HSPF 모형을 이용한 용담댐 유역 비점오염 부하특성 분석과 관리대상 소유역 및 BMPs의 선정
Evaluation of Non-Point Source Pollution Load Characteristics and Identifying Management Sub-Basin Area and Best Management Practices Using HSPF Model in Yongdam Dam Watershed
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Abstract
목적
용담댐 유역의 비점오염 유출특성을 파악하고, 소유역의 실정에 맞는 적절한 관리방안을 마련하고자 하였다.
방법
용담댐 유역의 오염부하 현황을 조사하고, 대상 지역에 대한 HSPF 유역모델 구축 및 비점유출 특성을 분석하였다. 이를 토대로 비점오염 관리대상 세부 집수구역을 선정하고 비점오염 저감 효과를 살펴보았다.
결과 및 토의
용담댐 유역의 비점오염 분포에 따라 선정한 3개 소유역의 비점오염 유출특성을 평가하고 관리 대상지역을 선정하기 위하여 HSPF 모델을 구축하였다. 강우강도 구간별로 하천에 유입되는 부하량을 분석한 결과, 무강우일에 오염부하량은 11.8~19.9%를 차지하고, 진안천은 10~30 mm 구간, 장계천과 장계천합류후는 30~60 mm 구간에서 가장 높은 부하량을 보였다. 또한 부하지속곡선 분석결과에 의하면 각 소유역의 말단에서 유량이 증가한 시기에 BOD 부하량의 초과빈도가 높게 나타났으며, T-P는 전 유량 구간에서 부하량 초과빈도가 높게 나타났다. 대상유역의 하천수질은 점과 비점오염에 의해 복합적으로 영향을 받는 것으로 판단되었다. 3개 소유역별로 비점오염 관리 필요성이 높은 세부 집수구역 10개소를 선정하여 비점오염 저감을 위한 밭 토지피복을 적용할 경우, T-P 부하량의 저감량은 진안천 325.256~995.912 g/d, 장계천 1279.813~3327.513 g/d, 장계천합류후 1316.831~3555.443 g/d가 저감될 것으로 평가되었다.
결론
용담댐 유역의 비점오염을 저감하기 위해 유역의 비점오염 현황조사와 HSPF 모형에 의한 유출특성 분석을 통해 세밀한 비점오염 관리대상 구역 선정 및 비점오염 저감 효과를 평가할 수 있었다.
Trans Abstract
Objectives
To identify and estimate the non-point source (NPS) pollution loads in the Yongdam watershed, and to take an appropriate NPS management plan suitable for the environmental conditions of the sub-basin of Yongdam watershed.
Methods
The NPS pollutant loads of the Yongdam watershed was investigated to establish the hydrological simulation program-fortran (HSPF) model for the study area so that the characteristics of non-point runoff were simulated. Furthermore, the detailed catchment area subject to non-point pollution management was selected and the effect of reducing non-point pollution was examined based on the various simulation results.
Results and Discussion
The three sub-basins, including specific component of catchments, of Yongdam watershed was selected according to the load intensity and distribution of NPS pollution. The result of analyzing the load flowing into the downstream by rainfall intensity revealed that the pollutant load accounted for 11.8~19.9% in the dry season, and for Jinan-cheon sub-basin the load was high in the range of 10~30 mm while Janggye-cheon sub-basin and downstream of Janggye-cheon junction sub-basin showed a high load in the range 30~60 mm. In addition, the load duration curve (LDC) showed the excess frequency of BOD load was high when the flow rate increased at the end of stream for each sub-basin, whereas the load excess frequency was high in T-P in the entire flow range. LDC analysis led to us that the water quality of stream was affected by point and non-point pollutants in a complex way. When the ground cover in a farm were installed by selecting 10 detailed catchments with high need for NPS pollution management, the reduction of T-P load was estimated to be reduced by 325.256~995.912 g/d in Jinan-cheon sub-basin, 1279.813~3327.513 g/d in Janggye-cheon sub-basin, and 1316.831~3555.443 g/d in downstream of Janggye-cheon junction sub-basin.
Conclusion
Through various simulation experiments using the HSPF model, it was feasible to select an catchment subject to NPS pollution control in detail and evaluate the effect of reducing NPS pollution.
