1. 서론

대기오염은 인체 건강과 대기질에 직접적으로 영향을 미치는 대표적인 환경문제이다. 여러 가지 대기오염물질 중 미세먼지는 대기 중 지름이10 µm 이하의 입자상 물질(particulate matter; PM₁₀)로 인체의 호흡기에 침투하여 손상을 일으키고 심혈관계 질환을 악화시키는 등 다양한 건강 문제를 유발할 수 있는 것으로 알려져 있다(Manisalidis et al., 2020). 이와 같은 유해성이 인정되어 세계보건기구(World Health Organization, WHO) 산하의 국제 암 연구소(International Agency for Research on Cancer, IARC)는 미세먼지를 1군(Group 1) 발암물질로 지정하였다(IARC, 2013). 따라서 PM₁₀은 대기질에 대한 평가와 관리에서 인체 건강과 직결되는 핵심 지표로 사용되며 그 농도의 변화와 수송 특성을 정량적으로 파악하는 것은 이 문제의 대응과 대비에 있어 매우 중요한 역할을 한다.

이러한 PM₁₀은 장거리를 이동하여 풍하측의 대기질에 영향을 주는 종관적인 특징을 가지고 있다(Wang and Fang, 2006). 이는 지역의 PM₁₀ 농도가 국지적 배출에 의해서만 결정되는 것이 아니라 대규모 대기 순환의 영향을 받으며 동일한 배출 조건에서도 기압계에 따라 농도가 크게 달라질 수 있음을 시사한다. 특히, 동아시아 중위도 지역에서 에어로졸의 장거리 수송 경로가 계절에 따라 변화하는 지배적인 기압계와 풍향 구조에 의해 조절되는 것으로 확인된 바 있다(Ding and Chan, 2005). 이러한 관점에서 바람에 의한 이류는 PM₁₀ 장거리 수송 과정에서 중요한 역할을 한다(Prospero, 1999; Perrone et al., 2014). 우리나라는 동아시아 지역의 풍하측에 위치하여 에어로졸의 장거리 수송에 큰 영향을 받는 지역으로 OECD 국가 중에서도 높은 PM_2.5 노출 수준을 보이는 국가로 여겨지고 있다(Trnka, 2020). 국내 PM₁₀ 농도에서 국외 장거리 수송이 차지하는 비중은 연평균 약 30% 이상에서 최대 60% 수준으로 보고된다(국립환경과학원, 2016; Kim et al., 2017; NIER and NASA, 2017; Park et al., 2021). 따라서 PM₁₀ 농도의 변동성을 이해하기 위해서는 배출량 자체뿐만 아니라 대기 중 수평 이동을 의미하는 바람에 의한 이류의 역할을 분리하여 해석할 필요가 있다.

한편, 기존의 동아시아 중위도 지역의 대기질 및 PM₁₀ 수송 경로와 강도에 관한 연구들은 몬순 순환과 편서풍 제트의 계절적 변화에도 불구하고 특정 사례나 지역을 대상으로 한 직접적인 수송 메커니즘에 집중되어 있었다(박신영 등, 2012; Liu et al., 2003; Uno et al., 2009; Yu et al., 2019). 더불어, 수송 경로 분석이 주로 궤적 분석이나 수치모델 기반으로 수행되어 종관 규모의 기압계와 연관성을 직접적으로 제시한 연구는 제한적이다(Ha et al., 2017; Zhao et al., 2022). 이에 따라 PM₁₀ 이류에 기여하는 바람 성분을 정량적으로 정의하고, 이를 기후학적 배경과 연계하여 설명한 연구는 부족한 실정이다.

