온실가스 입체관측 플랫폼을 활용한 한반도 온실가스 관측

1. 서론

지구온난화로 인한 기후변화는 현대 인류가 직면하고 있는 가장 심각한 문제이며, 인간활동으로 인한 온실가스 배출과 이로 인한 대기 중 온실가스 농도 증가에 기인한다(IPCC, 2023). 온실가스 농도의 관측은 이러한 기후변화를 진단하고 기후변화 대응 정책의 효과를 확인하기 위한 가장 기초적인 정보를 제공한다. 세계기상기구(World Meteorological Organization; WMO)는 체계적인 온실가스 관측의 중요성을 거듭 강조하고 있으며, 전지구적인 온실가스 관측 정보를 통합하고, 시의적절하게 활용하기 위한 노력을 이어가고 있다(WMO, 2024). 특히, 최근에는 온실가스 농도변화 감시를 넘어 기후위기 대응 정책지원을 위해 항공기, 선박, 타워, 위성 등 다양한 플랫폼에서 얻어지는 온실가스 입체관측 자료에 대한 수요가 커지고 있다(WMO, 2024).

국내의 온실가스 입체관측과 관련된 연구로 National Aeronautics and Space Administration (NASA)와 국립환경과학원 주관의 The Korea-United States Air Quality (KORUS-AQ) 캠페인에서 온실가스 항공관측을 함께 수행하였고(Crawford et al., 2021), Li et al. (2020, 2022)은 기상항공기 관측자료를 활용하여 한반도 서해상 및 내륙의 수평 및 연직구조를 조사하고, 기원을 분석하였다. Choi et al. (2014)은 GOSAT 위성과 안면도 이산화탄소의 상관성을 분석하였고, Kenea et al. (2019)은 항공관측자료를 활용하여 안면도의 Fourier Transform Spectroscopy (FTS) 자료를 검증하였다. 또한, Li et al. (2024)에서는 기상관측선으로부터 관측된 서해상의 온실가스 자료를 통해 서해로 유입되는 기류 특성을 분석하여 그 기원을 조사한 바 있다.

선행 연구들에서 볼 수 있듯이 국내의 입체관측 관련 연구에는 기상항공기 및 기상관측선, FTS 등 기상청의 온실가스 입체관측 플랫폼에서 얻어진 온실가스 관측 자료가 널리 활용되고 있다. 기상청은 한반도의 입체적인 온실가스 농도 특성을 이해하고, 대기 중 온실가스의 기원을 찾기 위해 보성종합기상관측탑, 서울 롯데월드타워 등 온실가스 관측 지점 및 플랫폼을 지속적으로 확대하고 있다. 본 연구에서는 기상청이 구축하여 운영 중인 온실가스 입체관측망을 소개하고, 다양한 입체관측 플랫폼 간의 주기적인 동시관측이 수행되는 안면도의 지상관측을 원격, 항공, 선박 등의 입체관측자료와 상호 비교하여 그 차이을 이해하는데 목적을 둔다.

2. 한반도 온실가스 입체관측망

국립기상과학원은 1990년 처음 고산 지구대기감시소의 이산화탄소 관측을 시작으로, 현재까지 30년 이상 온실가스 관측을 이어오며(Cho et al., 1995; NIMS, 2021), 온실가스 관측에 대한 높은 수준의 기술을 확보하였다(WMO, 2023a, 2023b). 현재는 안면도와 고산, 울릉도 세 개의 WMO GAW 지역급 관측소와 함께 Fig. 1과 같은 온실가스 입체관측망을 구축하고 있다.

Fig. 1.

The integrated greenhouse gas observing network of National Institute of Meteorological Sciences

Table 1은 각 플랫폼에서 관측되고 있는 온실가스 종들의 관측 주기 및 시작연도를 나타낸다. WMO GAW 지역급 감시소인 안면도와 고산, 울릉도 지구대기감시소는 각각 한반도의 서쪽과 남쪽, 동쪽을 대표하는 배경농도 자료를 생산하며 한반도 전체를 아우르는 온실가스 변동 특성을 감시한다. 안면도에서는 이산화탄소(CO₂), 메탄(CH₄), 아산화질소(N₂O), 육불화황(SF₆), 염화불화탄소류(CFCs) 등을 포함한 가장 많은 종의 온실가스를 가장 오랜 기간 동안 관측해오고 있으며, 최근에는 CO₂와 CH₄의 탄소 안정동위원소비율(δ¹³C)을 추가하여 더 심도 있는 온실가스 기원분석 연구를 수행하고 있다. 또한, 안면도는 기후변화 연구와 온실가스 위성 자료 검증을 목적으로 구축된 국제 지상원격 온실가스 네트워크인 Total Carbon Column Observing Network (TCCON) 관측망에도 포함되어 지상에서 고분해 태양광흡수분광계(Fourier Transform Spectrometers; FTS)를 활용한 온실가스의 기주평균 농도를 관측하고 있다. 고산과 울릉도에서는 CO₂, CH₄, N₂O, SF₆ 총 네 종의 온실가스 연속관측을 수행하고 있으며, 안면도와 함께 체계적인 품질관리를 통해 GAW의 호환성 범위를 만족하는 고품질의 연속관측 자료를 안정적으로 생산하고 있다(Seo et al, 2021; WMO 2023a, 2023b). 오랜 기간 축적된 온실가스 관측 경험 및 기술은 고층타워, 항공기, 선박 등 다른 플랫폼의 관측에도 적용되어 고품질의 온실가스 자료를 생산하는데 활용된다.

