이태환
(Taehwan Lee)
조홍래
(Hong-Lae Cho)
정의상
(Euisang Jeong)
구본경
(Bhon K. Koo)
†
박배경
(Baekyung Park)
*
김용석
(Yongseok Kim)
*
-
하이드로코어
(HydroCore Ltd.)
-
국립환경과학원
(National Institute of Environmental Research)
© Korean Society on Water Environment. All rights reserved.
Key words
Diffuse pollution loads, Road deposited sediment(RDS), Road vacuum cleaning efficiency, Wash-off rates of RDS
1. Introduction
도로는 도시지역에서 가장 넓은 면적을 차지하는 불투수 지표면이다. 현재 우리나라 도로의 대부분은 포장되어 있으 며 서울시 등 주요도시에서는 거의 100%
수준에 도달하였 다(MLTMA, 2012). 차량의 통행, 인간의 활동, 도로주변의 자연환경 등에서 발생하는 도로의 다양한 비점오염물질이 관망 또는 하천 직유입을 통해 수계로 유입되면 수질오염
의 주요 원인 중 하나로 작용할 수 있다(Ball et al., 1998; Goonetilleke et al., 2005).
이러한 도로 비점오염부하는 우하수관망을 통한 배출경 로가 비교적 명확하기 때문에 오염부하 관리 측면에서 보 면 발생원 관리(source control)에
따른 오염부하 저감효과 를 구체적으로 기대할 수 있다는 특징이 있다. 도로 비점 오염부하를 저감하기 위해서는 첫째, 도로청소와 같이 도로 표면에 축적된
오염물질을 제거함으로써 강우 시 유출될 수 있는 오염부하량을 원천적으로 감소시키거나, 둘째, 도 로표면에서 발생하는 강우유출수를 적절한 저감시설(Best
Management Practices, BMPs)을 통해 처리함으로써 유출되 는 오염부하량을 감소하는 방법을 적용해야 한다. 이 중 두 번째 접근방법은
도시 지역에서 적정용량의 저감시설을 설치하기 위한 위치를 선정하는 것이 현실적으로 어려운 경우가 많을 뿐 아니라, 우리나라와 같이 집중호우가 잦은
경우에는 짧은 시간에 대량의 유출수를 처리해야하기 때문 에 저감시설의 처리효율에 한계가 있다. 반면, 첫 번째 접 근방법은 주기적인 도로청소를 통해
도로표면에 축적된 오 염물질을 제거하는 근본적 방법이며, 운영 빈도나 시기에 따라 오염부하 저감효과를 조절할 수 있는 유연성도 있어 전 세계의 많은
도시에서 채택하고 있다.
최근 국내의 수질오염총량관리제 적용지역에서는 도로청 소를 비점오염부하 삭감방안으로서 인정해달라는 요구가 증대되고 있으며(Lee and Han, 2012), 이에 따라 수질오염 총량관리계획 수립 및 이행평가 시 도로청소에 의한 비점 오염부하 삭감량 평가방법이 시급히 정립될 필요가 있다.
그러나, 이러한 요구에도 불구하고 현재까지 도로청소에 대한 선행 연구 중 수질오염총량관리제 관점에서 접근한 연구는 매우 부족한 형편이다. 도로청소에
대한 기존 선행 연구로는 서울시 도로청소 매뉴얼 작성을 위한 진공청소와 물청소에 대한 연구(Yoo, 2006), 도로청소에 의한 미세먼지 제거 효과 분석(NIER, 2006), 고속도로를 대상으로 한 도 로청소의 오염물질 저감효과 분석(Kang et al., 2011), 도로 청소 오염물질 저감효과에 대한 정량적인 평가 및 제도 확 산방안 연구((MOE, 2012a) 등이 있으나, 대부분 도로청소 효과분석이나 청소방법에 대한 것으로서 수질오염총량관리 제 적용방안을 구체적으로 제시하는 연구는 없는 것으로 보인다.
이에 본 연구에서는 도로청소에 의한 비점오염 저감효과 및 강우에 의한 노면퇴적물(Road Deposited Sediment, RDS) 의 유출특성을
분석하고 이를 바탕으로 수질오염총량관리 제 적용방안을 구체적으로 제시하고자 한다.
