한국농림기상학회지, 제 17권 제3호(2015) (pISSN 1229-5671, eISSN 2288-1859)
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, Vol. 17, No. 3, (2015), pp. 217~226
DOI: 10.5532/KJAFM.2015.17.3.217
ⓒ Author(s) 2015. CC Attribution 3.0 License.


경기도 태화산에서 isoprene과 monoterpenes 측정 및 배출량 산정

김학영(1),(2), 이미혜(1), 김세웅(3), 알렉스 B. 겐터(3), 박정민(4), 조강남(4), 김현석(2),(5),(6),(7)
(1)고려대학교 대학원 지구환경과학과, (2)국가농림기상센터,
(3)캘리포니아 대학교 어바인 지구시스템과학과, (4)국립환경과학원 대기환경과,
(5)서울대학교 농업생명대학교 산림과학부 산림환경학전공, (6)서울대학교 농업생명과학 연구원,
(7)서울대학교 협동과정 농림기상학전공

(2015년 02월 09일 접수; 2015년 8월 13일 수정; 2015년 09월 07일 수락)

Measurements of Isoprene and Monoterpenes at Mt. Taehwa
and Estimation of Their Emissions

Hakyoung Kim(1),(2), Meehye Lee(1), Saewung Kim(3), Alex. B. Guenther(3), Jungmin Park(4),
Gangnam Cho(4), and Hyun Seok Kim(2),(5),(6),(7)
(1)Department of Earth and Environmental Science, Korea University, Anam-dong 145, Seoungbuk-gu, Seoul, Korea
(2)National Center for AgroMeteorology, 151-742, Korea
(3)University of California at Irvine, Department of Earth System Sciences
(4)National Institute of Environmental Research, South Korea
(5)Department of Forest Sciences, Seoul National University, Seoul 151-742, Korea
(6)Research Institute for Agriculture and Life Sciences, Seoul National University, Seoul 151-921, Korea
(7)Interdisciplinary Program in Agricultural and Forest Meteorology, Seoul National University, Seoul 151-744, Korea

(Received February 09, 2015; Revised August 13, 2015; Accepted September 07, 2015)

ABSTRACT
To investigate the distributions of BVOCs (Biogenic Volatile Organic Compounds) from mountain near mega city and their role in forest atmospheric, BVOCs and their oxidized species were measured at a 41 m tower in Mt. Taehwa during May, June and August 2013. A proton transfer reaction-mass spectrometer (PTR-MS) was used to quantify isoprene and monoterpenes. In conjunction with BVOCs, O3, meteorological parameters, PAR (Photosynthetically Active Radiation) and LAI (Leaf Area Index) were measured. The average concentrations of isoprene and monoterpenes were 0.71 ppbv and 0.17 ppbv, respectively. BVOCs showed higher concentrations in the early summer (June) compared to the late summer (August). Isoprene started increasing at 2 PM and reached the maximum concentration around 5 PM. In contrast, monoterpenes concentrations began to increase 4 PM and stayed high at night. The O3 maximum was generally found at 3 PM and remained high until 5 PM or later, which was concurrent with the enhancement of O3. The concentrations of BVOCs were higher below canopy (18 m) than above canopy, which indicated these species were produced by trees. At night, monoterpenes concentrations were negatively correlated with these of O3 below canopy. Using MEGAN (Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature), the emissions of isoprene and monoterpenes were estimated at 1.1 ton/year and 0.9 ton/year, respectively at Mt. Taehwa.

