환경평가 지원을 위한 지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영 개발계획으로 인한 국내 대기질 변화 전망 및 개발계획의 적정성 평가를 위한 대기환경 분석

전국 주요 기상대 10곳의 통계값을 살펴보았다. IOA, RMSE, R은 관측값과 모델값을 서로 비교하여 오차의 정도를 나타내는 값으로 IOA(Index of Agreement)는 1에 가까울수록, RSME(Root Mean Square Error)는 0에 가까울수록 관측값과 모델값의 일치도가 높다는 것을 의미하며, R(correlation coefficient)은 1 또는 –1에 가까울수록 높은 상관관계를 나타낸다. 온도의 경우 RSME, IOA, R이 각각 1.51~2.15, 0.96~0.98, 0.93~0.96의 범위 값을 가지며, 모의값이 관측값을 잘 설명하는 것으로 나타났다. 풍속의 경우 RMSE, IOA, R이 각각 1.56~3.22, 0.63~0.75, 0.35~0.56의 범위 값으로 온도보다는 모의값이 관측값을 잘 설명하지 못하지만 전반적인 경향성은 유사하게 나타났다. 이에 본 연구에서는 연간 개발계획에 대한 대기질 전망의 틀을 만들기 위해 우선 산업단지와 에너지 사업 개발 계획에 대해 과거 5년간(2011~2015년) KEI에 접수된 환경영향평가서를 통해 개발계획 사업들의 관련 정보를 수집하고, 수집된 자료를 이용하여 개발계획으로 인한 배출량을 산정하였다. 개발계획으로 인한 배출량 산정 과정에서 연료사용으로 인한 배출량 외에 고려되지 못한 비점오염원 산정을 위한 원단위 추정을 수행하였다. 추정된 원단위를 적용하여 개발계획에 따른 배출량을 산정하였고, 이에 따른 대기질 변화를 살펴보았다. 대상기간 개발계획에 따른 오염물질 배출량은 대부분의 물질에 대하여 충남지역에서 상대적으로 크게 나타났다. 대기오염물질은 주로 개발계획 사업이 위치하는 지역 중 배출량이 가장 많은 울산 및 충남지역에서 가장 높은 농도를 보이며 그 영향이 상대적으로 크게 나타났으며, O3의 경우 개발계획 사업이 위치한 서해안, 광양만, 울산 등 배출원에서 어느 정도 떨어진 지역에서 고농도가 나타나 다른 물질보다 광역적인 규제 및 관리가 필요할 것으로 판단된다. 지방자치단체별 개발 가능성 평가를 위해서는 오염물질 생성에 영향을 미치는 배출원이 어디로부터 기인하는지를 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 필요성에 입각하여 대상 지역 개발계획의 적정성 평가 방법론을 개발하기 위하여 지방자치단체별, 오염원별 기여도 분석을 수행하였다. 대상 지역은 경기, 울산, 부산으로 선정하였고, 각 지역별 오염 원별 배출량(점, 선, 면)의 자체 및 주변 기여도를 분석하였다. 울산과 부산지역을 대상으로 주요 대기오염물질의 오염원별 배출량 기여율을 분석한 결과 오염원별 배출 규모에 비례하여 대기오염물질 농도 생성에 기여할 것으로 예상되는 것과는 달리 물질별로 그 특성이 다르게 나타남을 확인하였다. 울산지역 오염원별 NOx 배출량은 점 오염원이 23,652ton/yr, 선 오염원이 9,144ton/yr로 점 오염원이 선 오염원보다 약 2.5배 많이 배출되나, NO2 농도 생성에 대한 오염원별 기여율은 울산지역의 선 오염원 배출량 기여율이 15%로, 점 오염원 배출량 기여율 10%보다 크게 나타났다. 오염원별로 지역별 배출 특성을 살펴본 결과 점 오염원 배출량은 울산에서 두드러지게 나타나고, 면·선 오염원은 경기지역에서 비교적 크게 나타남 을 확인할 수 있다. 