National Agricultural Pesticide Risk Analysis (NAPRA) WWW 시스템 (http://pasture.ecn.purdue.edu/${\sim}napra$)은 각기 다른 영농방법이 지표수질, 유사, 그리고 지하수질에 미치는 영향을 평가하기 위하여 개발되었다. 이 NAPRA WWW 시스템은 Total Maximum Daily Loads와 같은 수질 요건을 만족시킬 수 있는 최적영농 방법이 무엇인지 찾는데, 그리고 수질측면에서 취약한 지역을 찾아내는데 매우 효율적인 시스템이다. 이 NAPRA WWW 시스템을 이용하여 미국 인디애나주의 수계에 대해서, NAPRA 모의 Nitrogen과 Atrazine 결과를 실측치와 비교하였다. 18개 수계에 대해서 NAPRA 예측 질소값과 실측 질소값을 비교한 결과 $R^2$ 값은 0.51이고, 6개 수계에 대해서 NAPRA 예측 Atrazine값과 실측값을 비교한 결과 $R^2$ 값은 0.87이었다. 이 연구에서 보여지는 바와 같이 NAPRA WWW 시스템은 수계내에서 질소와 Atrazine에 따른 오염지역을 찾아내는데 효율적으로 사용될 수 있는 시스템이다.
The aim of this study was to evaluate the load of non-point sources pollutant at a paddy plot located at the valley watershed during irrigation period. Irrigation, runoff and water quality data in the paddy plot were analyzed periodically from June 1 to October 31 in 2005. The observed amount of precipitation, irrigation, runoff for the experimental paddy plot during the irrigation period was 1,297.8, 223.2, and 825.4mm, respectively. Total-N concentrations ranged from 3.73 to 18.10mg/L, which was generally higher than the quality standard of agricultural water (1.0mg/L). Total-P concentrations ranged from 0.111 to 0.243mg/L and the average was 0.139mg/L. The observed runoff pollutants loadings from the paddy plot were measured as 34.4 kg/ha for T-N, 1.0 kg/ha for T-P and 213.8 kg/ha for SS. The non-point sources pollutant load in drainage water depends on rainfall and surface drainage water amount from the paddy plot. We are considering that these results were affected by rainfall as well as hydrological condition, soil management, whether or not fertilizer application, cropping, rice straw and plowing.
Climate change causes unpredictable and erratic climatic patterns which affects crop production in agriculture and threatens public health. To cope with the challenges of climate change, sustainable and sound growth environment for crop production should be secured. Recent attention has been given to the development of smart irrigation system using sensors and wireless network as a solution to achieve water conservation as well as improvement in crop yield and quality with less water and labor. This study developed the smart irrigation technique for farmlands by monitoring the soil moisture contents and real-time climate condition for decision-making support. Central to this design is micro-controller which monitors the farm condition and controls the distribution of water on the farm. In addition, a series of laboratory studies were conducted to determine the optimal irrigation pattern, one time versus plug time. This smart technique allows farmers to reduce water use, improve the efficiency of irrigation systems, produce more yields and better quality of crops, reduce fertilizer and pesticide application, improve crop uniformity, and prevent soil erosion which eventually reduce the nonpoint source pollution discharge into aquatic-environment.
도시화는 도시 호우 유출 발생으로 인한 수질 악화를 초래했고 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 보다 정확한 설계를 위해 그린인프라(Green Infrastructure, GI)의 구조적 특성과 수문학적인 특성을 이용해 어떤 인자들이 설계에 필요한지 상관관계를 통해 분석하였다. GI의 종류 중 저류지와 저류연못의 총부유사량(Total Suspended Solids, TSS)와 총인 (Total Phosphorous, TP)의 유입수, 유출수, 비점오염원 농도, 수문학적인 특성 그리고 GI의 구조적 특성을 Ordinary Least Squares regression(OLS)과 Multi Linear Regression(MLR) 방법을 적용하였다. GI의 구조적인 특성은 한 BMP마다 달라지지 않으나 호우사상의 데이터 개수에 의한 편향이 있을 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 일정한 범위를 가지고 무작위로 데이터를 추출하는 방법과 이상치를 제외하는 방법을 사용하여 모델에 적용하였다. 이러한 OLS와 MLR 모델들의 정확도를 PBIAS(Percent Bias), NSE(Nash-Sutcliffe efficiency), RSR(RMSE-observations standard deviation ratio)을 통해 분석할 수 있다. 연구 결과 유입수의 비점오염원의 농도뿐만 아니라 수문학적 특성과 GI의 구조적 특성이 함께 들어갈 시 더 좋은 상관관계를 가지고 있음을 알 수 있다. 저류지가 저류연못보다 모델의 성능평가 면에서 좋은 값을 가지고 있지만 특성별 상관관계는 저류연못이 더 뚜렷한 결과를 보여준다.
