Acquisition of Watershed-based Pollution Source Information using Spatial Distributed Geo-Information

분포형 공간정보를 이용한 유역단위 오염원정보 구축

The Total Maximum Daily Load(TMDL) Act just implemented as a new tool of watershed based water quality management, in Korea. Thus, there are a number of pending questions to resolve for successful settlement of the TMDL. The allocation of pollution source is a exceedingly sensitive issue on local development planning. The simple area-based allocation (SAA) is conventional method to allocate the administrational pollution information to watershed based information. The SAA has a limitation that it can't consider the characteristics of spatial distribution of pollution source and it has caused more uncertainty of TMDL. This study was performed to reduce the uncertainty of watershed-based pollution information using the spatial distribution-based allocation(SDA). In the specific area where pollution source is concentrated such as urbanized region, it has been certified that SDA could reduce a tolerance of pollution information dramatically. As a result of study, SDA is expected a effective tool for TMDL and to solve the conflict between development and protection.

최근 우리나라는 유역단위의 수질관리정책의 새로운 도구로서 수질오염총량관리제를 도입하여 시행하고 있다. 수년의 준비에도 불구하고, 본격적인 시행초기인 시점에서 수질오염총량관리제의 성공적인 정착을 위해서는 해결해야할 여러 현안문제들이 나타나고 있는 실정이다. 오염원의 공간배분은 지역개발계획에 있어서 매우 민감한 사항이며, 합리적인 수질오염총량관리의 수행을 위해서는 유역단위의 오염원정보의 구축이 필요하다. 이를 위하여 행정구역단위의 오염원 정보를 유역단위로 배분하는 과정이 필요한데, 본 연구는 기존의 단순면적비를 이용한 오염원의 공간배분(simple area-based allocation; SAA)기법에서 발생하는 불확실성을 개선하고자 수행되었다. 오염원정보의 공간적 분포특성을 분석하기 위하여 토지피복정보 및 GIS를 이용하였으며, 오염원의 공간분포특성을 고려한 오염원배분(spatial distribution-based allocation; SDA)기법을 제안하였다. 연구결과 SAA의 한계점을 명확히 파악할 수 있었으며, 본 연구에서 제안한 SDA의 개선효과와 활용가능성을 입증하였다. 도시지역 등 오염원이 행정구역내의 특정지역에 집중되어있는 경우는 기존의 SAA에 비하여 오염원 공간정보의 불확실성을 크게 개선할 수 있음이 증명되었다. 이러한 결과는 수질오염총량관리제의 효과적인 분석기법으로 활용성을 기대할 수 있으며, 불확실성으로 인한 개발과 보전간의 갈등을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.