1. 서 론
2. 연구방법
2.1 다수질기준 부하지속곡선
2.2 수질등급비율 산정 및 시각화
2.3 연구대상하천
3. 연구결과
3.1 다수질기준 부하지속곡선 활용 수질평가
3.2 수질등급비율 활용 수질평가
3.3 수질등급비율 활용 점오염 및 비점오염 해석
4. 고 찰
5. 결 론
부 록
1. 서 론
부하지속곡선(Load Duration Curve)은 유량에 따른 관측수질과 목표수질의 관계를 나타내는 곡선으로, 수질오염상황의 진단과 수질관리 대책에 따른 효과 및 목표달성 여부를 평가하는 데 사용되고 있다(NDEP, 2003; USEPA, 2007; Hwang et al., 2011; Choi et al., 2012; Kim, 2014). 미국 환경보호국(United States Environmental Protection Agency, USEPA)은 부하지속곡선 이용지침서를 제공하고 있으며, 미국 전체 총량관리계획(Total Maximum Daily Loads, TMDL) 수립에 부하지속곡선을 활용하고 있다(USEPA, 2007). 현재 우리나라는 미국 TMDL과 유사하게 유역 내 오염물질의 배출 총량을 관리하여 목표수질을 달성하고자 하는 오염총량관리제를 시행하고 있으며, 부하지속곡선과 유량구간별 목표수질 초과율을 활용한 수질 평가 방식을 오염총량관리시행계획 이행평가에 적용하고 있다(ME, 2016). 목표수질 초과율은 전체 측정자료 중 측정수질이 목표(기준)수질을 초과한 횟수 비율을 뜻하여(ME, 2016), 부하지속곡선을 이용한 수질평가에 가장 일반적으로 활용되는 척도이다.
목표수질 초과율을 이용한 하천 수질평가는 관측부하량의 기준수질 초과 여부만을 판단할 수 있고 초과 수준의 상대적 크기를 충분히 반영하지 못하고, 한정된 정보만을 제공한다. 예를 들어, 수질이 개선되거나 악화되더라도 초과 정도가 동일할 경우 초과율에는 변화가 없으므로 실제 수질 상태의 변화를 반영하지 못한다(Fig. 1). 부하지속곡선이 한정된 정보만을 제공하는 한계는 수질평가에 단일 기준만을 이용하는 데에서 비롯된 문제로, 여러 개의 수질기준을 적용하는 ‘다수질기준 부하지속곡선(Multi-standard Load Duration Curves)’을 통해 보완될 수 있다. 다수질기준 부하지속곡선은 관측부하량의 오염수준을 다양한 수질기준에 따라 더욱 상세하게 구분할 수 있고, 수질기준별로 관측부하량이 분포하는 비율을 활용할 수 있기 때문에 보다 상세하고 정량적인 하천 수질 분석이 가능하다.
Fig. 1.
Examples of observed load data with load duration curves (a, b) and multi-standard load duration curves (c, d). Although exceedance rates for Periods 1 and 2 are both 50% in figures (a) and (b), figures (c) and (d) clearly illustrate that higher water quality standards were exceeded more frequently during Period 2
한편, 부하지속곡선은 점오염원과 비점오염원에 의한 수질오염 문제를 파악하는 데 활용될 수 있다(Cleland, 2002; NDEP, 2003; USEPA, 2007). 비점오염은 주로 강우유출에 의해 발생하기 때문에, 고유량 구간에서 발생한 수질오염은 비점오염원에 의한 수질오염으로, 저유량 구간에서 발생한 수질오염은 점오염원에 의한 수질오염으로 해석할 수 있으며(Cleland, 2003; USEPA, 2007), 이를 바탕으로 점 또는 비점오염 우세 유량구간을 규명하기 위한 다양한 연구가 진행되었다. 미국 환경보호청(USEPA, 2007)은 홍수기, 풍수기 그리고 평수기에 해당하는 유량구간인 0-60%에서 발생한 수질오염을 비점오염원에 의해 발생한 수질오염으로 해석하였다. Jung et al. (2011)은 우리나라에서 강우유출이 발생하는 유효강우가 10 mm일 때, 유량구간 50-100%를 강우유출수가 발생하지 않는 저유량 구간으로 분석하였다. 이에 따라, 상대적으로 유량이 높은 유량구간 0-50%를 비점오염 우심 구간으로 간주할 수 있다. 더불어, Kim et al. (2015)은 유량구간 40-100%에서 생물화학적산소요구량(Biochemical Oxygen Demand, BOD), 총인(Total Phosphorus, T-P)의 부하량 분포변화가 크지 않음을 근거로 유량구간 0-40%를 비점오염원이 영향을 미치는 고유량 구간으로 설정하였다. 이처럼 여러 선행연구에서 오염의 형태가 주로 영향을 미치는 유량구간을 다양하게 논의해왔으나, 이러한 유량구간 구분이 실제 수질평가 결과에도 유의미한 영향을 미치는 지에 대한 체계적인 비교나 정량적인 분석은 상대적으로 부족한 실정이다.
