Evaluation of EFDC for the Simulations of Water Quality in Saemangeum Reservoir

새만금호 수질예측 모의를 위한 EFDC 모형의 평가

전지혜ᆞ정세웅^†ᆞ박형석ᆞ장정렬^*

충북대학교 환경공학과

*농어촌연구원

Evaluation of EFDC for the Simulations of Water Quality in Saemangeum Reservoir

Ji Hye Jeon⋅Se Woong Chung^†⋅Hyung Seok Park⋅Jeong Ryeol Jang^*

Department of Environmental Engineering, Chungbuk National University

*Rural Research Institute

(Received 24 February 2011, Revised 8 June 2011, Accepted 11 June 2011)

Abstract

The objective of this study was to construct and assess the applicability of the EFDC model for Saemangeum Reservoir as a 3D hydrodynamic and water quality modeling tool that is necessary for the effective management of water quality and establishment of conservation measures. The model grids for both reservoir system only and reservoir-ocean system were created using the most recent survey data to compare the effects of different downstream boundary conditions. The model was applied for the simulations of temperature, salinity, water quality variables including chemical oxygen demand (COD), chlorophyll-a (Chl-a), phosphorus and nitrogen species and algal biomass, and validated using the field data obtained in 2008.

Although the model reasonably represented the temporal and spatial variations of the state variables in the reservoir with limited boundary forcing data, the salinity level was underestimated in the middle and upstream of the reservoir when the flow data were used at downstream boundaries; Sinsi and Garyuk Gates. In turn, the error caused to increase the bias of water quality simulations, and inaccurate simulation of density flow regime of river inflow during flood events. It is likely because of the loss of momentum of sea water intrusion at downstream boundaries. In contrast to flow boundary conditions, the mixing between sea water and freshwater was well reproduced when open water boundary condition was applied. Thus, it is required to improve the downstream boundary conditions that can accommodate the real operations of the sluice gates.

keywords : 3D hydrodynamic and water quality modeling, EFDC, Model evaluation, Saemangeum reservoir

1. 서 론¹⁾

새만금사업은 대규모 간척을 통해 균형적으로 국토를 개 발하려고 1991년 처음 시작한 사업으로, 전북 군산반도의 비응도에서 고군산 군도를 거쳐 변산반도를 잇는 33 km의 방조제를 건설하여 방조제 안쪽에 토지와 담수호를 만드는 거대 국책사업이다(한국농어촌공사, 2008a). 새만금 방조제 는 완공 이후 만경강과 동진강 하구는 해수유통이 제한되 면서 새만금호라는 거대한 하구담수호로 변모해가고 있다.

정부는 2008년 10월 21일에 서울시 면적의 약 47% (28,300 ha)에 해당하는 새만금 간척지 내부의 토지 개발 방향을 확 정하고, 2015년까지 방수제 공사를 완료할 예정이다. 그러 나 미래 식량안보를 확보함과 동시에 서해안 경제 도약 시 대를 여는 관문으로써 매우 중요한 새만금사업의 성공여부 는 얼마나 환경적으로 건전하고 지속가능한 개발을 하느냐 에 달려 있다고 할 수 있다. 새만금 방조제 완공 후 조석 소통의 영향력 감소로 조간대의 물리특성이 변화되고 하구

†To whom correspondence should be addressed.

[email protected]

의 순기능이 상실되고 있으며, 이러한 하구와 조간대의 기 능저하는 호 내부 수질 및 생태에 악영향을 미칠 수 있다 (서승원 등, 2010). 따라서 기수역 환경에서 담수호 환경으 로 변화되어 가는 과정에 겪게 될 새만금호의 수질이 악화 되지 않도록 관리하는 노력이 가장 시급하다고 할 수 있다.

새만금호의 효과적이고 실효성 있는 수질관리 대책 수립 과 정책 지원을 위해서는 호 내에서 일어나는 다양한 물리 적, 화학적, 생물학적 기작과 이들의 상호작용에 대한 정밀 한 해석기술이 필요하다. 즉, 해수와 담수의 혼합특성, 염 분 성층현상, 하천수에 포함된 오염물질과 유사의 이송확산 특성, 바람에 의한 수평 및 수직 난류혼합, 녹조/적조 발생 기작과 제한인자, 수리-수질-생태계의 상호 연동 해석이 가 능한 3차원 수리수질모델의 구축이 요구된다.

Virginia Institute of Marine Science에서 개발하여 미국환 경청(http://www.epa.gov/ceampubl/swater/efdc/)에서 관리하 고 있는 EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code)는 3차 원 수리해석, 유사 수송 해석, 온냉수 배출 해석, TMDL 수질 해석이 가능한 모델이다. 이 모델은 소스코드가 공개 된 모델로써 하천, 하구, 호소 등 다양한 수체에 적용이 가

Fig. 1. Layout of Saemangeum Reservoir watershed and location of weather monitoring stations.

능한 장점 때문에 미국뿐만 아니라, 전 세계 많은 나라에 서 널리 사용되고 있다. EFDC는 개발 주체와 활용 목적에 따라 다양한 버전이 있으며, 크게 Hydro 버전과 Full 버전 으로 구분된다. Hydro 버전은 Box 형태의 수질 모델인 WASP의 수리 모델로 많이 활용되는 반면, Full 버전은 Hydrodynamics, Water quality, Sediment transport, Toxic 등의 모의가 가능하며 이 중 Sediment 모의가 광범위하게 사용되어진다(Hamrick, 1992).

국내 적용사례로는 대산항을 대상으로 준설 부유사의 이 송 확산연구(박희영, 2008)와 새만금호를 대상으로 호 내 유입유사의 퇴적 특성 예측 연구(정희영, 2010)가 있다. 최 근 서동일 등(2008)은 금강 하류를 대상으로 EFDC-Hydro 와 WASP 7.0를 연계한 수질모의를 시도한 바 있다. 해외 적용 사례로는 Blackstone Lake에서는 유사와 중금속의 거 동 해석을 위해(Ji et al., 2002), Oujiang강 하구에서는 물 의 흐름장, 염분 침투 그리고 염분 성층을 해석하는데 EFDC가 적용된 사례가 다수 있다(Jiang and Shen, 2009).

