1. 서 론
최근 생활 수준의 향상과 함께 가축 사육 규모가 증가하면서 많은 양의 가축 분뇨 폐수가 발생하고 있다. 그러나 산업 폐수 및 생활하수에 비해 축산 농가의 시설 투자가 소극적이고, 가축 분뇨 공공처리시설 보급률이 낮아 가축 분뇨 관리가 상대적으로 미흡한 상황이다. 이로 인해 부적절하게 처리된 가축 분뇨 폐수가 하천 수질 오염에서 차지하는 부하량이 증가하고 있다(Korea Rural Economic Institute, 2020). 특히 축산 농가에서 발생하는 미처리 배출수는 공공처리시설의 배출수에 비해 수질 오염 부하량이 7~28배 높아 하천 수질에 심각한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 축산 폐수는 다른 폐수와 비교하여 훨씬 높은 오염 부하를 가지며 하천의 수질에 큰 영향을 미친다(Ministry of Environment, 2022). 축산 시설은 폐수처리 및 재활용 시설이 운영되고 있어 점오염원으로 분류되지만, 부실한 관리로 인해 강우-유출수와 함께 배출되는 축산분뇨는 축산 비점 오염원으로 정의된다. 이는 관리 주체가 모호하고 전국적으로 정량화되지 않아 실질적인 관리와 대책 마련에 어려움을 초래하고 있다. 따라서, 가축 분뇨로 인해 발생하는 수질 오염 문제를 해결하기 위해 비용 효율적인 수질 관리가 중요하며, 적절한 수질 기준을 설정하고 하천의 자정작용을 활용해야 한다. 이를 위해서는 모니터링 자료를 기반으로 한 수질 예측과 오염원별 하천 오염 기여도 분석을 바탕으로 적절한 대응책을 마련할 필요가 있다.
수질 예측 및 오염 기여도 평가 방법으로는 크게 물리적 기반의 모형을 이용하는 방법과 데이터 기반의 통계적 분석 또는 기계 학습 기법을 이용하는 방법이 있다(Lim et al., 2021). 물리적 모형은 미계측 지역이나 데이터가 부족한 지점에서도 적용이 가능하다는 장점이 있으나, 데이터가 충분히 확보된 지역에서는 통계적 방법에 비해 예측 정확도가 낮은 경향이 있다(Kang and Yang, 2015) (Table 1).
Table 1
Characteristics of Watershed Models
반면, 데이터 기반의 기계 학습은 수질 데이터의 불확실성과 복잡한 상관성에 효과적으로 대응할 수 있지만, 충분한 데이터를 확보하지 못 할 경우 예측에 한계가 있다(Table 2).
Table 2
Characteristics of Watershed Modeling
축산분뇨로 인한 수질 문제를 해결하기 위해서는 지속적인 비점 오염원 모니터링이 요구되며, 자료 수집에 소모되는 비용 및 시간의 경제성을 고려할 때 통계적 기법을 이용한 수질 환경영향 분석이 효과적이다. 지천의 유입 부하 변동이 본류권 말단에 미치는 영향을 평가하기 위한 방법으로는 상관성 분석(Correlation Analysis), 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA), 다중선형회귀(Multiple Linear Regression) 등의 통계적 분석기법이 사용되고 있다(Han et al., 2014; Cho et al., 2019). Mustapha and Abdu (2012)은 주성분 분석(PCA) 및 다중선형회귀 모델을 이용하여 하천 수질 오염에 대한 오염원 파악과 오염원별 수질 기여도를 분석하였다(Mustapha and Abdu, 2012).
이러한 기법은 오염 항목별 기여도를 정량적으로 산출하는 데 유용하며, 축산 비점 오염원 관리에도 적용 가능성이 크다(Kim et al., 2021).
