Analyzing Flow Variation and Stratification of Paldang Reservoir Using High-frequency W ater Temperature Data

Journal of Korean Society on Water Environment, Vol. 36, No. 5, pp. 392-404 (September, 2020) pISSN 2289-0971 eISSN 2289-098X https://doi.org/10.15681/KSWE.2020.36.5.392

고빈도 수온 자료를 이용한 팔당호의 성층과 흐름 변화 분석

류인구

⋅ 이보미

⋅ 조용철

⋅ 최황정

⋅ 신동석

⋅ 김상훈

⋅ 유순주

1

국립환경과학원 한강물환경연구소⋅

국립환경과학원 유역총량연구과

Analyzing Flow Variation and Stratification of Paldang Reservoir Using High-frequency W ater Temperature Data

Ryu In-Gu

⋅ Lee Bo-Mi

⋅ Cho Yong-Chul

⋅ Choi Hwang-Jeong

⋅ Shin Dong-Seok

⋅ Kim Sang-Hun

⋅ Yu Soon-Ju

1

Han River Environment Research Center, National Institute of Environmental Research

2

Watershed and Total Load Management Research Division, National Institute of Environmental Research (Received 9 July 2020, Revised 17 September 2020, Accepted 22 September 2020)

Abstract

The focus of this study was to quantify the thermal stratification and analyze the relationship between the strati- fication structure and the tributaries to understand flow variations in the Paldang Reservoir. The vertical distribution of the temperature and density gradients, and the depth and thickness of the thermocline were quantitatively calculated using a lake physics tool (rLakeAnalyzer) and high-frequency monitoring data. Based on a density gradient of 0.2 kg/m

/m, the thermocline was formed from mid-May to early-September 2019 and the other periods were weakly stratified or mixed. The thickness of the thermocline was developed until 4.7 m and the depth of the thermocline was formed at a depth of 3 - 6 m at the front of the Paldang Reservoir. During the formation of the thermocline, the Namhangang and Gyeongancheon tributaries with relatively high water temperature (low-density) flowed into the upper layer of the reservoir, and the Bukhangang tributary with low water temperature (high-density) mainly affected the lower layer of the reservoir. This is because the density currents were formed due to the difference in the water temperature of the tributaries. The findings of this study may be used for constructing high-frequency monitoring and quantitative data analyses of reservoirs.

Key words : Density currents, High-frequency monitoring, Paldang Reservoir, rLakeAnalyzer, Thermal stratification

1a,†

Corresponding author,

1b연구사(Researcher), [email protected], https://orcid.org/0000-0002-1134-6889

1c 전문연구원(Researcher), [email protected], https://orcid.org/0000-0002-4145-8929

2 전문연구원(Researcher), [email protected], https://orcid.org/0000-0001-5324-3098

1d연구관(Researcher), [email protected], https://orcid.org/0000-0001-5636-1460

1e 연구관(Researcher), [email protected], https://orcid.org/0000-0002-2734-0473

1f 소장(Director), [email protected], https://orcid.org/0000-0002-1860-131X

This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/

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1. Introduction

저수지는 하천이나 강을 통해 물이 유입되고 취수와 방류 로 유출되며, 동시에 수면과 대기의 상호 작용이 발생한다.

이러한 과정을 통해 열과 운동 에너지가 물리적 흐름을 형성 하고, 그 흐름은 넓은 범위의 시공간적 규모(temporal and spatial scale)에서 다양한 형태로 존재하며 수질 및 수생태계 에 영향을 끼친다 (Fisher et al., 1979; Ford and Johnson, 1986; Martin and McCutcheon, 1999). 집중 강우 및 홍수시 유입된 흙탕물이 저수지의 성층 변화에 따라 장기간 체류하 거나(Chung et al., 2009), 영양염류와 수온 등의 국지적 조건 에 따라 조류의 과다증식이 공간적으로 다양하게 나타나고 (Chung et al., 2014), 저수지 저층의 산소가 고갈되는 현상 (Liu et al., 2019; Zhang et al., 2015) 등을 그 예로 볼 수 있 다. 저수지에서의 물리적 요인은 수질과 생태계의 변화를 이 해하는 데 매우 중요하다 .

밀도류(density currents)와 수온성층(thermal stratification) 은 저수지에서 가장 일반적인 물리적 현상이다 . 저수지로 유 입되는 하천이나 강은 저수지 내 수층(water column)과 밀도 차이에 따라 표층류 (overflow), 중층류 (interflow), 심층류 (underflow) 형태로 나타난다(Fisher et al., 1979; Martin and

McCutcheon, 1999). 이러한 흐름 경로는 수층의 위치에너지

와 유입수 운동에너지의 크기에 따라 형성되며, 저수지 내 수층의 위치에너지는 주로 수온에 의한 밀도로 계산된다. 저 수지의 수온 변화는 계절적 기온 변화, 저수지의 크기 및 체 류 시간, 유입수와 방류수와의 상호 작용 등에 따라 다양한 형태를 지닌다. 특히, 저수지 내 열적 혼합이 불균질하게 되 면 수평적 또는 수직적으로 수온 경사가 형성된다. 수온의 수직 경사(vertical gradient)에서 표층과 바닥층 사이에서 급 격하게 수온이 변화하는 구간을 수온약층(thermocline)이라 고 하고, 수온약층의 상부는 표수층(epilimnion), 하부는 심수 층(hypolimnion)으로 구분한다. 이러한 수온성층은 형성되는 시기 , 기간 , 강도 및 수직 또는 수평분포 등에 따라 수체의 체류시간, 용존산소와 영양염류의 분포, 동물ㆍ식물 플랑크 톤의 이송과 대사 , 유기물의 분해 등에 상당한 영향을 끼친 다(Becker et al., 2010; Chen et al., 2009; Chung et al., 2014; MacIntyre et al., 2009; Zhang et al., 2014; Zhang et al., 2015).

팔당호와 같이 유입량과 유출량이 많고 , 체류 시간이 짧은 저수지에서는 흐름으로 야기되는 물리적 특성이 더욱 복잡 하다 (Kong, 2019; Ramón et al., 2013). 그간의 연구들도 유 입량, 방류량, 체류시간 등의 물리적 특성을 팔당호의 물환 경 변화를 이해하는 데 매우 중요한 요소로 다루었다 (Kim et al., 2002; Kong, 1997; Kong, 2019; Park et al., 2008). Na

and Park (2005) 는 3 차원 수치모형을 구축하여 수온성층의

계절변화를 해석하면서, 팔당호는 수온성층의 발달이 미약하 나 유입 지류의 수온차로 밀도류가 형성된다고 보고하였다 .