2. Materials and Methods
2.1. 연구지역
도로 비점오염물질의 축적량은 도로의 특성(불투수율, 노 면의 재질), 환경조건(토지이용, 인구밀도, 교통량, 도로청소 유무), 기후조건(선행무강우일수,
온도, 풍속) 등의 요인에 의해 결정된다(Brown et al., 2011; Egodawatta and Goonetikeke, 2006). 본 연구에서는 수도권 지역에서 노면청소차 (필터미장착 진공청소차)를 이용하여 도로청소를 실시하고 있는 도로를 대상으로, 교통량과 도로변 화단
유무를 고려 하여 연구지점을 선정하였다. 최근 5년간(2008 - 2012)의 도로유형(고속국도, 일반국도, 국가지정지방도, 지방도)별 일평균 교통량
자료를 이용하여 도로 교통량을 3개 등급으 로 구분하였으며, 도로변 화단의 유무에 따라 노면퇴적물의 조성이 다를 것으로 판단하여 화단이 있는 곳과
없는 곳을 구분하였다. 이 중 교통량 등급과 시료채취 안전성 및 접근 성을 감안하여 A지점(서울시 오류동 경인로, 교통량 83,980 대/일), B지점(경기도
안산시 화랑로, 교통량 21,460 대/일), C지점(경기도 김포시 양곡2로, 교통량 13,745 대/일) 등 3 개 지점을 선정한 후 각 지점별로
도로변 화단 유무를 구 분하여 총 6개 지점을 선정하였다(Table 1).
Table 1. Classification of the six study sites according to traffic volume and existence of curb-side flower beds
|
Curb-side Flower Bed
|
Traffic Volume (cars/day)
|
High
83,980
(30,800 ~ 274,200)
|
Middle
21,460
(15,400 ~ 30,700)
|
Low
13,745
(0 ~ 15,300)
|
|
Yes
|
A1
|
B1
|
C1
|
|
No
|
A0
|
B0
|
C0
|
한편, 도로청소차에 의해 도로표면에서 제거되는 노면퇴 적물의 특성을 이해하기 위해 조사지역을 대도시 지역과 중소도시-농촌 지역으로 구분하고, 각 지역별로
9개소의 적 치장을 선별, 총 18개소의 적치장을 선정하였다(Table 2).
Table 2. Classification of the 18 RDS repository sites
|
Area
|
RDS Repository Sites
|
|
Ultra-urban
|
Mapo, Seoul; Seocho, Seoul; Guro, Seoul; Suji, Yongin; Gimpo; Anyang; Bupyeong, Incheon;
Dong, Incheon; Gyeyang, Incheon
|
|
Sub-urban or Rural
|
Chungju; Yangpyeong; Cheoin, Yongin; Eumseong; Yeoju; Wonju; Yicheon; Gapyeong; Hwaseong
|
2.2. 시료 채취방법
2.2.1. 노면퇴적물 시료
노면퇴적물 시료는 6개의 도로유형별로 2개씩의 지점을 선정, 총 12개 지점에서 다음과 같은 방법으로 채취하였다. 도로연석에 접한 10개의 1 m
× 1 m 격자 내에서 2개의 1 m × 0.2 m 시료채취노면을 선정하고(시료채취노면은 노면퇴 적물이 노면에 고루 분포하며 서로 0.1 m 이상
이격되어야 함) (Fig. 1), 도로청소 및 강우 전후에 각 시료채취노면에서 방 형구 및 진공청소기를 사용하여 시료채취한 후 10개의 시 료를 혼합하여 복합시료를 생성하였다.
이처럼 10개의 시 료를 각각의 방형구에서 채취하여 혼합한 이유는 노면퇴적 물의 공간분포가 균일하지 않기 때문에 시료의 대표성을 높 이기 위한 것이다.
Fig. 1. RDS(road deposited sediment) samples were taken by using a vacuum cleaner before and after vacuum cleaning and rainfall events.
총 12개 지점에서 1회의 도로청소와 3회의 강우사상에 대해 시료를 채취하였다. 강우사상의 경우, 강우량 2.5 - 50.0 mm, 선행무강우일수
5 - 16일이었다(Table 3).
Table 3. Characteristics of the rainfall events at the study sites
|
Study Sites
|
Rainfall Event 1 (2013/08/22-23)
|
Rainfall Event 2 (2013/08/28-29)
|
Rainfall Event 3 (2013/10/07-08)
|
|
Antecedent Dry Days
|
Total Rainfall (mm)
|
Maximum Intensity (mm/hr)
|
Antecedent Dry Days
|
Total Rainfall (mm)
|
Maximum Intensity (mm/hr)
|
Antecedent Dry Days
|
Total Rainfall (mm)
|
Maximum Intensity (mm/hr)
|
|
A1, A0
|
12
|
50.0
|
36.0
|
5
|
19.0
|
14.5
|
8
|
2.5
|
2.0
|
|
B1, B0
|
10
|
41.5
|
18.0
|
5
|
13.5
|
12.0
|
8
|
6.5
|
2.0
|
|
C1, C0
|
16
|
44.5
|
62.0
|
5
|
31.5
|
10.0
|
9
|
4.5
|
2.0
|
2.2.2. 수거퇴적물 시료
총 18개 적치장에서의 수거퇴적물 시료 채취는 폐기물 공정시험방법(MOE, 2011)의 시료 채취방법에 의거하여 수 행하였다.
