양윤철
(Yoon-Cheol Yang)
†
이대행
(Dae-Haeng Lee)
이경석
(Kyung-Seog Lee)
안상수
(Sang-Su An)
송형명
(Hyeong-Myeong Song)
이세행
(Se-Haeng Lee)
윤상훈
(Sang-Hoon Yoon)
김선정
(Sun-Jung Kim)
전홍대
(Hong-Dae Jeon)
조영관
(Young-Gwan Cho)
서광엽
(Gwang-Yeob Seo)
-
광주광역시 보건환경연구원
(Gwangju Metropolitan Health & Environment Research Institute)
© Korean Society on Water Environment. All rights reserved.
Key words
CODMn, Correlation Coefficient, Oxidation Rate, TOC, Water Pollution Index
1. Introduction
하천 수질관리를 위한 유기물 오염의 대표적 지표로 생 물화학적 산소요구량(Biochemical Oxygen Demand, BOD) 과 화학적 산소요구량(Chemical
Oxygen Demand, COD)을 사용하여 왔으나, 도시화와 산업화에 따른 다양한 난분해성 유기물들이 증가하고, 우수와 청소용수 같은 비점오염원이
하천에 유입됨에 따라 수질오염 지표인 BOD와 COD로 하 천 수질을 관리하기에는 여러 가지 문제점이 제기되고 있 다(Choi et al., 2013; Lee et al., 2013). BOD는 측정과정에 서 독성물질과 난분해성 유기물, 조류, 질산화로 인한 오차 와 5일이라는 분석시간의 한계를 가지고 있으며, COD는 산화력이
강하여 일부 난분해성 유기물이나 분석시간 등에 대한 문제점을 보완하였으나, 수중의 오염물질 성상, 금속 이온, 환원성물질의 영향에 대한 오차와 분석
후 나오는 폐수로 인한 2차 환경오염에 대한 문제점을 가지고 있다 (Choi et al., 2013; Kim, 2009; Kim, Shin et al., 2007; Lee et al., 2013; Seong and Park, 2012). 또한 환경정책기본법 에서도 2016년 1월 1일부터 COD에 대한 항목이 제외됨으 로써 과거자료와 비교하기 위한 대안이 필요한 실정이다. 이러한
한계를 극복하기 위하여 다양한 연구들이 진행되었 으며, 그 대안으로 TOC가 제시되었다.
TOC 시험방법은 2013년 1월부터 수질오염공정시험기준 에 추가되었으며, 하천이나 폐수 중 난분해성 유기물에 대 한 지표로 사용되기 시작하였다.
TOC 분석방법은 BOD와 COD에 비해 분석 시간이 짧고 재현성이 뛰어나며, 소량의 시료로 저농도까지 정확히 분석할 수 있어 측정오차를 줄 일 수
있는 장점이 있다. 반면에 고가의 장비를 이용하기 때문에 초기 투자비용이 높은 단점이 있지만, 간접적으로 탄소량을 측정하던 기존의 BOD나 COD
방식과는 달리 직 접탄소량 측정이 가능함으로, 난분해성 유기물의 증가 추세 파악, 빠른 측정결과에 대한 실시간 오염원 감시, 기후변화 에 따른 수체
내 유기물질 생성과 파악 등 다양한 분야에 적용이 가능하다(Jeong et al., 2014; Seo et al., 2010). 특 히 유기물을 분해성과 난분해성으로 구분할 때 기존의 처 리공정에서는 쉽게 분해 가능한 유기물들이 적용되지만, 난 분해성 유기물은 하천수에
지속적으로 잔류하게 되어 여러 가지 환경문제를 야기하게 된다. 이에 대해 지속적인 관찰 을 통해 처리공정 개선 뿐 아니라 하천수 수질관리 관점에 서
TOC 분석이 보다 더 중요시 될 것으로 보여진다.
국내에서는 TOC 도입을 위해 2001년 유기오염물질 지표 전환에 관한 연구에서 BOD와 COD, TOC 항목에 대한 분 석방법을 비교하였으며, 2004
~ 2006년까지 수행된 물환경 종합평가방법 개발조사연구에서는 하천 및 호소에 적용되 어온 BOD와 COD에 대한 문제점을 심도있게 분석하였다. 이후
2008년 공공수역의 유기물질 환경기준 지표전환 및 관리, 정책방향연구를 통해 공공수역 내 TOC 기준을 설정 하였으며, 2011년 TOC 환경기준
설정에 따른 환경영향분 석 연구 등을 통해 2013년 TOC의 수질 및 수생태 환경기 준을 마련하였다(Choi and Han, 2011; Lee et al., 2001; MOE, 2006, 2008, 2015; Son and Kim, 2015).
