1) 논문 제목: A preliminary model for predicting heavy metal contaminant loading from an urban catchment, The Science of Total Environment, 266, 2001, 299-307
저자: Yi Yuan, Ken Hall, Carolyn Oldham
University of Western Australia에서 박사 학위 취득 후, The university of british columbia에서 2저자인 Ken Hall 교수의 Aquatic Ecosystem Research Laboratory에서 Post Doc. 현재 중국 Beijing Normal University의 College of Resources Science and Technology에서 교수 역임 중.
2) 논문 요약
도시 내 강우 유출에 의한 중금속 오염이 심각하다는 판단 아래, 강우 유출에 의한 중금속 유출을 예측하고 대비하기 위한 모델을 만들고자 하였다. 모델은 크게 1) 장기 SS load의 유출을 예측하고, 2) SS와 중금속 간의 관계를 정의한 다음, 3) 장기 SS load 유출 예측 결과를 이용한 중금속 유출을 예측하는 과정으로 구성되어진다.
1번째 단계로, 중금속과 입자상 물질간의 관계는 강우 중에도 상대적으로 안정해서, SS의 거동 양상이 중금속의 거동 양상을 설명할 수 있다는 가정 하에, deposition과 removal에 대한 고려를 한다.
모델은 Build-up process와 Wash-off process로 구성되어 있다. build-up process 동안의 오염 물질 축적과 제거는 일정하다고 가정하였다. wash-off process 동안의 유출은 build-up process 동안 축적된 오염물의 양과 비례한다고 가정하였다. 두 process는 서로 연동되어 있으며. 각 process의 결과는 다음 process의 initial 값이 된다.
관련된 수질 항목은 SS이며, 중금속 등 다른 수질 항목에 대한 예측은 SS와의 상관관계를 통해 계산되어진다. 모델의 time interval은 hourly basis이다. 실측값은 1달간 도로용지 위에서 실험한 결과를 토대로, 강우량에 대한 실측값은 총 11번 실시한 모니터링데이터가, SS에 대한 실측값은 총 8회, 연 28시간 동안의 모니터링 데이터가 이용되었다.
SS load 예측을 위한 regression model의 input은 도심 비투수층 상의 강우 강도이고, 그에 따른 시간별 SS load에 대한 예측값이 계산되었으며, 실측값과 R=0.998의 관계를 보였다. 이는 이 SS load 모델이 장기 예측을 위해서도 이용될 수 있음을 의미한다.
2번째 단계로, 강우 유출 동안의 유출수 내 Pb의 농도는 대부분 유출수 내의 입자수와 비례한다는 가정 하에, SS load와 Pb load 사이의 관계를 실측하였으며, 가정의 타당성을 확인하였다. 이를 토대로, SS 예측 모델의 개선을 통해 중금속 유출을 예측할 수 있을 것으로 보이며, 이를 위해 SS와 Pb 사이의 관계 (slopes=0.0213, intercepts=0)을 이용하였다.
3번째 단계로, SS load와 Pb load 사이의 관계를 이용한 개선을 통해 Pb 유출을 예측하였다. 검정을 위해 별도의 2개월 간의 예측값과 모니터링 데이터를 비교하였다. 상당히 유사한 결과 (R=0.93)를 보이는 것을 토대로, 중금속 오염물의 거동에 대한 장기 예측 능력이 있다고 판단하였다.
3) ESEL 연구에 대한 기여
SWMM 모델의 기본 구조를 이용하여 모델을 구축하였다. build-up process의 오염원 축적률이 일정하다는 가정과 wash-off process의 오염원 유출이 오염원 축적량과 비례한다는 가정으로 인해 비교적 쉬운 linear regression 모델이 되었다. 하지만, build-up process의 오염원 축적이 장기적으로 토지 이용도의 변화와 연동되고, wash-off process의 오염원 유출이 강우 강도와 직접적으로 연과된다는 가정 하에 진행하고 있는 강주현 교수님과의 연구에 기본적인 basis를 제공해주는 논문으로서 도움이 될 수 있을 것으로 보인다.
4) swonlee@gist.ac.kr 이승원