정주지 온실가스 인벤토리 산정을 위한 활동자료 구축과 고도화

최솔이 고려대학교 대학원 2023 국내박사

The LULUCF (Land Use, Land Use Change, and Forestry) sector of greenhouse gas inventories is categorized into six land use types: forestland, cropland, grassland, wetland, settlements, and other land. In South Korea, The greenhouse gas inventories for forestland, cropland, grassland, and wetland categories are currently reported using activity data. However, inventories for settlements and other land categories have not been reported due to the absence of land use definitions and corresponding activity data. Nevertheless, with the implementation and monitoring of the Paris Agreement, there is a growing need for more accurate and scientifically reliable calculations of greenhouse gas inventories. The Paris Agreement particularly emphasizes the importance of reporting inventories based on the principles of TACCC (Transparency, Accuracy, Completeness, Comparability, and Consistency). Therefore, assessing changes in land use throughout the country and the associated greenhouse gas emissions and removals in the LULUCF sector has become necessary, considering human activities and adhering to the TACCC principles. The main objective of this study is to propose methods for defining the spatial boundaries of settlements and developing activity data based on the TACCC principles in the LULUCF sector. Additionally, the study aims to further enhance the approach by creating additional activity data in the future and exploring ways to ensure compliance with the TACCC through administrative systems such as relevant laws and regulations. To determine the spatial boundaries of settlements, we considered 19 categories from the cadastral map: mineral spring site, salt farm, site, factory site, school site, parking zone, gas station, storage site, road, railroad, embankment, waterways, park, physical site, amusement park, religion site, historic site, graveyard, and miscellaneous land. These categories were selected based on TACCC principles for land use classification. To identify the spatial extent of settlements, we removed overlapping areas from the spatial data used for forest land and cropland, such as Forest-type maps and Smart farm maps. According to the 2019 data, settlements covered approximately 11% of the total land area, while settlements excluding overlapping areas accounted for around 9%. For constructing activity data within these spatial extents, we estimated the crown area using aerial photographs from 2000 and 2019, which included orthoimages and aerial forest images. The activity data covered 18.47% of the 19 categories from the cadastral map, or 12.66% when excluding overlapping areas. Based on these findings, we applied the Tier 1 method to land converted to settlements and the Tier 2a method to evaluate the inventory statistics for the remaining settlements. The estimated CO2 emissions and removals for the 19 categories from the cadastral map, excluding overlapping areas, were approximately 722.76 ktCO2yr-1 and 182.71 ktCO2yr-1, respectively. Additionally, we utilized LandTrendr, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), and EVI (Enhanced Vegetation Index) in Approach 3 to detect land use changes and construct additional activity data. These tools were used to analyze significant vegetation changes within the spatial extent of settlements. Notable vegetation decrease was observed in 2009, while significant vegetation growth was noted in 2002, demonstrating high accuracy in the decreased analysis. However, the growth analysis encountered errors due to variations in land use characteristics and satellite image resolutions. As a result, this approach proved suitable for identifying land use changes, particularly settlements converted from forest land and cropland. Lastly, to ensure compliance with TACCC principles and enhance the construction of activity data, we analyzed relevant materials concerning laws and