서울대학교 환경대학원 정수종 교수와 박하영 연구원 그리고 미국 NASA 제트추진연구소, 네덜란드 KNMI로 구성된 한국-미국-유럽 공동 연구팀은 온실가스 관측 인공위성을 사용하여 북반구 도시의 온실가스 배출 패턴 및 배출 특성 평가의 표준화기법을 개발하였다. 도시에서는 온실가스 배출량 증가에 따라 대기질도 함께 악화되는 것을 보였으며, 특히 도시의 개발 수준에 따라 대기질 악화 정도가 차이가 나는 것을 밝혔다. 이와 같은 결과는 전 세계 81개 대도시의 온실가스와 대기질을 균일한 방법으로 비교분석한 첫 사례이며, 탄소중립을 위한 온실가스 저감은 궁극적으로 대기오염 문제 해결에도 도움을 줄 수 있다는 증거를 제시한 것으로, 국제 학술지 Remote Sensing of Environment에 2020년 12월 온라인으로 발표되었다.
도시에서는 기후변화와 온난화를 유발하는 전 지구의 70% 이상의 이산화탄소(CO2)가 배출되고 있으며, 대기오염의 전구물질인 CO와 NO2 또한 도시에서 많이 배출되고 있다. 전 세계 인구의 절반 이상은 도시에 거주하고 있으며, 도시에서는 난방과 에너지 및 자동차 사용과 같은 인간 활동으로 인한 인위적 CO2 및 대기오염물질이 많이 발생하고 있다. 이로 인해 도시에서는 이산화탄소와 대기오염물질을 저감하는 것이 가장 큰 숙제 중 하나가 되었다. 따라서 도시는 기후변화 완화와 이산화탄소 감축 및 대기질 개선에 있어 아주 중요한 역할을 할 수 있다.
도시 내에 있는 인위적인 배출원에서는 대부분 CO2와 함께 대기오염의 전구물질인 CO와 NO2가 동시에 배출이 되고, 이 물질들의 관계와 비율을 통해 해당 도시의 배출특징을 파악할 수 있다. 정수종 교수 연구팀은 인공위성을 이용해 전 세계 북반구 81개 대도시의 이산화탄소와 대기오염물질의 상관성 및 비율을 분석하여 도시들의 배출 특성을 평가하였다. 이는 인공위성을 이용해 전 세계 대도시 온실가스와 대기오염을 동시에 분석한 첫 사례이다.
연구결과에 따르면 CO2와 대기오염물질인 CO와 NO2가 양의 상관성을 가진 것으로 나타났다. 이는 에너지사용량과 인간활동이 증가할수록 대기질에 영향을 미치는 대기오염물질도 함께 증가한다는 것을 의미한다. 더 나아가 도시 에너지사용량을 반영하는 CO2를 사용해 대기오염물질의 비율을 비교했을 때, 각 도시의 배출 특성과 사회경제적 특징이 잘 반영되는 것으로 나타났다. 도시들을 북미, 유럽, 아시아 지역으로 분류했을 때, 아시아 지역의 도시들과 유럽의 상업 도시들이 CO2 배출 대비 대기오염물질 CO와 NO2 비율이 특히 높은 것으로 나타났다. 또한, 도시의 CO/CO2, NO2/CO2 비율은 도시의 인구수와 GDP와도 상관성이 있다는 것으로 나타났다. 도시 규모나 경제발전이 커질수록 대기질이 악화되는 것을 볼 수 있다.
나아가 북반구 도시들을‘선진국’과‘개발 도상국’지역으로 분류해 GDP와 비교했을 때 새로운 패턴을 보였다. 대부분의 선진국 도시들은 GDP의 증가에 따라 CO/CO2와 NO2/CO2 비율의 작은 증가세를 보이는 반면, 개도국 도시들은 GDP 증가당 비율의 더 큰 증가세를 보였다. 특히, 뭄바이나 톈진처럼 급속한 경제발전에 직면한 개도국 도시들은 선진국 도시와 거의 비슷한 정도의 배출비율을 보였다. 이는 개도국 도시들의 덜 엄격한 오염 통제 조치와 함께 화석 연료의 낮은 연소효율에 기인할 수 있다. 개도국 도시들의 경제발전에 따른 대기질 저하를 효과적으로 관리하기 위해서는 오염 관리 조치가 매우 중요하다는 것을 암시한다. 또한, 본 연구는 테헤란과 밀라노와 같은 도시에서는 기상 조건과 맞물려 도시에 대기오염을 가둘 수 있는 지리적 특성의 중요성을 강조하였다.
본 연구결과는 위성 관측을 통해 도시의 이산화탄소와 대기오염물질의 동시 배출을 제어하는 요인에 대한 단서를 제공할 수 있음을 입증하였다. 연구 책임자인 정수종 교수는“국가의 탄소중립 정책에 따라 도시에서는 기후변화와 대기질 개선을 위해 에너지 전환과 탈탄소의 적절한 대응 정책 수립이 고려되어야 한다. 본 연구는 이러한 이산화탄소 감축 및 대기질 완화를 위한 전략에 사용될 수 있는 결과를 제시한다”고 연구의 중요성을 밝혔다.
본 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다 (No. NRF-2019R1A2C3002868).