김용삼
(Yong Sam Kim)
1iD
이은정
(Eun Jeong Lee)
2†iD
-
KE컨설팅,
(Korea Environmental Consulting)
-
청주대학교 환경공학과
(Department of Environmant Engineering, Cheong Ju University)
© Korean Society on Water Quality. All rights reserved.
Key words
HSPF model, Load Duration Curves, TOC, Total Water Load Management System
1. Introduction
오염총량관리제도는 개발과 보전이라는 가치의 실현을 위 해 2000년대부터 도입된 대표적인 유역관리정책으로서 수계 구간별 목표수질을 설정하고, 목표수질을
달성·유지하기 위 한 허용부하량을 산정한 후, 해당 총량관리단위유역 내에서 배출되는 오염물질의 총량이 목표수질을 달성할 수 있는 허 용부하량 이내로
관리하는 제도이다. 현재 1단계(2004 ~ 2010), 2단계(2011 ~ 2015)가 완료되었고, 3단계(2016 ~ 2020) 가 시행 중에
있으며, 단계별 최종년도를 대상으로 시행성과 를 평가하여 할당량을 초과한 지자체는 초과량을 해소할 수 있는 삭감방안을 마련할 때까지 각종 개발계획에
대해 전면 규제조치를 취할 수 있는 강제성이 부여된 제도이다.
지난 10여 년간 총량제를 시행해오면서 BOD 기준 총량관 리 목표수질 달성유역은 약 60 %이상으로 조사되었고, 총량 관리 시행지역의 오염허용총량
준수율은 약 85 %로 전반적 으로 총량제는 안정화 단계에 진입하고 있다(ME, 2015).
하지만 난분해성 유기물질의 증가, 지류 수질개선의 미흡, 관리대상물질의 다양성 부족, 기준유량 조건 외 다양한 유량 조건에서의 수질 악화 등 제도적인
한계점을 보완하기 위하 여 난분해성 유기오염물질 관리를 위한 대상물질 확대 방안, 소유역 관리를 위한 지류총량 시범적용, 오염원 원단위 조사, 국외
수질오염총량제의 국내 적용방안 등 지속적으로 관련 연구를 시행해왔으나, 기본골격은 이를 대응하지 못한 채 과 거의 틀을 그대로 유지하고 있는 실정이다.
유기물질은 수중오염물질 중 가장 중요한 요인이며, 수질 악화의 원인으로 수질관리에 있어 가장 핵심적인 지표로 활 용되고 있다(Seo et al, 2010). 유기물질을 대표하는 항목에 는 BOD, COD, TOC가 있으며, 현행 총량제 대상 유기물질 인 BOD는 상당부분 개선되었고, 전체 유기물에서
차지하는 비중도 계속해서 감소되고 있다. 반면, 대부분의 환경기초시 설들이 생물학적 처리기술을 이용하여 유기물을 처리함으로 써 상대적으로 미생물이
분해하기 어려운 난분해성 유기물 질의 배출량이 증가하고 있는 실정이다(NIER, 2011). 이러한 기존의 BOD 중심 유기물질 관리의 한계점을 보완하고자 오 염총량관리제도의 관리대상물질을 3단계부터 TOC로 전환 또는 BOD와 병행하여
관리하는 방안을 검토한 바 있으며 (NIER, 2010), TOC 배출부하량 및 할당부하량을 산정하기 위한 생활계 오염원의 TOC 원단위 조사 연구(NIER, 2013), TOC 배출경로 및 원단위의 총량계획 적용성 평가 연구 (NIER, 2016) 등 관련 조사 연구가 지속적으로 진행되어 왔 으나, 정책적으로 추진되기 위해서는 아직까지 한계가 있다.
이에 따라 본 연구에서는 오염총량관리제도의 난제 중에 하나인 난분해성 유기물질 관리를 위하여 유역모형과 부하 지속곡선(Load Duration Curves)을
활용하여 TOC의 목표수 질을 설정하고자 한다. 먼저 2015년 오염원을 기준으로 산정 한 배출부하량을 입력하여 모형을 구축·구동하고, 보정 및 검증과정을
거친 후, 현행 관리대상 유기물질인 BOD의 기 준유량시기별 분포를 파악하였다. 같은 방법으로 TOC의 분 포현황을 파악한 후, 1단계 총량제의 최종목표년도인
2020 년의 예측부하량을 입력함으로써 TOC의 유량구간별 수질범 위 및 저·평수기 구간의 평균값(average) 및 중앙값(median) 을 산정하여
목표수질로 제안하고자 한다.
2. Materials and Methods
2.1. 연구대상지역 및 범위
본 연구의 대상유역은 한강 상류유역으로 약 2,550만 명의 수도권 시민의 상수원인 팔당댐의 영향권이다. 팔당댐은 국 내 최대 규모의 취수원으로 수질측면에서
매우 큰 관심을 받 고 있으며, 수질보전을 위한 각종 규제로 인해 목표수질 달 성여부 또는 수질변화가 매우 중요한 유역이다. 팔당댐은 23,800
km2의 넓은 유역면적을 가진 데 비하여 수면적이 36.2 km2이고, 유효 저수량이 2억 4,400만 톤으로 물그릇이 작아 체류시간이 평균 5 ~ 6일, 평균 수심 약 6.5 m로 하천형 호수 로 일컬어지며,
하천 기준인 BOD가 목표수질 중 하나로 평 가되고 있다(Yu, 2018).
