SWAT-C 모형을 이용한 금호강 유역의 총유기탄소 모의 적용성 평가 및 부하량 특성 분석
Evaluation of SWAT-C Model Applicability for TOC Simulation and Analysis of TOC Load Characteristics in the Geumho River Basin
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Abstract
본 연구에서는 SWAT-C 모형을 이용하여 금호강 유역의 일단위 총유기탄소(Total Organic Carbon, TOC) 모의 적용성을 평가하고 TOC 부하량의 시공간적 특성을 분석하였다. 모형의 보정 및 검정 결과, 유량 모의는 보정기간(2018~2020년)과 검정기간(2021~2022년) 모두 R2와 NSE 지표에서 “매우 좋음” 수준의 정확도를 보였으며, TOC 모의 또한 “만족” 이상의 성능을 나타냈다. 다만 첨두유량 발생 시 TOC 부하량이 과소모의 되는 경향이 관찰되었다. TOC 부하량은 강수량과 높은 상관관계(r; = 0.99, p; < 0.05)를 보였으며, 계절적으로는 여름철에 가장 높고 겨울철에 가장 낮은 뚜렷한 변동 패턴을 나타냈다. TOC 구성 분석 결과, 금호강 유역에서는 용존유기탄소(Dissolved Organic Carbon, DOC)가 평균 82%, 입자성유기탄소(Particulate Organic Carbon, POC)가 18%를 차지하는 것으로 나타났으며, 특히 가을철에는 다른 계절보다 POC 비율이 높게 관찰되었다. 본 연구는 국내에서 처음으로 SWAT-C 모형을 이용한 일단위 TOC 모의를 금호강 유역에 적용하여 모형의 적용성을 검증하고, TOC 부하량의 시공간적 특성을 종합적으로 분석했다는 점에서 의의가 있다. 연구 결과는 금호강 유역의 TOC 총량관리제 시행에 있어 과학적 근거를 제공하고, 효과적인 수질 관리 전략 수립에 기여할 수 있을 것이다.
Trans Abstract
This study evaluated the applicability of the SWAT-C model for Total Organic Carbon (TOC) simulation on a daily basis in the Geumho River basin and analyzed the spatiotemporal characteristics of TOC loads. Model calibration and validation results showed “very good” performance for streamflow simulation during both calibration (2018-2020) and validation (2021-2022) periods based on R2 and NSE indicators. TOC simulation demonstrated “satisfactory” or better performance for the same periods. However, a tendency to underestimate TOC loads was observed during peak flow events. TOC loads showed a high correlation with precipitation (r = 0.99, p < 0.05) and exhibited distinct seasonal patterns, with the highest loads in summer and the lowest in winter. Analysis of TOC composition revealed that Dissolved Organic Carbon (DOC) accounted for an average of 82% of TOC loads while Particulate Organic Carbon (POC) contributed 18% in the Geumho River basin, with higher POC ratios observed during the fall season compared to other seasons. This study is significant as it represents the first application of daily TOC simulation using the SWAT-C model in the Geumho River basin in Korea, validating the model's applicability and comprehensively analyzing the temporal characteristics of TOC loads. The results provide scientific basis for implementing TOC Total Maximum Daily Load (TMDL) regulations in the Geumho River basin and contribute to developing effective water quality management strategies.
1. 서 론
수질 관리는 환경 보전과 인간의 건강을 위해 중요한 과제로, 국내에서는 수질오염총량관리제를 통해 체계적인 수질 관리가 이루어지고 있다. 그동안 생물학적 산소요구량(Biochemical oxygen demand, BOD)을 중심으로 수질 관리가 진행되었으나, 최근 난분해성 유기물질의 증가로 인해 BOD만으로는 수질을 효과적으로 관리하는 데 한계가 있다는 인식이 확산되고 있다[1]. 이에 환경부는 총유기탄소(Total Organic Carbon, TOC)를 활용한 수질 관리의 필요성을 인식하고, 2023년부터 낙동강 유역 내 금호강과 남강을 대상으로 TOC 총량관리제 시범사업을 시행하고 있다.
