보의 설치에 따른 하천수질변화 분석

Analysis of Changes in River Water Quality Due to Weir Installation

Article information

J. Korean Soc. Hazard Mitig. 2022;22(3):207-215
Publication date (electronic) : 2022 June 30
doi : https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2022.22.3.207
김응석*, 이승현**
* 정회원, 선문대학교 건설시스템안전공학과 교수(E-mail: hydro70@naver.com)
* Member, Professor, Department of Civil Infrastructure Systems and Safety Engineering, Sunmoon University
** 정회원, 선문대학교 건설시스템안전공학과 교수
** Member, Professor, Department of Civil Infrastructure Systems and Safety Engineering, Sunmoon University
** 교신저자, 정회원, 선문대학교 건설시스템안전공학과 교수(Tel: +82-41-530-2328, Fax: +82-41-530-2926, E-mail: shlee02@sunmoon.ac.kr)
** Corresponding Author, Member, Professor, Department of Civil Infrastructure Systems and Safety Engineering, Sunmoon University
Received 2022 April 28; Revised 2022 May 02; Accepted 2022 May 20.

Abstract

도시화 및 산업화로 인해 도시지역에서 배출되는 생화하수, 공장 폐수 등의 오염물질의 발생량 증가로 도시주변 하천의 수자원 확보 및 수질개선에 대한 연구가 활발히 진행되어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 하천에 수공구조물 중 월류형 보를 설치에 따른 수질변화 양상을 분석하였다. 대상유역은 경상북도 안동시에 위치한 길안천을 대상으로 수행하였다. HEC-RAS를 이용하여 보 설치에 따른 유속 및 수위 등을 분석하여 유량계수를 산정하였다. 이후 QUALKO 모형을 구축하였으며, 보 설치에 따른 수질분석은 HEC-RAS를 이용해 산정한 유량계수를 적용하여 분석을 수행하였다. 분석결과 보 설치의 영향으로 인해 유속 감소 및 정체구간이 발생되어 Chl-a가 증가하게 된다. Chl-a의 증가로 인해 BOD의 경우 29~32% 증가하며, Chl-a에 영양분이 되는 T-N, T-P의 경우 감소되는 양상을 나타내었다. 따라서 보 설치에 따른 Chl-a 농도증가는 하천에 녹조류 번식으로 인한 부영양화를 발생시킬 수 있으며, 수질악화에 큰 영향을 미칠 수 있을 것으로 판단된다. 추후 보 설치 및 운영에 대한 수질변화 예측에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

Trans Abstract

There has been an increase in the amount of pollutants such as biochemical water and factory wastewater discharged from urban areas as a result of urbanization and industrialization. Therefore, research on securing water resources and improving water quality in rivers around cities is being actively conducted. This study analyzed the pattern of change of water quality due to the installation of overflow type weirs among the hand structures in the existing river. The target watershed was performed at Gilancheon, located in Andong-si, Gyeongsangbuk-do. The flow coefficient was calculated by analyzing the flow velocity and water level according to weir installation using the HEC-RAS. Afterwards, the QUALKO model was built, and the water quality analysis according to weir installation was performed by applying the flow coefficient calculated using HEC-RAS. As a result of the analysis, the flow rate was found to have decreased, and a stagnation section occurred due to the influence of weir installation, resulting in an increase in Chl-a. Due to the increase of Chl-a, BOD increased by 29%-32%, and T-N and T-P, which are nutrients for Chl-a, decreased. Therefore, an increase in Chl-a concentration due to weir installation can cause eutrophication due to the growth of green algae in the river, and it is believed that it can greatly affect the deterioration of water quality. Furthermore, it is considered that it will be able to help predict changes in water quality for the installation and operation of weirs in the future.

