인하 다. 분석결과 자동차와 화석연료연소가 주요배출원으로

알려진 4개 이상의 benzene ring을 가진 고분자 PAHs 물질과 C22~C32의 heavy alkane

유기화합물을 확인하 다.

5. 연구결과의 활용에 한 건의

PM2.5 측정방법 비교, 국 7개 주요도시에서의 PM2.5 모니터링 분석결과와 주요

배출원에 한 기여율 산정결과는 2010년 PM2.5 기환경기 설정을 한 기 자료

로써 제공하여, 향후 PM2.5 감을 한 리정책에 활용 할 계획이다.

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목 차

요 약 문 ···································································································································· ⅰ

목 차 ·········································································································································· ⅵ

표 목 차 ···································································································································· ⅷ

그 림 목 차 ···························································································································· ⅹⅰ

Abstract ···································································································································· ⅹⅳ

I. 서 론 ········································································································································ 1

II. 연구내용 및 방법 ················································································································ 4 1. PM2.5 측정방법 비교 ······································································································ 4 2. 시료채취 및 분석 ············································································································· 5 가. 시료채취지점 ··············································································································· 5 나. 측정항목 ······················································································································· 6 다. 측정기간 ······················································································································· 6 라. 시료채취 및 분석방법 ······························································································· 7 마. 정도관리 ····················································································································· 13 바. PM2.5 배출원별 기여도 추정방법 ········································································ 16 사. PM2.5 탄소성분 중 유기탄소성분 분석방법 ······················································ 18

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III. 연구결과 ····························································································································· 25 1. PM2.5 측정방법 검토 ···································································································· 25 가. 측정방법에 따른 PM2.5/PM10 ratio 차이 ···························································· 25 나. 자동법(TEOM법, 베타선법)과 중량농도법간의 PM2.5 농도 비교 ················· 29 2. PM2.5 농도 및 주요성분 조성 ···················································································· 32 가. 시료채취현황 ············································································································· 32 나. 주요성분 조성 ··········································································································· 32 3. PM2.5 농도 ······················································································································ 36 4. 탄소성분 농도 ················································································································· 42 5. 이온성분 농도 ················································································································· 51 6. 금속성분 농도 ················································································································· 64 7. 집중측정기간을 중심으로 한 연구결과 ····································································· 75 가. 집중측정기간 중 기상현황과 대기오염도 ··························································· 75 나. 집중측정 기간 중 PM2.5와 구성성분의 변화 ···················································· 82 다. 배경농도지역에서의 집중측정 ··············································································· 86 8. PM2.5 배출원별 기여도 추정 ···················································································· 101 가. 추정방법에 따른 분석효율 ··················································································· 101 나. PM2.5 배출원별 분류표 산출 ·············································································· 102 다. PM2.5 배출원별 기여도 ························································································ 105 9. PM2.5 탄소성분 중 유기탄소성분 분석결과 ·························································· 110 가. 분석대상물질 ··········································································································· 110 나. 측정결과 ··················································································································· 115

IV. 결 론 ································································································································· 127

V. 참고문헌 ···························································································································· 131

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List of Table

Table 1. Summary of comparison field experiments ······························································ 5Table 2. Information of 8 sampling sites ················································································ 5Table 3. Intensive and regular sampling periods and special event in whole period ······· 6Table 4. Analytical conditions of IC. ···················································································· 10Table 6. Analytical condition of thermal-optical Transmittance carbon analyzer ············· 11Table 6. Analytical conditions of ICP-MS. ··········································································· 12Table 7. Interference material of ICP-MS. ············································································ 13Table 8 . Standard level of cation analysis ·········································································· 14Table 9. Blank test of Cation analysis ·················································································· 15Table 10. Repetition precision of ICP-MS for Cation ························································· 15Table 11. Method detection limit of ICP-MS for Cation. ·················································· 16Table 12. Parameters of the GC×GC-TOFMS system used in this study ························ 24Table 13. Summary of comparison test result between US EPA FRM method and B-ray absorption method in various site ········································································· 31Table 14. Sample collection efficiency of PM2.5 sequencial sampler ······························· 32Table 15. Ratio of major components in PM2.5 ································································· 33Table 16.Chemical Composition of PM2.5 at 7 sampling site ··········································· 34Table 17. Chemical Composition of PM2.5 at 7 sampling site in Spring ······················· 34Table 18. Chemical Composition of PM2.5 at 7 sampling site in Summer ···················· 35Table 19. Chemical Composition of PM2.5 at 7 sampling site in Autumn ····················· 35Table 20. Chemical Composition of PM2.5 at 7 sampling site in Winter ······················· 36Table 21. PM2.5 Mass Concentration during the whole period ········································· 37Table 22. PM2.5 Mass Concentration comparison result ····················································· 37Table 23. Correlation factor of Regional PM2.5 Concentrations ········································ 38Table 24. Summary of PM2.5 concentrations at 7 sampling site ······································ 41Table 25. PM2.5 Concentration during Intensive ································································· 41Table 26. Carbon Concentration during the whole period ·················································· 42

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Table 27. Comparision of PM2.5, OC and EC at this study 2 sites with other sites ··· 45Table 28. Summary of carbon concentrations at 8 sampling site in spring ····················· 46Table 29. Summary of carbon concentrations at 8 sampling site in summer ·················· 47Table 30. Summary of carbon concentrations at 8 sampling site in Autumn ·················· 48Table 31. Summary of carbon concentrations at 8 sampling site in Winter ···················· 49Table 32. Seasonal variation of mean equivalent ratio of NH4

+/SO42- at 7 sampling site 53

Table 33. Summary of ion concentrations at 7 sampling site ············································ 57Table 34. Summary of ion concentrations at 7 sampling site in Spring ·························· 58Table 35. Summary of ion concentrations at 7 sampling site in Summer ······················· 59Table 36. Summary of ion concentrations at 7 sampling site in Autumn ······················· 60Table 37. Summary of ion concentrations at 7 sampling site in winter ·························· 61Table 38. Summary of Annual Metal Concentration at 7 sampling sites ························· 70Table 39. Summary of Spring Metal Concentration at 7 sampling sites ·························· 71Table 40. Summary of Summer Metal Concentration at 7 sampling sites ······················· 72Table 41. Summary of Autumn Metal Concentration at 7 sampling sites ······················· 73Table 42. Summary of Winter Metal Concentration at 7 sampling sites ························· 74Table 43. Summary of PM2.5 concentrations during the intensive sampling period ······ 82Table 44. Seasonal Ion Concentration Variation during Intensive sampling ····················· 84Table 45. Seasonal Metal Concentration Variation during Intensive sampling ················· 85Table 46. Wind Frequency during Jeju Intensive ······························································· 86Table 47. Summary of PM Mass and Carbonaceous aerosol Concentrations ················· 88Table 48. The concentrations of Major ambient constituent material measured by AMS during Jeju Intensive Sampling ············································································· 88Table 49. Summary of PM and Carbonaceous Mass Concentrations in Episode- ··········· 93Table 50. Summary of PM2.5 species measured by AMS in Episode-1 ························· 93Table 51. Summary of PM and Carbonaceous Mass Concentrations in Episode-2 ········· 96Table 52. Summary of PM2.5 species measured by AMS in Episode-2 ························· 96Table 53. Summary of PM Mass and Carbonaceous aerosol Concentrations ··················· 99Table 54. Summary of PM2.5 species measured by AMS in Episode-3 ························· 99Table 55. PM2.5 Sources resolved from PMF at 7 sites. ················································ 103Table 56. Marker species of PM2.5 Sources. ····································································· 103Table 57. Seasonal contribution of common PM2.5 sources at 7 sampling sites ········· 107

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Table 58. List of compounds available for possible use in the receptor model-1982, Los Angeles ··········································································································· 111Table 59. List of Organic species groups in PM2.5 standard ·········································· 117Table 60. List of identified Organic species groups in PM2.5 ······································ 119

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List of Figure

Fig 1. Flow diagram of PM2.5 sequential sampler used this study ···································· 8Fig 2. Calibration curves of Cation. ······················································································ 14Fig 3. Gestel TDS System TD3 & CIS 4 ············································································ 21Fig 4. Schematic diagram the process of GCxGC contour plot generation ····················· 22Fig 5. Diagram of GCxGC-TOF/MS Instrument ·································································· 23Fig 6. Correlation between PM2.5 and PM10 : ······························································· 28Fig 7 Correlation between B-ray absorption and gravimetry at 4 sampling site ············· 29Fig 8. Concentration of major components in PM2.5 during the whole sampling period 33Fig 9. Daily variation of PM2.5 concentrations at 7 sampling site ·································· 39Fig 10. Seasonal variation of PM2.5 concentrations at 7 sampling site ··························· 40Fig 11. The box plot of PM2.5 concentrations at 7 sampling site ··································· 40Fig 12. The box plot of OC & EC concentrations at 7 sampling site ···························· 43Fig 13. Variation of PM2.5, OC and EC concentrations ·················································· 50Fig 14. Pie plot for composition of anion and cation ························································ 54Fig 15. Anion and Cation Correlation of Seoul, Incheon, Daejeon, Gwangju ················· 55Fig 16. Anion and Cation Correlation of Daegu, Busan, Ulsan, Jeju ······························· 56Fig 17. Ion relationship each site ··························································································· 62Fig 18. Ion relationship each site ··························································································· 63Fig 19. Seasonal Elements Concentrations of each Sampling Site in PM2.5 (1) ············ 66Fig 20. Seasonal Elements Concentrations of each Sampling Site in PM2.5 (2) ············ 67Fig 21. Regional Elements Concentrations of each Sampling Site in PM2.5 (1) ··········· 68Fig 22. Regional Elements Concentrations of each Sampling Site in PM2.5 (2) ··········· 69Fig 23. Meteorological condition during the intensive sampling periods at Seoul ········ 76Fig 24. Meteorological condition during the intensive sampling periods at Incheon ······ 76Fig 25. Meteorological condition during the intensive sampling periods at Busan ······· 77Fig 26. Meteorological condition during the intensive sampling periods at Daejeon ······ 77Fig 27. Meteorological condition during the intensive sampling periods at Gwangju ···· 78

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Fig 28. Meteorological condition during the intensive sampling periods at Daegu ········· 78Fig 29. Meteorological condition during the intensive sampling periods at Ulsan ·········· 79Fig 30. Meteorological condition during the intensive sampling periods at Jeju ············· 79Fig 31. Variation of SO2, O3, NO2, CO and PM10 during the intensive sampling period · 80Fig 32. Variation of SO2, O3, NO2, CO and PM10 during the intensive sampling period (continued) ·················································································································· 81Fig 33. Windrose during Jeju ································································································· 86Fig 34. Schemetic of Aerosol Mass Spectrometry ······························································· 87Fig 35. Time series of PM species during Jeju Intensive Sampling ································· 89Fig 36. Time series of the mass Concentrations of PM measured by the AMS and Particle size Distribution during Jeju Intensive Sampling ···································· 90Fig 37. Size distributions and the average size distributions of Organics, Sulfate, Nitrate during Jeju Intensive sampling ····································································· 90Fig 38. Windrose and backward trajectory in Episode-1 ···················································· 92Fig 39. Time series of the mass Concentrations of Organics, Sulfate, Nitrate, Ammonium measured by the AMS and Particle size Distribution in Episode-1 ···················· 93Fig 40. Size distributions and the average size distributions of Organics, Sulfate, Nitrate in each Episode-1 ······································································································· 94Fig 41. Windrose and backward trajectory in Episode-2 ···················································· 95Fig 42. Time series of the mass Concentrations of Organics, Sulfate, Nitrate, Ammonium measured by the AMS and Particle size Distribution in Episode-2 ···················· 97Fig 43. Size distributions of Organics, Sulfate, Nitrate in each Episode-2 ······················ 97Fig 44. Windrose and backward trajectory in Episode-3 ···················································· 99Fig 45. Time series of the mass Concentrations of Organics, Sulfate, Nitrate, Ammonium measured by the AMS and Particle size Distribution in Episode-3 ·················· 100Fig 46. Size distributions of Organics, Sulfate, Nitrate in each Episode-3 ···················· 100Fig 47. Average source profiles resolved from PMF at 7 sites. ····································· 101Fig 48. Average source profiles resolved from PMF at 7 sites. ····································· 104Fig 49. PM2.5 source contribution at Seoul ······································································· 105Fig 50. PM2.5 source contributions at Incheon, Daejeon, Daegu, Gwangju, Busan, Ulsan · 106Fig 51. Temporal variation of PM2.5 source contributions at 7 sites. ··························· 108Fig 52. Temporal variation of PM2.5 source contributions at 7 sites (Continued). ······ 109

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Fig 53. GC×GC chromatogram of alkanes extracted by mass 57 in 2D and 3D plot 122Fig 54. GC×GC chromatogram of PAHs extracted by mass number in 3D plot ········· 123Fig 55. GC×GC chromatogram of Oxy-PAHs extracted by mass number in 3D plot · 124Fig 56. GC×GC chromatogram of Ketoacids extracted by mass number in 3D plot ··· 125Fig 57. GC×GC chromatogram of Dicalrboxylic acid extracted by mass number in 3D plot · · 125Fig 58. GC×GC chromatogram of Alkenoic acid extracted by mass number in 3D plot · · 125Fig 59. GC×GC chromatogram of Fatty acid extracted by mass number in 3D plot ·· 126

- xiv -

Abstract

1. Title

Study of the Physical and Chemical Properties of PM2.5

2. Objective

Since the mid 2000s, as the demand for clean air quality has increased and the use of

hazardous chemical substances has rapidly gone up, it has been necessary to strengthen the

conventional air quality standards and to extend the criteria of pollutants for control in

Korea. The Ministry of Environment surveyed how air pollution standards in other

advanced countries had been settled in, while identifying the current status of Korea's air

pollution. It then was finally able to strengthen the standards for some pollutants and

further to establish standards for newly-added hazardous items as well. The standards for

PM10 and NO2 have been enhanced since 2007, whereas the standards for benzene were

newly established, thus coming into effect after 2010 (annual mean 5㎍/㎥). The standard

for PM2.5 is also underway to be set up in 2010.

For the establishment of air quality standards, the current status of PM2.5 in Korea

must be figured out, with identifying its main components and estimating the contribution

rates of major emission sources. In this study, we conducted the following tasks:

Consideration of measurement and analysis methods for PM2.5, identification of the PM2.5

status in 7 metropolitan cities - Seoul, Incheon, Daejeon, Gwangju, Daegu, Busan, and

Ulsan - and a background region in Gosan, Jeju, and investigation of the characteristics of

major components including ion, carbon, and metal components. In season-based intensive

measurement periods, we investigated PM2.5 growth, the impact of neighbouring emission

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sources on PM2.5 concentrations, and the characteristics of long-range transported particles.

Based on the analyzed results, we estimated contribution rates of emission sources in the

7 metropolitan cities, which will serve as primary data for the establishment of PM2.5

control policy in the foreseeable future.

3. Contents and method

1) Comparison of PM2.5 measurement methods

Some measurement methods were used to estimate PM2.5 rates out of PM10

concentrations, Gravimetric Method and Tapered Element Oscillating Microbalance

(TEOM). The measured outputs of those methods were compared with each other. Quality

control analysis was carried out to make the results reliable, consisting of linearity,

spatio-temporality, repeatability, recovery, and limit of detection.

2) Monitoring PM2.5 in the atmosphere

Seven metropolitan cities were selected as monitoring sites to determine the levels of

PM2.5 concentrations in the air. Each of the selected sites are operated by the Ministry of

Environment and local governments, which will facilitate the comparison and validation of

the accuracy and reliability of PM2.5 results and help obtain comprehensive data. The

selected monitoring sites include Photochemical Monitoring Network (Seoul), Multi-purpose

Monitoring Networks (Busan, Incheon, Gwangju, Daegu, and Ulsan), Urban Air Quality

Monitoring Network (Daejeon), and Background Monitoring Network (Jeju), with which

the current status of the country's PM2.5 concentrations and its characteristics were

evaluated.

- xvi -

3) Estimation of the contribution rates by emission sources

The contribution rates of major emission sources in the 7 metropolitan cities were

estimated based on the analyzed concentration data, which will be employed as primary

data for the establishment of PM2.5 control policy. The estimation of the contribution rates

was carried out using a receptor model. In particular, major emission sources in Seoul and

Incheon were estimated by season, which will be used as scientific evidence for

establishing PM2.5 measures in the future.

4. Results

Seven major cities and one background region in Gosan Jeju were monitored for 12

months (November 2008 ~ November 2009) to identify the current status of PM2.5

concentrations and its characteristics in the atmosphere.

1) By methods, M2.5/PM10 ratios in Incheon and Pocheon are 0.55 by TEOM, 0.52 by

β-Ray method, and 0.64~0.71 by gravimetric method. These results indicate that TEOM

tends to more likely to underestimate PM2.5 concentrations than Gravimetric Method.

Comparison of the results of each method exhibits that Gravimetric Method, TEOM, and β

-Ray Method are highly correlated with one another, although TEOM tends to

underestimate PM2.5 concentration more than Gravimetric Method. Organic carbon

components and ammonium salt account for high ratios particularly in Korea, thus showing

that the results by TEOM that heats the injection port should be more closely compared

with the data by other methods. Such a comparative measurement is currently under way.

2) During the monitoring periods, it was found that the PM2.5 mean concentration is 31

㎍/㎥, slightly lower than the mean value in 2008 (34㎍/㎥). The range of PM2.5

- xvii -

concentration in Korea is 1.7~2.3 times higher than the ones (15~20㎍/㎥) in Europe and

U.S., and accounts for 32% of the total mean concentration (105㎍/㎥) in the major

metropolitan cities of China in 2005, while similar to the mean concentrations in major

cities in Asia.

3) In the ratios of PM2.5 major components, ion components account for 47~60%

(anion 38%, cation 15%), and carbon components approximately 40% (organic carbon

32%, element carbon 8%), while metals are about 5%.

4) The total mean concentration of PM2.5 is 31.0㎍/㎥, tending to be higher in the

capital region and lower in the southern part of Korea. Incheon shows the highest

concentration (38.2㎍/㎥) in both 2008 and 2009, while Seoul is 36.2㎍/㎥. Compared to

the concentrations in 2008, however, the results in 2009 decreased in both Seoul and

Incheon. In the central region of Korea, PM 2.5 concentrations in Daejeon, Gwangju, and

Daegu show similar values of 33.9㎍/㎥, 30.4㎍/㎥, and 30.5㎍/㎥ respectively, while the

lowest concentrations are exhibited in Busan and Ulsan at 22.8㎍/㎥ and 24.8㎍/㎥ each.

Variations by season are the highest in winter and the lowest in summer. In the capital

region, the seasonal variation is higher in spring than autumn, while in the southern region

autumn was higher than spring.

5) The mean concentration of carbon components in PM2.5 is 10.1㎍/㎥ in organic

matter (OM) and 2.4㎍/㎥ in element carbon (EC). Out of the total carbon (12.5㎍/㎥),

OC/EC ratio is 3.5. This refers that PM2.5 contains organic matters created in the

atmosphere by direct emission sources.

- xviii -

6) Comparison of research results in the Asian regions shows that the concentrations in

Korea are higher than in Ulan-Bator in Mongolia that is considered as a background region

where OM 4.1㎍/㎥ and EC 0.4㎍/㎥ (He et al., 2004), and also higher than in Kyoto,

Japan where OM 9㎍/㎥ and EC 1.3㎍/㎥, while much lower than the values in several

regions in China. But, its concentration results are similar to Hong Kong's 9.5㎍/㎥ in OM

and 3.2㎍/㎥ in EC. By season, the mean concentration of OM is 11.2㎍/㎥ in spring, 9.4

㎍/㎥ in summer, 8.7㎍/㎥ in autumn, and 10.8㎍/㎥ in winter, while EC is 1.7, 1.6, 2.5,

and 3.4㎍/㎥ in each season. Overall, the concentration tends to be low in summer and

high in autumn and winter. Autumn shows the highest concentrations in particular in both

OC and EC, but the ratio of OC/EC is low, showing that the season was highly influenced

by emission sources.

7) Ion components constitute the highest rate of composition among PM2.5 components.

Of the total mean concentration of PM2.5 (31㎍/㎥), ion components account for 11.7㎍/㎥

(37.9%) in anion and 4.7㎍/㎥ (15.1%) in cation respectively. By region, Seoul and

Incheon show approximately 20㎍/㎥, followed by Daegu, Daejeon, and Gwangju around

15~16㎍/㎥. Busan and Ulsan present 13㎍/㎥. Of the overall PM2.5 concentration, the

ratio of ion components is roughly 53%, among which sulfate is the highest at 7.0㎍/㎥,

followed by nitrate 4.4㎍/㎥ and ammonium 3.3㎍/㎥. In the capital region, the

concentration of nitrate tends to be higher than sulfate's, referring that the region is

affected by vehicles and photochemical reactions.

8) Target matters for analysis consist of 22 metals. In PM2.5, fugitive dust, and Al

and Fe, and major crust compositions present the highest concentrations, although the ratio

of Al and Fe tend to be reduced compared to the ratio of PM10. The total mean

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concentrations of As, Se, and Co, known to exist mainly in PM2.5 in metal compositions,

are 3.82ng/㎥ in As, 2.88ng/㎥ in Se, 0.20 ng/㎥ in Co, and 3.94ng/㎥ in V respectively.

As and Se, which serve as trace factors to identify the major emission sources of coal fired

power, show the highest concentrations in Ulsan at 7.64ng/㎥. Ulsan is a city where

industrial complexes are located. In the high PM2.5 concentration episodes, caused

assumingly by long-range transport, the relationship between Ni and V, V and Se, As and

Se, As and Pbhigh were highly correlated with each other, thus being used for estimation

of emission sources.

9) Contribution rates of emission sources in the target cities were estimated using a

receptor model, and, as a result, 5~8 major emission sources were determined. Major

emission sources and their contributions were identified using the analyzed chemical

composition of PM2.5 sampled from seven metropolitan cities between April 2008 ~

Oct.2009. In Seoul and Incheon, the highest contribution of emission sources were

associated with fuel combustion and formation of secondary particles (sulphate and nitrate)

at 34% and 39% respectively, while the contributions of sulphate and vehicles were high

in the other cities. The estimated contributions of industrial activities in Inchoen and Ulsan

were 8.3% and 3.5% each, indicating that emission sources and their contributions vary by

the surroundings of each monitoring site. In addition, the sum of contributions of emission

sources related to carbon components accounts for 44.9%, where the mean contributions of

fuel combustion, vehicles, and biomass burning occupy 22.0, 12.7, and 10.2% respectively.

It suggests that emission sources from carbon components be identified and reduction

measures be established for the reduction of PM2.5 in the future.

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10) As for organic carbon analysis, individual particles of the organic carbon matters

were estimated qualitatively using Thermal Desorption–Gas Chromatography/ Time-of-flight

detector. As a result of qualitative measurement, Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAHs)

and n-Alkane, cholesterol and carbonyl were detected, with high-molecular-weight (HMW)

PAHs with more than four benzene rings and C22~C32 heavy alkane identified. Here, the

main sources of HMW PAHs emissions are known to be vehicles and fossil fuel

combustion.

5. Suggestions for the use of research results

The results of the comparison of the PM2.5 measurement methods, monitoring and

analysis of the concentration of PM2.5 in 7 metropolitan cities, and the estimation of the

contribution rates of major emission sources will be used as primary data for air quality

standards for PM2.5 to be set up in 2010. The research results also will also be provided

to establish PM2.5 reduction measures in the future.

- 1 -

I. 서 론

2000년 반부터 깨끗한 기질에 한 국민의 요구가 높아지고, 유해화학물질의

사용이 증하여 기환경기 의 강화 새로운 기환경기 항목 설정의 필요성이

제기됨에 따라 환경부에서는 선진국의 기환경기 용 황을 조사하고 우리나라의

기오염 실태를 악하여 일부 항목의 기환경기 을 강화하는 한편 신규 유해물질에

한 기 을 신설하 다. 이 결과 2007년부터 미세먼지(PM10)와 이산화질소(NO2)의

기 이 강화되었으며 벤젠에 한 환경기 을 신설(연평균 5㎍/㎥, 2010년부터 용)

하 고 2010년 설정을 목표로 PM2.5에 한 기환경기 을 비 에 있다.

국가 기측정망과 지방자치단체가 운 하고 있는 측정망의 PM2.5와 PM10 농도수 을

살펴보면( 기환경연보, 2008), 최근 3년 동안(2006~2008년) 미세먼지 PM10의 평균농도는

서울 56㎍/㎥, 인천 60㎍/㎥ 경기 60㎍/㎥, 부산 50㎍/㎥, 주(2008년) 51㎍/㎥, 구

(2008년) 62㎍/㎥으로 부분의 측정지 에서 PM10 환경기 인 장기(1년) 100㎍/㎥,

단기 (24시간)50㎍/㎥을 과하고 있으며, PM2.5는 서울 26~30㎍/㎥, 인천 31~35㎍/㎥,

경기 29~32㎍/㎥, 부산 24~34㎍/㎥, 주(2008년) 32㎍/㎥, 구(2008년) 39㎍/㎥로 나타나

국 으로는 24~35㎍/㎥ 수 의 농도를 보이고 있다. 미국과 유럽 부분의 지역에서

PM2.5 농도는 략 15~20㎍/㎥ 수 으로 우리나라의 60% 정도이고 국의 경우에는

주요도시 연평균이 100㎍/㎥ 이상(US EPA)으로 우리나라의 2.8~4.1배, 아시아 주요

도시들은 30~50㎍/㎥ 수 (CAI annual report, 2007)으로 알려져 있어 우리나라와 유사한

농도수 을 보이고 있다. 그러나 성분분석을 해 량농도측정법으로 측정한 PM2.5의

24시간 평균 최 농도는 매우 큰 변동폭을 나타내고 있다. 2008년의 연구결과에 따르면

체측정일수 약 20% 가량이 50㎍/㎥ 보다 높은 농도를 나타내는 등 단기 인

고농도에 노출될 험성이 있으므로 PM2.5 기환경기 설정이 시 하게 요구되고 있다.

PM2.5의 유해성에 한 연구는 서구를 심으로 활발하게 진행되어 왔으며 근래

들어서는 국내에서도 연구가 활발하게 진행되고 있다. PM2.5의 인체유해성과 련한

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연구들은 장기간 혹은 단기간의 고농도 사례에 노출되었을 때 사망률이 상승하는가에

해 집 으로 진행되고 있다. WHO, 미국과(Daniels M, et al. 2003) 유럽에서

(Katsouyanni K, et al. 2003) 진행된 연구에서 총 사망률이 PM2.5 농도와 연 이 있다는

보고서가 제출되고 있으며(Anderson H.R, et al. 2004), 임종한 등이(2009) 서울과 부산

에서 PM2.5 농도와 총사망률간의 상 계를 조사한 연구에서도 연 성이 높게 나타

나며 특히 65세 이상의 고령자군에서 더 높은 상 계를 나타내었다고 보고하는 등

이제 우리나라에서도 PM2.5의 리를 시작해야만 하는 시 에 이미 도달해 있다고

단할 수 있다.

PM2.5의 주요성분은 이온성분, 속성분, 탄소성분으로 구성되어 있으며, 특히 탄

소성분은 최근들어 기후변화와 련하여 주요 원인물질로 많은 연구가 수행되고 있

다. PM2.5를 구성하고 있는 탄소입자 (carbonaceous aerosol)는 유기탄소(organic carbon,

OC)와 원소탄소 (elemental carbon, EC)로 이루어져 있으며, 탄소성분들은 직∙간 으

로 빛을 흡수 는 산란시킴으로써 기후변화에 향을 미친다(IPCC, 2009). 부분의

온실가스들이 기온을 상승시키는데 비해, 유기탄소 입자는 구름 응결핵으로서 작용하

며 구름의 학 성질을 변화시킴으로서 간 인 기후 냉각효과를 일으키는 것으로

알려져 있다(Ramanathan et al, 2007; Wu, J et al, 2008). 한 유기와 무기탄소의 비를

이용하면 배출원을 추 할 수 있으며(Turpin and Huntzicker, 1991), 추 자를 이용하여

배출원을 추 하는 도구로 사용할 수도 있어(Raymond et al, 2005) 기 탄소성분에

한 요성이 부각되고 있다.

환경부에서는 PM2.5의 다양한 환경 문제를 인식하고 새로운 기환경기 을 마

련을 비 이다. 2010년 PM2.5의 기환경기 이 확정될 정이며 2013년 시행을

해 비 이다. 기환경기 을 설정하기 해서는 우선 으로 국의 PM2.5 황

을 악하고 주요 구성 성분들의 악이 필요하며 주요배출원에 한 기여율을 산정

하는 것이 우선 으로 필요하다. 따라서 본 연구에서는 먼 PM2.5 농도측정을 한

측정방법과 분석방법을 검토하 으며, 국 주요도시인 서울, 인천, , 주, 구,

- 3 -

부산, 울산 7개 도시와 배경지역인 제주 고산의 PM2.5 농도 황을 악하고 주요성

분인 이온, 탄소, 속성분을 분석하여 특징을 조사하 다. 한 계 별로 수행된 집

측을 통해 PM2.5 입자의 성장과 주변배출원의 향 장거리 이동하는 입자의

특징을 살펴보았으며 최종 으로는 분석결과를 활용하여 국 7개 역시의 배출원

별 기여율을 산정하고 향후 PM2.5 리정책의 기 자료를 구축하고자 하 다.

- 4 -

II. 연구내용 방법

1. PM2.5 측정방법 비교

국내에서 환경 기 의 미세먼지 농도를 측정하기 한 방법은 수동측정 방법으로

는 로우볼륨 에어 샘 러법( 량농도측정법)과 자동측정방법으로 베타선법, TEOM법이

주로 사용되고 있으며 베타선법이 주로 사용되고 있다. 량농도 측정법은 미국 EPA에

서 PM2.5 측정방법으로 유일하게 공인된 방법(FRM)으로 EPA CFR 58 Appendix L에는

수동방식의 측정방법에 해 정리되어 있다. 베타선법(β-Ray Absorption Method)은 기

에 부유하고 있는 10㎛이하(단 분립장치에 따라 포집입자의 크기를 조 할 수 있음)의

입자상물질을 일정시간 여과지 에 포집하여 베타선을 투과시켜 입자상물질의 량농

도를 연속 으로 측정하는 방법으로 PM10의 경우 미국 EPA의 FEM 방법으로 사용되고

있다. TEOM 법(Tapered Element Oscillating Microbalance)은 기기 내부에 장착된 필터

에 미세먼지의 농도가 증가함에 따라 필터의 진동수가 변화하는 것을 측정하여 농도를

측정하는 방식으로 역시 PM10의 경우 미국 EPA의 FEM 방법으로 사용되고 있다.

