[논문]하천유역에서의 기저유출 분석을 통한 총질소 하천오염부하량 연구

최윤호; 금동혁; 류지철; 정영훈; 김용석; 전지홍; 김기성; 임경재

doi:10.15681/kswe.2015.31.1.55

하천유역에서의 기저유출 분석을 통한 총질소 하천오염부하량 연구
A Study of Total Nitrogen Pollutant Load through Baseflow Analysis at the Watershed 원문보기

한국물환경학회지 = Journal of Korean Society on Water Environment, v.31 no.1, 2015년, pp.55 - 66

최윤호 (국립환경과학원 유역총량연구과) , 금동혁 (강원대학교 지역건설공학과) , 류지철 (국립환경과학원 유역총량연구과) , 정영훈 (강원대학교 지역건설공학과) , 김용석 (국립환경과학원 유역총량연구과) , 전지홍 (안동대학교 환경공학과) , 김기성 (강원대학교 지역건설공학과) , 임경재 (강원대학교 지역건설공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

It has been well known that it is not easy to quantify pollutant loads driven by non-point source pollution due to various factors affecting generation and transport mechanism of it. Especially pollutant loads through baseflow have been investigated by limited number of researchers. Thus in this study, the Web-based WAPLE (WHAT-Pollutant Load Estimation) system was developed and applied at study watersheds to quantify baseflow contribution of pollutant. In YbB watershed, baseflow contribution with WWTP discharge is responsible for 49.5% of total pollutant loads at the watershed. Among these, pollutant loads through baseflow (excluding any WWTP discharge) is responsible for 61.7% of it. In GbA watershed, it was found that 58.4% is contributed by baseflow with WWTP discharge 2.9% and 97.1% is by baseflow. For NbB watershed (without WWTP discharge), 52.3% of pollutant load is transported through baseflow. As shown in this study, it was found that over 50.0% of TN (Total Nitrogen) pollutant loads are contributed by non-direct runoff. Thus pollutant loads contributed by baseflow and WWTP discharge as well as direct runoff contribution should be quantified to develop and implement watershed-specific Best Management Practices during dry period.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 효율적인 하천유역을 관리하기 위해서는 지표수뿐만 아니라 기저유출에 대한 관리가 필요하다고 판단하였다. 이에 본 연구의 목적은 환경부에서 8일 간격으로 측정하고 있는 하천 유량 및 수질 자료를 이용하여 하천으로 유입되는 오염 부하를 직접유출량, 기저유출량, 그리고 점오염원 방류량으로 구분하여 그 특성을 평가하고자 하였다.
본 연구에서는 4대강 물환경연구소 및 국내 주요 대학및 기업 등에서 오염부하량 산정 및 비점원단위 산정을 위해 이용하고 있는 NI(Numeric Integration)방법을 통해 오염 부하 산정 모듈을 개발하였다. 본 연구에 사용된 NI 방법의 식 (1)은 다음과 같다.
본 연구에서는 하천유역의 일일유량을 산정하여 기저유출량을 산정하고, 하천 오염부하를 산정 평가하기 위해 WAPLE 시스템을 개발하였으며, 이 시스템을 이용하여 하천에 유입되는 직접유출량과 하수처리장 방류량 및 기저유출량에 의한 오염부하를 구분하여 정량화하고자 하였다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다.
본 연구에서는 확장하여 산정된 일일유량 자료에 대해서결과의 정확성을 평가하기 위해 결정계수(R²)를 분석하였다. 또한 결과의 정확성을 판가름하기 위해서 유효지수(Nash-sutcliffe model efficiency coefficient: NSE)를 이용하여 평가하였다.
첫 번째는 환경부에서 8일 간격으로 실측하고 있는 유량자료와 국토부 일 유량 자료를 수집하여 기저유출량을 분석하였고, 두 번째는 일일 유량 및 환경부 8일 간격 실측 수질을 이용하여 하천 오염 부하를 산정하는 시스템을개발하고, 직접유출량과 기저유출량에 의한 오염부하를 산정하였다. 세 번째는 이를 바탕으로 하천 오염 부하 중 직접유출량 오염 부하를 제외한 나머지 오염부하 중에서 하수처리장 방류량 및 기저유출량 오염부하를 분리하여 하천오염부하를 정량화하고자 하였다.
따라서 본 연구에서는 효율적인 하천유역을 관리하기 위해서는 지표수뿐만 아니라 기저유출에 대한 관리가 필요하다고 판단하였다. 이에 본 연구의 목적은 환경부에서 8일 간격으로 측정하고 있는 하천 유량 및 수질 자료를 이용하여 하천으로 유입되는 오염 부하를 직접유출량, 기저유출량, 그리고 점오염원 방류량으로 구분하여 그 특성을 평가하고자 하였다. 첫 번째는 환경부에서 8일 간격으로 실측하고 있는 유량자료와 국토부 일 유량 자료를 수집하여 기저유출량을 분석하였고, 두 번째는 일일 유량 및 환경부 8일 간격 실측 수질을 이용하여 하천 오염 부하를 산정하는 시스템을개발하고, 직접유출량과 기저유출량에 의한 오염부하를 산정하였다.
1%로 기저 유출량이 가장 높게 나타났다. 특히, 평 저수기 및 갈수기 하천유량이 기저유출량이라고 볼 때 YbB 유역의 경우는 하천에서의 기저유출량뿐만 아니라 하수처리장 방류량도 미치는 영향이 크기 때문에 유량지속곡선을 작성하여 유황 별로 평가하고자 하였다. Fig.