Keyword: Isoprene, Monoterpenes, BVOCs, Mt. Taehwa, MEGAN

MAIN

I. 서 론

   전지구적으로 산림에서 배출되는 주요 자연적 휘발성 유기 화합물질(Biogenic VOCs; BVOCs)에는 이소프렌(isoprene)과 모노테르펜(monoterpenes)이 있다(Guenther et al., 2013). 그 중 이소프렌은 주로 활엽수에서 배출되는 것으로 알려져 있는데, 활엽수는 햇빛이 생기면서 바로 광합성 작용을 통해 BVOCs를 배출하는 특성이 있다(Rasmussen and Went, 1965). 반면 알파피넨(α-pinene), 베타피넨(β-pinene)과 같은 모노테르펜은 주로 침엽수에서 배출되는 것으로 알려져 있으며 침엽수는 활엽수와는 달리 광합성을 하면 바로 배출되지 않고 잎에 머금고 있다가 늦은 오후부터 배출되어 밤 동안에도 배출되는 특성이 있다(Laffineur et al., 2011). BVOCs는 대부분 잎이나 줄기에 함유하고 있다가 외부의 공격이나 손상에 의해 대기 중으로 배출된다(Peñuelas and Llusià, 2003). 대기 중에 배출된 BVOCs는 다른 인위적 휘발성 유기화합물질(Anthropogenic VOCs; AVOCs)보다 빠르게 광화학 산화반응을 하여 O3 생성과 이차유기에어로졸(Secondary Organic Aerosol, SOA) 생성 및 성장에 관여한다(Kourtchev et al., 2008; Kulmala et al., 2007, 2004; Turnved et al., 2006). 특히, O3은 광화학스모그에 주범으로 연무 발생 등에 영향을 미치며, 에어로졸은 지구 알베도의 변화를 일으켜, 전 지구적 관점에서 온도 감소에 영향을 미치는 등 최종적으로 기후변화에 영향을 미친다. 따라서 이들 BVOCs의 대기화학적 역할이 매우 크고 중요한 것으로 알려져 있다. 또한, 2000년 이후 기후변화가 지구환경 문제의 가장 중요한 이슈로 대두됨에 따라 대류권 O3은 단 수명 온실 기체로 지구온난화에 영향을 미치는 기후변화 유발물질로 지목되고, 최근 미세먼지에 대한 관심 또한 높아지면서 그 전구물질인 BVOCs에 대한 관심은 더욱 증가하였다. 전 지구적인 관점에서 BVOCs 배출량이 AVOCs 배출량에 비해 10배 이상 크며(Guenther et al., 2012) 반응성 지표로 비교할 때 BVOCs의 광화학 반응성이 일반적으로 높게 보고되면서(Chameides et al., 1988) 국외에서는 이미 이에 대한 활발한 연구가 수행되고 있다. 그럼에도 불구하고 BVOCs의 배출 특성과 이들의 산화기작에 대한 이해는 매우 부족한 상황이다. 국내의 경우 VOCs의 중요성이 본격적으로 알려진 것은 1990년대 말로 선진국에 비해 늦게 연구가 시작되었다(Han et al., 2013a). 특히, 우리나라는 산림이 국토의 2/3 가량을 차지하고 서울을 비롯한 주요 도심지역은 산림에 둘러 쌓여있음에도 불구하고 BVOCs에 대한 연구는 더욱 미흡하게 진행되고 있다. 게다가 오늘날 인구의 증가로 도시가 확장되고, 도시 내 쾌적한 환경 조성, 도시 미화, 심신건강 측면에서 도시와 산림이 함께하는 환경이 많은데, 이런 환경의 경우 반응성이 높은 BVOCs에 대한 이해가 매우 필요한 것으로 밝혀져(Ran et al., 2011) 국내에서도 이에 대한 연구가 시급하게 이루어져야 할 필요성이 대두되고 있다. 이에 국립환경과학원에서는 서울대학교 태화산 학술림에 대기관측타워와 관측소를 설치하여 국내에서 처음 산림 대기화학에 대한 종합적인 연구가 시작되었다. 본 연구에서는 태화산림에서 주요 BVOCs인 이소프렌과 모노테르펜을 측정하여 이들의 일변화 수직변화 특성을 살펴보고, 이를 기반으로 산림대기화학 특성을 분석하였고 측정된 자료를 기반으로 태화산에서 BVOCs 배출량을 산정하였다.

II. 재료 및 방법

2.1. 연구 대상지

   본 연구가 수행된 태화산은 경기도 광주시 도척면 상림리에 위치하며, 태화산 내 서울대학교 학술림에는 산림 대기관측타워(37.18oN, 127.18oE)가 설치되어 있다(Fig. 1). 200m 고도에 설치되어 있는 대기관측타워는 총 40m로 6개의 높이(4.1m, 9.5m, 15m, 20m, 31m, 39m)에서 산림 내 대기를 측정할 수 있다. 태화산 학술림은 약 500ha의 천연 활엽수림과 약 300ha의 인공림으로 이루어져 있으며, 천연활엽수림에는 졸참나무(Quercus serrata Murray), 갈참나무(Quercus aliena Blume), 쪽동백나무(Styrax obassia Siebold et Zucc.) 등이 우점을 이루고, 인공림의 경우, 잣나무(Pinus koraiensis Siebold et Zucc.), 낙엽송(Larix kaempferi (Lamb.) Carrière) 등이 우점을 이룬다. 대기관측타워는 인공림에 위치하며 해당 지점의 평균 임령은 약 50년, 임목밀도는 433본/ha이며(Kim et al., 2012), 캐노피는 18m 이다.KHY-Fig-1