새만금호에는 지금까지 수리해석과 수질관리 대책 수립 및 효과 분석을 위해 DYNHYD-WASP과 GEMSS 모델 등 이 적용된 사례가 있다(농어촌연구원, 2005). 그러나 DYNHYD-WASP은 수리계산을 1차원으로 해석하는 한계 점이 지적되어 왔으며, GEMSS는 컨설팅을 목적으로 관리 하는 모델로써 소스코드가 공개되지 않는 어려움이 있다.

따라서 향후 새만금호의 수질관리 정책지원을 위한 모델링 도구로써 새만금 호 내･외를 대상으로 EFDC 모델을 구축 하고 그 적용성을 평가할 필요성이 대두되었다. 본 연구의 목적은 새만금호 수역의 3차원 수리･수질 예측 도구로써 EFDC 모델을 구축하고 실측자료를 이용하여 그 적용성을 평가하는데 있다.

2. 연구방법

2.1. 대상지역

연구 대상지역인 새만금호는 전라북도 군산과 부안을 연 결하는 세계 최장의 방조제 33 km를 구축하여 조성된 면 적 11,800 ha의 간척담수호이다. 새만금호 유역은 행정구역 상 전북 군산, 김제, 부안지역을 포함하며 총 8개 시･군을 포함하고 있으며 현재 새만금수역 내부로는 만경강과 동진 강을 통해 다량의 담수가 들어오고 있다. 이들 각 하천은 고산천, 익산천 등을 포함하는 만경강 수계(집수면: 1,606 km², 유로연장선: 74 km)와 정읍, 부안 등으로 흐르는 정 읍천, 고부천 등을 포함하는 동진강 수계(집수면: 1,149 km², 유로연장선: 44 km)로 구분된다(Fig. 1). 연간 1,084×10⁶ km³의 담수를 방류하고 있는 만경강은 주변 도시하수(전주, 익산), 공업단지(삼례 및 서수농공단지) 및 농･축산폐수(김 제/면경평야) 등의 오염원을 포함하고 있으며, 동진강에서 는 이보다는 비교적 적은 양의 담수를 방류한다. 새만금호 내 방조제 남측 부분에는 폭 300 m, 높이 15 m, 런수 10 개의 신시 배수갑문과 폭 240 m, 높이 15 m, 런수 8개의 가력 배수갑문이 설치되어 있다(한국농어촌공사, 2008a).

유역 내 기상관측소는 전주기상대와 방조제 남측 인근에 자동기상관측소 1개가 있다.

2.2. EFDC 모델 2.2.1. 수리 모델 특성

EFDC 모형의 이론과 수치해석은 Blumberg-Mellor 모형 과 미국공병단의 Chesapeake Bay 모형과 유사하다. 지배방 정식은 3차원 Reynolds 시간평균 연속방정식 (1), 수평방향

(a) (b)

Fig. 2. (a) Horizontal curvilinear gird and (b) Vertical sigma-stretch coordinate system with computation locations of state variables (Zhen, 2007).

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(x, y) 운동량방정식 (2, 3), 정수압을 가정한 수직방향(z) 운동량방정식 (4), 밀도 상태방정식 (5), 물질 수송방정식 (6), 그리고 열수지방정식 (7)이다(Hamrick, 1992).

여기서, h=기준면 하 수심(m), ζ=기준면에서의 수면 변위 (m), H=총수심(h+ζ)(m), u, v=직교하는 곡선좌표계 x, y에 서의 수평유속(m/s),  _=곡선좌표계 임의거리 ^

_^^ _^^을 만족시키는 metric tensor의 대각성분의 제곱근, w=변환된 무차원 연직좌표계 z에서의 수직유속 (m/s) 성분, p = 압력, 수심 z에서 기준수압    과의 차를 로 나눈 값, f = Coriolis parameter, _=수직 난류 점 성계수 (m²/s), _=수직 난류 확산계수(m²/s), __=운동량 source-sink 항(kg･m/s), =밀도(kg/m³), _=기준밀도(kg/m³), T, S=수온 (°C)과 염분(psu), b=부력(m/s²), __=수온

(°C)및 염분(psu)의 source-sink 항이다.

EFDC 모델은 수평 방향 공간에 대하여 직각좌표계 (cartesian)와 직교곡선좌표계(curvilinear)를 선택적으로 사용 할 수 있다. 직교곡선좌표계의 특징은 불규칙한 형태의 수 체나 복잡한 만곡 형태 하도의 형상을 표현하기 쉽고 곡선 연안선의 격자 구성이 용이하다. 그리고 주 흐름을 중심으 로 불필요한 격자구성이 없이 최소한의 격자 개수로 적절 하게 지형 표현이 가능하기 때문에 비교적 효율적으로 수 치해를 구할 수 있고 계산 시간을 줄일 수 있는 장점이 있 다(Zhen, 2007).

수직방향으로는 GVC(Generalized Vertical Coordinate)와 Sigma stretching 좌표계를 사용할 수 있다. Sigma 좌표계 의 특징은 다양한 층 두께 설정이 가능하고 수심이 급변하 는 영역에 대한 수치 오차를 방지할 수 있지만 수심이 깊

Fig. 3. Schematic diagram for the interactions of water quality variables in EFDC (Park et al., 1995)

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(10) 은 저수지와 하구에서의 수온 성층모의나 수직 확산을 정

밀히 모의 하는데 어려움이 있다. Fig. 2는 수평방향의 직 교 곡선 좌표계에서 곡선을 표현할 때 어떻게 적용되는지 를 나타내주며, 수직방향의 Sigma 좌표계는 2개의 수층 사 이에 한 개의 층이 수심에 따라 변화되는 것을 표현하였으 며 밀도(ρ), 수온(T), 염도 등 스칼라(S), 유속(u, v, w) 등 이 구성된 격자의 어느 지점에서 계산되어지는지 나타내고 있다.

