항만도시의 대기오염물질 배출량(CAPSS) 특성에 관한 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this study, we investigated the reasons for the increase and decrease in CAPSS emissions between Version 5(2015 ~ 2019) and Version 6(2016 ~ 2019). To do so, we studied the characteristics of CAPSS emissions in the port cities of Gunsan, Yeosu, and Suyeong-gu, Busan, and the inland cities of Iksan and Jeonju.

First, Gunsan compared and analyzed commercial, residential, and industrial complex areas(air pollution characteristics) according to major pollution sources by considering the concentration and characteristics of major air pollutants using measurement network data and meteorological data by urban atmosphere region, and performed back trajectory analysis using the back trajectory model HYSPLIT-4 to analyze the cluster characteristics.
Second, we analyzed the differences and characteristics of CO, NOX, SOX, PM10, VOCS, and NH3 emissions by year using Existing-CAPSS existing emission data(Version 5) for 5 years (2015 ~ 2019) and Recalculated-CAPSS recalculated emission data(Version 6) for 4 years(2016 ~ 2019), and analyzed the differences in emission characteristics in neighboring regions(Iksan, Jeonju).
Third, Yeosu used the improved CAPSS emission data(Version 6) from 2016 to 2021 to calculate and analyze local emissions by substance(CO, NOX, SOX, PM10, VOCS, NH3) by source characteristics. We also compared and analyzed the impact of emissions in Gunsan and Yeosu, which have industrial complexes, with emissions in Suyeong-gu, Busan, which does not have industrial complexes.
Air pollutants in Gunsan(2017 ~ 2019) decreased with NO2(14.6 ← 11.7 ppb), SO2(4.5 ← 4.4 ppb), and PM10(45.3 ← 44.6 μg/m3), and increased with CO(470.9 → 477.8 ppb), O3(32.8 → 33.1 ppb), and PM2.5(25.7 → 26.0 μg/m3). And the monthly changes in air pollutants in Gunsan were highest in January to February for SO2, CO, and NO2(5.1 ~ 5.7 ppb, 602.8 ~ 593.9 ppb, 16.0 ~ 14.1 ppb), O3 in May to June(39.9 ~ 38.8 ppb), PM10 in March to May(53.4 ~ 49.7 μg/m3), and PM2.5 in January to March(29.9 ~ 36.9 μg/m3). The average values ​​of all air pollutants were lower in July to August than in other months. PM10 and PM2.5 showed the highest concentrations in March to May due to yellow dust.
According to the analysis of seasonal changes in air pollutants in Gunsan, SO2 and NO2 are fall> winter> spring> summer, CO is winter> fall> spring> summer, O3 is spring> summer> winter> fall, and PM10 and PM2.5 are spring> winter> fall> summer.
In the local air quality characteristics of Gunsan and Iksan, SO2 and PM10 were higher in the industrial area of Gunsan(5.5 ppb, 46.7 μg/m3) and in the commercial area of Iksan 4.4 ppb, 52.0 μg/m3). In Gunsan, CO and PM2.5 were high in residential areas(461.7 ppb, 43.9 μg/m3), in Iksan, CO was high in industrial areas(544.3 ppb), and PM2.5 was high in commercial areas(34.0 μg/m3). O3 concentrations were high in industrial areas(Gunsan 34.5 ppb, Iksan 31.3 ppb), and NO2 was high in commercial areas(Gunsan 14.0 ppb, Iksan 17.1 ppb).
The cluster analysis using the inverse trajectory model HYSPLIT-4 categorized Gunsan into four clusters in 2017, six in 2018, and five in 2019, and Iksan into five clusters in 2017, six in 2018, and four in 2019.
As a result of comparing the emissions of Ex-CAPSS(Version 5) and Re-CAPSS(Version 6) in Gunsan, the emissions of Re-CAPSS by substance decreased by 39.76% for CO, 9.98% for PM10, 5.53% for VOCS, and 9.24% for NH3, and increased by 2.86% for Re-NOX and 1.97% for Re-SOX compared to the emissions of Ex-CAPSS by substance. The difference between the emission characteristics of Ex-CAPSS and Re-CAPSS emissions in Gunsan showed different differences in the emission characteristics of Re-CO and Re-PM10.
As a result of comparing the Ex-CAPSS emissions and Re-CAPSS emissions of Gunsan, Iksan, and Jeonju, Gunsan was found to have higher Ex, Re-NOX, SOX, and VOCS emissions than Iksan and Jeonju, while Iksan had higher Ex, Re-NH3 emissions and Jeonju had higher Ex, Re-PM10 emissions. And Gunsan showed different differences in Ex·Re-CO, Iksan showed different differences in Ex·Re-PM10, NH3, and Jeonju showed different differences in Ex·Re-NH3.
