Modeling of algal fluctuations in the reservoir according to the opening of Yeongju Dam

Dong Yeol Lee; Seong Eun Kim; Kyong Oh Baek

doi:10.3741/JKWRA.2023.56.3.173

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Research Article

Journal of Korea Water Resources Association. 31 March 2023. 173-184
https://doi.org/10.3741/JKWRA.2023.56.3.173

Modeling of algal fluctuations in the reservoir according to the opening of Yeongju Dam

영주댐 개방에 따른 호내 조류 변동 모의

Dong Yeol Lee^a

Seong Eun Kim^b

Kyong Oh Baek^c^*

이 동열^a

김 성은^b

백 경오^c^*

^aPh. D Candidate, Department of Civil and Environmental Engineering, Hankyong National University, Anseong, Korea

^bUndergraduate Student, Department of Civil and Environmental Engineering, Hankyong National University, Anseong, Korea

^cProfessor, Department of Civil and Environmental Engineering, Hankyong National University, Anseong, Korea

^a한경대학교 건설환경공학부 박사과정

^b한경대학교 건설환경공학부 학사과정

^c한경대학교 건설환경공학부 교수

^{*Corresponding Author}

ABSTRACT

Due to climate change, algal blooms frequently occur not only in Korea but also around the world, and the risk of toxicity of harmful algae has recently been issued. It is known that the representative harmful algae, cyanobacteria, are caused by the intersection of three factors: water temperature, residence time, and nutrients. In this study, water quality simulation was carried out using EFDC, a three-dimensional numerical model, to analyze the variations in water quality due to the decrease of residence time according to the opening of Yeongju Dam in Naeseong-Cheon. In fact, the concentration of chlorophyll-a in Yeongju Dam in the summer of 2021 was significant, exceeding the ‘algae warning’ for a long time based on the previous algae warning system. On the other hand, as a result of performing the simulation under the condition that the dam gate was completely opened, the concentration of chlorophyll-a was mostly reduced below the ‘algae warning’ level during the simulation period. It was confirmed that reducing the residence time by restoring the flow of Naeseong-Cheon is a way to immediately reduce algae in Yeongju Dam.

Keywords

Harmful algae

Yeongju Dam

Residence time

Water quality modeling

Chlorophyll-a

EFDC

기후 변화로 인하여 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 녹조류 번무 현상이 잦아지면서 유해 녹조의 독성에 대한 위험성이 최근 대두된 바 있다. 대표적인 유해 조류인 남조류는 수온, 체류시간 및 영양염류 이렇게 3가지 요소의 교집합으로 발생한다고 알려져 있다. 본 연구에서는 내성천 내 영주댐의 완전개방으로 체류시간 감소에 따른 수질 변화 분석을 위해 준3차원 수치모델인 EFDC를 활용하여 수질모의를 수행하였다. 실제 2021년 여름철 영주댐 내 엽록소-a의 농도는 상당하여 과거 조류경보제 기준으로 ‘조류경보’를 오랜 기간 동안 상회하였다. 반면 댐 수문을 완전 개방한 조건으로 모의를 수행한 결과, 모의기간 동안 엽록소-a 농도가 대부분 ‘조류경보’ 수준 이하로 저감되었다. 내성천의 흐름을 복원하여 체류시간을 감소시키는 것이 영주댐 내 녹조를 즉각적으로 저감시키는 방안임을 확인하였다.

키워드

유해녹조

영주댐

체류시간

수질모의

엽록소-a

EFDC

MAIN

1. 서 론
2. 분석모형 구축 및 재현성 평가
2.1 EFDC의 개요
2.2 대상구간
2.3 수리모형의 재현성 평가
2.4 수질모형의 재현성 평가
2.5 연직층 재현성평가
3. 영주댐 완전개방시 모의 결과
4. 결 론

1. 서 론

영주댐은 4대강 사업의 일환으로 낙동강 제1지류인 내성천 상류에 건설된 다목적댐이다. 다목적댐이라고는 하지만 이 댐의 제 1 목적은 국내에서는 유일하게 수질개선을 위한 하천유지용수 공급이다(Table 1). 특히 영주댐 환경영향평가서(MLTM, 2009)에서 확인할 수 있듯이 수질개선의 대상 지역이 내성천이 아닌 본류인 낙동강 중·하류이다. Fig. 1과 같이 낙동강 최상류에 안동댐이, 인근 지류 반변천에 임하댐이라는 두 개의 대형 다목적댐이 있음에도 상류 지류 내성천에 또다시 댐을 건설한 것은 그만큼 수질개선 대책이 마땅치 않았음을 시사하는 것이다. 문제는 내성천 상류에 위치한 영주댐이 당초 목적대로 ‘낙동강 중·하류의 수질개선에 도움을 줄 수 있느냐’라는 것을 떠나 주지하다시피(Fig. 2) 2017년 시범담수가 시행되자 댐 내에 극심한 유해 녹조가 번무하여(Harmful Algal Bloom, HAB) 담수를 중단한 바 있다.