본 연구에서는 PM2.5 측정방법을 선정하기 해 비교실험을 수행하 고 재 진행

이다. 먼 세 종류의 측정방법별 PM10 PM2.5가 차지하는 비율을 조사하 다. 인

천측정지 에서는 TEOM법, 다른 측정지 에서는 베타선법 그리고 동일지 에서 량

농도측정법의 PM2.5/PM10 ratio를 조사하 다. 한 부분의 국가 지방자치단체

PM2.5 측정망에서 베타선법을 주로 사용하고 있기 때문에 본 연구에서는 상시 집

측정을 진행하고 있는 서울(불 동), 인천(구월동)과 부산(연산동)과 제주(고산) 측정

소에서 베타선법과 량농도 측정법간의 PM2.5 측정농도를 비교하여 각 방법간의 측

정결과를 검토하 다. 한 동일 지 에서 세 가지 측정방법(TEOM, 베타선법, 량농

도측정법)의 측정정 도와 재 성 등을 검토하고 각 측정방법간의 측정결과를 비교하

기 해 불 동 기오염집 측정소에서 2010년 까지의 비교측정을 진행 이다.

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비교실험내용 측정지

PM2.5/PM10 ratio 인천( 량농도법, TEOM), 포천(베타선법), 량농도법 vs 자동법 인천, 서울, 포천, 고산

Table 1. Summary of comparison field experiments

2. 시료채취 분석

가. 시료채취지

본 연구는 국 주요도시 배경지역의 PM2.5 농도 황 성분조사를 해 서울을

비롯하여 7개 역시를 상으로 측정지 을 선정하 고 배경지역으로는 제주 고산을

선정하 다. 각 측정지 은 측정자료의 정확도와 신뢰도를 상호 비교, 검증하고 종합

인 측정자료의 확보를 해 환경부와 지자체에서 운 하고 있는 화학측정망(서울),

종합 기측정망(부산, 인천, 주, 구, 울산), 도시 기측정망( )과 국가배경측정망

(고산)이 설치된 지 으로 선정하 다. 서울은 불 동, 부산은 연산동, 인천은 구월4동,

은 둔산동 , 주는 농성1동, 구는 명동, 울산은 신정동에 측정장비를 설치하 다.

각 지 에 한 세부 내용은 표 2와 같다. 각 측정지 에 한 구체 인 주변환경은

2008년 보고서에 자세히 수록하여 본 보고서에서는 생략하 다.

측정지 주변지역 황 비고

서울 불 동 주거 상업지역 화학측정망

부산 연산동 주거지역 종합 기측정망

인천 구월4동 주거지역 ″

둔산동 상업지역 도시 기측정망

주 농성1동 주거지역 종합 기측정망

구 명동 주거지역 ″

울산 신정동 상업지역 ″

제주 고산리 해안지역 국가배경측정망

Table 2. Information of 8 sampling sites

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나. 측정항목

본 연구의 측정항목은 PM2.5 질량농도, PM2.5 이온성분(양이온, 음이온), 탄소

성분(EC, OC), OC PAHs, n-Alkaene 등 유기화학종과 Al, Fe, Ca 등 토양기원 속성

분과 As, Se, V 등 미량 속 등 18개 속속성분이다.

다. 측정기간

본 연구는 PM2.5 성분별 농도수 을 악하기 해 계 별로 일정기간의 집

측정기간을 선정하여 수행하 다. 그리고 집 측정기간 외에 상시측정기간을 두어 매

6일마다 1일간 채취하 다. 집 측정기간은 사계별로 수행하여, 겨울은 2009년 1월 9일

~17일, 은 2009년 4월13일~22일, 여름철은 2009년 6월13일~22일, 가을철은 2009년

10월12일~19일까지로 총 시료채취일수는 37일이다. 상시측정은 2008년 11월 4일부터

2009년 10월 19일까지로 6일마다 1일간 수행하여 총 88일간 실시하 다. 상시 집

측정일수는 125일이다.

Order (Season) Periods Period Remarks

1st (Winter) 9~17, Jan 9 days

2nd (Spring) 4~13, April 10 days

3rd (Summer) 13 ~ 22, June 10 days Rainy season

4th (Fall) 12 ~ 19, October 8 days Asian Dust(19, October)

Regular Sampling Start 2008.11.4End 2009.10.19 88 days -

Table 3. Intensive and regular sampling periods and special event in whole period

- 7 -

라. 시료채취 분석방법

1) 시료채취장치

시료의 채취를 해 본 연구에서는 Impactor type의 입경분리기를 사용한 PM2.5 연

속채취기를 사용하 다. 이 장치는 유입구에 일정 유속(16.7LPM)을 유지하며 빨려 들

어온 기 의 미세먼지를 PM10 분립장치에서 수직하강, 회 , 수직상승 과정을 통

하여 물리 으로 분리한다. 이후 PM2.5 분립장치에 도달된 미세먼지는 노즐을 통하여

유막으로 분사, 하강, 회 , 상승과정을 거치는데 이 때, 회 과정에서 PM2.5 보다 유

체역학 크기(Aerodynamic Size)가 2.5㎛ 이상의 것은 그 무게의 성을 이기지 못하

고 유막에 부딪 정지한다. 이 과정을 거친 PM2.5 즉, 0~2.5㎛ 크기의 먼지 입자는

상승하여 필터카세트 내의 ZefluorTM supported PTFE(2.0㎛, 47mm, Pall Corp.) 는

Pured Quartz fiber(47mm, URG) 여과지에 채취된다. 채취 후의 유량은 계속해서 유량

제어장치(MFC)를 통하고 맥류 감 장치(Air Damper), 펌 의 공정을 거쳐 외부로 유

출된다. 이때, 유량의 정확한 계산을 하여 유체의 흐름을 형성하는 다운튜 내의

온도(내부온도)와 압력(내부압력)을 측정하고 이를 외부의 기압과 기 온도를 비교

하여 정확한 유량의 흐름을 제공한다. 장비제어장치(Controller)는 여러 가지 환경요소

와 제어 구성물의 신호 등을 실시간으로 받아들이고 내부의 로그램에 의해 정확한

제어 수치를 제시하도록 구성되어 있다. 필터카세트 자동이송장치는 여러 개의 사용

필터를 보 하고 장비제어장치(Controller)에 내장된 시간제어 기능과 일정 리

로그램에 의해 지정된 시간에 지정된 필터를 순차 으로 부여하도록 고안되어 있다.

필터는 24시간동안 채취하여 우측으로 이동하여 필터카세트 보 함의 하단으로 이동

하여 기계 장치에 의해 상승하여 일시 으로 보 된다. 이 때, 시료의 건 성의 확

보를 하여 외기 온도와 필터카세트 보 함의 온도를 5℃ 이내로 유지하도록 되어

있다. 본 연구에서 사용한 PMS-102의 장치와 구성은 그림 1과 같다.

- 8 -

Fig 1. Flow diagram of PM2.5 sequential sampler used this study

측정방법 선정을 해 사용한 베타선 흡수법(β-Ray Absorption Method)은 기

에 부유하고 있는 10㎛이하(단 분립장치에 따라 포집입자의 크기를 조 할 수 있음)

의 입자상물질을 일정시간 여과지 에 포집하여 베타선을 투과시켜 입자상물질의

량농도를 연속 으로 측정하는 방법이다. 이 측정방법은 베타선을 방출하는 원으로

부터 조사된 베타선이 여과지 에 포집된 먼지를 통과할 때 흡수 소멸되는 베타선의

차로서 측정되어 지며 PM10의 경우 미국 EPA의 FEM 방법으로 사용되고 있다.

TEOM 방법(Tapered Element Oscillating Microbalance)은 기기 내부에 장착된 필터 에

미세먼지의 농도가 증가함에 따라 필터의 진동수가 변화하는 것을 측정하여 농도를

측정하는 방식으로 베타선 흡수법과 마찬가지로 PM10의 경우 미국 EPA의 FEM 방법

으로 사용되고 있다.

- 9 -

2) PM2.5 질량농도 측정

PM2.5의 량농도 측정에 사용된 여지는 ZefluorTM supported PTFE(2.0㎛, 47mm,

Pall Co.)를 사용하 으며, 무게 측정은 항온(20℃), 항습(50%)이 유지되는 Particulate

weighing chamber(Dae san Eng, Co.)안에서 실시하 으며, 1㎍까지 측정할 수 있는

울(Sartorius, ME5-F)로 측정하 다. 시료 채취 RH(상 습도) 50% 항습조건을 맞추

기 해 chamber 내에 24시간 보 하여 항량시킨 뒤 채취 의 무게를 측정하 다. 시

료는 페트리디쉬에 PTFE 재질의 테이 로 하여 ice box로 운반하며, 운반된 시료

는 항온 항습 데시게이터에 넣어 보 하 다. 채취 후의 무게 측정은 시료 채취 에

했던 방법과 동일하게 chamber에서 24시간 항량 후 측정하고, 시료채취 후의 량

차에 의해 최종먼지농도를 산출하 다. 본 연구에 사용한 모든 여지는 측정의 통일성

을 하여 국립환경과학원 기환경연구과에서 시료채취 ∙후의 무게를 측정하 고

최종 으로는 채취유량을 사용하여 PM2.5 농도를 산정하 다.

3) 이온성분

량농도를 측정한 ZefluorTM supported PTFE를 이온성분 속 분석을 해 사

용하 다. 먼 시료채취 한 여지의 1/2장을 취하여 채취면이 비커의 바닥에 오도록

넣은 후 ethanol을 200μL 첨가한다. 여기에 순수 정제수(18.2㏁) 20mL를 넣어

120RPM으로 120분 동안 shaking 하 다. shaking이 끝난 추출액은 여과지(Toyo Lyd.,

5C)에 거른 후 분석하 다. 이온성분 분석을 해 음이온성분(Cl-, NO3-, SO4

2-) 분석은

자동시료주입장치(Dionex, AS-)가 연결된 이온크로마토그래피(Dionex, ICS-3000)를 사

용하 다. 분석조건은 표 4와 같다. 양이온 암모니아 성분은 인도페놀법을 이용하

여 연속자동흡 도계로(Westco, SmartChem 140) 분석하 고, 나머지 양이온 성분

(Na+, K+, Mg2+, Ca2+)은 ICP-MS(Perkin Elmer, Elan DRC-e)로 분석하 다.

- 10 -

Type Anion

Eluent KOH (10mM ~ 45mM gradient)

Flow rate 1.0㎖/min

Injection volume 20㎕

Column IonPag AG 19-4㎜, AS 19-4㎜ (Dionex Inc.)

Suppressor ASRSⅡ ULTRA-4㎜ (Dionex Inc.)

Detector Conductivity Detector (Dionex Inc.)

Viewer Chromeleon (Dionex Inc.)

Table 4. Analytical conditions of IC.

4) 탄소성분

본 연구에서의 PM2.5 에어로솔 의 탄소성분 분석을 해서 가열 처리한 석 필

터를 이용하여 측정기간 동안 24시간 간격으로 시료를 채취하 다. 탄소분석은 TOT

method와 TOR method로 나뉘어진다. TOR(Thermal-Optical Reflectance)은 IMPROVE

(Interagency Monitoring of Protected Visual Environment)의 표 분석 차(SOP MLD

065)에 따라 이루어지며 분석 시 유기탄소가 원소탄소로 환되는 열분해(pyrolysis)에

의해 유기탄소가 과소 측정되고, 무기탄소가 과다 측정되는 것을 방지하기 하여 분

석기내 학장비가 사용된다. 시료의 반사율이 시료분석동안 헬륨형 이

(helium-neon laser)와 학검출기 (photodetector)를 통해 지속 으로 모니터되어 열분해

가 발생하면 빛의 흡수도가 증가하고, 반사율이 떨어지게 되므로 그 정도를 측정하여

과 평가되는 무기탄소를 보정한다. TOT(Thermal-Optical Transmittance) method는 분석

에 시료의 회수율을 측정하여 보정하는 방법이다. 본 연구에서는 TOT와 TOR을 동

시에 사용하여 분석시 경우에 따라 방식을 결정 할 수 있는 측정기로 개발된(경북

학교 임호진) 장비를 사용하여 탄소농도를 구하 다.

- 11 -

Subject Specification

Sample requirements

Substrate : quartz-fiber filter, URG Pure Quartz or equivalent

Substrate pretreatment : pre-fired at 600℃ for at least 6hr(before sampling)

Sampling size : 1.0cm2 punch (uniform deposit)

Sample storage : store below -10℃

Analysis time 880~4890s (15-82 min)

Measurement range 0.2~750㎍ carbon cm-2

Detection limit 0.2㎍ carbon cm-2

FID precision 0.1% of full scale

Transmittance signal precision 0.2% of full scale

Sample oven temperature ±10℃ at temperatures < 450℃

precision ±3℃ at temperatures ≥ 450℃

Oxidation oven temperature 800±5℃

Methanator oven temperature 550±5℃

Lower quantifiable limits

Organic carbon: 0.5~1.0㎍ carbon cm-2

Elemental carbon: 0.0~0.2㎍ carbon cm-2

Carbonate carbon: 0.0~0.4㎍ carbon cm-2

Total carbon accuracy ±5%

Total carbon precisionFor sample loading <10㎍ carbon cm-2: ±0.5㎍ carbon cm-2

For sample loading ≥10㎍ carbon cm-2: ±3%

OC/EC split precision 5% of the total carbon measurement

OC/EC split accuracy To be determined

Table 6. Analytical condition of thermal-optical Transmittance carbon analyzer

- 12 -

5) 속성분

속성분 분석을 한 시료 처리는 Microwave를 사용하여 추출하 다. 시료채취

여지의 1/2장을 분해용기(teflon vessel, 직경3.5cm)에 넣고 비된 산(13% HNO3) 10mL를

첨가한다. 질산은 미량분석용 65% 질산(에코리서치, HP-100)을 사용하 다. 분해용기

마개를 닫고 Microwave 안에 넣고, 로그램을 설정하 다. 1단계는 20분 동안 200℃

까지 올리고, 2단계는 20분 동안 200℃를 유지한다. 3단계 60분간 환기시키면서 상온

까지 분해용기를 냉각시킨다. 추출 후 상온까지 냉각된 분해용기를 후드로 옮겨 천천히

마개를 연다. 추출액은 15mL centrifuge tube로 조심히 부어 옮기고, 약간의 순수를

분해용기에 담고 뚜껑을 닫고 분해용기를 흔들어 세척 후 15mL 용기에 다시 부어주는

과정을 1회 반복하 다. 추출액은 ICP-MS(Perkin Elmer, Elan DRC-e)로 분석하 다.

분석 상 속성분은 22개 성분으로 Cr, Co, Ni, As, Cd, Be, V, Mn, Se, Cs, Ba, Pb, Bi,

Sr, Cu, Fe, Al, Zn, Ca, K, Si, Ti 등이다.

ICP-MS의 분석조건은 표 6, 7과 같으며 본 연구의 측정항목 니 , 비소, 카드

뮴의 경우 DRC-e(Dynamic Reaction Cell) 기능을 사용하여 라즈마를 거친 시료의 분

석 에 CH4 가스를 챔버에 주입하여 분석 상물질과 유사한 질량을 가지는 물질들

의 간섭효과를 최소화하는 과정을 거쳐 분석을 수행하 다.

Variables Conditions

Plasma gas flow 15 L/min

Auxiliary gas flow 1.2 L/min

Nebulizer gas flow 0.91 L/min

RF power 1100 Watts

Replicates 3 Times

Table 6. Analytical conditions of ICP-MS.

- 13 -

Heavy metal Recommended analytical mass Interference

V 50.944 ClO, HSOCr 51.941 ArN, ClO, ArO, SO, ArC, HClOMn 54.938 ArN, HClO, ClOGa 68.926 ArP, ClO2, VO, La++, Ba++, La++

Co 58.933 CaONi 57.935 Fe, ArO, CaOIn 114.904 Sn, MoOSr 87.906 Yb++, Lu++

As 74.922 ArCl, Sm++, Nd++, Eu++

Se 79.917 Kr, Ar2, BrH, Gd++, Dy++,Cd 113.904 Sn, MoO

Table 7. Interference material of ICP-MS.

마. 정도 리

2008년 보고서에 음이온, 양이온 암모늄이온, 속 성분과 련한 정도 리

수행결과를 상세히 기술하 다. 본 연구에서는 양이온 성분 ICP-MS를 사용하여 분

석한 Na+, K+, Mg2+, Ca2+에 한 정도 리를 수행하 다.

1) 표 혼합시료

본 연구에서 정확한 농도를 얻기 해 29종의 표 혼합시료를 사용하 다. 이 표

혼합시료 양이온 4종(K+, Na+, Mg2+, Ca2+)을 혼합하여 정도 리를 시행하 다. 표

물질은 ICP-MS Multi-Element Standard 3(perkin elmer, U.S.A)으로서 5% HNO3에 10㎍

/mL로 혼합된 것을 사용하 다. 농도와 고농도로 검출되는 물질들을 모두 만족하고

자 ICP-MS Multi-Element Standard 3을 0.5, 10, 50, 100, 500, 1000㎍/L 등의 6단계 표

물질로 희석하여 농도 수 에 합한 수 에 맞게 사용하 다. 표 8에 표 물질과 분

석기기인 ICP-MS의 분석 recommended analytical mass, 희석배수의 를 정리하 다.

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Elements Recommendedanalytical mass STD 1 STD 2 STD 3 STD 4 STD 5 STD 6 STD 7

K+ 38.963 0.5 10 50 100 200 500 1000

Na+ 22.989 0.5 10 50 100 200 500 1000

Mg2+ 25.982 0.5 10 50 100 200 500 1000

Ca2+ 43.955 0.5 10 50 100 200 500 1000

Table 8 . Standard level of cation analysis. (㎍/L)

표 혼합시료를 사용하여 그림 2과 같이 검정곡선을 작성하 다. 검정곡선 작성결과

Na+, Mg2+, Ca2+의 r2값은 0.9999로 나타났으며, K+의 r2값 0.999 이상으로 나타났다.

Fig 2. Calibration curves of Cation.

- 15 -

2) 공시험평가

시료채취를 하지 않은 깨끗한 ZefluorTM supported PTFE(2.0㎛, 47mm, Pall Co.) 5개를

시료와 같은 과정으로 처리하여 분석하 다. 공시료 5회 분석결과 Ca2+는 128.99 ㎍/L,

Na+는 160.47㎍/L, Mg2+, K+

은 검출되지 않았으며 표 9와 같다.

Blank 1 Blank 2 Blank 3 Blank 4 Blank 5 Mean

Ca2+ 77.753 123.934 149.049 145.328 148.908 128.99

Mg2+ -1.651 -1.285 -0.630 -0.549 -0.852 N.D

Na+ 113.250 140.300 266.004 136.851 145.966 160.47

K+ -13.989 -13.664 -4.706 -25.647 -17.747 N.D

Table 9. Blank test of Cation analysis (㎍/L)

3) 반복정 도

ICP-MS 반복정 도 평가는 표 물질 세 가지 농도에 하여 수행하 다. 동일한

실험조건으로 표 물질을 복 측정하여 반복정 도를 평가하 고, 그 일치성을 상

표 편차(relative standard deviation, RSD)로 표 하 다. 표 물질을 7회 반복 분석하여

얻은 상 표 편차값은 표 10과 같다. 모든 성분의 RSD가 4% 이내로 우수하 다.

Cation Intensities(0.5㎍/L) RSD(%) Intensities

(10㎍/L) RSD(%) Intensities(50㎍/L) RSD(%)

Ca2+ 43323 3.95 41320 1.55 70616 0.76

Mg2+ 7060 0.81 11657 0.93 54038 0.54

Na+ 33948 1.86 33179 1.62 116621 1.06

K+ 213121 1.81 238534 1.04 501417 0.84

Table 10. Repetition precision of ICP-MS for Cation (n=7)

- 16 -

4) 방법검출한계

본 연구에서는 농도 수 의 자료의 신뢰성을 검증하기 해 각 분석 상물질의

MDL를 추정하여 표 11에 나타내었다. 본 연구에서 측정된 양이온 Ca2+의 경우

4.497(ng/㎥), Mg2+의 경우 0.545(ng/㎥), Na+ 1.961(ng/㎥), K+ 3.183(ng/㎥) 수 의 검출

한계를 나타내었다.

n t-value Mean(㎍/L) S.D MDL(㎍/L) MDL(ng/㎥)

Ca2+ 7 3.14 4.155 0.863 2.709 4.497

Mg2+ 7 3.14 3.931 0.105 0.329 0.545

Na+ 7 3.14 4.235 0.376 1.181 1.961

K+ 7 3.14 5.638 0.611 1.918 3.183

Table 11. Method detection limit of ICP-MS for Cation.

․ MDL= S.D × t(n-1, 0.99)

․ Method detection limit for concentration unit was estimated on the assumption of 24.1㎥ of air sampling

바. PM2.5 배출원별 기여도 추정방법

인 오염원이 기 입자상 물질에 미치는 향을 정성 ∙정량 으로 악하

기 해서 통계분석법을 이용한 다양한 발생원 추정방법이 개발되어왔다. 표 으로

화학 질량 보존법(Chemical mass balance), 인자 분석법(Factor analysis), 다변량 분석

법(Multiple linear regression) 등이 있다. 이 에어로솔의 성분조성자료를 사용하는

CMB와 같은 수용모델법이 많이 이용되어 왔는데, 최근 개발된 PMF(Positive matrix

factorization) 모델(Paatero and Tapper, 1994)은 기존 수용모델이 가지는 단 들을 보완

하여 좀더 실성 있는 인자를 산출해 내기 해 인자 부하 강도가 항상 양의 값을

가지도록 제한하 다. 한 측정값이 가지는 실제오차를 고려하는 가 기작을 도입하

고, 결측 검출한계 미만의 자료를 보완 하도록 하 다(Paatero, 1996).

본 연구에서는 개선된 수용모델인 PMF에 24시간 채취된 PM2.5 시료의 성분조성

- 17 -

자료를 용하여 인 오염원을 추정하 다. 이를 해 서울과 인천, , 구,

주, 부산, 울산지역에서 채취된 114일 이상의 측정자료를 사용하 고, 다양한 배출원

들의 지표성분들을 포함한 이온성분 8종(SO42-, NO3

-, Cl-, Na+, NH4+, K+, Mg2+, Ca2+)과

속 성분 13종(Al, Fe, Cu, Mn, Cr, Co, Ni, As, Cd, V, Se, Ba, Pb)의 농도값을 사용

하 다. 이때 측정결과의 불확도는 각 성분별 검출한계로부터 아래의 식으로 산출하

여 PMF에 용하 다.

PMF 모델은 측정자료가 가지고 있는 정보를 효과 으로 이용할 수 있도록

Paatero(Paatero and Tapper, 1993)에 의해 개발되었다. PMF에서 자료 행렬 X는 n개의

행과 m개의 열로 구성되는데, 이때 n과 m은 각각 시료와 화학종의 수를 의미한다. 행

렬 X는 분석을 통해 G(n×p)과 F(p×m)의 두 행렬로 인수분해 되고, 이때 잔여성분 값

들은 행렬 E로 표 된다. 이때 p는 산출된 인자의 수를 나타낸다.

X = GF+E ···································································································· (1)

이때 G는 p개의 발생원들의 발생원 기여농도를 의미하며, F는 발생원별 성분조성

을 나타낸다. PMF는 각 측정자료의 불확도를 기반으로 다음의 식으로 정의된 함수 Q

를 최소화하는 해를 산출한다(Paatero, 2000).

∑∑==

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛=

m

j ijij

ijn

i she

Q1

2

1 ·································································································· (2)

∑=

−=p

kkjikijij fgxe

1 ······································································································· (3)

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⎪⎩

⎪⎨⎧ ≤

=./

,1otherwisese

seifh

ijij

ijijij α

α

····················································································· (4)

이때 Sij는 측정자료 xij의 불확도이다. PMF는 각 발생원의 화학종 농도와 각 시료

들에 한 발생원 기여농도가 음의 값이 될 수 없다(fkj≥0, gkj≥0)는 논리를 기반으로

하여 최소자승법으로 인자분석을 수행한다. 이때 본 연구에서 사용한 EPA에서 제공

하는 PMF3는 식(2)의 방정식을 풀기 해 ME2(Multi-linear Engine)의 반복 알고리즘을

사용하는데, 이 방식은 각 자료의 측정오차를 측정값의 가 치로 사용하고 결측 자료

검출한계 미만의 자료에 한 보다 나은 근법을 제공한다.

사. PM2.5 탄소성분 유기탄소성분 분석방법

미량의 유기탄소성분은 인체에 유해한 물질들이 포함되어 있어(Kampa and Castanas, 2008)

유기탄소의 배출량을 감하기 한 정책들은 PM2.5의 기 농도를 이며 인체건강을 보호

하는 요한 정책들이다(Chow et al, 2007; Lewtes, 2007). 다양한 배출원으로부터 배출되는 오염

물질들의 배출원을 확인하고 기여율을 확인하는 방법은 두가지 종류의 모델링방법이 주로 사용

된다. Seinfeld 등은(1975) source-originated model, 즉 수송모델을 통해 배출원에서 배출된 오염물

질들이 확산되는 과정으로 배출원의 기여율을 확인하 고, Watson은(1984) receptor-originated

model에서 배출원과 receptor 에어로졸의 화학조성을 이용하여 주요배출원을 산정하 다. 근래

들어 분석기술이 발 함에 따라 단지 receptor 에어로졸의 화학조성을 이용하여 배출원을 추정

하는 새로운 방식의 receptor-originated model(PMF)이 개발되어 사용되고 있다(Paatero and

Tapper, 1994).

수용모델(receptor-originated model)에서 가장 요한 은 배출원으로 배출되는 에어로졸의

화학 조성을 정확하게 분석하여 다른 배출원과의 차이 을 명료하게 하는 이다. 주로 속

성분을 이용하여 각 배출원의 배출목록을 작성하여 사용하 으나, 아쉽게도 많은 수의 배출원

들이 타 배출원과 명확하게 구분되지 못하고 있다. 많은 배출원들, 를 들어 디젤자동차, 무연

- 19 -

가스 자동차, 생물성연소, 고기구이 등, 의 유기탄소와 무기탄소 배출특성이 타 배출원과의 특

성을 구분하는데 더 유용하게 이용되고 있다. Scahauer는(1996년) 유기탄소 성분 특정 유기물

질들은 배출원의 특징을 명확하게 구분하기 때문에 유기탄소의 성분분석결과를 이용하여 수용

모델의 한계를 넓히려 하 다.

유기탄소성분의 정성 정량을 해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 시료의 채취, 용매

를 이용한 처리 분석 의 정제와 농축 그리고 분석과정 등, 유기탄소성분이 유용한 정보를

담고 있음에도 분석을 한 많은 어려움들이 유기탄소성분을 이용한 수용모델의 이용에 많은

제한이 되어왔다. 최근 들어 분석기술과 분석기들이 발 하면서 유기용매를 이용한 처리 방

법을 신한 방법들이 소개되기 시작하 고(L.C. Ding et al, 2009) 많은 배출원들에 한 유기

탄소성분들이 정량 으로 규명되기 시작하 다. 본 연구에서는 새롭게 소개되고 있는 GC by

GC 기술과 비행시간형검출기(Time of Flight Mass Spectrometer)을 사용하여 PM2.5 성분 유기

탄소를 구성하고 있는 물질들에 하여 정성 인 분석을 시도하 다. 본 연구는 향후 배출원의

유기탄소성분 분석결과와 본 연구의 기 성분분석 결과를 종합하여 기 탄소물질의 주요

배출원을 규명하는 연구의 첫 걸음을 내딛었다는 데에도 큰 의미가 있다.

1) 시료의 채취 및 보관

PM2.5 에어로졸 의 유기탄소성분 분석을 해서 가열 처리한 석 필터를 이용하여

측정기간 동안 24시간 간격으로 시료를 채취하 다. 석 필터는 URG사의 Pure Quartz

fiber filter이며 시료채취가 끝나면 하며 실험실로 이송한 후 -15℃이하에서 보

하 다. 채취여지는 탄소분석을 해 1/4을 사용하며 남은 여지의 1/4~1/2을 사용하여

유기탄소성분을 분석하 다. 시료채취지 채취일자는 앞 에 기술하 다.

본 연구에서는 채취시료 PM2.5의 질량농도가 80㎍/㎥ 이상인 시료를 상으로

하 다. 열탈착법을 이용한 처리를 사용하 기 때문에 우선 으로는 PM2.5의 질량

농도가 높은 시료부터 분석하 다. 분석에 사용된 시료의 채취일자는 서울, 인천은

2008년 10월 15~19일, 그 외 지 은 2008년 10월 16~17일이다. 선정기간의 PM2.5 평

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균농도는 서울 113㎍/㎥, 인천 128㎍/㎥, 101㎍/㎥, 주 88㎍/㎥, 구 108㎍/㎥로

고농도 PM2.5 사례가 발생한 기간이었다.

