생태환경논집 제2권 제2호

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(3) 생. 태. 환. 경. 논. 집. JOURNAL OF ECOLOGY AND ENVIRONMENT. 목 차 Vol.2, no.2. December, 2014. 태화강 유역 유량 및 수질 예측과정 및 비점저감시설 영향 예측 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·5 ╷김민정⋅조경화 · 강우 시 토지이용별 인 및 부유성고형물 배출 농도 및 부하 특성비교 ╷이동훈⋅강주현⋅이창희 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·27 상수원 지역내 자연유기물질 유입에 의한 수질특성변화 ╷정이랑⋅조윤철 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·51 비점오염저감시설의 모니터링 계획수립 및 방법╷이소영 · · · · · · · · · · · · · · ·67 마이크로센서개발과 다양한 환경수질분야 연구╷이우형 · · · · · · · · · · · · · · · · ·85 해양 환경 모니터링을 위한 해양 센서 기술╷홍성화 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·105 물환경중 의약품류의 검출현황 및 관리동향╷김일호 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·133 가상플랜트를 이용한 하수슬러지 감량화 방안 검토 ╷유광태⋅윤주환⋅김성표⋅김종락 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·157.

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(5) 태화강 유역 유량 및 수질 예측과정 및 비점저감시설 영향 예측. _5. 태화강 유역 유량 및 수질 예측과정 및 비점저감시설 영향 예측 김민정*⋅조경화**. 1). <목 차> Ⅰ. 들어가며 : 도시 하천의 수질문제 Ⅱ. SWAT 모형의 구조 Ⅲ. 태화강 유역의 SWAT 모형 적용 Ⅳ. 비점오염원 시설 시나리오에 따른 영향 예측. 도시의 하천은 인간생활을 윤택하게 하는 자연의 산물로 많은 도시들은 하천을 중심으로 발달해왔다. 도시하천은 순수한 자연에 인간이 개입하여 조화를 이루고 있으며 도심의 열섬 현상을 억제하며 도시 경관을 향상시키는 등 여러 방면으로 인간에게 큰 이익을 주고 있다. 본 연구는 SWAT 모형을 이용하여 태화강 유역을 유량 및 수질예측 시스템을 구축하여, 향후 생태환경 개선 방안을 강구하는데 유 용하게 사용될 수 있다. 태화강은 울산광역시를 하천으로 도심 비점오염원에 적지 않은 영향을 받고 있다. 이에 본 연구는 SWAT 모델을 이용하여 태화강 유역의 유량과 수질을 예측할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 모델을 이용하여 비점저 감 시설 설치 시 유출 부하량 삭감량을 산정하였다. 태화강 지류 중 도시화가 진 행된 무거천에 비점저감시설 설치 시 본류의 수질개선효과를 예측하였다.. *. 울산과학기술대학교 도시환경공학부. ** 울산과학기술대학교 도시환경공학부 교수.

(6) 6 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단]. 주제어 도시 하천, 비점오염원, SWAT, 비점오염원 시설 시나리오, 수질 모델링. Ⅰ. 들어가며 : 도시 하천의 수질문제 도시의 하천은 인간생활을 윤택하게 하는 자연의 산물로 많은 도시들 은 하천을 중심으로 발달해왔다. 도시하천은 순수한 자연에 인간이 개입 하여 조화를 이루고 있으며 도심의 열섬 현상을 억제하며 도시 경관을 향 상시키는 등 여러 방면으로 인간에게 큰 이익을 주고 있다. 그러나 우리 나라 대부분의 도심 하천은 급속한 경제성장과 도시화로 인하여 하천의 유역, 유로 및 유량의 변화가 초래되었으며, 합류식 관거의 확대로 인하 여 하수도로 전락하게 되었다. 이렇듯 하수도로 전락되어 가는 도시하천 의 관리와 유지는 해당지역의 중요한 문제로 대두되고 있다. 특히, 심각 한 상태에 이르고 있는 수질의 생태학적 개선은 하천관리에 선행되어야 하는 과제로 남고 있다. 이에 본 연구는 울산에 위치한 태화강을 대상으 로 수질 및 유량을 예측할 수 있는 모델을 구축하고 이를 기반으로 저감 효과를 예측하였다.. Ⅱ. SWAT 모형의 구조 SWAT 모형을 이용하여 어떠한 문제를 연구하든지, 물수지는 유역내 에서 발생하는 모든 상호작용 중에서 가장 중요하다. 물과 유사, 영양물 질의 이동을 정확히 예측하기 위해서는 모형에 의해 모의되는 수문순환.

(7) 태화강 유역 유량 및 수질 예측과정 및 비점저감시설 영향 예측. _7. (hydrologic cycle) 과정이 유역 내에서 발생하는 과정과 일치하여야 한 다. 따라서 SWAT 모형은 유역의 수문순환에 대한 모의를 크게 두 부분 으로 나누고 있다. 첫 번째 부분은 토지 부분으로 각 소유역의 주 하천에 서의 물(water), 퇴적물(sediment), 영양물질(nutrient), 살충제(pesticide) 의 부하량을 조절한다. 두 번째 부분은 추적부분으로 유역의 하천망 내에 서 출구까지의 물과 유사 등의 이동으로 정의될 수 있는 수문순환의 추적 에 관한 부분으로 나누어진다.. 1. SWAT 모형의 수문모의 과정 SWAT 모형은 일 단위의 모의가 가능한 유역단위의 준 분포형 장기‒ 강우유출모형으로서 4가지의 부모형(sub‒model), 즉 수문 부모형, 토양유 실 부모형, 영향물질 부모형, 하도추적 부모형으로 구성되어 있다. 이 중, 수문 부모형은 저류방정식에 의해 일 단위로 물수지를 산정하며, 차단, 지표면 유출, 중간유출(측방유출), 침투, 기저유출, 수로손실, 증발산등으 로 구성되어 있다. SWAT 모형에서 일변 지표면 유출량은 SCS 방법을 이용하여 산정하며, 측방유출은 Kinematic Storage Model을 이용하고 침투는 토층을 최대 10개 층까지 세분화하여 선형저수량 추적기법을 사 용하여 계산한다. 또한 SWAT은 지하수를 두 개의 대수층으로 구분하였 다. 즉 유역의 하천에 회귀수를 공급하는 얕은 비피압 대수층과 유역 밖 의 하천에 대한 회귀수에 기여하는 깊은 피압 대수층으로 나누어 물수지 에 의해 계산된다. 모형에서는 잠재 증발산을 산정하기 위하여. Hargreaves, Priestley‒Taylor, Penman‒ Monteith 방법을 제공한다. SWAT 모형의 입력 자료는 GIS를 통해 작성되는 기상, 하도추적, 지하 수 등의 자료와 GIS와 수동 입력을 병행하여 작성되는 소유역 자료로 구.

(8) 8 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] 분 된다. 또한 출력자료는 토양도와 토지이용도를 중첩시켜 만든 수문반 응단위 (HRU)별 출력자료와 유역경계에 의해 구분된 소유역별 자료, 각 하도추적 구간별 결과치로 구분된다.. 2. SWAT 모형의 수질예측 과정 SWAT 모형의 수문순환 중 토지부분에서 물과 유사, 영양물질, 살충제 등이 주하천으로 유입되는 부하가 결정되면, 이 요소들은 HYMO. (Williams and Hann, 1972)와 유사한 명령 구조를 사용해 유역의 하천 망을 통하여 추적된다. 또, 하천에서의 흐름을 추적하는 외에도 SWAT 모형은 하천 및 하상에서의 화학물질 거동도 모형화 할 수 있다. 저수지 에서의 추적으로 저수지의 유출량, 저수지 영양물질, 저수지 유입 유사 등을 추적할 수 있도록 한다.. Ⅲ. 태화강 유역의 SWAT 모형 적용 공간상에 나타난 연속적인 기복변화를 수치적으로 표하는 방법을 격자 방식 수치표고모델(DEM) 이라 한다. 적용 유역의 DEM을 작성하기 위 해 1:25,000 수치지도로부터 등고선을 추출하여 표고가 가장 비슷한 세 점을 삼각형의 꼭지점으로 연결한 벡터 형태의 불규칙 삼각망 (TIN,. Triangulated Irregular Network)을 생성하고, 생성된 TIN을 다시 Grid로 변환시켜 DEM을 작성하였다. 이렇게 만든 DEM으로부터 Flow. Direction 과 Flow Accumulation을 계산하여 하천망을 생성시킨 후 유 역의 최종 출구지점을 outlet으로 지점하여 소 유역을 분할한 후, 분할된 소유역의 지형학적 특성인자를 계산하여 분할된 소유역당 면적, 유역경.

(9) 태화강 유역 유량 및 수질 예측과정 및 비점저감시설 영향 예측. _9. 사, 하천길이, 하천 평균폭, 하천 평균길이 등의 자료를 획득한다. 소유역 분할에 대한 결과이다. 이렇게 생성된 소유역 자료를 기반으로 토양, 토 지이용도 및 기상자료를 기반으로 수질모의를 실행하게 된다.. 1. 수치고도모형 SWAT 모형을 시작하기 위해서는 해당유역의 DEM 자료의 입력이 필 수적이다. 이러한 DEM은, 수치지도를 이용하여 등고 자료를 추출한 후. GIS 분석도구인 ArcGIS에서 소정의 처리과정에 의해 생성된 DEM을 DEM set up 기능을 통해 안정시킨 후, 소유역을 분할하기 위한 자료로 활용되었다. 격자크기가 30m×30m의 DEM을 선택하였으며, 일반적으로 수치고도모형은 수문시스템에서의 공간 속성 정보로 경사도, 경사방향, 토양, 토지이용, 토지피복 등을 포함하고 있다.. <그림 1> 태화강 유역의 DEM 자료.

