침엽수 인공림에서 강우사상 시 부유물질의 유출 농도 예측

Estimated Suspended Solid Concentration During Observed Rainfall-Runoff Events in a Coniferous Plantation Forest

Article information

J. Korean Soc. Hazard Mitig. 2017;17(5):151-156
Publication date (electronic) : 2017 October 31
doi : https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2017.17.5.151
남수연*, 최형태, 임홍근***
* Member, Postdoctoral fellow, Division of Forest Restoration, National Institute of Forest Science
*** Research Assistant. Division of Forest Restoration, National Institute of Forest Science
**Corresponding Author, Member, Division of Forest Restoration, National Institute of Forest Science (Tel: +82-2-961-2643, Fax: +82-2-961-2649, E-mail: choiht@korea.kr)
Received 2017 May 17; Revised 2017 May 29; Accepted 2017 August 22.

Abstract

본 연구는 경기도 광릉시험림 내 국립산림과학원 산림수자원 유역시험지에 위치한 침엽수 인공림(면적: 2.0 ha)에서 발생되는 부유물질의 유출 농도를 예측하기 위해, 강우사상 시 부유물질의 유출 농도, 강우량, 유출량, 탁도를 분석하였다. 부유물질의 유출 농도는 초기세척효과로 유출량의 변화에 농도가 반응하기 때문에, 유출량의 증수기 및 감수기를 구분하여 분석하였다. 유출량의 증수기 및 감수기에 따른 부유물질의 유출 농도에 영향을 미치는 강우량, 유출량, 탁도의 상관관계를 분석함으로써, 부유물질의 유출 농도 예측에 적합한 인자를 결정할 수 있었다. 상관분석 결과를 이용하여 회귀방정식을 산출한 결과, 증수기는 (0.531×강우)+(2.740×유량)+(0.330×탁도)-1.645 (R2=0.874; p<0.01)이고, 감수기는 (-0.022×강우)+(1.275×탁도)-0.148 (R2=0.886; p<0.01)이었다. 탁도와 강우는 증수기와 감수기에서 모두 부유물질의 유출 농도와 높은 상관관계를 보였고, 이는 회귀방적식의 예측도를 높인 것으로 판단된다. 따라서 장기적으로 부유물질의 유출 농도를 측정하기 위해서는 자동채수기 보다는 탁도를 통한 방법을 고려한다면, 좀 더 효과적이고 지속적인 예측이 가능할 수 있을 것이다.

Trans Abstract

We examined event suspended solid concentration by ISCO automated water samplers in a 2.0ha coniferous plantation forest, Gyeonggi-do, Korea. To estimate event suspended solid concentration, we used for turbidity data based on rising and falling limbs of the hydrograph. Correlation analysis was conducted by suspended solid concentration with rainfall, runoff, and turbidity. Based on the result of correlation analysis, regression analysis was statistically as (0.531×Rainfall)+(2.740×Runoff)+(0.330×Turbidity)-1.654 (R2=0.874; p<0.01) for the rising limb and (-0.022×Rainfall)+(1.275×Turbidity)-0.148 (R2=0.886; p<0.01) for the falling limb. Rainfall and turbidity in both rising and falling limbs positively correlated with suspended solid concentration, thus the equations could be elevated for estimating event suspended solid concentration. Therefore, turbidity method could be recommend better than automated water sample method for suspended solid concentration during long-term period.

1. 서론

수자원 총량의 64% 가량이 산림유역에서 공급되고 있기 때문에, 수자원의 이용 측면에서 산림유역에 관한 연구는 매우 중요하다고 할 수 있다(Jun et al., 2007). 그 중에서 하류지역의 수질 저하 문제를 저감하고 수변 환경을 보전하기 위해서는 산림유역에서 발생되는 토사 유출 특성 파악할 필요가 있다(Ma et al., 2012; Miller et al., 2015). 예를 들면, Kim et al.(2015)는 강우 시 산지유역에서 유실된 토양이 계류수와 함께 하류로 이동하여 하천에 유입되면 탁수를 유발시켜 상수원 수질에 영향을 미칠 수 있다고 보고하였다. 또한, Ma et al.(2012)는 6~8월 집중호우나 태풍으로 산림유역에서 발생하는 계류수의 탁수화는 수자원 이용에 부정적인 영향을 초래한다고 보고하고 있다.

