2.2.1 기원 유기물

상류 유역에 대한 선행조사를 바탕으로 하류의 DOM에 영향을 미칠 수 있는 잠재적인 유기물을 선별하였다. 기원 유기물 시료는 강우의 영향이 없는 시기에 채취(2018년)된 시료를 사용하였다. 식물군 유기물은 낙엽(활엽수), 갈대, 수변식생(잡초 등), 토양군 유기물은 논토양, 밭토양, 수변토양, 산림토양, 가축분뇨군 유기물은 우분 및 돈분을 채취하였으며, 그 위치는 Fig. 1과 같다.

Fig. 1. Locations of sampling sites for OM sources (Modified fromLee et al., 2020)

2.2.2 하천 시료

고현천(W-1)과 하송천(W-2)에서 2019년 6월 26일부터 6월 28일까지(누적강수량: 148 mm, 강우 지속시간: 23h) 강우 시간 중 채취된 강우사상 시료를 이벤트1, 6월 29일부터 6월 30일(누적강수량: 41.5 mm, 강우 지속시간: 16h)까지 강우 시 채취된 시료를 이벤트2로 구분하였다.

2.3.1 Water Extractable Organic Matter (WEOM) 추출 방법

기원 유기물질에서 DOM 추출하기 전에 채취된 시료에서 돌, 플라스틱 파편, 유리 조각 등의 이물질을 제거하고, 고형 형태의 유기물 시료를 45℃에서 3일 동안 건조하였다. 건조된 식물 시료는 약 1 cm²의 조각으로 절단 후 믹서기로 분쇄하였으며, 토양은 체를 사용하여 2 mm 이하만 선별되었다. 분뇨 시료는 전처리 동안 변질되는 것을 억제하기 위해 동결건조 후 막자로 곱게 빻아 가루 형태로 준비했다(^{Lee et al., 2020}).

^{Lee et al. (2020)}에 따라 건조 후 전처리된 토양⋅분뇨 및 식물 시료에 대해 각각 1:10와 1:20의 고액 비율로 증류수와 교반하여 용존성 유기물(water extractable organic matter, WEOM)인 DOM 기원 끝 성분을 추출하였다. 상기 교반은 상온(~25℃)에서 130 rpm으로 24 h 동안 수행하였으며, 교반 후 얻은 WEOM을 8000 rpm에서 10분 동안 원심분리하고, 상등액을 최종적으로 취하였다.

2.3.2 용존 탄소 및 인 농도

용존 유기 탄소(dissolved organic carbon, DOC) 농도는 총 유기 탄소 분석기(TOC-VCPN, Shimadzu, Japan)를 사용하여 측정하였다. 각 기원 용존 유기물 시료 내 유기탄소 당 유기인 함량을 측정하였다. DTP 분석은 시료 중의 유기물을 산화 분해하여 용존 인화합물을 PO₄^3- 형태로 변화시킨 다음 PO₄^3-를 아스코르빈산환원 흡광도법으로 정량하는 원리로, 수질오염공정시험기준(ES 04362.1c)에 따라 시료를 연소 처리(400℃, 2h)된 유리섬유 여과지(Glass Fiber filter papers; GF/C, 1.2 µm, Whatman)로 여과하여 여액 50 mL(인 함량 0.06 mg 이하, 초과할 경우 희석)를 취하여 질산-황산 분해 전처리 후에 자외선/가시선 분광법으로 분석하였다. DIP는 용존 총인의 분석 방법에서 유기물을 산화 분해하는 과정을 제외하고 몰리브덴산암모늄-아스코르빈산 혼합용액을 넣어 자외선/가시선 분광법으로 PO₄^3-를 분석하였다(ES 04360.2c). DOP는 DTP에서 DIP를 산술적으로 제외하여 계산했다(DTP=DOP+DIP).