본 연구에서는 기존의 부하지속곡선과 목표수질 초과율 기반 하천 수질평가 프레임워크의 한계를 보완하기 위해 다수질기준 부하지속곡선을 활용한 새로운 수질평가 프레임워크를 제안하고자 한다. 국내 하천은 ｢환경정책기본법 시행령｣에 따라 하천수 생활환경기준 수질등급을 활용하여 평가되고 있다. 또한, 환경부는 생활환경기준 수질등급 중 ‘매우 좋음’, ‘좋음’, ‘약간 좋음’ 등급에 해당하는 물을 ‘좋은물’로 정의하여, ‘좋은물’을 물환경관리 기본계획 이행평가의 공식 지표로 활용하고 있다(ME, 2021). 본 연구에서는 이러한 행정적 수질관리 체계와의 연계성을 확보하기 위해, 생활환경기준 수질등급과 ‘좋은물’ 개념을 다수질기준 부하지속곡선에 적용하고자 한다. 또한, 다수질기준 부하지속곡선을 활용하여 한강 청미천 유역의 수질을 분석하고, 이를 통해 하천 수질평가에의 다수질기준 부하지속곡선의 적용가능성을 검토하고자 한다. 나아가, 부하지속곡선을 활용한 비점오염원 분석 시 유량구간 구분의 수질평가 결과에 미치는 영향을 분석하고자 한다.
2. 연구방법
2.1 다수질기준 부하지속곡선
부하지속곡선은 유량자료를 이용하여 유황곡선(Flow Duration Curves)을 작성한 후 유량에 목표(기준)수질을 곱한 부하량 곡선을 나타냄으로써 얻어진다. 작성된 부하지속곡선 위에 수질자료에 대응하는 관측부하량을 도시한 후 부하지속곡선과 관측부하량을 비교하면 특정 유량구간에서의 목표수질 초과현상을 확인할 수 있다(Cleland, 2002; NDEP, 2003; USEPA, 2007). 관측부하량이 부하지속곡선보다 위에 위치한다면 관측된 수질이 목표수질을 초과한 것으로, 관측부하량이 부하지속곡선 아래에 있는 경우는 목표수질을 만족한 것으로 해석할 수 있다(USEPA, 2007; Han et al., 2007; Choi et al., 2012).
본 연구에서는 ｢환경정책기본법 시행령｣에 명시된 하천의 수질 및 수생태계 관리 수질항목 중 BOD와 T-P의 하천수 생활환경기준을 활용하였다(Table 1). 하천수 생활환경기준은 ‘매우 좋음(Ia)’, ‘좋음(Ib)’, ‘약간 좋음(II)’, ‘보통(III)’, ‘약간 나쁨(IV)’, ‘나쁨(V)’, 그리고 ‘매우 나쁨(VI)’의 기준농도로 구성되어 있다. 각 등급의 기준농도를 이용하여 다수의 기준선을 도식함으로써, 관측부하량의 위치에 따라 수질등급을 판정할 수 있도록 하였다.
Table 1.
