LM3V 지면모델의 국내 적용성 평가를 위한 유출량 및 질소 모의 연구
Study on Simulation of Runoff and Nitrogen for Application of LM3V Model in South Korea
정충길
*･ 김성준
*,†Jung, Chung Gil ･ Kim, Seong Joon
Abstract
Eutrophication of surface waters is of concern worldwide, because it can result in many undesirable water-quality and ecological problems, such as hypoxic ‘dead’ zones and harmful algal blooms, both associated with considerable economic costs. In this study, we used LSM (Land Surface Model) to simulate nitrogen in five major rivers in the Southern Korean Peninsula. The main objective of this research was to enhance nitrogen data for input of LM3V model in South Korea. Input data for nitrogen fluxes were categorized into three sections including agriculture fertilizer, livestock manure, atmosphere deposition, biological fixation, and sewage pollutants were used as the nitrogen input. For using LM3V model, the nitrogen input data were regenerated by considering states of agriculture and industry in South Korea at a 1/8° resolution. Then, we simulated stream/river flows and N loads throughout the entire drainage networks in South Korea at a 1/8° resolution. By using the same parameters for the entire country (100,210 km2), composed of 5 river basins with varying climate and land use, the model simulates spatial (11 sites) and temporal (1999~2010) patterns of flows and nitrate-N loads are resonable by comparing observed flow and nitrate-N loads. The r (Pearson’s linear correlation) for water temperature, flow and nitrate-N at river were 080~0.93, 0.62~0.92 and 0.5~0.9 respectively. Based on enhanced N input data and model results, we find that LM3V model as land surface model can be applied in South Korea with interaction of atmosphere and land conditions.
Keywords: Eutrophication, LM3V, Land surface model, Nitrogen, Atmosphere deposition, Fertilizer, Fixation, Manure
*
Konkuk university, College of Engineering, Department of Civil, Environmental and Plant Engineering
† Corresponding author
Tel.: +82-2-444-0186 Fax: +82-2-444-0186 E-mail: [email protected]
Received: February 28, 2017 Revised: June 14, 2017 Accepted: June 28, 2017
Ⅰ. 서 론
대기 성분 중 약 80 %를 차지하고 있는 질소는 자연생태계 인 대기, 물, 토양, 생물 영역에서 질소기체 (N
2
), 암모늄이온 (NH4 +
), 암모니아 (NH3
), 질산성 질소 (NO3 -
), 아질산성질소 (NO2 -
) 등의 형태로 순환하고 있다. 미생물에 의한 일련의 변 환을 통해 질소는 식물에 유용한 형태인 단백질과 핵산의 성 분으로 변하고, 궁극적으로 식물은 모든 동물의 생명을 유지 시키는 먹이로 사용되게 된다. 이러한 질소순환의 과정은 질 소고정 (Nitrogen fixation), 질소동화 (Nitrogen assimilation), 암모니아화 반응 (Ammonification), 질산화 반응 (Nitrification), 탈질산화 반응 (Denitrification)으로 알려져 있다 (Nam et al., 2011).
수중에 존재하는 질소는 수생 식물과 미생물의 생육을 촉 진시켜 부영양화와 같은 수질오염을 일으키는 주요 원인으로
작용하게 된다. 또한, 질소순환과정에서 생성되는 아산화질 소 (N
2
O)는 이산화탄소 (CO2
)의 온난화지수의 310배에 해당 하는 것으로 알려져 있다. 하지만 질소는 농작물 증산에 매우 효과적이어서 질소 성분의 인공비료의 사용이 크게 증가하였 으며, 자동차 배기가스에서 생성된 NOX
와 같은 질소산화물 의 배출은 크게 증가하여 생태계 내 질소순환이 1980년도에 비해 크게 변화하고 있는 실정이다. 우리나라의 경우, 경지면 적은 OECD 기준 21위에 불과하지만 질소비료의 소비량은 13위로 매우 높은 수준으로 보고되고 있으며, N2
O 배출량은‘90년 대비 약 7 % 정도 배출량이 증가한 것으로 조사되었다.
이러한 질소의 문제를 해결하기 위하여 주로 하천에 유입되 는 비점오염과 관련한 다양한 연구들이 추진되고 있다 (Nam et al., 2011).
