The Journal of
the Korean Society on Water Environment

The Journal of
the Korean Society on Water Environment

Bimonthly
  • ISSN : 2289-0971 (Print)
  • ISSN : 2289-098X (Online)
  • KCI Accredited Journal

Editorial Office


  1. 이화여자대학교 환경공학과 (Department of Environmental Science and Engineering, Ewha Womans’ University)



Non-parametric test, Spatiotemporal plot, Water quality, Weir, Yeongsan River

1. Introduction

영산강은 국내 주요 강 중 하나로 타 수계보다 유로 연장이 짧고 하상계수가 커 유량 변동이 심한 특성을 보인다. 영산강 상류의 지류 유역인 장성⋅담양⋅광주⋅나주에는 원활한 용수 이용을 위해 다목적댐이 설치되었고, 네 개 댐에 저수된 물의 97%는 농업용수로 이용된다. 따라서 하천 유지용수가 타 수계에 비하여 매우 부족하고, 이에 하수처리장의 방류수를 영산강 유지 유량으로 사용하고 있다(Jung et al., 2012; Lee, Yang et al., 2019). 본류 유역에는 광주광역시의 인구 밀집 지역에서 배출된 하⋅폐수 방류수가 강으로 합류된다. 또한, 영산강의 큰 조석의 차로 인해 인근 농경지에 염수가 유입되는 것을 방지하기 위하여 영산강과 서해를 막는 하구언이 건설되었다(Son et al., 2013). 이러한 요인들로 영산강에는 부영양화, 저층 산소 고갈, 녹조 현상 등의 문제가 지속해서 발생해왔다(Shin et al., 2016).

하천 관리의 어려움을 완화하고자 2011년부터 2012년까지 영산강에는 수자원 확보, 홍수 등의 이상 기후 대비, 수질 개선 등을 목표로 강 복원 사업이 진행되었다. 사업의 일환으로 총인 처리시설 증설, 퇴적물 준설 작업 등과 더불어 본류에 총 두 개의 보(승촌보, 죽산보)가 건설되었으며 약 5년간 운영되었다. 복원 사업 이후 총인과 총질소 등의 영양염류 농도와 부유물질 농도는 감소하였지만, 조류 농도는 증가하는 양상을 보였다(Seo et al., 2018). 2017년 6월 이후 두 보가 모두 개방되었으며 현재까지도 부분적으로 개방 상태로 유지되고 있어, 수위, 수량, 유속 등 물리적 환경 변화에 따른 수질 변화가 일어날 것으로 예상된다.

수질 복원 사업에 따른 환경 변화가 질소성 영양염류 및 조류 발생에 미치는 영향을 분석하거나(Shin et al., 2015; Seo et al., 2018) 비모수 통계분석 및 상관석 분석을 통해 구조물 설치에 따른 수질 변화(Cha et al., 2015)를 살펴본 선행 연구들이 보고된 바 있다. 그러나 보 개방으로 인한 수질 변화 연구는 현재까지 거의 이루어지지 않고 있다. 또한, 영산강의 고질적인 높은 영양염류 및 조류 농도의 문제로(Lee et al., 2005), 연구 분야가 주로 식물성 플랑크톤과 조류 발생에 대한 분석으로 한정되어 있다(Kim and Shin, 2021; Kim et al., 2020; Seo et al., 2020; Shin et al., 2016). 수체의 수질 변화는 복합적인 요인에 따라 일어나며, 녹조 현상 등 가시적인 변화의 직접적인 지표가 되는 Chl-a 이외에도 BOD, COD, SS, EC 등의 대표적인 수질 지표 농도 변화를 파악하는 것은 하천 수질 모니터링 시 매우 중요하게 여겨져왔다(Karamouz et al., 2009; Teodosiu et al., 2015; Wang et al., 2014). 따라서 영산강에서의 다양한 수질 지표에 대한 변화 분석이 필요할 것으로 판단되었으며, 이를 위하여 적절한 통계 및 시각적 분석 방법을 선정하는 것은 중요하다. 통계적 분석은 수계에서 시공간적 경향 분석을 진행할 때 가장 효과적이며 유의미한 결과를 도출한다. 여러 통계 방법 중 수질 데이터에는 Mann-Kendall test, Analysis of variance test (ANOVA), Wilcoxon test 등과 같은 비모수통계 기법이 주로 사용되는데(Kisi and Ay, 2014; Liu et al., 2016; Liu et al., 2017; Luo et al., 2011; Marshall et al., 2006; Ofman et al., 2017; Vega et al., 1998), 이는 수질 데이터가 대부분 강한 계절성에 따른 비대칭적인 분포를 보이거나, 자료에 결측치가 존재할 확률이 높기 때문이다.

