2.1. 연구 절차

LID 시설의 강우유출수 처리비는 처리대상구역에서 발생 하는 총 강우유출수 대비 LID 시설에 의해 차집 되는 강 우유출수의 비로 정의된다. 즉, LID 시설에 차집 되는 강 우유출수량은 LID 시설 설치 전 처리대상구역에서 배출되 는 연평균 강우유출수량(R_D, mm)에서 LID 설치 후 처리대 상구역에서 배출되는 연평균 강우유출수량(R_L, mm)을 제외 한 양으로 나타낼 수 있다. 따라서 강우유출수 처리비(C_R) 를 산정하기 위한 식은 다음과 같다.

기존의 강우처리비는 설계기준강우에 따른 강우처리비를 산정하는 방식으로 되어 있으나, LID 시설의 경우에는 표 준 시설 제원을 기준으로 영향면적(처리대상구역의 면적) 대비 시설면적(LID 시설이 점유하고 있는 면적)의 비가 더 중요하다고 판단되기에 이를 기반으로 이에 따른 강우유출 수 처리비를 산정하였다. 또한 강우특성 및 표준제원에 따 른 민감도를 분석함으로써 생태저류지 LID 시설의 강우유 출수 처리비 산정방법을 제안하고자 다음과 같은 연구절차 를 진행하였다.

2.2. EPA SWMM 구축

본 연구에서는 부산광역시 강서구 송정동에 위치한 녹산 국가산업단지 일부지역(13,000 m²)을 대상구역으로 선정하 였다. 대상구역은 아스팔트 및 콘크리트 등으로 포장된 표 면과 철재건물 등으로 구성된 불투수지역이다. 대상구역의 연평균 기후 특성은 강우량 1,700.1 mm, 강우일수 98일, 상 대습도 62.3 %, 평균기온 15.4 °C이며, 최대풍향은 북동풍이 다(^{KICOX, 2014}). EPA SWMM을 이용하여 대상구역을 건 물과 비건물 부분으로 나누어 모형을 구축하였으며, 모두 100 % 불투수면적으로 설정하였다. 대상구역의 위치 및 구 축된 모형의 소유역도를 Fig. 1에 나타내었다.

Fig. 1. Target Area.

EPA SWMM 장기유출모의를 위한 강우 입력 자료는 기 상청 부산지점 2003년부터 2013년까지의 시간강우자료를 이용하였으며, 증발산의 경우 동일지점의 월평균기온으로부 터 Thornthwaite 방법을 이용하여 월평균 증발산을 산출하 여 이용하였다. 이때, 초기 값에 대한 영향을 제거하기 위 하여 2003년의 모의결과는 분석에서 제외하였다.

2.3. 강우유출수 보정

EPA SWMM을 이용하여 강우유출수 처리비를 산정하기 위해서는 해당구역의 강우유출수를 정확하게 모의할 필요가 있다. 모형에 의하여 모의된 강우유출수는 모형 매개변수 값에 따라 크게 달라지며, 사용자의 모의 숙련도에 따라 그 결과의 신뢰도가 좌우된다. 본 연구에서는 사용자 임의의 매개변수 입력에 따른 신뢰도의 하락을 방지하기 위해 EPA SWMM과 Matlab 연계 모듈을 이용하였다(^{Choe et al., 2015}). 해당 모듈은 실측된 강우유출수 유출고와 모의된 강 우유출수 유출고를 비교하면서 Matlab의 Patternsearch 기 법을 이용하여 목적함수가 1에 가까워지는 매개변수들의 값을 자동으로 추정한다. 목적함수는 Kling-Gupta efficiency (KGE)(^{Gupta et al., 2009})가 사용되었다. KGE는 관측 자 료와 모의 자료 사이의 평균, 표준편차 및 상관계수의 오 차를 고려하며, 다음과 같은 식으로 나타내어진다.

여기서 r은 관측된 자료와 모의된 자료간의 상관계수, α 는 관측된 자료의 평균과 모의된 자료의 평균의 비이며, β 는 관측된 자료의 표준편차와 모의된 자료의 표준편차의 비이다.

매개변수 추정에 사용된 실측 자료는 대상구역에서 배출 되는 강우유출수 모니터링 자료가 사용되었으며, 이는 2009년 4월부터 2012년 7월까지 강우 사상 중 20개의 강 우 사상에 대하여 대상구역 말단부 우수관거에서 관측한 자료이다.

