韓國水資源學會論文集 第46卷 第8號 2013年 8月 pp. 873～884
기후변화에 따른 남강유역의 수문환경의 변화가 하천수질에 미치는 영향
Effect of Change in Hydrological Environment by Climate Change on River Water Quality in Nam River Watershed
강 지 윤 * / 김 영 도 ** / 강 부 식 ***
Kang, Ji Yoon / Kim, Young Do / Kang, Boo Sik
...
Abstract
In Korea, the rainfall is concentrated in summer under the influence of monsoon climate. Thus, even a small climate change can be significant problems in water resources. As a result, a lot of attention has been focused on climate changes and a number of researches have been conducted in a manner commensurate with the attention to the climate change. This study is intended to forecast the changes in the flow and water quality of the Nam river resulting from the future climate changes in the Nam river basin using a watershed and water quality model. An SWAT model, as a watershed hydrologic model, was established after estimating a climate scenario using an artificial neural network method, and the established model was verified and adjusted using date from the Ministry of Environment to evaluate the applicability of the model. As a consequence, R
2showed more than 0.7 in the simulation test, which satisfies the minimum required level. Results from the SWAT model and the future Namgang dam discharge calculated by HEC-ResSIM is used as input date for QUALKO. The results showed a huge variation in BOD depending on the annual flow of the river, which recorded a maximum difference of 2 mg/L between a rainy season and a dry season. It can be deduced that because rainfall and the runoff of a basin significantly account for the water quality of a river, higher water concentrations are recorded in a dry season in which the flow is not as much as that in a rainy season.
It also can be said that water should be reserved in advance to secure water in the Nam river downstream for a dry season and be controlled in an effective and efficient manner to provide better water quality.
Keywords : climate change, nam river watershed, ANN, SWAT, QUALKO
...
요 지
우리나라는 몬순기후의 영향으로 여름철 강우가 집중되기 때문에 작은 기후변화에도 심각한 수자원의 문제를 야기시킬 수 있다. 이로 인해 기후변화에 대한 많은 관심이 집중되어 그에 따른 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 남강유역에서의 미래 기후변화에 의한 하천의 흐름과 수질변화를 예측하기 위해 유역-하천 모형을 연계하여 하고자 하였다. 인공신경망기법을 이용하여 기후시나리오를 예측한 후 유역수문 모형인 SWAT모형을 구축하였고 모형의 적용성 평가를 위해 환경부 자료를 이용하여 검보정한 결과 R²이 0.7 이상으로 적정 수준으로 모의되었다. SWAT의 결과와 HEC-ResSIM을 이용한 미래 남강댐
* 노아솔루션(주) 공공사업부 (e-mail: [email protected]) Staff, Department of Public Business, NOAA solution
** 교신저자, 인제대학교 환경공학부 (낙동강유역환경연구센터) 조교수 (e-mail: [email protected], Tel: 82-55-320-3252)
Corresponding author, Assistant Prof., Department of Environmental Engineering (Nakdong River Environmental Research Center), Inje University, 607 Obang-dong, Gimhae, Gyeongnam 621-749, Korea
*** 단국대학교 토목환경공학과 부교수 (e-mail: [email protected])
Associate Prof., Department of Civil and Environmental Engineering, Dankook University
J. KOREA WATER RESOURCES ASSOCIATION Vol. 46, No. 8:873-884, August 2013 http://dx.doi.org/10.3741/JKWRA.2013.46.8.873
pISSN 1226-6280 • eISSN 2287-6138
방류량을 QUALKO의 입력 자료로 사용하였다. 그 결과 저수기에는 풍수기와는 달리 연도별 유량에 따라 BOD가 많게는 약 2 mg/L의 차이를 보이는 등 변화 폭이 크게 나타났다. 강우와 유역의 유출이 하천의 수질에 큰 영향을 끼치기 때문에 풍수기에 비해 유량이 적은 저수기에 수질농도가 높은 것을 알 수 있다. 그러므로 남강댐의 저수기의 용수확보를 통해 남강하류 하천의 유지용수를 확보하고 효율적인 관리를 통해 향상된 수질을 관리 할 수 있을 것으로 판단된다.
