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문제 정의
- SLURP 수문모형의 검·보정을 실시한 후, 기 구축된 미래의 기후, 토지이용, 식생자료들을 이용하여 농업용 저수지 유역과 하천유역에 적용하여 기후, 토지이용 및 식생의 변화가 저수지의 유입량, 저수량 및 유역 수문에 미치는 영향을 분석하고자 하였다.
- 따라서, 본 연구는 기후변화에 따른 농업수자원 뿐만 아니라 유역수문의 영향을 평가하고자 하며, 이를 위해 연구(I)에서 구축한 과거의 기상자료, 농업용 저수지 자료와 GIS/RS 입력자료들을 이용하여 농업용 저수지를 고려한 SLURP 모형의 검·보정을 실시하여 모형의 적용성을 평가하고자 한다.
- 본 연구(II)에서는 연구(I)에서 수집 및 구축한 기상자료, 농업용 저수지 자료와 GIS/RS 입력자료(토지이용도, 토양도, 식생지수)들을 이용하여 SLURP 모형의 검·보정을 실시하였으며, 연구(I)에서의 과거 자료들을 이용하여 구축한 미래의 2020년, 2050년, 2080년의 기후, 토지이용, 식생자료들을 이용하여 기후변화에 따른 농업용 저수지의 유입량, 저수량과 유역수문의 영향평가를 실시하였다. 또한 미래의 기후, 토지이용, 식생이 각각 미래의 농업용 저수지의 유입량, 저수량과 유역수문에 얼마큼의 영향을 끼치는지를 검토하기 위해 기여도를 평가하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다.
- 본 연구에서는 기후변화, 토지이용변화와 식생변화 중 어떠한 요소가 저수지의 유입량, 저수량 및 하천유역의 수문에 큰 영향을 미치는 지 분석하기 위하여, 분석하고자 하는 대상요소만을 적용하여 그 변화를 살펴보았다. 우선, 미래 기후와 식생은 2005년의 기후와 식생상태로 고정시켜놓고 개선된 CA-Markov 기법을 이용하여 전망한 2020년, 2050년, 2080년 미래 토지이용자료만을 입력하여 고삼과 금광저수지의 2020년, 2050년, 2080년 유입량과 저수량의 변화를 분석하였다(Fig.
- 여기서, 모형의 보정과 검정을 실시함과 동시에 연구대상유역에 포함되어 있는 고삼, 금광 농업용 저수지의 방류량 보정에 의한 모의 저수위와 관측 저수위를 비교 및 조정함으로써 모형의 검·보정 효과를 더욱 높이고 농업용 저수지유역에 대한 개별적인 분석을 실시하고자 하였다.
- 따라서, 본 연구는 기후변화에 따른 농업수자원 뿐만 아니라 유역수문의 영향을 평가하고자 하며, 이를 위해 연구(I)에서 구축한 과거의 기상자료, 농업용 저수지 자료와 GIS/RS 입력자료들을 이용하여 농업용 저수지를 고려한 SLURP 모형의 검·보정을 실시하여 모형의 적용성을 평가하고자 한다. 이와 더불어 연구(I)에서 전망된 미래의 기후, 토지이용, 식생자료들을 이용하여 농업용 저수지 유역과 하천유역에 대한 기후변화 영향평가를 실시하고 기후, 토지이용, 식생들이 각각 저수지와 유역 수문에 얼마큼의 영향을 미치는지 판단하기 위해 기여도 평가를 실시하고자 한다.
제안 방법
- 2. 연구(I)에서 구축된 미래 기상자료, 토지이용자료, 식생자료를 SLURP모형에 입력하여 미래 농업용 저수지의 저수량과 유입량의 변화와 미래 유역 수문의 변화를 평가하였다. 유입량은 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오에서의 미래 강수량의 영향을 크게 받아 고삼저수지의 경우 봄과 겨울에 각각 최대 52.
- 3가지(기후, 토지이용, 식생)의 미래 변화에 따른 저수지의 유입량, 저수량 및 유역수문에 미치는 기여도를 평가하기 위하여 3가지 요소를 모두 적용하여 전망된 저수지의 유입량, 저수량 및 유역 수문량의 변화율을 기준으로 한가지의 요소만을 각각 적용하여 전망된 변화율과 상관분석을 실시하여 결정계수를 구하였다. Fig.
- 본 연구에서는 1998년-2003년까지의 6년간의 유출량 자료를 이용하여 모형의 보정을 실시하였다. SLURP 모형에서 보정에 의한 입력매개변수를 결정하기 전에 본 연구에서는 10개의 매개변수(Table 1)에 대하여 민감도 분석을 실시하였다. 민감도 분석은 모형의 적용결과에 미치는 각 인자들의 중요성을 체계적으로 파악하려는 과정으로서, 보정에 앞서 매개변수들의 특성을 민감도 분석을 통해 정리하였다.
- 편이보정과 CF 다운스케일기법에 의해 재구축된 미래 기상자료, 개선된 CA-Markov 기법을 이용하여 전망된 미래토지이용자료, 월 NDVI-월 평균기온 간의 선형회귀식에 의해 전망된 토지이용별 미래 월 식생자료를 SLURP모형에 입력하여 미래 유역 수문의 변화를 평가하기에 앞서 농업용 저수지의 저수량과 유입량의 변화를 평가하였다. 대상유역의 농업용 저수지인 고삼, 금광저수지를 대상으로 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오의 2020년, 2050년, 2080년에 대한 유입량과 저수량을 추출하고, 이를 2005년의 결과를 중심으로 계절별 분석을 실시하였다(Fig. 8, Fig. 9). 고삼저수지의 경우, 유입량이 봄과 겨울에 각각 +26.
