강릉 주문진항 입구로 유입되는 신리천 유역의 수질을 2003년 4월 2일부터 10월 29일까지 2주 간격으로 관측하였으며, 미계측 유역의 유량추정에 이용되는 TANK 모형을 이용하여 신리천의 하천수량을 일별로 산정하였다. 관측된 수질자료의 지점별$.$시기별 변화양상을 분석하였으며, 유역의 강수량과 하천수량과의 상관관계를 분석하였다. 분석결과, 신리하교 지점의 BOD 농도와 강우량과는 상관계수 0.75로 높은 상관성을 보였으며, SS농도와 2일 선행강우량과는 상관계수 0.36으로 약한 상관성을 보였다. COD, TN, TP 항목의 농도는 강수량, 하천유량과는 전혀 상관성이 없는 것으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서 제시한 BOD 항목의 유역 오염부하량은 신뢰할 만한 수준이며, SS 항목의 오염부하량도 정확도가 다소 감소하지만 전체적인 오염부하량 변화양상은 반영하는 것으로 평가되었다. 반면, COD, TN, TP 항목의 유역 오염부하량 추정결과는 평균 오염부하량 수치정도로 활용 할 수 있으나, 시기적인 변화양상을 파악하기 위해서는 인위적인 요소 및 토지이용 양상 등을 고려한 연구가 필요하다.
강릉 주문진항 입구로 유입되는 신리천 유역의 수질을 2003년 4월 2일부터 10월 29일까지 2주 간격으로 관측하였으며, 미계측 유역의 유량추정에 이용되는 TANK 모형을 이용하여 신리천의 하천수량을 일별로 산정하였다. 관측된 수질자료의 지점별$.$시기별 변화양상을 분석하였으며, 유역의 강수량과 하천수량과의 상관관계를 분석하였다. 분석결과, 신리하교 지점의 BOD 농도와 강우량과는 상관계수 0.75로 높은 상관성을 보였으며, SS농도와 2일 선행강우량과는 상관계수 0.36으로 약한 상관성을 보였다. COD, TN, TP 항목의 농도는 강수량, 하천유량과는 전혀 상관성이 없는 것으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서 제시한 BOD 항목의 유역 오염부하량은 신뢰할 만한 수준이며, SS 항목의 오염부하량도 정확도가 다소 감소하지만 전체적인 오염부하량 변화양상은 반영하는 것으로 평가되었다. 반면, COD, TN, TP 항목의 유역 오염부하량 추정결과는 평균 오염부하량 수치정도로 활용 할 수 있으나, 시기적인 변화양상을 파악하기 위해서는 인위적인 요소 및 토지이용 양상 등을 고려한 연구가 필요하다.
Water qualities (WQ) were measured biweekly from April 2nd to October 29th, 2003 in Sillicheon flowing into the entrance of Jumunjin Harbour and daily water quantities (river discharges) were estimated by the TANK model which has been widely used to compute the runoff discharges in the ungauged wate...
Water qualities (WQ) were measured biweekly from April 2nd to October 29th, 2003 in Sillicheon flowing into the entrance of Jumunjin Harbour and daily water quantities (river discharges) were estimated by the TANK model which has been widely used to compute the runoff discharges in the ungauged watersheds. The spatial and temporal change patterns of the measured WQs were analysed in detail and the correlation between rainfall - WQ and river discharge - WQ were also analysed. From this results, it is found that the correlation coefficient between BOD concentration and rainfall is 0.75 and between the SS concentration and 2-days river discharge is 0.36. The correlation between the COD, TN, TP in the station of Silli Lower Bridge and rainfall runoff quantity was analysed as un-correlated items. As a consequence, the estimated BOD and SS pollutants loads are reliable and show good change patterns even though the accuracy of SS pollutants load is slightly low. The estimated COD, TN and TP pollutants loads, however, can be used only as the reference or averaged values. In order to analyse more accurately the temporal change patterns of these items, more-detailed researches considering the artificial effects and landuse patterns are highly required.
Water qualities (WQ) were measured biweekly from April 2nd to October 29th, 2003 in Sillicheon flowing into the entrance of Jumunjin Harbour and daily water quantities (river discharges) were estimated by the TANK model which has been widely used to compute the runoff discharges in the ungauged watersheds. The spatial and temporal change patterns of the measured WQs were analysed in detail and the correlation between rainfall - WQ and river discharge - WQ were also analysed. From this results, it is found that the correlation coefficient between BOD concentration and rainfall is 0.75 and between the SS concentration and 2-days river discharge is 0.36. The correlation between the COD, TN, TP in the station of Silli Lower Bridge and rainfall runoff quantity was analysed as un-correlated items. As a consequence, the estimated BOD and SS pollutants loads are reliable and show good change patterns even though the accuracy of SS pollutants load is slightly low. The estimated COD, TN and TP pollutants loads, however, can be used only as the reference or averaged values. In order to analyse more accurately the temporal change patterns of these items, more-detailed researches considering the artificial effects and landuse patterns are highly required.
