[논문]LID시설 모델검증을 활용한 미래형 통합 물순환관리시스템 도입방안

이지원; 길경익

doi:10.17663/jwr.2021.23.1.67

LID시설 모델검증을 활용한 미래형 통합 물순환관리시스템 도입방안
Introduction plan of future integrated water circulation management system using LID facility model verification 원문보기

한국습지학회지 = Journal of wetlands research, v.23 no.1, 2021년, pp.67 - 73

이지원 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과) , 길경익 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과)

초록
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도시화와 산업화로 인하여 불투수면적이 증가함에 따라 강우유출에 의한 비점오염원이 수계에 미치는 영향이 커지고 있다. 과거에는 비점오염원을 관리하기위해 장치형 시설(BMP)이 많이 사용되었으나 최근 LID(Low Impact Development)기술을 통해 자연적으로 처리하는 기술이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 자연형 시설 중 식생체류지에서의 강우 모니터링을 실시한 데이터를 토대로 SWMM 모델을 통해 다양한 강우사상을 모의하였다. LID 모델링 연구의 특징으로 실데이터가 자연시설을 통해 얻은 결과이기 때문에 단기간 데이터로는 정확한 모델링 자료를 구축하기 어려워 정확한 모델을 구현하기가 힘들다는 특징이 있는데, 본 연구에서는 3년간 모니터링한 데이터를 통해 정밀한 모델을 구축하였다는 점에서 의의가 있다. 총 18회 모니터링한 실데이터를 모의하였으며, 유입량과 유출량, 오염물질 5개항목의 제거효율을 모의하였다. 성능평가를 실시한 결과 7개 항목 대부분이 우수한 지표를 나타내었으며, 상대적으로 TN과 TP 항목이 모의성능이 낮은 것으로 나타났다. 미래에는 우리나라도 상수도 시스템과 하수도 시스템이 실질적으로 통합되어 운영되는 통합물관리 시스템이 도입될 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구결과는 미래형 통합물관리시스템에서 강우를 초기에 관리하는 단계에서 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 판단되며, 설치예상지역의 강우유출저감 및 오염물질 저감 정도를 사전에 예측할 수 있으며, 이를 통해 식생체류지의 과다설계를 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

As the impermeable area increases due to urbanization and industrialization, the influence of non-point pollutants caused by rainfall runoff on the water system is increasing. In the past, the best management practices(BMP) were used a lot to manage non-point pollutants, but recently, technology that naturally treats them through LID (Low Impact Development) technology is widely used. In this study, various rainfall events were simulated through the SWMM model based on the data of rainfall monitoring in bioretention among natural facilities. The characteristic of LID modeling research is that it is difficult to build accurate modeling data with short-term data because real data is the result obtained through natural facilities, and it is difficult to implement an accurate model. In this study, the data monitored for 3 years It is significant in that it has built a precise model. The actual data monitored a total of 18 times was simulated, and the inflow and outflow and the removal efficiency of five pollutants were simulated. As a result of performing the performance evaluation, most of the 7 items showed excellent indicators, and the TN and TP showed relatively low simulation performance. In the future, it is expected that Korea will introduce an integrated water management system in which the water supply system and the sewage system are substantially integrated and operated. Therefore, the results of this study are considered to play an important role in the initial stage of rainfall management in the future integrated water management system, and the extent of rainfall runoff reduction and pollutant reduction in the expected installation area can be predicted in advance. This is expected to prevent overdesign of bioretention.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Monitoring site for modeling.
그림 Fig. 2. Facility schematic diagram and sampling point.
표 Table 1. Recommended value of SWMM parameter(EPA)
표 Table 2. Monitoring results in bioretention
그림 Fig. 3. Simulation results through SWMM model.
표 Table 3. Inflow and outflow loads in bioretention
그림 Fig. 3. Simulation results through SWMM model(Continued).
표 Table 4. Criteria for evaluating model applicability
표 Table 5. Simulation performance analysis
그림 Fig. 4. Future Integrated Water Management System.

