주행차량에 의한 도로 주변지역의 일산화탄소 농도예측

Abstract

[한글]

산업의 발달과 교통량의 증가로 각종 대기오염물질의 배출이 날로 심화되고 있으며, 대소시 대기오염의 경우 여러 배출원(점오염원, 선오염원, 면오염원)중 선오염원이 차지하는 비중은 상대적으로 크게 증가하고 있다. 또한, 인구의 급증에 따른 교통수용의 폭발적인 증가와 교통문제의 심화로 인하여 선오염원에 의한 대기오염은 배출원에 대한 원천적인 저감이 없는 한 계속될 전망이다. 어느 지역의 대기오염은 그 지역의 오염배출특성, 지형, 기상 등에 의하여 결정되므로, 그 지역의 대기오염 특징을 이해하기 위하여 정확한 배출량을 산정하고 기상요소와의 관계를 파악하는 것은 매우 중요하다.

본 연구에서는 주행차량에 의하여 배출되는 대표적인 오염물질인 CO를 대상물질로 선정하고, 많은 교통량이 유발되는 도로 주변지역을 대상지역으로 선정하였다. 그리고, Caline-3모델을 이용하여 해당지역의 시간별 기상자료를 바탕으로 도로 인근지역에 미치는 계절별 시간별 CO농도를 예측하고, 다중회귀분석을 통하여 CO농도와 기상인자와의 상관성을 규명하고자 하였다. 예측에 사용된 Caline-3 모델은 선오염원에 의한 대기오염을 예측하기 위하여 EPA에서 권장하고 있는 모델로서, 가우시안 확산식에 근거를 두고 좁은 미시규모지역(micro-scale region)에서 차량에 의한 대기오염 물질이 인근지역에 미치는 영향을 예측하는 모델이다.

실제 측정을 통하여 얻어진 실측치와 실측지점과 동일한 지점에 대한 모델의 예측치간의 상관분석결과, 상관계수는 0.77~0.89로 높은 상관성을 보였으며, 도로에서 이격거리가 가까울수록 상관계수는 더욱 높아지는 경향을 보였다.

CO농도의 시간적 공간적 분포특성을 파악하기 위하여, CO 최대농도 발생시의 풍향과 대상지역이 풍하방향이 되는 풍향을 고려하여 풍향 보정 후 모델에 적용하였다. 본 연구결과, 4등급의 대기안정도를 보이는 여름을 제외하고 모든 계절의 CO농도는 6등급의 대기안정도에서 가장 높은 농도값을 보였고, 계절별 최대분포시는 가을이 가장 높은 것으로 나타났다. 또한, 공간적 분포특성으로는 여름을 제외하고 21시에서 06시에 오염물질의 확산이 느려 도로인접지점과 타지점과의 농도차이가 났으며, 그 외의 시간대에는 도로 이격 200m 이내에서는 지점간의 농도차이는 크지 않았다.

CO농도에 영향을 미치는 인자를 파악하기 위하여 CO농도를 종속변수로 하고 기상인자를 독립변수로 하여 다중회귀분석을 실시한 결과, 풍속과 대기안정도가 CO농도에 미치는 영향은 유의한 것으로 나타났고(p<0.001), 혼합고는 유의하지 않은 것으로 나타났다(p>0.001).

선오염원의 배출량에 의한 도로주변지역의 영향 예측시 신뢰성을 확보하기 위하여 정확한 배출량의 산정과 기상인자와의 상관성규명을 고려되어져야한다.

[영문]

Because of the development of industry and the increase of traffic volume, the exhausts of various air pollutants grow gradually and the relative importance of the line pollution source has been increasing among the air pollution sources of metropolitan area like the divers exhausting sources(point pollution source, line pollution source, area pollution source). Besides, because of the explosive growing of transportation demand and the aggravation of traffic problem caused by the rapid increase of population, without the basic reduction about the exhausting source, the line pollution source will generate air pollution continuously. Because the air pollution of some places is determined by the region's pollution characteristics such as geographical features, weather conditions etc., in the understanding the region's pollution characteristics, it is important that to grasp the correlation between the correct assessment of the exhausting quantities and the weather factors governing them.

In this research, CO, the typical air pollutant exhausted by the vehicles, is selected as a subject material and the surrounding area of the street which has heavy traffic volume is chosen as a subject region. In addition, with the weather data classified by time in the appropriate region through Caline-3 modelling, the CO concentration of the street is estimated according to the time and seasons. Moreover the correlation between the CO concentration and weather factors is investigated by the multiple regression analysis. The Caline-3 modelling used in the estimation is a model recommend by EPA for estimating the air pollution caused by the line pollution source. It is based on the Gaussian dispersion equation and used to estimate the influence of the air pollutants by vehicles in the small micro-scale region.

In the analysis of the correlation between the measured data and the predicted data in the same place, the correlation coefficient is 0.77 ~ 0.89 which means high correlation. In addition, the closer the distance from the street, the higher the correlation coefficient. To understand the time and space characteristics of CO concentration, considering the wind load direction when the CO concentration is maximum, the model is applied after calibrating the wind direction. In the research results, except for summer shown the 4th grade atmosphere stability, the CO concentration of all other seasons shows the highest concentration in the 6th grade atmosphere stability. And autumn is the highest in the maximum distribution according to seasons. Besides, in the characteristics of space distribution, the concentration between the area nearing to road and other site has difference from 21:00 PM to 06:00 AM because of the slow dispersion of pollutant and in the case of 200m inner area of the street distance, the concentration differences between sites is a little in other times. For investigating the influence factor on CO concentration, when the multiple regression analysis is done with the CO concentration, a dependent variable, and the weather factor, an independent variable, the influence of the atmosphere stability and wind velocity on CO concentration is meaningful (p<0.001), however, the mixing height is not meaningful (p>0.001).

When prediction of on the area near the road, considering the line pollution source in the estimation of these pollutant, the examination about the correlation between the weather factors and the pollutant concentration and the correct estimation of exhausting quantities has to be deliberated to confirm the reliability of the density estimation generated by cars in the street.