본 연구에서는 영산강 보 개방 전부터 현재까지 수질 변화 및 현황을 파악하기 위하여 선행적으로 자료의 분포를 파악하기 위해 정규성 검정을 실시하였다. 정규성이 여부에 따른 보 개방에 따른 수질 변화를 비모수통계 기법인 Wilcoxon signed-rank test를 이용하여 분석하였다. 또한 3차원 시공간적 시각화 자료를 통하여 보 개방 전후 3개년 동안 대상 구간의 수질 경향과 변화 수준을 제시하였다. 본 연구를 통해 보 개방 전부터 현재까지 영산강에서의 수질 변화 및 현황을 파악하고, 이후 두 개 보의 운영에 대한 방향을 제시하고자 한다.

2. Materials and Methods

2.1 연구대상지 및 분석 자료

영산강은 전라남도 담양에서 발원하여 서해로 흐르며, 총 유역면적은 3,371.4 km2로 광주광역시 전역과 전라남도 7개 시⋅군을 지난다. 본류의 유로 연장은 136.0 km로 타 수계에 비해 짧은 편이다. 본류에 설치된 승촌보와 죽산보는 영산강의 중류인 광주광역시 남구 승촌동, 전라남도 나주시 다시면에 위치하고 있다(Fig. 1).

Fig. 1. Map of the Yeongsan River Study Sites.
../../Resources/kswe/KSWE.2022.38.1.1/PICE138.png

Fig. 2에는 부분적인 보 개방에 따른 수위 변화를 나타내었다. 보가 개방되기 전인 2017년 중반기까지 승촌보에서는 일정하게 7.5 m 정도의 수위를 유지하였고, 보 개방 이후 평균적으로 약 6 m 정도로 수위가 내려갔으며, 2018년 4월부터 11월과 2019년 4월에는 최저 2.5 m의 수위를 보이기도 하였다. 죽산보의 경우, 보 개방 전 수위는 3.5 m였으며, 보 개방 이후 평균 2.5 m의 수위를 나타냈고, 2018년 10월부터 2019년 3월까지는 수위가 기준수위 이하인 -1.59 m로 내려가는 것으로 나타났다. 저수량의 경우 보 개방 전 2014년부터 2016년까지의 평균값과 중간값은 약 8.99×106 m3, 보 개방 후 2018년부터 2020년은 약 5.8×106 m3와 6.3×106 m3로 모두 30% 이상 감소하였다. 승촌보에서의 총유입량과 총방류량의 평균값은 보 개방 전 약 30 m3/s였던 것에 비해 보 개방 이후 강우량이 크게 증가하면서 40 m3/s 정도로 더 높았으나, 중간값은 보 개방 전 약 20 m3/s, 보 개방 후 15 m3/s로 보 개방 후 감소하였다. 또한, 보 개방 이후 저수량, 유입량 및 방류량의 최솟값은 감소하고 최댓값은 증가하면서 수량의 변동 폭이 크게 나타났음을 확인할 수 있었다. 죽산보에서의 저수량 역시 보 개방 이후 40% 이상 감소하였고, 유입 및 방류량 또한 평균값은 28% 증가, 중간값은 27% 감소하면서 승촌보에서와 비슷한 양상의 변화를 보였다. 이러한 수위와 수량의 변동 또한 영산강의 수질에 물리적인 영향을 줄 것으로 예상하였다.