최근 국내에서도 유해 녹조의 독성에 대한 위험성이 대두되고 있는 실정이다. 이미 해외에서는 남세균(cyanobacteria)의 대표 독소 마이크로시스틴(microcystin)에 대한 허용 기준치를 설정하여 관리하고 있다. 마이크로시스틴은 국제암연구기관이 발암물질(Microcystin-LR, MC-LR)로 지정했으며, 청산가리(시안화칼륨) 만큼의 독성을 지닌 맹독 물질로 간 독성뿐 아니라 생식 독성도 있는 것으로 알려져 있다(Chen et al., 2011). 이에 따라 캘리포니아주 환경건강위험평가국(OEHHA), 프랑스 식품환경노동위생안전청(ANSES), 미국 연방 환경보호청(USEPA), 세계보건기구(WHO) 등은 Table 2와 같이 마이크로시스틴의 일일 섭취 허용량 기준을 대폭 강화하고 있는 추세이다(OEHHA, 2021).

녹조(algae, 특히 cyanobacteria)는 수온, 체류시간(residence time), 영양염류(특히 인(phosphorus)과 질소(nitrogen)) 이렇게 3가지 요소의 교집합으로 발생한다고 알려져 있다(WHO, 2015). Table 3에서 보듯이 수온은 25℃ 이상일 때, 체류시간은 한 달 이상일 때, 총인의 농도가 100 $μ g / l$ 이상의 경우가 겹친다면 녹조가 폭발적으로 번무할 가능성이 매우 높다(WHO, 2015). 여름철의 수온 상승은 기후위기의 시대에 거스를 수 없는 상황이 되어가고 있고, 영양염류의 수체로의 유입량을 극적으로 줄일 수 있는 방안 또한 부재하다. 결국 체류시간을 줄여줌으로써 영주댐의 녹조를 저감시키는 것이 당장 시행할 수 있는 방안이라 할 수 있겠다.

본 연구에서는 수온과 유입되는 부하량 조건은 그대로 둔 채 영주댐의 수문을 개방하여 체류시간을 줄여준다면 녹조의 농도가 얼마나 저감되는지를 3차원 수치모형인 EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code)를 활용하여 정량적으로 분석하였다. 모의가 수행된 기간은 실제로 영주댐이 운영됐으며 녹조가 심했던 2021년을 대상으로 삼았고, 여름철 수질 변화를 집중적으로 분석하였다. 모형의 공간적 대상은 상류 유사조절지에서 하류 석탑교까지로 정하였다.

Table 1.

Project effect of Yeongju Dam

	Water Supply
	Living and Industrial Water	Agricultural Water	River Maintenance Water	Total
Scale (million m³/year)	10.7 (5%)	6.0 (3%)	186.6 (92%)	203.3 (100%)

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Fig. 1.

Yeongju Dam simulation section and observation points

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Fig. 2.

Harmful algal bloom that occurred at Yeongju Dam in 2017 (Jeong, 2022)

Table 2.

Comparison of the health-protective concentration for microcystins and drinking water advisory levels from other health agencies

Agency (year)	Critical Study	Health Effect	Acceptable Daily Dose (µg/kg-day)	Drinking Water Level (µg/L)
OEHHA (2012)	Heinze (1999)	Liver lesions	0.0064	-
USEPA (2015a, 2015b)	Heinze (1999)	Liver lesions	0.05	0.3 (infants, 10 days) 1.6 (children/adults, 10 days)
ANSES (2019)	Chen et al. (2011)	Decline in sperm number, motility and increase in abnormal sperm	0.001	-
WHO (2020)	Fawell et al. (1999)	Liver damage	0.04	1 (lifetime)
OEHHA (2021)	Chen et al. (2011)	Decline in sperm number	0.0018	0.03 (up to three months)

Table 3.

Example assessment of the potential for high biomass of cyanobacteria based on environmental conditions

	Very low	Potential for high biomass of cyanobacteria (blooms)			Very high
Indicator
Total Phosphorus (µg/L)	<10	10-25	>25-50	>50-100	>100
Water residence time	River with visible current	<1 month			≥1 month
Temperature (℃)	<10	10-<15	15-<20	20-<25	≥25

2. 분석모형 구축 및 재현성 평가

2.1 EFDC의 개요

EFDC모형은 Virginia Institute of Marine Science의 Hamrick에 의해 개발되었으며 현재는 US EPA와 Tetra Tech. Inc.이 지속적으로 개발 및 관리하고 있는 모형이다. 전 세계적으로 하구 및 해역뿐만 아니라 하천과 호수에서의 수리 및 수질 거동을 해석하는데 널리 사용되고 있다(Zheng et al., 2021; Bai et al., 2018; Wang et al., 2015; Liu et al., 2014; Wu and Xu, 2011). EFDC모형은 조류(algae)를 포함한 Dissolved Oxygen (DO), Total Organic Carbon (TOC), Total Nitrogen (T-N), Total Phosphorus (T-P) 등 다양한 수질 항목을 모의할 수 있다. 수직 방향을 층(layer)으로 분할함으로써 3차원적 모의가 가능한 준 3차원 모형이다. 국내에서는 EFDC모형이 4대강 본류, 새만금호 및 경인아라뱃길 등의 수질해석에 사용되었으며(Lee and Baek, 2022; Kim et al., 2017; Yin and Seo, 2016; Choi et al., 2012), 국립환경과학원(NIER)에서는 EFDC모형을 수질예측, 수질평가, 수질사고 예측 등 다양한 수질분석 모형으로 현재 활용하고 있다(Song et al., 2022; Kim and Shin, 2021; Shin et al., 2019). EFDC모형은 Fig. 3과 같이 Hydrodynamics, Water Quality, Sediment Transport, Toxics 총 4개의 모듈로 구성되어 있다. 이 중 Hydrodynamics 모듈의 Dynamics 계산 결과는 수질, 부유사, 독성물질 모의를 위한 입력 자료로 사용된다.

