The Journal of
the Korean Society on Water Environment

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Journal of Korean Society on Water Environment

Vol. 31, No. 2, p.166-180

ISSN (print) :

2289-0971

ISSN (online) :

2289-098X

Received : 28 May 2014Revised : 11 March 2015Accepted : 13 March 2015

Publisher ID :

SJBJB8_2015_v31n2_166

DOI :

10.15681/KSWE.2015.31.2.166

Analysis of Pollutant load Reduction Efficiency with Riparian Buffer System Using the SWAT-REMM

SWAT-REMM을 적용한 수변림 조성에 따른 하천오염부하 저감효과 분석

최윤호 (Youn Ho Choi) 류지철 (Ji Chul Ryu) 황하선 (Ha Sun Hwang) 금동혁 (Dong Huyk Kum) ^* 박윤식 (Youn Shik Park) ^** 정영훈 (Young Hun Jung) ^* 최중대 (Joong Dae Choi) ^* 임경재 (Kyoung Jae Lim) ^*^†

^†To whom correspondence should be addressed. kjlim@kangwon.ac.kr

License (open-access) :

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Abstract

Pollutant in watersheds comes from two major sources which are NPS (nonpoint source pollution) and PS (point source pollution). Most of the pollutant can be treated by wastewater treatment plants. However, wastewater treatment plants may not be an appropriate practice to improve water quality for the watersheds with large portion of NPS pollutant and NPS pollution from direct runoff and baseflow has different characteristics. Therefore the practices to improve water quality need to be comprehensive for pollutants by both direct runoff and baseflow. Riparian buffer, one of practices to manage pollutant in watershed, has been applied to reduce pollutant not only from direct runoff but also baseflow. In this study, the scenarios for pollutant reduction by wastewater treat plants and the nitrogen reduction by riparian buffer were simulated using SWAT-REMM to suggest an effective plan for pollutant reduction from baseflow. Riparian buffer provided nitrogen reduction of 0.2~75.0% in YbB watershed and 38.0~47.0% in GbA watershed. The result indicates that riparian buffer is effective to reduce the pollutant especially from baseflow, and it suggested as suitable for the a watershed which WWTP discharge is not capable to reduce enough pollutant.

Key words

Baseflow, Non-Point Source, Pollutnat Load, Riparian Buffer, SWAT-REMM

1. Introduction

최근 정부에서는 수질개선을 위해 다양한 정책을 계획･시행하고 있다. 또한 4대강 사업이후 4대강의 수질관리와 쾌적한 친수 공간 조성 등을 위해 효율적인 비점오염원 관리의 필요성이 더욱 커지고 있다. 또한 기후 변화에 따른 강우특성 변화로 비점오염물질 유출이 증가하고, 지표면에 축적된 고농도의 비점오염물질이 하천으로 유출되어 수질오염을 가중시키고 있기 때문이다. 특히 질소, 인과 같은 영양물질은 빗물에 의해 유출되어 하천수질에 악영향을 초래하고 광범위한 장소에서 유출되는 유기물질은 하천생태계의 손상을 초래하고 있다. 공공수역에서 수질 오염 피해는 점오염원 보다 비점오염원에 의한 영향이 크다(^{Choi, 2014}; ^{Lee et al., 2008}). 그리고 비점오염원은 유출오염이고 광범위하기 때문에 획일화된 관리방법으로는 통제하기가 어렵다(^{Choi, 2006}). 농촌지역에서의 비점오염물질은 발생 및 이동에 대한 정확한 기작이 분석되지 않아 영양염류나 유해 물질 등이 수체에 유입되어 수질문제가 되고 있고 도시지역에서의 비점오염물질은 유독성 물질 등을 포함하고 있어 수체에 큰 악영향을 미칠 수 있다(^{Choi and Jung, 2002}; ^{Joo et al., 2007}). ^{U.S.EPA (2003)}에 의하면 1993년부터 1999년까지 멕시코만의 유량 및 수질을 조사한 결과, 연중 멕시코만으로 유입되는 질소의 총량 중 약 89%가 비점오염원으로부터 발생하고, 나머지 11%는 도시 및 산업과 관련된 점오염원에서 발생한다고 하였다.

그 동안 유역에서 직접유출 형태나 기저유출 형태로 하천으로 유입되는 비점오염원을 저감시키기 위해 많은 최적관리기법이 제시되어왔으며, 이를 위해서는 토지이용에 따른 비점오염물질 발생원 자체를 제어하기 위해 개발 후 BMP, 하천 제방 안정화, 침식 제어 식생조성, 환경친화적인 농업과 축산이 가능하도록 관리가 필요하다(^{U.S.EPA, 2007}). 정부에서도 상수원 수질예방대책의 일환으로 수변구역 제도를 도입하고 있고 물이용부담금을 이용해 수변구역 토지를 매입하고 있다. 그리고 수질오염총량제와 연계하여 생태면적, 빗물이용시설, 침투시설, 여과시설, 저류시설, 생태저류시설, 와류시설, 스크린 등 다양한 구조적/비구조적 최적관리기법들을 제시하고 있다(^{NIER, 2012}). 그러나 이러한 최적관리기법들은 직접유출관리의 위주의 방법들이라 할 수 있다(^{Choi, 2014}).