regulations, leading us to derive three implications. Firstly, we recognized the necessity of clarifying the relevant data required for constructing and accumulating activity data. Secondly, we identified the need to supplement and establish legal and regulatory frameworks at the national and local levels to address land use changes and facilitate the construction of activity data. And thirdly, we acknowledged the importance of constructing a methodology for activity data construction and a data collection system to ensure consistent calculation of greenhouse gas inventories at both the national and local levels. This study is divided into four research aims: 1) defining the spatial boundaries of settlements, 2) constructing activity data, 3) evaluating greenhouse gas inventory statistics, and 4) improving the construction of activity data and systems. Synthetically, we emphasized the need to define the spatial boundaries and construct activity data consistent with other land categories to accurately calculate and report greenhouse gas inventories for settlements. Furthermore, to improve the TACCC compliance of greenhouse gas inventory reporting, we identified the year for constructing additional data, such as satellite imagery-based vegetation indices, which would determine the timing of activity data construction for settlements. Finally, we confirmed that improving the construction of activity data and systems through administrative data, including legal systems about settlement activity data, was necessary. 온실가스 인벤토리의 LULUCF 부문은 산림지, 농경지, 초지, 습지, 정주지, 기타토지의 토지이용범주로 구분되어 있다. 국내에서 산림지, 농경지, 초지, 습지 범주는 각 범주의 활동자료로 국가 온실가스 인벤토리를 산정 및 보고하고 있다. 하지만 정주지 및 기타토지 범주는 토지이용의 명확한 정의와 그에 따른 활동자료가 부재하여 현재까지 산정 및 보고가 수행되고 있지 않다. 국제적으로 파리협정 이행과 점검에 따라 보다 과학적이고 신뢰성 있는 온실가스 인벤토리의 산정이 더욱더 중요해지고 있다. 특히, 파리협정에서는 온실가스 인벤토리의 TACCC 원칙으로, 투명성(Transparency), 정확성(Accuracy), 완결성(Completeness), 적절성(Comparability), 일관성(Consistency)을 확보한 산정과 보고를 강조하고 있고, 국내 LULUCF 부문에서도 TACCC를 전제로한 인간 활동에 따른 토지이용변화 및 그에 따른 온실가스 배출∙흡수량에 대한 평가가 필요하게 되었다. 따라서 본 연구에서는 국내 LULUCF 부문의 TACCC를 전제로하는 정주지 공간범위 검토와 활동자료 구축방법을 제안하고, 이를 통한 온실가스 배출∙흡수량을 시범 산정하는 것을 연구의 핵심 목표로 하였다. 또한, 향후 활동자료 추가 구축을 통한 접근방법 고도화와 국내 법∙제도 등 행정체계를 활용한 TACCC 확보 방안을 모색하는 것을 연구 목표로 하였다. 정주지 공간범위 설정에는 토지이용구분 시 고려해야하는 TACCC 원칙에 대한 검토를 수행하여, 우선적으로 연속지적도의 19개 지목(광천지, 염전, 대지, 공장용지, 학교용지, 주차장, 주유소 용지, 창고용지, 도로, 철도용지, 공원, 체육용지, 유원지, 종교용지, 사적지, 묘지, 잡종지)을 공간범위로 설정하였다. 그리고 토지 구분의 중복 가능성을 고려하여 산림지와 농경지에서 활용하고 있는 공간자료(임상도, 스마트팜맵)와 중복지를 제거한 공간범위를 확인하였다. 19개 지목에 대한 정주지 면적은 2019년 기준 전체 국토의 약 11%, 중복지를 제외한 정주지 면적은 약 9% 이었다. 이러한 공간범위에 따른 활동자료는 교목 수관면적에 대하여2000년과 2019년을 기준으로 정사영상과 과거산림항공사진을 활용하여 구축하였다. 활동자료 면적은 19개 지목의 18.47%, 중복지를 제외한 19개 지목의 12.66%에 달하는 면적을 차지 하였다. 이와 같은 결과를 활용하여, 타토지에서 전환된 정주지는 Tier 1, 정주지로 유지된 정주지는 Tier 2a 방법을 활용하여 인벤토리 통계량을 평가하였다. 19개 지목을 대상으로 한 현재 CO2배출∙흡수량은 622.16 ktCO2yr-1, 중복지를 제외한 경우에는 242.16 ktCO2yr-1를 흡수하는 것으로 나타났다. 그리고 접근방법3(Appraoch 3)로 토지이용변화 파악 및 활동자료 추가 구축을 위해서 LandTrendr(Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery)와 NDVI 와 EVI 식생지수를 활용하여, 정주지 공간범위 내 식생변화가 크게 발생한 시점을 분석하였다. 식생감소는 2009년, 식생증가는 2002년이 가장 컸으며, 감소시점 파악에 대한 정확도는 매우 높았지만, 증가시점 파악에는 정주지 토지이용특성과 위성영상 해상도에 따른 오차가 존재 하였다. 따라서, LandTrendr 알고리즘은 급격한 감소가 발생하는 산림지에서 전환된 정주지, 농경지에서 전환된 정주지 등의 토지이용변화 파악에 보다 적합 하였다. 마지막으로 TACCC 확보를 위한 활동자료 구축과 고도화를 위하여 국내 법∙제도와 관련된 자료를 분석하고 세가지 측면의 시사점을 도출하였다. 첫번째로는 활동자료 구축 및 축적을 위한 관련자료 범위에 대한 명확화가 필요하며, 두번째로는 정주지 관련 법∙제도의 보완과 근거 마련을 통한 국가 및 지자체 단위에서 활동자료 구축이 필요 하였다. 세번째로는 국가와 지자체 단위에서 일관성 있는 온실가스 인벤토리 산정을 위한 활동자료 구축 방법론의 확립 및 자료 수집 체계가 필요한 것으로 파악되었다. 종합적으로 본 연구에서 1) 정주지 공간범위 설정, 2) 활동자료 구축, 3) 인벤토리 통계량 평가, 4) 활동자료 고도화 및 구축 체계로 구분되는 연구 수행을 통하여, 정주지의 온실가스 인벤토리 산정과 보고는 타토지범주와 정합성을 가지는 공간범위 설정과 그에 따르는 활동자료 구축이 필요함을 확인하였다. 그리고 이에 따른 온실가스 인벤토리 통계량 산정을 통하여 TACCC를 확보하여야 할 것이다. 또한, 온실가스 인벤토리 보고의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위하여, 위성영상의 식생지수 변화 파악을 통해 자료의 추가 구축 시점을 도출이 가능하였다. 마지막으로는 정주지 활동자료와 관련된 법제도 등 행정체계의 보안과 마련을 통하여 TACCC에 부합하는 자료 구축이 가능할 것이다.

