1. 서 론
한강은 유역면적 23,076.8 km2, 유로연장 489.7 km, 하천연장 7,053.2 km, 평균유량(한강대교 기준) 613 m3/s로 유역면적 및 유량 기준으로 남한에서 가장 규모가 큰 강이다(KRA, 2024). 한강의 서울 관통 구간은 팔당댐 이후 하류 수역으로, 팔당대교에서 행주대교까지 약 41.5 km에 이르며 평균 하천 폭은 약 1.2 km이다(TSI, 2007). 이 구간에는 상류부터 왕숙천, 성내천, 중랑천, 탄천, 홍제천, 안양천, 곡릉천 등이 합류하며, 유역에는 경기도 남양주시, 하남시, 구리시, 고양시와 서울특별시가 위치한다. 한강 하류에는 광역상수도 취수장 2개소와 지방상수도 취수장 9개소가 위치하여 서울시와 경기도민의 주요 식수원으로 이용되고 있다. 특히 잠실수역은 팔당댐에서 잠실수중보 사이의 약 23 km 구간에 해당하며, 이 구간에는 암사취수장, 풍납취수장, 자양취수장, 강북취수장, 성남시 한강취수장 등이 위치하고 있다. 이들의 일평균 취수량은 약 310만톤으로 수도권 전체 상수원수의 약 77%를 차지하는 중요한 상수원의 역할을 하고 있다(MCEE, 2025a). 또한, 한강은 다양한 어류와 조류의 서식처이자 수생태계 먹이사슬의 기반으로 도시 생태계의 핵심축 역할을 하며, 수달·너구리·삵·황조롱이 등 멸종위기종의 서식지로서 생물다양성 보존의 중요한 거점이 된다(TSI, 2007; Waterjournal, 2024).
정부는 한강의 수질관리 및 개선을 위해 지속적으로 노력과 재원을 투입하고 있다. 잠실수역은 1995년 3월에 상수원보호구역으로 지정되어 수상 위락시설이 철거되고, 수영·낚시·뱃놀이·취사·세차 등이 금지되었다. 또한, 상수원 상류 및 취수원 주변 지역에는 공장설립 제한 및 승인제도가 도입되었다. 서울시는 2016년부터 5년마다 수질 추이를 분석하고 오염원을 예측하여 수질관리 계획을 수립․시행하고 있다(SMG, 2021). 그러나 BOD, TOC, TN, TP 농도의 모니터링 수치만의 단순 비교･분석은 수질오염 원인의 명확한 해석이 어려우며, 수질관리 및 개선 방안 제시에도 한계가 있다. 이는 하천 수질이 오염물질의 희석과 확산, 배출 정도, 미생물 분해, 조류광합성 등 다양한 요인들의 복합적 상호작용으로 결정되기 때문이다(Kim, 2003).
최근에는 객관적이고 과학적인 수질 연구를 위해 수치화된 데이터를 기반으로 한 다양한 통계분석이 활용되고 있다. 특히 여러 수질 관련 변수들을 동시에 고려해 객관적 해석을 가능하게 하는 다변량분석 기법이 널리 활용되고 있다(Yoon and Park, 2000; Park et al., 2011). 다변량 통계분석(Multivariate statistical analysis)은 차원(Dimension)을 축소하는 통계 기법으로, 복잡한 수질 특성을 가지는 수체에서 수질 영향 요인을 도출하고 해석하는데 유용하다(Ryu, 2002; Jung et al., 2012). 특히 다변량 분석기법 중 하나인 요인분석(Factor analysis)은 상관성을 지닌 여러 변수의 정보를 큰 손실 없이 독립적인 몇 개의 종합 특성치로 요약할 수 있으며, 이를 활용한 하천 수질 평가 연구가 활발히 진행되고 있다(Kim et al., 2007; Kim and Lee, 2011; Jung et al., 2012; Yu et al., 2024).
한강 수질을 대상으로 수행한 연구로는 다변량 통계분석 기법을 이용한 한강수계 지천의 수질평가(Kim and Lee, 2011), 다변량통계분석을 이용한 수질오염총량관리 단위유역별 오염물질 배출특성 분석(Choi et al., 2015), 다변량 통계분석을 이용한 북한강의 수질 및 식물플랑크톤 군집 특성 평가(Kim et al., 2019), 장기 모니터링 자료를 이용한 팔당호 수질변화의 비모수적 추세분석(Cho et al., 2019), 통계분석 및 수질지수를 이용한 남한강 하류 유역의 수질 평가(Cho et al., 2021) 등이 있다. Kim and Lee (2011)의 연구에서는 주성분 분석(Principal component analysis, PCA)과 요인분석을 통하여 북한강의 수질과 식물플랑크톤의 특성을 분석하였고, Choi et al. (2015)의 연구에서는 한강수계 유역을 22개로 구분하여 군집분석(Clustering analysis)과 요인분석을 수행하여 유역별 오염배출 특성과 수질특성을 분석하였다. Cho et al. (2019)의 연구에서는 비모수적 추세분석 방법인 Seasonal Kendall Test을 이용하여 팔당호의 장기 수질 변화 유형을 확인하였고, Cho et al. (2021)의 연구에서는 군집분석과 요인분석을 이용하여 남한강 하류 유역의 수질 변동을 분석하였다. 본 연구는 잠실수역을 포함한 한강 하류의 수질특성을 분석하고, 주성분 분석과 요인분석을 통해 수질에 영향을 미치는 주요 요인을 도출하였다. 연구의 결과는 한강 하류의 수질관리 및 개선 정책 수립에 유용한 자료로 활용될 것으로 기대된다.