핵심용어 : 기후변화, 남강 유역, 인공신경망, SWAT, QUALKO
...
1. 서 론
국내의 경우 강수량이 여름철에 편중되어 홍수와 가뭄 이라는 문제에 늘 직면해 있으므로 작은 기후변화에도 심 각한 수자원 문제를 야기할 수 있다. 최근 들어 이상기후 현상이 잦아지면서, 기후변화에 따른 하천의 유량 및 수질 영향에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 대한 다양한 연 구가 진행되고 있다. IPCC (Intergovernmental Panelon Climate Change, 2007)의 연구 결과를 살펴보면 지구 평 균기온이 지난 1세기 동안 약 0.6℃ 상승하였고, 이산화탄 소의 농도는 산업혁명 이전 보다 30% 증가하였다고 설명 하고 있다. 이로 인해 대기의 온도가 상승함으로써 발생 하는 지구온난화는 온도상승, 강수량 변화, 강우패턴 변 화, 가뭄, 해수면 상승 등으로 인해 수자원 전반에 걸쳐 영 향을 미치게 된다고 보고하고 있다.
본 연구에서 대상유역으로 선정한 남강유역은 남강댐을 기준으로 상류와 하류로 나눌 수 있으며 하류하천은 주변 유 역의 가축, 공장 등에서 발생되는 각종 생활 오수 및 폐수로 인해 수질오염이 매우 심각한 상황이다. 상류 유역에서도 일 부 생활하수가 하천으로 방류되고, 축산폐수는 제대로 처리 되지 않고 방류되고 있는 실정이다(Park et al., 1998). 남강댐 하류하천은 주변의 도시와 농경지로부터 물 사용량이 많은 관계로 하류로 갈수록 물의 흐름이 더욱 완만해지고 이로 인 하여 수질 악화가 가속화되고 수역의 영양단계가 점점 높아 지는 부영양화 현상이 발생되고 있다(Heo and Kim, 1995).
본 연구에서는 남강댐 하류하천의 오염이 가중화되고 있 는 가운데 기후변화로 인한 남강댐 상류유역의 수문환경의 변화가 남강댐 하류하천의 수질에 주는 영향을 분석하고자 하였다. 유역기반의 장기유출모형인 SWAT은 현재 기후변 화에 대한 관심이 높아진 가운데 기후변화와 연계하여 다양 한 연구에 활용되고 있으며, 국내에서 유출모형으로 광범위 하게 사용되는 것 중의 하나가 SWAT 모형(Neitsch et al., 2004)이다. Lee et al. (2010)는 GIS 기반의 SWAT 모형을 이용하여 기후변화에 따라 유역의 유출량과 부유사량의 변 화특성을 분석하였고 Kim et al. (2009)은 GCM의 미래 기후
정보를 이용한 기후변화가 낙동강 유역 유황에 미치는 영향 에 대하여 분석하였다. 또한 Son et al. (2010)은 SWAT을 이용하여 기후변화에 따른 낙동강 유역의 하천유량 변화에 대하여 검토한 바 있으나 본 연구에서는 기후변화에 따른 유출량 변화 분석에 그치지 않고 수자원의 변화와 그로 인 한 수질영향을 파악해 보고자 남강유역을 대상으로 유역모 형과 수질모형의 연계를 통해 통합모형을 구축 하고자 하였 다. 인공신경망 기법을 적용하여 남강유역의 미래 기후시나 리오를 예측하였고, 유역모형인 SWAT을 이용하여 남강댐 을 기준으로 상·하류를 연계하여 모의하였으며 수질모형으 로는 QUALKO 모형을 적용하였다.
