Analysis of Future Land Use and Climate Change Impact on Stream Discharge

水 工 學

大 韓 土 木 學 會 論 文 集

第28卷 第2B 號·2008年 3月 pp. 215 ~ 224

미래토지이용 및 기후변화에 따른 하천유역의 유출특성 분석

Analysis of Future Land Use and Climate Change Impact on Stream Discharge

안소라*·이용준**·박근애***·김성준****

Ahn, So Ra

·

Lee, Yong Jun

·

Park, Geun Ae

·

Kim, Seong Joon

···

Abstract

The effect of streamflow considering future land use change and vegetation index information by climate change scenario was assessed using SLURP (Semi-distributed Land-Use Runoff Process) model. The model was calibrated and verified using 4 years (1999-2002) daily observed streamflow data for the upstream watershed (260.4 km²) of Gyeongan water level gauging station. By applying CA-Markov technique, the future land uses (2030, 2060, 2090) were predicted after test the comparison of 2004 Landsat land use and 2004 CA-Markov land use by 1996 and 2000 land use data. The future land use showed a tendency that the forest and paddy decreased while urban, grassland and bareground increased. The future veg- etation indices (2030, 2060, 2090) were estimated by the equation of linear regression between monthly NDVI of NOAA AVHRR images and monthly mean temperature of 5 years (1998-2002). Using CCCma CGCM2 simulation result based on SRES A2 and B2 scenario (2030s, 2060s, 2090s) of IPCC and data were downscaled by Stochastic Spatio-Temporal Ran- dom Cascade Model (SST-RCM) technique, the model showed that the future runoff ratio was predicted from 13% to 34%

while the runoff ratio of 1999-2002 was 59%. On the other hand, the impact on runoff ratio by land use change showed about 0.1% to 1% increase.

Keywords : SLURP, landuse changes, ca-markov, climate changes, GCMs, downscaling, NDVI

···

요 지

SLURP

준 분포형 수문모형을 이용하여 예측된 토지이용 자료와 미래 기후변화 시나리오에 의한 기상자료 및 식생지수 정보를 고려한 상태에서 하천유역의 유출에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 경안수위관측소 상류유역(260.4 km

²)

을 대상 으로 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 토 지이용 예측은 1996년, 2000년, 2004년의 Landsat TM 및 ETM+ 위성영상을 이용하여 CA-Markov 기법으로 검증(2004) 을 실시한 후, 미래의 토지이용(2030, 2060, 2090)을 예측하였다. 예측된 토지이용은 시간이 경과할수록 산림과 논은 지속 적으로 감소하고 도시, 초지, 나지 등은 증가하는 경향을 보였다. 미래의 식생정보 예측을 위하여 NOAA/AVHRR 위성영상 으로부터 추출된 월별 NDVI(1998-2002)와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보(2030, 2060,

2090)

를 추정하였다. IPCC SRES A2, B2 기후변화 시나리오에 대한 CCCma CGCM2 모의결과 값(2030s, 2060s,

2090s)

을 Stochastic Spatio-Temporal Random Cascade Model(SST-RCM) 기법을 이용하여 downscaling 한 뒤 하천유출 의 변화를 분석한 결과, 기후변화에 따른 하천유출율은 1999-2002년의 59%에 비해 미래에는 13%~34%로 감소하는 것으로 모의되었고, 반면에 토지이용의 변화에 대한 유출율은 0.1%~1% 증가하였다.

핵심용어

: SLURP,

토지이용변화, CA-Markov, 기후변화, GCMs, Downscaling, NDVI

···

1.

서 론

수문환경의 변화는 수로건설이나 하천정비, 산지개간, 도시 화 등과 같은 인위적인 변화와 지구온난화에 따른 기후패턴 의 변화와 같은 자연적인 변화에 기인한다. 최근 하천유역은 지난 수십 년 동안 벌채, 개간 등에 의한 산림의 변화, 도

시개발, 단지 및 주거지 조성 등에 의한 토지이용의 변화, 논 내 비닐하우스 재배 등에 의한 물이용 형태의 변화 등 꾸준한 변화가 지속되어왔다. 이러한 하천유역의 변화는 강 우 시 유출의 변화와 직결되며, 도시개발, 단지 및 주거지 조성은 이전의 지표면이 갖고 있었던 보수 및 유수 기능이 건물이나 아스팔트, 콘크리트 포장으로 피복되면서 현격하게

*정회원·건국대학교 대학원 사회환경시스템공학과 석사과정 (E-mail : [email protected])

**정회원·건국대학교대학원사회환경시스템공학과석사과정 (E-mail : [email protected])

***정회원·건국대학교 대학원 지역건설환경공학과 박사수료 (E-mail : [email protected])

****정회원·교신저자ㆍ건국대학교생명환경과학대학사회환경시스템공학과교수 (E-mail : [email protected])

줄어들고, 산림지역의 꾸준한 개발 및 밭 개간으로 인한 토 지이용의 변화에 따라 이들 지역에서 하천으로 유입되는 홍 수 유출량이 이전보다 증대되고 유역 출구 점까지의 도달시 간은 단축됨으로써 첨두 유량이 증가하게 된다. 또한 기후패 턴의 변화는 봄 가뭄의 증가와, 여름철 몬순기후에 의한 집 중호우, 가을철 태풍에 의한 호우 동반 등의 기상 사이클에 의존하여 수자원 개발, 관리를 해왔던 우리나라에 많은 영향 을 끼치며 작은 기후변동으로도 심각한 수자원의 문제를 일 으키고 있는 실정이다.