Fig. 1과 같이 해당 연구유역의 2015년 현재 인구는 1,935 천명이고, 소와 돼지는 각각 308천마리와 1,122천마리가 사 육되고 있으며, 공장에서의
1일 폐수발생량은 약 151 천m3이 다. 또한 유역의 토지이용형태는 산지와 농경지가 약 85.2 % 를 차지하고 있으며, 처리용량이 5,000 m3/day 이상인 하수 처리장으로는 장호원, 원주, 흥업, 마장, 여주, 이천, 양평, 용 인, 오포, 모현, 곤지암, 광주시, 경안, 가평, 청평,
화도1·2 등이 위치하고 있다(NIER, 2016).
Fig. 1. Location of the study area
HSPF 모형 구축 시 연구대상유역은 충주조정지댐 방류구 부터 팔당댐까지로 남한강 상류유역 중 17개 총량관리 단위 유역(한강D, 섬강A, 섬강B,
한강E, 청미A, 양화A, 복하A, 흑천A, 북한C, 가평A, 조종A, 북한D, 홍천A, 경안A, 경안B, 한강F, 한강G)을 대상으로 하였으며,
총량관리소유역도를 기준으로 유역을 분할하였다. 본 연구의 주요 목적인 TOC 목표수질(안)을 제시하기 위하여 경기도 오염총량관리제 시 행 대상지역(ME, 2013)으로 목표수질이 설정되어 있는 11 개 단위유역(청미A, 양화A, 복하A, 한강E, 흑천A, 가평A, 조종A, 북한D, 경안A, 경안B, 한강F)을
대상으로 연구를 수 행하였다.
2.2. HSPF 모형의 구축
HSPF 모형은 Better Assessment Science Integrating Point and Non-point Sources (BASINS)를
이용하여 구축하였다. 먼저 DEM으로부터 Flow Direction과 Flow Accumulation을 계산하여 하천망을 생성시킨 후 유역의 출구지점을
outlet으 로 지정하여 분할하였으며, 토지피복도는 Urban or Built-up land, Wetland, Agricultural land,
Forest Land, Water 등 5개 항목으로 분류한 후 모형 내 Landuse and Soil Definition Utility를 이용하여
분할된 소유역에 대한 각각의 토지이용 정보를 추출하였다.
또한 기상자료는 강수량, 기온, 이슬점온도, 운량, 일사량, 풍속, 증발산량 등 7개 항목의 시간단위 관측값을 입력한 후 WDMUtil 내의 Disaggregate
Fuctions 중 Evapotranspiration 을 활용하여 증발산량을 생성하였다.
오염부하량 자료는 2015 ~ 2017년의 전국 오염원조사 자료 로부터 배출부하량을 산정하여 입력하였으며, 일평균 방류량 이 500 m3이상인 하·폐수처리시설은 방류량과 방류수질 (BOD, SS, T-N, T-P) 자료를 일단위로 수집하여 입력하였고, 유역 내 취수자료는 일 또는 월
단위 취수량을 조사하여 구축 하였다. TOC의 경우, 총량관리기술지침에 오염원별 원단위 가 제시되어 있지 않아 “TOC 배출경로 및 원단위의 총량계
획 적용성 평가 연구(NIER, 2016)”에서 조사된 결과를 활용 하였다. 오염원 그룹별로 조사된 원단위를 이용하여 TOC 배 출부하량을 계산하였으며, 이 중 점오염원에 대한 배출부하
량을 합산하여 모델의 입력자료로 활용하였다. 환경기초시설 의 경우, 동 보고서에서 조사된 COD와의 관계식에 의하여 TOC를 산정하여 입력하였다.
2.3. 모형의 보정 및 검증
HSPF 모형의 보정 및 검증에 사용한 관측자료는 유량의 경우, 문막교, 원부교, 여주대교, 흥천대교, 흑천교, 양평교, 가평교, 청평교, 경안교,
팔당대교 등 10개의 수위관측소 자 료를 이용하였으며, 수질은 한강물환경연구소에서 각 단위유 역 말단에서 측정한 연간 40회 정도의 수질자료를 활용하였
다(Fig 2). 보정과 검증기간은 각각 2015 ~ 2016년, 2017 ~ 2018년도 자료를 이용하였다.
Fig. 2. Calibration and Validation Site
유량의 보정과 검증 결과에 대한 적정성을 평가하기 위하 여 결정계수(R2)를 산정한 후, Donigan (2000)이 제안한 Table 1의 기준을 근거로 판단하였다. 수질의 경우 실측값에 대한 모의 결과의 적정성을 평가하기 위해서 BASINS/HSPF Training Lecture에
수록되어 있는 Table 2의 수질항목별 % difference 신뢰구간과 수질항목별 실측값과 모의값 농도 비 율의 평균과 범위(TOC, Average 0.89, Range
0.71 ~ 1.06), Root Mean Square Error (RMSE)를 산정하여 실측값에 대한 수질 보정 및 검증 결과의 적정성을 평가하였다.
