국내 도시 물 시스템의 온실가스 배출량 분석: 파주시 사례를 중심으로

Greenhouse Gas Emissions of an Urban Water System in Korea: A case study of Paju city

Article information

J Korean Soc Environ Eng. 2023;45(8):357-370

Publication date (electronic) : 2023 August 31

doi : https://doi.org/10.4491/KSEE.2023.45.8.357

Yiseul Hong ¹

, Jooyoung Park ²^,

¹Energy Environmental Policy Technology, Graduate School of Energy Environment, Korea University, Republic of Korea

²Department of Civil and Environmental Engineering, Seoul National University, Republic of Korea

홍이슬¹

, 박주영²^,

¹고려대학교 에너지환경대학원 에너지환경정책기술학과

²서울대학교 건설환경공학부

^†Corresponding author E-mail: jy_park@snu.ac.kr Tel: 02-880-7074

Received 2023 June 23; Revised 2023 July 11; Accepted 2023 August 6.

Abstract

목적

본 연구에서는 국내 도시 중 파주시를 사례지역으로 선정하여 도시 물 시스템의 전 생애주기를 고려한 온실 가스 배출량을 추정함으로써 국내 물 부문 탄소중립 전략 마련을 위한 기초자료로 제공하고자 하였다.

방법

분석대상에는 지방상수도 및 광역상수도 시설 (취수장, 정수장, 가압장 및 상수관로), 공공하수도 (하수관로, 펌프장 및 공공하수처리시설), 공공폐수처리시설, 개인하수처리시설, 물 재이용 시설(빗물이용시설, 중수도, 하･폐수처리수 재이용시설)을 포함하였다. 본 연구의 온실가스 배출량 추정에는 공공하･폐수처리시설 및 개인하수처리시설 운영 단계에서 발생하는 CH₄ 및 N₂O의 scope 1, 물 인프라 운영 시 전력 사용에 따른 scope 2, 그리고 인프라 건설･유지관리 단계의 상･하수도관 제조 및 운영 단계에서 사용되는 수처리 약품 제조 관련 scope 3 배출원이 고려되었다. Scope 1 배출량은 국내 산정지침과 2019 IPCC 가이드라인을 활용하여 추정 후 각 산정지침에 따른 추정치를 비교하였으며, scope 2 및 scope 3에 대해서는 전과정평가를 통해 배출량을 추정하였다. 본 연구의 시간적 범위는 2018년이며, 국가통계, 현장 인터뷰 및 문헌을 통해 온실가스 배출량 추정을 위한 데이터를 수집하였다.

결과 및 토의

2018년 파주시 물 부문의 온실가스 배출량은 총 197.4천 톤 CO₂eq으로 분석되었다. 이 중 scope 2 배출량이 66.3%로 가장 큰 비율을 차지하였으며, 특히, 고품질의 공업용수를 생산하는 하･폐수처리수 재이용시설을 포함한 물 재이용 부문이 scope 2 배출량의 41.0%로 나타났다. 다음으로는 scope 1 배출량이 25.5%로 높게 나타났으며, scope 3 배출량이 8.2%로 가장 낮은 비율을 차지하였다. 그러나, scope 1 배출량의 경우, 산정지침별 상이한 배출량 산정식 및 배출계수로 인해 추정결과 간에 2.9~6.5배의 차이가 발생하는 것으로 나타났다.

결론

파주시 물 부문의 탄소중립 달성을 위해서는 scope 2 배출량의 저감을 위한 에너지 효율 제고 및 하･폐수 기원의 scope 1 배출에 대한 저감 방안이 요구된다. 그러나 신뢰도 높은 배출량의 추정을 위해서는 국내 현장을 반영한 scope 1 배출계수가 개발될 필요가 있다. 이와 더불어, 물 부문 온실가스 배출에 대한 더욱 포괄적인 이해를 위해 플랜트 및 장비, 최종 물 소비 등과 관련하여 국내 여건이 반영된 실증 데이터에 대한 연구가 필요하다

Trans Abstract

Objectives

This study assessed the greenhouse gas emissions (GHG) in the urban water system from a life cycle perspective in the city of Paju. It serves as a case study to provide a quantitative basis for the net-zero water management.

Methods

The scope of the study included the centralized local water supply and inter-basin water import system (water abstraction facilities, water treatment plants, pump stations, and water pipelines), wastewater system (wastewater pipelines, pump stations, and wastewater treatment plants, public industrial wastewater treatment plants, on-site wastewater treatment facilities), and circular water use (rainwater harvesting, greywater reuse, and wastewater recycling). This study considered scope 1 emissions, specifically CH₄ and N₂O emissions generated from wastewater treatment plants, scope 2 emissions from the electricity use during the operation of water infrastructure, and scope 3 emissions associated with the production of water and wastewater pipelines and chemicals. Scope 1 emissions were quantified using both the national guidelines and the 2019 IPCC guideline, and the estimates based on the two methods were compared. Scope 2 and scope 3 emissions were evaluated using life cycle assessment. To quantify GHG emissions for the year 2018, data were collected or estimated from various sources, including public statistics, field interviews, and the literature.

Results and Discussion

In 2018, the total GHG emissions from Paju’s water system were 197.4 thousand tons of CO₂ eq. Among these emissions, the scope 2 emissions accounted for the largest share, comprising 66.3% of the total. Notably, circular water use, which included wastewater recycling for high-quality industrial uses, accounted for 41.0% of the scope 2 emissions. Scope 1 emissions accounted for 25.5% and scope 3 emissions accounted for 8.2% of the total emissions. However, in the case of scope 1 emissions, the estimates varied significantly by 2.9 to 6.5 times, depending on the calculation methods and emission factors provided by two different guidelines.

Conclusion

To achieve carbon neutrality in the water sector of the city of Paju, two approaches are required: enhancing energy efficiency to reduce scope 2 emissions and implementing measures to reduce scope 1 emissions. However, to obtain accurate and reliable estimates of the GHG emissions, it is crucial to develop applicable scope 1 emission factors based on field data. Furthermore, to gain a comprehensive understanding of GHG emissions in the water sector, further studies are necessary to analyze embodied GHG emissions in water infrastructure and GHG emissions associated with the end use of water.

Keywords: Urban water system; GHG emissions; GHG emissions intensity; scope 1; scope 2; and scope 3 emissions

Keywords: 도시 물 시스템; 온실가스 배출량; 온실가스 집약도; scope 1; scope 2 및 scope 3 배출량

1. 서 론

상･하수도 서비스를 포함한 도시 물 부문은 다양한 경로의 배출원을 통해 온실가스 배출에 직･간접적으로 기여하고 있다. 국가별 물 부문의 온실가스 기여도는 1~3% 사이로 보고되고 있으나, 파리협정에 따른 지구 평균온도 상승폭 1.5 oC를 달성하기 위해서는 2050년까지 모든 산업 부문에서 탄소중립을 달성해야 하므로, 물 부문 또한 온실가스 저감을 위한 노력이 요구된다[1-3]. 이에 따라, 전 세계 여러 국가 또는 도시에서는 기후변화 완화에 기여하기 위한 물 부문의 온실가스 저감 또는 탄소 중립 목표를 수립하고, 이를 달성하기 위한 전략을 이행해오고 있다[4,5]. 국내에서는 K-water (2021) [6]가 ‘2050 탄소중립 로드맵 수립’을 통해 물 부문의 탄소중립 비전 및 이행 전략을 제시하였다. 이에 따르면, 탄소 zero 물관리, 물에너지 확대, 그린수소 활성화 및 흡수원 조성 등 4대 전략 아래 2050년까지 7.8백만톤의 온실가스를 감축할 계획이다. 또한 최근 국가물관리위원회에서는 물이용, 물환경, 수자원관리 및 재난안전관리의 4개 부문에 대한 중점과제 이행을 통해 2050년 순배출량 -0.24 백만톤의 탄소네거티브 달성을 목표로 하는 ‘물분야 2050 탄소중립 로드맵’을 제시하였다[7].