Living environment standards for river in Korea: BOD and T-P (ME, 2023)
| Grade | BOD (mg/L) | T-P (mg/L) |
| Very Good (Ia) | ≤1 | ≤0.02 |
| Good (Ib) | ≤2 | ≤0.04 |
| Fairly Good (II) | ≤3 | ≤0.1 |
| Moderate (III) | ≤5 | ≤0.2 |
| Slightly Poor (IV) | ≤8 | ≤0.3 |
| Poor (V) | ≤10 | ≤0.5 |
| Very Poor (VI) | >10 | >0.5 |
부하지속곡선의 세로축은 오염물질의 부하량을 나타내며, 관측부하량이 적을수록 수질 상태가 양호함을 의미한다. 다수질기준 부하지속곡선에서 6개의 기준선 중 가장 아래에 위치한 기준선부터 차례로 ‘매우 좋음’, ‘좋음’, ‘약간 좋음’, ‘보통’, ‘약간 나쁨’, ‘나쁨’의 기준수질을 의미한다(Fig. 3(a)). 두 기준선 사이에 위치한 관측부하량은 해당 두 등급 중 낮은 등급을 의미한다. 예를 들어, ‘매우 좋음’과 ‘좋음’ 사이에 위치한 관측부하량은 ‘좋음’ 등급을 의미하고, ‘매우 좋음’ 아래에 위치한 관측부하량은 ‘매우 좋음’ 등급을 의미한다.
환경부에서 운영하는 총량측정망은 유량과 수질을 8일 간격으로 측정하고 있으며 이러한 비연속적인 유량자료는 하천의 홍수기부터 갈수기까지의 다양한 유황변화를 반영하기 어려울 수 있다(Cheong et al., 2016). 하지만 비연속적인 유량 자료가 다년간 축적될 경우 실측 자료가 하천 전체 유량 빈도를 대변할 수 있어 실측자료만을 이용한 유황곡선 작성이 가능하므로(Hwang et al., 2011; Kim et al., 2015), 본 연구에서는 최소 3년 이상의 유량자료를 활용해 부하지속곡선을 작성하였다. 다만, 8일 간격으로 측정된 유량 및 수질 자료는 홍수기 국지적 집중강우나 단기간의 극한 수질 변동을 충분히 반영하지 못할 가능성이 있어, 이에 따른 부하량 산정의 불확실성이 존재한다. 나아가, 시간에 따른 변화 경향을 보다 세밀하게 파악하기 위해 3년 단위로 분석 구간을 설정하고, 이를 1년씩 순차적으로 이동시키며 3년 단위의 다수질기준 부하지속곡선을 작성하였다. 본 연구에서는 2016년부터 2023년까지의 유량과 수질자료를 활용하여 3년 단위의 연속 구간을 설정하였으며, 이에 따라 분석 구간은 2016-2018, 2017-2019, 2018-2020, 2019-2021, 2020-2022, 2021-2023으로 구성하였다. 또한, 분석기간(2016-2023년)의 자료를 활용하여 전체기간을 대상으로 한 다수질기준 부하지속곡선을 작성하고, 이를 통해 청미천의 BOD와 T-P 수질을 분석하였다.
2.2 수질등급비율 산정 및 시각화
본 연구에서는 지점별 3년 단위 기간의 수질 등급 비율을 누적 막대그래프로 시각화하여 ‘수질등급비율’ 그래프를 작성하였다. 수질등급비율은 전체 관측부하량 자료의 개수 대비 다수질기준 부하지속곡선의 각 수질등급에 해당하는 관측부하량 자료의 개수 비율을 의미한다. 환경부는 ‘매우 좋음’, ‘좋음’, ‘약간 좋음’ 수질의 물에 ‘좋은물’ 이라는 명칭을 붙여 정의하고 있으며(ME, 2021), 이 개념을 활용하여 3년 단위 구간별로 ‘좋은물’ 비율을 백분율로 나타내었다. 나아가, ‘좋은물’ 비율의 시간적 변화 추세를 정량적 지표로 나타내기 위해 선형회귀분석을 이용해 시간에 따른 ‘좋은물’ 비율 변화의 기울기를 산출하였다. 수질등급비율을 계산하는 방법은 다음과 같다(Eq. (1)).
여기서, 은 전체 관측부하량 자료의 개수를 의미하고 은 특정 수질등급에 해당하는 관측부하량 개수를 의미한다. 예를 들어, 전체 관측부하량 자료가 100개이고 이 중 30개가 ‘좋음’에 해당하는 경우, ‘좋음’의 수질등급비율은 30%가 된다.
