2.1 Study Area

금강권역에 4개 주요 인공호(대청호, 용담호, 부안호, 보령호)를 대상으로 조사를 하였다(Fig. 1). 4개의 인공호 모두 생활⋅공업⋅농업용수 공급, 홍수조절, 수질 관리 등 다양한 기능을 수행하고 있다.

Fig. 1. Map showing the locations of sampling points in the study lakes: (a) Boryeong, (b) Daecheong, (c) Buan, and (d) Yongdam Lakes within the Geum River watershed, South Korea.

대청호는 충청북도 청주시와 대전광역시에 걸쳐 있는 대규모 다목적 저수지로, 1980년에 완공되었다. 총저수량은 약 1,490 × 10⁶ m³, 유역면적은 3,204 km²이다. 금강 본류를 비롯하여 회인천, 서화천, 안내천, 가산천 등이 주요 유입원으로 작용한다. 대청호 주변은 대부분 산림과 농경지로 구성되어 있으며, 도시 지역은 호수로부터 약 10∼20 km 떨어져 있다. 이에 따라 직접적인 산업 오염원은 존재하지 않으며, 수질은 주로 비점오염원과 자연적 유입으로 영향받는다. 용담호는 전라북도 진안군의 산악지대에 있는 금강 상류 인공호로, 2001년에 준공되었다. 유역면적은 930 km², 총저수량은 815 × 10⁶ m³이다. 진안천과 구량천이 주요 유입원으로 작용한다. 주변 지역은 산림과 농경지가 우세하고, 산업 시설은 거의 없다. 부안호는 전라북도 부안군 남부 연안 지역에 조성된 인공호로, 1990년에 완공되었다. 유역면적은 59 km², 총저수량은 41.5 × 10⁶ m³이다. 직소천과 백천이 주요 유입원이며, 주변은 주로 논과 소규모 농촌 등으로 이루어져 있다. 이 호수는 농업용수 공급과 염수 유입 차단을 목적으로 조성된 연안형 인공호로, 해수와 담수의 혼합⋅차단 관리에도 중요한 역할을 한다. 보령호는 충청남도 보령시 남부 내륙에 있는 중대형 인공호로, 1998년에 완공되었다. 유역면적은 163.6 km², 총저수량은 116.9 × 10⁶ m³이며, 웅천천, 성주천 및 금강 도수로를 통해 유입수가 공급된다. 호수 주변은 농경지와 산림 위주로 이루어져 있다^{(MOLIT, 2025)}.

2.2 Sample Collection and Analytical Methods

퇴적물 시료는 2015년부터 2024년까지 10년간, 하상이 가장 안정화되는 3∼4월 사이에 매년 1회씩 채취하였다. 시료 채취와 분석은 ｢수질오염공정시험기준｣ ^{(NIER, 2024a)}에 준하여 실시하였다.

시료 채취는 포나 그랩(Ponar grab) 장비를 사용하였으며, 각 지점에서 반경 25 m 이내의 5개 이상 소지점에서 시료를 채취하였다. 분석 항목에 따라 시료의 분취 방법을 달리하였으며, 다환방향족탄화수소(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons, PAHs) 분석용 시료는 상부 표층(약 0∼3 cm)을 조심히 채취하였고, 입도 분석(Particle Size Analysis), 완전연소가능량(Loss on Ignition, LOI) 및 총유기탄소(Total Organic Carbon, TOC) 분석용 시료는 현장 혼합시료를 사용하였다. 혼합된 시료는 현장 간극수를 이용해 2 mm 체로 습식 체질을 실시한 후, 통과된 시료를 밀폐 용기에 담아 4°C 이하에서 냉장 운반⋅보관하였다.

입도 분석은 전처리 후 입도분석기(Microtrac S3500 Extended Well, Microtrac)를 이용하여 수행하였으며, 결과는 모래(2∼0.063 mm), 실트(0.063∼0.004 mm), 점토(0.004 mm 미만)로 구분하였다^{(NIER, 2024c)}. LOI와 TOC 분석은 각각의 공정시험기준에 따라 수행하였으며^{(NIER, 2024b, NIER, 2024d)}, TOC는 원소분석기(Elementar Vario Micro Cube CHNS)의 CN 모드로 측정하였다.