1. 서 론
우리나라는 계절적으로 편중된 강수패턴과 높은 하상계수 등으로 상수원을 확보하고자 많은 지역에 댐을 건설하였으며, 이러한 댐유역은 수질보전을 위하여 비점오염 관리 필요성이 대두되어왔다. 대부분의 댐과 저수지에서 여름 강우 시 유역의 축산농가, 농경지 등으로부터 유입된 유기물질과 N, P 등 영양 염류, 그리고 부유물질(suspended solid, SS) 등이 유입되고 있으며, 이러한 비점오염물질이 수체에서 조류의 과다 증식을 유발하여 수질을 악화시키는 주요 원인으로 알려져 있다[1]. 이와 같은 추세를 반영하여 국가의 물환경관리 패러다임도 점오염원에서 비점오염원(Non-point source, NPS) 중심으로 전환되고 있는 상황이다[2]. 특히, 전국적으로 수계로 유입되는 BOD 오염부하(2010년)의 68%가 비점오염원에 기인되는 것으로 나타났으며, 2020년대에는 불투수면 확대 등으로 인해 비점오염 부하가 지속적으로 증가할 것으로 전망되고 있다[3].
일반적으로 비점오염원은 유역에 거쳐 널리 산재하여 분포되어 있으며, 대부분 강우 유출수와 함께 수계로 배출되고, 유출특성과 양상이 해당 유역의 지형 및 강우 형태에 따라 시공간적으로 큰 차이를 나타내어 비점오염물질의 발생, 유출, 유달부하량의 산정과 관리가 매우 어렵다[4~6]. 특히 몬순기후의 영향으로 대부분의 강우가 여름에 집중되는 지역에서는 균일한 강우량 분포를 보이는 지역에 비해 비점오염관리에 더 힘든 지역적인 특성을 가지고 있다[7].
본 연구의 대상지인 용담호는 저수용량 8억 1천만 5천톤으로 전주권역으로 용수공급과 발전 및 홍수조절을 담당하고 있으며, 금강 본류에 안정적 하천유지 용수공급과 하류의 수질개선 등의 역할을 하고 있다. 저수용량으로는 소양, 대청, 충주, 안동댐에 이어 우리나라 인공댐호 중 5번째 규모이다[8,9]. 또한, 용담댐 유역의 오염원은 점오염원에 비하여 비점오염원이 대부분을 차지하고 있으며, 전통적인 경작에서 고소득 작물재배로 전환되고 있어 농업비점 오염부하량의 증가와 더불어 축산농가 증가에 따른 축산계 오염부하량이 지속적으로 상승할 것으로 전망되고 있다[10]. 최근 용담댐 유역을 대상으로 토지피복 및 토양 특성에 따른 수문 영향[11], 임상별로 수문에 미치는 영향12), 기후 변화에 따른 유량 변화[13,14] 등에 대한 연구들이 수행되어 오고 있다. 그러나 상수원으로써 용담호의 수질 보전을 위해서는 상류 유역으로부터 유입되는 비점오염에 대한 체계적인 관리가 요구되나, 유역의 비점오염 발생과 유출특성에 대한 정보는 여전히 부족한 실정이다.
본 연구에서는 최근 녹조 현상이 나타나는 등 용담호 유역수질관리를 위한 비점오염 관리에 관련된 연구정보를 도출하고 관리방안 마련에 요구되는 다양한 조사 분석자료를 제공하고자 하였다. 용담댐 유역에서 주요 비점오염원이 분포하는 소유역에 대한 비점오염 유출특성을 파악하고, 현장의 실정에 맞는 적절한 비점오염 시설과 저감방안을 살펴보았다. 특히, 유역모델 구축과 일련의 모의실험을 통하여 비점유출 특성을 분석하고 대상지역의 비점오염 저감시설의 적용과 대책을 마련하여 그 효과를 파악함으로써 용담댐 유역의 비점오염 관리를 위한 중장기 계획 수립에 중요한 정보를 제공하고자 하였다.
2. 재료 및 방법
2.1. 연구 대상지역
용담댐 유역의 8개 소유역 중 비점오염 관리 필요성이 높은 지역을 연구 대상지역으로 선정하고자 하여, 금강수계 수질오염총량관리 자료15)를 분석하여 오염물질 배출부하량이 높은 지역을 선정하였다. 용담댐 유역의 8개 소유역에 대한 유역도를 Fig. 1에 제시하였고 해당 소유역을 대상으로 총배출부하량(2018년 기준)을 산정한 결과는 다음의 Table 1과 같다.
Map of study area and sub-basins in Yongdam watershed.
BOD and T-P loads for each sub-basin in Yongdam watershed.
BOD 비점오염 배출부하량은 장계천, 장계천합류후, 구량천, 정자천, 진안천, 진안천합류후, 용담댐, 주자천 소유역 순이었으며, T-P 비점오염 배출부하량은 장계천, 구량천, 장계천합류후, 정자천, 진안천, 진안천합류후, 주자천, 용담댐 소유역 순으로 높게 나타났다. 반면, 비점오염 부하의 집중 강도를 나타내는 단위면적 당 비점오염 배출부하량은 BOD와 T-P 항목 모두 장계천, 진안천, 장계천합류후, 정자천, 구량천, 진안천합류후, 용담댐, 주자천 소유역 순으로 높게 나타났다. 이에 따라 단위면적 당 비점오염 배출부하량이 가장 높은 3개 지역인 장계천, 진안천, 그리고 장계천합류후 소유역을 연구 대상 지역으로 선정하였다.