2.2. Biogenic VOCs 측정

   대기 중 이소프렌, 메틸비닐케톤(methylvinylketone; MVK)+메사크롤린(mechacrolein; MACR), 모노테르펜은 2013년 5월 13일~16일, 30일~31일, 6월 1일~6일, 8월 7일~9일, 15일 동안 양자 전이 반응 질량 분석기(Proton Transfer Reaction Mass Spectrometry : PTR-MS, Ionicon Analytic, Innsbruck, Austria)로 측정되었으며 m/z 69, 71, 137이 각각 ‘이소프렌’, ‘메틸비닐케톤+메사크롤린’과 ‘모노테르펜’으로 알려져 있다. PTRMS는 화학적 이온화방법(soft chemical ionization)으로 발생된 H3O+ 이온이 대부분의 VOCs와 친화력이 높은 특성을 활용한 기기이다(de Gouw and Warneke, 2007). PFA tubing inlet (OD 6.35mm, ID 3.96mm)을 통해 10Lmin−1 유량으로 타워의 6개 높이에서 10분 간격으로 공기가 유입되며, 이는 다시 50sccm의 유량으로 PTR-MS내 드리프트 튜브 반응기(drift tube reactor)로 이동하였다. 드리프트 튜브 내 압력, 온도 그리고 전압은 각각 200Pa, 50oC and 604V이며, 드리프트 튜브 내 반응 시간은 100μs로 1초에 3~4개의 VOCs 분석이 가능하다. 얻어진 VOCs 자료를 월별, 시간대별로 구분하여 3σ를 구해 그 이상을 이상치로 제거한 후 1분 평균하여 사용하였다.

2.3. 대기 환경 인자 및 식생 인자

   O3은 UV흡수법을 이용한 49C (Thermo Environment Inc.)로 역시 6개 놓이에서 10분 간격으로 측정하였다. PFA tubing inlet (OD 6.35mm, ID 3.96mm)을 통해 10Lmin−1 유량으로 1분마다 측정하였으며 월별, 시간대별로 3σ 이상 농도를 이상치로 판단하여 이를 제거한 후 사용하였다. 대기 온도, 습도는 자동기상관측장치(Auto Weathering System)으로부터 5분 평균값을 수집하였으며, 풍향과 풍속 자료는 CSSAT3000을 이용하여 30분 평균값을 수집하였다.
   태화산에서의 광합성유효복사(Photosynthetically Active Radiation, PAR)를 측정하기 위해 LI-190 quantum sensor를 이용하였으며, 잎면적지수(LAI)는 LI-2000을 이용하여 산출되었다.

2.4. 배출량 산정

   Geunther가 개발한 MEGAN (Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature) 모델을 이용하여 태화산에서 이소프렌과 모노테르펜의 배출량을 산정하였다. 배출량 산정에 필요한 기상요소는 태양광(solar radiation), 온도(temperature), 습도(moisture), 이산화탄소(CO2) 등이며, 식생관련 요소는 잎면적지수(LAI), 수종 구성(species composition) 등이다. 이를 바탕으로 leaf age model, canopy environment model, above-canopy environment model 과정을 통해 최종적으로 배출량이 산정되는데, 모델 과정 중 사용되는 주요 알고리즘은 다음과 같다(Geunther et al., 2012).KHY-For-1   일부 자료가 누락된 기온의 경우 기존 자료의 시계열분석을 통한 추정값을 사용하였다. 이 때 사용한 모형은 SPSS Statistics의 자동 모형 생성기로 이는 다수의 지수 평활 모형과 ARIMA 모형을 적합하여 그 중 가장 좋은 모형을 Bayesian Information Criterion(BIC) 기준을 적용하여 찾아낸다. 이 때 고려하는 지수 평활 모형은 브라운(Brown) 모형, 홀트(Holt) 모형, 감소 추세 모형(Damped-trend model), 단순계절모형(Simple seasonal model), 윈터 가법 모형(Winter’s additive model)과 승법 모형(Multiplicative model) 등이 있으며 BIC 기준에 대한 수식은 다음과 같다.KHY-For-2

2.5. 통계분석

   각 물질의 평균 농도에 대한 평균 비교는 독립표본 T 검정과 분산분석(ANOVA)을 통해 비교하였으며, 시계열분석을 비롯한 모든 통계분석에 SPSS Statistics 21 software (IBM Company, USA)과 R 2.14.1을 사용하였다.

