Algal blooms in lakes are one of major environmental issues in Korea. A three-dimensional, hydrodynamic and water quality model was developed and tested in Lake Euiam to assess the performance and limitations of numerical modeling with multiple algal groups using field data commonly collected for algal management. In this study, EFDC was adopted as the basic model framework. Simulated vertical profiles of water temperature, dissolved oxygen and nutrients monitored at five water quality monitoring stations from March to October 2013, which are closely related to algal dynamics simulation, showed good agreement with those of observed data. The overall spatio-temporal variations of three algal groups were reasonably simulated against the chlorophyll-a levels of those estimated from the limited monitoring data (chlorophyll-a level and cell numbers of algal species) with the RMSEs ranging from 2.6 to 17.5 mg/m3. Also, note that PO4-P level in the water column was a key limiting factor controlling the growth of three algal groups during most of simulation period. However, the algal modeling results were not fully attainable to the levels of observation during short periods of time showing abrupt increase in algae throughout the lake. In particular, the green algae/cyanobacteria and diatom simulations were underestimated in late June to early July and early October, respectively. The results shows that better understanding of internal algal processes, neglected in most algal modeling studies, is necessary to predict the sudden algal blooms more accurately because the concentrations of external PO4-P and specific algal groups originated from the tributaries (mainly, dam water releases) during the periods were too low to fully capture the sharp rise of internal algal levels. In this respect, this study suggests that future modeling efforts should be focused on the quantification of internal cycling processes including vertical movement of algal species with respect to changes in environmental conditions to enhance the modeling performance on complex algal dynamics.
조류의 성장에 적합한 수온 및 광도 조건이 형성되는 시기에 충분한 영양염류가 공급되는 하천형 호소에서는 유해성 조류대발생(harmful algal bloom) 등을 비롯한 각종 수질 문제가 전 세계적으로 발생하고 있다. 조류의 대량증식으로 인한 직접적인 문제로는 (1) 독성 유발(Codd et al., 2005; Lehman et al., 2005), (2) 상수원수의 이・취미 발생(Srinivasan and Sorial, 2011; Watson, 2004), (3) 여과지 폐쇄(Joh and Lee, 2012; Jun et al., 2001), (4) 심미적 영향(Dencheva, 2010; Li et al., 2011) 등이 있다. 특히, 조류 발생에 따른 심미적 경관 훼손은 최근 하천 및 호소 주변에서 활발히 이루어지고 있는 다양한 수상 레저 활동의 주체로부터 민원 제기의 가능성도 높이고 있다. 또한 간접적인 문제로는 (1) 수생태계의 종 다양성 감소, (2) 조류 사멸 시 용존 산소의 고갈, (3) 어류 폐사 등의 문제들이 보고되고 있다(Chung and Lee, 2011; Lee et al., 2013; Son, 2013). 국내에서는 1996년 대청호에서 조류경보제가 시범적으로 적용된 이래 그 대상이 2012년에는 전국 22개 호수로 확대되어 운영 중에 있으며(Lee, Choi et al., 2012), 2012년부터는 4대강 본류 주요 구간을 대상으로 단기적인 수온과 Chl-
북한강수계에 위치한 의암호는 과거부터 빈번한 녹조 발생 지역이며 팔당호 상류에 위치한 지리적 영향으로 한강수계 수질관리 측면에서 중요한 관심지역이다. 2011년 초 겨울 의암~팔당호 구간에서 높은 농도의 남조류와 냄새 유발물질(Geosmin 등)이 증식하여, 수도권 일부 지역에서 수돗물 이・취미 문제가 발생하였다. 2012년에는 장마기 이후 의암호를 비롯해 팔당호와 한강하류까지 녹조가 확산되어, 상수원수의 수질 관리 및 유해 남조류에 의한 독성물질에 대한 취・정수장 안전관리 강화 등의 필요성이 강력하게 제기되는 등, 이 지역의 녹조 문제는 단순한 환경문제를 넘어 최근 주요한 사회적 문제로 대두되고 있다(K-water, 2014; Min et al., 2013).
