서 론
대기 중 미세먼지는 가시도를 감소시키고, 구름 응결핵으 로 작용하여 강수에 영향을 미치며, 인간의 건강에 부정적 영향을 미친다(Seinfeld and Pandis, 2016). 미세먼지와 관 련된 건강 영향은 폐, 심장, 혈관 및 신경계에 악영향을 미친 다(Song et al., 2016). 이러한 미세먼지는 오염원에서 직접 배출되는 것과 대기 중에서 2차로 생성되는 것으로 볼 수 있으며, 자연배출원과 인위적인 배출원을 포함한다(Myles et al., 2009;Myles et al., 2010;Aldabe et al., 2011;Panodolfi et al., 2011). 특히 인위적인 배출원에서 배출된 미세먼지의 경우 건강에 악영향을 미친다(Bosko et al., 2006;Suzuki, 2006). 배출된 미세먼지는 대기 중 체류시간 이 길어 장거리 이동이 가능하며 넓은 지역에서 심각한 환 경문제를 야기한다. 환경부에서는 PM10은 24시간 평균 100 ㎍/㎥, 연평균 50 ㎍/㎥의 기준을 적용하고, 2015년부터는 PM2.5는 24시간 평균 25 ㎍/㎥, 연평균 15 ㎍/㎥를 기준으 로 관리하고 있다.
도시숲은 열섬효과 완화, 대기 정화, 온실가스 흡수 저장, 토양보전, 물 순환, 산림 경관 제공, 산림 휴양기능, 정서함 양, 삶의 질 향상 등 도심에서 시민들에게 다양한 혜택을 제공하고 있다(Lee et al., 2008). 특히 도시숲은 대기 오염 을 줄이고, 오염 물질을 개선함으로써 도시 환경의 질을 높 이는 데 중요한 역할을 한다. 도시숲의 미세먼지 저감 기작 은 일반적으로 차단, 침강, 흡수, 흡착의 네 가지로 구분된다 (Nowak et al., 2013). 흡착(adsorption)은 잎, 줄기, 가지 등의 미세한 구조에 의해 미세먼지를 부착한다. 흡수 (absorption)는 잎의 기공을 통해 나무와 식물의 내부로 미 세먼지가 흡수한다. 차단(block)은 숲의 수관 층에 미세먼 지가 다다르면, 공기가 흐르는 이동면적 감소로 인해 속도 가 줄어들게 되어 숲에 의해 차단된다. 침강(deposition)은 숲의 수관층과 줄기, 가지에 내려앉거나 이동하던 미세먼지 가 숲 내부의 미기상 조건에 의하여 지표면으로 수직으로 하강하는 것을 말한다.
도시숲의 미세먼지 저감에 관한 연구는 다양한 환경에서 실시되었으며, 숲에서 미세먼지 측정을 통해 저감 시키기도 하고, 농도를 상승시키기도 한다는 상반된 연구 결과가 나 타났다. 잎 기공의 크기보다 큰 크기의 미세먼지는 식물의 잎과 줄기에 붙는다(Rasanen et al., 2013). 식생의 미세먼 지 흡수 유지율이 일정량에 도달하면, 기공을 포화시켜 입 자의 효율을 감소시킨다. 나무의 복잡한 내부 구조로 인해 입, 줄기 및 가지의 넓은 표면적과 대기의 난기류로 인해 입자 흡수에 효율적이다(Lovett et al., 1994; Mori et al., 2015). 미세입자는 바람에 의해 확산이 가속화되므로 큰 입 자보다 감소가 잘된다(Freer-Smith et al., 2005).
McPherson et al.(1994)의 연구에서는 나무의 특정 유형 과 특성뿐만 아니라 적절한 초목으로 인해 미세먼지 세정 효과가 나타났다. 녹지 내부로 유입된 미세먼지가 숲에 의 해 공기 흐름이 정체되면 내부가 외부보다 미세먼지 농도가 높게 관측되었다(Chen et al., 2015).
