1. 서 론

최근 우리나라 하천에서는 여름철 녹조가 반복적으로 관측되면서 수질 관리 부담이 지속되고 있다. 녹조는 미관 저해를 넘어 생태계 교란, 악취·독성 우려, 식수원 관리 부담 등의 문제를 초래하며(Carmichael and Boyer, 2016), 경우에 따라 인간의 건강에도 영향을 미칠 수 있다(Paerl and Otten, 2013; Kim et al., 2022). 특히 낙동강은 대규모 인구의 식수원과 연결된 수계로서 수질 관리의 중요성이 크다. 낙동강 수계처럼 유속이 느리고 체류시간이 긴 구간에서는 녹조가 한 번 발생한 뒤 장기간 유지되는 양상이 자주 보고되어 왔다(Cha et al., 2017; Kim et al., 2022). 따라서 녹조 문제의 심각성은 단순한 발생 여부나 빈도뿐 아니라, 발생 이후 얼마나 오래 지속되는가에 의해서도 좌우된다.

그동안 정책적·사회적 논의는 주로 연간 발생일수, 경보 발령 횟수, 특정 시기의 최대 농도와 같은 지표를 중심으로 이루어져 왔다. 이러한 지표는 녹조의 심각성을 요약하는 데는 유용하지만, 발생 이후 녹조가 어떤 속도로 감쇠하는지, 그리고 그 속도가 하천 내 위치에 따라 어떻게 달라지는지는 충분히 보여주지 못한다. 예를 들어, 짧은 기간의 녹조가 여러 차례 반복되는 경우에는 외생적 발생 요인의 차단과 빈도 관리가 중요하지만, 한 번 발생한 녹조가 장기간 지속되는 경우에는 조기 대응과 장기화 억제가 더 중요해진다. 따라서 녹조는 정태적 결과가 아니라 시간에 따라 형성·유지·감쇠하는 동태적 과정으로 이해할 필요가 있다.

선행연구는 녹조의 형성과 유지에 수온, 일사, 유량, 체류시간, 영양염류, 수질 상태 등이 복합적으로 작용함을 보여준다(Carey et al., 2012; Paerl and Otten, 2013; Cha et al., 2017; Kim et al., 2022; Kwak et al., 2025). 특히 하천의 상류, 중류, 하류는 유속, 체류시간, 오염부하, 수문 구조물의 영향 등에서 차이를 보이므로, 동일한 발생이 주어지더라도 녹조의 형성과 감쇠 속도는 공간적으로 다르게 나타날 가능성이 크다(Shin and Park, 2018; Cha et al., 2017; Park et al., 2021). 이러한 점은 주요 취수원 인근 지점에서 더욱 중요하다. 동일한 녹조 발생이라도 취수원 인근에서 발생이 더 오래 지속될 경우 수질 관리 부담이 더 커질 수 있기 때문이다. 따라서 주요 취수지점 주변에서 녹조의 지속성과 그 공간적 차이를 분석하는 것은 학술적 의미뿐 아니라 정책적 측면에서도 중요하다.

이에 본 연구는 낙동강 수계의 주요 취수원 인근 지점을 대상으로 녹조의 지속성을 실증적으로 분석한다. 구체적으로 상류, 중류, 하류를 대표하는 지점별 주간 자료를 구축하고, 녹조 지표의 시계열적 자기의존 구조를 바탕으로 발생의 감쇠 속도를 비교한다. 이를 위해 ARMAX 모형을 활용하여 녹조 지표의 자기회귀 구조를 추정하고, 수온과 수질 관련 변수를 외생요인으로 통제한 이후에도 지속성이 남는지를 검토한다. 또한 구간별 최적모형을 도출한 뒤 반감기를 산출하여 녹조 발생의 감쇠 속도를 비교한다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 선행연구를 검토하고, 제3장에서는 분석 모형과 자료를 설명한다. 제4장에서 실증분석 결과를 제시하며, 제5장에서는 연구 결과를 요약하고 정책적 함의를 논의한다.

