기후변화에 따른 미세먼지 대기질 변화 추정 및 관련 정책 지원 연구

Abstract

Ⅰ. Background and Necessity of Research 1. Necessity ？ The air quality problem due to fine particulate matter has not improved dramatically despite efforts to reduce emissions of air pollutants since the 2000s. ㅇ As a result of the continuous implementation of the management policy for fine particulate matter and its precursors, Seoul’s air pollutant emissions and ultrafine particulate matter concentrations continued to decrease until the early 2010s. ㅇ The concentration of ultrafine particulate matter has been increasing since 2013 and then decreased slightly from 2017, but now it tends to be stagnant with fluctuations around the annual mean PM2.5 concentration of 25μg/m3. ？There are research attempts to clarify the relationship between fine particulate matter concentration and weather conditions and climate change, but studies to make policy improvements are insufficient. ㅇ Air quality-related studies to date have only been conducted to determine the impact of climate change on air quality or to predict air quality concentrations according to future climate change. Research to draw policy implications by grasping the relationship between air quality and climate change is still inadequate. ㅇ In recent fine particulate matter-related policies, a detailed diagnosis of the possibility of achieving the target concentration presented in the ‘Comprehensive Plan on Fine Dust’ which takes into account the recent weather conditions and nvestigations of the relationship between weather and air quality at various time scales(the seasonal management system and emergency reduction measures) are being carried out it is necessary to grasp the relationship between weather and air quality from various angles according to such change in air management policy and to derive utilization plans for policy development. 2. Research purpose and scope ？ Analysis of the relationship between weather and climate change and fine particulate matter air quality ㅇ Analysis of mid- to long-term change patterns of fine particulate matter air quality and related meteorological factors ㅇ Analysis of major weather and climate factors affecting the concentration of fine particulate matter ㅇ Analysis of air quality and meteorological relevance of fine particulate matter in various time scales (annual average, seasonal average, high concentration cases, etc.) ㅇInvestigation of the mechanisms related to climate change and fine particulate matter air pollution ㅇ Verification of analysis results and analysis of policy implications ？ Calculation of contributions of meteorological changes to fine particulate matter concentration and forecasts of changes in fine particulate matter pollution due to climate change ㅇ Analysis of the contribution of meteorological changes to the fine particulate matter concentration based on the fixed emission-weather change model ㅇ Development of a meteorological index for the impact of fine particulate matter and verification of the predictability for forecasting fine particulate matter air quality in the future climate ㅇ Establish the modeling base for forecasting fine particulate matter air quality in the future climate ㅇPrediction of fine particulate matter concentrations reflecting climate change and emission reduction targets according to future climate scenarios ㅇ Verification of analysis results and analysis of policy implications Ⅱ. Relationship between Ultrafine Particulate Matter Concentration and Weather Conditions: Analysis of the Annual Average Levels 1. Annual average fine particulate matter concentration and changes in meteorological factors ㅇ The concentration of ultrafine particulate matter in 2019 increased again, shifting from the deceasing trend of three years since 2016. ㅇ Compared to the previous year, the weather conditions in 2019 created an unfavorable environment for the concentration of fine particulate matter overall, with the increase in temperature, decrease of wind speed, and decrease in precipitation. 2. Confirming the contribution of weather changes to the annual average fine particulate matter concentration ？ Changes in the annual average ultrafine particulate matter concentration by region due to weather changes compared to 2016 ㅇ After 2012, most regions saw meterological conditions that increased the concentration of ultrafine particulate matter. Taking a look at each region, most regions exhibited similar changes in terms of the concentration level of ultrafine particulate matter; for a certain period of time, however, different trends were observed by region. ？ Contributions of weather and other(non-weather) factors to concentration compared to 2016 ㅇ Before 2012, the contribution by non-weather factors was dominant, but then it showed a tendency to gradually decrease. Since 2012, the overall concentration has been stagnant without any obvious change in the weather and non-weather factors. ㅇ According to these results, before 2012, non-weather factors such as changes in domestic and foreign air pollutant emissions were the leading cause for changes in fine particulate matter(weather impact was relatively low), and after 2012, it can be thought that it is hard for people to feel the changes in the concentration which occur due to emission reduction. Ⅲ. The Relationship between Ultrafine Particulate Matter Concentration and Weather Conditions: Seasonal and Monthly Analysis 1. Analysis of changes in wind speed by season and the contribution of weather changes to fine particulate matter concentration during the recent period ？ Changes in wind speed by season and the number of days with stagnant air ㅇ Wind speed over the last 20 years(2001~2019) has shown a tendency to decrease in all seasons since 2014, especially in winter. ？ Analysis of the contribution of weather changes to the average concentration of fine particulate matter by season based on the simulation model of fixed emissions-weather changes ㅇ The contribution of meteorological conditions to fine particulate matter concentration was analyzed based on the simulation where a fixed amount of emissions and weather changes were applied for the period of the last 20 years. ㅇ Compared to 2016, the changes in PM2.5 concentration have been relatively small in winter since 2012(this tends to be the opposite in other seasons); in terms of the degree of fluctuation of particulate matter concentration by season, the weather effects in summer have the widest range of fluctuation while winter shows the narrowest range. ㅇ In the case of changes in the concentration of each season, the concentration of ultrafine particulate matter tended to increase in most seasons(excluding autumn) due to weather factors. ㅇ When looking at the rates of increase and decrease of the concentration of ultrafine particulate matter by period P1(2005~2012) and P2(from 2013 onwards, the weather in the period P2 acted as a bad condition for ultrafine particulate matter air quality compared to the previous period, and the range of change in concentrations due to weather factors was relatively small. 2. Analysis of changes in ultrafine particulate matter concentration and the contribution of weather changes under the seasonal management system ？ Changes in the concentration of ultrafine particulate matter by region under the seasonal management system ㅇ The concentration of ultrafine particulate matter tended to reach the lowest level in December and the highest level in March during the seasonal management period, and the concentration rapidly increased from the end of 2018 to March 2019, and then decreased rapidly(the lowest in the last 5 years). ㅇ Fixed emission-weather change simulation results: The weather conditions in 2020 are favorable compared to the previous year, but compared to the recent period of 2016-2019 overall, they are at a modest level. In terms of the average rate of change in the average monthly fine particulate matter concentration in Korea, weather conditions in March are especially favorable with the low concentration of ultrafine particulate matter compared to 2017-2019. 3. Analysis of the conditions by weather factor during the seasonal management period of 2020 ？ Wind(wind direction, wind speed), temperature, and precipitation changes over the period 2015-2020 ㅇ In the case of wind, strong winds from the east were predominant in 2020, which is favorable for both direction and speed. ㅇ Temperatures were the lowest in 2017-2018 and the highest in 2020, which means it was a very unfavorable weather condition for 2020. ㅇ In the case of precipitation, it was low in March 2020 during the past five years, but the highest rainfalls were recorded in January and February, which were determined as unfavorable conditions for March 2020 and favorable conditions for January and February. 4. Estimation of changes in non-meteorological factors : domestic and international emission reductions ？Trend and cause analysis of changes in ultrafine particulate matter concentration compared to the seasonal management period ㅇ In the case of the ultrafine particulate matter concentrations observed during the seasonal management period, it was 31μg/m3 in 2016-2017, 30μg/m3 in 2017-2018, 33μg/m3 in 2018-2019, and 25μg/m3 in 2019-2020, all of which are higher than the average concentration range. ㅇ Simulation results of fixed emission-weather change: Weather conditions in both 2016 and 2017 contributed to the increase in fine particulate matter concentration, and the decrease in concentration due to non-meteorological factors was greater than the increase in concentration due to weather factors. ？ Estimation of non-weather factors(reduction of domestic emissions) among causes of fine particulate matter concentration variability in simulation results ㅇ Traffic volume in the Seoul metropolitan area tends to decrease during the 2020 season management period compared to 2019(Hangang-daero 1,181 →1,020 thousand vehicles per day, Cheonggyecheon-ro and Jongno 920 →845 thousand vehicles per day, Gonghang-daero 963→955 thousand vehicles per day, based on the average of traffic volume by January-March), and while the PM2.5 concentrations measured by two monitoring networks have not much difference in 2020, the PM2.5 concentrations measured by the roadside monitoring networks were generally higher than those measured by the urban air monitoring networks in 2019(Hangang-daero 43μg/m3→Jung District 35μg/m3, Cheonggyecheon-ro 39μg/m3→Jongno District 34μg/m3, Jongno 36μg/m3→Jongno District 34μg/m3, Gonghang-daero 44μg/m3→Gangseo-gu 39μg/m3 in 2019). ㅇ The sharp drop in the ultrafine particulate matter concentration compared to the recent period is considered to be cased by one of the non-weather factors due to the decrease in domestic emissions, such as a decrease in traffic volume in urban areas and a decrease in PM2.5 concentrations observed. ？ Estimation of non-weather factors(international emission reductions) among causes of fine particulate matter concentration variability in simulation results ㅇ The changes in air quality in Korea and China during the 2016-2020 period confirmed that air quality around Wuhan City improved around February 2020(AOD in February and March decreased of 15.4% and 17.2%, respectively, compared to 2019), which can be attributed to plant shutdowns and traffic reduction in China due to the coronavirus. Ⅳ. Relationship between UltraFine Particulate Matter Concentration and Weather Conditions: Case Analysis of High Concentrations 1. Analysis of the change in the pattern of high fine particulate matter concentration ？ Changes in the annual frequency, intensity, and the number of days with high concentrations of fine particulate matter ㅇ In terms of the frequency of high concentration cases of ultrafine particulate matter in Seoul, the number of days with high concentration cases in the P1 period when air quality steadily improved decreases, but the number of occurrences in the P2 period repeatedly increases and decreases. ㅇ The frequency of long-term high concentration cases during the period when air quality improved(P1), but the frequency of long-term high concentration cases increases after the recent period of 2017(P2). ？ Changes in the frequency of high concentration cases by season ㅇ The total numbers of high concentration cases in the P1 and P2 periods are 575 days and 436 days, respectively, and the average annual occurrences are 71.9 days and 62.3 days, respectively, with the overall occurrence of high concentration cases slightly decreasing. ㅇComparing the numbers of seasonal occurrences, the proportion of occurrences in spring(26.5%→36.2%) and winter(33.0%→39.2%) increased and the proportion of occurrences in summer(21.0%→13.1%) and autumn(19.5%→11.5%) decreased during P2 compared to the P1 period. ㅇ It is estimated that the wind speed in winter and spring has recently greatly decreased compared to summer and autumn seasons, creating favorable conditions for the generation of high concentrations of ultrafine particulate matter. 2. Weather conditions affecting the occurrence of high concentration cases of ultrafine particulate matter ？ Characteristics of meteorological fields on the date of occurrence of high concentration of ultra fine particulate matter ㅇ In recent years(P2) high pressure over Eurasia has weakened, mid-latitude high pressure over the Korean peninsula and Asia has been strengthened, and noticeable changes have been made such as high pressure over Alaska and the Aleutian low pressure. ㅇ he weakening of Ural Blocking has weakened west winds over East Asia causing air stagnation and this results in high concentration cases of fine particulate matter; also, the cyclonic deviations over the northern part of Japan prevents the anticyclonic deviations over Korea from passing, resulting in long-term high concentrations of fine particulate matter. ㅇ The recent rise in temperature and air pressure in Alaska and the eastern part of the Bering Sea may have caused air stagnation near the Korean Peninsula, contributing to the increase in concentration and the prolonged high concentration. 3. A Study on the relationship between climate change and high fine particulate matter concentration cases on the Korean Peninsula ？ Effect of large-scale changes in the weather field on fine particulate matter from a climate perspective ㅇ Despite the recent decrease in emissions on the Korean Peninsula, the number of high concentrations of fine particulate matter has increased since 2013, and the causes for this include various changes in weather fields. ㅇ The increased concentration of fine particulate matter over the Korean peninsula may be attributed to the strengthened Aleutian Low following a reduction in geopotential height of the North Pacific which results from the decrease in Arctic sea ice, or the weakened high pressure over the upper part of Eurasia and the strengthened high pressure over the upper part of the Northeast Asia, led by the decreased sea ice in the Barents Sea. ㅇ The change in sea ice area is closely related to warm currents in Alaska and other regions, so the high concentration cases may have increased as fine particulate matter stays on the Korean Peninsula for a long time resulting from the decrease in Arctic sea ice during the P2 period due to the strengthening of the Aleutian Low. ㅇ Changes in Arctic sea ice and large-scale weather systems due to the recent warming may have a significant impact on the occurrence of the long-lasting high-concentration fine particulate matter cases in Korea. Ⅴ. Conclusion and Policy Implications ？ Need to supplement current fine particulate matter related policies ㅇ As a result of confirming the contribution of meteorological changes to the concentration of ultrafine particulate matter through fixed emission-weather change modeling for the last 20 years, the recent contributions of meteorological factors to the concentration of fine particulate matter is relatively similar to that of non-weather factors. As such, it is necessary to consider climate change as well as emission reduction in air quality management. ㅇ In order to achieve the goal of the comprehensive fine particulate matter plan, it is necessary to set specific goals such as strengthening the emission reduction target amount and presenting a certain level of the concentration range in consideration of the current situation, which is relatively sensitive to the effects of the weather. ㅇ When evaluating the performance of domestic policy, it is necessary to evaluate the effect of the weather together and evaluate the policy in an accurate and correct way and seek improvement points. ㅇ Follow-up studies on mechanisms related to climate change and air quality should be continuously conducted, and air quality forecasts and air management targets need to be set in consideration of weather-related seasonal and mid-term forecasts.

