층별 조류 관측자료를 이용한 장죽수도 내 조류 프로파일 특성 분석
Analysis of Vertical Profile Characteristics in Jangjuk Strait using Layered Tidal Field Measurement Data
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Abstract
Various mathematical models have been proposed to estimate the vertical tidal current profile. However, because the parameters of these models depend on specific site conditions such as seabed conditions and viscosity, it is recommended to estimate them using field-measured data. In particular, tidal current energy sites with fast tidal velocities exhibit different vertical tidal current profile characteristics from general sea areas, making it essential to estimate these profiles using field-measured data for practical purposes. In this study, layered tidal currents were measured over two months using an acoustic Doppler current profiler to analyze the vertical tidal current profiles at two sites in Jangjuk Strait, a candidate site for tidal current energy. Based on the field-measured data, the profiles were fitted using power law and logarithmic profile models, and the parameters were estimated for both flood and ebb tides with a velocity bin set at 1 m/s intervals. The analysis results indicated that at JSD-1, the power law parameter was estimated to be 7.50 during flood tide and 9.49 during ebb tide, with an average bed roughness of 0.42. Additionally, the roughness length, which represents seabed roughness in the logarithmic profile, was estimated at 0.022 m during flood tide and 0.011 m during ebb tide, while the friction velocity was estimated at 0.115 m/s during flood tide and 0.073 m/s during ebb tide. At JSD-2, the power law parameter was estimated at 7.40 during flood tide and 10.30 during ebb tide, with an average bed roughness of 0.41. Additionally, the roughness length was estimated at 0.020 m during flood tide and 0.005 m during ebb tide, while the friction velocity was estimated at 0.118 m/s during flood tide and 0.074 m/s during ebb tide. Finally, a correlation analysis between the parameters confirmed a positive correlation between the depth-averaged tidal current velocities and friction velocities. Tidal current energy sites display characteristics different from other sea areas; hence, it is necessary to consider field conditions when analyzing layered tidal characteristics or conducting numerical ocean modeling.
1. 서 론
전 세계적으로 지구온난화와 기후 변화 등 지구 환경 문제에 대한 관심이 고조되면서 이에 대한 대책으로 재생에너지 개발의 필요성이 더욱 높아지고 있다. 이러한 문제는 결국 세계적 이슈가 되었고 이를 해결하기 위해 UN 기후변화협약(1992), 교토의정서(1997), 파리협정(2015), UN 기후정상회의(2019) 등 국제적 협의가 진행되며 2050 탄소중립이 새로운 패러다임으로 대두되었다 (UN, 1992; UN, 1998; UN, 2015). 국내의 경우, 태양광 및 풍력산업의 확대와 함께 두 에너지원의 발전 비중이 더욱 높아지고 있으며, 해양에너지로는 시화호 조력발전소가 상업 운영 중에 있다. 한편 조류, 파력 및 해수온도차(OTEC)등은 미래 국가 전력원으로 기대되고 있으며, 국가적 차원에서 연구개발 및 실증이 진행 중에 있다. 한편 국내 서남해안에 위치한 울돌목, 장죽수도, 맹골수도 등에서는 좁은 수로 사이로 강한 흐름이 발생하고 있어 세계적으로 유망한 조류발전 후보지로 평가받고 있다. 기존 연구에 따르면 울돌목의 연간에너지밀도는 52.1 MWh/m2이며 장죽수도는 6.9 MWh/m2으로 평가받고 있다 (Byun et al., 2013; KHOA, 2010; Ko et al., 2018).
조류에너지 부존량 평가 및 최적 설계를 위해서는 대상 해역의 특성을 정확히 파악하여야 한다 (Perez et al., 2022; Guy et al., 2024). 실제 유속층에서는 점성에 의한 마찰효과로 인해 전단력이 발생하여 수심에 따라 유속의 속도구배가 발생하게 되며 비정상상태의 난류 현상은 그 강도에 따라 조류 터빈을 파괴하고 출력성능을 저하시킬 수 있다. 그러나 비교적 수심이 얕고 흐름이 빠르며 시간에 따라 방향이 제각각 변화하는 협수로의 복잡한 조류현상을 정확하게 예측하는 것은 간단하지 않다. 또한, 시간에 따라 수위와 유속이 변화하기 때문에 대표적인 유속 프로파일 파라미터를 추정하여 수심에 따른 조류속 연직 분포 특성을 검토하는 것이 합리적인 접근 방법이 될 수 있으며, 더 나아가 조류의 복잡한 현상은 조류발전 출력에 영향을 미칠 수 있기에 이에 대한 상세한 분석이 필요하다 (Lewis et al., 2017).
