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문제 정의
- 이 연구에서는 수문 모델 중 공간분포형 모델인 GeoWEPP(Geospatial Interface of Water Erosion Prediction Project, Renschler, 2003)을 이용하여 최적관리방안에서 가장 널리 이용되는 필터스트립의 저감 효과를 On-Site에서 확인하고자 하였다. 이 연구의 목적은 첫째, 기존 연구(이태수, 2016)에서 SWAT(Soil and Water Assessment Tool, Arnold et al.
- 이 연구에서는 수문 모델 중 공간분포형 모델인 GeoWEPP(Geospatial Interface of Water Erosion Prediction Project, Renschler, 2003)을 이용하여 최적관리방안에서 가장 널리 이용되는 필터스트립의 저감 효과를 On-Site에서 확인하고자 하였다. 이 연구의 목적은 첫째, 기존 연구(이태수, 2016)에서 SWAT(Soil and Water Assessment Tool, Arnold et al., 1998) 모델로 모의한 유역에 대해 GeoWEPP을 적용하여 그 결과를 비교하고, 둘째, 공간분포형 모델을 이용하여 토양 침식이 발생하는 지역의 공간적 분포와 필터스트립의 토사 유출 저감 효과를 분석하고 이를 시각화 하는데 있다.
제안 방법
- 공간분포형 모델인 GeoWEPP을 이용하여 각 소유역의 유출량과 토사 유출량을 예측함과 동시에 각 Cell에서의 토사 유출량을 예측함으로써 토사 유출이 심각하다고 예상되는 지역의 분포를 파악할 수 있었다. GeoWEPP은 모델의 특성상 SWAT의 도출한 소유역보다 더 많은 수의 소유역을 도출하는데 각 소유역별 토사 유출량은 SWAT이 예측한 각 소유역의 토사 유출량과 다소 차이는 있었으나 전체적인 추세와 분포는 비슷하였다.
- 이 연구에서는 우선 GeoWEPP을 이용하여 DEM으로부터 각 소유역경계와 하천을 도출하였다(그림1). 기존 연구(이태수, 2016)에서 SWAT을 이용해 총12개의 소유역을 도출한 것(그림 2)과는 달리 이 연구에서 사용된 GeoWEPP은 같은 400ha의 하천 형성 임계면적(maximum area threshold)을 이용하여 총 27개의 소유역을 도출하였다. 토지이용도와 토양도, 그리고 기상데이터를 모델에 입력하여 각 소유역으로부터(Off-Site) 그리고 각 Cell(On-Site)에서의 유출량과 토사 유출량을 예측하였다.
- 수량 및 수질 데이터를 SWAT을 이용하여 2012년부터 2013년까지 2년간의 유출량과 부유토사량, 총인을 보정단계(2012년)와 검정단계(2013년)로 나누어 모의하였고 모델 결과를 소유역 단위로 나타내었다(자세한 내용은 이태수(2016) 참조). 모델의 보정 결과(표 2) 유출량은 실측값보다 약 8.
- 이태수(2016)는 2012년부터 2013년까지 2년간 4월부터 10월까지 외남천 유역의 출구(사평교)에서 수위와 수질을 측정하였다(그림 1). 수위 측정은 압력식 자동수위측정기(독일 OTT사의 Orpheus Mini)를 이용하여 15분 간격으로 자동 측정하였고 수질은 매 2주마다 1회, 그리고 강우가 발생하는 날 강우의 크기에 따라 별도로 샘플링(grab-sample)을 실시하였다. 측정된 수위는 수량-수위 관계식(최동호 등, 2012)에 따라 수량으로 변환하였고 수집된 수질 샘플은 분석기관에 의뢰하여 부유토사량(Suspended Solid)과 총인(Total Phosphorous)을 각각 분석하였다.
- 연구 기간 2년 동안 GeoWEPP 모델은 외남천의 연평균 유출량과 토사 유출량은 각각 433.7㎥/s와 115.3㎎/L로 예측하였다(표 4). 실측치와 비교해 보면 유출량은 5.
- 이 연구에서는 기존의 연구를 바탕으로 외남천 유역에 대한 SWAT 모델과 GeoWEPP 모델의 예측 결과를 비교 분석하였다. GeoWEPP 모델은 SWAT에 비해 유출량과 토사 유출량을 낮게 예측하였다.
- 이 연구에서는 우선 GeoWEPP을 이용하여 DEM으로부터 각 소유역경계와 하천을 도출하였다(그림1). 기존 연구(이태수, 2016)에서 SWAT을 이용해 총12개의 소유역을 도출한 것(그림 2)과는 달리 이 연구에서 사용된 GeoWEPP은 같은 400ha의 하천 형성 임계면적(maximum area threshold)을 이용하여 총 27개의 소유역을 도출하였다.
- 하지만 이 연구에서 사용하는 데이터의 해상도가 30m인 관계로 필터스트립의 폭을 30m로 설정해야 하는 한계가 있었다. 전체적인 모의 순서는 먼저 유역에 대한 모델을 구축하여 유출수와 토사 유출량을 예측한 후 필터스트립 시나리오를 위해 토지이용도 데이터에서 하천 주변의 토지이용을 초지로 변경하여 다시 한 번 모델을 실행하였다.
