초록
비점오염부하량 산정을 위해 사용되는 원단위는 쉽게 이용 가능하지만, 지역의 토지이용 특성과 강우강도의 시간적인 변이를 고려하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 간편하면서도 강우량에 따른 부하량 변화를 고려한 보다 정확한 비점부하량 산정방법을 개발 및 적용하였다. 경기도 경안천 유역에 위치한 두 개의 비점오염저감시설을 대상으로 2010년 6월부터 11월까지 모니터링을 수행하여 강우강도, 유출 특성, 오염부하 등에 관한 분석을 진행하였다. 비점오염원 유출수의 특성을 나타내는 유량가중평균농도(Event Mean Concentration; EMC)의 경우에는 도시 지역인 경기도 광주시 경안동이 산과 밭으로 이루어진 용인시 모현면에 비해 높거나 비슷한 값을 보였으나, TP (Total Phosphorus)의 경우 유역 내 농경지에 사용된 퇴비나 비료에 포함된 인의 영향으로 모현면이 경안동보다 더 높게 나타났다. 강우량과 오염물질 배출부하량과의 관계는 3차원 다항식에 의해 가장 잘 설명되었으며, 0.33~0.81 범위의 결정계수를 나타내고 있다. 산정된 유출율 및 부하량 함수의 기울기가 EMC 결과와 반대되는 경향을 보이는 것으로부터, 비점오염원은 토지이용 이외에도 지형, 토성, 수리 수문현상 등에 따라 배출특성이 달라짐을 알 수 있다. 따라서 비점오염물질의 유출 특성을 정확히 파악하기 위해서는 장기모니터링을 통한자료의 수집을 바탕으로 강우량에 따른 부하량 변화를 고려한 비점부하량 산정함수를 구하는 것이 필요하다.
The unit load has simply been used to estimate total pollutant loading from non-point sources, however, it does not count on the variable pollutant loading according to land use characteristics and rainfall intensity. Since pollutant emission from the watershed is strongly dependent on the rainfall intensity, it is necessary to find out the relationship between pollutant loading and rainfall intensity. The objective of this study is to develop simple and easy method to compute non-point source pollution loads with consideration of rainfall intensity. Two non-point source removal facility at Gyeongan-dong (Gwangju-si) and Mohyeon-myeon (Yongin-si), Gyeonggi-do was selected to monitor total rainfall, rainfall intensity, runoff characteristics and water quality from June to November, 2010. Most of Event Mean Concentrations (EMC) of measured water quality data were higher in Gyeongan which has urban land use than in Mohyeon which has rural land use. For the case of TP (Total Phosphorus), Mohyeon has higher values by the influence of larger chemical uses such as fertilizer. The relationship between non-point source pollution load and rainfall intensity is perfectly well explained by cubic regression with 0.33~0.81 coefficients of determination($R^2$). It is expected that the pollution loading function based on the long-term monitoring would be very useful with good accuracy in computing non-point source pollution load, where a rainfall intensity is highly variable.
