저해상도 DEM 사용으로 인한 SWAT 지형 인자 추출 오류 개선 모듈 개발 및 평가
김종건ᆞ박윤식ᆞ김남원*ᆞ정일문*ᆞ장원석ᆞ박준호ᆞ문종필**ᆞ임경재†
강원대학교 농업공학부
*한국건설기술연구원
**농촌진흥청 농업공학 연구소
Development and Evaluation of SWAT Topographic Feature Extraction Error (STOPFEE) Fix Module from Low Resolution DEM
Jong-gun Kim⋅Youn-shik Park⋅Nam-won Kim*⋅Il-moon Chung*⋅ Won-seok Jang⋅Jun-ho Park⋅Jong-pil Moon**⋅Kyoung Jae Lim†
Division of Agricutural Engineering, Kangwon University
*Korea Institute of Construction Technology
**National Institute of Agricultural Engineering (Received 25 May 2008, Accepted 11 July 2008)
Abstract
Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model have been widely used in simulating hydrology and water quality analysis at watershed scale. The SWAT model extracts topographic feature using the Digital Elevation Model (DEM) for hydrology and pollutant generation and transportation within watershed. Use of various DEM cell size in the SWAT leads to different results in extracting topographic feature for each subwatershed. So, it is recommended that model users use very detailed spatial resolution DEM for accurate hydrology analysis and water quality simulation. However, use of high resolution DEM is sometimes difficult to obtain and not efficient because of computer processing capacity and model execution time. Thus, the SWAT Topographic Feature Extraction Error (STOPFEE) Fix module, which can extract topographic feature of high resolution DEM from low resolution and updates SWAT topographic feature automatically, was developed and evaluated in this study. The analysis of average slope vs. DEM cell size revealed that average slope of watershed increases with decrease in DEM cell size, finer resolution of DEM. This falsification of topographic feature with low resolution DEM affects soil erosion and sediment behaviors in the watershed. The annual average sediment for Soyanggang-dam watershed with DEM cell size of 20 m was compared with DEM cell size of 100 m. There was 83.8% difference in simulated sediment without STOPFEE module and 4.4% difference with STOPFEE module applied although the same model input data were used in SWAT run. For Imha-dam watershed, there was 43.4% differences without STOPFEE module and 0.3% difference with STOPFEE module.
Thus, the STOPFEE topographic database for Soyanggang-dam watershed was applied for Chungju-dam watershed because its topographic features are similar to Soyanggang-dam watershed. Without the STOPFEE module, there was 98.7%
difference in simulated sediment for Chungju-dam watershed for DEM cell size of both 20 m and 100 m. However there was 20.7% difference in simulated sediment with STOPFEE topographic database for Soyanggang-dam watershed. The application results of STOPFEE for three watersheds showed that the STOPFEE module developed in this study is an effective tool to extract topographic feature of high resolution DEM from low resolution DEM. With the STOPFEE module, low-capacity computer can be also used for accurate hydrology and sediment modeling for bigger size watershed with the SWAT. It is deemed that the STOPFEE module database needs to be extended for various watersheds in Korea for wide application and accurate SWAT runs with lower resolution DEM.
keywords : Average slope, Digital elevation model (DEM) cell size, Soil and water assessment tool (SWAT), SWAT topographic feature extraction error (STOPFEE)
1. 서 론1)
유역으로부터 유출은 그 유역의 지형학적 인자(Topogra-
†To whom correspondence should be addressed.
phic factor)와 기후학적 인자(Climatic factor)의 영향을 받 는다. 유역의 지형학적 인자로는 유역의 면적, 경사, 형상, 토지이용 등이 있다. 지형도는 이러한 지형학적인 인자를 나타내는데 사용될 수 있으며 컴퓨터 모델을 이용한 수문 모의 시 DEM (Digital Elevation Model)이 지형도로 널리 활용되고 있다(Feras, 2007; Takagi, 1998). 현재 수공학 분
야에서 대상지역의 지형을 표현하는 것은 GIS 적용의 가장 중요한 수행능력 중의 하나이다. DEM은 컴퓨터를 이용하 여 지형을 표현하는데 대표적인 기법이라 할 수 있다.