PAHs 전처리 및 분석은, 가속용매추출장치(Accelerated Solvent Extraction, ASE)를 사용해 헥산과 아세톤(1:1, v/v) 혼합 용매로 추출하였으며, 추출액은 실리카겔 컬럼(플로리실 포함)을 통과시켜 디클로로메탄과 펜탄(2:3, v/v) 혼합 용매로 정제하였다. 정제된 시료에 내부표준물질과 실린지 첨가 표준물질을 주입한 후, GC–MS를 이용하여 정량하였으며, 전 과정은 ｢수질오염공정시험기준｣에 제시된 절차를 준용하였다^{(NIER, 2024e)}.

2.3 Temporal Trend Analysis

표층 퇴적물 내 총 PAHs 농도의 시간적 변화 경향을 평가하기 위하여, 지점별로 연도별 농도 자료를 대상으로 Mann-Kendall 추세 검정(Kendall’s tau test)을 하였다. 이 검정은 비모수적(non-parametric) 통계 방법으로, 자료의 정규성 가정 없이 단조성(증가 또는 감소) 추세의 존재 여부를 평가할 수 있다. 분석에는 Python(Scipy.stats의 kendalltau 함수)을 이용하였으며, p 값이 0.05 미만인 경우 통계적으로 유의한 추세로 판정하였다.

2.4 Correlation Analysis

Spearman 상관계수(ρ, Spearman’s rho)는 비모수적(Non- parametric) 통계 분석 방법으로, 두 항목 간의 단조(monotonic) 관계성을 평가하는 방법이다^{(ITRC, 2013; Reimann et al., 2017)}. 데이터의 정규성이 없더라도 항목 간(변수)의 순위를 이용한 통계적 처리 방법으로, 본 연구와 같은 각각의 퇴적물의 항목 간 상관관계를 살펴보는 방법으로 사용되고 있다^{(Ferraro et al., 2022)}. 관계의 크기 해석은 ^{Cohen (1988)}의 기준(ρ ≈ 0.1: weak, ρ ≈ 0.3: moderate, ρ ≥ 0.5: strong correlation)을 사용하였다. 통계적 유의성 검정은 p-value를 기준으로 하였으며, p < 0.01을 매우 유의(Highly significant), p < 0.05를 유의(Significant) 관계로 판단하였다. 즉, p < 0.05에서 표기된 ‘*’는 95% 신뢰수준에서 유의함을, p < 0.01에서 표기된 ‘**’는 99% 신뢰수준에서 매우 유의함을 의미한다.

2.5 Environmental Risk Assessment Methods

환경위해성 평가는 STE(Spatial, Temporal and Extent factor) 방법을 적용하여 수행하였다. STE 방법은 유럽연합(EU) Water Framework Directive (WFD)에서 우선관리물질 지정 및 관리를 위해 개발된 모니터링 기반의 우선순위 선정 기법이다^{(Carrovalho et al., 2015)}.

위해성 평가에서 주로 사용하는 기존의 위해성 지수(Risk Quotient; RQ) 방법을 확장하고 보완한 방법으로서 대상 물질들의 주어진 환경 매트릭스에서의 농도 값이 독성 기준치(EQS, PNEC 등)를 초과하는지 추정하고, 각 물질에 대한 예측무영향농도(Predicted No Effect Concentration, PNEC) 초과분의 공간적(Spatial factor: 오염물질이 검출⋅기준 초과한 지점의 비율), 시간적(Temporal factor: 초과 빈도의 시계열적 특성) 및 범위적 요소(Extent factor: 독성기준(PNEC) 대비 초과 강도)를 계산하여 평가 위험 지수(STE score)를 산출한다(Table 3). 그리고 해당 score를 기반으로 물질별 Risk score뿐만 아니라 주어진 범위(유역, 호소 등)에서의 관리 우선순위 물질을 도출한다. 즉, STE 방법은 일정한 범위 내 서로 다른 모니터링 지점의 변동성을 고려하고 특정 오염물질의 환경 위해성을 종합적으로 평가하여 우선순위를 제공한다.