2.3.3 분광 지표 측정 및 산출

고전적인 DOM 기원추적 도구로 형광 분광과 여기서 파생된 분광 지표들은 많은 수중 환경에서 유기물 기원을 추적하는 데 일반적으로 사용되었다. 본 연구에서는 일반적으로 알려진 DOM 성상 분석 및 기원추적에 사용되는 흡광도 및 형광지표를 제시했다. 분광측정법은 용존 유기물 내 색전구 및 형광 성분만 측정할 수 있다는 한계점이 있으나, 상대적으로 짧은 분석시간, 간단한 전처리, 적은 시료, 저렴한 분석비가 요구되며, 실시간 모니터링 등의 장점으로 유기물 연구에 널리 사용되고 있다.

흡수 스펙트럼은 자외선(UV)-가시광도계(UV-1800, Shimadzu, Japan)를 사용하여 1 nm 간격으로 200~600 nm 까지 스캔했다. 경사비(Slope ratio, S_R)는 로그 변환된 UV 스펙트럼의 275~295 nm와 350~400 nm의 비율로 계산되었다(^{Helms et al., 2008}). 고유흡광도(Specific UV absorbance, SUVA₂₅₄)는 254 nm에서 DOC 농도로 나눈 후 100배 곱하여 계산되었다.

형광 여기-방출 매트릭스(Fluorescence excitation–emission matrices, EEMs)는 형광 분광계(luminescence spectrometer, F-7000, Hitachi, Japan)를 사용하여 여기파장 220 nm에서 500 nm 까지 5 nm 단계로 증가시켜 방출 파장(Em) 280~550 nm의 1 nm 간격 해상도에서 기록되었다. 측정을 위한 시료는 내부 필터 효과를 최소화하기 위해 254 nm의 자외선 흡수 계수가 0.05 cm^-1 이하로 희석되었다(^{Ohno, 2002}). 형광 강도를 나타내기 위해 증류수로 보정한 라만 단위(R. U.)를 사용했다(^{Lawaetz and Stedmon, 2009}). EEMs 분석을 통해 유기물 기원의 상대적인 기여도를 간접적으로 보여주는 형광지표(fluorescence index, FI), 휴믹지표(humification index, HIX), 생물학적지표(biogical index, BIX)를 도출할 수 있다. 다음의 계산식에 준하여 FI, HIX, BIX를 산출하였다.

	(1)	(McKnight et al., 2001)
	(2)	(Zsolnay et al., 1999)
	(3)	(Huguet et al., 2009)

2.3.4 EEM-PARAFAC 모델링

EEMs 데이터를 통계적 모델 중 하나인 병렬 인자 분석(Parallel factor analysis, PARAFAC)에 접목하여 유기물 내 혼재하여 존재하는 형광성 유기물 성분을 추출 및 정량화하여 상대적인 단백질계(protein-like component), 펄빅산계(fulvic-like component), 휴믹산계(humic-like component) 등의 유기물의 형광 성분으로 구분할 수 있다((^{Derrien et al., 2020}; ^{Yang et al., 2019}).

PARAFAC 모델링을 위해 오픈 툴박스(http://www.models. life.ku.dk/al_domfluor)와 함께 MATLAB 소프트웨어(Mathworks, Natick, MA, USA)를 사용하였다(^{Stedmon and Bro, 2008}). 이상치는 확인되지 않았으며(core-consistency = 96.12%), Split-Half 결과를 판독하여 유효한 독립 형광 성분을 확인하고 형광 성분 개수를 최종 3개(C1, C2, C3)로 결정하였다. 최대 형광 강도(F_MAX)로 확인된 성분들의 상대적인 농도로 형광 비율을 계산했다. EEM- PARAFAC 결과에 관한 자세한 자료는 ^{Lee et al. (2020)}에 제시되어 있다.

2.3.5 IsoSource 모델링

과거 DOM 연구에서 기원추적을 위해 취한 가장 일반적인 방법은 DOM 시료와 추정되는 끝 성분 기원 사이의 화학적 특성을 비교하는 것이었다. 끝 성분 혼합 분석(end-member mixing analysis, EMMA)은 질량 균형 방정식을 기반으로 혼합물질 내 다양한 기원의 기여도를 정량화하는 간단하고 효과적인 방법이며, 이 분석 방법은 주로 동위원소 데이터로 실행되어왔다. 최근에서야 EMMA에 형광 및 기원추적 지표들이 접목되어 DOM 성상과 추정되는 끝 성분 기원 사이의 화학적 특성 비교분석에 사용되었다(^{Derrien et al., 2020}; ^{Lee et al., 2019}).