하지만 하천수에서 COD항목 기준 적용이 TOC로 변경됨 을 고려할 때, 유기물 항목 간의 상관성 분석은 과거자료 의 유기물 항목 간 상관관계를 정립하고
향후 수질관리 기 준설정에 매우 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 광주지역 하천 및 하수처리장 방류수를 대상으로 TOC와 다른 수질항목의 연간 농도 변화와 하천 수계별 농도변화를 조사하여 TOC와 유기물
오염 지표항목 간의 산화율을 비교하고, TOC와 영양염류(TP, TN) 등 다 른 항목간의 상관관계를 분석하였다. 또한 영양염류의 농도 구간별 TOC와
CODMn의 상관관계 및 회귀분석을 진행하 여, 영양염류의 유기물 지표에 대한 영향을 고찰하였다. 광 주지역 하천 수질의 통계학적인 분석을 통하여 기존에 탄
소성분의 수질오염지표로 사용되어 온 CODMn를 TOC로 대체 사용하는 부분에 대한 검증과 재현성이 우수한 TOC 항목 위주의 하천 유기물 수질관리를 통해 효과적인 수질 보전이 가능하도록 하고자
한다.
2. Materials and Methods
2.1. 조사대상
본 연구에서는 광주광역시 행정구역 내에 위치해 있는 영산강 수계의 본류와 주요지천을 연구대상으로 하여, 광주 천에 5지점(Site 1~5), 영산강에
3지점(Site 6~8), 황룡강에 2지점(Site 9, 10), 풍영정천에 2지점(Site 11, 12), 영산강 본류로 유입되는 광주 1, 2하수처리장
방류수에 2지점(Site 13, 14)으로 총 14지점을 대상으로 하였으며, 조사대상 지 점은 Fig. 1과 같다. 이중 Site 1과 Site 10은 국가 물환경 측정망이고, 그 외 지점은 광주광역시 물환경측정망이다.
Fig. 1. Sampling sites in major streams of Gwangju. (Site 1~5 : Gwangju stream, Site 6~8 : Yeongsan river, Site 9~10 : Hwangryong river, Site 11~12 : Pungyeongjeong stream, Site 13~14 : Sewage effluents, STP : Sewage treatment plant)
영산강은 하천길이가 111.7 km이며, 유역면적이 3,455 km2 로, 전남 담양에서 발원하여 광주광역시 구간의 약 32.6 km 를 통과하여 전남 나주로 이어진다. 광주천은 하천길이가 20.0 km, 유역면적이
133.4 km2로 지방 1·2급 하천이며, 광주광 역시 시가지를 지나 영산강 중류로 유입된다. 황룡강은 하 천길이가 43.8 km, 유역면적이 985.8 km2 인 영산강 1지류 로, 장성군에서 광주광역시 용진산과 어등산 사이로 유입되 며, 약 9.4 km 구간을 통과하여 영산강과 합류한다. 풍영정 천은
하천길이가 14.0 km, 유역면적이 68.9 km2로, 전남 장성에서 발원하여 광주광역시 내 하남산업단지와 수완지 구 주거단지 등 약 7.0 km 구간을 통과하여 영산강으로 합 류된다.
2.2. 시료채취 및 분석
시료채취는 2012년 1월부터 2015년 12월까지 14지점에 대해 매월 현장조사와 병행하여 실시하였다. 모든 시험은 수질오염공정시험기준에 따랐으며,
Temperature, pH, DO, EC 등은 현장에서 측정하였으며, 채수한 시료는 4°C 냉암 소에 보관하여 실험실로 운반 후 BOD와 CODMn, TOC, SS, TN, TP, Chlorophyll-a 등의 항목을 분석하였다(MOE, 2016). TOC 분석은 수질오염공정시험기준 의해 무기탄소를 사전에 제거하여 잔류 총유기탄소를 측정하는 비정화성 유기탄소 방법으로 기기의 분석 조건은 Table
1과 같다.
Table 1. Operating conditions of TOC analysis used in this study
|
Items
|
Operating conditions
|
|
Measurement method
|
680°C combustion catalytic oxidation
|
|
Detecter
|
NDIR
|
|
Catalyst
|
Platinum catalyst(high sensitivity)
|
|
Measurement range
|
0~35,000 mg/L
|
|
Detection Limit
|
4 μg/L
|
|
Measuring Time
|
Approx. 3 min
|
|
Sample injection volume
|
50 μl
|
|
Carrier gas
|
High purity air
|
|
Dilution
|
No
|
2.3. 분석방법의 정도관리
분석결과에 대한 신뢰성을 확인하게 위해 수질오염공정 시험기준(정도보증/정도관리)를 통한 방법검출한계, 정량한 계, 정밀도, 정확도를 산출하여 정도관리를
수행하였다. 정 제수에 정량한계 부분의 농도를 첨가한 시료 7개를 준비하 여 동일하게 분석한 후 표준편차를 구하여, 3.14를 곱한 값 을 방법검출한계로
10을 곱한 값을 정량한계로 하였다. 정 제수의 정량한계의 10배가 되도록 동일하게 표준물질을 첨 가한 시료를 4개 이상 준비하여 동일하게 측정하여
정확도 와 정밀도를 구하였다. TOC를 정도관리 한 결과 방법검출 한계는 0.081 mg/L, 정량한계 0.259 mg/L, 정밀도 1.6%, 정확도
98.3% 이었다.