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문제 정의
본 연구에서는 오염부하량 추정과정에서 배제할 수 없는 수량과 수질의 중요성을 감안하여 신리천 유역의 수량 추정 및 수질관측을 수행하였다. 추정된 하천 수량과 수질의 상관관계를 다각적으로 분석하고, 주문진항 및 인접한 연안해역의 정량적인 환경변화 분석에 필요한 자료를 제공하기 위하여 신리천 유역의 오염부하량을 추정 .
가설 설정
수질변화 양상은 자연적인 영향과 인위적인 영향으로 분류하여 분석하였다. 인위적인 영향은 자연적인 영향, 즉 강우 및 하천 유량이 수질변동과 상관성이 높은 경우를 제외한 경우로 가정하였다. 따라서, 본 논문에서 언급되는 인위적인 영향은 보다 상세한 분석을 통하여 해석이 필요한 내용과 좁은 의미의 인위적인 영향하천공.
제안 방법
추정 및 수질관측을 수행하였다. 추정된 하천 수량과 수질의 상관관계를 다각적으로 분석하고, 주문진항 및 인접한 연안해역의 정량적인 환경변화 분석에 필요한 자료를 제공하기 위하여 신리천 유역의 오염부하량을 추정 . 제시하였다.
신리천의 수질관측은 강우에 의한 영향 및 수온 상승에 의한 영향을 분석하기 위하여 2003년 4월 2일부터 2004 년 10월 29일까지 7개월 동안 2주 간격으로 수행하였다. 관측지점은 인위적인 오염부하량 영향이 종료되는 지점인 금용교 지점(St.
관측항목은 일반적인 수질항목 및 영양염류 항목으로 제한된 수온, pH, DO(용존산소), BOD, COD, SS(부유물질), TN(총질소), TP(총인) 항목이며, 수온, DO 항목은 현장에서 DO Meter(Model: YSI-58) 장비를 이용하여 측정하였으며, pH, BOD, COD, SS, TN, TP 항목은 수질오염공정시험법에 제시된 방법을 이용하여 분석하였으며 , 관측 결과는 Table 1에 제시하였다.
KMnO4 산화제를 사용하는 방법은 산화력, 질소의 영향 등으로 인하여 측정방법에 문제점이 제기되고 있는 방법이며, 본 연구에서 COD 측정에 사용한 방법도 측정에 민감한 문제, 질소의 영향, 산화제의 산화 능력보다 크게 나타나는 특정 유기물에 대한 미생물의 왕성한 산화 능력 등의 영향으로 인하여 BOD 농도가 COD 농도보다 높게 나타난 것으로 사료된다. 따라서, 본 연구에서는 COD, BOD 항목간의 비교가 아니라 각각 항목의 변화 경향 분석으로 제한하였다.
2참조). 모형의 매개변수는 유역정보를 통하여 계산되며 , 물리적으로 무의미한 수치가 계산되는 경우에는 지정값(default value) 또는 물리적인 의미를 가지도록 매개변수를 조정하였다. TANK 모형을 이용한 신리천 유량 추정은 신리천 유역의 오염부하량 추정을 위하여 2003년 기간에 대하여 수행하였다(Fig.
채장원, 1999). 본 연구에서는 신리천 지점에서 관측된 수질을 도시하고, 지점별로 비교하여 하천을 통한 수질변화 양상을 분석하고, 유역에서의 오염물질 유입양상을 추정하였다(Fig. 4). 수질변화 양상은 자연적인 영향과 인위적인 영향으로 분류하여 분석하였다.
4). 수질변화 양상은 자연적인 영향과 인위적인 영향으로 분류하여 분석하였다. 인위적인 영향은 자연적인 영향, 즉 강우 및 하천 유량이 수질변동과 상관성이 높은 경우를 제외한 경우로 가정하였다.
강우에 의한 영향분석은 선행 누적강우를 고려하여 분석하며, 선행 강우기간은 유역의 규모를 반영하여 결정한다. 본 연구에서는 관측된 수질농도변화를 관측일자의 당일, 2일, 3일, 4일, 5일 선행 누적강우 및 추정 선행유량에 대하여 각각 상 관관계를 분석하였다. 선행강우 및 선행유량은 관측시기를 기준으로 ○일 동안의 누가강우 및 평균 유량이다.
본 연구에서는 추정된 1일 단위의 하천수량을 기준으로 하여 추정된 하천수량 및 관측 수질농도와 하천 . 강우의 상관관계를 이용하여 1일 단위로 추정된 하천 수질 자료를 이용하여 1일 단위로 오염부하량을 추정하였다.
