Implemented since 2004, TPLC (Total Pollution Load Control) is the most powerful water-quality protection program. Recently, uncertainty of prediction using steady state model increased due to changing water environments, and necessity of a dynamic state model, especially the watershed model, gained...
Implemented since 2004, TPLC (Total Pollution Load Control) is the most powerful water-quality protection program. Recently, uncertainty of prediction using steady state model increased due to changing water environments, and necessity of a dynamic state model, especially the watershed model, gained importance. For application of watershed model on TPLC, it needs to be feasible to adjust the relationship (mass-balance) between discharged loads estimated by technical guidance, and arrived loads based on observed data at the watershed outlet. However, at HSPF, simulation is performed as a semi-distributed model (lumped model) in a sub-basin. Therefore, if the estimated discharged loads from individual pollution source is directly entered as the point source data into the RCHRES module (without delivery ratio), the pollutant load is not reduced properly until it reaches the outlet of the sub-basin. The hypothetic RCHRES generated using the HSPF BMP Reach Toolkit was applied to solve this problem (although this is not the original application of Reach Toolkit). It was observed that the impact of discharged load according to spatial distribution of pollution sources in a sub-basin, could be expressed by multi-segmentation of the hypothetical RCHRES. Thus, the discharged pollutant load could be adjusted easily by modification of the infiltration rate or characteristics of flow control devices.
Implemented since 2004, TPLC (Total Pollution Load Control) is the most powerful water-quality protection program. Recently, uncertainty of prediction using steady state model increased due to changing water environments, and necessity of a dynamic state model, especially the watershed model, gained importance. For application of watershed model on TPLC, it needs to be feasible to adjust the relationship (mass-balance) between discharged loads estimated by technical guidance, and arrived loads based on observed data at the watershed outlet. However, at HSPF, simulation is performed as a semi-distributed model (lumped model) in a sub-basin. Therefore, if the estimated discharged loads from individual pollution source is directly entered as the point source data into the RCHRES module (without delivery ratio), the pollutant load is not reduced properly until it reaches the outlet of the sub-basin. The hypothetic RCHRES generated using the HSPF BMP Reach Toolkit was applied to solve this problem (although this is not the original application of Reach Toolkit). It was observed that the impact of discharged load according to spatial distribution of pollution sources in a sub-basin, could be expressed by multi-segmentation of the hypothetical RCHRES. Thus, the discharged pollutant load could be adjusted easily by modification of the infiltration rate or characteristics of flow control devices.
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문제 정의
본 연구에서는 다양한 형태의 오염원이 분포하고 있는 금호강 유역에 HSPF 유역모형을 적용하고, 소유역과 하천 구간의 가상적인 세분화 방법 및 추가적인 세부기능(BMP Reach tool)의 접목을 통해 오염원의 공간적 분포를 고려할 수 있는 동적 유달 과정을 재현하였으며, 이로부터 특정유량시기 유달율을 추출하여 기존의 정적 유달율 추정방법과 비교 검토함으로써 적용성을 검증하고자 한다.
본 연구에서는 수질오염총량관리를 위한 유역모형의 적용방안에 있어서 핵심이라고 할 수 있는 유달 과정의 재현 문제를 해결하기 위해, 최근 U. S. EPA. (2015)에서 공개한 BMP Reach Toolkit을 활용하여 배출된 오염물질이 특정 수계구간에 도달할 때까지 저감되는 현상을 표현할 수 있는 유달 RCHRES를 구성하였다.
가설 설정
4. The concept of delivery process using hypothetic RCHRES.
제안 방법
EPA. (2015)에서 공개한 BMP Reach Toolkit을 활용하여 배출된 오염물질이 특정 수계구간에 도달할 때까지 저감되는 현상을 표현할 수 있는 유달 RCHRES를 구성하였다. 이러한 방법은 인위적으로 한 소유역 내 수체를 다구간화(Multi segmentation) 혹은 연장할 수 있어, 유역 내 오염원의 분포를 더욱 상세히 고려할 수 있고, 많은 연구자들(Jeon et al.
7에 나타낸 바와 같다. 21개의 유달 RCHRES는 해당유역에 대해 별도의 BASINS를 구축하고, 소유역 분할 과정에서 본 모형 내 소유역보다 더욱 상세하게 분할하여 HSPF의 BMP Reach Toolkit 모듈을 적용한 후, 하천형상과 특성, 거리 인자 등을 추출하여 본래 모형에 통합하였다.