따라서 본 연구는 장기간 재분석 자료를 기반으로 PM₁₀ 이류를 정량적으로 산출하고 이류에 유효하게 기여하는 바람 성분을 추출한다. 이를 바탕으로 해당 바람과 지위고도장 간의 관계를 통계적으로 분석하여 계절별 기압계 구조가 PM₁₀ 이류에 미치는 영향을 규명하고자 한다. 이와 함께, 본 연구에서는 비선형적인 PM₁₀ 이류 과정을 선형 회귀모형을 통해 이류와 기압계 간의 관계를 연속적인 형태로 해석하고 특정 이류 조건에 대응하는 지위고도장을 재구성할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 지표 조건과의 연계성을 함께 평가하기 위해 토양수분을 살펴보았다. 결과적으로, 기존 연구에서 다루지 않은 PM₁₀ 이류의 기후학적 배경을 종합적으로 제시하는 것을 목적으로 한다.

본문의 구성은 다음과 같다. 2장은 분석에 사용한 원자료를 소개한다. 3장에서는 PM₁₀ 이류 계산 방법, 유효바람방향 추출 방법, 유효바람방향과 지위고도장 간의 관계를 모델링한 방법을 설명한다. 4장에서는 이를 바탕으로 PM₁₀ 이류에 관여하는 지위고도장과 토양수분 분포의 특징을 제시한다. 그리고 5장에서는 연구 결과를 종합하여 요약하고 향후 연구를 위해 고려해야 할 사항을 서술한다. 이와 같은 과정으로 한반도 대기질에 영향을 미치는 계절별 PM₁₀ 이류의 기후학적 배경을 분석하였다.

2. 분석 자료

1) 자료의 시간 및 공간설정

본 분석의 목적은 장기간 자료에 기반한 계절 규모에서 한반도에 유입되는 PM₁₀ 이류에 영향을 미치는 기후학적 배경을 분석하는 것이다. 이를 위해, 연구 대상 기간은 최근 기후 평년 기간인 1991~2020년을 대상으로 하되, 겨울철(DJF) 분석의 연속성을 고려하여 1990년 12월을 포함하고 2020년 12월을 제외하여 수행하였다. 이는 평년 밖인 2021년 1~2월을 포함하는 것보다 최근 기후 평년값에 더욱 근접한 방식이며 평년 기간의 기후 특성을 분석하는 데 적합한 것으로 판단된다. 연구 지역은 한반도 남한을 중심으로 하는 북위 33°~39°, 동경 124°~131°로 설정하였다. 분석에 사용된 자료의 기본 단위는 연도-월 단위이며 원자료를 각 연도와 월에 따라 구분한 뒤 월별 대푯값을 산출하고 이를 계절별 분석에 활용하였다.

2) MERRA-2 에어로졸 재분석 자료

본 연구는 PM₁₀ 농도 산출을 위해 NASA(National Aeronautics and Space Administration)에서 제공하는 MERRA-2(The Modern-Era Retrospective-Analysis for Research and Applications, Version 2) 재분석 자료 inst3_3d_aer_Nv(M2I3NVAER)를 활용하였다. MERRA-2 자료는 다양한 위성 및 관측 자료를 동화하여 산출된 에어로졸 재분석 자료이다. 관측 기반 PM 농도 및 에어로졸 특성과의 비교를 통해 그 신뢰성이 검증된 바 있다(Buchard et al., 2016; Gelaro et al., 2017). 해당 자료의 공간해상도는 0.5° × 0.625°이며 시간해상도는 3시간 간격을 가진다.

3) 바람

본 연구에서는 PM₁₀ 이동을 바람에 의한 이류(advection)과정으로 정의하며 PM₁₀ 이동을 지칭할 때는 “이류”라는 용어를 사용한다. PM₁₀ 이류를 계산하기 위한 바람장은 MERRA-2 inst3_3d_asm_Nv(M2I3NVASM) 자료의 동서 바람 성분(u)과 남북 바람 성분(v)을 사용하였다. 공간해상도는 0.5° × 0.625°이며 시간해상도는 3시간 간격을 가진다.