STE score는 세 가지의 Factor를 계산한 후 합하여 산출한다. 각 Factor의 계산은 아래의 식을 이용한다.

여기서, EXC_max,site는 최대 농도가 PNEC 값을 초과한 모니터링 지점(측정소) 개수, #Site는 해당 물질이 측정된 시료채취 지점 개수, EXC_{max,watershed}는 최대 농도가 PNEC 값을 초과한 유역 개수, #Watershed는 해당 물질이 측정된 유역 개수를 의미한다.

여기서, EXC_Sample은 한 지점 내에서 PNEC 값을 초과한 시료 개수, #Analysis는 한 지점 내 분석 횟수, #SiteECX는 측정 농도가 최소 한 번 이상 PNEC 값을 초과한 시료 채취 지점(측정소) 개수를 의미한다. #SiteECX가 0인 경우에는 F_temporal 산출 값은 0으로 한다.

F_extent은 EXC_extent를 산출한 후 Look-up table에 따라 값을 산정한다(Table 4). EXC_extent는 모니터링 지점 수(#sites)가 20개 이상인 경우와 미만인 경우로 나누어 산출한다. 본 연구의 경우 총 16지점이므로 모든 지점의 95번째 백분위수 RQ값(RQ_{95th_perc,site})들 중 최댓값을 산출하였고, 해당 값들을 Look-up table에 적용하여 F_extent을 산정하였다.

STE score 계산에 사용된 각 물질에 대한 PNEC 값은 유럽 Norman Ecotoxicology Database로부터 대상 물질들의 퇴적물(담수) 생태독성시험 자료를 수집하여 산출하였다^{(NORMAN, 2024)}. 독성영향에 대한 실험 자료가 없는 물질의 경우 Quantitative structure-activity relationship(QSAR) 모델을 통해 예측된 PNEC 값을 사용하였다. 본 연구에서 사용된 PNEC 값은 연구 대상 지역이 상수원인 만큼 보수적 위해성 평가를 위해 최저값(Lowest PNEC)을 산출하여 활용하였다(Table 5).

PNEC 값은 무영향관찰용량(No Observed Effect Concentration, NOEC) 또는 반수영향농도(Half-maximal Effective Concentration, EC₅₀)를 바탕으로 평가계수(Assessment Factor, AF)를 적용하여 결정하였다.

NOEC는 노출량-반응 시험에서 관찰할 수 있는 영향이 나타나지 않는 최고 농도이다. 즉, 실험 대상 생물에 해로운 영향이 통계적으로 유의미하게 나타나지 않는 최대 농도로서 만성 독성 시험에서 널리 사용되는 지표이다. EC₅₀은 실험 생물 집단의 반수(50%)에 일정한 생물학적 반응(예: 생존, 성장 저해 등)을 유발하는 오염물질의 농도이다. 이는 오염물질의 독성 강도를 정량적으로 평가하는 데 사용되며, 값이 낮을수록 독성이 강함을 의미하고 급성 독성 시험에서 널리 사용되는 지표이다.

AF는 환경 유해성(생태영향) 평가 과정에서의 불확실성 및 변이성을 고려하여 화학물질의 유해성에 대한 동물 실험 결과를 민감한 대상까지 적용하기 위한 보정계수로 사용된다. 즉, 시험조건과 실제 환경조건에 대한 불확실성을 줄이기 위해 활용되며, 가용한 독성 정보의 형태 및 양에 따라 10에서 1,000 사이의 값으로 결정한다.

각 물질의 측정 환경 농도(Measured Environmental Concentration, MEC)를 해당 물질의 PNEC 값으로 나누어 RQ를 산출한 후 STE score 계산에 활용하였다. 반면, 대표적인 위해성 평가의 지수로 활용되어 온 환경위해지수(RQ)는 하나의 측정 농도와 PNEC 값의 비교를 통해 위해성을 평가하므로 본 연구에서 이용되는 장기간 모니터링 측정 농도 대상의 위해성 평가에는 부적절하다고 판단되어 RQ를 활용한 위해성 평가는 배제하였다.

