[논문]토지이용 및 기후 예측자료를 활용한 미래 기저유출 분석

최유진; 김종건; 이동준; 한정호; 이관재; 박민지; 김기성; 임경재

doi:10.5389/ksae.2019.61.1.045

토지이용 및 기후 예측자료를 활용한 미래 기저유출 분석
Analysis of Baseflow using Future Land Use and Climate Change Scenario 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.61 no.1, 2019년, pp.45 - 59

최유진 (Department of Regional Infrastructure Engineering, Kangwon National University) , 김종건 (Institute of Agricultural and Life Science, Kangwon National University) , 이동준 (Department of Regional Infrastructure Engineering, Kangwon National University) , 한정호 (Department of Regional Infrastructure Engineering, Kangwon National University) , 이관재 (Department of Regional Infrastructure Engineering, Kangwon National University) , 박민지 (Han River Environment Research Center, National Institute of Environmental Research) , 김기성 (Department of Regional Infrastructure Engineering, Kangwon National University) , 임경재 (Department of Regional Infrastructure Engineering, Kangwon National University)

Abstract ▼ AI-Helper

Since the baseflow, which constitutes most of the river flow in the dry season, plays an important role in the solution of river runoff and drought, it is important to accurately evaluate the characteristics of the baseflow for river management. In this study, land use change was evaluated through time series data of land use, and then baseflow characteristics were analyzed by considering climate change and land use change using climate change scenarios. The results showed that the contribution of baseflow of scenarios considering both climate change and land use change was lower than that of scenarios considering only climate change for yearly and seasonal analysis. This implies that land use changes as well as climate changes affect base runoff. Thus, if we study the watershed in which the land use is occurring rapidly in the future, it is considered that the study should be carried out considering both land use change and climate change. The results of this study can be used as basic data for studying the baseflow characteristics in the Gapcheon watershed considering various land use changes and climate change in the future.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1 Overview of this study
그림 Fig. 2 Study area (Gapcheon watershed)
그림 Fig. 3 Monthly averaged temperature and precipitation in Daejeon weather station
표 Table 1 Changes in Land use for this study area
표 Table 2 Evaluation Index (W.Me et al., 2015)
그림 Fig. 4 Simulation of Land use changes in 2010, 2020, 2030 and 2040 using CLUE-S
표 Table 3 SWAT-CUP Parameters
표 Table 4 AUC (Area Under the ROC Curve) in ROC curve
표 Table 5 Changes in 7 Land use Classes in 2010, 2020, 2030, and 2040 years
표 Table 6 Analysis of Flow Duration Curve for Scenario 1 and 2
표 Table 7 Comparison of annual precipitation and baseflow for scenario 1 and 2 (pcp=precipitation)
표 Table 8 Comparison of seasonal precipitation and baseflow for scenario 1 and 2

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

그러나 본 연구의 목적은 하천의 유량 및 기저유출량은 기후변화와 토지이용변화를 모두 고려하였을 때의 미래 시나리오를 구성하여 수문 특성 및 기저유출의 특성을 분석하고, 미래 수문 분석시에 토지이용의 변화를 고려해야함을 제시하는 것이다. 따라서 앞으로 토지이용이 급격하게 발생하는 유역에 대한 연구를 진행할 경우에는 토지이용의 변화와 기후변화를 모두 고려하여 연구를 진행해야할 것으로 판단된다.
최근 기후변화와 도시화에 따른 토지이용변화의 영향으로 하천의 건천화, 가뭄 등의 문제가 발생하여 이에 대한 해결책으로 건기시의 하천유량 확보가 중요시되고 있다. 따라서 본 연구는 금강수계의 갑천 유역을 대상으로 미래 토지이용변화 및 기후변화에 따른 기저유출 특성을 파악하기 위해 수행되었다. 미래의 기저유출을 분석하기 위해서 2020s, 2030s, 2040s로 나누어 분석하였으며, 현재 토지이용도에 기후변화만 적용한 시나리오 1과 미래토지이용도와 기후변화를 모두 적용한 시나리오 2로 구분하여 분석을 진행하였다.
CLUE-S 모형에서는 사용자가 토지이용변화 매개변수 자료인 변환탄성 (Conversion Elasticity) 계수와 변환행렬 (Conversion Matrix) 을 임의로 지정해주어 토지이용 변화에 대해 예측한다. 본 연구에서는 2020년대에서 2040년대까지의 미래 유출을 모의하기 위하여 2020년, 2030년, 2040년의 토지이용도를 예측하였다.
특별 토지이용정책 자료를 이용하여 토지이용정책에 대한 영향을 CLUE-S 모형 내에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 갑천 유역 내에 국립공원과 상수도보호구역 자료를 이용하여 해당 구역의 토지이용 변화를 제한하였다. CLUE-S 모형에서는 사용자가 토지이용변화 매개변수 자료인 변환탄성 (Conversion Elasticity) 계수와 변환행렬 (Conversion Matrix) 을 임의로 지정해주어 토지이용 변화에 대해 예측한다.
이에 본 연구의 목적은 기후변화 및 토지이용변화를 고려하였을 때의 미래 시나리오를 구성하여 수문 특성을 분석한 후 기저유출의 특성을 분석하는데 있다. 이를 위하여 갑천 유역을 대상으로 CLUE-S 모형을 이용한 토지이용변화 및 기후변화 시나리오를 SWAT 모형에 적용하여 미래의 유출량 변화를 평가한 후 WHAT 시스템을 이용하여 미래의 기저유출 특성을 분석하였다.