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Fig. 3.

The structure of the EFDC model (Tetra Tech. Inc., 2000)

EFDC의 Hydrodynamics 모듈 의 지배방정식은 시간 평균된 Navier-Stokes 방정식을 수평방향으로는 직교곡선 좌표계(Orthogonal curvilinear grid system)로 전환하고 수직방향으로는 시그마좌표계(Sigma-stretched vertical grid system)로 전환하여 유도한다(Tetra Tech. Inc., 2002). 연속방정식은 다음 Eq. (1)과 같으며, x 및 y방향 운동량방정식은 각각 Eqs. (2) and (3)과 같고 z방향 운동량방정식은 정수역학을 가정하며 Eq. (4)와 같다.

(1)

\frac{\partial η}{\partial t} + \frac{\partial H u}{\partial x} + \frac{\partial H v}{\partial y} + \frac{\partial w}{\partial z} = 0

(2)

\frac{\partial}{\partial t} (m_{x} m_{y} H u) + \frac{\partial}{\partial x} (m_{y} H u u) + \frac{\partial}{\partial y} (m_{x} H v u) + \frac{\partial}{\partial z} (m_{x} m_{y} w u) - f_{e} m_{x} m_{y} H v = - m_{y} H \frac{\partial}{\partial x} (p + p_{a t m} + ϕ) + m_{y} (\frac{\partial}{\partial x} z_{b}^{*} + z \frac{\partial}{\partial x} H) \frac{\partial}{\partial z} p + \frac{\partial}{\partial z} (m_{x} m_{y} \frac{A_{V}}{H} \frac{\partial}{\partial z} u) + \frac{\partial}{\partial x} (\frac{m_{y}}{m_{x}} H A_{H} \frac{\partial}{\partial x} u) + \frac{\partial}{\partial y} (\frac{m_{x}}{m_{y}} H A_{H} \frac{\partial}{\partial y} u) - m_{x} m_{y} c_{p} D_{p} {(u^{2} + v^{2})}^{1 / 2} u

(3)

\frac{\partial}{\partial t} (m_{x} m_{y} H v) + \frac{\partial}{\partial x} (m_{y} H u v) + \frac{\partial}{\partial y} (m_{x} H v v) + \frac{\partial}{\partial z} (m_{x} m_{y} w v) - f_{e} m_{x} m_{y} H u = - m_{y} H \frac{\partial}{\partial y} (p + p_{a t m} + ϕ) + m_{x} (\frac{\partial}{\partial y} z_{b}^{*} + z \frac{\partial}{\partial y} H) \frac{\partial}{\partial z} p + \frac{\partial}{\partial z} (m_{x} m_{y} \frac{A_{V}}{H} \frac{\partial}{\partial z} v) + \frac{\partial}{\partial x} (\frac{m_{y}}{m_{x}} H A_{H} \frac{\partial}{\partial x} v) + \frac{\partial}{\partial y} (\frac{m_{x}}{m_{y}} H A_{H} \frac{\partial}{\partial y} v) - m_{x} m_{y} c_{p} D_{p} {(u^{2} + v^{2})}^{1 / 2} v

(4)

\frac{\partial}{\partial z} p = - g H b = - g H (ρ - ρ_{0}) ρ_{0}^{- 1}

여기서 $u, v$ 는 각각 직교곡선 좌표계에서의 x, y방향 유속, $w$ 는 시그마좌표계에서의 z방향 유속이다. $η$ 는 수면변위이고, H는 수심이다. $m_{x}, m_{y}$ 는 각각 scale factor이며 $f_{e}$ 는 유효 Coriolis 가속도, $p$ 는 압력, $p_{a t m}$ 는 기압이다. $ϕ$ 는 기준점에 대한 위치에너지로 $g z_{s}^{*}$ 와 같으며 $g$ 는 중력가속도, $z_{s}^{*}$ 는 기준면에 대한 자유 수면의 수직좌표이다. $z_{b}^{*}$ 는 기준면에 대한 하상의 수직좌표이다. A_V는 연직난류점성계수, A_H는 수평 운동량 및 질량 확산계수이다. $c_{p}$ 는 저항계수, $D_{p}$ 는 무차원화된 식생의 투영면적이다. $ρ$ 와 $ρ_{0}$ 는 각각 실제밀도와 기준밀도이며 $b$ 는 부력이다.

EFDC의 Water Quality 모듈의 지배방정식은 물질수송방정식으로 다음 Eq. (5)와 같다.

(5)

\frac{\partial}{\partial t} (m_{x} m_{y} H C) + \frac{\partial}{\partial x} (m_{y} H u C) + \frac{\partial}{\partial y} (m_{x} H v C) + \frac{\partial}{\partial z} (m_{x} m_{y} w C) = \frac{\partial}{\partial x} (\frac{m_{y} H A_{x}}{m_{x}} \frac{\partial C}{\partial x}) + \frac{\partial}{\partial y} (\frac{m_{x} H A_{y}}{m_{y}} \frac{\partial C}{\partial y}) + \frac{\partial}{\partial z} (m_{x} m_{y} \frac{A_{z}}{H} \frac{\partial C}{\partial z}) + m_{x} m_{y} H S_{c}

여기서 C는 각 수질인자의 농도이며, $A_{x}, A_{y}, A_{z}$ 는 각각 x, y, z방향의 난류확산계수를 나타낸다. S_c는 단위 체적당 내외부 소스-싱크(source-sink)항을 의미한다. 수질 모듈의 반응 과정은 CE-QUAL-ICM 모델(Cerco and Cole, 1994)을 기반으로 구성되었으며, Table 4와 같은 수질인자들이 있다. 수질 모듈은 3개의 조류 종(cyanobacteria, diatom algae, green algae)을 탄소 단위로 모의하며, 이는 산소를 소모하는 유기물질을 표현하기 위해 BOD (Biochemical Oxygen Demand)를 사용하는 WASP (Di Toro et al., 1983), QUAL2E (USEPA, 1985)와 같은 기존의 수질모델과 다른 특징을 보여준다. 본 연구에서는 Hydrodynamics 와 Water Quality모듈을 사용하여 영주댐 상류 내성천의 수질을 분석하였다.