- 기존 연구(이태수, 2016)에서 SWAT을 이용해 총12개의 소유역을 도출한 것(그림 2)과는 달리 이 연구에서 사용된 GeoWEPP은 같은 400ha의 하천 형성 임계면적(maximum area threshold)을 이용하여 총 27개의 소유역을 도출하였다. 토지이용도와 토양도, 그리고 기상데이터를 모델에 입력하여 각 소유역으로부터(Off-Site) 그리고 각 Cell(On-Site)에서의 유출량과 토사 유출량을 예측하였다.
- 필터스트립을 모델에 구현을 위하여 토양침식이 가장 많이 발생하는 소유역을 선정하고 하천 양측에 일정 폭의 토지를 토지이용도 데이터 상에서 초지로 변형하였다. 필터스트립이 설치될 부분의 토지이용변경은 래스터 데이터를 ASCII 파일로 변환한 후 토지이용 코드를 편집하고 다시 래스터 파일로 전환하는 방법으로 구현하였다.
- 필터스트립을 모델에 구현을 위하여 토양침식이 가장 많이 발생하는 소유역을 선정하고 하천 양측에 일정 폭의 토지를 토지이용도 데이터 상에서 초지로 변형하였다. 필터스트립이 설치될 부분의 토지이용변경은 래스터 데이터를 ASCII 파일로 변환한 후 토지이용 코드를 편집하고 다시 래스터 파일로 전환하는 방법으로 구현하였다. 하지만 이 연구에서 사용하는 데이터의 해상도가 30m인 관계로 필터스트립의 폭을 30m로 설정해야 하는 한계가 있었다.
대상 데이터
- 강수량, 최고기온, 최저기온, 습도, 풍속, 복사량 등을 포함한 기상 데이터는 광주광역시 기상청(http://www.kma.go.kr)으로부터 획득하였고, 30m 해상도의 DEM(Digital Elevation Model), 토지이용도, 토양도는 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS, http://www.wamis.go.kr)으로부터 획득하였다.
이론/모형
- 수위 측정은 압력식 자동수위측정기(독일 OTT사의 Orpheus Mini)를 이용하여 15분 간격으로 자동 측정하였고 수질은 매 2주마다 1회, 그리고 강우가 발생하는 날 강우의 크기에 따라 별도로 샘플링(grab-sample)을 실시하였다. 측정된 수위는 수량-수위 관계식(최동호 등, 2012)에 따라 수량으로 변환하였고 수집된 수질 샘플은 분석기관에 의뢰하여 부유토사량(Suspended Solid)과 총인(Total Phosphorous)을 각각 분석하였다.
성능/효과
- 수량 및 수질 데이터를 SWAT을 이용하여 2012년부터 2013년까지 2년간의 유출량과 부유토사량, 총인을 보정단계(2012년)와 검정단계(2013년)로 나누어 모의하였고 모델 결과를 소유역 단위로 나타내었다(자세한 내용은 이태수(2016) 참조). 모델의 보정 결과(표 2) 유출량은 실측값보다 약 8.6% 정도 적게 예측되었고 부유토사량은 3.1%, 총인은 17.9%를 각각 높게 예측되었다. 모델의 검정 결과(표 3) 유출량은 약 12.
- 9%를 각각 높게 예측되었다. 모델의 검정 결과(표 3) 유출량은 약 12.9% 정도 높게 예측되었고 부유토사량은 99.8%, 총인은 40.7%를 각각 높게 예측되었다. 토사량의 경우 SWAT 모델은 하상물질까지 모두 포함하여 모의하지만 실측값은 부유물질만 샘플링 하였기 때문에 토사량의 예측값이 더 큰 것으로 생각된다.
- 하지만 전술한 바와 같이 이 연구에서는 GIS 데이터의 해상도가 30m인 관계로 모델에서의 필터스트립 또한 하천 양안에 각각 30m의 초지로 구현되었다. 따라서 15m 넓이 이하의 필터스트립에 비해 토사의 저감 효과가 다소 크게 나타났을 것으로 예상된다. 다만 필터스트립의 저감효과는 폭의 넓이와 선형관계로 비례하는 것은 아니며 15m 이상의 폭에서는 폭이 넓어질수록 저감 효과의 증가율이 일반적으로 큰 폭으로 감소한다.
- , 2002). 따라서 이 연구에서 이용된 30m 폭의 필터스트립은 현실성이 낮다 하더라도 그 저감 효과의 차이는 매우 크지는 않을 것으로 생각된다.
- 4%가 감소하는 것으로 예측되었다. 또한 필터스트립이 설치된 Cell은 토양침식이 현저히 감소했거나 많은 경우 오히려 퇴적이 발생하여 필터스트립의 저감 효과를 파악할 수 있었다. 이러한 필터스트립의 토양 유출 저감 효과를 공간분포형 모델에서 시각적으로 표현하는 것은 유역의 종합적인 수질관리계획에 있어서 직관적인 자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.
