[논문]SWAT-MODFLOW를 활용한 남한강 복하천유역의 지하수 모의 평가

한대영; 이지완; 장원진; 김성준

doi:10.3741/jkwra.2020.53.11.985

SWAT-MODFLOW를 활용한 남한강 복하천유역의 지하수 모의 평가
Groundwater evaluation in the Bokha watershed of the Namhan River using SWAT-MODFLOW 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.53 no.11, 2020년, pp.985 - 997

한대영 (건국대학교 일반대학원 사회환경플랜트공학과) , 이지완 (건국대학교 일반대학원 사회환경플랜트공학과) , 장원진 (건국대학교 일반대학원 사회환경플랜트공학과) , 김성준 (건국대학교 공과대학 사회환경공학부)

초록
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SWAT (Soil Water Assessment Tool)-MODFLOW은 준분포형 연속강우유출모형과 분포형 지하수 모형을 결합한 모델이다. 본 연구는 남한강에 위치한 복하천 유역의 지하수에 대해 SWAT과 SWAT-MODFLOW의 모의결과를 비교평가 하였다. 두 모델간의 비교에 앞서 각 모델은 유역 내 흥천 수위 관측소의 일별 유출량 자료와 율현 지하수위 관측데이터의 9년(2009 ~ 2017년)의 자료로 보정 및 검증되었다. SWAT의 경우 기저유량과 감수위에 영향을 주는 GW_DELAY, GWQMN과 ALPHA_BF를 이용하여 보정하였고 그 결과 결정계수(R²)는 0.70, Nash-sutcliffe 모델효율(NSE_Q, NSE_inQ)은 각각 0.73, -0.1을 나타냈다. SWAT-MODFLOW의 경우는 토양속성별 대수층 수리전도도(K, m/day), 비저류량(S_s, 1/m), 비산출량(S_y) 및 유효토심(m) 자료가 추가로 적용되었다. 동일 기간의 모의 결과 R², NSE_Q, NSE_inQ는 각각 0.69, 0.74, 0.51을 나타냈다. 특히, SWAT-MODFLOW 적용결과 대수층의 수리지질학적 자료 입력을 통해 저유량 모의가 상당히 개선되었다. SWAT과 SWAT-MODFLOW의 총 유출량은 각각 718.6 mm, 854.9 mm이며 기저유량은 각각 342.9 mm, 423.5 mm로 산정되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

SWAT (Soil and Water Assessment Tool)-MODFLOW (Modular Groundwater Flow) is a coupled model that linking semi-distributed watershed hydrology with fully-distributed groundwater behavior. In this study, the groundwater simulation results of SWAT and SWAT-MODFLOW were compared for Bokhacheon watershed in Namhan river basin. The models were calibrated and validated with 9 years (2009~2017) daily streamflow (Q) data of Heungcheon (HC) water level gauge station and the daily groundwater level observation data of Yulheon (YH). For SWAT, the groundwater parameters of GW_DELAY, GWQMN, and ALPHA_BF affecting baseflow and recession phase were treated. The SWAT results showed the coefficient of determination (R2) of 0.7 and Nash-Sutcliffe model efficiencies (NESQ, NSEinQ) for Q and 1/Q with 0.73 and -0.1 respectively. For SWAT-MODFLOW, the spatio-temporal aquifer hydraulic conductivity (K, m/day), specific storage (Ss, 1/m), and specific yield (Sy) were applied. The SWAT-MODFLOW showed R2, NSEQ, and NSEinQ of 0.69, 0.74, and 0.51 respectively. The SWAT-MODFLOW considerably enhanced the low flow simulation with the help of aquifer physical information. The total streamflow of SWAT and SWAT-MODFLOW were 718.6 mm and 854.9 mm occupying baseflow of 342.9 mm and 423.5 mm respectively.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. Flow chart of this study
그림 Fig. 2. Diagram of the coupled SWAT-MODFLOW model (Bailey et al., 2016)
그림 Fig. 3. Study area
그림 Fig. 4. GIS data of Bokhacheon watershed
그림 Fig. 5. The Aquifer hydraulic parameters
표 Table 1. The aquifer hydraulic properties (Steven et al., 2005)
표 Table 2. The SWAT calibrated parameters
표 Table 3. Summary of SWAT calibration and validation results for streamflow
표 Table 4. Comparison of SWAT and SWAT-MODFLOW calibration and validation results for streamflow
그림 Fig. 6. (a) SWAT versus SWAT-MODFLOW streamflows and (b) SWAT-MODFLOW groundwater level with observed ones
표 Table 5. Summary of SWAT-MODFLOW groundwater level (GWL) calibration and validation results
그림 Fig. 7. The SWAT-MODFLOW Spatial distribution Output data
표 Table 6. Comparison of SWAT and SWAT-MODFLOW for runoff components