The reason for the high emissions of CO, NOX, SOX, VOCS, and NH3 in Yeosu is that the utilization rate of industrial and agricultural parks increased year by year during the study period. NOX and SOX showed a decreasing trend during the study period, while VOCS emissions increased. And the total emissions of CO, NH3, SOX, and VOCS were found to be high mainly in the production process, especially in the petrochemical, chemical, and chemical product manufacturing processes. This is because Yeosu has the second largest petrochemical production and petroleum consumption after Ulsan, and its industrial economic structure is thought to be influenced by the fact that the petroleum manufacturing industry is larger than the mining industry.
According to the results of the emission source characterization for each of the six air pollutants in Yeosu, CO was emitted from non-road transportation sources and production processes, PM10 was emitted from non-road transportation sources and fugitive dust, and NH3 was emitted from production processes. NOX was emitted from non-road transportation pollution sources and combustion in energy production, SOX was emitted from production processes and combustion in energy production, and VOCS emission sources were investigated as production processes.
When looking at the amount of air pollutant emissions in Yeosu, Gunsan, and Busan Suyeong-gu, Busan Suyeong-gu was found to be much lower than Yeosu and Gunsan. Since there is no industrial complex in Busan Suyeong-gu, the amount of emissions was found to be low, suggesting that the presence or absence of industrial complexes affects the amount of emissions.
When examining the characteristics and ratios of air pollutant emissions in Yeosu, Gunsan, and Suyeong-gu, Busan, Gunsan was found to have the highest VOCs emissions from the shipbuilding industry, while Yeosu was found to have the highest VOCs emissions from the petrochemical manufacturing and processing industry. Therefore, it is believed that investment in high-intensity VOCs control equipment is absolutely necessary to improve air quality in Gunsan and Yeosu.
For air quality concentrations in Yeosu, CO, NO2, SO2, and PM10 showed a decreasing trend in contrast to Gunsan and Busan Suyeong-gu, which is likely influenced by the geography of the area.
The difference between the increase and decrease in CAPSS emissions between Version 5 and Version 6 are attributed to the emissions impact of whether or not ship leisure sources are included in the non-road transportation sources.

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 Version 5(2015 ~ 2019)와 Version 6(2016 ~ 2019)의 CAPSS 배출량 증감의 원인을 연구하였다. 이를 위해서 항만도시인 군산시, 여수시 및 부산 수영구 그리고 내륙지역인 익산시와 전주시의 대기오염물질 배출량(CAPSS) 특성에 관해 연구하였다.
첫째, 군산시는 도시대기 지역별 측정망 자료와 기상자료를 이용하여 주요 대기오염물질의 농도와 특성을 고려하여 주요 오염원에 따른 상업, 주거, 공단지역(대기오염 특성)을 비교 분석하였으며, 역궤적 모델 HYSPLIT-4를 이용하여 역궤적 분석(Back trajectory)을 수행하고 그에 따른 군집 특성을 분석하였다.
둘째, 5년간(2015 ~ 2019) Existing-CAPSS 기존 배출량 자료(Version 5)와 4년간(2016 ~ 2019) Recalculated-CAPSS 재산정 배출량 자료(Version 6)를 이용하여 CO, NOX, SOX, PM10, VOCS, NH3의 연도별 배출량 차이와 특성을 비교 분석하였으며, 인접한 지역(익산시, 전주시)의 배출량 특성 차이를 분석하였다.
셋째, 여수시는 2016년에서 2021년까지 개선된 CAPSS 배출량 자료(Version 6)를 이용하여 지역의 물질별(CO, NOX, SOX, PM10, VOCS, NH3) 배출량을 배출원 특성군 별로 계산하고 분석하였다. 그리고 산업단지가 있는 군산시와 여수시 배출량과 산업단지가 없는 부산 수영구의 배출량의 영향을 비교 분석하였다.
군산시의 대기오염물질(2017 ~ 2019)은 NO2(14.6 ← 11.7 ppb), SO2 (4.5 ← 4.4 ppb), PM10(45.3 ← 44.6 μg/m3)로 감소하였으며, CO (470.9 → 477.8 ppb), O3(32.8 → 33.1 ppb), PM2.5(25.7 → 26.0 μg/m3)로 증가하는 경향을 보였다. 그리고 군산시 대기오염물질의 월별 변화는 SO2, CO, NO2의 경우 1 ~ 2월(5.1 ~ 5.7 ppb, 602.8 ~ 593.9 ppb, 16.0 ~ 14.1 ppb), O3은 5 ~ 6월(39.9 ~ 38.8 ppb), PM10은 3 ~ 5월(53.4 ~ 49.7 μg/m3), PM2.5는 1 ~ 3월(29.9 ~ 36.9 μg/m3)이 가장 높았고, 7 ~ 8월은 모든 대기오염물질의 평균값이 다른 월별에 비해 낮았다. PM10과 PM2.5는 황사로 인해 3 ~ 5월에 가장 높은 농도를 보였다.
