2.1. 연구적용지역 및 SWAT 구축

경상남도 서부지역의 생공용수 및 관계용수의 안정적 공 급을 위해 설치된 남강댐의 저류에 영향을 미치는 남강댐 상류유역(2,281.72 km²)을 연구적용지역으로 하였다. 해당 유역의 토지이용은 전체면적의 약 73 %가 산림으로 구성되 어 있으며, 논과 밭은 각각 약 7 %, 6 %로 구성된다. 도시 지역은 전체 면적 중 약 4 %에 해당한다.

SWAT모형은 유역의 토양과 토지이용특성을 고려한 모 의가 가능할 뿐만 아니라 비점오염관리에 적용되는 BMPs 의 모의모듈을 보유하고 있다. 본 연구에서 수행하고자 하는 목적에 적합한 모형으로 판단되어 남강댐 상류유역 의 SWAT모형을 구축하고자 하였다. 연구적용지역에 영 향을 미치는 4개의 기상관측지점(거창, 남원, 산청, 진주) 의 기상자료를 2005년부터 2015년까지 수집하였다. 이 때, 수집되는 자료는 강우량, 최고 및 최저 기온, 상대습도, 풍속이 공통적으로 수집되는 기상자료이며 일사량의 경우 진주지점에서만 수집되는 항목으로 본 연구에서도 일사량 은 진주지점의 자료만 수집하여 활용하였다. 유역의 토지 이용 및 지형적 특성을 나타내는 유역의 수문학적 반응 단 위(Hydrologic Response Unit, HRU)를 구성하기 위하여 DEM, 중분류 토지이용도, 정밀토양도를 이용하였다. SWAT 모형의 소유역을 구성하는 것은 기존의 수질오염총량관 리를 위하여 구성된 단위유역 및 소유역 경계를 참고하 여 분할하였다. 이에 총 57개의 소유역과 467개의 HRU로 SWAT가 구성되었다(Fig. 1 참조). 이 중 토지이용이 논인 HRU는 68개, 밭인 HRU는 13개, 도시지역은 0개인 것으 로 확인되었다.

Fig. 1. SWAT analysis for upper watershed of Namgang Dam.

유역의 기상 및 지형자료의 입력이외에도 유역 내에서의 인위적 요인도 함께 고려해야 현재의 유역상황을 반영한 모형이라 할 수 있다. 먼저, 환경기초설의 방류수를 고려하 기 위하여 남강댐 상류유역에 위치한 환경기초시설 목록을 조사하였다. 남강댐 상류유역에 존재하는 환경기초시설은 155개로 확인되었으며(^{Gyeongsangnam-do, 2015}), 이를 SWAT 모형에 반영하기 위하여 SWAT 내에서 분할된 소유역 내 위치한 환경기초시설 유량 및 수질자료를 조사하여 소유역 내에 용량이 가장 큰 곳에서 점오염원으로 고려할 수 있도 록 정리하였다. 점오염원의 구분은 해당 점오염원이 위치한 소유역 번호로 하였으며, 총 18개의 점 오염원으로 구성된 다(Table 1 참조).

환경기초시설 이외에 생공용수 및 농업용수 또한 유역의 인위적 물수지로 고려해야한다. 생공용수는 제3단계 경상남 도 수질오염총량관리 기본계획(^{Gyeongsangnam-do, 2015})에 수록된 취수량을 사용하였으며, 농업용수는 ^{Lee et al. (2012)}에서 적용한 것과 동일한 농업용수량을 고려하였다.

유량과 관련된 요소 이외에 하천 수질과 관련이 있는 인 위적 요소는 비료, 토지계 및 축산계 비점오염물질로 정의 하였다. 유역에 투입되는 인 비료는 파종기에 한번 투입되 므로, 본 연구에서는 4월 중순을 파종기로 간주하여 일 년 에 한 번 유역에 투입되는 것으로 고려하였다. 논에는 단 일작물인 벼가 재배되나 밭에는 재배되는 작물이 지역별로 상이하기 때문에 행정구역 별 주요특산물(^{SK, 2016})을 확 인하여 특산물에 알맞은 비료량이 고려하였다. 주요특산물 을 확인할 수 없는 밭 지역은 일반적으로 밭에 적용되는 비료 투입량이 적용되도록 고려하였다. 남강댐 상류유역과 중첩되는 행정구역은 함양, 합천, 진주, 남원으로서 함양에 서는 사과와 양파, 합천에서는 마늘과 양파, 진주에서는 배, 남원에서는 감자가 주요 특산물인 것으로 조사되었다. 투입 되는 비료량은 ^{RDA (2010)}에서 제시하고 있는 작물별 비 료량을 참고하였다(Table 2 참조).

