대기 중 수은은 신경독성 물질로 배출원에서 배출된 후 침적과 배출을 반복하며 전 지구적으로 순환하고 생물 농축을 통해 상위 포식자인 인간에게까지 영향을 준다. 대기 중 수은은 대부분 무기수은 형태로 존재하며 GEM (gaseous element mercury), GOM (gaseous oxidized mercury), PBM (particulate bound mercury)로 분류한다. GEM은 높은 휘발성과 낮은 반응성으로 긴 체류 시간을 가지며 장거리수송이 가능하다. GOM은 GEM과는 반대로 높은 반응성, 낮은 휘발성으로 짧은 체류 시간을 가지며 국지적 오염물질로 알려졌다. PBM은 GEM과 GOM 사이의 특징을 가지고 있어 중·장거리수송이 가능한 오염물질이다. 그러나 미국 및 캐나다와 같은 국가에 비해 우리나라의 종별 수은농도 측정 연구는 단편적으로 일부 지역에서만 이루어졌기 때문에, 종별 수은농도의 특성을 파악하기 어렵다. 강원도 춘천은 종별 수은농도 측정이 국내 교외 지역 중 가장 오랜 기간 진행되어왔고 인근에 중-대규모 사업장이 없어 인위적 배출원에서 배출되는 수은의 영향이 적을 것이다. 이번 연구 목적은 2015년 3월부터 2018년 2월까지 3년 동안의 장기간 측정을 통해 우리나라 교외 지역인 춘천 대기 중 종별 수은농도의 특성과 농도에 영향을 주는 다양한 요인을 파악하는 것이다. TGM은 자동 수은 측정기기인 Tekran 2537X로 5분 간격으로 측정하였으며 GOM과 PBM은 각각 디누더, quartz filter를 통해 2시간 동안 시료 채취 후 Tekran 2537X로 분석하였다. 종별 수은농도 이외에도 기상요소와 기타 대기오염물질을 동시에 측정하였다. 통계적 분석 역궤적 분석, Cluster 분석을 통해 춘천 수은농도의 요인을 파악하고자 하였다. TGM, GOM, PBM 평균 농도는 각각 2.2 ± 0.8 ng m-3, 4.0 ± 7.2 pg m-3, 38.4 ± 69.3 pg m-3의 값을 보였다. TGM 농도는 자정에 가장 높았고 해가 뜬 직후 일사량 증가로 자연적 배출원에서 배출하는 수은농도가 약간 증가하였다. 계절적으로 TGM은 봄, 겨울에 높고 여름에 낮은 농도를 보였다. TGM/CO 기울기를 통해 TGM 농도가 가을과 겨울에 주거용 보일러와 바이오매스 연소의 영향을 받는다는 것 확인하였다. 또한, 클러스터 분석에서 TGM은 높은 인구 밀도를 보이는 지역을 거쳐 유입될 때 높은 농도를 보였다. TGM의 고농도 에피소드 중 가장 높은 일 평균 농도를 보인 기간은 국내 수도권 또는 서해안에 있는 산업시설의 영향을 받았다. GOM과 O3의 양의 상관성을 보였다. 따라서 GEM의 산화반응이 GOM 농도에 영향을 주는 것으로 파악하였다. GOM은 겨울철에 낮은 기온에서 gas-particle partitioning을 통해 입자와 결합하여 PBM을 형성하여 낮은 농도를 보였다. PBM은 겨울, 가을에 높고 여름과 봄에 낮은 농도를 보였다. 이러한 계절적 특징은 gas-particle partitioning, 연소 시 발생하는 수은의 영향을 받은 것으로 파악하였다. PBM는 2015년에 비해 2016과 2017년에 2배 이상 높은 평균 농도를 보였다. 바이오매스 연소의 지표물질인 PM2.5 내 K+ 농도도 2016, 2017년도에 증가하여 PBM 증가의 원인으로 바이오매스 연소가 있음을 시사한다. 그중 북한의 바이오매스 연소가 PBM 농도 증가에 기여한 것으로 추측한다. 북한은 전체 난방 연료에 약 45%를 목재 연소가 차지하고 있어 바이오매스 연소로 많은 양의 수은을 배출할 것이다.

Mercury (Hg) is a global toxic pollutant that can readily bio-accumulates through the food chain in aquatic system. It poses a great threat to human and wildlife. Atmospheric mercury mostly exists as inorganic forms including gaseous element mercury (GEM), gaseous oxidized mercury (GOM), and particulate bound mercury (PBM). Since these three Hg species have different chemical and physical characteristics, it is critical to measure the speciated Hg concentrations to track the transport and transformation in the multi-environmental media.
In Korea, total gaseous mercury (TGM) concentrations have been measured at 12 national monitoring sites operated by Ministry of Environment since 2012; however, the measurement data of speciated Hg concentration are very limited. In this study, the concentrations of three Hg species including TGM, GOM, and PBM were measured in a small residential city in Korea during 3 years from March 2015 to February 2018. Chuncheon, the city where the sampling site is located has no large local source of Hg; therefore, it is suitable to identify the effect of long-range transport and in-situ secondary formation. The main objective of this study is to identify the various factors affecting the characteristics and concentrations of Hg species in Chuncheon. TGM was measured at 5 minute interval using an automatic mercury analyzer, Tekran 2537X. On the other hand, GOM and PBM were sampled for 2 hours using a KCl coated denuder and a quartz filter, respectively, and analyzed by Tekran 2537X.
During the whole sampling period, the average concentrations of TGM, GOM and PBM were 2.2 ± 0.8 ng m-3, 4.0 ± 7.2 pg m-3 and 38.4 ± 69.3 pg m-3, respectively. Dirunal variation of TGM was distinct, showing the highest concentration around midnight and the lowest concentration during late afternoon. TGM was higher in spring and winter than in summer. The TGM/CO ratio showed that TGM was possibly influenced by residential boiler and biomass burning in autumn and winter. Based on the cluster analysis of back-trajectories, TGM was enhanced with the trajectories passing through the high population density area of China. On the other hand, GOM was positively correlated with O3 and atmospheric temperature, indicating that it was affected by the oxidation reactions of GEM. The seasonal variation of GOM was opposite to that of PBM, showing high concentrations in summer and low concentrations in winter because of the gas-particle partioning. As temperature decreased the gas-particle partitioning coefficient increased, causing high PBM and low GOM concentrations in winter. PBM was also correlated with PM2.5, some of PM2.5 components including NO3- and elemental carbon (EC), and carbon monoxide (CO), showing the possible effect of fuel combustion on PBM concentration. Cluster analysis of back-trajectories indicates that PBM increased with the trajectories passing through Russia, Mongolia, China, and North Korea. PBM concentrations were more than two times higher in 2016 and 2017 than in 2015 especially during winter. Potassium ion (K+) in PM2.5, an important indicator for biomass burning also significantly increased in 2016 and 2017, possibly suggesting the biomass burning as the cause of increased PBM. In addition, the biomass burning of North Korea is another hypothesis for enhanced PBM because wood burning contributes about 45% of total energy consumption for heating in North Korea.