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J. Korean Soc. Hazard Mitig. > Volume 17(5); 2017 > Article
잠재적 화산재해 위험평가를 위한 화산분화의 3차원 화학수송모델 적용

Abstract

This study presents source parameterization methodology of volcanic eruption and it’s application for a 3-Dimensional Chemical Transport model, the Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) modeling system. In order to simulate volcanic eruption using CMAQ, high resolution emission data are required, including source parameterization for eruption column height, vertical mass distribution, temporal mass distribution regarding duration of eruption, and chemical composition of volcanic ash. For calculation of emission data, we investigated prior studies on source parameters of volcanic eruption. We present CMAQ modeling results assuming an eruption of Mt. Baekdu on 14 May, 2012. For verification of model results, we compared the CMAQ model results to satellite observations provided by the Tokyo Volcanic Ash Advisory Center (VAAC) for a Mt. Aso eruption on 8 October 2016.

요지

화산분화를 3차원 대기화학모델인 CMAQ에 적용하기 위해, 화산분화의 배출특성을 산출하고 이를 적용시키는 방법론에 관한 연구를 수행하였다. CMAQ을 활용한 화산분화 모사를 위해서는 화산재의 화학조성, 분연주 상승 고도 및 배출량의 수직질량분포, 시간별 배출량 할당, 총 분화시간 등과 같은 화산의 배출특성을 적용한 고해상도의 화산 배출량 데이터가 요구되며, 이에 기존 화산의 분화특성에 관한 연구들을 통하여 해당 인자들을 산출하였다. 화산분화의 CMAQ 모사결과는 2012년 5월 14일 백두산 분화를 가정한 사례를 제시하였고, 실제 분화사례와의 비교를 위해 일본 아소산의 2016년 10월 8일 분화사례를 모사하여 도쿄 VAAC에서 제공하는 위성관측자료와의 비교결과를 제시하였다.

1. 서론

화산은 분화 시 화산 인근 지역에 화산이류(lahar), 화산탄(ejecta), 용암류(lava flow), 화산재(volcanic ash)낙하 및 지진, 토사재해 등으로 인한 피해를 발생시킬 수 있다(Ministry of Public Safety and Security, 2016). 또한 대기 중 배출된 화산재 및 화산가스의 경우 고농도의 화산구름을 형성하여 보다 광범위한 지역에 대하여 항공산업, 정밀산업 등 다양한 분야에 대한 경제적 손실과(Gudmundsson, 2010), 대기질 악화로 인한 호흡기 질환, 심혈관 질환 등 인체영향을 유발시킬 수 있다(Kajino and Ueda, 2004; Horwell, 2007; Longo et al., 2010).
문서상으로 기록된 화산분화 이력에 따라 잠재적 위험 범위(100km 이내)에 존재하는 인구는 전 세계적으로 약 5억 명 정도로 추산되고 있다(Gudmundsson, 2011). 그러나 2010년 아이슬란드 Eyjafjallajӧkull 화산의 분화사례와 같이 대기 중에 비교적 장기간 체류하는 미세입자 및 가스상 물질은 대기 내에서 수백 km 이상 이동하기도 하며(Matthias et al., 2012), 이러한 화산재 및 화산가스의 장거리 이동에 따른 영향까지 고려한다면 잠재적 화산분화위험의 범위 및 이에 따른 노출인구는 크게 증가한다.
또한 화산분화로 인한 사망자 수를 산정한 기존의 연구에 따르면 화산가스로 인해 발생한 사망자 수는 화산에 의해 사망한 총 사망자 수의 약 1~4%로 추산된다(Tanguy et al., 1998; Simkin et al., 2001). 하지만 이는 심각한 인명피해(Simkin et al., 2001)가 발생한 분화 사례에 그 초점이 맞춰져 있어 폭발적 분화를 수반하지 않는 비폭발성 탈가스(non- eruptive degassing) 및 분화강도가 낮은 사례가 제외되어 있고, 화산가스의 이동 및 확산으로 인한 영향이 제대로 반영되지 못하여 화산분화시 화산가스로 인한 사망이 어느 정도 저평가되어 있음을 알 수 있다(Hansell and Oppenheimer, 2004).
화산재해는 여타 자연재해와는 달리, 광범위한 인체 위해성을 나타낸다. 화산분화시 배출되는 입자상 물질인 화산재의 경우 입자의 크기 및 화학조성에 따라 위해성이 상이하게 나타난다. 10 μm 이하의 공기역학적 직경을 갖는 입자(PM10)는 기관지 및 폐에 영향을 줄 수 있으며 4 μm 이하 입자의 경우 폐포에 흡수되어 인체에 직ㆍ간접적으로 영향을 미친다. 화산재에 포함된 결정성 실리카(crystalline silica)는 규폐증(silicosis), 폐 섬유화(fibrotic lung disease), 폐암 등을 유발할 수 있으며, 철 성분(Fe2+)은 폐 내에서 하이드록실라디칼(hydroxyl radical)을 생성하여 세포 및 DNA를 손상시키는(Horwell and Baxter, 2006; Horwell, 2007) 등 여러 질환을 유발한다. 가스상 물질인 화산가스의 경우, 대기오염물질인 SO2 및 CO를 다량 포함하여 천식 등 호흡기질환을 유발하며 SO2의 경우 대기 중 화학반응에 따른 상 전환으로 입자상 물질인 황산염(sulfate)을 생성하여 미세먼지의 농도증가에도 기여함으로서 이에 따른 각종 질환을 유발할 수 있다. 이외에도 화산분화로 인해 배출된 CO2, HCl, HF, H2S와 같은 가스상 물질로 인한 인명피해 및 인체에 악영향을 미친 사례가 보고되고 있다(Baxter et al., 1999).
이와 같이 화산분화시 배출되는 입자상 및 가스상 물질들의 경우 그 자체로도 인체에 유해한 대기오염물질을 다수 포함하고 있으며, 대기 중 화학반응으로 인한 상전환 등으로 2차 오염물질의 생성에도 직ㆍ간접적으로 관여함으로, 화산분화가 대기질에 미칠 수 있는 영향을 정량적으로 산출하고 이에 따른 인체 위해성을 평가하기 위해서는 대기 중의 화학반응을 고려한 모사가 필수적이다.
본 연구에서 화산분화에 적용할 3차원 대기질 모델인 CMAQ(Community Multi-scale Air Quality)모델은 가스상 화학반응(gas-phase reactions), 구름혼합 및 액상반응(aqueous- phase reactions and cloud mixing), 에어로졸 역학 및 입경분포(aerosol dynamics and size distributions) 등(CMAS, 2012), 대기 내에서 발생할 수 있는 물리⋅화학적 과정을 종합적으로 고려하여 대기오염물질의 농도를 예측하며, 오염물질의 입경별ㆍ화학종별 농도, 건성침적, 습성침적, 가시거리 등 상세한 모사결과를 제공하여 화산분화시 배출되는 입자상 및 가스상 물질로 인한 영향을 종합적으로 분석할 수 있다.
현재 국내의 화산분화 위험을 예측ㆍ평가하기 위한 모사연구는 주로 실시간 예보를 위한 시스템 개발에 그 주안점이 맞춰져 있으며 이에 확산을 주 메커니즘으로 하는 모델인 FALL3D(Costa et al., 2006), PUFF(Scollo et al., 2011) 및 방사성물질 대기확산모델인 LADAS(Sue et al., 2006)의 화산분화 적용 버전인 LADAS-VA 등을 활용하고 있다. 이와 같은 모델은 구동 시간이 상대적으로 짧아 화산재해 발생 시 실시간 대응에 용이한 장점이 있으나 주로 입자상 물질인 화산재의 확산만을 모사하며 침적 및 화학반응을 단순 고려하거나 고려하지 않고 있다(Kim et al., 2016). 국내에서의 화산분화에 대한 3차원 대기화학 모델연구는 거의 이루어지지 않고 있으며, 국외의 경우, 준 실시간 예보 및 관측자료를 바탕으로 한 과거 분화사례의 평가를 위주로 관련 연구가 진행되고 있다(Matthias et al., 2012; Stuefer et al., 2013).
미국 지질조사국(United States Geological Survey), 일본 내각부 등에서 보고하는 기존의 화산분화 피해 예측 보고서는 주로 화산 인근에 발생할 수 있는 위험들에 대해 다루고 있다. 우리나라는 울릉도를 제외한 분화위험 화산이 수도권 기준 500 km 이상 떨어져 있어(Ministry of Public Safety and Security, 2016) 앞서 언급한 화산 근접재해의 영향이 미칠 가능성은 상대적으로 낮으나, 대기 내 장기 부유하는 입자상 및 가스상 물질의 이동으로 인한 피해가 발생할 가능성이 존재한다. 따라서 우리나라의 경우 화산분화 위험을 예측하기 위해서는 지역규모(regional scale)의 화산분출물 확산 모사연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 한반도 인근 화산의 잠재적 분화위험평가를 위해 화산분화의 3차원 대기화학모델 적용을 위한 방법론을 다루고자 한다.

