1. 서 론
한반도의 연평균기온은 기후변화로 인하여 지난 106년간 약 1.9 °C 상승하였다(NIMS, 2018). 최근 지역별 가뭄의 빈도와 강도가 증가하고 있으며, 지역별 강우편차가 증가하여 국지적 가뭄이 심해지고 있다(MOLIT, 2016). 이러한 기후변화 영향은 지역간의 수자원 불균형과 더불어 물 공급 여건을 어렵게 만들기 때문에 물 재이용을 통한 수자원 활용 효율을 높이고, 물 공급의 안전망 확보가 필요하다(ME, 2021). 이에따라 물의 재이용 촉진 및 지원에 관한 법률 제8조와 같이 빗물이용을 목적으로한 일정 규모 이상의 건축물에는 빗물이용시설의 설치 및 운영이 의무화되어있으며, 지자체에서는 빗물이용시설의 활성화를 위해 경제적 지원으로 빗물이용시설 설치를 촉진하고 있다(ME, 2022b).
빗물이용시설은 집수면적에 내린 빗물을 모아 이용가능하도록 처리하는 시설이다(ME, 2022a). 빗물이용시설의 저류조 용량 계획시 적절한 용량 산정이 중요하며, 빗물이용시설의 효율을 고려한 경제적인 용량 산정이 가능하다(ME, 2022b). 빗물이용시설 저류조 용량 산정 방식은 간편식, 용량 계획선도, 시뮬레이션이 존재한다(ME, 2022a). 간편식은 물의 재이용 촉진 및 지원에 관한 법률 시행규칙에 제4조에 따라 지붕 집수면적에 규모산정계수 0.05를 곱하여 저류조 용량을 계산하는 방식이다. 용량 계획선도는 강우량, 집수면적, 빗물이용량등의 수요-공급 관계를 모의하여 저류용량을 계산하는 방식이며, 시뮬레이션 방식은 빗물관리시설이 반영가능한 수문모형을 이용하여 분석하는 방법이다. 해당 산정 방법 이외에도 경제성 검토를 통한 빗물이용시설의 적정 저류조 용량을 산정하는 연구들이 지속적으로 진행되고 있다.
Mun and Han (2009)은 S 주상복합단지의 빗물이용시설을 대상으로 사적⋅사회적 편익을 고려한 경제성 분석 및 편익 인자의 민감도 분석을 진행하였다. Mun et al. (2012)은 집수면적과 계획 사용수량의 변화를 고려한 빗물공급 가능량을 산출하였으며, 경제성 분석을 통한 빗물저류조 용량을 파악하였다. 또한, 경제성에 영향을 미치는 인자들에 대한 민감도 분석을 진행하였다. Kim et al. (2014)은 강화도 양도 초등학교를 대상으로 빗물이용시설 설치 이후 수량과 수질을 모니터링 하였으며, 사적⋅사회적 편익을 고려한 빗물이용시설의 경제성 분석을 실시하였다. Kim et al. (2020)은 물수지 분석을 이용하여 집수면적-저류용량별 B/C 양상을 분석하였다. Kim et al. (2021)은 실내 경기장의 빗물이용시설을 대상으로 시나리오별 최적의 빗물 저류조 용량을 산정하였다. 또한, 수도요금, 강우량의 변화, 할인율을 적용한 인자들의 민감도 분석으로 경제성을 평가하였다. Preeti and Rahman (2021)은 Python 기반 도구를 이용한 호주의 8개 도시의 빗물이용시설을 대상으로 물수지 분석을 진행하였다. 또한 도시별 수도요금과 기후특성을 고려한 적정 저류조 용량을 제시하였다. Kang et al. (2022)은 저류용량에 따른 공급 보장률 산정 방법을 제시하였으며, 빗물이용시설의 수도요금과 설치비 지원금, 수도 요금 감면액을 편익으로 고려하여 인천시 청라지구를 대상으로 설치되어있는 빗물이용시설의 적절성을 평가하였다. Muhirirwe et al. (2022)은 물수지 분석을 이용한 집수면적에 따른 최적의 저류조 용량을 산정하였으며, 신뢰도를 이용한 저류조 용량별 경제적 적합성을 평가하였다.
