2.1. 연구대상 지역

본 연구의 대상 지역인 대청호(Fig. 1)는 1981년 대청댐 준 공과 함께 형성된 인공저수지로 금강 하구로부터 약 150 km 지점에 위치하고 있다. 상류 용담댐의 유역면적 930 km²을 제외한 총 유역면적은 3,204 km²으로 금강 수계 전체의 32.4%에 해당한다. 총 저수용량은 1,490×10⁶ m³이며, 유효 저수용량은 790×10⁶ m³이다. 대청호는 대전을 비롯한 충청 및 전북지역의 최대 상수원이며 수력 발전, 홍수 조절 등 다 목적으로 사용되고 있다. 금강 본류 및 회인천, 서화천, 주원 천, 품곡천 등의 지류하천이 유입한다. 또한, 호 내 취수를 위한 수리구조물로 추동과 문의에 위치한 2개의 취수탑(EL. 57.0 m)과 댐의 발전 방류구(EL. 52.0 m)가 있다. 그리고 홍 수 시 유량을 조절하기 위한 본 댐 여수로(EL. 64.5 m)와 비 상 여수로(EL. 65.0 m)가 있다.

Fig. 1. Location of the study site and monitoring stations.

대청호는 댐으로부터 거리가 가장 멀고 수심 5 m 이내 상 류지역인 유입부(Riverine zone)와 호소 중류지역에 위치하 며 수심 5~30 m의 천이부(Transition zone), 댐에서 가장 가 깝고 수심이 30 m 이상의 하류지역을 호수부(Lacustrine zone) 로 구분할 수 있다(^{Bae et al., 2007}). 따라서, 호 내 수질측정 망 중 장계(DC4) 지점을 유입부의 대표지점으로, 회남(DC5) 지점을 천이부, 호수부의 대표지점을 댐 앞(DC2)로 선정하 여 대청호 내 탄소순환 특성을 공간적으로 분석하였다. 지점 별 수질현황을 파악하기 위해 본 연구 대상기간과 동일한 2017년 1월~12월까지의 수질자료를 수집하여 Table 1에 제 시하였다. 대청호 내 평균 Chl-a 농도는 장계 8.7 mg/m³, 회 남 5.6 mg/m³, 댐 앞 3.4 mg/m³로 유입부에서 호수부로 갈수 록 감소하는 경향을 나타냈으며, 장계 지점과 댐 앞 지점의 평균 T-P 농도도 0.030 mg/L에서 0.021 mg/L로 감소하는 것 으로 나타났다.

2.2. AEM3D

Aquatic Ecology Model 3D(AEM3D)는 호주 HydroNumerics 사(www.hydronumerics.com.au)에서 개발한 3차원 수리-수질 동력학 모형으로 서호주대학교 물연구소(Centre for Water Research, CWR)에서 개발된 ELCOM-CAEDYM 모델을 기 반으로 개발되었다(^{Hodges and Dallimore, 2019}). 남조류 세 포수 계산과 Curtain/Barrier 분석 등 다수 기능을 추가하여 보다 정밀한 분석이 가능하도록 하였으며, 수리-수질항목을 병렬적으로 처리하는 Multi-Thread 방식을 적용하여 모델의 수행 속도가 향상되었다. AEM3D는 범용 3차원 수리-수질 모델로써 수리-수질-생태의 연동 해석(Coupled modeling)이 가능하다. 식물플랑크톤 모의와 관련해서는 조류 종을 7가지 로 구분하여 시간적 천이특성을 해석할 수 있고, 남조류의 부력조절 기능을 모의 할 수 있는 장점이 있다.