가설 설정

여기서 사용되는 Eckhardt 필터 방법을 이용한 직접/기저 유출 분리는 단순히 유량 자료만을 이용하여 직접유출과기저유출량을 분리하기 때문에, 비가 내리지 않는 시기에도 직접유출량이 발생된다고 분석하는 단점이 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위하여 강우가 10mm 이하로 발생할 경우 직접유출량보다는 기저유출량 형태로 하천에 유입 된다고 가정하였다. 강수량 자료의 경우 연구 대상유역인 YbB에 위치하고 있는 광주기상관측소지점, GbA에 위치하고 있는 장수기상관측지점, NbB에 위치하고 있는 봉화기상관측지점에 대해서 5년간 (2006~2010년)의 강수량 자료를 수집하였다(Table 3).

제안 방법

이 WAPLE 시스템을 이용하여 3곳의 연구 대상 유역에 대해 총 오염부하를 산정하였다. 그 중 직접유출량 오염부하, 하수처리장 방류수에 의한 오염부하, 그리고 기저유출량에 의한 오염부하를 산정하였다. 여기에서 기저유출량 오염부하는 총 오염부하에서 직접유출량 오염부하와 하수처리장 방류부하를 제외한 부하를 말한다.
다음 Fig. 3과 같은 방법으로 국토부(Ministry of Land Infrastructure and Transport, MOLIT) 유량 자료와 환경부 (Ministry of Environment, MOE) 유량 자료를 이용하여 일일유량으로 확장 산정하였다.
따라서 본 연구에서는 연구방법에 따라 대상유역에 대해직접/기저유출량이 아닌 직접/기저/하수처리장 방류량으로 분리하여 산정하였다. 그 결과를 보면 다음과 같다(Table 6).
또한 개발된 오염부하 평가 시스템을 이용하여 대상유역에 대해 2006년부터 2010년까지 5년간 T-N 하천오염부하를 산정하였다(Table 7). 대상유역인 YbB 유역의 T-N 오염부하의 경우 하천에서 평균 기저오염부하율은 61.
이에 본 연구에서는 환경부에서 8일 간격으로 제공하고 있는 유량자료와 국토부 일유량자료를 이용하였고, NIER (2012)과 Park and Oh (2012)의 회귀식 방법을 이용하여 일일유량으로 확장하였다. 또한 대상유역 내 국토부 하천유량을 연계지점을 선정하여 최적지점을 결정하였으며, 일일유량 확장에 대한 정확성을 파악하기 위해 결정계수(R²)와 유효지수(NSE) 및 분산도를 산정하여 확인하였다.
또한, 본 연구에서는 상관성은 높으나 일일유량 확장에따른 오차요인을 분석하기 위해 일일유량으로 확장한 유량자료와 8일 간격 실측유량자료를 도식화하였으며 그 결과는 Fig. 4와 같다.
본 연구에서 직접유출량 및 기저유출량 분리 시스템인 WHAT 시스템에 활용된 Eckhardt 필터 방법과 오염부하량 산정 방법인 NI 방법, 프로그래밍 언어인 Common Gateway Interface (CGI)와 자바스크립트 등을 이용하여 웹상에서 하천 오염부하량을 산정할 수 있는 WAPLE (WHAT-Pollutant Load Estimation) system을 구축하였다.
본 연구에서는 Eckhardt 필터 방법과 오염부하 산정 방법인 NI 방법을 활용하여 오염부하 평가 시스템을 개발 구축 하여 대상유역에 적용 기저유출량 형태로 하천 수체로 유입되는 오염부하를 정량화 하였다.