조류 연직 프로파일의 특성 파악을 위해 다양한 수학식이 제안되었지만 일반적으로 멱법칙(Power law) 방법과 대수함수 프로파일(Logarithmic profile) 방법이 널리 사용되고 있다. 멱법칙의 고도분포지수를 의미하는1/α에서α (Power law exponent coefficient) 값은 일반적으로 7을 적용하여 조류 연직 프로파일을 설명하는데 사용되지만, 창⋅낙조 시기에 따라 6~15 범위로 추정되는 경우가 발생한다 (Sentchev et al., 2020). 이처럼 고도분포지수는 조류속의 변화, 파랑과 조류의 상호작용 및 지형 변화에 따라 1/7을 사용함에 한계가 있으므로 정확한 추정이 필요하다 (Batten et al., 2008; Gooch et al., 2009).
대수함수 프로파일은 이론적 방법을 기반으로하는 수학식으로서, 마찰속도, 조도길이 등 해역특성을 판단할 수 있는 매개변수를 추정할 수 있기 때문에 조류 특성 분석에 매우 빈번하게 사용된다 (Kotev et al., 2003; Zhang et al., 2016). 특히 마찰속도와 조도길이는 실제 관측을 통해 얻을 수 있는 값이 아니기 때문에 일반적으로 현장 관측 데이터를 기반으로 대수함수 프로파일을 통해 추정된다. 이에 You (2006)는 호주 인근에 위치한 Hunter River 해역에서 ADP(acoustic Doppler profiler) 장비를 통해 관측된 조류 자료를 이용하여 대수함수 프로파일 방법 내 조도길이를 추정하였으며, 추정된 조도길이 z0는 0.1×10-6 ~ 0.1×10-2m의 범위를 보였다. 또한, Lozovatsky et al. (2012)는 동중국해 서쪽 부근에서 ADCP 관측자료를 이용하여 조류 연직 프로파일 분석을 수행하였으며, 이를 통해 마찰속도를 추정한 결과 (1~7) × 10-3 m/s의 범위를 갖는 것으로 나타났다. 멱법칙과 대수함수 프로파일 각각의 방법에 포함되어 있는 매개변수들은 층별 유속의 상대적인 변화를 결정짓는 값으로서, 유속의 흐름을 이용하여 발전하는 조류발전에서는 터빈 블레이드의 허브 높이 등 최적의 발전 조건을 결정할 때 사용되는 매우 필수적인 정보이기 때문에, 정확한 매개변수를 추정하는 것이 중요하다. 또한, 관측자료를 활용하여 정확한 유속 프로파일 매개변수를 추정하는 것은 보다 정확한 발전량을 예측함으로서 경제성 확보에 기여하며, 조류 하중 산출 등 조류발전 터빈 설계에 유용하게 사용될 수 있다. IEC TS 62600-200 (IEC, 2013) 문서에서는 조류발전시스템의 출력 성능평가를 위한 시험 방법에 대하여 상세하게 설명하고 있으며, 유속 프로파일과 같이 출력에 직접적으로 영향을 미치는 요소에 대한 분석을 수행할 것을 권장하고 있다. 이처럼 효율적인 조류발전 터빈을 개발하기 위해 속도 프로파일에 대한 특성 분석이 중요함에도 불구하고 여전히 다양한 조류발전단지 후보지역에 대한 연구가 부족한 실정이다 (Myers and Bahaj, 2010; Lewis et al., 2017).
따라서 본 연구에서는 국내 조류발전 후보지로 평가받고 있는 장죽수도 내 2개 지점에 ADCP(acoustic Doppler current profiler)를 설치하여 층별 조류를 관측하였으며, 강한 유속이 흐르는 해역의 조류 프로파일에 대하여 멱법칙 및 대수함수 프로파일 내 매개변수를 추정하고 추정된 매개변수의 특성을 분석하였다.