- 따라서 본 연구에서는 시행오차법으로 방류량을 조정함으로써 2개의 농업용 저수지의 저수위를 관측 저수위와 비교하여 모의를 실시하였으며 그 결과 고삼, 금광 저수지의 모의 저수위와 관측 저수위를 Fig. 2에 나타내었고, 조정된 방류량은 Fig. 3에 나타내었다.
- SLURP 수문모형의 검·보정을 실시한 후, 기 구축된 미래의 기후, 토지이용, 식생자료들을 이용하여 농업용 저수지 유역과 하천유역에 적용하여 기후, 토지이용 및 식생의 변화가 저수지의 유입량, 저수량 및 유역 수문에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 또한 기후, 토지이용 및 식생의 변화를 각각 하나씩 적용하여 농업용 저수지유역의 유입량, 저수량과 하천유역의 수문변화에 어떤 요소가 가장 크게 기여 하는지를 살펴보았다.
- 마지막으로 미래의 토지이용과 식생은 기준년도인 2005년의 특성으로 고정시키고 미래 기후자료만을 편이보정과 다운스케일 기법으로 재구축한 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오의 2020년, 2050년, 2080년의 자료로 입력하여 고삼과 금광저수지의 유입량과 저수량의 변화를 분석하였다(Fig. 17, Fig. 18). 고삼저수지의 경우, 유입량이 봄과 겨울에 각각 +19.
- 토지피복상태 중 하나인 수역에 대해서는 수관저류, 강설초기 저류나 지표면저류가 존재하지 않고, 증산량에 대해서 고려할 필요가 없기 때문에 이에 대한 매개변수는 고려하지 않는다(김성태, 2003). 먼저 공도수위관측소 지점의 관측유량과 모의유량을 일치시키기 위하여 Muskingum 하도추적 방법의 매개변수인 저류상수 K를 ASAs 소유역별 하도거리에 따라 가중치를 두어 0.05-0.62의 범위로 입력하였고, 가중계수 x는 0.25를 입력하였다. 수역을 제외한 토지이용상태에 대해 안성천 유역에서 상대적으로 많은 면적을 차지하고 있는 산림, 논, 밭을 중심으로 보정하였다.
- 모형의 보정에 의해 결정된 매개변수의 평균값들을 이용하여 2004년-2006년까지의 3개년의 유출량 자료를 이용하여 모형의 검정을 실시하였으며, 이에 앞서 모형의 보정과 마찬가지로 대상유역 내에 포함되어 있는 고삼, 금광 농업용 저수지의 방류량을 보정하여 관측저수위와 유사하도록 저수위 모의를 실시하였다. 이에 따른 고삼, 금광 저수지의 검정기간동안의 모의 저수위와 관측 저수위의 결과를 Fig.
- 미래 기후와 토지이용은 2005년의 기후와 2004년의 토지이용상태로 고정시켜놓고 월 NDVI-월 평균기온 간의 선형회귀식에 의해 전망된 2020년, 2050년, 2080년 미래 식생자료만을 입력하여 고삼과 금광저수지의 2020년, 2050년, 2080년 유입량과 저수량의 변화를 분석하였다(Fig. 14, Fig. 15). 그 결과, 식생의 변화가 고삼저수지의 유입량과 저수량의 변화에 미치는 영향은 ±10%이내의 비율로 그 기여하는 바가 작았다.
- SLURP 모형에서 보정에 의한 입력매개변수를 결정하기 전에 본 연구에서는 10개의 매개변수(Table 1)에 대하여 민감도 분석을 실시하였다. 민감도 분석은 모형의 적용결과에 미치는 각 인자들의 중요성을 체계적으로 파악하려는 과정으로서, 보정에 앞서 매개변수들의 특성을 민감도 분석을 통해 정리하였다. 이때 각 매개변수들은 고정시킨 상태에서 하나의 매개변수를 기준 값으로부터 일정비율만큼 변화시켜가면서 모의결과를 비교하였다(Nix, 1994).
- 본 연구(II)에서는 연구(I)에서 수집 및 구축한 기상자료, 농업용 저수지 자료와 GIS/RS 입력자료(토지이용도, 토양도, 식생지수)들을 이용하여 SLURP 모형의 검·보정을 실시하였으며, 연구(I)에서의 과거 자료들을 이용하여 구축한 미래의 2020년, 2050년, 2080년의 기후, 토지이용, 식생자료들을 이용하여 기후변화에 따른 농업용 저수지의 유입량, 저수량과 유역수문의 영향평가를 실시하였다.
- 연구(I)에서도 언급하였듯이, 기후변화에 따른 수자원측면에서의 영향 연구는 외국의 경우 굉장히 활발하며, 여러 가지 배증 CO2시나리오에 따른 대기 순환 모형의 결과를 사용하여 기후변화가 유역의 각종 자연현상들 즉 온도변화, 강우량, 토양수분, 지하수, 유출량, 수질, 곡물생산량 등에 미치는 영향을 해석하였으며, 유역의 도시화 및 토지이용변화가 유역 기후변화에 미치는 영향을 분석하였고, 기후변화와 관련된 수자원 정책 개발에 관한 연구를 수행하였다. 국내에서 또한 최근 기후변화에 따른 수자원영향 연구가 활발해 지고 있는 실정이며, 기후변화와 관련된 각종 세미나, 심포지엄, 학술발표 활동이 이루어지고 있다.