질소 배출량을 결정하는 방법으로는 직접 하천 등으로부 터 바다로 유출되는 유량과 농도를 실측하여 산출하는 방법 과 환경부의 원단위법을 이용하여 배출부하량을 산정하는 방 법이 있으나, 이러한 방법들은 작물의 생육시기, 시비시기 등 의 영농특성, 토지 이용도, 강우 등으로 인한 질소의 유출입특 성이 지역과 유역에 따라 편차가 심하기 때문에
합리적이고 세부적인 배출부하 특성에 대한 정량화가 요 구되고 있다. 이러한 복잡한 생태계에서의 질소수지 규명은 매우 어렵다. 따라서 다양한 질소 오염의 원인이 되는 인간 활
동과 기후 변화 등의 통합적 영향을 예측하고, 바람직한 수생 태 환경을 유지할 수 있는 최적의 영양물질 순환 모의가 가능 한 개념모델의 개발이 요구되어진다. 지난 최근 10년 동안은 대기-지면의 탄소순환과 더불어 질소순환에 대한 연구가 활 발히 진행되어 왔다 (Nam et al., 2011). 1955~1965년 동안 지구전체를 대상으로 한 대기-순환 모델이 정립되고, 그 이후 20년간 (1965~1985년) 기후-이산화탄소 연구, 그 후 20년간 (1986~2004년)은 지면모델 (Land Surface Model; LSM)의 개 발 (지표에너지수지, 토양과 식생조건, 적설, 하천흐름 등) 연 구가 진행되어왔다. 대표적인 초기모델은 OSU (Oregon State University), LSM, NCEP (National Centers for Environmental Prediction), Noah LSM, CLM-CN, GFDL (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory) LM3 등이 있다 (Lee et al., 2014). 그 러나 전 지구적 (Global)-광역 (Local)-지역 (Regional) 규모 로 대기 및 지면을 연계하여 모의되는 지면모델들은 다양한 입력자료가 요구되며 특히 질소 고정 및 이동을 묘사하는 모 델링을 위해서는 고도화된 입력자료가 필요하다. 따라서 지 역 규모의 지면모델의 모델링을 위한 도구로서 기후변화와 토지이용변화 및 늘어가는 산업 활동으로 인해 급격히 변화 하는 질소 순환 자료의 합리적인 구축방법을 정립하고 공간 적인 자료를 구축하여 검증되어야 한다.
GFDL의 LM3 및 CLM-CN와 같은 모델은 전 지구적 규모 로 기후 및 생물화학적 탄소-질소 순환을 모의하는 모델 중 하 나이 (Gerber et al., 2010) 이 모델들은 에너지수지, 물수지, 탄소 순환을 포함하는 지표 수문과 대기 순환의 연계과정을 규명하기 위해 개발되어 왔다. 이는 기후 변화에 따른 육상 생 태계 반응 구조 변화 및 탄소 (C)-질소 (N) 순환에 미치는 영 향을 모의하기 위해 적용되었다. 그러나 이러한 모델의 구조 는 지표 요소들로 제한되어 있기 때문에 토양에서의 질소 용 탈 등을 모의하지 못하는 한계를 지니고 있다. 지상 요소를 고 려하는 대신에 많은 주요 인자들을 생략한 지면모델과는 달 리 수문모델은 유역 내 하천으로 유출되는 질소의 농도와 부 하를 추정할 수 있다. 아직까지 국내에서는 LM3 모델을 적용 한 연구사례가 없으며 본 모델을 국립환경과학원에서 구축하 여 시범 모의를 적용하는 단계에 있다.
본 연구의 목적은 GFDL에서 개발한 지면모델 (Dynamic Land Model, LM3V)을 이용하여, 전국을 대상으로 토지이 용, 농업 등 인간 활동에 의한 대기, 지표 및 수생태계의 질소 순환을 규명하는데 있다. 이를 위해 ① 우리나라 전국단위 질 소 적용성 평가를 위한 질소 (N)의 입력 자료구축의 고도화,
② LM3V 모델을 우리나라 전국단위로 적용하여 유출 및 하 천 질소의 적용성 검증을 실시하여 국내에서 LM3V 모델의 활용을 평가하고자 한다.
Ⅱ. 재료 및 방법
1. LM3V 모델 개요
Princeton 대학과 GFDL은 Dynamic Global Vegetation Model (DGVM)과 Land Surface Model (LSM)을 결합하여 LM3V 지면모델을 개발하였다 (Shevliakova et al., 2009).
LM3V는 지표와 대기에서의 물, 에너지, 이산화탄소의 동역 학적 교환을 모의하기 위해 설계되었다. 이후 Dunne et al.
(2012)는 전 지구 탄소-기후 결합 모델을 Earth System Models (ESM2M and ESM2G)로 통합하였다. Gerber et al. (2010) 에 의해 LM3V 모델은 생태계의 탄소 순환은 물론 질소 순환 모의까지 가능하도록 모델을 개선하였다. 식생 내 질소 비율은 각각의 탄소저장소에서의 C:N 비율을 사용하여 구성되었으 며, 일반적으로 C:N 비는 식물 질소 요구량, 분해 호흡에 따라 조절된다. 질소는 LAI, 광합성에 이용할 수 있는 질소의 양 그 리고 잎의 호흡률과 관련되어 있고 순일차생산량 (Net Primary Productivity, NPP)은 총생산량 (Gross Primary Productivity, GPP)에서 호흡을 뺀 순 생산량 함수로 사용된다. 토양 내 탄 소 및 질소 모의는 LM3V 모델 기본 구조를 유지하면서, 토양 온도 및 분해 속도 등에 따라 질소고정, 광화작용, 질화작용, 탈질소 작용 과정을 반복해서 모의가 이루어진다.
2. 대상 지역 및 검보정 지점
모델 검보정을 위한 자료로 수문 자료와 수질자료가 필요 하다. 수문자료는 1998년부터 2008년까지 국토교통부 (Ministry of Land, Infrastructure and Transport, MOLIT) 수위 및 유량 자 료 및 한국수자원공사 댐 유입량 자료를 활용하였으며 수질 자료는 국립환경과학원 (National Institute of Environmental Research, NEIR)에서 제공 받았다. 수질자료는 각각 하천의 수온 및 하천 질소부하량 자료를 구축하였다. 하천에서의 질 소는 각각 총질소 (TN), 용존질소 (Dissolved Nitrogen, DN), 아질산염, 질산염 질소 (DNO23-N), 용존암모늄질소 (DNH4-N) 로 구분된다. 환경부에서는 남한전체 권역에서 수질측정망을 운영하고 있지만 일부 측정망에서는 DNO23-N와 DNH4-N값 이 DN보다 높게 나타나는 경향을 보였다. 질소는 토양입자와 흡착되어 흐르지 않기 때문에 용존질산염질소 DNO23-N는 총질산염질소 TNO23-N과는 다르게 나타나야 한다. 이러한 결 과는 수질 샘플링 과정에서 제대로 여과가 되지 않았거나 측정 과정에서 발생한 오류로 추정된다. 이 자료로부터 나온 결과는 DNH4-N 또한 과대평가되어 오차가 포함되었다고 볼 수 있다.