Table 1.

Current species and frequencies of greenhouse gas observation platforms

보성과 서울에서는 각각 2021년과 2022년부터 300 m와 555 m의 고층타워에서 연속관측장비를 통한 온실가스 관측을 수행하고 있으며, 서울롯데월드타워는 서울 도심의 배경농도 특성을, 보성 종합기상관측탑에서는 한반도 남부 교외 농경지역의 온실가스 농도 특성을 각각 대표할 수 있는 CO₂와 CH₄ 자료를 생산한다. 서울과 보성은 현재 관측환경을 개선하고, 고품질 자료를 생산하기 위한 시험운영을 수행 중이며, 최근 ASIA-AQ 국제관측 캠페인에 참여하여 유의미한 결과를 확인할 수 있었다. 이들 자료는 최종 검토 및 안정화 단계에 있어, 빠른 시일 내에 온실가스 연구에 활용 가능한 수준의 안정적인 자료 생산이 가능할 것으로 기대된다.

항공기 관측 자료는 기상청에서 운영하는 기상항공기 나라호(King Air 350)를 통해 2018년부터 한반도 상층의 온실가스 농도를 주기적으로 확보해 오고 있다. 항공기관측은 지상에서는 확인하기 어려운 온실가스의 연직 구조를 직접 관측한다는 점에서 큰 이점을 갖는다. 기상항공기를 이용한 온실가스 관측은 안면도 감시소가 위치한 태안반도 상공에서 연직 나선형으로 수행되거나 서해상과 서해안(내륙)의 농도차이를 비교하기 위한 경로로 수행된다. 기상항공기는 온실가스 관측이 아닌 다른 목적의 관측(환경기상 감시, 위험기상 선행관측, 구름물리관측 및 기상조절실험 등)에서도 온실가스 자료를 수집하기 때문에 평균적으로 약 2주에 1회 가량 온실가스 항공관측 자료가 수집된다. 선박관측은 기상청의 기상관측선인 기상1호를 활용하여 봄철 서해상의 대기 중 온실가스 캠페인 관측을 통해 2021년부터 수행되고 있다. 선박관측이 수행되는 서해상은 중국에서 한반도로 기류가 넘어오는 통로이기 때문에 대기오염물질과 함께 한반도로 유입되는 온실가스 특성을 이해하는데 큰 역할을 할 수 있다. 2024년까지는 서해상 대기질 입체관측(Yellow Sea Air Quality; YES-AQ) 캠페인, 2025년부터는 서해상 탄소에어로졸 집중관측(Yellow Sea-Black carbon Aerosol Measurement; YES-BAM) 캠페인의 일환으로 2월에서 4월의 기간 중에 관측을 수행하였다. 이처럼 기상청이 자체적으로 운영하는 기상항공기(나라호)와 기상관측선(기상1호) 자료는 대부분 단기적인 캠페인 단위로 이루어지는 국내외의 항공기 또는 선박관측 자료에 비해 안정적으로 대기상층 및 해양의 관측값을 확보할 수 있다는 점에서 큰 강점을 갖는다.

각 플랫폼의 자료들을 안정적으로 확보하고 품질을 유지하기 위해서 체계적인 품질관리와 함께 분석기법 및 환경개선이 지속적으로 이루어지고 있다. 국립기상과학원은 WMO/GAW 네트워크에서 표준 척도를 유지하고 전파하는 중앙교정실험실(Central Calibration Laboratory; CCL)의 표준 규격으로 주기적인 장비교정을 통해 자료의 소급성을 확보하고 있으며, 다양한 비교실험들을 통해 호환성을 검증하고 있다(Lee et al., 2021). 또한, 기상청의 GAW 관측소들은 WMO/GAW 네트워크의 품질 보증 책임을 갖는 세계표준센터(World Calibration Centres; WCC)의 주기적인 적합성평가를 통해, 관측자료 및 환경에 대한 평가를 받고 있다(WMO, 2023a, 2023b).

