Study on Estimation and Application of Discharge Coefficient about Nonpoint Source Pollutants using Watershed Model

(1)

유역모형을 이용한 유량조건별 배출계수 산정 및 활용방안 연구

황하선․이한필^*․박지형․김용석․이성준․안기홍^†

국립환경과학원

*(주)이티워터

Study on Estimation and Application of Discharge Coefficient about Nonpoint Source Pollutants using Watershed Model

Ha-Sun Hwang․Han-Pil Rhee^*․Jihyung Park․Yong-Seok Kim․Sung-Jun Lee․Ki Hong Ahn^†

Watershed and Total Load Management Research Division, National Institute of Environemental Research

*ETWATERS Inc.

(Received 20 October 2015, Revised 10 November 2015, Accepted 16 November 2015)

Abstract

TPLMS (Total water pollutant load management system) that is the most powerful water-quality protection program have been implemented since 2004. In the implementation of TPLMS, target water-quality and permissible discharged load from each unit watershed can be decided by water-quality modeling. And NPS (Non-point sources) discharge coefficients associated with certain (standard) flow are used on estimation of input data for model. National Institute of Environmental Research (NIER) recommend NPS discharge coefficients as 0.15 (Q275) and 0.50 (Q185) in common for whole watershed in Korea. But, uniform coefficient is difficult to reflect various NPS characteristics of individual watershed. Monthly NPS discharge coefficients were predicted and estimated using surface flow and water-quality from HSPF watershed model in this study. Those coefficients were plotted in flow duration curve of study area (Palger stream and Geumho C watershed) with monthly average flow. Linear regression analysis was performed about NPS discharge coefficients of BOD, T-N and T-P associated with flow, and R²of regression were distributed in 0.893~0.930 (Palger stream) and 0.939~0.959 (Geumho C). NPS Discharge coefficient through regression can be estimated flexibly according to flow, and be considered characteristics of watershed with watershed model.

Key words : Discharge coefficient, HSPF, Korean TMDL, TPLMS, Watershed model

1. Introduction

¹⁾

우리나라에서 시행하고 있는 수질오염총량관리제도는 유 역의 목표수질 범위 내에서 해당 지자체와 배출원에 배출 부하량을 할당하는 유역관리제도이며, 이를 통해 공공수역 의 환경보전과 함께 유역의 상하 지자체간 수자원 이용관 련 분쟁해소 및 해당 유역공동체 내 경제적, 환경적인 형 평성과 상생을 추구하는 광범위한 수질관리제도이다(NIER, 2010). 3대강(낙동강, 금강, 영산･섬진강) 수계는 2004년부 터 BOD를 관리대상물질로 하여 1단계 수질오염총량관리를 시행하였고, 2011년부터는 총인을 추가하여 2015년을 목표 로 2단계 총량관리를 위한 시행계획 및 수질개선사업계획 을 이행하는 과정에 있으며(Hwang et al., 2011), 현재는 3

†To whom correspondence should be addressed.

[email protected]

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단계 총량관리를 계획하고 준비하는 단계에 해당한다.

수질오염총량관리(이하 총량관리)를 위한 목표수질의 설 정 및 오염부하량의 할당은 수질모델링을 통해서 이루어지 며, 이와 같은 수질모델링을 수행하기 위해서는 특정시점의 유량에 대한 배출부하량을 산정할 필요가 있는데(U. S. EPA, 1997), 우리나라 총량관리는 목표수질을 정한 후 정적상태 수질모델을 이용하여 기준유량조건에서 목표수질을 달성할 수 있는 유역의 배출부하량을 산정하고 이를 관리하는 제 도이므로 기준유량 시기의 배출부하량 산정이 특히 중요하 다. 따라서 부하량 산정의 기준이 되는 수질오염총량관리기 술지침(이하 기술지침) (NIER, 2014)은 수질모델링을 수행 함에 있어서 배출원별 적용대상에 대해 배출계수를 적용하 여 특정 유량조건의 배출량을 산정하도록 제시하고 있다.

기술지침에서 제시하는 특정유량 배출계수는 적용이 간편 하고 편리하다는 장점이 있으나, 공통된 계수를 활용함에 따라 유역별 실제 배출특성을 반영하기 어려운 한계점을 가지고 있다.

