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ISSN : 2288-9167(Print)
ISSN : 2288-923X(Online)
Journal of Odor and Indoor Environment Vol.23 No.3 pp.149-162
DOI : https://doi.org/10.15250/joie.2024.23.3.149

Characteristics of urban ambient volatile organic compounds and their contributions to photochemical reaction in an industrial complex using passive sampling and TD-GC/MS

Yelim Choi, Bogyeong Kang, Daekeun Kim*
Department of Environmental Engineering, Seoul National University of Science and Technology
* Tel: +82-2-970-6606 E-mail: kimd@seoultech.ac.kr
08/04/2024 22/05/2024 22/07/2024

Abstract


Volatile organic compounds (VOCs) can adversely affect human and plant health by generating secondary pollutants such as ozone and fine particulate matter, through photochemical reactions, necessitating systematic management. This study investigated the distribution characteristics of gaseous VOCs in ambient air, with a focus on interpreting data from a photochemical pollution perspective. This paper analyzed the presence and concentration distribution of VOCs in industrial areas, identifying toluene, m-xylene, p-xylene, and n-octane as the most frequently detected components. Particularly, toluene was found to significantly contribute to the formation of ozone and fine particulate matter, highlighting the need for stricter regulation of this compound. Although n-octane and styrene were present in relatively low concentrations overall, their significant contributions to ozone generation and secondary organic aerosol formation, respectively, emphasize their importance in air pollution management.


Volatile organic compounds , Ozone , Particular matter 2.5 , Secondary organic aerosol , Source classification

수동형 채취법과 TD-GC-MS를 이용한 산업단지 대기환경 중 휘발성유기화합물의 분포특성과 광화학 반응 기여도 평가

최예림, 강보경, 김대근*
서울과학기술대학교 환경공학과

초록

    © Korean Society of Odor Research and Engineering & Korean Society for Indoor Environment. All rights reserved.

    1. 서 론

    휘발성유기화합물(Volatile organic compounds, VOCs)은 대기 중 광화학 반응을 통해 오존 및 이차 유기 에어로졸(Secondary organic aerosol, SOA) 등의 2차 오염물질을 형성함으로써, 인간과 식물에 해로운 영향을 미칠 수 있다. 광화학 반응에 의해 생성된 오존과 SOA는 호흡기 질환을 포함한 다양한 건강상의 문제를 일으키는 것으로 알려져 있다(Park and Hwang, 2017;Brook et al., 2010). 오존은 강력한 산화제로 작용하여 식물 조직과 반응, 산림감소 및 농작물 손상을 초래할 수 있으며, 특히 SOA는 세계보건기구(WHO)에 의해 1군 발암물질로 분류된 초미세먼지의 주요 구성 요소로, 그 관리가 필수적이다(Lee et al., 2002;WHO IARC, 2013). 또한, VOCs 자체로도 악취유발, 신경계 손상, 호흡기 질환, 암 등을 유발할 수 있어, 이들의 체계적인 관리가 요구된다(Marć et al., 2014;McKenzie et al., 2012;Rajabi et al., 2020;Li et al., 2021).

    VOCs의 다양성은 이들의 정밀 측정 및 분석에 대한 전문지식과 고가의 장비를 필요로 한다. 또한, 이 화합물들은 환경대기 중 비교적 저농도로 존재하므로 채취 과정에서 이들의 농축이 필요하다. 일반적으로 사용되는 VOCs의 채취 방법 중 하나인 수동채취법은 가스의 확산원리를 이용해 대기 중 VOCs를 포집하는 방법으로, 대기환경 VOCs 채취에 광범위하게 사용되고 있다 (Kot-Wasik et al., 2007;Król et al., 2010;Melymuk et al., 2014;Cao et al., 2016). 가스크로마토그래피-질량 분석계(Gas chromatography-mass spectrometry, GC-MS)는 다양한 종류의 VOCs가 혼합된 대기 시료에서 개별 화합물을 분리하고 분석할 수 있는 기술로, VOCs 연구에 지속적으로 활용되고 있다(Afsah-Hejri et al., 2023;Kluger et al., 2013;Sun et al., 2014).