이와 같은 수문환경의 변화현상은 해당유역의 치수대책 및 하천정비계획에 직접적으로 영향을 미치게 되므로, 과거로부 터 현재 그리고 미래 토지이용의 변화에 따른 하천유역의 유출특성을 정량적으로 구명하여야만 효율적인 하천유역관리 에 능동적으로 대처할 수 있다고 판단된다.

기후변화에 따른 수문환경변화에 대한 연구는 1990년대 이후로 기후변화가 물순환에 미치는 영향에 관한연구가 활발 히 진행되었으며, 최근에는 기후변화의 정량적인 예측을 통한 대처방안에 관한 연구들이 활발히 수행되고 있다. Kite(1994) 등은 CCCma CGCM2 모의 결과값을 SLURP 모형에 입력 하여 Mackenzie 유역의 하천 유출량 변화를 분석하였고,

Chiew

와 McMahon(1995)은 GCM결과를 MODHYDROLOG

모형에 입력하여 오스트레일리아의 28개 유역에 대해 2030 년과 2070년의 유출 및 토양 함수량을 모의하였다. Sefton 과 Boorman(1997)은 2CO

2

배증상황에서 GCM모의 결과를

IHACRES

모형에 적용하여 영국의 39개 유역에 대해 유출

을 분석한 결과 영국의 중부와 동부지역이 유출감소로 인한 가뭄피해가 증가할 것으로 모의되었다.

국내의 경우 한국과학기술연구원(1995)에서는 GCM을 이 용하여 구축한 한반도 지역의 기후변화 시나리오 중 지역별 로 제시된 강수 시나리오를 우리나라 5대강 유역에 적용하 여 유출량을 모의하였고, 안재현(2001) 등은 기후변화가 수 문환경에 미치는 영향 분석을 목적으로 CO

2

증가 시나리오에 따른 GCM 모의 결과를 이용하여 대청댐 유역의 유출량 변 화를 각각 NWS-PC모형과 물수지 모형을 이용하여 분석하 였다. 김병식(2004) 등은 YONU GCM모의 결과값을 이용 하여 통계학적 축소기법으로 상세화한 뒤 2CO

2

배증상황에서

SLURP

모형에 적용하여 용담댐 유역의 유출량을 모의한 결

과 전체적으로 7.6% 유출량 감소를 보였다. 그러나 이들 연 구에서는 기후적 요인에 의한 유출량의 변화분석을 목적으로 하여 토지이용 변화에 따른 분석이 병행되지 못하였다.

최근 지리정보시스템(GIS)의 발달과 원격탐사(RS)자료의 도입으로 수문모형의 필수 입력 자료인 토지이용도를 작성 할 수 있게 되었고, 주기적인 데이터 획득에 의한 정보갱신 과 수치화, 시계열분석에 용이하다는 장점을 이용함으로서 과거 수십 년간의 인공위성 영상자료를 이용한 토지이용의 경년변화 추정이 가능하게 되었다.

따라서 본 연구에서는 과거 토지피복 분석결과와 구축된

GIS, RS

자료를 기반으로 미래의 토지이용변화와 미래의 식

생상태를 예측한 뒤, GCMs A2, B2 모의결과 값을 바탕으 로 준분포형 수문모형인 SLURP에 적용하여 미래 토지이용 및 기후변화가 하천유역 유출에 미치는 영향을 정량적으로 분석 제시하고자 한다.

2.

기본이론

2.1

기후변화 시나리오

기후변화의 영향을 평가하기 위해서는 영향 예측의 목적에 적합한 모형을 선정하고, 기후시나리오를 설계하여 기후변화 에 따른 영향평가를 실시하게 된다. 지구의 기후를 연구하기 위하여 1970년대 중반을 전후하여 개발되기 시작한 GCMs

(General Circulation Models)

는 대기의 3차원 운동을 유체 역학적, 열역학적으로 모의하는 순환모형으로 대기, 해양, 해 빙, 지표면 뿐 만 아니라 에어로졸, 탄소순환, 대기 화학과 정 등 거의 거의 대부분의 기후 시스템 요소를 포함하는 총 체적 모형이다.

IPCC

에 의해 1992년 작성된 IS92a 시나리오는 선진국 연 구자의 사고에 의해 6개의 시나리오를 기본으로 작성되었으 며 사회의 발전방향을 반영하지 못하는 한계성을 가지고 있 었다. 따라서 발전된 방향의 사회, 경제, 환경 등을 고려한 온실가스 배출시나리오의 정립이 필요하게 되었고 2002년

SRES

라고 불리는 IPCC의 새로운 배출시나리오가 작성되었

다. SRES에서 실현되는 시나리오는「A1」,「A2」,「B1」,

「B2」의 4개의 서술적 시나리오로 정리되며 A-B축은 경제 지향인가, 환경지향인가를 나타내고 1-2축은 지구주의지향인 가, 지역주의지향인가를 나타내고 있다(한국환경정책·평가 연구원, 2004). 다원화 사회로 대변되는 A2 시나리오는 지 역주의가 높은 시나리오로 각 지역은 블록화 하여 기술이나 경제발전이 지연되고 다른 시나리오와 비교해 상대적으로 인 구 동태의 변화가 완만해 인구가 가장 증대하고 환경에의 관심은 상대적으로 낮다. 지역 공존형 사회로 대변되는 B2 시나리오는 환경보전에 대한 의식이 기초를 이루고 있어 A2 시나리오와 같은 극단적인 모습은 아니며, 지정학, 인구동태, 생산성의 향상, 기술변화 등의 모든 점에 있어서 A1, B1 시나리오와 비교하면 극단적이지 않으며 점진적인 변화를 나 타낸다.

