Characterization of organic compounds in ambient PM₂.₅ measured at Seoul, Korea

정소영 Seoul National University 2020 국내석사

Associations between hourly PM2.5 chemical constituents and emergency department visits for cardiovascular and respiratory disease

엄희상 Seoul National University 2016 국내석사

Introduction : Several epidemiological studies have investigated fine particulate matter (≤ 2.5 μm in aerodynamic diameter, PM2.5) has a risk for adverse effects on human health. Previous studies have focused on the risk associated with the total mass of particles, without considering the chemical constituents of them. In this study, the hourly differences between PM2.5 chemical constituents and emergency visits for cardiovascular disease and respiratory disease were estimated using time-stratified case-crossover design. Methods: The study periods were from January 1 to December 31, 2013 in Seoul, Korea. Hourly health outcome data on emergency department visits for cardiovascular disease and respiratory disease were provided by National Emergency Department Information System (NEDIS). Emergency department visits data were classified according to the discharge diagnosis for cardiovascular disease and respiratory disease (ICD-10, cardiovascular, I00-I99 and respiratory, J00-J99). Hourly data for PM2.5 mass and chemical constituents were measured by real-time monitoring at one sampling site located at Bulgwang-dong, Seoul (37.36° N, 126.56° E). In this study, PM2.5 mass and only 13 chemical constituents (OC, EC, Cl-, Mg2+, Na+, NH4+, NO3-, SO42-, Ca, Fe, K, Pb, and Zn), were selected after QA/QC procedure. The meteorological data such as hourly mean temperature (℃), relative humidity (%), and air pressure (hPa) were adjusted as confounding variable. Time-stratified case-crossover analysis and conditional logistic regression analysis were used to estimate the adverse health effects of fine air particles and to estimate and adjusted odds ratio (ORs) and 95% confidence intervals (CIs), respectively. The short-term effects were estimated using moving averages in six periods (1-6(h), 7-12(h), 13-18(h), 19-24(h), 25-48(h), 49-72(h)) and adjustments of this association by age (≥ 65 years) and season. Results and Discussion : The strongest adverse effects for cardiovascular disease exacerbations were associated with PM2.5 mass, OC, EC, Cl-, Ca, Fe and Zn after 19-24h lag period and NH4+, NO3-, and SO42- after 25-48h lag period were estimated. The strongest adverse effects for respiratory disease exacerbations were associted with NO3-, K and Pb after short lag periods (0-6h and 7-12h) and PM2.5, OC, EC, Cl-, NH4+, SO42-, Ca, Fe, and Zn after longer lag periods (19-24h and 25-48h). For those older than ≥ 65 years, the strongest adverse effects for cardiovascular disease exacerbations were shown with PM2.5 mass, OC, EC, Cl-, Ca, Fe, and Zn after 19-24h lag period and NO3- after 25-48 h lag period and respiratory disease exacerbations of OC, EC, Fe and Zn after 19-24h lag period were observed. Especially, among PM2.5 chemical constituents, EC showed the strongest association with cardiovascular disease and respiratory disease exacerbations. For all of seasons, significant positive associations for PM2.5 mass and chemical constituents excluding Mg2+ were observed for cardiovascular and respiratory disease. Conclusion : This study found major differences of associations between PM2.5 constituents and emergency visits for cardiovascular and respiratory disease in Seoul. This study will provide robust evidences for the health impacts of PM2.5 chemical constituents.

Reactive oxygen species (ROS) activity of ambient fine particles (PM2.5) measured in Seoul, Korea

박지은 Seoul National University 2018 국내석사

대기 중 미세먼지의 증가는 호흡기계 및 심혈관계 질환에 의한 사망률과 유병률에 큰 영향을 미치며, World Health Organization (WHO)의 International Agency for Research on Cancer (IARC)는 미세먼지를 폐암을 유발하는 1급 발암물질로 보고하였다. 그 중에서도 직경이 2.5㎛ 이하인 초미세먼지(PM2.5)는 작은 크기 때문에 폐포 깊숙이 침투하여 흡수되기 용이한 것으로 알려져 있고, 이 때문에 초미세먼지가 미세먼지보다 건강영향에 더 많은 악영향을 준다고 보고되고 있다. 현재까지 우리나라에서는 초미세먼지와 건강영향에 대한 역학적 연구는 수행되어왔지만 질병들의 시초가 되는 세포단위의 노출평가는 아직 진행된 바가 없다. 따라서 본 연구는 서울에서 채취한 대기 중 초미세먼지의 화학성분 및 오염원을 도출하고 Reactive Oxygen Species (ROS) activity와의 상관성을 분석하는데 초점을 맞추었다. PM2.5의 농도는 계절을 cold season과 warm season으로 나누었을 때 cold season 일 때 높게 나타났으며, Secondary Organic Carbon (SOC)과 SO42-를 제외한 나머지 화학 종들도 같은 양상을 보였다. 그 중에서도 cold season 일 때 금속성분 중 지각성분이 전체 PM2.5 농도의 20%를 차지하는 것으로 보아 국외에서 유입된 황사 스모그의 영향을 받았을 가능성이 높은 것으로 사료된다. 각각의 화학 종들과 ROS activity와의 상관계수분석을 통해 Water Soluble Organic Carbon (WSOC)과 수용성 전이금속인 Cr과 Zn가 높은 상관성을 보이는 것을 확인하였고, 단계적 다중 선형 회귀분석을 통하여 As과 V이 높은 상관성을 보이는 것을 확인하였다. 주성분분석을 통하여 soil, mobile, industry, secondary inorganic aerosol (SIA), secondary organic aerosol (SOA), 그리고 oil combustion 등 6개의 오염원을 도출하였고, 그 중에서도 industry, soil, mobile 그리고 SIA과 ROS activity가 유의한 상관성을 보였다. Substantial increase in level of particulate matter has raised concerns in South Korea recently. Ambient particulate matter is classified as Group I carcinogen (IARC, 2013) and multiple epidemiological studies has demonstrated adverse health effects due to exposure of particulate matter. Fine particulate matter (PM2.5) which has a diameter less than 2.5 µm is likely to penetrate deeply into lung and is known to be eliciting adverse health effects. A number of epidemiological studies have been conducted on adverse health effects of PM-related diseases and mortality rate, yet particulate matter (PM)-induced reactive oxygen species (ROS) activity at the cellular level has not been actively studied in Korea. This study assessed PM-induced oxidative potential by exposure of collected ambient PM2.5 samples to the rat alveolar macrophage cell line. The characteristics of PM2.5 in Korea were further characterized by linking chemical constituents and contributing sources to ROS. PM2.5 mass concentration during the cold season was relatively higher than mass concentration during the warm season and chemical constituents except for Secondary Organic Carbon (SOC) and SO42- followed similar trends. The concentration of crustal elements was especially high during the cold season which can be an indication of long range transport of Asian dust. Water soluble organic carbon and water soluble transition metals (Cr and Zn) were also shown to be correlated to oxidative potential and metals such as As and V were shown to have a high contribution to ROS activity according to stepwise multiple linear regression. Principal Component Analysis (PCA) results identified six factors that can be interpreted as soil, mobile, industry, secondary inorganic aerosol, secondary organic aerosol and oil combustion. Moreover, through Principal Component Regression (PCR), industry, soil, mobile and SIA were shown to be statistically significant sources in a relation to ROS activity.

