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초록·키워드
마산만은 반폐쇄성 내만으로, 외부 하천 부하와 내부 퇴적물 부하가 복합적으로 작용하여 매년 여름철 수질 오염 문제가 지속되고 있다. 본 연구에서는 (1) 유동 모델로 마산만의 수온과 유동을 재현하고, (2) 인(phosphorus) 순환 박스 모델로 인의 시·공간적 변화를 모의하며, (3) 기계학습 모형으로 화학적산소요구량(COD) 농도를 예측·재현하였다. 모델은 최근 7년(2018–2024) 중 강수량이 가장 적었던 2022년과 가장 많았던 2023년을 대상으로 구축·검증되었으며, TP(total phosphorus)와 COD의 계절 변동성을 관측값과 비교해 높은 설명력을 확보하였다. 부하 삭감 모의 결과, TP는 목표 수질(0.031 mg/L)을 대체로 충족하였으나, COD는 목표 수질(2.10 mg/L) 달성이 현실적으로 어려운 것으로 나타났다. 특히 8~9월에는 강우와 내부 기작 영향으로 목표 초과폭이 커, 계절별 차등 목표 설정이 필요함을 확인하였다. 또한, 하수처리장 부하 저감만으로는 마산만 내측 수질 개선 효과가 제한적이었으며, 내측 해역 퇴적물 부하 저감이 TP와 COD 개선에 가장 효과적인 것으로 나타났다. 다만, 향후에는 모델 입력값을 보다 세밀하게 반영하고, 장기간 자료를 활용하여 계절 및 연간 변동성을 보다 정밀하게 검증할 필요가 있다. 본 연구는 마산만의 수질 관리에 있어 외부·내부 부하 동시 관리의 필요성과 계절별 목표치 설정의 타당성을 제시하며, 향후 효율적 오염 저감 전략 수립을 위한 기초자료를 제공한다.
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