유역모형은 강수량 및 토지이용상태를 포함한 다양한 유 역특성을 고려하여 비점오염 배출특성을 잘 반영할 수 있

(2)

Fig. 1. Study area and monitoring stations.

평가한 바 있다. 그러나 제시된 배출계수 추정방법이 기준 유량과 유사한 유량이 관측되는 특정시기(기준 월)에 국한 되어 유량변동에 대한 유동적 대응에 한계가 있으며, 유역 모형의 각 소유역별 출구에서 유출되는 부하량을 비점오염 배출부하량으로 활용함에 따라 유달부하량과 혼동될 수 있 고, 하천구간의 유출량이므로 유역 토지로부터의 표면유출 과 중간유출, 기저유출의 분리에 어려움이 있다.

본 연구는 유역모형의 장기수문 분석 결과를 이용하여 대상유역의 유량지속곡선을 작성하고, 유량조건이 다른 토 지계 배출계수를 도시하여 비선형회귀식을 도출함으로써, 유역특성을 고려함과 동시에 유량조건 변동에 유연하게 대 응할 수 있는 배출계수 산정 방법론을 제시하고자 하였다.

유역은 상류에 영천댐이 위치하고 있어 하천흐름의 연속성 을 확보하기에 어려움이 있고, 금호B 유역의 경우 측정망 지점이 이동함에 따라 10년 이상의 장기유출 평가에 부적 합한 것으로 판단하여 금호C 유역을 주요 관심지역으로 선 정하였다. 또한 팔거천 상류유역은 유역 내 환경기초시설이 위치하지 않아, 소유역에서의 비점오염 배출특성을 파악하 기에 더욱 용이할 것으로 판단하였다. 연구지역은 대구광역 시와 경상북도 칠곡군이 포함되며, 토지이용특성은 Table 1 에 나타낸 바와 같다.

2.2. HSPF 유역모형의 구축

HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran) 모형은

(3)

Table 1. Land characteristics of study area

Landuse (km²) Mean slope

Upland field Paddy field Forest Urban land Others Total (%)

Geumho C

Daegu 25.94

(5.0%)

30.99 (6.0%)

302.59 (58.7%)

104.23 (20.2%)

51.63 (10.0%)

515.32 (100.0%)

28.48

Gyeongbuk 5.06

(3.9%)

11.12 (8.6%)

98.24 (76.1%)

5.33 (4.1%)

9.30 (7.2%)

129.05 (100.0%) Palger stream upper basin 2.51

(3.9%)

5.32 (8.3%)

48.91 (76.4%)

3.17 (5.0%)

4.11 (6.4%)

64.02

(100.0%) 36.54

장기간에 걸쳐 크고 작은 규모와 복잡한 유역의 수문･수질 을 모의하기 위해 개발되었으며(Bicknell et al., 1996), 다 양한 수문학적 조건(Albek et al., 2004)과 오염된 퇴적물을 포함한 비점오염원(Donigian and Love, 2003; Fontaine and Jacmino, 1997), 토지피복관리와 홍수제어 시나리오(Brun and Band, 2000), 최적관리기법의 효과 등을 예측하고 TMDL (Total Maximum Daily Loads)의 효과적인 지원을 위해 광범위하 게 사용되어 왔다. 최근 국내에서도 다양한 목적으로 적용 되고 있으며, 수자원공사의 통합수질예측시스템(SURIAN)과 환경부 국립환경과학원의 수질예보시스템을 위해 활용되고 있다. 또한, Jeon et al. (2007) 등은 HSPF가 개발된 미국의 일반적 농지(Upland field)와 달리, 단일 토지이용 내 인위 적이며 독립적인 수문･수질 기작을 갖는 논(답; Paddy rice field)이 많은 비중을 차지하는 우리나라의 토지이용 특성 을 고려할 수 있도록 HSPF를 개선한 HSPF-paddy를 제시 하였고, 이를 통해 국내 농촌지역에서의 물수지와 비점오염 산정 등에 활용된 바 있다(Kim et al., 2014). HSPF 모형은 예측에 필요한 입력변수가 방대하지만 BASINS (U. S. EPA, 2001)로 통합･운영되어 자료의 관리가 비교적 용이하다는 장점을 가진다(Kang and Jang, 2013).