2. 연구재료 및 방법
2.1 연구자료
정부에서는 한강의 수질관리를 위해 매월 정기적으로 수질조사를 실시하고 있고, 홍수 및 재해 관리를 위해 고정 수위계를 설치하여 매일 실시간으로 수위 및 유량을 측정하고 있다. 본 연구에서는 한강 잠실수역을 포함한 한강 하류의 수질특성을 파악하고자 기후에너지환경부 물환경정보시스템(MCEE, 2025b)에서 제공하는 수질측정망 지점인 팔당(PD), 잠실(JS), 노량진(NRJ)의 3지점을 연구대상으로 선정하였다. 수질 항목은 수온, pH, 용존산소(DO), 전기전도도(EC), 부유물질(SS), 생물학적 산소요구량(BOD), 총유기탄소(TOC), 총질소(TN), 총인(TP), 총대장균군(Total coliforms)를 대상으로 하였고, 수질자료는 2015년부터 2024년까지 총 10개년의 월별 자료를 이용하였다. 잠실수역의 수질영향 요인 도출을 위한 상관분석, 주성분 분석, 요인분석을 위한 변수로는 수온, pH, DO, EC, SS, BOD, COD, TOC, TN, TP, 총대장균군, 강수량, 수위, 팔당댐 방류량, 유량, 인구수 등 총 16개의 변수를 이용하였다. 수질 자료는 물환경정보시스템의 수질측정망(JS 지점) 10개년(2015~2024년)의 월별 자료를 이용하였고, 수위, 유량, 팔당댐 방류량 자료는 한강홍수통제소(HRFCO, 2025)에서 제공하는 수문조사보고서의 2015~2024년도 일별 자료를 이용하였다. 강우량 자료는 기상청 날씨누리(KMA, 2025)에서 제공하는 통계 자료를 이용하였고, 해당 유역의 월별 인구수는 행정안전부(MIS, 2025)에서 제공하는 인구통계자료를 이용하였다. 수질, 수위, 유량, 팔당댐 방류량의 측정지점에 대한 위치는 Table 1 및 Fig. 1과 같다.
Table 1.
Monitoring site locations for water quality, streamflow, water level, and dam discharge
2.2 자료의 통계분석
한강 잠실수역과 상류, 하류에 해당하는 잠실(JS), 팔당(PD), 노량진(NRJ) 지점의 최근 10개년의 수질 추이와 지점 간 차이를 파악하기 위하여 SPSS 통계프로그램(ver. 22.0)을 이용하여 기술통계분석과 일원분산분석(One-way analysis of variance)을 실시하였다. ANOVA 분석 결과 유의한 차이가 나타난 항목은 사후검증(Post-hoc test) 중 검정력이 가장 높은 최소유의차검정(Least significant difference, LSD)을 이용하여 지점 간 차이를 확인하였다.
한강 잠실수역의 수질에 영향을 미치는 주요 요인을 도출하기 위하여 다변량 통계분석기법인 주성분 분석과 요인분석을 실시하였다. 주성분 분석은 다변량(Multivariate) 분석기법의 일종으로 많은 변수들로부터 몇 개의 주성분(요인)들을 추출하는 차원 축소(Dimension reduction)를 위한 분석 방법이다. 주성분이라는 것은 많은 변수들을 설명하는 주된(Principal) 성분이라는 것을 의미하며, 주성분 분석은 요인분석을 수행하기 위한 사전분석으로 이루어지고 있다(Ryu, 2002; Jung and Seo, 2013). 요인분석은 여러 변수간의 상관행렬로부터 서로 상관이 있는 변수간의 공통요인을 설명하고, 전체 자료를 대변할 수 있는 동질적인 요인으로 묶어주는 분석기법이다(Jung et al., 2012). 요인분석에서 요인수를 결정하는 방식은 고유값(Eigen value)을 기준으로 하는 방법, 총 변량 중에서 요인이 설명해주는 정도를 기준으로 정하는 방법, 연구자가 사전에 요인의 수를 결정하는 방법이 있는데, 본 연구에서는 가장 많이 이용되는 고유값 1.0 이상을 기준으로 하였다. 고유값이란 설명력의 크기를 의미하며, 각 요인이 얼마나 많은 정보를 설명하는지를 나타내는 숫자이다. 고유값 1은 한 변수의 분산을 설명하는 크기와 동일하므로, 그 이상이어야 의미 있는 요인으로 간주된다. 요인 해석을 보다 쉽고 명확히 하기 위해 요인축을 회전하였으며, 본 연구에서는 직교 회전방법인 Varimax를 적용하였다.
