낙동강 수계에서의 내부 증가원과 탈질과정을 고려한 수질 모델 연구

Abstract

현재 우리나라 대형하천은 방대한 수계를 가지고 있으며, 일반적으로 호수에서 일어난다고 알려져 있는 수화현상이 일어나 하천수질에 큰 영향을 미치고 있는 실정이다. 따라서 이러한 대형하천에 대한 효과적인 수질관리 대책을 수립하기 위해서는 대형하천의 수체에서 일어나는 현상을 잘 설명할수 있는 적합한 하천 수질모델이 필요하다. 본 연구에서는 현재 수질오염이 심각하고, 부영양화 현상이 크게 일어나고 있는 낙동강 중하류에 대해서 KQUAL97 모델과 QUAL2E 모델을 동시에 적용하여 KQUAL97 모델이 얼마나 대형하천에서 일어나는 자연현상을 더 잘 설명할 수 있는지 비교 검토하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상구간은 대구시 달성군 다사취수장에서 낙동강 하구언에 이르는 낙동강 중하류로서 유로연장이 169.1 km이고 유역면적은 약 12331.5 km^2이다. 대상유역에 대해 수리수문현황, 기상현황, 유역현황, 오염원 현황, 상수도 현황, 환경기초시설 현황, 수질현황을 조사하였다. 본류구간 13개, 지류구간 20개로, 총 33개의 배수구역으로 구분하여 조사된 오염원 현황과 환경기초시설 현황을 이용하여 배수구역별로 BOD, SS, TN, TP에 대한 오염부하량을 산정하였다. 대상구간에 대해 KQUAL97과 QUAL2E 모델을 동시에 적용하기 위하여 모델을 구성하였다. QUAL2E 모델은 적용할 수 있는 구간수, 계산요소수, 점오염원수 등에 한계가 있기 때문에, 대상구간을 다사취수장부터 회천이 유입되기전 까지의 낙동강 중류와 회천이 유입된 후부터 낙동강 하구언까지의 낙동강 하류로 나누어 각각의 모델을 구성하였다. 반면에 KQUAL97 모델은 하나의 모델만으로 전체 구간을 포함할 수 있었다. 구간은 중류 8개, 하류 18개로 총 26개의 구간으로 구분하였고, 계산요소는 중류 95, 하류 242로 총 338개로 모델을 구성하였다. 모델의 보정 및 검증은 DO, BOD, NH_3-N, NO_3-N, TN, TP, Chl-a, SS 의 총 8개 항목에 대하여 행하였고, KQUAL97과 QUAL2E 모델의 적용결과를 실측치와 함께 하나의 그래프에 나타내어 비교분석하였다. KQUAL97과 QUAL2E 두 모델을 적용한 결과 KQUAL97 모델은 QUAL2E 모델과 BOD, NO_3-N, TN 항목에서 유의한 차이를 보였다. BOD의 경우 조류의 사멸로 인한 내부 증가기작으로 인해 하류로 갈수록 KQUAL97 모델이 QUAL2E 모델보다 더 높은 값을 나타내며 실측치와 적절히 일치하였다. NO_3-N과 TN의 경우, 탈질화 반응 기작을 포함함으로 인해 KQUAL97 모델이 QUAL2E 모델에 비해 낮은 값을 가지며 실측치와 적절히 일치하였다. KQUAL97 모델이 부유조류로 인한 내부 BOD생성 기작을 포함함으로 인해서 QUAL2E 모델에 비해 얼마나 실측치를 더 잘 설명할 수 있는지 그 효과를 보기 위해서 부유조류가 가장 크게 성장하는 시기인 8월의 BOD 항목에 대한 검증을 행하였다. 그 결과 앞선 보정 검증시 보다 KQUAL97과 QUAL2E 모델의 결과가 더 큰 차이를 보였고, KQUAL97 모델이 추가된 기작으로 인해 실측치를 더 잘 설명할 수 있음이 분명하게 나타났다. 보정 및 검증결과를 단순통계인자(Simple statistical parameter)를 이용하여 평가하였다. 보정과 검증을 행한 전 수질 항목에 대하여 통계적 평가를 행한 결과, BOD, NO_3-N, TN 항목에서 전반적으로 KQUAL97 모델이 QUAL2E 모델보다 상대오차와 분산계수가 더 낮은 값을 나타내었고, 이것으로 KQUAL97 모델이 QUAL2E 모델보다 실제 자연현상을 설명하는데 있어서 더 높은 정확도와 정밀도를 가지는 것으로 판단되었다. ; A water quality modeling study was performed on the Nakdong river system, using the KQUAL97 model and the QUAL2E model. The KQUAL97 model includes three additional reaction mechanisms: endogenous BOD increase by algal death, denitrification, and DO change by periphyton (photosynthesis and respiration). In the KQUAL97 model, the river(169.1 km) was divided into 26 reaches. The river was divided into two parts (middlestream and downstream) in the QUAL2E model due to dimensional limitations in the model. The middlestream part was divided into 8 reaches and the downstream part into 18 reaches. Each Reach was assumed to have uniform hydraulic and biochemical characteristics, and was subdivided into computational elements with 0.5km distance. The KQUAL97 and QUAL2E models were calibrated with data for the April and May in 1996-1997 survey, and were verified with the October and November data in 1996-1997 survey. The water quality parameters calibrated and verified in the KQUAL97 and QUAL2E models are DO(Dissolved Oxygen), BOD(Biochemical Oxygen Demand), NH_3-N(Ammonia Nitogen), NO_3-N(Nitrate Nitrogen), TN(Total Nitrogen), TP(Total Phosphorus), Chl-a(Chlorophyll a), and SS(Suspended Solid). Simulation showed similar results for DO, NH_3-N, TP, Chl-a, and SS in both KQUAL97 and QUAL2E models. But BOD, NO_3-N and TN were different in simulation results of both models. For those parameters, the result of the KQUAL97 model displayed better agreement with the field measurement than that of the QUAL2E model. It was considered that those results were due to three additional reaction mechanisms in the KQUAL97 model. They are not included in the QUAL2E model. To test results of the KQUAL97 and QUAL2E models, a simple statistical parameter by Ambrose and Roesch(1982) was used. The average error(E) and its associated relative error(RE) gauge accuracy and reveal systematic errors. The standard error of estimate(SE) and its coefficient of variation(CV) measure the precision with which the model tracks variations in data. According to the statistical test, the KQUAL97 model represented less relative error and coefficient of variation than the QUAL2E model. Therefore, the KQUAL97 model was considered to have higher accuracy and precision than the QUAL2E model in explaining natural variations of BOD, NO_3-N, and TN in the large river system.