본 연구에서 관심지역은 금호C유역과 그 지류하천인 팔 거천 상류유역이지만, 금호C 유역은 금호A와 금호B 하류 유역으로서, 모형의 검･보정에 있어 하천의 연속성을 확보 해야 하기 때문에 모형의 구축은 금호강 유역 전체를 대상 으로 하였다. 모형구축에 앞서 Thiessen 분석을 통해 금호 강유역이 대구기상대와 영천기상대의 영향권에 있는 것으 로, 분석되었으며, 해당 기상대의 시간별 강수량, 평균기온, 풍속, 일사량 및 상대습도, 전운량 등을 수집하여 WDM (Watershed Data Management) database를 구축하였다(Fig 2(d)). 또한 1:5,000 수치지도로부터 해상도 30×30 m의 수치 고도모델(Digital Elevation Model; DEM)을 생성한 후 BASINS 에 적용하여 대상유역의 소유역을 구성하였다(Fig. 2(a),(b)).

소유역의 분할에 있어서는 제3단계 총량관리 기본계획을 바탕으로 단위유역 및 각 소유역을 참고하였으며, 추가적 으로 환경부 하천수질측정망 지점을 고려하였다. 토지이용 도는 환경부에서 2008년 제작된 중분류 토지피복도를 활 용하였다(Fig. 2(c)). 또한 각 환경기초시설의 점오염원 자 료는 전국오염원조사(2005~2013) 자료를 활용하여 소규모 하수도(마을하수도) 수준까지 고려하였다. 또한 배출부하 량 자료는 제3단계 총량관리 기본계획(대구, 경북) 최종보 고서를 이용하였다.

2.3. 유역모형의 보정과 검증

금호강 유역모형은 환경부 수질총량측정망 지점인 금호A, 금호B, 금호C에서 8일 간격 모니터링 자료를 활용하여 유 량과 수질에 대한 보정 및 검증이 이루어졌으며, 관심지역 인 금호C는 환경부 하천수질측정망의 금호강 3~5, 팔거천 지점에서 추가적으로 보정 및 검증을 수행하였다(Fig. 1).

다만, 금호B 지점은 2000년대 후반 위치변경이 있었다는 점을 참고하여 2013년을 보정기간으로, 2012년은 검증기간 으로 설정하였고, 그 외 지점에서 보정기간은 2011년부터 2013년(3년), 검증기간은 2008년부터 2010년(3년)으로 지정 하였다. 매개변수의 보정은 단순시행착오법에 의해 이루어 졌으며, 이는 모델의 다양한 변수를 변화시켜 상관계수 및 결정계수 등의 최적점을 찾는 방법으로 반복횟수가 충분할 경우 전체 근사 최적점에 도달 가능한 방법이나, 시간이 많 이 소요된다는 단점이 있다(Lee and Shin, 2009). 모형효율 평가를 위한 결정계수는 US EPA에서 제안한 상대오차 (%,

%Difference)를 이용하였으며, HSPF모델의 적용사례 및 연 구자료를 바탕으로 Donigian (2000)은 일반적인 모델효율의 범위와 신뢰구간을 Table 2와 같이 제시한 바 있다.

2.4. 토지계 배출계수의 산정

일반적으로 오염물질이 생성되어 공공수체로 이동하는 과정은 오염물질의 발생, 배출, 유달 과정으로 표현하는데, 발생은 어원 그대로 오염물질의 생성을 의미하고 이렇게 발생된 오염물질이 자연현상 또는 인위적 처리 등을 통해 유역 또는 공공수역으로 유입되는 것을 배출 (MOE, 2013), 배출된 오염물질이 수체의 특정지점에 도달하는 것을 유달 이라 한다(NIER, 2014).