(10) 10 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] 2. 토지 피복도 토지이용도는 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 제공받고,. GIS 프로그램인 ArcGIS를 이용하여 산림, 논, 밭, 주거지, 물 등의 20가 지의 속성으로 분류한다. 토지 피복도는 shape 파일 형태의 속성부호로 되어있어, 이를 재분류하여 모형의 입력자료 형태인 속성값으로 나타내어 야 한다. 이 작업을 수행하기 위해서는 같은 속성값을 가지는 속성부호를 대분류, 중분류 및 세분류의 속성값으로 분류하는 과정이 필요하다. 또한. SWAT에서는 토지이용과 함께 식물 생장 및 유출 등에 영향을 미치는 변수들에 대한 자료가 입력되어야 한다. 본 연구에서는 해당 유역의 토지 이용도를 Urban과 Crop의 두 가지 그룹의 속성값에 따라 토지이용도를 분류하였다. 태화강유역에서는 토지이용은 FRSD (산림), WATR(수역),. URBN (시가화‒건조지역), AGRL(농업지역), PAST(초지), FRST (산림 지역), RICE (논), POTA (기타 재배지)로 분류되었으며, 토지이용도는. <그림 2>와 같다.. <그림 2> 태화강 유역의 토지이용정보.

(11) 태화강 유역 유량 및 수질 예측과정 및 비점저감시설 영향 예측. _ 11. 3. 토양도 국내의 토양에 대해 이용될 수 있는 토양도(soil map)는 농촌 진흥청에 서 제작한 정밀 토양도(1:25,000)와 개략토양도(1:50,000, 1:250,000)가 있으며, 본 연구를 위해 태화강 유역에 적용된 토양도는 농촌진흥청의. RGIS 수치지도 정밀토양도로부터 추출된 자료로, 그 결과는 <그림 3>과 같다. 토양도는 SWAT 모형 실행 중 토양의 물리화학적 성질을 결정하 는 입력자료로, 일반적으로 shape 파일의 형태로 되어있으며, 이 자료를 토지이용도와 마찬가지로 토양부호로 나타내어 속성값으로 분류해야 한 다. 토양속성 자료로는 토양토염, 토성, 토층수, 토심, 유기물 함유율, 점 토, 실트, 극세사, 모래 및 자갈 함유율 등의 속성이 입력되었다. 구축된 토양의 물리적 특성을 바탕으로 토양 침식성 인자 K를 산정하여 모형에 입력하였다. 또한 수문학적 토양군을 작성하여 4개의 토양군으로 분류하. <그림 3> 태화강 유역의 토양도자료.

(12) 12 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] 였다. 여기서 수문학적 토양군은 토양의 침투능을 기준으로 4개의 토양군 으로 분류한 것으로서 SCS 유출곡선번호를 결정하기 위해서 필요하다.. 4. 통계 지표의 이해 본 연구는 보정 결과에 앞서, 사용된 통계 지표의 이해를 돕기 위해 간. 략한 설명을 덧붙였으며, 통계 지표로는 결정계수 (R2), Nash‒Sutcliffe efficiency (NSE), Mean Absolute Error (MAE)가 각각 사용되었다. R2 는 관측값에 따른 모델값의 분산과 그에 대한 회귀식의 적합도를 보여주 는 지표로 0에서 1까지의 범위를 갖는다. R2의 값이 1에 가까울수록 높 은 적합도를 나타내며, 일반적으로 0.5이상의 값에 대해 모델이 유의하다 고 판단한다. 비록 많은 모델 분석에 활용되는 지표이나, 이상점에 대해 지나치게 민감하고 모델값과 관측값의 차에 대해서는 덜 민감하다는 한 계점이 있다. NSE는 정규화된 통계값으로써, 관측값의 분산과 비교하여 모델값의 잔차 분산의 상대 크기를 나타낸다. NSE를 통하여, 모델값과 관측값이 얼마나 1:1 라인에 잘 맞는지 판단할 수 있으며, 이는 ‒∞에서. 1까지의 범위를 가진다. 0에서 1사이 범위에 포함된 값은 일반적으로 유 의하다고 판단되며, 수문곡선에 대한 전반적인 분석이 가능하다는 장점이 있다. NSE는 아래의 식으로 계산 할 수 있다.. . . . .  .  mod     .  .              . .

(13) 태화강 유역 유량 및 수질 예측과정 및 비점저감시설 영향 예측. . mod. 여기서,  는 관측값, . 은 모델값, 그리고 . . _ 13. 은 관측값. 의 평균을 의미한다.. MAE는 오차들의 평균으로 간단히 계산되며, 분석 항목의 단위를 그 대로 따른다는 특징이 있다. MAE값은 관측 데이터 표준편차의 절반값보 다 작으면, 오차가 낮아 모델이 충분히 합리적이라고 판단된다. MAE는. 아래의 식으로 계산 할 수 있다..    . .   .  . . 여기서, 는 모델값과 관측값의 차이이다.. 5. 수문모듈 보정작업 <표 1>은 SWAT 모형의 수문모듈에서 지표 유출수를 보정하기 위한 29개의 파라미터이다. 이들은 강우사상이 일어났을 경우 지표유출에 해 당되는 파라미터들 (CN2,SURLAG 등), 지하 대수층에서 다시 지표수로. 돌아오는 기저유출과 관련된 파라미터들 (ALPHA_BF, GW_DELAY 등), 수로추적에 관련된 파라미터들 (CH_N2)으로 구성되어 있다. 각 파 라미터는 지정된 최소값과 최대값 구간에서 최적값으로 수렴하게 된다.. SUFI2 방법을 통해서 각 파라미터는 실측유량과 모의하는데 가장 적합 한 값으로 수렴하게 된다..

(14) 14 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] <표 1> SWAT 수문 모듈 보정 결과 계산된 파라미터의 최적 값 변수. 값. SMTMP.bsn. 8.19. EPCO.hru. 0.39625. CN2.mgt. 0.48125. SMFMX.bsn. 13.695. BIOMIX.mgt. 0.06175. SOL_K().sol. 0.7204. SMFMN.bsn. 6.015. CH_K2.rte. 271.870453. SOL_AWC().sol. 0.09325. TIMP.bsn. 0.13675. ALPHA_BF.gw. 0.97475. GW_DELAY.gw 185.125 ADJ_PKR.bsn 0.918875 ESCO.hru. 0.02125. PRF.bsn. SOL_ALB().sol. 0.75725. SPCON.bsn. REVAPMN.gw. 44.375. SPEXP.bsn. CANMX.hru. 27.875. CH_N2.rte. 0.281168. 0.3125. 0.005285 SLSUBBSN.hru 1.9635. GWQMN.gw. 12.625 4936.25. SURLAG.bsn. 4.246412. ESCO.bsn. 0.85625. RCHRG_DP.gw. 0.16125. SFTMP.bsn. 7.389999. EPCO.bsn. 0.81775. TLAPS.sub. 0.07225. 유량 보정을 위해 태화강 유역에 있는 삼호지점의 2006년부터 2013년 까지의 유량 자료를 이용하였다. 유량보정을 위해 영향인자들의 민감도 분석을 시행하였으며, 이를 바탕으로 SWAT 모델 내의 자동보정 알고리. 즘을 이용하여 보정을 시행하였다. 그 결과 첨두 유량에서의 모의에는 한 계를 나타내고 있지만, 전체적으로 합리적인 모델의 모의능력을 보여주고 있음을 알 수 있다. NSE 값이 0.5 이상이 나왔기에 이는 모델이 만족할 만한 정확도를 가지고 있다고 말할 수 있다. <표 2> SWAT 수문모듈 보정결과. p‒factor. r‒factor. R2. NS. 0.65. 0.44. 0.51. 0.51.

(15) 태화강 유역 유량 및 수질 예측과정 및 비점저감시설 영향 예측. _ 15. <그림 4> 삼호지점의 유량비교. <그림 5> 태화강유역의 표면 유출(mm). <그림 5>는 태화강 유역의 표면 유출을 모의한 결과로, 불투수성 포장 이 되어 토양침투가 어려운 도심지와 강의 하류 지역에 상대적으로 큰 표 면 유출이 일어남을 알 수 있다. 산지는 상대적으로 식물의 수분 흡수로 인해, 도심지보다 표면 유출이 적은데, 같은 산지라도 구성하는 토양의.

(16) 16 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] 종류에 따라 서로 다른 표면 유출량을 보여준다.. 6. 수질 모듈 보정 작업 1) 유출토사 토양에 침전된 많은 양의 유기 물질들은 인위적 또는 자연적으로 토사 와 함께 유출되어, 비점오염원으로써 환경에 영향을 준다. 이를 고려하기 위해 본 연구는 SWAT 모형의 유출토사 모듈을 보정하였다. <표 3>은. SWAT 모형의 유출 토사를 보정에 사용된 5개의 파라미터이다. 이들은 강우사상으로 인한 유출을 계산하는 Modified Universal Soil Loss. equation (MUSLE) 식과 관련된 파라미터(USLE_P)와 수로 추적에 따른 유출을 모의하는 파라미터들(PRF, SPCON, SPEXP, ADJ_PKR)로 이루 어져 있다. 보정은 SWAT에서 제공하는 변수 범위를 이용하여, R2와. MAE를 통해 최적 값을 모의하였다. <표 3> SWAT 유출토사 모형보정 결과 계산된 파라미터의 최적 값. 변수 ADJ_PKR.bsn 값. 1.500. PRF.bsn. SPCON.bsn. 0.01. 0.006. SPEXP.bsn USLE_P.mgt 1.500. 0.001. 유출토사 보정을 위해 태화강 유역에 있는 명촌 지점의 2010년부터. 2013년까지의 부유물질 자료를 이용하였다. 유량 보정은 일 자료로 관측 값이 제공 된 것에 반해, 부유물질 자료는 월 자료로 제공되어 모델 보정 의 불확정성이 크기 때문에, 불가피하게 2006년부터 2010년까지 기간을 추가로 모델의 안정성을 높이는데 이용하고 2010년부터 총 4년간의 모델 값을 보정에 활용하였다. 총 5개 파라미터의 여러 조합을 R2와 MAE를 통하여 보정하였으며, 그 결과 전반적으로 모델 값이 낮게 모의되어 첨둣.