농업부문 온실가스 감축전략의 경제 및 환경적 효과 분석

조은빛 서울대학교 대학원 2014 국내석사

인간의 인위적 활동으로 증가하는 온실가스배출량을 줄이고 지구온난화현상으로 일컫는 기후변화에 대응하기 위해 전 지구적인 활동이 이뤄지고 있다. 1994년부터 발효된 기후변화협약(United Nations Framework Convention on Climate Change, UNFCCC)에 우리나라도 47번째로 가입함에 따라 국내에서도 온실가스배출량을 줄이기 위한 다양한 기술개발과 정책제안이 진행되고 있다. 정부 간 패널(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)은 모든 국가에서 온실가스배출, 흡수량을 산정한 통계를 보고하도록 권고하며 이에 따른 산정방법론을 가이드라인으로 제시한다. 우리나라는 현재까지 1996년 가이드라인과 2000년 우수실행지침(Good Practice Guidance, GPG)의 방법론을 따르고 있지만, 선진국의 경우 조만간 2006년 가이드라인을 따르도록 의무화 한 상황이므로 우리나라도 2006년 가이드라인의 적용 가능성을 검토하고 있다. 농업부문의 경우 1996년 가이드라인과 달리 토지이용 변화 및 산림(Land Use, Land Use Change and Forest, LULUCF)과 통합되어 농축산, 임업 및 토지이용(Agriculture, Forestry and Land Use, AFOLU)으로 산정방법론의 개선이 이뤄졌다. 따라서 기존과 달리 토성별 토지이용, 토양탄소 저장고의 개념이 도입되어 농축산 분야의 온실가스배출, 흡수량 산정이 이뤄져야 한다. 국가인벤토리의 주요 카테고리는 에너지, 산업공정, 폐기물, 농축산, 임업 및 토지이용(AFOLU) 4가지로 구성되어 있는데 이들 중 농축산, 임업 및 토지이용분야(AFOLU)는 유일한 흡수 역할을 한다. 따라서 같은 카테고리에 있는 농축산 분야에서는 온실가스배출량을 최대한 감축하여 농축산, 임업 및 토지이용분야(AFOLU)에서의 흡수 잠재성을 키우고자 노력한다. 온실가스배출량을 산정할 때의 인벤토리는 기본적으로 활동자료와 배출계수로 구성되어 있다. 활동자료는 국가통계자료를 이용해 온실가스배출과 흡수에 영향을 미치는 생산 활동들의 영향을 파악하는 것으로 이해할 수 있으며 이들의 활동이 실제로 온실가스배출에 미치는 영향을 배출계수로써 계산하는 방식이다. 이러한 인벤토리 구조에서 온실가스감축방안은 세 가지 방법인 산정방법론, 배출계수, 활동자료의 변화 방식으로 접근하게 된다. 하지만 산정방법론과 배출계수의 변화와 달리 활동자료의 변화 방식은 국내 생산 활동과 연관이 있으며 감축방안도입에 따른 투입비용의 증가는 국내경제의 파급효과를 야기한다. 따라서 온실가스감축 잠재성을 산정하기 위해서는 온실가스감축방안이 도입된 경우 국내 경제에 미치는 파급효과를 반영하여 활동자료의 변화를 추정할 필요가 있다. 이를 위해 본고에서는 농업부문의 온실가스 감축방안 중 효과가 큰 간단관개 전환을 도입하는 경우의 온실가스감축 잠재성을 산정한다. 온실가스배출량을 산정하는 인벤토리 방법론은 2006년 가이드라인을 따르며 Agriculture and Land Use(ALU) 프로그램을 이용한다. 경제효과를 추정하기 위해선 일반연산균형모형(Computable General Equilibrium, CGE) 중에서도 단일국가정태모형인 PEP 1-1을 이용한다. 농경지 간단관개 면적을 100%로 확대하는 경우를 가정하면 온실가스배출량은 약 10.3%가 감축되었다. 하지만 이를 위한 투입비용 증가액은 벼 부문의 총 투입액 대비 4.61%를 차지하며 생산비용증가에 따라 벼, 보리, 밀, 잡곡, 콩류, 기타 식용작물과 비식용작물 등 농경지에서 재배되는 작목들의 토지자본변화율이 감소하였고 고소득 농업에 속하는 채소, 과실, 낙농, 양돈, 가금과 기타축산은 토지자본변화율이 증가하는 반응을 보였다. 이에 따른 활동자료의 변화로 온실가스감축 잠재성을 재산정한 결과 기존 배출량보다 13.27%가 감축되는 것으로 나타나 경제효과가 반영되면 온실가스감축 잠재성은 커질 것으로 분석되었다. 본고는 온실가스감축 잠재성 산정방법론을 개선하자는 연구목적을 가지고 경제효과를 반영한 온실가스감축 잠재성을 추정하였다. 인벤토리를 통한 상향식 방법으로 온실가스배출량을 산정하였고 하향식 방법인 CGE 모형으로 경제효과를 반영하도록 하여 온실가스감축잠재성 산정에 상향식 방법과 하향식 방법을 연계한 분석을 시도하였다. 다만 특정분야의 한정된 감축방안을 적용한 점은 한계로 지적될 수 있다. 따라서 감축방안들의 비용구조를 명확히 파악하여 여러 감축방안을 도입할 경우의 통합효과를 반영하도록 개선하거나 특정기술적용의 효과를 분석하도록 정교한 모형을 도입한다면 온실가스감축 잠재성 산정방법론 개선을 위한 보다 발전된 연구가 이뤄질 것이다.