지역별로 오염물질별 배출량 특성을 살펴보면 경기도 지역의 PM, CO 배출량은 부산·울산지역과 비교하여 약 3~4배가량 많이 발생하며 NOX는 약 3배, VOC는 2~4배가량 많이 발생하고 NH3의 경우 울산과 비교하여 3배가량 많이 발생하는 것으로 나타났다. 반면에 SOX의 경우는 울산지역에서 69,821ton/yr로 가장 많이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 각 지역에 위치하고 있는 배출원의 특성으로 인한 차이로 사료되는데, 특히 울산지역의 경우 원유 정제처리업종의 배출 특성으로 인해 상대적으로 많은 SOX 배출량을 보인다. 경기도 지역의 NO2 기여농도는 선 오염원에서 가장 높게 나타났다. 선 오염원의 주요 배출원은 자동차이므로 서울 및 그 외 지역으로의 이동이 많기 때문으로 추정되며 선 오염 원의 기여농도는 최대 9.6ppb까지 나타났다. 선 오염원 다음으로 면 오염원, 점 오염원 순으로 그 영향이 크게 나타났다. 면 오염원의 경우 연평균 최대 기여농도는 7.1ppb로 나타났으며 점 오염원은 2.9ppb로 나타났다. 점 오염원의 경우에는 해당 배출원 이 위치한 지역에서만 그 영향이 나타났으며 주변으로의 영향은 다른 부문에 비하여 상대적으로 작게 나타났다. PM과 유사하게 경기 남부 지역에서 그 영향이 상대적으로 더 크게 나타났으며 면 오염원의 경우 서해안에 더 밀집되어 나타나는 것으로 보이는데, 이는 배출원이 주로 해안가에 위치하기 때문으로 추정된다. 경기도 지역의 SO2 기여농도는 면 오염원에서 가장 높게 나타났으며 점 오염원, 선 오염 원 순으로 그 영향이 크게 나타났다. 선 오염원의 경우 기여농도가 연평균 최대 0.03ppb 정도로 매우 작게 나타났으며, 면 오염원에서는 연평균 최대 기여농도가 2.8ppb로 부문별 기여농도 중 가장 큰 값을 나타냈다. 앞서 PM 및 NO2의 경우와 다르게 면 오염원 부문에서 일부 지역에서만 높은 농도가 나타나는데 이는 사용 연료 등으로 인해 관련 배출원이 있는 지역에서만 그 영향이 나타나기 때문으로 추정된다. SO2 또한 다른 물질과 유사하게 경기 남부 지역에 상대적으로 더 집중된 것으로 보인다. O3은 경기도 지역보다 그 인접 지역의 농도가 비교적 높게 나타남을 확인할 수 있으며, 기여농도는 점 오염원 최대 4.6ppb, 선 오염원 최대 14.1ppb, 점 오염원 최대 11.0ppb로 나타났다. 이는 각 부문별 배출량 증가로 인한 적정효과로 인해 자체 지역 O3 농도는 낮아지고, 오히려 인접 지역의 O3이 상대적으로 증가될 수 있음을 보여준다. 따라서 O3에 대한 분석의 경우 상대적으로 넓은 범위를 대상으로 할 필요가 있는 것으로 사료된다. 일반적으로 부산지역 배출량 중에서도 면 오염원의 기여도가 주변 지역에 가장 크게 영향을 주었으며, 다음으로 선 오염원, 점 오염원 순으로 영향을 미쳤다. 특히 대부분의 오염물질에 대해 부산 자체 지역에 가장 크게 영향을 미쳤으며 그중에서도 부산 남부에 영향이 주로 크게 나타났다. 이는 해당 지역 부근의 산업단지로 인한 배출량이 많기 때문인 것으로 사료된다. 부산지역 PM10과 PM2.5의 기여농도는 면 오염원에서 그 영향이 가장 크게 나타났으며 면 오염원의 연평균 기여농도의 최대값은 PM10 7.3μg/m3, PM2.5 5.1μg/m3로 나타났다. 선 오염원의 경우에는 PM10 4.6μg/m3, PM2.5 1.8μg/m3로 나타났으며 점 오염원의 경우에는 PM10 0.2μg/m3, PM2.5 0.2μg/m3로 나타났다.