3. 온실가스 입체관측 특성 분석

한반도에서 가장 오랜 기간 온실가스 연속관측 자료를 수집하고 있는 안면도 감시소는 FTS 원격관측, 나선형 항공기관측이 동시에 이루어진다. 또한, 인접한 서해에서 매 년 봄철 선박관측이 이루어지고 있어 각기 다른 플랫폼의 자료를 상호 비교하여 입체적인 온실가스 분포 특성을 살펴보기 용이한 지점이다. 안면도는 한반도 서해에 인접하며, 북동쪽으로 약 120 km 거리에는 한반도에서 가장 많은 인구가 밀집한 수도권 지역이, 반경 50 km 이내에 대규모 농경지 및 축산지와 35 km 이내에 화력발전소 및 대규모 석유 화학단지들이 위치해 있어 기류에 따라 주변의 매우 다양한 배출원들의 영향을 직접 또는 간접적으로 받는다(Lee et al., 2019, 2023).

지상 FTS로부터 관측된 안면도의 CO₂와 CH₄ 기주평균 농도를 안면도 연속관측 및 전지구 농도와 비교하여 살펴보면 Fig. 2와 같다. 지상 FTS는 구름이 없고 맑은 낮 시간에만 관측이 가능하기 때문에 지표 연속관측에 비해 상대적으로 관측공백이 많이 나타난다. 기주평균 농도는 고분해능의 태양광 적외 흡수 스펙트럼으로부터 산출하게 되며, 태양이 통과하는 대기 전층의 온실가스 정보를 포함한다(Oh et al., 2018). 따라서 지표에서 관측된 연속관측 농도보다는 대기 중에 충분히 혼합된 전지구 평균 농도에 가까운 값을 보이게 된다. 안면도의 CO₂ 기주평균 농도(XCO₂)는 지표 연속관측 및 전지구와 비슷한 지속적인 증가 추세를 보이고 있으며, 전지구보다 다소 높고, 지표 연속관측보다는 낮은 수준이다. 계절변동성은 지표 연속관측만큼 크진 않았으나 전지구 농도와 비슷한 수준의 변동폭을 보였다. CH₄의 경우에도 마찬가지로 지표 연속관측 및 전지구와 비슷한 지속적인 증가 추세를 보였다. CH₄의 연직 기주평균 농도는 전지구와 비슷한 수준이었으며, 계절변동성은 관측공백과 상대적으로 높은 관측 불확실성으로 인해 CO₂만큼 뚜렷하진 않았다.

Fig. 2.

The monthly time series of (a) XCO2 and (b) XCH4 compare with surface atmospheric CO2 and CH4 at Anmyeondo (AMY) station and global. The errorbars indicate the daily standard deviations. Global monthly data are from NOAA/GML (https://gml.noaa.gov/ccgg/trends/)

항공기와 선박에서 관측된 온실가스 농도는 Fig. 3과 같다. 기상항공기는 항공관측용 공동감쇠분광기(CRDS 2401-m)를 탑재하여 연속관측을 수행하며, 안면도 나선형 관측을 수행하는 경우에는 안면도 상공 0.5 ~ 9.0 km를 나선형으로 비행하면서 온실가스 농도의 연직 구조를 관측한다(Li et al., 2020, 2022). 안면도 나선형 관측은 매년 평균 5 ~ 6회 가량 관측을 수행하고 있으며, 2022년 6월부터 2023년 11월 기간에는 항공관측 장비 오류 및 다른 집중관측 기간으로 인해 일부 관측공백이 발생하였다. 항공기에서 관측한 CO₂와 CH₄ 농도는 안면도 지표 연속관측과 전지구 평균 농도 사이에 위치하며, 전반적으로 지표관측과 유사한 지속적인 증가추세를 나타낸다. 계절변동 특성은 CH₄에 비해 CO₂에서 뚜렷하게 나타났다. 고도별로 살펴보면 CO₂와 CH₄ 모두 하층(3 km 이하)에서 상층(5 km 이상)으로 갈수록 안면도보다 전지구 배경농도에 가까워지며, 관측값 표준편차는 줄어드는 모습을 보였다. 지표와 5 km 이상 상층의 CO₂ 농도 차이는 여름철에 1.9 ppm으로 가장 낮았고, 겨울철에 9.6 ppm으로 가장 컸다. CH₄의 경우에도 지표와 5 km 이상의 농도차는 여름철에 낮고, 겨울철에 컸으며 그 차이는 각각 34.4 ppb와 80.5 ppb였다. 이러한 계절별 농도차이는 계절별 경계층 고도 변화 및 수직적인 대류의 발달의 계절특성에 기인한다(Li et al., 2022). 선박의 온실가스 관측은 2021년부터 시작되었으며, 관측기간이 봄철 일부로 제한된다. 따라서 Fig. 3(c)와 Fig. 3(d)의 시계열에서 선박관측은 해당 연도의 캠페인 기간 동안 관측된 모든 자료를 박스플롯으로 표현하였다. 선박에서 관측된 서해상 CO₂ 및 CH₄ 농도는 다른 관측들과 마찬가지로 매 년 농도가 증가하고 있으며, 안면도 지표 연속관측과 거의 비슷한 수준의 농도를 나타냈다. 즉, 안면도의 배경농도가 서해상의 온실가스 농도특성을 잘 반영하고 있음을 알 수 있다. 하지만, 선박관측의 경우 관측기간이 봄철로 제한되기 때문에 일부 사례의 영향이 크게 작용할 수 있으며, 이로 인해 관측값의 변동폭이 크게 나타났다. 따라서, 서해상의 온실가스 농도 특성을 정확히 이해하기 위해서는 봄철이 아닌 다른 계절을 포함한 추가적인 장기 관측자료 확보 및 사례 분석이 필요할 것으로 사료된다.