지역 중소(4종, 5종) 사업장에 대한 온실가스 인벤토리 구축 및 관리 방안

기여운 전북대학교 일반대학원 2013 국내석사

기후변화대응 및 온실가스 감축을 위한 국제사회의 논의가 활발하게 이루어지고 있으며, 우리나라는 국가 온실가스 감축목표와 온실가스-에너지 목표관리제 시행에 따라 지정관리 업체들은 온실가스 배출량을 줄이기 위하여 인벤토리 구축 및 배출량 시스템을 구축하여 진행 해나가고 있다. 그러나 전라북도의 경우, 우리나라 전체의 온실가스 배출량 중 %를 차지하고 있으며, 산업부문 중에서 차지하는 비율이 더 낮으며 업종별로 이 가장 으로, 중소사업장의 비율이 높아 온실가스에 대한 관리방안이 미흡하게 나타났다. 따라서 본 연구에서 지역의 중소 사업장에 대한 온실가스 인벤토리를 구축하고 그에 따른 관리방안을 나타내어 보고자 하였다. 대기배출량 4종, 5종에 해당하는 중소사업장 총 2개의 업체를 선정하였으며, 연구방법에서 제시된 국제적 가이드라인 중에서 배출량 산정식 및 배출계수 IPCC 가이드라인에 제시된 산정 방법에 따라 배출량을 산정하고, 조직/운영 경계설정 및 용어, Worksheet, QA/QC 는 WRI GHG Protocol 과 ISO 14064 지침을 참고하여 인벤토리를 구축하였다. 그 결과 2개 업체의 온실가스 배출량은 A업체는 LNG 사용에 대한 직접 배출량이 702.12 tonCO2eq. 전력에 대한 간접 배출량이 8,826.07 tonCO2eq. 으로 나타났다. B 업체는 LNG 사용에 대한 직접 배출량이 전체 배출량의 97% 이상을 차지하는 117,048 tonCO2eq. 이며, 이 외 등유 및 경유 사용에 대한 직접 배출량은 5.91 tonCO2eq. 이며, 전력에 대한 간접 배출량은 0.20 tonCO2eq. 으로 나타났다. 주된 온실가스 배출량 파악을 위하여 사업장의 공정에 대한 에너지 사용량과 온실가스 배출량을 파악할 수 있도록 운영경계에 따른 인벤토리 구축도 함께 수립하였다.

서울시 수송부문 온실가스의 상향식 인벤토리 구축에 관한 연구

김진식 서울시립대학교 일반대학원 2012 국내석사

2006년 기준 수송부문의 에너지 소비 비중은 서울시 전체 에너지 소비량의 약 23%를 차지한다. 그러나 국내 대부분의 수송부문의 이산화탄소 배출량 산정연구는 연료 판매량 자료를 바탕으로 배출량을 산정하는 하향식(Top-down) 방법으로 추정하고 있어, 전체적인 온실가스 발생량을 확인하는 수준에서는 의미가 있으나, 공간적으로 실제적인 배출량을 파악 하기에는 미흡한 점이 많다. 반면, 구간별 활동도 자료를 바탕으로 온실가스 배출량을 산정하는 상향식(Bottom-up) 방법은 실제 차량의 운행량을 바탕으로 한 활동도 자료에 따라 시공간적 분포를 반영하기 때문에 가장 적합한 방법이다. 서울시의 수송부문 온실가스 배출은 도로를 통행하는 자동차에 의한 도로 수송부문 외에도 기차 및 전철에 의한 철도 수송부문에서도 기인한다. 이에 본 연구의 목적은 도로 수송부문과 철도 수송부문을 모두 포함하는 서울시 전체 수송부문 온실가스 배출량을 정확히 파악하여 실제적이고 공간적으로 해상도 높은 인벤토리 자료를 구축하는 것이다. 도로수송의 경우 교통량을 바탕으로 이산화탄소 배출량을 산정한 결과, 연간 790만 톤의 이산화탄소가 발생하는 것으로 산정되었다. 유류판매량을 기준으로 산정한 배출량인 연간 1,048만 톤과 교통량에 의해 발생되는 배출량을 비교하면 약 258만 톤의 차이가 발생한다. 서울시 도로망을 분석해보면, 교통량이 측정되는 간선도로의 경우 총 연장이 약 1,200㎞ 이고, 실제로 차량이 통행하지만 교통량이 확인되지 않는 이면도로의 경우 총 연장이 5,500㎞ 에 달하는 것으로 분석되었다. 따라서 258만 톤의 차이가 이면도로에서 배출되고 있는 것으로 추정하여 이 배출량을 5,500㎞ 에 달하는 이면도로의 도로연장으로 배분하여 공간적 분포에 산입하였다. 철도수송의 경우 디젤 기관차는 경유를 연료로 사용하여 직접적으로 온실가스를 배출하며, KTX와 전철은 구매전력을 이용해 전동차를 운행하여 간접적으로 온실가스를 배출한다. 따라서 직접적으로 온실가스를 배출하는 기차뿐만 아니라, 간접적으로 서울시 온실가스 배출량에 기여하는 KTX와 전철도 서울시 비도로 수송부문의 온실가스 배출원으로 포함하여 연구를 진행하였다. 세부 활동도 자료를 이용하여 철도 수송부문 온실가스 배출량을 산정하기 위해 Vehicle Kilometer Traveled(V.K.T.) 방법을 적용하여 노선의 구간별로 온실가스 배출량을 산정하였다. 기차와 전철의 각 노선 구간별 거리는 Geographic Information System(GIS)을 활용하여 산출하였으며, 각 노선별 기차 및 전동차의 실제 운행 횟수를 이용하여 온실가스 배출량을 산정하였다. 그 결과 전철의 간접 온실가스 배출원을 포함한 서울시 철도수송부문에서는 연간 약 47만 톤의 이산화탄소가 발생하는 것으로 추정되었다. 본 연구에서는 GIS를 이용하여 서울을 TM좌표를 기준으로 한, 가로 × 세로, 1㎞ × 1㎞의 697개 격자로 분할하고, 구간별 V.K.T. 값을 격자별로 합산하였다. 본 연구의 결과인 상향식 접근법으로 구축된 해상도 높은 수송부문의 온실가스 배출량 자료는 지역적으로 보다 상세한 온실가스 배출량을 파악하는데 기여할 수 있을 것으로 사료된다. The proportion of energy consumption in transportation sector is approximately 23% in Seoul's total energy consumption in 2006. Most inventory methods of domestic transportation sector are based on Top-down approach through sales of fuel data. It has meaning about estimating overall greenhouse gas emission, however actual emission calculation is insufficient. On the other hand, bottom-up approached inventory that estimae Greehouse gas based on the each sector's activity data is most appropriate method because of the realistic traffic volume data for spatial analysis. The transportation sector emissions Greenhouse gas caused by vehicles that pass the roads and railways, in Seoul. Therefore, Seoul's transportation sector emissions GHG from the roads and the railways sector, both should be considered. However, the current inventory system for greenhouse gas emissions coming from the subway classified as service sector instead of transportation sector. So there are need to developing bottom-up inventory data of transportation sector including the parts of roads and rails through realistic activity data. Based on the road traffic, carbon dioxide emission of the road transport sector was calculated. As a result, the 7.9 million tons of carbon dioxide has been estimated to occur annually. It has 2.6 million tons difference as compared with the sales of fuel volume emission of the total amount. When analyzing the road system of Seoul, the traffic volume is mesured in the whole extension of main roads that is about 1,200 ㎞ and the traffic volume is not measured in local streets that is about 5,500 ㎞. As a result, it is estimated that 2.6 million tons difference operates in local streets. So, I assumed to this 2.6 million tons of CO2 emissions from local street. And I take into account this emissions on 5,500 length of local streets. In rail transportation sector, locomotives use diesel as fuel and emit greenhouse gas directly. KTX & subway use electricity as energy source and emit indirectly. So, Bottom-up inventory of this study including rail transportation sector as well as roads. As a result of this study, it is estimated that 470 thousand tons from rail transportation sector. In this study, I processed the CO2 emission inventory data by 1㎞ x 1㎞ resolution format(697 cells in Seoul) with the GIS extraction method. And calculating CO2 emissions each cells. A result of this study, I can develop high resolution GHG emission inventory with bottom-up method through realistic activity data. It can contribute to making more detailed GHG reduction policies.