TOC는 수중에 존재하는 모든 유기탄소를 정량화하는 지표로, 생분해성과 난분해성 유기물을 모두 포함하므로 수계 내 유기물질의 총량을 보다 정확하게 반영한다[2]. TOC는 용존유기탄소(Dissolved Organic Carbon, DOC)와 입자성유기탄소(Particulate Organic Carbon, POC)로 구성되며, 이들의 발생 및 거동 특성은 수질 관리에서 중요한 고려 사항이다[3,4].
TOC 총량관리제를 효과적으로 시행하기 위해서는 유역에서의 TOC 발생과 거동 특성을 이해하고, 이를 모의할 수 있는 적절한 도구가 필요하다. 유역 모델링은 수질 관리를 위한 효과적인 접근법으로, 다양한 모형들이 개발되어 활용되고 있다. 그 중 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형은 농촌유역의 수문 및 수질 모의에 널리 활용되고 있으나, 탄소 순환 과정을 상세히 모의하는 데는 한계가 있었다[5,6].
이러한 한계를 보완하기 위해 개발된 SWAT-C(Soil and Water Assessment Tool-Carbon) 모형은 기존 SWAT 모형에 탄소 동역학 모듈인 CENTURY를 추가로 탑재하여, 토양 유기물의 생성과 분해, 잔류물의 전환 과정을 정교하게 모의할 수 있다[7]. SWAT-C 모형은 육상-수환경 탄소 순환을 통합적으로 모의할 수 있어 TOC 관리에 적합한 도구로 평가받고 있다[7,8,13,14]. 하지만 국내 유역을 대상으로 수행된 연구로는 현재까지 황룡강 유역을 대상으로 한 월단위 모의[9]가 유일하며, 일단위 모의 적용성 평가는 이루어지지 않은 상황이다.
따라서 본 연구에서는 낙동강의 주요 지류이자 TOC 총량제 시범사업지역으로 선정된 금호강 유역을 대상으로 SWAT-C 모형의 일단위 TOC 모의 적용성을 평가하고, TOC 부하량의 발생 특성을 분석하고자 한다. 이를 위해 금호강 유역에 대한 SWAT-C 모형의 구축 및 보정을 통해 일단위 TOC 모의 적용성을 평가하였으며, 모의된 TOC 부하량 결과를 활용하여 연도별･계절별 TOC 발생 특성을 분석하였다. 이를 통해 금호강 유역의 TOC 관리를 위한 과학적 기초자료를 제공하고, 향후 TOC 총량관리제의 효과적인 시행을 위한 SWAT-C 모형의 활용성을 제시하였다.
Location of the Geumho River Basin within the Nakdong River Watershed, showing a monitoring station and major tributaries.
2. 재료 및 방법
2.1. 연구 대상 유역
본 연구의 대상 유역은 낙동강 중류에 위치한 금호강 유역이다. 금호강 유역은 남강에 이어 낙동강 유역에서 두 번째로 큰 면적을 차지하는 유역으로, 본류의 길이는 119km이며, 유역 면적은 2,090km2로 낙동강 유역 면적의 약 9.2%를 차지한다. 금호강은 포항시 죽장면 북부에서 발원하여 영천시와 경산시를 거쳐 대구광역시를 지나 낙동강으로 합류한다. 토지 이용 현황은 산림지와 농경지가 각각 72%와 16%로 가장 많은 면적을 차지하고 있다. 금호강 본류의 하천 경사는 비교적 완만한 편이나, 지류 하천들은 경사가 급한 특징을 보인다. 금호강 유역의 연평균 강수량은 약 1,021 mm이며, 연 강수량의 약 65%가 여름철(6월~9월)에 집중되어 계절적 유량변동이 크다.
과거 금호강의 수질은 산업화와 도시화로 인해 심각하게 악화되었으나, 수질 개선을 위한 지속적인 노력과 투자로 점차 개선되었다[10]. 금호강 유역 상류는 비교적 깨끗한 수질을 유지하고 있다. 그러나 중류 지역은 경산시와 하양읍의 농업･도시지역에서 배출된 오염물질이 남천을 따라 유입되어 수질이 악화된다. 하류 지역은 대구광역시의 영향을 크게 받는 신천과 달서천이 금호강 수질에 가장 큰 영향을 미치고 있다 [11].