2.4. 통계분석
본 연구에서 수집된 자료의 통계처리는 SPSS(ver. 20.0) 를 사용하였다. 각 항목에 대해 지점별로 연평균과 표준편 차 등의 기술통계량을 산출하였고,
수질오염지표간 상관성 을 분석하였으며, TOC의 경우는 수계별로 TP와 TN 농도 구간에 대한 상관분석과 회귀분석을 실시하였다. 두 변수간 선형적인
상관관계를 파악하여 한 변수와 다른 변수와의 관련성을 파악하고자 Pearson 상관계수(Correlation Coefficient, r)를 구하였으며,
상관계수의 범위는 -1 ~ +1까지로서 절대값이 1에 가까울수록 상관성이 강하다는 것을 의미한 다(Park et al., 2013).
3. Results and Discussion
3.1. 광주지역 주요하천의 수질특성
광주지역 하천 수계별 수질오염지표간 오염도를 비교하 기 위해 광주천, 영산강, 황룡강, 풍영정천, 하수처리장으로 구분하여 연간 평균과 표준편차를 Table
2에 나타냈다.
Table 2. Average concentrations of the water pollution index in major streams of Gwangju (mean ± standard deviation)
|
|
year
|
TOC (mg/L)
|
BOD (mg/L)
|
COD (mg/L)
|
SS (mg/L)
|
TN (mg/L)
|
TP (mg/L)
|
Chl-a (mg/m3)
|
|
|
Gwangju stream
|
2012
|
2.8±1.0
|
3.1±1.8
|
5.0±2.0
|
5.1±3.8
|
4.330±2.013
|
0.176±0.100
|
21.8±28.8
|
|
2013
|
3.1±0.8
|
3.6±1.5
|
5.1±1.3
|
5.7±3.3
|
3.992±1.992
|
0.115±0.056
|
16.1±15.8
|
|
2014
|
3.6±0.9
|
3.3±1.8
|
6.6±1.5
|
8.6±6.6
|
4.224±2.788
|
0.073±0.022
|
35.3±44.8
|
|
2015
|
3.0±0.9
|
2.2±1.2
|
6.8±2.0
|
10.2±7.3
|
3.668±1.780
|
0.067±0.059
|
14.2±16.4
|
|
|
Yeongsan river
|
2012
|
3.3±1.3
|
3.3±1.8
|
5.3±2.6
|
8.4±4.5
|
2.901±1.464
|
0.140±0.122
|
38.1±33.9
|
|
2013
|
3.8±1.0
|
3.6±1.5
|
5.8±1.8
|
6.3±2.6
|
2.741±1.511
|
0.104±0.047
|
34.8±35.2
|
|
2014
|
4.3±1.4
|
3.7±1.8
|
8.3±2.1
|
9.9±4.8
|
3.029±2.056
|
0.094±0.038
|
58.7±50.9
|
|
2015
|
3.8±1.1
|
2.6±1.5
|
8.2±2.3
|
9.3±5.2
|
2.945±1.947
|
0.073±0.031
|
28.3±30.4
|
|
|
Hwangryong river
|
2012
|
2.6±0.7
|
2.4±1.3
|
4.1±1.6
|
6.3±2.1
|
1.783±0.579
|
0.090±0.047
|
34.0±37.9
|
|
2013
|
2.6±0.8
|
2.2±0.7
|
3.9±1.4
|
4.3±1.7
|
1.552±0.635
|
0.061±0.015
|
14.5±11.0
|
|
2014
|
3.2±0.9
|
2.8±1.2
|
6.3±1.6
|
6.6±2.6
|
1.628±0.526
|
0.061±0.014
|
34.6±37.9
|
|
2015
|
2.8±0.8
|
1.7±0.4
|
6.2±1.4
|
6.2±2.6
|
1.549±0.566
|
0.042±0.018
|
17.6±15.0
|
|
|
Pung yeong jeong stream
|
2012
|
3.0±1.2
|
3.2±1.4
|
5.0±2.0
|
6.3±3.2
|
2.425±0.630
|
0.114±0.043
|
12.0±6.2
|
|
2013
|
3.1±1.0
|
3.0±0.9
|
4.6±1.1
|
8.1±4.1
|
2.036±0.650
|
0.095±0.029
|
8.5±3.3
|
|
2014
|
3.9±1.6
|
3.2±1.3
|
7.5±1.8
|
8.7±5.5
|
2.022±0.459
|
0.091±0.022
|
29.8±37.1
|
|
2015
|
3.4±1.0
|
2.7±1.1
|
8.3±2.1
|
15.8±13.3
|
2.133±0.509
|
0.087±0.032
|
11.9±11.3
|
|
|
Sewage effluents
|
2014
|
3.9±1.0
|
2.1±0.2
|
6.9±0.8
|
1.5±1.2
|
8.609±2.992
|
0.046±0.023
|
5.9±21.7
|
|
2015
|
4.2±0.8
|
1.6±0.9
|
7.2±0.9
|
2.0±1.3
|
9.786±2.148
|
0.058±0.027
|
0.8±0.5
|
본 연구에서 조사기간 동안 전 지역의 평균 TOC 농도는 3.4 mg/L이고, BOD 농도는 2.8 mg/L, CODMn 농도는 6.2 mg/L로 나타났다. 2014년 이후 하수처리장 방류수가 조사지 점에 추가됨에 조사지점의 포함 이전에 비하여 연평균 농도 는 증가하였으나,
개별 하천별로는 큰 영향이 없는 것으로 나타났다.