따라서 이 오차는 수질을 측정하는 과정에서 발생되는 오차로 검보정 지점을 선정하는데 있어 DNH4-N자료의 불확실성으 로 인해 DNO-23자료에 한해서만 모의 및 결과를 평가하였다.
Table 1 LM3V input data
Date Description Unit
precip precipitation rate kg/(m 2 ･s) grid_spec boundary, elevation degree
forcing meteorological data ndep total nitrogen deposition
kg N/(m 2 year) ndep_nit nitrogen deposition
ndep_amm ammonium deposition
ndep_don DON input
nfert nitrogen fertilization nfm_nit nitrogen fertilization nfm_amm nitrogen fertilization nfm_don nitrogen fertilization nfert_crop nitrogen fertilization (crop) nfm_nit_crop nitrogen fertilization (crop) nfm_amm_crop nitrogen fertilization (crop) nfm_don_crop nitrogen fertilization (crop) Fig. 1 Map of the five major river basins showing major rivers and
monitoring stations
검보정 선정 고려조건으로 유역 수문 및 수질 검보정 지점 은 우리나라 지형적 특성상 댐이 위치한 유역 하류는 댐 방류 의 영향을 받게 되어 보정이 쉽지 않다고 판단하여 최상류에 위치한 지점을 기준으로 물 관리 및 댐 방류에 영향을 미치지 않는 지점들을 선정하였다. 유량과 수질 자료간의 상관분석 결과 영월/영월2 지점 0.89, 안동댐/도산 지점 0.89, 임하댐/
반변천 지점 0.92, 합천댐/황강1 지점 0.86, 석화/미호천6 지 점 0.45, 섬진강댐/운암 0.52, 그리고 마륵/광주2 지점 0.78로 비교적 높은 상관성을 보였다. 최종적으로 유량 11개, 수질 11 개 관측소 지점을 최종 검보정 지점으로 선정하여 최종 보정 및 검증을 수행하였다 (Fig. 1).
3. 영양물질 순환 모의를 위한 LM3V 입력자료 구축
유역은 크게 대하천 권역을 기준으로 구축한 후, 각 유역 토 지이용 특성 (농경지, 목초지, 시가지 등) 비율에 따른 질소 입 력 자료를 생성하였다. 지형자료는 연구대상경계와 해당경 계 경위도별 표고자료를 구축하여 모델 입력자료로 사용하였 다. 모델모의를 위한 필수 입력자료는 다음 Table 1과 같이 나 타낼 수 있다. 강수량, 습도, 공기, 온도, 표면 압력 및 풍속과 같은 기상자료는 전지구 모델의 활용성을 위해 3시간 단위 0.125°× 0.125°의 공간해상도를 가진 GPCP (Sheffield et al., 2006) 데이터를 활용하였다.4. 질소 입력자료
LM3V 모델을 적용하여 한반도에서의 질소 순환 모의 평
가를 위해 각 매체별 (대기, 토양, 하천) 질소유입 자료를 수집 하였으며 입력 자료는 연단위 시간해상도와 0.125° × 0.125°
의 공간해상도 분포도로 구축되었다. 모델에 입력되는 질소 유입은 건식 및 습식을 포함한 대기로부터의 침전량 (침착 량), 작물생산을 위한 무기화학비료에 의한 토양 내 유입량, 퇴비에 의한 유입량, 질소고정 박테리아에 의한 생물학적 고 정량 등이 고려된다. 남한의 질소유입 입력자료를 위한 자료 중 대기질소 침전량을 제외한 비료, 분뇨 및 질소고정에 의한 질소유입과 점오염원에 의한 질소유입은 전국 토지이용도로 부터 각각의 격자마다 농경지 및 도시에 해당되는 비율을 산 정하여 최종 결과물을 구축하였다. 본 연구의 목적으로 자료 의 고도화는 입려자료의 시공간 스케일의 상세화를 의미하는 게 아니라 기존 국내에서 구축하지 못했던 남한 전역 모든 질 소 입력자료의 공간자료 구축을 의미한다.
