Application of Integrated Modelling Framework Consisted of Delft3D and HABITAT for Habitat Suitability Assessment

생물서식지 적합성 평가를 위한 Delft3D와 HABITAT 모델의 연계 적용

임혜정^1a

⋅나은혜

⋅전형철

⋅송호진

⋅유호준

⋅황순홍

⋅류희성

1

국립환경과학원 영산강물환경연구소⋅

지오시스템리서치

Application of Integrated Modelling Framework Consisted of Delft3D and HABITAT for Habitat Suitability Assessment

Hyejung Lim^1a

⋅Eun Hye Na

⋅Hyeong Cheol Jeon

⋅

⋅

⋅

⋅

1

Yeongsan River Environment Research Center, National Institute of Environmental Research

2

GeoSystem Research Cooperation

(Received 12 November 2020, Revised 6 April 2021, Accepted 11 May 2021)

Abstract

This paper discusses a methodology where an integrated modelling framework is used to quantify the risk derived from anthropic activities on habitats and species. To achieve this purpose, a tool comprising the Delft3D and HABITAT model, was applied in the Yeongsan river. Delft3D effectively simulated the operational condition and flow of weirs in river. In accuracy evaluation of the Delft3D-FLOW, the Bias, Pbias, Mean Absolute Error (MAE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), and Index of Agreement (IOA) were used, and the result was evaluated as grade above ‘Satisfactory’. The HABITAT calculated Habitat Suitability Value (HSV) for the following eight species: mammal, fish, aquatic plant, and benthic macroinvertebrate. An Area was defined as a suitable habitat if the HSV was larger than 0.5. HABITAT was judged accurately by measuring the Correct Classification rate (CCR) and the area under the ROC curve (AUC). For benthic macroinvertebrate, the CCR and AUC were 77% and 0.834, respectively, at thresholds of 0.017 and 4 inds/m

for HSV and individuals per unit area. This meant that the HABITAT model accurately predicted the appearance of the benthic macroinvertebrates by approximately 77% and that the probability of false alarms was also very low. As a result of evaluating the suitability of habitats, in the Yeongsan river, if the annual

“lowest level” (Seungchon weir: 2.5 EL.m/ Juksan weir: -1.35 EL.m) was maintained, the average habitat improvement effect of 6.5%P compared to the ‘reference’ scenario was predicted. Consequently, it was demonstrated that the integrated modelling framework for habitat suitability assessment is able to support the remedy aquatic ecological management.

Key words : Delft3D model, HABITAT model, Habitat suitability assessment, Yeongsan river

1a연구원(Researcher), [email protected], https://orcid.org/0000-0002-0968-0837

1b소장(Director), [email protected], https://orcid.org/0000-0002-8985-6133

1c연구원(Researcher), [email protected], https://orcid.org/0000-0003-3658-0118

1d연구원(Researcher), [email protected], https://orcid.org/0000-0002-4884-2026

2선임연구원(Senior Researcher), [email protected], https://orcid.org/0000-0001-7100-8833

1e연구관(Researcher), [email protected], https://orcid.org/0000-0002-7115-6841

1f ,†

Corresponding author,

This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/

licenses/by-nc/3.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

1. Introduction

서식지는 생물의 생존과 번식을 위한 공간과 환경으로 정 의할 수 있으며, 생물의 먹이 사슬과 에너지 흐름을 건강하 게 유지하는 데 필수적이다(Huang and Mynnet, 2010). 생태 적 조건이 좋은 서식지는 서식 생물의 생태적 수준을 향상시 킬 수 있으며, 궁극적으로 생물 다양성을 증가시켜 생태계 건강성을 개선시킬 수 있다.

우리나라에서는 하천 수생태계 건강성 확보를 위해 2007 년부터 전국 하천을 대상으로 부착돌말류, 저서성대형무척추 동물, 어류 등 수생생물과 함께 수변식생과 서식 및 수변환 경에 대한 조사를 수행하고 있으며, 이를 바탕으로 하천 수 생태계 건강성을 평가하고 있다(ME/NIER, 2008-2018). 2016 년 발표된 ‘제2차 국가물환경관리 기본계획’에서는 수생태계 건강성 확보를 위한 국가 정책목표로써 2025년까지 전국 수 체의 수생태계 건강성을 5단계(A∼E) 중 양호(B) 등급 이상 으로 유지하고 회복시키는 것을 목표로 설정한 바 있다(ME,

2018).