2. 자료 및 방법
2.1 현장 관측 자료
국내 서⋅남해역은 수많은 섬과 복잡한 해안선으로 이루어진 지형적 특징으로 인하여 좁은 수로가 많이 형성되어 있으며, 특히 전라남도 진도 주변 울돌목, 장죽수도, 맹골수도 등은 조류가 강한 지역으로서 조류발전 최적지로 평가되고 있다. 특히, 조류가 가장 강한 지역인 울돌목에는 다양한 중소형 조류발전기술을 실해역에서 실증할 수 있는 해상 기지로 활용되고 있으며, 80kW급 수직축 조류발전기가 상시 운영되고 있다. 또한, 수심 평균 최대 유속 4.0m/s 이상의 강조류 발생 빈도가 높은 장죽수도 역시 조류발전단지를 구축하기 위한 실증시험을 추진하고 있다. 조류발전단지를 구축하기 위해서는 대상 해역의 상세한 물리적 특성에 대한 분석이 이루어져야 하며, 이를 수행하기 위해 장기 관측을 통한 관측자료를 확보하여야 한다. 그러나, 실제 관측장비를 통해 관심 대상지역에 대하여 관측을 수행함에 있어 다양한 시간적, 경제적, 환경적인 이유로 인해 장기 관측자료를 확보하는 것에 어려움이 있기 때문에 대부분 모델 분석을 통한 분석이 주로 이루어지고 있으며, 관측자료의 부재로 인해 조류 프로파일 분석에 대한 연구는 미비한 실정이다.
이에, 본 연구에서는 장죽수도 해역의 조류 프로파일 특성 분석을 위하여 Nortek 사의 Signiture ADCP 장비를 이용하여 2개 지점에서 약 2개월간 정적 관측을 수행하였으며, 관측지점의 수심은 각각 25.5 m, 25.0 m이다 (Fig. 1 및 Table 1 참조). 아울러, 관측 자료의 수심 해상도는 1.0m, 시간 해상도는 1분 간격으로 관측됐으며, 조류 연직 프로파일 분석은 수심 평균 자료로 변환하여 수행하였다.
The location map of tidal measurement station
Basic information of the measurement sites
또한, 본 연구에서의 목적은 유속 구간 및 창⋅낙조와 같은 흐름 변화에 따라 조류 연직 프로파일 내 매개변수를 추정하고 그 특성을 분석함에 있으며, 이에 따라 파고 및 풍속과 같은 기상 조건은 본 연구에서 고려하지 않았다.
2.2 분석 방법
일반적으로 멱법칙과 대수함수 프로파일은 조류 연직 프로파일을 추정함에 있어 주로 사용되는 방법으로서 이론적, 경험적 검증을 통해 신뢰성을 확보한 방법이며, 본 연구에서는 장죽수도 층별 유속 관측자료를 기반으로 회귀분석을 통해 유속 구간 및 창⋅낙조 조건에 따라 멱법칙과 대수함수 프로파일의 매개변수를 추정하였다.
2.2.1 Power law equation
멱법칙은 경계층에서의 조류 연직 프로파일을 설명할 때 유용하게 사용되는 방법으로서, 일반적으로는 식 (1)과 같이 기준 수심과 기준 수심의 유속의 관계로 나타낼 수 있다. 또한, 멱법칙은 유속 분포로 지수분포를 가정하고 있으며, 층별 조도와 관련된 고도분포지수인1/α를 포함하고 있다 (Hill, 1991; Legrand, 2009).
여기서, U(zn)은 수심에 따른 유속 (m/s), U(zref)은 기준 수심에서의 유속 (m/s), 1/α은 고도분포지수를 의미하며, 본 연구에서는 멱법칙 내 매개변수 1/α의 분모인 α를 고도분포지수로 가정하고 분석을 수행하였다.
한편, 식 (1)은 단일 매개변수인 고도분포지수만을 추정하기 때문에 해저면에서 발생하는 마찰을 고려함에 한계가 있으므로, 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 식 (2)와 같이 해저면 거칠기를 고려한 멱법칙을 적용하였다(Soulsby, 1997; Lewis et al., 2017).