2.2. HSPF 모델 적용과 재현성 분석방법
비점오염원 관리를 위한 최적관리기법(best management practices, BMPs) 등 다양한 비점오염 관리대책에 대한 효과를 평가하기 위해서는 해당 유역의 특성을 적절하게 반영할 수 있는 모형을 선정하여 적용할 필요가 있다. 유역모형은 다양한 종류가 있으며, 이 모형들은 오염의 생성에 영향을 미치는 유역의 작용을 잘 표현하고, 단순히 전체의 상태를 설명하기보다는 문제의 원인을 밝히는 데 적합하고, 보·검정 단계를 거쳐 유역의 한 지점에서 유량 및 수질의 변화를 예측할 수 있다.
특히, 비점오염원의 특성에 맞게 강우시 발생하는 오염물질을 모의하기 위해서는 적절한 유역모형을 선정하여 적용해야 하며 이 중 HSPF(Hydrological Simulation Program-Fortran)모형은 도시 및 농촌지역을 통합적으로 모의할 수 있으며, 새만금 및 남한강 그리고 낙동강 유역 등 다양한 유역에서 비점오염 유출특성 및 관리대책의 평가를 위해 활용되고 있다[16~18].
HSPF 모형은 미국 환경청(USEPA)과 미국 지질조사기관(USGS)이 공동으로 개발하였으며, 유역의 수학적 표현과 기상자료의 준비, 수리학적 Time series와 인자의 평가, 보정과 검정 절차에서 Time series는 EPA에서 개발된 WDM (Watershed Data Management)라고 불리는 독립형 자료관리 프로그램을 통해서 입력되며 이 인자들은 UCI (User’s Control Input) 파일을 통해서 모델에서 구동되어 진다[19].
HSPF의 적용 모듈로는 투수지역의 수문 및 수질을 모의하는 PERLND, 불투수지역의 수문 및 수질을 모의하는 IMPLND, 수체 내의 수리 및 수질을 모의하는 RCHRES로 구성되어 있으며, 각 모듈은 물의 흐름과 관계된 부분, 토사유출 및 영양염류 등 수질과 관계되는 부분으로 구분되어 있다[20]. 수체 내 수리 모의는 흐름을 한 방향으로 보며 한 부분의 유입과 여러 방향의 유출부분으로 구성되어 있으며, 수체의 깊이에 대한 수표면적과 저류되는 수량과의 관계는 변하지 않는다는 가정을 기초로 하고 있다[21].
본 연구에서는 유역모델에서 수질을 모의하는 데 있어 정확성을 향상하고자 대상지역의 기상자료를 수집, 분석하여 용담댐 유역에서 나타나는 기후 및 기상 그리고 수문특성을 HSPF 모델에 적용하였다. 장래 수질 및 비점오염 저감효과의 평가는 Fig. 2의 모의실험 흐름도에 따라, 세부 집수구역에서 비점오염 저감을 위한 최적관리기법을 시나리오에 적용하였다. 이후, 시나리오 적용 전과 후의 평균 유출저감 효율을 바탕으로 HSPF 모델에서의 유출저감 매개변수를 조절하여 비점오염 저감 효과를 예측하였다.
Flow chart to predict water quality simulation and evaluate effect of NPS control.
본 연구에서 구축된 HSPF 모델의 모의 유량과 수질은 관측된 유량과 수질과의 적합성을 평가하기 위해 다음의 Eq. 1과 Eq. 2 그리고 Eq. 3에 나타낸 RMSE (Root mean square error) 및 상대오차(%, %difference), O/S 등을 검토하였으며, 모형의 효율성을 평가하기 위한 %difference의 적용기준은 다음의 Table 2와 같다.
Range of %Difference to evaluate reproducibility of HSPF model.
여기서, Oi = 실측치,
Si = 모의치
2.3. 모의 방법 및 분석
2.3.1. 우선순위 집수구역 평가방법
연구 대상유역에서 비점오염 관리를 세부적이고 효율적으로 수행하려면 비점오염 발생과 배출이 있는 정확한 세부 집수구역이 파악되어야 한다. 이를 위해서 본 연구에서 구축한 HSPF의 Sub-basin을 이용하였으며, 보･검정이 완료된 HSPF 모델의 모의 결과를 이용하여 모델의 각 Sub-basin별로 단위 면적당 비점오염 유달부하량을 평가하여 비점오염 관리가 시급한 집수구역의 우선순위를 분석하였다.