Ⅲ. 결 과
LM3V 모델은 남한을 포함한 한반도에서의 모의를 위해 모델 입력자료로 전 지구적 기후 및 지형자료를 사용해야한 다. 따라서 입력자료 공간해상도 및 시간해상도는 제공되는 자료의 제한적인 부분으로 인해 0.125° × 0.125°의 공간해상 도와 연단위의 시간해상도를 적용하였다. 이는, 공간해상도 및 시간해상도에 상세화가 요구되지만 추 후 연구로 진행할 계획이다. 63년 (1948~2010년)동안의 순환된 전 지구적 수 문학적 자료 (Sheffield et al., 2006)를 이용해 장기 모의
Table 2 The adjusted parameters from Lee et al. (2014)
Parameter Description Value Unit Reference or Rationale
,
,
calibration factors for DOM, ammonium-N, nitrate-N 1, 2,
3 - calibrated to match
stream N loads
,
,
Decomposition rates of fast litter/soil and slow soil 18.5, 4.8,
0.2 1/year Parton et al. (1993) Bolker et al. (1998) Gerber et al. (2010) Parameters in the river component equations
m in ′ minimum reaction rate constant of river denitrification 0.11/86400 1/s Alexander et al. (2009) Fig. 2 Whole acid deposition monitoring stations in South Korea
(1696~2010년)를 수행하였다. 수문학적 자료에는 강우, 상대 습도, 기온, 지표압 (surface pressure), 풍속, 하양 장/단파 복 사량이 있으며 286 ppm으로 추정되는 산업화 이전의 CO
2
농 도는 1696년부터 1799까지 적용, CO2
농도의 변화는 NOAA’s Earth System Research Laboratory의 자료를 이용해 1800년 부터 2010년 까지 적용하였다. 토지 이용 변화는 1700년부터 2005년까지 토지이용변화 시나리오 (Hurtt et al., 2006)로 모 의 되었다. 과거 253년 (1696~1948년)동안의 산업화 이전 질 소 침착량 (Dentener and Curtzen, 1994; Green et al., 2004;Gerber et al., 2010)은 균일한 연 비율로 적용하였고 1999년 부터 2008년까지의 인위적으로 발생되는 연간 질소 자료는 본 연구에서 구축된 자료를 사용하였다. 모델 검보정을 위한 최종 매개변수 선정은 Lee et al. (2014) 문헌을 참조하여 다음 Table 2와 같이 적용하였다.
1. 질소 대기침전 입력자료의 고도화
모델의 대기질소 침전량 입력자료는 질산염 (NO
3 -
), 암모늄 (NH
4
⁺), 용존유기질소 (DON)의 관측자료가 필요하며 이 들 자료는 습성과 건성 강하물로 분류된다. 대기질소 침전량 (침착량) 입력자료의 구축을 위해 국립환경과학원의 산성강 하물 보고서 (1999~2010년)에서 관측하여 제시하는 이온별 침전량 자료를 수집하였다 (National Institute of Environmental Research, 2010a). 국립환경과학원에서 관측하고 있는 산성 강하물 측정소 (서울 불광동 등 39개 지점) 현황은 Fig. 2와 같다.습성 강하물의 질산염과 암모늄의 1999년부터 2010년까 지 12년의 도시별 연자료를 수집하였다. 산성강하물 보고서 에 따르면 습성 강하물에서의 N값은 질산염 (NO
3 -
)과 암모늄 (NH4 +
)에 N 이온값으로 구성된다. 1999년부터 2010년 우 리나라 전국 39개 지점에서의 이온값을 구축하였으며 대기 의 건성 (dry)강하물은 모든 질소산화물 NOx
를 계산해야한 다. 이온형태가 아니더라도 비가 오면 다 녹아 이온이 되기 때문에 산화물을 기존 질산염 (NO3 -
)과 암모늄 (NH4 +
)이외에 HNO3
, NO2
, NH3
가 고려되어야 한다. 건성강하물자료는 관 측자료의 부재로 인해 도시별 측정된 PM2.5 (미세먼지)의 성 분자료로부터 자료를 구축하였다. 구축된 평균 PM2.5자료로 부터 질산염 및 암모늄의 총 값에 대한 도시별 비율을 산정하 였다 (Table 3). Table 4와 같이 산성강하물 보고서에 측정된 전국 총 건성강하물의 양 (g/m2
･year)에 각각의 모든 질소산 화물 NO3 -
, NH4 +
, HNO3
, NO2
, NH3
값을 도시별 비율로 할당 하였다. 대기의 습성강하물 질산염 (NO3 -
)과 암모늄 (NH
4 +
) 건성강하물 질산염 (NO
3 -
, HNO3
, NO2
), 암모늄 (NH4 +
, NH3
) 을 분자식을 계산하여 as N값을 산정하여 최종적으로 대기 N 값을 산정하였다.다음으로 앞서 구축된 대기의 질산염 (NO
3 -
)과 암모늄 (NH
4 +
) 의 습성자료에 계산된 건성자료를 합산하여 대기질소 자료를 구축하였다. 용존유기질소 (DON) 자료 또한 국내에서는 관 측하지 않기 때문에 미국에서 관측된 Van breemen et al.
