토양을 유류로 오염시킬 때 토양조성 및 유류 주입량 등이 토양 TPH 분석결과에 미치는 영향을 연구하였다. 동일한 양의 경유를 조성이 다른 토양과 혼합한 후 토양 TPH를 분석한 결과 토양에 점토 및 유기물함량이 존재한다면 모래로 구성된 토양에 비해 토양 TPH 결과가 적게 얻어졌다. 점토함량이 높은 토양일수록 분석전처리 시 토양이 굳는 현상이 발생하면서 실제 값보다 적은 TPH 결과치를 나타내었다. 토양 내 유기물 함유량 변화에 따른 토양 TPH 측정실험에서 유기물 함량이 높아질수록 토양 TPH 측정농도는 증가되지만, 극히 높은 18% 유기물함량조건에서는 전처리 및 용매추출의 불확실성으로 인해 오히려 낮은 TPH 분석 결과를 보여주었다. 경유 주입량에 따른 토양 TPH 농도 변화 실험 결과 경유 주입량이 많아질수록 높은 TPH 분석결과를 나타내었다. 동일한 양의 경유와 휘발유를 주입하여 유종에 따른 토양 TPH 분석결과 휘발유는 오염 즉시 휘발하여 극히 낮은 TPH 농도를 보여주었다. 본 연구결과는 차후 인위적 유류오염 토양 제조과정에서 TPH 농도를 가늠하거나 부지 정밀조사 결과 유류 유출량 등을 예측하는데 기초자료로 활용할 수 있다.
농약은 작물을 보호하기 위하여 사용되지만 환경을 오염시키는 원인이 되기도 한다. 그러므로 농약의 물리화학적 특성, 독성 자료 및 환경행적 자료를 통해 위해성 평가를 수행하여 안전하게 관리가 가능하다면 등록이 결정된다. 환경중 행적을 예측하기 위해 우리나라의 기상자료, 작물 재배력 및 토양통을 이용하여 butachlor, iprobenfos, carbofuran, tebuconazole을 대상으로 수계 중 잔류농도를 추정하였다. 예측모형으로 과수용 농약은 PA5를, 벼재배용 농약은 RICEWQ와 SCI-GROW를 이용하였다. 수계모니터링에서 butachlor와 iprobenfos의 최대값은 예측모형의 peak 농도보다 낮았고 최소값은 예측모형의 연평균농도보다 낮아 RICEWQ를 벼 재배환경 중 잔류농약의 농도 추정에 이용할 수 있음을 확인하였다. 토양흡착계수가 낮은 carbofuran은 RICEWQ와 SCI-GROW에 적용시 지표수계보다 지하수로의 이동량이 훨씬 많은 것으로 산출되어 RICEWQ는 지하수로의 수계노출농도를 예측하기에는 적절하지 못하였다. 수계 모니터링에서 과수용 농약인 tebuconazole이 검출되지 않아 예측모형으로 산출한 값과 비교하기 어려웠으나 수계를 통한 잔류농약의 추정에 이용할 수 있을 것으로 사료된다.
격자볼츠만 방법(LBM)을 이용하여 난류 경계층에서의 오염물질 확산에 대하여 수치계산을 수행 하였다. 난류 경계층 내의 유동을 모사하기 위하여 격자볼츠만 방법에 Smagorinsky 아격자 모델을 적용한 LB-SGS 모델을 사용하였으며, 오염물질의 확산을 모사하기 위하여 Passive-scalar 방법을 적용하였다. LB-SGS 모델의 신뢰성 검증을 위하여 Fackrell & Robins(1982)과 Raupach & Legg(1983)의 실험 조건과 동일한 조건하에서 수치계산을 수행하였고, 수치계산으로 얻어진 농도 분포를 실험값과 비교하였다. 이 결과로부터 LB-SGS 모델이 난류 경계층 내에서의 오염물질의 농도분포를 예측하는데 적합한 모델임을 알 수 있었다.
