1. 서 론

수생태계에 유입되는 주요 유해화학물질들은 금속, 플라스틱, 섬유 제품 등의 산업폐수 및 생활하수 등이 처리 되는 하수종말처리장 (Wastewater treatment plant, WTP) 에서 유입되는 것으로 잘 알려져 있다 (Lee et al. 2005). 하수종말처리장이 보급됨에 따라 공공수역의 수질이 개선되어 위생적인 부분뿐만 아니라 점오염원 관리 측면에서도 매우 효과적인 결과를 가져왔다 (Kim et al. 2017). 그럼에도 불구하고 도시집중화 현상이 심화되어 생활 및 공업용수로 사용된 물이 증가함에 따라 배출수에 잔류성유기오염물 (POPs)뿐만 아니라 질소, 인 등 영양염류 및 유기물이 수계에 유입되고 있어 (Lee et al. 2008;MOE 2009), 하천 에 서식하는 어류는 하천수 및 하천 퇴적물의 잔류성 유해 화학물질 및 각종 수질오염에 노출되어 직접적인 영향을 받는 것으로 보고되고 있다 (Cho et al. 2000).

잔류성 유기오염물질 중 PCBs (Polychlorinated biphenyls), OCPs (Organochlorine pesticides) 등과 같은 유기염소계화합물의 경우에는 물리적, 화학적으로 안정되어 환경 중에 유입될 시 잔류성이 높은 물질로 보고되고 있다 (UNEP 2003). 유해화학물질에 대한 수생태계 건강성은 이화학적 수질에 의한 영향뿐만 아니라 하천에 서식하 는 생물지표 (Bio-indicator) 및 하상구조의 퇴적물에 복합적인 영향을 주는 것으로 알려져 있다 (Mullins 1999;Dyer and Wang 2002). 이런 하천 내의 오염물 거동은 강우 등과 같은 일시적인 다양한 요인들에 의해 민감하게 반응하여 장기간의 영향을 주기 때문에 생태적인 문제점을 파악하기 어렵다. 이런 수생태계의 다양한 요인들로 인해 국내 하 수종말처리장에서 처리된 배출수가 수계에 방류되었을 때 수생태계 및 수생생물에 미치는 영향에 대한 생태건강성 평가 및 독성평가 연구는 미진한 상태이다 (Ra et al. 2005). 반면, 해외에서는 지속적으로 하수종말처리장과 같은 점오염원이 하천에 미치는 영향에 대한 연구를 수행하고 있고, 최적의 생물지표 타깃종을 선정하여 유해화학물질의 영향을 분석해 오고 있다 (US EPA 1991;Chapman 2000).

정부에서는 하천에 유입되는 배출수의 영향을 줄이기 위해 하수종말처리장에서 배출되는 다양한 수질항목들에 대해 규제하는 노력을 기울이고 있으며, 특히 총인은 조류 성장제한요인으로서 규정하여 BOD와 더불어 2011~2015 년의 기간 동안 제2단계 수질오염총량관리 대상물질로 관리되고 있다 (Park et al. 2011). 그러나, 최근 유해화학물질의 발생 및 유통량 증가로 인해 중금속을 포함한 각종 유해화학물질이 수계로 유입되고 있으며 (Abdel-Baki et al. 2011), 이런 화학 물질들은 위해성이 높아 수생태계 전반에 영향을 끼치는 것으로 알려져 있다 (US EPA 1999, 2000). 특히, 수생태계 내의 최상위 포식자인 어류는 장기간의 유 해화학물질의 노출에 의해 다양한 장기에 축적되기 때문에 생리적, 기능적 장애뿐만 아니라 (Kim and An 2020) 생물 먹이연쇄를 통해 수생태계 교란에 직접적으로 관여하는 것으로 보고되고 있다 (Chung and Yoo 1990). 따라서 유해 화학물질에 대한 수생태 영향을 분석하기 위해서는 1차적으로 수생태의 장기간 특성을 잘 반영하는 타깃종 선정이 선행되어야 하나, 지금까지 국내 연구자들은 경험적으로 타깃종을 선정해 유해화학물질 분석에 대한 해석이 모호한 결과를 초래하고 있는 실정이다.

이를 위해서 선행되어야 하는 가장 중요한 연구는 유해 오염물질에 노출 및 농축이 가장 잘 되는 타깃 후보어종 (Target candidate fish species)의 선정이다. 미국 환경부 (US EPA)에서는 어류의 잔류성 유해화학물질에 대한 분석을 수행하기 위해서 노출농도 및 농축 타깃 후보어종을 선정하는 선행 연구가 필요함을 제시한 바 있다 (US EPA 1991). 미국 환경부에서는 어류의 잔류성 유해화학물질을 분석할 때 현장 기반의 최적 타깃 후보종을 선정하고 있으며, 선정에 대한 다양한 모델을 제시하고 있다. 따라서 우리나라의 다양한 생태계 영향을 평가하기 위해서는 1차적으로 어종의 섭식 특성 (Lee et al. 2013a), 오염지표종 특성 (Lee et al. 2022) 및 실제적으로 생태계의 타 생물종 및 인체에 영향 (Lee et al. 2013b)을 줄 수 있는 후보 어종 선정 법의 연구가 절실히 요구되고 있다.

