초록 ▼

수질오염총량제는 관리계획의 수립과 제도의 시행 과정에 포함될 수 있는 불확실성을 보정하기 위해서 안전율을 설정하도록 하고 있다. 안전율은 기준배출부하량의 10%로 하고 있고, 경우에 따라서 조정할 수 있도록 하고 있다. 안전율 10%에 대한 과학적 근거의 부족과 개선의 필요성이 지속적으로 제기되고 있다. 불확실성을 합리적이고 과학적으로 고려하기 위해서 임의적 안전율 설정을 지양하고 통계적 기법의 개발을 통한 불확실성의 정량화 필요성이 제기되고(NRC, 2001), 이를 개선하기 위한 연구들이 꾸준히 진행되고 있다(Zhang and

수질오염총량제는 관리계획의 수립과 제도의 시행 과정에 포함될 수 있는 불확실성을 보정하기 위해서 안전율을 설정하도록 하고 있다. 안전율은 기준배출부하량의 10%로 하고 있고, 경우에 따라서 조정할 수 있도록 하고 있다. 안전율 10%에 대한 과학적 근거의 부족과 개선의 필요성이 지속적으로 제기되고 있다. 불확실성을 합리적이고 과학적으로 고려하기 위해서 임의적 안전율 설정을 지양하고 통계적 기법의 개발을 통한 불확실성의 정량화 필요성이 제기되고(NRC, 2001), 이를 개선하기 위한 연구들이 꾸준히 진행되고 있다(Zhang and Yu, 2004; Walker, 2004; 김경태 등, 2010).

기후변화로 인해 자연현상의 변동성과 예측의 불확실성에 대한 관심이 증가하고, 이를 정책에 반영하기 위한 노력들이 활발하게 전개되고 있다. 수질오염총량제도도 기후변화라는 외부적 요인에 의한 변동성에 대응할 필요가 있을 것이다. 먼저, 현재 수질오염총량제에서 불확실성을 어떻게 고려하고 있는지 알아보고, 이에 대한 개선의 방향을 설정하는 것이 바람직할 것이다. 이를 위해서 우리나라 수질오염총량제의 시행과정에서 제기되고 있는 문제들에 대해서 안전율을 중심으로 조사하였고, 불확실성의 요소와 불확실성을 정량적으로 나타내고 최소화할 수 있는 접근방법들에 대해서 조사하였다. 정량화를 통해서 안전율 산정의 과학적 근거를 마련하기 위하여 우선적으로 불확실성의 원인과 최소화를 위한 접근방법을 조사하였다.

수질오염총량관리 계획의 수립 및 시행 과정에서 불확실성으로 인해 야기될 수 있는 문제들을 보완하기 위해서 이용 가능한 자료가 부족하고, 계산 및 모델링 과정에 보수적 가정을 적용하여 안전율을 확보하는 내재적(Implicit MOS) 방법을 제도 시행 초기에는 주로 사용하고 있다. 이런 내재적 방법은 적용된 안전율과 안전부하량의 크기를 명확하게 알 수 없어 안전율에 대한 검토 및 평가가 불가능하다. 이를 보완하기 위해서 기준배출부하량에 일정한 비율의 안전율을 적용하는 명시적(Explicit MOS) 방법을 사용하고 있지만, 안전율 산정의 과학적 근거가 부족하다는 지적을 받아오고 있다. 일부에서는 관측된 수질자료의 변동성과 수질기준 초과 빈도 등을 이용하여 안전율 산정하고 (NYDEC, 1999; 김경태 등, 2010; 신현곤과 천승규, 2002), 더 나아가 수질모델링 및 추계적 방법을 이용하여 불확실성을 분석하여 안전율 산정에 활용하였다(Sexton 등, 2011; Walker, 2001). 또한, 설정된 안전율이 목표수질의 달성에 대한 리스크를 고려할 수 있도록 명시하여 의사결정권자의 판단을 지원하기 위해서 리스크 기반 접근법(Franceschini and Tsai, 2008; Langseth and Brown, 2011; Chin, 2009)이 제안되고 있다.