- 본 연구에서는 기후변화, 토지이용변화와 식생변화 중 어떠한 요소가 저수지의 유입량, 저수량 및 하천유역의 수문에 큰 영향을 미치는 지 분석하기 위하여, 분석하고자 하는 대상요소만을 적용하여 그 변화를 살펴보았다. 우선, 미래 기후와 식생은 2005년의 기후와 식생상태로 고정시켜놓고 개선된 CA-Markov 기법을 이용하여 전망한 2020년, 2050년, 2080년 미래 토지이용자료만을 입력하여 고삼과 금광저수지의 2020년, 2050년, 2080년 유입량과 저수량의 변화를 분석하였다(Fig. 11, Fig. 12). 그 결과, 토지이용의 변화가 저수지의 유입량과 저수량의 변화에 미치는 영향은 ±10%이내의 비율로 그 기여하는 바가 작았다.
- 이 때, 모형의 검·보정 효과를 더욱 높이고자 연구대상유역에 포함되어 있는 고삼, 금광 농업용 저수지의 방류량 보정에 의한 모의 저수위와 관측 저수위를 비교 및 조정을 함께 실시하였다.
- 민감도 분석은 모형의 적용결과에 미치는 각 인자들의 중요성을 체계적으로 파악하려는 과정으로서, 보정에 앞서 매개변수들의 특성을 민감도 분석을 통해 정리하였다. 이때 각 매개변수들은 고정시킨 상태에서 하나의 매개변수를 기준 값으로부터 일정비율만큼 변화시켜가면서 모의결과를 비교하였다(Nix, 1994). 이에 따라 각 매개변수의 변화에 따른 모의치 반응을 알아보고자 각 매개변수의 최대값과 최소값은 중간값을 기준으로 ±20%씩 10개의 단계로 구분하여 유출량을 중심으로 모의하여 그 결과를 Fig.
- 이에 따라 각 매개변수의 변화에 따른 모의치 반응을 알아보고자 각 매개변수의 최대값과 최소값은 중간값을 기준으로 ±20%씩 10개의 단계로 구분하여 유출량을 중심으로 모의하여 그 결과를 Fig. 1에 나타내었다.
- 편이보정과 CF 다운스케일기법에 의해 재구축된 미래 기상자료, 개선된 CA-Markov 기법을 이용하여 전망된 미래토지이용자료, 월 NDVI-월 평균기온 간의 선형회귀식에 의해 전망된 토지이용별 미래 월 식생자료를 SLURP모형에 입력하여 미래 유역 수문의 변화를 평가하기에 앞서 농업용 저수지의 저수량과 유입량의 변화를 평가하였다. 대상유역의 농업용 저수지인 고삼, 금광저수지를 대상으로 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오의 2020년, 2050년, 2080년에 대한 유입량과 저수량을 추출하고, 이를 2005년의 결과를 중심으로 계절별 분석을 실시하였다(Fig.
- 한편, 본 연구에서는 기후, 토지이용 및 식생의 변화가 공도유역의 수문요소(증발산량, 토양수분, 지하수충진량, 유출량)에 미치는 영향을 분석하였으며 이를 Fig. 10에 나타내었다. 첫 번째로, 증발산량의 변화를 살펴보면 봄, 여름, 가을, 겨울 모든 경우에 각각 +35.
대상 데이터
- 본 연구에서는 1998년-2003년까지의 6년간의 유출량 자료를 이용하여 모형의 보정을 실시하였다. SLURP 모형에서 보정에 의한 입력매개변수를 결정하기 전에 본 연구에서는 10개의 매개변수(Table 1)에 대하여 민감도 분석을 실시하였다.
- 본 연구에서는 선정한 SLURP 수문모형을 검·보정하기‚ 위하여 수집 및 구축된 수문기상자료, 농업용 저수지유역자료, ASAs의 고도자료, 토지이용도, 토양특성자료, 식생지수(NDVI) 등을 입력자료로써 이용하였다.
- 25를 입력하였다. 수역을 제외한 토지이용상태에 대해 안성천 유역에서 상대적으로 많은 면적을 차지하고 있는 산림, 논, 밭을 중심으로 보정하였다.
데이터처리
- 본 연구에서는 선정한 SLURP 수문모형을 검·보정하기‚ 위하여 수집 및 구축된 수문기상자료, 농업용 저수지유역자료, ASAs의 고도자료, 토지이용도, 토양특성자료, 식생지수(NDVI) 등을 입력자료로써 이용하였다. 모형의 보정은 1998년에서 2003년까지 6개년에 걸쳐서 실시하였으며, 이로 결정된 입력매개변수들을 이용하여 2004년에서 2006년까지 3개년에 대해 모형의 검정을 실시하였고 그 결과를 NashSutcliffe 모형효율계수(Nash와 Sutcliffe, 1970), RMSE(root mean square error)와 결정계수(R2)를 이용하여 모형을 살펴보았다. 여기서, 모형의 보정과 검정을 실시함과 동시에 연구대상유역에 포함되어 있는 고삼, 금광 농업용 저수지의 방류량 보정에 의한 모의 저수위와 관측 저수위를 비교 및 조정함으로써 모형의 검·보정 효과를 더욱 높이고 농업용 저수지유역에 대한 개별적인 분석을 실시하고자 하였다.