이와 같이 유역 내 비점오염원 관리를 위하여 비점오염 발생원 및 특성조사에 관한 많은 연구를 수행하고 있다. 최근 들어 이러한 비점오염원 문제를 해결하기 위한 방법으로 지하수 오염이나 농촌지역 지하수의 질산성 질소 제거를 위한 방법으로 연구되고 있는 투수성 반응벽체, 수변림 등이 있다. 수변림은 생태계 보존 측면의 주요 기능으로서 하천을 정화하는 물리적인 여과장치의 역할 뿐만 아니라 수변 생태계를 활성화 시켜 물질순환 및 수질정화에 기여하고 있다. 그리고 수변림을 비롯하여 지하수 오염이나 농촌지역 지하수의 질산성 질소 제거하기 위한 방법으로 연구되고 있는 투수성 반응벽체 등은 기저유출 오염부하에 의한 수질개선효과를 위한 관리기법으로 볼 수 있겠다(^{Thiruvenkatachari et al., 2008}). 이 중 투수성 반응벽체는 비용대비 효과를 고려할 때 유역 전체에 적용하기 어려움이 있다. 그리고 중간유출 및 기저유출 형태로 하천으로 유입되는 오염원 중 수변구역 내 교목과 같은 뿌리 깊은 식물을 식재함으로써 하천으로 유입되기 전 오염원을 제거하는 수변림 조성이 대안으로 떠오르고 있으나 수변림 설치에 따른 과학적인 수질 개선 효과 및 검증 연구는 매우 부족하다(^{Liu et al., 2007}; ^{Choi, 2014}). 그러나 특성화된 하천의 수질개선을 위해서는 직접유출량 뿐만 아니라 기저유출량에 의한 오염부하를 정량화하여 평가하고 저감시킬 수 있는 방안이 필요하다 할 수 있다(^{Choi et al., 2014}; ^{Choi et al., 2015}).

이에 본 연구에서는 수변림을 통해 기저유출량으로 유입되는 하천 오염부하 저감효과를 분석하여 직접유출량 최적관리기법 위주의 수질개선 방안이 아닌 기저유출량 최적관리기법에 의한 수질개선 방안을 제시하기 위해서, (1) 하천유역의 상･하류지점에서 인위적인 요인이 하천수질변화에 미치는 영향을 보고자 하수처리장 방류수 수질개선 시나리오 분석하였으며, (2) 수변림을 통한 기저유출량 형태로 하천에 유입되는 질산성 질소의 수질개선 효과를 분석하였다.

2. Materials and Methods

2.1. 대상 유역 및 유역특성

2.1.1. 대상 유역

본 연구에서는 기저유출량 및 건기 시 유역 내 하수처리장의 시설용량이 많아 점오염원 배출량 영향이 큰 영산강 유역의 Yeongbon B(YbB)과 상대적으로 영향이 작은 금강 유역의 Geumbon A(GbA) 수질오염총량관리유역을 대상유역으로 선정하였다.

본 연구의 대상 유역인 YbB 유역은 528.0 km²으로 광주광역시가 유역의 72%를 차지하고 있다. 1980년대 이후 도시화가 가속화되면서 인구가 급증하여 현재(2010년 기준) 140만명의 광역도시의 도심하천으로서 기능을 수행하고 있다. 특히 광주시의 도시화로 토지이용이 급속이 변화되어 건물밀도와 포장면적의 증가하고 있다. 또한 이로인한 불투수성 면적의 확대와 지하수 저하는 지표수와 지하수 감소를 일으켜 수질오염을 가속화시키고 있다(^{NIER, 2010}). GbA 유역은 금강 최상류에 있는 지역으로 유역 면적이 296.7 km²으로 장수군이 유역의 98%를 차지하고 있다. 이 유역은 금강수계법 제4조제1항에 의해 수변구역으로 지정되어있으며, 수변구역 지정면적은 27.9 km² (양안 500 m)이다(^{NIER, 2011}).

Fig. 1.

Study watershed.

2.1.2. 유역 특성

본 연구의 유역 특성은 Table 1과 같이 YbB 유역은 광주광역시를 비롯하여 전라남도 4개 지자체를 포함하고 있고, GbA 유역은 장수군과 진안군이 포함되어 있다.

Table 1.

