2.1. EPA SWMM–녹산공단 모형 구축

본 연구에서는 EPA SWMM을 이용하여 생태저류지 LID 시설의 삭감대상부하비를 산정하고자, 관측 강우 및 강우유 출고, TP 부하량 자료가 존재하는 녹산 국가산업단지 일부 지역을 연구대상지역으로 선정하였다. 해당 지역은 포장된 표면과 철재건물 등으로 구성된 약 13,000 m²의 불투수지 역이다. EPA SWMM을 이용하여 대상지역을 구성하였으 며, 모두 불투수면적으로 설정하였다. 이때 보다 정확한 매 개변수의 추정을 위해, 연구대상지역을 건물 구역과 비건물 구역으로 구분하여 세 개의 소유역으로 구성하였다. 소유역 1(S1, 4,212 m²)과 소유역 3(S3, 4,069 m²)은 건물로 구성된 지역이며, 소유역 2(S2, 4,719 m²)는 비건물 지역으로 모두 불투수율 100 %로 설정되었다. 대상지역의 위치 및 구축된 모형의 소유역도를 Fig. 2에 도시하였다.

Fig. 2. Study area.

2.2. EPA SWMM 매개변수 추정

EPA SWMM을 이용하여 삭감대상부하비를 산정하기 위 해서는 해당지역의 수문 및 수질 특성의 정확한 재현이 필 요하다. 본 연구에서는 모형 매개변수 보정에 앞서 U. S. EPA(²⁰¹⁵, ^2016a, ^2016b)을 참고하여 수문 및 수질현상의 재현을 위한 EPA SWMM 매개변수를 선정하였다.

첫 번째로 수문현상을 재현하기 위해, 불투수면적으로 이 루어진 소유역에 대한 강우유출수 모의에서는 소유역의 폭 (W)과 지면저류고(d_s)가 주요한 영향을 미치는 것을 확인하 였으며, 이에 본 연구에서는 위의 두 개의 매개변수 W, d_s 와 추가적으로 소유역에서 d_s가 적용되지 않는 면적비를 나 타내는 매개변수 %Zero을 모형 보정 대상 매개변수로 선정 하였다. 그 후, 수질현상을 재현하기 위하여 축적(Build-up) 과 쓸림(Wash-off)관련 매개변수를 선정하였다. TP의 축적 현상은 지수 성장 곡선(Exponential growth curve)을 적용하 였으며 쓸림 현상은 EMC(Event mean concentration)를 적 용하여, 최대축적량(B_max)과 속도상수(KB), 평균농도(EMC)를 보정 대상 매개변수로 선정하였다.

모형에 의해 모의되는 결과는 매개변수의 값에 큰 영향 을 받는다. 본 연구에서는 사용자 임의의 매개변수 입력에 따른 신뢰도의 하락을 방지하기 위해 EPA SWMM과 Matlab 연계 모듈을 이용하여 강우유출수 수량 및 수질과 관련된 매개변수를 자동적으로 추정하도록 하였다. 해당 모 듈은 Kling-Gupta efficiency(KGE)(^{Gupta et al., 2009})를 목 적함수로 하여 Matlab의 Patternsearch 기법을 이용하여 자 동적으로 관측자료와 모의자료를 비교하고 최적의 매개변 수를 추정한다.

여기서 r은 관측 자료와 모의 자료간의 상관계수, α는 관 측 자료의 평균과 모의 자료의 평균의 비이며, β는 관측 자료의 표준편차와 모의 자료의 표준편차의 비이다. Fig. 3 은 EPA SWMM-Matlab 연계모듈의 매개변수 추정 방법을 간략하게 나타낸 것이다.

Fig. 3. SWMM-Matlab linking module.

우선적으로 강우유출고를 재현하는 수문관련 매개변수를 최적화한 후, 추정된 수문관련 매개변수를 고정한 후, TP 부하량을 재현하는 수질관련 매개변수를 추정하였다. 이때, 2009년 4월부터 2012년 7월까지 20 개의 강우 사상에 대 하여 대상지역의 우수관거에서 직접 관측한 강우유출고 및 TP 부하량 모니터링자료가 사용되었다. Fig. 4에 나타낸 바 와 같이, 모니터링 자료의 강우유출고의 경우, 최소 3 mm에 서 최대 91.5 mm까지 관측되어 일반적인 강우에 의한 강우 유출수와 강한 비에 의한 강우유출수 등 다양한 크기의 강 우유출수가 관측되었으며, 평균 26.9 mm를 나타내었다. TP 부하량 또한 평균 0.1553 kg으로 0.0072 kg부터 1.4548 kg까 지 다양한 크기로 관측되었으며, 강우유출수와 유사한 패턴 을 나타냄을 확인할 수 있다.