본 연구에서는 회귀식 방법(NIER, 2012; Park and Oh, 2012) 을 이용하여 대상 유역인 YbB, GbA, NbB 유역의 각 말단부에서 측정하고 있는 8일 간격 유량 자료를 365일 연속유량으로 확장하여 하천 일일유량을 산정하였다(Table 5, Fig. 7). 대상유역과 그 말단부의 자료 확장에 사용된 연속유량계측 지점인 연계지점, 결정계수, 평균오차 및 회귀식을 정리한결과 두 자료간 상관계수는 대상유역 모두 R² 0.
환경부 유량지점과 국토부 유량지점간의 연계지점을 결정하고 환경부 8일 유량과 국토부의 일유량 자료 사이의 회귀분석을 통하여 환경부 유량지점의 일일유량을 산정하였다. 여기서 회귀분석은 국토부의 일유량 자료에서 환경부 8일 간격에 상응하는 자료를 선별한 후 수행하였다. 이를 위해 환경부 물환경정보시스템에서 제공하는 8일 간격 유량자료와 국토부 국가수자원관리종합정보시스템에서 제공 하는 하천 일유량 자료를 이용하였다.
연계지점 선정은 환경부 유량·수질측정지점과 국토부에서 운영하는 유량관측지점의 하천유량 측정상태를 검토하여 연관성을 조사 분석하였다(Fig. 2).
이 WAPLE 시스템을 이용하여 3곳의 연구 대상 유역에 대해 총 오염부하를 산정하였다. 그 중 직접유출량 오염부하, 하수처리장 방류수에 의한 오염부하, 그리고 기저유출량에 의한 오염부하를 산정하였다.
그러나 이러한 방법은 모델링 구축 등으로 인하여 전문성 및 시간과 비용이 많이 든다는 어려운 점이 있다. 이에 본 연구에서는 환경부에서 8일 간격으로 제공하고 있는 유량자료와 국토부 일유량자료를 이용하였고, NIER (2012)과 Park and Oh (2012)의 회귀식 방법을 이용하여 일일유량으로 확장하였다. 또한 대상유역 내 국토부 하천유량을 연계지점을 선정하여 최적지점을 결정하였으며, 일일유량 확장에 대한 정확성을 파악하기 위해 결정계수(R²)와 유효지수(NSE) 및 분산도를 산정하여 확인하였다.
2). 첫 번째는 대상유역에 대해 5년간 (2006~2010년) 하천유량 측정망 운영상태, 결측 일수, 제로측정일수 및 고정측정일수 등의 측정상태를 검토 하였다(C-1 in Fig. 2). 두 번째는 두 측정망 간의 관측날짜가 일치하는 관측회수 분석, 상관성 분석, 검정통계량에 의한 유의확률과 NSE 및 분산도를 산정하여 유량측정 자료의 유의성 검정이 유의수준과 NSE의 임계점(NSE>0.
이에 본 연구의 목적은 환경부에서 8일 간격으로 측정하고 있는 하천 유량 및 수질 자료를 이용하여 하천으로 유입되는 오염 부하를 직접유출량, 기저유출량, 그리고 점오염원 방류량으로 구분하여 그 특성을 평가하고자 하였다. 첫 번째는 환경부에서 8일 간격으로 실측하고 있는 유량자료와 국토부 일 유량 자료를 수집하여 기저유출량을 분석하였고, 두 번째는 일일 유량 및 환경부 8일 간격 실측 수질을 이용하여 하천 오염 부하를 산정하는 시스템을개발하고, 직접유출량과 기저유출량에 의한 오염부하를 산정하였다. 세 번째는 이를 바탕으로 하천 오염 부하 중 직접유출량 오염 부하를 제외한 나머지 오염부하 중에서 하수처리장 방류량 및 기저유출량 오염부하를 분리하여 하천오염부하를 정량화하고자 하였다.
환경부 유량지점과 국토부 유량지점간의 연계지점을 결정하고 환경부 8일 유량과 국토부의 일유량 자료 사이의 회귀분석을 통하여 환경부 유량지점의 일일유량을 산정하였다. 여기서 회귀분석은 국토부의 일유량 자료에서 환경부 8일 간격에 상응하는 자료를 선별한 후 수행하였다.