2. 선행연구

기존 연구에 따르면 유해남조류 발생은 주로 수온 상승, 부영양화, 하천 유량, 체류시간 증가 등 환경·수리적 요인에 의해 좌우되는 것으로 알려져 있다. Carey et al. (2012)은 수온, 부력, 인 등 남조류의 생리적 특성이 기후 조건에서 핵심적으로 작용하는 것을 밝혔고, Paerl and Otten (2013)도 이와 유사하게 영양염, 수온, 빛 등이 남조류의 확산과 지속에 영향을 미친다고 설명하였다. 특히 Cha et al. (2017)은 우리나라 4대강 16개 지점 자료를 이용해 수온과 체류시간이 남조류 발생의 중요한 예측요인임을 확인하였으며, Kim et al. (2022)은 수중보가 설치된 하천에서 저유량과 긴 체류시간이 여름철 남조류 발생 가능성을 높인다고 보고하였다.

낙동강에 관한 연구는 녹조의 강도와 발생 가능성을 설명하는 수질·수문 요인, 그리고 수리학적 관리수단의 효과를 규명하는 데 있어 성과를 축적해 왔다. Jung and Kim (2017)은 낙동강 중·하류 4개 보 구간에서 Chl-a와 수질인자의 상관관계를 분석하여, 하절기에 인 계열 오염물질의 영향이 Chl-a 증가에 미치는 영향이 더 커짐을 보였다. Shin and Park (2018)은 낙동강 8개 보 구간의 주간 자료를 바탕으로 방류량, 수위강하, 물 교환율의 차이가 유해남조류 대발생과 밀접하게 관련됨을 제시하였다. Park et al. (2019)은 강정고령보 운영수위를 낮춰 유속을 높이는 시나리오에서 Chl-a와 조류세포수가 감소하며, 특히 남조류 세포수가 표층 기준 56.1% 급감한다고 제시하였다. 최근에는 유해남조류의 예측과 조기경보에 대한 관심도 커지고 있다. 특히 머신러닝기법을 활용하여 유해남조류 발생 시점을 추정하거나 예측하는 연구가 활발히 수행되고 있다(Shin et al., 2020; Lee et al., 2020; Yoon, 2024; Kim et al., 2023). 이들 연구는 녹조 자료에 자기의존성이 존재함을 보여주지만, 관심의 초점은 주로 발생 예측, 위험도 분류, 관리지표 개발에 맞춰져 있다.

이상의 선행연구를 종합하면, 기존 연구는 주로 녹조의 발생요인 규명, 예측, 경보, 관리효과 평가에 초점을 두었으나, 한 시점의 발생이 이후 시점까지 얼마나 남아 있는가라는 단기 동태적 지속성의 관점에서 분석한 연구는 상대적으로 제한적이다. 특히 동일 하천 내 상류-중류-하류 구간별로 녹조 발생의 감쇠 속도와 설명요인의 차이를 비교한 연구는 드물다. 녹조의 동태적 지속성을 규명하는 것은 단순한 발생 예측을 넘어 수질 악화의 장기적 위험을 평가하고, 효과적인 관리·대응 전략을 마련하는 데 중요한 의미를 가진다. 이러한 관점은 녹조 연구를 보다 실질적이고 정책지향적인 차원으로 확장하는 데 기여할 수 있다.

따라서 본 연구는 녹조를 단순한 발생 수준의 문제가 아니라 발생 이후의 감쇠 속도와 단기 동태적 지속성의 문제로 접근한다는 점에서 기존 논의를 보완한다. 또한 상류-중류-하류 구간별 비교를 통해 동일 하천 내에서도 녹조의 감쇠 구조가 다를 수 있음을 정량적으로 제시한다는 점에서도 의의가 있다. 아울러 클로로필-a (Chl-a)와 유해남조류 세포수를 함께 활용함으로써 전체 조류량 변화와 유해남조류의 증식 신호를 구분하였다. 이를 통해 구간별 녹조 발생의 지속성이 서로 다를 수 있음을 보여준다. 이러한 분석은 녹조 관리정책이 평균적인 발생 수준의 저감에 그치지 않고, 구간별 감쇠 속도와 지속성 구조의 차이를 반영한 예방 및 초기 대응 중심으로 설계될 필요가 있음을 시사한다.

