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ISSN : 1229-3431(Print)
ISSN : 2287-3341(Online)

Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety Vol.29 No.6 pp.576-586
DOI : https://doi.org/10.7837/kosomes.2023.29.6.576

Distribution Rate of Particles Exiting Jinju Bay in the Namgang Dam Freshwater Discharge

Namyoun No^*, Minsun Kwon^**, Hyeryeon Kwon^***, Jonggu Kim^****†

^*PhD Candidate, Dept. of Civil & Environmental Engineering, Kunsan National University, Kunsan 54150, Korea
^**PhD, Ocean Physics Dept., Land & Ocean Environmental Eng., Suwon 16690, Korea
^***PhD Candidate, Dept. of Civil & Environmental Engineering, Kunsan National University, Kunsan 54150, Korea
^****Professor, Dept. of Environmental Engineering, Kunsan National University, Kunsan 54150, Korea

* First Author : ny-roh@hanmail.net, 063-469-1871

^† Corresponding Author : kjg466@kunsan.ac.kr, 063-469-1874

Received July 25, 2023 Review October 10, 2023 Accepted October 27, 2023

Abstract

In this study, a numerical particle tracking experiment was conducted to assess the distribution characteristics of freshwater exclusion resulting from the discharge of Gahwa Stream into Sacheon, Jinju, and Gangjin bays, located downstream of the Namgang Dam. The number of particles discharged into Noryang Channel, Daebang Channel, and Changseon Strait was compared by releasing 1000 particles through Gahwa Stream under three discharge conditions: no discharge, discharge during rainfall, and discharge during flood. Evidently, the percentage of particles in the Noryang Channel increased, whereas that in the Daebang Channel decreased as the discharge from the Gahwa Stream increased. Approximately 95% of the material located downstream of the Gahwa Stream generally escaped through the Daebang Channel. However, as the discharge from the Namgang Dam increased due to rainfall, the percentage of particles in the Noryang Channel increased, reaching 45.5% during floods.

Key Words : Namgang Dam discharge , Noryang channel , Daebang channel , Changseon channel , Particle tracking

남강댐 담수 방류시 진주만을 빠져나가는 입자들의 수로별 분배율 평가

노 남윤^*, 권 민선^**, 권 혜련^***, 김 종구^****†

^*군산대학교 토목환경공학부 박사과정
^**국토해양환경기술단 연구원
^***군산대학교 토목환경공학부 박사과정
^****군산대학교 환경공학과 교수

초록

남강댐 하류역에 위치한 사천만, 진주만, 강진만에서 가화천 방류에 따른 담수 배제의 분배 특성을 평가하기 위하여 입자추적 수치실험을 실험하였다. 가화천을 통해 3개의 방류조건(무방류, 강우시 방류, 홍수시 방류)에서 입자 1000개를 투여하여 노량수도, 대방수도, 창선해협으로 빠져나가는 입자의 수를 비교하였다. 가화천을 통한 방류량이 늘어날수록 노량수도로의 입자 분배율이 증가하고, 대방수도로의 분배율이 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 평소에는 가화천 하류에 위치한 물질의 약 95%가 대방수도를 통해 빠져나가다가, 강우에 의해 남강댐의 방류량이 증가하면서 노량수도로의 분배율이 증가하며, 홍수시에는 노량수도로의 입자 분배율이 45.5% 까지 증가하는 것을 확인할 수 있었다.

키워드 : 남강댐 방류 , 노량수도 , 대방수도 , 창선해협 , 입자추적

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Funding:

1. 서 론

남강 상류유역에 건설된 남강댐은 홍수피해방지 및 서부 경남지역에 용수를 공급하기 위한 목적으로 1969년 준공되었으며(Kim, 2009), 이후 용수공급능력 확대를 위한 댐으로 상시만수위 변경과 기후변화로 빈번하게 발생하고 있는 집중호우 피해 방지 등에 대응하고자 1999년 댐 규모를 보강 하였다(Jeong et al., 2021). 남강댐은 높이 34 m, 길이 1,126.0 m 로 총 저수용량은 309.2 백만㎥, 유역면적은 2,285.0 ㎢에 달하며, 높이 31 m, 길이 246 m의 12개의 제수문으로 구성되어 초당 8,820 톤까지 방류 할 수 있다(K-water, 2023).