2.3. 시료 분석 방법
노면퇴적물 시료와 수거퇴적물 시료의 함수율, 입도, TOC, TP 농도는 수질오염공정시험법 퇴적물편(MOE, 2012b)에 제시된 방법을 적용하여 분석하였다. 각 퇴적물 시료는 중 량 및 함수율 분석 후 입경에 따라 2개 그룹으로 분류하였 다. 이는 입경의 크기에
따라 청소효율이 달라질 수 있으 며(Sartor and Boyd, 1972), 입경에 따라 오염물질 농도 등 특성이 다를 수 있기 때문이다(Li et al., 2015). 입경 63μm 을 기준으로 모래-자갈 그룹과 미사-점토그룹으로 분류하여 각 그룹의 TOC, TP 농도를 분석하였다.
한편, 퇴적물 시료의 BOD5 농도는 표준시험법으로 제시 되어 있지 않다. 본 연구에서는 퇴적물의 Sediment oxygen demand(SOD)가 유기물농도와 관련이 깊다는
점과(Yee et al., 2011) 하천수의 DO농도 감소에 큰 영향을 준다는 점 에서(Todd et al., 2009) 착안하여 퇴적물 시료를 증류수에 혼합한 진탕용액의 BOD5를 측정하여 퇴적물의 BOD5 값을 추정하였다. 진탕시간은 선행실험을 통해 적정진탕시간을 선정하였다.
2.4. 도로청소에 의한 비점오염부하 삭감량 산정식
수질오염총량관리 대상물질인 BOD와 TP에 대해 도로청 소에 의한 비점오염부하 삭감량 산정식을 제시하였다. 산정 식은 지자체별로 기록 및 보관하고
있는 도로청소 운영관 련 자료를 토대로 산정되는 것이 합리적일 것으로 판단된 다. 도로청소 차량의 청소효율이 정확하게 산정된다면 도로 청소차량이 청소한
면적으로 삭감량 산정이 가능할 것이며 청소면적은 도로청소 거리로부터 유추가 가능할 것으로 판 단된다. 또한 도로청소차량이 수거한 수거퇴적물 양으로부
터 삭감량 산정이 가능할 것으로 사료된다. 따라서 본 연 구에서는 도로청소에 의한 비점오염부하 삭감량을 산정하 는 방법으로 1) 도로청소차의 청소거리에
따른 산정식과 2) 도소청소차의 수거퇴적물 중량에 따른 산정식을 수립하여 비점오염부하 삭감량을 산정하고 그 결과를 수질오염총량 관리 관점에서 검토하였다.
2.4.1. 도로청소차의 청소거리에 따른 비점오염부하 삭감량 산정식
도로 단위거리당 오염물질 발생부하량이 일정하다는 가정 아래 도로청소차의 청소효율을 인정하고 청소거리에 따라 오염물질 삭감부하량을 산정하는 방법이다.
도로청소차의 청소거리에 따른 삭감부하량을 산정하기 위해 단위거리당 오염물질 발생부하량, 도로청소차의 청소거리, 도로청소차의 청소효율, 강우에 의한
오염물질의 유출률 등을 고려한다. 청소거리에 따른 BOD 및 TP 삭감부하량은 각각 식 (1)과 식 (2)를 이용하여 산정한다.
여기서, RD = 도로청소차의 청소거리에 따른 오염물질 삭감부하량(kg/year), L = 단위거리당 오염물질 발생부하량 (kg/km·day), ε = 도로청소차의 오염물질 청소효율, γsed = 입자성 오염물질의 잠재강우유출률, γliq = 용존성 오염물질 의 잠재강우유출률, λ = 오염물질의 수체 내 용출률, D = 도로청소차의 1일 평균 청소거리(km), η = 연간 청소일수 (day/year)이다. 도로청소차의 오염물질 청소효율(ε)은 도로 청소 전후의 입도별 노면퇴적물 중량 및 오염물질 농도 차 이를 이용하여 산정하며, 잠재강우유출률(γsed, γliq)은 강우 전후의 입도별 노면퇴적물 중량 및 오염물질 농도 차이를 이용하여 산정한다. 오염물질의 수체 내 용출률(λ)은 입자 성 오염물질의 물리화학성과 수체의 환경특성에 따라 달라 질 것이지만, 본 연구에서는 입자성 오염물질이 수체에 유 입하면 1년 이내에 모두
수체로 용출되는 것으로 가정하여 용출률 1.0을 적용하였다.
2.4.2. 수거퇴적물 중량에 따른 비점오염부하 삭감량 산정식
도로청소차에 의해 노면에서 실제로 제거된 오염부하량 만을 삭감부하량으로 인정하는 방법이다. 도로청소차의 수 거퇴적물 중량에 따른 삭감부하량을 산정하기
위해 수거퇴 적물의 중량, 오염물질 농도, 강우에 의한 오염물질의 유출 률 및 적치장 배수체계 유지관리 수준 등을 고려한다. 수 거퇴적물 중량에 따른
BOD 및 TP 삭감부하량은 각각 식 (3)과 식 (4)를 이용하여 산정한다.