(17) 태화강 유역 유량 및 수질 예측과정 및 비점저감시설 영향 예측. _ 17. 값에서의 한계를 보여주고 있으나, R2가 0.5 이상으로 전체적으로 합리 적인 모의 능력을 보여주고 있다고 말할 수 있다.. <그림 6> 명촌 지점의 유출토사 비교. <그림 7> 태화강 유역의 유출토사 부하량(g).

(18) 18 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] <그림 7>은 태화강 유역의 유출토사 부하량을 모의한 결과로, 표면 유 출과 마찬가지로 퇴적이 일어나는 강의 하류 지역에서 상대적으로 큰 값 을 보인다. 하지만 불투수면적에 비례했던 표면 유출과는 달리 산지와 농 지 같은 주변 토사가 유입되기 쉬운 지역에서도 높은 값을 보인다는 특징 이 있다.. 2) 총질소 SWAT은 유기성질소, 암모니아성 질소, 질산염, 아질산염으로 질소 순 환을 모의하며, 각각의 합으로 총질소를 계산한다. 문헌 조사를 통해 선 택된 11개의 파라미터 중, 파라미터의 상위 및 하위 10%로 모델의 민감 성을 시험한 결과, 가장 민감하다고 판단된 상위 3개의 파라미터를 보정 에 사용하였다. <표 4>는 SWAT 모형의 총질소 보정에 사용된 3개의 파 라미터이다. 이들은 질산염수송에 관련된 파라미터 (NPERCO)와 탈질소 반응에 관련된 파라미터들 (CDN, SDNCO)로 이루어져 있다. 유출 토사 보정과 마찬가지로, SWAT에서 제공하는 변수 범위를 이용하여 보정하 였고, R2와 MAE를 통해 최적 값을 모의하였다. <표 4> SWAT 총질소 보정 결과 계산된 파라미터의 최적 값. 변수. NPERCO.bsn. CDN.bsn. SDNCO.bsn. 값. 1.000. 0.001. 1.000. 총질소 보정을 위해 태화강 유역에 있는 명촌 지점의 2010년부터 2013년까지의 총질소 자료를 이용하였다. 유출토사 모듈 보정과 마찬가 지로, 총질소 자료는 월 자료로 제공되기 때문에 2006년부터 2010년까지 기간을 모델의 안정성을 높이는데 이용하고 2010년부터 총 4년간의 모델.

(19) 태화강 유역 유량 및 수질 예측과정 및 비점저감시설 영향 예측. _ 19. 값을 보정에 활용하였다. 총 3개 파라미터의 여러 조합을 R2와 MAE를 통하여 보정하였으며, 그 결과 첨둣값에서의 모의 한계를 보여주고 있으 나, R2가 0.5 이상으로 전체적으로 합리적인 모의 능력을 보여주고 있다 고 말할 수 있다.. <그림 8> 명촌 지점의 총질소 비교. <그림 9> 태화강 유역의 총질소 부하량 (kg).

(20) 20 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] <그림 9>는 태화강 유역의 총질소 부하량을 모의한 결과로, 수질 부하 량은 유량에 큰 영향을 받기 때문에, 표면 유출 큰 지역인 도심지와 강 하류지역에 상대적으로 큰 부하량 값을 보인다.. 3) 총인 SWAT은 유기성인과 무기인 으로 인 순환을 모의하며, 각각의 합으 로 총인을 계산한다. 문헌 조사를 통해 선택된 10개의 파라미터 중, 파라. 미터의 상위 및 하위 10%로 모델의 민감성을 시험한 결과, 가장 민감하 다고 판단된 상위 3개의 파라미터를 보정에 사용하였다. <표 5>는. SWAT 모형의 총인 보정에 사용된 6개의 파라미터이다. 이들은 가용성 인의 유출과 관련된 파라미터 (PHOSKD), 유기인의 무기화 작용에 관련 된 파라미터 (BC4), 유기인의 침전에 관련된 파라미터 (RS5), 인 가동률 과 관련된 파라미터 (PSP), 식물 섭취와 관련된 파라미터 (P_UPIDS), 인 침출과 관련된 파라미터 (PPERCO)로 구성되어있다. 총질소 보정과 마찬 가지로, SWAT에서 제공하는 변수 범위를 이용하여 보정하였고, R2와. MAE를 통해 최적 값을 모의하였다. <표 5> SWAT 총인 보정 결과 계산된 파라미터의 최적 값. 변수 PHOSKD.bsn BC4.swq 값. 10.000. 0.010. RS5.swq. PSP.bsn. P_UPDIS.bsn. 0.001. 0.800. 10.000. 총인 보정을 위해 태화강 유역에 있는 명촌 지점의 2010년부터 2013 년까지의 총인 자료를 이용하였다. 총질소 보정과 마찬가지 이유로 2010 년부터 총 4년간의 모델값을 보정에 활용하였다. 총 6개 파라미터의 여러 조합을 R2와 MAE를 통하여 보정하였으며, 그 결과 첨둣값에서의 모의.

(21) 태화강 유역 유량 및 수질 예측과정 및 비점저감시설 영향 예측. _ 21. 한계를 보여주고 있으나, R2가 0.5 이상으로 전체적으로 합리적인 모의 능력을 보여주고 있다고 말할 수 있다.. <그림 10> 명촌 지점의 총인 비교. <그림 11> 태화강 유역의 총인 부하량 (kg).

(22) 22 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] <그림 11>은 태화강 유역의 총인 부하량을 모의한 결과로, 총질소와 마찬가지로, 수질 부하량은 유량에 큰 영향을 받기 때문에, 표면 유출이 큰 지역인 도심지와 강 하류지역에 상대적으로 큰 부하량 값을 보인다. 하지만 총질소와는 다르게, 일부 지역에서 표면 유출과 상관없이 부하량 값이 큰 결과를 확인할 수 있는데, 이는 인 함량에 대한 토지의 특성으로 해석할 수 있다.. 7. 수질 인자 보정 결과 본 연구는 태화강 유역의 수질 인자로 부유물질, 총질소, 총인 3가지. 항목을 보정하였다. 대부분의 보정 결과가 첨둣값을 모의하는데 한계를 가지고 있으며, 모델값이 관측값보다 낮게 예측되는 경향을 보였다. 통계 값에 따르면, 각 인자들의 R2는 모두 0.5 이상으로, 이는 모델이 합리적 이라는 것을 보여준다. 또 다른 지표인 MAE는 관측데이터 표준편차의 절반값과 비교하여 그 유의성을 판단하는데, 분석 결과 총인은 MAE가. 더 낮았고, 부유물질과 총질소는 MAE가 조금 더 높은 값을 보였다. 이 는 총인에 대해 SWAT 모델이 적합하다는 것을 뜻하며, 부유물질과 총 질소는 상대적으로 큰 오차를 가진다는 것을 의미한다. 하지만 그 차이가 크지 않기 때문에 R2와 함께 고려해보면, 본 연구에서 제시된 보정결과 들은 비교적 합리적이라고 말할 수 있다. 다음의 <표 6>은 부유물질, 총 질소, 총인 보정에 대한 통계값을 정리한 결과이다. <표 6> 부유물질, 총질소, 총인 보정 통계값 항목. 부유 물질. 총 질소. 총인. R2 MAE 1/2*관측값의 표준편차. 0.55 0.18 0.17. 0.61 1385.0 1303.0. 0.69 41.0 67.0.

(23) 태화강 유역 유량 및 수질 예측과정 및 비점저감시설 영향 예측. _ 23. Ⅳ. 비점오염원 시설 시나리오에 따른 영향 예측 본 연구는 수질인자 중 유출토사와 강수량의 상관관계를 분석하기 위 해, 2차 비선형 관계식을 이용하였다. 대상 지역은 무거천으로, 무거천 소 유역은 대부분 무거동과 옥동을 포함한 도심지역로 구성되어 있으며, 문 수산에서 발원하여, 옥동저수지에서 흘러나오는 물과 1차 합류하여 남류 하다 태화강 오른쪽에서 본류로 최종 합류된다. 강수량 자료는 방재기상 정보 포탈에서 제공받았으며, 보정된 수질 인자와의 상관관계를 비교하기 위해, 2010년부터 2013년까지의 자료로 분석하였다. 일반적으로 부하량 은 강수량이 많아짐에 따라 빗물에 의한 지표면 입자들의 쓸려 내림. (wash off)이 많아져, 증가하는 특성이 있으며, <그림 12>는 이와 같은 강수량과 부하량 사이의 관계를 잘 보여주고 있다.. <그림 12> 무거천 지역의 강수량과 유출토사간의 상관관계.