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구는 준분포형 장기유출모형인 SWAT모형과 3차원 분포형 지하수 모형인 MODFLOW모형 두 모형을 연계한 SWAT-MODFLOW 모형을 복하천 유역(303.8 km²)내에서 토양 속성에 따른 대수층의 특성 수리전도도(1/day), 비저류량(1/m), 비산출율 및 두께(m)를 고려하여 지하수 충전량을 시공간적으로 분석하고 지하수위의 변동과 MODFLOW 적용 전·후의 유출량을 비교하고자 한다.

제안 방법

토양도는 농촌진흥청 흙토람의 1:25,000 정밀토양도(Fig. 4(b))를 이용하였으며, 토지이용도는 환경부의 2020년 세분류 자료를 이용하였으며, 이를 이를 8개 항목(활엽수림, 침엽수림, 주거지, 논, 밭, 초지, 나지, 수역)으로 분류하여 모형에 입력하였다(Fig. 4(c)).
2) SWAT-MODFLOW를 통해 SWAT의 입력자료와 토양 속성에 따른 수리전도도(K m/day), 비저류량(S_s 1/m), 비산출량(S_y)및 유효토심(m)에 해당하는 MODFLOW의 입력자료를 연계 모의하였다. 그 결과 SWAT 모의 값과 비교시 평균 유출량이 11.
SWAT-MODFLOW는 검·보정된 SWAT의 Output 파일을 그대로 이용하여 MODFLOW 모델링에 사용하도록 개발되었다.
또한, SWAT 모델링 시 분할되었던 수문학적반응단위(HRU)와 소유역 정보 및 하천정보를 바로 MODFLOW 입력자료 형태로 변환하여 입력된다. SWAT은 지하수위를 출력할 수 없으나, SWAT-MODFLOW는 지하수위를 출력함에 따라 본 연구에서는 유역 내 이천율현(YH) 지점에 대한 지하수위 모의결과를 출력하여 실측자료와 비교를 수행하였다. Table 1 및 Fig.
본 연구에서는 SWAT 모형의 적용에 앞서 복하천 유역에 대한 매개변수 민감도분석을 수행하고 최적의 매개변수를 선정하였다. Table 2는 선정된 매개변수와 적용한 값을 정리한 것으로, 지표유출관련 매개변수는 CN2와 CH_N(2)가 민감하게 나타났으며, 증발산 관련 매개변수는 CANMAX와 ESCO, 토양 관련 매개변수는 SLSOIL을 선정하였다. 지하수 관련 매개변수는 GW_DELAY, GWQMN, ALPHA_BF, REVAPMN, GW_Revap이 해당 유역에서 민감하게 나타났으며 해당 변수를 중점으로 보정을 실시하였다.
본 연구에서는 물리적 기반의 준분포형 장기유출모형인 SWAT과 3차원 분포형 지하수 모형인 MODFLOW의 연계를 통한 지표수-지하수 통합유출 모형인 SWAT-MODFLOW를 SWAT과 복하천 유역을 대상으로 수문 모의결과를 비교 평가하였다. 기존 SWAT모형 대비 기저유출량 산정에 있어 개선된 모의 결과를 산출하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
본 연구에서는 SWAT 모형의 적용에 앞서 복하천 유역에 대한 매개변수 민감도분석을 수행하고 최적의 매개변수를 선정하였다. Table 2는 선정된 매개변수와 적용한 값을 정리한 것으로, 지표유출관련 매개변수는 CN2와 CH_N(2)가 민감하게 나타났으며, 증발산 관련 매개변수는 CANMAX와 ESCO, 토양 관련 매개변수는 SLSOIL을 선정하였다.
본 연구에서는 물리적 기반의 준분포형 장기유출모형인 SWAT과 3차원 분포형 지하수 모형인 MODFLOW의 연계를 통한 지표수-지하수 통합유출 모형인 SWAT-MODFLOW를 SWAT과 복하천 유역을 대상으로 수문 모의결과를 비교 평가하였다. 기존 SWAT모형 대비 기저유출량 산정에 있어 개선된 모의 결과를 산출하였다.
이러한 HRU를 격자로 변환하여 MODFLOW 모델링을 수행하게 되는데 본 연구에서는 SWAT을 통해 생성된 1,091개의 HRU를 300 m × 300 m MODFLOW 자료와 조합하여 총 29,756개의 DHRU 격자를 생성하였다.