Fact sheet of th YbB and GbA watershed

또한 대상 유역의 토지이용자료는 Table 2에서 보는바와 같이 YbB 유역은 전형적인 도시지역이면서 산지 및 농경지 비율도 비교적 높다. GbA 유역은 전형적인 농촌지역으로 산지 및 농경지 비율이 90%로 높다.

Table 2.

Landuse characteristics in study area

2.2. 모형의 개요

2.2.1. SWAT 모형

SWAT (Soil and Water Assessment Tool)은 미국 농무성 (United States Department of Agriculture, USDA)의 농업연구소(Agricultural Research Service: ARS)에서 개발한 유역단위의 모형으로 토지이용과 토양도, 작물 경작 및 관리 상태의 변화를 고려하여 장기간의 유역 수문분석에 활용되고 있다(^{Arnold et al., 1998}). SWAT모형은 CREAMS (Chemical Runoff and Erosion from Agricultural Management System) 모형을 시작으로 발전한 GLEAMS (Groundwater Loading Effects of Agricultural Management System) 모형과 EPIC (Environmental Policy Integrated Climate formerly Erosion-Production Impact Calculator) 모형을 기반으로 개발되었다. 1994년 최초 개발되어 지금까지 꾸준히 발전되고 있으며 현재 GIS Viewer 프로그램인 Arcview를 이용하는 AVSWAT으로 발전하였다.

SWAT모형은 대상유역을 소유역(Subbasin)으로 나누고, 수문반응단위(Hydrogic Response Unit, HRU)로 세분화하여 유역 내의 서로 다른 토지이용과 토양도 특성을 반영할 수 있으며, 각 HRU에서는 물수지 식에 따라 강우량, 침투량, 증발산량, 유출량 등을 산정한다. 특히 여러 다양한 물리적 과정을 모의 할 수 있어 인, 질소와 같은 유기물질의 거동 특성도 분석이 가능하며, 시･공간적인 수문 및 수질을 분석하기 위하여 시간적으로 변화하는 기상자료(강수량, 기온, 풍속, 일사량, 상대습도)와 공간적 분포를 고려하기 위한 토지이용도, 토양도, 지형도 등이 필요하다.

2.2.2. SWAT-CUP

SWAT-CUP (Soil and Water Assessment Tool - Calibration Uncertainty Program)은 보정을 위한 보조프로그램으로 SUFI-2, PARASOL, MCMC, PSO, GLUE 총 5개의 알고리즘을 적용하여 예측 불확실성 분석을 할 수 있으며, 각 알고리즘 별 불확실성에 대한 다양한 수치를 제공하여 손쉽게 불확실성 분석 결과를 비교할 수 있게 하였다(^{Abbaspour, 2007}; ^{Ryu et al., 2010}, Fig. 2).

Fig. 2.

Interface of SUFI-2 and SWAT-CUP.

^{Ryu et al. (2012)}은 소양강댐 유역에 SWAT-CUP에 적용된 알고리즘을 사용하여 자동 보･검정한 결과 SUFI-2 알고리즘이 실측자료를 잘 예측하는 것으로 분석하였다. 그리고 ^{Joh et al. (2011)}은 충주댐 유역에 대해 SWAT-CUP을 이용한 불확실성 분석에 SUFI-2와 PARASOL (Parameter Solution) 알고리즘의 불확실성 분석에 신뢰성이 높다고 평가하였으며, ^{Yang et al. (2008)}은 중국의 Chaohe 유역에 SWAT-CUP 적용 결과 SUFI-2 알고리즘의 신뢰성이 높은 것으로 판단하였다. 따라서 본 연구에서는 SWAT-CUP으로 자동 보정하기 위해 SWAT 모형의 입 출력 자료를 생성하고 이를 바탕으로 SUFI-2 알고리즘을 사용하여 모형을 자동 보정하였다. SWAT-CUP의 SUFI-2 (Sequential Uncertainty Fitting ver. 2) 알고리즘은 불확실성에 대한 수치를 판단하는 P-factor 지수를 제공한다. 여기에서 P-factor의 95% 범위의 예측 불확실성은 Latin-hypercube sampling 기법을 이용하여 매개변수를 추출하고 이를 이용하여 반복 수행하게 된다. 보정 및 예측결과의 불확실성 정도는 95%의 예측 불확실성 구간(95PPU) 내 데이터 범위 내에 속하는 실측자료의 백분율이며 Latin-hypercube sampling을 통해 산정된 결과의 누적 분포를 통해 2.5%와 97.5% 범위에서 계산된다(^{Abbaspour, 2007}; ^{Ryu et al., 2012}).

2.2.3. SWAT-REMM 모형

SWAT모형에 적용되어 있는 수변림 평가 모듈은 수변림 조성에 따른 효과를 평가하기 보다는 수변림 조성에 따른 토지이용변화만을 평가하는 단점이 있다.