TOC를 비롯한 다른 수질오염지표간 2012년에서 2015년 까지 연평균 농도는 큰 변화가 없었지만 과거 2009년 연구 결과(TOC 농도 5.1
mg/L, BOD 농도 5.5 mg/L, CODMn 농도 7.8 mg/L) 보다는 수질이 개선되고 있는 경향을 보였 다(Seo et al., 2010). 이는 수질오염저감시설 설치 등 수질 오염총량관리의 영향으로 판단되며, 특히 2012년 7월 이후 하수처리장의 총인처리시설 운영으로 하수처리장
방류수 배출 수계인 광주천과 영산강 등에서의 TP 농도가 크게 감소되었다.
조사기간 동안 광주지역 수계별 수질오염지표별 평균은 Fig. 2에 나타냈다. 수계별 평균 TOC 농도는 광주천은 3.2 mg/L이며, 영산강 본류는 3.8 mg/L, 황룡강은 2.8 mg/L, 풍영정천은 3.3
mg/L, 하수처리장 방류수는 4.1 mg/L로 이 중 영산강 본류에서 TOC 농도가 가장 높게 나타났는데, 이는 조사지점이 하수처리장 방류지점 하류에
위치하는 영 향으로 판단된다. 반면에 황룡강은 광산구 어등산 주변을 흐르며, 도심이나 산단을 거치지 않아 다른 수계에 비해 오염이 적은 것으로 보여지며,
그 결과로 TOC와 다른 수 질오염지표는 대부분 낮은 농도로 나타났다. 풍영정천의 경 우 광주지역 내 산업단지를 통과하는 동시에 유량이 적어 다른
수계보다 강수나 다른 영향에 따라 오염원의 변동 폭 이 큰 것으로 나타났으며, 2015년의 경우 하천 경관 조성 공사로 인한 SS가 높아진 것으로
보여진다. 광주천의 경우 에는 하수처리장 방류수를 상류로 펌핑하여 유량은 일정하 게 유지되고 있으나, 도심 내부를 통과하고, 우수관로에서 강수 시에
도심지역의 오염물이 지속적으로 유입이 되고 있는 것으로 보인다.
Fig. 2. Average water quality items in major streams of Gwangju. (GS : Gwangju stream, YR : Yeongsan river, HR : Hwangryong river, PS : Pungyeongjeong stream, SE : Sewage effluents)
3.2. TOC와 유기물오염지표(BOD, CODMn)의 산화율 비교
하천별로 유기물 오염도 지표인 BOD 농도와 CODMn 농 도를 탄소농도로 환산하여 TOC 농도에 차지하는 비율을 평가한 결과, 조사기간 동안 전 지점의 평균 BOD-C/TOC 는 28.8%, COD-C/TOC는
62.7%로 나타났다. BOD와 COD 산화율은 산화되는 유기물 양을 탄소, 산소와 무게비율인 12/32를 곱하고 유기물 산화시 소비되는 산소와 산화되는
탄소의 몰비인 1.1로 나누어 탄소의 양으로 환산한 결과이 다(Kim, Jang et al., 2007; Choi et al., 2015).
Fig. 3은 수계별로 유기물과 TOC 산화율을 나타냈다. 하 수처리장 방류수를 제외한 수계의 평균 BOD-C/TOC는 31.0%, COD-C/TOC는 63.3%의
산화율을 보였지만 하수처 리장의 경우 BOD-C/TOC가 15.0%, COD-C/TOC는 59.0% 로 다른 수계보다 낮게 나타났다. 이는 하수처리장
방류수 가 생물학적 처리과정을 거치기 때문에 BOD-C/TOC 산화 율이 하천에 비해 낮게 나타났으며, COD-C/TOC가 낮은 이유로는 다양한 종류의
하수들을 처리하여 방류하기 때문 에 CODMn로 산화되지 않은 난분해성 유기물이 차지하는 비율이 높은 것으로 추정된다(Seo et al., 2010).
Fig. 3. TOC organic oxidation rate for BOD and COD in major streams of Gwangju.