Ⅰ. 연구의 배경 및 목적 1. 연구 필요성 ？ 2000년대부터 꾸준한 대기오염물질 배출 저감 노력에도 획기적으로 개선되지 않는 미세먼지 대기질 문제 ㅇ 미세먼지 및 전구물질에 대해 지속적으로 관리정책을 이행한 결과 2010년대 초반까지 서울시의 대기오염물질 배출량과 (초)미세먼지 농도는 계속해서 감소하는 추세 ㅇ (초)미세먼지 농도는 2013년부터 상승하는 추세를 보이다가 2017년부터 다시 소폭 감소하긴 하였으나 여전히 연평균 PM2.5 농도 25μg/m3 안팎에서 증감을 반복하며 정체하는 경향 ？ 미세먼지 농도와 기상조건·기후변화 간의 관련성 규명을 위한 연구들이 시도되고 있으나 정책적 개선점 도출을 위한 연구는 미흡한 실정 ㅇ 현재까지의 관련 연구들은 기후변화가 대기질에 미치는 영향 규명 또는 미래 기후변화에 따른 대기질 농도 예측 등에 대해서 일부 수행되고 있을 뿐 대기질과 기후변화 간의 관련성을 파악하여 정책적 시사점을 도출하고자 하는 연구는 매우 미흡한 실정 ㅇ 과거의 대기관리정책은 상시적 배출원 관리에 중점을 두었으나, 최근에는 상시적 대책뿐만 아니라 고농도 당일에 대한 비상저감조치(2019.2 도입) 및 고농도 빈발 계절에 대한 계절관리제(2019.11 도입) 등 시간 규모에 따라 목표와 대상을 달리하여 정책을 다각화하는 쪽으로 변화하고 있으며, 이러한 정책 변화 방향에 따라 다양한 관점에서 기상과 대기질의 관련성을 파악하여 정책적 활용 방안 도출 필요 2. 연구 목적 및 범위 ？ 기상 및 기후변화와 미세먼지 대기질의 관련성 분석 ㅇ 미세먼지 대기질과 관련 기상 요소의 중장기 변화 패턴 분석 ㅇ 미세먼지 농도에 영향을 미치는 주요 기상·기후 인자 분석 ㅇ 다양한 시간 규모(연평균, 계절평균, 고농도 사례 등)에서의 미세먼지 대기질 및 기상 관련성 분석 ㅇ 기후변화와 대기오염(미세먼지)간의 관련 기작 규명 ？ 미세먼지 농도에 대한 기상변화 기여도 산정 및 기후변화에 따른 미세먼지 대기오염 변화 전망 ㅇ 배출고정-기상변화 모델링 수행에 따른 미세먼지 농도에 대한 기상변화 기여도 분석 ㅇ 미래 기후에서의 미세먼지 대기질 전망을 위한 미세먼지 영향 기상지수 개발 및 예측성 검증 ㅇ 미래 기후에서의 미세먼지 대기질 전망을 위한 모델링 기반 구축 ㅇ 미래 기후 시나리오에 따른 기상변화 및 배출량 저감 목표를 반영한 미세먼지 농도 예측 ㅇ 분석 결과의 검증 및 정책적 시사점 분석 Ⅱ. (초)미세먼지 농도와 기상 여건의 관련성 ？ 연평균 분석 1. 연평균 미세먼지 농도 및 기상 요소 변동 추이 ㅇ 최근 4년간의 연평균 (초)미세먼지 농도는 2016년 이래 3년간 감소하다가 2019년 다시 소폭 증가(그림 1 참조) ㅇ 2019년도의 기상 여건은 전년도에 비해 기온 상승, 풍속 약화, 강수량 감소로 미세먼지 농도에 좋지 않은 여건 조성(그림 2 참조) 2. 연평균 미세먼지 농도에 대한 기상변화 기여도 확인 ？ 