시중 유통중인 유 및 유제품의 AFM$_1$의 오염수준을 파악하기 위해 분석한 결과 우유의 경우는 원유(0.083 ppb)에 비해 시유의 AFM$_1$농도(0.047 ppb)가 낮게 나타났으나 이는 살균의 효과라기보다 집유 과정에서의 희석 때문인 것으로 보이며, 탈지분유의 경우 AFM$_1$의 농도가 0.24 ppd로 높게 나타났으나 섭취시 희석되므로 우유와 큰 차이는 없을 것으로 생각되었다. 아이스크림제품의 경우 AFM$_1$오염농도는 0.020 pub로 나타났다. 이상의 결과는 미국 FDA의 허용기준치인 0.5 ppb보다 월등히 낮은 수치로 나타난 것이다. 국내 시판 우유 중 AFM$_1$오염수준을 평가하기 위해 본 연구의 결과와 기존의 국내 연구 결과를 토대로 Monte-Carlo 시뮬레이션을 시행하였다. 불확실성과 다양성을 고려하기 위해 fitting 절차를 거쳤으며, 시판 우유 중 AFM$_1$의 발생정도(prevalence)를 추정하기 위해 beta distribution을, 우유에서의 AFM$_1$오염농도(concentration)를 추정하기 위해 triangular distribution을 적용한 결과, 국내 시판 우유에서 AFM$_1$의 발생 가능한 오염수준(contamination level)은 최소(5% percentile) 0.0214, 평균(50% percentile) 0.0946 및 최대(95% percentile) 0.1888 ppb로 나타났다. 전체적으로 미국의 AFM$_1$허용기준치인 0.5 ppb보다는 상당히 낮은 수준이지만 시판우유의 80.4%근 유럽의 기준인 0.05ppb보다 높은 수준으로 예측되어 유럽의 허용기준치를 초과하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 금강수계의 미호천을 대상으로 GIS를 이용, 2010년을 대상으로 장래수질을 예측하였다. 오염총량관리 기본계획에서 제시된 자료를 기반으로 미호천으로 유입되는 지류별 수계에 대하여 재계산하여 각 수계별 오염부하량을 산정하였으며 이들 정보를 활용하여 지류별 농도를 계산한 다음 미호천의 수질모의를 실시하였다. 수질모의는 대표적인 하천수질 모형인 Qual2E 모형을 사용해서 BOD, TN, TP 등의 대표적인 수질인자에 대한 모의를 실시 하였다. 수계별 오염부하량을 산정한 결과 도시지역을 포함한 무심천 및 보청천의 부하량이 높게 나타남을 알 수 있었고 미호천 전체 수질은 청주 하수처리장의 영향을 직접적으로 받는 것으로 나타났다. 대상유역에서의 효율적 수질관리와 오염총량제에서 제시한 목표수질을 달성하기 위해서는 하수처리장의 고도처리화가 먼저 달성되어야 함을 알 수 있었고, 그 외에도 무심천으로 공급되는 농업용수의 유량을 증가시켜 이를 수질희석의 용도로 사용하는 방안에 대해서 모의를 실시함으로써 수질기준을 만족할 수 있는 적정유량을 산정하여 제시하였다.
지구통계 기법을 기반으로 토양오염지도를 작성하는 경우 예측 오차가 발생하며 이에 영향을 미치는 다양한 원인이 존재한다. 본 연구에서는 정규 크리깅을 활용하여 폐광산지역의 토양 내 중금속 농도 샘플링 데이터로부터 격자형 기반의 토양오염지도를 작성하였다. 해당 지도의 예측 오차에 영향을 미친다고 판단된 5개 인자를 선정하고, Leave-one-out 기법을 기반으로 인자의 옵션과 설정값의 변화에 따른 예측값과 실측값 간의 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE) 변화를 분석하였다. 이후 머신러닝 알고리즘을 이용하여 RMSE에 영향을 미치는 상위 3개 인자를 도출하였다. 그 결과, Standard interpolation에서는 Variogram Model, Minimum Neighbors, Anisotropy 인자가 RMSE에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 베리오그램 모델에서는 Spherical 모델이 가장 낮은 RMSE를 보였으며, Minimum Neighbors는 3에서 최젓값을 보인 후 값이 증가함에 따라 증가하였다. Anisotropy의 경우 이방성을 고려하지 않는 것이 더 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 지구통계와 머신러닝의 복합 활용을 통해 지역 규모에서 높은 신뢰성을 갖는 토양오염지도를 작성할 수 있었고, 적은 수의 토양 샘플링 데이터의 보간 작업 시 어떠한 요인들이 큰 영향을 미치는지 파악할 수 있었다.