여기서,
식 (3)에서 β*는 − αln (βzn)으로 표현할 수 있으며, 다음 식 (4)를 통해 바닥 거칠기를 산정할 수 있다.
2.2.2 Logarithmic profile equation
대수함수 프로파일은 난류 경계층에서 유체의 속도 분포를 표현하는데 주로 사용되는 방법으로서, 다음 식 (5)와 같이 표현할 수 있다(Bergeron and Abrahams, 1992; Soulsby, 1997).
여기서, z0는 조도길이 (m, The roughness length), u*는 마찰속도 (m/s, Friction velocity), κ는 von Karman 상수 (≈ 0.41)를 의미한다. 한편, 계산의 편의성을 위해 식 (5)는 다음 식 (6)과 같이 정리하여 선형 관계로 표현하였다.
식 (6)을 통해a1,b1를 다음과 같이 정리하면 식 (7)과 같으며, 식 (8), (9)를 이용하여 조도 계수와 마찰속도를 추정할 수 있다.
본 연구에서는, 선형 변환된 상기 식 (3), (6)을 이용하여 층별 유속 관측 자료에 대하여 선형회귀분석을 통한 적합을 수행하였으며, 각각의 지점에서 최대 유속이 발생했을 때의 적합 결과의 예시는 다음 Fig. 2에 제시하였다. 선형회귀분석 과정에서 최소제곱법이 사용됐으며, 멱법칙의 경우 기울기(1/α)와 절편(β*)으로부터 매개변수를 추정했고, 대수함수 프로파일의 경우 식 (7)과 같이 기울기(a1)와 절편(b1)으로부터 매개변수를 추정하였다. 또한, 선형회귀모델의 성능을 확인하기 위해 평균제곱근오차 (RMSE, Root mean square error)와 결정계수 (r2)를 이용하였다.
Example of tidal current vertical profile fitting result
3. 분석 결과
3.1 JSD-1 지점의 조류 특성
본 연구에서는 장죽수도의 해역 특성을 확인하기 위하여 관측된 층별 조류 자료를 통해 분석된 유속, 유향의 시계열 정보와 조류장미도를 다음 Fig. 3과 같이 제시하였다.
Tidal current characteristics of measurement sites (a, c: depth-average tidal current velocity; b, d: depth-average tidal current direction
창조 조건에서 JSD-1 지점의 수심평균 최대유속은 4.16 m/s, 수심평균 평균유속은 2.05 m/s 였으며, 낙조 조건에서의 수심평균 최대유속은 3.25 m/s, 수심평균 평균유속은 1.77 m/s로 나타났으며, 창조 조건에서의 흐름이 더 우세한 것으로 나타났다. 유향의 경우, 창조 조건에서 평균 유향은 301.09°, 낙조 조건에서의 평균 유향은 158.90°으로 나타남에 따라, 창조시에는 북서류, 낙조시에는 남동류의 양방향성 흐름을 보였다. JSD-2 지점의 경우, 창⋅낙조 조건에서의 평균 유향은 각각 307.05°, 155.45°로 나타남에 따라 JSD-1과 동일하게 양방향성 흐름을 보이고 있었다. 또한, 창조 조건에서 수심평균 최대유속은 4.40 m/s, 수심평균 평균유속은 2.06 m/s로 나타났으며, 낙조 조건에서의 수심평균 최대유속은 3.40 m/s, 수심평균 평균유속은 1.84 m/s로 나타났다 (Fig. 3 참조). 또한, 본 연구에서는 상기 수심평균 유향 정보를 통해280°≤ θ flood ≤ 335°, 140° ≤ θebb ≤ 180°의 조건으로 창⋅낙조를 구분하였다. 한편, 멱법칙과 대수함수 프로파일의 경우 식(3)과 식(6)에서 제시한 바와 같이 유속과 매개변수 사이의 선형 관계를 이론적으로 확인할 수 있으며, 이를 면밀히 검토하기 위해 1.0 m/s 간격으로 유속 구간을 구분하여 유속 및 흐름 조건에 대한 분석을 수행하였다. 아울러, 0.5m/s 이하의 유속 조건 (전체 자료의 약 4.3%)은 정조로 간주하여 본 연구에서 분석을 제외하였으며, 적정 고도분포지수 값의 범위는 기존 연구 사례를 바탕으로 3~15로 간주하여 분석을 수행하였다.