기상변화에 따른 지역별 연평균 초미세먼지 농도 변화 ㅇ 배출고정-기상변화 모델링을 수행하여 기상변화에 따른 초미세먼지 농도 변화율을 분석한 결과, 2012년 이후에는 대부분의 지역에서 초미세먼지가 높아지는 기상조건 형성 ㅇ 기상요인에 의한 지역별 초미세먼지 농도는 대체적으로 유사한 변화 수준을 보였으나 일부 기간(2013~2016년)에서는 지역별 영향이 상이한 사례 존재(그림 3 참조) ？ 2016년 대비 기상 및 그 외(비기상) 요인에 의한 농도 기여 ㅇ 2012년 이전까지는 배출 등 비기상 요인이 농도에 기여하는 비중이 크며, 점차 감소하는 경향을 나타낸 반면, 2013년 이후에는 기상 및 비기상 요인 모두 뚜렷한 변화 없음(그림 4 참조) ㅇ 이러한 결과는 2012년 이전에는 국내외 대기오염물질 배출 변화 등 비기상 요인이 미세먼지 농도 감소를 주도하였으나(기상 영향은 상대적으로 낮은 수준), 2012년 이후에는 상대적으로 낮은 농도 수준과 함께 높아진 기상 영향으로 배출 저감에 따른 뚜렷한 농도 변화를 체감하기 쉽지 않음을 의미함 Ⅲ. (초)미세먼지 농도와 기상 여건의 관련성 ？ 계절별, 월별 분석 1. 최근의 계절별 풍속 변화 추이 및 미세먼지 농도에 대한 기상변화 기여 분석 ？ 계절별 풍속 및 풍속 정체일 수의 변화 추이 ㅇ 최근 20년 기간(2001~2019년)의 계절별 풍속 변화 추이는 2014년 이후 모든 계절에서 풍속 감소 경향을 보였으며, 특히 겨울철 풍속 감소 패턴이 뚜렷함 ？ 배출고정-기상변화 모의실험에 따른 계절별 평균 미세먼지 농도에 대한 기상변화 기여 분석 ㅇ 계절별, 연도별 기상요인에 의한 PM2.5 농도 변화는 봄철과 가을철이 가장 낮으며, 여름철에 상대적으로 큰 변화폭을 나타냄 ㅇ 겨울철의 경우 특히 2012년 이후 대부분 기간의 기상여건이 연구 기준연도인 2016년 대비 미세먼지 농도에 악조건을 형성하는 점이 특징적 2. 계절관리제 기간 초미세먼지 농도 변화 추이 및 기상변화 기여도 분석 ？ 계절관리제 기간 지역별 초미세먼지 농도 변화 추이 ㅇ 초미세먼지 농도는 대체로 계절관리제 기간(1~3월, 12월) 중 12월에 최젓값, 3월에 최고치 수준에 이르는 경향을 나타냈고, 2018년 말부터 2019년 3월까지 농도가 급격하게 증가하다가 이후 급격한 감소(최근 5년 중 최저 수준) ㅇ 배출고정-기상변화 모의실험 결과, ’19년 12월~’20년 3월의 기상 여건은 전년 동월 대비 전반적으로 유리한 조건이지만 최근 기간인 2016~2019년 전체와 비교하면 평이한 수준임. 다만 월별로 구분하여 살펴보면, 상대적으로 3월의 기상 여건은 2017~2019년 동월에 비해 초미세먼지 농도가 낮아지는데 호조건을 형성하여 미세먼지 농도 감소의 주요 원인으로 기여(그림 5 참조) 3. 2020년 계절관리제 기간 기상 요소별 여건 분석 ？ 2015~2020년 기간 동안 계절관리제 기간에 대한 바람(풍향, 풍속), 기온, 강수 변화 ㅇ 바람의 경우 2020년에는 동풍 계열의 강한 바람이 주로 불었으며 이는 풍향 및 풍속 면에서 모두 유리한 조건 ㅇ기온의 경우, 2017~2018년이 가장 낮고 2020년이 가장 높았으며, 이는 2020년이 매우 불리한 기상여건 ㅇ강수량의 경우 최근 5년 중 2020년 3월에 강수량이 적은 편이나 1~2월은 가장 많은 강수량을 기록하였고, 이는 2020년 3월은 불리한 여건이나 1~2월은 유리한 기상 여건으로 판단 4. 