특히, 광주천의 경우는 다른 수계에 비해 BOD-C/TOC가 평균 33.1%로 가장 높게 나타나 BOD로 측정할 수 있는 유기물의 비율이 높게 나타났다.
COD-C/TOC도 64.2%로 다른 수계에 비해 높게 나타났으나, Site 1에서 60.8%, Site 5에서 65.8%로 하류로 갈수록 점차적으로
증가되는 경향 을 나타냈는데, 이는 도심을 통과하면서 CODMn로 산화되 는 유기물이 증가되는 것으로 보여진다.
광주광역시 구간 내 영산강의 경우 상류에서 하류로 갈 수록 BOD-C/TOC와 COD-C/TOC 비율이 모두 증가하는 경향을 보였다. BOD-C/TOC와
COD-C/TOC는 다른 하천이 합류되기 전인 Site 6에서 22.1%와 57.1%였으나, 다른 하 천이 합류된 Site 8 지점에서 38.8%와
68.4%로 가장 높게 나타났다. 이는 하류(Site 8)로 갈수록 주변 하천과의 합류 와 하수처리장 방류수 등의 영향으로 BOD로 측정 가능한 유기물과
CODMn으로 산화 가능한 유기물이 동시에 증가한 것으로 판단된다.
2009년 조사에서의 평균 BOD-C/TOC 34.3%와 COD-C/ TOC 51.9%에 비해 BOD-C/TOC가 감소하여, 광주지역 하천 이 BOD로
측정 가능한 비율은 감소하였으며, 반면 COD-C/ TOC는 증가하여, CODMn으로 산화 가능한 유기물의 비율 이 증가한 것으로 보여진다(Seo et al., 2010). 하지만 BOD 의 경우 타 지역과 마찬가지로 광주지역의 경우에도 전체 탄소 유기물의 약 30% 정도만 반영되고 있어, 상당부분 과 소평가 되고
있는 것으로 보여진다.
부산시 시가지를 흐르는 동천은 BOD-C/TOC가 57.0%이 고 COD-C/TOC 73.9%로 복개된 지천의 하수관거 생활 오·하수 영향이 반영된
결과로 보이며, 부산시 수영강은 BOD-C/ TOC는 37.2%, COD-C/TOC는 67.7%로 광주지역과 유사한 결과로 나타났다. 반면 유역면적이
큰 낙동강과 한강의 경 우에는 BOD-C/TOC와 COD-C/TOC가 각각 13.0%, 18.0% 와 12.6%, 27.2%로 낮게 나타났다(Choi et al., 2013; Kim, Shin et al., 2007).
3.3. TOC와 수질오염지표 간 통계분석
3.3.1. 수질오염지표 간 상관성 분석
Table 3은 광주지역 하천수와 하수처리장 방류수에서 측 정된 수질오염지표(TOC, BOD, COD, SS, TN, TP, Chl-a, EC) 간의 상관성 분석결과를
나타냈다. TOC와 COD의 상 관계수가 0.718 (p<0.01)로 가장 높게 나타났으며, COD와 SS는 0.516 (p<0.01), BOD와 TP가 0.513 (p<0.01) 순으로 나타났다. 이는 TOC와 COD, BOD의 경우 유기물의 양을 나타내는 직·간접적 지표로 사용되기 때문에 상관성이 높 게 나타난
것으로 선행연구에서도 동일한 결론이 제시되었 다(Seo et al., 2010). 타 수계에서도 유사한 상관성을 보였 는데, 부산지역의 경우 TOC와 COD 0.900, BOD 0.588이 였으며, 금강 수계의 경우 COD
0.921, BOD 0.839로 각각 의 하천별 특성이 반영되고 있는 것으로 보여진다(Choi et al., 2013).
Table 3. Correlation coefficients between TOC and other items in major streams of Gwangju
|
|
TOC
|
BOD
|
COD
|
SS
|
TN
|
TP
|
Chl-a
|
|
|
BOD
|
0.439** |
|
|
|
|
|
|
|
COD
|
0.718** |
0.421** |
|
|
|
|
|
|
SS
|
0.365** |
0.335** |
0.516** |
|
|
|
|
|
TN
|
0.238** |
0.123** |
0.157** |
-0.223** |
|
|
|
|
TP
|
0.270** |
0.513** |
0.199** |
0.178** |
0.027
|
|
|
|
Chl-a
|
0.313** |
0.458** |
0.376** |
0.278** |
-0.120** |
0.283** |
|
|
EC
|
0.477** |
0.100* |
0.365** |
-0.132** |
0.737** |
0.049
|
0.071** |
3.3.2. 수계별 상관성 분석
Table 4는 광주지역 하천 수계별로 측정된 TOC와 수질 오염지표간 상관성 분석결과이다.
