JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF AGRICULTURAL ENGINEERS, NOV. 2009, pp. 53-62
EFDC모형을 이용한 새만금호 내 해수유통량에 따른 오염물질 혼합 변화 모의
Simulations of Pollutant Mixing Regimes in Seamangeum Lake According to Seawater Exchange Rates Using the EFDC Model
정희영*․류인구*․정세웅*,†
Jeong, Hee Young*․Ryu, In Gu*․Chung, Se Woong*,†
ABSTRACT
The EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code), a numerical model for simulating three-dimensional (3D) flow, transport, and biogeochemical processes in surface water systems including rivers, reservoirs, and estuaries, was applied to assess the effect of sea water and fresh water exchange rates (Qe) on the mixing characteristics of a conservative pollutant (tracer) induced from upstreams and salinity in Saemangeum Lake, Korea. The lake has been closed by a 33 km estuary embankment since last April of 2006, and now seawater enters the lake partially through two sluice gates (Sinsi and Garyuk), which is driving the changes of hydrodynamic and water quality properties of the lake. The EFDC was constructed and calibrated with surveyed bathymetry data and field data including water level, temperature, and salinity in 2008. The model showed good agreement with the field data and adequately replicated the spatial and temporal variations of the variables. The validated model was applied to simulated the tracer and salinity with two different gate operation scenarios: RUN-1 and RUN-2. RUN-1 is the case of real operation condition (Qe=25,000,000 m3) of 2008, while RUN-2 assumed full open of Sinsi gate to increase Qe by 120,000,000 m3. Statistical analysis of the simulation results indicate that mixing characteristics of pollutants from upstream can be significantly affected by the amount of Qe.
Keywords: Saemangeum lake; EFDC model; mixing regime; seawater exchange rates
I. 서 론*
새만금호는 대규모 간척 담수호로써 방조제 끝막이 공사 완 료 후 호 내측과 외측의 수리 및 수질 그리고 퇴적 환경 등의 변화가 예상된다 (Kim, 2008). 특히 개방 수역 조건에서 유지 되어왔던 수체의 염도가 낮아지고 오염물질의 수송과 혼합의 주된 에너지원이었던 조위와 유속이 감소하면, 호 내 정체구역 에서는 조류의 증식 등 수질오염 피해가 우려된다. 아울러 유 역으로부터 유입하는 유사와 입자상 물질의 퇴적도 촉진 될 것으로 예상된다. 따라서 정부에서는 이러한 피해를 최소화하
* 충북대학교 대학원
† Corresponding author. Tel.: +82-43-261-3370 Fax: +82-43-272-3370
E-mail address: [email protected] 2009년 9월 1일 투고
2009년 10월 5일 심사완료 2009년 11월 23일 게재확정
기 위해 상류 유역의 오염부하량을 줄이고 호 내 정화 능력을 향상시키기 위한 종합적인 수질관리대책을 수립하여 추진 중에 있다.
하구호의 특징은 상류 하천에서 흘러 들어오는 담수와 배수 갑문을 통해 들어오고 나가는 해수가 만나는 기수역으로서 조 석이나 하천에서 유입되는 유량의 영향을 동시에 받는다. 기수 역은 담수와 해수가 만나서 혼합될 때 밀도차로 인해서 혼합 이 원활이 이루어 지지 않기 때문에 오염물질이 퇴적되고 정 체하는 환경 특성을 가진다. 이러한 간척 담수호의 문제점은 방조제 건설로 인하여 개방해역이 폐쇄성 담수호로 변하면서 개방 해역일 때의 수리․수질적인 특성이 변하게 된다는 것이 다. 즉, 오염물질의 확산에 문제가 생기고 기존에 외해로 빠져 나가던 오염물질들도 방조제로 인하여 원활하게 빠져나가지 못 해 다양한 수질문제를 야기하게 된다 (Kim, 2004).
따라서 방조제 건설이 완료되면 방조제 건설 전보다 상대적 으로 하천에서 유입되는 담수의 영향력이 커지게 되면서 상류
에서 유입되는 하천의 수질관리대책에 관심을 기울이고 홍수시 상류 침수 피해를 줄이기 위한 대책 마련과 배수갑문 운영을 통한 수질관리를 동시에 시행하여 수질오염으로 인한 피해를 최소화하면서 담수호를 조성해야 한다. 그중에서도 담수호를 조성하는 과정에서 먼저 고려되는 것이 배수갑문 운영을 통한 해수 유입 및 유출량을 관리하는 것이다. 배수갑문을 통한 해 수유통량은 방조제 건설 이전보다 그 양이 줄어들고 상류 하 천에서 유입되는 담수의 영향력이 커지게 되는 것이 사실이지 만 배수갑문을 통해 유통되는 해수의 양이 상류 하천을 통해 유입되는 담수의 양보다 월등히 많기 때문에 효과적인 배수갑 문 운영이 최적화된 담수호를 만들기 위해 꼭 필요하게 된다 (Park, 2007).