4) 배경 지위고도

지위고도 자료는 MERRA-2 inst6_3d_ana_Np(M2I6NPANA) 자료를 사용하였다. 이 자료는 연직으로 42개의 층을 제공한다. 공간해상도는 0.5° × 0.625°이며 시간해상도는 6시간 간격을 가진다. 최종적으로 월평균하여 활용하였다. 분석 영역은 동아시아를 중심으로 하는 북위 10°~60°, 동경 100°~160°로 설정하였다.

5) 토양수분

토양수분 자료는 미국 국립해양대기청(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA) 산하 환경예측센터(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)와 미국 국립대기연구센터(National Center for Atmospheric Research, NCAR)가 공동 생산한 NCEP-NCAR 재분석 자료(NCEP-NCAR Reanalysis 1)를 사용하였다(Kalnay et al., 1996). 본 연구는 토양층에서 수분이 차지하는 체적 비율(volumetric soil moisture)을 토양수분 함량의 지표로 활용한다.

3. 분석 방법

1) PM₁₀ 농도 추정 방법

MERRA-2는 연직으로 72개의 층을 제공하며 본 연구에서는 700hPa 기압고도를 대상으로 한다. 여러 선행연구를 통해 PM₁₀ 및 황사의 장거리 수송과 관련하여 700hPa 수준의 바람장이 주요 운반 기작으로 작동함이 보고되었다. 예를 들어, 고비사막에서 강릉지역으로 황사 유입은 3,000m와 2,000m에서만 이루어졌다(최효, 2010). 또한 중국 동부 및 황해 인근 지역에서 발생한 황사 수송 사례에 대해 종관 규모 분석을 수행하기 위하여 위경도 2.5° × 2.5° 격자 해상도에서 해면기압과 700hPa 고도의 바람장을 사용한 연구도 수행된 바 있다(He et al., 2022). 이와 함께 북부 인도차이나 지역에서는 700hPa 고도의 하층제트와 고기압성 순환의 결합이 에어로졸 장거리 수송의 주요 기작으로 제시되었다(Huang et al., 2020). 이러한 선행연구를 종합하면, 700hPa 수준의 기압면은 PM₁₀ 및 황사의 장거리 수송과 관련된 종관 규모 기압계 및 대기 흐름을 분석하는 데 자주 활용되어 왔다. 특히, 본 연구의 목적은 개별 사례의 이동 경로를 추적하는 것이 아니라 PM₁₀ 이류의 동아시아 규모 배경장을 분석하는 것으로써 700hPa 기압면이 종관 규모 이류를 분석하는데 적합하다고 판단할 수 있다. 또한 MERRA-2는 PM₁₀ 농도를 직접적으로 제공하지 않고 에어로졸과 관련한 다양한 변수를 제공하고 있어, 본 연구는 아래 추정식을 활용하여 직접 PM₁₀농도를 계산하였다(Randles et al., 2017; Buchard et al., 2017). 해당 계산식은 기존 MERRA-2 기반 PM₁₀ 연구에서도 활용된 바 있다(Ukhov et al., 2020; Ali et al., 2022).

표 1은 식 (1)에 사용된 변수의 이름과 단위를 보여준다.

2) PM₁₀ 이류

(1) PM₁₀ 이류 계산

본 분석의 목적은 바람에 의한 PM₁₀ 이류의 상세한 이동 패턴을 규명하는 데 있다. 이류는 비선형 특성을 가지므로 사전 평균(예: 월평균 자료)한 자료를 사용하여 계산할 경우 실제 이류 특성이 왜곡될 수 있다. 따라서 30년 동안의 3시간 간격 고해상도 재분석 자료를 사용하여 각 시점의 PM₁₀ 이류를 먼저 계산하였다. 이후 계산된 이류 값을 연도별 월 단위로 평균하여 장기적인 계절 규모 변동 특성을 분석하였다. PM₁₀ 이류량은 다음 이류방정식을 이용하여 추출하였다.

