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J. KIMS Technol > Volume 26(1); 2023 > Article
화생방 보고관리 및 모델링 S/W 시스템(NBC_RAMS)의 라그랑지안 퍼프 및 입자 모델에 따른 화학작용제 이송·확산 분석

Abstract

This research mainly focuses on the transport and dispersion of chemical agent plume according to the Lagrangian Puff Model and Lagrangian Particle Model of NBC_RAMS(Nuclear, Biological, Chemical Reporting And Modeling S/W System). NBC_RAMS was developed with the purposes of estimating the fate of Chemical, Biological, and Radioactive(CBR) agent plumes and evaluating damages in the Republic of Korea. First, it calculates the local weather pattern, i.e. wind speed, wind direction, and temperature, by considering the effects of land uses and topography. The plume behaviors are calculated by adopting the Lagrangian Puff Model(LPFM) or Lagrangian Particle Model(LPTM). In this research, we assumed a virtual chemical agent exposure event in a stable atmospheric condition during the summer season. The plume behaviors were estimated by both LPFM and LPTM on the used area(urbanized and dry area) and the agricultural land. The higher heat flux in the used area led to stronger winds and further downward movement moving of the chemical agent than the farmland. The lateral dispersion of the chemical plume was emphasized in the Lagrangian Puff Model because it adopted Gaussian distribution.

1. 서 론

화생방전 및 테러에 의한 화생방 상황 발생 시 도심에서의 화생방 작용제의 빠른 이송·확산 분포의 정확한 예측은 작전, 보호 및 대응조치, 대피 유도 등을 통하여 다수의 사상자를 미연에 방지할 수 있다. 국방과학연구소는 화생방 상황 발생 시 신속하고 정확한 작용제의 이송·확산 예측과 연막 작전 시 연막선을 산출하기 위한 도구인 화생방 보고관리 및 모델링 S/W 시스템(Nuclear, Biological, and Chemical Reporting And Modeling S/W System, 이하 NBC_RAMS)을 개발하고 기술지원을 함으로써 화생방 작전의 지휘 통제 및 의사 결정을 과학적인 자료를 바탕으로 효율적으로 지원한다.
화생방 작용제 및 유해물질의 이송·확산 및 피해예측 범위 산정에 있어서 대기경계층 내의 기상장을 생성한 후 화생방작용제의 물리화학적 특성을 고려하여 이송·확산을 계산한다[1,2]. 미국 기상학회(American Meteorological Society, AMS)와 미국 환경청(U.S. Environmental Protection Agency, U.S. EPA)의 공식 협력체 AERMIC(AMS/EPA Regulatory Model Improvement Committee)의 대기질 예측 모델 AERMOD(AERMIC Dispersion Model)은 대기경계층 내에서의 대류의 흐름, 난류 및 오염물질의 상승을 계산한다[3]. 이는 산업시설로부터 대기 중으로 유출되는 오염 및 유해물질 유출 사고 예방, 대비 및 대응 체계 구축 등을 위해서 사용된다. 우리나라는 화학 물질로 인한 사고 및 테러 발생 시 대응 기관에 화학 물질정보와 취급 업체 정보, 피해 예측 범위 산정 결과를 제공하는 정보시스템인 화학사고대응정보시스템(Chemical Accident Response Information System, CARIS)을 환경부에서 운영하고 있다. 산업시설 혹은 화학 물질의 이송에 대해서만 발생하는 사고에 대해서 피해 예측 범위를 산정하고 대응 방안을 제안하고 있어 화생방전에 대해 물질과 사건 발생을 모의할 수 있는 모델의 개발이 필요하다.
화생방전 및 테러 등 적의 공격에 대응하기 위하여 미국에서는 대량살상무기를 포함한 무기 및 핵무기 개발과 작용제 누출 비상대응 상황 대비 위험 지역과 인체 영향을 예측하고자 국방부(Department of Defense) 산하기관 국방위협감소국(Defense Threat Reduction Agency, DTRA)에서 구조화한 위험 예측 및 평가(Hazard Prediction & Assessment Capability, 이하 HPAC)을 활용하고 있다. 미 전역의 지형정보를 바탕으로 고해상도의 일기 예보 데이터를 격자 기반의 기상장으로 변환하고 화생방 작용제의 물리·화학적 특성을 활용하여 이송·확산을 모의한다[4,5]. HPAC은 라그랑지안, 가우시안 퍼프 방법론으로 화생방 작용제의 이송·확산을 빠르게 계산할 수 있는 장점이 있다[4].
본 논문에서는 국방정보본부에서 제공하는 지형정보를 활용하여 실외 화생방 작용제의 이송·확산을 예측하는 NBC_RAMS를 소개하고 작용제 이송·확산 거동 모의에 있어서는 라그랑지안 퍼프 모델(Lagrangian Puff Model, 이하 LPFM)과 라그랑지안 입자 모델(Lagrangian Particle Model, 이하 LPTM)을 비교하고자 한다. 이에 따라, 가상의 화학작용제 노출 사건을 가정하고 토지피복 변화 및 지형의 유·무에 따라 변화하는 기상장과 화학작용제의 이송·확산 변화를 LPFM 및 LPTM에 따라 비교·분석한다.

