Original Article

Ecology and Resilient Infrastructure. 31 March 2022. 1-14
https://doi.org/10.17820/eri.2022.9.1.001

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 재료 및 방법

  •   2.1 유역모형 선정

  •   2.2 연구대상유역

  •   2.3 입력자료 구축

  •   2.4 모형의 검·보정

  • 3. 수질모의결과

  •   3.1 모형의 검·보정 결과

  •   3.2 연구대상 유역 수질모의 결과

  • 4. 지류총량제 효과 예측

  •   4.1 지류총량제 효과 예측을 위한 시나리오 선정

  •   4.2 시나리오에 따른 모의 결과

  • 5. 결 론

1. 서 론

우리나라는 1970년대부터 환경오염 심화로 인해 전반적인 하천유역의 환경관리가 어려워져 1977년에 환경보전법 (EA 1977)이 제정되었으며 이를 통해 배출시설 오염물질 허용기준 준수 등의 법적 규제가 시작되었다 (Park et al. 2020). 1980년대 이후 급격한 인구증가와 산업화는 물 수요를 급격하게 증가시켰고 이로 인해 양질의 담수 수자원을 확보하기 위한 지역간 또는 상・하류간 분쟁이 빈번히 발생함에 따라, 정부는 배출허용기준 등의 농도 규제만으로는 하천의 목표 수질의 달성이 어려워짐에 따라 유역의 오염부하량 관리가 필요해졌다 (Hwang et al. 2016). 1990년대까지 생활하수나 산업폐수 등 개별오염원에 대해 오염물질을 배출할 수 있는 최대허용농도인 배출허용기준을 설정하여 적용하는 배출농도 규제방식이 하천 수질관리의 주를 이루었는데, 이러한 농도규제 정책은 오염물질의 양적 증가를 억제할 수 없어 막대한 비용이 투자되었음에도 수질개선 측면에서는 효율적인 성과를 거두지 못하였다 (Lee 2017). 이에 환경부에서는 물환경관리 기본계획의 목표수질을 달성하고 수질보전과 수자원 이용에 관련된 지역간의 분쟁해소 및 유역공동체의 경제적 및 환경적 상생의 일환으로 수계를 단위유역으로 나누고 단위유역별로 목표수질을 정하여 오염물질 배출 한도 내에서 총량을 관리하는 수질오염총량관리제도 (이하 총량제)를 도입하였다. 관리대상 오염물질 수질인자는 생물학적 산소요구량 (이하 BOD)과 총인 (이하 T-P)이며, 수계 내 모든 유역을 관리대상으로 동일 기준의 유량 조건과 동일 오염물질 농도기준을 적용하여 수계 본류 위주의 관리를 시행하고 있다. 그러나 이와 같은 관리에서는 지역 및 단위유역의 특성 변화를 반영하지 못하며 관리수계 내 목표수질을 유지한다고 하더라도 각 단위유역에서의 수질변화 여건에 따라서 지류에서 발생되는 오염물질의 부하량 변화를 직접적으로 반영하기 어려운 실정이다. 특히, 본류에 연결되어 있는 지류는 사람이 거주하는 지역 인근에 위치하므로 본류 수질에 직접적인 영향을 미치고 있어 각 지류에서의 개별적인 개선이 필요한 오염물질의 실질적인 관리가 필요하다. 이를 개선하기 위해서는 지류총량제도의 추가 도입이 시급하며 유역모형을 이용하여 지류총량제 시행에 따른 효과를 정량적으로 분석하기 위한 수량 및 수질변화 예측이 필요하다. 최근에는 비점오염원 기원을 평가하기 위해 수계로 유입되는 오염물질을 특정하고 규명할 수 있는 안정동위원소 분석 기법 (NIER 2018)과 자연습지, 인공습지 및 완충지역 등 자연적 기작을 최대한 활용하여 수질 개선 효과를 얻는 자연기반해법 (Kim 2020) 등이 국내 연구에서 활용되고 있다. 수질 모의와 관련된 국내의 연구동향을 살펴보면, Yoon et al. (2007)은 HSPF 모형을 이용하여 남한강 상류 유역의 오염부하량을 산정하고 적절한 비점오염원 저감방안을 검토하였다. Song et al. (2009)는 유역관리 계획이 하천 수질에 미치는 영향을 분석하기 위하여 HSPF 모형을 적용하여 시나리오별로 경안천 본류의 수질개선 효과를 분석하였다. Yu et al. (2011)는 밀양강중권역에 대한 연도별 오염원 및 오염부하량을 전망하고 환경기초처리시설의 신설과 증설에 따른 중권역 대표지점에 대한 수질을 예측하였다. Lee et al. (2019)는 한강 수계 충주댐 상류 옥동천 유역을 대상으로 HSPF 모형의 보정 및 검정을 통하여 소유역별 유달율을 산정하고 유달회귀식을 이용한 적용성을 평가하였다. 이와 같이 총량제의 확대 적용으로 인해 비점오염원의 중요성이 강조되고 수질관리에 있어 유역 및 수질모델링에 대한 중요성이 대두되어 수질관리에 있어 관련 유역모형의 사용빈도가 증가하고 있는 추세이다 (Jeong 2012). 그러나 현행 총량제의 한계성을 개선하기 위해 도입된 지류총량제도의 효과적인 운용을 위한 수질모형의 적용성에 대한 연구는 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 팔당수계를 대상으로 소유역 및 단위유역으로 HSPF 모형을 구축하여 실측값과 모의결과를 검・보정을 통해 모형의 수질예측의 적용성을 검증하고 지류총량제 시행에 따른 단위유역별 수질변화 및 제도 적용 효과를 예측하기 위해서 각 유역별 오염부하량 삭감에 따른 시나리오를 선정하고 지류별 수질 변화를 분석하여 지류에서의 수질변화 양상이 본류에 미치는 영향을 분석하였다.