이론/모형
- 이후 SLURP 모형 내에 내장되어 있는 최적화 기법인 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona)기법(Duan 등, 1994)을 이용하여 매개변수에 대한 1차적인 기준값을 선정하였으며, 모형에서 민감한 매개변수를 중심으로 시행오차법에 의하여 최적화 하였다.
성능/효과
- 1. 모형의 보정은 1998년에서 2003년까지 6개년에 걸쳐서 실시하였으며, 이로 결정된 입력매개변수들을 이용하여 2004년에서 2006년까지 3개년에 대해 모형의 검정을 실시하였고, 검·보정을 결과, Nash-Sutcliffe 모형효율계수는 0.5-0.8, 결정계수(R2)는 0.7-0.9, RMSE는 2.0-6.9의범위로 실측유량을 잘 재현하고 있음을 알 수 있었다.
- 3. 한편, 본 연구(II)에서는 기후, 토지이용 및 식생의 변화가 공도유역의 수문요소(증발산량, 토양수분, 지하수충진량, 유출량)에 미치는 영향을 분석하였는데, 증발산량은 봄, 여름, 가을, 겨울 모든 경우에 각각 최대 50.3%, 73.5%, 76.2%, 62.9%로 증가하는 추세를 보였고, 토양수분의 변화 경향은 강수량의 영향을 가장 많이 받아 그 추세와 매우 유사하게 봄과 겨울에는 각각 최대 12.4%, 18.7%로 증가하는, 여름과 가을에는 각각 최대 11.6%, 11.2%로 감소하는 경향을 뚜렷하게 나타내었으며, 지하수충진량은 토양수분의 경향과 마찬가지로 봄과 겨울에는 각각 최대 47.6%, 73.1%로 증가하는, 여름과 가을에는 각각 최대 33.0%, 31.6%로 감소하는 경향을 뚜렷하게 나타내었다. 마지막으로 가장 중요한 수문요소인 유출량 또한 토양수분과 지하수충진량과 같이 봄과 겨울에는 각각 최대 26.
- 4. 본 연구에서는 기후변화, 토지이용변화와 식생변화 중 어떠한 요소가 저수지의 유입량, 저수량 및 하천유역의 수문에 큰 영향을 미치는 지 분석하기 위하여, 분석하고자 하는 대상요소만을 적용하여 그 변화를 살펴보았으며, 그 결과 고삼과 금광저수지의 유입량과 저수량 모두 기후변화가 가장 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었고, 식생의 변화가 그 다음으로 큰 영향을 미치는 것으로 평가되었다. 공도유역의 수문요소(증발산량, 토양수분, 지하수충진량, 유출량)에 적용한 결과에서 또한 저수지의 저수량, 유입량에 적용한 것과 마찬가지로 가장 크게 기여를 하는 변화 요소는 기후였다.
- 그 외에 지표하 초기저류량(Initial contents of slow store)과 지표하 최대저류량(Maximum capacity for slow store)은 값이 증가할수록 전체적인 기저유량이 증가하였고, 지표수 보존상수(Retention constant for fast store)는 값이 증가할수록 첨두유량이 증가하였으나 최대침투율(Maximum infiltration rate)은 첨두유량이 감소하였다. Manning 조도계수(Manning roughness)와 강수를 평균대기온도에서 강우와 강설로 나뉘게 되는 온도인 융설 온도(Rain/snow division temperature)는 민감하지 않은 매개변수로 분석되었다(Table 1).
- 1에 나타내었다. 각 매개변수들의 변화에 따른 유출현상의 변화를 살펴보면 유출 관련 매개변수인 융설 관련 매개변수인 초기적설심(Initial contents of snow store)의 값이 증가할수록 봄기간 유출량의 증가로 총유출량이 증가하였고 강수보정계수(Precipitation factor)는 값이 증가할수록 총유출량이 크게 증가하였으며, 지표수 최대저류량(Maximum capacity for fast store)은 값이 증가할수록 총유출량이 크게 감소하였고 지표하 보존상수(Retention constant for slow store)는 값이 커질수록 기저유량이 감소하였다. 앞서 언급된 매개변수 모두 값의 변화에 따라 큰 변화를 나타내는 것으로 분석되었다.
- 결과를 자세히 살펴보면, 고삼과 금광저수지의 유입량과 저수량 모두 기후변화가 가장 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었고, 식생의 변화가 그 다음으로 큰 영향을 미쳤으며, 토지이용의 변화는 많은 영향을 끼치지 않는 것으로 평가되었다. 하지만 저수지의 저수량의 경우에서는 토지이용의 변화 또한 미미하지만 영향을 끼치는 것으로 판단되어진다.
- 결과에서 살펴보았듯이, 토지이용의 변화와 식생의 변화에 따른 저수지의 유입량과 저수량의 변화율에 비해 그 변화가 훨씬 뚜렷한 것을 알 수 있었으며, 그 추세 또한 3가지의 요소(토지이용, 식생, 기후)를 모두 고려하였던 결과와 가장 유사한 경향을 보이는 것으로 보아 기후변화가 저수지의 저수량과 유입량의 변화에 가장 큰 영향을 주는 것을 알 수 있었다.