Keywords: Qualko; BOD; T-N; T-P; Chl-a
Keywords: Qualko; BOD; T-N; T-P; Chl-a

1. 서 론

도시화에 따른 인구집중과 급격한 산업화로 인한 공장 증가는 도시유역의 생활하수 및 공장폐수, 비점오염원 등의 오염물질 발생량을 증가시켰으며, 주변 하천의 수질악화에 엄청난 영향을 미치고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 환경부에서는 2004년부터 2010년까지 낙동강, 금강, 영산⋅섬진강 수계 등의 3대강을 대상으로 1단계 수질오염총량관리제를 실시하였다. 1단계 수질오염총량관리제는 기존의 농도 규제가 가지고 있는 한계점을 해결하기 위하여 유역 단위의BOD5 에 대한 기준 배출부하량 설정 및 수질보전과 지역개발을 조화롭게 달성하기 위한 물 관리 정책으로 시행하였다. 또한 환경부는 2011년부터 2015년까지 한강수계, 낙동강, 금강, 영산⋅섬진강 수계 등의 4대강을 대상으로 2단계 수질오염총량관리제를 계획 및 시행하고 있다(Park et al., 2008; ME, 2012; NIE, 2012). 그리고 2009년부터 2011년까지 약 14조원을 투입하여 4대강을 대상으로 수자원확보 및 생태계 복원을 위해 제방보강, 하도정비, 환경정비, 천변저류지조성, 중소규모댐/조절지 설치, 농업용저수지 재개발 등의 4대강 살리기 프로젝트를 실시하였다(Seo, 2009).

이처럼 하천의 수자원확보 및 수질개선을 위한 정책들이 시행되었으며, 하천수질개선을 위한 많은 연구들이 진행되어지고 있다. Kang et al. (2013)은 남강유역을 대상으로 인공신경망 기법을 적용한 미래 기후시나리오를 예측하고, SWAT 모형과 QUALKO 모형을 연계하여 기후변화에 따른 남강유역의 하천수질변화를 분석하였다. Jung et al. (2012)는 폐광산에서 유출되는 광산배수에 의한 하류수계의 오염 확산 정도를 평가하기 위해 경기도 화성에 위치한 삼보광산 광미댐에서 유출되는 침출수 및 하천 하천수를 채수하여 수질오염정도를 평가하였다. Park et al. (2011)은 섬진강 본류구간을 대상으로 수질오염총량관리제의 목표수질 및 생태건강성 달성여부를 QUAL2K 모형을 이용하여 검토하였다. Seo and Song (2011)은 RMA-2 모형과 RMA-4 모형을 이용하여 지천유입량 및 취수량이 하천흐름 유속분포 및 수질에 미치는 영향을 분석하였다. Lim et al. (2010)은 충청남도 금강 중⋅하류권역을 대상으로 하천수질개선을 위해 오염된 유역의 우선순위를 선정하고 선정된 순위에 따른 수질개선유역의 우선순위를 선정하는 기법에 대하여 연구하였다. Han et al. (2009)은 팔당호 상수수계를 대상으로 7개의 주요하천에 대한 시⋅공간적 수질항목의 변화를 측정하고 원인을 분석하여 종합적인 평가를 수행하였다.

이와 같이 하천수질 개선을 위한 많은 선행연구들이 진행되어왔으나, 하천에 다양한 수공구조물의 설치에 따른 수질변화를 분석한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 다양한 수공구조물 중 월류형 보 설치에 따른 하천수질 변화를 분석하였다. 본 연구에서는 안동시에 위치한 길안천을 대상으로 QUALKO 모형을 이용하여 수공구조물의 설치 유⋅무에 따른 수질변화를 분석하였다. QUALKO 모형의 경우 수공구조물을 설치하여 수리 및 수질분석을 수행할 수 없기 때문에 HEC-RAS 모형을 이용하여 수공구조물의 설치에 따른 유속 및 수위변화를 분석하여 유량계수를 산정 후 QUALKO 모형에 적용하여 분석을 수행하였다.