Table 1. General calibration/validation target or tolerance for HSPF application
Criteria
|
Very good
|
Good
|
Fair
|
Poor
|
R2
|
> 0.8
|
0.8 ~ 0.7
|
0.7 ~ 0.6
|
< 0.6
|
Table 2. % difference value range for Model performance
Constituent
|
Very Good
|
Good
|
Fair
|
Hydrology/Flow
|
< 10
|
10 ~ 15
|
15 ~ 25
|
Water Quality
|
< 15
|
15 ~ 25
|
25 ~ 35
|
본 연구에서 적용한 주요 매개변수는 유량의 경우, 총유출 량과 첨두유량에 대하여 변위가 큰 변수부터 조정하였으며, LZSN, INFILT, AGWRC,
DEEPER, INTEW, IRC 등을 사 용하였다. 수질은 수온과 DO를 보정한 후, BOD, TOC에 대 하여 보정을 수행하였으며, 선행연구 및
본 연구에서 적용한 매개변수들을 Table 3 ~ 4에 정리하여 제시하였다.
Table 3. HSPF parameter values for hydrologic simulation
Parameter
|
Definition
|
Typical-range
|
Final calibrated value
|
Claudia et al. (2002) |
Mays (2003) |
Singh et al. (2005) |
Ribarova et al. (2008) |
LZSN
|
Lower zone nominal soil moisture storage(in)
|
3.0 ~ 8.0
|
4.9 ~ 12
|
5
|
3.1
|
5.00
|
15
|
UZSN
|
Upper zone nominal soil moisture storage(in)
|
0.05 ~ 2.0
|
0.8 ~ 1.5
|
0.7
|
0.6
|
0.2 ~ 1.4
|
2
|
INFILT
|
The infiltration capacity of the soil(in/hr)
|
0.01 ~ 0.25
|
0.06 ~ 0.1
|
0.04
|
0.0
|
0.20
|
0.05 ~ 0.16
|
AGWRC
|
The basic groundwater recession rate(1/day)
|
0.92 ~ 0.99
|
0.98
|
0.99
|
0.99
|
0.98
|
0.994
|
DEEPER
|
Fraction of groundwater inflow which will enter deep groundwater
|
0.0 ~ 2.0
|
0.05
|
0.18
|
0.35
|
0.05
|
0.15
|
INTFW
|
Interflow inflow parameter
|
1.0 ~ 10.0
|
1.0 ~ 2.0
|
0.5
|
2.0
|
1.2 ~ 1.8
|
1.25
|
IRC
|
The interflow recession parameter(1/day)
|
0.30 ~ 0.85
|
0.3 ~ 0.8
|
0.5
|
0.65
|
0.6 ~ 0.8
|
0.3
|
Table 4. HSPF parameter values for simulation of water quality
Parameter
|
Definition
|
Unit
|
Typical range
|
Final calibrated value
|
Jang (2010) |
Shin (2008) |
Jeon (2011) |
KBOD20
|
BOD decay rate at 20 °C
|
1/hr
|
0.001 ~ 0.14
|
0.002 ~ 0.006
|
0.011 ~ 0.015
|
0.001 ~ 0.014
|
0.004 ~ 0.067
|
KODSET
|
Rate of BOD settling
|
ft/hr
|
> 0
|
0.001 ~ 0.027
|
0.018 ~ 0.033
|
0.017 ~ 0.028
|
0.011 ~ 0.027
|
REAK
|
Reaeration coefficient
|
1/hr
|
-
|
0.2
|
0.48
|
0.2 ~ 0.7
|
0.05 ~ 0.2
|
CVBO
|
Conversion from milligrams biomass to milligrams oxygen
|
mg/mg
|
1.0 ~ 5.0
|
1.0-2.7
|
-
|
1.00 ~ 3.00
|
1.63
|
CVBPC
|
Conversion from biomass expressed as phosphorus to carbon
|
moles/mol
|
50 ~ 200
|
106-180
|
-
|
56 ~ 196
|
106
|
CVBPN
|
Conversion from biomass expressed as phosphorus to nitrogen
|
moles/mol
|
-
|
16
|
-
|
16-46
|
-
|
Pi : predicted values, Oi : observed values
2.4. 부하지속곡선 작성 방법
부하지속곡선이란 하천의 전체 유량조건에서 관측수질과 목표수질과의 관계를 나타내는 곡선으로 전체 유량규모에 대한 수질 분포를 확인할 수 있으며, 유량구간별
목표수질을 초과한 빈도와 정도, 허용부하량 및 삭감부하량의 크기 파악 에 용이하다. 또한 갈수기나 강우기와 같이 수질에 영향을 미치는 기상학적 인자들의