2. 3차원 대기화학 모델의 화산분화 적용

CMAQ은 미국 EPA에서 대기오염을 연구하기 위한 목적으로 개발되어 이에 주로 지표 인근 대기오염물질의 물리ㆍ화학적 거동에 대한 모사를 중심으로 현재까지 발전되어 오고 있다. 따라서 화산분화를 CMAQ에 적용하기 위해서는 화산분화와 관련된 인자들을 산출하여 모델에 적용시키는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 화산재 및 화산가스의 배출량 산정 및 적용, 배출량의 시간할당 및 화학종 분화, 그리고 화산분화의 분연주 형태를 고려한 플룸상승고도 계산 및 배출량의 수직질량분포방안에 관한 연구를 수행하였다.
화산은 분화 시 다양한 분화형태를 보이며 개별 분화 사례에 따라 그 변동성 또한 크게 나타난다. 따라서 과거 분화에 대한 상세한 관측자료가 존재하지 않거나, 아직 분화하지 않은 화산에 대해 배출량 및 배출속도, 배출량의 수직분포, 배출되는 가스상 혹은 입자상 물질의 종류 혹은 화학조성 등 그 배출특성을 이론적으로 정확히 예측하는 것은 아직 어려운 상황이다. 이에 비교적 최근까지도 이를 간접적으로 산출하는 방법만을 사용하고 있으며(Stohl et al., 2011), 본 연구에서도 이와 같은 기존의 연구들을 활용하여 모사에 필요한 각종인자들을 산정하였다.

2.1 기상 시나리오 선정

화산분화시 배출되는 물질의 이동 및 확산은 분화시점 및 이후의 기상상황에 크게 영향을 받는다. 화산분화를 모사하기 위해서는 과거 기상장 혹은 예보자료를 활용할 수 있으며, 본 연구에서는 과거의 기상데이터를 활용하여 모사를 수행하였다. 모사대상 화산인 백두산이 분화할 경우 우리나라 대기질에 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 확률은 약 4~5% 내외로(Kim et al., 2016), 대부분의 사례에서 우리나라에 직접적인 영향이 발생하지 않을 것으로 예측된다. 따라서 화산분화시 우리나라의 대기질에 미칠 수 있는 영향을 평가하기 위해서는 배출된 물질들이 우리나라에 직접적으로 영향을 줄 수 있는 기상조건에 해당하는 분화사례일의 선정이 필요하다.
Kim et al.(2016)은 과거 기상장을 활용하여 한반도 인근 화산이 분화할 경우 우리나라 대기질에 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 Worst-case 시나리오의 선정방법에 대한 연구를 수행하였다. 해당 연구에서는 궤적모델을 활용하여 각 화산에서 3시간 간격으로 출발한 공기괴(air parcel)의 궤적을 분석하였으며, 이를 토대로 화산분화시 배출된 물질이 우리나라 대기질에 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 분화사례일을 선정하였다. 또한 수용지(남한)의 대기질에 영향을 미칠 수 있는 변수들을 적용하여 선정된 분화사례일을 그 중요도에 따라 인덱스화 하였다. 이에 본 연구에서는 백두산분화사례를 모사하기 위하여 해당 연구에서의 시나리오 선정방법론을 사용하였다.

