토지피복 분류 체계에 따른 비점오염원 부하량 분석

Analysis of Nonpoint Source Pollutant Load according to the Land Cover Classification System

Article information

J. Korean Soc. Hazard Mitig. 2016;16(6):411-419
Publication date (electronic) : 2016 December 31
doi : https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2016.16.6.411
권헌각*, 김경훈**, 나승민**, 윤현정**, 신동석***, 임태효
* Member, Researcher, Nakdong River Environment Research Center
** Researcher, Nakdong River Environment Research Center
*** Researcher, Nakdong River Environment Research Center
****Corresponding Author, Member, Researcher, Nakdong River Environment Research Center (Tel: +82-54-950-9713, Fax: +82-54-950-9783, E-mail: imtoehyo@korea.kr)
Received 2016 October 12; Revised 2016 October 13; Accepted 2016 October 24.

Abstract

본 연구에서는 금호강 유역 중 중・상류부에 해당하는 유역을 대상유역으로 토지피복분류군에 따른 비점오염원 발생부하량 변화를 L-Thia 모형을 이용하여 분석하였다. 토지피복의 분류는 수질오염총량제에 적용되는 5가지 지목으로 분류된 자료(Scenario_1)와 장기모니터링을 통해 산정된 중분류 토지피복으로 분류된 자료(Scenario_2)를 활용하였으며 각각의 자료를 이용하여 산정된 부하량 비교를 통해 향후 토지피복체계의 변화 필요성을 평가하고자 하였다. L-Thia 모형을 이용하여 대상유역 전체를 기준으로 산정된 발생부하량은 5개 지목으로 구분된 토지피복을 적용하였을 때의 부하량이 BOD 1780.2 kg/day, T-N 735.3 kg/day, T-P 147.9 kg/day 로 산정되었다. 23개 중분류 토지피복 기준을 적용하였을 때는 BOD 1045.7 kg/day, T-N 392.2 kg/day, T-P 179.2 kg/day 로 산정되었다. 두가지 토지피복 구분에 따른 발생부하량 산정 결과, 중분류 토지피복을 적용하여 산정한 발생부하량이 BOD, T-N 항목의 경우 각각 41.3%, 46.7% 감소하는 것으로 조사되었으며, T-P 항목의 경우 21.2% 증가하는 것으로 조사되었다. 토지피복별로 구분하여 비교해 본 결과, 피복분류 체계에 따라 가장 큰 차이를 나타낸 토지피복은 농경지(전)로서 수질항목별 평균 400% 정도의 차이를 나타내었다. 그에 반해 시가화지역(대지)의 경우 평균적으로 80% 정도 차이가 발생되었다.

Trans Abstract

In this study, The Nonpoint sources load changes were analyzed using the L-Thia model in the one of Gumho River Basin in which midstream and upstream. Classification of land cover used the Level-2 land cover and land cover applied to the TMDL. To evaluate the need for changes in land cover system using the estimated load for the land cover. Result estimated by using the model about scenario_1 was BOD 1780.2 kg/day, T-N 735.3 kg/day, T-P 147.9 kg/day. And result of scenario_2 was BOD 1045.7 kg/day, T-N 392.2 kg/day, T-P 179.2 kg/day. And 2nd scenario was investigated by 41.3% and 46.7% reduction calculated loads. For T-P item, it was investigated by increasing 21.2% over.

Compared to distinguish land cover, It showed the greatest differences in agricultural land depending on the Cover Classification System. Conversely, urbanization area was 80% difference was calculated.