상대적 중요도를 식별할 수 있으 며, 서로 다른 유역에서 부하지속곡선을 작성하여 유역간의 오염배출특성에 대한 비교 분석이 가능하므로 유역별, 유량
구간별 적절한 관리방안을 모색하는데 유용한 수단으로 활 용할 수 있다(U. S. EPA, 2007). 이러한 부하지속곡선은 다 음과 같이 세 단계를 거쳐 작성하게 되는데, 먼저 일단위 유 량자료를 최대유량에서 최소유량 순으로 정렬하여 특정 유
량을 초과하는 일수를 백분율로 계산한 후 X축에는 유량지 속구간(초과확률), Y축에는 해당 유량을 도식화하여 유량지 속곡선(Flow Duration
Curve, FDC)을 작성한다. 그 다음단계 로 이 유량지속곡선의 각 일유량값에 목표수질을 곱하여 전 체 유량구간에서 목표수질을 만족하는 허용부하지속곡선
(Loading Capacity Duration Curve)을 작성한다. 마지막으로 전 단계에서 작성한 허용부하지속곡선 위에 실제 측정한 관 측부하량을
도식화한다. 관측부하량은 실제 관측일의 유량과 수질농도를 곱하여 산정하며, 관측일의 유량을 유량지속곡선 의 유량자료와 비교하여 “초과 부하량 백분율(Percent
of days load exceeded)”에 대응하는 “초과 유량 백분율(Percent of days flow exceeded)”의 값을 결정하여
도식화한다. Fig. 3 과 같이 허용부하지속곡선 위쪽에 표시된 관측부하량은 목 표수질을 초과한 경우이고, 아래쪽에 표시된 관측부하량은 목표수질을 달성하고 있는 것을 나타낸다(U.S. EPA, 2007).
Fig. 3. Overview of Load Duration Curve
3. Results and Discussion
3.1. 모형의 보정 및 검증결과
3.1.1. 유량
모형의 보정은 모형의 초기조건과 매개변수를 유역의 실제 여건에 맞게 환경을 구성하는 과정으로 모의된 값과 관측된 값이 가장 근접할 때의 매개변수 값을
추정하는 것이다(Lee, 2013). 보정기간 동안 시행착오법으로 모형의 모의 결과가 실제 관측값과 최대한 근접하도록 하였으며, 검증을 통해 보 정기간에 맞춰진 모형 매개변수들의
타탕성을 검토하였다.
보정 및 검증기간은 앞 절에서 언급한 바와 같이 각각 2015 ~ 2016년, 2017 ~ 2018년으로 2개년씩 지정하여 R2와 %difference값을
산정하였으며, 해당 결과는 Table 5와 같다.
Table 5. Model statistical performance measures evaluated based on daily flows at the monitoring stations for calibration and validation periods.
Station
|
Cal/Val
|
R2 |
%diff
|
Station
|
Cal/Val
|
R2 |
%diff
|
Munmakgyo (SumgangB)
|
cal(2015 ~ 2016)
|
0.89
|
9.2
|
Yangpyeonggyo (HangangF)
|
cal(2015 ~ 2016)
|
0.78
|
9.3
|
val(2017 ~ 2018)
|
0.84
|
12.0
|
val(2017 ~ 2018)
|
0.72
|
14.3
|
Wonbugyo (CheongmiA)
|
cal(2015 ~ 2016)
|
0.82
|
9.4
|
Gapyeonggyo (GapyengA)
|
cal(2015 ~ 2016)
|
.78
|
7.6
|
val(2017 ~ 2018)
|
0.78
|
13.1
|
val(2017 ~ 2018)
|
0.85
|
11.2
|
Yeojudaegyo (HangangE)
|
cal(2015 ~ 2016)
|
0.75
|
8.0
|
Cheongpyeonggyo (JojongA)
|
cal(2015 ~ 2016)
|
0.93
|
3.4
|
val(2017 ~ 2018)
|
0.84
|
9.6
|
val(2017 ~ 2018)
|
0.81
|
9.3
|
Heungcheondaegyo (BokhaA)
|
cal(2015 ~ 2016)
|
0.78
|
10.2
|
Gyeongangyo (GyeonganA)
|
cal(2015 ~ 2016)
|
0.79
|
9.2
|
val(2017 ~ 2018)
|
0.79
|
13.7
|
val(2017 ~ 2018)
|
0.86
|
7.5
|
Heukcheongyo (HeukcheonA)
|
cal(2015 ~ 2016)
|
0.86
|
9.5
|
Paldangdaegyo (HangangF)
|
cal(2015 ~ 2016)
|
0.91
|
8.5
|
val(2017 ~ 2018)
|
0.78
|
10.5
|
val(2017 ~ 2018)
|
0.92
|
10.3
|
10개 관측지점의 보정 및 검증 결과, 모두 Very good ~ good으로 모형의 모의치가 실측치를 매우 잘 반영하는 것으 로 나타났으며, 강우
시의 피크값이 대부분 관측값보다 약간 작게 모의되어 저·갈수기의 유량을 보다 잘 재현하는 것으 로 나타났다. 검증기간 중 2018년 관측자료의 경우,
동일하 게 유량이 기록된 지점이 많았으며, 특히 경안교 수위관측소 에서 최대 38일간 연속적으로 동일하게 기록되어 이를 제외 한 후, 목적함수를 산정하였다.