본 연구에서는 선행연구 결과(USEPA, 2007; Jung et al., 2011; Kim et al., 2015)를 바탕으로, 초과확률 40%, 50%, 60%를 기준으로 하여 고유량 구간과 저유량 구간을 각각 0-40%와 40-100%, 0-50%와 50-100%, 0-60%와 60-100%로 구분하여 수질등급비율을 작성하였다. 수질등급비율을 활용하여 고유량 구간에서 발생한 오염은 비점오염으로, 저유량 구간에서 발생한 오염은 점오염으로 해석하여 하천의 수질오염 특성을 분석하였다. 또한, 비점오염 분석 시 유량구간 기준들 간의 차이가 통계적으로 유의한지 확인하기 위해, 각 기간별로 산출된 ‘좋은물’비율을 비교하였다. 청미천 유역의 일부 지점에서 정규성 가정이 충족되지 않았으므로, 비모수 방법인 순열 검정(Permutation test)을 적용하였다.
2.3 연구대상하천
본 연구는 한강수계의 청미A 단위유역을 대상으로 다수질기준 부하지속곡선의 하천 수질평가에의 적용가능성을 검토하였다(Fig. 2). 청미A 단위유역은 지속적인 수질 개선사업에도 불구하고 수질오염이 지속되어, 최근 중점적인 수질관리가 필요한 오염총량관리 취약지역으로 지정된 유역이다(ME, 2024). 청미A 단위유역에는 6개의 총량측정망이 운영 중에 있으며, 이들 중 청미천 본류에 위치한 청미천1, 청미천3, 청미천5, 청미천6 지점에 대해 다수질기준 부하지속곡선을 이용한 수질평가를 진행하였다. 환경부에서 운영하고 있는 총량측정망의 유량과 수질 자료는 물환경정보시스템(http://water.nier.go.kr)을 통해 수집하였다.
3. 연구결과
3.1 다수질기준 부하지속곡선 활용 수질평가
다수질기준 부하지속곡선을 활용한 하천 수질평가를 통해 수질오염 수준을 수질등급으로 확인할 수 있으며, 유량구간에 따른 수질오염 수준의 분포 특성을 파악할 수 있다. 청미천6 지점의 2016년에서 2023년 동안 BOD 관측부하량은 유량구간 5-80%에서 ‘매우 좋음’등급이 높은 빈도로 나타났다. 반면, 유량구간 80-100%에서는 대부분 ‘보통’이하에 분포하며, 간헐적으로 ‘매우 나쁨’ 등급이 나타나는 것이 확인되었다(Fig. 3(a)).
Fig. 3.
Observed load data with multi-standard load duration curves at the Cheongmicheon6 monitoring station during 2016-2023. The vertical axis represents pollutant load, where lower observed loads indicate better water quality. Six standard curves correspond to water quality grades (Very Good to Poor), and observed loads between two curves are assigned to the lower grade. Observed loads below the lowest curve indicate the ‘Very Good’ grade
동일기간의 청미천6 지점 T-P 관측부하량은 유량구간 0-20%에서 대부분 ‘보통’이하로 분포한다. 특히, 유량구간 0-5%에서는 ‘나쁨’과 ‘매우 나쁨’등급이 자주 나타나, 극심한 홍수기에 T-P 수질오염 수준을 확인할 수 있었다. 반면, 유량구간 20-100%에서는 T-P 관측부하량이 주로 ‘약간 좋음’과 ‘보통’등급으로 확인되었다(Fig. 3(b)).
3.2 수질등급비율 활용 수질평가
청미천의 수질 특성을 분석하기위해 유량구간 0-100%에서의 2016년에서 2023년 사이 BOD와 T-P 관측부하량을 대상으로 3년 간격의 수질등급비율을 계산하고 이를 그래프로 시각화하였다(Fig. 4). 상류인 청미천1 지점에서 중류인 청미천5 지점으로 갈수록 BOD ‘약간 나쁨’, ‘나쁨’, ‘매우 나쁨’의 비율이 감소하는 경향을 보였다. 그러나 하류 지점인 청미천6에서는 청미천5에 비해 BOD‘약간 나쁨’, ‘나쁨’, ‘매우 나쁨’의 비율은 증가했다. 이는 청미천5와 청미천6 지점 사이에서 BOD 오염원이 추가로 유입되었을 가능성을 시사하며, 이러한 지점별 수질 특성 분석은 우선 관리가 필요한 지역을 선별하는 데 활용할 수 있다.
