Top-down estimates of soil dust emissions in East Asia using inverse methods

Abstract

토양 먼지 에어로졸은 대류권 에어로졸 질량 농도 중 가장 큰 부분을 차지하고 있는 에어로졸로서 대기질과 기후에 미치는 영향이 상당히 크다. 먼지 에어로졸이 기후 및 인체 건강에 미치는 영향을 평가하고 이를 대비하기 위해서는 먼지 발원지에서의 모래 폭풍 발생을 정확히 모의하는 것이 매우 중요하다. 몽골 및 중국 고비 지역과 타클라마칸 사막을 포함하는 동아시아는 먼지 에어로졸의 중요한 발원지 중 하나이다. 현존하는 다양한 먼지 에어로졸 모델들은 특히 동아시아에서의 먼지 에어로졸 발생량을 모의하는데 있어서 매우 큰 불확실성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 인버스 모델링 기법을 먼지 에어로졸 배출량 모의에 활용함으로써 모델의 불확실성을 감소시키고, 동아시아에서의 최적화된 먼지 에어로졸 배출량을 산정하고자 한다. 대기 중 먼지 에어로졸을 포함하여 입경 10 ㎛ 이하 미세먼지 (PM10)의 질량 농도를 모의하기 위하여 전 지구 3차원 화학수송모델인 지오스캠 (GEOS-Chem)을 포워드 모델로 사용하였으며 2001년 4월 (사례1)과 2007년 5월 (사례2)에 초점을 맞춰 봄철에 대한 미세먼지 (PM10)의 질량 농도를 모의하였다. 모델의 모의 결과는 동아시아 지역에서 관측된 지표 부근 일 평균 미세먼지 (PM10) 농도와 모디스 (Moderate Resolution Imaging Spectrometer

MODIS) 에어로졸 광학두께 (Aerosol optical depth

AOD) 관측자료를 이용하여 검증되었다. 또한 위의 관측자료들은 인버스 모델링에 사용되었으며 이를 통해 산출된 위에서 아래로의 (top-down) 먼지 배출량은 다양한 관측자료를 이용하여 비교•검증되었다. 모델의 오차는 몽골 및 중국 고비 지역에서 가장 크게 나타났으며, 지표 부근 미세먼지 (PM10) 농도와 모디스 에어로졸 광학 두께 (AOD) 관측자료를 이용한 인버스 모델링 분석은 동일하게 이 지역에서의 먼지 배출량을 감소시키는 결과를 나타냈다. 따라서 인버스 모델링을 통한 사후 (a posteriori) 먼지 배출량으로 모의된 결과는 관측치에 훨씬 근사해졌다. 이는 먼지 발원지를 지역적으로 구분하여 인버스 모델링 기법에 적용한 방법이 최적화된 먼지 배출량을 산정하는데 매우 유용함을 보여주고 있다. 반면에 타클라마칸 사막과 만주 지역에서는 미세먼지 (PM10) 농도와 에어로졸 광학 두께 (AOD) 관측자료를 이용한 인버스 모델링 분석 결과가 서로 상이한 결과를 나타냈다. 에어로졸 광학 두께 (AOD) 관측자료를 이용한 결과는 이 지역의 배출량을 증가시켰으며 미세먼지 (PM10) 농도를 이용한 결과는 이 지역의 배출량을 감소시켰다. 이에 따라 본 연구에서는 최적화된 먼지 배출량을 산정하는데 있어서 사용된 각 관측자료의 한계점을 논의하고, 인버스 모델링 분석 결과를 토대로 모델의 먼지 배출량 산정을 향상시키는 방안을 몇 가지 제시한다.