3. 결과 및 고찰
3.1 수질특성
3.1.1 조사지점별 수질현황
조사지점별 수질 현황은 항목별 최대값, 최소값, 평균, 표준편차를 Table 2에 제시하였으며, 2015~2024년 10개년 수질 추이는 Fig. 2에 그래프로 나타내었다. PD 지점의 수질은 BOD 0.5~2.1 mg/L (평균 1.1±0.4 mg/L), TOC 1.6~4.0 mg/L (평균 2.3±0.4 mg/L), TN 1.39~3.50 mg/L (평균 2.36±0.48 mg/L), TP 0.01~0.04 mg/L (평균 0.04±0.02 mg/L), SS 1.6~46.8 mg/L (평균 6.4±5.6 mg/L)로 나타났고, 총대장균군은 평균 434± 887(MPN/100 ㎖)로 나타나 하천 수질환경기준 Ia~Ib 등급에 해당하였다. PD 지점은 팔당댐 인근 상류 지역으로, 수질이 안정적이고 깨끗한 상태를 유지하는 것으로 나타났다. JS 지점의 수질은 BOD 0.5~6.2 mg/L (평균 1.2±0.6 mg/L), TOC 1.0~4.7 mg/L (평균 2.0±0.5 mg/L), TN 1.40~5.94 mg/L (평균 2.39±0.57 mg/L), TP 0.01~0.29 mg/L (평균 0.03±0.03 mg/L), SS 0.6~17.8 mg/L (평균 5.6±2.8 mg/L)로 나타나 평균적으로 수질환경기준 Ia~Ib 등급에 해당하였다. 그러나 총대장균군은 110~520,000 MPN/100 ㎖ (평균 13,769 MPN/100 ㎖)로 조사 시기에 따른 변동폭이 컸으며, 특히 여름철 우기에는 수치가 크게 증가하였다. 최근에도 우기에 극한 호우와 함께 총대장균군이 급격히 증가하는 경향을 보여주고 있다(Fig. 2). 하류 수역에 해당하는 NRJ 지점의 수질은 BOD 0.9~4.6 mg/L (평균 2.1±0.9 mg/L), TOC 2.2~6.4 mg/L (평균 3.2±0.8 mg/L), TN 2.43~11.82 mg/L (평균 4.61±1.45 mg/L), TP 0.03~0.32 mg/L (평균 0.09±0.06 mg/L)으로 나타나 평균적으로 II 등급에 해당하였다. 총대장균군은 92~165,475 MPN/100 ㎖ (평균 12,145 MPN/100 ㎖)로 JS 지점과 유사하게 높은 오염도와 큰 변동폭을 보였다. 총대장균군 수치는 JS 지점부터 높게 나타났으며, 이는 잠실수역 유역 내에 위치한 구리시 하수처리장을 포함한 7개 하수처리장에서 일평균 246.7천 톤의 방류수가 한강으로 유입되기 때문이다(SMG, 2021). 특히 구리시 하수종말처리장(160,000 m3/일)과 하남시 하수종말처리장(32,000 m3/일)에서 배출되는 분원성 대장균군은 일평균 13톤 이상이 유입되고 있다. 특히, 여름철 우기에는 강우로 인해 하수관거가 넘치면서 미처리된 오수가 하천으로 직유입되고 있어 이로 인해 분원성 대장균군 농도가 급격히 증가하는 경향이 있는 것으로 나타났다(Waterjournal, 2009).
Table 2.