성 평가 결과는 ‘보통(C)’ 등급에 해당하며, 이 중 영산강 본 류 구간은 전국 4대강 중 가장 악화된 ‘나쁨(D)’ 등급에 해 당하였다(ME/NIER, 2018).

생태계 건강성 복원을 위한 서식지 관리의 핵심은 생물 환 경에 미치는 영향을 종합적으로 분석하고, 현재 및 미래의 특정 조건에서 생태적 목표에 도달하기 위한 방안을 도출하 는 것이다(van Oorchot et al., 2018). 이를 위해서는 생태적 정보(예를 들면, 서식생물의 구조와 기능)에 기반한 접근법 이 필요하며, Wasson et al. (2003)은 전통적인 생지화학적 평가 모델에서 생태 평가 모델로의 전환 필요성을 강조하였 다. 수생태 모델에 관한 연구는 1990년대 후반 이후 꾸준하 게 이어져 왔으며, 최근까지 1,500건 이상의 연구가 보고되 고 있다. 이 중 유지유량증분법 개념으로 어류의 가용가중면 적(Weighted Usable Area)을 산출하는

Physical HABitat

SIMulation (PHABSIM),

성을 평가하는 River InVertebrate Prediction And Classification

System (RIVPACS)

Miao et al., 2020; Rääpysjärvi et al., 2016; Wang et al.,

2018).

and Seo, 2011; Hur et al., 2011; Kang, 2012; Lee and Choi, 2016),

and Kim, 2017)의 서식조건을 모의하는데 활용하고 있다. 그

한편, HABITAT 모델은 단일 생물군뿐만 아니라, 군집

(community)

식지 적합도를 평가하는 공간분석도구로 네덜란드 Deltares

Delft Hydraulics에 의해 개발되었다(Haasnoot and van de Wolfshaar, 2008). HABITAT

유사이동, 수질 등 모의 결과를 연계하여 직접적으로 모델에 반영할 수 있으며, 변화된 환경 조건에 따른 영향 평가가 가 능하다. 또한, 다양한 예측 목적을 갖는 다양한 공간 규모에 적용 가능하며, 모델 구축이 용이하다는 장점이 있다(Haasnoot

and van de Wolfshaar, 2008; Huang and Mynnet, 2010;

Piragnolo et al., 2014).

하천 수생태계 관리를 위해서는 수리학, 생지화학, 생태학 적 구성요소 간 상호작용을 통합하여 생태계 시스템 기능에 대한 종합적 이해를 제공하는 분석도구가 필요하다(Spiteri

et al., 2011).

가장 악화되어 있는 영산강을 대상으로 연계 예측 모델을 최 초 적용하여, 하천의 물리적 환경 변화에 따른 서식지 적합성 을 정량적으로 평가하였다. 본 연구의 결과는 하천 수생태계 관리를 위한 종합적인 분석도구로 활용될 것이라 판단된다.

2. Material and Methods

2.1 통합 모델링 체계의 방법론

전 세계적으로 보고되어 있는 수생태 모델은 목적에 따라, 수생태계 건강성 등급을 예측하는 모델

,

(WAQ),

사용되고, Delft3D에서 생성된 환경정보를 HABITAT의 입 력 자료로 활용된다(Fig. 1).

Fig. 1. Conceptual outline of the spatial analysis tool showing interactions between the Delft3D and HABITAT model (modified from Spiteri et al., 2011).

2.2.1 Delft3D 모델

Delft3D

에서 유동, 유사이동, 수질 등으로

3차원으로 모의할 수 있는

모델로 네덜란드 Delft Hydraulics (Deltares)에서 개발되었 다. Delft3D 모델은 파랑(WAVE), 수리(FLOW), 유사이송

(MOR),

, NH

, PO

),

Delft3D

인되었다(Chanudet et al., 2012; Kaçikoç and Beyhan, 2014;

Los et al., 2008).

Delft3D-FLOW

형천수 방정식으로 구성되어 있다. Boussinesq 가정 하에서 비압축성 유체에 대한 3차원 Navier-Stokes 방정식으로 도출 되며, 아래 방정식으로 나타내어진다.

<연속방정식>

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2.2.2 HABITAT 모델

HABITAT는 PCRaster를 기반으로 구축되었으며,

드 Delft Hydraulics (Deltares)에 의해 개발되었다(Haasnoot

and van de Wolfshaar, 2008).

