2.2.1 유량 및 수질 모니터링

송야천 유역의 비점오염물질 유출 특성 분석을 위해 송야천 본류 상(S1)⋅하류(S8)외 송야천 지류인 석남천(S2), 물한천(S3), 명계천(S4), 태장천(S5), 오산천(S6), 성곡천(S7) 등 총 8개의 지점을 대상으로 2020년 6월부터 2021년 12월까지 월 1회(총 18회)의 모니터링과 11회의 강우이벤트를 조사하였다. 수위측정을 위한 부자식 수위계 (Thalimedes, OTT Hydrometrie, Germany)를 설치하여 수위변화를 측정하고, 유속계(FH-950)를 이용하여 도섭법을 통한 유량을 측정하였다. 수위계 데이터와 측정된 유량자료를 이용하여 수위-유량 곡선식을 작성하여 유량으로 환산하였다. 또한 수질시료 채취를 위하여 자동수질시료채취기(ISCO sampler 6712, ISCO sampler 3700, USA)를 설치하여 물환경측정망운영계획(^{ME, 2021})에 따라 2시간 간격으로 시료를 채취한 뒤 수질농도를 분석하였다. 전기전도도(Electric Conductivity, EC), 탁도는 현장에서 측정하였으며, BOD₅, SS, T-N, T-P, TOC 항목은 실험실로 운반하여 수질오염공정시험기준에 준하여 분석하였다. 수문분석을 위한 강우자료는 기상청 지역별상세관측소(AAOS)의 안동옥동 관측소의 데이터를 사용하였다.

안동댐 하류 비점오염원관리지역의 목표 수질항목은 T-P 항목이며, 본 연구의 대상유역인 송야천 유역의 경우 안동댐 하류 비점오염원관리지역의 일부에 해당한다. 따라서, 본 연구에서는 T-P 항목에 중점을 두어 비점오염물질 유출 특성을 분석하였다.

유입하천별 모니터링 조사로 측정된 유량 및 수질자료와 WHAT-Pollutant Load Estimation (WAPLE2) 시스템을 이용하여 각 강우유출수 조사별 및 유입하천별 오염부하량을 산정하였다. WAPLE2 시스템은 Eckhardt filter 방법과 오염부하 산정 방법인 Numeric Integration (NI) 방법을 활용하여 직접 및 기저유출 분리뿐만 아니라 유출 사상에 따른 오염부하를 정량적으로 평가할 수 있다(^{Lee et al., 2018}). WAPLE 시스템에 활용된 NI 방법은 식 (1)과 같이 나타낼 수 있다. NI 방법을 이용하여 오염부하 산정 시 각 구간은 실측 수질농도 샘플의 이전 및 이후 기간 사이 중간지점을 기준으로 구분되며 해당 구간의 실측 수질농도가 전체의 대표농도로 가정되어 오염부하가 산정된다. 여기서 C_i는 i번째 샘플의 농도이고 q_i는 i번째 유량이다. 그리고 t_i는 i번째 샘플로서 표현되는 시간 구간으로 0.5(t_i+1-t_i-1)이다.

오염부하량 산정 결과를 이용하여 전체 유역 대비 유입하천별 오염기여도를 분석하였으며, 오염기여도 분석 결과는 오염우심하천 선정 인자로 사용하였다.

2.2.2 현장 정밀조사

강우 발생시 송야천 유역의 수질현황과 주요 오염원 유입현황을 파악하기 위하여 대상 유역 말단부터 상류 유입하천을 대상으로 축산계, 산업계, 토지계 등 오염원 및 불명수 발생 조사를 위해 현장 정밀조사를 수행하였으며, 현장 정밀조사 결과를 참고하여 오염우심하천을 선정하였다. 현장 정밀조사는 2021년 8월 21일부터 25일까지 발생한 9차 강우이벤트 중 수행되었으며, 불명수 발생 지점을 대상으로 수질시료를 채취하고 강우유출수와 동일하게 BOD₅, SS, T-N, T-P, TOC 항목에 대하여 수질 분석을 수행하였다.