(2002)에 연구결과를 토대로 대기 중 질산염 (NO
3 -
)과 암모늄Table 3 Increase and decrease ratio of measured dry acid deposition
Stations (1)NO3-
(g/m2･year)
(2)Increase and decrease ratio (%)
(1)NH4+
(g/m2･year)
(2)Increase and decrease ratio (%)
Seoul (Bulgwang) 4.24 +57.02 8.49 -13.84
Seoul (Guui) 5.15 +90.72 8.44 -14.35
Pusan (Deokcheon) 1.30 -51.86 5.07 -48.55
Pusan (yeonsan) - - - -
Daegu (Jisan) 2.73 +1.10 7.74 -21.45
Daegu (Daemyoung) 2.55 -5.56 11.91 +20.86
Incheon 4.72 +74.80 11.00 +11.63
Ganghwa 2.72 +0.73 6.36 -35.46
Gwangju 4.66 +72.58 12.37 +25.53
Daejeon 2.67 -1.12 10.14 +2.90
Ulsan 1.14 -57.78 7.65 -22.37
Ansan 5.16 +91.09 9.39 -4.71
Uiwang 4.31 +59.61 10.15 +3.00
Icheon 4.71 +74.43 28.88 +193.07
Pochon 3.00 +11.10 9.46 -4.00
Chuncheon 2.54 -5.94 9.28 -5.83
Gangneung 1.17 -56.67 6.95 -29.47
Wonju 2.51 -7.05 9.87 +0.16
Goseong 1.33 -50.75 5.64 -42.77
Yanggu 1.18 -56.30 7.79 -20.95
Cheongju 3.58 +32.58 12.43 +26.14
Goesan 1.20 -55.56 8.32 -15.57
Taesan 2.04 -24.45 7.08 -28.15
Cheonan 4.87 80.35 13.72 +39.23
Gongju 1.75 -35.19 7.62 -22.67
Jeonju 3.15 +16.66 12.39 +25.73
Iksan 4.85 +79.61 16.83 +70.79
Imsil 2.98 +10.36 8.78 -10.90
Yeosu 2.74 +1.47 9.47 -3.90
Gwangyang 2.79 +3.32 10.04 +1.89
Mokpo 3.52 +30.36 10.21 +3.61
Yeongdeok 1.22 -54.82 7.09 -28.05
Yeongcheon 1.52 -43.71 7.43 -24.60
Gimcheon 2.52 -6.68 9.39 -4.71
Andong 1.53 -43.34 6.93 -29.67
Changwon 1.41 -47.78 14.16 +43.69
Geoje 0.88 -67.41 4.08 -58.60
Geochang 1.00 -62.97 14.70 +49.17
Jeju 1.27 -52.97 7.21 -26.83
Mean 2.70 9.85
(2) : ((1) - Mean)/ Mean) × 100
(a)
(b) Table 4 Wet and dry deposition (2005. 1∼2010. 9)
Dry deposition (g/m2･year) NO3-
(as N) NH4+
(as N) HNO3
(as N) NO2
(as N) NH3
(as N)
2005 0.01 0.04 0.05
2006 0.02 0.06 0.11
2007 0.01 0.06 0.28 0.37 0.50
2008 0.02 0.05 0.22 0.41 0.43
2009 0.02 0.05 0.28 0.45 0.66
2010 0.01 0.05 0.14 0.36 0.60
(NH
4 +
)에 대한 용존유기질소 (DON)의 비율을 산정하여 계 산하였다. 모델 입력자료의 공간해상도 (0.125° × 0.125°)에 맞추어 분포도 구축을 위해 IDW 방법을 이용하였으며 연도
별로 자료가 존재하는 산성강하물 측정소를 상이하게 적용하 여 각각 분포도를 작성하였다 (Fig. 3).
2. 분뇨, 비료 및 질소 고정량
본 연구에서는 분뇨질소자료의 구축을 위해 축산계 오염 원 발생 부하량 중에서 농경지에 사용되어 자원화되는 비율 을 0.9, 폐수처리장으로 버려지는 비율을 0.1로 가정하여 최 종적으로 식 (1)~식 (4)와 같이 분뇨질소 발생 부하량을 산 정하였다. 축종별 사육두수는 농림수산식품부 농림통계연보 (1999~2010년)의 행정구역별 총 가축 마릿수, 가축종류에 따 른 한 마리의 축산분뇨 발생 부하량 (T-N)을 이용하여 비료 및 분뇨의 총질소량 (kg/m
2
/yr)은 농경지 면적을 고려하여 산(c)
Fig. 3 Distribution map of atmosphere deposition (1999∼2010) : (a) NO 3 - , (b) NH 4 + and (c) DON
Table 5 Livestock pollutant load (ton/a livestock/day)
Livestock pollutant load Dairy cattle Korean native cattle Horse Pig Sheep･Deer Dog Poultry
Total 0.000162 0.000117 0.000078 0.000028 0.000006 0.000008 0.000001
Waste water pollutant 0.000064 0.00004 0.000027 0.000015 0.000004 0.000005 0.000000 Solid pollutant 0.000098 0.000077 0.000051 0.000013 0.000002 0.000003 0.000001
정하였다 (Rural Development Administration, 2010).
농축산활동에 의한 질소유입은 앞서 구축된 건식 및 습식 을 포함한 대기로부터의 침전량과 작물생산을 위한 무기화학 비료에 의한 토양 내 유입량, 퇴비에 의한 유입량, 질소 고정 박테리아에 의한 생물학적 고정량 등이 고려되며 본 연구에 서는 모델에 입력되는 비료, 분뇨 및 질소 고정에 의한 질소유 입량을 질산염, 암모늄, 용존유기질소로 나누어 1999년부터 2010년까지 12개년 자료를 구축하였다. 먼저 비료질소는 전 국을 대상으로 농림수산식품부 농림통계연보 (1999~2010 년)의 행정구역별 질소 비료자료를 이용하였다. 분뇨질소의 구축을 위해 국립환경과학원 수질오염 총량관리 기술 지침 (2014b)에서 제시하는 축산계 오염원 발생 부하량 산정 방법 을 이용하였으며, 아래의 식과 같이 가축 사육두수에 발생 부 하원 단위을 곱하여 산정하였다 (Table 5).