1. 서론

비점오염원은 강우 시 주로 토지계 오염원에서 배출되는 특성을 가지고 있어 수계오염총량제 지침에서 제시하고 있는 토지계 원단위를 통해서 비점오염원 발생부하량을 산정하기도 하나 원단위 산정 시 주거지역 및 시가지 지역에서 과대 산정되는 경향을 가지고 있어 정확한 비점오염원 부하량을 산정하는데 그 한계를 가진다. 과학적인 비점오염부하량 산정을 위해서는 생활계 오염원에서 유출되는 관거 월류수, 축산계에서 배출되는 축산퇴비, 토지계 오염원에서 유출되는 토지계 오염원 등의 자료를 조사하여 각 오염원에서 강우 시 유출되는 비점오염 부하량 산정이 필요하다(Kwon et al., 2016). 토지이용형태의 급격한 변화(도시화, 공업화)에 따라 토지이용이 고밀도로 이루어지고 있기 때문에 전체 오염유출량에 대한 비점오염 유출량이 점하는 비율이 증가하는 경향에 있으며, 비점오염원의 경우 강우에 의해 유출되어, 직접적으로 하천에 유입되고 있다. 따라서 수역의 수질을 적절히 관리하기 위해서는 유역 내에 분포하는 비점오염 발생량의 공간적 시간적 분포를 우선적으로 파악함과 아울러 수역으로 유출되는 오염발생량을 양적·질적인 측면에서 규명하는 것이 대단히 중요하다(Kwon, 2011). 현재 수질오염총량제에서는 토지계 발생부하량 산정을 위해 지적도를 기초로 한 총 5개 지목(전, 답, 임야, 대지, 기타)에 발생원단위를 적용하여 산정하고 있다. 그러나 Choi and Shin(2002) 연구에 따르면 같은 도시지역 대지일 경우에도 아파트, 단독주거지역, 상업지역 공업지역, 도로에서의 기준 원단위의 차이가 1.1~4.8 kg/ha・year까지 날 수 있으며, Park(2011) 등의 연구에 따르면 같은 밭지역에서도 비닐하우스, 과수원 등에 따라 원단위의 기초자료가 되는 EMC(Event Mean Concentration)의 차이가 크게 나타날 수 있다고 제시하였다. 이와 같이 현재 수질오염총량제의 5개 지목에 의한 발생원단위는 지목의 단순화로 인한 토지계 발생부하량 산정에 있어 불확실성을 내포 할 수 있다(Lee et. al., 2010).

본 연구에서는 금호강 유역 중 중・상류부에 해당하는 유역을 대상유역으로 토지피복분류군에 따른 비점오염원 발생부하량 변화를 L-Thia 모형을 이용하여 분석하였다. 토지피복의 분류는 수질오염총량제에 적용되는 5가지 지목으로 분류된 자료(Scenario_1)와 장기모니터링을 통해 산정된 중분류 토지피복으로 분류된 자료(Scenario_2)를 활용하였으며 각각의 자료를 이용하여 산정된 부하량 비교를 통해 향후 토지피복체계의 변화 필요성을 평가하고자 하였다.

2. 연구방법

2.1. 조사 대상 지점

본 연구의 대상지역은 낙동강수계에 속하는 금호강 유역 중 수질오염총량조사 지점 기준으로 금호_1유역과 금호_B유역을 대상유역으로 선정하였다(Fig. 1). 대상유역의 토지피복은 수질오염총량제에서 활용되는 5개 지목 기준으로 산림이 67.99%로 가장 높은 비율을 차지하고 있으며, 농업지역이 20.59%, 시가화 지역이 5.03%로 조사되었다(Table 2). 대상유역은 금호강을 본류로 하여 자호천, 신령천, 청통첨, 오목천 등의 주요 소하천을 포함하고 있으며, 강우 시 해당 하천들의 유입에 따른 오염도 변화가 크게 나타나는 유역이다. 금호강의 최상류구간이 포함된 유역으로 독립 단위유역이기 때문에 연구 결과의 대표성을 적절히 반영할 수 있을 것으로 판단된다. 금호강 조사대상 유역면적은 1,342 km2이며, 낙동강의 중동부에 위치한 주요 지류로서 포항시 북구 죽장면 가사리 가사령에서 발원하여 영천시 자양면 성곡리에서 영천댐으로 유입 후 영천 시내와 대구 시내를 거쳐 남서쪽으로 흐르다 달성군 다사면 죽곡리에서 낙동강 본류와 합류한다. 유료 연장은 118.99 km이며 행정구역별로는 영천시 904.9 km2(43%). 대구광역시 517.8 km2(25%), 경산시 392.8 km2 (19%) 등을 포함한다. 금호강 유역의 토지피복분포 현황을 살펴보기 위하여, 국가 수자원관리종합정보 시스템(WAMIS)에서 제시하는 토지피복도를 활용하였다. 토지피복분류체계에서는 8개의 코드로 구성되어 있으며, 강우관측소로는 대구 및 영천 기상관측소를 포함하고 있다.

Fig. 1

Study Area.

Land Cover Map and Category of Study Area.