본 연구에서는 SRES 특별보고서에서 제안된 A2(다원화 사회 시나리오), B2(지역 공존형 사회) 시나리오의 CCCma

CGCM2

모의 결과값을 사용하였다.

2.2

기후변화 시나리오의 통계학적 축소기법

전지구 기후모델에 의해 예측된 기후변동의 결과를 지역 스케일의 수자원 관리에 적용하려면 축소기법을 이용한 강 수변화 시나리오를 재생산하여 강우-유출분석을 해야 한다.

모델로부터 모의된 자료는 일정한 계통적 오차를 갖는데 이 러한 오차보정을 위해 본 연구에서는 분위사상법(Quantile

mapping)

을 이용하였다. 분위사상법은 관측값과 모의값이 동

시에 존재하는 일정한 과거 기간을 선택하여, 관측값과 모의 값의 누적확률뷴포를 이용하여 모의값의 확률분포를 관측값 의 확률분포에 사상(mappping) 시키는 방법으로 분위사상의 과정을 통하여 변환된 모의값은 관측값과 동일한 확률분포 를 가지게 된다(강부식, 2007). 분위사상법을 이용하여 기상 변수를 보정한 예는 Leung et al.(1999)과 Wood et al.

(2002)

를 들 수 있으며 전자는 기후변화모의에 후자는 장기

수문예측에 각각 적용하였다.

지역 스케일의 기후변화 시나리오를 작성하기 위한 다양한

downscaling

기법 중 통계학적 downscaling 기법은 지역적 인 패턴을 고려하여 강우 격자에 통계학적인 특성을 분석하 여 강우사상을 현실에 가깝게 재구성 할 수 있는 효과적인 방법이다. 특히 Stochastic Spatio-Temporal Random Cascade

Model(SST-RCM)

은 통계적 패턴 스케일링의 일종으로 모든

스케일에서의 시공간적 강수와 무강수사상, 관측강수의 자기 유사(self-similar) 거동을 모의할 수 있고 스케일링 특성을 이용하여 매개변수의 수를 줄임으로서 계산효율이 높은 모 형을 구성할 수 있다. 이러한 방법을 통하여 전지구 기후모 델과 같은 매우 큰 공간해상도를 지역 스케일로 축소할 수 있다. Kang 과 Ramirez(2001, 2002)는 Random Cascade

Model

을 이용하여 강수의 변동성이 자기유사성을 가지며 스

케일에 독립적으로 표현될 수 있는 특징을 통계적으로 분석 한 바 있다.

본 연구에서는 통계학적 축소기법을 적용하여 CCCma

CGCM2

강수 모의 결과값을 2 km×2 km 공간 해상도를

갖는 일강수량으로 재생산하여 강우-유출 분석에 사용하였다.

2.3 CA-Markov

연쇄기법

CA-Markov

연쇄기법은 Markov Chain 모델과 CA(Cellular

Automata)

의 이론적 체계가 결합한 기법이다. Markov

Chain

모델은 수치영상 또는 격자 기반의 GIS 데이터로부터

쉽게 계산되며, 현재 토지 이용의 변화된 경향을 잘 반영하 는 장점을 가지고 있다. 하지만 시간이 변하더라도 전이 확 률(Transition Probability)은 항상 일정하고 모든 위치에 동 일하게 적용되는 것을 기본적인 가정으로 하며, 이는 실제적 인 토지 피복변화의 경향을 나타내기 힘들다. 따라서 시계열 공간자료를 모의함에 있어 일정한 간격의 추이경향을 가지 는 자료의 변화만을 고려하게 되면 급격한 변화폭을 가지는 공간자료의 처리에는 어려움이 따른다. 이런 단점은 Cellular

Automata

기법을 사용하여 보완 할 수 있는데, Cellular

Automata

는 비선형 동적 모형으로써 시계열 공간자료의 변

화양상을 인접한 격자에 거리, 방향에 의해 공통적으로 적용 시킴으로써 지역적인 인접격자의 상태를 지속적으로 변화시 킨다. 변화된 인접격자의 상태는 시공간상에서 반복적으로

실행되어 복잡한 특성과 형태를 분석 및 모의할 수 있다(김 성준, 2007).

본 연구에서는 연구지역에 대한 동일한 시간간격을 갖는 한 쌍의 토지이용도로부터 Markov Chain을 이용하여 두 시 기에 대한 토지이용 전환율과 전이행렬을 구성하였으며,

CA-Markov

기법을 이용하여 미래의 토지이용을 모의하였다.

