[논문]낙동강유역 장기 수질모니터링을 통한 계절적 특성분석 연구

갈병석; 박재범; 김성민; 신상민; 장순자; 전민재

doi:10.17663/jwr.2022.24.4.301

낙동강유역 장기 수질모니터링을 통한 계절적 특성분석 연구
A study on seasonal characteristics through long-term water quality monitoring in the Nakdong River Watershed 원문보기

한국습지학회지 = Journal of wetlands research, v.24 no.4, 2022년, pp.301 - 311

갈병석 ((주)다온솔루션) , 박재범 ((주)다온솔루션) , 김성민 (국립환경과학원 낙동강물환경연구소) , 신상민 (국립환경과학원 낙동강물환경연구소) , 장순자 (국립환경과학원 낙동강물환경연구소) , 전민재 (국립환경과학원 낙동강물환경연구소)

초록
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본 연구는 장기 수질모니터링 자료를 이용하여 수질의 계절적 특성을 분석하는 것이 목적이다. 낙동강수계에서 장기 모니터링이 수행되고 있는 34개 지류에서의 모니터링 자료를 이용하여 수질의 계절적 특성을 분석하였고 계절적 분석을 위해 수질의 평균 자료 분석과 변동계수(Coefficient of variation) 분석, 추세분석을 수행하였다. 변동계수 평가결과, 지류가 본류보다 크고 계절적으로는 BOD와 T-P, TOC는 가을철이 크고 T-N은 봄철이 크게 나타났다. 추세분석은 Mann-Kendall과 Sen's Slope를 통해 분석하였으며 BOD와 T-N, T-P는 감소 경향이 많으나 TOC는 증가 경향이 많았다. 또한, 공간적으로는 낙동강 상류보다 하류에서의 증가하는 경향이 많이 나타났다. 본 연구를 통해 장기 수질모니터링 자료의 활용성 평가 및 계절적 특성을 분석할 수 있었고 유역관리를 위해 수질의 안정화 시기, 오염원 증감 변화를 분석할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to analyze the seasonal characteristics of water quality using long-term water quality monitoring data. Seasonal characteristics of water quality were analyzed using monitoring data from 34 tributaries where long-term monitoring was performed in the Nakdong River system, and average data analysis of water quality, coefficient of variation analysis, and trend analysis were performed for seasonal analysis. For seasonal analysis, average data analysis of water quality, coefficient of variation analysis, and trend analysis were performed. As a result of the evaluation of the coefficient of variation, tributaries were larger than main streams, and BOD, T-P, and TOC were larger in autumn and T-N were larger in spring. Trend analysis was analyzed using Mann-Kendall and Sen's Slope. BOD, T-N, and T-P tended to decrease, but TOC had a lot to increase. Through this study, it was possible to evaluate the availability of long-term water quality monitoring data and analyze seasonal characteristics, and to analyze the stabilization period of water quality and changes in pollutant sources for watershed management.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. Analysis Flowchart
그림 Fig. 2. Sampling site
표 Table 1. 34 Tributary status
표 Table 2. Water quality by subwatershed
그림 Fig. 4. Water quality by period
그림 Fig. 5. Coefficient of Varation by Period
표 Table 3. Comparison of coefficient of variation between main stream and tributary(Unit: %)
그림 Fig. 6. Comparison of coefficient of variation between main stream and tributary
그림 Fig. 7. Example of Lowess analysis over all periods BOD
표 Table 4. Trend analysis over the entire period 1 subwatershed example
표 Table 5. Trend analysis by Mid-Watershed(Unit:: number)
표 Table 6. Trend analysis by Mid-Watershed(Unit:: number)
그림 Fig. 8. Trend Analysis by Period