전과정평가를 이용한 녹색인증기술의 온실가스 감축에 대한 영향 연구

조선영 서울대학교 2016 국내석사

환경보호를 위한 관심이 전 지구적으로 중요하게 여겨지며 우리나라는 2010년 신(新) 성장 동력인 유망 녹색기술의 활용을 촉진하고 에너지 및 자원 절감을 위하여 녹색인증 제도를 도입하였다. 에너지와 자원을 절약하고 효율적으로 사용하여 온실가스 및 오염물질 배출을 최소화 하는 대상기술 10대 분야를 제시하고, 에너지자원 활용의 효율성, 절약성, 녹색성장기여도 등을 평가하여 인증을 부여받은 공법․기술의 산업화를 지원하기 위함이다. 최근 PM10과 PM2.5로 대표되는 미세먼지는 과거와 달리 관심영역이 점점 더 미세한 입자 쪽으로 옮겨지고 있으며, 미세먼지가 환경에 미치는 영향이나 초미세먼지의 제어에 관한 연구가 지속적인 관심의 대상이 되고 있다. 이에 미세먼지의 주요 배출원 중의 하나인 석탄 화력발전소는 중요한 국가기반 시설로 여겨지고 있다. 화력발전소의 경우 적용되는 공법․기술에 따라 오염물질 제거효율 뿐만 아니라 에너지 소모량, 필터 사용량 등의 투입물과 폐자재 등의 배출량 또한 큰 차이가 난다. 이는 대기오염을 저감시키기 위한 대기오염방지시설의 투입물과 배출물이 다른 환경오염을 유발할 수 있음을 예상할 수 있게 한다. 이에 본 연구에서는 국내 화력발전소에 설치되어 있는 Bag filter 기술과 녹색인증 기술인 Cy-bag filter 기술의 잠재적인 환경영향을 비교․분석하고자 전과정평가(Life Cycle Assessment, LCA) 기법을 활용하였다. 각 기술의 운전단계를 시스템 경계로 설정하여 투입물과 배출물에 따른 목록분석(Life Cycle Inventory Analysis, LCIA)을 수행하였고, 그 결과에 따라 두 공정에 대한 환경영향평가(Life Cycle Impact Assessment, LCIA)로서 특성화결과 값을 도출하여 자원고갈, 지구온난화, 산성화, 부영양화, 오존층 고갈, 광화학적 산화물생성 등의 여러 가지 영향범주에 대한 환경영향을 비교․분석하였다. 각 기술에 대한 환경영향 범주를 녹색인증의 단일 평가항목인 녹색성에 적용하기 위하여 대기처리기술의 특성을 고려하고 주요 이슈(Key issue)가 될 수 있는 지구온난화 범주를 선정하였다. 또한 대기처리기술에 국한하는 것이 아닌 추후 녹색인증의 녹색성 평가를 위한 환경영향 범주 산정 방안에 대하여 제안하였다. 두 공정에 대한 전과정평가의 특성화결과 중 지구온난화지수(Global Warming Potential, GWP)는 Bag filter 기술이 1.00E-04 kg, Cy-bag filter 기술이 6.83E-05 kg으로 약 1.5배 이상 지구온난화에 미치는 영향이 더 많은 것으로 분석되었으며, 이는 Bag filter 기술의 전력소모와 필터소모가 상대적으로 많은 것이 원인으로 파악되었다. 본 연구의 결과에서는 대기처리기술에 대한 녹색성 평가시에 전력사용과 필터소모를 비용으로만 고려하는 경우 전력 생산, 필터 생산 및 폐기시에 발생하는 CO2로 인한 2차 오염, 즉 지구온난화에 대한 영향을 간과하게 될 수 있다는 점을 알 수 있었다. Bag filter 기술의 전력사용량과 필터소모량이 Cy-bag filter 기술에 비해 상대적으로 많아 이산화탄소 배출량이 많아지고 지구온난화 기여도가 높음을 알 수 있었으며, 이러한 특성을 고려하여 지구온난화지수를 집진시설의 녹색성 평가지표로 선정하였다. 추후 대기처리기술의 녹색성 평가시에는 대기오염물질의 처리효율성 뿐만 아니라 각 공정의 전체적인 환경성을 고려한 환경영향 범주를 함께 고려하여 반영해야 할 것으로 판단된다. 이를 활용함으로 주요한 국가기반시설의 하나인 화력발전소의 대기오염방지시설에 대한 지속가능한 개발을 유도할 수 있는 하나의 방안이 될 것으로 사료된다. 향후 녹색인증의 녹색성 평가시 전과정평가를 활용하기 위해서는, 첫째, 기술분야별로 연구범위를 포함한 작성지침을 개발하여 전과정평가의 객관성을 확보해야하며, 둘째, 비교기술 설정시 데이터 수집은 동등하거나 유사한 시간적, 기술적, 지역적 특성 등을 고려하여 산정해야한다. 셋째, 선정된 평가 집단은 작성지침의 적용여부, 제시된 환경영향범주의 타당성, 전과정평가 해석 등을 종합적으로 검토해야한다. 이를 활용하여 기술의 녹색성을 타당하게 제시하고 평가할 수 있으며, 기술분야별 작성지침 누적데이터 구축이 가능해지고 이를 통한 산업계의 흐름을 파악할 수 있게 한다. 나아가 기술분야별 전과정평가를 통한 환경영향범주의 인벤토리 구축을 가능하게 하여 기술분야별 온실가스 배출 기여도를 파악하고 관리할 수 있을 것으로 기대한다.

Study on the source apportionment and toxicological effects of PM2.5 measured in Seoul, South Korea and Beijing, China