건설업 온실가스 인벤토리 구축 및 문제점에 관한 연구

장현우 연세대학교 공학대학원 2015 국내석사

1966 및 2006 IPCC 가이드라인에 따른 경상북도 지역의 온실가스 배출량 비교

신명환 고려대학교 생명환경과학대학원 2013 국내석사

국가 온실가스 중기 감축목표의 효과적인 달성을 위해 중앙정부 주도의 범 국가적 감축정책 이외에도 광역 지자체 및 기초지자체 단위의 감축행동의 중요성이 점차 대두되고 있다. 이에 2010년 말 서울시 등 7대 특․광역시는 지역적 배출특성을 감안하여 18~40%의 감축목표를 설정하였고 교통, 건물, 신재생에너지, 폐기물, 탄소흡수원 확충, 녹색생활 실천 및 비 산업 부문에 대한 감축수단 발굴에 박차를 가하고 있다. 온실가스 인벤토리는 모든 감축정책 이행의 기초자료가 되며 특히, 지자체 온실가스 인벤토리는 지자체 특성에 적합한 감축정책 수립 및 이행에 있어 필수적이라 하겠다. 본 연구자료는 경상북도 지역의 기후변화 적응 정책 및 온실가스 관리 정책의 수립에 있어 기초 자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 경상북도 지역은 산업부문의 배출량이 전체 배출량의 70% 이상을 차지하는 우리 나라를 대표하는 산업지역으로 온실가스-에너지 목표관리제, 2015년에 시행될 온실가스 배출권거래제 등 다양한 온실가스 감축 옵션에 있어 그 비중이 상당히 높은 것으로 사료된다. 본 논문에서는 지자체 정책이행자의 편의를 위해 복잡한 IPCC 가이드라인의 분류체계를 7개 부문(산업, 수송, 상업․공공, 가정, 농업, 폐기물, 기타)으로 재정립한 국립환경과학원 GHG-CAPSS의 재분류 체계를 이용하여 경상북도 지역의 온실가스 배출특성을 알아 보고자 하였다. 1996 IPCC 가이드라인과 2006 IPCC 가이드라인의 온실가스 배출량을 비교해 본 결과, 1996 IPCC 가이드라인에 의한 배출량은 70,461 천톤CO2eq., 2006 IPCC 가이드라인에 의한 배출량은 104,881 천톤CO2eq.으로 34,420 천톤CO2eq.의 차이를 보였다. 물질별로 살펴보면, 1996 IPCC 가이드라인에서는 CO2가 전체 배출량의 94.0%(66,252 천톤CO2eq.)로 가장 높은 비중을 차지하였으며, CH4 4%(2,523 천톤CO2eq.), N2O 2%(1,686 천톤CO2eq.)의 순으로 높게 나타났다. 2006 IPCC 가이드라인에서도 1996 IPCC 가이드라인과 비슷한 결과를 보였으며, CO2 97%(101,726 천톤CO2eq.), CH4 2%(2,086 천톤CO2eq.), N2O 1%(1,071 천톤CO2eq.) 순으로 나타났다.

