2.1 대상유역 조사

본 연구에서는 중복 하천에서 측정위치에 따른 수질항목 간의 오염도 변동특성 및 상관성을 비교 하기 위해 낙동밀양 중권역 내 계성천과 화포천을 선정하였다.

낙동밀양 중권역은 낙동강 본류의 낙동창녕 중권역의 말단인 남강합류점부터 밀양강 합류전까지의 본류 46.7 km에 해당하며, 강은 대부분 서쪽에서 동진하여 낙동강하구언 중권역과 연결된다. 계성천의 하천연장은 24.60 km이며, 유로연장은 31.10 km이다. 유역면적은 96.00 km²로 낙동밀양 유역면적(1,004.68 km²)의 9.56%에 해당된다. 물환경측정망의 위치는 낙동강 합류전 말단 구간인 남지교에서 측정을 실시하고, 지류모니터링 위치는 남지교에서 상류 2.5 km의 성사교로 두 측정지점 사이에 관곡천이 합류한다. 화포천의 하천길이는 19.50 km이며, 유로연장은 22.28 km이다. 유역면적은 137.84 km²로 낙동밀양 유역면적(1,004.68 km²)의 13.72%에 해당된다. 화포천의 물환경측정망 위치는 낙동강 합류전 말단 구간의 금곡교이며, 지류 모니터링 위치는 낙동강 합류전부터 상류 약 8.5 km 지점의 설창교로 두 측정지점 사이에 지류 하천인 퇴래천, 사촌천, 용덕천이 합류한다.

Fig. 1. Target basin status.

2.2 자료 수집

물환경측정망과 낙동강물환경연구소에서 수행중인 “낙동강수계 지류･지천 장기모니터링 및 목표수질 달성도 평가”연구에서 중복하천에 대한 상･하류 수질 오염도 변동특성 및 상관성을 비교하고자 한다. 지류 모니터링에서 계성천 측정성과는 2011년부터 2014년까지 연2회 측정으로 비교하기엔 적은 데이터를 보유하고 있으며, 2015년부터 월1회 측정을 실시하였으며, 수질비교를 위한 충분한 활용이 가능할 것으로 판단하여 낙동밀양 중권역 내의 계성천과 화포천을 대상으로 2015년 ~ 2019년까지 수질자료를 수집하였다.

계성천과 화포천은 물환경측정망에서 수질측정망에 속해있다. 수질측정망은 「환경정책기본법」 제22조(환경상태의 조사･평가등)와 「물환경보전법」 제9조(수질의 상시측정 등) 및 제9조의2(측정망 설치계획의 결정, 고시 등) 등에 의거하여 하천･호소 등 공공 수역의 수질 및 수생태계의 실태를 파악하기 위해 운영하고 있으며, 주요환경정책의 효과분석 및 정책수립을 위한 기초자료로 사용된다. 연간 36회 이상 조사를 원칙으로 하며 주요지점 및 보 대표지점은 48회를 측정하고 있다(^{ME, 2012}).

지류･지천 장기모니터링에서는 일반관리지점과 중점관리지점으로 분류하며, 일반관리지점은 년 2회, 중점관리지점은 월 1회 수질 및 유량측정을 실시하고 있다. 계성천과 화포천은 중점관리에 포함되며 측정망보다 상류에 위치하고 있다.

수질환경은 강우의 영향을 크게 받기 때문에 강우 흐름을 고려할 필요가 있다. 강우자료는 기상청 기상자료 개방포털을 이용하였으며, 계성천은 창녕군에 포함되어 있어 방재기상관측자료(AWS)를 활용하였으며, 화포천은 김해시로 종관기상관측(ASOS)를 활용하였다.

방재기상관측이란 지진, 태풍, 홍수, 가뭄 등 기상현상에 따른 자연재해를 막기 위해 실시하는 지상관측으로 관측 공백 해소 및 국지적인 기상현상을 파악하기 위하여 전국 약 510여 지점에 자동기상관측비(Automatic Weather System, AWS)를 설치하여 기온, 강수, 바람, 슴도, 기압 등을 자동으로 관측하고 있다. 종관기상관측은 정해진 시각의 대기상태를 파악하기위해 모든 관측소에서 같은 시각에 실시하는 지상관측으로 시정, 구름, 증발량, 일기현상 등 일부 목측 요소를 제외하고 종관기상관측장비(Automatic Synoptic Observing System, ASOS)를 이용해 전국 102개 지점에 대해서 기온, 강수, 바람, 기압, 습도, 일사, 일조, 눈, 구름, 시정, 지연상태, 증발량 등을 관측하고 있다.

