전체 측정 기간에 측정된 측정소별 PM₁₀ 농도의 분위수 (%ile) 분포를 그림 3에 나타내었다. 그림에 나타난 것과 같이 각 측정소의 배경농도의 분위수 분포는 최대값에 접근하는 지수함수 형태로 나타났고, 이 때 측정소별 측정된 최대 농도값의 e^-1의 감소 인자에 해당하는 e^-1 (e-folding) 농도값은 중국 (Dialin_F, Dailin_G, Xiamen 측정소 순서대로) 72^th%ile, 62^th%ile, 50^th%ile, 한국 (Ganghwa, Gosan, Taean 측정소 순서대로) 75^th%ile, 75^th%ile, 76^th%ile, 일본 (순서대로 Oki, Rishiri 측정소 순서대로) 79^th%ile, 80^th%ile로 나타났다. 즉, 중국의 측정소는 상대적으로 농도 변화가 커서 배경농도를 확정하기 힘든 반면, 일본 측정소는 다수의 자료가 하위 농도 즉 0~80^th%ile에 약 63% 이상 집중되고 있어서 일정 수준 이내에서 배경농도로 주로 측정되므로 배경농도 수준을 잘 특정할 수 있는 결과로 판단된다.

Fig. 3. 
Distribution curves of the cumulative PM₁₀ background concentrations in 8 sites during the study period.

국가별 평균적 농도 수준을 살펴보기 위하여 상·하위 ±10^th%ile을 제외한 분위수 분포를 살펴본 결과, Dalian_G 측정소의 분포 곡선이 전반적 분포에서 가장 완만한 기울기를 보였으며, Dalian_F 측정소와 Xiamen 측정소의 분포 곡선은 서로 유사하게 나타났다. 그러나 산술 평균분포 (그림에서 ○로 표시)에서는 Dalian_F 측정소에 비하여 Xiamen 측정소가 상대적으로 더 낮은 분위수에서 평균값이 존재하는 것으로 나타나, Dalian_F 측정소에서 고농도가 상대적으로 더 자주 측정된 것으로 해석된다. 한국의 경우 Ganghwa와 Taean 두 측정소에서 전반적으로 매우 유사한 분위수 분포 및 평균값을 보였고, 반면 Gosan 측정소에서 제일 낮게 나타났다. 일본의 경우 Oki 측정소가 Rishiri 측정소보다 더 가파른 증가 경향을 보였다. 3국 전체로 볼 때 Dalian_G 측정소에서의 분포 곡선이 가장 완만한 것은 PM₁₀ 농도의 측정 빈도가 고농도에 집중되어 있는 결과로 해석되며, 이와 반대로 Oki 및 Rishiri 측정소의 경우 분포 곡선이 중위수 이하에서 가장 가파른 변화를 보여 PM₁₀ 농도 발생 빈도가 저농도에 집중되어 있음을 확인할 수 있었고, 따라서 배경농도 수준을 특정하기에 제일 양호한 것으로 판단된다.

측정 지점별 PM₁₀ 농도의 장기 변화 경향을 파악하기 위하여 PM₁₀ 일평균 값의 평균 (mean), 중위수 (median), 5^th, 10^th, 25^th, 75^th, 90^th, 95^th%ile의 연도별 분포를 그림 4에 나타내었다. 최고값의 경우 연도별로 그 차이가 매우 크게 나타났고 연도별 변화 경향을 파악하기가 쉽지 않아 본 연구에서 제외하였다. 또한, 일본의 경우, 2000년 9월부터 측정이 시작되어 연간 자료로서 불충분하다고 판단되는 기간을 제외한 2001~2013년을 본 연구의 분석 기간으로 한정하였다.

Fig. 4. 
Annual variations of 5^th, 10^th, 25^th, 50^th, 75^th, 90^th, and 95^th percentiles of PM₁₀ concentrations observed at 8 sites in 3 countries over the study periods: 2002~2013 (China), 2000 ~2014 (Korea), and 2001 ~2013 (Japan). Red line indicates the linear regression curve of 50^th percentile.