확 트인 공간의 도로변에서 가로녹지가 오히려 바람에 의한 확산을 억제하여 차량 이동에 따른 미세먼지를 녹지 내부에 가두어 미세먼지 농도를 높이는 것으로 확인되었다 (Hong et al., 2018). 모델링 결과 도시숲이 미세먼지를 차단 해 미세먼지 저감이 뛰어나다는 연구가 진행되었다(Nowak and Crane, 2000;Hagler et al., 2011;Pataki et al., 2011;Nowak et al., 2013;Gronke et al., 2016). 이와는 반대로 Vos et al.(2013) 연구에서는 CFD(computational fluid dynamics)모델을 사용하여 도시숲에 따라 미세먼지 확산효 과를 확인하였다. 모델 결과 대기를 정체시켜 미세먼지 확 산에 부정적인 효과를 보인다는 상반된 모델링 연구 결과를 보였다. 모델에서 상반된 결과를 제시하였기 때문에 현장 측정을 통한 검증이 필요하다. 따라서 본 연구는 도심에 있 는 도시숲과 교통섬에서 미세먼지 농도를 측정하여, 미세먼 지 저감 특성과 효과를 파악하고, 영향 인자를 확인하고자 하였다.
연구방법
1. 연구 대상지
연구 대상지는 도시숲 지역은 서울특별시 동대문구 국립 산림과학원 내에 홍릉시험림(N37°35′, E127°02′)에서 측 정하였고, 교통섬 지역은 서울특별시 동대문구 청량리역 교 차로에 조성된 숲(N37°58′, E127°04′)에서 측정하였다 (Fig. 1). 홍릉숲은 서울의 동쪽 천장산의 남서 자락에 자리 를 잡고 있으며, 1922년에 임업시험장을 창설하면서 우리 나라 최초로 수목원이 조성된 곳으로 여러 가지 임업 시험 및 연구과제를 수행 중이며, 국내외 다양한 식물유전자원 총 2,035종(목본 1,224종, 초본 811종)을 체계적으로 관리 하고 있다(Cheon et al., 2012). 교통섬이란 자동차의 안전 하고 원활한 교통처리나 보행자도로횡단의 안전을 확보하 기 위하여 교차로 또는 차도의 분기점 등에 설치는 섬 모양 의 시설을 말한다(도로의 구조· 시설 기준에 관한 규칙, 국 토교통부령 제 706호), 최근에는 이 교통섬에 수고 15 m 높이의 소나무를 식재하였으며, 하층에 철쭉 등 관목 식생 이 조성되어 있다.
2. 측정 방법
1) 미세먼지와 풍속 측정
미세먼지 측정은 2018년도 1월부터 2018년도 11월까지 도시숲 지역과 교통섬 지역에서 측정하였다. 시료 채취 높 이는 그 부근의 평균 오염도를 나타내고, 숲에 의한 영향을 파악하기 위하여 높이 1.5m로 선정하였으며, 사람들의 통 행이 비교적 적은 위치를 선정하여 측정 오차를 최소화하였 다. PM10, PM2.5 측정은 Osiris(Turnkey Instruments Ltd. UK)를 사용하여 24시간 연속으로 측정하였으며, 풍향 (degree), 풍속(m/s), 상대습도(%)도 내장되어있는 저장장 치에 5분마다 자동으로 기록하였다. 본 장비는 마이크로프 로세서에 의해 설정된 유량으로 펌프에 의해 기기로 지속적 으로 유입되고, 들어온 공기는 광산란양을 측정하여 총 부 유 입자의 농도를 결정하는 방식이다. 광산란 측정 장비는 미세먼지의 중량을 이용한 농도 값이 아닌, 미세먼지의 개 수 및 산란 양을 이용하여 미세먼지의 농도를 측정한다(Lee and Park, 2019). 대기 중 환경에 의해 중량측정 방법보다 에어로졸 농도를 과대평가할 가능성이 존재한다. 이를 방지 하기 위하여 습도가 80 이상인 값은 제거하였다(Kim et al., 2014). PM10-2.5 (PM10-PM2.5)는 PM10과 PM2.5의 농도 차이 를 이용하여 계산하였다.