수리 동역학 모형은 기본적으로 운동량 방정식, 연속 방 정식, 자유수면 방정식, 물질의 이송-확산방정식으로 구성 된다(Table 2). 운동량 방정식은 Reynolds-Averaged Navier- Stokes(RANS) 방정식을 사용하며, 유체의 특성에 대해서는 Boussinesq 가정과 수직방향의 운동량 방정식은 정수압 (Hydrostatic pressure) 이론을 가정한다. 수면경사에 따른 동 수압의 작용과 내부파에 의한 영향이 중요한 경우, 비정수압 옵션을 사용할 수 있다. 수평방향 유속의 순간 변동성분에 의한 난류 폐합식은 수평와점성계수(ν_h)를 사용하며, 수직방 향에 대해서는 확산모델의 수직와점성계수(ν_v)와 혼합층 (mixed-layer) 모델을 사용할 수 있다. 운동량 방정식은 준 음해법을 사용하며, 2차 방정식 Euler-Lagrange 보간법을 사 용하여 해를 구하며 자유수면 방정식은 공액경사법으로 해 를 찾는다. 또한 물질-이송 확산 방정식의 수평방향 이송항 은 ULTIMATE(^{Leonard, 1991})방법과 3차 정확도를 갖는 QUICKEST 방법을 사용한다. 수질해석은 탄소, 질소, 인, 규 소의 다양한 순환과정, 용존산소(DO), 입자크기별 6개까지의 무기 부유물질(SS)을 포함하며, 생태해석은 다양한 식물플랑 크톤과 동물플랑크톤, 어류 등의 모의가 가능하다.

Table 2. Hydrodynamic equations in AEM3D

여기서, u, v, w = x, y, z 방향 유속(m/s), p = 압력(N/m²), f = 전향력계수 (2ωsinΦ, ω는 지구자전각속도, Φ는 위도), η = 수위(m), ρ = 물의 밀도(kg/m³), ρ₀ = 주변 밀도(kg/m³), ρ′ = 밀도 차(kg/m³), g = 중력(m/sec²), ν_h = 와점성계수 (m²/sec), h = 수심(m, h₀ : bottom height), c = 물질의 농도 (mg/L), k_h = 수평와확산계수(m²/sec), k_v = 수직와확산계수 (m²/sec), S_c = 물질의 생성 및 소멸항이다.

AEM3D 모형 내 모든 상태변수의 해석은 유출로 인한 손 실과 유입 부하뿐만 아니라 유체역학적 동력에 의한 대류와 혼합 그리고 내부생산이 포함된다. 그 중 탄소순환은 다른 물질순환에 기반이 되며, AEM3D 수질모의에 있어서 중요 한 항목 중 하나이다. 수체 내 탄소 모의는 크게 9가지의 기 작을 포함하며, 용존무기탄소(DIC)의 대기교환, 탄산염으로 부터 DIC의 전환, DOC의 무기화(Mineralization), 조류 광합 성에 의한 DIC 농도 감소, 퇴적물과 수체 간 DIC와 DOC의 확산 플럭스(Flux), POC의 분해, 조류 사멸로 인한 DOC와 POC 생성, POC와 조류 내부 탄소(IC)의 침전 및 재부상으 로 나타낸다(^{Hipsey et al., 2005}). 탄소 내부순환에 대한 모 식도와 반응기작은 Fig. 2 및 Table 3과 같다.

Fig. 2. Simplified schematic of the carbon dynamics.

Table 3. AEM3D carbon cycle

2.3. 탄소순환 해석 모델 구축

AEM3D모델의 수치격자구성은 대청호 퇴사량 측정보고서 (^{K-water, 2006})와 2018년도 실측 수치지형자료(K-water)를 사용하였다. 흐름 방향(x)과 횡(y) 방향에 대한 수치격자의 크기는 100 m × 100 m, 수심방향은 1 m씩 나누었으며, 총 178,310 cell로 구성하였다(Fig. 3). 구축된 지형자료는 국가 수자원관리종합정보시스템(WAMIS, http://www.wamis.go.kr) 에서 제공하는(^{HRFCO, 2020}) 대청호의 실측 수위-저수용량 관계와 비교하여 그 신뢰도를 검증하였다. R²(Coefficient of Determination)와 AME(Absolute Mean Error), RMSE(Root Mean Square Error)를 통해 평가하였으며(^{Moriasi et al., 2007}), R² = 0.999, AME = 0.16 × 10⁶ m³, RMSE = 0.26 × 10⁶ m³으로 높은 신뢰도를 보였다(Fig. 4).

Fig. 3. Numerical grid system in Dae-cheong reservoir.

Fig. 4. Comparison of simulated reservoir water level and capacity curve with observed one.