방조제 건설 완료 후 새만금 수역 내의 수문학적 과정은 만 경강 및 동진강을 통해서는 고농도의 오염물질을 포함한 담수 가 유입되고, 배수갑문을 통해서는 저농도의 오염물질을 포함 한 해수가 유입되어 혼합됨으로써, 만경강 및 동진강 유입수의 오염농도를 희석시키는 작용을 하고 있다. 새만금 유역처럼 담 수와 해수가 만나는 천이수역은 해수에 의한 희석현상이 가장 중요한 자정기작이 되고 있으며 이것은 희석률 (Flushing Rate) 로 정의 될 수 있다 (Fisher et al., 1979). 끝막이 공사이전에 는 해수 유통으로 인해 이 같은 희석효과가 매우 커서 새만금 수역 내에서 심각한 오염이 관찰되지 않았으나, 끝막이 공사이 후에는 부분적인 해수유통을 하고 있음에도 해수 유통량의 감 소로 인하여 희석효과가 예전에 비해 많이 제한된 모습이다 (Park, 2008).
현재 조성 단계에 있는 새만금호에서 해수 유통량 변화에 따 른 오염물질의 혼합 특성 변화를 예측하기 위해서는 수리 및 수질 해석이 가능한 수치모델을 적용할 수 있다. 국내에서는 한 국 농어촌공사에서 GEMSS 모델을 이용하여 2002년 1월 1일 부터 12월 31일까지 방조제 4.5 km를 개방하였을 때와 2003년 7월 1일부터 2004년 6월 30일 까지 4호 방조제가 완성되어 방조제 2.7 km 개방상태일 때의 수질 변화를 비교 연구한 사 례가 있다. 연구 결과 방조제 완성 후에 해수유통량이 줄어들 면서 호 내 염분도가 전체적으로 낮아지고 Chl.a와 COD 등의 일부항목에서 수질이 나빠지는 결과가 나타났다 (Korea Rural Community Corporation, 2005). 또 다른 연구로 Park (2007) 은 배수갑문 조작 시나리오에 따른 염분의 호 내 확산 정도와 농도 변화를 비교 분석한 사례가 있다. 이 연구에서 해수 유통 량의 증가에 따라 호 내 수위의 진폭 증가 및 상류 지점의 염 분 농도도 함께 증가한다는 결론을 도출하였다.
2008년도 새만금호는 방조제 건설 이후 신시배수갑문과 가 력배수갑문에서 부분적인 해수유통을 하며 관리 수위를 유지하 는 운영을 하였다. 본 연구의 목적은 배수갑문 운영 방법에 따
른 새만금 호 내 수리 및 오염물질의 이송, 확산 특성 변화를 모의하기 위해 3차원 수리 및 수질 수치해석 모델인 EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code)를 구축하고 적용하는 데 있다. 2008년에 실측한 새만금 호 지형자료를 이용하여 EFDC를 구축하였으며 실측 수온과 염도 자료를 이용하여 모 델을 보정한 후, 추적자 모의기법을 이용하여 신시배수갑문을 완전 개방하여 해수 유통 하였을 경우와 2008년에 운영되어진 부분적인 해수유통을 하였을 경우를 비교하여 해수유통량에 따 른 오염물질의 새만금호 내 확산과 영향 범위를 모의하였다. 본 연구결과는 새만금호의 향후 수질관리를 위한 기초정보를 제공 하며, 구축된 EFDC 모형은 유사 및 수질해석 모델과 연계하여 새만금호로 유입하는 유사의 퇴적과 장기적인 수질 영향 예측, 그리고 다양한 수질관리 대책의 효과 평가와 최적화에 활용 될 수 있다.
II. 연구방법
1. 대상지역
연구 대상지역인 새만금호는 전라북도 군산, 고군산군도, 부 안을 연결하는 33 km의 방조제를 축조하여 조성된 총 면적 40,100 ha의 간척담수호로서 군산시와 김제군, 부안군 등 8개 시․군에 걸쳐있으며 동경 126′10″～ 126′50″, 북위 35′05″~ 35′35″에 위치한다 (Lee, 2005). 새만금 호로 유입하는 주요 하천은 만경강과 동진강이 있으며, 만경강 수계 에는 고산천, 소양천, 삼례천, 탑천 등이 있고 동진강 수계에는 정읍천, 고부천, 원평천, 신평천 등이 유입되고 있다. 만경강의 유역 면적은 1,527.1 km2, 유로연장 77.4 km이며 동진강의 유역 면적은 1,129.3 km2, 유로연장 51.0 km이다. 유역 내 기상관측소는 전주기상대와 방조제 남측 인근에 자동기상관측 소가 1개소 있다 (Fig. 1).
