[논문]도시하천의 물순환 및 수질 개선을 위한 생태저류지의 효과분석

김경민; 최정현; 김수현; 강임석; 신현석; 김상단

doi:10.17663/jwr.2019.21.3.224

도시하천의 물순환 및 수질 개선을 위한 생태저류지의 효과분석
Analysis of the Effect of Bio-Retention Cells to Improve Water Cycle and Water Quality in Urban Streams 원문보기

한국습지학회지 = Journal of wetlands research, v.21 no.3, 2019년, pp.224 - 235

김경민 (부경대학교 지구환경시스템과학부 (환경공학전공)) , 최정현 (부경대학교 지구환경시스템과학부 (환경공학전공)) , 김수현 (부경대학교 환경공학과) , 강임석 (부경대학교 환경공학과) , 신현석 (부산대학교 사회환경시스템공학과) , 김상단 (부경대학교 환경공학과)

초록
AI-Helper

급격한 도시화는 도시 하천에 크게 세 가지 문제점을 야기하고 있다. 첫 번째 문제는 불투수지역의 증가에 따른 강우의 토양 침투량 감소이다. 토양 침투량 감소는 도시하천의 물순환에 심각한 왜곡을 일으키게 된다. 두 번째 문제는 도시적 토지이용에 따른 비점오염물질의 증가이며, 세 번째 문제는 구도심에서의 합류식 하수관거 월류수이다. 비점오염물질의 증가 및 합류식 하수관거 월류수는 물순환 왜곡과 맞물려서 도시하천 수질오염을 가중시키게 된다. 본 연구에서는 이러한 세 가지 문제점에 대한 해결방안을 제시하고자 부산 온천천 유역을 대상으로 EPA SWMM을 구성하였으며, 미국 뉴욕시에서 실제로 시행중인 사업을 벤치마킹하여 생태저류지 설치 사업을 계획하였다. 사업 시나리오별로 물순환 개선효과와 비점오염 및 합류식 하수관거 월류수의 저감량이 요구되는 예산과 함께 분석되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Rapid urbanization poses three major problems in urban streams. The first problem is the reduction of soil wetting from rainfall as the impervious area increases. Decrease in soil wetting causes serious distortion in the water cycle of urban streams. The second problem is the increase of non-point sources pollutants by urban land use, and the third problem is the combined sewer overflows in the old city center. Increased non-point sources pollutants and combined sewer overflows are associated with water cycle distortion, which increases water pollution in urban streams. In this study, EPA SWMM was constructed for the Busan Oncheon-stream watershed in order to suggest solutions for these three problems, and the bio-retention cells installation project was planned by benchmarking the actual projects in New York City. Water cycle improvement and reduction of non-point sources pollutants and combined sewer overflows for each project scenario were analyzed together with required budgets.

주제어

표/그림 (23)

그림 Fig. 1. Oncheon stream catchment.
그림 Fig. 2. Calculation CN using land use and soil map.
표 Table 1. Percent of Impervious area for urban land use
그림 Fig. 3. Schematic diagram for EPA SWMM-Matlab linking Module.
표 Table 2. Monthly average T-P concentration at Mulguem site (mg/L)
그림 Fig. 4. Storage capacity of each bio-retention layer.
표 Table 3. Parameter value of standard bio-retention cell(Choi et al, 2018)
그림 Fig. 5. General cost function formula.
표 Table 4. Proposed BMP cost estimates
표 Table 5. Example of cost adjustment factors
그림 Fig. 6. Selected subcatchments for study scenarios.
표 Table 6. Subcatchments with high urban area percent
표 Table 7. Bio-retention installation scenario in Oncheon chatchment
그림 Fig. 7. Installation combination scenarios.
그림 Fig. 8. Stormwater depth calibration and verification results.
표 Table 8. Stormwater depth calibration parameter
그림 Fig. 9. Water quality calibration results.
표 Table 9. T-P loading calibration parameter
표 Table 10. Stormwater depth change(mm/yr)
표 Table 11. Evapotranspiration change(mm/yr)
표 Table 12. Blue city index change
표 Table 13. Non-point source pollution loading reduction(kg/yr)
표 Table 14. CSOs loading reduction(kg/yr)