    광화학 오염의 관점에서 VOCs는 배출가스보다는 환경대기 중의 존재농도를 파악하는 것이 더욱 중요하다. 그러나 현재 국내에서 수행된 대부분의 연구는 배출가스 중심으로 진행되어왔으며, 환경 대기 VOCs의 특성에 대한 분석은 아직까지 충분하지 않다(Chae et al., 2022;Chun et al., 2021;Lee et al., 2021;Kim et al., 2020;Lee et al., 2023). 광화학 대기오염물질의 해석을 위해, 오존생성기여율(Photochemical ozone creation potential, POCP), 이차유기입자생성기여율(Secondary organic aerosol potential, SOAP) 등의 지표를 활용한 대기질 평가 연구들이 진행되었다. Andersson-Sköld et al. (1992)은 단일 상자 궤적 모델을 통해 75종의 유기화합물과 일산화탄소에 대해 POCP를 계산하였고, Jenkin et al. (2017)은 VOCs의 분자 구조 및 OH 라디칼의 반응성 측면에서 여러 VOCs 화학군에 대해 POCP값을 추정할 수 있는 간단한 방법을 개발하였다 (Andersson-Sköld et al., 1992;Jenkin et al., 2017). Derwent et al. (2010)은 광화학 궤적모델을 통해 113개의 VOCs의 산화과정에서 SOA형성 경향을 평가하였다(Derwent et al., 2010). Zheng et al. (2021)은 여러 발생원에서의 배출되는 VOCs에 대한 POCP와 SOAP를 평가하였다(Zheng et al., 2021).

    본 연구는 대규모 산업단지 지역의 환경 대기 중 VOCs의 농도를 파악하고, 이들이 광화학반응에 미치는 영향을 평가하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 고체 다중 흡착관을 이용한 수동 채취법과 GC-MS 분석을 통해 산업단지 환경대기 중 VOCs의 분포특성을 조사하고, 이들 VOCs의 오존 및 초미세먼지 생성기여도를 평가하였다.

    2. 실험방법

    2.1 표준물질

    휘발성유기화합물 정성분석 및 정량분석을 위해서 각 물질이 1 ppmv 수준으로 제조된 광화학반응물질 혼합가스(PAMS 57 components mix, RIGAS Co., Ltd., Korea)와 독성유기물질 혼합가스(TO-14 43종, RIGAS Co., Ltd., Korea)를 분석 표준가스로 사용하였다. 광화학반응물질과 독성 유기물질 혼합가스 조성은 US EPA의 TO-15, TO-17, PAMS 물질 타겟리스트 및 TO- 14A 표준방법을 참고하였다(US EPA, 1999a;US EPA, 1999b;US EPA, 2017;US EPA, 1999c).

    2.2 시료채취방법 및 분석방법

    본 연구에서는 환경 대기 측정을 위해 US EPA 325A 와 HSE MDHS104 실험법에 적합한 수동형 열탈착관을 사용한 수동형 채취법을 채택하였다(US EPA, 2019;HSE, 2016). 광범위한 VOCs 흡착을 위해 Tenax® TA, CarbographTM 1TD, Carboxen® 1000이 충진된 다중 흡착관(APK sorbent tube, KNR Co., Ltd., Korea)을 채취관으로 사용하였다. 개방된 채취관 입구에 확산 캡(Diffusion Cap, Markes international Ltd., UK)을 설치하여 채취 중 가스 외 이물질의 유입을 방지하였다. 채취관은 바람 방향과 강수의 영향을 최소화하기 위해 샘플러의 입구가 바닥을 향하도록 하여 실외 샘플링 쉘터(RadielloTM Outdoor shelter, Instituti Clinici Scientifici Maugeri Spa, Italia)내부에 설치하였다. 정성과 정량분석을 위해 채취 지점별로 2개의 채취관을 설치하였으며, 7일간 방치 후 시료손실을 방지하기 위해 채취관 수거 시에 양쪽 입구를 테프론 재질의 마개로 밀폐하여 운반하였다.