Table 4.

Water quality factor of EFDC model

Water quality factor
(1) cyanobacteria	(12) refractory particulate organic nitrogen
(2) diatom algae	(13) labile particulate organic nitrogen
(3) green algae	(14) refractory particulate organic carbon
(4) stationary algae	(15) refractory particulate organic phosphorus
(5) macroalgae	(16) labile particulate organic phosphorus
(6) labile particulate organic carbon	(17) dissolved organic phosphorus
(7) dissolved organic carbon	(18) dissolved available silica
(8) ammonia nitrogen	(19) particulate biogenic silica
(9) nitrate nitrogen	(20) chemical oxygen demand
(10) dissolved organic nitrogen	(21) dissolved oxygen
(11) total phosphate	(22) total active metal

2.2 대상구간

본 연구의 대상구간은 4대강 정비 사업의 일환으로 건설된 영주댐을 중심으로 실측자료가 존재하는 상류 유사조절지에서부터 하류 석탑교까지로 설정하여 Fig. 1과 같이 모형을 구축하였다. 유사조절지에서부터 영주댐까지 약 13 km, 영주댐에서 석탑교까지 약 11 km로 약 24 km 구간에 대해서 폭방향 3개, 흐름방향 163개로 구성하여 총 489개의 격자망을 구축하였으며 폭방향 및 흐름 방향의 격자 크기는 평균적으로 각각 66 m와 141 m이다.

구축한 모형에 필요한 경계조건으로는 기상조건, 상·하류단 그리고 내부경계조건으로 나눌 수 있다. 기상자료는 안동기상관측소 자료를 활용하여 기압, 기온, 상대습도, 강우량, 일사량, 운량을 구축하였다. 상류단 경계조건으로는 영주유사조절지 지점에서 실측된 수위값을 통해 환산된 유량값과 영주댐3 지점의 실측 수온 및 수질인자들을 적용하였다. 하류단 경계조건으로는 석탑교 실측 수위를 적용하였다. 내부경계조건을 위해 EFDC 모델의 Mask 기능을 활용하여 영주댐을 구현하였다. 구현한 영주댐 직상류엔 영주댐 저수위와 수온 및 수질인자들을 적용하고 구현한 영주댐 직하류엔 양주댐 방류량을 적용하였다.

2.3 수리모형의 재현성 평가

구축한 EFDC 수리모형의 재현성 검토를 위해 모의구간 내에 위치한 관측소의 실측값과 같은 위치에서의 EFDC 모의 값으로 모형을 검·보정하였다. 수리모형의 검증은 영주댐1 지점 관측소의 수위값을 2020년 7월 1일부터 동년 9월 30일 기간의 자료로 보정(calibration)하였고, 2021년 7월 1일부터 동년 9월 30일 기간의 자료로 검증(validation)하였다.

수리 모형의 검·보정 결과는 Fig. 4에 도시하였으며 결정계수(R²) 지표를 활용해 재현성 평가를 하였다. 보정 및 검증 시 결정계수가 1에 가깝게 나와 수리적 계산은 모형과 실측치간 오차가 거의 없음을 확인할 수 있다.

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Fig. 4.

Calibration and validation results of hydrodynamic model at Yeongjudam 1

2.4 수질모형의 재현성 평가

구축한 EFDC 수질모형의 재현성 검토를 위해 모의구간 내에 위치한 관측소의 실측값과 같은 위치에서의 EFDC 모의 값으로 모형을 검·보정하였다. 수질모형의 검증은 영주댐1 지점의 수질관측소에서 관측한 6가지 수질지표인 DO, TOC, T-N, T-P, Temperature, Chl-a를 검·보정에 활용하였다. 수리모형과 동일하게 2020년 7월 1일부터 동년 9월 30일 기간의 자료로 보정하였고, 2021년 7월 1일부터 동년 9월 30일 기간의 자료로 검증하였다.

수질 모형의 검·보정은 PBIAS (Percent BIAS; Moriasi et al., 2007)와 RMSE (Root Mean Square Error)를 활용해 재현성 평가를 하였다. 각각의 통계지표 산정식은 Eqs. (6) and (7)이며 평가지표는 Table 5와 같다. 영주댐1 지점에서의 수질 모형 검·보정 결과는 Fig. 5에 도시하였으며 통계지표 결괏값은 Table 6과 같다.

(6)

P B I A S (%) = \frac{\sum_{i = 1}^{n} (O_{i} - P_{i}) \times 100}{\sum_{i = 1}^{n} O_{i}}

(7)

R M S E = \sqrt{\frac{\sum_{i = 1}^{n} {(P_{i} - O_{i})}^{2}}{n}}

여기서, O_i는 실측값이며 P_i는 모의값이다.