비기상 요인 변화 추정: 국내외 배출량 감소 ？ 계절관리제 기간 대비 초미세먼지 농도 변화 추이 및 원인 분석 ㅇ계절관리제 기간의 초미세먼지 관측 농도의 경우 2016~2017년 약 31μg/m3, 2017~2018년 약 30μg/m3, 2018~2019년 약 33μg/m3, 2019~2020년 약 25μg/m3으로 연평균 농도 범위에 비해 높은 수준 ㅇ배출고정-기상변화 모의실험 결과, 2016~2017년 대비 이후 기간의 기상 조건은 모두 미세먼지 농도 증가에 기여하였으며, 비기상 요인에 의한 농도 감소분이 기상 요인에 의한 농도 증가보다 상대적으로 크게 작용함에 따라 2018~2019년 외 계절관리제 기간의 농도 급감 원인은 비기상 요인에 의한 것으로 판단 ？ 모의실험 결과에 대한 미세먼지 농도의 변동성 원인 중 비기상 요인(국내 배출량 감소) 추정 ㅇ 수도권 지역의 교통량은 2019년 대비 2020년 계절관리제 기간에 감소하는 경향이며(1~3월 평균 기준, 한강대로 118만 1,000대/일 → 102만대/일, 청계천로 및 종로 92만대/일 → 84만 5,000대/일, 공항대로 96만 3,000대/일 → 95만 5,000대/일), PM2.5 농도는 2019년에는 도로변 대기 측정망이 도시 대기 측정망보다 대체로 더 높은 농도가 관측된 반면(한강대로 43μg/m3 → 중구 35μg/m3, 청계천로 39μg/m3 → 종로구 34μg/m3, 종로 36μg/m3 → 종로구 34μg/m3, 공항대로 44μg/m3→ 강서구 39μg/m3), 2020년에는 두 측정망 간의 농도 차이가 줄어드는 경향 ㅇ 최근 기간 대비 초미세먼지 농도의 급감은 도심지역의 교통량 감소 및 PM2.5 관측 농도 감소 등의 국내 배출량 감소로 인한 비기상 요인 중 하나로 판단 ？ 모의실험 결과에 대한 미세먼지 농도의 변동성 원인 중 비기상 요인(국외 배출량 감소) 추정 ㅇ 2016~2020년 기간의 한중 대기질 변화를 확인한 결과, 2020년 2월 전후로 우한시 주변 지역의 대기질이 개선되었음을 확인하였고(2019년 대비 2월과 3월의 AOD가 각각 15.4%, 17.2% 감소), 이는 코로나 바이러스로 인한 중국 곳곳의 공장 가동 중단, 교통량 감소 등의 요인으로 판단 Ⅳ. (초)미세먼지 농도와 기상 여건의 관련성 ？ 고농도 사례 분석 1. 고농도 미세먼지 발생 패턴 변화 분석 ？ 고농도 미세먼지 연간 발생 빈도·강도 및 지속일 수 변화 ㅇ 서울시 초미세먼지 고농도 사례 발생 빈도를 살펴보면 대기질이 꾸준히 개선되었던 P1 기간에는 전체 고농도 사례 발생일 수도 꾸준히 감소하나 P2 기간에는 발생일 수 증감이 반복됨(그림 6 참조) ㅇ 대기질 개선 기간(P1)에는 장기간 고농도 사례의 빈도가 감소하지만, 농도 변화가 정체하는 기간(P2) 중 최근 기간(2017년 이후)에는 장기간 고농도 사례의 빈도 증가 ？ 