하지만 최근 기후변화 등으로 댐으로 유입되는 홍수량이 증가하며 설계홍수량을 초과하여 대규모 홍수피해가 발생하고 있다(Jeong et al., 2021). 실제로 2020년 폭우로 남강댐을 방류하면서 강진만 일대에 저염수가 확산되었고, 강진만의 패류 양식장은 큰 피해를 입었다. 이 때의 방류량은 최대 6,200 ㎥/s 이상이었다(K-water, 2023).

현재 극한홍수(PMF) 발생 시 사천(가화천)방향 12개의 제수문을 통해 사천만으로 초당 6,000 ㎥를 방류할 수 있으나, 남강댐의 유역면적은 소양강댐과 비슷하나 홍수조절용량은 1/2, 저수용량은 1/10이며, 특히 월류에 따른 댐 붕괴가 우려되고 있다. 이에 한국수자원공사에서는 연간 1천~1만 이상의 극한홍수(PMF) 발생 시 댐 붕괴를 방지하기 위해 진주 방향으로 여수로 1개를 신설해 초당 2천94 ㎥까지 방류하고, 사천 방향으로는 제수문 4문 증설하여 초당 12,037 ㎥까지 방류하는 남강댐 치수능력 증대사업을 추진하고 있다(Yeom, 2009).

하지만, 가화천을 통해 방류되는 담수는 진주만에 위치한 굴, 바지락 등 양식장에 피해를 줄 수 있으며, 특히 남강댐의 저류량이 증가하고 홍수가 빈번해져 방류량이 많아지면 하천을 통해 유입하는 유기물이 많아지고 저염수가 멀리까지 확산되기 때문에, 진주만을 벗어나 인근 해역에도 영향을 미칠 수 있다.

이러한 피해를 예측하고 대책을 마련하기 위해서는 해당 해역의 유동특성 및 물질수지 과정을 이해하는 것이 매우 중요하다. 본 해역의 경우 상류로부터 공급된 담수는 진주 만에서는 내만과 외해를 이어주는 노량수도와 대방수도가 있으며, 강진만에서 내만과 외해를 이어주는 창선수도를 통하여 내만과 외해가 교환한다. 따라서 각 수로의 역할에 대해 이해하는 것이 선행적으로 이루어져야 할 기초적인 연구 이다.

국내에서 수행된 입자추적 방법을 이용한 연구로는 Jung (1997)이 라그랑지안 입자추적법을 이용한 광양만에서의 유출수 확산모델을 적용하여 현장관측치와 비교 검토하였고, Jung(2007)은 남해 강진만에서 해수유동 특성을 이해하기 위하여 하구해역에 작용하는 조류에 의한 조석류, 바람에 의한 취송류, 담수유입에 의한 밀도류를 고려한 수치모델링 실험을 실시하였다. Ro et al.(2007)와 Ro and Jung(2010)은 남강댐 방류로 인한 해양환경에 미치는 영향을 파악하기 위하여 남강댐 방류시 조석 및 조류 특성을 파악하고, 하계 댐방류로 인한 밀도 순환과 성층 형성을 예측하였다. Lee(2009)는 서해 중부해역의 동계 해류 및 조류 순환을 수치모델링으로 재현하고, 라그랑지안 입자추적법을 이용하여 해수순환에 의한 입자들의 이동 및 확산을 평가하였다. Park et al.(2009)은 마산만 내의 소해역별 체류시간의 정량적 차이를 공간적으로 비교함으로써 육상으로 유입되는 오염물질의 유출시간을 입자추적모델을 이용하여 평균 체류시간의 공간분포를 계산하였다. Kim and Yoon(2009)는 표층 밀도류를 고려한 수치모델을 구축하여 남강댐 방류에 의한 부유쓰레기의 거동을 해역의 표층 염분분포로 평가하고, 라그랑지안 입자추적 모델을 이용하여 시공간적 변화를 고려하여 평가하였고, Jung and Ro(2010)는 남해 강진만에서 취송류 및 담수 유입에 의한 유속장과 염분장의 변동 및 성층 지수의 차이를 분석하고, 성층지수의 변화를 평가하였다. Suh and Lee(2011)는 3차원 입자추적방법을 이용하여 조류속도가 큰 새만금 방조제 건설에서 공사 단계별 수리특성 변화를 제시함으로써 새만금의 내외해역의 환경변화를 종합적으로 평가하였고, Jung et al.(2012)은 라그랑지안 입자추적모델을 사용하여 강진만에서 투하한 입자들의 이동궤적 및 분포를 산정함으로써 남강댐 방류수의 거동양상과 특성을 파악하고, 유입된 입자의 만내 평균 체류시간을 추정하였다. Jang et al.(2016)은 라그랑지안 입자추적 기법을 이용하여 한탄강에서 HEC-HMS 모델을 이용하여 홍수량 분석하고, EFDC 모형을 이용하여 홍수 빈도에 따른 부유물 모의를 통해 효과적인 부유쓰레기 처리 방안을 제시하였으며, Kim et al.(2021)은 강우에 의한 육상기인 오염물질의 거동 특성을 파악하기 위하여 해수유동모델과 입자추적모델을 사용하여 체류시간의 공간적 분포 특성을 파악하여 담수유입으로 인한 표측과 저층의 체류시간 변화를 정량적으로 평가하였다. 그러나, 입자추적방법을 이용하여 여러 개의 수로와 해협을 가진 만에 있어 내만으로 유입된 담수의 배제효과를 분석하기 위한 각 수로의 역할에 대한 평가는 없는 실정이다.