III. 결과 및 고찰

3.1. 이소프렌, 모노테르펜 농도 분포

   2013년 5월, 6월, 8월 여름철 태화산에서 측정된 이소프렌, 모노테르펜과 온도의 농도를 나타내었다(Fig. 2). 해당 기간 동안 태화산의 이소프렌 평균 농도는 0.71±0.49ppbv, 모노테르펜 평균 농도는 0.16±0.10 ppbv 이었다. 대기관측타워 주변이 침엽수림으로 구성되어 있음에도 불구하고 태화산 내 수목의 65% 이상 차지하고 있는 활엽수림에 의해 이소프렌의 농도가 더 높았음을 알 수 있다. 두 종 모두 초여름(5-6월)이 여름(8월)보다 농도가 높았으며(p<.001) 이소프렌은 초여름 평균 0.75±0.50ppbv, 여름 평균 0.59±0.47ppbv이었고, 모노테르펜은 초여름 평균 0.16±0.10ppbv, 여름 평균 0.15±0.09ppbv 이었다. 측정 기간 동안 평균 온도는 초여름 19.8±4.7oC, 여름 27.3±2.2oC로, 여름에 더 높음에도 불구하고(p<.001) BVOCs 농도는 초여름에 높았다. 특히 6월의 경우 이소프렌과 모노테르펜 모두 고농도를 보였는데, 여름보다 초여름의 식생 활동이 더 활발한 것은 여름 몬순의 영향으로 인한 동북아시아의 특성으로 생각된다(Shim et al., 2014). 2013년도 측정된 NPP (Net Primary Production) 역시 6월에 가장 높았으며 이러한 특성은 침엽수보다 활엽수에서 더 분명하게 나타났다(Fig. 3).KHY-Fig-2KHY-Fig-3KHY-Fig-4

3.2. 이소프렌, 모노테르펜 일변화 양상

   전체 측정 기간 동안 이소프렌과 모노테르펜의 시간대별 분포를 살펴보면(Fig. 4), 이소프렌은 늦은 오후에 최고 농도를 보였고, 모노테르펜은 저녁부터 농도가 높아져 밤에 최고 농도를 보였다. 이소프렌은 광량이 강해지는 오전부터 점차 증가하지만, 대기 중 강력한 산화제인 OH 라디칼과의 반응으로 수명이 1 시간 미만으로 매우 짧아져(Jacobson, 1999) 소멸양도 많아 일반적으로 이른 오후에 최고값을 보인다. 태화산에서는 오후에 1ppbv 정도까지 상승한 후 더 이상 증가하지 않다 오후 5시경 다시 상승해 최고 농도에 이르렀다. 이는 이 지역 풍계의 변화에 의한 영향으로 주변 활엽수림에서 이동해온 것으로 보인다. 이소프렌과 OH의 반응은 메틸비닐케톤과 메사크롤린을 만들고 최종적으로 O3을 생성하여 O3 농도에 영향을 미치게된다. O3의 일변화를 살펴보면 오전 9시 이후 증가하여 오후 3시에 일평균 최대 농도에 이르고 95 백분위수 값은 오후 5시에 가장 높다. 이러한 O3 농도는 BVOCs와 NOx 등 전구물질들의 화학반응에 의한 것으로, 특히 오후 시간 이소프렌의 영향을 받는 것으로 보인다. 이소프렌에 의한 O3 생성량을 정확히 파악하기 위해서는 추후 모델링과 장기적인 측정 연구가 필요하며 이를 통해 이소프렌의 O3 생성에 기여도를 파악할 수 있을 것이다. 반면, 모노테르펜은 늦은 오후부터 농도가 증가하여 대기경계층(atmospheric boundary layer, ABL)이 수축하는 밤시간에 최고 농도를 보였다.