EMMA 접근법의 원리로 저수지 내 총 인 중 유기물 유입에 의한 기여도 평가를 위해 IsoSource 1.3.1 프로그램을 사용하였다(www.epa.gov/eco-research/stable-isotope-mixing- models-estimation-source-proportions). 본 프로그램은 시료 내 다양한 끝성분 비율을 동위원소 질량비 방정식에 대입하여 계산하는 원리를 기본으로 한다(^{Phillips and Gregg, 2003}; Phillps et al., 2005). 프로그램 구현 시 허용오차는 0.001, 수치 증가는 2%로 설정하였다.

3.1.1 인 성분 비교

기원시료의 DOC 농도는 식물군(39.7~41.0 mg g^-1)과 가축분뇨군(14.5~61.6 mg g^-1)이 토양군(0.116~0.348 mg g^-1) 보다 높게 분포하였으며, 같은 가축분뇨군에 속하는 우분(14.5±7.8 mg g^-1)과 돈분(61.6±40.2 mg g^-1)의 평균 DOC 농도 차이는 크게 나타났다(Table 1). DOP 농도는 가축분뇨군(0.251~0.388 mg g^-1), 식물군(0.031~0.253 mg g^-1), 토양군(0.0013~0.0029 mg g^-1) 순서로 높게 분포하였다. 마찬가지로, DIP 농도도 가축분뇨군(0.890~1.712 mg g^-1), 식물군(0.132~1.660 mg g^-1), 토양군(0.0004~0.004 mg g^-1) 순서로 높게 나타나, 가축분뇨군 DOM에는 상당한 양의 DOC, DOP, DIP가 분포했다. 토양 유래의 DOM에서는 다른 비교군에 비해 매우 적은 DOC, DOP, DIP가 분포했으며, 상대적으로 밭토양의 DOM에서 DOP와 DIP 양이 높았다. 이는 본 연구 유역 내 시비된 밭토양의 P 함량이 증가했음을 시사한다. DOP/TP 비는 대체로 토양군(밭토양 제외, 6.6%)이 비교군보다 높았으며, 산림토양에서 최댓값(78.5%)이 나타났다. DIP/TP 비는 식물군이 타 군보다 80.9% 이상 높았으며, 밭토양(87.4%)과 돈분(87%)에서도 상당한 부분을 차지하는 것으로 조사됐다.

3.1.2 기원별 유기물의 분광 성분 비교

이전 문헌(^{Inamdar et al., 2012}; ^{Singh et al., 2015}; ^{Yang et al., 2015})에 기초하여 DOM 기원 추적지표를 고려할 수 있는 가능한 광학 설명자는 S_R과 SUVA₂₅₄, HIX, BIX, FI가 선택되었다. S_R와 SUVA₂₅₄는 각각 DOM의 분자량(^{Helms et al., 2008})과 방향족 함량(^{Weishaar et al., 2003})에 대한 대리 지표로 사용되었다. 본 연구에서 SUVA₂₅₄는 상대적으로 높은 값(4 이상)이 밭토양(4.67±0.44 L mg C^-1 m^-1)과 우분(4.25±1.44 L mg C^-1 m^-1)에서 측정되어, 밭토양과 우분의 SUVA값 분포가 겹쳐서 기원을 판별시 사용하기 어려운 것으로 사료된다(Table 2). 이러한 결과는 앞의 인 분석 결과와 마찬가지로, 가축분뇨가 토양에 유입된 것으로 추측되며, 유역에서 토양비료를 위해 농토에 분뇨를 적용하는 경우가 많은 사례가 뒷받침 해준다(^{Udikovic-Kolic et al., 2014}).