소유역별 단위면적당 비점오염 유달부하량은 보·검정이 완료된 모델로부터 점오염원을 제거하고 각 소유역별로 비점오염에 의한 유달부하량만을 산출하였다. 각 집수구역으로 유입되는 부하량과 유출되는 부하량의 차이를 산정한 후 각 집수 구역의 면적으로 나누어 다음의 Eq. 4와 같이 수질항목별 단위면적당 비점오염 유달부하량(NPS delivery load per unit area), W(NPS-dlpa)을 결정하였다. 여기서, 비점오염 유달부하량이 BOD, SS, T-P 항목별로 농도 범위가 서로 다르므로 이를 표준화하기 위해서 항목별로 다음과 같은 식 Eq. 5를 이용하여 대표 비점오염 유달부하 지수, T(NPS-dlpa)를 구하여 표준화하였다.
여기서, T(NPS-dlpa) : 지점 i에서의 대표 유달부하 지수 (-)
W(NPS-dlpa)i : 수질항목별 지점 i에서의 항목별 유달부하 (-)
W(NPS-dlpa)min : 수질항목별 최소 유달부하량 (-)
W(NPS-dlpa)max : 수질항목별 최대 유달부하량 (-)
또한, 각 소유역별로 BOD, SS, T-P 등 3개 항목의 T(NPS-dlpa)를 기준으로, 이 값이 큰 상위 10개 집수구역을 장래 비점오염 관리를 실시할 우선순위 집수구역으로 선정하였다.
대상지역 세부 집수구역의 비점오염 저감 대책의 수질개선 효과 평가를 위해서 보･검정이 완료된 모델의 모의 결과를 이용하여 HSPF 모형에 BMPRAC 모듈을 추가하여 각 비점오염 저감 대책들의 제거율을 입력하여 모의를 수행하였다. 최적관리기법에 의한 각 비점오염 저감 대책에 대한 수질개선 효과는 부하량으로 평가하였으며, 비점오염 유출에 대한 효과를 평가하기 위해 모의 결과에서 무강우 시기는 제외하고 평가하였다.
3. 결과 및 고찰
3.1. 모델의 구축과 보검정
HSPF 모델은 진안천, 장계천, 장계천합류후 소유역을 별도로 구분하여 구축하였으며, 해당 유역의 유역도, 수치지도, 하천망, 토지피복도 등을 이용하여 다음의 Fig. 3과 같이 DEM (Digital Elevation Model), Land-use, Sub-basin 자료를 구축하였다. DEM 구축 등을 통해 분할한 집수구역은 진안천 소유역에 총 47개 세부 집수구역, 장계천 소유역에 총 41개 세부 집수구역, 장계천합류후 소유역에 총 47개 세부 집수구유역으로 구성되어 있다. 연구 지역에는 장수, 동향, 진안 관측소 등 총 3개의 기상관측소가 있으며, 기상자료는 2014~2021년까지 종관기상관측소(ASOS) 및 방재기상관측소(AWS)의 관측 자료(강수량, 풍속, 이슬점온도, 일사량 등)를 수집하여 모델에 적용하였다.
Spatial input data to set model up for each sub-basin in Yongdam watershed.
유역모델의 보･검정은 2014년~2021년까지 환경부 수질측정망 자료 및 수위･유량, 기상 등 최근 8년 동안의 자료를 이용하여 구축된 HSPF 모델에 대하여 수행되었다. 모델의 보정은 해당 유역의 하천 수질측정망이 있는 지점에서 각각 수행되었으며, 진안천 소유역은 진안천(송대교) 지점에서, 장계천과 장계천합류후 소유역은 국가 수질측정망이 위치하지 않아 금강하류의 가막(금본A)지점에서 보･검정하였다. 유역모델의 보정은 수질모의에 적절한 매개변수를 변화시키면서 단순시행착오법에 의해 유량, SS, BOD, T-P 순으로 진행하였다.
HSPF 모델의 유량을 보정하기 위해 변화시키는 비교적 주요한 인자는 PERLAND 모듈 PWAT-PARM2의 LZSN, IMFILT, KVARY, AGWRC와 PWAT-PARM3의 DEEPER, PWAT-PARM4의 UZSN, INTFW, IRC 등의 매개변수이다. SS를 모의함에 있어서 비교적 주요한 영향을 미치는 인자는 PERLND 모듈에서 SED-PARM2의 KRER, JRER와 SED-PARM3의 JSER, KGER, JGER, IMPLND 모듈에서 SLD-PARM2의 KEIM, JEIM, RCHRES 모듈에서 SAND-PM의 W, KSAND, EXPSND 등의 매개변수가 있으며, 수질 모의에서 비교적 주요한 영향을 미치는 인자로는 KBOD20, KODSET, KTAM20, KNO320, CVBO 등의 매개변수이다. 각 소유역에서 사용된 보･검정 관련 주요 매개변수의 값은 Table 3~Table 5에 제시하였으며, 해당 매개변수의 범위는 HSPF Technical note [22]와 HSPF Version 12 User’s Manual [23]에 제시된 범위에 해당하는 것으로 나타났다.