SWAT모형은 장기간에 모의가 가능하며 다양한 토양이용과 토지특성을 고려할 수 있는 유역 단위 모형으로 많은 연구에서 이용된다. 이러한 유역단위 수문모형의 평가는 통계적 지수(NSE, R2)들로 모형의 적합성을 평가한다. NSE, R2는 상대적으로 큰 값에 대한 영향을 많이 받는다. 따라서 많은 강우량이 발생하는 시점에서의 유출량과 SS농도가 중요시되었다. 하지만 강우시에 하천으로 유입된 토양 중 일부는 하천에 퇴적물로 침전된다. 이 침전된 토양이 비강우시 바람 등과 같은 이유로 재부유되며 이로 인해 수중 DO를 고갈시켜 수생태계 악영향을 미친다. 이에 따라 비점오염저감시설 평가는 강우시 발생하는 SS농도도 중요하지만 비강우시 재부유되는 SS농도도 중요한 부분이다. SWAT모형에서는 하천 SS농도를 계산하는데 사용되는 매개변수가 강우시와 비강우시에 동일하게 적용되어 비강우시에 과대 산정되어 비강우시 SS농도가 증가되도록 sediment routing이 진행되고 있었다. 본 연구에서는 sediment routing을 수정하여 비강우시 SS농도를 실측 농도와 비슷하게 보정할 수 있도록 개선하였다. 비점오염관리지역 중 하나인 자운천 유역에 개선된 sediment routing을 적용하였다. 개선된 모형은 비강우시 농도가 잘 반영하는 것으로 확인되었다.
비점오염물질 중 토사는 강우유출수의 많은 부분을 차지하며, 영양물질과 중금속을 비롯한 다양한 오염물질들이 흡착되어 있는 경우가 많다. 북한강 상류 유역의 만대지구에서는 고랭지밭에서 다량의 토사가 발생하여 하류수계의 수질 및 수생태계에 다양한 문제를 야기시킨다. 이에 한국의 환경부에서는 Web GIS 기반의 고랭지밭 GIS시스템을 개발하여 고랭지밭을 체계적으로 관리하고자 하였다. 고랭지밭 GIS시스템은 고랭지밭에 대한 DB를 구축하여 국유지, 시·도유지 중에서 임대허가를 받지 않고 경작을 하는 임의/불법경작지를 분석한다. 만대지구의 임의/불법경작지는 3.57 km2 으로 전체 경작지 면적의 약 20.7%를 차지하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 임의/불법 경작지가 복구되었을때의 토양유실량 저감효율을 분석하기 위하여 SWAT 모델을 사용하였으며, MUSLE 공식의 지수 및 계수를 수정하여 토양유실량을 보정하였다.
최근 들어 오염총량관리제의 시행과 함께 비점오염원 관리의 중요성이 커지고 있다. 오염총량이란 하천수질의 개선을 위하여 도입하였으며 유역이란 개념을 도입하였다. 하천수계로 유입되는 오염물질 부하량은 점오염원 부하량, 비점오염 부하량 및 안전율의 합으로 산정이 되고 있다. 그러나 일반적으로 유역 및 강우 특성에 기인하여 유출되는 비점오염원의 특수성 때문에 안전율을 보통 10% 정도로 두고 있다. 이러한 불확실성은 다양한 요인에 기인하는데, 모니터링을 통한 기초자료의 부족이 가장 원인으로 보고되고 있다. 따라서 본 연구는 다양한 비점오염원 중에서 포장율이 높아 오염물질의 유출이 높은 고속도로 지역에서의 오염물질 유출 부하 원단위 산정을 위하여 가장 필수적으로 요구되는 오염물질의 EMC 및 유출부하량 산정을 위하여 수행되었다. 고속도로의 경우, 높은 포장율과 많은 자동차의 운행으로 인하여 건조기간 동안 오염물질들의 축적이 높은 지역이며, 강우시 집중적으로 인근 수계로 유입되기에 비점오염원 관리에서 매우 중요한 토지이용으로 고려되고 있다. 그러나 현재 국내에서는 비점오염원에 관한 기초 연구가 미흡하여 고속도로 등을 포함한 각종 토지이용에서의 비점오염원에 관한 기초 자료의 부족이 매우 심각한 상황이다. 본 연구를 수행하기 위하여 국내 5개의 고속도로 지점에서 모니터링이 수행되었으며, 각 지점별 자동 유량 및 강우량 측정계를 설치하여 자료를 수집하였다. 모니터링 자료는 고속도로에서의 비점오염물질 EMC 및 부하량 산정을 위하여 사용되었다. EMC에 관한 95% 신뢰구간을 살펴보면, TSS의 경우 45.52-125.76 mg/L, COD는 52.04-95.48 mg/L, TN은 1.77-4.48 mg/L 그리고 TP의 경우 0.29-0.54 mg/L의 범위로 나타났다. 부하량에 관한 95% 확신범위는 TSS가 $712.7-2,418.4mg/m^2$의 범위를 보였으며, COD의 경우 $684.1-1,779.6mg/m^2$의 범위로 나타났다.