총량관리를 위한 부하량 산정에 있어 환경기초시설과 같 이 배출지점에서 수질과 유량을 실측하여 수질과 유량의 곱으로 배출부하량을 산정하는 경우는 그 결과를 그대로 이용하지만, 실측이 어려운 점오염원 또는 비점오염원의 경 우는 연평균 일일 발생부하원단위를 이용하여 발생부하량 을 산정한 후 각종 개별처리과정의 삭감비를 적용하여 연 평균 일일 배출부하량을 산정하고 있다. 이렇게 산정된 연 평균 일일 배출부하량 중 점오염원의 경우는 발생된 오염 물질이 처리시설 등을 통해 저감된 후 배출되는 과정에서 외부조건에 큰 영향을 받지 않고 연중 일정하게 배출되지 만, 토지계로 대표되는 비점오염원이나 합류식 관거의 월류 (CSOs), 간이공공처리시설의 방류 등은 발생된 오염물질이 배출되는 과정에서 강우 등 외부조건에 따라 다르게 배출

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(a) DEM of Geumho river watershed (b) Delineation of study area

(c) Landuse analysis (d) Thiessen polygon on weather station Fig. 2. Analysis on watershed characteristics for model application.

Table 2. General Calibration/Validation Targets or Tolerances for HSPF Application

Constituent Very good Good Fair

Hydrology / Flow < 10% 10 ~ 15% 15 ~ 25%

Water temperature < 7% 8 ~ 12% 13 ~ 18%

Sediment (SS) < 20% 20 ~ 30% 30 ~ 45%

Water Quality / Nutrients < 15% 15 ~ 25% 25 ~ 35%

Pesticides / Toxics < 20% 20 ~ 30% 30 ~ 40%

된다. 이렇듯 발생된 오염물질(연평균 일일 부하량)이 배출 되는 과정에서 강우 등 외부조건의 영향으로 연평균 일일 배출량과 다르게 배출되는 경우, 그 정도를 표현한 것이 배출계수라 볼 수 있는데, 이를 간단히 요약하면 배출계수 는 연평균 일일 발생부하량이 개별처리 과정을 거친 후의 부하량과 원하는 유량조건 시기에 실제 배출되는 일일 부

하량의 비로 정의할 수 있다.

기술지침에 따르면, 정적 상태의 수질모델링 등을 수행하 기 위해 총량관리 기준유량 조건의 배출량 산정이 필요한 경우 강우에 영향을 받는 대상에 대하여 배출계수를 적용 하도록 되어 있는데 이를 이용하여 토지계 개별 배출수의 배출계수 산정 식을 변형하면 식 (1)과 같이 정리할 수 있다.

토지계 비점 배출계수  연평균 일일 발생량 × 개별삭감비 기준유량 조건 일일 배출량

(1) 또한, 보정 및 검증이 완료된 유역모형을 활용할 경우, 모형 의 점오염부하량을 제외한 후 모의된 비점오염 배출부하량을 산정하여 식(2)와 같이 정리할 수 있다(Lee and Kim, 2012).

비점배출계수  소유역별 원단위 연평균 비점배출량 소유역별 유역모형의 비점배출량

(2)

(5)

2.4.1. 동적 토지계 배출계수 산정방법

기술지침의 토지계 지목별 연평균 발생부하원단위는 유 달현상이 발생하지 않는 단일지목으로부터 유출 모니터링을 통해 산정된 강우계급별 EMC (Event Mean Concentration) 를 바탕으로 연중 발생할 수 있는 총 발생부하량을 산정한 뒤 연간일수(365일 또는 366일)로 나눈 값으로서, 이를 통 해 산정된 발생오염부하량(발생원의 보유량)은 연중 변화하 지 않는다. 그러나 HSPF와 같이 동적 상태의 유역모형은 토지가 보유 가능한 한계 내에서 동적으로 축적되고, 이 가운데 일부분은 저감되기 때문에 발생원이 보유(축적)한 오염물질의 양이 동적으로 변화하며, 강우 시 표면유출의 전단력과 오염물질별 유출 민감성의 함수에 의해 배출된다.

따라서 오랜 시간 쌓아둔 오염물질을 단 시간에 배출하 거나, 혹은 표면유출이 발생하지 않는 동안 오염물질이 감 소되기도 하며, 미처 오염물질이 쌓이지 않아 강우에 비해 배출량이 감소하기도 하는 등 시간과 조건에 따른 다양한 기작에 의해 모의되는 동적 상태의 유역모형 결과와 원단 위법으로 산정된 연평균 배출량을 일단위로 비교하기에는 어려움이 있다.

