비점오염은 건기시 쌓였던 오염물질이 강우시 유출되어 하천에 유입되는 현상으로 다양한 요인의 영향을 받기 때문에 이를 관리하기 위해서는 장기간의 수질, 유량 모니터링을 통한 정량화가 필요하다. 환경부에서는 강우유출수 조사방법을 통해 복합지목유역의 모니터링 방법으로 유출 초기 24시간은 1시간 등 간격, 48시간 동안은 6시간 간격으로 채수하는 것을 제안하고 있다. 하지만 고빈도 샘플링의 경우 현장 및 분석 인력과 비용이 증가하기 때문에 효율적인 모니터링 방법에 관한 연구가 필요하다. 또한 유량지속곡선 (FDC, Flow Duration Curve)과 부하지속곡선 (LDC, Load Duration Curve)는 유량변동에 따른 수질의 영향, 목표수질 초과빈도 특성 등 분석이 가능하여 총량관리계획 및 목표수질 평가 방법에 활용되고 있다. 환경부는 오염총량관리를 위해 과거 10년 유량을 기준유량으로 산정하고 있으며, 선행 연구들은 수질측정망 8일간 수질 자료를 사용하여 목표수질 달성여부 평가 등을 제시하고 있다. 하지만 새롭게 추가된 총량관리지점 등은 10년 유량자료가 부족하여 평가가 어려우며, 선행연구들이 활용한 8일간 자료의 경우 강우시 비점오염물질 배출 특성에 대한 모니터링 자료가 부족하여 비점오염물질 관리 효과를 평가하는데 어려움이 있을 수 있다.
본 연구는 2015~2017년까지 풍영정천 유역을 대상으로 하여 농촌소유역인 WJ, 도시소유역인 JS, 유역말단 PYJ로 구분하고 초기 24시간 1시간 등간격 채수를 2, 3, 4, 6시간 간격으로 채수간격을 조정하여 부하량의 차이를 비교 분석하였다. FDC의 과거 유량산정 방법과 개정된 유량산정 방법을 이용하여 FDC 차이를 분석하고, 10개년 자료 중 5개년을 사용하였을 때와 3개년 자료를 사용하였을 때 FDC차이를 비교하였으며, 8일간 자료의 강우시 자료를 보완하기 위해 실측자료를 사용하여 LDC를 활용한 초과율 분석을 실시하였다.
채수간격 부하량 차이를 통계 분석한 결과 WJ, JS는 모든 수질항목에서 PYJ는 COD, SS, T-N에서 1시간간격 부하량과 6시간 간격 부하량 까지 유의한 차이가 없는 것으로 나타났으나 1시간 간격 부하량과 채수간격별 부하량 차이의 중앙값과 편차를 분석한 결과 모든 수질항목에서 1시간 간격 부하량과 6시간 간격 부하량 차이 중앙값과 편차는 큰 것으로 나타났다. 채수간격에 따른 13개의 강우사상의 부하량 총 합 차이를 분석한 결과 JS의 SS를 제외한 토지이용별 모든 수질항목의 3시간 간격에서 1시간 간격 부하량 차이가 10% 내외로 나타나, 1시간 간격 부하량과 채수간격별 부하량 차이를 10% 이하로 산정할 수 있는 채수간격을 적정 채수간격이라고 가정할 때, 조사된 모든 유역에서 3시간 간격으로 채수를 할 경우 경제적이고 합리적인 부하량 산정을 할 수 있을 것으로 판단된다.
과거 유량산정 방법의 FDC와 개정된 유량산정 방법의 FDC를 비교한 결과 갈수기를 제외한 나머지 유량구간에서 비슷한 유량을 보였다. 또한 비점오염 관리 유량인 풍수기에 대한 유량차이를 알아보기 위해 새롭게 개정된 유량산정 방법의 풍수기 평균 유량을 기준으로 5개년을 무작위로 추출하였을 때 풍수기 평균유량과 3개년을 무작위로 추출하였을 때 풍수기 평균유량을 비교한 결과 5개년 추출하였을 때 ?8.9~8.1%, 3개년 추출하였을 때 ?13.4~12.6% 차이가 나타났다. 수질측정망 8일간 농도자료와 실측 자료를 활용하여 초과율을 분석한 결과 비점오염원 관리 구간으로 설정한 풍수기 유량에서 강우시 자료를 활용하였을 때 초과율이 수질측정망 8일간 자료 적용시 초과율 보다 30% 이상 크게 나타났으며, 목표수질 초과 부하량의 차이를 수질측정망 8일간 자료, 강우시 자료, 무강우시 자료를 적용하여 분석한 결과 수질측정망 8일간 자료 적용시 보다 강우시 자료를 적용하였을 때 모든 수질항목에서 초과부하량이 더 높아 수질측정망 8일간 자료만을 사용하였을 때 비점오염원에 대한 영향을 고려하지 못할 것으로 판단되며, 비점오염관리시 강우시 모니터링 자료를 사용해야 정확한 초과부하량 및 초과율을 분석할 수 있을 것으로 판단된다.
