[논문 insight] 오염 요인별 지역선정을 통한 대기-기상자료의 미세먼지 인과관계 검증(국내, 2017)

주제: 미세먼지의 계절적인 관련성과 산업별 대기 오염군의 관련성을 비교 검증.

 

데이터: 시간 단위, 15년, 24개 지역

• 기상 변수: 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 상대습도
• 농도 변수: SO2, NO2, CO, O3, PM10, PM2.5

데이터 세부

결론

• 봄, 겨울철에 청정지역에서 풍속과 풍향, 온도의 변화에 따른 영향을 받고 있음.
• 오후 4시에 O3 이 증가하고 오후 8시에 NO2 와 SO2 가 증가하여 미세먼지 유발물질이 햇볕의 변화에 따른 온
  도 변화와 관련이 있음.
• 백령도는 제주도에 비해 화학물질의 농도가 높고, 외부의 영향을 크게 받음.
  • PM10과 PM2.5의 상관관계가 높으면 두 수치의 오염원이 그 지역 주변에서 발생했다고 가정할 수 있고, 상관관계가 낮으면 PM2.5는 외부에서 유입됐다고 가정할 수 있다.
• PM10은 계절에 따른 풍향에 크게 영향 받으나, PM2.5는 계절변화에 따른 특성이 뚜렷하지 않음. 

 

Insight

• 그 지역의 계절별 혹은 월별(기간을 어떻게 묶어야 기상적 특성을 객관적으로 반영할 수 있을까?)의 풍속, 풍향을 시각화 분석해 어느 외부 지역의 영향을 받는지 추측.
• 청정지역(미세먼지가 기준치 이하)일 수록 풍향, 풍속으로 외부에서 유입이 어느 정도 영향을 주는지 객관적으로 비교할 수 있음. 외부의 민감도를 분석하기 좋음. 
• 지역을 정할 때, 연평균 PM2.5가 높은 지역, 낮은 지역의 비율을 어떻게 설정해야할지 좀 더 타당한 설정이 필요할 것 같음. 
• "PM10과 PM2.5의 상관관계가 높으면 두 수치의 오염원이 그 지역 주변에서 발생했다고 가정할 수 있고, 상관관계가 낮으면 PM2.5는 외부에서 유입됐다고 가정할 수 있다."이 가설이 정말 맞을까? 후자의 경우 풍향과의 상관관계를 추가적으로 측정해보면 좋을듯.  

 

 

 

 

 

 

출처: 오염 요인별 지역선정을 통한 대기-기상자료의 미세먼지 인과관계 검증, 2017, 한국빅데이터학회지 제2권 제1호, 2017, pp. 17-26  https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO201713551814179.pdf