2. 기후시나리오 예측 및 유역유출 모의
본 연구에서는 기후변화에 따른 남강유역의 강수 변화를 예측하기 위하여 IPCC에서 제공하는 SRES A1B 시나리오 를 선정하고, 불확실성 분석을 최소화하기 위한 상세화기법 (Downscaling) 중 인공신경망 기법을 사용하였다. 인공신경 망은 인간의 두뇌를 구성하고 있는 뉴런의 복잡한 인식과정을 도입하여 수학적 모형으로 일반화시키기 위하여 개발된 병렬 정보처리시스템이다. 인공신경망과 같은 비선형모형은 비선 형관계들을 표현할 때 전형적인 선형방법들 보다 뛰어나다 (Cannon, 2007). 예측인자를 이용하여 예측변수사이의 관계를 학습하게 됨으로써 새로운 예측인자를 입력 값으로 받으면 학 습한 결과를 토대로 예측변수를 예측하는 학습방법이다. 이와 는 반대로 자율학습은 예측변수에 대한 어떠한 사전정보를 가 지고 있지 않기 때문에 예측인자만을 이용하여 출력을 계산하 게 된다(Lee et al. 2012). 기후시나리오 예측을 위하여 남강유 역에 티센을 적용하여 해당되는 지상관측소 8개(장수, 거창, 함안, 산청, 합천, 밀양, 진주, 마산)를 선정하였다. 해당 기상 관측소의 과거자료를 이용하였으며 인공신경망 모의기간은 1971∼2100년까지로 설정하였고 강수량, 상대습도, 최고기온, 최저기온, 풍속 등을 일평균 간격으로 모의 하였다.
Table 1과 Fig. 1은 인공신경망 기법을 통해 미래 기후
를 예측한 결과이다. Table 1은 남강유역의 예측 매개변
Season Classify 2011 yr 2100 yr Diff Precipitation
(mm/month)
Dry season 45.7 42.0 -3.7 (-0.3%)
Rainy season 228.3 315.4 +87.1 (41.6%)
Humidity (%) Dry season 65.2 65.0 -0.2 (0.2%)
Rainy season 73.0 78.0 +5 (6.2%)
Maximum Temperature (℃)
Dry season 13.4 16.2 +2.8 (20.8%)
Rainy season 25.7 29.2 +3.5 (6.6%)
Minimum Temperature (℃)
Dry season 0.1 2.3 +2.2
Rainy season 17.0 19.4 +2.4 (20.2%)
Table 1. Trend Analysis for Monthly Average of Prediction Parameter in Nam River Watershed
240000 260000 280000 300000 320000 340000 160000
180000 200000 220000 240000 260000
55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120
2011-2040
240000 260000 280000 300000 320000 340000 160000
180000 200000 220000 240000 260000
65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 125 130 135 140
2041-2070
240000 260000 280000 300000 320000 340000 160000
180000 200000 220000 240000 260000
75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150 155 160 165
2071-2100
Spring
240000 260000 280000 300000 320000 340000 160000
180000 200000 220000 240000 260000
200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340
2011-2040
240000 260000 280000 300000 320000 340000 160000
180000 200000 220000 240000 260000
170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 390 400 410 420 430
2041-2070
240000 260000 280000 300000 320000 340000 160000
180000 200000 220000 240000 260000
140 160 180 200 220 240 260 280 300 320 340 360 380 400 420 440 460 480 500 520
2071-2100
Summer
240000 260000 280000 300000 320000 340000 160000
180000 200000 220000 240000 260000
54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96
2011-2040
240000 260000 280000 300000 320000 340000 160000
180000 200000 220000 240000 260000
68 72 76 80 84 88 92 96 100 104 108 112 116 120 124
2041-2070
240000 260000 280000 300000 320000 340000 160000
180000 200000 220000 240000 260000
70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150
2071-2100
Fall
240000 260000 280000 300000 320000 340000 160000
180000 200000 220000 240000 260000
8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58
2011-2040
240000 260000 280000 300000 320000 340000 160000
180000 200000 220000 240000 260000
10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64
2041-2070
240000 260000 280000 300000 320000 340000 160000
180000 200000 220000 240000 260000
14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64
2071-2100
Winter
Fig. 1. Trend Analysis of Predictive Climate Change Scenario
(a) Subbasins delineation (b) DEM
(c) Land use coverage (d) Soil coverage
Fig. 2. Distribution Maps of Subbasins Delineation, DEM, Land Use, and Soil Coverage 수의 월별 평균값을 나타내었다. 전체적으로 증가하는 경
향을 나타내고 있으며 기후변화에 가장 민감한 강우의 경 우 저수기에는 3.7 mm 감소하지만 풍수기에는 87.1 mm 증가하는 것으로 나타났다. Fig. 1은 남강유역에 미래 예 측강우를 등강우선으로 나타낸 것으로 미래 전망기간을 각 30년 단위로 나누어 계절별로 분석하였다. 특히 사계 절 중 여름에 가장 큰 폭으로 증가하는 경향을 띠고 있다.