주요 입력매개변수인 반응 곡선(knowledge rule)은 각 생 물분류군의 서식지적합도지수(Habitat Suitability Index)가 활 용된다. 서식지적합도지수의 개념은 1980년대 미국어류야생 동물보호국(United States Fish and Wildlife Service)에 의해 개발되었으며(USFWS, 1980), 환경과 생물 간의 선호관계를 정량적으로 표현하는 지수이다. 서식지적합도지수는 각 생물 분류군에 대한 이화학적 및 생물학적 환경 조건(예를 들어, 유속, 용존산소, 수심, 식생분포 등)을 0(낮은 품질

)부터 1(높

Delft Hydraulics (Deltares)에서 제공하는 knowledge database (http://habitat.deltares.nl)에 저장되어 있으며,

HABITAT

경요인)와 종속변수(대상 생물군)의 산출방법에 따라 선택할 수 있다(Table 1). Broken linear reclassification model 모듈 은 하나의 환경요인에 대한 단일 생물군의 적합 서식지면적 을 모의한다. 서식지 평가 모델에서 사용되는 일반적인 방법 이나 단일 환경 요인만을 고려하기 때문에, 복잡한 수생태 환경을 반영하기엔 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위 해 2개 이상의 환경 인자를 동시에 고려할 수 있는 Formula-

based model

Broken linear reclassification model

.

Classification model은 단일(single)

2.3 모델 구축

본 연구에서는 영산강 본류 중 우치(전남 담양군 봉산면 와우리)에서 영산강하구둑(전남 목포시 옥암동

)까지 약 103 km

σ-좌표계를 적

2015),

하상고를 수정하였다(Fig. 3). 기상경계조건은 광주관측소의 기온, 상대습도, 강수량, 증발량, 운량의 시간단위자료를 이 용하였다. 상류 경계조건은 우치 지점이며, 유입 경계조건은

황룡강, 지석천, 광주천 등 13개 지류와 광주, 담양, 나주 등 에 있는 공공하수처리장 6개 지점의 방류수 등 총

20개 경계

(Water Environment Information System)

resources Management Information System, WAMIS)

2020).

자료를 반영하여 일일 방류량 자료를 구축하였다. 또한 하 류 경계조건으로 영산강홍수통제소 수위자료를 사용하여 영산강 하굿둑 일 단위 수위자료를 반영하였다.

2.3.2 HABITAT 모델

본 연구에서는 Delft3D-FLOW 모듈의 결과를 HABITAT 모델의 입력 자료로 활용하였다

(Fig. 2).

HABITAT 3.0 (Deltares, Netherland)을 사용하였으며, Delft3D에서 생성

Fig. 2. A site map showing the location of the inflow boundary and morphological grids of the Yeongsan river.

Code Module Independent variable Dependent variable

1 Broken linear reclassification model Single Single

2 Formula-based calculation model Multiple Single

3 Classification model(single) Single Multiple

4 Classification model(multiple) Multiple Multiple

Table 1. Overview of the four modules considered in the HABITAT model

모의 대상종의 선택을 위하여 다음 3가지 조건을 고려하여 총 8개의 생물분류군을 선택하였다. 첫째, 환경 인자 변화에 민감성을 가지는 생물종이고, 둘째, 영산강수계에서 출현하 는 종으로 생태적 중요성을 가지는 생물종이며, 셋째, 활용 가능한 서식지적합도지수가 확보된 생물종을 고려하였다. 본 연구에서 선택된 생물분류군은 저서성대형무척추동물인 꼬마 하루살이류(Baetis sp.), 정수식물인 갈대(Phragmites communis) 와 세모고랭이(Scirpus triqueter), 침수 식물인 솔잎가래

(Potamogeton pectinatus),

(Cyprinus carpio),

Fig. 4에 제시하였다.

다만 본 연구의 생물분류군에게 적용가능한 화학적 서식지 적합도지수(Chemical Habitat Suitability Index)가 확보되지 않아서, 화학적 요인(수질)은 반영하지 않았다.

HABITAT

식지 요구조건에 기초한 서식지적합도지수를 사용하며, 본 연구에서 선택된 8개 생물종의 서식지적합도지수는 Table 2 에 제시하였다. 환경 요인 중 제한조건은 최종적인 생물종의

적합성을 결정하기 때문에, 격자당 환경 변수의 최솟값은 최 종 서식지 적합성 지수로 선택되었다(van Wolfshaar et al.,

2010) (Fig. 5).