대상 데이터

따라서 이러한 문제점을 극복하기 위하여 강우가 10mm 이하로 발생할 경우 직접유출량보다는 기저유출량 형태로 하천에 유입 된다고 가정하였다. 강수량 자료의 경우 연구 대상유역인 YbB에 위치하고 있는 광주기상관측소지점, GbA에 위치하고 있는 장수기상관측지점, NbB에 위치하고 있는 봉화기상관측지점에 대해서 5년간 (2006~2010년)의 강수량 자료를 수집하였다(Table 3).
두 번째는 두 측정망 간의 관측날짜가 일치하는 관측회수 분석, 상관성 분석, 검정통계량에 의한 유의확률과 NSE 및 분산도를 산정하여 유량측정 자료의 유의성 검정이 유의수준과 NSE의 임계점(NSE>0.8)에 부합 하면 신뢰도가 확보된 것으로 보고 유량측정 자료를 이용 하였다(C-2 in Fig. 2).
본 연구에서는 낙동강 유역의 Nakbon B(NbB), 영산강 유역의 Yeongbon B(YbB), 금강 유역의 Geumbon A(GbA) 수질오염총량단위유역을 대상유역으로 선정하였다(Fig. 1).선정기준은 기저유출량 및 건기 시 유역 내 하수처리장의 시설용량이 큰 점오염원 배출량이 하천 수체에 미치는 영향이 클 것으로 예상되는 YbB 유역, 하수처리장의 시설용량이 상대적으로 작은 GbA 유역, 유역내 하수처리장이 없는 즉 점오염원 시설에 의한 배출량이 없는 NbB 유역을 대상으로 하였다.
1).선정기준은 기저유출량 및 건기 시 유역 내 하수처리장의 시설용량이 큰 점오염원 배출량이 하천 수체에 미치는 영향이 클 것으로 예상되는 YbB 유역, 하수처리장의 시설용량이 상대적으로 작은 GbA 유역, 유역내 하수처리장이 없는 즉 점오염원 시설에 의한 배출량이 없는 NbB 유역을 대상으로 하였다.
그리고 하천의 유량은 크게 직접유출량 및 기저유출량, 하수처리장 같은 점오염원 방류량으로 하천이 이루어지기 때문에 대도시의 경우 건기 시 하천 유량의 상당부분이 하수처리장의 방류량이 차지하기 때문에 기저유출량 산정 시 고려하여야 한다. 이를 위해 YbB와 GbA 유역에 있는 5년간 (2006~2010년) 의 하수처리장 방류량 자료를 수집하였다.
여기서 회귀분석은 국토부의 일유량 자료에서 환경부 8일 간격에 상응하는 자료를 선별한 후 수행하였다. 이를 위해 환경부 물환경정보시스템에서 제공하는 8일 간격 유량자료와 국토부 국가수자원관리종합정보시스템에서 제공 하는 하천 일유량 자료를 이용하였다. 그리고 8일 간격의 유량자료를 일일유량으로 산정하기 위해서 단순 선형회귀 식(식 (1))을 사용하였다(Park and Oh, 2012).

