[논문]기후변화와 토지이용변화가 도시화 진행 유역수문에 미치는 영향 평가

안소라; 장철희; 이준우; 김성준

doi:10.12652/ksce.2015.35.3.0567

기후변화와 토지이용변화가 도시화 진행 유역수문에 미치는 영향 평가
Assessment of Climate and Land Use Change Impacts on Watershed Hydrology for an Urbanizing Watershed 원문보기

대한토목학회논문집 = Journal of the Korean Society of Civil Engineers, v.35 no.3, 2015년, pp.567 - 577

안소라 (건국대학교 사회환경시스템공학과) , 장철희 (한국건설기술연구원 수자원연구실) , 이준우 (국립재난안전연구원 재난정보연구실) , 김성준 (건국대학교 사회환경시스템공학과)

초록
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기후변화와 토지이용변화는 유역의 수문순환의 변화를 초래하여 가용수자원의 변화를 야기 시킨다. 본 연구에서는 안성천 ($371.1km^2$) 유역을 대상으로 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)모형을 이용하여 미래기후변화와 토지이용변화가 유출특성에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 미래 기후자료는 IPCC 제 5차 기후변화 평가보고서에서 생산된 RCP (Representative Concentration Pathway, 대표농도경로)기반의 기후변화 시나리오 중 기상청에서 제공한 RCP 4.5와 8.5 시나리오(한반도 영역; 12.5km)를 이용하였다. 기준 년과 비교한 결과 RCP 8.5의 2080s (2060-2099)에서 평균온도가 $4.2^{\circ}C$ 상승하였으며, 강우량은 최고 21.2% 증가하는 것으로 나타났다. 토지이용변화 추세는 CLUE-s (Conservation of Land Use and its Effects at Small regional extent)모형을 이용하여 예측되었고, 도시 면적 증가에 따른 3가지 시나리오(Linear, Exponential, Logarithmic)를 적용한 안성천 유역의 미래(2040s, 2080s) 토지이용도를 구축하였다. 각각의 시나리오에서 도시면적 비율은 2100년에 9.4%, 20.7%, 35%로 예측되었다. 기후변화만을 고려하였을 때 증발산량과 총 유출량은 RCP 8.5의 2080s에서 최고 20.6%, RCP 4.5의 2080s에서 최고 25.7% 증가하는 것으로 나타났다. 또한 토지이용변화만을 고려한 경우 증발산량과 총 유출량은 최고 3.7%, 2.9% 증가하는 것으로 나타났다. 토지이용과 기후변화 시나리오를 모두 적용한 경우 증발산량과 총 유출량은 RCP 8.5 2080s의 Linear 토지이용변화 시나리오에서 최고 19.2% 증가하였으며, RCP 4.5 2080s의 Exponential 토지이용변화 시나리오에서 최고 36.1%증가하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 미래의 유역 수문환경조건 변화에 따른 수자원을 정량적으로 파악할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Climate and land use changes have impact on availability water resource by hydrologic cycle change. The purpose of this study is to evaluate the hydrologic behavior by the future potential climate and land use changes in Anseongcheon watershed ($371.1km^2$) using SWAT model. For climate change scenario, the HadGEM-RA (the Hadley Centre Global Environment Model version 3-Regional Atmosphere model) RCP (Representative Concentration Pathway) 4.5 and 8.5 emission scenarios from Korea Meteorological Administration (KMA) were used. The mean temperature increased up to $4.2^{\circ}C$ and the precipitation showed maximum 21.2% increase for 2080s RCP 8.5 scenario comparing with the baseline (1990-2010). For the land use change scenario, the Conservation of Land Use its Effects at Small regional extent (CLUE-s) model was applied for 3 scenarios (logarithmic, linear, exponential) according to urban growth. The 2100 urban area of the watershed was predicted by 9.4%, 20.7%, and 35% respectively for each scenario. As the climate change impact, the evapotranspiration (ET) and streamflow (ST) showed maximum change of 20.6% in 2080s RCP 8.5 and 25.7% in 2080s RCP 4.5 respectively. As the land use change impact, the ET and ST showed maximum change of 3.7% in 2080s logarithmic and 2.9% in 2080s linear urban growth respectively. By the both climate and land use change impacts, the ET and ST changed 19.2% in 2040s RCP 8.5 and exponential scenarios and 36.1% in 2080s RCP 4.5 and linear scenarios respectively. The results of the research are expected to understand the changing water resources of watershed quantitatively by hydrological environment condition change in the future.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 토지이용변화와 기후변화 시나리오에 따른 도시화 진행유역의 수문현상변화를 산정하기 위해 안성천 유역을 대상으로 미래 기후변화만을 고려한 경우, 토지이용변화만을 고려한 경우, 미래 기상자료와 토지이용변화를 모두 고려한 경우를 분석하였다. 미래 기상자료는 안성천 유역 3개 관측소의 RCP 4.