Fig. 5. Schematic of the grid-based modelling, HABITAT.

Information per grid cell of parameter (environmental factors) maps a and b are translated into suitability map using the parameter specific rules α and β (Habitat Suitability Index; HSI). The resulting suitability map a

and b

are combined within an overall suitability map.

Fig. 4. Relationship map of the ‘environmental state’ and’ecological state’ in case study Yeongsan river. It illustrates how ‘water resource management’ directly and indirectly affects the ‘ecological state’.

Fig. 3. Cross-section of downstream of the Juksan weir in the Yeongsan river.

2.4 재현성 평가

Delft3D

기 모형을 구축하였으며, 승촌보와 죽산보의 수위 및 방류량 자료를 실측자료와 모의결과를 비교하면서 재현성을 평가하 였다. 재현성 평가를 위한 통계 지표는 Nash Sutcliffe efficiency

(NSE),

NSE는 1에 가까울수록, Bias와 MAE는 0에 가까울수록 목

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Mammal (Lutra lutra)

water depth 1-12 [-2.5.0];[0,0];[0.5,1];[2.5,1];[10,0] m Kruuk et al. (1992)

vegetation cover 3-11 [0,0.5];[25,1];[50,1];[75,0.5];[100,0.5] % Kruuk et al. (1992)

flood period 6-10 [0-1,1];[10-20,0.8];[20-40,0.4];[40-60,0.2] day Kruuk et al. (1992)

Fish (Cyprinus carpio)

water depth 1-12 [0.1,0];[0.3,1];[0.6,1];[1.0,0.7];[1.8,0.3];[3,0] m Van Breukelen (1992)

flow velocity 1-12 [0,1];[0.1,1];[0.25,0.7];[0.6,0.4];[1.5,0] m/s Van Breukelen (1992)

water temp.

(adult) 1-12 [8,0];[23,1];[28,1];[32,0.2];[40,0] ℃ Van Breukelen (1992)

water temp.

(immature) 4-7 [12.5,0];[16,0.5];[17,1];[25,1];[26,0.5];[32.5,0] ℃ Van Breukelen (1992)

vegetation cover 3-11 [0,0.2];[25,0.7];[35,1];[55,1];[90,0] % Van Breukelen (1992)

Fish (Rhodeus notatus)

water depth 1-12 0.25≤x≤2 m Haasnoot et al. (2007)

vegetation cover 3-11 [0-0.01,0];[0.01-0.05,0.075];[0.05-0.1,0.15];[0.1-0.3,0.3];

[0.3-0.5,0.45];[0.5-0.7,0.6];[0.7-0.9,0.675];[0.9-1,0.75] % Haasnoot et al. (2007) Fish (Cobitis lutheri)

water depth 1-12 0.1≤x≤1.5 m Haasnoot et al. (2005)

vegetation cover 3-11 [0-0.05,0.2];[0.05-0.1,0.3];[0.1-0.2,0.4];[0.2-0.3,0.5];

[0.3-0.4,0.6];[0.4-0.5,0.7];[0.5-0.6,0.8];[0.6-0.7,0.9];[0.7-1,1] % Haasnoot et al. (2005) Benthic macroinvertebrate (Baetis sp.)

water depth 1-12 [0,0];[0.1,0.9];[0.2,0.6];[0.3,0.3];[0.4,0.2];[0.5,0.1];[0.6,0.1];[0.7,0] m Kong and Kim (2017) flow velocity 1-12 [0,0];[0.1,0.1];[0.2,0.1];[0.3,0.2];[0.4,0.3];[0.5,0.5];

[0.6,0.8];[0.7,1.0];[0.8,1.0];[0.9,0.7];[1.0,0.3];[1.1,0] m/s Kong and Kim (2017) Macrophyte (Scirpus triqueter)

water depth 1-12 [0,0];[0.25,0];[0.3,0.2];[0.5,0.4];[0.7,0.7];[1,1];