데이터처리

)를 분석하였다. 또한 결과의 정확성을 판가름하기 위해서 유효지수(Nash-sutcliffe model efficiency coefficient: NSE)를 이용하여 평가하였다. R² 와 NSE는 1에 가까울수록 모형의 예측치가 실측치를 잘 모의하는 것을 의미한다.

이론/모형

Eckhardt 필터 방법과 오염부하 산정 방법인 NI 방법을 활용하여 웹상에서 구현되도록 WAPLE (WHAT-Pollutant Load Estimation) system을 구축(www.EnvSys.co.kr/~waple) 하였다(Fig. 9). 이 WAPLE 시스템은 직접/기저 유출 분리뿐만 아니라 직접유출량과 기저유출량에 대한 오염부하도 분석되어 유출사상에 따른 오염부하을 정량적으로 평가할수 있다.
6. Estimation of pollutant loading using the NI method.
본 연구에서는 직접유출량 및 기저유출량 분리시 Table 4와 같이 Eckhardt (2005)가 권장하고 있는 BFI_max 값을 적용하였다. 여기에서 BFI_max 값 0.

성능/효과

1) 하천유역의 일일유량 자료 산정 결과에서 보듯이 국토부 하천유량과 환경부 총량유량 간의 결정계수(R² ) 0.9 이상, NSE 지수는 0.9 이상으로 나타나 연구 대상유역 모두 상관성이 매우 높았다. 그리고 일일유량 예측치와 실측치와의 적합성 평가 결과 분산도에서 대체적으로 1:1선에 잘 밀집해 있는 것으로 나타났다.
2) 기저유출량 분석 결과에서 보듯이 YbB유역은 총 하천 유량 중에 46.4%가 하수처리장 방류량을 포함한 기저유출량이고, 방류량을 제외한 기저유출량 비는 68.8%로 나타났다. GbA 유역은 총 하천유량 중에 59.
3) WAPLE (WHAT-Pollutant Load Estimation) system을 이용하여 산정한 결과 하수처리장 방류량이 큰 YbB유역은 총 오염부하 중에 49.5%가 하수처리장 방류량을 포함한 기저유출량이고, 방류량을 제외한 기저유출량 오염 부하 비는 67.1%로 나타났다. 또한 하수처리장 방류량이 작은 GbA 유역은 총 오염부하 중에 58.
8%로 나타났다. GbA 유역은 총 하천유량 중에 59.2%가 방류량을 포함한 기저유출량이며, 방류량을 제외한 기저유출량 비는 97.1%로 나타났다. 하수처리장이 없는 NbB 유역은 하천유량에서 54.
4%가 기저유출량으로 나타났다. 결과에서 알 수 있듯이 전체 하천 오염부하의 52.3% 이상이 직접유출량에 의한 오염부하가 아닌 것을 확인할수 있었다. 따라서 하수처리장과 같은 인위적인 요인이큰 하천유역에서는 유역 내 방류수량과 기저유출량 특성에 따라 수질개선 효과가 달리 나타나기 때문에 유역 특성에 따른 관리방안을 위해서는 기저유출량 산정 시하수처리장 방류량 등의 인위적인 요인을 고려하여야할 것으로 생각된다.
9 이상으로 나타나 연구 대상유역 모두 상관성이 매우 높았다. 그리고 일일유량 예측치와 실측치와의 적합성 평가 결과 분산도에서 대체적으로 1:1선에 잘 밀집해 있는 것으로 나타났다. 그러나 수위-유량 곡선식에 의해 도출된 국토부의 저수위/갈수량은 관측된 유량자료에 불확실성이 존재할 경우 그 불확실성은 일일유량 예측까지 연장될 수 있다.
