[논문]분포형 물수지 모델(WetSpass-M)을 이용한 삽교천 상류 유역에서의 월별 지하수 함양량 산정

안효원; 하규철

doi:10.7857/jsge.2021.26.6.047

분포형 물수지 모델(WetSpass-M)을 이용한 삽교천 상류 유역에서의 월별 지하수 함양량 산정
Evaluation of Groundwater Recharge using a Distributed Water Balance Model (WetSpass-M model) for the Sapgyo-cheon Upstream Basin 원문보기

지하수토양환경 = Journal of soil and groundwater environment, v.26 no.6, 2021년, pp.47 - 64

안효원 (한국지질자원연구원 지질환경연구본부 지하수연구센터) , 하규철 (한국지질자원연구원 지질환경연구본부 지하수연구센터)

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, the annual and monthly groundwater recharge for the Sapgyo-cheon upstream basin in Chungnam Province was evaluated by water balance analysis utilizing WetSpass-M model. The modeling input data such as topography, climate parameters, LAI (Leaf Area Index), land use, and soil characteristics were established using ArcGIS, QGIS, and Python programs. The results showed that the annual average groundwater recharge in 2001 - 2020 was 251 mm, while the monthly groundwater recharge significantly varied over time, fluctuating between 1 and 47 mm. The variation was high in summer, and relatively low in winter. Variation in groundwater recharge was the largest in July in which precipitation was heavily concentrated, and the variation was closely associated with several factors including the total amount of precipitation, the number of days of the precipitation, and the daily average precipitation. This suggests the extent of groundwater recharge is greatly influenced not only by quantity of precipitation but also the precipitation pattern. Since climate condition has a profound effect on the monthly groundwater recharge, evaluation of monthly groundwater recharge need to be carried out by considering both seasonal and regional variability for better groundwater usage and management. In addition, the mathematical tools for groundwater recharge analysis need to be improved for more accurate prediction of groundwater recharge.

주제어

표/그림 (18)

그림 Fig. 1. Study area(Sapgyo-cheon upstream basin, Chungnam province).
그림 Fig. 2. Land use map of the study site. Raw data are from EGIS(http://egis.me.go.kr) and the figure was prepared with QGIS program.
그림 Fig. 3. Soil map of the study site. Raw data are from WAMIS(http://www.wamis.go.kr) and the figure was prepared with QGIS program.
그림 Fig. 4. Schematic diagram of WetSpass-M model. WetSpass-M model uses a subgrid concept to reflect elaborate land use change in a grid(modified from Abdollahi et al., 2017).
그림 Fig. 5. Calculation procedure of each water balance component in WetSpass-M model(modified from Abdollahi et al., 2017).
표 Table 1. Information of WetSpass-M input parameters in the study
표 Table 2. Input parameters for land use parameters in the study
표 Table 3. Input parameters for soil parameters in the study
그림 Fig. 6. Monthly distributions of LAI. The LAIs on each land use were adapted from Ha et al. (2008).
그림 Fig. 7. (a) Temporal variation of monthly calculated stream flow and observed stream flow and (b) Correlation of monthly calculated and observed stream flow (2012~2019).
표 Table 4. The results of the annual water balance components (2001~2020)
그림 Fig. 8. The analysis results of the annual water balance (2001~2020).
그림 Fig. 9. Correlation between the annual precipitation and other water balance components.
그림 Fig. 10. The analysis results of the monthly water balance in the study site (2001~2020).
그림 Fig. 11. Monthly variations of each water balance component (2001~2020).
표 Table 5. The results of the mean monthly water balance components (2001~2020)
그림 Fig. 12. Monthly ratios of each water balance component (2001~2020).
그림 Fig. 13. Monthly spatial distribution of each water balance component in 2020.