3. 분석 자료 및 모형

3.1 분석 자료

본 연구는 물환경정보시스템의 녹조(조류) 정보자료와 수리·수문·기상 자료 중 최근 10년(2016-2025) 시계열을 활용한다. 분석대상 지점은 낙동강 수계의 상류(해평), 중류(강정·고령), 하류(칠서)이다.¹⁾ 이들 지점은 하천의 종적 구간을 대표할 뿐 아니라, 정부가 2030년까지 수질 Ⅰ등급 수준 달성 목표를 제시한 낙동강 본류 주요 취수지점에 포함된다는 점에서 정책적 중요성도 크다(MCEE, 2026). 주요 변수는 수온, 용존 산소(Dissolved Oxygen), 수위, Chl-a, 유해남조류 세포수이다. 원자료는 조사일 기준으로 구축되어 있으나, 본 연구의 시계열 모형은 등간격 관측을 전제로 하므로 자료를 주간 단위로 재구성하였다. 동일 주에 복수 관측치가 있을 경우 평균값을 사용하였다. 수위 자료는 일 단위로 제공되므로, 조류 조사일과의 시점을 맞추기 위해 각 조사일을 기준으로 전후 3일(조사일 포함, 총 7일)의 평균값을 산출하여 활용하였다. 또한 본 연구는 조류 변동이 상대적으로 활발하고 관측이 집중되는 4월부터 10월까지를 분석기간으로 설정하였다. 이는 비발생기의 장기 공백과 저수준 관측이 시계열 구조 추정에 미치는 왜곡을 줄이기 위한 것이다. Table 1은 주요 변수의 기초통계량을 제시한다.

3.2 분석 모형

본 연구의 목적은 녹조 수준의 평균적 차이나 결정요인을 분석하는 것이 아니라, 특정 시점의 발생이 이후 시점까지 얼마나 지속되는지, 그리고 그 지속성이 하천 위치에 따라 어떻게 달라지는지에 있다. 이를 위해 ARMAX (Autoregressive Moving Average with Exogenous Variables) 모형을 사용하였다. ARMAX는 종속변수의 자기의존 구조와 외생변수의 영향을 함께 반영할 수 있어, 시간적 지속성과 환경요인의 영향을 동시에 받는 녹조 분석에 적합하다고 판단하였다(Chen et al., 1986; Box and Jenkins, 1976).

녹조 지표는 Chl-a와 유해남조류 세포수를 각각 사용하였으며, 두 변수 모두 분포의 비대칭성과 극단값의 영향을 줄이기 위해 로그 변환값을 종속변수로 사용하였다.

Eq. (1)에서 yt는 시점 t의 로그 변환된 녹조지표²⁾, 𝛼는 상수항, ϕi는 자기회귀계수, θj는 이동평균 계수, Xt는 외생변수 벡터, 𝛽는 외생변수의 계수, ϵt는 오차항이다. 이 모형에서 자기회귀항은 녹조의 내재적 지속성을, 외생변수는 기상 및 수질조건과 같은 관측 가능한 환경요인의 영향을 나타낸다. 본 연구에서는 외생변수로 수온, 한 주 전의 용존산소, 그리고 수위를 포함하였다. 수온은 조류의 성장과 증식에 직접적인 영향을 미치는 대표적인 기상 변수이며, 용존산소는 부영양화 상태를 진단하기 위한 관측 변수로 설정하였다. 수위는 유량 및 체류시간과 관련된 수리 조건의 변화를 간접적으로 포착할 수 있는 대리 변수로 추가하였다. 수온과 수위는 당기 녹조 형성 조건을 반영하기 위해 현재값을 사용하였고, 용존산소는 녹조와의 동시결정 가능성을 고려하여 한 주 전 값을 사용하였다.