2. 연구방법

2.1 QUALKO 모형

기존의 QUAL2E 모형의 경우 상류에서 하류로 갈수록 경사가 완만해져 물의 체류시간의 증가에 따른 정체수역 등이 발생하는 하천의 경우 하류구간에서 조류농도가 심각해지는 모형의 문제가 있어 유기물의 오염농도를 정확하게 예측하는데 한계점을 나타내었다(NIE, 2005). 이러한 문제점을 개선하기 위하여 국립환경과학원 산하 낙동강수계관리위원회(NIE, 2004)에서는 QAUL2E 모형과 WASP5 모형의 장점만을 결합하여 QUALKO 모형을 개발하였다. 또한 조류활동에 의한 유기물 증가, 탈진화 반응 등 하천의 정체수역이 많은 하천에 발생하는 생물학적 반응기작을 모의할 수 있도록 보완한 수질모형이다. QAULKO의 경우 부유조류가 사멸하여 조류의 탄소성 유기물이 수중으로 순환되어 수체내의 유기물 증가를 반영한 Bottle BOD 개념으로 모의한다. QAULKO에서는 비생물성 물질과 생물성 물질이 내부적으로 구분되어 모의된다. 따라서 실내에서 측정한 CBOD, Org-N, Org-P 농도에서 조류기인성 CBOD 및 조류에 포함되어 있는 Org-N과 Org-P 함량을 제하지 않고 측정값을 입력하여 모의가 가능하다. QAULKO의 경우 QAUL2E와 동일하게 동일한 길이의 Element로 이루어진 Reach를 이용하여 각 Segment를 구성하게 된다. Reach의 길이의 경우 일정하지 않으며, 대상유역의 특성에 맞게 다양한 길이로 구성하여 모의할 수 있다. 오염원 및 취수원 등은 하나의 Reach에만 적용되는 것이 아니라 각각 다른 구간의 동일한 위치에 적용이 가능하다. Fig. 1은 QAULKO 모형의 수질항목 반응기작을 모식도로 나타내었다.

Fig. 1

Schematic Diagram of the Response of Water Quality Items in the QUAQLKO Model

2.2 HEC-RAS

HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center-River Analysis System) 모형은 미육군 공병단의 수문연구소에서 개발된 1차원 부등류 해석모형으로 주로 자연하천이나 인공하천 등에서 정상류 상태의 점변류 수면곡선을 계산하기 위해 개발되었다. HEC-RAS 모형은 정상류뿐만 아니라 부정류, 수질분석, 유사현상해석 등의 기능을 포함한 종합하천해석 모형이다. HEC-RAS의 경우 표준축차계산법(Standard Step Method)을 이용하여 Eq. (1)과 같이 에너지 방정식과 연속방정식의 반복과정을 통하여 결과를 산정한다. 이 과정에서 최초 단면의 계산된 수심 및 유속 등의 값을 이용하여 다음 단계의 단면의 수심 및 유속 등을 계산하는데 사용한다(USACE-HEC, 2006).

(1)Z1+Y1+α1V122g=Z2+Y2+α2V222g+Ht

여기서, Z는 하상표고, Y는 수심, V는 유속, α 는 속도분포계수, g는 중력가속도,Ht 는 전체 에너지 손실을 의미한다.

Eq. (1)의 에너지 손실수두 Ht는 단면간의 수로길이(L0)와 구간별 평균마찰경사(Sf¯), 단면 확대 및 축소에 따른 손실계수(C) 등에 따라 계산되는 Eq. (2)에 의한 산정된다.

(2)Ht=L0Sf¯+C|α2V222gα1V122g|

여기서, L0 는 단면간의 수로길이, Sf¯ 는 구간별 평균마찰경사, C단면 확대 및 축소에 따른 손실계수를 의미한다.

3. 적용 및 결과

3.1 대상유역

본 연구의 대상지역인 길안천은 안동의 동남쪽에 위치하고 있으며, 낙동강의 제 2지류로서 경북 청송군 현서면 월정리에서 발원하여 안도시 임하면 반변천(임하댐 하류)으로 합류된다. 길안천의 유로연장은 44 km이며, 유역면적 522.36 km2, 유역 고도 EL.160 m, 북위 36°10′, 동경 128°50′에 위치하고 있다. Fig. 2는 대상유역인 길안천의 유역도 및 오염물질이 발생되는 지역을 나타내었다.

Fig. 2

Target Watershed Map

3.2 QUALKO 및 HEC-RAS 모형구축

본 연구에서는 QUALKO 모형을 이용하여 대상유역인 길안천의 수공구조물 중 보의 설치 유무에 따른 수질변화를 분석하였다. 연구 방법은 Fig. 3과 같이 HEC-RAS 모형을 구축하여 보 구축 시나리오에 따른 유량계수를 산정하였으며, 산정된 유량계수를 QUALKO에 적용하여 수질분석을 수행하였다. Fig. 3은 수공구조물 설치에 따른 수질분석 흐름도를 나타내었다.