- 2에서 볼 수 있듯이 6개년의 저수위의 모의치는 관측치를 잘 반영하고 있음을 알 수 있으며, Table 2는 조정된 방류량에 의한 모의 및 관측 저수위의 결과를 나타내었다. 그 결과, 고삼저수지의 경우 모의 저수위와 관측 저수위의 RMSE는 0.15-0.47 m/day, 결정계수는 0.70-0.97, Nash-Sutcliffe의 모형효율계수는 0.61-0.97의 범위로 상당히 좋은 결과 값을 보였으며, 금광저수지는 RMSE가 0.22-0.89 m/day, 결정계수는 0.88-0.97, Nash-Sutcliffe의 모형효율계수는 0.87-0.96의 범위로 고삼저수지 보다는 RMSE는 크지만 결정계수와 모형효율은 상대적으로 좋은 결과 값을 나타내었다.
- 그 결과, 고삼저수지의 경우 모의 저수위와 관측 저수위의 RMSE는 0.27-0.40 m/day, 결정계수는 0.90-0.93, Nash-Sutcliffe의 모형효율계수는 0.82-0.92의 범위로 상당히 좋은 결과 값을 보였으며, 금광저수지는 RMSE가 0.35-0.46 m/day, 결정계수는 0.91-0.98, Nash-Sutcliffe의 모형효율계수는 0.91-0.97의 범위로 고삼저수지 보다는 RMSE는 크지만 결정계수와 모형효율은 상대적으로 좋은 결과 값을 나타내었다.
- 그 결과, 식생의 변화가 고삼저수지의 유입량과 저수량의 변화에 미치는 영향은 ±10%이내의 비율로 그 기여하는 바가 작았다.
- 그 결과, 토지이용의 변화가 저수지의 유입량과 저수량의 변화에 미치는 영향은 ±10%이내의 비율로 그 기여하는 바가 작았다.
- 그 결과, 식생의 변화가 고삼저수지의 유입량과 저수량의 변화에 미치는 영향은 ±10%이내의 비율로 그 기여하는 바가 작았다. 그 변화를 자세히 살펴보면, 미래의 식생은 모든 토지이용에서 증가하는 경향을 나타내었는데, 이로 유입량의 경우 봄과 겨울에는 거의 변화가 없었으며, 여름과 가을에는 각각 +6.1% ~ +7.7%와 +7.4% ~ +7.9%로 증가하는 경향을 나타내었다. 이는 식생의 영향을 다른 계절에 비해 상대적으로 크게 받는 시기인 여름과 가을에 식생의 밀도가 전체적으로 증가하면서 차단량의 증가로 토양속으로 침투하는 양보다 지표로 유출되는 양이 증가한 것으로 판단된다.
- 앞서 언급된 매개변수 모두 값의 변화에 따라 큰 변화를 나타내는 것으로 분석되었다. 그 외에 지표하 초기저류량(Initial contents of slow store)과 지표하 최대저류량(Maximum capacity for slow store)은 값이 증가할수록 전체적인 기저유량이 증가하였고, 지표수 보존상수(Retention constant for fast store)는 값이 증가할수록 첨두유량이 증가하였으나 최대침투율(Maximum infiltration rate)은 첨두유량이 감소하였다. Manning 조도계수(Manning roughness)와 강수를 평균대기온도에서 강우와 강설로 나뉘게 되는 온도인 융설 온도(Rain/snow division temperature)는 민감하지 않은 매개변수로 분석되었다(Table 1).
- 1%였다. 금광저수지 또한 고삼저수지와 비슷한 증가경향을 보였는데, 유입량과 저수량은 봄과 겨울에는 큰 변화를 보이지 않았으며, 여름 유입량은 +9.7% ~ +12.5%로, 저수량은 +5.2% ~ +8.0%의 변화율로 증가하였고 가을에는 유입량과 저수량이 각각 +7.1% ~ +7.6%, +2.2% ~ +2.5%의 범위로 증가하는 것으로 나타났다.
- 8%의 감소율을 보이며 저수량의 회복이 더욱 힘들어 지는 것으로 분석되었다. 금광저수지의 경우 또한 유입량이 강수량의 영향으로 봄과 겨울에는 증가하는 경향을 여름과 가을에는 감소하는 경향을 나타내었는데 토지이용과 식생을 함께 고려하였을 경우보다 그 감소폭이 더 큰 것을 알 수 있었다. 이에 따라 저수량은 고삼저수지와 마찬가지의 추세로 봄과 여름에는 증가하는 경향이, 가을과 겨울은 감소하는 경향을 나타내었다.
- 금광저수지의 경우에는 봄과 여름에 각각 최대 0.8%와 27.1%로 증가하는 추세를, 여름과 가을 유입량의 영향에 의해 가을의 저수량은 최대 9.6%의 감소율로 고삼저수지의 경우보다는 작게 감소하였으며 이로 겨울은 고삼저수지와는 달리 저수량을 회복하는 것으로 분석되었다.
- 3%의 변화추세를 보였다. 다음으로 지하수충진량은 식생관련 토지이용의 전반적인 감소로 모든 계절에 -5.8% ~ -1.8%의 범위로 감소하는 경향을 나타내었으며, 마지막으로 가장 중요한 수문요소인 유출량은 고삼저수지의 유입량의 경향과 마찬가지로 도시지역의 증가와 산림과 논지역의 감소로 봄(+2.6% ~ +3.5%), 여름(+6.8% ~ +7.8%), 가을(+1.3% ~ +2.1%)에 그 양이 증가하는 경향을 나타내었으며, 겨울은 토양으로 스며드는 물의 증가로 유출량이 -3.8% ~ -0.7%의 범위로 감소하였다. 따라서 전반적으로 토지이용의 변화로 연유출량은 증가하였으나 그 양은 기후, 식생, 토지이용의 변화 모두를 적용한 결과와 비교하면 상당히 미미한 것으로 판단된다.
