1. 서론

코로나바이러스감염증 2019(코로나19 또는 COVID-19)는 2019년 12월에 중국 후베이성 우한시에서 시작된 것으로 알려진 감염병으로서 2020년 10월 현재 전 세계적으로 4,000만 명 이상의 감염자와 100만 명 이상의 사망자를 발생시켰다. 코로나19의 광범위한 확산으로 인해 사회 전반에 걸쳐 유례없는 규모의 피해를 주고 있을 뿐만 아니라 공식적인 치료제가 없고 재발하는 경우도 있어서 환자수는 계속 증가하고 있다. 호흡기 관련 감염의 확산은 인간의 사회활동을 급격하게 위축시킬 뿐만 아니라 소비와 투자수요를 감소시켜 세계 경제에 치명적인 영향을 준다(박하순, 2020). 감염병이 전 세계적으로 확산되어 국내에 피해를 준 최근 사례로는 중동호흡기증후군¹⁾(Middle East Respiratory Syndrome or MERS)이 있는데, MERS는 2012년 4월경에 중동지역을 중심으로 발생하여 2015년에 국내에 확산된 바 있다. 호흡기 감염병은 사람 간에 직접 접촉하거나 인접거리에서 비말 등 공기를 통해 전염되는 특징이 있어서 불필요한 외부 활동을 줄이고 도로교통량을 감소시켜서 사회경제적 활동을 빠르게 위축시키는 요인이 된다. 예를 들어, 대중교통에 대한 MERS 영향을 분석한 연구 결과에 따르면, 사람의 이동이 필수적인 통근･통학시간대에는 대중교통 이용자수가 크게 감소하지 않았던 반면 여가를 보내는 시간대에는 이용자수가 현저하게 감소하였다(성현곤, 2016).

2020년 2월에 대구광역시와 경상북도 소재 종교시설과 요양시설을 중심으로 코로나19의 확산이 급격하게 일어난 이후 국내 감염 사례는 국제적인 관심을 받게 되었고, 코로나19 감염에 대한 공포와 사회적 통제로 인해 국내 사회경제적 활동은 급격하게 위축되었다. 봄철에 잦아지는 관광과 여가활동은 물론 일상에서도 재택근무와 유연근무제가 확대되면서 대구 지역 주민들의 도시 내 이동은 현격히 줄어들었다(유철규, 2020; 허중연, 2020). 이뿐만 아니라 코로나19의 확산이 극심하게 발생하던 시기에는 교통수단별 수송량이 전년이나 전월에 비해 줄어들었고, 정부 차원의 강력한 사회적 거리두기 정책이 시행되면서 여가활동을 위한 주말 이동량과 고속도로의 통행량도 크게 감소하였다(장동익 등, 2020). 통행량의 변화는 산업활동, 발전시설 등과 함께 대기 질에 직접적인 영향을 미치는 주요 인위적 요인이다. PM₁₀과 PM_2.5를 포함한 대기 중 부유물질은 호흡기 및 심혈관 질환을 일으키는 대표적인 공해물질이며, 우리나라 대도시 PM₁₀ 농도는 세계보건기구 환경기준치²⁾를 크게 상회하고 있어서 최근 가장 시급하게 해결해야 할 도시환경문제로 고착화하고 있다(Dockery and Pope, 1994; Kwon et al., 2002; 전병일, 2010; 정종철, 2014). PM₁₀과 PM_2.5는 국내 대기 질 관측소에서 일반적으로 측정하는 오염물질이며 각각 직경 10㎛, 2.5㎛ 이하의 대기 중 부유하는 물질(PM or particulate matter)로서 그 시･공간적인 농도는 자연적인 현상뿐만 아니라 도시 산업시설 배출물이나 차량공해물질에 의해 직접적인 영향을 받는다. 특히 초미세먼지로 불리는 PM_2.5는 질산염, 탄소 성분과 비소, 납, 수은 등의 유해물질을 포함하고 있으며 스모그 발생의 핵심적 요인일 뿐만 아니라 대기 잔류 시간이 길고 심각한 호흡기 질환을 일으키기 때문에 사회적 관심이 높다(Dominici et al., 2014; Xu et al., 2017).

우리나라 대기 질의 변화는 황사현상 등 자연적인 요인에 의해 영향을 받지만, 국내에서 발생되거나 해외로부터 유입되는 공해 물질과 같은 인위적인 요인도 큰 비중을 차지하는 것으로 알려져 있다(Lee et al., 2011; Park, 2017a). 특히 편서풍의 영향을 지배적으로 받는 우리나라의 지리적 조건으로 인해 인구의 집중도가 높고 산업화가 대규모로 진행된 중국으로부터의 공해물질 유입은 그 시기와 규모 면에서 영향력이 크다. 따라서 대기 중 PM₁₀과 PM_2.5 농도 변화는 국내적 요인뿐만 아니라 인위적 공해물질의 장거리 이동과 같은 외부적 요인과 밀접한 연관성을 갖고 있다(Chung and Yoon, 1996; Lee and Hills, 2003). 국내 코로나19의 급속한 확산에 앞서 중국은 2020년 1월부터 강력한 주민이동통제³⁾를 시행하였고, 그 결과로 광범위한 지역에서 일시적으로 대기 질이 개선되었다. 그러나 이러한 대기 질 변화에도 불구하고 PM_2.5 농도는 세계보건기구(World Health Organization or WHO)의 환경기준을 현저히 넘어서는 높은 수준에 머물러 있을 뿐 아니라 일부 지역에서는 오히려 대기 질 악화가 관측되기도 하였다(Bauwens et al., 2020; Chen et al., 2020; He et al., 2020; Le et al., 2020; Shi and Brasseur, 2020). 2020년 2월부터 코로나19의 확산이 급격하게 진행된 대구광역시는 내부적인 일시적 외출 자제 요청과 외부로부터의 부유물질 유입의 영향을 동시에 받았을 것으로 추정된다. 본 연구는 대구광역시의 급속한 코로나19 확산과 확진자 폭증에 따른 일상 활동의 일시적 제한으로 발생한 도시교통량 급감 현상과 대기 질 변화 간의 연관성을 PM₁₀과 PM_2.5 농도 중심으로 파악하고자 한다.