금호강 유역은 낙동강 본류 수질에 상당한 영향을 미치며, 특히 TOC 부하량의 경우 낙동강 본류에 약 21%를 기여하는 것으로 보고되었다 [12]. 이러한 중요성 때문에 금호강 유역은 제4단계(2021년~2030년) 대구광역시 오염총량관리제의 대상지역으로 지정되었으며, 금호C 단위유역을 대상으로 강화된 목표수질을 달성하기 위한 집중 관리가 이루어지고 있다. 또한, 금호강 유역은 높은 TOC 부하량 기여도로 TOC 총량제 시범사업지역으로 선정되었다[1]. 이러한 배경을 고려하여 본 연구에서는 SWAT-C 모형의 TOC 모의 적용성을 평가하기 위한 최적의 연구 대상지역으로 금호강 유역을 선정하였다.
2.2. SWAT-C 모델의 개요
SWAT 모형은 미국 농무성 농업연구소(USDA Agricultural Research Service)에서 장기간에 걸친 수문 과정을 효율적으로 예측하기 위해 개발한 준분포형 유역모형이다[5]. 이 모형은 다양한 토양과 토지이용, 관리 기법에 따른 강우-유출, 침식, 영양염류 및 농업화학물질의 거동 등을 종합적으로 평가할 수 있으며, 각 요소의 공간적･시간적 변화를 고려하여 유역단위의 수문 순환을 정량화한다. SWAT 모형은 각 소유역 내에서 동일한 토지 피복과 토양 특성을 지니는 지역을 수문학적 반응 단위(Hydrologic Response Units, HRUs)로 정의하며, 이를 기본 연산 단위로 활용한다. HRU단위별로 지표유출, 지하수 흐름, 침투, 증발산, 토양 유실, 식물이 생장 등의 수문 과정을 모의한다[6].
SWAT-C는 기존 SWAT 모형에 탄소 동역학 모듈인 CENTURY[15]를 통합한 확장 버전으로, 유역 규모에서의 탄소 순환을 더욱 정교하게 모의할 수 있다[7]. SWAT-C는 토양 유기물의 생성과 분해, 식물 잔류물의 전환 과정을 상세히 모의하며, 토양층에서의 육상 탄소 순환 과정과 함께 지표 유출, 측방 유출, 침투, 지하수 함양 등 다양한 경로를 통한 하천으로의 탄소 이동을 모의함으로써 육상-수환경 탄소 순환을 통합적으로 평가할 수 있다[13,14].
특히, SWAT-C 모형에서 하천 내 용존유기탄소(dissolved organic carbon, DOC)의 거동은 QUAL2K 및 CE-QUAL-W2에서 차용된 생분해성 및 난분해성 DOC의 반응 동역학 및 조류 반응 과정을 통해 구현된다. TOC는 DOC와 입자성유기탄소(particulate organic carbon, POC)의 합으로 계산되는데, POC는 MUSLE(Modified Universal Soil Loss Equation)[7, 16]를 이용한 토양침식량 산정을 통해 모의된다. Fig. 2는 SWAT-C 모형 내에서 DOC와 POC의 순환 및 모의 과정을 설명한 것이며, 이에 대한 자세한 수학적 설명과 매개변수 정보는 Qi 등[14]에서 확인할 수 있다. 현재까지 국내 유역을 대상으로 SWAT-C의 적용성 평가는 황룡강 유역을 대상으로 수행한 김동호 등[9]의 연구가 유일하며, 국외에서는 다양한 기후 및 지형 조건을 가진 유역에 대해 다수의 연구를 통해 적용성이 검증되었다[13,17].
2.3. SWAT-C 모델의 입력자료, 구축 및 검･보정
SWAT-C 모형 구동을 위해 필요한 입력자료는 SWAT 모형과 동일하게 수치표고모형(digital elevation model, DEM), 토지이용도, 토양도, 기상자료(강수량, 최저･최고기온, 일사량, 상대습도, 평균풍속)이다. 본 연구에서는 국토지리정보원(www.ngii.go.kr)에서 제공하는 30 m 해상도의 DEM 자료를 이용하였다. 토지이용도는 환경부 환경공간정보서비스(https://egis.me.go.kr)에서 제공하는 중분류 토지피복도 자료를 사용하였다. 토양도는 농촌진흥청 국립농업과학원 흙토람(http://soil.rda.go.kr/)에서 제공하는 개략토양도 자료를 사용하였다(Fig. 3). 기상자료는 2015년부터 2022년까지 대구 및 영천 종관기상관측소에서 측정된 자료를 기상자료개방포털(https://data.kma.go.kr/)을 통해 수집하여 구축하였다. SWAT-C 모형의 보정과 검정을 위해 필요한 유량과 수질자료는 금호C 총량측정망 지점에서 8일 간격으로 조사된 자료를 사용하였으며, 해당 측정 자료는 물환경정보시스템(https://water.nier.go.kr/web)을 통해 수집하였다.