2017년 수문년도를 대상으로 모델을 구축하고 보정하였으 며, 모의기간은 1월 1일부터 12월 31일까지이다. 모델 구동 에 필요한 초기조건은 저수위와 수심별 수온 및 수질농도 등 이다. 초기수위는 K-water에서 제공하는 댐 수문자료를 바탕 으로 1월 1일 수위로 설정하였으며, 수질 농도의 초기조건은 대청호 내 측정망 6개 지점의 상, 중, 하 수심별 자료를 시작 시점의 수질 농도로 입력하였다. 기상 입력자료는 풍속, 풍 향, 기온, 상대습도, 일사량, 기압, 전운량으로 구성된다. 대 전 기상대 및 청남대 AWS 자료를 기상자료개방포털에서 수 집하였다(Table 4). 대청호의 유입 경계조건은 K-water에서 제공하는 댐 운영자료의 총유입량을 지류별로 유역면적비를 적용하여 산정하였으며, 유입 수온은 ^{Chung and Oh (2006)} 가 개발한 다중회귀식을 적용하였다(식 1). 여기서, T_air = 기온(°C), T_d = 이슬점온도(°C), Q = 유량(m³/s) 이다.

각 지류별 유입 수질 농도자료는 환경부 물환경정보시스템 (^{ME, 2020})의 측정망 자료를 수집하여 활용하였으며(Table 4), 모델의 경계조건 자료인 SS, Organic matters, PO₄-P, NO₃-N, NH₄-N, Chl-a, DO 등의 항목으로 입력하여 주었다. 유역으로부터 유입되는 유기물은 난분해성 비율이 높아 유 기물 분해가 느리게 일어나는 반면(^{Choi, 2000}; ^{Kim et al., 2007}), 일차생산을 통하여 생성된 유기물은 생분해성의 비율 이 높아 유기물의 분해속도가 빠르다(^{Wetzel, 2001}). 따라서 수체 내 유기물은 난분해성과 생분해성으로 구분하여 모의 하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 유기물질을 난분해성 용 존상 유기물(RDOC), 생분해성 용존상 유기물(LDOC), 난분 해성 입자상 유기물(RPOC), 생분해성 입자상 유기물(LPOC) 로 구분하여 모의하였으며, 유기물질의 성상은 국내 하천과 호소에서 조사한 실험결과를 참고하여 입력하였다. TOC에 서 조류에 포함된 탄소량을 빼고, DOC와 POC의 비율을 75%와 25%로 구분하였으며(^{Kim et al., 1998}; ^{Yu et al., 2005}), 산정된 DOC와 POC의 난분해성 비율은 금강 수계에 서 실측된 자료에 근거하여 70%로 입력하였다(^{Yu et al., 2003}; ^{Yu et al., 2005}). 미국의 Monroe, Allatoona, West Point 저수지에서도 입력자료 구성을 위해 DOC와 POC의 비율을 동일하게 입력한 사례가 있다(^{Cole and Tillman, 1999}; 2001). ^{Kim (2019)}은 2016년 대청호로 직접 유입하는 지류 하천인 주원천과 품곡천에서 LDOC, RDOC와 POC를 분석하였다. 실험 결과, DOC 중 RDOC의 비율은 66~70% 로 나타났으며, 주원천에서 총 유기탄소에 대한 POC 비율은 24.8%로 선행연구와 비슷하였다. 직상류에 하수처리장이 위 치한 품곡천의 POC 비율은 46.5%로 높게 나타났으나, 품곡 천이 주원천보다 POC 비율이 상대적으로 높은 원인은 제시 되지 않았다.

본 연구에 사용된 조류와 유기탄소 항목의 주요 매개변수 는 Table 5에 제시하였다. 보정에 사용한 수질 및 조류 항목 의 매개변수는 ^{Chung et al. (2014)}에서 제시한 2001년 대청 호를 대상으로 보정된 ELCOM-CAEDYM 모델 매개변수를 참조하였으며, AEM3D(^{Hodges and Dallimore, 2019})와 CE-QUAL-W2 사용자 지침서(^{Cole and Wells, 2017})에 제시 된 항목별 범위를 바탕으로 산정하였다.