3.1 Physical Properties: Grain Size Analysis

4개 호소 퇴적물의 물리적 특성을 살펴보기 위해 입도 분석을 수행하였다(Fig. 2). 분석 결과, 대부분의 지점에서 실트(Silt)와 점토(Clay) 함량이 우세한 silty sediment 환경이 나타났으며, 이는 호소 정체수역에서 미세입자가 주로 축적됨을 반영한다. 각 호소의 평균 입도 비율을 살펴보면 대청호(모래 6.1%, 실트 75.1%, 점토 18.9%)가 가장 높고 보령호(모래 7.9%, 실트 72.6%, 점토 19.5%), 용담호(모래 11.8%, 실트 60.7%, 점토 27.5%), 부안호(모래 12.5%, 실트 64.8%, 점토 22.7%) 순으로 실트와 점토 함량이 많은 것으로 조사되었다. 이는 비교적 정체된 수생환경에서 미세 입자들이 퇴적되기 쉬운 조건을 반영한다. 그러나, 일부 시기⋅지점에서는 모래(Sand) 또는 점토(Clay) 함량이 높게 나타났다. 예를 들어, YD4(2017년, 63.4%), BA3(2024년, 80.2%) 등은 상대적으로 높은 모래 함량을 확인하였다. 해당 지점들이 호소의 유입부라는 공통적인 특성을 갖고 있으며, 우기에 상류로부터 유입된 토사 및 부유물질들이 정체 구간의 유속 저하로 무거운 모래가 먼저 퇴적된 것으로 사료된다. 반면 DC2(2023년, 45.5%), YD1(2022년, 40.1%), YD2(2015년 43.8%, 2016년 44.9%), YD3(2024년, 41.5%) 등 일부 지점에서는 점토 함량이 40%를 초과하였다.

특히 YD2에서는 2015, 2016년에 상대적으로 높은 점토 함량이 관찰되었으며, 이는 시기별 입도 구성의 자연적 변동으로 판단된다. 이러한 결과는 연도별 유입 조건이나 수문 환경의 변화에 따라 퇴적물 내 세립 분획 비율이 달라질 수 있음을 시사한다. 또한, 점토 함량이 높은 퇴적물은 유기물 및 오염물질의 축적과 관련이 깊으며, 후속 오염도 및 유기탄소 분석 결과와의 상관 해석이 필요하다.

Fig. 2. Box plots showing the spatial distribution of (a) sand, (b) silt, and (c) clay fractions (%) in surface sediments by site (DC1–DC6, YD1–YD4, BA1–BA3, BR1–BR3) across the four study lakes.

3.2 Organic Matter Analysis Results

퇴적물 내 유기물질 농도 분석은 오염 수준 및 위해성을 예측하는 데 중요하다. 유기물질 분석 결과, 4개 호소의 평균 LOI는 8.76%∼11.12% 범위로 나타났으며, 대청호 10.79 ± 1.63%, 용담호 11.12 ± 1.33%, 부안호 8.76 ± 1.93%, 보령호 9.69 ± 1.64%로 조사되었다. 지점별 조사 결과를 국내 기준으로 살펴보면^{(NIER, 2022)}, Ⅲ등급(13% 초과, 주의가 필요한 오염 상태)은 총 6건(DC1(2017), DC2(2016년, 2017년, 2020년), YD2(2021년), BA3(2022년))이 확인되었다^{(NIER, 2022)}. 반면, 부안호에서는 평균 8.76%로 비교적 낮았으며, BA3 지점(2024년)에서 최소값 2.31%가 관측되어 유기물 분포의 공간적 변동성이 가장 큰 지역으로 나타났다. 이는 앞서 언급한 바와 같이 Sand의 비중이 늘어남에 따른 결과로 해석된다.