2.2.2. 수질 모델 특성

EFDC 수질 모형에 포함된 반응 과정은 CE-QUAL-ICM 모형(Cerco and Cole, 1994)을 바탕으로 구성되고, 상태 변 수는 22개이며, 상호 반응 기작은 Fig. 3에 제시하였다.

EFDC 수질 모형은 4개의 조류 종(cyanobacteria, diatom

algae, green algae, macroalgae)을 탄소 단위로 모의한다. 유 기 물질에 대해 요구되는 산소를 재현하기 위해 BOD를 사 용하는 WASP과 같은 초기 수질 모형과 달리 탄소를 바탕 으로 모의되며, 3개의 유기 탄소 변수(RPOC, LPOC, DOC) 가 BOD와 같은 역할을 한다. 각 유기 탄소, 질소, 인은 난 분해성 입자상(refractory particulate), 생분해성 입자상(labile particulate), 그리고 생분해성 용존상(labile dissolve)의 3개 하위 그룹으로 나뉘어 모의된다. 따라서 자연유기물질 (NOM)과 같이 난분해성 용존상 유기물(RDOC)의 오염도 기여가 큰 수체에서는 모델 오차의 원인이 될 수 있다.

3가지 형태의 유기탄소 상태변수인 RPOC, LPOC, DOC 대한 동역학적 방정식은 다음과 같다(식 (8,9,10)). 입자상 의 생성 및 소멸항은 조류의 사멸, 가수분해, 침강, 그리고 외부유입이 포함되며, 용존상은 조류의 배설과 사멸, 입자

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상의 가수분해, 용존상의 분해, 탈질, 그리고 외부유입이 있다.

여기서, RPOC=난분해성 유기탄소 농도(^{ }), LPOC = 생분해성 유기탄소 농도(^{ }), FCRP=조류사멸에 의해 생산되는 난분해성 입자상 유기탄소의 비율, FCLP = 조류 사멸에 의해 생산되는 생분해성 입자상 유기탄소의 비율,

_=난분해성 유기탄소의 가수분해율(^{ }), _= 난분해성 입자상 유기탄소의 침강속도(^{ }), _= 생분해성 입자상 유기탄소의 침강속도(^{ }), WRPOC = 난분해성 유기탄소의 외부유입(^{ }), WLPOC=생분해 성 유기탄소의 외부유입(^{ }), DOC=용존 유기탄소 농도(^{ }), _= 용존 유기탄소로 분출되는 신진대사 의 비율, _= 조류 용존 유기탄소의 배설을 위한 반포 화 농도(_^{ }), DO=용존산소량(_^{ }), FCDP = 조류 사멸에 의해 생산되는 용존 유기탄소의 비율, _= 용존 유기탄소의 분해율(^{ }), Denit = 탈질산화율(^{ }), WDOC

= 용존 유기탄소의 외부 유입(^{ })이다.

질소의 5가지 형태의 상태변수에 대한 동역학적 방정식 은 식 (11) ~ (15)와 같다.

여기서, RPON=난분해성 유기질소의 농도(^{ }), LPON

= 생분해성 유기질소의 농도(^{ }), DON=용존 유기질소 의 농도(^{ }), NH4=암모늄의 농도(^{ }), NO3=질산 염의 농도(^{ }), _=대사에 의해 생산되는 난분해 성 유기질소의 비율, _=대사에 의해 생산되는 생분해

성 유기질소의 비율, _=대사에 의해 생산되는 용존 유기질소의 비율, FNRP=조류사멸에 의해 생산된 난분해성 유기질소의 비율, FNLP=조류사멸에 의해 생산된 생분해성 유기질소의 비율, FNDP=조류사멸에 의해 생산된 용존 유 기질소의 비율, FNIP=조류사멸에 의해 생산된 무기질소의 비율, _=조류 질소에 대한 탄소의 비율(),

_= 난분해성 유기질소의 가수분해율(^{ }), _= 생분해성 유기질소의 가수분해율(^{ }), _= 용존 유 기질소의 광물화율(^{ }), WRPON = 난분해성 유기질소의 외부 유입(^{ }), WLPON = 생분해성 유기질소의 외부 유입(^{ }), WDON = 용존 유기질소의 외부 유입 (^{ }), WNH4= 암모늄의 외부 유입(^{ }), WNO3

= 질산염의 외부유입(^{ }), _=조류에 의한 암모늄 섭취 선호도, Nit=질산화율(^{ }), =퇴적층과 수 층간의 암모늄 교환율(^{ }^{ }), =퇴적층과 수층간의 인 교환량(^{ }^{ })이다.

인의 4가지 형태(난분해성 및 생분해성 유기인, 용존 유 기인, 총 인산염)의 방정식은 식 (16) ~ (19)와 같다.

여기서, RPOP=난분해성 유기인 농도(^{ }), LPOP=생 분해성 유기인 농도(^{ }), DOP= 용존 유기인 농도 (^{ }), _=총 인산염 농도(^{ }), _=대사에 의해 생산된 난분해성 유기인의 비율, _=대사에 의해 생산된 무기 인산염의 비율, FPRP=조류사멸에 의해 생산 된 난분해성 유기인의 비율, FPLP=조류사멸에 의해 생산 된 생분해성 유기인의 비율, FPDP= 조류사멸에 의해 생산

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_⋅ _⋅_⋅_{ }



 ⁽¹⁸⁾









  

⋅ ⋅ _^⋅

_⋅_{ }



 _⋅_{  }



 

 

  (19)

된 용존 유기인의 비율, FPIP = 조류사멸에 의해 생산된 무 기 인산염의 비율, APC = 모든 조류의 인에 대한 탄소에 대한 비율(), _= 난분해성 유기인의 가수분해 율(^{ }), _= 생분해성 유기인의 가수분해율(^{ }),

_= 용존 유기인의 광물화율(^{ }), WRPOP = 난분해 성 유기인의 유입(^{ }), WLPOP = 생분해성 유기인의 외부 유입(^{ }), WDOP = 용존 유기인의 외부 농도 (^{ }), WPO4t = 총 인산염의 외부 유입(^{ }), PO4d

= 용존 인산염(^{ }), PO4p = 입자태 인산염(^{ }),

_= : 부유물질의 침강속도(^{ }),  = 퇴 적층과 수층간의 인 교환량(^{ }^{ })이다.