2) 분석방법

유기탄소성분의 분석을 해 사용된 장비는 처리 열탈착장비(Gerstel Thermal

Desorption Unit, TDS3/CIS4)와 이 가스크로마토그래피-비행시간형질량분석기(LECO,

GCxGC-TOF/MS)이다. 분석을 해 시료의 일부를 punch를 사용하여 일정하게 분취한

후 glass tube에 넣어 열탈착기에 장착한 후 가온하여 탈착시켰다. 탈착온도는 350℃이며

탈착시간은 약 20분이다. 여지로부터 탈착되어진 유기탄소성분은 transfer line(320℃)을

거쳐 Liquid Nitrogen(LN2)로 -60℃로 냉각되어 있는 흡착 에 다시 흡수되며(CIS 4C), 탈

착이 완료되면 흡착 을 빠르게 320℃ 까지 가열하여 시료를 GC로 주입하게된다. CIS

4C는 GC의 Injector 부분에 장착되어 시료들이 기기 내부의 line들을 최소한으로 거치도

록 설계된 열탈착기의 흡착 (Cold Trap)이로서 본 연구에서는 희석비를 1:5~1:20까지 조

하여 분석을 수행하 다. 사용한 glass tube와 punch는 사용후 세척하고 다시 고온에서

baking 한 후 재사용하여 오염으로 인한 오류를 방지하 다.

- 21 -

Fig 3. Gestel TDS System TD3 & CIS 4

GCxGC는 Agilent사의 7890GC를 기본모델로 하여 기본 인 분리컬럼의 후단에 두 번

째 분리컬럼을 장착하고 두 번째 컬럼의 온도조 용 오 과 컬럼의 후에 LN2와 Hot

Air로 컬럼을 반복 으로 냉각/가열하여 분리 상물질의 분리를 보다 향상시킨 장비이

다. 기본분석컬럼으로는 DB-5(0.25mm ID, 30m Length, 0.25㎛ thickness)을 사용하 고 두

번째 분리컬럼은 DB-17 분리컬럼(0.1mm ID, 1.4m Length, 0.1㎛ thickness)을 장착하여 사

용하 다. GC의 온도 로그램은 30℃에서부터 시작하여 350℃까지 승온하여 사용하

고 두 번째 오 은 main oven보다 10℃ 높게 설정하 다.

GCxGC는 두 개의 분리컬럼을 사용하여 분리 상물질의 분리도를 향상시킨 장비로

서 두 번째 분리컬럼의 단과 후단부에 각각 modualtor를 장착하고 시간간격을 주며 가

열과 냉각을 반복함으로써 분리도를 획기 으로 향상시킨 장비이다. modulator의 온도는

100℃로 설정하 고 작동시간은 5 간의 cooling과 2 간의 hot pulse를 반복 으로 진행

하도록 하 다.

- 22 -

Fig 4. Schematic diagram the process of GCxGC contour plot generation

modulator의 작동으로 인해 분리되는 물질의 spectrum의 폭(wide), 즉 검출시간은 매우

짧고 빠른 특징을 갖는다. 략 50~200 millisecond의 wide를 가지는 GCxGC의 peak들을

검출하기에는 기존 사 극자 형태의 질량분석기는 한계를 갖는다. 즉 분리되는 피크의

머무름 시간이 무 짧기 때문에 검출한계 이하로 나타나기 때문이다. 반면에 비행시간

형 질량분석기(TOF/MS)는 최 500Hz까지의 신호인식이 가능하므로 미량물질의 분석에

매우 유리한 것으로 알려져 있다.

분리된 분석 상물질은 최종 으로 비행시간형 질량분석기(TOF/MS, Time of Flight

Mass Spectrometer, LECO, Pegasus 4D)로 주입되어 정성 정량분석이 완료된다. 검출한

mass range는 35에서 650이며 acquisition rate는 200 spectra/s, source의 온도는 300℃이다.

검출된 peak들의 동정을 해서는 NIST와 Willey Library를 이용하여 유사도(similarity)가

800 이상인 물질들을 정성 정량하 다.

- 23 -

Fig 5. Diagram of GCxGC-TOF/MS Instrument

- 24 -

GC×GC(agilent 7890 GCequipped with a LECO) Parameter

Column 1(GC oven) Rtx5MS(30 m × 0.25 mm × 0.25 um)

Column 2(Secondary oven) Rtx17(1.0 m × 0.1 mm × 0.1 um)

Temperature poogram on first and secondary oven

Main oven Temp. 60℃(5 min hold) to 300℃ at 5℃/min and then to 310℃ at 5℃/min

Secondary oven Temp. +10℃ offset from main oven

Thermal Modulator Parameter

Inlet Temp. 200℃

Modulator Temp. 30℃ offste from main oven

Modulator Frequency 5 sec with a 1.5 sec hot polse time and cool time 1.0 sec

MS(LECO pegasus 4D GC×GC-TOFMS) Parameter

Mass Range(u) 35 to 900

Acquisition Rate 100 spectra / sec

Ion source temp. 250℃

Others

Carrier gas He at a constant flow of 1.3 ml/min

Inlet mode Solvent vent

Transfer line temp. 325℃

Table 12. Parameters of the GC×GC-TOFMS system used in this study

- 25 -

III. 연구결과

1. PM2.5 측정방법 검토

가. 측정방법에 따른 PM2.5/PM10 ratio 차이

국내에서 환경 기 의 미세먼지 농도를 측정하기 한 방법은 수동측정방법으로

로우볼륨 에어 샘 러법(이후 량농도법이라 함)과 자동측정방법으로 베타선법,

TEOM법이 주로 사용되고 있다. 이들 방법의 원리 특징은 2008년 보고서인 "황사

미세먼지 PM2.5 성분분석에 한 연구"에서 자세히 기술하 다. 재 국내에서

PM2.5의 측정은 국가 기오염측정망 국가배경농도측정망, 화학측정망 그리고

종합 기측정망에서 자동법인 베타선법을 사용하여 측정 이다. 반면에 지방자치단체가

자체 으로 운 하고 있는 PM2.5 측정망은 자동법인 베타선법과 TEOM법을 모두 다

사용하여 측정 이다. 2009년 10월 재 PM2.5 체 측정지 은 국가측정망 20개소와

지방자치단체의 자체측정망 81개소이며, 지자체의 경우 서울 47개(이동측정차량 6 포

함), 인천 21개소, 부산 9개소, 경기 9개소, 주 5개소 기타지역 10개소이다.

PM2.5 환경기 을 설정하여 농도를 측정하고 있는 미국, 국 EU의 PM2.5

측정방법은 량농도법(US EPA FRM)만을 측정방법으로 인정하여 사용하고 있으며

자동측정방법에 해서는 공식 으로 결과를 인정하지 않고 있다. 이는 자동법이

기상태 미세먼지의 조성에 따라 향을 받는다는 연구결과가 바탕이 된 결과이다

(US EPA ETV Report, etc).

PM2.5의 측정방법을 설정하는데 있어 량농도법과 자동측정방법 간의 비교 동일

지 에서 각각의 측정방법 간의 PM2.5/PM10 ratio를 비교는 매우 요하다. 국내에서

운 되고 있는 측정기들은 기 수증기에 의한 향을 배재하기 해 시료유입부

를 가열하는 시스템을 용하고 있기 때문이다.

- 26 -

2005년 미국 Ohio주의 Oxford에서 측정한 TSP, PM10, PM2.5 측정결과는 습도, 온도,

강수량, 풍향 풍속과 TSP, PM10, PM2.5 농도와의 계를 잘 설명하고 있다(B. Wojas

and C. Almquist, 2007). 온도 풍향은 먼지농도에 거의 향을 미치지 않으며, TSP와

PM10은 습도가 증가하면 water vapor를 흡수하여 성장하기 때문에 지표면에 보다

빠르게 침 하여 농도가 감소하나 PM2.5는 거의 향을 받지 않는다고 하 다. 한

풍속이 증가할 경우는 기 에 혼합이 활발히 일어나며 희석효과가 발생하여 모든

PM성분들의 농도가 감소하는 경향을 나타낸다고 보고하 다.

따라서 시료유입부 가열시스템을 사용하는 자동측정기들과 재 PM2.5의 측정

방법으로 검토하고 있는 량농도법의 PM2.5/PM10 ratio를 비교하여 시료유입부의 가열로

인한 PM2.5 농도변동을 검토하고 측정방법을 결정하는 기 자료로 활용하고자 하 다.

각 측정방법들간의 PM2.5/PM10 ratio를 조사하기 하여 인천 계산동 도시 기

측정소에서 TEOM법으로 PM2.5, PM10을 측정하 으며 량농도법으로 PM2.5와

PM10 농도를 24시간 간격으로 측정하 다. 경기도 포천 교외 기측정소에서도 베타선법과

량농도법으로 각각 PM2.5, PM10을 측정하여 PM2.5/PM10 ratio를 비교하 다. 인천

에서의 측정기간은 '08.5.16~9.8일이며 포천은 '08.6.4~10.8일간이다.

측정기간동안 TEOM법으로 측정한 PM2.5/PM10 ratio는 0.59, 베타선법으로 측정한

ratio는 0.55로 나타났다. '08년 기오염측정망 측정자료의 ratio는 0.47~0.56이며 두 지

간의 차이는 0.04 다. 외국 주요도시(미국, 호주)의 ratio는 0.4~0.7 수 으로 알려져

있다. 동지 에서 량농도법으로 측정한 PM2.5/PM10 ratio는 인천은 0.62, 경기 포천은

0.71로 나타나 지 간의 차이는 0.09 다. 측정결과를 살펴보면 량농도법은 TEOM

법과 비교하여 PM10 PM2.5를 3% 정도 높게 나타내고 있으며, 베타선법과 비교하면

16% 높게 측정하는 경향을 나타내고 있다.

미국 Ohio주 Oxford시의 량농도법으로 측정한 측정결과에서 PM2.5/PM10 ratio는

거의 0.95로 PM10은 거의 부분이 PM2.5로 구성되어 있는 것으로 보고되어(B. Wojas

and C. Almquist, 2007), 본 연구의 0.62, 0.71과는 비교 큰 차이가 나타났다. 스페인의

- 27 -

도시인 바르셀로나에서 2001년 측정한 결과에서 Querol 등은 PM2.5/PM10 ratio는

자동차 통행량과 국지 인 난류가 감소하면 증가한다고 하 다(Querol et al., 2001). 즉

자동차의 통행과 난류의 향으로 주로 조 입자들이 재비산함으로써 PM2.5/PM10

ratio는 감소한다는 것이다. 2000년 반에 수행된 " 도시 기질 리방안 조사연구"

결과를 살펴보면 2005년 측정결과에서 량농도법으로 측정한 ratio는 인천 용 동

0.54, 서울 농동이 0.52로 보고되어 량농도법을 이용한 결과도 지역과 시기에 따라

큰 차이를 보이고 있다.(환경부, 2005).

본 연구에서 얻어진 자동법과 량농도법 PM2.5/PM10 ratio의 차이를 종합하면

재 국내의 경우 TEOM법이 량농도법과 유사한 결과를 나타내고 있다. 그러나 본 연

구는 짧은 기간동안 제한된 지역에서 수행되어 체 인 경향을 악하기에는 무리가

있다. 따라서 향후 보다 구체 인 비교측정을 통해 PM2.5 측정방법의 성능을 규명할

정이다.

- 28 -

PM 10 (μg/m3)

0 30 60 90 120 150

PM 2

.5 ( μ

g/m

3 )

0

30

60

90

120

150

GravimetryTEOM

TEOMy = 0.7497x-4.229r2= 0.8393

Gravimetryy = 0.6825x-3.2072r2= 0.8485

(a)

PM 10 (μg/m3)

0 30 60 90 120 150

PM 2

.5 ( μ

g/m

3 )

0

30

60

90

120

150

GravimetryB-ray

Gravimetryy = 0.8364x-3.4207r2= 0.9463

B-rayy = 0.7194x-5.3875r2= 0.9643

(b)

Fig 6. Correlation between PM2.5 and PM10 :

(1) Incheon; (b) Pocheon

- 29 -

나. 자동법(TEOM법, 베타선법)과 량농도법간의 PM2.5 농도 비교

베타선법 측정장비의 유입부의 온도를 40℃로 가온한 상태에서 측정된 농도값과

량농도법으로 측정한 PM2.5 농도를 비교한 결과, 기울기 1.057( 편 -2.577), R2는

0.963으로 나타나 베타선법과 량농도법간의 상 성이 매우 양호한 것으로 나타났으

나, 측정기간이 짧아 체 인 경향을 표하기에는 부족한 것으로 단된다. 따라서

주요 도시인 서울, 인천, 부산과 배경지역인 제주에서 베타선흡수법과 량농도법

으로 측정한 PM2.5 농도를 비교하여 향후 PM2.5 환경기 설정에 따른 측정방법을 결

정하는 기 자료로 활용하고자 하 다. 본 비교연구는 2010년 까지 진행될 정이

며 올해 보고서에서는 재까지 분석된 결과를 심으로 기술하고자 한다.

Gravimetry Method (μg/m3)

0 30 60 90 120 150

B-g

uage

Met

hod

( μg/

m3 )

0

30

60

90

120

150Seoul y=0.691x+14.19, R2=0.8827Incheon y=0.872x+5.96, R2=0.9476Busam y=0.724x+7.65, R2=0.8324Gosan y=1.070x+10.54, R2=0.8636

Fig 7 correlation between B-ray absorption and gravimetry

at 4 sampling site

- 30 -

4개 측정지 에서 비교한 질량농도측정법에 한 베타선법의 R2은 서울, 인천, 부

산, 제주에서 각각 0.88, 0.94, 0.83, 0.86으로 상 성은 양호한 것으로 명되었다. 반

면 량농도측정법에 한 베타선법의 기울기는 서울, 인천, 부산, 제주에서 각각

0.69, 0.87, 0.72, 1.07로 나타났다. 제주를 제외한 모든 지 에서 베타선법이 량농도

측정법에 비해 약 13~31%가량 낮게 측정되고 있는 경향을 보 으며 특히 서울의 경

우 31% 가량 낮게 측정되는 결과를 확인하 다. 주목할 은 그래 의 편(베타

선법의 낮은 농도 역)이 매우 큰 농도값을 나타낸다는 것이다. 미국 ETV의 다양한

측정결과들을 참고해보면 편들은 -4.1~6.3㎍/㎥ 수 으로 보고되고 있으며 평균 3㎍/

㎥ 이하의 값을 나타내고 있다.

량농도 측정법의 검출한계는 2㎍/㎥이며 자동측정장비들의 검출한계는 1hr 평균

값의 경우 약 4㎍/㎥, 24시간 평균값의 경우 약 1㎍/㎥이므로 측정방법과 측정장비의

검출한계로 인한 문제는 없을 것으로 단된다. 측정방법의 불일치가 나타나는 첫 번

째 원인으로는 PM2.5 주요성분과 련한 부분에서 설명하 듯이 탄소 성분 무기

이온성분 휘발성이 강한 성분인 암모늄염과 질산염이 PM2.5 30~40%를 차지하

는 것으로 나타나고 있어 자동측정장비의 안정 인 가동을 해 설치한 시료도입부의

가온시스템이 이들 성분을 휘발시켜 고농도의 사례에서 크게 나타나는 차이가 두 측

정방법의 불일치를 나타내는 가장 큰 원인인 것으로 단할 수 있다. 두 번째 원인으

로는 본 연구에서 각각의 방법에 한 복실험(duplicate test)이 결여되어 있어 각각

의 측정방법에서 발생하는 오차를 확인하지 못하 기 때문에 베타선법의 교정과 련

한 오류나 실험실에서 무게를 칭량하는 과정에서 발생할 수도 있는 오류를 지 할 수

있다. 본 비교실험에서 두 방법간의 상 성이 매우 높은 을 확인하 으나 베타선법

에 비해 량농도측정법이 크게 나타나는 경향을 확인하 다. 향후 각 측정방법마다

복실험을 통해 방법상의 문제 을 확인하고 동시에 TEOM법, 베타선법과 량농도

측정법의 비교실험을 한 장소에서 동시에 수행하여 향후 설정되는 PM2.5 환경기 의

시험방법을 선정하도록 할 정이다.

- 31 -

Site Slope Intercept R2Data

Capture(%)

Slope Intercept R2Data

Capture(%)

Bakersfield PrimaryBAM v s.FRM 1.06 5.3 0.92 87 0.95 2.64 0.966 63

Bakersfield CollocatedBAM vs .FRM 0.858 -4.08 0.92 83 0.998 -1.09 0.959 63

Chico PrimaryBAMvs.FRM 0.855 3.09 0.85 96 1.05 3.74 0.982 98

Chico CollocatedBAM vs .FRM 0.968 4.63 0.887 97 1.02 3.01 0.991 98

Sacramento PrimaryBAM vs .FRM 1.01 2.76 0.964 99

Sacramento CollocatedBAM vs .FRM 0.98 3.82 0.94 99

FresnoBAM vs .FRM 0.975 6.27 0.881 92 0.998 5.74 0.95 65

VisaliaBAM vs .FRM 1 1.95 0.831 88 1.06 1.32 0.941 73

ModestoBAM vs .FRM 1.13 2.71 0.968 96 1.07 1.58 0.983 84

Calexico PrimaryBAMvs.FRM 1.18 3.73 0.788 77 1.21 1.33 0.961 84

Calexico CollocatedBAM vs .FRM 1.2 3.86 0.877 84 1.17 2.41 0.913 84

RosevilleBAM vs .FRM 1.05 4.3 0.924 97

Yuba CityFRM vs. BAM 1.03 1.64 0.923 94

Table13. Summary of comparison test result between US EPA FRM method and B-ray

absorption method in various site

- 32 -

2. PM2.5 농도 주요성분 조성

가. 시료채취 황

PMS-102를 사용하여 국 7개 도시에서 PM2.5의 농도를 측정하기 해 수행한

시료채취일은 체 88일이며(집 측정 37, 상시 51), 표 14에 각 측정지 의 시료채취

율을 나타내었다. 부산과 울산의 경우 지역 특성인 잦은 강우로 인해 약 80%의 채

취율을 보 으나 기타 모든 지역에서는 87~96%의 높은 채취율을 기록하여 PM2.5 농

도가 표성을 가질 수 있는 측정일수를 기록하 다.

Seoul Incheon Daejeon Gwangju Daegu Busan Ulsan

Total Number 88 88 88 88 88 88 88

Collected Sample 76 80 81 84 79 70 72

Collected Efficiency(%) 86.4 90.9 92.0 95.5 89.8 79.5 81.8

Table 14. Sample collection efficiency of PM2.5 sequencial sampler (ea)

나. 주요성분 조성

표 15에는 측정기간 동안의 PM2.5 농도 음이온과 양이온성분, 유기 무기탄

소, 속성분의 농도를 나타내었다.

측정기간 동안의 PM2.5 체평균농도는 30.97㎍/㎥으로 조사되었다. 30.97㎍/㎥의

농도값은 미국과 유럽의 15~20㎍/㎥보다는 1.5~2.1배 높으며 2005년 국 주요 도시

들의 평균인 105㎍/㎥의 30% 수 이다.

PM2.5의 주요성분의 조성비의 경우 이온성분이 평균 53.3% 나타났으며, 탄소성분

이 략 40%를 차지하 다. 속성분의 경우 철과 겨울철에 시료분석에서 Si, Ti 등

주요토양기원성분의 분석이 락되었으나, 그 외에 여름철과 가을철에는 분석항목에

- 33 -

추가하여 성분의 조성을 악하 다. 한 주요 속성분들의 PM2.5에서 차지하고 있

는 비를 단순한 성분농도가 아닌 자연상에 실제로 존재하는 산화물의 형태로 환산하

여 성분의 조성비를 살펴본 결과 략 3~5%를 차지하는 것으로 나타났다.

성분조성의 경우 부산과 울산을 제외한 서울, 인천, , 주, 구의 조성은 매

우 유사한 비를 나타내고 있다. PM2.5는 PM10과 달리 역 인 오염 상이며 이런

경향들이 조성비에 반 되어 있는 것으로 단된다.


PM2.5 100 100 100 100 100 100 100

Ion 60.0 50.4 49.1 52.1 47.1 60.4 54.0

Metal 3.98 4.58 5.16 4.18 5.05 6.62 7.14

Carbon 40.1 44.0 36.1 49.4 40.0 36.8 32.0

Unknown -4.14 0.94 9.65 -5.66 7.80 -3.73 6.94

Table 15. Ratio of major components in PM2.5 (%)


PM2.

5 M

ass C

once

ntra

tion

(ug/

m3 )

0

10

20

30

40

50PM

2.5

Com

pone

nt C

once

trat

ion

(ug/

m3 )

0

5

10

15

20

25PM2.5Anion Cation Crustal Trace OM EC

Fig 8. Concentration of major components in PM2.5 during the whole sampling period

- 34 -

Area MassIon Metal Carbonaeous materials

Anion Cation Crustal Trace OM ECSeoul 36.2 16.1 5.63 1.20 0.24 12.2 2.36(%) (44.5) (15.6) (3.31) (0.66) (33.6) (6.52)

Incheon 38.2 13.76 5.51 1.43 0.32 12.7 4.09(%) (36.0) (14.4) (3.74) (0.84) (33.3) (10.7)

Daejeon 33.9 12.0 4.67 1.55 0.20 9.52 2.71(%) (35.3) (13.8) (4.57) (0.59) (28.1) (7.99)

Gwangju 30.4 11.3 4.56 1.10 0.17 11.9 3.16(%) (37.1) (15.0) (3.62) (0.56) (39.0) (10.4)

Daegu 30.5 10.4 4.00 1.23 0.31 10.7 1.52(%) (34.0) (13.1) (4.03) (1.02) (35.0) (4.98)

Busan 22.8 9.12 4.64 1.28 0.23 6.67 1.71(%) (40.0) (20.4) (5.61) (1.01) (29.3) (7.50)

Ulsan 24.8 9.55 3.83 1.52 0.25 6.81 1.12(%) (38.5) (15.4) (6.13) (1.01) (27.5) (4.52)

Table 16.Chemical Composition of PM2.5 at 7 sampling site (㎍/㎥)



Incheon 39.1 16.6 6.10 1.18 0.19 12.4 2.91(%) (42.6) (15.6) (3.02) (0.49) (31.7) (7.44)

Daejeon 36.9 14.4 4.83 1.98 0.16 8.30 2.21(%) (38.9) (13.1) (5.37) (0.43) (22.5) (5.99)

Gwangju 29.4 12.3 4.69 0.75 0.10 18.1 3.18(%) (41.9) (16.0) (2.55) (0.34) (61.6) (10.8)

Daegu 25.9 7.86 2.27 1.48 0.12 9.88 0.46(%) (30.3) (8.8) (5.71) (0.46) (38.1) (1.78)

Busan 21.3 7.85 6.17 0.87 0.13 6.86 1.29(%) (36.9) (29.0) (4.08) (0.61) (32.2) (6.06)

Ulsan 27.9 10.2 3.32 1.39 0.16 7.73 0.56(%) (36.4) (11.9) (4.98) (0.57) (27.7) (2.01)

Table 17. Chemical Composition of PM2.5 at 7 sampling site in Spring (㎍/㎥)

- 35 -



Incheon 33.4 13.6 5.25 1.43 0.35 13.0 3.94(%) (40.8) (15.7) (4.28) (1.05) (38.9) (11.8)

Daejeon 24.1 9.36 3.53 1.31 0.17 9.30 1.18(%) (38.8) (14.6) (5.44) (0.71) (38.6) (4.90)

Gwangju 24.7 11.1 4.90 1.77 0.14 10.2 1.45(%) (44.7) (19.8) (7.17) (0.57) (41.2) (5.87)

Daegu 21.2 8.70 3.98 1.13 0.14 6.75 0.16(%) (41.0) (18.8) (5.33) (0.66) (31.8) (0.75)

Busan 18.3 8.99 3.96 1.86 0.27 8.03 1.27(%) (49.1) (21.6) (10.2) (1.48) (43.9) (6.94)

Ulsan 21.3 8.34 3.80 2.26 0.38 6.14 0.70 (%) (39.2) (17.8) (10.6) (1.78) (28.8) (3.29)

Table 18. Chemical Composition of PM2.5 at 7 sampling site in Summer (㎍/㎥)



Incheon 33.1 9.03 3.77 1.89 0.42 11.3 5.16(%) (27.3) (11.4) (5.71) (1.27) (34.1) (15.6)

Daejeon 24.1 6.90 2.76 1.41 0.18 9.4 3.52(%) (28.6) (11.5) (5.85) (0.75) (39.0) (14.6)

Gwangju 27.2 8.93 3.28 1.19 0.26 11.9 3.61(%) (32.8) (12.1) (4.38) (0.96) (43.8) (13.3)

Daegu 28.7 9.41 3.64 1.12 0.43 10.1 0.79(%) (32.8) (12.7) (3.90) (1.50) (35.2) (2.75)

Busan 18.6 6.59 2.58 1.81 0.28 5.02 1.37(%) (35.4) (13.9) (9.73) (1.51) (27.0) (7.37)

Ulsan 21.6 6.61 2.74 1.42 0.24 4.97 1.01(%) (30.6) (12.7) (6.57) (1.11) (23.0) (4.68)

Table 19. Chemical Composition of PM2.5 at 7 sampling site in Autumn (㎍/㎥)

- 36 -


Anion Cation Crustal Trace OM ECSeoul 47.6 14.8 5.55 1.15 0.29 12.6 3.10 (%) (31.1) (11.7) (2.42) (0.61) (26.5) (6.51)

Incheon 46.9 14.7 6.62 0.29 0.35 14.0 4.51(%) (31.4) (14.1) (0.62) (0.75) (29.9) (9.62)

Daejeon 47.8 15.7 6.99 1.48 0.27 10.8 3.93(%) (32.8) (14.6) (3.10) (0.56) (22.6) (8.22)

Gwangju 39.5 12.3 5.13 0.74 0.20 8.64 4.01(%) (31.1) (13.0) (1.87) (0.51) (21.9) (10.2)

Daegu 44.3 15.0 6.01 1.15 0.58 13.2 3.31(%) (34.0) (13.6) (2.60) (1.31) (29.8) (7.47)

Busan 30.8 12.8 5.27 0.88 0.28 7.45 2.89(%) (41.6) (17.1) (2.86) (0.91) (24.2) (9.38)

Ulsan 28.7 12.8 5.08 0.96 0.19 7.56 2.08(%) (44.5) (17.7) (3.34) (0.66) (26.3) (7.25)

Table 20. Chemical Composition of PM2.5 at 7 sampling site in Winter (㎍/㎥)

3. PM2.5 농도

측정기간 동안의 PM2.5 체평균농도는 31.0㎍/㎥으로 조사되었고, 수도권이 높고

남부권역으로 내려갈수록 농도가 낮아지는 경향으로 나타났다. 인천이 38.2㎍/㎥으로

가장 높았으며 서울은 36.2㎍/㎥으로 나타났다. 부권의 3개 지 인 , 주, 구

는 각각 34, 30, 31㎍/㎥ 나타나 거의 유사하 다. 남부권인 부산이 23㎍/㎥로 체지

에서 가장 낮은 농도를 보 으며, 울산의 경우 25㎍/㎥으로 조사되었다. 2008년에

비해 평균농도가 낮아진 이유는 2008년 10월의 집 측정기간 발생한 수도권과 부

권의 고농도 PM2.5 에피소드사례가 차이를 나타낸 가장 큰 원인으로 단된다.

체측정일 PM2.5의 일평균농도가 50㎍/㎥ 넘는 경우는 서울, 인천, 이 각

각 15, 13, 14일이었으며 주, 구가 10, 11일, 울산 3일, 부산은 2일이었다. 부산과

비교하여 수도권지역은 50㎍/㎥ 넘는 일수가 5배 이상 많게 측정되었으며 체 측정

- 37 -

일수의 15~20%에 해당되었다. 한 수도권지역의 높은 PM2.5 농도가 부권의

지역까지 향을 미치는 것으로 단되며 이런 경향들은 주요성분들의 농도 조성

비에서 동일하게 나타나고 있다.


Mean 36.2 38.2 33.9 30.4 30.5 22.8 24.8

SD 136 141 94.6 85.2 88.0 56.9 59.1

Max 8.40 13.0 2.40 6.50 7.00 7.00 5.20

Min 23.5 21.7 20.4 17.6 17.5 11.4 12.0

Num 76 80 81 84 79 70 72

Table 21. PM2.5 Mass Concentration during the whole period (㎍/m3)


Over 50㎍/m3 15 13 14 10 11 2 3

Under50㎍/m3 61 67 67 74 68 68 69

Table 22. PM2.5 Mass Concentration comparison result (day)

PM2.5농도의 계 변동을 조사한 결과 국평균으로 31㎍/㎥, 여름 25㎍/

㎥, 가을 26㎍/㎥, 겨울 41㎍/㎥으로 나타났다. 우리나라의 특성상 여름철 집 인 강

우로 인해 PM2.5의 여름농도가 가장 낮은 것으로 단되며, 국의 경우에도 베이징

의 PM2.5 측정결과 여름에 낮고 가을과 겨울에 높은 상이 보고되고 있다(Zhao X, et

al. 2009). 국 베이징 등 도시의 경우 가을과 겨울의 고농도 PM2.5는 난방을 해

석탄사용량이 증가하면서 기인하는 것으로 보고되고 있으나, 우리나라의 경우는 난방

을 한 석탄사용은 미미하며, 발 의 경우에도 석탄이 사용되고 있지 않아 고농도의

원인이 뚜렷하게 악되고 있지 않으나, 부분의 보고서에서 장거리 이동과 련하

- 38 -

여 원인을 악하고 있는 상황이다(Han J.S, et al. 2005, Jaffe et al. 2003, He et al.

2003, Osada et al. 2002, Lee et al. 2001).

서울과 인천의 경우 가을에 PM2.5 농도가 매우 높은 30, 33㎍/㎥을 나타내고 있

고 인천의 경우는 겨울철에만 40㎍/㎥이 넘는 농도가 나타났다. 부산과 울산의 경우

부산이 겨울 31㎍/㎥, 울산은 사계 모두에서 30㎍/㎥이하로 나타났다. 해안의 경우

해풍과 육풍으로 인해 기오염물질의 확산이 수월하여 PM2.5 농도가 낮은 것으로

단되나 울산의 경우에는 주변에 산업단지가 치해 있음에도 상 으로 낮은 농도

가 나타났다. 서울의 경우 PM2.5 농도의 계 별 변동 일간 변동이 가장 크게 나타

났다. 서울의 일평균 농도의 최 값은 8.4㎍/㎥, 최소값은 135.5㎍/㎥으로 나타났으며,

, 여름, 가을, 겨울의 최 농도는 109㎍/㎥, 65.1㎍/㎥, 87.5㎍/㎥, 135㎍/㎥으로 나타

나 철과 겨울철에 측정지 에서의 PM2.5 농도가 100㎍/㎥을 넘는 것으로 나타났다.

