차량의 증가와 가정 및 산업시설에서의 화석연료 소비량의 빠른 증가는 도심지역의 대기오염을 악화시키는 주요 오염원인으로 간주되고 있다. 이렇게 다양한 오염원으로부터 배출된 다양한 오염물질은 시정악화와 같은 지역규모부터 온실효과와 같은 지구규모에 이르기까지 심각한 대기오염문제를 유발한다. 특히 대기 중 초미세입자 (PM2.5)의 인체와 생태계에 미치는 위해성으로 PM2.5에 대한 관심은 고조되고 있다. 이에 본 연구는 장기간 모니터링 자료를 이용하여 대기 중 PM2.5의 농도패턴 변화를 분석하고, 대기질 변화에 직·간접적으로 잠재적인 영향을 미칠 수 있는 기상요소 및 헤이즈 (haze)나 황사 (Asian dust)와 같은 자연환경인자, 그리고 사회적 및 정책적 인자들을 함께 고려하여 주요 성분들의 장기적인 변동 특성을 해석하고자 하였다. 이러한 분석자료에 수용방법론 중 PMF 모델을 적용하여 본 연구지역의 대기질에 영향을 미치는 PM2.5의 주요 오염원을 확인하고, 각 오염원의 정량적 기여도를 추정하고자 하였다. 또한 모델링 결과를 토대로 연구지역의 PM2.5 오염원에 대한 효과적인 관리 및 대응방안을 마련하고자 하였다.
본 연구에서는 1989년 1월부터 2012년 4월까지 경희대학교 국제캠퍼스에서 시료를 채취하였다. 시료채취지점 주변으로 주거 및 상업지역, 그리고 중소산업시설이 자리하고 있으며, 특히 정문 앞으로 왕복 8차선 도로가 있고 5 ㎞ 거리에 경부고속도로와 용서고속도로가 지나고 있다.
연구지역의 대기질 농도는 정부의 활발한 대기질 관리정책 시행 덕분으로 2000년대 중반까지 감소하였으나, 이후 다시 증가하는 추세이다. 특히 PM2.5의 연평균 농도는 34.3 ㎍/㎥에서 59.0 ㎍/㎥의 범위로 존재하며, 이는 대기환경 연평균 기준농도인 25 ㎍/㎥를 크게 초과하는 수치이다. Sulfate, nitrate, ammonium 등 주요 이온성분 농도는 각각 7.42 ㎍/㎥, 6.37 ㎍/㎥, 3.60 ㎍/㎥로, 이들 2차 분진의 주요 성분은 PM2.5에 대하여 50∼60%의 질량분율을 보였으며 전체 이온성분에 대하여 83.3%의 분율을 보였다. 인체에 유해한 대표적인 무기원소 성분인 Cr, Ni, Pb는 시료채취 기간에 따라 두 개의 그룹으로 구분하였으며, PM2.5의 질량분율은 A그룹이 Pb (0.29%) > Ni (0.07%) > Cr (0.04%)이었고 B그룹은 Cr과 Pb (0.08%) > Ni (0.07%) 이었다.
PM2.5 농도는 2008년 이후 haze 발생 시에 주로 nitrate, sulfate, ammonium 이온 등 2차 분진의 영향으로 매우 높았으며, haze의 발생빈도 또한 증가하였다. 게다가 haze는 과거 주로 겨울철에 발생하였으나 최근에는 모든 계절에 걸쳐 관측되고 있다. 고농도 PM2.5는 haze 뿐만 아니라 황사와도 밀접한 관련이 있는데, haze 관측 시 일평균 농도는 13.1 ㎍/㎥∼212.9 ㎍/㎥로 분포하며 황사 관측 시에는 33.6 ㎍/㎥∼124.6 ㎍/㎥으로 분포하여 대부분 대기환경기준 일평균 농도인 50 ㎍/㎥를 크게 초과하는 것으로 나타났다.