현재 수변림 효과를 평가하기 위해서 개발되어 배포되고 있는 REMM (Riparian Ecosystem Management Model)은 USDA-ARS에서 개발되었으며, 시험포 단위에서 수변림의 물리적, 화학적, 생물학적 과정들을 모델링 할 수 있게 설계된 모형 중 하나이다(^{Inamdar et al., 1999}; ^{Lowrance et al., 2000}). 따라서 본 연구에서는 수변림 조성에 따른 기저유출량 형태로 유입되는 질산성질소의 수질개선효과를 유역단위로 평가하기 위해 ^{Liu et al. (2007)}이 개발한 GIS를 기본으로 한 SWAT-REMM 모형을 이용하였다.

이 REMM 모형은 수변림을 3개의 지역으로 분할하여 평가하는데, 일반적으로 Zone 1에는 교목 지역, Zone 2에는 관목이 우거진 식생 지역, Zone 3은 유역으로부터 유출, 유사, 영양염류 등이 유입되는 잔디 등의 초본지역으로 구분한다. 또한 각각의 Zone 별로 다른 식생을 적용할 수 있으며, 모든 3개의 지역을 초지로 평가할 수 있다(Fig. 3).

Fig. 3.

Overview of riparian buffer system (^{Ryu et al., 2010}).

그리고 이 REMM 모형은 3개 토층을 고려하여 모의할 수 있고 오염발생원에서의 유출량, 유사량, 영양염류와 같은 입력값과 수변림의 경사도, 토양 단면도 등과 같은 공간적인 특성자료를 이용하여 수변림 효과를 평가한다. 이러한 자료를 이용하여 수변림 각 zone 별 유출, 유사 및 영양염류의 거동을 평가한다. 이때 수변에서의 질소의 거동은 Fig. 4와 같다.

Fig. 4.

Fluxes among nitrogen pools in REMM (^{Altier et al., 2002}).

수변림 조성에 따른 질산성 질소 제거 메커니즘은 중간유출/기저유출 형태로 하천으로 유입되는 오염원 중 수변구역내 교목과 같은 뿌리 깊은 식물을 식재함으로서 하천으로 유입되기 전에 질소 오염물질 등을 제거하게 된다.

그러나, REMM모형은 수변림 조성에 따른 효과를 모의할 수 있는 시험포 단위 모형이나, GIS를 기본으로 한 SWAT 및 REMM 모형을 통합하여 SWAT-REMM 모형이 개발(Fig. 5)되었다(^{Liu et al., 2007}; ^{Ryu et al., 2010}).

Fig. 5.

Overview of SWAT-REMM (^{Liu et al., 2007}).

일부 소유역 내 수변림 평가 모듈, 실제 토양층 DB 반영 모듈, 기저유출량에 따른 NO3-N 유입 부하량 모듈, 여러 기상지점 사용 모듈 등을 탑재한 개선된 SWAT-REMM 모형이 추가로 개발 되었다(^{Ryu et al., 2011}). 유역단위로 수변림을 모의할 수 있는 SWAT-REMM 모형은 수변에 영향을 줄 수 있는 지역과 수변림에 영향을 주지 않는 지역을 구분하는 모듈이 있으며, 이 모듈은 GIS 자료인 DEM, 하천도를 이용하여 각각 수변에 영향을 주는 배수구역(buffer drainage)과 수변에 영향을 미치지 않는 배수구역(concentrated drainage)으로 구분하여 모형에 적용한다(Fig. 6).

Fig. 6.

SWAT-REMM buffer and concentrated drainage.

GIS를 이용하여 배수구역을 정의 한 후, Buffer drainage에서 발생한 유출수 및 비점오염물질이 수변으로 유입되는 구역 내 SWAT 모형에서 연산한 유출, 유사 및 영양염류 결과 값을 REMM 모형의 입력 자료로 사용하고 이 후 REMM 모형은 SWAT에서 연산한 결과를 가지고 각 소유역별로 수변림 효과를 평가한다. 그리고 REMM 모형의 결과는 다시 SWAT 모형의 입력자료가 된다(Fig. 5). 이와 같은 과정을 통해 SWAT-REMM을 이용하여 수변림에 의한 유출, 유사 및 영양염류의 저감 모의가 가능하다.

2.3. 모델 적용을 위한 입력 자료 생성

본 연구에서는 모형 적용을 위해 AVSWAT 및 SWAT-REMM 모형에 대한 입력 자료를 생성하였다. SWAT-REMM 모형의 입력 자료는 SWAT 모형의 입력 자료인 수치표고모형 (Digital Elevation Model, DEM), 토지피복도, 토양도, 일 기상자료를 필요로 한다. 기상자료는 일기상 자료를 사용하며, 강수량, 일사량, 상대습도, 풍속, 최고온도, 최저온도의 자료가 필요하다.

