2.1. 연구대상지역

수도 서울을 관통하는 한강 본류는 팔당호에서 남한강과 북한강이 만나 이루어지며, 팔당댐 하류로 흐르면서 왕숙천, 탄천, 중랑천, 안양천 등의 지천들이 유입 되고 김포시에서 임진강과 합류한 후 서해로 흐른다. 한강 본류에는 잠실대 교 직하류의 잠실수중보와 김포대교 직하류의 신곡수중보의 대형 구조물이 건설되어 일정 수심을 유지시켜주고 있다.

본 연구에서는 한강 본류 구간 중 서울시의 취수장이 존 재하는 팔당댐 하류~잠실수중보 구간 22.5 km를 대상으로 하였다(Fig. 1). 이 구간은 서울시 및 수도권 전체 상수원수 공급량의 58 %를 차지하는 중요한 상수원으로서 상수원 보 호구역으로 지정되어 있다(^{Seo et al., 2011}). 연구대상 구간 내에는 현재 서울시에서 운영하는 취수장 4개(강북, 암사, 풍납, 자양)와 인천, 성남, 수자원 공사 등에서 운영하는 취 수장 7개가 위치하고 있다. 2014년 이전에는 서울시의 구의 취수장이 운영되었으나 현재는 강북취수장에서 통합운영되 고 있다. 서울시 운영 4개 취수장의 2015년 기준 연평균 취 수량은 총 2.986 × 10⁶ m³/일로 상수원 구간 전체 취수량 중 약 70 %를 차지하고 있다. 또한 팔당댐 하류에서 산곡천, 덕풍천, 궁촌천, 월문천, 홍릉천, 왕숙천, 고덕천, 성내천 순 으로 8개의 지천이 본류로 유입되고 있으며, 이 중 왕숙천 은 유역면적 276.5 km²로 가장 넓은 유역을 가진 지류이다.

Fig. 1. Location of a study area with monitoring stations.

2.2. 모델구축

2.2.2. 모델 구성 및 경계조건

연구대상구간(팔당댐 ~ 잠실수중보)을 포함하도록 팔당 댐 ~ 청담대교까지 24.9 km 구간에 대하여 수표면 격자망 을 구축하였으며, 격자망 구성에는 수치격자생성 프로그램 (CVLGrid)(^{DSI, 2016})을 사용하였다. 2012년 한강 하천단 면 측량자료(국토교통부, CAD자료)에서 하천 주수로 경계 와 하상고 자료를 추출하였고, 수표면 격자망 구성 후 하 상고 자료를 역거리 가중법을 이용하여 공간적으로 내삽 (interpolation)함으로써 3차원 격자를 구성하였다. 모델구간 내 하상고의 범위는 -8.8 ~ 9.7 m이며 하상단면, 위성사진 자료를 고려하여 총 2,168개의 수평격자를 구성하였고, 수 층은 3개의 층으로 구분하였다. 수평방향(x,y)으로는 직교 곡선좌표계(curvilinear)를, 수직방향(z)으로는 수심의 변화에 따라 layer의 간격이 변화하는 Sigma stretch 기법이 사용되 었다. 하천폭 방향 격자 크기는 39 ~ 101 m(평균 68 m), 상 하류 방향 격자 크기는 65 ~ 195 m(평균 119 m)이다. 본 연 구에서 사용된 격자망 구축 결과를 Fig. 2에 제시하였다.

Fig. 2. Horizontal modeling grids and bathymetry for the study area.

3년간 자료(2013 ~ 2015년)로 보정 및 검증을 수행하기 위해서 입력 자료는 4년간(2012 ~ 2015년)의 시계열자료를 구축하였다.

기상자료는 모델적용 구간에 인접한 지상기상관측소인 서울관측소의 자료를 이용하였으며 시간별 강우량, 대기압, 기온, 상대습도, 태양단파복사열, 운량, 풍속, 풍향 등의 자 료를 입력하였다.