제안 방법

또한 신뢰성 있는 유출량 모의를 위해서 유역 내 2개의 농업용저수지를 고려하여 Reservoir operation을 실시하였다.
그 중 도시면적 비율을 35%로 설정한 EXP 시나리오는 2080년의 도시면적비율이 기준년도 보다 3배 이상 증가하였으며 이로 인한 불투수성 면적 증가로, 안성천 유역의 유출변화가 크게 일어날 것으로 사료된다. 2040년, 2080년의 LOG, LIN, EXP 시나리오를 이용하여 예측한 6개의 미래토지이용도와 과거(1980, 1985, 1990) 그리고 현재(2000)의 토지이용도를 이용하여 기후변화 시나리오와 함께 안성천 유역의 수문분석을 수행하였다.
5 시나리오에 대해 2040s와 2080s의 두 기간으로 나누어 각각 일 자료를 구축하였다. 3가지 토지이용변화 시나리오 적용을 위하여 CLUE-s 모형을 사용하여 미래 토지이용도를 구축하였으며, SWAT 모형을 이용하여 미래기후변화 및 토지이용변화에 따른 유역의 수문순환 특성변화를 분석하였다. 기후변화시나리오의 지배적인 영향을 받는 강수량은 RCP 4.
5 시나리오에 의해 추정된 안성천 유역 월별 미래 강수량 및 기온, 그리고 그 변화를 나타낸 그림이다. Baseline 기간은 과거 30년(1976~2005)이며, 미래 분석기간은 2040s(2021~2060), 2080s(2061~2099)의 2개 기간으로 구분하여 분석하였다. 강수량은 연평균 2.
SWAT 모형의 기본 지형입력자료 구축을 위하여 토지이용 자료는 Landsat TM 위성영상을 이용하여 Grid 형식의 30×30m의 토지이용도를 작성하였으며, 분류 항목으로는 수역, 도시, 나지, 초지, 산림, 농경지 등 6개 항목으로 분류하였다(Fig.
다시 말해 도시화에 따른 수문현상 및 물 순환체계에 의하여 우수의 불투수성지역 확대, 하천부지의 축소, 산림 및 유수지의 감소 등이 급속히 진행되어 하천유량의 변화와 지하수위의 지하 등 많은 문제점을 야기 시키고 있다. 기존의 기후변화와 토지이용변화에 따른 수문분석 연구들은 유출특성의 변화에 초점을 맞추고 있으나, 본 연구에서는 미래의 유역 수문환경조건을 정량적으로 파악하기 위하여 기후변화와 CLUE-s 모형을 이용한 토지이용변화가 도시화 진행유역의 수문학적 거동(지표유출, 지하수 충진량, 증발산량, 총 유출량)에 미치는 영향을 SWAT 모형을 이용하여 파악하였다.
먼저 검·보정기간(2000-2005)의 매개변수를 과거 30년 Baseline(1976~2005) 기간에 적용하여 모의한 상태에서 과거토지이용도(1980, 1985, 1990, 2000)를 차례로 적용 하여 결과를 산정하였으며, 이후 미래 토지이용도를 2040s(2021~2060), 2080s(2061~2099)의 2개 기간별로 적용한 결과를 비교하였다.
본 연구에서는 과거 1975년부터 2000년까지의 Landsat 위성영상으로 6개 항목(water, urban, bare field, grass, forest, agriculture)의 토지이용 추세를 분석하고, CLUE-s 모형을 이용하여 미래 토지이용도를 작성하였다. CLUE-s 모형의 모의기간에 대한 면적을 입력하는 파일인 ‘demand.
in1’은 성장 단계별로 여러 토지이용변화 시나리오의 입력이 가능하다. 본 연구에서는 도시면적 성장(Fig. 2)을 바탕으로 한 3가지 토지이용변화 시나리오를 사용하여 안성천 유역의 미래 토지이용도를 구축하였다. Linear(LIN) 시나리오는 과거의 추세를 그대로 미래에 적용한 시나리오로 안성천 유역의 2100년 도시면적비율이 전체면적에 20.
5km 해상도의 자료를 이용하였다. 앞서 사용된 기상관측소별로 강수량, 최저/최고온도, 풍속, 상대습도 등 5개의 미래 기상요소에 대한 RCP 4.5와 RCP 8.5시나리오에 대한 값을 2040s(2020-2059), 2080s(2060-2099)의 두 기간으로 구분하여 각각의 일 자료를 구축하였다. 기상청에서는 1km 해상도의 남한상세 전망자료를 제공하고 있지만, 기상요소의 종류가 기온과 강수에만 한정되어 제공하고 있기 때문에 본 연구에서는 5가지의 기상요소를 모두 제공하는 12.
4%로 3가지 시나리오 중 가장 도시화가 진행되지 않은 시나리오이고, 마지막 Exponential(EXP) 시나리오는 도시면적비율이 35%로 미래 도시면적비율이 가장 크게 산정되었다. 이렇게 각각 예측한 3가지 토지이용변화 시나리오에서 2040s와 2080s으로 기간을 나누어 SWAT 모형에 적용하였다.
또한 신뢰성 있는 유출량 모의를 위해서 유역 내 2개의 농업용저수지를 고려하여 Reservoir operation을 실시하였다. 이를 위해 해당 기간의 일별 방류량 자료, 저수면적 및 저수량자료를 구축하여 사용하였다.
5km 해상도의 한반도 전망자료를 이용하였다. 이후 제공받은 한반도 전망자료(1976-2099)와 안성천유역의 과거자료(1976-2005)와의 중복되는 기간을 비교 하여 가장 중요한 상태변수인 온도와 강수량자료를 다음의 방법으로 통계적인 유사성을 가지도록 보정하였다(Droogers and Aerts, 2005). 온도의 경우,
1의 모식도와 같이 4가지 모듈로 구분하여 설명할 수 있다. 첫 번째로 국립공원, 개발제한구역과 같은 공간정책과 제약 조건을 입력하여 토지이용변화에 영향을 파악하게 된다. 상수원보호구역이나 그린벨트 지역과 같은 부분은 인접 지역들과 연관성을 갖게 되고 작은 지역일지라도 주변 지역 전부를 제약할 수도 있으므로 간과해서는 안 된다는 것이다(Kim et al.
먼저 검·보정기간(2000-2005)의 매개변수를 과거 30년 Baseline(1976~2005) 기간에 적용하여 모의한 상태에서 과거토지이용도(1980, 1985, 1990, 2000)를 차례로 적용 하여 결과를 산정하였으며, 이후 미래 토지이용도를 2040s(2021~2060), 2080s(2061~2099)의 2개 기간별로 적용한 결과를 비교하였다. 추가로 미래기후변화 시나리오만을 적용하여 결과를 산정하였고, 마지막으로 토지이용 및 기후변화 시나리오를 모두 적용한 결과를 도출하여 비교하였다. 비교를 위해 Baseline(1976~2005) 기간의 토지이용도는 2000년의 결과를 기준으로 사용하였다.
이 중 수문 부모형에서는 토양과 토지이용조건에 의해 결정되는 수문반응단위(Hydrologic Response Unit, HRU)로 SCS 유출곡선법과 Green & Ampt 침투식을 이용하여 지표유출량을 산정하며, 측방유출량은 Kinematic Storage Model을 이용한다. 침투는 토층을 최대 10개 층까지 세분화하여 선형저수량 추적기법을 사용하여 계산한다. 잠재증발산량을 산정하기 위하여 Hargreaves방법, Priestley-Taylor 방법과 Penman-Monteith방법을 제공하며, 작물과 토양의 증발산을 분리하여 모의하기 위해 Ritchie 방법을 이용한다.