2. NBC_RAMS

NBC_RAMS는 기상모델과 오염확산모델로 구성된다. 기상모델에서 초기 입력 기상정보에 따라 계산 영역 내의 건물의 높이를 포함하는 지형과 토지피복을 고려하여 3차원으로 격자화된 기상장(풍속, 풍향 및 기온)을 생성하고 오염확산모델은 생성된 기상장을 바탕으로 화생방 작용제 및 연막제 등의 오염물질이 계산영역 내에서 이송·확산하는 과정을 계산한다. 기상진단모델(Atmospheric Diagnostic Model) 혹은 LES(Large Eddy Simulation) 기반의 수치모델(Numerical Model)을 활용하여 기상정보 생성이 가능하며 본 연구에서는 기상진단모델을 활용하여 기상정보를 생성하였다. 오염확산모델에서는 기상정보 이외에도 토지피복 및 오염물질의 물리·화학적 특성 정보를 반영하여 이송·확산 범위를 추정한다. 오염물질의 이송·확산범위 추정은 라그랑지안 퍼프모델(LPFM)과 라그랑지안 입자모델(LPTM)을 토대로 구성하였으며 사용자의 선택에 따라 계산방식의 결정이 가능하다. 본 연구에서는 오염확산모델에 의한 화학작용제의 이송·확산 범위의 차이점에 초점을 맞추고 있으므로 오염확산모델에 적용된 LPFM 과 LPTM에 대해서 아래에서 설명하고자 한다.

2.1 오염확산모델

NBC_RAMS의 LPFM과 LPTM은 누출된 오염물질의 이송과 확산을 계산함에 있어서 난류로 인한 추계학적인 영향을 고려하는 방법의 차이에 있다. LPFM은 퍼프 내에서 오염물질의 가우시안 분포를 가정하여 확산 가능한 범위를 추정하는 것이고, LPTM에서는 오염물질의 입자의 속도 계산에서 난류의 영향을 가우시안 확률 변수로 두어 추정하고 격자 기반의 체적에서 농도로 변환하는 것이다[6]. NBC_RAMS에서는 화생방 사건 발생 초기에는 LPTM을 적용하고 일정 시간이 지난 이후에 LPFM을 적용하며 낮은 농도에 대한 이송·확산 범위를 추정하여 화생방 사건 대응에 대한 안전을 확보하고자 한다.

라그랑지안 퍼프모델 (LPFM)

NBC_RAMS의 라그랑지안 퍼프모델은 유체가 정상상태에서 균질성의 가우시안 분포에 의한 난류(stationary, homogeneous, Gaussian turbulence)에 의한 오염물질 구름의 확산을 지수함수 형태로 표현하는 아래의 방정식을 적용하였다[7].
(1)
dσpuff,i2dt=4σpuff,i2C0ϵ¯[1exp(12C0ϵ¯σpuff,i2)]
위의 식 (1)은 일정 시간(dt) 동안에 오염물질 구름의 크기를 나타내는 분산인 σp,i2 의 변화량을 의미하며 평 균 난류 운동에너지 소산율이 반영되어 확산의 범위 가 계산된다. 라그랑지안 입자모델과 동일하게 카르테 시안 좌표계(Cartesian Coordinate System)를 따르고 있 으나, 평면 상에서의 확산만 정의되므로 x, y 에 대응 하는 텐서(tensor) i = 1, 2에 대해서만 위의 식이 성 립한다.
퍼프의 이송은 주위 유동의 속도를 반영하여 퍼프의 중심이 이동하는 것으로 계산된다. 시간에 따른 퍼프의 위치 이동은 라그랑지안 입자모델과 동일하게 Markov process를 따르고 있으며 아래의 식으로 정의한다.
(2)
posi=tt+Δtui(t)dt
pos는 퍼프의 중심의 위치이며 i = 1, 2가 의미하는 평면상에서의 이동 위치는 일정 시간 동안에 주위 유동에 의한 이동을 계산한다.

