[논문]평화의댐 장기 유출과 수질 모의를 위한 GSSHA 모형의 적용

장석환; 오경두; 조준원

doi:10.3741/jkwra.2020.53.5.357

초록
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미계측 유역의 수문순환이나 수질을 모의하는 것은 매우 어려운 것이 현실이며 특히 장기간에 걸쳐 모의를 해야 하는 경우에는 더욱 그러하다. 본 연구에서는 미계측 유역인 평화의댐 유역을 대상으로 물리적인 과정 기반의 분포형 수문 모형 GSSHA의 장기 유출과 수질 모의에 대한 적용성을 검토하였다. 분포형 유역 모형 GSSHA를 평화의댐 유역에 적용하여 유량과 수질 모의치를 실측치와 비교한 결과 소규모 호우로부터의 첨두유량을 과대하게 모의하거나 실측된 수질 자료와 일부 구간에서 다른 경향성을 보이는 등 일부 불일치하는 사항들이 나타났으나 모의된 주요 호우의 첨두유량과 기저유출의 전반적인 수문곡선 형태는 비교적 양호한 것으로 나타나 실무에서의 적용 가능성이 있는 것으로 판단하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

It is usually not easy to simulate the hydrologic cycle or water quality for ungaged watersheds, especially for long-term simulation. In this paper we evaluated the applicability of GSSHA, a process-based distributed hydrologic model, for the long-term discharge and water quality simulation for the ...

It is usually not easy to simulate the hydrologic cycle or water quality for ungaged watersheds, especially for long-term simulation. In this paper we evaluated the applicability of GSSHA, a process-based distributed hydrologic model, for the long-term discharge and water quality simulation for the ungaged Peace dam watershed. From the comparative analysis of the simulated discharge and water quality series with measured ones, we concluded that with its overall fair performance on simulating hydrograph patterns of the peak discharges and base flows for major storms the GSSHA model showed some possibility to be used as a watershed model even with its overestimation of peak discharges for small storms and different trends of simulated water quality from measured ones for some periods.

주제어

표/그림 (18)

그림 Fig. 1. Study site: the Peace dam watershed
그림 Fig. 2. Hourly rainfall data at the Mahyun and Imnam AWSs
그림 Fig. 3. Hourly air temperature at the Bukchoonchun weather station
그림 Fig. 4. Hourly atmospheric pressure at the Bukchoonchun weather station
그림 Fig. 5. Hourly relative humidity at the Bukchoonchun weather station
그림 Fig. 6. Hourly wind speed at the Bukchoonchun weather station
그림 Fig. 7. Hourly cloud cover at the Bukchoonchun weather station
표 Table 3. TN parameter values from Peace dam watershed calibration
표 Table 4. TP parameter values from Peace dam watershed calibration
표 Table 1. Infiltration parameter values from Peace dam watershed calibration
표 Table 2. Groundwater parameter values from Peace dam watershed calibration
그림 Fig. 8. GSSHA model for the Peace dam watershed
그림 Fig. 9. Simulated discharge hydrograph at the Peace dam
그림 Fig. 10. Simulated and measured inflow series at the Peace dam
표 Table 5. Statistical performance evaluation for simulated flow series at the Peace dam
그림 Fig. 11. Simulated and measured TN at the Peace dam
그림 Fig. 12. Simulated and measured TP at the Peace dam
표 Table 6. Statistical performance evaluation for simulated contaminant series at the Peace dam (Unit: mg · L^-1)