Spatial input data for the SWAT-C simulation of the Guemho River basin: (a) DEM, (b) land use, and (c) soil.
SWAT-C 모형은 2015년부터 2022년까지 총 8년 기간에 대하여 구축하였다. 이 중 처음 3년(2015년~2017년)은 모형 안정화 기간(warm-up)으로 설정하여 초기 조건의 불확실성을 최소화하였다. 모형의 보정 기간은 2018년부터 2020년까지로, 검정 기간은 2021년부터 2022년까지로 선정하였다. SWAT-C 모형 보정은 수문 과정과 수질 과정을 대상으로 순차적으로 진행하였다. 먼저 유량과 관련된 매개변수를 조정하여 수문 과정을 보정한 후, TOC 관련 매개변수를 조정하는 단계적 접근법을 적용하였다. 유량보정에는 SWAT 모형의 자동보정 프로그램인 SWAT-CUP(calibration and uncertainty programs)[18]의 SUFI-2(Sequential Uncertainty Fitting)알고리즘을 활용하였다. TOC 보정은 시행착오법(trial and error method)을 적용하였다.
2.4. SWAT-C 모델의 모의 성능 평가
모의 결과의 정확도 평가는 Nash-Sutcliffe 효율계수(Nash and Sutcliffe efficiency, NSE)와 결정계수(Coefficient of determination, R2)를 산정하여 평가하였다. 각 통계적 지표의 계산식은 다음과 같다[19].
여기서, OBSi와 SIMi는 각각 i번째 시점의 실측값과 모의값이며,
3. 결과 및 고찰
3.1. SWAT 모형의 유량 및 TOC 모의 결과
모델 안정화 기간을 제외한 2018년부터 2022년까지의 보정 및 검정 결과를 시계열 그래프(Fig. 4)와 산점도(Fig. 5)를 이용하여 평가하였다. 시계열 분석 결과, SWAT-C 모형의 유량 모의값은 보정기간과 검정기간 모두에서 강우 시 발생하는 첨두유량의 시간적 변동성을 전반적으로 잘 재현하였다(Fig. 4(a)). 보정기간과 검정기간의 유량 모의에 대한 R2는 각각 0.81, 0.89로 “매우 좋음” 수준이었으며, NSE는 각각 0.78, 0.89로 “좋음”과 “매우 좋음”에 해당하는 높은 예측 성능을 나타냈다. 다만, 유량 크기에 따른 모의 성능을 분석한 결과, 실측 유량이 약 300 m3/s 이하인 구간에서는 유량을 과대모의하는 경향이 관찰되었으며, 300 m3/s 이상 구간에서는 유량을 과소모의하는 경향이 나타났다(Fig. 5(a-b)).
Time series comparisons of observed and simulated (a) streamflow and (b) TOC load at the Geumho-C monitoring station during calibration (2018-2020) and validation (2021-2022) periods.
Scatter plots comparing observed and simulated values for streamflow during (a) calibration and (b) validation periods, and for TOC load during (c) calibration and (d) validation periods.
TOC 부하량에 대한 시계열 분석 결과, 유량 모의 결과와 마찬가지로 TOC 부하량의 시간적인 변동을 전반적으로 잘 모의하였다(Fig. 4(b)). 보정기간과 검정기간의 R2는 각각 0.73, 0.88로 두 기간 모두에서 “매우 좋음” 수준의 높은 값을 나타냈다(Fig. 5(c-d)). 이는 본 연구에서 구축한 SWAT-C 모형이 TOC 부하량의 시간적 변동 패턴을 일관되게 잘 포착하고 있다는 것을 의미한다. 다만, 유량 모의와 달리 NSE 지표에서는 보정기간에 대해 0.68로 “매우 좋음” 수준의 정확도를 보인 반면, 검정기간 대해서는 0.48(“만족”)로 모형의 예측 오차가 증가하는 현상이 나타났다. 이러한 결과는 보정기간에 대해 최적화된 매개변수들이 검정기간의 특성을 완전히 반영하지 못했을 가능성을 시사한다.