DEM 자료는 지형의 표현과 수문학적 과정의 모의에서 편 리성을 제공하고 있다. 그러나 DEM 자료의 서로 다른 격 자 크기는 유역 형상이나 면적 그리고 유출발생 등의 수문 학적 모의에서 상이한 결과를 초래할 수 있으므로 격자의 크기는 수문모형의 수행에 있어서 중요한 요소가 된다(정 인주 등, 2002). DEM은 기본적으로 수많은 격자로 이루어 져 있고 지형의 형상은 DEM 격자의 크기에 따라 큰 영향 을 받는다. 기존의 DEM을 활용한 연구에서는 넓은 지역의 수질 및 수문 모델링에 있어 컴퓨터 처리 용량의 문제와 프로그램 실행 시 소요되는 시간으로 인해 100 m 혹은 그 이상의 저해상도 DEM을 사용하여 왔다(김철겸 등, 2005;
한건연 등, 2003). 유역의 수문, 토양침식, 유사 및 수질 모 의를 위해 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)모델이 전 세계적으로 널리 사용되고 있다. SWAT 모형 또한 DEM을 이용한 지형의 형상 및 하천의 형상을 결정한다(박 윤식 등, 2007; 허성구 등, 2005). SWAT 모형에서 격자 크기 100 m 혹은 그 이상의 저해상도 DEM 사용으로 크 게 지형을 왜곡시켜 지형인자 추출에 오류를 가져올 수 있 으며 이로 인해 유역의 수문 및 수질 모의 결과에 상당한 영향을 미칠 수 있다. 김종건 등(2007)의 연구결과에 의하 면 SWAT 모형을 이용하여 DEM 격자 크기에 따른 유사 량을 비교분석한 결과 10 m 격자와 100 m 격자 사용으로 인해 예측 유사량 차이가 760%까지 나타난 것을 볼 수 있 었다. 이는 DEM 격자 크기에 따라 유역의 평균 경사도가 상이하게 산정되고 SWAT 모형에서 이에 따라 평균 경사 장이 산정되기 때문이다. 이러한 문제로 인하여 김종건 등 (2007)은 SWAT 모형을 이용한 수문 및 유사 모의 시 최 소 격자 크기 20 m이하를 사용하도록 권장하였다. 그러나 소양강댐 유역, 임하댐 유역, 충주댐 유역과 같이 넓은 지 역의 수질 및 수문 모델링에 있어 격자 크기 20 m이하의 고해상도 DEM 사용시 컴퓨터 처리 용량과 프로그램 실행 시 소요되는 시간상의 문제로 그 효율성에 있어서 문제시 될 수 있다. 또한 김남원과 이정은(2008)의 연구에서는 횡 성댐 상류유역을 대상으로 DEM 해상도에 따른 지형인자 및 수문성분 변화에 대한 분석이 이루어졌다. 그 결과 DEM 해상도에 따라 소유역 평균 경사, 하도, 하도경사 및 수문성분 모의 결과가 상이하게 나타나는 것을 볼 수 있다.
이 연구에서는 DEM 해상도에 따른 여러 지형인자 및 수 문성분의 변화에 대해서는 분석되었지만 그 차이 발생에 대한 문제 해결책은 제시되고 있지 않다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 모형의 보정 및 검정 작업 이전에 저해 상도 DEM의 사용으로 지형자료가 왜곡되는 오류의 수정 이 반드시 필요할 것이다.
따라서 본 연구의 목적은 SWAT 모형을 이용한 수문 및 유사 모의시 저해상도 DEM (예를 들어 100 m 격자 크기 DEM) 사용으로 인한 왜곡된 지형인자 추출의 오류를 개선 하고 100 m 격자크기의 DEM을 사용하여 10 m 혹은 20
m 격자크기의 고해상도 DEM 사용 효과 모듈을 개발하여 그 적용성을 평가하는데 있다. 또한 본 연구를 바탕으로 DEM 해상도에 따라 상이한 결과를 초래할 수 있는 문제 의 해결책을 제시하는 데 있다.
2. 연구방법
2.1. SWAT Topographic Feature Extraction Error (STOPFEE) 개선 모듈 개요
본 연구에서는 저해상도 DEM 사용으로 인한 SWAT 모 형의 지형인자 추출 오류를 개선하기 위해 SWAT Topo- graphic Feature Extraction Error (STOPFEE) 개선 모듈을 개발하였다. Fig. 1은 SWAT 모형에서 사용가능한 STOPFEE 개선 모듈을 이용한 본 연구 방법의 흐름도를 보여준 것이 다. SWAT 모형은 지형인자인 DEM을 이용하여 모의 유사 량에 큰 영향을 미치는 경사도를 산정한다. 본 연구에서 개발된 STOPFEE 개선 모듈은 DEM 해상도에 따라 상이 하게 산정되는 경사도를 자동 보정하는 모듈로 소양강댐과 임하댐 유역을 대상으로 다양한 DEM 격자크기별 경사도 를 분석한 후 이를 바탕으로 고해상도 DEM의 경사도로 자동 보정하게 된다. 본 연구에서는 소양강댐과 임하댐 유 역에 대하여 STOPFEE 모듈 적용으로 100 m DEM을 사 용하여 10 m 또는 20 m DEM의 경사도로 자동 보정하였 다. 본 모듈의 적용으로 기존 컴퓨터의 용량이나 실행 시 간상의 문제로 DEM 해상도 100 m 혹은 그 이상의 지형 도를 사용함으로서 발생할 수 있는 왜곡된 지형 자료의 적 용 문제를 해결할 수 있을 것으로 사료된다.