2) 저감율
도시숲에 의한 미세먼지 저감율은 다음과 같은 식으로 계산하였다.
여기서, I는 도시숲의 PM10, PM2.5의 저감율, x0 는 대기 오염 측정망(성북구 도시 대기 측정소)에서 측정한 PM10, PM2.5농도(㎍/㎥)(NIER, 2018), xi는 도시숲, 교통섬에서 측정한 PM10, PM2.5농도(㎍/㎥)로 계산하였다. 성북구 대기 오염 측정망은 서울시 성북구 길음2동 주민센터 옥상에 위치 한 곳이며, 측정 장비는 BAM 1020 (Met One Instruments, USA)로서 중량측정법에 기반한 측정 장비이다. 본 연구에 서 측정한 방법(광산란 측정법)과 대기 오염 측정망(중량 측정법)에서 측정한 방법이 차이가 있다. 따라서 본 연구에 서는 농도의 직접적인 비교보다는 저감율(%)을 사용하여 비교하였다.
결과 및 고찰
1. 도시숲의 미세먼지 농도 특성
연구 기간인 2018년 1월부터 11월까지 PM10의 평균농도 는 도시숲과 교통섬에서 각각 12.5 ㎍/㎥, 15.7 ㎍/㎥ 이었 다(독립표본 T검정 p-value < 0.05). PM10 농도는 두 지역에 서 연평균 기준치(50 ㎍/㎥)를 이하로 나타났고, 일평균 기 준치(50 ㎍/㎥)을 초과하는 일수는 측정 기간 동안 교통섬 3일, 도시숲 1일로 나타났다(Table 1, Figure 2, 3). PM2.5 농도는 도시숲과 교통섬에서 각각 6.6 ㎍/㎥, 6.9 ㎍/㎥이었 으며(독립표본 T 검정 p-value > 0.05), PM2.5는 두 지역에 서 연평균 기준치(15 ㎍/㎥) 이하로 나타났고, 일평균 기준 치(35 ㎍/㎥)를 초과하는 날은 교통섬 3일, 도시숲 5일로 나타났다. 서울시 대기 오염 측정망에서 측정한 PM10의 평 균농도 36 ㎍/㎥보다 낮은 값이 나타났고, PM2.5의 평균농 도 23 ㎍/㎥보다 낮은 농도가 관측되었다(NIER, 2018). PM2.5/PM10의 비율은 교통섬에서 0.42로 나타났고, 도시숲 에서 0.48로 나타났다. 이는 국내 PM2.5/PM10의 비율 0.6보 다는 낮은 값이었다(Cho et al,. 2016b;Lee et al., 2016). 양측 측정 지점은 숲 아래에 위치하여, 교통섬 주변 많은 교통량으로 인한 비산먼지로 인해 조대 입자(coarse particle, 2.5 ㎛ < Dp(직경) < 10 ㎛)의 비율이 상승한 것으로 판단된 다. 3월 25일의 경우 교통섬보다 도시숲의 미세먼지양이 높게 관측되었다. 측정 기간동안 연무와 박무가 관측되었습 니다. 연무와 박무는 시정거리가 10 km 이하일 때를 말하 며, 이때 미세먼지 농도를 상승시키는 특징을 가지고 있습 니다(Han et al., 2016)). 생성된 미세먼지가 바람에 의해 확산하지 않는다면, 주변보다 습도가 높은 도시숲의 경우 미세먼지가 고여 타 지역보다 높은 농도가 관측된 것으로 보인다.