2007년 발간된 IPCC의 4차 평가보고서에서 자연재해, 환경, 해양, 농업, 생태계, 보건 등 다양한 부분에 미치는 기후변화의 영향에 대한 과학적 근거들이 제시되면서 기후변화는 현세기 범지구적인 화두로 대두되고 있다. 또한, 기후변화에 의한 지구 온난화는 대규모의 수문순환 과정에서의 변화들과 연관되어 담수자원은 기후변화에 대단히 취약하며 미래로 갈수록 악영향을 받을 것으로 6차 기술보고서에서 제시하고 있다. 특히 우리나라는 지구온난화가 전 지구적인 평균보다 급속하게 진행될 가능성이 높기 때문에 기후변화에 대한 담수자원 취약성이 더욱 클 것으로 예상된다. 따라서 지표수에 용수의존도가 높은 우리나라의 댐 저수지를 대상으로 기후변화에 따른 수환경 변화의 정확한 분석과 취약성 평가는 필수적이다. 본 연구에서는 SRES A1B 시나리오를 적용하여 기후변화가 주암호 저수지의 수환경 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 지역스케일의 미래 기후시나리오 생산을 위해 인공신경망(Artificial Neural Network.,ANN)기법을 적용하여 예측인자(강우, 상대습도, 최고온도, 최저온도)에 대해 강우-유출모형에 적용이 가능한 지역스케일로 통계적 상세화를 수행하였으며, 이를 유역모델에 적용하여 저수지 유입부의 유출량 및 부하량을 예측하였다. 유역 모델의 결과를 토대로 저수지 운영모델에 저수지 유입부의 유출량을 적용하여 미래 기간의 방류량을 산정하였으며, 최종적으로 저수지 모델에 유입량, 유입부하량 및 방류량을 적용하여 저수지 내 오염 및 영양물질 순환 및 분포 예측을 통해서 기후변화가 저수지 수환경에 미치는 영향을 평가하였다. 기후변화 시나리오에 따른 상세기 후전망을 위해서 기후인자의 미래분석 기간은 (I)단계 구간(2011~2040년), (II)단계 구간(2041~2070년), (III) 단계 구간(2071~2100년)의 3개 구간으로 설정하여 수행하였으며, Baseline인 1991~2010년까지의 실측값과 모의 값을 비교하여 검증하였다. 강우량의 경우 Baseline 대비 미래로 갈수록 증가하는 것으로 전망되었으며, 2011년 대비 2100년에서 연강수량 6.4% 증가한 반면, 일최대강수량이 7.0% 증가하는 것으로 나타나 미래로 갈수록 집중호우의 발생가능성이 커질 것으로 예측되었다. 유역의 수문 수질변화 전망도 강수량 증가의 영향으로 주암댐으로 유입하는 총 유량이 Baseline 대비 증가 하였으며, 유사량 및 오염부하량도 증가하는 것으로 나타났다. 저수지 수환경 변화 예측결과 유입량이 증가함에 따라서 연평균 체류시간이 감소하였으며, 기온 및 유입수온 상승의 영향으로 (I)단계 구간대비 미래로 갈수록 상층 및 심층의 수온이 상승하는 것으로 나타났다. 연중 수온성층기간 역시 증가하는 것으로 나타났으며, 남조류는 (I)단계 구간 대비 (III)단계 구간으로 갈수록 출현시기가 빨라지며 농도 역시 증가하였다. 또한 풍수년, 평수년에 비해 갈수년에 남조류의 연평균농도 상승폭과 최고농도가 크게 나타나 미래로 갈수록 댐 유입량이 적은 해에 남조류로 인한 피해 발생 가능성이 높아질 것으로 예상된다.