본 연구에서는 수질오염총량 산정과정에서 자연적 변동 및 지식의 한계 등으로 인해 야기될 수 있는 불확실성을 고려하기 위해서 설정하고 있는 안전율의 설정 방법을 개선하기 위한 연구를 조사 정리하였다. 컴퓨터의 발전으로 계산능력이 향상되고, 수집된 자료들이 증가되면서 관측치를 통계적으로 분석하여 안전율의 설정에 활용하는 방법들이 제안되고 있다. 목표수질기준을 초과하지 않도록 하는 리스크 관리적 방법으로 접근하기도 한다. 향후에는 이런 이론적 바탕에 근거하여 실질적으로 목표수질기준을 초과하는 리스크를 관리하는 관점에서 안전율을 설정하는 방법을 연구해 볼 필요가 있을 것이다.

(출처 : 국문 요약 6p)

Abstract ▼

Total Maximum Daily Load (TMDL) has been introduced for efficient regional water quality management to cope with the limitations of conventional policies. TMDL represents the maximum amount of pollutant load that a water body can receive without violating its water quality standards. In the process

Total Maximum Daily Load (TMDL) has been introduced for efficient regional water quality management to cope with the limitations of conventional policies. TMDL represents the maximum amount of pollutant load that a water body can receive without violating its water quality standards. In the process of determining TMDL, there are many sources of uncertainty such as inherent randomness, data uncertainty, model structural uncertainty, model parameter uncertainty, etc. To account for these uncertainties, TMDL requires a margin of safety (MOS) which is typically expressed in implicit or explicit terms (EPA, 1999).

If MOS is explicitly quantified based on the scientific information rather than subjective assignment or conservative assumptions, control measures will be overdesigned sufficiently to achieve water quality goal with a specified confidence level (Walker, 2003). Recently, there has been a few studies to determine MOS explicitly using statistical analysis (NYDEC, 1999), stochastic approach (Sexton 2011, walker, 2003) and risk-based approach (Chin, 2009, Franceschini and Tsai, 2008).

TMDL has been introduced since 1999 in Korea and improvements to the MOS calculation method are being requested. Based on these needs, this study examines more advanced MOS calculation methods that reflect the uncertainty to improve the TMDL of Korea. This study will offer an insight into finding a reasonable MOS calculation method to reflect the uncertainty. In order to substantially improve the MOS calculation method, it needs to be applied with real data and review the comparison. In addition, a review of the comparison of future practical application of each method will be necessary.

(출처 : Abstract 71p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 서언 ... 5
• 국문 요약 ... 6
• 목차 ... 9
• 표목차 ... 11
• 그림목차 ... 11
• 제1장 서 론 ... 13
• 1. 연구의 배경 및 목적 ... 13
• 2. 연구내용 및 방법 ... 15
• 제2장 수자원 관리와 불확실성 ... 16
• 1. 불확실성이란 ... 16
• 가. 불확실성의 정의 ... 16
• 나. 불확실성 분류 ... 19
• 다. 불확실성과 의사결정 ... 23
• 제3장 수질오염총량관리제도 개요 및 추진현황 ... 27
• 1. 수질오염총량관리제도 ... 27
• 가. 개요 ... 27
• 나. 우리나라 도입 및 이행현황 ... 29
• 다. 수질오염총량제도의 성과 및 한계 ... 30
• 2. 불확실성을 고려한 안전율 ... 33
• 가. 안전율의 역할 ... 33
• 나. 수질오염총량에 내재된 불확실성 ... 35
• 제4장 불확실성을 고려한 안전율 산정 연구사례 ... 39
• 1. 안전율 산정 방법 개요 ... 39
• 2. 내재적(implicit) 안전율 ... 46
• 3. 외재적 안전율(Explicit MOS) ... 47
• 가. 관측치에 근거한 안전율(variability) ... 48
• 나. 추계적 방법을 이용한 안전율 산정 ... 50
• 4. 리스크에 기반한 안전율 ... 53
• 가. Franceschini와 Tsai(2008)의 접근 방법 ... 55
• 나. Chin(2009)의 접근 방법에 대한 정리 ... 57
• 다. 공학적 설계안전여유를 이용한 리스크 기반 접근방법 ... 59
• 제5장 결론 및 제언 ... 64
• 참고문헌 ... 66
• Abstract ... 71
• 끝페이지 ... 75