Descriptive statistics of water quality parameters at the monitoring sites
한강 하류의 수질 특성은 NRJ 지점이 PD, JS 지점에 비해 상대적으로 오염도가 높았으며, BOD, TOC, TN은 건기(겨울~봄철)에는 농도가 매우 높았다가 여름철 우기에 농도가 감소하였고, TP, SS, 총대장균군은 우기에 농도가 높게 증가하는 경향을 나타내고 있다(Fig. 2). 이러한 결과로부터 각 수역별 수질 특성에 적합한 수질관리대책이 필요하다고 판단된다. 수질이 비교적 안정되고 깨끗한 PD 지점의 상류는 오염물질 총량관리, 수변구역 관리, 실시간 수질감시 시스템 운영 등 예방적 관리가 지속적으로 필요하다. 잠실수역(JS 지점)은 우기에 총대장균군에 대한 집중적인 관리가 요구된다. 현재 유역 내 하수처리장은 고도처리시설 설치․운영으로 총인과 총질소 제거를 강화하고 있으며, 방류수 수질 기준 충족을 위해 노력하고 있다. 그러나 여전히 우기에는 총대장균군의 농도가 높게 나타나므로, 미처리 생활하수 및 비점오염물질 유입을 차단하기 위한 대책이 필요하다. NRJ 지점은 BOD, TOC, TN, TP 농도가 PD와 JS 지점에 비해 상대적으로 높으며, 특히 TN 농도가 매우 높게 나타나 집중관리가 필요하다. Choi et al. (2017)의 연구에서도 한강 하류에서 TN 오염도가 높아 녹조 발생의 주요 원인이 되고 있음을 지적하였으며, TN은 하천 특성상 관리가 어려워 유역의 대형 환경기초시설의 방류수 관리가 중요함을 강조하였다. 또한, Kim et al. (2010)의 연구에서도 안양천, 탄천, 왕숙천이 유입되는 한강 하류 수역의 수질오염도가 높았으며, 이들 유역은 인구 밀집지역으로 하수처리 방류수가 하천 수질에 많은 영향을 미치고 있는 것으로 분석되었다. 따라서 잠실수역을 포함한 한강 하류의 수질관리를 위해서는 기존 하수처리시설의 처리능력 강화와 분류식 하수관거 설치 확대가 필요하다. 또한, 초기 강우 시 유입되는 비점오염물질을 저감하기 위해 투수성 포장, 빗물정원, 식생수로 설치 등 저영향개발(Low impact development, LID) 기법을 적용한 친환경 인프라 확대도 필요하다고 판단된다.
3.1.2 조사지점에 따른 수질차이 유의성 검정
상류(PD), 중류(JS), 하류(NRJ) 지점 간 수질 차이의 유의성을 검증하기 위하여 pH, EC, SS, BOD, TOC, TN, TP 항목을 대상으로 One-way ANOVA 분석을 수행하였으며, 결과는 Table 3에 제시하였다. 모든 수질항목에서 조사 지점간에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.01).
Table 3.
ANOVA results for water quality difference among monitoring sites
ANOVA 분석 결과에 따른 지점 간 유의한 차이를 구체적으로 확인하기 위해 LSD 사후 검증을 수행하였으며, 그 결과는 Table 4와 같다. pH는 PD에 비해 NRJ에서 유의하게 수치가 감소하였고(p<0.001), EC는 세 지점간에 모두 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.001). SS, BOD, TOC, TN, TP는 NRJ 지점에서 PD이나 JS 지점에 비해 모두 유의성 있게 농도가 증가하는 것으로 나타났다. 총대장균군은 JS 및 NRJ 지점에서 상류지역 PD에 비해 유의한 수준으로 증가하였다(p<0.01). 이러한 결과로부터, 하류 지역에 위치하는 NRJ 지점의 수질오염도는 PD와 JS 지점에 비해 통계적으로 유의하게 높았으며, 특히 총대장균군은 잠실수역(JS 지점)부터 PD 지점에 비해 유의성 있게 증가하는 것으로 확인되었다. 따라서 잠실수역을 포함한 한강 하류 유역 내 다수의 하수처리장에 대한 관리․감독과 강우기 비점오염물질에 대한 관리가 필요하다. 아울러 수질오염도가 상대적으로 높은 하류 수역에 대한 집중적인 수질관리가 요구된다.
Table 4.
Results of the LSD post-hoc test between groups
| Site | pH | EC | SS | BOD | TOC | TN | TP | Total coliforms | |
| PD | JS | *** | ** | ||||||
| NRJ | *** | *** | * | *** | *** | *** | *** | * | |
| JS | PD | *** | ** | ||||||
| NRJ | *** | * | *** | *** | *** | *** | |||
| NRJ | PD | *** | *** | * | *** | *** | *** | *** | * |
| JS | *** | * | *** | *** | *** | *** | |||
3.2 다변량 통계분석
3.2.1 변수들간의 상관관계 분석
수질에 영향을 미치는 인자 및 수질항목간의 상호 관련성을 평가하기 위하여 16개 변수에 대한 피어슨 상관분석(Pearson correlation analysis)을 실시하여 상관행렬로 나타낸 결과는 Table 5와 같다. 한강 유량은 강수량(r=0.877**) 및 댐 방류량(r=0.997**)과 높은 양(+)의 상관성을 보였으며, 댐 방류량은 강수량(r=0.885**)과 강한 양(+)의 상관관계를 나타내었다. 댐 방류량은 여름철 강우기에 대량으로 방류되며, 잠실 수역을 포함한 한강 하류의 유량은 팔당댐 방류량에 크게 영향을 받고 있음을 알 수 있다. 하천의 수문학적 인자와 수질지표와의 상관성을 살펴보면, DO는 강수량(r=-0.463**), 수위(r=-0.376**), 방류량(r=-0.328**), 유량(r=-0.318*)과 역(-)의 상관성을 나타냈고, SS는 강우량(r=0.528**), 방류량(r=0.619**), 유량(r=0.631**)과 TP는 강우량(r=0.512**), 방류량(r=0.547**), 유량(r=0.551**)과 50% 이상의 높은 정(+)의 상관관계를 나타내었다. 또한, 총대장균군도 강우량, 방류량, 유량, 수위와 약 36~41%의 양(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과로부터, 여름철 강우기에는 하천의 DO는 감소하고, SS, TP, 총대장균군의 수치가 증가하는 것을 알 수 있다. 반면에 BOD, COD, TOC, TN은 수문학적 인자와 상관성이 낮은 것으로 나타났다.