(24) 24 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단]. <그림 13> 본류와 무거천의 부유물질, 총질소, 총인 부하량 비교. <그림 13>은 각각 부유 물질, 총 질소, 총인에 대하여 본류와 무거천의 수질 부하량을 비교한 결과이다. 본류는 무거천과의 합류를 고려하기 위하 여, 유역 끝에 위치한 명촌 지점의 값을 사용하였고, 부하량은 2010년에서. 2013년까지의 모델값을 일 자료로 구하여 평균값으로 비교하였다. 본류에서 모의된 부유물질 부하량은 0.17톤, 무거천에서는 0.01톤으로 본류 부유물질 부하량의 약 5.9%가 무거천에 영향을 받는 것으로 나타났 다. 마찬가지로, 총질소 부하량은 본류에서 1454kg, 무거천에서 78kg으 로 본류 총 질소 부하량의 약 5.4%가 무거천에 영향을 받는 것으로 나타. 났다. 마지막으로 총인 부하량은 본류에서 49kg, 무거천에서 8kg로, 본류 총인 부하량의 약 16%가 무거천에 영향을 받는 것으로 나타났다. 부유물 질과 총질소의 경우는 약 5%로 비슷한 비율을 보이는데, 이는 부하량이. 무거천에서 본류로 합류되는 특정 유량에 비례하기 때문인 것으로 보인 다. 하지만 예외적으로 총인의 경우에는 그 비율이 약 16%로 다른 부하 량에 비해 높은 값을 보이는데, 이는 본류에 유입되는 총인의 양 중 무거 천에서 유입되는 양이 특히 많다는 것으로 판단할 수 있다.. 투고 2014년 9월 15일, 심사 2014년 11월 10일, 게재확정 2014년 11월 21일.

(25) 태화강 유역 유량 및 수질 예측과정 및 비점저감시설 영향 예측. _ 25. 참고문헌 Neitsch, S. L.외. SWAT 2009 Theoretical Documentation. 2009 Santhi, C. 외. VALIDATION OF THE SWAT MODEL ON A LARGE RWER BASIN WITH POINT AND NONPOINT SOURCES. 2001 Abbaspour, K. C. User manual for SWAT‒CUP, SWAT calibration and uncertainty analysis programs. 2007 White, K. L.외. Sensitivity analysis, calibration, and validations for a multisite and multivariable swat model. 2005 Kirsch, K. 외. Predicting sediment and phosphorus loads in the Rock River basin using SWAT. 2002 Sample, D. J. 외. Geographic information systems, decision support systems, and urban storm‒water management. 2001 http://river.ulsannamgu.go.kr/.

(26) 26 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] ╷Abstract╷. Predicting water quantity and quality in Taehwa river watershed and effect of non‒point source pollutants reduction practice. Kim, MinJeong⋅Cho, KyungHwa Urban and Environmental Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology. Rapid urbanization has been made in Korea since 1960's, thereby urban rivers in Korea has been degraded. Becuase urban river can control the urban heat island and improve the urban scape, we need to make many efforts to recover water quality of urban rivers. This study developed the GIS model for predicting water quantity and quality in Taehwa river watershed, and it can be used to evaluate the environmental actions for improving water quality of urban rivers. Taehwa river flows in Ulsan city, and has been affected by urban non‒point source pollutants. By using this system, we predicted water quantity and quality in Taehwa river and found simulated reduction loads by management practice scenario of non‒point source pollutant.. Keywords Urban river, non‒point source pollutants, SWAT, BMP scenario, water quality modeling.

(27) 강우 시 토지이용별 인 및 부유성고형물 배출 농도 및 부하 특성비교 이동훈*⋅강주현**⋅이창희***. 1). <목 차> Ⅰ. 서론 Ⅱ. 연구방법 1. 연구지역 및 모니터링 강우사상 2. 시료채취방법 3. 시료 분석항목 및 분석방법 Ⅲ. 연구결과 1. 토지이용에 따른 강우 시 인 배출특성 2. TP와 TSS의 상관성 3. 강우특성과 TSS, TP 배출 특성 상관성 4. 토지이용별 이온종 분포결과 Ⅳ. 결론. 강우 시 토지계에서 유출되는 비점오염물질은 많은 부분 토사에 부착되어 배출 되기 때문에 기본적으로 TSS(total suspend solids, 부유성고형물)의 제어가 중요. *. 동국대학교 건설환경공학과 박사과정. ** 동국대학교 건설환경공학과 교수 *** 명지대학교 환경에너지공학과 교수.

(28) 28 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] 하다. 특히 인은 하천과 호수에서의 부영양화 제한인자로서, 고형물에의 흡착성이 높아 강우 발생 시 주로 토사와 함께 유출되는 대표적인 비점오염 물질이다. 본 연 구는 강우 시 경기도 용인시 금학천 유역의 모니터링을 통해 다양한 종류의 인과 부유성고형물, 이온종 분석을 통해 토지이용별 비점오염 배출특성을 알아보았다. 모니터링 지역은 혼합토지이용지역(S4), 농업우세지역(S6), 도시지역(S7), 택지 개발지역(S5)등 총 4개 유역의 강우유출구 지점이었다. 연구결과 혼합토지이용지 역, 농업우세지역, 택시개발지역에서 배출되는 인은 대부분 입자성 인으로 구성되 어 있었다. 도시지역은 100% 불투수층으로 유출초기 높은 오염물 농도가 배출되 는 초기유출특성이 뚜렷하였으며, 다른 지역과 달리 용존성 인의 농도비가 약 40%정도로 높았다. TSS와 TP(총인)간 상관성 분석을 수행한 결과 높은 양의 상 관관계가 나타났다. 도시지역(S7)을 제외한 혼합토지이용지역(S4), 농업우세지역 (S6), 택시개발지역(S5)은 강우량이 증가 할 때 배출량과 배출농도가 증가하였다. 2+. +. 2+. 이온종 분석결과 택지개발지역의 경우 Ca 과 SO42‒, 농업우세지역은 Na , Ca , SO42‒, 도시지역은 Na+, NH4+, Cl‒, 혼합토지이용지역은 Na+, Ca2+, Cl‒, SO42‒ 이 우세한 이온종으로 나타났다. 본 연구 결과는 수질오염총량제 중 토지계의 원단위 작성 기초 자료로 사용 될 수 있고, 비점오염원 최적 관리 기술의 일환인 오염물질별 농도분포를 이용한 오 염원 추적 연구의 기초자료로 사용 될 수 있다.. 주제어 비점오염, TSS, TP, 부영양화. Ⅰ. 서론 국내에서는 수질의 개선을 위해 하수처리장의 신설 및 고도화, 방류기 준의 강화 등 주로 점오염원의 제어와 규제에 노력을 기울여 왔다. 하지 만 지속적인 점오염원의 제어에도 불구하고 4대강 수질에 대한 눈에 띄 는 개선이 나타나지 않고 있다(환경부, 2011). 때문에 4대강 수질개선을 위해 점오염원 뿐만 아니라 비점오염원 제어의 중요성이 점차 증대되고 있다. 범정부적인 조사에 따르면 2015년까지 4대강 수계에서 총 BOD.

(29) 강우 시 토지이용별 인 및 부유성고형물 배출 농도 및 부하 특성비교. _ 29. (biological oxygen demand, 생물학적산소요구량) 부하량 중 비점오염원 의 비중이 최대 70%를 차지 할 것으로 예측된바 있으며(관계부처합동,. 2012), 한강수계의 경우 2020년까지 총 BOD 및 TP(total phosphorus, 총 인) 부하의 비점오염원 기여도는 각 각 72%와 58%까지 증가 할 것으로 예측하고 있다(환경부, 2006). 정부에서는 장기적인 관점에서의 비점오염원 관리와 제어를 위해 2004 년 ‘4대강 비점오염원관리 종합대책’을 발표하였다(관계부처합동, 2004). 종합대책 3단계를 살펴보면 1단계는(2004~2005년) 비점오염 원인규명 및 처리기법 개발 중심으로 진행되었고, 2단계는(2006~2011년) 비점오염 원 모니터링 기법 및 저감시설물 설치기준을 정립하였다. 종합대책의 마 지막 3단계는(2012~2020년) 비용 효율성을 고려한 최적 관리기술 개발 및 보완이 진행되고 있다(관계부처합동, 2012). 환경부에서는 비점오염원 최적 관리기술 연구의 일환으로 환경기술개발 사업을 진행 하고 있으며, 본 연구는 이 사업의 일환으로 다양한 토지이용에서 비점오염원 추적기 술 연구의 기초연구로 진행되었다. 비점오염원의 경우 점오염원과 달리 불특정한 장소(도로, 농지, 산지, 공사장)에서 배출이 일어나며, 배출경로가 명확하지 않아 배출량을 파악하 는데 어려움이 있고 특히 강우 시 대부분 배출되기 때문에 강우특성이 비 점오염물질 유출 특성에 많은 영향을 주게 된다. 비점오염물질의 종류로는 토사, 영양물질, 기름과 그리스, 중금속, 박테리아와 바이러스가 있다. 특 히 대부분의 비점오염물질이 토사에 부착되어 배출되며, 하천이나 호소로 흘러들어가 수질을 악화시키는 원인이 되고 있다(국립환경과학원, 2012). 비점오염원은 토지이용에 따라 유출되는 오염물의 농도와 부하에 많은 영향을 미치며 점오염원에 비해 그 변동성이 매우 크다(Wang 등, 2012). 농업지역은 다양한 비점오염물질 중 영양물질이 많은 비중을 차지하고.