토지계 및 축산계 비점오염물질은 토지이용에 따라 그 발생양상이 달라진다. 본 연구에서는 ^{NIER (2014)}에서 제 시한 토지계 지목별 총 인 연평균 발생부하원단위를 SWAT 내 토양 내 초기 무기인 농도로 고려하고자 하였다. SWAT 은 일반적인 식생지에서 토양 1 kg 당 5 mg의 초기 인이 존재한다고 제시하고 있다(^{Neitsch et al., 2009}). 따라서 토 지계 지목 중 기타초지(Other plantation)를 일반적인 식생 지로 가정하여 해당 지목에서 토양 내 무기인 농도를 5 mg 으로 하고, 나머지 지목은 발생부하 원단위 비율에 맞추어 초기 무기인 농도를 산정하여 입력하였다.

축산계에서 발생하는 오염물질 중 일부는 강우유출수와 함께 하천으로 유입된다. 유입경로가 토지계 비점오염물 질과 유사하지만 앞서 언급한 토지계 발생부하 원단위를 통해서는 축산계 비점오염물질 고려할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 축산계 비점오염물질을 고려하기 위하여 ^{Gyeongsangnam-do (2015)}에서 단위유역별로 제시된 축산 비점 부하량을 참조하였다(Table 3).

SWAT 모형 내에 해당 값을 고려하기 위하여 토지지목 중 기타재배지에서 축산계 비점오염물질이 발생하여 전량 하천으로 유입되는 것으로 가정하였다. 남강댐 상류 단위유 역별로 축산 비점 부하량을 기타재배지 면적을 나누어 그 평균값을 축산계 비점 발생부하원단위로 고려하였다. 산정 된 축산계 비점 발생부하원단위는 토지계 중 기타재배지에 서의 토지계 발생부하원단위에 더해져 SWAT 내에서 토양 내 초기 무기인 농도로 고려된다.

유역 내 발생하는 인위적인 요인까지 모두 고려하였으 면, 구축된 SWAT이 실제 수문 및 수질을 적절하게 모의 할 수 있도록 장기간의 실제 관측 유량과 수질자료와의 비교를 통해 유량 및 수질 매개변수 보정과정을 수행한다. 이를 위해 남강댐 상류유역에 해당하는 3개 지점(Namgang A, Namgang B, Upper basin of Namgang Dam)의 유량 및 수질 관측 자료를 2006년부터 2015년까지 수집하였 다. 유역의 토지이용 및 토양특성을 정확히 반영하기 위 해서는 보다 많은 지점에서 유량 및 수질 매개변수 보정 과정이 수행되어야 하나 장기간(10년 이상)의 관측자료 가 존재하는 지점을 우선적으로 선정하여 매개변수 보정 과정을 수행하고자 하였다. 이에 Namgang A와 Namgang B는 국립환경과학원에서 수질오염총량관리를 위해 유량 및 수질을 관측하고 있는 총량측정망의 8일 간격 자료를 활용하였다(http://water.nier.go.kr). Upper basin of Namgang Dam의 유량 관측자료는 남강댐으로 유입되는 일 유량으 로, 수질 관측자료는 진양호의 월 수질관측자료를 이용하 였다.

본 연구에서 매개변수 보정과정은 수치해석 프로그램인 MATLAB과 SWAT을 연계하여 자동적으로 수행된다. 아래 설명하는 모든 과정이 MATLAB 내에서 수행되도록 SWATMATLAB 연계모듈이 구성된다.

이 때, KGE는 ^{Gupta et al. (2009)}가 수문모의에 있어 기 존에 사용해온 모형평가계수인 제곱근오차와 모형효율계수 를 개선하기 위해 새롭게 제시된 계수로서 식(1)을 통해 산정가능하다.

