그림 3은 PM₁₀과 중금속의 지역별 농도분포를 최대값/최소값, 4분위수, Median을 나타낸 상자도표이다. 대기오염물질은 지역, 계절, 기상요인, 점오염원 등에 의해 이상값들이 많이 측정되어 본 연구에서는 Median으로 평가하였다. 조사지역의 PM₁₀ 농도범위는15~176 μg/m³으로 나타났고, 지역별 PM₁₀ Median은 공단지역인 안산이 47 μg/m³으로 주거지역인 수원 40 μg/m³, 의왕 42 μg/m³, 공단지역인 성남 44 μg/m³보다 조금 높게 나타났으며, 성남은 주거지역 수준의 농도를 보이고 있다. 이는 성남 측정망이 1990년에 용도지역을 공업지역으로 분류되었으나 현 상황은 대기오염 배출원인 공단은 거의 이전을 하였고 현재는 주로 아파트형 공장이 대부분인 관계로 공업지역으로서의 특성이 없어진 상태로 추후 중금속 측정망의 개편시 고려해야 할 대상지역으로 판단되고 있다.

Fig. 3. 
Concentration distribution of PM¹⁰ and heavy metals by site.

중금속 항목별 Median은 공단지역인 안산이 Pb 0.068 μg/m³, Cu 0.071 μg/m³, Ni 0.007 μg/m³으로 주거지역인 수원, 의왕, 성남보다 Cu 3.2~4.5배, Pb 1.9~2.2배, Ni 1.7~2.6배 높았으나, Fe, Mn, Cr, Cd는 1.2~1.5배로 다소 높게 나타났고 As는 지역 간 농도차가 거의 없는 것으로 나타났다. Cu가 다른 항목보다 지역적으로 큰 차이를 보였는데 이는 서울시 7개 관측점을 중심으로 한 중금속 성분의 공간적 농도분포 특성에서 Cu가 다른 중금속에 비해 공간적 가변성이 두드러진다는 연구결과와 일치하는 것으로 나타났다 (Choi and Kim, 2003). 또한 지역별 중금속 항목별 농도분포를 비교해 보면 수원, 의왕, 성남 지역은 Fe>Pb>Cu>Mn>Cr>Ni>As>Cd 순으로 나타났으나, 안산지역은 Fe>Cu>Pb>Mn>Cr>Ni>As>Cd 순으로 다르게 나타났는데, 그 원인은 철강, 철합금, 도금공장 등 중소규모 공장들이 산재하고 있어 주거지역과는 다른 특성을 보인 것으로 판단된다. 수원, 성남, 의왕 지역은 Na and Lee (2000) 측정한 결과와 같았으나, 안산지역은 춘천지역 대기 중 중금속 농도 분포인 Fe>Cu>Pb과 같은 경향으로 나타났다(Lim et al., 2006).

그림 4는 PM₁₀과 중금속의 월별 농도를 나타낸 것으로 계절별 특성을 분석한 결과 겨울, 봄철 (12~5월)의 PM₁₀ Median은 55 μg/m³이고 여름, 가을 (6~11월) Median은 32 μg/m³으로 겨울, 봄철이 1.7배 높은 것으로 나타났다.

Fig. 4. 
Concentration distribution of PM¹⁰ and heavy metals by month.