2.2 유량 및 수질 모니터링

금호강 본류 2지점 및 유입지천 4지점에 대해 강우 및 무강우 시 유량, 수질을 모니터링 하였다. 2015년 모니터링은 11월 말 기준 총 20회 수행하였으며, 무강우 시 8회, 강우 시 12회로 구분된다. 조사 간격은 강우 시 현장 상황(강우량, 강우지속시간 등)에 따라 샘플링 개수를 조정하였으며, 무강우 시에는 1 ~ 3회 조사를 실시하였다. 수질분석은 수온, 전기전도도, DO 및 pH 항목은 현장에서 샘플링 시 측정하였으며, BOD 등 수질 분석항목의 경우 아이스박스에 보관 후 실험실로 이동하여 ‘수질오염공정시험법(MOE, 2015)’에 따라 분석을 수행 하였다. 무강우 시 조사치는 하천의 기저유량 및 부하량으로 구분하고, 강우 시 측정된 조사치와의 차이를 통해 유역에서 하천으로 유입되어 유하되는 비점오염원 부하량을 산정하고자 하였다. 각각의 지점별 유량 측정은 도섭법으로 측정 하였으며, 강우량이 많아 유량이 증가 될 시 부자를 활용하여 측정 하였다.

2.3. 토지피복 분류 체계에 따른 비점오염원 EMCs 및 발생부하량 산정

우리나라의 토지피복 분류체계 자료는 환경부 EGIS에서 GIS 공강정보로 제공하고 있는 대분류, 중분류, 세분류별 토지피복자료가 있고, 국토해양부에서 매년 업데이트 하여 제공하고 있는 지적도기반 28개 지목별 공간자료 등이 있으며, 수질오염총량제에서는 매년 업데이트되는 지적도 기반 28개 지목 자료를 5개 지목으로 재분류 한 후 토지계 발생 부하량을 산정하고 있다(Ryu et al., 2014). 환경부는 이를 보완하기 위해 중분류 토지피복을 기본으로 한 비점오염원 유출 장기모니터링 사업을 2007년부터 환경기초조사사업의 일환으로 수행하고 있으며, 국내・외 다양한 수질 항목별 EMC와 토지피복별 비점 원단위 산정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다(Choi et. al., 2009; Kwon, 2011; Lee et. al., 2012). 본 연구에서는 수질오염총량제에서 활용되고 있는(Table 2) 5개 지목으로 구분된 EMCs(Event Mean Concentrations)와 4대강 물환경연구소(Nakdong River Environment Research Center, 2014; Gum River Environment Research Center, 2014; Youngsan River Environment Research Center, 2014; Han River Environment Research Center, 2014)의 장기모니터링 결과로 산정된 중분류 토지피복별 EMCs(Table 3)를 활용하여 대상유역에 대한 토지계 발생부하량을 산정하였다. 중분류 토지피복별 EMCs의 경우 수질항목별 EMCs를 강우사상별로 구분하여 산정하였다.

Unit Area EMCs in TMDL. (Unit : mg/L)

Unit Area EMCs according to Rainfall in Level-II Land Cover. (Unit : mg/L)

토지계 발생부하량 산정은 수질오염총량관리기술지침(National Institute of Environmental Research, 2012)에 의해 산정하였다. 수질오염총량관리기술지침에서는 토지계 발생부하량에 대한 실측조사가 어려울 경우에는 식 (1)의 방법에 따라 지목별 면적과 연평균 발생부하원단위를 이용하여 연평균 발생부하량을 산정할 수 있도록 하고 있다.

(1)토지계발생부하량=Σ(지목별면적×지목별연평균발생부하원단위)

2.4. L-Thia 모형

토지피복 분류 체계별 발생부하량을 산정하기 위해 L-Thia 모형을 활용하였다. L-Thia 모형은 공간적 개념의 유출량과 비점오염부하량을 예측할 수 있으며, 입력자료 구축 및 모형 구동이 간단하면서 예측율이 높은 특성을 가지고 있다(Ryu et. al., 2014). L-Thia는 미국 퍼듀대학교에서 개발된 분포형 모델로 유출곡선식(Curve Number, CN)과 토지이용별 유량가중평균농도(EMCs)에 의해 유출량과 비점오염부하량을 계산한다(Jeon, et al., 2011). 또한 5일 선행함수조건(Antecedent Moisture Concentration, AMC)을 고려하여 AMC I(건기), AMC II(평균), AMC III(포화) 조건에 따른 CN값을 조절하여 유출량을 계산한다(Fig. 2, Lim et al., 2003; Jeon et al., 2011).