2.3 상관분석(Correlation analysis)

상관분석은 수치형으로 측정된 자료들의 상호관계를 분석할 때 사용하는 통계방법이다. 수치형 자료들의 상호관계는 상관계수(corr correlation coefficient)로 나타내는 것으로 두 변수 사이에 존재하는 다양한 관계 중 선형관계를 측정하는 지표로 두 변수 사이의 관계를 1차 함수 관점에서 측정하는 방법이다. 이 때 자주 사용되는 통계법은 Pearson 상관계수(Pearson Correlation Coefficient, )가 많이 이용되며, -1.0≤≤1.0의 값을 갖는다. 상관계수가 ‘0’에 가까우면 두 변수의 선형관계가 매우 약하다는 의미이고, ‘|1|’(절대값 1)에 가까운 값이면 관계가 강하다는 의미가 아니라 두 변수의 선형관계가 매우 강하다는 의미이다(^{Chang et al., 2010}; ^{Kang et al., 2019}; ^{Park and Cha, 2013}).

3.1 연도별 수질 변화

본 연구의 대상하천인 계성천과 화포천의 부하량과 연도별 수질 변화를 Table 1 ~ Table 2에 나타내었다. 부하량 산정은 “수질오염총량관리기술지침(2014, 국립환경과학원)”에 따라 산정하였으며, “낙동강수계 지류･지천 장기모니터링 및 목표수질 달성도 평가”에 산정된 값을 반영하였다(^{Nakdong River Environment Research Center, 2012~2019}). 생활계, 축산계, 산업계, 토지계로 구분하였으며, 수질 항목은 BOD, T-N, T-P로 구분하였다. 추 후 유량에 의한 수질영향 강우, 강우빈도, 유량상승지속시간(강우지속시간), 노면 퇴적량 등의 영향에 대해 분석 필요한 것으로 판단된다(^{Kim et al., 2013}; ^{Kim et al., 2018}; ^{Kim et al., 2011}).

Table 2. Annual water quality

River	Water Quality Item	2015		2016		2017		2018		2019
		Up stream	Down stream	Up stream	Down stream	Up stream	Down stream	Up stream	Down stream	Up stream	Down stream
GyeseongRiver	TEMP(℃)	19.9	19.4	17.8	16.5	18.2	16.7	17.1	17.2	17.3	17.6
	DO(mg/L)	7.1	7.7	9.3	8.6	8.3	9.1	7.8	9.0	9.1	9.9
	BOD(mg/L)	1.6	1.9	1.9	2.2	2.8	2.9	2.0	2.4	3.3	3.5
	COD(mg/L)	7.2	7.8	7.0	7.8	8.8	9.1	7.2	7.8	7.6	8.4
	T-N(mg/L)	2.163	2.416	2.301	3.192	1.690	2.439	2.542	2.572	1.815	2.139
	T-P(mg/L)	0.179	0.100	0.170	0.126	0.143	0.096	0.124	0.098	0.109	0.106
	SS(mg/L)	4.6	9.2	7.9	15.4	11.0	13.8	9.1	16.3	11.1	19.5
	TOC(mg/L)	4.3	5.1	4.6	5.0	6.1	7.3	4.9	5.2	5.7	6.2
	EC()	357	337	276	291	416	376	357	337	376	368
	Q(㎥/s)	0.304	0.985	1.039	1.599	0.201	0.427	0.472	2.333	0.185	0.709
Hwapo River	TEMP(℃)	17.4	16.9	18.6	18.0	18.2	18.0	18.5	18.3	17.8	17.8
	DO(mg/L)	8.5	8.6	8.7	9.2	7.8	9.9	8.8	9.1	8.4	9.7
	BOD(mg/L)	3.5	4.0	3.5	3.5	3.9	4.1	3.3	3.3	3.1	3.7
	COD(mg/L)	6.6	8.6	7.0	7.9	8.3	9.5	7.6	7.9	7.2	7.6
	T-N(mg/L)	3.018	3.288	2.675	3.637	2.936	3.258	2.690	3.164	2.845	2.886
	T-P(mg/L)	0.206	0.140	0.128	0.089	0.156	0.095	0.186	0.077	0.154	0.102
	SS(mg/L)	35.5	38.1	33.2	41.2	27.1	33.9	17.3	29.2	23.3	29.7
	TOC(mg/L)	4.9	5.9	4.7	5.4	5.9	6.7	5.2	5.3	5.4	5.6
	EC()	445	412	376	380	541	524	508	438	429	414
	Q(㎥/s)	0.743	2.418	1.069	3.151	0.617	1.246	2.129	1.524	1.657	2.250