또한 중금속 항목별 농도변화를 보면 겨울, 봄철(12~5월) Pb, Fe, As의 Median은 0.053 μg/m³, 0.848 μg/m³, 0.0044 μg/m³으로 여름, 가을철 (6~11월) Median은 Pb 0.015 μg/m³, Fe 0.435 μg/m³, As 0.0013 μg/m³으로 Pb 3.5배, Fe 1.9배, As 3.4배 높게 나타났다. 그러나 Cu, Mn, Ni은 큰 차이가 없었으며 Cr은 오히려 여름, 가을철(6~11월)이 조금 높은 것으로 나타났다. 이와 같이 겨울, 봄철에 Pb, Fe, As이 고농도를 보인 것은 화석연료 사용증가와 봄철 황사의 영향으로 유입되는 오염물질이 원인으로 사료되고, 여름, 가을철은 강수에 의한 세정효과(washout)로 인해 낮게 나타난 것으로 판단된다. 또한 Cu, Cr, Ni 측정값은 전체의 기간에서 고농도 구간의 상위값 이상치(상자도표의 “^o”, “^＊”)가 많이 나타나고 있음을 볼 수 있는데 이는 점오염원에 의한 일시적 현상으로 해석된다. 중금속 항목의 월별 농도변화 특성을 보면 Fe, Mn, As는 항목 간 비슷한 추세를 보였고 특히 3월과 12월에 농도변화가 유사 하였으며, Pb과 Cu는 연중 농도분포가 비슷한 추세로 나타났고, Cr, Cd는 9~12월에 아주 낮은 농도로 나타나 오염 배출원이 비슷하고 항목 간 상관성이 있을 것으로 사료된다. 또한 중금속 항목의 시∙공간적 특성을 보면 Pb, As, Fe은 시간적(계절적) 특성에 영향을 받으나 Cu, Ni은 공간적(지역적) 특성에 더 영향을 받는 것으로 나타났다.

PM₁₀과 중금속 오염도는 기상인자, 점오염원에서 배출되는 가스상 오염물질과 지역적, 계절적 특성 등 여러 가지 요인에 의해 오염도가 달라지므로 본 연구에서는 기상인자, 가스상 오염물질과 PM₁₀, 중금속 등 측정항목 간 상관성을 SPSS (Ver 18.0) 통계프로그램의 Pearson correlation analysis를 실시하였으며, 그 결과를 표 4, 5에 나타내었다. 표 4를 보면 PM₁₀과 Mn의 상관계수가 0.82 (p<0.01)로 가장 높은 상관성을 보였고, As (0.78), Fe (0.77), Ni (0.61), Pb (0.60) 항목과도 상관성이 높은 것으로 나타났다. 또한 월별 농도변화 특성이 비슷하였던 Fe과 Mn 0.82 (p<0.01), Fe과 As 0.78 (p<0.01)로 높은 상관관계를 보였고, Pb와 Cu 0.65 (p<0.01)도 상관성이 높았다. 그러나 여름철에 가장 높은 농도를 보였던 Cr과 연중 저농도로 나타난 Cd는 상관성이 낮은 것으로 나타났다.

표 5는 기상인자, 가스상 오염물질과 PM₁₀, 중금속 상관분석 나타낸 것으로 가스상 오염물질인 SO₂와 Pb는 0.66 (p<0.01), CO는 PM₁₀과 0.62 (p<0.01)로 상관성이 높게 나타났고, 특히 SO₂는 Cr을 제외한 모든 중금속 항목과 유의한 상관성을 보여 주었다. 기상인자인 풍속과 기온은 중금속 항목과 상관성 없었으며 특히 기온은 As (-0.36), Fe (-0.29), PM₁₀ (-0.13) 등과 풍속은 PM₁₀ (-0.05), Cu, Pb 항목과 음의 상관성을 보였다. 상대습도는 상관성이 낮은 것으로 나타났다.

상관분석결과 (표 5) 가스상물질과 PM₁₀, 중금속과의 상관성이 있는 것으로 나타나 이에 대한 인과관계와 인위적 오염원에 대한 영향을 알아보고자 회귀분석을 실시하였다. 본 연구에서는 종속변수와 둘 이상의 독립변수를 이용하므로 다중선형회귀분석법을 이용하여 회귀식을 도출하였다. 다중선형 회귀식은 아래의 식(1)과 같이 나타낸다. 계수(β)의 추정은 잔차의 최소제곱합에 의해 구해진다.