Fig. 2

Overview of L-Thia.

3. 연구결과

3.1. 대상유역 모니터링 결과 및 유달부하량 산정

강우에 따른 조사대상유역의 유달부하량 변화를 평가하기 위해 상류유역인 금호_1 및 하류유역인 금호_B 지점에 대해 유량 및 수질 모니터링을 수행하였으며 결과를 요약하여 Table 4에 나타내었다. 모니터링은 20회 수행하였으며, 무강우시 8회, 강우 시 12회로 구분된다. 조사 간격은 강우 시 현장 상황(강우량, 강우지속시간 등)에 따라 샘플링 개수를 조정하였으며, 무강우 시에는 1 ~ 3회 조사를 실시하였다. 분석결과를 살펴보면, 금호_1 지점의 평균 유량은 6.59 m3/sec로 조사되었으며, 최대/최소비가 1.77로 강우에 따른 큰 변화는 확인 할 수 없었다. 반면 금호_B 지점의 경우 평균유량 15.79 m3/sec이며, 최대/최소비가 2.29로 상류부인 금호_1에 비해서는 강우에 따른 유량변화가 큰 것으로 조사되었다. 금호_1과 금호_B 사이에는 4개의 큰 유입 지천(신령천, 북안천, 청통천, 오목천)이 있으며, 이러한 지천에서의 유입에 따라 하류부 금호_B의 농도가 증가하는 것으로 분석된다. 금호_1 지점의 평균 수질농도를 살펴보면, BOD 1.5 mg/L, T-N 2.474 mg/L 및 T-P 0.094 mg/L로 조사되었다. 유역 말단에 위치하는 금호강B지점의 경우 BOD 1.8 mg/L, T-N 3.163 mg/L, T-P 0.152 mg/L로 금호_1지점에 비해 항목별 오염도가 높게 조사되었다. 특히 T-P 항목의 경우 1.6배 정도 높은 농도를 나타내었다. 금호강 유입 지천의 경우 지천 주변으로 농경지(논, 과수원 등)가 산재되어 있어 강우 시 해당 하천으로의 유입되는 오염원이 많은 곳이다. 향후 금호강 주변 유입지천에 대한 강우 시 모니터링이 실시되어야, 이러한 금호강 하류부 농도 상승 원인을 확인 하는데 중요한 요소로 작용할 것으로 판단된다.

Summary of Flow and Water Quality Monitoring Results (2015).

강우 및 무강우시 부하량 산정 결과(Table 5.)를 살펴보면 두 지점 모두 강우 시 유달부하량의 변화가 크게 나타남을 확인 할 수 있다. 상류유역인 금호_1의 경우 강우 시 BOD 유달부하량이 평소보다 2.5배 정도 높게 산정되었으며, T-N 및 T-P항목도 유사한 변화를 나타내었다. 하류유역인 금호_B의 경우 BOD 유달부하량이 5배 가량 증가하여 금호_1에 비해 월등히 높게 조사되었다. 이러한 분석결과를 토대로 본 연구에서는 도심유역을 최대한 배제하고 강우 시 부하량 변화가 크게 나타나는 금호_1 및 금호_B 유역을 연구대상유역으로 선정하였다.

Calculation of the Delivery Load at the Gumho River(2015). (Unit : ㎏/day)