최상류 유입경계조건은 국가수자원관리종합시스템(WAMIS) 의 팔당댐 일평균 방류량 자료를 사용하였고, 지천 유입경 계조건은 왕숙천, 산곡천, 덕풍천, 궁촌천, 월문천, 홍릉천, 고덕천, 성내천의 8개 지천의 일별 유량을 입력하였다. 왕 숙천 유량은 퇴계원 수위표에서의 일유량 산정결과와 구리 및 진건 하수처리장 일평균 방류량 자료를 이용하여 산정 하였으며, 기타 지류들의 일유량은 퇴계원 수위표 유량에 대한 유량면적비를 이용하였다. 하류의 개방경계조건은 청 담대교 일평균 수위자료를 사용하였다. 하류경계조건 상류 에 존재하는 잠실수중보 구조물은 EFDC의 weir 모듈을 사 용하고 구조물 표고를 고려하여 적용하였다.

팔당댐 및 유입지천들의 수온은 국가수질측정망 자료를 이용하였다. 취수경계조건의 경우 5개 서울시 취수장(강북, 암사, 구의, 풍납, 자양)과 경기도와 인천시의 7개 취수장 (하남, 덕소, 도곡, 토평, 한강, 자양(일산), 풍납(인천))의 일 평균 취수량 시계열 자료를 사용하였다. 서울시 취수량 자 료는 서울시 상수도사업본부 자료를, 서울시 이외의 취수량 자료는 국토교통부 한강홍수통제소의 자료를 이용하였다. 구의 취수장의 경우 2014년 10월 이후 취수가 중단되었으 므로 이전 기간에만 고려하였다.

2.3. 지류영향 분석 및 수질오염사고 시나리오

각 취수지점에서 지류들의 혼합비율과 흐름양상을 분석 하기 위하여 염료 추적자 분석법(Dye Tracer Analysis)을 사용하였다. 추적자 분석에서는 추적자(염료)의 초기농도가 0 mg/L인 연구대상구간 수체로 팔당댐 방류수와 각 유입 지류로부터 100 mg/L 농도의 추적자가 해당 유량과 함께 연속적으로 유입된다고 가정하였다.

보정 및 검증이 완료된 수리모델 시스템을 이용하여 팔 당댐 방류수와 산곡천, 덕풍천, 궁촌천, 월문천, 홍릉천, 왕 숙천, 고덕천, 성내천 각 유입(염료 100 mg/L)에 대한 모의 를 개별적으로 수행하였다. 서울시 4개 취수지점(강북, 암 사, 풍납, 자양)에서 각 모의결과로 산출된 농도의 전체 농 도합에 대한 비율을 구하면 전체 수량에 대한 해당 유입원 의 조성비를 구할 수 있다. 2013 ~ 2015년(3년간) 일별 조 성비 변화 시계열을 구하여 시간적 변화에 따른 각 지류의 혼합 비율 변화를 분석하였다.

재현성이 검증된 수리 모의 시스템을 바탕으로 수질오염 사고 시나리오를 적용하여 용존 오염물질의 거동에 대한 예측을 수행하였다. 수질오염사고 시나리오 적용 시에는 페 놀 1톤이 1시간에 걸쳐 사고지점에서 유입되는 것으로 가 정하였다. 단, 사고 물질인 페놀은 휘발 등의 자연감소 기 작은 없는 보존성 물질로 최악의 상태를 가정하고 유량 조 건별(갈수량, 평수량)로 모의한 후 취수지점별 도달시간 및 농도변화를 분석하였다.

3.1. 수리모델 재현성 검토 결과

한강 상수원 구간에 적용된 EFDC 수리모델의 재현성을 검토하기 위하여 모델 보정 및 검증을 수행하였다. 최근 15년간(2001 ~ 2015) 기상청 서울 관측소의 강수량 변화를 분석한 결과, 2013년은 1,404 mm로 평균(1,479 mm)에 가까 웠으나, 2014년과 2015년은 각각 809와 792 mm로 최근 15 년 중 가장 강수량이 적은 시기로 나타났다. 따라서 수문 조건이 다른 2013년(1년)과 2014 ~ 2015년(2년)을 각각 보 정 및 검증 기간으로 설정하였다.

