연안해역의 COD 항목 농도관리를 위해서는 유역 COD 오염부하량 조사 추정이 필요하나 현재 유역에서의 발생 오염부하량 추정식이 BOD 기준으로 제시되어 있는 실정이다. 해역 오염총량관리를 수행하기 위한 COD 오염부하량 추정식 개발은 많은 관측 및 시간이 소요될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 시화호 및 인천 연안유역의 하천 및 공단배수 COD 농도, BOD 농도 비율 변화분석을 수행하였으며, 분석결과를 이용하여 COD 오염부하량 추정기법을 제시하였다. COD 오염부하량 추정은 기존의 BOD 오염부하량 원단위를 이용하여 추정한 방법에 환산계수를 곱하는 방법으로, 환산계수는 평균 + [$1{\sim}3$ 범위의 안전계수] ${\times}$표준편차로 계산할 수 있다. 본 연구결과에 의하면 시화호 및 인천연안의 COD 오염부하량 추정 환산계수는 안전계수 1, 2, 3인 경우 각각 1.7, 2.3, 2.9로 추정되었다.
연안해역의 COD 항목 농도관리를 위해서는 유역 COD 오염부하량 조사 추정이 필요하나 현재 유역에서의 발생 오염부하량 추정식이 BOD 기준으로 제시되어 있는 실정이다. 해역 오염총량관리를 수행하기 위한 COD 오염부하량 추정식 개발은 많은 관측 및 시간이 소요될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 시화호 및 인천 연안유역의 하천 및 공단배수 COD 농도, BOD 농도 비율 변화분석을 수행하였으며, 분석결과를 이용하여 COD 오염부하량 추정기법을 제시하였다. COD 오염부하량 추정은 기존의 BOD 오염부하량 원단위를 이용하여 추정한 방법에 환산계수를 곱하는 방법으로, 환산계수는 평균 + [$1{\sim}3$ 범위의 안전계수] ${\times}$표준편차로 계산할 수 있다. 본 연구결과에 의하면 시화호 및 인천연안의 COD 오염부하량 추정 환산계수는 안전계수 1, 2, 3인 경우 각각 1.7, 2.3, 2.9로 추정되었다.
For the concentration management in COD parameters, it requires the measurement and estimation of the COD pollutants load (hereinafter PL) in the watershed. The estimation method of the PL, however, is provided only based on the BOD parameters. The development of COD PL estimation schemes is expecte...
For the concentration management in COD parameters, it requires the measurement and estimation of the COD pollutants load (hereinafter PL) in the watershed. The estimation method of the PL, however, is provided only based on the BOD parameters. The development of COD PL estimation schemes is expected to execute total PL management in coastal zone and needs to more observation and much time. This study provides COD PL estimation schemes using statistical information about ratio analysis with COD & BOD concentration of rivers and drainages of an industrial complex in Lake Shiwha and Incheon Coastal Zone watershed. The COD PL is computed with ease by multiplying the conversion factor, which is calculated as the sum of the average and 1 to 3 (safety factors) times standard deviation. The conversion factor of Lake Shihwa and Incheon Coastal Zone is estimated as 1.7, 2.3 and 2.9 with respect to the safety factor 1, 2, and 3, respectively.
For the concentration management in COD parameters, it requires the measurement and estimation of the COD pollutants load (hereinafter PL) in the watershed. The estimation method of the PL, however, is provided only based on the BOD parameters. The development of COD PL estimation schemes is expected to execute total PL management in coastal zone and needs to more observation and much time. This study provides COD PL estimation schemes using statistical information about ratio analysis with COD & BOD concentration of rivers and drainages of an industrial complex in Lake Shiwha and Incheon Coastal Zone watershed. The COD PL is computed with ease by multiplying the conversion factor, which is calculated as the sum of the average and 1 to 3 (safety factors) times standard deviation. The conversion factor of Lake Shihwa and Incheon Coastal Zone is estimated as 1.7, 2.3 and 2.9 with respect to the safety factor 1, 2, and 3, respectively.
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문제 정의
본 연구에서는 COD 오염부하량 추정기법으로 현재 계 산가능한 BOD 오염부하량 추정결과에 환산계수를 곱하는 방법을 제시하였다. 이 방법으로 해역 COD 오염부하량 추정에 적용한 경우는 미흡한 실정이나, COD 오염부하량 원단위가 없는 현 상황에서 적절한 환산계수를 이용하면 매우 수월한 방법으로 판단된다.
본 연구에서는 시화호 및 인천연안 유역의 하천 및 공단배수 COD 농도, BOD 농도 비율자료에 대한 통계적인 분석결과를 이용하여 COD 오염부하량 추정을 BOD 오염부하량 추정결과를 이용한 계산하는 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다.
가설 설정
본 연구에서는 유역의 COD 발생부하량과 BOD 발생 부하량 비율이 하천 및 공단배수에서 측정된 농도자료와 비슷한 양상을 가질 것이라는 가정하에서 수행하였다. 따라서, 적절한 검토과정이 필요할 것으로 사료된다.