3.2. L-Thia 모형을 활용한 토지계 발생 부하량 산정

대상유역에 대한 토지피복별 발생부하량을 산정하기 위해 L-Thia 모형을 구축하였다. L-Thia 모형은 입력 자료가 매우 간단한 모형으로 일강수자료와 토지이용도 및 토양도를 구축해야 하며, 이를 위해 ArcGIS 9.3을 이용하여 금호_1 및 금호_B유역을 금호강 중권역에서 분할하였으며, 해당 유역에 대한 토지이용도 및 토양도를 교차시켜 수문학적반응단위(Hydrologic Response Unit, HRU Map)도를 구축한 후 기존 수행된 참고문헌(Lee, 2008)을 통해 CN 값을 부여하였다(Fig. 4). 입력자료 중 일 강수자료의 경우 기상청 영천 관측소의 2015년 일 강우 관측 자료를 활용하였으며, 모형의 보정을 위한 일 유량자료는 낙동강물환경연구소에서 7일 간격으로 실측되는 수위, 유량 자료 및 낙동강홍수통제소에서 측정된 일 수위 관측 자료를 활용하여 구축하였다. 본 연구에서는 동일한 조건 내에서 산정되는 토지피복 특성에 따른 비점오염원 부하량 산정에 목적을 두고 입력 자료인 강우자료와 검・보정에 사용되는 측정 유량 자료의 조사연도를 동일하게 하여 모의치의 오차를 줄이고자 하였다. 또한 L-Thia 모형의 경우 간단한 모듈로 구성되어 있고, 토지계에서의 직접유출량 산정에 목적을 두고 있어 유달 부분은 모의에 포함되지 않아 강우자료에 대한 Warm-up 기간은 적용하지 않았다.

Fig. 4

Landcover, Soil and CN Map.

Fig. 3

Comparison of Delivery Load between Rainfall.

L-Thia 모형의 경우 매개변수(Curve Number, CN) 보정에는 사용자의 주관적인 측면을 제거하고, 일관성 있는 보정이 이루어지도록 SCE-UA 알고리즘을 이용하였다. SCE-UA 알고리즘은 최적해 탐색을 위해 각 매개변수의 논리적 범위(최소/최대) 내에서 무작위 표본 추출을 통해 하나의 모집단(population)을 구성하고, 모집단을 p개의 집합체(complex)로 분할한다. 각 집합체는 simplex 알고리즘을 이용하여 p개의 집합체를 개별적으로 진화시켜, 주기적으로 혼합(shuffling), 새로운 집합체를 형성하여 수렴조건이 만족될 때까지 반복적으로 수행되어 매개변수의 논리적 범위 내에서 최적해를 선정하게 된다(Ryu et. al., 2014).

매개변수 보정이 끝난 모형의 모의 유출량, 실측 유출량 및 일강수량을 Fig. 5에 작성하였다. 모의・실측 유량의 유효지수는 NSE=0.72, R2=0.87로 높은 상관성을 나타내었다(Fig. 6). Ramanarayanan(1997)은 적용성 평가에서 R2 0.5 이상, NSE 0.4 이상이면 모형이 자연현상을 잘 모의하는 것으로 제시하였으며, Donigian(2000)은 NSE 0.7 이상에서 모형의 효율범위와 신뢰구간이 높다고 제시하였다.

Fig. 5

Modeling Result and Observed Flow Calibration for Survey Watershed.

Fig. 6

Suitability Assessment of Modeling Results.

보정이 완료된 L-Thia 모형을 이용하여 대상유역에 대한 비점오염원 발생부하량을 산정하였다. 발생부하량은 수질오염총량제에서 활용되고 있는 5개 지목으로 분류한 토지피복 체계와 비점오염원 장기모니터링에 적용된 중분류 토지피복(23개 토지피복)으로 구분하여 산정하였다. 먼저 대상유역 전체를 기준으로 산정된 발생부하량을 살펴보면(Table 6), 5개 지목으로 구분된 토지피복을 적용하였을 때의 부하량이 BOD 1780.2 kg/day, T-N 735.3 kg/day, T-P 147.9 kg/day 로 산정되었다. 23개 중분류 토지피복 기준을 적용하였을 때는 BOD 1045.7 kg/day, T-N 392.2 kg/day, T-P 179.2 kg/day 로 산정되었다. 두가지 토지피복 구분에 따른 발생부하량 산정 결과 중분류 토지피복을 적용하여 산정한 발생부하량이 BOD, T-N 항목의 경우 각각 41.3%, 46.7% 감소하는 것으로 조사되었으며, T-P 항목의 경우 21.2% 증가하는 것으로 조사되었다. BOD, T-N 항목의 경우 중분류 토지피복으로 구분하였을 경우, 각 세부 피복별 산정된 EMC값이 기존 총량분류 체계 EMC에 비해 낮거나 유사하게 산정되었다. 하지만 T-P 항목의 경우 피복을 세분화하여 산정된 EMC값이 피복에 따라 높게 산정 되었다. 특히 밭의 경우 총량분류 체계에 따를 경우 0.64 mg/L를 적용하고 있으나 중분류체계를 적용하였을 경우 강우사상별로 작게는 2.3 mg/L, 크게는 10.3 mg/L 를 적용하게 되어 적용 농도가 높아지게 된다. 이러한 측정 자료를 바탕으로 산정된 EMC값의 차이로 인해 T-P 부하량이 증가한 것으로 판단된다. Ryu(2014)의 조사결과에 따르면, 지목의 단순화로 인한 토지계 발생부하량 산정에 있어서의 불확실성이 내포되어 있음을 나타낸 바 있으며, 또한 5개 지목으로 구분되어 사용되는 토지피복 별 비점오염원 원단위 값이 조사 당시 현상은 잘 반영할 수 있었겠으나, 현재 많은 개발행위로 인한 도시화 및 불투수층의 증가로 인한 유출수 농도 변화도 영향을 미쳤을 것으로 판단된다.