본 연구에서는 물수지 분석을 위한 엑셀 도구를 제작하였고, 기후특성을 고려하기 위하여 다양한 빗물사용처와 해당 빗물사용처의 사용 조건과 일 사용량을 구체적으로 설정하였다. 여러 지역의 기후특성을 적용한 물수지 분석을 수행하였으며, 경제성 분석에는 비용편익분석을 적용하여 물수지 분석을 통한 결과를 토대로 지역별-집수면적별 B/C 회귀곡선을 도출하였다. 물수지 분석과 경제성 분석 결과를 이용하여 간편식의 규모산정계수 0.05를 적용한 결과와 비교를 통해 적절한 저류조 용량 산정에 대한 방향성을 제시하였다.
2. 연구방법 및 분석조건
본 연구에서는 빗물이용시설 저류조 용량 산정을 위해 물수요와 공급의 시계열 분석이 가능한 물수지 분석을 이용하였으며, 이를 위한 엑셀도구를 개발하였다. 지역별 10년간(2013~2022)의 일 강우량, 일 미세먼지, 일 체감온도를 입력자료로 사용하였다. 또한, 지역별 기후특성을 고려하기위해 용수 사용처로는 조경(Landscape) 용수 및 화장실(Toilet Flush, T.F.) 용수 이외에 미세먼지(Particular Matter, P.M.) 저감 및 폭염(Heat Wave, H.W.) 저감 용수를 추가하였다. 해당 사용처별 일 필요사용량 기준을 구체적으로 설정하고, 물수지 분석을 수행하였다. 이후 비용편익분석 방법을 이용한 경제성 분석을 수행하였다.
2.1 물수지 분석
본 연구에서는 집수면적, 사용수량, 빗물이용률등 수요-공급간의 관계를 시뮬레이션으로 모의가능한 물수지 분석을 사용하였다. 물수지 분석 방법은 질량 보존식을 기조로 하며 일 강우량을 입력데이터로 사용하고 용도별 일 사용수량을 설정하여 대상 지역에 대한 빗물이용을 모의하여 적정 저류조 규모를 모의하는 방법이다(Gwon et al., 2020; Choe et al., 2022).
2.1.1 집수면적
물의 재이용 촉진 및 지원에 관한 법률 제8조에 따라 빗물이용시설 설치 시 건축물 집수면적에 대해서는 신축⋅증축⋅개축 또는 재축하는 건물에 대해 적용되며, 본 연구에서는 빗물이용시설 의무 설치 대상중 하나인 공공청사를 기준으로 최소 지붕면적의 기준이 1,000 m2임을 고려하여 집수면적을 1,000~10,000 m2까지 500 m2씩 증가하여 분석하였다. 또한, 저류조 용량은 5~10,000 m3까지 분석하였다.
2.1.2 유입량 산정
강우 발생 시 빗물은 건축물 지붕면과 같은 집수면적(Area, A)으로부터 집수되어 저류조로 유입된다. 집수량(Q)은 강우(Rainfall Depth, R) 발생시 빗물의 오염 방지를 목적으로 초기우수(First Flush, FF) 5 mm 배제를 권고하고 있으며 해당 기준(ME, 2022a)을 적용하였다. 초기우수를 제외한 집수량은 강우량과 집수면적, 유출계수(Coefficient of Run Off, C) 0.90의 곱으로 계산되며 이는 Eq. (1)과 같다. 유출계수는 ME (2022a)의 지붕의 유출계수 평균값을 사용하였다. 저류량을 초과하는 빗물은 저류되지 않고 방류되며, 저류조로 유입된 빗물은 저류되어 다음날 용수로써 사용된다. 물수지 분석은 강우발생일과 미발생일로 구분되는데 강우발생일의 경우 우수의 저류 및 화장실용수로써 사용된다. 강우미발생일의 경우 저류된 빗물이 필요 사용처에 따라 사용된다. 필요수량이 존재함에도 불구하고 빗물 부족분은 상수사용을 가정하였다.