2. 연구 방법

1) 연구 지역

본 연구는 코로나19의 대규모 초기 확산이 발생한 대구광역시를 대상으로 하였다. 대구광역시의 코로나19 확진자 발생은 2020년 2월 18일 처음 보고된 것을 시작으로 인근 경상북도 청도군, 경산시와 함께 매우 빠르게 증가하였다. 대구광역시 코로나19 누적 확진자수가 300명을 넘은 2월 23일에는 전국 확진자수의 54.3%를 차지할 만큼 대구광역시는 코로나19 감염의 중심이 되었고, 정부는 이날을 기해 대구 시민과 방문자를 대상으로 2주간의 외출 자제를 요청하기에 이르렀다.⁴⁾ 결국 3월 초순까지 대구광역시의 코로나19 확진자수는 전국의 75%를 넘길 정도로 절대다수를 차지하며 대구 시민의 일상생활을 극도로 위축시키게 되었다(그림 1). 불필요한 외출뿐만 아니라 학교 수업, 생필품 구매, 각종 여가활동 등 거의 모든 일상 활동이 직접적인 영향을 받으면서 대구광역시의 인간 활동은 타 지역에 비해 현저히 줄어들었다. 따라서 대구광역시의 감염병 확산 사례는 도로교통량의 감소 현상과 대기 질 변화상을 비교하여 상호연관성을 파악해 볼 수 있는 특별한 분석 대상이라 할 수 있다.

그림 1.

전국 대비 대구광역시의 코로나19 누적 확진자수 변화(2020/2/1~2020/5/31)

2) 자료 수집 및 분석

(1) PM_2.5와 PM₁₀ 농도자료

대구광역시 보건환경연구원에서 운영하는 20개 대기 질 관측소 중에서 관측 자료가 90% 이상 연속적으로 확보된 11개 지점의 PM₁₀과 PM_2.5 자료를 분석 대상으로 하였다(그림 2, 표 1). 각 항목별 농도 자료는 한국환경공단 에어코리아 웹사이트(https://airkorea.or.kr/)를 통해 다운로드 하였으며, 시간대별 PM₁₀ 농도 자료는 2001년부터 2020년 5월까지, PM_2.5 농도 자료는 2015년부터 2020년 5월까지 수집하였다. 매일 수집된 시간대별 자료는 오류나 누락치를 고려하여 전체 24시간 자료 중 75%(18시간) 이상 관측된 경우에 한하여 산술 평균하여 일평균 자료를 생성하였으며, 매월 20일 이상의 일평균 자료가 확보된 경우에 한하여 월평균 자료를 산출하였다. 본 연구에서는 PM_2.5와 PM₁₀ 개별 농도 외에도 PM_2.5/PM₁₀ 농도비를 계산하여 분석하였는데, PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 대기 중 부유하는 물질 중에서 PM_2.5 성분을 구성하는 SO₄^2-, NO₃^-, NH₄⁺, 유기탄소가 차지하는 비중에 따라 변화하므로, 산업시설배출물이나 도로교통량의 영향에 의한 공해 물질이 많아질수록 증가하는 특징을 나타낸다. 즉, PM₁₀과 PM_2.5 농도는 서로 유사한 시계열적 변화 패턴을 보이지만 대기 부유물질 중 PM_2.5가 차지하는 비율(PM_2.5/PM₁₀)은 오염원에 따라 변동하며, PM_2.5/PM₁₀ 농도비가 높다는 것은 인위적인 1차 공해 물질과 2차로 생성된 미세물질의 구성비가 높은 것을 의미한다(전병일, 2010; 김기주 등, 2014; 안지민, 2018; Zhao et al., 2019).

그림 2.

연구 지역

도시 내 PM₁₀과 PM_2.5 농도는 시계열적 변화뿐만 아니라 국지적 조건에 따라서도 차별성을 보일 것으로 추정된다. 특히, 서로 다른 토지이용에 따른 PM₁₀ 및 PM_2.5 농도의 변화 양상을 파악하기 위해서는 토지이용 유형별로 대기 질 관측지점을 구분하여 PM 농도 관측값을 상호 비교할 필요가 있다(주재희･황인조, 2011; Sun et al., 2016; Park, 2017a, 2017b; 최태영 등, 2018). 본 연구에서는 11개로 제한된 전체 대기 질 관측지점을 주거지역, 공업지역, 도로변 등 모두 3개의 그룹으로 구분하여 PM₁₀과 PM_2.5 농도의 평균값을 산출하였다(표 1). 코로나19 확산의 영향을 분석하기 위해 2020년 2~5월 기간 중 PM 농도를 토지이용별로 구분하여 산출하고, 각 토지이용에 대해 2015~2019년 평균값과 비교하여 코로나19 확산 이후의 변화상을 파악하였다.