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 낙동강 지류에서의 수질모니터링 자료를 평가하였으며 평가는 현재 수질의 변동성을 알 수 있는 변동계수 평가와 추세 경향 평가를 수행하였으며 계절적 특성분석을 통해 지류에서의 특성을 평가하였다.
본 연구에서는 장기간 측정된 수질 모니터링 자료를 이용하여 지류에서의 수질 상태 및 변동계수를 통해 계절별 수질 특성을 파악하였으며 계절별 추세분석을 통해 낙동강수계 지류에서의 수질 변화 양상을 분석하였다. 계절별 변동계수 분석은 유역 수질을 관리할 때 오염원별 안정화시기를 검토할 수 있고 추세분석은 향후 유역에서 관리가 필요한 수질항목을 평가할 수 있다.
본 연구의 목적은 낙동강수계의 지류에서 장기간 측정된 수질 모니터링 자료에 대하여 유역의 수질평가를 계절로 구분하여 변동계수를 통해 평가하고 추세분석을 통해 수질 변화 경향을 평가하여 유역에서의 오염원 변화 양상을 검토하는 것이 목적이다.

제안 방법

Mann-Kendall test와 Sen’s Slope를 통해 유의수준에 따른 기울기를 산정하여 증가(Upward) 및 감소(Downward), 추세없음(No Trend)으로 구분하여 34개 지점에 대해 분석하였다
분석은 Mann-Kendall과 Sen's Slope를 이용하여 평가하였으며 유의수준 5% 이내의 경우 경향성이 있음을 평가하였다. 계절별 분석을 수행하였고 지점별 분석을 통해 낙동강수계의 공간적 추세 현황을 중권역별로 평가하였다.
낙동강 지류에서의 변동계수 정도를 평가하기 위해 낙동강 본류에서의 계절별 수질 변동계수와 비교하였다(Table 3., Fig. 5.
지점별 측정 자료를 통해 장기간 수질 경향성을 분석하였다. 분석은 Mann-Kendall과 Sen's Slope를 이용하여 평가하였으며 유의수준 5% 이내의 경우 경향성이 있음을 평가하였다.

대상 데이터

2011년 1월부터 2022년 6월까지 매월 측정한 수질 자료를 통해 수질 현황을 분석하였다. 수질은 전 기간(All Period)과 봄(3~5월), 여름(6~8월), 가을(9~11월), 겨울(12~2월)로 구분하였고 아래 Table 2.
). 비교 자료는 지류에 속해 있는 26개 중권역의 중권역 대표지점의 2011년~2022년 6월까지의 월평균 측정값이다.
연구지역은 낙동강수계로써 평가에 사용된 측정지점은 국립환경과학원 낙동강물환경연구소에서 측정하는 195개 지류 모니터링 지점 중 34개 중점관리지점을 선정하였다. 34개 중점관리지점은 195개 측정지점 중에서 오염도가 높아 중점적으로 관리하기 선정된 지점이며 월 1회 측정하고 있다.
해당 지점은 낙동강수계 33개 중권역 중 26개 중권역에 포함되어 있고 유출은 모두 낙동강 본류로 유출되고 있는 권역이다. 평가 기간은 2011~2022년 6월까지이고 평가하기 위한 수질 항목은 하천 수질측정에서 많이 평가되고 있는 BOD, T-N, T-P, TOC 4개 항목이며 해당 하천 현황은 아래 Table1.과 같다(Fig 2.).

데이터처리

아래 Fig. 7.은 Mann-Kendall 분석과 분석 결과를 이용한 Lowess곡선을 전 기간 BOD 자료에 대해 예시로 나타낸 그림이며 같은 방법으로 T-N, T-P, TOC에 대해 계절별 분석을 수행하였다. Table 4.
분석은 Mann-Kendall과 Sen's Slope를 이용하여 평가하였으며 유의수준 5% 이내의 경우 경향성이 있음을 평가하였다

이론/모형

4) 수질 추세분석은 Mann-Kendall과 Sen's slope을 이용하여 분석하였다
본 연구에서는 Mann-Kendall 검정의 유의수준 (a=0.05)에 따라 신뢰구간을 계산하였으며, 신뢰구간은 아래와 같다.
추세분석은 통계적 기법인 Mann-Kendall test와 Sen's Slope를 이용하여 평가하는 방법으로써 모니터링 자료를 이용하여 유역에서의 수질 변화를 분석한다