Comparison of NPS Discharge Load between Land Cover Map. (Unit : kg/day)

산정된 발생부하량을 토지피복별로 구분하여 살펴보면(Table 7, Fig. 7), 피복분류 체계에 따라 가장 큰 차이를 나타낸 토지피복은 농경지(전)로서 수질항목별 평균 400% 정도의 차이를 나타내었다. 그에 반해 시가화지역(대지)의 경우 평균적으로 80% 정도 차이가 발생되었다. 농경지의 경우 과거에 비해 면적은 줄었으나 부하량은 오히려 증가하는 것으로 산정되었다. 대지의 경우 불투수면적의 증가로 인한 유출수 증가를 생각할 수 있으나, 부하량 산정결과는 오히려 과거에 비해 감소하는 것으로 조사되었다. 농경지의 경우 과거에 비해 재배 면적은 줄어들었으나, 작물 재배를 위한 시비 방법 및 시비량의 변화가 원인이 된 것으로 판단되며, 시가화지역의 경우 도시개발 계획 시 우수관을 분류식으로 설치하고, 점오염원 관리 시설의 증가를 원인으로 판단해 본다. 본 연구에서 적용한 중분류 토지피복별 EMCs 자료의 경우 2007년부터 2013년까지 4대강 수계에 분포된 다양한 토지피복군 및 강우사상에 대해 모니터링을 수행한 자료로서 향후 원단위 산정 등 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단되지만, 현재 조사결과에 만족하고 추가적인 모니터링이 진행되지 않을 경우 자료의 신뢰성이 떨어질 것으로 사료된다. 본 연구 결과를 토대로 입력 자료의 변화에 따른 부하량 예측 시 불확실성 정도를 판단할 수 있는 틀을 마련하였다고 판단하며, 향후 추가적인 모니터링을 통한 EMCs 산정 및 분포형 모형 외 다양한 모형을 활용한 연구를 수행 할 시 좀 더 검증되고 정밀한 부하량 산정을 할 수 있을 것으로 판단된다.

NPS Discharge Load Changes in Landcover Classification. (Unit : kg/day)

Fig. 7

Comparison of NPS Discharge Load between Land Cover in TMDL and Level-II Land Cover.

4. 결론

본 연구에서는 금호강 유역 중 중・상류부에 해당하는 유역을 대상유역으로 하여 토지피복분류군 에 따른 비점오염원 발생부하량 변화를 L-Thia 모형을 이용하여 분석하였다. 토지피복의 분류는 수질오염총량제에 적용되는 5가지 지목으로 분류된 자료와 장기모니터링을 통해 산정된 중분류 토지피복으로 분류된 자료를 활용하였으며 분석한 결과는 아래와 같다.

  • 1) 강우에 따른 조사대상유역의 유달부하량 변화에 대한 모니터링 수행 결과, 두 지점 모두 강우 시 유달부하량의 변화가 크게 나타남을 확인 할 수 있다. 상류유역인 금호_1의 경우 강우 시 BOD 유달부하량이 평소보다 2.5배 정도 높게 산정되었으며, T-N 및 T-P항목도 유사한 변화를 나타내었다. 하류유역인 금호_B의 경우 BOD 유달부하량이 5배 가량 증가하여 금호_1에 비해 월등히 높게 조사되었다.