Fig. 4. Observed stormwater depth and TP load.

2.3. 생태저류지 구축

EPA SWMM에서는 LID 시설 설치에 따른 도시유역의 수문현상을 모의할 수 있도록 LID 모듈을 제공하고 있다. 본 연구에서는 EPA SWMM에서 모의가 가능한 LID 시설 중 생태저류지를 대상으로 연구를 수행하였다. 표준 생태저 류지를 구성하기 위한 EPA SWMM의 생태저류지 관련 매 개변수는 다수 국내외 문헌(^{CVC, 2012}; ^{DOEE, 2013}; ^{DER, 2011}; ^{KECO, 2009}; ^{Palhegyi, 2010}; ^{U. S. EPA, 1999}; ^{U. S. EPA, 2015}; ^{VWRRC, 2013})의 조사를 통해 ^{Choi et al. (2017)}에서 제시하고 있는 값을 사용하였다(Table 1). 생태 저류지의 경우 현업에서는 일반적으로 500 m²에서 4,000 m² 사이의 영향면적에 대비 약 4 %를 시설면적으로 설계 하고 있으며, 표층 300 mm, 토양층 600 mm 및 저류층 300 mm으로 구성된다. 따라서 구축된 연구대상지역의 소 유역 중 S2(Fig. 2 참고)의 말단에 영향면적 2,359.5 m²의 표준 생태저류지 LID 시설이 설치되는 것으로 가정하였다. 또한, 주로 침투작용을 이용하여 강우유출수 및 비점오염 물질을 처리하는 LID 시설의 경우 시설 아래의 원 토양의 배수능력이 시설의 성능에 중요한 역할을 한다. 일반적으 로 생태저류지는 미국의 Natural Resources Conservation Service(NRCS)에서 제시하는 수문학적 토양 그룹 중 배수 능력이 높은 A 또는 B 유형의 토양 위에 설치하는 것이 권장된다(^{ADEM, 2007}). 따라서 본 연구에서는 지침용 성 능평가 공식을 제시하기 위해 시설의 성능을 보수적으로 산정할 필요가 있다고 판단하여, B 유형 중 가장 보수적인 값인 4 mm/hr로 생태저류지 아래 원 토양의 투수율을 설 정하였다.

2.4. 강우유출수처리비 및 삭감대상부하비 산정

삭감대상부하비 산정에 앞서 강우유출수처리비를 산정하 기 위하여 본 연구에서는 ^{Choi et al. (2017)}이 제시한 방 법을 참고하였다. 해당 연구에서는 기존의 설계기준강우 기 반의 강우처리비 산정공식의 문제점을 개선하고자 시설면 적과 영향면적의 비 기반의 강우유출수처리비 산정공식을 제시하였다. 또한, 강우유출수처리비(S_IR)는 처리대상구역에 서 발생한 강우유출수 대비 LID 시설에서 차집되는 강우 유출수의 비로, 아래와 같은 식으로 산정된다.

여기서, R_D는 LID 시설 설치 전 처리대상구역에서 발생한 연평균 강우유출수량(mm)이며, R_L은 LID 시설 설치 후 처 리대상구역에서 발생한 연평균 강우유출수량(mm)이다. 이 때, ^{Choi et al. (2017)}에서는 시설의 성능 산정에 포함될 수 있는 강우특성에 따른 오차를 최소화하고자 기상청에서 제공하는 전국 61개 지점의 2003년부터 2013년까지의 시 간강우자료를 이용하여 전국 평균 강우유출수처리비가 산 정되었다.

본 연구에서는 동일한 방법을 사용하되 2006년부터 2016 년까지의 관측된 시간강우자료를 이용하여 강우유출수처리 비를 산정하였다. 이때, 모델의 초기 값에 대한 영향을 제 외하기 위하여 2006년의 모의결과는 분석에 포함하지 않았 다. 또한, 동일한 과정을 통해 61개 지점의 강우특성에 따 른 삭감대상부하비를 모의하고 전국 평균 삭감대상부하비 를 산정하였다. 삭감대상부하비는 비점오염물질의 차집능력 을 나타내는 지표로, 처리대상구역에서 발생한 비점오염물 질 부하량 대비 LID 시설로 유입되는 부하량의 비로 설명 된다. LID 시설로 유입되는 비점오염물질의 부하량은 LID 시설 설치 전 처리대상구역에서 발생한 연평균 부하량(W_D, kg)에서 LID 시설 설치 후 처리대상구역에서 발생하는 연 평균 부하량(W_L, kg)을 제외한 양으로 나타낼 수 있다. 따 라서 삭감대상부하비(L_CR)를 산정하기 위한 식은 다음과 같다.