하지만 주목할 점은 검정기간 동안 200 tons/day를 초과하는 TOC 부하량 관측값이 단 한번 발생했다는 것이다. TOC 모의값과 관측값의 산점도(Fig. 5(c-d))를 보면, 보정기간에는 TOC 부하량이 약 200 tons/day 이하인 경우 과대모의 경향이 있었으며, 그 이상의 범위에서는 과소모의 경향이 나타났다. 검정기간에는 TOC 부하량이 200 tons/day를 초과하는 고부하 조건의 데이터가 단 하나의 샘플만 존재하여, 모형의 고부하 조건에서의 정확한 성능 평가에는 한계가 있다. 그럼에도 불구하고, SWAT-C 모형의 TOC 부하량 모의 정확도는 R2, NSE 두 지표 모두에서 최소 “만족” 이상의 정확도를 나타내었다. 이는 금호강 유역의 TOC 거동 분석 및 관리 방안 수립을 위한 의사결정 지원 도구로서 SWAT-C 모형이 충분한 적용성을 가지고 있음을 시사한다.
3.2. 연도별 TOC, DOC, POC 부하량 분석
2018년부터 2022년까지의 연도별 강수량과 함께 TOC, DOC, POC 부하량을 분석하였다(Fig. 6). 분석기간 중 TOC 부하량이 가장 컸던 해는 2018년(10,587 tons/year)이었으며, 그 다음으로는 2020년(10,355 tons/year)이 크게 나타났다. 반면, 2022년(4,929 tons/year)에 TOC 부하량이 가장 작게 나타났다. 연도별 TOC 총부하량은 연강수량과 매우 높은 상관관계(r = 0.99, p<0.01)를 가지고 있는 것으로 분석되었다. 이는 DOC와 POC 모두 강우-유출 과정에 밀접하게 관계가 있음을 보여준다.
Annual POC and DOC loads with their relative proportions in the Geumho River basin from 2018 to 2022.
연도별 TOC 부하량 중 DOC와 POC 부하량 구성을 살펴보면, 5년 평균 DOC가 82%, POD가 18%를 차지하였다. 이는 금호강 유역에서 용존 형태로 하천으로 유입되는 유기탄소가 입자성 형태보다 약 4.6배 많다는 것을 의미한다. 이러한 DOC의 우세 현상은 국내외 다수의 연구 결과와 일치한다. 국내 사례를 보면, 김동호 등 [9]이 황룡강 유역을 대상으로 산정한 DOC/TOC 비율은 평균 81%였고, 서희정 등 [21]이 영산강 수계를 대상으로 분석한 결과 DOC/TOC 비율은 평균 73.9%로 보고되었다. 국외 사례에서도 Carlson 등 [22] 과 Maciejewska 등 [23]은 DOC/TOC 비율이 각각 85%, 89%로 본 연구 결과와 유사하게 DOC가 우세한 것으로 보고하였다.
DOC가 TOC 부하량의 대부분을 차지하는 현상은 자연 수계에서 발생하는 여러 생지화학적(biogeochemical) 과정에 기인한다 [24,25]. DOC는 식물 및 미생물의 대사 활동, 토양 유기물의 분해, 수생 생물의 분비물 등 다양한 생물학적 과정을 통해 지속적으로 생성되는 반면, POC는 주로 식물 잔해, 플랑크톤 사체, 토양침식 등 특정 이벤트에 의해 간헐적으로 발생하는 경향이 있다. 또한 DOC는 물에 용해된 상태로 존재하기 때문에 이동성이 높고, 강우에 의한 유출, 지하수 흐름 등 다양한 경로를 통해 하천으로 지속적으로 유입된다. 반면, POC는 입자에 결합된 형태로 존재하여 이동 과정 중 침전을 통해 일부가 제거되거나, 강한 강우 사상에 의해서만 집중적으로 유입되는 특성이 있다. 그리고 수계 내에서 POC는 미생물 분해 활동을 통해 DOC로도 전환될 수 있는 반면, DOC가 POC로 전환되는 과정(응집, 흡착 등)은 상대적으로 제한적이다. 이러한 생지화학적 과정들의 복합적인 작용으로 인해 본 연구 결과와 같이 대부분의 자연 하천에서 DOC가 POC보다 TOC 중 많은 비중을 차지한다 [3,4].