2.4 SLURP

모형의 개요

SLURP

모형은 미육군공병단에서 SSARR 모형과 같은 복잡

한 모형의 대안으로서 캐나다의 중·대규모유역에 사용하기 위 하여 1975년에 처음 Simple Lumped Reservoir Parametric

(Kite, 1975)

으로 개발되었으며 이후 Semi-distributed Land-

Use Runoff Process model(Kite, 1998)

로 발전되었다.

SLURP

모형은 준 분포형 모형의 형태를 띠고 있지만 분포

형 모형에 사용가능한 개념적 모형이다. 이는 집중형 모형과 같이 모의에 필요한 물리적 현상을 단순하게 통합하며 분포 형 모형을 사용하였을 때 오는 자료의 손실과 초과에 대한 유역특성을 모의할 수 있는 물리적 해석 모형으로 중규모 또 는 대단위 유역의 일별 유출량해석에 있어서 연직방향물수지 연구에 적합하다. 특히 기후변화시나리오와 연계하여 산악지 역에 적용하기 위하여 RS, GIS 자료를 최대한 활용할 수 있 게 설계되었으며 온도지수법에 의해 융설 모의가 가능하다.

SLURP

모형은 토지피복별로 세분화되는 ASAs(Aggregated

Simulation Areas)

로 알려진 공간 단위로부터 일단위 강우- 유출을 수문해석하며, 입력자료는 지형자료(ASAs 평균고도 값, 수로연장, 토지피복상태 등), 시계열자료(기온, 강수 등), 물리적 매개변수(조도계수, 차단계수) 등을 이용한다. 지형자 료의 경우 GIS와 수치지형 분석 모형 기법을 사용하여 획 득할 수 있다. 시계열 자료는 기상관측소에서 실측한 값을 사용하며, 매개변수들은 측정·추정·보정된 값을 사용한다.

모형의 유출모의는 각각의 토지피복별 격자매트릭스와 ASAs 소유역에 대한 연직방향 물수지해석에 의하여 이루어지며, 이는 수관저류, 강설초기저류, 급속저류(지표면저류, 토양층 저류 등), 완속저류(지표하저류 등)의 네 가지 수직구조로 구 성된다(Kite et al., 1996) (그림 1).

그림

1.

연직방향 물수지 모식도 및 연산식

(Sandra

와

Woo, 2003)

3.

재료 및 방법

3.1

대상유역의 개요

본 연구의 대상유역은 경안천(561.1 km

²)

의 경안수위관측 소를 기준으로 한 상류유역(260.4 km

²)

으로 SLURP 모형의 입력 자료로서 수문기상자료를 충분히 보유하고 있으며, 위 성영상으로부터 토지이용도를 얻기가 용이한 지역이기에 대 상유역으로 선정하였다. 본 유역의 연 평균 강우량은 1200.5

mm

이고 연평균 기온은 10.9

^oC,

연평균 상대습도는 72%, 연평균 증발량은 1020.2 mm로 우리나라의 평균적인 기후 특성을 나타내고 있다. 평균고도와 경사는 각각 115 m, 23

^o

이

며, 전체면적의 60%이상이 산림으로 이루어진 지역이다.

3.2 SLURP

모형의 입력자료 구축

3.2.1

수문기상자료

본 연구에서 사용된 수문자료는 경안천내 7개의 강우관측 지점(경안, 광주, 남곡, 모현, 용인, 운학, 포곡)에 대한 한강 홍수통제소의 자료를 이용하였고, 경안수위관측소의 4개년

(1999-2002)

동안의 유출량 자료를 이용하여 모형의 보정

(1999-2000)

과 검증(2001-2002)에 사용하였다. 그 외 평균온

도, 최저온도, 최고온도, 풍속, 상대습도, 일조시간 등의 기상 자료는 국가수자원관리 종합 정보 시스템 자료를 바탕으로

그림

2.

경안천 유역

그림

3. A2, B2

시나리오의 월평균온도와 강수량

수원, 양평, 이천의 기상관측지점 자료를 이용하였다(그림 2).

3

개의 기상관측지점 자료를 바탕으로 Theissen 가중평균법을 이용하여 7개의 강우관측지점에 대한 기상자료를 구축하였다.

또한 기후변화가 하천유역 유출에 미치는 영향을 분석하기 위하여 SRES A2, B2 시나리오의 CCCma CGCM2 모의 결과값을 사용하여 2030s(2028-2032)년, 2060s(2058-2062) 년, 2090s(2088-2092)년의 일단위 기상자료를 구축하였다.

보정 및 검정년도(1999-20002)와 미래유출분석의 비교분석을 위해 미래 기상자료는 앞뒤 5년치를 평균하여 이용하였다.

이중 강수량을 SST-RCM기법을 통해 2 km×2 km 공간 해 상도를 갖는 일강수량으로 재생산하였다. 그림 3에는 SST-

RCM

에 의해 downscaling된 강수량과 모델 결과값인 평균 온도를 baseline(1977-2006)과 비교하여 나타내었는데 강수 량과 온도가 우리나라의 계절적 경향을 잘 반영하고 있다.