Fig. 1 Layout of Saemangeum lake watershed and location of weather monitoring stations
2. EFDC 모델
가. 모델 개요
EFDC 모델은 하천, 하구에 적용 가능한 3차원 범용 수리 모 델로서 Virginia Institute of Marine Science에서 개발되었다.
EFDC 모델은 3차원 수리해석, 유사 수송 해석, 온냉수 배출 해석, TMDL 수질 해석 등에 광범위하게 사용되고 있으며 최 근에는 Box 형태의 수질 모델인 WASP의 수리모델로 활용되 고 있다 (Hamrick, 1992). 국내에서는 평택호를 대상으로 호 내 준설시 부유사의 확산과 향후 호 내 수질 변화 예측에 대 해 연구한 것과 금강 하류를 대상으로 EFDC- Hydro와 WASP 7.0을 연계하여 수리 및 수질 모의 및 연구한 사례가 있다 (Lee, 2005; Seo, 2009). 최근 Son (2009)은 낙동강 하류부에서 하 구둑의 기능을 평가하고 염수침입 수치 모의를 위해 EFDC를 적 용한 바 있다. 또 미국 Georgia Hartwell Lake에서는 점착성 유사 (Cohesive Sediment)의 거동을 해석하고 시간에 따른 유 사의 시공간적 퇴적분포를 예측한 연구 등 하구에서 유사의 수 송과 퇴적해석에 적용한 사례가 다수 있다 (Sebnem, 2004).
나. 수리 모델 특성
EFDC 모형의 이론과 수치해석은 Blumberg-Mellor 모형과 미국공병단의 Chesapeake Bay 모형과 유사하다. 지배방정식 은 3차원 Reynolds 평균 연속방정식 (1), 수평방향 (x, y) 운 동량방정식 (2, 3), 정수압을 가정한 수직방향 (z) 운동량 방정 식 (4), 밀도 상태방정식 (5), 물질수송 방정식 (6), 그리고 열 수지 방정식 (7)이다 (Hamrick, 1992).
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
여기서, h : 기준면 하 수심 (m), ζ : 기준면에서의 수면 변위 (m), H : 총수심 (=h+ζ) (m), u,v : 직교하는 곡선좌표계 x, y 에서의 수평유속 (m/s), : 곡선좌표계 임의거리
을 만족시키는 metric tensor의 대각성분의 제 곱근, (m), w : 변환된 무차원 연직좌표계 z에서 의 수직유속 (m/s) 성분, p : 압력, 수심 z에서 기준수압
과의 차를 로 나눈 값, f : Coriolis parameter, : 수직 난류 점성계수 (m2/s), : 수직 난류 확산계수 (m2/s),
: 운동량 source-sink 항 (kg․m/s), : 밀도
(kg/m3), : 기준밀도 (kg/m3), T, S : 수온 (℃)과 염분 (psu), C : 오염물 농도 (mg/L), b : 부력 (m/s2), : 수온 (℃) 및 염분 (psu)의 source-sink 항, ω : 침강속도 (m/s), : 생화학적 source-sink 항 및 외부 source-sink 항이다.
EFDC 모델은 수평 방향으로는 직각좌표계 (cartesian)와 직 교곡선좌표계 (curvilinear)를 선택적으로 사용할 수 있다. 직 교곡선좌표계의 특징은 불규칙한 형태의 수체나 복잡하고 구부 러진 하도의 형상을 표현하기 쉽고 만곡한 부분의 격자 구성이 용이하다. 그리고 주 흐름을 중심으로 불필요한 격자구성이 없 이 최소한의 격자 개수로 적절하게 지형 표현이 가능하기 때문 에 비교적 효율적으로 수치해를 구할 수 있고 계산 시간을 줄 일 수 있는 장점이 있다 (Zhen, G. J., 2007).
수직 방향으로는 GVC (Generalized Vertical Coordinate) 와 sigma stretching 좌표계를 사용할 수 있다. sigma 좌표계 의 특징은 다양한 층 두께 설정이 가능하고 수심이 급변하는 영역에 대한 수치 오차를 방지할 수 있지만 수심이 깊은 저수 지와 하구에서의 수온 성층모의나 수직 확산을 정밀히 모의 하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 수평방향으로 직교곡선 좌표계를 사용하였고 수직방향으로는 새만금호의 평균수심이 5 m 미만인 점을 감안하여 sigma stretching 좌표계를 사용 하였다. 그러나 배수갑문 인근의 국부 수역에서 수심은 최고 40 m에 달하므로 향후 성층화에 따른 수질영향을 해석하기 위해서는 이에 대한 고려가 필요할 것으로 판단된다. Fig. 2에 서 (a)는 직교 곡선 좌표계에서 곡선을 표현할 때 가
(a) Curvilinear grid (b) Sigma coordinate Fig. 2 (a) Horizontal curvilinear gird and (b) vertical sigma-
stretch coordinate systems with computation locations of state variables
어떻게 적용되는지를 나타내주며 (b)는 sigma stretching 좌표 계를 나타낸 것인데 2개의 수층 사이에 한 개의 층이 수심에 따 라 stretching되는 것을 표현하였으며 밀도 (ρ), 수온 (T), 염도 등 스칼라 (S), 유속 (u, v, w) 등이 구성된 격자의 어느 지점 에서 계산되어지는지 나타내고 있다.
