[논문]기후변화에 따른 서낙동강 시험유역에서의 수질영향 분석

강지윤; 김정민; 김영도; 강부식

doi:10.11001/jksww.2013.27.2.197

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Recently, climate change causes climatic anomaly such as global warming, the typhoon and severe rain storm etc. and it brings damage frequently. Climate change and global warming are prevalent all over the world in this century and many researchers including hydrologists have studied on the climate ...

Recently, climate change causes climatic anomaly such as global warming, the typhoon and severe rain storm etc. and it brings damage frequently. Climate change and global warming are prevalent all over the world in this century and many researchers including hydrologists have studied on the climate change. In this study, Seonakdong river watershed in the Nakdong river basin was selected as a study area. Real-time monitoring system was used to draw the rating curves, which has 0.78 to 0.96 of $R^2$. To predict runoff change in Seonakdong river watershed caused by climate change, the change in hydrologic runoff were predicted using the watershed model, SWAT. As a result, the runoff from the Seonakdong river watershed was increased by up to 45 % in summer. Because of the non-point sources from the farmland and the urban area, the water quality will be affected by the climate change. In this study, the operating plan of the water gates in Seonakdong river will be suggested by considering the characteristics of the watershed runoff due to the climate change. The optimal watergate opening plan will solve the water pollution problems in the reservoir-like river.

주제어

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문제 정의

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)모형을 적용하였으며, 이는 미국 농무성 농업연구소(USDA Agricultural Research Service, ARS)의 Jeff Amold 등에 의해 개발된 유역모델로서, 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 물과 유사 및 농업화학물질의 거동에 대한 토지관리 방법의 영향을 예측하기 위하여 개발되었다. 특히SWAT은 강우-유출모형과 수질모형을 GIS와 연계한 호환모형으로서 장기간에 걸친 유량과 수질을 모의할 수 있으며, 미계측 지역에서도 모의가 가능하다.
본 연구에서는 기후변화가 서낙동강 시험유역의 유출 및 수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 대상유역의 기후시나리오 생산을 위해 기상청 지역기후모형(RCM: Regional Climate Model) 전망의 인공신경망(ANN) 상세화 기법을 이용하여 각각의 예측변수들에 대한 미래 기상자료를 구축하고, 기 구축된 유역모형(SWAT)을 이용하여 장래의 유출 전망을 수행하였으며, 그 결과를 통해 미래 기후변화가 서낙동강 유역의 지천 유출과 본류 수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다.
본 연구에서는 미래 기후변화가 서낙동강유역의 유출량에 미치는 영향을 분석하기 위해 서낙동강 유역을 시험유역으로 선정하고 실시간 강우 및 수위모니터링시스템을 설치하고 유량 측정을 실시함으로써 관측자료를 생산하였고, 인공신경망(ANN)을 통해 미래기상자료를 생산하고 여러 가지 유역특성자료를 이용하여 SWAT 모형에 적용시켜 보다 기후변화에 따른 유역유출 변화와 본류 수질영향을 분석하고자 하였다. 이를 통해 도출한 결론은 다음과 같다.

가설 설정

9% 증가하는 것으로 나타났다(Table 3). 또한 서낙동강의 경우 기후변화를 고려한 강우증가에 따른 홍수기와 비홍수기의 유출량의 차이가 크지 않게 나타나는 데, 이는 대저수문 유입량에 의해 유량이 조절되는 서낙동강 수역의 특성에 의한 것으로 판단되며, 본 연구에서는 인위적으로 조절가능한 대저수문 유입량은 장래에도 일정한 것으로 가정하였다.