2.1.3 용수 사용 조건
본 연구에서의 미세먼지 저감 용수는 건축물 출입구의 미세먼지 저감을 목적으로 미스트폴 형 포그 이용을 가정하였다. 1년 중 3월부터 11월을 운영시기로 설정하였으며, 사용 조건으로는 일 미세먼지 데이터가 Table 1과 같이 국민재난안전포털(www.safekorea.go.kr)에서 공지하고 있는 미세먼지(PM10) 예보등급 중 나쁨(81 µg/m3) 이상인 경우 빗물을 미세먼지 저감용수로써 사용하도록 가정하였다. 지역별 10년 동안의 일 미세먼지 데이터는 기상청 기상자료개방포털(data.kma.go.kr)의 황사관측(PM10) 자료를 이용하였다.
Table 1
Find Dust Forecasting Grade
| Type | Good | Normal | Bad | Very Bad |
|---|---|---|---|---|
| PM10 (ug/m3 , day) | 0~30 | 31~80 | 81~150 | Over 151 |
| PM2.5 (ug/m3 , day) | 0~15 | 16~35 | 36~75 | Over 76 |
폭염 저감 용수는 건축물 출입구에 시민들의 체감온도 하락을 목적으로 미스트폴 형 포그 이용을 가정하였다. 1년 중 3월부터 11월을 운영시기로 설정하였으며, 사용 조건으로는 KOSHA (2022)의 열사병 등 온열질환 예방지침에 따라 민감군으로 분류되는 온열질환 경험자, 고령자, 심장질환, 고(저)혈압등 온열질환에 취약한 인원들을 고려하여 일최고체감온도 31 °C 이상인 날에 빗물을 폭염 저감 용수로써 사용하도록 가정하였다. 지역별 10년 동안의 일 최고 체감온도 데이터는 기상청 기상자료개방포털의 일 최고 체감온도 자료를 이용하였다.
조경용수는 대지면적에 포함된 수목관리목적의 사용을 가정하였다. 1년 중 3월부터 11월을 운영시기로 설정하였으며, 운영 조건으로는 GNE (2022)의 수목관리 업무매뉴얼에 따라 점적관수 방법을 사용하여 2일 이상 무강우 발생 시 빗물을 조경용수로써 사용을 가정하였다. 지역별 10년 동안의 강우자료는 기상청 기상자료개방포털의의 일 강우자료를 이용하였다.
화장실 용수는 화장실 세척용수로써 사용을 가정하였으며, 1년 중 주말이나 공휴일을 제외한 평일을 운영시기로 설정하였다.
2.1.4 용수 일 사용량
미세먼지 저감 용수의 일 사용량은 ME (2020) 도시 기후탄력성 평가 및 강화방안 연구에서 설계한 미스트폴 자료를 차용하였다. 해당 자료는 1개의 미스트폴에 분사량이 각각 5.4 L/hr인 노즐이 13개가 설치하는 것으로 설계되었으며, 본 연구에서는 살수범위는 출입구 반경을 고려하여 4개 미스트폴을 설치를 가정하였다. 7~19시(12시간)까지 살수를 가정하여, 미세먼지 저감 용수의 일 살수량은 3.37 m3 (5.4 L/hr × 13 ea × 12 hr × 4 ea = 3.37 m3/day)로 적용하였다. 폭염 저감 용수는 앞선 미세먼지 저감 용수와 동일한 미스트폴 사용을 가정하였다. 다만, 운영시간은 10~18시(8시간)까지 살수를 가정하여, 폭염 저감 용수의 일 살수량은 2.25 m3 (5.4 L/hr × 13 ea × 8 hr × 4 ea = 2.25 m3/day)로 적용하였다. 다만, 미세먼지 저감 및 폭염저감 용수 살수시기가 겹치는 날의 경우 동일한 노즐에서 살수를 가정하므로 폭염 저감 용수보다 상대적으로 긴 운영시기를 가진 미세먼지 저감 용수로써 사용되도록 설정하였다.
조경 용수의 적용 면적은 ME (2016)의 생태면적률 적용지침을 기준으로 대지면적의 40%(공공건축물 40% 이상)를 기준으로 계산하였다. 다만, 본 연구에서는 다양한 집수면적일 때의 빗물이용시설의 경제성을 분석하였으므로, 집수면적으로부터 국토법의 국토의 계획 및 이용에 관한 법률 제 77조에 의거하여 도시지역의 최대 건폐율 50%를 적용하였을때의 대지면적을 역산하여 집수면적별 조경용수 적용 면적 500 m2씩 증가하여 Table 2와 같이 계산하였다. 조경용수 일 사용량은 RDA (2023)의 과원토양관리 기준에 따라 0.6 m3/hr/1,000m2을 조경용수 사용면적에 2시간 살수를 기준으로 적용(0.6 m3/hr/1,000m2 × 2 hr × Used Area (m2) = Landscaping Usage (m3/day))을 가정하여 계산하였다.
