[논문]수질오염총량관리제 시행에 따른 삽교호의 수질변화 예측

김홍수; 조병욱; 박상현; 이무규; 김창기; 최정호

doi:10.15681/kswe.2019.35.3.209

수질오염총량관리제 시행에 따른 삽교호의 수질변화 예측
Forecasting of changes in the water quality in Sapgyo-Lake in accordance with implementation of Total Water Pollutant Load Management System 원문보기

한국물환경학회지 = Journal of Korean Society on Water Environment, v.35 no.3, 2019년, pp.209 - 223

김홍수 (충남연구원 물환경연구센터) , 조병욱 (충남연구원 물환경연구센터) , 박상현 (충남연구원 물환경연구센터) , 이무규 (충남연구원 물환경연구센터) , 김창기 (충남연구원 물환경연구센터) , 최정호 (충남연구원 물환경연구센터)

Abstract ▼ AI-Helper

Broadly speaking, in order to analyze the water quality improvement effects of the implementation of the Total Water Pollutant Management System in the Sapgy-Lake waterways, a reference was made to the [Plans for implementation of the Total Maximum Daily Load(TMDL)] in 3 cities (Cheonan, Asan, Dangjin). The results of the investigation into the plans to reduce the pollutant load show in that region show that there are plans to reduce pollution for a total of 16 reduction facilities. As for the result of the computation of the reduction in the load, these measurements were computed at the Gokgyo-stream basin and Namwon-stream basin, with BOD and T-P at the Gokgyo-stream basin reduced by 13.9 % and 13.3 %, respectively, while BOD and T-P at the Namwon-stream were reduced by 3.7 % and 3.3 %, respectively. In this way, thus using the results of the water quality forecast of Sapgyo-Lake in measures for the improvement of water quality (in accordance with the implementation of the TMDL), and using the QUAL-MEV model and EFDC model, it is noted that BOD will be improved by 26.4 % from 6.1 mg/L to 4.5 mg/L 0.0 %, T-P by 36.7 % from 0.168 mg/L to 0.107 mg/L and TOC by 26.4 % from 7.7 mg/L to 5.6 mg/L. However, it is forecasted that the targeted standards for the medium influence area will not be achieved. Evidently, Gokgyo-stream and Namwon-stream have been implementing the Total Water Pollutant Management System for the BOD items since January 1, 2019, but the Sapgyo-stream and Muhan-stream were excluded from being designated as subject regions. As such, it is noted now that it is necessary to implement the TMDL for the entire Sapgyo-Lake water systems including Sapgyo-stream and Muhan-stream in order to improve the water quality of Sapgyo-Lake, and likewise the T-P should be designated as the substance subjected to management in addition to BOD.

주제어

표/그림 (25)

표 Table 1. Total maximum daily load by Sapgyo-lake watershed
그림 Fig. 1. Current status of Sapgyo-Lake basin.
표 Table 2. Si-Gun watered area
그림 Fig. 2. Schematic diagram of the waterways of Sapgyo-Lake for mimicking of the water quality.
그림 Fig. 3. Changes in the water quality of Sapgyoh-Lake (2009 ~ 2018).
표 Table 3. Current status and evaluation ratings for the water quality of Sapgyo-Lake
표 Table 4. Results of computation of reference flow
표 Table 5. QUAL-MEV Coefficient of water
그림 Fig. 4. Water quality model Response coefficient by QUAL-MEV.
표 Table 6. QUAL-MEV Results of Revision
그림 Fig. 5. QUAL-MEV Results of Revision.
그림 Fig. 6. Water quality model Response coefficient by EFDC.
표 Table 7. Water quality conversion coefficient by EFDC
그림 Fig. 7. EFDC Results of Revision.
표 Table 8. Results of forecast for source
표 Table 9. Results of forecast for load of pollutants(kg/day)
표 Table 10. Results of forecast on the water quality of the streams
그림 Fig. 8. Results of forecast on the water quality of the streams.
그림 Fig. 9. Results of forecast on the water quality of Sapgyo-Lake.
표 Table 11. Results of forecast on the water quality of Sapgyo-Lake
표 Table 12. Reduced load in accordance with the total pollutant load system(kg/day)
표 Table 13. Results of forecast on the water quality of streams in accordance with the reduction plan
그림 Fig. 10. Results of forecast on the water quality of streams in accordance with the reduction plan.
그림 Fig. 11. Results of forecast on the water quality in accordance with the implementation of TMDL.
표 Table 14. Results of forecast on the water quality in accordance with the implementation of TMDL