여기서, r은 관측자료와 모의자료의 선형상관계수, α는 모 의자료의 표준편차와 관측 자료의 표준편차의 비, β는 모 의자료의 평균과 관측자료의 평균 비로 표현된다. KGE가 1에 가까워 질수록 모의자료가 관측자료를 높은 수준으로 모의하고 있음을 의미한다.

2.2. 유역관리를 위한 BMPs 종류

남상댐 상류유역의 유역관리를 위하여 적용할 수 있는 BMP 종류에 대해서 탐색할 필요가 있다. 본 연구는 SWAT를 이용하여 수질오염저감관리를 목표로 하기 때문 에 SWAT 내에서 남강댐 상류유역 토지이용에 적용할 수 있는 BMPs를 조사하였다. 남강댐 상류유역은 도시지역보 다 농촌지역이 수질에 유의한 영향을 미치고 있기 때문에 농촌지역에 적용할 수 있는 BMPs 중 비료 투입량 조절과 식생여과대를 적용하고자 하였다(Fig. 2).

Fig. 2. Mimetic diagrams for applicable BMPs.

비료는 유역으로 유입되는 인의 공급원으로서, 비료를 통해 유역으로 유입된 비료는 토양 내 잔존하거나 강우 유출수와 함께 유역 밖으로 배출된다. 따라서 기존의 투 입되고 있는 비료량의 변화는 하천으로 유입되는 TP 부 하량에 영향을 미치게 된다. 식생여과대는 유역 일부에 식생을 식재하여 유역에서 발생하는 TP 부하량의 일부를 여과시켜 하천으로 유입되는 TP 부하량을 저감시킬 수 있는 BMP 이다. 수질관리에 있어 비료 투입량 조절은 비구조적 방법으로, 식생여과대는 구조적 방법으로 구분 될 수 있다.

2.3. 수질관리를 위한 다목적 최적화

환경적 측면에서 유역의 수질관리를 위해서는 BMP의 저 감효과를 최대로 적용하는 것이 적절하나 경제적 측면에서 는 무조건적으로 효율이 가장 큰 BMP를 적용할 수 없다. 유역관리를 위하여 BMP의 저감효율을 높이는 만큼 소요비 용 또한 커지기 때문에 이 두 가지 목적 모두를 만족할 수 있는 절충안을 찾기 위해서는 다목적 최적화 기법을 적용 해야 한다. 다목적 최적화방법은 SWAT 내 HRU별로 다양 한 BMP를 적용함에 따라 발생하는 TP 부하량과 소요비용 을 산정하여 비용대비 최대효과를 나타내는지를 확인한 후, 그렇지 않다면 HRU별로 적용하는 BMP 시나리오를 수정 하여 일련의 과정을 반복해야한다. 즉, HRU가 5 개이고 적 용할 수 있는 BMP 시나리오가 3 개일 경우에는 최대 1,024 회 SWAT 모의를 통해서 다목적 최적화를 수행할 수 있다. 이는 곧 HRU 개수와 적용할 수 있는 BMP 시나리 오의 수가 커지면 커질수록 모의회수가 기하급수적으로 늘 어나는 것을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 모의 회수 및 시간을 절약하고자 유역에 적용할 수 있는 BMPs 시나리오에 대한 TP 부하량 저감효율이 Database화하여 SWAT의 모의결과를 이용하여 다목적 최적화를 수행할 수 있는 방법론을 제시하고자 하였으며(Fig. 3), 그 과정은 다 음과 같다. 먼저 BMPs 시나리오에 대한 TP 부하량 저감효 율은 다음과 같은 방법을 통해서 산정되어 Database화 된 다. 먼저 유역 내 동일한 토지이용을 가진 HRU 전체에 하 나의 BMP를 적용하여 SWAT 모의를 통해 TP 부하량을 산정한다. BMP를 적용하지 않은 자연 상태에서의 TP 부하 량과 비교하여 저감효율을 산정하여 BMP Database에 저장 한다. 유역에 적용될 수 있는 모든 BMP 적용시나리오를 앞서 언급한 방법을 통해 TP 부하량의 저감 효율을 구하 여 BMP Database에 저장한다.

Fig. 3. Multi-objective optimization process without SWAT simulation.