2007년 5월부터 2012년 4월까지의 PM2.5에 대하여 PMF 모델링을 수행한 결과 모두 8개의 오염원이 확인되었으며, 장거리운송 기인 산업 오염원, 소각 오염원, 석탄연소 및 토양 오염원, 자동차 오염원, 생체량연소 오염원, 2차 분진 오염원, 산업관련 오염원, 기름연소 오염원 등이었다. 각각의 오염원 기여도는 2차 분진 오염원 26.5% (11.4 ㎍/㎥), 자동차 오염원 24.2% (10.4 ㎍/㎥), 석탄연소 및 토양 오염원 13.9% (6.0 ㎍/㎥), 소각 오염원 13.2% (5.7 ㎍/㎥), 기름연소 오염원 11.6% (5.1 ㎍/㎥), 장거리운송 기인 산업 오염원 4.6% (2.0 ㎍/㎥), Cl-rich 산업관련 오염원 3.4% (1.5 ㎍/㎥), 생체량연소 오염원 2.6% (1.1 ㎍/㎥) 이었다.
마지막으로 선행연구 (2005년∼2007년)와 본 연구 (2007년∼2012년)의 PMF 결과의 비교에서 장거리운송 기인 산업 오염원과 Cl-rich 산업관련 오염원이 새롭게 확인되었으며, 각 오염원의 조성에도 차이가 있었다. 석탄연소 및 토양 오염원은 22.7% (7.4 ㎍/㎥)에서 13.9% (6.0 ㎍/㎥)으로, 생체량연소 오염원은 16.2% (5.5 ㎍/㎥)에서 2.6% (1.1 ㎍/㎥)으로 감소하였다. 2차 분진 오염원은 32.0% (10.0 ㎍/㎥)에서 26.5% (11.4 ㎍/㎥), 소각 오염원은 15.7% (4.5 ㎍/㎥)에서 13.2% (5.7 ㎍/㎥) 이었다. 기름연소 오염원은 7.2% (3.0 ㎍/㎥)에서 11.6% (5.0 ㎍/㎥)으로, 그리고 자동차 오염원은 6.2% (1.5 ㎍/㎥)에서 24.2% (10.4 ㎍/㎥)으로 각각 증가하였다. 따라서 본 연구지역의 최근 대기질은 PM2.5의 질량농도가 증가하였음이 확인되었고, 주로 자동차 관련 오염원의 영향을 많이 받는 등 인위적 행위로부터 발생되는 오염물질에 의해 점차 악화되고 있는 것으로 분석되어 이를 제어하기 위한 관리방안을 모색하여야 한다.

With the adverse effects on air quality, human health, visibility, cloud formation, and even climate change, atmospheric fine particles (PM2.5) recently has drawn keen attention from research scientists and public all over the world. The rapid increase of vehicles and fossil fuel consumption in domestic and industrial facilities has been regarded as the main polluters for the deterioration of air quality in urban areas and thus they are highly ranked as primary sources of PM2.5.
The objective of this study is to understand the air quality trends of the study area by long-term monitoring data and referring to socio-environmental events occurred during the sampling period, qualitatively identify of effective sources and quantitatively estimate the contribution of each source by PMF modeling, and finally suggest optimal PM2.5 control and management strategies considering the regional environmental conditions.
For accurate investigation of air pollution trends at a specific area long-term monitoring is essential because air quality can be easily changed with any social and various meteorological events in a short time. In this study, PM sampling conducted from January 1989 to April 2012 at Kyung Hee University, Global Campus. This sampling site is surrounded by residential and commercial area and small industrial facilities as well. In particular, there are 8-lane road in front of the campus and 2 highways (Seoul-Busan and Yongin-Seoul Highways) passes about 5 ㎞ away. The total of 264 PM2.1 and 248 PM11 samples were collected by using a low volume cascade impactor and total of 355 PM2.5 and 2,171 PM10 samples collected by using a high volume air sampler. Each chemical component was analyzed by IC, XRF, and ICP-AES and the raw data were used as input profiles for PMF modeling.