2.4. 생태저류지

LID 시설들 중 생태저류지는 저류, 침투 및 증발산 등의 작용을 통해 강우 시 강우유출수의 유속 및 수량을 감소시 킬 수 있기 때문에 도시개발에 따른 물 순환의 악영향을 보 완할 목적으로 자주 사용되는 시설들 중 하나이다(^{Palhegyi, 2010}). 일반적으로 생태저류지는 표층, 토양층, 자갈로 이 루어진 저장층으로 구성된다. 생태저류지의 작동 원리를 간 략하게 살펴보면, 표층에 차집된 강우유출수는 증발되거나 토양층으로 침투된다. 토양층으로 침투된 강우유출수는 중 력에 의해 저장층으로 침투되거나 증발된다. 저장층까지 도 달한 강우유출수는 원래 토양으로 침투되어 지하수로 들어 가거나 지중배수시설(Fig. 2의 underdrain)을 통해 배출된다. 생태저류지의 일반적인 개념도를 Fig. 2에 도시하였다.

Fig. 2. Conceptual diagram of bio-retention cell.

EPA SWMM은 LID 시설 설치에 따른 도시유역의 수문 현상을 모의 할 수 있도록 LID 모듈을 제공하고 있다. 본 연구에서는 앞서 구축된 대상구역에 생태저류지를 설치하 여 강우유출수 처리비를 산정하였다. 일반적으로 현업에서 는 ^{KECO (2009)}에서 제시한 규정에 따라 영향면적 2,000 m²에 대하여 80 m²의 시설면적을 가지는 생태저류지를 설 치하고 있다. 즉, 영향면적의 4 %를 시설면적으로 설계하 고 있다. 또한, 해외의 경우 일반적으로 500 m²에서 4,000 m² 이하로 생태저류지 LID 시설의 영향면적을 설계할 것을 권장하고 있다(^{CVC, 2012}; ^{DER, 2011}; ^{U.S.EPA, 1999}; ^{VWRRC, 2013}). 이에 본 연구에서는 이를 종합하여 일반 적인 영향면적을 약 2,000 ~ 2,500 m²로 판단하였으며, 따 라서 생태저류지의 영향면적을 배수분구 S2(4,719 m²)의 50 %인 2,359.5 m²로 설정하였고 배수분구 말단에 94.38 m²의 생태저류지를 설치하는 것으로 가정하였다. 생태저류 지의 표준제원을 설정하기 위해 ^{DOEE (2013)}, ^{Palhegyi (2010)}, ^{U.S.EPA (2015)}와 ^{VWRRC (2013)}에서 제시하고 있는 값을 참고하였다. 해당 연구 및 보고서를 종합하여, 생태저류지 표층, 토양층 및 저장층의 표준 깊이를 각각 300 mm, 600 mm, 300 mm로 설정하였다. 또한, 이외의 매개변수들은 User’s Manual Version 5.1 (^{U.S.EPA, 2015}) 과 ^{Palhegyi (2010)}을 참고하여 일반적인 생태저류지를 구 성하였다. 사용된 매개변수 값들을 Table 1에 나타내었다.

2.5. 지역의 강우특성 및 LID 시설의 제원이 강우유 출수 처리비에 미치는 영향분석

지역에 따라 평균적인 강우량, 강우집중도, 발생빈도 및 지속시간 등 강우특성이 다르며, 이러한 강우특성은 도시지 역에서의 강우유출과정에 영향을 주며, LID 시설에 차집 되는 강우유출수량에도 영향을 미칠 것으로 판단된다. 따라 서 본 연구에서는 지역별 강우특성이 생태저류지의 강우유출 수 처리비에 미치는 영향을 분석하였다. 앞서 EPA SWMM 으로 구축된 대상구역에 다양한 지역의 강우자료를 입력하 여 유출모의 수행하였다. 입력된 강우자료는 기상청 강우관 측소 61개 지점의 2003년부터 2013년까지 시간강우자료가 사용되었다. 유출모의를 통해 각 지점별 강우자료에 내포된 해당 지역의 강우특성에 따른 강우유출수 처리비를 산정하 였다. 사용된 강우자료의 관측소 위치는 Fig. 3과 같다.

Fig. 3. Location of precipitation stations.

본 연구에서 제안하고자 하는 강우유출수 처리비 산정방 법은 LID 시설의 영향면적 대비 시설면적의 비의 함수로 표현되는데, 이 때 제안된 강우유출수 처리비 공식은 LID 시설의 표준제원을 기준으로 제시된다. 따라서 LID 시설의 제원이 표준제원과는 다르게 변경될 경우 이러한 변화가 강우유출수 처리비에 미치는 영향을 살펴보는 것이 실무적 으로 중요한 사안이 될 것이다. 이를 위하여, 생태저류지의 각 층별 깊이를 조정하여 강우유출수 처리비의 변화량을 분석하였다. 생태저류지는 일반적으로 표층 300 mm, 토양층 600 mm, 저장층 300 mm로 설계된다(^{DOEE, 2013}; ^{Palhegyi, 2010}; ^{U.S.EPA, 2015}; ^{VWRRC, 2013}). 따라서 Table 2와 같이 각 층별로 ± 50 mm 및 ± 100 mm 씩 변화를 주어 EPA SWMM 유출모의를 수행하였다. 이때, 서울, 인천, 부 산, 강릉, 광주 등 9개 주요 지점의 강우자료를 이용하여 각 지역별로 표준제원의 변경에 따른 강우유출수 처리비를 산정하여 지역별 강우특성에 대한 결과의 차이를 같이 살 펴보았다.