제안 방법
BOD 및 COD 농도는 근본적으로 분석기법의 차이는 있으나, 유기물 오염지표로 사용하는 농도항목으로 어느 정도의 상관관계가 있을 것으로 예상되어, 본 연구에서 사용한 자료를 이용하여 상관관계 분석을 수행하였다. 상관 관계 분석은 산포도(Scatter plot) 및 회귀분석을 이용한 결정계수 및 상관계수를 이용하여 분석하였으며 , 보다 상세한 분석은 BOD 농도를 일정 구간으로 구분하여 해당하는 COD 농도 자료와의 상관관계를 분석하였다.
32이다. 그러나, COD/BOD 비율 계산과정에서 이상자료 (Outlier)로 판단되는 자료가 통계적 정보의 편기(Bias)를 유발하기 때문에 이상자료를 처리한 경우에 대하여 통계적인 정보도 제시하였다(Table 1참조). 이상자료를 제거하기 전 .
그 중 에서 인천지방공단과 반월공단(2) 지점은 우측의 일부 비율만 제거되면 거의 정규분포 형태를 나타내고 있어서 지점별 특성에 따라 비율을 달리 적용하는 방법도 검토할 필요가 있다. 본 연구의 모든 지점에서 대체적으로 COD/ BOD 비율 분포가 우측으로 왜곡되어 있으며, 이상자료 가 존재하는 것으로 추정되어 이상자료 제거기법을 적용하여 비교분석하였다(Fig. 4참조).
kr/weis/)에서 제공하는 월별 수질측정자료를 사용하였다. 시화호 및 인천연안 유역의 하천 4개 지점(공촌천, 반월천, 장만수천 및 승기천)과 공단배수 12개 지점(인천공단, 인천지방공단, 반 월공단(1)~(4), 인천공단(5&6), 시화공단, 반월도금단지, 인천남동공단, 학익배수구 및 송현배수구)의 수질측정자료를 이용하여 BOD 대비 COD 비율을 분석하였다. 위의 16개 지점 중에서 승기천과 인천공단을 제외하고, 분석에 이용된 수질측정자료의 측정기간은 1998년 1월~2005년 12월이다.
COD/BOD 농도 비율값 중에서 우측 5%는 높은 수치를 나타내고 있으므로 이상자료를 제거한 후에 평균과 표준편차의 값이 보다 낮아지고 있음을 알 수 있다(Table 1참조). 이상자료를 제거하기 전후의 시화호 및 인천연안 유역의 하천 및 공단배수 COD/BOD 농도 비율에 따른 평균, 표준편차 및 사용된 자료의 개수를 제시하였다(Table 1참조). 이상자료를 제거한 경우 평균은 1.
이상자료는 임의로 관측된 자료 중에서 하나 또는 그 이상의 기대되지 않은 높거나 낮은 값이 있을 경우에 이러한 값은 전반적인 분포 양상과는 다른 자료와 너무 멀리 떨어져 있어서 자료의 대표적인 통계정보를 왜곡시키기 때문에 일반적으로 통계학에서는 제거하여 분석을 수행한다. 전반적 자료 양상이 분포에서 벗어난 것으로 판단되는 이상자료의 제거기준은 COD/BOD 농도 비율 중에서 우측 5%상한치 로 선정하였으며, 측정지점별 COD/BOD 농도 비율을 적용하였다. COD/BOD 농도 비율값 중에서 우측 5%는 높은 수치를 나타내고 있으므로 이상자료를 제거한 후에 평균과 표준편차의 값이 보다 낮아지고 있음을 알 수 있다(Table 1참조).
대상 데이터
본 연구에서는 전국 하천 및 호소 등의 수질보전대상 공공수역에 대한 수질현황을 종합적으로 파악할 수 있는환경부, 물환경정보시스템 (water.nier.go.kr/weis/)에서 제공하는 월별 수질측정자료를 사용하였다. 시화호 및 인천연안 유역의 하천 4개 지점(공촌천, 반월천, 장만수천 및 승기천)과 공단배수 12개 지점(인천공단, 인천지방공단, 반 월공단(1)~(4), 인천공단(5&6), 시화공단, 반월도금단지, 인천남동공단, 학익배수구 및 송현배수구)의 수질측정자료를 이용하여 BOD 대비 COD 비율을 분석하였다.
승기천의 측정기간은 2000년 1월~2005년 12월이고, 인천공단의 측정기간은 2002년 1월~2005년 12월이다. 시화호 및 인천연안 유역의 16개 수질관측지점의 위치도를 LANDSAT 인공위성 사진에 제시하였다(Fig. 1. 참조, egis.me.go.kr/egis/).
시화호와 인천연안 유역의 16개 지점의 모든 COD와 BOD 농도자료 개수는 1, 456개이며, 분석에 사용된 모든 지점의 농도자료를 순서대로 Fig. 2에 제시하였다. 한편, COD/BOD 농도비율의 평균은 1.