강우의 상관관계를 이용하여 1일 단위로 추정된 하천 수질 자료를 이용하여 1일 단위로 오염부하량을 추정하였다. 오염부하량 추정을 위한 신리천의 수질농도 추정은 상관관계 분석에서 도출된 함수를 이용하여 추정하였다.
강우의 상관관계를 이용하여 1일 단위로 추정된 하천 수질 자료를 이용하여 1일 단위로 오염부하량을 추정하였다. 오염부하량 추정을 위한 신리천의 수질농도 추정은 상관관계 분석에서 도출된 함수를 이용하여 추정하였다. 상관관계가 양호한 것으로 파악된 BOD 농도의 관측치 및 계산치를 대비하여 Fig.
신리천 유역에서 해역으로의 오염부하량은 일별로 계산하였으며, 계절적인 변동성을 보기 위하여 월별로 평균한 수치를 제시하였다(Table 3참조). 우선, BOD 항목을 제외하고는 오염부하량의 일시적인 변동성이 정확하게 반영되지 못하고 있으나, 장기적으로 전체적인 총량 측면에서는 관측기간 동안의 평균적인 영향이 반영되었기 때문에 적절한 것으로 추정된다.
신리천 유역의 추정수량과 관측 수질을 이용하여 수량과 수질의 상관관계를 분석하고, 분석된 결과를 이용하여신리천 유역의 오염부하량을 추정하였다. 본 연구 결과는 주문진항 및 인접한 연안해역의 정량적인 환경변화 분석을 위한 자료로 활용할 수 있다.
대상 데이터
관측지점은 인위적인 오염부하량 영향이 종료되는 지점인 금용교 지점(St. 1), 농촌지역의 영향이 포함되는 신리 2교 지점(국도 7호선 관통지점 ; St. 2), 신리천 유역의 모든 오염부하량 영향이 포함된 신리천 하구의 신리하교 지점(St. 3)이다(Fig. 1참조).
마산만 연구사업에서 마산만 유역의 하천 유량 추정에도 사용된 모형으로 일단위로 유량을 계산하여 제시한다(한국해양연구소, 1997, 1999, 2000; 한국해양연구원 2002, 2003). 신리천 수량 추정에 필요한 입력자료는 유역정보(유역면적 및 하천형상정보, 토지이용도 등), 강수량, 증발량 자료이다. 유역정보는 1:25, 000 지형도를 이용하여 추출하였으며 , 강수량 및 증발량 자료는 강릉측후소 자료를 이용하였다(Fig.
신리천 수량 추정에 필요한 입력자료는 유역정보(유역면적 및 하천형상정보, 토지이용도 등), 강수량, 증발량 자료이다. 유역정보는 1:25, 000 지형도를 이용하여 추출하였으며 , 강수량 및 증발량 자료는 강릉측후소 자료를 이용하였다(Fig. 2참조). 모형의 매개변수는 유역정보를 통하여 계산되며 , 물리적으로 무의미한 수치가 계산되는 경우에는 지정값(default value) 또는 물리적인 의미를 가지도록 매개변수를 조정하였다.
이론/모형
신리천의 수량은 진해 - 마산만 수질환경관리모델 개발사업 및 미계측 유역의 강우-유출예측을 위한 모형으로 한국수자원공사에서 개발된 TANK 모형을 이용하여 추정하였다. 본 모형은 진해 .
모형의 매개변수는 유역정보를 통하여 계산되며 , 물리적으로 무의미한 수치가 계산되는 경우에는 지정값(default value) 또는 물리적인 의미를 가지도록 매개변수를 조정하였다. TANK 모형을 이용한 신리천 유량 추정은 신리천 유역의 오염부하량 추정을 위하여 2003년 기간에 대하여 수행하였다(Fig. 3참조). 유역 유출량은 유역의 오염부하량 추정에 필수불가결한 인자이다(Chapman, 1992; Thomann & Mueller, 1987; NRC, 1993).
성능/효과
우리나라와 일본에서는 COD 측정에 KMnO4 산화제를 사용하고 있으며, 구미에서는 Cr2O7 산화제를 이용하고 있다. KMnO4 산화제를 사용하는 방법은 산화력, 질소의 영향 등으로 인하여 측정방법에 문제점이 제기되고 있는 방법이며, 본 연구에서 COD 측정에 사용한 방법도 측정에 민감한 문제, 질소의 영향, 산화제의 산화 능력보다 크게 나타나는 특정 유기물에 대한 미생물의 왕성한 산화 능력 등의 영향으로 인하여 BOD 농도가 COD 농도보다 높게 나타난 것으로 사료된다. 따라서, 본 연구에서는 COD, BOD 항목간의 비교가 아니라 각각 항목의 변화 경향 분석으로 제한하였다.
