본 연구는 유역의 물이용 취약성을 평가하는 지표 기반 접근법을 개발하고 이를 한강유역의 단위유역에 적용하였다. 평가 지표는 기후뿐만 아니라 사회 경제 환경적 측면을 고려하여 총 16개를 선정하였으며, 취약성 정의에 따라 노출, 민감도, 적응능력으로 구성하였다. 이는 다기준 의사결정기법(Multi-criteria Decision Making, MCDM) 중 TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution)를 적용하여 유역에 대한 취약성을 도출하였다. 지표 자료는 2010년을 기준으로 수집하였으며, 국가 통계 자료 및 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형의 모의 자료를 활용하였다. 또한, 각 지표에 대한 가중치는 전문가 설문조사를 통하여 산정된 주관적 가중치(Subjective weight)와 자료 기반 엔트로피(Entropy) 개념을 활용하여 산정된 객관적 가중치(Objective weight)로 구분하여 적용하였다. 수도를 포함하고 있는 한강 유역에 대하여 표준단위유역별 취약성을 평가하고 우선순위 비교 및 순위상관 분석을 실시하였다. 취약한 유역들은 대부분 용수사용량이 많고 상수도 누수율이 높게 나타났다. 가중치 적용 방법에 따른 취약성은 일부 지역에서 차이를 보였으나, 전반적으로 북한강유역의 취약성이 가장 높았다. 본 연구 결과를 통하여 보다 신뢰도 높은 물이용 취약성 평가를 위해서는 다양한 가중치 방법론을 활용하는 것이 중요함을 확인할 수 있었다.
지류 중소하천의 미래 물관리 정책방향을 수립하기 위한 자료로, 물관리 탄력성 지수를 개발하고 이를 117개 중권역에 적용하였다. 물관리 탄력성 지수는 취약성, 견고성, 다양성의 부지수로 구성하였으며, 각 부지수는 다시 이수, 치수, 하천환경 분야의 지표들로 총 31개의 지표항목으로 구성하였다. 중권역은 다목적댐 하류 본류유역(범주 1), 용수공급 및 유량조절이 불가능한 지류(범주 2)와 가능한 지류(범주 3)로 분류하여 적용한 결과, 지류 중소하천에서의 물관리 탄력성, 특히 이수 및 치수분야의 다양성이 본류에 비해 낮은 것으로 나타났다. 또한 취약성과 견고성에 있어서는 본류와 지류가 큰 차이를 보이지 않았으나 다양성에서 지류가 낮은 값을 나타내었다. 따라서 지류 중소하천의 다양성을 높이는 방향으로 물관리 정책의 수립이 필요하다. 본 연구에서 개발된 물관리 탄력성 지수는 내외부 충격에 대한 안정성을 종합적으로 제시하여 수자원 정책 및 계획의 우선지역 선정 등에 활용할 수 있을 것이다.
2018년 환경부에서 발표된 수도정비기본계획에 따라 다양한 수자원 활용의 중요성이 증가하고 있으며, 여러 수원을 혼합하여 원수 또는 생산수로 활용하는 워터 블렌딩 방식은 미국, 호주를 비롯한 여러 나라에서 시도되고 있다. 본 연구에서는 공업용수 공급 목적으로 100,000 ㎥/일 규모 해수담수화 사업이 추진되고 있는 충남 대산 지역을 대상으로, 해수와 호소수, 침전수, 폐수 방류수 등 타 수원을 블렌딩할 때 수종 및 혼합비율에 따른 영향을 분석하였다. 타 수원 혼합비율 10~50% 조건에서 혼합수 염분농도는 약 50%까지 감소하였지만, 탁질 및 유기물 농도는 1.6~2.0배 수준으로 증가하는 것을 확인하였다. 실험실 규모 역삼투 공정 성능평가 결과, 해수의 단독활용 대비 원수 혼합 시 막오염 경향이 증가하였으며 혼합비율 10~50%에서 평균 4.1배의 플럭스 저감률을 나타내었다. 성능모사를 통한 역삼투 공정 성능분석에 따르면 혼합비율 50% 조건에서 역삼투 공정 에너지 사용량이 평균 39% 절감될 수 있을 것으로 기대되나, 운영비용 등 혼합수 활용에 대한 전반적인 영향분석을 위해서는 모형플랜트 규모에서 장기간 성능평가가 필요하다.