부유물질은 산림에서 발생되는 유실된 토양이 계류에 유입되면서 2 mm 이하의 모래, 미사, 점토로 구성되어 부유하는 물질로 정의된다(Gomi et al., 2005). 부유물질의 유출 농도를 산출하기 위해서 강우사상별로 시료를 채취 하는데 많은 비용과 시간이 소요된다(Jun et al., 2007). 한편, 저유량 시에는 부유물질의 유출 농도가 거의 없어 측정하기 어렵기 때문에, 자동채수기를 이용하는 방법으로 측정하고 있다(Jun et al., 2007). 하지만, 우리나라 산림유역에서 부유물질 농도의 현장측정 시 탁도를 이용한 방법에 대한 연구는 제한적이다.

탁도를 이용한 부유물질의 유출 농도 측정은 강우 및 유출 특성의 영향을 크게 받을 수 있다는 선행연구가 보고한 바 있다(e.g., Ma et al., 2012; Gellis, 2013). Hicks et al.(2000)도 강우량과 강우강도에 의해서 산림유역에서 부유물질의 유출 농도가 영향을 받는다고 보고한 바 있다. Miller et al. (2015)는 경사가 급한 산림유역에서 강우사상 시 강우량과 1시간 동안의 최대강우강도가 부유물질의 유출 농도에 영향을 미쳤다고 보고한 바 있다.

한편, 실제 산림유역에서 발생되는 강우사상의 특징에 따라 다양한 영향이 발생될 수 있으므로, 부유물질의 유출 농도 예측에 적합한 인자의 결정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 산림유역을 대상으로 강우사상별 부유물질의 유출 농도를 예측하기 위해 강우량, 유출량, 탁도를 이용하여 영향인자를 분석하고 이를 바탕으로 부유물질의 유출 농도를 예측하기 위한 수치형모델을 개발하였다.

2. 연구방법

2.1 연구대상지

연구대상지는 경기도 포천시 소홀읍 직동리 광릉시험림 내 국림산림과학원 산림수자원 유역시험지(2 ha)이다(37°45′N, 127°09′E)(Fig. 1). 연평균 강우량은 1,503 mm, 연평균 기온은 11°C이다. 표고는 160∼290 m, 평균경사는 25%이다. 모암은 화강편마암, 토성은 사질양토이다. 식생은 4영급의 잣나무(Pinus koraiensis)로 이루어진 침엽수 인공림으로, 1976년에 조림 및 본수 기준 40% 강도의 간벌을 실시하였다(e.g., Yoo et al., 2006).

Fig. 1

Study Site and Monitoring Station

2.2 조사방법

강우량은 전도형 자기우량계(HOBO event data logger, Onset Computer Corp., USA)를 이용하여 10분 단위로 측정하였다. 강우량의 최대 강우강도는 10분, 30분, 1시간, 3시간 기준으로 나누어서 산출하였다(e.g., Nanko et al., 2008).

유출량은 부자-엔코터식 수위계(OTT-Thalimedes water level recorder, OTT Messtechnik, Germany)를 이용하여 유량관측용 삼각웨어에서 10분 단위로 측정한 수위 데이터를 기본으로 수위-유량식에 대입하여 산출하였다. 유출률은 총 강우량으로 총 유출량을 나누어서 계산하였다.

탁도는 센서(DTS-12 digital turbidity sensor, FTS, Canada)를 이용하여 10분 단위로 측정하였다. 부유물질의 유출 농도는 자동채수기(ISCO automatic water sampler, Teledyne Isco lnc., USA)를 이용하여 강우가 발생했을 때 채수를 시작하여 1회당 800ml 씩 1시간 간격으로 24개 시료를 채수하였다. 채수된 시료는 여과지(Whatman GF/C filter, 47 mm)로 여과한 후, 105°C의 오븐에서 2시간 건조한 다음, 여과 전과 후의 질량차이를 측정하여 농도를 계산하였다(e.g., Jun et al., 2007).