AI 본문요약
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문제 정의

7) 본 연구는 삽교호수계 수질개선을 위하여 현재 수질오염 총량관리제가 시행중인 곡교천, 남원천, 천안천의 삭감계획에 따른 삽교호의 수질을 예측해 보았으나, 향후 미시행지역인 삽교천, 무한천유역의 삭감계획을 조사하여 삽교호의 수질변화를 분석하여 본 연구의 신뢰도를 더욱 향상 시키도록 하겠다.
본 연구에서는 삽교호로 유입되는 주요 하천(삽교천, 무한천, 곡교천, 남원천)에 대하여 수리․수질 현상을 분석하였으며, 유입하천의 수질 변화에 따른 삽교호의 수질변화를 분석하였다. 하천의 수질변화를 모의하기 위하여 정적모델인 QUAL-MEV를 사용하였으며, 오염원 원단위는 수질오염총량관리제 원단위를 사용하였다.
본 연구에서는 삽교호의 수질을 모의하기 위하여 수질모델(QUAL-MEV, EFDC)을 사용하여 오염원 및 오염부하량 변경에 따른 장래수질을 정량적으로 분석하여, 추후 수질오염총량관리 확대시 기초자료를 제공하고 삽교호 수질관리를 위한 기준을 제시하여 궁극적으로 삽교호 수질개선에 기여하고자 한다.
본 연구에서는 하천의 수질의 모의하기 위하여 “하천환경변화를 반영한 수질총량제 적용모델 최적화 연구” 용역에서 개발한 QUAL-MEV 모델을 사용하여 삽교호로 유입되는 주요하천 (곡교천, 삽교천, 무한천, 남원천, 도고천)의 수질을 예측하였다.
현재 시행중인 수질오염총량관리제 대상하천(곡교천, 천안천, 남원천)에만 목표수질이 설정되어 있어 대상하천의 목표수질 달성에 따른 삽교호의 수질을 알 수 없는 상황이다. 이에 따라 유입 오염원이 삽교호 수질에 미치는 영향을 분석하고 오염부하량 저감에 따른 삽교호의 수질변화를 예측해보고자 한다.

가설 설정

장래의 축산현황은 가축 사육두수의 추세에 근거하여 지수회귀식을 적용하였으며, 지수 회귀가 적용되지 않는 경우는 읍^․면 기준으로 전망, 특이년도 제외, 2017년 유지 등의 방법을 사용하여 전망하였다. 1 종 ~ 3종 사업장의 발생유량 2017년과 동일하다고 가정하였으며, 4종 ~ 5종 산업체에 전망은 가축사육전망과 동일한 방법으로 전망하였다. 장래의 토지면적에 대한 자연증감분의 전망은 지목별(전, 답, 임야, 대지)로 지수회귀 방법을 적용하여 증감의 변화폭을 산출하여 적용하였으며, 기타지목 면적은 총면적에서 추계를 산정한 면적을 제외하여 추정하였다.
본 연구에서는 수질오염총량관리 시행계획(천안시, 아산시, 당진시)에서 제시한 수질개선계획(곡교천, 천안천, 남원천)만 반영하여 주요하천의 수질을 예측하였으며, 삽교호로 유입되는 주요하천중 삽교천 및 무한천의 수질개선은 없는 것으로 가정하였다.
인구 전망 시 동^․리별 인구가 증가하는 경우 수거식 인구는 증가하지 않는 것으로 가정하여 전망하였으며, 장래 생활계 사용유량의 자연증감에 의한 추세는 동^․리별로 예측된 인구의 예측치에 2017년 기준 각 시^․군의 생활계 사용유량 원단위를 적용하여 추정하였다. 장래의 축산현황은 가축 사육두수의 추세에 근거하여 지수회귀식을 적용하였으며, 지수 회귀가 적용되지 않는 경우는 읍^․면 기준으로 전망, 특이년도 제외, 2017년 유지 등의 방법을 사용하여 전망하였다.