물 부문의 탄소중립 목표를 달성하기 위해서는 취수에서부터 하･폐수 처리･방류까지 도시 물 시스템의 물순환 전반에 걸쳐 전 생애주기적 관점에서 온실가스의 배출을 완전히 이해할 필요가 있다[8]. 물 시스템의 전 생애주기를 고려한 온실가스 배출량 평가 연구는 2010년 전후를 시작으로 최근까지 활발히 진행되어 오고 있다. 특히 도시 단위의 초기 연구로는 물 부족 지역인 미국 California를 대상으로 5가지 용수공급 유형의 건설, 운영 및 유지관리 단계에 걸친 온실가스 배출량을 비교한 Stokes and Horvath (2009) [9] 연구와, 노르웨이 Oslo의 상･하수도 시설을 대상으로 운영 및 유지관리 단계의 온실가스 배출량을 평가한 Venkatesh et al. (2011) [10]의 연구 등이 대표적이다. 최근에는 국가 또는 도시 단위의 하･폐수 처리시스템을 대상으로 하･폐수 내 유기물 및 영양염류의 생화학적 반응에 의해 발생하는 직접배출까지 고려한 연구가 활발히 진행되고 있다[11-15].

국내에서도 최근 물 부문 탄소중립을 위한 움직임과 더불어, 탄소배출 평가를 위한 방법론 개발의 필요성이 대두되었다[7]. 그러나 이와 같은 국내 정책변화에도 불구하고, 도시 물 시스템의 전 생애주기적 관점에서 온실가스 배출량을 평가한 연구는 아직까지 부족한 실정이다. Kyung et al. (2017) [16]은 대전시를 사례지역으로 수행한 연구에서 물 인프라 중 하수도관에 초점을 맞춰 건설, 운영 및 유지관리와 관련된 직･간접 배출량을 평가하였고, Chang et al. (2017) [17]은 국내 중앙집중형 및 분산형 용수공급 시설 단위에서의 비교 연구로, 운영 단계에 투입된 전기 소비 및 수처리 약품 사용 측면의 간접배출량을 중점적으로 평가하였다. 또한 Kim and Chen (2018) [18]은 서울시 내 상･하수도 시설에 대한 다년간의 온실가스 집약도 변화를 조사하였으나, 시설운영 시 전력 및 연료 소비와 관련된 간접배출량에 대해서만 고려하였다. 따라서, 본 연구에서는 국내 도시 중 파주시를 사례지역으로 선정하여 도시 물 시스템의 전 생애주기 단계별 scope 1 (하･폐수처리시설 운영 등에 따른 CH₄ 및 N₂O 직접배출), scope 2 (인프라 운영 시 전력 소비에 따른 간접배출) 및 scope 3 (물 인프라 건설･유지관리 단계의 상･하수도관 제조 및 운영 단계에서 사용되는 수처리 약품 제조에 따른 간접배출)에 대한 온실가스 배출량 추정을 통해 배출원별 배출 경향을 파악하고, 기존 배출량 산정방법의 문제점을 도출함으로써 국내 탄소중립 전략 마련을 위한 기초자료로 제공하고자 하였다.

2. 연구방법

2.1. 사례연구 대상지 개요

본 연구에서는 경기도 파주시를 사례연구 대상지역으로 선정하였다. 경기도 파주시는 군사분계선과 맞닿아 있는 접경지역 중 하나로, 한반도의 대표 공유하천인 임진강 표류수를 지방상수도의 수원으로 이용하고 있다. 그러나, 임진강 상류에 위치한 북한지역의 유역변경식 댐 건설과 기후변화에 따른 임진강 하류의 유량 감소로[19], 생활･공업용수 수요의 많은 부분을 수도권 광역상수도 수입과 하･폐수처리수 재이용을 통해 충당하고 있다. 2018년을 기준으로 유효우량 및 저수지의 농업용수 공급량(116백만m³)을 제외한 246백만m³의 파주시 물 수요 중 지방상수도의 용수 공급량은 11%를 차지하는 반면, 수도권 광역상수도 수입량은 39%, 하･폐수처리수 재이용 수량은 36%에 해당한다[20]. 그 밖에도 파주시는 지하수이용시설(14%), 중수도(0.01%) 및 빗물이용시설(0.002%)을 통해 용수를 공급하고 있다[20]. 하･폐수처리수 재이용의 경우, 89백만m³ 중 90%가 공업용수로 공급되는데, 이 중 70%는 전기･전자 업종에서 재이용하기 위해 UF(한외여과)+RO(역삼투압)공법 또는 전기투석법(electrodialysis) 등의 고도처리기술을 적용하여 재처리 되고 있다[20]. 각 공급방식을 통해 공급된 공업용수 및 생활･기타용수 중 누수량(4백만m³)을 제외한 용수 사용량은 각각 142 및 93백만m³이며, 이 중 42%에 해당하는 99백만m³의 하･폐수가 불명수(7백만m³)와 함께 공공하수처리시설 및 공공폐수처리시설로 유입･처리 후 방류 또는 재이용 된다[20]. 이 외 51백만m³의 생활오수는 파주시의 하수처리구역 안팎으로 설치된 오수처리시설 (12,051개소) 및 정화조 (13,702개소)를 포함한 개인하수처리시설을 통해 처리되고 있다[20].

2.2. 자료 수집 및 분석

본 연구는 경기도 파주시를 대상으로 도시 물 시스템 관련 전 생애주기를 고려한 온실가스 배출량을 추정하였으며, 배출량 산정을 위한 시간적 범위는 2018년으로 설정하였다. 분석대상에 포함되는 세부적인 물 흐름은 파주시 지방상수도 시설, 광역상수도 시설 및 지하수이용시설을 통한 용수 생산･공급, 빗물이용시설, 중수도 및 하･폐수처리수 재이용시설을 통한 재이용수 생산･공급, 하수관로, 펌프장 및 공공하･폐수처리시설을 통한 하･폐수 차집･처리･방류, 그리고 개인하수처리시설로 유입되는 미차집 오수 등이다. 본 연구에서는 파주시 용수 공급량 중 저수지로부터의 농업용수 공급량(18%)에 대하여 데이터 수집의 한계로 분석범위에 포함하지 않았으며, 유효우량에 의한 농업용수 공급량(14%) 또한 수문 순환에 해당됨에 따라 분석에서 제외하였다. Fig. 1은 본 연구의 시스템 경계를 나타내며, 도시 물 시스템의 인프라 건설, 운영 및 유지관리 단계가 이에 포함된다. 첫 번째로, 건설 단계에서 고려된 온실가스 배출원은 상･하수도관 신규 설치 시 관 제조에 따른 scope 3 간접배출원이다. 운영 단계에서는 공공하･폐수처리시설 및 개인하수처리시설로부터 발생하는 CH₄ 및 N₂O의 scope 1 직접배출원, 그리고 물 인프라 운영에 소비된 구매 전력과 관련된 scope 2 및 수처리 약품 제조에 따른 scope 3 간접배출원을 포함하였다. 마지막으로 유지관리 단계에서는 상･하수도관 개량･교체에 투입된 관 및 라이닝 재료 제조에 따른 scope 3 간접배출원을 고려하였다.

Fig. 1.

System boundary of this study.

2.2.1. Scope 1: CH₄ 및 N₂O 직접배출

본 연구의 scope 1 배출량 추정에 사용된 산정식 및 활용 데이터를 Table 1에 제시하였다. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)는 하･폐수를 CH₄ 및 N₂O의 직접배출원 중 하나로 다루고 있다. 따라서, IPCC를 참고하여 본 연구에서 고려한 하･폐수 기원의 scope 1 배출경로 및 온실가스는 1) 공공하･폐수처리시설 하･폐수처리 과정의 CH₄, 2) 하･폐수처리수 및 미차집 오수의 공공수역 배출로 인한 CH₄, 3) 하･폐수처리시설 질산화･탈질화 과정의 N₂O, 4) 하･폐수처리수 및 미차집 오수의 공공수역 배출로 인한 N₂O 등 4개 부문으로 구분된다. 배출경로별 scope 1 배출량은 우선, 기존의 2006 IPCC 가이드라인[21]을 개선한 2019 IPCC 가이드라인[22]을 토대로 정량화 하였으며, 이렇게 도출된 결과를 비교하기 위하여 국내 산정지침에 따른 배출량 또한 추정해보았다. 국내에서는 국가 온실가스 인벤토리 구축 및 배출권거래제 할당대상 사업장의 배출량 산정･보고를 위한 배출량 산정식과 배출계수를 MOE (2023) [23] 및 MOE (2022) [24]를 통해 각각 제시하고 있다.