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 북한강 상류에 위치한 미계측 유역인 평화의댐 유역을 대상으로 유역 유출과 수질 모의를 통하여 분포형 유역 모형인 GSSHA 모형의 적용 가능성을 검토하였다. 이를 위하여 평화의댐 유역에 대한 수치표고모형(DEM)과 토양, 토지피복 주제도를 이용하여 GSSHA 모형의 매개변수를 추출하였고 2017년 강우와 기상, 유량, 수질 자료 등을 이용하여 매개변수의 보정을 수행하였다.
본 연구에서는 사실상 미계측 유역에 해당하는 평화의댐 유역의 장기 유출과 수질 모의에 대한 적용 가능성을 검토하여 분포형 유역 모형의 연구와 실무 적용에 대한 관심을 제고하는 계기로 삼고자 하였다.
그런데 앞으로는 강우유출과 더불어 수질을 동시에 연계하여 모의할 수 있는 유역 모형에 대한 수요가 더욱 증가할 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 강우와 유역에 대한 정보가 부족하여 사실상 미계측 유역에 해당하지만 유량과 수질 모의 결과에 대한 보정과 검정이 가능한 평화의댐을 대상으로 분포형 모형 GSSHA의 장기 유출과 수질 모의에 대한 적용 가능성을 검토하고자 한다.

제안 방법

계산 셀의 수가 많아지면 장기 유출 해석과 같이 오랜 기간에 대해 모의하는 경우 계산 시간이 비현실적으로 길어지기 때문에 계산 결과가 적정한 범위 내에 있다면 계산 셀의 수를 최소화하는 것이 바람직하다. 본 연구에서는 유량 모의 결과가 안정적으로 수렴하는 범위 내에서 격자의 크기를 점차 늘려가면서 적정한 격자의 크기를 시행착오법으로 구하였다. 모형의 실행 시간은 HP Z800 워크스테이션(24GB RAM, Intel Xeon 3.
본 연구에서는 북한강 상류에 위치한 미계측 유역인 평화의댐 유역을 대상으로 유역 유출과 수질 모의를 통하여 분포형 유역 모형인 GSSHA 모형의 적용 가능성을 검토하였다. 이를 위하여 평화의댐 유역에 대한 수치표고모형(DEM)과 토양, 토지피복 주제도를 이용하여 GSSHA 모형의 매개변수를 추출하였고 2017년 강우와 기상, 유량, 수질 자료 등을 이용하여 매개변수의 보정을 수행하였다. 보정된 매개변수를 이용하여 2017년부터 2018년까지 2년 동안에 대한 강우유출과 수질을 모의하여 측정된 자료와 비교 평가하였다.

대상 데이터

강우자료는 Fig. 2와 같이 기상청 기상자료개방포털에서 무인자동관측소(Automatic Weather Station)인 마현관측소(위도: 38.2747°, 경도: 127.553°)와 임남관측소(위도: 38.2806°,경도: 127.8647°)의 2017년과 2018년 시강우량을 다운로드받아 이용했으며 티센 방법에 의해 유역 내에 공간적으로 분포시켰다. 2017년 마현관측소와 임남관측소에 내린 강우량은 각각 1,106.
기온과 대기압, 상대습도, 풍속, 운량 등의 기상자료는 북춘천관측소의 시자료를 다운로드 받아 이용하였다(Figs. 3~7).
3~7). 모형의 보정과 검정을 위한 평화의댐 지점에서의 유량자료는 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 제공하는 화천댐일유량에 유역 면적비를 적용하여 구하였다. 평화의댐 지점 유량도 제공되지만 자료의 신뢰성이 낮은 것으로 판단하였다.
임남댐 건설 이후 임남댐 상류로부터의 자연유출량은 사실상 없는 상태이기 때문에 임남댐 상류부의 자연유출량은 배제하여 모의하였다. 수질은 부영양화를 일으키는 주원인 물질인 총질소(TN)와 총인(TP)을 모의하였으며 모형 보정과 검정을 위한 자료는 환경부 물환경정보시스템에서 2017년과 2018년 평화의댐1 지점의 수질 측정 자료를 다운로드 받아 이용하였다.
유역면적은 834 km²로 유역출구점인 평화의댐은 38°12'50.4'' N, 127°50' 48.48'' E에 위치하고 있다. 유역의 토양은 모래가 섞인 실트질 토양(SM)이 92%를 차지하고 있으며 그 외에 무기질 실트 토양(ML) 4%, 유기질 실트 토양(OL) 2% 등이 분포하고 있다.
평화의댐1 지점 수질측정자료는 월 1회 측정한 자료가 가용한데 2017년 2월과 2018년 1월, 2월은 결측되었다. 수질측정자료는 비연속측정(grab sampling)인 반면에 수질 모의치는 연속된 자료이기 때문에 NSE나 PBIAS에 의한 평가가 제한된다.