다른 접근 방법으로, 강우에 의한 유출이 발생하기 전까 지 축적될 수 있는 일수에 따라 오염물질을 누적시킨 후 모의결과에 따른 토지계배출량과의 비를 산정하면 일 단위 비교가 가능하지만, 장기분석에 있어서 연중 강우특성에 따 라 그 분포가 매우 크고 하루 이상 지속되는 강우의 경우 그 비교가 곤란하거나 과소평가될 수 있다.

한편, 기술지침은 수질모델링 및 관거해석 등을 위하여 월별 발생부하량이 필요한 경우 월별 강우배출비를 이용하 여 산정하도록 제시하고 있다. 또한, 현재 총량관리 모델의 보정 및 검증에 있어서도 시기적인 이상치의 영향을 감소시 키기 위해 기준유량 시기와 근접한 유량이 관측되는 시기의 월평균 값을 대상으로 수행하는 경우가 많다는 점에서, 월 단위 분석이 합리성과 활용성 측면에서 위에 언급한 방법들 과 비교할 때 상대적으로 적합한 것으로 판단하였다. 이에 본 연구에서는 각 해당 월의 월간일수 동안 축적된 토지계 발생량과 유역모형을 통해 산정된 월간 비점오염 배출량 간 의 비로부터 월 단위 배출계수를 산정하였으며, 이 때 해당 월의 평균 유량을 함께 산정하여 유량조건에 따른 배출계수 를 유량지속곡선에 도시할 수 있도록 하였다.

2.4.2. 모의 결과의 적용방법

수질오염총량관리기본방침에 따르면, “배출부하량”이란 발 생된 오염물질이 처리과정을 거쳐 삭감된 후 또는 처리과 정을 거치지 아니하고 직접 공공수역으로 배출되는 양을 의미한다(MOE, 2013). 즉, 총량관리에 있어서 “배출”이라 함은 오염원으로부터 발생된 오염물질이 삭감과정 혹은 자 연상태를 거쳐 공공수역으로 배출되는 시점이며, 공간적으 로는 유역 또는 하천구간에서 “유달”이 시작되기 전까지를 뜻한다. 따라서 배출계수는 발생원으로부터 발생된 오염물 질 중 배출될 수 있는 양이 유역이나 수체로 나오기까지의 과정에 적용될 수 있다.

한편, HSPF는 3개의 적용모듈로 이루어져 있으며, 투수지 역에서의 수문 및 수질을 모의하는 PERLND 모듈과 불투 수지역을 모의하는 IMPLND 모듈, 저수지나 하천과 같은 수체 내의 수리 및 수질을 모의하는 RCHRES 모듈로 구성 되어 있다(Donigian et al., 1995). 특히 유역 토지로부터 배 출되는 유량과 오염물질은 PERLND와 IMPLND 모듈을 통 해 RCHRES로 전달되며, 이 때 전달 경로는 표면유출과 중 간유출, 기저유출로 나눌 수 있다. 이 중 표면유출은 강우에 의해 발생하는 것으로서 함께 배출되는 오염물질의 배출량 을 수체인 RCHRES에 전달할 때까지 유달 과정과 같은 별 도의 기작을 거치지 않기 때문에 토지계 배출량에 부합하는 것으로 판단하였다. 따라서 보･검증된 HSPF 모형의 RCHRES 모듈을 거치지 않고, PERLND와 IMPLND 모듈로부터 직접 출력한 표면유출량 및 오염물질 배출량 결과를 활용하여 모 형의 토지계 배출부하량을 산정하였다.

3. Results and Discussion

3.1. 유역모형의 보정 및 검증

유출량 보정 및 검증 결과를 보면, 상류인 금호A로부터 금호B까지 모의 결과가 실측치의 경향을 상대적으로 잘 반 영하고 있는 것을 확인할 수 있다. 다만, 금호C 지점의 경 우 2010년까지 모의결과와 실측치의 경향이 매우 흡사하게 나타났으나, 2011년부터 2012년까지는 경향의 유사성이 다 소 떨어지는 것으로 판단된다(Fig. 3).