분석결과, 온도는 2090년에 A2 시나리오의 경우 연평균 온 도는 3.2

^oC,

최고온도는 4.5

^oC

상승하였고, B2 시나리오의 경우 연평균 온도는 1.6

^oC,

최고온도는 2.7

^oC

상승하였으며, 강수량은 2090년에 A2 시나리오의 경우 연평균 강수량은

109.0 mm,

최대 강수량은 259.1 mm 감소하였고, B2 시나

리오의 경우 연평균 강수량은 69.8 mm, 최대 강수량은

115.5 mm

감소하는 것으로 나타났다.

3.2.2 DEM

및 소유역 분할

DEM

은 수문모형에서 입력 자료로 사용되어 지형 및 지표 면의 특성을 분석함으로써 지형적 매개변수를 결정하는 방 법으로 이용된다. 즉, 유역의 지표면 경사, 경사향 등의 매 개변수를 결정하여 수문모형에 활용, 정확한 유출량 등을 예 측한다. 본 연구에서는 1:5,000 NGIS(National Geographic

Information System)

수치지도를 사용하여 해상도 30 m×30

m

의 DEM을 구축하였다. SLURP 모형에서의 하천흐름은 유역의 토지피복별 상태에 따라 분할된 ASAs 소유역에 대 해 각 지점 유역출구점까지의 하천의 고도변화·평균거리를 이용하여 유역을 추적하게 된다. 대상유역은 지형적 특성에 따라 하천분기점을 기준으로 유역이 분할되며 이것은 다시

ASAs

소유역내에서 같은 토지피복상태를 갖는 지역으로 세

분화된다. ASAs 소유역 분할을 위해 DEM자료와 토지피복 자료를 지형분석프로그램인 TOPAZ에 입력하였으며(그림 4,

그림 5) 수리지형분할 및 하천망 생성을 위해 사용되는 중 요한 매개변수인 임계수역(CSA)과 최소하천연장(MSCL)에 따라 7개의 소유역으로 분할하였다(그림 6).

3.2.3

토지이용도

대상유역의 토지이용에 따른 경년별 추세를 분석하기 위해

Landsat TM, ETM+

위성영상을 사용하여 5장(1987년,

1991

년, 1996년, 2000년, 2004년)의 시계열 토지이용도를 7 개의 항목(수역, 산림, 도시, 초지, 나지, 논, 밭)으로 최대우 도 감독분류(Maximum Likelihood Supervised Classification) 하여 작성하였다.

ASAs

소유역 분할을 위해 2000년의 토지이용도를 사용하

였고, CA-Markov 연쇄기법을 이용한 미래의 토지이용을 예 측함에 있어 토지이용의 변화 양상을 5년 단위로 모의하기 위하여 5년 단위에 가장 근접한 1996년, 2000년 토지이용 도를 선택하여 2004년도의 토지이용을 예측하였다. CA-

Markov

기법에 대한 검증을 위해 실제 분류한 2004년 토

지이용도와 비교하였다(그림 7). 이후 기후변화시나리오와 함 께 입력 자료로 사용되는 2030년, 2060년, 2090년의 토지 이용을 예측하여 분석하였다(그림 8). 분석결과 산림의 경우

1987(152.3 km², 58.5%)

년부터 지속적으로 감소하여 2090년 에는 120.2 km

²(46.1%)

으로 예측되었고, 도시화가 진행되면 서 도시와 나지, 밭은 증가하고 논은 감소하는 경향을 보였 으며 초지 또한 골프장의 개발 등으로 인하여 증가하는 경

그림

4. DEM 30 m

그림

5.

토지이용도

(2000)

그림

6.

분할된 소유역

그림

7.

검정대상 토지이용도

향을 나타내었다(그림 9, 표 1).

3.2.4 NDVI, LAI

정규화 식생지수 NDVI(Normalized Difference Vegetation

Index)

는 식생의 활력도를 평가하기 위한 지표로 현재 가장

보편적으로 사용되고 있다. NDVI는 식물의 잎이 가시영역 대와 근적외영역대에서의 반사율의 차이로서 -1에서 1사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 식생활력도가 높음을 의미하고,

NOAA/AVHRR

위성영상을 이용하여 획득할 수 있다.

SLURP

모형은 Sib 작물계수에 의해 분류된 월별 NDVI로

부터 모형 내에서 LAI(Leaf Area Index)를 계산하게 된다.

증발산량 추정 방법으로는 모형 내에서 제공되는 5가지 방 법 중 FAO Penman-Monteith 방법을 이용하였다.

본 연구에서는 5개년(1988~2002)에 걸친 적설의 영향을 받

는 겨울철 자료를 제외한 3월~11월까지의 NOAA/AVHRR 위 성영상 자료를 이용하여 월별 NDVI를 산출하였다. 이후

NDVI

와 월평균 기온과의 변동양상에 중점을 두어 기온-

NDVI

의 선형 회귀식을 통해 각 토지피복별 NDVI를 추정 하여 입력 자료로 사용하였다. 기온-NDVI 선형회귀식을 통 해 산출된 선형방정식을 토대로 A2, B2시나리오의 2030년,

2060

년, 2090년 CCCma CGCM2 월 평균기온을 사용하여 미래의 토지피복별 월 NDVI를 예측하였다(그림 10).

4.