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

9 % 정도 증가하였다. 그러나 이와 같은 지표는 시나리오별 물순환 개선효과를 직관적으로 이해하기에 어려움이 있기 때문에, 본 연구에서는 물순환 지수(Blue City Index)라는 개념을 도입하여 물순환 개선효과를 시나리오별로 비교해보고자 하였다. 물순환 지수는 습윤량(Wetting)/강수량(Precipitation)으로 정의하였으며, 습윤량은 증발산량과 지하로 침투된 물의 양을 합한 것이다.
환경부 수질오염총량관리제와 물순환 선도도시 사업에서는 최근 10년 동안의 강수량을 기준으로 분석을 수행할 것을 권장하고 있다. 따라서 본 연구는 기상청 부산지점의 최근 10년 강수량과 증발산량을 이용하여, 시나리오별로 물순환 요소(강우유출고, 증발산량)와 수질 요소(비점오염부하량, CSOs 부하량)에 대해 분석하였다. Table 10과 11은 생태저류지 설치 전후의 시나리오별 물순환 요소의 변화량을 보여주고 있다.
또한, 온천천 유역의 대부분은 합류식 하수관거로 구성되어 있기 때문에, CSOs가 빈번하게 발생한다. 따라서 본 연구에서는 현재의 물순환 및 하천수질을 개선할 목적으로 생태저류지 시설을 적용하여 그 효과를 분석하였다.
4 mm)를 저감하는 것이며, 2030년까지 뉴욕시 전역에 LID 시설을 설치하는 것으로 계획되어 있다(NYC-DEP, 2017). 본 연구에서는 뉴욕시에서 시행하고 있는 Green Infrastructure Plan을 벤치마킹하여 온천천 유역에 적용해보고자 하였다. 온천천 유역의 총 면적은 56.
환경부 수질오염총량관리제에서는 비점오염원 관리를 위해 생화학적 산소요구량(Biochemical Oxygen Demand, BOD)과 총인(Total-Phosphorus, T-P)을 대상물질로 설정하여 적용 중에 있다. 이 중 BOD는 관측에 따른 불확실성이 다른 수질항목에 비해 크기 때문에, 주요 하천에 비하여 관측자료의 수가 절대적으로 부족한 도시하천의 비점오염원의 관리대상물질이 되기는 어렵다고 판단하여 본 연구에서는 T-P를 이용하여 비점오염원을 다루고자 하였다.
미국의 뉴욕시에서는 뉴욕시 환경보전부와 미국 환경보호청 등과 협력하여 강우유출수, CSOs 및 수질오염을 저감하기 위해 2002년부터 Green Infrastructure Plan을 추진해오고 있다. 이 프로젝트의 목표는 대지(토지이용도 대분류 기준)의 10 %에 해당되는 면적에서 발생하는 강우유출수 1 inch(25.4 mm)를 저감하는 것이며, 2030년까지 뉴욕시 전역에 LID 시설을 설치하는 것으로 계획되어 있다(NYC-DEP, 2017). 본 연구에서는 뉴욕시에서 시행하고 있는 Green Infrastructure Plan을 벤치마킹하여 온천천 유역에 적용해보고자 하였다.
4 mm)를 저감하는 것을 목표로 하는 Green Infrastructure Plan을 진행 중에 있다(NYC-DEP, 2017). 이에 착안하여 본 연구에서도 동일한 방식으로 생태저류지를 온천천 유역에 설치하는 사업을 계획하였다. 모든 소유역에 생태저류지를 설치하는 것이 가장 이상적이나, 예산은 한정되어있기 때문에 우선적으로 설치할 수 있는 적절한 설치사업 시나리오를 구성하였으며, 시나리오별로 물순환과 수질개선에 대한 효율을 살펴보고, 이를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
이에, 본 연구에서는 부산시 온천천유역에 LID 시설들 중소규모 습지의 일종인 생태저류지를 설치하는 사업이 왜곡된 물순환 및 악화된 도시하천 수질을 개선하는 대안이 될 수 있는지의 여부를 살펴보고자 하였다. 먼저, 부산시의 도시정보시스템(Urban Information System, UIS) 및 하수도정비기본계획의 자료를 바탕으로 온천천 유역의 EPA SWMM(Environmental Protection Agency, Strom Water Management Model)을 구축하였다.

가설 설정

온천천 유역의 하수처리분구는 장전, 사직, 부곡, 수민, 연산 처리 분구로 구성되어 있기 때문에 처리 분구별 일 평균 계획 오수량을 기준으로 구축된 EPA SWMM의 소유역에 면적 가중 방식으로 할당하여 오수량을 입력하였다. 오수농도의 경우, 공간적인 변동성은 없다고 가정하여 하수처리장으로 유입되는 T-P의 농도인 6.4 mg/L을 모든 소유역에동일하게 적용하였다.