데이터처리

이를 위하여 평화의댐 유역에 대한 수치표고모형(DEM)과 토양, 토지피복 주제도를 이용하여 GSSHA 모형의 매개변수를 추출하였고 2017년 강우와 기상, 유량, 수질 자료 등을 이용하여 매개변수의 보정을 수행하였다. 보정된 매개변수를 이용하여 2017년부터 2018년까지 2년 동안에 대한 강우유출과 수질을 모의하여 측정된 자료와 비교 평가하였다. 이를 통하여 얻어진 결론은 다음과 같다.
수질측정자료는 비연속측정(grab sampling)인 반면에 수질 모의치는 연속된 자료이기 때문에 NSE나 PBIAS에 의한 평가가 제한된다. 이에 따라 본 연구에서는 일정 기간별로 수질측정치와 모의치의 평균값을 비교하였다(Table 6). 이때 모의 초기의 해가 비정상적으로 영인 상태를 유지하다가 진동한 구간인 2017년 1월부터 7월까지는 제외하고 분석하였다.

이론/모형

Table 1은 GSSHA 모형의 보정을 통하여 최종 결정한 GAR 침투모형의 토양 침투능 관련 매개변수들이며, Table 2는 지하수 유동에 관한 매개변수이고 Tables 3 and 4는 토지피복유형에 따른 비점오염물질인 총질소(TN)와 총인(TP) 거동 관련 매개변수들이다. GSSHA 모형에는 매개변수 최적화 기능이 있으나 아직까지 만족스러운 단계에는 이르지 못한 것으로 보여 본연구에서는 시행착오법에 의해 매개변수 보정을 수행하였다.
본 연구에서는 Downer and Ogden (2004)이 GSSHA 모형의 보정과 검정에 사용했던 자료분리테스트기법(sample-split test)을 채택하여 모형의 보정과 검정을 수행하였다. 2017년 기간을 모형의 매개변수 보정에 사용하고 2017년부터 2018년까지 전체 기간을 검정에 사용하는 방식이다.
첫 번째로 비포화대(vadose zone)의 토양 수분을 모의할 수 있는 기능을 네 가지로 확충하였다(Downer and Ogden, 2006). 본 연구에서는 그중에서도 비교적 적용이 단순하면서도 비강우기에 토양 공극의 수분이 빠져나가서 토양의 침투능이 회복되는 과정을 효율적으로 모의할 수 있는 GAR (Green and Ampt with Redistribution) 침투 모형을 채택하였다.
일례로 K-water Institute (2013)는 북한강 최상류지점부터 의암댐까지를 4개의 소유역으로 분할하여 임남댐 유무와 기후변화에 따른 유출량의 변화를 예측한 바 있다. 이를 위하여 SWAT 모형을 적용하였는데 모형 입력자료와 강수자료의 불확실성으로 인한 어려움을 겪은 것으로 기술하고 있다.
세 번째는 증발산량 계산 기능의 보완인데 본 연구와 같이 유역으로부터의 장기 유출을 모의할 경우에 증발산량 계산은 매우 중요한 요소가 된다. 잠재증발산량(PET)은 나지에 대한 Deardorff 방법이나 식생을 고려한 Penman-Monteith 방법에 의해 계산한다. 실제 증발산량(AET)은 Eq.