DEM 자료는 유역의 1:25,000 국가 지리정보유통망 수치지도로부터 격자크기 30 m × 30 m의 DEM을 구축하였다(Fig. 7). DEM은 ArcView 및 ArcGIS를 이용하여 레이더를 추출하고, 추출한 커버리지 도형자료 등을 통해 TIN(Triangulated Irregular Network) 커버리지 생성, Lattice 변환과정을 거쳐 추출한 후 DEM를 구축하였다.

Fig. 7.

DEM of YbB and GbA watershed.

토지피복도 작성을 위해 유역의 격자크기 30 m × 30 m 토지피복도는 환경지리정보서비스의 1:25,000 토지피복도 중분류를 이용하였다(Fig. 8). SWAT에서 토지피복 등을 이용한 토지이용정보와 토양정보로 구분되며, 토지의 용도와 재배되는 작물의 종류로 구분된다. 환경부에서 제공하는 토지피복정보는 대분류 7개와 중분류 23개로 구분된다. 그리고 토지이용 분류코드로 대분류와 중분류로 나누었다. 다음 Fig. 8에서와 같이 YbB 유역은 시가화/건조지역(주거지역, 공업지역, 교통지역, 상업지역) 20.0%, 농업지역 37.2%, 초지 0.4%, 산림 지역 34%, 기타지역 8.4%로 도시지역이면서도 농업 및 산림 지역이 많은 부분을 차지하고 있다. 그리고 GbA 유역은 시가화/건조지역(주거지역, 공업지역, 교통지역, 상업지역) 2.9%, 농업지역 25.6%, 초지 0.3%, 산림 지역 63.5%, 기타지역 7.7%로 산림 지역이 많은 부분을 차지하고 있다.

Fig. 8.

Landuse of YbB and GbA watershed.

그리고 유역의 격자크기 30 m × 30 m의 토양도는 농업과학기술원에서 제작된 1:250,000 개략토양도를 이용하였다(Fig. 9).

Fig. 9.

Soil map of YbB and GbA watershed.

2.4. 시나리오 분석

2.4.1. 하수처리장 방류수 수질개선 시나리오

본 연구에서는 하수처리장 방류수 수질 강화에 따라 하천수질 영향을 분석하기 위해 시나리오를 설정하여 분석하였다. 시나리오 분석은 SWAT 모형에 탑재되어있는 영양물질 추적 방법을 이용하여 작성하였다. SWAT에서는 영양물질 추적을 위해 QUAL2E(^{Bronwn and Barnwell, 1987})의 하천수질 다이나믹스를 응용하고 있으며 이는 하천 내 용해되거나 유사에 부착된 영양물질을 추적하게 된다.

이에 본 연구에서는 시나리오를 작성하기 위해 2008년부터 2010년까지 유역 내의 하수처리장 방류량 자료와 환경부 수질측정망(일반, 총량) 자료를 수집하였고, 방류수 수질 강화 시나리오는 대상유역의 현재 수질을 고려하여 다음 Table 3과 같이 작성하였다. 하수도법상 하수처리장의 법적 총 질소 방류수 수질기준은 500 m³/일 이상일 경우 20 mg/L 이하로 규정하고 있다. 그리고 우리나라는 총 질소에 대한 하천 수질기준이 없기 때문에 본 연구에서는 환경부 수질측정망을 자료를 통해 총 질소에 대한 하천 기준수질을 산정하여 시나리오를 설정하였다. YbB유역 총 질소 기준수질은 7.4 mg/L, GbA유역 총 질소 기준수질은 3.5 mg/L로 설정하였다. 따라서 YbB는 하천 기준수질 대비 방류수 수질기준과 방류수 수질개선으로 하여 개선효과를 분석하였다. GbA는 현재 방류수 수질이 하천 기준수질과 동일하여 하천 기준수질 대비 방류수 수질기준과 현재 방류수 수질로 하여 개선효과를 분석하였다. 그리고 분석 결과와 하천의 수질변화의 연관성을 보고자 하였다. 다음 Table 3에서 방류량(water quality standard, 20.0 mg/L)은 2012년 1월부터 시행되는 하수처리장 T-N 방류수수질기준, 방류량(water quality improved, 5.0 mg/L)는 방류수수질개선, 방류량(current water quality, 3.5 mg/L)는 현재 하수처리장의 평균 방류수 수질이다. 그리고 Parameter 2(stream)은 각 유역 말단의 하천 기준수질이다.

Table 3.