Fig. 2. Changes in the Water Level before and after Weir Opening.
../../Resources/kswe/KSWE.2022.38.1.1/PICE6E4.png

영산강의 수질 분석을 위해 2014년부터 2020년까지의 주별 데이터를 2014년부터 2016년, 2018년부터 2020년의 개방 전과 개방 후 3개년의 데이터로 나누어 Shapiro-Wilk 정규성 검정과 Wilcoxon signed-rank test를 진행하였다. 또한, 2017년을 포함한 전체 7개년의 데이터에 대하여 시공간적 그래프를 작성하였다. 수질 자료는 환경부에서 운영하는 물환경정보시스템(Water Environment Information System)의 일별 데이터를 이용하였으며(ME, 2021), 누락된 데이터는 선형 보간법을 통해 추정하였다. 보 개방에 의한 영향을 받는 수질측정망 지점으로써 승촌보의 상류 방향으로 인접한 두 개의 지점(광주1, 광산)과 죽산보에 인접한 두 개의 지점(나주, 죽산)을 각각 선정하였다. 두 개 보와 수질측정망 지점들은 Fig. 1에 나타나 있다. 대상 수질 지표 항목으로는 biochemical oxygen demand (BOD)와 chemical oxygen demand (COD), total nitrogen (TN)과 total phosphorus (TP), suspended solids (SS), electrical conductivity (EC), chlorophyll-a (Chl-a)를 사용하였으며, 전체 수질 복원 사업의 기간 및 사용된 분석법은 Fig. 3에 정리하였다.

Fig. 3. Timeline of the River restoration project and analysis operated.
../../Resources/kswe/KSWE.2022.38.1.1/PICEA5E.png

2.2 분석 방법

2.2.1 정규성 검정

통계 분석을 진행하기에 앞서 데이터의 정규성을 검정하였다. 데이터가 정규 분포를 따른다면 모수 검정법을, 따르지 않는다면 비모수 검정법을 사용한다. 비모수 검정법은 정규 분포를 만족하지 않는 데이터에도 사용할 수 있고 결측이나 이상값에 크게 영향을 받지 않는다는 장점을 가진다(Hamed, 2008). 본 연구에서는 자료를 보 개방 전(2014~2016)과 후(2018~2020) 데이터로 나누어 정규성 검정을 진행하였으며, 표본의 개수가 50개 내외인 소표본에 사용되는 Shapiro-Wilk 검정을 진행하였다. 이 검정법은 표본 ../../Resources/kswe/KSWE.2022.38.1.1/PICEA8E.gif이 정규분포하는 모집단에서 추출되었다는 귀무가설을 검정하며, 0.05의 유의수준(../../Resources/kswe/KSWE.2022.38.1.1/PICEA8F.gif)에서 ../../Resources/kswe/KSWE.2022.38.1.1/PICEA90.gif값이 ../../Resources/kswe/KSWE.2022.38.1.1/PICEA91.gif보다 작으면 귀무가설을 기각한다. 검정통계량 W는 다음 수식 (1)과 같이 도출된다.

(1)
W = i = 1 n a i x i 2 i = 1 n x i - x ¯ 2

../../Resources/kswe/KSWE.2022.38.1.1/PICEA92.gif는 상수, ../../Resources/kswe/KSWE.2022.38.1.1/PICEA93.gif는 표본의 평균값을 나타낸다.

2.2.2 비모수 통계 분석

일반적으로 시계열 데이터나 같은 지점의 사전⋅사후 데이터를 비교할 때는 t검정과 같은 모수 통계 기법을 활용하는 경우가 많다. 그러나 수질 데이터는 특성상 계절성을 나타내고, 연속적으로 상관성이 있으며, 주로 비대칭적인 분포를 보이기 때문에 모수 검정법에서 기본적으로 요구하는 가정이 충족되지 않아 결과의 신뢰도가 감소한다(Crawford et al., 1983; Helsel and Hirsch, 1992). 따라서 보 개방 전후 수질 비교를 위한 데이터 분석법으로 비모수 통계법인 Wilcoxon 부호 순위 검정법(Wilcoxon signed-rank test)을 활용하였다. 이 분석법은 대응되는 두 표본 ../../Resources/kswe/KSWE.2022.38.1.1/PICEAA4.gif의 분포에 차이가 있는지 비교하며, 검정통계량 W를 나타내는 수식은 (2)와 같다.

(2)
W = i = 1 n s i g n x i - y i R i

../../Resources/kswe/KSWE.2022.38.1.1/PICEAA5.gif은 부호 함수, ../../Resources/kswe/KSWE.2022.38.1.1/PICEAA6.gif는 대응되는 값 사이 차의 절대값을 오름차순으로 나열했을 때 그 순위이다.

