Utilizing Space-based Observations of CO2 and Air Pollutants to Characterize Emissions of Cities

Abstract

도시는 인위적인 이산화탄소(CO2) 배출의 70% 이상을 차지하고 있으며 대기 오염의 큰 원천이다. 전 세계적으로 도시화가 증가함에 따라 도시는 급속도로 성장하고 있으며, 도시 내 인간의 활동과 에너지 소비량의 증가에 따라 대기질에 큰 영향을 미치는 이산화탄소와 대기 오염물질의 배출도 함께 증가하였다. 본 연구는 2018년 12월부터 2019년 3월까지 NASA의 Orbiting Carbon Observatory-2 (OCO-2)에서 관측된 CO2와 ESA의 Sentinel-5 Precursor TROPOMI(S-5P TROPOMI)에서 관측된 대기오염물질 CO 및 NO2의 도시 증가량을 모니터링 할 수 있는 가능성을 탐구한다. 인공위성 관측자료를 이용하여 각 도시에 따른 ΔXCO2, ΔXCO, XNO2의 도시 증가량과 ΔXCO/ΔXCO2 및 XNO2/ΔXCO2의 도시 증가량 비율을 분석하여 CO2와 대기오염물질과의 관계뿐만 아니라 도시의 배출 패턴도 함께 관찰한다. 본 연구 결과에서 ΔXCO2가 ΔXCO 및 XNO2와 양의 관계를 가졌고, 이는 CO2의 증가가 대기오염물질의 증가로 이어질 수 있음을 보여주었다. 그러나 도시를 지역별로 분류할 때 서로 다른 패턴을 보였다. 아시아 지역의 도시들은 CO2 대비 대기오염물질의 농도가 가장 높았고, 미국 지역의 도시들은 CO2와 대기오염물질 간에 가장 높은 양의 상관성을 보였다. ΔXCO/ΔXCO2와 XNO2/ΔXCO2의 비교는 지역에 따라 뚜렷한 배출 패턴을 보인다. ΔXCO/ΔXCO2와 XNO2/ΔXCO2를 도시 인구 및 GDP와 비교했을 때 모두 양의 상관성이 있었으며, 이는 도시 규모와 도시의 경제 규모가 대기질의 요인을 정의하는 역할을 할 수 있음을 나타냈다. 더 나아가 도시들을 해당 나라의 경제적 수준에 따라 developed과 devleoping으로 나누었을 때 또 다른 패턴이 발견되었다. 선진국 도시들은 도시 GDP의 증가에 따라 ΔXCO/ΔXCO2와 XNO2/ΔXCO2의 비율은 점진적인 양의 관계를 따랐지만, 뭄바이, 콜카타, 라호르와 같은 급속한 경제발전을 하는 개발도상국 도시들은 그 패턴에서 벗어나 선진국 도시들과 거의 일치하는 높은 증가량 비율을 보였다. 이러한 도시에서 ΔXCO/ΔXCO2 및 XNO2/ΔXCO2의 높은 증가량 비율은 화석 연료의 낮은 연소 효율에 더불어 엄격하지 않은 오염 통제 조치의 결과물이다. 마지막으로, 인공위성으로 관측된 ΔXCO2, ΔXCO, XNO2를 CAMS 글로벌 인위적 배출량 데이터와 함께 비교하였다. 그 결과, XNO2 배출량이 위성으로 관측된 도시 증가량과 가장 잘 맞았지만, ΔXCO와 ΔXCO2는 각 지역 내에서 다양한 패턴을 보였다. CAMS 배출량 데이터와 위성으로 관측된 농도 간의 차이는 배출량 불확실성, 정확하지 않은 배출량 보고, 대기 중 운송 등의 영향을 나타낸다. 배출량 데이터와의 비교는 밀라노, 테헤란, 대구와 같은 도시의 경우처럼 도시를 둘러싼 지리적 특징의 중요성을 부각했다. 이런 도시들은 산맥 근처나 분지에 있으며, 높은 배출량 외에도 지리적 특징과 함께 기상 조건의 결과로 대기 오염이 도시 안에 갇히게 된다. 본 연구는 전 세계 도시의 CO2와 대기오염물질을 인공위성을 사용해 동일한 방법으로 비교하여 각 지역의 배출 특성과 배출 패턴을 분석하였다. 본 연구의 결과는 CO2의 감소가 대기오염물질인 CO와 NO2를 감소시키는 결과를 가져오는 co-benefit을 얻을 수 있다는 것을 시사한다. 단, 지역별로 배출 패턴과 특성이 다르기 때문에 지역별 배출 특성에 따라 다른 감축 정책과 방법을 적용하는 것이 중요하다. 본 연구는 대기오염물질과 CO2의 비교를 통해 대기질에 영향을 미치는 지배적인 대기오염물질과 그 농도에 영향을 미칠 수 있는 요인과 배출원이 무엇인지에 대한 실마리를 얻을 수 있다는 것을 보여준다.