2. 재료 및 방법

2.1 유역모형 선정

본 연구에서는 상세 토지이용자료의 적용 가능 여부 및 불투수면적의 변화에 따른 유출 및 수질변화 특성을 반영할 수 있는 유역모형을 선정하였다. Table 1은 여러 유역모형의 일반적인 토지이용 특성에 따른 모형의 적용성을 나타낸 것이며 (Shoemaker et al. 2005), HSPF, SWAT, SWMM 모형을 대상으로 유역모형의 적합성을 검토하였다.

검토 결과 SWAT 모형은 도시지역의 유출에 대해 총 불투수면과 유효불투수면의 평균 불투수면적률과 CN 유출계수를 활용하여 산정하며, HSPF 및 SWMM 모 형은 사용자가 불투수면적률을 정의하도록 모형이 개발되어 있고, 유출과정을 투수 면과 불투수면을 나누어 모의하도록 수식화 되어있다. 특히, HSPF 모형은 토지이용 변화, 저수지 운영, 점오염 및 비점오염원 처리 대안 등을 평가하기 위해 사용되고 있으며 (Bicknell et al. 2001) 사용자가 토지이용별 불투수면적률을 결정하는 과정을 통해 소유역별 토지이용 구성에 따른 불투수면적률이 산정되도록 모형화 되어있다. 유역의 불투수면적과 하천의 유량-수질 관계를 규명할 수 있어 도시 및 농촌 유역에서 적용하기 적합하고 다양한 저감 시나리오를 적용하기 용이하므로 본 연구에서는 팔당수계의 단위유역별 수질변화를 예측하기 위하여 HSPF (Hydrological Simulation Program – Fortran)모형을 선정하였다.

Table 1.