NIER (2008)에서 유속, 유향, 수질에 대해 정밀조사를 수행

하고 전기전도도(electrical conductivity, EC)를 남한강과 북 한강의 흐름과 혼합 양상을 설명하는 주요 지표로 제시하였

다. NIER (2016)에서 팔당호 내 주요 지점에서 5월과 6월 사 이에 유속 , 유향 , 수온을 조사하였으며 , 팔당호 내 북한강 구 간과 남한강 구간에서 수층의 상하부에서 상류와 하류 흐름 이 교차되는 현상을 보고하였다 . Kong (2019) 는 2013 년과

2014년을 대상으로 댐 인근 지점의 EC 수직 분포로 북한강

과 남한강의 팔당호 내 흐름을 밀도류로 해석하였으며 , 댐 인근 지역의 수질은 수온성층, 밀도류 등이 복합적으로 영향 을 받는다고 보고하였다.

팔당호는 수도권 상수원수를 제공하는 주요한 역할로, 많 은 물환경측정망 지점이 주간 또는 월간 단위로 운영되며 (ME, 2020; Fig. 1a) 팔당호 대상의 연구들은 대부분 측정망 자료를 기반으로 수행되었다. 하지만, 기존 조사주기 자료만 으로 연구할 경우 짧은 간격의 변화, 극치 또는 예측할 수 없는 변화를 해석하는데 주요한 차이를 초래할 수 있다 (Marće et al., 2016). 최근 센서 기술의 발전으로 주야간 (diurnal) 또는 매일(day-to-day) 변화하는 수질 자료를 쉽게 얻을 수 있게 되었다 . 센서를 부이 (buoy) 와 함께 활용하여 수초～수일의 고빈도 조사(high-frequency monitoring) 자료 를 확보하고 , 이를 이용하여 호소나 저수지의 물리ㆍ화학ㆍ 생물학적 변화를 이해하려는 노력이 진행 중이다(Liu et al., 2019; Marće et al., 2016; Meinson et al., 2016; Read et al., 2011; Zhang et al., 2014). 이러한 고빈도 조사를 통해 팔당 호를 연구한 사례 (NIER, 2008; NIER, 2016) 는 드물며 그 연 구들도 짧은 기간 동안 수행되었다.

본 연구에서 팔당호 주요 지점에 수심별 수온을 고빈도로 측정하였으며, 그 자료를 기반으로 수온과 밀도 경사를 정량 적으로 산정하여 수온성층 변화를 해석하였다 . 팔당호의 수 온성층 구조와 유입수 밀도와 전기전도도의 관계를 통해 유 입수의 팔당호 내 흐름 변화를 파악하였다 . 팔당호 내 흐름 분석은 조류의 과다증식과 빈산소화 등 팔당호 내 시공간적 수질 현상을 이해하는 기반 자료로 활용할 수 있으며 , 고빈 도 자료의 분석 방법은 국내 호소 및 저수지에서 적용하여 정량적 지표를 산정하고 저수지 관리에 이용 가능할 것으로 기대한다.

2. Materials and Methods

2.1 Study site

1974 년 경기도 남양주와 하남시 사이에 팔당댐 (37° 31′

35.8″N, 127° 16′ 45.9″E)이 준공되면서 팔당호가 형성되었

다 . 팔당댐은 유역면적 23,800 km

, 계획홍수위 27.0 EL. m,

총저수용량 244 × 10

m

이며, 상시 만수위(25.5 EL. m)와

저수위 (25.0 EL. m) 사이에서 운영되고 저수용량은 226 ×

10

m

이다(HRFCO, 2020). 팔당호 저수면적은 36.5 km

이

며 , 평균 수심은 약 6 m 로 댐 인근에서 25 m 정도이다 . 팔당

호는 북한강 방향 (청평댐-팔당댐)으로 약 30 km, 남한강 방

향 ( 이포보 - 팔당댐 ) 으로 약 35 km, 경안천 방향 ( 경안천 서하

보-팔당댐)으로 약 10 km에 걸쳐 형성되었으며, 팔당호 내

주요 흐름은 남한강 이포보와 북한강 청평댐의 방류수가 두

물머리(경기 양평군 양수리)에서 합류하고 , 다시 경안천과

류인구ㆍ이보미ㆍ조용철ㆍ최황정ㆍ신동석ㆍ김상훈ㆍ유순주

394

만나 팔당댐에 도달한다 (Fig. 1a). 이포보와 청평댐의 방류수 가 팔당호의 주요 유입원으로, 북한강과 남한강의 유입 유량 이 각각 42%, 55% 로 팔당호 유입량의 대부분을 차지하며 , 경안천 등 기타 지천의 유입량은 3%로 상대적으로 매우 작

다 (NIER, 2017). 팔당호는 소양호와 대청호 등 다른 대형 저

수지와 달리 연평균 체류 시간이 상대적으로 매우 짧아(2.

6 ～ 9.0 일 ), 성층이 형성되지 않는 하천형 인공호로 구분되어 왔다(Kong, 1997, 2019). 또한, 수문기상 조건에 따라 하절기 에 깊은 수심에서 성층이 발생하고 그에 따라 북ㆍ남한강과 경안천이 상호영향을 주고 있다(Hwang et al., 2016; Kong, 2019; NIER, 2008).

2.2 High-frequency monitoring and related water environmental data collection

팔당호의 고빈도 수온 조사는 측정망 운영자료와의 연계성 을 고려하여 3개 지점(PD2, PD3, PD4)을 선정하였다(Fig.

1a). 수심별 1 m 간격으로 수온계 (HOBO Water Temp Pro onset, OCC, USA)를 설치하여(Fig. 1b~d) 2019년 4월 11일 (day 101) 에서 12 월 12 일 (day 346) 까지 246 일간 10 분 간격 으로 조사하였다.

수문기상 , 유량 및 수질 자료를 수집하여 고빈도 수온 자 료와 함께 팔당호 내 흐름 분석에 이용하였다. 강우량, 기온 은 팔당호 인근의 기상관측소 ( 양평 ) 자료를 수집하였다 (KMA,

2020). 팔당호의 유입 및 유출 유량 자료는 이포보, 청평댐,

팔당댐의 방류량 자료를 이용하였고 (HRFCO, 2020), 수질 자료는 물환경정보시스템(ME, 2020)을 통해 확보하였다.