제안 방법

1) 갑천 유역을 대상으로 SWAT-CUP을 이용하여 유출량을 검⋅보정하였다.
2) CLUE-S 모형을 사용하여 갑천 유역의 미래 토지이용을 예측하였다. 모형의 예측 정확성은 Kappa value를 통해 평가하였으며, 그 결과 모형의 신뢰도가 높은 것으로 나타났다.
2) SWAT 모형을 이용하여 미래 기후변화 시나리오만 적용한 시나리오 1과 기후변화와 토지이용변화를 모두 적용한 시나리오 2를 모의하였으며, SWAT-CUP 결과 매개변수를 적용하여 미래의 유출량 변화를 평가하였다.
3) WHAT 시스템을 활용하여 시나리오 1과 시나리오 2의 미래 유출량 자료를 기저유출과 직접 유출로 분리하고 기후변화를 고려하였을 경우와 기후변화와 토지이용변화를 모두 고려하였을 경우의 기저유출 변화를 비교⋅분석하였다(Fig. 1).
CLUE-S 모형의 적용성을 평가하기 위하여 2000년의 토지 이용도로부터 모의된 2010년의 토지이용도를 환경부의 2010년 토지이용도와 비교하였다. 모형의 적용성 평가에는 Kappa 값을 이용하였다.
SWAT 모형을 통해 미래 장기유출을 모의하는데 앞서 SWAT-CUP을 이용하여 모형 매개변수의 최적화 작업을 수행하였다. 매개변수는 민감도 분석을 통해 P-value가 0.
Table 7는 SWAT 모형으로 모의한 시나리오 1과 시나리오 2의 미래 유출량 자료 (2020s, 2030s, 2040s)를 WHAT 시스템에 적용하여 기저유출을 분리하고 연별, 10년 평균 기저유출량과 BFI를 산정한 결과를 제시하였다.
세 개 토지이용의 일치율이 낮게 나온 이유는 이 3가지의 토지이용 변화를 대변할 적절한 토지이용변화요소의 부재로 인해 발생한 것으로 판단된다. 그러나 이 토지이용의 면적은 전체 면적의 약 11%로 큰 비율을 차지하지 않으며 Kappa 값이 신뢰도가 있다고 판단되므로 추가적인 보정 없이 매개변수를 그대로 적용하여 미래 토지이용을 모의하였다.
입력 자료로 기상자료는 갑천 유역 내 위치한 대전관측소와 금산관측소의 관측자료를 기상청에서 제공하는 자료를 이용하여 구축하였다. 또한 미래 장기 유출 해석에는 기후변화 시나리오를 적용하였다. 수치표고모형 (Digital Elevation Model, DEM)은 국립지리원에서 제공하는 수치지도 (1:5,000)을 이용하여 구축하였으며, 토양도는 농촌진흥청 농업과학기술원에서 제공하는 개략토양도 (1:50,000)을 사용하였다.
또한 지역 특성 자료를 이용하여 토지이용 및 면적의 변화에 영향을 주는 다양한 토지변화요소를 사용자가 설정할 수 있으며 이에 따른 토지이용별 회귀분석을 진행하여 얻은 결과를 토지변화예측을 위한 입력자료로 사용한다. 본 연구에서는 총 7가지 (경사향, 경사도, DEM, 인구밀도, 인구, 도로까지의 거리, 하천까지의 거리)를 지역 특성 자료로 설정하였다.
따라서 본 연구는 금강수계의 갑천 유역을 대상으로 미래 토지이용변화 및 기후변화에 따른 기저유출 특성을 파악하기 위해 수행되었다. 미래의 기저유출을 분석하기 위해서 2020s, 2030s, 2040s로 나누어 분석하였으며, 현재 토지이용도에 기후변화만 적용한 시나리오 1과 미래토지이용도와 기후변화를 모두 적용한 시나리오 2로 구분하여 분석을 진행하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다.