(2) 도시철도, 시내버스, 도로교통량 자료

코로나19 확산의 영향으로 급격히 감소한 인간 활동이 대기 질에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 도로교통량의 변화를 분석하는 것이 직접적인 방법이 될 수 있지만, 도시 전역에 걸쳐 시계열적으로 연속적인 도로교통량 자료를 확보하기 어려워 본 연구에서는 대구도시철도공사(https://www.dtro.or.kr/)에서 제공하는 도시철도 3개 노선(1호선 29개 역, 2호선 26개 역, 3호선 30개 역)⁵⁾의 승하차 승객수를 대체 자료로 사용하였다. 도시철도 승하차 승객수는 도시 내의 교통량을 간접적으로 지시하는 한계가 있으므로 지상의 도로교통량이나 대중교통이용량과의 부분적인 상호 비교를 통해 대체 자료로서의 적절성을 확인하고자 하였다. 이를 위해 도시 내 주요 간선도로 일정 지점에서 정해진 기간에 걸친 도로교통량 조사 자료를 추가적으로 사용하였다. 도로교통량으로는 대구광역시 내 20개 간선도로 지점에서 오전 7시에서 오후 7시까지 12시간 동안 조사한 교통량을 사용하였다. 각 간선도로별로 도로 양방향 교통량을 합산하여 연도별로 집계된 조사 결과를 도시철도 승하차 승객수와 비교하였다. 코로나19의 영향으로 인한 인간 이동량의 감소가 통행 수단별로 일관되게 나타나는지를 확인하기 위하여 2020년 2~5월 기간 동안의 일별 도시철도 승하차 승객수와 대구광역시에서 제공하는 시내버스 이용객수⁶⁾ 자료를 함께 비교하였다. 대구광역시 도시철도 1~3호선의 일별 승하차 승객수 자료와 대구광역시 시내버스 이용객수 자료는 모두 2015~2020년 기간에 걸쳐 수집하였고, 도시 간선도로의 통행량 자료 역시 동일한 기간에 걸쳐 수집하였다.

(3) 기상 조건의 영향

PM₁₀과 PM_2.5 농도는 다양한 기상 조건에 민감한 영향을 받는데, 특히 우리나라 봄철에 해당하는 3~5월에는 황사현상, 강수, 바람의 영향이 복합적으로 작용한다(Park, 2017a, 2018). 코로나19의 영향이 집중된 2020년 2~5월 기간 동안 황사, 일강수량, 일평균풍속, 일최대풍속, 일최대순간풍속 등 기상 조건과 PM_2.5 및 PM₁₀ 농도 변화 간의 상관성을 파악하기 위해 기상청 기상자료개방포털(https://data.kma.go.kr/)에서 제공하는 대구광역시 종관기상관측 자료를 각 요소에 대해 일별로 수집하여 시계열 분석하였다.

3. 연구 결과 및 논의

1) PM 농도의 시･공간적 변화

2000년대 이후로 대구광역시 평균 PM₁₀ 농도는 꾸준한 감소 추세를 보이고 있다. 2000년대 초반(65.9㎍/m³, 2001~2005년)과 비교했을 때, 최근 5년간(2015~2019년) 평균 농도(43.3㎍/m³)는 약 34.3% 감소폭을 나타냈다. 이러한 관측 결과는 PM₁₀ 저감을 위한 공해 물질 배출 억제정책, PM₁₀ 계절관리제⁷⁾ 등 대기 질 개선 노력의 영향으로 해석할 수 있다. 연도별로 집계된 대구광역시 주요 간선도로 교통량은 도시철도 승하차 승객수와 비교적 높은 상관관계(r=0.571)를 보이고 있기 때문에, 도시철도 승객수로 추론할 수 있는 도로교통량의 꾸준한 증가 추세 하에서 PM₁₀ 및 PM_2.5 농도가 감소하고 있는 현상은 도로교통량을 대기 중 PM_2.5와 PM₁₀ 농도 변화에 대한 결정적인 요인으로 보기 어렵다는 점을 간접적으로 시사한다(그림 3). 최근의 PM₁₀ 농도의 계절적 패턴은 과거와 다소 달라지는 경향을 보였다. 예를 들어, 2000년대 초반의 계절별 평균 농도는 봄>겨울>가을>여름 순으로 나타났으나, 최근 5년간(2015~2019년) 관측 자료에 따르면, 봄철보다 겨울철 농도가 더 높은 결과를 보였다(겨울(51.0㎍/m³)>봄(48.6㎍/m³)>가을(38.8㎍/m³)>여름(34.8㎍/m³)). PM_2.5 농도 역시 PM₁₀과 동일한 계절적 패턴을 보였다. 2015년 이후 관측 자료의 계절별 평균 농도는 겨울(31.6㎍/m³)>봄(25.4㎍/m³)>가을(21.9㎍/m³)> 여름(19.8㎍/m³)의 순으로 나타났다. 주거지역, 공업지역, 도로변으로 구분된 토지이용별로도 차이 없이 계절적 농도 순위는 동일하게 나타났다. 다만 봄철과 겨울철 간의 관측 농도 순위 차이는 분석 대상으로 삼는 시기에 따라 토지이용별로 상이하게 산출된다(도화석 등, 2014). 대구광역시 겨울철 강수량(65.0mm)은 봄철 강수량(204.3mm)의 32%에 불과한 점을 감안하면 겨울철의 적은 강수량으로 인한 세정효과가 미미하여 상대적으로 높은 PM₁₀과 PM_2.5 농도 발생에 중요한 영향을 준 것으로 판단된다. 연구 기간 중 월평균 강수량은 PM₁₀과 PM_2.5 월평균 농도와 매우 강한 상관관계(각각 r=0.935, r=0.934)를 나타냈다.

그림 3.

대구광역시 도시철도 승하차 승객수와 PM₁₀ 및 PM_2.5 월평균 농도 변화(가는 점선은 추세선)