여기서, RW = 도로청소차 수거퇴적물 중량에 따른 오염 물질 삭감부하량(kg/year), C = 수거퇴적물의 오염물질 농 도(mg/kg), γsed = 입자성 오염물질의 잠재강우유출률, γliq= 용존성 오염물질의 잠재강우유출률, λ = 오염물질의 수체 내 용출률, φ = 적치장 배수체계 유지관리계수, W = 수거 퇴적물의 중량(kg/year)이다. 잠재강우유출률(γsed, γliq)과 용출률(λ)은 상기 2.4.1절에서와 동일하게 산정하며, 적치 장 배수체계 유지관리계수(φ)는 적치장의 수거퇴적물이 배 수체계를 통해 수계로 유출되는 경우를 고려하기 위한 것 으로서 1.0 이하의 양수이다.
3. Results and Discussion
3.1. 도로청소 효율
도로청소 전후에 채취된 노면퇴적물 시료의 중량과 오염 부하를 화단 유무 및 교통량 등급을 기준으로 구분하여 도 로청소 효율을 산정하였다. 채취된 시료는
입경 크기별로 분류하여 각각 청소전·후 무게차이에 의하여 효율을 산정 하였으며, 여기에서 음수나 검출한계 이하 농도 등 값을 제시할 수 없는 지점은
제외하고 평균치를 산정하여 청소 효율로 제시하였다. 두 가지 입경에 대한 평균치를 산정할 때는 중량 가중평균 및 부하량 가중평균을 적용하였다. 교
통량 등급이나 화단 유무에 따른 도로청소 효율은 일부 시 료에서 다소 차이가 보이기는 하지만 뚜렷한 경향성이 있 다고 보기는 어려울 것으로 판단된다.
그러나, 입도에 따라 서는 도로청소 효율의 경향성이 비교적 뚜렷한데, 중량 기 준 도로청소 효율은 세립질 35.6%, 조립질 46.9%, 중량가 중평균
46.3%로서, 세립질 입자에 비해 조립질 입자의 도 로청소 효율이 다소 높은 것으로 나타났다(Table 4). TOC 에 대한 도로청소 효율은 세립질 46.7%, 조립질 50.8%, 부 하량가중평균 50.4%이며, TP에 대한 도로청소 효율은 세립 질
41.2%, 조립질 57.0%, 부하량가중평균 56.4%로서 중량 기준의 도로청소 효율보다는 다소 높은 것으로 나타났다 (Table 4). 이러한 결과는 외국에서 노면퇴적물에 대한 도 로청소 효율이 평균 50%(Sartor and Boyd, 1972) 내지 70%(Michael et al., 1985)로 보고된 것과 비교가능한 수준 인 것으로 사료된다.
Table 4. Mean removal efficiency of road vacuum cleaning in terms of RDS weight and pollution loads for different road conditions (unit: %)
|
Classification
|
Weight
|
TOC
|
TP
|
|
Fine
|
Coarse
|
Avg.1) |
Fine
|
Coarse
|
Avg.2) |
Fine
|
Coarse
|
Avg.2) |
|
Curb-side Flower Bed
|
Yes
|
33.5
|
52.5
|
51.8
|
56.8
|
45.4
|
48.3
|
35.6
|
57.4
|
56.7
|
|
No
|
37.7
|
41.4
|
40.9
|
40.0
|
54.4
|
51.7
|
55.1
|
56.0
|
55.8
|
|
Traffic Volume
|
High
|
32.6
|
37.6
|
37.0
|
37.5
|
48.6
|
46.9
|
47.0
|
40.3
|
41.0
|
|
Middle
|
6.3
|
58.6
|
57.0
|
-
|
-
|
-
|
39.6
|
78.9
|
77.6
|
|
Low
|
54.7
|
55.1
|
55.1
|
60.5
|
54.2
|
55.5
|
35.9
|
66.3
|
64.8
|
|
Average
|
35.6
|
46.9
|
46.3
|
46.7
|
50.8
|
50.4
|
41.2
|
57.0
|
56.4
|
한편, 오염총량관리 대상물질인 BOD5 오염부하는 입자성 물질로부터 직접 측정하는 것이 불가능하므로 그에 대한 도로청소 효율을 어떻게 산정할 것인가 하는 문제가 있다. 본 연구에서는 18개
노면퇴적물 시료에 대해 노면퇴적물 입자의 TOC 농도와, 노면퇴적물을 증류수에 넣고 5시간 진탕시킨 용액의 BOD5 농도 사이의 상관관계를 분석하였 으나, 상관성이 매우 낮아(R2 = 0.0997) TOC-BOD5 상관성 은 적용하기 어려운 것으로 판단하였다. 이에 BOD5에 대 한 도로청소효율은 노면퇴적물 시료의 중량기준 청소효율 평균치인 46.3%를 적용하고, TP의 도로청소효율은 TP부하 량가중평균치인 56.4%를
적용할 것을 제안한다. 산정된 BOD5와 TP의 도로청소 효율은 본 연구의 한정된 시료에 서 산출해낸 값으로 추후 추가적인 실험에 의한 데이터 보 완이 필요하며, BOD5의 경우 퇴적물에서의 실험방법이 정 립되어있지 않기 때문에 추가 연구를 통한 보완이 필요할 것으로 판단된다.