Discharge scenarios to improve water quality

2.4.2. 수변림 조성 시나리오

본 연구에서는 SWAT-REMM 조성에 따른 수질개선효과를 분석하기 위해 수변림 조성 시나리오를 작성하였다(Fig. 4). ^{Schultz et al. (2004)}은 수변림의 기능별 폭을 제한하였고, 기대하는 기능에 따라 달라진다고 하였다. 그리고 강턱(Bankfull)의 안정을 위해서는 15 m 이내로 충분하나, 영양염류의 제거를 위해서는 30 m 이상의 폭이 요구된다고 하였다. 이와 같이 수질 저감효과 측면에서 수변림 폭이 넓은 것이 이상적일 수 있으나, 수변림 조성에 따라 최대한 오염부하를 저감하는 것이 효율적이라 할 수 있겠다(^{Monaghan et al., 2007}).

이에 본 연구에서는 대상 유역 구간에 교목, 관목, 잔디를 식재하고 수변림 폭은 시나리오별로 시나리오 1 양안 100 m, 시나리오 2 양안 50 m, 시나리오 3 양안 30 m로 하였을 때 배수구역(Buffer Drainage) 내 기저유출량에 의한 질산성 질소의 저감효과를 분석하였다.

연구 대상 유역인 YbB와 GbA 유역에 대해 총 3개의 수변림 조성 시나리오를 작성하였다(Fig. 10). 1번 수변림 시나리오는 Zone 1 (Forest buffer) 교목, Zone 2 (Forest buffer) 관목, Zone 3 (Grass buffer) 잔디를 조성하여 수변림 폭을 100 m로 하였고, 2번 수변림은 시나리오 1번과 같은 종류의 식물을 식재하고 수변림 폭을 50 m로 하였다. 그리고 3번 수변림 시나리오는 1번과 2번 시나리오와 같은 식물을 식재하였으며 수변림 폭을 30 m로 구성하였다.

Fig. 10.

Three riparian buffer system scenarios simullated in this study.

^{U.S.EPA (2005)}에서는 수변림이 질소 제거에 있어 크게 효율적이며 질소 농도의 저감효과를 기대하기 위해서는 수변림 폭이 가장 중요한 인자로 작용하는 것으로 분석되었으나, 수변림 폭 뿐만 아니라 다른 요인들도 분명 질소 저감 효율에 있어 많은 영향을 주는 것으로 보고하고 있다. 예를 들면, 수변림 폭이 50m보다 큰 경우에서 질소 저감효과는 수변림 폭이 50m이하일 경우보다 더 많은 75%의 저감효율을 나타냈다(Table 4).

Table 4.

Nitrate reduction with respect to width of riparian buffers in previous studies

3. Results and Discussion

3.1. SWAT-CUP 보정

SWAT-REMM 모형으로 수변림을 모의하기 위해서는 수변림으로 유입되는 유량 및 오염부하량 등의 입력자료가 필요하다. 입력자료는 SWAT 모형에서 연산되어 나온 결과로 구축되어지기 때문에 SWAT 모형에서 정확성이 확보될 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 SWAT 모형을 이용하여 YbB와 GbA 유역에 대해 2008년 1월 1일부터 2010년 12월 31일까지 환경부의 8일 간격 실측 유량과 수질자료를 이용하였다. 그리고 SWAT은 Org-N, NO₃-N, NH₄-N, NO₂-N을 각각 입력해야하기 때문에 유역 내 본류･지류 하천의 수질 자료를 이용하여 비율을 계산 적용하여 T-N의 NO₃-N 수질을 산정하였고, 이를 실측 NO₃-N 수질이라 가정하여 SWAT-CUP을 이용하여 일단위로 자동 보정하였다.

자동 보정은 SUFI-2 알고리즘을 이용 SWAT모형의 유량에 관한 매개변수를 SWAT-CUP 내 적용하기 위해 총 24개의 매개변수를 선정하여 보정하였다. YbB 유역의 유량을 보정한 결과 R²는 0.67, NSE 지수는 0.57이었으며, NO₃-N을 보정한 결과 R²는 0.50, NSE 지수는 0.42이었다(Fig. 11). GbA 유역의 유량을 보정한 결과 R²는 0.95, NSE 지수는 0.65로 나타났으며, NO₃-N를 보정한 결과 R² 는 0.90, NSE 지수는 0.57로 나타났다(Fig. 12). ^{Ramanarayanan et al.(1997)}에 의하면 결정계수(R²)가 0.5 이상이고 NSE가 0.4 이상이면 모형이 자연현상을 잘 모의 하는 것으로 제안한 바 있으며 모형의 보정 결과 모두 이를 만족하는 것으로 나타났다. 다만, SWAT- CUP을 이용하여 보정할 경우 저·갈수량 부분에 대해서는 보다 정확하게 예측할 수 있는 모듈 등이 추가 되어야 할 것으로 판단된다. GbA와 YbB 유역에 사용된 SWAT-CUP 유량 및 수질 보정 매개변수는 Table 5와 같다.

Fig. 11.

