화학물질의 환경노출평가에 사용될 다매체동태모형은 넓은 범위의 물리화학적 특성을 가진 매우 많은 화학물질들(신규물질 포함)을 평가할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 가능한 한 넓은 범위의 물리화학적 특성에 대해 적용 가능하도록 모형이 다양한 종류의 물질을 대상으로 최적화가 이루어져야 한다. 그러나 모형의 최적화에 필요한 다매체 환경 중 관측값은 일반적으로 제한된 수의 화학물질에 대해서만 축적되어있다. 화학물질의 환경 동태는 그 물리화학적 특성과 배출 특성에 따라 매우 다양하기 때문에, 최적화에 사용되지 않은 물질들에 대한 모형 예측의 불확실성은 상대적으로 클 수밖에 없다. 그럼에도 불구하고 환경노출평가에 사용되는 다매체동태모형의 불확실성의 크기 자체와 그 크기를 좌우하는 관측값의 영향에 대한 연구는 국내외적으로 거의 전무하다.
따라서 본 연구에서는 모형의 최적화를 위해 관측값들의 부분적 혹은 선별적 사용이 모형 예측의 불확실성에 미치는 영향을 평가하고 모형의 최적화를 위해 가장 합리적인 관측값의 선택 방식과 그를 위한 모니터링 방안을 제시하고자 하였다.
평가를 위해 1999년부터 2012년까지 기간 동안 모니터링 사업을 통해 측정된 전국 96개 지역에 대한 다매체(대기, 수체, 저토 그리고 토양) 오염도 관측자료 74641개를 문헌을 통해 수집하였다. 해당 물질은 총 45종의 반휘발성유기화합물로 Polychlorinated dibenzo-p-dioxins/furans (PCDD/Fs), polybrominated dipenyl ethers (PBDEs), phthalates 그리고 polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) 이다. 이 관측값을 이용하여 먼저 매체간 퓨가시티 비교를 통한 열역학적 평형상태 여부와 시?공간별 통계적 오염도 평가를 통한 매체쌍 상대농도의 정상상태 여부를 각각 평가하였다. 그리고 이러한 결과를 바탕으로 사용 가능한 관측값을 모두 사용하는 경우와 일부 값만 사용하는 경우 등 총 12개의 최적화용 관측값 세트를 선정하여 각각 최적화를 실시하고 관측값과 모형예측값의 차이, 왜도 그리고 상관관계 등 통계적 평가를 통해 관측값의 선택이 모형예측의 불확실성에 미치는 영향을 분석하였다.
국내 환경에서 오염물질들은 전체 경우 중 84.4%는 특정 시간 및 공간에서는 평형상태 가능성이 있는 것으로 확인되었으며, 개별 물질그룹별로는 PCDD/Fs, PBDEs, phthalates 그리고 PAHs 각각 87.1%, 97.5%, 68% 그리고 80%였다. 인접 매체와 확산에 의한 오염물질의 직접적인 교환이 발생하는 대기-수체, 대기-토양 그리고 수체-저토 매체쌍의 퓨가시티의 비(fwater/fair, fsoil/fair 그리고 fsediment/fwater)는 공통적으로 분자량 또는 옥탄올-물 분배 계수가 증가함에 따라 감소하는 경향을 나타내었다. 다만, PBDEs의 수체-저토 매체쌍 퓨가시티의 비는 대조적으로 분자량이 증가함에 따라 증가하는 경향을 보였다. 이러한 경향은 일반적으로 분자(분자량)가 커짐에 따라 매체 간 이동에 걸리는 시간이 길어져서 평형에서 더 멀어진 상태에 있다는 것을 보여준다.
매체쌍별 상대농도는 전체 경우 중 70%가 통계적으로 정상상태로 평가되었으며, 개별 물질그룹별로는 PCDD/Fs, PBDEs, phthalates 그리고 PAHs 각각 37.6%, 82.5%, 88% 그리고 94.5%였다. 여기서 정상상태로 확인된 상대농도 자료들만 이어지는 최적화와 예측력 평가에 사용되었다.
최적화에 있어서 사용 가능한 모든 관측값을 이용하는 경우 당연히 최적화 전과 비교해서 모형 예측력이 현저하게 개선되었다. 그러나 특정 물질그룹의 관측값만 이용하는 경우에는 해당 물질그룹에 대한 모형 예측력은 개선되지만 다른 물질그룹에 대해서는 악화되었다. 대조적으로, 관측값이 존재하는 화학물질의 개수를 줄이더라도 전체 물리화학적 특성을 반영할 수 있도록 그 범위를 고려하여 최적화에 이용하는 경우에는 전체 화학물질을 이용하는 결과와 큰 차이를 보이지 않았다. 최적화된 모형의 상대농도 예측값들은 전체 42종 물질 156개 중 90%가 관측값과 10배 이내의 편차를 보이는 것으로 확인되었다.
이러한 결과는 모형의 최적화를 위해 사용되는 관측값 세트의 종류와 특성에 따라 모형 예측력이 크게 좌우되며, 심지어는 모형 예측력의 신뢰도를 떨어뜨릴 수도 있다는 것을 보여준다. 본 연구에서는 이러한 불확실성의 특성과 정도에 대해 정성적, 정량적으로 평가하였으며 이에 따르면 물리화학적 특성이 다른 다양한 화학물질들에 대해 고른 예측 신뢰도를 가지도록 모형이 최적화되기 위해서는 최적화에 사용될 화학물질의 특성 범위 자체가 가능한 한 넓도록 선정되는 것이 대단히 중요하다. 또한 이러한 결과는 다매체동태모형의 신뢰성을 높이기 위해 관측값을 얻으려는 경우 모니터링 계획의 수립에 적용되어야 한다.