미래토지이용을 모의하기에 앞서 변환탄성계수와 변환행렬 값의 적합성을 판단하기 위해 2010년 환경부 토지이용도와 CLUE-S를 통해 생성한 2010년 토지이용도를 비교하였다. 그 결과 산림지역 90.
본 연구에서는 SWAT 모형을 통해 모의된 미래 유출량 자료를 활용하여 월별로 기저유출을 분리한 후 3∼5월을 봄, 6∼8월을 여름, 9∼11월을 가을, 12월∼2월을 겨울로 구분하여 계절별 기저유출을 예측하였다.
본 연구에서는 기후변화 시나리오만 적용한 경우인 시나리오 1과 기후변화 시나리오와 미래 토지이용도를 적용한 시나리오 2 두 가지의 시나리오를 적용하였으며, 2020년∼2029년 (2020s), 2030년∼2039년 (2030s), 2040년∼2049년 (2040s) 총 3개의 기간으로 구분하여 미래기간에 대한 갑천 유역 유출 특성을 비교 분석하였다.
또한 지역 특성 자료를 이용하여 토지이용 및 면적의 변화에 영향을 주는 다양한 토지변화요소를 사용자가 설정할 수 있으며 이에 따른 토지이용별 회귀분석을 진행하여 얻은 결과를 토지변화예측을 위한 입력자료로 사용한다. 본 연구에서는 총 7가지 (경사향, 경사도, DEM, 인구밀도, 인구, 도로까지의 거리, 하천까지의 거리)를 지역 특성 자료로 설정하였다. 이와 같은 토지변화요소 자료를 생성한 후 SPSS 통계프로그램을 이용하여 토지이용별로 토지변화요소에 대한 회귀분석을 진행하였으며, 분석결과 얻어진 회귀계수를 CLUE-S의 입력자료로 사용하였다.
CLUE-S 모형의 입력자료로 사용하기 위한 토지이용 자료는 환경부 환경공간정보서비스에서 제공하는 2000년과 2010년의 중분류 토지이용도를 이용하였다. 여기서 23개의 중분류 토지이용을 모두 적용시킬 경우, 모형이 구동되지 않는 한계가 있으므로 토지이용 분류를 7개의 대분류로 재분류하였다.
본 연구에서는 3 가지의 기저유출 분리방법 중 유역 내 대수층의 특성을 고려할 수 있는 Eckhardt filter 방법을 사용하였다. 이 때 유역 내 대수층의 특성에 가장 적합한 BFI_max를 결정하기 위해 갑천 유역의 토양도를 NRCS 토양분류 방법을 이용해 A, B, C, D의 토양군으로 구분하였다. 갑천 유역은 투수율이 좋은 A와 B군이 전체 유역에서 91.
이에 본 연구의 목적은 기후변화 및 토지이용변화를 고려하였을 때의 미래 시나리오를 구성하여 수문 특성을 분석한 후 기저유출의 특성을 분석하는데 있다. 이를 위하여 갑천 유역을 대상으로 CLUE-S 모형을 이용한 토지이용변화 및 기후변화 시나리오를 SWAT 모형에 적용하여 미래의 유출량 변화를 평가한 후 WHAT 시스템을 이용하여 미래의 기저유출 특성을 분석하였다.
본 연구에서는 갑천 유역에 대한 미래 토지이용변화 및 기후변화에 따른 기저유출량의 변화 분석을 위해 SWAT 모형을 활용하였다. 이를 위해 현재의 토지이용이 미래에도 유지된다는 가정으로 미래 기후변화만 적용했을 때인 시나리오 1과 미래의 토지이용 변화와 기후변화를 모두 고려한 시나리오 2로 나누어 비교 분석하였으며, 모의기간은 2020s (2020-2029), 2030s (2030-2039), 2040s (2040-2049)로 나누어 분석하였다. 입력 자료로 기상자료는 갑천 유역 내 위치한 대전관측소와 금산관측소의 관측자료를 기상청에서 제공하는 자료를 이용하여 구축하였다.

