R로 작성한 전국 미세먼지 지도

에어코리아 1년 측정자료 중에서 도시대기측정망 자료만으로 연평균 미세먼지(PM2.5) 농도 지도를 그렸습니다(오른쪽 그림은 IDW로 보간한 그림입니다). 미세먼지 농도는 경기도와 충청도에서 높고, 울산과 부산 등은 상대적으로 낮은 수준입니다. 미세먼지 절대 농도는 부울경이 낮지만 미세먼지로 인한 초과 사망률과 산업단지 주변 암 발생율 등을 고려하면 부울경 미세먼지 독성이 상대적으로 높은 것으로 추정됩니다. 

 

 

아래는 겨울(1, 2, 12월)과 여름(6, 7, 8) 농도 지도입니다. 

겨울에 울산에서는 파란색만 보이지만, 여름에는 빨간색과 노란색도 보입니다. 절대 농도는 여름에 낮지만, 울산에서는 여름에 다른 지역에 비해 미세먼지 농도가 높은 것을 의미합니다. 여름철 주풍(남서풍)으로 인해 산업단지에서 배출된 미세먼지가 주거지역으로 많이 이동하고, 고온으로 인해 미세먼지 2차생성이 활발하기 때문입니다.

 

 

 

위의 그림은 ArcGIS가 아닌, R로 그린 그림입니다. R은 ArcGIS보다는 전문적인 그림을 그리기는 어렵지만 자료를 자동으로 처리할 수 있고, 반복문을 사용하면 다양한 오염물질 지도 여러 개를 자동으로 그릴 수 있는 장점이 있습니다. 

 

데이터 크기가 비교적 작은 경우(시공간 해상도가 낮은 POPs 자료 등)에는 R을 사용할 필요가 거의 없습니다. 그러나 기준성대기오염물질과 같이 실시간으로 생성되는 빅데이터를 처리하고, 해석하기 위해서는 R이나 파이썬을 사용하는 것이 효율적입니다. 예를 들어서, 전국 500개 이상의 측정소에서 매 시간 1년 동안 측정한 자료를 측정소별로 처리하고 위경도 좌표와 매칭해서 지도를 그리는 것은 엑셀 등을 사용하여 수동으로 처리하기 어렵습니다. R 코드를 작성하면 노트북으로도 2~3분 정도면 자료를 모두 처리하고 그림까지 그립니다. 

 

요즘은 ChatGPT나 Gemini를 이용해서 전반적인 코드를 작성하고 세부적인 내용에 대해서는 스스로 코드를 편집할 수 있습니다. R이나 파이썬을 모르는 상태에서 AI를 사용해서 코드를 실행하는 것은 어렵지만, 일단 R과 파이썬을 어느 정도 공부한 후에 AI를 사용해서 코딩을 하면 너무 편합니다. 

 

대학원 시절에는 최대한 다양한 장비로 실험을 많이 하면 좋습니다. 그러나 나중에 박사학위를 받고 연구책임자 수준이 되면 직접 실험할 기회가 없기 때문에 미리 자료처리 관련 기술을 습득할 필요가 있습니다. 특히, 비의도적으로 합성되는 POPs와 PAHs는 미세먼지에 많이 흡착되어 있고, CO, SO2, NO2와도 함께 배출되기 때문에 기준성대기오염물질 자료를 POPs와 PAHs 거동평가의 기초자료로 활용하기 좋습니다.