본 연구의 대상지역은 금호A 유역의 지류인 북안천이지만, 북안천의 기준유량시점은 금호A지점에서 기준유량이 나타나는 시기로 선정해야 하므로, 금호A 유역까지 함께 모형을 구축하였다. Thiessen 분석 결과 금호A 단위유역은 영천기상대의 영향권에 해당하여, 기상대의 시간별 강수량, 평균기온, 풍속, 일사량 및 상대습도, 전운량 등을 수집하고 WDM(Watershed Data Management) database를 구축하였다. 또한 1:5,000 수치지도로부터 해상도 30×30 m의 수치고도모델(Digital Elevation Model, DEM)을 생성한 후 BASINS에 적용하여 대상유역의 소유역을 구성하였다(Fig.
다만, 토지이용 기반의 비점오염 유출 등은 유역 수문·수질을 모의하는 유역모형 본연의 기능을 통해 충분한 모의가 가능하므로, 기본적으로 구축되는 모형의 하천은 유지한 상태에서 점오염원의 분포를 고려할 수 있도록, 소하천까지 추가적인 유달 RCHRES구간을 구성함으로써 기술지침에 따라 산정된 일평균 배출부하량의 유달을 재현하도록 하였다.
또한 1:5,000 수치지도로부터 해상도 30×30 m의 수치고도모델(Digital Elevation Model, DEM)을 생성한 후 BASINS에 적용하여 대상유역의 소유역을 구성하였다(Fig.
보정 및 검증된 모형의 모의결과로부터 유달 과정 재현에 대한 적용성을 검토하기 위하여, 북안천 유역의 연중 유달율을 산정한 후 이로부터 비선형회귀식을 도출하여, 3단계 기본계획에 제시된 북안천 유역의 유달율과 비교하였다. 이를 위해, 금호A 유역에 고시된 저-평수기 기준유량이 나타나는 시기 북안천 유역에서의 유량을 추적하여 그 평균값을 앞서 도출한 비선형회귀식의 입력하여 기준유량시점의 유달율을 산정하였다.
북안천 유역은 검증기간 동안 관측 횟수가 14회에 불과하여 보정기간(108회)에 비하여 자료의 개수는 적지만, 본류의 금호A 지점과 동일 기간으로 통일하는 한편, 가용한 모든 자료를 활용하기 위하여 유역모형의 유량 보정(2011~2013년) 및 검증(2008~2010년)을 각 3년씩 설정하였다(Fig. 8). 금호A 및 북안천 유역말단(P7) 두 지점의 보정기간 동안 자료의 개수가 충분히 확보되어 보정 과정에서 매개변수를 적절하게 조정하고 고정하였으며, 검증 과정에서 금호A에서 충분히 좋은 결과를 나타내었기 때문에 북안천 유역 검증에 있어서 자료 부족을 보완할 수 있을 것으로 판단하였다.
또한 금호A 유역의 말단지점은 환경부 수질총량측정망 지점으로, 8일 간격의 모니터링 자료를 취득하여 보정 및 검증에 활용하였으며, 유출량 모의는 2011년부터 2013년(3년)은 보정, 2008년부터 2010년(3년)은 검증 기간으로 선정하였다. 북안천 유역의 수질 보정 및 검증은 낙동강수계 축산계 오염배출부하량의 수체영향 분석 및 최적관리방안 연구 보고서(NIER, 2012)를 참고하여, 6개 모니터링 지점(P1~P6)에서 2012년 5월부터 10월까지 수행된 15회 현장조사 결과를 이용하여 소유역 수질을 보정하는데 보완적으로 활용하였다. 한편, 북안천 유역의 말단지점(P7)의 수질은 상류의 6개 지점과 같은 2012년에 보정하고, 2013년을 검증기간으로 설정하였다.
6(a), 6(b)). 소유역의 분할에 있어서는 3단계 기본계획을 참고하여 단위유역 및 각 소유역 구성에 반영하였으며, 특히 대상유역인 북안천 유역은 모형의 상세한 보정을 위해 「낙동강수계 축산계 오염배출부하량의 수체영향 분석 및 최적관리방안 연구」(NIER, 2012)에서 수행된 세부 모니터링지점을 고려하였다. 토지이용도는 환경부에서 2008년 제작된 중분류 토지피복도를 활용하였으며(Fig.