독립성 검정을 위해 D-W(Durbin-Watson) 검정과 독립변수 간의 다중공선성 (collinearity) 검정을 실시한다. 다중공선성은 회귀식의 독립변수 사이의 공선성으로 인하여 발생하는 분산값의 팽창 정도를 측정하는 분산팽창요인 (VIF; Variance inflation factor)을 구하여 평가하며, VIF 값이 10 이상이면 다중공선성을 의심한다.

여기서

y_i: i번째 종속변수의 값

β₀: 회귀식의 절편, 상수항

β_p: 선형회귀계수

x_p: 독립변수의 값

e_i: i번째 측정된 종속변수의 오차항

σ ²: e_i의 분산

회귀식의 진단방법으로는 유의성을 검정하는 F-검정과 선형성을 설명하는 결정계수값 (R²) 통해 회귀식의 유의성을 검증하였다. 식(2, 3)의 F-검정은 회귀식에 의해 설명되는 변동(MSR)과 회귀식에 의해 설명되지 않는 변동(MSE)의 비로서 그 값이 커질수록 회귀식의 신뢰도가 높고, 유의확률(p-값)이 유의수준 0.05보다 작을 때 회귀식은 유의하다고 평가한다.

여기서 MSR: mean square regression

MSE: mean square error
SST: sum of square total
SSR: sum of square regression
SSE: sum of square error
n: degree of freedom
p: No. of independent variables in regression model

다중선형회귀분석 결과 회귀모형의 계수값과 검정값은 표 6, 7과 같이 구해졌다. PM₁₀는 CO, SO₂, RH, WS를 Pb는 CO, SO₂를 독립변수로 하는 회귀식이 도출되었다. 회귀식의 유의성을 설명하는 F-value 값이 PM₁₀은 83.336, Pb는 120.0으로 유의한 수준이었으며, 선형성을 설명하는 결정계수 (R²)가 PM₁₀은 0.487, Pb는 0.476으로 그 의미는 추정된 회귀식으로부터 PM₁₀ 농도의 48.7%, Pb 농도의 47.6%를 설명할 수 있다는 것을 의미한다. PM₁₀과 Pb의 회귀모형식을 표현하면 식(4)와 같이 표현된다.

표 6 회귀식의 독립변수별 계수값을 각각의 종속변수의 Median값으로 나누어 표준화된 독립변수 계수값으로 종속변수에 영향을 미치는 정도를 비교하여 평가한 결과 PM₁₀, Fe, Mn은 특징적으로 CO와 풍속에 영향을 받고, Pb, Cu, Ni, As는 SO₂가 주요인으로 나타났다. 즉 PM₁₀, Fe, Mn 농도는 화석연료의 불완전연소와 바람으로 인한 토양의 비산으로부터 배출되는 CO, WS에 영향을 받고, Pb, Cu, Ni, As 농도는 화석연료 연소와 금속용융, 황산제조, 석유정제 등 산업공정에서 배출되는 SO₂ 농도에 더 큰 인과관계가 있는 것으로 평가되었다.

표 7은 회귀식의 검정값을 나타낸 것으로 시간 변화에 따른 자기상관을 나타내는 D-W값이 “0”, “4”에 가까우면 자기상관이 존재하여 시계열분석을 실시해야한다. 본 연구에서는 PM₁₀ (0.779), Fe (0.996), Mn (0.978) 등 항목이 1 이하로 자기상관이 존재하여 시계열분석이 필요한 것으로 나타났는데 시계열 특성을 분석하기 위해서는 장기적인 조사 자료를 확보하여 평가해야 한다. 향후에 경기도에서 운영하는 중금속측정망 (PM₁₀)의 장기간의 조사 자료가 축적되면 시계열분석 통한 좀 더 정확한 중금속 농도변화를 평가할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 VIF값이 10 이상이면 공선성 의심되나 본 연구에서는 2 이하로 독립변수 간 다중공선성이 존재하지 않았다.