3. 모델 입력 자료 구성
가. 지형 자료 구성
연구 대상 지역인 새만금호의 수치해석을 위한 유한차분 격 자는 한국 농어촌 공사 새만금 사업단에서 2008년도에 새만금 호를 대상으로 측량한 수치지도를 제공받아 SMS10.0 프로그 램을 이용하여 구성 하였다. 종 방향 격자는 만경강과 동진강 에서 유입하여 신시배수갑문과 가력배수갑문으로 흐르는 주 수 로를 따라 분할하였고 수평방향으로는 직교곡선 좌표계, 수직 방향으로는 sigma 좌표계를 사용하여 총 활성화된 셀 개수는 1,593개 이고 종단방향 51개, 횡단방향 66개이다. 수치해의 안 정성을 고려하여 모의에 사용된 계산 시간 간격 (Time Step) 은 10초로 하였다.
수체는 3개의 층으로 나누어 주었으며, 직교곡선좌표계의 직 교성 판별을 한 결과 평균값이 12.45정도로 격자구성이 적절히 이루어 졌음을 알 수 있다 (Fig. 3). 지형자료의 신뢰성을 확인 하기 위해 모델에서 계산된 저수지 수위별 저수용량과 실측자료 를 비교하여 AME (Absolute Mean Error), RMSE(Root Mean Square Error), R2 (Coefficient of determination)을 산정하였 다 (Table 1). 2008년 모의에서 AME와 RMSE는 각각 15.68
×106 m3, 19.08×106 m3으로 총 저수용량에서 2.03% 오차를 보였으며 R2는 0.999로 나타나 지형자료를 적절히 반영하는 것 을 알 수 있다 (Fig. 4).
나. 초기 조건 구성
본 연구에서 고려한 새만금호 형상과 기간은 2008년 새만금
Table 1 Statistical indices used to evaluate the model accuracy
Statistical Index Equation Desired value
Absolute Mean Error
0
Root Mean Square Error
0
Coefficient of
determination
1
*Qo = observation, Qf = simulations
Qave = mean of observation, N = total number of observation
(a) (b)
Fig. 3 (a) Grid created for Saemangeum lake based on bathymetry data and locations of monitoring stations and (b) Orthogonality deviation
Fig. 4 Comparisons of surveyed and simulated elevation- storage capacity curves
담수호를 대상으로 2008년 1월부터 12월까지였으며, 현재 추 진 중인 방수제 축조에 대한 고려는 하지 않았다. 초기조건은 크게 초기 수위, 수온, 염도, 보존성 물질인 추적자 (Tracer) 농도 등으로 나눌 수 있다. 초기 수위는 모의시작 시점의 수위 인 EL. 0.5 m로 지정하였고 초기 수온과 염도는 한국농어촌 공사 새만금 사업단에서 2008년에 깊이에 따라 상․중․하로 나누어 월별로 측정한 자료를 사용하였다. 호 내에서의 공간적
편차가 크지 않았기 때문에 각 지점들의 평균값을 각 셀에 동 일하게 적용하였다. 본 연구의 모의 기간이 2008년 1월~12월 이기 때문에 모의 시작 지점인 1월의 평균값을 초기농도로 사 용하였다. 각 지점의 수온 평균값은 상층 2.5 ℃, 중층 2.8 ℃, 하층 3.5 ℃이고 염도 평균값은 표층 28.1 ‰, 중층 28.3 ‰, 하층 28.7 ‰로써 수심별 편차는 크지 않았다. 본 연구에서 추 적자 모의를 하기 위하여 Tracer 초기 농도를 0으로 입력해 주 어 유입부에서 입력해준 Tracer 농도가 호 내로 어떻게 확산 되는지 알아볼 수 있도록 하였다.
다. 경계 조건 구성
경계조건은 유입유량, 방류량, 유입수 수온, 염도 그리고 기상 자료, Tracer 농도 등으로 나눌 수 있다. 상류 하천의 유입량 은 일별 유출해석 모형인 WWASS를 이용하여 산정한 2008년 만경대교와 동진대교 지점에서의 일 유입량을 사용하였다. 배 수갑문을 통한 방류량은 한국 농어촌공사 새만금 사업단에서 측정한 새만금호 내측 수위와 저수지 내용적 관계 (Fig. 5)를 식 (8)과 같은 지수함수로 나타내고 각 수위별 저수용량을 산 정한 다음 유입량과 산정된 저수용량을 바탕으로 저류함수식 (9)를 이용하여 방류량을 산정하였다.