제안 방법

3) SWAT모형을 이용하여 자체적 수위모니터링시스템이 구축된 지점을 중심으로 유역을 분할하였고 모의 값과 실측값으로 모형의 적합성을 검증하였고 검증된 모형을 이용하여 예측된 기상자료를 입력하여 미래의 수문환경변화와 수질변화를 모의하였다.
본 연구에서는 기후변화가 서낙동강 시험유역의 유출 및 수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 대상유역의 기후시나리오 생산을 위해 기상청 지역기후모형(RCM: Regional Climate Model) 전망의 인공신경망(ANN) 상세화 기법을 이용하여 각각의 예측변수들에 대한 미래 기상자료를 구축하고, 기 구축된 유역모형(SWAT)을 이용하여 장래의 유출 전망을 수행하였으며, 그 결과를 통해 미래 기후변화가 서낙동강 유역의 지천 유출과 본류 수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다.
서낙동강 유역의 기후변화 시나리오 적용에 따른 유출변화를 위해 인공신경망 방법에 의해 상세화 된 기후자료를 입력자료로 사용하여 SWAT모형에 적용하였고, 미래유출량을 30년 단위로 나누어 모의 결과를 분석하였으며 이때, 미래 유역에 대한 환경적 변화는 고려하지 않았다. 미래의 월별 유출량 변화를 분석한 결과, 현재(Baseline)를 기준으로 2040년까지는 3%, 2070년은 4%, 2100년은 8%씩 꾸준히 증가하는 것으로 전망되었다.
서낙동강유역에 해당하는 관측소별 강우, 상대습도, 최고 온도, 최저 온도에 대하여 상세화를 실시하고 15년(1991 ~ 2005)간 인공신경망 학습결과와 5년(2006 ~ 2010) 간의 검증결과를 통해 2011년부터 2100년까지 예측하고 예측결과를 홍수기와 비홍수기로 구분하여 월평균 추세분석을 실시하였다(Fig. 7 참조). 여기서 홍수기란 해당년도의 5 ~ 9월, 비홍수기는 1 ~ 4월, 10 ~ 12월로 정의하였다.
미래 기후변화에 따른 수문환경의 변화는 유역의 유출특성 뿐만 아니라 비점오염물질의 유역특성에 큰 영향을 미친다. 이에 본 연구에서는 미래 기후시나리오를 적용하여 미래 월별 토사유출변화를 분석하였다. Table 4에 나타난 미래의 유사량은 현재를 기준으로 2011-2040에 +10.
장기간 강우유출 모형인 SWAT의 운영에 필요한 자료는 기상자료, 지형자료로 구분되는데 기상자료는 일 강우(Pricipitation), 일 풍속(Wind Speed), 일 일사량(Solar Radiation), 일 최고온도(Maximum Temperature), 일 최저온도(Minimum Temperature), 일 습도(Humidity)이며, 인공신경망(ANN)을 이용하여 대상유역에 적합하게 변화시켜 모의를 수행하였다. 서낙동강 유역의 해당 관측소는 부산, 밀양, 마산 등 총 3개의 기상관측소의 영향을 받으며, 1991년부터 2010년까지의 자료를 일별로 제공받아 입력자료로 사용한다.