구간별 시계열 구조가 서로 다를 수 있으므로, 모든 지점에 동일한 ARMA 차수를 강제하지 않고 지점별로 개별모형을 추정한 뒤 최적 차수를 선택하였다. 모형 선택에는 Akaike Information Criterion을 사용하였고 Bayesian Information Criterion도 함께 제시하였다. 잔차의 자기상관은 Ljung-Box 검정으로 확인하였다.

녹조의 동태적 지속성은 자기회귀계수와 발생 반감기(half-life)로 평가하였다. 반감기는 특정 발생의 효과가 시간이 지나면서 초기의 절반으로 줄어드는 데 걸리는 시간이다. 여기서 반감기는 여름철 전체 녹조 발생기간 자체의 감소기간을 뜻하는 것이 아니라, 주간 단위 발생의 잔존효과가 얼마나 빠르게 감쇠하는지를 나타내는 지표이다. 단순 AR (1) 모형에서는 Eq. (2)로 계산할 수 있으나, 실제 추정모형은 ARMA 또는 고차 AR 구조를 포함할 수 있으므로, 본 연구에서는 최적모형이 함의하는 발생감쇠경로를 바탕으로 반감기를 산출하였다.

4. 분석결과

종속변수의 정상성 검정을 실시한 결과, 모든 구간에서 ADF 검정은 단위근 귀무가설을 기각하였고 KPSS 검정은 수준정상성 귀무가설을 기각하지 않았다.³⁾ 이에 따라 두 지표 모두 수준값 형태로 ARMAX 모형을 적용하는 데 큰 무리가 없는 것으로 판단하였다.

4.1 Chl-a 기준 분석결과

Table 2에서 모형 선택 결과, 상류에서는 수온과 한 주 전의 DO를 함께 포함한 모형(Model 3)이, 중류와 하류에서는 수온, 한 주 전의 DO, 수위를 포함한 모형(Model 4)이 최적모형으로 선택되었다. 이는 상류에서는 직전 수질상태 정보가 추가적 설명력을 가지는 반면, 중류와 하류에서는 현재의 수온과 수위가 보다 핵심적인 설명변수로 작용함을 시사한다.

Table 3의 추정 결과를 보면, 상류 최적모형에는 AR (1), 수온, 한 주 전의 DO가, 중류에는 AR (1), AR (2), 수온, 한 주 전의 DO, 수위가, 하류에는 AR (1), MA (1), 수온, 한 주 전의 DO, 수위가 포함되었다. 세 구간 모두에서 자기회귀항이 남아 있다는 점은, Chl-a가 동시적 환경조건에만 반응하는 것이 아니라 직전 상태의 영향을 일부 이어받는 단기 지속성을 가진다는 뜻이다.

최적모형의 동학을 반영해 계산한 Chl-a 발생의 반감기는 상류 0.71주, 중류 0.70주, 하류 0.77주였다. 즉, 모든 구간에서 1주 이내에 주간 단위 Chl-a 농도가 절반 이하로 감쇠하였으나, 하류로 갈수록 감쇠 속도가 소폭 느려지는 경향이 나타났다. 다만 이 반감기는 주간 단위 발생의 감쇠 속도를 나타내는 지표로, 현장에서 관찰되는 여름철 전체 녹조 지속기간과는 구별된다.

잔차진단 결과, Fig. 1의 잔차 ACF에서는 대부분의 시차가 신뢰구간 내에 위치하여 뚜렷한 자기상관이 크게 남아 있지 않은 것으로 나타났다. 또한 Ljung-Box 검정에서 상류 0.8087, 중류 0.9698, 하류 0.5462의 p-value가 확인되어, 모든 구간에서 잔차의 자기상관이 존재하지 않는다는 귀무가설을 기각하지 못했다. 이는 선택된 ARMAX 모형이 각 구간의 시계열 구조를 전반적으로 적절하게 포착하고 있음을 보여준다.

Fig. 1.