2.3.1 주요 유입하천별 오염기여도 분석

강우시 하천에서의 오염부하 유출 특성은 강우특성, 유역의 오염원 현황, 유역 면적 등에 따라 다르다. 따라서, 유역면적이 크면 부하량이 클 수 있기 때문에 오염부하와 함께 단위면적당 오염부하를 통해 유입하천별 본류에 미치는 영향을 분석하였다. 각 유입하천별 단위면적당 오염부하 산정 결과를 이용하여 송야천 유역 내 오염 기여율을 분석하였다.

또한, 송야천 유역 내 오염원의 분포와 규모, 특성을 파악하기 위해 2018년도 기준 전국오염원조사자료(^{NIER, 2021})를 이용하여 오염원별 BOD₅, T-N, T-P 등을 포함한 소유역별 발생 및 배출 부하량 특성을 분석하였다. 정확한 소유역별 부하량을 산정하기 위하여 오염원 그룹별 자료 속성을 읍면동 단위로 산정하였으며, 소유역의 읍면동 면적비를 고려하여 소유역별 오염원 현황을 구분하였다. 송야천 유역 내 배출부하를 산정하여 오염원별 및 유입하천별 오염기여도를 평가하였으며, 앞서 산정된 오염부하 결과와 함께 산술평균하여 오염우심하천을 선정하였다. 또한, 선정된 오염우심하천의 오염원 특성을 분석하여 해당 유역의 오염원 저감을 위한 적정 BMPs를 제안하였다.

2.3.2 오염부하량 자료 기반 군집분석

오염부하를 이용한 군집분석은 각 소유역별 다양한 오염부하 특성의 유사성을 바탕으로 동질적인 관측점으로 묶어주게 되며, 다수의 관측점을 몇 개의 동질적인 관측점으로 군집화함으로서 동일 군집 내에 속해있는 관측점의 유출 특성을 조사할 수 있다(^{Rim and Shin, 2002}). 본 연구에서는 Pearson 방법과 DBSCAN 방법을 이용하여 송야천 본류와 유사한 유출 특성을 나타내는 소유역을 선별하였다. Pearson 방법으로 분석된 높은 상관성을 가지는 주요 수질 인자를 대상으로 본류를 제외한 유입하천별 단위면적당 오염부하를 이용하여 DBSCAN 기반 군집화 분석에 활용하였다. 군집화 분석 이전에 항목별 실측값의 범위가 상이하기 때문에 정규화 과정을 통해 안정적인 학습에 의한 군집화 분석이 가능하도록 하였으며, DBSCAN에 필요한 학습 매개변수(EPS, minimum samples)는 각 강우이벤트별 입력 자료의 오차 거리 그래프의 기울기를 활용하여 설정하였다.