대상 데이터

5시나리오에 대한 값을 2040s(2020-2059), 2080s(2060-2099)의 두 기간으로 구분하여 각각의 일 자료를 구축하였다. 기상청에서는 1km 해상도의 남한상세 전망자료를 제공하고 있지만, 기상요소의 종류가 기온과 강수에만 한정되어 제공하고 있기 때문에 본 연구에서는 5가지의 기상요소를 모두 제공하는 12.5km 해상도의 한반도 전망자료를 이용하였다. 이후 제공받은 한반도 전망자료(1976-2099)와 안성천유역의 과거자료(1976-2005)와의 중복되는 기간을 비교 하여 가장 중요한 상태변수인 온도와 강수량자료를 다음의 방법으로 통계적인 유사성을 가지도록 보정하였다(Droogers and Aerts, 2005).
, 2008). 모의 기간은 모형의 안정화 기간(Warm up) 3년을 고려하여 1997~2005년까지 모의하였으며, 보정과 검증 실측자료의 양과 질이 충분한 2000~2002년, 2003~2005년 각각 3개년으로 설정하여 실측 일 유출량 자료를 이용하여 보정하였다. 유출 보정시 사용한 매개변수는 Table 1과 같으며 이를 적용하여 실측치와 모의치의 수문곡선을 비교하고, 검·보정 결과에 따른 통계분석을 하였다(Fig.
본 연구는 토지이용변화와 기후변화 시나리오에 따른 도시화 진행유역의 수문현상변화를 산정하기 위해 안성천 유역을 대상으로 미래 기후변화만을 고려한 경우, 토지이용변화만을 고려한 경우, 미래 기상자료와 토지이용변화를 모두 고려한 경우를 분석하였다. 미래 기상자료는 안성천 유역 3개 관측소의 RCP 4.5, 8.5 시나리오에 대해 2040s와 2080s의 두 기간으로 나누어 각각 일 자료를 구축하였다. 3가지 토지이용변화 시나리오 적용을 위하여 CLUE-s 모형을 사용하여 미래 토지이용도를 구축하였으며, SWAT 모형을 이용하여 미래기후변화 및 토지이용변화에 따른 유역의 수문순환 특성변화를 분석하였다.
이러한 온실가스 농도 산출과정에서 사회경제적 가정을 미래 사회구조 기반에서 기후변화 대응정책 수행여부로 변경하였다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오 한반도 전망자료인 12.5km 해상도의 자료를 이용하였다. 앞서 사용된 기상관측소별로 강수량, 최저/최고온도, 풍속, 상대습도 등 5개의 미래 기상요소에 대한 RCP 4.
SWAT모형 구동을 위한 기상자료는 강수량(mm), 최저/최고온도(℃), 풍속(m/sec), 상대습도(%), 일사량(MJ/m²) 등 6가지 요소가 필요하다. 본 연구에서는 안성천유역 3개 기상관측소(수원, 이천, 양평)의 강수, 최저/최고온도, 풍속, 상대습도, 일조시간 일자료(1976-2005)를 사용하였고, 양질의 강우자료를 위해 추가로 4개 강우관측소(원삼, 양성, 안성, 서운)의 일자료를 추가로 사용하였다. 또한 신뢰성 있는 유출량 모의를 위해서 유역 내 2개의 농업용저수지를 고려하여 Reservoir operation을 실시하였다.
본 연구의 대상유역은 안성천의 공도 수위관측소를 유역출구로 하는 상류유역으로(Fig. 3(a)), 유역 면적은 371.
추가로 미래기후변화 시나리오만을 적용하여 결과를 산정하였고, 마지막으로 토지이용 및 기후변화 시나리오를 모두 적용한 결과를 도출하여 비교하였다. 비교를 위해 Baseline(1976~2005) 기간의 토지이용도는 2000년의 결과를 기준으로 사용하였다.
유출량에 대한 SWAT 모형의 보정과 검증은 선행연구의 민감도 분석 및 검보정 자료를 참고하였으며 유출 보정에 필요한 관측자료는 공도수위관측소의 유출량자료를 이용하였다(Lee et al., 2008). 모의 기간은 모형의 안정화 기간(Warm up) 3년을 고려하여 1997~2005년까지 모의하였으며, 보정과 검증 실측자료의 양과 질이 충분한 2000~2002년, 2003~2005년 각각 3개년으로 설정하여 실측 일 유출량 자료를 이용하여 보정하였다.