결과 및 고찰

4.1

모형의 보정 및 검정

본 연구에서는 모형의 보정을 위해 2개년(1999-2000) 동 안의 유출량 자료를 이용하였다. 먼저 표 2에 정리된 10가 지 매개변수들의 특성을 민감도 분석(그림 11)을 통해 정리 하였는데 3번 초기지표하저류량과 8번 최대지표하저류량은 값이 클수록 기저유량이 증가하고, 5번 지표저류상수는 값이 클수록 완만한 감수곡선을 그리며, 6번 최대지표저류량은 첨 두유량과 반비례, 7번 지표하저류상수는 기저유량과 반비례 하는 것으로 나타났다. 이후 SCE-UA(Shuffled Complex

Evolution-University of Arizona)

최적화 기법(Duan 등,

1994)

을 이용하여 매개변수에 대한 1차적인 기준값을 선정

하였으며, 모형에서 민감한 매개변수를 중심으로 시행착오법 에 의하여 최적화 하였다. 모형의 목적함수로는 Nash-

Sutcliffe(Nash

등, 1970) 모형효율, RMSE(Root Mean

Square Error)

를 사용하였다. 여기서 결정된 최적 매개변수의

그림

8. CA-Markov

기법에 의해 예측된 토지이용도

그림

9.

시계열 토지이용의 변화추세

표

1.

실제 토지이용도와 예측된 토지이용도의 면적비교

Year Land use class

Water Forest Urban Grassland Bare ground Paddy rice Upland crop Total

Landsat (km² [%])

1987 0.7 [0.3] 152.3 [58.5] 11.5 [4.4] 5.3 [2.0] 11.8 [4.5] 45.2 [17.3] 33.6 [12.9] 260.4 [100.0]

1991 0.7 [0.3] 156.9 [60.2] 10.6 [4.1] 9.7 [3.7] 27.6 [10.6] 40.4 [15.5] 14.5 [5.6] 260.4 [100.0]

1996 1.1 [0.4] 149.2 [57.3] 11.3 [4.3] 7.3 [2.8] 17.2 [6.6] 42.4 [16.3] 31.9 [12.2] 260.4 [100.0]

2000 0.5 [0.2] 156.6 [60.1] 13.1 [5.0] 13.2 [5.1] 16.6 [6.4] 27.1 [10.4] 33.3 [12.8] 260.4 [100.0]

2004 0.8 [0.3] 141.8 [54.4] 14.7 [5.7] 21.7 [8.4] 22.3 [8.6] 25.4 [9.7] 33.7 [12.9] 260.4 [100.0]

CA-Markov (km² [%])

2004 0.8 [0.3] 152.7 [58.6] 13.5 [5.2] 19.2 [7.4] 17.0 [6.5] 25.5 [9.8] 31.8 [12.2] 260.4 [100.0]

2030 0.4 [0.2] 129.8 [49.8] 20.3 [7.8] 21.7 [8.3] 25.0 [9.6] 26.9 [10.3] 36.3 [13.9] 260.4 [100.0]

2060 0.4 [0.2] 126.8 [48.7] 21.7 [8.3] 23.1 [8.9] 25.4 [9.7] 27.1 [10.4] 28.7 [13.8] 260.4 [100.0]

2090 0.3 [0.1] 120.2 [46.1] 22.2 [8.5] 23.1 [8.9] 28.0 [10.8] 28.7 [11.0] 37.9 [14.6] 260.4 [100.0]

평균값은 표 2와 같으며 이를 2개년(2001-2002)에 적용하여 검증하였다.

SLURP

에서는 각 토지이용별로 10개의 매개변수에 대해서

최적화가 가능하다. 토지피복상태 중 하나인 수역에 대해서 는 canopy store나 fast store가 존재하지 않고, 증산량에 대해서 고려할 필요가 없기 때문에 이에 대한 매개변수는 고려하지 않는다(김성태, 2003). 먼저 관측유량과 모의유량을 일치시키기 위하여 Muskingum 하도추적 방법의 매개변수인 저류상수 K를 ASAs 소유역별 하도거리에 따라 가중치를 두어 0.2~1.45를 입력하였고, 가중계수 k는 0.25를 입력하였 다. 수역을 제외한 토지이용상태에 대해 경안천 유역에서 상 대적으로 많은 면적을 차지하고 있는 산림, 논, 밭을 중심으 로 보정하였으며, 민감도 분석에 따른 유출량 변화가 초기지 표하저류량, 지표저류상수, 최대지표저류량, 지표하저류상수, 최대지표하저류량에 대하여 가장 많은 영향을 보이므로 이 들을 중점적으로 보정하였다.

표 3은 보정 및 검정기간에 대한 모의결과를 나타낸 것으 로 보정 결과 Nash-Sutcliffe의 모형효율계수는 0.61~0.82,

RMSE

는 3.1~5.6 mm/day, 검정 결과 Nash-Sutcliffe의 모 그림

10. A2, B2

시나리오별 예측된

NDVI

그림

11. SLURP

민감도 분석

표

2.