- 9%의 변화율로 증가하는 추세를 보였다. 두 번째, 토양수분의 변화 경향은 강수량의 영향을 가장 많이 받으므로 그 추세와 매우 유사하게 봄(+5.6% ~ +12.4%)과 겨울(+13.9% ~ +18.7%)에는 증가하는, 여름(-11.6% ~ -9.9%)과 가을(-11.2% ~ -3.0%)에는 감소하는 경향을 뚜렷하게 나타내었으며, 세 번째로 지하수충진량 또한 토양수분의 경향과 마찬가지로 봄(+47.6%~+100.6%)과 겨울(+73.1% ~ +109.1%)에는 증가하는, 여름(-33.0% ~ -21.5%)과 가을(-31.6% ~ -16.9%)에는 감소하는 경향을 더욱 뚜렷하게 나타내었다. 마지막으로 가장 중요한 수문요소인 유출량 또한 토양수분과 지하수충진량과 같이 봄과 겨울에는 각각 +14.
- 8%의 변화율로 증가하는 추세를 보였는데, 토지이용, 식생을 함께 고려한 경우보다는 그 변화폭이 작게 나타났다. 두 번째로, 토양수분의 경향은 강수량의 영향으로 그 추세와 매우 유사하게 봄과 겨울에는 각각 +7.1% ~ +14.6%, +11.1% ~ +15.9%로 증가하는, 여름과 가을에는 각각 -9.6% ~ -6.0%, -11.1% ~ -2.3%로 감소하는 경향을 뚜렷하게 나타내었으며, 세 번째로 지하수충진량 또한 토양수분의 경향과 마찬가지로 봄과 겨울에는 각각 +68.0% ~ +126.8%, +76.9% ~ +118.8%로 증가하는, 여름과 가을에는 각각 -29.1% ~ -13.3%, -29.4% ~ -13.8%로 감소하는 경향을 뚜렷하게 나타내었다. 마지막으로 유출량 또한 토양수분과 지하수충진량과 같이 봄과 겨울에는 각각 +8.
- 7%의 범위로 감소하였다. 따라서 전반적으로 토지이용의 변화로 연유출량은 증가하였으나 그 양은 기후, 식생, 토지이용의 변화 모두를 적용한 결과와 비교하면 상당히 미미한 것으로 판단된다.
- 이는 본 연구에서 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오자료를 사용하여 도출된 결과이며 다른 GCM의 결과와는 차이가 있다. 따라서 증발산량, 토양수분, 지하수충진량, 유출량 모두 저수지의 저수량과 유입량의 결과와 마찬가지로 토지이용의 변화와 식생의 변화에 따른 변화율 보다 기후변화에 따른 변화율이 훨씬 뚜렷한 것을 알 수 있었다. 또한 그 추세도 토지이용, 식생, 기후를 모두 고려하였던 결과와 가장 유사한 경향을 보이는 것으로 보아 증발산량, 토양수분, 지하수충진량, 유출량의 수문요소에도 기후변화가 가장 큰 영향을 주는 것을 알 수 있었다.
- 3%로 감소하는 경향을 나타내었다. 따라서 증발산량을 제외한 다른 수문요소는 강수량의 영향으로 봄과 겨울에 증가하는 추세를, 여름과 가을에는 감소하는 추세를 보였다.
- 따라서 증발산량, 토양수분, 지하수충진량, 유출량 모두 저수지의 저수량과 유입량의 결과와 마찬가지로 토지이용의 변화와 식생의 변화에 따른 변화율 보다 기후변화에 따른 변화율이 훨씬 뚜렷한 것을 알 수 있었다. 또한 그 추세도 토지이용, 식생, 기후를 모두 고려하였던 결과와 가장 유사한 경향을 보이는 것으로 보아 증발산량, 토양수분, 지하수충진량, 유출량의 수문요소에도 기후변화가 가장 큰 영향을 주는 것을 알 수 있었다.
- 2%의 변화율로 토지이용과 식생을 함께 고려했을 때보다는 그 비율이 감소하였지만, 추세는 증가하는 경향을 보였다. 또한 여름 유입량의 더욱 뚜렷한 감소경향에 의해 가을의 저수량은 -68.9% ~ -50.2%의 감소 추세를 나타냈으며 이로 겨울은 -17.7% ~ -12.8%의 감소율을 보이며 저수량의 회복이 더욱 힘들어 지는 것으로 분석되었다. 금광저수지의 경우 또한 유입량이 강수량의 영향으로 봄과 겨울에는 증가하는 경향을 여름과 가을에는 감소하는 경향을 나타내었는데 토지이용과 식생을 함께 고려하였을 경우보다 그 감소폭이 더 큰 것을 알 수 있었다.
- 9%)에는 감소하는 경향을 더욱 뚜렷하게 나타내었다. 마지막으로 가장 중요한 수문요소인 유출량 또한 토양수분과 지하수충진량과 같이 봄과 겨울에는 각각 +14.5% ~ +26.4%와 +5.8% ~ +13.3%의 변화율로 증가하는 경향을, 여름과 가을에는 각각 -31.8% ~ -3.3%와 -36.3% ~ -4.1%의 변화율로 감소하는 경향을 나타내었다. 따라서 증발산량을 제외한 다른 수문요소는 강수량의 영향을 가장 많이 받는 것으로 판단되며, 증발산량은 강수량뿐만 아니라 온도의 영향 또한 크게 작용하기 때문에 위와 같은 추세를 보이는 것으로 판단된다.