Fig. 3

Schematic Diagram of Water Quality Analysis According to Hydraulic Structures

QUALKO 모형의 경우 보와 같은 수공구조물을 설치하여 수리 및 수질 분석을 수행할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 길안천의 하천정비기본계획(1995)를 기본자료로 활용하여 HEC-RAS 모형을 구축하였으며, QUALKO 모형의 검⋅보정에 사용된 길안천 평수량과 30년, 50년, 80년 빈도의 홍수량을 이용하여 각 시나리오별 수위 및 유속을 산정하였다. HEC-RAS 모형 모의에 사용된 유량별 수위관계 곡선과 유량별 유속관계 곡선을 작성하여 QUALKO 모형의 입력매개변수인 유량계수를 산정하였다. QUALKO 모형의 경우 Fig. 4와 같이 길안천 합류부터 반변천까지 Reach를 총 6개로 구분하여 총 44개의 Element로 QUALKO 모형을 구축하였다. 길안천의 점오염원의 유입자료는 낙동강수계 목표수질측정망 운영결과 보고서(ME, 2009)의 결과를 바탕으로 적용하였으며, QUALKO의 모의유량은 1년 중 185일 이상 유지되는 유량인 평수량 10.9 m3/sec로 적용하였다. 또한 HEC-RAS 모형을 이용하여 산정한 유량계수를 입력하여 각 시나리오별 수질모의를 수행하였다. 본 연구에서 평수량을 이용하여 모의를 수행한 이유는 갈수량의 경우 수공구조물을 설치하여 수질분석을 수행하기에는 너무 작은 유량이며, 30~80년 빈도의 홍수량을 적용할 경우 유량이 너무 많아 설치된 수공구조물의 영향을 정확히 분석하기 어렵다. 따라서 1년의 절반 이상 유지되는 평수량을 이용하여 평상시 대상유역의 유량에 대한 수질분석을 수행하였다. Table 1은 QUALKO 모형의 입력매개변수 중 오염원의 유입자료를 나타내었으며, Fig. 4는 길안천의 QUALKO 모형의 구축 모식도 및 보설치 위치를 나타내었다.

Fig. 4

QUALKO Model Construction and Weir Installation Location of the Target Watershed

Inflow Data by Pollutant Source in the QUALKO Model

3.3 수공구조물 설치 시나리오

본 연구에서 수공구조물의 설치에 따른 수질변화 모의를 위해 Table 2와 같은 시나리오를 작성하였다. 길안천의 경우 하천정비기본계획(MCT, 1995)에 따르면 금소보, 니천보, 길안보, 구평보 등의 총 12개의 보가 1.5~2 m의 높이로 설치되어 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 설치된 보의 크기보다 큰 규모의 보를 설치할 경우 발생되는 수질변화 양상을 분석하기 위해 Table 2와 같은 시나리오를 작성하였다. 대상유역에 적용되는 수공구조물은 월류형 보를 선정하였으며, 보의 높이는 상류의 경우 2.5 m, 하류의 경우 시나리오별로 3 m, 3.5 m, 4 m의 규모로 선정하여 시나리오를 작성하였다. Table 2는 시나리오별 수공구조물의 설치 위치 및 높이를 나타내었다.