대상 데이터

CLUE-S 모형의 입력자료로 사용하기 위한 토지이용 자료는 환경부 환경공간정보서비스에서 제공하는 2000년과 2010년의 중분류 토지이용도를 이용하였다. 여기서 23개의 중분류 토지이용을 모두 적용시킬 경우, 모형이 구동되지 않는 한계가 있으므로 토지이용 분류를 7개의 대분류로 재분류하였다.
이처럼 갑천 유역은 지난 20년동안 도시화와 녹지조성에 따른 토지이용변화와 강수량 변화 등의 기후변화가 꾸준하게 발생한 지역이다. 따라서 본 연구에서는 갑천 유역을 미래의 토지이용 및 기후변화를 모두 고려하고 이에 따른 기저유출 특성을 분석하기에 적합한 지역으로 판단하여 본 연구의 대상지역으로 선정하였다.
매개변수 보정을 위해 환경부 물환경정보시스템의 수질총량측정망 갑천A 지점의 8일 간격 유량 측정 자료를 사용하였으며 보정기간은 2009년∼2011년으로 검정기간은 2012년∼2014년으로 하였다.
본 연구에서는 APEC 기후센터에서 상세화 및 편의보정하여 제공하는 KMA-12.5km 모델을 이용한 RCP 4.5 시나리오 자료를 사용하였다. 현재로부터 먼 미래일수록 기후변화 시나리오의 불확실성이 증가된다는 점을 고려하여 기후변화 시나리오 자료의 전체 기간인 2010년-2100년 중 2020년대에서 2040년대까지의 자료를 이용하여 미래 유출을 모의하였다.
연구대상지역인 갑천 유역 (Fig. 2)은 금강 수계에 위치하며 대전광역시, 계룡시, 논산시, 금산군을 포함하고 있다. 유역면적은 647.
이를 위해 현재의 토지이용이 미래에도 유지된다는 가정으로 미래 기후변화만 적용했을 때인 시나리오 1과 미래의 토지이용 변화와 기후변화를 모두 고려한 시나리오 2로 나누어 비교 분석하였으며, 모의기간은 2020s (2020-2029), 2030s (2030-2039), 2040s (2040-2049)로 나누어 분석하였다. 입력 자료로 기상자료는 갑천 유역 내 위치한 대전관측소와 금산관측소의 관측자료를 기상청에서 제공하는 자료를 이용하여 구축하였다. 또한 미래 장기 유출 해석에는 기후변화 시나리오를 적용하였다.
5 시나리오 자료를 사용하였다. 현재로부터 먼 미래일수록 기후변화 시나리오의 불확실성이 증가된다는 점을 고려하여 기후변화 시나리오 자료의 전체 기간인 2010년-2100년 중 2020년대에서 2040년대까지의 자료를 이용하여 미래 유출을 모의하였다.

데이터처리

CLUE-S 모형을 이용하여 토지이용변화를 모의하는데 사회⋅정책⋅지형적 인자를 고려하기 위해 7가지의 토지변화 요소 (경사향, 경사도, DEM, 인구밀도, 인구, 도로까지의 거리, 하천까지의 거리)를 결정하였으며, 이를 이용한 토지이용별 회귀분석을 수행하여 회귀계수 β값을 산정하였다.
, 2002). 그러나 모든 회귀식이 적합하지 않을 수 있으므로 각 토지이용별 회귀 분석의 적합성을 검증하기 위하여 ROC (Receiver Operation Characteristic) curve 분석을 진행하였다.
본 연구에서는 총 7가지 (경사향, 경사도, DEM, 인구밀도, 인구, 도로까지의 거리, 하천까지의 거리)를 지역 특성 자료로 설정하였다. 이와 같은 토지변화요소 자료를 생성한 후 SPSS 통계프로그램을 이용하여 토지이용별로 토지변화요소에 대한 회귀분석을 진행하였으며, 분석결과 얻어진 회귀계수를 CLUE-S의 입력자료로 사용하였다.