구축이 완료된 BMPs Database와 자연 상태의 TP 부하량 (SWAT 모의 결과)을 이용하여 MATLAB 내에서 다목적 최적화를 수행된다. HRU 별로 각기 다른 BMPs 시나리오 가 적용되며, BMP 적용에 따른 TP 배출 부하량은 자연 상태의 TP 부하량(SWAT 모의결과)에 BMPs 시나리오에 따 른 TP 저감효율을 적용하여 산정한다. 이와 동시에 BMPs 시나리오에 적용에 따른 소요비용을 산정한다. HRU 별로 적용되는 BMPs 시나리오를 변경해 가며 비용대비 TP 배 출 부하량을 가장 많이 저감시키는 적용안은 목적함수인 식 (2)와 식 (3)를 통해 탐색된다. 여기서, N은 적용되는 HRU 총 개수, P_x은 특정 HRU x의 자연상태 TP 배출부 하량, R_x은 BMPs Database로부터 참조할 수 있는 적용 BMPs의 TP 저감효율, C_x는 BMP 시나리오 적용에 따른 단위면적 당 소요비용, a_x는 BMPs 시나리오 적용 면적이 다. 식 (2)는 BMPs 시나리오 적용에 따른 TP 배출부하량 이며 식 (3)은 BMPs 시나리오 적용에 따른 소요비용을 의 미한다. BMP의 TP 부하량 저감효율이 좋아지면 좋아질수 록 배출되는 TP 부하량은 작아지나, BMP의 용량이 증가하 며 그에 따라 소요비용이 증가하게 된다. 식 (2)와 식 (3) 을 절충할 수 있는 안이 곧 비용대비 TP 저감효과가 최대 가 되는 BMP 적용안이라고 할 수 있으며, 적용안을 탐색 은 MATLAB 내에서 수행되게 된다.

본 연구에서는 논과 밭에 적용될 수 있는 BMP를 탐색하 여 BMPs 시나리오를 구성하였다. 논의 경우에는 적용되는 시나리오가 총 3가지로 비료 량을 기존 투입량 그대로, 10 % 저감, 20 % 저감하는 것으로 구분되어 질 수 있다. 밭은 논과 달리 BMP가 중복으로 적용될 수 있는데 본 연구에 서 밭에 적용될 수 있는 BMP는 비료 투입량과 식생여과 대이다. 비료 투입량 조절은 논에 적용한 것과 동일하게 3 가지 시나리오로 구성하였다. 식생여과대는 그 용량에 따라 5가지 시나리오로 구성하였다. SWAT 내 식생여과대의 용 량을 결정하는 “FILTER_RATIO”는 유역 면적 대비 식생 여과대 면적비로서 식생여과대의 용량을 의미하며, 일반적 으로 30 ~ 60의 값이 적용된다(^{Neitsch et al., 2009}). 본 연 구에서는 30부터 60까지 10단위로 시나리오를 구분하였다. Table 4는 본 연구에서 적용되는 BMP 시나리오 조합에 대 해 정리하였다.

다목적 최적화를 위해서는 적용되는 시나리오에 따라 소 요되는 비용을 함께 산정해야한다. BMP의 적용면적에 따 라 비용이 변화하기 때문에 BMP 적용단위면적 당 소요비 용으로 비용을 표준화할 필요가 있다. 비료 투입량 조절은 비료 투입량을 줄이기 위한 홍보비용을 고려하였다. 논과 밭에 투입되는 비료의 양은 농부에 의해 결정된다. 논과 밭에 투입되는 비료량을 저감하기 위해서는 비료를 직접적 으로 사용하는 농부에게 홍보가 필요하다. 이 때 사용되는 홍보비용은 환경부에서 사용되는 정책홍보비용을 참조하였 다. 비점오염원 10 % 저감을 위하여 연간 1억 원이 소요 되는데(^{ME, 2006}), 이를 참조하여 비료 투입량 10 % 저감 에 연간 1억 원의 홍보 비용이 사용되는 것으로 가정하였 다(비료 투입량 20 % 저감에는 연간 2억 원의 홍보비용이 필요하다는 것으로 가정). 연간 홍보비용을 적용되는 토지 이용면적으로 나누어 비료투입량 저감을 위한 단위면적 당 소요비용으로 산정하였다. 참고로 논과 밭에 투입되는 비료 량의 경우 비료 구매비용, 비료를 투입하기 위해 소요되는 장비사용료 등이 존재하나 해당 금액의 경우에는 기본적으 로 지출되는 비용이므로 소요비용에서 제외하였다. 식생여 과대는 비료 투입량 조절과 달리 해당 시설을 유역에 적용 하기 위해서는 부지가 필요하며, 설치비용 및 유지비용이 소요된다. 식생여과대 설치를 위한 토지매입비는 남강댐 상 류유역의 토지이용인 밭인 지역의 공시지가를 이용하였다. ^{ME (2014)}에서는 다양한 비점오염저감시설의 개념 및 해 당시설을 적용하는데 있어 필요한 초기 비용 및 유지비용 을 제공하고 있다. 본 연구는 이를 참조하여 식생여과대의 설치비용과 유지비용을 고려하였다. Table 5와 같이 단위면 적 당 정리된 소요비용은 BMP 적용면적에 따라 총 소요 비용이 결정된다.