박지은 서울대학교 대학원 2021 국내박사

Substantial economic growth due to the rapid development has caused severe air pollution in East Asian countries. One of the most concerned air pollutants is fine particulate matter (PM2.5) due to its ability to penetrate deeply into the lung through inhalation and elicit adverse health effects such as local and systemic inflammation. Among East Asian countries, South Korea and China are one of the most polluted countries which have been actively pursuing on reducing PM2.5 concentrations by implementing air quality policies. In spite of the efforts toward PM2.5 reduction, South Korea and China are still suffering from high PM2.5 concentrations. Since long-range transboundary air pollution affects neighboring countries, it is important to perform a comprehensive investigation in the major cities of both countries. This study focused on assessing the impact of organic extracts of PM2.5 collected in Seoul, South Korea on primary human lung epithelial cells and identifying the relevant components and sources which induced lung epithelial cell injury. Twelve selected PM2.5 samples from May 2016 to January 2017 were used to evaluate the effects of organic compounds of PM2.5 on inflammation, cellular aging, and macroautophagy in human lung epithelial cells isolated from healthy donors. Organic extracts of PM2.5 specifically induced neutrophilic chemokine, interleukin-8, via extracellular signal-regulated kinase activation. While average PM2.5 mass concentrations, OC and EC had no significant correlations, the polycyclic aromatic hydrocarbons and n-alkanes were the most relevant components of PM2.5 with neutrophilic inflammation. Vegetative detritus and residential bituminous coal combustion sources were strongly correlated with neutrophilic inflammation, aging, and macroautophagy activation. Though numerous studies are available on the characterization and source apportionment of PM2.5 in South Korea and China, studies on simultaneous ground-based PM2.5 monitoring and source apportionment in two countries are not available. In this study, simultaneous daily ground-based monitoring of PM2.5 in Seoul and Beijing was conducted and the positive matrix factorization (PMF) model was utilized for the source apportionment of ambient PM2.5 in the two sites. While nine contributing factors were identified, secondary nitrate, secondary sulfate, mobile, biomass burning, incineration, soil, and aged sea salt sources were commonly found in both sites. Additionally, industry combined with coal combustion and oil combustion sources were identified in Seoul site and industry and coal combustion sources were identified for Beijing site. Ionic species (SO42−, NO3−, and NH4+) accounted for more than 50% of the total mass concentration of PM2.5, and secondary nitrate and secondary sulfate were the most dominant sources in both sites. Since secondary aerosols are largely affected by precursors from primary emissions and meteorological conditions, the variations in the heating (November 15th to March 15th) and non-heating (March 16th to November 14th) seasons were analyzed. Potential source contribution function (PSCF) maps showed that the potential source areas of secondary nitrate and secondary sulfate for Seoul and Beijing were in mostly located in north and east china, thus both sites are affected by regional and long-range transport. During the heating season, industrial complex areas in northern China were shown as potential source areas for Beijing and coal-fired power plants near the Yangtze River and Henan province were identified as potential source areas for Seoul. During the non-heating season, coastal areas in eastern China to west part of South Korea were found to be potential source areas of secondary nitrate and secondary sulfate in both sites. This study focused on investigating the characteristics of organic compounds and sources of the PM2.5 organic extracts collected in Seoul, South Korea, and Beijing, China, and evaluated the production of PM2.5 organic extract induced IL-8 on human lung epithelial cells. The expression levels of IL-8 in Beijing were significantly higher than that of Seoul. Moreover, organic compounds within PM2.5 were found to be more important in inducing neutrophilic inflammation than PM2.5 mass concentrations itself. For Seoul, PAHs and biomass burning source showed strong correlations with IL-8 expression levels. However, organic compounds such as aliphatic diacaids, alkylcyclohexanes and alkanoic acids showed positive correlations with expression levels of IL-8 at Beijing. In addition, biogenic SOC and anthropogenic SOC showed strong correlations with IL-8 expression levels. The results indicated that organic compounds and sources which play important role in inflammation at Seoul and Beijing are different. 중국과 한국을 포함하는 동아시아 지역은 급격한 발전으로 인하여 대기오염 문제가 심각한 환경문제로 거론되고 있다. 그 중에서도 직경이 2.5 µm 이하인 초미세먼지(PM2.5)는 미세한 입자의 특성으로 인해 흡입 시 걸러지지 않고 폐포 깊숙히 침투하여 심혈관계 및 호흡기계 질환 등을 야기하여 사망률과 유병률에 높은 상관성을 나타낸다고 보고된 바 있다. 특히 기관지는 PM2.5의 인체 노출 시 가장 먼저 반응하는 호흡기계 세포로써 산화 스트레스와 염증을 야기하여 만성 폐쇄성 폐질환과 같은 호흡기 질환이나 폐암, 더 나아가 심혈관계 질환을 유발하는 것으로 알려져 있다. PM2.5에 의한 건강영향은 다수의 역학 및 독성 연구를 통해 활발히 진행 되어 왔지만, PM2.5의 독성영향은 지역의 특성이나 화학구성성분 그리고 오염원에 의해 달라질 수 있기 때문에 해당 지역에서의 PM2.5의 특성 파악이 중요하다. 특히 우리나라의 경우 중국의 풍하 지역에 위치하고 있어 중국에서 발생한 PM2.5의 장거리 이동에 의한 영향을 받을 수 밖에 없다. 따라서, 중국과 한국에서 채취된 PM2.5의 화학적 특성 및 오염원을 파악하고, 호흡기 질환을 유발하는 염증 발현에 중요한 화학 성분 및 오염원을 규명하는 것이 해당지역의 올바른 저감대책을 세우는 데 꼭 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 한국과 중국의 수도인 서울과 베이징에서 1년동안 1일 간격으로 동시에 PM2.5를 채취하고 그 화학 구성성분들을 분석하여 종합적으로 비교하였다. 수용모델을 이용한 두 도시의 오염원 기여도 산정 결과 및 오염원 별 발생원 추정 결과는 동아시아 지역의 장거리 이동에 대한 자료를 구축하고 정책 방안을 제시하는데 활용될 수 있을 것으로 생각된다. 또한, 두 도시의 PM2.5 시료를 사람의 기관지 상피 세포에 처치하여 염증 발현에 중요한 역할을 하는 화학 구성성분 및 오염원을 파악함으로써 향후 대기오염 연관성에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다. 서울시에서 채취한 계절별 PM2.5의 유기 성분을 배양 기관지 상피세포와 직접 채취한 일차 기관지 상피세포에 처치하고 염증, 노화, 그리고 자가포식에 미치는 영향을 평가하였다. 2016년 5월부터 2017년 1월까지의 기간 중 PM2.5 질량농도가 35 ㎍/m3 이상인 고농도 사례를 계절별로 3개씩 총 12개의 샘플을 선별하였다. 고용량 공기시료 채취기에 석영섬유여과지를 장착하여 채취하였고 해당 날짜의 필터들에 대하여 유기성분을 추출하였다. 추출액은 무극성 물질 60 여 종을 분석하는데 사용하였고, 일부는 서울대병원 호흡기내과에 보내져 기관지 상피세포 노출을 진행하였다. 정상인 환자에서 유래된 일차기관지 상피세포에 처치한 결과, 다환 방향족 탄화수소와 알칸류가 호중구성 염증발현과 가장 높은 상관성을 보였다. 또한, 식생 자연 발생 오염원과 주거석탄연소 오염원이 호중구성 염증발현, 노화 그리고 자가포식과 연관성이 있는 것으로 나타났다. 모델링을 통해 서울과 베이징의 PM2.5의 영향을 미치는 오염원 구분 및 기여도를 정량적으로 파악하고 오염원 별 발생원을 추정하였다. 서울에서 2019년 1월부터 12월까지 채취된 샘플 중 294개와 베이징에서 2019년 2월부터 12월까지 채취된 샘플 중 226개에 대하여 총 26개의 화학 구성 성분들을 정량하여 PMF에 적용하였다. 두 도시에서 공통적으로 구분된 오염원은 이차 질산염, 이차 황산염, 자동차 오염원, 식생 연소 오염원, 소각시설 오염원, 토양 오염원, 그리고 노후 해염입자 오염원이었다. 추가적으로 서울에서는 산업/석탄 연소 오염원과 기름 연소 오염원이 구분되었고, 베이징에서는 산업 오염원과 석탄 연소 오염원이 구분되었다. 두 도시에서 이온 성분의 질량이 PM2.5의 50% 이상을 차지하였고, 이차 질산염과 이차 황산염의 기여도가 가장 높은 것으로 나타났다. 이차 질산염과 이차 황산염에 대한 PSCF 결과에 따르면 난방기간과 비난방기간동안 두 도시 모두 장거리 이동의 영향을 받는 것으로 나타났다. 서울과 베이징에서 채취한 PM2.5의 유기성분을 배양 기관지 상피세포에 처치하여 사이토카인의 발현량을 확인하고 도시 별 오염원 및 유기성분에 따른 차이를 비교하였다. 서울과 베이징에서 난방기간과 비난방기간의 시료들을 적절하게 섞어 선정하였다. 고용량 공기시료채취기에 석영섬유여과지를 장착하여 채취하였고 해당 날짜의 필터들에 대하여 유기성분을 추출하였다. 추출액은 무극성 물질 59 여 종과 극성 물질 52 여 종을 분석하는데 사용하였고, 일부는 서울대병원 호흡기내과에 보내져 기관지 상피세포 노출을 진행하였다. PM2.5 질량농도와 유기탄소 농도가 서울보다 베이징에서 높았지만 그 차이가 유의미하지는 않은 것으로 나타났다. 하지만 유기성분 농도와 IL-8의 발현량이 서울보다 베이징에서 유의미하게 높은 것으로 보아, PM2.5의 질량농도 보다는 유기성분이 호중구성 염증발현에 영향을 미치는 것으로 보인다. 서울 시료에 대한 분석 결과, 첫번째 연구에서 나온 결과와 같이 다환 방향족 탄화수소와 식생연소 오염원이 호중구성 염증발현과 높은 상관성을 나타냈다. 반면에 베이징 시료에 대한 분석 결과, 디카르복시산 등의 극성이 높은 유기성분 및 자연적 배출원의 이차 유기탄소 오염원과 인위적 배출원의 이차 유기탄소 오염원이 호중구성 염증발현과 높은 상관성을 보였다. 역궤적 분석을 통해 서울로 들어오는 총 4개의 군집과 베이징으로 들어오는 총 3개의 군집을 분류하였다. 서울로 들어오는 군집 중 외부에서 유입되는 군집 1이 가장 높은 IL-8 발현량을 나타내었고, 다른 군집에 비해 식생연소 오염원의 기여도가 크게 나타났다. 베이징으로 들어오는 군집 중에서는 베이징의 동남쪽에서부터 해안가를 따라 들어오는 군집 1이 가장 높은 IL-8 발현량을 나타내었고, 다른 군집에 비해 이차 유기탄소 오염원(자연적/인위적)들의 기여도가 비교적 크게 나타났다. 따라서, 서울은 장거리 이동을 통해 외부에서 유입되는 연소 관련 오염원의 영향이 큰 것으로 보이며, 베이징은 비교적 국지적 이동을 통해 중국내에서 이차적으로 생성되는 오염원의 영향이 큰 것으로 추정된다.