    가스 시료 분석을 위해 저온농축 열탈착기(Thermal desorption, TD; APK 720, KNR Co., Ltd., Korea)가 연결된 GC-MS (7820A-5977E, Agilent technologies, USA)를 사용하였다. 정성 및 정량을 위해 실험실 조건에서 표준가스를 다양한 부피로 흡착관에 주입하여, 흡착관 내 가스의 농도를 조절하여 검량선을 작성하였으며, 7회 반복 분석을 통한 정도관리를 수행하였다. VOCs 분석에 사용된 TD-GC-MS의 운전조건은 Table 1과 같다. 전체 정량 물질 56종 중 주요 13종의 VOCs에 대한 정도 보증 및 관리에 대한 표는 Table 2에 나타내었다.

    2.3 확산 흡착속도 결정실험

    수동형 채취기의 농도계산을 위해 확산 흡착속도 산출실험을 진행하였다. 10 L 용량의 가스 백에 혼합 표준가스를 각 50 ppbv 수준의 농도가 되도록 제조 후 흡착관을 가스 백 내부에 위치시킨 후 각각 1, 2, 4, 7, 10 일간 방치 후 흡착관에 수동 채취된 가스를 정량분석하여 확산속도(식 1, Miller et al., 2021)를 계산하였다. 식 1에서 U는 확산 흡착속도(m3/day), mp는 수동법으로 채취한 흡착관에서 분석된 분석물질의 농도(μg), CA 는 능동법으로 채취한 흡착관에서 분석된 분석물질의 농도(μg/m3)이며, t는 샘플링 기간(days)이다.

    U = m p ¯ / ( C A ¯ × t )
    (1)

    2.4 측정 현장 및 조사내용

    산업단지 환경 대기 중 VOCs의 분포특성을 조사하기 위해 대상 산업단지 지역을 격자 모양으로 나누었으며, 채취지점으로 격자의 교차점 여섯 지점(S-1 ~ S-6)을 선정하였다. 배경농도 파악을 위해 대상 지역 인근 3 km 이내의 주거지역 한 곳(C-1)과 산업단지 지역에서 약 47 km 떨어진 지점의 주거지역 한 곳(C-2)에서 동일 기간 내에 채취가 진행되었다. 총 8개의 지점에서 정성 및 정량을 위한 대기 시료를 설치하여 각 회당 총 16 개의 시료를 확보하였다. 시료의 VOCs 농도는 2.3에서 도출된 확산 흡착속도(U)와 식 2, 식 3을 적용하여 계산되었다. 식 2의 UNTP는 지역 조건에 따라 보정된 확산 흡착속도(m3/day)이며, tss와 Pss는 각각 샘플링 기간 동안 샘플링지역의 평균온도(℃)와 평균압력(mmHg)이다. 식 3에서 Cm은 포집된 목적 물질의 농도(μg/m3)이며, mmeas는 흡착관에서 분석된 물질의 무게(μg)이고, t는 노출 시간(day)이다.

    U N T P = U × ( 298.2 t s s ) 3 2 × P s s 760
    (2)

    C m = m m e a s U N T P × t
    (3)

    2.5 오존 및 초미세먼지 생성기여도 평가

    산업단지 환경대기에 존재하는 VOCs의 오존 및 초미세먼지 생성 기여율을 평가하기 위해 광화학적 오존 생성 기여도(Photochemical ozone creation potential, POCP)와 이차유기에어로졸 생성 기여도(Secondary organic aerosol formation potential, SOAP)를 산출하였다. 이때 각 기여도 산출은 식 4와 식 5를 사용하였다. 식 4와 5에서 Ei는 타겟물질 i의 농도이며, POCPspecies, t와 SOAPspecies, t는 Table 3에 나타내었다.

    P O C P s p e c i e s , t = E i × P O C P s p e c i e s , t
    (4)

    S O A P w e i g h t e d   e m i s s i o n = E i × S O A P s p e c i e s , t
    (5)

    오존 및 초미세먼지 생성기여도 평가를 위해서 S-2 지점에 설치되어있는 측정소의 자료를 사용하였다. S-2 지점 인근 측정소는 국가 도시 대기 측정망으로 운영되고 있으며, SO2, CO, NO2, O3, PM10, PM2.5 농도 정보를 수집한다. 본 연구의 연구대상은 환경 대기이기 때문에 채취지점 주변의 오염배출원과 더불어 기상학적인 요인의 영향을 고려하기 위해 측정 현장에서 가장 가까운 곳에 위치하는 기상대의 기상정보를 확보하여 데이터 분석에 사용하였다. 기상대에서 제공하는 기상정보 중 기온(℃), 강수량(mm), 풍속(m/s), 풍향(16방위), 습도(%), 증기압(hPa), 일조량(hr), 일사량(MJ/m2), 이슬점 온도(℃), 전운량(10분위), 시정(10m), 지중온도(℃) 등 을 사용하였다.