본 모델에서 용존산소는 조류의 광합성과 대기로부터의 폭기에 의해 공급이 이루어지고 조류의 호흡, 질산화, 유기 물 산화, 퇴적물 산화 요구량 등에 의한 소비가 이루어지 는 수지관계를 고려하였다. 외부 유입을 포함한 동역학 방 정식은 다음 식 (20)과 같다.

여기서, AONT = 단위 질량 암모늄 질산화에 소비되는 용존 산소 질량(4.33_), AOCR = 호흡시 용존산소의 탄소 에 대한 비(2.67_), _= 산소공급 계수(^{ }), _

= 용존산소 포화농도(_^{ }), SOD = 퇴적물 산소 요구량 (_^{ }^{ }), WDO = 용존산소 외부 유입(_^{ })이다.

2.3. 모델 입력 자료 구성 2.3.1. 지형 자료 구성

연구 대상 지역인 새만금호는 호소 관리수위 유지를 위해

가력과 신시 배수갑문의 비정기적인 개폐 조작을 통해 해 수와 담수의 유통이 이루어지고 있다. 따라서 정확한 수리 수질해석을 하기 위해서는 호 내와 외해의 수위 차에 의해 해수와 담수의 유량 교환이 이루어지도록 모의하는 것이 바람직 하지만, 현재 EFDC모델은 하류경계조건을 개방경 계조건(Open boundary condition)과 육지(Land)조건 또는 유량경계조건으로 순차적으로 적용할 수 있는 기능이 없다.

따라서 본 연구에서는 해수유통이 이루어지지 않는 상태(유 량경계조건)와 이루어지는 상태(개방경계조건)를 별도로 고 려하기 위하여 새만금 호 내의 독립된 지형자료와 외해를 포함한 지형자료를 각각 구축하였다. 호 내 독립 지형자료 는 모델의 보정 및 검증에 사용되었고, 외해포함 지형자료 는 해수유통이 되었을 때의 수리해석에 사용되었다.

호내 지형자료로 한국 농어촌 공사 새만금 사업단에서 2010년도에 새만금호를 대상으로 측량한 수치지도를 제공 받아 SMS 8.0 프로그램을 이용하여 구성하였다. 수평방향 으로는 직교곡선 좌표계, 수직방향으로는 sigma 좌표계를 사용하여 총 활성화된 셀 개수는 1,257개이고 종단방향 68 개, 횡단방향 54개이다(Fig. 4(a)). 종단방향의 격자 크기는 510 ~ 526 m, 횡단방향의 격자 크기는 535 ~ 605 m로 구성 되었고, 수체는 3개의 층으로 나누어 주었으며 직교곡선 좌표계의 직교성 판별을 한 결과 평균값이 7.88정도로 격 자구성이 적절히 이루어졌음을 알 수 있다(Fig. 4(b)). 유입 경계조건은 만경대교와 동진대교 지점으로 지정하였고, 하 류경계조건은 신시배수갑문과 가력 배수 갑문으로 지정하 였다(Fig. 4(a),(b)). 지형자료의 신뢰성을 확인하기 위해 모 델에서 계산된 저수지 수위별 저수용량과 실측자료를 비교

(a) (b)

(c) (d)

Fig. 4. Model grids created for Saemangeum Reservoir with locations of monitoring stations (a) and including sea side (c), and their orthogonality deviations (b and d).

Fig. 5. Comparisons of surveyed and simulated elevation- storage capacity curves.

하여 AME (Absolute Mean Error), RMSE (Root Mean Square Error), R² (Coefficient of determination)을 산정하였 다. AME와 RMSE는 각각 24.35×10⁶ m³, 19.08×10⁶ m³, 그 리고 R²는 0.996로 나타나 모델의 지형자료는 실제 지형을 적절히 반영하는 것을 알 수 있다(Fig. 5).

외해포함 지형자료로는 총 활성화된 셀 개수는 3,589개 이고 종단방향 90개, 횡단방향 82개로 구성하였다. 종단뱡 향 격자크기는 510 ~ 1182 m, 횡단방향의 격자 크기는 461

~ 743 m로 수체는 3개층으로 나누어 주었으며, 직교성 판 별을 한 결과 평균값이 6.97정도로 격자구성이 적절히 이 루어졌음을 알 수 있다(Fig. 4(c),(d)). 외해포함 지형자료의 유입 경계 조건은 만경대교와 동진 대교로 지정하였고 외 해는 개방경계조건으로 지정해 주었다.

2.3.2. 초기 조건 구성

본 연구에서 고려한 새만금호 모의 기간은 2008년 1월부 터 12월까지이다. 수층의 초기조건은 초기 수위, 수온, 염 도, 수질농도 등으로 나눌 수 있으며, 초기 수위는 모의시 작 시점의 수위인 0.005 m로 지정하였다. 초기 수온과 염 도는 한국농어촌공사 새만금 사업단에서 새만금 호를 대상 으로 측정한 월별 자료를 사용하였다. 호 내에서의 공간적 편차가 크지 않아 각 지점들의 평균값을 각 셀에 동일하게 적용하였다. 본 연구의 모의 기간이 2008년 1월부터 12월 이기 때문에 모의 시작 시점인 1월의 평균값을 초기농도로 사용하였다.

Fig. 6. Water quality initial condition (ex. DO).

수질 초기조건은 18가지 수질항목으로 나누어 넣을 수 있 다. 수질항목은 지점별로 편차가 있어 공간 보간 방법을 이 용하여 초기조건을 구성해주는 것도 적합하나, Fig. 6과 같 이 8지점으로 나누어 입력하는 것도 지점경계면끼리의 혼합 이 단기간 내에 일어나기 때문에 수질모의결과에 크게 영향 을 주지 않는 것으로 판단되어 초기조건으로 구성하였다.