최근 의암~팔당호 구간을 중심으로 한강수계 녹조 문제에 관한 다양한 연구들이 보고되고 있다. Byun et al. (2014)은 의암호, 청평호, 팔당호를 대상으로 강우에 따른 조류 군집의 천이 및 현존량의 변화를 검토하였으며, You et al. (2013)은 북한강 수계를 대상으로 저수온기에 우점한
일반적으로 하천 및 호소에서의 조류 발생은 햇빛, 수온, 유속과 난류의 정도 및 영양염류 상태에 따라 다양한 군집이 교대로 나타나고 있지만, 전통적인 조류 모델링 연구에서는 Chlorophyll-
이에 본 연구의 목적은 2013년 3월부터 10월까지 의암호 및 주요 유입 지류들에서 측정된 입체 수질 모니터링 자료를 활용하여 Environmental Fluid Dynamics Code (EFDC) 기반의 3차원 의암호 수리·수질(조류) 모델을 구축하는 것이다. 또한 현재 조류 관리 목적으로 가장 보편적으로 측정하는 항목인 Chl-
의암호의 지리적인 위치는 북한강 본류 춘천댐 하류와 소양강댐 하류가 합류되는 지점으로부터 약 10 km 하류에 위치한 의암댐(중력식 콘크리트댐, 1967년 완공) 사이의 하천형 호소 구간이다(Fig. 1). 총 유역면적은 7,709.0 km2, 호소의 표면적은 15.0 km2, 총 저수용량은 80백만 m3이며 의암댐에는 14기의 수문(13 × 14.5 m)이 설치되어 연간 161 GWh의 전력을 생산하고 있다(MOLIT, 2014). 특히, 소양강댐 방류수가 도달하여 호소의 흐름 특성을 나타내기 시작하는 소양1교 일대부터 영양염류 부하가 상대적으로 높은 공지천과 춘천하수처리장이 합류하는 구간까지를 포함하는 의암호 좌안은 빈번한 조류 발생 지역으로 의암호 수질관리의 핵심지역이다. 또한 춘천하수처리장 방류구 일대는 인근 골재채취섬과 연결된 제방으로 둘러싸인 수리학적 사수역 내에 위치하여 저층 빈산소 현상이 관측되는 등 호 내의 다른 구간들과 상이한 이화학적 수질 특성을 나타내(Chuncheon City, 2014) 의암호 수질개선 측면에서도 매우 중요한 지역이다. 환경부는 Fig. 1에 제시된 바와 같이 의암호 수질측정망을 운영하고 있으며, 본 연구를 위하여 EAA와 EAB 지점에서 추가적으로 수질 자료를 획득하였다. 또한 한국환경공단은 2014년 3월부터 공지천교 등에 IP-USN을 설치하여 운영 중에 있다.
2.2.1. 수치모델의 개요
본 연구에서 사용된 EFDC 모형은 1992년 미국 버지니아 해양연구소에서 처음 개발된 이래(Hamrick, 1992), 미국 환경청의 지원을 받아 현재 Tetra Tech Inc.에서 유지·관리하고 있는 범용 3차원 수리동역학 및 수질모델로서 전 세계적으로 하구, 호소, 하천 및 습지 등 다양한 환경에서 적용되어 왔다. 최근 Wu and Xu (2011)은 중국 Daoxiang호의 조류 발생을 예측하기 위하여 EFDC 모형을 이용하여 Chl-
2.2.2. 입력 자료의 구성 및 모델 설정
의암호 3차원 조류 예측 모델의 단위격자 크기는 평균 약 80 m (82.7 × 81.4 m)이며 수평 방향으로 2,573개, 수직 방향으로 6개 층으로 나누어 전체 모델 격자의 수는 15,438개이다(Fig. 2(a)). 모델 격자의 구성과 관련하여 수평 방향(x, y)으로는 직교곡선좌표계(curvilinear), 수직 방향(z)으로는 수심의 변화에 따라 layer의 간격이 변화하는 Sigma stretch 기법이 사용되었다. 개별 격자 내 바닥고 구성과 관련하여 주요 하천 구간들(춘천댐 방류구~신매대교 및 소양강댐 방류구~소양1교)의 경우, 원주지방국토관리청의 측량 자료를 이용하였으며(Wonju Regional Construction Management Administration, 2002), 나머지 호소 구간에서의 바닥고는 2013년 실측 자료(Chuncheon City, 2014; Fig. 2(b))를 반영하여 구성하였다. 모델 격자로 내삽된 바닥고는 호 내에서 상대적으로 수심이 깊어 주 흐름 구간에 해당하는 구하상의 공간적인 특성을 실측 자료와 마찬가지로 효과적으로 재현하였다(Fig. 2(c)). 구축된 지형 자료의 신뢰도는 최신 실측 수위-저수용량 관계(Chuncheon City, 2014)를 이용하여 검증하였다. 상시 만수위(EL.(+) 71.5 m)를 기준으로 실측 저수용량 대비 모델에 의한 저수용량의 오차는 약 -2% (RMSE: 0.8×106 m3)로 나타나 의암호의 지형적 특성(특히, 수심의 공간적인 변화)이 합리적으로 재현된 것으로 판단된다(Fig. 2(d)). 또한 의암호 좌안 골재채취섬 제방에 의한 물 흐름의 차단 효과는 EFDC 모델의 Masking 옵션을 활용하여 반영하였다(Fig. 2(c)).