초임계압과 초초임계압 발전소의 CO2 배출계수 비교 및 Non-CO2 배출특성 연구

노준영 세종대학교 대학원 2020 국내석사

국가 온실가스 인벤토리 보고서에 따르면, 우리나라의 2017년 온실가스 총 배출량 7억 9백만 톤 CO2eq 중 에너지산업 공공전기 및 열 생산 부문의 온실가스 배출량은 2억 7천만 톤 CO2eq(약 34%)으로 가장 많은 양을 차지하고 있다. 우리나라의 에너지원별 발전비율은 석탄 41.9 %, 가스 26.8 %, 원자력 23.4 %, 신재생 6.2 %으로 석탄의 발전비율이 가장 높다. 정부에서는 온실가스 배출량의 가장 많은 양을 차지하고 있는 공공전기 및 열 생산 부문의 온실가스 배출량을 줄이기 위해 기술적 노력과 환경 규제를 강화하고 있다. 초임계압 발전기술을 1990년대부터 도입하여 운전 중에 있으며, 2000년대 초부터 정부 주도로 초초임계압 기술 개발이 시작되었다. 2016년부터 1000MW급 초초임계압 발전소가 신보령, 태안, 당진 화력발전소에 도입되어 운영되고 있다. 본 연구에서는 발전 효율을 고려한 초임계압과 초초임계압 발전소의 CO2 배출계수를 산정하고, 산정한 CO2 배출계수를 이용하여 초초임계압 발전소를 40 %까지 도입하였을 때의 CO2 저감 잠재량을 산정하였다. 또한, Non-CO2 배출계수를 산정·비교하고 Non-CO2 농도와 TMS 자료와의 상관관계를 분석하였다. 초임계압과 초초임계압 발전소의 CO2 배출계수 산정 결과, 초임계압 발전소는 1.017 kgCO2/kWh로 산정되었고, 초초임계압 발전소는 0.947 kgCO2/kWh로, 초초임계압 발전소의 CO2 배출계수가 7 % 작게 산정되었다. 산정한 배출계수를 이용하여 초초임계압 발전소를 2030년까지 40% 도입 시 CO2 배출량을 국내 5개 발전사의 송전량을 기준으로 산정할 결과, 2018년(초임계압: 90%, 초초임계압: 10%)에는 212,996,000 tonCO2, 2030년(초임계압: 60%, 초초임계압 40%)에는 208,579,000 tonCO2로 초초임계압 발전소가 40 %까지 도입될 시 CO2 저감량이 2 %(4,417,000 tonCO2) 감소하는 것으로 나타났다. 초임계압과 초초임계압 발전소의 Non-CO2 배출계수 산정 결과, 초임계압 발전소의 CH4 배출계수는 0.351 kgCH4/TJ, 초초임계압 발전소의 CH4 배출계수는 0.091 kgCH4/TJ로, 초초임계압 발전소의 CH4 배출계수가 74% 낮게 산정되었다. 또한, 초임계압 발전소의 N2O 배출계수는 0.872 kgN2O/TJ, 초초임계압 발전소의 N2O 배출계수는 0.553 kgN2O/TJ로, 초초임계압 발전소의 N2O 배출계수가 36% 낮게 산정되었다. 스피어만의 상관관계 분석 방법(Spearman's rank correlation coefficient)를 이용하여 Non-CO2 농도와 연료성분 및 배기가스 중 여러 성분과의 상관관계를 분석하였다. CH4 농도와 연료 중 탄소 함량의 상관관계 분석 결과, 상관계수 0.752으로 강한 양의 상관관계를 나타냈다. 연료 중 탄소 함량이 많은수록 배기가스의 CH4 농도가 높아지는 것으로 나타났다. N2O 농도와 배기가스 중의 NOX 농도와의 상관관계 분석 결과, 상관계수 –0.264로 낮은 음의 상관관계를 나타냈다. NOX의 생성이 증가할수록 N2O의 생성이 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 초초임계압 발전소의 도입 시 CO2 저감량을 정량적으로 확인할 수 있었고, CH4과 N2O도 초임계압 발전소보다 초초임계압 발전소에서 더 적게 배출되는 것을 알 수 있었다.

에너지생산 탄소 배출량을 반영한 지역별 탄소배출 요인분석 : 전국 시군구를 중심으로

이이주 서울시립대학교 일반대학원 2022 국내석사

While realizing Net Zero in response to the climate crisis has been selected as a global goal, the need to realize a carbon-neutral city is also emerging. However, in Korea, which is geographically a power isolated island, the imbalance of carbon emissions is also achieved due to the imbalance between energy consumption areas and power generation areas due to the central power generation. Therefore, this study attempted to suggest what is the goal of quantitatively focusing on realizing carbon neutrality in the future by identifying the difference between direct emission (Scope1) and indirect emission (Scope2) based on the urban structure that consumes energy. The results of the study are as follows. First, differences between regions and countries in calculating carbon emissions arise from the selection of carbon emission fields, differences in carbon emission coefficients, and carbon emission equations. Second, factors influencing carbon emissions, including carbon emissions considering energy production and consumption, had both factors different from those common to those affecting carbon emissions. Direct factors such as the green area ratio and internal traffic volume had an effect even when considering energy consumption and production areas as common factors. Fourth, apartments, which were introduced as significant variables in terms of high-rise density as part of compressed cities, had a positive effect on carbon emission, and in the case of residential density, concentration had a negative effect on carbon emission. Considering that the average number of floors also has a positive effect, dense urban planning centered on low-rise rather than high-rise densities is expected to be positive for carbon emissions. This study can be used to identify the factors influencing carbon emissions based on the common standards of cities, counties, and districts nationwide using greenhouse gas inventory data, and to establish policies for long-term management in order to realize carbon-neutral cities. 기후위기에 대응하여 탄소중립(Net Zero) 실현이 세계적 목표로 선정된 가운데 탄소중립도시의 실현 필요성 역시도 대두되고 있다. 하지만 지리적으로 전력 계통섬인 우리나라에서는 중앙 전원식 발전으로 인해 에너지 소비지역과 발전지역의 불균형으로 탄소배출의 불균형 역시 이루어지고 있다. 따라서 이 연구는 해당 지역이 에너지 소비 시 배출되는 탄소량만을 측정한 직접배출과 전기에너지 생산과 에너지 소비 시 배출되는 탄소량까지 고려한 간접배출을 고려하였을 때의 탄소배출요인의 차이점이 무엇인지 파악함으로써, 향후 탄소중립 실현을 위해 정량적으로 중점을 두어야 하는 목표치가 무엇인지에 대해서 시사점을 제시하고자 하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 탄소 배출량 산정에 있어 지역과 국가간 차이는 탄소배출분야 선정 및 탄소배출계수의 차이, 탄소배출산정방식에서 발생한다. 둘째, 에너지 생산과 소비를 고려한 탄소 배출량을 포함한 탄소배출의 영향요인은 기조의 탄소배출 영향요인들과 공통적인요소와 상이한 요소 모두 존재하였다. 녹지비율과 내부통행량 등 직접적인 요소들은 공통적인 요인으로서 에너지 소비와 생산지역을 고려하더라도 영향을 미쳤다. 넷째, 압축도시의 일환으로 고층 고밀 측면에서 유의미한 변수로 소개되어 오던 아파트의 경우 탄소배출에 양의 영향을 미치는 것으로 반대의 결과가 나왔으며, 주거밀도의 경우 밀집하는 것이 탄소배출에 음의 영향을 미치는 것으로 반대의 결과가 도출되었다. 평균층수 역시 양의 영향을 미치는 것을 미루어보아 고층 고밀보다는 저층 위주의 밀집된 도시계획이 탄소배출에 긍정적일 것으로 판단된다. 이 연구는 온실가스 인벤토리 자료를 활용하여 전국 시군구 공통의 기준으로 탄소배출 영향요인을 파악했다는 측면에서, 향후 탄소중립 도시 실현을 위해 지역에서 장기적으로 관리해야 하는 탄소배출 영향요인이 무엇인지 파악하고 정책을 수립하는데 활용될 수 있다.