Table 1.

Data sources for the estimation of scope 1 emissions

IPCC (2019) [22]에 따른 하수의 CH₄와 N₂O 배출량 산정식과 MOE (2023) [23)]에 따른 하수의 N₂O 배출량 산정식에서는 하･폐수 내 포함된 유기물과 질소 부하량 추정 시 인구수, 1인당 BOD 배출부하량 및 단백질 섭취량과 같은 세부적인 활동자료들을 변수로 요구하고 있다. 이에 대해, 본 연구에서는 하수도 통계[25]에서 제공하는 하수처리시설의 BOD 및 TN 유입농도 데이터를 활용함으로써 계산을 단순화하였다. 활동자료의 수집이 제한적인 경우에는 문헌에 제시된 이론식 또는 계수를 활용하거나, 또는 가정을 통해 활동자료를 생성하였다. 예를 들어, 하수처리시설에서 슬러지로 제거되는 유기물 및 질소 부하량(S_BOD, S_TN) 추정에는 IPCC (2019) [22]에 제시된 수식 및 BOD 변환계수(K_rem), 그리고 KECO (2017) [26]에 제시된 TN 변환계수(F_NS)를 참고하였다. 또한 미차집 오수의 유기물 및 질소 부하량(TOW_d, TN_d)은 하수도 통계에 제시된 파주시 하수처리시설의 연평균 BOD 및 TN 유입농도와 동일하다고 가정하였다. 특히, 미차집 오수를 처리하는 오수처리시설, 정화조를 포함한 개인하수처리시설의 경우, 시설 수가 25,000개소 이상에 달할 뿐 아니라, 개별 관리로 인해 관련 자료 수집이 매우 제한적이므로, 미차집 오수가 미처리되어 공공수역으로 배출된다는 가정을 적용하여 배출량을 추정하였다. 이러한 가정은 MOE (2023) [23]의 국가 온실가스 인벤토리 구축 시 미차집 오수 배출량 추정에 적용되는 산정방법과 일치한다. 산업폐수의 유기물 부하량은 COD에 대해 계산하였으며, 이를 위한 공공폐수처리시설의 유입･방류 COD 농도와 더불어, 질소 부하량 계산을 위한 유입･방류 TN 농도는 공공폐수처리시설 운영현황[27] 자료를 활용하였다. 배출량 산정과정에서 유기물 및 질소 부하량 추정에 적용되는 하･폐수 유입･방류량 및 미차집 오수 배출량은 공통적으로 Hong and Park (2023) [20]에서 도출된 물 대사 결과를 활용하였다. 또한 동일한 배출경로의 온실가스에 대한 각 지침의 산정식에 동일한 활동자료를 사용함으로써 데이터 적용으로 인한 오차를 줄이고자 하였다.

배출계수에 대해서는 각 지침에 따른 산정식별로 이에 대응하는 각각의 계수를 적용하였는데, 이 때 하･폐수 처리공법 또는 미처리수/처리수의 공공수역 배출경로에 따라 2개 이상의 배출계수가 제시된 경우에는 파주시 여건에 가장 적합한 수치를 적용하였다. 즉, 하수처리에 대해서는 파주시 내 모든 공공하수처리시설에 채택된 질소･인 제거를 위한 생물학적 고도처리공법이 반영된 배출계수를, 미처리수/처리수의 공공수역 배출에 대해서는 파주시의 하･폐수처리수 방류수역인 하천으로의 배출이 반영된 계수를 선정하였다. MOE (2023) [23]의 산업폐수 처리에 대한 CH₄ 배출계수의 경우, 산업별로 구분된 배출계수가 제시되어 있으므로, 전국오염원조사 자료[28]를 통해 파주시 각 공공폐수처리시설로 유입되는 대표적인 폐수 종류를 파악하여 시설별 여건에 맞는 배출계수를 선정하였다.

모든 계산식으로부터 도출된 CH₄ 및 N₂O 배출량에 대해 각각의 온실가스 기여도[24]를 반영하여 최종적인 온실가스 배출량을 도출하였다. 또한 본 연구에서는 IPCC(2019) [22]에 따라, 생물로부터 기원하는 CO₂는 scope 1 배출량 산정에 고려하지 않았다.

2.2.2. Scope 2: 전력 사용에 따른 간접배출

Scope 2의 CO₂ 온실가스 배출량은 시스템 경계 내 물 인프라 운영 단계에서 소비된 전력 사용량에 CO₂ 에 대한 국가 고유 전력 배출계수[24]를 적용하여 산정하였다. 관련 식을 Eq. 1에 제시하였으며, 분석을 위한 물 인프라의 전력 사용량은 Hong and Park (2023) [20]에서 도출된 결과를 활용하였다. Table 2에 제시한 바와 같이, scope 2 배출량 산정에 고려된 분석대상시설에는 지방상수도의 취수장, 정수장 및 가압장, 파주시 용수 수입에 관여하는 광역상수도의 취수장, 정수장 및 가압장, 지하수이용시설, 빗물이용시설, 중수도, 하･폐수처리수 재이용시설, 오수펌프장 및 공공하수처리시설, 공공폐수처리시설이 해당된다. 이 중, 하･폐수처리수 재이용시설에는 하수처리수를 UF+RO 공정을 통해 재처리 후 공업용 초순수로 공급하는 시설과 별도 처리없이 동일한 처리장 내에서 화장실 용수 등으로 재이용하는 경우, 그리고 특정 사업장 내에서 발생되는 산업폐수를 MBR 또는 전기투석법을 통해 재처리 후 동일 사업장의 냉각수 또는 초순수로 재이용하는 시설이 포함되었다. 초순수로 사용되는 일부 광역상수도 수입량과, 전기투석법 및 UF+RO 공법으로 재처리되는 재이용수는 초순수 생산을 위해 EDI(전기탈이온장치)를 통한 추가 처리가 이루어지고 있는 점을 고려하여, EDI 처리에 따른 배출량 산정 또한 분석 범위에 포함하였다. CO₂ 외에 발전을 통해 발생되는 CH₄ 및 N₂O는 기여도 면에서 그 영향이 미미하므로[15], 본 연구의 배출량 산정에 포함하지 않았다.

Table 2.

Data sources for the estimation of scope 2 and 3 emissions

(1) CO2 ele =Q×EFCO2,ele

CO_2ele = CO₂ emission from electricity consumption, t CO₂/yr

Q = Electricity consumption of urban water system, MWh/yr

EF_CO2,ele = CO₂ baseline emission factor for the national power grid, 0.4567 t CO₂/MWh

2.2.3. Scope 3: 상･하수도관 및 수처리 화학약품 제조에 따른 간접배출

상･하수도관 및 수처리 화학약품 관련 간접배출량 추정에 이용된 데이터는 Table 2에 나타낸 바와 같다. 먼저, 상･하수도관 제조와 관련된 온실가스 배출량은 Hong and Park(2023) [29]에서 도출된 상･하수도관의 신규매설･개량･교체 연장에 대한 관종별 원료사용량(kg)과 LCI(Life cycle inventory) DB인 Ecoinvent 3.3을 통해 분석된 관종별 배출계수를 이용하여 추정하였다. 이때, 배출계수는 관종별 구성 원료 1 kg을 투입하여 관을 제조할 때 발생하는 온실가스 배출량(kg CO₂eq)을 의미한다. 분석에 고려된 관종에는 강관, 주철관, PVC관, HDPE관, 콘크리트관, 폴리에스테르 레진 콘크리트관 및 GRP관이 해당되고, 관 개량에 사용되는 재료로는 에폭시 수지가 고려되었다. 상수도관의 경우, 지방상수도의 도수관, 송수관, 배수관과 광역상수도의 도수관, 송수관이 분석 범위에 포함되었는데, 이 중 광역상수도는 파주시 용수 수입에 관련된 수도권 1단계 시설의 전체 관로 중 파주시에 직접적으로 관여되는 연장(약 80 km)을 대상으로 분석을 수행하였다[29]. 상･하수도관의 생애주기를 30년으로 적용하여 상･하수 관로에 대한 연간 온실가스 배출량을 추정하였고, 여기에 지방 및 광역 상수도로부터 파주시에 공급한 각각의 용수 사용량을 토대로 배출량을 할당해줌으로써 자체 공급과 수입에 따른 배출량을 구분하여 도출하였다.

