올해 '국가전략프로젝트' 추진… 2020년 예보정확성 75%로 높인다
'오염현상 → 생명 위협요소' 인식변화
미세먼지 기준 도입 2015년부터 시행
시간적·공간적으로 농도 분포 불균일
풍향 · 풍속 영향 계절에 따라 달라져
선진국, 과학적 지식 등 정책에 반영
한국도 3차원 입체 관측시스템 개발
![[알아봅시다] 미세먼지 예보정확성 높이는 빅데이터 솔루션](http://contents.dt.co.kr/images/201708/2017082102101860753001[1].jpg?var=3753 "[알아봅시다] 미세먼지 예보정확성 높이는 빅데이터 솔루션")
과거 봄철에 황사와 함께 일시적인 대기오염 현상으로 인식했던 미세먼지에 대한 국민들의 인식이 달라지고 있습니다. 한국정보화진흥원(NIA)이 빅데이터로 분석한 결과 지난 2013년을 기점으로 미세먼지를 대기오염 현상에서 생명을 위협하는 요소로 인식을 바꾸기 시작했고 올해부터는 정부 주도로 선결해야 할 정책으로 여기고 있습니다. 우리나라는 1980년대부터 대기환경기준을 제정하고 2012년에는 미세먼지(PM 2.5) 기준을 도입해 2015년부터 시행하고 있고 2014년부터는 부유먼지(PM 10)와 미세먼지 농도에 따라 예보등급과 경보를 발령하고 있습니다. 부유먼지는 공기 중에 떠다니는 다양한 형상의 먼지 가운데 그 크기가 10㎛보다 작은 것을 말고, 미세먼지는 부유먼지 중에서 2.5㎛ 보다 작은 것을 의미합니다. 특히 0.1∼2㎛의 먼지는 햇빛을 가장 잘 산란시켜 앞을 뿌옇게 만들기 때문에 멀리 볼 수 없어 사람의 심리를 매우 불안하게 만듭니다. 국내 미세먼지와 향후 대책 등을 살펴봤습니다.
◇미세먼지, 눈에 보이지 않는 것도 많아=한국형 미세먼지는 사업장, 자동차 등이 많은 지역에서 배출한 다양한 오염물질이 대기 중에서 기상 조건과 물리·화학적 반응이 생기는 정도에 따라 미세먼지의 양이 결정됩니다. 미세먼지 농도는 시간적 공간적으로 불균일하게 분포하는 특징이 있습니다.
중국에서 발생한 황사가 한국, 일본, 미국까지 이동하는 것으로 알 수 있듯이 미세먼지도 바람을 타고 이동하므로 풍향과 풍속도 매우 중요합니다. 중국의 급격한 산업화와 경제성장으로 런던 스모그(화석연료를 태워서 생긴 이산화황, 매연으로 발생), LA 스모그(자동차 배기가스에 들어있는 질소산화물, 휘발성 유기화합물로 발생)에 이어 새로운 동북아 스모그라 명명할 정도로 심각한 미세먼지 오염현상이 발생합니다. 이에 따라 바람의 영향을 많이 받는 풍하에 위치한 한국은 중국에서 이동하는 미세먼지의 영향에 크게 노출돼 있습니다.
한국은 겨울철 북서풍, 여름철 남동풍처럼 계절적으로 풍향이 크게 바뀌므로 미세먼지 오염도 계절에 따라 달라집니다. 서울의 월별 고농도 부유먼지, 미세먼지 발생일을 2011년부터 2016년까지 비교한 결과 고농도 부유먼지는 11월부터 증가해 1∼5월에 많이 발생하고, 고농도 미세먼지는 12월, 1월, 3월에 발생빈도가 높았습니다. 8월에 고농도 부유먼지는 발생하지 않았지만 강한 햇빛에 의한 광화학 스모그가 발생해 고농도 미세먼지가 발생했습니다.