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 연구에서는 물수지 분석을 통해 충남 삽교천 상류 유역에서의 연별 및 월별 지하수 함양량을 산정하고자 하였다. 물수지 분석법 중에서 월별 단위의 평가가 가능하고 연구지역을 보다 상세히 모사할 수 있는 WetSpass-M 모델을 연구지역에 적용하였으며, 입력 자료를 구축하기 위해 ArcGIS, QGIS 및 Python을 연계하여 사용하였다.

제안 방법

본 연구에서는 물수지 분석을 통해 충남 삽교천 상류 유역에서의 연별 및 월별 지하수 함양량을 산정하고자 하였다. 물수지 분석법 중에서 월별 단위의 평가가 가능하고 연구지역을 보다 상세히 모사할 수 있는 WetSpass-M 모델을 연구지역에 적용하였으며, 입력 자료를 구축하기 위해 ArcGIS, QGIS 및 Python을 연계하여 사용하였다. 또한 산정된 결과는 유역 유출구인 충의대교에서 측정된 하천 유량 자료를 통해 보정하였다.

성능/효과

2001~2020년 동안 연구 지역의 연별 물수지 분석 결과, 평균 차단량은 124mm로 강수량 대비 약 10.1%, 평균지표 유출량은 509mm로 강수량 대비 약 41.4%, 평균 증발산량은 346mm로 강수량 대비 약 28.1%, 지하수 함양량은 251mm로 강수량 대비 약 20.4%로 분석 되었다. 월별 물수지 분석 결과는 해마다 월별 변동성이 매우 다양하게 나타났는데, 20년 동안의 월별 평균 차단량은 1~ 32mm, 지표 유출량은 6~152mm, 증발산량은 5~69mm, 함양량은 11~47mm로 시기에 따른 다양성이 나타났고, 함양량은 주로 여름철에 최댓값, 겨울철에 최솟값을 나타냈다.
이는 우리나라의 기후적 특징이 반영된 것으로 강수량이 많고 온도가 높은 여름의 경우, 지표 유출 및 증발산량의 값이 높아 상대적으로 지하수 함양률이 낮고, 강수량이 적고 온도가 낮은 겨울철에는 지표 유출량 및 증발산량은 현저히 적기 때문에 실제 지하수 함양량과는 관계없이 상대적으로 높은 지하수 함양률이 나타날 수 있다. 또한 1~12월 중에서 7월의 경우, 지하수 함양량 편차가 가장 큰 것으로 나타나는데, 강수횟수, 강수 강도에 의해서도 영향을 받으므로, 지하수 함양량은 강수의 양적인 측면뿐만 아니라 강수 강도를 고려한 강수의 질적인 측면에 따라 매우 다양하게 나타날 수 있음을 보여준다. 더불어 토지이용에 따라 공간적인 물수지 분석 결과 또한 다양하게 나타났다.
월별 물수지 분석 결과는 해마다 월별 변동성이 매우 다양하게 나타났는데, 20년 동안의 월별 평균 차단량은 1~ 32mm, 지표 유출량은 6~152mm, 증발산량은 5~69mm, 함양량은 11~47mm로 시기에 따른 다양성이 나타났고, 함양량은 주로 여름철에 최댓값, 겨울철에 최솟값을 나타냈다. 물수지 성분들의 강수량 대비 비율은 차단량은 3~ 18%, 지표 유출량은 21~46%, 증발산량은 24~40%, 지하수 함양량은 15~51%로 지하수 함양률의 경우, 지하수 함양량의 패턴과는 다르게 여름철에 최솟값, 겨울철에 최댓값을 나타냈다. 이는 우리나라의 기후적 특징이 반영된 것으로 강수량이 많고 온도가 높은 여름의 경우, 지표 유출 및 증발산량의 값이 높아 상대적으로 지하수 함양률이 낮고, 강수량이 적고 온도가 낮은 겨울철에는 지표 유출량 및 증발산량은 현저히 적기 때문에 실제 지하수 함양량과는 관계없이 상대적으로 높은 지하수 함양률이 나타날 수 있다.
4%로 분석 되었다. 월별 물수지 분석 결과는 해마다 월별 변동성이 매우 다양하게 나타났는데, 20년 동안의 월별 평균 차단량은 1~ 32mm, 지표 유출량은 6~152mm, 증발산량은 5~69mm, 함양량은 11~47mm로 시기에 따른 다양성이 나타났고, 함양량은 주로 여름철에 최댓값, 겨울철에 최솟값을 나타냈다. 물수지 성분들의 강수량 대비 비율은 차단량은 3~ 18%, 지표 유출량은 21~46%, 증발산량은 24~40%, 지하수 함양량은 15~51%로 지하수 함양률의 경우, 지하수 함양량의 패턴과는 다르게 여름철에 최솟값, 겨울철에 최댓값을 나타냈다.
물수지 성분들의 강수량 대비 비율은 차단량은 3~ 18%, 지표 유출량은 21~46%, 증발산량은 24~40%, 지하수 함양량은 15~51%로 지하수 함양률의 경우, 지하수 함양량의 패턴과는 다르게 여름철에 최솟값, 겨울철에 최댓값을 나타냈다. 이는 우리나라의 기후적 특징이 반영된 것으로 강수량이 많고 온도가 높은 여름의 경우, 지표 유출 및 증발산량의 값이 높아 상대적으로 지하수 함양률이 낮고, 강수량이 적고 온도가 낮은 겨울철에는 지표 유출량 및 증발산량은 현저히 적기 때문에 실제 지하수 함양량과는 관계없이 상대적으로 높은 지하수 함양률이 나타날 수 있다. 또한 1~12월 중에서 7월의 경우, 지하수 함양량 편차가 가장 큰 것으로 나타나는데, 강수횟수, 강수 강도에 의해서도 영향을 받으므로, 지하수 함양량은 강수의 양적인 측면뿐만 아니라 강수 강도를 고려한 강수의 질적인 측면에 따라 매우 다양하게 나타날 수 있음을 보여준다.