TOC는 유기물의 탄소 기반 함량을 직접적으로 나타내는 항목으로, 각 호수에서 평균 2.28∼3.04% 범위에서 분포하였다. 대청호 2.38 ± 0.35%, 용담호 2.28 ± 0.35%, 부안호 2.70 ± 1.08%, 보령호 3.04 ± 0.46%로 조사되었다. 지점별 조사 결과를 국내 기준으로 살펴보면, TOC Ⅲ등급(주의가 필요한 오염된 상태)으로 기준 4%를 초과한 지점은 총 4건으로, BA3에서 2020년(4.25%), 2022년(6.57%), 2023년(4.86%), BR3에서 2022년(4.14%)으로 이 중 BA3 지점(2022년)에서 6.57%로 Ⅳ등급(심각하고 명백히 오염된 상태)으로 조사되어 전체 지점 중 가장 높게 확인되어 고유기물 집중 구간의 존재 가능성을 시사하였다.

Fig. 3. Spatial distribution of (a) loss on ignition (LOI) and (b) total organic carbon (TOC) in surface sediments by site.

본 연구에서 4개 호소의 퇴적물 내 유기물질(LOI, TOC) 분포는 뚜렷한 공간적 차이를 보였으며, 일부 지점에서는 등급 기준을 초과하는 유기물 축적이 반복적으로 나타났다. 특히 BA3 지점은 연도별로 극단적인 값의 변동성을 보여, 일시적 또는 유역 특이 조건 등 다양한 요인이 복합적으로 작용함을 시사한다. 반면 용담호는 전체적으로 안정적인 경향을 보였고, 보령호는 일부 시기에 국지적 오염이 확인되어 상이한 오염원 특성을 내포할 가능성이 있다. 이러한 결과는 호소 퇴적물의 유기물질 축적 특성이 호소별⋅지점별로 매우 다를 수 있음을 보여주며, 특정 지점의 극값 및 등급 초과 사례는 맞춤형 모니터링과 관리 대책의 필요성을 강조한다.

3.3 Spatio-temporal Distribution of Total PAH Concentrations

표층 퇴적물 내 총 PAHs 시공간적 분포 특성은 오염물질의 이동 및 퇴적의 메커니즘을 규명하는 데 중요하다. Fig. 4는 총 PAHs 시공간적 분포 특성을 분석한 결과이다. 대청호 지점의 총 PAHs 농도(평균 ± 표준편차)는 183.66 ± 248.31 µg/kg으로 나타냈다. 대청호의 지점별 결과는 2016년 DC5 지점에서 최댓값(1,957.34 µg/kg)이 관측되어 상대적으로 높은 값이 일시적으로 나타났다. 용담호 지점의 총 PAHs 농도는 110.18 ± 63.98 µg/kg으로 대청호에 비하여 상대적으로 낮은 농도 값을 보였다. 이는 용담호의 실트질 비율이 대청호에 비해 작기 때문에 세립질 퇴적물이 많은 대청호가 PAHs 농도가 높은 것으로 판단된다. 용담호는 대부분 평균값에 유사한 총 PAHs 농도를 보였으나, YD3 지점의 경우 2015년 평균값의 약 3배(361.34 µg/kg)인 농도가 검출되었으나 점차 감소하는 경향을 보였다.

Fig. 4. Temporal distribution of Total PAHs in Surface Sediments(2015–2024).

부안호의 총 PAHs 농도는 186.37 ± 122.26 µg/kg 나타났으며, 지점 및 연도별로 31∼524 µg/kg까지 농도의 편차가 다른 지점에 비하여 넓은 분포 특성을 보인다. 보령호의 총 PAHs 농도는 151.02 ± 81.96 µg/kg으로 나타났으며 가장 높은 농도는 BR1 지점에서 2015년 399.43 µg/kg 농도 값이 검출되었으며, BR3 지점에서 (2024년, 60.30 µg/kg)으로 나타났다.

