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Assessment of Estuary Reservoir Water Quality According to Upstream Pollutant Management Using Watershed-Reservoir Linkage Model

유역-호소 연계모형을 이용한 상류 오염원 관리에 따른 담수호 수질영향평가

  • Kim, Seokhyeon (Research Institute of Agriculture and Life Sciences, College of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University) ;
  • Hwang, Soonho (Agricultural and Biological Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign) ;
  • Kim, Sinae (Department of Rural Systems Engineering, Seoul National University) ;
  • Lee, Hyunji (Department of Rural Systems Engineering, Seoul National University) ;
  • Jun, Sang Min (Convergence Major in Global Smart Farm, Seoul National University) ;
  • Kang, Moon Seong (Department of Rural Systems Engineering, Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Institute of Green Bio Science and Technology, Seoul National University)
  • Received : 2022.08.11
  • Accepted : 2022.09.14
  • Published : 2022.11.30

Abstract

Estuary reservoirs were artificial reservoir with seawalls built at the exit points of rivers. Although many water resources can be saved, it is difficult to manage due to the large influx of pollutants. To manage this, it is necessary to analyze watersheds and reservoirs through accurate modeling. Therefore, in this study, we linked the Hydrological Simulation Program-FORTRAN (HSPF), Environmental Fluid Dynamics Code (EFDC), and Water quality Analysis Simulation Program (WASP) models to simulate the hydrology and water quality of the watershed and the water level and quality of estuary lakes. As a result of applying the linked model in stream, R2 0.7 or more was satisfied for the watershed runoff except for one point. In addition, the water quality satisfies all within 15% of PBIAS. In reservoir, R2 0.72 was satisfied for water level and the water quality was within 15% of T-N and T-P. Through the modeling system, We applied upstream pollutant management scenarios to analyze changes in water quality in estuary reservoirs. Three pollution source management were applied as scenarios, the improvement of effluent water quality from the sewage treatment plant and the livestock waste treatment plant was effective in improving the quality of the reservoir water, while the artificial wetland had little effect. Water quality improvement was confirmed as a measure against upstream pollutants, but it was insufficient to achieve agricultural water quality, so additional reservoir management is required.

Keywords

Ⅰ. 서론

하구담수호는 하천의 출구점이 해양과 만나는 곳에 방조제를 건설하고, 이를 통해 형성되는 인공호수이다. 출구점에 위치한 지리적 특성은 많은 수자원을 확보할 수 있지만, 유역에서 발생하는 모든 오염물질이 유입되어 수질이 악화되기 쉬운 조건을 지니고 있다. 수질악화의 주 원인은 유역 내 하수처리장의 생활폐수 유입, 농경지 비점오염원 증가, 퇴적물로 인한 내부부하 증가 등이 있다 (Yoon and Ham, 2000; Kim et al., 2003; Hwang, 2020). 담수호에 대한 수질개선대책은 상류에서 유입되는 오염물질이 많고, 호소 내 저층에서 분출되는 양이 많아 상류유역에 대한 수질대책과 호소에 대한 대책을 종합적으로 수행하고 있다.

그 중 상류유역의 수질대책은 오염원 종류에 따라 제안, 적용되고 있다. 상류유역에서 발생하는 오염원은 크게 점오염원, 비점오염원, 가축분뇨로 구분하고 있으며 국내의 가장 대표적인 담수호인 새만금의 상류대책도 점오염원 관리, 비점오염원 관리, 가축분뇨 관리로 구분되어 적용하고 있다 대표적인 대책으로는 점오염원 관리는 유역 내 존재하는 하수처리시설에 대한 관리를 위주로 수행되고 있으며 공공하수처리시설 확충 및 신규설치, 고도화 기술 도입, 생물여과공정 설치 등에 대책이 수행되고 있다. 비점오염원 관리는 비점오염저감시설 설치, 인공습지 조성, 생태하천 복원 등의 대책이 수행되고 있고, 가축분뇨 관리는 축산분뇨 연료화시설 조성 및 축사 매입 등이 진행되고 있다 (Kim et al., 2016; Choi et al., 2018, Choi, 2021).