3.1. 유량 및 TP 부하량 분석

남강댐 상류유역의 유량 및 수질을 구축된 SWAT이 적 절하게 모의하고 있는지를 확인하고자 유량 및 수질 매개 변수 보정과정을 수행하였다. 유량 및 수질 보정에 사용된 매개변수 및 설정 값을 Table 6에 정리하였다. 매개변수 중 CN 2, SOL_AWC는 기존 값에 보정을 통해 설정된 값을 곱해 주었고, 나머지 매개변수는 설정 값으로 대체하였다. SOL_SOLP는 토지계 및 축산계 비점오염물질을 고려하는 매개변수로서 토지이용에 따라 그 값이 달라진다. 본 연구 에서 적용된 토지이용 종류의 개수가 많기 때문에 Table 7 에 추정된 매개변수 값을 별도로 정리하였다.

유량 보정 결과(Fig. 4), 유량이 증가하는 여름철에는 관 측자료와 모의자료가 유사하게 나타나지만 유량이 감소하 는 겨울철에는 유량의 과소추정되는 것으로 확인 되었다. 특히 2014년(3,000 Julian day 부근) 봄철에 유량이 과소추 정 됨을 확인할 수 있다. 그러나 모형성능평가지수인 KGE 가 0.8이상으로 산정되어 구축된 SWAT이 남강댐 상류유 역의 유량모의에 적합하다고 판단된다. 수질은 TP 부하량 을 이용하여 보정하였다. TP 부하량 역시 유량이 적어지는 겨울철에 과소모의되고 있으나, Namgang A에서는 KGE가 0.7650, Namgang B에서는 0.8463, Upper basin of Namgang Dam에서는 0.7313으로 산정되어 수질 역시 높은 수준으로 모의하고 있음을 Fig. 5를 통해 확인할 수 있다.

Fig. 4. Result of calibrated flow in study area.

Fig. 5. Result of calibrated water quality (TP) in study area.

3.2. BMPs Database

남강댐 상류유역의 수질관리를 위한 BMP의 다목적 최적 화를 위하여 BMPs Database를 먼저 구축하고자 하였다. 본 연구에서는 1981년부터 2005년까지 BMP를 적용하지 않은 유역의 TP 부하량 평균을 Scenario 1로 설정하고 Table 4에 서술한 BMP를 적용하여 TP 부하량의 저감효율 을 산정하였다. Fig. 6(a)는 논 지역에 적용되는 3 가지 시 나리오에 따른 저감효율로 BMP가 아무것도 적용되지 않은 상태를 Scenario 1로 설정하였으며, Scenario 2와 Scenario 3 각각은 기존 비료 투입량을을 10 %, 20 % 저감하여 투입 한 시나리오를 의미한다. Fig. 6(b)는 밭 지역에 적용되는 15가지 시나리오의 저감효율을 나타낸 것이다. 논 지역과 동일하게 Scenario 1은 BMP가 아무것도 적용되지 않은 경 우이다. Scenario 15는 밭 지역에 적용 가능한 BMP 조합 중 가장 큰 경우로서 기존 비료 투입량의 20 %를 저감한 경우와 식생여과대 용량 중 가장 큰 경우(FILTER_RATIO 가 30인 경우)를 적용한 시나리오이다.

Fig. 6. TP loading reduction efficiency according to BMPs scenarios.