데이터처리

유출 보정시 사용한 매개변수는 Table 1과 같으며 이를 적용하여 실측치와 모의치의 수문곡선을 비교하고, 검·보정 결과에 따른 통계분석을 하였다(Fig. 6 and Table 2).

이론/모형

5%로 가장 높은 일치도를 보였으며, 수역과 습지, 시가화지역과 나지, 논 순으로 일치도가 높게 나타났다. Clake(1997)가 MAIA(The Mid-Atlantic Integrated Assessment)연구에서 CA와 델타트론(Deltatron)모델을 결합하여 시간의 변화에 따른 도시성장을 모의하였다.
DEM (Digital Elevation Model)은 NGIS (National Geographic Information System) 수치지도를 이용하여 공간해상도 30×30m의 DEM을 구축하였다(Fig.
잠재증발산량을 산정하기 위하여 Hargreaves방법, Priestley-Taylor 방법과 Penman-Monteith방법을 제공하며, 작물과 토양의 증발산을 분리하여 모의하기 위해 Ritchie 방법을 이용한다. 본 연구에서는 SCS 유출곡선법과 Penman-Monteith방법을 이용하였다.
이 중 수문 부모형에서는 토양과 토지이용조건에 의해 결정되는 수문반응단위(Hydrologic Response Unit, HRU)로 SCS 유출곡선법과 Green & Ampt 침투식을 이용하여 지표유출량을 산정하며, 측방유출량은 Kinematic Storage Model을 이용한다.
침투는 토층을 최대 10개 층까지 세분화하여 선형저수량 추적기법을 사용하여 계산한다. 잠재증발산량을 산정하기 위하여 Hargreaves방법, Priestley-Taylor 방법과 Penman-Monteith방법을 제공하며, 작물과 토양의 증발산을 분리하여 모의하기 위해 Ritchie 방법을 이용한다. 본 연구에서는 SCS 유출곡선법과 Penman-Monteith방법을 이용하였다.