모의에 사용된 기상 자료는 일부 자료(증발량 : 일자료, 운량 : 3시간 자료)를 제외하고 춘천기상대의 시 단위 관측 자료를 사용하였다. 한편, 증발량은 HSPF 모델을 이용하여 시 단위로 변환하였으며, 운량은 1시간 간격으로 선형 보간하여 모델 입력 자료로 사용하였다. 상류 댐방류에 따른 의암호 하천수 유입량은 국가수자원관리종합정보시스템(Water Management Information System)에서 제공하는 일평균 댐 방류량을 사용하였으며, 공지천 유입 유량은 해당 유역의 면적(53.0 km2)을 고려하여 북한강수계에서 환경 조건이 유사한 묵현천 유역(37.3 km2)를 대상으로 비유량법을 적용하여 산정하였다(Min et al., 2013). 하류 경계 조건은 의암댐 방류에 따라 변동되는 일평균 수위 변화를 고려하도록 수위 경계 조건으로 지정하였다.
의암호 유입 하천수의 수온, 수질 및 조류 농도는 각각 춘천, 소양강2 및 공지천교 지점에서 획득된 수질 분석 자료를 기본적으로 활용하였다. 다만 의암호 조류 발생 우심지역과 인접한 공지천교 수온의 경우, 기상관측 자료와 관측 수온의 다중 회귀식을 통하여 산정된 시 단위 수온 자료를 사용하였다. 이러한 수온 산정 기법은 이미 국내 주요 지류의 수온 예측을 위해 채택된 바 있다(Ahn et al., 2011; Chung and Oh, 2006). 이를 위해 공지천교 IP-USN 지점(Fig. 1 참조)에서 측정된 수온 자료(3월~10월)와 동일시기 춘천 기상대의 기온과 이슬점 온도를 이용하여 다중 회귀식(
수치모델의 연산 기간은 Spin-up 기간을 고려하여 2013년 1월 1일에서 10월 31일까지 매 3초 간격으로 수행되었으며, 보정을 위한 실측자료가 존재하는 3월~10월까지의 모의 결과를 제시하였다.
2.2.3. 제한된 측정 자료 기반 군집별 조류 농도의 산정
현재 EFDC 조류 모의 옵션의 경우, 대형조류(macroalgae)를 제외하고 세 종류의 부유성 조류 군집(남조류, 규조류, 녹조류)에 대한 모의가 가능하다. 다만
군집별(혹은 종별)로 독립적인 조류 모델링을 위해서는 유입 경계 지점에서 조류 농도를 군집별로 구분하여 개별적으로 부여하고 모의 대상 내 모든 관측 지점에서도 개별 조류 모의 결과를 비교할 각각의 조류 군집별(혹은 종별) 농도가 필수적으로 요구된다. 하지만 수치모델링에서 고려되는 모든 지점에서 시계열 조류 분석 자료 전체를 조류 군집별(혹은 종별)로 나누어 농도를 생산하는 것은 소요되는 시간과 비용적인 측면에서 효율적이지 못하다. 따라서 본 연구에서는 현재 국내에서 하천 및 호소의 조류 관리 목적으로 가장 보편적으로 측정되고 있는 항목인 Chl-
각각의 조류 군집에 대한 농도 산정 절차는 다음과 같다.