연구 기간 중 PM_2.5/PM₁₀ 농도비를 산출한 결과 계절별로 0.53~0.59 범위에 분포하였다. 월평균 PM₁₀과 PM_2.5 농도는 서로 강한 양의 상관관계를(r=0.906) 보이며 계절적 농도 패턴도 동일하게 나타났지만, PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 겨울(0.59)>여름(0.57)>가을(0.54)>봄(0.53)의 순으로 개별 농도의 계절적 순위와는 상이하게 조사되었다. PM_2.5/PM₁₀ 농도비의 계절적 추이는 지역적으로 일반적 패턴을 따르기보다는 조사 대상 지역의 환경과 밀접하게 연관되어 있다. 예를 들어 도시화와 공업화가 빠르게 진행되고 있는 중국의 대도시의 경우에는 산업 배출물과 난방의 영향으로 겨울철 농도가 지배적으로 높게 나타난다. 봄철과 함께 PM₁₀ 농도가 높게 관측되는 겨울철은 일반적으로 대기의 안정도가 높아 PM_2.5 농도의 축적이 증가하는 것으로 판단된다(Xu et al., 2017; Zhao et al., 2019). Lee et al.(2011)은 계절적 기상 조건을 고려하여 서울 지역 고농도 PM₁₀에 영향을 주는 오염원에 관한 분석에서, 대기 중 PM₁₀ 농도에 영향을 미치는 인위적 오염원 중 약 69.3% 가량이 외부 오염원임을 보고하였다. 특히, 내부 요인에 비해 외부 요인의 비중이 크게 나타나는 계절은 겨울철로 조사되었고, 중국 내륙 공업지역과 고비 사막지역 등이 주된 외부 오염원으로 나타났다. 따라서 일정 지역의 PM 농도의 변화는 기상 조건뿐만 아니라 내부와 외부적 오염원의 지리적 분포와 오염물질의 장거리 이동 등 영향 요인과의 관계가 중요하다(Zhu et al., 2012; Wang et al., 2015; Zhang et al., 2017). 인공위성 기반의 대기 질 연구에 따르면 중국 동부지역의 에어로졸 농도는 상대적으로 높게 관측되는데, 이것은 해당 지역의 산업화와 바이오매스 연소활동 등으로 인해 인위적인 오염원에 기인하는 것으로 보고되었다(Li et al., 2007; 이권호, 2012). 이러한 오염원의 PM_2.5/PM₁₀ 농도비 특징과 관련하여 최근 중국 전역의 대기 질을 경제권역별로 분석한 결과는 시사하는 바가 크다. 즉, 중국 전체로 볼 때 북서지역에서 남동지역 방향으로 PM_2.5/PM₁₀ 농도비가 증가하였고 계절적으로는 예외 없이 겨울철에 가장 높았다. 이뿐만 아니라, 우리나라 대기 질에 미치는 영향이 상대적으로 큰 동부해안지역의 경우, 황사의 영향으로 조립질 분진의 비율이 높아지는 봄철에 PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 최소치를 나타냈다. 여름철에는 바이오매스 연소로 인해 가을철에 비해 상대적으로 PM_2.5/PM₁₀ 농도비가 높았다. 결과적으로 중국 동부해안지역의 PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 계절적으로 대구광역시에서의 관측 결과인 겨울>여름>가을>봄의 순서와 일치하여 외부요인의 영향을 지시하는 단서로 볼 수 있다. 계절적 평균 PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 0.56으로 보고되었는데, 이 또한 대구광역시 관측값 범위(0.53~0.59)와 매우 근사한 값이다(Zhao et al., 2019).

토지이용별로 PM 농도를 조사한 결과, 전반적으로 도로변 농도 수준이 주거지역이나 공업지역에 비해 높게 나타났다. 시계열적으로는 공업지역 PM₁₀ 농도를 제외하고는 모두 2~5월 기간 동안 월별 PM 농도가 감소하는 추세가 뚜렷하게 나타났다. 도시 전체의 평균적인 변화 추세와 달리 공업지역에서 PM₁₀ 농도가 큰 변화 없이 유지된 것은 업무 속성상 원격 근무나 재택근무 등 사업장의 탄력적 운영이나 공장 가동의 중단이 어렵기 때문에 상대적으로 코로나19의 영향이 적었기 때문으로 추정된다. 전체적으로 토지이용별 PM₁₀ 농도의 월별 차이는 크지 않은 반면 PM_2.5 농도의 변화 폭은 상대적으로 크게 나타났다(그림 4-a와 b). 결과적으로 PM_2.5/PM₁₀ 농도비 역시 모든 토지이용별로 유사한 감소 패턴을 보였다. 특히, 2~4월에 걸친 3개월 기간 동안에는 도로변(0.72, 0.60, 0.53)>공업지역(0.69, 0.56, 0.49)>주거지역(0.66, 0.54, 0.48)의 농도 순위를 유지하며 농도비 감소 추세가 유지되었다. 2~5월 기간 중 PM 농도를 최근 5년(2015~2019) 평균에 대비하여 분석한 결과, PM₁₀ 농도는 72.2~88.2% 범위에서, PM_2.5 농도는 70.6~94.2% 범위에서 변동하였고, 변화 추세에 있어 토지이용 간 차이는 나타나지 않았다. 최근 5년 월평균 농도 분포로 보면, 2-3월은 4-5월에 비해 PM₁₀ 농도가 높게 나타나는데, 2020년의 경우에는 2-5월 중 월별 변화가 미미하여 결과적으로 최근 5년 평균 대비 PM₁₀ 농도비는 2-3월에 상대적으로 낮게 조사되었다. PM_2.5 농도의 경우에도 최근 5년 평균값은 2-3월에 상대적으로 높게 나타났지만, 2020년 관측값은 2월부터 꾸준히 감소한 결과로 최근 5년 평균 대비 농도비는 전반적으로 감소 경향을 나타냈다. 다만, 최근 5년 평균농도에 비해 2020년 3월 농도는 다른 달에 상대적인 감소폭이 크게 나타났다. 월평균 도시철도 승객수가 3월에 최저치를 보인 것과 연관 지을 수도 있으나, 주거지역이나 공업지역에 비해 도로변 농도 감소폭이 작았고 도로교통량이 다시 증가한 2020년 4-5월 기간 동안 PM_2.5 농도는 이에 상응한 변화를 보이지 않아 상호관련성은 명확하게 나타나지 않았다(그림 4-c).

그림 4.