Table 2
Daily Usage of Landscaping Water by Catchment Area
| Catchment Area (m2) | 1,000 | 1,500 | … | 9,500 | 10,000 |
| Lot Area (m2) | 2,000 | 3,000 | … | 19,000 | 20,000 |
| Landscaping Water Application Area (m2) | 800 | 1,200 | … | 7,600 | 8,000 |
| Daily Usage (m3) | 0.96 | 1.44 | … | 9.12 | 9.6 |
화장실 용수의 일 사용량은 건축물 사용 인원에 따라 일 사용량을 산정하였다. 건축법의 건축물의 높이 제한 제61조 제3항 전남방향 높이제한을 적용하여 건설 가능 층수를 3층으로 가정하였으며, 건축면적을 집수면적으로 가정하여 연면적을 계산하였다. 또한, 하수도법의 건축물의 용도별 오수발생량 및 정화조 처리대상인원 산정방법 제35조제2항을 근거하여 공공청사 연면적을 0.150으로 곱한 인구추정식을 사용하여 집수면적 별 사용 인원을 산정하였다. 인원수당 화장실 일 사용량은 Sim et al. (2022)에서 17.5 L을 적용하였다. 집수면적에 따른 인구 추정과 집수면적별 일 화장실 사용량(Population (person) × 17.5 L = Toilet Usage (m3/day))은 Table 3과 같다.
2.2 비용편익분석
비용편익분석은 사업으로 인해 발생한 편익을 투자비용으로 나누어 경제적 타당성을 분석하는 방법이다. 해당 기법을 이용하여 사업의 효용성에 대한 판단이 가능하다(KRILA, 2016; Joo et al., 2018). 본 연구에서는 저류조 설치의 경제적 타당성을 판단하기위에 비용편익분석을 이용하였다. 본 연구에서의 편익은 상수대신 빗물을 미세먼지 저감, 폭염 저감, 조경 및 화장실 용수로 사용함으로써 부가되지 않는 상수도 요금, 하수도 요금, 물이용부담금을 경제적 편익으로 산정하였다. 분석 지역들의 상⋅하수도 요금 기준은 일반업종으로 가정하였다. 물수지 분석에 따른 월 용수사용량을 계산하여 지역별 상⋅하수 요율표에 따라 금액을 산출하였다. 10년간의 편익에는 예비타당성조사 수행 총괄지침의 제 50조 할인율 4.5%를 적용하여 편익을 산출하였다.
비용으로는 건설비와 유지비를 적용하였으며, 건설비와 유지관리비(건설비의 2%)는 Mun and Han (2009)의 데이터를 차용하였고 Table 4와 같다. 비용 또한 10년간의 사용수량에 예비타당성조사 수행 총괄지침의 할인율 4.5%를 적용하여 계산하였으며, 비용편익비(Benefit-Cost Ratio, BCR)는 다음의 Eq. (2)와 같다. N은 본 연구에서 분석한 10년, B는 경제적 편익, C는 건설 및 유지관리비용, r은 할인율 4.5%이다.
Table 4
Rainwater Harvesting System Construction Expenses (Mun and Han, 2009)
3. 분석결과
3.1 연구 대상 지역
ME (2021)는 수자원의 불균형 및 가뭄으로 인해 지역 간 물 공급 여건에 대한 우려하고 있다. 이에따라 본 연구에서는 환경부의 국가가뭄포털사이트(www.drought.go.kr)에서 제공하는 지역별 가뭄 빅데이터 자료를 토대로 다수 언급되는 완도군과 NDIS (2023)에 기상 가뭄 예⋅경보 지역에 속한 보령시와 동두천시를 연구 대상 지역으로 선정하였다. 각 지역별 위치는 Fig. 1과 같다.