(30) 30 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] 있고, 도시지역은 차량 등에 의한 중금속과 기름 및 그리스 물질이 많이 배출되는 것이 특징이다. 또한 도시화가 진행 중인 지역은 개발 사업으로 인해 강우 시 많은 토사가 배출되는데, 국내기관의 토사배출에 대한 관리 대책이나 규정 및 지침의 경우 개별사업장에서 별도로 관리하게 되어있 어 제대로 운영되지 않고 있는 실정이다(환경관리공단, 2007). 특히 강우 유출수내 오염물질 중 인은 하천 부영양화를 일으키는 주요 원인 물질로 알려져 있다(Correll 등, 1999; Heathwaite 등, 2000; Houser 등, 2006;. Jordan 등, 2007). 높은 농도의 인이 하천으로 유입될 경우 부영양화가 급격히 진행되어 식물성 플랑크톤의 성장을 촉진시키며, 이로 인해 수질 이 오염되어 하천생태계가 파괴된다(Smith 등, 1998). 우리나라의 경우 2004년에 비점오염물질을 포함한 유역단위를 수질관 리를 위해 환경부에서는 오염원별 원단위 배출량을 고려하여 ‘수질오염 총량관리 기본계획’을 수립하였다. 최초의 기본계획은 BOD만을 포함하 였으나, 2014년 새로 발표된 ‘수질오염총량관리 기본계획’은 하천 부영양 화 원인물질인 TP 항목까지 추가함으로써, 부영양화 제한인자인 인의 제 어에 노력을 기울이고 있다(환경부, 2014). 수질오염총량관리 기본계획에서는 전국을 표준 단위유역으로 나누고 단위 유역별로 생활계, 산업계, 축산계, 토지계, 양식계, 매립계 등 6개 오 염원으로 세분화 하여 해당유역에서 발생하는 오염부하량을 산정한다. 이 중 토지계에서 발생하는 오염원이 비점오염원에 해당하는 부분으로서, 토 지이용의 종류별 원단위를 이용하여 토지계에서 발생하는 연간 부하량을 산정하고 있다. 하지만 현재 원단위의 경우 세부 토지이용별 유출특성 자 료가 미흡하여 토지이용별 유출특성의 예측이 정확하지 않고 오염부하 기여율이 큰 토지이용이 고려되지 않아 비점오염 발생량 예측 및 예산 측 정에 어려움이 있다..

(31) 강우 시 토지이용별 인 및 부유성고형물 배출 농도 및 부하 특성비교. _ 31. 본 연구는 강우시 토지이용별 인의 배출특성을 파악하고, 강우 유출수 내 오염원 지시자(이온종 및 중금속)분석을 통해 인 오염원 및 배출 경로 를 파악하기 위한 선행연구로 수행되었다. 연구의 목적은 토지이용별 강 우유출수 내 형태별 인 및 다양한 이온성 물질을 조사하여, 토지 이용별 비점오염 유출 특성을 분석하였다. 이와 같은 결과는 현재 수질오염총량 제 중 토지계의 원단위 작성 기초 자료로 사용 될 수 있고, 차후 비점오 염원 최적 관리 기술의 일환인 오염원 추적 연구에도 도움이 될 것으로 판단된다.. Ⅱ. 연구방법 1. 연구지역 및 모니터링 강우사상. <그림 1> 연구지역 및 모니터링 지점.

(32) 32 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] 연구지역은 경기도 용인시 금학천 유역으로 다양한 토지이용형태를 보 이고 있다<그림 1>. <그림 1>에서 보는바와 같이 시료 채취지점은 총 5 개 유역으로 분류하여 강우 시 시료 채취를 진행하였다. 모니터링 지점은 택지개발지의 침사지 유입(S5) 및 유출지점(S3), 혼합토지이용지역(S4), 농업우세지역(S6), 도시지역(S7), 산림지역(S8) 으로 구성되어있다. 특히 혼합토지이용지역(S4)의 경우 주거지역, 농업지역, 산림 그리고 택지 개 발지를 포함하고 있다. 특히 택지개발지의 경우 다른 모니터링 지점과 달 리 토사제어를 위한 침사지가 설치되어있다. 산림지역(S8)과 하천(S9)은 충분한 모니터링이 이루어지지 않아 본 논문에서는 취급하지 않았다.. <표 1>은 본 연구에서 총 8번의 모니터링 강우사상에 대한, 모니터링 별 날짜, 강우지속시간, 강우량, 평균 강우강도를 나타냈다. <표 1> 모니터링 대상 강우사상 Rain Start Date. Rain Start Time. Rain End Date. E1 6/18/2013 Storm. 6/18/2013. 2:18. 6/18/2013 16:48. 14.5. 45.6. E2 7/2/2013. Storm. 7/2/2013. 4:08. 7/2/2013. 11:20. 7.2. 17.2. 1.19. E3 7/22/2013 Storm. 7/22/2013. 2:34. 7/22/2013. 7:39. 5.08. 89.4. 6.17. Event ID. Date. Event Type. Rain Rainfall Event Avg Rainfall End duration(hr) Rain(mm) Intensity(mm/hr) Time. 3.14. E4 8/29/2013 Storm. 8/29/2013. 7:37. 8/29/2013 14:39. 7.03. 30.6. 2.11. E5 9/24/2013 Drizzle. 9/24/2013. 6:19. 9/24/2013 17:34. 11.25. 0.8. 0.06. E6 9/28/2013 Storm. 9/28/2013 19:58 9/29/2013 12:36. 16.63. 9.3. 0.64. E7 11/9/2013 Drizzle. 11/9/2013 15:25 11/11/2013 11:51. 44.43. 2. 0.14. E8 11/24/2013 Storm. 11/24/2013 16:00 11/25/2013 14:36. 22.6. 17.4. 1.20. 2. 시료채취방법 모니터링 지점별 강우유출수 시료채취는 수동채취방법(grab sampling) 으로 하였다. 유량 측정은 도시지역(S7)과 혼합토지이용지역(S4)에서는.

(33) 강우 시 토지이용별 인 및 부유성고형물 배출 농도 및 부하 특성비교. _ 33. 자동유량측정기를 이용하였고, 나머지 지역은 수동으로 측정하였다. 강우 량은 도시지역(S7)에 설치한 티핑버킷형 강우계 기록 값을 이지역의 대 표 강우량으로 사용하였다. 시료채취 간격은 강우특성을 고려하여 유출농도 또는 유출유량의 급격 한 변동특성을 대표할 수 있도록 결정하였다. 특히 도시지역(S7)과 혼합 토지이용지역(S4)의 경우 불투수유역의 대표적 특성인 초기유출현상(first. flush phenomenon)1)이 발생하므로 채수 시 강우초기 유출수 특성의 높 은 변동성을 고려할 수 있도록 하였다. 즉, 강우 유출 시부터 1시간동안 은 0,5,10,15,30,60 min 간격으로 비교적 촘촘히 시료를 채취하고 1시간 이후부터 유출 종료 시 까지는 1시간 간격의 시료채취를 기본으로 하였 다. 농업우세지역(S6)은 유역 내 불투수 면적 비율이 낮아 초기유출현상 이 발생하지 않으며 비교적 시간에 따른 유출농도의 변동 폭이 작기 때문 에 강우 변화에 따라 채수시점을 유연하게 하여 시료를 채취하였다. 침사 지 유입지점(S5; 이하 ‘택지개발지역’)은 불투수면적은 낮지만 유역경사 도가 크고, 공사 진행으로 인해 토양이 교란되어 비교적 강우초기에 높은 탁수가 유출되므로 도시지역과 마찬가지로 초기유출현상을 고려한 채수 방법을 이용하였다. 채수지점별 상기 설명한 채수방법을 따르되 강우지속 기간을 고려하여 유출지속기간동안 최소 12개 시료를 채취할 수 있도록 채수시점과 횟수를 적절히 조정하였고, 강우 시작 전 기저유출이 존재할 경우 기저유출수 또한 채수하였다.. 1) 강우유출 초기에 높은 농도의 오염물질이 유출되는 현상.

(34) 34 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] 3. 시료 분석항목 및 분석방법 본 연구는 토지이용에 따른 인 배출경로 추적 및 효과적인 제어방법 도 출을 위해 강우유출수 내 다양한 형태의 인을 분석하였다. <그림 2>는 본 연구에서 분석한 3가지 다른 형태의 인, 즉 TP(total phosphorus, 총인),. SP (soluble phosphorus, 용존성인) 그리고 SRP(soluble reactive phosphorus, 용존반응성인)의 분석 절차를 보이고 있다. TP의 경우 강우 유출수 시료 내 모든 형태의 인을 측정하는 것으로 별도의 여과 없이 산 전처리 과정만을 거친 후 Ascorbic Acid Method로 분석하였다. SP는 물 에 용존 되어있는 모든 인을 측정하는 것으로 1.2 μm 유리섬유여과지를 이용하여 여과 후 TP와 같은 산전처리 방법을 거쳐 Ascorbic Acid. Method로 분석하였다. SRP는 1.2 μm 유리섬유여과지로 여과한 시료를 전처리 없이 바로 Ascorbic Acid Method로 분석하였다. 분석된 TP, SP,. SRP를 이용해 DOP(dissolved organic phosphorus, 용존성 유기인)와 PP(particulate phosphorus, 입자성인)를 계산 하였다.. <그림 2> 강우유출수내 다양한 인 종류.

(35) 강우 시 토지이용별 인 및 부유성고형물 배출 농도 및 부하 특성비교. _ 35. 이온물질의 경우 Na+, NH4+, K+, Mg2+, Ca2+ 등 5개의 양이온과 F‒, Cl‒,. NO2‒, Br‒. NO3‒, PO43‒, SO42‒ 등 7개 음이온에 대하여 이온크로마토그 래피법(IC DX‒120, Dionex, CA, USA)을 사용하여 분석하였다. TSS. (total suspend solids, 부유성고형물)는 1.2μm 유리섬유여과지에 시료를 거른 후 남아있는 고형물 무게를 측정하여 농도를 계산하였다.. 5. 평균유출농도 및 부하량 산정 본 연구는 비점 오염물질유출특성 평가를 위해 각 유출사상별 EMC. (event mean concentration, 유출사상평균농도)와 단위면적당 부하(‘원단 위’)를 산정하였다. 각 유출사상 별 EMC와 원단위 산정방법은 각각 식1 및 2와 같다..  .  .   총유입량총유출량 중 총 오염물질 중량   총유입량 또는 총 유출량 . .........(1). 총 유출부하량  × 유효강우 × 유역면적        ×  ×   유역면적 유역면적. ........(2) 여기서 EMC는 유출사상평균농도(mg/L), Qi는 모니터링 시간에서의 유출량(㎥/hr), Ci는 오염물질 농도(mg/L), Load는 단위면적당 유출부하. (kg/ha), Peff는 유효강우량(mm), 10‒6은 단위환산계수이다..

