연구대상 해역은 노량수로를 중심으로 서측에 광양만 권역(여수해협 포함), 동측에 진주만 권역(강진만, 사천만 포함)이 위치하고, 연구대상 해역에 위치한 여러 하천에서 유출되는 유출수가 이들 만으로 유입되고 있으며, 특히 홍수시에는 광양만 권역은 섬진강의 하천유출수가, 진주만 권역은 가화천(남강댐 방류)의 하천유출수가 대량으로 유입되고 있다. 광양만 권역과 진주만 권역은 노량수로라는 협수로로 연결되어 있으며, 섬진강과 가화천의 하천유출수 또한 노량수로를 통해 서로 영향을 주고 있다. 연구대상 해역에 위치한 섬진강과 가화천을 포함한 51개 하천의 하천유출수로 인한 평수시와 50년빈도 홍수시의 해수교환율, 체류시간 특성을 입자추적 실험을 통해 파악하고자 하였다. 또한 홍수시 섬진강과 가화천의 하천유출수가 미치는 영향을 파악하기 위한 실험을 추가로 수행하였다. 수치실험 결과, 평수시와 홍수시 모두 광양만 권역에 투하한 입자는 노량수로를 통해 진주만 권역으로 이동하는 것으로 나타났고, 노량수로를 통해 진주만 권역에서 광양만 권역으로 이동하는 입자는 상대적으로 작은 것으로 나타났다. 30일 후 각 실험안별 해수교환율은 광양만 권역은 44.40~67.21%로 나타났고, 진주만 권역은 각각 50.37~73.10%로 나타났고, 각 실험안별 평균 체류시간은 광양만 권역은 7.07~15.36일로 나타났고, 진주만 권역은 6.45~12.75일로 나타났다. 그리고 홍수시에 해수교환을은 증가하고, 체류시간은 감소하는 것으로 나타났다. 광양만과 진주만 권역에서의 해수순환 구조를 살펴보기 위해 두 폐쇄성 해역에 대해서 7개 내부 영역과 5개 외부 영역에 대한 30일 동안의 단면유량 flux를 산정하였다. 그 결과, 평수시와 홍수시 모두 전반적으로 광양만 권역에서 진주만 권역으로 유량 flux가 이동하는 것으로 나타났다. 홍수시 유량을 적용할 경우 연구대상 해역의 유량 flux의 주 흐름 경로는 섬진강 하천유출수가 여수해협을 거쳐 외해로 이동하는 흐름과 가화천 하천유출수가 사천만, 진주만, 대방수로를 거쳐 외해로 이동하는 흐름으로 나타났다.
최근에는 다양한 다상오염물 거동 흐름 모델들이 개발되었고 일부는 상용화되기도 하였으나, 대부분이 압력기저접근방식을 갖고 개발된 프로그램들이므로 다양한 수치적 어려움을 내재하고 있다. 이러한 수치적 어려움을 극복하기 위해서는 분율흐름접근방식을 따르는 기존 다상흐름거동 수치모델로 개발된 MultiPhaSe flow (MPS) 모델에 계면활성제에 의한 용해 현상을 모사할 수 있는 오염물 거동 모듈을 결합해서 MultiPhaSe flow and TranSport (MPSTS) 프로그램을 본 연구에서 개발하였다. 개발된 모델은 Clement의 해석 해를 사용하여 검증하였다. 여기서 MPSTS프로그램은 입자추적법과 결합한 라그랑지안-율러리안 기법을 이용해서 상간물질전달 효과와 다상내 오염물 거동 기능을 결합한 계면활성제 활용 복원과정을 모사할 수 있는 프로그램이다. 본 연구에서는 개발된 모델을 이용해서 소수성 액체(non aqueous phase liquid, NAPL)로 오염된 지역의 계면활성제에 의한 오염 정화 시 층상구조를 가지는 수리지질학적 불 균질성이 복원효율에 미치는 영향을 수치 모의 하였다. 수치모의 결과, 하부 층의 수리전도도가 상부 층의 수리전도도보다 10배, 20배, 50배로 큰 경우에 대해서 하부에서 물속에 용해된 디젤의 농도가 높게 나타난다. 왜냐하면 계면활성제가 하부 층을 따라서 좀 더 빨리 움직여서 하부 층에서 잔류 소수성 액체를 좀 더 많이 용해시켰기 때문이다.