2.6. 강우유출수 처리비 산정 및 비교

마지막으로 강우특성에 따른 강우유출수 처리비 산정에 포함될 수 있는 오차를 최소화하고자 기상청 강우관측소 61개 지점의 강우자료로부터 산정된 강우유출수 처리비를 평균하여 시설면적과 영향면적 비에 따른 강우유출수 처리 비를 새롭게 산정하였다. 또한, 시설면적과 영향면적비로부 터 산정된 강우유출수 처리비와 기술지침의 회귀상수를 이 용하여 산정된 강우처리비를 비교하였다. 비점오염저감시설 의 설치 및 관리지침(^{MOE, 2014})참고하여 본 연구에서 사 용된 생태저류지의 시설면적과 영향면적의 비를 설계기준 강우량(P1, mm)으로 환산하였다. 환산을 위한 계산식은 다 음과 같다.

여기서 WQ_υ는 수질처리용량(m³)이며, A는 영향면적(ha)이 다. 환산된 설계기준강우량에 기존의 회귀상수를 적용하여 강우처리비를 산정하였다.

여기서 a와 b는 기술지침에서 제시된 회귀상수로 각각 0.2716, -0.2425이다.

3.1. 처리대상구역 강우유출수 매개변수 보정

대상구역의 수문현상을 재현하고자 EPA SWMM과 Matlab 연계 모듈의 자동 매개변수 추정방법을 이용하여 강우유출 수 모의와 관련된 매개변수들을 최적화하였다. 강우유출수 보정을 위해 사용된 매개변수들은 각 배수분구별 %Slope, NImperv, Dstore-Imperv, %Zero-Imperv로 Table 3과 같이 추 정되었다. 최적화된 매개변수를 사용하여 모의한 강우유출수 유출고(SIM, mm)와 실측된 강우유출수 유출고(OBS, mm)를 Fig. 4에 나타내었다. 두 값을 비교한 결과 결정계수와 모형 효율계수는 각각 0.98, 0.93으로 높은 상관성을 나타내었다.

Fig. 4. Stormwater calibration results.

3.2. 지역별 강우특성이 강우유출수 처리비에 미치는 영향 분석

지역별 강우특성이 강우유출수 처리비에 미치는 영향을 알아보기 위하여 기상청 61개 강우관측지점의 시간강우자 료를 이용하여 강우유출수 처리비를 산정하였으며, 그 결과 를 Fig. 5에 나타내었다. 지역별 강우특성에 따라 강우유출 수 처리비 곡선의 형상에 큰 차이를 보이는 것으로 나타났 다. 시설면적과 영향면적의 비가 0.04일 때, 강우유출수 처 리비는 최소 0.443(남해지점의 강우자료를 이용한 경우), 최고 0.635(울릉도 지점의 강우자료를 이용한 경우)로 강우 특성에 따라 최대 약 0.2 정도 차이나는 것을 확인할 수 있었다. 이는 지역별 강우특성이 강우유출수 처리비에 많은 영향을 미친다는 것을 의미한다. 따라서 강우유출수 처리비 산정에는 다양한 강우특성이 반영되어야하며, 이는 기존과 같이 전국에 단일한 강우유출수 처리비를 적용하려 할 경 우에는 특별한 주의를 기울여야 함을 의미한다.

Fig. 5. Stormwater interception rate according to rainfall properties.

