2.1 조사 대상 지점

본 연구에서는 다양한 토지피복 군으로 구성이 된 판문천 유역을 대상으로 강우 시 유량 및 수질 등의 모니터링을 실시하기 위해 조사 지점을 선정하였다. 해당 지점인 판문천의 경우 낙동강 제1지류인 남강으로 유입하고, 남강의 최상부에 위치하고 있는 지방하천이다. 유역면적은 6.92 ㎢이며, 대상 하천이 포함된 유역을 Fig. 1에 나타내었다.

Fig. 1

Location of Survey Sites

2.2 유량 및 수질 모니터링

판문천유역에 대해 강우 및 무강우 시 유량⋅수질에 대해, 강우 시 9회, 강우 시작 전 무강우 시 7회 모니터링 하였다. 모니터링의 경우 강우 시작 전 무강우 시기 유량 및 수질 모니터링을 수행하고 강우 시작 후 수위가 증가하는 경향에 따라 조사 간격을 조정하여 모니터링을 수행하였다. 수질분석은 BOD, T-N, T-P 항목에 대해 실시하였으며, 채취된 시료 샘플은 아이스박스에 보관 후 경남과학기술대학교 산학협력단 환경측정검사센터에 의뢰하여 ‘수질오염공정시험법(MOE, 2015)’에 따라 수질분석을 수행하였다. 무강우 시 조사치는 하천의 기저유량 및 부하량으로 구분하고, 강우 시 측정된 조사치와의 차이를 통해 복합피복유역에서 하천으로 유입되어 유하되는 비점오염원의 부하량을 산정하고자 하였다. 유량은 유속-면적법(Velocity-Area Method)에 의거하여 측정하였으며, 유속측정은 유속계 Valeport Limited Co. Flow Meter(Model 801(Flat))을 활용하였다. 복합피복유역인 진주시 판문천에 대한 유량⋅수질 측정은 남강 합류 전 남강의 배수영향을 받지 않는 지점을 선정하여 모니터링을 수행하였다.

2.3 토지피복 분류 체계에 따른 비점오염원 EMCs

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 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 1)를 활용하여 대상유역에 대한 토지계 발생부하량을 산정하였다. 중분류 토지피복별 EMCs의 경우 수질항목별 EMCs를 강우사상별로 구분하여 산정하였다.

Table 1

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

2.4 L-Thia 모형

본 연구에서는 연간 발생된 전 강우사상에 대한 비점부하량 산정을 위하여 L-Thia 모형을 활용하였다. 모형의 적합성 평가를 위해 판문천 말단에서 조사한 결과를 활용하였으며, 일 강우자료의 경우 기상청에서 운영 중인 진주 관측소 자료를 활용하였다. 부하량 산정 시 대상 하천의 특성을 가장 정확하게 나타낼 수 있는 방법이 실측이지만, 연간 발생되는 전체 강우사상에 대한 모니터링을 수행한다는 것은 시간적, 비용적 어려움이 큰 실정이다. 이를 보완하기 위한 방법이 강우유출 모델을 이용하는 것이다. 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, 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, 2011).

Fig. 2

Overview of L-Thia (Kwon et al., 2016)

3.1 판문천 유역 오염원 현황 분석

대상 유역에 대한 모니터링에 앞서 전국오염원 조사 자료를 이용하여 대상 유역의 오염원별 부하량을 산정하여 오염원 발생 및 배출 현황을 평가하였다. 분석에 사용된 전국오염원 조사자료의 경우 2014년 기준 검증이 완료된 자료를 활용하였다.