(36) 36 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단]. Ⅲ. 연구결과 1. 토지이용별 인 배출특성 및 제어방안 <그림 3>은 혼합토지이용(S4) 지역에서 시간에 따른 강우유출수 내 인의 형태별 농도 변화를 보여주고 있다. 혼합 토지는 주거지역, 농업지 역, 산림, 개발지역을 포함하고 있는 지역이다. 분석된 입도별 인 농도를 살펴보면, 첨두유출이 일어나는 강우중기에 가장 높은 인 농도를 보이고 있다. 또한 대부분이 입자성 인의 형태를 보이고 있는데 그 이유는 개발 지, 산림 및 비포장지역에서 강우유출수가 증가함에 따라 토양의 침식율 이 높아지고 토양 중에 포함된 인이 함께 유출된 것으로 판단된다. 강우초기를 살펴보면 때때로 SRP의 비율이 높게 나타나는 경우가 있 는데, 이는 혼합토지이용지역 중 도시지역의 영향으로 도시지역의 경우 용존성 인의 비율이 비교적 높게 나타나는 특징 반영된 것으로 혼합토지 이용지역 중 유역하류에 위치한 도시지역의 불투수면으로부터 강우 시 유출이 비교적 빨리 일어나기 때문으로 판단된다. E1. E2. E3. E4. E5. E6. E7. E8. No Runoff. <그림 3> 혼합토지이용지역(S4) 에서의 강우 시 인 배출 특성(Start: 강우초기, Mid: 강우중기, End: 강우말기).

(37) 강우 시 토지이용별 인 및 부유성고형물 배출 농도 및 부하 특성비교. _ 37. <그림 4>는 농업우세지역(S6)에서의 시간에 따른 강우유출수 내 인 농도 변화를 보여주고 있다. 강우량과 강우강도가 컸던 E3사상에서만 강 우 중기에 높은 인 농도를 가지는 것을 볼 수 있고 다른 사상은 대부분 강우초기에 높은 인 농도를 보이고 있다. 대체로 강우량과 강우강도에 따 라 인 농도가 비례하는 경향을 보이고 있다. 인의 분포를 보면 대부분 입 자성 인으로 이루어져 있다. 그 이유는 강우 시 논, 밭의 토양침식에 의해 강우유출수와 함께 유출되기 때문이다.. E1. E2. E5. E6. E3. E7. E4. E8. <그림 4> 농업우세지역(S6) 에서의 강우 시 인 배출 특성(Start: 강우초기, Mid: 강우중기, End: 강우말기). 택지개발지역(S5 및 S3)에서 침사지는 규모에 비해 강우량이 충분치 않 아 8번의 모니터링 중 5번의 유출사상에 대한 침사지의 유입수(S5)와 1번 의 침사지 유출수(S3) 모니터링이 이루어 졌다. S3에서 1회 측정된 결과.

(38) 38 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] 는 해석을 위한 자료가 부족하다 사료되어 본 논문에서는 제외하였으며,. S5의 모니터링 결과를 이용하여 개발지 건설현장에서의 유출특성을 파악 하고자 하였다. <그림 5>는 택지개발지역(S5)에서의 인 농도 변화를 분석 한 것으로 강우 중기에 높은 인 농도를 보이고 있다. 이는 혼합토지이용지 역(S4)⋅농업우세지역(S6)과 마찬가지로 강우량과 강우강도에 비례하여 증가하는 경향을 보이고 있다. 대부분의 인이 입자성 인으로 택지개발지의 경우 강우 시 개발지 현장의 토양이 침식되어 강우유출수와 함께 침사지 로 유입되기 때문이다. E5, E6, E7사상에서는 유출이 일어나지 않았는데, 이 지역은 대부분이 투수 지역으로 강우유출이 일어나기 위해서는 지하 침투율을 넘어 설수 있기 위한 충분한 양의 강우가 필요하기 때문이다. 다 른 지역과 달리 높은 인 농도를(8‒9 mg/L) 보이고 있으며, 거의 대부분이 입자성 인으로서, 공사 활동에 의한 토양교란이 원인이 되어 다량의 토사 가 강우 시 배출되기 때문으로 판단된다. 따라서 비점오염의 효과적인 제 어를 위해 강우유출수 내 토사의 제어가 중요할 것이다.. E1. E2. E3. E4. <그림 5> 택지개발지역(S5, 침사지 유입수) 에서의 강우 시 인 배출 특성(Start: 강우초기, Mid: 강우중기, End: 강우말기). E6.

(39) 강우 시 토지이용별 인 및 부유성고형물 배출 농도 및 부하 특성비교. _ 39. <그림 6>은 도시지역(S7)에서의 시간에 따른 강우유출수 내 인 농도 변화를 보여주고 있다. 도시지역의 경우 100% 불투수층으로 구성된 지 역으로 강우 시 유출이 다른 지역에 비해 빨리 시작되며 초기유출현상. (first flush)이 뚜렷하게 나타난다. 인의 구성을 보면 다른 지역과 달리 SP(SRP+DOP)의 농도비가 높은 것을 볼 수 있는데 이는 토양의 침식보 다는 조경관리 등에 필요한 비료, 살충제의 살포, 도시하수의 침투 등이 원인이 된 것으로 판단된다. 지점별 인 농도 및 배출 특성을 살펴보면 투수비율이 높은 지역의 경 우 강우에 의해 토양이 유실되어 인 배출이 일어나므로, 토양의 침식 자 체를 사전에 저감하는 방식이 가장 효과적인 방법일 수 있다. 도시지역의 경우 불투수비율이 높은 배수구역의 경우 강우초기에 급격하게 오염물질 들이 유출되는 현상을 보이므로 초기유출을 집중적으로 관리할 필요가. E1. E2. E3. E5. E6. E7. <그림 6> 도시지역(S7) 에서의 강우 시 인 배출 특성(Start: 강우초기, Mid: 강우중기, End: 강우말기). E4. E8.

(40) 40 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] 있다. 개발지의 경우 토양 내 인 함유량은 많지 않지만 강우 시 타 지역 에 비해 강우유출수에 많은 토사가 같이 배출되기 때문에 강우량이 많은 경우 대량의 인 배출이 발생 할 수 있다는 점을 고려하여 효과적으로 토 사를 제어를 할 필요가 있다.. 2. TP와 TSS의 상관성 <그림 7>은 측정한 모든 grab 샘플의 지점별 강우유출수 내 TP와 TSS의 상관관계를 나타내었다. TSS에 따른 TP농도를 토지이용별로 살 펴보면 도시지역과 농업우세지역의 TSS중 TP함량이 비교적 높으며, 택 지개발지의 경우 TSS중 TP농도가 낮음을 볼 수 있다. 이는 개발지의 경 우 배경토양의 유실에 의한 것으로 도시지역과 농업지역은 배경토양 외 에도 다양한 오염원이 인 배출에 기여하는 것으로 판단된다. 모니터링을 실시한 유역의 토지이용별 TSS와 TP간 상관계수를 살펴 보면 혼합토지이용지역(S4) r=0.827, 농업우세지역(S6) r=0.956, 택지개 발지역(S5) r=0.932, 도시지역(S7) r= 0.659 으로 나타났다. 상관계수가 높은 농업우세지역(S6)과 택지개발지역(S5)은 강우 시 대부분의 인이 토 사와 함께 입자성 인으로 배출되기 때문에 TSS 배출농도가 인 농도에 많 은 영향을 미치는 것으로 판단된다. 혼합토지이용지역(S5)은 입자성 인의 비율이 농업우세지역(S6)과 택지개발지역(S5) 보다는 작지만, 배출되는 인의 형태를 보면 강우 초기를 제외하고는 대부분 입자성 인 형태로 배출 되기 때문에 앞서 설명한 두 지역과 마찬가지로 TSS 배출농도가 인 농도 에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 도시지역 또한 다른 지역에 비해 조금 낮은 상관계수를 보이고 있지만, 입자성 인의 형태로 약 50%정도 배출되고 있어 TSS 배출농도가 인 배출 농도에 상관성이 있는 것으로 사.

(41) 강우 시 토지이용별 인 및 부유성고형물 배출 농도 및 부하 특성비교. _ 41. 료된다. 토지이용에 따른 상관계수의 차이가 조금씩 있지만 모든 지역에 서 TSS배출농도와 배출되는 인 농도는 유의한 상관성이 있었다.. <그림 7> 토지이용별 강우유출수 내 TP와 TSS 상관성. 3. 강우특성과 TSS, TP 배출농도와의 상관성 각 지점의 강우사상과 모니터링 결과로 강우강도와 강우량이 TSS와. TP의 배출량과 배출농도에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. <그림 8>, <그림 9>는 강우량 및 강우강도에 따른 TSS 및 TP의 EMC(event mean concentration, 유출평균농도)를 나타내고 있다. 도시지역을 제외한 나머 지 지역의 경우 대체로 강우량 및 강우강도가 증가하면 TSS와 TP의 배 출농도가 증가함을 알 수 있다. 특히 개발지의 경우 약 20mm 또는. 2.5mm/h의 강우량 및 강우강도에서 높은 TSS 및 TP 배출농도를 나타내 고 있다. 이는 일정규모 이상의 강우량 및 강우강도에서 급격하게 토사가 유출되는 것으로 판단 할 수 있다. 도시지역의 경우 오히려 강우량 및 강.