2.3 Thermal stratification quantification

수온성층은 수층의 밀도 차이에 기인한다 . 물의 밀도 (

) 는 수온, 총용존 고형물, 부유 고형물, 염도의 함수로 계산되 지만, 본 연구에서는 담수 환경을 고려하여 수온만으로 밀도 를 산정하였다(Matin and McCutchen, 1999). 저수지에서 수 직 밀도 경사(

)는 수체의 수직 안정도를 의미하며, 혼 합하려는 힘에 대한 저항을 의미한다 (Heitmann, 1973). 수직 수온 경사가 1℃/m를 나타내는 경우 그에 해당하는 밀도 경 사는 차가운 수온에서보다 따뜻한 수온에서 훨씬 큰 값을 갖 는다. 예를 들어 1 m 수심 간격에서 10℃에서 11℃로, 20℃

에서 21 ℃로 수온이 변화하면 동일한 수온 경사 (1 ℃ /m) 로 산 정되지만, 차가운 수온(10～11℃)에서의 밀도차(0.11 kg/m

) 보다 따뜻한 수온 (20 ～ 21 ℃ ) 에서 밀도차 (0.22 kg/m

) 가 더 크기 때문에 따뜻한 수온에서 밀도 경사가 상대적으로 크게 나타난다 . 이러한 이유로 다양한 저수지의 물리적 조건을 비 교할 때는 밀도 경사가 합리적인 변수로 사용될 수 있다.

수온약층 깊이 , 두께 등을 정량적으로 산정하여 성층 구조

를 명확하게 구분하였다. 수온약층 깊이 (thermocline depth,

TD) 는 표층과 바닥층의 수온 차이가 1 ℃ 이상 조건에서 밀

도 경사의 크기가 가장 큰 깊이로 산정하였다(Read et al.,

2011). 최대 밀도 경사에서 경계기준(0.2 kg/m

/m)으로 수온

Fig. 1. Monitoring Sites in the Paldang Reservoir (a), conceptual diagram (b), and configuration of Thermistor chain (c and d).

약층의 상부(thermocline top)와 하부(thermocline bottom)의 깊 이를 산출하여 그 차이를 수온약층 두께 (thermocline thickness,

TT)로 산정하였다. 수온약층의 경계기준은 기존 문헌에서도

다양하게 나타난다 . Lamont et al. (2004) 는 Lake Nitinat (Canada)을 대상으로 밀도 경사 0.5 kg/m

/m 이하의 수온약 층 상부를 혼합층 (Mixed layer) 으로 해석하였으며 , Fee et al.

(1996)은 Canadian Shield 지역의 21개 호소를 대상으로 수 온 경사 1℃/m 이하를 혼합층으로 구분하였다. Koue et al.

(2018)은 Lake Biwa (Japan)를 대상으로 0.1℃/m 기준으로 수온약층 두께를 계산하였으며, Zhang et al. (2014)과 Liu et al. (2019)은 Lake Qiandaohu (China)를 대상으로 0.2℃/m의 수온 경사를 적용하여 수온약층의 두께를 산정하였다.

본 연구에서 이용한 수문기상, 유량, 수질의 기본적인 자료 는 공개 통계 소프트웨어인 R 3.6 환경에서 처리하였으며, 수온과 밀도 경사, 수온약층 깊이와 두께의 산정은 R package로 제공되는 rLakeAnalyzer (Winslow et al., 2019)를 사용하였다 . rLakeAnalyzer 는 Read et al. (2011) 가 Matlab 기반으로 개발한 호소 진단 도구(LakeAnalyzer)를 R 환경에 서 사용 가능하도록 변환한 것이다 .

3. Results and Discussion

3.1 Hydro-meteorological condition

2019 년 팔당호의 강우량과 기온 , 팔당댐ㆍ청평댐ㆍ이포보 의 방류량, 청평댐ㆍ이포보의 방류량 비율과 팔당호의 수리 학적 체류 시간을 Table 1에 제시하였다. 연간 강우량은 양 평 관측소를 기준으로 1,038.5 mm로 기록되었다. 7～9월 사 이 강우량은 665.2 mm로 연간 강우량의 64.1%를 차지하여 온대 몬순기후 특성을 보였다. 기온은 연간 -6.7～30.5℃(평 균 12.8℃) 범위를 보였으며, 일평균 기온은 2월 하순부터

영상을 유지하고 3월 말부터 10℃ 이상으로 관측되었다. 이 후 5 월 중순에 20 ℃에 도달하였으며 , 7 월 초까지 25 ℃ 이상 을 기록하였다. 8월 초 최대 기온인 30.5℃(8월 6일, day 218) 에 나타낸 후 , 감소 추세를 보이며 8 월 중순까지 25 ℃를 유 지하였다. 10월 초까지 20℃를 보였으며 11월 초에는 10℃

이하로 나타났다 .

팔당댐, 청평댐, 이포보의 방류량은 연평균 각각 264.7, 106.3, 140.5 m

/s로 나타났다. 연간 청평댐과 이포보의 방류 량 비율은 43:57로 나타났으며, 이는 NIER (2017)에서 제시 한 10년간('07～'16년) 팔당호 물수지 결과(북한강:남한강:기 타, 42:55:3)와 유사하였다. 하지만 월별 방류량과 그 비율은 다양하게 나타났다. 4～8월 사이 청평댐과 이포보 방류량 비 율은 평균 56:44로 나타났다. 9, 10월에는 이포보 방류량의 비율이 다소 증가하였으며, 1～4월, 10월, 11월에는 청평댐 과 이포보 방류량 비율은 30:70으로 이포보의 방류량이 더 많아 월별로 확연한 차이를 보였다. 이러한 결과는 상류 대 형 다목적댐을 이용한 하천 유량 및 홍수 조절의 영향으로 판단된다. 팔당댐의 방류량(Q, m

/s)과 저수용량(V, m

)으로 일별 수리학적 체류시간 (HRT, hydraulic retention time,

  , Martin and McCutcheon, 1999)을 산정하고 월평 균 값을 Table 1 에 제시하였다 . 일별 체류시간은 1.7 ～ 17.5 일(평균 11.0일) 범위를 보였고, 월별 변화에서는 4월, 8월, 9 월 (7.7 ～ 7.9 일 ) 을 제외하고 월평균 11.0 일 이상의 체류 시간 을 나타내었다.

3.2 Vertical distribution of temperature and density 수온과 밀도의 수직 변화를 Fig. 2, 3에 제시하였고, 수온 과 밀도의 시계열 변화를 표층 , 중층, 바닥층에서 일평균 자 료로 비교하여 기술하였다. 팔당댐 인근 PD2 지점의 표층, 중층 , 바닥층은 각각 수심 0, 10, 20 m 로 설정하고 북한강과

Month (days

) Rainfall

(mm) Ta

(℃)

Total discharge (m

/s) R

(0-1) R

(0-1) HRT

(days)