대상 데이터

7 m으로 모의 되었으나, 강수량이 부족했던 2014년부터 2017까지의 지하수위는 EL. 46.1 m로 약 0.6 m 하강하였다(Table 5). SWAT-MODFLOW에서 모의된 지하수위의 경우에도 매년 강수량 부족으로 인한 지하수위 하강이 실제 관측자료와 동일한 패턴으로 모의 된 것으로 분석되었다.
SWAT의 기상입력자료는 이천관측소의 강수량(mm/day), 최고·최저 기온(℃), 풍속(m/s), 상대습도(%), 일사량(MJ/m²)에 대해 13년(2005 ~ 2017년)의 일 자료를 사용하였으며, 복하천 유역의 유출량 검·보정을 위하여 환경부의 흥천수위관측소 일유출량 자료를 구축하였다.
, 2013). 본 연구에서는 복하천 출구인 IP로부터 약 5.0 km 상류에 위치한 홍천 수위관측소(HC)를 유역 출구로 하는 복하천 중상류 유역을 연구대상지역으로 설정하였다. 연구대상 지역의 면적은 290.
SWAT의 기상입력자료는 이천관측소의 강수량(mm/day), 최고·최저 기온(℃), 풍속(m/s), 상대습도(%), 일사량(MJ/m²)에 대해 13년(2005 ~ 2017년)의 일 자료를 사용하였으며, 복하천 유역의 유출량 검·보정을 위하여 환경부의 흥천수위관측소 일유출량 자료를 구축하였다. 지하수위 자료는 유역 내 국가지하수정보센터(National Groundwater Information Center, GIMS)의 이천율현(YH)의 충적 지하수 관측정에 의해 관측된 지하수위 일자료를 사용하였다.

데이터처리

모형의 보정기간은 2009 ~ 2013년, 검정기간은 2014 ~ 2017년으로 하였으며, 모형의 적용성 평가는 Determination Coefficient (R2), Nash and Sutcliffe model Efficiency (NSEQ), Root-Mean Square Error (RMSE)를 사용하였으며, R2는 관측값과 모의값이 완벽하게 일치할 경우 1의 값을 나타내며, NSEQ는 고수위부분의 첨두유량을 평가하고, NSEinQ는 감수위 부분의 모의를 평가하기 위해 사용되며, -∞에서 1까지의 범위를 가지고 지수값이 1일 때 관측값과 모형으로부터 산정된 값이 완벽하게 일치함을 의미하며 Eqs.

이론/모형

SWAT에서 일별 유출량은 SCS (Soil Conservation Service) CN (Curve Number) 방법으로 산정하고 측방유입량은 Kinematic Storage Model을 이용하며, 침투는 토층을 최대 10개까지 세분화 하여 선형저수량 추적기법을 사용하여 계산한다. 지하수는 얕은 대수층과 깊은 대수층으로 나뉘며 얕은 대수층은 지표면에서 대수층으로 침루된 유량으로 유역의 하천 회귀수를 공급하고, 얕은 대수층으로 침투된 일부는 깊은 대수층으로 공급되어 유역 밖으로 흘러나간다.
본 연구에서 사용한 SWAT-MODFLOW 연계 모델은 Bailey et al. (2016)이 SWAT 2012를 기반으로 MODFLOW-NMT를 연동하도록 개발된 것으로 SWAT의 HRU에서 계산된 토양함수대에서의 침루, 증발산, 하천의 수심을 MODFLOW 격자(Disaggregated HRU, DHRU)로 변환하였다. 이는 준분포형 모형인 SWAT에서는 계산하기 어려웠던 지하수위, 하천 침윤, 지하수 흐름 등을 분포형 매개변수를 산정하여 계산하는 방식이다.
이는 준분포형 모형인 SWAT에서는 계산하기 어려웠던 지하수위, 하천 침윤, 지하수 흐름 등을 분포형 매개변수를 산정하여 계산하는 방식이다. 지하수와 지표수의 상호작용은 Darcy의 법칙을 사용하여 대수층과 하도 사이의 횡단면에 대한 체적 유량을 산정한다 (Eq. (3)).