2.4. 탄소 수지 해석

본 연구에서는 탄소 수지 해석을 위해 탄소의 성분을 DOC, POC, 조류(남조류, 규조류, 녹조류) 3종의 내부 탄소 로 구분하여 모의하였다. 저수지 내 유기탄소의 성분별 질량 의 변화율은 식 (2)로 간략히 나타낼 수 있다. 우변의 첫째항 은 외부 유입 부하율로써 모델 입력자료로 사용한 유입경계 조건을 활용하여 산정하였으며, 둘째항은 유출 부하율로써 모델 내에서 계산된 방류수 수질 농도와 댐 방류량으로 계 산하였다. 셋째와 넷째 항은 각각 저수지 내부에서 생성률 (Internal sources) 또는 소멸률(Internal sinks)로써 모델에서 탄소 성분별 플럭스 형태로 출력하여 산정하였다. 내부 생성 유기물 부하는 조류에 의한 분비(Excretion)와 사멸(Mortality), 퇴적물 재부상(Resuspension)을 포함하고, 내부 소멸은 POC 의 분해(Decomposition)와 침강(Deposition), DOC 무기화 (Mineralization), 탈질(Denitrification)과정의 소모로 구분하 여 해석하였다.

여기서 M은 유기탄소 성분별 질량, Q_in 과 Q_out 는 각각 유입 량과 유출량, C_in 과 C_out는 각각 유입농도와 유출농도이다.

3.1. 모델 보정 결과

대청호의 물수지 재현성 평가를 위해 2017년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 실측수위와 모델 예측수위를 비교하 였다(Fig. 5). 비교 결과, AME 0.010 m, RMSE 0.022 m, R² 0.993으로 모델은 대청호의 물수지를 적절히 재현하는 것으 로 나타났다.

Fig. 5. Comparison of observed and simulated water level.

성층화된 저수지는 밀도류의 특성에 따라 물이 순환되 며, 물질의 이송과 확산은 성층구조에 영향을 크게 받는다 (^{Fischer et al., 1979}). 적절한 수질모의를 위해서는 저수지 수온 성층현상에 대한 정확한 해석과 예측이 필요하다. 대청 호의 수심별 수온에 대한 모델의 예측 성능을 평가하기 위해 2017년 댐 앞 지점(DC2)에서 실측한 수온과 모의 값을 비교 하였다(Fig. 6). 실측값은 수온계(HOBO water temp)를 수심 별(0~38 m)로 15~18개 설치하여, 2017년 7월부터 2017년 12월까지 10분 단위로 연속 모니터링한 자료를 활용하였다. 2017년 수온예측 오차는 AME 0.581~1.101°C, RMSE는 0.746~1.835°C, R²는 0.824~0.996 범위로 나타나 비교적 실측값을 잘 반영하는 것으로 확인되었다.

Fig. 6. Comparison of observed and simulated water temperature profiles at DC2.

수질모델의 보정은 DO, TOC, T-N, NH₄-N, NO₃-N, T-P, PO₄-P, Chl-a 8개 항목에 대하여 실시하였다. 모형 내에 매개 변수를 수정하여 모의값과 실측값의 차이를 최소화시키는 시행착오 방법으로 보정을 수행하였고, AME, RMSE, R² 분 석을 통해 평가하였다. 본 연구는 유기탄소 순환과 물질수지 해석을 하는 것이 주목적으로 TOC와 Chl-a 항목을 중심으로 보정을 진행하였다. 실측자료의 한계로 인하여 DOC와 POC 항목을 구분하여 보정을 실시하지는 못했다. Chl-a 농도가 급증함에 따라 TOC 농도가 증가되었으며, 대부분 DOC의 영향이었다. 높아진 DOC 농도는 감소되지 않고 높은 농 도로 유지되었다. 따라서 ‘excretion_fraction_respiration’와 ‘mineralisation_coefficient’를 수정하여 TOC 보정을 수행하 였다.