축산폐수발생부하량 =
Σ(축종별사육두수 × 축종별축산폐수발생부하원단위) (1) 축산고형물발생부하량 =
Σ(축종별사육두수× 축종별축산고형물발생부하원단위) (2)
축산계발생부하량 =
축산폐수발생부하량 + 축산고형물발생부하량 (3) 최종분뇨 발생부하량 =
축산계 발생부하량 × 자원화비율 (0.9) (4)
생물학적 질소 고정 자료의 구축을 위해 국립환경과학원 국가 질소수지와 관리방안에 관한 연구 (2012a)에서 제시하 는 연구결과를 활용하였다. 논과 밭에서의 35 kg/ha/yr와 15 kg/ha/yr (Parfitt et al., 2006; Yun et al., 2008; Nam et al., 2011)를 이용하여 질소고정 박테리아에 의한 생물학적 질소 고정량을 각각 34,444 ton/yr, 10,967 ton/yr으로 산출하여 Table 6과 같이 제시하고 있다. 이 값을 이용하여 전체 농경지 면적에 대한 행정구역별 농경지 면적비율을 고려하여 질소 고정량 (kg/m
2
/yr)을 산정하였다.산정된 비료, 분뇨, 질소 고정량을 모두 합산하여, 질산염:
암모늄:용존유기질소의 비율을 1:7:2로 나누었으며 연도별 질소 고정량 (kg/m
2
/yr)을 구분하였다. 이후 모델 입력자료의 공간해상도 (0.125° × 0.125°)에 맞추어 전국 토지이용 중 농 경지에만 값을 할당하고자 기존 30 m 격자크기에 토지이용Table 6 Biological nitrogen fixation (kg/ha/yr)
Biological nitrogen fixation 2005 2008 2010
Rice paddy Upland crop Rice paddy Upland crop Rice paddy Upland crop
Area (ha) 1,104,811 719,228 1,046,000 713,000 984,140 731,161
Nitrogen per unit area (kg/ha/yr) 35 15 35 15 35 15
Total nitrogen (ton/yr) 38,668 10,788 36,610 10,695 34,444 10,967
Fig. 4 Distribution map of upland crop, rice paddy, and urban area
(a)
(b)
(c)
Fig. 5 Distribution map of fertilizer, manure, and fixation (1999∼2010) : (a) NO 3 - , (b) NH 4 + and (c) DON
Table 7 Effluent water quality standard (Ministry of environment from South Korea)
Capacity of sewage treatment BOD (mg/l) COD (mg/l) SS (mg/l) T-N (mg/l) T-P (mg/l)
Over daily 50 m 3 10 less than 40 less than 10 less than 20 less than 2 less than Under daily 50 m 3 10 less than 40 less than 10 less than 40 less than 4 less than
(a)
도를 0.125°로 격자크기를 resampling을 하면 0.125° × 0.125°내에 포함되는 농경지 면적을 구분할 수가 없다. 따라서 전국 시도별 농경지 면적에 따른 질소를 산정하기 위해 남한전체 토지이용도 맵에서 0.125° × 0.125°격자 내에 농경지가 차지 하는 비율을 계산하여 농경지 비율분포도를 산정하였다 (Fig.
4). 최종적으로 각각의 논 및 밭에서의 질소 고정량과 비료 및 분뇨 산정결과를 논 및 밭에 비율별로 재산정하여 Fig. 5와 같 이 나타냈다.
3. 점오염원분뇨, 비료 및 질소 고정량
점오염원의 입력자료 질소 부하량 구축을 위해 국립환경
과학원에서 제공하는 2008년~2010년 일별로 측정된 점오염 원 자료를 이용하였다 (National Institute of Environmental Research, 2010b). 전국 시군구별 3227개의 하수 및 폐수처리 시설별 방류하는 유량 (m
3
/day)과 질소농도 (mg/L)를 이용하 여 일평균 부하량 (g/day)을 산정한 뒤 연평균 부하량 (kg/m2
/yr) 을 산정하였다. 점오염원별 연계처리에 따른 방류량을 고려 하기 위해 환경정책기본법 제22조 규정에 의하여 고시된 방 류수 수질기준 (Table 7)에 따라 질소수질기준을 초과하는 점 오염원을 주변 점오염원 지점에서 연계처리가 이루어진다고 가정하고 도시별 평균 발생 부하량을 산정하였다. 이후 질산 염:암모늄:용존유기질소의 비율을 0.85:0.05:0.02로 할당하(b)
(c)
Fig. 6 Distribution map of point source N (1999∼2010)
Fig. 7 Simulated monthly river temperatures along with Pearson’s linear correlation coefficients (°C) (NEIR, 2014)
였으며 토지이용 중 도시지역에만 공간 분포를 시키기 위해 남한전체 토지이용도에서 0.125° × 0.125°격자 내에 도시가 차지하는 비율을 계산하여 도시 비율 분포도를 산정하였다.
최종 점오염원 산정결과를 Fig. 6에서와 같이 나타내었다.
4. LM3V 모의 및 적용성 평가 (하천 수온)
Fig. 7은 하천에서 모의된 계절별 평균 수온 값에 공간분포
도이다. 1999~2010년 동안 월별로 모의된 하천 수온과 11개 모니터링 지점에서의 실측 하천 수온에 피어슨선형상관관계 지수 (Pearson’s linear correlation coefficients, r)를 나타냈 다. r값은 1에 근접할수록 모의 값이 실측값과 유효성이 높다 고 판단 할 수 있다. 11개 모니터링 지점에서의 결과로 모의 하천수온과 실측 하천수온의 r값이 0.80~0.93사이로 상당히 높은 유사성을 나타냈다.