Q

Q

Q

Jan (1-31) 0. 4 -2.4 198.2 67. 6 129.1 0.33 0.67 13.0

Feb (32-59) 28.3 0.5 207.0 62.6 135.2 0.30 0.70 12.5

Mar (60-90) 37.0 6.4 199.8 51.1 141.4 0.26 0.74 12.8

Apr (91-120) 56.0 11.5 328.9 69.5 228.3 0.22 0.78 7.7

May (121-151) 25.5 18.8 212.3 118.2 100.1 0.54 0.46 12.2

Jun (152-181) 61.6 22.3 225.6 123.4 103.8 0.55 0.45 11.4

Jul (182-212) 215.1 25.6 321.4 162.4 140.1 0.54 0.46 11.0

Aug (213-243) 225.6 26.3 401.1 215.3 124.6 0.61 0.39 7.7

Sep (244-273) 224.5 21.4 405.2 171.3 179.3 0.46 0.54 7.9

Oct (274-304) 62.0 14.9 238.2 67.3 156.7 0.31 0.69 11.5

Nov (305-334) 82.5 6.5 230.6 77.9 137.0 0.37 0.63 11.8

Dec (335-365) 20.0 0.6 206.9 85.3 112.2 0.42 0.58 12.3

1)

day of year,

Rainfall: monthly accumulative values,

Ta: air temperature,

R

: [Q

] / [Q

+ Q

],

5)

R

: [Q

] / [Q

+ Q

],

HRT: hydraulic retention time of Paldang Reservoir.

Table 1. Monthly average weather conditions at Paldang Reservoir and operating conditions at the Paldang Dam (PDD),

Cheongpyeong Dam (CPD), and Ipo Weir (IPW) in 2019.

류인구ㆍ이보미ㆍ조용철ㆍ최황정ㆍ신동석ㆍ김상훈ㆍ유순주

396

남한강 구간인 PD3, PD4 지점의 표층, 중층, 바닥층은 각각 수심 0, 4, 8 m 으로 구분하였다 .

팔당댐 앞 구간(PD2 지점)에서 표층 수온은 5.4～30.5℃

( 평균 20.7 ℃ ), 중층 수온은 5.4 ～ 25.8 ℃ ( 평균 18.0 ℃ ), 바닥 층 수온은 5.1∼24.0℃(평균 16.4℃) 범위로 조사되었다(Fig.

2a, 3a). 표층과 바닥층의 수온차는 0.3～10.3℃(평균 4.2℃)

범위로 나타났으며 , 최대 수온차는 7월 19일(day 200) 조사 되었다 . 표층과 바닥층의 수온차는 4 월 초까지 전 층에서 1℃ 이하의 차이를 보였으며, 5월 중순(day 131)부터 8월 말

(day 240) 까지 강우기를 제외하고 표층과 바닥층에서 대부분

5℃ 이상의 수온차를 나타냈다. 10월 초순이 지나면서 1℃

이하로 감소하였다. 표층과 바닥층의 밀도차는 0.01～2.47 Fig. 2. Temporal variations in water temperature at PD2 (a), PD3 (b), and PD4 (c) from April to

December 2019. d##: water temperature at depth ## (unit, m), d#1_#2: difference between d#1 and d#2.

Fig. 3. Temporal variations in the vertical distribution of water temperature (contour line,

unit: ℃) and water density (

, color bar) at the PD2 (a), PD3 (b), and PD4 (c)

from April to December 2019.

kg/m

(평균 0.90 kg/m

) 범위로 나타났다. 표층과 바닥층의 밀도차는 4 월 초까지 0.1 kg/m

이하를 보였고 , 5 월 중순에 는 밀도차가 1.00 kg/m

까지 증가하였으며, 7월 19일(day 200) 최대인 2.47 kg/m

를 나타낸 후 7 월 말과 8 월 초 사이 강우와 방류로 밀도차가 1.0 kg/m

이하로 일시적으로 감소 되었다 . 이후 2.34 kg/m

(8 월 9 ～ 10 일 , day 223 ～ 224) 까지 증가 후 감소하였다.

남한강 구간(PD3 지점)에서 표층 수온은 4.5～31.1℃(평균 20.6℃), 중층 수온은 4.4～28.3℃(평균 19.5℃), 바닥층 수온 은 4.4～25.5℃(평균 17.9℃) 범위로 조사되었다(Fig. 2b,

3b). 표층과 바닥층의 수온차는 0.0～8.5℃(평균 2.8℃) 범위

를 나타내었고, 최대 수온차는 8월 10일(day 222)에 조사되 었다. PD2 지점과 유사하게 5월 중순(day 131)부터 8월 말 (day 240)까지 강우기를 제외하고 표층과 바닥층에서 대부분

5℃ 이상의 수온 차이를 보였다. 표층과 바닥층의 밀도차는

0.00～2.33 kg/m

(평균 0.64 kg/m

) 범위로 나타났다. 4월부 터 12 월까지 전체적인 변화 경향은 PD2 지점과 유사한 형태 였다. 표층과 바닥층간 밀도 차이는 5월 초에서 6월 말까지 0.21 kg/m

에서 2.00 kg/m

까지 그 감소폭이 다소 완만하게 증가하였으나, 강우와 유입량 변동에 따라 밀도차는 8월 1일 (day 213) 0.30 kg/m

까지 감소하였다 . 8 월 10 일 (day 222)

2.33 kg/m

로 밀도차는 최대를 보이며 증가한 후 9월 10일

(day 253) 0.27 kg/m

로 이후 감소하였다 .

북한강 구간(PD4 지점)의 경우 표층 수온은 5.7～30.1℃

( 평균 20.1 ℃ ), 중층 수온은 5.6 ～ 26.9 ℃ ( 평균 19.0 ℃ ), 바닥 층 수온은 5.8～24.8℃(평균 17.7℃) 범위로 조사되었다(Fig.

2c, 3c). 표층과 바닥층의 수온차는 -0.4 ～ 7.3 ℃ ( 평균 2.4 ℃ ) 범위를 나타내었고, 최대는 7월 6일(day 187)에 조사되었다.

표층과 바닥층의 밀도차는 0.03～1.81 kg/m

(평균 0.54 kg/m

) 범위로 나타났다 .

표층과 바닥층의 수온차는 PD2 지점에서 최대 10.3℃로 나 타났으며 , 전반적으로 4 월 초까지 전 층에서 1 ℃ 이하의 차이 를 보였으며, 5월 중순부터 8월 말까지 강우기를 제외하고 표 층과 바닥층에서 대부분 4 ℃ 이상의 수온차를 나타냈다 . 10 월 초순이 지나면서 1℃ 이하로 감소하였다. 표층과 바닥층의 밀 도차는 PD2 지점에서 최대 2.47 kg/m

로 나타났다 . 다른 수온 조사(Na and Park, 2005; NIER, 2008; Son et al., 2020)에서 도 유사한 기간에 5℃ 이상 수온차를 보고하고 있다.

3.3 Thermal structure

수온약층 깊이와 두께 변화, 수온약층 깊이에서의 최대 수 온 경사(maximum water temperature gradient)와 최대 밀도 경 사(maximum density gradient) 변화를 Fig. 4, 5에 제시하였다.