    3. 결과 및 고찰

    3.1 산업단지의 환경 대기 중 VOCs 분포특성

    산업단지 환경 대기 중 VOCs의 성분별 농도 분포를 비교 분석하여 Table 4에 각 배경 지역과 산단 지역 채취지점의 VOCs 농도를 평균과 표준편차로 나타내었다. 총 15종의 VOCs가 검출되었으며, 배경 지역(C-1, C-2)에서는 6종, 산단 지역(S-1 ~ S-6)에서는 10종에서 13종이 검출되었다. 분석된 VOCs의 농도는 최소 0.02 ppbv에서 최대 1.57 ppbv의 범위를 나타냈다. 두 지역에서 공통적으로 검출된 VOCs 중 가능한 물질에 대해 독립 표본 t-test를 실시한 결과, toluene과 m, p-xylene 에서 유의미한 평균 차이가 발견되었다(toluene: 평균농도 0.61 ±0.45 ppbv vs. 1.39 ± 0.38 ppbv, p<0.001; m,p-xylene: 평균농도 0.05 ± 0.04 ppbv vs. 0.14 ± 0.05 ppbv, p<0.001). 또한, 검출된 모든 물질의 농도 합에서도 유의미한 차이가 나타났다(배경 지역: 0.62 ± 0.48 ppbv, 산단 지역: 2.70 ± 2.11 ppbv, p<0.001). 이러한 결과는 산업단지 지역이 배경 지역에 비해 유의하게 높은 농도를 보임을 시사한다. 특히 발생된 물질 중 Toluene, m-xylene, p-xylene, n-octane이 가장 빈번하게 검출되는 성분으로 나타났다.

    총 15종의 VOCs는 모두 악취유발 물질로 확인되었으며, 2-methylheptane을 제외한 모든 물질에 대해 악취 최소감지농도가 연구되어있다. Fig. 1은 각 VOCs의 검출 농도를 악취 최소감지농도로 나눈 값인 악취 농도 지수(odor quotient)를 나타낸 것이다. 각 물질을 알칸족화합물, 방향족화합물, 할로겐족화합물로 그룹화 하였을 때, 알칸족 및 방향족 화합물에 비해 할로겐족화합물은 악취에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 배경지역의 악취 농도지수는 산단지역에 비해 전체적으로 낮은 값을 보였다. 또한, 모든 지역에서 방향족 화합물은 악취에 꾸준히 기여하는 반면, 알칸족 화합물은 간헐적으로(S-2, S-3, S-4, S-6의 1회차 샘플) 발생하여 악취에 큰 영향을 끼치는 것으로 나타났다.

    산단 지역과 배경 지역의 VOCs 정성농도를 이용하여 주성분 분석을 수행하였다. 배경 지역(C-1과 C-2)은 상대적으로 편차가 적어 모든 농도 값의 분산이 작으며, 산단 지역 자료와 구분됨을 시각적으로 확인할 수 있다(Fig. 2). Fig. 2에서 C-1, C-2가 조밀하게 모여 있음을 통해 배경 지역 농도 데이터는 분산이 적어 서로 유사함을 의미하며, 이는 해당 지역에서 VOCs 배 출원이나 조성이 산업단지 지역에 비해 상대적으로 균일할 수 있음을 나타낸다. C-1과 C-2는 서로 40 km 이상 떨어져 있는 장소에 위치하지만 특별한 VOCs 배출 원이 없어서 배경농도로서 적합함을 알 수 있다. 반면, S-1부터 S-6까지 분산되어있는 것은 산업단지 지역의 VOCs 농도 데이터가 서로 다른 특성을 보이며, 이는 산업단지 내 다양한 업체에서 서로 다른 패턴의 VOCs 가 발생하여 영향을 받았을 가능성을 시사한다. 전체 데이터의 주성분점수는 PC1이 35%로 가장 크지만, 배경 지역과 산단 지역 간의 분산이 가장 크도록 하는 성분은 PC2이다. Fig. 2에서 n-heptane의 농도는 PC2에서 양의 방향으로 영향을 끼치며, isopropylbenzene, n-propylbenzene, m,p-xylene, 1,1-Dichloroethane농도는 음의 방향으로 영향을 끼친다. 즉 , n-heptane농도는 배경지역과 상관성이 있으며, isopropylbenzene, n-propylbenzene, m,p-xylene, 1,1-dichloroethane농도는 산단 지역을 구분 짓는데 상관성이 있다고 추정해 볼 수 있다. 산단 지역 데이터 사이에도 PC1로 구분되는 분산이 존재하며, 여섯 지역에서 모두 분산이 크게 나타나고 있으며, 이는 지점에 따른 분산이 아닌 채취 시기에 따른 분산이라고 해석할 수 있다. 하지만 PC1과 PC2만의 데이터 설명력은 53.5%에 그치기 때문에, 이에 대한 추가적인 분석이 요구된다.

