[논문]팔당호와 팔당호 상류의 난분해성 유기물질 유출 특성 분석 및 상관성 분석

강채원; 길경익

doi:10.17663/jwr.2023.25.4.221

팔당호와 팔당호 상류의 난분해성 유기물질 유출 특성 분석 및 상관성 분석
Analysis of Non-Biodegradable Organic Matter Leakage Characteristics and Correlation Analysis in Paldang Lake and its Upper Reaches 원문보기

한국습지학회지 = Journal of wetlands research, v.25 no.4, 2023년, pp.221 - 229

강채원 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과) , 길경익 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과)

초록
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수도권에 일 약 8백만톤의 물을 취수하여 공급하는 팔당호는 수질보전정책 시행으로 BOD(Biochemical Oxygen Demand)1.1mg/L를 달성하였으나 난분해성 물질을 포함하는 COD(Chemical Oxygen Demand) 항목은 점점 증가하는 양상을 보였다. 난분해성 유기물질의 상수원 유입은 잠재적인 BOD의 증가, 수돗물의 냄새와 맛 유발, THM(Trihalomethane) 발생 증가, 조류 증식을 일으키며 유해 난분해성 미량오염물질이 잔류할 경우 수생 환경에서 내분비 교란과 항생제 내성과 같은 현상을 유발한다. 본 연구에서는 팔당호의 난분해성 유기물질 관리를 위해 팔당호와 팔당호 상류의 점 오염원과 비점오염원의 난분해성 유기물질 유출 농도를 파악하기 위한 모니터링을 실시하였다. 지역별 난분해성 유기물질 유출 농도를 비교하고 하수처리장에서의 제거율을 파악하였다. 또한 피어슨 상관성 분석 기법을 사용해 유기물질 지표와 선행건기일수, 선·선행건기일수간 상관성 분석을 실시하였다. 하천과 팔당호의 난분해성 유기물질 농도는 유사한 양상을 보였다. 하수처리장 유출수는 하천과 팔당호보다는 높은 농도를 보였으며, 유입수와 유출수 농도의 비교 결과 하수처리장에서 난분해성 유기물질 제거율은 65.73%였다. 난분해성 유기물질 유출 농도와 선행건기일수, 선·선행건기일수 사이에서는 유의미한 상관성이 나타나지 않았다. 이는 데이터 부족으로 판단되며 장기적인 모니터링으로 데이터 축적이 필요하다 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Extracted from the metropolitan area, the Paldang Lake, which supplies approximately 8 million tons of water, has achieved a BOD (Biochemical Oxygen Demand) of 1.1 mg/L as a result of water quality preservation policies. However, concerning the COD (Chemical Oxygen Demand) component that encompasses refractory organic matter, there has been an observable upward trend in concentration. The introduction of refractory organic matter into the water source of Paldang Lake brings potential increments in BOD, generates off-putting tastes and odors in tap water, increases THM (Trihalomethane) formation, and triggers algae proliferation. Moreover, if residual hazardous refractory pollutants persist in aquatic environments, they may induce endocrine disruption and phenomena such as antibiotic resistance. In this study, a monitoring campaign was executed to discern the concentration of refractory organic matter emissions from point and non-point sources within Paldang Lake and its upstream region, with the aim of managing refractory organic matter in Paldang Lake. By comparing refractory organic matter emission concentrations across monitored areas, the elimination efficiency at wastewater treatment plants was assessed. Additionally, employing the Pearson correlation correlation analysis technique, correlations among refractory organic matter indices, antecedent wet days, and antecedent dry days were explored. The concentrations of refractory organic matter in rivers and Paldang Lake exhibited a similar pattern. Wastewater treatment plant effluents exhibited higher concentrations compared to rivers and Paldang Lake. The assessment of refractory organic matter removal at wastewater treatment plants indicated a removal efficiency of 65.73%. However, no significant correlation emerged between refractory organic matter emission concentration and antecedent wet days or priory antecedent dry days. This absence of correlation is attributed to data scarcity, underscoring the need for long-term monitoring and data accumulation.