General land features supported

Model AGNPS GWLF P8-UCM HSPF STORM SWAT SWMM
Urban
Rural
Agriculture
Forest
River
Lake
Reservoir/impoundment
Estuary (tidal)
Coastal (tidal/shoreline)

Key:

ᅳ Not supported

○ Low Simplified representation of features, significant limitations

◑ Medium: Moderate level of analysis, some limitations

● High: Detailed simulation of processes associated with land or water feature

2.2 연구대상유역

본 연구 대상 지역은 팔당호 수계 내 특별대책지역으로 지정된 범위로 6개 (용인시, 남양주시, 광주시, 여주시, 양평군, 가평군 일부지역) 시·군이며, 5개의 중권역, 11개의 표준유역, 53개의 소유역으로 구성하였다 (Fig. 1 (a)). 이는 기존 중권역 및 단위유역 개념에서 더 나아가 지류총량제 시행을 위한 지류하천을 포함하는 소유역 단위로 범위를 설정하였다. 연구 대상구간은 팔당호를 최종 유출구로 하며, 주요 하천은 남한강, 경안천, 북한강으로 남한강의 주요 지류하천은 복하천, 양화천, 청미천, 및 흑천 등으로 구성하였다. 경안천의 주요지류는 곤지암천 및 오산천 등으로 구성되어 있고 북한강의 주요 지류는 가평천 및 조종천 등으로 구성되어 있다 (Fig. 1 (b)). 팔당 수계는 Fig. 1 (b)와 같이 주요 국가하천인 남한강, 경안천, 북한강 유역으로 구성되어 있으므로 각 수계 유역별로 모델링을 수행하기 위해서는 각각의 국가하천별로 유역을 분리하여 모델링을 수행하여야 하므로 Fig. 2와 같이 구분하여 유역을 구성하였다.

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Fig. 1

Study area.

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Fig. 2

Classification of basin by major stream.

2.3 입력자료 구축

모형에 필요한 입력자료는 토지이용정보, 기상자료, 국가 배출부하량 (생활계, 축산계 등)의 점오염원 및 환경기초시설 방류량 정보와 취수자료 등에 대한 유역정보이다. 모의기간은 수질변화 예측의 정확성을 고려하고 최신 불투수면적 정보를 반영하기 위해 2008년부터 2018년까지 설정하였으며 모의항목은 총량제의 수질인자로 BOD 및 T-P 항목을 모의하였다. 기상자료는 팔당수계 유역의 티센망 분석을 통하여 춘천, 양평, 수원, 이천의 기상관측 지점을 선정하고 (Fig. 3) 각 지점별 시간별 강수량, 시간별 평균 기온, 시간별 풍속, 시간별일사량, 시간별 이슬점, 시간별 운량, 일 최대 기온, 일 최저 기온, 일 평균 풍속, 일 평균 운량, 일 평균 이슬점 및 일 일사량 자료는 기상자료개방포털(KMA 2021)의 종관기상관측을 통해 수집하였다. 유역 수문모의를 위해서 인위적 요소인 보 및 댐 등의 수리구조물과 팔당 수계 내 댐인 청평댐과 의암댐 및 다기능보에서의 방류량 및 수질 자료를 국가수자원관리종합정보시스템 (WAMIS 2021) 및 물환경정보시스템을 통해 수집하고 하수처리장에서의 유출량은 국립환경과학원 전국오염원조사자료(NIER 2021)를 활용하였으며 수집한 자료는 HSPF 모형의 WDMUtil 시스템을 통하여 WDM 입력자료로 구축하였다 (Table 2).

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Fig. 3

Thiessen polygon of Paldang water system.

Table 2.

HSPF model input data

No Data Source Scale
1 Digital elevation model National spatial data
infrastructure portal
1:5,000
2 Land use map Ministry of Environment 1:25,000
3 Meteorological data Korea Meteorological
Administration
daily, hourly
4 Flow rate Korea Meteorological
Administration, WAMIS
8-day/month
5 Water quality Korea Meteorological Administration 8-day/month
6 Pollution Local government -
7 Water intake Local government, WAMIS Daily, monthly

2.4 모형의 검·보정

모형의 보정은 모의항목 예측의 정확도를 높이기 위하여 유량과 수질에 관한 매개변수를 허용범위 내에서 변화시키면서 모의치가 실측치를 잘 반영하도록 수정하였다. 실측값은 팔당수계의 수위 관측지점과 총량 측정지점 등 일반 및 자동 수질측정지점의 실측자료를 활용하였으며, 자료의 신뢰성과 모형 소유역 말단 지점의 부합도를 고려하여 검·보정 지점을 선정하였다 (Table 3).