현재 축산 농가에서 배출되는 오염물질이 하천에 미치는 영향을 정량화하기 위한 기준이 부족하며, 축산 비점 오염원의 효과적인 관리를 위해 정량화 연구가 필요하므로, 본 연구에서는 축산 농가 현황 데이터, 하천 유량 및 수질분석 데이터, 그리고 수질 오염 총량 지침에 따라 축산 부하량을 산정하였으며, 해당 유역의 지천 유입 부하 변동이 본류 말단 부하 변동에 미치는 영향을 정량화 하기 위하여 통계적 분석 기법을 연계하여 축산부하에 의한 하천 수질 오염 부하 및 영향을 파악하였다. 특히, 유량 및 수질 데이터가 충분하지 않은 소 유역을 대상으로 원 단위 기반의 수질 오염 총량 기여율과 다중선형 회귀분석법을 융합한 통계적 분석기법의 고도화를 통하여 대상 소 유역의 오염 원인별 기여율을 산정하였다(Park et al., 2019).
2. 통계적 기법을 이용한 하천 유역의 축산계 오염 기여율 분석
2.1 연구 대상 지역
본 연구에서는 경기도 황구지천 유역의 수질과 유량 데이터를 분석 대상으로 선정하였다. 황구지천은 경기도 화성시를 중심으로 흐르는 하천으로, 지역 내 주요 지류와 본류로 구성되며, 농업 및 생활용수의 공급, 생태계 보전, 그리고 지역 주민들의 친수공간 제공 등 다목적 기능을 수행하고 있어, 도시화 및 축산 농가의 밀집으로 인한 다양한 오염원으로부터 영향을 받는다. 황구지천 유역의 환경 특성을 반영하여, 황구지천 하류 소 유역의 본류와 지류를 대상으로 월별 1회, 총 15회에 걸쳐 수질 및 유량을 측정하였다. 수질 항목으로는 BOD, T-N, T-P를 포함하였으며, 유량은 현장에서 측정된 자료를 바탕으로 산출하였다. 또한, 연구를 위해 지천별로 반정천(Q2), 삼미천(Q3), 갈천(Q4), 황구지천(Q5)의 세 유역으로 구분하였고, 본류는 상류 말단 지점(Q0)과 하류 말단 지점(Q1)으로 설정하였다(Fig. 1, Table 3).
Table 3
Hwanggujicheon Sampling Point
2.2 분석 방법
수질 항목 및 분석은 1회/월 주기로 조사하여 ‘수질오염공정시험기준’에 따라 수행하였다. 유속 측정은 점 유속을 측정하는 방법을 이용하였고 평-저수위 시 유속 측정은 도섭법 기반 유속계(UC-200V)를 이용하였으며 강우 시 유량이 증가하여 도섭이 불가능한 경우에는 ADCP (교량)을 이용하여 유속을 측정하였다. 이렇게 유속계 측정을 통한 유속-면적법을 이용하였고 본류 말단의 경우 수위-수량 곡선식을 이용하여 유량을 산정하였다. 축산현황 자료 조사는 황구지천 하류 소 유역 내 해당되는 9개의 세부 유역을 대상으로 2018년 전국오염조사 자료와 지자체 등록대장(2019년 화성시 등록자료)를 비교하여 현장 조사를 실시하여 운영 농가수를 파악하고 한우, 젖소, 돼지, 닭, 오리의 사육두수 현황을 비교 분석하였다(Table 4).
Table 4
Livestock Farm Status
2.2.1 기여율 분석 방법
최하류 지점의 수질 부하에 대한 기여율을 산정하기 위해, 각 세부 유역의 지천 및 본류 말단에서 월 1회씩 총 15회에 걸쳐 수질과 유량을 측정하였다(Table 5). 기여율 분석은 Fig. 2의 방법에 따라 진행하였다. BOD, T-N, T-P 오염 부하량을 산정하기 위해 황구지천 하류 소 유역 상단(Q0), 종단(Q1), 그리고 하류 내 지천(Q0~Q5)에서일 평균 유량을 확인하고, 지점별 수질분석 결과에 유량을 곱하여 부하량을 계산하였다. 실태 조사를 통해 세부 유역별 축종별 사육 두수 및 면적을 파악하였으며, 2018년 전국오염원 조사자료표, 축산 농가 실태조사자료, 수질오염총량 관리기술지침(2019.03)을 활용하여 생활계, 산업계, 토지계, 축산계, 양식계, 매립계 등 오염원별 발생 부하 및 배출부하량을 산정하였다.