2.2.3 시각적 분석

전체 수질 자료의 경향성과 변화 수준을 파악할 수 있도록 3차원의 시공간적 그래프를 작성하였다. 수질의 변화 경향을 시각적으로 구현한 연구들은 box⋅whisker plot, grouped bar plot, contour plot, animated contour plot 등 다양한 방법으로 진행되어왔다. 수질 자료의 단순한 수치적 비교나 통계적 분석은 수질 변화의 결과를 파악하기에 용이하지만, 변화의 과정이나 데이터의 공간적인 정보가 손실된다. 또한, 데이터의 시각화는 수질을 측정한 지점의 좁은 시야에서 벗어나 전체적인 시야에서 수계를 관찰할 수 있도록 하는 효율성을 제공한다(Boyer et al., 2000; Lee et al., 2010; Lee, Kim et al., 2019).

본 연구에서는 정보의 손실을 최소화하고 장기간의 수질 경향을 효과적으로 파악하기 위하여 7가지 수질 지표 항목(BOD, COD, TN, TP, SS, EC, Chl-a)별 데이터를 3차원 시공간적 그래프로 나타내었다. 시각화에 사용한 데이터는 통계 분석에서 사용한 것과 같은 2014년부터 2020년까지의 주별 데이터이며, Fig. 1에 나타낸 네 개의 수질 측정망에서 측정된 데이터를 surface plot과 contour plot의 두 가지 형태로 나타내었다. 세 개의 축에는 각각 2014년부터 2020년까지의 시계열(X축), 영산강 하구언으로부터 수질측정망 지점까지의 거리(Y축), 그리고 수질 지표의 농도(Z축)를 Surfer 16.6을 통하여 그래프로 작성하였다. 그래프에서 농도가 높은 지점은 빨간색, 낮은 지점은 파란색, 중간 지점은 회색으로 표현하여 농도의 증감을 더 알아보기 쉽게 하였다.

3. Results and Discussion

3.1 정규성 검정

영산강 승촌보 상류 광주1과 광산 두 지점과 죽산보 상류 나주와 죽산 두 지점에서 Shapiro-Wilk 정규성 검정을 실시하였으며, Table 1에 그 결과를 제시하였다. “Before”은 보 개방 전 2014년부터 2016년까지 3년, “After”은 보 개방 후 2018년부터 2020년까지 3년에 대한 정규성 분석 결과를 나타낸다. 두 보의 수질 지표 항목 중에서 2017년 보 개방 이전 승촌보의 전기전도도와 보 개방 이후 승촌보와 죽산보의 BOD는 정규분포를 따르며, 그 외 기간 및 항목의 자료들은 비정규분포를 따르는 결과를 보였다. 모수 검정법 중 같은 지점의 사전과 사후 비교에 사용되는 t-test는 대응하는 두 표본이 모두 정규 분포를 만족해야 하므로, 본 연구 대상에서는 비모수 통계법인 Wilcoxon signed-rank test를 활용하여 보 개방 전후 수질 데이터의 비교 분석을 진행하였다.

Table 1. Result of the Shapiro-Wilk normality test
Parameter Seungchon Weir Juksan Weir
Before After Before After
BOD Non-normal Normal Non-normal Normal
COD Non-normal Non-normal Non-normal Non-normal
SS Non-normal Non-normal Non-normal Non-normal
TN Non-normal Non-normal Non-normal Non-normal
TP Non-normal Non-normal Non-normal Non-normal
EC Normal Non-normal Non-normal Non-normal
Chl-a Non-normal Non-normal Non-normal Non-normal

3.2 Wilcoxon Signed-Rank Test

영산강 승촌보와 죽산보 개방 이전과 이후 데이터에 대하여 비모수적 Wilcoxon-singed rank test를 95%의 신뢰 수준 하에 진행하였으며 그 결과는 Table 2와 같다. 양측 검정으로 분석을 진행하였으며, 변화의 방향 및 수준을 알기 쉽도록 보 개방 전후 농도의 중간값 및 최소⋅최댓값을 제시하였다.