Table 4. Correlation coefficients between TOC and other items according to the water system in major streams of Gwangju
|
Water resources
|
parameters
|
BOD
|
COD
|
SS
|
TN
|
TP
|
Chl-a
|
EC
|
|
|
Gwangju stream
|
TOC
|
0.642** |
0.753** |
0.465** |
0.257** |
0.403** |
0.518
|
0.641** |
|
Yeongsan river
|
TOC
|
0.454** |
0.723** |
0.487** |
0.070
|
0.284** |
0.340
|
0.631** |
|
Hwangryong river
|
TOC
|
0.252* |
0.652** |
0.242* |
-0.306** |
0.084
|
0.274
|
0.481* |
|
Pungyeongjeong stream
|
TOC
|
0.388** |
0.677** |
0.483** |
0.093
|
0.254* |
0.123
|
0.318** |
|
Sewage effluents
|
TOC
|
0.099
|
0.138
|
-0.137
|
0.483** |
-0.028
|
-0.123
|
0.247
|
수계별로는 광주천이 TOC와 수질오염지표 간의 가장 높 은 상관성을 나타냈으며, TOC와 COD의 상관계수가 0.753 (p<0.01)으로 가장 높았으며, BOD (0.642), EC (0.641), SS (0.465) 등으로 다른 하천에 비해 높은 상관성을 보였다. 이는
Site 1과 2지점의 사이에서 하수처리장 방류수가 하천 유지용수로 유입되고 있으며, Site 2 지점에서 영산강 하천 유지용수가 유입되고 있어 연중
일정한 유량이 유지되고 있으며, 수질의 농도 변화가 크지 않는 특징이 있었다.
황룡강의 경우 오염원은 적으나 대부분이 농촌지역으로 구분되어 있어, 농사철 유기성 비료에 의한 오염원의 간헐 적 유입으로 인한 농도변화로 영양염류(TN,
TP)에 대한 낮 은 상관성이 나타난 것으로 판단된다. 하수처리장 방류수의 경우 가장 낮은 상관성을 보였는데, 특히 하수처리장에서 TOC와 TP,
SS가 상관관계가 낮은 이유로는 하수처리장 방류수 내 높은 유기물이 배출되는 반면 TP처리 시설이 설치되어 인이 제거됨과 동시에 SS도 제거되어 방류수
내 농도 저감에 일정부분 기여된 것으로 보여진다(Jeong et al., 2014). Chl-a의 경우 수온변화 등 계절에 따라 농도범 위(0~183.2 mg/m3)가 크게 나타나 통계적으로 유의하지 않 았다.
3.3.3. 영양염류(TN, TP)에 대한 상관분석 및 회귀분석
광주지역 주요 하천은 환경정책기본법의 하천 생활기준 에 ‘좋음(Ib)’과 ‘약간좋음(II)’의 등급을 유지하고 있어, 이 를 기준으로 TP과 TN의
농도 구간을 3단계로 구분하여 구 간별로 TOC와 수질오염지표와의 상관분석을 실시하였으 며, 회귀분석은 각각의 농도대별로 TOC와 상관성이 높은 COD를
기준으로 분석하였다. TP-I 구간은 좋음(Ib)의 기준 인 0.04 mg/L 미만이며, TP-II 구간은 약간 좋음(II) 구간인 0.04 mg/L
이상에서 0.1 mg/L 미만, TP-III는 0.1 mg/L 이 상으로 농도 구간을 설정하였다. TN의 경우에는 하천 생활 환경기준에 농도가 제시되지
않아 ‘하천에서의 영양물질관 리를 위한 총질소 환경기준에 관한 연구’를 참고하여 TP에 해당되는 농도 구간으로 TN 농도도 3단계 구간으로 설정 하였다.
TN-I 구간은 2.0 mg/L 미만이며, TN-II 구간은 2.0 mg/L 이상에서 3.0 mg/L 미만이며, TN-III의 경우는 3.0 mg/L
이상으로 구간을 설정하였다(Kim et al., 2015).
Table 5는 TP와 TN의 농도 구간에서 TOC와 수질오염지 표 간의 상관관계를 나타냈다. TP 농도 구간에 따른 TOC와 수질오염지표 간의 상관관계를 분석한
결과 TOC와 COD의 경우 TP-I은 0.554 (p<0.01)이였으며, TP-II는 0.713 (p<0.01), TP-III는 0.757 (p<0.01)로 농도가 증가함에 따라 상관계수가 높게 나타났다. 이는 TOC의 경우 TP농도가 낮은 경우보다 높 은 경우에 부영양화를 판단하는데 활용할
수 있을 것으로 본다.