Hydrology parameters of HSPF model for calibration in Yongdam watershed.
Water quality parameters of HSPF model for calibration in Yongdam watershed.
Suspended solid parameters of HSPF model for calibration in Yongdam watershed.
연구지역의 유량과 수질에 대한 보･검정은 US EPA [24], Donigian [25,26]에서 제시한 상대오차를 통해 모델의 효율성을 평가했을 때, 다음의 Table 6 및 Fig. 4와 같이 연구 지역의 대상지점에서 모든 항목이 Very Good으로 평가되어 상대오차를 통한 HSPF 모의값은 실측값에 대한 결과를 잘 반영하는 것으로 평가되었다.
General calibration and validation tolerances for model application.
Comparison of the observed and simulated flow rate, BOD, SS, and T-P.
3.2. 비점오염 부하특성과 강우강도의 영향
3.2.1. 강우구간별 부하량 비교
보･검정이 완료된 모델의 모의 결과를 바탕으로 2016년~2020년까지 강우 구간별로 수질 항목별 부하량을 산정하여 비교하였다. 강우구간은 강우에 의해 발생되는 유량으로 인하여 수질의 부하량이 영향을 받을 수 있으므로 무강우일과 강우일에 하천의 유량 변동으로 인한 수질 부하량의 영향을 최소화하기 위해 수질 부하량 산정시 강우유출수 조사시 적용하는 선행무강우일수 3일을 적용하여 3일 누적강수량을 기준으로 강우구간을 설정하였다. 강수량 구간은 0 mm, 0~10 mm, 10~30 mm, 30~60 mm, 60~90 mm, 90~120 mm, 120~150 mm, >150 mm 등 8단계로 구분하여 적용하였다. 각 소유역의 말단에서 3일 누적강수량을 기준으로 5년 기간의 강우구간별 부하량을 산정했고, 총 부하량 중 강수 구간에 해당되는 부하량의 점유율을 Fig. 5에 나타내었다.
BOD, SS, T-N and T-P loads depending on precipitation ranges.
진안천 말단에서 강우구간별로 수질 부하량을 평가한 결과, SS는 전체부하량에 비하여 무강우일에는 거의 유출되지 않으나, 강우량이 증가하면서 급격하게 부하량이 증가하는 것으로 나타나 강우량 증가시 산림 등으로부터 토사유출에 의한 영향이 반영된 것으로 여겨진다. BOD와 T-P 부하량은 0~90 mm까지는 강우구간별로 유사한 비율을 보였으며, 10~30 mm에서 가장 높은 비율을 보였다. 장계천 말단의 경우, SS는 무강우일에는 거의 유출되지 않으나, 강우량이 증가하면서 급격하게 부하량이 증가하는 것으로 나타났으며, 진안천 말단과는 다르게 90 mm 이상에서 SS의 부하량 비율이 증가하는 것으로 평가되었다. BOD와 T-P 부하량은 강우구간 30~60 mm 사이에 가장 높은 비율을 보였다. 다음으로 장계천합류후 말단에서 SS는 전체부하량에 비하여 무강우일에는 거의 유출되지 않으나, 강우량이 증가하면서 급격하게 부하량이 증가하는 것으로 나타났으며, 장계천 말단과 유사하게 90 mm 이상에서 SS의 부하량 비율이 증가하는 것으로 평가되었다. BOD와 T-P 부하량은 장계천과 유사하게 강우구간 30~60 mm 사이에 가장 높은 비율을 보였다.
소유역별로는 진안천 소유역에서 BOD및 T-P 부하량은 무강우일에 전체부하량의 12.8~14.1%를 기여하고, 강우구간 10~30 mm에서 가장 높은 비율을 보였으며, SS는 150 mm 이상에서 전체부하량의 59.5%가 발생되었다. T-N의 경우에는 무강우일에 전체부하량의 19.9%가 발생되었다. 장계천 소유역에서 BOD와 T-N 및 T-P 부하량은 무강우일에 전체부하량의 4.6~7.3%를 기여하고, 강우구간 30~60 mm에서 가장 높은 비율을 보였으며, SS는 150 mm 이상에서 전체부하량의 28.1%가 발생되는 것으로 나타났다. 다음으로 장계천합류후 소유역에서 BOD 및 T-N, T-P 부하량은 무강우일에 전체부하량의 4.1~6.9%를 기여하고, 강우구간 30~60 mm에서 가장 높은 비율을 보였으며, SS는 150 mm 이상에서 전체부하량의 29.4%가 발생되는 것으로 분석되었다.