Calibration at YbB watershed.

Fig. 12.

Calibration at GbA watershed.

Table 5.

Calibrated parameter value in SWAT-CUP

※ Means the existing parameter value is multiplied by (1+ a given value).

3.2. 방류수 수질개선에 따른 저감효과

본 연구에서는 하수처리장 방류수 수질개선에 따른 총 질소에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 그러나 총 질소의 경우 하천 수질기준이 없어 2008년부터 2010년까지의 실측 수질 값의 평균수질을 기준수질로 하여 오염부하지속곡선을 작성하여 방류수 수질개선에 따른 하천수질에 미치는 영향을 분석하였다. YbB 및 GbA 유역의 하천 T-N 기준수질은 각각 7.4 mg/L, 3.5 mg/L로 설정하였다. 그리고 홍수량(0~10%), 풍수량(10~40%), 평수량(40~60%), 저수량 (60~90%), 갈수량(90~100%)의 다섯 구간으로 구분하여 오염부하지속곡선을 작성하여 방류수 수질개선에 따라 하천 오염부하의 정도를 분석하였다. 그 결과는 Fig. 13, 14와 같다. YbB 유역은 하수처리장 방류수질을 5.0 mg/L로 수질을 개선할 경우 일부 구간에서는 다소 초과하나 저·갈수기 때는 기준수질 미만으로 나타났다. GbA 유역은 방류수 수질기준 20.0 mg/L로 방류할 경우 모든 구간에서 초과하는 것으로 나타났으며, 현재 하수처리장의 평균 방류수질인 3.5 mg/L에서도 갈수기를 제외하고는 초과하는 것으로 나타났다. 그리고 방류수 수질개선에 따른 저감효과는 YbB 유역의 경우 방류수 수질기준 20.0 mg/L에서 5.0 mg/L로 개선할 경우 하천부하는 47% 감소하는 것으로 나타났다. 반면에 GbA 유역의 경우는 방류수 수질기준 20.0 mg/L에서는 3.5 mg/L로 개선할 경우 하천부하는 1% 감소하는 것으로 나타났다.

Fig. 13.

LDC analysis results of two discharge scenarios at YbB watershed.

Fig. 14.

LDC analysis results of two discharge scenarios at GbA watershed.

YbB 유역의 경우 광주 제1·2하수처리장 모두 하수처리장 방류수 수질기준을 준수하고 있으나, YbB 유역 상류하천 우치 지점의 평균 총 질소는 2.4 mg/L로 매우 낮으나 하류 하천으로 가면서 광주천2 (광주 제1하수처리장 8.8 mg/L) 합류 후부터는 다시 6.2 mg/L로 증가하며, 광주2 지점에서 7.5 mg/L로 증가하고, 유역 말단 지점에서 7.4 mg/L로 수질이 증가 추세인 것으로 나타났다.

3.3. 수변림 조성에 따른 저감효과

본 연구에서는 수변림을 시나리오 1 (양안 100 m), 시나리오 2 (양안 50 m), 그리고 시나리오 3 (양안 30 m)으로 작성하여 각각에 대한 전체유역 출구에서의 기저유출량에 따른 질산성 질소(NO₃-N)에 대한 저감효과를 분석하였다(Table 6). YbB 유역의 경우 기저유출량의 질산성 질소 저감효과는 수변림 폭에 따라 각각 75.4%, 43.4%, 0.2%로 나타나 수변림 폭이 커질수록 기저유출량에 의한 저감효과는 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 GbA 유역은 수변림 폭 크기에 따라 47.2%, 38.6%, 47.2%로 나타났다. 이는 유역 내 토지피복과 토양특성, 수변림 조성 구간의 하천 길이 등에 따른 것으로 판단된다.

Table 6.

Estimated baseflow NO₃-N reduction with three riparian buffer system scenarios (2008-2010)

※ RBS: Riparian Buffer System

배수구역(Buffer Drainage) 내 전체 하천오염부하에서 직접유출량에 의한 오염부하를 제외하고 점오염원 방류수와 기저유출량에 의한 총 질산성 질소 오염부하의 연관성을 분석하였다. 하수처리장 방류량의 영향이 큰 YbB 유역에서는 수변림 폭에 따라 22.3%, 21.7%, 21.4%로 하수처리장 방류수와의 연관성이 있는 것으로 판단된다. 하수처리장 방류량의 영향이 작은 GbA 유역에서는 수변림 폭에 따라 75.0%, 75.4%, 75.6%로 하수처리장 방류수와의 연관성은 크지 않는 것으로 나타났다.