상류유역의 오염원 관리에 따른 담수호 수질영향을 평가하기 위해서는 오염원관리에 따른 유입하천의 수질변화와 이로 인한 담수호 수질 변화를 분석할 수 있어야하며, 이를 위해서는 유역모형과 호소모형의 연계 모델링 기법을 통한 예측이 필요하다. 유역모형과 호소모형의 연계를 통한 분석은 호소 수질개선 및 예측을 위해 지속적으로 수행되어왔다. 유역모형 및 호소모형의 연계는 유역모형을 통해 상류의 유출량 및 하천수질을 분석하고, 유역모형의 결과값을 경계조건으로 호소 내 수질변화를 분석하였다. 국내에 적용된 사례는 Hwang et al. (2020)은 SWAT과 EFDC모형을 연계하여 회복탄력성 개념을 도입해 간월호 회복탄력성을 평가하였으며, Park et al.(2010)은 HSPF와 EFDC모델을 연계하여 모델 격자수에 따른 영주다목적댐의 수질모의의 차이점을 평가하였다. Noh et al.(2013)은 SWAT과 EFDC-WASP모형을 연계하여 유역 유출변화에 따른 도암댐 저수지을 수질변화를 모의하였고 Lee et al.(2018)은 HSPF와 EFDC모델을 연계하여 원주천 홍수조절댐 건설에 따른 환경영향평가를 수행하였으며, Shin et al.(2018)은 SWAT과 EFDC모델을 연계하여 입장저수지의 SS 이동을 모의하였다. Oh and Lee (2017)은 HSPF와 EFDC-WASP모형을 연계하여 부하량 변화에 따른 물왕저수지 수질 변화를 모의하였다. 기존 연구에서는 담수호에 대한 상류 오염원 관리에 따른 수질 변화에 대한 연구는 부족한 실정이다. 또한 간월호는 1995년에 준공된 담수호로 현재 간월호 수질은 농업용수 목표수질인 IV등급을 상회하는 수준으로 농업용수로 활용하기 어려운 상황으로 수질개선대책 수립이 필요하다.

이에 본 연구에서는 간월호의 상류 오염원 관리에 따른 담수호 수질영향을 평가하기 위해 유역모형과 호소모형을 연계한 모델링 시스템을 구축하고 상류 오염원 관리 시나리오를 적용하여 담수호 수질 변화 및 수질기준 만족도를 평가하고자 한다.

Ⅱ. 연구대상지 및 연구방법

1. 연구대상지

본 연구의 연구대상지는 간월호 (서산A지구)로 충청남도 서산시에 위치하고 있으며 배후유역은 서산시와 홍성군 일대이다. 간월호는 농업용수 목표수질인 IV등급을 상회하는 수준일 뿐만 아니라 2017년 가뭄으로 인한 수위 저하로 인한 수질 악화로 주변부 농경지 용수공급에 어려움을 겪고 있어 본 연구의 연구대상지로 선정하였다. 간월호의 유역면적은 48,770 ha로 토지이용은 약 40%가 논, 30%가 임야로 이루어져 있다. 간월호 유역 내는 4개의 환경기초시설 (서산공공, 서산분뇨, 도당공공, 음암공공)이 위치하고 있다. Fig. 1는 간월호의 토지이용도와 환경기초시설을 나타내고 있으며, 4개의 하천보정지점 (도당, 청지, 둔당, 와룡)과 호소보정지점 (GW3)을 나타냈다. 호소의 수혜면적은 6,446 ha, 만수면적은 2,504 ha이며 주요 유입하천은 도당천, 둔당천, 청지천, 와룡천 등이 있다.

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Fig. 1 Study area (Ganwol estuary reservoir watershed)

2. 담수호 유역 및 호소 수질 모의를 위한 연계모형 구축

본 연구에서는 담수호 유역 및 호소의 수리 수질 모의를 위해 유역모형인 HSPF와 3차원 수리동역학모형인 EFDC, 격자단위 수질 모의모형인 WASP을 연계하여 모의하였다.

HSPF와 EFDC는 HSPF의 모의결과를 EFDC에서 연계하는 개별 툴을 제공하고 있어 연계성이 뛰어나며, EFDC와 WASP은 EFDC에서 WASP과의 연계를 위한 수리동역학 결과를 개별로 추출할 수 있어 WASP과의 연계성이 뛰어나다. 국내에서는 Oh and Lee (2017)이 물왕저수지에 적용한 바 있으며, 국외에서는 Zhijun L. et al (2008)이 St.Louis Bay에 적용한 바 있다. 이에 본 연구에서는 세 모델을 연계하여 구축하였으며 모형별 입출력자료와 연계 개념은 Fig. 2와 같다. HSPF는 유역의 기상자료와 토지이용도, 토양도, 하수처리장 방류량 및 방류수질을 이용해 담수호 유입량 및 수질을 모의한다. 이후 EFDC는 HSPF에서 모의된 담수호 유입량과 배수갑문 방류량, 양수장의 양수량을 통해 호소 수위 및 수리동역학을 모의하며, 마지막으로 WASP은 EFDC에서 모의된 호소 수리동역학 해석결과와 HSPF에서 모의된 하천수질을 통해 호소 내 수질을 모의하게 된다.

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Fig. 2 HSPF-EFDC-WASP linkage model diagram

가. HSPF 모형 구축

HSPF모형은 유역을 불투수면과 투수면으로 구분하고, 토지 이용을 고려하여 모의할 수 있는 장점이 있어 국내외에서 수질 예측 및 수질개선효과 분석에 적용되고 있다 (Bicknell et al., 2001). 본 연구에서는 간월호의 유입량 및 유입수질을 모의하기 위해 HSPF 모형을 구축하였으며 주요 유입하천 및 모니터링 지점을 고려해 32개의 소유역으로 분할하여 모의하였다. 기상자료는 기상청의 서산기상대 자료를 이용하였으며, 토지 이용자료는 2020년 세분류 토지이용도(환경부)를 중분류로 재분류하여 이용하였다. 유역 내 환경기초시설은 운영일지를 활용해 일별 방류량 및 방류수질을 모델에 적용하였다. 본 연구에서 유량 및 수질 보검정에 활용한 매개변수는 Table 1과 같다.

Table 1 Calibrated parameter for HSPF

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나. EFDC 모형 구축

EFDC모형은 3차원 유체에 대해 수직 정수압, 자유표면, 운동방정식을 기반으로, 유체역학, 침전물 및 오염물질, 수질 모듈을 포함하는 지표수 모델링 시스템이며 환경 평가 등을 위해 많은 수역에 적용되었다 (EPA, 2007). 본 연구에서는 간월호 유속 및 수위 모의를 위해 EFDC 모형을 구축하였으며 격자는 총 280개의 격자로 구성하였다. 농어촌공사 천수만사업단의 간월호 호소 수심측량자료를 활용해 Fig. 3(a)와 같이 격자 별 수심을 설정하였으며 호소에 유입되는 하천과 양수장, 배수갑문을 Fig. 3(b)와 같이 지정하였다. 유입, 유출 별 입력자료는 유입하천은 상류유역의 HSPF에서 모의한 유량자료를 활용하였으며, 양수장은 양수장 운영일지를, 배수갑문은 배수갑문 운영일지 자료를 활용하여 일별 데이터를 설정하였다.

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Fig. 3 Botton Elevation and Boundary condition in EFDC model

다. WASP 모형 구축

WASP모형은 수질분석 시뮬레이션 프로그램으로 지표수의 오염물질의 거동과 이동을 모의하기 위한 모형이며 세그먼트 사이의 이류 및 수송을 통해 3차원으로 적용될 수 있다. 본 연구에서는 간월호 수질 모의를 위해 WASP 모형을 구축하였으며 EFDC에서 구축한 격자, 호소 수위 및 유속 결과를 기반으로 수질을 모의한다. 기상자료는 서산기상대의 온도, 습도, 일사량, 풍속 자료를 활용하였으며, 유입하천 수질은 HSPF에서 모의된 하천수질 결과를 활용하였다. 본 연구에서 유량 및 수질 보검정에 활용한 매개변수는 Table 2과 같다.

Table 2 Calibrated parameter for WASP

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Table 3 Evaluation criteria for the recommended statistical performance measures for watershed- and field-scale models (Moriasi et al.., 2015)

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라. 모델의 보정 및 검정

HSPF 보정 및 검증을 위한 하천 유량 및 수질 자료는 충청남도연구원이 2011년부터 수행한 4개의 지점 (도당, 둔당, 청지, 와룡)에 대하여 월 1회 모니터링한 자료를 이용하였다. EFDC 보정 및 검증을 위한 호소 수위측정자료는 배수갑문 운영일지에 기록된 수위측정자료를 활용하였으며 자료기간은 2015년부터이다. WASP 보정 및 검증은 T-N, T-P, Chl-a 수질항목에 대하여 수행하였으며 수질자료는 환경부 호소측정망의 간월호3 (GW3) 지점에 대하여 EFDC와 동일한 기간을 수집하였다.

시행착오법을 통해 보정 및 검정을 수행하였으며, 모형의 효율의 평가는 Moriasi et al. (2015)의 기준을 활용하였다. 유량은 보정 및 검정에 사용되는 대표적 지표인 R2, NSE를 이용하여 수행하였으며 수질은 PBIAS를 이용하여 평가하였다 .

\(\begin{aligned}R^{2}=\frac{1}{n} \times \frac{\left(P_{i}-M_{p}\right) \times\left(O_{i}-M_{o}\right)}{\left(\overline{O_{i}}-\overline{O_{s}}\right)^{2}}\end{aligned}\)       (1)

\(\begin{aligned}N S E=1-\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(O_{i}-P_{i}\right)^{2}}{\sum_{i=1}^{n}\left(O_{i}-\overline{O_{i}}\right)^{2}}\end{aligned}\)       (2)

\(\begin{aligned}P B I A S=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(O_{i}-P_{i}\right)}{\sum_{i=1}^{n}\left(O_{i}\right)}\end{aligned}\)       (3)

3. 상류 오염원 관리 시나리오

상류 오염원 관리대책은 공공하수처리시설 개선 및 고도화 기술도입, 비점오염저감시설 설치, 생태하천 복원, 하수도 개선사업, 축산분뇨 연료화, 축사 매입, 농경지 매입 등 다양하게 제시되고 있다 (Kim et al., 2016; Choi et al., 2018, Choi, 2021). 본 연구에서는 이 중 유역 모델링 기법에서 적용가능한 공공하수처리시설 방류수질 개선, 연료화시설 설치, 비점오염저감시설(인공습지) 설치 대책을 적용하고 담수호 수질에 미치는 영향을 평가하고자 하였다.

공공하수처리시설 방류시설 개선 대책은 고도 인처리시설 설치 및 하수처리시설 확충 등을 통해 미처리하수의 양을 감소시키고, 하수처리시설 방류수의 수질을 개선한다. 본 연구에서는 간월호 유역에 존재하는 하수처리장 중 가장 크고 호소에 인접한 서산공공하수처리시설에 대하여 방류수의 T-N, T-P 수질개선을 모의하였다. 공공하수처리시설방류량 및 방류수질 개선은 시설 도입을 통한 수질개선은 이루어지나 정확한 저감량 및 저감율을 산정하기 힘들어 본 연구에서는 방류수질을 50%, 80% 저감하는 것으로 가정하여 시나리오에 적용하였다.

분뇨처리시설 방류량 저감 대책은 양분관리제 (경축순환농업)과 우분연료화시설 설치 등의 가축분뇨 관리대책을 통해 분뇨처리시설에서 처리할 양을 감소시키며 퇴비로 전환을 통해 하천으로의 방류량을 저감시킨다. 본 연구에서는 서산 분뇨처리시설의 방류량 저감 및 수질개선을 모의하였으며 공공하수처리시설과 마찬가지로 정확한 저감량 및 저감율을 산정하기 힘들어 50%, 80% 저감하는 것으로 가정하여 시나리오에 적용하였다.

인공습지는 유출수의 수질개선을 위해 인위적인 얕은 습지를 조성하는 것으로 습지가 가지고 있는 정화능력 (침전, 여과, 흡착, 미생물 분해 등)을 통해 유출수의 오염물질을 저감하는 시설로 강우시 발생하는 비점오염원의 저감이 가능하다(NIER, 2017, Ko et al., 2010; Kim et al., 2021). 인공습지는 HSPF 모형에서 제공하는 하위모델인 BMPRAC모듈을 추가하여 설치에 따른 수질 저감효과를 평가하였다. BMPRAC 모듈은 토지 세그먼트에서 발생하는 부하량에 대해 질량 비율을 통해 제거하며, 제거에 대한 방정식은 식 (4), (5)와 같다.

REMOVE= FRAC * INPUT       (4)

OUTPUT= INPUT – REMOVE       (5)

여기서 REMOVE는 제거량이며 FRAC는 인공습지의 저감 효율, INPUT은 인공습지로 유입되는 부하량, OUTPUT은 인공습지 이후의 부하량을 의미한다. 인공습지의 저감효율은 유입량 및 유출량, 수심분포 등에 따라 달라진다. 이에 본 연구에서는 환경부 비점오염저감시설(인공습지)의 시설 모니터링 값의 평균값인 T-N 58.7%, T-P 67%을 이용하였다. 농경지가 가장 많은 와룡천, 도당천, 청지천에 설치를 가정하였으며, 환경부 비점오염저감시설(인공습지)의 평균 유역면적 약 300 ha로 본 연구에서는 300 ha의 농경지의 비점오염을 저감할 수 있는 인공습지 설치를 가정하였다.

본 연구에서는 세 가지 상류 오염원 관리대책을 적용하여 오염원 관리에 따른 시나리오를 Table 4 와 같이 설정하였다. 3가지 대책을 모두 적용하였으며, 방류수질 개선 정도와 인공 습지에 따른 개선 정도를 비교하고자 하였다.

Table 4 Upstream pollutant management scenarios

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Ⅲ. 연구결과

1. HSPF 모형을 이용한 유량, 수질 모의 결과

HSPF 모형을 통해 간월호 하천유량과 수질을 보검정한 결과는 Table 5와 같으며 그 중 도당천 지점에 대하여 시계열로 나타낸 그림은 Fig. 4와 같다. 유량 검보정 결과 둔당의 보정기간 및 와룡의 검정기간을 제외하고 R2와 NSE에서 모두 Satisfactory 이상을 만족하여 실측을 잘 반영하는 것으로 사료된다. Not satisfactory를 나타낸 기간은 통계적 지표가 낮게 나타났으나 실측치가 저유량에 집중되어있고 실측 유량의 분포가 다양하게 나타난 다른 기간에서의 통계적 지표가 좋게 나타나 적절히 검보정이 수행된 것으로 사료된다. 수질 보검정 결과는 모든 지점 및 모든 기간에 대하여 Very Good을 나타내고 있어 보검정이 잘 수행된 것으로 사료된다.

Table 5 Calibration and validation result of stream runoff and water quality

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Fig. 4 Calibration and vaildation result of flow and water quality at Dodang

2. EFDC 모형을 이용한 수위 모의 결과

HSPF에서 모의한 유역 유출량과 배수갑문 운영일지의 방류량, 양수장 운영일지를 고려하여 간월호의 수위 변화를 모의한 결과는 Fig. 5와 같다. 2015 - 2020년 배수갑문 운영일지에서 제시한 실측 수위와 비교한 결과 R2는 0.72로 satisfactory, NSE는 0.74로 Good을 나타내 호소 내 수위에 대한 재현성이 높은 것으로 나타났다.

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Fig. 5 Water level elevation changes of Ganwol estuary reservoir

3. WASP 모형을 이용한 수질 모의 결과

HSPF에서 모의한 유입수질과 EFDC의 수리동학적 결과를 활용하여 간월호 수질을 모의한 결과는 Table 6, Fig. 6와 같다. PBIAS를 목적함수로 보검정을 실시하였으며, T-N은 보정 기간 -13.9%, 검정기간 -8.4%, T-P은 보정기간 6.6%, 검정기간 4.9%, Chl-a는 보정기간 18.0%, 검정기간 –15.6%로 나타났다. T-N과 T-P는 PBIAS 기준 Very Good을 만족하였으며, 실측 경향을 잘 반영하는 것으로 사료되며 Chl-a는 Good으로 나타났으며 겨울에 낮고, 여름에 높은 계절적 실측 경향을 잘 반영하고 있는 것으로 사료된다.

Table 6 Calibration and validation result of stream water quality

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Fig. 6 Calibration and validation result of water quality at GW3

4. 상류 오염원 관리에 따른 수질영향평가

가. 상류뷰 시나리오 별 호소수질 변화

Fig. 7은 상류뷰 지점의 시나리오 별 수질 변화를 모의한 결과를 시계열로 나타냈으며, Table 7은 시나리오 별 평균 수질 농도를 나타낸 것이다. 서산하수처리장은 호소 상류 유입부에 위치하여 상류부 수질농도 변화에 큰 영향을 미치고 있다. 2019년 7월에서의 수질개선 효과가 뚜렷한 것으로 나타났으며 이는 해당기간의 이전의 하수처리장 방류수질이 최대 T-N 38 mg/L, T-P 1.2 mg/L로 저감량이 크게 산정됐기 때문으로 사료된다. S1, S3시나리오는 서산하수처리장의 방류수질을 30% 추가적으로 저감한 경우 T-N 1.4 mg/L, T-P 0.063 mg/L의 저감효과를 나타냈으며, 이는 분뇨처리장을 30% 저감한 시나리오인 S2보다 더 큰 폭으로 나타났다. 이는 분뇨처리장이 위치한 와룡천의 경우 호소 하류부로 유입되기 때문으로 사료된다. S4, S5 시나리오는 농경지 인공습지의 면적을 증가시켰으나, 수질개선효과는 미비한 것으로 나타났다.

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Fig. 7 Simulation results of upper zone

Table 7 All period the average concentration of upper zone

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호소수가 농업용수로 사용되는 영농기의 평균 농도는 Table 8와 같다. T-N 농도는 전기간 평균에 비하여 낮은 수준을 유지하였으나, 농업용수 수질기준은 IV등급인 1.0 mg/L를 상회하는 수준으로 나타났다. T-P, Chl-a는 수온이 증가하여 조류의 성장으로 전기간 농도보다 높은 수준을 나타냈으며 마찬가지로 IV등급인 0.1 mg/L와 35 mg/L를 상회하는 수준으로 나타나 추가적인 대책이 필요할 것으로 사료된다.

Table 8 Farm period the average concentration of upper zone

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나. 하류뷰 시나리오 별 호소수질 변화

Fig. 8은 하류부 지점의 시나리오 별 수질 변화를 모의한 결과를 시계열로 나타냈으며, Table 9은 시나리오 별 평균 수질 농도를 나타낸 것이다. 하류부지점은 상류부지점에 비하여 수질농도 변화정도가 적게 나타났다. 이는 대부분의 하천이 상류부로 유입되고 호소 중앙부에 위치한 제방으로 인해 상류부에서 저류된 뒤 하류부로 유입되기 때문으로 사료된다. 하류부지점은 분뇨처리장의 수질개선정도가 높은 S3시나리오의 수질 개선정도가 S2보다 크게 나타났으며 이는 상류부에 비해 하수처리장의 영향이 비교적 적고 분뇨처리장 위치한 와룡천이 하류부로 유입되기 때문에 분뇨처리장 농도 변화에 영향이 큰 것으로 사료된다. 상류부와 마찬가지로 농경지 인공습지 면적을 증가의 수질개선효과는 미비한 것으로 나타났다.

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Fig. 8 Simulation results of lower zone

Table 9 All period the average concentration of the lower zone

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호소수가 농업용수로 사용되는 영농기의 평균 농도는 Table 10와 같으며 영농기와 전기간이 비슷한 수준을 나타냈다. T-N, T-P, Chl-a 모두 IV등급을 상회하는 수준으로 나타나 추가적인 대책이 필요할 것으로 사료된다.

Table 10 Farm period the average concentration of the upper zone

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Ⅳ. 요약 및 결론

본 연구에서는 간월호의 농업용수 수질기준 달성을 위해 간월호의 상류유역 오염원관리를 통한 호소 수질개선을 평가하고자 하였으며, 유역모형과 호소모형의 연계모델링을 통해 간월호 상류유역 및 호소의 수질분석을 시행하고 오염원 관리 시나리오에 따른 호소 수질영향을 평가하였다.

유역-호소모형의 연계모델링은 유역모형인 HSPF와 수리동역학모형 EFDC, 수질모형 WASP 세 모형의 연계를 통해 연계모형을 구성하였다. 연계모형을 보⋅검정한 결과 하천유량 R2 0.7이상, 하천 모든 수질항목의 PBIAS 15% 이내를 나타내 모델의 적용성을 확인하였으며, 호소 수위 R2 0.72, 호소수질 T-N, T-P 15% 이내, Chl-a 20 % 이내로 호소 수위변화 및 수질 변화의 경향성을 잘 모의하였다.

오염원관리 대책은 하수처리장 방류수질개선, 분뇨처리장 방류수질 개선, 농경지 인공습지 설치 세 가지를 선정하여 평가하였다. 하수처리장 방류 수질개선은 호소 수질개선에 가장 효과적이며, 특히 하수처리장과 인접한 상류부 수질 변화에 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 분뇨처리장 방류수질 개선도 호소 수질개선에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 하류부 유입하천에 위치해 상류부보다 하류부 개선에 영향이 큰 것으로 나타났다. 농경지 인공습지로 인한 호소수질개선은 농경지 900 ha와 1500 ha에 대하여 수행하였지만, 전체 농경지 면적의 5% 수준에 해당하여 효과가 미비한 것으로 나타났다.

본 연구에서 적용한 대책을 통해 호소의 수질개선효과는 확인하였지만 가장 높은 수준의 대책인 S5 시나리오에서도 T-N, T-P, Chl-a 모두 농업용수 수질기준인 IV등급을 달성하지 못한 것으로 나타났다. 이는 현재 간월호의 상류 오염원에 의한 수질악화뿐만 아니라 호소 저층의 오염물질 용출 및 부영양화에 따른 영향도 큰 것으로 보인다. 이에 추가적으로 본 연구에서 적용한 수질개선 대책 외의 호소 주변 농경지 비점오염원 관리, 축산농가관리 등 추가적인 상류 오염원관리와 호소 준설 및 배수갑문 운영 등 추가적인 호소대책을 고려한 종합적인 호소관리에 따른 평가가 필요할 것으로 보인다. 또한 보다 정확한 예측을 위해 연계모델 적용에 따른 오차의 누적에 관한 연구와 방류수질 개선 시나리오의 정확한 수질 예측이 추가로 필요할 것으로 사료된다.

감사의 글

이 논문은 정부 (과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2020R1A2C2003808).

References

  1. Yoon, C. G. and J. H. Ham, 2000. Prediction of water quality improvement for estuarine reservoir using wetland-detention pond system. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 42(5): 94-102. (in Korean).
  2. Kim, S. J., S. J. Kim, P. S. Kim, and C. H. Lee, 2003. Water quality behavior by the sluice gate operation of freshwater lake. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 45(1): 91-101. (in Korean).
  3. Hwang, S. H., S. M. Jun, K. U. Kim, S. H. Kim, H. J. Lee, J. H. Kwak, and M. S. Kang, 2020. Development of a framework for evaluating water quality in estuarine reservoir based on a resilience analysis method. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 62(5): 105-119. (in Korean). doi:10.5389/KSAE.2020.62.5.105.
  4. Hwang, S. H., 2020. Dynamic resilience assessment for water quality management of esturaine reservoir using swat-efdc model. Ph.D. diss., Seoul national University.
  5. Choi, J. Y., 2021. Annual detailed action plan for water quality improvement measures for the 3rd phase of the Saemangeum Basin ('21-'30). Ministry of Environment.
  6. Park, J. C., J. H. Choi, Y. I. Song, S. J. Song, and D. I. Seo, 2010. Water quality modeling of youngju dam reservoir by hspf, efdc and wasp. Journal of Environmental Impact Assessment 19(5): 465-473. (in Korean).
  7. Noh, H. J., J. M. Kim, Y. D. Kim, and B. S. Kang, 2013. Prediction of water quality effect of watershed runoff change in doam Reservoir. Journal of the Korean Society of Civil Engineers 33(3): 975-985. (in Korean). doi:10.12652/Ksce.2013.33.3.975.
  8. Lee, Y. G., S. C. Hwang, H. D. Hwang, J. Y. Na, N. Y. Yu, and H. J. Lee, 2018. Water quality modeling of flood control dam by HSPF and EFDC. Journal of Environmental Impact Assessment 27(3): 251-266. (in Korean). doi:10.14249/eia.2018.27.3.251.
  9. Moriasi, D. N., M. W. Gitau, N. Pai, P. Daggupati, 2015. Hydrologic and water quality models: Performance measures and evaluation criteria. Transactions of the ASABE 58(6): 1763-1785. doi:10.13031/trans.58.10715.
  10. Oh, H. S. and H. P. Rhee, 2017. A study on mulwang reservoir water quality improvement effect using watershed-reservoir integrated prediction. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 59(3): 51-62. (in Korean). doi:10.5389/KSAE.2017.59.3.051.
  11. Environmental Protection Agency, 2007. The Environmental fluid dynamics code user manual
  12. Shin, S., S. Hwang, Y. Her, J. H. Song, H. K. Kim, and M. K. Kang, 2018. Modeling sedimentation process in Ipjang reservoir using SWAT and EFDC. Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers 60(3): 135-148. doi:10.5389/KSAE.2018.60.3.135.
  13. National institute of envrionmental research, 2017. Guidelines for optimal management of non-point pollution sources for total water pollution load Management System.
  14. Kim, D. M., H. J. Jo, G. Y. Choi, M. J. Jo, and S. W. Chung, 2016. Improvement of water quality management in agricultural reservoir. Journal of the Institute of Construction Technology 35(2): 31-36.
  15. Kim, Y. C., H. S. Choi, and L. H. Kim, 2021. Investigation on design aspects of the constructed wetlands for agricultural reservoirs treatment in korea. Journal of Wetlands Researchs 23(2): 189-200. doi:10.17663/JWR.2021.23.2.189.
  16. Ko, D. H., Y. C. Chung, and S. C. Seo, 2010. Removal mechanisms for water pollutant in constructed wetlands: review paper. Journal of Korean Society of Environmental Engineers 32(4): 379-392.
  17. Zhijun L., L. K. William, H. H. David, H. Faisal, W. Chen, B. H. Noor, and M. K. Janna, 2008. Modeling nutrient dynamics under critical flow conditions in three tributaries of St. Louis Bay. Journal of Environmental Science and Health, Part A 43(6): 633-645, doi:10.1080/10934520801893725.
  18. Choi, M. J., W. H. Jung, H. D. Hwang, and Y. I. Kim, 2018. Water quality improvement plans of daeho reservoir based on the analysis of watershed characteristics and water quality modeling. Journal of Korean Society of Environmental Engineers 40(7): 267-276. doi:10.4491/KSEE.2018.40.7.267.
  19. Bicknell, B. R., J. C. Imhoff, J. L. Kittle, Jr., T. H. Jobes, and A.S. Donigian, Jr., 2001. Hydrological Simulation Program - FORTRAN (HSPF): User's manual for Version 12, US EPA.