대상지역의 유출량 보정(%Differ.; ±0.84~6.00) 및 검증 (%Differ.; -0.05~-6.84) 결과, 전 지점에서 Very good으로 평가되었으며, 이로부터 모의치가 실측치를 비교적 잘 반영 하고 있는 것으로 판단된다(Table 3). %Difference가 음의 값으로 산정될 경우, 모의치가 실측치에 비하여 상대적으로 높게 나타난 것이며, 양의 값으로 산정될 경우는 모의치가 실측치보다 낮다는 것을 의미한다.

대상유역의 수질 보정 및 검증 결과, 수온과 DO의 경우 보정과 검증 모두 Very good으로 평가되었으며, BOD는 금호C의 보정에서 Good으로 평가된 바 있으나 그 외 지점 에서는 보정과 검증 모두 Very good으로 평가되었고, T-N 역시 금호강5 지점의 보정에서 Good으로 평가되었으나 그 외 지점에서는 보정과 검증 모두 Very good으로 평가되었 다(Fig. 4~10, Table 4). T-P의 보정에서는 금호강3, 검증에 서는 금호A와 금호강4에서 Good으로 평가되고 그 외 지점 에서는 Very good으로 평가되어, 대상유역에 구축된 HSPF 모형의 보정과 검증은 전반적으로 모의치가 실측치를 잘 반영하고 있는 것으로 판단된다.

Table 3. Results of calibration and validation for simulated flow

Calibration Validation

%Difference Grade %Difference Grade Geumho A 0.84 Very Good -2.48 Very Good Geumho B 2.62 Very Good -0.05 Very Good Geumho C 6.00 Very Good -6.84 Very Good Palger stream 1.50 Very Good -1.47 Very Good

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(a) Geumho A (b) Geumho B

(c) Palger stream (d) Geumho B

Fig. 3. Calibration and Validation of flow.

(a) DO (b) BOD

(c) T-N (d) T-P

Fig. 4. Calibration and Validation of water-quality on Geum-ho A.

(a) DO (b) BOD

Fig. 5. Calibration and Validation of water-quality on Geum-ho B.

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(c) T-N (d) T-P Fig. 5. Calibration and Validation of water-quality on Geum-ho B. (continue)

(a) DO (b) BOD

(c) T-N (d) T-P

Fig. 6. Calibration and Validation of water-quality on Geum-ho river3.

(a) DO (b) BOD

(c) T-N (d) T-P

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(a) DO (b) BOD

(c) T-N (d) T-P

(a) DO (b) BOD

(c) T-N (d) T-P

Fig. 9. Calibration and Validation of water-quality on Palger-stream.

(a) DO (b) BOD

Fig. 10. Calibration and Validation of water-quality on Geum-ho C.

(9)

(c) T-N (d) T-P Fig. 10. Calibration and Validation of water-quality on Geum-ho C. (continue)

Table 4. Results of calibration and validation for simulated water-quality

Constituent Calibration Validation

%Difference Grade %Difference Grade

Geumho A

Water Temp. 3.68 Very Good -0.58 Very Good

DO 0.00 Very Good 0.32 Very Good

BOD -4.86 Very Good 2.26 Very Good

T-N 8.91 Very Good 3.22 Very Good

T-P -1.87 Very Good 22.24 Good

Geumho B

Water Temp. 4.56 Very Good -0.58 Very Good

BOD 4.68 Very Good 9.58 Very Good

T-N 10.90 Very Good -0.25 Very Good

T-P -0.61 Very Good -9.91 Very Good

Geumho-river 3

Water Temp. 0.46 Very Good 6.01 Very Good

DO -13.26 Very Good -4.83 Very Good

BOD 0.51 Very Good -5.96 Very Good

T-P 15.95 Good -14.55 Very Good

Geumho-river 4

DO -4.96 Very Good 0.19 Very Good

BOD 0.89 Very Good -12.73 Very Good

T-P 3.21 Very Good -20.52 Good

Geumho-river 5

Water Temp. -1.00 Very Good 4.27 Very Good

DO -4.25 Very Good -3.17 Very Good

BOD 11.59 Very Good 5.85 Very Good

T-N 19.77 Good -2.66 Very Good

T-P 8.42 Very Good -13.49 Very Good

Palger-stream

DO -5.17 Very Good 4.89 Very Good

BOD -9.32 Very Good -5.42 Very Good

T-P 11.68 Very Good -8.36 Very Good

Geumho C

BOD 16.91 Good 5.01 Very Good

T-N 10.69 Very Good 0.73 Very Good

T-P 11.36 Very Good 6.31 Very Good

3.2. 대상유역의 배출계수 산정

유량조건에 따른 배출계수 산정을 위해 대상유역에 대한 유량조건 및 배출계수를 분석하였으며 분석기간은 총량관 리 기준유량과 동일한 조건을 유지하기 위해 과거 10년