시설 운영과정에 투입된 응집제 및 소독제 등 수처리 약품 관련 온실가스 배출량의 산정은 데이터 수집이 가능했던 지방 정수장(1개소), 대규모 공공하수처리시설(12개소) 및 폐수재 이용시설(1개소, MBR)을 대상으로 분석되었다. 배출량은 정수장 및 공공하수처리시설의 운영 담당자에 의해 제공된 2018년 연간 화학약품 사용량(kg)에 Ecoinvent 3.3을 통해 검토된 온실가스 배출계수(kg CO₂eq/kg)를 적용하여 산정하였다. 분석에 고려된 화학약품은 총 10종(PAC, 폴리머, 황산알루미늄, 황산제2철, 염화제2철, 수산화나트륨, 이산화탄소, 염화나트륨, 차아염소산나트륨, 액화산소)이며, 각 약품에 대하여 실제 사용된 약품의 농도가 Ecoinvent DB 상의 농도와 다른 경우, Ecoinvent DB를 기준으로 한 농도 환산을 통해 약품량을 재계산하였다. 분석에 포함된 시설 외에 광역상수도 정수장, 빗물이용시설, 중수도 시설, 500 m³/일 미만의 소규모 공공하수처리시설(4개소), 공공폐수처리시설에 대해서는 자료 수집이 어려워 분석에 고려되지 않았으며, 그 외 공업용수로 재이용되는 하수 및 폐수 재이용시설은 화학약품 사용이 없는 막분리 공정으로 운영되고 있어 분석에 고려되지 않았다.

3. 결과 및 고찰

3.1. 2018년 파주시 물 부문의 온실가스 배출량

IPCC (2019) [22]에 따라 추정된 파주시 물 시스템의 물순환 단계별 온실가스 배출량을 Fig. 2에 제시하였다. 추정결과, 2018년 파주시 물 시스템에서 발생한 온실가스 배출량은 197.4천 톤 CO₂eq로 도출되었으며, 이는 파주시 전체 온실가스 배출량[41]의 2.2%에 해당하는 양이다. 이 중 물 인프라 운영 시 전력 사용에 따른 scope 2 간접배출량이 130.9천 톤 CO₂eq으로 전체 배출량 중 가장 큰 66.3%를 차지하였다. 이 중, 빗물, 중수 및 하･폐수처리수 등 물 재이용시설에서 scope 2 배출량의 41.0%, 하･폐수처리시스템에서 29.6%, 상수도 시설에서 25.5%에 해당하는 온실가스가 발생한 것으로 나타났다. 특히, 물 재이용 부문의 온실가스 배출량 중, 초순수 생산을 위해 전기투석법 및 EDI를 적용하는 경우가 65% 이상을 차지하였으며, 이는 해당 시설이 파주시 재이용수량 중 절반 이상에 해당하는 가장 많은 용수를 재처리하고 있기 때문에 나타난 결과이다. 상수도 시설의 scope 2 배출량의 경우, 광역상수도가 지방상수도보다 5배 큰 것으로 나타났는데, 광역상수도를 통한 공급 용수 중 절반 정도가 고품질의 공업용으로 사용되며, 이로 인해 추가적인 처리가 요구됨에 따라 에너지 소비에 영향을 미친 것으로 나타났다.

Fig. 2.

Paju’s greenhouse gas emissions across water cycle stages by emissions sources (unit: t CO₂eq/yr).

다음으로 하･폐수 처리･방류 및 미차집 오수에 따른 scope 1 배출량은 물 시스템 전체 배출량의 25.5%에 해당하는 50.3천 톤 CO₂eq로 분석되었다. 이 중, 하･폐수처리시설의 처리과정에서 발생한 온실가스가 75.3%를 차지하였다. 특히, 하･폐수처리로 인한 배출량의 99.3%는 N₂O 배출량에 해당하며, 이는 CH₄와 N₂O의 온실가스 기여도 차이로 인해 발생한 결과로, N₂O의 온실가스 기여도(310)는 CH₄ 기여도(21) [24]와 비교하여 14배 이상 높다. 마지막으로 상･하수도관 및 수처리 약품 제조와 관련된 scope 3 간접배출량이 16.2천 톤 CO₂eq로 가장 낮은 8.2%를 차지하는 것으로 나타났다.

3.2. 산정지침별 Scope 1 배출량 결과 비교

Scope 1 배출량의 경우, 본 연구에서 고려된 산정방법에 따라 결과값에서 차이를 보였으며, MOE (2022) [24] 및 MOE (2023) [23]을 통해 산정된 결과를 IPCC (2019) [22]에 따른 결과와 함께 Table 3에서 비교하였다. 먼저, 하･폐수처리시설의 CH₄ 및 N₂O배출에 대해 살펴보면, MOE (2023) [23]에 따른 배출량이 IPCC (2019) [22] 및 MOE (2022) [24]에 따른 배출량보다 4.7 및 6.5배 크고, N₂O의 경우 IPCC (2019) [22]에 따른 배출량이 MOE (2022) [24]에 따른 결과보다 5.1배 크게 나타났다. 산정기준에 따라 적용되는 산정식과 배출계수가 상이하기 때문에 이러한 배출량 결과 차이의 원인을 한가지로 특정하기는 어려우나, 그 중 하나로 단일 배출계수의 적용을 고려할 수 있다. 예를 들어, IPCC (2019) [22]에서는 표준활성슬러지법 및 다양한 고도처리공법을 적용한 14개 하수처리시설의 배출계수를 하나의 평균치로 제시하고 있다. 반면, MOE (2022) [24]에 제시된 배출계수는 MOE (2000) [42] 및 MOE (2002) [43]에 의한 각 측정치의 평균값으로서, 표준활성슬러지법 및 회전원판법 등 고도처리가 아닌 일반적인 호기성 처리에 대한 측정치만이 반영되어 있다. MOE (2023) [23]의 경우 고도처리에 적용될 수 있는 배출계수를 제시하고는 있으나, 해당 계수에 반영되어 있는 처리공법에 대한 구체적인 정보가 부족하다.

Table 3.

Scope 1 emissions from the wastewater treatment and discharge estimated by the IPCC and national guidelines (unit: t CO₂eq/yr).

마찬가지로, N₂O 배출계수 또한 각 지침마다 의미하는 바가 다르다. 먼저, IPCC (2019) [22]에서는 기존 지침에는 제외되어 있던 하･폐수처리 과정의 질산화･탈질화에 의한 N₂O 배출계수를 새로 추가하여 제시하고 있다. 기존 IPCC (2000) [44] 및 IPCC (2006) [21]에서는 하수처리 과정의 N₂O 배출량이 미미하므로, 하수에 포함된 질소가 모두 수역으로 배출된다고 가정하였다. 이에 따라, 수역의 질산화･탈질화 반응에 대한 N₂O 배출계수를 제공하고, 폐수로 인한 N₂O 배출은 고려하지 않았다. MOE (2022) [24]는 이와 같은 IPCC (2006) [21]의 수역에 대한 배출계수를 하수처리시설의 N₂O 배출계수로 적용하고 있고, MOE (2023) [23]는 IPCC (2000) [44]의 방식에 따라 하수에 대한 N₂O 배출량을 추정하고 있다. 또한 MOE (2023) [23]는 미차집 오수의 수역 배출에 대한 CH₄ 배출계수를 IPCC (2006) [21]에서 제공한 단일 배출계수로 적용하고 있다. 반면, IPCC (2019) [22]는 수역의 혐기성 조건에 따라 세분화된 배출계수를 제공하고 있으며, 본 연구에서는 이 중 하천 배출에 해당하는 계수를 적용하였다. 산정지침별 적용된 배출계수의 차이로 인해 MOE (2023) [23]에 따른 미차집 오수의 CH₄ 배출량은 IPCC (2019) [22]보다 2.9배 높은 결과를 보였다.