미국 환경부에서는 수자원 및 종합적인 수생태계 평가를 위한 도구로써 식물 플랑크톤 (Algae), 저서생물 (Benthos), 어류 등을 활용한 생물지표 기법 (Biological Criteria)을 도입하고 있으며 (US EPA 1988;Van Putten, 1989), 국내에 서는 Daphnia magna와 Euglena agilis를 이용하여 폐수에 함유된 유해화학물질의 축적 정도를 평가한 바 있다 (Lee and Park 2016). 이와 같은 모델들은 시공간적 변이가 많은 단순한 화학적인 평가의 문제를 보완하여 (An and Kim 2005) 전체적인 생태계 건강성을 평가할 수 있는 장점이 있다 (Bae and An 2006). 특히, 어류는 하천 생태계의 최상위 포식자로서 하천 생태계를 가장 적절히 반영하며, 장기적인 환경변화를 반영할 수 있다 (Tashla et al. 2018). 또한, 어류는 화학적 수질 특성뿐만 아니라 유해화학물질에 대한 생물 농축과 과거의 오염 특성, 서식지 파괴 등 물리적 변화까지 반영하여 효율성이 매우 높은 것으로 알려져 있다 (Piria et al. 2019).

따라서 본 연구에서는 어류를 이용한 유해화학물질 분석 시 적절한 후보 타깃어종 선정을 위해 유해화학물질이 수생태계 및 어류 지표에 미치는 수질 특성 및 생태 특성을 분석하여 타깃종 선정 다변수 모델을 개발하여 제시하고, 유해화학물질에 대한 수생태계 및 수생생물 관리 및 평가 시의 기초자료로서 활용하고자 하였다.

2. 재료 및 방법

2.1. 조사지점 및 조사시기

본 연구를 위해 금강수계 중 테스트배드 두 지점 (T1, T2)과 참조하천 (Ref.) 지점을 선정하였고, 각 지점은 대전 하수종말처리장 하류부분 (T1) 및 금강하구언 (T2), 참조하천으로는 갑천 상류지점 (Ref.)을 선정하였다 (Fig. 1). T1의 경우, 도심 (대전광역시)에 위치하고 있으며 국내 하수종말 처리장 중 일일 방류량이 5위에 들 정도로 하수 처리량이 막대하여 수계에 영향을 미칠 것으로 예상되기에 선정하였으며, T2는 금강수계의 모든 지류가 합류되어 바다로 유 입되는 금강의 말단부로서 수계에 유입된 화학물질의 총량이 매우 높을 것으로 예상되어 선정하였다. 또한, Ref.는 금강수계 중 오염원의 영향이 거의 없는 지점을 선정하였다. 각 지점에 대한 상세한 위치는 다음과 같다.

2.2. 이화학적 수질 분석

이화학적 수질 자료는 환경부 물환경정보시스템 (http:// water.nier.go.kr)에서 제공하는 2017년 1월부터 2019년 12월까지 총 3년간 측정된 월별 자료를 이용하여 분석하였다. 수질 측정 지점은 테스트배드 지점 수질에 직접적인 영향을 미치는 지점으로 선정하였으며, 수온, pH, 용존 산소 (Dissolved Oxygen, DO), 생물학적 산소요구량 (Biochemical Oxygen Demand, BOD), 화학적 산소요구량 (Chemical Oxygen Demand, COD), 총부유물질 (Total Suspended Solids, TSS), 총인 (Total Phosphorus, TP), 용존총인 (Total Dissolved Phosphorus, TDN), 인산염인 (PO₄-P), 총질소 (Total Nitrogen, TN), 용존총질소 (Total Dissolved Nitrogen, TDN), 암모니아성질소 (NH₄-N), 질산성질소 (NO₃-N), 전기전도도 (Conductivity, EC) 및 클로로필-a (Chlorophyll-a, Chl-a) 등 총 15개의 수질 변수를 대상으로 하여 각 지점의 수질 특성을 분석하였다.