Mann-Kendall 검정 결과, 16개 지점 중 DC4와 DC5에서만 통계적으로 유의한 감소 추세(p < 0.05)가 확인되었고, 나머지 지점에서는 뚜렷한 변화 경향이 없었다(Table 6). Sen’s 기울기 분석에서도 대부분 지점에서 연평균 농도 변화량이 음수(감소)로 나타났으나, 통계적 유의성은 제한적이었다. 이는 지난 10년간 연구 지역 내 총 PAHs 농도가 대체로 안정적이거나 점진적으로 감소하는 경향임을 시사한다. 이는 상수원보호구역 내 인위적 오염원을 제한하지만, 강우 시 비점오염원 유입, 퇴적물의 물리⋅화학적 특성(입도, 유기물 등) 변화 등의 영향으로 일시적 농도 편차가 크게 발생할 수 있음을 의미한다. 하지만, 해당 시기에 영향을 주는 2015년도 홍수기에도 큰 강우는 확인되지 않았으며, 해당 지역의 강우량은 평년 대비 약 63%를 기록하였다^{(KMA, 2016)}. 또한, 유속에 영향을 주는 방류량 또한 평년 대비 큰 변화는 확인하지 못하였다^{(Korea Water Resources Information Portal, 2025)}.

3.4 Site-Specific Distribution of Total PAH Concentrations

3.5 Correlation Analysis among Organic Matter, Grain Size, and PAHs

PAHs 분석 결과(PAHs 16종 및 Total PAHs)를 대상으로, 유기물 지표(TOC, LOI) 및 입도 특성(Sand, Silt, Clay, Silt+Clay) 간의 Spearman 상관계수를 분석하였다(Fig. 9). 분석 결과 대부분의 항목에서 상관계수(|ρ|)는 0.3 이하로 낮게 나타났으며, LOI 및 TOC와 PAHs 간의 통계적으로 유의한 관계는 일부 개별 화합물에서만 관찰되었다. Naphthalene은 Sand와 약한 양의 상관관계(p < 0.05), Silt+Clay와는 약한 음의 상관관계(p < 0.05)를 보여, 상대적으로 조립질 퇴적환경에서의 분포 특성을 나타냈다. 또한 Fluoranthene은 TOC와, Silt+Clay는 Benzo[b]fluoranthene, Indeno[1,2,3-cd]pyrene, Dibenzo[a,h]anthracene 등 일부 고분자량 PAHs와 유의한 양의 상관을 보여, 세립질 환경에서의 고분자 PAHs 보존 특성과 일치하는 경향을 나타냈다^{(Yunker et al., 2002)}. 전반적으로는 상관계수가 낮고 일관된 경향이 뚜렷하지 않아, 유기물 및 입도와 PAHs 간의 명확한 상관성을 확인하기는 어려웠다.

퇴적물 내 PAHs는 대부분의 소수성 오염물질과 마찬가지로 퇴적물에 흡착⋅축적되어 유기오염물질의 공간적 분포 해석에 중요한 지표로 활용된다^{(Ambade et al., 2022)}. 그러나 본 연구에서 상관성이 낮게 나타난 이유는 연구 대상 지역이 상수원 보호구역으로 외부 오염원 유입이 엄격히 제한되어 있어, 일반적인 도시하천이나 연안 퇴적물에 비해 PAHs의 총량이 매우 낮기 때문으로 판단된다. 한편, TOC와 LOI는 유기물의 총량을 나타내며 일반적으로 PAHs 흡착 특성과 양의 상관관계를 보이는 것으로 알려져 있으나^{(Baran et al., 2021)}, 본 연구 대상지는 도시 연소 기원 오염원의 기여가 적고, 주변 유역의 비점오염 또는 용존유기물(DOM) 유입 등 간접적 환경요인의 영향을 받을 가능성이 있다. 이러한 유기물은 대부분 생분해성이 높고 PAHs와의 흡착 특성이 상이하여, 총유기탄소(TOC)와 PAHs 간의 단순한 선형 상관성이 약화되었을 가능성이 있다. 다만, 비점오염 또는 토양유출과 같은 간접적 유입 요인이 PAHs 자체의 공급량을 증가시킬 가능성도 있으며, ^{Grmasha et al. (2022)}은 유프라테스강 유역에서 농업 기원 비점오염의 영향을 받아 하류로 갈수록 PAHs 농도가 증가하는 경향을 보고하였다. 이는 본 연구 지역에서도 주변 유역의 자연⋅비점 기원 유입 특성이 PAHs 분포 해석에 중요한 변수로 작용할 수 있음을 시사한다. 그러나 전반적으로 상관계수가 낮고 통계적으로 유의하지 않았기 때문에, 본 연구에서는 유기물 및 입도와 PAHs 간의 명확한 상관성을 확인하기는 어려웠다.