제안 방법

B_max은 단위면적당 오염물질의 질량이므로, 토지계 발생부하량 원단위의 개념과 비슷하다는데 착안하여 원단위의 5배를토지이용별 초기값으로 적용하였으며, EMC는 NIER(2019)에서 제공하는 EMC를 토지이용별 초기값으로 적용하였다. 강우유출수 매개변수 추정에서와 동일하게 B_max와 EMC도 소유역 사이에 일정한 비율을 가지고 있으며, 이 비율은 유지하기 위하여 전체 소유역에 특정 계수를 곱하여 보정을 수행하였다.
EPA SWMM에 생태저류지를 적용하기에 앞서, 표준 생태 저류지의 강우유출수 처리용량과 비용을 계산하였다. Table 3의 매개변수로부터 표준 생태저류지의 처리용량을 계산할 수 있다.
부산시 하수도정비기본계획과 UIS를 이용하여 온천천 유역의 EPA SWMM을 구축하였다. GIS를 이용하여 소유역 면적, 경사, 불투수면적, 토지이용도, CN 등을 산정하여 입력하였으며, CAD를 이용하여 하수관망을 구성하였다. 구축된 EPA SWMM의 매개변수들은 유량 및 수질 관측자료를 이용하여 보정되었다.
(2018)이 제안한 EPA SWMM과 Matlab을 연계한 모듈을 사용하였다. Matlab에 내장된 Pattern-Search 최적화 기법을 기반으로 매개변수들을 변화시키면서 EPA SWMM으로 모의된 결과와 관측된 자료를 비교해가면서 최적 매개변수들을 추정하였다. 최적화를 위한 목적 함수는 KGE(Kling-Gupta-Efficiency)가 사용되었다(Gupta et al.
시나리오 구성을 위해 대지면적의 비율이 높은 소유역을 우선 선정하고, 이를 조합하여 6개의 시나리오를 작성하였다. 각 시나리오에 대해 강우유출수, 증발산량, 물순환 지수, 비점오염 부하량, CSOs 부하량을 생태저류지 도입 전후로 계산하여 비교하였다. 그 결과, 시나리오 F를 제외한 대부분의 시나리오에서 강우유출수는 2.
은 단위면적당 오염물질의 질량이므로, 토지계 발생부하량 원단위의 개념과 비슷하다는데 착안하여 원단위의 5배를토지이용별 초기값으로 적용하였으며, EMC는 NIER(2019)에서 제공하는 EMC를 토지이용별 초기값으로 적용하였다. 강우유출수 매개변수 추정에서와 동일하게 B_max와 EMC도 소유역 사이에 일정한 비율을 가지고 있으며, 이 비율은 유지하기 위하여 전체 소유역에 특정 계수를 곱하여 보정을 수행하였다. B_max와 EMC의 경우 식 (4)과 (5)를 이용하여 보정되었다.
관망자료 또한 부산시 하수도정비기본계획과 UIS를 참고하여 EPA SWMM에 입력되었다. 관망자료는 일반적으로 CAD(Computer Aided Design) 도면으로 되어 있으며, 이 도면을 통해 관의 직경 및 높이, 경사 등을 참고하여 SWMM에 입력하였다.
GIS를 이용하여 소유역 면적, 경사, 불투수면적, 토지이용도, CN 등을 산정하여 입력하였으며, CAD를 이용하여 하수관망을 구성하였다. 구축된 EPA SWMM의 매개변수들은 유량 및 수질 관측자료를 이용하여 보정되었다. 미국 뉴욕시의 Green Infrastructure Plan을 참고 하여 온천천 유역의 대지면적 10 %에 해당하는 강우유출수 25.
일반적으로 유역 상류 차집관거의 용량은 하류보다 상대적으로 작기 때문에, 상류에서 CSOs가 자주 발생할 가능성이 있는측면에서 보면, CSOs 저감 만을 위한 생태저류지 설치 사업은 유역 상류에 집중되는 것이 타당할 것이다. 그러나 본 연구의 경우에는 물순환 개선 및 비점오염원 저감을 우선적으로 취급하여 생태저류지 설치 사업 시나리오를 구성하였다. 또한 온천천 유역의 경우 상류지역은 불투수율이 낮아 LID 시설을 설치할 수 있는 적지가 하류에 비해 상대적으로 부족하다는 측면도 고려하였다.
먼저, 부산시의 도시정보시스템(Urban Information System, UIS) 및 하수도정비기본계획의 자료를 바탕으로 온천천 유역의 EPA SWMM(Environmental Protection Agency, Strom Water Management Model)을 구축하였다. 다음으로, 온천천 유역의 관측된 유량 및 수질자료를 이용하여 EPA SWMM 매개변수들을 추정하였다. 미국 뉴욕시에서는 유역 전체 대지면적의 10 %에 해당하는 지역의 강우유출수 1 inch(25.
W은 소유역을 정방형으로 가정하여 초기값을 입력하였으며, CN은 토지이용도와 토양도를 이용하여 소유역별로 초기값을 입력하였다. 따라서 두 매개변수는 소유역 사이에 일정한비율을 가지고 있으며, 이 비율은 유지하기 위하여 전체 소유역에 특정 계수를 곱하여 보정을 수행하였다. W와 CN의 경우 식 (2)과 (3)를 이용하여 보정되었다.
EPA SWMM에서 비점오염부하량은 소유역에서 바로 확인이 가능하나, CSOs 부하량은 소유역에서 확인할 수 없다. 따라서 하천으로 넘어가는 월류관들의 유량을 합쳐 CSOs 부하량을 별도로 계산하였다. Table 13과 14는 생태저류지 설치 전후의 비점오염물질 및 CSOs 부하량의 변화를 보여주고 있다.
그 이유는 배수가 불량한 특성을 가지고 있는 Type C와 D의 경우 시설의 효과를 보기에 어렵다고 판단하여 해당 토양 위에는 LID 시설을 설치하지 않는 것을 원칙으로 하였기 때문이다. 또한 여러 문헌들에서 영향면적의 4 %를 생태저류지의 시설면적으로 설계하고 있으므로, 영향면적 2,000 m²을 기준으로 생태저류지 시설면적은 80 m²로 설정되었으며, 이를 표준 생태저류지 1 unit로 규정하였다.