Table 5.
Correlation analysis results between water quality parameters and influencing factors (n=1,920)
| Temp. | pH | EC | DO | SS | BOD | COD | TOC | TN | TP |
Total coliforms | Rainfall |
Water level | Discharge |
Stream flow |
Popu lation | |
|
Tempe rature | 1 | |||||||||||||||
| pH | -0.340** | 1 | ||||||||||||||
| EC | -0.679** | 0.374** | 1 | |||||||||||||
| DO | -0.857** | 0.634** | 0.664** | 1 | ||||||||||||
| SS | 0.127 | -0.008 | -0.353** | -0.071 | 1 | |||||||||||
| BOD | -0.057 | 0.491** | 0.127 | 0.264* | 0.232 | 1 | ||||||||||
| COD | 0.000 | 0.327* | 0.075 | 0.135 | 0.488* | 0.681** | 1 | |||||||||
| TOC | 0.129 | 0.313* | -0.080 | 0.069 | 0.563** | 0.512** | 0.613** | 1 | ||||||||
| TN | -0.742** | 0.106 | 0.588** | 0.580** | 0.151 | 0.483** | 0.338** | 0.270 | 1 | |||||||
| TP | 0.317* | 0.503** | -0.447** | -0.418** | 0.874** | -0.096 | 0.492** | 0.517** | 0.170 | 1 | ||||||
|
Total coliforms | 0.234 | -0.152 | -0.237 | -0.238 | 0.237 | -0.019 | -0.092 | 0.030 | -0.041 | 0.102 | 1 | |||||
| Rainfall | 0.573** | -0.372** | -0.476** | -0.463** | 0.528** | -0.060 | -0.072 | 0.126 | -0.247 | 0.512** | 0.414** | 1 | ||||
|
Water level | 0.315* | -0.299* | -0.279* | -0.376** | 0.224 | -0.046 | -0.057 | 0.001 | -0.038 | 0.333** | 0.347** | 0.502** | 1 | |||
| Discharge | 0.409** | -0.321* | -0.441** | -0.328** | 0.619** | -0.153 | -0.163 | -0.009 | -0.122 | 0.547** | 0.403** | 0.885** | 0.462** | 1 | ||
|
Stream flow | 0.402** | -0.323** | -0.425** | -0.318* | 0.631** | -0.143 | -0.144 | -0.011 | 0.0117 | 0.551** | 0.366** | 0.877** | 0.436** | 0.997** | 1 | |
|
Popu lation | -0.113 | 0.158 | -0.020 | 0.252 | 0.147 | 0.072 | 0.107 | -0.143 | 0.043 | 0.000 | -0.119 | -0.001 | 0.732** | 0.033 | 0.043 | 1 |
수질지표간의 상관성을 살펴보면, 수온은 EC, DO, TN과 65% 이상의 높은 역(-)의 상관성을 나타내고 있으며, 이는 겨울철(저수온기)에 DO, EC, TN 농도가 증가되고, 여름철 우기(고수온기)에는 EC, DO, TN 농도가 감소하는 것을 의미한다. 이는 겨울철 유량 감소로 인해 EC, TN 농도가 증가하며, 여름철 우기에는 강우에 의한 희석효과 및 유량 증가로 인한 체류시간 감소 등으로 하천의 EC와 TN 농도가 일시적으로 감소하는 경향을 나타낸다. pH는 DO (r=0.634**) 및 TP (r=0.503**)와 양(+)의 상관관계를 나타냈으며, 고수온기에 수중 TP 농도가 높으면 조류가 활발히 번성 및 광합성을 진행하여 수중의 pH 상승 및 DO 증가를 초래한다. SS는 COD (r=0.488**), TOC (r=0.563**), TP (r=0.874**)와 양(+)의 상관성을 나타냈으며, BOD는 COD (r=0.681**), TOC (r=0.512**), TN (r= 0.483**)과 TOC는 SS (r=0.563**), BOD (r=0.512**), COD (r=0.613**), TP (r=0.517**)와 양(+)의 상관관계를 나타내었다. 이러한 결과는 입자성 오염물질, 유기성 오염물질, TP 농도가 밀접한 상관성이 있음을 알 수 있고, 이는 강우시 토사 등 입자성 오염물질 유입이 TOC 및 TP 농도 증가의 중요한 원인임을 알 수 있다.