계절별 고농도 사례 발생 빈도 변화 ㅇ P1 기간(2005~2012년)과 P2 기간(2013~2019년)의 고농도 총 사례 일 수는 각각 575일, 436일이며, 연평균 발생일 수는 각각 71.9일, 62.3일로 전반적으로 고농도 사례 발생 자체는 다소 감소 ㅇ 계절별 발생일 수를 비교하면 P1 기간에 비해 P2 기간에 봄철(26.5% → 36.2%)과 겨울철(33.0% → 39.2%)의 발생 비중이 증가하고 여름철(21.0% → 13.1%)과 가을철(19.5% → 11.5%)의 발생 비중이 감소 ㅇ 최근 여름철 및 가을철에 비해 겨울철과 봄철의 풍속이 크게 약화되어 고농도 초미세먼지 발생에 유리한 조건을 조성한 것으로 추정 2. 초미세먼지 고농도 사례 발생에 영향을 미치는 기상조건 ？ 초미세먼지 고농도 사례 발생일의 기상장 특성 ㅇ 초미세먼지 고농도 사례 발생일의 기상장 특성을 P1과 P2의 두 기간에 대해 분석해보면, 최근(P2) 기간에 한반도 서쪽으로는 유라시아 고기압이 약화되고 한반도 및 아시아 중위도 고기압이 강화되며, 한반도 동쪽으로는 알래스카 지역의 고기압이 강화되고 알류시안 저기압이 강화됨 ㅇ 한반도 서쪽의 기압계 변화에 따라 우랄블로킹이 약화되어 동아시아 지역 서풍 약화 및 대기 정체 유발하여 미세먼지 고농도 사례 발생에 기여한 것으로 추정 ㅇ 한반도 동쪽의 알류시안 저기압 강화는 초미세먼지 고농도 사례발생 시 우리나라에 위치한 이동성 고기압이 동쪽으로 빠져나가지 못하게 하는 일종의 블로킹으로 작용하여 미세먼지 고농도 사례 장기화에 기여하는 것으로 추정 3. 기후변화와 한반도 미세먼지 고농도 사례 발생 간의 연관 가능성 분석 ？ 기후적 관점에서 대규모 기상장의 변화가 미세먼지에 끼치는 영향 ㅇ 최근 기간의 초미세먼지 고농도 사례 빈발과 장기화에 영향을 미친 대규모 기압계 변화에는 온난화로 인한 해수면온도 상승과 북극 해빙의 변화가 중요한 역할을 한 것으로 추정 ㅇ 온난화에 따른 북극 지역 바렌츠해에서의 해빙 감소가 유라시아 상층 고기압 약화 및 동북아 상층 고기압 강화를 유발함으로써, 한반도 미세먼지 농도 상승에 영향을 주었을 가능성 ㅇ 북극 지역 베링해에서의 해빙이 감소하면서 강화된 알류시안 저기압에 의한 블로킹 현상 강화로 인해 한반도 지역의 대기 정체가 증가하여 고농도 사례 장기화에 기여하였을 가능성(그림 7 참조) Ⅴ. 결론 및 정책적 시사점 ？ 현행 미세먼지 관련 정책 보완 필요 ㅇ 최근 20년 기간에 대해 배출고정-기상변화 모델링을 수행하여 초미세먼지 농도에 대한 기상변화 기여도를 확인한 결과 최근에는 상대적으로 미세먼지 농도에 대한 기상 요인에 의한 기여가 비기상 요인의 비중과 비슷한 수준으로, 대기질 관리에 있어 배출 저감과 더불어 기상변화 고려 필요 ㅇ 미세먼지 종합계획의 목표 달성을 위해 상대적으로 기상의 영향에 민감해진 현재 상황을 고려하여 배출 저감 목표량 강화, 일정 수준의 농도 범위 제시 등 구체적인 목표 설정 필요 ㅇ 국내 정책 추진 성과 평가 시 기상의 영향을 함께 평가하여 정확하고 올바른 방법으로 정책 평가 및 개선점 모색 필요 ㅇ 기후변화와 대기질의 관련성을 고려하여 대기관리와 기후변화 완화 정책을 연계 추진해야 하며, 기상 관련 계절 전망 및 중기 전망 등을 고려하여 대기질 전망 및 대기관리 목표 설정 필요