성능/효과

Park(2009)은 산업화 및 도시화로 인한 불투수지역의 증가가 유역의 유출특성에 미치는 영향을 파악하였다. Clark 방법을 이용하여 첨두홍수량을 산정한 결과 6~17%까지 증가하는 것으로 나타났다. 토지이용변화를 예측한 연구로 Oh et al.
2)을 바탕으로 한 3가지 토지이용변화 시나리오를 사용하여 안성천 유역의 미래 토지이용도를 구축하였다. Linear(LIN) 시나리오는 과거의 추세를 그대로 미래에 적용한 시나리오로 안성천 유역의 2100년 도시면적비율이 전체면적에 20.7%이며, Logarithmic(LOG) 시나리오는 2100년 도시면적비율이 9.4%로 3가지 시나리오 중 가장 도시화가 진행되지 않은 시나리오이고, 마지막 Exponential(EXP) 시나리오는 도시면적비율이 35%로 미래 도시면적비율이 가장 크게 산정되었다. 이렇게 각각 예측한 3가지 토지이용변화 시나리오에서 2040s와 2080s으로 기간을 나누어 SWAT 모형에 적용하였다.
검·보정 결과를 종합적으로 살펴본 결과, 모의치의 유출경향은 실측치를 잘 반영하는 것으로 나타났으며, 통계적으로도 안정된 상관성을 보이는 것으로 분석되었다.
(2010)은 용인시, 이천시, 안성시를 대상으로 CLUE 모델을 이용하여 토지이용분포를 예측하고 WAMIS의 토지이용도와 비교하여 모델의 활용성을 살펴보고자 하였다. 그 결과 토지이용분포 확률도를 생성하였으며 실제 토지이용과 비교한 결과 산림 분포에서 87.5%로 가장 높은 일치도를 보였으며, 수역과 습지, 시가화지역과 나지, 논 순으로 일치도가 높게 나타났다. Clake(1997)가 MAIA(The Mid-Atlantic Integrated Assessment)연구에서 CA와 델타트론(Deltatron)모델을 결합하여 시간의 변화에 따른 도시성장을 모의하였다.
3가지 토지이용변화 시나리오 적용을 위하여 CLUE-s 모형을 사용하여 미래 토지이용도를 구축하였으며, SWAT 모형을 이용하여 미래기후변화 및 토지이용변화에 따른 유역의 수문순환 특성변화를 분석하였다. 기후변화시나리오의 지배적인 영향을 받는 강수량은 RCP 4.5에서 11.5~19.6% 증가하였고, RCP 8.5에서 14.6~21.2% 증가하는 것으로 나타났으며, 기온은 RCP 4.5에서 1.0~1.5℃ 증가하였고, RCP 8.5에서 1.9~4.2℃ 증가하는 것으로 나타났다. 도시면적 성장을 바탕으로 한 토지이용변화 시나리오에 대한 안성천 유역의 도시면적은 Baseline(2000년 토지이용)기준 51.
2℃ 증가하는 것으로 나타났다. 도시면적 성장을 바탕으로 한 토지이용변화 시나리오에 대한 안성천 유역의 도시면적은 Baseline(2000년 토지이용)기준 51.4~344.7% 증가하였으며, 나지는 101.5~227.6% 증가, 초지는 120.6~341.1%로 증가, 산지는 14.7~29.8% 감소, 농경지는 19.7~60.5%까지 감소하는 것으로 나타났다. 토지이용변화와 기후변화 시나리오를 SWAT 모형에 적용하여 구동한 결과 시나리오별, 수문요소별로 결과가 다르게 나타났다.
1%까지 증가하였다. 두 번째로 지표유출은 기준년도에 비해 토지이용변화만을 고려할 경우 5.1~11.9% 증가하였고, 기후변화만을 고려한 경우는 7.0~18.3%로 증가하였다. 기후변화와 토지이용을 같이 고려한 경우 12.