Table 5
Average for Flow and Water Quality by Watershed
황구지천 하류 소 유역을 본류와 지류로 구분하여 상류로부터 하류 방향으로 수질(BOD, T-N, T-P)과 유량의 월별 변화에 따른 하류 말단의 수질에 미치는 수질의 영향 및 기여도를 분석하였으며, 세 유역 지류 지점의 축산부하에 의한 본류 말단 지점에 대한 수질에 대한 영향 및 기여도를 분석하였다. 수질 기여도 분석을 위해 소 유역을 세 유역으로 분할 하였으며, 이때 지천을 기준으로 GIS를 이용하여 반정천(Q2), 삼미천(Q3), 갈천(Q4), 황구지천(Q5)등의 세 유역으로 구분, 본류에는 황구지천 상류 소 유역 말단(Q0)과 황구지천 하류 소 유역 말단(Q1)으로 구분하여 분석하였다. 신뢰구간은 90%를 적용하였으며, 그에 해당하는 유의확률인 P Label은 10% 즉±0.1 이하인 경우에 상호관계의 조건을 만족하는 것으로 볼 수 있으며, 해당 항목에 못 미치는 요인이 1개 이하이면 연구 모형을 만족하는 것으로 보고 적용하였다.
유량 및 수질 조사를 통해 실측된 지점별 부하량을 이용하여 상관성 분석과 다중선형 회귀 분석을 수행하였으며, 이를 통해 소 유역 본류 말단에 미치는 지천별 기여율(α)을 계산하였다. 각 지천에 해당하는 세부 유역의 BOD, T-N, T-P 발생 및 배출 부하는 수질오염총량 관리기술지침(2019.03)을 따랐으며, 전체 배출 부하 중 축산계가 차지하는 배출 부하 비율(β)을 적용하여 가중치(αβ)를 산정하였고, 이를 통해 본류 하천 말단부에 미치는 축산계 기인 오염원 기여율(α’)을 계산하였다.
상류 세부 유역별 하천 지점의 수질 부하가 목표지점인 최하류 지점의 수질 부하에 대한 기여율 산정을 위하여 각 세부 유역 지천 및 본류 말단의 수질 및 유량을 측정하였고, 본류 말단에 대해서는 수위-수량 곡선식을 이용해 유량을 측정하였다. 수질은 총 15회를 측정하여 BOD, TN, TP 부하량을 산정하였다(②, ③). 이와 함께 2018년 전국오염원 조사자료표 및 축산 농가 실태조사자료(①, ⑤)와 수질오염총량 관리기술지침(2019.03)을 활용하여 생활계, 산업계, 토지계, 축산계, 양식계, 매립계 오염원별 발생 부하 및 배출부하량(⑥)을 산정하였다. 특히, 축산 농가 실태 조사(2019)를 통해 파악한 축산 현황 자료(업주명, 주소, 지정내역종류, 축종, 사육두수, 축사 면적, 규제내역, 폐수처리유형, 교형물처리유형, 차집유형, 환경기초시설 편입일 및 명칭)를 적용하여 수질오염총량 관리 기술지침(2019) 따라 발생 부하 및 배출 부하를 산정하였다.
부하량 산정 시 적용된 수치에서 축산폐수처리비, 자원화비 및 농지 유출비는 총량관리 기술지침에 따른 비율을 적용하였으나 자원화물 또는 미처리된 축산분뇨 및 폐수처리 슬러지가 농지 전환되어 농지에서 삭감되는 양인 농지삭감량은 축산계 실태 조사에 따른 현장 수치(50~60%)를 적용하였다. 즉 자원화물이 농지로 전환되는 비율인 농지 전환비는 실측치를 고려하여 적용되었다.