이에, 본 연구에서는 부산시 온천천유역에 LID 시설들 중소규모 습지의 일종인 생태저류지를 설치하는 사업이 왜곡된 물순환 및 악화된 도시하천 수질을 개선하는 대안이 될 수 있는지의 여부를 살펴보고자 하였다. 먼저, 부산시의 도시정보시스템(Urban Information System, UIS) 및 하수도정비기본계획의 자료를 바탕으로 온천천 유역의 EPA SWMM(Environmental Protection Agency, Strom Water Management Model)을 구축하였다. 다음으로, 온천천 유역의 관측된 유량 및 수질자료를 이용하여 EPA SWMM 매개변수들을 추정하였다.
이에 착안하여 본 연구에서도 동일한 방식으로 생태저류지를 온천천 유역에 설치하는 사업을 계획하였다. 모든 소유역에 생태저류지를 설치하는 것이 가장 이상적이나, 예산은 한정되어있기 때문에 우선적으로 설치할 수 있는 적절한 설치사업 시나리오를 구성하였으며, 시나리오별로 물순환과 수질개선에 대한 효율을 살펴보고, 이를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
대지면적의 비율이 높은 소유역은 대부분이 주거지와 상업지가 밀집해 있는 하류지역임을 살펴볼 수 있다. 물순환 개선 효과를 극대화하기 위해서는 대지면적의 비율이 높은 소유역에 우선적으로 생태저류지를 설치하는 것이 더 효율적일 것이라는 판단 하에 대지면적의 비율이 높은 최하류에 있는 7개의 소유역을 대상으로 생태저류지 설치 사업의 시나리오를 작성하였다. Fig.
EPA SWMM에서 비점오염원은 건기동안 지표면에 오염물질이 쌓이는 것을 모의하는 축적함수(Build-up)와 강우 시에 오염물질이 쓸려 나오는 것을 모의하는 쓸림함수(Wash-off)를 이용하여 모의된다. 본 연구에서 축적함수는 지수함수를 이용하였으며, 쓸림함수는 EMC를 이용하였다. 환경부 수질오염총량관리제에서는 비점오염원 관리를 위해 생화학적 산소요구량(Biochemical Oxygen Demand, BOD)과 총인(Total-Phosphorus, T-P)을 대상물질로 설정하여 적용 중에 있다.
부산시 하수도정비기본계획과 UIS를 이용하여 온천천 유역의 EPA SWMM을 구축하였다. GIS를 이용하여 소유역 면적, 경사, 불투수면적, 토지이용도, CN 등을 산정하여 입력하였으며, CAD를 이용하여 하수관망을 구성하였다.
4 mm를 목표 저감 강우유출수량으로 설정하였다. 생태저류지의 표준제원을 설정하고, 그에 따른 비용을 추정하였다. 시나리오 구성을 위해 대지면적의 비율이 높은 소유역을 우선 선정하고, 이를 조합하여 6개의 시나리오를 작성하였다.
온천천 유역의 배수분구 체계와 수치지도를 이용하여 43개의 소유역으로 분할하였다. 소유역의 면적은 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS)을 이용하여 계산되었으며, 경사는 수치지도를 이용하여 단순평균경사를 산정하였다.
수질의 경우, 비점오염부하량과 CSOs 부하량을 통해 시나리오별로 비교하였다. EPA SWMM에서 비점오염부하량은 소유역에서 바로 확인이 가능하나, CSOs 부하량은 소유역에서 확인할 수 없다.
생태저류지의 표준제원을 설정하고, 그에 따른 비용을 추정하였다. 시나리오 구성을 위해 대지면적의 비율이 높은 소유역을 우선 선정하고, 이를 조합하여 6개의 시나리오를 작성하였다. 각 시나리오에 대해 강우유출수, 증발산량, 물순환 지수, 비점오염 부하량, CSOs 부하량을 생태저류지 도입 전후로 계산하여 비교하였다.
본 연구에서는 부산시 하수도정비기본계획과 UIS를 참고하여 대부분의 소유역 입력자료를 구성하였다. 온천천 유역의 배수분구 체계와 수치지도를 이용하여 43개의 소유역으로 분할하였다. 소유역의 면적은 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS)을 이용하여 계산되었으며, 경사는 수치지도를 이용하여 단순평균경사를 산정하였다.
온천천 유역의 세병교 지점에서 관측된 유량 및 TP 부하량을 이용하여 매개변수를 보정하였다. 2014년부터 2015년까지 22개의 강우사상을 추출하여 보정에 사용하였으며, 2016년부터 2018년까지 14개의 강우사상을 추출하여 검증에 사용하였다.
점오염원은 부산시 하수도정비기본계획을 참고하여 소유역별로 입력하였다. 온천천 유역의 하수처리분구는 장전, 사직, 부곡, 수민, 연산 처리 분구로 구성되어 있기 때문에 처리 분구별 일 평균 계획 오수량을 기준으로 구축된 EPA SWMM의 소유역에 면적 가중 방식으로 할당하여 오수량을 입력하였다. 오수농도의 경우, 공간적인 변동성은 없다고 가정하여 하수처리장으로 유입되는 T-P의 농도인 6.
마지막으로, 온천천은 친수공간 조성 및 건천화 방지를 위하여 2005년부터 낙동강 하류 물금지점으로부터 하루 30,000ton을 취수하여 온천천 상류에 유지용수가 공급되고 있다. 온천천 유지용수는 EPA SWMM의 하천 시작점 노드(Node)에 입력되도록 설정하였으며, 강우 발생 시에는 유지용수가 공급되지 않도록 하였다. 공급되는 유지용수의 수질은 BETEC(2007)를 참조하여 낙동강 물금 지점의 월 평균 T-P 농도를 준용하여 적용하였다(Table 2 참조).