판문천 유역에 대한 발생 및 배출부하량 산정 결과는 Table 2에 나타내었다. 발생부하량의 경우, BOD 발생부하량은 생활계 355.61 ㎏/day, 축산계 7.91 ㎏/day, 산업계 6.20 ㎏/day, 토지계 40.22 ㎏/day로 산정되었으며, T-N 발생부하량 생활계 89.08 ㎏/day, 축산계 2.12 ㎏/day, 산업계 1.87 ㎏/day, 토지계 15.79 ㎏/day, T-P 발생부하량 생활계 9.94 ㎏/day, 축산계 0.60 ㎏/day, 산업계 0.33 ㎏/day, 토지계 1.49 ㎏/day로 산정되었다. 배출부하량의 경우, BOD 배출부하량 생활계 7.89 ㎏/day, 축산계 0.71 ㎏/day, 산업계 0.47 ㎏/day, 토지계 37.77 ㎏/day, T-N 배출부하량 생활계 1.61 ㎏/day, 축산계 0.51 ㎏/day, 산업계 0.09 ㎏/day, 토지계 15.35 ㎏/day, T-P 배출부하량 생활계 0.15 ㎏/day, 축산계 0.04 ㎏/day, 산업계 0.01 ㎏/day, 토지계 1.42 ㎏/day로 산정되었다. 유역별 부하량 검토결과, 발생부하량의 주요 오염원은 생활계로 조사되었으며, 토지계가 주요 배출오염원으로 조사되었다. 유역별 발생부하량 및 배출부하량에서의 오염원 비율을 검토하였다(Fig. 3). 판문천 유역에서의 발생부하량 주요 오염원은 생활계로서 약 80 ~ 87%를 차지하고 있는 것으로 검토되었으며 토지계, 축산계 순으로 나타났다. 배출부하량은 주요 오염원이 토지계로서 81 ~ 87%를 차지하고 있는 것으로 조사되었다.

Table 2

Estimation of Load by Pollution Sources (Unit: kg/day)

Fig. 3

Percentage of Load per Source for the Watershed (Discharge load: a), b), c), Delivery load: d), e), f))

3.2 유량 및 수질 모니터링 결과

조사대상 지점에 대한 유량 측정 및 수질 분석 결과를 Table 3에 나타내었고, 강우 발생 유⋅무에 따라 사상을 구분하여 Fig. 4에 나타내었다. 조사된 강우사상은 최소 6.4 mm ~ 최대 158.9 mm까지 다양하게 모니터링 되었으며, 각각의 강우사상별 무강우 일수도 3일에서 9일까지 다양하게 조사되었다. 강우 발생 전 측정된 유량을 기저유량으로 구분하기 위해 무강우 유량으로 구분하였으며, 강우가 시작되고 종료되어 유량이 안정화 단계로 접어드는 시기에 측정된 유량을 강우 시 유량으로 구분하였다.

Table 3

Flow and Water Quality Measurement Results with and Without Rainfall

Fig. 4

Compare Max/Min Ratio when the Rain and Rain will Not Come for the Survey Area

강우 시기의 평균 유량은 61.7 m³/sec로 조사되었으며, 최소 6.2 m³/sec에서 최대 303.4 m³/sec까지 조사되었다. 무강우 시 유량의 경우, 평균 6.5 m³/sec로 조사되었으며, 최대 8.1 m³/sec에서 최소 4.9 m³/sec까지 조사되었다. 해당 하천의 경우 무강우 시 평시 유량이 평균 6.5 m³/sec로 적은 유량을 유지하다 강우 시 증가하는 형태를 나타내었다. 강우 발생에 따라 변화되는 유량 최대/최소비의 경우 조사 회차 별 7.7, 5.9, 7.2, 1.3, 46.0, 4.3으로 강우사상에 따른 유량 변화가 다양하게 조사되었다. 조사 대상 하천인 판문천의 경우 하천 주변이 대부분 산지로 구성되어있고, 상시 유량이 적은 하천으로, 강우 발생에 따른 하천 주변 산지에서 유입되는 수량의 증가가 유량 변화에 가장 큰 영향을 미친 것으로 판단된다.

판문천에 수질분석결과를 살펴보면, 강우사상별 평균 농도의 경우 BOD 2.1 mg/L, 2.9 mg/L, 4.2 mg/L, 1.8 mg/L, 3.0 mg/L, 2.7 mg/L로 조사되었으며, T-N 항목은 2.245 mg/L, 2.450 mg/L, 2.949 mg/L, 2.179 mg/L, 1.890 mg/L, 2.453 mg/L로 조사되었다. T-P항목의 경우, 0.037 mg/L, 0.037 mg/L, 0.054 mg/L, 0.103 mg/L, 0.120 mg/L, 0.082 mg/L로 조사 되었다. 총 강우량 기준으로 비점오염원 오염농도를 비교해 보았을 때 일부 비례관계를 나타내는 항목도 있으나, 선행무강우일수 및 유량 증가 등 다른 요인에 의해 특정 농도 경향을 나타낸다는 판단을 내릴 수는 없었다. 하천에 대한 오염도 평가 시 단순 농도 변화에 치중하기보다는 유량이 적용된 부하량을 활용하는 것이 의미 있을 것으로 판단된다.