강우사상 시 발생되는 부유물질의 유출 농도에 미치는 영향 분석 및 예측을 위한 자료의 통계적 분석은 Statistical Package for Social Sciences(SPSS), version 19을 이용하였다.

3. 결과 및 고찰

3.1 강우사상별 부유물질의 유출 농도 및 탁도의 특징

2012년 및 2013년 여름에 3차례의 강우사상을 대상으로 분석을 실시하였으며, 강수사상별로 강우, 유출, 탁도, 부유물질의 유출 농도의 특성을 분석한 결과는 Table 1과 같다. 부유물질의 유출 농도가 높게 나타난 Event 2는 강우량, 강우강도, 탁도의 영향이 큰 것으로 사료된다. Chung and Jang(2016)의 연구결과 또한 8.9mm/hr의 강우가 발생할 시 평균 19.2 mg/l의 부유물질의 유출 농도가 되었던 것으로 나타났다.

Summary Table for Observed Rainfall-runoff Events

Fig. 2에서 부유물질 유출 농도의 반응은 탁도의 반응과 유사한 시점에서 증가하는 경향이 관찰되었다. 이는 부유물질의 유출 농도가 유출량 보다는 탁도의 변화에 더 영향을 받는다고 보고한 Lewis(1996)의 결과와 유사하였다.

Fig. 2

Time Series of Rainfall, Runoff, Turbidity, and SS (Suspended Solid) Concentration During Observed Rainfall-runoff Events,(a) Event 1, (b) Event 2, and (c) Event 3

3.2 강우-유출에 따른 부유물질의 유출 농도와 탁도의 변화

시간에 따른 유출량의 차이(dQ/dt)를 이용하여 강우-유출에 따른 부유물질의 유출 농도와 유출량의 변화를 Hotta et al.(2007)의 방법으로 분석한 결과는 Fig. 3과 같다.

Fig. 3

Differential of Runoff(dQ/dt) and (a) Runoff, (b) Turbidity, and (c) SS (suspended solid) Concentration

부유물질의 유출 농도의 초기세척효과 및 여러 가지 이유로 인해 유출량의 증수기(dQ/dt>0)때와 감수기(dQ/dt<0) 때에 서로 다른 경향을 보였다(Hotta et al., 2007; Gellis, 2013; Kim et al., 2015). Fig. 3(a)에서 dQ/dt와 유출량의 관계는 대부분의 dQ/dt이 0에 가까운 값을 나타냈으며, V형의 형태를 보였다(e.g, Hotta et al., 2007). 반면에 Figs. 3(b)(c)에서 dQ/dt와 부유물질의 유출 농도 및 탁도는 증수기ㆍ감수기 때에 따라 대칭의 구조가 나타나지 않았다. 즉, 증수기에서 부유물질의 유출 농도와 탁도는 dQ/dt와 동시에 증가하는 경향을 보였지만, 감수기에서 부유물질의 유출 농도와 탁도는 dQ/dt의 경향과 다르게 나타났으며, 이는 Hotta et al. (2007)와 연구결과와 일치하였다. 그리고 증수기에서 dQ/dt의 증가에 따라 부유물질의 유출 농도가 빠른 속도로 증가하다가 첨두유출 이후에는 상대적으로 느린 속도로 감소하는 것으로 보아, 부유물질의 유출 농도가 증수기와 감수기에 따라 다른 경향을 나태내고 있다고 판단된다(Williams, 1989; Asselman, 2000; Hotta et al., 2007).

Table 2에서 증수기(n=62) 및 감수기(n=94)에 따른 부유물질의 유출 농도에 미치는 강우량, 유출량, 탁도와의 상관관계를 분석함으로써, 강우사상 시 부유물질의 유출 농도 예측에 적합한 영향인자를 결정할 수 있었다(Kim et al., 2004). Table 2n은 강우사상 시 발생되는 증수기ㆍ감수기의 부유물질의 유출 샘플 수를 나타내고 있다. 그 결과, 대부분의 인자들이 부유물질의 유출 농도와 유의성(p<0.01)을 나타내었다. 증수기에서 부유물질의 유출 농도는 강우량, 유출량, 탁도와 0.569~0.779의 상관계수가 관찰되었으며, 감수기에서 부유물질의 유출 농도는 유출량(0.192)을 제외한 강우량 및 탁도와 0.649와 0.886의 상관계수가 관찰되었다. 특히, 강우사상 시 부유물질의 유출 농도와 탁도는 0.779과 0.886의 높은 상관계수를 나타내었다.