대상 데이터

kr)을 이용하여 수위자료를 수집하였다. 10 mm 이상의 유효강우시 현장조사를 통해 유량자료를 수집하였으며, 이때 사용된 유속측정기기는 Valeport사의 1차원 프로펠라유속계인 BFM001과 BFM002를 사용하였다. 유량측정방법은 도섭에 의한 방법과 교량에서 추내림에 의한 방법으로 유속-단면적법을 이용하여 측정하였다.
본 연구에서 시험유역으로 선정한 서낙동강은 수문의 영향으로 인한 하천의 흐름이 원할하지 않은 정체수역으로 느린 유속으로 인해 서낙동강유역의 유출은 본류가 아닌 지류에 의한 것이 대부분이다. 하지만 이러한 유역의 특이성에도 불구하고 국가관측망의 대부분이 서낙동강 본류에 위치하고 있어 지류에 의한 영향 분석이 어려운 실정이다.
장기간 강우유출 모형인 SWAT의 운영에 필요한 자료는 기상자료, 지형자료로 구분되는데 기상자료는 일 강우(Pricipitation), 일 풍속(Wind Speed), 일 일사량(Solar Radiation), 일 최고온도(Maximum Temperature), 일 최저온도(Minimum Temperature), 일 습도(Humidity)이며, 인공신경망(ANN)을 이용하여 대상유역에 적합하게 변화시켜 모의를 수행하였다. 서낙동강 유역의 해당 관측소는 부산, 밀양, 마산 등 총 3개의 기상관측소의 영향을 받으며, 1991년부터 2010년까지의 자료를 일별로 제공받아 입력자료로 사용한다. 지형자료는 수치고도 모형(Digital Elevation Model, DEM), 토지이용도, 토양도를 사용하며 국가지리정보원에서 제공하는 자료를 사용하였다(Fig.
하지만 이러한 유역의 특이성에도 불구하고 국가관측망의 대부분이 서낙동강 본류에 위치하고 있어 지류에 의한 영향 분석이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 서낙동강유역에 영향을 끼치는 지류인 예안천(시례교), 주중천(주중교), 신어천(신어교), 조만강지류(죽동교, 마찰교)의 말단부분에 수위계를 설치하고 인제대학교 웹기반 수자원모니터링시스템(http://nuriwrmp.inje.ac.kr)을 이용하여 수위자료를 수집하였다. 10 mm 이상의 유효강우시 현장조사를 통해 유량자료를 수집하였으며, 이때 사용된 유속측정기기는 Valeport사의 1차원 프로펠라유속계인 BFM001과 BFM002를 사용하였다.
서낙동강 유역의 해당 관측소는 부산, 밀양, 마산 등 총 3개의 기상관측소의 영향을 받으며, 1991년부터 2010년까지의 자료를 일별로 제공받아 입력자료로 사용한다. 지형자료는 수치고도 모형(Digital Elevation Model, DEM), 토지이용도, 토양도를 사용하며 국가지리정보원에서 제공하는 자료를 사용하였다(Fig. 5). 유역모형의 검·보정은 선행연구인 Kim et al.

데이터처리

유량측정방법은 도섭에 의한 방법과 교량에서 추내림에 의한 방법으로 유속-단면적법을 이용하여 측정하였다. 이렇게 수집된 수위자료와 유량 자료를 회귀선식을 이용하여 수위-유량관계곡선식을 작성하였다. Fig.

이론/모형

유역모형의 검·보정은 선행연구인 Kim et al.(2011)과 Kang et al. (2012) 등에서 연구한 매개변수 조정 값을 이용하였다(Table 2 참조).
여기서 홍수기란 해당년도의 5 ~ 9월, 비홍수기는 1 ~ 4월, 10 ~ 12월로 정의하였다. 또한 모형의 적합성과 상관성을 판단하기 위한 목적함수로는 결정 계수(determination coefficient, R² )를 사용하였다. 강우의 경우 2011년부터 2100년까지 홍수 기와 비홍수기의 경향 추세분석결과 R²값이 각각 0.
각각의 뉴런들은 서로 연결되어 있는데 이것은 각각의 뉴런들이 생물학적인 뉴런에서의 시냅스의 역할을 하며, 인공신경망에서는 연결강도 혹은 가중치 벡터라 일컫는다. 본 연구에서 사용한 인공신경망 구조는 다층신경망 구조를 사용하였으며, 학습 알고리즘으로는 역전파알고리즘을 이용하였으며, 전 방향 신경망의 계산은 식 (1) ~ (4)와 같다(Rojas, 1996).
10 mm 이상의 유효강우시 현장조사를 통해 유량자료를 수집하였으며, 이때 사용된 유속측정기기는 Valeport사의 1차원 프로펠라유속계인 BFM001과 BFM002를 사용하였다. 유량측정방법은 도섭에 의한 방법과 교량에서 추내림에 의한 방법으로 유속-단면적법을 이용하여 측정하였다. 이렇게 수집된 수위자료와 유량 자료를 회귀선식을 이용하여 수위-유량관계곡선식을 작성하였다.