3.1.1 유량 및 수질 모니터링 결과

송야천 유역의 모니터링 결과를 이용하여 강우량과 유출량 변화를 도식화하였으며, 수질농도는 청천시(Dry)와 강우시(Rainy) 모니터링 결과를 구분하여 도식화하였다(Fig. 3-Fig. 6). 유량과 수질항목 변화를 도식화한 결과 모든 지점에서 강우 발생 시 유량이 증가하였으며, 유량 증감에 따라 탁도, BOD₅, SS, T-P 항목의 증감이 뚜렷하게 나타났다. 송야천 유역은 강우가 발생하지 않을 경우 하천의 건천화가 빈번히 진행되었으며, 유수 흐름이 적어 하천이 정체되어 녹조류가 발생하였다. S3 지점과 S6 지점의 경우 강우 발생 시 수질변화가 급격하게 나타났으며, 특히 T-P 항목의 수질농도는 평균 0.988 mg./L와 1.401 mg/L로 매우 높게 나타났다. 이는 상류 농경지와 축산시설에서 배출된 오염물질이 하천으로 유입되어 수질농도가 높게 나타난 것으로 판단되었다. S4 지점의 경우 청천시에는 유수의 흐름이 없고 정체되어 있어 녹조가 빈번히 발생하였으며, 이는 상류 유역에서 농업용수 사용으로 인해 건천화가 심한 것으로 조사되었다. 그러나 유역면적이 1,892 ha로 유입하천 중 가장 크며, 강우가 발생할 경우 유량의 변화가 큰 것으로 나타났다. S7 지점의 경우 홍수기 전⋅후 하천의 건천화 현상이 발생하였으며, 강우유출수 조사시 하천의 수위변화가 크게 나타나지 않아 유출량과 유출률이 가장 작게 나타났다. S8 지점의 경우 송야천 상류인 S1 지점과 유입하천인 S2~S7 지점이 전부 합류되어 통과하는 지점으로 S1 지점과는 약 18 km 떨어져 있으며, 상류 지점의 유하거리 영향으로 다른 지점에 비해 강우 발생 시 첨두유량이 나타나는 시기와 강우 종료 후 수위가 낮아지는 시간이 비교적 오래 걸리는 것으로 나타났다. 또한 상류 유입하천이 모두 합류되어 통과하기 때문에 유출량은 가장 크게 나타났으나, 유출량에 비해 수질농도는 비교적 작은 것으로 나타났다.

Fig. 3. Changes in the runoff by subwatershed (S1-S4).

Fig. 4. Changes in the runoff by subwatershed (S5-S8).

Fig. 5. Changes in T-P concentration by subwatershed (S1-S4).

Fig. 6. Changes in T-P concentration by subwatershed (S5-S8).

각 지점별 청천시 T-P 평균 농도는 0.088~0.499 mg/L로 S6 (0.499 mg/L), S3 (0.199 mg/L), S7 (0.187 mg/L) 지점 순으로 큰 것으로 나타났으며, 강우시 T-P 평균 농도는 0.290~1.536 mg/L로 S6 (1.536 mg/L), S3 (1.106 mg/), S5 (0.764 mg/L) 지점 순으로 큰 것으로 나타났다. 본류 및 유입하천의 평균 T-P 농도는 청천시와 강우시 모두 중권역 목표수질(0.020 mg/L)을 초과한 것으로 나타나, 송야천 유역의 수질농도 저감을 위한 적절 방안이 마련되어야 할 것으로 판단된다.

3.1.2 현장 정밀조사 결과

송야천 유역의 주요 오염원 유입현황을 파악하기 위하여 주요 오염원이 발생되는 우심지역을 대상으로 강우 발생 시 현장 정밀조사를 수행한 결과 S3 지점의 경우 상류에 위치한 여러 축사에서 배출된 분뇨가 하천으로 유입되는 것으로 확인되었으며, 하천 유입수를 채취해 분석한 결과 T-P 항목의 수질농도 평균 3.964 (0.137~23.352) mg/L, T-N 항목은 평균 27.117 (2.712~136.32) mg/L로 소유역별 수질 농도보다 높은 것으로 나타났다. S5 지점의 경우 강우 발생 시기에 상류의 농경지에서 다량의 흙탕물이 하천으로 유입되는 것으로 나타났으며, 농경지에서 배출된 유출수를 채취하여 분석한 결과 SS 항목은 7,110.0 mg/L, T-N 17.400 mg/L로 매우 높게 나타났다. 그러나 청천시와 강우시 유출량이 다른 지점에 비해 상대적으로 적어 오염부하는 적은 것으로 나타났다(Fig. 7). S6 지점의 경우 상류에 농경지가 많이 분포하고 있으며, 상류 산림 유출수가 농경지에서 발생하는 오염물질에 의해 하류에서는 고농도의 탁수가 유하되는 것으로 조사되었다.