0% 증가하는 것으로 나타났다. 또한 토지이용변화와 기후변화 시나리오를 모두 적용한 결과 가까운 미래인 2040s에서 0.7~7.3%까지 모두 감소하였고, 먼 미래인 2080s에서 16.8~64.2%의 증가를 보였다. 이러한 이유는 가까운 미래에는 강수량 증가에 비해 불투수성 면적 증가로 인한 지하수량 감소가 지배적인 것으로 나타났으며, 먼 미래에는 강수량 증가가 더 큰 영향을 미쳐 지하수량이 증가하는 것으로 분석되었다.
이러한 이유는 가까운 미래에는 강수량 증가에 비해 불투수성 면적 증가로 인한 지하수량 감소가 지배적인 것으로 나타났으며, 먼 미래에는 강수량 증가가 더 큰 영향을 미쳐 지하수량이 증가하는 것으로 분석되었다. 마지막 증발산량의 경우 토지이용변화 시나리오 적용결과 1.4~3.7%로 증가하는 경향을 보였는데, 이는 미래에 산림과 농경지가 줄어들면서 도시면적은 커졌지만 초지면적이 120~340%로 증가하고, 미래 온도의 증가와 봄철 강수량의 증가로 인해 증발산량이 증가하는 것으로 분석되었다.
도시지역의 경우 토양 깊이가 중요한 변수로 나타났으며 나지는 국도와의 거리, 초지는 토양깊이가 주요 변수로 나타났다. 마지막으로 산림과 농경지에서는 9가지 요인 중 토양깊이의 영향이 크게 나타났으나 전반적으로 모든 요인의 계수가 작게 나타나 Driving factor와의 상관도가 미미한 것으로 나타났다. 각 토지이용의 회귀식을 CLUE-s 모형에 적용하여 예측한 토지이용도는 Fig.
6 and Table 2). 보정 및 검정기간 동안의 년 평균 일 유출량을 비교한 결과, 평균 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)는 0.73, R²는0.77, RMSE(Root Mean Square Error)는 2.48mm/day로 나타났다. 검·보정 결과를 종합적으로 살펴본 결과, 모의치의 유출경향은 실측치를 잘 반영하는 것으로 나타났으며, 통계적으로도 안정된 상관성을 보이는 것으로 분석되었다.
세 번째 지하수량은 기준년도에 비해 토지이용변화만을 고려한 경우는 대체로 감소하였고, 기후변화만을 고려한 경우 23.0~35.7%로 증가하는 경향을 보였으며, 기후변화와 토지이용을 모두 고려한 경우는 –7.3~64.2% 변화한 것으로 분석되었다.
미래토지이용변화를 예측하기 위한 수역을 제외한 5가지 분류의 토지이용의 회귀식을 추정한 결과는 Table 3과 같다. 수역을 결정하는 요인으로 9가지 Driving factor 중 토양그룹이 중요한 변수로 나타났으며 Slope가 상대적으로 주요 변수로 분석되었다. 도시지역의 경우 토양 깊이가 중요한 변수로 나타났으며 나지는 국도와의 거리, 초지는 토양깊이가 주요 변수로 나타났다.
2%의 증가를 보였다. 이러한 이유는 가까운 미래에는 강수량 증가에 비해 불투수성 면적 증가로 인한 지하수량 감소가 지배적인 것으로 나타났으며, 먼 미래에는 강수량 증가가 더 큰 영향을 미쳐 지하수량이 증가하는 것으로 분석되었다. 마지막 증발산량의 경우 토지이용변화 시나리오 적용결과 1.
1%로 늘어나는 것으로 나타났다. 일반적인 토지이용의 변화는 수역은 변화가 없는 상태에서 도시, 초지는 증가하고, 산림, 농경지는 감소하는 경향인데, 예측된 토지이용은 이러한 경향이 잘 반영되어 나타났다. 초지의 경우 골프장의 개발 등으로 인하여 증가하는 경향을 나타내었고, 나지의 경우 과거의 토지이용의 경향이 반영되어 증가하는 것으로 예측되었지만 유출해석에 있어 큰 의미를 가지지 않는다.
증발산량의 증가의 원인으로는 미래에 산림과 농경지가 줄어들면서 도시면적은 커졌지만 초지면적이 120~340%로 증가하는 것으로 예측되어 증발산량 증가에 영향을 미친 것으로 판단되며, 온도의 증가와 봄철 강수량의 증가 때문으로 사료된다. 전체 유출량은 기준년도에 비해 전체적으로 1.4%에서 36.1%까지 증가하였으며 특히 토지이용과 기후변화를 고려한 경우 증가량이 가장 많은 것으로 분석되었다.