3.3 L-Thia 모형을 활용한 판문천 유역 비점오염원 부하량 산정

판문천 유역에 대한 비점오염원 부하량 산정을 위해 L-Thia 모형을 구축하였다. L-Thia 모형은 입력 자료가 매우 간단한 모형으로 일 강수자료와 토지이용도 및 토양도를 구축해야 한다(Kwon et al., 2016).

입력자료 생성을 위해 ArcGIS 9.3을 이용하여 판문천유역을 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. 5). Kim et al.(2007)에 따르면 AMC(Antecedent Moisture Condition) 조건의 고려 여부에 따라 L-Thia ArcView GIS를 이용한 연간 직접유출량 값이 42.44%의 차이가 발생했으나 AMC 고려 시 오차가 7.99%로 실측치와 근사하게 나타나, 본 연구에서는 모의기간을 성수기(4월 15일~10월 15일, growing season)와 비성수기(1월 1일~4월 14일, 10월 16일~12월 31일, dormant season)구분(Table 4)하고 AMC 조건에 따른 토지이용별 CN 값을 산정하였다. CNII값은 AMCII 조건(강수량이 보통인 상태)의 토지 이용과 토양상태에 따른 값을 나타내며, 직접유출 산정 시 성수기와 비성수기를 구분하고 선행 5일 강우량에 따른 AMCI(건기), AMCIII(우기)의 CNI, CNIII를 사용한다. CNI과 CNIII는 CNII를 이용한 다음의 Eqs. 1과 2를 이용하였다. 2016년 성수기 및 비성수기를 고려한 CN값은 AMC로 구분한 결과 AMCI조건이 257일, AMCII 조건이 34일, AMCIII 조건이 74일로 나타났다. 이렇게 산정된 CN값을 이용하여 강우 시 발생하는 일별 직접유출량을 산정하였다.

Fig. 5

Landcover, Soil and CN Map

Table 4

Criteria of AMC Adjustment in CN Method (SCS, 1985)

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). 입력자료 중 일 강수자료의 경우 기상청 진주 관측소의 2016년 일 강우 관측 자료를 활용하였으며, 모형의 보정을 위한 유량자료는 2016년 판문천 말단에서 측정된 자료를 활용하였다. 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.

매개변수 보정이 끝난 모형의 모의 유출량, 실측 유출량 및 일강수량을 Fig. 6에 작성하였다. 모의⋅실측 유량의 유효지수는 NSE=0.72, R2=0.97로 높은 상관성을 나타내었다(Fig. 7). 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. 6

Modeling Result and Observed Flow Calibration for Survey Watershed

Fig. 7

Suitability Assessment of Modeling Results

보정을 완료한 L-Thia 모형을 활용하여 판문천 유역에 대한 비점오염원 부하량을 수질오염총량에서 활용되고 있는 토지피복 분류군에 따라 산정하여 Table 5 및 Fig. 8에 제시하였다. 산정된 부하량을 살펴보면, BOD의 경우 대지에서 발생되는 비점오염원 부하량이 1503.49 kg/year로 가장 높게 산정되었으며 임야 746.43 kg/year > 밭 502.77 kg/year > 전 250.62 kg/year > 기타 55.93 kg/year 순으로 비점오염원 부하량 차이를 나타내었다. T-N 항목의 경우에도 BOD와 유사한 형태로 대지에서 922.71 kg/year로 가장 높은 부하량을 나타내었으며, 산림 853.42 kg/year > 밭 588.09 kg/year >

Table 5

NPS Discharge Load Changes in Land Cover Classification (Unit: kg/year)

Fig. 8

Comparison of NPS Pollution Loads by Land Cover

전 184.12 kg/year > 기타 77.73 kg/year 순으로 차이를 나타내었다. T-P 항목의 경우에는 밭에서 192.15 kg/year로 가장 높은 부하량을 나타내었으며, 다음으로는 산림 122.62 kg/year >대지 110.82 kg/year > 전 24.50 kg/year > 기타 20.17 kg/year 순으로 부하량 차이를 나타내었다. T-P 항목의 경우 토지피복별 부하량의 차이는 나타나지만, 산림과 대지의 경우 유사한 값을 나타내었으며, 전과 기타의 경우 다른 토지피복에 비해 낮게 발생되는 것으로 조사되었다. T-P 항목은 자연 상태의 하천 내부 용출량 또는 외부 유입량이 적으며, 작물을 경작하는 등의 인위적 살포에 의한 유출이 주요 원인인 것으로 판단된다. 대지의 경우 주거지역 등 도심지가 속하게 되며, 해당 토지이용 형태에서는 조경과 같이 인위적 식물 식재를 위한 비료 살포 등의 행위에 의한 유입이 중요한 원인으로 판단된다.