제안 방법

하천모델(QUAL-MEV)를 활용하여 예측된 주요하천(삽교천, 무한천, 곡교천, 남원천)의 수질농도를 바탕으로 수질분률을 산정하여 일자별로 호소모델(EFDC)를 수질 경계조건을 변경하여 삽교호의 목표연도(2030년)의 장래수질을 예측하였다. EFDC 입력되는 삽교천은 하천모델(QUAL-MEV)에서 예측된 무한천과 삽교천의 유량 및 수질을 고려하여 혼합농도식으로 산정하였으며, 나머지 곡교천, 남원천, 도고천은 하천모델에서 산정된 값을 호소모델에 비례식을 사용하여 입력하였다.
주요 유입하천에 대하여 수위관측소 조사결과 각 하천말단과 거리가 떨어져 있고 배수위의 영향을 받고 있어 이를 대체하기 위하여 유역유출모델인 HSPF 모형을 구축하여 보검증을 수행하였다. USEPA에서 개발한 자료관리, 통계분석, 수질-수문모델을 통합한 유역관리 및 TMDL을 위한 통합시스템인 BASINS를 이용하여 WinHSPF 모형을 구축하였으며, 유역도, 하천도, 수치고도모형인 DEM으로부터 하천망을 계산하여 소유역을 분할하였으며, 삽교호 전체에 대하여 HSPF 모형을 구축하였으며, 아래 그림에서와 같이 총량관리 소유역 말단지점에 출구를 지정하여 소유역도와 유사하게 유역을 분할하였다. 유입하천 말단지 점에서 HSPF 모형의 2008 ~ 2017년까지 총 10개년 일유량 모의결과를 활용하여 유황 분석을 실시한 후, 수질오염총량관리제의 기준유량 시기인 저수량과 평수량을 연도별로 산정하여 제시하였다(Table 4).
모델 보정을 위한 경계조건 생성시 QUAL-MEV에서 보정된 주요하천 수질(BOD, T-N, T-P)을 EFDC 모델 입력파일로 생성하기 위하여 실측수질을 기초로 하여 각 하천별로 수질분률을 산정하여 일별로 적용하였으며, EFDC 모델에 적용한 영양소, 조류 생장속도에 대한 수질적용계수는 그림과 같다(Fig. 6).
보정된 하천모델(QUAL-MEV)를 이용하여 삽교호 주요 유입하천에 대하여 오염부하의 변화를 반영하여 목표연도 (2030년)의 장래수질을 예측하였다. 2030년 예측결과 삽교천BOD는 7.
본 연구에서는 CAD 자료를 바탕으로 지형자료를 구축하였으며, 격자구성은 최대한 지형자료를 반영하는 조건을 최우선시하며, 모델의 구동시간 등을 고려하여 구성하였다. 격자구성은 총 1,770개(수평격자 590 × 수직격자 3)격자로 구성하였으며, 모의구간 경계조건은 유입 4지점(삽교천, 도고천, 곡교천, 남원천) 및 유출지점 2지점(배수갑문, 운정양수 장)으로 구성하였다(Fig.
삽교호 방류량 및 관계량 관련 유량자료는 “삽교천 중권역 물환경관리계획(ME, 2018)”의 자료를 활용하였으며, 수질 모의를 위한 기상자료는 천안 및 서산기상대의 2016년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 시간별 기압, 기온, 습도, 풍속, 전운량, 일사량을 사용하였다(KMA, 2019). 삽교호 총 유입유량은 수위자료와 수위-체적 곡선 및 호내 유출량을 이용하여 산정하였으며, 각 지류의 유입유량은 지류 유역면적 및 총유입량을 이용하여 유역 면적비로 산정하였다. 수질 모의를 위한 유입 지류의 경계 농도는 환경부 및 충청남도에서 측정하는 삽교천, 곡교천과 충청남도에서 측정하는 남원천의 2016년 ~ 2017년 수질자료를 사용하였다(Chungcheongnam-do, 2019).
삽교호(3개소)의 현재 수질을 평가하기 위하여 2009년부터 2018년 환경부에서 측정한 10년간의 자료를 바탕으로 수질 및 수생태계 목표수질 평가 규정에 따라 연도별로 평가하였다.
수 치표고 자료로부터 TIN을 생성하고 이를 이용하여 수치표고 자료(DEM)를 생성하였다. 소배수구역은 DEM 자료를 기초로 수계망도를 벡터중첩하여 흐름방향을 결정하고 흐름누적을 산정한 후 하천셀 집적도에 따라 유역을 생성하였다. DEM 자료의 공간분석은 ArcGIS와 SPATIAL ANALYST, ARCHYDRO extension을 사용하였다.
소유역 구분을 위하여 1/5,000 축척의 수치지형도와 1/25,000 축척 수치지형도로부터 표고자료를 추출하였다. 수 치표고 자료로부터 TIN을 생성하고 이를 이용하여 수치표고 자료(DEM)를 생성하였다.
소유역 구분을 위하여 1/5,000 축척의 수치지형도와 1/25,000 축척 수치지형도로부터 표고자료를 추출하였다. 수 치표고 자료로부터 TIN을 생성하고 이를 이용하여 수치표고 자료(DEM)를 생성하였다. 소배수구역은 DEM 자료를 기초로 수계망도를 벡터중첩하여 흐름방향을 결정하고 흐름누적을 산정한 후 하천셀 집적도에 따라 유역을 생성하였다.
앞서 제시한 유출입량, 수온, 기상자료를 이용하여 EFDC 유동모의를 실시하고, 확보된 자료를 기초로 하여 날짜별로 (365일) 경계조건을 생성하였으며 삽교호1~3지점의 2017년 1월부터 12월까지 실측 수질을 이용하여 EFDC 모델의 수질 재현성을 검토하였으며, EFDC 모델에서 수질 예측에 영향을 미치는 매개변수는 모의치와 실측치의 오차가 최소한 되도록 시행착오법을 이용하여 산정하였다(Table 7).
USEPA에서 개발한 자료관리, 통계분석, 수질-수문모델을 통합한 유역관리 및 TMDL을 위한 통합시스템인 BASINS를 이용하여 WinHSPF 모형을 구축하였으며, 유역도, 하천도, 수치고도모형인 DEM으로부터 하천망을 계산하여 소유역을 분할하였으며, 삽교호 전체에 대하여 HSPF 모형을 구축하였으며, 아래 그림에서와 같이 총량관리 소유역 말단지점에 출구를 지정하여 소유역도와 유사하게 유역을 분할하였다. 유입하천 말단지 점에서 HSPF 모형의 2008 ~ 2017년까지 총 10개년 일유량 모의결과를 활용하여 유황 분석을 실시한 후, 수질오염총량관리제의 기준유량 시기인 저수량과 평수량을 연도별로 산정하여 제시하였다(Table 4).
1 종 ~ 3종 사업장의 발생유량 2017년과 동일하다고 가정하였으며, 4종 ~ 5종 산업체에 전망은 가축사육전망과 동일한 방법으로 전망하였다. 장래의 토지면적에 대한 자연증감분의 전망은 지목별(전, 답, 임야, 대지)로 지수회귀 방법을 적용하여 증감의 변화폭을 산출하여 적용하였으며, 기타지목 면적은 총면적에서 추계를 산정한 면적을 제외하여 추정하였다. 양식계 및 매립계 오염원 예측은 기존년도(2017년)과 동일하게 예측하였다.
폐수종말처리시설의 경우 일별 방류량과 방류수질(BOD, SS, T-N, T-P) 자료를 수집하여 입력하였다. 주요 유입하천에 대하여 수위관측소 조사결과 각 하천말단과 거리가 떨어져 있고 배수위의 영향을 받고 있어 이를 대체하기 위하여 유역유출모델인 HSPF 모형을 구축하여 보검증을 수행하였다. USEPA에서 개발한 자료관리, 통계분석, 수질-수문모델을 통합한 유역관리 및 TMDL을 위한 통합시스템인 BASINS를 이용하여 WinHSPF 모형을 구축하였으며, 유역도, 하천도, 수치고도모형인 DEM으로부터 하천망을 계산하여 소유역을 분할하였으며, 삽교호 전체에 대하여 HSPF 모형을 구축하였으며, 아래 그림에서와 같이 총량관리 소유역 말단지점에 출구를 지정하여 소유역도와 유사하게 유역을 분할하였다.
지류하천(삽교천, 무한천, 곡교천, 남원천)의 수질변화를 예측하기 위하여 저수기(75 % 순위수질)을 사용하여 오염원 변화에 대한 수질을 예측하였으며, 예측된 수질을 바탕으로 수질분률을 산정하여 일자별로 EFDC 수질 경계조건을 변경하여 수질을 예측하였다.
하천모델(QUAL-MEV)를 이용하여 삽교호 주요 유입하천에 대하여 수질오염총량관리 기본계획 및 시행계획에서 제시한 삭감계획을 반영하여 목표연도(2030년)의 장래수질을 예측하였다. 수질오염총량관리제 삭감계획에 의한 주요하천 수질예측 결과 BOD 기준 삽교천 및 무한천은 수질의 변화가 없었으며, 곡교천 BOD는 19.
하천모델(QUAL-MEV)를 활용하여 예측된 주요하천(삽교천, 무한천, 곡교천, 남원천)의 수질농도를 바탕으로 수질분률을 산정하여 일자별로 호소모델(EFDC)를 수질 경계조건을 변경하여 삽교호의 목표연도(2030년)의 장래수질을 예측하였다. EFDC 입력되는 삽교천은 하천모델(QUAL-MEV)에서 예측된 무한천과 삽교천의 유량 및 수질을 고려하여 혼합농도식으로 산정하였으며, 나머지 곡교천, 남원천, 도고천은 하천모델에서 산정된 값을 호소모델에 비례식을 사용하여 입력하였다.