국내 기후 특성상 하절기에 집중되는 강우로 인해 댐의 건설을 홍수조절, 용수확보 및 전력생산 등의 목적에 있어서 불가피하다. 이와 같은 저수지와 하류하천은 댐 수문 개폐에 따라 흐름변화로 인하여 수체의 거동 및 수질 변화가 발생하며, 일반적인 하천과는 다른 특성을 지니게 된다. 또한 수심이 깊은 저수지의 경우에는 흐름방향과 더불어 수심 방향의 특성도 중요하며, 수리 및 수질 모형의 연계를 통한 3차원적인 해석을 필요로 한다. 유역 내 지상 또는 대기에서 발생한 모든 오염물질은 강우에 의해 하천과 호수와 같은 수체로 유입되며, 강우가 발생했을 때 유역의 토지피복 상태와 수리, 지형, 강우강도, 토양의 특성에 의해 하천으로 유입되는 오염물질의 농도와 부하특성이 달라진다. 비점오염물질의 축적이 가능한 호수나 저수지에서는 비점오염원의 유입이 더 큰 문제가 되며, 유량이 극히 미미한 하천의 경우에는 강우초기에 일시에 집중적으로 유입되는 초기 오염 부하량이 문제가 된다. 강우유출수의 하천 유입은 강우 현상과 밀접한 관계를 맺고 있으므로 그 제어가 쉽지 않다. 이러므로 이를 총괄하는 유역통합관리기술이 필요로 하며, 기존의 유역통합관리기술은 댐 상류유역을 중심으로 개발되고 있으며, 댐 상류유역과 저수지, 하류하천으로 구분되어 연구되어 왔다. 또한 각각의 모형이 개별적으로 적용되어 통합적인 평가시스템이 표준화되지 않은 관계로 댐 상하류 모니터링 자료가 연계된 실무 적용이 이루어지지 않고 있다. 따라서 하천 수리 수문학적 역학구조를 이해하고 그 특성에 적합하게 평가할 수 있는 표준화된 시스템이 구축되어야 한다. 또한 효과적인 유역통합관리를 위해서는 하천의 현재 뿐만 아니라 장래에 대한 예측부분도 포함되어야 한다. 본 연구에서는 댐 유역에서의 유출과 수질 변화를 모의하고 이를 이용하여 저수지 내에서의 오염물질 거동에 대해서 해석하였다. 또한 기후변화에 따른 유역, 저수지 및 하천에 미치는 영향을 고려하기 위하여 고해상도 지역기후전망 모의자료를 이용하여 수문학적 스케일로 통계적 상세화한 후 지역별 상세수문시나리오를 생산하여 미래 예측에 활용하였다. 기후변화 시나리오의 상세화를 통한 상세지역의 기후를 예측하고, 예측된 기상자료를 이용하여 유역모델을 모의하여 미래의 유출 및 수질 변화를 파악할 수 있는 기술 개발로 인해 저수지의 운영에 도움을 주고, 주수지의 치수증대 사업 등 유출의 변화에 따른 하류하천 변화를 파악할 수 있고, 기후변화에 따른 하류하천에 대한 홍수기 때 치수, 이수 및 방재에 대하여 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 대표적 점오염원인 석탄화력발전소의 대기오염방지시설을 개선했을 때 최대 착지 농도 및 주변지역의 대기오염도 변화를 파악하는데 있다. 대기오염방지시설 개선 전 후의 대기질을 예측 비교하여 시설의 개선 효과가 어느 정도인지를 분석하였다. 대기질 예측에는 바람장의 변화를 Puff의 이동으로 나타낼 수 있고, 비정상 상태를 구현 할 수 있는 대기오염확산모델인 CALPUFF 모델을 이용하였다. 화력발전소의 주요 대기오염배출 물질인 아황산가스($SO_2$), 이산화질소($NO_2$), 먼지($PM_{10}$) 항목을 예측 항목으로 선정하였다. 연구결과 $SO_2$, $NO_2$ 항목은 대기오염방지시설 개선으로 인하여 최대 착지지점 및 주변지역의 대기질 오염도 감소에 상당히 효과가 있는 것으로 분석되었다. $PM_{10}$ 항목의 경우에는 최대 착지지점에서는 오염도 감소 효과가 높으나, 석탄 화력발전소 주변지역의 대기오염도 감소 효과는 다소 낮게 분석되었다.
한강하류부(팔당댐~한강대교 구간)에서의 총질소와 총인의 농도예측을 위해서 QUAL2E 모형을 적용하였다. 민감도 분석을 실시한 결과 관련 매개변수들에 대한 총질소와 총인의 민감도는 작게 나타났다. 산정된 총질소와 총인농도의 종방향 분포는 1994년도의 수질실측 결과와 잘 일치하였다. 이 구간의 주요 지천인 왕숙천, 탄천, 중랑천등의 장래오염 부하량을 산정하여 한강하류부에서의 수질모의를 실시하였다. 장래 한강 하류부에서의 갈수량과 평수량시에 대하여 처리시설의 증설시의 경우를 고려하여 총질소와 총인의 농도를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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