Fig. 1. Overview of study using the STOPFEE fix module.
Fig. 2. Location of the (a) Soyanggang-dam watershed (b) Imha-dam watershed (c) Chungju-dam watershed.
Table 1. Slope-Area analysis in Soyanggang-dam watershed (2002)
Over 100% 80 ~ 100% 60 ~ 80% 40 ~ 60% 20 ~ 40% 10 ~ 20% 5 ~ 10% Less than 5%
Area (km2) 20.96 117.71 547.58 934.55 712.71 182.56 58.3 119.98 Ratio (%) 0.78 4.37 20.32 34.69 26.45 6.78 2.16 4.45
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Table 2. Analysis of slope in Imha-dam watershed (2002)
Over 100% 80 ~ 100% 60 ~ 80% 40 ~ 60% 20 ~ 40% 10 ~ 20% 5 ~ 10% Less than 5%
Area (km2) 2.52 28.82 222.29 455.40 401.10 121.39 53.61 82.56 Ratio (%) 0.18 2.11 16.25 33.30 29.33 8.88 3.92 6.04
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2.2. 연구지역 선정
본 연구에서는 일반적으로 SWAT 모의 시 100 m이상 DEM을 이용하여 유역의 수문 및 비점오염 연구가 수행되 어 온 소양강댐 유역과 임하댐 유역을 연구대상지역으로 선정하였다. 소양강댐 유역의 유역면적이 2694.35 km2이고 산림이 전체유역의 89.7%, 농경지가 5.18%, 수역이 3.69%, 시가화가 0.70%, 나지가 0.53%, 초지가 0.20%를 차지하고 있어 산지가 대부분을 차지하고 있다. 임하댐 유역의 유역 면적은 1367.74 km2로서 낙동강 유역면적의 5.7%를 차지 하고 있다. 임하댐 유역은 대부분 산악지(유역면적의 79.8%) 로 구성되어 있으나, 상당한 면적의 농경지들이 하천 주변 에 분포되어 있다. 본 연구에서는 소양강댐 유역과 임하댐 유역을 대상으로 본 모듈을 개발하였으며 모듈의 적용성 평가를 위해 소양강댐 유역의 지형특성과 유사한 충주댐
유역에 적용해 보았다. Fig. 2는 소양강댐 유역, 임하댐 유 역 그리고 충주댐 유역의 위치를 보여주고 있다.
2.3. 연구 지역 내 토지 경사도 분석 현황
소양강댐 유역과 임하댐 유역에 대한 경사도별 면적 현황 은 Table 1, 2와 같다. 소양강댐 유역은 경사 40∼60% 범위 가 34.69%로 가장 넓은 면적을 차지하고 있고, 임하댐 유역 은 경사 40∼60% 범위가 전체 유역의 33.30%를 차지하여 가장 넓은 면적을 나타내고 있으며 전체 유역의 평균 경사 도는 40.3%를 나타내고 있다. Table 3은 충주댐 유역의 경 사도별 면적 현황을 나타낸 것으로 소양강댐 유역과 유사한 지형특성을 나타내고 있다. 그리하여 본 연구에서는 소양강 댐 유역을 대상으로 한 STOPFEE 개선 모듈을 충주댐 유역 에 적용하여 STOPFEE 개선 모듈 적용성을 평가하였다.
Table 3. Analysis of slope in Chungju-dam watershed (2002)
Over 100% 80 ~ 100% 60 ~ 80% 40 ~ 60% 20 ~ 40% 10 ~ 20% 5 ~ 10% Less than 5%
Area (km2) 21.94 166.78 809.1 1405.98 1162.63 356.38 132.75 165.68 Ratio (%) 0.52 3.95 19.17 33.31 27.54 8.44 3.14 3.92
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Fig. 3. Comparison of average slope for various DEM cell size in Soyanggang-dam watershed.
Fig. 4. Comparison of average slope for various DEM cell size in Imha-dam watershed.
2.4. 연구 분석 방법
2.4.1. DEM 생성 및 저해상도 DEM을 이용한 고해상도 지형 인자 추출 모듈(STOPFEE) 개발
본 연구에서는 국립지리원 1:5,000 수치지도의 등고선 자 료를 추출한 후, 이를 Triangular Irregular Network (TIN) 으로 변환한 후, Digital Elevation Model (DEM)으로 변환 하였다(허성구 등, 2006). DEM 격자크기별 평균 경사도 분 석을 위해 각 유역별 19개의 DEM(10 m, 15 m, 20 m, 25 m, 30 m, 35 m, 40 m, 45 m, 50 m, 55 m, 60 m, 65 m, 70 m, 75 m, 80 m, 85 m, 90 m, 95 m, 100 m)을 생성시 켰다. 격자크기별 DEM생성과정은 수치지도를 이용한 10 m 등고선 간격을 ArcView를 이용하여 15 m, 20 m, 25 m, 30 m, 35 m, 40 m, 45 m, 50 m, 55 m, 60 m, 65 m, 70 m, 75 m, 80 m, 85 m, 90 m, 95 m, 100 m 의 등고선으 로 변환한 후 DEM을 생성시켰다. 여기서 소양강댐 유역은 구축된 등고선 자료의 한계로 최소 DEM 격자크기를 20 m 로 하였다. 이를 바탕으로 소양강댐 유역과 임하댐 유역에
대하여 DEM 격자 크기에 따른 소유역별 평균 경사도를 비교한 결과 Fig. 3, 4와 같이 나타났다. 이를 통해 소양강 댐 유역과 임하댐 유역에서 DEM 격자크기가 커질수록 소 유역별 평균 경사도가 감소하는 것을 알 수 있다.