× (8)
(9)
여기서 St = 시간 t 일 때의 저수용량, St-1 = 시간 t-1 일 때 의 저수용량, It = 시간 t 일 때의 유입량, Ot = 시간 t 일 때 의 방류유량 이다.
본 연구에서 구축된 지형자료에 대한 물수지의 신뢰성을 확 인하기 위하여 위에서 언급한 방법대로 유입량과 방류량을 산 정하여 모의한 새만금 호 내측 수위를 실측 수위와 비교 평가 하였으며 (Fig. 6) AME와 RMSE를 산정한 결과 각각 0.249 m,
Fig. 5 Relation between water levels and storage capacity of the lake
0.345 m로 호 내 물수지 모의가 성공적으로 이루어 졌다고 판 단된다.
유입수 수온은 2008년도 국립환경과학원 (http://smat.nier.go.
kr)에서 측정한 만경 제수문과 동진 제수문에서의 8일 간격의 실측 수온과 유량자료 그리고 전주기상대의 기온 자료를 회귀 분석하여 산정 하였다. 만경 대교 지점과 동진 대교 지점의 수 온 회귀 방정식을 각각 (10)과 (11)에 나타내었고 R2 값은 각
Fig. 6 Comparisons of observed and simulated water surface elevations
(a) (b)
Fig. 7 Comparisons of observed and simulated inflow water temperatures at (a) Mankyung bridge and (b) Dongjin bridge sites
Fig. 8 Meteorological data used for the simulations: Wind Speed (Uw, ms-1), Wind direction (Ud, degree), Air temperature (Ta, ℃), Relative humidity (Φh, %) Solar radiation (λ, Wm-2), and Cloud cover (Cc)
각 0.962, 0.935로 나타났다. Fig. 7에서는 8일 자료 수온과 모의 수온을 비교하여 나타내었다.
(10)
(11)
여기서, = 유입수 수온 (℃), = 대기 기온 (℃), Q = 유입량 (m3/s)이다.
상류 유입 하천의 염도는 새만금사업단에서 측정한 만경대교 와 동진대교에서의 월별 염도 자료를 사용하였다. 추적자 (보 존성 물질) 농도는 모의 시작시점부터 1 mg/L의 농도를 지속 적으로 만경 대교와 동진 대교 경계부에 각각 주입하였다.
기상자료는 2008년 전주 기상대 (기온, 태양복사에너지, 운 도, 상대습도, 대기 압력 등)와 새만금 AWS( 풍향, 풍속) 자료 를 수집하여 사용하였다 (Fig. 8).
III. 결과 및 고찰
1. 2008년 수온 시계열 모의 결과 비교
2008년 새만금 유입 지점인 만경대교와 동진대교에서의 수온 시계열 변화를 모델의 예측값과 월별 실측값을 비교하여 Fig. 9 에 나타내었고 Table 2에 AME, RMSE와 수온 모의값과 실측 값의 최대값과 최소값을 비교하여 정리하였다. 모의 결과 ME1 과 ML2에서의 AME는 각각 2.07, 2.08 ℃, RMSE는 각각 2.74, 2.70 ℃로 나타났고 DE1과 DL2에서의 AME는 2.51, 1.91 ℃, RMSE는 3.17, 2.15 ℃로 대체적으로 수온 모의가 적절하게 이루어진 것으로 나타났으나 ME1, ML2, DL2 지점에서 모의 후반부에는 실측값에 비해 높게 모의되는 경향을 보였다.
Table 2 Maximum and minimum of simulated and observed water temperatures during the simulation periods and error statistics
Station Max (℃) Min (℃) AME (℃) RMSE (℃)
ME1 Simulated 30.09 1.24
2.07 2.74
Observed 26.19 3.15
ML2 Simulated 30.68 1.63
2.08 2.70
Observed 28.18 1.57
DE1 Simulated 28.82 3.15
2.51 3.17
Observed 26.94 3.07
DL2 Simulated 30.58 1.80
1.91 2.15
Observed 27.28 1.90
2. 2008년 염분도 시계열 모의 결과 비교
2008년 해수유통의 영향을 주로 받는 호 내 만경수역과 동 진수역 각각 4지점에서의 염도 시계열 변화를 모델 예측값과 새만금 사업단에서 측정한 월별 실측값을 비교하였으며 (Fig. 10) 각 지점의 염도 최대값과 최소값 그리고 AME와 RMSE 값을 Table 3에 나타냈다. 모의결과를 보면 ML3과 ML4에서의 AME 는 각각 1.82, 1.51 ppt, RMSE는 각각 2.58, 1.72 ppt로 나 타났고 DL3과 DL4에서의 AME는 2.24, 1.57 ppt, RMSE는 2.71, 2.02 ppt 로 적절히 모의 된 것으로 나타났지만, DL3 지점에서 200일 이후부터 염도가 실측값보다 낮게 모의되는 경향을 보 였다. 이는 동진대교에서 유입되는 담수의 영향으로 희석되었 기 때문으로 판단된다. 오차는 새만금호에서 유입량과 방류량 자료의 시계열 관측이 용이하지 않은 것에 원인이 있다고 판단 되며, 향후 모델의 신뢰도를 높이기 위해서는 유량 계측방법의 개선이 필요하다.