3.2 창⋅낙조 및 유속 조건에 따른 매개변수 추정 결과
본 연구에서는 장죽수도 인근 해역에서 관측된 조류자료를 통해 멱법칙 및 대수함수 프로파일 방법에 대한 선형회귀분석을 수행하였다. 이를 통해 창⋅낙조 조건 및 유속 범위에 따른 멱법칙 내 고도분포지수, 바닥거칠기와 대수함수 프로파일 내 조도길이 및 마찰속도와 같은 매개변수를 추정하고 분석하였으며, 추정된 결과는 다음 Tables 2, 3과 같다.
Parameters estimation results at JSD-1 site
Parameters estimation results at JSD-2 site
JSD-1 지점의 경우, 창조 시 평균 고도분포지수는 조류 유속 구간에 따라 6.481~8.472 범위로 추정됐으며, 바닥 거칠기는 0.414~0.422로 추정됐다. 아울러, 낙조 시 평균 고도분포지수는 8.591~12.407로 추정되었으며, 바닥 거칠기는 0.397~ 0.410으로 추정됐다. 고도분포지수의 경우 유속 구간이 커짐에 따라 증가하는 경향을 보였다. 한편, 대수함수 프로파일 방법을 적용하여 매개변수를 추정한 결과, 창조 시 조도길이는 0.006~0.059 m로 추정되었으며, 마찰 속도는 0.053~ 0.164 m/s로 추정됐다. 또한, 낙조 시 조도 길이와 마찰 속도는 각각 0.001~0.019 m와 0.040~0.103 m/s로 추정됐으며, 유속이 증가함에 따라 조도길이는 감소, 마찰속도는 증가하는 경향을 보였다. JSD-1 지점에 인접한 JSD-2 지점은 JSD-1지점과 유사한 값이 추정됐다. JSD-2 지점의 창조 시 평균 α값은 유속 범위에 따라 6.324~8.267의 범위를 보였으며, 바닥 거칠기 또한 0.413~0.42의 범위를 보였다. 반면 낙조시 고도분포지수는 유속 범위에 따라 8.721~11.397의 범위를 보였으며 바닥 거칠기는 0.394~0.405의 범위를 보였다. 창조 시 대수함수 프로파일 방법 내 마찰속도는 0.054~0.170 m/s로 유속의 증가와 함께 증가하는 경향을 보였으며, 조도길이는 유속 증가와 함께 0.059 m에서 0.007 m까지 감소하는 것으로 나타났다. 낙조의 경우, 조도길이는 0~0.014 m의 범위를 보였으며, 마찰속도는 0.038~0.113 m/s의 범위를 가지는 것으로 추정되었다.
한편, 추정된 멱법칙 매개변수인 고도분포지수와 바닥 거칠기의 히스토그램은 다음 Fig. 4에 제시하였다. JSD-1에서 유속 구간을 고려하지 않고 창⋅낙조 조건에서의 평균 고도분포지수값(¯αflood,¯αebb)을 추정한 결과 각각 7.50과 9.49로 나타났으며, 고도분포지수의 추정 범위는 창⋅낙조 조건에서 각각 3.005-14.994와 3.029-14.998로 나타났다. 또한, 관측 지점의 해저 특성을 나타내는 바닥 거칠기는 창⋅낙조 및 유속 조건을 고려하지 않고 추정한 결과, 평균 0.42로 추정됐다. 또한, JSD-2 지점의 경우, 창⋅낙조 조건에서 추정된 평균 고도분포지수는 7.40, 10.30, 창조 조건에서의 고도분포지수의 범위는 3.009-14.996, 낙조 조건에서는 3.001- 15.0으로 추정됐으며, 평균 바닥 거칠기는 0.41로 추정됐다.