여기서 PM10은 농도, t는 시간, U는 바람 벡터를 의미한다. ∂PM10∂t은 특정 위치에서 시간에 따른 PM₁₀ 농도의 국지적 변화율(local change)이다. dPM10dt은 공기 흐름을 따라 이동하는 공기덩어리에서 PM₁₀ 농도의 자체 변화율(total change)을 나타내며 -U‧∇PM10은 바람에 의한 PM₁₀ 이류(advection)를 의미한다. 여기서 ∇는 PM₁₀ 농도의 공간적 기울기를 나타내는 기울기 연산자이다. PM₁₀ 농도의 공간 기울기 항은 인접 격자 간 차이를 이용한 중앙차분법을 사용하여 계산하였다. 즉, 좌항은 각 지점에서 관측된 농도변화의 최종 결과이며 우항은 이에 관여하는 공기덩어리 자체의 변화와 바람에 의한 이류 정도를 각각 의미한다. 이후 연구 지역에 대해 격자별로 산출된 PM₁₀ 이류 값을 공간평균한 후, 연도와 월에 따라 대푯값을 산출하여 최종 이류 자료를 생성하였다. 이 과정으로 개별 격자 지점의 공간적 변동성을 제거하고 연구 지역을 대표하는 평균적인 이류 특성을 반영하였다.

(2) PM₁₀ 농도에 대한 PM₁₀ 이류의 기여

재분석 자료로 계산된 PM₁₀ 농도에 대한 PM₁₀ 이류의 기여도를 살펴보았다. PM₁₀ 농도 변동에 대한 이류의 기여도를 평가하기 위해 연도별 월별로 자료를 구분한 뒤 각 변수의 대푯값으로 평균, 중위수, 70% 분위수, 90% 분위수에 대해 피어슨 상관계수를 산출하고 이를 제곱한 값(r²)을 구하였다. 여기서 r²은 PM₁₀ 이류가 PM₁₀ 농도의 분산을 얼마나 설명하는지를 의미한다. 평균에서는 이류가 농도의 32%를 차지하며, 중앙값, 70%, 90% 분위수 수준에서는 각각 30%, 73%, 80%에 해당하는 설명력을 가졌다. 이는 고농도 PM₁₀ 사례일수록 바람에 의한 PM₁₀ 이류와 PM₁₀ 농도 간의 선형 관계가 더욱 강해짐을 보여준다.

3) 유효바람방향

본 연구에서는 한반도 PM₁₀ 유입을 가장 잘 설명하는 회귀 기반 통계적 바람 방향을 유효바람방향이라 정의한다. 대푯값 평균, 중앙값, 70% 분위수, 90% 분위수에 해당하는 PM₁₀ 이류, u, v 값의 조합으로 선형 회귀 모형을 구축하였다.

PM10_adv는 PM₁₀의 이류량을 의미하며 u는 바람의 동서 성분, v는 바람의 남북 성분이다. 𝛽₀은 바람 성분(u, v)에 의해 설명되지 않는 기본적인 PM₁₀ 이류 수준을 나타낸다. 𝛽₁과 𝛽₂는 각각 u와 v에 대한 회귀계수로 PM₁₀ 이류에 대한 각 성분의 기여도를 의미하며 𝜖는 모형으로 설명되지 않는 오차항을 뜻한다. 회귀 모형의 예측값은 PM10adv^로 표시하고자 한다. 이로써 PM10adv^은 u와 v의 가중(회귀계수)으로 결정되며, 이는 곧 PM10adv^를 최적으로 설명하는 바람 방향을 의미한다. 다시 말해, PM10adv^크기를 증가시키는 최적 방향은 u, v의 가중을 활용하여 특정할 수 있다(그림 1). 여기서 방위각은 정북방향을 기준으로 하는 시계방향의 각도이며 이를 산출하기 위한 A는 PM10adv^와 v의 상관도(정사영)를 통해 얻을 수 있다.

그림 1.