3.3. LID 시설의 제원이 강우유출수 처리비에 미치는 영향 분석

생태저류지의 각 층별 깊이를 변경하여 서울, 부산, 강 릉, 인천, 대전, 대구, 울산, 광주, 제주 지점의 강우특성에 대해 강우유출수 처리비를 산정하였다. 이때, 시설면적과 영향면적의 비는 0.04로 고정하였다. Fig. 5에서 살펴본 바 와 같이 지역별로 강우특성의 다름에 따른 강우유출수 처 리비의 절대적인 값에는 차이를 나타냈으나, Fig. 6의 결과 를 살펴보면 제원의 변경에 따른 변화량은 표층, 토양층, 저장층의 변화가 모두 매우 유사한 패턴을 보이고 있음을 확인할 수 있었다. 표층의 경우 깊이가 10 mm 증가할 때 강우유출수 처리비 평균증가량은 약 0.0044로 나타났다. 토양층과 저장층의 경우, 깊이 10 mm 증가 시 강우유출 수 처리비는 각각 평균 약 0.0007, 0.0015 증가하였다. 즉, 표준제원 대비 표층의 깊이를 200 mm 증가시켜도(즉, 전 체 표층의 깊이를 500 mm로 설정) 강우유출수 처리비의 증가는 0.1에도 못 미친다는 것을 의미한다. 현실적으로 생태저류지의 표층을 500 mm로 설계하는 것은 너무 큰 값으로 타당성을 확보하기 어렵기 때문에, 실제 적용 범위 내에서 생태저류지의 제원변화가 강우유출수 처리비에 미 치는 영향은 지역별 강우특성과 비교할 때 상대적으로 작 을 것으로 판단되며, 이를 고려하지 않고 시설면적과 영향 면적의 비로부터 강우유출수 처리비를 산정하더라도 실무 적으로는 문제가 없을 것으로 판단된다. 참고로, 토양층 및 저장층의 변화가 강우유출수 처리비에 미치는 영향은 표층의 변화보다도 더 작음을 살펴볼 수 있다[Fig. 6 (d) 참고].

Fig. 6. Stormwater interception rate according to design specifications.

3.4. 강우유출수 처리비 공식 산정 및 비교

본 연구에서는 앞서 각 강우특성별로 산정된 강우유출 수 처리비를 평균하여 시설면적 대비 영향면적에 따른 강 우유출수 처리비를 새롭게 산정하였다(Fig. 7). 또한, 이를 기술지침에서 제시하는 회귀상수를 이용하여 산정한 강우 처리비와 비교하였다. 따라서 시설면적과 영향면적의 비를 Eq. (3)을 이용하여 설계기준강우량으로 환산하고, 이를 기술지침에서 제시하는 경험공식 Eq. (4)에 대입하여 강우 처리비를 산정하였다. 기술지침의 경험공식은 5 - 50 mm 범위의 설계기준강우량으로부터 산정되었으므로, 이와 대 응하는 시설면적과 영향면적의 비(0.004 - 0.07)로부터 산 정된 강우유출수 처리비(SIR)와 강우처리비(NIER)를 비교 하였다(Fig. 8). 그 결과, 본 연구에서 산정된 강우유출수 처리비가 강우처리비보다 다소 작게 추정되고 있음을 확 인할 수 있었다. 즉, 현재 기술지침에서 제시하는 경험공 식은 생태저류지의 성능을 과대평가할 가능성이 있다. 참 고로 본 연구에서 제시한 표준제원을 바탕으로 4 %의 시 설면적과 영향면적의 비로 설치된 생태저류지의 경우 설계 기준강우량으로 환산 시 약 27.4 mm로 산출되며, 이때 강 우유출수 처리비는 기존 방법을 이용하였을 때는 0.6568, 본 연구에서 제시한 방법을 이용하였을 때는 0.5571로 산 정되어 약 0.1의 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 아울 러서 기존의 5 mm 누적유출고 기준을 적용할 경우 시설 면적과 영향면적의 비는 0.4 %가 되므로, 너무 작은 시설 면적을 갖는 LID 시설이 설계되더라도 설계기준을 만족하 는 시설로 간주되기 때문에 이에 대한 보완이 필요할 것 으로 판단된다.

Fig. 7. Estimated stormwater Interception Rate.

Fig. 8. Comparison of SIR and NIER.

이에 본 연구에서는 생태저류지 LID 시설의 설계 및 평 가에 적용하기 위한 강우유출수 처리비를 산정하는 회귀계 수를 새롭게 유도하였다. 이때, 설계기준강우량 대신 생태 저류지의 시설면적과 영향면적을 이용하여, 기술지침에서 제시된 경험공식(Eq. (4) 참고)과 같은 형태의 강우유출수 처리비 공식을 산정하였다. 하지만 모든 범위의 시설면적과 영향면적의 비를 고려하여 경험공식을 유도할 경우 강우유 출수 처리비가 실제와 다르게 왜곡되어 산정되기 때문에 적합하지 않다고 판단된다. 시설면적과 영향면적의 비가 0.2이상일 때 대부분의 강우특성별 강우유출수 처리비가 1 로 수렴(Fig. 5 참고)하므로, 본 연구에서는 이를 고려하여 0.004에서 0.2 사이의 시설면적과 영향면적의 비에 대하여 강우유출수 처리비로 경험공식을 산정하였다(Eq. (5)).