2.3.1 기후변화 요인과 정수장 운영 인자의 상관 분석

기후변화로 인한 정수장 운영인자의 변동 특성을 확인하기 위해 Python(version 1.85)을 활용하여 상관 분석을 진행하였다. 상관 분석에는 영등포 아리수정수센터의 운영데이터와 취수원의 수질 및 기상 데이터가 사용되었다. 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)는 Eq. (1)을 통해 도출된다. X, Y는 상관관계를 알고자 하는 변수이며, X와 Y는 각 변수의 표본 평균이다. 피어슨 상관계수(r) 값은 0.7≤|r|<1.0일 때 ‘매우 강함’의 상관관계를 가지며, 0.3≤|r|<0.7일 때 ‘강함’의 상관관계, 0.1≤|r|<0.3일 때 ‘약함’의 상관관계, |r|<0.1일 때 ‘미미’한 상관관계로 정의하였다(^{Jung et al., 2019}).

2.3.2 분석 대상 기후영향인자 정의

본 연구에서 상수도시설에 영향을 미치는 기후변화 요인을 다음과 같이 정의하였다. 호우는 일일 강우량 80 mm 이상(^{KOSHA and MOEL, 2014}), 가뭄은 6개월 누적 강우량을 기준으로 산정한 강우 지수, 폭염은 일 최고기온이 33℃ 이상, 한파는 일 최저기온이 –12℃인 경우로 하고 이를 기후영향인자라 한다. 취수원 수질 인자와 정수장 운영 인자는 각각 다섯 가지(탁도, 수온, TOC, 암모니아, pH), 여섯 가지(생산량, 응집제 주입량, 슬러지 콜렉터 가동시간, 정수지 수위, 전염소 주입량, 오존 주입률) 항목으로 K-water 및 서울물연구원 자문을 통해 선정하였다. 상관 분석에 있어 사용된 데이터 수는 4,377개로 항목별 12년간 수집된 일일 데이터에 해당한다.

3.2.1 상수도시설에 대한 기후변화 요인의 영향 점수

설문조사는 상수도 업계 종사자로서 시설관리 9명, 공정관리 7명, 수질 분석 및 연구 5명, 수도행정 1명, 총 19명이 응답하였고 수계별 비율은 한강 52.8%, 낙동강 31.6%, 금강 10.5%, 영산강 5.3%로 분포되었다.

설문조사 응답에 따라 기후변화 요인별 점수의 평균값을 영향 점수로 환산하였다. 가뭄과 폭염의 영향 점수는 3.37점으로 ‘높음’~‘매우 높음’, 한파⋅폭설과 호우⋅태풍의 영향 점수는 각각 2.89점, 2.68점으로 ‘보통’~‘높음’의 범주에 속했다. 이 외에 전염병⋅감염병은 2.05점으로 ‘보통’, 강풍과 낙뢰는 각각 1.79점, 1.68점으로 ‘낮음’~‘보통’ 범주로 확인되었다. 결과적으로 상수도시설에 대한 기후변화 요인의 영향 점수는 가뭄, 폭염, 한파 순으로 높았다. 이는 3.1절에 서술된 뉴스 빅데이터의 전국 분석 결과와 유사한 경향성을 나타내며 본 설문조사가 기후변화로 인한 상수도시설의 영향을 설명하는데 타당한 것으로 판단된다.

상수도시설에 대한 기후변화 요인의 영향을 점수로 환산한 결과, 취수원이 3.53점, 정수장이 2.26점, 관망 1.63점, 배수지 및 수용가는 각각 1.53, 1.37점으로 나타났다. 이에 따라 기후변화에 가장 취약한 상수도시설은 취수원과 정수장으로 판단된다.