Fig. 7. A view of the investigation to determine the inflow status of major pollutants in the Songya-stream basin.

3.2.1 주요 유입하천별 오염기여도 분석 결과

실측 유량 및 수질 모니터링 결과를 이용해 산정된 송야천 유역의 총 오염부하는 BOD₅ 80,200 kg, T-N 164,066 kg, T-P 20,084 kg으로 나타났다. 송야천 본류(S1, S8)를 제외한 유입하천별 단위면적당 오염부하 산정 결과, BOD₅ 항목은 S3 지점(5.2 kg/ha), S6 지점(4.6 kg/ha) 순으로 큰 것으로 나타났다. T-N 항목의 단위면적당 오염부하는 S3 지점이 12.3 kg/ha로 가장 큰 것으로 나타났으며, S4 지점(11.6 kg/ha), S2 지점(7.7 kg/ha) 순으로 큰 것으로 나타났다. T-P 항목의 단위면적당 오염부하는 S3 지점이 2.4 kg/ha로 가장 큰 것으로 나타났으며, 다음으로 S6 지점(1.4 kg/ha), S5 지점(0.9 kg/ha) 순으로 단위면적당 오염부하가 큰 것으로 나타났다(Table 3).

S4 지점의 경우 송야천 본류 말단에 해당하는 S8 지점 다음으로 유역면적이 커서 오염부하가 큰 것으로 나타났으나, 단위면적당 오염부하는 상대적으로 작게 나타났다. 모니터링 결과를 통해 오염부하와 단위면적당 오염부하를 산정하여 비교 분석한 결과 S3 지점과 S6 지점이 단위면적당 오염부하가 큰 것으로 나타났다.

전국오염원조사자료를 이용하여 유입하천별/오염원별 BOD₅, T-N, T-P 항목의 발생부하 및 오염기여도를 분석한 결과 송야천 유역의 총 발생부하는 BOD₅ 18,954.0 kg/일, T-N 4,649.3 kg/일, T-P 1,370.7 kg/일로 나타났다(Table 4, Table 5). 송야천 본류와 유입하천이 모두 합류되어 통과하는 말단 지점인 S8 지점의 발생부하가 가장 큰 것으로 나타났으며, S4 지점이 다음으로 큰 것으로 나타났다. 송야천 유역 내 본류를 제외한 유입하천별 BOD₅ 항목의 발생부하 오염기여도는 S4 지점에서 유역 전체 발생부하 중 18.0% (3,407.4 kg/일)로 가장 큰 것으로 나타났으며, S3 지점이 14.6% (2,762.5 kg/일)로 두 번째로 큰 것으로 나타났다. T-N 항목의 발생부하도 S4 지점(17.7%, 821.7 kg/일), S3 지점(13.6%, 633.5 kg/일) 순으로 크게 나타났으며, T-P 항목의 발생부하는 S4 지점(18.3%, 250.8 kg/일), S7 지점(15.6%, 214.4 kg/일) 순으로 큰 것으로 나타났다. 오염원별 발생부하 오염기여도를 분석한 결과 BOD₅ 항목의 경우 축산계 오염원이 84.6%로 가장 큰 것으로 나타났으며, 생활계 오염원 8.6%, 토지계 오염원 3.6% 순으로 큰 것으로 나타났다. T-N 항목의 경우 축산계 오염원에 의한 오염기여도가 78.4%로 가장 큰 것으로 나타났으며, 토지계 오염원 10.5%, 생활계 오염원 9.1% 순으로 큰 것으로 나타났다. T-P 항목의 경우 축산계 오염원 93.3%, 생활계 오염원 3.4%, 토지계 오염원 2.5% 순으로 발생부하 오염기여도가 큰 것으로 나타났다(Fig. 8).

Fig. 8. Contribution of water quality items and pollutant source to generated loads in Songya-stream.