3.2. 잠재강우유출률
3개의 강우사상을 대상으로 강우 전후에 채취된 노면퇴 적물 시료의 중량과 오염부하를 화단 유무 및 교통량 등급 을 기준으로 구분하여 잠재강우유출률을
산정하였다. 채취 된 시료는 입경별로 구분하여 각각 강우 전·후 무게차이에 의하여 효율을 산정하였으며, 여기에서 음수나 검출한계 이 하 농도 등 값을
제시할 수 없는 지점은 제외하고 계산하 였다. 두 가지 입경에 대한 평균치를 산정할 때는 중량 가 중평균 및 부하량 가중평균을 적용하였다. 각각 산정된
3 개 강우사상의 강우유출률의 평균을 산정하여 잠재강우유 출률로 제시하였으며, 평균치를 산정할 때 강우사상별로 음 수나 검출한계이하에 해당되지 않는
유효한 데이터의 개수 에 가중치를 두어 산정하였다. 교통량 등급이나 화단 유무 에 따른 잠재강우유출률은 일부 시료에서 다소 차이가 보 이기는 하지만
뚜렷한 경향성은 나타나지 않았다. 그러나 청소효율과 유사하게 잠재강우유출률도 입도에 따라서는 경향성이 비교적 뚜렷한데, 중량 기준 잠재강우유출률은
세 립질 65.2%, 조립질 32.9%, 중량가중평균 35.0%로서, 조립 질 입자에 비해 세립질 입자의 잠재강우유출률이 2배가량 높은 것으로 나타났다(Table
5). 한편, TOC에 대한 잠재강 우유출률은 세립질 66.7%, 조립질 51.9%, 부하량가중평균 56.2%이며, TP에 대한 잠재강우유출률은 세립질
61.2%, 조 립질 51.9%, 부하량가중평균 54.4%로서 중량 기준의 잠재 강우유출률 보다는 입도 그룹간의 차이가 크지 않은 것으 로 나타났다(Table
5). 중량을 기준으로 보면, 조립질 입자 에 비해 가벼운 세립질 입자가 강우에 의해 쉽게 유출되기 때문에 세립질 입자의 잠재강우유출률이 높다. 그러나
오염 부하를 기준으로 보면, 중량으로 인해 잘 유출되지 않는 조립질 입자라 하더라도 그 표면에 흡착되어 있던 오염부 하가 용탈되어 빗물과 함께 유출되기
때문에 입도에 따른 잠재강우유출률의 차이는 크지 않은 것으로 해석된다.
Table 5. Mean potential wash-off rates of RDS weight and pollution loads for different road conditions (unit: %)
|
Classification
|
Weight
|
TOC
|
TP
|
|
Fine
|
Coarse
|
Avg.1) |
Fine
|
Coarse
|
Avg.2) |
Fine
|
Coarse
|
Avg.2) |
|
Curb-side Flower Bed
|
Yes
|
63.0
|
31.9
|
33.8
|
60.4
|
44.2
|
48.7
|
64.5
|
52.5
|
55.5
|
|
No
|
67.5
|
33.9
|
36.2
|
73.7
|
60.3
|
64.4
|
57.1
|
51.1
|
53.1
|
|
Traffic Volume
|
High
|
61.1
|
34.0
|
35.6
|
63.5
|
53.0
|
56.4
|
70.4
|
50.3
|
54.5
|
|
Middle
|
73.4
|
35.8
|
38.6
|
68.8
|
52.8
|
58.6
|
68.4
|
56.0
|
59.5
|
|
Low
|
61.7
|
28.6
|
30.6
|
66.9
|
49.4
|
52.4
|
49.4
|
49.7
|
50.4
|
|
Average
|
65.2
|
32.9
|
35.0
|
66.7
|
51.9
|
56.2
|
61.2
|
51.9
|
54.4
|
삭감부하량 산정 시, 입자성 BOD5에 대한 잠재강우유출 률은 노면퇴적물 시료의 중량 기준 잠재강우유출률 평균치 인 35.0%를 적용하고, 용존성 BOD5에 대한 잠재강우유출 률은 TOC의 용존성 잠재강우유출률 평균치(오염부하 기준 잠재강우유출률 평균치에서 중량 기준 잠재강우유출률 평 균치를 차감한
수치)인 21.2%를 적용할 것을 제안한다. 한 편, 입자성 TP에 대한 잠재강우유출률은 BOD5의 경우와 동일하게 중량 기준 잠재강우유출률 평균치인 35.0%를 적 용하고, 용존성 TP에 대한 잠재강우유출률은 TP의 용존성 잠재강우유출률 평균치인
19.4%를 적용할 것을 제안한다. 산정된 BOD5와 TP의 잠재강우유출률은 본 연구의 한정된 시료에서 산출해낸 값으로 추후 추가적인 실험에 의한 데 이터 보완이 필요하며, BOD5측정 및 잠재강우유출률 산정 을 위해 적용한 방법은 삭감부하량 산정을 위한 초기 연구 결과로서 추가적인 연구를 통해 보완을 해야 할 것으로 판 단된다.