주제어

표/그림 (12)

표 Table 1. Number of sampling.
그림 Fig. 1. Sampling location
그림 Fig. 2. Hierarchy of carbon types and TOC measurement methods
그림 Fig. 3. High temperature combusion method process diagram
그림 Fig. 4. Relationship of BOD and organic matter
표 Table 3. Average concentrations of organic matters at the monitoring sites classified by site characteristics
표 Table 2. Relationship between two variables according to Pearson correlation coefficient
$Fig. 5. Concentration of organic matters and Percentage of the concentration of refractory organic matters by monitoring site classification$ 그림 Fig. 5. Concentration of organic matters and Percentage of the concentration of refractory organic matters by monitoring site classification
그림 Fig. 6. Removing efficiency of organic matters from STP
표 Table 4. Antecedent dry day and prior antecedent dry day of monitoring date
그림 Fig. 7. Pearson Correlation Analysis Results
그림 Fig. 8. Organic matter concentrations in the Gyeongan river by sampling period

AI 본문요약
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제안 방법

또한 선행 강우일수가 동일할 시 선행 강우일 기준 선행 건기일수는 어떠한 상관성이 있을지 분석하기 위해 선·선행 건기일수를 분석에 도입하였다.
팔당호와 한강수계의 하천, 그리고 한강 유역의 하수처리장 유입수와 유출수 내 난분해성 유기물질 농도로 유출 특성을 분석하였다. 지점 특성에 따라 18개의 지점을 하천, 팔당호, 하수처리장 유입수, 하수처리장 유출수로 분류하였다. 계절별 영향을 고려하지 않고 장소별 특성만을 분석하기 위해 약 1년간 총 5회 진행된 샘플링의 데이터를 평균하여 Table 3에 정리하였으며 지점의 특성을 비교하였다.
팔당호와 팔당호 유입 지천, 유역 내 하수처리장의 유입부, 유출부의 난분해성 유기물질 농도를 파악하기 위해 모니터링 장소를 선정하였다. 팔당호는 한강으로 유출되는 팔당 01지점, 남한강에서 팔당호로 유입되는 팔당 02지점과 경안천에서 팔당호로 유입되는 팔당 03지점 총 세 지점을 선정하였다.
팔당호와 한강수계의 하천, 그리고 한강 유역의 하수처리장 유입수와 유출수 내 난분해성 유기물질 농도로 유출 특성을 분석하였다. 지점 특성에 따라 18개의 지점을 하천, 팔당호, 하수처리장 유입수, 하수처리장 유출수로 분류하였다.
하천은 청미천, 양화천, 복하천, 경안천의 아홉지점이 모니터링 되었다. 하수처리장은 M 하수처리장, I 하수처리장, G 하수처리장의 유입부와 유출부에서 모니터링을 진행하였다. 모든 모니터링 대상지는 국립환경연구원의 수질 측정망과 자료를 공유할 수 있도록 측정망의 지점과 동일한 위치로 선정되었다.

대상 데이터

팔당호와 팔당호 유입 지천, 유역 내 하수처리장의 유입부, 유출부의 난분해성 유기물질 농도를 파악하기 위해 모니터링 장소를 선정하였다. 팔당호는 한강으로 유출되는 팔당 01지점, 남한강에서 팔당호로 유입되는 팔당 02지점과 경안천에서 팔당호로 유입되는 팔당 03지점 총 세 지점을 선정하였다. 하천은 청미천, 양화천, 복하천, 경안천의 아홉지점이 모니터링 되었다.