3.2.2 기후변화로 인한 취수원 수질 및 정수장 유입 수질의 변화

취수원 및 정수장 유입 수질 변화에 대한 기후변화 요인의 영향을 점수로 환산하였다. 응답이 음일 경우 감소, 양일 경우 증가하는 것을 의미한다. Table 4는 영향 점수의 평균값의 절댓값이 상위 2~3위 이내인 수질 인자를 나타내었다. 이 값이 1.00점 이상인 수질 인자는 ‘증가’ 및 ‘매우 증가’의 응답이 많은 것이기 때문에 기후변화 요인이 높은 영향을 미친다고 판단하였다. 또한 최빈값을 통해 상수도 관련 분야 현장의 체감도를 확인할 수 있다.

가뭄에 의한 수질 변화 영향 점수는 평균 0.37~1.32점이며, 수질 인자 중 상대적으로 조류 및 조류독소 물질, 맛⋅냄새 물질, TOC에 높은 영향을 미치는 것으로 예상된다. 폭염에 의한 수질 변화 영향 점수는 평균 0.11~0.89점이며, 수질 인자 중 상대적으로 유충 등 소형 생물, 맛⋅냄새 물질, 조류 및 조류독소 물질에 영향을 미치는 것으로 예상된다. 한파⋅폭설에 의한 수질 변화 영향 점수는 평균 –0.53~0.05점이며, 수질 인자 중 상대적으로 병원성 미생물, 조류 및 조류독소 물질, 유충 등 소형 생물에 영향을 미치는 것으로 예상된다. 태풍⋅호우에 의한 수질 변화 영향 점수는 –0.21~1.26점이며, 수질 인자 중 상대적으로 탁도, 탁수 발생 빈도 및 강도 증가⋅영향 지속 시간에 높은 영향을 미치는 것으로 예상된다.

기후변화 요인과 이로 인해 변화하는 수질 인자를 표현하고자, 앞서 도출한 영향 점수 평균값의 절댓값의 총합을 Fig. 6과 같이 직사각형 면적으로 나타내었다. 기후변화 요인은 가뭄, 태풍⋅호우, 폭염, 한파⋅폭설 순으로 수질에 높은 영향을 미치며, 그 중 가뭄이 탁도, 탁수 발생 빈도 및 강도 증가⋅영향 지속 시간 항목을 제외한 모든 수질 인자에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 기후변화 요인에 가장 높은 영향을 받는 수질 인자는 조류 및 조류독소 물질, 탁도, TOC, 맛⋅냄새 물질 순으로 확인된다.

Fig. 6. Data map of correlations between intake water qualities and climatic factors.

3.2.3 기후변화로 인한 생산 계통 영향 분석

2.2절의 설문조사를 바탕으로 분석한 생산 계통 영향 점수는 Table 5와 같다. 영향 점수 평균값 상위 3개 항목을 나타내었으며, 이 값이 2.00점을 초과하는 운영 인자는 ‘보통’ 이상의 응답이 많은 것이므로 기후변화 요인이 높은 영향을 미친다고 판단하였다. 또한 최빈값은 상수도 관련 분야 현장의 체감도를 의미한다.

가뭄과 폭염은 모든 생산 계통 운영 인자의 영향 점수가 2.00점을 초과했으며, 상대적으로 가뭄은 고도정수처리 도입, 분말활성탄 주입, 일 평균 생산량, 폭염은 일 평균 생산량, 소독제 주입량, 약품 주입량 조절 및 약품 배관 점검에 높은 영향을 미치는 것으로 예상된다. 한파⋅폭설은 운영 인자 중 상대적으로 생산 계통 설비 동파, 민원 발생, GT(혼화 강도)에 높은 영향을 미치는 것으로 예상된다. 마지막으로 태풍⋅호우는 운영 인자 중 침전슬러지 인발 주기, 약품 주입량 조절 및 약품 배관 점검, 여과지 역세척 주기에 높은 영향을 미치는 것으로 예상된다. 여기서, 일 평균 생산량은 가뭄과 폭염, 약품 주입량 조절 및 약품 배관 점검은 폭염과 태풍⋅호우의 영향을 중복으로 받기 때문에 기후변화에 대응한 상수도시설 생산 계통 운영에 중요한 인자로 고려할 필요성이 있다.