인위적인 영향은 자연적인 영향, 즉 강우 및 하천 유량이 수질변동과 상관성이 높은 경우를 제외한 경우로 가정하였다. 따라서, 본 논문에서 언급되는 인위적인 영향은 보다 상세한 분석을 통하여 해석이 필요한 내용과 좁은 의미의 인위적인 영향하천공.사, 인위적인 오염물질 배출 등)을 모두 포함하고 있다.
0(mg/L)를 상회하고 있으며 변화양상은 유사하다. 그러나, 두 지점의 중간에 위치한 신리2교 지점의 COD 농도는 관측시기에 따라 변화 폭이 다른 지점보다 크게 나타나고 있으나 뚜렷한 변화양상(경향)은 보이고 있지 않은 것으로 파악되었다. 하천의 오염도는 신리하교 지점이 가장 심하고, 신리 2교, 금용교 순으로 파악되었다.
선행강우 및 선행유량은 관측시기를 기준으로 ○일 동안의 누가강우 및 평균 유량이다. 수질관측지점(3개 지점), 관측 분석항목(6개 항목, BOD, COD, DO, SS, TN, TP 항목)에 대하여 강우 및 유량과의 상관관계를 분석한 결과, BOD 항목과 강우, SS 항목과 유량에서 미미한 상관관계를 파악할 수 있었으며, 전체적으로 수질항목의 농도는 강우량 및 하천 유량과 무관한 것으로 파악되었다(Table 2).
따라서, 강우를 이용한 BOD 항목의 오염부하량 추정은 신뢰할 만한 수준이나, SS 항목의 오염부하량 추정은 낮은 신뢰성을 가진다. 반면, 2일 선행 하천유량과 SS 항목의 상관관계가 강우에 비하여 크게 나타나는 것으로 파악되었다.
6참조). 한편, 유량 자료에 의하여 추정된 SS 농도변화는 강우자료를 이용하여 추정한 결과보다 우수한 일치를 보이고 있다(Fig. 7).
후속연구
한편, TN, TP 항목의 오염부하량 추정은 평균에 근거한 무작위적인 변동량 개념에서 추정되는 방법에 의존하게 된다. 그러나, 보다 정확한 TN, TP 항목의 오염부하량을 추정하기 위해서는 강우량 및 하천 수량에 의존하여 분석하는 방법보다는 보다 정밀하고 지속적인 관측 및 하천 수질에 영향을 미칠 것으로 예상되는 인위적인 영향을 감안하여 분석할 필요가 있을 것으로 사료된다(Novotny and Chesters, 1981; Wheater et al., 1993).
따라서, BOD, SS 항목의 오염부하량은 하계의 영향, 즉 강수량 및 하천 수량 등 자연적인 영향의 지배를 받는 인자로 추정된다. 반면, TN, TP 항목의 오염부하량은 강수량 및 하천 수량과 무관한 인위적인 다른 영향에 의하여 지배를 받는 인자로 추정되며 , 변화분석을 위해서는 유역의 TN, TP 발생부하특성 및 인위적인 배출양상에 대한 연구와 정기적인 관측이 수행되어야 할 것으로 사료된다.
유역의 오염부하량을 추정하였다. 본 연구 결과는 주문진항 및 인접한 연안해역의 정량적인 환경변화 분석을 위한 자료로 활용할 수 있다. 보다 정확한 오염부하량 추정을 위해서는 정확한 수량추정이 선행되어야 한다.
또한, 강우에 의한 영향으로 수질의 시간적 . 공간적인 변화가 중요한 시기에는 본연구에서의 관측기간보다 짧은 간격으로 관측하여 오염부하량 추정에 활용하여야 할 것으로 사료된다.
참고문헌 (14)
건설교통부, 한국수자원공사 (2002). 우리 ？？ 길라잡이. 동해지방해양수산청 (2004). 주문진항 해수교환시설 설치공사 사전 모니터링 최종보고서. 3장, 한국해양연구원
Chapman, D. (1992). Water quality assessment: A guide to the use of biota, sediments and water in environmental monitoring. Chaps. 3, 6-7, UNESCO/WHO/UNEP, Chapman & Hall, 239-369
Novotny, V.N. and Chesters, G. (1981). Handbook of nonpoint pollution: Sources and Management. Van Nostrand Reinhold Company
NRC (1993). Managing wastewater in coastal urban areas Committee on Wastewater Management for Coastal Urban Areas, Water Science and Technology Board, Commission on Engineering and Technical Systems, National Research Council, National Academic Press
Thomann, R.V. and Mueller, J.A. (1987). Principles of surface water quality modeling and control. Chap. 1 and 6, Haper Collins Publishers
Wheater, H.S., Jakeman, A.J. and Beven, K.J. (1993). Progress and directions in rainfall-runoff modeliing. In Modelling Change in Environmental Systems (Edited by A.J. Jakeman, M.B. Beck and M.J. McAleer), John Wiley & Sons
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