도시를 관리하고 계획하는 과정은 정보의 수집, 처리, 분석과정이라 해도 과언이 아니다. 특히, 지구를 대상으로 하는 상세계획의 경우는, 도시의 물적 환경을 구성하는 기본요소인 대지, 도로, 건축물 등에 대한 다양한 정보를 획득, 분석함으로써 분석대상 지구의 공간을 인식할 수 있고, 이를 통해서 공간계획을 수립하게 된다. 상세계획 과정에 있어서 지리정보시스템의 활용은 현재까지 현황자료의 단순한 주제도 작성에만 활용되고 있을 뿐이다. 공간인식 및 계획과정에서의 분석적 목적에는 아직까지 효율적으로 활용되고 있지 않다. 따라서, 본 연구에서는 상세계획을 지원하기 위한 시스템을 지리정보시스템을 활용하여 개발하는데 목적이 있다. 이를 위해서 우선, 상세계획 특성에 따른 도시의 지구(district)레벨의 물적 환경 구성의 기본요소인 건축물, 대지, 도로 등에 대한 현황자료의 데이터베이스 설계 방법론을 제시하고, 공간관계를 이용한 물적 요소간의 위상(topology)을 정의하였다. 아울러 이를 바탕으로 한 상세계획 지원을 위한 공간질의기를 ArcView와 Avenue, Dialog Extension을 이용하여 개발하였고, 이를 사례지역에 적용해 보았다. 결론적으로 본 연구를 통하여 공간의사결정 규칙을 활용한 상세계획 지원시스템의 활용 가능성을 확인하였고, 보다 효율적 인 시스템으로 상세계획의 불확실성을 줄이기 위해서는 최신의 지형도의 확보와 지형도와 지적도의 불부합 문제를 해결해 나가야 하겠다. 아울러서 래스터, 네트워크, 이미지, 3차원자료를 활용할 수 있는 방법을 개발해야 한다.
물발자국은 인간의 활동을 통해 소비되는 직접수와 간접수의 총사용량을 산정함으로써 지속가능한 물이용을 유도하기 위한 효과적 수단으로 활용되고 있다. 본 연구는 서울시의 물이용 관리와 관련한 계획들의 문제점 분석을 통해 물발자국의 도입가능성을 분석하고 장단기적인 측면에서 도입 및 활용방안을 제시하고자 하였다. 또한 서울시 25개 자치구를 대상으로 시뮬레이션을 통해 청색 및 회색 물발자국을 산정하고, 지역별 물발자국의 차이점 분석과 이를 바탕으로 물발자국을 줄이기 위한 대안들을 모색하였다. 물발자국 측면에서의 서울시 물환경시스템에 대한 분석은 크게 청색물발자국과 회색물발자국으로 나누어 수행하였다. 개인이나 공동체가 제품이나 서비스를 생산 소비하기 위해 필요한 지표수와 지하수의 양을 의미하는 청색물발자국을 분석하기 위해서 서울시의 각 행정구역별 지하수의 사용량과 생활용수의 사용량을 합산하여 추정하였다. 각 행정구역별 청색물발자국을 인구수와 세대수 비율로 확인해 본 결과 중구, 종로구 강남구, 용산구, 서초구 등의 순으로 높게 나타났다. 회색물발자국은 각 행정구역별 BOD기준의 오 폐수발생부하량을 배출기준 수질(BOD기준 3.5ppm)로 정화하여 배출할 때 사용되는 물의 양을 추론하여 산출하였다. 각 행정구역별 회색물발자국을 인구수와 세대수 비율로 확인해 본 결과 중구, 종로구 강남구, 용산구, 서초구, 영등포구 등의 순으로 높게 나타났다. 본 연구 결과는 물관리 있어 공급중심의 양적 관리 정책의 한계를 극복하기 위한 일환으로 물발자국의 개념 및 방법의 도입을 제안하였으며 이는 환경적 경제적 사회적으로 보다 탄력적이고 지속가능한 물관리 정책을 모색하는데 중요한 기초자료가 될 것으로 기대된다.
기후변화 및 인구 증가 등으로 인하여 물 공급량이 수요량을 충족하지 못하는 물부족 현상 발생이 증가하고 있다. 이와 같은 물부족 현상으로 인한 피해를 최소화하고 이에 대한 대비를 위해 수자원 및 물부족 평가 연구가 꾸준히 이루어져 왔다. 하지만 기존 연구는 대부분 지상수와 지하수만을 공급량으로 보았으며 실제 식물의 생장 및 유지에 이용되는 토양수 등에 대한 고려는 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 지상수 및 지하수를 의미하는 블루워터와 식물생장 및 유지에 이용되는 그린워터 개념을 도입한 물부족 평가 방법을 제안하고 이를 이용하여 보령 지역을 대상으로 물부족 평가를 실시하였다. SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 대상유역의 월별 유출량, 지하수량, 토양수량, 증발산량을 도출하였으며 이를 이용하여 월별 그린워터와 블루워터 부족량을 각각 도출하였다. 그린워터와 블루워터의 물부족 평가 결과 이 둘의 양상이 매우 다르게 나타났으며 이에 수자원 관리에서 용수 공급에 특히 주의해야 하는 시기를 알 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 물부족 평가 방법은 식물 및 작물 생장, 유지에 사용되는 그린워터를 평가에 고려함으로써 기존 평가 방법들에 비해 더욱 상세한 결과를 얻을 수 있으며 이에 수자원 관리에 도움이 될 것으로 판단된다.