2.5. 삭감대상부하비 비교 및 산정공식 유도

기존의 기술지침에서 제시하는 설계기준강우 기반의 공식 을 이용하여 계산된 삭감대상부하비와 본 연구에서 SWMM 을 이용하여 시설면적과 영향면적의 비에 따라 산정된 삭 감대상부하비를 비교하였다. 비교를 위해 본 연구에서는 생 태저류지를 강우량기준 시설로 보았으며, ^{ME (2016)}를 참 고하여 생태저류지의 표준제원을 바탕으로 시설면적과 영 향면적의 비를 아래 식을 통해 설계기준강우량(P, mm)로 환산하였다.

여기서, WQ_ν는 수질처리용량(m³)이며, A는 영향면적(ha) 이다.

환산된 설계기준강우량에 기술지침에서 제시하는 경험상 수를 이용하여 강우처리비를 계산하고 다시 삭감대상부하 비를 계산하였다. 기술지침에서 제시하는 강우처리비(R_IR) 및 삭감대상부하비(L_CR) 산정공식은 다음과 같다.

여기서, a와 b는 기술지침에서 제시된 회귀상수로, P가 강 우량 기준인 시설의 경우 각각 0.2716, -0.2425이다.

여기서, c와 d는 수질항목에 따라 다르게 주어지며, 본 연 구에서 다루는 TP의 경우 각각 -0.0018, 0.7931이다.

본 연구에서는 앞서 모의를 통해 산정된 전국 평균 삭감 대상부하비를 이용하여 생태저류지를 대상으로 한 강우유 출수처리비 기반의 삭감대상부하비 산정공식을 새롭게 유 도하였다. 이때 기존의 삭감대상부하비 산정공식 Eq. (6)와 동일한 형태로 구성하였다.

2.6. 삭감대상부하비에 영향을 미치는 요인들에 대한 민감도 분석

본 연구에서는 표준 생태저류지 LID 시설을 기반으로 삭 감대상부하비를 산정하였다. 따라서 생태저류지의 제원이 표준제원과는 다르게 변경될 경우 삭감대상부하비에 미치 는 영향을 살펴보는 것이 실무적으로 중요한 사안이 될 것이다. 이에 Table 2에 나타낸 바와 같이, 생태저류지의 각 층별 깊이를 변경하여 삭감대상부하비의 변화율을 분석 하였다. 표준제원을 기준으로 각 층별 깊이를 ± 50 mm 및 ± 100 mm씩 조정하여 EPA SWMM 모의를 수행하여 제원 변경에 따른 영향을 살펴보았다.

앞서 본 연구에서는 가장 보수적인 값을 적용하여 NRCS 수문학적 토양 그룹 중 B 유형의 최저 투수율인 4 mm/hr 로 설정하였다(Table 1 참고). 그러나 불투수면적 아래의 기존 토양의 상태는 LID 시설의 성능에 많은 영향을 미칠 것으로 판단되기에, 기존 토양의 투수율이 LID 시설의 성 능에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 따라서 유형 B 토 양의 최저 투수율인 4 mm/hr에서 유형 A 토양의 최대 투 수율인 12 mm/hr까지, 2 mm/hr씩 증가시켜 그 영향을 분석 하였다.

이때, 서울, 인천, 부산, 강릉, 광주 등 9개 주요지점의 강우시계열을 각각 적용하여 삭감대상부하비를 산정함으로 써 시설의 제원 및 투수율에 따른 영향과 함께 지역별 강 우특성에 대한 결과의 차이를 함께 살펴보았다.

3.1. 매개변수 보정결과

본 연구에서는 연구대상지역의 강우유출수 및 TP 부하량 의 거동을 재현하고자 EPA SWMM-Matlab 연계모듈을 이 용하여 관련 매개변수를 자동적으로 보정하였다. 강우유출 수 보정을 위해 사용된 EPA SWMM의 유출관련 매개변수 들은 각 소유역의 W, d_s, %Zero로, W의 경우 각 소유역 의 면적에 비례하여 각각 추정하였으며, 나머지 d_s 및 %Zero는 동일한 값을 가지도록 추정하였다. 매개변수 최 적화 과정을 통해 최종적으로 산정된 매개변수는 Table 3 과 같다.