3.2.4 기후변화로 인한 공급 계통 영향 분석

공급 계통 영향 점수는 3.2.3절과 동일하게 설문조사를 바탕으로 분석하였으며, 그 결과를 Table 6에 나타내었다. 가뭄은 운영 인자 중 상대적으로 대체 급수 및 광역상수도 비상 연계, 절수시설 설치, 민원 발생에 높은 영향을 미치는 것으로 예상된다. 폭염은 동파와 관련된 한 가지를 제외한 모든 공급 계통 운영 인자의 영향 점수가 2.00점을 초과했으며, 상대적으로 배수지 수위 조절, 인원 발생, 관망 내 유속 관리에 높은 영향을 미치는 것으로 예상된다. 한파⋅폭설은 운영 인자 중 상대적으로 계량기 동파 방지 홍보 강화, 누수 탐지, 관망 내 유속 관리에 높은 영향을 미치는 것으로 예상된다. 태풍⋅호우는 운영 인자 중 펌프장 침수로 인한 상수도 생산 및 급수 중단, 배수지 수위 조절, 관망 내 유속 관리에 높은 영향을 미치는 것으로 예상된다. 여기서 민원 발생은 가뭄과 폭염, 배수지 수위 조절은 폭염과 태풍⋅호우, 관망 내 유속 관리는 폭염, 한파⋅폭설, 태풍⋅호우의 영향을 중복으로 받기 때문에 기후변화에 대응한 상수도시설 공급 계통 운영에 중요한 인자로 고려할 필요성이 있다.

기후변화 요인과 이로 인해 영향을 받는 상수도시설의 생산 및 공급 계통 운영 인자를 Fig. 7과 같이 나타내었다. 앞서 도출한 영향 점수 평균값의 절댓값의 총합은 직사각형 면적과 동일하다. 기후변화 요인은 생산 계통에서 폭염, 가뭄, 태풍⋅호우, 한파⋅폭설, 공급 계통에서 한파⋅폭설, 폭염, 가뭄, 태풍⋅호우 순으로 상수도 시설 운영에 높은 영향을 미친다. ‘기후변화 요인-운영 인자’로 그룹지어 영향 점수 상위 5개를 확인한 결과, ‘한파⋅폭설-계량기 동파 방지 홍보 강화(3.21)’, ‘폭염-일 평균 생산량(3.05)’, ‘폭염-소독제 주입량(2.84)’, ‘한파⋅폭설-생산 계통 설비 동파(2.79)’, ‘폭염-약품 주입량 조절 및 약품 배관 점검(2.79)’로 나타났다.

Fig. 7. Data map of correlations between water purification and climatic factors.

3.3.1 기후변화 요인과 정수장 운영 인자의 상관 분석

피어슨 상관계수를 이용하여 기후변화 요인과 정수장 운영 인자의 상관관계를 도출하였다. Table 7는 ‘매우 강함’과 ‘강함’의 상관관계를 가진 결과를 나타낸 것이다. 폭염과 한파는 수온과 매우 강한 상관관계가 있으며, 수온은 생산량, 콜렉터 가동시간, 전염소 주입량과 상관관계가 강한 것으로 나타났다. 탁도는 응집제와 매우 강한 상관관계, 강우량과는 강한 상관관계가 있으나, 기타 기후변화 요인에 의한 상관관계는 약한 것으로 확인된다.

Fig. 8은 기후, 정수장 운영, 취수원 수질 인자들의 상호 연관성을 원의 크기와 이어진 선으로 표현한 것이다. 원의 크기는 인자별 도출된 상관계수의 절댓값의 합, 선의 굵기는 각 인자 간의 상관계수의 절댓값을 나타내었다.

Fig. 8. Correlations between climatic factors, intake water quality, and operation parameters of WPP.

3.3.2 기후변화로 인한 슬러지 콜렉터 가동시간 영향 분석

3.3.1절에서 강한 상관관계로 도출된 수온과 슬러지 콜렉터의 상관분석 결과는 Fig. 9와 같다. 수온이 증가함에 따라 슬러지 콜렉터 가동시간이 증가하는 경향을 보인다. 슬러지 콜렉터 가동시간 데이터 중 500분 이상 가동된 비율은 14.1%이며, 주로 수온이 15℃ 이상일 때 분포한다.