대상 데이터

본 연구에서는 매개변수 추정을 위하여 Choi et al.(2018)이 제안한 EPA SWMM과 Matlab을 연계한 모듈을 사용하였다. Matlab에 내장된 Pattern-Search 최적화 기법을 기반으로 매개변수들을 변화시키면서 EPA SWMM으로 모의된 결과와 관측된 자료를 비교해가면서 최적 매개변수들을 추정하였다.
2013년 8월부터 2017년 8월까지 15개 강우사상에서 관측된T-P 농도와 유량자료가 수질 매개변수의 보정을 위해 사용되었다. 보정된 매개변수는 Build-up에 해당하는 B_max와 K_B, Wash-off에 해당하는 EMC이며, Table 9에 초기 매개변수와보정된 매개변수를 나타내었다.
온천천 유역의 세병교 지점에서 관측된 유량 및 TP 부하량을 이용하여 매개변수를 보정하였다. 2014년부터 2015년까지 22개의 강우사상을 추출하여 보정에 사용하였으며, 2016년부터 2018년까지 14개의 강우사상을 추출하여 검증에 사용하였다.
EPA SWMM에서 제공하는 LID 시설은 생태저류지, 식생지붕, 침투도랑, 투수성포장, 식생수로 등이 있으며, 본 연구에서는 생태저류지를 이용하였다. EPA SWMM에서 생태저류지는 모든 LID 시설의 일반화된 시설로 간주되고 있으며, 다른 LID 시설들은 생태저류지의 변형된 시설로 다루어진다.
EPA,2015)에서 제공하고 있는 값을 이용할 수도 있으나, 이는 미국의 실정에 맞춰진 불투수면적률이다. 따라서 본 연구에서는 2014년에 국립환경과학원(National Institute of EnvironmentalReasearch, NIER)에서 발간된 불투수율에 관한 연구보고서에서 제시한 토지이용별 유효불투수면적률의 최대값을 사용하였다(Table 1 참조).
매개변수 추정을 위한 강수량 및 유량 자료는 부산대학교 하천 및 수자원 연구실의 실시간 모니터링 시스템(http://pnuhydro.pusan.ac.kr/)에서 제공하고 있는 부산대학교 지점의 강수량과 세병교 지점의 유량을 이용하였으며, 세병교 지점의 T-P 농도는 부경대학교 Clean Water Lab에서 관측한 자료를 이용하였다.
본 연구에서는 부산시 하수도정비기본계획과 UIS를 참고하여 대부분의 소유역 입력자료를 구성하였다. 온천천 유역의 배수분구 체계와 수치지도를 이용하여 43개의 소유역으로 분할하였다.
EIA는 불투수면적에 떨어진 강우가 투수지역을 거치지 않고 관거 또는 하천에 직접적으로 유출되는 면적으로, 총 불투수면적(Total Impervious Area,TIA) 안에 속해있는 일부면적이다. 불투수면적은 토지이용도를 이용하여 산정할 수 있으며, 본 연구에서는 국토지리정보원에서 제공하는 1:25,000의 토지이용도를 이용하였다. 토지이용도에 따른 불투수면적률은 EPA SWMM 매뉴얼(U.
연구대상 유역은 부산시 금정구ㆍ동래구ㆍ연제구를 흐르는 도심하천인 온천천이 흐르고 있는 온천천 유역이다. 온천천은 수영강의 제 1지류이며 수영강 하구로부터 약 3.
1의 파란색 역삼각형). 하천은 64개의 관거로 구성하였으며, 우측 차집관거는 100개, 좌측 차집관거는 69개의 관거로 구성하였다. 부산지역의 경우 차집관거의 설계용량은 일반적인 합류식 하수관거 기준인 3Q(여기서 Q는 일평균 계획 오수량)보다 매우 작은 시간 최대 계획오수량(1.