화포천은 발원지부터 합류점까지 농경지, 공장, 배수장, 하수종말처리장, 화포늪 등 다양한 오염원이 있다. 상류에서의 수색은 깨끗하지만 공장 및 축사 밀집구간을 지나면서 수색이 흐려진다. 또한 흐름이 느려 오염물질의 정화능력이 떨어져 수질 변화가 거의 유사하게 나타난 것으로 판단된다. 계성천은 축사 및 농경지의 영향을 받는 하천으로 2015년 대비 2019년 수질오염도가 전반적으로 높게 나타났다. 하천 평균유량이 감소하는 것으로 보아 예측 할 수 없는 기후 변화에 잦은 가뭄이 발생하면서 농경지에 용수공급이 필요하며, 다수의 양수장 운영을 생각해볼 수 있다. 하천유량이 감소하면 오염물질의 희석작용이 약하고, 유지용수 감소에 의한 정화능력 감소 등으로 하천 오염도가 증가한 것으로 판단된다.

3.2 월별 수질 변화

계성천과 화포천을 대상으로 2015년부터 2019년까지의 수질자료를 월별 평균을 산정하여 측정위치에 따른 수질변화를 비교하였다. 비교 수질은 유기물 항목에서 경향성이 유사한 BOD-SS, COD-TOC와 영양염류 항목은 T-N-T-P으로 나누어 월별 변화를 그래프로 나타내었다.

3.2.2 화포천

화포천은 발원지부터 말단까지 농경지, 공장 배수장 하수종말처리장 등 다양한 오염원의 영향을 받는다. 유량은 하류보다 상류가 많이 흐르는 경우가 발생하는 것으로 보아 측정시기에 따른 오류이거나 본류 유입 지류 하천 말단의 한림배수펌프장 수문의 개폐 유무에 대한 지대한 영향을 받는 것으로 판단된다. 수질농도는 계성천보다 상･하류 차이가 많이나타나지 않았으며, 전반적으로는 계성천과 유사한 패턴으로 말단에서의 수질오염도가 높게 나타났고, T-P는 상류에서 높게 나타났다.

Fig. 2 Monthly water quality concentration in Gyeseong-stream

BOD 항목의 월별 현황을 먼저 살펴보면 농도가 가장 높게 나타난 달은 6월이었으며, 가장 낮은 달은 상류 12월, 하류 10월로 나타났다. 상류가 하류보다 높게 나타나는 달은 7~10월로 강우에 의한 희석효과는 상류보다 말단에서 영향이 더 있는 것을 유추해 볼 수 있다. SS가 가장 높게 측정된 달은 상류 4월, 하류 3월로 나타났으며, 겨울에 부유물질이 낮게 측정되는 것을 확인하였다. COD와 TOC는 유사한 경향성을 보이고 있으며, 두 항목 모두 10월부터 점차 증가하여 6월에 가장 높게 측정되었다. 영양염류 항목 T-N은 겨울철에 측정값이 높게 나타나고 여름철로 갈수록 감소하였으며, T-P는 전반적으로 0.040 mg/L ~ 0.200 mg/L(수질 1b ~ Ⅲ등급)을 유지하고 있었으며, 10월에 상･하류 차이가 크게 나타났다. 하천형 습지는 평상시에는 물이 상류에서 하류로 흐르지만 하천 하류에 큰 강에서 홍수가 나게 되면 물이 거꾸로 하류에서 상류로 흐르며, 습지에 형성되어 있는 식물과 미생물은 각종 오염원으로부터 유입되는 수질 오염 물질을 분해시켜 정화시켜준다. 그러나 화포천 습지생태공원 지점에 있는 습지의 역할을 확인하기에는 현 측정으로는 파악이 어렵다. 연구 상황으로 볼 때 합류되는 소하천의 수질 및 측정지점 인근 오염원 유입 등의 가능성이 높을 것으로 판단된다.

Fig. 3 Monthly water quality concentration in Hwapo-stram

3.3 상･하류 수질상관성분석

상･하류 수질항목간의 상관성을 분석하기 위하여 상관분석을 실시하였으며, 그 결과는 Table 2~3에 나타내었다.