2.3. 어류 현장 조사

어류 현장 조사는 환경부 생물측정망 조사 및 평가지침을 따랐다 (NIER 2017). 2020년에 봄철 (5~6월) 및 가을철 (9월) 연 2회 조사를 실시하였으며, 채집 도구로는 투망 (망목 7×7 mm), 족대 (망목 4×4 mm)를 이용하여 조사하였다. 채집지점의 물리적인 특징 및 현장 상황에 따라 정치망 (삼각망: 유도망 길이 20 m, 높이 2 m, 망목 4×4 mm/일각 망: 유도망 길이 10 m, 높이 1 m, 망목 4×4 mm) 및 자망 (길이 50 m, 높이 1 m)을 추가적으로 이용하였다. 정치망으로 채집한 어류는 현장에서 동정 후 바로 풀어주는 것을 원칙 으로 하였고, 실험에 필요한 일부 어류들은 부패를 막기 위해 얼음이 있는 아이스박스에 넣어 냉동상태로 보관 후 실험실에서 해부하였다. 채집된 어류의 개체수 산정은 어류체 장이 20 mm 이하의 동정이 불가능한 치어의 경우는 제외하였다. 비정상 개체의 감별은 기형 (Deformity, DE), 지느러미 손상 (Erosion, EF), 피부 손상 (Lesions, LE), 종양 (Tumor, TU)의 4가지 분류기준에 따랐으며, 어류의 검색 및 분류체계는 Nelson (2006)의 방법에 의거하여 정리하였다.

2.4. 다변수 어류 평가지수 모델 (FAI)을 이용한 수생태계 건강성 평가

하천 수생태계의 건강성 평가는 환경부의 어류다변수생태모형 (Fish Assessment Index, FAI; NIER, 2017)을 기반으로 실시하였다. 총 8개의 메트릭으로 구성되어 있으며 각 매트릭은 “0”, “6.25”, “12.5”로 구분하여 점수를 산정하 였고, 일부 메트릭은 하천차수 (Stream order)에 따라 차등 평가하여 모델값을 산정하였다. 합산한 최종값을 바탕으로 어류평가지수에 따라 매우좋음 (Excellent), 좋음 (Good), 보통 (Fair), 나쁨 (Poor), 매우나쁨 (Very poor)의 5개 등급으로 구분하여 평가하였다.

2.5. 통계 분석

각 지점의 이화학적 수질 변수에 대해 기술 통계 분석을 실시하였다. 레퍼런스 지점 및 T1, T2 지점 간 수질 농도 구배를 확인하기 위해 통계프로그램 IBM SPSS Statistics 26 (ver. 26)을 이용하여 일원분산분석 (one-way ANOVA test)을 실시하였다. 각 지점 간 유의한 수준의 차이를 검증 하기 위해 Tukey’s HSD의 방법으로 사후 검증을 실시하여 각 지점별 차이를 검증하였다.

3. 결과 및 고찰

3.1. 유해화학물질 분석을 위한 타깃 후보종 선정 모델 개발 및 메트릭 속성

유해화학물질 분석을 위한 타깃 후보종 선정을 위해 7 개 다변수 메트릭 모델을 개발하였으며, 세부 메트릭 속성 은 Table 1과 같다. 평가 메트릭 항목으로는 사람들이 많이 섭취하는 어류인 경우 (F1), 다른 어류를 섭식하여 체내 축적되는 물질의 농도가 더 높아지는 어류일 경우 (F2), 유기 물을 주로 섭식하여 하상이나 유기물들에 침적된 유해물 질이 체내에 농축될 확률이 더 높은 어종일 경우 (F3), 내성도가 높아 오염된 지역에서 더 오래 살아 유해물질에 더 긴 시간 노출될 수 있는 어류일 경우 (F4), 개체수가 풍부하여 채집이 용이할 경우 (F5), 계절에 상관 없이 반복적인 조 사에서도 채집될 수 있는 어종일 경우 (F6), 마지막으로 우리나라 수계에서 광범위하게 분포하여 빈번하게 채집되는 어종일 경우 (F7) 등을 고려하여 메트릭을 선정하였다. 총 7개의 메트릭으로 구성된 각 메트릭은 기본적으로 “1”, “3”, “5”점으로 구분하여 점수를 산정하였다. 특히, 각 메트릭의 중요도를 고려하여 타깃종 선정 시 유해물질 축적에 대한 영향이 높을 것으로 판단되는 M1-M4 메트릭은 가중치를 두어 1.5배의 점수를 부여하는 것으로 설정하였으며, 최하 점인 “0”점을 추가하였다.

개발된 타깃 후보종 선정 다변수 메트릭 모델을 이용하여 선정된 상위 5순위 타깃 후보종 평가 결과, T1에서 는 잉어 (37.5점, Cyprinus carpio), 붕어 (35.5점, Carassius auratus), 누치 (27.5점, Hemibarbus labeo), 눈불개 (26.5 점, Squaliobarbus curriculus), 강준치 (26점, Erythroculter erythropterus)가 타깃종 후보로서 선정되었다. 잉어와 붕어, 눈불개, 누치의 경우, 하상구조에 붙어있는 유기물을 주로 섭식하고 개체의 크기가 커지며, 크게 이동하지 않아 어떤 지점에서 일정 물질에 노출되는 경우 축적계수를 계산하기에 용이한 종으로서 유기물에 대한 화학물질 침 적을 추적할 수 있는 어종으로 사료된다 (Chi et al. 2007;Rajeshkumar and Li 2018;Xie et al. 2020). 강준치의 경우, 잉어나 붕어와 달리 광범위한 이동성을 가지고 있으며, 포식압이 매우 높은 육식성 어류로서 해당 수계에 서식하는 다른 어류들에 농축된 화학물질이 체내에 농축되어 있을 확률이 높고, 개체의 크기가 1 m까지 커지는 어종으로 서 타깃 후보종으로 적합한 것으로 사료된다 (Hung et al. 2018).