토지이용별 PM₁₀(a), PM_2.5(b) 농도 변화 추이(2020)와 최근 5년간(2015-2019) 평균 대비 2020년 도시철도 승객수, PM_2.5, PM₁₀ 농도의 비율(c)

2) 도로교통량의 영향

대구광역시 도시철도 승하차 승객수와 시내버스 이용객수는 코로나19 확진자가 처음 보고된 2월 18일 이후로 빠르게 감소하여 외출 자제령이 내려진 2월 23일 최저를 기록하였다. 이후 코로나19 확진자수는 급증하는 추세를 보였지만 도시철도 승하차 승객수와 시내버스 이용객수는 꾸준히 증가하였다(그림 5). PM₁₀과 PM_2.5 농도 비교에서 나타난 차이점은, 코로나19 확산이 시작된 2020년 2월 이후 PM₁₀ 농도는 5월까지 증감을 보이며 일정한 경향을 보이지 않았던 반면 PM_2.5 농도는 4월까지 감소하다가 5월에는 감소 경향이 이어지지 않았다. 도시철도 승하차 승객수는 2월 하순~3월 초순에 최저를 기록하고 이후에는 다시 증가세를 보였지만 PM 농도는 대조적인 변화 경향을 나타냈다(그림 6). 따라서 도시철도 또는 시내버스 이용객수를 통해 추정할 수 있는 도로교통량과 PM₁₀ 및 PM_2.5 농도 간의 밀접한 연관성은 찾기 어렵다.

그림 5.

코로나19 신규 확진자수, 도시철도 승하차 승객수 및 시내버스 이용객수(*단위:10명) 변화 추이(2020)

그림 6.

주별 평균 PM_2.5 및 PM₁₀ 농도와 도시철도 승하차 승객수 비교(2020)

2020년 1~2월에 걸쳐 전반적으로 높게 유지된 PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 오히려 외부적인 요인과 시계열적으로 연관 지을 수 있다. 계절적으로 한겨울에 해당하는 1~2월은 중국 전역에 걸쳐 난방 활동, 강수량 감소, 대기안정도 증가 등의 요인으로 PM_2.5/PM₁₀ 농도비가 상대적으로 높게 유지된다(Zhao et al., 2019). 그림 7에 나타난 대로 대구광역시의 PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 1~2월 동안 전반적으로 높게 유지되었다. 다만, 1월 마지막 주와 2월 22~23일을 포함한 두 시기에 급감 현상을 보였다. 이것은 각각 중국 춘절 연휴 시기와 황사 현상(2월 22일) 및 외출 자제령(2월 23일)이 내려진 시기와 연관된 현상으로 판단된다. 또 외출 자제령 발령 직후 대구시의 PM_2.5/PM₁₀ 농도비가 3월 초순까지 증가 경향을 나타낸 것은 2월 22일 이후 대구 시민의 외출 활동이 현저히 줄어든 점을 감안할 때 도로교통량에 의한 결과로 보기 어렵다. 시내 주요 간선도로 중 하나인 신천대로의 2월 넷째 주 도로교통량은 전년 대비 약 75%로 떨어진 이후 서서히 증가하여 3월 넷째 주에는 89%로 집계되었다. 대구도시철도와 시내버스 이용객수 역시 이러한 도로교통량과 유사한 변화 추세를 보였는데, 도로교통량에 비해 감소폭이 더욱 크게 조사되었다(김정화 등, 2020).⁸⁾ 대구도시철도 승하차 승객수 통계에 따르면, 외출 자제령이 발령된 2월 23일 평균 승하차 승객수가 일주일 전 승객수의 21.4%로 감소하였고, 이것은 2019년 같은 날 평균 이용객수에 비교하면 불과 13.0%에 해당하는 수치이다. 도시철도 이용객수는 외출 자제령 발령 직후인 2월 24일부터 서서히 증가하기 시작하여 5월 31일에는 2019년 같은 날 대비 35.6% 수준으로 회복하였다. 그러나 이러한 도로교통량의 회복 추세에 따른 PM_2.5와 PM₁₀ 농도 변화는 나타나지 않았으며, PM_2.5/PM₁₀ 농도비에 있어서도 뚜렷한 증가 또는 감소 경향이 관측되지 않았다.

2월 마지막 주 이후로 다시 도로교통량과 경제 활동의 증가 추세가 이어졌음에도 불구하고 3월 중순부터 PM_2.5/PM₁₀ 농도비가 크게 하락한 현상 역시 도시의 내부적 요인으로 설명하기 어려운 부분이다. 특히, 2~5월 기간에 관측된 최근 5년 일평균 PM_2.5/PM₁₀ 농도비 변화 경향은 2020년 관측값과 큰 차이를 보였다. 즉, 최근 5년 평균 PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 시계열적으로 비교적 완만한 변화를 보인 반면, 2020년 관측값은 3월부터 그 이전과 크게 구별되는 변화상을 보였다. 그림 7에 나타나 있듯이, PM₁₀에 대한 PM_2.5 농도비가 급락한 3월 11일은 WHO의 코로나19 팬데믹⁹⁾ (pandemic, 세계적 대유행) 선언이 있었던 날이다. 최근 연구 결과에 따르면, 코로나19 확산으로 인한 이동 통제가 강력하게 시행된 기간 중(2020년 2월 10일~3월 14일) 중국의 평균 PM_2.5 농도는 통제 기간 이전 시기(2020년 1월 5~20일)에 비해 18.9㎍/m³ 감소하였다(Chen et al., 2020). 이와 유사한 대기 질 변화상은 이탈리아, 프랑스, 스페인, 인도 등 코로나19 감염 확산이 대규모로 일어난 대다수 유럽과 아시아 국가들에서도 일관되게 관측되었다(Duncombe, 2020; ESA, 2020a, 2020b; Mahato et al., 2020). 미국에서 수행된 분석 결과 역시 코로나19의 영향으로 경제 활동이 제약된 기간(3월 13일~4월 21일)의 PM_2.5 농도가 2015~2019년 같은 기간 평균에 비해 11.3% 감소했음을 보여주었다(Berman and Ebisu, 2020).

그림 7.