계절 비교를 위해 1월부터 2월까지 겨울, 3월부터 5월까 지 봄, 6월부터 8월까지 여름, 9월부터 11월까지 가을로 구 분하였다. PM10의 경우 교통섬이 도시숲보다 높은 농도를 보였으며 가을철에 고농도를 보이고, 겨울, 봄 여름 순으로 나타났다. 반면에 도시숲의 PM10의 경우 봄철에 고농도, 겨 울, 가을, 여름 순으로 나타났다(Figure 4). 가을철 고농도의 경우 한반도에서 형성된 고기압과 대기 정체 조건에 의해 국내 오염 물질의 축적으로 인해 미세먼지 고농도가 관측되 었으며 추가로 외부에서 유입되는 오염 물질로 인해 미세먼 지 고농도 현상이 가증되었다(Son and Park, 2019). 겨울철 고농도와 여름철 저농도는 우리나라에서 일관적으로 나타 나는 현상이며, 혼합층 고도, 풍향 및 강수량 변화 등을 포함 한 기상 현상, 계절별 배출량 차이 등으로 야기된다(Jeon, 2012;Cho et al., 2016a). PM2.5는 교통섬에서는 PM10과 비슷하게 나타났으나, 도시숲의 경우 겨울, 봄, 가을, 여름 순으로 나타났다.
계절별에 따라 일변화 패턴은 분석하였다. 고농도에 의한 영향을 최소화하기 위하여 고농도 시기를 제외하고 분석하 였고, 농도에 의한 영향을 줄이기 위하여 계절별 최솟값을 제외하여 농도의 변화만 분석하였다. 도시숲보다 교통섬이 시간에 따라 뚜렷한 변화가 나타났다. 이는 작은 규모의 숲 의 경우에는 내부보다는 외부에 의한 영향(도로, 교통, 바람, 외부 미세먼지)에 의한 영향이 크기 때문으로 판단된다. 도 시숲의 경우 교통섬에 비해 많은 수목으로 인하여, 도로에서 배출되는 미세먼지의 영향은 낮은 것으로 생각된다. 교통섬 의 경우 겨울철에 19시부터 농도가 상승하고, 21시 이후에 는 농도가 낮아졌다. 이는 퇴근길 차량에서 배출된 미세먼지 가 대기로 배출되고, 해가 진 후 낮아진 혼합고로 인하여 미세먼지가 교통섬 주변으로 모인 것으로 보인다. 풍속을 보았을 때 주간에 높던 풍속이 해가 진 후 낮아진다. 낮아진 풍속으로 인하여 미세먼지가 희석되지 못하고 모인 것으로 판단된다. 특히 계절적 영향으로 인하여 겨울철에는 21시에 농도가 더 상승하는 경향을 보였다. 그에 반면 미세먼지 농 도가 낮은 여름 경우 뚜렷한 일변화 패턴이 보이지 않았다.
2. 도시숲에서의 미세먼지 저감율(%)과 환경인자와의 관계
본 연구에서 전체기간 동안 측정한 미세먼지 저감율은 도시숲에서 PM10이 66.9±28.6%, PM2.5가 71.3±23.0%로 나타났고, 교통섬에서는 PM10이 58.6±41.4%, PM2.5는 64.9±31.3%로 나타났다(Table 2). 저감율은 도시숲이 교통 섬보다 높게 나타났다(독립표본 T 검정 p-value > 0.01). PM10보다 PM2.5 저감율이 더 높게 나타난 것은 입자크기가 작은 입자의 경우 확산이 쉬운 것(Hinds, 199)과 관련이 있 을 것으로 판단한다. 확산으로 인해 이동된 입자는 수목의 잎, 줄기, 가지 등의 미세한 구조에 흡착되어 저감율이 더 높게 나타난 것으로 보인다(Bi et al., 2018, Matsuda et al., 2010). 교통섬보다는 도시숲에서 높은 저감율을 보였는데, 이는 도시숲이 교통섬에 비교해 큰 규모로 인한 저감율이 높게 나타난 것으로 판단되나, 수종, 크기, 식재 방식, 배치 형태에 따라 저감율의 차이가 나타날 것으로 보인다.