유입하천별 배출부하 및 오염기여도 산정 결과 송야천 유역의 총 배출부하는 BOD₅ 2,428.9 kg/일, T-N 1,473.9 kg/일, T-P 147.3 kg/일로 나타났다. 발생부하 산정 결과와 같이 말단 지점인 S8 지점이 가장 큰 것으로 나타났으며, S4 지점이 두 번째로 큰 것으로 나타났다. 유입하천 중 BOD₅ 항목의 배출부하 오염기여도를 분석한 결과 S4 지점이 전체 배출부하 중 17.7% (430.0 kg/일)로 가장 큰 것으로 나타났으며, S3 지점(12.4%, 301.2 kg/일), S7 지점(10.6%, 257.8 kg/일) 순으로 큰 것으로 나타났다. T-N 항목의 배출부하 오염기여도를 분석한 결과 전체 배출부하 중 S4 지점이 17.8%(262.2 kg/일)로 가장 큰 것으로 나타났으며, S7 지점(12.9%, 499.3 kg/일), S3 지점(12.5%, 183.9 kg/일) 순으로 큰 것으로 나타났다. T-P 항목의 배출부하 오염기여도를 분석한 결과 T-N 항목과 마찬가지로 전체 배출부하 중 S4 지점(17.0%, 25.0 kg/일)이 가장 큰 것으로 나타났으며, S7 지점(15.1%, 22.2 kg/일), S3 지점(11.8%, 17.4 kg/일) 순으로 큰 것으로 나타났다.

오염원별 배출부하 오염기여도를 분석한 결과 BOD₅ 항목의 경우 축산계 오염원이 56.9%로 오염기여도가 가장 큰 것으로 나타났으며, 토지계 오염원(28.0%), 생활계 오염원 (13.3%) 순으로 큰 것으로 나타났다. T-N 항목의 오염기여도는 축산계 오염원이 57.2%로 가장 큰 것으로 나타났으며, 토지계 오염원(33.1%), 생활계 오염원(8.8%) 순으로 큰 것으로 나타났다. T-P 항목의 경우 66.0%로 축산계 오염원의 영향이 가장 큰 것으로 나타났으며, 토지계 오염원(23.2%), 생활계 오염원(9.1 %) 순으로 큰 것으로 나타났다(Fig. 9).

Fig. 9. Contribution of water quality items and pollutant source to discharge loads in Songya-stream.

실측 유량 및 수질 모니터링을 통해 산정된 오염부하 자료와 발생 및 배출부하 오염기여도 분석 결과, 그리고 현장 정밀조사 결과를 종합적으로 고려한 결과, 송야천 유역 내 오염우심하천은 S3 지점과 S6 지점으로 나타났다. S4 지점의 경우 오염부하 및 배출부하 기여도가 큰 것으로 나타났으나, 송야천 유역 내에서 유역면적이 가장 크기 때문에 오염기여도가 크게 나타난 것으로 판단된다. 오염우심하천의 오염원 그룹별 BOD₅, T-N, T-P 항목의 발생부하 기여도 분석 결과 대부분 축산계 오염원의 영향이 가장 큰 것으로 나타났으며, 토지계 오염원, 생활계 오염원 순으로 나타났다. 배출부하 기여도 분석 결과 BOD₅, T-N, T-P 항목 모두 축산계 오염원, 토지계 오염원, 생활계 오염원 순으로 영향이 큰 것으로 나타났다. 따라서, 오염우심하천의 주요 오염인자로 나타난 축산계 오염원과 토지계 오염원에 의한 오염물질을 줄이기 위해 적절한 방안이 마련되어야 할 것으로 보여진다.