3.1.2. 수질
HSPF 모형의 수질 보정 시 수온, DO를 보정한 후 BOD, T-N, T-P, TOC, Chl-a에 대하여 보정을 수행하였으며, 본 연 구에서는
유기물질 관리대표 항목인 BOD와 TOC의 결과만 을 수록하였다.
BOD와 TOC 모의 결과, 총 11개 지점 모두 % difference 값이 모두 15 이하로 산정되어 “Very Good”을 나타냈으며, 모의값과
실측값이 같으면 0에 가까운 값을 나타내는 RMSE 의 경우, 0.06 ~ 1.49의 범위로 산정되었다. 검증 결과 중 청 미A, 복하A, 흑천A
지점의 경우, 실측값과 모의값의 평균값 에 대한 농도 비율이 신뢰범위를 약간 벗어나는 것으로 산정 되었지만, 그래프를 보면 모의치가 실측치를 잘 반영하고
있 는 것을 알 수 있다. 복잡한 수질 메커니즘과 다양한 유역의 공간적인 특성을 고려할 때 전반적으로 모의기간 동안 적절 히 모의된 것으로 판단된다.
3.2. 부하지속곡선 작성
부하지속곡선을 작성하기 위해서는 먼저 유량지속곡선을 작성하여야 하며, 유량지속곡선의 작성에 필요한 관측 횟수 는 엄격히 명시되어 있지 않지만 통상
1년 이상의 관측치를 바탕으로 계절적 변동을 포괄해야 한다(U. S. EPA, 2007). 유량지속곡선 작성 시 미국의 TMDLs에서 적용하는 유량구 간이고 총량관리기술지침(NIER, 2019)에서 2021년부터 적용 하도록 제시하고 있는 기준유량 산정방법에서 구분하고 있 는 홍수량(High, 0 ~ 10 %), 풍수량(Moist, 10
~ 40 %), 평수량 (Mid-range, 40 ~ 60 %), 저수량(Dry, 60 ~ 90 %), 갈수량 (Low, 90 ~ 100 %) 등
5개 구간을 기준으로 HSPF 모형의 일 유량 모의자료를 이용하여 2015 ~ 2017년까지 총 3개년의 유량지속곡선을 작성하였다(Cleland, 2003; NDEP, 2003).
유량지속곡선에 목표수질을 곱하여 나타낸 곡선이 허용부 하지속곡선이며, EPA에서 제시하고 있는 부하지속곡선 작성 방법 및 국내에서 수행된 선행연구에
의하면 이 곡선위에 실 측한 유달부하량을 관측 일자에 해당하는 유량구간에 표기 하여 목표수질 초과 및 달성여부를 분석하고 있다. (Table 7).
Table 7. Validation Results of BOD and TOC (2017 ~ 2018)
선행연구(Lee et al. 2018; Park et al., 2012)에 의하면, 특 정 유량구간에 수질 측정이 편중되어 있을 경우, 해당 유량 구간의 수질영향이 과다하게 반영되는 결과를 초래하게 된 다고 제시하고
있다. 본 연구대상유역 내 11개 단위유역에 대한 3개년(2015 ~ 2017년)의 수질측정횟수는 총 111 ~ 146 회로 118회를 기준으로 이론적인
유량등급별 수질측정횟수 는 홍수량 12회, 풍수량 35회, 평수량 24회, 저수량 35회, 갈 수량 12회이다. 하지만 실제 본 연구대상지역의 유량구간별
수질측정이 이루어진 빈도 분석 결과를 보면(Table 8) 경안A 는 홍수기 구간에 타 단위유역보다 더 많은 측정 빈도를 나 타났으며, 대부분 풍수기와 평수기에 편중되어 측정되고 있 는 것으로 조사되었다.
이렇게 단위유역별로 다양한 유량구 간에 편중되어 측정됨에 따라 본 연구에서는 부하지속곡선 작성 시 8일 간격의 관측값을 보정 및 검증이 완료된 모의
결과 값으로 대체함으로써 연도별 분석 가능한 수질이 최대 40개에서 365개로 확장하여 유황별 수질의 변동성을 최대로 반영하였다. 오염총량관리 시행계획
또는 이행평가 시 목표 수질 달성 여부를 판별할 경우, 최근 3년간의 수질을 기준으 로 하고 있기 때문에 2015년부터 2017년까지 총 3개년,
1096개의 수질을 이용하여 유량구간별로 분석하였다. 유량 구간별 BOD와 TOC의 수질 분포는 Table 6과 같으며, 유량 구간별 평균값(average) 및 중앙값(median) 수질을 함께 제시 하였다. 본 연구 대상유역 중 경기도 오염총량관리제 시행
대상지역(ME, 2013)으로 목표수질이 설정되어 있는 11개 단 위유역에 대하여 Table 9와 같이 도식화하였다. 해당 단위유 역의 저수기 구간에서 BOD와 TOC의 차이를 보면 0.5 ~ 2.2 mg/L의 분포로 평균 1.3 mg/L정도
TOC가 높게 나타났으며, 양화A 단위유역에서 약 2.2 mg/L 정도의 가장 큰 차이를 보 였다. BOD와 TOC의 유량구간별 차이를 분석한 결과,
대부 분 갈수기 구간에서 1.3 ~ 4.8 mg/L의 분포로 평균 2.7 mg/L 정도 크게 분석되어 갈수기에 난분해성 유기물질 관리가 필 요한 것으로
나타났으며, 경안A와 한강E 단위유역의 경우, 갈수기에 BOD와 TOC의 차이가 0.2 ~ 0.4 mg/L로 값이 거의 유사하여 단위유역별 다양성이
고려된 관리가 필요할 것으 로 판단된다.
