HSPF-EFDC 연계모형을 활용한 하구 담수호 성층화 특성 분석 = Analysis of Stratification Characteristics of Estuarine Reservoir Using HSPF-EFDC Coupled Model and PEA Index

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Estuarine reservoirs are water-resource facilities constructed in reclaimed coastal and estuarine regions to supply agricultural water and to mitigate damage caused by high tides. In South Korea, these reservoirs provide substantial storage capacity and water supply, and account for a significant share of agricultural water use. However, because estuarine reservoirs are located at the downstream end of watersheds, they are vulnerable to water-quality deterioration due to upstream pollutant inflows. In addition, salinity intrusion from bottom sediments, dikes, and sluice-gate operations can reduce the stability of the freshwater supply. Freshwater releases through sluice gates may also affect the marine environment and biota in adjacent coastal waters. Therefore, quantitative diagnosis of stratification development and mixing structures within reservoirs is essential for rational operation and management.
The objective of this study is to quantify the spatiotemporal characteristics of stratification in Ganwol Estuarine Reservoir using the Potential Energy Anomaly (PEA, φ) and a surface–bottom salinity difference–based stratification index (Salinity-difference-based stratification index, SI), and to interpret the associated mixing and flow structures. To this end, a watershed–reservoir coupled modeling framework was established, in which river inflows were simulated using the Hydrological Simulation Program–Fortran (HSPF), and hydrodynamics and water quality within the reservoir were simulated using the Environmental Fluid Dynamics Code (EFDC). Streamflow performance was evaluated, and reservoir water levels were represented using the model's water-balance formulation. Water temperature and salinity were assessed using statistical metrics and time-series comparisons, demonstrating overall reproducibility sufficient for use as input data in stratification and density-structure analyses. However, limitations in reproducing localized variability during the validation period were identified at some stations, indicating that site-specific uncertainty should be considered in the interpretation.
Stratification indices were calculated from EFDC results using MATrix LABoratory (MATLAB) and expressed as volume-weighted averages accounting for grid area and depth. The mean PEA over the entire simulation period was 9.35 J/m³, exhibiting a pronounced seasonal cycle characterized by very weak stratification from January to March, rapid intensification after April, a maximum during July–August, and rapid weakening after September. When strong stratification was defined as φ ≥ 20 J/m³, it occurred from May to September, with the highest frequency during June–August. Although summer peaks were observed consistently across years, differences in magnitude were evident, suggesting that stratification strength is sensitive to variations in inflow, meteorological, and operational conditions. The SI also showed similar seasonality, with strengthening during July–September and weakening during November–March; however, differences were observed in the timing of stratification onset and peak compared to PEA. Thus, while both indices consistently captured enhanced summer stratification, they emphasized different aspects of stratification development.
This study quantitatively demonstrates the hydrological and water-quality performance of a coupled HSPF–EFDC modeling framework for the Ganwol Estuarine Reservoir and provides a stratification diagnosis by jointly applying PEA and SI, including seasonal and interannual variability and the frequency of strong stratification. The results indicate that stratification risk is concentrated during May–September, offering a quantitative basis for setting operational priorities and managing risks to bottom-water environments. Nevertheless, at the present stage, the causal contributions of pumping withdrawals and sluice-gate releases to stratification changes cannot be conclusively determined. Quantification of operational impacts is expected to be possible through the integrated use of operational records and scenario simulations that explicitly vary release timing and magnitude.

국문 초록 (Abstract)