데이터처리

각 시나리오별 결과는 해당 시나리오의 소유역들의 지표를 면적가중 평균하여 산정하였다. 시나리오 F를 제외한 모든 시나리오에서 강우유출수는 생태저류지의 설치 전후로 평균 2.

이론/모형

모델 구축 시에 중요하게 다루어져야할 지형자료는 불투수면적으로, 강우유출수 모의에 큰 영향을 미친다. EPA SWMM에서 불투수면적은 유효불투수면적(Effective ImperviousArea, EIA)의 개념을 적용한다. EIA는 불투수면적에 떨어진 강우가 투수지역을 거치지 않고 관거 또는 하천에 직접적으로 유출되는 면적으로, 총 불투수면적(Total Impervious Area,TIA) 안에 속해있는 일부면적이다.
온천천 유지용수는 EPA SWMM의 하천 시작점 노드(Node)에 입력되도록 설정하였으며, 강우 발생 시에는 유지용수가 공급되지 않도록 하였다. 공급되는 유지용수의 수질은 BETEC(2007)를 참조하여 낙동강 물금 지점의 월 평균 T-P 농도를 준용하여 적용하였다(Table 2 참조).
본 연구에서는 무차원 유출곡선 지수(Curve-Number,NRCS-CN) 침투 프로세스 모델을 사용하였으며, 이를 위한 CN은 GIS를 이용하여 유역의 토지이용도와 정밀토양도를 중첩하여 산정할 수 있다. Fig.
Matlab에 내장된 Pattern-Search 최적화 기법을 기반으로 매개변수들을 변화시키면서 EPA SWMM으로 모의된 결과와 관측된 자료를 비교해가면서 최적 매개변수들을 추정하였다. 최적화를 위한 목적 함수는 KGE(Kling-Gupta-Efficiency)가 사용되었다(Gupta et al., 2009). KGE는 관측자료와 모의자료 사이의 평균, 표준편차, 교차상관계수의 차이를 최소화하고자 하는 함수이며, 아래 식 (1)과 같이 표현된다.