Table 6. Calibration Results of BOD and TOC (2015 ~ 2016)
Table 8. The Frequency of water quality measurements (2015 ~ 2017)
Hydrologic condition class
|
Theoretical measurements
|
Han river unit-watershed
|
CM-A
|
YH-A
|
BH-A
|
HC-A
|
HG-E
|
GP-A
|
JJ-A
|
BH-D
|
KA-A
|
KA-B
|
HG-F
|
High
|
12
|
13
|
12
|
11
|
13
|
14
|
10
|
9
|
11
|
17
|
11
|
11
|
Moist
|
35
|
34
|
36
|
37
|
35
|
46
|
40
|
40
|
40
|
35
|
36
|
43
|
Mid-range
|
24
|
24
|
26
|
25
|
27
|
27
|
22
|
25
|
24
|
19
|
21
|
21
|
Dry
|
35
|
35
|
31
|
30
|
35
|
44
|
36
|
31
|
36
|
32
|
36
|
37
|
Low
|
12
|
6
|
7
|
15
|
8
|
15
|
10
|
13
|
6
|
15
|
8
|
6
|
Sum
|
118
|
112
|
112
|
118
|
118
|
146
|
118
|
118
|
117
|
118
|
112
|
118
|
Table 9. Load Duration Curves of BOD and TOC
3.3. TOC 목표수질 설정
3.3.1. TOC 목표수질 설정 방법
오염총량관리제도에서는 10년 평균 저수량을 BOD의 기준 유량으로 설정하여 관리하고 있으며, 목표수질도 동일하게 저수기 수질 또는 75 % 비초과수질을
정적모형(QUAL계열) 을 구동하기 위한 기준 수질자료로 활용하고 있다. 즉, 저수 기 구간의 수질자료를 활용하여 BOD 목표수질을 설정하고 있으며,
TOC 또한 저수기 구간의 예측수질을 TOC 목표수 질로 제안하였다.
TOC 목표수질 설정을 위하여 HSPF 모형 구축 시 수집한 입력자료 중 2015 ~ 2017년 기준 오염원별 부하량은 2020년 기준 목표부하량으로
변경하고, 일단위로 입력된 500 m3/day 이상 규모의 환경기초시설자료는 공공하수처리시설의 방류 수 수질기준에 의해 BOD의 경우, 5.0 mg/L 이하인 경우, 그 대로 적용하였으며,
그 이상인 경우, 5.0 mg/L로 변경하여 입 력하였다. SS, T-N, T-P 수질항목도 BOD와 동일한 방법으 로 각각 10 mg/L, 20
mg/L, 0.2 mg/L 이하로 입력될 수 있도 록 변경하였다. TOC의 경우, 현재 하수도법 시행규칙으로 방류수 수질기준이 제시되어 있지 않기
때문에 모형 구축 시 COD와의 관계식에 의하여 산정한 TOC 값을 “하수처리시설 에서 총유기탄소(TOC) 처리를 위한 운영·관리 고찰(Jeong et al, 2018)” 연구에서 제시된 TOC 방류수질 기준값(1일 하 수처리용량 500 m3 이상, I지역, 15 mg/L) 을 적용하여 입 력하였다. 즉, COD와의 관계식에 의해 산정된 TOC 값이 15 mg/L 이하일 경우, 동일하게
입력하였으며, 15 mg/L 이상일 때에는 15 mg/L를 적용하였다.
보정 및 검증이 완료된 모형에 점배출부하량을 목표연도의 예측결과로 변경하여 입력한 후, 재구동한 결과로부터 점오 염원의 기여도가 크고 현행 유기물질
관리 대상항목의 기준 유량 시기인 저수기 구간의 중앙값 및 평균값을 TOC의 목 표수질로 제안하였다.
청미A, 양화A, 흑천A, 한강E, 가평A, 조종A, 북한D, 경안 B, 한강F 단위유역의 경우, BOD 저수기 구간의 중앙값 및 평균값 수질을 산정한
결과, 2020년을 기준으로 설정된 목표 수질을 만족하는 것으로 나타났으며, TOC 또한 예측부하량 을 입력한 결과의 저수기 구간의 수질을 목표수질로
제안하 였다. 하지만 복하A, 경안A 단위유역은 BOD, TOC의 저수 기 구간 수질을 산정한 결과, BOD가 목표수질을 초과하고 있어 달성하도록
일정량씩 부하량을 감소시킨 후, 달성했을 때의 TOC 수질을 목표수질로 제안하였다. 이는 경기도 기본 계획 수립 당시 BOD 목표수질 설정을 위한
기준년도는 2012년이고, 본 연구의 기준년도는 2015년으로 각 기준년도 를 중심으로 부하량을 예측함에 있어 자연증감량 또는 일부 개발과 삭감계획의
이행여부로 인한 차이가 발생하여 이에 대한 영향이 미친 것으로 판단된다. 따라서 당초 계획 수립 시 설정된 BOD 목표수질을 달성하도록 일정량의 부하량을
감소시킨 후, 이에 대한 부분이 반영된 TOC 수질을 목표수 질로 제안하였다.