2.3.3. 경계 조건 구성

경계조건은 유입유량, 방류량, 유입수 수온, SS, 염도, 수 질, 그리고 기상자료 등으로 나눌 수 있다. 상류 하천의 유 입량은 HSPF를 이용하여 산정한 2008년 만경대교와 동진 대교 지점에서의 시 유입량을 사용하였다. 배수갑문을 통한 방류량은 한국 농어촌공사에서 측정한 2008년 새만금호 내 측 수위와 저수지 내용적 관계를 식 (21)과 같은 지수함수 로 나타내고 각 수위별 저수용량을 산정한 다음 유입량과 산정된 저수용량을 바탕으로 저류함수식 (22)을 이용하여 산정하였다.

  ^{} (21)

__{  }__ (22)

여기서,  = 저수 용량 (m³), _ = 시간 t 일 때의 유입량,

_ = 시간 t 일 때의 저수용량, _ = 시간 t 일 때의 방류유 량이다.

본 연구에서 구축된 지형자료에 대한 물수지의 신뢰성을 확인하기 위하여 위에서 언급한 방법대로 유입량과 방류량 을 산정하여 모의한 새만금 호 내측수위를 실측수위와 비 교 한 결과 AME는 0.123 m, RMSE는 0.159 m로 호 내 물수지 모의가 성공적으로 이루어졌다고 판단된다.

유입수 수온은 2008년 국립환경과학원(http://water.nier.

go.kr)에서 측정한 만경 제수문과 동진 제수문에서의 8일 간격의 실측수온과 유량자료 그리고 전주기상대의 기온 자 료를 회귀분석하여 산정하였다(정희영 등, 2009). 만경대교

Fig. 7. Comparisons if observed and simulated water surface elevations.

지점과 동진대교 지점의 수온회귀 방정식을 각각 (23)과 (24)에 나타내었고 R²값은 각각 0.962, 0.935로 나타났다.

_    _ (23)

_    _ (24)

염도자료는 농어촌공사에서 제공한 수심별(표층･중층･하 층) 월 자료로 수직격자 3개에 층별로 입력해주었다. 신시 배수갑문과 가력배수갑문은 해수쪽의 염분도가 들어오기 때문에 만경, 동진강보다 높은 것을 알 수 있다.

수질자료는 기본적으로 농어촌공사에서 실측한 월별 자 료를 제공받아 구성하였고, 환경부 국가 수질측정망(동진강 3, 김제)과 수질오염총량제 측정 지점(동진A, 만경B)의 자 료를 사용하여 보완하였다. 해수유통을 고려한 하류의 개방 경제조건에서는 갑문 외측에서 실측한 월별 수질자료를 하 류 경계조건으로 사용하였다. EFDC 모델에서는 유기탄소, 유기질소, 유기인을 입자상 및 용존상 그리고 분해성을 고 려하여 3가지 형태로 모의하므로, 실측 COD와 TOC의 회 귀식과 각 수질성분의 분율과 화학양론비를 이용하여 산정 하였다. 이때 용존상과 입자상 유기물은 미 Monroe호에서 DOC와 POC 비율을 75%와 25%로 적용한 바가 있으므로 (Cole and Tillman, 1999), 본 연구에서도 이 비율을 적용 하였으며, 입자상 유기물 중 생분해성과 난분해성은 대청호 에서 실측자료를 근거로 제시된(유순주 등, 2003, 2005) 30%와 70%로 가정하였다. 이러한 가정은 향후 실험적 검 증이 필요하다. 그리고 유기물 중 탄소, 질소, 인의 함량은 각각 45%, 8%, 0.5%를 사용하였다. 이러한 분율은 지표수 에서 일반적으로 나타나는 범위이며, 선행연구에서 적용된 값들과 유사하다.

기상자료는 2008년 전주, 군산기상대와 새만금 AWS자료 를 이용하여 대기, 압력, 상대습도, 기온, 강수량, 일사량, 운량, 풍향 및 풍속 등을 입력하였다.

조위경계조건은 외해로부터 해수유통이 되었을 때 개방 경제로써 새만금 사업단에서 제공한 2008년 Delft3D 모의

Table 1. Statistical indices used to evaluate the model accuracy

Statistical index Equation Desired value

Coefficient of determination ^_{   }





__^





__^

1

Absolute mean error _{ }







  



__ 0

Root mean squre error RMSE



^



_^_^{ 0}

*_= Observed value, _= Simulated value, _= Average of observed value, N = Number of data

(a) (b)

Fig. 8. Comparisons of observed and simulated inflow water temperatures at (a) Mankyung bridge and (b) Dongjin bridge sites.

조위를 사용하였다. 방조제 끝막이 전 대조기 조차는 약 6 m에 달했으나, 배수갑문을 상시 개방한 상태에서는 호 내 의 수위 진폭은 약 1.5 m를 넘지 않는다(박영진, 2007).

2.4. 모형의 적합성 평가

EFDC 모형의 수리･수질 모의결과의 적합성을 평가하기 위한 통계지표로써 결정계수(Coefficient of Determination, R2)와 AME(Absolute Mean Error), 그리고 RMSE (Root Mean Square Error)를 사용하였다(Table 1). R²는 관측값과 모의값의 상관관계를 나타낼 수 있는 지료로써 0과 1 사이 의 값을 가지며, 1에 가까울수록 모의값은 관측값과 높은 상관성을 가짐을 나타낸다. AME는 절대평균오차로써 관측 값과 모의값 편차의 절대값을 산술평균한 것이며, 평균제곱 오차의 평방근인 RMSE는 관측값과 모의값 편차의 제곱으 로부터 평균제곱오차의 제곱근을 구하는 것이다. AME와 RMSE는 비교 대상과 같은 단위를 가지며 모두 0에 가까 울수록 모의값이 관측값을 잘 반영하는 것으로 모델의 예 측 성능이 우수하다는 것을 나타낸다.