(42) 42 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] 우강도가 강할수록 낮은 배출농도를 보였는데 이는 많은 양의 유출수량 으로 인한 희석효과 때문인 것으로 판단된다.. (S5). (S5) (S4). (S4). (S6). (S6) (S7). (S7). <그림 8> 강우량 및 강우강도가 TSS 배출농도에 미치는 영향. (S5). (S5). (S4). (S4). (S6) (S7). (S6) (S7). <그림 9> 강우량 및 강우강도가 TP 배출농도에 미치는 영향. 4. 강우특성과 TSS, TP 원단위간의 상관성 <그림 10>과 <그림 11>은 강우량 및 강우강도와 TSS 및 TP 원단위 와의 상관관계를 나타내고 있다. 강우량과 강우강도에 비례하여 단위면적 당 TSS 및 TP의 유출량도 증가함을 볼 수 있다. 특히 도시지역의 경우 소규모 강우에서는 다른 지역에 비해 단위면적당 높은 배출량을 보이지 만, 강우가 강해지면 오히려 배출량이 감소하는 것을 볼 수 있다. 이는 도 시지역의 경우 100% 불투수층으로 축적된 오염물질의 양이 어느 정도 한정되어있기 때문에 일정크기 이상의 강우에서는 더 이상 배출량이 증 가 할 수 없기 때문이다..

(43) 강우 시 토지이용별 인 및 부유성고형물 배출 농도 및 부하 특성비교. _ 43. (S4). (S4). (S6) (S7). (S6) (S7). <그림 10> 강우량 및 강우강도와 TSS 원단위간의 상관성. (S4). (S4). (S6) (S7). (S6) (S7). <그림 11> 강우량 및 강우강도와 TP 원단위간의 상관성. 5. 토지이용별 이온종 분포결과 <그림 12>는 토지이용별 강우유출수 grab샘플을 분석한 음이온 및 양 이온 분포를 나타내고 있다. <그림 12>를 보면 택지개발지역의 경우. Ca2+와 SO42‒가 상대적 우세를 보이며, 농업우세지역은 Na+, Ca2+, SO42‒ 가 상대적으로 우세하였다. 도시지역은 Na+, NH4+, Cl‒이 상대적으로 우 세하였고, 혼합토지이용지역은 Na+, Ca2+, Cl‒, SO42‒가 우세하게 나타나 도시지역과 농업, 택지개발지역 특성을 함께 포함한 혼재된 특성을 보이 고 있었다..

(44) 44 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단]. S5(택지개발지). <그림 12> 토지이용별 강우유출수내 이온종 분포. Ⅳ. 결론 본 연구는 혼합토지이용 유역에서 강우 시 모니터링을 통해 부유성 고 형물, 인 및 이온종의 배출 특성을 분석 하였다. 형태별 인의 배출 특성을 살펴보면 투수율이 높고 입자성 인이 대부분 배출되는 농업우세지역과 택지개발지역는 강우량이 증가함에 따라 강우유출수 내 고형물 및 인 농 도가 증가함을 볼 수 있고, 강우 시 토양 침식이 비점오염원의 주된 원인 물질로서 토양 침식을 방지할 수 있는 일차적 제어방안의 수립이 중요할 것이다. 혼합토지이용지역(S4) 또한 강우량이 증강함에 따라 배출되는 인 농도가 증가하였고, 배출되는 인의 형태를 보면 대부분 입자성 인의 형태 를 띠고 있지만, 다양한 토지이용으로 강우초기 때때로 SRP 농도가 높게 나타나는 경향을 보이고 있었다. 도시지역은 강우 시 용존성 인의 농도비 가 높은 것을 알 수 있고, 토지특성이 100% 붙투수층으로 강우 시 초기 유출현상이 뚜렷하게 나타나기 때문에 초기유출을 집중적으로 관리 할.

(45) 강우 시 토지이용별 인 및 부유성고형물 배출 농도 및 부하 특성비교. _ 45. 필요가 있다. 토지이용에 따른 차이는 조금씩 있었지만 모든 토지이용에서 TSS와 인 농도가 통계적으로 유의한 상관성을 나타내었다. 강우 특성에 따른. TSS와 TP 원단위간의 상관성을 보면 농업우세지역, 혼합토지이용지역, 택지개발지역은 강우량이 증가 할 때 단위 면적당 TSS와 TP의 유출량도 증가하였다. 이러한 토지이용에서는 강우의 규모에 따라 비점오염원유출 부하도 비례하여 커지므로 비점오염관리방안 수립 시 이를 고려할 필요 가 있다. 반면에 도시지역의 경우 소규모 강우에서 높은 오염물질 배출농 도를 보이지만 강우의 규모가 커지면 오히려 오염물 배출농도가 감소하 며, 배출부하의 증가는 비례하여 증가하지 않았다. 따라서 도시지역의 경 우 초기강우의 집중적 관리가 더욱 중요할 것으로 판단되었다. 또한 본 연구로부터 서로 다른 토지이용지역에서 배출되는 강우유출수내 우세 이 온종의 종류 및 각 이온종의 농도분포가 분명히 구별되어 향후 오염할당 기법 등 오염경로 추적을 위한 기초자료로 활용 가능성을 보여주었다.. 투고 2014년 11월 7일, 심사 2014년 11월 10일, 게재확정 2014년 11월 21일.

(46) 46 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] 참고문헌 관계부처합동, 뺷물관리 종합대책의 추진강화를 위한 4대강 비점오염원관리 종합대책뺸, 2004 관계부처합동, 뺷제2차 비점오염원관리 종합대책(안)뺸, 2012 국립환경과학원, 뺷수질오염총량관리기술지침뺸, 2012 국립환경과학원, 뺷수질오염총량관리기술지침뺸, 2014 국립환경과학원, 뺷수질오염총량관리를 위한 비점오염원 최적관리지침뺸,. 2012 환경부, 뺷수질오염총량관리 기본계획 수립 매뉴얼뺸, 2014 환경부, 뺷4대강 비점오염저감시설 모니터링 및 유지관리 최종보고서뺸, 2011 환경부, 뺷4대강 비점오염저감시설 모니터링 및 유지관리 최종보고서뺸, 2012 환경부, 뺷4대강 비점오염저감시설 모니터링 및 유지관리 최종보고서뺸, 2013 환경부, 뺷물환경관리 기본계획 –4대강 대권역 수질보전 기본계획(’06~’15)‒뺸,. 2006 환경관리공단, 뺷비점오염원 유출사업장의 토양침식 및 토사관리 방안 마련 을 위한 연구뺸, 2007. A.L. Heathwaite, R.M. Dils, “Characterising phosphorus loss in surface and subsurface hydrological pathways”, Sci. Total Environ, Vol.251–252, 2000, pp.523–538. D.L. Correll, T.E. Jordan, D.E. Weller, “Transport of nitrogen and phosphorus from Rhode River watersheds during storm events”, Water Resour. Res, Vol.35, No.8, 1999, pp.2513–2521. J.N. Houser, P.J. Mulholland, K.O. Maloney, “Upland disturbance affects headwater stream nutrients and suspended sediments during baseflow and stormflow”, J. Environ. Qual, Vol.35, No.1, 2006, pp.352–365. K. Sonoda, J.A. Yeakley, C. Walker, “Near‒stream landuse effects on.

(47) 강우 시 토지이용별 인 및 부유성고형물 배출 농도 및 부하 특성비교. _ 47. streamwater nutrient distribution in an urbanizing watershed”, J. Am. Water Resour, Vol.37, Issue.6, 2001, pp.1517–1532. P. Jordan, A. Arnscheidt, H. McGrogan, S. McCormick, “Characterising phosphorus transfers in rural catchments using a continuous bank‒ side analyser”, Hydrol. Earth Syst. Sci, Vol.11, 2007, pp.372–381. P.J.A. Withers, H. Hartikainen, E. Barberis, N.J. Flynn, G.P. Warren, “The effect of soil phosphorus on particulate phosphorus in land runoff”, Eur. J. Soil Sci, Vol.60, Issue.6, 2009, pp.994–1004. S. Wang, H. Qiang, A. Hainan, W. Zhentao, Q. Zhang, “Pollutant concentrations and pollution loads in stormwater runoff from different land uses in Chongqing”, J.Environ. Sci, Vol.25, Issue.3, 2012, pp.502–510. V.H. Smith, G.D. Tilman, J.C. Nekola, “Eutrophication:Impacts of excess nutrient inputs on freshwater, marine, and terrestrial ecosystems”, Environ. Pollut, Vol.100, Issues.1~3, 1998, pp.179– 196..

(48) 48 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] ╷Abstract╷. Wet weather discharge characteristics of phosphorus and total suspended solids from different land uses. Lee, Dong Hoon*⋅Kang, Joo-hyon**⋅Lee, Chang-Hee*** *Ph D candidate **Assistant Professor Department of Civil and Environmental Engineering Dongguk University ***Associate Professor Department of Environmental Engineering Myongji University. Controlling total suspended solids (TSS) is important for an effective non-point source management because a large amount of pollutants is typically associated with particles. Specifically, phosphorus (P) is a critical limiting factor for eutrophication of inland water such as rivers or lakes, and has high affinity to solids, Therefore it discharges mainly as a particulate form during storms. This study investigated characteristics of non-point source pollutants including P, TSS and ionic species contained in the surface runoff generated from different land-uses during storm events. The study area was the Geum-hak river basin, which has a complex land-use composition including commercial, residential, traffic, agricultural, forest, and construction areas. Four monitoring sites representing different land-use activities were used: mixed (S4), agriculturally dominant (S6), urban (S7) and construction (S5). The results showed that the majority of the total P mass was associated with particulates for non-urban sites (i.e., S4, S6, and S5). In the urban site (S7), On average, 40% of the total P.