효율적인 강우시 모니터링을 위해서는 적절한 채수간격 모니터링 방법이 필요하며 이러한 강우시 모니터링 자료는 비점오염원에 대한 영향 평가에 신뢰성 있는 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

Nonpoint source pollution is a phenomenon in which pollutants accumulated during the dry season and released into the river during rainfall event. It is affected by a variety of factors, so quantification through long-term monitoring is necessary to manage the river water quality. Ministry of Environment (MOE) suggested the storm runoff monitoring method, which recommends sampling 1 hour intervals for the first 24 hours of runoff process and after that, 6 hours intervals up to 48 hours for mixed landuse watershed. However, high frequency sampling needs analysis costs and labor. Thus, it is necessary to study a cost effective monitoring method.
Korea has implemented total maximum daily load (TMDL) program since 2000’s and put an effort to manage the total amount of pollutants to meet the target water quality. The flow duration curve (FDC) and load duration curve (LDC) are used in TMDL plan and evaluation of water quality management since it allows visualization of the effect of management and exceedance level above target water quality. The guideline of MOE recommended to use average daily flow rate of the past 10 years (n=365) for FDC development and now changed to use whole daily flow data (n=3,650). The guideline also suggested to use 8 days interval water quality data monitored by MOE evaluating the achievement of target water quality with LDC method. However, the recently designated TMDL sites encounter difficulties to evaluate effect of nonpoint source pollution management with LDC method since flow data are shorter than 10 year and 8 days interval water quality data often does not cover peak concentration of runoff by big storm. Therefore, evaluation of reliability with LDC method with less data is required.
In this study, the rural subwatershed (WJ), urban subwatershed (JS), and outlet of Pungyeongjeongcheon watershed (PYJ) were monitored for continuous flow rate and water quality according to guideline of MOE from 2015 to 2017. And then, we calculated pollutant loads with concentrations of different sampling intervals such as 1, 2, 3, 4, and 6 hours for initial 24 hours to analyze the effect of sampling interval on load estimation. In addition, the difference of FDC was analyzed using existing daily flow averaging method and revised method. FDC differences were also compared among the methods which use 5 year data, 3 year data, and 10 year data. We also studied difference of the exceedance rate above target LDC when 8 days interval water quality data of MOE are used and actual monitored data during storm and non-storm period in this study are used.
The statistical analysis showed that there was no significant difference of load calculation among the 1-hour and the other interval sampling schemes for all water quality parameters at WJ and JS site. There was no significant load difference up to 6-hour interval sampling compared to 1-hour interval except COD, SS and T-N at PYJ site. But, the median and variance of load difference increased in urban watershed as sampling interval increase. The total load of 13 rainfall events showed that differences up to 3 hours intervals sampling compared to that of the 1 hour interval sampling was around 10% except the SS of JS site. Thus, 3 hours sampling interval was considered cost effective.
Comparison of the FDC by the current method averaging daily flow rate (n=365) and the FDC by the revised method (n=3,650) with 10 year data showed similar flow rates except for low flow period. The difference of the flow rate of moist period, which is important for the evaluation of nonpoint source pollution management, among the FDCs built by 10 year data and those developed with 5 year or 3year flow rate data was evaluated. The difference was -8.9 ~ 8.1% when 5 year data were used and -13.4 ~ 12.6% when 3 year data were used compared to average flow rate of moist period built by 10 year data.
It was found that the exceedance frequency above target water quality was 30% higher by the monitored storm water quality data than the that by 8 days data of MOE. Moreover, the exceedance load above target LDC during moist period was 1.5 times larger in all water quality parameters by water quality of data of large storm compared to that by 8 days interval data of MOE. The LDC using 8 days interval water quality data of MOE seems to underestimate load of nonpoint source pollution of the study watershed.
In order to conduct monitoring efficiently during rainfall events, proper sampling interval is recommended and requirement of monitoring and inclusion of water quality data of high storm runoff to evaluate status and effect of reduction measures on nonpoint source pollution with LDC method is suggested in this study.