대청호 수질 해석 및 2017년 보정결과를 호 내 댐 앞 (DC2), 회남수역(DC5), 장계(DC4)지점별로 분류해서 제시하 였다(Fig. 7). 지점별 Chl-a와 TOC 항목의 실측값과 모의값 을 시계열로 비교하였다. 모의결과는 전반적으로 실측값의 시계열 변동 특성을 적절히 재현하였지만, 9~10월 장계지 점에서 Chl-a 모의값은 다소 과대평가하는 경향을 나타냈다. 장계지점에서 Chl-a 예측 오차가 상대적으로 크게 나타나는 원인은 측정 빈도가 낮은 경계조건의 영향을 직접 받는 지점 이며, 공간별 조류 종별 실측자료가 부족하여 조류 매개변수 를 저수지 전체에 동일한 값을 사용 한 점이 가장 큰 것으로 판단된다. 또한, 부유입자에 의한 광제한과 동물플랑크톤의 섭식과 같은 기작이 정확히 고려되지 않은 것도 오차의 원인 으로 판단된다. TOC 항목은 댐 앞 지점 AME 0.216 mg/L, RMSE 0.300 mg/L, R² 0.694, 회남수역 AME 0.321 mg/L, RMSE 0.401 mg/L, R² 0.664, 장계 지점 AME 0.876 mg/L, RMSE 1.195 mg/L, R² 0.209로 적정한 예측 신뢰도를 보였 으며, 시계열 변동 특성도 적절히 재현하였다. T-N 항목에 서는 AME 0.304~0.600 mg/L, RMSE 0.453~0.723 mg/L 로 나타났으며, T-P 항목은 AME 0.011~0.017 mg/L, RMSE 0.015~0.022 mg/L로 나타났다. 전반적으로 실측값 과 모의값의 오차 크기는 유입부, 천이부, 호수부 순으로 높은 것으로 나타났다. 유입부에서 오차가 크게 나타난 원 인은 이 구간이 유입하천의 수질 변동성과 퇴적물의 영향 을 가장 크게 받는 지역에 해당하기 때문으로 보인다 (^{Kennedy et al., 1982}). 유입부에서 모델의 오차를 줄이기 위해서는 경계조건 수질에 대한 고빈도 측정과 퇴적층-수 체 간 물질교환에 대한 모델의 예측 성능을 향상시킬 필요 가 있다.

Fig. 7. Comparison of simulated Chl-a and TOC with observed data at DC2 ((a) and (b)), DC5 ((c) and (d)), and DC4 ((e) and (f)).

3.2. 전체 탄소수지해석 결과

2017년을 대상으로 보정한 모델의 모의결과로부터 산정한 대청호 수체 전체의 유기탄소 수지는 Fig. 8과 같으며, 난분 해성 유기물과 생분해성 유기물 값은 구분하지 않고 함께 나 타내었다. 대청호의 연간 TOC 부하량의 55.5%(4,169 ton/yr) 는 유역으로부터 유입되는 외부기원이었으며, 44.5%는 호 내에서 생성되었다. 호 내 생성 TOC는 33.1%(2,482 ton/yr) 가 식물플랑크톤에 의해 생성되었고 나머지 11.4%(859 ton/yr)는 퇴적물로부터 재부상과 확산에 기인하였다(Table 6). 조류의 배설(Excretion) 및 사멸(Mortality)로 생산된 내부 유기 탄소량은 각각 811 ton/yr, 1,891 ton/yr로 산정되었다. 모델에서 조류의 배설로 생성된 유기물질은 용존성인 DOC 로 변환되며, 조류의 사멸로 생성되는 유기물질은 입자성인 POC로 변환된다. 방류를 통해 배출된 TOC는 3,213 ton/yr (42.8%)이며 무기화와 침전으로 인한 손실은 각각 22.9%, 30.6%로 나타났다. 댐 배출 TOC 부하량 모의결과의 적합성 을 확인하기 위해 대청댐 하류에서 가장 근접한 측정망 지점 인 대청교에서 실측된 TOC 농도를 이용하여 일평균 부하량 을 산정한 결과 5.85 ton/day으로 연간으로 환산 시 약 2,135 ton으로 나타났다. 모의값은 실측값보다 약 1.5배 높았는데, 이러한 오차의 원인은 댐 방류 지점과 실측 지점의 공간적 차이와 연간 부하량 산정에 사용된 자료의 빈도 차이에 있는 것으로 보인다. 실측 댐 배출부하량은 가용한 총 42개 자료 로 산정하였으나, 모의 배출부하량은 일단위 자료 365개를 사용하여 산정하였다.

Fig. 8. Mass balance of organic carbon in Daecheong reservoir. The numbers in parentheses indicate the initial value.