1%로 나타났다. 그리고 하수처리장 방류량이 없고, 산지 및 농경지 비율이 높은 NbB 유역은 총 오염부하 중에 54.4%가 기저유출량으로 나타났다. 결과에서 알 수 있듯이 전체 하천 오염부하의 52.
대상유역과 그 말단부의 자료 확장에 사용된 연속유량계측 지점인 연계지점, 결정계수, 평균오차 및 회귀식을 정리한결과 두 자료간 상관계수는 대상유역 모두 R2 0.9 이상이고, NSE 지수는 0.9 이상으로 나타났다.
대상유역인 YbB 유역은 2006년부터 2010년까지의 5년간 기저유출량 기여율 분석한 결과 봄, 늦가을, 겨울철에 기저 유출이 46.0%~70.6%로 높게 나타났으며 여름철에 40.7%로 낮게 나타났다. 또한 하천유량에서 직접유출량을 제외하고 나머지 하수처리장 방류량과 기저유출량에 대한 기여율은 각각 31.
또한 개발된 오염부하 평가 시스템을 이용하여 대상유역에 대해 2006년부터 2010년까지 5년간 T-N 하천오염부하를 산정하였다(Table 7). 대상유역인 YbB 유역의 T-N 오염부하의 경우 하천에서 평균 기저오염부하율은 61.7%로 나타났으며 계절별 기저오염부하 기여율을 보면 겨울철에 38.1%로 가장 낮은 것으로 나타났다. 그리고 여름철에 68.
6에서 보는 바와 같이 각 구간별(section1-section4) 대표농도(s1-s4)는 실측 샘플링 이전및 이후 기간 사이의 대표농도로 그 해당 실측 농도가 이용되어 오염부하가 산정된다. 따라서 WAPLE 시스템은 유량 및 수질의 관측빈도에 따라 오염부하의 정확도에 영향을 받으나 기존의 다른 방법에 비해 적용성이 쉽고, 재현 성이 높다는 장점을 가지고 있다.
9 이상으로 나타났다. 또한 세 지점 모두 회귀 분석 적합성 평가 결과 결정계수 0.5 이상과 평균오차(Mean Error, ME) 50% 이하로 나타나 두 변수 간에 상관성이 높은 것으로 판단된다.
1%로 나타났다. 또한 하수처리장 방류량이 작은 GbA 유역은 총 오염부하 중에 58.8%가 방류량을 포함한 기저유출량이며, 방류량을 제외한 기저유출량 오염부하 비는 97.1%로 나타났다. 그리고 하수처리장 방류량이 없고, 산지 및 농경지 비율이 높은 NbB 유역은 총 오염부하 중에 54.
7%로 낮게 나타났다. 또한 하천유량에서 직접유출량을 제외하고 나머지 하수처리장 방류량과 기저유출량에 대한 기여율은 각각 31.2%, 68.8%로 나타났다. 그리고 계절별로 보면 겨울철에 37.
1%로 가장 낮게 나타났다. 또한 하천유량에서 직접유출량을 제외하고 나머지하수처리장 방류량과 기저유출량에 대한 기여율은 각각 2.9%와 97.1%로 나타났으며 하수처리장 방류량에 의한 영향보다는 기저유출량에 의한 영향이 큰 것으로 나타나, 유황별로는 평가하지 않았다. NbB 유역은 하수처리장이 없는 유역으로 2006년부터 2010년까지의 5년간 기저유출량 기여율을 분석한 결과 하천유량에서 54.
4%가 기저유출량으로 나타났다. 세 유역에 대한 결과를 볼 때, 하천유량이 적을때 기저유출량 기여율이 크고 유량이 증가할 때 기저유출량 기여율이 작은 것으로 나타났다. 또한 하수처리장 방류량이 영향이 큰 하천유역에서는 총 유출량을 직접/기저유출량 아닌 직접/기저/하수처리장 방류량으로 분리하여 기저 유출량을 산정 평가하여야 할 것으로 생각된다.