그 이유는 불투수성 면적의 증가로 인하여 침투가 줄어들고, 생활용수 공급을 위한 지하수 개발이 원인으로 판단된다. 증발산량의 경우, 토지이용변화만을 고려할 때 1.4~3.7%까지 증가하는 경향을 나타냈으며 기후변화와 토지이용을 모두 고려한 경우, -2.6~19.2% 변화한 것으로 분석되었다. 증발산량의 변화는 토지이용의 변화보다 기후변화에 의한 영향이 훨씬 큰 것으로 분석되었다.
2% 변화한 것으로 분석되었다. 증발산량의 변화는 토지이용의 변화보다 기후변화에 의한 영향이 훨씬 큰 것으로 분석되었다. 증발산량의 증가의 원인으로는 미래에 산림과 농경지가 줄어들면서 도시면적은 커졌지만 초지면적이 120~340%로 증가하는 것으로 예측되어 증발산량 증가에 영향을 미친 것으로 판단되며, 온도의 증가와 봄철 강수량의 증가 때문으로 사료된다.
토지이용변화와 기후변화 시나리오를 SWAT 모형에 적용하여 구동한 결과 시나리오별, 수문요소별로 결과가 다르게 나타났다. 지표유출량과 총 유출량은 토지이용변화와 기후변화 시나리오에서 모두 증가하는 경향을 보였으며, 그 이유가 강우량증가와 유역의 도시화에 수반되는 불투수성 면적의 증가 때문인 것으로 나타났다. 지하수량은 토지이용변화 시나리오 적용결과 최고 56.
2% 변화한 것으로 분석되었다. 지하수량은 감소하는 추세를 보였는데 특히 도시면적 비율이 높을수록 지하수량의 감소가 큰 것으로 나타났다. 그 이유는 불투수성 면적의 증가로 인하여 침투가 줄어들고, 생활용수 공급을 위한 지하수 개발이 원인으로 판단된다.
지표유출량과 총 유출량은 토지이용변화와 기후변화 시나리오에서 모두 증가하는 경향을 보였으며, 그 이유가 강우량증가와 유역의 도시화에 수반되는 불투수성 면적의 증가 때문인 것으로 나타났다. 지하수량은 토지이용변화 시나리오 적용결과 최고 56.7%까지 감소하였으며, 기후변화 시나리오 적용결과 최고 42.0% 증가하는 것으로 나타났다. 또한 토지이용변화와 기후변화 시나리오를 모두 적용한 결과 가까운 미래인 2040s에서 0.
첫 번째, 강수량은 기후변화에 의해서만 변하는 인자이기 때문에 토지이용만 바꿔 적용했을 때 전혀 변화가 없으며, RCP 시나리오만을 적용했을 때 11.5%에서 21.1%까지 증가하였다. 두 번째로 지표유출은 기준년도에 비해 토지이용변화만을 고려할 경우 5.
7과 같으며 토지이용별, 기간별 면적을 Table 4에 정리하였다. 토지이용변화 시나리오에 따른 미래 토지이용별 면적은 3가지 시나리오에 대하여 전반적으로 산림과 농경지 면적이 14.7~41.0%, 19.7~38.3%로 줄어들었으며, 도시 지역, 나지, 초지면적이 51.4~344.7%, 101.5~227.6%, 120.6~341.1%로 늘어나는 것으로 나타났다. 일반적인 토지이용의 변화는 수역은 변화가 없는 상태에서 도시, 초지는 증가하고, 산림, 농경지는 감소하는 경향인데, 예측된 토지이용은 이러한 경향이 잘 반영되어 나타났다.
5%까지 감소하는 것으로 나타났다. 토지이용변화와 기후변화 시나리오를 SWAT 모형에 적용하여 구동한 결과 시나리오별, 수문요소별로 결과가 다르게 나타났다. 지표유출량과 총 유출량은 토지이용변화와 기후변화 시나리오에서 모두 증가하는 경향을 보였으며, 그 이유가 강우량증가와 유역의 도시화에 수반되는 불투수성 면적의 증가 때문인 것으로 나타났다.