Table 2. Result of the Wilcoxon Signed-Rank test(Unit: BOD[mg/L], COD[mg/L], SS[mg/L], TN[mg/L], TP[mg/L], EC[μS/cm], Chl-a[mg/m3])
Parameter P-value Result Median Minimum Maximum
before after before after before after
Seungchon BOD <0.01 Degraded 3.8 4.4 0.5 0.4 13.8 15.9
COD <0.01 Degraded 7.3 8.8 2.5 3.5 65.6 150.2
SS <0.01 Degraded 9.8 13.0 1.6 2.4 11.0 14.0
TN <0.01 Degraded 2.9 3.0 0.6 0.6 0.3 0.6
TP <0.01 Degraded 0.11 0.12 0.03 0.05 0.29 0.58
EC 0.02 Degraded 288 295 98 97 526 730
Chl-a <0.01 Degraded 29.1 41.4 1.4 1.1 200.2 262.6
Juksan BOD <0.01 Degraded 3.8 4.9 0.6 1.5 9.9 10.7
COD <0.01 Degraded 7.3 9.6 4.4 4.5 20.1 19.1
SS <0.01 Degraded 9.9 14.5 2.0 3.3 58.1 95.0
TN <0.01 Degraded 3.9 4.2 1.6 1.5 10.4 10.4
TP <0.01 Degraded 0.10 0.12 0.02 0.04 0.30 0.32
EC <0.01 Degraded 293 330 61 106 606 680
Chl-a <0.01 Degraded 36.5 51.8 1.2 3.7 276.4 279.8

Table 2에 제시된 Wilcoxon signed-rank test 결과를 보면 0.05의 유의수준에서 모든 수질 지표 항목이 개방 후에 농도가 증가하였다. 농도가 가장 많이 증가한 SS의 경우 승촌보에서와 죽산보에서의 중간값이 각각 7.3 mg/L, 9.9 mg/L에서 8.8 mg/L, 14.5 mg/L로 각각 약 33%와 46% 증가하였다. Chl-a 농도 역시 두 보 모두에서 40% 이상의 증가율을 보였다. COD는 승촌보에서 20%, 죽산보에서 30% 가량 증가하였으며 BOD는 각각 16%, 29%가량 증가하였다. 가장 적은 증가율을 보인 EC는 승촌보에서의 중간값이 약 2% 증가하였으며, 죽산보에서는 13% 정도 증가하였다. TN을 제외하고 승촌보 상류의 두 지점(광주1, 광산)보다는 죽산보 상류 지점(나주, 죽산)에서 변화율이 더 높게 나타났다. 특히 총인 처리 시설이 여전히 운영되고 있음을 고려할 때 보 개방이 TP 농도 증가에 큰 영향을 주었다고 보여진다. 반면 Chl-a는 보 건설 이후 농도가 증가한 항목으로서(Seo et al., 2018), 개방 후 농도가 감소할 것으로 예측되었지만 이와 상이한 결과를 보였다. 이와 같은 결과는 보 개방 이후 최저 한계 수위 이하로 낮아진 수위 및 수량의 큰 변동 폭 등 수리학적 원인에 의한 결과로 판단되었다(Naselli-Flores and Barone, 2005; Prathumratana et al., 2008; Xu et al., 2019).

3.3 시각적 분석

2014년부터 2020년까지의 전체 기간에서 일곱 가지 수질 지표 항목 데이터에 대하여 시각화를 진행한 결과 모든 항목에서 보 개방에 따른 수질 변화가 있었음을 확인하였다. 또한, y축에 하구언으로부터의 거리를 나타냄으로써 승촌보와 죽산보에서의 변화를 분리하여 파악할 수 있었다. 3차원 시공간적 그래프들을 전체적으로 살펴보면 공간적으로는 상류 쪽에 더 가깝게 위치한 승촌보에서의 오염 농도가 죽산보에서보다 높으며, 시간적으로는 보 개방 이후 수질 지표 항목들의 농도가 증가하는 전체적인 경향성을 보였다.