Scenarios for Installing Hydraulic Structures

3.4 수공구조물 설치에 따른 수질모의 결과

본 연구에서는 길안천에 수공구조물인 보를 설치하여 수질변화 양상을 분석하여 다음과 같은 결과를 도출하였다. 시나리오별 수질모의 결과는 Table 3과 같으며 BOD의 경우 case 1에서 최대발생농도는 1.6 mg/L, 최대농도 발생거리는 하류로부터 9.0 km 떨어진 지점에서 발생하였으며, 유속은 0.06 m/sec로 산정되었다. 보가 미설치된 초기수질모의 결과와 비교하여 최대발생농도는 28.1% 증가되고 유속은 80.0% 감소하는 것으로 분석되었다. case 2의 경우 최대발생농도는 1.73 mg/L, 최대농도 발생거리는 하류로부터 15.0 km 떨어진 지점에서 발생하였으며, 유속은 0.08 m/sec로 산정되었다. 보가 미설치된 초기수질모의 결과와 비교하여 최대발생농도는 31.1% 증가되고 유속은 66.7% 감소하는 것으로 분석되었다. case 3의 경우 최대발생농도는 1.74 mg/L, 최대농도 발생거리는 하류로부터 19.0 km 떨어진 지점에서 발생하였으며, 유속은 0.22 m/sec로 산정되었다. 보가 미설치된 초기수질모의 결과와 비교하여 최대발생농도는 31.8% 증가되고 유속은 69.4% 감소하는 것으로 분석되었다. Table 3은 수질항목인 BOD, T-N, T-P, Chl-a에 대한 각 시나리오별 최대농도발생량, 최대농도 발생거리, 최대농도 발생거리에서의 유속을 각각 나타내었다.

Water Quality Simulation Results for Each Scenario

BOD의 경우 Fig. 5에서 보의 높이가 3 m인 case 1은 보가 설치된 35 km에서 가장 높은 BOD 농도가 발생하며 보에 의한 영향이 3가지 case 중 가장 낮은 것으로 분석되었다. 보의 높이가 3.5 m인 case 2의 경우 보가 설치된 지점으로부터 상류방향으로 6 km 떨어진 29 km에서 가장 높은 BOD 농도가 발생되었다.

Fig. 5

BD Simulation Results by Scenario

보의 높이가 4 m인 case 3의 경우 보가 설치된 지점으로부터 상류방향으로 10 km 떨어진 25 km에서 가장 높은 BOD 농도가 산정되었다. 분석결과 보의 영향을 받아 보가 설치된 지점에서 상류방향으로 유속이 감소하며 BOD의 발생농도는 증가하며, 보의 높이가 커질수록 BOD 농도변화에 영향을 미치는 보의 영향거리가 상류방향으로 증가되는 것으로 분석되었다. Fig. 5는 시나리오별 BOD 모의결과를 그래프로 나타내었다.

수질인자 중 T-N의 경우 시나리오에 상관없이 최대발생농도는 6.767 mg/L, 최대농도 발생거리는 상류 시작점에서 발생하였으며, 유속은 0.7 m/sec로 산정되었다. 상류 시작점에서 T-N의 최대농도가 발생하는 원인은 T-N의 농도가 상류에서 하류로 갈수록 감소되는 원인은 점오염원으로부터 유입되는 T-N의 오염원이 상대적으로 낮게 유입되며, 용존산소량의 유입량이 상대적으로 높아 하류로 갈수록 감소하는 양상을 나타내는 것으로 판단된다. Fig. 6에서 시나리오별 T-N의 농도는 case 1의 경우 최하류점인 44 km에서 5.571 mg/L로 보가 미설치된 때보다 약 18% 감소되었으며, case 2의 경우 최하류점에서 5.365 mg/L로 약 21% 감소된 것으로 나타났다. case 3의 경우 최하루점에서 5.233 mg/L로 약 23% 감소된 것으로 나타났다. 이러한 원인은 보에 의해 대상하천에 유속 감소에 따른 Chl-a가 증가하여 T-N이 감소하는 양상을 나타내는 것으로 판단된다. Chl-a가 증가될 경우 BOD의 농도가 증가되며, 영양물질인 T-N, T-P의 경우 감소하는 양상을 나타내게 되기 때문이다. Fig. 6은 시나리오별 T-N 모의결과를 나타내었다.