유출량 보정 및 검증에 있어서 매개변수는 PWAT-PARM2 block의 INFILT (0.05~0.25)와 AGWRC (0.92~0.98), PWAT-PARM3 block의 DEEPFR (0.1~0.15)을 활용하였으며, 각 매개변수의 특징은 Table 3에 나타낸 바와 같다.
이렇게 산정된 기준유량 시점의 유달율은 일련의 모의과정에 대한 적용성과 재현성 평가를 위하여, 현장 모니터링 및 통계분석을 기초로 유달율을 산정한 바 있는 3단계 경상북도 낙동강 수질오염총량관리 기본계획 최종보고서(Gyeongsangbuk-do, 2015) (이하 3단계 기본계획)에 제시된 북안천 유역의 유달율과 비교 · 검토하였다.
보정 및 검증된 모형의 모의결과로부터 유달 과정 재현에 대한 적용성을 검토하기 위하여, 북안천 유역의 연중 유달율을 산정한 후 이로부터 비선형회귀식을 도출하여, 3단계 기본계획에 제시된 북안천 유역의 유달율과 비교하였다. 이를 위해, 금호A 유역에 고시된 저-평수기 기준유량이 나타나는 시기 북안천 유역에서의 유량을 추적하여 그 평균값을 앞서 도출한 비선형회귀식의 입력하여 기준유량시점의 유달율을 산정하였다. 그 결과1) 저수기 유달율은 BOD, T-N, T-P 모두 유사한 수준으로 큰 차이를 보이지 않았다.
북안천의 기준유량시점은 금호A 유역 말단에 기준유량이 나타나는 시기를 기준으로 하였다. 즉 금호A 유역과 북안천 유역의 유량 모의결과로부터 단위유역(금호A)의 기준유량 시기 북안천의 유량을 도출하고, 비선형회귀식을 통해 기준유량 시점의 유달율을 산정하였다. 이렇게 산정된 기준유량 시점의 유달율은 일련의 모의과정에 대한 적용성과 재현성 평가를 위하여, 현장 모니터링 및 통계분석을 기초로 유달율을 산정한 바 있는 3단계 경상북도 낙동강 수질오염총량관리 기본계획 최종보고서(Gyeongsangbuk-do, 2015) (이하 3단계 기본계획)에 제시된 북안천 유역의 유달율과 비교 · 검토하였다.
즉 기준유량 발생시점을 “기준유량±10%” 범위에서 추적하였고, 추적연도는 북안천의 보정기간이면서 3단계 기본계획의 기준년도인 2012년으로 결정하였다.
유달과정 재현을 필요로 하는 오염원은 주로 유역 내 산재되어 있는 점오염원, 특히 소규모 점오염원 등이 큰 비중을 차지하고 있는데, 이러한 오염원으로부터 배출되는 오염물질은 유역말단에 있어서 거리가 짧을수록 더욱 많은 양이 유달될 수 있는 반면, 거리가 멀수록 그 영향은 상대적으로 낮아진다. 즉 오염원의 공간적 분포가 오염물질의 유달에 영향을 미칠 수 있기 때문에, 하나의 소유역 내 실제 소하천을 고려하여 유달을 위한 가상적인 하천구간(Hypothetic RCHRES; 이하 유달 RCHRES)을 연장하고, 이를 기준으로 공간적 구획을 나누어 해당하는 범위 안의 오염원으로부터 배출되는 배출량이 각각 입력될 수 있도록 하였다(Fig. 5).
한편, 분석된 저수기와 평수기 평균유량과 비선형회귀분석의 관계식으로부터 북안천 유역의 기준유량시점 유달율을 산정하고, 3단계 기본계획에 제시된 북안천 유역의 유달율과 비교하였으며, 그 결과는 Table 7에 나타낸 것과 같다. 저수기 수질항목별 유달율을 비교할 때 그 차이는 1.