3.3. 분석결과의 신뢰성 검토

본 연구의 온실가스 배출량 분석을 위해 사용한 1차 데이터와 통계 데이터로부터 주요 시설에 대한 온실가스 집약도를 도출하였고, 선행연구에서 보고된 수치와 비교함으로써 결과의 신뢰성을 검토하였다. 이때, 온실가스 집약도는 물순환 단계별 용수 또는 하･폐수 1m³당 온실가스 배출량을 의미한다. 우선, 본 연구에서 조사된 중앙집중형 상수도 시설의 scope 2 관련 온실가스 집약도는 0.27 kg CO₂eq/m³으로 도출되었다. 중앙집중형 상수도 시설의 경우, 지형, 관로연장, 처리기술, 시설 규모 및 노후화 정도 등에 따라 에너지 사용 및 온실가스 배출에 영향을 줄 수 있는데, Zang et al. (2021) [2]은 기존 문헌들의 검토를 통해 상수도 시설의 온실가스 집약도 범위를 0.07~1.093 kg CO₂eq/m³로 보고하였으며, 본 연구 결과는 해당 범위를 만족하는 것으로 나타났다. 파주시의 용수 수입에도 불구하고, 상대적으로 낮은 온실가스 집약도를 보이는 것은 파주시의 대부분이 낮은 구릉지와 농경지로 이루어져 있고, 관로가 산간지역과는 거리가 먼 도심지를 관통하여 매설되어 있어, 지형의 영향을 크게 받지 않는 이유도 작용한 것으로 판단된다.

하･폐수처리 과정의 온실가스 집약도(scope 1+2)는 하수처리시설에서 0.78 kg CO₂eq/m³, 폐수처리시설에서 0.68 kg CO₂eq/m³로 분석되었다. 선행연구에서 제시한 처리기술별 온실가스 집약도(scope 1+2)를 살펴보면, SBR 공법의 경우 0.271~0.808 kg CO₂eq/m³로 보고되었고, A2O 공법에 대해서는 각각 0.211~0.414 kg CO₂eq/m³로 보고되어, 처리기술별 온실가스 집약도의 차이를 확인할 수 있었다[45]. 이를 본 연구 결과와 비교해보면, SBR 공법의 경우 선행연구의 범위와 일치하는 반면, A2O 공법의 경우에는 최소 1.6배의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 물 재이용시설 중에서는 UF+RO 공법을 적용한 하수처리수 재이용시설의 온실가스 집약도가 0.77 kg CO₂eq/m³로 나타났으며, 이는 유사한 공법으로 운영되는 국내 하수처리수 재이용시설의 전력 소비에 따른 온실가스 집약도를 0.68~1.06 kWh/m³로 보고한 Chang et al. (2017) [17]의 결과에 부합하는 수치이다.

Scope 3 배출원 중 수처리 약품 제조에 대한 온실가스 집약도는 0.01~0.07 kg CO₂eq/m³, 상･하수도관에 대한 온실가스 집약도는 각각 0.09 및 0.04 kg CO₂eq/m³로 조사되었다. 선행 연구에서 보고한 바에 따르면, 상･하수도관의 경우 0.002~0.085 kg CO₂eq/m³, 수처리 약품의 경우, 0.02~0.15 kg CO₂eq/m³의 범위를 보임으로써, 본 연구 결과와 유사한 경향을 보였다[14,17].

3.4. 물 부문 온실가스 배출량 관리를 위한 시사점

국내 물 부족 도시 중 하나인 파주시는 효율적인 용수 사용을 통해 물 안보를 확보하면서도 동시에, 물 부문 에너지 소비 및 탄소 배출을 저감할 수 있는 전략 마련이 필요하다. 파주시는 증가하는 공업용수 수요를 충당하기 위해 하･폐수처리수 재이용을 확대해왔으나, 파주시 생활･공업용수 수요의 23%(56백만 m³)에 해당하는 상당량을 고품질의 공업용수로 재이 용함으로써 파주시 물 부문 에너지 사용 및 온실가스 배출에 크게 기여하고 있다. 따라서 물 부문의 탄소중립 달성을 위해서는 도시의 에너지 자립율을 높임으로써 온실가스 배출을 상쇄시킬 수 있는 신재생 에너지 보급 확대 방안이 고려될 필요가 있다. 특히, 최근 연구에서 가장 비용 효과적인 전략으로 평가받고 있는 열에너지 회수를 고려해볼 수 있다. 특히, 열에너지 부하를 위한 냉･온열 저장 시스템, 즉, ATES(Aquifer Thermal Energy Storage)의 활용은 가장 경제적이면서도 저감 효과가 상당하며, 공급과 수요 사이의 공간적･시간적 불일치라는 기존 열에너지가 지닌 문제점을 해결할 대안으로 평가받고 있다[46]. 이와 함께, 현재 파주시 내 하･폐수처리시설에는 운영되고 있지 않는 혐기성 소화조 공정을 추가함으로써 바이오가스 회수를 고려할 필요가 있다. 특히, 슬러지와 음식물 쓰레기 등을 함께 활용한 병합소화 및 열병합발전(Combined Heat and Power, CHP)을 적용한다면, 에너지 이용 효율을 극대화시킬 수 있을 것으로 보인다[47].

하･폐수처리시스템에서 발생하는 온실가스 scope 2 배출량의 약 30%를 차지하므로 하･폐수처리시설의 설비 개선을 통한 운영 최적화로 에너지 효율을 제고시키는 방안이 고려될 수 있다. 하･폐수처리시설의 전기 소비는 수처리 및 슬러지 처리를 위한 설비에서 주로 발생하는데, 국내 광역시 내 500 m³/일 이상의 하수처리시설을 대상으로 한 조사에서 폭기조 내 송풍기에 의한 에너지 소비가 가장 큰 것으로 보고되었다[48]. 영국 Xylem (2015) [49]의 연구에 따르면, 이러한 송풍기를 포함한 2차 처리 단계의 고효율 설비 교체를 통해 하･폐수처리시설 전체 온실가스 저감 가능량의 64%를 저감할 수 있으며, 이는 배출량 감소 및 투자 수익을 고려할 때 비용 투자 없이 달성 가능한 것으로 평가되고 있다. 따라서, 파주시는 기존 설비의 수명주기를 고려한 다년간의 고효율 설비 투자 계획을 마련할 필요가 있으며, 이러한 고효율 설비 보급의 확대를 위해서는 설비 교체 지원, 고효율 설비 사용 의무화 등 정부의 재정적･제도적 지원이 요구된다.

하･폐수의 경우, 파주시 물 시스템 온실가스 배출량의 26%에 해당하는 scope 1 배출에 대한 관리가 요구된다. 그러나 우선적으로 신뢰도 높은 온실가스 배출량의 평가를 위한 배출계수 개발이 필요하다. 국내에서 사용되고 있는 배출계수는 현재 국내 하･폐수처리시설에서 적용되고 있는 하･폐수 처리 기술 또는 공공수역의 환경조건에 대한 반영이 미흡하며, 측정방법 및 측정지점 선정 등 표준화되지 않은 측정체계와 미흡한 신뢰도 평가 또한 문제점으로 지적되고 있다[50]. 따라서 배출계수 개발을 위한 측정방법의 표준화가 필요할 뿐 아니라, 국내의 현장 여건을 반영한 배출계수의 개발이 요구되며, 배출계수의 신뢰도 제고를 위한 지속적인 연구 또한 필요하다. 관련 사례로, 중국에서는 국가 내 하수처리시설을 대상으로 다년간에 걸친 시설단위(firm-level)의 온실가스 인벤토리를 구축하고 있으며, 이를 위해 처리기술별, 공공수역 배출경로별로 배출계수를 세분화하여 수집 및 적용할 뿐 아니라, 배출계수의 불확실성 평가를 통해 신뢰도를 검토하고 있다[15].