3.3. 수거퇴적물의 물리화학적 특성
대도시와 중소도시-농촌 수거퇴적물 사이에 특별한 차이 점은 없는 것으로 조사되었다. 수거퇴적물의 함수율은 4.9 ~ 34.0%의 범위로서 평균 15.9%이며,
입도별 중량비는 미 사-점토가 평균 5.0%, 모래-자갈이 평균 95.0%를 차지하는 것으로 조사되었다. 수거퇴적물 중의 TOC 농도는 미사-점 토
평균 26,637 mg/kg, 모래-자갈 평균 16,584 mg/kg이고, TP 농도는 미사-점토 평균 739.7 mg/kg, 모래-자갈 평균 295.4
mg/kg로서 미사-점토가 모래-자갈에 비해서 1.6 ~ 2.5 배가량 높은 농도를 갖는 것으로 분석되었다(Table 6). 수 거퇴적물의 중량에 따른 비점오염물부하 삭감량 산정 시 수거퇴적물의 TP 농도는 317.6 mg/kg을 적용하는 것을 제 안한다.
Table 6. Characteristics of RDS collected in this study (mean values in parentheses)
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Classification
|
Silt-Clay
|
Sand-Gravel
|
Weighted average
|
|
Weight proportions (%)
|
1.0 - 12.1 (5.0)
|
87.9 - 99.1 (95.0)
|
-
|
|
TOC (mg/kg)
|
3,600 - 74,100 (26,637)
|
1,500 - 69,800 (16,584)
|
17,086
|
|
TP (mg/kg)
|
84.9 - 1907.4 (739.7)
|
50.2 - 844.9 (295.4)
|
317.6
|
|
Water content (%)
|
4.9 - 34.0 (15.9)
|
-
|
한편, 수거퇴적물 중의 BOD5 농도를 측정하기 위해 채취 된 수거퇴적물 시료 중 2개를 임의로 선정하여 각각 0.5시 간, 1시간, 2시간, 5시간, 10시간 동안 진탕 후 진탕용액의
BOD5 농도를 측정하였으며, 사용된 수거퇴적물 시료의 양 과 진탕용액의 부피를 고려하여 입자성 농도로 환산하였다. 두 개의 시료는 모두 진탕시간에 따라
BOD5 농도가 증가 하다가 5시간 이후에는 안정되는 모습을 보였다(Fig. 2). 따 라서 수거퇴적물의 BOD5 농도 측정을 위한 진탕시간은 5 시간이 적정할 것으로 판단된다.
Fig. 2. Relationships between stirring hours and BOD5concentrations of the two RDS samples in water
전체 수거퇴적물 시료 중 대표 시료 18개를 선별하여 각 각 5시간 동안 진탕시킨 용출용액의 BOD5 농도를 측정한 바, 그로부터 환산한 입자성 BOD5 농도는 평균 977.3 mg/kg 이었으며 전체는 551.6 ~ 1733.5 mg/kg의 범위를 보이는 것 으로 분석되었다(Fig. 3). 이에 삭감부하량 산정 시 수거퇴 적물의 BOD5 농도는 977.3 mg/kg을 적용할 것을 제안한다.
Fig. 3. BOD5concentrations of the RDS in water, measured after five hours of stirring
3.4. 사례연구
본 연구에서 제안하는 두 가지 도로청소에 의한 비점오염 부하 삭감량 산정식의 적용성을 검토하기 위해 국내 수도권 에 소재하는 7개 지자체의 연간 도로청소차
청소거리 및 수 거퇴적물 발생량 자료를 이용하여 도로청소에 의한 비점오 염부하 삭감량을 산정하였다(Table 7). 연구 대상인 7개 지 차체의 청소거리는 19,652 ~ 75,607 km/year (평균 43,106 km/year), 수거퇴적물 발생량은 560
~ 2,482 ton/year (평균 1,182 ton/year)인 것으로 조사되었다. 도로의 발생부하량 원 단위는 토지계 비점오염원 원단위 개정안
중 도로를 포함하 고 있는 대지값을 준용하였다. 또한 연구 대상 도로의 평균 차로수와 평균 차로 폭을 고려하고, 도로 양측의 청소차 청 소지역에 90%의
부하량이 집중된다는 가정 아래 도로 단위 거리당 발생부하량을 산정하였다. 청소거리에 따른 연간 삭 감부하량은 BOD5 768 ~ 3,387 kg/year (평균 2,047 kg/year), TP 32 ~ 142 kg/year (평균 86 kg/year)로 산정되었고,
수거퇴 적물의 중량에 따른 연간 삭감부하량은 BOD5 308 ~ 1,363 kg/year (평균 649 kg/year), TP 97 ~ 429 kg/year (평균 204 kg/year)로 산정되었다.