대상 데이터

QUAL- MEV 수질모형 보정에 사용된 수질은 75 % 순위수질을 이용하였으며, 오차범위는 ±20 % 범위 내에서 보정하였다(Table 6, Fig. 5).
본 연구에서는 하천의 수질의 모의하기 위하여 “하천환경변화를 반영한 수질총량제 적용모델 최적화 연구” 용역에서 개발한 QUAL-MEV 모델을 사용하여 삽교호로 유입되는 주요하천 (곡교천, 삽교천, 무한천, 남원천, 도고천)의 수질을 예측하였다. QUAL-MEV에 의한 하천 수질모델링 구간은 총 24개의 대구간(Reach)와 250의 소구간(Element, 구간거리 0.5 km)로 구분하였고, Point Source(지류하천, 하수종말처리장, 폐수종말 처리장 등)는 47개로 구성하였다(Fig. 2. QUAL-MEV)
『물환경측정망 운영계획(2017)』에 따라 환경부(금강유역환 경청)에서 삽교호 내 3개소, 유입되는 하천 4개소(삽교천, 무한 천, 곡교천, 남원천) 수질 및 유량을 측정하고 있으며, 측정자료는 환경부에서 운영하는 물환경정보시스템(http://water.nier.go.kr) 자료를 활용하였다(ME, 2019a).
격자구성은 총 1,770개(수평격자 590 × 수직격자 3)격자로 구성하였으며, 모의구간 경계조건은 유입 4지점(삽교천, 도고천, 곡교천, 남원천) 및 유출지점 2지점(배수갑문, 운정양수 장)으로 구성하였다(Fig. 2. EFCD).
삽교호 방류량 및 관계량 관련 유량자료는 “삽교천 중권역 물환경관리계획(ME, 2018)”의 자료를 활용하였으며, 수질 모의를 위한 기상자료는 천안 및 서산기상대의 2016년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 시간별 기압, 기온, 습도, 풍속, 전운량, 일사량을 사용하였다(KMA, 2019).
삽교호 총 유입유량은 수위자료와 수위-체적 곡선 및 호내 유출량을 이용하여 산정하였으며, 각 지류의 유입유량은 지류 유역면적 및 총유입량을 이용하여 유역 면적비로 산정하였다. 수질 모의를 위한 유입 지류의 경계 농도는 환경부 및 충청남도에서 측정하는 삽교천, 곡교천과 충청남도에서 측정하는 남원천의 2016년 ~ 2017년 수질자료를 사용하였다(Chungcheongnam-do, 2019).
수질모델 보정시 이용한 수질은 충청남도 및 환경부에서 측정 한 자료를 사용하였으며 하천별 2016년 ~ 2018년 측정자료를 정렬하여 수질오염총량관리제 목표수질 달성 기준인 저수위(75 % 순위수질)을 선정해 보정수질로 결정하였다.
오염원은 2017년 전국오염원조사(https://wems.nier.go.kr) 자료를 사용(ME, 2019b)하였으며, 오염물질 배출량은 배출 유량과 배출부하량(BOD, T-N, T-P)으로 구분하여 배출유형 별로 산정하였다. 배출부하량 산정 시 적용하는 원단위는 표본조사 방법에 따른 실측자료를 우선으로 하되 실측자료가 없는 경우 ‘수질오염총량관리 기술지침’에서 제시하는 원단위를 적용하였다(NIER, 2014).
하천 수질을 예측하기 위하여 QUAL-MEV모델을 사용하였으며, 모형구축 기간의 오염원으로부터 부하량을 산정하여 오폐수발생량과 배출부하량 자료를 점 및 비점오염부하량 입력 자료로 사용하였으며, 일평균 방류량이 500㎥이상인 대형 하^․폐수종말처리시설의 경우 일별 방류량과 방류수질(BOD, SS, T-N, T-P) 자료를 수집하여 입력하였다. 주요 유입하천에 대하여 수위관측소 조사결과 각 하천말단과 거리가 떨어져 있고 배수위의 영향을 받고 있어 이를 대체하기 위하여 유역유출모델인 HSPF 모형을 구축하여 보검증을 수행하였다.