수위 및 유량에 대한 모델 검보정을 위해서 각각 국토교 통부 ‘광진교’ 수위표 지점의 일평균 수위 자료와 환경부 국가수질측정망 ‘구의’ 지점의 8일 간격 일유량 자료를 이 용하였다. 수온에 대한 검보정을 위해서는 환경부 국가수질 측정망 ‘도곡, 구리, 암사, 구의, 잠실’ 지점에서의 일평균 수온 자료를 이용하였다. 보정 및 검증에 사용된 각 관측 자료의 관측지점은 Fig. 1에 나타내었다. 구의(광진교) 지점 은 수위, 유량, 수온 관측이 모두 이루어지는 지점이다.

모델 재현성의 정량적 평가에는 모의값과 관측값의 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency index)(^{Nash and Sutcliffe, 1970}), R², RMSE(Root Mean Square Error)를 산정하여 활용하였 다. 모델 보정시 적용된 주요 계수는 Table 1에 제시하였다. EFDC에서의 수평난류확산계수는 Reynolds 근사(^{Fischer et al, 1979})에 따라 수평난류동점성계수(AH)에 의해 계산되 며, 본 연구에서는 activate horizontal momentum diffusion 옵션을 이용하여 AHO (background horizontal viscosity)와 AHD (Smagorinsky 상수) 값에 의해 수평동점성계수가 유 속에 따라 가변되도록 설정하였다. 국립환경과학원의 전기 전도도를 이용한 EFDC 추적자 모형 검증에서 낙동강 본류 에 대하여 AHO는 0.1 m²/s, AHD는 0.2로 결정된 바 있으 며(^{NIER, 2015}), AHD는 일반적으로 0.10 ~ 0.20 사이의 값 을 가진다고 보고되고 있다(^{Ji, 2007}). 따라서 본 연구에서 는 AHO는 0.1 m²/s로 고정하고 수위 보정을 통해 AHD를 0.10으로 선정하였다.

‘광진교’ 지점의 연중 수위변화에 대한 모델 보정 및 검 증 결과를 실측값과 함께 Fig. 3에 나타내었다. 모의값은 2013년 연간 일평균 수위변화를 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 모의값과 관측값 간의 NSE, R², RMSE는 각각 0.86, 0.89, 0.1 m로 분석되었으며 여름철 집중강우 시 급격 한 수위변화도 비교적 잘 재현하는 것으로 나타났다. 2014 ~ 2015년의 검증 기간에도 모델은 2년간의 일평균 수위변 화를 비교적 잘 재현하는 것으로 나타났으며, NSE, R², RMSE는 각각 0.52, 0.66, 0.1 m로 분석되었다. 2013년에 비하여 실측치의 수위변동성이 크지 않아 상대적으로 NSE 는 다소 낮게 나타났다.

Fig. 3. Comparison of an observed and simulated time series of water surface elevation (a) Calibration result (b) Verification result.

유량에 대한 보정 시 모의값과 관측값 간의 NSE, R², RMSE는 각각 0.88, 0.92, 218.9 m³/s로 분석되었다. 8일 간 격 유량자료는 고유량 시기의 유량자료가 부족한 반면에 편차가 크게 나타나서 RMSE 값이 다소 높게 산정되는 결 과가 도출되었다. 검증결과도 관측자료의 시계열 변화를 적 절히 재현하는 것으로 나타났으며, NSE, R², RMSE는 각각 0.90, 0.97, 64.1 m³/s로 분석되었다.

지점별 수온 보정결과를 관측값과 함께 Fig. 4에 나타내 었으며, 모델 결과는 관측값의 연간 시계열 변화를 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 지점별로 모의값과 관측값 간의 NSE, R², RMSE는 각각 0.98 ~ 0.99, 0.99, 0.6 ~ 2.2 °C로 분석되었다. 검증 결과도 2년간의 수온 시계열 변화를 적 절히 재현하는 것으로 나타났으며, 지점별로 NSE, R², RMSE는 각각 0.97 ~ 0.99, 0.91~0.99, 0.8 ~ 2.1 °C로 분석 되었다.

