Numerical Simulation for Effluent Transport According to Change in Depth of Marine Outfall in Masan Bay Using a Particle Tracking Model

입자추적모델을 이용한 마산만 해중방류구 수심 변화에 따른 방류수 거동 수치모의

Abstract

Marine outfalls are used to discharge treated liquid effluents to the environment. An efficiently designed, constructed and operated marine outfall effectively dilutes the discharged effluent, thereby reducing the risk to biota and humans dependent upon the marine environment. In this study, we investigated the effluent transport from a marine outfall at different depths in Masan Bay. A particle-tracking model was used to predict the dispersion of effluent. The model results indicate that some particles released from a depth of 13 m move to the inner area of Masan Bay within 48 h. As the release depth increases after 48 h, the particles move further southward. This suggests that effluent from the outer area of Masan Bay can affect the inner area, and that this effect can be reduced by increasing the depth of effluent release.

서론

육상에서 발생한 하수는 하수처리장에서 물리, 화학, 생물학적 처리를 통해 오염물질이 저감되어 해역으로 방류되고 있다. 하지만 처리부지의 제약 및 처리 시설의 부족으로 인해 하수처리장 방류수는 연안해역 수질 오염의 주요 원인이 되고 있다 (Proni et al., 1994; Park et al., 2001). 또한, 병원성 미생물, 독성 물질에 대한 처리에 있어 완전한 제거가 아닌 저감의 정도로 처리하고 있어, 이를 해결하기 위해 외해와의 확산이 용이한 심해에 처리수를 방류하는 방법인 해중방류가 적용되고 있다(Proni et al., 1994; Lei, 1995; Park et al., 2001; Kikkert et al., 2007).

대상해역인 마산만에는 14개의 하천과 2개의 하수처리장 방류수가 유입되고 있으며, 오염이 극심한 북부해역에 이 중 9개의 하천이 위치해 있다. 이로 인해 수질, 저질이 저하되고 저서 생물의 조성 및 다양성이 저하되는 등 해역의 전반적인 환경이 악화되어 있다. 이를 해결하기 위해서 2005년에 마산만 연안 오염 총량관리 제도를 도입하여 현재까지 시행 중에 있다. 마산만으로 유입되는 연간 화학적 산소요구량(chemical oxygen demand) 부하량은 약 6.7 t/day이며, 이 중 덕동하수처리장 방류수를 통해 유입되는 부하량이 약 3.6 t/day로 전체 부하량의 약 55%를 차지한다(MOF, 2011). 덕동하수처리장에서 처리된 하수는 해중방류구를 통해 해안으로부터 680 m 지점(수심 13 m)에서 방류되고 있다(Fig. 1). 이렇게 방류된 하수는 부력에 의해 수직 상승하다가 주변수와 희석되면서 밀도차가 작아지게 되고 주변수의 밀도와 같아지는 위치에서 상승을 멈추고 해수의 흐름에 따라 확산된다. 동계에는 표층과 저층의 밀도차이가 작아 방류수가 표층까지 상승하지만 하계에는 밀도 성층으로 인해 해역의 중층에서 상승을 멈추게 된다(Kang et al., 1999; Zhang and Adams, 1999). 마산만에서 수행된 선행연구들에서 해역으로 유입된 물질의 순이동을 결정하는 잔차류 분포를 살펴보면 표층에서는 외해로 향하는 흐름이 형성되며 저층에서는 내만으로 향하는 흐름이 형성됨을 알 수 있다(Kim and Lee, 2000; Jung et al., 2016). 만약, 성층이 형성되는 하계에 방류수의 상승이 중층에서 멈추고, 그에 따라 초기 희석률이 감소한다면(Kim, 2006), 마산만의 잔차류 특성으로 인해 마산만 내만이 덕동하수처리장 방류수에 영향을 받을 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 방류수 중에 포함되어 있는 난분해성 오염물질, 병원성 미생물과 독성물질의 경우 더욱 장기간 해역에 체류하며 영향을 미칠 가능성이 있다.

Fig. 1. Model grid of study area and the site of release point for particle tracking, tidal bench mark, current meter measurement and boundary for particle counting.

해양에 방류된 오염물질의 확산을 표현하는 방법 중의 하나인 입자추적법(particle tracking method)은 오염물질을 작은 입자들의 집합체로 가정하고 개별입자들의 움직임을 추적함으로써 전체 오염물질의 이류 및 확산 과정을 모델링하는 기법이다 (Jung, 2002). 이를 통해 오염물질 확산 특성에 대한 확률적인 해석이 가능하다(Suh, 1996). 입자추적법은 격자단위의 농도 처리에 있어서 발생할 수 있는 수치확산(numerical diffusion)에 따른 오차의 발생이 없으며, 다양한 확산과정을 수치모의 할 수 있는 장점으로 인해 오염물질 확산에 대한 연구에서 사용되고 있다(Dimou, 1992; Zhang, 1995; Suh, 1996; Kim et al., 2000).