- 6%로 감소하는 경향을 뚜렷하게 나타내었다. 마지막으로 가장 중요한 수문요소인 유출량 또한 토양수분과 지하수충진량과 같이 봄과 겨울에는 각각 최대 26.4%와 13.3%로 증가하는 경향을, 여름과 가을에는 각각 최대 31.8%와 36.3%로 감소하는 경향을 나타내었다. 따라서 증발산량을 제외한 다른 수문요소는 강수량의 영향으로 봄과 겨울에 증가하는 추세를, 여름과 가을에는 감소하는 추세를 보였다.
- 토양수분과 지하수충진량 모두 같은 면적에 식생이 증가함에 따라 땅속으로 스며드는 물의 양이 줄어들게 되어 감소하는 경향을 나타낸 것으로 판단된다. 마지막으로 유출량은 저수지의 유입량의 경향과 마찬가지로 봄과 겨울에는 큰 변화가 없었으며 여름과 가을에 각각 +2.9% ~ +4.0%, +3.3% ~ +3.7%로 증가하는 경향을 나타내었다.
- 마지막으로 유출량 또한 토양수분과 지하수충진량과 같이 봄과 겨울에는 각각 +8.6% ~ +19.7%와 +3.6% ~ +9.6%의 변화율로 증가하는 경향을, 여름과 가을에는 각각 -38.0% ~- 14.3%와 -40.6% ~ -10.5%의 변화율로 감소하는 경향을 나타내었다.
- 97의 범위로 고삼저수지 보다는 RMSE는 크지만 결정계수와 모형효율은 상대적으로 좋은 결과 값을 나타내었다. 유역출구의 유출량의 결과는 Fig. 7과 같으며 검정기간에 대한 강우-유출 모의는 그 경향을 잘 반영하고 있으며 그 결과, Nash-Sutcliffe의 모형효율계수는 0.6-0.7, RMSE는 2.2-6.8 mm/day, 결정계수는 0.8-0.9의 범위로 분석되었다(Table 6).
- 연구(I)에서 구축된 미래 기상자료, 토지이용자료, 식생자료를 SLURP모형에 입력하여 미래 농업용 저수지의 저수량과 유입량의 변화와 미래 유역 수문의 변화를 평가하였다. 유입량은 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오에서의 미래 강수량의 영향을 크게 받아 고삼저수지의 경우 봄과 겨울에 각각 최대 52.9%와 +7.6%의 변화율로 증가하였으며, 여름과 가을에는 각각 최대 33.1%와 26.3%로 주로 감소하는 경향을 나타내었고 금광저수지 또한 비슷한 경향으로 봄과 겨울에 각각 최대 45.2%와 9.4%의 변화율로 증가하는 추세를 보였으며, 여름에는 최대 17.5%로 고삼저수지의 유입량 추세와는 달리 주로 증가하는 추세를 보였는데, 이는 고삼저수지유역의 평균경사가 12.7%인 반면 금광저수지유역은 21.2%로 경사가 훨씬 급하기 때문인 것으로 판단된다. 또한 가을에는 최대 36.
- 이 기간에 대해 일 유출량 수문곡선을 도시한 결과를 Fig. 4에 나타내었고, 그 결과 관측치와 모의치의 유출거동이 거의 유사함을 알 수 있으며, 대체적으로 상류에 위치하고 있는 농업용 저수지의 방류량을 고려함에 따라 유역출구의 수문곡선에서 4월, 5월의 유출량 증가 발생부분을 잘 반영하게 됨을 알 수 있었다.
- 1%로 고삼 저수지와 마찬가지로 감소하는 경향을 나타내었다. 이에 따라 고삼저수지의 저수량은 봄 유입량의 영향으로 봄과 여름에 각각 최대 2.8%와 14.0%로 증가하는 추세를, 여름 유입량의 뚜렷한 감소경향에 의해 가을의 저수량은 최대 42.8%의 감소율을 나타냈으며 이로 겨울은 최대 11.4%의 감소율을 보이며 저수량이 결국 회복되지 않는 것으로 분석되었다. 금광저수지의 경우에는 봄과 여름에 각각 최대 0.
- 5)로 감소하였기 때문인 것으로 판단된다. 이에 따라 유입량에 민감하게 반응하는 저수량 또한 모든 계절에 감소하는 경향을 보였으며, 그 변화율은 -2.9%에서 -0.1%였다.
- 앞서 언급했듯이 유입량은 강수량의 영향을 크게 받는데, 온전히 기후변화의 영향만을 적용하였으므로 그 영향을 더 크게 받아 변화율이 토지이용과 식생을 함께 고려했을 경우에 비해 전체적으로 유입량이 더 감소하는 것으로 나타났다. 이에 따라 저수량 또한 전체적으로 비율이 감소하였는데, 봄과 여름에 각각 +1.4% ~ +2.5%와 -13.3% ~ +8.2%의 변화율로 토지이용과 식생을 함께 고려했을 때보다는 그 비율이 감소하였지만, 추세는 증가하는 경향을 보였다. 또한 여름 유입량의 더욱 뚜렷한 감소경향에 의해 가을의 저수량은 -68.