후속연구

불투수성 지역에 대한 면적비는 물수지 모형을 비롯한 물 순환 시스템을 다루는데 있어서 중요한 정보가 된다. 유역전체에서 유출량 또는 강수량 등의 증가가 기후변화에 따른 지구온난화에 기인된다고 한다면, 토지이용변화와 기후변화 시나리오를 고려한 유역모델링은 미래의 수자원을 정량적으로 파악하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	잠재증발산량을 산정하기 위해 사용하는 방법은 무엇인가?	침투는 토층을 최대 10개 층까지 세분화하여 선형저수량 추적기법을 사용하여 계산한다. 잠재증발산량을 산정하기 위하여 Hargreaves 방법, Priestley-Taylor 방법과 Penman-Monteith방법을 제공하며, 작물과 토양의 증발산을 분리하여 모의하기 위해 Ritchie 방법을 이용한다. 본 연구에서는 SCS 유출곡선법과 Penman-Monteith방법을 이용하였다.
	SWAT 모형이란?	SWAT 모형은 미국 농무성 농업연구소(USDA Agricultural Research Service, ARS)에서 개발된 준 분포형 장기 강우-유출 모형으로서, 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 유출과 유사 및 농업화학물질의 거동에 대한 토지관리 방법의 영향을 예측하기 위한 모형으로 수문, 토양유실, 영양물질, 하도추적의 4가지 부모형으로 구성되어 있다. 이 중 수문 부모형에서는 토양과 토지이용조건에 의해 결정되는 수문반응단위(Hydrologic Response Unit, HRU) 로 SCS 유출곡선법과 Green & Ampt 침투식을 이용하여 지표유출량을 산정하며, 측방유출량은 Kinematic Storage Model을 이용한다.
	CLUE-s 모형의 특징은 무엇인가?	, 1999). 이모형은 비공간적 분석과 공간적 분석으로 나누어 수행된다. 비공간적 분석에서는 토지이용변화를 유도하는 구동요인과 토지이용과의 상관성을 다변량 분석을 통해 파악하고 총 변화면적을 산적하고, 공간적 분석 모듈에서는 대상지역의 래스터 자료로부터 토지이용변화 위치를 배분하게 된다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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