$1978{\sim}80$년 3개년에 걸쳐 경상북도 상주로 부터 경상남도 임해진에 이르는 낙동강(洛東江) 중류(中流)의 12개 지점과 금호강(琴湖江) 및 남강(南江) 하류(下流)의 2개 지점에서 년 4회(1월, 4월, 7월, 10월)에 걸쳐 수질(水質)을 조사하고 이를 종합하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 금조강(琴潮江) 하류(下流)의 계절별 3년 평균 용존산소는 1월에 0.7 ppm, 4월에 1.3ppm, 7월에 4.0ppm, 10월에 0.8 ppm이었고, BOD농도는 1월에 91 ppm, 4월에 37 ppm, 7월에 6 ppm, 10월에 24 ppm이었다. 금호강 물은 극도로 오염되어 상수도(上水道) 원수(原水)나 산업용수(産業用水)로서 이용할 수 없는 상태이었다. 2) 낙동강 상류(上流)의 수질(水質)은 깨끗하나 대구지역에서 금호강의 합류로 급격히 오염(汚染)되어 화원에서의 3년간 계절별 평균 용존산소는 1월에 10.4 ppm, 4월에 5.8 ppm, 7월에 6.3 ppm, 그리고 10월에 7.0ppm으로 떨어졌으며 BOD농도는 1월에 8.8ppm, 4월에 6.5 ppm, 7월에 3.2ppm, 10월에 5.3ppm으로 높은 오염도를 나타냈다. 혼탁도, $NH_4-N$, 전기전도도 등도 높은 값을 보였다.
농업활동 및 지하수의 입지적 조건이 시설재배지 지하수의 $NO_3-N$함량에 미치는 영향을 알아보고자 영남지역 10개 시군의 주요 시설재배단지에서 지하수 1370 지점의 $NO_3-N$ 함량을 조사하고, 재배조건으로서 시설재배지의 경작년수, 퇴비시용량, 제염방법 및 입지적 조건으로서 지하수깊이, 점토함량, 배수등급 등을 조사하였다. 조사된 지점 중 천층지하수의 19.7%, 암반지하수의 1.3%가 우리나라 음용수 수질기준인 $10mg/{\ell}$를 초과하였고, 농업용수 수질기준인 $20mg/{\ell}$를 초과하는 지점은 천층수 6.3%, 암반수 0.4%로 나타났다. 지하수 $NO_3-N$함량과 가장 상관이 높은 것은 점토함량 및 지하수깊이로 1% 수준에서 유의성이 인정되었다(점토함량 $r=-0.241^{**}$, 지하수깊이 $r=-0.228^{**}$). 재배조건에 따라서는 경작년수와 5% 수준에서 유의성이 인정되었으나(경작년수 $r=0.104^*$), 퇴비시용량 등과는 상관관계가 인정되지 않아 재배조건과 같은 농업활동보다는 토성과 깊이 등의 입지적 조건이 지하수 $NO_3-N$함량에 더 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 천층수의 $NO_3-N$과 암반수의 $NO_3-N$ 함량 사이의 상관을 조사한 결과 양자 사이에는 고도의 정(正)의 상관$(r=0.532^{**})$이 인정되어 천층수의 수질이 암반수 $NO_3-N$함량에 영향을 미침을 알 수 있었다.
본 연구는 왕제비꽃 자생지의 환경요인, 토양 특성 및 식생을 조사하고 각 요인들 간의 연관성을 파악하여 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 조사 결과 왕제비꽃의 자생지는 총 7개 지역으로 해발고도 343-991 m에 위치하고 있었으며, 경사는 $1-33^{\circ}$로 대부분 북사면에 군락을 형성하였다. 토성은 대부분 사양토로 확인되었으며, 포장용수량은 평균 28.97%, 유기물함량은 16.63%, pH는 5.62, 유효 인산함량은 14.75 ${\mu}g/g$으로 나타났다. 18개 방형구에서 조사된 관속식물은 총 133분류군이었으며, 교목층에는 고로쇠나무와 신갈나무가 우점하였고, 아교목층에서는 고로쇠나무가 가장 높은 중요치를 보였다. 초본층에서는 왕제비꽃의 중요치가 9.66%로 가장 높았으며, 다음으로는 벌깨덩굴(8.53%), 개별꽃(6.51%), 피나물(5.15%), 큰괭이밥(4.52%), 덩굴개별꽃(4.15%) 등이 높게 나타나 이 종류들이 왕제비꽃과 비슷한 환경을 선호하는 것으로 판단된다. 종다양도는 1.32였으며, 우점도와 균등도는 각각 0.08과 0.89로 산출되었다. 환경특성과 식생조사 및 토양분석 결과를 바탕으로 한 상관분석 결과 왕제비꽃의 피도는 미사 및 모래함량, 관목층 이상 상층수목의 피도는 종풍부도와 높은 연관성을 보였다. 식생구조에 따른 군집분석 결과는 크게 3개의 군으로 구별되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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