Estimation result of α and β during flood and ebb tide conditions at JSD-1, JSD-2
창⋅낙조 시 대수함수 프로파일 내 매개변수 중 하나인 조도길이의 추정 결과는 다음 Fig. 5에 제시하였다. JSD-1에서 추정된 평균 조도길이는 창조 및 낙조 조건에서 각각 0.022 m와 0.011 m로 나타났다. 또한, 창조 시 조도길이는 0에서 0.446 m의 범위를 보였으며, 낙조 시에는 0에서 0.422 m의 범위를 보임에 따라 매우 넓은 조도길이 범위가 추정됐다. 추정된 조도길이의 이상치 비율은 창⋅낙조 조건에서 각각 약 11.19 %, 15.3 3%로 나타났으며, 넓은 범위의 조도길이가 추정된 이유는 이상치 때문인 것으로 판단된다. 한편, JSD-2에서 추정된 평균 조도길이는 창조 및 낙조 조건에서 각각 0.020 m와 0.005 m였고, 조도길이 범위는 창조 시 0에서 0.489 m, 낙조 시 0에서 0.392 m로 나타났다. JSD-2 지점에서 추정된 조도길이의 이상치 비율 역시 창조 시 9.81%, 낙조 시 15.84%로 나타났다.
Estimation result of z0during flood and ebb tide conditions at JSD-1, JSD-2
대수함수 프로파일 내 매개변수 중 하나인 마찰속도의 추정 결과는 다음 Fig. 6에 제시하였다. JSD-1에서 창⋅낙조 시 평균 마찰속도는 각각 0.115 m/s와 0.073 m/s로 나타났으며, 창조 조건에서 추정된 마찰속도의 범위는 0.015-0.321 m/s, 낙조 조건에서 추정된 마찰속도의 범위는 0.014-0.260 m/s로 나타났다. JSD-2의 경우, 창⋅낙조 시 평균 마찰속도는 각각 0.118 m/s, 0.074 m/s로 추정됐으며, 창조 조건에서 마찰속도의 범위는 0.015-0.319 m/s, 낙조 조건에서의 마찰속도 범위는 0.014-0.206 m/s로 나타났다.
Estimation result of u*during flood and ebb tide conditions at JSD-1, JSD-2
마지막으로, 본 연구에서 조류 연직 프로파일 매개변수를 추정하기 위해 사용된 선형회귀분석 모델의 성능을 평가하기 위하여 RMS 오차와 결정 계수(r2)를 이용하였으며, 분석 결과는 Tables 4, 5에 제시하였다(멱법칙: *, 대수함수 프로파일: **). 먼저, JSD-1에서 산정된 RMSE* 및 RMSE** 오차의 평균 범위는 각각 0.021-0.055 m/s와 0.018-0.043 m/s, JSD-2는 평균 0.022-0.062 m/s와 0.017-0.052 m/s의 범위로 산정됐다. 또한, 결정 계수를 이용하여 선형회귀분석 모델의 성능을 검토한 결과, JSD-1의 경우, r2,*와r2,**의 평균 범위는 각각 0.863-0.955와 0.865-0.961, JSD-2는 0.868-0.971과 0.871-0.974의 범위로 산정됐다. RMS 오차와 결정계수를 통해 선형회귀분석 모델의 성능을 검토한 결과, 관측치와 추정치에 대하여 멱법칙과 대수함수 프로파일 모델의 RMS 오차는 0.062 m/s 이하로 나타났으며, 평균 결정 계수는 0.863 이상으로 나타남에 따라 두 방법 모두 적절하게 추정된 것으로 판단된다.