3. 결과 및 고찰

3.1. 2008년 염도 모의 결과 비교

2008년 새만금 호내 주요 8개 모니터링 정점에 대한 염 분도 시계열 모의결과를 비교하여 Fig. 9에 나타내었다. 그 림에서 Gate on,off는 물 수지분석을 통해 산정한 해수와

담수의 유출입 유량을 하류경계조건으로 사용한 결과이며, Gate open은 신시와 배수갑문에 해당하는 셀을 개방경계조 건으로 모의한 결과이다. 모니터링 정점은 Fig. 4(a)에 표시 되어있다.

모의 결과, Gate on,off 상태에서 만경수역 ME1, ME2, ML1, ML4의 AME는 각각 0.05, 23.72, 8.71, 2.42 ppt, RMSE는 각각 0.06, 23.99, 11.03, 3.53 ppt로 나타났고, 동 진수역 DE1, DE2, DL1, DL3에서의 AME는 1.12, 15.34, 9.80, 0.76 ppt, RMSE는 1.90, 16.58, 11.79, 0.98 ppt로 나 타났다. Gate open 상태에서 ME1, ME2, ML1, ML4의 AME는 각각 0.05, 7.15, 3.31, 1.56 ppt, RMSE는 각각 0.08, 7.84, 3.87, 1.85 ppt로 나타났고, DE1, DE2, DL1, DL3에서의 AME는 2.10, 1.53, 1.51, 1.49 ppt, RMSE는 3.96, 1.72, 2.07, 1.86 ppt로 나타났다. 유량을 하류경계조 건으로 사용하는 경우(Gate on/off)는 개방경계조건(Gate open)을 사용하는 것보다 해수의 상류방향 침입 및 혼합영 역이 과소평가 되는 것을 알 수 있다(ML1, DL1). 반면에 외해와 내해가 개방경계조건으로 입력된 경우에는 해수 유 통이 원활하여 상류의 유입수와 혼합이 원활하게 이루어져 모의 값이 실측값과 유사하게 나타났다(Fig. 9). 이러한 결 과의 원인 중 하나는 실제 해수의 유통은 갑문 개방시 바 다 측과 호내 측의 수위 차에 의해 형성되는 위치 에너지 에 의해 유입되게 되는데, 모델에서는 단순이 유량으로 입 력되어 실제 물리적 현상이 제대로 재현되지 않은 것이 원 인으로 판단된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 EFDC

(a) (b) Fig. 9. Comparison of simulated and observed time series of water salinity. (a) Mankyung, (b) Dongjin

(a) 2008-03-01 (b) 2008-06-01 (c) 2008-09-01 (d) 2008-12-01

(A)

(e) 2008-03-01 (f) 2008-06-01

(g) 2008-09-01 (h) 2008-12-01

(B)

Fig. 10. Temporal and spatial distributions of salinity (ppt) of (A) Top View (B) Side View.

(a) (b)

Fig. 11. Comparisons of simlated and observed time series of water temperature at (a) Mankyung (b) Dongjin.

(a) 2008-03-01 (b) 2008-06-01 (c) 2008-09-01 (d) 2008-12-01

(A)

(e) 2008-03-01 (f) 2008-06-01

(g) 2008-09-01 (h) 2008-12-01

(B)

Fig. 12. Temporal and spatial distributions of temperature (°C) at (A) Top View (B) Side View.

모델의 하류경계조건을 시기별로 개방경계조건(Open boundary condition)과 유량경계조건으로 변환하여 적용할 수 있도록 수정하여야 한다. 또 다른 가능성 있는 이유는 배수갑문과 연결되는 주 수로(thalweg or main channel)의 수치격자 해 상도에 있을 수 있다. 대부분의 경우 하천수와 해수의 유 입경로는 주 수로를 통해 이루어지므로 이 경로의 수치격 자 해상도를 높이는 (간격을 좁게 하면) 방안을 고려할 수 있다. 그리고 다른 가능성은 새만금 호는 오랜 시간 해수 의 영향을 받은 수체이므로 퇴적물로부터의 탈염이 영향을 미칠 수 있다고 판단되며, 향후 모델의 신뢰도를 높이기 위해 추가적인 연구가 필요하다.

새만금호에서 염분도의 계절별 시공간분포 모의 결과는 Fig. 10(A)와 같다. 상류 유역으로부터 하천 유입량이 적은 저수기인 봄, 가을과 겨울에는 해수가 새만금호의 심포지역 까지 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 풍수기인 여름철에 는 혼합영역이 하류부에 국한하고 있는 것을 볼 수 있다.

반면, 염분도의 종방향 및 수직방향 분포를 살펴보면(Fig.

10(B)), 해수와 담수가 만나는 경계면에서 밀도가 높은 해 수가 밀도가 상대적으로 낮은 담수의 아래로 쇄기형태로 유입하는 밀도류 현상이 재현되지 않았다. 일반적으로 해수 와 담수의 혼합영역에서 밀도류 현상은 홍수시 잘 발달되 며, 저수기에는 바람과 조력에 의한 혼합효과 때문에 약한 것으로 알려져 있다(Jiang and Shen, 2009).

3.2. 2008년 수온 시계열 모의 결과 비교

새만금호의 표층 수온은 저수지와 대기의 열 교환, 조류 의 성장속도에 영향을 미치는 매우 중요한 변수이다. 2008 년 동안 새만금 호 내 8개 정점에 대해서 모의한 수온을 새만금 사업단에서 측정한 월별 실측값과 시계열로 비교하 여 Fig. 11에 나타내었다. 모의 결과 ME1 지점에서 AME 와 RMSE는 각각 1.37°C, 1.56°C, ME2 지점은 1.52°C, 1.92°C, ML1 지점은 1.95°C, 2.61°C, ML4 지점은 0.78°C, 1.02°C로 나타나 수온예측의 신뢰도가 매우 높은 것으로 평가된다. 동진수역에서의 모의값과 실측값의 AME와 RMSE 는 DE1지점에서 1.80°C, 2.38°C, DE2 지점은 1.68°C, 2.11°C, DL1지점은 1.79°C, 2.46°C, DL3 지점에서 0.67°C, 0.80°C로 나타났다.