라그랑지안 입자모델(LPTM)

LPTM은 입자의 이동 속도를 계산하고 일정 시간(dt) 동안의 움직인 거리를 추적하여 오염물질의 이송·확산을 계산한다. 입자의 이동 속도는 아래의 식을 따르고 있다[8].
(3)
duparticle,i=12C0ϵ¯σi2uparticle,idt+C0ϵ¯d Wi
uparticle 는 입자의 속도, ϵ 은 평균 난류 운동에너지 소 산율(dissipation rate), σi2 는 난류의 분산, 그리고d Wi 는 평균이 0이고 분산이 1로 정규화된 가우시안 확률 변수(Gaussian random variables)로 정의되는 백색 잡음 (white noise)이다. C0 은 보편상수(universal constant)로 서 4±2가 실험을 통한 최적 추정치로 알려져 있으며, 본 연구에서는 C0 = 2 로 정의하였다[7]. i = 1, 2, 3 는 카르테시안 격자계에서 각각 x, y, z 에 대응하는 텐 서이다.
식 (3)에서 일정 시간(dt) 동안 입자 이동속도의 변화량(duparticle,i)는 유체의 흐름에 의한 이동을 나타내는 드리프트 항(drift term)과 속도와 위치에 상관없이 나타나는 임의의 변화량(random increment 혹은 “noise”로 표현)으로 구성된다. 드리프트 항은 시간과 입자의 위치에 따라 주위 유동에 의한 변화를 반영한다. Borgas and Sawford(1994)[8]에서는 입자 추적에 있어서 소규모(small-scale)의 난류에 의한 변동성을 고려하여 난류 운동에너지 소산율을 시간에 대한 함수로 정의하였으나, 본 연구에서는 평균 난류 운동에너지 소산율을 적용하였다. 또한, 일정 시간 이후(t + dt)의 입자 속도는 이전 시간(dt)에서의 이동속도에 기반하여 변화하는 Markov 프로세스를 적용하여 이동속도를 계산한다.

물리화학적 정보 반영

NBC_RAMS는 화생방 작용제의 물리·화학적 성질을 반영하여 침적, 증발 혹은 독성약화 과정을 반영하여 계산영역 내에서 추적물질이 완전히 소멸될 때까지의 전 과정을 계산한다. 액체 상태의 화학작용제의 경우 대기와의 열 및 물질전달에 의한 1차 증발 과정과 대기 중으로 이송·확산되는 화학작용제의 일부는 토양에 침적 혹은 포집 프로세스를 적용되었고, 이에 대해서는 액적의 2차 증발 과정도 고려하였다. 기체 상태의 화학 작용제가 누출된 경우는 고밀도 기체의 공중 낙하 및 수평 이동을 적용하였고, 연직 부력 및 연직 운동량에 의한 상승 과정이 모델링에 적용되었다. NBC_RAMS에서 이 과정을 반복하며 화생방 작용제의 물성변화를 추적 및 반영하는 방법으로 계산을 진행한다.