도시화된 토지이용은 불투수율이 높고 강우시 다량의 비점오염물질이 유출되어 지표수 및 지하수에 영향을 끼친다. 이러한 포장지역의 비점오염물질로 인한 수질오염을 저감하기 위하여 환경부는 수질오염총량제도 및 개발사업에 대한 비점오염 저감시설 설치신고 제도를 도입하여 운영 중에 있다. 그러나 비점오염저감시설의 규모 및 저감기능 설계를 위해서는 유출특성 분석이 필요하나 현재 기초자료가 부족하여 원단위 산정 등의 애로점으로 남아있다. 따라서 본 연구에서는 원단위 산정 및 저감시설의 규모산정에 필요한 강우유출수 특성과 EMC를 제시하고자 한다. 모니터링은 도로 및 주차장에서 3년간 총 30개의 강우사상에 대하여 수행되었다. 초기강우 유출현상은 강우 시작 후 30분 동안 매우 분명하게 나타났으며, 유출수의 농도에 영향을 미치는 인자는 강우량, 유역면적, 토지이용, 지리 및 지형적 특성으로 분석되었다. 본 연구결과는 향후 포장지역의 원단위 산정 및 저감시설 설계시 기초자료로써 활용가능할 것으로 판단된다.
영농활동이 주 오염원이 되고 있는 벼농사 지대 2개 유역, 사과재배단지가 형성되어 있는 임고천 유역, 그리고 시설재배지인 하빈천 유역 등 낙동상 수계 4개의 소하천의 수질영양염류 함량을 중심으로 조사하였다. 조사결과를 보면, 영농활동의 영향을 받지 않는 최상류의 수질에 비해 상당히 오염된 것으로 나타났다. 인의 경우 대부분 지역에서 조류 생장 최저 농도인 0,01 0,05mg/L 이상으로 측정되어 하천의 부영양화를 유발할 수 있는 수준에 달해 있었으며, 질소 함량도 적정 시비시 작물에 피해를 초래 할 수 있는 수준의 지점들이 많이 발견되었다. 조사된 소하천별로 보면 벼재배 지역의 경우는상대적으로 영양염류의 오염이 덜한 편이었는데, 임고천의 경우 질소 오염 수준이 높았으며 하빈천의 경우는 염류의 함량이 상대적으로 높은 편이었다. 조사지역이 농업지역으로써 질소와 인에 의한 오염이 하천수와 지하수에서 상당한 수준에 달해 있으며 이러한 오염은 결국 농장지에서의 과대한 화학비료와 퇴비의 시용, 축산폐수나 생활하수의 유입으로 인한 것으로 보인다. 적절한 농업비전오염원의 제거가 이루어져야 이들 소하천의 수질과 여러형태의 용수원으로 이용되고 있는 본류 또는 하류의 수질을 보전 할 수 있을 것이다.
비점오염은 수계에 악영향을 끼치며 그 영향은 점차 커지고 있다. 이러한 비점오염을 관리하기 위해 정부에서는 LID(Low Impact Development) 시설의 연구와 다양한 효율평가를 시행하고 있다. 본 연구에서는 다양한 LID 시설 중 실제 설치된 투수 블록 시설의 강우 유출 억제를 위한 유출 저감율, 저류 강우량 분석 및 유출 지연시간 그리고 최대 유입 및 유출의 저감율을 분석했으며, 그 결과를 각 시설 간 비교했다. 불투수블록, 필터형 투수블록, 틈새형 투수블록 순서대로 분석 결과 저감 효율이 높게 나타났으며, 이를 통해 강우강도-유출지연시간간의 관계를 나타낸 그래프를 제시하였다. 이 그래프를 통해 앞으로 설계 시, 본 시설과 유사한 투수블록 시설의 재현 기간에 따른 시설 용량 선정 등의 설계에 도움을 줄 수 있으리라 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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