성능/효과

1) 실시간 수위모니터링시스템을 이용하여 수위-유량관계곡선식을 작성하였으며, 그 결과 R²이 0.78 ~ 0.96의 범위의 값으로 나타났다.
2) 기상청에서 제공하는 RCM자료로 인공신경망(ANN)을 이용하여 2011년 ~ 2100년까지의 강우, 상대습도, 최고온도, 최저온도를 홍수기와 비홍수기로 나누어 예측한 결과 모두 완만히 증가하는 것으로 나타났고 2100년으로 갈수록 무강우일수와 일최대강우량이 증가하는 것으로 나타나 미래로 갈수록 강우 총량은 늘어나면서 강우강도는 높아질 것으로 판단된다.
4) 예측된 기상자료를 이용하여 서낙동강 유역의 미래유출량을 30년 단위로 나누어 추정한 결과, 2071 ~ 2100년에 8% 증가하는 것으로 나타났으며 여름철 최대 45% 증가하며 비홍수기에는 미래로 갈수록 비슷하거나 약간의 역전현상이 나타났다.
5) 미래 수문환경변화에 따른 수질변화를 모의한 결과, 서낙동강의 대부분의 유역이 산지와 농경지로 이루어져 있어 유출량이 증가할수록 유역에서의 토사유출도 증가하는 것으로 나타났고, 2100년까지 51.9% 증가하였고 강우가 집중되는 8월에 최대 153%까지 증가하는 것으로 나타났다.
6) 서낙동강의 경우 기후변화를 고려한 강우 증가에 따른 홍수기와 비홍수기의 유출량의 차이가 크지 않다. 이는 서낙동강 유역의 특성 중 대저수문과 녹산수문에 의해 유량이 조절되는 정체수역에 의한 것으로 판단된다.
서낙동강 유역의 기후변화 시나리오 적용에 따른 유출변화를 위해 인공신경망 방법에 의해 상세화 된 기후자료를 입력자료로 사용하여 SWAT모형에 적용하였고, 미래유출량을 30년 단위로 나누어 모의 결과를 분석하였으며 이때, 미래 유역에 대한 환경적 변화는 고려하지 않았다. 미래의 월별 유출량 변화를 분석한 결과, 현재(Baseline)를 기준으로 2040년까지는 3%, 2070년은 4%, 2100년은 8%씩 꾸준히 증가하는 것으로 전망되었다. 특히 여름철의 증가가 두드러지는데 8월에 최고 40.
수정되어진 매개변수들은 민감도 분석을 통해 우선순위를 정하였으며, 토양수분함수능(SOL_AWC), 지체시간(GW_DELAY), CN2 등이 민감한 매개변수로 나타났다.

후속연구

7) 향후 본 연구의 결과는 서낙동강 유역의 오염총량관리를 위한 유역관리 기초데이터로 활용가능하고, 수문운영에 활용할 유역통합관리시스템 구축을 위한 데이터베이스로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
이는 서낙동강 유역의 특성 중 대저수문과 녹산수문에 의해 유량이 조절되는 정체수역에 의한 것으로 판단된다. 따라서 호소형 정체수역인 서낙동강의 특성상 수문운영을 조절함으로써 유속을 적절히 조절하고, 이를 통해 수질개선 효과를 기대할 수 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	정부간 기후변화 위원회에서 금세기 안에 지구표면 온도는 얼마나 상승한다고 전망했는가?	전 세계적으로 기후변화에 따라 기상변동성이 커지고 지진, 해일, 태풍, 집중호우 등 이상 기후 현상이 빈번히 발생하고 있으며 그 피해 또한 더 커지고 있는 추세이다. 정부간 기후변화 위원회(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)에서는 지구온난화는 인간이 초래한 것이라고 강력히 지적하고 금세기 안에 지구표면 온도가 섭씨 1.8 ∼ 4.0 ℃ 상승할 것이라고 전망하였다. 이러한 기후변화가 앞으로 더 심한 폭우와 해빙, 가뭄, 폭염, 그리고 해수면 상승이 있을 것이라고 경고하고 있다(IPCC, 2007).
	서낙동강의 유역면적은 얼마인가?	낙동강으로부터 부산시 강서구 대저 1동(대저수문)에서 파천된 서낙동강은 녹산수문을 향해 남서방향으로 흐르며 유로연장은 26.8㎞이고 유역면적은 303.1 km2이다. 서낙동강의 서쪽방향에서 유입되는 지천은 운하천, 예안천, 주중천, 신어천, 호계천, 조만강, 지사천, 범방천 등이 있고, 동쪽에서 유입되는 지천은 평강천이 있다.

참고문헌 (19)

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