청미천3의 BOD ‘좋은물’ 비율은 2.47%, 청미천6의 BOD ‘좋은물’ 비율은 0.17%로 ‘좋은물’이 증가하는 추세임을 알 수 있다(Fig. 4). 청미천3과 청미천6의 BOD를 제외한 모든 지점에서, BOD와 T-P 관측부하량의 ‘좋은물’ 비율이 감소하는 추세를 보였다. 또한, 각 지점별 T-P ‘좋은물’비율은 BOD ‘좋은물’비율보다 낮게 나타났다. 아울러, 각 지점에서 BOD와 T-P의 ‘좋은물’비율 변화 추세를 비교하면, 모든 지점에서 BOD보다 T-P의 ‘좋은물’비율 변화 추세선이 더 큰 감소율을 보이므로, T-P ‘좋은물’이 BOD ‘좋은물’보다 더 빠른 속도로 감소하고 있는 추세임을 알 수 있으며, 이는 청미A 단위유역은 BOD보다 T-P 관리가 우선될 수 있음을 시사한다. 이처럼 지점별 수질 특성 분석은 우선 관리가 필요한 수질 인자를 선별하는 데 활용할 수도 있다.
한편, 수질등급비율을 활용한 수질평가에서 모든 지점은 BOD와 T-P의 ‘약간 나쁨’, ‘나쁨’, ‘매우 나쁨’ 비율이 지속적으로 나타나는 것으로 분석되었다(Fig. 4). 특히, 청미천3 지점의 BOD는 ‘좋은물’ 비율이 증가하는 추세를 보임에도 불구하고 ‘약간 나쁨’, ‘나쁨’, ‘매우 나쁨’ 비율은 뚜렷한 감소 없이 일정 수준을 유지하는 경향을 보였다. 이처럼 낮은 등급의 수질이 지속적으로 관측되는 결과는 수질오염을 지속적으로 야기하는 오염원의 관리가 효과적으로 이루어지지 않았을 가능성을 시사하며, 이에 대한 보다 면밀한 분석이 필요할 수 있다.
3.3 수질등급비율 활용 점오염 및 비점오염 해석
청미천3 지점의 BOD 관측부하량을 대상으로, 비점오염원과 점오염원의 영향이 우세한 유량구간에 따라 수질을 분석하여 수질오염에 주요하게 영향을 미치는 오염원을 식별하였다(Fig. 5 and Figs. 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12). 수질등급비율을 활용하여 유량구간 기준(0-40%, 50%, 60%)에 따라 청미천3 지점 BOD의 점오염과 비점오염을 분석한 결과, 각 기준별 고유량 구간에서의 ‘좋은물’ 비율의 변화율은 1.80%, 1.39%, 1.71%로, 저유량 구간에서의 ‘좋은물’ 비율의 변화율은 각각 1.84%, 1.96%, 1.23%로 ‘좋은물’이 증가하는 추세를 보였다(Fig. 5). 유량구간 기준에 상관없이 고유량 구간에서의 ‘좋은물’비율이 저유량 구간에서의 ‘좋은물’비율보다 높았으며, ‘약간 나쁨’, ‘나쁨’, ‘매우 나쁨’의 낮은 등급 비율은 고유량 구간보다 저유량 구간에서 높은 비율을 나타냈다. 따라서, 청미천3 지점의 BOD 수질오염은 점오염원이 수질오염에 크게 기여했음을 알 수 있다. 청미천1, 5, 6 지점의 BOD 분석에서도 청미천3 지점과 마찬가지로 점오염원의 영향이 큰 것으로 나타났고, T-P 분석에서는 청미천1, 3, 5, 6 지점 모두 점오염원보다 비점오염원의 영향이 두드러졌으며, 특히 ‘좋은물’비율이 고유량 구간보다 저유량 구간에서 더 빠르게 감소하는 경향이 관측됐다(Figs. 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12).
동일 기간에 해당하는 두 유량구간의 ‘좋은물’ 비율 차이를 계산하고, 이를 바탕으로 순열검정을 실시하여 p-value를 산출하였다(Table 2). 그 결과, 유량구간 0-40%와 0-50%의 ‘좋은물’비율 차이의 평균은 -1.05%, 0-40%와 0-60%는 -1.62%, 그리고 0-50%와 0-60%에서는 -0.57%로 분석되었다. 또한, p-value는 각각 0.25, 0.094, 0.5로, 유량구간 0-40%와 0-60%의 ‘좋은물’ 비율 차이가 가장 큰 것으로 나타났지만, 유의수준 0.05에서는 통계적으로 유의하지 않았다.