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 식생체류지에서의 강우 모니터링 데이터와 SWMM 모델을 통해 다양한 강우사상을 모의하였으며, 본 연구 결과가 미래형 통합물관리방안에 미치는 영향을 연구하였다. 연구결과를 정리하면 다음과 같다.
본 연구에서는 식생체류지에서의 강우유출수를 모니터링하여 유출저감효과와 오염저감효과를 분석하였으며, 해당 데이터를 바탕으로 모델링을 구축하여 다양한 강우조건과 기후환경에서 식생 체류지를 모의하여 이를 활용한 통합 물 관리 방안을 마련하고자 하였다. LID 모델링 연구의 특징으로는 실데이터가 자연시설을 통해 얻은 결과이기 때문에 단기간 데이터로는 정확한 모델링 자료를 구축하기 어려워 정확한 모델을 구현하기가 힘들다는 특징이 있다.

제안 방법

그래프 내에서 실측값은 검정 선으로 표기하였으며, SWMM을 통해 모의한 값은 빨간색 점선으로 구분하여 표기하였다. SWMM을 통해 검보정한 항목은 총 7 개 항목으로, 유입 및 유출량(㎥과) BOD, TOC, SS, TN, TP 항목의 제거율(%)을 비교하였다.
시설로 유입된 환산 강우량과 평균 강우강도, 유입유량, 유출유량, 저류량, 유출저감율을 아래 Table 2에 기재하였으며, Table 3에는 유입 및 유출 부하량을 정리하여 나타냈다. 대상시설의 유입 및 유출수의 오염물질 농도는 BOD, COD, SS, TN, TP를 수질오염 공정시험법에 맞게 측정하였으며, 유입량과 유출량을 적용하여 유입 및 유출 부하량을 산정하였다. 강우량은 17.
및 유출 데이터를 활용하였다. 시설로 유입되는 강우량과 강우 강도를 다양하게 조절하기 위해 실강우 및 인공강우를 함께 활용하였으며, 총 18회의 모니터링을 실시하였다. 시설로 유입된 환산 강우량과 평균 강우강도, 유입유량, 유출유량, 저류량, 유출저감율을 아래 Table 2에 기재하였으며, Table 3에는 유입 및 유출 부하량을 정리하여 나타냈다.
5㎥, 시설 면적은 106㎡으로 설계되었다. 시설의 배수구역은 공원 내 인도 및 투수블럭으로 확인하였다. Figure 1은 식생체류지의 현장사진 및 인공위성으로 찍은 위치 사진을 나타내었다.
Figure 1은 식생체류지의 현장사진 및 인공위성으로 찍은 위치 사진을 나타내었다. 식생체류지의 하부 토양층은 식생토와 자갈층으로 구성되었으며 일정량 이상의 강우유출수가 침투할 경우 원활한 유출을 위해 자갈층에 유공관을 설치하여 유출이 원활하게 이루어질 수 있도록 설계되었다.
연구초기에는 이러한 비점오염 및 강우유출수를 관리하기 위해 배수 구역의 말단 출구점이나 지대가 낮은 곳에 강우에 의해 발생된 유출수가 저류될 수 있도록 집중식 BMP( Best Management Practice), 즉 장치형 시설들을 설치하였다. 하지만 장치형 시설의 단점으로 개발 전에 비해 유출의 지속시간과 유출량이 증가하는 문제점이 있었고, 초기설치비용과 유지관리비용이 많이 들어간다는 점 때문에, 최근에는 자연시설을 활용하는 LID(Low impact development) 기술이 많이 활용되고 있다.
따라서 실질적인 집수면적은 식생체류지의 시설면적인 106㎡와 동일하게 계산하였다. 이러한 시설 특성 때문에 유입부에서의 모니터링이 불가하였으며, 유입부하량과 유입EMC등은 발생한 유입량과 인공오염물(준설토)의 농도로 계산하였다.
0mm /hr까지 다양한 강우강도가 기록된 데이터를 입력하였다. 해당 모니터링데이터들을 최대한 활용하여 모델을 구축하였고, 참조할 수 있는 자료가 없는 인자들에 대해서는 앞장에서 기술한 Table 1의 SWMM 매개변수 권장값을 사용하였다.