이론/모형

β값을 사용하는데 있어 회귀분석의 적합성을 판단하기 위하여 ROC curve를 이용하였다.
1) 본 연구에서는 SWAT 모형을 활용하여 유역의 유량 모의 및 검⋅보정을 진행하였다.
SWAT 모형을 이용하여 모의된 미래의 유량자료 (2020s, 2030s, 2040s)를 직접유출과 기저유출로 분리하기 위하여 전 세계적으로 널리 활용되고 있는 WHAT 시스템을 활용하였다. WHAT 시스템은 유량자료로부터 기저유출 분리하기 위해 개발된 모델로 사용자 편의를 위해 웹기반으로 개발되었다(Lim et al.
, 2015). SWAT-CUP은 5개의 알고리즘 (SUFI-2, PARASOL, MCMC, PSO, GLUE)을 이용하여 SWAT모형을 보정한다. Ryu et al.
WHAT 시스템은 Local Minimum Method, BFLOW filter (Lyne and Hollick, 1979), Eckhardt filter (Eckhardt, 2005) 총 3 개의 기저유출 분리 방법을 이용한다. Local Minimum Method 방법은 수문곡선이 감소하였다가 증가되는 지역적인 최소값을 연결하여 기저유출을 분리하는 방법이다.
갑천 유역에서의 미래 장기 유출을 모의하기 위하여 RCP 시나리오를 사용하였다. RCP시나리오는 기후변화에 관한 정부간 협의체(IPCC)의 제 5차 평가보고서 (5th Assessment Report, AR5)에서 발표한 표준 온실가스 배출 시나리오이며, 온실가스 농도 변화에 따라 RCP 2.
토지이용도는 환경부 환경공간정보서비스에서 제공하는 2010년 중분류 토지이용도 (1:50,000)을 이용하였다. 또한 미래 장기 유출 해석에는 CLUE-S 모델을 통해 구축한 토지이용도 (2020yr, 2030yr, 2040yr)를 이용하였다.
74로 비교적 높은 적합성을 나타냈다(Table 4). 모든 토지이용에서 높은 적합성을 보였으므로 이에 대한 회귀분석 결과를 CLUE-S 모델에 반영하였다.
CLUE-S 모형의 적용성을 평가하기 위하여 2000년의 토지 이용도로부터 모의된 2010년의 토지이용도를 환경부의 2010년 토지이용도와 비교하였다. 모형의 적용성 평가에는 Kappa 값을 이용하였다. Kappa 값은 실측 자료와 모의된 자료 사이의 유사성을 평가하는 변량이며(Hagen, 2002) 토지이용변화의 모의결과를 평가하는데 이용된다.
25 로 BFI_max값을 제안하였다(Eckhardt, 2005). 본 연구에서는 3 가지의 기저유출 분리방법 중 유역 내 대수층의 특성을 고려할 수 있는 Eckhardt filter 방법을 사용하였다. 이 때 유역 내 대수층의 특성에 가장 적합한 BFI_max를 결정하기 위해 갑천 유역의 토양도를 NRCS 토양분류 방법을 이용해 A, B, C, D의 토양군으로 구분하였다.
, 1998). 본 연구에서는 갑천 유역에 대한 미래 토지이용변화 및 기후변화에 따른 기저유출량의 변화 분석을 위해 SWAT 모형을 활용하였다. 이를 위해 현재의 토지이용이 미래에도 유지된다는 가정으로 미래 기후변화만 적용했을 때인 시나리오 1과 미래의 토지이용 변화와 기후변화를 모두 고려한 시나리오 2로 나누어 비교 분석하였으며, 모의기간은 2020s (2020-2029), 2030s (2030-2039), 2040s (2040-2049)로 나누어 분석하였다.
또한 미래 장기 유출 해석에는 기후변화 시나리오를 적용하였다. 수치표고모형 (Digital Elevation Model, DEM)은 국립지리원에서 제공하는 수치지도 (1:5,000)을 이용하여 구축하였으며, 토양도는 농촌진흥청 농업과학기술원에서 제공하는 개략토양도 (1:50,000)을 사용하였다. 토지이용도는 환경부 환경공간정보서비스에서 제공하는 2010년 중분류 토지이용도 (1:50,000)을 이용하였다.
, 2013). 시나리오의 상세화 과정 및 편의 보정에는 확률분포함수 없이 모의 및 관측 자료의 실제 분포를 직접 사용하여 오차를 줄여 정확한 편의보정을 할 수 있는 (Gudmundsson et al., 2012) 비모수적 분위사상법 (Nonparameteric Quantile Mapping)을 활용하였다. 현재 APEC 기 후센터에서 생성한 기후변화 시나리오 자료는 Choi et al.
이에 따라 본 연구에서는 SUFI-2 알고리즘을 이용하여 SWAT모형의 매개변수 보정을 진행하였다.
매개변수 보정을 위해 환경부 물환경정보시스템의 수질총량측정망 갑천A 지점의 8일 간격 유량 측정 자료를 사용하였으며 보정기간은 2009년∼2011년으로 검정기간은 2012년∼2014년으로 하였다. 적용성 평가는 결정계수 (Coefficient of determination, R²)와 유효지수 (Nash and Sutcliffe Efficiency, NSE)를 사용하였다. 여기서 O_n은 n번째 실측값이며 S_n은 n번째 모의값이고, #는 모든 실측값의 평균값이며 #는 모의값의 평균값을 의미한다.
수치표고모형 (Digital Elevation Model, DEM)은 국립지리원에서 제공하는 수치지도 (1:5,000)을 이용하여 구축하였으며, 토양도는 농촌진흥청 농업과학기술원에서 제공하는 개략토양도 (1:50,000)을 사용하였다. 토지이용도는 환경부 환경공간정보서비스에서 제공하는 2010년 중분류 토지이용도 (1:50,000)을 이용하였다. 또한 미래 장기 유출 해석에는 CLUE-S 모델을 통해 구축한 토지이용도 (2020yr, 2030yr, 2040yr)를 이용하였다.