    Fig. 3은 각 채취 위치에서 채취된 VOCs의 정량농도 및 정성된 물질의 수를 시각적으로 비교한 것이다. 원의 크기는 각 채취지점에서 정량 분석한 VOCs의 농도를 나타내며, 원 내 숫자는 정량된 물질의 개수를, 회색 원 내 숫자는 정성된 물질 중 정량 분석되지 않은 물질의 개수를 의미한다. VOCs 농도와 각 지점 간의 기상학적 영향을 확인하기 위해 채취 기간 동안 측정된 바람의 세기와 방향을 바람 장미도로 표현하였다. 바람이 비교적 일정한 방향으로 빈번하게 불었던 2회차와 4회 차에서 바람 방향에 따른 유의미한 지역적 차이가 존재함을 확인할 수 있다. 2회차의 경우 S-1의 농도가 상대적으로 낮게 나타나는데 이는 샘플링 기간 동안 주풍방 향이었던 서북풍의 영향을 받아 산단 지역에서 생성되는 VOCs가 S-1 방향으로 확산되지 않았기 때문이라고 추측할 수 있다. 4회차에도 마찬가지로 주풍방향이었던 남풍과 남서풍의 영향을 받아 S-6의 농도가 가장 낮으며, S-3과 S-5의 농도 또한 상대적으로 낮게 나타남을 확인할 수 있다. 정량 결과의 전체 평균값과 표준편차를 국외자료와 비교하였을 때, 모든 지역의 VOCs 농도는 수십 pptv에서 수 ppbv 범위로 발생함을 확인하였다. 특히 본 연구에서 높은 농도로 발생하는 벤젠과 톨루엔의 경우 국내 대산지역에서 이루어진 연구와 중국의 여러 지역에서 마찬가지로 수 ppbv로 높게 발생하는 주요 VOCs임을 확인하였다(Kim et al., 2023;Baek, et al., 2020;Lyu et al., 2016;Cai et al., 2010;Liu et al., 2008;Song et al., 2007;Guo et al., 2007;Xiong et al., 2020).

    3.2 VOCs의 오존 및 초미세먼지 생성기여도 평가

    POCP 가중배출량(POCPweighted emission)과 실제 측정된 오존 농도를 단순 비교한 결과(Fig. 4-a), 상관계수는 0.2151로 낮게 나타났다. 이는 오존농도는 일변화보다는 단시간 변화에 더 크게 영향을 받으며, 오존 생성에 작용하는 다양한 요인이 복합적으로 작용하기 때문일 것으로 해석된다. 따라서 인천기상대로부터 확보한 기상자료와 본연구에서 수집한 VOCs 데이터를 이용하여 다중선형 회귀분석을 실시한 결과, 오존농도에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 변수들로 NO2 농도, 기온, 및 5종의 VOCs(n-pentane, 2-methylpentane, toluene, ethylbenzene, m-xylene, p-xylene)가 도출되었다(Table 5). 회귀식의 상관계수는 0.9999로 매우 높게 나타나, 해당 변수들이 오존 생성에 중요한 역할을 하고 있음을 시사하며, 이는 VOCs 관리가 오존 농도 조절에 핵심적임을 입증하였다.