Fig. 9. Water temperature and operation time of sludge collector: (A) High turbidity (B) Heat wave.

Fig. 9(A)와 Fig. 9(B)에서 붉은색으로 표시된 데이터 각각 고탁도(>30 NTU), 폭염(일 최고기온 33℃ 이상) 일 때 가동된 슬러지 콜렉터 시간을 나타내며 그 중 69.1%, 59.2%가 500분 이상 가동된 비율에 속한다. 추가적으로 슬러지 콜렉터 가동시간의 월별 변화 추이를 확인했을 때, 7월~9월에 비교적 높은 가동시간을 유지했다. 따라서 고탁도와 폭염 발생 시 슬러지 콜렉터의 가변적 운영방안을 고려할 필요가 있을 것으로 판단된다.

3.3.3 기후변화로 인한 응집제 주입량 영향 분석

3.3.1절에서 탁도와 응집제 주입량, 탁도와 강우량 각각의 두 변수 사이는 강함, 매우 강함의 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 그러나 응집제 주입량과 강우량 간의 상관관계는 약한 것에 대하여 심층 분석하고자 응집제 주입량과 누적 강우량의 상관분석을 실시하였다(Fig. 10). 이 때 응집제 주입량은 Poly Aluminum Chloride (PAC)와 Poly Aluminum Hydroxy Chloro Sulfate (PAHCS) 주입량의 총합이며, 단위는 kg/d이다. 누적 강우량은 분석 시점을 포함한 이전 일수의 강우량(mm)의 합으로, 누적 강우량 1일은 분석 시점의 강우량을 의미한다. 분석 조건으로 누적 강우량의 일수는 1일, 4일, 12일, 13일로 설정하였다. Fig. 10(A)에서 응집제 주입량과 누적 강우량의 상관계수는 r=0.2594로 상관관계가 적은 반면, Fig. 10(D)와 같이 13일일 때 r=0.6247으로 가장 높은 상관계수를 보였다. 이는 강우 발생 후 13일간 정수장 응집제 주입량이 영향을 받는 것으로 사료된다.

Fig. 10. Correlation between cumulative precipitation and coagulant dosage: (A) 1-day cumulative precipitation (B) 4-day cumulative precipitation (C) 12-day cumulative precipitation (D) 13-day cumulative precipitation.

이러한 영향이 실제로 나타나는지 확인하고자 상관 분석에 사용된 정수장 운영데이터에서 호우가 발생한 날만 고려하여 응집제가 과량 주입된 일수를 도출하였다. 응집제 주입량 상위 10%를 기준으로 1.5 kg/d 이상 주입된 경우를 과량 주입으로 인식하였다. Fig. 11(A)와 Fig. 11(B)는 각각 2011~2016년, 2017년~2022년의 취수원 강우량, 탁도 및 응집제 주입량을 나타낸 그래프이다. 여기서 탁도의 경우 고탁도의 영향이 지속되는 구간을 고탁도 영향기간으로 명명하고 다음과 같이 정의하였다. 분석 시점을 기준으로 취수원 탁도가 30 NTU 미만 혹은 응집제 주입량이 1.5 kg/d 미만으로 감소하는 날의 전날을 고탁도 영향기간이라 한다. Fig. 11에서 호우 이후 고탁도의 영향이 지속되는 것을 확인할 수 있으며, 평균적으로 약 13일간 응집제가 과량 주입되었다. 추가적으로 고탁도 영향기간 이후에는 약 3일 동안 응집제가 과량 주입되는 경향을 확인하였다.

Fig. 11. Precipitation and turbidity of water intake point and coagulant dosage: (A) 2011~2016 (B) 2017~2022.

따라서 취수원 탁도는 강우량 및 정수장 응집제 주입량과 밀접한 관련성이 있으며, 약 13일의 고탁도 영향기간 이후 저탁도 상태이더라도 응집제 과량 주입을 고려할 필요가 있을 것으로 판단된다.