가화천 방류로 인해 담수와 함께 만 내로 유입하는 물질들의 이동 경로와 각 수로별 분배 정도를 이해하는 것은 앞서 언급한 바와 같이 진주만 및 인근해역의 부영양화 등 피해를 예측하고 대책을 마련하기 위해 기초적으로 선행되어 야 할 과제이다. 따라서, 본 연구에서는 남강 하류역에 위치한 사천만, 진주만, 강진만에서 2022년과 홍수가 발생했던 2020년 남강댐 방류에 따라 당시의 염분 분포를 수치모형을 통해 재현하고, 입자추적 수치실험을 이용해 진주만에 위치한 해협들을 통해 빠져나가는 입자의 양을 비교하여 남강댐 상류 가화천 방류시에 각 수로의 담수 분배율을 입자이동 실험을 통해 간접적으로 파악함으로써 남강댐 방류로 인한 하류 해역의 수리학적 특성을 파악하고자 하였다.

2. 재료 및 방법

2.1 이론적 배경

2.1.1 모델 개요

사용 모델로 선택한 EFDC모델은 현재 국내 대학 및 연구 기관 등에서 범용화 된 모델로 Hydronamics, Waterquality, Sediment transport, Toxics 모듈을 포함하고 있으며, 연안, 하구, 호소, 습지 등 다양한 수환경에 적용할 수 있다. 또한, 국내대학 및 연구기관, 환경영향평가 등에서 널리 사용되고 있는 신뢰성이 입증된 범용화된 모델이며 천해역에서 3차 원의 조간대 처리가 가능하다는 특징이 있다.

2.1.2 기본방정식

가. 연속방정식

\partial_{t} (m_{x} m_{y} ζ) + \partial_{x} (m_{y} H u) + \partial_{y} (m_{x} H υ) + \partial_{z} (m_{x} m_{y} ω) = 0

(1)

나. 운동방정식

\begin{array}{l} \partial_{t} (m_{x} m_{y} H u) + \partial_{x} (m_{y} H u u) + \partial_{y} (m_{x} H υ u) + \partial_{z} (m_{x} m_{y} w u) \\ - (m_{x} m_{y} f + υ \partial_{x} m_{y} - u \partial_{y} m_{x}) H υ \\ = - m_{y} H \partial_{x} (g ζ + p) - m_{y} (\partial_{x} h - z \partial_{x} H) \partial_{z} p \\ + \partial_{z} (\frac{m_{x} m_{y} A_{υ} \partial_{z} u}{H}) + Q_{u} \end{array}