Table 3.

Selected sections for calibration and validation

Watershed Measurement data Main point
Nam Han River Flow rate Cheongmicheon3
BOD, T-P Yanghwacheon2, Bokhacheon4
Gyeongancheon Flow rate Gyeongancheon3A
BOD, T-P Gyeongancheon6, Gonjiamcheon
North Han River Flow rate Gapyeongcheon3
BOD, T-P Jojongcheon3, Sambong-ri

남한강 중·하류 유역은 주요 지천 지점인 양화천2, 복하천4, 청미천3의 3개 지점이며 경안천 유역에서는 경안천3A, 경안천6, 곤지암천의 3개 지점이고 북한강 하류 유역에서는 가평천3, 조종천3, 삼봉리의 3개 지점에서 측정된 유량 및 수질자료를 대상으로 검ㆍ보정을 수행하였다. 검·보정 기간은 모형의 안정화를 고려하여 2009년부터 2018년으로 설정하고 모형의 적용성을 확인하기 위해 각 지점의 일별 실측값과 모형의 모의값을 비교하였다. 모형의 검·보정 결과를 평가하기 위해 일반적으로 많이 이용되고 있는 지표인 상대오차법 (% Difference)과 평균 제곱근 오차 (RMSE)를 적용하였다 (Eqs. 1 and 2).

(1)
%Diff.=|i=1nOi-i=1nPi|/i=1nOi×100
(2)
RMSE=1ni=1n(Oi-Pi)2

여기서, Oi는 실측값, Pi는 예측값, 그리고 n은 데이터 수를 의미하며, Eq. 1Eq. 2의 값은 모두 0에 가까울수록 모의효율이 우수한 것을 의미한다. 모델 효율성을 평가하기 위해서 과거 10년 이상의 적용 사례와 연구자료를 바탕으로 Donigian (2000)이 제시한 일반적인 모델 효율 및 신뢰구간을 적용하여 % Difference의 값이 ‘Good (좋음)’ 수준에 도달할 때가지 매개변수를 보정하였다 (Table 4).

Table 4.

General calibration/validation tolerances or targets for HSPF (Donigian, 2000)

% Difference Between Simulated and Recorded Values
Very good Good Fair
Hydrology/Flow < 10 10-15 15-25
Water Quality/Nutrients < 15 15-25 25-35

3. 수질모의결과

3.1 모형의 검·보정 결과

구축된 HSPF 모형의 유량 및 수질 검·보정을 위해 팔당수계 내 총 12개의 일반수질측정지점 및 총량수질측정지점을 유역 내 주요 본류 및 지천 지점을 고려하여 선정하였다. 각 유역별 대표 수질관측지점을 선정하여 실측값과 보정한 모의값의 그래프를 Fig. 4와 같이 비교하여 도시하였다. 검·보정 결과, 각 검·보정 지점에서의 유출량, BOD 및 T-P의 % Difference값은 모두 Very good 또는 Good의 수준으로 모의값이 실측값의 경향을 비교적 정확하게 모의하는 것으로 나타났다. 팔당수계 BOD의 RMSE 범위는 0.57 - 3.32이며 T-P의 RMSE의 범위는 0.014 - 4.67로 팔당수계 전체적으로 실측값에 대한 모의값의 적합성을 확인하였다 (Table 5). 이와 같이 % Difference방법과 RMSE를 적용한 결과, 남한강 하류, 경안천 및 북한강 유역에서 HSPF 모형을 이용한 각 지점에서의 유량, BOD 및 T-P의 모의값이 실측값을 적정하게 예측할 수 있는 것으로 판단된다.

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Fig. 4

Calibration/validation results.

Table 5.