Fig. 4. Comparison of observed and simulated time series of the water temperature for the calibration period (2013); (a) Dogok, (b) Guri, (c) Amsa, (d) Guui, (e) Jamsil.

보정 및 검증 과정을 통해 한강 상수원 구간에 대하여 구축된 EFDC 수리모형은 연구대상 구간의 수위, 유량, 수 온 등 수리현상을 적절히 재현하는 것으로 나타났다.

3.2. 취수지점에 대한 지류영향 분석

재현성이 검증된 모델을 이용하여 3년간 서울시 주요 취 수지점(강북, 암사, 풍납, 자양)에서 전체 수량에 대한 지천 의 혼합비율을 분석하였고 주요지천의 비율을 Fig. 5에 제 시하였다.

Fig. 5. Daily variations of the composition ratios of tributaries to total amount of water at each water intake station; (a) Gangbuk, (b) Amsa, (c) Pungnab and (d) Jayang intake station.

강북취수장 취수지점에서는 팔당댐 방류량이 취수 유량 의 대부분을 차지하고, 지천들(산곡천, 덕풍천)의 영향은 3 년간 산곡천에서 최대값이 1.7 %로 미미한 것으로 나타났 다. 암사취수장의 경우는 왕숙천의 영향이 가장 크고 다음 으로 고덕천의 영향이 큰 것으로 나타났다. 왕숙천은 팔당 댐 방류량이 가장 적었던 2015년 6월 이후 그 비율이 가장 높게 나타나며 최대 15.2 %까지 올라갔다. 고덕천은 암사취 수장 가까이 있으며 같은 좌안에 위치하기 때문에 그 영향 력이 상대적으로 높아지는 것으로 판단된다. 풍납취수장에 서는 암사취수장보다 왕숙천의 비율이 전반적으로 더 높은 경향을 보이며 2015년 6월 이후에 비율이 증가하여 최대 22.4 %까지 나타내고 있다. 성내천은 풍납취수장 직하류에 위치하지만, 조건에 따라 상류까지 확산되어 풍납취수장에 까지 영향을 미치며 특히 2015년에 그 비율이 상대적으로 높아지는 것으로 분석되었다. 우안에 위치하는 자양취수장 에서는 좌안에 위치하는 암사, 풍납 취수지점에 비해 전반 적으로 왕숙천의 비율이 높았으며, 2013 ~ 2014년 중에도 다른 지점에 비해 높게 나타났다. 반면에 다른 지천들의 영향은 상대적으로 작게 나타났다.

지천들 중에서 왕숙천은 유역면적이 가장 넓고 하수종말 처리장 방류수가 포함되어 유량이 많아 그 영향도 크게 나 타나고 있다. 영향의 정도를 파악하기 위해서 각 취수지점 별로 왕숙천 비율의 시계열 변화를 팔당댐 일평균 방류량 과 함께 나타내어 비교하였다(Fig. 6). 2013년 ~ 2015년 5월 까지는 암사취수장과 풍납취수장에서의 비율은 상대적으로 낮고 자양취수장에서의 비율은 높게 나타나고 있다. 특히 팔당댐 방류량이 3개년 중 가장 컸던 2013년에 이런 현상 이 더욱 두드러지게 나타났으며, 우안에 위치하는 왕숙천 유입수가 잠실수중보까지 혼합이 잘 되지 않고 우안에 치 우쳐 유하한 것으로 판단된다. 2014년은 2013년 대비, 팔 당댐 방류량이 감소하여 취수장별로 왕숙천 비율의 차이가 상대적으로 작아지기는 하지만 여전히 암사취수장에서는 비율이 낮게 나타났다. 이를 통해 이 시기에 암사취수장 부 근에서는 왕숙천 유입수의 혼합이 적게 이루어지나 잠실수 중보 근처에서는 비교적 잘 혼합되는 것으로 판단할 수 있 다. 2015년 6월 중순경부터는 팔당댐 방류량이 크게 줄어 7월 중의 강우기를 제외하고는 전 지점에서 왕숙천의 비율 이 높아지며 풍납 및 자양취수장의 비율과도 유사해지는 것으로 나타났다. 따라서 팔당댐 방류량 감소 시 암사취수 장에서 왕숙천 유입수의 혼합이 보다 잘 이루어지는 것으 로 판단된다.