(2)

\begin{array}{l} \partial_{t} (m_{x} m_{y} H υ) + \partial_{x} (m_{y} H u υ) + \partial_{y} (m_{x} H υ υ) \\ + \partial_{z} (m_{x} m_{y} w υ) - (m_{x} m_{y} f + υ \partial_{x} m_{y} - u \partial_{y} m_{x}) H u \\ = - m_{x} H \partial_{y} (g ζ + p) - m_{x} (\partial_{y} h - z \partial_{y} H) \partial_{z} p \\ + \partial_{z} (\frac{m_{x} m_{y} A_{υ} \partial_{z} υ}{H}) + Q_{υ} \end{array}

(3)

다. 수심 적분 연속방정식(수직경계조건에 적용)

\partial_{t} (m ζ) + \partial_{x} (m_{y} H \int_{0}^{1} u d z) + \partial_{y} (m_{x} H \int_{0}^{1} υ d z) = 0

(4)

라. 정역학방정식

\partial_{z} p = - \frac{g H (ρ - ρ_{0})}{ρ_{0}} = - g H b

(5)

여기서,

u, υ : x, y 방향에서 수평속도성분
h, ζ : 수심, elevation
H : 전체 수심(= h + ζ)
m_x, m_y : 곡선 좌표계 임의거리 $d s^{2} = m_{x}^{2} d_{x}^{2} + m_{x}^{2} d_{x}^{2}$ 을 만족시키는 metrictensor의 대각성분의 제곱근
w : 변환된 무차원 연직좌표계 z 에서의 수직유속성분

저면 마찰은 다음과 같이 해저전단응력에 따라 결정된다.

\frac{A_{υ} \partial_{z} {(u, υ)}_{z} = 0}{H} = (τ_{b x}, τ_{b y}) = c_{b} \sqrt{u_{1}^{2} + υ_{1}^{2}} (u_{1}, υ_{1})

(6)

c_{b} = {(κ^{- 1} ln (Δ_{1} / 2 z_{0}))}^{- 2}

(7)

여기서,

c_b : Drag Coefficient
κ : von Karman 상수(0.4)
Δ₁ : 무차원 저층 두께
z₀ : $z_{0} : = z_{0}^{*} / H$ , 무차원 roughness height(0.0125)

2.1.3 열수송 방정식

열 수송 기본방정식은 시그마 좌표에서 다음과 같다(Ji, 2008).

\begin{array}{l} \frac{\partial}{\partial t} (m H T) + \frac{\partial}{\partial x} (P T) + \frac{\partial}{\partial y} (Q T) + \frac{\partial}{\partial z} (m w T) \\ = \frac{\partial}{\partial z} (\frac{m}{H} A_{b} \frac{\partial T}{\partial z}) = \frac{\partial I}{\partial z} + S_{T} \end{array}

(8)

여기서,

x, y : 수평방향에서의 직교곡선좌표(m)
z : 시그마좌표(무차원)
t : 시간(s)
m_x m_y : metric tensor의 대각성분의 제곱근(m)
m : 야코비안 행렬, m = m_x m_y (m2)
T : 온도(℃)
H : 총 수심(m)
P, Q : x, y 좌표계에서의 단위시간당 질량속
u, υ : 곡선좌표계에서의 수평 유속 성분(m/s)
w : 수직 유속 성분(m/s)
A_υ : 수직난류 eddy 점성계수(m2/s)
I : 단파태양복사에너지(W/m2)
S_t : 열교환의 생성(Source)/소멸(Sink)(J/s)

I (D) = I_{s} exp (- K_{e} D)

(9)

여기서,

I(D) : 표면에서 D까지의 깊이에 오는 태양복사에너지 (W/m2)
I_s : 표면에서의 태양복사에너지(W/m²)
D = H (1 - z) : 수표면에서 부터의 깊이(m)
K_e : 빛 감쇠계수(1/m)

태양복사열은 수표면을 통과하면서 물에 흡수되는데 이 열들은 빛 소멸계수에 따라서 수주(water column)를 데우면서 깊은 곳까지 진행된다. 빛 소멸계수(또한 광 감쇠계수라고도 함)는 수주 안에 흡수된 빛의 강도를 측정한 것이다.

2.1.4 바람 응력

수면에 가해지는 영향 중 바람 전단응력은 다음과 같은 공식에 의하여 적용된다. 수표면에서 응력의 x및 y의 구성 요소는 바람응력으로 지정한다.