성능/효과

미래 토지이용변화를 모의한 결과 2010년에서 2040년까지 농업과 산림지역은 지속적으로 감소하는 경향을 보였으며 나머지 토지이용은 증가하는 경향을 보였다.
3) 미래 강우-유출 모의 결과를 유황별로 분석하였을 때, 홍수량의 경우 시나리오 1에 비해 시나리오 2에서 높은 유출량을 나타내었으며, 나머지 유황에서는 시나리오 1에서 시나리오 2에 비해 더 높은 유출량을 나타내었다.
4) 연별 기저유출 분석 결과 2020s에 비해 2040s에 전체적인 기저유출량은 증가하였으나 오히려 기저유출의 기여도는 작아지는 것으로 나타났다. 또한 계절별 기저유출 분석 결과 전반적으로 여름철 기저유출량이 다른 계절에 비해 높게 나타났으나 기저유출의 기여도는 오히려 낮게 나타났다.
9에서 1 사이인 경우 매우 높은 적합성을 가지는 회귀식, 1인 경우 완벽한 적합성을 가지는 회귀식으로 구분하였다. ROC curve를 분석한 결과 도시, 산림, 습지에 대해서는 0.9 이상으로 매우 높은 적합성을 나타냈으며, 농지, 나지, 수역에 대해서는 0.8 이상, 초지에서는 0.74로 비교적 높은 적합성을 나타냈다(Table 4). 모든 토지이용에서 높은 적합성을 보였으므로 이에 대한 회귀분석 결과를 CLUE-S 모델에 반영하였다.
1 이하인 8개의 매개변수를 선정하였으며 선정된 매개변수는 Table 3과 같다. 갑천 유역의 2009년부터 2011년까지의 8일 간격 실측 유량자료와 선정된 매개변수를 이용하여 SWAT 모형을 보정한 모의값은 실측값에 대해 R²는 0.74, NSE는 0.73으로 W. Me et al. (2015)이 제시한 기준으로 매우 높은 적용성을 나타내었다. 이 매개변수를 이용하여 2012년부터 2014년까지를 검정한 결과 R²는 0.
1) 본 연구에서는 SWAT 모형을 활용하여 유역의 유량 모의 및 검⋅보정을 진행하였다. 그 결과 보정기간과 검정 기간의 R²와 NSE 모두 0.7 이상으로 매우 높은 적용성을 보였으며, 이 때의 매개변수를 미래의 강우-유출을 모의 시에 그대로 반영하였다.
미래토지이용을 모의하기에 앞서 변환탄성계수와 변환행렬 값의 적합성을 판단하기 위해 2010년 환경부 토지이용도와 CLUE-S를 통해 생성한 2010년 토지이용도를 비교하였다. 그 결과 산림지역 90.8%, 도시지역 70.7%, 농업지역 59.3%, 수역에서 50.1%의 일치율을 나타냈다. 그러나 초지와 습지, 그리고 나지에서는 상대적으로 일치율이 낮게 나타내며 Kappa 값은 0.
이러한 결과는 기후변화 뿐만 아니라 도시의 면적이 증가하고 농경지의 면적이 감소하게 되는 토지이용변화가 고려되었기 때문으로 판단된다. 따라서 미래 유출량 평가시에는 기후변화만 고려하는 것보다는 기후변화와 토지이용의 변화를 모두 고려하는 것이 더욱 합리적인 결과를 나타낼 것으로 판단된다.
4) 연별 기저유출 분석 결과 2020s에 비해 2040s에 전체적인 기저유출량은 증가하였으나 오히려 기저유출의 기여도는 작아지는 것으로 나타났다. 또한 계절별 기저유출 분석 결과 전반적으로 여름철 기저유출량이 다른 계절에 비해 높게 나타났으나 기저유출의 기여도는 오히려 낮게 나타났다. 반면 겨울철인 12월의 경우 기저유출의 기여도가 가장 높게 산정되는 것으로 나타났다.
이러한 결과는 평균 연강수량이 2020s에 비해 2040s에 약 400 mm 증가하였기 때문으로 보여진다. 또한 전체 기간동안 시나리오 1에 비하여 시나리오 2의 기저유출량과 기저유출의 기여도는 모두 감소하는 것으로 나타난다. 이와 함께 2020s에서 2040s까지 시간이 흐를수록 두 가지 시나리오의 기저유출량 차이가 점차 증가하는 것으로 나타난다.
또한, 2030s의 홍수기는 2020s와 마찬가지로 시나리오 1에 비해 시나리오 2에서 더 많은 유출량을 나타냈으며, 풍수기, 평수기, 저수기, 갈수기에서는 시나리오 1이 전체적으로 더 많은 유출량을 보였다.