본 연구결과는 기존의 한강 수계를 대상으로 수질항목간의 상관관계를 연구한 결과와 매우 유사하였다. Kim et al. (2019)의 북한강 대상 연구에서 수온은 DO, TN과 약 50~60%의 음(-)의 상관관계를 나타냈고, SS는 BOD, COD, TP와 60% 이상의 높은 양(+)의 상관관계, pH는 DO와 약 40% 정도의 양(+)의 상관성을 나타냈고, TN은 수온(r=-0.484), DO (r=0.740), BOD (r=0.396)와의 상관성을 나타냈다. Cho et al. (2019)의 팔당호 대상 연구에서는 수온은 DO (r=-0.687)의 높은 역(-)의 상관성을 보였고, EC는 TN (r=0.290), BOD는 COD (r=0.644), TOC (r=0.593)와, TOC는 COD (r=0.850), TP (r=0.529) 높은 정(+)의 상관성을 나타냈다. 또한, Cho et al. (2021)의 남한강 하류를 대상으로 한 연구에서도 COD는 TOC (r=0.918)와, COD는 TP (r=0.700)와, SS는 TP (r=0.839) 및 COD (r=0.503)와 각각 유의하게 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났다.
3.2.2 주성분 분석에 의한 요인추출
한강 잠실수역의 수질에 영향을 미치는 주요 요인을 도출하기 위해 16개 변수를 대상으로 주성분 분석을 실시하였으며, 그 결과는 Table 6에 제시하였다. Table 6은 16개 변수에 대한 초기 고유값과 총분산을 나타낸 것으로, 이를 통해 5개의 주성분(요인)이 추출되었다. 요인 1의 고유값은 5.615이고, 분산값은 25.6%이었고, 요인 2의 고유값은 2.443, 분산값은 19.9%, 요인 3의 고유값은 1.978, 분산값 13.8%, 요인 4의 고유값은 1.634, 분산값은 11.8%, 요인 5의 고유값은 1.177, 분산값은 9.2%로 나타났다. 여기서 분산율은 각 요인이 잠실수역의 수질에 미치는 영향력(기여율 또는 설명력)을 의미하며, 요인 1부터 요인 5까지의 누적기여율은 약 80.3%로 나타났다. 이는 5개의 주요 요인에 의해 한강 잠실수역 수질의 약 80.3%를 설명할 수 있음을 의미하며, 누적 설명력이 80% 이상이면 요인의 설명력이 높다고 판단된다. 이러한 결과는 기존 하천을 대상으로 한 연구와 매우 유사하며, Gwak and Kim (2015)의 낙동강 연구(81.07%) 및 Kim et al. (2019)의 북한강 연구(82.2%)와 거의 비슷한 수준으로 나타났다.
Table 6.
Principal component analysis results for variables
3.2.3 요인분석에 의한 변수 적재량
요인 적재량(Factor loading)이란 요인에 대한 각 변수의 가중치 혹은 각 변수와 요인과의 상관계수를 말한다. 변수들의 요인 적재량이 어느 특정한 요인에 높게 걸리지 않고 분산되어 있다면 해당 변수가 어느 요인에 걸리는 것인지 판단하기 어렵다. 따라서 이러한 경우에는 하나의 요인에 높게 적재하게 하고 나머지 요인들에 낮게 적재되도록 하여 요인의 구조를 보다 명확히 할 필요가 있다. 본 연구에서도 요인적재량(요인부하량)이 어떤 요인에 높게 적재되어 있는지의 여부를 판단하기 위하여 Varimax 회전법을 적용하였고, 그 결과는 Table 7에 나타내었다. 일반적으로 적재량이 0.5 이상이면 해당 변수의 요인에 대한 설명력이 높다고 판단되며, 0.7 이상이면 해당 요인을 설명하는 핵심 변수로 간주 된다. 요인 1은 댐 방류량(0.946), 유량(0.941), 강수량(0.852), SS (0.742), TP (0.543), 총대장균군(0.530)과 높은 양(+)의 적재량을 보였고, 요인 2는 수온(-0.920), TN (0.867), DO (0.837), EC (0.712)와 높은 적재량을 보였다. 요인 3에는 BOD (0.768), pH (0.746), TOC(0.688)에서 높은 적재량을 나타냈고, 요인 4는 인구수(-0.953) 및 수위(0.849)에서 높은 적재량을 보였다. 요인 5는 COD (0.790)와 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 Kim et al. (2019)의 북한강을 대상으로 연구한 결과와 매우 유사하였다. Kim et al. (2019)의 연구에서는 수질지표만을 변수로 설정해 요인분석을 수행하였으며, 그 결과 4개의 주요 요인이 도출되었다. 제 1요인은 수온, DO, N계열, 제 2요인은 P 계열과 SS, 제 3요인은 COD, BOD, pH, 제 4요인은 EC로 구분되었다. 이러한 결과로부터, 한강 상류 수계에 속하는 북한강과 한강 하류의 수질은 매우 유사한 특성을 나타내고 있음을 알 수 있다.
Table 7.