Table 6에서와 같이 본 연구에서 수행된 연구 결과와 기 수행된 연구결과를 보면, ^{Ryu et al. (2011)}은 다양한 수변림 조성 시나리오에 따른 기저유출 수질개선 효과를 분석한 결과 특히 질산성 질소의 제거효율이 높다고 하였다. 그리고 수변림 폭에 따라 기저유출량에 의한 질산성 질소 저감효율은 수변림 폭이 15 m일 때 64.0%이며 20 m일 때 86.0%의 저감효과가 있다고 하였다(^{MOE, 2011}). 이는 본 연구에서 수행한 연구 결과와 유사하다로 볼 수 있다.

또한, 본 연구 결과에서 보듯이 기저유출량 형태로 하천으로 상당부분 유입된다고 알려진 질산성 질소의 하천유입을 줄이기 위해서는 유역의 특성, 토양 및 식생 특성에 따라 크게 좌우되므로 이를 고려하여 적합한 수변림 조성계획을 수립해야 할 것으로 판단된다(Choi and Jeong, 2000; ^{MOE, 2011}). 또한 수변림 지대와 인접지대간의 수문학적 관계가 수변림에 의해 제거되는 저감효과를 결정짓게 되므로 하천에 인접한 구역에 뿌리가 깊은 교목을 식재함으로 지표 유출을 통한 하천으로 유입되는 질산성 질소 오염부하를 줄일 수 있을 것으로 판단된다(Choi and Jeong, 2000; ^{MOE, 2011}). 또한 다양한 수변 시나리오 작성(폭･식생)을 통해 유역 특성에 맞는 관리 방안을 제시하여야 하나, 본 연구에서는 기저유출을 통한 비점 저감효과를 분석하고 관리방안을 제시하여 향후 다양한 수변림 조성의 기초자료를 제시하는데 있었다.

4. Conclusion

본 연구에서는 하천으로 유입되는 오염부하에서 직접유출량을 통해 하천으로 유입되는 부하량을 제외한 기저유출량 및 점오염원 방류수에 대한 수질개선 효과를 분석하여 기저유출량에 의한 수질개선이 가능한 방안을 제시하고자 하였다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다.

1) 대상 유역 말단의 하천수질과 하수처리장 방류수질을 고려하여 하수처리 방류수 수질개선을 시나리오별로 분석하였다. 하수처리장 방류수의 영향을 많이 받는 YbB 유역은 총 질소 방류수 수질을 5.0 mg/L로 개선시켰을 때 하천부하는 47.0%로 개선하는 것으로 나타났으나 하수처리장 방류 후 하류 하천으로 가면서 수질이 악화되는 것으로 나타났다. GbA 유역은 총 질소 방류수 수질기준 20.0 mg/L와 비교하였을 때 하수처리장 방류수질이 3.5 mg/L로 개선되었으나 하천부하에는 영향을 크게 주지 않는 것으로 나타났다.

2) 하수처리 방류수 수질기준 시나리오를 설정한 결과, 방류수에 영향이 큰 YbB 유역은 방류수 수질이 좋을수록 하천수질이 크게 개선되는 것으로 나타났다. 그러나 하수처리장의 방류수에 영향이 작은 GbA 유역에서는 개선효과가 없는 것으로 나타났다.

3) 대상 유역에 수변림을 조성하였을 때 오염부하 저감효과를 분석한 결과, 수변림 폭이 클수록 YbB 유역은 20.0%에서 70.0%까지 저감되는 것으로 나타났다. 반면에 GbA 유역은 수변림 폭에 따라 35.0%에서 47.0%까지 저감되는 것으로 나타났다. YbB 유역은 GbA 유역에 비해 도시화되었으며, 도시화유역에서 오염부하에 대한 수변림의 영향이 더 민감한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 오염부하에 대한 수변림의 영향이 유역 내 토지피복, 토양특성, 수변림 조성 구간의 하천 길이, 하수처리장 방류수 등에 따라 달라질 수 있다는 것을 보여준다.

4) 본 연구 결과 대체적으로 수변림 폭이 증가할수록 기저유출량에 의한 오염부하가 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 본 연구 결과에서 보듯이 수변림 조성과 하수처리장 방류수와 연관성이 있는 것으로 나타났으므로 유역 내 점부하 비율 등을 고려하여 하수처리장 방류수 수질개선이나 수변림과 같은 BMP 적용 시 유역 특성에 따라 달리 적용하여야 할 것으로 판단된다. 그러나 현재 우리나라는 하천 환경기준에 질소기준이 없는 상태에서 하수처리장의 방류수 수질기준을 강화는 문제가 있기 때문에 이에 대한 해결책이 필요할 것으로 판단된다. 그리고 수변림의 경우 저감효과 평가 시 수변림에 관한 검･보정이 이루어지지 않아 저감효과 평가에 있어서 상당부분 불확실성이 내재해 있으리라 판단된다. 따라서 수변림 조성에 따른 조성비용과 효과, 최적 설계 방안 그리고 재해영향 등의 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.

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