Table 5. Correlation coefficients of TN and TP concentration degrees with other items for TOC
|
Nutrients
|
parameters
|
BOD
|
COD
|
SS
|
TN
|
TP
|
Chl-a
|
EC
|
|
|
TP-I
|
TOC
|
0.301* |
0.554** |
-0.195
|
0.645** |
0.146
|
0.028
|
0.751** |
|
TP-II
|
TOC
|
0.394** |
0.713** |
0.335** |
0.258** |
0.162** |
0.235** |
0.502** |
|
TP-III
|
TOC
|
0.368** |
0.757** |
0.437** |
0.250
|
0.122
|
0.349** |
0.398** |
|
|
TP-I
|
TOC
|
0.478** |
0.669** |
0.367** |
-0.090
|
0.472** |
0.291** |
0.665** |
|
TP-II
|
TOC
|
0.418** |
0.762** |
0.528** |
0.020
|
0.263** |
0.277** |
0.479** |
|
TP-III
|
TOC
|
0.435** |
0.708** |
0.316** |
0.344** |
0.223** |
0.382** |
0.482** |
TN 농도 구간에 따른 TOC와 수질오염지표 간 상관관계 를 분석한 결과 TOC와 COD의 경우 TN-I은 0.669 (p<0.01) 이였으며, TN-II는 0.762 (p<0.01), TN-III는 0.708 (p<0.01) 로 TN-II에서 가장 높은 상관관계를 나타내었다. TN/TP의 비는 44.8로 인의 농도에 따라 조류의 성장에 영향을 미치 는 것으로
보인다(Park and Cha, 2013).
Fig. 4는 TP와 TN의 농도 구간별 TOC와 COD의 회귀분 석 결과이다.
Fig. 4. Regression analysis between COD and TOC of TP and TN.
TP의 경우 TP-I에서 결정계수(R2)가 0.307로 가장 낮았으며, TP-II는 0.508, TP-III는 0.574로 나타났다. 결정계수가 가장 높 은 TP-III에서 COD= 1.545
TOC + 0.839의 회귀식을 산출하였다.
TN의 경우 TN-I에서 결정계수(R2)가 0.448로 나타났고, TN-II는 0.580, TN-III은 0.502로 나타났다. 결정계수 값이 가장 높은 TN-II에서 COD = 1.480
TOC + 1.342의 회귀식 을 산출하였다.
TP의 0.04 mg/L 미만에서 회귀식의 결정계수 및 기울기 가 낮아지는 경향이 나타났으며, TN의 2.0 mg/L 미만에서 도 결정계수 및 기울기
값이 낮아지는 경향이 나타나 저농 도의 영양염류에서는 TOC와 COD의 회귀식 적용에 오차 가 발생할 것으로 판단된다.
4. Conclusion
본 연구에서는 광주지역 내 위치해 있는 수계를 대상으 로 TOC 등 유기물과 영양염류의 수질변동특성과 각 항목 별 산화율 및 상관성 분석을 실시한
결과 다음과 같은 결 론을 얻었다.
-
광주지역 하천 수계별 TOC 농도를 비교한 결과, 조사기 간 동안 광주지역 전 지점의 평균 TOC 농도는 3.4 (1.1~8.0) mg/L로 나타났으며,
영산강 본류가 3.7 mg/L로 가장 높았고, 황룡강은 2.8 mg/L로 가장 낮았다.
-
TOC에 대한 다른 유기물의 산화율을 비교한 결과, 전 지 점에서 BOD-C/TOC는 28.8%, COD-C/TOC는 62.7%로 나타났다. 광주지역
수계에서도 BOD의 산화율은 타 연 구결과와 유사하게 전체 탄소 유기물 중 약 30% 정도만 반영되고 있었다.
-
TOC와 COD와의 상관계수가 0.718 (p<0.01)로 가장 높았 으며, TOC 항목에 대한 전기전도도, BOD, SS와의 상관 계수는 각각 0.477, 0.439, 0.365 순이었다.
-
수계별로는 광주천에서 TOC와 COD의 상관계수가 0.753 (p<0.01)로 가장 높았고, 영산강, 풍영정천, 황룡강 순이 었는데, 하수처리장 방류수의 경우 TOC와 COD의 상관 관계는 매우 낮았다.
-
영양염류 3단계 농도 구간별 상관성분석 결과, TP의 경우 TP-III (0.1 mg/L≤TTP)에서 TOC와 COD의 상관계수가 0.757 (p<0.01)로 가장 높았으며, TN의 경우 TN-II (2.0 mg/L≤TN<3.0 mg/L)에서 상관계수가 0.762 (p<0.01)로 가장 높았다. TP 0.04 mg/L 미만에서는 0.554 (p<0.01)로 TOC와 COD의 상관성이 상대적으로 낮았다.
본 연구를 통해 유기물 항목 간 통계학적인 유의성 분석 결과 COD를 TOC로 대체가 가능할 것으로 보인다. 또한 TP, TN 농도구간에서 두 항목간의
상관성이 높게 나타나 연구결과가 향후 TOC 중심의 유기물 지표 관리에 적용 가 능성을 검토해 볼 수 있을 것이다.
사 사
이 논문은 2016년도 환경부 “환경분야 시험검사의 국제 적 적합성 기반구축” 사업과 광주녹색환경지원센터의 지원 으로 완성되었기에 감사드립니다.
References
Choi I.W, Kim J.H, Im J.K, Park T.J, Kim S.J, Son D.H, Huh I.A, Rhew D.H, Yu S.J,
2015, Application of TOC Standards for Managing Refractory Organic Compounds in Industrial
Wastewater, [Korean Literature], Journal of Korean Society on Water Environment, Vol.