(2005~2014년)을 분석기간으로 하여 보･검증된 모델의 일 별 모의결과 자료를 이용하였다. 유역모형의 유량 및 수질 모의 결과로부터 월 단위 배출계수와 평균유량을 산정하였 으며, 이로부터 분석기간 동안 120개의 월별 배출계수 및

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Table 5. Constants and exponents for calculation of NPS discharge coeff. in study area

Palger stream Geumho C

  R²   R²

BOD 0.045 -1.667 0.921 0.029 -1.245 0.967

T-N 0.013 -1.641 0.942 0.018 -1.198 0.971

T-P 0.007 -1.661 0.961 0.009 -1.160 0.963

(a) BOD of Palger stream (d) BOD of Geumho C

(b) T-N of Palger stream (e) T-N of Geumho C

(c) T-P of Palger stream (f) T-P of Geumho C

Fig. 11. NPS discharge coefficients of Palger stream and Geum-ho C watershed.

제곱합(Total sum of squares; SST) 대비 회귀에 의해 설명 되는 편차의 제곱합(Regression sum of squares; SSR)으로 표현되며, 관찰자료가 회귀식에 의해 설명되는 비율이 높을

여기서X는 초과유량백분율(Percentile of flow exceedance, %) 을 나타낸다.

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보･검증된 모델의 일별유량 모의결과 자료를 최대유량에 서 최소유량 순으로 배열한 후, 특정유량을 초과하는 일수 를 백분율로 계산하여 유량지속곡선(Flow Duration Curve) 을 작성하였다. 또한, 월단위로 산정된 120개의 유량 및 배 출계수자료로부터 도출된 멱함수 형태의 추세선과 유량구 간(10등급)의 평균 배출계수를 초과유량백분율(%)에 대응 하도록 도식화 하였다(Fig. 11).

유량구간(10 등급) 별 평균 배출계수는 원으로 표시된 분 산형 그래프로 나타내었으며, 이 때 상하방향의 막대는 표 준편차를 의미한다. 팔거천 상류지역은 금호C 유역에 비하 여 상대적으로 저유량 구간에서 구간별 표준편차가 크게 나타났으며, 이는 유역규모 및 유역특성의 차이로부터 기인 한 것으로 판단된다. 그럼에도 팔거천 유역이 비교적 높은 수준의 결정계수를 보일 수 있었던 것은 결정계수의 산정 에 큰 영향을 미치는 고유량(0~10%) 구간에서 오차가 적게 나타났기 때문인 것으로 판단된다. 반면, 금호C유역의 경우 고유량 구간으로부터 저유량 구간까지 비교적 표준편차가 작고 고르게 나타났다.

팔거천 상류유역과 금호C 유역에 대한 비점배출계수를 비교하면, 팔거천 상류유역이 상대적으로 더욱 가파른 형태 를 보이고 있으며, 특히 홍수기로부터 풍수기 기간 동안 더욱 높은 수치를 나타내고 있다. Table 1에 나타낸 바와 같이 팔거천 상류유역은 금호C 유역에 비하여 상대적으로 평균경사도가 큰 것으로 분석되었는데, 이것이 하나의 직접 적 원인이 된 것으로 판단된다. 유역모형 내 투수층과 불 투수층의 경사도 인자는 표면유출 모의에 관여하며, 이는 곧 표면으로부터 강우유출수와 함께 오염물질을 배출시키 는 세척효과(Wash-off)의 함수에 영향을 미치게 된다. 한편, 금호C 유역 전반과 팔거천 상류유역 간 토지이용의 차이에 있어서 금호C 유역은 전반적으로 농지와 산림 대비 대지면 적의 비중이 현저히 높다. 도시지역은 초기우수효과(First flush effect)에 의해 단기간에 많은 비점오염물질을 배출할 수 있는 반면, 장기간 발생한 큰 강우에 대해서는 농지 및 산 림 등의 유출 지속성이 높게 나타날 수 있다(Novotny, 2003).