광화학 스모그는 LA 스모그로도 잘 알려져 있어 자동차 운행 감소 등을 통한 대응책은 있으나, 국내에서 겨울철과 봄철에 발생하는 고농도 미세먼지 오염현상에 대해서는 잘 알지 못하는 상황입니다. 고농도 스모그 현상은 원인이 매우 복잡하고 넓은 지역에 영향을 미쳐 정부에서 기업과 함께 주도적으로 관리해야 미세먼지 오염의 개선이 가능합니다. 미세먼지에는 눈이 보이는 스모그, 담배 입자뿐만 아니라 눈에 보이지 않는 경유 자동차에서 배출되는 디젤입자, 음식물을 만들면서 생기는 조리입자도 해당합니다. 이밖에 사업장 굴뚝 배출입자, 생물성 소각입자, 지하철입자, 촛불, 향 등이 있습니다.
◇미세먼지, 관리와 예보 방법=우선 미국, 캐나다 등 선진국의 미세먼지 관리시스템은 배출원 관리만 아니라 미세먼지의 과학적 지식과 해석 결과를 정책 결정에 체계적으로 반영한 것이 특징입니다. 미국 환경청이 연간 미세먼지 기준을 달성하지 못한 지역을 지정하면, 주 정부에서는 3년 이내에 미세먼지와 전구물질의 배출량 저감과 이를 통해 대기 환경기준을 달성할 수 있다는 것을 입증할 수 있는 대기질 모델링과 측정을 포함한 시행계획을 제출하여야 합니다. 환경청에서는 대기질 측정자료를 기반으로 해당 지역의 대기환경기준 달성 여부를 결정합니다.
국내에서 배출되는 대기오염 데이터는 11개 종류 측정망에서 수집해 일부 데이터는 일반에 공개합니다.
도시대기측정망, 도로변대기측정망, 국가배경농도측정망, 교외 대기측정망 등 4종류 측정망의 데이터는 한국환경공단에서 운영하고, 대기질종합관리시스템에 실시간으로 전송돼 국민에게 공개합니다. 환경부에서 기상청과 함께 전국을 대상으로 부유먼지와 미세먼지 예보를 하고 있으며 2015년 기준 부유먼지와 미세먼지의 예보 정확도는 각각 88%, 87% 수준입니다. 하지만 고농도의 부유먼지와 미세먼지 예보정확도는 각각 62%와 69%로 낮습니다.
올해부터 추진하는 미세먼지 국가전략프로젝트는 현재 예보모델의 제한점을 극복하기 위해 한반도뿐만 아니라 동아시아 지역 미세먼지의 분포, 위성자료 등을 포함한 3차원적 관측 데이터 플랫폼(입체관측망)을 구축할 계획입니다. 국가 지상관측망(환경부, 기상청), 지상 광학·원격탐사 관측망, 환경위성, 항공 등 자료를 통합해 실시간 3차원 입체 관측시스템을 개발합니다.
여기서 확보한 실시간 데이터는 '관측 모델 분석기법'을 통해 데이터의 검·보정, 성능평가를 수행해 데이터 관측과 모델 분야의 정확도 향상에 반영합니다. 이러한 미세먼지의 입체관측 환경 구축을 통해 복잡한 한국형 미세먼지의 발생 원인과 현황을 정확히 밝혀 대기질 모델링 개선과 예보정확도를 향상할 계획입니다. 이럴 경우 예보정확도는 현재 2일 단기예보 수준이지만 미세먼지 빅데이터와 인공지능(AI) 을 접목한 연구를 병행해 7일 중기예보도 가능할 것으로 전망합니다.
예보정확성은 2015년 62% 수준에서 2020년 75%까지 향상될 것으로 예상합니다. 이를 통해 근거가 부족한 환경규제 중심의 미세먼지 정책을 데이터 기반의 정책 의사결정을 지원할 수 있도록 할 계획입니다.
허우영기자 yenny@dt.co.kr
자료: 한국정보화진흥원(NIA)
[ 저작권자 ⓒ디지털타임스, 무단 전재 및 재배포 금지 ]