성능/효과

1) 평균 수질 평가결과, 낙동강수계 지류의 평균 수질은 하천 생활환경기준으로 “보통(Ⅲ)”등급(BOD 3.0~5.0mg/L, T-P 0.1~0.2mg/L)에 해당하고 있었다
2) 변동계수 평가결과, 전 기간 평균 BOD 58.26%, T-N 48.44%, T-P 69.36%, TOC 35.54%로 나타나 T-P의 변동계수가 가장 크게 나타났다. 계절별 평가결과, BOD와 T-P, TOC는 가을철 변동이 크고 T-N은 봄철이 큰 것으로 나타났다.
3) 낙동강 본류의 하천 수질과 변동계수를 비교하였으며 지류에서의 변동계수가 더 커 지류에서의 수질 변화가 더 큰 것으로 나타났다.
5) 계절별 추세분석 결과, BOD는 봄과 가을, 겨울에 증가하고 여름에 감소 추세가 많이 나타나고 있으며 T-N은 사계절 모두 감소 되고 있다. T-P도 T-N과 같이 감소가 많으며 특히, 가을과 겨울 감소가 많이 되었다.
6) 공간적 분석 결과, 낙동강 중･상류 중권역에서는 감소 경향이 많으나 하류에서는 증가 경향이 많이 나타났다. 특히, 낙동강 본류와 남강이 합류하는 인근 지류에서 증가 경향이 많이 나타나 해당 지류들을 중심으로 수질관리가 필요하다.
계절별 분석 결과, BOD는 봄과 가을, 겨울 남강과 낙동밀양 중권역에서의 증가하는 지점이 많이 나타나고 있고 상류의 낙동왜관과 금호강 중권역에서는 전 계절 감소 되는 지점이 많이 나타나고 있다. 봄에 증가 되는 지점이 남강 3지점, 낙동밀양 1지점, 가을에 낙동창녕 1지점, 낙동밀양 2지점, 겨울에 남강 1지점, 낙동밀양 2지점으로 나타남으로써 남강과 낙동강 본류가 합류하는 인근의 지류에서의 수질 증가 추세가 많이 나타나고 있었다.
계절별 분석 결과, 어느 한 경향이 50% 이상을 넘는 경향을 나타낸 계절은 없었으나 증가와 감소 추세를 비교하여 상대적으로 우위에 있는 경향을 비교하였다. BOD는 봄 증가 14.
반면 T-P와 TOC는 본류와 비슷하거나 작은 시기도 있어 T-P와 TOC는 하천 규모 보다는 외부적 환경 요인 등의 인자가 더 큰 원인임을 유추할 수 있다. 계절별 평가결과, BOD는 지류와 본류 모두 가을에 변동계수가 가장 크고 T-N은 지류가 봄에 가장 컸으나 본류는 봄과 여름이 가장 크게 나타나고 있었다. T-P는 지류가 가을과 겨울에 가장 컸으나 본류는 겨울에 가장 컸으며 TOC는 지류와 본류 모두 가을에 가장 크게 나타났다.
54%로 나타나 T-P의 변동계수가 가장 크게 나타났다. 계절별 평가결과, BOD와 T-P, TOC는 가을철 변동이 크고 T-N은 봄철이 큰 것으로 나타났다. 가을철 수질이 가장 불안정하다고 판단된다.
4) 수질 추세분석은 Mann-Kendall과 Sen's slope을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 전 기간 분석 시 감소하는 지점 수가 많아 대체로 수질이 개선되는 추세를 나타내었다. 그러나, TOC는 증가 경향이 많았다.
비교 결과, 전 기간 기준으로 변동계수가 지류가 본류에 비해 크게 나타나고 있는 것으로 분석되었다. 이는 지류의 수질이 본류보다 평균과 최대･최소 수질 간의 차이가 커 더 불안정한 상태인 것으로 판단된다.
증가 추세가 많고 봄과 여름의 증가 추세가 타 계절보다 많은 것으로 나타났다. 오염원별 계절 분석 결과, BOD는 봄과 여름, T-N은 봄과 겨울, T-P는 여름과 가을에서의 감소 경향이 크게 나타나고 있으며 반면 TOC는 봄과 여름철 증가 추세가 더 높게 나타나고 있다.
82%)으로 나타났다. 전 기간 분석 결과, TOC를 제외하고 BOD와 T-N, T-P는 증가보다는 감소하는 지점 수가 많아 낙동강수계는 대체로 수질이 개선되는 추세를 나타내고 있는 것으로 판단된다. 그러나, TOC가 증가하고 있어 TOC에 영향을 주는 난분해성 물질 등에대한 관심이 필요하다.
추세 분석한 자료를 공간적으로 평가하였다. 전기간 분석시 낙동왜관, 금호강, 낙동고령 중권역에 속한 지류들은 BOD, T-N, T-P에서 감소 추세 지점이 많고 낙동창녕, 낙동밀양, 남강 중권역에 속한 지류들은 BOD, T-N, T-P, TOC 모두 증가 추세 지점이 많은 것으로 분석되었다. 따라서, 낙동강 본류의 중･상류에 있는 낙동왜관, 금호강, 낙동고령 중권역 내의 지류들의 수질은 감소하는 지점이 많으나 하류의 남강, 낙동창녕, 낙동밀양 중권역에서는 증가하는 지류가 많아 관리가 필요한 것으로 판단된다.
총 지점별 분석 결과, 전 기간 분석 시 증가 추세는 BOD 7지점(20.59%), T-N 4지점(11.76%), T-P 2지점(5.88%), TOC 11지점(32.35%)이고 감소 추세는 BOD 10지점(29.41%), T-N 9지점(26.47%), T-P 16지점(47.06%), TOC 3지점(8.82%)으로 나타났다. 전 기간 분석 결과, TOC를 제외하고 BOD와 T-N, T-P는 증가보다는 감소하는 지점 수가 많아 낙동강수계는 대체로 수질이 개선되는 추세를 나타내고 있는 것으로 판단된다.
). 평균 변동계수를 비교한 결과, 전 기간 기준으로 BOD 58.26%, T-N 48.44%, T-P 69.36%, TOC 35.54%로 나타나 T-P의 변동계수가 가장 크고 TOC가 가장 작은 것으로 나타났다. 따라서, 평균보다 편차가 T-P가 가장 크게 나타나 T-P가 기상적인 요인 및 외부 오염원 유입 영향이 가장 큰 것으로 판단할 수 있고 반면에 TOC가 가장 적은 것으로 판단된다.