평가 결과 PBIAS는 검증 시 T-P를 제외하고 모두 70 미만으로 ‘만족(satisfaction)’ 이상의 결과를 보였으며, RMSE 오차도 모두 적은 값을 보여 수질모형의 재현성 또한 높다고 판단 할 수 있다.

Table 5.

Model reproducibility evaluation index

	Very good	Good	Satisfactory	Unsatisfactory
PBIAS (%)	< 25	25 - 40	40 - 70	≥70
RMSE	The closer to 0, the higher the reliability.

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Fig. 5.

Calibration and validation results of water quality model

Table 6.

Statistics for water quality model results

	Calibration		Validation
	PBIAS (%)	RMSE	PBIAS (%)	RMSE
DO	25.85	1.69 (mg/L)	18.14	2.22 (mg/L)
TOC	14.48	0.73 (mg/L)	9.28	0.81 (mg/L)
TN	6.35	0.17 (mg/L)	25.41	0.49 (mg/L)
TP	73.56	0.09 (mg/L)	128.63	0.06 (mg/L)
Temperature	15.19	3.55 (℃)	14.94	4.20 (℃)
Chlorophyll-a	9.35	1.30 (mg/m³)	6.51	2.31 (mg/m³)

2.5 연직층 재현성평가

댐 상류는 댐의 영향으로 수심이 깊은 호소가 형성된다. 이러한 호소에선 수심별 수온 변화로 인해 발생하는 물의 밀도차로 성층현상(stratification)이 나타난다. 여름철에 발생하는 성층현상은 표층의 수온이 더욱 올라가게 되며 녹조를 유발하는 원인이 될 수 있다. 이에 본 연구는 구축한 모형이 성층화를 충분히 재현할 수 있도록 연직방향으로 총 9개의 층을 구성하였으며, Choi et al. (2017)이 제안한 성층화와 관련된 매개변수인 수직분자 와동점성 계수인 AVO는 10^-7 값, 수직분자 확산도 계수 ABO는 10^-6 값을 적용하였다.

앞서 검증을 마친 2021년 7월 1일부터 동년 9월 30일에 대한 영주댐1 및 영주댐2 지점에서의 각 층별 수온과 엽록소(chlorophyll)-a 모의 결과는 Fig. 6과 같다. 해당 지점에서는 수심별 상·중·하로 나누어 실측을 하고 있으며, 이에 본 연구는 상층부는 9 layer, 중층부는 4 layer 그리고 하층부는 1 layer값에 대하여 PBIAS와 RMSE를 활용해 재현성 평가를 하였으며 그 결과는 다음 Table 7과 같다.

평가 결과 PBIAS기준 영주댐2 지점 하층부를 제외하곤 모두 70 미만으로 ‘만족’ 이상의 결과를 보였다. 특히 본 연구의 주 관심 지점인 영주댐의 직상류인 영주댐1 지점은 모두 매우 좋음의 결과를 보였다. RMSE 오차도 모두 적은 값을 보여, 총 9개 연직층으로 구성된 수질 모형이 성층현상을 잘 반영하여 모의되었다고 판단할 수 있다.

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Fig. 6.

Verification results of stratification in 2021

Table 7.

Reproducibility evaluation of the stratification for water temperature and algae

		Yeongju Dam1		Yeongju Dam2
		PBIAS (%)	RMSE	PBIAS (%)	RMSE
9 layer	Chlorophyll-a	4.49	1.32 (mg/m³)	18.70	8.44 (mg/m³)
9 layer	Temperature	0.16	0.04 (℃)	11.54	3.43 (℃)
4 layer	Chlorophyll-a	28.07	0.49 (mg/m³)	66.65	8.91 (mg/m³)
4 layer	Temperature	3.40	0.24 (℃)	23.75	4.88 (℃)
1 layer	Chlorophyll-a	4.10	0.06 (mg/m³)	88.87	7.53 (mg/m³)
1 layer	Temperature	0.13	0.01 (℃)	34.84	2.45 (℃)

3. 영주댐 완전개방시 모의 결과

성층현상까지 검증을 마친 EFDC 모델을 활용하여 영주댐 개방에 따른 댐 상류 수질 변화를 분석하였다. 분석에 앞서 영주댐의 운영 이력을 살펴보면, Fig. 7(댐 수위변동)에서 보듯이 2017년 하반기에 극심한 녹조 발생으로 시험담수가 중단되었다가, 2019년 하반기에 발전설비의 가동이 필요하다는 명목으로 담수가 다시 시작된다. 2020년 8월 집중 호우로 인해 댐 상시만수위인 EL. 163 m를 상회하기도 하였다. 이후 농업용수공급이라는 이유로 댐 수위를 EL. 150 m 이상을 유지하는 것으로 운영되고 있다(K-water, 2021). 이처럼 댐 상류 녹조해결을 위해 댐의 저수위를 EL. 130 m 이하로 실제 운영한 이력이 있으며, 최근 다시 담수가 이루어짐으로써 2021년, 2022년 매해 여름철 녹조 창궐로 영주댐은 몸살을 앓고 있다.

이에 본 연구는 영주댐 수위가 EL. 150 m 이상으로 유지되고 엽록소-a 농도가 25 mg/m³ 이상이 되는 2021년 여름 동안(7월 1일~9월 30일) 댐에 물을 담수하지 않고 완전 개방할 경우를 가정하였다. 댐의 저수위를 사수위인 EL. 125 m로 적용하고, 댐의 방류량은 상류 유사조절지에서 유입되는 유량과 동일하게 모형에 할당하여 모의하였다. 댐을 완전 개방하게 되면 댐 상류는 호소가 아닌 자연하천의 형태가 될 것이며, 이때의 수리 및 수질은 어떤 변화를 보이는지 담수 시 EFDC 모의 결과와 정량적으로 비교, 분석하였다.