데이터처리

소배수구역은 DEM 자료를 기초로 수계망도를 벡터중첩하여 흐름방향을 결정하고 흐름누적을 산정한 후 하천셀 집적도에 따라 유역을 생성하였다. DEM 자료의 공간분석은 ArcGIS와 SPATIAL ANALYST, ARCHYDRO extension을 사용하였다. 그 결과 총 4개 단위유역(삽교천, 무한천, 곡교천, 남원․도고천) 63개의 소유역으로 구분하였다(Fig.

이론/모형

QUAL-MEV 모젤 보정을 위한 수질모델 반응계수는 국립 환경과학원에서 배포한 QUAL-MEV 사용자설명서에서 제시한 범위 내에서 모의치와 실측치의 오차가 최소화 되도록 시행착오법을 이용하여 산정하였다(Fig. 4).
본 연구에서 정적모형에 적용한 수리계수는 수리계수법 (V=aQb, H=cQd)을 사용하였으며, 각 리치별로 a, b, c, d 계수는 HEC-RAS의 유량, 유속, 수심의 관계식으로 산정하였다. Manning 계수는 기본값인 0.
삽교호수계 수질오염총량관리제 시행에 따른 수질개선 효과를 분석하기 위하여 충청남도 삽교호수계 수질오염총량 관리 기본계획(Chungnam, 2018)을 참고하였다.
본 연구에서는 삽교호로 유입되는 주요 하천(삽교천, 무한천, 곡교천, 남원천)에 대하여 수리․수질 현상을 분석하였으며, 유입하천의 수질 변화에 따른 삽교호의 수질변화를 분석하였다. 하천의 수질변화를 모의하기 위하여 정적모델인 QUAL-MEV를 사용하였으며, 오염원 원단위는 수질오염총량관리제 원단위를 사용하였다. 비점오염물질의 유출은 지 형, 경사, 토양 등의 지역적 특성과 강우 등 기상조건에 따라 영향을 받는 것으로 고려할 때 QUAL-MEV에서 예측된 하천수질을 3차원 모델인 EFDC 입력자료로 사용하여 삽교호 수질을 예측한 점은 본 연구의 한계로 볼 수 있다.