[1.3,1];[1.5,0.5];[1.7,0.2];[2,0] m Duel and Specken (1994a) Macrophyte (Potamogeton pectinatus)

water depth 1-12 [<0.2,0];[0.2-0.6,1];[0.6-1,0.8];[1-1.5,0.5];[1.5-2,0.2];[>2,0] m Duel and Specken (1994b) flow velocity 1-12 [<0.3,1];[0.3-0.4,0.7];[0.4-0.5,0.3];[>0.5,0] m/s Duel and Specken (1994b)

water temp. 1-12 [10,0];[18,1];[25,1];[35,0] ℃ Duel and Specken (1994b)

Macrophyte (Phragmites communis)

water depth 5-10 [0,0];[0.1,0];[0.5,1];[1.5,1];[2.1,0] m Dikker (1974)

flow velocity 5-8 ≤0.35 m/s Maas (1998)

* This is a linear reclassification model where the coordinates are given between square brackets [X, Y]. X is the parameter value and Y is the HSI value

Table 2. Habitat suitability index (HSI) for the mammal, fish, benthic macroinvertebrate and macrophyte

여기서,

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HABITAT

Detection Theory)을 반영한 수신자조작특성곡선(Receiver Operating Characteristic curve)을 작성하여 판단된다(Haasnoot and van de Wolfshaar, 2008).

‘참긍정(True positive)’의 경우,

negative)’와 ‘거짓긍정(False positive)’의 경우,

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여기서, Tp는 참긍정, Tn은 참부정, Fp는 거짓긍정, Fn은 거짓부정에 대한 횟수를 각각 나타낸다. 이 방법은 낮은 출 현빈도를 가지는 종이 현장조사에서 확인되지 않는 경우, 정 확분류비율에 영향을 줄 가능성이 있다. HABITAT 모델에 서 산출되는 서식지적합도 값(Habitat Suitability value; HSV) 은 연속 변수임으로, 종의 유무를 결정하기 위한 임계값의 설정이 필요하다. 서식지적합도 임계값의 정확도 측정은 수 신자조작특성곡선(Receiver Operating Characteristic curve)을 통해 이루어진다(van Oorschot et al., 2018; Zweig and

Campbell, 1993).

보확률(false alarm rate)과 적중확률(hit rate)로 표기된다. 적 중률은 출현의 예측횟수를 출현의 실제관측수로 나누어 산 출하는 반면, 오경보확률은 미출현의 예측횟수를 출현의 실 제관측수로 나누어 산출한다. 적중확률은 높고 오경보 확률 은 낮을 때 가장 이상적이며, 곡선이 왼쪽 상단 모서리에 가 까울수록 예측이 잘되었음을 나타낸다. 수신자조작특성곡선 의 밑면적(Area Under the Curve; AUC)은 전체 정확도에 대 한 척도로 면적이 1에 가까울수록 예측이 잘 되었음을 의미 한다(Haasnoot and van de Wolfshaar, 2008). 수신자조작특 성곡선은

R package(Display and Analyze ROC Curves;

pROC)를 이용하여 작성하였다.

HABITAT

Suitability value; HSV)은 0에서 1까지의 범위로 변환해서

1에 가까운 수치를 나타낸다.

가능성을 보다 쉽게 파악할 수 있다. 또한 HABITAT는 환경 인자와 생물분류군과의 관계가 인과 관계에 근거하여 결과 를 도출하므로, 개선이 필요한 원인을 정량적으로 파악하기 쉽다(Haasnoot and van de Wolfshaar, 2008).

2.5 시나리오 구성

영산강은 2개의 보가 설치되어 있으며, 보 운영 조건을 연 중 유지하는 것으로 가정하여 3가지의 시나리오를 설정하였 다

.

, 관리수위 시나리오 (승촌보 : 7.5 El.m / 죽산보 : 3.5 El.m),

,

(승촌보: 2.5 El.m / 죽산보: 1.5 El.m),

,

: 2.5 El.m /

3. Results and Discussion

3.1 모델 재현성 평가

Delft3D-FLOW의 재현성 검토를 위하여,

표지점인 승촌보와 죽산보의 일 평균 수위 자료를 이용하였 다. 일평균 수위에 대한 실측값과 모의값 간의 편이(Bias)는

-0.01∼0.16 m,

0.69∼0.97, Pbias는 -2.08∼1.38%, IOA는 0.89∼0.99로 각

Moriasi et al. (2007)에 따른 정확도 평가에서도 ‘Satisfactory’∼ ‘Very

good’의 등급에 해당하였다(Table 3).