유효바람방향 모식도

또한 본 연구에서 계절별 유효바람방향은 봄철(3~5월, MAM), 여름철(6~8월, JJA), 가을철(9~11월, SON), 겨울철(12~2월, DJF)에 해당하는 유효바람방향을 평균하여 정의하였다.

4) 지위고도장 모델링

유효바람방향을 결정하는 기압계 패턴을 산출하기 위해 봄철, 여름철, 가을철, 겨울철의 지위고도와 PM₁₀ 이류 예측값 간의 관계를 정량화 하였다. 이를 위해 다음과 같은 선형 회귀모형을 구성하였다.

여기서 gph는 지위고도를 의미하며 PM10adv^는 식 (3)의 예측값이다. 𝛽₀은 상수항으로 PM10adv^의 영향이 없을 때의 기본적인 지위고도 수준을 나타낸다. 𝛽₁은 PM10adv^에 대한 회귀계수로 변화에 따른 지위고도의 반응 정도를 의미한다. 𝜖은 모형으로 설명되지 않는 오차항을 나타낸다.

이와 같이 구축된 회귀 모형으로 연구 지역(북위 33°~39°, 동경 124°~131°)에 대해 산출된 연도별 월 예측값 PM10adv^(30개)을 지위고도장 분석 영역(북위 10°~60°, 동경 100°~160°)의 모든 격자 지점(101 × 81개)에 동일하게 적용하였다. 이는 연구 지역의 PM₁₀ 이류 수준에 대응하는 지위고도장을 계산하기 위함이다. 이를 위해 유효바람방향의 1.0 σ(표준편차)에 해당하는 값을 회귀 모형에 적용하여 해당 조건에서의 지위고도장을 산출하였다. 최종적으로 지위고도 모델 결과와 평균 지위고도장의 편차장을 구함으로써 각 계절별 고농도에 해당하는 PM₁₀이 한반도에 유입될 때의 기압계 패턴을 분석하였다.

4. 분석결과

1) PM₁₀ 이류의 유효바람방향

PM₁₀ 이류의 평균, 중앙값, 70% 분위수, 90% 분위수에 해당하는 유효바람방향을 각각 계산한 결과를 표 2에 정리하였다. 또한 유효바람방향이 실제 PM₁₀ 이류의 분산을 얼마나 설명하는지 알아보기 위해 PM₁₀ 이류와 PM10adv^의 상관관계 분석을 수행하였다(표 3). 결과적으로, 평균이나 중앙값 수준보다 70% 분위수, 90% 분위수 수준에서 실제 이류량과 PM10adv^가 유의한 상관을 가지는 것이 확인된다. 이는 고농도의 PM₁₀ 이류일수록 특정 방향의 바람 성분(u, v)에 의해 설명되는 경향이 더욱 뚜렷하게 나타남을 의미한다. 특히, 70% 분위수는 강도가 상대적으로 약한 현상들에 따른 노이즈를 제거하면서도 어느 정도의 표본 수를 확보하는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 70% 분위수 수준에서 유효바람방향을 형성하는 기압계 패턴을 산출하였다.

2) PM₁₀ 이류를 증가시키는 계절별 지위고도장 결과

고농도 이류를 대표하는 70% 분위수 수준의 유효바람방향을 결정하는 계절별 기압계 패턴을 분석하기 위해 봄철, 여름철, 가을철, 겨울철의 지위고도장을 모형화하였다. 배경 분석 영역은 동아시아를 중심으로 하는 북위 10°~60°, 동경 100°~160°로 설정하였다. PM₁₀ 이류를 계산한 연구 지역은 남한을 중심으로 하는 북위 33°~39°, 동경 124°~131°이며 중심 좌표는 위도 36°, 경도 127.4°이다. 각그림의 네모 상자는 연구 지역을 나타내며 화살표는 연구 지역 중심 좌표를 통과하도록 표시하였다. 본 연구에서 계절별 평균 바람방향은 각 계절에 해당하는 월별 바람을 평균하여 산출하였으며 봄철은 270°, 여름철은 245°, 가을철은 267°, 겨울철은 279°로 나타났다(표 4). 계절별 유효바람방향은 각 계절에 해당하는 월별 유효바람방향을 평균하여 정의하였으며 봄철은 259°, 여름철은 265°, 가을철은 314°, 겨울철은 258°로 계산되었다. 두 바람 방향의 차이는 어떤 방향의 바람이 PM₁₀ 이류 강화에 더 크게 기여하는지를 보여준다.