대상 데이터
북안천 유역의 말단지점은 2단계 및 3단계 기본계획 수립 과정에서 유달율 산정을 위해 모니터링이 수행되었으며, 이행평가를 위해 지속적으로 모니터링되고 있어 비교적 다년간의 자료가 축적되어 있다. 또한 금호A 유역의 말단지점은 환경부 수질총량측정망 지점으로, 8일 간격의 모니터링 자료를 취득하여 보정 및 검증에 활용하였으며, 유출량 모의는 2011년부터 2013년(3년)은 보정, 2008년부터 2010년(3년)은 검증 기간으로 선정하였다. 북안천 유역의 수질 보정 및 검증은 낙동강수계 축산계 오염배출부하량의 수체영향 분석 및 최적관리방안 연구 보고서(NIER, 2012)를 참고하여, 6개 모니터링 지점(P1~P6)에서 2012년 5월부터 10월까지 수행된 15회 현장조사 결과를 이용하여 소유역 수질을 보정하는데 보완적으로 활용하였다.
6(c)), 각 환경기초시설의 점오염원 자료는 전국오염원조사(2005~2013)자료를 활용하여 소규모 하수도(마을하수도) 수준까지 고려하였다. 또한 유역 배출부하량 자료는 3단계 기본계획에 제시된 자료를 이용하였다. 한편, 금호A 유역 내 위치하고 있는 영천호의 경우, 댐 모의를 구성하지 않고 영천호 방류유량과 수질을 이용하여 점오염 형태로 입력하였다.
본 연구의 대상지역은 금호A 유역의 지류인 북안천이지만, 북안천의 기준유량시점은 금호A지점에서 기준유량이 나타나는 시기로 선정해야 하므로, 금호A 유역까지 함께 모형을 구축하였다. Thiessen 분석 결과 금호A 단위유역은 영천기상대의 영향권에 해당하여, 기상대의 시간별 강수량, 평균기온, 풍속, 일사량 및 상대습도, 전운량 등을 수집하고 WDM(Watershed Data Management) database를 구축하였다.
연구대상지역은 금호A 단위유역 내 영천댐 하류에 위치한 소유역(금호A10)인 북안천 유역을 대상지역으로 선정하였다(Fig. 1). 북안천은 금호강의 지류 하천으로, 유로연장 15.
유역모형의 보정 및 검증지점은 Fig. 1에 나타낸 바와 같으며, 유량은 북안천 유역의 말단지점 (P7)과 금호A 지점에서 보·검증하였다.
한편, 북안천 유역은 전반적으로 축산계 오염원 밀집도가 높고 하류에 농공단지 등이 조성되어 있는 등 비교적 다양한 오염원이 산재하고 있으며, 과거로부터 금호A 유역의 유달율 산정 및 이행평가(P7), 축산오염원의 영향분석(P1~P6) 등을 위하여 지속적으로 모니터링 된 바 있다. 이에 상류로부터 하류에 이르기까지 정밀한 유역모형을 구축하고 유달 과정의 재현성을 평가하기에 적합한 것으로 판단하여 대상지역으로 선정하였다.
한편, 북안천 유역의 수질 보정 기간을 통일하기 위하여 2012년을 보정기간으로 선정하고, 북안천 유역의 말단지점인 P7 지점은 2013년 모니터링 자료를 활용하여 검증하였다. 그 결과는 Table 4와 Fig.
데이터처리
또한 산정된 연중 유달율로부터 SPSS 통계분석 프로그램을 활용하여 비선형회귀분석을 실시하였으며, 식 (3)과 같은 유달율과 유량, 소유역 면적 간의 관계식에서 상수(α) 및 지수(β, γ)를 도출하였다.
북안천 유역의 유량 및 수질에 대한 연중 모의결과로부터 동적 유달율을 산정한 뒤, 비선형 회귀분석을 통해 함수식의 상수(α)와 지수(β, γ)를 도출하였다(Table 5).
이론/모형
여기서, OFLO2를 통해 저감되는 양은 침투율과 거리에 따른 하상면적, 시간에 따른 함수로 결정되며, 침투율의 함수는 Maryland Method 혹은 Green-Ampt Method를 선택하여 적용할 수 있다. 이러한 방법을 응용하여, 물은 두 Gate(OFLO1, OFLO2)의 양을 모두 하류로 전달하되 오염물질은 침투되지 않은 양만 전달하면 시간과 거리에 따라 희석과 유사한 효과를 얻을 수 있는데, 이는 곧 하천으로 유입된 배출부하량이 수계구간의 특정지점에 도달할 때까지 시간과 거리에 따라 감소하는 유달 과정을 간접적으로 재현하는데 이용될 수 있다(Fig.