토를 위해 영산강 승촌보 및 죽산보 대표지점에서의 환경부 수질측정망 수온자료를 이용하였다. 수온에 대한 실측값과 모의값 간의 편이(Bias)는

-0.01∼0.16℃,

(MAE)는 0.06∼0.33℃, NSE는 0.69∼0.97, Pbias는 -2.08∼

1.38%, IOA는 0.89∼0.99로 각각 나타났다(Fig. 7(c), (d)).

또한, 수심이 비교적 깊은 죽산보에서의 연직수온분포도 실 측값을 잘 재현하고 있는 것으로 나타났다(Fig. 8). 결과적으

Fig. 6. Comparison of modelled weir operating conditions as three scenarios in the Seungchon weir and Juksan weir.

로 영산강에 구축된 Delft3D-FLOW 모델이 계절에 따른 기 상변화와 보 등 수리구조물 운영에 따른 수위 및 수온 변화 를 잘 재현하고 있다고 판단하였다. 이를 기반으로 HABIT

AT

HABITAT

중 2018년도 현장조사 결과가 확보된 꼬마하루살이류를 선 정하였다(ME/NIER, 2018; NIER, 2018). 현장조사 지점은

13개소이며, 4월과 9월의 결과를 반영하였다.

류의 정확분류비율(CCR)은 76.9%로 산출되었으며, 이는 본

모델이 꼬마하루살이류의 출현여부를 77%만큼 정확하게 예 측하였음을 의미하였다(HSV 임계값은 0.02이상, 꼬마하루살 이류의 출현 기준은 4 inds/m² 이상). 한편, 수신자조작특성 곡선의 밑면적(AUC)은 0.834의 범위를 보였으며(Fig. 9), 이 는 적중 확률이 허위경보 확률보다 크다는 것을 나타내었다.

이를 통하여 HABITAT 모델을 통한 꼬마하루살이류의 예측 재현성이 타당하다고 판단하였다.

3.2 영산강 생물서식지의 적합성 평가

HABITAT

Fig. 7. Comparison of modelled and observed water levels and water temperatures in the (a, c) Seungchon weir and (b, d) Juksan weir.

2018-03-12 2018-07-30 2018-08-06 2018-09-17

Fig. 8. Comparison of modelled and observed water temperature by depth in the Juksan weir.

Statistic NSE Pbias

(%)

Bias (El.m)

MAE

(El.m) IOA

n 4 4 4 4 4

minimum -2.71 -2.08 -0.01 0.16 0.61

maximum 0.97 7.96 0.43 0.43 0.99

median 0.79 0.31 0.06 0.18 0.93

Table 3. Statistical summary of error index based on modelled water levels in references scenario at the representative sites

Fig. 9. Accuracy of the HABITAT model indicated with ROC plots. AUC values calculated from the benthic macroinvertebrate. The thin line in the diagonal denotes ‘hit rate’=‘false alarm rate’.

값은 각 격자에서 연속 변수로 산출되기 때문에, 생물군에게 적합한 서식지의 기준은 서식지적합도 값이 연평균 0.5 이상 인 격자를 대상으로 하였다(van Oorchot et al., 2018). 본 연 구에서 산출대상의 면적은 하도 및 제외지 일부를 포함하여 총 21.7 km²였다.

2018년도 기준시나리오에서,

적의 74.0%로 가장 넓은 적합 서식지 면적(연평균 HSV≥

0.5)을 가지고 있었다(Fig. 10). 수달의 적합서식지 면적은 영

(2015)의 연구결과와도 일치하였다(총 26개소 중 16개소 출

(Fig. 10).

한 필수적인 요소이며(Kalff, 2002), 이러한 생물군간의 관계 를 본 모델에 반영하였다(Fig. 4). 따라서 갈대를 포함한 세 모고랭이, 솔잎가래의 적합서식지의 분포는 잉어 및 점줄종 개, 떡납줄갱이의 서식지적합도를 산출하는 매개변수로 고려 되었다

.

sp.)는 2.5%로 가장 좁은 적합서식지를 보였으며(Fig. 10),

al., 2013).

의한 꼬마하루살이류의 적합서식지 분포와 ME/NIER (2018) 에서 확인된 꼬마하루살이류(개똥하루살이: Baetis fuscatus) 의 출현 분포를 비교하였다(Fig. 11).