먼저 Reynolds (2006)가 제시한 조류 종별 단위세포 당 Chl-
3.1.1. 의암호 수온의 입체적인 변화
의암호 수리특성의 한 단면인 수온의 입체적인 변화를 모의하기 위하여 사용된 수리동역학 모델의 주요 매개변수는 Table 1에 요약되었다. 또한 수온 모의 시, CE-QUAL-W2의 평형 온도 알고리즘(equilibrium temperature algorithm)을 사용하여 수체-대기 열 교환을 계산하는 옵션을 적용하였다. 의암호 내 5개 정점(EA1, EA2, EA3, EAA, EAB)의 표・중・저층에서 관측된 수온에 대한 수치모델의 예측 결과는 Fig. 5에 제시되었다. 먼저 실측 수온의 분포를 살펴보면, 7월 9일~15일 동안 발생한 홍수에 의해 호 내 전 지점의 평균 수온은 17.9°C로 하강하였으며, 8월 말에 이르러 평균 21.7°C로 회복하는 패턴을 보였다. 동일 지점들에서 모의된 수온 역시 이러한 하절기 수온 변화 현상을 잘 재현하였는데, 홍수기와 8월 말 비교 전 지점의 수온 평균은 각각 17.9 및 22.4°C로 나타났다. 모의 기간 전체적으로 볼 때 전 지점에서의 평균 수온 예측의 오차는 MAE가 0.7~1.9°C, RMSE가 0.9~2.7°C, RRMSE가 4.5~13.8%의 범위로 나타나 높은 재현성을 보였다(Fig. 5). 다만, 표층에 비해 중층 및 저층에서의 예측 오차가 상대적으로 더 크게 발생하였는데, 이는 의암호 유입량에 절대적인 영향을 미치는 소양강과 춘천댐 저수온 방류수의 측정값으로 월간 또는 주간 단위 수온 실측값에 의존했기 때문으로 판단된다. 실제로 저수온 댐방류는 호 내에서 밀도 차에 따라 중・저층에서의 물 흐름을 유발하는데, 이러한 구간에서 수온 변화 예측의 정확성을 향상시키고 수온 성층 및 밀도류 해석의 신뢰도를 높이기 위해서는 무엇보다 유입 경계조건에서의 수온 관측 주기를 증가시키는 등의 노력(시간 단위 또는 연속 측정)이 필수적인 것으로 보인다.
[Table 1.] Values of key hydrodynamic model parameters used in this study
Values of key hydrodynamic model parameters used in this study
3.1.2. 의암호 수질의 입체적인 변화
용존 산소(DO)와 TN, TP의 변화는 조류의 성장과 깊은 연관성이 있으므로 이에 대한 모의 결과는 조류 예측 모델링의 완성도를 간접적으로 평가할 수 있다는 측면에서 의미가 있다. 본 연구에서 사용된 수질모델의 주요 매개변수 값들은 NIER (2007)과 Tetra Tech (2005)에서 제시된 수치들을 이용하여 Table 2와 같이 결정하였다. 이 중 조류 내 탄소와 인의 비율을 결정하는 CPprm2 및 CPprm3의 옵션은 본 연구에서 사용하지 않았다. 호 내 다섯 지점에서의 수심별 모델 보정 결과는 Table 3에 제시하였고 그 중 의암호 녹조발생 우심지역에 인접한 EA3 지점에서의 수심별 DO, TN, TP 농도의 시간적 변화 모의 결과를 대표적으로 Fig. 6에 도시하였다. DO의 경우, 수온과 마찬가지로 모든 지점에서 수심별로 계절적 변화를 합리적으로 재현하였다. 표층 DO의 수질예측 오차(RMSE)는 1.3~1.6 mg/L, 중층에서는 1.2~1.5 mg/L, 저층에서는 1.1~1.6 mg/L의 수준을 보였으며, 모든 비교 지점에서 MAE와 RRMSE값들은 각각 0.8~1.3 mg/L 및 14.9~22.2%의 범위를 나타냈다. 오차는 주로 10°C 이하 저수온기(3~4월)에 상대적으로 크게 나타났는데, 이 기간 동안 모의값은 관측값에 비해 전반적으로 약간 낮게 모의가 되었다. TN의 경우, 실측값과 모의값의 오차(RMSE)는 표층에서 0.26~0.69 mg/L, 중층과 저층에서 각각 0.24~0.32, 0.23~0.33 mg/L로 예측 정확도가 상대적으로 표층에서 낮았다. 