2.2 화산배출량 산정

화산은 분화시 수시간 혹은 수일에 걸쳐 대량의 입자상 및 가스상물질을 배출한다. 화산분화시 배출되는 물질의 총량은 분연주의 높이로 어느 정도 예측이 가능한 것으로 알려져 있으며, 분화속도(eruption rate), 분화물량(eruption volume), 분화지속시간(duration) 등 관련 인자들에 대한 정량적인 예측 또한 여러 연구자들에 의해 시도되고 있다.
중규모 화산분화모델은 이러한 화산의 분화특성에 대한 수치적 연구결과를 활용하여 화산분화를 모사하며 이 중 베타-중규모(Mesoscale-β)모델 혹은 감마-중규모(Mesoscale-γ)모델은 화산의 분화과정 및 분화형태, 분연주의 형성 및 분출된 물질의 거동을 상세히 모사한다.
화산분화 모델의 결과는 관측데이터에 비해 고해상도의 결과를 제공하여 CMAQ의 배출량 산정 및 배출특성의 적용에 활용될 수 있으며, 따라서 본 연구에서도 이러한 결과를 배출량 산정을 위한 기초자료로 활용하였다. 화산분화모델의 경우 본 연구에서는 별도로 구동하지 않았으며, National Institute of Environmental Research(2012)에서 백두산 분화를 가정하여 ERUPT3 모델을 구동한 결과를 활용하였다. 또한 화산가스배출량, 화산재의 화학조성 등 부족한 자료에 대해서는 실제 분화사례를 조사한 연구들을 활용하여 모델에 적용시키는 과정을 거쳤다.

2.2.1 화산재 배출량

화산분화시 배출되는 입자상 물질인 화산재(volcanic ash)의 경우 보통 1 μm~2 mm의 입경을 가진다(Rose and Durant, 2009). 이 중 비교적 대기 중에서 장기간 체류하여 먼 거리를 이동하는 미세입자의 경우 공기역학적 입경이 63 μm 이하(Mastin et al., 2009) 혹은 30 μm 이하(Stohl et al., 2011)인 입자의 분율로서 산출한다. CMAQ의 경우 입자상 물질의 배출량 입력자료를 10 μm 이하인 입자와(PM10), 2.5 μm 이하인 입자로(PM2.5) 구분하기 때문에 앞서 언급한 미세입자의 분율 보다 작은 입자의 분율 혹은 질량을 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 화산재 배출량 중, PM10 및 PM2.5의 배출량을 산정하기 위하여 National Institute of Environmental Research(2012)의 중규모 화산분화 모델 ERUPT3를 구동하여 산출된 결과 중, He(Heim coefficient)0.1 및 He0.3의 결과를 활용하였으며 VEI(Volcanic Eruption Index) 3~5에 해당하는 배출량을 산정하였다(Table 1). 화산의 분화규모를 나타내는 VEI는 총 분화물량에 비례하여 산정된다. National Institute of Environmental Research(2012)에서 산출한 He0.1 및 He0.3에 대한 결과는 VEI로 환산할 경우 약 VEI3 및 VEI5의 값에 해당한다. 이에 VEI4 화산재 배출량의 경우 화산가스 중 SO2의 VEI4와 VEI5 배출량 비를 사용하여 내삽하였다.
Table 1
Calculated Volcanic Emissions
Species Mole Fraction (%) Emissions (t)
VEI3 PM2.5 - 0
PM10 - 0
CO 0.00005 137
SO2 0.03200 200,000
CH4 0.00057 891
NH3 0.00030 498
VEI4 PM2.5 - 27,000,000
PM10 - 64,250,000
CO 0.00005 684
SO2 0.03200 1,000,000
CH4 0.00057 4,453
NH3 0.00030 2,490
VEI5 PM2.5 - 216,000,000
PM10 - 514,000,000
CO 0.00005 5,469
SO2 0.03200 8,000,000
CH4 0.00057 35,625
NH3 0.00030 19,922

2.2.2 화산재 화학조성

화산재는 규소, 알루미늄, 철, 망간, 나트륨, 탄소 등 다양한 물질로 구성되어 있으며(Fruchter et al., 1980; Gislason et al., 2011), 화산이 위치하는 지역의 지각물질의 구성 혹은 화산재를 채취한 시점 및 위치에 따라서도 그 화학적 조성이 다르게 나타난다. 이러한 화산재에 포함된 다양한 화학성분에 따라 인체위해성 혹은 토양 및 수질에 미치는 영향 또한 상이하게 나타나며, 특히 화산재 속에 포함된 탄소화합물은 미세 입자상물질로 배출될 경우 원소탄소(elemental carbon; EC) 혹은 유기탄소(organic carbon; OC)의 형태로 배출된다. 이는 천식, 폐암 등의 질환을 유발하는 유해물질로(Ministry of Public Safety and Security, 2016) 잘 알려져 있다. 따라서 화산재의 입경별 농도 및 침적량만을 모사하는 기존의 화산재 확산 모델의 결과는 화산분화의 인체영향평가에 있어 그 정보가 부족하며, 입자상물질의 화학조성에 따른 농도결과 및 침적량 결과가 필요할 것으로 보인다.
CMAQ은 배출되는 입자상물질의 화학조성비를 사용하여 화학성분별 배출량의 입력이 가능하며, 모사결과 또한 입자상물질의 입경별ㆍ화학종별 농도, 건성침적, 습성침적 등 상세 결과를 산출할 수 있다. 하지만, CMAQ의 경우 주로 일반적인 대기오염 사례에 대한 모사를 위해 개발된 모델로서 다룰 수 있는 입자상물질의 화학종 또한 이에 맞게 설정되어 있다. 현재 화산재의 조성물질 중 CMAQ에서 적용 가능한 물질은 탄소성분으로, 이외의 물질에 대한 결과가 필요할 경우 이를 추가해 주는 별도의 과정이 필요하다.