    SOA의 생성에 대한 VOCs의 기여도 평가를 위한 SOAP 가중배출량(SOAPweighted emission)과 실측 PM2.5 농도 간의 비교에서는 상관계수 0.884로 나타나 상대적으로 높은 상관성을 보였다(Fig. 4-b). 기상요인과 결합한 SOAPweighted emission와 PM2.5 농도의 다중선형 회귀 식 상관계수는 0.9176으로 단순 비교식보다 높은 상관성을 나타내었다(Table 6). 회귀 모델에서는 CO, SO2, 풍향 등의 기상요인과 더불어 n-pentane, ethylbenzene, m-xylene, p-xylene 농도가 상대적으로 유의한 p-value를 나타내었다. 이는 VOCs가 초미세먼지의 생성에 유의미한 영향을 미치고 있음을 나타내며, 초미세먼지 저감을 위해 VOCs의 통합 관리할 필요함을 시사한다.

    본 연구에서 분석한 실측 데이터에 기반하여 Fig. 5에 VOCs 농도 분포와 각 VOCs의 오존 및 초미세먼지 생성기여도를 종합적으로 도식화하였다. 정량농도를 기준으로 가장 높은 농도로 검출된 성분들은 benzene, toluene 및 n-decane이었으며, 이들 세 가지 성분이 전체 VOCs 농도의 약 42.4%를 차지하였다. POCPweighted emission는 toluene, n-octane, n-decane이 가장 높은 비율을 차지하였으며, 세 가지 물질이 전체의 57.5%를 차지하여 이 세 가지 물질이 오존 생성에 주된 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 n-octane의 경우 전체 검출 물질 중 차지하는 농도비율은 높지 않지만, POCPweighted emission로 환산했을 때 비율은 20.4%로 가장 높은 것으로 나타났다. SOA의 경우 toluene과 styrene의 SOAPweighted emission는 전체 SOA 생성에 79.4% 기여하는 것으로 나타났다. Styrene 또한 생성된 농도에 비해 SOAPweighted emission가 높아 초미세먼지생성에 영향이 많을 것으로 판단된다. Toluene은 오존(20.0%)과 초미세먼지(56.7%) 생성기여도가 모두 높으며, VOCs 분포비율도 높은 편에 속한다. 이에 따라 toluene은 오존과 초미세먼지 저감을 위한 정책적 규제에서 우선적으로 고려되어야 할 대상물질로 판단된다. 따라서 오존 및 초미세먼지의 관점에서 VOCs에 대한 관리는 단순한 농도 측정을 넘어 각 화합물의 광화학반응 특성과 그에 따른 환경적 영향을 종합적으로 평가하는 것이 보다 효율적일 것으로 사료된다. 예를 들어, 미세먼지를 감축하려는 목적의 방지시설을 설치할 경우 toluene과 styrene을 감축하는데 효과적인 기술을 맞춰서 개발하는 것이 바람직하며, 배출원 규제강화에도 이러한 연구 결과들을 참고하여 규제물질을 선정하는 것이 바람직하다.

    4. 결 론

    본 연구에서는 산업단지와 배경 지역의 환경 대기 중 VOCs 농도 분포 및 오존과 초미세먼지 생성에 대한 VOCs의 기여도가 조사되었다.

    첫째, 산업단지 지역에서 검출된 VOCs의 종류와 농도가 배경지역에 비해 다양하고 높은 것으로 났다. 이는 산업활동이 대기오염에 상당한 영향을 미치고 있음을 시사한다. 특히, toluene, m-xylene, p-xylene 등의 주요 화합물들이 높은 농도로 검출되어, 이들 화합물에 대한 감시 및 관리의 중요성이 강조된다. 검출된 VOCs는 모두 악취물질로서 작용하였으며, 산업단지에서 악취지수가 높아 관리가 필요하다. 주성분 분석 결과, 배경 지역과 산업단지 지역의 VOCs 농도 분산 차이가 명확히 드러났으며, 이는 VOCs의 발생원과 환경적 영향이 지역에 따라 상이함을 보여준다.