3.3. TP 저감을 위한 다목적 최적화 결과 및 검증

남강댐 상류유역의 TP 부하량 저감을 위한 BMP의 다목 적 최적화는 3.2절에서 구축한 BMPs Database와 SWAT 모 의결과인 자연 상태의 TP 배출부하량을 이용하여 MATLAB 을 통해 탐색된다. TP 부하량 저감을 위한 최적 BMPs 조 합은 유역에서 배출되는 TP 부하량과 BMPs의 적용에 따 른 소요비용이 목적함수로 고려되어 두 가지 목적을 절충 할 수 있는 적용안이 탐색된다.

Fig. 7은 남강댐 상류유역에서의 수질관리를 위한 BMP 적용의 최적안 탐색 결과이다. 25년 연평균 TP 부하량과 BMP 적용에 따른 25년간 소요비용으로 표현된다. Fig. 7 에서 원(●)은 수질관리를 위한 BMP 적용의 최적안을 탐 색하기 위하여 분석된 모든 결과를 나타낸 것이다. 이들 중 역삼각형(▼)들은 투자비용 대비 수질관리를 위한 BMP 적용의 최적안이며, 총 175개의 안이 제시된다. BMP 적용 에 투자되는 비용이 증가하면 유역에서 배출되는 TP 부하 량이 감소하는 것을 확인할 수 있다. 또한 투자비용이 약 80 억 원을 증가하는 시점 이후로는 더 큰 비용이 투입되 더라도 TP 부하량 저감에 한계가 있음을 확인할 수 있다.

Fig. 7. Multi-objective optimization result for controlling TP loading.

본 연구를 통해서 산정한 다수의 방안 중 비용대비 TP 부하량을 저감하는데 있어 가장 효과적이라 판단되는 방안 (Fig. 7 내 ★, 이하, Plan A)은 Fig. 8과 같이 지도로 도시 된다. Plan A를 포함하여 다목적 최적화를 통해 탐색된 175개의 적용안들은 Fig. 8과 같이 지도로 도시될 수 있다. 남강댐 상류유역의 유역 출구점을 확대하여 살펴보면, 토지 이용에 따라 적용되는 BMP가 달라지는 것을 알 수 있다. 확대한 지점에서 적용된 BMPs 조합을 살펴보면, 논 지역 에서는 기존의 비료 투입량에서 20 % 저감방법(RF #3)이 제안되며 밭 지역에는 F #7과 F #8이 적용된다. 이 때, F #7은 기존 비료 투입량에서 10 % 저감과 함께 식생여과대 설치 시 FILTER_RATIO가 60이 되는 조합이며, F #8은 기존 비료 투입량에서 10 % 저감과 함께 식생여과대 설치 시 FILTER_RATIO가 50이 되는 조합이다. 이처럼 남강댐 상류유역에 어느 위치에 어떤 BMPs를 조합하느냐에 따라 서 유역 밖으로 배출되는 TP 부하량을 저감하는데 효과적 인지를 확인할 수 있는 장점을 가진다.

Fig. 8. Location of Plan A in upper basin of Namgang Dam for TP reduction.

해당 결과는 SWAT의 모의결과와 BMPs Database를 이 용하여 다목적 최적화를 수행하여 획득한 결과이다. 따라서 실제 SWAT에 동일한 BMPs 조합을 적용하여 모의하더라 도 동일한 결과를 획득할 수 있는지에 대한 검증과정이 수 행되어져야 한다. 본 연구를 통해서 산정한 다수의 방안 중 비용대비 TP 부하량을 저감하는데 있어 가장 효과적이 라 판단되는 방안인 Plan A를 적용하여 다목적 최적화 결 과를 검증하였다. 검증방법은 본 연구를 통해 탐색된 Plan A의 BMPs 조합을 SWAT에 적용하여 HRU별로 배출되는 TP 부하량 비교로 수행된다. 검증결과(Fig. 9), 본 연구방법 을 통해 탐색된 BMPs 조합을 SWAT에 실제로 적용하여도 유사한 결과가 나오는 것을 확인할 수 있어 이를 통해 SWAT의 직접적인 모의 없이도 유역관리를 위한 다목적 최적화를 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

Fig. 9. The verification of multi-objective optimization for TP loading reduction.