성능/효과

1) 중권역별 물환경 목표기준 기준에 따른 삽교호의 수질 평가 결과 평가대상항목 TOC, T-P 모두 목표기준인 Ⅲ등급을 초과하는 것으로 나타났으며, 특히 T-P는 매우 나쁨(Ⅵ) 수준으로 평가되었다.
2) 장래(2030년)의 수질을 예측하기 위하여 오염원 및 부하 량 전망결과 인구는 7.6 %, 한우는 11.3 %, 돼지는 3.6 %, 가금은 5.9 %, 산업폐수 배출량은 5.4 %, 토지지목 중 대지면적은 4.8 % 증가하는 것으로 예측되었으며, 증가한 오염원과 비례하여 오염부하량도 BOD는 6.7 %, T-P는 4.6 % 증가하는 것으로 예측되었다.
보정된 하천모델(QUAL-MEV)를 이용하여 삽교호 주요 유입하천에 대하여 오염부하의 변화를 반영하여 목표연도 (2030년)의 장래수질을 예측하였다. 2030년 예측결과 삽교천BOD는 7.7 %, T-P는 6.7 %, 무한천 BOD는 10.2 %, T-P는 3.9 %, 곡교천 BOD는 13.0 %, T-P는 25.7 %, 남원천 BOD는 10.1 %, T-P는 9.6 %씩 각각 증가하는 것으로 예측되었다 (Table 10, Fig. 6).
3) 예측된 오염부하량을 기초로 하천모델(QUAL-MEV) 및 호소모델(EFDC)를 사용하여 삽교호의 수질 및 주요하천의 수질 예측결과 기준년도(2017년)보다 삽교천 BOD는 7.7 %, T-P는 6.7 %, 무한천 BOD는 10.2 %, T-P는 3.9 %, 곡교천 BOD는 13.0, T-P는 25.7 %, 남원천 BOD는 10.1 %, T-P는 9.6 % 증가하는 것으로 예측되었다. 주요하천 수질변화에 따른 삽교호의 수질은 BOD는 5.
5) 수질오염총량관리제 시행에 따른 QUAL-MEV에서 예측 된 주요하천의 수질을 호소모델(EFDC)의 유입 수질로 변경하여 삽교호의 수질을 예측해본 결과 BOD는 6.1 mg/L에서 4.5 mg/L T-P 0.168 mg/L에서 0.107 mg/L로 TOC는 7.7 mg/L에 서 5.6 mg/L로 개선되는 것으로 예측되었다. 수질오염총량관리제에서 추진중인 기수립된 수질개선대책을 반영할 경우 삭 감전 대비 TOC는 26.
6) 곡교천(천안천 포함) 및 남원천은 2019년 1월 1일부터 BOD 항목에 대하여 수질오염총량관리제를 시행하고 있으나, 삽교천 및 무한천은 대상지역에서 제외되었다. 삽교호의 수질 개선을 위하여 삽교천 및 무한천을 포함한 삽교호 수계 전체에 대하여 수질오염총량관리제 시행이 필요하며 관리대상물질도 BOD에 추가로 T-P도 지정해야 할 것으로 판단된다.
도고천유역 순으로 조사되었다. 가축사육두수는 축사가 많은 예산군 및 홍성군이 포함된 삽교천유역이 가장 많은 것으로 조사되었으며, 산업폐수배출량은 아산탕정산업단지, 천안산업단지가 위치한 곡교천에서 가장 많이 배출하는 것으로 조사되었다. 토지계 지목중 배출부하원단위가 가장 큰 대지 지목의 경우 인구 및 산업체가 많은 곡교천유역에서 높게 조사되었다.
DEM 자료의 공간분석은 ArcGIS와 SPATIAL ANALYST, ARCHYDRO extension을 사용하였다. 그 결과 총 4개 단위유역(삽교천, 무한천, 곡교천, 남원․도고천) 63개의 소유역으로 구분하였다(Fig. 1).
금회 수질모델의 보정시 수질 농도뿐 아니라 계절별 변화 추이도 반영되도록 보정을 실시하였으며, 일부시기에 실측 수질 농도에 비해 높거나 낮은 경향을 나타내고 있으나 전반적인 실측 수질농도 변화를 유사하게 따르고 있는 것으로 분석되었다(Fig. 7).
오염부하량 산정결과 BOD, T-P 모두 축산계 배출부하량이 가장 큰 것으로 나타났으며, 다음으로 생활계, 토지계, 산업계 순으로 나타났다. 단위유역별로는 천안, 아산을 관류하는 곡교천유역에서 생활계 배출부하량이 가장 크게 나타났으며, 가축사육을 많이 하는 홍성, 예산을 관류하는 삽교천 유역에서는 축산계 배출부하량이 크게 나타났다. 산업시설에 의한 오염물질 배출량은 곡교천유역(아산 탕정지구, 천안 산업단지)에서 가장 높게 나타났다.
또한 곡교천의 주요 오염원인인 천안천은 통합집중형 사업 (생태하천 복원사업 등) 추진으로 배출부하량이 감소하였으며, 남원천은 남원천 생태하천복원사업 추진으로 인하여 비점배출부하량이 감소하는 것으로 예측되었다.
삭감계획 조사결과 총 16건의 삭감시설을 계획하고 있으며, 오염원 그룹별로는 생활계 8건, 토지계 3건, 기타 5건으로 조사되었다. 삭감방안별로는 환경기초시설 신^․증설이 6건, 관거 정비 및 확대가 2건, 생태하천 복원사업이 2건, 초기 우수처리시설 설치가 3건, 방류수 수질개선 및 재이용이 3건으로 조사되었다.
삭감부하량 산정결과 곡교천유역 및 남원천유역에서 삭감량이 산정되었으며, 곡교천유역은 BOD는 13.9 %, T-P는 13.3 % 삭감되었으며, 남원천은 BOD는 3.7 %, T-P는 3.3 % 삭감되는 것으로 나타났다. 삽교호 수계 전체적으로 기준 BOD 6.
단위유역별로는 천안, 아산을 관류하는 곡교천유역에서 생활계 배출부하량이 가장 크게 나타났으며, 가축사육을 많이 하는 홍성, 예산을 관류하는 삽교천 유역에서는 축산계 배출부하량이 크게 나타났다. 산업시설에 의한 오염물질 배출량은 곡교천유역(아산 탕정지구, 천안 산업단지)에서 가장 높게 나타났다. 특히 삽교호로 유입되는 주요하천중 수질이 가장 안좋은 곡교천이 위치한 곡교천유역의 경우 생활계(인구)에 의한 오염물질 배출량이 전체 배출부하량의 약 60 %을 차지했다.
