서울시 토지이용과 교통량에 따른 미세먼지의 공간분포

Abstract

서울시의 대기오염을 지속적으로 모니터링하기 위해, 그동안 환경부는 운영하고 있는 대기오염 측정망을 지속적으로 발전시켜왔다. 측정되는 대기오염 물질 중 미세먼지는 인체에 상당한 영향을 미치는데, 우리나라의 오염도는 OECD 국가 중에서도 두 번째로 높은 편이다. 따라서 본 연구에서는 측정된 미세먼지 농도 자료를 이용하여 서울시의 미세먼지 분포도를 PM10과 PM2.5에 대해 작성하고, 미세먼지 농도의 분포에 영향을 미칠 것으로 예상되는 공간적인 요인들과의 관계를 조사하였다. 반경 500m의 원을 포함하는 헥사곤을 기준단위로 하여 서울 전역을 구획화하고 보간법 중 거리반비례기법을 이용하여 미세먼지 농도분포도를 작성하였다. 출, 퇴근 시간대의 미세먼지 농도분포를 지역별로 분석하고, 토지이용도 및 교통량과의 관계를 분석하였다. 분석결과, PM10과 PM2.5의 농도분포는지역별, 시간대별로 각기 다른 패턴을 나타내었고, 토지이용형태 측면에서는 상업지역 및 교통지역의면적이 미세먼지 농도분포와 높은 관련성을 보였으며, 녹지의 유무도 농도의 분포 변화에 관계가 있는 것으로 판단되었다. 추후 세부적인 토지이용도 및 녹지분포도 등을 통하여 상관관계를 분석하면미세먼지의 농도에 영향을 미치는 지역 수준에서의 공간요소를 밝히는데 도움이 될 것으로 기대된다.To sustainably monitor air pollution in Seoul, the number of Air Pollution Monitoring Station has been gradually increased by Korea’s Ministry of Environment. Although particulate matters(PM), one of the pollutants measured at the stations, have an significant influence on human body, the concentration of PM in Korea came in second among 35 OECD member countries. In this study, using the data of PM concentration from the stations, distribution maps of PM10 and PM2.5 concentrations over Seoul were generated, and spatial factors potentially related to PM distribution were investigated. Based on a circumscribed hexagon about a circle in radius of 500 meters created as a basic unit, Seoul was sectionalized and PM concentration map was generated using the interpolation technique of ‘inverse distance weighting’. The distributions of PM concentrations were investigated with commuting time by administrative district and the outcome was related with land-use type and volume of traffic. Results from this analysis indicated distribution pattern of PM10 concentration was different from that of PM2.5 by administrative district and time. The distribution of PM concentration was strongly related to not only the size of business and trafficked areas among the land-use type, but also the existence of urban green.Further analysis of the relationship between the PM concentration and detailed land-use and urban green maps can be helpful to identify spatial factors which have an impact on the PM concentration on the regional scale.