HIX는 DOM의 휴믹화된 정도를 나타내는 지표로 값이 활용되었으며(^{Zsolnay et al., 1999}), 수치가 클수록 휴믹화된 유기물의 분포가 상대적으로 높다고 해석할 수 있다. 이전 문헌에 따르면 HIX가 4보다 작을 때, 미생물 또는 수생 박테리아에서 유기물이 유래했으며, 16보다 크면 육질성계에서 유래한 유기물의 분포가 크다(^{Huguet et al., 2009}; ^{Zsolnay et al., 1999}). BIX는 플랑크톤 또는 미생물 공급원으로부터 비교적 최근에 생산된 DOM의 기여에 대한 지표로 쓰인다(^{Huguet et al., 2009}). ^{Huguet et al. (2009)}에 따르면 BIX가 0.6~0.7일 때, 외부기원 유래 유기물 존재비가 크고, 1 이상일 때 내부기원 유래 유기물이 많이 분포하는 것으로 제시했다. FI는 다양한 DOM 기원으로부터 분리된 풀빅산으로 정의되며, DOM의 기원에 대한 대리 지표로써, FI 값이 낮은 식물 및 토양 유기물인 육질성계 기원과 FI 값이 높은 박테리아 및 조류로부터 세포외 방출 및 침출물인 미생물 공급원에서 파생된 DOM 특징을 구별 짓는다(^{Cory et al., 2010}; ^{McKnight et al., 2001}). ^{McKnight et al. (2001)}이 제시한 계산식으로 FI가 1.4 기준으로 토양 기원과 1.9일 때는 미생물 기원의 DOM으로 구별하였다.

본 연구에서는 EEM-PARAFAC 모델링 결과에 따라 3가지 형광성분(C1, C2, C3)을 도출했으며, 이전 문헌에 따라 각각 육질성계 휴믹성분(terrestrial humic-like), 휴믹성분(humic-like), 트립토판(tryptophan-like) 형광 성분으로 할당됐다. 휴믹물질(humus)은 부식질(humic substance)로 유기물이 오랜 시간에 걸쳐서 분해, 축합, 중합, 산화되어 축합고리가 형성된 고분자화합물이고, 반면에 트립토판 성분은 동물의 영양에 필요한 아미노산으로 비교적 분해되기 쉬운 성분으로 알려져 있다. C1 성분은 C2보다 여기파장이 장파장에 분포하여 C2보다 단단한 휴믹 성분(예, 페놀기 및 불포화 지방족 화합물)으로 구성된 것으로 해석된다. C1/C3 및 C2/C3는 각각 C1과 C2에서 C3 성분인 비교적 분해되기 쉬운 성분을 산술적으로 배제한 지표로, DOM 성상을 간접적으로 제시한다. 마찬가지로, C2/C1은 C2 성분에서 C1의 기여분을 배제한 지표로 설명된다.

형광 분석과 EEM-PARAFAC 모델링 분석에서 도출한 지표들을 종합하여, 식물군, 토양군, 가축분뇨군의 DOM 성상을 다음과 같이 해석하였다. 식물군의 DOM은 HIX(0.29~1.09), C1/C3(0.13~0.34), C2/C3(0.13~0.29)는 토양군(HIX: 2.37~11.89, C1/C3: 0.50~1.35, C2/C3: 0.36~3.93)과 가축분뇨군(HIX: 2.67~3.35, C1/C3: 0.73~0.97, C2/C3: 0.50~0.66)보다 낮은 수치에서 분포했으며, 식물군에서 유래한 DOM은 휴믹화도가 낮다고 해석할 수 있다. 산림토양 DOM은 토양군에서 상대적으로 낮은 HIX(2.37±0.04), C1/C3 (0.50±0.01) 및 C2/C3(0.36±0.01)를 나타냈다. FI가 육질성계(1.2~1.5) 및 미생물계(1.7~2.0) DOM 기원을 구별하는 데 사용되었다는 점을 고려할 때, 밭토양(1.41±0.06) DOM은 상대적으로 육질성계 OM로 구성되어 있으며, 반면에 논토양(1.66±0.00)과 산림토양(1.64±0.01) DOM은 미생물 활동에 영향을 받았음을 시사한다. 이러한 결과는 논토양(0.64±0.03)과 산림토양(0.74±0.01)의 상대적으로 높은 BIX와 밭토양(0.44±0.02)의 낮은 BIX 결과 경향성과 일치한다. 가축분뇨군의 경우 상대적으로 높은 BIX(0.75~0.86)와 FI(1.88~1.93) 값을 보였다. 이는 비교적 최근에 생성된 미생물계 산물이 상당히 존재함을 의미한다.