호의 중간지점인 ME1, ML1, DE2, DL1 지점에서 모의 후반부에 실측값에 비해 모의 값이 높게 모의되는 경향을 보였으나 대체적으로 수온 모의가 적절하게 이루어졌다고 볼 수 있다.

새만금호에서 수온의 계절별 공간분포 모의 결과는 Fig. 12 과 같다. 수심평균 수온은 수심이 깊은 구역에서 상대적으 로 낮았으며, 계절에 따라 유입부와 호 내 수온의 편차가 있었다. 공간적인 수온의 편차는 수심방향보다 종방향의 변 화가 상대적으로 크게 나타났다.

3.3. 2008년 수질 모의 결과 비교 3.3.1. 용존산소(Dissolved Oxygen)

2008년 동안 새만금 호 내의 만경수역과 동진수역의 주

요 조사정점에서의 DO 농도 표층 모의값과 새만금 사업단 에서 측정한 월별 실측값을 시계열로 비교한 결과는 Fig. 13 과 같다. 만경수역에 위치한 ME1, ME2, ML1, ML4에서 AME는 각각 3.33, 4.92, 3.23, 7.22 mg/L, RMSE는 각각 3.82, 5.35, 4.17, 7.74 mg/L,로 나타났고, 동진수역의 DE1, DE2, DL1, DL3에서의 AME는 6.34, 2.78, 2.81, 5.79 mg/L, RMSE는 7.32, 3.12, 3.36, 6.65 mg/L로 나타났다.

ME2, ML1, DE2, DL1지점에서는 비교적 적절하게 모의가 되었으나, 수심이 얕은 ME1과 DE1 지점은 모의값이 실측 값보다 낮게 모의되는 경향이 나타났다.

새만금호에서 DO의 계절별 공간분포 모의 결과는 Fig. 14 와 같다. 호 내에서 DO의 농도는 수평방향과 수직방향 모 두 변동성이 큰 것으로 모의되었다. 특히 여름철에 심수층 에서 DO 농도가 낮아지는 경향이 있으며, 새만금 호 유입 부 (특히 만경강 유입부) 하층은 4계절 모두 용존산소 농 도가 상대적으로 작은 것으로 모의되었다. 이러한 결과는 만경‧동진에 유입되는 유기물들이 분해되지 못하고 저층에 퇴적되면서 SOD를 유발되기 때문으로 판단되며, 유입부의 수질관리 대책이 중요함을 시사한다.

3.3.2. 화학적 산소요구량(Chemical Oxygen Demand)

2008년 새만금 호 내에서 8개 지점에 대해서 COD 시계 열 변화를 모델 예측 값(표층)과 새만금 사업단에서 측정한 월별 실측값을 비교하여 Fig. 15에 나타내었다. 모의결과 ME1, ME2, ML1, ML4에서 AME는 각각 1.38, 2.35, 2.06, 1.78 mg/L, RMSE는 각각 1.94, 2.82, 2.45, 2.05 mg/L로 나 타났고, DE1, DE2, DL1, DL3에서의 AME는 1.94, 3.73, 3.02, 2.18 mg/L, RMSE는 5.83, 4.27, 3.52, 2.46 mg/L로 나 타났다. 상류 유입부(ME1, DE1)와 배수갑문(ML4, DL3)은 대체로 실측값과 비슷한 추세를 보였지만, 해수와 담수가 혼합이 일어나는 ME2, ML1, DE2, DL1 지점에서는 모의값 이 실측값을 과소평가하는 것을 볼 수 있다. 이는 하류 경 계조건을 갑문을 통한 유량자료를 사용함으로써 해수의 상 류방향 혼합영역이 과소평가된 것이 원인으로 생각된다.

3.3.3. 영양염류(T-N, T-P)

부영양화 모델의 검증에서 조류의 성장과 밀접한 관련이 있는 질소와 인의 시공간적인 농도변화를 정확히 예측하는 것은 중요한 부분 중의 하나이다. 2008년 T-N 농도에 대한 표층 모의값과 실측값의 시계열 비교 결과는 Fig. 16과 같 고, 새만금호에서 조류성장의 제한영양염인 T-P 농도에 대 한 모의값과 실측값의 시계열 비교 결과를 Fig. 17에 나타 내었다. 모의 결과는 한국농어촌공사에서 월간 조사하는 지 점의 표층에서 측정한 실측값과 비교하였다.

T-N 농도의 모의값과 실측값의 오차는 ME1, ME2, ML1, ML4에서 AME가 각각 2.78, 2.47, 1.09, 0.37 mg/L, RMSE는 각각 3.53, 2.81, 1.32, 0.45 mg/L,로 나타났고, DE1, DE2, DL1, DL3에서의 AME는 1.08, 1.42, 0.49, 0.37 mg/L, RMSE는 1.71, 1.50, 0.64, 0.43 mg/L로 나타났다.

ME2와 DE2지점이 실측값보다 높게 모의되어 나타나는데,

(a) (b)

Fig. 13. Comparisons of simulated and observed time series of DO concentrations at (a) Mankyung (b) Dongjin.

(a) 2008-03-01 (b) 2008-06-01 (c) 2008-09-01 (d) 2008-12-01

(A)

(e) 2008-03-01 (f) 2008-06-01

(g) 2008-09-01 (h) 2008-12-01

(B)

Fig. 14. Temporal and spatial distributions of DO concentration(mg/l) at (A) Top View (B) Side View

(a) (b)

Fig. 15. Comparisons of simulated and observed time series of COD concentrations at (a) Mankyung (b) Dongjin.

(a) (b)

Fig. 16. Comparisons of simulated and observed time series of T-N concentrations at (a) Mankyung (b) Dongjin.

(a) (b)

Fig. 17. Comparisons of simulated and observed time series of T-P concentrations at (a) Mankyung (b) Dongjin.

이것 또한 해수유통이 원활하지 않아 상류의 유입수와 혼 합이 원활하게 이루어지지 않은 것이 원인으로 판단된다 (Fig. 16).