청소거리에 따른 삭감부하량이 수거 퇴적물 중량에 따른 삭감부하량에 비해 평균적으로 BOD5는 3.6배 높게 산정되었으며, TP는 절반정도 수준인 0.47배로 산정되었다. 이는 완전히 다른 방식에 의해 산정된 수치들 임을 감안하면 비교가능한
수준인 것으로 판단된다. 또한 본 연구의 분석결과는, 각각의 삭감부하량 산정 방법에 크 고 작은 불확실성이 내재하는데다가 적은 수의 시료 분석에 의한
결과로 추가적인 연구를 통해 이러한 점들을 보완한다 면 도로청소에 의한 비점오염부하 삭감량을 보다 현실에 가 까운 수준으로 산정할 수 있을 것으로
기대된다.
Table 7. Estimations of annual pollution loads removed by road vacuum cleaning by seven local governments in Korea
|
Local governments
|
Annual road vacuum cleaning (km/year)
|
Annual RDS collected (ton/year)
|
Estimations by vacuum cleaning distance
|
Estimations by amount of RDS collected
|
|
BOD5 (kg/year)
|
TP (kg/year)
|
BOD5 (kg/year)
|
TP (kg/year)
|
|
BP
|
37,843
|
651
|
2,103
|
88
|
357
|
112
|
|
KP
|
75,607
|
2,482
|
3,387
|
142
|
1,363
|
429
|
|
MP
|
36,395
|
1,528
|
1,512
|
63
|
839
|
264
|
|
WJ
|
19,652
|
682
|
768
|
32
|
375
|
118
|
|
D
|
23,558
|
560
|
1,301
|
54
|
308
|
97
|
|
KY
|
37,085
|
778
|
2,048
|
86
|
427
|
134
|
|
AY
|
71,605
|
1,591
|
3,207
|
134
|
874
|
275
|
|
Average
|
43,106
|
1,182
|
2,047
|
86
|
649
|
204
|
4. Conclusion
도로청소에 의한 비점오염물질 저감효과를 정량화하는 방안으로 도로청소차의 청소거리에 따른 방법과 도로청소 차의 수거퇴적물 중량에 따른 방법을 제시하였다.
도로청소 차의 청소거리에 따른 삭감부하량은 단위거리당 오염물질 발생부하량, 도로청소차의 청소거리, 도로청소차의 청소효 율, 강우에 의한 오염물질의
유출률 등을 고려하여 산정하 고, 도로청소차의 수거퇴적물 중량에 따른 삭감부하량은 수 거퇴적물의 중량, 오염물질 농도, 강우에 의한 오염물질의 유출률
및 적치장 배수체계 유지관리 수준 등을 고려하여 산정한다. 두 가지 산적방식에 고려되는 요소들 중 청소효 율 및 강우에 의한 오염물질의 유츌률, 오염물질의
농도를 산정하기 위해 시료채취 및 분석을 수행하였다. 도로청소차 청소거리에 따른 삭감부하량 산정 시 BOD5 청소효율은 도 로청소 전/후 노면퇴적물 시료 중량 저감률 평균치인 46.3% 를 적용할 것을 제안한다. 또한 TP 청소효율은 도로청소 전 /후 노면퇴적물
시료 TP 부하량 저감률의 평균치인 56.4%를 적용할 것을 제안한다. 도로청소차의 청소거리 혹은 도로청 소차의 수거퇴적물 중량에 따른 삭감부하량
산정 시 입자 성 BOD5 유출률은 강우 전/후 노면퇴적물 시료 중량 저감 률 평균치인 35.0%를 적용하고 용존성 BOD5 유출률은 TOC의 용존성 유출률을 준용하여 TOC 부하량 유출률에서 시료무게 유출률을 뺀 21.2%를 적용하는 것을 제안한다. 또한 삭감부하량 산정
시 입자성 TP 유출률은 강우 전/후 노면퇴적물 시료 중량 저감률 평균치인 35.0%를 적용하고 용존성 TP 유출률은 TP 부하량 유출률에서 시료무게
유출 률을 뺀 19.4%를 적용하는 것을 제안한다. 본 연구에서 제 안하는 도로청소 효율 및 잠재강우유출률은 도로청소에 의 한 삭감부하량 산정을 위한
기초연구단계에서 산정된 결과 로서 추가적인 연구를 통한 보완이 필요할 것으로 판단된 다. 도로청소차의 수거퇴적물 중량에 따른 삭감부하량 산정 시 수거퇴적물의
BOD5 농도는 18개 수거퇴적물 BOD5 농 도의 평균치인 977.3 mg/kg를 적용하는 것을 제안한다. 도 로청소차의 수거퇴적물 중량에 따른 삭감부하량 산정 시 수거퇴적물의 TP 농도는
미사-점토, 모래-자갈 TP농도의 중량가중평균치인 317.6 mg/kg를 적용하는 것을 제안한다. 본 연구에서 제안한 두가지 비점오염부하 삭감량 산정방법
을 이용하여 국내 7개 지자체의 연간 청소거리 및 수거퇴 적물 발생량 자료에 적용해본 결과 청소거리에 따른 삭감 부하량이 수거퇴적물 중량에 따른 삭감부하량에
비해 평균 적으로 BOD5는 3.6배 높게 산정되었으며, TP는 0.47배로 산정되었다. 산정 방법 간 완전히 일치하는 결과는 아니지 만 방법의 차이 및 각 방법이 지닌 불확실성
그리고 1년 동안 수거된 많은 양을 산정하여 비교했음을 감안하면 두 식은 삭감량 산정방법론으로서 가치가 있으며, 추가적인 연 구를 통한 보완이 이루어지면
도로청소에 의한 비점오염부 하 삭감량을 보다 현실에 가까운 수준으로 산정할 수 있을 것으로 기대된다.