물의 흐름을 제어하는 토양의 기능을 정량적으로 계산하기 위한 방법인 토양수분 메모리(soil moisture memory)는 토양에 도달한 강수가 저장되고 배출되기까지 평균적으로 체류하는 시간을 평가한다. 본 연구에서는 2019, 2020년 한반도 지역에서 강수와 토양수분 위성 기반 모델 산출물을 활용하여 표층(0~5 cm)토양에서의 토양수분 메모리를 산출하고 이를 활용하여 연구지역 내 토양수분 메모리의 시공간적인 분포를 지표면의 경사 및 토양의 특성과 함께 평가하였다. 토양수분 메모리를 특성분석을 위해 강수 사건에 따라 토양수분의 증가를 추적하여 저장 강수율(Fp(f))이라는 새로운 측정 지표를 활용하였다. 강수 발생 초기(3시간 후)에는 산맥을 기준으로 토양 내 저장 강수율이 우선적으로 감소하여 토양수분 메모리의 공간적인 편차가 컸으며 24시간 이후 전반적으로 편차가 감소하였다. 토양 내 저장 강수율은 경사가 증가할수록 감소하는 형태가 뚜렷하게 나타났으며 토양 입자 크기의 구성 비율에 따른 토양 내 수분의 배수 활동에 의한 영향을 확인할 수 있었다. 또한 수리전도도 증감에 기여하는 평균토양수분이 저장 강수율에 미치는 영향을 확인하였다. 본 연구 결과는 강수가 지면에 체류하는 시간에 대한 척도인 토양수분 메모리가 지표의 경사와 토양 특성과 갖는 관계를 규명하고 토양수분의 시공간적 변동성을 이해하는 데 기여할 것으로 기대된다.
호수 내 seston조성 및 식물플랑크톤 성장을 제한하는 요인들을 평가하기 위해서는 일반적으로 시료가 담긴 용기 내에 영양물질을 투입하는 생물검정 (bioassay) 방법이나, 섭식 (grazing) 실험, seston의 size분석 등과 같은 직접적이고 시간적 노력이 필요한 방법을 이용한다. 그러나 이 논문에서는 동일한 목적을 위하여, 총인 (TP), 엽록소 (CHL), 투명도 (Secchi depth, SD) 자료에 의해 계산한 Carlson의 영양상태지수 (TSI)들의 상호편차(deviation)를 이용하는 보다 간편한 방법을 소개하였다. 본 연구에서 TSI 편차분석을 위하여 아열대지역의 대형호수 (Lake Okeechobee, 미국 플로리다)의 수질자료와 다른 많은 호수들로부터 수집된 자료를 이용하였다. 일단 연구자가 일상적인 수질자료를 수집하여 총인, Chl-a, 투명도 값을 기초로 TSI값을 얻었다면, 이로부터 여러 가지 해석이 도출될 수 있다 한편, 총질소의 자료도 총인과 마찬가지로 영양물질에 대한 자료로 중요하게 이용될 수 있다. TSI (CHL)값이 TSI (TP)값보다 훨씬 작다면, 인 (P)이 아닌 다른 요인이 조류의 성장을 제한한다고 유추할 수 있다. 만약 TSI (CHL)값이 TSI (SD) 값보다 훨씬 작다면 호수 내 seston중 아주 작은 무생물적 입자들의 구성비가 높다고 추정할 수 있으며,이 경우 빛이 제한 요소가 될 것이다. 반대로, TSI (CHL) 값이 TSI (TP) 값보다는 작지만 TSI (SD) 값보다 크다면, 수중의 빛을 산란시키는 입자들이 크기가 크다고 (예를 들면, 큰 사상성 또는 군체성 조류) 추정할 수 있고, 이 경우 조류의 성장은 동물플랑크톤의 섭식에 의해 제한을 받을 가능성이 크다. 이러한 분석의 결과는 신뢰성과 일관성이 매우 높으며, 일반적으로 상기한 다른 직접적인 방법들에 의해 얻어진 결과들과도 잘 일치한다. TSI의 편차를 이용한 방법으로부터 도출된 결과를 위의 직접적인 방법을 통해 주기적으로 검증할 필요는 있지만, 호수관리를 위해 수질과 생태학적 반응 요인들을 모니터링하고, 나아가 장기적으로 호수의 변화를 이해하는데 보다 효율적이고 경제적인 방법을 제공할 수 있어 이용가치가 매우 높다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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