3.3. 이소프렌, 모노테르펜 높이별 분포

   측정된 모든 물질이 높이에 따른 평균 농도에 차이가 있는지를 결정하기 위해 분산 분석을 실시하였다. 그 결과, 물질 모두 높이별 평균 농도에 차이가 있는 것으로 나타났다(p<.001). 이를 캐노피(18m)를 기준으로 위와 아래로 나누어 평균 농도 차이를 독립표본 ttest를 통해 비교하였다(Table 1). 그 결과 캐노피 기준 평균 농도는 통계적으로 유의 수준 5% 이하에서 차이가 있었다. Fig. 5를 보면, 이소프렌과 모노테르펜은 캐노피 아래에서 높은 농도를 보이는데, 특히 모노테르펜의 농도가 분명하게 달랐다. 반면, 캐노피 기준 온도는 아래가 위보다 낮았고 O3은 위에서 더 높았다. 이는 산림 내 대기와 밖 대기 간 차이가 있고, 산림에서 배출되는 물질이 대기에 영향을 미칠 수 있음을 보여주는 것이다. 즉, 산림과 대기의 상호작용의 중요성을 시사한다. 시간대별로 살펴보면, 특히 오후 4시경 캐노피 아래 모노테르펜의 농도가 높아질 때 캐노피 아래 O3의 농도 감소가 눈에 띈다. 이는 모노테르펜은 O3과 반응하므로 농도 감소에 기여할 수 있음을 시사한다(Goldstein et al., 2004). 하지만 도시나 도시 주변 지역에서는 NO3 라디칼이 테르펜과 반응하여 O3의 소멸에 기여할 수 있다(Atkinson and Arey, 2003). 태화산에서도 NO2 농도로 유추한 NO3 라디칼의 농도가 수십 pptv에 이르므로 이에 대해서는 꼭 추가적인 연구가 필요하다.KHY-Tab-1KHY-Fig-5

3.4. 이소프렌, 모노테르펜 기원 특성

   태화산 관측소의 풍계를 정북을 기준으로 오른쪽으로 북동(w1), 동북(w2), 동남(w3), 남동(w4), 남서(w5), 서남(w6), 서북(w7), 북서(w8)의 8방위로 구분하여 살펴보았다. 오전에는 동풍이 오후부터 저녁까지는 북서풍이 우세하였다(Fig. 6). 이를 바탕으로 조건부 확률 함수(Conditional Probability Function, CPF)를 이용하여 풍향별 농도 분포를 살펴보았다(Fig. 7). 조건부 확률 함수는 my/ny로 정의되며 여기서 ny는 특정 방향에서 총 풍향의 발생 횟수이며, my는 ny영역에서 측정 물질의 지정한 한계값(백분위수) 이상일 때 바람의 발생 횟수를 의미한다(Han et al., 2013b; Hwang et al., 2006; Kim et al., 2004). 조건부 확률값이 1에 가까울수록 해당 방향에서 측정 물질의 한계값 이상의 바람이 많이 발생함을 보여준다. 여기서 한계값은 각 측정 물질의 50 백분위수로 설정하였다. 이소프렌은 풍향에 따라 평균 농도가 차이를 보였으며(p<.001) w1(북동), w3(동남), w8(북서)에서 각각 평균 농도가 0.77, 0.66, 0.75ppbv로 높았다. 모노테르펜 또한 북풍 계열에서 높긴 하지만 분산 분석(ANOVA) 결과 풍계에 따른 평균 농도는 차이를 보이지 않았다(p=0.73). 즉, 모노테르펜은 주변에서 이동되기보다는 타워 부근에서 배출되었으므로 풍계의 영향을 받지 않은 것으로 나타났다. 더불어 모노테르펜의 농도가 높은 타워 근처에서 O3의 농도가 가장 낮았는데 이는 모노테르펜의 O3과의 반응에 의한 것으로 유추된다.KHY-Fig-6KHY-Fig-7