앞서 산정된 부하량을 토지피복 군을 중분류 기준으로 상세화 하여 부하량을 비교해 보았다(Table 6). 먼저 BOD 항목을 살펴보면 대지 중 문화휴양시설이 961.30 kg/year로 가장 높게 발생되는 것으로 조사되었으며, 공공시설지역이 303.75 kg/year, 상업지역이 102.72 kg/year 순으로 발생 부하량높게 산정되었다. 교통지역과 공업지역의 경우 32.04 kg/year, 19.19 kg/year로 산정되어 비교적 낮은 부하를 나타내었다. T-N 항목의 경우, 공공시설지역이 431.55 kg/year로 가장 높게 산정되었으며, 문화휴양시설 276.38 kg/year, 주거지역 177.31 kg/year로 높은 부하량을 나타내었다. 교통지역과 공업지역의 경우 BOD 항목과 유사하게 다른 피복에 비해 낮게 조사되었다. T-P 항목은 문화휴양시설과 공공시설지역이 각각 42.11 kg/year, 41.95 kg/year로 높은 발생 부하량을 나타내었으며, 두 토지피복의 경우 유사한 수치를 나타내었다. 토지피복 중 논의 경우 중분류와 총량기준이 동일하여 세분화 피복 군이 없어 앞선 결과와 동일하다. 전의 경우 중분류 토지피복으로 구분하였을 경우 밭, 하우스재배지, 과수원, 기타재배지로 구분되며, BOD 항목의 경우, 밭이 209.36 kg/year로 가장 높은 부하량을 나타내었으며, 다음으로는 기타재배지가 166.77 kg/year로 높게 산정되었다. 하우스 재배지와 과수원의 경우 69.91 kg/year, 56.73 kg/year로 다른 토지피복에 비해 낮은 부하량을 나타내었다. T-N항목의 경우 기타재배지의 부하량이 473.21 kg/year로 가장 높게 산정되었으며, 과수원 45.43 kg/year, 밭 44.25 kg/year, 하우스재배지 25.20 kg/year로 기타재배지에 비해 낮은 부하량을 나타내었다. T-P의 경우 T-N과 유사하게 기타재배지의 부하량이 117.99 kg/year로 가장 높게 산정되었으며, 과수원의 경우 9.53 kg/year로 가장 낮은 부하량을 나타내었다. 산림의 경우 BOD, T-N 및 T-P 항목 모두 455.20 kg/year, 400.53 kg/year, 101.71 kg/year로 활엽수림이 가장 높은 발생 부하량을 나타내었다. 기타재배지의 경우 판문천 유역에서는 중분류 토지피복 기준으로 골프장만이 포함되어 앞서 Table 5에서 분석한 결과와 같은 수치를 나타내었다.

Table 6

Unit Area EMCs According to Rainfall in Level-â…¡ Land Cover (Unit: kg/year)

토지피복을 상세화 하여 발생되는 비점오염원 부하량을 비교한 결과, 총량기준으로 구분하여 부하량을 평가한 결과와 유사하게 인위적 관리 또는 개발이 되는 피복의 부하량이 높게 조사되었다. 산림의 경우 다른 피복에 비해 대상유역 면적이 넓은 영향을 높게 산정된 원인으로 판단되지만, 대지 및 답의 중분류 토지피복별 발생되는 부하량을 비교해 보았을 때 자연적 요인보다는 경작, 개발, 조경 등의 원인으로 인한 부하량 증가가 높은 것으로 판단된다. 현재 분석 결과의 경우 2016년 모니터링 결과를 바탕으로 분석하여 대표성을 확보하기는 어려울 것으로 판단되지만, 향후 해당 유역에 대해 추가 모니터링 자료를 바탕으로 모형을 보정 할 시 대상유역에 대한 비점오염원 관리 방안 수립 시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.