Acknowledgement
본 연구는 국립환경과학원 연구용역사업 “도로청소를 통 한 비점오염 저감효과 및 총량제 적용방안 연구”의 일부로 수행되었습니다.
References
Ball J.E, Jenks R, Aubourg D, 1998, An Assessment of the Availability of Pollutant
Concentrations on Road Surfaces, The Science of the Total Environment, Vol. 209, pp.
243-254
Brown S, Susfalk R, Fellers D, Fitzgerald B, 2011, Effectiveness of Street Sweeping
in Incline Village, NV, Nevada Tahoe Conservation District, pp. 50
Egodawatta P, Goonetilleke A, 2006, Characteristics of Pollution Build-Up on Residential
Road Surfaces, Proceedings of the 7th International Conference on Hydroscience and
Engineering (ICHE 2006), College of Engineering, Drexel University, pp. 1-10
Goonetilleke S.A, Thomas E, Ginn S, Gilbert D, 2005, Understanding the Role of Land
Use in Urban Stormwater Quality Management, Journal of Environmental Management, Vol.
74, No. 1, pp. 31-42
Kang H, Kang H, Shin C, 2011, [Korean Literature], The Examination of Best Management
Practice to Control Non-Point Source Pollution, EXTRT-2011-21-534.9607, The Korea
Expressway Corporation Research Institute, pp. 162-248
Lee K. Y, Han S. H, 2012, [Korean Literature], A Study on the Treatment of Non-Point
Source Pollutants in Gyeonggi-Do, Policy Research 2012-21, Gyeonggi Research Institute,
pp. 49-50
Li H, Shi A, Zhang X, 2015, Particle Size Distribution and Characteristics of Heavy
Metals in Road-Deposited Sediments from Beijing Olympic Park, Journal of Environmental
Sciences, Vol. 32, No. 1, pp. 228-237
Michael D, Roop J, Shui-Chow Y, Ronald P, 1985, Project Summary, 3, Performance Evaluation
of an Improved Street Sweeper, EPA/600/S7-85/008, US-EPA
Ministry of Environment (MOE), 2011, [Korean Literature], Standard Methods for the
Measurement of Solid Waste, NO. 2011-160, Ministry of Environment, pp. 23-26
Ministry of Environment (MOE), 2012a, [Korean Literature], Feasibility Study of Urban
Diffuse Pollution Management by Road Vacuum Cleaning, Ministry of Environment, pp.
83-131
Ministry of Environment (MOE), 2012b, Standard Methods for the Measurement of Water
and Wastewater, [Korean Literature], 2011-103, ES 04851.1, ES 04853.1, ES 04861.1,
ES 04863.1, Ministry of Environment
Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs (MLTMA), 2012, Statistical Yearbook
of Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, [Korean Literature], (Director
for Information Management), (2), Minister of Land, Transport and Maritime Affairs,
pp. 194
National Institute of Environmental Research (NIER), 2006, [Korean Literature], Development
of Methods to Estimate Fugitive Dust Discharges and to Measure Real-Time Fugitive
Dust in Roads, National Institute of Environmental Research, pp. 151-188
Sartor J.D, Boyd G.B, 1972, Water Pollution Aspects of Street Surface Contaminants,
EPA-R2-72-081, US-EPA, pp. 117
Todd M.J, Vellidis G, Lowrance R.R, Pringle C.M, 2009, High Sediment Oxygen Demand
within an Instream Swamp in Southern Geogia : Implications for Low Dissolved Oxygen
Levels in Coastal Blackwater Setreams, Journal of the American Water Resources Association,
Vol. 45, No. 6, pp. 1493-1507
Yee L.T, Pusin H.N.M.F, Lee N, Miod M.C, 2011, Sediment Oxygen Demand of the Santubong
River and Their Contributing Factors, International Journal of Applied Science and
Technology, Vol. 1, No. 6, pp. 162-168
Yoo K.Y, 2006, Effectiveness of Road Cleaning and Its Implementation Methods in Seoul,
[Korean Literature], Si Jeong Yeon 2006-R-23, Seoul Development Institute, pp. 45-74