Source Apportionment and Health Risk Assessment of PM2.5 Using Dispersion-Normalized PMF at Three Cities (Seoul, Incheon, Gwangju) in South Korea

정연승 서울대학교 대학원 2023 국내석사

PM2.5, which is emitted from various sources and causes severe adverse health effects, requires systematic reduction measures based on its source identification and health impacts. Seoul, Incheon, and Gwangju are metropolitan cities with heavy PM2.5 pollution in South Korea. These cities are situated in the western coastal areas of Korea where they are affected by long-range transported pollutants from China. PMF (Positive Matrix Factorization) is widely used for source apportionment of PM2.5. However, the conventional PMF (C-PMF) loses information on PM2.5 by the dispersion effects on concentration such as variations in emission strength, atmospheric chemistry, and meteorological dilution. The dispersion-normalized PMF (DN-PMF) reduces the meteorological effects and enhances the actual source strengths. The present study aimed to identify the sources of PM2.5 in the three megacities and conduct source-specific health risk assessments of PM2.5-bound trace elements. In this study, both models were applied to 222, 221, and 224 PM2.5 samples measured from September 2020 to March 2022 in Seoul, Incheon, and Gwangju, respectively. Both models identified ten sources of PM2.5 in Seoul and Incheon, and nine sources in Gwangju. The nine common sources in the three sites were secondary nitrate, secondary sulfate, biomass burning, mobile, soil, waste incinerator, coal combustion, industry/oil combustion, and aged sea salt. Additional industry-related sources were resolved in Seoul and Incheon: industry (Seoul) and metal plating (Incheon). The DN-PMF resolved the same number of factors and mostly identical source profiles, while the source contributions were noticeably different. The differences originated from normalizing the source contributions for its degree of local dispersion. For instance, secondary nitrate and biomass burning source contributions were upscaled for periods with relatively high VCs. Also, the DN-PMF resolved more uniform mobile source contributions. The conditional bivariate probability function (CBPF) analysis was performed in each site to identify the local source locations. In general, the three cities were affected by the mobile, waste incinerator, and industry-related sources in the vicinity. Joint potential source contribution function (J-PSCF) analysis identified northeast China and some parts of Inner Mongolia as the potential source locations of the secondary nitrate, secondary sulfate, and biomass burning sources. The DN-PMF results were then combined with the health risk assessment method to estimate the source-specific carcinogenic and non-carcinogenic risks of PM2.5-bound trace elements. The carcinogenic risks exceeded the safety limit at all sites. As and Cr6+ posed a great concern to the carcinogenic risk, in which coal combustion and metal plating were its major sources. Mitigation of carcinogenic trace elements from coal combustion and metal plating industries is necessary. Meanwhile, the non-carcinogenic risks were below the safety limit. Mn, As, and Pb were the major contributors to non-carcinogenic risks. Despite no immediate health risks, emissions from mobile, coal combustion, and industry sources should be continuously monitored to further protect the residences in the three megacities in South Korea from adverse health effects. PM2.5는 발생원이 복잡다단하고 인체보건학적인 영향이 큰 대기오염물질로서 정확한 오염원 규명과 건강영향 평가에 근거한 체계적인 저감 대책이 필요하다. 서울, 인천, 광주는 우리나라에서 PM2.5 오염 수준이 높은 대도시들이며, 편서풍 풍하지역에 위치하여 중국으로부터의 장거리 이동 오염원에 의한 영향을 많이 받기 때문에 위 도시들에 대한 PM2.5 저감이 시급하다. PMF (Positive Matrix Factorization) 모델은 대표적인 수용 모델로서, PM2.5의 오염원 추정 연구에 널리 사용되고 있다. 그러나 기존의 PMF (Conventional PMF, C-PMF)가 가지는 한계점은 배출량 변화, 대기화학 반응, 기상 효과에 의한 희석 등에 따른 대기 중 농도 변화를 고려하지 못한다는 점이다. Dispersion-normalized PMF (DN-PMF) 모델은 기상효과를 제거하여 오염원의 실제 영향력을 향상시킬 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 DN-PMF를 사용하여 서울, 인천, 광주의 PM2.5 오염원을 추정하였고, C-PMF의 결과와 비교하여 기상 영향에 대한 보정을 평가하였다. 각 도시에서의 지역 오염원의 위치는 Conditional Bivariate Probability Function (CBPF) 모델을 사용하여 파악하였으며, 세 도시에 공통적으로 영향을 미치는 장거리 이동 오염원의 위치는 Joint Potential Source Contribution Function (J-PSCF)모델을 사용하여 추정하였다. 이어서, DN-PMF 모델 결과를 사용하여 PM2.5 중의 미량 원소성분에 대한 건강영향 평가를 수행하여 인체 건강에 영향을 많이 미치는 오염원을 규명하였다. 2020년 9월부터 2022년 3월까지 서울, 인천, 광주에서 포집한 222, 221, 224개의 PM2.5 시료에 대해 DN-PMF와 C-PMF 모델을 사용하여 오염원을 도출하였다. 두 모델 공통적으로 서울과 인천에서 각각 10개의 오염원, 그리고 광주에서 9개의 오염원이 도출되었다. 9개의 공통 오염원은 이차 질산염, 이차 황산염, 생물성 연소, 자동차, 토양, 소각장, 석탄 연소, 산업/기름 연소, 노후 해염 오염원들이며, 서울과 인천에서는 각각 산업 오염원과 금속 도금 오염원이 추가적으로 도출되었다. DN-PMF는 C-PMF와 같은 개수의 오염원을 도출하였으며 오염원 프로파일도 크게 다르지 않은 반면, 오염원의 기여도에서 차이가 발생하였다. 오염원 기여도의 차이는 지역 확산의 정도에 따른 보정 효과에서 기인하는 것으로 판단된다. 이차 질산염과 생물성 연소 오염원의 경우 환기 계수가 높은 기간에 대해 과소평가 되던 해당 오염원들의 기여도가 상향 조정되었다. 또한, DN-PMF가 자동차 오염원의 계절적 특성을 두드러지게 잘 나타내는 것으로 나타났다. CBPF 모델 결과로부터 각 도시 내에 존재하는 1차 배출원 위치들이 파악되었으며 자동차, 소각장, 그리고 산업 관련 오염원들의 영향이 존재하는 것으로 확인되었다. J-PSCF 모델 결과, 북동 중국과 내몽골 일부 지역이 이차 질산염, 이차 황산염, 그리고 생물성 연소 오염원의 잠재적 오염원 위치로 추정되었다. DN-PMF 모델 결과를 사용하여 미량 원소성분에 의한 건강영향 평가를 수행하여 각 도시에서의 발암 및 비발암 위해도를 추정하였다. 세 도시 모두 발암 위험이 존재하였으며, 특히, As와 Cr6+ 성분의 발암 위해도 기여도가 컸다. 위와 같은 발암성 미량 원소성분을 배출하는 석탄 연소 및 금속 도금 오염원에 대해 특별한 관리가 필요할 것으로 사료된다. 반면에 세 도시의 비발암 위험은 안전한 수준으로 나타났으며, 비발암 위해도에 크게 기여한 성분들은 Mn, As, 그리고 Pb로 나타났다. 위 성분들은 자동차, 석탄 연소, 그리고 산업 오염원과 관련된 성분들이다. 따라서 세 도시에 거주하는 사람들의 건강을 보호하기 위해서 자동차, 석탄 연소, 산업 오염원에 대한 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단되었다.