3 % 삭감되는 것으로 나타났다. 삽교호 수계 전체적으로 기준 BOD 6.3 %, T-P 4.9 %씩 삭감되는 것으로 나타났다(Table 12).
삽교호 유역내 오염원조사 결과 총인구는 942,285명으로 이중 천안시와 아산시에 위치한 곡교천유역이 717,437명으로 가장 많은 것으로 조사되었으며, 삽교천유역, 무한천유역, 남원^․도고천유역 순으로 조사되었다. 가축사육두수는 축사가 많은 예산군 및 홍성군이 포함된 삽교천유역이 가장 많은 것으로 조사되었으며, 산업폐수배출량은 아산탕정산업단지, 천안산업단지가 위치한 곡교천에서 가장 많이 배출하는 것으로 조사되었다.
하천모델(QUAL-MEV)를 이용하여 삽교호 주요 유입하천에 대하여 수질오염총량관리 기본계획 및 시행계획에서 제시한 삭감계획을 반영하여 목표연도(2030년)의 장래수질을 예측하였다. 수질오염총량관리제 삭감계획에 의한 주요하천 수질예측 결과 BOD 기준 삽교천 및 무한천은 수질의 변화가 없었으며, 곡교천 BOD는 19.5 %, T-P는 40.9 %, 남원천 BOD는 16.2 %, T-P는 14.5 % 감소하는 것으로 예측되었다. 곡교천의 경우 BOD 감소율 보다 T-P 감소율이 큰 폭으로 개선되는 것으로 예측되었는데, 천안천의 방류되는 천안하수 종말처리장이 처리시설 고도화 등으로 인하여 곡교천의 총 인(T-P) 수질이 크게 개선되는 것으로 예측되었다(Table 13, Fig.
6 mg/L로 개선되는 것으로 예측되었다. 수질오염총량관리제에서 추진중인 기수립된 수질개선대책을 반영할 경우 삭 감전 대비 TOC는 26.4 %, T-P는 36.7 % 개선되나 생활환경기 준 TOC는 Ⅳ등급, T-P는 Ⅴ등급으로 평가대상항목 모두 중권 역 목표기준을 달성하지 못하는 것으로 예측되었다.
4) 2019년 삽교호수계 수질오염총량관리제가 시행됨에 따라 삽교호수계 3개시(천안, 아산, 당진)는 각각 시행계획을 수립하여 시행하고 있다. 시행계획에 수립된 삭감계획을 기초로 2030 년까지의 삭감부하량 산정결과 BOD 기준 곡교천유역은 13.9 %, 남원천유역은 3.7 %, T-P 기준 곡교천유역은 13.3 %, 남원 천유역은 3.3 % 삭감되는 것으로 예측되었다. 삭감계획에 따른 곡교천 및 남원천의 수질 예측결과 곡교천 BOD는 7.
오염부하량 산정결과 BOD, T-P 모두 축산계 배출부하량이 가장 큰 것으로 나타났으며, 다음으로 생활계, 토지계, 산업계 순으로 나타났다. 단위유역별로는 천안, 아산을 관류하는 곡교천유역에서 생활계 배출부하량이 가장 크게 나타났으며, 가축사육을 많이 하는 홍성, 예산을 관류하는 삽교천 유역에서는 축산계 배출부하량이 크게 나타났다.
오염부하량 전망결과 인구는 무한천유역(예산, 홍성)에서 감소하며, 삽교천, 곡교천, 남원․도고천 유역은 증가하는 것으로 전망되었으며, 삽교호유역 전체적으로는 BOD는 6.7 %, T-P는 4.6 % 증가하는 것으로 전망되었다. 오염원그룹별로는 BOD 기준 생활계 5.
6 % 증가하는 것으로 전망되었다. 오염원그룹별로는 BOD 기준 생활계 5.2 %, 축산계 7.9 %, 산업계 66.2 %, 토지계 5.2 % 증가하는 것으로 전망되었다(Table 9).
장래수질변화를 예측하기 위하여 과거 10년의(2008년 ~ 2017년) 전국오염원조사 자료를 활용하여 행정구역별(동^․리)로 전망하였으며, 오염원전망 결과 삽교호유역 전체적으로 7.6 % 증가하는 것으로 전망되었다. 축산계의 경우 한우는 11.
6 % 증가하는 것으로 예측되었다. 주요하천 수질변화에 따른 삽교호의 수질은 BOD는 5.7 mg/L에서 6.1 mg/L로 8.5 %, T-P는 0.155 mg/L에서 0.168 mg/L로 8.3 %로 악화되는 것으로 예측되었다.
특히 곡교천유역내 공공하수처리시설(천안공공하수처리시설, 아산공공하수처리시설, 신도시공공하수처리시설)에 대하여 처리구역 확대 및 방류수질강화, 방류수재이용 등으로 인하여 생활계 배출부하량이 큰 폭으로 감소하는 것으로 예측되었다.
평가결과 삽교호 중권역 목표수질인 생활환경기준 Ⅲ등급 (보통)을 목표수질 평가항목인 T-P(총인), TOC(총유기탄소) 모두 초과하고 있으며, T-P의 경우 2009년 이후 Ⅵ등급(매우 나쁨) 수준으로 나타났다. 또한 TOC의 경우 2015년까지 Ⅲ 등급(보통) ~ Ⅳ등급(약간 나쁨) 수준에서 2016년 이후 Ⅴ등급(나쁨) 수준까지 악화되었다(Table 3, Fig.
호소모델(EFDC)을 이용하여 삽교호의 목표연도(2030년)의 수질을 예측해본 결과 BOD는 5.7 mg/L에서 6.1 mg/L로 8.5 %, T-N는 4.561 mg/L에서 5.388 mg/L로 18.1 %, T-P는 0.155 mg/L에서 0.168 mg/L로 8.3 %, TOC는 7.1 mg/L에서 7.7 mg/L로 8.5 % 각각 증가하는 것으로 예측되었다(Table 11, Fig. 9).
호소모델(EFDC)을 이용하여 수질오염총량관리제 시행에 따른 삽교호의 목표연도(2030년)의 수질을 예측해본 결과 BOD는 6.1 mg/L에서 4.5 mg/L로 26.2 %, T-N는 5.388 mg/L에서 4.294 mg/L로 20.3 %, T-P는 0.168 mg/L에서 0.107 mg/L로 36.3 %, TOC는 7.7 mg/L에서 5.6 mg/L로 27.3 % 각각 개선되는 것으로 예측되었다(Table 14, Fig. 11).