3.3.2. TOC 목표수질 설정
목표연도의 예측부하량을 입력한 결과로부터 부하지속곡 선을 작성하여 유량구간별 BOD와 TOC의 분포를 도식화하 였으며, 총 5개의 유량구간별 평균값과
중앙값, 그리고 각 구 간별 25 ~ 75 % 사이에 분포를 함께 제시하였다.
TOC 목표수질 설정 방법은 앞에서 제시한 바와 같이 목 표연도의 부하량을 입력한 후, BOD의 기준유량 시기인 저 수기(60 ~ 90 %)구간의
평균값 또는 중앙값으로 분석된 수질 을 TOC 목표수질로 제안하였으며, BOD 목표수질을 초과한 단위유역(복하A, 경안A)은 만족하도록 부하량을 감소시킨
후, 달성했을 경우의 TOC 저수기의 평균값과 중앙값을 목표 수질로 제시하였다.
먼저 청미A를 보면, 저수기 구간의 BOD 평균값과 중앙값 은 각각 2.1 mg/L, 2.0 mg/L으로 산정되어 목표수질인 2.0 mg /L를 만족하는
것으로 나타났으며, TOC는 평균값 4.0 mg/L, 중앙값 3.0 mg/L으로 산정되었다. TOC 저수기의 평균값과 중앙값이 1.0 mg/L의 차이를
나타내었는데 청미A는 다른 유 량구간에 비해 저수기 구간에 수질이 1.8 ~ 6.2 mg/L로 분포 가 가장 크게 분석되어 이에 대한 영향으로 판단된다.
양화B 의 BOD 목표수질 1.7 mg/L로 저수기 구간의 모의 결과는 평 균값 1.6 mg/L, 중앙값 1.4 mg/L로 목표수질 이내의 값으로
산정되었으며, TOC는 각각 3.6 mg/L, 3.3 mg/L로 나타났다. 흑천A는 BOD 평균값 0.9 mg/L, 중앙값 0.8 mg/L로 목표수질
0.8 mg/L를 만족하는 것으로 모의되었으며, TOC는 평균값 2.6 mg/L, 중앙값 2.0 mg/L로 산정되었다. 한강E의 BOD 목 표수질은
1.4 mg/L이며, 예측수질은 각각 1.4 mg/L, 1.3 mg/L 으로 만족하는 것으로 모의되었으며, 이 시기의 TOC는 1.9 mg/L, 1.7
mg/L로 예측되었다. 가평A의 경우, BOD 목표수질 은 0.7 mg/L이며, 본 연구에서는 평균값 0.7 mg/L, 중앙값 0.6 mg/L으로
모의되어 목표수질을 만족하는 것으로 나타났고, TOC도 BOD와 동일한 저수기 구간에서 각각 1.7 mg/L, 1.6 mg/L으로 분석되었다. 조종A는
BOD 평균값 0.9 mg/L, 중앙 값 0.8 mg/L로 모의되어 목표수질 1.1 mg/L 이내의 값을 나 타냈으며, 이 시기의 TOC는 각각 1.5
mg/L와 1.4 mg/L로 산 정되었다. 북한D는 BOD 기준 평균값 0.9 mg/L, 중앙값 0.8 mg/L로 목표수질인 0.8 mg/L와 동일한
값으로 모의되었으며, 해당 유량구간의 TOC는 2.0 mg/L, 1.9 mg/L로 나타났다. 경 안B의 BOD는 각각 2.2 mg/L, 2.1 mg/L로
예측되어 목표수질 인 2.6 mg/L이내의 값으로 모의되었으며, TOC는 평균값 3.9 mg/L, 중앙값 3.8 mg/L로 예측되었다.
예측부하량을 입력했을 경우, 복하A와 경안A에서 BOD 목표수질을 초과하고 있어 목표수질을 달성하도록 부하량을 임의로 감소시킨 후, TOC 수질을
목표수질로 제안하였다. 경기도 기본계획 수립 시 BOD 목표수질 설정을 위한 기준 년도는 2012년으로 이를 기준으로 2020년까지의 목표를 가 지고
예측부하량을 산정하였으나, 본 연구에서는 중간년도인 2015년을 기준으로 2020년의 예측부하량을 산정함으로써 자 연증감량 또는 일부 개발과 삭감계획의
이행여부로 인한 차 이가 발생하여 이에 대한 영향이 미친 것으로 판단된다. 따 라서 1단계 기본계획 계획 수립 시 설정된 BOD 목표수질을 초과하는
단위유역은 달성하도록 일정량의 부하량을 감소시 켜 이에 대한 부분이 반영된 TOC 수질을 목표수질로 제안 하였다. 복하A는 BOD 목표수질 2.1
mg/L를 만족했을 때 TOC는 평균값 2.8 mg/L, 중앙값 3.1 mg/L로 예측되었으며, 경안A는 BOD 목표수질은 3.7 mg/L로서 저수기구간의
BOD 모의값이 이를 만족하는 TOC 수질은 각각 4.4 mg/L, 4.3 mg /L으로 산정되었다.