농도가 낮은 부산의 경우에도 철과 겨울철에는 최 농도가 50㎍/㎥을 넘는 수 으

로 나타났다.


Seoul 1

Incheon 0.79 1

Daejeon 0.78 0.82 1

Gwangju 0.70 0.76 0.88 1

Daegu 0.60 0.61 0.80 0.75 1

Busan 0.59 0.49 0.74 0.67 0.75 1

Ulsan 0.53 0.46 0.66 0.53 0.64 0.83 1

Table 23. Correlation factor of Regional PM2.5 Concentrations

- 3

9 -M

onth

11

12

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

Mass Concentration (μg/m3)

020406080100

120

140

Seo

ul

Inch

eon

D

aeje

on

Gw

angj

u

Dae

gu

Uls

an

Bu

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P

M 2

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ge

Fig

9. D

aily

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iatio

n of

PM

2.5

conc

entra

tions

at

7 sa

mpl

ing

site

- 40 -

A nnual Spring Sum m er A utom n W inter

Mas

s Con

cent

ratio

n ( μ

g/m

3 )

0

20

40

60

Seoul Incheon D aejeon G w angju D aegu U lsan B usan

Fig 10. Seasonal variation of PM2.5 concentrations at 7 sampling site

Seoul Incheon Daejeon Gwangju Daegu Ulsan Busan

Mas

s Con

cent

ratio

n ( μ

g/m

3 )

0

20

40

60

80

100

120

140

160

Fig 11. The box plot of PM2.5 concentrations at 7 sampling site

- 41 -

Seoul Incheon Daejeon Gwangju Daegu Busan Ulsan Jeju

Annual

Mean 36.2 38.2 33.9 30.4 30.5 22.8 24.8 16.5 Max 136 141 94.6 85.2 88.0 56.9 59.1 28.3 Min 8.40 13.0 2.40 6.50 7.00 7.00 5.20 4.10 SD 23.5 21.7 20.4 17.6 17.5 11.4 12.0 6.40

Num 76 80 81 84 79 70 72 25

Spring

Mean 34.0 39.1 36.9 29.4 25.9 21.3 27.9 15.8 Max 109 141 93.3 81.4 64.0 47.3 52.9 22.0 Min 8.40 13.0 14.6 7.20 7.30 8.90 13.1 9.70 SD 25.4 29.6 21.2 19.1 13.3 9.50 13.0 4.50

Num 20 21 21 23 22 21 15 7

Summer

Mean 31.7 33.4 24.1 24.7 21.2 18.3 21.3 14.5 Max 65.1 70.8 45.2 45.9 36.1 32.6 50.1 27.3 Min 8.80 13.7 2.40 6.50 7.00 7.00 5.20 4.10 SD 16.8 16.4 12.7 10.5 9.50 9.40 11.7 6.60

Num 18 23 23 21 19 11 21 10

Fall

Mean 29.5 33.1 24.1 27.2 28.7 18.6 21.6 19.7 Max 87.5 59.8 34.8 41.0 53.4 31.4 36.9 28.3 Min 9.50 18.0 9.80 10.5 14.5 9.20 9.30 11.5 SD 19.3 11.7 8.60 9.00 10.9 6.60 6.80 6.90

Num 17 16 15 18 16 18 16 8

Winter

Mean 47.6 46.9 47.8 39.5 44.3 30.8 28.7

Max 135 140 94.6 85.2 88.0 56.9 59.1

Min 9.50 18.0 9.80 10.5 16.3 9.20 9.30

SD 30.3 31.4 26.4 21.2 19.5 11.9 11.2

Num 19 18 18 20 18 20 20

Table 24. Summary of PM2.5 concentrations at 7 sampling site (㎍/m3)


WholePeriod 36.2 38.2 33.9 30.4 30.5 22.8 24.8

ExceptPeriod 33.2 30.4 30.0 27.1 28.6 22.0 25.1

Table 25. PM2.5 Concentration during Intensive (㎍/m3)

- 42 -

4. 탄소성분 농도

측정기간 동안의 PM2.5 성분 탄소성분의 평균농도는 유기탄소(Organic Carbon,

OC) 4.9㎍/㎥, 무기탄소(Element Carbon, EC) 2.2㎍/㎥, 총탄소(Total carbon, TC)는 7.1㎍

/㎥로 나타났다. 서울과 인천의 유기탄소농도는 각각 6.8, 7.1㎍/㎥로 높게 나타났으며,

부산과 울산의 농도는 3.7, 3.8㎍/㎥으로 평균값보다 낮은 농도로 나타났다. 기환경

연보의 연평균 PM10 농도경향을 살펴보면 인천의 경우 PM10 농도는 2003년부터

2007년 까지 모두 60㎍/㎥을 상회하여 농도수 이 악화되고 있는 것으로 나타나고 있

는데, 본 연구에서 PM2.5 탄소성분의 농도는 7.1㎍/㎥으로 나타나 평균보다 2.2㎍/㎥

높게 나타났다. 특히 EC의 농도가 타 지 의 4.1㎍/㎥로 나타나 체평균인 2.2㎍/㎥,

서울의 2.4㎍/㎥보다 높게 나타나 EC의 조성이 높은 배출원, 즉 자동차 직 인

연소에 의한 배출 향이 큰 것으로 단된다.

　 Total Seoul Incheon Daejeon Gwangju Daegu Busan Ulsan

OrganicCarbon 4.9 6.8 7.1 5.3 6.6 5.9 3.7 3.8

ElementCarbon 2.2 2.4 4.1 2.9 3.2 3.2 1.5 1.1

TotalCarbon 7.1 9.1 11.2 8.2 9.8 7.5 5.4 4.9

Table 26. Carbon Concentration during the whole period (㎍/㎥)

- 43 -

Seou

l

Inch

eon

Dae

jeon

Gw

angj

u

Dae

gu

Bus

an

Uls

an

OC

Con

c. (u

g/m

3 )

0

5

10

15

20

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Seou

l

Inch

eon

Dae

jeon

Gw

angj

u

Dae

gu

Bus

an

Ulsa

n

EC C

onc.

(ug/

m3 )

0

5

10

15

20

25

Fig 12. The box plot of OC & EC concentrations at 7 sampling site

OC의 계 별 평균농도는 6.2㎍/㎥, 여름 5.2㎍/㎥, 가을 4.8㎍/㎥ 그리고 겨울이

5.9㎍/㎥이었으며 EC의 경우 각각 1.7, 1.6, 2.5, 3.4㎍/㎥로 나타났다. 여름철에 낮고 가

을과 겨울이 높은 경향이 나타났으며 특히 가을철에 OC와 EC가 모두 가장 높은 농도

를 나타내었다.

OC농도의 계 변동에 비해 EC 성분의 계 , 지역 변동은 작다. OC 성분은

연료의 연소 등에 의해 공기 으로 직 으로 배출되는 일차오염물질이기도 하며,

기 에서 화학반응에 의해 입자상물질로 생성되는 이차오염물질이기도 하다. 반면,

EC 성분은 주로 연소과정에서 발생하는 일차오염물질로 알려져 있다. 기 의 OC와

EC는 같은 오염원으로부터 배출되므로 EC의 농도는 탄소성분의 기원을 해석하는

요한 인자로 활용되고 있다(Strader et al., 1999). PM2.5의 농도가 가장 높은 인천지역

의 경우 OC/EC의 비율이 가장 낮은 비를 나타내었다. 특히 가을철 인천의 OC/EC 비

는 1.3으로 2.0 미만이었으며 측정기간 최 값 역시 1.8로 2.0보다 낮은 비를 나타

내고 있고 인천지역 PM2.5의 탄소성분이 주변지역에서 배출되는 오염원의 향을 받

- 44 -

고 있음을 나태내고 있다. 다만, 탄소분석방법이 TOT(Thermal Optical Transmittance)

방법이 아닌 TOR(Thermal Optical Reflectance) 방법을 사용하여 OC/EC의 비가 다소 낮

은 경향을 나타내었을 경우도 배재할 수는 없다(Chow et al., 2001).

- 4

5 -

Site

Dat

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CEC

M

ass

Ref

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200

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-Jul

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200

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004)

Gua

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June

200

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r et

al.

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6)

Gua

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006)

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OC

and

EC

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stu

dy 2

site

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ith o

ther

site

s

- 46 -

　　 Mass OC OM EC OM/Mass

Seoul

Mean 34.0 8.31 15.0 1.57 0.51SD 25.4 3.69 6.65 1.26 0.27

Max 109 16.5 29.7 5.56 1.12Min 8.41 3.59 6.46 0.15 0.23

Incheon

Mean 39.1 6.90 12.4 2.91 0.46SD 29.6 3.44 6.19 2.20 0.24

Max 141 12.9 23.2 8.27 0.99Min 13.0 1.44 2.60 0.13 0.08

Daejeon

Mean 36.9 4.60 8.30 2.21 0.46SD 21.2 3.15 5.67 1.34 0.24

Max 93.3 14.1 25.3 5.59 0.99Min 14.6 0.95 1.71 0.41 0.08

Gwangju

Mean 29.4 10.1 18.1 3.18 0.56SD 19.1 5.39 9.70 2.50 0.34

Max 81.4 18.1 32.6 7.58 1.48Min 7.16 2.66 2.40 0.22 0.19

Daegu

Mean 25.9 5.49 9.88 0.46 0.47SD 13.3 2.21 3.99 0.48 0.29

Max 64.0 9.71 17.5 1.79 1.08Min 7.33 2.81 5.06 0.05 0.12

Busan

Mean 21.3 3.81 6.86 1.29 0.28SD 9.48 3.28 5.90 0.97 0.16

Max 47.3 15.0 27.0 3.89 0.72Min 8.94 1.06 1.91 0.44 0.14

Ulsan

Mean 27.9 4.30 7.73 0.56 0.34SD 13.0 2.08 3.75 0.35 0.12

Max 52.0 10.4 18.7 1.37 0.62Min 13.1 2.24 4.04 0.08 0.17

Whole Mean 30.6 6.21 11.2 1.74 0.44

Table 28. Summary of carbon concentrations at 8 sampling site in spring (㎍/㎥)

- 47 -


Seoul

Mean 31.7 6.97 12.5 2.32 0.51SD 16.8 4.42 7.95 1.73 0.34

Max 65.1 18.7 33.6 6.92 1.43Min 8.81 2.61 4.70 0.17 0.10

Incheon

Mean 33.4 7.25 13.0 3.94 0.41SD 16.4 5.82 10.5 2.91 0.22

Max 70.8 23.2 41.7 10.6 0.76Min 13.7 0.23 0.42 0.55 0.03

Daejeon

Mean 24.1 5.14 9.26 1.18 0.32SD 12.7 2.94 5.32 0.96 0.14

Max 45.2 11.3 20.4 3.22 0.58Min 2.37 1.04 1.87 0.13 0.16

Gwangju

Mean 24.7 5.65 10.2 1.45 0.41SD 10.5 2.99 5.38 0.80 0.26

Max 45.9 10.5 18.9 2.93 0.94Min 6.49 1.78 3.20 0.51 0.10

Daegu

Mean 21.2 3.75 6.75 0.16 0.39SD 9.53 1.27 2.28 0.14 0.21

Max 36.1 5.40 9.72 0.45 0.71Min 6.99 1.18 2.12 0.00 0.14

Busan

Mean 18.3 4.46 8.03 1.27 0.47SD 9.44 1.98 3.56 0.45 0.23

Max 32.6 7.12 12.8 1.93 0.83Min 6.99 1.50 2.69 0.70 0.22

Ulsan

Mean 21.3 3.41 6.14 0.70 0.27SD 11.7 1.80 3.25 0.29 0.15

Max 50.1 6.68 12.0 1.27 0.56Min 5.18 0.30 0.54 0.29 0.03

Whole Mean 25.0 5.23 9.42 1.57 0.40

Table 29. Summary of carbon concentrations at 8 sampling site in summer (㎍/㎥)

- 48 -


Seoul

Mean 29.5 4.35 7.82 2.26 0.37SD 19.3 2.28 4.11 1.24 0.16

Max 87.5 10.7 19.2 4.64 0.65Min 9.51 2.31 4.16 0.40 0.19

Incheon

Mean 33.1 6.27 11.3 5.16 0.35SD 11.7 3.56 6.41 3.88 0.21

Max 59.8 15.7 28.2 14.1 0.74Min 18.0 2.11 3.80 0.93 0.08

Daejeon

Mean 24.1 5.23 9.42 3.52 0.26SD 8.65 3.60 6.47 2.19 0.20

Max 34.8 13.6 24.5 8.30 0.68Min 9.82 1.71 3.08 1.13 0.07

Gwangju

Mean 27.2 6.62 11.9 3.61 0.42SD 8.97 4.83 8.70 1.81 0.25

Max 41.0 19.1 34.4 7.32 0.94Min 10.5 1.81 3.20 1.39 0.13

Daegu

Mean 28.7 5.63 10.1 0.79 0.55SD 10.9 2.91 5.24 0.62 0.30

Max 53.4 10.5 18.9 1.99 1.14Min 14.5 1.23 2.22 0.05 0.13

Busan

Mean 18.6 2.79 5.02 1.37 0.29SD 6.58 0.87 1.57 0.97 0.14

Max 31.4 4.44 7.99 3.94 0.61Min 9.17 1.10 1.98 0.39 0.08

Ulsan

Mean 21.6 2.76 4.97 1.01 0.26SD 6.84 1.41 2.54 0.83 0.13

Max 36.9 5.47 9.84 3.09 0.48Min 9.33 0.69 1.25 0.19 0.08

Whole Mean 26.1 4.81 8.65 2.53 0.36

Table 30. Summary of carbon concentrations at 8 sampling site in Autumn (㎍/㎥)

- 49 -


Seoul

Mean 47.6 7.01 12.6 3.10 0.29SD 26.8 4.65 8.37 1.29 0.21

Max 136 18.5 33.3 6.05 0.93Min 21.2 2.38 4.28 1.53 0.08

Incheon

Mean 46.9 7.80 14.0 4.51 0.21SD 22.2 4.84 8.70 2.68 0.19

Max 92.4 18.7 33.7 9.14 0.60Min 20.0 2.76 4.97 1.32 0.03

Daejeon

Mean 47.8 6.00 10.8 3.93 0.15SD 23.6 4.90 8.82 2.59 0.13

Max 94.6 20.6 37.1 8.64 0.48Min 19.9 1.20 2.16 0.52 0.04

Gwangju

Mean 39.5 4.80 8.64 4.01 0.22SD 23.3 3.15 5.67 3.05 0.10

Max 85.2 11.5 20.7 9.44 0.47Min 15.3 1.33 2.40 0.10 0.11

Daegu

Mean 44.3 7.36 13.2 3.31 0.28SD 22.3 4.94 8.88 2.80 0.16

Max 88.0 17.3 31.2 11.6 0.81Min 16.1 1.57 2.82 0.19 0.14

Busan

Mean 30.8 4.14 7.45 2.89 0.23SD 13.9 1.80 3.25 1.99 0.04

Max 56.9 7.18 12.9 7.15 0.28Min 12.5 1.97 3.55 0.55 0.14

Ulsan

Mean 28.7 4.20 7.56 2.08 0.24SD 13.6 2.69 4.84 1.47 0.09

Max 59.1 10.5 18.9 5.07 0.43Min 12.6 0.95 1.70 0.27 0.12

Whole Mean 40.8 5.90 10.6 3.40 0.23

Table 31. Summary of carbon concentrations at 8 sampling site in Winter (㎍/㎥)

- 50 -

Fig 13. Variation of PM2.5, OC and EC concentrations

- 51 -

5. 이온성분 농도

PM2.5 구성성분 이온성분은 가장 큰 조성비를 차지하며, PM2.5 체 평균 31.0

㎍/㎥ 이온성분은 음이온 성분 11.7㎍/㎥(37.9%), 양이온성분 4.7㎍/㎥(15.1%)로 나타

났다. 지역별로 보면 서울과 인천이 략 20㎍/㎥, 구, , 주지역이 15~16㎍/㎥,

부산과 울산이 13㎍/㎥으로 조사되었다. 체 PM2.5 농도 이온성분이 차지하는 비율

은 략 53% 수 이었다. Hiroaki 등이 일본의 동경에서 1994년부터 2006년까지 측정

결과는 이온성분의 함량은 략 37%로 약간 낮았으며 이러한 측정결과를 Zhang 등이

2006년에 발표한 연구결과와 비교하여 장거리이동 상으로 설명하 다.

본 연구에서 PM2.5 구성성분 이온성분 구성비를 악하기 해 양이온과 음이

온의 성분을 분석하 다. 이온성분 sulfate의 농도는 7.0㎍/㎥으로 가장 높으며 nitrate

가 4.4㎍/㎥, ammonium이 3.3㎍/㎥로 높게 측정되었다. 미국의 경우 겨울철에 주로 발

생하는 고농도 PM2.5 발생사례에서 주요이온성분은 nitrate와 ammonium으로 조사되고

있으며 주된 배출원은 residential wood combustion과 자동차 그리고 이차생성에어로졸

인 것으로 보고되어 우리나라와 차이를 나타내고 있다(Chow et al., 2002, 2006, ). 다만

서울과 인천의 경우 sulfate와 nitrate의 농도가 겨울철과 철에는 nitrate가 높거나 유사

한 수 으로 나타나고 있고 여름철과 가을에는 sulfate가 높게 나타내는 경향을 나타내

어 온도에 따른 nitrate와 ammonium의 artifact를 고려하더라도 각 계 별로 발생요인의

차이가 있는 것으로 단되며 보다 자세한 연구가 필요할 것으로 단된다.

sulfate의 농도는 지역에 걸쳐 큰 차이를 나타내지 않았다. PM2.5 농도는 수도권

이 부산과 울산 같은 남부권과 비교하여 약 60% 가량 높은 반면 sulfate의 농도는 30%

가량의 높은 농도를 나타내었다. 계 으로 여름에 크게 감소하여 큰 차이를 나타내

는 nitrate와 비교하여 여름에도 일정한 농도를 나타내는 특징을 보여 PM2.5의 배출원

악에 있어 sulfate와 에서 언 한 OC의 배출원 악이 우선 으로 수행되어 한다는

을 시사하고 있다.

- 52 -

일본의 경우 여름철 고농도로 나타나는 sulfate의 농도를 선박에 의한 배출 향

(Endresen et al., 2005)과 장거리 이동 상(Zhang et al, 2004)로 악하 다.

해염성분으로 알려진 sodium과 chloride는 주로 겨울철에 가장 높은 농도를 나타내

었으며 양이온 potassium은 체평균 0.46㎍/㎥이었으며 큰 변동을 보이지 않았다.

calcium과 magnesium은 체평균 0.42, 0.05㎍/㎥으로 나타났으며 주 발생원이 비산먼

지 지각성분으로 알려져 있어 농도가 낮은 수 이었으며 황사가 있는 과 겨울에

상 으로 높은 농도가 나타났다.

주요 양이온 성분인 ammonium은 체평균 3.29㎍/㎥로 나타났으며 nitrate와 같이

여름에 낮고 과 가을에 높은 특징이 나타났으나 여름철에 nitrate와 같이 농도가

하게 낮아지는 경향은 나타나지 않았다. 서울지역의 농도가 4.35㎍/㎥로 가장 높았

으며 울산에서 2.30㎍/㎥로 가장 낮게 나타났다. ammonium 성분은 음이온의 주요성분

인 sulfate와 nitrate와 우선 으로 결함하는 성분으로 보고되고 있으며 이들 성분과의

당량비를 이용해 입자의 발생원을 설명하고 있다.

SO2의 자연발생원은 화산으로부터의 배출과 해양으로부터 배출되는 DMS의 산화

등이 있다(Andreae and Crutzen, 1997). 배출원이 없는 청정지역의 해양에서 측정되는

비해염황산염(nss-SO42-)은 해양으로부터 배출된 DMS(Dimethyl sulfide)가 SO2로 산화

한 후 다시 비해염황산염으로 변환한 경우나 오염지역에서 배출되어 장거리 이동한

경우로 생각 할 수 있다. Kim 등(2000)은 제주에서 측정한 DMS의 농도와 비해염황산

염의 농도와는 음의 상 이 나타났음을 보고하 고 Min 등(2002)은 Qingdao의 미세입

자 SO42-의 부분이 지역배출원에 의한 향이라고 보고하여, 태안과 고산에서 측

정한 비해염황산염은 장거리 이동한 황산염으로 단할 수 있다. Song 등(1999)은 해

염 mineral 입자에서의 SO2의 반응에 화작용으로 참여하는 NH4의 반응을 설명

하 듯이, 생성된 SO42-는 (NH4)2SO4, NH4SO4, H2SO4의 형태로 존재한다. 륙으로부

터 배출된 SO2가 수송되는 경로인 황해상에는 NH3의 배출원이 없고 따라서 장거리

이동하는 SO2의 양이 많다면 NH3가 충분히 SO42-를 화시키지 못한다. 결과 으로

- 53 -

NH4/SO42-의 당량비(equivalent ratio)는 1보다 작은 값을 갖는다. 1보다 작은 NH4/SO4

2-

의 당량비는 NH4가 모두 SO42-와 결합하고 있는 상태로 볼 수 있으며 결합형태는

(NH4)2SO4, NH4SO4, (NH4)H(SO4)2의 형태를 가질 것이고, 경우에 따라서는 H2SO4의 형

태로도 존재하게 된다. NH4/SO42-의 당량비를 이용하여 입자가 새롭게 생성된 입자

(fresh aerosol)인지 오래된 입자(aged aerosol)인지를 단할 수 있다. NH4+/SO4

2-의 당량

비를 이용하여 입자들의 장거리 이동유무와 존재 형태를 추정하여 보았다. 아래표에

NH4+/SO4

2- 당량비(이하 N/S비라 함)를 계 별로 정리하 다.

Annual Spring Summer Autumn Winter

Seoulnss-SO4

2- (㎍/㎥) 8.08 8.01 12.1 6.75 5.78

[NH4+]/[nss-SO4

2-] 0.61 0.64 0.40 0.68 0.70

[NH4+]/([nss-SO4

2-]+[NO3-]) 0.27 0.28 0.25 0.28 0.28

Incheonnss-SO4

2- (㎍/㎥) 7.34 8.16 9.63 5.46 5.23

[NH4+]/[nss-SO4

2-] 0.62 0.78 0.40 0.00 0.76

[NH4+]/([nss-SO4

2-]+[NO3-]) 0.33 0.40 0.29 0.00 0.31

Daejeonnss-SO4

2- (㎍/㎥) 6.99 8.16 9.63 5.46 5.23

[NH4+]/[nss-SO4

2-] 0.50 0.78 0.40 0.56 0.76

[NH4+]/([nss-SO4

2-]+[NO3-]) 0.29 0.40 0.29 0.31 0.31

Gwangjunss-SO4

2- (㎍/㎥) 7.02 7.01 9.47 6.12 5.43

[NH4+]/[nss-SO4

2-] 0.49 0.65 0.30 0.37 0.61

[NH4+]/([nss-SO4

2-]+[NO3-]) 0.30 0.41 0.26 0.22 0.29

Daegunss-SO4

2- (㎍/㎥) 6.29 5.13 7.84 6.02 6.32

[NH4+]/[nss-SO4

2-] 0.49 0.41 0.29 0.53 0.69

[NH4+]/([nss-SO4

2-]+[NO3-]) 0.29 0.26 0.27 0.35 0.30

Busannss-SO4

2- (㎍/㎥) 5.82 5.87 8.24 4.83 5.32

[NH4+]/[nss-SO4

2-] 0.66 1.09 0.34 0.35 0.67

[NH4+]/([nss-SO4

2-]+[NO3-]) 0.41 0.76 0.32 0.25 0.25

Ulsannss-SO4

2- (㎍/㎥) 6.33 7.57 7.37 5.34 5.15

[NH4+]/[nss-SO4

2-] 0.40 0.27 0.29 0.33 0.66

[NH4+]/([nss-SO4

2-]+[NO3-]) 0.25 0.20 0.26 0.27 0.24

Table 32. Seasonal variation of mean equivalent ratio of NH4+/SO4

2- at 7 sampling site

- 54 -

sulfate의 경우 모든 지 에서 97% 이상이 non-sea salt sulfate로 나타났다. 측정지

에서 N/S비는 1.03~1.67로 모두 1 이상으로 NH4은 SO42-를 화시키고 NO3

- Cl-와도

결합하여 있는 상태인 것으로 단되며 이러한 값은 오염된 기질에서 나타나는

형 인 입자의 화학 조성을 나타내고 있다. 고농도 PM2.5 사례가 발생한 2009년 4

월의 경우, 평균 N/S비는 서울 1.58, 인천 1.6, 1.29, 주 1.27 등 부분의 지역

에서 1보다 크게 나타났으며 이는 기정체에 따른 국지 향으로 사료된다. 한,

한반도에 황사가 발생된 경우를 살펴보면, 서울이 0.62, 인천이 0.96, 주가 0.67 등으

로 1보다 작게 나타났다. 1997년부터 2001년까지 제주도 고산지역의 N/S비는 0.83,

0.97, 0.86, 0.89로 모두 1이하로 조사되었으며 고산의 SO42-는 (NH4)2SO4의 형태로 존

재할 것으로 추정하 다(안 , 2004). 이러한 N/S비는 Hu 등(2002)이 발표한

Qingdao의 SO42-의 주된 존재형태와 같은 형태로 장거리 이동의 가능성을 설명하고 있

으며, 2008년 가을의 고농도 PM2.5 사례에서는 기오염물질의 장거리이동을 주요원

인으로 고려할 수 있다.