매개변수를 이용하여 모의한 강우사상별 강우유출수의 유출고(mm)와 실측된 강우유출수의 유출고(mm)를 Fig. 5 에 나타내었다. 두 값의 상관성을 분석한 결과 해당 매개 변수를 사용하였을 때 결정계수(R²)과 모형효율계수(NSE) 값은 각각 0.98과 0.94로 나타났다.

Fig. 5. Result of stormwater optimization.

또한 연구대상지역의 TP의 거동을 재현하기 위하여 매개 변수 보정에 사용된 관련 매개변수는 각 소유역별 축적과 관련된 B_max와 K_B, 쓸림과 관련된 EMC이다. 건물지역과 비건물지역을 구분하여 건물지역인 S1과 S3의 매개변수는 동일한 값을 사용하도록 하였으며, S2는 개별적인 값을 사 용하도록 설정하였다. 매개변수 최적화를 통해 산정된 TP 부하량 관련 매개변수를 Table 4에 나타내었다.

Fig. 6는 추정된 최종 매개변수를 이용하여 모의한 강우 사상별 TP의 부하량(kg)과 실측된 TP의 부하량(kg)을 나타 낸 것이다. 두 값을 비교한 결과 결정계수(R²)과 모형효율 계수(NSE) 값이 각각 0.81과 0.75로 산정되었다.

Fig. 6. Result of TP load optimization.

^{Chung et al. (1999)}은 결정계수가 0.5 이상이고 모형효율 계수는 0.3 이상, ^{Green et al. (2006)}은 결정계수가 0.5 이 상, 모형효율계수는 0.4 이상의 값을 나타내면 모의 결과가 실측값을 잘 반영한다고 제안한바 있다. 따라서 본 연구에 서 EPA SWMM과 Matlab 연계 모듈을 이용하여 최적화된 매개변수는 연구대상지역의 강우유출수 유출고 및 TP 배출 부하량을 비교적 잘 재현하고 있는 것으로 판단된다.

3.2. 강우유출수처리비 및 삭감대상부하비 산정

우선, 기상청 61개 강우관측지점의 2006년부터 2016년까 지의 시간강우자료를 이용하여 장기간 유출모의를 통해 다 양한 지점의 강우시계열 적용에 따른 강우유출수처리비와 삭감대상부하비를 산정하였다. 그 결과, 지역별 강우특성에 따라 LID 시설의 성능에 큰 차이를 보이는 것으로 나타났 다. 이는 LID 시설이 어떤 지역에 설치되는지에 따라 시설 의 성능에 차이가 있을 수 있음을 의미하며, 기후변화 등 으로 인하여 강우 특성이 변화된다면 시설의 성능 또한 그 에 따라 영향을 받을 수 있음을 의미한다. ^{Choi et al. (2017)}에서 제시한 결과와 동일하게 지역별 강우특성은 강 우유출수처리비 산정에 큰 영향을 미쳤으며(Fig. 7 참고), 강우특성이 LID 시설의 강우유출수처리비에 영향을 미침에 따라 삭감대상부하비 또한 강우특성에 적지 않은 영향을 받는 것으로 나타났다(Fig. 8 참고). 특히, 시설면적과 영향 면적의 비(R_fc)가 0.04인 표준 생태저류지를 설치하였을 때, 삭감대상부하비는 강우특성에 따라 최대 0.788(성산 지점), 최소 0.681(강화 지점)로 나타났으며, 평균적인 삭감대상부 하비(0.736)를 기준으로 약 15 % 정도의 변화율을 나타내 는 것을 확인할 수 있었다.

Fig. 7. Stormwater interception ratio with various local rainfall properties.

Fig. 8. Load capture ratio with various local rainfall properties.

이에 지역별 강우특성에 따른 성능오차를 최소화하고자 61개 강우특성별로 모의된 강우유출수처리비 및 삭감대상 부하비를 시설면적과 영향면적의 비에 따라 평균하여 전국 평균 강우유출수처리비 및 삭감대상부하비를 산정하였다. 참고로 Fig. 7와 Fig. 8에서 빨간색 점선은 강우특성에 따 른 강우유출수처리비 또는 삭감대상부하비의 오차범위를 나타내며, 검은색 점선은 전국 평균 강우유출수처리비 및 삭감대상부하비를 나타낸다.