\frac{1}{ρ_{w}} [\begin{matrix} τ_{s x} \\ τ_{s y} \end{matrix}] = C_{D} \frac{ρ_{a}}{ρ_{w}} W_{s} [\begin{matrix} W_{s x} \\ W_{s y} \end{matrix}]

(10)

W_{s} = \sqrt{W_{s x}^{2} + W_{s y}^{2}}

(11)

여기서,

W_s : 수면 위 10m에서의 풍속
W_sx : 수면 위 10m에서의 풍속의 x구성요소
W_sy : 수면 위 10m에서의 풍속의 y구성요소
τ_sx : x방향의 바람으로 인한 표면 항력
τ_sy : y방향의 바람으로 인한 표면 항력
C_D : 풍향 계수
ρ_a : 공기 밀도
ρ_w : 물의 밀도

2.2 자료 수집

2.2.1 입력 자료

기상자료는 삼천포 및 여수 관측소에서 관측된 풍향, 풍속, 해면기압, 기온, 상대습도 및 전운량, 태양복사, 강수량의 1시간 자료를 이용하였다. 또한, 가화천 및 섬진강의 유량 자료는 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS, 2023)의 관측 자료를 이용하였고, Hong(2020)을 참고하여 그 외 28개 지점에서 하천 유입량을 입력하였다. 격자망과 하천유입 위치, 검증 위치 등은 Fig. 1에 제시하였고, 하천의 유입량은 Table 1에 제시하였다. 도면의 좌표계는 UTM 52N이다.

2.2.2 검증 자료 및 실험조건

모델 검증에 사용한 자료는 2022년 6월 PC-1에서 직접 관측한 조위 및 조류 자료와, 2021년 4월에 PC-2(KHOA, 2023) 에서 관측한 조류 자료를 이용하였다. 한편, 염분은 Fig. 1의 14개 지점에서 2022년 9월 8일에 다목적 수질 측정기(YSI Proplus-Pro 10102030)을 이용해 현장에서 계측하였으며, 이를 검증 자료로 활용하기 위해 Case 0과 Case 1은 2022년 9월 1 일을 모델 시점으로 설정하고 외력 조건을 동일한 시기로 일치시켰다. 단, Case 2의 경우는 Case 0 및 Case 1의 조건에서 가화천과 섬진강 방류량만을 2020년 8월의 방류 시점에 맞도록 변화시켰다.

2.3 모델 구축

본 실험은 가화천에서 유입하는 입자의 이동을 모의하기 위해 남강댐으로부터 바다로 유입하는 가화천 일대를 포함 하도록 격자를 구축하며, 이를 위해 최소 약 30 m, 최대 300 m의 가변격자 체계를 채택하였으며, 수직 층은 수심을 고려 하여 5개 시그마 층으로 설정하였다. 담수 확산 실험을 위해 물질수송 및 열수송을 함께 고려하였고, 모델의 수행기간은 31일로 수행하였으며 Fig. 2에 제시한 방류량에 따라 2022년 9월 방류 조건(Case 0 : 무방류, Case 1 : 강우시 방류)과 2020 년 8월 방류 조건(Case 2 : 홍수시 방류)에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다. Case 2의 경우, 다른 외력 조건은 Case 0 및 Case 1의 조건과 동일하며, 방류량만 다르게 적용하였다. 방류량 자료는 My Water(2023)의 수문현황 자료를 이용하였다.

2.4 입자 실험 조건

Fig. 3과 같이 가화천에 입자 1000개를 하나의 셀에서 수면 하 1.5 m 지점에 모두 동일하게 투여하였고, 노량수도 인근의 area A, 대방수도 인근의 area B, 창선해협 인근의 창선도 남쪽 협수로 area C를 통해 경계를 빠져나가는 입자의 수 를 각각 비교하였다. 입자의 투하 시점은 모델의 시작 시점 (2022년 9월 1일)이며, 가화천 방류 시작일은 입자가 투하된 상태에서 약 1.67일 후 방류되는 조건이다. 입자 위치의 미분방정식 해법은 4차 Runge-Kutta Method를 이용하였고, Vertical movement option으로 ‘Fully 3D Lagrangian neutrally buoyant particles’를 선택하였다. 또한 모두 동일한 셀에 입력한 입자의 확산을 위해 수평-수직 방향에 대하여 Random walk를 적용하였으며, Random walk step size option으로 EFDC 확산항에서 계산된 수평난류와 수직난류를 적용하였다.