성능/효과

이는 유량에 비해 관측오차가 쉽게 발생하며, 부하량은 유량과 농도의 곱으로 산정되어 이중으로 오차가 발생할 수 있기 때문이다. 강우유출수에 비해 재현성은 떨어지나 T-P 부하량을 비교적 양호하게 모의하고 있는 것을 확인할 수 있다.
각 시나리오에 대해 강우유출수, 증발산량, 물순환 지수, 비점오염 부하량, CSOs 부하량을 생태저류지 도입 전후로 계산하여 비교하였다. 그 결과, 시나리오 F를 제외한 대부분의 시나리오에서 강우유출수는 2.6 % 저감, 증발산량은 2.9 % 증가하였다. 전체 유역에 생태저류지가 설치되는 시나리오 F의 경우는 효율이 좋지 못한 소유역까지 모두 생태저류지가 설치되어 전체 적인 효율이 감소한 것으로 파악되었다.
0 mm/hr을 적용하였다. 기상청 부산지점의 최근 10년 동안의 강우자료를 분석한 결과, 강우지속기간의 평균은 6-시간, 중간값(median)은4-시간으로 산정되었으며, 본 연구에서는 보수적인 값인 4시간을 적용하였다. 따라서 침투에 의해 확보된 용량은 4mm/hr × 4 hr × 80 m² = 1.
Table 12를 통해 시나리오 A가 우수한 물순환 개선효과를 나타내는 것을 명확하게 확인할 수 있다. 대체적으로 생태저류지 설치비용(즉, 전체 설치면적)이 증가함에 따라 효율은 조금씩 감소하는 것으로 보이나, 시나리오 C는 다른 시나리오와 달리 높은 효율을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 시나리오 C는 시나리오 A를 포함하고 있으며, 시나리오 A에 포함되어 있는 효율이 높은 소유역이 포함되어 있기 때문인 것으로 판단 된다.
생태저류지 설치비용이 증가함에 따라 T-P 저감량 또한 비슷하게 증가되었다. 두 개의 Table을 동시에 살펴보면, 모든 시나리오에서 CSOs 부하량의 저감량은 비점오염부하량 저감량의 두 배 이상인 것을 확인할 수 있다. 가장 효율이 좋지 못한 시나리오 F에서도 CSOs 부하량의 저감량은 비점오염부하량 저감량의 두 배로 나타났다.
물순환지수를 기준으로 시나리오별 물순환 개선효과를 살펴보면, 시나리오 A에서 가장 효과적으로 물순환이 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 시나리오 A에 해당하는 소유역을 포함하는 시나리오 C 도 효과적인 물 순환 개선효과를 보여주었다. 비점오염부하량과 CSOs 부하량을 이용하여 생태저류지 설치 시나리오별 수질개선효과를 살펴본 결과, 두 가지 지표 모두 설치비용이 증가함에 따라 저감량 또한 비슷하게 증가하였다.
전체 유역에 생태저류지가 설치되는 시나리오 F의 경우는 효율이 좋지 못한 소유역까지 모두 생태저류지가 설치되어 전체 적인 효율이 감소한 것으로 파악되었다. 물순환지수를 기준으로 시나리오별 물순환 개선효과를 살펴보면, 시나리오 A에서 가장 효과적으로 물순환이 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 시나리오 A에 해당하는 소유역을 포함하는 시나리오 C 도 효과적인 물 순환 개선효과를 보여주었다.
8(b)은 검증 결과이다. 보정결과 결정계수 0.9989와 모형효율계수 0.9746으로 산정되었고, 검증한 결과 각각 0.95471과 0.93639로 산정되어, 적절하게 매개변수가 추정된 것으로 판단하였다.
또한, 시나리오 A에 해당하는 소유역을 포함하는 시나리오 C 도 효과적인 물 순환 개선효과를 보여주었다. 비점오염부하량과 CSOs 부하량을 이용하여 생태저류지 설치 시나리오별 수질개선효과를 살펴본 결과, 두 가지 지표 모두 설치비용이 증가함에 따라 저감량 또한 비슷하게 증가하였다. 여기서 흥미로운 것은 두 가지의 지표를 서로 비교하였을 때, 저감된 CSOs 부하량은 저감된 비점오염물질 부하량의 2배가 넘는 것을 확인할 수 있었다.
각 시나리오별 결과는 해당 시나리오의 소유역들의 지표를 면적가중 평균하여 산정하였다. 시나리오 F를 제외한 모든 시나리오에서 강우유출수는 생태저류지의 설치 전후로 평균 2.6% 정도 감소하였으며, 증발산량은 2.9 % 정도 증가하였다. 그러나 이와 같은 지표는 시나리오별 물순환 개선효과를 직관적으로 이해하기에 어려움이 있기 때문에, 본 연구에서는 물순환 지수(Blue City Index)라는 개념을 도입하여 물순환 개선효과를 시나리오별로 비교해보고자 하였다.
비점오염부하량과 CSOs 부하량을 이용하여 생태저류지 설치 시나리오별 수질개선효과를 살펴본 결과, 두 가지 지표 모두 설치비용이 증가함에 따라 저감량 또한 비슷하게 증가하였다. 여기서 흥미로운 것은 두 가지의 지표를 서로 비교하였을 때, 저감된 CSOs 부하량은 저감된 비점오염물질 부하량의 2배가 넘는 것을 확인할 수 있었다.
9 % 증가하였다. 전체 유역에 생태저류지가 설치되는 시나리오 F의 경우는 효율이 좋지 못한 소유역까지 모두 생태저류지가 설치되어 전체 적인 효율이 감소한 것으로 파악되었다. 물순환지수를 기준으로 시나리오별 물순환 개선효과를 살펴보면, 시나리오 A에서 가장 효과적으로 물순환이 개선되는 것을 확인할 수 있었다.
28 m³으로 산정되었다. 최종적인 생태저류지의 처리용량은 저장용량인 54.8 m³과 침투에 의해 확보된 용량인 1.28 m³의 합인 56.08 m³로 산정되었다. 각 층에 해당하는 처리용량을 Fig.