2.2.3 화산가스 배출량

화산은 분화시 H2O, CO2, SO2, HF, HCl, H2S, CH4, CO, NH3 등의 가스상 물질을 배출한다(Fischer, 2008). 이 중 현재 대기오염물질로서 CMAQ의 입력자료로 사용할 수 있는 물질은 SO2, CH4, CO, NH3가 있으며, Table 1에서 해당 물질에 대해 산정된 배출량을 나타내었다. 화산가스의 배출량 산정에는 Schnetzler et al.(1997)이 다년간의 위성자료를 분석하여 제안한 VSI(Volcanic sulfur dioxide index)와 화산분화시 배출되는 가스성분들의 비율을 산정한 Fischer (2008)의 연구를 활용하였다. VSI는 분화규모별 배출되는 SO2의 양에 대한 범위를 제시하였으며 해당 SO2의 배출량을 Fischer(2008)의 물질별 배출 비율에 외삽하여 SO2 외 가스상 물질들의 배출량을 산정하였다. VSI에서 분화규모별로 제시된 SO2 배출량의 경우 최소-최대값의 형태로 주어지며 이 중 최대값을 사용하여 화산분화시 우리나라에 발생할 수 있는 가장 심각한 대기오염 사례(Worst-case)를 표현할 수 있도록 하였다.
앞서 언급한 바와 같이 화산분화시 배출되는 가스상 물질에는 본 연구에서 사용한 4종의 물질(CO, CH4, CO, NH3)이외에도 대기질에 영향을 미칠 수 있는 몇몇 물질들(HCl, HF, H2S 등)을 포함하고 있다. 해당 물질들을 CMAQ의 입력자료로 활용하기 위해서는 배출모델인 SMOKE의 입력자료 구성 및 입력되는 물질의 정의 등에 대한 일부 수정이 필요하며 차후 연구가 진행됨에 따라 누락된 물질들에 대한 추가가 필요할 것으로 판단된다.

2.2.4 화산배출량의 시간할당

CMAQ에서는 시간별 배출량이 필요하며 이를 위해서 배출모델인 SMOKE에서는 연 단위 혹은 일 단위로 산정된 배출량에 대해 시간별 배출량을 산정하기 위한 배출량의 시간할당(Temporal allocation)을 수행한다. 이를 위해서는 해당 배출원에 대한 시간별 배출량의 할당비율이 필요하며, 화산분화의 경우 각 분화사례에 따라 분화지속시간 또한 상이하게 나타남으로 이에 대한 산정도 필요하다. 현재 실제 화산분화 사례에 대한 연구 중 화산배출량의 시간별 배출비율 및 분화지속시간을 산정한 연구는 그 사례를 찾기가 어려움으로, National Institute of Environmental Research (2012)에서 ERUPT3 모델을 사용하여 산출한 시간별 배출비율 및 분화지속시간을 사용하여 모사를 수행하였다.
Fig. 1은 ERUPT3의 결과에 따라 산정한 VEI3에 대한 배출량의 시간할당을 나타내었다. VEI3의 경우 총 분화지속시간이 21시간으로 산출되며 VEI5의 경우 총 60시간으로 산출되는 것으로 나타나 ERUPT3 모델의 경우 화산의 분화규모가 증가할수록 분화지속시간도 늘어나는 것을 볼 수 있다. 하지만 Mastin et al.(2009)의 연구에 따르면 분화지속시간의 경우 분화물량이나 분화속도(eruption rate)와 직접적인 연관성이 없을 수 있으며, 따라서 본 연구에서 산정한 분화지속시간 및 이에 따른 배출량의 시간할당은 실제 분화사례와 상이하게 나타날 수 있을 것으로 예상된다.
Fig. 1
Temporal Mass Distributions of Volcanic Emissions(VEI3)
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2.3 화산분연주 상승 적용 및 수직질량분포 할당