Study on the health effects of PM2.5 constituents and source contributions in major metropolitan cities(Seoul, Daejeon, Gwangju, and Ulsan), South Korea

김상철 서울대학교 대학원 2023 국내박사

PM2.5에 대한 노출은 전 세계적으로 사람의 건강에 심각한 위협이 되고 있으며, 사망과 장애에 영향을 미치는 대표적인 위험 인자(risk factor)이다. 우리나라 역시 급속한 산업화 및 도시화에 따라 PM2.5에 의한 심각한 대기질 문제를 겪고 있으며, 대기 중 PM2.5 농도 저감을 위해 다양한 정책이 추진되고 있다. PM2.5는 불균일 혼합물(heterogeneous mixture)로 황산염, 질산염, 유기탄소, 원소탄소 및 비소, 크롬과 같은 중금속 등의 매우 다양한 화학물질로 구성되는데, PM2.5의 화학적 조성은 지역에 따라 다른 (region- specific) 특성이 있다. 이는 PM2.5가 배출원에서의 직접 배출(primary emission) 보다 황산화물(SOx), 질소산화물(NOx), 휘발성 유기화합물(VOCs) 등 가스상 전구물질의 대기 중 화학반응에 의한 2차 생성(secondary formation)을 통해 주로 대기 중에 존재하기 때문이다. 즉, 대상지역 및 인근지역의 전구물질 배출량, 대기 중 전구물질의 농도, 기상조건, 오염원의 위치, 지리적 특성 등 매우 다양한 인자들에 의해 PM2.5 조성이 결정된다. PM2.5 화학적 조성은 대상 지역의 PM2.5에 영향을 나타내는 주요 오염원을 규명하고, 각 오염원의 기여도를 산정함에 있어 매우 중요한 요소이다. 또한, 화학적 조성은 궁극적으로 PM2.5 노출이 인체에 유발하는 건강영향과도 밀접하게 연관되어 있기 때문에 보건학적 측면에서의 PM2.5 관리를 위해서는 대상 지역에서의 PM2.5의 구성성분 및 오염원에 의한 건강영향을 정량적으로 산정할 필요가 있다.본 연구에서는“대기관리권역의 대기환경개선에 관한 특별법”에 따라 지정된 4개 대기관리권역을 대표하는 대도시인 서울, 대전, 광주, 울산에서 2014년부터 5년간 분석된 일별 PM2.5 질량농도 및 구성성분 농도를 이용하여 도시별 오염원을 규명하고, 각 오염원의 기여도를 산정하였다. 또한, 같은 기간 PM2.5 구성성분 농도 및 오염원 기여도와 일별 사망자 수 및 응급실 내원환자 수의 연관성을 분석함으로써 PM2.5 노출이 사망과 질병에 미치는 건강영향을 산정하여 건강영향 측면에서 도시별 오염원 관리의 우선순위 선정을 위한 기초자료를 구축하였다.PMF 모델링을 통해 확인된 오염원은 서울, 광주, 울산의 경우 총 10개로 이차 질산염, 이차 황산염, 자동차, 생물성 연소, 소각시설, 토양, 산업, 석탄 연소, 석유 연소, 노후 해염입자 오염원으로 나타났다. 대전의 경우 지리적 위치로 인해 노후 해염입자 오염원은 확인되지 않았고, 나머지 9개 오염원은 다른 도시들과 동일한 것으로 확인되었다. 오염원 기여도에 있어서는 4개 도시 모두에서 공통적으로 이차 질산염, 이차 황산염 및 자동차 오염원에 의한 기여도가 60% 이상으로 나타나 PM2.5가 주로 대기 중 이차생성 및 자동차에 기인하는 것을 확인하였다. 하지만 다른 오염원의 기여도는 도시별 특성에 따라 다르게 나타났는데 특히, 대규모 화력발전소에 인접한 서울, 광주의 경우 석탄 연소 오염원의 기여도가 10% 내외로 높게 나타나 해당 도시에서 네번째로 높은 기여도를 보였다. 반면, 가장 동쪽에 위치한 울산에서는 석탄 연소 오염원의 기여율은 상대적으로 낮았으나 대규모 중화학 공업 도시의 특성이 반영되어 산업 오염원의 기여도가 다른 도시에 비해 월등히 높게 나타났다.PM2.5 구성성분 및 오염원 기여도와 건강영향의 연관성을 분석한 결과는 PM2.5 구성성분 농도 및 오염원 기여도의 단위(IQR) 증가가 전반적으로 사망 및 질병의 상대위험도 증가로 이어짐을 보여주었다. 그러나 구성성분 및 오염원 기여도와 건강영향 사이 연관성의 유의성 및 정도는 지역마다 다르게 나타났다. 먼저 구성성분이 사망에 미치는 영향의 경우 서울, 대전에서는 주로 심혈관계 사망에서 중금속, 유기탄소 등의 구성성분과의 유의한 연관성이 확인되었으나 광주에서는 주로 호흡기계 사망의 상대위험도가 중금속, 이온성분과 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다. 오염원-사망의 연관성에 있어서는 사망의 상대위험도를 증가시킨 구성성분과 밀접한 오염원의 기여도 증가가 사망과 밀접한 것으로 확인되었다. 따라서 PM2.5 노출로 인한 사망 영향을 줄이기 위해서는 도시별 건강영향 분석에 따라 오염원 관리의 우선순위를 마련하고, 각 오염원별 배출량 저감을 위한 정책이 수반될 필요성이 있다. 사망과 다르게 PM2.5 노출에 따른 질병 영향은 주로 호흡기계 질병을 중심으로 구성성분 및 오염원 기여도와 유의한 연관성이 확인되었다. 이 같은 결과는 PM2.5의 주 노출경로가 호흡(inhalation)이고, PM2.5가 매우 미세한 크기로 인해 매질인 공기와 유사하게 거동함에 따라 상기도 뿐만 아니라 하기도인 기관, 기관지, 폐포 등에도 쉽게 도달한 후 염증 반응, 산화스트레스 등의 메커니즘을 통해 호흡기계에 급성 영향을 나타내기 때문으로 판단된다. 상기 메커니즘에 의해 호흡기계 기관에서 생성된 염증성 사이토카인, 활성산소종 등은 다시 전신순환을 통해 심혈관계에 도달해 질병을 유발할 수 있고, 궁극적으로 사망의 위험도를 증가시킬 수 있다. 본 연구의 결과는 대기 중 질량농도 저감에 초점이 맞추어져 있는 현재의 PM2.5 관리정책이 지역별 조성, 오염원 기여도 및 건강영향 특성을 고려한 정책으로 확대될 필요성이 있음을 시사한다. 즉, 환경 오염물질 관리의 궁극적인 목적은 오염물질에 대한 노출이 인체에 유발하는 부정적인 영향을 최소화함으로써 국민의 건강과 안녕을 유지하는 것이기 때문에 지역 특이적인 PM2.5의 조성과 그로 인해 다르게 나타나는 건강영향을 평가함으로써 최적의 대기관리 정책 및 계획 등을 수립하여 실행할 필요가 있다. Exposure to fine particulate matter (PM2.5) has been revealed as severe threats to human health and one of the major risk factors driving both death and disability. South Korea is one of the countries have been suffering from serious air pollution, especially problems related to PM2.5. PM2.5 is a heterogeneous mixture of numerous components such as sulfate, nitrate, organic carbon, elemental carbon, arsenic, lead. The chemical compositional characteristics are highly region-specific because most of the PM2.5 mass concentration is attributable to secondary particles, formed by the reactions among gaseous precursors in the atmosphere. In general, the factors affecting secondary formation are meteorological conditions, source locations, geographical features of the region well as the ambient concentration of gaseous pollutants including sulfur oxides, nitrogen oxides. Therefore, understanding the chemical composition and source profiles in the region of interest is crucial for controlling PM2.5. Moreover, the assessment of health risk caused by PM2.5 exposure needs to conducted to mitigate the adverse health effects from a public health perspective. In this study, the associations of cause-specific mortality and morbidity with both PM2.5 constituents and source contributions were investigated in four metropolitan cities, namely Seoul, Daejeon, Gwangju, and Ulsan. Each city represents the air control zone in the country designated by a special act as of April 2020 to mitigate and control the air pollution on a regional basis. For the analyses, generalized linear model (GLM) was applied to the data including daily health outcomes, the average concentrations of PM2.5 constituents and the results of PMF modelling. The findings show that short-term exposure to PM2.5 constituents largely increased the relative risk (RR) of mortality and morbidity. However, the significance and strength of associations were different among the cities. In addition, source contributions also increased the RR of mortality and morbidity with different strength. In summary, the results of the study imply the importance of approaches based on compositional characteristics and health risk in making proper policies in the region of interest to mitigate the negative health effects of PM2.5 exposure more efficiently.