PAS 연속측정방법을 이용한 부생가스 발전시설의 N2O 배출계수 연구

김수빈 세종대학교 대학원 2023 국내석사

우리나라 에너지 분야의 2020년 온실가스 배출량은 569.9 백만톤으로 전체 온실가스 배출량 중 86.8%로 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 우리나라의 온실가스 감축을 위해서는 에너지 분야의 신뢰성 있는 인벤토리 기반의 배출량 관리가 필수적이다. 에너지 분야 중 연료연소 부문에서는 다양한 연료를 사용하고 있으며, 그 중 부생가스는 철강산업의 제철공정에서 부산물로 발생되어 발전용 연료로 사용되고 있다. 철강생산시설의 부생가스에는 코크스가스, 고로가스, 전로가스가 있으며, CO2 배출계수와 발열량은 국가고유 값이 개발되어 고시되어 있으나, Non-CO2 배출계수는 개발 및 관련 연구가 미흡한 실정이다. IPCC 가이드라인에서는 온실가스 배출량 산정 시 국가고유배출계수(Tier 2)를 개발하거나 사업장 단위의 배출계수(Tier 3)를 개발하여 적용하는 것을 권장하고 있어, 인벤토리의 신뢰성을 높이기 위해서는 부생가스의 Non-CO2 배출계수 개발과 관련된 연구가 필요하다. 본 연구는 부생가스를 이용하는 발전시설을 대상으로 Non-CO2 중 하나인 N2O의 배출 특성을 확인하고 N2O 배출계수를 개발하였다. 부생가스 발전시설의 N2O 농도 측정은 실시간 측정 방법 중 하나인 PAS 방법을 이용하였으며, 장비의 신뢰성을 평가하기 위해 표준가스와 발전소에서 채취한 배기가스 시료를 GC-ECD로 분석하여 비교하였다. N2O의 배출 특성은 측정된 N2O 농도와 발전소에서 확보한 NOx 농도, O2 농도의 상관관계 분석을 통해 확인하였다. 그리고 연소가스 중 N2O 농도와 유량을 이용하여 N2O 배출계수를 개발하고 불확도를 확인하였다. 연구 대상시설로는 부생가스를 이용하여 발전하는 국내 두 시설 중 한 곳을 선정하였다. N2O 농도는 총 6일에 걸쳐 배기가스 최종 배출구인 연돌에서 측정하였으며 N2O 평균 농도는 0.34ppm으로 나타났다. 또한, 연구기간 동안 연속적으로 측정한 N2O 농도 배출 특성을 파악하고 영향변수들과의 상관관계를 분석하였다. N2O 농도와 NOx 농도, O2 농도는 양의 상관관계를 나타냈다. 연구 결과, N2O 배출계수는 0.69kgN2O/TJ으로 산정되었으며, 최댓값은 0.98kgN2O/TJ, 최솟값은 0.57kgN2O/TJ으로 확인하였다. IPCC의 부생가스 기본값은 0.1kgN2O/TJ으로 95% 신뢰구간에서 0.03kgN2O/TJ ~ 0.3kgN2O/TJ이다. 본 연구의 N2O 배출계수는 IPCC의 부생가스 기본값의 상한값인 0.3kgN2O/TJ보다 0.39kgN2O/TJ 높게 산정되었다. 몬테카를로 시뮬레이션을 통한 N2O 배출계수의 불확도는 Gamma 분포로 나타났으며, 하위 2.5% 값은 0.66kgN2O/TJ, 상위 97.5% 값은 0.73N2O/TJ로 나타났다. 불확도 범위는 95% 신뢰구간에서 –4.35% ~ +5.89%로 확인되었다. IPCC에서 제공하는 Tier 1 기본 N2O 배출계수는 국내의 연소시설 및 기술 등을 반영하지 못하기 때문에, 부생가스 발전의 국가고유 N2O 배출계수가 개발되어야 한다. 본 연구는 현재 연구가 부족한 Non-CO2 중 N2O를 대상으로 배출계수를 개발하였으며, 우리나라의 온실가스 인벤토리 신뢰성을 높이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