성능/효과

1) SWAT의 복하천 HC (흥천)수위 관측소 자료에 대한 일별 유출량 자료에 대한 검·보정을 실시한 결과 R2는 0.70, NSEQ는 0.73, RMSE는 10.44 mm/day, NSEinQ은 -0.10로 특정년도에서 저유량 모의값이 실측치의 경향을 제대로 반영하지 못하였다.
3) SWAT-MODFLOW의 지하수위 모의결과 관측값의 증가 및 감소 패턴을 통계분석 결과 RMSE 6.72 (mm/day), R²는 0.94로 나타났으며 지하수위의 감소패턴을 잘 모의하였으나, 여름철 수위가 비교적 과도하게 산정되었으며 이는 관정지하수 사용량이 반영하지 않아 발생한 오류로 판단된다.
4) 분석기간(2009 ~ 2017년)동안의 SWAT의 총유출량은 718.6 mm (54.6%)이며, SWAT-MODFOW 854.9 mm (68.3%)로 산정되었다 SWAT-MODFLOW가 SWAT에 비하여 총유출량이 증가 되었는데, 이는 대수층의 시공간적 특성을 고려한 지하수 계산이 가능해짐에 따라 기저 유출량이 증가한 것으로 판단된다.
5) SWAT-MODFLOW의 출력결과자료인 지하수 변동특성을 알 수 있는 충전량 및 지하수위 유출량이 가장 높은 2011년 7월과 가장 유출량이 낮은 2017년 5월의 경우를 비교하였으며, 최대 2140.8 m³/day/km² 만큼 차이가 났으며, 지하수위의 경우는 각 격자별 수위 차이가 1 m 이내였으며, GWSW를 통한 지하수 배출량 및 침투량을 시공간적으로 볼 수 있었다.
6 m 하강하였다(Table 5). SWAT-MODFLOW에서 모의된 지하수위의 경우에도 매년 강수량 부족으로 인한 지하수위 하강이 실제 관측자료와 동일한 패턴으로 모의 된 것으로 분석되었다. 하지만 여름철 수위가 관측수위와 비교하면 과도하게 산정되었는데 이는 MODFLOW에 관정 지하수 사용량 자료가 반영되지 않아 발생한 오차로 판단된다.
5 mm 증가하였다. SWAT-MODFLOW의 결과는 R², NSE_Q, RMSE, NSE_inQ가 각각 0.69, 0.74, 10.16 mm/day, 0.51로 산정되었다. 세 개의 목적함수 값에는 큰 변화가 없었으나, 저유량의 효율을 평가하기 위한 NSE_inQ의 값이 상당히 개선되었다.
3%)로 산정되었다. Table 4와 Fig. 6에서와 같이 강수량이 적었던 2014년부터 2016의 유출률은 실측자료 및 SWAT 모의결과보다 SWAT-MODFLOW 에서 과대하게 산정되었는데, 기저유출을 살펴보면 SWAT-MODFLOW의 모의 결과가 SWAT 결과에 비해 171.6 ~ 183.3 mm 증가한 것을 확인할 수 있으며, 이는 기저유출의 증가가 총 유출량을 증가하는데 영향을 준 것으로 판단된다. 기저유출이 증가한 것은 SWAT의 경우 지하수 계산시 얕은 대수층까지 계산되었으나, SWAT-MODFLOW 연계 모의 시대수층의 시공간적 특성을 고려한 지하수 계산이 가능해짐에 따라 기저유출량이 증가한 것으로 판단된다.
강수 여부에 따라 지하수 충전량이 약 2,000 m³/day/km² 만큼 차이가 났으며, 지하수위의 경우는 각 격자별 수위 차이가 1 m 이내이기 때문에 그림에서 큰 변화를 관찰할 수 없었지만 흥천수위관측소 주변 하천의 지하수위가 다소 감소한 것을 확인하였다.
)및 유효토심(m)에 해당하는 MODFLOW의 입력자료를 연계 모의하였다. 그 결과 SWAT 모의 값과 비교시 평균 유출량이 11.6% 증가하였으며 지하수 유출량이 평균 80.5 mm 증가하였다. SWAT-MODFLOW의 결과는 R², NSE_Q, RMSE, NSE_inQ가 각각 0.
3 mm 증가한 것을 확인할 수 있으며, 이는 기저유출의 증가가 총 유출량을 증가하는데 영향을 준 것으로 판단된다. 기저유출이 증가한 것은 SWAT의 경우 지하수 계산시 얕은 대수층까지 계산되었으나, SWAT-MODFLOW 연계 모의 시대수층의 시공간적 특성을 고려한 지하수 계산이 가능해짐에 따라 기저유출량이 증가한 것으로 판단된다.
하지만 국내 지하 대수층에 대한 정확한 관측자료가 없어 경험식을 적용했다는 점과 지하수 사용량을 반영하지 못했다는 점에서 다소 오차를 포함하고 있다. 다만 국내외로 널리 사용되는 두 모델(SWAT, MODFLOW)을 사용한 점과 흥천수위관측소, 이천율현 충적 지하수위 관측소의 실측자료를 통한 통계분석결과를 통해 증명한 결과 지하수 유출량 부분 확인에서는 유의미한 것으로 판단 되었다. 추후, 모델링에 있어 전 유역에 대한 지하수 이용량 자료를 반영하여 지하수위가 6 ~ 7월에 과대추정되는 문제를 개선하여 지하수위 변화에 대한 정보를 생산하고자 한다.
8% 증가하였으나 R², NSE_Q, RMSE는 큰 변화가 나타나지 않았다. 다만, 저유량의 효율을 평가하기 위한 NSE_inQ의 경우 SWAT 모의 시 -0.10로 평가되었던 것에 반해(Table 3) SWAT-MODFLOW는 0.51로 크게 향상되었다(Table 4). 강수량이 적었던 2014년부터 2016년의 유출량경우, SWAT 모의 시 33.
본 연구에서는 SWAT과 SWAT-MODFLOW 비교 결과 지하수 내 공간적 변동성을 고려해 기존 결과대비 지표유출과 기저유출이 큰 폭으로 개선된 것을 확인하였으며, 또한 추가적으로 지하수 변동특성인 지하수위 및 충전량에 대한 공간분포특성도 파악할 수 있었다. 하지만 국내 지하 대수층에 대한 정확한 관측자료가 없어 경험식을 적용했다는 점과 지하수 사용량을 반영하지 못했다는 점에서 다소 오차를 포함하고 있다.
51로 산정되었다. 세 개의 목적함수 값에는 큰 변화가 없었으나, 저유량의 효율을 평가하기 위한 NSE_inQ의 값이 상당히 개선되었다.
Table 2는 선정된 매개변수와 적용한 값을 정리한 것으로, 지표유출관련 매개변수는 CN2와 CH_N(2)가 민감하게 나타났으며, 증발산 관련 매개변수는 CANMAX와 ESCO, 토양 관련 매개변수는 SLSOIL을 선정하였다. 지하수 관련 매개변수는 GW_DELAY, GWQMN, ALPHA_BF, REVAPMN, GW_Revap이 해당 유역에서 민감하게 나타났으며 해당 변수를 중점으로 보정을 실시하였다.
6(b)는 SWAT-MODFLOW를 이용하여 유역 내 이천율현 지점에 대한 지하수위 모의결과를 출력한 것으로, 모의값과 실측값이 매우 유사한 것으로 나타났다. 통계분석 결과 RMSE 6.72 m, R²는 0.94였으며, 2009년부터 2013년까지 지하수위는 평균 EL. 46.
흥천 관측소에 대하여 SWAT과 SWAT-MODFLOW의 모의결과를 통계분석한 결과, SWAT-MODFLOW의 유역 평균 총 유출률은 SWAT 대비 10.8% 증가하였으나 R², NSE_Q, RMSE는 큰 변화가 나타나지 않았다. 다만, 저유량의 효율을 평가하기 위한 NSE_inQ의 경우 SWAT 모의 시 -0.