4. 고 찰
다수질기준 부하지속곡선을 활용한 하천 수질 평가를 통해 다음과 같은 주요한 시사점이 도출되었다. 첫째, 다수질기준 부하지속곡선을 활용한 수질평가 프레임워크는 하천 수질을 시각적으로 이해하고, 정량적으로 분석할 수 있는 평가 틀을 제공한다. 다수질기준 부하지속곡선을 활용함으로써 유량구간별 수질등급 분포와 오염정도를 식별할 수 있으며, 수질등급비율 분석을 통해 수질 변화 추세와 특정 수질 기준을 초과하는 오염상태가 지속적으로 나타나는 현상을 확인할 수 있다. 예를 들어, 다수질기준 부하지속곡선을 활용하여 청미천6 지점 수질을 분석한 결과를 통해, 극심한 홍수기에 발생한 T-P 수질오염 수준을 한 눈에 파악할 수 있다(Fig. 3). 또한, 수질등급비율 분석을 통해, 청미천3 BOD 관측부하량의 ‘좋은물’ 비율 증가 추세를 확인함과 동시에, ‘보통’을 초과하는 수질비율은 일정 수준을 유지하는 경향을 확인할 수 있다(Fig. 4). 둘째, 수질등급비율을 통해 수질의 시공간적 차이를 동시에 고려하여 하천 수질 변화를 파악할 수 있다. 연도별 수질등급비율을 분석함으로써 ‘좋은물’ 비율의 변화 추세를 쉽게 확인할 수 있고, 지점별 수질 분석을 통해 우선 관리가 필요한 수질인자와 지역을 선별하는 데 활용할 수 있다. 예를 들어, BOD와 T-P의 ‘좋은물’ 변화 추세 비교에서는 BOD보다 T-P ‘좋은물’ 비율 변화 추세선이 더 큰 감소율을 보였기 때문에 T-P의 우선 관리 필요성을 확인할 수 있었다(Fig. 4). 또한, 지점별 BOD 수질 특성 분석에서는 청미천6이 청미천5 지점보다 ‘약간 나쁨’, ‘나쁨’, ‘매우 나쁨’ 수질이 증가한 분석 결과를 통해, 청미천5와 청미천6 지점 사이의 오염원 유입 가능성을 확인할 수 있었다(Fig. 4). 셋째, 다수질기준 부하지속곡선은 수질평가에 효율적으로 적용될 수 있다. 본 연구에서 제안한 새로운 수질평가 프레임워크는 별도의 추가 자료 구축 없이 기존 물환경 정보(유량 및 수질)를 활용하고 생활환경기준을 기반으로 하기 때문에, 수질평가 실무 도구로 실제적 활용이 가능하다는 장점이 있다. 본 연구에서 제시한 다수질기준 부하지속곡선은 총량측정망 자료와 생활환경기준의 기준농도를 적용하여 작성된 것으로(Fig. 3), 실무자가 손쉽게 작성하고 해석할 수 있어 실제 수질관리 의사결정에 효과적으로 활용될 수 있다. 본 연구의 결과는 비점오염원 분석 시 유량구간 설정이 수질등급 분석 결과에 미치는 영향이 크지 않을 수 있음도 시사한다. 청미천3 지점의 BOD를 사례로 하여, 유량구간 기준들 간의 ‘좋은물’ 비율의 차이를 통계적으로 분석한 결과, 그 차이가 통계적으로 유의하지 않았다.