3.2.2. 부하지속곡선 분석
보･검정이 완료된 모델의 모의 결과를 토대로 각 소유역별로 부하지속곡선(load duration curve, LDC)을 작성하였다. 이를 통하여 수질 부하량의 유량 구간별 분포를 바탕으로 비점오염의 영향을 파악할 수 있다. LDC 작성을 위한 기준농도는 용담댐 단위유역의 목표수질 등급(Ib 등급)을 적용하였다. LDC는 유량지속곡선(flow duration curve, FDC)를 먼저 작성하고 여기에 다음 Eq. 6과 같이 기준농도를 곱하여 산정하였다.
LDC에 대한 자료 분석은 2016년~2020년까지 5년간 모델의 모의 결과를 사용하여 유량 구간을 홍수기(0~10%), 풍수기(10~40%), 평수기(40~60%), 저수기(60~90%), 갈수기(90~ 100%)로 구분하였다. BOD와 T-P 부하량이 LDC를 초과하는 비율을 토대로 해당 지점에서 비점오염원이 하천 수질에 미치는 영향을 평가하였다.
각 소유역의 말단에서 모의 결과를 바탕으로 LDC를 분석한 결과와 수위에 따른 LDC의 일일분포를 Fig. 6과 Table 7에 제시하였다. 진안천 소유역에서 BOD는 전반적으로 홍수기와 갈수기에 부하량이 LDC를 초과하는 비율이 높게 나타나고 있어 강우에 의한 비점오염 유출과 환경기초시설 등의 점오염원에 의한 영향을 동시에 받는 것으로 여겨진다. T-P는 유량이 높은 홍수기에 비점오염 유출로 인한 영향을 받는 것으로 판단되었다. 장계천 소유역에서 BOD는 전반적으로 홍수기에 부하량이 LDC를 초과하는 비율이 높게 나타나고 있어 강우에 의한 비점오염 유출에 의한 영향을 받는 것으로 확인되었다. T-P는 전체적으로 모든 유량 구간에서 부하량의 초과빈도가 높게 나타났으며, 점오염원과 비점오염원에 의해 복합적으로 영향을 받는 것으로 추정된다. 다음으로 장계천합류후 소유역에서 BOD는 전반적으로 홍수기에 부하량이 LDC를 초과하는 비율이 높게 나타나고 있어 강우에 의한 비점오염 유출에 의한 영향을 받는 것으로 확인되었다. T-P는 장계천과 마찬가지로 전체적으로 모든 유량 구간에서 부하량의 초과빈도가 높게 나타났으며, 점오염원과 비점오염원에 의해 복합적으로 영향을 받는 것으로 여겨진다.
LDC of BOD and T-P in terms of flow duration interval.
Daily distribution of LDC in terms of water level.
소유역별로는 진안천 소유역 말단에서 BOD와 T-P 부하량은 고유량인 홍수기에 각각 32%, 52%의 초과빈도를 보였고, 장계천 소유역 말단에서 BOD 및 T-P 부하량은 고유량인 홍수기에 각각 37%, 99%의 초과빈도를 보였다. 다음으로 장계천 합류후 소유역 말단에서 BOD 및 T-P 부하량은 고유량인 홍수기에 각각 35%, 99%의 초과빈도를 보였다. 특히 T-P의 경우에는 3개 소유역 모두 전체 유량 구간에서 높은 초과빈도를 나타내었다.
3.3. 비점오염 관리지역의 선정과 최적관리기법의 선정
3.3.1. 소유역의 세부 집수구역별 단위면적당 비점유달 부하량
보･검정이 완료된 모델의 모의 결과를 바탕으로 각 소유역의 비점오염 유출로 인한 단위면적당 유달부하량을 분석한 결과는 다음의 Fig. 7과 같다. 단위면적당 비점유달부하량이 가장 높은 집수구역을 살펴보면, 진안천 소유역에서 BOD는 진안천의 지류인 상림천 하류에 위치한 JA-Sub14 (4.46 kg/day/km2), SS는 진안천 중류에 위치한 JA-Sub15 (10,701 kg/day/km2), 그리고 T-P는 BOD와 마찬가지로 상림천 하류에 위치한 JA-Sub14 (0.17 kg/day/km2)으로 나타났다. 장계천 소유역에서 BOD는 장계천의 지류인 용산곡천 상류에 위치한 JG-Sub62 (2.59 kg/day/km2), SS는 장계천 하류에 위치한 JG-Sub89 (302.6 kg/day/km2), T-P는 BOD와 마찬가지로 JG-Sub62 (0.14 kg/day/km2)으로 나타났다. 다음으로 장계천합류후 소유역에서는 BOD의 경우 금강 중류에 위치한 JGa-Sub34 (4.78 kg/day/km2), SS는 금강의 지류인 율치천 하류에 위치한 JGa-Sub47 (10,861 kg/day/km2), 그리고 T-P는 BOD와 마찬가지로 금강 본류에 위치한 JGa-Sub43 (0.34 kg/day/km2)으로 나타났다. 이상과 같이 소유역별 단위면적당 비점유달부하량이 BOD와 T-P는 동일한 지역에서 높았으나 SS와는 다른 양상을 보였다.