Scope 3 중 플랜트 건설 등에 대한 배출량 평가는 데이터 수집의 한계로 본 분석에서 제외되었다. 향후 도시 내 온실가스 저감에 대한 더 넓은 기회를 탐색하기 위해[46], scope 3에 해당하는 물 인프라의 상･하위 흐름 중 주요 배출원에 대해서는 배출량 평가가 이루어질 필요가 있다.

3.5. 연구의 한계점

본 연구에서는 2018년 기준 파주시의 연간 온실가스 배출량을 추정하기 위하여 도시 물 시스템의 전 생애주기에 걸친 배출원을 포괄적으로 고려하고자 하였으나, 데이터 수집의 한계로 제한된 시스템 경계 설정을 통해 분석을 수행하였다. 예를 들어, 물 인프라 중 상･하수도관 외에 지하수이용시설, 빗물이용시설, 중수도 및 하･폐수처리수 재이용시설의 급･배수관이나, 처리 설비 및 플랜트에 대해서는 분석에서 제외되었고, 수처리 약품에 대해서도 데이터 수집이 가능했던 지방정수장, 하수처리시설 및 폐수재이용시설 1개소 외에 다른 시설들에 대해서는 고려되지 않았다. 그러나, 이와 같은 scope 3 배출량은 연구 범위, 지리적 및 사회적 요인에 따라 그 기여도가 달라지므로[2], 최대한 포괄적이고 일관된 범위 설정이 필요하다. 개인이 관리권한을 갖는 분산형 시설에 대한 데이터 수집이 특히 제한적이었으며, 이에 따라 많은 가정을 통해 데이터를 추정하였다. 이는 개인하수처리시설의 scope 1 배출량 산정에서도 적용되었다. 즉, 정화조 및 오수처리시설의 생활 오수 처리에 대한 기존 연구 또는 가용한 데이터가 거의 없어 전량 미처리 오수로 가정하여 배출량을 추정하였다. 이러한 가정으로 오수처리과정에서 발생할 수 있는 온실가스 배출량을 간과할 수 있다. 즉, IPCC (2019)에서는 정화조에 대한 배출계수가 하수의 호기성 처리보다 16배 높게 제시되고 있으나, 이를 적용하지 않음으로써 불확실성이 발생하였을 것으로 예상된다. 따라서 이러한 분산형 시설의 실증 데이터에 대한 더 많은 연구가 필요하다.

물 부문 온실가스 저감을 위한 더 큰 잠재력을 검토하기 위해서는 최종 물 소비와 하수관로에 대한 영향을 고려할 필요가 있다. Kenway et al. (2019) [51]에 따르면, 국가별 또는 지역별 가정용 온수 사용과 관련된 에너지 사용량이 1차 에너지 사용량의 2.6~12.1%를 차지하는 것으로 보고하였다. 또한 Lam and van der Hoek (2020) [46]는 상･하수도 시설보다 몇 배 많은 에너지를 사용하는 최종 물 소비 부문의 에너지 절약을 통해 상당한 경제적 이익과 온실가스 감소를 기대할 수 있을 것으로 예상하고 있다. 이 밖에도, 하수도관 내 CH₄ 생성 및 배출에 대한 연구들이 진행되어왔는데[52-54], 물리･화학적 프로세스의 불확실성과 제한된 지식으로 인해 온실가스 배출량을 정량화 하는데 어려움이 제기되고 있다[55]. Liu et al. (2015) [56]는 단일 하수도관을 대상으로 한 실측연구 사례를 참고하여, 하수 1 m³ 당 평균 온실가스 배출 잠재량을 0.18 kg CO₂eq로 제시하였는데, 이를 파주시에 적용할 경우, 연간 7천톤 CO₂eq의 온실가스가 배출되는 것으로 나타난다. 따라서 최종 물 소비로 인한 간접배출 및 하수도관으로부터의 직접배출이 고려된다면, 물 부문의 온실가스 배출 기여도는 더 증가할 것으로 예상된다.

4. 결 론

물 부문의 탄소중립 이행을 위해 도시 물 시스템 전반에 걸친 온실가스 배출원에 대한 포괄적인 이해가 요구됨에 따라, 본 연구에서는 경기도 파주시를 사례로 도시 물 시스템의 전 생애주기를 고려한 연간 온실가스 배출량을 추정하였다. 분석대상으로는 지방･광역 상수도 및 지하수이용시설을 통한 용수 생산･공급, 빗물이용시설, 중수도 및 하･폐수처리수 재이용시설을 통한 재이용수 생산･공급, 하수관로, 펌프장 및 하･폐수처리시설을 통한 하･폐수 차집･처리･방류, 그리고 개인 하수처리시설로 유입되는 미차집 오수 등을 고려하였다. Scope 1 배출량에 대해서는 IPCC (2019) [22]를 참고하여 정량화 하였을 뿐 아니라, 국내에서 활용되고 있는 MOE (2022) [24] 및 MOE (2023) [23]에 따라 배출량을 산정해보고, 산정지침 간에 추정 결과를 비교하였다.

1) 2018년 파주시 물 부문에서는 총 197.4천 톤 CO₂eq의 온실가스가 배출되었다. 배출원별로 물 인프라 운영 시 전력 사용에 따른 scope 2 간접배출량이 130.9천 톤 CO₂eq으로 전체 배출량 중 가장 큰 66.3%를 차지하였으며, 특히, 고품질의 공업용수를 생산하는 하･폐수처리수 재이용시설을 포함한 물 재이용 부문이 scope 2 배출량의 41.0%를 차지하는 것으로 나타났다. 다음으로 하･폐수 처리･방류 및 미처리 오수에 의한 scope 1 직접배출량이 25.5%에 해당하는 50.3천 톤 CO₂eq 발생하였으며, 상･하수도관 및 수처리 약품 제조와 관련된 scope 3 간접배출량이 16.2천 톤 CO₂eq로 가장 낮은 8.2%를 차지하였다.

2) Scope 1에 대하여, 각 산정지침에 따른 배출량 산정 결과 간에 2.9~6.5배의 차이를 보였다. 이러한 결과의 원인 중 하나로, 하･폐수처리기술 및 미처리수/처리수 배출 수역별로 세분화되지 않은 단일 배출계수의 적용을 고려할 수 있다. 국내에서 사용되는 배출계수의 경우, 현재 국내에 주로 적용되는 하･폐수 처리기술, 그리고 공공수역의 환경조건에 대한 반영이 미흡한 것으로 나타났다.

3) 파주시의 물 부문 탄소중립 달성을 위해서는 scope 2 배출량의 저감을 위한 에너지 효율 제고 및 하･폐수 기원의 scope 1 배출에 대한 저감 방안이 요구된다. 그러나, scope 1의 경우, 신뢰도 높은 배출량의 추정을 위해 국내 현장을 반영한 세분화된 배출계수 개발이 선행될 필요가 있다. 또한 본 연구에서는 데이터 수집의 한계로 제한된 시스템 경계 설정을 통해 분석이 수행되었으나, 향후 연구에서는 상･하수도관 외에 플랜트 및 장비, 광역정수장 및 폐수처리시설 등의 수처리 약품 사용, 개별 분산형 시설, 최종 물 소비 관련 데이터 등을 추가 및 보완한 분석을 통해 물 부문에 대한 더욱 포괄적인 이해가 필요하다. 이를 위해서는 국내 여건이 반영된 실증 데이터에 대한 더 많은 연구가 요구된다.