그림 2는 기후평년기간 계절별 평균 지위고도장과 평균 바람방향을 검은색 화살표로 나타낸 것이다. 전반적으로 서풍 계열의 흐름이 우세하게 나타나며 여름철에는 북태평양 고기압의 영향으로 남서풍 계열의 흐름이 강화된다. 그림 3은 유효바람방향의 변동성 σ에 해당하는 조건에서 산출된 지위고도장이며 유효바람방향을 파란색 화살표로 표시하였다. 가을철에 평균 바람방향보다 북서풍 성분이 강화되는 특징을 확인할 수 있다. 이러한 평균바람 방향과 유효바람방향간 차이는 고농도 PM₁₀ 이류 과정에 영향을 미치는 추가적인 배경 요인이 존재할 가능성을 시사한다. 다음으로, 그림 4는 회귀 모형으로 산출된 지위고도장과 평균 지위고도장 간의 편차장을 나타낸 것이다. 이를 통해 동아시아의 평균적인 계절 기압계와 비교하여 나타나는 기압계의 편차 구조를 확인할 수 있으며, 한반도에 고농도 PM₁₀이 유입될 때 형성되는 기압계 패턴을 도출할 수 있다.

그림 2.

평년기간(1991~2020년) (a) 봄철(MAM), (b) 여름철(JJA), (c) 가을철(SON), (d) 겨울철(DJF)의 평균 지위고도장과 평균 바람방향. 겨울철의 12월은 이전해 값을 사용함

그림 3.

평년기간(1991~2020년) (a) 봄철(MAM), (b) 여름철(JJA), (c) 가을철(SON), (d) 겨울철(DJF)의 고농도 PM₁₀ 유입과 관련된 유효바람방향의 σ의 조건에서 회귀모형으로부터 산출된 지위고도장과 평균 유효바람방향. 겨울철의 12월은 이전해 값을 사용함

그림 4.

평년기간(1991~2020년) (a) 봄철(MAM), (b) 여름철(JJA), (c) 가을철(SON), (d) 겨울철(DJF)의 지위고도 모형 결과와 평균 지위고도장의 편차장과 평균 바람방향(검은색) 및 평균 유효바람방향(파란색). 겨울철의 12월은 이전해 값을 사용함

유효바람방향은 발원지 지역의 지표 조건과 밀접하게 관련된 것으로 해석된다. 선행연구에 따르면 토양의 특성은 PM₁₀ 배출에 영향을 미치는 중요한 요인으로 알려져 있다. 특히, 조립질 토양(coarse-textured soils)에서 토양수분, 토성, 유기물 함량은 PM₁₀ 배출의 주요 인자로 작용하며, 농경지에서는 토양 수분 감소에 따라 PM₁₀ 배출이 증가하는 것으로 보고되었다(Funk et al., 2008; Aimar et al., 2012). 이러한 관점에서 본 연구는 대규모 농경지가 분포하는 중국 만주지역에 주목하였다. 만주 지역에 위치한 동북평원(東北平原)은 중국 최대 평야 지대이자 세계에서 손꼽히는 농경지이다. 그림 5에서 만주지역의 토양수분 함량이 여름철부터 감소하여 가을철에 가장 낮은 수준을 보이는 경향이 확인된다. 이는 해당 시기 북서풍이 불 때 PM₁₀ 유입이 강해짐을 함의한다. 특히, 동아시아 여름 몬순의 영향으로 동고서저의 기압계 영향을 받는 여름철보다 겨울철 서고동저형 기압계로 전환되는 가을철에 북풍효과가 뚜렷하게 나타난다. 즉, 서고동저형 기압계가 조기에 나타나는 경우 건조한 만주 지역의 PM₁₀이 한반도에 유입하여 대기질을 악화시킬 수 있다.