군산시 대기오염물질의 계절별 변화를 분석한 결과, SO2와 NO2는 가을> 겨울> 봄> 여름, CO는 겨울> 가을> 봄> 여름, O3은 봄> 여름> 겨울> 가을, PM10과 PM2.5는 봄> 겨울> 가을> 여름으로 나타났다.
군산시와 익산시의 지역 대기질 특성에서 SO2와 PM10은 군산시 공단지역(5.5 ppb, 46.7 μg/m3), 익산시는 상업지역(4.4 ppb, 52.0 μg/m3)에서 높게 나타났다. 군산시의 CO와 PM2.5는 주거지역(461.7 ppb, 43.9 μg/m3), 익산시의 CO는 공단지역(544.3 ppb), PM2.5가 상업지역(34.0 μg/m3)에서 높게 나타났다. O3은 공단지역(군산시 34.5 ppb, 익산시 31.3 ppb)이 농도가 높고 NO2는 상업지역(군산시 14.0 ppb, 익산시 17.1 ppb)이 높게 나타났다.
역궤적 모델 HYSPLIT-4를 이용한 군집분석은 군산시가 2017년 4개, 2018년 6개, 2019년 5개, 익산시는 2017년 5개, 2018년 6개, 2019년 4개의 군집으로 분류되었다.
군산시의 Ex-CAPSS(Version 5) 배출량과 Re-CAPSS(Version 6) 배출량을 비교한 결과, Ex-CAPSS 물질별 배출량에 비해 Re-CAPSS 물질별 배출량은 CO는 39.76%, PM10은 9.98%, VOCS 5.53%, NH3는 9.24% 감소하였으며, Re-NOX는 2.86%, Re-SOX는 1.97% 증가하였다. 군산시의 Ex-CAPSS 배출량과 Re-CAPSS 배출량 특성 차이는 Re-CO·PM10의 배출량 특성에서 서로 다른 차이를 보였다.
군산, 익산, 전주의 Ex-CAPSS 배출량과 Re-CAPSS 배출량을 비교 조사한 결과, 군산은 Ex·Re-NOX, SOX, VOCS의 배출량이 익산과 전주에 비해 높게 조사되었고, 익산은 Ex·Re-NH3의 배출량, 전주는 Ex·Re-PM10의 배출량이 높은 것으로 조사되었다. 그리고 군산은 Ex·Re-CO, 익산은 Ex·Re-PM10, NH3, 전주는 Ex·Re-NH3는 서로 다른 차이를 보였다.
여수지역의 CO, NOX, SOX, VOCS, NH3의 배출량이 높은 이유가 조사기간 동안 산업 및 농공단지 가동률이 연도별로 증가하였기 때문으로 사료된다. NOX와 SOX는 조사기간 동안 감소추세를 보였고, VOCS는 배출량이 증가하였다. 그리고 CO, NH3, SOX, VOCS 총배출량은 주로 생산공정, 특히 석유화학이나 화학물질 및 화학제품 제조과정에서 높게 조사되었는데, 그 이유는 여수시가 울산 다음으로 석유화학 생산 비중과 석유류 소비량이 많으며, 산업 경제 구조는 광업보다 석유제조업 규모가 큰 영향으로 사료된다.
여수시의 6가지 대기오염물질별 배출원 특성조사 결과, CO는 비도로 이동오염원과 생산공정, PM10은 비도로 이동오염원과 비산먼지 부분에서 배출되었고, NH3는 생산공정으로 조사되었다. NOX는 비도로 이동오염원과 에너지산업 연소, SOX는 생산공정과 에너지산업 연소에서 배출되었고, VOCS 배출원은 생산공정으로 조사되었다.
여수시, 군산시, 부산 수영구의 대기오염물질별 배출량 크기를 보면, 부산 수영구가 여수시와 군산시에 비해 매우 낮게 조사되었는데, 부산 수영구에는 산업단지가 없어서 배출량이 낮게 조사되어 산업단지의 유무에 따라 배출량은 영향을 준다고 사료된다.
여수시, 군산시, 부산 수영구의 대기오염물질 배출원 특성과 비율을 살펴보면, 군산시는 선박 제조분야에서 VOCS 배출량이 가장 높게 조사된 반면, 여수시는 석유화학 제조 및 가공 분야에서 VOCS 배출량이 가장 높게 조사되어, 군산시와 여수시의 대기질 향상을 위해서는 강도 높은 VOCS 제어 장비 투자가 절대적으로 필요하다고 사료된다.
여수시 대기질 농도의 경우 CO, NO2, SO2, PM10은 군산시와 부산 수영구와 다르게 농도가 감소하는 추세를 보였는데, 이는 지역의 지리적인 영향을 받는 것으로 사료된다.
Version 5와 Version 6의 CAPSS 배출량 증감의 차이는 비도로이동오염원에서 선박레저 배출원이 포함된 여부에 따른 배출량 영향으로 사료된다.