한편, 가화천에 투하된 입자들의 분배율 R 은 Fig. 3에 제 시한 세 수로 구역을 통과하여 만을 빠져나간 입자들의 수 P_o를 전체 입자 수 P_t로 나눈 비율을 뜻한다.

R = \frac{P_{o}}{P_{t}} \times 100

(12)

단, P_o는 모델의 경계를 완전히 빠져나가지 않고 구역 내에 잔류한 입자들을 포함한다.

3. 결과 및 고찰

3.1 검증 결과

3.1.1 조위 및 조류 검증 결과

조위 검증결과 절대평균오차 0.135 m, 결정계수 0.97로 나타났고, 조류 검증결과 C-1에서 절대평균오차 0.025 ~ 0.058 m/s, 결정계수 0.49 ~ 0.72, C-2에서 절대평균오차 0.032 ~ 0.050 m/s, 결정계수 0.90 ~ 0.94로 재현성이 양호한 것으로 나타났다.

3.1.2 염분 검증 결과

검증을 위한 염분 관측치가 2022년 9월에 관측되었으므로, 같은 기간을 시뮬레이션 한 Case 1을 이용해 염분의 재현성을 검증하여 Fig. 6에 제시했다. 그 결과, 절대평균오차 1.74 ~ 2.25 psu, 결정계수 0.60 ~ 0.65로 나타나 모델의 재현성이 양호한 것으로 판단되었다.

3.2 수치실험 결과

3.2.1 창조류와 낙조류

Fig. 5는 대조기 표층에서의 창조류와 낙조류의 재현 결과이다. 창조류는 개방경계 서측에서 북동진하여 진주만 및 강진만으로 유입하고, 경계 남동측에서는 북서진하여 만 내로 유입하며, 창선도 남측 경계에서 서진하며 만 내로 유입 한다. 또한 창조류는 서측 경계와 인접한 남해군과 하동군 사이 협수로에서 최대 약 2.6 m/s 이상의 유속을 보이고, 동측 경계와 인접한 사천시와 창선도 사이 협수로에서 최대 약 2.2 m/s 이상의 유속을 보이고 있다. 낙조류는 개방경계 서측에서 남서진하여 광양만으로 빠져나가고, 경계 남동측에서는 남동진하여 외해로 빠져나가며, 창선도 남측 경계에서 동진하며 외해로 빠져나간다. 낙조류는 서측 경계와 인접한 남해군과 하동군 사이 협수로에서 최대 약 2.1 m/s 이상의 유속을 보이고, 동측 경계와 인접한 사천시와 창선도 사이 협수로에서 최대 약 2.0 m/s 이상의 유속을 보인다.

3.2.2 염분 모의 결과

Fig. 8과 Fig. 9는 저염수가 가장 넓게 확산된 경우를 나타낸 것으로, 각각 Case 1과 Case 2의 결과를 표층과 저층으로 구분하여 나타낸 것이다. 방류지점인 가화천과 진주만을 중심으로 서쪽에는 노량수도, 남동쪽에는 대방수도, 남쪽에는 지족해협이 위치하는데 이들 세 지점으로 염분이 다르게 분포하고 있다. 상대적으로 더 낮은 염분이 진주만에서 서쪽 노량수도로 이어지고, 남동쪽 대방수도로 염분이 가장 높게 분포한다. 저염수는 저층보다 표층에서 더 넓게 확산되고, 특히 Case 2에서 가장 넓게 확산되고 있다. 즉, 2020년 9월 홍수가 발생했을 때를 모의한 Case 2의 경우 표층에서 5 psu 의 저염수는 강진만 입구까지 다다르고, 사천만과 강진만 거의 전체가 10 psu 이하의 염분 분포를 보인다. 염분의 확산 양상을 볼 때, 가화천으로부터 노량수도, 대방수도, 혹은 창선해협으로, 특별하게 한 방향으로 저염수가 치우쳐 확산되는 경향은 보이지 않는다.