금강 하구언에 위치한 테스트배드 T2에서는 잉어 (37.5 점), 붕어 (35.5점), 가숭어 (29.5점, Chelon haematocheilus), 눈불개 (26.5점), 가물치 (25.5점, Channa argus)가 타깃 후보종으로 선정되었다. 가숭어는 하구언에서 주로 발견되는 어종이나 본류 중류까지 올라갈 정도로 이동성이 매우 크고, 개체의 크기가 매우 커지며 유기물을 섭식하는 어 종으로 (Kim et al. 2015) 체내에 화학물질이 농축될 가능 성이 높은 어류로서 타깃 후보종으로 선정되었다. 가물치의 경우, 개체의 크기가 크며, 매우 높은 포식압을 가진 육식성 어류로 (Saylor et al. 2012) 다른 어종들을 섭식함에 따라 체내에 타 어류들로부터 물질 농축이 진행될 것으로 사료되며 실제로 높은 수준의 생물농축이 보고된 바 있어 (Zhang et al. 2014) 타깃 후보종으로 가치가 높을 것으로 판단된다. 상기 타깃 후보종 중 강준치를 제외한 잉어, 붕어, 눈불개, 누치, 가숭어, 가물치는 식용으로 이용되며 인 간이 섭취에 의해 중금속, 농약 등과 같은 유해화학물질 에 피해를 입을 가능성이 존재하기 때문에 중요도가 높다고 판단하였다 (Rahman et al. 2012;Cui et al. 2015). 또한, 평가 순위에는 포함되지 못했으나 큰입배스 (Micropterus salmoides)의 경우 국내 수계에 광범위하게 분포하고 있고 (Jang et al. 2002), 각 지역에서의 채집 및 비교 평가가 가능하며, 포식압 및 내성도가 높아 (Maezono et al. 2005;Kang et al. 2019) 유해화학물질의 농축과 영향을 파악하기 용이하여 타깃 후보종으로 이용될 수 있을 것으로 판단되었다.

3.2. 어류상 및 분포 특성 분석

본 연구기간 조사된 어류는 12과 44종으로서 종 풍부도가 높게 나타났으며, 이는 보고된 금강수계 전체 어종 (76종, NIER 2020)의 약 58%로서 어종이 풍부한 것으로 나타났다. 또한, 유해화학물질이 배출되는 방류수 영향을 받는 하류역 (T1)은 레퍼런스 지점 (Ref.)에 비해 내성 종 (Tolerant sp.) 풍부도 및 잡식종 (Omnivore sp.) 풍부도 가 또렷하게 높게 나타나 방류수 영향의 결과로 나타났다 (Table 2). 하수종말처리장의 비점오염원 및 점오염원이 없 는 상류역의 레퍼런스 지점에서는 18종이 출현하였으며, 내성도 지표 (Tolerance guilds) 측면에서 오염에 대한 중간종 우점현상 (83%), 민감종 출현 (6%) 및 내성종의 풍부도가 낮은 것 (12%)으로 나타났다 (Fig. 2). 한편, 섭식 길드 (Trophic guilds) 분석에 따르면, 일반적으로 맑은 상류역 에서 높은 빈도로 나타나는 것으로 알려진 충식종의 빈도 (US EPA 1993)가 38%로서 나타나 레퍼런스 하천의 특성 을 잘 반영하는 것으로 분석되었다. 다만, 일반적으로 레퍼런스 하천의 경우 민감어종의 상대풍부도가 아주 높으 며, 상대적으로 내성종의 상대풍부도가 극히 낮은 특성을 보이는데 (Karr 1991), 본 지역의 상류역의 레퍼런스 지점 (Ref.) 인근에 논밭과 같은 경작지가 분포하고 있어 이에 대한 영향 및 인간의 간섭이 있는 것으로 사료되었다.