본 연구대상유역의 말단에 위치한 한강F의 경우, 저수기 BOD는 평균값 1.2 mg/L, 중앙값 1.0 mg/L으로 목표수질인 1.4 mg/L 이내로
모의되었으며, 이 시기의 TOC는 각각 2.1 mg/L, 1.8 mg/L로 예측되었다. 이렇게 한강 상류에 위치한 11 개 단위유역에 대하여 TOC의
목표수질을 설정한 결과는 아 래의 표와 같으며, 이와 같이 설정하였을 경우, 본 연구유역 의 말단인 한강F 지점에서 평수기 구간의 평균값과 중앙값
을 산정한 결과, 각각 1.6 mg/L, 1.2 mg/L로 나타나 팔당댐 중 권역의 목표기준인 Ⅰa, 즉, TOC 2.0 mg/L이하를 만족하는 것으로
모의되었다.
본 연구에서 잠정적으로 설정한 TOC 목표수질은 국내 물 환경분야의 최상위 계획인 대권역 계획에서 설정하고 있는 팔당댐 중권역의 목표기준을 만족하는
것으로 분석되었으며, 향후, TOC의 총량관리대상 유기물질 전환을 위한 기초연구 로서 활용이 가능할 것으로 판단된다. (Table 10)
Table 10. Water Quality Distribution Status by Flow conditions
4. Conclusion
공공수역 유기물질 관리지표 전환에 따라 오염총량관리제 도에서도 유기물질 관리대상 항목을 BOD에서 TOC로 전환 하고자 계획하고 있으며, 본 연구에서는
TOC로의 관리대상 물질 변경 계획에 앞서 유역모형과 부하지속곡선을 이용하 여 TOC 목표수질을 제안하였다.
먼저 모형의 보정 및 검증 결과, 유량, BOD, TOC 모두 목 적함수 산정 결과, 신뢰범위 이내로 나타나 유량지속곡선, 부 하지속곡선을 작성함에
있어 실제 관측값을 모의값으로 대체 하여 적용하는데 충분히 신뢰도가 높은 것으로 판단된다.
경기도 관할 오염총량관리제도 시행 대상지역으로 BOD 기준 목표수질이 설정되어 있는 청미A, 양화A, 복하A, 흑천 A, 한강E, 가평A, 조종A,
북한D, 경안A, 경안B, 한강F 등 11 개 단위유역에 대하여 부하지속곡선을 작성하여 최근 3개년 (2015 ~ 2017)의 유량구간별 BOD,
TOC의 수질 분포를 분석 한 후, HSPF 모형 구축 시 수집한 입력자료 중 2015 ~ 2017 년 기준의 오염원별 점배출부하량을 2020년 기준의
예측부 하량으로 변경하여 모형을 재구동하였다. 일단위 환경기초시 설 방류수질의 경우, BOD는 방류수 수질기준, TOC는 선행 연구 결과에 따른 기준수질
15 mg/L를 적용하였다. 입력자료 를 목표연도의 예측부하량으로 변경하여 재구동한 결과로부 터 점오염원의 기여율이 높고, BOD의 기준유량 시기인
저 수기(60 ~ 90 %)구간의 평균값 또는 중앙값으로 분석된 TOC 수질을 목표수질로 제안하였다. 복하A, 경안A 단위유역의 경우, 예측부하량을
입력하여 모의된 수질이 BOD 목표수질 을 초과하여 목표수질을 달성하도록 일정량의 부하량을 감 소시킨 후, TOC 저수기 구간의 평균값과 중앙값을
목표수질 로 설정하였다. 이렇게 TOC의 목표수질을 상류 단위유역부 터 설정하였을 경우, 본 연구대상 유역의 말단인 한강F 지점 에서 평수기 구간의
평균값과 중앙값을 산정한 결과, 각각 1.6 mg/L, 1.2 mg/L로 나타나 팔당댐 중권역의 목표기준인 Ia, 즉, 2.0 mg/L이하를 만족하는
것으로 나타났다.
본 연구는 유역모형과 부하지속곡선을 활용하여 유량구간별 BOD와 TOC의 수질현황을 파악한 후, TOC 원단위 조사자료에 의하여 산정된 배출부하량과
목표연도의 예측부하량을 입력하 여 모의한 결과로부터 저수기 구간의 중앙값과 평균값을 산정하 여 목표수질로 제안함으로써 잠정적인 TOC 목표수질 설정방법
에 대하여 고찰하였다. 향후, 총량제에서 TOC로의 관리대상물질 전환을 위한 기초연구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.