2.2 기상진단모델

NBC_RAMS는 오염물질 이송·확산에 필요한 유동장을 기상진단모델(Atmospheric Diagnostic model)에 의하여 특정 시간의 기상장(풍속, 풍향 및 기온)을 재구성한다. NBC_RAMS의 기상진단모형은 풍속의 연직분포를 무차원 분석에 사용되는 버킹험 Pi(파이)-이론을 통해 저층 대기의 기상학적 변수들을 안정도 함수로 그룹화하여 지표층의 풍속과 온도의 연직분포에 대한 준 경험적인 분포를 결정하는 Monin-Obukhov (모닌-오부코프) 상사이론을 통해 가정하고 3차원으로 격자화 한다. 풍속의 연직분포는 아래의 식에 의하여 도출한다.
(4)
ui(z)=uC(z)(zHC)ui(z)=uk[ln(z/z0)ψm(z/L)+ψm(z0/L)](Hcz<zi)ui(z)=u(zi)(zzi)
zz0는 각각 연직고도와 표면거칠기이며, HC는 캐노피(수목 혹은 건물) 높이, zi는 대기혼합고, u*는 마찰속도, L은 Monin-Obukhov 길이이다. 대기 안정상태에 따른 풍속변화 함수 ψm는 대기 안정상태(중립, 안정 및 불안정)에 따라 대기혼합고 등을 기준으로 변화하며, 중립인 경우에는 ψm = 0으로 정의한다[3]. 계절과 토지피복의 함수로 결정되는 대기경계층(Planetary Boundary Layer) 변수인 표면거칠기 길이, 캐노피 높이, 반사계수(Albedo), 보웬비(Bowen ratio)가 정의된 후 마찰속도, 현열유속 및 Monin-Obukhov 길이가 계산되며 최종적으로 지형의 영향을 반영하지 않은 1차 기상장이 도출된다.
생성된 1차 기상장에 산악 지형과 도심지 복잡 지형 등에 의한 영향을 반영하여 2차 기상장을 도출한다. 지형을 따라 발달하는 기류와 경사면 밀도 차이에 유발되는 기류를 계산할 수 있다. 또한, 지면 냉각효과로 인해 대기층이 안정된 형태로 성층화되었을 때 대기경계층 높이 이하에서 지형의 측면으로 이동하는 기류가 형성되는데 이를 반영하여 최종 기상장을 도출한다.

3. 화학 작용제 이송·확산 모델링 결과

3.1 화학 사건 정의

본 연구에서는 서울 은평구 일원에서 발생한 화학작용제 노출 사건을 가정하고 NBC_RAMS를 활용하여 이송 및 확산범위를 계산하였다. 시뮬레이션에 사용한 화학 사건, 화학작용제 특성 및 기상장 재현을 위한 입력 정보는 각각 아래의 Table 1, 23에 기술하였다. 화학작용제 노출 사건은 2021년 6월 7일 오후 7시에 서울시 은평구 일원에서 발생한 것으로 가정하였다. 100 kg의 화학작용제는 500 kg의 폭탄에 의해 투발되었고, 8개의 자탄으로부터 투발된 총 배출량은 640 kg이다. 본 시뮬레이션에서 사용한 화학작용제는 G계열 신경작용제의 일종인 사린(Sarin)으로 액체 함유율과 기체 함유율이 각각 40 %이다. 사린은 농도 0.26 mg/m3에 1시간 노출 시 신체에 치명적 이상 또는 사망 가능하며, 35 mg·min/m3의 노출량(Dosage)에 보호장비 없이 노출될 경우 개인에 대해 50 % 치사율을 갖는다. 노출량은 화학작용제 노출 사건 발생시점에서 시간의 경과에 따라 화학작용제의 이송·확산에 따라 지점에서 노출된 총량을 의미한다.
Table 1.
Definition of Chemical agent exposure event
Items Specification
Location 126.928°E, 37.6014°N (Eunpyeong-gu, Seoul)
Date and time 2021.6.17. 19:00 KST
How to deliver 500 kg Bomb
Number of submissiles 8(1 aircraft × 2 drops × 4 Bombs)
Amount of emission 640 kg
Table 2.
Properties of chemical agent Sarin used in the transport and dispersion simulation
Properties Specification
Chemical agent Sarin (G-series nerve agent)
Type Liquid
Molar mass 140.1 g·mol-1
Vapor pressure 2.26 mmHg at 21 ℃
Concentration, AEGL1)-3_1hr 0.26 mg/m3
Dosage, LCt502) 35 mg·min/m3