Dalian 시에 위치한 Dalian_F와 Dalian_G 측정소 모두 농도가 2006년까지 증가하여 최고치를 기록한 이후 2010년까지 중위수, 5^th, 10^th, 25^th, 75^th, 90^th%ile 모두 급격히 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 추세는 2008년 북경 올림픽 개최를 위한 북경 중심의 대규모 배출량 저감 정책과 연관된 것으로 사료된다. 올림픽 개최 직전 기간 (2006~2008년)에 대하여 측정소별 중위수 (50^th%ile) 경향을 정량적으로 살펴보면, 2006~2007년 변화 경향은 Dalian_F, Dalian_G, Xiamen 측정소에서 각각 -12.7, -12.6, -30.5%/year (평균 -18.6±10.3 %/year)로서 분석 기간 중 가장 큰 감소 경향을 보였고, 2007~2008년 각각 -17.7, -19.6, -16.7%/year (평균 -18.0±1.5%/year)로서 두 번째로 큰 감소 경향을 보였다. Wang and Hao (2012)는 중국 전역의 PM₁₀ 및 SO₂ 농도가 2005년 이후 꾸준히 감소하는 경향을 보고하며 이를 올림픽 개최 효과로 분석하였고, 특히 PM₁₀ 농도 감축을 위하여 2003년부터 시행된 중국 발전소의 PM₁₀ 배출량 제어 정책이 중국의 제철, 시멘트, 알루미늄 산업 분야에서 성과를 낸 결과로 보고되었다 (Wang and Hao, 2012). 이는 또한 중국의 5개년 감축 계획 10회차 (2001~2005년)에 의한 배출량 저감 기간 (MEP, 2011)과도 일치함을 확인하였다. Witte et al. (2009)는 위성자료를 이용하여 NO₂, SO₂, CO 농도를 올림픽이 있었던 2008년과 올림픽 이전의 기간 사이의 농도 차이에 대한 비교 분석을 시도하였고, 특히 올림픽이 개최되던 기간의 엄격한 배출량 규제로 인해 올림픽 기간의 NO₂ 농도가 2005~2007년 농도 대비 43% 감축된 것을 확인하였다.

반면 2010년 이후 다시 증가하여 최근 (2013년)에는 2006년의 최고치 농도와 유사한 수준으로 회복하였다. 특히 최근 (2012~2013년)에는 모든 분위수에서 급격한 증가율을 보였는데, 2013년의 경우 2012년 대비 Dalian_F와 Dalian_G 측정소 모두 평균 1.62배 증가하였다. 이처럼 Dalian_F와 Dalin_G 측정소에서 2013년 PM₁₀ 농도가 급증한 것은 Dalian 시와 가까운 북경에서 2013년 1월 총 28일의 스모그가 발생한 것과 연관이 있는 것으로 사료된다 (Hu and Jiang, 2013; Luo, 2013).

Xiamen 측정소는 Dalian 시의 두 측정소와 마찬가지로 2006년까지 꾸준히 증가한 후 2006~2008년 사이 급격한 감소를 보였으나, Dalian_F와 Dalian_G 측정소와는 달리 2008년 이후 일정한 농도 수준을 크게 벗어나지 않는 것으로 나타났다.

한국의 경우, 장기적인 관점에서 Ganghwa와 Taean 측정소에서는 연평균 농도가 전체적으로 소폭 감소하는 추세를, Gosan 측정소에서는 소폭 증가하는 경향을 보이고 있는 등 서로 다른 경향성을 보였다. 그럼에도 불구하고 세 측정소 모두 공통적으로 2012년 이후 증가하는 경향을 보였으며, 이러한 경향은 높은 분위수에서 더욱 뚜렷하게 나타났다. 이러한 현상은 우리나라의 풍상측에 위치한 Dalian_F와 Dalian_G 측정소에서의 2012~2013년 급격한 농도 증가와 연관이 있을 것으로 사료되어 모델링 연구 등 자세한 관련 연구가 요구된다.

Taean 측정소의 농도는 측정 기간 초기에는 모든 분위수에서 급격한 감소를 보였으나, 95^th%ile을 제외한 모든 분위수에서 2011년까지 일정한 농도 수준을 유지하였다. 95^th%ile의 경우 2006년까지 꾸준히 소폭 감소하는 경향을 보이다가 2006~2011년 증가하는 추세를 보여 2000년의 농도 수준까지 회복되는 모습을 보였다. 이후 2011~2012년에는 모든 분위수에서 뚜렷하게 감소하는 경향을 보이고 있으나, 이후 다시 농도가 증가하는 등 그 추세를 단정하기는 힘들어 보인다.