  • 2) L-Thia 모형을 이용하여 대상유역 전체를 기준으로 산정된 발생부하량을 두가지 토지피복으로 구분하여 비교한 결과, 중분류 토지피복을 적용하여 산정한 발생부하량이 BOD, T-N 항목의 경우 각각 41.3%, 46.7% 감소하는 것으로 조사되었으며, T-P 항목의 경우 21.2% 증가하는 것으로 조사되었다. 토지피복별로 구분하여 비교해 본 결과, 피복분류 체계에 따라 가장 큰 차이를 나타낸 토지피복은 농경지(전)로서 수질항목별 평균 400% 정도의 차이를 나타내었다. 그에 반해 시가화지역(대지)의 경우 평균적으로 80% 정도 차이가 발생되었다.

  • 3) L-Thia 모형의 경우 직접유출 중심의 토지계 발생부하량 산정에 본 연구에서는 목적을 두고 있어 활용성이 좋았으나, 기저유출 모의에 대해서는 해당모형의 취약점이 내포되어 있어 향후 준분포 모형을 활용한 발생부하량 산정에 대한 추가 연구 및 검토가 필요할 것으로 판단된다.

  • 4) 본 연구에서 적용한 중분류 토지피복별 EMCs 자료의 경우 2007년부터 2013년까지 4대강 수계에 분포된 다양한 토지피복군 및 강우사상에 대해 모니터링을 수행한 자료로서 향후 원단위 산정 등 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단되지만, 현재 조사결과에 만족하고 추가적인 모니터링이 진행되지 않을 경우 자료의 신뢰성이 떨어질 것으로 사료된다. 본 연구 결과를 토대로 입력 자료의 변화에 따른 부하량 예측 시 불확실성 정도를 판단할 수 있는 틀을 마련하였다고 판단하며, 향후 추가적인 모니터링을 통한 EMCs 산정 및 분포형 모형 외 다양한 모형을 활용한 연구를 수행 할 시 좀 더 검증되고 정밀한 부하량 산정을 할 수 있을 것으로 판단된다.

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Article information Continued

Fig. 1

Study Area.

Table 1

Land Cover Map and Category of Study Area.

Land category in TMDL Area (km2(%)) Level-II land cover Area (km2(%))
Sites 67.54(5.03) Residential area 12.89(0.96)
Manufacturing area 5.80(0.43)
Commercial area 5.41(0.40)
Recreation area 0.43(0.03)
Traffic area 39.01(2.91)
Regional public facility area 4.00(0.30)
Paddy 58.34(4.34) Paddy 58.34(4.34)
Upland 218.14(16.24) Upland 123.96(9.23)
Plastic houses 4.71(0.35)
Orchard 85.78(6.39)
Other 3.69(0.27)
Woods and Forest 913.01(67.99) Broad-leaved 399.62(29.76)
Conifer 342.47(25.50)
Mixed stand forest 132.59(9.87)
Natural grassland 38.33(2.85)
Other 113.56(8.46) Golf course site 45.57(3.39)
Inland wetland 17.80(1.33)
Mining 1.30(0.10)
Other bare land 21.13(1.57)
Fresh water 27.76(2.07)
Total 1,342.83(100.0)

Table 2

Unit Area EMCs in TMDL. (Unit : mg/L)

Land category in TMDL Sites Paddy Upland Woods and Forest Other
BOD 51.60 4.24 3.49 20.07 1.33
T-N 8.39 4.01 4.60 5.10 2.19
T-P 1.28 0.30 0.64 1.56 0.11

Table 3

Unit Area EMCs according to Rainfall in Level-II Land Cover. (Unit : mg/L)