성능/효과

1) 모의된 유량계열은 주요 호우에 대해 첨두유량 크기와 그 발생 시기 그리고 기저유출의 형태 등 전체적인 수문곡선의 형태가 측정치와 비교적 잘 일치하는 것으로 판단된다. 그러나 최대 유량이 측정치 보다 과대하게 모의되고 있으며 특히 2017년과 2018년에 발생한 여러 개의 작은 규모 호우에 대해 첨두유량을 측정치 보다 과대하게 모의하는 경향을 보이고 있다.
2) 평화의댐 지점에 대해 모의된 유량 시계열 자료가 통계적으로 적정한지를 평가하기 위하여 NSE와 PBIAS 지표를 검토한 결과 모의된 시기에 따라 경향성과 오차의 만족도에 차이가 있었으며 특히 2018년에는 경향성을 판단하는NSE가 상당히 낮게 나타났는데 이는 여러 차례 발생한 소규모 호우의 첨두유량을 측정치 보다 과대하게 모의한 때문으로 판단된다.
4) 분포형 유역 모형 GSSHA를 평화의댐 유역에 적용하여 유량과 수질 모의치를 실측치와 비교한 결과 소규모 호우로부터의 첨두유량을 측정치 보다 과대하게 모의하거나 실측된 수질 자료와 일부 구간에서 다른 경향성을 보이는 등 일부 실측치와 불일치하는 사항들이 나타났으나 모의 된 주요 호우의 첨두유량과 그 발생 시기 그리고 기저유출의 형태 등 전반적인 수문곡선은 비교적 양호한 것으로 나타나 실무에서의 적용 가능성이 있는 것으로 판단하였다.
평화의댐 지점에 대해 모의된 유량계열을 살펴보면 매개변수 보정 기간인 2017년은 경향성은 좋은데 오차는 큰 것으로 나타났다. 모형의 검정 기간인 2018년은 경향성은 떨어지지만 오차는 매우 만족할만한 수준으로 나타났다.

후속연구

3) 모의된 총질소와 총인의 평균값은 측정자료와 비교할 때 어느 정도 만족할만한 수준으로 판단되나 월 1회 측정한 자료로는 수질변화 양상을 검토하기 어렵기 때문에 모의치의 신뢰성을 판단하기에는 시기상조로 보이며 추후 연속 측정된 자료와의 비교를 통한 추가적인 검토가 필요할 것으로 사료된다.
그런데 2017년과 2018년 실측된 총인 자료를 비교해보면 2017년 9월에 매우 낮았던 총인 농도는 11월까지 급격하게 증가한 후 12월에는 큰 변동이 없는 추세를 보인 반면에 2018년은 9월에는 상당히 높은 농도 상태였다가 12월까지 지속적으로 감소해가는 추세를 보이고 있어서 실측 자료 간에도 매우 다른 경향성을 보이고 있다. 이 부분은 추후 원인 규명을 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
그러나 최대 유량이 측정치 보다 과대하게 모의되고 있으며 특히 2017년과 2018년에 발생한 여러 개의 작은 규모 호우에 대해 첨두유량을 측정치 보다 과대하게 모의하는 경향을 보이고 있다. 이는 매개변수 보정이 불완전하기 때문일 수도 있지만 일 유량이라는 자료 측정의 스케일(scale)때문에 홍수의 첨두유량이 실제 보다 과소하게 평가되고 있을 가능성도 배제할 수 없어 추후 이에 대한 원인 규명과 개선을 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
그러나 월 1회 측정한 자료로는 강우유출 등에 따라 큰 폭으로 변동할 수 있는 수질변화 양상을 적절히 반영하기 어렵기 때문에 수질 변화의 경향성 등을 세밀하게 비교 평가하는 것이 불가능하다. 추후 연속 측정된 자료와의 비교를 통한 추가적인 검토가 필요할 것으로 사료된다.
모형의 검정 기간인 2018년은 경향성은 떨어지지만 오차는 매우 만족할만한 수준으로 나타났다. 특히 2018년 경향성이 크게 떨어진 것은 여러 차례 발생한 소규모 호우의 첨두유량을 측정치 보다 과대하게 모의한 때문으로 보여 추후 이에 대한 원인 규명과 이를 개선하기 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

참고문헌 (17)

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