후속연구

따라서, 기후변화에 의한 이상가뭄 발생 등을 대비하기 위한 비상용수 또는 대체 수자원으로서의 지하수 개발수요가 증가하는 추세 여건에 따라 기저유출 확보 및 수질 개선방안을 수립하는 것은 장기적인 수자원 이용·관리 측면에 꼭 필요하다. 따라서 충분한 지하수를 확보하기 위해서는 해당 유역의 지하수량 거동을 정확히 파악하고 기후변화에 의한 예측 및 대응이 가능한 해석기술 개발이 요구되며, 특히 지하수량에 직접적 영향을 미치는 지하수위 및 충전량에 대한 효율을 객관적으로 정량화할 수 있는 연구가 선행되어야 한다. 그러나 기존의 유역 유출모형은 주로 지표수 관리문제에만 적용되어왔으며, 지하수 모형 역시 대수층 관리문제를 중점적으로 다루고 있어 상호작용을 고려한 통합해석기술이 부족한 실정이다.
다만 국내외로 널리 사용되는 두 모델(SWAT, MODFLOW)을 사용한 점과 흥천수위관측소, 이천율현 충적 지하수위 관측소의 실측자료를 통한 통계분석결과를 통해 증명한 결과 지하수 유출량 부분 확인에서는 유의미한 것으로 판단 되었다. 추후, 모델링에 있어 전 유역에 대한 지하수 이용량 자료를 반영하여 지하수위가 6 ~ 7월에 과대추정되는 문제를 개선하여 지하수위 변화에 대한 정보를 생산하고자 한다.

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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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