3.2 물수지 분석 결과
지역별 10년간의 물수지 분석을 진행하였으며, Fig. 2는 완도군의 10년간의 물수지 분석결과 중 집수면적 1,000 m2, 저류조 용량 100 m3일 때 2021년도에 해당하는 1년 동안의 물수지 분석결과 그래프이다. 강우량 발생으로 인한 저류와 용수 사용 조건에 따른 용수사용처별 사용 빈도를 나타내었다. 그래프 하단의 데이터는 빗물저류량으로 상단의 강우량 발생시 저류조로의 유입된 빗물저류량을 나타내는 그래프이다.
Table 5는 앞선 용수 사용 조건에 따른 지역별 10년간의 용수 필요횟수 및 필요량이다. 동두천시의 경우 보령시와 완도군에 비해 미세먼지 저감 용수의 필요횟수가 265회로 가장 많았으며, 완도군의 경우 동두천시와 보령시보다 폭염 저감 용수가 412회로 가장 많은 필요횟수를 보였다. 조경용수는 지역별 필요횟수가 비슷하였으며, 화장실용수의 경우 주말과 공휴일을 제외한 날이 기준이므로 지역별 동일한 횟수를 갖는다.
Table 5
Number of Water Required by Area (2013~2022)
Table 6은 집수면적 1,000 m2, 저류조 용량 100 m3일때 물수지 분석에 따른 지역별 빗물 사용횟수 및 사용량 분석 결과이다. 앞서 Table 5에서 지역별 총 용수 필요량은 비슷하였지만, 분석 결과 용수 사용량에는 큰 차이를 보였다. 완도군의 총 용수 사용량은 8,646.9 m3이며, 총 용수 필요량에 대한 빗물이용량의 비인 상수대체율은 38.8%였다. 동두천시의 총 용수 사용량은 6,714.7 m3이며, 상수대체율은 29.6%였다. 보령시의 총 용수 사용량은 5,994.8 m3이며 상수대체율은 26.9%였다. 이는 완도군의 10년간 총 강수량은 14,323.6 mm, 동두천시의 10년 총 강수량은 12,075.8 mm, 보령시의 10년 총 강수량은 10,749.5 mm로 지역별 강우량의 차이로 인한 결과이다.
Table 6
Number of Rainwater Used by Area (Catchment Area : 1,000 m2, Storage Capacity : 100 m3)
보령시의 미세먼지 저감 용수 필요횟수가 110회로 완도군에 비해 많았지만, 물수지 분석에 따른 보령시의 미세먼지 용수 사용량은 58.5 m3로 완도군의 87.7 m3에 비해 29.23 m3이 적었다. 이는 완도군의 경우 보령시보다 10년 총 강우량이 3,574.1 mm 더 많았기 때문이다.
Figs. 3, 4, 5는 지역별-집수면적별 평균저류율 데이터에 기반한 회귀곡선이다. Tables 7, 8, 9는 지역별-집수면적별 평균저류율 회귀식과 결정계수()이다. 평균저장률은 빗물 저류조 시설 용량에 대한 저류조 유입 빗물량의 비를 의미한다. 집수면적별 물수지 분석을 진행하였으며 대표적으로 집수면적 1,000, 4,000, 7,000, 10,000 m2일때의 결과 데이터를 수록하였다. 물의 재이용 촉진 및 지원에 관한 법률 시행규칙 제4조에 명시된 간편식 규모산정계수 0.05를 집수면적별로 적용하였을 때, 동두천시의 경우 평균저류율은 집수면적이 커짐에 따라 약 40.1~40.7%로 나타났으며, 보령시의 경우 36.1~36.6%, 완도군의 경우 49.9~50.4%로 앞선 용수 사용량과 같이 총 강우량에 영향을 받는 것으로 나타났다. 동일한 집수면적일 때, 강우량이 더 많은 지역이라면 저류가능량이 증가하므로 평균저류량 또한 증가한다. 이에따라, 규모산정계수 0.05를 적용하였을 때 평균저류율이 50% 이하라면, 해당 빗물이용시설은 50%는 사용하지 않는다는 의미로 볼 수 있다. 이에따라 다른 지역보다 평균저류율이 낮은 지역은 빗물이용시설의 유휴화 방지를 위한 더 작은 저류조 용량으로의 설계가 필요하다.