팔당댐 앞 구간(PD2 지점)에서 수온약층 깊이는 0.50～

13.55 m(평균 4.11 m) 범위에서 형성되었다(Fig. 4a). 팔당댐 의 방류량이 증가하는 시기에 수온약층 깊이도 급격하게 증 가하였다 . 이는 발전과 수문 방류가 저층에서 발생하기 때문 에 저층 방류수 혼합의 영향으로(Martin and McCutcheon,

1999) 수온약층이 깊은 수심으로 이동한 것으로 판단된다 .

수온약층 두께(0.2 kg/m

/m 기준)는 5월 중순(5월 17일, day 137) 약 1.0 m 에서 7 월 7 일 (day 188) 일 3.84 m 까지 두꺼워 진 후 강우로 인한 방류량 증가로 두꺼워졌다가 얇아짐을 반 복하였다 (Fig. 5c). 8 월 초 (8 월 3 일 , day 215) 에 다시 4.71 m 를 나타낸 후 9월 2일(day 245) 0.63 m로 얇아졌다.

남한강 구간 (PD3 지점 ) 에서 수온약층 깊이는 0.50 ～ 6.50 m(평균 4.28 m) 범위를 보였다(Fig. 4b). 6월 중순～8월 말

Fig. 4. Temporal variations in the thermocline depth (thermD) and zone from top layer (thermT) to bottom

layer (thermB) of thermocline (

 > 0.2 kg /m

/m) at PD2 (a), PD3 (b), and PD4 (c).

류인구ㆍ이보미ㆍ조용철ㆍ최황정ㆍ신동석ㆍ김상훈ㆍ유순주

398

Fig. 5. Temporal variations in the maximum water temperature gradients (a) and maximum density gradients (b) at a thermocline depth, and thermocline thickness (c, if 

 > 0.2 kg /m

/m).

까지 강우로 인한 방류 기간을 제외하고 수온약층이 형성되 었으며, 수온약층 깊이는 수심 6.5 m에서 주로 나타났다. 수 온약층 두께 (0.2 kg/m

/m 기준 ) 는 5 월 중순 (5 월 16 일 , day 137) 0.24 m에서 6월 26일(day 177) 5.79 m로, 7월 6일(day 187)

2.53 m 로 변화하였으며 , 강우로 인한 방류량 증가로 7 월 말

까지 얇아졌다(Fig. 5c). 8월 초 (8월 5일, day 217)에 다시 7.0 m까지 형성된 후 9월 4일(day 247) 1.11 m로 얇아졌다.

북한강 구간(PD4 지점)에서 수온약층 깊이는 1.40～6.50 m(평균 3.87 m) 범위를 보였다(Fig. 4c). 수온약층 두께(0.2 kg/m

/m 기준)는 5월 중순(5월 18일, day 138) 0.69 m에서 6 월 26일(day 177) 4.75 m로, 7월 18일(day 199) 5.43 m로 변 화하였으며, 강우로 인한 방류량 증가로 7월 말까지 얇아졌 다. 8월 초(8월 5일, day 217)에 다시 4.07 m를 형성한 후 9 월 8일(day 248) 1.19 m로 얇아졌다(Fig. 5c).

평균 수온약층 깊이는 PD3 > PD2 > PD4 지점(4.28 m >

4.11 m > 3.87 m) 순으로 나타났다 . 전반적으로 5 월 중순 이 후 최대 수온 경사와 최대 밀도 경사는 각각 1.0℃/m, 0.2 kg/m

/m 이상을 나타냈다 (Fig. 5a, b). 7 월 초 최대 수온 경사 와 최대 밀도 경사는 가장 큰 값에 도달하였다. 특히, PD4 지 점에서는 7 월 7 일 (day 188) 최대 수온 경사와 최대 밀도 경 사가 2.70℃/m, 0.64 kg/m

/m로 가장 큰 값을 보였다. 강우와 방류로 수온 경사와 밀도 경사는 일시적으로 감소하지만 , 8 월 초에 다시 증가한 후 감소하는 경향을 보였다. 8월 중순 최대 수온 경사 , 최대 밀도 경사 , 수온약층 두께가 다른 지점 에 비해 PD3 지점에서 가장 큰 값을 보였으며, 이는 북한강 유입수가 남한강 구간의 저층으로 유입하여 수직 경사가 증가

하여 나타난 것으로 판단된다 . 밀도 경사 0.2 kg/m

/m 기준으 로, 5월 중순에서 9월 초순까지 수온약층이 형성되었다.

수온성층과 기상 , 댐ㆍ보 운영자료의 관계를 알아보기 위 해 수온성층 등 관련 변수에 대해 상관 분석을 수행하여, Pearson's correlation matrix 로 제시하였다 (Fig. 6). 유입수의 수온은 북한강, 남한강, 경안천의 수질 자동측정망 가평(GP), 양평(YP), 경안천(GAC) 지점(Fig. 1a)의 자료를 이용하였다.

자동측정망 수온 자료를 팔당호 유입 수온으로 가정하기에 는 위치와 거리, 수직 경사 등으로 인해 오차가 존재하지만, 인근 하천수질측망 지점(ME, 2020)의 수온과 매우 강한 상 관성(r[correlation coefficient] = 0.993 ~ 0.997, p-value <

0.001)을 보였기 때문에 유입수 수온으로 가정하였다.

지점별 최대 밀도 경사(MDG, maximun density gradient) 는 수온약층 두께(TT, thermocline thickness), 기온(Ta), 유입수 수온(Tw

)과 양의 상관관계를 보였다(r = 0.47 ~ 0.85, p-value < 0.5). 특히 , 기온 (Ta) 과 유입수 수온 (Tw

) 은 강한 양의 상관관계를 나타내었다(r = 0.81 ~ 0.92, p-value <

0.5). 하지만 , 최대 밀도 경사와 수온약층 두께는 강우 , 팔당

호 유입 및 유출 유량(Q

), 체류시간과의 상관성이

나타나지 않았다 (p-value > 0.5). 이는 팔당호 유입 및 유출

유량이 상류 댐ㆍ보와의 연계 운영으로 조절되기 때문에 기

온과 수온의 변화와 다른 변동성을 갖기 때문이다 . 유량 변

동성이 성층에 끼치는 영향은 시계열 변화(Fig. 4, 5)에 잘

나타났다 . 수온약층 깊이가 깊어지고 두께가 얇아지며 , 최대

수온 경사와 최대 밀도 경사가 작아지는 시점은 팔당호의 유

입 및 유출 유량의 변동성이 커지는 시기와 동일하였다 .