Fig. 2는 유역모형을 구축하기 위한 입력자료로 소유역분 할, 수치고도모델(DEM), 토지이용도, 토양도이다. SWAT 모형의 소유역 자동분할 기능을 사용하여 하천도 및 유역 의 경계를 통해 총 24개의 소유역으로 분할하였다. DEM 은 NGIS (National Geographic Information System)의 1/5,000 수치지도로 격자크기 100 × 100 m을 사용하였다.
토지이용도는 최대우도방법 (Maximum Likelihood Clas- sification)을 적용하여 총 7개의 토지이용항목(수역, 도심 지, 나지, 초지, 논, 밭, 산림)으로 분류하고, 토양도는 농촌 진흥청에서 제공하는 1/25,000 정밀토양도를 이용하였다.
SWAT 모형의 모의기간은 안정화 기간을 고려해 총 16 년(1995∼2010년)으로, 각각의 소유역에 위치한 환경기초 시설의 방류량은 전국오염원 조사 자료를 사용하였으며, 댐 방류량은 한국수자원공사의 일 방류량을 수집하여 모 델에 적용하였다. Fig. 3은 남강유역의 검·보정지점을 나
타낸 것이다. 남강댐을 기준으로 상류에 2지점, 하류에 1 지점을 선택하였으며 각 지점별 수위-유량관계곡선식을 이용해 유량을 산정하고 검·보정 값으로 사용하였다. 모 형의 보정은 2003년부터 2006년까지, 검증은 2007년부터 2010년까지 수행하였다. Fig. 4에 나타낸 바와 같이 2003 년부터 2010년까지 전반에 걸쳐 실측치와 예측치가 비교 적 잘 일치하는 것을 알 수 있으며, 결정계수가 0.7보다 높 은 것으로 보아 SWAT이 잘 모의 된 것으로 판단된다. 매 개변수의 보정은 시행착오법을 이용하였다. 시행착오법 은 많은 시간과 노력이 요구되므로 선행연구들의 매개변 수의 범위를 참고하여 오차의 범위를 줄이고자 하였다.
Fig. 5와 Table 3은 미래기후시나리오에 따른 남강유 역의 미래 유출량 월별 변화율을 나타낸 것이다. 미래 강 우특성 변화에 따라 가을철 유출량의 증가가 두드러진다.
홍수기인 6∼9월에 증가가 가장 큰 것으로 나타났다. 현재 를 기준으로 2011～2040년에는 7.4% 증가하였고 2041～
2070년은 30.8%, 2071～2100년에는 70.9% 증가하는 것으 로 전망되었다.