이 때 모형에 입력하는 배출량은 기술지침에 따라 산정하였다. 한편, 토지계로 대표되는 비점오염원(표면유출)과 중간유출, 기저유출을 통한 오염물질 유입은 유역모형 본래의 기능으로서 토지이용에 따라 모의가 가능하다.
소유역의 분할에 있어서는 3단계 기본계획을 참고하여 단위유역 및 각 소유역 구성에 반영하였으며, 특히 대상유역인 북안천 유역은 모형의 상세한 보정을 위해 「낙동강수계 축산계 오염배출부하량의 수체영향 분석 및 최적관리방안 연구」(NIER, 2012)에서 수행된 세부 모니터링지점을 고려하였다. 토지이용도는 환경부에서 2008년 제작된 중분류 토지피복도를 활용하였으며(Fig. 6(c)), 각 환경기초시설의 점오염원 자료는 전국오염원조사(2005~2013)자료를 활용하여 소규모 하수도(마을하수도) 수준까지 고려하였다.
성능/효과
이를 위해, 금호A 유역에 고시된 저-평수기 기준유량이 나타나는 시기 북안천 유역에서의 유량을 추적하여 그 평균값을 앞서 도출한 비선형회귀식의 입력하여 기준유량시점의 유달율을 산정하였다. 그 결과1) 저수기 유달율은 BOD, T-N, T-P 모두 유사한 수준으로 큰 차이를 보이지 않았다.2) 평수기 유달율은 모형 결과가 3단계 기본계획 대비 상대적으로 낮게 나타났는데, 이는 평수기 금호A 지점의 유량 설정 범위에 비하여 북안천 말단 지점의 유량 변동이 확연히 크게 나타난데 기인한 것으로 판단된다.
그 결과1) 저수기 유달율은 BOD, T-N, T-P 모두 유사한 수준으로 큰 차이를 보이지 않았다.2) 평수기 유달율은 모형 결과가 3단계 기본계획 대비 상대적으로 낮게 나타났는데, 이는 평수기 금호A 지점의 유량 설정 범위에 비하여 북안천 말단 지점의 유량 변동이 확연히 크게 나타난데 기인한 것으로 판단된다. 다만, 유역 규모에 큰 차이가 있고, 북안천이 지류하천이고 3단계 기본계획과 모형에 있어서 유달율 산정에 활용한 자료의 시기 및 지점이 일치하지는 않는다는 점을 감안할 때 합리적으로 받아들일 수 있는 범위 이내인 것으로 판단된다.
금호A 지점의 기준유량(±10%) 범위에서 북안천 유량을 추적한 결과는 Table 6에 나타낸 것과 같다. 2012년 모의결과로부터 금호A 지점에서 기준유량의 오차범위 이내에 있는 유량이 나타난 횟수는 저수량 총 14회, 평수량 총 57회로 분석되었으며, 이와 동일 시기에 북안천에서 발생한 유량의 평균치는 저수량 조건은 0.186 m3/s, 평수량 조건은 0.551 m3/s로 분석되었다. 다만 이때의 변동 범위는 금호A 유역과 비교할 때 상대적으로 크게 나타났는데, 저수기는 평균치 대비 -14.
8). 금호A 및 북안천 유역말단(P7) 두 지점의 보정기간 동안 자료의 개수가 충분히 확보되어 보정 과정에서 매개변수를 적절하게 조정하고 고정하였으며, 검증 과정에서 금호A에서 충분히 좋은 결과를 나타내었기 때문에 북안천 유역 검증에 있어서 자료 부족을 보완할 수 있을 것으로 판단하였다.
그러나 3단계 기본계획 상에 제시된 유달율 산정을 위한 회귀식은 북안천 유역만이 아니라 금호A 단위유역 내 복수의 지점에서 측정된 모니터링 결과에 기초하고 있다는 점에서 다소 차이를 보일 수 있으며, 본 연구에서의 회귀식 도출을 위한 자료는 유역모형에 의해 모의된 연중 연속적인 예측 값이라는 점을 함께 고려할 필요가 있다. 따라서 유역모형의 결과로부터 도출된 유달율과 실측을 통해 도출된 유달율 사이에 일정 수준 이상 유사성을 가진 것으로 판단할 수 있으며, 유달 RCHRES를 이용하여 유역모형에서 표현된 유달 과정은 합리적인 범위 내에서 재현 가능할 것으로 판단된다.