Fig. 6

T-N Simulation Results by Scenario

수질인자 중 T-P의 경우 Table 3에서 Case 1에서 최대발생농도는 0.031 mg/L, 최대농도 발생거리는 하류로부터 18.0 km 떨어진 부분에서 발생하였으며, 유속은 0.27 m/sec로 산정되었다. 보가 미설치된 초기수질모의 결과와 비교하여 최대발생농도는 6.9% 증가되고 유속은 25.0% 감소하는 것으로 분석되었다. Case 2의 경우 최대발생농도는 0.030 mg/L, 최대농도 발생거리는 하류로부터 26.0 km 떨어진 부분에서 발생하였으며, 유속은 0.54 m/sec로 산정되었다. 보가 미설치된 초기수질모의 결과와 비교하여 최대발생농도는 3.4% 증가되고 유속은 26.0% 감소하는 것으로 분석되었다. Case 3의 경우 최대발생농도는 0.030 mg/L, 최대농도 발생거리는 하류로부터 27.0 km 떨어진 부분에서 발생하였으며, 유속은 0.45 m/sec로 산정되었다. 보가 미설치된 초기수질모의 결과와 비교하여 최대발생농도는 3.4% 증가되고 유속은 22.41% 감소하는 것으로 분석되었다.

Fig. 7에서 T-P의 경우 Case 1에서는 보가 설치된 지점으로부터 상류방향으로 9 km떨어진 26 km에서 T-P의 가장 높은 농도가 발생되었으며, Case 2에서는 보가 설치된 지점으로부터 상류방향으로 17 km떨어진 18 km에서 가장 높은 농도가 발생하였다. Case 3의 경우 보가 설치된 지점으로부터 상류방향으로 18 km 떨어진 17 km에서 가장 높은 농도가 발생하였다. 그러나 T-P 역시 T-N과 동일하게 Chl-a의 증가에 따라서 하류로 갈수록 감소하는 양상을 나타낸다. T-P 역시 보의 영향을 받아 BOD처럼 최대발생농도가 일시적으로 증가하지만, Chl-a의 증가로 인해 하류로 갈수록 감소되는 양상을 나타내는 것으로 판단된다. Fig. 7은 시나리오별 T-P 모의결과를 나타내었다.

Fig. 7

T-P Simulation Results by Scenario

Chl-a의 경우 case 1에서 최대발생농도는 22.580 mg/m3, 최대농도 발생거리는 하류로부터 9.0 km 떨어진 지점에서 발생하였으며, 유속은 0.06 m/sec로 산정되었다. 보가 미설치된 초기수질모의 결과와 비교하여 최대발생농도는 1356.8% 증가되고 유속은 80.0% 감소하는 것으로 분석되었다. case 2의 경우 최대발생농도는 24.05 mg/m3, 최대농도 발생거리는 하류로부터 15.0 km 떨어진 지점에서 발생하였으며, 유속은 0.08 m/sec로 산정되었다. 보가 미설치된 초기수질모의 결과와 비교하여 최대발생농도는 1331.5% 증가되고 유속은 66.7% 감소하는 것으로 분석되었다. case 3의 경우 최대발생농도는 1.74 mg/m3, 최대농도 발생거리는 하류로부터 19.0 km 떨어진 지점에서 발생하였으며, 유속은 0.22 m/sec로 산정되었다. 보가 미설치된 초기수질모의 결과와 비교하여 최대발생농도는 1284.5% 증가되고 유속은 69.4% 감소하는 것으로 분석되었다.

Fig. 8에 따르면 보의 영향으로 인한 보설치 지점으로부터 상류방향으로 유속이 감소함에 따라 Chl-a의 농도가 증가되는 것을 확인할 수 있으며, Chl-a의 증가에 따라서 BOD역시 동일한 증가 양상을 나타내고 있다. 또한 Chl-a의 증가되는 지점으로부터 T-N 역시 감소하며, T-P의 경우 Chl-a의 최대발생지점에서 감소하는 양상을 나타내고 있다. 이러한 원인은 Chl-a가 증가 될 때 T-N의 감소량이 T-P보다 약 10~20배 정도 많이 감소하게 된다. 따라서 T-N의 경우 T-P보다 감소하는 양상이 빠르게 나타나는 것으로 판단된다. Fig. 8은 시나리오별 Chl-a의 모의결과를 나타내었다.