3. 댐 방류량 시나리오
남강댐은 남강의 가운데 위치하고 있어 남강 상류 하천
Fig. 3. Hydrological and Water Quality Gauging Station of Nam River Watershed
Month 2011～2040 2041～2070 2071～2100
1 6.5% 33.6% 104.4%
2 -4.6% -12.8% 15.1%
3 -7.2% 23.8% 41.1%
4 0.7% 21.0% 62.2%
5 -1.4% 13.1% 33.9%
6 8.8% 32.1% 75.4%
7 1.7% 26.6% 62.8%
8 7.7% 32.0% 75.9%
9 16.7% 41.5% 90.4%
10 -1.7% 0.4% 39.6%
11 146.0% 211.2% 300.4%
12 17.3% 66.8% 114.1%
Average 7.4% 30.8% 70.9%
Table 3. Monthly Change Rate of Runoff for Climate Scenario
Data List Gauging Station Collection Period Reference
Hydrological
Discharge (m
3/sec) Sancheong
1997∼2010
WAMIS
Dam-inflow (m
3/sec) Nam-river Dam K-Water
Discharge (m
3/sec) Jungam WAMIS
Water quality
SS (mg/L)
Gyeongho river 2, Deokcheon river 2
Nam river 3 1995∼2010 WIS
T-N (mg/L) T-P (mg/L) DO (mg/L) BOD (mg/L) Chl-a (mg/L)
Table 2. Data List of Hydrologic and Water Quality 은 남강댐을 거쳐 하류로 흐르게 된다. 이에 남강하류는 남 강댐의 운영에 따라 유량과 수질이 크게 달라진다. 미래기 후변화에 따라 댐운영 방법 역시 변화하게 될 것으로 전망
된다. 댐 운영방안은 크게 관개, 발전, 하천정화, 상수도 공
급 그리고 공업용수 등 하천유황을 조절하면서 운영하는
이수적인 측면의 장기운영방안과 홍수기에 이루어지는 홍
Sancheong Gauging Station
Nam River Dam Station
Jungam Station
Fig. 4. Calibration (a) and Validation (b) Results for Runoff in Nam River Watershed
수조절 등의 치수적인 측면의 단기운영방안으로 나눌 수 있다(Ryu, 2010). 특히, 저수지의 방류량 결정에 있어서는 하류 측의 상황을 고려하여 최적의 방류량을 결정하여야 한다. 이를 위해서는 강우기록을 통한 정확한 유입량의 예 측을 통하여 댐 방류량을 결정해야 한다.
본 연구에서는 남강댐을 대상으로 미래기후변화 시나리
오에 따른 남강댐 방류량을 산정하기 위하여 HEC-ResSim
모형을 이용하였다. HEC-ResSim은 기존의 HEC-5를 Next
Gen Project에 의해 개발되었으며, 필요한 유역을 시스템
화하여, 저수지, 하천, 조절점, 분기점 등으로 구분한 후 각
Fig. 6. Results of Nam River Dam Discharge
Fig. 5. Monthly Change Rate of Runoff for Climate Scenario 각의 요소에 제약조건을 줌으로서 시스템 운영을 최적화
한다. 저수지 용수공급, 홍수조절, 발전계획 등의 목적으로 사용할 수 있으며 대부분의 댐 시설물에 대한 표현 및 모 의가 가능하다(Yoon, 2011).
Fig. 6은 HEC-ResSim을 이용하여 미래기후시나리오 에 따라 1991년부터 2100년까지의 남강댐 방류량을 예측 한 결과이다. 저수지의 운영은 저수지의 수위가 상시만수 위와 계획홍수위 사이에 위치할 경우 저수지의 방류 설비 용량을 초과하지 않는 범위 내에서 수위가 상시만수위로 저하될 때까지 방류해야 하므로 댐 방류는 최저수위 32 m, 계획홍수위 46 m, 상시만수위 41 m로 설정하여 그 범위를 벗어나지 않는 선에서 운영되게 하였다. 미래로 갈수록 강우가 증가함에 따라 저수지의 수위 또한 증가하게 되 었고 그에 따라 댐 방류량 역시 많아지는 것을 확인할 수 있다.
Table 4와 Fig. 7은 미래기간 동안 모의된 댐 방류량 시 나리오 중 30년 단위별 저수기, 평수기, 풍수기를 대표하는 년도를 추출하여 나타낸 것이다. 저수년은 2028년, 2046
년, 2073년이며, 평수년은 2019년, 2041년, 2096년, 그리고 풍수년은 2013년, 2053년, 2098년이었다. 댐 방류의 시기 는 강우가 잦은 여름철에 집중되어 있다. 또한 저수기보 다 풍수기에 만수위가 되는 횟수가 잦아져 방류하는 횟수 와 유량이 증가하는 것으로 나타났다.