즉 불투수층의 특성 상 비점오염물질이 짧은 시간 동안 더 많이 배출될 수 있으나, 배출된 후에는 오염물질의 축적에 일정시간이 필요하다는 점을 고려할 때, 장기간 빈번하게 강우가 발생하는 홍수기에는 경우에 따라 지속적으로 오염 물질을 배출할 수 있는 투수층 토지이용에서 더욱 높은 배 출계수가 나타날 수 있을 것으로 판단된다. 또한 본 연구 에서 비점배출계수는 월 단위 분석에 따라 산정된 것으로서, 평균화 과정에 의해 1회성 강우에서 발생할 수 있는 피크 의 영향은 다소 상쇄될 수 있다.

지속곡선은 주어진 유량 또는 부하량과 같은 매개변수가 주어진 값과 같거나 초과하는 시간의 백분율을 곡선화하여 도식적으로 표현한 것으로 전체 유량크기에 따른 수질오염 문제 등을 단순한 그림으로 제공할 수 있는 이점이 있다 (Hwang et al., 2010). 유역모형을 통해 산정된 유량조건별 비점배출계수를 활용하여 Fig. 11과 같이 유량지속곡선과 함께 도시하는 방법은 하천유량 변화에 따라 유역에 적합

한 배출계수를 산정할 수 있다는 점에서 기준유량 변화에 유동적으로 대응할 수 있다는 장점을 가진다.

4. Conclusion

본 연구에서는 금호C 단위유역 및 그 지류하천인 팔거천 상류유역으로부터 유역모형을 통해 산정된 표면유출량과 기술지침에 따라 산정된 토지계 비점오염 배출량을 이용하 여 유량조건에 따른 비점배출계수 추정을 위한 관계식의 상수()와 지수()를 도출하였으며, 그 과정은 다음과 같다.

1) 오염물질이 지속적으로 축적(kg/km²-day)되어 강우유 출수와 함께 배출되는 비점오염의 특성(Build-up and washoff) 을 고려하여, 월간 누적되는 총 토지계 부하량(원단위 방 법)과 표면유출을 통한 부하량(유역모형 모의결과)의 비로 부터 월 평균 비점배출계수 및 평균유량을 산정하여, 2) 기 준유량 분석시기와 동일한 기간(과거 10년)의 월 평균 비 점배출계수를 유량누적곡선에 함께 도시하고, 3) 누적유량 곡선의 유량구간(10 등급) 평균값을 비선형회귀 분석하여 관계식의 상수()와 지수()를 도출하였으며 이 때 상관관 계는 높은 수준의 결정계수(팔거천 R²: 0.893~0.930, 금호C R²: 0.939~0.959)를 보였다.

현재 우리나라에서 공통적으로 적용되고 있는 비점배출 계수는 매우 간편하고 편리한 방법이지만, 각 유역의 비점 오염물질 배출특성을 적절히 반영할 수 없다는 한계를 가 지고 있으며, 유역특성이 유사하여도 기상조건에 따라 비점 오염 배출에 차이를 보이기 때문에, 강우의 경향이 연도별 로 변화하거나 지역별 특이성 및 국지성이 나타날 경우 배 출계수의 대표성이 떨어진다. 이에, 오염원의 공간적인 분 포와 지형특성 등을 고려할 수 있는 유역모형을 활용하여 동적 토지계 배출계수를 산정하는 방법은 1) 각 해당유역 의 특성을 반영할 수 있으며, 2) 기준유량의 변동 혹은 유 황에 따라 유연하게 대응할 수 있고, 3) 유역 내 호소 등이 위치하여 동적 수질(수체) 모형을 단독 혹은 추가 적용할 경우 유량에 따라 동적 배출계수의 제공이 가능하다는 장 점을 가진다.

다만, 본 연구에서의 대상지역이 특정유역 및 규모에 한 정되어 있다는 점에서 그 결과를 확대해석하기에는 어려움 이 있으나, 다양한 유역에 적용하여 검증한다면 더욱 유용 한 방법론으로서 활용 가능할 것으로 판단된다.

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