특히 모든 기간에서 여름의 기저유출량이 다른 계절에 비해 크게 나타났으며, 가장 기저유출량이 작은 계절은 겨울철로 여름과 겨울의 기저유출량은 약 4배정도의 차이를 나타냈다. 모든 기간에서 전반적으로 가을과 겨울의 BFI가 봄과 여름에 비해 큰 값을 나타내었으며, 이 중 여름철인 7월과 8월에 기저유출량은 가장 많은 양으로 산정되지만 기저유출의 기여도는 여름에 가장 낮게 산정된다. 이러한 결과는 우리나라의 강우특성으로 인한 것으로 보여진다.
2) CLUE-S 모형을 사용하여 갑천 유역의 미래 토지이용을 예측하였다. 모형의 예측 정확성은 Kappa value를 통해 평가하였으며, 그 결과 모형의 신뢰도가 높은 것으로 나타났다. 실측 자료인 2010년 토지이용도에 비해 미래의 토지이용은 농지와 산림이 꾸준히 감소하는 경향을 보였으며, 도시와 초지는 꾸준히 증가하는 경향을 보였다.
분석결과 과거 20년의 연평균기온은 12.1 ºC였고, 최근 20년의 연평균기온은 13.0 ºC로 연평균기온이 약 0.9 ºC 상승했으며 특히 2월의 월평균기온은 최대 1.6 ºC까지 상승하였다.
모형의 예측 정확성은 Kappa value를 통해 평가하였으며, 그 결과 모형의 신뢰도가 높은 것으로 나타났다. 실측 자료인 2010년 토지이용도에 비해 미래의 토지이용은 농지와 산림이 꾸준히 감소하는 경향을 보였으며, 도시와 초지는 꾸준히 증가하는 경향을 보였다. 이는 도시화로 인해 도시 비율이 증가하면서 2000년대 이후로 진행된 도시녹화 사업에 따라 초지 비율이 증가하는 경향이 모형에 반영된 것으로 판단된다.
연구 결과 2020s, 2030s, 2040s의 기간 모두 계절별로 큰 차이를 나타냈다. 특히 모든 기간에서 여름의 기저유출량이 다른 계절에 비해 크게 나타났으며, 가장 기저유출량이 작은 계절은 겨울철로 여름과 겨울의 기저유출량은 약 4배정도의 차이를 나타냈다.
반면 겨울철인 12월의 경우 기저유출의 기여도가 가장 높게 산정되는 것으로 나타났다. 연별/계절별 모두 전체 기간동안 시나리오 1에 비하여 시나리오 2의 기저유출량과 기저유출의 기여도가 모두 낮게 산정되는 것으로 나타났다. 이는 토지이용변화에 따라 투수층의 면적이 감소하여 지표유출이 증가하였기 때문으로 판단된다.
(2015)이 제시한 기준으로 매우 높은 적용성을 나타내었다. 이 매개변수를 이용하여 2012년부터 2014년까지를 검정한 결과 R²는 0.76, NSE는 0.72으로 높은 적용성을 나타내었다.
이를 통해 기후변화 뿐만 아니라 토지이용의 변화도 기저유출의 기여도를 평가하는 데 영향을 준다고 판단할 수 있다. 이에 따라 우리나라와 같이 계절에 따라 뚜렷한 기후의 차이를 가지며 토지이용이 꾸준히 변화하는 지역을 대상으로 기저유출을 분석할 때에는 연 단위의 기저유출 분리보다는 계절별 기저유출 분리가 상대적으로 합리적일 것으로 보이며, 기후변화만 적용했을 때에 비해 기후변화와 토지이용변화를 모두 고려하여 기저유출을 분리하는 것이 더욱 합리적일 것으로 판단된다.
이와 같은 결과에 따라 기후변화만 고려할 때에 비해 기후변화와 토지이용변화를 모두 고려하였을 때의 첨두유량이 크게 나타나는 것으로 예측되었다. 이러한 결과는 기후변화 뿐만 아니라 도시의 면적이 증가하고 농경지의 면적이 감소하게 되는 토지이용변화가 고려되었기 때문으로 판단된다.
전체 연구기간 동안 두 가지 시나리오의 기저유출량을 비교한 결과 기저유출량의 차이는 최소 5,800∼16,800 천톤/yr로 나타났다.
전체적인 기저유출의 양은 2020s에 비해 2040s에 증가하는 경향을 나타내고 있으나 기저유출의 기여도는 오히려 2040s에 감소하는 것으로 나타난다. 이는 2040s에 하천유량 전체는 다양한 요인에 의해 증가하였으나 하천유량에 대한 기저유출의 기여도는 다른 기간에 비해 오히려 작아졌다는 것을 보여준다.
증가하는 경향의 토지이용은 도심, 초지, 습지, 나지, 수역이다. 초지가 15.15%로 가장 크게 증가하는 경향을 보였으며 습지, 도시, 수역, 나지 순으로 각각 2.78%, 1.51%, 0.35%, 0.15%의 증가율을 보였다(Table 5).
특히 모든 기간에서 여름의 기저유출량이 다른 계절에 비해 크게 나타났으며, 가장 기저유출량이 작은 계절은 겨울철로 여름과 겨울의 기저유출량은 약 4배정도의 차이를 나타냈다.