31, No. 1, pp. 29-34
Choi J.Y, Han D.H, 2011, Development of Water Quality Standard for TOC as Organic
Matter Index, [Korean Literature], Seoul City Studies, Vol. 12, No. 3, pp. 173-184
Choi S.H, Kim K.S, Lee Y.J, Son J.W, Cho E.J, Yoo P.J, 2013, Correlation Analysis
between TOC and the Organic Matter Index of Busan Streams, [Korean Literature], The
Annual Report of Busan Metropolitan City Institute of Health & Environment, Vol. 23,
No. 1, pp. 124-133
Jeong D.H, Choi I.C, Chio Y.S, Ahn K.H, Chung H.M, Kwon O.S, Park H.W, Shin H.S, Hur
J, 2014, Characteristics of TOC in Effluent Discharge from Public Sewage Treatment
Works in Korea, [Korean Literature], Journal of Korean Society of Water and Wastewater,
Vol. 28, No. 6, pp. 657-668
Kim B.C, Jung S.M, Jang C.W, Kim J.K, 2007, Comparison of BOD, COD and TOC as the
Indicator ofOrganic Matter Pollution in Streams and Reservoirs of Korea, [Korean Literature],
Journal of Korean Society of Environmental Engineers, Vol. 29, No. 6, pp. 640-643
Kim H.K, Jeong H.S, Bae S.J, 2015, Deriving Water Quality Criteria of Total Nitrogen
for Nutrient Management in the Stream, [Korean Literature], Journal of the Korean
Society of Agricultural Engineers, Vol. 57, No. 3, pp. 121-127
Kim J.K, Shin M.S, Jang C.W, Jung S.M, Kim B.C, 2007, Comparison of TOC and DOC Distribution
and the Oxidation Efficiency of BOD and COD in Several Reservoirs and Rivers in the
Han River System, [Korean Literature], Journal of Korean Society on Water Environment,
Vol. 23, No. 1, pp. 72-80
Kim K. H, 2009, Study on Management Direction of Organic Materials Suitable for Source
and Water System Management, [Korean Literature], National Institute of Environmental
Research, pp. 11-20
Lee S.T, Lee Y.H, Hong K.P, Lee S.D, Kim M.K, Park J.H, Seo D.C, 2013, Comparison
of BOD, COD, TOC and DOC as the Indicator of Organic Matter Pollution of Agricultural
Surface Water in Gyeongnam Province, [Korean Literature], Korean Journal of Soil Science
and Fertilizer, Vol. 46, No. 5, pp. 327-332
Lee I. S, Park S. M, Ahn W. J, 2001, Comparative Study on COD Criteria and Examination
Methods for the Water and Wastewater, [Korean Literature], National Institute of Environmental
Research, pp. 99-102
Ministry of Environment (MOE), 2006, [Korean Literature], Development of a Comprehensive
Evaluation Method for Water Environment, Ministry of Environment, pp. 115-134
Ministry of Environment (MOE), 2008, [Korean Literature], A Study on Policy Direction
of Evaluation and Management of Organic Substances in Public Water, Ministry of Environment
Ministry of Environment (MOE), 2015, [Korean Literature], Study on the Establishment
of TOC Emission Allowance Standards for Industrial Wastewater, Ministry of Environment,
pp. 6-8
Ministry of Environment (MOE), 2016, [Korean Literature], Water Pollution Process
Standard, Ministry of Environment
Park H G, Cha E H, 2013, A Study on the Influence of Water Quality on the Upper Stream
of Hap-Chun Lake, [Korean Literature], Journal of Korean Society of Environmental
Engineers, Vol. 35, No. 2, pp. 94-100
Park J.H, Jung J.W, Kim D.Y, Kim K.S, Han S.W, Kim H.O, Lim B.J, 2013, Water Quality
Characteristics of the Major Tributaries in Yeongsan and Sumjin River Basin using
Statistical Analysis, [Korean Literature], Journal of Environmental Impact Assessment,
Vol. 22, No. 2, pp. 171-181
Seo H.J, Kang Y.J, Min K.W, Lee K.S, Seo G.Y, Kim S.H, Paik K.J, Kim S.J, 2010, Characteristics
of Distribution and Decomposition of Organic Matters in Stream Water and Sewage Effluent,
[Korean Literature], Analytical Science & Technology, Vol. 23, No. 1, pp. 36-44
Seong J.U, Park J.C, 2012, Effects of Sewage Effluent on Organic Matters of Nakdong
River: Comparison of Daily Loading, [Korean Literature], Korean Journal of Limnology,
Vol. 45, No. 2, pp. 201-217
Son D. H, Kim W. G, 2015, Study of TOC Standard Setting for Application of Integrated
Environmental Management System, [Korean Literature], National Institute of Environmental
Research, pp. 1-5