POC 기준으로 보면 유입부하는 1,178 ton/yr이며 배출부 하는 40 ton/yr로 수체 내에서 96.6%가량 제거되는 것으로 평가되었다. 유입 및 유출부하 외에 퇴적층으로부터의 재부 상에 의해 840 ton/yr, 조류사멸에 따라 1,891 ton/yr의 POC 가 생성되고, 분해에 의해 1,425 ton/yr, 침강 기작으로 2,215 ton/yr이 제거된다. 침강에 의해 제거되는 기작이 가장 큰 것 으로 평가되었으며, 연간 단위 면적 당 침강되는 유기탄소 플럭스는 36.21 g-C/m²/yr로 산정되었다. 이 값은 ^{Mendonça et al., (2017)}이 전세계 59개 저수지를 대상으로 산정한 탄소 침강 플럭스의 중위값인 291 g-C/m²/yr의 약 12.4% 수준에 해당한다. 그러나, ^{Mendonça et al. (2017)}이 제시한 59개 저 수지 중위값은 작은 규모의 농업용 저수지(Ponds)가 과반수 포함되어 호소보다 매우 높은 침강 플럭스를 보이므로 (^{Downing et al., 2008}) 대청호와 큰 차이를 보인다. 반면, 대 청호의 유기탄소 침강 플럭스는 대규모 빈영양 저수지인 Lake Kariba에서 산정한 침강율 23 g-C/m²/yr(^{Kunz et al., 2011})와, 빈영양호인 Mascarenhas de Moraes (MSM)에서의 침강율 44.2 g-C/m²/yr와 유사한 수준이다(^{Mendonça et al., 2014}). 한편, 퇴적물에 매장되는 유기탄소량의 산정 결과는 실험 자료의 부족에 따른 불확실성이 매우 높은 것으로 알려 져 있다(^{Phyoe and Wang, 2 019}).

DOC 유입부하는 2,759 ton/yr이며, 배출부하는 3,112 ton/yr로 유사한 수준을 보였다. 선행 연구사례에서도 하류로 의 DOC 이송에 관한 저수지 영향은 적은 것으로 나타났다 (^{Zhang et al., 2014}). 유입유출 부하 이외에 조류로부터 분비 되는 양이 811 ton/yr, POC 분해 산물로 1,425 ton/yr이 생성 되었으며, 탈질(Denitrification)과 무기화(Mineralization) 과 정에서 각각 277 ton/yr, 1,719 ton/yr 처리된다. 연간 단위 면 적 당 무기화로 처리되는 플럭스는 28.18 g-C/m²/yr로 나타 났으며, ^{Mendonça et al. (2016)}에서 산정된 Mascarenhas de Moraes reservoir의 무기화율 17~48 g-C/m²/yr과 유사한 수 준이다.

대청호 내 유입·유출 유량과 외부부하(Allochthonous)와 내부부하(Autochthonous)의 비를 시계열로 나타내었다(Fig. 9). 외부부하는 TOC 유입부하량으로 가정하였으며, 내부부 하는 일차생산량과 퇴적물 재부상의 합을 의미한다. 일차생 산량은 모델에서 출력되는 NPP 항목을 사용하였다. 단위 면 적 당 발생되는 일차생산량은 평균 110.61 mg-C/m²/day로 산정되었다. 여름철(6~8월) 증가된 유입량의 영향으로 총 부하량의 72.7%(2,810 ton)가 외부 부하량으로 나타났으며, 가을철(9~11월)에는 조류의 분비와 사멸의 영향으로 인해 내부 부하량이 총 부하량의 77.1%(1,601 ton)를 차지하였다 (Fig. 10). 1 990년 대청호를 대상으로 한 실험연구에서는 전 체 유기물 생산량의 68%가 식물플랑크톤의 일차생산량(GPP 기준)으로 산정된 바 있다(^{Hwang et al., 1994}). ^{Hwang et al. (1994)}은 댐 앞과 가두리양식장이 밀집된 두 지점에서 실험 한 결과의 평균으로 수체 전체를 해석하였으며 가두리양식 장이 밀집된 지역에서 일차생산량은 최고 2,500 mg-C/m²/day까지 나타났다. 또한, 월 1~2회 측정된 자료를 활용하여 일 년 전체를 해석한 점에서 결과의 차이가 발생된 것으로 사료된다. 본 연구에서도 월 1회 자료만을 사용하여 총 유입부하를 산정하였을 경우, 최소 1,428 ton/yr에서 최대 13,201 ton/yr로 선택하는 자료에 따라 편차가 크게 나타남을 확인하였다. 대청호에 비해 체류시간이 짧은 팔당호에서는 외부부하가 82%, 일차생산량(GPP 기준)이 18%를 차지하는 것으로 산정되었다(^{Kim and Kim, 1990}). 또한 경포호와 소 양호에서는 일차생산량(GPP 기준)이 각각 60%와 51%로 산 정된 바 있다(^{Kim et al., 1999}; ^{Kim et al., 1991}).