후속연구

본 연구를 통해 WetSpass-M이 월별 지하수 함양량 산정에 성공적으로 활용될 수 있음을 확인하였으며, 향후 기후변화와 식생의 변화를 포함하는 생태를 고려한 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 그리고 물수지 분석 결과, 연구지역의 지하수 함양량은 월별로 그 편차가 매우 크게 나타나므로, 시기별로 강수량의 차이가 큰 우리나라 기후 특성을 반영하여 연도별 지하수 함양량에 근거한 지하수 관리가 아닌 월별 지하수 함양량 평가와 같이 보다 상세한 시간단위에서 산정된 결과를 지하수 관리에 활용해야 할 것이다. 또한 물수지 모델에서 필요로 하는 입력 자료들의 신뢰도 향상, 수학적 모델의 검증 등 지속적인 연구개발도 필요하다.
그리고 물수지 분석 결과, 연구지역의 지하수 함양량은 월별로 그 편차가 매우 크게 나타나므로, 시기별로 강수량의 차이가 큰 우리나라 기후 특성을 반영하여 연도별 지하수 함양량에 근거한 지하수 관리가 아닌 월별 지하수 함양량 평가와 같이 보다 상세한 시간단위에서 산정된 결과를 지하수 관리에 활용해야 할 것이다. 또한 물수지 모델에서 필요로 하는 입력 자료들의 신뢰도 향상, 수학적 모델의 검증 등 지속적인 연구개발도 필요하다.
본 연구를 통해 WetSpass-M이 월별 지하수 함양량 산정에 성공적으로 활용될 수 있음을 확인하였으며, 향후 기후변화와 식생의 변화를 포함하는 생태를 고려한 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 그리고 물수지 분석 결과, 연구지역의 지하수 함양량은 월별로 그 편차가 매우 크게 나타나므로, 시기별로 강수량의 차이가 큰 우리나라 기후 특성을 반영하여 연도별 지하수 함양량에 근거한 지하수 관리가 아닌 월별 지하수 함양량 평가와 같이 보다 상세한 시간단위에서 산정된 결과를 지하수 관리에 활용해야 할 것이다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

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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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