Correlation Analysis Between Suspended Solid Concentration and Rainfall, Runoff, and Turbidity of Rising and Falling Limbs During Observed Rainfall-runoff Events

3.3 회귀분석을 이용한 부유물질의 유출 농도 예측

Table 2의 상관관계 분석 결과를 통해, 유출량은 증수기에서 높은 상관관계를 보였으나, 감수기에는 서로 연관성이 적었기 때문에 Table 3의 감수기의 회귀분석에서는 제외하였다.

Equation to Predict Suspended Solid Concentration During Rising and Falling Limbs

Table 2의 결과를 이용하여 회귀방정식을 산출한 결과, Table 3에서 증수기의 다중회귀식은 (0.531×Rainfall)+(2.740× Runoff)+(0.330×Turbidity)-1.654 (R2=0.874; p<0.01), 감수기의 다중회귀식은 (-0.022×Rainfall)+(1.275×Turbidity)-0.148 (R2=0.886; p<0.01)으로 추정할 수 있었다. 증수기와 감수기의 다중회귀식은 1% 유의수준에서 유의한 것으로 나타났다(Table 3).

다중회귀식을 통해 예측된 Event 1, 2, 3의 평균 부유물질의 유출 농도는 6.4, 16.5, 15.7 mg/l로써, 산출된 Event 1, 2, 3의 평균 부유물질의 유출 농도인 7.3, 17.1, 16.2 mg/l (Table 1)에 비해 다소 작은 값으로 예측되었지만, 오차범위는 10%범위로 유사한 결과를 나타내었다(Fig. 4). 이는 강우 사상에 대한 전체 유량과 탁도를 이용한 예측값이 실측값의 약 93%에 해당할 정도의 결과를 도출한 Kim et al.(2004)의 연구결과와 유사했다. 또한, 산지 상류유역에서 유출되는 부유물질의 유출 농도는 강우강도 등의 강우특성과 함께 유로길이 및 경사 등의 유역특성을 포함하여 접근한 Ma et al.(2012)의 연구와 유사한 결과를 도출하였다. 하지만 세 개의 강우사상은 충분한 표본수로 판단할 수 없으므로 좀 더 많은 실험데이터가 요구된다.

Fig. 4

Observed and Predicted SS (suspendedsolid) Concentration During Observed Rainfall-Runoff Events

4. 결론

본 연구는 경기도 광릉시험림 내 국립산림과학원 산림수자원 유역시험지에 위치한 침엽수 인공림(2 ha)에서 발생되는 부유물질의 유출 농도를 예측하기 위해 2012년과 2013년의 세 번의 강우사상을 대상으로 부유물질의 유출 농도, 강우량, 유출량, 탁도를 분석하였다.

강우-유출에 따른 부유물질의 유출 농도는 증수기에서 강우량, 유출량, 탁도가 1%의 유의수준에서 양의 상관관계를 보였으며, 감수기에서는 강우량과 탁도만 1%의 유의수준에서 양의 상관관계를 보였다. 상관관계의 분석 결과를 이용한 회귀방정식을 산출한 결과, 증수기의 다중회귀식는 (0.531×Rainfall)+(2.740×Runoff)+(0.330×Turbidity)-1.654 (R2=0.874; p<0.01), 감수기의 다중회귀식은 (-0.022×Rainfall)+ (1.275×Turbidity)-0.148 (R2=0.886; p<0.01)으로 추정할 수 있었다. 특히, 탁도와 강우는 증수기와 감수기에서 부유물질의 유출 농도와 높은 상관관계를 나타냈으며, 이는 회귀방적식의 예측도를 높인 것으로 판단된다. 그러나 본 회귀방정식은 한정된 유역에서 실험된 결과를 바탕으로 도출되었으므로 다른 유역에서 적용시 유역의 특성을 파악할 필요가 있다.