먼저 수리적 변화를 살펴보기 위해 영주댐 담수 및 개방에 따른 영주댐2 지점에서의 유속과 수위 모의 결괏값을 비교하여 Fig. 8(a)에 도시하였다. 댐 완전 개방 시 영주댐2 지점에서의 모의 기간에 대한 평균유속은 0.565 m/s로 담수 시 평균유속인 0.003 m/s보다 약 0.56 m/s 증가하였으며, 완전 개방 시 최대유속은 1.589 m/s로 담수 시 최대유속인 0.015 m/s보다 약 1.57 m/s 증가하였다. 이처럼 댐을 개방하면 수리적으로 평균 및 최대 유속이 증가할 뿐만 아니라, 시기에 따라 증가와 감소를 반복하며 여름철 강수에 따른 자연스러운 하천의 흐름 양상이 나타난다. 담수로 인한 물의 정체가 아닌 자연스러운 하천 흐름이 만들어진다면, 체류시간이 단축되면서 앞서 언급한 녹조의 폭발적 번무 필수 요소 중 하나인 “긴 체류시간”의 고리를 끊을 수 있다.

다음으로 수리적 변화에 따른 수질 변화를 살펴보기 위해, 동일지점의 엽록소-a 농도와 유해남조류(cyanoHABs) 세포수를 Fig. 8(b)에 도시하였다. 유해남조류 세포수는 엽록소-a 농도와 세포당 탄소함량을 활용하여 마이크로시스티스(microcystis), 아나베나(anabaena), 아파니조메논(aphanizomenon) 탄소 농도를 세포수로 환산하여 합산하였다. 마이크로시스티스, 아나베나, 아파니조메논 탄소 농도는 Ahn et al. (2021)이 낙동강에서 측정한 7월, 8월, 9월 각 조류별 탄소 함량 평균값에 엽록소-a 농도에 대한 탄소 비율(0.12)과 모의한 엽록소-a 농도를 곱하여 산정하였다. 이렇게 구한 탄소 농도에 조류별 세포 당 탄소함량을 적용하여 세포수를 환산하였다(ME, 2021).

Fig. 8에서 보듯이 2021년 여름, 영주댐을 운영해 담수를 하게 되면 영주댐2 지점의 엽록소-a 농도 및 유해남조류 세포수가 지속적으로 증가하는 경향을 보였다. 반면 댐을 개방하면 엽록소-a 농도 대부분 30 mg/m³ 이하로 저감됨을 확인할 수 있다. 특히 개방의 경우, 8월 30일경 유속이 상대적으로 감소하는 경향을 보이는데, 이때 엽록소-a 농도가 일시적으로 상승하는 모습을 보인다. 그러다 9월로 접어들어 1 m/s를 상회하는 유속이 발생하자 엽록소-a 농도가 다시 감소하는 양상을 보인다. 댐을 완전 개방하면 유해남조류 세포수는 친수활동 구간 조류경보 발령기준 ‘경계’에 해당하는 100,000 cells/mL 이하로 저감됨을 확인할 수 있다. 이렇듯 유속 증가가 녹조를 저감시키는 메커니즘을 모형이 잘 재현하고 있다.

2016년 이전에는 Table 8과 같은 엽록소-a 농도를 기준으로 조류경보제가 운영되었는데, 이 기준이라면 2021년 8월에 접어들면서 영주댐은 ‘조류경보’ 단계(25 mg/m³)에 진입하게 된다. 그 수치 또한 기준치를 두 배 이상 상회할 정도로 높은 농도를 여름 내내 유지한다. 하지만 댐을 완전 개방하였다면, 엽록소-a 농도 대부분이 경보치 주변에 머무르고 있으며 고농도의 녹조가 발생하지 않았다. 댐 개방이 여름철 녹조 저감에 상당한 효과가 있음을 확인할 수 있었다.

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Fig. 7.

Operation history of Yeongju Dam about water leve

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-03/N0200560302/images/kwra_56_03_02_F8.jpg

Fig. 8.

Comparison of variations in water environment due to fully opened Yeongju Dam in 2021

Table 8.

Checklist before and after revision of algal alert

		Before Dec. 31, 2015		After Jan. 1, 2016
Reference item		chlorophyll-a (mg/m³)	cyanobacteria (cells/mL)	cyanobacteria (cells/mL)
Alerts step	Caution	15	500	1,000
	Warning	25	5,000	10,000
	Emergency	100	1,000,000	1,000,000

4. 결 론

본 연구에서는 영주댐 담수로 인해 영주댐 상류 내성천 수질은 얼마나 악화되고 있고, 댐 개방을 한다면 수질이 얼마나 개선되는지 수질 모델링을 통해 살펴보았다. 분석을 위해 영주댐을 중심으로 상류 영주유사조절지에서부터 하류 석탑교까지 약 24 km 구간에 대해 3차원 수치모형인 EFDC 모형을 구축하였다. 구축한 EFDC 모형은 수리, 수질 그리고 성층현상에 대해서 실측값과 모의값을 활용하여 검·보정하였다. 구축한 모형을 활용하여 영주댐 담수 시와 완전 개방에 따른 댐 상류 영주댐2 지점의 수위, 유속, 엽록소-a 농도 변화를 정량적으로 분석하였다. 영주댐의 완전개방 모의를 위해, 담수 시와 동일한 환경 조건에서 단지 댐의 저수위는 사수위인 EL. 125 m로 설정하고 댐의 방류량은 상류 유사조절지에서 유입되는 유량과 동일한 값으로 설정하였다.