3.2.1 강우사상별 인 및 분광 성분 비교

탁도와 비슷한 경향으로 강우사상별 평균 DOP 농도의 최댓값이 정점에서 나타났다(초기: 0.02±0.02, 상승기: 0.11±0.09, 정점: 0.18±0.25, 하강기: 0.07±0.06, 말기: 0.03±0.02 mg P L^-1). 강우사상별 평균 DOC 농도, SUVA₂₅₄, HIX, C2, C2/C1, C2/C3의 최댓값은 한 단계 지연된 하강기에서 나타났다(Table 3). 이는 강우에 의해 상당량의 DOC 및 DOP가 시차를 두고 유출되며, 강우 시 유출되는 유기물은 대부분 방향족 탄소구조와 휴믹화도가 높은 난분해성 계열의 유기물로 구성되어 있다고 해석할 수 있다. 반면에 강우사상별 평균 S_R, BIX, FI, C1, C3의 최댓값은 초기 또는 상승기에 나타났으며 점차 감소하다가 말기에 증가하였다. 이 결과는 초기 강우 시 유출되는 유기물은 대체로 강우 중⋅후반기 유출 유기물보다 상대적으로 분자량이 작고, 생분해도가 높으며, 미생물 기원의 유기물 구성 비율이 높다고 해석할 수 있다. 강우로 인해 하천 유기물 구성이 짧은 시간에 변화할 수 있으며, 하천의 수질을 제어하기 위해서는 하류로 유출될 수 있는 상류 유역의 비점오염원 내 잠재적인 기원 유기물들을 관리할 필요가 있음을 시사한다.

3.3.1 End member mixing analysis (EMMA) 분석을 위한 지표 선정

EMMA 분석에 사용될 지표를 선발하기 위해 다음의 두 가지 선별 기준을 따랐다. 첫째로 유입하천 시료의 지표 값 분포가 기원 시료의 최소-최댓값 범위 내에 분포하고(하천시료의 자료 값이 기원시료의 최소-최댓값 범위 내에 분포할 경우는 적합(O), 그렇지 않을 경우는 부적합(X), 둘째로 강우사상의 초기와 정점의 지표 값 간의 유의한 차이(t-test, p<0.05)가 있는 경우에 해당 지표를 최종 선택하였다. 기원 시료 9가지와 강우사상별 하천 시료의 최소 및 최댓값을 비교하였다. 하천 시료 S_R, HIX, FI, C2, C3, C2/C1, C2/C3 지표의 최소-최댓값이 기원 시료의 최소-최댓값 내에 분포하였다(Table 4). 강우 초기와 정점의 S_R, FI, C2, C2/C1 지표 간에 유의한 차이가 있었다. 두 가지 선별 기준(유효 범위에서 분포(O)하고 t-test 결과가 유의할 경우)을 모두 충족한 지표는 S_R, FI, C2, C2/C1로 나타났다. C2/C1는 C2를 기반으로 하여 C2와 중복된 정보를 담고 있고, 또한 C2보다 많은 정보를 담고 있어 최종적으로 S_R, FI, C2/C1이 선별되었다.