Gosan 측정소는 전체적인 농도 수준이 다른 두 측정소에 비해 상대적으로 상당히 낮은 모습을 보였다. 2002년의 일시적인 고농도를 제외하고는 2000년~2008년 사이 증가하는 모습을 보였고, 이후 Ganghwa 및 Taean 측정소와 마찬가지로 2012년까지 모든 분위수에서의 급격한 감소 경향을 나타낸 이후 다시 뚜렷하게 증가하는 양상을 보이고 있다. 다만 연평균 값의 추세만을 한정하여 볼 때 Ganghwa와 Taean 측정소와는 지리적으로 남쪽에 위치한 Gosan 측정소에서 증가하는 경향을 보인 이유가 최근의 제주도 내의 주변 도심지 영향이 커진 것으로 판단되나, 보다 자세한 분석적 연구가 필요할 것으로 판단된다.

일본의 두 측정소에서는 모두 전체적으로 감소하는 경향을 보이는 것 외에 큰 특징을 보이지 않는다. 두 지점 모두 고분위수의 변화 양상이 불규칙하여 일정한 경향성을 규정하기 힘들며, 50^th%ile을 포함한 저분위수에서는 전체 측정 기간 동안 농도의 변화 정도가 매우 작게 나타났다. Oki와 Rishiri 두 측정소 모두 2001년 대비 2013년 95^th%ile의 값이 30% 가량 감소한 것으로 나타났다.

측정 지점별 월별 특성을 살펴보기 위하여 전체 기간에 대한 PM₁₀ 일평균값을 월별로 그림 5에 나타내었다. 모든 측정소에서 봄철, 특히 4월에 가장 높은 농도를, 그다음으로 겨울, 가을, 여름 순으로 나타났다. 이러한 봄철의 고농도는 대륙에서 불어오는 다량의 황사 영향 및 북경과 같은 고배출 지역의 서풍 수송에 의한 풍계의 일치 정도와 연관된 결과로 판단되며, 여름철에는 강수로 인한 씻김 현상으로 농도가 낮게 나타나는 것으로 판단된다. 농도 편차 또한 농도가 가장 높은 4월에 제일 크게 나타났으며, 그다음으로 3월 순으로 나타났다. 이는 황사 발생일과 비발생일의 농도 편차에 기인한 것으로 해석하였고, 그 결과 계절적 농도 편차는 봄철에 가장 크게 나타났고, 겨울, 가을, 여름 순으로 나타났다.

Fig. 5. 
Monthly variations of 5^th, 10^th, 25^th, 50^th, 75^th, 90^th, 95^th percentiles of PM₁₀ concentrations observed at 8 sites in each of the 3 countries over the study periods: 2002~2013 (China), 2000~2014 (Korea), and 2000~2013 (Japan).

측정 지점별 월평균 농도는 중국의 경우 Dalian_G 측정소에서 가장 크게 나타났다. 또한, Dalian_F에서는 Xiamen 측정소에 비하여 월평균 값이 같거나 소폭 높게 나타났으나, 10월에는 Xiamen 측정소에서 오히려 뚜렷하게 높게 나타났다. Xiamen 측정소의 경우 Dalian 시에 있는 두 측정소에 비해 위도가 낮을 뿐만 아니라 위에서 설명한 지리적 및 기후적 요소가 상이하여 상대적으로 다른 경향을 보이는 것으로 판단된다. 한국의 경우 Ganghwa와 Taean 측정소에서는 월 평균 농도가 매우 유사하였으나, Gosan 측정소의 경우 다른 두 지점에 비하여 연중 항상 낮은 값을 나타내었다. 일본의 경우 계절별로 보면 여름철의 경우 두 측정소의 월 평균 농도의 차이가 크지 않으나, 봄철의 경우 Oki 측정소가 Rishiri 측정소보다 그 상승폭이 높게 나타났는데, 이는 상대적으로 대륙의 발원지로부터 가까운 Oki 측정소가 장거리 수송되어 오는 영향을 더 자주 받은 결과로 판단된다.