대구광역시 코로나19 누적 확진자수와 2020년 및 2015~2019년 평균 PM_2.5/PM₁₀ 농도비 변화(점선은 7일 이동 평균값) 추이

인간 활동 제한에 따른 대기 질 변화는 인공위성 자료를 통해서도 확인되었는데, 유럽항공우주국(European Space Agency or ESA)이 운영하는 Sentinel-5P 관측 자료에 따르면, 2019년 12월 중국 후베이성에서 코로나19 감염 확산이 시작된 이후 중국 정부의 강력한 경제활동 및 일상생활 제한으로 대기 공해 물질의 농도가 현저하게 감소하였다. ESA는 위성 자료와 대기 시뮬레이션 모델을 기초로 중국의 많은 지역에서 평균적으로 PM₁₀ 양이 20~30% 감소한 것으로 추정하였다. 이러한 관측 결과는 중국의 광범위한 이동 통제령으로 인해 대규모 발전시설, 산업시설, 차량통행으로부터 배출되는 공해 물질의 양이 중국 춘절 기간과 맞물려 급속하게 적어진 데에 따른 것이다(Tan et al., 2009; Feng et al., 2012; Dacey, 2020; Shi and Brasseur, 2020). ESA Sentinel-5P 자료에 의하면, 코로나19 확산 방지를 위해 내려진 이동자제령 이후 서울과 대구에서 관측된 이산화질소(NO₂) 농도 역시 2019년 같은 기간 대비 각각 43(±7)%, 24(±10)% 감소한 것으로 보고되었다(Bauwens et al., 2020). 결과적으로, 국내뿐만 아니라 국제적 통행 및 경제활동의 제한과 함께 봄철 황사현상으로 인한 영향이 대구광역시 대기 질에 반영되고 있음을 추정해 볼 수 있다.

3) 기상 조건의 영향

PM₁₀ 농도의 시계열자료는 연중 일정한 증감 패턴을 전형적으로 나타낸다. 즉, PM_2.5와 PM₁₀ 농도는 겨울철에서 이듬해 봄철까지 꾸준히 증가 추세를 보이다가 여름철에 최저값을 보이며 가을철로 접어들면서 다시 증가하는 패턴이 반복된다. 대구광역시 PM₁₀(r=-0.638, p<0.01)과 PM_2.5(r=-0.679, p<0.01)의 월평균농도는 강수에 의한 세정효과를 잘 반영하여 월강수량과 높은 상관관계를 나타냈다. PM_2.5와 PM₁₀ 농도의 월별 변화 양상은 서로 유사하게 나타났지만 대기로 유입하는 PM_2.5와 PM₁₀의 상대적인 양의 차이와 강수의 영향으로 PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 개별 PM_2.5 또는 PM₁₀의 계절변화 패턴과는 다르게 분석되었다. 즉, PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 상대적으로 PM_2.5 비중이 증가하는 겨울철에 가장 높았고 황사 유입의 비율이 높은 봄철에 가장 낮게 관측되었다. 2020년 2월 대기 중 PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 비교적 높은 수준으로 유지되었던 반면 3~5월에 걸쳐 크게 낮아졌다(그림 8). 이러한 변화폭은 최근 5년 평균값과 비교할 때 큰 차이에 해당한다. 예를 들어, 최근 5년 평균 2월과 3월 간 PM_2.5/PM₁₀ 농도비 차이는 0.2%에 불과했지만, 2020년 2월에 비해 3월은 18.5% 급락하였다. 2020년 2월 대비 3~5월의 PM_2.5/PM₁₀ 농도비 하락은 토지이용별로도 유사한 양상으로 나타났다(표 2). 3월 이후 PM_2.5/PM₁₀ 농도비 감소에 영향을 줄 수 있는 내부적 요인으로는 강수 요인을 들 수 있다. 일반적으로 강수량이 증가함에 따라 오염물질에 대한 세정효과의 영향도 커지므로, 대기 중 PM 농도는 낮아진다. 특히, PM₁₀은 PM_2.5에 비해 세정효과의 영향을 더 민감하게 받기 때문에 강수량이 적은 겨울철에는 PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 증가하는 경향을 보인다.¹⁰⁾ 기상 조건의 영향을 보다 세부적으로 파악하기 위해 일별 강수량, 황사 발생, PM 농도를 비교하였다. 2020년 2~5월 동안 일강수량 0.5mm 이상을 기록한 경우는 모두 26일로 파악되었다. 각 강수일에 관측된 PM₁₀과 PM_2.5 농도가 직전일 농도보다 감소한 날은 각각 18일(69.2%), 17일(65.4%)로 조사되었고, 강수일의 평균 농도는 전일 대비 각각 15.8㎍/m³, 7.0㎍/m³ 감소하였다(그림 9). 2020년 2~5월간 월강수량은 24.5~40.2mm 범위로 비교적 고른 분포를 보여 강수에 의한 세정효과의 월별 차이가 크게 나타났다고 보기 힘들다.

그림 8.

토지이용별 PM_2.5/PM₁₀ 농도비의 월별 변화(2020)

그림 9.

PM_2.5 및 PM₁₀의 일평균농도와 일강수량(2020)