Acknowledgements

본 연구는 서울대학교 신임교수 연구정착금으로 지원되는 연구비로 수행되었습니다. 연구지원에 감사드립니다.

Notes

Declaration of Competing Interest

The authors declare that they have no known competing interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper.

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Emission sources	Equations	Variables	Data sources
CH₄ and N₂O emissions from WWTPs	CH₄ emissions
	CH₄ _{IPCC_WWTP} = (TOW_inf - S_BOD) × EF_{IPCC_CH4,WWTP} - R	• CH₄ IPCC_WWTP : CH₄ emissions from WWTPs in t CH₄/yr	-
		• TOW_inf : organics in WWTPs influent=7,937 t BOD/yr	-
		• S_BOD : organics component removed as sludge=7,212 t BOD/yr	-
		• EF_{IPCC_CH4,WWTPs} : CH₄ emission factor = 0.018 kg CH₄/kg BOD	• Intergovernmental Panel on Climate Change (2019) [22]
		• R : amount of CH₄ recovered or flared from WWTPs=0 (there is no sludge digestion in Paju’s WWTPs.)	-
	CH₄ _{MOE22_WWTP} = (TOW_inf - TOW_eff - S_BOD) × EF_{MOE22_CH4,WWTP} - R	• CH₄ _{MOE22_WWTP} : CH₄ emission from WWTPs in t CH₄/yr	-
		• TOW_inf : 7,937 t BOD/yr	-
		• TOW_eff : organics in WWTPs effluent=104 t BOD/yr	-
		• S_BOD : 7,212 t BOD/yr	-
		• EF_{MOE22_CH4,WWTP} : 0.01532 kg CH₄/kg BOD	• Ministry of Environment (2022) [24]
		• R : 0	-
	CH₄ _{MOE23_WWTP} = TOW_inf × EF_{MOE22_CH4,WWTP} - R	• CH₄ _{MOE23_WWTP} : CH₄ emission from WWTPs in t CH₄/yr	-
		• TOW_inf	-
		- for domestic : 7,937 t BOD/yr
		- for industrial : 6 ~ 7,716 t COD/yr (organics in each industrial WWTP)
		• CH₄ emission factor	• Ministry of Environment (2023) [23]
		- 0.00779 kg CH₄/kg BOD
		- 1.60 kg CH₄/t COD for electrical & electronics industries and 10.00 kg CH₄/t COD for food & beverages industries
		• R: 0	-
	TOW_inf = V_inf × BOD_in (or COD_in)	• V_inf and V_eff : annual volume of WWTPs influent and effluent	• Hong and Park (2023) [20]
	TOW_inf = V_inf × BOD_in (or COD_in)	- for domestic : 40 million m³/yr for influent and effluent
	TOW_eff = V_eff × BOD_out	- for industrial : 0.03~59 million m³/yr for influent (wastewater volume by industrial WWTP were used.)
	S_BOD = S_mass × K_rem × 1000	• BOD_in and BOD_out: annual average BOD concentration of influent and effluent of WWTPs=196.5 and 2.6 mg/l	• Ministry of Environment (2019) [25]
		• COD_in : annual average COD concentration of influent of industrial WWTPs (COD concentrations by industrial WWTP were used.)=59.1 ~ 213.5 mg/l	• Ministry of Environment (2019) [27]
		• S_mass : sludge as dry mass=9,015 t dry sludge/yr	• Estimated by using Ministry of Environment (2019) [25]
		- amount of wet sludge removed from WWTPs=42 t/yr
		- moisture content of wet sludge=78.7 %
		• K_rem : sludge factor=0.8 kg BOD/kg dry mass sludge	• Intergovernmental Panel on Climate Change (2019) [22]
	N₂O emissions
	N₂O_{IPCC_WWTP} = TN_inf × EF_{IPCC_N2O,WWTP} × 4428	• N₂_{OIPCC_WWTPs} : N₂O emission from WWTPs in t N₂O/yr	-
		• TN_inf : total nitrogen in WWTPs influent	-
		- for domestic : 1,940 t N/yr
		- for industrial : 2,886 t N/yr
		• EF_{IPCC_N2O,WWTPs} : N₂O emission factor=0.016 kg N₂O-N/kg N	• Intergovernmental Panel on Climate Change (2019) [22]
	N₂O_{MOE22_WWTP} = (TN_inf - TN_eff - S_TN) × EF_{MOE22_N2O,WWTP} × 4428	• N₂_{OMOE22_WWTPs} : N₂O emission from WWTPs in t N₂O/yr	-
		• TN_inf : 1,940 t N/yr	-
		• TN_eff : total nitrogen in WWTPs effluent=428 t N/yr	-
		• S_TN : total nitrogen removed as sludge=297 t N/yr	-
		• EF _{MOE22_N2O,WWTPs} : 0.005 kg N₂O-N/kg N	• Ministry of Environment (2022) [24]
	TOW_inf = V_inf × TN_cone,in	• V_inf and V_eff	• Hong and Park (2023) [20]
	TOW_inf = V_inf × TN_cone,in	- for domestic : 40 million m³/yr for influent and effluent
	TOW_eff = V_eff × TN_cone,out	- for industrial : 0.03~59 million m³/yr for influent
	S_TN = S_mass × K_NS × 1000	• TN_conc,in and TN_conc,out : annual average TN concentration of influent and effluent of WWTPs	• Ministry of Environment (2019) [25]; Ministry of Environment (2019) [27]
		- for domestic : 48.0 and 10.7 mg/l
		- for industrial : 8.9~47.3 mg/l for influent
		• S_mass : 9,015 t dry sludge/yr	• Estimated by using Ministry of Environment (2019) [25]
		• F_NS : fraction of nitrogen in sludge=0.033	• Korea Environment Corporation (2017) [26]
CH₄ and N₂O emissions from treated wastewater discharge and discharged sewage effluent	CH₄ emissions
	CH₄ _{IPCC_D} = TOW_d × EF_{IPCC_CH4,d}	• CH₄ _{IPCC_D} : CH₄ emission from WWTPs effluent or untreated sewage in t CH₄/yr	-
		• TOW_d : organics in WWTPs effluent or untreated sewage	-
		- for domestic: 77 t BOD/yr
		- for industrial : 1,141 t COD/yr
		- untreated sewage : 10,825 t BOD/yr
		• EF_{IPCC_CH4,d} : CH₄ emission factor	• Intergovernmental Panel on Climate Change (2019) [22]
		- 0.021 kg CH₄/kg BOD
		- 0.009 kg CH₄/kg COD
	CH₄ _{MOE23_D} = TOW_d × EF_{MOE23_CH4,d}	• CH₄ _{MOE23_D} : CH₄ emission from untreated sewage in t CH₄/yr	-
		• TOW_d : organics in untreated sewage=10,825 t BOD/yr	-
		• EF_{MOE23_CH4,d} : 0.06 kg CH₄/kg BOD	• Ministry of Environment (2023) [23]
	TOW_d = V_d × BOD_d (or COD_d)	• V_d : annual volume of treated wastewater discharge subtracting water reuse or annual volume of untreated sewage	• Hong and Park (2023) [20]
		- for domestic : 25 million m³/yr
		- for industrial : 0.03 ~ 53 million m³/yr
		- untreated sewage : 51 million m³/yr
		• BOD_d	• Ministry of Environment (2019) [25]
		- annual average BOD concentration of domestic WWTPs effluent=2.6 mg/l
		- BOD concentration of untreated sewage (annual average BOD concentration of domestic WWTPs influent was used)=196.5 mg/l
		• COD_d : annual average COD concentration of industrial WWTPs effluent=4.4 ~ 21.1 mg/l	• Ministry of Environment (2019) [27]
	N₂O emissions
	N₂O_{IPCC_D} = TN_d × EF_{IPCC_N2O,d} × 4428	• N₂O_{IPCC_D} : N₂O emission from WWTPs effluent or untreated sewage in t N₂O/yr	-
		• TN_d : total nitrogen in WWTPs effluent or untreated sewage	-
		- for domestic : 264 t TN/yr
		- for industrial : 477 t TN /yr
		- untreated sewage : 2,450 t TN/yr
		• EF_{IPCC_CH4,d} : N₂O emission factor=0.005 kg N₂O-N/kg N,	• Intergovernmental Panel on Climate Change (2019) [22]
	N₂O_{MOE23_D} = TN_d × EF_{MOE23_N2O,d} × 4428	• N₂O_{MOE23_D} : N₂O emission from discharged sewage effluent in t N₂O/yr	-
		• TN_d : total nitrogen in discharged sewage effluent=4,390 t TN/yr	-
		• EF_{MOE23_N2O,d} : 0.01 kg N₂O-N/kg N,	• Ministry of Environment (2023) [23]
	TN_d = V_d × TN_conc,d	• V_d : annual volume of treated wastewater discharge subtracting water reuse, untreated sewage, or discharged sewage effluent	• Hong and Park (2023) [20]
		- for domestic : 25 million m³/yr
		- for industrial : 0.03 ~ 53 million m³/yr
		- untreated sewage : 51 million m³/yr
		- discharged sewage effluent : 91 million m³/yr
		• TN_conc,d	• Ministry of Environment (2019) [25]; Ministry of Environment (2019) [27]
		- annual average TN concentration of WWTPs effluent=10.7 mg/l for domestic and 1.9 ~ 8.8 mg/l for industrial
		- TN concentration of untreated sewage and discharged sewage effluent (annual average TN concentration of WWTPs influent was used.)= 48.0 mg/l