NPS delivered loads unit area for each catchment in sub-basin.
3.3.2. 우선순위 소유역 선정
진안천 소유역에서 T(NPS-dlpa) 값이 가장 높은 세부 집수 구역은 진안천의 지류인 상림천 하류에 위치한 JA-Sub14이었고, 가장 낮은 집수구역은 진안천과 내오천이 합류한 이후인 JA-Sub36이었다. 장계천 소유역에서는 장계천의 지류인 명덕천 하류에 위치한 JG-Sub78이었고, 가장 낮은 T(NPS-dlpa)값을 보인 집수구역은 장계천 하류에 위치한 JG-Sub88이었다. 장계천합류후 소유역에서 가장 높은 T(NPS-dlpa) 값은 금강 중류에 위치한 JGa-Sub34이었고, 가장 낮은 집수구역은 와룡천 합류이후 금강에 위치한 JGa-Sub39으로 나타났다. 이에 따라, T(NPS-dlpa)가 높은 순서대로 진안천, 장계천, 장계천합류후 소유역의 상위 10위에 포함되어 있는 집수구역을 다음 Table 8과 같이 비점오염 관리를 위한 우선순위 소유역으로 선정하였다.
Determination of apprehensive non-point source pollutants sub-catchments in Yongdam watershed.
3.3.2. 비점오염 저감시설에 의한 효과분석
앞에서 선정된 세부 집수구역에 설치할 비점오염 저감시설은 비점오염 저감시설의 설치 및 관리운영 매뉴얼[27]에서 제시한 8단계 관련 요소에 따라 종류와 형태를 선정하고 용량을 산정하였다. 이에 따라 해당 집수구역에서 저감되는 비점오염 부하량을 HSPF 모델로 예측 평가하였다. 선정된 대상 지역에 설치될 인공습지는 진안천 소유역 2개소, 장계천 소유역 3개소, 장계천합류후 소유역 2개소를 적용하였으며, 처리효율은 국내·외 인공습지 조성 사례[28~30]에서 제시하고 있는 SS 27.9~90.7%, T-P 33.8~88.2%를 적용하여 비점오염 부하의 저감효과를 분석하였다. 침사지는 진안천과 장계천 소유역에 각 1개소 설치하는 것으로 제시하였으며, 침사지 처리효율은 실제 시설의 운영사례[31]에 의거하여 SS 54.6~58.2%, T-P 34.7~38.3%의 저감율을 적용하였다. 또한, 저영향개발(low impact development, LID) 관련 시설은 진안천 소유역의 3개의 집수구역을 대상으로 적용하였으며, 불투수면적의 10~80%를 투수면적으로 개선하는 것을 가정하여 저감효율을 산정하였고, 인공습지와, LID시설, 침사지에 대한 효율을 Table 9에 제시하였다.
Predicted reduction of NPS loads by NPS treatment facilities for apprehensive non-point source pollutants sub-catchments.
비점오염부하 저감시설 중 SS를 저감하기 위해서는 LID가 진안천 소유역의 JA-Sub15에 설치될 경우 가장 높은 저감량을 보였고, 다음으로 장계천 소유역의 JG-Sub86과 JG-Sub89에 인공습지를 조성했을 경우가 뒤를 이었다. 반면, T-P 저감을 위해서는 장계천 소유역의 JG-Sub86과 JG-Sub89에 인공 습지를 조성했을 경우가 가장 큰 저감량을 보였고 다음으로 장계천 합류후 소유역 JGa-Sub16에 인공습지를 조성했을 경우였다. 한편, 침사지의 저감량은 LID와 인공습지에 비하여 SS와 T-P 모두 상대적으로 크지 않았다.