팔당호에서 수온성층의 발달은 기온의 증가로 인해 팔당호 내 수직 수온 경사가 증가하고, 동시에 남한강 유입수와 북 한강 유입수의 수온 차이가 증가하면서 수온약층의 두께는 두꺼워지고, 최대 수온 경사와 최대 밀도 경사는 증가하게 된다 . 이러한 발달 과정은 거의 5 월에 시작하여 9 월에 사라 지게 되며, 성층 형성 기간에도 유입 및 유출 유량의 변동성 이 증가하면 수온성층은 거의 소멸 후 다시 발달하게 된다 . 팔당호 내 북한강 구간과 남한강 구간은 유입 및 유출 유량 과 성층 정도에 따라 상ㆍ하부에 상류방향 또는 하류방향의 흐름이 서로 교차하는 것으로 나타났다. 상관 분석을 통해 수온성층의 발달은 유입수의 수온 차이가 가장 큰 요인으로 작용한 것으로 판단할 수 있다.

3.4 Spatial flow variations

유입수가 저수지 내 동일 밀도층을 따라 이동하는 것을 고 려하여(Martin and McCutcheon, 1999), 팔당호 내 유입수의 밀도와 동일한 수심을 Read et al. (2011) 가 제시한 수온약층

깊이의 계산식을 참고하여 산정하였다 . 유입수의 수온은 자 동측정망 가평(GP), 양평(YP), 경안천(GAC) 지점(Fig. 1a)의 자료를 이용하였다 . 수온과 밀도 관계를 통해 유입수 수온을

밀도(

)로 변환하였다. 팔당호 내 정점별 수심 1 m 간격의

밀도 분포에서 유입수의 밀도에 해당하는 상ㆍ하부 수심(

,



) 과 해당 수심에서의 밀도 (

, 

) 를 선정하였다 . 이때 

는 

와 

의 사이에 위치하며 (

< 

< 

), 밀도의 분포 를 선형으로 가정하고 상ㆍ하부 수심 (

, 

)을 보간하여 유 입수의 밀도와 동일한 수심(

)을 산정하였다. 이러한 산정 방식은 대기와 수표면 간의 열 교환에 의한 수온 변화, 유입 ㆍ유출에 의한 열의 이송과 확산 등은 고려되지 않았지만 , 유입수가 저수지 내 공간적으로 분포 가능한 수심을 빠르고 간단하게 추정할 수 있을 것으로 판단된다 .

자동측정망 자료 중에 유효하지 않은 자료는 제외하여, 월

별 유입수 수온과 밀도 변화를 Table 2에 나타내었다. 남한

강 유입수(YP)와 경안천 유입수(GAC)의 수온 변화는 유사

Fig. 6. Pearson's correlation matrix of the variables. Number (-1.0 ~ 1.0), correlation coefficient; Crosses, insignificant

coefficients (p-value > 0.05); MDG and TT, maximum density gradient and thermocline thickness at the monitoring

sites (PD2, PD3, and PD4); Ta, air temperature; Rain, rainfall; Q, total discharge of PDD, CPD, and IPW; R

:

Q

/ [Q

+ Q

], R

: Q

/ [Q

+ Q

]; HRT: hydraulic retention time in the Paldang Reservoir; Tw,

water temperature at the automatic monitoring sites (GP, YP, and GAC).

류인구ㆍ이보미ㆍ조용철ㆍ최황정ㆍ신동석ㆍ김상훈ㆍ유순주

400

하였으며 , 북한강 유입수 (GP) 의 수온은 변동성이 상대적으로 작게 나타났다. 이는 북한강 유입수(GP)가 청평댐의 저층 발 전 방류로 다른 지점에 비해 기상 조건에 영향을 적게 받기 때문이다. 평균적으로 4월 수온은 경안천 유입수(GAC) > 북 한강 유입수 (GP) > 남한강 유입수 (YP) 순으로 보였으며 , 북 한강과 남한강 유입수의 수온 차이는 월평균 0.4℃로 나타났 다. 특히, 4월 말(4월 28일, day 118)경에는 남한강 유입수의 수온이 북한강 유입수의 수온에 비해 2℃ 정도 낮게 나타났 으며, 이는 상류 유역의 강우 영향으로 일시적으로 낮은 수 온의 유입수가 유입된 것으로 판단된다. 이후 5～9월에는 남 한강과 경안천의 유입수가 북한강의 유입수보다 높은 수온 을 보였다. 유효한 자료를 대상으로 북한강 유입수 대비 남 한강 유입수의 수온과 밀도 차이는 7.7℃, 2.13 kg/m

로 8월

5일(day 217) 가장 크게 나타났다. 10월에는 각각 유입수의

평균 수온과 밀도는 유사하였으며, 이후 11월과 12월의 평균 수온은 북한강 유입수 (GP) > 남한강 유입수 (YP) > 경안천 유입수(GAC) 순으로 나타났으며 이에 따라 평균 밀도는 그 와 반대의 크기 순서를 보였다 . 이러한 현상에 대해 NIER (2008)과 Kong (2019)는 상류 댐의 영향으로 북한강의 수온 이 가온기 ( 봄～여름 ) 에는 남한강의 수온보다 낮고 , 감온기 (늦가을～겨울)에는 남한강의 수온보다 약간 더 높기 때문인 것으로 해석하였다 .

지점별 수직 밀도 분포에 대한 각 유입수의 밀도와 동일한 수심을 산정하여 지점별로 제시하였다 (Fig. 7a ～ c). 5 ～ 9 월 남한강과 경안천의 유입수가 북한강의 유입수보다 높은 수 온을 보였기 때문에 , 지점별 상층부에 남한강과 경안천 유입 수의 밀도와 유사한 밀도가 분포하였다. 수층의 중ㆍ하층부 는 북한강 유입수의 밀도와 유사한 밀도가 분포하였다 . 팔당 댐 앞 구간(PD2)의 경우(Fig. 7a) 수온약층 깊이의 하층에서 북한강 유입수와 동일 밀도가 분포하고 , 상층에는 남한강과 경안천 유입수와 동일 밀도가 분포하였다. 이러한 분포는 남 한강 구간(PD3, Fig. 7b)과 북한강 구간(PD4, Fig. 7c)에서도 유사하게 나타났다. 5～9월 수온성층이 형성되면 남한강 구 간에서는 북한강, 남한강, 경안천 유입수와 동일 밀도가 북

한강 구간보다 상대적으로 깊은 수심에서 형성되었다 . 이는 남한강 구간(PD3)의 수층에서 남한강 유입수가 거의 전 수 층에 영향을 끼치지만 , 저층에서 북한강 유입수가 영향을 끼 칠 수 있음을 의미한다. 동 기간에 청평댐과 이포보의 방류 량 비율이 54:46 으로 청평댐 방류량이 많게 유지되기 때문 에, 낮은 수온의 북한강 유입수가 남한강 저층으로 유입되었 을 것으로 판단된다. NIER (2016)과 Ryu et al. (2020)는 유 속 및 유향의 현장 조사와 수치모의 결과를 통해 남한강 구 간의 저층에서 상류 방향의 흐름을 해석하였다. 특히 8월 초 에서 중순에 걸쳐 전 구간에서 성층이 발달하며 수층 상ㆍ하 부의 밀도차가 크게 나타났고, 상층에서 남한강 유입수, 하 층에서 북한강 유입수의 흐름이 지배적인 것으로 나타났다.