Calibration/Validation Results with individual watershed (2009 – 2018)

Watershed Point Item Flow BOD T-P
South Han River Cheongmicheon3 Observed mean 8.72 2.90 0.12
Simulated mean 8.40 3.22 0.10
Relative error Very Good Very Good Good
RMSE 3.62 2.98 4.67
Yanghwacheon2 Observed mean - 3.34 0.18
Simulated mean - 3.29 0.19
Relative error - Very Good Very Good
RMSE - 2.31 0.17
Bokhacheon4 Observed mean - 3.54 0.16
Simulated mean - 2.76 0.14
Relative error - Good Good
RMSE - 2.46 0.11
Gyeongan
cheon
Gyeongancheon3A Observed mean 5.77 3.85 0.18
Simulated mean 6.02 3.22 0.14
Relative error Very Good Good Good
RMSE 3.78 3.32 0.11
Gyeongancheon6 Observed mean - 2.43 0.06
Simulated mean - 3.02 0.07
Relative error - Good Very Good
RMSE - 2.45 0.04
Gonjiamcheon Observed mean - 1.63 0.07
Simulated mean - 1.77 0.06
Relative error - Very Good Very Good
RMSE - 2.48 0.08
North Han River Gapyeongcheon3 Observed mean 9.07 0.70 0.01
Simulated mean 7.77 0.74 0.01
Relative error Good Very Good Very Good
RMSE 4.10 0.43 0.02
Jojongcheon3 Observed mean - 2.51 0.04
Simulated mean - 2.55 0.03
Relative error - Very Good Good
RMSE - 1.36 0.02
Sambong-ri Observed mean - 0.92 0.03
Simulated mean - 0.82 0.03
Relative error - Very Good Good
RMSE - 0.57 0.01

3.2 연구대상 유역 수질모의 결과

팔당수계 유역을 세 개의 주요 중권역 유역인 남한강 하류유역, 경안천 유역, 한강 하류 유역으로 구분하고 이를 다시 소권역 유역으로 구분하여 유역을 구축하였으며, 검·보정을 통해 수정된 매개변수를 적용하여 각 소권역에서 모의된 수질 모의 결과 (BOD, T-P)는 다음 Fig. 5와 같이 팔당수계 전체 유역으로 취합하여 도시하였다.

팔당수계의 수질 모의 결과, Fig. 5 (a)에서 BOD는 0.17 mg/L – 4.30 mg/L의 범위를 나타내고 있으며, 남한강 하류 유역의 주요 지천 유역인 복하천, 양화천, 청미천 및 흑천 유역에서 0.54 mg/L – 3.56 mg/L의 범위로 주변 유역 보다 높게 모의되었으며, 경안천 유역은 경안천의 중·하류 유역에서 2.63 mg/L – 4.22 mg/L의 범위로 높게 나타났으며, 북한강 유역은 조종천 하류 및 북한강 상류 유역에서 1.36 mg/L – 3.31 mg/L의 범위로 주변 유역보다 높게 나타나는 것으로 모의되었다. Fig. 5 (b)에서 T-P는 전체적으로 0.02 mg/L – 0.22 mg/L의 범위를 나타내고 있으며, 남한강 하류 유역은 BOD와 유사하게 주요 지천 유역인 복하천, 양화천, 청미천 유역에서 0.07 mg/L – 0.19 mg/L의 범위로 주변 유역 보다 높게 모의되었고, 남한강 하류 유역의 중간 지점 유역인 한강 E1, E2, E4, E6 유역에서 높게 모의되었다. 또한 경안천 유역은 경안천의 중·하류 유역의 좌안 측 유역 (경안 A4, A3, B2, B1, F9)에서 0.1 mg/L – 0.14 mg/L의 범위로 높게 나타났으며, 북한강 유역은 전체 유역에서 0.06 mg/L 이하로 남한강 하류 유역 및 경안천 유역보다 전반적으로 낮게 모의되었다. 이는 BOD는 팔당 수계의 전반적으로 주요 지천에서 높게 발생되어 본류로 유입되면서 남한강 하류 유역, 북한강 하류 유역에서는 점점 낮아지는 것으로 사료되며, T-P는 유역의 도시화 및 축산업 진행의 영향으로 경안천 및 남한강 주요 지천 부에서 높게 나타나고 북한강 유역에서는 전반적으로 낮게 나타나는 것으로 판단된다.

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Fig. 5

Simulation results of Paldang watershed.

