본 연구는 해양산업시설에서 배출되는 위험·유해물질(Hazardous and Noxious Substances) 중 아연을 대상으로 국내 서식종을 기반 으로 한 독성시험을 수행하고, 그 결과를 활용하여 국내 실정에 맞는 아연의 해양 수질 준거치(Marine Water Quality Criteria)를 제안하였다. 시험생물은 국내 연근해에 분포하고 산업적으로 유용하며, 표준 시험방법이 존재하는 종을 우선으로 5개의 분류군(Algae, Rotifer, Crustacean, Mollusc, Fish)의 총 10종을 선정하여 독성시험을 수행하였으며, 급·만성비(Acute-Chronic Ratio) 산출을 위하여 무척추동물, 어류 분류군에 대한 만성독성시험을 수행하였다. 국내종 독성시험에서 산출된 독성값을 활용한 수질준거치는 US EPA의 CCC (Criterion Continuous Concentration) 산출 기준으로 9.56 ㎍/L, 호주/뉴질랜드의 산출 기준으로 15.50 ㎍/L 로 나타나 호주/뉴질랜드에서 권고하는 기준인 14.40 ㎍/L 와 유사하였다. US EPA 및 호주/뉴질랜드는 자국의 생태독성 데이터베이스(US EPA Ecotox Database, Australasian Ecotoxicology Database)를 보유하고, 신뢰도 높은 독성값들을 생성하여 수질 기준 및 산출 기준을 갱신하고 있다. 한편, 국내에서는 국내종 기반 급성 독 성값을 적용하고 있지만, 중요한 산출 지표인 급·만성비는 US EPA 또는 유럽의 결과값을 활용하여 해양 수질 준거치를 산출하고 있으며, 국내의 생태독성 자료 또한 제한적인 실정이다. 따라서, 국내 해양 서식종을 기반으로 한 지속적인 독성시험과 준거치 설정 체계를 확보하 여 국내 해양생물과 생태계를 보호할 수 있는 해양 수질 준거치 도출이 필요할 것으로 판단된다.

The objective of this study was to assess the statistics and associated criteria for field-scale model used to simulate nutrient concentrations in paddy field. CREAMS-PADDY, a modified version of the field-scale CREAMS model, simulates the hydrologic, sediment, and nutrient cycles in paddy fields was applied in this study. The model was calibrated and validated using data from study rice paddy fields in Republic of Korea. The calibration statistics include mean and the minimum-maximum range associated with a “temporal window” that spans a period of several days. Because nutrient concentrations in paddy filed are typically sampled infrequently (on a weekly basis, at best) and represent only an instant in time, it is not reasonable to expect any model to simulate a daily average concentration equal to an observed value on a particular day. The 5-day window and related calibration statistics were applied in this study and the applicability of this concept was tested for field-scale water quality model. As a result of calibration and validation, the ponded water nutrient concentration values showed only small changes except the fertilization period. Because of the small changes in ponded water concentration, the size of 5-day window was too small to capture the observed values. Further study is required to establish the 5-day window calibration method for field-scale water quality modeling.