데이터처리

지점 특성에 따라 18개의 지점을 하천, 팔당호, 하수처리장 유입수, 하수처리장 유출수로 분류하였다. 계절별 영향을 고려하지 않고 장소별 특성만을 분석하기 위해 약 1년간 총 5회 진행된 샘플링의 데이터를 평균하여 Table 3에 정리하였으며 지점의 특성을 비교하였다. River은 하천지점, Paldang은 팔당호 지점, STP INF은 하수처리장 유입수(Sewage treatment plant influent), STP EFF는 하수처리장 유출수(Sewage treatment plant effluent)를 일컫는다.
샘플링 지역 별 TOC기반 유기물질 항목, 그리고 선행건기일수와 선·선행건기일수간의 농도 상관관계를 파악하기 위해 Pythom의 seaborn 라이브러리를 사용하여 피어슨 상관성 분석을 진행했으며 그 결과를 대소에 따라 컬러와 숫자로 표현해 Fig

이론/모형

본 연구에서는 TOC기반 난분해성 유기물질과 선행 건기일수, 선·선행 건기일수와의 상관성을 파악하기 위해 피어슨 상관성 분석 기법을 사용하였다

성능/효과

• 피어슨 상관성 분석 결과 DOC는 하천, 팔당호, 하수처리장 유입수와 유출수 모두에서 R-TOC와 뚜렷한 양적 선형관계 혹은 강한 양적 선형 관계를 가졌으며다
73% 제거되었다. L-TOC중 L-DOC는 제거율이 94.96%, L-POC는 93.08%로 L-DOC의 제거율이 근소하게 더 높았는데, 하수처리공정에 사용되는 미생물이 사용하기 편한 상태로 존재할 경우 유기물질 제거가 더 용이하다는 것을 확인 가능하다. 반면 R-TOC중 R-DOC는 63.
난분해성 지표가 아닌 것 중에서는 DOC가 R-TOC와 대체로 큰 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 난분해성 유기물질은 28일간의 생분해 과정 후 분석 가능하여 측정에 오랜 시간이 소요되지만, R-TOC 측정 전 R-TOC와 상관성이 큰 DOC를 먼저 측정하여 R-TOC 농도의 대소를 미리 유추하는 것이 가능할 것으로 판단된다.
모든 지점에서 R-TOC와 상관관계가 큰 난분해성 지표는 R-DOC로 나타났다. 난분해성 지표가 아닌 것 중에서는 DOC가 R-TOC와 대체로 큰 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 난분해성 유기물질은 28일간의 생분해 과정 후 분석 가능하여 측정에 오랜 시간이 소요되지만, R-TOC 측정 전 R-TOC와 상관성이 큰 DOC를 먼저 측정하여 R-TOC 농도의 대소를 미리 유추하는 것이 가능할 것으로 판단된다.
73% 제거되었다. 따라서 하수처리장은 난분해성 유기물질의 점 오염원이지만 난분해성 유기물질을 65.73% 제거하는 처리시설로도 작동함을 파악할 수 있었다. 향후 하수처리장에서의 난분해성 물질의 거동특성을 규명하기 위해서는 모니터링 대상지인 세 하수처리장의 공법에 따른 난분해성 유기물질을 제거양상 파악을 위한 지속적인 모니터링연구가 필요할 것이다.
또한 비점오염원에서의 난분해성 유기물질 거동과 큰 관련이 있는 선행건기일수, 선·선행건기일수와의 상관성 분석 결과 유의미한 상관성이 나타나지 않았다
47) 순으로 R-TOC와 상관관계가 큰 것으로 나타났다. 모든 지점에서 R-TOC와 상관관계가 큰 난분해성 지표는 R-DOC로 나타났다. 난분해성 지표가 아닌 것 중에서는 DOC가 R-TOC와 대체로 큰 상관성을 보이는 것으로 나타났다.
• 피어슨 상관성 분석 결과 DOC는 하천, 팔당호, 하수처리장 유입수와 유출수 모두에서 R-TOC와 뚜렷한 양적 선형관계 혹은 강한 양적 선형 관계를 가졌으며다. 분석에 오랜 기간이 걸리는 R-TOC 분석 전 DOC를 분석하여 R-TOC값의 대소를 유추하는 것이 난분해성 유기물질 저감을 위한 빠른 조치에 유효할 것으로 보였다.
74)순으로 나타났으며, 입자성 유기물질보다는 용존성 유기물질의 농도가 더 큰 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 팔당호에서 R-TOC와 큰 상관관계를 보이는 지표는 R-DOC (r=0.83), R-POC(r=0.70), DOC(r=0.65), TOC (r=0.63)으로 나타났다. 하수처리장 유입수에서는 R-DOC (r=0.
피어슨 상관성 분석 결과 측정에 28일이 소요되는 R-TOC측정 전에 R-TOC와 상관성이 큰 DOC를 먼저 측정하여 대상지의 난분해성 유기물질 총량의 대소를 파악하는 것이 난분해성 유기물질 저감을 위한 빠른 조치에 도움이 될 것으로 보였다. 또한 비점오염원에서의 난분해성 유기물질 거동과 큰 관련이 있는 선행건기일수, 선·선행건기일수와의 상관성 분석 결과 유의미한 상관성이 나타나지 않았다.
63)으로 나타났다. 하수처리장 유입수에서는 R-DOC (r=0.93), R-POC(r=0.67), DOC(r=0.48) 순으로 R-TOC와 상관관계가 큰 것으로 나타났으며, 하수처리장 유출수에서는 R-DOC (r=0..85), DOC(r=0.55), TOC(r=0.47) 순으로 R-TOC와 상관관계가 큰 것으로 나타났다. 모든 지점에서 R-TOC와 상관관계가 큰 난분해성 지표는 R-DOC로 나타났다.
7에 정리하였다. 하천에서 R-TOC와 가장 큰 상관관계를 보이는 지표는 TOC(r=0.96), DOC (r=0.91), R-DOC(r=0.91), POC(r=0.74), R-POC(r=0.74)순으로 나타났으며, 입자성 유기물질보다는 용존성 유기물질의 농도가 더 큰 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 팔당호에서 R-TOC와 큰 상관관계를 보이는 지표는 R-DOC (r=0.