Fig. 6. Comparison of the composition ratios of the Wangsuk Stream to the total amount of water at three water intake stations from 2013 to 2015.

이를 확인하기 위하여 팔당댐 방류량 변화에 따른 왕숙 천의 흐름변화 패턴을 추적자 모의 결과를 이용하여 분석 하였으며 Fig. 7에 제시하였다. 팔당댐 방류량은 강우 및 상류댐 방류량 변화에 따라 변동성이 크며 전체 변동범위 를 대표할 수 있는 값을 구하기 위하여 과거 10년간의 팔 당댐 일평균 방류량에 대하여 유황분석을 수행하였다. 그 결과 갈수량(Q355)과 평수량(Q185)에 해당하는 값을 각각 79 m³/s와 174 m³/s로 산정하였다. 팔당댐 방류량이 평수량 에 가까운 175 m³/s였던 시기에는 우안에서 유입되는 왕숙 천이 하천 폭 방향으로 잘 확산되지 않고 우안쪽을 따라서 흐르므로 좌안에 위치하는 암사취수장과 풍납취수장에는 영향을 적게 미치며 우안에 위치하는 자양취수장에는 상대 적으로 영향을 많이 미치는 것으로 나타났다(Fig. 7(a)). 반 면에 팔당댐 방류량이 79 m³/s(갈수량)인 시기에는 왕숙천 유입 후 수평방향으로 확산이 잘 이루어져 암사취수장과 풍납취수장까지 영향을 크게 미치는 것으로 나타났다(Fig. 7(b)). 본 연구에서의 흐름분석은 지천 유입량과 팔당댐방 류량이 일 변화하는 조건에서 이루어진 것이므로, 실시간 유량 조건에 따라 흐름양상은 달라질 수 있으나 전체적인 경향성은 유사하게 나타날 것이라 판단된다.

Fig. 7. Flow changes of the Wangsuk stream at different conditions of dam discharges (a) Paldang dam discharge of 175 m3/s, (b) Paldang dam discharge of 79 m3/s.

왕숙천의 흐름은 팔당댐 방류량뿐만 아니라 다른 지천의 유량조건에 따라서도 달라질 가능성은 있지만, 팔당댐 방류 량과 왕숙천 유량이 본류 흐름의 대부분을 차지하기 때문 에 팔당댐 방류량이 왕숙천 흐름을 결정하는 주요인이 될 것이라 생각된다. 팔당댐 방류량이 적은 시기에는 왕숙천 유입 후 본류와의 혼합이 잘 이루어져 암사취수장에 대한 영향력이 커질 수 있으므로 취수지점의 수질관리를 위해서 는 이러한 현상의 고려가 중요할 것으로 판단된다.

3.3. 수질오염사고 시나리오 분석

수질오염사고 시나리오 모의에 사용된 유량 조건은 앞서 팔당댐 일평균 방류량을 이용하여 산정된 갈수량과 평수량 조건으로 각각 설정하였다. 지천들의 유량은 최근 3년간 (2013 ~ 2015) 갈수량 및 평수량 시기의 유량값들을 평균하 여 설정하였다. 취수량은 각 취수장별로 2015년 취수량을 평균한 값을 사용하였으며, 풍향 및 풍속은 과거 3년(2013 ~ 2015) 동안 가장 빈도가 높았던 서풍 및 평균풍속 3.18 m/s로 설정하였다.

수질오염사고는 1시간 동안 페놀 1톤이 유입된 상황을 가정하였으며, 과거 오염사고가 발생한 사례가 있는 지천 중 왕숙천, 홍릉천에서 사고가 발생하여 본류로 유입되는 것으로 시나리오를 설정하였다. 각각에 대하여 갈수량과 평 수량 조건에서 취수지점별로 페놀의 최초 도달시간, 최고농 도 및 도달시간, 지속시간을 분석하였다. 최초 도달 및 종 료 조건은 페놀 먹는물 법정수질 기준치인 0.005 mg/L 이 상으로 하였다.