- 3㎎/L로 예측하였다(표 4). 실측치와 비교해 보면 유출량은 5.2% 적게 예측한 반면 토사 유출량은 21.2% 많게 예측하였다. SWAT의 예측(이태수, 2016)과 비교해 보면 유출량과 토사 유출량 모두 GeoWEPP이 다소 적게 예측하였음을 볼 수 있다.
- 외남천의 토사 유출량과 총인 유출량을 소유역별로 모의한 결과 토사유출량은 소유역 1, 2, 4번에서 가장 높게 나타났고 총인유출량은 소유역 1, 2, 10번에서 가장 높게 예측되었다(그림 2). 유역 내 각 토지이용별 총인유출량을 분석한 결과 전체 유역 면적의 5%에 지나지 않는 밭이 가장 많은 53.
- 외남천의 토사 유출량과 총인 유출량을 소유역별로 모의한 결과 토사유출량은 소유역 1, 2, 4번에서 가장 높게 나타났고 총인유출량은 소유역 1, 2, 10번에서 가장 높게 예측되었다(그림 2). 유역 내 각 토지이용별 총인유출량을 분석한 결과 전체 유역 면적의 5%에 지나지 않는 밭이 가장 많은 53.6%를 배출하는 것 으로 예측되었다.
- 토사량의 경우 SWAT 모델은 하상물질까지 모두 포함하여 모의하지만 실측값은 부유물질만 샘플링 하였기 때문에 토사량의 예측값이 더 큰 것으로 생각된다. 총인 또한 일반적으로 토사량과 비례하므로 토사량의 초과 예측이 총인량의 초과 예측에 영향을 준 것으로 분석되었다.
- 토사 유출이 가장 많은 소유역 32, 33의 하천 양안에 30m 폭의 필터스트립을 모델에 구현한 결과 소유역 전체로는 17.2%의 유출수 저감과 46.4%의 토사유출량 저감 효과를 나타냈다(표 5). 2012년은 강수량이 1,284.
- 토사 유출량을 소유역별로 분석해보면 그림 3과 같다. 토사유출량은 소유역 22, 23, 31, 32, 33, 42, 52, 83에서 각각 15t/ha/y 이상으로 가장 높게 나타났는데 이는 SWAT의 예측(그림 2)과 비교해 볼 때 소유역별로 다소 차이는 있지만 토양 침식이 큰 소유역의 분포 경향은 비슷하게 나타났으며 두 모델 모두 외남천 유역의 북동부 지역에서 가장 많은 토양 유출을 예측하였다. 그 이유로 그 지역은 다른 소유역들에 비해 상대적으로 토사를 많이 유출하는 밭의 비율이 높을 뿐만 아니라 경사도가 비교적 큰 지역이기 때문으로 보인다.
- 필터스트립의 저감 효과를 보기 위해 토양 침식이 가장 활발한 소유역 32와 33에 30m 폭의 초지를 하천 양안에 설치한 결과 유출수와 토양 유출량이 각각 17.2%와 46.4%가 감소하는 것으로 예측되었다. 또한 필터스트립이 설치된 Cell은 토양침식이 현저히 감소했거나 많은 경우 오히려 퇴적이 발생하여 필터스트립의 저감 효과를 파악할 수 있었다.
후속연구
- 비점오염원은 그 출처가 불분명한 경우가 많고 유역 내에서도 공간적으로 다양하게 분포하는 경향이 있으므로 모델을 이용한 모의를 통해 집중관리 대상지역을 파악하여 관리하는 것이 효율적이라 할 수 있다. 또한 최적 관리방안을 이용하여 비점오염원을 관리하는데 앞서 모델링을 통한 저감 효과의 분석은 시간과 비용을 줄이는데 매우 큰 역할을 할 것으로 보인다.
- 또한 필터스트립이 설치된 Cell은 토양침식이 현저히 감소했거나 많은 경우 오히려 퇴적이 발생하여 필터스트립의 저감 효과를 파악할 수 있었다. 이러한 필터스트립의 토양 유출 저감 효과를 공간분포형 모델에서 시각적으로 표현하는 것은 유역의 종합적인 수질관리계획에 있어서 직관적인 자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.
- 필터스트립이 설치될 부분의 토지이용변경은 래스터 데이터를 ASCII 파일로 변환한 후 토지이용 코드를 편집하고 다시 래스터 파일로 전환하는 방법으로 구현하였다. 하지만 이 연구에서 사용하는 데이터의 해상도가 30m인 관계로 필터스트립의 폭을 30m로 설정해야 하는 한계가 있었다. 전체적인 모의 순서는 먼저 유역에 대한 모델을 구축하여 유출수와 토사 유출량을 예측한 후 필터스트립 시나리오를 위해 토지이용도 데이터에서 하천 주변의 토지이용을 초지로 변경하여 다시 한 번 모델을 실행하였다.
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