1) Acute Exposure Guideline Levels: 급성노출 농도지표 수준

2) LCt50(Lethal dosage of 50 %): 50 % 치사율을 보이는 작용제 노출량

Table 3.
Atmospheric conditions
Conditions Specification
Wind direction 360° (Northerly wind)
Wind speed 1 m/s at 10 m on the ground
Temperature 21℃ at 2 m on the ground
Cloud cover 0.5
Atmospheric Stability PGT F (Stable)
화학작용제 노출 사건이 발생한 시점에서 지표면에서 10 m의 높이에서 1 m/s의 북풍이 발생한 것으로 가정하였다. 지표면으로부터 높이 2 m에서 21 ℃의 기온과 구름량은 보통으로 정의하였고 안정 대기상태로 설정하였다. 이는 임의의 지역과 지형에서 NBC_RAMS 의 화학작용제 이송·확산 모델링 방법론에 따른 차이점을 살펴보고자 가정한 것이다.
NBC_RAMS에서는 토지피복을 환경공간정보서비스의 토지피복분류체계의 대분류 7개 항목(시가화·건조지역, 농업지역, 산림지역, 초지, 습지(수변식생), 나지 및 수역)으로 구분하여 선택할 수 있다. 국방정보본부에서 제공하는 지형정보를 바탕으로 지형 영향의 유·무를 선택할 수 있다. 본 연구에서는 전체적인 토지피복을 시가화 지역(Used Area)와 농업지역(Agricultural Land)에 의한 대기경계층 변수의 변화와 지형의 영향 유·무에 따른 기상장의 변화도 함께 살펴보고자 한다.

3.2 결과

NBC_RAMS는 풍속과 온도의 기상장이 3차원의 카르테시안 좌표계에서 계산하고 기상장 내에서 물리·화학 물질 특성을 반영하여 노출된 물질의 이송·확산 과정을 계산한다. 시가화 지역과 농업지역의 토지피복과 지형 영향 반영 유·무에 따른 기상장 생성 결과를 제시한 후 라그랑지안 퍼프모델과 입자모델의 선택에 따른 화학작용제의 이송·확산 결과를 비교하고자 한다.