대상 데이터

해당 지역의 주요 오염물질로는 공원 내 축적된 부유물질, 유기물질, 영양염류 들이 주로 있으며, 차량통행에 따른 중금속 및 오일류 등도 미세하게 발생하고 있다. LID 시설은 식생형 시설중 하나인 식생 체류지이며 시설의 용량은 58.5㎥, 시설 면적은 106㎡으로 설계되었다. 시설의 배수구역은 공원 내 인도 및 투수블럭으로 확인하였다.
모델의 검보정을 위해 3년간 식생체류지에서 실제 모니터링한 유입 및 유출 데이터를 활용하였다. 시설로 유입되는 강우량과 강우 강도를 다양하게 조절하기 위해 실강우 및 인공강우를 함께 활용하였으며, 총 18회의 모니터링을 실시하였다.
본 연구의 모델 대상유역은 J시 경관녹지 지역내 공원에 위치한 시설을 대상으로 하였으며, 본 연구진이 직접 모니터링하여 모델에 필요한 기초자료를 수집하였다. 해당 지역의 주요 오염물질로는 공원 내 축적된 부유물질, 유기물질, 영양염류 들이 주로 있으며, 차량통행에 따른 중금속 및 오일류 등도 미세하게 발생하고 있다.

데이터처리

1) 모델의 검보정을 위해 3년간 식생체류지에서 실제 모니터링한 유입 및 유출 데이터와 오염물질 부하량 데이터를 활용하였으며, 모의 결과를 %Diff와 NSE 지표를 통해 성능평가를 실시하였다. 총 7개 항목(유입, 유출, BOD, TOC, SS, TN, TP)을 모의 및 성능평가한 결과 대부분 ‘Very good’에 해당하는 지표를 받아 정교한 모델을 구축하였다고 판단된다.
SWMM모형을 통해 18회 모니터링의 데이터를 모의수행한 결과의 성능 분석을 실시하기 위해 %Diff(ASCE, 1992) 와 유효지수를 이용하였다. 유효지수 산정에는 Nash- Sutcliffe Model Efficiency Coefficient(NSE; Nash와 Sutcliffe, 1970)을 이용하였으며, 식은 식(1)과 식(2)와 같다.
3에 나타내었다. 그래프 내에서 실측값은 검정 선으로 표기하였으며, SWMM을 통해 모의한 값은 빨간색 점선으로 구분하여 표기하였다. SWMM을 통해 검보정한 항목은 총 7 개 항목으로, 유입 및 유출량(㎥과) BOD, TOC, SS, TN, TP 항목의 제거율(%)을 비교하였다.

이론/모형

한다. 따라서 비점오염물질 모의, 소규모 배수 유역에서 대규모 배수유역까지의 적용이 가능하며, LID 모듈을 통해 식생체류지 모의가 가능한 EPA SWMM 모형을 모의 모형으로 선정하였다. SWMMe 서로 다른 특성을 가진 배수 구역간의 흐름을 고려하면서 각 배수 구역의 특성에 따라 각기 다르게 침투 및 유출 흐름에 대한 분석이 용이하고 유역과 LID 간의 유출 흐름 분석이 가능하기 때문에 식생체류지 저감 효율 모의 분석에 적합하다고 판단하였다.
이용하였다. 유효지수 산정에는 Nash- Sutcliffe Model Efficiency Coefficient(NSE; Nash와 Sutcliffe, 1970)을 이용하였으며, 식은 식(1)과 식(2)와 같다.