T-P의 모의값과 실측값의 오차는 ME1, ME2, ML1, ML4에서 AME가 각각 0.09, 0.16, 0.06, 0.03 mg/L, RMSE 는 각각 0.12, 0.18, 0.07, 0.04 mg/L,로 나타났고, DE1, DE2, DL1, DL3에서의 AME는 0.16, 0.07, 0.03, 0.04 mg/L, RMSE는 0.37, 0.08, 0.05, 0.04 mg/L로 나타났다.

T-P의 시계열 그래프를 보면(Fig. 17) 초기값이 높게 모의 되어 30일 정도 경과하면서부터 안정화 되는 것을 볼 수 있다. 이는 모델의 안정화 기간(spin-up time)을 고려하지 않아 오차가 생기는 것으로 판단된다. 안정화 기간 30일을 고려한다면 초기값이 좀 더 안정화된 상태에서 모의가 진 행될 것이라고 판단된다. 또 다른 이유로는 인(T-P)이 난분 해성 및 생분해성 유기인, 용존 유기인, 총인산염의 4가지 형태로 모의되는데 이들 4가지 수질성분의 분율이 선행연

(a) (b)

Fig. 18. Comparisons of simulated and observed time series of Chl-a concentrations at (a) Mankyung (b) Dongjin.

구에 따라 적용되었으므로, 초기값에 오차가 발생한 것으로 판단된다. 상류 오염원에 따라 부하되는 유기물의 구성성분 이 변화될 수 있으므로 실험을 통해 각각의 유기물 성상을 파악할 필요가 있다.

3.3.4. 조류(Chl-a)

본 연구에서 고려한 조류 종은 새만금 수역에 우점하는 규조류(한국농어촌공사, 2008b)를 모의를 하였으며, 2008년 해수의 유통을 주로 받는 호 내의 만경수역과 동진수역의 주요지점에서의 Chl-a 농도 변화를 모델 예측값과 새만금 사업단에서 측정한 월별 실측값을 Fig. 18에 시계열로 비교 하였다. ME1, ME2, ML1, ML4에서 AME는 각각 0.42, 0.85, 0.42, 0.36 mg/L, RMSE는 각각 0.71, 1.13, 0.49, 0.55 mg/L,로 나타났고, DE1, DE2, DL1, DL3에서의 AME 는 2.50, 0.98, 0.72, 0.25 mg/L, RMSE는 5.49, 1.40, 0.96, 0.31 mg/L로 나타났다. 조류는 공간적으로 호 유입부(ME1 과 DE1)에서 높게 나타났으며, 시기적으로는 봄과 이른 여 름에 높았으며, 가을부터 감소하기 시작하여 겨울에는 급감 하는 경향을 보였다. 이는 만경강과 동진강 유역에서 유입 한 영양염류 상류 정체수역에서 체류하면서 조류성장을 촉 진하는 것이 원인으로 판단된다. 특히 봄에는 논에 시비가 이루지고 관개가 시작되므로 일시적인 강우로 인해 초기 유출현상이 발생하는 것도 중요한 원인으로 추측된다. 방조 제에 가까운 호내 수역(ML4와 DL3)에서는 질소와 인 농 도가 낮아(Figs. 16, 17) 조류 성장에 제한을 주는 것으로 보인다. 특히, 여름철에는 강우로 인한 열악한 광조건, 수 층 내 높은 탁도, 염분 스트레스 등 때문에 조류성장이 제 한되는 것으로 판단된다.

4. 결 론

본 연구에서는 2008년 새만금호를 대상으로 3차원 수리 및 수질 수치해석 모델인 EFDC를 구축하고 실측 수온과 염도, 수질자료를 이용하여 모델의 적용성을 평가하였다.

가력과 신시 배수갑문의 비정기적인 개폐 조작을 적용하기 위해 해수와 담수의 유통이 이루어지고 있는 것을 고려하

여, 해수유통이 이루어지지 않는 상태(유량경계조건)와 이 루어지는 상태(개방경계조건)의 염도 모의를 적용하고, 유 량경계조건에서의 수질을 분석하였다. 본 연구에서 도출된 주요 결론은 다음과 같다

1) EFDC 모델은 모의기간 동안 저수지 물수지와 수온의 변화는 적절히 모의하였으나, 영양염류와 조류(Chl-a)농 도의 시공간적 변화는 하류 경계조건 설정에 따라 모의 결과가 큰 영향을 받았다.

2) 배수갑문 조작에 의한 해수 및 담수의 유출입을 물수지 를 통해 산정한 유량경계조건으로 모의한 결과는 개방 경계조건을 사용한 결과보다 해수의 혼합영역을 과소평 가하는 결과를 보였다. 이는 해수와 담수가 만나는 호 내 영역에서의 염분도를 낮게 예측하는 결과를 가져왔 으며 수질예측의 오차로 작용하였다.

3) 반면, 배수갑문 경계조건을 해수역과 연계하여 개방조건 으로 설정한 경우에는 해수와 담수의 혼합영역이 적절 히 재현되었으며, 대부분의 조사지점에서 실측값의 시계 열 변화와 잘 일치하였다.

4) 모델 오차의 원인은 실제 배수갑문 운영과 상이한 하류 유량 경계조건, 수치격자의 해상도, 고려되지 않은 염분 도 생성항(예, 퇴적층 탈염 등) 등이 있을 것으로 판단 되며, 또한 수질모의에서 가정한 다양한 유기물 분율과 반응상수의 불확실성도 포함된다.

5) 따라서, 모델의 적용성을 높이기 위해서는 하류경계조건 을 실제 배수갑문 조작 상황을 재현할 수 있도록 수정 할 필요가 있으며, 수치격자의 해상도에 따른 불확실성 해석이 필요하다. 또한, 강우시와 비강우시 상류에서 부 하되는 유기물의 구성성분이 변화될 수 있으므로 정확 한 입력자료 구축을 위한 실험이 필요하다.

6) 아울러 여름철에 발생하는 염분성층 현상에 대한 재현 성을 확인하기 위해서는 호 내에 공간별 수심별 염분도 를 보다 빈도 높게 측정할 필요가 있다.

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