4. 하천수질 예측
수질모델은 수체 내에서 일어나는 수질변화 등을 수식
으로 표현하는 것으로서 수질관리의 중요한 도구로 이용
되고 있다. 즉, 수질모델은 수체 내의 수질변화 과정을 설
명할 수 있으며, 장래 여건 변화에 따른 수체내의 수질변
화를 예측하고 자정능력을 산출하여 배출허용량을 결정
함으로서 합리적인 수질관리대책을 수립하는데 사용된다
(Ban, 2012). 본 논문에서는 다양한 수질모델 중 QUAL2E
모형을 근간으로 WASP5의 장점들을 접목시켜 bottle
BOD의 반응기작, 조류의 생산에 의한 유기물 증가, 탈질
화 반응 등 실제 정체수역이 많은 하천에서 일어날 수 있
2011～2040 yr 2041～2070 yr 2071～2100 yr
Dry year (10%) 2028 2046 2073
Wet year (50%) 2019 2041 2096
Rainy year (90%) 2013 2053 2098
Table 4. Scenario of Nam River Dam Discharge
Dry year (10%)
Wet year (50%)
Rainy year (90%)
Fig. 7. Trend Analysis of Nam River Dam Discharges 는 반응기작을 모의할 수 있도록 보완된 QUALKO를 선
정하여 남강하류 하천에 대한 수질모델을 구축하였다.
Fig. 8은 남강하류 하천의 모식도를 나타낸 것으로 남강 하류 하천을 대상으로 하수처리시설과 반성천, 석교천, 의 령천 등의 지천, 그리고 농업용수와 취수시설 등을 포함하
고 있다. 남강댐부터 낙동강 합류점까지의 구간으로 유로연 장 약 100 km에 대해서 모델을 구축하였으며 REACH는 총 22개, Element는 1 km의 간격으로 총 100개를 생성하였다.
모델의 검·보정은 BOD, T-N, T-P의 항목에 대하여 물환경
연구소에서 측정한 2008년 3월의 수질 자료를 이용하여 단
Fig. 8. Nam River Modeling Hydrosphere Schematic (Hwang, 2012)
(a) Dry year (b) Wet year (c) Rainy year Fig. 12. Simulation Results for Scenario (T-N)
(a) Dry year (b) Wet year (c) Rainy year
Fig. 13. Results of Scenario Simulation (T-P)
(a) BOD (b) T-N (c) T-P
Fig. 9. Model Calibration Results
(a) BOD (b) T-N (c) T-P
Fig. 10. Model Verification Results
(a) Dry year (b) Wet year (c) Rainy year
Fig. 11. Results of Scenario Simulation (BOD) 위유역 말단의 유량자료를 사용하였고, Head water는 월평
균 댐 방류량 자료를 사용하였다. Figs. 9 and 10은 모델의 검·보정 결과를 나타낸 것으로 BOD의 경우 결정계수의 값 이 보정은 0.96, 검증은 0.75로 나타났으며 T-N은 0.88
T-P는 0.61의 값을 나타내어 잘 모의된 것으로 판단된다.