5월 이전과 9월 이후에서 팔당호 내 수층의 밀도차가 전반적 으로 0.2 kg/m

미만으로 나타났으며, 전 수층에서 유입수 밀도와 동일한 수심이 성층 형성기에 비해 뚜렷하게 나타나 지 않았다 . 하지만 , 팔당댐 앞 구간의 표층에서 북한강 유입 수(GP)의 밀도와 유사한 밀도가 일정기간 동안 나타났다. 이 는 북한강 유입수가 남한강 유입수보다 밀도가 낮아져 팔당 호 상층부로 유입되는 것을 의미한다.

팔당호 내 흐름 양상을 보다 명확하게 파악하기 물환경측 정망의 EC 농도를 이용하였다. Kong (2019)은 2013년과 2014 년을 대상으로 북한강과 남한강 상류에서 팔당호 유입 부까지 EC 농도를 비교하여 북한강이 연평균 100 μS/cm 수 준 , 남한강이 200 μS/cm 이상을 나타냈다고 보고하였다 . 이 는 유입수의 EC 농도가 집중 강우나 홍수기로 인한 방류량 증가 시기를 제외하고 그 농도 범위가 유역 특성에 따라 유 입수별로 고유값을 나타내기 때문이며, EC 농도는 유입수의 팔당호 내 흐름과 물질의 혼합을 파악하는 지표로 활용되어 왔다(Kong, 2019; NIER, 2008; Ryu et al., 2020).

팔당호 내 물환경측정망 (Fig. 1a) 의 EC 농도 변화를 Fig. 8 에 제시하였다. 자동측정망 가평(GP), 양평(YP), 경안천

(GAC) 지점의 EC 농도를 북한강, 남한강, 경안천 유입수의

농도로 가정하면, 2019년 유입수의 평균 EC 농도는 가평 (GP), 양평(YP), 경안천(GAC) 지점에서 각각 112 μS/cm

Month (days

) Number of data Tw

( ℃ ) 

(kg/m

)

GAC

GP

YP

GAC GP YP GAC GP YP

Apr (101-120) 20 16 20 15.4 12.6 12.2 999.04 999.43 999.49

May (121-151) 31 31 31 20.7 16.1 19.8 998.07 998.96 998.24

Jun (152-181) 30 30 30 24.5 19.3 24.4 997.18 998.36 997.21

Jul (182-212) 21 31 9 26.7 21.8 26.3 996.62 997.85 996.72

Aug (213-243) 5 31 1 26.7 23.5 28.9 996.62 997.44 995.99

Sep (244-273) 8 30 4 22.8 21.9 22.8 997.59 997.81 997.60

Oct (274-304) 31 31 31 18.6 18.8 18.8 998.49 998.46 998.46

Nov (305-334) 30 26 26 11.2 12.5 11.6 999.56 999.43 999.53

Dec (335-346) 12 12 12 5.6 7.1 6.3 999.96 999.92 999.94

1)

day of year,

Tw: water temperature,



: water density,

GAC: Gyeongan cheon,

GP: Gapyeong, and

YP: Yangpyeong.

Table 2. Monthly average water temperature and water density at the automatic monitoring sites from April to December 2019.

( 최소～최대 : 94 ～ 137 μS/cm), 274 μS/cm(195 ～ 324 μS/cm), 424 μS/cm(152～525 μS/cm)로 나타났다.

북한강 구간에서 상류인 SB 지점의 농도(평균 135 μS/cm, 최소～최대: 105～202 μS/cm)는 일부 방류량 증가 시기를 제외하곤 북한강 유입수(GP) 농도와 유사하였다(Fig. 8c). 하 지만, 남한강 구간과 인접한 PD4 지점의 농도(Fig. 8f)는 수 심별로 다양하게 변화하였다. PD4 지점 표층(0.5 m) EC는 5～9월 평균 223 μS/cm(125～269 μS/cm)로 바닥층(평균 117 μS/cm, 최소～최대: 107～129 μS/cm)에 비해 높게 나타 났다. 이는 표층은 남한강 유입수의 영향을 받고, 바닥층은 북한강 유입수의 영향을 받는 것으로 볼 수 있다. 또한, 5～9

월을 제외한 기간에는 표층이 오히려 낮은 농도를 보이고 바 닥층이 높은 농도를 보인다. 이는 해당 기간에 기온 변화에 상대적으로 민감한 남한강 유입수가 북한강 유입수보다 낮 은 수온(높은 밀도)으로 저층에 영향을 주기 때문인 것으로 판단된다.

남한강 구간 상류인 PD1 지점에서는 수직 전 층에서 평균 적으로 270 μS/cm를 나타내었으나, 바닥층에서 일부 기간(8 월, 최소 182 μS/cm)을 제외하고 유입 경계와 유사한 EC 농 도 분포를 보였다(Fig. 8b). 남한강 구간 하류 지점인 PD3 지 점은 표층(0.5 m)과 중층(4.0 m)의 농도(평균 270 μS/cm)는 상류 PD1 지점의 농도와 아주 유사한 경향을 나타내지만, Fig. 8. Temporal variations in the electrical conductivity (EC) at the sites (a: PD5, b: PD1, c: SB, d: PD2, e: PD3, f: PD4).

Dashed lines indicate 150 μS/cm of EC, shapes indicate the monitoring depths (unit: m).

Fig. 7. Temporal variations in the depths of inflow water density at PD2 (a), PD3 (b),

and PD4 (c). The gray zone indicates a less than 0.2 kg/m

difference between

the water density of the surface layer and the density of the bottom layer.

류인구ㆍ이보미ㆍ조용철ㆍ최황정ㆍ신동석ㆍ김상훈ㆍ유순주

402

바닥층의 EC 농도는 6～9월 초까지 낮은 농도(평균 195 μ S/cm, 125 ～ 285 μS/cm) 를 보였다 (Fig. 8e). 특히 , 8 월에는 평 균 149 μS/cm를 보였으며, 남한강 유입수의 EC 농도 보다는 북한강 유입수의 EC 농도와 더 유사하였다 . 이러한 결과는 앞서 제시한 바와 같이 5～9월 성층의 형성과 북한강 유입 수의 유량이 증가하면서 남한강 구간의 바닥층에 북한강 유 입수가 유입되는 현상을 명확하게 보여준다. 또한 수온이 최 대로 증가는 8월에 그 유입 정도가 더욱 강하게 나타났다.