후속연구

난분해성 물질의 거동 분석과 관련해 선행건기일와 선·선행건기일수에 따른 해석은 독창적인 방법으로 볼 수 있는데, 이를 위해서는 장기적인 모니터링에 의한 데이터의 축적이 선행되어야 할 것으로 사료되었다.
하수처리장 유입수는 생분해성 유기물질 비율이 높았고, 하수처리장 유출수에서는 난분해성 유기물질 비율이 높았는데 유출 SS의 대부분이 쉽게 분해되지 않는 미생물이기 때문으로 판단된다. 농도 부하는 하수처리장 유입수와 유출수에서 상대적으로 높게 나타났는데 팔당호로 유입되는 난분해성 유기물질의 총량에 대한 기여도를 파악하려면 각 지점의 유량 또한 고려해 분석해야 할 것으로 보였다.
이와 같은 사례의 원인 규명을 위해 선·선행 건기일수, 강우량, 강우강도, 유량, 유역면적 등의 변수를 함께 고려하는 동시에 지속적인 모니터링과 연구가 필요할 것으로 판단된다.
774mg/L로 낮은 값을 보여 점오염원인 하수처리장 유출수의 농도 부하가 가장 높게 나타났다. 하지만 팔당호로 유입되는 난분해성 유기물질의 총량에 기여하는 정도를 파악하기 위해서는 각 지점의 유량 또한 고려하여 분석해야 할 것으로 보였다.
73% 제거하는 처리시설로도 작동함을 파악할 수 있었다. 향후 하수처리장에서의 난분해성 물질의 거동특성을 규명하기 위해서는 모니터링 대상지인 세 하수처리장의 공법에 따른 난분해성 유기물질을 제거양상 파악을 위한 지속적인 모니터링연구가 필요할 것이다.

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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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