화산의 분연주(eruption column) 상승 고도 및 이에 따른 화산배출량의 수직질량분포는 일반적인 대기질모델에서 모사하는 플룸의 고도 및 형태와 상이하게 나타난다. 화산분화시 분연주는 분화규모에 따라 수 km에서 규모가 큰 분화일 경우 성층권까지 도달하기도 하며, 비교적 그 규모가 작은 VEI3의 경우에도 분연주 고도가 26 km까지 상승(Mastin et al., 2009)한 사례가 존재한다. 따라서 CMAQ 및 SMOKE에서 기존의 점 오염원의 플룸상승을 계산하는 데 사용되는 Briggs식(CMAS, 2013)만으로는 화산의 분연주를 표현하는 데 한계가 존재한다.
SMOKE에서는 플룸상승을 표현하는 데 크게 두 가지 방법을 사용할 수 있다. 가장 일반적인 방법으로서 배출원의 토출속도, 배기가스의 온도, 연돌직경 등 플룸상승을 계산하기 위한 인자들을 입력자료로 모델 내부에서 부력플럭스(buoyancy flux)를 자동으로 계산하여 플룸상승을 표현할 수 있고, 배출되는 물질이 일반적인 플룸형태를 따르지 않거나 기존의 수식에 적합하지 않은 사례의 경우 사용자가 직접 Layer별로 배출질량비율을 설정하여 배출량의 수직질량분포를 표현할 수 있다.
Fig. 2는 높은 고도에까지 상승하는 플룸의 표현을 위해 SMOKE에서 산불재해시 사용하는 풀름상승계산 알고리즘을 화산의 일반적인 플룸상승 고도에 맞게 일부 개선하여 적용한 결과이다. 플룸의 최고 상승고도는 VEI3을 가정하여 약 10 km 이하로 설정하였고, 배출량의 수직질량분포의 경우 plume top ~ plume bottom 사이의 질량을 총 배출량의 75%로, plume bottom ~ 지표까지의 질량을 총 배출량의 25%로(Stuefer et al., 2013) 설정하였다. 해당결과를 보면 분화가 진행됨에 따라 플룸고도가 서서히 상승하여 약 12~13시간 이후부터 다시 하강하는 것을 볼 수 있다.
Fig. 2
Vertical Mass Distribution: Calculated by Fire-plume Rise Algorithm
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하지만, Fig. 5(a)의 2016년 10월 분화한 아소산의 위성관측자료(Tokyo VAAC, 2016)를 보면 분화 후 약 34분경 plume top의 고도가 FL(Flight Level)390으로, 이미 해당 분화사례에서의 최고 플룸고도에 도달한 것으로 나타나고 있다. 따라서 분화가 지속됨에 따라 풀룸고도가 서서히 상승 혹은 하강하는 기존의 플룸고도 계산 방식과 실제 분화사례에 일부 차이가 있는 것으로 보인다.
Fig. 3
Vertical Mass Distribution: Pre-calculated Profile
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Fig. 4
Modeling Domain and Information of Selected Volcanoes
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Fig. 5
Comparison of CMAQ Model Results to Satellite Observation Provided by the Tokyo Volcanic Ash Advisory Center (VAAC) on 7 October 2016, 17:20~23:20 (UTC)
KOSHAM_17_05_401_fig_5.gif
이에 분화시점부터 최고 플룸고도를 표현하기 위해 모델 외부에서 미리 계산된 프로파일을 적용하는 방안 또한 검토되었다. 이를 위해 Stuefer et al.(2013)이 화산분화의 모사를 위해 제시한 일반적인 플리니식 분화(Plinian eruption)에서 나타나는 ‘umbrella shape’의 수직배출질량분포 모형을 적용하였다. 해당 수직질량분포는 총 배출질량의 25%를 차지하는 선형적으로 증가하는 부분과 플룸의 상단부분에 해당하는 75%의 질량을 차지하는 포물선 형태의 부분으로 구성된다. 또한 플룸하단부 높이(vent height)는 전체 플룸 고도의
약 73%에 위치한다. Table 2는 아소산의 최고 플룸고도 11km에 해당하는 배출량의 수직질량분포 프로파일을 나타내었으며 Fig. 3은 이를 배출모델에 적용시킨 결과이다.
Table 2
Calculated Vertical Mass Distributions of Volcanic Emission
Layer No. Layer Bottom Height (m) Layer Top Height (m) Mass Fraction
1 0 1,000 0.006944
2 1,000 2,000 0.013889
3 2,000 3,000 0.020833
4 3,000 4,000 0.027778
5 4,000 5,000 0.034722
6 5,000 6,000 0.041667
7 6,000 7,000 0.048611
8 7,000 8,000 0.055556
9 8,000 9,000 0.200000
10 9,000 10,000 0.350000
11 10,000 11,000 0.200000
본 연구에서는 Fig. 3과 같이 하나의 프로파일을 사용하여 분화시간에 따른 플룸상승 고도 및 배출량의 수질질량분포의 변화가 없는 것으로 가정하여 모사를 수행하였으나, 화산분화의 시간별 플룸상승고도 및 수직질량분포자료가 제공될 경우 이를 반영하여 좀 더 정확한 모사를 수행할 수 있을 것으로 예상된다.

2.4 모델설정

2.4.1 모사대상 화산 및 도메인 설정

한반도 인근 화산분화를 모사하기 위한 도메인 설정은 Fig. 4와 같이 동아시아 영역을 Domain 1로 수평해상도 27×27 km의 격자로 설정하였으며, 남한전역을 포함하는 영역을 Domain 2로 9×9 km 해상도의 격자로 설정하여 분석대상 수용지인 남한을 보다 상세히 모사하였다. 수직해상도의 경우 최상층 기압을 50 hPa로 30개의 층으로 분할하였으며 σ-pressure 수직격자 체계를 사용하였다. 모사기간은 화산에서 배출되는 물질이 우리나라에 도달하는 데 소요되는 시간 및 체류시간을 고려하여(Kim et al., 2016) 분화시점을 기준으로 3일간 모사를 수행하였다.
모사대상 화산은 최근 분화전조현상이 급증하여 비교적 분화위험이 높을 것이라 판단되는 백두산을 대상으로 하였으며, 분화일의 경우 앞서 언급한 분화 시나리오 선정에서의 결과를 사용하였다. 또한 실제 모사결과와 분화사례와의 비교를 위해 2016년 10월 8일 01시 46분(KST) 분화한 아소산에 대한 모사를 추가적으로 수행하였다.