Annual

NH4+

19.8%

K+

2.8%

Mg2+

0.3%Ca2+

2.5%Cl-

3.1%

Na+

3.2%

SO 42-

41.9%

NO 3-

26.5%

Fig 14. Pie plot for composition of anion and cation

- 55 -

Seoul

0.0 0.3 0.6 0.9 1.2

Cat

ion

(meq

/L)

0.0

0.3

0.6

0.9

1.2 Incheon

0.0 0.2 0.4 0.6 0.80.0

0.2

0.4

0.6

0.8

Daejeon

0.0 0.2 0.4 0.6 0.80.0

0.2

0.4

0.6

0.8Gwangju

Anion (meq/L)

0.0 0.2 0.4 0.6 0.80.0

0.2

0.4

0.6

0.8

Fig 15. Anion and Cation Correlation of Seoul, Incheon, Daejeon, Gwangju

- 56 -

Daegu

0.0 0.2 0.4 0.60.0

0.2

0.4

0.6

Busan

0.0 0.2 0.4 0.60.0

0.2

0.4

0.6

Ulsan

0.0 0.2 0.4 0.6 0.80.0

0.2

0.4

0.6

0.8Jeju

0.0 0.1 0.2 0.3 0.40.0

0.1

0.2

0.3

0.4Cat

ion

(meq

/L)

Anion (meq/L)Fig 16. Anion and Cation Correlation of Daegu, Busan, Ulsan, Jeju

- 57 -

Annual Mass Ion/Mass Cl- NO3- SO4

2- Na+ NH4+ K+ Mg2+ Ca2+

Seoul

average 36.2 0.68 0.44 7.88 8.20 0.50 4.35 0.54 0.04 0.30

Max 136 3.85 3.29 27.3 36.3 1.88 16.6 2.39 0.30 1.67

min 8.4 0.21 0.01 0.23 0.87 0.04 0.18 0.02 0.00 0.01

std 23.5 0.59 0.49 6.57 7.03 0.36 3.22 0.49 0.05 0.33

Incheon

average 38.2 0.48 0.93 5.39 7.47 0.52 4.04 0.43 0.03 0.56

Max 141 0.87 4.19 27.8 38.7 1.62 20.7 2.38 0.18 2.01

min 13.0 0.19 0.04 0.01 0.89 0.01 0.16 0.00 0.00 0.01

std 21.7 0.14 1.06 5.62 6.18 0.31 3.25 0.39 0.03 0.48

Daejeon

average 33.9 0.64 0.51 4.70 7.15 0.61 3.56 0.50 0.02 0.16

Max 94.6 5.94 3.04 21.4 30.4 1.54 26.2 3.39 0.13 0.63

min 2.37 0.00 0.01 0.05 0.11 0.05 0.08 0.00 0.00 0.00

std 20.4 0.87 0.63 5.18 5.19 0.35 3.52 0.53 0.02 0.14

Daegu

average 30.5 0.47 0.83 3.20 6.42 0.49 2.73 0.40 0.04 0.34

Max 88.0 0.85 4.64 14.7 19.1 1.37 9.54 2.21 0.20 1.73

min 6.99 0.25 0.01 0.04 1.31 0.01 0.00 0.01 0.00 0.00

std 17.5 0.13 1.22 3.58 3.89 0.35 1.98 0.42 0.04 0.38

Busan

average 30.4 0.67 0.44 3.86 7.16 0.56 3.14 0.48 0.02 0.38

Max 85.2 3.08 3.08 18.8 26.0 1.83 10.6 2.00 0.10 1.11

min 6.49 0.00 0.00 0.00 0.59 0.02 0.03 0.01 0.00 0.03

std 17.6 0.54 0.54 3.90 4.90 0.37 2.35 0.42 0.02 0.36

Ulsan

average 22.8 0.61 0.24 2.94 5.95 0.52 2.93 0.46 0.08 0.68

Max 56.9 1.49 1.32 15.7 24.1 3.21 16.4 2.38 0.57 3.18

min 6.99 0.36 0.00 0.05 0.91 0.04 0.23 0.01 0.00 0.00

std 11.4 0.21 0.30 3.39 3.96 0.44 2.56 0.39 0.11 0.56

Gwangju

average 24.8 0.52 0.19 2.92 6.45 0.52 2.30 0.43 0.10 0.55

Max 59.1 1.33 1.40 22.5 17.9 2.72 8.94 2.97 1.36 4.70

min 5.18 0.22 0.00 0.03 0.57 0.01 0.19 0.00 0.00 0.00

std 12.0 0.19 0.23 4.54 4.04 0.41 1.73 0.48 0.22 0.79

Total 31.0 0.60 0.50 4.40 7.00 0.50 3.30 0.50 0.00 0.40

Table 33. Summary of ion concentrations at 7 sampling site (㎍/㎥)

- 58 -

Mass Ion/Mass Cl- NO3- SO4

2- Na+ NH4+ K+ Mg2+ Ca2+

Seoul

average 34.0 0.66 0.29 9.55 8.13 0.53 4.69 0.51 0.03 0.49

Max 109 1.06 1.01 27.3 36.3 1.88 16.6 2.39 0.11 1.62

min 8.4 0.26 0.06 1.60 0.87 0.09 0.45 0.02 0.00 0.03

std 25.4 0.23 0.24 7.35 7.87 0.46 3.83 0.57 0.03 0.43

Incheon

average 39.1 0.56 0.82 7.59 8.27 0.45 5.11 0.35 0.02 0.21

Max 141 0.87 4.19 27.8 38.7 0.99 20.7 1.57 0.06 0.52

min 13.0 0.29 0.07 0.31 1.90 0.16 1.04 0.03 0.00 0.01

std 29.6 0.14 1.05 7.51 8.17 0.21 4.50 0.36 0.02 0.18

Daejeon

average 36.9 0.67 0.30 6.85 8.62 0.58 4.04 0.46 0.02 0.23

Max 93.3 3.81 1.53 21.4 30.4 1.54 13.0 2.05 0.11 0.63

min 14.6 0.00 0.02 0.33 2.11 0.25 0.62 0.08 0.00 0.01

std 21.2 0.82 0.36 6.46 6.81 0.34 3.10 0.50 0.03 0.17

Gwangju

average 25.9 0.38 0.14 2.54 5.18 0.21 1.80 0.14 0.03 0.09

Max 64.0 0.55 0.72 11.8 13.1 0.87 3.97 0.80 0.19 0.78

min 7.33 0.27 0.01 0.14 1.58 0.01 0.34 0.01 0.01 0.01

std 13.3 0.07 0.17 2.68 3.15 0.18 1.18 0.17 0.04 0.16

Daegu

average 29.4 0.31 4.92 7.09 0.32 3.93 0.27 0.01 0.17 12.3

Max 81.4 1.05 18.8 26.0 1.08 10.6 1.05 0.06 0.48 39.4

min 7.16 0.08 0.24 2.22 0.07 0.66 0.01 0.00 0.03 2.91

std 19.1 0.23 4.64 5.38 0.21 2.61 0.28 0.02 0.13 9.43

Busan

average 21.3 0.69 0.14 1.66 6.05 0.72 4.01 0.60 0.04 0.84

Max 47.3 1.15 0.52 3.81 12.1 3.21 16.4 2.38 0.31 3.18

min 8.94 0.37 0.00 0.33 0.91 0.10 0.23 0.06 0.00 0.26

std 9.48 0.22 0.15 1.11 3.41 0.71 3.62 0.58 0.07 0.66

Ulsan

average 27.9 0.46 0.08 2.39 7.68 0.48 1.95 0.50 0.04 0.42

Max 52.9 0.59 0.21 5.96 15.6 1.27 5.42 2.47 0.13 0.82

min 13.1 0.32 0.00 0.14 2.85 0.10 0.28 0.07 0.02 0.05

std 13.0 0.09 0.05 1.83 4.53 0.34 1.57 0.63 0.03 0.19

Total 30.6 0.50 1.00 5.40 6.30 1.00 3.10 0.40 0.10 2.10

Table 34. Summary of ion concentrations at 7 sampling site in Spring (㎍/㎥)

- 59 -


2- Na+ NH4+ K+ Mg2+ Ca2+

Seoul

average 31.7 0.97 0.25 6.94 12.3 0.57 4.94 0.47 0.06 0.39

Max 65.1 3.85 1.06 19.1 35.1 1.60 10.3 1.79 0.30 1.67

min 8.80 0.36 0.04 0.23 1.39 0.16 0.18 0.07 0.01 0.02

std 16.8 0.92 0.24 6.19 8.58 0.32 3.14 0.41 0.07 0.41

Incheon

average 33.4 0.51 0.48 3.44 9.73 0.39 4.17 0.28 0.03 0.59

Max 70.8 0.72 1.24 13.2 28.0 1.01 10.6 1.18 0.09 2.01

min 13.7 0.20 0.04 0.01 1.21 0.01 0.16 0.00 0.00 0.01

std 16.4 0.15 0.31 3.57 6.82 0.30 2.93 0.25 0.02 0.60

Daejeon

average 24.2 0.86 0.18 1.25 7.98 0.37 2.96 0.27 0.01 0.05

Max 45.2 5.94 0.56 4.65 18.8 0.70 6.42 0.70 0.03 0.12

min 2.37 0.00 0.01 0.05 0.11 0.05 0.08 0.00 0.00 0.00

std 12.7 1.31 0.15 1.44 4.60 0.20 1.64 0.22 0.01 0.03

Gwangju

average 21.2 0.59 0.30 0.56 7.94 0.41 2.45 0.21 0.04 0.93

Max 36.1 0.85 0.61 3.85 18.3 1.05 5.34 0.65 0.08 1.73

min 6.99 0.29 0.03 0.04 1.36 0.01 0.10 0.02 0.02 0.62

std 9.53 0.14 0.23 0.91 4.28 0.29 1.46 0.19 0.02 0.29

Daegu

average 24.8 0.06 0.06 1.75 9.57 0.43 3.07 0.47 0.02 0.99

Max 45.9 0.20 0.20 6.30 22.6 0.93 8.18 1.34 0.07 1.11

min 6.49 0.00 0.00 0.00 0.59 0.02 0.03 0.02 0.00 0.85

std 10.5 0.06 0.06 1.95 5.50 0.21 2.07 0.43 0.02 0.07

Busan

average 18.3 0.68 0.36 0.33 8.32 0.33 2.63 0.32 0.03 0.72

Max 32.6 1.49 1.32 0.78 24.1 0.58 6.79 0.71 0.17 1.04

min 6.99 0.45 0.08 0.05 1.81 0.04 0.37 0.01 0.01 0.48

std 9.44 0.29 0.35 0.19 6.65 0.19 2.23 0.27 0.05 0.18

Ulsan

average 21.3 0.56 0.27 0.60 7.50 0.53 2.29 0.43 0.07 0.50

Max 50.1 0.74 1.01 2.76 17.6 2.72 6.70 2.97 0.58 2.99

min 5.18 0.35 0.05 0.03 1.35 0.01 0.19 0.00 0.00 0.05

std 11.7 0.11 0.20 0.78 4.63 0.57 1.67 0.68 0.13 0.61

Total 25.0 0.60 0.30 2.10 9.00 0.40 3.20 0.40 0.00 0.60

Table 35. Summary of ion concentrations at 7 sampling site in Summer (㎍/㎥)

- 60 -


2- Na+ NH4+ K+ Mg2+ Ca2+

Seoul

average 29.5 0.75 0.29 6.96 6.82 0.26 3.84 0.38 0.02 0.12

Max 87.5 2.53 1.15 24.6 25.5 0.82 10.7 1.45 0.05 0.31

min 9.50 0.29 0.01 0.43 1.58 0.04 0.90 0.02 0.00 0.02

std 19.3 0.68 0.28 6.83 5.69 0.19 2.99 0.36 0.01 0.09

Incheon

average 33.1 0.39 0.62 2.84 5.57 0.43 2.56 0.38 0.01 0.40

Max 59.8 0.56 4.14 10.5 11.8 0.89 4.84 0.70 0.03 0.98

min 18.0 0.19 0.07 0.13 0.89 0.19 0.62 0.04 0.00 0.15

std 11.7 0.11 1.00 2.86 2.87 0.22 1.24 0.20 0.01 0.33

Daejeon

average 24.1 0.32 0.29 2.25 4.36 0.54 1.80 0.34 0.01 0.09

Max 34.8 1.31 0.79 6.29 9.17 0.98 4.60 0.66 0.02 0.22

min 9.82 0.00 0.11 0.39 1.22 0.32 0.45 0.19 0.00 0.00

std 8.65 0.33 0.19 2.34 2.12 0.18 1.17 0.16 0.01 0.08

Gwangju

average 27.2 0.45 1.00 2.26 6.14 0.47 2.58 0.49 0.02 0.09

Max 41.0 0.66 4.64 7.08 12.8 0.89 5.49 1.07 0.05 0.26

min 10.5 0.25 0.05 0.32 1.31 0.26 0.00 0.12 0.00 0.00

std 8.97 0.12 1.55 1.92 3.17 0.19 1.63 0.25 0.02 0.10

Daegu

average 28.7 0.34 0.34 2.35 6.26 0.54 2.04 0.52 0.01 0.18

Max 53.4 1.66 1.66 5.54 14.3 1.21 5.88 0.90 0.02 0.30

min 14.5 0.08 0.08 0.25 1.18 0.05 0.11 0.19 0.00 0.07

std 10.9 0.36 0.36 1.87 3.51 0.34 1.69 0.22 0.00 0.05

Busan

average 18.6 0.48 0.09 1.58 4.93 0.39 1.63 0.33 0.04 0.19

Max 31.4 0.72 0.20 6.85 9.71 0.83 3.47 0.70 0.18 1.01

min 9.17 0.36 0.00 0.09 1.20 0.09 0.40 0.07 0.00 0.00

std 6.58 0.11 0.05 2.25 2.45 0.18 0.97 0.17 0.06 0.32

Ulsan

average 21.6 0.42 0.05 1.09 5.47 0.51 1.82 0.34 0.01 0.09

Max 36.9 0.56 0.14 3.76 11.5 0.89 4.15 0.73 0.02 0.22

min 9.33 0.22 0.01 0.05 1.51 0.27 0.42 0.02 0.00 0.00

std 6.84 0.10 0.03 1.12 2.75 0.24 1.05 0.19 0.01 0.09

Total 26.1 0.40 0.40 2.80 5.60 0.40 2.30 0.40 0.00 0.20

Table 36. Summary of ion concentrations at 7 sampling site in Autumn (㎍/㎥)

- 61 -


2- Na+ NH4+ K+ Mg2+ Ca2+

Seoul

average 47.6 0.41 0.86 8.00 5.93 0.60 3.94 0.76 0.04 0.21

Max 135 0.55 3.29 23.3 17.2 1.85 11.4 1.90 0.11 0.54

min 21.2 0.21 0.12 1.01 2.31 0.22 0.96 0.25 0.00 0.01

std 26.8 0.09 0.69 6.16 4.06 0.33 2.93 0.51 0.03 0.14

Incheon

average 46.9 0.44 1.84 7.45 5.44 0.85 3.97 0.75 0.05 0.99

Max 92.4 0.60 3.94 19.0 12.6 1.62 10.1 2.38 0.18 1.63

min 20.0 0.35 0.44 1.50 2.25 0.58 1.05 0.24 0.01 0.63

std 22.2 0.08 1.19 5.57 3.55 0.26 2.87 0.51 0.05 0.23

Daejeon

average 47.8 0.61 1.22 7.76 6.77 0.94 4.91 0.89 0.03 0.22

Max 94.6 2.15 3.04 18.6 21.2 1.52 26.2 3.39 0.13 0.54

min 19.9 0.11 0.25 1.53 1.83 0.31 0.99 0.18 0.00 0.04

std 23.6 0.48 0.78 4.92 4.98 0.32 5.39 0.71 0.03 0.13

Gwangju

average 39.6 1.00 1.70 6.81 6.54 0.85 4.02 0.77 0.08 0.29

Max 85.2 3.08 4.23 14.7 19.1 1.37 9.54 2.21 0.20 0.72

min 15.3 0.33 0.02 1.44 1.88 0.23 0.89 0.05 0.01 0.03

std 23.3 0.71 1.35 4.02 4.44 0.30 2.58 0.55 0.05 0.16

Daegu

average 44.3 0.47 1.00 5.62 5.67 0.95 3.27 0.67 0.03 0.22

Max 88.0 0.61 3.08 14.8 18.1 1.83 9.84 2.00 0.10 0.51

min 16.1 0.33 0.33 1.10 1.55 0.45 0.72 0.12 0.00 0.05

std 22.3 0.08 0.71 4.34 4.11 0.35 2.57 0.56 0.03 0.11

Busan

average 30.8 0.60 0.40 6.96 5.45 0.52 3.12 0.52 0.17 0.93

Max 56.9 0.95 1.23 15.7 10.9 0.90 7.24 1.21 0.57 2.16

min 12.5 0.39 0.00 1.96 0.94 0.18 0.65 0.08 0.03 0.14

std 13.9 0.14 0.42 3.37 3.39 0.18 1.88 0.29 0.14 0.50

Ulsan

average 28.7 0.60 0.29 7.19 5.28 0.55 2.93 0.44 0.23 0.94

Max 59.1 1.33 1.40 22.5 13.8 1.41 8.94 0.90 1.36 4.70

min 12.6 0.33 0.00 1.17 0.57 0.04 0.46 0.06 0.00 0.08

std 13.6 0.29 0.32 6.61 3.62 0.37 2.19 0.28 0.35 1.18

Total 40.8 0.60 1.00 7.10 5.90 0.80 3.70 0.70 0.10 0.50

Table 37. Summary of ion concentrations at 7 sampling site in winter (㎍/㎥)

- 62 -

Cl- NO3- SO4

2- Na+ NH4+ K+ Mg2+ Ca2+

Cl- 1

NO3- 0.33 1

SO42- 0.06 0.45 1

Na+ 0.41 0.48 0.52 1

NH4+ 0.24 0.82 0.84 0.54 1

K+ 0.38 0.50 0.62 0.74 0.65 1

Mg2+ 0.23 0.46 0.66 0.63 0.57 0.64 1

Ca2+ 0.09 0.41 0.47 0.64 0.43 0.51 0.66 1

Fig 17. Ion relationship each site

Cl- NO3- SO4

2- Na+ NH4+ K+ Mg2+ Ca2+

Cl- 1

NO3- 0.61 1

SO42- 0.23 0.54 1

Na+ 0.61 0.43 0.18 1

NH4+ 0.49 0.82 0.82 0.30 1

K+ 0.59 0.65 0.42 0.58 0.54 1

Mg2+ 0.45 0.51 0.33 0.45 0.44 0.65 1

Ca2+ 0.35 0.07 0.01 0.74 0.04 0.27 0.39 1

(Seoul) (Incheon)

Cl- NO3- SO4

2- Na+ NH4+ K+ Mg2+ Ca2+

Cl- 1

NO3- 0.65 1

SO42- 0.09 0.51 1

Na+ 0.52 0.61 0.37 1

NH4+ 0.48 0.68 0.78 0.51 1

K+ 0.56 0.70 0.47 0.65 0.55 1

Mg2+ 0.38 0.63 0.46 0.63 0.41 0.83 1

Ca2+ 0.40 0.66 0.32 0.65 0.28 0.58 0.64 1

Cl- NO3- SO4

2- Na+ NH4+ K+ Mg2+ Ca2+

Cl- 1

NO3- 0.66 1

SO42- 0.09 0.45 1

Na+ 0.69 0.44 0.12 1

NH4+ 0.41 0.70 0.76 0.25 1

K+ 0.51 0.52 0.44 0.61 0.47 1

Mg2+ 0.27 0.30 0.44 0.56 0.41 0.57 1

Ca2+ -0.30 -0.19 0.37 -0.03 0.09 0.12 0.27 1

(Daejeon) (Gwangju)

- 63 -

Daegu

Cl- NO3- SO4

2- Na+ NH4+ K+ Mg2+ Ca2+

Cl- 1

NO3- 0.54 1

SO42- 0.04 0.33 1

Na+ 0.62 0.60 0.36 1

NH4+ 0.51 0.75 0.75 0.63 1

K+ 0.53 0.71 0.42 0.76 0.68 1

Mg2+ 0.49 0.57 0.35 0.69 0.54 0.61 1

Ca2+ 0.06 -0.15 0.40 0.26 0.21 0.05 0.36 1

Fig 18. Ion relationship each site

Daegu

Cl- NO3- SO4

2- Na+ NH4+ K+ Mg2+ Ca2+

Cl- 1

NO3- 0.48 1

SO42- 0.25 0.04 1

Na+ 0.09 0.01 -0.03 1

NH4+ 0.17 0.23 0.51 0.23 1

K+ 0.11 0.22 0.23 0.51 0.60 1

Mg2+ 0.38 0.80 0.10 0.34 0.26 0.35 1

Ca2+ 0.40 0.45 0.06 0.68 0.28 0.41 0.74 1

(Daegu) (Busan)

Daegu

Cl- NO3- SO4

2- Na+ NH4+ K+ Mg2+ Ca2+

Cl- 1

NO3- 0.45 1

SO42- 0.30 0.15 1

Na+ 0.42 0.10 0.36 1

NH4+ 0.51 0.61 0.74 0.20 1

K+ 0.44 0.13 0.49 0.80 0.29 1

Mg2+ 0.51 0.82 0.26 0.36 0.62 0.39 1

Ca2+ 0.51 0.75 0.26 0.46 0.54 0.46 0.96 1

(Ulsan)

- 64 -

6. 속성분 농도

분석 상 물질은 모두 17개 속으로 Cr, Co, Ni, As, Cd, Be, V, Mn, Se, Cs, Ba, Sr,

Cu, Fe, Al 등이다. 속성분들은 발생원에 따라 차이를 보이며 주요 성분을 추 하여

배출원을 규명하는데 요한 성분이다. 비산먼지 자동차로 인한 재비산먼지, 농장

이나 건설활동으로 인한 주요성분으로는 Al, Si, K, Ca, Fe과 같은 지각성분들이 주성

분이며, 농작물의 수확이나 축산업을 통해 주로 OC와 NH3, NH4 등이 배출된다.

가솔린 디젤 자동차의 경우 OC, EC, NH3, S, Fe, Zn 등이 주요인자로 활용되며

meat cooking의 경우 OC와 EC의 주요배출원이다. 폐기물 생활쓰 기 소각에서는

OC, EC, K, As, Pb, Zn 등이 주요성분이며, 산림의 화재나 나무소각에서는 OC, EC,

K,Cl이 발생원 추 이 사용된다. 제철, 정유 등 산업시설에서는 Sulfate, Se, V, Ni, OC,

EC가, 유를 사용하는 보일러나 난방 등에서는 Zn, Pb, Cu, Mn, As, Hg이, 유리산업

이나 기 자산업에서는 Zn, Pb, Cu, Mn, As, Hg 이 배출되며 석탄을 사용하는 발

시설의 경우 As, Se이 요한 발생원 추 자이다. 자연 으로 해염입자로 Na, Cl이 해

당되며, nitrate와 ammonium과 sulfate OC는 기 에서 2차 으로 생성되는 물질

이기도 하다.

미국 EPA가 지정한 33가지의 유해성분 속성분은 모두 8개 항목이며, 인체유

해성과 련하여 As, Cd, Cr, Hg, Pb을 분석 상에 포함하 다. 특히 As은 인체유해성

과 련하여 가장 큰 심물질이며 미국 EPA가 지정한 3개의 발암물질 하나이다.

속성분의 농도특징을 살펴보면 PM2.5에서도 비산먼지와 지각성분의 주요성분인

Al, Fe등이 가장 높은 농도를 나타내었다. 다만 PM10에 비해 Al과 Fe의 농도가 체

속 에서 차지하는 비율은 어든 것으로 나타났다. Al의 평균농도는 137ng/㎥이

었으며 농도범 는 7~1673ng/㎥ 수 이었다. Fe의 경우 평균농도는 213ng/㎥이었으며

농도범 는 24~1410ng/㎥ 수 이었다. 병일 등(2007)이 조사한 울산과 온산 산단지

역의 미세먼지 Fe 농도는 PM10의 경우 2.2㎍/㎥ 수 이었으며 조사항목 가장

- 65 -

높은 농도를 나타내었다. 미국 오하이오 옥스퍼드에서 측정한 PM2.5 Fe의 농도는

략 40ng/㎥으로 약 1/3 수 이었다(Wojas et al, 2007)

속성분 주로 PM2.5 역에 존재하는 것으로 알려진 As, Se, Co 등의 체평

균농도는 As 3.82ng/㎥ , Se 2.88ng/㎥, Co 0.20 ng/㎥ , V 3.94ng/㎥로 나타났다. As의

경우 석탄화력발 의 주요 배출원 추 인자로서 산단이 집한 울산지역에서 가장 높

은 7.64ng/㎥이 나타났다. Wojas의 연구결과에 다르면 미국 신시내티시의 As 농도는

2.50ng/㎥, V은 0.04ng/㎥ 수 으로 Se의 농도는 유사하며 V은 매우 높게 나타나는 특

징이 나타났다.

Cd과 Cr의 경우 PM10과 PM2.5에 동시에 나타나는 속성분이며 본 연구에서는

Cd 1.69ng/㎥, Cr 2.02ng/㎥로 나타났다.

- 66 -

Cr

Con

cent

ratio

n (n

g/m

3 )

0

1

2

3

4

5

Ni

0

2

4

6

8

As

AnnualSpring

SummerAutomn

Winter0

5

10

15


Cd

AnnualSpring

SummerAutomn

Winter0

2

4

6

Fig 19. Seasonal Elements Concentrations of each Sampling Site in PM2.5 (1)

- 67 -

V

Con

cent

ratio

n (n

g/m

3 )

0

5

10

15


Mn

0

20

40

60

Se

AnnualSpring

SummerAutomn

Winter0

2

4

6

8

10

Pb

AnnualSpring

SummerAutomn

Winter0

20

40

60

Fig 20. Seasonal Elements Concentrations of each Sampling Site in PM2.5 (2)

- 68 -

V

0

10

20

30

40Mn

0

50

100

150

Se

Seoul

Inch

eon

Daejeo

n

Gwangju

Daegu

BusanUlsa

n

0

5

10

15

20

25

30Pb

Seoul

Inch

eon

Daejeo

n

Gwangju

Daegu

BusanUlsa

n

0

50

100

150

200

Annual

Con

cent

ratio

n (n

g/m

3 )

Fig 21. Regional Elements Concentrations of each Sampling Site in PM2.5 (1)

- 69 -

Cr

Con

cent

ratio

n (n

g/m

3 )

0

10

20

30Ni

0

10

20

30

As

Seoul

Inch

eon

Daejeo

n

Gwangju

Daegu

BusanUlsa

n

0

10

20

30

40Cd

Seoul

Inch

eon

Daejeo

n

Gwangju

Daegu

BusanUlsa

n

0

10

20

30

Annual

Fig 22. Regional Elements Concentrations of each Sampling Site in PM2.5 (2)

- 7

0 -

Ann

ual

Cr

Co

Ni

As

Cd

Be

VM

nSe

Cs

Ba

PbB

iSr

Cu

FeA

lZn

Ca

KSi

TiTo

tal

Seou

l

aver

age

1.63

0.

23

3.19

3.

45

1.11

0.

013

2.96

15

.1

2.38

0.

23

9.89

35

.5

0.57

1.

41

10.6

19

5 15

5 68

.1

159

112

200

8.86

98

7 M

ax7.

76

1.23

10

.8

12.3

4.

11

0.08

2 12

.3

55.6

7.

15

1.09

92

.1

153

2.27

16

.0

39.9

98

6 16

73

209

596

222

1090

35

.9

5228

m

in0.

01

0.03

0.

25

0.05

0.

10

0.00

1 0.

22

2.31

0.

43

0.01

1.

76

4.88

0.

06

0.02

1.

14

35.3

23

.1

22.9

36

.5

42.1

15

.5

1.75

18

8 st

d1.

45

0.22

2.

20

2.69

0.

79

0.01

6 2.

50

9.91

1.

98

0.19

11

.2

23.6

0.

43

2.23

6.

74

143

194

41.5

13

8 53

.5

252

8.87

89

7 no

72

75

75

75

63

34

75

75

29

73

74

75

75

65

74

75

75

38

31

31

31

31

1321

Inch

eon

aver

age

2.85

0.

19

5.31

3.

68

2.00

0.

009

5.28

20

.5

2.10

0.

20

11.0

42

.5

0.70

1.

28

19.4

25

1 14

7 85

.6

79.7

90

.6

170

6.54

94

7 M

ax7.

66

1.32

16

.5

11.8

8.

12

0.04

1 20

.6

49.5

9.

64

1.07

83

.2

173

2.82

13

.4

78.5

57

0 57

8 24

7 22

3 17

3 63

1 18

.8

2918

m

in0.

52

0.01

0.

33

0.24

0.

06

0.00

0 0.

25

0.18

0.

00

0.00

0.

67

6.84

0.

01

0.04

1.

53

26.6

16

.6

19.8

2.

20

17.6

11

.7

0.01

10

5 st

d1.

68

0.21

3.

09

2.53

1.

66

0.00

9 4.

85

11.7

2.

13

0.19

10

.9

28.8

0.

54

1.77

13

.7

119

89.7

42

.7

56.5

38

.8

139

6.83

57

6 no

78

58

79

78

79

66

79

79

44

79

78

78

79

79

78

79

79

52

33

34

30

23

1441

Dae

jeon

aver

age

2.06

0.

22

3.88

2.

45

1.13

0.

008

2.82

14

.2

4.48

0.

18

9.19

29

.0

0.49

1.

37

9.80

27

1 16

3 44

.1

116

111

160

6.59

95

3 M

ax10

.5

1.22

18

.8

9.34

4.

83

0.03

7 10

.4

87.5

28

.7

0.90

75

.1

123

2.08

12

.7

52.1

14

10

936

231

581

260

608

29.4

44

93

min

0.11

0.

01

0.76

0.

07

0.02

0.

000

0.10

0.

76

0.00

0.

00

1.84

1.

10

0.02

0.

02

0.40

30

.3

22.1

2.

68

2.00

24

.1

2.93

0.

14

90

std

1.99

0.

23

2.89

1.

96

0.88

0.

009

2.11

12

.0

5.78

0.

17

9.41

23

.5

0.41

1.

77

8.35

22

2 14

2 36

.8

126

57.9

14

4 7.

65

808

no81

81

81

81

80

64

81

81

63

81

81

81

81

79

78

81

81

53

31

33

32

33

15

18

Gw

angj

u

aver

age

1.18

0.

19

3.37

2.

22

0.91

0.

005

2.76

10

.0

2.77

0.

15

7.88

24

.7

0.41

0.

92

7.06

14

9 11

0 40

.6

119

121

262

6.64

87

3 M

ax14

.0

1.19

30

.1

7.16

3.

47

0.02

8 10

.4

29.2

8.

23

0.55

75

.5

103

1.61

12

.3

27.5

55

2 80

6 15

3 75

6 28

4 82

7 28

.4

3730

m

in0.

20

0.03

0.

85

0.37

0.

02

0.00

0 0.

17

0.92

0.

48

0.00

1.

08

1.94

0.

01

0.11

0.

19

37.7

13

.2

9.47

40

.3

30.5

29

.5

0.95

16

8 st

d1.

55

0.16

3.

93

1.40

0.

66

0.00

6 2.

02

6.25

1.

94

0.13

8.

98

17.5

0.

30

1.42

5.

10

93.9

10

2 26

.9

125

66.5

18

7 7.

14

659

no83

84

84

84

82

77

84

84

50

83

84

84

84

83

81

84

84

53

34

34

34

33

15

67

Dae

gu

aver

age

2.15

0.

19

3.76

2.

60

1.52

0.

007

2.40

15

.6

3.89

0.

12

5.71

32

.9

0.73

1.

22

9.56

21

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3 14

8 11

4 79

.8

231

2.38

99

8 M

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.5

0.87

17

.0

8.44

12

.2

0.04

2 7.

68

54.6

13

.8

0.47

74

.2

215

2.85

13

.6

47.5

93

6 85

9 93

1 28

3 16

7 78

8 4.

41

4447

m

in0.

13

0.01

0.

06

0.02

0.

06

0.00

0 0.

07

0.83

0.

00

0.01

0.

66

1.73

0.

07

0.10

0.

01

40.3

14

.4

7.90

47

.2

39.4

46

.9

1.12

20

1 st

d1.

72

0.16

2.

70

2.07

1.

63

0.01

0 1.

71

10.8

3.

88

0.10

8.

87

32.1

0.

66

1.81

6.

96

161

138

203

58.7

35

.5

187

0.99

85

9 no

75

75

75

73

73

60

75

75

66

75

74

74

74

74

72

75

75

38

22

22

22

22

1366

Bus

an

aver

age

2.52

0.

19

5.15

4.

72

1.89

0.

007

5.69

21

.6

1.65

0.

10

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28

.8

0.78

1.

68

9.59

18

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0 57

.5

244

132

683

32.7

15

37

Max

11.9

0.

99

16.9

31

.4

8.64

0.

030

32.7

90

.6

10.3

0.

49

40.7

1 81

.4

3.43

9.

09

50.7

67

4 86

4 16

0 42

7 19

5 20

02

75.9

47

87

min

0.28

0.

02

1.14

0.

34

0.00

0.

001

0.32

3.

52

0.00

0.

00

0.66

4.

05

0.09

0.

07

0.19

23

.5

6.98

6.

10

122

61.9

28

2 17

.2

530

std

2.43

0.

19

3.51

6.

19

1.87

0.

006

6.50

16

.8

2.80

0.

10

5.93

17

.2

0.59

1.

92

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12

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.5

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47

.2

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17.6

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30

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69

70

70

68

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70

70

52

69

70

70

70

67

68

69

69

43

15

15

15

15

12

32

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0.

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10

96

Max

7.44

0.

76

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.7

22.2

0.

051

30.5

17

0 15

.0

0.55

20

.3

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16.1

26

.9

57.4

96

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52

236

498

241

1217

24

.7

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m

in0.

12

0.03

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02

0.13

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12

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1.

48

1.47

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1.

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.7

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0.15

3.

96

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31.3

4.

42

0.10

4.

21

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2.

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70

69

69

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69

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41

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ratio

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ampl

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site

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(n

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- 7

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20

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479

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18

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5.

29

1.56

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17

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0.

13

5.25

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1.

29

8.68

15

4 98

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24

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1324

M

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0.84

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31.4

4.