3.3. 계절별 TOC, DOC, POC 부하량 특성
계절별 TOC 부하량 및 구성 특성을 분석하여 6년 동안의 평균적인 계절 변동성을 분석하였다(Fig. 7). 계절 구분은 기상학적 분류에 따라 봄(3-5월), 여름(6-8월), 가을(9-11월), 겨울(12-2월)로 하였다. 계절별 TOC 부하량은 여름이 4,541톤으로 가장 높게 나타났으며, 이어서 가을 2,176톤, 봄 1,232톤, 겨울 419톤 순으로 나타났다. 특히 여름철 TOC 부하량은 겨울철의 약 10.8배에 달하는 수준으로, 계절 간 변동이 매우 큰 것으로 확인되었다. 이러한 TOC 부하량의 계절적 변동 패턴은 계절별 강수량 분포와 높은 상관관계(r=0.99, p<0.05)를 보였다.
Seasonal characteristics of TOC, POC and DOC loads in the Geumho River basin (6-year average).
TOC 구성에 있어서도 계절별 특성이 관찰되었다. DOC/TOC 비율은 봄에 87%로 가장 높았고, 가을에 76%로 가장 낮게 나타났다. 여름철과 겨울철은 동일하게 DOC 82%, POC 18%의 비율을 보였다. 특히 가을철의 POC 비율(24%)이 다른 계절보다 상대적으로 높게 나타난 점이 주목할 만하다. 가을철 POC 비율이 높은 현상은 여러 환경적 요인에 기인한 것으로 보인다. 가을철 낙엽으로 인한 유기물 공급 증가와 여름철 집중호우 이후 가을철에 발생하는 중소규모 강우가 농경지에서의 작물 수확 후 토양 노출 증가로 인한 침식 증가 등의 영향으로 POC 비율 상승한 것으로 추정된다. 반면, 봄철 DOC 비율이 높은 현상은 눈 녹음과 함께 발생하는 토양 해빙 과정에서 축적된 용존 유기물의 유출의 영향을 받은 것으로 보인다. 또한, 봄철 상대적으로 약한 강우 강도로 인해 입자상 물질의 유출보다 용존성 물질의 유출이 많이 발생하는 것도 영향을 미치는 것으로 판단된다.
3.4. 고찰
본 연구에서는 SWAT-C 모형을 이용하여 금호강 유역의 일단위 TOC 모의 적용성을 평가하고, TOC 부하량의 연도별·계절별 변동 특성을 분석하였다. 국내 유역을 대상으로 한 SWAT-C 모형의 적용성 평가는 지금까지 김동호 등 [9]이 황룡강을 대상으로 수행한 월단위 모의가 유일하였으나, 본 연구를 통해 일단위 모의도 만족스러운 적용성을 나타냄을 확인하였다. 유량 모의 결과 보정기간과 검정기간 모두 R2와 NSE 값이 “매우 좋음” 수준이었으며, TOC 모의 결과도 두 기간에 대하여 대체로 “만족” 수준의 결과를 나타냈다.
다만 강우로 인한 첨두유량 발생 시 TOC 부하량이 과소모의 되는 패턴이 관측되었는데, 이는 SWAT-C 모형이 첨두유량을 과소모의하는 한계에서 기인한 것으로 판단된다. 이러한 SWAT 모형의 집중호우에 대한 첨두유량 과소모의 현상은 기존의 다양한 연구에서도 보고된 바 있다 [26-29]. 첨두유량의 과소모의 문제를 해결하고자 일단위 이하(sub-daily) 모의 기능을 개발[30,31]하거나 라우팅 모듈을 개선[32]하는 등 다양한 방법이 제안되어 왔다. 이러한 방법들을 SWAT-C와 병행할 경우, 첨두유량 발생 시 TOC 부하량이 과소모의되는 문제도 해결이 가능할 것으로 판단된다.