Figs. 11∼13은 각 시나리오에 대한 수질모형의 결과를
나타낸 것으로 HEC-ResSim을 이용하여 모의한 미래의
댐 방류량 및 SWAT모형을 이용한 유역의 유량과 수질
자료를 QUALKO의 입력 자료로 사용하였다. BOD, T-N, T-P의 수질항목에 대하여 앞서 선정한 저수기, 평수기, 풍수기로 구분하고 해당 연도별로 분석하였다. 저수기, 평 수기, 풍수기에서 대부분 유사한 경향을 띠고 있는 것으 로 나타났으며 상류에서 약 20 km 부근에서부터 수질이 높아지는 있는 것을 확인할 수 있다. 이는 Fig. 8의 모식도 를 살펴보면 남강상류에 시설용량 1,556,000 m
3/day인 진 주공공하수처리시설이 위치하고 있으며 BOD 2∼4 mg/L, T-N 7∼20 mg/L, T-P 0.148∼0.577 mg/L의 높은 농도의 방류수를 남강으로 방류하고 있기 때문으로 판단된다. 점 오염원의 유입 후 하류로 갈수록 미미하지만 수질이 낮아 지는 것을 확인할 수 있는데 이는 남강 본류의 수질보다 낮 은 평균 BOD 1.1 mg/L의 함안천 등 지천의 유입으로 인한 유량의 증가로 인해 점차 수질이 낮아지는 것으로 판단된 다. 특히 저수년에는 풍수년과는 달리 연도별 유량에 따라 BOD가 많게는 약 2 mg/L의 차이를 보이는 등 변화 폭이 크게 나타났으며, T-N과 T-P 역시 BOD와 같은 경향을 띠고 있다. BOD, T-N, T-P에서 모두 풍수년에 비해 유량 이 적은 저수년에 수질농도가 더 높은 것을 알 수 있다. 미 래기후 예측 시나리오 결과에 따른 강우량의 증가가 원인 으로 판단되며 강우와 유역의 유출이 하천의 수질의 상당 한 영향을 끼치기 때문에 미래기후 예측 결과를 토대로 강 우량이 적은 저수기에 남강댐의 적절한 댐 운영으로 남강 하류 하천의 유지용수를 확보하고 효율적인 관리를 통해 향상된 수질을 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
5. 결 론
본 연구에서는 남강유역을 대상으로 기후시나리오를 적용하고 유역유출 모형인 SWAT모형과 수질모형을 연 계하여 남강하류 하천의 수질영향을 관찰하고자 하였다.
이를 통해 도출한 결론은 다음과 같다.
1) 먼저 인공신경망기법을 적용하기 위하여 티센을 적 용한 해당기상관측소의 자료를 이용하여 미래기후에 대하여 강우, 습도, 최고기온, 최저기온에 대하여 예 측하였다. 예측결과 기후에 가장 민감하게 반응하는 강우의 경우, 미래로 갈수록 전체적으로 증가하는 경 향을 보였다.
2) SWAT모형을 이용하여 총 24개의 소유역으로 분할 하고 상류 2개 지점, 하류 1개 지점에 대하여 시행착 오법을 통하여 검보정을 실시하였다. 모형의 결정계 수인 R²이 0.7 이상의 값을 나타내고 있어 잘 모의 된 것으로 판단된다.
3) 미래의 댐운영 모의를 위해 HEC-ResSim을 이용하 여 최저수위 32 m, 계획홍수위 46 m, 상시만수위 41 m로 설정하고 2100년까지의 남강댐 방류량을 예측 하였다. 그 결과, 미래로 갈수록 강우가 증가함에 따 라 저수지의 수위 또한 증가하게 되고 댐 방류량 역 시 증가하는 것을 확인할 수 있다.
4) 수질모형은 정체수역이 많은 하천에서 일어날 수 있 는 반응기작을 모의할 수 있도록 보완된 QUALKO를 선정하여 유로연장 100 km에 대해서 모형을 구축하 였고, BOD, T-N, T-P의 항목에 대하여 물환경연구 소에서 측정한 2008년 3월의 수질자료를 이용하여 검·보정하였다. BOD의 경우 결정계수의 값이 보정은 0.96, 검증은 0.75로 나타났으며 T-N은 0.88 T-P는 0.61의 값을 나타내어 잘 모의된 것으로 판단된다.
5) 특히 저수년에는 풍수년과는 달리 연도별 유량에 따 라 BOD가 많게는 약 2 mg/L의 차이를 보이는 등 변 화 폭이 크게 나타났다. 강우와 유역의 유출이 하천 의 수질에 큰 영향을 끼치기 때문에 풍수년에 비해 유량이 적은 저수년에 조금 더 수질농도가 높은 것을 알 수 있다.
6) 향후 본 연구의 결과는 남강댐의 저수기의 댐 운영방 안을 이용해 남강하류 하천의 유지용수의 확보 방안 과 수질모형을 통해 장래 수질을 예측하고 수질 향상 을 위한 방안을 제시하여 남강하류의 효율적인 수질 관리를 위한 정책 방향을 제시하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
감사의 글
이 논문은 2010년도 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 기초연구사업 지원을 받아 수행된 것임 (No. 2010-0024119).
References