본 연구에서는 입자추적모델을 이용하여 방류수심의 상승에 따른 방류수 확산특성을 파악하였고 각 수심에서의 방류수가 마산만 북부해역에 미치는 영향을 정량적으로 계산하였다.

재료 및 방법

모델 시스템

마산만의 해수순환특성을 재현하기 위해서 입자추적 모듈이 포함된 EFDC (environmental fluid dynamics code)를 사용하였다. EFDC는 Virginia Institute of Marine Science에서 개발 되었으며 해수유동, 퇴적물이동, 수질 및 독성물질에 대한 예측을 위해 널리 이용되고 있다. Craig (2011)에 의해 lagrangian particle tracking module이 추가되었으며, random walk method를 적용하여 입자의 통계적 처리가 가능하다. EFDC는 근역(near field)과 원역(far field)에서 물질의 희석·확산 및 이동에 대한 수치모의가 가능하며, 근역 모델은 lagrangian buoyant jet and plume model (Frick, 1984; Lee and Cheung, 1990)을 기본으로 하고 있다.

수치실험

모델의 영역은 안정적인 수치모의를 위해 마산만을 포함한 진해만 전역에 대하여 동서방향으로 약 47 km, 남북방향으로 약 40 km이며 격자수는 468개×409개로 구성하였다(Fig. 1; Table 1). 성층에 의한 방류수 내 난분해성 물질의 거동에 대하여 알아보기 위해 성층이 형성되는 하계 조건에서 수행하였으며, 수직방향 격자는 5개 층, CFL (cournat-friedrichs-lewy)조건을 고려하여 계산 시간 간격은 1초로 총 30일 동안 수행하였다.

Table 1. Condition for hydrodynamic model

이렇게 계산된 해수유동장을 초기조건으로 15일 동안 입자 추적모델을 수행하였으며 덕동하수처리장 방류구 위치인 수심 13 m 지점에서 1,000개의 입자를 일시에 방류하였다. 방류된 입자의 침강속도는 Dimou (1992)가 Boston항의 하수확산관 유출수의 확산 수치모의에 적용한 하수 내 입자물질의 비율 별침강속도를 적용하였다(Table 2). 같은 조건으로 방류 수심을 수직 상승시켜 총 3회 수행(13 m, 8 m, 5 m)하여 확산 범위를 비교 분석하였다.

Table 2 Settling velocity by percentage of particulate matter in effluent (Dimou, 1992)

해수유동 계산 결과의 검증을 위해 C1과 C2 정점에서 관측한 유속과 유향 자료를 조류타원도로 나타내었으며 국립해양조사원의 기본수준점 성과표(tidal bench mark)의 4개 분조의 조화 상수 값과 모델 계산 결과를 비교하였다.

결과

검증 결과

C1과 C2 정점의 조류타원도 결과와 각 관측소의 기본수준점 성과표 자료의 각 분조별 진폭, 위상에 대하여 모델에서 계산된 결과와 비교하였다(Fig. 2, Table 3). 조류타원도 비교 결과, 타원의 방향에 있어서는 약간의 차이가 있었지만 타원의 길이와 폭에서 유사한 결과를 확인할 수 있었다. 각 관측소의 진폭과 위상 비교에서는 일주조에서는 다소 차이가 나타난 반면 반일주 조에서는 유의한 진폭과 위상을 확인할 수 있었다. 이를 통해 구축된 해수유동모델이 마산만의 해수순환 특성을 잘 재현하는 것으로 판단할 수 있었다.

Fig. 2. A comparison between observation and simulation of current ellipse.

Table 3. Comparison between model results and observed tidal height

해수유동모델 결과

해수유동모델 계산 결과 중 최강창조와 최강낙조의 유속벡터 분포도는 Fig. 3과 같다. 가덕수로를 통해 해수가 북서방향으로 빠르게 유입하여 진해만으로 흐르고 일부 흐름은 마산만으로 진행하는 것으로 나타났으며 이는 이전의 연구결과와 일치한다(Lee et al., 2008; Park et al., 2009). 마산만 내에서는 부도 인근에서 약 11 cm/sec, 덕동하수처리장 방류구 위치 해역에서 약 5 cm/sec, 모도 인근해역인 협수로에서 약 12 cm/sec의 유속이 계산되었다. 낙조시는 창조시의 유속분포도와 반대의 흐름을 나타내며 유속은 각각, 14 cm/sec, 7 cm/sec, 14 cm/sec로 계산되었다.

Fig. 3. Simulated flow patterns during peak flood (left) and peak ebb (right) currents.

입자추적모델 결과

먼저 실제 덕동하수처리장 방류 수심인 13 m 지점에서 방류한 입자들의 거동을 파악하기 위해 방류 후 입자의 분포를 Fig. 4와 같이 나타냈다. 방류 후 입자들이 연안선을 따라 남북방향으로 확산되는 것을 확인할 수 있으며, 방류 후 48시간 동안 마산만 내의 돝섬 인근까지 확산되는 것을 확인할 수 있다.