하천의 유기 물질 농도의 지표가 되는 Fig. 4의 BOD와 COD 농도를 보면, 위치적으로 승촌보와 죽산보 상류의 수질 간에 큰 차이는 없었지만, 시간적으로는 보가 개방된 2017년을 기준으로 확연한 수질 변화를 보였다. 보 개방 이후에는 승촌보 상류 지점에서 BOD 농도가 유의미하게 증가하며 죽산보에 비하여 높은 수준을 나타냈다. 2017년 이전 BOD의 농도는 우측의 색상 범례에서 보이듯이 약 2~7 mg/L 수준을 유지하고 있으나, 이후에는 4 mg/L에서 10 mg/L 이상까지 농도가 증가하였다. COD 농도 역시 보 개방 전 농도가 급격히 증가한 2016년 중반기 지점을 제외하고 약 5에서 12 mg/L 수준에 머물다가, 보를 개방한 후에는 평균적으로 9~15 mg/L를 상회하는 것을 확인할 수 있었다. 하천의 생활환경기준을 살펴보면, BOD는 개방 전 기준상 ‘좋음(Ib)’에서 ‘약간 나쁨(IV)’, 개방 후에는 ‘보통(III)’에서 ‘매우 나쁨(VI)’까지 단계가 상승하였다.

Fig. 4. Spatiotemporal Plots of BOD, COD, TN and TP.
../../Resources/kswe/KSWE.2022.38.1.1/PICEBA0.gif

COD의 경우 보를 개방하기 전에도 ‘약간 좋음(II)’에서 ‘매우 나쁨(VI)’까지 농도 변화폭이 컸지만, 보 개방 이후에는 그래프에서 ‘매우 나쁨(VI)’ 기준인 11 mg/L를 넘는 범위가 증가하였음을 확인하였다. COD 농도 역시 보 개방 전 농도가 급격히 증가한 2016년 중반기 지점을 제외하고 약 5에서 12 mg/L 수준에 머물다가, 보를 개방한 후에는 평균적으로 9~15 mg/L를 상회하는 것을 확인할 수 있었다.

하천의 생활환경기준을 살펴보면, BOD는 개방 전 기준상 ‘좋음(Ib)’에서 ‘약간 나쁨(IV)’, 개방 후에는 ‘보통(III)’에서 ‘매우 나쁨(VI)’까지 단계가 상승하였다. COD의 경우 보를 개방하기 전에도 ‘약간 좋음(II)’에서 ‘매우 나쁨(VI)’까지 농도 변화폭이 컸지만, 보 개방 이후에는 그래프에서 ‘매우 나쁨(VI)’ 기준인 11 mg/L를 넘는 범위가 증가하였음을 확인하였다.

영양염류인 인과 질소의 농도 변화는 Fig. 4 하단의 두 그래프와 같다. 암모니아성 질소, 질산성 질소 등 수중에 포함된 질소의 총량인 총질소 농도는 전체 기간에서 죽산보 상류와 승촌보 상류 지점 간의 농도 차이가 크게 나타났다. 죽산보 상류의 총질소 농도는 약 2~8 mg/L, 승촌보 상류에서는 6~12 mg/L 정도로 두 배 정도의 차이를 보인다. 보 개방 전후로는 TN이 다른 지표들에 비해 상대적으로 적은 변화를 보였으나, 승촌보 상류에서 10 mg/L 이상의 농도를 보이는 기간이 길어졌고, 2014년부터 2016년까지 TN 농도가 개선되는 경향을 보이다가 이후 다시 증가하였음을 확인할 수 있었다.

인산염인과 기타 무기인 농도를 포함한 총인 농도의 경우 총인 처리시설 설치를 포함한 강 복원 사업 이후로는 가장 큰 저감 효과를 보인 수질 지표이다. 그러나 보 개방 이후 TP 농도는 전체적으로 0.2 mg/L 이상인 기간이 늘어나며 2017년 중반기 급격한 상승을 비롯하여 전반적인 수치가 증가하였다. 다만 TP 농도는 보 개방 전인 2016년부터 증가 양상을 보였으며 2019년 중하반기에 죽산보와 승촌보 상류 모두에서 농도가 매우 낮아지는 기간이 있었다는 점에서 보 개방 이외에 영향을 미친 다른 요인들이 있었음을 파악할 수 있었다. 총인 농도를 수질 기준과 비교해보았을 때, 보 개방 전은 ‘약간 좋음(II)’에서 ‘보통(III)’, 보 개방 후는 ‘보통(III)’에서 ‘나쁨(V)’ 수준의 수질임을 확인하였다.