선별된 지표를 모델 1(S_R, FI), 모델 2(FI, C2/C1)으로 그룹지어 비교하였다(Fig. 4). 행렬도(bi-plot)은 관련성이 높은 자료들이 가깝게 위치하여 상대적인 연관성 정보를 제공한다. 하천 시료는 모델 1에서 낙엽, 갈대, 논토양, 산림토양, 우분, 돈분, 모델 2에서 갈대, 논토양, 산림토양, 돈분 기원 유기물의 경계 내에 위치하였다. 이는 낙엽, 갈대, 논토양, 산림토양, 우분, 돈분에서 유래한 유기물이 상대적으로 다른 기원 유기물보다 하천시료 유기물과 연관성이 높다고 해석할 수 있다. 그러나 행렬도는 기원 유기물별로 기여도를 수치적으로 비교하는데 한계점이 있다.

Fig. 4. EMMA plot based on selected optical indices (Modified fromLee et al., 2020).

3.3.2 End member mixing analysis (EMMA) 분석

IsoSource 프로그램을 통해 기원 시료 9개의 수계 유기물 내 기여도를 강우사상별로 Fig. 5와 6에 제시했다. 모델 1(S_R, FI)에서 고현천과 하송은 강우사상별 기원 유기탄소의 기여도는 비슷한 범위에 분포했으나, 입석은 모델에서 조건에 맞는 기여도 결과가 도출되지 않았다(Table 5). 낙엽과 돈분 기여도는 초기에서 정점으로 가면서 감소한 후에 말기에서 증가했고(Fig. 6), 나머지 기원의 유기탄소 기여도는 초기에서 정점 또는 하강기로 가면서 증가한 후에 말기에 다시 감소하였다(Fig. 5). 강우사상 동안 낙엽(28.5±11.8%)과 돈분(24.7±13.8%)의 기여도가 총 평균 기여도의 53.3%를 차지하였다. 기원 그룹별로 비교시 축분 기여도가 정점 또는 하강기로 가면서 감소할 때, 다른 기원 그룹의 기여도는 증가하였다. 모델 2(FI, C2/C1)에서 강우사상별 기원 유기물의 유입하천 내 유기탄소 기여도는 모델 1과 마찬가지로 고현천과 하송에서 비슷했다. 고현천 및 하송의 강우 초기, 입석은 모델이 구현되지 않았다(N.A). 갈대 기여도는 초기에서 하강기로 가면서 감소한 후에 말기에 증가했고, 나머지는 초기에서 정점 또는 하강기로 가면서 증가한 후에 말기에서 감소하였다. 강우사상 동안 낙엽(21.8±10.1%)과 갈대(41.3±17.0%)의 기여도가 총 평균 기여도의 63.1%를 차지하였다. 기원 그룹별로 비교시 식물계는 정점(고현천) 또는 하강기(하송)로 가면서 감소했고, 토양계 및 가축분계는 반대로 증가하였다. 또한, 입석은 모델 1과 2 모두에서 모델이 구현되지 않아(N.A) 국지적인 영향을 받았을 것으로 추측된다. 모델 2는 조건에 맞는 가능한 결과가 일부 없이(고현천 및 하송의 강우 초기) 나타나 본 유역에는 모델 1이 적합한 것으로 판단된다.

Fig. 5. Average relative contributions of different OM sources in terms of organic carbon and phosphorous during rainfall events at W-1 and W-2 (Model 1 using Srvs. FI).

Fig. 6. Average relative contributions of different OM sources in terms of organic carbon and phosphorous during beginning, peak, and ending period of rainfall events at W-1 and W-2 (Model 1 using Srvs. FI).

모델 1의 유기탄소 기여도에 기원 유기물의 P/C 값(Table 1)을 반영하여 기원 유기물별 유입하천 내 DOP 기여도를 계산했다(Table 6). 돈분 기여도는 초기에서 하강기로 가면서 감소한 후에 말기에서 증가했고, 나머지는 반대의 경향을 나타냈다. 강우사상 동안 돈분의 DOP 기여도가 전체 유입하천 기여도의 61.3~94.2%(평균 78.1±12.7%)로 가장 높았다. 돈분 다음으로 밭토양의 기여도가 평균 9.0%로 높았다. 기원 그룹별로 비교시, 강우사상 동안의 식물군 및 토양군 기여도는 정점 또는 하강기로 가면서 증가했고, 가축분뇨군은 반대로 감소했다.