Rotated component matrix by factor analysis
Fig. 3(a)는 요인분석 결과 도출된 5개 요인에 대해 상관성이 높은 변수를 그룹화하여 제시한 것이며, Fig. 3(b)는 요인별 수질에 대한 기여율(설명력)을 나타낸 것이다. 요인 1은 댐 방류랑, 유량, 강수량 등 수문학적 특성과 함께 강우 시 오염도가 증가하는 SS, TP, 총대장균군 지표가 포함되었다. 이는 상류에 위치한 팔당댐의 방류량과 강수량 등 수문학적 인자가 잠실수역을 포함한 한강 하류 수질에 영향을 미치는 주요 변수임을 보여주며, 강우와 함께 유입되는 오염물질에 의해 SS, TP, 총대장균군 농도가 증가함을 시사한다. 요인 2는 수온, DO, TN, EC와 관련된 요인으로, 이는 겨울철(저수온기)에 수체에서 나타나는 일반적인 특성을 반영한다. 낮은 수온으로 인한 산소 용해도의 증가(DO 증가), 적은 유량과 정체된 수역으로 인해 TN, EC의 농도가 상승하는 특성을 나타내고 있다. 이는 계절적 변화에 따른 수온, DO, EC 등 수체의 이화학적 특성과 밀접하게 관련된 것으로 판단된다. Yoo (2002)의 연구에서도 수질변화 연구에는 계절성 요인을 반드시 고려해야 함을 지적하였다. 따라서, 요인 2는 계절적 특성에 따라 나타나는 하천의 이화학적 특성과 관련된 요인으로 유형화될 수 있다. 요인 3은 BOD, TOC, pH와 높은 상관성을 보이는 요인으로, 이는 하천의 유기물 오염 증가에 따른 부영양화와 밀접하게 관련된다. 건기(비강우기)에는 유량 감소로 유속이 느려지고 수온이 상승함에 따라 조류(algae) 발생 및 미생물 활동이 증가하여 pH와 BOD 등 유기물 오염지표가 높아지는 경향을 나타낸다. 따라서 이러한 특성은 조류 증식 등 수체의 생물학적 활동과 관련된 요인으로 판단된다. 요인 4는 인구수 및 한강 수위와 높은 상관성을 보이는 요인으로, 인구증가와 도시화로 인해 하천의 취수량이 증가하여 수위가 감소할 경우 수질오염도가 높아지는 경향을 나타낸다. 이는 도시화와 관련된 인위적인 요인으로 해석될 수 있으며, 인구수는 하수처리장 등 점오염원을 대표할 수 있다. 요인 5는 COD와 높은 상관성을 가지는 요인으로, COD는 난분해성 유기물질을 반영하는 대표적인 수질지표이다. 우기에 하천에 유입되는 토사, 미처리 생활하수, 산업폐수 등에 들어있는 난분해성 유기물질이 수체에 장기간 잔존하여 COD와 TOC 농도를 높게 나타낸다. HRWMC and NIER (2011) 및 Heo et al. (2017)의 한강수계 난분해성 물질 유출 특성 연구에 따르면, 난분해성 물질은 강우시에 약 42%, 하수처리장 방류수에서 약 17%가 유입되고, 나머지 약 30%는 기저 농도 및 내부 생성으로 발생한다고 하였다. 또한, 강우시 유입되는 TOC 부하량 중 약 70%가 난분해성 물질이며, 수체에서 난분해성 유기물 농도는 연중 변동 폭이 크지 않으며, 평균 73%가 용존성 형태로 존재하는 것으로 나타났다. Kang and Gil (2023)의 연구에서도 팔당호 TOC 중 약 77%가 난분해성 물질이며, 이러한 원인으로 하수처리수의 방류수와 우기에 유입되는 비점오염물질을 지적하였다. 하수처리장에서의 난분해성 유기물질 제거율을 분석한 결과 약 65.7%로 나타났다.
본 연구 결과에 의하면, 잠실수역 등 한강 하류의 수질은 강수량, 댐 방류량 등 수문학적 요인에 의해 25.6%, 계절 변화에 따른 수체의 이화학적 특성에 의해 19.9%, 고수온기에 발생하는 부영양화로 인한 조류 증식 및 미생물 활동 요인에 의해 13.8%, 유역 내 인구밀집도 증가 등 도시화와 관련된 인위적 요인에 의해 11.8%, 그리고 우기에 유입되어 수체에 장기간 잔존하는 난분해성 오염물질에 의해 9.2%의 영향을 받는 것으로 나타났다(Fig. 3(b)). 이러한 결과는 한강 하류의 수질이 기후·계절적 요인(수온, 강수량), 인위적 요인(인구증가, 방류량), 비점오염원(SS, TP, TN, 총대장균군) 등 다양한 요인에 의해 복합적으로 영향을 받고 있음을 보여준다.