3.3. 시설제원이 삭감대상부하비에 미치는 영향 분석

LID 시설의 제원이 LID 시설의 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해, 생태저류지 각 층의 깊이를 다양하게 변경 시켜가면서 여러 지점(서울, 부산, 강릉, 인천, 대전, 대구, 울산, 광주, 제주) 장기간 강우 시계열을 적용하여 삭감대 상부하비를 산정하였다. 이때, 생태저류지의 시설면적과 영 향면적의 비는 표준 값(0.04)으로 고정하였다.

앞서 확인한 바와 같이 지역별 강우특성에 따라 삭감대 상부하비의 절대적인 값에는 차이를 나타냈으나, 제원의 변 경에 따른 삭감대상부하비의 변화량은 상대적으로 큰 변화 가 없음을 살펴볼 수 있었다. 참고로, Fig. 9에서의 각 실 선은 지점별 강우를 각각 적용한 결과를 나타내며, 빨간색 점선은 평균 삭감대상부하비를 의미한다.

Fig. 9. Load capture ratio for change of depth of each layer.

삭감대상부하비는 표층을 제외한 토양층이나 저장층의 깊이가 변경된다 하더라도, 시설의 성능에는 큰 변화가 없 는 것으로 확인되었다. 가장 큰 변화를 나타낸 표층의 경 우, 깊이가 100 mm 증가할 때 표준제원 대비 7 %의 변화 율을 나타내었다. 이는 만약 표준제원에서 표층의 깊이를 200 mm 증가시켜 설계할 경우(즉, 표층의 깊이를 500 mm 로 설계), 삭감대상부하비가 약 14 % 증가됨을 의미한다. 이는 다양한 지점의 강우시계열을 적용할 때 얻게 되는 최 대 변화율과 유사한 결과이지만, 현실적으로 생태저류지의 표층의 깊이를 500 mm로 설계하는 것은 과다한 값으로 현실성을 확보하기 어렵기 때문에, 실제 적용 범위 내에서 생태저류지 제원의 변화가 삭감대상부하비에 미치는 영향 은 한계가 있을 것으로 판단된다. 표층 이외에 토양층과 저장층의 깊이 변화가 삭감대상부하비에 미치는 영향이 거 의 없는 것으로 나타났다.

3.4. 기존 토양의 투수율이 삭감대상부하비에 미치는 영향 분석

LID 시설 아래의 기존 토양의 배수능이 시설의 성능에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 생태저류지가 설치되는 기 존 토양의 투수계수를 변경시켜가면서 모의함으로써 삭감 대상부하비에 미치는 영향을 살펴보았다. 기존 토양의 투수 계수는 NRCS 수문학적 토양 그룹을 기준으로 B 유형 토 양의 최저 투수율인 4 mm/hr에서 A 유형의 최대 투수율인 12 mm/hr까지 변경시켰다.

주요 9개 지점의 강우시계열을 각각 적용하여 기존 토양 의 투수율이 삭감대상부하비에 미치는 영향을 분석한 결과, 기존 토양의 배수능력이 좋을수록 생태저류지의 비점오염 물질 차집 효율이 증가하는 것을 확인할 수 있었다. Fig. 10에 나타낸 바와 같이, 만약 생태저류지가 12 mm/hr인 투 수율을 가진 토양 위에 설치된다면, 현재 LID 시설이 설치 될 수 있는 가장 보수적인 값으로 판단하여 적용한 4 mm/hr 의 투수율보다 약 7 % 증가한 삭감대상부하비가 산정되는 것으로 나타났다.

Fig. 10. Load capture ratio for hydraulic conductivity of native soil.

이는 생태저류지가 어떠한 토양 위에 설치되는지에 따라 시설의 성능에 유의한 차이를 보일 수 있음을 의미한다. 어 떤 지점의 강우시계열을 적용하였는지(즉, 어느 지역에 LID 시설이 설치되었는지)에 따른 민감도(14 %)보다는 작지만, 생태저류지가 설치 가능한 토양인 NRCS 수문학적 토양그 룹 B 유형과 A 유형의 최소-최대 배수능 사이의 시설 성 능 차이 7 %는 생태저류지의 표층 100 mm의 변화와 유사 한 민감도라고 할 수 있다. 따라서 NRCS 수문학적 토양그 룹 A 유형인 토양에 표층 깊이 300 mm의 생태저류지와 동일 성능의 생태저류지를 NRCS 토양그룹 B 유형인 토양 에 설치하고자 한다면, 표층 깊이를 400 mm로 증가시킴으 로써 의도된 성능을 확보할 수 있을 것이다. 또한, Fig. 8 의 결과로부터 NRCS 수문학적 토양그룹 C 유형이나 D 유형의 토양 위에 설치된 생태저류지가 설치될 경우에는 원하는 성능을 얻기가 매우 어려울 것임을 간접적으로 살 펴볼 수 있다.