- 이에 따라 저수량은 봄 유입량의 영향으로 봄과 여름에 각각 +1.8% ~ +2.8%의 변화율과 +7.0% ~ +14.0% 범위의 변화율로 증가하는 추세를 보였으며, 여름 유입량의 뚜렷한 감소경향에 의해 가을의 저수량은 -42.8% ~ -25.6%의 감소율을 나타냈으며 이로 겨울은 -11.4% ~ -5.1%의 감소율을 보이며 저수량이 결국 회복되지 않는 것으로 분석되었다.
- 1%의 변화율로 주로 감소하는 경향을 나타내었다. 이에 저수량은 봄과 여름에 각각 +0.5% ~ +0.8%의 변화율과 +0.5% ~ +27.1% 범위의 변화율로 증가하는 추세를 보였으며, 여름과 가을 유입량의 영향에 의해 가을의 저수량은 -9.6%~ +0.9%의 변화율로 고삼저수지의 경우보다는 작게 감소하였으며 이로 겨울은 거의 대부분의 시나리오에서 저수량을 회복하는 것으로 분석되었다.
- 이로 인해 봄, 여름, 가을의 유입량이 증가하였으며, 겨울은 다른 계절에 비해 상대적으로 식생의 감소로 인해 강우량이 토양으로 스며들어 저수지로 유입되는 양이 감소되는 것으로 판단된다. 저수량은 봄, 여름, 가을 유입량의 증가로 인해 겨울 또한 증가함으로써 전체적으로 +0.4% ~ +3.5%의 범위의 비율로 증가하는 경향을 나타내었지만, 봄과 겨울에는 그 변화가 매우 작았다. 금광저수지는 고삼저수지와는 달리 유입량이 모든 계절에 -4.
- 9%로 감소하는 추세를 보였다. 전망된 미래 토지이용변화를 고삼저수지유역에 대해서만 살펴보면, 산림과 논이 2004년에 비해 2080년에 각각 2.6%(1.8), 5.2%(3.5)로 감소하였고, 도시가 6.3%(4.2) 증가하는 것으로 분석되었다. 이로 인해 봄, 여름, 가을의 유입량이 증가하였으며, 겨울은 다른 계절에 비해 상대적으로 식생의 감소로 인해 강우량이 토양으로 스며들어 저수지로 유입되는 양이 감소되는 것으로 판단된다.
- 공도유역의 수문요소에 적용한 결과에서 또한 저수지의 저수량, 유입량에 적용한 것과 마찬가지로 가장 크게 기여를 하는 변화 요소는 기후였다. 증발산량에서는 기후변화 외에는 토지이용과 식생이 별다른 영향을 끼치지 않는 것으로 분석되었고, 토양수분과 지하수충진량은 기후변화 다음으로 토지이용의 변화가 큰 영향을 끼치는 것으로 평가되었다. 최종적으로 유역의 유출량은 기후변화 다음으로 식생의 변화가 크게 기여하는 것으로 분석되었다.
- 10에 나타내었다. 첫 번째로, 증발산량의 변화를 살펴보면 봄, 여름, 가을, 겨울 모든 경우에 각각 +35.0% ~ +50.3%, +46.8% ~ +73.5%, +51.5% ~ +76.2%, +49.1% ~ +62.9%의 변화율로 증가하는 추세를 보였다. 두 번째, 토양수분의 변화 경향은 강수량의 영향을 가장 많이 받으므로 그 추세와 매우 유사하게 봄(+5.
- 증발산량에서는 기후변화 외에는 토지이용과 식생이 별다른 영향을 끼치지 않는 것으로 분석되었고, 토양수분과 지하수충진량은 기후변화 다음으로 토지이용의 변화가 큰 영향을 끼치는 것으로 평가되었다. 최종적으로 유역의 유출량은 기후변화 다음으로 식생의 변화가 크게 기여하는 것으로 분석되었다.
- 토양수분 또한 그 양을 많이 포함하고 있는 산림, 초지와 논지역의 감소로 강우량이 많은 여름과 가을에 각각 -2.6% ~ -1.7%, -1.8% ~ -1.2%로 감소하는 변화율을 나타냈으며, 봄에는 토양수분의 변화가 거의 없고 겨울에는 다른 계절에 비해 상대적으로 식생의 감소로 인한 차단량의 감소로 강우량이 토양으로 들어오는 양이 증가하게 되어 +3.4% ~ +4.3%의 변화추세를 보였다.
- 토지이용의 변화가 공도유역의 증발산량, 토양수분, 지하수 충진량, 유출량에 미치는 영향을 분석하여 Fig. 13에 나타내었고 그 결과 저수지의 유입량과 저수량의 변화량과 마찬가지로 공도유역의 수문요소에 토지이용이 미치는 영향은 매우 작은 것으로 분석되었다. 자세히 살펴보면 증발산량의 변화는 식생지역인 산림과 논의 지속적인 감소로 인해 봄, 여름, 가을의 증발산량이 각각 -3.
후속연구
- 국내에서 또한 최근 기후변화에 따른 수자원영향 연구가 활발해 지고 있는 실정이며, 기후변화와 관련된 각종 세미나, 심포지엄, 학술발표 활동이 이루어지고 있다. 하지만 농업수자원 측면에서의 연구는 극히 미미하거나, 전무한 상태여서 앞으로 지속적으로 연구가 이루어져야 할 것으로 판단되며, 기후변화로 인한 농업수자원 영향을 신뢰성 있게 평가하기 위해서는 적어도 50년 이상의 장기적인 결과가 산출되어야 한다.
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