Fig. 8 Simulated and the corresponding reported annual river flows along with Pearson’s linear correlation coefficients at the 11 monitoring stations (NIMR, 2014)
5. LM3V 모의 및 적용성 평가 (하천 유출 모의결과)
Fig. 8은 1999~2010년 동안에 하천에서 모의된 연평균 하 천 유출량과 11개 모니터링 지점에서의 실측 하천 유출량과에 상관관계를 나타낸 결과 비교 그래프이다. 전 지구수준에 수 문자료와 공용매개변수를 한반도 전체에 적용함으로써 모델 하천 유출량은 r값이 0.62~0.92로 합리적인 결과값을 산정하 였다. 12년 연평균 모의 하천 유출량은 대부분의 모니터링 지 점에서의 실측 하천 유출량과 비교하여 매우 유사하게 모의가 됐으며 오차는 -16 %에서 +11 %로 나타냈다. 모의 값과 실측 값에 가장 오차가 크게 나타나는 삼랑진과 구례2지점에서의 오차는 삼랑진에서는 -28 % 과소평가되고 구례2에서 +54 % 과대평가가 되었지만 상관계수는 각각 0.74, 0.91로 매우 높게 나타나 모델 효율과 편차가 개선될 수 있음을 나타냈다.6. LM3V 모의 및 적용성 평가 (하천 질산염-질소 (nitrate-N))
본 연구에서 질산염-질소 (nitrate-N) 모의는 영등포 관측
지점에서의 실측 하천 질소 값과 모의 하천 질소 값을 비교하 여 보정을 실시하였다. 영등포 관측지점 선정이유는 1) 모의 된 하천 유출량과 실측 하천 유출량에 상관관계가 0.89로 높 았으며, 2) 실측 nitrate-N 부하량과 실측 하천 유출량과의 상 관관계 또한 0.96으로 높았다. 또한, 3) 영등포 지점은 한강권 역에 주하천에 해당되는 유역출구에 위치하고 있고 유역면적 이 25,232 km
2
로 격자크기 12.5 km에 해당하는 한반도에서 모델 모의를 위한 적합한 유역면적을 가지고 있기 때문에 보 정 및 검증을 실시하였다.전체적으로 모델결과는 대부분의 실측값과 유사하게 나타 났다. 일반적으로 하천 질소 부하량은 유역면적 크기에 비례 하는데 모델 모의 결과는 유역면적에 비례하는 질소 부하량 관계를 잘 나타내고 있다. 모의 값과실측값의 오차는 영등포 와 삼랑진에서 가장 높게 나타났다. 삼랑진에서는 하천유출 량 모의시 실측값과 -28 %에 과소평가가 되었고 nitrate-N 부 하량 값은 -38 % 과소평가 되었다. 영등포에서 모의된 nitrate-N 부하량 값의 오차는 한강권역에서 실제 농경지면적에서 나타 나는 면적오차 -33 %와 인위적으로 발생되는 질소 값으로 인
Fig. 9 Spatial variations of the temporally averaged (1999～2010) simulated nitrate-N loads
해 나타나는 것으로 판단된다. 유역면적 1 km2
당 발생하는nitrate-N 부하량 (kg/km
2
/year)이 가장 높게 나타난 지점으 로 마륵과 영산포 지점이며 이는, 전체유역면적에 비해 차지 하는 농경지 면적이 다른 지점에 비해 높기 때문에 나타난 것 으로 판단된다. 모델 결과들은 서로 다른 권역에 local 및 regional 수준의 소유역 단위에서 질소 값과 토지이용 그리고 기후조건을 기반으로 하천 nitrate-N의 부하량 모의가 가능함 을 보여준다.1999~2010년 동안에 시계열적 모의된 하천 nitrate-N의 부하량은 실측값과 매우 유사한 경향을 나타냈다 (Fig. 9 and Fig. 10). Fig. 9는 하천 nitrate-N의 부하량의 전국 분포도를 나타냈으며 전국 하천 nitrate-N 연도별 평균 부하량은 24.5 ~ 55.2 (10
6
kg/yr)로 한강권역에서의 오염도가 가장 높은 걸로 나타났다. 연 영등포, 평창강3, 삼랑진 및 도산에 각각의 상관 계수는 0.50, 0.82, 0.48 및 0.75이며 운암, 영산포 및 광주2에 서의 상관계수는 각각 0.47, 0.73 및 0.49로 나타났다. nitrate-N 은 인과는 다르게 토양입자와 흡착하여 이동하는 경향성을보이지 않기 때문에 하천유출과 nitrate-N의 부하량은 매우 높은 관계를 나타냈다. 그러나 실측 유출량과 nitrate-N의 부 하량 상관계수가 낮은 광주2 관측지점은 유역에서의 상세한 질소의 기작 분석 없이는 모델로서 소유역내에 예상치 못한 인자에 대한 영향은 모의가 불가능하다. 따라서 이러한 불확 실성으로 인한 오차발생이 상관관계를 낮게 나타낸 것으로 판단된다.