후속연구

하천의 수질변화를 모의하기 위하여 정적모델인 QUAL-MEV를 사용하였으며, 오염원 원단위는 수질오염총량관리제 원단위를 사용하였다. 비점오염물질의 유출은 지 형, 경사, 토양 등의 지역적 특성과 강우 등 기상조건에 따라 영향을 받는 것으로 고려할 때 QUAL-MEV에서 예측된 하천수질을 3차원 모델인 EFDC 입력자료로 사용하여 삽교호 수질을 예측한 점은 본 연구의 한계로 볼 수 있다.
6) 곡교천(천안천 포함) 및 남원천은 2019년 1월 1일부터 BOD 항목에 대하여 수질오염총량관리제를 시행하고 있으나, 삽교천 및 무한천은 대상지역에서 제외되었다. 삽교호의 수질 개선을 위하여 삽교천 및 무한천을 포함한 삽교호 수계 전체에 대하여 수질오염총량관리제 시행이 필요하며 관리대상물질도 BOD에 추가로 T-P도 지정해야 할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	삽교호수계의 특징은 무엇인가?	충청남도의 경우 금강수계는 수질오염총량관리제를 시행하 고 있으나, 천안시 및 아산시를 중심으로 하는 오염원이 밀집되 어 있어 삽교호로 유입되는 지류하천의 수질농도가 높고, 충남 도청 이전에 따른 홍성군 및 예산군 일대의 내포신도시 건설 등 개발로 인한 오염원 증가가 예상되는 삽교호수계는 시행대 상지역에서 제외되었으나(Kim et al., 2013), 관계기관의 노력 을 통해 삽교호수계는 중 곡교천, 천안천, 남원천에 한하여 2019년부터 수질오염총량제를 실시하고 있다(Table 1).
	수질오염총량관리제란 무엇인가?	즉, 배출량을 고려하지 않은 배출농도 에 따른 규제방식은 개별배출시설의 방류수 수질기준을 준 수하더라도 개별배출시설의 개수가 많으면 유역내로 유입되 는 오염부하량의 전체 총량이 높아져 하천에서 허용할 수 있 는 한계를 초과하게 되며, 이용가능한 수자원이 부족해지거 나 깨끗한 하천을 유지 할 수 없게 된다. 이에 따라 유역별 로 수질개선 및 유역관리를 위한 목표수질을 설정하고 목표 수질을 달성․유지하기 위하여 해당 단위유역별로 배출되는 오염물질의 배출총량을 관리하는 수질오염총량관리제가 시 행중이다(ME, 2011).
	기존 농도규제방식의 한계는 무엇인가?	유역의 수질관리에 있어서 해당 유역에서 수용할 수 있는 오염부하량을 고려하지 않는 기존 농도규제방식은 오염원이 비교적 적은 농어촌지역이나 상류유역에서는 지나치게 엄격 한 규제가 되고, 오염원이 과도하게 밀집한 도심지역 및 중․하류유역에서는 오히려 관대할 수 있는 비합리적인 제 도이다(Yeom, 2008). 즉, 배출량을 고려하지 않은 배출농도 에 따른 규제방식은 개별배출시설의 방류수 수질기준을 준 수하더라도 개별배출시설의 개수가 많으면 유역내로 유입되 는 오염부하량의 전체 총량이 높아져 하천에서 허용할 수 있 는 한계를 초과하게 되며, 이용가능한 수자원이 부족해지거 나 깨끗한 하천을 유지 할 수 없게 된다. 이에 따라 유역별 로 수질개선 및 유역관리를 위한 목표수질을 설정하고 목표 수질을 달성․유지하기 위하여 해당 단위유역별로 배출되는 오염물질의 배출총량을 관리하는 수질오염총량관리제가 시 행중이다(ME, 2011).

참고문헌 (11)

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Kim, Y. I., Park, S. H., Moon, E. H., Cho, J. W., Choi, J. H., Jung, W. H., Kim, H. S., and Lee, S. J. (2013). Temporal and spatial analysis of flowrate and water quality of major tributary for implementation of TMDL in Sapgyo-reservoir watershed at Chungcheongnam-do, Journal of Korean Society on Water Environment, 29(1), 107-113. [Korean Literature]
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Yeom, E. H. (2008). The Study of improvement and pollution loading state on the upper stream of Hap-Chun lake for total water pollution load management system, Master's Degree, Gyeongnam National University, 2-4. [Korean Literature]

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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