연간 생물군별 적합서식지(HS≥0.5) 면적은 기준 시나리 오와 비교하였을 때, 3가지 모의시나리오에서 뚜렷한 차이를 보였다(Fig. 10). 관리 수위 조건의 모의시나리오에서, 모든 생물군들은 기준시나리오에 비하여

0.4∼10.6%P의 범위로

,

이는 보 수위가 계절적으로 증감하였으나(Fig. 7), 동절기를 제외한 연간 수위가 양수제약 수위 조건과 유사하였기 때문 으로 판단되었다. 이러한 특징은 생물군에게 요구되는 계절 별 서식조건을 잘 고려한다면, 환경(예를 들어

,

Fig. 10. Graphic overview of ecological effects of level alteration regimes compared to the reference scenario. Colors

represent deviation from the reference scenario. Values were calculated as average values over the one year.

6.5%P로 가장 크게 증가하였다.

1.5 m)의 면적이 증가하였기 때문이다.

모의시나리오의 적합서식지 변화는 시간적 규모로 기준 시

나리오와 비교하였을 때도 뚜렷한 차이를 보였다(Fig. 12).

기준 시나리오 대비 모의 시나리오의 값이 1 이상이면 기준 시나리오보다 높은 적합성을 의미한다

. 3가지 모든 모의시나

Fig. 11. Comparison of modelled results and field data of Baetis sp. (a) computational grids, (b) contour map of modelled

results and (c) contour map of the field data in the upper region of Yeongsan river. The site’s name is from ME/NIER(2018). Areas with a value of 1.0 indicate the highest suitability in the (b) contour map of modelled results. The legend of field data indicate number of individuals per m

.

Fig. 12. Percentage of suitable habitat (HSV

0.5) for (a) Phragmites communis, (b) Scirpus triqueter, (c) Potamogeton

pectinatus, (d) Baetis sp., (e) Cobitis lutheri, (f) Rhodeus notatus, (g) Cyprinus carpio (immature), (h) Cyprinus carpio

(adult), (i) Lutra lutra as a fraction compared to the reference scenario. Values above one (dot line) indicate higher

suitability than the reference scenario.

정수식물인 갈대와 세모고랭이, 저서어류인 점줄종개가 최저 수위 유지 조건에서 적합서식지 면적이 가장 크게 증가하였 으며, 집중강우가 발생한 7월과 9월에 일시적으로 적합서식 지가 감소하였다. 이러한 특징은 HABITAT 모델이 물리적 교란(수위 및 유속)이 생물군에게 미치는 영향을 잘 반영하 고 있음을 의미하였다. 잉어는 1 m 이하의 수심을 선호하며, 수온인 18∼22 ℃를 유지하는 5∼6월에 산란하는 것으로 알 려져 있다(Lee and No, 2006). 이러한 잉어(성어)의 특성을 고려하여, 산란기에 영산강에서 최저수위 조건을 유지하는 경우 기준시나리오(승촌보: 2.7 EL.m, 죽산보: 1.5 EL.m)에 비하여 잉어 서식에 적합한 3.8 km²의 면적을 추가로 확보할 수 있었다(기준: 2.3 km²

,

).

본 연구를 통하여, Delft3D 모델과 HABITAT 모델의 연계 운영이 특정 공간을 대상으로 서식지적합도지수를 적용함으 로써 생물서식에 적합한 위치를 찾을 수 있고, 이용가능한 서 식지를 평가할 수 있음을 확인하였다. 또한 본 연구는 Delft3D 와 HABITAT를 연계하여 국내 하천에서 처음으로 적용되었 음에 의미가 있었으며, 모델의 적용가능성을 확인하였다.

4. Conclusion

본 연구는 국내 하천을 대상으로 Delft3D-HABITAT를 이 용하는 통합 연계 모델을 처음으로 구축 및 적용하였으며, 보 운영조건에 따른 생물서식지 개선 방안을 도출하였음에 의의가 있다. Delft3D 모델의 재현성은 수위의 편이(Bias)와

Pbias,

(NSE), IOA의 지

77%만큼 정확하게 예측하며 ,

을 의미하였다. 생물서식지의 적합성을 평가한 결과, 영산강 에서는 연간 ‘최저수위

’(승촌보: 2.5 EL.m/죽산보 : -1.35 EL.m)

Suitability Index; C-HSI)를 고려하지 못한 점은 한계로 남았

Acknowledgement

본 논문은 환경부의 재원으로 국립환경과학원의 지원을 받 아 수행하였습니다(NIER-2020-01-01-031).

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