후속연구

본 연구와 같이 효율적인 하천유역 수질관리를 위해서는 직접유출량에 의한 오염부하뿐만 아니라 하수처리장 방류량 및 기저유출량에 의한 오염부하도 같이 고려하여야 할것으로 생각된다. 그리고 향후 본 연구 결과는 직접유출량 위주의 수질관리 방안이 아닌 기저유출량으로 인한 오염부하 제어를 위한 기초자료 및 특성화된 하천유역 수질관리 방안으로서 건기 시 맞춤형 유역수질관리 방안을 제시하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
따라서 하천유량의 50% 이상이 직접유출량이 아닌 것을 확인 할 수 있었다. 또한 결과에서 알 수 있듯이 하수처리장 방류량 등의 인위적 요소가 큰 하천유역에서는 총 유출량을 직접/기저유출량이 아닌 직접/기저/하수처리장 방류량으로 분리하여 기저유출량을 산정 평가하 여야 할 것으로 생각된다.
세 유역에 대한 결과를 볼 때, 하천유량이 적을때 기저유출량 기여율이 크고 유량이 증가할 때 기저유출량 기여율이 작은 것으로 나타났다. 또한 하수처리장 방류량이 영향이 큰 하천유역에서는 총 유출량을 직접/기저유출량 아닌 직접/기저/하수처리장 방류량으로 분리하여 기저 유출량을 산정 평가하여야 할 것으로 생각된다.
이 WAPLE 시스템은 직접/기저 유출 분리뿐만 아니라 직접유출량과 기저유출량에 대한 오염부하도 분석되어 유출사상에 따른 오염부하을 정량적으로 평가할수 있다. 또한, (d)에서와 같이 EMC 산정을 통해 원단위 산정 시 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 그리고 연구 방법에서도 언급한 바와 같이 이 시스템은 CGI 프로그램밍 언어/자바스크립트 등으로 구축하였다(Fig.
본 연구와 같이 효율적인 하천유역 수질관리를 위해서는 직접유출량에 의한 오염부하뿐만 아니라 하수처리장 방류량 및 기저유출량에 의한 오염부하도 같이 고려하여야 할것으로 생각된다. 그리고 향후 본 연구 결과는 직접유출량 위주의 수질관리 방안이 아닌 기저유출량으로 인한 오염부하 제어를 위한 기초자료 및 특성화된 하천유역 수질관리 방안으로서 건기 시 맞춤형 유역수질관리 방안을 제시하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	오염물질 유입에 대한 우리나라 기후의 특성은?	우리나라는 기후 특성상 풍수기에는 지표유출에 의한 오염물질 유입이 많지만 건기 시에 대부분 오염물질은 기저 유출을 통해 발생한다. 일반적으로 기저유출에 의한 오염물질의 유입은 넓은 면적을 따라 연중 내내 유입되어 하천의 기본수질에 지속적인 영향을 미치게 된다(Choi et al.
	효율적인 하천유역 수질관리의 필요사항은?	본 연구와 같이 효율적인 하천유역 수질관리를 위해서는 직접유출량에 의한 오염부하뿐만 아니라 하수처리장 방류량 및 기저유출량에 의한 오염부하도 같이 고려하여야 할 것으로 생각된다. 그리고 향후 본 연구 결과는 직접유출량 위주의 수질관리 방안이 아닌 기저유출량으로 인한 오염부하 제어를 위한 기초자료 및 특성화된 하천유역 수질관리 방안으로서 건기 시 맞춤형 유역수질관리 방안을 제시하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
	일단위 유량 측정이 힘들 경우 활용되는 방법은?	그러나 모든 하천이나 유역에서 일단위 유량 측정이 이루어지지 않고 있다. 환경부에서도 총량 측정망 및 지류 측정망에서 8일 간격으로 유량과 수질을 측정하고 있으나 8일 간격 유량자료를 일일유량으로 확장하는 작업이 필요하다. 일일유량 확장방법에는 비유량법, 회귀식, 수문모형 등을 이용한 방법이 있다(Mandal and Cunnane, 2009; U.S.

참고문헌 (29)

Arnold, J. G. and Allen, P. M. (1999). Automated Methods for Estimating Baseflow and Ground Water Recharge from Streamflow Records, Journal of the American Water Resources Association, 35, pp. 411-424.

상세보기
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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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