Fig. 3.

The time series of atmospheric (a, c) CO2 and (b, c) CH4 obtained from (a, b) aircraft (daily) over the Anmyeondo (monthly) and (c, d) vessel (box plots with campaign period) in the Yellow sea, respectively. The errorbars in (a), (b) indicate the daily standard deviations

4. 결론 및 토의

본 연구에서는 WMO GAW 프로그램을 기반으로 고품질 자료를 생산하는 지구대기감시소를 중심으로 고층타워, 원격관측, 기상항공기, 그리고 선박 등으로 구성된 기상청의 온실가스 입체관측망 구축 현황을 살펴보고, 각 플랫폼으로부터 얻어진 자료가 갖는 특성을 분석하였다. 지상 FTS로부터 얻어진 기주평균 농도는 대기 전층의 평균적인 온실가스 농도 정보를 반영하며, 안면도에서 전지구 평균과 비슷한 수준의 온실가스 농도와 지속적인 증가 추세를 나타냈다. 기상항공기의 경우 고도가 높을수록 전지구 평균과 비슷한 농도 및 계절변동폭을 보였다. 기상관측선에서 관측된 서해상의 온실가스 농도는 안면도와 거의 비슷한 수준으로 매 년 농도가 증가하는 경향을 보였다.

기상청의 온실가스 입체관측망으로부터 지속적으로 얻어지는 온실가스 관측자료는 향후 한반도의 온실가스 농도 증가를 감시할 뿐만 아니라 한반도 내의 입체적인 온실가스 농도분포 및 수송을 이해하기 위한 기초 자료가 될 것으로 사료된다. WMO의 통합 전지구 온실가스 과학 정보시스템(An Integrated Global Greenhouse Gas Information System; IG³IS) 프로젝트와 관련된 역모델링 시스템에서도 신뢰할 수 있는 온실가스 관측자료는 기존의 인벤토리가 갖는 불확실성을 개선할 수 있는 중요한 수단으로 활용될 수 있다(IPCC, 2019; Joo et al., 2022; WMO, 2020). WMO에서는 전지구 온실가스 감시(Global Greenhouse Gas Watch; G3W) 프로그램을 통해 기후위기 대응을 위한 전지구적인 협력체계를 구축하여, IG³IS 기반의 온실가스 배출정보를 시의적절하게 제공할 계획을 추진하고 있다(WMO, 2024). 이에 따라 고품질의 온실가스 입체관측 자료의 중요성은 향후 더욱 커질 것으로 예상된다. 최근 기후위기 상황에 대한 이해가 확산됨에 따라 기상청 뿐만 아닌 국내 다수의 기관들에서도 온실가스 관측을 확대하고 있다. 그러나 단순히 관측 자료 수집을 넘어서 고품질의 유의미한 온실가스 관측 자료를 확보하기 위해서는 온실가스 관측과 관련된 국내 기관들 간의 긴밀한 협력을 통한 체계적인 자료 수집 및 관리가 매우 중요하다. 이러한 노력을 바탕으로 얻어진 온실가스 관측자료는 탄소중립 정책을 지원할 수 있는 과학적 정보생산에 기여하고, 기후변화에 적응하는데 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

Acknowledgments

이 연구는 기상청 국립기상과학원 「기상업무지원기술개발연구」 “기후변화 입체감시 기술개발연구(KMA2018-000324)”의 지원으로 수행되었습니다.

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