합류식 하수도시스템(CSS)의 월류수(CSO) 영향을 평가하기 위한 수리 및 수질 시뮬레이션 모델의 보정, 해상도 설정 및 적절한 모델링 기법의 활용 방안 doc_id CNTS-00118872468_24

보정(calibration)은 일련의 입력 데이터를 사용하여 모델을 실행 한 후 결과를 시스템의 실제 측정치와 비교하는 과정이다. 모델 결과가 실제 측정치와 적절하게 근사하지 않으면 모델러는 모델의 구성 요소를 검토하여 모델이 표현하는 시스템을 보다 잘 반영하도록 조정해야 하는지 아닌지 여부를 결정해야 한다. 예를 들어, 월류수 시뮬레이션에 사용되는 CSS 수리 모델은 측정된 강우량 데이터를 사용하여 CSO의 양, 시간 및 깊이를 시뮬레이션 함으로써 모델을 보정한다. 그런 다음 모델 결과와 월류수의 실제 측정값이 비교된다. 모델러는 Manning의 조도계수 또는 소유역의 불투수 비율과 같은 매개변수를 과학적으로 신뢰할 수 있는 범위 내에서 조정하고 모델을 다시 실행하여 결과를 관측값과 비교한다. 초기 보정 작업은 종종 연결(connection)이나 우회(bypass) 같은 시스템 기능을 이용해 사용 가능한 지도를 기반으로 하지 않았을 수 있다. 모델러는 모델이 월류수에 대한 합리적인 시뮬레이션을 생성할 때까지 절차를 반복한다. 모델은 일반적으로 여러 조건에 적절한 성능을 보장하기 위해 하나 이상의 강우사상에 대해 보정한다. 장기간의 시뮬레이션은 기록된 강우의 순서(sequencing)를 설명할 수 있으며, 강우가 즉시 뒤따르는 효과를 설명할 수 있다. 따라서 이 방법은 추정 접근법에 따라 시스템의 장기적인 성능을 평가하는데 유용하다. 또한 장기 시뮬레이션은 실증 접근법에 따라 영향수계 수질을 정확하게 평가한다. 수질 기준은 관련성을 높이기 위해 초과 횟수와 지속 기간으로 평가되어야 한다. 이것은 장기 연속 시뮬레이션이나 숙련된 확률적 시뮬레이션을 사용하여 수행하는 것이 가장 좋다. 연속 시뮬레이션 모델은 가능하면 연속 데이터를 사용하여 보정해야 하지만, 선행 조건(antecedent conditions)을 고려하면 단일 이벤트로 보정할 수 있다. 데스크톱 컴퓨터의 속도가 증가함에 따라 모델러는 보다 높은 수준의 세부 정보를 가지고 장기 연속 시뮬레이션을 수행할 수 있을 것이다. 시뮬레이션 모델은 모델 구조, 모델 완성도(implementation) 및 입력 데이터의 해상도(resolution)에 따라 CSO 부피, 오염물질 농도 및 기타 변수의 해상도를 달리 예측한다. 모델링의 궁극적인 목적은 일반적으로 수질기준의 달성을 제공하는 데 필요한 CSO 제어를 평가하기 위한 것이므로 모델의 공간 및 시간 해상도는 해당 수질기준과 일치해야한다. 예를 들어, 정부의 수질기준은 주어진 수질기준에 대해 1시간 평균 농도가 매 3년의 평균 농도를 초과하지 않는 것을 포함할 수 있다. 공간적인 평균은 영향수계의 합류 지점의 농도 평균에 의해서 대표될 수 있거나, 하천 내부의 수질 준수 여부를 파악할 수 있는 모니터링 지점의 세부 내용을 통해 묵시적으로 파악할 수 있다. 어느 경우에도, 모델 예측이 관련 수질 기준과 동일한 평균 척도를 사용하는지 여부를 확인해야 한다. CSO 제어 정책에 의해 제안된 바와 같이, 이벤트 시뮬레이션보다 연속 시뮬레이션에 사용되는 경우, 시뮬레이션 모델은 수질 기준 초과 발생 및 빈도를 예측, 분석 할 수 있다. 수리학적 모델은 일반적으로 유출 모델과 함께 사용되거나 수리학적 모델에 유출 모델이 내장되어 있다. 몇몇 모델은 수리학적 요소와 수질 요소를 동시에 포함하기도 하지만, 수리학적 요소와 수질 요소 중 한 가지를 다루고 다른 한 가지에 대해서는 제한적인 경우가 많다. 하수도시스템의 월류수 프로젝트는 일반적으로 수리적 모델링과 주로 연관되어 있고 수질 모델링은 보편적이지 않다. 대부분 하수도시스템의 수질은 모델링이 아니라 모니터링 데이터에 기초하여 판단하는 경우가 많다. 