Table 4, 5는 소양강댐과 임하댐 유역에 대하여 소유역별 다양한 DEM 격자크기에 따른 소유역의 평균 경사도를 나 타낸 것이다. 보이는 바와 같이 DEM 격자크기가 증가할수 록 유역의 평균 경사도가 소유역별 유사한 유형으로 감소 하는 것을 볼 수 있다. 이를 통해 소유역별 DEM 격자크기 에 따라 유역의 평균 경사도가 변하는 유형을 파악하여 100 m DEM 격자크기에 해당하는 유역 평균 경사도를 이 용한 10 m DEM 혹은 20 m DEM 격자크기에 해당하는 유역 평균 경사도의 산정이 가능할 것으로 판단된다. 즉, 본 연구에서 개발된 STOPFEE 모듈의 적용 과정은 소양강 댐, 임하댐 유역에 대해 소유역의 평균 경사도 산정 시 기 존 100 m DEM을 이용한 소유역의 평균 경사도를 Table 4, 5에서 선택하여 이에 해당되는 10 m 혹은 20 m DEM으로
Table 4. Comparison of average slope for each subwatershed in Soyanggang-dam delineated with each DEM (Unit : %) 20 m DEM 30 m DEM 40 m DEM 50 m DEM 60 m DEM 70 m DEM 80 m DEM 90 m DEM 100 m DEM
Average slope of subwatershed
4.5 4.9 4.1 4.2 4.0 3.9 3.9 3.8 3.7
11.4 11.0 10.3 10.0 9.1 9.2 8.3 8.1 7.2 15.9 15.3 12.9 12.0 10.7 10.2 9.9 9.6 9.0 18.4 18.6 16.9 16.3 15.4 14.7 14.7 14.6 13.3 21.3 20.1 19.2 18.0 17.1 16.6 16.0 15.6 15.3 22.3 21.7 19.6 18.5 18.3 18.2 16.9 17.5 16.2 24.4 22.9 21.7 21.0 20.0 19.7 19.0 19.0 18.6 29.8 28.4 27.1 25.8 24.6 23.3 22.2 21.3 20.3 32.1 31.0 29.0 26.2 25.9 23.6 23.8 24.0 22.3 34.1 32.2 30.0 29.1 27.9 26.5 25.8 24.9 24.0 37.4 35.0 32.3 31.4 30.5 29.7 28.9 27.3 26.1 39.5 37.8 36.2 35.0 33.8 32.3 30.8 29.8 28.4 41.2 39.3 37.9 37.3 36.0 34.0 32.8 31.8 30.2 46.0 43.5 41.4 39.7 37.7 35.9 34.0 33.5 32.2 48.0 45.7 43.6 41.9 40.1 38.1 36.6 35.3 34.1 54.6 51.2 48.1 45.1 42.3 40.2 37.1 36.6 35.1 59.0 54.2 50.0 46.9 44.4 42.2 40.0 38.3 37.4 61.2 57.7 54.2 50.8 47.9 45.5 42.6 41.2 39.2 63.6 59.8 56.5 54.2 51.2 47.6 45.6 44.3 41.8 66.3 62.7 57.9 56.0 52.7 50.9 47.1 47.8 43.1 69.3 65.1 61.1 57.9 54.5 52.1 49.4 47.0 45.7 69.8 65.3 61.4 58.8 56.4 52.4 51.7 49.5 48.3 72.8 68.7 65.0 62.1 60.6 57.4 54.8 53.0 51.1 75.4 72.1 67.3 64.8 61.8 60.4 56.6 56.0 53.8 83.5 78.9 74.7 72.5 69.2 66.6 63.1 61.9 59.4
Table 5. Comparison of average slope for each subwatershed in Imha-dam delineated with each DEM (Unit : %) 10 m DEM 20 m DEM 30 m DEM 40 m DEM 50 m DEM 60 m DEM 70 m DEM 80 m DEM 90 m DEM 100 m DEM
Average slope of subwatershed
4.9 5.0 4.7 4.6 3.8 4.3 3.6 4.4 3.4 3.6 13.8 13.3 12.2 11.8 10.9 10.4 9.8 9.6 9.0 9.3 17.7 16.7 15.7 14.8 13.8 12.9 12.3 11.7 11.1 10.4 21.3 19.9 18.3 17.5 16.4 15.0 14.4 13.6 13.1 12.9 24.1 22.2 20.4 18.7 17.4 16.6 15.7 14.9 14.9 13.9 28.4 26.5 24.7 23.1 21.9 20.9 20.1 19.4 18.5 16.5 31.1 28.2 25.5 23.4 21.4 19.9 18.7 17.8 16.9 16.8 33.2 30.2 27.2 24.5 22.5 