TP의 경우 총인 처리 시설의 설치 및 급격한 농도 감소 구간이 관측되는 등 추가적인 변화 분석이 필요하다고 판단하였다. Fig. 5에 관하여, 고농도 오염원 유입이 많은 광주천 부근의 ‘광산’ 지점을 중심으로 주별 측정 자료를 하천의 생활환경기준과 비교하여 등급을 제시하였다. 그래프를 살펴보면, 2016년까지는 ‘나쁨(V)’ 수준의 수질을 나타내는 지점이 전혀 없었으나 개방 후 빈번히 보여지고, 2019년 4월에는 ‘매우 나쁨(VI)’까지 올라가기도 하였다. 또한, 2019년 9월부터 2020년 2월 초까지 다시 수질이 개선되었다가 이후로는 개방 전 2016년과 비슷한 수준으로 유지되었다.

Fig. 5. Water Quality Standards Applied to Weekly Data of TP in the Monitoring Site ‘Gwangsan’.
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수체 내 고형물 농도를 확인하는 지표들로는 SS와 EC가 있다. SS는 물에 용해되지 않으면서 지름이 2 mm 이하인 물질로 탁도를 높이고 빛의 수중 투과를 방해하며, EC는 수용액이 전류를 통과시키는 능력으로 수중 용존 고형물 및 염분의 농도를 나타낸다. 두 지표 모두 2017년을 기점으로 변화가 나타났음을 Fig. 6에서 확인할 수 있다. SS의 농도는 구간에 따라서는 큰 농도 차이를 보이지 않았고, 시기적으로는 2017년과 2018년 초 큰 폭으로 급격하게 증가하는 양상을 보이며, 2018년 말 잠시 감소하였다가 2020년에 다시 증가하였다. 하천 기준상 SS 농도는 개방 전 ‘보통(III)’ 이하의 수준을 유지했으나 개방 후에는 ‘약간 나쁨(IV)’ 이상으로 농도가 올라가는 지점들이 빈번하게 보였다. 보 개방 전에는 5 mg/L 이하에서 15 mg/L 사이, 보 개방 이후로는 15 mg/L에서 35 mg/L 사이의 농도로 큰 변화가 나타났다. EC의 경우에는 2017년 말부터 2018년 초까지 가장 높은 농도를 나타내다가 2020년 중반 이후 다시 수질이 개선되는 경향으로 파악되었다.

Chl-a 조류 농도를 나타내는 수질 지표 인자로, 영산강에서는 이전부터 조류 대발생으로 인한 녹조 현상 등의 문제가 빈번하게 발생하였다. 이러한 현상은 강 복원 사업 이후에도 지속되었으며, Fig. 6에서 보여지듯이 보가 개방된 이후로도 계속해서 증가하는 추세를 보인다. 다른 지표들과는 달리 대체적으로 승촌보 상류보다는 죽산보 상류에서 더 높은 농도를 나타내고 있으며, 보 개방 전에는 겨울철에 확연한 감소세를 보이는 형태로 10 mg/m3에서 100 mg/m3 사이로 농도가 유지되었지만, 보 개방 이후에는 뚜렷한 계절성이 나타나고 있지 않고 전반적으로 100 mg/m3 이상의 농도를 보이고 있다. Chl-a 농도는 일반적으로 TN, TP 등의 영양염류 농도와 탁도를 조절하는 SS 농도 등에 밀접한 상관성을 보인다(Song et al., 2012; Song et al., 2010). TN과 TP는 수체의 부영양화를 야기하며 식물성 플랑크톤의 성장과 클로로필 농도의 주요 제한 요소로 작용하기 때문에 주로 양의 상관관계를 보인다(Canfield 1983, Quinlan et al., 2021; Zhang et al., 2014). 반면 SS는 탁도를 높여 물에 투과하는 광량을 감소시키기 때문에 조류 성장을 저해해 음의 상관관계를 가진다. 그러나 승촌보와 죽산보 상류에서의 Chl-a 농도를 살펴보면 SS 농도가 가장 높았던 2018년에 Chl-a 역시 높은 수준의 농도를 유지하고, 보 개방 이후 TN과 TP 농도가 감소하였음에도 불구하고 Chl-a 농도는 증가하는 추세를 보였다.