모의 결과 2021년 여름 영주댐을 운영함으로써 엽록소-a의 농도는 지속적으로 증가하는 경향을 보였다. 반면 댐을 개방하였다면 2021년 9월 27일 엽록소-a 농도는 51.39 mg/m³에서 28.57 mg/m³로 저감되었다. 뿐만 아니라 댐 완전 개방 시 자연스러운 하천 흐름(유속)이 발생하였고, 증가한 유속과 더불어 동일한 시기의 엽록소-a 농도가 낮아짐을 확인하였다. 영주댐2 지점의 경우, 2015년까지의 조류경보 발령기준으로 본다면 모의 기간 중 약 65일이 경보 단계였으나, 댐을 완전 개방하였을 시는 대부분 경보 이하의 농도를 유지하였다. 결론적으로 영주댐을 담수 대신 개방한다면, 내성천 상류에 위치한 영주호내 녹조저감과 수질개선에 큰 효과가 있을 것으로 판단된다.

Acknowledgements

이 논문은 정부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구입니다(과제번호: 2016R1D1A1B02012110).

Conflicts of Interest

The authors declare no conflict of interest.

References

Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail (ANSES) (2019). Toxicological reference values: Microcystin-LR. Scientific Edition, 2016-SA-0297, Paris, pp. 28-46.

Ahn, J.M., Kim, J., Park, L.J., Jeon, J., Jong, J., Min, J.H., and Kang, T. (2021). "Predicting Cyanobacterial Harmful Algal Blooms (CyanoHABs) in a regulated river using a Revised EFDC Model." Water, Vol, 13, No. 4, 439. 10.3390/w13040439

Bai, H., Chen, Y., Wang, D., Zou, R., Zhang, H., Ye, R., and Sun, Y. (2018). "Developing an EFDC and numerical source-apportionment model for nitrogen and phosphorus contribution analysis in a lake basin." Water, Vol, 10, No. 10, 1315. 10.3390/w10101315

Cerco, C.F., and Cole, T.M. (1994). CE-QUAL-ICM: a three-dimensional eutrophication model, version 1.0. User's Guide. US Army Corps of Engineers Waterways Experiments Station, Vicksburg, MS, U.S.

Chen, Y., X, J., Li, Y., and Han, X. (2011). "Decline of sperm quality and testicular function in male mice during chronic low-dose exposure to microcystin-LR." Reproductive Toxicology, Vol. 31, No. 4, pp. 551- 557. 10.1016/j.reprotox.2011.02.00621338672

Choi, H.G., Han, K.Y., and Park, J.H. (2017). "Reproducibility evaluation of stratification using EFDC model in Nakdong River." KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research, Vol. 37, No. 3, pp. 561-573.

Choi, H.G., Kim, D.I., Na, C.H., and Han, K.Y. (2012). "Assessment of EFDC model for water quality analysis in Nakdong River." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 45, No. 7, pp. 658-696.

Di Toro, D.M., Fitzpatrick, J.J., and Thomann, R.V. (1983). Documentation for water quality analysis simulation program (WASP) and model verification program (MVP). EPA-600/3-81-044, U.S. Environmental Protection Agency, Duluth, MN, U.S.

Fawell, J.K., Mitchell, R.E., Everett, D.J., and Hill, R.E. (1999). "The toxicity of cyanobacterial toxins in the mouse: I microcystin-LR." Human & Experimental Toxicology, Vol. 18, pp. 162-167. 10.1177/09603271990180030510215106

Heinze, R. (1999). "Toxicity of the cyanobacterial toxin microcystin LR to rats after 28 days intake with the drinking water." Environmental Toxicology: An International Journal, Vol. 14, No. 1, pp. 57-60. 10.1002/(SICI)1522-7278(199902)14:1<57::AID-TOX9>3.0.CO;2-J

Jeong, S.G. (2022). Yeongju Dam, accessed 25 September 2022, <http://www.ohmynews.com/NWS_Web/View/img_pg.aspx?CNTN_CD=IE002992177>.

Kim, D., and Shin, C. (2021). "Algal boom characteristics of Yeongsan River based on weir and estuary dam operating conditions using EFDC-NIER Model." Water, Vol. 13, No. 16, 2295. 10.3390/w13162295

Kim, J., Lee, T., and Seo, D. (2017). "Algal bloom prediction of the lower Han River, Korea using the EFDC hydrodynamic and water quality model." Ecological Modelling, Vol. 366, pp. 27-36. 10.1016/j.ecolmodel.2017.10.015

K-water (2021). Current status of discharge according to test freshwater from Yeongju Dam.

Lee, D.Y., and Baek, K.O. (2022). "Study of the mitigation of algae in lake Uiam according to the Operation of the Chuncheon Dam and the Soyang Dam." Journal of Civil and Environmental Engineering Research, Vol. 42 No. 2, pp. 171-179.

Liu, Y., Wang, Y., Sheng, H., Dong, F., Zou, R., Zhao, L., and He, B. (2014). "Quantitative evaluation of lake eutrophication responses under alternative water diversion scenarios: A water quality modeling based statistical analysis approach." Science of the Total Environment, Vol. 468, pp. 219-227.