각각의 사상들에 의해 추정된 매개변수의 평균값

No. Description Forest Urban Grass

land

Bare ground

Paddy rice

Upland corp

1 Initial contents of snow store (mm) 4.81 4.23 3.88 4.40 3.06 3.65

2 Init. contents of slow store (% of max) 5.43 5.49 4.33 4.17 6.32 6.95

3 Maximum infiltration rate (mm/day) 145.10 57.89 119.10 119.21 136.20 31.74

4 Manning roughness, n 0.05 0.04 0.04 0.02 0.02 0.05

5 Retention constant for fast store 14.40 4.58 8.65 9.30 3.70 15.30

6 Maximum capacity for fast store (mm) 231.65 99.66 232.65 183.05 106.10 242.40 7 Retention constant for slow store 28910.00 56845.00 36105.00 38120.00 53935.00 24035.00 8 Maximum capacity for slow store (mm) 54330.00 37815.00 26035.00 33595.00 31000.00 49955.00

9 Precipitation factor 1.29 1.21 1.20 1.30 1.25 0.90

10 Rain/snow division temperature (^oC) 0.08 1.24 0.84 1.02 0.00 0.20

형효율계수는 0.62~0.75, RMSE는 3.8~11.4 mm/day 이었 다. 이때의 일 유출량 수문곡선으로 도시한 결과 보정기간에 는 갈수기에 모형에서 일부분 적절히 표현하지 못한 부분도 있지만 수위자료의 오류에 그 원인이 있는 것으로 판단되며, 나머지 기간에서는 관측치와 모의치의 유출거동이 거의 유 사함을 알 수 있다(그림 12).

4.2

기후변화 시나리오와 미래 토지이용변화에 따른 유출 특성 분석

앞에서 작성한 SRES A2, B2 시나리오의 downscaling된

2030s

년, 2060s년, 2090s년 CCCma CGCM2 모의 결과값

과 기온-NDVI 상관회귀식에 의해 추출된 미래 식생정보,

CA-Markov

기법에 의한 미래 토지이용 자료를 SLURP 모

형에 적용하여 시나리오별 토지이용 변화 유·무 따른 하천 유출 변화를 모의하였다(그림 13, 14). 표 4는 SLURP 모 형에 의해 모의된 A2, B2 시나리오 하에서 토지이용변화를 고려하였을 때(2030년, 2060년, 2090년 토지이용 적용)와 고려하지 않았을 때의 분석결과를 비교한 것이다.

A2

시나리오의 경우 2060s를 제외한 나머지 기간에서 강 수가 현재(1999-2002년)의 89~99% 정도, B2 시나리오의 경우 2030s, 2060s, 2090s 모두 강수가 현재(1999-2002년) 의 49~99% 정도 수준으로 강수량의 양적 측면에서 감소를 보이 있다. 그러나 봄철인 4~6월 국지성 호우의 양이 증가 하고 장마기간인 6월은 현재보다 많은 집중호우 현상을 보 이며 여름철인 8월의 강수는 현재 보다는 감소하는 경향을

보이고 있어 물 순환의 불균형을 초래할 것으로 예상된다.

기후변화에 따른 유출변화를 분석한 결과 A2, B2 시나 리오의 모든 기간에서 봄철인 4~6월 유출량이 상당히 증 가하였고 7월에 비슷해지다가 8월 이후로 유출량이 현격하 게 줄어 강수패턴과 비슷한 유출패턴을 보였다. 유출율은

1999-2002

년의 59%에 비해 미래에 증발이 활발하여

13~34%

로 감소하였고, 유출변화율을 보면 A2 시나리오의

경우 2090년에 강수량이 11.4% 감소할 때 유출은 80.0%

감소하였고, B2 시나리오의 경우 2060년에 강수량이

50.9%

감소할 때 유출은 85.0% 감소하여 유출변화가 가

장 크게 나타났다.

기후변화 시나리오를 고려한 상태에서 토지이용 유·무 에 따른 하천유출 변화를 분석한 결과 토지이용 변화를 고려하지 않았을 때보다 토지이용을 고려했을 때(2030년,

2060

년, 2090년 토지이용 적용)에 총 유출량이 2030s을 제외하고 모두 증가하였고 모든 기간에서 기저유량은 감소 하고 첨두유량은 증가하는 변화를 보였다. 이러한 결과는 유역 내 전체토지이용의 약 4%정도를 차지하는 도시지역 이 미래에 증가함에 따라 불투수 면적이 증가되었기 때문 으로 볼 수 있다. 그러나 두드러진 변화가 나타나지 않은 이유는 전체토지이용의 약 9%(2000년 기준)를 차지하는 논의 경우 미래에 면적이 감소되었고 담수되는 특성상 도 시지역과 같이 지표저류량은 크게, 지표하저류량은 작게 산 정되어 불투수 지역으로 간주되어 이들이 서로 수렴되기 때문으로 판단된다.

표

3.

실측치와 추정치의 비교

year

Observed Simulated Statistical summary

P Note (mm)

Q (mm)

QR (%)

Q (mm)

QR (%)

ET (mm)

RMSE

(mm/day) R² ME

1999 1310.0 752.8 57 750.1 57 510.1 3.1 0.93 0.82 C

2000 1073.5 618.9 58 632.5 59 461.5 5.6 0.81 0.61 C

2001 1036.0 583.4 56 550.8 53 447.5 3.8 0.89 0.75 V

2002 1312.5 813.5 62 876.9 67 541.9 11.4 0.79 0.62 V

P: Precipitation, Q: Streamflow, QR: Runoff ratio, ET: Evapotranspiration, R²: Coefficient of Determination, ME: Nash-Sutcliffe Model Efficiency, C: Calibration, V: Validation

그림

12.