Fig. 8

Chl-a Simulation Results by Scenario

그러나 본 연구의 결과의 경우 환경부에서 제시한 하천의 생활환경기준과 비교해보면 길안천의 경우 BOD 등급은 2 mg/L 이하의 좋음(Ⅰb)이며, T-P 등급은 0.04 mg/L 이하의 좋음(Ⅰb) 등급으로 분류된다. 본 연구의 분석결과 수공구조물 중 보의 설치에 따른 수질 변화가 환경부에서 제시한 하천의 생활환경기준의 상태등급에 변화를 줄 수 있는 정도의 큰 영향을 미치지는 못하는 것으로 판단되었다. 즉, 보 설치 이후 보의 영향으로 일정구간의 유속 저감 및 정체구간발생으로 인해 증가된 Chl-a 수치는 환경부에서 제시한 호소 생활환경기준 중 약간나쁨(Ⅳ)에 해당한다. 약간나쁨(Ⅳ)의 Chl-a 농도는 20 mg/m3 이상, 35 mg/m3으로 공업용수 2급, 농업용수로 사용되며 상수원으로 사용할 수 없는 등급을 나타낸다. 따라서 보 설치에 의한 BOD 및 T-P의 농도변화는 수질등급에 영향을 미치지 못하지만 부영양화에 영향을 줄 수 있는 Chl-a의 경우 수질등급 변화에 큰 영향을 미칠 것으로 판단되었다. 이는 본 연구에서 수리해석을 위해 사용한 HEC-RAS 모형이 가지는 한계로 인해 이러한 결과가 나타 날 수도 있으리라 판단되었다. 즉, HEC-RAS 모형은 범용 1차원 하천흐름 해석 모형으로 상사류 혼합류 흐름 모의, 네트워크 모의, 준부정류 모의 등의 해석은 가능하나 모형의 안정성과 정확성을 위해 시⋅공간적 제약조건이 수반되며, 불연속 흐름 모의가 불가능한 모형의 한계가 분명 있기 때문이다.

4. 결 론

본 연구에서는 길안천을 대상으로 수공구조물 중 월류형 보의 설치에 따른 BOD, T-N, T-P, Chl-a에 대한 수질변화를 QUALKO 모형으로 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다.

  • (1) 시나리오별 수질모의 결과 BOD의 경우 보의 높이를 3 m로 설치한 case 1의 경우 BOD 최대발생농도가 28% 증가되었으며, 3.5 m 높이로 설치한 case 2의 경우 31%, 4 m 높이로 설치한 case 3의 경우 32% 증가되는 것으로 분석되었다. T-N의 경우 최대발생농도가 상류의 시작점에서 가장 높게 산정된다. 이러한 이유는 T-N의 오염원이 용존산소량의 유입량보다 상대적으로 낮게 유입되어 하류로 갈수록 감소하는 양상을 나타낸다. 또한 Chl-a의 경우 보의 설치에 따른 영향으로 인해 설치된 보를 기준으로 상류방향으로 유속이 감소하거나 정체되는 구간이 발생되어 증가하는 양상을 나타내었다. 이러한 Chl-a의 증가로 인해 BOD의 경우 설치된 보를 기준으로 증가되며, T-N과 T-P같은 영양물질의 경우 감소하는 양상을 나타내고 있다.

  • (2) 또한 보의 설치 높이에 따른 BOD, T-N, T-P의 수질변화에 영향을 주는 보의 영향거리와 유속변화는 다음과 같이 분석되었다. BOD의 경우 최대농도 발생거리가 case 3에서 가장 길게 분석되었다. case 3의 경우 하류로부터 19 km 떨어진 지점에서 최대 농도가 발생하였으며, 보가 미설치된 때보다 유속이 약 69% 감소되었다. Chl-a 역시 BOD와 동일한 양상을 나타내었다. T-N의 경우 Chl-a가 증가되는 지점과 거의 동일한 지점에서부터 감소하는 양상을 나타내며, T-P의 경우 Chl-a의 최대농도발생 지점과 거의 동일한 지점에서부터 감소하는 양상을 나타내고 있다. 이러한 원인은 Chl-a가 증가될 때 T-P보다 T-N을 10~20배 정도 필요로 하기 때문인 것으로 판단된다.