Fig. 9. Daily fluctuations of (a) inflow and outflows, and (b) percentage of allochthonous load and autochthonous.

Fig. 10. Seasonal loading of allochthonous and autochthonous organic carbon.

대청호 탄소순환에 기여한 인자를 시계열로 평가하였다 (Fig 11(a)~(c)). 평가결과 강우 발생 이후 7월 초에 대량으 로 유기물 유입 부하가 발생하였으며, 수체 전체 TOC 평균 농도는 강우유입 이전(7월 1일) 2.07 mg/L에서 유입 이후 9 월 26일 최대 3.32 mg/L까지 증가하였다. 또한, Chl-a 농도 도 7월 1일 기준 1.01 mg/m³에서 9월 26일 기준 10.75 mg/m³까지 증가하는 것으로 나타났다. 수체의 조류 및 유기 물 농도가 증가하면서, 유기탄소의 내부 순환이 활발하게 나 타났다. 조류의 배설, 사멸 등에 의해 생성되는 유기탄소량 이 급격히 증가하여 일차생산량의 77.7%가 7, 8, 9월에 발생 되었다.

Fig. 11. Daily loading rate of (a) DOC, (b) POC, (c) TOC by contributing factors, and (d) monthly loading rate of TOC by contributing factors.

수체로 다량의 유기물 유입 이후 침강에 의한 제거는 8월에 409.92 ton/month로 가장 높았으며(^{Mulholland and Elwood, 1982}), 11월에 138.59 ton/month로 감소하였다(Fig. 11(d)). 반면, DOC의 무기화는 수체 내 TOC 농도가 낮은 기간(7월 이전)에는 34.68~100.40 ton/month로 낮은 수준을 보이다가, 다량의 유기물 부하 유입 이후 164.98~314.81 ton/month 의 범위로 높은 수준을 보였다(^{Striegl and Michmerhuizen, 1998}).

3.3. 지점별 탄소순환 특성 및 결과 비교

장계(DC4), 회남(DC5), 댐 앞(DC2) 지점을 각각 대청호의 유입부, 천이부, 호수부 대표지점으로 선정하여 탄소순환 특 성을 공간적으로 분석을 해보았다. 각 지점 표층에서의 모 의결과를 분석한 결과, 일차생산량이 TOC 농도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다(Table 7). 조류에 의한 일차 생산량은 유입부(장계)에서 75.20 mg-C/m³/d로 가장 높았 으며, 침강되는 유기물의 양 또한 –92.39 mg-C/m³/d로 가 장 높게 나타났다. 모의결과는 실측자료(Table 1)와 유사하 게 유입부에서 호수부로 갈수록 일차 생산성은 감소하는 경향을 보였으며, 이는 영양염 공급의 제한이 영향을 준 것 으로 사료된다(^{Kim et al., 2012}). 유기탄소의 소멸항 중 탈 질에 의한 영향은 모든 지점에서 크지 않은 것으로 나타났 으며, 천이부(회남)에서는 -1.05 mg-C/m³/d로 가장 높게 나 타났다.

대청호 내에서 유기탄소 성분별 시공간적 분포를 확인하 기 위해, 대표적으로 유입량이 가장 많았던 7월과 8월의 Chl-a, TOC, DOCR, POCR 농도분포를 종단면 등고선 형태 로 제시하였다(Fig. 12). 저수지에서 Chl-a 농도 및 탄소의 공간적 변동성은 생태학적 요인보다 유입량과 체류시간에 더 관련이 있는 것으로 알려져 있다(^{Pacheco et al., 2015}). 시간이 경과함에 따라 천이부, 호수부로 전파되는 것을 알 수 있으며, TOC의 공간분포는 Chl-a 분포와 유사하게 나타 나 장계지점에서 높은 농도를 나타냈다. 최고 Chl-a 농도와 최대 일차생산력을 나타내는 시점은 일치하는 것으로 알려 져 있다(^{Kim et al., 2000}). DOC와 POC는 중층에 형성된 밀 도류를 따라 이동하는 것을 확인하였으며, POC는 대부분 댐 도달 전에 침강하였으나 DOC는 발전 방류구(EL. 52 m) 가 위치한 댐 앞까지 이동하여 하류로 방류되었다(^{Kim et al., 2000}).

Fig. 12. Spatial distribution of Chl-a, TOC, DOCR and POCR concentration.