기상장 생성

NBC_RAMS 기상진단모델의 1차 기상장은 계절과 토지피복에 따른 대기경계층 변수의 상수를 결정하고 기상인자인 마찰속도(friction velocity), Monin-Obukhov 길이, 대기혼합고(mixing height), 현열유속을 계산하며 이를 토대로 풍속변화 함수 ψm를 계산하여 대기경계층 내의 연직 풍속 분포를 산출한다. Table 4는 사건 발생 일자에 해당하는 계절인 여름과 시가화 지역 및 농업지역에 해당하는 토지피복에 따른 대기경계층 상수와 기상인자의 계산 값이다. 거칠기 길이, 캐노피 높이 및 대기층의 열 분배를 나타내는 상수인 보웬비가 높은 시가화 지역에서 모든 기상인자의 값이 크게 계산된다. 현열 유속은 대기의 기온이 지면의 온도보다 높아서 열에너지가 지면을 향하기 때문에 음의 부호(-, negative)로 나타나며 낮 동안에 대기가 포함한 열에너지가 지면으로 향하는 에너지의 양이 시가화 지역에서 큰 것으로 계산되며 이는 모든 기상인자가 크게 계산되는 것으로 이어진다. Monin-Obukhov 길이는 대기 안정도[9]를 결정하는 지표이며 양의 부호는 안정 대기상태를 뜻하며 마찰속도와 온도의 증가로 인하여 마찰속도가 큰 시가화 지역에서 크게 나타나는 것이다.
Table 4.
Parameters used in the wind field development by NBC_RAMS’ atmospheric diagnostic model
Parameters V Values
Land type Used area Agricultural land
Roughness height (m) 1.5 0.1
Canopy height (m) 6.0 1.0
Albedo 0.16 0.18
Bowen ratio 2.0 0.5
Friction velocity (m/s) 0.11 0.04
Monin-Obukhov length (m) 16.70 4.42
Mixing height (m) 73.79 30.40
Sensible heat (+ upward) (W/m2) -6.47 -1.71
Fig. 12는 화학작용제 투발 위치에서의 풍속 연 직분포로서 왼쪽의 (a)는 동-서방향의 풍속인 u1 요소 이고 오른쪽의 (b)는 남-북방향의 풍속인 u2 요소이다 (파란 실선: 지형효과 미고려, 붉은 점선: 지형효과 고 려). Table 5에는 두 요소를 모두 고려한 풍속인 u12+u22 을 나타낸다. 우선, Fig. 1, 2Table 5에서 주 풍속 방향인 북풍에 의하여 u2 가 로그함수 형태로 발 달하는 것을 확인할 수 있다 (식 (4) 참조). 농업지역보 다 시가화 지역에서 크게 도출되는 기상인자로 인하여 대기혼합고 이내의 풍속은 시가화 지역에서 강하게 도 출된다. u1 은 지형을 고려하는 경우에만 O(10-2) M/S 의 범위에서 변화하며 동쪽에서 서쪽으로 향하는 동 풍의 형태를 가지고 있으며 시가화 지역과 농업지역 에서 형태가 비슷하게 나타난다.
Fig. 1.
Velocity profiles in the used area, (a) u1- component, and (b) u2-component (blue straight line for no terrain effect and red dotted line for the terrain effect)
kimst-26-1-102f1.jpg
Fig. 2.
Velocity profiles in the farmland, (a) u1-component, and (b) u2-component (blue straight line for no terrain effect and red dotted line for the terrain effect)
kimst-26-1-102f2.jpg
Table 5.
Wind velocity(m/s)
Height (m) Used area Agricultural land
No terrain Terrain No terrain Terrain
5 0.44 0.22 0.69 0.34
10 1.00 0.63 1.00 0.72
16 1.44 1.08 1.24 0.98
23 1.86 1.48 1.45 1.19
32 2.29 1.89 1.61 1.41
42 2.68 2.37 1.61 1.45
55 3.09 2.86 1.61 1.52
70 3.48 3.33 1.61 1.59
88 3.56 3.52 1.61 1.59
110 3.56 3.55 1.61 1.60
136 3.56 3.55 1.61 1.61
NBC_RAMS에서는 지형의 변화를 고려하여 기상장이 재구성된다. 본 논문에서 설정한 시간은 풍속이 약하고 지면의 냉각효과가 발생하는 시각으로 대기가 안정되어 성층화 된 경우로 기류가 지형의 측면으로 이동하는 형태를 보인다. Fig. 3(b)Fig. 4(b)에서 화학작용제 투발 위치에서 기류가 지형의 측면으로 이동하는 북동풍이 발달하는 것을 확인할 수 있다. 주 풍속 방향인 북풍이 장애물인 산에 의하여 측면으로 이동하는 것이며, Fig. 1(a)Fig. 2(a)의 10 m 높이에서 동풍이 나타남으로 인하여 북동풍의 형태로 기류가 발달함을 확인할 수 있다. Table 6은 화학작용제 투발 위치에서 바람의 방향을 나타낸다. 정북 방향을 중심으로 시계 방향으로 표시된다. 지표면에서 풍향의 정도 차이는 있으나 북서풍의 형태로 일정하게 발달되는 것을 확인할 수 있다.
Fig. 3.
Horizontal velocity field at 10 m height on the ground in the used area
kimst-26-1-102f3.jpg
Fig. 4.
Horizontal velocity field at 10 m height on the ground in the agricultural land
kimst-26-1-102f4.jpg
Table 6.
Wind direction(deg)
Height (m) Used area Agricultural land
No terrain Terrain No terrain Terrain
5 0 32.63 0 16.65
10 6.22 6.91
16 7.17 7.40
23 7.23 7.60
32 7.39 7.53
42 4.03 7.55
55 0.18 5.87
70 0.25 0.31

※ 0° for northerly wind, 90° for easterly wind, 180° for southerly wind, 270° for westerly wind

참고로 Fig. 3Fig. 4의 바탕에 나타난 부분은 지표면으로부터 1.5 m 높이에서의 화학작용제 노출량으로 화학작용제 투발 이후 120분 간 작용제에 노출된 흔적이다. 지형의 영향이 없어 북풍이 발달한 Fig. 3(a)Fig. 4(a)에서는 노출 범위가 작용제 누출 위치로부터 남쪽으로만 위치한다. 그러나 지형의 영향으로 발달한 북동풍에 의해 LCt50 이상의 작용제 노출이 동-서 방향으로도 증가한 것이 확인된다.