Ministry of Environment (ME) (2021). Han River, Nakdong River Water quality prediction modeling complementary study (II-1) report.

Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs (MLTM). (2009). Yeongju multi-purpose Dam construction project environmental impact assessment report.

Moriasi, D.N., Arnold, J.G., Van Liew, M.W., Bingner, R.L., Harmel, R.D., and Veith, T.L. (2007). "Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations." Transactions of the ASABE, Vol. 50, No. 3, pp. 885-900. 10.13031/2013.23153

Office of Environmental Health Hazard Assessment (OEHHA) (2012). Toxicological summary and suggested action levels to reduce potential adverse health effects of six cyanotoxins. California Environmental Protection Agency, Sacramento, CA, U.S.

Office of Environmental Health Hazard Assessment (OEHHA) (2021). Recommendation for interim notification levels for saxitoxins, microcystins and cylindrospermopsin, California Environmental Protection Agency, Sacramento, CA, U.S.

Shin, C.M., Kim, D., and Song, Y. (2019). "Analysis of hydraulic characteristics of Yeongsan River and estuary using EFDC model." Journal of Korean Society on Water Environment, Vol. 35, No. 6, pp. 580-588.

Song, Y., Jeong, Y.H., Shin, C.M., and Kwak, D.H. (2022). "Spatial distribution and comparative evaluation of phosphorus release rate in benthic sediments of an estuary dam." International Journal of Sediment Research, Vol. 37, No. 3, pp. 355-369. 10.1016/j.ijsrc.2021.08.005

Tetra Tech. Inc. (2000). EFDC water quality model.

Tetra Tech. Inc. (2002). Theoretical and Computational Aspects of Sediment and Contaminant Transport in the EFDC Model.

US Environmental Protection Agency (USEPA) (1985). Computer program documentation for the enhanced stream water quality model QUAL2E. EPA/600/3-85/065, U.S. Environmental Protection Agency, Athens, GA, U.S.

US Environmental Protection Agency (USEPA) (2015a). Health effects support document for the cyanobacterial toxin microcystins. EPA- 820R1510, Office of Water, Health and Ecological Criteria Division, Washington, DC.

US Environmental Protection Agency (USEPA) (2015b). Drinking water health advisory for the cyanobacterial microcystin toxins. EPA-820R15100, Office of Water, Health and Ecological Criteria Division, Washington, DC.

Wang, P., Lai, G., and Li, L. (2015). "Predicting the hydrological impacts of the Poyang Lake project using an EFDC model." Journal of Hydrologic Engineering, Vol. 20, No. 12, 05015009. 10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0001240

World Health Organization (WHO) (2015). Management of cyanobacteria in drinking-water supplies: Information for regulators and water suppliers. WHO/FWC/WSH/15.03, Geneva, Switzerland.

World Health Organization (WHO) (2020). Cyanobacterial toxins: microcystins. Background document for development of WHO Guidelines for drinking-water quality and Guidelines for safe recreational water environments. WHO/HEP/ECH/WSH/2020.6, Geneva, Switzerland.

Wu, G., and Xu, Z. (2011). "Prediction of algal blooming using EFDC model: Case study in the Daoxiang Lake." Ecological Modelling, Vol. 222, No. 6, pp. 1245-1252. 10.1016/j.ecolmodel.2010.12.021

Yin, Z., and Seo, D. (2016). "Analysis of optimum grid determination of water quality model with 3-D hydrodynamic model using environmental fluid dynamics code (EFDC)." Environmental Engineering Research, Vol. 21, No. 2, pp. 171-179. 10.4491/eer.2015.137

Zheng, L., Wang, H., Liu, C., Zhang, S., Ding, A., Xie, E., and Wang, S. (2021). "Prediction of harmful algal blooms in large water bodies using the combined EFDC and LSTM models." Journal of Environmental Management, Vol. 295, 113060. 10.1016/j.jenvman.2021.11306034167054

Journal of Korea Water Resources Association ISSN:2799-8746(Print) 2799-8754(Online) 한국수자원학회 논문집

Preview

Modeling of algal fluctuations in the reservoir according to the opening of Yeongju Dam

ABSTRACT

MAIN

Table 1.

Project effect of Yeongju Dam

Fig. 1.

Yeongju Dam simulation section and observation points

Fig. 2.

Harmful algal bloom that occurred at Yeongju Dam in 2017 (Jeong, 2022)

Table 2.

Comparison of the health-protective concentration for microcystins and drinking water advisory levels from other health agencies

Table 3.

Example assessment of the potential for high biomass of cyanobacteria based on environmental conditions

Fig. 3.

The structure of the EFDC model (Tetra Tech. Inc., 2000)

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

Table 4.

Water quality factor of EFDC model

Fig. 4.

Calibration and validation results of hydrodynamic model at Yeongjudam 1

(6)

(7)

Table 5.

Model reproducibility evaluation index

Fig. 5.

Calibration and validation results of water quality model

Table 6.

Statistics for water quality model results

Fig. 6.

Verification results of stratification in 2021

Table 7.

Reproducibility evaluation of the stratification for water temperature and algae

Fig. 7.

Operation history of Yeongju Dam about water leve

Fig. 8.

Comparison of variations in water environment due to fully opened Yeongju Dam in 2021

Table 8.

Checklist before and after revision of algal alert

Acknowledgements

Conflicts of Interest

References