(a) (b)
(c) (d)
Fig. 9 Comparisons of observed and simulated water tem- peratures at (a) ME1 (b) ML2 (c) DE1 (d) DL2.
Table 3 Maximum and minimum of simulated and observed salinity during the simulation periods and error statistics
Station Max (ppt) Min (ppt) AME (ppt) RMSE (ppt)
ML3 Simulated 31.95 24.07
1.82 2.58 Observed 32.54 24.50
ML4 Simulated 32.64 27.28
1.51 1.72 Observed 32.48 27.72
DL3 Simulated 31.43 24.81
2.24 2.71 Observed 31.49 26.69
DL4 Simulated 33.77 27.25
1.57 2.02 Observed 31.97 27.69
(a) (b)
(c) (d)
Fig. 10 Comparisons of observed and simulated water salinity at (a) ML3 (b) ML4 (c) DL3 (d) DL4.
3. 추적자 모의를 이용한 해수유통에 따른 하천수 희 석 영향 예측
2008년 동안 만경수역의 신시배수갑문을 통한 해수 유통량 변화에 따른 새만금호 내 오염물질 확산과 혼합 특성 변화를 알아보기 위해 새만금호를 대상으로 추적자 수치 모의를 실시 하였다. 2008년 갑문 운영조건과 같이 신시배수갑문과 가력배 수갑문을 부분적인 해수유통을 할 때 (RUN-1)와 신시배수갑 문을 완전 개방하여 해수유통 할 때 (RUN-2)를 가정하여 해 수유통량의 차이에 따른 모의를 실시하였다. Table 4에 시나 리오별로 신시배수갑문과 가력배수갑문에서 호 내로 유입되고 외해로 나가는 유출입량을 산정하여 제시하였다. Table 4를 보면 RUN-2일 때의 유출입량이 RUN-1일 때 보다 대략 5배 정도 큰 것을 알 수 있다.
모의결과 추적자 확산의 시공간별 변화(3월, 6월, 9월 12월) 를 Fig. 11에 나타내었다. 해수유통에 따른 하류부 경계조건은 신시배수갑문에 대해 서해측 조위를 입력하였다. 시나리오 RUN- 1에서 3월 추적자 확산 정도를 살펴보면 호 내로 유입되어 들 어온 유량이 작아서 수면 위에 드러난 (Dry) 지형이 많이 있는 것을 알 수 있다. 반면 RUN-2는 해수유입량이 많기 때문에 RUN-1보다 Dry 되는 지형이 적은 것을 볼 수 있다. 2008년 은 가뭄년이었기 때문에 상류로부터 유입하는 담수량이 작았으 며, 외해에서 갑문을 통해 호 내로 들어오는 해수의 영향으로 인해 추적자가 전체적으로 넓게 퍼지지 못하는 것 을 알 수 있다. 시나리오 RUN-1이 RUN-2 보다 갑문 쪽으로 좀 더 넓 게 확산되는 것을 볼 수 있는데 이것은 신시배수갑문에서 상 시 해수유통으로 인해 부분적으로 해수유통 할 때 보다 다량 의 해수가 유입되기 때문인 것으로 판단된다. 즉, 해수가 호 내
Table 4 Amounts of flow exchange between the Saemangeum lake and sea sides for RUN-1 and RUN-2 scenarios (Unit : m3)
Scenario RUN-1 RUN-2
Lake ⇒ Sea Sea ⇒ Lake Lake ⇒ Sea Sea ⇒ Lake January 1,047,585 1,063,254 9,199,162 9,356,138 February 2,670,536 2,523,652 9,723,721 9,453,215 March 2,519,125 2,518,321 10,017,556 10,050,747
April 2,959,037 2,984,343 10,166,454 10,209,573 May 2,930,652 2,930,898 10,525,228 10,541,324 June 2,104,048 2,096,583 9,932,772 9,924,608 July 2,390,520 2,350,909 10,477,038 10,371,821 August 2,210,972 2,248,975 10,864,307 10,808,550 September 1,664,301 1,669,508 10,238,015 10,242,375 October 1,807,675 1,787,461 10,417,474 10,429,815 November 1,293,204 1,287,145 9,343,366 9,366,359 December 1,397,466 1,407,398 9,519,629 9,568,480 Total 24,995,122 24,976,755 120,424,722 120,555,526
(a)
(b)
Fig. 11 Top views of temporal and spatial distributions of tracer concentrations(mg/L) of (a) RUN-1 and (b) RUN-2
로 유입하고 다시 외해로 빠져나가는 현상을 반복하면서 추적 자 농도가 희석되거나 추적자가 외해로 빠져나가는 것을 모델 이 잘 반영하는 것으로 보인다.