3.2.2 오염부하량 자료 기반 군집분석 결과

3.2.2.1 Pearson 상관계수

유입하천별 군집화 분석에 사용할 주요 수질 인자를 선정하기 위해 수질항목 간 상관분석 결과 T-P 항목의 상관계수(r) -0.31~0.95의 범위로 다른 항목과 가장 높은 상관성을 갖는 것으로 나타났으며, EC가 상관계수(r) -0.56~0.0092의 범위로 다른 항목과의 상관성이 가장 낮은 것으로 나타났다. 군집화 결과 T-P와 탁도, SS, BOD₅, T-N의 상관계수(r)가 평균 0.57(0.26~0.95)로 뚜렷한 양의 상관관계로 그룹화되었으며, TOC와 유량은 상관계수(r)가 0.22로 약한 양의 상관관계로 그룹화된 것으로 나타났다. EC의 경우 상관계수(r) -0.56으로 뚜렷한 음의 상관관계를 나타내는 유량을 제외하고 다른 항목과 상관관계가 없거나 약한 상관관계를 나타내서 그룹화되지 못한 것으로 나타났다(Fig. 10).

Fig. 10. Cluster analysis results by flow and water quality item at S8 using Pearson correlation coefficient.

3.2.3 소유역별 적정 BMP 적용 방안

송야천 유역 내 오염우심하천으로 나타난 S3과 S6 소유역의 오염원 특성에 따라 적절한 비점오염 저감대책을 검토하였다. S3 유역의 BOD₅ 항목의 점⋅비점 배출부하 중 축산계 오염원의 배출부하가 80.5%로 가장 큰 기여를 하고 있었으며, 토지계 오염원의 배출부하가 15.5%로 두 번째로 큰 기여를 하고 있는 것으로 나타났다. T-N과 T-P 항목의 배출부하도 축산계 오염원의 배출부하가 각 76.4%, 82.4%로 가장 큰 기여를 하고 있었으며, 토지계오염원이 21.4%와 14.8%로 두 번째로 큰 기여를 하고 있는 것으로 나타났다. S6 지점의 BOD₅ 항목의 점⋅비점 배출부하 중 축산계 오염원의 배출부하가 60.6%로 가장 큰 기여를 하고 있었으며, 토지계 오염원의 배출부하가 25.6%로 두 번째로 큰 기여를 하고 있는 것으로 나타났다. T-N과 T-P 항목의 배출부하도 축산계 오염원이 62.5%와 72.4%로 가장 큰 기여를 하고 있었으며, 토지계 오염원이 28.8%와 18.4%로 두 번째로 큰 기여를 하고 있는 것으로 나타났다. S3 유역과 S6 유역에 위치한 논의 면적은 각 96.4 ha와 71.9 ha로 논에서 발생하는 비점오염원을 줄이기 위해 적절한 시비관리와 물꼬관리가 필요할 것으로 판단된다(Table 7). 토양검정시비는 토양의 상태에 맞춰 식물 생장에 필요한 양만을 시비하기 때문에 과잉시비를 차단할 수 있어 비료 사용량을 저감할 수 있으며, 완효성 비료는 일반비료에 비해 총시비량이 감소하여 경제성 확보와 더불어 질소와 인 등 배출부하를 줄이는 효과가 있어 송야천 유역 내 비점오염을 줄이기에 효과적일 것으로 판단된다(^{Kim et al., 2016}). 또한, 밭에서 발생하는 비점오염원을 줄이기 위해서 초생대와 지표피복의 보급이 필요할 것으로 판단된다. 초생대와 지표피복은 비교적 설치⋅적용이 용이하며, 보편적으로 쉽게 접할 수 있는 장점이 있다. 축산계의 경우 BMP에 대한 정량화 된 연구가 미비한 실정이다. 따라서 가축분뇨의 자원화를 통한 양분수지 균형, 정화방류를 연계한 에너지화 시설, 고체연료화 시설 도입 등 여러 가지 방안 모색뿐만 아니라 주민을 계도하여 주민 스스로 가축폐기물 관리, 야적장 관리, 가축분뇨 공공처리를 통해 비점오염을 저감하고 관리해야 할 것으로 판단된다.