Results of accuracy evaluation for linear regression analysis at JSD-2 site (*: Power law method, **: Logarithmic profile method)
Results of accuracy evaluation for linear regression analysis at JSD-1 site (*: Power law method, **: Logarithmic profile method)
3.3 매개변수 간 상관분석 결과
멱법칙 및 대수함수 프로파일 방법 내 추정된 매개변수 및 수심평균 유속 사이에 상관성을 검토하기 위해 상관분석을 수행하였으며, 그 결과는 다음 Fig. 7에 제시하였다. 한편, 추정된 조류 연직 프로파일 매개변수 간 상관성을 평가하기 위하여 Pearson 상관분석 방법을 적용하였다. Pearson 상관분석은 변수 간의 선형 관계를 평가하는 데 널리 사용되는 통계적 방법으로, 단순하고 해석이 용이하여 결과를 정량적으로 나타낼 수 있는 장점이 있다(Schober et al., 2018; Gogtay and Thatte, 2017). 또한, Fig. 7의 상관 분석 표에서 원의 크기는 Pearson 상관계수의 절대값을 나타내며, 원의 색은 상관계수의 부호를 의미한다. 양의 상관관계는 붉은색으로, 음의 상관관계는 파란색으로 표현되었으며, 색상의 채도는 상관계수의 크기에 비례한다. 원이 클수록 두 변수 간의 상관관계가 강하다는 것을 의미하며, 원의 색상이 진할수록 해당 상관관계의 절대값이 높음을 나타낸다.
Results of Pearson correlation analysis between estimated parameters and depth-average current velocity at JSD-1 and JSD-2
분석 결과, 수심평균 유속, 고도분포지수, 바닥거칠기, 조도길이 사이에서 모두 0.7 이하 (-0.7 이상)의 값을 보임에 따라 뚜렷한 상관성을 보이고 있지 않았으며, 특히 수심평균 유속과 고도분포지수 사이의 상관 계수는 0.4 이하로 나타났다. 그러나, 수심평균 유속과 마찰속도의 경우, JSD-1 지점에서 창⋅낙조 시 상관계수는 각각 0.76, 0.72로 나타났으며, 이 때, r2는 각각 0.60, 0.53으로 산정됐다. 또한, JSD-2 지점의 경우, JSD-1 지점과 동일하게 수심평균 유속과 마찰속도 사이에서 창⋅낙조 시 상관계수가 0.81, 0.82로 나타났으며, r2는 각각 0.65, 0.67로 강한 선형 관계를 보이는 것으로 나타났다.
4. 결론 및 토의
일반적으로 조류 특성을 분석하기 위해서는 현장 관측를 확보하는 것이 필수적이다. 그러나, 강한 흐름을 보이는 해역에 대하여 관측을 수행하는 것은 작업 중 사고 및 비용 문제 등 다양한 어려움이 존재하기 때문에 관측자료를 확보하는 것은 매우 중요하지만 상당히 어려운 작업 중 하나이다. 본 연구에서는 국내 조류발전 후보지로 평가되는 지역 중 하나인 장죽수도 내 2개 지점에 대하여 ADCP를 통해 관측을 수행하였으며, 이를 통해 확보한 층별 조류 관측자료를 이용하여 장죽수도 해역 특성, 조류 연직 프로파일 매개변수 추정 분석 및 변수 간 상관성 분석을 수행하였다. 분석을 통해 얻은 주요 결론은 다음과 같다.
1. JSD-1, JSD-2 지점에서 관측된 수심평균 최대유속은 창조시 4.16 m/s, 낙조시 3.25 m/s로 나타났으며, 수심평균 평균유속은 창⋅낙조 시 2.05 m/s, 1.77 m/s로 나타남에 따라 창조 흐름이 낙조 흐름보다 더 우세한 것으로 나타났다. 또한, 평균 유향의 경우, JSD-1 지점에서 창조 시 301.09°, 낙조 시 158.90°, JSD-2 지점에서 창조 시 307.05°, 낙조 시 155.45°로 나타남에 따라 장죽수도는 창조 시 북서류, 낙조 시 남동류의 흐름을 보이고 있었으며, 서해안의 대표적 특성인 양방향성 흐름을 보이는 것으로 나타났다.