계절에 따라서 PM10과 PM2.5의 저감율 분포가 다르게 나타난다. PM10의 저감율은 도시숲에서는 겨울에 가장 높 은 저감율을 보이고 봄, 여름 가을 순으로 나타났다. 이에 반해 교통섬은 여름철에 가장 높은 저감율을 보이고, 봄, 겨울, 가을 순으로 나타났다. PM2.5의 저감율은 도시숲에서 는 여름철에 가장 높은 저감율을 보였고, 가을 겨울, 봄 순으 로 나타났고, 교통섬에서는 여름철에 가장 높은 저감율을 보이고, 겨울, 봄, 가을 순으로 나타났다(Figure 5, 6).
계절별 입자의 크기와 도시숲과 교통섬에 식재되어있는 나무의 종류의 차이로 인해 저감율의 차이가 나타난 것으로 보인다. 이전 연구에서는 입경 크기에 따라 미세먼지 저감 율이 다르게 나타났다(Chen et al., 2015). 크기가 큰 입자 의 경우 중력에 의해 쉽게 제거가 되고, 아주 작은 입자(>1 ㎛)의 경우 바람에 의한 영향을 많이 받는 경향이 있으므로, 도시숲에서 상대적으로 농도가 낮은 것으로 생각된다.
가을철(10월)에 교통섬에서 미세먼지 저감율이 마이너스 (-) 값이 나타났다(Figure 7). 본 연구 기간인 2018년 가을철 의 경우 이 전년도 가을과는 다르게 미세먼지 농도가 고농 도가 관측되었다. 원인으로는 국내 기상 상태(대기 정체)와 국외에서 유입되는 대기 오염 물질에 의한 영향으로 파악되 며(Son and Park, 2019), 이로 인해 식생의 미세먼지 저감 효과가 미비할 뿐만 아니라 교통섬에서는 외부보다 미세먼 지 농도가 높게 나타났다. 반면 도시숲에서는 미세먼지가 외부보다 낮은 값이 관측되었다. 미세먼지 농도와 풍향 간 에 상관관계가 높지 않았으나, 미세먼지 저감율과 풍속과는 상관관계 있는 것으로 나타났다(Figure 7). 대기 정체로 인 해 숲 내부에 부유하고 있던, 미세먼지가 바람에 의해 나무 에 흡착되게 되고 이로 인해 미세먼지 농도가 낮아진 것으 로 판단되지만, 향후 다양한 임상 조건에서 기상자료와 미 세먼지의 생성, 성장, 소멸 등의 과정을 살펴볼 필요가 있다.
본 연구에서는 숲에서 2018년 동안 대기 중 미세먼지 (PM10, PM2.5)측정을 통해 도시숲의 미세먼지 저감 효과를 파악하였으며, 도시에 있는 숲의 종류(도시숲, 교통섬)에 따라 미세먼지 저감율을 확인해 보았다.
본 연구에서 측정한 지점의 경우 도시숲과 교통섬을 대 표할 순 없지만, 도시숲과 교통섬에서 장기간 미세먼지를 측정하였다. 도시숲에서 장기간 미세먼지 측정하는 것은 미세먼지의 기상 조건에 따른 농도를 파악할 수 있으며, 도시숲의 조성 및 관리 방안을 수립하는데 활용될 것이다.
미세먼지 저감율을 비교하기 위하여 도시 대기 측정망과 비교를 하였다. 본 연구에서 측정한 방법과 도시 대기 측정 망과의 측정 방법에 차이가 있다. 측정 방법에 따라 미세먼 지 농도가 다르게 측정될 수 있으므로, 이를 줄이기 위하여 이상치는 제거하였고, 습도가 높은 경우에는 값을 제거하 였다. 향후 동일한 장비를 사용하여 비교하는 것이 미세먼 지 저감 연구에 타당성을 제공할 것이다.
추후 다양한 환경과 도시숲의 구조에 따라 미세먼지 측 정을 통해 도시숲의 미세먼지 저감효과를 파악하여야 하 며, 추가로 개체별로 다양한 환경 조건(풍향, 풍속, 상대습 도 등)에서 미세먼지 저감 능력을 파악할 필요성이 있다.