9에 나타난 바와 같으며, 보정 결과 모형효율은 P1~P6 세부 모니터링 지점)에서 수질 항목에 따라 Good~Very Good으로 평가되었다. 또한 북안천 말단 지점인 P7 지점은 보정에서는 T-P, 검증에서 T-N이 Good으로 평가되었으나, 그 외 항목은 Very Good으로평가되어, 모의치가 실측치를 비교적 잘 반영하고 있는 것으로 판단된다.
보정기간 동안 북안천 유역 말단지점(P7)과 금호A 지점의 상대오차(%, %Difference)는 각각 7.98, 0.841로서, Table 2에 나타낸 기준에 따라 모형효율은 Very Good으로 평가되었으며, 검증에 있어서도 P7 지점과 금호A 지점 각각 (-)6.36, (-)2.483로서 Very Good으로 평가되었다. 이 때 상대오차가 양의 값을 나타내는 것은 모의 결과에 비하여 상대적으로 실측치가 높게 나타나는 경우를 의미하고, 반면 음의 값을 나타내는 것은 실측치에 비하여 모의치가 높은 경우를 의미한다.
본 유역모형의 유량 보정과 검증에 있어서 모형효율은 모두 Very Good으로 평가되었는데, 그 기준은 상대오차 ±10% 이내에서 고려된다(Table 2).
1 km2이고, 유역의 토지이용 특성은 Table 1에 나타낸 바와 같다. 북안천 유역의 토지이용특성을 현행 기술지침에서 정하고 있는 토지계 지목별로 분석하였을 때, 우리나라 전반의 토지이용특성과 비교적 유사한 수준이며, 전(Upland filed)을 제외하고 지목별 비율의 차가 10% 이내인 것을 확인할 수 있다. 이에 우리나라의 다른 유역에 확대적용을 감안할 때 상대적으로 유리한 연구지역인 점을 고려하였다.
다만, 유역 규모에 큰 차이가 있고, 북안천이 지류하천이고 3단계 기본계획과 모형에 있어서 유달율 산정에 활용한 자료의 시기 및 지점이 일치하지는 않는다는 점을 감안할 때 합리적으로 받아들일 수 있는 범위 이내인 것으로 판단된다. 이로부터 모형 내 유달 과정은 비교적 적정한 수준에서 재현 가능하며, 배출특성과 유하거리에 따라 BMP Reach Toolkit을 활용하여 생성한 유달 RCHRES의 저감 기작을 조정함으로써 유역특성을 반영할 수 있을 것으로 판단된다.
한편, 분석된 저수기와 평수기 평균유량과 비선형회귀분석의 관계식으로부터 북안천 유역의 기준유량시점 유달율을 산정하고, 3단계 기본계획에 제시된 북안천 유역의 유달율과 비교하였으며, 그 결과는 Table 7에 나타낸 것과 같다. 저수기 수질항목별 유달율을 비교할 때 그 차이는 1.5~5.5% 수준으로서 매우 유사한 결과를 보인 한편, 평수기시기에는 약 16.4~37.4% 수준으로 비교적 더 큰 차이를 보였다. 그러나 3단계 기본계획 상에 제시된 유달율 산정을 위한 회귀식은 북안천 유역만이 아니라 금호A 단위유역 내 복수의 지점에서 측정된 모니터링 결과에 기초하고 있다는 점에서 다소 차이를 보일 수 있으며, 본 연구에서의 회귀식 도출을 위한 자료는 유역모형에 의해 모의된 연중 연속적인 예측 값이라는 점을 함께 고려할 필요가 있다.
후속연구
4% 수준으로 비교적 더 큰 차이를 보였다. 그러나 3단계 기본계획 상에 제시된 유달율 산정을 위한 회귀식은 북안천 유역만이 아니라 금호A 단위유역 내 복수의 지점에서 측정된 모니터링 결과에 기초하고 있다는 점에서 다소 차이를 보일 수 있으며, 본 연구에서의 회귀식 도출을 위한 자료는 유역모형에 의해 모의된 연중 연속적인 예측 값이라는 점을 함께 고려할 필요가 있다. 따라서 유역모형의 결과로부터 도출된 유달율과 실측을 통해 도출된 유달율 사이에 일정 수준 이상 유사성을 가진 것으로 판단할 수 있으며, 유달 RCHRES를 이용하여 유역모형에서 표현된 유달 과정은 합리적인 범위 내에서 재현 가능할 것으로 판단된다.