07

0.01

4 8.

63

38.6

3.

95

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13

.5

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3.

43

4.72

15

.3

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195

1398

41

.1

2952

m

in0.

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49

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1 0.

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3.

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13

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10

.8

11.0

12

2 61

.9

282

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57

4 st

d2.

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73

.6

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91

.0

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3 8.

01

675

no18

17

18

18

18

13

18

18

18

18

18

18

18

18

17

18

18

18

13

13

13

13

36

9

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18

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16

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.1

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91

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98

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.6

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.8

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831

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27

42

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.5

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d0.

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11

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.0

131

53.0

22

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40

687

no16

16

16

16

16

13

16

16

16

16

16

16

16

15

15

16

16

16

11

11

11

11

32

7

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16

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17

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10

26

Tabl

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20

19

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0

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22

22

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2.85

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.6

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69

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1 28

24

min

0.13

0.

01

0.87

1.

40

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0.

000

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3.

64

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0.

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22

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)

- 75 -

7. 집 측정기간을 심으로 한 연구결과

본 연구에서는 연속된 측정값을 얻기 해 6일주기로 측정하는 상시측정 외에 집

측정을 실시하 다. 6일주기의 측정은 반 인 농도추세를 확인할 수 있으나 배출

원별 기여율 산정 고농도 사례들의 고찰에는 부족한 면이 있다. 따라서 계 별 1회

씩 10일간의 집 측을 실시하 다. 측정일자는 철은 4월 13일부터 22일까지, 여름

철은 6월 13일부터 22일까지, 가을철은 10월 12일부터 19일까지, 겨울철은 1월 9일부

터 17일까지 계 별로 철, 여름철, 가을철, 겨울철로 나 어 4회에 걸쳐 총 37일 동

안 측정하 다. 상시측정에서는 도시에서만 측정하 지만, 집 측정에서는 도시

의 측정결과와 비교하기 하여 국가배경농도 지역인 제주 고산에서 추가 으로 측정

하 다. 배경지역은 주변의 배출원이 어 에어로졸의 기원을 악하기 쉬우며 에어

로졸의 성장 산란 등의 연구에 합하다. 특히 고산지역은 우리나라의 국제 인

측지 으로 그동안 많은 연구가 수행되어 왔으며(ACE-ASIA, ABC Campagine) 국가측

정망 타 연구기 의 상시측정망이 운 되고 있어 다양한 자료들의 습득이 가능한

장 이 있다.

가. 집 측정기간 기상 황과 기오염도

체 측정기간 집 측정기간 동안의 도시 7개 지역과 배경농도지역인 제주

고산의 기상조건을 그림 20~27에 나타내었다. 서울과 인천, 등과 부산, 울산이

체로 비슷한 양상을 보이고 있었다. 비교 내륙에 치한 서울과 인천, , 구

등은 풍속이 낮았으나, 해안가의 향을 많이 받는 부산과 울산, 제주에서의 풍속은

상 높았음을 확인할 수 있었다. 집 측정기간 에 강수의 횟수가 많지 않아 측정

에 큰 향을 주지는 않았을 것으로 생각된다.

- 76 -

Seoul

Date (day)

1/9

1/10

1/11

1/12

1/13

1/14

1/15

1/16

1/17

1/18

1/19

4/13

4/14

4/15

4/16

4/17

4/18

4/19

4/20

4/21

4/22

4/23

4/24

6/13

6/14

6/15

6/16

6/17

6/18

6/19

6/20

6/21

6/22

6/23

6/24

10/1

210

/13

10/1

410

/15

10/1

610

/17

10/1

810

/19

10/2

0

Tem

pera

ture

()

℃

-10

0

10

20

30

40W

ind

spee

d (m

/s)

0

2

4

6

8

Rel

ativ

e H

umid

ity (%

)

0

50

100

150

200

Prec

ipita

tion

(mm

)

0

15

100

200

300

400

500Temperature Wind speed R.H. Precipitation

Fig 23. Meteorological condition during the intensive sampling periods at Seoul

Incheon

Date (day)

1/9

1/10

1/11

1/12

1/13

1/14

1/15

1/16

1/17

1/18

1/19

4/13

4/14

4/15

4/16

4/17

4/18

4/19

4/20

4/21

4/22

4/23

4/24

6/13

6/14

6/15

6/16

6/17

6/18

6/19

6/20

6/21

6/22

6/23

6/24

10/1

210

/13

10/1

410

/15

10/1

610

/17

10/1

810

/19

10/2

0

Tem

pera

ture

()

℃

-10

0

10

20

30

40

Win

d sp

eed

(m/s

)

0

2

4

6

8

Rel

ativ

e H

umid

ity (%

)

0

50

100

150

200

Prec

ipita

tion

(mm

)

0

15

100

200

300

400


Fig 24. Meteorological condition during the intensive sampling periods at Incheon

- 77 -

Busan

Date (day)

1/9

1/10

1/11

1/12

1/13

1/14

1/15

1/16

1/17

1/18

1/19

4/13

4/14

4/15

4/16

4/17

4/18

4/19

4/20

4/21

4/22

4/23

4/24

6/13

6/14

6/15

6/16

6/17

6/18

6/19

6/20

6/21

6/22

6/23

6/24

10/1

210

/13

10/1

410

/15

10/1

610

/17

10/1

810

/19

10/2

0

Tem

pera

ture

()

℃

-10

0

10

20

30

40

Win

d sp

eed

(m/s

)

0

2

4

6

8

Rel

ativ

e H

umid

ity (%

)

0

50

100

150

200

Prec

ipita

tion

(mm

)

0

15

100

200

300

400


Fig 25. Meteorological condition during the intensive sampling periods at Busan

Daejeon

Date (day)

1/9

1/10

1/11

1/12

1/13

1/14

1/15

1/16

1/17

1/18

1/19

4/13

4/14

4/15

4/16

4/17

4/18

4/19

4/20

4/21

4/22

4/23

4/24

6/13

6/14

6/15

6/16

6/17

6/18

6/19

6/20

6/21

6/22

6/23

6/24

10/1

210

/13

10/1

410

/15

10/1

610

/17

10/1

810

/19

10/2

0

Tem

pera

ture

()

℃

-10

0

10

20

30

40

Win

d sp

eed

(m/s

)

-2

0

2

4

6

8

Rel

ativ

e H

umid

ity (%

)

0

50

100

150

200

Prec

ipita

tion

(mm

)

0

15

100

200

300

400


Fig 26. Meteorological condition during the intensive sampling periods at Daejeon

- 78 -

Gwangju

Date (day)

1/9

1/10

1/11

1/12

1/13

1/14

1/15

1/16

1/17

1/18

1/19

4/13

4/14

4/15

4/16

4/17

4/18

4/19

4/20

4/21

4/22

4/23

4/24

6/13

6/14

6/15

6/16

6/17

6/18

6/19

6/20

6/21

6/22

6/23

6/24

10/1

210

/13

10/1

410

/15

10/1

610

/17

10/1

810

/19

10/2

0

Tem

pera

ture

()

℃

-10

0

10

20

30

40

Win

d sp

eed

(m/s

)

-2

0

2

4

6

8

Rel

ativ

e H

umid

ity (%

)

0

50

100

150

200

Prec

ipita

tion

(mm

)

0

15

100

200

300

400


Fig 27. Meteorological condition during the intensive sampling periods at Gwangju

Daegu

Date (day)

1/9

1/10

1/11

1/12

1/13

1/14

1/15

1/16

1/17

1/18

1/19

4/13

4/14

4/15

4/16

4/17

4/18

4/19

4/20

4/21

4/22

4/23

4/24

6/13

6/14

6/15

6/16

6/17

6/18

6/19

6/20

6/21

6/22

6/23

6/24

10/1

210

/13

10/1

410

/15

10/1

610

/17

10/1

810

/19

10/2

0

Tem

pera

ture

()

℃

-10

0

10

20

30

40

Win

d sp

eed

(m/s

)

-2

0

2

4

6

8

Rel

ativ

e H

umid

ity (%

)

0

50

100

150

200

Prec

ipita

tion

(mm

)

0

15

100

200

300

400


Fig 28. Meteorological condition during the intensive sampling periods at Daegu

- 79 -

Ulsan

Date (day)

1/9

1/10

1/11

1/12

1/13

1/14

1/15

1/16

1/17

1/18

1/19

4/13

4/14

4/15

4/16

4/17

4/18

4/19

4/20

4/21

4/22

4/23

4/24

6/13

6/14

6/15

6/16

6/17

6/18

6/19

6/20

6/21

6/22

6/23

6/24

10/1

210

/13

10/1

410

/15

10/1

610

/17

10/1

810

/19

10/2

0

Tem

pera

ture

()

℃

-10

0

10

20

30

40W

ind

spee

d (m

/s)

-2

0

2

4

6

8

Rel

ativ

e H

umid

ity (%

)

0

50

100

150

200

Prec

ipita

tion

(mm

)

0

15

100

200

300

400


Fig 29. Meteorological condition during the intensive sampling periods at Ulsan

Jeju

Date (day)

4/13

4/14

4/15

4/16

4/17

4/18

4/19

4/20

4/21

4/22

4/23

4/24

6/13

6/14

6/15

6/16

6/17

6/18

6/19

6/20

6/21

6/22

6/23

6/24

10/1

210

/13

10/1

410

/15

10/1

610

/17

10/1

810

/19

10/2

0

Tem

pera

ture

()

℃

0

10

20

30

40

Win

d sp

eed

(m/s

)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

Rel

ativ

e H

umid

ity (%

)

0

50

100

150

200

Prec

ipita

tion

(mm

)

0

15

100

200

300

400


Fig 30. Meteorological condition during the intensive sampling periods at Jeju

2009년 4월의 집 측정기간은 국에 걸쳐 고농도 미세먼지 에피소드사례가 발생

하 다. 특히, PM10과 PM2.5가 동시에 증가하 으며 가스상 오염물질들도 하게

증가하 다.

- 80 -

Seoul

0

20

40

60

80

0

100

200

300

400

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5SO2

O3

NO2

PM10 CO

Incheon

SO2,

O3,

NO

2 C

once

ntra

tion(

ppb)

0

20

40

60

80

PM10

Con

cent

ratio

n(㎍

/m3 )

0

100

200

300

400

CO

Con

cent

ratio

n (p

pm)

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

Daejeon

Date (day)

1/9

1/10

1/11

1/12

1/13

1/14

1/15

1/16

1/17

1/18

4/13

4/14

4/15

4/16

4/17

4/18

4/19

4/20

4/21

4/22

4/23

6/13

6/14

6/15

6/16

6/17

6/18

6/19

6/20

6/21

6/22

10/1

210

/13

10/1

410

/15

10/1

610

/17

10/1

810

/19

0

20

40

60

80

0

100

200

300

400

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

Fig 31. Variation of SO2, O3, NO2, CO and PM10 during the intensive sampling period

- 81 -

G w a n g ju

0

2 0

4 0

6 0

0

1 0 0

2 0 0

3 0 0

4 0 0

0 .0

0 .5

1 .0

1 .5

2 .0

2 .5S O 2

O 3

N O 2

P M 1 0 C O

D a e g u

0

2 0

4 0

6 0

0

1 0 0

2 0 0

3 0 0

4 0 0

0 .0

0 .5

1 .0

1 .5

2 .0

2 .5

B u s a n

SO2, O

3, NO

2 Con

cent

ratio

n(pp

b)

0

2 0

4 0

6 0

PM10

Con

cent

ratio

n(㎍

/m3 )

0

1 0 0

2 0 0

3 0 0

4 0 0

CO

Con

cent

ratio

n (p

pm)

0 .0

0 .5

1 .0

1 .5

2 .0

2 .5

U ls a n

0

2 0

4 0

6 0

0

1 0 0

2 0 0

3 0 0

4 0 0

0 .0

0 .5

1 .0

1 .5

2 .0

2 .5

J e ju

D a te (d a y )

1/9

1/10

1/11

1/12

1/13

1/14

1/15

1/16

1/17

1/18

4/13

4/14

4/15

4/16

4/17

4/18

4/19

4/20

4/21

4/22

4/23

6/13

6/14

6/15

6/16

6/17

6/18

6/19

6/20

6/21

6/22

10/1

210

/13

10/1

410

/15

10/1

610

/17

10/1

810

/19

0

2 0

4 0

6 0

8 0

0

1 0 0

2 0 0

3 0 0

4 0 0

0 .0

0 .4

0 .8

1 .2

Fig 32. Variation of SO2, O3, NO2, CO and PM10 during the intensive sampling

period(continued)

- 82 -

나. 집 측정 기간 PM2.5와 구성성분의 변화

8개 지역에서의 집 측정결과, 총 평균은 27㎍/㎥으로 측정되었고 서울이 평균

33.4㎍/㎥으로 가장 높았고, 인천이 31.0㎍/㎥, 이 30.9 ㎍/㎥이었으며, 구, 주,

울산, 부산의 순서로 농도가 높았다.

Seoul Incheon Daejeon Gwangju Daegu Busan Ulsan Jeju SeosonalMean

Spring

Mean 22.7 27.4 30.2 24.5 21.1 19.8 27.3 15.8 23.6

Max 36.9 40.0 44.7 42.0 30.2 34.6 44.0 22.0

Min 14.0 13.0 21.7 7.20 7.30 11.7 13.1 9.70

STD 8.30 7.60 8.90 9.80 8.20 8.30 13.5 4.50

No 9 10 10 10 9 8 5 7

Summer

Mean 26.5 31.4 25.7 23.3 25.3 17.5 24.7 14.5 23.6

Max 49.0 48.7 37.7 35.2 35.9 30.3 50.1 27.3

Min 9.40 13.7 2.40 7.40 18.5 11.1 13.7 4.10

STD 14.7 13.4 10.8 8.70 6.40 7.20 12.4 6.60

No 8 10 10 10 6 6 9 10

Autumn

Mean 35.4 35.8 22.2 28.8 33.1 21.0 22.5 19.7 27.3

Max 87.5 44.3 34.4 41.0 34.2 29.6 30.4 28.3

Min 9.50 29.7 9.80 10.5 30.8 13.5 16.6 11.5

STD 26.2 5.90 11.3 12.1 1.4 5.34 4.40 6.90

No 8 5 5 7 5 8 8 8

Winter

Mean 46.9 32.1 41.2 34.9 35.2 28.9 26.5 35.1

Max 136 50.0 94.6 78.3 84.0 56.9 59.1

Min 23.5 20.0 19.9 15.3 16.1 12.5 13.2

STD 36.2 10.2 24.6 21.0 21.3 16.5 16.5

No 10 8 10 10 10 10 9

AnnualMean Mean 33.4 31.0 30.9 27.8 28.7 22.5 25.1 16.5 27.0

Table 43. Summary of PM2.5 concentrations during the intensive sampling period (㎍/㎥ )

계 별로 살펴보면, 서울과 , 주, 구, 부산은 겨울철에 가장 높은 농도를

보 고, 인천은 가을에 가장 높은 농도를 보 지만 철을 제외한 나머지 계 들의 농

- 83 -

도는 비슷한 수 으로 측정되었다. 부산은 철에 가장 낮았지만 과 여름, 가을이

비슷한 수 을 보 다. 배경농도지역인 제주의 , 여름, 가을의 평균값은 16.5㎍/㎥를

나타냈고, 가을철에 19.7㎍/㎥으로 가장 높은 값을 보 다. 집 측정기간 동안 제주의

PM2.5 서울, 인천과 비교해 보았을 때, 서울과 인천이 각각 철에는 1.4배, 1.7배 높

았고, 여름철에는 1.8배, 2.2배 높았으며, 가을철에는 1.8배씩 높았다. 도시 에서

가장 낮은 부산과 비교하여 보면, 서울과 부산이 각각 철에는 1.1배, 1.4배, 여름철에

는 1.5배, 1.8배, 가을철에는 1.7씩 높았고 겨울철에는 1.6배 1.1배 높았다.

제주를 제외한 집 측정기간 PM2.5 체 평균 27.2㎍/㎥ 주요이온성분인

NO3-, SO4

2-, NH4+의 합이 40~50%를 상회하며, 질량농도에 따라 이온성분의 농도 한

같이 증감함을 확인할 수 있었다. NO3-, SO4

2-, NH4+의 농도는 도시별로 아래표와 같다.

NO3-는 서울이 연평균 7.1㎍/㎥으로 다른 도시들보다 2배가량 높은 농도를 보이며

가장 높았고, 다른 도시들은 2~3㎍/㎥으로 비슷한 수 이었다. SO42-의 농도는 서울

이 연평균 7.4으로 가장 높았으나 5.8~6.6의 농도수 을 보이는 인천, , 부산 등의

다른 지역과 아주 큰 차이는 없었다. 제주의 SO42- 농도는 6.78로 오히려 도시들과

비슷한 수 을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 모든 측정지 에서 nss-SO42-의 농도와

비교해 보았을 때, 큰 차이를 보이지 않는 것으로 보아 해염입자에 의한 향은 거의

없는 것으로 생각된다. NH4+의 농도는 서울, 인천, 이 3.1~3.8으로 높은 수 을 보

고, 주, 구, 부산, 울산의 순으로 높았으며 제주는 서울과 인천보다 1.8배 낮은

수 을 보 다. 계 별로 주요이온성분의 변화를 살펴보면, 서울과 인천은 NO3-와

SO42-의 농도가 에는 비슷하고 여름과 가을에는 SO4

2-가 높았으며 겨울에는 NO3

-가

높았다. NO3-의 농도는 체로 사계 이 비슷하 으나, SO4

2-의 농도는 계 별로 변동

폭이 컸다. 나머지 , 주, 구 등의 도시들은 서울, 인천 같은 수도권과는 다

르게 NO3-와

SO42-의 농도가 , 여름, 가을에는 SO4

2-가 큰 특징을 보이고 있었다.

NH4+의 농도는 서울이 가을>여름>겨울> , 인천이 여름> >가을>겨울, 이

>겨울>여름>가을, 주가 >겨울>가을>여름, 구가 겨울>가을>여름> , 부산이

겨울>여름> >가을, 울산이 겨울> >여름>가을, 제주가 여름>가을> 의 순으로 높았

으며, 서울과 인천을 제외하면, 겨울과 에 높았음을 알 수 있으며 이는 온도에 다른

가스상과 입자상의 존재형태가 주요 원인이며, 서울과 인천은 보다 직 인 배출원

이 존재하고 있음을 의미한다고 할 수 있다.

- 84 -

Spring Summer Autumn Winter AnnualMean

Mean std Mean std Mean std Mean std Mean std

Seoul

Mass 22.7 26.5 35.4 46.9 33.4 NO3

- 6.49 3.99 6.64 6.08 7.46 5.35 7.62 7.77 7.09 5.83 SO4

2- 6.19 4.45 11.1 10.5 8.10 7.94 5.02 4.74 7.41 7.17 NSS-SO4

2- 6.09 4.42 10.9 10.3 8.04 7.91 4.89 4.71 7.30 7.12 NH4

+ 3.28 1.70 3.95 3.33 4.28 3.26 3.66 3.59 3.77 2.95

Incheon

Mass 27.4 31.4 35.8 32.1 31.0 NO3

- 5.36 3.09 3.39 2.84 3.33 2.90 3.18 1.30 3.95 2.73 SO4

2- 5.72 4.49 7.77 4.40 6.30 1.86 2.86 0.53 5.83 3.90 NSS-SO4

2- 5.62 4.50 7.74 4.39 6.22 1.85 2.64 0.51 5.72 3.93 NH4

+ 3.62 2.36 3.78 2.19 2.81 1.31 1.96 0.76 3.18 1.97

Daejeon

Mass 30.2 25.7 22.2 41.2 30.9 NO3

- 5.41 4.09 1.52 1.49 2.67 2.85 6.37 4.61 4.26 4.01 SO4

2- 7.66 4.45 7.31 2.92 4.71 2.82 5.28 4.25 6.46 3.84 NSS-SO4

2- 7.54 4.44 7.24 2.92 4.55 2.85 5.09 4.25 6.33 3.85 NH4

+ 3.56 1.51 2.83 1.24 2.02 1.79 3.48 2.88 3.11 1.97

Gwangju

Mass 24.5 23.3 28.8 34.9 27.8 NO3

- 4.20 2.69 1.74 1.68 3.06 1.73 4.57 3.42 3.52 2.72 SO4

2- 6.72 3.57 7.25 1.93 7.56 3.86 5.07 2.87 6.58 3.10 NSS-SO4

2- 6.64 3.54 7.13 1.92 7.39 3.90 4.84 2.79 6.43 3.09 NH4

+ 3.94 1.76 2.29 0.85 2.30 2.46 2.84 1.92 2.89 1.83

Daegu

Mass 25.9 21.2 28.7 44.3 30.5 NO3

- 2.54 2.68 0.56 0.91 2.26 1.92 6.81 4.02 3.20 3.58 SO4

2- 5.18 3.15 7.94 4.28 6.14 3.17 6.54 4.44 6.42 3.89 NSS-SO4

2- 5.13 3.12 7.84 4.24 6.02 3.18 6.32 4.40 6.29 3.86 NH4

+ 1.80 1.18 2.45 1.46 2.58 1.63 4.02 2.58 2.73 1.98

Busan

Mass 19.8 17.5 21.0 28.9 22.5 NO3

- 1.24 0.50 0.36 0.22 0.49 0.19 7.38 4.15 2.81 3.87 SO4

2- 6.38 2.88 9.29 8.02 5.72 2.06 4.65 3.55 6.22 4.43 NSS-SO4

2- 6.17 3.00 9.22 8.06 5.59 2.07 4.51 3.52 6.08 4.45 NH4

+ 2.15 1.21 2.78 1.90 1.65 0.70 2.85 2.02 2.36 1.57

Ulsan

Mass 27.3 24.7 22.5 26.5 25.1 NO3

- 2.49 2.36 0.32 0.12 0.59 0.35 7.70 7.10 2.89 4.96 SO4

2- 8.46 5.36 7.83 4.56 5.67 1.87 5.16 4.40 6.60 4.15 NSS-SO4

2- 8.38 5.33 7.65 4.45 5.54 1.90 5.04 4.39 6.47 4.11 NH4

+ 2.48 1.86 2.34 1.43 1.80 0.70 3.17 2.69 2.46 1.83

Jeju

Mass 15.8 14.5 19.7 16.5 6.4 NO3

- 1.04 0.00 0.32 0.52 0.33 0.22 0.36 0.43 SO4

2- 6.79 2.48 7.43 3.07 5.97 3.31 6.78 2.94 NSS-SO4

2- 6.60 2.40 7.25 3.03 5.71 3.18 6.58 2.85 NH4

+ 1.71 0.46 2.21 1.17 1.75 1.08 1.92 0.98

SeosonalMean

Mass 19.3 18.5 21.4 28.3 21.8 NO3

- 2.88 1.49 2.02 4.85 2.81 SO4

2- 5.31 6.59 5.02 3.84 5.23 NSS-SO4

2- 5.22 6.50 4.91 3.70 5.12 NH4

+ 2.25 2.26 1.92 2.44 2.24

Table 44. Seasonal Ion Concentration Variation during Intensive sampling (㎍/㎥)

- 85 -

%Spring Summer Autumn Winter

AnnualMean

Mean Std Mean Std Mean Std Mean Std Mean Std

Seoul

Mass 22.7 26.5 35.4 46.9 33.4

Crustral 4.14 2.12 5.57 2.05 9.33 7.24 1.93 0.71 5.02 4.51

Trace 0.55 0.21 0.58 0.21 0.67 0.11 0.44 0.08 0.56 0.18

Incheon

Mass 27.4 31.4 35.8 32.1 31.0

Crustral 3.22 1.03 5.59 1.61 6.69 1.60 3.83 0.93 4.61 1.81

Trace 0.52 0.18 0.76 0.20 0.80 0.12 0.60 0.08 0.65 0.19

Daejeon

Mass 30.2 25.7 22.2 41.2 30.9

Crustral 6.30 2.08 6.74 4.73 11.7 8.86 2.13 1.07 6.01 5.10

Trace 0.52 0.16 0.40 0.12 0.52 0.08 0.39 0.10 0.45 0.13

Gwangju

Mass 24.5 23.3 28.8 34.9 27.8

Crustral 2.68 1.10 10.0 5.86 9.64 9.55 1.56 1.03 5.68 6.32

Trace 0.40 0.11 0.39 0.12 0.79 0.21 0.36 0.10 0.46 0.20

Daegu

Mass 21.1 25.4 33.1 35.2 28.7

Crustral 6.35 3.45 8.13 7.17 5.58 2.89 3.53 2.35 5.85 4.66

Trace 0.54 0.20 0.46 0.15 0.78 0.60 0.55 0.18 0.56 0.30

Busan

Mass 19.8 17.5 21.0 28.9 22.5

Crustral 3.36 2.14 7.22 2.64 13.1 6.93 2.50 0.75 6.24 5.66

Trace 0.64 0.27 0.99 0.37 0.76 0.12 0.58 0.13 0.72 0.26

Ulsan

Mass 27.3 24.7 22.5 26.5 25.1

Crustral 2.46 1.66 11.2 6.59 9.52 7.04 2.20 0.51 6.74 6.39

Trace 0.40 0.33 1.61 1.44 0.69 0.15 0.45 0.11 0.84 0.92

Jeju

Mass 15.8 14.5 19.7 16.5

Crustral 2.94 1.37 9.89 9.00 14.1 10.8 9.28 9.20

Trace 0.32 0.06 0.57 0.19 0.66 0.27 0.53 0.24

SeosonalMean

Mass 21.0 21.0 24.3 30.7 24.0

Crustral 3.49 7.15 8.85 2.21 5.49

Trace 0.43 0.64 0.63 0.42 0.53

Table 45. Seasonal Metal Concentration Variation during Intensive sampling

- 86 -

다. 배경농도지역에서의 집 측정

가을 집 측정일인 2009년 10월 12일부터 19일까지 집 측정기간 동안 제주 고산

에서는 북서풍계열이 우세하 고, 풍속은 평균 8.5m/s 으나 최고 16m/s까지 부는 등

강하게 나타났고 12일과 19일에 약간의 강수가 있었으며 오 에는 안개가 었다. 8

일간의 집 측정기간 동안 두 차례 강수가 있었다.

Fig 33. Windrose during Jeju

Intensive sampling

WD

WS0.5~2.0 2.0~3.0 3.0~4.0 4.0~5.0 5.0~6.0 6.0~7.0 7.0~

N 0.52 0 0 0 0 0 0

NNE 0 0.52 0.52 2.07 0 0 0

NE 0 0 0 0 0 0 0

ENE 0 0 0 0 0 0 0

E 0 0 0 0 0 0 0

ESE 0 0 0 0 0 0 0

SE 0 0 0 0 0 0 0

SSE 0 0 0 0 0 0.52 0.52

S 0 0 0 0.52 1.04 0.52 1.04

SSW 0 0 1.04 0 0.52 0 1.04

SW 0 0 0.52 1.04 0 0 3.63

WSW 0 0.52 0 0.52 0.52 0 2.07

W 0 0 0.52 0 1.55 0.52 0.52

WNW 0 0 0.52 2.59 2.59 0.52 3.11

NW 0 1.04 1.04 1.04 2.59 2.59 37.82

NNW 0 0 0.52 1.55 3.11 3.11 13.47

Table 46. Wind Frequency during Jeju Intensive

sampling (%)

배경농도지역인 제주 고산에서의 측정은 량법을 이용한 24시간 측정을 하 고,

실시간 측정 분석 장비들을 이용하여 질량농도 구성성분의 시간에 따른 변화추

이를 살펴보았다. 먼 , 베타선흡수법(Beta-Ray Absorption Method)을 이용하여 PM2.5

와 PM10을 측정하 고, Sunset사의 탄소자동측정기(OC/EC Analyzer: SOCEC, USA)를

이용하여 1시간 간격의 실시간 측정을 하 다. 입경에 따른 PM(Particle Matter)의 변

화추이를 보기 하여, TSI 사의 SMPS(Scanning Mobility Particle Sizer Spectrometer,

TSI 3936)와 APS(Aerodynamic Particle Sizer Spectrometer, TSI 3321)를 이용하여 각각

0.01~0.5㎛, 0.5~19㎛의 범 의 입경별 개수농도를 측정하 다. 한, Aerodyne사의

- 87 -

Aerosol Mass Spectrometry(이하 AMS)를 이용하여 aerosol을 구성하고 있는 성분들과

그에 따른 입경분포의 변화를 살펴보았다.

Fig 34. Schemetic of Aerosol Mass Spectrometry

그림 34와 같이 AMS는 aerosol 흡입부, 입자크기 구별부, 입자조성 구성 측정부

로 구성된다. 실시간으로 수십 nano 에서 수 micron의 직경을 가지는 aerosol이 1mm

직경크기 이하의 narrow beam으로 고진공 시스템 안에 포집되고 narrow particle beam

은 Thermal ionizer에서 이온화 되고, 이온화 된 aerosol은 비행시간 질량분석계(Time of

Flight Mass Spectrometer)에 의해 검지되어진다. 입자의 aerodynamic diameter는

beam-chopping 방법에 의해 입자의 비행속도(time-of flight)의 속도로부터 측정된다.

한, 공기역학 직경과 성분 분석 사이의 계를 얻어서 입경에 따른 입자상물질의 화

학조성을 실시간으로 분석할 수 있는 장 이 있으나, 물, soot, ash, 속산화물 등은

분석하는데 어려움이 있다.

PM10은 집 측정기간 동안 체기간동안 61.1㎍/㎥이었고, 일평균 37.7~78.7㎍/㎥

의 농도를 보 으며 시간최 258㎍/㎥까지 나타나기도 하 다. PM2.5는 체기간동

안 29.2㎍/㎥이었고, 일평균 22.1~37.4㎍/㎥이었으며 시간최 113㎍/㎥의 농도를 가졌

다. OC와 EC는 각각 체기간동안 평균 2.7㎍/㎥, 1.1㎍/㎥이었고, 일평균 2.0~4.3㎍/㎥,

0.7~1.4㎍/㎥의 농도를 보이며 시간 최 11.9㎍/㎥, 7.1㎍/㎥의 농도를 보 다. AMS에

의한 측정결과, Organic 계열은 체 평균은 0.73㎍/㎥, Nitrate는 체 평균은 0.08㎍/

㎥, Sulfate는 체 평균은 1.08㎍/㎥, Ammonium은 체 평균은 0.4㎍/㎥, Chloride과

Potassium은 각각 평균 0.18㎍/㎥, 0.18㎍/㎥의 값을 나타내었다. 측정기간 미세먼지

Episode가 세 차례 측정되었다.