후속연구

그러나 본 연구의 목적은 하천의 유량 및 기저유출량은 기후변화와 토지이용변화를 모두 고려하였을 때의 미래 시나리오를 구성하여 수문 특성 및 기저유출의 특성을 분석하고, 미래 수문 분석시에 토지이용의 변화를 고려해야함을 제시하는 것이다. 따라서 앞으로 토지이용이 급격하게 발생하는 유역에 대한 연구를 진행할 경우에는 토지이용의 변화와 기후변화를 모두 고려하여 연구를 진행해야할 것으로 판단된다. 뿐만 아니라 계절에 따라 뚜렷한 기후의 차이를 가지는 국내에서 기저유출을 분석할 경우에는 연별 기저유출 분석보다는 계절별 기저유출 분석이 비교적 합리적인 결과를 나타낼 것으로 판단된다.
본 연구의 결과는 향후 다양한 토지이용변화와 기후변화를 고려한 갑천 유역에서의 기저유출 특성을 파악하는 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이며 향후 토지이용변화가 급격하게 이루어진 유역에서 가뭄이나 건기 시 효율적인 하천 관리 방안을 수립하는데 방향을 제시할 수 있을 것이라 판단 된다. 또한 토지이용과 기후변화를 고려한 모델링 기법을 이용하여 유역의 기저유출 특성을 분석하였으므로 향후 국내 다른 유역의 기저유출 특성을 분석하는데 있어 선행자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 결과는 향후 다양한 토지이용변화와 기후변화를 고려한 갑천 유역에서의 기저유출 특성을 파악하는 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이며 향후 토지이용변화가 급격하게 이루어진 유역에서 가뭄이나 건기 시 효율적인 하천 관리 방안을 수립하는데 방향을 제시할 수 있을 것이라 판단 된다. 또한 토지이용과 기후변화를 고려한 모델링 기법을 이용하여 유역의 기저유출 특성을 분석하였으므로 향후 국내 다른 유역의 기저유출 특성을 분석하는데 있어 선행자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	이상기후 현상 중 가장 뚜렷이 나타나는 현상은?	, 2007). 이상기후 현상 중에 가장 뚜렷이 나타나는 현상은 물 순환과정의 변화이며(Choi et al., 2008), 도시화와 같은 토지이용의 변화는 물 순환 변화를 가중시킨다(Park et al.
	기상이변에 따른 피해가 점차 증가하고 매년 발생 되는 이유는?	전 세계적으로 홍수, 태풍, 극심한 가뭄, 폭염 등 기상이변에 따른 피해는 매년 되풀이되며, 피해규모 또한 점차 증가하고 있다. 이러한 기후변화 현상은 온실가스의 증가와 함께 도시화와 같은 지역적 요인에 따라 발생한다(Koo et al., 2007).
	도시화와 같은 토지이용의 변화는 어떤 것을 가중시키는가?	이상기후 현상 중에 가장 뚜렷이 나타나는 현상은 물 순환과정의 변화이며(Choi et al., 2008), 도시화와 같은 토지이용의 변화는 물 순환 변화를 가중시킨다(Park et al., 2009).

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저자의 다른 논문 :

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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