가장 큰 오차를 보인 EA3 표층 지점의 경우, 춘천하수처리장 방류구와 인접한 지리적인 영향과 함께 풍향과 풍속에 따라 물의 흐름이 좌우되는 표층의 수리적 특성으로 말미암아 상대적으로 물의 흐름이 안정된 중・저층에 비해 모의된 TN 농도의 변동이 불규칙적으로 나타나 오차가 중・저층에 비해 높은 것으로 판단된다. TP 모의 결과, RMSE는 표층에서 0.02~0.03 mg/L, 중층과 저층에서 각각 0.02~0.06 mg/L, 0.02~0.05 mg/L의 범위를 보였다. 표층의 경우, 조류 성장에 따른 유기인의 증가로 말미암아 다소 높은 농도가 모의되는 시기도 있었다. 모든 비교 지점에서 MAE는 0.01~0.03 mg/L, RRMSE는 16.1~60.0%의 범위를 보였다. TP는 전반적으로 표층에서 가장 작은 예측 오차를 나타냈다. 이는 8월 22일 중・저층에서 측정된 TP 농도가 표층에 비해 월등히 높았기 때문으로 전반적으로 표층에서 보다 낮은 RMSE 범위를 보였으나, 8월 22일의 자료를 제외할 경우, 중・저층에서의 평균 RMSE값도 각각 0.02 mg/L, 0.01 mg/L로 표층과 같거나 오히려 낮은 오차를 보였다.
[Table 2.] Key model parameters used for DO, TN and TP simulations
Key model parameters used for DO, TN and TP simulations
Statistical analysis on the DO, TN, and TP modeling performance at five internal monitoring stations (unit : mg/L)
3.2.1. 군집별 조류 농도 산정 기법의 평가
제한된 측정 자료를 기반으로 군집별 조류 농도를 산정하는 절차는 앞서 2.2.3절에서 기술한 바 있다. 기존의 유사한 연구와 본 연구의 가장 큰 차별성 중 하나는 특정 기간 동안 주요 유입 하천과 호 내 비교 지점을 포함하는 모든 측정지점들에서 군집별로 산정된 Chl-
Comparison between Chl-a contents of individual algal species estimated in this study and the literature values
이와 같이 조정된 단위세포 당 Chl-
[Table 5.] Discrepancies between the estimated and observed Chl-a concentrations
Discrepancies between the estimated and observed Chl-a concentrations
3.2.2. 군집별 조류 모의
군집별 조류 모의에 사용된 EFDC 모델의 주요 매개변수를 Table 6에 제시하였다. 조류 군집별 최대 성장률(PMx)은 각각 3.0/day로 모두 동일한 값을 사용하였다. 조류 발생 및 거동 예측 시 민감한 매개 변수인 조류 군집별 최적 수온 범위는 각각 28.5~33°C (남조류), 18~30°C (규조류) 및 18~25°C (녹조/기타조류)를 사용하였다. 특히 과거 문헌 자료(NIER, 2007)에 따르면 의암호 내에서 규조류는 연중 지속적으로 관찰되므로 비교적 넓은 구간의 최적 수온 범위를 설정하였다. 이와 같은 수온 범위는 Nielsen (2005)의 연구에서도 유사하게 적용된 바 있다. 또한 호 내 비교 지점 중 EA2, EA3, EAB에서의 조류 군집별 모의 결과는 Figs. 8~10과 같다. 모의 결과를 비교하기 위한 군집별 Chl-
[Table 6.] Key EFDC model parameters used for three algal groups simulation
Key EFDC model parameters used for three algal groups simulation
이와 같이 특정 시기에 특정 조류 군집의 급격한 증가는 의암호 전 구간에 걸쳐 나타나는 현상으로 이해되지만 그 발생 시기와 정도에 관한 정량적인 예측의 오차는 여전히 상대적으로 크다. 이와 관련된 원인 규명을 위해 외부 경계 조건으로 사용된 Chl-