2. 해저면에서 표층까지 층별 유속의 변동성을 판단하는 지표인 고도분포지수는 JSD-1 지점에서 창조 시 평균 7.50, 낙조 시 9.49, JSD-2 지점의 경우 창⋅낙조 시 평균 고도분포지수는 각각 7.40, 10.30의 값이 추정됐다. 일반해역에서 대체로 7 (1/7 멱법칙)을 사용하는 것이 일반적이지만, 조류발전 후보지와 같이 강한 흐름이 나타나는 해역 및 지형에 따라 10 (1/10 멱법칙)의 값을 권장하는 기존 연구 사례를 바탕으로, 본 연구에서 추정된 고도분포지수는 적절한 수준으로 추정된 것으로 판단된다 (Hill, 1991; Legrand, 2009). 한편, 대상 지점의 해저면 특성을 의미하는 바닥 거칠기의 경우, JSD-1, JSD-2 지점에서 각각 0.42, 0.41로 추정됐다. 바닥 거칠기의 경우, 일반해역에서 0.32값을 이용하여 층별 조류 프로파일을 재현하거나 다양한 수치모델링에 적용하여 분석을 수행하고 있으나 (Lewis et al., 2017), 장죽수도와 같이 유속이 빠른 해역에서는 일반해역을 대상으로 제안되고 있는 기존 제안값을 사용함에 한계가 있을 것으로 보이며, 0.4 수준의 값을 사용할 필요가 있을 것으로 판단된다.
3. 마찰속도는 유체와 해저면의 경계층에서 마찰 강도를 측정하는 속도 척도이며, 마찰이 강할때 마찰속도가 크게 나타나는 특성을 갖고 있다. 이러한 마찰속도를 추정한 결과, JSD-1의 경우, 창조 시 평균 0.115 m/s, 낙조 시 평균 0.073 m/s로 나타났으며, JSD-2의 경우 창⋅낙조 시 각각 평균 0.118 m/s, 0.074 m/s로 나타났다. 아울러, 수심평균 유속과 마찰속도 사이에 양의 상관관계를 보임에 따라 유속 구간의 범위가 커짐에 따라 추정되는 마찰속도 값이 증가하는 경향을 보였다. 한편, 해저면과 흐름 사이의 경계층에서 발생하는 점성으로 인해 순간적으로 유속이 0이되는 길이를 의미하는 조도길이를 추정 한 결과, JSD-1 지점에서 창⋅낙조 시 평균 0.022 m, 0.011 m, JSD-2 지점에서 창⋅낙조 시 평균 0.020 m, 0.005 m로 추정됐다. 조도길이의 경우, Dyer(1986)와 Soulsby(1983)에 의해 다양한 해저면 형태 (실트/모래, 진흙 및 자갈 등)에 따라 적용되는 특성값을 제안하고 있지만, 장죽수도의 경우 암반 형태를 보임에 따라 제안값을 사용함에 한계가 있다. 그러나, Sternberg (1968), Dyer (1971)에서 암반 형태를 지닌 해역을 대상으로 조도길이의 범위를 추정한 결과 10×10-8~ 10×10-2 m, 10×10-6~5×10-2 m로 나타났으며, 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 본 연구에서 추정된 조도길이는 적절한 수준으로 분석된 것으로 판단된다.
4. 조류 연직 프로파일을 재현하기 위해 사용된 멱법칙 및 대수함수 프로파일 내 매개변수를 추정하기 위해 선형회귀분석 방법을 적용하였으며, RMS 오차와 결정계수를 통해 분석의 정확도를 평가하였다. 그 결과, 멱법칙에 대한 평균 RMS 오차는 JSD-1 지점에서 0.055 m/s, JSD-2 지점에서 0.062 m/s 이하로 나타났으며, 대수함수 프로파일을 적용했을 때의 평균 RMS 오차는 두 지점에서 각각 0.043 m/s, 0.052 m/s 이하로 산정됐다. 또한, 멱법칙 적용에 따른 평균 결정계수 범위는 JSD-1의 경우, 0.863-0.955, JSD-2의 경우, 0.868-0.971로 나타났으며, 대수함수 프로파일에 대한 평균 결정계수 범위는 JSD-1에서 0.865-0.961, JSD-2에서 0.871- 0.974의 범위로 산정됐다. 이를 바탕으로 멱법칙 및 대수함수 프로파일에 대한 선형회귀분석은 층별 조류 프로파일을 적절하게 잘 재현한 것으로 판단된다.
Notes
감사의 글
본 연구는 2025년 한국해양과학기술원 기본사업(과제명: 해양에너지 및 항만⋅해양구조물 고도화 기술 개발, 과제번호: PEA 0321)의 지원으로 수행되었습니다.