4. 지류총량제 효과 예측

4.1 지류총량제 효과 예측을 위한 시나리오 선정

팔당수계의 오염원 저감에 따른 유출량 시나리오 구성을 위해 검토대상인 지류하천을 포함하는 소유역 유역도를 국가수자원관리종합정보시스템을 통해 취득하였으며 항공사진 및 하천망도를 기준으로 지형적인 부분과 하천 합류지점을 검토하였다. HSPF 구축 시 26개의 소유역으로 구성된 남한강 하류 유역과 11개의 소유역으로 구성된 경안천 유역 및 16개의 소유역으로 구성된 북한강 하류 유역을 구축하고 모형 입력자료인 하수종말처리장 및 공공하수처리장의 현황을 수질 변화 특성을 고려하여 Fig. 6과 같이 선정하였다.

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Fig. 6

Status of Paldang water system sewage treatment plant.

본 연구에서는 소유역에서 발생되는 농업 및 비농업 비점오염원이 각 소유역에서 삭감되었다고 가정하고 저감량 변화에 따른 지류 및 본류에서의 수질 변화를 분석하기 위하여 HSPF 모형을 적용하였다. 이와 같은 모의를 위해서는 각 소유역에서 주민 참여에 따른 비점오염원 저감량의 도출이 필요하나 실제적으로 주민 참여 비점오염 저감부하량에 대한 객관적인 자료가 없는 실정이다. 이를 해결하기 위해 모든 유역에서 동일하게 주민 참여로 수질정화를 실시하는 것으로 가정할 경우 비점오염원의 저감량은 각 소유역별 배출되고 있는 점오염원에 직접적인 영향을 미친다고 판단하였으며 주민 참여에 따른 비점오염원의 저감량은 하수종말처리장과 공공하수처리장에서 배출되는 오염부하량에서 동일하게 삭감하는 방식으로 가정하여 Table 6과 같이 시나리오를 선정하였다.

시나리오 1 (S-1)은 3.2절의 각 소유역에서 검보정을 통하여 모의된 BOD와 T-P값이며, 이는 현재 각 소유역에서 발생되고 있는 값을 의미한다. 시나리오 2 (S-2)는 주민참여로 인하여 각 소유역에서 비점오염원이 10% 감소하였으므로 유역의 각 하수처리장에서 BOD와 T-P의 배출부하량이 10% 감소되어 배출된 것을 의미한다. 동일한 방법으로 시나리오 3 (S-3)에서 시나리오 6 (S-6)까지는 5%씩 저감률을 늘려가면서 30%까지 저감되는 것을 가정하여 총 6가지의 시나리오를 구성하였다.

Table 6.

Subwatershed pollutant reduction scenarios

No Scenario content
S-1 Current Simulated Pollution Load Reduction Rate
S-2 Pollution load reduction rate when reducing pollutant sources in Subwatersheds by 10%
S-3 Pollution load reduction rate when reducing pollutant sources in Subwatersheds by 15%
S-4 Pollution load reduction rate when reducing pollutant sources in Subwatersheds by 20%
S-5 Pollution load reduction rate when reducing pollutant sources in Subwatersheds by 25%
S-6 Pollution load reduction rate when reducing pollutant sources in Subwatersheds by 30%

4.2 시나리오에 따른 모의 결과

선정된 시나리오를 바탕으로 각 소유역에서의 수질 변화를 모의하였으며, 모의 결과를 Figs. 7 and 8과 같이 팔당수계 전체로 취합하여 시나리오별로 각각 도시하였다.

팔당수계 전체적인 시나리오별 BOD의 저감률은 북한 D2, 한강 F2, 한강 F4, 한강 F5의 북한강 본류의 하류 유역과 경안 A3, 경안 B2, 경안 B3, 경안 B1, 한강 F9, 한강 F10, 한강 F11의 경안천 중·하류 유역이 다른 유역에 비하여 BOD의 저감률이 크게 나타나고 있는 것으로 나타났다. 이는 팔당 수계의 유역에서 주민 참여가 전체적으로 이루어져서 발생 비점오염원을 줄인다면 중·하류 유역에서 수질 저감의 혜택을 가장 크게 보는 유역이라고 판단된다.