Fig. 6. Spatiotemporal Plots of SS, EC and Chl-a.
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4. Conclusion

영산강의 보 개방에 따른 수질 변화를 통계 및 시공간적 시각화 방법을 통하여 분석하였다. 대상 수체의 수질 변화를 파악하기 위하여 승촌보 상류의 두 지점(광주1, 광산), 죽산보 상류의 두 지점(나주, 죽산)의 BOD, COD, TN, TP, SS, EC 및 Chl-a 농도 데이터를 보 개방 전 3년(2014~2016)과 보 개방 후 3년(2018~2020)으로 구분하여 비교 분석하였다.

통계 방법을 진행하기에 앞서, 수질 데이터의 계절성 등으로 인한 분포 형태를 알아보기 위하여 정규성 검정인 Shapiro-Wilk 검정을 시행한 결과, 보 개방 후 승촌보와 죽산보에서의 BOD, 보 개방 전 승촌보에서의 EC 항목을 제외하고는 모두 정규 분포를 따르지 않았다. 따라서 비모수 통계 분석 방법인 Wilcoxon-signed rank test를 사용하였다. 비모수 통계 분석 결과, 모든 지표, 모든 지점에 대하여 95% 신뢰 수준 하에 보 개방 이후 수질이 악화된 것으로 나타났다. 승촌보의 경우 가장 변화폭이 컸던 SS, Chl-a 및 COD는 각각 보 개방 전 9.8 mg/L, 29.1 mg/m3, 7.3 mg/L에서 보 개방 후 13 mg/L, 41.4 mg/m3, 8.8 mg/L로 약 32.7%, 42.3%, 20.6% 증가하였다. 죽산보 상류에서는 보 개방 전 9.9 mg/L, 36.5 mg/m3, 7.3 mg/L에서 개방 후 14.5 mg/L, 51.8 mg/m3, 9.6 mg/L로 46.5%, 41.9%, 31.5%의 변화율을 보였다.

수질 데이터의 시각화를 통하여 수질 지표들의 전체적인 변화 양상을 파악하였다. BOD와 COD의 경우 생활환경 기준상 각각 개방 전 ‘좋음(Ib)’~ ‘약간 나쁨(IV)’, ‘약간 좋음(II)’~ ‘매우 나쁨(VI)’에서 개방 후 ‘보통(III)’~ ‘매우 나쁨(VI)’, ‘약간 나쁨(IV)’~ ‘매우 나쁨(VI)’ 정도로 수치가 상승하였다. TN은 보 개방 전후로는 상대적으로 적은 변화를 보였다. TP는 전반적인 농도 수준이 ‘약간 좋음(II)’~ ‘보통(III)’에서 ‘보통(III)’~ ‘나쁨(V)’ 정도로 상승하였으며, SS는 보 개방 전 ‘보통(III)’ 이하의 수질을 유지하다가 개방 후 ‘약간 나쁨(IV)’ 이상으로 농도가 증가하였다. EC 역시 보 개방 직후 최대 농도를 보이다가 이후에는 다시 감소하는 경향을 보였다. Chl-a의 경우에는 보 개방 후 농도가 증가하였을 뿐만 아니라 계절성이 없는 불규칙한 증감 형태가 나타났다.

본 연구를 통해 보 개방 전부터 현재까지 영산강에서의 수질 변화 및 현황을 파악하고, 이후 두 개 보의 운영에 대한 방향을 제시하고자 하였다. 영산강은 국내 다른 대형 하천들보다 영양염류 농도가 높고, 유량이 적으며 용수 공급이 원활하지 않은 만큼 더 높은 수준의 수질 관리가 필요할 것으로 판단되었다. 본 논문에서의 통계 및 시각적 분석 결과를 보면, 보 개방 이후 수량의 변동 폭이 증가하였고, 일곱 가지 수질 지표 항목에서 유의미하게 농도가 증가하였으며, 보의 개방은 조류 발생 저감 등을 비롯한 수질 개선에 효과가 없었음을 알 수 있었다. 또한, 시각 자료에서 확인하였듯이 수질 변화는 보의 개방에 따른 수리 변동 이외에도 비점오염원, 기상 조건 등의 복합적인 요인에 의해서 영향을 받을 수 있으므로 추후 개별 요인에 의한 영향 분석 연구 등이 필요할 것으로 판단된다.

Acknowledgement

이 논문은 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었습니다(2018R1A6A1A08025520, 2018R1D1A1B07049419).

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