Source Apportionment and Oxidative Potential of PM2.5 and PM1.0 in Seoul

김태연 서울대학교 대학원 2022 국내석사

Since PM1.0 is mainly emitted from anthropogenic processes and contributes greatly to the health effects of PM2.5, the need for research into PM1.0 as well as PM2.5 is growing. In this study, the constituents of PM2.5 and PM1.0 in Seoul were analyzed and the oxidative potential was measured by dithiothreitol (DTT) assay. The sources were identified by positive matrix factorization (PMF) and their characteristics were compared by conditional bivariate probability function (CBPF), cluster analysis, and potential source contribution function (PSCF). In the average mass concentration of 123 samples collected in Seoul, PM1.0 (15.1 µg/m3) accounted for about 75% of PM2.5 (20.1 µg/m3). This indicates that secondary sources and combustion-related sources mainly contribute to PM2.5. The organic carbon (OC), SO42-, and NH4+ fractions were significantly higher in PM1.0 than in PM2.5. For the crustal elements, the fraction was significantly higher in PM2.5 than in PM1.0. In the result of the PMF model, ten sources contributed to PM2.5 and PM1.0, and each source and its contribution (µg/m3) were as follows (PM2.5, PM1.0). Secondary nitrate: 6.01 (29%), 5.23 (32%); Secondary sulfate: 3.64 (17%), 3.48 (22%); Mobile: 2.71 (13%), 1.81 (11%); Biomass burning: 2.69 (13%), 2.03 (13%); Incinerator: 0.81 (3.8%), 0.69 (4.3%); Soil: 0.61 (2.9%), 0.30 (1.9%); Industry: 1.65 (7.8%), 0.40 (2.5%); Coal combustion: 1.77 (8.4%), 1.22 (7.6%); Oil combustion 0.40 (1.9%), 0.35 (2.2%); Aged sea salt: 0.72 (3.4%), 0.64 (4.0%). The fractional contributions (%) of secondary sources (secondary nitrate and secondary sulfate) in PM1.0 were higher than in PM2.5. For industry and soil sources, the fractional contributions were higher in PM2.5 than in PM1.0. In mobile source, there was a difference in constituents by road dust. The CBPF plots showed the direction of sources around Seoul. These plots showed that many sources were influenced from industrial complexes located in the south and the west of Seoul. For the cluster analysis, the contribution of biomass burning increased when backward trajectories flowed through Manchuria and North Korea. In the cluster flowing from Shandong Province, the contribution of secondary sources increased. Also, in PSCF, North China Plain including Shandong Province was mainly indicated as a possible source area of secondary sources, and the contributions of these sources increased significantly when high concentration events (HCEs) occurred. In particular, secondary sulfate from North China Plain contributed greatly to PM1.0 when HCEs occurred during seasonal management period (SMP). The DTTv of PM2.5 and PM1.0 were 0.611 nmol/min/m3 and 0.588 nmol/min/m3, respectively. PM1.0 contributed mostly to the oxidative potential of PM2.5. In Pearson correlation analysis, OC showed the highest correlation with DTTv (PM2.5: r=0.873, PM1.0: r=0.786). By the multiple linear regression, secondary nitrate and biomass burning were selected as variables to represent DTTv in both PM2.5 and PM1.0. In this result, biomass burning was an important source related to oxidative potential and secondary nitrate showed the influence of secondary formation process. This study showed that the continuous studies of PM1.0 were necessary to understand the characteristics of sources and oxidative potential, and showed that management of secondary sources and biomass burning source in Seoul was necessary. PM1.0은 인위적 과정에서 주로 배출되고 PM2.5의 건강 영향에 대부분을 차지하기 때문에 PM2.5뿐만 아니라 PM1.0에 대한 연구의 필요성은 커지고 있다. 본 연구에서는 서울의 PM2.5와 PM1.0의 성분을 분석하고 dithiothreitol (DTT) 분석을 통해 산화 잠재력을 평가하였다. 또한, positive matrix factorization (PMF)을 통해 오염원을 추정하였고 conditional bivariate probability function (CBPF), cluster analysis, potential source contribution function (PSCF)를 통해 오염원들의 특징을 비교하였다. 서울에서 채취한 123개 시료의 평균 질량농도에서 PM1.0 (15.1 µg/m3)이 PM2.5 (20.1 µg/m3)의 약 75%를 차지하였다. 이는 이차 생성과 연소관련 오염원이 PM2.5에 크게 기여하는 것을 나타낸다. Organic carbon (OC), SO42-, NH4+는 PM1.0에서 유의하게 큰 비율을 차지하고 있었고 지각 성분의 비율은 PM2.5에서 유의하게 컸다. PMF 결과 10개의 오염원이 기여했으며, 각각의 오염원과 기여도(µg/m3)는 다음과 같다(PM2.5, PM1.0). 