Residual diagnostics for the preferred ARMAX models for Chl-a

4.2 유해남조류 세포수 기준 분석결과

유해남조류 세포수를 종속변수로 한 분석에서도 구간별 지속성과 설명요인의 차이가 확인되었다. Table 4에서 모형 선택 결과, 상류에서는 수온만 포함한 모형(Model 2), 중류와 하류에서는 수온, 한 주 전의 DO, 수위를 함께 포함한 모형(Model 4)이 최적모형으로 선택되었다. 이는 세포수 변동이 전반적으로 수온에 크게 반응하되, 하류에서는 한 주 전의 수질상태도 추가적 설명력을 가질 수 있음을 시사한다.

Table 5의 추정 결과를 보면, 상류 최적모형에는 AR (1)과 수온이, 중류에는 AR (1), AR (2), MA (1), MA (2), 수온, 한 주 전의 DO, 수위가, 하류에는 AR (1), 수온, 한 주 전의 DO, 수위가 포함되었다. 이 경우에도 자기회귀항이 남아 있어, 유해남조류 세포수 역시 직전 상태의 영향을 이어받는 단기 지속성을 가진 것으로 해석된다. 또한 세 구간 모두에서 수온계수가 양수로 나타나, 고수온이 공통적으로 중요한 설명변수임을 보여준다.

최적모형을 바탕으로 산출한 유해남조류 세포수 발생의 반감기는 상류 1.00주, 중류 1.25주, 하류 1.75주였다. 즉, 세포수 기준으로는 상류보다 중류, 중류보다 하류에서 유해조류의 감쇠 속도가 더 느리게 나타났으며, 공간적 차이도 Chl-a보다 더 분명하였다.

Chl-a와 마찬가지로 잔차 자기상관은 크게 남아 있지 않아 선택된 모형이 시계열 구조를 적절하게 설명하였다(Fig. 2). Ljung-Box 검정의 p-value는 상류 0.7723, 중류 0.7274, 하류 0.2247로, 모든 구간에서 잔차의 자기상관이 존재하지 않는다는 귀무가설을 기각하지 못하였다.

Fig. 2.

Residual diagnostics for the preferred ARMAX models for cell density of harmful cyanobacteria

5. 결 론

본 연구는 낙동강 수계의 상류(해평), 중류(강정·고령), 하류(칠서)를 대상으로 녹조의 동태적 지속성을 분석하였다. 이를 위해 4월부터 10월까지의 조류 모니터링 자료를 주간 단위로 재구성하고, Chl-a와 유해남조류 세포수를 각각 종속변수로 한 ARMAX 모형을 추정하였다. 본 연구는 녹조를 단순한 발생 여부나 평균 수준의 문제가 아니라, 발생 이후 얼마나 오래 지속되는가의 문제로 접근하였다는 점에 초점을 둔다.

분석 결과, 녹조의 동태적 지속성은 지표와 하천 위치에 따라 다르게 나타났다. Chl-a 반감기는 상류 0.71주, 중류 0.70주, 하류 0.77주로, 세 구간 모두 1주 이내였으나 하류로 갈수록 다소 길어지는 경향이 확인되었다. 한편, 유해남조류 세포수의 반감기는 상류 1.00주, 중류 1.25주, 하류 1.75주로 나타나, 하류로 갈수록 지속성이 뚜렷하게 커졌다. 설명변수 측면에서는 상류, 중류, 하류에서는 높은 수온이 조류 발생의 핵심적인 역할을 하였고, 중류와 하류에서는 추가적으로 수위가 조류 억제의 역할을 하였다. 이러한 결과는 수온, 수위가 녹조 변동의 핵심 요인임을 보여준 기존 연구와 대체로 일치한다(Carey et al., 2012; Cha et al., 2017; Kim et al., 2022; Park et al, 2019). 이는 낙동강에서 수리조건과 구간별 이질성이 중요하다는 선행연구의 문제의식을 계승하면서, 본 연구는 발생 수준 자체가 아니라 발생 이후의 감쇠 속도와 지속성의 차이를 정량화했다는 점에서 기존 연구를 확장한다.