몇몇 인자를 통해 하수도시스템의 수질 모델링이 적절하게 수행되었는지 판단할 수 있다. “수질 인자에 대한 시뮬레이션은 시뮬레이션이 반드시 수행해야 하는 상황이고 필요한 데이터가 검⋅보정을 위해 획득되어 활용 가능한 경우에만 수행되어야 하며 ... 다른 선택은 시계열에 따른 부하와 월류를 시뮬레이션하기 위해 모델링된 수문학적 절차와 수리학적 절차를 측정한 수질 자료와 연결시키는 것이다.” 수질 매개변수는 단일 이벤트, 정상상태 모델링, 연속 또는 동적 모델링을 사용하여 시뮬레이션을 할 수 있다. 많은 시스템에서 두 유형의 모델링을 사용하는 것이 유리할 수 있다. 영향수계 평가에 대한 간단한 접근법들은 정상흐름 및 일정하거나 점진적으로 변화하는 부하를 가정한다. 이러한 가정은 크기 정도 견적 또는 영향의 상한이 요구되는 경우 적합할 수 있다. 후자는 첨두부하 및 저 전류 속도와 같은 보수적인 매개변수를 사용하여 얻을 수 있다. 수질기준 달성이 현실적인 최악의 경우 가정 하에서 예측된다면 보다 복잡한 시뮬레이션은 필요하지 않을 수 있다. CSO의 무차별성으로 인해 동적 시뮬레이션을 사용하는 것이 단일 이벤트, 최악의 경우, 정상 상태 모델링 보다 바람직할 수 있다. 동적 기법을 통해 모델러(Modeler)는 농도가 초과되고 수질이 저하되는 짧은 시간을 도출 할 수 있다. 예를 들어, 하루의 시뮬레이션 결과를 사용하는 경우 특정 농도는 시뮬레이션 기간 동안에 해당하는 발생 횟수에 따라 우선순위가 매겨진다. 그런 다음 빈도분포도를 개발하여 얼마나 1일 상한 수질 기준(1-day-acute water quality)을 초과하는지 결정한다. 동일한 접근법을 사용하여 4일 또는 30일과 같은 더 긴 기간에 대한 빈도분포도를 개발할 수 있다. CSO의 빈도와 기간은 영향수계 영향에 중요한 결정 요인이며, 모델링을 위한 적절한 시간 척도를 결정할 때 고려 될 필요가 있다. CSO 부하는 일반적으로 강우시에 펄스로 전달된다. 펄스로 나타나는 CSO 부하로 인한 영향수계 영향을 모델링하기 위해 적절한 시간 척도를 선택하는 것은 수질기준을 평가하기 위한 시간과 공간 척도에 따라 달라진다. 비교적 적은 혼합 영역 가장자리에서 독성물질의 농도를 결정해야 하는 분석의 경우, 정상상태 혼합 영역 모델이 적합하다. 이런 식으로 정상상태 혼합 구역 모델을 사용할 때, 모델러는 CSO 발생 동안 하천 유량과 관련하여 적절한 보수적인 적용을 하지만 특징적인 가정을 적용한다. 며칠 동안 지속되고 배출 지점으로부터 수마일 떨어진 하류로 확대되는 산소 요구량과 같은 오염 물질의 경우, 부하의 펄스 특성을 통합하는 것이 타당하다. 모델링 하는데 있어 일정한 부하는 간단하고 비용도 저렴하다고 가정한다. 그러나 이것은 보수적이다(예상보다 큰 영향을 가져온다). 영향수계에 대한 반응시간이 느릴 수 있는 영양소와 같은 오염물질의 경우, 평균 부하율만 시뮬레이션하는 것은 충분하며 영양소에 따라 수 일(21일 등)이 나타난다. 영향수계 모델은 합류식 하수도시스템(CSS) 모델과 마찬가지로 다양한 물리적 및 화학적 상황을 다루며 복잡하다. EPA는 폐기물 부하 할당(WLA) 지침 시리즈의 일부로서 영향수계 모델링에 관한 지침을 작성했다. 그러나 이 모델은 지속적인 요인에 집중하는 경향이 있으므로 CSO에 가장 적합한 방법이 아닐 수 있다. Ambrose et al.(1988a)에서는 영향수계 모델을 포함하여 EPA 지원 모델을 요약하고 있다. 이 지침은 이용 가능한 영향수계 모델에 대한 완전한 카탈로그를 제공하지 않는다. 오히려 단순화된 기술을 설명하고 EPA 또는 기타 정부 기관이 지원하는 영향수계 관련 수자원 모델에 대한 개략적인 개요를 제공한다. 대부분의 경우, 상세한 영향수계 시뮬레이션이 필요하지 않을 수 있다. 단순한 스프레드시트 모델(Spreadsheet models)로 희석과 혼합 영역에 대한 계산 또는 시뮬레이션을 사용하면 잠재적인 영향의 정도를 평가하거나 다양한 제어 옵션의 상대적인 장점을 평가하는데 충분할 수 있다.