한편, 하수종말처리장의 영향을 받는 구간 (T1 지점)에 서는 총 22종으로 상류 레퍼런스 구간 (18종)에 비해 다 양한 종이 서식하는 것으로 나타났으나, 수질오염이 가중 된 수역에서 우점현상을 보이는 내성종 상대 비율이 전체 어종의 약 40%를 차지하여 수환경의 생물학적 악화현상을 보이는 것으로 분석되었다 (Karr et al. 1985;Bae et al. 2002). 또한, 내성종의 높은 빈도 (40%) 및 잡식종의 높은 빈도 (80%)는 레퍼런스 하천과 극명하게 대조되어 유기물 오염에 의한 영향이 뚜렷하게 있는 것을 간접적으로 시사 하고 있다. 이런 현상은 이런 1차 조사뿐만 아니라 2차 조 사에서도 잡식종의 상대 비율이 73%의 높은 비율을 보여 1차 조사와 유사한 경향으로 보여 방류수 영향이 큰 것으로 판단되었다 (Fig. 3). Karr et al. (1985)에 따르면, 산업폐수에 포함된 염소 (Cl^-) 및 암모니아 (NH₃)와 같은 하천 오염물은 어류들 중 내성종 및 잡식종의 상대풍부도를 현저히 증가시킨다는 연구 결과와 유사한 것으로 나타났다.

금강수계로 유입되는 모든 하천의 유기물 및 유해화학 물질이 유입되는 금강 하구언 (T2) 구역에서는 1차 및 2차 조사에서 각각 20종, 22종이 출현하였고, 내성도 길드 분석에서 내성종 우점현상 (1차, 2차 각각 66%, 75%), 섭식 길드에서는 잡식종 우점현상 (1차, 2차 각각 78%, 49%)을 보여 갑천의 하수종말처리장 (T1) 구역과 유사한 양상을 보였다 (Fig. 3). 또한 민감종 (Sensitive sp.)은 출현하지 않 아 유기물 오염은 이런 민감종의 분포에 영향을 주는 것으 로 나타났다 (Preziosi and Pastorok 2008;Lee et al. 2013c;Park et al. 2019).

3.3. 타깃 후보종에 대한 공서종 분석

금강수계의 2개의 테스트배드 (T1, T2)에서 타깃 후보종이 동시에 출현하는 공서종 (Co-ocurring species)을 분석 하기 위하여 과거 조사된 2008~2018년도까지의 11년 기간 동안의 어류상을 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 환 경부 물환경측정망의 생물측정망 자료를 이용하여 분석하였다. 타깃 후보종으로 선정된 후보 어류는 가물치, 가숭어, 강준치, 누치, 눈불개, 배스, 붕어, 잉어였고, 이들과 함께 공 서하는 어종 중 높은 비율로 출현한 종을 10종까지 비교 분 석한 결과는 Table 3과 같다. 타깃 후보종과 공서하는 어종으로 가장 빈도가 높은 어종은 피라미 (Zacco platypus)로서 가장 높은 개체수 (163,843 개체)로 출현하였고, 그 다음으로 모래무지 (Pseudogobio esocinus; 31,507), 붕어 (23,187), 치리 (Hemiculter eigenmanni; 21,738), 끄리 (Opsariichthys uncirostris amurensis; 17,311) 순으로 나타났다. 이는 금강 본류의 어류군집 분석 결과, 이전의 문헌에서 제시한 바와 같이 피라미가 단연 우점한 결과와 동일하며 (Han and An 2013), 수질오염을 반영하는 내성종 우점 (Lee et al. 2014), 퇴적물의 유기물 오염의 중요한 지표인 잡식종 우점 그리고 수체류 시간이 길어 물의 부영양화도가 증가하는 정수성 어종의 우점현상과 일치하는 것으로 나타났다 (Park et al. 2019). 반면, 타깃 후보종 중 하구언에서 주로 발견 되는 가숭어와 공서하는 어종 중 꾹저구 (Chaenogobius urotaenia)가 가장 높은 개체수로 출현하는 것으로 나타났다.

본 연구에서 조사한 각 테스트배드 T1과 T2에서 채집된 타깃 후보종과 공서종의 내성도 길도 및 섭식 길드를 분석한 결과 (Table 4), 붕어와 함께 나타나는 어종들은 내성종 우점현상 (60%)을 보였고, 특이하게 충식종과 잡식종이 같은 비율 (충식종 40%, 잡식종 40%)로 출현하였다. 일반적으로 내성종이 더 많으면 잡식종이 더 높게 나타나는데, 이 는 붕어의 서식 환경 특성의 영향으로 잡식종과 충식종의 상대풍부도가 유사하게 나타난 것으로 사료되었다 (Kwon et al. 2013). 한편, 잉어의 공서종은 내성종 (60%) 및 잡식종 (50%)이 우점하는 것으로 나타났다. 잉어가 선호하는 환경은 퇴적 유기물의 축적이 높고, 부영양화 (N, P)가 가중되는 하천으로 일반적으로 내성종과 잡식종이 함께 나타날 확률이 높은 것으로 사료된다. 가물치의 경우 잉어와 같이 내성종 75%, 잡식종 70%로 나타났고, 가숭어 (내성종 70%, 잡식종 40%)와 강준치 (내성종 70%, 잡식종 50%)에서도 유사한 양상을 보였다. 즉, 잉어는 잡식종으로 장시간 하천 저질토의 유기물을 섭식하기 때문에 유해화학물질에 노출될 가능성이 매우 높다. 가물치 및 강준치는 최상위 육식종으로서 치어, 소형, 중형 어류를 섭식함으로써 유해화 학물질이 농축될 가능성이 매우 높아 타깃 후보종으로 선정하기 매우 적합한 어종으로 사료되었다. 특히, 큰입배스의 경우 공서종은 내성종 60%, 잡식종이 50%로 나타났고, 큰입배스가 출현하는 지점에서는 충식종도 다수 공존하는 것으로 분석되었다. 생태교란종인 큰입배스가 선호하는 서식처는 물 흐름이 느린 정수역의 호소 및 하천이기 때문에, 내성종의 비율이 높게 나타난 것으로 판단되었다 (Kang et al. 2019).