- 88 -

PM2.5 PM10 OC EC OC/EC

Mean 29.4 58.6 2.69 1.07 2.79

Max 87 177 11.9 7.05 8.8

Min 12 25 1.09 0.19 1.1

SD 14.5 29.7 1.33 0.67 1.1

Table 47. Summary of PM Mass and Carbonaceous aerosol Concentrations during Jeju insentive sampling (㎍/m3)

Organics Nitrate Sulfate Ammonium Chloride Potassium Total

Mean 0.73 0.08 1.08 0.40 0.01 0.18 2.49

Max 6.70 1.30 4.46 1.53 1.06 18.64 30.21

Min 0.003 0.02 0.12 0.003 < DL < DL 0.14

SD 0.68 0.10 0.83 0.34 0.03 0.52 2.14

Table 48. The concentrations of Major ambient constituent material measured by AMS during Jeju Intensive Sampling (㎍/m3)

그림 35는 집 측정기간 동안 입경별 개수농도의 변화와 Aerosol의 주요성분들의

농도를 나타낸 것이다. PM10의 증감에 따라 PM2.5도 비슷한 추이를 보이며 함께 증

감함을 보이고 있다. Episode2는 다른 Episode와 비교하여 Organic 계열이나 기타 성분

들의 성분비가 높았음을 확인할 수 있었다.

- 8

9 -

Fig

35.

Tim

e se

ries

of P

M s

peci

es d

urin

g Je

ju I

nten

sive

Sam

plin

g

- 90 -

Fig 36. Time series of the mass Concentrations of PM measured by the AMS and

Particle size Distribution during Jeju Intensive Sampling

Fig 37. Size distributions and the average size distributions of Organics,

Sulfate, Nitrate during Jeju Intensive sampling

- 91 -

제주에서 측정된 3개의 Episode 반의 두 개 사례는 장거리이동과 측정소 주변

의 향을 받은 것으로 단되며 마지막의 사례는 황사가 포함된 장거리 이동사례로

단된다. 체 측정기간 동안 주요성분으로는 sulfate와 OC가 나타났으며 평상시에는

1㎍/㎥ 이하인 농도수 으로 보이나 장거리 이동사례에서는 2~5㎍/㎥의 순으로 증

하는 경향이 잘 나타나고 있다. PM10의 경우 10월17일과 18일 사이에 최고 200㎍/㎥

수 의 농도가 나타나고 있으나 이는 장거리 황사가 아닌 주변 오염원의 향을

받은 것으로 AMS 자료로 단이 가능하며 19일 오후의 고농도 사례는 뚜렷하게 장거

리 이동의 향의 받은 것으로 나타나고 있다. 한 주요 성분들의 입경분포에서도 뚜

렷한 특징을 확인하 다. Sulfate, Ammonium, OC는 300~400nm 역에서 단분산의 형

태를 나타내고 있으나 Nitrate는 450nm에서 최고농도를 나타내며 다분산의 형태를 나

타내고 있어 각 사례들마다 사례들의 성격을 악할 수 있는 parameter로 활용이 가능

하 다. 다음 에서는 각각의 사례에 해 보다 자세하게 언 하 다.

1) 고농도 사례 1

Episode-1 의 기간은 10월 13일 21시부터 14일 06시까지로 PM10과 PM2.5가 시간당

최고 112㎍/㎥와 87㎍/㎥까지 높아졌고 Episode 기간을 제외한 기간과 비교했을 때 각

각 1.7배, 1.2배 높게 증가한 사례이다. 제주 고산을 종 으로 하여 역궤 분석을 실

시한 결과 만주지방으로부터 이동되어져서 서해를 거쳐 지나는 기류의 향을 받은

것으로 나타났으며, 바람은 북서풍계열이 우세하 고 풍속이 7m/s을 넘는 강한 바람

이 불어온 것으로 나타났다.

Episode-1 기간동안 PM2.5는 평균 42.6㎍/㎥이었고, 16~87㎍/㎥의 값을 나타내었다.

PM10은 평균 64.9㎍/㎥이었고, 28~112㎍/㎥의 값을 나타내었다. OC은 평균 2.05㎍/㎥

이었고, 1.8~2.4㎍/㎥의 값을 나타내었다. EC는 평균 0.89㎍/㎥이었고, 0.4~1.1㎍/㎥의

값을 나타내었다. AMS에 의한 측정결과, Organic계열은 평균 1.16㎍/㎥이었고,

0.25~2.18의 값을 나타내었다. Nitrate는 평균 0.09㎍/㎥이었고, 0.03~0.22㎍/㎥의 값을

- 92 -

나타내었다. Sulfate는 평균 1.95㎍/㎥, 0.52~4.46㎍/㎥의 값을 나타내었다. Ammonium은

0.73㎍/㎥이었고, 0.16~1.46㎍/㎥의 값을 나타내었다. 측정기간동안 PM2.5와 PM10의

비는 0.64 고, OC/EC의 값은 평균 2.56이었으며 1.7~5.1의 값을 나타내었다.

Episode 기간을 제외했을 때의 성분농도와 비교해보면, OC는 0.8배, EC는 0.9배의

값을 보이며 오히려 낮은 값을 나타내었고, Organic계열은 2.4배, Nitrate는 1.5배,

Sulfate는 2.5배 Ammonium은 2.7배 높아졌다.

500nm 이상의 입자크기를 측정하는 Aerosol Particle Sizer(APS 3312, TSI)에서 1~2

㎛ 크기의 입자들의 증가가 뚜렷하게 나타나고 있으며 500nm 이하 입자들의 개수농

도는 뚜렷한 증가가 나타나지 않았다. AMS P-TOF 그래 에서는 500nm 부근에서 모

든 성분들이 단분산의 형태를 보이고 있으며 sulfate의 경우 기에 고농도를 나타내다

감소하는 경향을 보이고 있어, 장거리이동한 오염물질이 반 PM2.5 농도를 증가시킨

후 강한 바람으로 인해 해염입자로 인한 PM10의 증가가 지속 으로 유지된 사례로

해석된다.

Fig 38. Windrose and backward trajectory in Episode-1

- 93 -

PM10 PM2.5 OC EC OC/EC

Mean 64.90 42.60 2.05 0.89 2.56

Max 112.0 87.0 2.4 1.1 5.1

Min 28.0 16.0 1.8 0.4 1.7

SD 25.2 21.6 0.2 0.2 1.1

Table 49. Summary of PM and Carbonaceous Mass Concentrations in Episode-1 (㎍/m3)


MEAN 1.16 0.09 1.95 0.73 0.01 0.24 4.18 MAX 2.18 0.22 4.46 1.46 0.03 0.74 8.81 MIN 0.25 0.03 0.52 0.16 < DL < DL 0.90 SD 0.47 0.03 0.99 0.35 0.00 0.18 1.96 NO 135 135 135 135 135 135 135

Table 50. Summary of PM2.5 species measured by AMS in Episode-1 (㎍/m3)

Fig 39. Time series of the mass Concentrations of Organics, Sulfate, Nitrate,

Ammonium measured by the AMS and Particle size Distribution in Episode-1

- 94 -

Fig 40. Size distributions and the average size distributions of Organics, Sulfate, Nitrate

in each Episode-1



최고 101㎍/㎥와 58㎍/㎥까지 높아졌고 Episode 기간을 제외한 기간과 비교했을 때 각

각 1.4배, 1.8배 높아졌다. 제주 고산을 종 으로 하여 역궤 분석을 실시한 결과 만

주지방으로부터 이동되어져서 산둥반도를 거쳐 지나는 기류의 향을 받은 것으로 나

타났으며, 바람은 서풍계열이 우세하 고 풍속이 7m/s을 넘는 강한 바람이 불어온 것

으로 나타났다.

Episode-2 기간동안 PM2.5는 평균 44.5㎍/㎥이었고, 21~58㎍/㎥의 값을 나타내었다.

PM10은 평균 76.8㎍/㎥이었고, 40~101㎍/㎥의 값을 나타내었다. OC은 평균 2.87㎍/㎥

이었고, 1.5~4.5㎍/㎥의 값을 나타내었다. EC는 평균 1.28㎍/㎥이었고, 0.6~2.0㎍/㎥의


- 95 -

0.16~5.31㎍/㎥의 값을 나타내었다. Nitrate는 평균 0.11㎍/㎥이었고, 0.02~0.86㎍/㎥의

값을 나타내었다. Sulfate는 평균 2.14㎍/㎥, 0.79~3.21㎍/㎥의 값을 나타내었다.

Ammonium은 0.3㎍/㎥이었고, 0.02~2.73㎍/㎥의 값을 나타내었다. PM2.5와 PM10의 비

는 0.58 고, OC/EC의 값은 평균 2.29이었으며 1.3~3.7의 값을 나타내었다. Episode 기

간을 제외했을 때의 성분농도와 비교해보면, OC는 1.2배, EC는 1.3배의 높아졌고,

Organic계열은 2.5배, Nitrate는 1.9배, Sulfate는 2.8배 Ammonium은 3.0배 높아졌다

두 번째 사례의 특징은 PM2.5의 농도증가가 체 미세먼지의 농도에 향을 미쳤

으며 장거리 이동과 국지 인 배출원, 특히 주변의 노천소각으로 인한 OC의 증가가

뚜렷하게 측정된 이다. Aerosol Particle Sizer에서 1~2㎛ 크기의 입자들의 증가는 나

타나지 않았으며 500nm 이하 입자들의 개수농도는 episode 사례 후와 비교하면 뚜

렷한 증가가 잘 나타나고 있다. 특히 특정 오염원에 의해 입자가 발생하는 경우가

측결과 뚜렷하게 나타나고 있으며 주요 성분으로 OC와 Potassium이 측정되어 장거리

이동의 향을 받는 동안 주변의 노천소각으로 인해 유기물질이 다량 유입되는 특징

을 보여주고 있다.


- 96 -


Mean 76.84 44.47 2.87 1.28 2.29

Max 101.0 58.0 4.5 2.0 3.7

Min 40.0 21.0 1.5 0.6 1.3

SD 17.8 12.1 1.0 0.4 0.5

Table 51. Summary of PM and Carbonaceous Mass Concentrations in Episode-2 (㎍/m3)


MEAN 1.22 0.11 2.14 0.81 0.02 0.52 4.83

MAX 5.31 0.86 3.21 1.53 1.06 18.64 30.2

MIN 0.16 0.02 0.79 0.26 < DL < DL 1.19

SD 0.60 0.12 0.58 0.25 0.08 1.50 2.65

NO 268 268 268 268 268 268 268


- 97 -



Fig 43. Size distributions of Organics, Sulfate, Nitrate in each Episode-2

- 98 -



최고 198㎍/㎥와 113㎍/㎥까지 높아졌고 Episode 기간을 제외한 기간과 비교했을 때

각각 1.6배, 1.6배 높아졌다.

제주 고산을 종 으로 하여 역궤 분석을 실시한 결과 내몽고지방으로부터 이동

되어져서 산둥반도를 거쳐 지나는 기류의 향을 받은 것으로 나타났으며, 바람은 북

서풍계열이 우세하 고 풍속이 7m/s을 넘는 강한 바람이 불어온 것으로 나타났다.

Episode-3 기간동안 PM2.5는 평균 39.7㎍/㎥이었고, 16~113㎍/㎥의 값을 나타내었

다. PM10은 평균 86㎍/㎥이었고, 36~198㎍/㎥의 값을 나타내었다. OC은 평균 4.45㎍/

㎥이었고, 2.4~7.0㎍/㎥의 값을 나타내었다. EC는 평균 1.43㎍/㎥이었고, 0.7~2.1㎍/㎥의


0.02~6.70㎍/㎥의 값을 나타내었다. Nitrate는 평균 0.15㎍/㎥이었고, 0.02~1.30㎍/㎥의

값을 나타내었다. Sulfate는 평균 0.79㎍/㎥, 0.16~2.73㎍/㎥의 값을 나타내었다.

Ammonium은 0.3㎍/㎥이었고, 0.02~1.11㎍/㎥의 값을 나타내었다. PM2.5와 PM10의 비

는 0.45 고, OC/EC의 값은 평균 3.10이었으며 2.2~4.4의 값을 나타내었다. Episode 기

간을 제외했을 때의 성분농도와 비교해보면, OC는 1.8배, EC는 1.4배 높아졌고,

Organic계열은 1.9배, Nitrate는 2.6배 으며, Sulfate와 Ammonium은 큰 차이를 보이지

않았다.

세 번째 사례의 특징은 국에서 불어온 황사의 향에 따라 PM10의 증가와 더불

어 PM2.5의 농도도 같은 비율로 증가하 고 다른 주요성분들의 큰 증가는 보이지 않

으나 입경크기 500nm이상의 역에서의 격한 수농도 증가와 함께 Organic계열과

Nitrate의 증가가 두드러졌다. 일반 인 황사사례에서는 PM2.5의 증가는 나타나지 않

으며 PM10의 증가가 하게 나타났으나 본 사례에서는 PM2.5의 농도 증가가 함께

나타내며 황사시 강한 바람을 타고 오염물질도 같이 유입된 것으로 생각된다.

- 99 -



Mean 85.95 39.65 4.45 1.43 3.10

Max 198.0 113.0 7.0 2.1 4.2

Min 36.0 16.0 2.4 0.7 2.2

SD 47.2 26.3 1.6 0.4 0.5

Table 53. Summary of PM Mass and Carbonaceous aerosol Concentrations in Episode-3 (㎍/m3)


MEAN 0.92 0.15 0.79 0.30 0.02 0.25 2.43

MAX 6.70 1.30 2.73 1.11 0.13 2.43 13.3

MIN 0.02 0.02 0.16 0.02 < DL < DL 0.25

SD 1.45 0.24 0.87 0.39 0.02 0.45 3.20

NO 284 284 284 284 284 284 284


- 100 -



Fig 46. Size distributions of Organics, Sulfate, Nitrate in each Episode-3

- 101 -

8. PM2.5 배출원별 기여도 추정

가. 추정방법에 따른 분석효율

PMF 분석 효율은 산출된 PM 질량농도와 실제 측정된 PM 질량농도 간의 비교를

통해 평가하 다. 그 결과 두 지 에서 모두 실측값과 모델값 사이의 상 도가

89~96% 사이로 높게 나타나 산출된 인자들이 측정된 PM2.5 농도변화를 상당히 잘 설

명하고 있는 것으로 단된다.

Seoul

PM2.5 mass concentration (ug/m3)

0 20 40 60 80 100 120 140 160

Sum

of c

ontri

butio

n (u

g/m

3 )

0

20

40

60

80

100

120

140

160

Incheon


0 40 80 120 160 200

Sum

of c

ontri

butio

n (u

g/m

3 )

0

50

100

150

200

Daegu


0 20 40 60 80 100 120 140

Sum

of c

ontri

butio

n (u

g/m

3 )

0

20

40

60

80

100

120

140

Gwangju


0 20 40 60 80 100

Sum

of c

ontri

butio

n (u

g/m

3 )

0

20

40

60

80

100

Ulsan


0 20 40 60 80 100

Sum

of c

ontri

butio

n (u

g/m

3 )

0

20

40

60

80

100

Daejeon


0 20 40 60 80 100 120

Sum

of c

ontri

butio

n (u

g/m

3 )

0

20

40

60

80

100

120

Busan


0 20 40 60 80

Sum

of c

ontri

butio

n (u

g/m

3 )

0

20

40

60

80

Fig 47. Average source profiles resolved from PMF at 7 sites.

- 102 -

나. PM2.5 배출원별 분류표 산출

PMF 분석 결과, 서울을 비롯한 인천, , 구, 주, 부산, 울산의 7개 지 에서

총 11개의 배출원 인자가 산출되었고, 각 지 별 산출된 배출원의 종류는 표 55과 같

다. 이때 산출된 인자로부터 PM2.5 배출원 종류를 추정하기 해 표 56과 같은 배출

원별 지표성분들의 농도를 사용하 으며, 여러 지 에서 공통 으로 산출된 인자들의

경우 그 성분조성간 유사성도 함께 비교하여 단하 다. 그 결과, 2개 이상의 지 에

서 성분조성과 지표성분 특성이 유사한 8개의 배출원이 공통 으로 산출되는데, 자연

배출원인 토양 입자나 해염 입자, 기 화학반응에 의해 생성되는 황산암모늄이나

질산암모늄 형태의 이차에어로졸, 그 외 생체연소, 연료연소, 자동자배출원, 폐기물소

각과 같은 인 오염원들이 포함된다. 각 배출원별 7개 지 평균 성분조성 서울

지역 배출원 성분조성은 그림 48와 같다.

반 으로 토양 입자와 황산암모늄 형태의 이차에어로졸, 연료 연소 자동차 배

출원은 7개의 도시지역 측정지 에서 모두 찰된 반면, 산업배출원의 경우 주요 공

업배출원의 인근에 측정지 이 치한 인천과 울산에서만 산출되었다. 특히 남동공단

인근에 측정지 이 치한 인천지역에서는 시멘트 련 산업과 비료생산 련 산업이

PM2.5 농도에 향을 것으로 나타난 반면, 규모 자동차 공업 단지가 치

한 울산에서는 철강 련 산업의 향이 찰되었다.

- 103 -

Sources Seoul Incheon Daejeon Daegu Gwangju Busan Ulsan

1 Soil dust O O O O O O O

2 Aged sea-salt O O X X O O X

3 Secondary sulfate O O O O O O O

4 Secondary nitrate O X X X X X O

5 Biomass burning O X O O O X X

6 Fuel combustion O O O O O O O

7 Motor vehicle O O O O O O O

8 Municipal incineration O O O O X O X

9 Industry1(Cement) X O X X X X X

10 Industry2(fertilizer) X O X X X X X

11 Industry3(ferrous) X X X X X X O

Table 55. PM2.5 Sources resolved from PMF at 7 sites.

Sources Marker species

1 Soil dust Al, Fe, Ca2+

2 Aged sea salt Na+, Cl-

3 Secondary sulfate SO42-, NH4

+

4 Secondary nitrate NO3-, NH4

+

5 Biomass burning K+, SO42-, Cl-

6 Fuel combustion SO42-, V, As, Se, K, Fe

7 Motor vehicle SO42-, NO3

-, Cl-, Al,

8 Municipal incineration Cl-, SO42-, Ca, Pb

9 Industry1(cement) Ca2+

10 Industry2(fertilizer) NH4+

11 Industry3(ferrous) Fe, Mn

Table 56. Marker species of PM2.5 Sources.

- 104 -

Fig 48. Average source profiles resolved from PMF at 7 sites.

- 105 -

다. PM2.5 배출원별 기여도

서울지역 기 PM2.5 농도에 한 배출원별 기여도는 그림 49과 같이 나타났

다. 배출원별 기여율은 연료연소 배출원이 34%로 가장 높았고, 다음으로 생체 연소,

질산암모늄 형태의 이차 에어로졸, 연료 연소 순으로 기여도가 컸다. 배출원 성격에

따라 구분하여 살펴보면, 토양 입자나 해염 입자와 같은 자연배출원의 기여도는 13%

정도로 가장 낮았고, 이차생성 에어로졸이 약 34%, 생체연소, 연료연소를 포함한 인

오염원의 향이 50% 이상으로 가장 크게 나타났다. 서울을 제외한 6개의 주요도

시에서 산출된 PM2.5의 배출원별 기여도는 서울과는 다소 다르게 나타났다. 이차생성

에어로졸의 기여도가 29~46%정도로 가장 크게 차지했고, 지역에 따라 차이는 나지만

인 오염원 에서는 연료 연소나 자동차 배출원의 향이 컸다.

Fig 49. PM2.5 source contribution at Seoul

- 106 -

Fig 50. PM2.5 source contributions at Incheon, Daejeon, Daegu, Gwangju, Busan, Ulsan

- 107 -

표 57와 같이 PM2.5 농도에 향을 미치는 배출원별 기여율을 계 에 따라 살펴보

면, 반 으로 토양 입자는 황사가 나타나는 철에 높게 나타났고, 이차 생성 에어

로졸은 화학반응이 가장 활발하게 발생하는 여름철에 가장 높았다. 생체 연소와 연

료 연소, 폐기물 소각 등의 인 오염물질 기여율은 겨울철과 철에 높게 나타나

겨울철 난방과 한 련이 있는 발생원 특성을 잘 반 하고 있다.

Site Season Soil dustAged

sea-salt

Secondary

sulfate

Secondary

nitrate

Biomass

burning

Fuel

combustion

Motor

vehicle

Municipal

incineration

Seoul

Spring 8.8 3.3 38.4 17.3 13.0 14.0 2.4 2.8

Summer 5.4 2.0 40.4 11.3 10.2 25.4 3.2 2.0

Fall 10.7 4.7 27.0 16.4 17.3 21.5 1.1 1.4

Winter 7.3 10.4 30.8 15.9 22.8 9.0 2.3 1.5

Incheon

Spring 8.8 2.9 28.3 - - 53.6 3.1 3.2

Summer 10.4 4.9 54.5 - - 25.6 2.9 1.7

Fall 9.7 2.8 34.9 - - 45.8 4.3 2.6

Winter 11.4 5.4 17.9 - - 51.6 6.5 7.3

Daejeon

Spring 18.2 - 29.3 - 6.0 27.7 9.5 9.3

Summer 10.6 - 63.6 - 5.2 5.9 9.9 4.8

Fall 11.1 - 35.1 - 7.7 19.6 13.6 12.9

Winter 9.6 - 13.5 - 7.2 27.1 9.2 33.5

Daegu

Spring 4.7 - 8.9 - 14.2 25.6 24.4 22.2

Summer 4.4 - 9.6 - 6.7 8.4 15.9 54.9

Fall 7.4 - 23.6 - 3.0 19.3 18.8 28.0

Winter 7.6 - 42.2 - 4.5 25.8 8.7 11.3

Gwangju

Spring 2.8 9.2 31.4 - 7.3 15.0 34.3 -

Summer 1.9 3.0 60.6 - 11.3 11.7 11.5 -

Fall 1.6 10.9 36.1 - 15.0 16.5 20.0 -

Winter 2.1 23.2 16.7 - 13.8 12.6 31.6 -

Busan

Spring 6.5 14.1 43.1 - - 16.5 14.8 4.9

Summer 4.6 13.9 66.0 - - 6.8 3.5 5.2

Fall 4.6 14.0 48.6 - - 8.9 21.5 2.4

Winter 2.9 9.7 18.3 - - 9.3 53.3 6.6

Ulsan

Spring 17.7 - 44.6 23.5 - 3.0 11.2 -

Summer 11.6 - 67.4 9.0 - 4.0 8.0 -

Fall 9.6 - 52.4 25.7 - 1.8 10.4 -

Winter 7.3 - 19.7 52.3 - 12.9 7.7 -

Table 57. Seasonal contribution of common PM2.5 sources at 7 sampling sites. (Unit: %)

- 108 -

체 측정기간에 한 각 배출원별 기여농도의 시계열 변화를 살펴보면, 토양 입자

의 경우 황사가 발생한 철과 일부 겨울철에 크게 증가하는 경향이 찰되었다. 특히

2008년도에 황사가 발생했던 5월 29일 ~ 30일, 12월 10일 경과 2009년도 황사 발생시

기인 2월 20일과 3월 15일 경에 토양 입자의 PM2.5 기여농도가 20 ㎍/㎥이상으로

격히 증가하 다. 반면, 일차 기오염물질들의 기 화학반응에 의해 생성되는 이

차에어로졸은 앞의 표 57과 같이 기여율은 여름철에 가장 높게 나타났지만, 기여농도

에서는 오염물질 배출이 가장 많은 겨울철이 더 높은 것을 시계열로부터 확인할 수

있다.

Soil dust

05/01/08 07/01/08 09/01/08 11/01/08 01/01/09 03/01/09 05/01/09 07/01/09 09/01/09

Con

cent

ratio

n (u

g/m

3 )

0

10

20

30

40Seoul Incheon Daejeon DaeguGwangju Busan Ulsan

Aged sea-salt

05/01/08 07/01/08 09/01/08 11/01/08 01/01/09 03/01/09 05/01/09 07/01/09 09/01/09

Con

cent

ratio

n (u

g/m

3 )

0

5

10

15

20

25

30SeoulIncheonGwangjuBusan

Secondary sulfate

05/01/08 07/01/08 09/01/08 11/01/08 01/01/09 03/01/09 05/01/09 07/01/09 09/01/09

Con

cent

ratio

n (u

g/m

3 )

0

20

40

60

80SeoulIncheonDaejeonDaeguGwangjuBusanUlsan

Secondary nitrate

05/01/08 07/01/08 09/01/08 11/01/08 01/01/09 03/01/09 05/01/09 07/01/09 09/01/09

Con

cent

ratio

n (u

g/m

3 )

0

10

20

30

40

50

60SeoulUlsan

Fig 51. Temporal variation of PM2.5 source contributions at 7 sites.

- 109 -

인 오염원인 생체 연소와 연료연소는 기여율과 마찬가지도 기여농도도 겨울철

에 크게 증가하는 경향을 나타내었고, 폐기물 소각의 경우 지역별로 시계열 변화가 독

립 으로 나타나고 공통된 경향을 보이지 않아 주로 측정지 주변 지역오염원의

향을 받는 것으로 사료된다.

Biomass burning

05/01/08 07/01/08 09/01/08 11/01/08 01/01/09 03/01/09 05/01/09 07/01/09 09/01/09

Con

cent

ratio

n (u

g/m

3 )

0

10

20

30

40SeoulDaejeonDaeguGwangjuBusanUlsan

Fuel combustion

05/01/08 07/01/08 09/01/08 11/01/08 01/01/09 03/01/09 05/01/09 07/01/09 09/01/09

Con

cent

ratio

n (u

g/m

3 )

0

20

40

60

80

100

120SeoulIncheonDaejeonDaeguGwangjuUlsan

Motor vehicle

05/01/08 07/01/08 09/01/08 11/01/08 01/01/09 03/01/09 05/01/09 07/01/09 09/01/09

Con

cent

ratio

n (u

g/m

3 )

0

10

20

30

40

50SeoulIncheonDaejeonDaeguGwangjuBusan

Municipal incineration

05/01/08 07/01/08 09/01/08 11/01/08 01/01/09 03/01/09 05/01/09 07/01/09 09/01/09

Con

cent

ratio

n (u

g/m

3 )

0

10

20

30

40

50

60SeoulIncheonDaejeonDaeguBusan

Fig 52. Temporal variation of PM2.5 source contributions at 7 sites (Continued).

- 110 -

9. PM2.5 탄소성분 유기탄소성분 분석결과

가. 분석 상물질

Schauer 등은(1996) 유기탄소의 개별성분분석을 통해 주요 배출원의 특성을 규명하고

수용모델을 통해 기 탄소성분농도에 향을 미치는 배출원을 단하는 연구결과를

발표하 다. 아래의 표 58는 Schauer et al(1996)등이 수용모델의 Source profile로 개발한

상 유기물질들의 기본 인 분석결과를 요약한 것이다.

기 입자에 존재하는 유기성분들은 배출원, 는 생성원에 따라 그 종류와 농도가

다를 수 있기 때문에, 유기성분 분석은 기 입자의 주요 기여원의 종류와 그 향도를

정량화하는데 도움이 된다. Schauer 등(1996)은 1982년에 미국 Los Angeles의 10개 기

질 측정소와 1개의 섬 해안에서 원격으로 2 um 이하의 기 미세먼지를 24시간마다 6일

동안 포집하 고 이 4개 사이트(West Los Angeles, Down town Los Angeles, Pasadena,

Rubidoux)의 시료를 high-resolution gas chromatography(HRGC)와 chromatography / mass

spectromaetry(GC/MS)를 사용하여 유기성분들을 분석하 다.

한 이와는 별도로 Southern California의 Los Angeles 심지역 80×80 km 격자내의

가장 큰 탄소입자 배출원으로부터 미세입자의 화학 성분과 배출량을 결정하기 하여

기 샘 링이 수행되어진 1982년의 기간동안 약 80 %의 탄소입자 배출이 산정되었다.

이를 한 배출물질의 샘 링에 한 방법은 Hildemann 등(1991)에 자세하게 나타나 있

으며 기에서 샘 링한 유기성분의 분석과 같이 HRGC와 GC/MS를 사용하여 분석되어

졌다.

이를 토 로 수용모델의 Source profile에 사용되어진 물질은 총 100여개로 총 15개의

그룹으로 분류되어졌으며 이들 입자 유기성분들의 주요 배출원은 diesel exhaust, gasoline

- powered, vehicle exhaust, meat cooking operations, wood combustion 등에서 찾을 수 있다.

한 포장되어진 도로의 먼지는 tire wear, vegetative detritus, natural gas combustion,

cigarette smoke등에 의하여 다음으로 큰 배출원으로 생각되어진다.