Table 7
Average Storage Rate Regression Curve of Dongducheon-si
| Catchment Area (m2) | Regression Curve | R2 |
|---|---|---|
| 1,000 | y=−0.122ln (x)+0.6717 | 0.9526 |
| 4,000 | y=−0.199ln (x) +1.1472 | 0.9857 |
| 7,000 | y=−0.225ln (x)+1.3355 | 0.9708 |
| 10,000 | y=−0.238ln (x)+1.4437 | 0.9522 |
Table 8
Average Storage Rate Regression Curve of Boryeong-si
| Catchment Area (m2) | Regression Curve | R2 |
|---|---|---|
| 1,000 | y=−0.109ln (x)+0.5937 | 0.9298 |
| 4,000 | y=−0.186ln (x)+1.0594 | 0.9885 |
| 7,000 | y=−0.214ln (x)+1.2528 | 0.9770 |
| 10,000 | y=−0.229ln (x)+1.3666 | 0.9590 |
3.3 경제성 분석 결과
지역별 10년간의 물수지 분석을 진행하였으며, 산출된 월 용수 사용량에 지역별 상⋅하수도 요율표와 물이용부담금(Table 10)을 적용하여 편익을 계산하였다. 건설비 및 유지관리비에 따른 비용을 계산하여 지역별 비용편익비를 산출하였다.
Table 10
Criteria for Calculating Economic Benefits by Area
Figs. 6, 7, 8은 지역별-집수면적별 B/C결과에 기반한 회귀곡선이다. Tables 11, 12, 13은 지역별-집수면적별 B/C 회귀식과 결정계수(R2)이며, 집수면적 1,000, 4,000, 7,000, 10,000 m2일때의 결과 데이터를 수록하였다. 전반으로 저류조 용량이 작을수록 비용편익비가 증가하였는데, 이는 편익에 비해 건설비 및 유지관리비용의 증가율이 크기 때문이다. 물의 재이용 촉진 및 지원에 관한 법률 시행규칙 제4조에 명시된 간편식인 규모산정계수 0.05를 집수면적별로 적용하였을 때, 동두천시의 경우 B/C는 집수면적이 증가함에 따라 약 0.43~0.44의 B/C를 갖는다. 보령시의 경우 0.40~0.55, 완도군의 경우 0.39~0.60의 B/C 결과로 나타났다. 규모산정계수 0.05를 적용한 지역별 전체적인 B/C의 결과는 비용편익비의 기준 1에 미치지 못하였고, 경제성을 고려하고 시설유휴화 방지를 위하여 0.05 이하의 규모산정계수를 적용한 설계를 해야한다.
Table 11
B/C Regression Curve of Dongducheon-si
| Catchment Area (m2) | Regression Curve | R2 |
|---|---|---|
| 1,000 | y=−0.13ln (x)+0.6892 | 0.7678 |
| 4,000 | y=−0.27ln (x)+1.4843 | 0.9576 |
| 7,000 | y=−0.337ln (x)+1.8852 | 0.9769 |
| 10,000 | y=−0.376ln (x)+2.137 | 0.9685 |
Table 12
B/C Regression Curve of Boryeong-si
| Catchment Area (m2) | Regression Curve | R2 |
|---|---|---|
| 1,000 | y=−0.119ln (x)+0.6348 | 0.7954 |
| 4,000 | y=−0.275ln (x)+1.5218 | 0.9668 |
| 7,000 | y=−0.357ln (x)+2.0201 | 0.9680 |
| 10,000 | y=−0.41ln (x)+2.3632 | 0.9407 |
Table 13
B/C Regression Curve of Wando-gun
| Catchment Area (m2) | Regression Curve | R2 |
|---|---|---|
| 1,000 | y=−0.113ln (x)+0.6035 | 0.8551 |
| 4,000 | y=−0.245ln (x)+1.3862 | 0.9766 |
| 7,000 | y=−0.31ln (x)+1.8031 | 0.9267 |
| 10,000 | y=−0.348ln (x)+2.0633 | 0.8785 |
총 용수 사용량이 상대적으로 적음에도 불구하고 보령시의 B/C결과가 0.4~0.55로 높게 도출된 이유는 보령시의 지방상수도 사용으로 인한 다른 지역들과의 요금 차이로 발생한 편익 때문이다. 또한, 동두천시의 집수면적 1,000 m2일 때 B/C가 0.43인것에 비해 완도군의 B/C가 0.39로 작은 이유는 지역별 유효강우량과 유효강우횟수에 관계가 있다. 10년간의 총 강우량은 동두천시에 비해 완도군이 2,247.8 mm 더 많지만, 10년간 30 mm 이하의 유효강우가 동두천시는 357회 완도군은 319회로 동두천시에서 38회 더 빈번하여, 적은 저류조 용량에서도 지속적인 우수 유입이 된 결과이다. 또한, 동두천시의 집수면적 10,000 m2일 때 B/C가 0.44인것에 비해 완도군의 B/C가 0.60으로 큰 이유는 10년간 80 mm 이상의 유효강우가 동두천시는 13회, 완도군은 29회로 동일한 저류조 용량하에 완도군에서 더 많은 빗물저류가 가능하기 때문이다.