  • (3) 결론적으로 길안천을 대상으로 기존의 설치된 보보다 규모가 큰 보를 설치할 경우 BOD와 Chl-a의 경우 농도가 증가되며, T-N과 T-P의 경우 감소하는 양상을 나타낸다. 또한 보의 규모가 커질수록 수질 농도 및 보의 영향거리가 보를 기준으로 상류방향으로 증가되는 것으로 분석되었다. 이러한 Chl-a 농도 증가는 환경부에서 제시한 호소 생황환경기준의 수질등급변화에 영향을 미치며, 하천의 녹조류 번식에 의한 부영양화를 가져올 수 있을 것으로 판단된다.

추후 연구에서는 실제 보가 설치된 유역을 대상으로 보의 운영에 따른 수질분석을 통하여 수질변화에 영향이 가장 적은 운영방법에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

References

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Article information Continued

Fig. 1

Schematic Diagram of the Response of Water Quality Items in the QUAQLKO Model

Fig. 2

Target Watershed Map

Fig. 3

Schematic Diagram of Water Quality Analysis According to Hydraulic Structures

Fig. 4

QUALKO Model Construction and Weir Installation Location of the Target Watershed

Table 1

Inflow Data by Pollutant Source in the QUALKO Model

Inflow Rate (CMS) Water Temperature (°C) DO (mg/L) BOD (mg/L) Org-N (mg/L) NH3-N (mg/L) NO2-N (mg/L) NO3-N (mg/L) Org-P (mg/L) DP (mg/L)
GilanA08 0.192 8.0 8.9 0.2 0.421 0.072 0.001 1.343 0.008 0.006
BanbyunB18 0.061 8.0 8.9 0.2 0.456 0.086 0.002 1.343 0.006 0.003
BanbyunB19 0.121 8.0 8.9 0.2 0.488 0.092 0.002 1.292 0.007 0.004
BanbyunB20 0.228 8.0 8.9 0.2 0.429 0.081 0.002 1.134 0.006 0.003
BanbyunB21 0.081 8.0 8.9 0.2 0.390 0.074 0.001 1.032 0.005 0.003
BanbyunB22 0.051 8.0 8.9 0.9 1.015 0.192 0.004 2.686 0.019 0.010
Water Intake -0.009 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
BanbyunB23 0.082 8.0 8.9 0.4 0.697 0.132 0.003 1.845 0.011 0.006
BanbyunB24 0.047 8.0 8.9 0.7 0.949 0.179 0.004 2.512 0.018 0.009
BanbyunB25 0.061 8.0 8.9 0.2 0.496 0.094 0.002 1.313 0.008 0.004
BanbyunB26 0.042 8.0 8.9 0.9 0.986 0.186 0.004 2.609 0.018 0.009

※ (-) of inflow rate means water intake

Table 2

Scenarios for Installing Hydraulic Structures

Position and Height of Weir

Position (km) Height (m) Position (km) Height (m)
Case 1 7 2.5 35 3
Case 2 7 2.5 35 3.5
Case 3 7 2.5 35 4

Table 3

Water Quality Simulation Results for Each Scenario

Velocity (m/sec) Peak Concentration (mg/L or mg/m3) Distance (km)
BOD case 1 case 1 value 0.06 1.640 9.0
Base value 0.30 1.280
case 2 case 2 value 0.08 1.730 15.0
Base value 0.24 1.320
case 3 case 3 value 0.22 1.740 19.0
Base value 0.72 1.320
T-N case 1 case 1 value 0.7 6.767 0
Base value
case 2 case 2 value
Base value
case 3 case 3 value
Base value
T-P case 1 case 1 value 0.27 0.031 18.0
Base value 0.36 0.029
case 2 case 2 value 0.54 0.030 26.0
Base value 0.73 0.029
case 3 case 3 value 0.45 0.030 27.0
Base value 0.58 0.029
Chl-a case 1 case 1 value 0.06 22.580 9.0
Base value 0.3 1.55
case 2 case 2 value 0.08 24.05 15.0
Base value 0.24 1.68
case 3 case 3 value 0.22 23.26 19.0
Base value 0.72 1.68

Fig. 5

BD Simulation Results by Scenario

Fig. 6

T-N Simulation Results by Scenario

Fig. 7

T-P Simulation Results by Scenario

Fig. 8

Chl-a Simulation Results by Scenario