하구 담수호는 간척 연안 및 하구 지역에서 농업용수 공급과 만조 피해 저감을 위해 조성된 수자원 시설이다. 국내 담수호는 상당한 저수용량과 용수 공급 능력을 확보하고 있으며, 농업용수 이용에서도 의미 있는 비중을 차지한다. 그러나 담수호는 유역 최하류에 위치해 상류 오염원의 영향을 받기 쉽고, 저층 퇴적물, 방조제, 배수갑문 개문에 따른 염분 유입으로 담수 공급 안정성이 저하될 수 있다. 또한 배수갑문을 통한 담수 방류는 인접 연안의 해양환경과 생물상에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 합리적인 운영과 관리를 위해서는 호 내 성층 발달과 혼합 구조를 정량적으로 분석할 필요가 있다.
본 연구의 목적은 간월호에서 성층화의 시공간적 특성을 Potential Energy Anomaly (PEA, φ)와 표층–저층 염분 차 기반 성층화 지표 (Salinity-difference-based stratification Index, 이하 SI)로 정량화하고, 이를 바탕으로 혼합 및 유동 구조를 해석하는 데 있다. 이를 위해, 하천 유입 유량은 Hydrological Simulation Program–Fortran (HSPF)로 산정하고, 담수호 수리·수질은 Environmental Fluid Dynamics Code (EFDC)로 모의하는 유역–담수호 연계모형을 구축하였다. 유량은 보정과 검정 성능을 평가하였고 수위는 모형의 물수지 방정식으로 구현하였다. 수온과 염도는 통계 지표와 시계열 비교를 통해 재현성을 나타냈으며, 전반적으로 성층화 및 밀도 구조 분석의 입력자료로 활용 가능한 수준의 성능을 확인하였다. 다만, 일부 지점에서는 검정 기간에 국지적 변동 재현에 한계가 확인되어, 지점별 불확실성을 함께 고려해 해석해야 한다.
성층화 평가는 EFDC 결과를 기반으로 MATrix LABoratory (MATLAB)에서 PEA와 SI를 산정하고, 격자별 면적과 수심을 고려한 부피 가중 평균으로 나타내었다. 전체 기간 평균 PEA는 9.35 J/m³였으며, 1∼3월에 매우 낮고 4월 이후 급상승하여 7∼8월에 최대, 9월 이후 급격히 약화되는 뚜렷한 계절 주기를 보였다. 강한 성층을 φ ≥ 20 J/m³로 정의할 경우, 강한 성층은 5∼9월에 집중되었고 6∼8월의 발생 비율이 가장 높았다. 연도별로 여름철 첨두는 반복되었으나 강도 차이가 나타나, 성층화가 유입, 기상, 운영 조건 변화 등에 민감할 가능성을 시사하였다. SI도 7∼9월에 강화되고 11∼3월에 약화되는 유사한 계절성을 보였으나, 상승 시작 시점과 최대 시점에서 PEA와 차이가 확인되었다. 즉, 두 지표는 하절기 성층 강화를 일관되게 포착하면서도 성층 발달 과정에서 차이점을 보였다.
본 연구는 간월호를 대상으로 HSPF–EFDC 연계모형의 수문·수질 재현성을 정량적으로 제시하고, PEA와 SI를 병행 적용하여 성층화의 계절, 연도 변동과 강한 성층의 발생 빈도를 함께 제시하였다. 또한 성층 위험이 5∼9월에 집중된다는 정량 결과를 제공하여 향후 운영 우선순위 설정과 저층 환경 위험 관리에 활용 가능한 근거를 제시하였다. 다만, 현 단계에서는 양수장 취수와 배수갑문 방류가 성층 변화에 미치는 기여를 인과적으로 분석하는 데 제한적이다. 운영 기록의 통합과 방류 시기·규모를 달리한 시나리오 모의가 병행될 때 운영 영향의 정량화가 가능할 것으로 사료된다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 2 장 연구사 3
• 2.1 하구 담수호 모형 기반 연구 동향 3
• 2.2 하구 담수호 성층화 특성 분석 9
• 제 3 장 하구 담수호 성층화 특성 분석 시스템 구축 12
• 3.1 성층화 지표 12
• 3.1.1 성층화 지표 개요 12
• 3.2 HSPF-EFDC 연계 모의 시스템 16
• 3.2.1 HSPF 개요 16
• 3.2.2 EFDC 개요 22
• 3.2.3 HSPF-EFDC 연계 모형 27
• 3.3 연구대상지 특성 29
• 3.3.1 유역 특성 29
• 3.3.2 담수호 특성 34
• 3.4 HSPF 입력자료 구축 37
• 3.4.1 수문자료 37
• 3.5 EFDC 입력자료 구축 39
• 3.5.1 수문자료 39
• 3.5.2 수온 및 염도 자료 42
• 제 4 장 하구 담수호 성층화 특성 분석 48
• 4.1 HSPF를 활용한 유역 수문 모의 결과 48
• 4.1.1 수문 모의 및 보정과 검정 48
• 4.2 EFDC를 활용한 담수호 수위·수온·염도 모의 결과 52
• 4.2.1 수위 모의 및 보정과 검정 52
• 4.2.2 수온 모의 및 보정과 검정 54
• 4.2.3 염도 모의 및 보정과 검정 59
• 4.3 현행 하구 담수호 운영에 따른 호 내 성층화 특성 분석 63
• 4.3.1 PEA 기반 성층화 평가 63
• 4.3.2 표층-저층 염분 차 기반 성층화 평가 74
• 4.3.3 성층화 지표의 비교 84
• 제 5 장 요약 및 결론 87
• 참고문헌 89
• Abstract 98