4. 결 론
본 연구에서는 기후특성을 고려한 빗물이용시설의 적정 저류용량 방향성 산정을 위한 물수지 분석을 수행하였다. 물수지 분석을 위한 엑셀도구를 제작하였으며, 기후특성을 고려하기 위해 다양한 빗물사용처와 빗물사용처에 대한 사용 조건, 일 사용량을 구체적으로 설정하여 물수지 분석 수행 및 비용편익분석을 이용한 저류 용량별 B/C를 산출하였다.
지역별 기후특성이 반영된 상수대체율을 비교하였을때, 동두천시의 경우 29.6%, 보령시는 26.9%, 완도군은 38.8%로 각 지역의 10년 총 강우량과 비례하는 양상을 띄었다. 대표 집수면적에 간편식의 규모산정계수 0.05를 적용한 지역별 평균저장률을 비교하였으며, 동두천시의 경우 40.1~40.7%, 보령시의 경우 36.1~36.6%, 완도군의 경우 49.9~50.4%로 용수 사용량과 같이 총 강우량에 영향을 받는 것으로 나타났다. 간편식의 규모산정계수 0.05를 적용하였을 때, 평균저류율을 기준으로 분석지역들의 결과가 50% 이하였기 때문에 저류용량의 반은 유휴화 상태라고 볼 수 있다. 따라서 평균저류율을 기준으로 빗물이용시설의 유휴화 방지를 위하여 해당 지역들의 저류조 용량은 규모산정계수 0.05보다 더 작게 설계되어야 한다. 해당 데이터는 물수지 분석을 통해 지역별 기후특성이 반영된 저류용량의 타당성을 검증하기 위한 자료로써 지역별 대표 집수면적에 대한 평균저장률 회귀곡선 및 회귀식을 제시하였다.
물수지 분석으로 도출된 월 용수 사용량에 지역별 상⋅하수도 요율표와 물이용부담금을 적용한 편익과 건설비 및 유지관리비를 적용한 비용으로 지역별-집수면적별 비용편익비를 산정하였다. 편익에 비해 건설비 및 유지관리비용의 증가율이 크기 때문에 전반적으로 저류조 용량이 작을수록 비용편익비가 증가하였다. 대표 집수면적에 간편식의 규모산정계수 0.05를 적용하였을 때, 동두천시는 0.43~0.44, 보령시는 0.40~0.55, 완도군은 0.39~0.60의 B/C 결과를 보였다. 간편식의 기준으로 비교하였을 때, 비용편익비의 기준인 1에 미치지 못하였으며, 앞서 평균저류율과 마찬가지로 빗물이용시설의 유휴화 방지와 경제성을 고려하기 위하여 해당 지역들의 저류조 용량은 규모산정계수 0.05보다 더 작게 설계되어야 한다. 보령시의 경우 상⋅하수도 요금차이로 인해 용수사용량이 적음에도 불구하고 B/C가 높게 나왔으며, 지역별로 총 강우량에 차이가 있더라도 유효강우량과 유효강우횟수에따라 비슷한 B/C가 도출될 수 있음을 확인하였다. 또한, 해당 지역 빗물이용시설의 적정 저류조 용량 산정시 의사결정을 위한 B/C 경향성 데이터를 제시하였다. 추후 빗물이용시설의 경제성을 확보를 위한 정량화된 편익에 대한 추가적인 연구가 필요하며, 빗물 수요를 고려한 지역별 적정 규모산정계수와 관련된 연구가 필요하다.
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