2.4.2 모델 입력자료

CMAQ의 기상입력자료를 생성하기 위한 기상모델로는 WRF(Weather Research & Forecasting) 모델의 version 3.6을 사용하였다. 기상모델의 수행영역은 Fig. 4와 동일하며 WRF의 원시입력자료는 국립 환경예측센터(National Centers for Environmental Prediction; NCEP)에서 제공하는 1×1° 해상도의 FNL(Final Operational Global Analysis data)을 사용하였다. WRF 모델링에 사용한 주요 물리과정은 Table 3에 정리하였다. 구름물리화 과정(microphysics)의 경우 WRF Single Moment를 사용하였고 장파복사의 경우 RRTM (Rapid Radiative Transfer Model), 단파복사의 경우 Dudhia를 사용하여 대기 중 수증기, 이산화탄소 등에 의한 흡수 스펙트럼 효과를 고려하였다. 행성경계층(Boundary Layer)의 모수화 과정은 Yonsei University 스킴을 사용하였으며 아격자규모의 적운모수화 과정은 Kain-Fritsch 스킴을 사용하였다.
Table 3
WRF Physical Process Configuration
  Process   Physical Option
Land surface model Noah Land Surface Model
Microphysics WRF Single Moment
Radiation RRTM (longwave)
Dudhia (shortwave)
Cumulus parameterization Kain-Fritsch
Boundary layer closure Yonsei University
CMAQ의 배출량 입력자료를 생성하기 위한 배출량 처리모델로는 3장에서 언급한 바와 같이 SMOKE(Sparse Matrix Operation Kernel Emission)모델의 version 3.5를 사용하였다. Domain 1의 동아시아 배출량자료로는 미국 우주항공국(National Aeronautics and Space Administration; NASA)에서 INTEX-B(Intercontinental Chemical Transport Experiment- Phase B) 프로젝트의 일환으로 2006년을 기준으로 산정한 배출목록(Zhang et al., 2009)을 사용하였고 화산배출량의 경우 본 연구에서 산정한 배출량을 적용하였다. Domain 2에 적용한 우리나라 배출량의 경우 인위적 배출원에 대한 배출량은 국립환경과학원에서 매년 제작하는 CAPSS(Clean Air Policy Support System) 배출목록의 2012년도 자료를 사용하였으며 생물학적 배출량은 토지피복도 및 기상자료를 입력자료로 자연배출량을 계산하는 BEIS 3(Biogenic Emission Inventory System 3) 모델결과를 적용하였다. SMOKE 및 CMAQ에 적용한 화학메커니즘은 SAPRC (Statewide Air Pollution Research Center)99이며 CMAQ은 version 5.0.2를 사용하였다. SMOKE 및 CMAQ의 입력자료 및 모델 설정은 Table 4에 정리하였다.
Table 4
SMOKE and CMAQ Configuration
Domain 1 Domain 2
Horizontal Grid 118×125 73×85
Resolution (km) 27 9
Vertical Grid 30 Layers
CMAQ Chemical Option SAPRC99 (Statewide Air Pollution Research Center) AERO5 (5th generation CMAQ aerosol module)
SMOKE input data Northeast-Asia Emission: INTEX - B project emission inventory Volcanic Emission Anthropogenic Emission: 2012 CAPSS inventory (1×1 km) Biogenic Emission: BEIS v3.14 output
Modeling period Pre-running: 120 hour / Main-running: 72 hour

3. 모델결과

3.1 아소산 분화 관측자료와의 비교 결과

모델결과와 실제 분화사례와의 비교를 위해 2016년 10월 8일 01시 46분(KST) 분화한 아소산에 대한 모사를 수행하였으며 비교 결과는 Fig. 5에 나타내었다. 도쿄 VAAC(Volcanic Ash Advisory Center)의 예보자료에 따르면, 분화규모는 VEI3에 해당하며 분연주는 상공 11 km까지 상승하였다. 본 연구에서는 해당 정보를 토대로 앞서 산정된 화산의 배출특성을 적용하였으나, 분화지속시간의 경우 실제 관측자료에서 추정할 수 있는 분화지속시간과 앞서 산정한 VEI3에 해당하는 값이 큰 차이를 보여 분화지속시간을 1시간으로 설정하여 구동하였다.
일반적으로 대기질 모델의 정합도 분석을 위해서는 모사지역에 대한 대기질 측정 정보를 사용하여 모사결과와 어느 정도 일치하는지를 분석한다. 하지만 화산분화의 경우 지표 대기질에 영향을 미친 사례가 많지 않아 정확한 측정데이터를 사용하기가 어려움으로 VAAC에서 제공하는 관측자료를 토대로 CMAQ 모사결과에서 나타나는 화산구름의 확산위치 및 이동방향만을 검토하였다.
VAAC에서는 화산분화시 3시간 단위로 위성관측자료에 나타난 현재 화산구름의 위치를 토대로 향후 화산재의 진행방향을 예측하며 본 연구에서는 예측정보를 제외한 관측자료만을 사용하였다. Fig. 5(a)는 분화 약 36분 후의 위성관측자료로 화산구름은 아소산의 북동쪽방향에 위치하며 진행방향 또한 북동쪽으로 나타나고 있다. 또한 화산구름의 최고 고도는 FL390으로 약 11 km인 것으로 관측되고 있다. Fig. 5(b)의 CMAQ 모사결과 또한 이와 동일한 고도에서의 결과를 나타내었으며 모사된 화산구름의 위치 및 진행방향은 유사한 것으로 나타나고 있다. Fig. 5(c)는 최초 예보로부터
3시간 이후인 2016년 10월 7일 20시 20분(UTC) 경의 관측자료이다. 형성된 화산구름은 일본 고치(高知) 지역 및 토쿠시마(徳島) 남부 상공을 지나고 있으며 진행방향은 동쪽으로 나타나고 있다. Fig. 5(d)의 CMAQ 모사결과에서 나타난 확산범위 또한 해당 지역을 포함하고 있으나, 실제 분화사례와는 달리 미야자키(宮崎) 지역까지 그 확산범위가 확대되어 있으며, 이는 분화사례 모사시 화산배출량을 일반적인 플리니식 분화에서 나타나는 플룸형태로 모사하였으나 실제 분화사례에서는 다른 형태로 배출되어 이와 같은 오차가 발생한 것으로 판단된다. 이로부터 3시간 이후 화산구름은 Fig. 5(e)와 같이 와카야마(和歌山) 남부를 지나 동쪽으로 빠져나가게 되며. Fig. 5(f)의 CMAQ 모사결과 또한 앞서 언급한 풍상방향의 확산범위 오차를 제외하면 실제 확산지역 및 이동방향에 있어 유사한 결과를 보여주고 있다.