Precipitation(mm) ≤10 10~30 30~50 50< ≤10 10~30 30~50 50< ≤10 10~30 30~50 50<
Level-IIland cover BOD T-N T-P
Residential area 6.1 7.3 7.0 2.8 7.1 7.0 2.7 6.4 0.2 0.2 0.2 0.4
Manufacturing area 53.7 29.7 12.0 3.9 8.3 4.1 4.4 2.0 1.2 0.6 0.1 0.1
Commercial area 16.8 21.1 20.4 9.8 2.8 3.1 2.1 1.5 1.3 0.5 1.3 1.4
Recreation area 24.2 64.8 19.9 16.1 5.4 2.9 4.7 4.6 1.8 0.7 0.5 0.7
Traffic area 12.3 6.8 5.5 2.3 3.0 2.6 2.2 1.1 1.3 0.2 0.2 0.1
Regional public facility area 7.9 9.0 4.8 4.7 7.3 5.9 1.6 6.7 0.3 0.3 0.1 0.7
Paddy 4.0 3.9 3.9 3.7 2.2 2.5 3.1 2.7 0.2 0.6 0.3 0.4
Upland 0.0 16.9 13.6 40.7 0.0 2.4 5.4 8.6 0.0 2.4 2.3 10.3
Plastic houses 7.8 11.8 11.0 12.4 2.2 4.5 5.5 4.5 0.6 1.7 3.2 2.1
Orchard 0.0 1.0 3.7 2.5 0.0 0.4 1.5 2.0 0.0 0.1 0.2 0.4
Other 0.0 0.0 4.4 2.0 0.0 0.0 10.1 5.7 0.0 0.0 1.3 1.4
Broad-leaved 1.2 1.2 1.8 2.1 1.7 2.0 3.3 1.8 0.1 0.1 0.2 0.5
Conifer 1.1 1.1 1.2 0.9 1.8 1.9 2.4 1.7 0.1 0.0 0.0 0.0
Mixed stand forest 1.2 1.8 1.8 0.9 1.8 0.6 1.6 1.8 0.1 0.0 0.1 0.0
Natural grassland 3.6 6.8 3.9 3.4 2.0 2.6 2.4 2.0 0.5 0.6 0.3 0.7
Golf course site 4.6 6.1 6.2 3.9 7.1 4.8 6.9 4.9 1.5 1.3 1.9 1.5
Other grassland 3.6 6.8 3.9 3.4 2.0 2.6 2.4 2.0 0.5 0.6 0.3 0.7
Inland wetland 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
Coastal wetland 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
Mining 15.6 12.4 19.8 13.3 5.5 2.6 2.3 2.2 0.2 0.9 0.7 0.7
Other bare land 15.6 12.4 19.8 13.3 5.5 2.6 2.3 2.2 0.2 0.9 0.7 0.7
Fresh water 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
Sea water 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

Fig. 2

Overview of L-Thia.

Table 4

Summary of Flow and Water Quality Monitoring Results (2015).

Survey sites Value Flow (m3/sec) BOD (mg/L) T-N (mg/L) T-P (mg/L)
Upstream (Gumho_1) Ave. 6.59 1.5 2.474 0.094
Max. 8.36 3.6 4.690 0.356
Min. 4.73 0.4 1.341 0.057
Downstream (Gumho_B) Ave. 15.79 1.8 3.163 0.152
Max. 22.24 4.5 7.576 0.567
Min. 9.71 0.8 1.572 0.069

Table 5

Calculation of the Delivery Load at the Gumho River(2015). (Unit : ㎏/day)

Survey sites Value When the rain Rain will not come
BOD T-N T-P BOD T-N T-P
Upstream (Gumho_1) Ave. 1444.7 1974.6 85.2 581.6 580.4 23.2
Max. 8328.8 13003.1 655.7 852.3 778.1 33.6
Min. 427.4 516.5 22.5 347.6 418.1 13.0
Downstream (Gumho_B) Ave. 8951.8 14566.7 850.3 1614.4 1347.1 73.4
Max. 69947.8 134377.2 8359.7 3685.4 3085.6 281.2
Min. 1416.6 1207.2 58.5 399.9 468.4 24.6

Fig. 3

Comparison of Delivery Load between Rainfall.

Fig. 4

Landcover, Soil and CN Map.

Fig. 5

Modeling Result and Observed Flow Calibration for Survey Watershed.

Fig. 6

Suitability Assessment of Modeling Results.

Table 6

Comparison of NPS Discharge Load between Land Cover Map. (Unit : kg/day)

Land category in TMDL Level-II land cover A percentage change (%)
BOD 1780.2 1045.7 -41.26
T-N 735.3 392.2 -46.66
T-P 147.9 179.2 +21.18

Table 7

NPS Discharge Load Changes in Landcover Classification. (Unit : kg/day)

Landcover Land category in TMDL Level-II land cover
BOD T-N T-P BOD T-N T-P
Sites 664.62 108.06 16.49 45.53 30.32 4.10
Paddy 21.9 20.71 1.55 18.85 13.86 1.85
Upland 73.15 141.39 13.41 500.79 121.06 124.56
Woods and Forest 94.96 364.14 111.38 107.13 128.01 17.02
Other 925.58 101 5.07 373.45 98.93 31.70

Fig. 7

Comparison of NPS Discharge Load between Land Cover in TMDL and Level-II Land Cover.