북한강 유입수가 남한강 구간 바닥층을 따라 상류 방향의 흐 름이 발생하면 저층의 유속은 감소하고 국지적 체류 시간이 증가하게 될 것이다(NIER, 2016; Ryu et al., 2020). 저층에 서 국지적 체류시간이 증가하고 하절기 수온 상승에 따른 유 기물의 분해속도가 증가하게 된다면 (Liu et al., 2019), 이러 한 조건들은 남한강 구간 바닥층에서의 빈산소화(DO 2

mg/L 이하) 상태를 발생시키는 요인으로 작용할 수도 있다.

경안천 구간에서의 EC 농도(평균 325 μS/cm, 최소～최대:

220 ～ 463 μS/cm) 는 경안천 유입수와 그 변화 양상이 유사하

지만, 유입 경계의 농도(평균 424 μS/cm )보다 낮게 나타났

다 (Fig. 8a). 이는 경안천에서 팔당호로 유입되면서 얕고 넓

은 만입부를 지나면서 희석된 것으로 판단된다. 경안천 유입 량에 비해 상대적으로 남한강과 북한강 유량이 크기 때문에 그 흐름이 차단되어(Na and Park, 2005) 희석 효과와 국지적 체류시간은 증가할 것으로 판단된다 .

팔당댐 앞 구간에서의 EC 농도는 5～9월 성층이 발달하는 기간 동안 바닥층에서 상대적으로 낮은 EC 농도 ( 평균 135 μ S/cm, 최소～최대: 117～203 μS/cm)가 유지되고, 표층은 높 은 EC 농도 ( 평균 243 μS/cm, 최소～최대 : 191 ～ 287 μS/cm) 가 유지되었다(Fig. 8d). 바닥층은 북한강 유입수의 EC 농도 와 유사하고 , 표층은 남한강 유입수의 EC 농도와 유사하였 다. 5～9월을 제외한 기간에는 유입수의 수온과 밀도 차이가 상대적으로 작기 때문에 수층 혼합의 영향으로 EC 농도 차 이도 작아졌다. 또한, PD4 지점과 유사하게 PD2 지점에서도 수층 간의 EC 농도가 역전되는 현상도 나타났다. 북한강 구 간의 PD4 지점에서와 동일한 현상으로 북한강 유입수와 남 한강 유입수의 수온차가 성층 형성기 이후 전환되어 나타난 현상으로 판단된다.

현장 측정 자료만으로 팔당호 내 각 유입원별 기여도를 파 악하기에는 한계가 있지만, 상기 결과에 따라 팔당호 내 공 간별 EC 농도 분포는 수온과 밀도 성층에 따른 유입수의 흐 름 경로를 나타내는 지표로 활용할 수 있다.

4. Conclusion

팔당호의 주요 지점에서 고빈도 수온 조사를 수심별로 수 행하였고 , 수온과 밀도의 수직 경사 , 수온약층 깊이와 두께 를 계산하여 팔당호 내 성층 변화를 정량화하였다. 수문기상, 상류 댐ㆍ보의 운영자료 , 유입수의 수온ㆍ밀도와 EC 농도 분포를 비교하여 팔당호 내 흐름 특성을 파악하였다.

수문기상, 댐과 보의 운영 조건에 따라 2019년 5～9월까지 유입수인 청평댐과 이포보의 방류량 비율은 54:46의 분포를

보였고, 그 외의 기간에서 32:68의 분포를 보였다. 수온과 기 온이 높은 5 ～ 9 월까지 청평댐이 이포보에 비해 많은 양을 방류하였다.

팔당댐 앞 구간에서 표층과 바닥층의 수온차는 최대 10.3 ℃ 범위로 나타났으며, 5월 중순부터 8월 말까지 강우기를 제외 하고 대부분 5 ℃ 이상의 수온 차이를 보였다 . 표층과 바닥층 의 밀도차는 최대 2.47 kg/m

로 7월 중순 최대에 도달한 후 강우와 방류로 감소되며, 8월 초 2.34 kg/m

까지 증가한 후 감소하였다. 수온약층 두께는 4.7 m까지 발달하였으며 수온 약층의 깊이는 급격한 방류 증가 시기를 제외하면 수심 3～

6 m에서 형성되었다. 밀도 경사 0.2 kg/m

/m 기준에서 5월 중순에서 9월 초순까지를 수온약층 형성기로 구분하였다.

유입수의 밀도와 팔당호 내 수층에서 동일 밀도층 수심을 산정하고, 시공간적 EC 농도 분포를 이용하여 유입수의 흐 름 경로를 분석하였다. 5월 중순에서 9월 초순까지를 수온성 층 형성기로 볼 때, 해당 시기에는 상대적으로 높은 수온(낮 은 밀도 ) 의 남한강과 경안천 유입수가 팔당호 상층부로 흐름 경로를 나타내었다. 동 기간에 낮은 수온(높은 밀도)의 북한 강 유입수는 팔당호 저층부로 흐름 경로를 보여주었다 . 강우 로 인한 방류 시점과 10월 이후 유입수의 수온이 낮아지는 시기는 성층 약화기로 볼 수 있으며 , 수층은 전반적으로 수 직 혼합이 강하게 나타났다. 수직 혼합기에도 남한강과 북한 강 유입수의 밀도차에 의해 팔당호 저층부에 남한강 유입수 가 흐름 경로를 나타내기도 하였다. 팔당호 내 유입수 흐름 은 유입원별 EC 농도와 팔당호 내 수직 EC 농도 분포로 더 욱 명확하게 확인할 수 있었다. 이러한 흐름 경로는 물질의 이동에 직접적인 영향을 주어 , 상대적으로 오염도가 높은 남 한강과 경안천 유입수가 하절기 팔당호 상층부로 유입되는 요인으로 작용할 것으로 판단된다 .

유입수의 흐름 경로 해석은 저수지에서 물질의 이송과 확 산 작용을 보다 잘 분석할 수 있는 기반을 제공하며 , 저수지 관리적 측면에서 댐 및 보의 방류 유량과 방류 시기에 따른 수질 변화를 예측하거나, 선택취수 시설의 운영 등에 활용할 수 있을 것이다. 체류시간이 짧고 혼합 양상이 복잡한 팔당 호는 상수원수로 사용되기 때문에 고빈도 조사 자료의 지속 적인 축적이 더욱 중요하며, 향후 고빈도 자료를 기반으로 팔당 상수원의 물리ㆍ화학ㆍ생물학적 변화를 보다 명확하게 해석할 수 있을 것으로 기대한다.

Acknowledgement

본 논문은 환경부의 재원으로 국립환경과학원 한강물환경 연구소의 지원으로 수행하였습니다 (NIER-2019-01-01-066).

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