한편, 본 연구에서 최종적으로 제시하고자하는 지침으로써 의 성능평가 공식은 시설의 성능을 보수적으로 산정하는 것 이 타당하다고 판단되기에 원 토양의 투수계수를 4 mm/hr로 설정하여 삭감대상부하비 산정공식을 다음 절에서와 같이 유도하였다.

3.5. 삭감대상부하비 공식 산정 및 비교

본 연구에서 산정된 삭감대상부하비와 기존의 기술지침 에서 제시하고 있는 회귀상수를 이용하여 설계기준강우를 기준으로 산정된 삭감대상부하비를 비교하였다. 이를 위해 Eq. (4)를 이용하여 시설면적과 영향면적의 비를 설계기준 강우량으로 환산하고, 이를 기술지침에서 제시하는 경험공 식(Eq. 5)에 대입하여 강우처리비를 산정한 후 다시 Eq. (6)을 이용하여 삭감대상부하비를 산정하였다. 기술지침에 서는 5 ~ 50 mm 범위의 설계기준강우량으로부터 경험공식 을 제시하고 있기에, 이에 상응하는 시설면적과 영향면적의 비(0.007 ~ 0.07)에 대한 삭감대상부하비를 비교하였다. Fig. 11는 본 연구에서 산정된 삭감대상부하비(new L_CR)와 기 술지침의 삭감대상부하비(existing L_CR)를 나타낸 것이며, 이때 빨간색으로 채워진 원 및 십자표시는 표준 시설면적 과 영향면적의 비에서의 삭감대상부하비를 의미한다.

Fig. 11. Comparison between new and existing load capture ratio.

약 5 ~ 15 mm의 낮은 설계기준강우량에서는 본 연구에서 산정한 삭감대상부하비가 기존의 삭감대상부하비보다 작게 산정되는 것을 확인할 수 있다. 반대로 25 ~ 50 mm의 높은 설계기준강우량에서는 기존의 삭감대상부하비보다 크게 산 정되었다. 즉, 시설의 설계기준강우량이 낮은 경우, 즉 시 설의 규모가 매우 작을 경우에는 기존의 삭감대상부하비 산정공식은 생태저류지의 비점오염물질 차집 성능을 과대 평가할 가능성이 있으나, 시설의 설계기준강우량이 클 경 우, 즉, 시설의 규모가 적절한 수준 이상으로 확보되었을 경우에는 생태저류지의 비점오염물질 차집 성능을 과소평 가할 가능성이 있는 것으로 해석할 수 있다. 표준 시설면 적과 영향면적의 비(0.04)에 해당하는 27.4 mm의 설계기준 강우량에 대한 삭감대상부하비는 기존의 회귀상수를 이용 하였을 때는 0.716, 본 연구에서 제시한 방법을 이용하였을 때는 0.736으로 산정되어 약 3 %의 오차가 발생하는 것으 로 나타났다.

최종적으로 생태저류지의 삭감대상부하비 산정공식을 유 도하기 위하여 앞서 산정된 강우유출수처리비와 삭감대상 부하비의 관계를 분석하였다. 그 후, 기술지침에서 제시하 고 있는 산정공식(Eq. 6)과 동일한 형태의 강우유출수처리 비 기반 산정공식을 도출하였으며, TP에 대한 새로운 회귀 상수를 유도하였다(Fig. 12). 이때, 모든 범위의 강우유출 수처리비를 고려하여 경험공식을 유도할 경우 삭감대상부 하비가 왜곡될 가능성이 있기에 실무적인 범위의 시설면적 과 영향면적의 비(0.004 ~ 0.2)에서 산정된 강우유출수처리 비(0.37 ~ 0.96)에 대하여 삭감대상부하비 경험공식을 유도 하였다(Eq. 7). 참고로 Fig. 10에서 검은색 십자표식은 전국 평균 강우유출수처리비에 따른 삭감대상부하비, 빨간색 실 선은 새로운 경험공식을 이용하여 산정된 삭감대상부하비, 그리고 파란색 점선은 경험공식 유도에 사용된 강우유출수 처리비의 범위를 나타낸다.

Fig. 12. Load capture ratio for stormwater interception ratio.