Ⅳ. 결론 및 고찰
본 연구의 LM3V를 남한 전역을 대상으로 적용성 평가를 위해 모델 입력 자료를 구축과 지표수문해석모델인 LM3V 모델을 선정하여 남한을 대상으로 모의 능력을 평가하였다.
LM3V 모델은 전지구적 규모로 기후 및 생물리학적 탄소-질 소 순환을 모의하는 모델로 기존 수문모델과는 다른 입력자 료가 요구된다. 전지구 자료에 대한 유출모의를 수행하며 자
Fig. 10 Temporal evaluation of the simulated river nitrate-N loads for the period 1999～2010 (NIMR, 2014)
료의 불확실성 및 가용여부를 평가하였다. 본 연구에서 도출 된 주요 연구결과는 다음과 같다.
LM3V 모델 입력자료의 고도화를 위한 인위적 질소배출 (Anthropogenic nitrogen) 자료의 입력형태를 ① 대기침전,
② 비료, 분뇨 및 생물학적 질소고정량, ③ 점오염원으로 구분 하여 각각의 관측자료를 구축하였다. 각각의 인위적 질소배 출 자료의 관측자료는 환경부, 국립환경과학원, 농촌진흥청 에서 제공받았으며 지점별 관측자료로부터 남한전국의 공간 자료로 생산하기 위해 합리적인 분포방법을 설계하였다.
1. 전국단위 적용성 평가를 위한 모델 입력 자료의 구축 및 적용성 검토하여 국내적용의 활용성을 평가하기 위해, LM3V 모델을 이용한 하천 수온 모의 및 검보정을 실시 하였다. 그 결과 실측 하천수온의 상관계수(r)값이 0.80~
0.93으로 나타났다. 2) 하천 유출량 모의 및 검보정 실시 결과 r값이 0.62~0.92로 나타났다. 3) 본 연구에서 질산 염-질소 (nitrate-N) 모의는 영등포 관측지점에서의 실 측 하천 질소 값과 모의 하천 질소 값을 비교하여 보정을
실시하였다. 영등포 관측지점 선정이유는 모의된 하천 유출량과 실측 하천 유출량에 상관관계가 0.89로 높았 으며, 실측 nitrate-N 부하량과 실측 하천 유출량과의 상 관관계 또한 0.96으로 높았다. 또한, 영등포 지점은 한강 권역에 주하천에 해당되는 유역출구에 위치하고 있고 유 역면적이 25,232 km
2
로 격자크기 12.5 km에 해당하는 한반도에서 모델 모의를 위한 적합한 유역면적을 가지 고 있기 때문에 보정 및 검증을 실시하였다. 1999~2010 년 동안에 시계열적 모의된 하천 nitrate-N의 부하량은 실측값과 매우 유사한 경향을 나타냈다. 영등포, 평창강 3, 삼랑진 및 도산에 각각의 상관계수는 0.50, 0.82, 0.48 및 0.75이며 운암, 영산포 및 광주2에서의 상관계수는 각각 0.47, 0.73 및 0.49로 나타났다. 최종적으로 질소값 의 평균 상관계수 (r) 0.5~0.9로 매우 높게 나타났으며 이 는 전 지구 수준 지면모델 LM3V 모델이이 남한전체에 합리적인 유효성을 나타난다고 간접적으로 확인하였다.본 연구에서 제시한 질소자료의 고도화 방법은 기존에 선
진국에서 제시한 자료의 국내적용의 한계를 극복할 수 있는 대안으로 여겨진다. 따라서 국내 실정에 맞는 고도화된 질소 자료는 전지구적 지면모델의 적용성을 높이는데 이바지함으 로서 대기와 지표를 연계한 수생태계를 규명하는데 기초자료 로 활용될 것으로 판단된다. 추후 연구로 고도화된 질소 입력 자료를 적용한 지면모델의 대기 및 지표 예측값과 실측값의 비교를 통해 다방면으로 입력자료의 정확도를 검증 및 고도 화 자료의 시공간 상세화를 실시한 모의 검증을 하고자 한다.
또한, 본 연구의 LM3V 모델 결과는 물 관리 및 댐 방류에 영 향이 미치지 않는 지점에서의 결과로 이러한 지점에서의 검 보정 및 모의 결과는 모델의 적용성을 평가하는데 한계가 있 다. 그렇지만, 미계측 유역에서의 전지구적 수준의 결과해석 을 위한 모델 결과로서의 반영은 충분하다고 여겨진다. 또한, 유출 및 하천질소에 대한 적용성 평가를 실시하였지만, 미계 측 유역에서의 검증을 위해서는 다양한 물수지 자료로부터 원하는 수문인자를 산출해야한다. 이는, 유역 물수지에 대한 평가가 이루어져야하며 LM3V 모델의 물수지 차원의 평가는 미흡하다고 판단된다. 따라서 차후 추가적인 대상지점 및 물 수지 분석을 추가로 실시하여 다양한 수문학적 정확도 분석 및 평가에 대한 검증이 이루어진다면 북한과 같은 미계측 유 역에 대한 적용이 가능할 것으로 사료된다.
사 사
본 연구는 국립환경과학원 연구용역사업의 연구비지원으 로 수행한 ‘지면모델을 이용한 물환경 기후변화 영향평가 연 구’ 과제와 본 연구는 국토교통부 물관리연구사업의 연구비 지원 (17AWMP-B079625-04)에 의해 수행되었습니다.
REFERENCES