4. 결 론
본 연구에서는 한강 하류부 구간의 상류(PD), 중류(JS), 하류(NRJ) 수역에 대한 수질 특성과 주요 영향 요인을 도출하였다. 상류(PD) 및 중류(JS) 수역의 평균 수질은 SS, BOD, TOC, TN, TP 항목에서 Ia~Ib 등급에 해당하는 안정적이고 양호한 수질을 나타냈고, 하류 수역(NRJ)은 II등급으로 평가되었다. 총대장균군은 JS와 NRJ 지점에서 유의하게 높은 수준을 나타냈고, 특히 우기에는 농도가 높게 증가하였다. 이러한 원인은 우기에 유입되는 비점오염물질과 미처리 생활하수의 영향으로 판단되며, 따라서 우기에 비점오염물질 및 합류식 하수관거 월류수(CSOs)에 대한 집중적인 관리가 요구된다.
한강 잠실수역 등 하류 수질에 영향을 미치는 주요 요인을 도출하기 위해 주성분 분석과 요인분석을 수행한 결과, 총 5개의 요인이 추출되었다. 요인 1에는 댐 방류량, 유량, 강수량, SS, TP, 총대장균군의 변수에서 높은 적재량을 보였고, 요인 2는 수온, TN, DO, EC에서 높은 적재량을 나타냈다. 요인 3은 BOD, pH, TOC, 요인 4는 인구수와 수위, 요인 5는 COD에서 높은 적재량을 보였다. 5개 요인에 의한 누적 기여율은 총 80.3%로 산출되었으며, 요인 1(강수량, 댐 방류량 등 수문학적 요인)이 25.6%, 요인 2(계절 변화에 따른 수체의 이화학적 특성 요인)가 19.9%, 요인 3(고수온기에 발생하는 부영양화로 인한 조류 증식 및 미생물 활동 요인)이 13.8%, 요인 4(유역 내 인구밀집도 증가 등 도시화와 관련된 인위적 요인)가 11.8%, 요인 5(하천에 유입되어 장기간 잔존하는 난분해성 오염물질 요인)가 9.2%의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 한강 하류의 수질이 기후·계절적 요인(수온, 강수량), 인위적 요인(인구증가, 방류량), 비점오염원(SS, TP, TN, 총대장균군) 등 다양한 요인에 의해 복합적으로 영향을 받고 있음을 보여준다.
잠실수역을 포함한 한강 하류의 수질관리를 위해서는 여름철 강우기에 발생하는 비점오염물질 유입 차단, 하수처리장 방류수의 철저한 수질관리(분변성 대장균군, 난분해성 유기물질), 팔당댐의 과학적 수문 운영 등 종합적이고 체계적인 관리전략이 필요하다. 강우기에 발생하는 비점오염물질의 유입을 저감하기 위해서는 유역 내 투수성 포장, 녹지 조성, 침투도랑 설치 등 LID 기법을 활용한 친환경 인프라 확대와 함께 초기우수 처리시설, 저류조 등 비점오염저감시설의 설치 확대가 요구된다. 또한, 분변성 대장균군 등 병원성 미생물의 주요 유입 경로인 CSOs를 차단하기 위해 유역 내 분류식 하수관거의 전면적 설치, 하수처리장의 저류조 확충 및 처리용량 확대, 방류 지점에 CSOs 전용 처리시설 구축, 유역 내 침투시설 확장을 통한 강우기 유출량 저감 등 구조적 개선이 요구된다. 또한 합류식 하수관거의 정기적 유지관리, 기존 하수관거와 저류조를 활용한 저장능력 최대화, 불법 배출 감시 등을 통한 단기적 관리대책도 병행되어야 한다.
봄철 건기에는 유량 감소로 인한 유기물 오염도 증가와 부영양화를 방지하기 위한 전략이 필요하다. 이를 위해서는 영양염류 유입 저감(점·비점오염원 관리)과 하천 유량 확보가 핵심과제로 제시된다. 유역 내 하수처리장은 고도처리시설의 설치․운영을 통해 방류수의 N, P 농도를 안정적으로 유지하고 있으므로, 비점오염원 관리와 더불어 팔당댐 방류량의 조절․확대를 통한 적정 유량 확보가 요구된다. 건기 동안 하류 수질 악화가 예상될 경우, 선제적으로 댐 방류량을 증대시키는 것은 하류 수질오염의 심화를 예방하는 효과적인 방안이 될 수 있다. 따라서 수질관리에 필요한 적정 유량이 지속적 확보될 수 있도록 법적·제도적 장치 마련이 선행되어야 한다. 마지막으로, 수역으로 유입되는 난분해성 오염물질을 저감하기 위해서는 유역 내 비점오염원 관리와 함께 하수처리장의 방류수 관리가 필수적이다. 하수처리장에서의 처리효율 개선을 위한 고도산화공정(Advanced oxidation process, AOP) 도입과 생물담체 기반 공정 강화 등 시설의 고도화 및 신기술 도입이 요구된다. 또한 인공습지와 저류지 등 자연정화 기법을 활용하여 난분해성 물질을 흡수·분해할 수 있는 생태적 정화시설을 확충하는 노력도 필요하다.