3.2.3 저염수 확산 양상

Fig. 10은 가화천 방류 조건에 따른 Case 1과 Case 2의 염분 계산 결과에 방류가 없는 조건인 Case 0의 염분을 뺀 값 의 모의기간 중 최저치를 도시한 것이다. 즉, 저염분의 최대 확산을 나타낸 것인데, -1 psu의 확산을 살펴보면 (a)와 같이 저염수가 삼천포 방향으로 치우쳐 있음을 확인할 수 있으며, 홍수시의 결과인 (b)에서는 -10 psu의 저염수가 동서 수로에서 대칭적으로 유사하게 확산되고 있다.

3.2.4 입자의 거동 모의 결과

Fig. 11은 모델 계산 30일 후 가화천에 투하된 입자의 이동 경로를 나타낸 것이다. 경로는 노량수도(area A), 대방수도(area B), 창선해협(area C)을 통과하여 경계를 빠져나간 입 자들에 대해 색깔로 각각을 구분하여 제시하였다. 3개 수로 를 통해 경계를 빠져나가는 입자의 경로를 살펴보면, 방류가 없는 경우(Case 0)에 area B를 통과하여 경계를 빠져나가는 입자의 경로가 가장 넓게 분포하고, 강우시(Case 1)에는 비교적 뚜렷하게 세 개의 루트가 구분된다. 또한, 홍수시 (Case 2)에는 가화천에서 서쪽 area A를 통과하여 빠져나가는 붉은 색 루트가 더 뚜렷하게 나타나는 것으로 보아, 3 방향으로 빠져나가는 입자의 경로가 Case 1에 비해 더욱 뚜렷하게 구분된다. 즉, 이는 방류량이 증가할수록 입자들의 이동 경로가 더욱 뚜렷하게 3갈래로 나눠진다는 것을 의미한다.

한편, Table 2는 방류가 없는 경우(Case 0), 강우시 방류 (Case 1), 홍수시 방류(Case 2)에 대하여 각 루트로 빠져나가 는 입자의 수를 비교한 것이다. 방류량이 많아질수록 area A 를 통과하여 서측 경계를 빠져나가는 입자의 수가 증가하고, area B를 통과하여 동측 혹은 남측 경계를 빠져나가는 입자의 수가 감소하는 경향을 보였다. area C를 통과하여 남측 경계를 빠져나가는 입자의 수는 방류가 없을 때보다 강우시에 증가하였지만, 홍수시에는 더 이상 증가하지 않았다. 1000개의 입자를 백분율로 환산하였을 때, A, B, C를 통과하여 경계를 빠져나가는 입자의 비율은 방류가 없을 때 각각 4.3%, 94.9%, 0.7%이며, 강우시에 각각 14.7%, 80.1%, 4.1%, 홍수시에는 각각 45.5%, 49.7%, 4.4%가 된다. 방류량이 늘어날 수록 area A와 B를 통과하는 입자 수의 차이가 줄어들었고, area C를 통과하여 빠져나가는 입자 수는 큰 차이가 없었다. 즉, 평소에는 가화천 하류에서 유입하는 물질들이 진주만에서 대방수도를 통해 가장 많이 유출되다가, 비가 오고 남강댐의 방류량이 증가하면 노량수도로 분배되는 비율이 증가 하게 된다.

이는 앞서 Fig. 10에서 살펴본 바와 같이 홍수시 저염수의 확산이 동서방향으로 대칭적으로 확산됨에 따라 노량수도에서의 입자의 분배 비율도 증가하였다고 유추할 수 있다. 이를 더욱 명확하게 살펴보기 위하여 Fig. 12에 가화천 방류 시점의 1일 평균 잔차류를 도시하였다. 그 결과 (b)와 같이 홍수시에 가화천을 빠져나오는 주 흐름이 시계방향으로 회전하며 남서쪽으로 진행하고 있음을 확인할 수 있다. 따라서, 홍수시에는 가화천에서 흘러나오는 담수의 영향으로 진주만의 서쪽에 위치한 노량수도로의 입자 분배율이 증가하게 됨을 알 수 있다.

4. 결 론

남강댐 하류역에 위치한 사천만, 진주만, 강진만에서 가화천 방류에 따른 담수의 분배 특성을 평가하기 위하여 입자 추적 수치실험을 실험하였다.