외생변수를 통제한 이후에도 상당수 모형에서 자기회귀구조가 남아 있었다는 점은, 녹조가 동시적인 기상·수질조건의 결과에 그치지 않고 이미 형성된 상태가 이후 시점에 영향을 미치는 내재적 지속성을 가진 동태적 과정임을 시사한다. 본 연구에서 의미하는 반감기는 여름철 전체 녹조 발생의 길이가 아니라, 주간 단위 발생의 잔존효과가 얼마나 빠르게 줄어드는지를 나타낸다. 따라서 반감기가 1~2주라는 결과는 녹조가 단기간에 완전히 해소된다는 뜻이 아니라, 고수온과 수리조건의 불리한 변화가 반복될 경우 발생이 누적될 수 있음을 보여준다.

이러한 결과는 정책적으로도 중요한 시사점을 제공한다. 최근 정부는「낙동강 수질개선 대책」을 통해 해평, 강정고령, 칠서, 물금매리 등 주요 취수지점의 2030년 수질 Ⅰ등급 달성을 목표로 제시하였다. 이를 위해 녹조 원인물질인 총인 배출량의 30% 감축을 중심으로 생활하수 및 도시 비점오염 관리 강화, 가축분뇨 관리체계 전환, 농경지 양분 관리 3단계 체계 구축, 산업폐수 초고도처리 확대 등을 추진하고 있다. 그러나 본 연구의 결과는 이러한 정책 방향이 평균적인 수질 수준의 개선에 그쳐서는 충분하지 않으며, 녹조 발생의 감쇠 속도와 지속성 구조의 차이를 함께 고려해야 함을 보여준다. 따라서 정책 목표는 Ⅰ등급 달성과 같은 정량적 지표에 더해, 지속성 완화라는 질적 지표도 함께 반영할 필요가 있다.

또한 상·중·하류 구간별로 나타나는 지속성 차이를 반영한 맞춤형 관리 전략이 필요하다. 하류 구간은 지속성이 길어 잔존효과가 오래 유지되므로, 원인물질 저감과 함께 모니터링 간격을 짧게 운영하고 대응 종료도 신중히 판단해야 한다. 이는 주요 취수지점 인근에서 단기 발생이 반복될 경우 녹조 위험이 누적될 가능성이 크기 때문이다. 반면 상류 구간은 상대적으로 지속성이 짧아, 발생 초기의 외생적 조건 변화에 대한 신속 대응이 효과적일 수 있다. 이러한 차등적 접근은 단순히 녹조 발생을 줄이는 것을 넘어, 발생 후 잔존효과까지 관리함으로써 주요 취수지점의 안전성을 실질적으로 확보하는데 기여할 수 있다.

다만 본 연구에는 몇 가지 한계가 있다. 첫째, 낙동강 하류의 대표적 취수지점인 물금·매리는 조류 관측자료가 2020년부터 제공되어 2016년 이후의 일관된 장기 시계열 구축이 어려웠다. 이에 본 연구는 장기 비교가 가능한 칠서 지점을 하류 분석대상으로 활용하였다. 둘째, 본 연구는 대표 지점별 녹조의 단기 지속성 비교에 초점을 두었기에 기본 ARMA 모형에 수온, DO, 수위를 외생변수로 추가하는데 그쳤으나, 실제 녹조의 형성에는 유량, 체류시간, 영양염류, pH, 일사량, 보 운영 등 다양한 요인이 작용할 수 있다. 셋째, ARMAX 모형은 관측지점의 선형 시계열 구조를 전제하므로 비선형 반응, 구조적 변화, 상·중·하류간 공간적 상호작용을 충분히 반영하지 못할 가능성이 있다. 끝으로, 본 연구 결과는 주요 취수지점에 대한 실증결과이므로, 다른 측정지점이나 수문 조건에서는 단기 지속성의 구조가 달라질 가능성이 있다.