Fig. 11에 제시된 추적자 모의결과는 새만금호에서 해수유통 량을 조절함으로써 상류에서 호 내로 유입하는 오염물질의 확 산을 어느 정도 제어할 수 있는지 가능성을 확인해 주는 결과 라 판단된다. 해수유통과 호소 수질과의 관계를 보다 명확하게 밝히기 위해서는 가뭄년이었던 2008년이 아닌 다른 다양한 수 문 사상에도 같은 방법으로 적용을 해봐야 할 것이다. 또, 추 적자 모의는 오염물질의 물리적인 확산과 혼합 정도를 모의하
Table 5 Results of t-test for the simulated tracer concent- rations of RUN-1 and RUN-2 scenarios
station Scenario Average Variance T-value *P-value
ML1 Run-1 0.69 0.15
112.02 0.000
Run-2 0.38 0.06
ML2 Run-1 0.21 0.03
101.24 0.000
Run-2 0.03 0.00
ML3 Run-1 0.05 0.00
87.17 0.000
Run-2 0.00 0.00
ML4 Run-1 0.01 0.00
85.08 0.000
Run-2 0.00 0.00
DL1 Run-1 0.74 0.04
261.32 0.000
Run-2 0.27 0.03
DL2 Run-1 0.14 0.01
74.48 0.000
Run-2 0.07 0.00
DL3 Run-1 0.06 0.01
43.45 0.000
Run-2 0.04 0.00
DL4 Run-1 0.00 0.01
-62.05 0.000
Run-2 0.00 0.00
*Null hypothesis (Ho) : μ1 = μ2, Alternative hypothesis (Ha) : μ1≠ μ2
는 것이기 때문에 향후 추적자 이외에 실제 수질항목들을 모의 대상에 포함하여 해수유통량에 따른 수질 변화를 모의해야 할 것이다. 또한 향후 간척지와 담수호 조성단계에서는 관리수위 유지를 위한 갑문 운영 방법과 해수유통량을 실제 운영에 보 다 가깝게 시나리오에 반영하여 해석하는 노력이 필요하다.
시나리오 RUN-1과 RUN-2의 만경수역과 동진수역 각 조사 정점에서의 추적자 시계열 모의 결과를 비교하여 Fig. 12와 13에 각각 나타냈으며, t-test를 이용하여 해수 유통량 변화에 따른 호 내 혼합 정도 변화의 통계적 유의성 검정을 실시하였 다 (Table 5). 시계열 자료의 비교 결과, 상류 유입부 쪽에 가 까운 4지점 (ML1, ML2, DL1, DL2)에서는 해수유통량에 따 라 추적자의 농도가 큰 차이를 보이지만 갑문쪽으로 가까워질 수록 (ML3, ML4, DL3, DL4) 해수 유통량에 따른 추적자의 농도차이가 미미해지는 것을 알 수 있다.
유의성 검정에서 가설검증의 귀무가설 (H0)은 해수 유통량 변화 (RUN-1 대비 RUN-2)에 따른 호내 추적자 농도 차이가 통계적으로 유의하지 않다는 것이며, 검증결과 p-값이 통계학 적인 유의수준 (α=0.05)보다 작거나 같으면 귀무가설을 기각 하고 대립가설 (Ha)을 채택하게 되어 두 경우에 대해 수질농도 는 차이가 있는 것으로 평가한다. 신뢰도 수준 95 %에 대한 평가 결과, p 값이 모두 유의수준인 0.05보다 작게 나와서 귀 무가설이 기각되어 두 경우의 수질 농도 차이가 통계적으로 유의한 것으로 확인되었다.