라그랑지안 퍼프모델

시가화 지역과 농업지역에서 지형 효과의 고려 유·무에 따라 라그랑지안 퍼프모델에서 계산된 화학작용제의 이송·확산 결과를 Fig. 5Fig. 6에 제시한다. 우선, 시가화 지역에서는 빌딩 효과에 의한 강한 기류에 의하여 화학작용제의 이동 범위가 증가했다. 높은 농도의 화학작용제가 지표면에서 검출되는 것으로 계산되었는데 이것은 대기에서 지표면으로 이송되는 열에너지의 영향인 것으로 판단된다. 또한, 500 kg 폭탄에 의한 화학작용제의 방출이 일시적인 것으로 노출 120분 이후에 작용제 구름은 투발 지점에서 약 2~5 km 떨어져서 나타난다.
Fig. 5.
Concentration of chemical agent at 120 min after the event in the used area
kimst-26-1-102f5.jpg
Fig. 6.
Concentration of chemical agent at 120 min after the event in the agricultural land
kimst-26-1-102f6.jpg
Fig. 5에서 지형의 유·무에 따라서 화학작용제의 이송 범위가 다르게 나타난다. Fig. 7은 화학작용제 투발 지점으로부터 남쪽으로 약 27 km 떨어진 곳까지의 화학작용제 연직분포를 나타낸다. 투발 지점으로부터 남쪽으로 약 18 km 떨어진 곳에 높이 약 320 m 이상의 산악 지형이 확인되며 장애물로 인하여 기류의 방향이 변하기도 하지만 장애물을 넘어가는 기류가 발생하지 않아서 낮은 농도의 화학작용제만 이송된 결과이다.
Fig. 7.
Vertical concentration profile of chemical agent at 120 min after the event in the used area
kimst-26-1-102f7.jpg
토지피복이 농업지역으로 선택되었을 경우, 지형의 유·무에 따른 화학작용제의 거동은 이송·확산 범위와 농도에서 뚜렷한 차이가 있음이 확인된다. 우선, 농업지역에서도 지형의 영향으로 인한 기류 변동은 시가화 지역과 동일하게 화학작용제의 이동 거리를 감소시켰다. 그러나, 농업지역에서 대기로부터 지표면으로의 낮은 열에너지의 이동은 시가화 지역보다 낮은 농도의 화학작용제가 지표면에서 도출되는 것으로 이어졌다. Fig. 8의 화학작용제 연직분포에서 보이는 바와 같이 낮은 열에너지 이동은 화학작용제의 대기 중으로의 상대적인 상승으로 연결되었음을 알 수 있다.
Fig. 8.
Vertical concentration profile of chemical agent at 120 min after the event in the agricultural land
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라그랑지안 입자모델

NBC_RAMS의 라그랑지안 입자모델에서 계산된 화학작용제의 지표면에서의 이송·확산 거동을 Fig. 9Fig. 10에서 제시한다. 각각 시가화 지역과 농업지역의 차이에 의한 것이며 (a)는 지형의 영향을 고려하지 않았고 (b)는 지형의 영향을 고려한 결과이다. Fig. 9Fig. 10의 화학작용제 농도는 20,000개의 입자의 이동을 추적하고 100 m × 100 m × 20 m(높이)의 계산격자 내의 농도로 변환한 것이다. 화학작용제의 노출이 100 kg 폭탄에 의한 것으로 일시적인 것이기 때문에 투발 120분 이후 작용제 구름은 시작 점이 투발 시점에서 2~5 km 떨어져서 나타난다.
Fig. 9.
Concentration of chemical agent at 120 min after the event in the used area
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Fig. 10.
Concentration of chemical agent at 120 min after the event in the agricultural land
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토지피복에 따른 기류의 변화와 화학작용제의 이송·확산 거동 변화는 풍속에 기반하는 LPTM에서도 나타난다. 일반적으로 풍속이 높은 경우 기류에 의한 화학작용제의 이동이 지배적이며 기류에 직각인 방향으로의 확산이 제한된다. 상대적으로 높은 풍속이 나타나는 시가화 지역에서의 남쪽으로의 화학작용제의 이송이 지배적이고 동-서 방향으로의 좁은 확산으로 나타난 것이다. 농업지역의 경우 지형의 영향이 고려되지 않은 경우, 동-서 방향으로의 확산이 발달하지 않았고 장애물에 의한 영향이 없으므로 화학작용제의 입자가 북서풍에 의하여 이송되지 않은 것으로 판단할 수 있다.
Fig. 11Fig. 12는 주방향 풍속에 의한 화학작용제 이송·확산의 연직분포이다. 풍속이 빠르고 현열유속이 높은 시가화 지역에서 지형 영향의 유무에 따른 결과는 LPFM과 비슷한 양상을 보인다. 다만, 고도가 높은 곳에서 낮은 농도의 화학작용제가 산발적으로 이동된 것을 확인할 수 있다. 시가화 지역에서 투발 지점으로부터 남쪽으로 약 18 km 떨어진 지점에 위치한 높은 지형을 장애물을 넘어서 화학작용제가 이동하지 않았다. 농업지역의 지형 영향을 고려하지 않은 경우, 지표면에서 LPFM의 결과보다 상대적으로 높은 농도의 화학작용제가 검출된 것을 확인할 수 있다. 이것은 대류가 제한되었기 때문에 입자 이동에 있어서 연직 방향으로의 혼합이 제한된 결과라고 판단 할 수 있다.
Fig. 11.
Vertical concentration profile of chemical agent at 120 min after the event in the used area
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Fig. 12.
Vertical concentration profile of chemical agent at 120 min after the event in the agricultural land
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4. 결 론