두 번째로 조류의 성장을 제어하는 주요 환경적 요인들에 관한 검토를 통해 조류 예측 오차의 원인을 파악하고자, 급격한 조류 천이 및 발생이 관측된 6~7월과 10월에 호 내 주요 관측지점 표층에서의 수온, 질소, 인에 대한 조류성장 제한인자(limiting factor)의 평균값을 Table 7에 제시하였다. 수온의 경우. 전 지점에서 남조류는 0.66~0.70, 이외 다른 조류 군집에서는 0.94~1.00의 범위를 보였다. 특히, 남조류는 6월 초부터 7월 9일~15일에 걸쳐 발생한 홍수기 이전까지 일평균 0.8 이상의 제한인자 값을 보였지만, 이후 홍수에 의한 호 내의 수온 하강 효과로 일시적으로 수온이 남조류의 성장을 제한하는 요인으로 작용한 것으로 보인다(Fig. 11). 질소의 경우, 모든 지점에서 평균 0.96~0.97의 범위로 조류의 성장을 제한하지는 않는 것으로 나타났다. 인은 분석 기간 3개월 평균 0.40~0.58의 범위로 가장 낮은 제한인자 값을 보였는데(Table 7), 조류가 급격하게 성장한 이 기간 동안 모의된 PO4-P 농도는 실측값에 비해 전반적으로 낮게 예측되었다(예시 : EA3 지점 표층, Fig. 11). 유입 경계조건으로 사용된 지점들에서 이 시기 수질 측정 주기가 월 1회 혹은 주 1회임을 고려할 때, 하절기 집중 강우에 따른 인의 유입이 실제보다 적게 모델에 반영되었을 가능성이 있다. 이와 같이 특정 시기 동안 지나치게 낮게 예측된 인은 실제 호소 내 환경 조건보다 인에 의한 조류 성장 제한을 강제하여 조류의 급격한 증가를 재현하지 못하게 하는 원인으로 작용할 수 있다. 따라서 보다 정확한 PO4-P 모의를 위해서는 강우 시 조밀한 수질 측정과 함께 하절기 의암호 일부 구간에서 저층 빈산소 환경에 따른 인의 용출 속도 증가 등과 같은 요인들을 정량적으로 고려하는 것도 필요할 것이다. 참고로 광(light) 조건의 경우, 기본적으로 0~1 사이의 범위에서 일 변화를 보이는데, 급격한 조류 성장이 관측된 3개월 동안(6, 7, 및 10월) 다섯 지점의 표층에서 평균 0.32~0.40의 범위로 계절적 변동 폭이 크지 않아 본 연구의 분석에서 따로 고려하지 않았다.
Average values of daily based limiting factors calculated at the surface layer of five monitoring sites for three months (June, July and October 2013) when abrupt algal growth was observed at the entire lake
본 연구에서는 조류 관리를 위한 가장 보편적인 측정 항목인 Chl-
반면, 본 연구에서 제시된 단위세포 당 Chl-
또한 군집별 조류 예측 결과에서 나타난 바와 같이, 특정 조류 군집의 급격한 우점과 천이 현상에 대한 수치모델 기반의 재현은 호 내부에서 발생하는 수직적 조류의 거동과 내부 순환에 대한 이해를 바탕으로 개별 과정에 대한 정량화 연구가 수치모델에 적절하게 반영되었을 때 보다 효과적인 예측이 가능할 것으로 보인다. 예를 들어, 남조류는 기낭을 이용한 부력 조절을 통해 수체 내 상・하간의 이동이 가능한데(Oh et al., 2013), 현 EFDC 모델은 이러한 메커니즘을 반영하지 못하고 있다. 아울러, 국내 하천 및 호소에서는 시기에 따라
본 연구에서는 EFDC 모델을 이용하여 의암호 입체 모니터링 기반의 3차원 수리・수질 예측 모델을 구축하였고 제한된 조류 측정 자료를 이용하여 복수의 군집별 조류 모의 기법을 제안하였으며 그 적용성을 검토하였다. 본 연구를 통해 도출된 주요 결론은 다음과 같다.
1) 조류 군집별 세포수와 단위세포 당 Chl-
2) 조류의 성장과 거동 예측에 필수적인 수온, DO 및 영양염류에 관한 모의 결과, 구축된 3차원 조류 예측 모델은 의암호 내 수리・수질의 시・공간적 변화를 효과적으로 모의하였다.
3) 향후 군집별 조류 예측의 정확도를 향상시키기 위해서는 중・장기 모니터링을 기반으로 본 연구에서 제시된 단위세포 당 Chl-