자원화물 또는 미처리된 축산분뇨 및 폐수처리 슬러지가 농지 전환되어 농지에서 삭감되는 양은 농지 전환량에 농지삭감비를 곱하여 산정한다(농지 전환비는 자원화물이 농지로 전환되는 비율). 농지삭감량은 개별 삭감량에 포함하지 않으며, 배출량의 축산계 비점 오염원 개별배출량 산정 시 고려한다.
유량 및 수질 조사를 통해 실측된 지점별 부하량(③)은 상관성 분석과 다중선형 회귀 분석(④)을 통하여 다음과 같이 소 유역 본류 말단에 미치는 지천별 기여율(α)은 다음과 같이 산정되었다(⑦).
또한, 대상 목표지점인 본류 하천 말단부에 미치는 지천별 축산 기인 BOD, T-N, T-P 부하 기여율 산정을 위하여 산정된 수질 부하에 대한 기여율(α) 중 축산계에 의한 가중치가 적용하였으며, 각각의 지천에 해당되는 세부 유역의 BOD, TN, TP 발생 및 배출 부하는 수질오염총량 관리기술지침(2019.03)방법에 의해 생활계, 산업계, 토지계, 축산계, 양식계, 매립계 오염원별 발생 부하 및 배출부하량을 산정(⑥)하여 전체배출부하중 축산계가 차지하는 배출 부하비(β)를 적용 후 가중치(α β)를 산정하였다. 본류 하천 말단부에 미치는 축산계 기인 오염원 기여율(α‵)을 산정하였으며, 그 결과는 다음과 같이 표현될 수 있다.
통계적 분석기법은 하류 말단부를 대상으로 상류 지점별 수질 영향 및 기여율을 산정할 수 있으나, 대상 소 유역 자체를 기준점으로한 축산계에 의한 기여율을 산정하는데 한계점이 명확하여, 수질오염총량 관리기술지침(2019.03)방법을 적용하여 생활계, 토지계, 매립계, 축산계, 산업계, 양식계에서의 발생 및 배출부하량을 각각 산정하여 대상 소 유역에서의 전체배출부하량 중 축산계가 차지하는 배출 부하비를 대상 소 유역에서의 축산에 의한 기여율로 산정하였다(⑩).
2.2.2 통계적 분석 기법 적용 근거
통계적 분석 기법은 데이터 부족 문제를 극복하는 데 효과적인 것으로 알려져 있으며(Cho et al., 2018), 물리적 기반 유역 모델에 비해 상대적으로 적은 비용과 시간이 요구되므로 효율성이 뛰어나 자원이 제한된 상황에서 신속하고 경제적으로 분석을 수행할 수 있는 중요한 이점으로 작용한다(Noh, 2016). 또한, 통계적 분석 기법은 국내외 다양한 사례에서 활용되어 그 유효성과 신뢰성이 입증되어 분석 결과의 타당성을 뒷받침하고 있다. 특히 이러한 기법은 지천별로 오염원이 수질에 미치는 상대적 영향을 체계적으로 평가할 수 있도록 도와준다. 이를 통해 지역별 맞춤형 관리 방안을 수립하는 데 실질적인 기여할 수 있다(Kim and Lee, 2011; Lee and Keum, 2022). 통계적 분석 기법의 다양한 적용 사례를 기반으로 본 연구에서는 유량 및 수질 데이터가 충분하지 않은 소 유역을 대상으로 통계적 분석 기법을 적용하여 오염원별 기여율을 체계적으로 분석하였다.