시화호 및 인천연안 유역의 하천 4개 지점(공촌천, 반월천, 장만수천 및 승기천)과 공단배수 12개 지점(인천공단, 인천지방공단, 반 월공단(1)~(4), 인천공단(5&6), 시화공단, 반월도금단지, 인천남동공단, 학익배수구 및 송현배수구)의 수질측정자료를 이용하여 BOD 대비 COD 비율을 분석하였다. 위의 16개 지점 중에서 승기천과 인천공단을 제외하고, 분석에 이용된 수질측정자료의 측정기간은 1998년 1월~2005년 12월이다. 승기천의 측정기간은 2000년 1월~2005년 12월이고, 인천공단의 측정기간은 2002년 1월~2005년 12월이다.
3참조). 총 16개 지점의 COD/BOD 비율 히스토그램은 이상자료 (Outlier)를 제거한 결과를 제시하였다(Fig. 4참조). 그 중 에서 인천지방공단과 반월공단(2) 지점은 우측의 일부 비율만 제거되면 거의 정규분포 형태를 나타내고 있어서 지점별 특성에 따라 비율을 달리 적용하는 방법도 검토할 필요가 있다.
데이터처리
BOD 및 COD 농도는 근본적으로 분석기법의 차이는 있으나, 유기물 오염지표로 사용하는 농도항목으로 어느 정도의 상관관계가 있을 것으로 예상되어, 본 연구에서 사용한 자료를 이용하여 상관관계 분석을 수행하였다. 상관 관계 분석은 산포도(Scatter plot) 및 회귀분석을 이용한 결정계수 및 상관계수를 이용하여 분석하였으며 , 보다 상세한 분석은 BOD 농도를 일정 구간으로 구분하여 해당하는 COD 농도 자료와의 상관관계를 분석하였다. 전체 자료를 이용(일부 Outlier 자료 제거)하여 추정한 결정계수(R% 통계모형의 적합도 척도 지표)는 0.
이론/모형
이 방법의 골격은 통계적인 자료처리 과정에서 일반적으로 사용하는 방법이다. 따라서, 본 연구에서는 COD 오염부하량 추정방법으로 다음과 같은 관계식을 제시하였다.
성능/효과
COD/BOD 비율에 따른 분포도를 히스토그램으로 나타낸 결과, 히스토그램 분포도가 정규분포의 형태를 보이지 않고 있으며, 전반적으로 우측으로 왜곡되어(Skewed) 있고, 이상자료를 포함하고 있음을 알 수 있다. ＜Fig.
본 연구에서는 COD 오염부하량 추정기법으로 현재 계 산가능한 BOD 오염부하량 추정결과에 환산계수를 곱하는 방법을 제시하였다. 이 방법으로 해역 COD 오염부하량 추정에 적용한 경우는 미흡한 실정이나, COD 오염부하량 원단위가 없는 현 상황에서 적절한 환산계수를 이용하면 매우 수월한 방법으로 판단된다. 환산계수는 오염 부하량 과소추정에 따른 위험에서 안전적인 측면으로 평균을 기준으로 표준편차를 이용한 허용범위를 결정하여 계산할 수 있다.
이상자료를 제거하기 전후의 시화호 및 인천연안 유역의 하천 및 공단배수 COD/BOD 농도 비율에 따른 평균, 표준편차 및 사용된 자료의 개수를 제시하였다(Table 1참조). 이상자료를 제거한 경우 평균은 1.35에서 1.11으로 16.3% 감소되었고, 표준편차는 1.32에서 0.59로 55.3%로 크게 감소되었다.
상관 관계 분석은 산포도(Scatter plot) 및 회귀분석을 이용한 결정계수 및 상관계수를 이용하여 분석하였으며 , 보다 상세한 분석은 BOD 농도를 일정 구간으로 구분하여 해당하는 COD 농도 자료와의 상관관계를 분석하였다. 전체 자료를 이용(일부 Outlier 자료 제거)하여 추정한 결정계수(R% 통계모형의 적합도 척도 지표)는 0.75 정도로 COD 농도와 BOD 농도는 상관관계가 있는 것으로 추정되었으며, 회귀곡선식은 상관계수는 0.88로 계산되었다(Fig. 5 참조). 상관계수는 다음 식을 이용하였다(Kottegoda andRosso, 1997).
참고문헌 (10)
금강수계오염총량관리기본방침 (환경부 훈령 제535호, 2002.11. 6)
낙동강수계오염총량관리기본방침 (환경부 훈령 제531호, 2002.10. 14)
소하천정비법 (일부개정 2005.8.4 법률 7678호, 시행일 2006. 8. 5)
수문(水文)관측업무규정 (건설교통부 훈령 제444호, 2003. 12. 29)
수질오염공정시험방법 (환경부 고시 제2004-188호, 2004. 12. 17)
영산강. 섬진강수계오염총량관리기본방침 (환경부 훈령 제534호, 2002. 11. 6)
오염총량관리계획수립지침(안)(환경부 고시 제1999-143호,1999. 9)
하천법 (2004). (개정분 포함)
Chapman, D. (1992). Water Quality Assessments. 78-80
Kottegoda, N.T. and Rosso, R. (1997). Probability, Statistics and Reliability for Civil and Environmental Engineers, Chap. 6., McGraw-Hill
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