한편, 누치의 경우, 공서종은 중간종 우점 (60%) 및 잡식종 우점 (50%) 현상을 보였고, 눈불개의 경우 (장마기 때 일 부 갑천 하류역까지 이동) 공서종은 잡식종 (60%)이 우점하는 것으로 분석되었다 (Han and An 2013). 상기 공서종의 종합적인 분석에 따르면, 타깃 후보종의 섭식 길드 특성 은 육식종 3종 (가물치, 강준치, 큰입배스), 잡식종 3종 (눈불개, 잉어, 붕어), 초식종 1종 (가숭어), 그리고 충식종 1종 (누치)으로 다양하게 구성된 것으로 나타났다. 그러나 공 서종의 상대풍부도를 분석한 결과 잡식종 (50%)의 비율이 높은 것으로 나타났다. 타깃 후보종과 함께 출현하는 공서 종의 경우, 민감종은 4%로 낮은 출현빈도를 보였으며, 중간종이 46%, 내성종이 50%를 차지하는 것으로 나타났다. 타깃 후보종 중 누치를 제외한 모든 어류는 내성종이며, 유사한 내성도 길드를 가진 어류가 높은 빈도로 출현하는 것으로 분석되었다. 타깃 후보종과 공서하는 종들 역시 유기물 오염 및 유해화학물질의 오염이 가중되는 서식지에서 주로 출현하는 내성종들로 나타나 유해화학물질 분석을 수행할 때 공서종의 동시 분석은 타깃종의 유해화학물질 농도의 분석에 추가적으로 유용한 정보를 제공할 것으로 판단되었다. 또한 어종의 생태적 특성에 따라 공서종의 출 현 또한 유사한 것으로 나타나 향후 타깃 후보종 채집이 어려울 경우, 상기 제시한 공서종들을 이용하여 분석하여도 가능할 것으로 사료되었다 (Schulz et al. 1999).

3.4. 테스트배드에서 다변수 어류 모델 기반의 수생태계 건강성 평가

본 연구에서 적용한 어류 다변수 생태모델 (FAI) 분석에 따르면 (Table 5), 레퍼런스 지점에서 모델값은 각각 68.75, 75점으로 ‘좋음등급 (Good)’으로 평가되었고, 테스트배드 T1 지점에서는 각각 37.5 (나쁨등급), 62.5 (좋음등급), 테스트배드 T2 지점에서는 각각 43.8, 65.3으로서 “보통등급” 으로 평가되었다. T1 (1차 37.5), T2 (1차 43.8) 지점에서 낮은 생태건강도는 레퍼런스 지점 (Reference)에 비해 평균 46%까지 악화되는 것으로 분석되었는데, 이는 공서종의 지표종 특성과도 일치하는 것으로 나타났다.

다변수 생태모델의 메트릭별 특성에 따르면, 국내종의 총 종수 (M1)/개체수 (M7) 메트릭은 대부분 12.5점으로 나 타나 모든 지점에서 서식하는 어종이 다양하고 개체수가 풍부한 것으로 평가되어 종의 특성 측면에서는 큰 문제가 없는 것으로 나타났다. 반면, 민감종수 메트릭은 레퍼런스 지점을 제외한 T1과 T2 지점에서 모델값은 “0”으로 나타 나 유기물 및 유해화학물질의 축적이 민감성 어종에 악영향을 미친 것으로 판단되었다. 실제 국내에서 보고된 바에 따르면 하수처리장 방류구 하류지점에서 용존산소의 고갈에 따라 어류가 폐사하는 사례가 보고된 바 있으며 (Bae et al. 2002), 배출수에 존재하는 염소가 수생태계의 건강성을 악화시키는 원인이 될 수 있다는 연구 결과가 이를 뒷받침 하고 있다 (Karr et al. 1985). 섭식지표의 경우, 하수종말처리장의 방류수의 직접적인 영향을 받은 T1 지점은 악화된 것으로 평가되었고, T2 지점에서는 강준치, 배스와 같은 육식종 비율이 높아 T1 지점과 비교하여 상대적으로 높은 평 가 점수를 받은 것으로 판단되었다. 이는 하수종말처리장 에서 직접적으로 영향을 받는 지점에서 잡식종의 비율이 높은 것으로 보고된 선행 연구 (Ra et al. 2007)와 일치한다.