3. 통계적 분석 결과
3.1 연구대상 유역의 지천별 본류 말단 수질 항목별 부하 영향 및 기여율
축산계 오염원이 하천 수질에 미치는 주요 영향 요소는 질소, 인, 유기물의 농도 순서로 알려져 있다. 연구 대상 유역의 조사 기간에 유량 및 수질의 평균을 재산정하였고, 황구지천 말단 지점의 수질 및 유량을 종합 분석하였다. 대상 수질 10개 항목 간의 단순 상관행렬 결과, 각 항목이 상관성이 있는 것으로 나타났다(수치형 데이터이므로 rank 자료에 활용되는 spearman보다는 pearson 분석법을 적용하였다). 평균 pH는 7.4였으며, BOD와 TOC 농도는 각각 5.1 mg/L와 5.83 mg/L였다. 평균 T-N 농도는 6.292 mg/L였고, NH₄⁺-N과 NO₃⁻-N의 농도는 각각 0.785 mg/L와 3.802 mg/L로 분석되었다. 또한, T-P와 PO₄³⁻-P의 농도는 각각 0.417 mg/L와 0.286 mg/L로 나타났다.
3.1.1 T-N
T-N 부하에 대한 상관성 분석 결과(Fig. 3, Table 6), Q1 지점과 다른 지점 간의 상관계수 및 유의확률(P-value)은 다음과 같다: Q1-Q3 (0.72, P-value 0.0024), Q1-Q4 (0.83, P-value 0.0001), Q1-Q5 (0.55, P-value 0.0321). 이들 지점은 P-value가 0.05 이하로 나타나 상호 간의 유의미한 상관관계를 보였다. 한편, Q1-Q2 (-0.46, P-value 0.08869)는 P-value가 0.1 이하로 나타나 유의미한 상관성을 지니는 것으로 판단되었다. 그러나 Q1-Q0 (-0.31, P-value 0.2667)는 P-value가 0.1을 초과하여 유의미한 상관관계를 보이지 않았다.
Table 6
Calculation of Water Quality Emission Load Rate and Contribution Rate for Livestock Systems by Region and Stream for Q1 Branch
Q1에 대한 각 지점의 TN부하는 Q2 (16%), Q3 (25%), Q4 (29%), Q5 (19%), Q0 (11%)로 나타났다. 현장 실태 조사를 통해 Q2 지점은 주거 및 상가 지역이 밀집되어 있으나 하수관거 정비가 잘 이루어져 하천으로의 오염원 유입이 없었으며, 이는 T-N 부하량 감소에 기여하는 것으로 확인되었다. 반면, Q3 지점은 주택 및 상가가 밀집되어 있고, 악취 발생과 강우 시 합류식 하수도 월류수(CSOs)가 확인되었다. 또한, 용존산소 부족으로 하상이 혐기성 상태를 보여 유기물에 의한 높은 오염도를 나타냈다. Q3 지점에 비해 하천의 길이에 따른 유달 부하 감소 영향과 Q4 지점의 축산 농가 및 공장 지대에 따른 오염원 차이로 인해 Q4 지점의 영향이 가장 큰 것으로 나타났다. Q1 지점의 T-N 부하에 대한 지천별 축산계 T-N 기여율은 Q2 (0.112%), Q3 (0.000%), Q4 (1.851%), Q5 (0.192%), Q0 (0.066%)로, Q4 지점이 축산계에서 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 다른 지점의 축산 농가가 폐업하여 운영하지 않고 있고, Q4 지점 유역에 58개의 대규모 축산 농가가 가장 많이 분포하고 있기 때문인 것으로 판단된다.
3.1.2 T-P
T-P 부하에 대한 상관성 분석 결과(Fig. 4, Table 6), T-N 부하와 유사한 경향을 보였다. Q1 지점과 다른 지점 간의 상관계수 및 P-value는 다음과 같다: Q1-Q3 (0.53, P-value 0.0339), Q1-Q4 (0.75, P-value 0.0012), Q1-Q5 (0.6, P-value 0.0175). 이들 지점은 P-value가 0.05 이하로 나타나 상호관계의 조건을 만족하였다. 반면, Q1-Q2 (0.14, P-value 0.6089)와 Q1-Q0 (0.48, P-value 0.0699)는 상관성이 낮았으며, 특히 Q1-Q2는 P-value가 0.1 이상으로 상호관계의 조건을 만족하지 못하였다. Q1 지점의 T-P 부하에 대한 각 지천의 기여율은 Q2 (6%), Q3 (21%), Q4 (30%), Q5 (24%), Q0 (19%)로 나타났다. 이는 T-N 부하 기여율과 달리 특정 지점에 집중되지 않고 분산된 양상을 보였다. 지천별 축산계 T-P 기여율은 Q2 (0.54%), Q3 (0.00%), Q4 (11.85%), Q5 (2.95%), Q0 (0.15%)로, Q4 지점이 축산계에서 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 Q4 지점의 갈천 세부 유역에 축산 농가와 공장 지대가 밀집되어 있어 하⋅폐수 등이 방류되어 상대적으로 기여율이 큰 것으로 판단된다.