(49) 강우 시 토지이용별 인 및 부유성고형물 배출 농도 및 부하 특성비교. _ 49. was in dissolved form. A Pearson’s correlation analysis showed a strong positive correlation between TSS and total phosphorus (TP). In all monitoring sites except for S5, a greater total precipitation resulted in greater concentrations and loads of TP and TSS. Among different ionic species, Ca2+ and SO42‒ were dominant in S5 while, Na+, Ca2+, and SO42‒ were dominant in S6. Na+, NH4+, and Cl‒ were dominant in S7, and Na+, Ca2+, Cl‒,. and SO42‒ were dominant in S4. The results can be used in. developing unit loads of pollutants for different land-uses, and eventually can help establishing appropriate stormwater management strategies.. Keywords Nonpoint source pollution, TP, TSS, Eutrophication.

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(51) 상수원 지역내 자연유기물질 유입에 의한 수질특성변화. _ 51. 상수원 지역내 자연유기물질 유입에 의한 수질특성변화 정이랑*⋅조윤철**. 1). <목 차> Ⅰ. 난분해성 유기물질의 유입에 따른 수질변화 특성 Ⅱ. 자연유기물질 (Natural Organic Mattter, NOM)의 물리⋅화학적 특성 Ⅲ. 자연유기물질 특성분석 기법 Ⅳ. 난분해성 유기물질 유입저감을 위한 제안. 지속적인 수질관리에도 불구하고 BOD 농도는 일정하거나 감소추세를 보이고 있는 반면, COD 농도는 증가 추세를 보이고 있다. 이와 같은 현상은 주요 수계내 난분해성 유기물질의 증가 때문으로 사료되고 있다. 따라서 난분해성 유기물질에 대한 보다 세심한 연구가 요구되고 있는 실정이다. 난분해성 유기물질의 축적은 내부기원의 유기물질 보다 외부기인 유기물질에 의한 영향이 크기 때문에 강우시 유기물질의 유입특성에 대한 조사가 필요하다. 특히 축산계 및 토지계로부터 유입 하는 유기물질에 대한 관리가 수계내 난분해성 유기물질의 저감에 효과적일 것으 로 판단된다. 한편, 유기물질의 수계내의 분포 및 존재 특성을 파악하고, 다양한 분석기법을 활용하여 유기물질의 물리⋅화학적 특성을 조사함으로서 유기물질의 기원을 조사하는 것도 필요하다. 마지막으로 인위적인 유기오염물질과 배경자연유. *. 대전대학교 환경공학과 석사. ** 대전대학교 환경공학과 교수.

(52) 52 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] 기물질의 농도를 조사하여 효율적, 경제적 측면에서 실효성 있는 저감 방안을 도출 하는 것이 난분해성 유기물질의 적정 관리 및 저감에 효과적일 것으로 기대된다.. 주제어 난분해성 유기물질, 자연유기물질, 비점오염원, 수질특성, 화학적 산소요 구량 (COD), 생화학적 산소요구량 (BOD). I. 난분해성 유기물질의 유입에 따른 수질변화 특성 지난 수십년간 지속적인 수질개선 노력에 의해 국내 공공수역 내 BOD 농도는 일정하게 유지 또는 감소하는 추세임에도 불구하고, COD 농도는 지속적으로 증가하고 있는 것으로 알려졌다. 4대강 및 주요 호소 (팔당호, 소양호, 대청호, 충주호)를 대상으로 수질분석을 한 결과, COD/BOD비가 증가한 것으로 보고되었다<그림 1> (환경부, 2008). 또한 팔당호를 중점 적으로 조사한 수질결과에서도, BOD농도에 비해 COD농도가 상대적으 로 급격하게 증가하는 것을 확인할 수 있다<그림 2>. 이러한 COD 농도 의 증가는 난분해성 유기물질의 수계 내 축적에 기인하는 것으로 알려져 있다 (Kim et al., 2008). 따라서 양질의 수자원을 확보하기 위해 외부 및 내부로부터 유입 또는 생성되는 난분해성 유기물질에 대한 적정한 관리 및 대책이 시급한 실정이다..

(53) 상수원 지역내 자연유기물질 유입에 의한 수질특성변화. <그림 1> 국내 주요하천지점의 COD/BOD비 (환경부, 2008). <그림 2> 팔당호내 COD, BOD, COD/BOD 변화추이 (Kim et al., 2008). _ 53.

(54) 54 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] 국내 주요 상수원에 난분해성 유기물질의 증감은 비점오염원에 의한 외부 유기물 유입과 더불어 수계내 내부생산에 의한 유기물 축적이 주요 원인이라고 보고되고 있다. 외부 유입원에 의해 난분해성 유기물질의 유 입은 강우시 주변 농지 및 산림지역 등에서 토양과 함께 유입되는 경우이 다. 한편, 내부생산에 의해 기인한 난분해성 유기물질의 축적은 조류발생 에 의한 내부생산성 증가로 인한 유기물질의 축적으로 추정되고 있다<그 림 3>. 이러한 조류번성은 일반적으로 외부에서 영양염류의 다량 공급에 의해 촉진될 수도 있고, 퇴적된 유기물질의 분해과정에 의해 퇴적물 내 영양염류가 축적된 후, 재부유 및 물리⋅화학적 또는 생물학적 교란에 의 해 수계로 다시 공급됨으로써 촉진될 수 있다고 알려져 있다.. <그림 3> COD 물질의 발생 및 배출 경로 (환경부, 2008).

(55) 상수원 지역내 자연유기물질 유입에 의한 수질특성변화. _ 55. Ⅱ. 자연유기물질(Natural Organic Mattter, NOM)의 물리⋅화학적 특성 대표적인 난분해성 유기물질 (Non‒degradable organic matter)로 알려 진 휴믹물질 (humic substances)은 토양 및 수계에 존재하는 자연유기물 질 (Natural Organic Mattter, NOM)의 주요 구성성분이다. 미생물에 의 해 유기물의 분해과정에서 형성된 휴믹물질은 무정형 복합체(amorphous. polymers)로 휴믹산 (humic acid), 펄빅산(fulvic acid), 휴민(humin)으로 구분될 수 있다. 휴믹산은 산성조건하에서 불용성의 특성을 보이나 펄빅 산은 광범위한 pH 영역에서 용해되는 특징을 가지고 있다. 한편, 휴민은 불용성 유기물로서 알려져 있다. 일반적으로 휴믹물질 중 펄빅산은 분자 량이 가장 낮은 유기물질 (1,000 ~ 5,000 Da) 이며 (McBride, 1994), 휴 민이 가장 높은 분자량 (>100,000 Da)의 유기탄소물질로 구성되어 있다. <그림 4>.. <그림 4> NOM의 분자량 크기 (국립환경과학원, 2009).

(56) 56 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단] 토양에 존재하는 토양유기물(Soil Organic Matter, SOM)은 수계내 자 연유기물질의 축적에 영향을 준다. 강우시 토양유기물은 용존 유기물질. (Dissolved Organic Matter, DOM) 및 입자성 유기물질(Particulate Organic Matter, POM) 형태로 수계로 유입한다. 용존성 및 입자성 유기 물질은 난분해성과 생분해성 유기물질로 각각 구분될 수 있다 (Hipsey,. 2008). 유입된 유기물질은 침적하여 퇴적물에 존재하게 될 수 있으며 수 계의 환경조건 변화(용존산소, pH, 온도 등)에 의해 재부유 또는 용출에 의해 물속으로 재유입 될 수 있다<그림 5>.. <그림 5> NOM에 의한 퇴적물 형성 모델 (Hipsey, 2008: attached from a website).

(57) 상수원 지역내 자연유기물질 유입에 의한 수질특성변화. _ 57. Ⅲ. 자연유기물질 특성분석 기법 1. 수지분획법 수지분획법에 의한 유기물질 특성분류가 많은 연구자들에 의해 진행되 어 오고 있다 (Aiken et al., 1985: 국립환경과학원, 2004: Sharp et al.,. 2006: Matilainen et al., 2011: Kim and Dempsey 2012). 유기물질은 다양한 물리⋅화학적 특성에 따라 친수성/소수성, 분자량 크기, 산성/염기 성/중성, 단백질/지방/탄수화물류 등으로 그룹화 될 수 있다. 수지분획법 은 친수성/소수성 및 산성/염기성/중성의 유기물질의 특징별로 구분하는 데 넓이 사용되고 있다. 다양한 연구목적에 따라 수지분획법은 수정/보완 되어 왔다. 유순주 외 (2005)은 대청댐 상류 및 금강하류 지점에서 채취 한 물시료내 NOM 특성 분석을 위해 XAD‒8 수지를 이용하여 소수성산, 소수성 염기, 친수성으로 유기물질을 분리하여<그림 6>, 금강수계 호소 및 하천수내 NOM분포특성을 조사하였다. 한편, Labanowski and. Feuillade (2011)는 하천수 및 침출수 내 존재하는 용존 유기물질을 친수 성과 휴믹물질로 구분하기 위해 XAD 수지분획법을 사용하였다. 최근 들 어 수지 분획법을 수행함에 있어 필요한 전처리과정을 간소화되고, 보다 다양한 유기물질들(소수성 산, 반친수성 산/염기, 친수성 산/염기)을 구별 하기 위해 Kim and Dempsey (2012)는 전통적인 수지분획법을 수정⋅보 완하였다..

(58) 58 _ 생태환경논집 [Vol.2, no.2 : 수환경 모니터링과 진단]. <그림 6> NOM 수지분획 방법 (유순주 외, 2005). 2. 분자량 분획법 용존 유기물질을 분자량 크기로 분류하기 위해 GPC와 한외여과법. (ultrafiltration)이 가장 널리 사용되고 있다. 일반적으로 0.45 um 필터로 여과 후 다양한 멤브레인 필터(1 kDa ~100 kDa)로 유기물질을 크기별로 구분한다. Kim et al. (2008)는 10 kDa 이상의 분자량을 가진 유기물은 휴 믹과 같은 난분해성 물질이 많게 함유하고 있는 것을 보고하였다<그림 7>.. <그림 7> 분자량 크기별 NOM 및 휴믹물질 분포 (Kim et al., 2008).