3.2 백두산 분화 시나리오 모사 결과

백두산 분화시 우리나라 대기질에 미칠 수 있는 영향을 예측하기 위하여 앞서 언급한 시나리오 산정 방법론에 따라 산정된 백두산 분화 시나리오에 대한 모사를 수행하였다. 선정된 시나리오에 따른 분화시점은 2012년 5월 14일 0시(KST)이며 분화규모는 VEI4로 산정하였다. 분화시 배출되는 입자상 및 가스상물질의 양은 Table 1과 같으며, 분화고도는 5~10km (National Institute of Environmental Research, 2012)로 설정하였다. 배출량의 수직질량분포는 Fig. 3의 프로파일을 적용하여 일반적인 플리니식 분화를 표현하였으며, 실제 백두산이 다른 분화형태를 보일 경우 앞서 언급한 확산범위의 불확실성이 증가할 것으로 보인다.
Fig. 6은 분화이후 SO2의 Domain 1의 지표(Layer 1) 농도결과를 나타내었다. 모사결과의 시각화에 사용된 SO2 최대치는 0.15 ppm으로 우리나라 SO2 농도의 1시간 평균 환경기준에 해당하는 값으로 설정하였다. 해당 시나리오에서 백두산에서 배출된 SO2는 분화 시작시점을 기준으로 약 24시간 이후에 Fig. 6(b)와 같이 강원도 북부지방을 통해 한반도에 진입한다. 이후 분화 후 36시간 및 48 시간인 Figs. 6(c) and 6(d)에서 한반도 전역에 확산되며, Figs. 6(e) and 6(f)에서 모사종료시점인 72시간 까지 우리나라 경상도 및 전라도지방에 체류하는 것을 볼 수 있다. SO2의 경우, 대기 중에 배출되어 일정 시간이 지나게 되면 대기 중 화학반응에 의해 입자상물질인 황산염 입자로 전환되기 시작한다. 따라서 본 사례와 같이 화산분화시 배출된 물질이 우리나라 상공에 일정기간 동안 체류하는 경우 화학반응으로 인한 2차 생성물질의 영향이 더욱 가중될 것으로 보인다.
Fig. 6
CMAQ Model Results of Eruption of Mt. Baekdu (Domain 1, Surface SO2 concentration) on 14 May 2012 00:00 (KST)
KOSHAM_17_05_401_fig_6.gif
화산분화시 배출된 물질의 2차영향을 살펴보기 위해 SO2 및 황산염에 대한 농도결과를 비교하였다(Fig. 7). 모델결과는 우리나라 전역을 보다 상세히 모사한 Domain 2 결과를 제시하였으며, 황산염의 경우 PM2.5에 해당하는 입경크기 2.5 μm 이하의 결과를 나타내었다. 표현된 농도최대치는 SO2의 경우 Fig. 6과 동일하며, 황산염의 경우 100 ㎍/m3으로 설정하였다.
Fig. 7
CMAQ Model Results of Eruption of Mt. Baekdu (Domain 2, Surface SO2 and Sulfate concentration) on 14 May 2012 00:00 (KST)
KOSHAM_17_05_401_fig_7.gif
Figs. 7(a) and 7(b)는 화산분화 36시간 이후의 SO2 및 황산염 농도결과이다. Fig. 7(a)에서 SO2의 경우 우리나라 수도권 및 강원도지역에 높은 농도를 나타내고 있으나 황산염의 경우 아직 많은 양이 생성되지 않아 휴전선 인근 일부 지역에만 영향을 미치는 것을 볼 수 있다. 이로부터 12시간 이후인 Fig. 7(c)에서 우리나라 전역에 고농도의 SO2가 확산되며, 같은 시간 Fig. 7(d)의 황산염은 우리나라 전라도와 경상도에 걸쳐 높은 농도가 나타나는 것을 볼 수 있다. 이후 Figs. 7(e) and 7(f)에서 SO2 및 황산염이 우리나라 남쪽지역에 체류하며 지속적인 영향을 미치는 것을 볼 수 있다.
모사결과에서 나타난 바와 같이 화산에서 배출된 SO2는 대기 중 화학반응으로 인해 황산염으로 전환되며, 분화 후 약 48시간 이후부터 고농도의 황산염이 나타나는 것을 볼 수 있다. SO2 이외에도 화산에서 배출되는 입자상 및 가스상 물질은 대기 중 화학반응에 직간접적으로 관여하며 따라서 화산분화의 정량적인 대기오염 영향을 파악하기 위해서는 대기 중 화학반응을 고려한 모사가 필요할 것으로 판단된다.

4. 결론 및 향후과제

3차원 화학수송모델인 CMAQ을 활용하여 화산분화를 모사하기 위해 화산재 및 화산가스 배출량 산정, 화산분연주 상승의 계산 및 수직질량분포 할당, 분화규모에 따른 분화지속시간의 산출 및 시간별 배출량 할당, 화산재의 화학조성에 따른 입자상물질의 화학종 분화방법에 관한 내용을 알아보고 이를 실제 모델에 적용하여 아소산 및 백두산에 대한 모사를 수행하여 그 결과를 제시하였다.
실제 분화사례인 아소산에 대한 CMAQ 모사 결과는 도쿄 VAAC에서 제공한 위성관측결과와 비교하였을 때 확산 범위에 대한 차이는 일부 존재하였으나, 확산지역 및 플룸상승 고도, 그리고 화산구름의 이동 방향에서 어느 정도 일치하는 것으로 나타났으며 백두산 분화사례의 경우 배출된 SO2의 대기 중 화학반응으로 인한 2차 생성물질로 인해 지표 대기질 영향이 가중될 수 있음을 볼 수 있었다. 또한 백두산 분화사례에서 나타난 대기오염물질의 농도는, 확산된 대부분의 지역에서 환경기준을 초과하는 것으로 나타나고 있다. 따라서 화산재해의 인체영향성에 대한 정량적인 평가가 이루어져야 할 것이며, 이를 바탕으로 대국민 경보체계 및 화산재해 대응메뉴얼의 개선에도 해당 사항을 반영하는 노력이 필요할 것으로 판단된다.
Table. 5는 지역규모의 화산재 확산모사가 가능한 모델 중 일부를 나타내었다. Table 5에 정리된 모델 중, (a)~(g) 모델의 경우 화산재 확산 모사를 목적으로 개발된 모델이다. 이러한 모델의 경우 비교적 단순한 확산-이류를 주 메커니즘으로 하는 모델이 많으며 모사가 가능한 물질 또한 입자상 물질인 화산재를 중심으로 다루고 있다. 또한 대기 중 화학반응에 대한 고려가 제한적이거나 없기 때문에 배출된 물질들에 대한 2차적 영향의 예측 또한 어려울 것으로 예상된다.
Table 5
Regional / Continental Volcanic Ash Dispersal and Deposition Models
  Model Name Type Model Output Reference
Deposition Aerial Concentration
(a)ASH3D Advection-diffusion dry deposit Hourly (ash) Schwaiger et al., 2012
(b)FALL3D* Advection-diffusion wet/dry deposit Hourly (ash) Costa et al., 2006
(c)HAZMAP Advection-diffusion dry deposit N/A Macedonio et al., 2005
(d)PUFF* Lagrangian dry deposit Hourly (ash) Scollo et al., 2011
(e)TEPHRA2 Advection-diffusion dry deposit N/A Bonadonna et al., 2005
(f)VOL-CALPUFF Hybrid wet/dry deposit Hourly (ash) Barsotti et al., 2008
(g)NAME Lagrangian dry deposit Hourly (ash) Jones et al., 2007
(h)FLEXPART Lagrangian dry deposit Hourly (ash) Sthol et al., 1998
(i)POLAIR3D Eulerian (chemistry model) wet/dry deposit Hourly (ash/gas) Chazette et al., 2012
(j)MCCM Eulerian (chemistry model) wet/dry deposit Hourly (ash/gas) Emeis et al., 2011
(k)REMOTE Eulerian (chemistry model) wet/dry deposit Hourly (ash/gas) O’Dowdetal., 2011
(l)CMAQ* Eulerian (chemistry model) wet/dry deposit Hourly (ash/gas) Matthias et al., 2011
(m)WRF-Chem Eulerian (chemistry model) wet/dry deposit Hourly (ash/gas) Stuefer et al., 2013