Water cycle and life cycle stages			Data and assumptions	Data sources
Centralized local water supply	Construction and maintenance	Water pipeline manufacture (average annual installation of 39,366 meters, annual replacement of 1,485 meters)	Length of pipeline newly installed and replaced pipes (m), by material type	Ministry of Environment (2019) [30]
			Length of pipeline (m), by pipe diameter	Internal data obtained from Gyeonggi Province
			Unit weight of pipeline (kg/m), by material type and diameter	Du et al. (2013) [31]; Korean standards and Certifications (2020) [32]; BWP (2022) [33]; Asan (2022) [34]
			Emission factor by pipe material type (kg CO₂eq/kg)	Ecoinvent 3.3
	Operation	Raw water abstraction	Annual electricity consumption (kWh/yr) at one raw water abstraction facility (Gumpa)	Ministry of Environment (2019) [30]
		Water treatment	Annual electricity consumption (kWh/yr) at one water treatment plant (Munsan)	Ministry of Environment (2019) [30]
		Water treatment	Annual chemical use by chemical type (kg/yr)	Internal data from an operator
		Water distribution (residential)	Annual electricity consumption (kWh/yr) at 54 water pumping stations	Ministry of Environment (2019) [30]
Inter-basin water import	Construction and maintenance	Water pipeline manufacture (average annual installation of 2,751 meters, annual rehabilitation of 681 meters)	Length of pipeline installed (m) by material type and diameter	Internal data obtained from K-water
			Length and diameter of the rehabilitated pipes, material type for coating, and thickness of coating	Han and Min (2014) [35]
			Unit weight of pipeline (kg/m), by material type and diameter	Du et al. (2013); Korean standards and Certifications (2020) [32]; LEAPS (2021) [36]
			Emission factor by pipe material type (kg CO₂eq/kg)	Ecoinvent 3.3
	Operation	Raw water abstraction	Annual electricity consumption (kWh/yr), at one raw water abstraction facility (Paldang 1) allocated to Paju's water import	Ministry of Environment (2019) [30]
		Raw water transfer	Annual electricity consumption (kWh/yr) at one pumping station (Ilsan)	Ministry of Environment (2019) [30]
		Water treatment (residential, industrial)	Annual electricity consumption (kWh/yr), at two water treatment plants (Goyang and Paju) allocated to Paju's water import	Ministry of Environment (2019) [30]
		Water treatment (residential, industrial)	Energy intensity (kWh/m³) for electro-deionization (EDI) for additional treatment for industrial deionized water	Khan et al. (2022) [37]
Ground-water abstraction	Operation	Groundwater pumping (17,766 wells)	Annual electricity use for groundwater pumping and groundwater use in other province (Jeju) were used to adjust annual electricity use.	Ministry of Environment (2019) [30]
Rainwater harvesting (residential)	Operation	Treatment and distribution	Energy intensity (kWh/m³) of the facilities by daily capacity in Gyeonggi province was used to estimate energy intensity for three facilities with tank capacity of 54, 260, and 560 m³	Internal data obtained from an interview with a greywater and rainwater harvesting facility installation company
Greywater reuse (residential)	Operation	Treatment and distribution	Energy intensity (kWh/m³) of the facilities by daily capacity in Gyeonggi province was used to estimate energy intensity for four facilities with daily capacities of 54 m³, 70 m³, 70 m³, and 600 m³.	Internal data obtained from an interview with a greywater and rainwater harvesting facility installation company
Wastewater reclamation	Operation	Treatment with MBR (for cooling water)	Monthly electricity consumption data from a facility that uses MBR, with a daily capacity of 66,045 m³; the same data was used for three other facilities with daily capacity of 650, 1440, and 1,920 m³	Internal data obtained from an interview with a facility operator
		Treatment with MBR (for cooling water)	Annual chemical use by chemical type (kg/yr)	Assumed by an expert
		Treatment with electrodialysis (for deionized water)	Energy intensity (kWh/m³) for electrodialysis	Wakeel et al. (2016) [38]
		Treatment with electrodialysis (for deionized water)	Energy intensity (kWh/m³) for electro-deionization (EDI) for additional treatment for industrial deionized water	Khan et al. (2022) [37]
		Treatment with ultrafiltration (UF) and reverse osmosis (RO) (for deionized water)	Annual electricity use at a facility that uses ultrafiltration and reverse osmosis processes to produce deionized water for industrial uses with a daily capacity of 40,000 m³	Internal data obtained from an interview with a facility operator
			Energy intensity (kWh/m³) for electro-deionization (EDI) for additional treatment for industrial deionized water	Khan et al. (2022) [37]
		Without additional treatment (for washing, cleaning, and greywater in the same WWTP)	Assumed no additional energy input was required	-
Centralized wastewater treatment	Construction and maintenance	Domestic wastewater pipeline installation (average annual installation of 39,107 meters, annual rehabilitation of 1,289 meters)	Length of pipeline newly installed and rehabilitated (m), by material type and diameter	Ministry of Environment (2019) [25]
			Unit weight of pipeline (kg/m), by material type and diameter	Du et al. (2013); Korean Standards and Certifications (2017; 2020)32,39); BWP (2022) [33]; Asan (2022) [34]; Dong-Yang concrete industry (2021)40); LEAPS (2021) [36]
			Emission factor by pipe material type (kg CO₂eq/kg)	Ecoinvent 3.3
	Operation	Domestic wastewater collection	Annual electricity consumption (kWh/yr) at 31 pumping stations	Ministry of Environment (2019) [25]
		Domestic wastewater treatment	Annual electricity consumption (kWh/yr) at 16 WWTPs	Ministry of Environment (2019) [25]
		Domestic wastewater treatment	Annual chemicals use (kg/yr) by chemical type	Internal data from an operator
	Operation	Industrial wastewater treatment	Annual electricity consumption (kWh/yr) from one facility was used to estimate the other three facilities, using electricity costs as allocation keys	Ministry of Environment (2019) [27]

Water cycle stage			IPCC (2019)		MOE (2022)		MOE (2023)
Water cycle stage			CH₄	N₂O	CH₄	N₂O	CH₄	N₂O
Centralized wastewater treatment	Domestic wastewater	Sewage collection	-	-	-	-	-	-
		Treatment	274	15,119	200	2,957	1,298	-
		Treated water discharge	34	616	-	-	-	-
	Industrial wastewater	Treatment	-	22,495	-	-	273	-
	Industrial wastewater	Treated water discharge	216	1,162	-	-	-	-
Untreated sewage	Untreated sewage discharge		4,421	5,967	-	-	12,631	21,384^*