20.8 19.9 18.4 17.9 17.9 36.6 33.7 30.8 28.4 26.5 24.4 23.3 21.6 20.7 19.9 38.2 35.6 33.2 30.9 29.2 27.6 26.2 25.0 24.3 19.6 40.4 38.6 36.4 34.1 32.2 30.3 28.7 27.6 25.9 22.7 42.1 38.8 35.0 31.8 28.6 26.2 24.2 22.7 21.4 24.8 44.1 41.0 37.9 35.0 32.7 30.8 29.0 27.8 26.9 25.6 46.5 43.5 40.0 36.9 34.2 31.9 30.0 28.7 27.0 26.0 47.9 45.6 42.9 40.6 38.1 36.2 34.4 32.9 31.4 26.9 49.5 46.1 42.5 39.1 36.1 33.8 31.6 29.8 28.3 28.8 50.7 48.4 45.7 42.8 40.4 37.9 35.7 34.0 32.7 29.5 52.5 49.2 45.5 42.0 38.8 36.3 34.1 32.5 30.5 30.0 54.9 51.4 47.6 43.9 40.8 37.9 35.5 33.7 31.4 30.3 57.6 53.1 47.9 43.5 39.3 36.4 33.7 31.9 30.1 31.2 58.7 55.5 51.8 48.5 45.5 42.7 39.9 38.7 36.8 33.0 62.1 58.6 55.1 51.5 47.9 45.4 43.3 40.7 38.6 35.5 63.3 58.6 53.8 49.4 45.6 42.3 39.2 37.0 34.7 37.0 65.6 61.5 57.2 53.4 49.8 46.9 45.0 42.5 39.9 37.9 68.5 64.4 60.0 55.5 51.3 48.4 45.5 42.7 40.3 38.3
Fig. 5. SWAT topographic feature extraction error fix module (STOPFEE).
산정된 소유역의 평균 경사도로 자동 보정하는 것이다. 그 리하여 소양강댐, 임하댐 유역에 대해서는 본 연구에서 개 발된 STOPFEE 모듈의 적용으로 기존의 왜곡된 100 m DEM을 사용하더라도 10 m의 고해상도 DEM으로 산정된 지형인자를 반영할 수 있게 되는 것이다. 본 연구에서는 Table 4, 5를 바탕으로 100 m 격자크기의 저해상도 DEM 지형인자를 10 m 혹은 20 m 격자크기의 고해상도 DEM 지형인자로 자동 보정하는 ArcView GIS Extension을 개발 하여 SWAT 모형과 함께 사용가능한 STOPFEE 모듈을 개 발하여 적용하였다(Fig. 5).
2.4.2. SWAT 모형을 이용한 지형인자 추출 오류 개선 평가 방법
본 연구에서는 SWAT 모형으로 소양강댐과 임하댐 유역 에 대해 100 m DEM을 이용하여 수계 구분을 하였고 각 소유역별 평균 경사도를 본 연구에서 개발한 SWAT STOPFEE 개선 모듈을 활용하여 소양강댐 유역은 20 m DEM 값으로 보정하였고 임하댐 유역은 10 m DEM 값으 로 보정하였다. 본 연구에서 소양강댐과 임하댐 유역에 대 해 2002년에서 2005년까지를 SWAT 모형의 수행기간으로 하였으며 충주댐 유역을 대상으로 1997년에서 1999년까지 의 자료를 이용하여 모듈의 적용성을 검정하였다. 본 연구 의 대상 지역인 소양강댐, 임하댐 유역은 기존 연구(박윤식 등, 2007; 양재의 등, 2008)에서 수행된 바 있다. 그 결과 한강 탁수 저감 사업보고서(양재의 등, 2008)에 의하면 소 양강댐 유역을 대상으로 20 m DEM을 사용하여 인북천에
대한 SWAT 모형의 유량 보정 결과 R2는 0.68, EI는 0.63, 검정 결과 R2는 0.68, EI는 0.60, 내린천에 대한 보정 결과 R2는 0.79, EI는 0.76, 검정 결과 R2는 0.76, EI는 0.74로 잘 모의되는 것을 볼 수 있고, 유사량의 경우 인북천 유역 의 보정 결과 R2는 0.70, EI는 0.66, 검정 결과 R2는 0.75, EI는 0.68, 내린천 유역의 보정 결과 R2는 0.75, EI는 0.63, 검정 결과 R2는 0.73, EI는 0.63로 실측 자료와 유사하게 모의된 것을 볼 수 있다. 또한 박윤식 등(2007)의 연구에 의하면 10 m DEM을 사용하여 임하댐 유역을 대상으로 SWAT 모형의 유량 보정 결과 R2는 0.93, EI는 0.90, 검정 결과 R2는 0.73, EI는 0.68로 잘 모의되는 것을 볼 수 있으 며 유사량의 경우 실측 자료와 비교한 결과 R2는 0.89, EI 는 0.84로 유사하게 모의되는 것을 볼 수 있다. 이렇듯 본 연구의 대상 지역인 소양강댐과 임하댐 유역에 대해 고해 상도 DEM(10 m, 20 m)을 이용한 실측자료와의 유량, 유 사량 보정 및 검정 작업이 이전 연구에서 수행된 바 있다.