가화천을 통해 3개의 방류조건(무방류, 강우시 방류, 홍수 시 방류)에서 가화천 하류의 동일한 격자에 입자 1000개를 투여하여 노량수도, 대방수도, 창선해협으로 빠져나가는 입자의 수를 비교하였다. 가화천을 통한 방류량이 늘어날수록 노량수도로의 분배율이 증가하고 대방수도로 빠져나가는 분배율이 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 평소에는 가화천 하류에 위치한 물질의 약 95%가 대방수도를 통해 빠져 나가다가, 강우에 의해 남강댐의 방류량이 증가하면서 노량수도로의 분배율이 증가하며, 홍수시에는 노량수도로의 입자 분배율이 45.5% 까지 증가하는 것을 확인할 수 있었다.

한편, 섬진강 담수 영향을 충분히 고려하기 위해 모델의 영역을 광양만 전체까지 확장하여야 하나, 본 연구에서는 동일한 시기의 관측 자료를 확보할 수 없어 제한적인 모델 영역으로 염분을 모의한 한계가 있다. 따라서, 향후 강진·진주만 뿐만 아니라 인접한 광양만, 자란만 등으로 영역을 확장하여 염분과 입자의 경로를 모의할 필요가 있다.

Figure

Fig. 1.

Observed points and river input points on model grid map.

Fig. 2.

Gahwacheon inflow as model scenarios.

Fig. 3.

Particle release point and 3channels for calculating the contribution rate.

Fig. 4.

Tide verification curve at T-1.

Fig. 5.

Current verification curve : (a) u velocity at C-1, (b) v velocity at C-1, (c) u velocity at C-2, (a) v velocity at C-2.

Fig. 6.

Salinity comparison of observed and calculated : (a) surface layer, (b) bottom layer.

Fig. 7.

Surface current vectors at spring tide : (a) flood tide, (b) ebb tide.

Fig. 8.

Salinity simulation results of Case 1 at the time of maxmimum diffusion of low salinity water : (a) surface layer, (b) bottom layer.

Fig. 9.

Salinity simulation results of Case 2 at the time of maxmimum diffusion of low salinity water : (a) surface layer, (b) bottom layer.

Fig. 10.

Spread of low-salinity water by scenario : (a) Case 1, (b) Case 2.

Fig. 11.

Particle tracks after 30 days from start of calculation : (a) Case 0, (b) Case 1, (c) Case 2.

Fig. 12.

Comparison of residual flows at the time of discharge by scenario : (a) Case 1, (b) Case 2.

Table

Table 1.

River inflow at 28 points

No.	river	inflow (m3/s)	No.	river	inflow (m3/s)
1	Gahwacheon	2020:0~53902022:0~432	15	Songjicheon	0.2380
2	Jeongseongpo	2.1540	16	Yongjeongcheon	0.0900
3	Seomjingang	2020:0~16092022:5~956	17	Jeongpocheon	0.3100
4	Baekcheoncheon	0.4100	18	Daesacheon	0.3200
5	Bonghyeon+Seokjicheon	0.9595	19	Daegokcheon	0.3200
6	Gonyangcheon	1.6400	20	Dongsancheon	0.1195
7	Gurangcheon	0.2370	21	Inpyeongcheon	0.0700
8	Gwangokcheon	1.6400	22	Dacheoncheon	0.1680
9	Jukcheon	0.7505	23	Murimcheon	0.2151
10	Mokdancheon	3.4970	24	Naneumcheon	0.0460
11	Mukgokcheon	0.4500	25	Yeongjicheon	0.1300
12	Sacheongang	2.8720	26	Dongcheoncheon+Hwacheon+Samhwacheon	11.1774
13	Samcheonpo	0.1900	27	Buyuncheon	0.1056
14	Seopocheon	0.1830	28	Changseoncheon	0.5600

Table 2.

Comparison of the number of particles exiting the boundary through the three channels according to the scenarios.

	Particles Going outside through area A, B, and C.	Total	Remaining
Case 0	43 (4.3%)	949 (94.9%)	7 (0.7%)	999 (99.9%)	1 (0.1%)
Case 1	147 (14.7%)	801 (80.1%)	41 (4.1%)	989 (98.9%)	11 (1.1%)
Case 2	455 (45.5%)	497 (49.7%)	44 (4.4%)	996 (99.6%)	4 (0.4%)

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