만일, 유역모형이 모형의 수체 한 지점에 유입된 배출량을 유하거리에 따라 특정 지점에 도달할 때까지 하천구간에서 유달율에 상응할 만큼 충분한 저감기작(Multi-segmentation)을 표현할 수 있다면, 유달율을 고려하여 미리 산정된 유달부하량을 입력하는 등 복잡한 과정을 대체함과 동시에 오염원의 공간적인 분포에 따른 영향을 고려할 수 있을 것이다.
여기서, OFLO2를 통해 저감되는 양은 침투율과 거리에 따른 하상면적, 시간에 따른 함수로 결정되며, 침투율의 함수는 Maryland Method 혹은 Green-Ampt Method를 선택하여 적용할 수 있다. 이러한 방법을 응용하여, 물은 두 Gate(OFLO1, OFLO2)의 양을 모두 하류로 전달하되 오염물질은 침투되지 않은 양만 전달하면 시간과 거리에 따라 희석과 유사한 효과를 얻을 수 있는데, 이는 곧 하천으로 유입된 배출부하량이 수계구간의 특정지점에 도달할 때까지 시간과 거리에 따라 감소하는 유달 과정을 간접적으로 재현하는데 이용될 수 있다(Fig. 4).
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
수질오염총량관리제란 무엇인가?
우리나라에서 시행되고 있는 수질오염총량관리제(이하 총량관리)는 수계구간(이하 단위유역)에 목표수질을 설정하고 목표수질을 달성 및 유지할 수 있는 배출부하량을 할당하여 관리하는 제도로 단위유역 내에서 발생 배출된 오염물질이 목표수질 설정지점까지 도달하는 과정의 해석이 무엇보다 중요하다. 총량관리 목표수질 설정 및 배출부하량의 할당을 위해서는 배출된 오염물질이 단위유역의 특정지점까지 도달하는 과정에서 발생되는 물질수지의 변화에 대한 규명과 재현이 필요한데 지류구간(소유역)은 유달율을 이용하여 배출부하량과 유달부하량 간의 물질수지를 규명 재현하고 있으며, 본류구간은 수질모델을 이용하여 규명 재현하고 있다(Hwang et al.
점오염원의 특징은 무엇인가?
일반적으로 점오염원은 뚜렷한 방류구가 있고 강우에 의한 변동이 상대적으로 적어 하천 수질에 미치는 영향이시 공간적으로 일정하지만, 비점오염원은 뚜렷한 방류구가 없고 강우에 많은 영향을 받아 하천 수질에 미치는 영향이시 공간적으로 다양하므로 배출부하량과 하천 수질간의 물질수지를 규명 재현하는데 있어 점오염원 및 비점오염원의 적용방식은 중요하다.
정적수질모형의 한계점은 무엇인가?
, 2007; NIER, 2014a). 그러나 최근 하수도보급률이 92.1%에 달하고(MOE, 2014) 고도처리시설의 확충 등 점오염원 관리는 크게 개선된 반면, 지속적인 개발과 기후변화 및 극한기후 현상으로 인해 비점오염원에 대한 비중은 지속적으로 증가하고 있어(Jeon et al., 2010a;Jeon et al.
참고문헌 (23)
Bicknell, B. R., Imhoff, J. L., Kittle, J. L., Donigian, A. S., and Johanson, R. C. (1996). Hydrological Simulation Program-FORTRAN user's manual ver 12, U. S. EPA.
Donigian, A. S. (2000) Lecture #19, Calibraion and Verification Issures, HSPF Training Workshop Handbook and CD, Office of Science and Technology, U. S. EPA., pp. 19-22.
Environmental Science and Engineering Division. (2005). Kieser and Associates, SWAT Modeling of the St. Joseph River Watershed, Michigan and Indian, Kieser and Associates.