왕숙천 하류에서 페놀유출사고가 발생하여 한강 본류로 유입된 경우 팔당댐 방류량이 평수량일 때 유속이 빨라지 므로 저수량일 때 보다 페놀 도달시간은 빨라지고 지속시 간은 짧아진다. 평수량 조건일 때 암사취수장에 11시간 후 최초로 도달하기 시작하며 15시간 후 최대농도에 도달하였 다. 갈수량 조건일 때는 17시간 후 최초로 도달하기 시작 해서 34시간 후 최대농도에 도달하였다(Table 3). 그러나 갈수량 조건일 때는 평수량 조건에 비하여 암사취수장에서 농도가 높게 나타나는 반면에, 풍납 및 자양취수장에서의 농도는 평수량 수준일 때 더 높게 나타났다. 앞서 지천 혼 합비율 및 거동분석에서 분석한 바와 같이 팔당댐 방류량 이 적을 때는 하천 횡방향 확산이 잘 이루어져 우안에서 유입된 왕숙천이 좌안에 있는 암사취수장에 영향을 크게 미치며, 평수량 수준의 방류량에서는 주로 우안을 따라 이 동하기 때문에 좌안의 암사취수장에 대한 영향력이 작아져 이런 현상이 나타나는 것으로 판단된다. 또한 갈수량 조건 에서는 오염물질이 하류로 이동하면서 하천 흐름방향과 횡 방향으로 확산이 커져 잠실수중보 근처의 자양 및 풍납취 수장에서는 평수량 조건에서 보다 최대 농도가 낮게 나타 나며, 평수량 조건에서는 상대적으로 확산이 덜 이루어져 최대 농도가 더 높게 나타나는 것으로 보인다(Fig. 8).

Fig. 8. Spatio-temporal variations of pollutant concentration after a chemical spill accident of the Wangsuk stream under (a) low flow condition and (b) normal flow condition.

왕숙천보다 상류에서 유입되는 홍릉천 하류에서 페놀유 출사고가 일어난 경우, 평수량 조건에서 암사취수장에 대한 최초 도달시간은 20시간, 최대농도 도달시간은 27시간, 갈 수량 조건에서는 최초 도달시간이 38시간, 최대농도 도달 시간은 64시간으로 나타났다(Table 2). 홍릉천은 왕숙천처 럼 우안에서 유입되는 하천이지만 홍릉천 하류에서 페놀이 유입될 경우 암사취수장에서의 농도는 왕숙천과는 달리 평 수량 조건에서 더 높게 나타났다(Fig. 9). 이는 홍릉천 유입 점에서 암사취수장까지의 거리는 왕숙천 유입점에서의 거 리보다 더 멀리 떨어져 있기 때문에, 평수량 조건에서 홍 릉천으로부터 유입된 페놀의 오염운이 우안을 따라 이동하 다가 암사취수장에 이르기 전에 횡방향 확산이 이루어지기 때문인 것으로 판단된다. 즉, 갈수량과 평수량 조건에서 모 두 암사취수장 도달 이전에 횡방향 확산이 이루어지며, 평 수량 조건에서는 상대적으로 오염운이 덜 퍼져서 이동하기 때문에 최대 농도가 높게 나타나고 있다.

Fig. 9. Spatio-temporal variations of pollutant concentration after the chemical spill accident of the Hongleung stream under (a) low flow condition and (b) normal flow condition.

모델에서 설정된 수평난류확산계수가 증가하게 되면 횡 방향 유속변화에는 큰 영향을 주지 못하나 오염물질의 횡 방향 혼합이 증가하여 농도경사가 감소할 수 있다(^{NIER, 2015}). 따라서 수평난류확산계수의 설정 값에 따라 오염사 고 모의 시 도달 시간과 최도 농도에도 변화가 있을 수 있 다. 현장 추적자 실험을 통한 수평난류확산계수에 대한 검 증이 이루진다면 좀 더 정확한 모의가 가능해질 것으로 판 단된다.