이차 질산염: 6.01 (29%), 5.23 (32%); 이차 황산염: 3.64 (17%), 3.48 (22%); 자동차: 2.71 (13%), 1.81 (11%); 생물성연소: 2.69 (13%), 2.03 (13%); 소각: 0.81 (3.8%), 0.69 (4.3%); 토양: 0.61 (2.9%), 0.30 (1.9%); 산업: 1.65 (7.8%), 0.40 (2.5%); 석탄연소: 1.77 (8.4%), 1.22 (7.6%); 기름연소: 0.40 (1.9%), 0.35 (2.2%); 노후 해염: 0.72 (3.4%), 0.64 (4.0%). 이차 생성 오염원(이차 질산염과 이차 황산염)은 PM1.0에서 더 큰 기여도 비율을 차지했으며, 산업과 토양 오염원의 기여도 비율은 PM2.5에서 더 높았다. 자동차 오염원에서는 도로 먼지로 인한 성분의 차이가 나타났다. CBPF는 서울 주변의 오염원 방향을 잘 나타내고 있었으며 많은 오염원들이 남쪽과 서쪽에 위치한 산업단지의 영향을 받는 것으로 나타났다. 클러스터 분석에서는 역궤적이 만주와 북한을 통해 유입될 때 생물성연소의 기여도가 높아졌고, 산둥성에서 유입되는 경우 이차 생성 오염원의 기여도가 증가했다. PSCF 결과에서도 주로 산둥성을 포함한 North China Plain이 이차 생성 오염원의 오염원 가능지역으로 나타났고 이 오염원들은 고농도 사례 시 기여도가 유의하게 증가하였다. 특히, North China Plain으로부터의 이차 황산염은 계절관리제기간 동안 고농도 사례 시 PM1.0에 크게 기여했다. PM2.5와 PM1.0의 DTTv (nmol/min/m3)는 각각 0.611, 0.588로 PM2.5의 산화 잠재력의 대부분에 PM1.0이 기여했다. Pearson 상관 분석에서 OC가 DTTv와 가장 높은 상관성을 보였다(PM2.5: r=0.873, PM1.0: r=0.786). 다중 회귀분석에서 이차 질산염과 생물성연소는 PM2.5와 PM1.0에서 모두 DTTv를 설명하는 변수로 선택되었다. 이 결과에서 생물성연소는 산화 잠재력과 관련된 중요한 오염원이었고 이차 질산염은 이차 생성 과정의 영향을 나타냈다. 본 연구는 오염원과 산화 잠재력의 특성을 파악하기 위한 지속적인 PM1.0 연구의 필요성을 보여주었고, 서울에서 이차 생성과 생물성연소 오염원 관리의 필요성을 나타냈다.

Chemical Characterization of Organic Carbon in PM2.5 in Dalian, China : Secondary Formation, Long-Range Transport and Source Apportionment

김민혜 서울대학교 대학원 2021 국내석사

Eighty-seven fine particulate matter (PM2.5) samples were collected over 8 months (February to September 2019) at Dalian, China, and these samples were analyzed for organic carbon (OC), elemental carbon (EC), water-soluble organic carbon (WSOC), and 126 organic compounds. The results were applied to the Positive Matrix Factorization (PMF) receptor model for source apportionment of PM2.5 OC. Six source categories were identified with reasonable markers: biogenic SOA (22%), mobile (4.4%), cooking (2.8%), biomass burning (35%), anthropogenic SOA (28%), and combustion-related (8.6%). Mobile and cooking factors had no significant seasonal patterns while biomass burning showed high contributions during a heating season and low contributions during a non-heating season. SOA-related factors were separated into two factors: Anthropogenic SOA (ASOA) and biogenic SOA (BSOA). ASOA showed a similar pattern with biomass burning while BSOA showed a reversed pattern with highs in the non-heating season. According to the cluster analysis results, C1 and C2, which showed the high proportion among the four clusters, were both from sources more than 550 km away. C1 mainly flowed into the sampling site during a heating season with a high contribution of ASOA, and C2 mainly flowed in during a non-heating season with a high contribution of BSOA. These results support that a high loading and aging of particulate matter were associated with the long-range transport of air masses. The results of PSCF and CPF also showed the high contribution of ASOA and BSOA were affected by long-range transport from northern China and Inner Mongolia, respectively. These results can be used for the foundation study of evaluation of PM2.5 external influences. 2019년 2월부터 2019년 9월까지 중국 다롄시의 관측지점에서 이틀에 한 번 포집된 PM2.5 시료에 대한 질량농도, Organic carbon (OC), elemental carbon (EC), water-soluble carbon (WSOC), 126종의 유기성분에 대한 분석을 수행하였다. PAHs와 DCAs, Sugars은 뚜렷한 계절적 경향을 보였으며 비난방 기간에 DCAs의 뚜렷한 상대 분율 증가는 다롄 지역의 PM2.5 이차 생성 정도가 매우 활발함을 의미한다. 분석된 유기성분 중 오염원의 지표 성분으로 활용될 수 있고 휘발성이 적은 성분 57종과 OC, EC, WSOC를 PMF에 적용하여 OC에 대한 오염원 추정을 수행하였다. 그 결과 생물성 이차생성 유기 에어로졸(22%), 자동차(4.4%), 취사(2.8%), 생물성 연소(35%), 인위적 이차생성 유기 에어로졸(28%), 연소 관련 오염원(8.6%) 6개 오염원으로 분리되었다. 자동차와 취사 오염원의 기여도는 뚜렷한 계절 경향을 보이지 않지만 생물성 연소 오염원은 난방 기간에 기여도가 높은 경향을 보였다. 이차생성 유기 에어로졸 관련 오염원은 인위적 이차생성 유기 에어로졸과 생물성 이차생성 유기 에어로졸 두 가지로 분리되었다. 인위적 이차생성 유기 에어로졸은 PAHs 배출이 늘어나는 난방 기간에 기여도가 높았으며 생물성 이차생성 유기 에어로졸은 DCAs의 비율이 높아지는 비난방 기간에 기여도가 높았다. 72시간 역궤적자료를 활용한 Cluster analysis 결과, 4개의 군집 중 가장 높은 비율을 보인 C1, C2는 모두 550 km 이상 떨어진 오염원으로부터 유입된 공기 궤적이었으며, 이차생성 유기 에어로졸 관련 오염원들이 높은 기여도를 보였다. C1은 주로 난방기간에 유입되며 인위적 이차생성 유기 에어로졸 기여도가 높았고, C2는 주로 비난방 기간에 유입되며 생물성 이차생성 유기 에어로졸 기여도가 높았다. 이를 통해 장거리 이동할 경우 이차생성 유기 에어로졸 기여도가 높으며, 인위적 이차생성 유기 에어로졸과 생물성 이차생성 유기 에어로졸 각각 난방기간과 비난방 기간에 장거리 유입됨을 알 수 있다. 이러한 결과는 aging된 입자상 물질은 장거리 이동과 연관이 있음을 보여준다. PSCF와 CPF 결과, 인위적 이차생성 유기 에어로졸은 중국 북부지역에서, 생물성 이차생성 유기 에어로졸은 내몽골에서 장거리 이동하여 유입될 때 기여도가 높았다. 이러한 결과는 추후 서울 PM2.5의 외부 영향을 평가할 때 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