The PM trends varied in accordance with social and environmental conditions. Generally PM levels decreased until mid-2000 by virture of active air pollution control and management policies by the government but after then PM2.5 levels have remarkably increased unlike PM10. The annual average PM2.5 concentration varied from 34.3 ㎍/㎥ to 59.0 ㎍/㎥ and it is much higher than the new PM2.5 standard set as 25 ㎍/㎥ (annual) and it would be activated on Jan. 1, 2015. The concentration levels of main ionic species such as sulfate, nitrate and ammonium were 7.42 ㎍/㎥, 6.37 ㎍/㎥ and 3.60 ㎍/㎥, respectively. The mass fraction of PM2.5 of these ions to major components of secondary aerosol was 50∼60% and the fraction to total ion was 83.3%. The concentration levels of 3 representative inorganic elements such as Cr, Ni, and Pb were divided into 2 groups based on time period. The mass fraction of PM2.5 were Pb (0.29%) > Ni (0.07%) > Cr (0.04%) in Group A, and Cr and Pb (0.08%) > Ni (0.07%) in Group B.
The PM2.5 concentration shows very high levels and it is dominated by secondary aerosol, primarily as nitrate, sulfate and ammonium ions during haze phenomena and the frequency of haze has increased since 2008. Moreover, haze mainly occurred during the winter in the past but it is observed in all seasons these days. The level of PM2.5 are strongly associated with haze and Asian dust episode. Daily concentrations of PM2.5 were ranged 13.1 ㎍/㎥∼212.9 ㎍/㎥ in haze days and 33.6 ㎍/㎥∼124.6 ㎍/㎥ in Asian dust days, most of the cases considerably exceeded daily standard of 50 ㎍/㎥.
The PMF modeling for PM2.5 was intensively conducted to estimate quantitative contribution of each source based on the chemical information (in case of 232 samples and 22 chemical species). Through repeated trial-and-error procedures, the total of 8 factors were determined. The 8 sources were initially identified as a long-range transported industrial, a incineration, a coal and soil related, a motor vehicle, a biomass burning, a secondary aerosol, an industrial related, and an oil combustion sources. From the results of the PMF modeling for PM2.5, the sources were apportioned by secondary aerosol 26.5% (11.4 ㎍/㎥), motor vehicle 24.2% (10.4 ㎍/㎥), coal and soil related 13.9% (6.0 ㎍/㎥), incineration 13.2% (5.7 ㎍/㎥), oil combustion 11.6% (5.1 ㎍/㎥), long-range transported industrial 4.6% (2.0 ㎍/㎥), industrial related (Cl-rich) 3.4% (1.5 ㎍/㎥), and biomass burning 2.6% (1.1 ㎍/㎥), respectively.
Comparing PMF results between prior study (2005∼2007) and this study (2007∼2012), new sources such as long range transported industrial source and Cl-rich industrial source were identified and some changes in composition of each source were recognized. Coal and soil related source decreased from 22.7% (7.4 ㎍/㎥) to 13.9% (6.0 ㎍/㎥), biomass burning source decreased from 16.2% (5.5 ㎍/㎥) to 2.6% (1.1 ㎍/㎥), secondary aerosol source varied from 32.0% (10.0 ㎍/㎥) to 26.5% (11.4 ㎍/㎥), incineration source varied from 15.7% (4.5 ㎍/㎥) to 13.2% (5.7 ㎍/㎥), oil combustion source increased from 7.2% (3.0 ㎍/㎥) to 11.6% (5.0 ㎍/㎥), and further motor vehicle source increased from 6.2% (1.5 ㎍/㎥) to 24.2% (10.4 ㎍/㎥), respectively. Thus this study area is greatly influenced by the vehicle source.