Event 1, 2, 3에서 발생된 평균 부유물질의 유출 농도의 실측값은 6.4, 616.5, 15.7 mg/l이고, 다중회귀식을 이용한 평균 부유물질의 유출 농도의 예측값은 7.3, 17.1, 16.2 mg/l로 계산되었으며, 이는 오차범위가 10%범위로써 유사한 결과로 예측되었다.

일반적으로 산림유역에서 부유물질의 유출 농도를 모니터링하기 위해 사용하는 채수법은 단기적으로 특정 강우사상에서는 유효하나, 장기적인 모니터링에는 부적합하다. 따라서 장기적 모니터링 관점에서 연년간 유출되는 부유물질의 유출 농도를 산출하기 위해서는 현장실험 방법으로 자동채수기 보다는 탁도를 이용한 방법을 도입하는 것이 효과적인 것으로 사료된다. 또한 서로 다른 여러 경우의 강우사상을 대상으로 부유물질의 유출 농도 측정을 실내 및 현장실험을 통해 반복하여 산출한다면 보다 신뢰성 있는 예측기법을 만들 수 있다고 판단된다.

References

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Article information Continued

Fig. 1

Study Site and Monitoring Station

Table 1

Summary Table for Observed Rainfall-runoff Events

 Event 1   Event 2   Event 3 
Total rain (mm) 86.9 246.6 130.5
Max10 (mm) 4.6 15.2 7.2
Max30 (mm) 12.7 41.7 17.4
Max1 (mm) 20.3 56.1 24.3
Max3 (mm) 35.0 80.0 60.4
Total runoff (mm) 26.9 16.5 38.7
Peak of runoff (mm) 0.1 0.1 1.1
Runoff coefficient (%) 30.9 6.7 29.7
Mean turbidity (NTU) 4.0 11.4 6.7
Peak of turbidity (NTU) 49.2 144.3 95.6
Mean SS concentration (mg/l) 7.3 17.1 16.2
Peak of SS concentration (mg/l)  75.6 117.4 238.6

※ Note: Max10, Max30, Max1, Max3: maximum rainfall intensity in 10-min, 30-min, 1-hr and 3-hr, respectively; SS: suspended solid.

Fig. 2

Time Series of Rainfall, Runoff, Turbidity, and SS (Suspended Solid) Concentration During Observed Rainfall-runoff Events,(a) Event 1, (b) Event 2, and (c) Event 3

Fig. 3

Differential of Runoff(dQ/dt) and (a) Runoff, (b) Turbidity, and (c) SS (suspended solid) Concentration

Table 2

Correlation Analysis Between Suspended Solid Concentration and Rainfall, Runoff, and Turbidity of Rising and Falling Limbs During Observed Rainfall-runoff Events

Rising limb (n=62) Falling limb (n=94)
Correlation coefficient p-value  Correlation coefficient p-value 
R 0.777 < 0.01 R 0.649 < 0.01
Q 0.569 < 0.01 Q 0.192 0.064
T 0.779 < 0.01 T 0.886 < 0.01

※ Note: R: rainfall, Q: runoff, T: turbidity, n: number of rising and falling limbs during rainfall-runoff events; All var- iable in this study were log transformed to meet the assumption of normality; Correlation is significant at p < 0.05 level as bold type using a Pearson’s Product- Moment Correlation.

Table 3

Equation to Predict Suspended Solid Concentration During Rising and Falling Limbs

n Regression equation R2 F- value p- value
Rising limb 62 (0.531×Rainfall)+ (2.740×Runoff)+ (0.330×Turbidity)-1.654 0.874 62.392 <0.01
Falling limb 94 (-0.022×Rainfall)+ (1.275×Turbidity)-0.148 0.886 166.429 <0.01

※ Note: n: number of rising and falling limbs during rainfall- runoff events; All variable in this study were log transformed to meet the assumption of normality; Correlation is significant at p<0.05 level as bold type using a line regression.

Fig. 4

Observed and Predicted SS (suspendedsolid) Concentration During Observed Rainfall-Runoff Events