* Model used by Ministry of Public Safety and Security in Korea

화산분화의 3차원 화학모델 적용에 관한 연구는 비교적 최근 분화사례인 2010년 아이슬란드의 Eyjafjallajökull 화산 분화 이후 몇몇 연구자들에 의해 시도되고 있으며, 우리나라에서도 화산 분화의 1ㆍ2차적 대기질 피해를 분석하기 위한 CMAQ의 화산분화적용 연구를 수행하고 있다(Ministry of Public Safety and Security, 2016). Table 5의 (h)~(m) 모델의 경우 CMAQ과 같이 화산연구를 목적으로 개발된 모델은 아니지만 화산분화 모사연구에 활용된 모델로서 주로 대기오염사례를 모사하기 위해 개발된 모델이다. 이와 같은 모델은 대기 중에 배출된 물질들의 물리ㆍ화학적 거동을 종합적으로 모사하며 가스상 및 입자상물질의 시간별, 격자별,
화학종별 농도 및 침적결과를 제공한다. 따라서 3차원 대기화학모델을 화산분화에 맞게 개발ㆍ적용한다면 앞서 언급한 화산재 확산 모델의 단점을 보완하여 화산분화로 인한 피해예측 및 분석에 있어 보다 양질의 결과를 제공할 수 있을 것이라 사료된다. 또한 CMAQ의 경우 황 성분을 지닌 물질을 추적하는 황 추적(Sulfur Tracking Method) 모듈, 대기오염물질의 물리ㆍ화학적 경로별로 상세 분석결과를 제공하는 생성요인분석(Process Analysis) 모듈 등 화산분화에 적용할 수 있는 여러 모듈이 개발되어 있어, 화산재해시 그 사후분석에 있어서도 유용한 결과들을 산출할 수 있다.
하지만 화산의 분화특성은 대기오염에서 일반적으로 다루는 배출원에 비해 그 변동성이 크며 현재까지도 정확한 예측이 어렵기 때문에 모델결과에 대한 불확실성 또한 높게 나타날 것으로 예상된다. 예를 들면, 화산분화시 배출되는 화산재 총량의 경우 기존의 화산분화 관련 연구를 통해 산출된 분화고도와 배출량의 경험적 관계식(Sparks et al., 1997; Mastin et al., 2009)이 존재하나 그 관계가 명확하지 않고(Tupper et al., 2009), 본 연구에서 적용한 Stuefer et al.(2013)의 화산배출량 수직질량분포 또한 다양한 화산의 분화형태를 반영하지 못한다. 이와 같은 화산의 분화특성으로 인한 불확실성은 CMAQ 뿐만 아니라 현재 사용되고 있는 화산재 확산모델에 공통적으로 해당하는 문제점이라 할 수 있다.
이러한 화산분화 모사의 불확실성을 감소시키기 위해서는 보다 정확하고, 시ㆍ공간적 해상도가 높은 배출원 정보(source parameter)가 필요하다. Stohl et al.(2011)은 고해상도의 화산재 배출데이터를 생산하기 위한 방안으로 중규모 화산분화 모델에서 생산된 배출정보를 관측자료로 보정하는 방안을 제시하였다. 또한 현재까지 개발된 가장 정교한 중규모 화산분화 모델 중 하나인 ATHAM(Active Tracer High-Resolution Atmospheric Model)은 화산 분화모델을 좀 더 큰 규모의 대기화학모델에 연결시키는 것을 목적으로 개발되어(Hervog et al., 2003) 화산 분화시 분출되는 고체상, 액체상, 기체상의 물질에 대해 상세한 모사결과를 제공한다.
따라서 3차원 대기화학모델을 활용한 화산분화 모사의 정확도 향상을 위해서 보다 정교한 중규모 화산분화모델(meso-scale volcanic eruption model) 결과와의 연계가 필요하며, 과거 분화사례에 대한 평가를 목적으로 할 경우 관측자료를 활용하여 이를 보정하는 방안 또한 고려되어야 할 것으로 판단된다.

감사의 글

본 연구는 정부(국민안전처)의 재원으로 자연재해저감기술개발사업단의 지원을 받아 수행된 연구입니다(MPSS-자연-2015-81).

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