- 111 -

Cmpound name

Range of Annual average ambient fine particulate concentreation(ng/m-3)

Used inreceptor model

Reasonnot used

n-Alkanesn-Tricosane 3.2-6.7 Yesn-Tetracosane 3.9-5.0 Yesn-pentacosane 6.7-11.2 Yesn-Hexsacosane 4.3-8.2 Yesn-Heptacosane 5.2-6.7 Yesn-Octacosane 2.1-3.1 Yesn-nonacosane 4.7-7.1 Yesn-Triacontane 2.4-2.7 Yesn-Hentriacontane 9.3-12.6 Yesn-Dotriacontane 1.0-1.5 Yesn-Tritriacontane 1.5-2.3 Yesn-Tetratriacontone 0.36-0.68 Yes

iso- and anteiso-Alkanesanteiso-Triacontane <0.03-0.23 Yesiso-Hentriacontane 0.73-1.50 Yesanteiso-Hentriacontane <0.03-0.12 Yesiso-Dotriacontane <0.03-0.13 Yesanteiso-Dotriacontane 0.89-1.31 Yesiso-Tritriacontane 0.30-0.33 Yes

Hopanes and steranes20S&R-5α(H),14β(H),17β(H)-Cholestanes 0.34-1.18 Yes20R-5α(H),14α(H),17α(H)-Cholestane 0.34-1.23 Yes20S&R-5α(H),14β(H),17β(H)-Ergostanes 0.51-1.75 Yes20S&R-5α(H),14β(H),17β(H)-Sitostanes 0.52-1.67 Yes22,29,30-Trisnorneohopane 0.32-0.93 Yes17α(H),21β(H)-29-Norhopane 0.66-2.42 Yes17α(H),21β(H)-Hopane 1.32-4.02 Yes22S-17α(H),21β(H)-30-Homohopane 0.52-1.42 Yes22R-17α(H),21β(H)-30-Homohopane 0.36-1.06 Yes22S-17α(H),21β(H)-30-Bishomohopane 0.33-0.84 Yes22R-17α(H),21β(H)-30-Bishomohopane 0.20-0.58 Yes

n-Alkenonic acidscis-9-n-Octadecenoic acid 17.3-26.0 Yes

AldehydesNonanal 5.7-9.5 Yes

Table 58. List of compounds available for possible use in the receptor model-1982, Los Angeles

- 112 -

Table 58. (continued)

Compound name



Reasonnot used

n-Akanoic acidsn-Nonanoic acid 3.3-9.9 No an-Decanoic acid 1.3-3.1 No an-Undecanoic acid 2.8-6.0 No an-Dodecanoic acid 3.7-7.0 No an-Tridecanoic acid 3.3-4.9 No an-Tetradecanoic acid 14.4-22.8 No an-Pentadecanoic acid 4.3-6.1 No an-hexadecanoic acid 118-141 No an-Heptadecanoic acid 3.4-5.2 No an-Octadecanoic acid 41.1-59.2 No an-Nonadecanoic acid 0.79-1.1 No an-Eicosanoic acid 3.1-6.1 No an-Heneicosanoic acid 1.4-2.3 No an-Docosanoic acid 5.7-9.9 No an-Tricosanoic acid 1.5-2.5 No an-Tetracosanoic acid 9.2-16.5 No an-pentacosanoic acid 1.1-1.6 No an-Hexacosanoic acid 5.3-9.3 No an-Heptacosanoic acid 0.47-0.81 No an-Octacosanoic acid 2.7-4.9 No an-Nonacosanoic acid 0.33-0.57 No an-Triacontanoic acid 1.0-2.2 No a

Dicarboxylic acidsPropanedionic acid 28.0-51.0 No b2-Butenedionic acid 0.58-1.3 No bButanedionic acid 51.2-84.1 No bMethylButanedionic acid 11.6-20.3 No bPentanedionic acid 28.3-38.7 No bMethlyPentanedionic acid 15.7-23.7 No bHydroxyButanedionic acid 7.8-22.1 No bHexanedionic acid 14.1-24.3 No bOctanedionic acid 2.5-4.1 No bNonanedionic acid 22.8-44.7 No b

- 113 -


Compound name



Reasonnot used

Aromatic carboxylic acids1,2-Benzenedicarboxylic acid 53.5-60.6 No b1,3-Benzenedicarboxylic acid 2.1-3.4 No b1,4-Benzenedicarboxylic acid 0.88-2.8 No b4-Methly-1,2-Benzenedicarboxylic acid 15.2-28.8 No b1,2,4-Benzenetricarboxylic acid 0.45-0.84 No b1,2,4-Benzenetricarboxylic acid 11.3-22.6 No b1,2,4-Benzenetetracarboxylic acid 0.40-0.80 No b

wood smoke markersDehydroabietic acid 10.2-23.6 No b13-isopropyl-5α-podocarpa-6,8,11,13-tetraen-16-acid 0.30-1.2 No b8,15-Pimaradien-18-oic-acid 0.07-1.1 YesPimaric acid 0.94-4.8 YesIsopimaric acid 0.71-2.3 Yes7-Oxodehydroabietic acid 1.9-4.1 No bSandaracopimaric acid 0.60-2.2 No bRetene 0.01-0.10 Yes

Polycyclic aromatic hydrocarbonesFluoranthene 0.07-0.15 No bPyrene 0.12-0.26 No bBenz[a]anthracene 0.09-0.29 No bCyclopenta[cd]pyrene 0.04-0.41 No bbenzo[ghi]fluoranthene 0.11-0.39 No bChrysene/triphenylene 0.23-0.61 No bBenzo[k]fluoranthene 0.33-1.20 YesBenzo[b]fluoranthene 0.68-1.23 YesBenzo[e]pyrene 0.38-0.97 YesBenzo[a]pyrene 0.18-0.44 No bIndeno[1,2,3-cd]pyrene 0.07-0.43 YesIndeno[1,2,3-cd]fluoranthene 0.26-1.09 YesBenzo[ghi]perylene 1.12-4.47 YesCoronene 2.41c Yes

- 114 -


Compound name



Reasonnot used

PAH keones and qulnones7H-Benz[de]anthracen-7-one 0.25-0.84 YesBenz[a]anthracene-7,12-dione 0.12-0.25 YesBenzo[cd]pyren-6-one 0.02-1.24 Yes

SteroidsCholesterol 1.9-2.7 No c

N-containing compounds3-Methoxypyridine 0.46-1.4 No bIsoquinoline 0.61-1.1 No b1-Methylisoquinoline 0.24-1.1 No b1,2-Dimethoxy-4-nitrobenzene 0.22-3.9 No b

Inorganic elementsElemental carbon 3030-4870 YesParticulate aluminum 249-330 YesParticulate silicon 336-600 Yesa Significant source not in modelb Species fails check for apparent conservation in the atmosphere (it behaves as if it is formed or depleted)c Some monitoring sites have missimg data

Schauer. et al(1996)

의 구성성분들 n-Alkanes은 미세입자를 구성하는 표 인 유기성분으로서 자동

차 연소, 음식 요리 과정, 천연가스 연소 등 부분의 일차 오염원에서 배출되며(J. H.

Seinfeld et al, 1998) PAHs는 요한 환경오염물질으로 화석연료와 운송장비등에 쓰이는

화학 연료의 불완 연소, 공업지역이나 주거지역의 용 로 난방 시설(나무, 석탄, 석

유, 천연 가스 등), biomass burning 등, 인 는 생물학 배출원에서 기 으로 배

출되어진다(L.C. Ding et al, 2009).

Hopane Sterane 등과 같은 성분은 화석 연료 배출의 바이오 마커로 간주 된다. 이

들 물질들은 천연 오일과 엔진 오일 등 수송 장비에 사용되는 연소에 의하여 배출되며

한 타지 않고 남은 오일 거기 등과 도로의 비산먼지 등에서 검출되어 진다. 때문에

- 115 -

이들은 화학수지 모델 등에서 수송 장비(자동차 등)에 의한 연소를 추정하는 표 물질

로 사용되고 있다. 한 Keones과 Qulnones 등 Oxy-PAHs의 경우 역시 자동차 연소나 도

로변 비산먼지, 바이오 메스 연소에 의해 발생되며 PAHs의 기 화학 반응에 의하

여 이차 으로 생성되기도 한다(J. Y. Lee et al, 2009).

n-Alkanoic acids의 탄소 번호는 C13 ~ C20의 범 를 나타내며 이 C16이 가장 두드러

진 구성을 나타낸다. 한 n-Akanoic acids 성분들은 화학 으로 매우 안정한 물질이며

요리하는 과정 씨앗 등의 식물성 기름의 연소에서 발생하기도 한다. Carboxylic acids

의 경우도 이와 유사한 구성 경향을 보이며 이들 물질들은 식물의 단백질, 기름, 지방성

분을 구성하는 기 성분들로 식물에서 바로 기로 배출되어지는 1차 오염물질이다

(Wang et al, 2009). 이밖에 Wood Smoke Markers들 Oleic acid 등은 음식의 요리과정

의 요한 Key tracer이며 Cholesterol등은 고기를 굽는 과정 배출되어지는 가장

요한 물질 하나이다(Rogge et al, 1991).

나. 측정결과

본 연구에서는 확보되어진 유기성분들의 표 물질을 10개 그룹으로 분류하 으며

분류된 물질들을 상으로 집 측 기간 PM2.5의 질량농도가 높았던 11개의 시

료를 선별하여 분석을 수행하 다.

아래의 표 59는 연구에 사용되어진 유기성분들의 표 물질을 그룹별로 정리하여

성분별 CAS no.와 화학식 분자량을 요약하여 정리한 것이며 표 60에는

TD-GC×GC-TOFMS로 추출 분리한 유기성분 검출된 성분들을 mass library hit에

의한 similarity와 reverse 값과 함께 정리하여 나타내었다.

각 분석 시료마다 검출된 유기성분들은 약 250여종이었고 상 유기성분

Alkanes, PAHs, Oxy-PAHs, Ketoacids, Dicalrboxylic acid, Alkenoic, Fatty acids 등 7가지

그룹, 52종의 유기성분들이 검출되었으며 자동차 화석연료 연소 등의 주요 성분인

C10부터 C40까지 약 22종의 Alkanes 성분들과 C10부터 C22까지 약 19종의 PAHs 성분

- 116 -

들이 주로 검출되었다.

그밖에 Oxy-PAHs와 Fatty acids등이 각각의 그룹에서 4종씩 검출되었으며

Ketoacids, Dicalrboxylic acid, Alkenoic등은 각각 1종씩 검출되었다. 반면 Wood smoke

markers, Hopanes & Steranes, a-Dicarbonyis 등의 바이오 마커 그룹들은 분석에서 검출

되지 않아 도시 배출원의 특성을 나타내고 있다고 생각되지만 주로 자동차 연소에서

배출되는 Hopanes이 검출되지 않은 것은 추후 연구에서 종합 으로 검토해야 한다.

- 117 -

Species CAS no. Formula M. W. Component

Alkanes and

Cycloalkans

629-97-0 C22H46 310 n-Docosane7194-84-5 C37H76 520 n-Heptatriacontane630-06-8 C36H74 506 n-Hexatriacontane

7149-86-7 C39H80 548 n-Nonatriacontane7149-85-6 C38H78 534 n-Octatriacontane6006-95-7 C21H42 294 n-Pentadecylcyclohexane630-07-9 C35H72 492 n-Pentatriacontane

14167-59-0 C34H70 478 n-Tetratriacontane630-05-7 C33H68 464 n-Triatriacontane

PAHs

27208-37-3 C18H10 226 Cyclopenta[cd]pyrene203-12-3 C18H10 226 Benzo[ghi]fluoranthene193-43-1 C22H12 276 Indeno[1,2,3-cd]fluoranthene82-05-3 C17H10O 230 Benzanthrone

2498-66-0 C18H10O2 258 1,2-Benz[a]anthraquinone3074-00-8 6H-Benzo[cd]pyren-6-one120-12-7 C14H10 178 Anthracene195-19-7 C18H12 228 Benzo[c]phenanthrene53-70-3 C22H14 278 Dibenz[a,h]anthracene483-65-8 C18H18 234 Retene(1-Methyl-7-isopropyiphenanthrene)

Oxy-PAHs

81-84-5 C12H6O3 198 1,8-Naphthalic anhydride548-39-0 C13H8O 180 Perinaphthenone

2235-15-6 C12H8O 168 1-Acenaphthone84-65-1 C14H8O2 208 9,10-Anthraquinone486-25-9 C13H8O 180 9-Fluorenone90-47-1 C13H8O2 196 Xanthone

Wood smoke

markers

1740-19-8 C20H28O2 300 Dehydroabietic acid471-74-9 C20H32O2 304 Sandaracopimaric acid

Hopanes &

Steranes

69483-47-2 C27H48 372 αββ(20R)-Cholestane481-21-0 C27H48 372 ααα(20R)-Cholestane

53584-59-1 17α(H)-22,29,30-Trisnorhopane53584-60-4 C29H50 398 17α(H),21β(H)-30-Norhopane13849-96-2 C30H52 412 17α(H),21β(H)-Hopane60305-23-9 17α(H),21β(H)-(22S)-Homohopane60305-22-8 17α(H),21β(H)-(22R)-Homohopane54352-50-0 17α(H),21β(H)-(22RS)-Bishomohopane

Ketoacids

692-29-5 4-Oxobutanoic acid2553-17-5 C9H16O3 172 9-Oxononanoic acid298-12-4 C2H2O3 74 Glyoxylic acid127-17-3- C3H4O3 88 Pyruvic acid

Table 59. List of Organic species groups in PM2.5 standard

- 118 -

Table 59. ( Continued )

Species CAS no. Formula M. W. Component

Dicalrboxylic acid

502-50-1 C7H10O5 174 4-Oxopimelic acid123-99-9 C9H16O4 188 Azelaic acid(Nonanedioic acid)110-17-8 C4H4O4 116 Fumaric acid110-94-1 C5H8O4 132 Glutaric acid141-82-2 C3H4O4 104 Malonic acid(Propanedioic acd)516-05-2 C4H6O4 118 Methylmalonic acid498-21-5 C5H8O4 132 Methylsuccinic acid

21085-60-9 Oxomalonic acid, Ca salt88-99-3 C8H6O4 166 Phthalic acid

111-16-0 C7H12O4 160 Pimelic acid(Heptanedioic acd)111-20-6 C10H18O4 202 Sebacic acid505-48-6 C8H14O4 174 Suberic acid(Octanedioic acd)

n-Alkenoic 112-80-1 C18H34O2 282 9-cis-Octadecenoic acid(Oleic)

a-Dicarbonyis107-22-2 C2H2O2 58 Glyoxal78-98-8 C3H4O2 72 Methylglyoxal

Fatty acids

2478-38-8 C10H12O4 196 Acetosyringone498-02-2 C9H10O3 166 Acetovanillone57-88-5 C27H46O 386 Cholest-5-en-3β-ol

458-36-6 Coniferaldehyde143-07-7 C12H24O2 200 Dodecanoic acid (Lauric)506-12-7 C17H34O2 270 Heptadecanoic acid (Margaric)57-10-3 C16H32O2 256 Hexadecanoic acid (Palmitic)

150-19-6 C7H8O2 124 3-Methoxyphenol83-48-7 C29H48O 412 Stigmasterol

134-96-3 C9H10O4 182 Syringaldehyde544-63-8 C14H28O2 228 Tetradecanoic acid (Myristic)638-53-9 C13H26O2 214 Tridecanoic acid121-33-5 C8H8O3 152 Vanillin

- 119 -

Species Component Formula Similarity Reverse M. W.

Alkanes

Decane C10H22 970 973 142Dodecane C12H26 915 915 170

Tetradecane C14H30 931 944 198Pentadecane C15H32 919 928 212Hexadecane C16H34 946 960 226Octadecane C18H38 894 894 254Nonadecane C19H40 940 943 268

Eicosane C20H42 868 880 282Docosane C22H46 929 929 310Tricosane C23H48 958 958 324

Tetracosane C24H50 908 908 338Hexacosane C26H54 923 974 366Heptacosane C27H56 875 875 380Octacosane C28H58 952 952 394Triacontane C30H62 900 950 422

Hentriacontane C31H64 937 946 436Dotriacontane C32H66 915 935 450

Tetratriacontane C34H70 933 933 478Pentatriacontane C35H72 921 921 492Hexatriacontane C36H74 872 910 506Octatriacontane C38H78 848 855 534

Tetracontane C40H82 955 955 562

PAHs

Naphthalene C10H8 909 926 128Acenaphthalene C12H8 890 930 152Acenaphthene C12H10 856 939 154

fluorene C13H10 819 951 166Phenanthrene C14H10 900 962 178Anthracene C14H10 904 923 178

Fluoranthene C16H10 903 950 202Pyrene C16H10 853 879 202

Benzanthrone C17H10O 860 920 230Benzo[ghi]fluoranthene C18H10 824 956 226

Benz[a]anthracene C18H12 919 957 228Chrysene C18H12 849 853 228

Retene C18H18 888 928 234Benzo[b]fluoranthene C20H12 927 927 252Benzo[k]fluoranthene C20H12 883 966 252

Benzo[a]pyrene C20H12 912 912 252Benzo[ghi]perylene C22H12 909 967 276

Indeno[1,2,3-cd]pyrene C22H12 941 944 276Dibenz[a,h]anthracene C22H14 893 898 278

Table 60. List of identified Organic species groups in PM2.5

- 120 -

Table 60. ( Continued )

Species Component Formula Similarity Reverse M. W.

Oxy-PAHs

1,8-Naphthalic anhydride C12H6O3 903 934 198

Perinaphthenone C13H8O 922 959 180

9-Fluorenone C13H8O 841 845 180

9,10-Anthraquinone C14H8O2 906 906 208

Ketoacids Pyruvic acid C3H4O3 835 999 88

Dicalrboxylic acid Phthalic acid C8H6O4 922 926 166

Alkenoic 9-cis-Octadecenoic acid C18H34O2 924 926 282

Fatty acids

Dodecanoic acid C12H24O2 902 902 200

Tridecanoic acid C13H26O2 844 844 214

Tetradecanoic acid C14H28O2 930 930 228

Hexadecanoic acid(Palmitic) C16H32O2 945 949 256

아래의 그림 53 ~ 59은 S와 R이 모두 800 이상을 가지는 유기성분들을 AIC에서 추출

한 2D 3D 크로마토그램들이다. two dimensional(2D) analytical ion chromarogram(AIC)

의 x축은 첫째 컬럼(DB-5, 증기압에 따른 분리)의 분리에 의한 검출시간을 의미하고, y축

은 둘째 컬럼(DB-17, 극성에 따른 분리)의 분리에 의한 검출시간을 의미한다. 한 표

된 색상은 검출된 각 성분들의 피크면 을 의미한다.

그림 53는 자동차 연소, 음식 요리, 천연가스 연소 등 부분 일차 오염원에서 배출되

며 PM2.5를 구성하는 표 인 유기성분인 Alkanes 성분들을 주요이온(mass to change

ratio (m/z)) 57 m/z로 AIC에서 추출한 2D와 3D 크로마토그램이다. Alkanes 성분들은 둘

째 컬럼의 07~1.2 sec 사이에서 주로 분포하 고 C10부터 C40까지 22종의 Alkanes 성분들

이 순차 으로 검출되었다. Alkanes 그룹의 mass fragment 패턴은 형 으로 CnH2n+1의

이온형태를 보 다(Welthagen et al, 2003).

그림 54은 탄소의 불완 한 연소에 의하여 배출되는 PAH 성분들을 각각의 주요이온

(Unique mass)으로 추출한 3D 크로마토그램으로 둘째 컬럼의 1.3~5.0 sec의 범 에서 주로

- 121 -

분포하 다. 추출된 PAHs 성분은 C10~C20까지 19종으로 Acenaphthalene, Acenaphthene,

Fluoranthene, Fluorene, Naphthalene, Pyrene, Phenanthrene, Benzo[k]fluoranthene등의 성분들

이 주로 검출되었다.

그림 55은 자동차 연소나 도로변 비산먼지 는 바이오매스의 연소로 배출되어지

거나 PAHs의 화학 반응에 의해 이차 으로 생성되는 Oxy-PAHs의 3D 크로마토그

램을 나타낸 것으로 PAHs 성분과 같이 둘째 컬럼의 1.3~5.0 sec의 범 에서 주로 분포

하 고 1,8-Naphthalic anhydride, Perinaphthenone, 9-Fluorenone, 9,10-Anthraquinone 등 4

종이 검출되었다. 그밖에 그림 59의 Fatty acids 그룹은 Dodecanoic acid, Tridecanoic

acid, Tetradecanoic acid, Hexadecanoic acid 등 4종이 본 연구에서 검출되었고 나머지 3

개 그룹에서는 Pyruvic acid, Phthalic acid, 9-cis-Octadecenoic acid 등의 성분들이 드물게

검출된 것으로 나타났다.

본 연구에서는 확보된 표 물질을 상으로 에어로졸 내에 분포하는 유기성분들을

검출하는데 목 을 두었으며 앞으로 본 연구 결과를 바탕으로 보다 정확한 유기성분

의 검출 method를 개발하고 각각의 배출특성을 가지고 있는 유기성분들의 정량화 작

업이 이루어진다면 주요 배출원의 특성을 규명하고 기 탄소성분 농도에 향을

미치는 배출원별 기여도에 한 보다 정확한 평가가 가능할 것으로 생각된다.

- 122 -

Fig 53. GC×GC chromatogram of alkanes extracted by mass 57 in 2D and 3D plot

- 123 -

Acenaphthalene Acenaphthene

Phenanthrene Fluoranthen

Benzo[a]Antracene Chrysene

Fig 54. GC×GC chromatogram of PAHs extracted by mass number in 3D plot

- 124 -

Retene Benzo[k]Fluoranthene

Fig 54. (continued)

Perinaphthenone 9-Fluorenone

9, 10-Anthraquinone 1, 8-Naphthalic anhydrid

Fig 55. GC×GC chromatogram of Oxy-PAHs extracted by mass number in 3D plot

- 125 -

Pyruvic acid

Fig 56. GC×GC chromatogram of Ketoacids extracted by mass number in 3D plot

Phthalic acid

Fig 57. GC×GC chromatogram of Dicalrboxylic acid extracted by mass number in 3D plot

9-cis-Octadecenoic acid

Fig 58. GC×GC chromatogram of Alkenoic acid extracted by mass number in 3D plot

- 126 -

Dodecanoic acid n-Hexadecanoic acid

Tridecanoic acid Tetradecanoic acid

Fig 59. GC×GC chromatogram of Fatty acid extracted by mass number in 3D plot

- 127 -

IV. 결 론

1. 량법과 자동측정방법별 PM2.5/PM10 ratio를 조사한 결과 TEOM법은 0.55, 베

타선법은 0.52, 량농도측정법은 0.64~0.71로 나타나 자동법들이 량농도측정법에

비해 PM2.5를 과소평가하는 경향이 나타났다. 량농도측정법과 자동측정방법인

TEOM법, 베타선법을 비교 측정한 결과, 두 방법간의 상 성은 매우 높으나 자동법이

량법에 비해 PM2.5 농도를 과소평가하는 경향이 나타났다. 주요성분 분석결과

PM2.5 유기탄소성분과 암모늄염이 차지하는 비율이 높음에도 시료도입부를 가열

하는 시스템을 사용하는 자동측정법에 한 보다 집 인 비교측정이 필요한 것으

로 단되며 추가 인 연구를 수행 이다.

2. 측정기간 동안의 PM2.5 체 평균농도는 2008년의 34㎍/㎥보다 약간 감소한

31㎍/㎥으로 조사되었다. 우리나라의 PM2.5 농도수 은 미국과 유럽의 15~20㎍/㎥

보다는 1.7~2.3배 높으며 2005년 국 주요 도시들의 평균인 105㎍/㎥의 32%

수 이며 아시아 지역의 주요도시들과는 유사한 수 으로 나타났다.

3. PM2.5의 주요성분의 조성비는 이온성분이 체 으로 47~60%(음이온 38%,

양이온 15%), 탄소성분이 략 40%(유기탄소물질 32%, 무기탄소 8%)를 차지하 고

속성분이 약 5%를 차지하는 것으로 나타났다.

4. PM2.5의 지역 농도분포는 수도권이 높고 남부권이 낮은 경향으로 나타났다.

인천이 38.2㎍/㎥으로 가장 높았으며 서울은 36.2㎍/㎥로 나타났다. 다만 서울과 인천

모두 2008년의 측정결과와 비교하면 농도는 감소한 것으로 나타났다. 부권의 ,

주, 구는 각각 33.9㎍/㎥, 30.4㎍/㎥, 30.5㎍/㎥ 나타나 유사하 다. 부산이 22.8㎍/

㎥로 체 지 에서 가장 낮았고, 울산의 경우 24.8㎍/㎥으로 조사되었다. 계 변동의

- 128 -

경우 겨울철에 높고 여름에 낮은 특징을 보 으며 수도권은 이 가을보다 높고, 남부

지역은 가을이 보다 높은 특징이 나타났다.

5. PM2.5 성분 탄소성분의 평균농도는 유기물질(Organic Matter, OM) 10.1㎍/㎥,

무기탄소(Element Carbon, EC) 2.4㎍/㎥이었다. 총탄소(Total Carbon, TC)는 12.5㎍/㎥

으며 OC/EC ratio는 3.5로 나타나 직 인 배출원의 향과 함께 기 에서 생성된

유기물질성분이 PM2.5에 포함된 것으로 나타났다.

6. 아시아 지역의 다른 연구결과들과 비교하면 배경지역으로 단할 수 있는 몽고의

Ulan-Bator 지역은 OM 4.1㎍/㎥, EC 0.4㎍/㎥(He et al., 2004)와 일본의 교토 OM 9㎍/㎥,

EC 1.3㎍/㎥보다는 높은 수 이었으며, 국의 여러 지역들보다는 매우 낮은 수 이고,

홍콩의 OM 9.5㎍/㎥, EC 3.2㎍/㎥과 유사한 수 으로 나타났다. OM의 계 별 평균

농도는 11.2㎍/㎥, 여름 9.4㎍/㎥, 가을 8.7㎍/㎥ 그리고 겨울이 10.8㎍/㎥이었으며

EC의 경우 각각 1.7, 1.6, 2.5, 3.4㎍/㎥로 나타났다. 여름철에 낮고 가을과 겨울이 높은

경향이 나타났으며 특히 가을철에 OC와 EC가 모두 가장 높은 농도를 나타내었고

OC/EC ratio가 낮게 나타나 가을철에는 배출원의 향을 큰 것으로 조사되었다.

7. PM2.5 구성 성분 이온성분이 가장 큰 조성비를 차지하는 것으로 나타났다.

PM2.5 체 평균 31㎍/㎥ 이온성분은 음이온 성분 11.7㎍/㎥(37.9%), 양이온성분

4.7㎍/㎥(15.1%)로 나타났다. 지역별로 보면 서울과 인천이 20㎍/㎥, 구, , 주

지역이 15~16㎍/㎥, 부산과 울산이 13㎍/㎥으로 조사되었다. 체 PM2.5 농도 이온

성분이 차지하는 비율은 략 53% 수 이었다. 이온성분 sulfate의 농도는 7.0㎍/㎥

으로 가장 높으며 nitrate가 4.4㎍/㎥, ammonium이 3.3㎍/㎥로 조사되었다. 특히 수도권

지역의 경우 계 으로 nitrate의 농도가 sulfate의 농도보다 높은 경우가 조사되어

수도권 지역은 자동차와 화학반응에 의한 향을 받는 것으로 나타났다.

- 129 -

8. 속성분의 조성조사 결과, 분석 상 물질은 모두 22개 속으로 PM2.5에서도

비산먼지와 지각성분의 주요성분인 Al, Fe등이 가장 높은 농도를 나타내었다. 다만

PM10에 비해 Al과 Fe의 농도가 체 속 에서 차지하는 비율은 어든 것으로

나타났다. 속성분 주로 PM2.5 역에 존재하는 것으로 알려진 As, Se, Co 등의

체평균농도는 As 3.82ng/㎥, Se 2.88ng/㎥, Co 0.20 ng/㎥ , V 3.94ng/㎥로 나타났다.

As과 Se의 경우 석탄화력발 의 주요 배출원 추 인자로서 산단이 집한 울산지역

에서 가장 높은 7.64ng/㎥이 나타났으며, 고농도 PM2.5 사례에서 Ni과 V, V과 Se, As과

Se, As과 Pb등의 상 성이 매우 높게 나타나는 것을 확인하 다.

9. 수용모델을 사용하여 주요 도시의 배출원별 기여율을 추정한 결과, 5~8개의 주요

배출원을 추정하 다. '08.4월부터 '09.10월까지 서울 등 7개 역시의 PM2.5 채취시료의

화학성분 분석결과를 사용하여 주요 배출원과 기여율을 추정한 결과 수도권(서울,

인천) 지역은 연료연소, 이차생성입자(황산염과 질산염)와 련한 배출원의 기여율이

가장 크게 나타나고 있으며(서울 34%, 인천 39%), 그외 지역의 경우 이차생성입자

(황산염)과 자동차에 의한 기여율이 높게 나타났다. 인천과 울산에서는 산업활동으로

인한 기여율(인천 8.3%, 울산 3.5%)이 큰 것을 확인하 다. 탄소성분의 배출과 련한

배출원의 기여율 합은 44.9%로 나타났고 기여율 추정결과 탄소배출과 련한 연료연

소, 자동차, 생물성연소의 국 인 평균기여율은 각각 22.0, 12.7, 10.2%로 나타나 향후

PM2.5 감을 해서는 탄소성분 배출원 확인 감 책 수립이 필요할 것으로

단된다.

10. 열탈착-이 가스크로마토그래피/비행시간형 질량검출기(TD-2D GC/TOF)를 사용

하여 유기탄소물질 의 개별입자에 한 정성분석을 수행하 다. 다환방향족탄화수

소류(PAHs)와 고분자 라핀계열(n-Alkane), 콜 스테롤, carbonyl 등의 개별성분들에

해서는 정성을 통해 주로 존재하는 성분을 확인하 다. 분석결과 자동차와 화석연료

연소가 주요배출원으로 알려진 4개 이상의 benzene ring을 가진 고분자 PAHs 물질과

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C22~C32의 heavy alkane 유기화합물을 확인하 다.

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- 연구사업 참여자 -

성명 소속 직급/직위 전공

김정수 대기환경연구과 과장 환경공학

이민도 대기환경연구과 연구관 환경공학

안준영 대기환경연구과 연구사 환경공학

문광주 대기환경연구과 연구사 환경공학

김현재 대기환경연구과 연구원 환경공학

오준 대기환경연구과 연구원 환경공학

전하은 대기환경연구과 연구원 환경공학

최진수 대기환경연구과 연구원 환경공학

박승명 대기환경연구과 연구원 환경학

박종성 대기환경연구과 연구원 환경공학

이상욱 대기환경연구과 연구사 환경학

2009 국립환경과학원webbook.me.go.kr/dli-file/nier/06/013/5001487.pdf수도권 지역은...

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