그림 5.

평년기간(1991~2020년) (a) 봄철(MAM), (b) 여름철(JJA), (c) 가을철(SON), (d) 겨울철(DJF)의 토양수분함량과 유효바람방향. 표출된 토양수분 함량은 토양 체적 대비 수분 체적의 비로 정의되는 무차원량(volumetric soil moisture)이다. 겨울철의 12월은 이전해 값을 사용함

3) PM10adv^의 계절간 종합 비교

각 계절 간 70% 분위수 수준의 PM10adv^의 변동을 상자그림으로 종합 비교하면 아래와 같다(그림 6). 봄철에서 가장 높은 값을 보이며 변동성 또한 크게 나타났다. 반면, 여름철은 가장 낮은 수준을 보였으며 가을철과 겨울철은 중간 수준의 값을 나타냈다. 각 상자의 굵은 가로선은 모델의 중앙값이 아닌 평균으로 표시한 것이며 계절별 관측값과 일치한다. 이는 PM₁₀ 이류가 계절에 따라 뚜렷한 차이를 가지며 특히, 봄철에 활발하고 여름철에는 몬순에 의해 억제됨을 시사한다. 상자의 길이와 사분위수 범위는 유효바람의 PM₁₀ 이류 성능을 잘 나타낸다. 또한, 각 계절별 유효바람방향에서의 바람 세기가 클수록 이류의 정도가 증가하는 것을 보여준다.

그림 6.

계절별 예측값 PM10adv^의 상자그림. 상자의 굵은 가로선은 평균을 의미함

5. 요약 및 토의

본 연구는 70% 분위수 수준의 PM₁₀ 이류와 u, v를 이용한 회귀모형으로부터 유효바람방향을 정의하고 해당 조건의 지위고도장을 재구성함으로써 장기간 평균적인 기압계 패턴을 제시하였다. 이러한 결과는 특정 기압계 구조가 형성될 경우, 한반도에 고농도 PM₁₀ 유입 가능성을 사전에 판단할 수 있는 역학적 배경을 제공한다. 특히, 본 연구에서 제시한 방법은 비선형적인 PM₁₀ 이류 과정을 바람 성분(u, v)만을 이용한 회귀모형을 통해 선형적으로 근사함으로써 이류와 기압계 간의 관계를 해석할 수 있도록 한 점에서 의의가 있다.

평년기간(1991~2020년) PM₁₀ 이류의 크기는 봄, 겨울, 가을 그리고 여름 순으로 나타나는 것을 확인하였다. 계절별 특성 분석을 통해 얻은 주목할 만한 결과는 가을철 평균 바람방향이 서풍 계열인 것과 달리 북서풍 계열 바람이 형성되는 조건일 때 고농도 PM₁₀ 유입이 잘 이루어지는 경향이 있다는 점이다. 이는 만주 지역을 포함한 중국 북동부지역의 토양수분 함량이 가을철에 가장 높은 건조 상태를 형성하기 때문으로 사료된다. 더불어, 가을철에는 평균 바람이 북서풍 계열로 전환되는 시기이기 때문에 이러한 북풍편차에 의한 이류 효과가 더욱 명확하게 드러나게 되는 것으로 해석할 수 있다. 한편, 여름철은 만주지역의 토양 건조화가 일부 진행되어도 동아시아 여름 몬순의 영향으로 남서풍 계열의 흐름이 지배적이다. 이로 인해, 가을철과 같이 뚜렷한 편차 경향이 드러나지 않지만 유효바람방향이 평균 바람방향에 비해 북쪽으로 기울어지는 것을 확인할 수 있다. 이는 여름철에도 북풍효과가 가세할 경우 PM₁₀의 이류가 증가함을 의미한다. 이러한 결과는 PM₁₀ 이류가 대기 순환 조건과 발원지의 지표 조건이 결합될 때 강화될 수 있음으로 보여준다. 이러한 관점에서 최근 보고되고 있는 동아시아 몬순의 약화와 북중국 지역의 건조화 경향은 주목할 만하다(Wang, 2001; Ding et al., 2008; Dai, 2013; Yu et al., 2014; Chen and Sun, 2015). 토양 건조화와 PM₁₀ 공급 간의 관계가 기후변화에 따라 어떻게 변화할 것인지는 향후 우리나라로 수송되는 고농도 PM₁₀을 이해하는 데 중요한 의미를 가질 수 있다.