    둘째, 오존 및 이차유기 에어로졸(SOA)의 생성기여도 가중배출량과 실측 농도 간의 상관 분석에서 오존 농도는 다양한 기상요인과 VOCs 농도가 결합하여 분석될 필요가 있음을 나타내었다. 반면, SOA의 생성 기여도는 VOCs 농도와 높은 상관관계를 보였다. 오존과 SOA기여도를 계산하였을 때, toluene, n-decane, n-ocatne은 오존에 대한 기여도가 높았으며, toluene과 styrene은 SOA 생성 기여도가 높게 나타났다. 따라서, 규제 및 오염제거를 고려할 때, 목적에 맞게 규제 대상을 선정해야 함을 시사한다.

    이 연구의 결과는 다음과 같은 결론을 제시한다. 오존 및 초미세먼지의 생성에 영향을 미치는 VOCs에 대한 통합적 관리 전략이 필요하다. 광화학반응 특성과 환경적 영향을 종합적으로 고려하여, 대기질 개선을 위한 정책 수립에 본 연구 결과가 기여할 것으로 기대된다. 효과적인 대기오염 저감을 위해서는 지속적인 모니터링과 함께 각 지역의 산업활동 특성에 맞는 맞춤형 대책이 모색되어야 한다.

    감사의 글

    “이 연구는 2020년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(NRF- 2020R1A6A1A03042742)과 2023년 시흥녹색환경지 원센터의 연구비를 지원받아 수행되었습니다.”

    <저자정보>

    김대근(교수), 최예림(박사과정), 강보경(석사과정)

    Figure

    JOIE-23-3-149_F1.gif

    Odor quotients of detected VOCs at each sampling point.

    JOIE-23-3-149_F2.gif

    Principal component analysis with the VOCs data set of the control sites and the industrial complex area (A: n-pentane; B: methylcyclopentane; C: 2,3-dimethylpentane; D: 2,2,4-trimethylpentane; E: n-heptane; F: 3-methylheptane; G: m,p-xylene; H: Styrene; I: n-nonane; J: isopropylbenzene; K: n-propylbenzene; L: m-ethyltoluene; M: n-dodecnae; N: 1,3-butadiene; O: 1,1-dichloroethane).

    JOIE-23-3-149_F3.gif

    Relative quantitative concentrations (circle size) and qualitative counts (numbers in pie graph) by sampling point.

    JOIE-23-3-149_F4.gif

    (a) Hourly ozone concentrations (line plot) from air pollutant measurement station and weekly POCPweighted emission (box plot) from this study, and (b) hourly PM2.5 concentrations from air pollutant measurement station and weekly SOAPweighted emission (box plot) from this study.

    JOIE-23-3-149_F5.gif

    Percentage contribution of varying VOCs to (a) VOCs concentrations, (b) POCPweighted emission, and (c) SOAPweighted emission.

    Table

    Operating conditions of TD-GC-MS for VOCs analysis

    TD-GC-MS calibration, quality assurance, and quality control information for major VOCs

    <sup>a</sup> CV%:
    <sup>b</sup> MDL: Method detection limit
    <sup>c</sup> MDQ: Minimum detectable quality

    POCPspecies, t and SOAPspecies, t value of VOCs

    (Reference: <sup>a</sup>Saunders et al., 2003;<sup>b</sup>Derwent et al., 2010;<sup>c</sup>MSIT, 2020)

    Concentration of VOCs compounds observed in the targeted sites (Unit: ppbv)

    Multiple linear regression analysis of ozone concentration and ozone creation contributors

    Signif. codes: 0 < ‘***’ < 0.001 < ‘**’ < 0.01 < ‘*’ < 0.05 < ‘·’ < 0.1 ‘ ’ 1
    Residual standard error: 0.01084 on 735 degreees of freedom
    Multiple R<sup>2</sup>: 0.9999, Adjusted R<sup>2</sup>: 0.9999
    F-statistic: 3.996e+5 on 17 and 735 DF, p-value: <2.2e-16

    Multiple linear regression analysis of PM2.5 concentration and secondary organic aerosol creation contributors

    Signif. codes: 0 < ‘***’ < 0.001 < ‘**’ < 0.01 < ‘*’ < 0.05 < ‘·’ < 0.1 ‘ ’ 1
    Residual standard error: 8.305 on 827 degrees of freedom
    Multiple R<sup>2</sup>: 0.8877, Adjusted R<sup>2</sup>: 0.8851
    F-statistic: 344.1 on 19 and 827 DF, p-value: <2.2e-16

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