Gyeonggi Research Institute. (2010). Application of Watershed Model in Total Maximum Daily Load, Gyeonggi Research Institute. [Korean Literature]
Gyeongsanbuk-do (2015). The Third Stage Basic Plan of Gyeongsanbuk-do TMDL in Nakdong River, Gyeongsanbuk-do. [Korean Literature]
Hwang, H. S. (2007). Applicability Study of BASINS/WinHSPF on TMDL-Nakdong River Basin Case Study, Doctor's Thesis, Konkuk University. [Korean Literature]
Hwang, H. S., Rhee, H. P., Ahn, K. H., Park, J. H., Kim, Y. S., and Lee, S. J. (2016). A Study on Estimated Pollutant Delivery Load for the Basic Plan of TPLC, Journal of Korean Society on Water Environment, 32(4), pp. 375-383. [Korean Literature]
Jeon, J. H., Choi, D. H., and Kim, T. D. (2010a). Analysis of Characteristics of Delivered Nonpoint Source Pollution at Forested Watershed, Journal of Korean Society of Urban Environment, 10(3), pp. 273-280. [Korean Literature]
Jeon, J. H., Choi, D. H., Lim, K. J., and Kim, T. D. (2010b). Estimating Nutrients Delivery Ratios at the Subwatershed Scale-A Case Study at the Bochung-A Watershed, Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, pp. 52(5), 27-35. [Korean Literature]
Jeon, J. H., Lim, K. J., Yoon, C. G., and Engel, B. A. (2011). Multiple Segmented Reaches Per Subwatershed Modeling Approach for Improving HSPF-Paddy Water Quality Simulation, Paddy Water Environment, 9, pp. 193-205.
Kim, E. J., Park, B. K, Shin, D. S., Kim, Y. S., and Rhew, D. H. (2014). The Study on Methods for Setting of Water Quality Goal and Estimation of Allocation Loads on TMDL System Using a Dynamic Water Quality Model, Journal of Korean Society on Environmental Engineers, 36(9), pp. 629-640. [Korean Literature]
Lee, S. B. (2011). BASINS/HSPF-LID Development for Watershed Management in Korea, Master's Thesis, Konkuk University. [Korean Literature]
Lee, S. C. and Shin, D. C. (2009). Performance Comparison of Genetic Algorithm and Tial-and-error Method in the Member Size Optimization, Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction, 25(10), pp. 3-10. [Korean Literature]
Ministry of Environment (MOE). (2014). Statistic on Wastewater Treatment, Ministry of Environment. [Korean Literature]
National Institute of Environmental Research (NIER). (2010). Study on Application of Watershed Model for Total Water Pollutant Load Management System (TPLMS), National Institute of Environmental Research. [Korean Literature]
National Institute of Environmental Research (NIER). (2012). Study on Best Management Practice and Analysis of Discharged Pollutant Load from Livestock Farm in Nakdong River Watershed, National Institute of Environmental Research. [Korean Literature]
National Institute of Environmental Research (NIER). (2014a). Study on Applicability and Methodology of Dynamic Waterquality Model in Korean TMDL, 11-1480523-002255-01, National Institute of Environmental Research. [Korean Literature]
National Institute of Environmental Research (NIER). (2014b). The Technical Guideline for Total Water Pollutant Load Management System, National Institute of Environmental Research. [Korean Literature]
Park, J. H., Hwang, H. S., Rhew, D. H., and Kwon, O. S. (2012). Estimation of Delivery Ratio Based on BASINS/HSPF Model for Total Maximum Daily Load, Journal of Korean Society on Water Environment, 28(6), pp. 833-842. [Korean Literature]
Son, Y. K., Yoon, C. G., Jeon, J. H., and Jang, J. H. (2008). Effect of Subwatershed Size on the BOD Loading Estimate in Hydrological Simulation Program-Fortran Simulation, Proceedings of the 12th International Conference on Integrated Diffuse Pollution Management, Kohn Kaen, Thailand, pp. 25-29.
United States Environmental Protection Agency (U. S. EPA). (2007). EPA BASINS Technical Note 9, Web-based HSPF Toolkit to Support Low Impact Development (LID) and Other Urban Stormwater Modeling Applications, Office of Water 4305, United States Environmental Protection Agency.
United States Environmental Protection Agency (U. S. EPA). (2011). Lecture #15, Watershed Model Calibration and Validation : Issues and Procedures, https://www3.epa.gov/ceampubl/basins/training/b4lec15.pdf, pp. 11.
United States Environmental Protection Agency (U. S. EPA). (2015). BASINS 4.1 (Better Assessment Science Integrating point & Non-point Sources) Modeling Framework, National Exposure Research Laboratory, RTP, North Carolina.
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