3.5. 테스트배드와 레퍼런스 하천의 이화학적 수질 특성

본 연구 대상지인 테스트배드 (T1, T2) 및 레퍼런스 하 천 (Ref.) 지점을 대상으로 최근 3년간 (2017~2019) 수질 자료를 이용하여 어류 섭식 및 내성도에 영향을 주는 화학적 수질인자 분석을 실시하였다 (Fig. 4). 평균 수온은 16~18°C로 어류서식에 적정한 수온이었으며, 특히 T1은 하수처리장의 방류수의 영향을 받아 가장 높은 수온 범위를 보이는 것으로 나타났다. 용존산소 (DO)의 경우 일반적으로 5 mg L^-1 이하에서 어류의 건강성에 악영향을 미치는 것으로 알려져 있으나 (Dean and Richardson 1999), 본 연 구지점에서는 최소 6 mg L^-1 이상 수준으로 나타나 어류 서식에 제한요인으로 작용하지 않는 것으로 분석되었다.

수질 오염도를 나타내는 11개 항목 (BOD, COD, TSS, 전기전도도 등)은 테스트배드에서 극명하게 레퍼런스 하천 보다 높게 나타나, 수질이 악화된 것으로 나타났다 (Fig. 4). ANOVA test에 따르면, T1은 T2와 레퍼런스 지점보다 TP, TDP, PO₄-P, TN, TDN, NH₄-N, NO₃-N, 전기전도도 등 9 개 수질 항목에서 높은 값을 보이는 것으로 분석되었으며 (p<0.05), 특히 전기전도도는 T1 지점에서 다른 두 지점에 비해 높게 나타나, 극명한 차이를 보였다. 이는 하수종말처 리장의 방류수가 생활하수의 음식물 속에 포함된 각종 이온들 (Na, Cl)의 영향을 직접적으로 받기 때문에 T1 지점에 서 높은 것으로 사료되며, 유해화학물질의 영향뿐만 아니라 어류의 삼투조절에 관여하는 이온농도에도 직간접적으로 영향을 미칠 것으로 판단되었다 (Hart et al. 1990).

T2에서는 부영양화의 지표인 총인 (TP)의 농도가 가장 높은 것으로 나타났는데, 이는 금강의 지류 및 본류가 합류 되어 하구로 유입되는 강의 말단부이기 때문으로 판단된다. 이처럼 높은 농도의 총인은 클로로필 (Chlorophyll-a) 값에 직접적인 영향을 미치는 것으로 사료된다. 레퍼런스 지점과 비교하여 약 15배 이상 높게 나타나 통계적으로 유의한 수준에서 차이를 보이는 것으로 분석되었다 (Fig. 4). 향후 증식된 조류가 사멸하며 하상에 유기물이 축적됨에 따라 유기물 오염이 심화된 것으로 판단되며, 이는 잉어, 붕어 등과 같은 잡식성 어종의 상대 비율에 영향을 미친 것으로 사료되었다.

즉, 수계로 유입되는 하수종말 처리장의 방류수 및 비 점/점오염원에서 유래한 하천수는 영양염류 (N, P) 및 유 기 오염물 (BOD, COD)과 함께 유해물질의 농도를 높이고 (Hora et al. 2020), 배출된 물질이 수생태계의 퇴적물 및 수질에 영향을 미쳐 어류의 종조성에도 영향을 미치는 것으로 알려져 있어 (Jang et al. 2008;Jeong et al. 2017), 유해 화학물질에 대한 연구를 수행할 때 타깃 후보종의 선정과 함께 이런 수질 화학적인 연구도 동시에 추가될 경우 타깃 종의 종 선정에 기여할 것으로 사료된다.