그리하여 본 연구의 목적은 모형의 보정 및 검정 작업이 수행되기 이전에 수행되어야 할 과정이고 보정 및 검정 작 업은 이전 연구에서 이미 수행되었기에 본 연구에서는 수 행하지 않았다.
2.4.2.1. 소양강댐 유역의 SWAT 모형 입력 자료
SWAT 모형에 필요한 소양강댐 유역의 입력 자료로 지 형도, 토양도, 토지이용도, 기상자료가 사용된다. 지형도로 는 국립지리원 1:5000 수치지도를 이용한 DEM을 이용하 였고 토양도는 농촌진흥청에서 제공하는 1:50,000 개략토양
(a) DEM (b) Soil (c) Landuse Fig. 6. DEM, soil and landuse in Soyang-dam watershed.
(a) DEM (b) Soil (c) Landuse
Fig. 7. DEM, soil and landuse in Imha-dam watershed.
도를 이용하였으며, 토지이용도는 환경부 환경지리정보(EGIS) 에서 배포하는 1:25,000의 대분류 수치 토지피복도 자료를 이용하였다(Fig. 6). 기상자료로는 수자원관리 종합 정보시 스템에서 제공하는 2002년부터 2006년까지의 강우, 온도, 습도, 일조량, 풍속의 자료를 이용하여 분석하였다.
2.4.2.2. 임하댐 유역의 SWAT 모형 입력 자료
임하댐 유역의 입력 자료로는 지형도, 토양도, 토지이용 도 그리고 기상자료가 사용되었다. 소양강댐 유역에 사용된 자료와 같이 지형도와 토양도는 국립지리원 1:5,000 수치지 도를 이용한 DEM과 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정 밀토양도를 사용하였다. 토지이용도는 한국수자원공사 수자 원 연구원에서 SPOT 5 영상과 하천 주변의 농경지 현장 답사를 통하여 구축한 토지이용 자료(이근상 등, 2004)를 이용하였다(Fig. 7). 기상자료로는 수자원관리 종합 정보시 스템에서 제공하는 2002년부터 2005년까지의 강우, 온도, 습도, 일조량, 풍속의 자료를 이용하여 분석하였다.
2.4.3. 저해상도 DEM을 이용한 고해상도 DEM 지형인자 추 출 모듈 검정
본 연구에서 개발된 저해상도 DEM을 이용한 고해상도 DEM 지형인자 추출 모듈(STOPFEE)에 대한 적용성 평가 를 위해서는 검정의 단계가 필요하다. 그리하여 본 연구의
대상유역 중 소양강댐 유역의 지형 자료와 유사한 충주댐 유역을 대상으로 SWAT 모형을 이용한 본 모듈에 대한 검 정을 실시하였다. 충주댐 유역 격자크기 100 m DEM으로 SWAT 모형에서 수계 분할 후 각 소유역별 평균 경사도를 산정하고 본 연구에서 개발된 STOPFEE 모듈을 적용하여 Table 4를 바탕으로 20 m 평균 경사도를 자동 입력하였다.
STOPFEE 모듈로 자동 보정된 경사도 값의 100 m DEM 을 이용하여 산정한 월별 평균 유사량과 20 m DEM을 이 용하여 산정한 월별 평균 유사량을 비교분석하여 본 모듈 의 적용성을 평가하였다.
3. 결과 및 고찰
3.1. 소양강댐 유역의 평균 유사 발생량 비교 본 연구에서는 SWAT 모형을 이용한 소유역별 평균 경 사도 산정 시 격자크기 20 m DEM, 100 m DEM 그리고 20 m DEM에 해당되는 소유역별 평균 경사도로 보정한 100 m DEM을 사용하였을 때의 월별 평균 유사량을 비교 분석하였다. 그 결과 소양강댐 유역의 경우 Fig. 8에서와 같이 20 m DEM에 해당되는 소유역별 평균 경사도로 보 정한 100 m DEM의 월별 평균 유사량이 20 m DEM을 이 용한 월별 평균 유사량과 상당히 유사하게 나타난 것을 볼
Fig. 8. Comparison of simulated sediment for DEM cell size 20 m and 100 m in Soyanggang-dam watershed.