3.5. 태화산 배출량 산정

   BVOCs 배출은 종과 수령 환경 변화에 따라 크게 달라지므로 배출량 산정은 대부분 경험식에 기반한 모수화된 알고리즘을 사용하는 경우가 많다. 그 중 Guenther가 개발한 배출량 알고리즘이 최근 널리 사용되고 있으며, 본 연구에서도 그의 알고리즘을 이용한 MEGAN(Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature) 모델로 배출량을 산정해 보았다. MEGAN 모델로 배출량을 산정할 때 고려해야 하는 요소는 emission activity factor type로 여기서는 broadleaf deciduous temperate tree type을 선택하였다. 입력자료로는 해당 기간 측정을 통해 획득한 1시간 평균 기상 자료(온도(K), PAR (micromol/m2/s), 습도(%), 풍속(m/s))와 365개의 1일 평균 LAI (m2/m2) 자료를 준비하였으며, MEGAN 모델에 입력된 CO2 값은 400 ppm이고 soil moisture의 영향은 무시하였다. 토양 정보는 0.047로 “sandy loam”에 해당하는 값을 사용하였다. 식 (1)에 명시된 MEGAN 알고리즘에 기반하여 계산된 태화산에서의 이소프렌과 모노테르펜 배출 계수는 각각 641.9g km−2 h−1, 116.8g kg−2 h−1이다. 이를 Kim(2013)에 명시된 CAPSS (Clean Air Policy Support System, 국립환경과학원)에서 산정된 잣나무의 배출 계수와 비교하여 보면, 이소프렌과 모노테르펜의 배출 계수는 각각 79.3g km−2 h−1, 2380.0g km−2 h−1로 이소프렌은 과대평가되었고 반대로 모노테르펜은 과소평가된 것으로 나타난다. 반면 참나무류와 비교하여 보면, 이소프렌과 모노테르펜의 배출 계수는 각각 29750.0g km−2 h−1, 85.0g km−2 h−1으로 이소프렌은 과소평가된 것을 확인할 수 있다. 이는 두 가지 배출계수 모두 실측에 의해 산정된 것이 아니고, emission activity factor type과 같은 모수화 과정의 영향이 컸을 것으로 생각된다. 이들의 배출 계수는 수종에 따라 큰 차이를 보이고 온도와 빛에 민감하게 반응하므로(Kim, 2013) 향후 태화산에 식재되어 있는 각각의 수종에 대한 챔버 측정과 타워를 이용한 플럭스 측정을 통해 추가로 비교 검증하여 보다 정밀한 분석이 요구된다. MEGAN에 의해 산출된 자료를 기반으로 단위 환산을 통해 태화산의 이소프렌과 모노테르펜 배출량을 계산하면 이소프렌은 1.1(톤/년), 모노테르펜은 0.9(톤/년)으로 산정된다. 추후 emission activity factor type에 대한 선택의 보완과 더불어 우기와 건기, 계절별 기온과 광량을 고려한 모델 시뮬레이션이 이루어 진다면 MEGAN 모델을 이용한 BVOCs 배출량 산정이 조금 더 정확해질 것이다.

적요

   경기도 태화산 서울대학술림에 위치한 대기관측타워에서 BVOCs 중 이소프렌, 모노테르펜을 2013년 5월, 6월, 8월에 PTR-MS를 이용하여 측정하고 이들의 분포 특성을 분석하였다. O3과 온도, 습도 그리고 광합성유효복사와 잎면적지수를 측정하였다. 측정기간 동안 BVOCs 농도는 온도가 가장 높은 8월보다는 6월에 더 높았다. 태화산에서 측정된 침엽수와 활엽수의 광합성량(NPP, net primary production) 모두 6월에 가장 높았다. 이는 식생의 활동이 6월에 더 활발함을 의미하는데 이는 동북아시아 몬순의 영향으로 생각된다. 이소프렌은 늦은 오후에 최고 농도를, 모노테르펜은 저녁부터 농도가 높아져 밤 늦게 최고 농도를 보였다. 이들 모두 높이에 따라 평균 농도에 차이가 있었는데, 이소프렌과 모노테르펜 모두 캐노피 아래에서 높은 농도를 보였다. 반면, 온도는 캐노피 아래가 위보다 낮았고 O3 또한 캐노피 위에서 높아 산림 내와 산림 밖의 대기 간에 차이가 있었다. 특히, 이소프렌은 오후시간에 O3과 같은 시간에 최고농도 보여 O3생성에, 반대로 O3은 농도가 급격히 감소하는 저녁시간에 캐노피 아래에서 농도가 크게 증가하는 모노테르펜은 O3의 소멸에 영향을 미치는 것으로 나타났다. MEGAN을 이용하여 태화산에서 산정된 이소프렌과 모노테르펜의 배출계수는 각각 641.9g km−2 h−1, 116.8g km−2 h−1로 CAPSS에서 산정된 잣나무 배출계수와 비교하면 이소프렌은 높고 반대로 모노테르펜은 낮았다. 이를 바탕으로 연간 배출량은 이소프렌은 1.1(톤/년), 모노테르펜은 0.9(톤/년)으로 산정되었다.

감사의 글

   본 연구는 국립환경과학원의 지원으로 수행되었습니다. 관측소와 타워를 설치하고 관리하며 연구 수행을 지원해주신 국립환경과학원 연구원과 태화산 학술림에서 연구 활동을 지원해주신 서울대학교 관계자 분들께 무한한 감사를 표합니다.

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