3.6. 타깃 어종 선정 시 고려사항

수생태계 유해화학물질에 대한 영향을 연구할 때 타깃 어종의 선정 시 고려되어야 하는 것들 중 하나는 어류의 트로픽 단계 (Trophic level) 및 어류종의 수질오염 내성도 (Tolerance) 특성이다 (Table 1: F2, F4). 먼저, 어종의 트로픽 레벨은 먹이사슬에서 유해화학물질이 어떻게 전달되는 지 이해하기 위함으로, 특히 잔류성 유해화학물질이 생물 농축으로 인해 먹이 사슬에서 상위에 위치한 종에서 더 많이 농축되므로 (US EPA 1999), 육식종을 우선적으로 고려 하여야 한다. 또한, 다양한 화학물질이 농축되는 양상을 다각도로 확인하기 위해서는 낮은 단계 (low level)의 트로픽 특성을 보이는 어종을 선정하는 것도 중요하다. 따라서, 어종 선정 시 다양한 트로픽 단계의 특성을 고려하여 농축된 유해화학물질을 분석할 수 있는 적절한 어종을 선택해야 한다 (US EPA 1993, 1999, 2000). 본 연구에서 제시한 바와 같이 어류 조사지점에 대한 테스트배드의 선정으로서 레퍼런스 하천 (Ref.) 및 오염지점의 선정 (T1, T2)도 매우 중 요한 요소이다 (Fig. 1). 어떤 특정 지점은 어류가 서식해도 화학물질의 농도가 아주 낮아서 이런 곳에 테스트배드를 선정할 경우 화학물질의 영향이 과소평가될 수 있기 때문 에 하수종말처리장, 폐수처리장 (공장) 혹은 집약 농업지역과 같이 화학물질 농도가 높을 가능성이 있는 후보 지점을 선정하는 것이 매우 중요하다 (Kosmala et al. 1998).

다음으로 타깃 어종의 선정 시 생태적 중요성 (Ecological importance) 혹은 경제적 중요성 (상업적 어종)도 고려하는 것이 중요하다 (Table 1: F1, F2; Linde et al. 1996). 하천 생태계에서 중요한 역할을 하는 어종 (최상위 포식종, 생태 교란종 등)을 고려하여 타깃종을 선정하면 수생태계의 군집구조, 생물 다양성 및 생태계 기능의 역할에 대한 기능적 측면도 분석될 수 있기 때문이다. 그리고 식용으로 빈번히 이용되어 경제성 측면에서 유용한 어종일 경우 (메기, 붕어, 잉어 등), 사람에게 화학물질이 유입되어 인체에 영향을 미 칠 가능성이 있기 때문에 이러한 부분도 우선적으로 고려 되어야 한다.

다른 한편으로, 타깃 후보종 선정 시 선정된 종의 분석 가능성, 채집 용이성 등에 대한 실현 가능성 (Feasibility)도 고려되어야 한다 (Table 1: F6, F7). 즉 타깃 후보종이 생태적, 경제적 중요성이 적합한 경우에도, 채집하기 어렵거나 다루기 어려울 수 있기 때문에 데이터의 이용가능성 (Data availability) 또한 고려되어야 한다 (Rodriguez-Cea 2003). 특히, 유해화학물질 농도에 대한 기존 데이터가 있는 어종의 경우, 유해화학물질의 영향을 보다 정확하게 평가할 수 있는 장점이 있다. 또한, 타깃 후보종과 공서종의 과거정보 (Table 3)를 이용할 수 있는 경우, 수환경의 오염 및 생물종에 대한 오염 내성도 특성을 분석하는 것이 가능하다. 본 연구에서 분석된 테스트배드의 수질 특성 지표 (Fig. 4) 또 한 타깃 후보종의 선정 시 이용될 수 있으며, 타깃종 서식지의 수질오염도를 이해하는 데 기여할 것으로 사료된다.

적 요

본 연구는 우리나라에서 수생태계에 유입되는 주요 유해화학물질 축적 분석을 위한 타깃 후보종 선정과 이에 따른 어류 군집의 영향을 분석하였다. 레퍼런스 하천 선정과 함께 유해화학물질 유입의 영향을 직접적으로 받는 하수 종말처리장 (T1)과 수계로 유입된 유해화학물질이 집중되는 금강하구언 (T2)의 테스트배드를 분석하였다. 유해화학 물질 분석을 위한 타깃 후보종 선정을 위해 7-메트릭 다변수 모델을 개발하였으며, 세부항목은 (1) 상업적으로 유용하며 식용으로 이용하는 어종, (2) 최상위 육식종 어종, (3) 유기물 섭취 어종, (4) 내성도가 높은 어종, (5) 개체수가 풍부한 어종, (6) 채집 가능성이 높은 어종, (7) 광범위하게 분 포하는 어종 등 총 7개 메트릭으로 구성되었다. 타깃 후보 어종에 대한 7개 메트릭 모델을 기반으로 8종이 대상 후보로 선정되었다. 타깃 후보종과 함께 공서하는 우점어종은 내성종 (50%)이었으며, 이는 수질 오염 지표로 자주 사용 되는 내성종의 풍부도가 가장 높은 것으로 나타났다. 또한, 수생태계 건강성 평가를 위한 다변량 어류 기반 모델 분석 에서는 생태계 건강성이 “나쁨 상태”까지 진단되는 것으로 나타났다. 이화학적인 수질 변수는 테스트배드에서 섭식 및 내성길드에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 8개의 수질 변수는 T1 지점에서 높게 나타나 하수처리장의 방류수 에 따른 영향이 컸으며, T2 지점은 대규모 녹조 현상이 나타나 클로로필 농도가 레퍼런스 지점보다 약 15배 높은 것으로 나타났다.