Effect of assimilating CO2 mole fraction observations in the Korean Peninsula on the estimation of surface carbon flux in Asia and comparison of the estimated carbon flux with emission inventory data

Cho, Minkwang Graduate School, Yonsei University 2019 국내석사

본 연구에서는 한반도 내에서 관측된 이산화탄소 자료를 인버스 모델링 방법을 사용하는 탄소추적시스템에 자료동화 했을 때 한반도 및 아시아 지역의 지표면 탄소 플럭스 추정에 미치는 영향을 살펴보고, 실험 결과를 온실가스 인벤토리 자료와 비교하여 한국 및 주변 국가에서 배출되는 온실가스를 정량적으로 평가하고자 한다. 먼저 탄소추적시스템에서 기존에 사용하지 않았던 안면도와 고산 관측자료를 자료동화에 추가로 활용하기 위해, 각 관측소의 이산화탄소 자료에 적합한 model-data mismatch (MDM)를 선정하는 실험을 진행했다. MDM 값으로는 실시간 관측 유형에 부여하는 3 ppm과 기존 탄소추적시스템 자료동화에 사용 중인 태안 관측소의 MDM인 5 ppm을 대상으로, 두 값을 안면도와 고산 관측자료에 여러 조합으로 적용하여 독립적인 자료동화 실험을 수행했다. 검증 결과 두 관측소의 MDM을 3 ppm으로 선정하는 것이 한반도와 주변 지역의 지표면 탄소 플럭스를 최적화하는데 효과적이었다. 안면도와 고산 관측을 자료동화하는데 선정된 MDM을 적용하여 2003년부터 2012년까지 10년 동안의 한반도 및 아시아 지역 지표면 탄소 플럭스 변화를 살펴보았다. 비교를 위해 동일 기간 안면도와 고산 관측이 추가되지 않은 실험을 함께 수행하여 분석하였다. 실험 결과 안면도와 고산 관측을 자료동화에 추가한 실험에서 한반도를 비롯한 아시아 지역 지표면 탄소 플럭스의 흡원이 좀 더 강하게 모의되며, 유라시아 지역의 봄철 탄소 플럭스 방출이 상대적으로 약하게 나타났다. 또한 탄소추적시스템의 실험 결과를 국가 온실가스 인벤토리 보고서의 연간 탄소 배출량과 비교하였다. 국내 관측이 추가된 실험의 경우 총 탄소 배출량을 인벤토리 자료보다 약간 적게, 육상 식생에 의한 지표면 탄소 흡수량을 크게 모의하는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존에 자료동화 되지 않았던 국내 관측자료를 인버스 모델링에 활용함으로써 국내 관측자료가 한반도에서의 지표면 탄소 플럭스 추정에 미치는 영향을 좀 더 중점적으로 살펴볼 수 있었으며, 모델에서 생산된 지표면 탄소 플럭스를 이용해 한국 및 아시아 국가들의 온실가스 인벤토리 자료의 평가를 가능케 하였다. 본 연구에서 연구한 결과는 향후 온실가스 저감 정책 수립 및 정확한 온실가스 배출량 및 감축량 추정에 기여할 수 있을 것으로 사료된다. In this study, two observational datasets from the Korean Peninsula were newly introduced to the CarbonTracker data assimilation system, one of the inverse models, and the surface carbon flux was estimated for the region of Asia including the Korean Peninsula. In addition, the estimated flux results were used to evaluate the national greenhouse gas inventory reports of various East Asian countries. Before assimilating the new observational data from Anmyeon-do (AMY) and Gosan (GSN), three experiments were conducted in order to determine appropriate model-data mismatch (MDM) values for each dataset. Two values were considered as candidates for MDM: 3 ppm (ascribed to continuous observation type) and 5 ppm (assigned to Tae-ahn Peninsula [TAP] observation data which have been already assimilated into CarbonTracker), and each experiment was independently conducted with the different combinations of MDM values. The results showed that 3 ppm was suitable for the MDM values of AMY and GSN when optimizing the surface carbon flux on the Korean Peninsula and in Asia. By assimilating the observational datasets of AMY and GSN with MDM values, the CarbonTracker calculated the surface carbon flux in Asia over a 10 year period, from 2003 to 2012. For the sake of comparison, an experiment was also conducted that did not take into account AMY and GSN. The results indicated the presence of stronger carbon flux absorption in Asia when AMY and GSN observations were added. In particular, the carbon flux emissions in the Eurasia region were weakened in springtime. In addition, the national greenhouse gas inventory report was compared with the CarbonTracker results. The estimated carbon flux with AMY and GSN data showed more biosphere surface carbon flux absorption and slightly less total carbon flux emissions compared to the inventory data. This study used domestic carbon dioxide observation data in the inverse modeling system, which had never been used in the data assimilation process. This provides a closer look at surface flux estimations in East Asia, especially on the Korean Peninsula. Furthermore, this allows for the evaluation of the national greenhouse gas inventory data using the inverse modeling results. It is expected that in the near future this study will contribute to policy decisions concerning the reduction of greenhouse gas emissions and the estimation of greenhouse gas emissions and reduction.