분석 결과는 역해석을 통해서도 PM₁₀ 기후환경을 이해하는 데 유용하게 활용될 수 있다. 즉, 본 연구에서 도출한 ‘특정 기압 패턴에서 PM₁₀ 이류가 강화된다’는 결과를 반대로 해석하면, 반대 방향의 기압 패턴이나 기류 조건에서는 PM₁₀ 이류가 약화될 가능성을 추론할 수 있다. 이는 해양으로부터 불어오는 동풍 계열 바람이 강화될 때, 대륙에서 유입되는 PM₁₀ 수송이 억제되면서 한반도의 PM₁₀ 농도가 감소할 가능성을 보여준다. 한반도가 상대적으로 깨끗한 해양 기단의 영향을 받아 내륙 지역에서 발생한 PM₁₀의 장거리 수송이 제한되기 때문이다. 이러한 결과는 한반도의 PM₁₀ 농도가 단순한 국지적 배출뿐 아니라 대륙과 해양 사이의 대규모 기압 패턴 변화에 의해 크게 영향 받을 수 있음을 시사한다. 본 연구의 접근은 기압계 변화에 따른 PM₁₀ 장거리 수송 특성을 해석하고 이해하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

한편, 실제 PM₁₀ 농도는 확산, 배출, 생성 및 제거 과정과 연직 혼합 등이 복합적으로 작용하여 나타나는 비선형적 현상이다. 본 연구에서 상관관계 분석을 통해 PM₁₀ 농도와 PM₁₀ 이류가 통계적으로 유의한 상관성이 있다는 것을 제시하고 있으나, 실제 대기 중 PM₁₀ 농도 변화에 영향을 미치는 상세한 물리·화학적 과정을 종합적으로 반영하기 위해서는 보다 추가적인 접근이 필요하다. 또한 본 연구는 장기간 평균을 기반으로 PM₁₀ 이류와 기압계 간의 관계를 분석하였으나, 계절별로 나타나는 기압계의 형성과 변동 과정 자체에 대한 역학적 원인을 직접적으로 규명한 것은 아니다. 특히, 가을철에 특징적으로 나타나는 북서풍 강화와 서고동저형 기압계의 조기 형성이 어떠한 대규모 순환 변화와 연관되는지에 대해서는 후속 연구가 필요하다.

종합하면, 본 논문은 PM₁₀ 이류와 기압계 간의 관계를 계절 규모에서 분석함으로써 한반도 고농도 PM₁₀ 유입의 기후학적 특성을 이해하고자 하였다. 특히, 유효바람방향을 기반으로 한 접근은 우리나라로 수송되는 고농도 PM₁₀과 동아시아 기압계 구조 간의 관계를 정량적으로 해석할 수 있는 가능성을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 이러한 결과는 향후 기후변화에 따른 동아시아 대규모 대기 순환과 토양 수분 조건의 변화가 한반도 대기질 변동성에 미치는 영향을 이해하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.