후속연구

EPA SWMM에는 9개 이상의 LID 시설이 존재하기 때문에 생태저류지 이외에 다른 LID 시설이 적용될 수 있을 것이며, 본 연구와 같은 단일 시설이 아닌 복합시설을 구성할 수도 있을 것이다. 또한, 본 논문에서는 T-P만을 이용한 분석을 수행하였으나, T-P 이외의 수질오염인자인 SS 또는 BOD 등을 이용하여 기존의 결과와 비교하여 분석을 수행할 수도 있을 것이다.
EPA SWMM에는 9개 이상의 LID 시설이 존재하기 때문에 생태저류지 이외에 다른 LID 시설이 적용될 수 있을 것이며, 본 연구와 같은 단일 시설이 아닌 복합시설을 구성할 수도 있을 것이다. 또한, 본 논문에서는 T-P만을 이용한 분석을 수행하였으나, T-P 이외의 수질오염인자인 SS 또는 BOD 등을 이용하여 기존의 결과와 비교하여 분석을 수행할 수도 있을 것이다. 또한, 시나리오 구성 시에 하류부 소유역으로 제한하지 않고, 더욱 다양한 소유역을 포함하여 시나리오를 구성할 수도 있을 것이다.
또한, 본 논문에서는 T-P만을 이용한 분석을 수행하였으나, T-P 이외의 수질오염인자인 SS 또는 BOD 등을 이용하여 기존의 결과와 비교하여 분석을 수행할 수도 있을 것이다. 또한, 시나리오 구성 시에 하류부 소유역으로 제한하지 않고, 더욱 다양한 소유역을 포함하여 시나리오를 구성할 수도 있을 것이다. 상류부 소유역의 경우 CSOs에 큰 영향을 미칠 가능성이 크기 때문에 CSOs만을 목적으로 한다면 상류부의 소유역에 LID 시설을 집중하는 것이 더 타당할 수도 있을 것이다.
상류부 소유역의 경우 CSOs에 큰 영향을 미칠 가능성이 크기 때문에 CSOs만을 목적으로 한다면 상류부의 소유역에 LID 시설을 집중하는 것이 더 타당할 수도 있을 것이다. 이 외의 추후 연구로 물순환 개선, 비점오염부하량 저감, CSOs 부하량 저감 등의 목적으로 동일 예산으로 어떤 소유역에 LID 시설을 집중하는 것이 더 효율적인지에 대한 연구도 진행될 필요가 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	차집관거의 설계용량과 하천 오염도 사이의 상관관계는 무엇인가?	이는 우천 시에 대부분의 하수가 관거를 월류하여 하천으로 유입된다는 것을 의미한다. 즉, 강우 시에는 건기 동안에 지표면에 쌓여있던 비점오염물질이 강우유출수와함께 쓸려 나오게 되고, 쓸려 나온 오염물질을 포함한 강우유출수는 합류식 하수관거에서 오수와 합쳐져 흐른다. 상대적으로 작게 설계된 차집관거의 용량으로 인하여 다른 지역에 비하여 상대적으로 더 잦은 합류식 하수관거의 월류수(Combined Sewer Overflows, CSOs)가 발생된다. 이는 결국부산 도심하천을 심각하게 오염시키는 주된 원인이 되고 있다.
	물순환 선도도시 조성 사업이란 무엇인가?	이러한 문제를 해결하기 위해 환경부는 2016년부터 “물순환선도도시 조성사업”을 실시하고 있다. 물순환 선도도시 조성 사업은 도시에서 발생하는 물순환 왜곡문제를 해결하기 위하여 저영향 개발기법(Low Impact Development, LID)을 도입하고 이를 선도적으로 이끌어갈 모범사례를 만들고자 하는 사업이다. 물순환 선도도시 사업은 2020년까지 계획되어 있으며, 울산, 대전, 광주, 안동, 김해 등과 같이 인구가 많은 도시를 기준으로 시행 중에 있다.
	도시화로 인한 토양의 피해는 무엇이 있는가?	도시화 이전의 자연 상태의 유역에서는 발생된 강우가 토양속으로 원활하게 침투되었기 때문에 강우유출수가 지금과 같이 많이 발생하지 않았으며, 토양에 저류된 물은 다시 대기 중으로 증발산되거나 건기 시에 하천으로 유출되는 건전한 물순환 과정을 보였다. 하지만, 도시화가 진행됨에 따라 자연 식생지역이 감소하고 불투수면적이 증가하여 강우가 토양 속으로잘 침투하지 못하게 되었으며, 토양 저류량의 감소는 증발산량및 기저유량의 감소를 초래하게 되었다(Hewitt and Rashed,1992; Perdikaki and Mason, 1999; Maniquiz et al., 2012).

저자의 다른 논문 :

LOADING...

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증