Fig. 9. Comparison of simulated average yearly sediment for DEM cell size 20 m and 100 m in Soyanggang-dam watershed.
수 있었다. 또한 연간 평균 유사량을 비교한 결과 Fig. 9와 같이 SWAT 모형으로 격자크기 20 m DEM을 사용하였을 때 369,170.67 ton/year, 보정된 평균 경사도를 적용한 격자 크기 100 m DEM을 사용하였을 때 353,575.62 ton/year가 모의되어 기존 83.8%의 차이가 4.4%로 크게 줄어든 결과 를 얻을 수 있었다.
3.2. 임하댐 유역의 평균 유사 발생량 비교
임하댐 유역의 경우 Fig. 10에서와 같이 10 m DEM 사 용 시 소유역별 평균 경사도로 보정한 100 m DEM의 월 별 평균 유사량이 10 m DEM을 이용한 월별 평균 유사량 과 상당히 유사하게 나타난 것을 볼 수 있었다. 또한 연간 평균 유사량을 비교한 결과 Fig. 11과 같이 SWAT 모형으 로 격자크기 10 m DEM을 사용하였을 때 232,943.00 ton/
year, 보정된 평균 경사도를 적용한 격자크기 100 m DEM 을 사용하였을 때 232,135.79 ton/year가 모의되어 43.4%의 차이가 0.3%로 크게 줄어든 결과를 얻을 수 있었다.
3.3. 충주댐 유역을 대상으로 한 경사도 추출 모듈 검정 결과
저해상도 DEM 자료를 이용하여 고해상도 DEM 자료의 경사도 추출 모듈에 대한 검정을 위해 소양강댐 유역의 지 형 자료와 유사한 충주댐 유역을 대상으로 SWAT 모형을 이용한 월별 평균 유사량을 비교하였다. 격자크기 20 m, 100 m 그리고 본 모듈 적용으로 보정된 경사도 값의 100 m 격자크기 DEM으로 각각 월별 평균 유사량을 비교한 결 과 Fig. 12에서와 같이 보정된 경사도 값의 격자크기 100 m DEM과 20 m DEM으로 산정된 월별 평균 유사량 값이 유사하게 나타난 것을 볼 수 있다. 또한 Fig. 13에서 보이 는 바와 같이 연간 평균 유사량을 비교한 결과 격자크기 20 m와 100 m DEM을 이용하였을 때 98.7%의 큰 차이가 발생한 반면 격자크기 20 m DEM과 본 모듈로 보정된 경 사도 값의 격자크기 100 m DEM을 이용하였을 때 20.7%
로 차이가 크게 줄어든 것을 볼 수 있다.
4. 결 론
소양강댐, 임하댐 등을 비롯해 여러 하천에서 탁수로 인 한 비점오염원 문제가 대두되고 있다. 이러한 문제점의 해 결 방법으로 정확한 모델링을 통한 유역의 유사발생 정도 와 예측 발생량을 분석하여 적절한 대책방안을 설립하는 것이다. 우선 정확한 모델링을 위해서는 정확한 데이터 구 축이 뒷받침되어야 한다. 이를 위해 기초자료의 정확성 평 가가 우선시 되어야 할 것이며 그 중 유역의 형상과 유출 특성을 나타낼 수 있는 정확한 DEM이 필요하다. 현재 넓 은 유역에서 DEM 사용 시 컴퓨터의 사용용량과 프로그램 실행 시 지연되는 시간의 문제로 DEM 격자 크기 100 m 혹은 그 이상의 저해상도 DEM을 사용하는 경향이 있다.
이는 지나친 지형 자료의 왜곡으로 정확한 모의 분석에 한
Fig. 10. Comparison of simulated sediment for DEM cell size 10 m and 100 m in Imha-dam watershed.
Fig. 11. Comparison of simulated average yearly sediment for DEM cell size 10 m and 100 m in Imha-dam watershed.
Fig. 13. Comparison of simulated average yearly sediment for DEM cell size 20 m and 100 m in Chungju-dam watershed.
Fig. 12. Comparison of simulated sediment for DEM cell size 20 m and 100 m in Chungju-dam watershed.