시나리오별 T-P의 저감률은 BOD 저감률이 크게 나타난 북한강 유역 및 경안천 유역은 유사하게 저감률이 높은 것으로 나타났으며, 남한강 하류 유역 중 한강 E4, 복하 A6, 복하 A3, 복하 A1, 양화 A2, 청미 A5, 청미 A6의 소유역에서 저감률이 높게 나타났다. 이는 팔당 수계의 유역에서 주민 참여가 전체적으로 이루어져서 발생 비점오염원을 줄인다면 각 유역 (북한강 하류 유역, 경안천 유역, 남한강 유역)의 중하류부에서 가장 큰 저감 영향을 보이는 것으로 나타났으므로 팔당수계의 전체적인 주민 참여에 따른 수질 저감의 혜택을 가장 크게 보는 유역이라고 판단된다.

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Fig. 7

BOD reduction rate change with pollution source reduction scenario.

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Fig. 8

TP reduction rate change with pollution source reduction scenario.

5. 결 론

본 연구에서는 팔당수계 내 지류총량제 적용과 각 소유역 (지류)별 배출부하량 변화에 따른 수질변화 양상을 모의하기 위해 HSPF모형을 적용하였다. 팔당수계 유역을 지류하천을 포함하는 53개 소유역 단위로 분할하여 유역을 구축하였으며 구축된 각 중권역에서 주요 지점의 수질 측정 지점을 이용하여 HSPF 모형의 검·보정을 수행하여 모형의 적합성을 평가하였다. 각 소권역에서 모의된 수질 모의 결과 (BOD, T-P)를 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다.

1. 본 연구대상 유역을 HSPF 모형을 이용하여 구축하였으며, 모형의 유량 및 수질 검·보정을 위해 수질측정지점은 모형 소유역 말단의 지점 부합도를 고려하여 12개의 지점을 선정하고 검·보정을 수행한 결과 HSPF 모형에 의한 유량, BOD, T-P의 모의치가 실측치를 적정하게 예측할 수 있어 모형의 적용성을 확인하였다.

2. BOD의 수질모의결과는 전체 범위는 0.17 mg/L – 4.30 mg/L로 나타났으며 주요 지천에서 높게 발생되어 본류로 유입되면서 남한강 하류 유역, 북한강 하류 유역에서는 점점 낮아지는 것으로 판단된다.

3. T-P의 수질모의결과는 전체 범위는 0.02 mg/L – 0.22 mg/L로 나타났으며 북한강 유역은 전체 유역에서 0.06 mg/L 이하로 남한강 하류 및 경안천 유역보다 전반적으로 낮게 나타났다. 이는 유역의 도시화 및 축산업 진행의 영향으로 경안천 및 남한강 주요 지천 부에서 높게 나타나고 북한강 유역에서는 전반적으로 낮게 나타나는 것으로 판단된다.

4. 시나리오에 따른 BOD 및 T-P의 저감률은 각 소유역별 주민 참여에 따른 수질 개선의 노력을 정량적인 평가 및 본류 하천에서의 영향을 분석할 수 있었으며, 북한강 본류의 하류 유역과 남한강과 경안천 유역의 중·하류 유역에서의 저감률이 가장 크게 나타났다. 이는 전체적인 주민 참여에 따른 수질 저감의 혜택을 각 지류 하천의 중·하류에서 가장 크게 받는 것으로 판단된다.

5. 본 연구에서는 비점오염원 저감률에 따른 수질 변화 모의를 분석하였지만 효율적인 오염원 관리를 위해서는 다양한 조건에서의 소유역별 지류 수질 변화를 분석하고 지류 내 문제 오염물질 관리방안 제시가 요구된다. 따라서, 향후 미래 토지이용변화와 같은 추가적인 조건을 선정하여 지류 내 수질 변화 양상을 분석하고 지류총량제 도입에 따른 자발적인 주민 참여를 위한 방안모색이 필요하다.

Acknowledgements

이 논문은 2021년도 부천대학교 교내연구비를 지원받아 수행된 연구임

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