(a) (b)
(c) (d)
Fig. 12 Comparisons of RUN-1 and RUN-2 tracer concent- rations and their difference at stations (a) ML1 (b) ML2 (c) ML3 (d) ML4
(a) (b)
(c) (d)
Fig 13 Comparisons of RUN-1 and RUN-2 tracer concent- rations and their difference at stations (a) DL1 (b) DL2 (c) DL3 (d) DL4
4. 염분도를 이용한 해수유통에 따른 영향 범위 분석
가력배수갑문과 신시 배수갑문에서 유출입하는 해수의 양에 따라 호 내로 유입되는 해수의 영향을 염분도를 이용하여 분 석하였다. 즉, RUN-1과 RUN-2의 서로 다른 해수유통량에
(a)
(b)
Fig. 14 Top views of temporal and spatial distributions of salinity(ppt) of (a) RUN-1 and (b) RUN-2
따라 염도가 호 내 어디까지 확산되어 영향을 미치는지 알아 보는 것이다. 모의 결과 3월까지는 RUN-1과 RUN-2가 큰 차 이를 보이지 않았다. 하지만 6월이 지나면서 RUN-2일 때 염 도가 상류쪽으로 더 영향을 미치는 것을 알 수 있을 뿐만 아 니라 호소 남쪽과 북쪽 전역까지 염도가 확산되는 것을 볼 수 있다. 주목할 만한 것은 9월에 동진수역의 호 남쪽 지역이 다 른 지역보다 염분도가 낮게 나타나는데 이것은 여름철 강우로 인해 상류 하천에서 들어오는 담수의 유입량이 증가하여 호 내 에 높았던 염도가 희석되어 염도가 낮아진 것으로 판단된다. 만 경수역의 염도가 동진수역에 비해 더 높은 이유는 이 수역이 신시배수갑문에서 들어오는 해수에 더 큰 영향을 받기 때문이 다. 즉 신시배수갑문에서는 해수가 상시 유통되는 상황이기 때 문에 더 많은 양의 해수가 들어오면서 염도의 영향을 더 크게 받는다고 할 수 있다.
IV. 결 론
본 연구에서는 2008년 현재 새만금 호 지형을 대상으로 3차 원 수리 및 수질 수치해석 모델인 EFDC를 구축하고 실측 수 온과 염도 자료를 이용하여 모델을 보정하였다. 보정된 모델은 2008년 실제운영 조건인 부분적 해수유통 조건 (RUN-1)과 신 시 배수갑문을 개방하여 해수 유통량을 증가한 경우 (RUN-2) 를 모의하는데 적용하고, 해수유통량이 상류에서 유입하는 보 존성 오염물질과 해양에서 유입하는 염도의 새만금 호 내 혼합 에 미치는 영향을 예측하고 분석하였다. 본 논문에서 도출된 연 구 결과를 요약하면 다음과 같다.
1) 새만금호와 같은 하구담수호는 실측 유입량과 방류량 자
료가 확보되지 않아, 본 연구에서는 일 유출모형의 모의 유량 과 호 내 수위-저수량 관계를 이용하여 산정한 방류량 자료를 사용하였으며, 그 결과 EFDC 모의 수위는 실측수위와 오차가 AME 0.249 m, RMSE 0.345 m로 비교적 물수지 모의를 성 공적으로 수행할 수 있었다. 그러나, 향후 보다 정확한 호수 수 리 및 수질 모의를 위해서는 실측 유량자료의 확보가 필요하다 고 판단된다.
2) 2008년 가뭄년을 대상으로 수온과 염도 모델링을 수행하 고 새만금호 각 조사정점에서 실측한 수온과 염도 자료와 비교 한 결과, 수온에 대한 오차는 각 지점 평균 AME와 RMSE가 각각 2.07 ℃, 2.72 ℃, 염도에 대한 오차는 AME와 RMSE각 각각 1.79 ppt, 2.26 ppt로 비교적 실측값과 잘 일치하였다.
3) 보정된 모델을 이용하여 RUN-1과 RUN-2의 조건에서 상 류로부터 유입하는 보존성 물질인 추적자의 호 내 확산 정도를 예측한 결과, 해수유통량을 조절함으로써 유입 오염물질의 혼합 을 어느 정도 제어할 수 있다는 것을 확인했다.
4) 만경수역과 동진수역 각 지점에서 RUN-1과 RUN-2의 추적자 시계열 모의값을 비교한 결과 상류 유입부 (ML1, ML2, DL1, DL2)에서는 해수유통량에 따라 추적자의 농도가 큰 편차 를 보였지만 갑문쪽으로 가까워질수록 (ML3, ML4, DL3, DL4) 농도차이가 미미한 것으로 나타났다.
5) 추적자와 같이 배수갑문을 통한 해수유통량 변화는 호 내 염도의 시공간적 변화에도 큰 영향을 미쳤으며, 3월까지는 RUN- 1과 RUN-2가 큰 차이를 보이지 않았지만 6월이 지나면서 영 향이 확대되어 호소 남․북 수역 전체에 확산되었다.
6) 본 연구결과에서 도출한 해수유통량과 수질관계에 대한 해 석은 새만금호 수질관 리를 위한 EFDC 모델의 적용성을 평가 하는 데 국한하여야 하며, 향후 간척지와 담수호 조성단계의 수 질관리를 위해서는 방수제 노선에 따라 변화되는 지형과 관리수 위 유지를 위한 갑문 운영 방법 등의 제약조건을 반영한 실질 적인 해수유통 가능량을 고려하여 모델을 적용할 필요가 있다.
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