후속연구

본 연구에서는 장기간 측정된 수질 모니터링 자료를 이용하여 지류에서의 수질 상태 및 변동계수를 통해 계절별 수질 특성을 파악하였으며 계절별 추세분석을 통해 낙동강수계 지류에서의 수질 변화 양상을 분석하였다. 계절별 변동계수 분석은 유역 수질을 관리할 때 오염원별 안정화시기를 검토할 수 있고 추세분석은 향후 유역에서 관리가 필요한 수질항목을 평가할 수 있다. 또한, 공간적 분포 현황을 분석하여 집중적으로 관리가 필요한 지역 파악이 가능하다.
따라서, 낙동강수계에서 향후 수질 관리시 중･상류 지역에서는 수질이 감소하는 지류가 많으나 낙동강 본류와 남강이 만나는 낙동창녕과 낙동밀양, 남강 중권역 내의 지류들에 대한 관리가 필요할 것으로 판단되며 특히, 증가 추세가 많이 나타나는 TOC에 대한 관심이 필요하다.
또한, 공간적 분포 현황을 분석하여 집중적으로 관리가 필요한 지역 파악이 가능하다. 이러한 결과를 바탕으로 수계 내에서의 수질 모니터링의 중요성과 필요성을 확인할 수 있어 물관리를 위해 수계 내 작은 지류들에서의 장기적인 수질 모니터링은 지속적으로 추진되어야 한다고 판단된다.
수질 추세분석은 유역 내 대책의 평가와 향후 대책 수립 모두를 위해 필요하다. 지류에서의 수질 추세분석은 개선되거나 증가하는 오염원을 분석하여 향후 대책이 필요한 오염원을 선정하는 자료로 활용할 수 있다.

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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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