황사의 영향은 PM_2.5에 비해 PM₁₀ 농도 변화에서 더 명확하게 나타났다. 조립 물질인 황사의 특성상 그 영향이 PM_2.5 농도에는 상대적으로 미미하게 반영되기 때문에 PM_2.5/PM₁₀ 농도비로 표현하면 황사의 영향이 잘 드러난다. 2020년 2~5월 기간 중 황사의 영향이 보고된 날은 모두 4일인데, PM₁₀ 농도가 급증한 결과로 PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 2월 22일, 3월 20일, 4월 22일, 5월 14일 등 황사 발생일에 급격하게 감소하였다(그림 7). PM_2.5/PM₁₀ 농도비와 관련된 황사현상의 영향은 대구 지역에서 비교적 일관되게 나타나고 있으며 상대적으로 입자 크기가 큰 PM₁₀의 유입이 PM_2.5/PM₁₀ 농도비 하락의 직접적인 원인으로 분석된다(도화석 등, 2014). 2월 23일은 코로나19의 급속한 확산으로 인해 대구 시민의 외출 자제령이 내려졌고, PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 일시적으로 매우 낮게 유지되었다. 그러나 인위적인 공해 물질의 대기 중 유입을 지시할 수 있는 PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 등락을 거듭하면서 3월 초순까지 점차 증가하는 경향을 보였다. 최근 코로나19 확산으로 일부 중국 일부 지역의 봉쇄조치가 내려진 기간 동안에 관측된 중국 중부와 남부지역의 PM_2.5 농도는 크게 감소한 반면, 북부지역의 농도는 오히려 큰 폭으로 증가한 결과도 보고되었다. 이러한 결과는 지역적인 발전시설, 정유시설 배출물과 높은 습도, 정체된 대기조건 등이 복합적으로 작용했기 때문으로 분석되었다(Le et al., 2020). PM_2.5 및 PM₁₀ 월평균농도와 일평균농도에 대한 최대풍속, 최대순간풍속, 평균풍속 등 바람의 영향은 나타나지 않았다.

4. 결론

본 연구는 2020년 2월에 시작된 유례없는 감염병의 확산으로 도시 기능이 일시적으로 중단된 대구광역시의 사례를 통해 급격한 인간 이동의 감소 현상과 단기간에 걸친 대기 질 변화 간의 연관성을 분석하였다. 코로나19 확진자의 수가 기하급수적으로 증가하면서 대구 시민의 외부 활동은 현저히 줄어들었으며, 도시철도와 시내버스 이용객수 자료의 시계열 분석을 통해 코로나19 확진자 발생 이후 대구의 도로교통량이 크게 감소한 것으로 추정하였다. 2020년 2월 18일 코로나19 첫 확진자가 발생한 이후 수일 만에 신규 확진자수가 폭증하자 정부는 2월 23일 대구광역시에 외출 자제를 요청하였고, 이와 함께 2월 넷째 주 도시철도 승객수는 같은 기간 전년 대비 23.7% 수준으로 급감하였다. 최근 사회적 문제로 고착화한 PM₁₀과 PM_2.5의 대기 중 농도는 발전 시설, 공업 시설, 차량통행 등 인위적인 오염원으로부터 큰 영향을 받는 것으로 알려져 있으므로, 코로나19로 인한 인간 활동의 일시적인 중단 현상은 대구광역시 대기 질에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상하였다.

최근 5년간(2015~2019) 관측 자료에 따르면, 대구광역시 PM₁₀ 농도는 계절적으로 겨울>봄>가을>여름(계절평균 34.8~51.0㎍/m³ 범위)의 순으로 나타났다. PM_2.5 농도의 계절적 변화도 19.8~31.6㎍/m³ 범위에서 동일한 패턴을 보여주었고, 시계열변화 상으로도 월평균 PM_2.5와 PM₁₀ 농도는 서로 매우 높은 상관관계를 나타냈다. 2~5월 간 비교적 고른 강수량 조건을 감안했을 때, PM_2.5/PM₁₀ 농도비가 최근 5년 평균값과 차이를 보이며 3월 이후 큰 폭으로 감소한 점은 강수로 인한 세정효과의 월별 영향이 차별적으로 나타났다고 보기 힘든 결과로 판단된다. PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 계절별로 0.53~0.59 범위에 분포하였으며, PM_2.5의 상대적인 비중은 겨울>여름>가을>봄의 순으로 나타났다. 이러한 결과는 중국 동부해안지역에서 관측된 평균 농도비뿐만 아니라 계절적 농도 순위와도 잘 부합하는 것으로서 국내 대기 질에 미치는 외부요인의 영향이 반영되었음을 추론해 볼 수 있다. 외부 요인 중 하나인 황사의 영향은 PM_2.5에 비해 PM₁₀ 농도 변화에서 더 명확하게 나타났고, 그 결과로 PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 2~5월중 모든 황사 발생일에 크게 감소하였다.

대기 질에 미치는 도시 내부적 요인의 영향을 파악하기 위해 공업지역, 주거지역, 도로변 등 3개 토지이용으로 구분하여 코로나19 확산의 영향이 컸던 2020년 2~5월 기간 중 PM 농도 변화를 분석한 결과 도로변>공업지역>주거지역의 순으로 나타났으며, 4개월간 관측된 PM 농도와 PM_2.5/PM₁₀ 농도비 변화 추이는 토지이용 간에 큰 차이가 나타나지 않았다. 또, 같은 기간에 대해 PM 농도를 최근 5년(2015~2019) 평균에 대비하여 분석한 결과, PM₁₀ 농도는 72.2~88.2% 범위에서, PM_2.5 농도는 70.6~94.2% 범위에서 변동하였고, 변화 추세에 있어 토지이용 간 차이는 나타나지 않았다. 이러한 PM 농도의 감소폭은 코로나19 확산에 따라 최근 5년 평균 대비 30.7%로 급감한 도시철도 승객수 감소에 비해 비교적 크지 않았고, 이를 통해 추정되는 도로교통량의 월 변화 패턴과도 상이한 결과로 볼 수 있다. 월별 도시철도와 시내버스 이용객수는 3월에 최저를 기록하고 4월부터는 다시 꾸준한 증가세를 보였지만 PM_2.5 농도나 PM_2.5/PM₁₀ 농도비는 오히려 대조적인 변화 경향을 나타냈다. 코로나19의 확산 기간인 2~5월 기간에 걸쳐 대구광역시 PM₁₀ 농도는 큰 변화를 보이지 않았지만 PM_2.5 농도는 4월까지 감소추세를 나타냈다. 따라서 대중교통 이용객수를 통해 추정할 수 있는 도로교통량과 PM_2.5 및 PM₁₀ 농도 간의 밀접한 연관성은 확인할 수 없었다. 정부의 외출 자제령으로 대구 시민들의 사회･경제적 활동이 일시적으로 위축된 이후에 교통량과 경제활동은 다시 회복세를 보였음에도 불구하고 세계보건기구가 코로나19의 세계적 대유행을 선언한 3월 중순부터 PM_2.5/PM₁₀ 농도비가 급격하게 하락한 현상 역시 도시 내부적 요인과 대기 질 간의 연관관계를 설명하기 어렵게 하였다. 대구광역시의 내부적 요인과는 대조적으로 외부적 요인, 즉 중국의 춘제 연휴, 황사현상, 중국 내 이동통제로 인한 대기 질 변화 등과 같은 설명 요인들은 대구광역시의 PM_2.5/PM₁₀ 농도비의 시계열변화와 비교적 잘 부합하였다. 연구 결과를 종합해 보면, 대구광역시의 대기 질은 장기적인 공해물질 저감정책의 효과와 코로나19로 인한 일시적인 공해배출물 감소와 같은 내부적 원인 외에도 외부로부터의 국제적인 공해 물질 유입량 감소 현상과 연관된 결과로 추정된다.