3.1.3 BOD
BOD 부하에 대한 상관성 분석 결과(Fig. 5, Table 6), T-N 부하와 유사한 경향을 보였다. Q1 지점과 다른 지점 간의 상관계수는 Q1-Q4에서 0.73 (P-value 0.0020), Q1-Q5에서 0.77 (P-value 0.0008), Q1-Q5에서 0.55 (P-value 0.0331)로 나타나, P-value가 0.05 이하로 상호관계의 조건을 만족하였다. 반면, Q1-Q2는 0.31 (P-value 0.7316), Q1-Q3는 –0.1 (P-value 0.2536)로 상관성이 낮았으며, P-value가 0.1 이상으로 상호관계의 조건을 만족하지 못하였다. Q1 지점의 BOD 부하에 대한 각 지천의 기여율은 Q2 (4%), Q3 (13%), Q4 (30%), Q5 (31%), Q0 (22%)로 분석되었다. 특히, 황구지천 상류 유역의 BOD 부하는 Q1 지점에 대해 약 22%를 차지하였으며, Q2 지점인 반정천은 4%의 희석효과를 나타냈다.
총 BOD 부하에 대한 지천별 축산계 BOD 기여율은 Q2 (0.048%), Q3 (0.00%), Q4 (7.20%), Q5 (0.689%), Q0 (0.089%)로 나타났으며, Q4 지점이 축산계 BOD에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
4. 결 론
본 연구에서는 두 가지 방법을 이용하여 축산계 오염원이 하천 수질에 미치는 기여율을 분석하였다. 첫 번째는 상류 하천의 오염 부하가 소 유역 말단지점에 미치는 수질 영향 및 기여도를 평가하기 위해 통계적 분석 기법을 적용하였다. 두 번째는 소 유역 자체에서 발생 가능한 생활계, 토지계, 축산계, 산업계, 양식계, 매립계 중 축산계의 기여율을 산정하기 위해 축산 실태조사 자료 및 전국 오염원 조사 자료를 바탕으로 수질오염총량 관리기술지침을 활용하였다.
연구대상지역인 황구지천의 수질 및 유량의 모니터링 자료와 본 연구의 통계분석 기법을 적용하여 기준점 Q1에서 가축에 의해 유도된 T-N, T-P, BOD의 기여율을 분석한 결과, T-N은 1.851%, T-P는 11.85%, BOD는 7.20%로 산정되었다. 분석된 기여율을 통해 가축계 오염원이 하천 수질에 미치는 상대적 영향을 정량적으로 평가할 수 있음을 확인할 수 있었고, 소 유역 말단지점에 가장 큰 기여율을 보이는 지천은 갈천(Q4) 세부 유역으로 나타났으며, 이는 현장 실태조사 결과와도 일치함을 알 수 있다. 따라서 대상 지점 말단의 수질 개선을 위해서는 갈천(Q4) 유역을 중점적으로 관리해야 하며, 하류 소 유역에 대한 집중적인 축산 오염원 관리가 필요할 것으로 분석되었다.
따라서, 본 연구를 통해 축산계 오염원이 하천 수질에 미치는 영향을 통계적 분석 기법을 활용하여 정량적으로 파악할 수 있었으며, 이를 기반으로 효과적인 수질 개선 대책을 수립하는 데 유용하게 활용 가능할 것으로 기대된다.
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