Cities account for more than 70% of anthropogenic CO2 emissions and are a big source of global air pollution. With increased urbanization across the world, cities have been growing rapidly, and intensified human activities and high levels of energy consumption in such areas have led to increased emissions of CO2 and air pollutants which have a great impact on air quality. We explore the possibility of monitoring urban enhancements of CO2 using observations from NASAs Orbiting Carbon Observatory-2 (OCO-2) and of air pollutants CO and NO2 from ESAs Sentinel-5 Precursor TROPOspheric Monitoring Instrument (S-5P TROPOMI) in cities across the globe from December 2018 to March 2019. We use these satellite observations to analyze urban enhancements of ΔXCO2, ΔXCO, and XNO2 and enhancement ratios, ΔXCO/ΔXCO2 and XNO2/ΔXCO2, according to each city to observe the relationship between CO2 and air pollutants as well as the emission patterns of cities. Our analysis showed a positive relationship of ΔXCO2 to ΔXCO and XNO2, indicating that the increase of CO2 can lead to an increase in air pollution. However, different patterns were found when cities were grouped into regions. Cities in the Asia region showed the highest concentrations of air pollutants per CO2, whereas the cities in the American region showed the highest correlation to this positive relationship. Comparisons of ΔXCO/ΔXCO2 and XNO2/ΔXCO2 show distinct emission patterns according to different regions of the world. When the ΔXCO/ΔXCO2 and ΔXNO2/ΔXCO2 were compared with city population and GDP, it was found that ΔXCO/ΔXCO2 had a positive relationship to city population and GDP, indicating that the size of the city and its economy can act as defining factors of air quality. However, when cities were divided into developed and developing based on the economic status of their respective countries, a distinct pattern was found. Developed cities followed the gradual positive relationship of an increase in the ratios of ΔXCO/ΔXCO2 and XNO2/ΔXCO2 with the increase of city GDP. However, developing cities facing rapid economic development such as Mumbai, Kolkata, and Lahore were seen to break out of the pattern and hold high emission ratios that almost matched that of developed cities. The high emission ratios of ΔXCO/ΔXCO2 and XNO2/ΔXCO2 in such cities are the results of low combustion efficiency of fossil fuels as well as less stringent pollution control measures. Finally, we compared our satellite observations of ΔXCO2, ΔXCO, and XNO2 to the CAMS Global anthropogenic emissions and found that XNO2 emission fits best with our observed satellite urban enhancements, while ΔXCO and ΔXCO2 showed varying patterns within each region. The difference between the emissions dataset and satellite-observed concentrations indicate the influence of transport as well as the uncertainty or underreporting of emissions. The comparison with emissions data also highlighted the importance of geographical features surrounding the city as is the case for Milan, Tehran, and Daegu. These cities are located near mountain ranges or basins where in addition to their high emissions, air pollution gets trapped within the city as a result of meteorological conditions. Our study compares CO2 and air pollutants in cities across the globe using a uniform method with satellites to analyze air quality and different emission patterns that characterize each region. Our findings also suggest that co-benefit can be achieved where the reduction of CO2 will result in a reduction of air pollutants CO and NO2, and vice versa. However, as emission patterns vary by region, it is important to apply different reduction policies and methods according to the varying regional emission patterns. Comparisons of CO2 to air pollutants can give clues as to which is the dominant air pollutant that affects the air quality and what factors and sources can affect their concentration.