EPA 예산 위기, 인디애나 암모니아 대기 오염 센서 2개 주장

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Nov 17, 2023

EPA 예산 위기, 인디애나 암모니아 대기 오염 센서 2개 주장

인디애나의 한 쌍의 대기 오염 센서가 미국의 사상자가 되었습니다.

인디애나에 있는 한 쌍의 대기 오염 센서는 미국 환경 보호국의 예산 부족으로 인해 피해를 입었고 그 결과 국가의 장기적인 환경 모니터링이 어려움을 겪을 수 있습니다.

EPA는 2023년 예산 비용 절감 노력의 일환으로 인디애나폴리스와 헌팅턴 카운티의 Roush Lake에 위치한 2곳을 포함해 전국 41곳의 대기질 및 대기 퇴적물 모니터링 장소에 대한 운영을 중단할 계획입니다.

"이러한 사이트는 농촌 및 생태학적으로 민감한 지역의 오존, 질소(예: 암모니아, 암모늄, 질산염), 황 및 기타 오염물질에 대한 대기질 데이터를 제공합니다. 해당 기관은 현재의 재정 제약에 대응하여 이러한 조치를 취했습니다."라고 EPA는 말했습니다. 인디애나 환경 기자가 이메일로 보내드립니다. "EPA의 대기 프로그램 사무국은 다음 단계를 알리기 위해 장기적인 시골 대기 질 및 대기 퇴적물 모니터링 자산에 대한 과학적 검토를 수행할 것입니다."

EPA는 연간 예산으로 119억 달러를 요청했으며, 그 중 약 9%가 대기 질 개선을 위해 할당될 예정입니다. 인플레이션을 고려하면 EPA는 2010 회계연도에 대규모 예산 투입을 제외하고는 2000년 이후 구매력이 감소하는 추세를 경험했습니다.

기관에 더 많은 예산을 책정했음에도 불구하고 EPA는 트럼프 행정부 때보다 구매력이 낮아 인디애나의 두 센서 사이트와 같은 일부 기관 프로그램을 삭감해야 합니다.

센서 사이트는 국립 대기 퇴적 프로그램(National Atmospheric Deposition Program)의 일부인 암모니아 모니터링 네트워크(Ammonia Monitoring Network)를 위해 암모니아 가스 농도에 대한 정보를 수집합니다. EPA는 NADP와 자체 장기 모니터링 네트워크에서 수집한 데이터가 "배출 감소가 인간과 생태계 건강 개선에 의도한 영향을 미치는 정도를 추적하기 위한 초석"이라고 말했습니다.

암모니아는 대기 중 가장 널리 퍼진 기본 가스이지만 농업 및 산업 소스, 차량 배기가스, 토양, 초목 및 해양의 질소 가스 손실에서도 방출됩니다.

미국 내 암모니아 오염의 가장 큰 원인은 농업 부문, 주로 동물 배설물 및 상업용 비료 사용에서 비롯됩니다. 인디애나주의 AMoN 센서는 대두 및 옥수수 파종 시즌이 끝나는 시점인 2013년부터 2022년까지 5월과 6월에 암모니아 수치가 매년 급증하는 것을 감지했습니다.

과도한 암모니아는 생태계가 더욱 산성화되는 산성화와 산소 손실이나 조류 생성으로 이어질 수 있는 인과 질소 영양분에 의한 수생 생태계의 과도한 농축인 부영양화를 통해 수로에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

암모니아는 또한 공기 중의 다른 가스와 혼합되어 미립자 물질 오염을 형성합니다. 오염은 너무 작아서 인간의 혈류에 들어갈 수 있습니다.

미세먼지 오염은 심장 부정맥, 심장마비 등 심혈관계 영향과 천식발작, 기관지염 등 호흡기계 영향을 유발할 수 있습니다. 가장 작은 형태의 미세먼지에 대한 노출은 미국에서 코로나19 사망 위험 증가와 관련이 있습니다.

현장 정지로 인해 주정부에 암모니아 영향에 대비하도록 경고하는 EPA의 능력에 영향을 미칠 수 있는 정보 네트워크에 구멍이 생길 것입니다.

NADP 코디네이터 David Gay는 "[이 측정값은] 지역과 국가의 대기질을 추적하는 모델에 사용되며, 이는 여러 가지 환경 문제에 영향을 미치는 건조 질소 퇴적에 대한 모델 추정에 사용됩니다."라고 말했습니다.

"이 두 모니터링 사이트가 중단됨에 따라 인디애나 북부 전체는 NADP/AMoN 내에서 암모니아에 대한 모니터링을 할 수 없게 됩니다. 이 상황이 지속되면 추세 결정이 완료되지 않을 것이며 해당 사이트가 우리의 연구에서 사용되지 않을 것입니다. 연간 평균 데이터 제품 및 데이터는 1년 분량의 데이터에 적합하지 않으므로 이 데이터를 사용하는 연구는 완료되지 않습니다. 또한 현재 및 미래 기간에 대한 모델링 시나리오에는 이 데이터가 없으므로 결과가 더 적습니다. -이상적인 모델링."