본 논문에서는 NBC_RAMS를 활용하여 화학작용제 투발 사건을 모의하고 NBC_RAMS에서 제공하는 오염확산모델 방법론인 LPFM과 LPTM에 따른 화학작용제의 이송·확산 거동의 차이점을 비교하고자 하였다. 화학작용제 투발 사건의 시나리오를 수립하고, 토지피복(시가화 지역 및 농업지역)과 지형 영향의 유무에 따라 기상장의 변화와 화학작용제의 이송·확산 거동의 변화를 분석하였다.
NBC_RAMS의 기상진단모델은 토지피복 상태에 따라 다른 대기경계층 변수의 상수를 결정한다. 안정대기 상태에서도 토지피복에 따라 거칠기 길이, 캐노피 높이와 보웬비 및 대기경계층의 높이가 시가화 지역에서 높아 강한 풍속이 발달하였다. 지형의 영향이 고려된 경우, 지형을 측면을 따라 북동풍이 발달한다.
NBC_RAMS의 오염확산모델 방법론의 차이에 초점을 맞추어서 결과를 비교한다면 가우시안 분포에 따라 오염물질 구름의 크기와 농도를 계산하는 LPFM에서 동-서 방향의 확산이 보다 강한 것으로 나타났다. 이에 비하여 LPTM에서는 지배적인 북풍 기류에 따른 입자의 이송이 지배적이었다. 지형이 있는 곳에서는 북동풍을 따라 이동한 후 북풍에 의하여 남쪽으로 이송되어 화학작용제의 이송·확산 위치가 동쪽으로 옮겨진 것이 확인되었다. 또한, 시가화 지역과 농업지역의 대기 중의 열 분배를 나타내는 보웬비의 차이가 대기와 지표면 사이의 열의 이동을 결정하는 현열유속의 차이로 나타났고 이로 인하여 기류와 화학작용제의 연직 방향의 거동에 영향을 끼치는 것으로 확인하였다.
NBC_RAMS는 화생방 사건 발생에 따라 작전에 필요한 제독 범위 설정 및 제독 작전 소요량 산출 등과 관련하여 지휘관의 의사 결정 지원을 목적으로 사용하고자 한다. 본 논문에서는 NBC_RAMS에서 도출되는 화학작용제 이송·확산 예측이 토지피복 및 지형의 유·무에 따라 변화하는 기류에 의존함을 보였고, 오염확산모델의 방법론인 LPFM과 LPTM에 따라서 주요 기류에 직교방향으로의 확산의 범위의 차이가 발생함을 보였다. 또한, NBC_RAMS에서 선택 가능한 조건의 범위를 제시하였기에 이를 바탕으로 화생방 작전 시점, 대응 방안 등의 목적에 따라 토지피복, 지형의 유·무 및 오염확산모델 방법론의 효과적인 선택을 제시할 수 있는 연구를 수행하고자 한다.

후 기

이 논문은 2020년 정부의 재원으로 수행된 연구 결과임(912873001).

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