Table 6. Strength and Weakness of SWAT Topographic Feature Extraction Error(STOPFEE) module
Strength Weakness
SWAT topographic feature extraction error (STOPFEE) module
∙The same effect of using high resolution topographical data with low resolution DEM
∙Possible to use low capacity computer for big watersheds
∙Reduction in model running time for various BMP scenarios
∙Need to develop STOPFEE DB for other watershed
계가 있을 것이다. 이러한 문제로 넓은 유역에 있어 프로 그램 실행 시 오랜 지연시간에도 불구하고 20 m이하 격자 크기의 DEM을 사용하도록 권장되고 있다. 그러나 고해상 도 DEM 격자 크기의 사용에 있어 컴퓨터 사용용량과 프 로그램 실행 시 지연되는 시간을 고려해 볼 때 그 효율성 에 대해 고려해 볼 필요가 있다. 그리하여 본 연구에서는 저해상도의 DEM 사용으로 인한 지형 인자 추출 오류를 개선할 수 있는 STOPFEE 모듈을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 STOPFEE 모듈은 100 m 혹은 그 이상의 저해상도 DEM 사용으로도 고해상도 지형인자의 사용 효과를 볼 수 있으며 저해상도 DEM의 사용이 가능하기 때문에 저사양 컴퓨터에서의 모형 적용이 가능하고 모형 수행시간의 단축 효과를 볼 수 있으며 다양한 유역관리 및 BMP 시나리오 분석 시 효율적으로 사용될 수 있다. 반면, 소양강댐, 임하 댐 유역 외 다른 유역에 대한 본 모듈의 적용 시 사전 다 양한 DEM 해상도에 따른 경사도 분석 후 STOPFEE 모듈 에의 적용이 필요한 단점이 있다(Table 6).
본 연구에서는 SWAT 모형을 이용하여 본 모듈의 적용 성을 평가해 보았다. 우선 소양강댐 유역과 임하댐 유역을 대상으로 SWAT 모형을 통해 다양한 격자크기의 DEM을 사용하여 소유역별 평균 경사도를 비교해 본 결과 DEM의 격자크기가 증가할수록 평균 경사도는 소유역별 비슷한 경 향으로 감소하였다. 이로 인해 본 유역에 있어 SWAT 모 형을 이용한 소유역의 평균 경사도 산정 시 20 m 혹은 그 이하의 고해상도 DEM으로 산정된 평균 경사도를 100 m 혹은 그 이상의 저해상도 DEM에 적용 가능할 것으로 판 단된다. 그리하여 본 연구의 결과에서 볼 수 있듯이 소양 강댐 유역과 임하댐 유역을 대상으로 SWAT 모형을 이용 한 월평균 유사량을 비교해 본 결과 10 m 격자크기의 DEM 사용 시와 소유역 평균 경사도를 수정한 100 m 격 자크기의 DEM 사용 시와 상당히 유사하게 나타난 것을 알 수 있다. 소양강댐 유역을 대상으로 기존 20 m 격자크 기의 DEM과 100 m 격자크기의 DEM을 사용하였을 때 연 평균 유사량이 83.8% 큰 차이가 발생하였다. 반면 기존 20 m 격자크기의 DEM과 소유역 평균 경사도를 수정한 100 m 격자크기의 DEM을 사용하였을 때 연평균 유사량이 4.4%로 그 차이가 상당히 줄어든 것을 볼 수 있다. 임하댐 유역의 경우는 기존 10 m 격자크기의 DEM과 100 m 격자 크기의 DEM을 사용하였을 때 연평균 유사량이 43.4% 큰 차이가 발생하였다. 반면 기존 10 m 격자크기의 DEM과 소유역 평균 경사도를 수정한 100 m 격자크기의 DEM을
사용하였을 때 연평균 유사량이 0.3%로 그 차이가 상당히 줄어든 것을 볼 수 있다. 또한 STOPFEE 모듈의 적용성 평가를 위해 소양강댐 유역과 지형인자가 유사한 충주댐 유역을 대상으로 검정한 결과 연간 평균 유사량이 격자크 기 20 m와 100 m의 DEM을 이용하였을 때 98.7%의 큰 차이가 발생하였고 격자크기 20 m와 수정된 경사도 값의 100 m DEM을 이용하였을 때 20.7%로 차이가 크게 줄어 든 것을 볼 수 있다. 그리하여 본 연구의 결과를 통해 SWAT 모형에서의 개선된 지형인자 추출 방식의 사용하여 저해상도의 DEM 사용으로 고해상도 DEM 사용의 효과를 볼 수 있을 것으로 판단된다. 또한 넓은 유역에서 저해상 도 DEM 사용으로 컴퓨터 사용용량과 프로그램 지연 시간 의 제약을 줄일 수 있을 것이다. 그러나 여러 유역을 대상 으로 적용하기에는 아직까지 오차가 발생하는 것으로 보아 향후 충주댐을 비롯한 여러 유역을 대상으로 보정, 검정하 여 통합적으로 적용될 수 있는 모듈의 개선이 필요할 것으 로 사료된다.
사 사
본 연구는 21세기 프론티어 연구개발사업인 수자원의 지 속적 확보기술개발사업단의 연구비지원(과제번호: 2-2-3)에 의해 수행되었습니다.
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