금호강 유역의 TOC 부하량의 연도별·계절별 변화를 분석한 결과, 연강수량 및 계절적 강수 패턴과 매우 높은 상관관계를 나타내며, TOC 부하량이 수문학적 요인에 크게 영향을 받는다는 것을 확인하였다. 계절별 분석 결과, 여름(6-8월)에 TOC 부하량이 가장 높고 겨울(12-2월)에 가장 낮았으며, 특히 가을철에는 다른 계절보다 POC 비율이 상대적으로 높게 나타나는 특성이 관찰되었다. 이러한 계절적 특성은 유역 관리에 있어 시기별 차별화된 전략이 필요함을 시사한다. 또한, 강수량과 TOC 부하량의 밀접한 관계를 고려했을 때 향후 기후변화로 인한 강수 패턴의 변화는 금호강 유역의 탄소 순환 및 발생 특성이 상당한 영향을 미칠 가능성이 있다. 특히 최근 기후변화로 인한 집중호우의 빈도 및 강도의 변화가 가속화되고 있기 때문에, 금호강 유역의 TOC 부하량 특성 변화를 파악하기 위해서는 장기간 시계열 자료를 활용한 추가 분석이 필요할 것이다.
본 연구는 일 단위 적용성 평가를 위해 금호강 유역 말단 지점의 수질 모니터링 자료만을 사용하여, 소유역 단위의 상세한 TOC 부하량 공간적 발생 특성을 분석하지 못했다. 향후 연구에서는 각 소유역별 오염 발생 특성을 반영한 TOC 발생 및 거동 특성 분석을 수행함으로써, 소유역 단위의 관리 계획 수립과 수질오염총량제의 정확한 평가를 지원할 수 있을 것이다. 특히 도시지역에서는 하･폐수처리장과 같은 점오염원이 비강우기 TOC 부하량에 큰 영향을 미칠 수 있으므로, 점오염원의 영향을 고려한 유역 단위 TOC 부하 특성 분석이 필요할 것으로 판단된다.
4. 결론
본 연구에서는 SWAT-C 모형을 활용하여 금호강 유역의 TOC 모의 적용성을 평가하고, TOC 부하량의 시공간적 특성을 분석하였다. 연구의 주요 결과와 결론은 다음과 같다.
1) SWAT-C 모형은 금호강 유역의 일단위 유량 및 TOC 부하량 모의에 적합한 것으로 평가되었다. 유량 모의에서는 보정기간과 검정기간 모두 높은 정확도를 나타냈으며, TOC 모의에서도 만족스러운 성능을 확인하였다. 다만, 첨두유량 발생 시 유량과 TOC 부하량이 과소모의되는 한계점이 확인되었으며, 이는 향후 SWAT-C 모형의 개선 방향으로 고려될 필요가 있다.
2) 금호강 유역의 TOC 부하량은 강수량과 매우 높은 상관관계를 나타냈으며, 연도별･계절별 변동이 뚜렷하게 관찰되었다. 특히 여름철에 가장 높고 겨울철에 가장 낮은 TOC 부하량이 확인되었다. 이러한 결과는 강수량의 연도별･계절적 분포와 일치하는 패턴으로, TOC 부하량이 수문학적 요인에 크게 영향을 받는다는 것을 확인하였다.
3) TOC 부하량의 구성 분석 결과, 금호강 유역에서는 DOC가 평균 82%, POC가 18%를 차지하는 것으로 나타났다. 이러한 DOC 우세 현상은 국내외 다른 유역을 대상으로 수행된 선행연구에서도 일관되게 보고된 바 있으며, 본 연구 결과도 이와 일치하였다.
본 연구는 국내에서 처음으로 SWAT-C 모형을 이용한 일단위 TOC 모의를 금호강 유역에 적용하여 모형의 적용성을 검증하고, TOC 부하량의 시간적 특성을 종합적으로 분석했다는 점에서 의의가 있다. 현재 환경부는 BOD 중심 수질 관리로는 한계가 있는 난분해성 유기물질 배출 증가에 대응하기 위해 2023년부터 2025년까지 낙동강 주요 지류인 금호강 및 남강 유역에 총유기탄소 총량관리를 시범적으로 시행하고 있다. 이러한 상황을 고려했을 때, 향후 SWAT-C 모형이 TOC 총량제 관리를 위한 시나리오 평가 및 목표 달성 여부 평가 등 다양한 측면에서 활용이 가능할 것으로 기대된다. 이를 통해 TOC 총량관리제 시행에 있어 과학적 근거를 제공하고, 효과적인 수질 관리 전략 수립에 기여할 수 있을 것이다.
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.