다수질기준 부하지속곡선을 실무에 적용하기 위해서는 자료의 특성과 해석상의 불확실성 등을 종합적으로 고려할 필요가 있다. 다수질기준 부하지속곡선을 활용한 하천 수질평가에서는 수질등급 해석을 위한 명확한 판단 기준이 마련되어 있지 않기 때문에, 평가 결과가 해석자에 따라 달라질 수 있다는 한계가 있다. 예를 들어, 같은 분석결과에 대해서 ‘좋음’ 비율이 높다는 점에 주목하면 긍정적인 평가가 이루어지나, ‘나쁨’ 수질이 지속적으로 존재한다는 점에 주목하면 부정적인 평가가 이루어질 수도 있다. 따라서 명확한 수질등급 기준을 설정하여 해석자에 따른 판단이 일관되도록 객관적인 판정 체계를 구축할 필요가 있다. 또한, 본 연구에서 활용한 유량 및 수질 자료는 8일 간격으로 측정된 총량측정망 자료로서, 국가 수질평가 및 부하량 산정에 공식적으로 활용되고 있으나, 단기간의 홍수사상이나 국지적 집중강우에 따른 급격한 유량 및 수질 변동을 충분히 반영하기 어렵다는 한계가 있다. 이에 따라 향후 일 단위 이상의 고해상도 유량 및 수질 자료를 활용하여 다수질기준 부하지속곡선과 부하량의 정밀도를 개선해야 한다. 아울러, 본 연구의 통계적 유의성 분석 결과는 청미천 유역의 단일 지점을 대상으로 한 분석에 근거하였으므로, 유량 및 오염원 분포 특성이 다른 유역에서는 상이한 결과가 나타날 가능성이 있다. 비점오염 분석 시 유량구간 구분의 통계적 유의성 평가 결과를 보다 일반화하기 위해서는, 유역 내 상류, 중류, 하류를 포함한 다지점 분석과 유역 특성이 다른 하천을 대상으로 한 비교 분석이 요구된다. 이와 함께, ‘좋은물’ 비율뿐 아니라 다른 수질등급을 함께 고려한 통계적 유의성 평가를 통해, 유량구간 구분이 수질등급 해석에 미치는 영향을 종합적으로 평가할 필요가 있다.
5. 결 론
본 연구는 기존의 부하지속곡선과 목표수질 초과율 기반 하천 수질평가의 한계를 보완하기 위해, 다수질기준 부하지속곡선을 활용한 새로운 하천 수질평가 프레임워크를 소개하고, 한강 청미천 유역 본류 4개의 총량측정지점을 대상으로 하천 수질평가에의 다수질기준 부하지속곡선의 적용가능성을 검토하였다. 본 연구 결과, 다수질기준 부하지속곡선은 기존 초과율 중심 수질평가 방법보다 다양한 정보를 제공하고, 하천 수질을 정량적으로 분석할 수 있는 체계를 구축함으로써, 수질평가에 실무적으로 효율적인 도구가 될 수 있음을 시사하였다. 또한, 다수질기준 부하지속곡선을 통해 하천 수질 오염정도를 시각적으로 이해할 수 있음을 보여주었으며, 수질등급비율을 통해 특정 수질기준을 초과한 수질등급의 지속 발생 여부를 파악할 수 있었다. 수질의 시공간적 차이를 동시에 고려하여 하천 수질 변화를 파악함으로써, 우선 관리가 필요한 수질인자와 지역을 선별하는 데 활용할 수 있음을 확인하였다. 다수질기준 부하지속곡선은 기존 유량 및 수질 자료와 하천수 생활환경기준만을 활용하므로, 추가 자료 수집 없이 실무적으로 효율적인 수질평가 도구로 활용될 수 있다. 나아가, 유량구간 기준에 따른 비점오염 영향 분석 시, 유량구간 설정이 수질등급 분석 결과에 큰 영향을 미치지 않을 수 있음을 시사하였다. 본 연구는 수질등급과 ‘좋은물’을 정책적 수질관리 지표로 연계함으로써, 행정적 수질 평가와 해석 기반을 마련하였으며, 수질등급 정보를 시각적이고 정량적으로 제시함으로써 하천 수질을 보다 다층적으로 해석할 수 있는 기반을 마련하였다. 또한, 현행 수질관리 실무 도구로서의 적용 가능성을 제시하였다. 다만, 수질등급 해석에 대한 명확한 판단 기준이 마련되어 있지 않아, 평가 결과가 해석자에 따라 달라질 수 있고, 8일 간격 관측자료 활용에 따른 다수질기준 부하지속곡선의 해석상 한계가 있다. 향후 객관적인 평가 체계 구축과 일 단위 이상의 고해상도 자료 활용을 통해, 본 프레임워크가 정책적으로 활용 가능한 평가 도구로 발전할 수 있을 것으로 기대된다.