Fig. 4. Particle distributions of (a) initial and after (b) 3, (c) 6, (d) 12, (e) 24, (f) 48 h.​​​​​​​

방류 수심 별 입자추적모델 결과는 Fig. 5와 같다. 방류 후 48 시간 뒤의 입자분포를 나타내었으며, 수심 8 m에서 방류한 결과는 방류 후 48시간 동안 가포지구 인근 해역까지 확산되는 것으로 나타났으며, 이는 13 m에서 방류한 결과보다 확산범위가 남하한 것으로 생각할 수 있다. 또한, 방류 수심 5 m의 결과에서는 대부분의 입자물질이 모도 인근의 협수로를 통과하지 못하는 것으로 나타났다. 결과적으로 방류 수심이 상승함에 따라 방류된 입자의 48시간 후 위치가 점차 외해에 있는 것을 확인할 수 있어 확산 범위가 전체적으로 남하하는 것을 알 수 있다. 입자추적모델 계산을 통해 각각의 case 별 마산만 북부 해역으로 유입하는 입자 수의 시간에 따른 변화는 Fig. 6과 같다. 방류 수심이 상승할수록 입자가 북부해역으로 유입하는 최초시간이 늦어지는 것을 확인할 수 있으며, 유입되는 입자의 증가율도 완만해지는 것을 알 수 있다. 이러한 결과는 덕동하수처리장의 해중방류를 통해 유입된 오염물질이 마산만 북부해역의 수질에 영향을 줄 수 있으며, 만약 방류수 중에 난분해성 오염물질, 병원성 미생물과 독성물질이 포함된 경우 더욱 큰 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 또한, 입자추적모델의 결과를 통해 해중방류구의 방류위치 조정만으로도 방류된 물질의 거동에 영향을 미칠 수 있으며, 마산만 북부해역으로 유입되는 오염물질의 양을 저감할 수 있을 것으로 판단할 수 있다.

Fig. 5. Particle distributions of after 2 days at depth of (a) 13 m, (b) 8 m and (c) 5 m.

Fig. 6. The number of particles into the box from Dukdong wastewater treatment plant.

고찰

마산만에 있는 덕동하수처리장 해중방류구 수심변화에 따른 물질의 확산범위 변화를 예측하였다. 이를 위해 마산만에 입자 추적모듈이 포함된 해수유동모델을 적용하였으며, 방류구 수심을 연직 상승시켜 48시간 이후의 입자분포를 토대로 방류된 물질의 거동 및 마산만 북부해역으로 유입되는 입자의 수를 파악하였다.

Fig. 4의 결과는 해중 방류되는 오염물질이 마산만 북부해역에 영향을 미칠 수 있다는 것은 의미한다. 마산만은 Kang et al. (2001)은 방류구 인근의 하수농도 분포 분석을 통해 저층의 방류구를 통해 방류된 물질의 농도가 북쪽으로 확장됨을 밝혔으며, Jung et al. (2016)은 덕동하수처리장 방류수가 마산만 북부해역까지 영향을 미칠 수 있음을 밝힌 바가 있어 이를 뒷받침한다.

Fig. 5와 Fig. 6의 결과를 보면, 1,000개의 입자를 수심 13 m에서 방류하여 2일 후 81개(약 8%)의 입자가 북부해역으로 유입되는 것으로 계산되었다. 비록 방류한 1,000개의 입자 중에서 작은 수의 입자가 북부 해역으로 유입되지만, 최초의 입자가 약 0.8일에 북부해역으로 유입되고 방류 후 약 2일이라는 비교적 짧은 시간 후에 마산만 북부해역으로 8%의 입자가 유입되는 것은 주목할 만한 결과이다. 즉, 방류수에 잔류성이 강한 물질이 포함되어 있는 경우에는 마산만 북부해역에 오염물질이 집적될 수 있어 이들 물질의 집적으로 인한 수질 및 퇴적물 오염이 우려된다. 또한, 8 m 수심에서는 44개(4.4%), 5 m 수심에서는 20개(2%)의 입자가 유입되는 것을 계산되어 방류수심이 상승할수록 마산만 북부해역으로 유입되는 입자의 수가 감소하는 것을 알 수 있다. 즉, 추가적인 오염물질 저감 시설의 설치 없이 방류 수심의 상승만으로도 마산만 북부해역으로 유입되는 덕동하수처리장 기원의 잔류성 오염물질을 기존의 약 50% 이상 저감할 수 있다는 것을 의미한다. 추후, 장기간 수온 및 염분의 관측을 통해 마산만 해역의 밀도성층을 재현하여 성층강도 및 혼합층의 두께에 따른 입자물질 확산 특성을 연구할 필요가 있을것으로 사료된다.