대구광역시에서 대규모로 발생한 일상생활의 일시적 중단 사례는 대기 질 변화 분석에 있어 앞으로 재현되기 힘든 ‘통제 조건’으로서의 의미를 갖는다. 코로나19 확산으로 인한 사회･경제적 변화는 의도하지 않았던 현상이지만 대기 질에 대한 도로교통량, 기상 및 지리적 조건, 환경정책 등과 같은 주요 변수의 영향이 서로 다른 환경에서 어떻게 다양하게 발현되는지를 파악하게 하여 앞으로 대기 질 개선을 위해 보다 더 효과적인 오염원 규제책을 마련하는 데에 도움을 줄 특별한 기회를 제공하였다. 하지만 도시 내에 분포한 대기 질 관측 지점 수의 한계뿐만 아니라 자료 분석 기간 중 개입할 수 있는 기상 조건 변화, 정량적으로 정확하고 연속적인 도로교통량 조사 자료의 미비, 토지이용의 유형과 국지적 오염물질의 배출원 요인 등으로 인해 대기 질에 미치는 ‘코로나19의 영향’을 엄밀하게 탐지하기 어려운 현실적 한계가 존재한다. 더욱이 도로교통량이나 대중교통 이용객수의 시계열적 변화 특성은 국지적으로 상이하여 도시 전체를 대상으로 일반화하기 힘든 측면이 있다. 따라서 도로교통량 외에도 산업시설과 같은 점오염원, 농업지역이나 주거지역과 같이 면오염원으로부터의 영향이 복잡하게 작용하는 대기 질 변화의 특성을 고려할 때 대도시 내부의 대기 질에 미치는 인간 활동의 차별적 영향을 파악하기 위해서 앞으로 세밀한 수준의 추가적인 연구가 필요하다.

주

1) 국내 MERS 첫 감염자는 2015년 5월에 발생하였다. 최종적으로 집계된 누적 확진자수는 186명이며, 이 중 38명이 사망하였다. 2018년 9월에 국내 MERS 환자가 다시 발생하였으나 추가 확산은 이루어지지 않았다.

2) 세계보건기구의 PM₁₀ 및 PM_2.5의 일평균 환경기준치는 각각 50㎍/m³와 25㎍/m³이다. 참고로, 우리나라의 환경기준치는 각각 100㎍/m³와 35㎍/m³이다.

3) 중국 정부가 일시적으로 개인 및 경제활동을 통제한 결과로 대기 질 개선이 이루어진 사례로는 2008년 북경올림픽과 2014년 아시아-태평양 경제협력체(Asia-Pacific Economic Cooperation or APEC) 북경 정상회담이 있다. 이 두 차례 행사 기간 중 약 40~60% 수준의 대기 질 개선이 이루어졌다(Volland, 2008; Huang et al., 2015; Le et al., 2020).

4) 이동자제령 발령 이틀 후인 2월 25일에는 누적 확진자수 500명을, 2월 27일에는 1,000명을 넘어서면서 가파른 감염 추세를 보였다. 4월에 접어들어 확산 속도는 줄어들었고, 2020년 9월 14일 이후로는 하루 10명 미만의 확진자수를 유지하고 있다(2020년 10월 1일 현재).

5) 분석에 포함된 노선별 도시철도역의 수는 분석 기간 중 이용객수가 공통적으로 파악된 경우를 기준으로 하였다.

6) 2015~2017년 기간 자료는 행정안전부 공공데이터 포털(https://www.data.go.kr), 그 이후 자료는 대구광역시 버스운영과로부터 각각 수집하였다.

7) 대기 중 PM₁₀ 농도의 효과적 관리를 위해 2019년 11월부터 시행하는 정책으로 PM₁₀ 농도가 증가하는 12월부터 이듬해 3월까지 4개월간 적용된다. 각종 사업장의 PM₁₀ 불법 배출 단속, 배출가스 5등급 차량의 운행 제한, 공공부문 차량 2부제 시행 등이 포함된다.

8) 2020년 2월 넷째 주 조사된 법인택시 통행량 역시 전년 대비 58.4%로 감소하였다. 또, 2020년 1~4월 기간 중 대구광역시에서 Car-sharing 시스템 쏘카의 이용건수는 전년 대비 63.9%에 머물렀으며, 특히 3~4월의 이용건수는 46.1%로 급감하였다.

9) 세계보건기구는 전염병의 위험성에 따라 발령하는 경보를 모두 6단계로 구분한다. 이 중 최고 단계를 ‘팬데믹(pandemic)’ 또는 ‘세계적 대유행’으로 부르며, 전염의 확산이 국가와 대륙을 넘어 심각 상태에 도달했음을 의미한다.

10) 2015~2019년 기간 동안 PM 농도 변화에 미치는 월강수량의 영향을 분석한 결과, 강수량 10mm 증가에 따라 PM₁₀와 PM_2.5 농도는 각각 –0.84㎍/m³, -0.53㎍/m³ 비율로 감소하였다.