Fig. 9. Heatmap of Pearson correlation coefficients between PAH concentrations and sediment/organic matter characteristics in protected drinking water reservoirs.

3.6 Results of Environmental Risk Assessment Using the STE Method

연구 대상 지역인 4개 호소의 퇴적물 표층에서 정량 분석된 16종 PAHs에 대해 STE 방법을 적용한 결과, 총 8종의 물질에서 유효한 STE score가 산출되었다. 그중에 Naphthalene(2.5)이 가장 높은 STE score를 보이며 ‘매우 높음(Very high)’ 환경 위해성으로 평가되었고 Benzo[k]fluoranthene(2.1), Anthracene(2.0), Benzo[a]pyrene(2.0)이 ‘높음(High)’으로 평가되었다(Fig. 10). ‘매우 낮음(Very low)’으로 평가된 물질 중 유효한 STE score가 산출된 물질들도 STE 평가의 특성상 연구 대상 지역 내에서 측정환경농도(MEC)가 PNEC 값을 초과한 것을 의미하기 때문에 환경 위해성 물질로서 유의미하다고 할 수 있다.

Fig. 10. Environmental risk assessment results using the STE method (STE scores and risk ranking)

본 연구에서 측정한 PAHs 16종 중 ‘화학물질 등록 및 평가 등에 관한 법률(이하 화평법)’에서 정한 중점관리물질에 속하는 것은 10종이며(Table 5)^{(ME, 2024)}, 특히 해당 연구에서는 Benzo[k]fluoranthene, Anthracene, Benzo[a]pyrene, Pyrene, Benzo[g,h,i]perylene 물질이 유효한 STE score를 얻어 해당 지역 내 우선순위관리물질로 제안될 수 있다(Fig. 10). 반면에 Naphthalene, Acenaphthene 그리고 Fluorene 물질은 중점관리물질에 포함되지는 않지만, 유효한 STE score가 산출되었기 때문에 추가 조사 및 분석을 통해 유해성 및 위해성을 심도 있게 평가할 필요가 있으며, 필요시 우선순위관리물질 또는 중점관리물질로의 편입이 제안될 수 있다.

‘화평법’ 제2조 제10호의2 및 동법 시행령 제3조의2에 따르면 기존의 중점관리물질의 지정은 위해성이 있다고 우려되는 화학물질로서 이를 함유한 제품의 생산, 수입 이전에 신고토록 하기 위함을 목적으로 하고, 2015년 첫 지정 이후 필요에 따라 화학물질 평가위원회의 심의를 거쳐 수시로 지정 및 변경된다. 특히, 외국 정부와 국제기구에서 지정한 화학물질(EU Substances of very high concern 등)을 선제적으로 국내 중점관리물질로 지정하는 경우가 많았으며, 해당 화학물질을 사용하는 생산품에 대한 규제가 집중되어 있다. 하지만 본 연구의 결과에서, ‘화평법’에서 정한 중점관리물질에 속하지 않는 Naphthalene, Acenaphthene, Fluorene이 유효한 STE score를 보이며 상수원으로 이용되는 호소에서 환경적 위해성을 나타냈다. 따라서 본 연구에서처럼 직접 측정되고 분석된 장기간 모니터링 데이터와 환경 위해성 평가의 결과를 바탕으로 우선관리물질의 유역별 또는 지역별 지정과 특별 관리가 필요해 보인다.