PM2.5 source apportionment and mortality risk assessment using machine learning-based missing value estimation

김영권 서울대학교 대학원 2023 국내박사

Fine particulate matter (PM2.5) and its constituents have adversely affected public health in East Asia, leading most countries to implement PM2.5 spatial and constituents monitoring to study health effects and emission sources. However, the ambient air monitoring network and supersite for such PM2.5 monitoring in Seoul, South Korea, has been losing half of its monitoring data due to high missing rates, potentially resulting in biases in mortality risk assessment and source apportionment. This thesis aims to improve the biases of PM2.5 mortality risk assessments and source apportionment compared to the conventional preprocessing methods of missing values by estimating missing values based on low-rank approximation and machine learning methods. As a first step, the missing values of the PM2.5 data are estimated, and the most accurate methods are selected for each data type. As a second step, four types of mortality risk assessment and source apportionment were performed and evaluated for the case with non-missing data and three cases with preprocessing of missing values including the conventional method. Twenty percent of PM2.5 spatial and constituent concentrations were artificially missing and estimated using multiple methods. Low-rank approximation (LRA) estimated the missing values of spatial PM2.5 mass concentrations measured in 25 ambient air monitoring networks in Seoul in 2020-2021 with the highest coefficient of determination 0.95 and further factorized the 25 districts in Seoul into five areas suitable for mortality risk assessment compared to other machine learning methods. The estimates of missing values using LRA were then applied to mortality risk assessments using distributed lag non-linear model (DLNM) based on the areas factorized by LRA. The results using the estimates improved the bias of flattening relative risk curves in the results of the conventional preprocessing method, which excludes missing values, to be similar to the results using non-missing data. Rrandom forest (RF) estimated the missing values of PM2.5 constituent concentrations measured at the Seoul supersite in 2018-2019 with the coefficients of determination 0.83 compared to other methods. The estimates of missing values of carbon species were then applied to source apportionment using positive matrix factorization (PMF). The contributions from each source showed the smallest differences with the result using non-missing data compared to the conventional preprocessing methods of median replacement and missing values exclusion. Also, oil combustion contribution, which was estimated to be zero in the conventional missing values exclusion method, was improved to 0.62%, similar to the result of 0.64% using non-missing data. As the scale of PM2.5 monitoring data increases in the future, missing values estimation using LRA and RF is needed to improve biases in mortality risk assessment and source apportionment for effective air quality management. 초미세먼지(PM2.5) 및 화학적 구성성분에 대한 공중보건의 악영향이 동아시아에서 보고됨에 따라서 대부분의 국가들은 PM2.5의 건강영향 및 오염원을 연구하기 위하여 PM2.5를 공간적 및 성분적 모니터링을 하고 있다. 그러나 한국의 서울에서 PM2.5의 공간 및 성분 농도를 모니터링하기 위한 도시대기 측정망과 대기환경연구소는 높은 결측률로 인해 모니터링 데이터의 절반이 손실되고 있으며, 이로 인하여 사망위험평가 및 오염원추정의 편향이 발생하고 있다. 현재까지 PM2.5모니터링 자료의 결측으로 인하여 사망위험평가 및 오염원추정에 발생하는 편향을 정량적으로 평가하고 이러한 편향을 결측 값 추정을 통하여 개선한 연구는 없다. 본 연구는 저차원근사(LRA) 및 기계학습(Machine learning)을 이용하여 PM2.5의 공간 및 성분 농도의 결측 값을 추정함으로써 사망 위험 평가 및 오염원 추정의 편향을 개선시키는 것을 목표로 한다. 첫번째 단계에서는 PM2.5 자료의 결측 값을 추정하고, 자료 유형별로 가장 정확한 추정방법을 선정한다. 두 번째 단계에서는 결측 값의 여부와 기존 방법을 비롯한 결측 값 전처리방법 세 가지에 따라서 총 네가지 유형의 사망률위험평가 및 오염원추정을 수행하고 비교하였다. PM2.5 자료에서 20%를 인위적으로 누락시키고 여러가지 방법으로 추정하였다. 서울시 25개 도시대기측정망에서 2020~2021년 동안 측정된 공간적 PM2.5 질량농도의 결측 값은 저차원근사를 이용한 결과에서 가장 높은 결정계수(R2) 0.95로 추정되었다. 또한, 저차원근사는 결측 값 추정과정에서 서울시 25개 지역구를 사망률위험평가에 적합한 다섯 영역으로 묶어 인자화 하였다. 저차원근사로 추정한 값을 분산지연 비선형모델(DLNM)에 적용하였고 앞서 인자화된 영역을 기반으로 사망률위험평가를 수행했다. 결측 값을 제외하던 기존방법의 결과에서는 상대위험도 곡선이 평탄해지는 편향성이 발견됬으나 이는 저차원근사의 추정 값을 사용한 결과에서 미결측 자료의 결과에 가깝도록 개선되었다. 수도권 대기환경연구소 2018~2019년에 측정된 PM2.5 성분 농도의 결측 값은 랜덤포레스트(RF)를 이용하여 다른 방법 대비 가장 높은 결정계수 0.83으로 추정되었다. 탄소화학종(유기탄소, 원소탄소)결측 값을 랜덤포레스트로 추정하여 오염원을 추정을 위한 양행렬분해(PMF)에 적용하였다. 각 오염원별 기여도는 결측 값을 중앙값으로 대체하고 제외하던 기존방법들의 결과 대비 미결측 자료를 사용한 결과와 가장 작은 차이를 보였다. 또한, 결측 값을 제외하던 기존방법의 결과에서 0으로 추정된 기름연소의 기여도가 미결측 자료의 결과인 0.64%와 유사한 0.62%로 개선되었다. 향후 PM2.5 모니터링 자료의 양이 방대해질 것으로 예상됨에 따라서 효과적인 대기질 관리를 위해서는 저차원근사 및 랜덤포레스트로 결측 값을 추정하여 사망위험률평가 및 오염원 추정의 편향을 개선시키려는 노력이 필요하다.