다음으로 최적관리기법 중 비점오염 저감 대책으로 농업비점 저감을 위한 논 물꼬시설을 진안천 소유역 830개소, 장계천 소유역 2,349개소, 장계천합류후 소유역 2,087개소에 적용하는 것을 고려하였다. 물꼬시설의 처리효율[32]은 SS 83.6%, T-P 62.6%를 저감하는 것으로 평가를 실시하였다. 여기서, 논물꼬시설은 각 소유역의 전체 논의 10~50% 범위의 피복을 대상으로 평가하였으며 각 유역 말단에서 SS와 T-P의 저감효과를 평가하였다.
농업비점 저감을 위한 밭 토지피복 또한 각 소유역에 위치한 전체 밭에서 10~50%의 토지면적을 적용하는 것으로 가정하였으며, 밭 토지피복에 의한 처리효율[33]은 SS 80.8%, T-P 56.1%를 저감하는 것으로 평가를 실시하였다. 밭 토지피복은 각 소유역의 전체 밭을 대상으로 평가하였으므로 논의 경우와 마찬가지로 각 유역 말단에서 SS와 T-P의 저감효과를 평가하였다.
이러한 논과 밭의 농업비점 저감대책을 강구하였을 때의 결과를 Table 10에 제시하였다. 최종 지점인 장계천합류후 소유역 말단에서 논물꼬시설에 의한 SS와 T-P는 각각 55.42~183.57 kg/day, 224.839~607.065 g/day이 저감되는 것으로 평가되었으며, 밭 피복을 실시할 경우에는 SS와 T-P 저감량이 각각 995.96~3299.10 kg/day, 1316.831 ~3555.443 g/day 저감되는 것으로 평가되어 밭에 비점오염 저감대책을 적용하는 경우가 논의 경우보다 훨씬 저감량이 큰 것으로 나타났다.
Predicted reduction of NPS loads by BMPs in paddy field and farms of three sub-basins.
4. 결 론
용담댐의 8개 소유역을 대상으로 단위면적당 비점오염배출 부하량을 분석한 결과를 바탕으로 진안천, 장계천, 장계천합류후 소유역이 비점오염 관리 필요성이 높은 지역으로 파악되었으며, 이들 3개 소유역을 연구대상으로 선정하여 비점오염 부하 유출특성과 저감시설의 선정 및 효과를 평가하였다.
각 소유역의 비점오염 유출특성과 비점오염 저감 대책의 효과 평가를 위해 HSPF 모델을 구축하였으며, 보･검정이 완료된 모델 결과를 이용하여 강우구간별로 분석한 결과, 진안천 소유역은 10~30 mm 구간, 장계천과 장계천합류후 소유역에서는 30~60 mm 구간에서 가장 높은 BOD와 T-P 유출부하량을 보였다. T-N의 경우 진안천 소유역에서는 무강우일, 장계천과 장계천합류후 소유역에서는 BOD, T-P와 마찬가지로 30~60 mm 구간에서 가장 높은 유출부하량을 보였다. 이에 반하여 SS는 모든 소유역에서 150 mm 이상에서 가장 높은 부하량을 보였다. 또한, 부하지속곡선을 분석한 결과에 따르면, 각 소유역의 말단에서 유량이 증가한 시기에 BOD 부하량의 초과빈도가 높게 나타났으며, T-P는 전 유량 구간에서 부하량 초과빈도가 높게 나타나 이 대상유역의 하천수질은 점과 비점오염에 의해 복합적으로 영향을 받는 것으로 확인되었다.
HSPF 모델에 의한 모의 결과를 토대로 비점오염의 중점 관리대상 집수구역을 각 소유역별로 10개소를 선정하여 비점오염 저감량을 평가하였다. 비점오염 저감시설을 설치할 경우, SS를 저감하기 위해서는 LID가 진안천 소유역의 JA-Sub15에 설치될 경우 가장 높은 저감량을 보인 반면, T-P 저감을 위해서는 장계천 소유역의 JG-Sub86과 JG-Sub89에 인공습지를 조성했을 경우가 가장 큰 저감량을 보였다. 한편, 비점오염 저감 대책은 밭 BMPs를 적용할 경우 가장 높은 저감 효율을 보였으며, 장계천합류후 말단 지점에서 SS 995.96~3299.10 kg/day, T-P 1316.831~3555.443 g/day가 저감될 것으로 평가되었다.
이로써, 용담댐 유역의 비점오염을 저감하기 위해 유역의 비점오염원 분포자료를 토대로 HSPF 모델구축과 유출특성 분석을 통하여 비점오염 관리대상 소유역의 선정과 적합한 BMPs를 선정할 수 있었다.
Acknowledgements
본 연구는 금강수계관리위원회 환경기초조사사업(11-1480355-000125-01)의 지원으로 수행되었으며, 일부는 한국연구 재단의 연구지원(과제번호: NRF-2019R1A2C1006441)으로 수 행되었습니다.
Notes
Declaration of Competing Interest
The authors declare that they have no known competing financial interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper.