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Estimation of Pollution Loads from the Yeongsan River Basin using a Conceptual Watershed Model
Estimation of Pollution Loads from the Yeongsan River Basin using a Conceptual Watershed Model
Journal of Korean Society on Water Environment. 2014. Mar, 30(2): 184-198
Copyright © 2014, Korean Society on Water Environment
  • Received : December 10, 2013
  • Accepted : March 03, 2014
  • Published : March 30, 2014
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민혜 박
홍래 조
hlcho@hydrocore.co.kr
본경 구

Abstract
For estimating discharge and pollution loads into the Yeongsan lake, a conceptual watershed model HSPF(Hydrological Simulation Program - Fortran) was applied to the Yeongsan River Basin. Various spatial data set including DEM, watershed boundaries and land uses were used to set up the model for the Yeongsan River Basin that was divided into 45 sub-basins. The model was calibrated and validated for the river discharges, SS, BOD, TN and TP concentrations against the data observed in 2011 at several monitoring stations. The simulation results show good agreement with the observed water flows(R 2 = 0.46 − 0.97, NSE = 0.70 − 0.96). The simulated concentrations of SS, BOD, TN and TP are also in good agreement with the observed. The total freshwater discharge to the Yeongsan lake is estimated 2,406 × 10 6 m 3 /year which the Jiseok and Hwangryoung stream contribute as much as 19%, 17% respectively. It is estimated that the total discharges to the Youngsan lake is SS 152,327 ton/year, BOD 15,721 ton/year, TN 10,071 ton/year, TP 563 ton/year. Both water and pollution loads are high in summer, particularly in July, when the monsoon season arrives at the Korean peninsula.
Keywords
1. Introduction
영산강 유역의 말단에 위치한 영산호는 1981년 완공된 하구둑에 의해 조성된 인공호수로서, 하구둑 완공 이후 해역으로의 물의 흐름이 차단되어 부영양화 및 수질오염 수준이 심각한 상태이다. 2006년과 2007년 4차례에 걸쳐 실시된 영산호 수질조사에 따르면, 전반적으로 COD는 평균 llI등급, TP와 TN은 VI등급의 수질을 나타냈으며, 유역으로 부터 많은 강우가 유입되는 시기에는 전체적으로 탁도, TSS와 더불어 TP의 농도가 급격히 증가하는 것으로 나타났다( NIER, 2007 ). 영산호의 수질은 영산강으로 유입하는 크고 작은 지류의 영향을 받는다. 따라서 지류수질에 영향을 미치는 지류유역의 토지이용 형태와 유역에서의 생활하수, 공장폐수, 축산폐수 등의 오염원 배출양상에 따라 영산호 유입유량과 수질은 크게 달라질 수 있다. 이는 영산호 수질개선과 효과적인 관리를 위해서는 호 내 현상파악 뿐만 아니라, 유역으로부터의 담수 유입량과 오염물질 이동량이 정량적으로 파악되어야 함을 의미한다.
일반적으로 유역에서의 유출량과 오염부하는 유량과 수질 모니터링 결과를 이용하여 산정하는데, 한정된 시간과 장소에서 이루어지는 모니터링 결과만으로는 이들의 시공간적 분포를 파악하는 데에 한계가 있다. 모니터링이 갖는 이러한 단점을 보완하기 위해 최근에는 유역모델을 이용하여 유역에서의 유출과 오염물질의 이동을 시공간적으로 파악하려는 연구가 활발히 수행되고 있다. 대상유역에 모니터링 결과를 바탕으로 유역모델을 적용하면 유역 전체의 관점에서 수문-수질 프로세스를 이해할 수 있으며, 환경변화에 따른 미래 상황을 예측할 수 있다는 장점을 갖는다. 국내에는 HSPF(Hydrologic Simulation Program - Fortran)와 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모델이 각각의 연구목적에 따라 대표적으로 이용되고 있다. HSPF와 SWAT은 유역관리를 위한 환경 분석 시스템인 BASINS(Better Assessment Science Integrating point and Nonpoint Source Pollution)와 연계되어 운영되며, BASINS를 통해 모델구동에 필요한 유역의 공간적 자료의 분석시간을 줄이고, 다양한 정보를 쉽게 확보할 수 있다. 본 연구에 적용한 HSPF는 유역에서 발생하는 수문, 수질과정을 시간별로 장기간에 걸쳐 모의할 수 있는 개념적 유역모델로 국내외 다양한 연구지역에 광범위하게 적용되어 왔다. Williams et al. (2006) 은 Chesapeake 만에 위치한 Patuxent 강 유역을 대상으로 유역모델 HSPF, 하구순환모델 CH3D(Curvilinear Hydrodynamics in 3 Dimemsions), 하구수질모델 CE-QUAL-ICM을 연계한 모델링 시스템을 적용하여 이를 TMDL(Total Maxium Daily Loads) 관리 도구로써 평가한 바 있다. Chen(2004) 은 남서 플로리다의 Tampa 만으로 유입하는 Alafia 강을 대상으로 HSPF 모델을 적용하여 유역으로부터의 담수 유출량을 평가하였으며, Liu et al. (2008) 은 Louis 만 하구를 대상으로 HSPF를 EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code) 모델과 함께 적용하여 유역에서의 담수 유출량을 평가하였다. 국내에서는 Park, Hwang et al. (2012) 이 남강 유역에 HSPF를 적용하여 유역모델을 이용한 유달율 산정의 적용성을 검토 하였으며, Jang et al. (2012) 이 화성호 유역에 HSPF를 적용하여 유역 내 오염원에 따른 시공간적 오염물질 배출 특성을 분석하고, 모형결과와 부하지속곡선을 이용하여 화성호 유역에서의 유황규모별 수질특성 및 오염 원인을 평가하였다. 또한, Lee et al. (2012) Jang et al. (2006) 이 각각 동천유역과 용담댐 유역에 HSPF를 적용하여 오염부하량을 정량적으로 평가하였으며, Jeon (2010) 은 임하호 유역에 HSPF를 적용하여 유사량을 모의하였다. 그리고 Shim (2010) , Park (2002) 는 각각 영산강의 지류인 광주천과 황룡강 유역을 대상으로 유역모형 HSPF를 적용하여 수문・수질모의를 실시한 바 있다.
영산강 유역은 면적이 약 3,469 km 2 인 대규모 유역이다. 따라서 영산호의 수질 개선을 위한 적절한 대책을 마련하기 위해서는 영산강의 일부 지류유역에 국한하지 않고 영산강 유역 전체에 모델을 적용하여 오염 부하량을 정량적으로 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 영산강 유역에 HSPF를 적용하여 영산강 유역에서 유출되는 담수 유입량과 오염물질 이동량을 정량적으로 파악하고 오염원에 대한 시공간적 유출특성을 분석하였다. 모의 결과는 3차원 수치모델 EFDC의 경계조건으로 제공하여 영산강 유역-하천-하구에 대한 통합적인 예측시스템을 구축하는데 기여하였다( Bang et al., 2013 ). 본 연구에서 구축한 모델은 향후 영산강 유역의 환경변화에 따른 유량과 수질변화를 예측하는데 활용되어지며, 이를 통해 영산호 수질개선을 위한 종합적이고 효과적인 관리대책 수립을 위한 의사 결정에 기여 할 수 있을 것으로 기대된다.
2. Materials and Methods
- 2.1. 연구대상지역
본 연구의 대상지역인 영산강은 한반도 남서부 전라 남・북도에 위치하며, 영산강, 황룡강, 지석천, 고막원천, 함평천 등 국가하천 5개와 지방하천 163개로 구성되어 있다. 하천에 인접하여 농경지가 발달해 있으며, 강의 중·상류부에는 광주광역시와 나주시 등의 도심지 및 인구밀집지역이 위치해 있다( MLTMA, 2009 ). 영산강의 유로연장은 약 129.5 km, 유역면적은 약 3,469 km 2 이며, 유역 내에는 국내 최대 규모의 농업용 저수지 장성호, 나주호, 담양호, 광주호가 위치하고 있다. 4개소 저수지의 유효저수용량의 합이 약 2억 5천만 m 3 정도에 달하며, 이들 저수지의 유역면적이 영산강 전체 유역면적의 약 9%를 차지한다. 본 연구에서는 영산강의 주요 제1지류 10개를 중심으로 소유역을 구성하였으며, 소유역은 상류에서부터 증암천, 풍영정천, 광주천, 황룡강, 지석천, 만봉천, 고막원천, 함평천, 삼포천, 영암천을 기준으로 구분하였다( Fig. 1 ).
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The tributaries of Yeongsan river.
- 2.2. HSPF 모델개요
HSPF는 유역 내에서 장기간에 걸쳐 발생하는 복잡한 수리・수질에 관한 다양한 현상들을 모의하기 위해 미국 환경청(U.S. Envioronmental Protection Agency, U.S.EPA)에서 개발한 유역모델로써 투수층(PERLND), 불투수층(IMPLND), 하천(RCHRES)의 3가지 주요 응용모듈로 구성된다. PERLND모듈은 유역 내 투수 지역에서 발생하는 주요 수문 현상과 수질을 모의한다. 투수지역에서 유역의 수문 현상에 영향을 주는 요소에는 강우, 식물 등에 의한 차단, 지표 저류, 증발산, 지표수 유출, 중간유출, 지하수 유출 등이 있으며, 이러한 요소들은 토지피복, 토양, 강우 등에 의해 영향을 받는다. 수문 현상을 고려한 유역의 물수지 기본 방정식은 아래 식과 같다.
R = P − ET − IG − △S
여기서, R은 유출량, P는 강우량, ET는 증발산량, IG는 심층 지하수량, △S 저류량 변화를 나타낸다. IMPLND 모듈은 불투수 지역에서 발생하는 주요 수문 현상과 수질을 모의하며, 투수지역과 달리 침투와 지표하 수문과정을 모의하지 않아 보다 간단한 구조를 가진다. RCHRES 모듈은 하도구간이나 호소에서의 수문, 유사이동, 수질 기작을 모의한다. 수체 내 물수지 기본 방정식은 아래 식과 같다.
VOL − VOLS = IVOL + PRSUPY − VOLEV − ROVOL
여기서, VOL은 최종유량, VOLS는 최초유량, IVOL은 유입량, PRSUPY은 강우량, VOLEV은 증발량, ROVOL은 유출량을 나타낸다.
유역에서의 토사 침식 현상은 강우, 지표수 유출, 바람등에 의해 발생하며, 3가지 주요 응용모듈별로 다른 토사 이동 방정식이 적용된다. PERLND 모듈에서 토사 유출량은 강우에 의해 토양으로부터 분리된 토사 유출량과 유수에 의한 토양 침식량의 합으로 산정된다. IMPLND 모듈에서는 불투수층에서 축적되거나 제거되는 토사와 토사이송 능력간의 관계를 통해 유출량이 산정된다. RCHRES 모듈에서는 수체 내 실트, 점토, 모래의 침식, 이동, 퇴적을 모의한다. 점착성 퇴적물인 실트와 점토의 침식과 퇴적 작용은 전단응력(shear stress)와 임계전단응력(critical shear stress)등을 이용하여 모의되며, 비 점착성 퇴적물인 모래의 침식과 퇴적 여부는 유속에 의해서 정의되는 모래 이송 능력(sand transport capacity)에 의해서 모의된다.
수체 내 수질 기작은 RCHRES 모듈의 RQUAL(Constituents Involved in Biochemical Transformations)항목을 통해 모의된다. RQUAL 항목에서 모의하는 수질 성분은 DO, BOD, PO 4 , NO 2 , NO 3 , NH 4 , 식물성과 동물성 플랑크톤, 저서 조류(Benthic Algae) 등을 포함하며, 각 모듈의 주요 기능과 구조에 대한 더욱 구체적인 내용은 Bicknell et al.(2001) 에 상세히 기술되어 있다. 한편, HSPF 모델을 구동 하기 위해 수치고도모델(Digital Elevation Model, DEM), 토지이용도, 토성 등의 공간자료와 기상자료 등의 기본 입력 자료가 필요하다. 공간자료는 BASINS의 GIS 기능을 이용하여 구축하며, 강수량, 온도, 풍속, 증발량, 일사량, 이슬점 온도, 운량 등을 포함하는 기상자료는 USEPA에서 개발된 자료관리 프로그램 WDM(Watershed Data Management)을 이용하여 구축한다.
- 2.3. 입력자료 및 모델구축
모델의 주요 공간 입력파일은 DEM, 하천도, 유역도, 토지이용도, 토성, 기상 및 유량관측소 위치도 등을 포함한다. DEM은 환경부에서 제공하는 30 m 해상도 자료를 이용하였으며( Fig. 2(a) ), 토지이용은 2009년에 제작된 환경부 중분류 토지 피복도를 대분류 항목으로 재구성하여 이용하였다( Fig. 2(b) ). 단, 농업지역은 재배환경에 따라 강우유출현상이 다를 것으로 예상하여 논과 밭으로 세분화하였다. 토성자료는 국립농업과학원에서 제공하는 개략토양도를 이용하였다( Fig. 2(c) ). GIS 분석 결과에 의하면, 영산강 유역의 평균고도는 약 113 m이며, 영산강 지류유역 중 지석천 유역의 면적이 664 km 2 으로 가장 크고, 황룡강, 영암천 유역 순으로 큰 것으로 분석되었다. 영산강 유역의 토지이용 형태를 분석해 보면, 산림이 46%, 논경지 24%, 밭 14%, 도시지역이 7%를 차지하는 것으로 분석되었다( Table 1 ). 주요 지류유역별로 분석해 보면, 증암천, 황룡강, 지석천 유역에서는 산림이 60% 이상으로 많이 분포하고 있으며, 광주천 유역에서는 도시지역이 43%로 큰 비중을 차지하는 것으로 분석되었다. 영산강 하류에 위치한 삼포천과 영암천 유역에서는 논경지의 비중 각각 47%, 38%로 크게 차지하는 것으로 분석되었다. 영산강 유역의 토양은 식양질 내지 사양질이 41%로 대부분을 차지하는 것으로 분석되었다.
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GIS data for HSPF.
Land use distribution of Yeongsan river basin and sub-basins of main tributaries of Yeongsan river.
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Land use distribution of Yeongsan river basin and sub-basins of main tributaries of Yeongsan river.
기상자료는 기상청에서 운영 중인 광주지방기상청, 목포기상대, 해남기상관측소, 장흥기상관측소에서 2011년 1년간 1시간 단위로 관측된 기상 자료를 이용하였다( Fig. 3(a) ). 강우자료는 국가수자원관리 종합정보시스템(Water Management Information System, WAMIS)에서 제공하는 16개 지점, 기상청에서 운영 중인 자동기상관측소(Automatic Weather Station, AWS) 15개 지점에서 관측된 2011년 1년간 1시간 단위 자료를 이용하였다( Fig. 3(a) ). 점오염원 자료는 환경부에서 제공하는 2010년 동리별 배출유량, BOD, TN, TP 배출부하량을 소유역별로 재산정하여 모델 내 입력하였다. 오염원 자료는 행정구역별로 조사가 수행되어야 하기 때문에 분석이 완료되기까지 상당한 시간이 소요되며, 이로 인하여 본 연구에서 2011년 동리별 배출부하량 자료를 사용하지 못하였다. 그러나 일반적으로 1년 사이 토지이용 및 인구가 크게 변동되지 않기 때문에 2011년의 점오염원 배출부하량이 2010년의 점오염원 배출부하량과 큰 차이를 보이지 않을 것으로 판단하였으며, 이러한 가정 하에 2010년을 기준으로 분석된 점오염원 자료를 모델 내 입력하였다. 유역 밖에서의 용수 공급으로 인한 유출량은 유역 내에서 점오염원의 형태로 유출되기 때문에 점오염원 자료 입력시 이에 대한 양도 함께 모델에 반영되었으며, 대상유역에 위치한 담양댐, 광주댐, 나주댐, 장성댐의 2011년 일 단위 하천유지용수량, 방류량 자료를 한국농어촌공사로부터 수집하여 모델에 반영하였다.
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The locations of measurement stations.
모델 보검정을 위한 유량자료는 WAMIS에서 제공하는 7개 지점에서의 2011년 기간에 대한 일단위 관측 자료를 이용하였다( Fig. 3(a) ). 유량 관측지점은 영산강 상류의 본류에 위치한 삼지 유량 관측지점과 영산강의 지류인 풍영정천, 광주천, 황룡강, 지석천, 고막원천, 함평천 내 위치한 월곡, 유덕, 선암, 남평, 학교, 함평 6개 유량 관측지점을 대상으로 하였다. 수질자료는 물환경정보시스템에서 제공하는 환경부 수질측정지점 6개 지점에서 월 1회 제공하는 관측 자료를 이용하였으며, 영산강의 지류 말단에 위치한 풍영정천, 광주천2, 황룡강3-1, 지석천4, 고막원천2-1, 함평천2 지점을 대상으로 하였다( Fig. 3(b) ).
지류유역별로 1개에서 8개의 유역으로 구분하여 모델구동을 위한 유역 면적의 차이가 유역 간 크지 않도록 하였으며, 지류와 지류사이의 작은 유역을 포함하여 영산강유역 전체를 총 45개 소유역으로 구성하였다( Fig. 4(a) ). 모의결과를 효과적으로 제시하기 위해 Fig. 4(b) 와 같이 지류유역과 지류와 지류사이 본류구간 유역 각각에 코드를 부여하였다. 코드는 상류에서부터 하류방향으로 1~10까지는 지류유역, 11~21까지는 영산강 본류 유역을 대상으로 순차적으로 부여하였다. 각각의 소유역은 강우 관측소 위치, 토지이용, 토성에 따라 세그먼트를 구분하였으며, 각 세그먼트별 동일한 매개변수를 적용하여 영산강 전체 소유역에 대해 일관된 기준을 적용하였다.
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sub-basins and sub-basin codes of the study area.
3. Results and Discussion
- 3.1. 모델 보정 및 검정
영산강 유역에서 관측된 유량과 수질 자료를 이용하여 모델을 보정하고 검정하였다. 매개변수의 보정은 유량, SS, BOD, TN, TP 농도의 순서로 시행 착오법을 이용하였다. 유량 보검정의 정량적 평가는 결정계수 R 2 (Coefficient of determination)와 NSE(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient; Nash and Sutcliffe, 1970 )를 사용하여 평가하였다. NSE는 −∞와 1사이의 값을 갖으며, R 2 값은 0 ~ 1사이의 값을 갖는다. SS, BOD, TN, TP 농도는 환경부 수질관측소에서 월 단위로 제공되기 때문에 강우 시 나타나는 피크 값을 재현하는데 한계가 있다. 따라서 유량과 달리 정량적 평가보다는 전체적인 경향성을 재현하는 것에 초점을 두고 보검정을 수행하였다. 구체적으로는 월 단위로 제공되는 관측 값을 매월 15일에 임의로 삽임 후 이를 기저농도로 가정하고 모의치의 기저농도와 비교함으로써 보정을 실시하였다. 모의기간은 2011년으로 설정하였으며 보정은 1월1일부터 7월 31일까지, 검정은 8월 1일부터 12월 31일까지의 기간을 대상으로 하였다.
모델 보정을 위해 유량 및 SS, BOD, TN, TP 농도에 상대적으로 민감하게 반응하는 매개변수에 대해 HSPF 사용자 매뉴얼( Bicknell et al., 2001 )에서 제시하는 값의 범위 내에서 수정하였다( Table 2 ). 유량 보정을 위해 첨두유량, 기저유량, 총유출량에 큰 영향을 주는 LZSN, INFILT, AGWRC, UZSN, DEEPFR, INTFW, IRC 등의 매개변수를 조절하였다. LZSN과 UZSN은 토양층별 함수 저장능, INFILT는 토양침투능과 관련된 매개변수이며, AGWRC와 DEEPFR는 지하수, INTFW와 IRC는 중간유출 작용의 모의를 위해 이용된다.
Optimized values for calibration of HSPF model
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Optimized values for calibration of HSPF model
SS 농도 보정을 위해 매개변수 KRER, JRER, KSER, JSER, TAUCD, TAUCS 등을 조절 하였다. KRER, JRER, KSER, JSER은 PERLND에서 발생하는 강우에 의한 토양분리(detachment)와 유실(washoff) 작용을 모의하기 위해 이용되며, TAUCD와 TAUCS는 각각 RCHRES 모듈에서 발생하는 점착성유사인 실트와 점토의 퇴적과 침식 작용을 모의 하기 위해 이용된다. BOD 농도 보정을 위해 PERLND 모듈의 IFLW, GRND 등의 매개변수를 월별로 조절하였으며, RCHRES 모듈의 KBOD20, KODSET 등의 매개변수를 조절하였다. IFLW, GRND은 각각 중간유출과 지하수에서의 BOD 농도와 관련된 매개변수이며, KBOD20, KODSET은 각각 BOD 분해와 침전작용을 모의하기 위해 이용된다. TN과 TP 농도 보정을 위해 BOD 농도 보정과 마찬가지로 IFLW, GRND 등의 매개변수를 월별로 조절하였으며, RCHRES 모듈의 KTAM20, KNO220, KNO320 등의 매개변수를 조절하였다. KTAM20, KNO220, KNO320은 각각 NH 3 , NO 2 의 질산화와 NO 3 의 탈질 작용과 관련된 매개변수이다.
수집한 유량 자료를 분석한 결과, 삼지, 학교, 함평 유량 관측소에서 관측값이 강우량 대비 20% 이하 또는 100%이상의 비이상적인 유출률을 보였다. 이와 같이 유역에서 나타나는 일반적인 유출률보다 상대적으로 과소 또는 과대한 수치를 보이는 경우, 그 원인을 관측값의 부정확성, 유역 내 저수지 존재, 유역 밖에서 공급되는 용수의 영향이 클 경우 등으로 가정할 수 있다. 삼지 관측소의 경우, 상류에 담양댐이 존재하지만 댐 유역을 제외하고 유출률 산정 했음에도 불구하고 상대적으로 낮은 유출률을 보였다. 학교 관측소의 경우, 유역 내 대규모 댐이나 환경기초시설이 부재함에도 불구하고 상대적으로 높은 유출률을 보였으며, 함평 관측소의 경우, 관측유량이 0인 날의 수가 상대적으로 많아 관측 자료가 부정확하다고 판단하였다. 따라서 이러한 유역의 경우 유량의 절대값을 재현하기보다 유역의 평균적인 범위의 유출률과 첨두유량의 시간을 합리적으로 재현할 수 있도록 보정을 실시하였다. 모의유량과 관측유량의 R 2 값은 보정 0.77 ~ 0.97의 범위를, 검정 0.46 ~ 0.97의 범위를 보여주었으며, NSE 지수는 보정 0.70 ~ 0.96, 검정 0.80 ~ 0.91의 범위를 보였다( Table 4 ). HSPF에서 모델적용성의 평가기준이 되는 R 2 값은 Table 3 과 같다( Donigian, 2002 ). 이 기준에 따르면, 검정기간의 R 2 값이 0.46을 나타낸 함평천 유역을 제외하고, 모든 유역에서 전반적으로 Good에서 Very Good의 기준을 보여주어 모의유량이 관측유량에 대한 기저유량 크기와 첨두유량의 크기 및 시간을 합리적으로 재현하는 것으로 나타났다( Fig. 5 ).
R2value ranges for model performance (Donigian, 2002)
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R2 value ranges for model performance (Donigian, 2002)
Coefficient of determination (R2) and NSE of Observed and simulation values for Yeongsan river basin
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Coefficient of determination (R2) and NSE of Observed and simulation values for Yeongsan river basin
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Calibration and validation result of discharge in Yeongsan river basin. (continued)
SS, BOD, TN, TP 농도는 환경부 수질관측소에서 월 단위로 제공되기 때문에 강우 시 나타나는 농도의 피크 값의 재현성은 확인하지 못하지만 전반적으로 기저농도로 가정한 관측 값이 모의치의 기저농도와 잘 일치하여, 모의치가 관측치의 경향을 적절히 재현하는 것으로 나타났다( Fig. 6 ~ Fig. 9 ).
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Calibration and validation result of SS concentration in Yeongsan river basin.
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Calibration and validation result of BOD concentration in Yeongsan river basin.
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Calibration and validation result of TN concentration in Yeongsan river basin.
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Calibration and validation result of TP concentration in Yeongsan river basin.
- 3.2. 유출특성 분석
3.2.1. 소유역별 강우 유출특성
모의결과에 따른 강우 유출특성을 분석해 보면, 2011년을 기준으로 영산강 유역에서의 강우량 대비 증발산량은 46%, 하천 유출량은 58%를 차지하는 것으로 분석되었다. 소유역별로 강우량 대비 증발산량(Evapotranspiration)은 37% ~ 56%의 범위를, 하천유출량(Runoff)은 37% ~ 435%의 범위를 보이는 것으로 나타났다( Table 5 ). 특히, 14번과 15번 소유역에서 강우량 대비 100%가 넘는 유량이 유출되는 것을 보여주었는데, 이는 영산강 유역 밖에서 유역 내로 공급하는 용수의 영향 때문인 것으로 판단된다. 광주시와 목포시 일원은 섬진강 유역 내 위치한 주암본댐에서 64만 m 3 /day의 생활, 공업 및 관개용수를 공급받고 있으며 ( NIER, 2011 ), 주암본댐에서 공급하는 용수의 영향으로 인해 일부 소유역에서 강우량 대비 100%가 넘는 유출량을 보이는 것으로 판단된다. 강우 유출량이 상대적으로 많은 14번 소유역은 풍영정천 유입 후, 황룡강 유입 전 영산강 본류를 둘러싼 유역이며, 15번 소유역은 황룡강 유입 후, 지석천 유입 전 영산강 본류를 둘러싼 유역이다. 이들 유역 내에는 영산강 유역에서 가장 큰 처리장인 광주하수처리장이 위치해 있다. 광주하수처리장은 일평균 방류량이 600 m 3 /day로 갈수기에는 본류 유량의 절반정도를 차지하며, 영산강 본류 수질에 상당한 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다( Park, Shin et al., 2012 ). 강우량 대비 저류량(storage)은 −374% ~ 10%의 범위를 보이는 것으로 분석되었다. 저류량은 유역에서의 하천 유출량과 증발산량을 제외한 나머지 유량에 대한 공급 또는 저류 현황을 나타내며, 저류량은 광역상수도를 통해 유역 밖에서 유역내로 공급되는 용수의 양이 많을 경우 음의 값을, 유역 내 댐/저수지에 의해 저류되는 양이 많을 경우 양의 값으로 나타난다( Table 5 ). 대규모 농업용 저수지인 광주댐, 장성댐, 나주댐, 담양댐등이 위치한 1, 4, 5, 11번 유역에서 저류량은 4% ~ 10%의 범위를 보이는 것으로 분석되었다.
Water balance of sub-basins for Yeongsan river (%)
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Water balance of sub-basins for Yeongsan river (%)
모의결과에 따른 유출량을 정량적으로 분석해 보면, 2011년을 기준으로 영산강유역에서 영산호로 약 24억 m 3 의 유량이 유출되는 것으로 분석되었다( Table 6 ). 영산강의 지류 유역 중 유출량이 가장 많은 유역은 지석천과 황룡강 유역으로, 각각 약 연 4.5억 m 3 , 4.0억 m 3 의 유출량을 보이며, 이는 영산강 유역의 총 유출량 중 19%, 17%의 비중에 해당한다( Table 6 , Fig. 10(a) ). 단위면적당 유출 유량은 14번 소유역에서 가장 많은 것으로 분석되었다( Fig 10(b) ). 이는 하천으로 유입하는 하수처리장 방류량 영향 때문이며, 14번 소유역은 2011년을 기준으로 평균적으로 하천 유량의 약 86%가 점오염원 배출 유량이 차지하는 것으로 분석되었다.
The runoff and pollution loads of sub-basins for Yeongsan river
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The runoff and pollution loads of sub-basins for Yeongsan river
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The runoff of sub-basins for Yeongsan river basin.
3.2.2. 소유역별 오염부하 유출량 분석
영산강 유역에서 2011년 연간 배출된 유사, BOD, TN, TP 유출량은 각각 152,327 ton, 15,721 ton, 10,071 ton, 563 ton으로 산정되었다( Table 6 ). 유사와 BOD는 유역면적이 상대적으로 큰 황룡강 유역과 지석천 유역에서 많은 양이 유출되며, 두 소유역에서의 유사유출량은 영산강유역 전체 유출량의 약 40%를, BOD 유출량은 약 26%를 차지하 는 것으로 나타났다( Table 6 , Fig. 11(a) , (b) ). TN은 지석천유역과 14번 소유역에서 많은 양이 유출되며, 두 소유역에서의 TN 유출량은 영산강유역 TN 유출량의 약 27%를 차지하는 것으로 분석되었다. TP는 14번과 17번 소유역에서 많은 양이 유출되며, 두 소유역에서의 TP 유출량은 영산강 유역 TP 유출량의 약 26%를 차지하는 것으로 나타났다 (( Table 6 , Fig. 11(c) , (d) ). 유역면적은 상대적으로 작으나 14번과 17번 소유역에서 TN과 TP 유출량이 많은 것은 영산강으로 방류되는 광주하수처리장 처리수의 영향 때문인 것으로 판단된다. Park, Shin et al. (2012) 은 EFDC 모델을 이용하여 광주하수처리장 처리수의 유입 유무에 따라 영산강 본류 수질을 모의한 결과 광주하수처리장이 영산강 본류 수질에 상당한 영향을 미치는 것으로 보고하였으며, Jung et al. (2012)은 영산강 본류 10개 지점에서 10년 간 관측된 수질 자료에 대하여 다변량분석법을 이용하여 요인분석을 수행한 결과 영산강의 주요 오염원인 광주천, 도시 하수 및 광주하수처리장 처리수에서의 질소, 인 농도가 영산강 수질에 미치는 영향이 매우 크다고 보고하였다. 본 연구에서의 질소와 인의 모의 결과를 분석해 보면, 광주 제1하수처리장이 위치한 14번 소유역에서 2011년을 기준으로 산정된 NH 4 -N 유출량 중 점오염원이 차지하는 비중은 약 79% 이며, PO 4 -P 유출량 중 점오염원이 차지하는 비중은 약 85%인 것으로 분석되었다. 이는 선행연구와 마찬가지로 광주하수처리장 처리수가 영산강 본류 수질에 상당한 영향을 미치고 있음을 시사한다.
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The pollution loads of sub-basins (ton/yr).
단위면적당 유출되는 유사, BOD, TN, TP 부하량을 산정한 결과, 유사는 소유역별로 190 ~ 617 kg/ha/yr, BOD는 25 ~ 232 kg/ha/yr, TN은 16 ~ 305 kg/ha/yr, TP는 0.7 ~ 21 kg/ha/yr의 범위를 보이는 것으로 분석되었다( Fig. 12 ). 단위면적당 유사는 황룡강 유역과 본류에 위치한 14번, 15번 소유역에서 상대적으로 많은 양이 유출되는 것으로 분석되었으며, 단위면적당 BOD, TN, TP 부하량은 광주하수처리장의 영향을 가장 많이 받는 14번 소유역에서 가장 많이 유출되는 것으로 분석되었다.
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The pollution loads of sub-basins per unit area (kg/ha/yr).
3.2.3. 월별 유출특성
2011년 영산강 유역에서 유출되는 유량, 유사, BOD, TN, TP 부하량은 7월에 가장 많은 양이 유출된 것으로 분석되었다( Fig. 13 ). 유량은 5월, 7월, 8월에 각각 전체 유출량의 10% 이상이 유출되는 것으로 분석되었으며, 특히, 7월과 8월에 연간 총 유출량의 44%가 유출되는 것으로 분석되어 영산강 유역에서 영산호로 유입되는 유량이 우기에 집중적으로 유출되는 것을 보여주었다. 유사는 연간 총 유출량의 63%가 7월과 8월, 강우기에 집중적으로 유출된 것으로 분석되었으며, BOD, TN, TP는 7월, 8월, 5월, 11월에 연간 총 부하량의 10% ~ 20%의 범위로 유출되는 것으로 분석되었다. 이는 유사 유출량이 다른 수질 항목에 비해 상대적으로 강우에 의한 영향을 많이 받을 수 있음을 의미한다. 한편, BOD, TN, TP 유출량은 강우에 의한 유출량이 많지 않은 1월, 12월 등에도 연간 총 유출량의 3% 이상 유출되는 것으로 분석되었으며, 이는 강우와 무관하게 하천으로 지속적으로 유입하는 점오염원의 영향인 것으로 판단된다.
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Monthly pollutant load in Yeongsan river basin in 2011 (ton/month).
4. Conclusion
개념적 유역모델 HSPF를 이용하여 영산강 유역의 오염물질 유출특성을 시공간적으로 분석하였다. 영산강 유역을 45개 소유역으로 분할하였으며, 2011년 관측된 유량, SS, BOD, TN, TP 농도자료를 이용하여 모델 보정 및 검정을 실시하였다. 유량 보검정 결과, 전반적으로 모의유량이 관측유량의 기저유량 크기와 첨두유량의 크기 및 시간을 합리적으로 재현하는 것으로 나타났으며, 수질 보검정 결과, 모의치가 관측치의 기저농도가 잘 일치하여 모의치가 관측치의 경향을 적절하게 반영하는 것으로 나타났다. 모의 결과에 따르면, 2011년 기준 영산강 유역에서의 강우량 대비 증발산량은 46%, 하천 유출량은 58%를 차지하는 것으로 분석되었다. 2011년 총 유출된 유량은 약 24억 m 3 이며 지석천 유역과 황룡강 유역에서의 유출량이 전체유출량 중 각각 19%, 17%를 차지하여 영산강유역의 강우 유출량에 기여하는 정도가 큰 것으로 분석되었다. 유사, BOD, TN, TP 유출량은 각각 152,327 ton/yr, 15,721 ton/yr, 10,071 ton/yr, 563 ton/yr으로 산정되었다. 유사와 BOD는 유역면적이 상대적으로 큰 황룡강유역과 지석천 유역에서 많은 양이 유출되었다. TN과 TP는 유역면적이 넓은 황룡강과 지석천 유역 뿐만 아니라 영산강 본류를 둘러싼 일부 작은 소유역에서도 많은 양이 유출되는 것으로 산정되었으며, 이는 영산강으로 방류되는 광주 제1하수처리장 처리수의 영향 때문인 것으로 판단된다. 월별 유출 특성을 살펴보면, 2011년을 기준으로 강우가 집중되는 7월과 8월에 오염물질이 집중적으로 유출되는 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 유역의 규모가 큰 영산강유역에 유역모델 HSPF를 적용하여 오염부하량이 집중적으로 유출되는 시기와 지점을 효과적으로 파악할 수 있음을 보여주었다. 구축된 모델은 추가연구를 통해 다양한 환경변화에 따른 영산강 수질 변화를 예측함으로써 향후 영산호에 대한 종합적인 관리대책 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 본 연구에서는 월별로 제공되는 환경부 수질 자동측정망 자료를 이용하여 수질 보검정을 수행하였기에 강우 시 농도변화의 경향성을 정확히 재현하지 못하였으며, 비이상적인 유출량을 보인 유량자료에 대한 불확실성도 개선해야할 여지가 있다고 판단된다. 향후 더욱 신뢰도 높은 유량 자료와 강우 시 수질 관측 자료 등을 추가적으로 확보하여 모델 결과의 신뢰성을 향상시킬 필요가 있다.
References
Bang K. Y. , Kim T. I. , Song Y. S. , Lee J. H. , Kim S. W. , Cho J. G. , Kim J. W. , Woo S. B. , Oh J. K. 2013 Numerical Modeling of Sediment Transport during the 2011 Summer Flood in the Youngsan River Estuary, Korea Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers 25 ((2)) 76 - 93
Bicknell B. R. , Imhoff J. C. , Kittle J. L. , Jobes T. H. , Donigian A. S. 2001 Hydrological Simulation Program- Fortran: User's manual for version 12 U.S. Environmental Protection Agency, National Exposure Research Laboratory
Chen X. J. 2004 Modeling hydrodynamics and salt transportin the Alafia River estuary, Florida during May 1999-December 2001 Coastal and Shelf Science 61 477 - 490
Donigian A. S. 2002 Watershed Model Calibration and Validation: The HSPF Experience Water Environment Federation National TMDL Science and Policy Specialty Conference 2002 Phoenix, Arizona
Jang J. H. , Kang H. S. , Jung K. W. 2012 Watershed Modeling Research for Receiving Water Quality Management in Hwaseong Reservoir Watershed Journal of Korean Society on Water Environment 28 ((6)) 819 - 832
Jang J. H. , Yoon C. G. , Jung K. W. , Jeon J. H. 2006 Pollutant Loading Estimate from Yongdam Watershed using BASINS/HSPF Korean Journal of Limnology 39 ((2)) 187 - 197
Jeon J. H. 2010 Simulation of Sediment Yield from Imha Watershed using HSPF Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 52 ((6)) 39 - 48
Jung S. J. , Lee D. J. , Hwang K. S. , Lee K. H. , Choi K. C. , Lim S. S. , Lee Y. H. , Lee J. Y. , Lim B. J. 2012 Evaluation of Pollutant Characteristics in Yeongsan River using Multivariate Analysis Korean Journal of Limnology 45 ((4)) 368 - 377
Lee J. W. , Kwon H. G. , Yi Y. J. , Yoon J. S. , Han K. Y. , Cheon S. U. 2012 Quantitative Estimation of Nonpoint Source Load by BASINS/HSPF Journal of the Environmental Sciences 21 ((8)) 965 - 975
Liu Z. J. , Hashim N. B. , Kingery W. L. , Huddleston D. H. , Xia M. 2008 Hydrodynamic modeling of St. Louis Bay Estuary and watersged using EFDC and HSPF Journal of Coastal Research. 52 107 - 116
2009 The Basic plan for Yeongsan River (Change) Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs
Nash J. E. , Sutcliffe J. V. 1970 River flow forecasting through conceptual models Part 1. A discussion of principles Journal of Hydrology 10 ((3)) 282 - 290
2011 Preparation for Water Supply in Yeongsan River Water System National Institute of Environmental Research
2007 A Feasibility Study of Water Quality Improvement in the Yeongsan Reservoir National Institute of Environmental Research
Park J. H. , Hwang H. S. , Rhew D. H. , Kwon O. S. 2012 Estimation of Delivery Ratio based on BASIN/HSPF Model for Total Maximum Daily Load Journal of Korean Society on Water Environment 28 ((6)) 833 - 842
Park L. J. , Shin C. M. , Shin K. S. , Min J. H. , Na E. H. 2012 Analysing Impacts of Gwangju WWTP Effluents Quality in Yeongsan River Korean Water Congress 2012 of Korean Society on Water Environment 750 - 751
Park N. H. 2002 A study on the Integrated Models of Hydrology and Water Quality using GIS. Master's Thesis Honam University
Shim S. S. 2010 A Study on Estimation Non-point Pollutant Loads of Gwangju Stream Watershed by BASIN/HSPF, Master's Thesis Chonnam National University
Williams M. R. , Fisher T. R. , Boynton W. R. , Cerco C. F. , Kemp M. W. , Eshleman K. N. , Kim S. C. , Hood R. R. , Fiscus D. A. , Radcliffe G. R. 2006 An integrated modeling system for management of the Patuxent River estuary and basin, Maryland, USA International Journal of Remote Sensing 27 ((17)) 3705 - 3726