성능/효과

2) 상기 모의 결과는 미래 통합물환경 시스템 내에서 강우를 초기에 관리하는 단계에서 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 설치예상지역의 강우유출저감 및 오염물질 저감 정도를 사전에 예측할 수 있으며, 이를 통해 식생 체류지의 과다설계를 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
982로 유출역시 두 평가기준에 만족하는 것으로 나타났다. 5가지 오염물질 항목을 모의한 결과 %Diff 평가 기준으로는 모두 ‘Very good’에 해당하는 것으로 나타났으나, NSE 기준으로는 TOC항목만 ‘Very good’ 부합하는 것으로 나타났으며, BOD와 SS는 ‘Good’으로 나타났다. 그리고 TN과 TP 는 ‘Poor’로 나타나 실측값과 모사값의 차이가 다른 항목에 비해 큰 것으로 나타났다.
따라서 비점오염물질 모의, 소규모 배수 유역에서 대규모 배수유역까지의 적용이 가능하며, LID 모듈을 통해 식생체류지 모의가 가능한 EPA SWMM 모형을 모의 모형으로 선정하였다. SWMMe 서로 다른 특성을 가진 배수 구역간의 흐름을 고려하면서 각 배수 구역의 특성에 따라 각기 다르게 침투 및 유출 흐름에 대한 분석이 용이하고 유역과 LID 간의 유출 흐름 분석이 가능하기 때문에 식생체류지 저감 효율 모의 분석에 적합하다고 판단하였다. SWMM-LID모의는 일반적으로 수직층은 Pavement layer, Soil layer, Storage layer 가 포함되며, 설비에 따라 Surface layer나 Underdrain layer가 포함될 수 있다.
5가지 오염물질 항목을 모의한 결과 %Diff 평가 기준으로는 모두 ‘Very good’에 해당하는 것으로 나타났으나, NSE 기준으로는 TOC항목만 ‘Very good’ 부합하는 것으로 나타났으며, BOD와 SS는 ‘Good’으로 나타났다. 그리고 TN과 TP 는 ‘Poor’로 나타나 실측값과 모사값의 차이가 다른 항목에 비해 큰 것으로 나타났다. 영양염류의 경우 SWMM 기작을 통해 완벽하게 모사하는 것이 다소 어려운 것으로 나타났다.
앞서 SWMM을 통해 식생체류지를 모의하였으며 모의결과의 성능도 우수한 것으로 나타났다. LID시설은 자연형 시설이기 때문에 단기간의 모니터링으로는 일정한 데이터를 얻기 어려워 정교한 모델을 구축하는 것이 어렵다는 점을 감안하였을때 본 연구의 결과는 활용성이 매우 높다고 볼 수 있다.
이는 모델 적용성 평가기준에 두 지표 모두 ‘Very good’에 해당하는 값으로 나타났다. 유출의 경우 %Diff가 9.5, NSE가 0.982로 유출역시 두 평가기준에 만족하는 것으로 나타났다. 5가지 오염물질 항목을 모의한 결과 %Diff 평가 기준으로는 모두 ‘Very good’에 해당하는 것으로 나타났으나, NSE 기준으로는 TOC항목만 ‘Very good’ 부합하는 것으로 나타났으며, BOD와 SS는 ‘Good’으로 나타났다.
실시하였다. 총 7개 항목(유입, 유출, BOD, TOC, SS, TN, TP)을 모의 및 성능평가한 결과 대부분 ‘Very good’에 해당하는 지표를 받아 정교한 모델을 구축하였다고 판단된다.

후속연구

이미 싱가포르에서는 하수처리장에서 처리한 물을 ‘Newater’라는 이름으로 식용하고 있는 만큼, 향후에는 우리나라도 지정상수원 뿐만 아니라 방류구와 하류의 수원도 상수원으로 활용할 수 있을 것이다. 따라서, 본연구의 결과는 미래 통합물환경 시스템 내에서 강우를 초기에 관리하는 단계에서 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 판단된다. 구체적으로 식생체류지를 설계할 경우 해당 지역의 강우 사상을 입력하여 사전에 강우유출저감 및 오염물질 저감 정도를 예측할 수 있으며, 도시 및 홍수의 범람도 예방할 수 있다.
구체적으로 식생체류지를 설계할 경우 해당 지역의 강우 사상을 입력하여 사전에 강우유출저감 및 오염물질 저감 정도를 예측할 수 있으며, 도시 및 홍수의 범람도 예방할 수 있다. 또한, 정확한 성능평가를 통해 식생체류지의 과다설계를 방지할 수 있으므로, 시설 구축비와 설치비에서도 경제절감 효과를 볼 수 있을 것으로 기대된다. 환경적인 측면에서는 수질오염 예방은 물론 열섬 저감효과와 미세먼지 저감효과도 충분히 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
하지만, 미래에는 Figure 4에 제시한 모식도처럼 상수도와 하수도가 통합되어 운영되는 시스템으로 바뀔 것으로 예상한다. 이미 싱가포르에서는 하수처리장에서 처리한 물을 ‘Newater’라는 이름으로 식용하고 있는 만큼, 향후에는 우리나라도 지정상수원 뿐만 아니라 방류구와 하류의 수원도 상수원으로 활용할 수 있을 것이다. 따라서, 본연구의 결과는 미래 통합물환경 시스템 내에서 강우를 초기에 관리하는 단계에서 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 판단된다.
특히, 설치예상지역의 강우유출저감 및 오염물질 저감 정도를 사전에 예측할 수 있으며, 이를 통해 식생 체류지의 과다설계를 방지할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 환경적인 면에서도 수질오염예방은 물론 열섬 저감효과와 미세먼지 저감효과도 기대할 수 있다.

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상세보기
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저자의 다른 논문 :

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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