보정 및 검정 결과

(1999-2002)

5.

결 론

본 연구에서는 과거 꾸준한 토지이용의 변화가 이루어진 경안천 유역을 대상으로 SLURP 모형의 보정 및 검정을 실 시하여 적용가능성을 확인하였다. CA-Markov 기법을 이용 하여 미래 토지이용상태를 예측하였으며, 기온-NDVI 상관회 귀분석을 통해 미래 식생정보를 예측하였다. IPCC에서 제시 하는 SRES 기후변화시나리오의 GCMs A2, B2 모의결과 값을 SLURP모형에 적용하여 기후변화와 토지이용 유·무 에 따른 하천유역의 유출특성을 분석하였다. 본 연구결과를 정리하면 다음과 같다.

1.

본 연구에서는 RS와 GIS자료(DEM, 토지피복도)로부터

TOPAZ

를 이용하여 경안천 유역을 7개의 ASAs로 분할하

고, NDVI, 수문기상자료, 경안수위관측소의 일별 유출량 을 입력 자료로 하여 매개변수를 최적화하였다. 그 결과 보정기간(1999-2000)의 Nash-Sutcliffe의 모형효율계수는

0.61~0.86, RMSE

는 3.08~5.63 mm/day, 검정기간(2001-

2002)

의 Nash-Sutcliffe의 모형효율계수는 0.62~0.73, RMSE 는 3.78~11.44 mm/day로 모의 유출량이 관측유출량을 잘 재현함을 확인하였다.

2.

대상유역의 Landsat TM, ETM+ 위성영상을 사용하여 작성한 20여 년간(1987년, 1991년, 1996년, 2000년,

2004

년)의 시계열 토지이용도의 변화양상을 분석하고,

CA-Markov

기법을 이용하여 미래토지이용변화(2030년,

2060

년, 2090년)를 예측한 결과 산림의 경우 1987년

(65.9%)

부터 지속적으로 감소하여 2090년에는 52.8%로

그림

13. 2030s, 2060s, 2090s

유출량 비교

(A2

시나리오

)

그림

14. 2030s, 2060s, 2090s

유출량 비교

(B2

시나리오

)

표

4.

시나리오별 강수량 및 유출 변화

Scenario P(mm) P variation

(%)

Without future land use change With future CA_Markov land use Q(mm)

[QR(%)]

Q variation (%)

ET (mm)

Q(mm) [QR(%)]

Q variation (%)

ET (mm)

Pres. 1999-2002 1183.0 - 702.6 [59] - 490.4 - - -

A2

2030s 1170.4 -1.1 182.7 [16] -74.0 587.1 181.8 [16] -74.1 575.5

2060s 1190.4 +0.6 405.1 [34] -42.3 568.2 409.0 [34] -41.8 550.9

2090s 1047.8 -11.4 140.5 [13] -80.0 521.9 147.6 [14] -74.9 511.9

B2

2030s 809.6 -31.6 226.7 [28] -67.7 553.0 226.0 [28] -67.8 544.2

2060s 580.9 -50.9 105.2 [18] -85.0 517.0 105.8 [18] -84.9 503.7

2090s 1191.7 -0.7 205.8 [17] -70.7 593.1 205.8 [17] -70.7 581.2

P: Precipitation, Q: Streamflow, QR: Runoff ratio, ET: Evapotranspiration

예측되었고, 도시의 경우 2.3%~8.0% 증가하며 논의 경우

16.2%~10.1%

감소하는 경향을 보였다.

3. SRES

기후변화시나리오의 GCMs A2, B2 모의결과 값

인 8개의 수문기상인자(강수, 평균온도, 최저온도, 최고온 도, 풍속, 상대습도, 일사량)를 수집하여 분석한 결과 기후 변화로 인해 온도는 현재(1999-2002)보다 A2 시나리오의 경우 0.4~3.1

^oC, B2

시나리오의 경우 0.7~1.5

^oC

증가하 며, 강수량은 현재보다 A2 시나리오의 경우 -4.7~136.5

mm, B2

시나리오의 경우 -7.1~59.7 mm 감소하는 것으로

나타났다.

4. A2, B2

시나리오 모의 결과에 따른 유출분석결과 유출율

은 현재(1999-2002)의 59%에 비해 A2 시나리오의 경우

13~34%, B2

시나리오의 경우 17~28%로 감소하였고, 기

후변화 시나리오를 고려한 상태에서 토지이용 유·무에 따른 유출분석결과 토지이용을 고려했을 때 총 유출량이 증가하였고 기저유량은 감소하고 첨두유량은 증가였으나 그 변화가 크지 않았던 이유는 도시지역은 증가하였지만 불투수층에 가까운 담수되는 특성을 가진 논의 면적이 감 소하여 서로 수렴되기 때문으로 판단된다.

감사의 글

본 연구는 건설교통부에서 지원하는 2007년도 IHP사업의 일환으로 수행되었으며, 지원에 감사드립니다.

참고문헌

강부식, 문태환, 황만하(2007) 유역수문예측을 위한 통계적 기법 의 활용, 한국수자원학회지, 한국수자원학회, Vol. 40, No.

8, pp. 24-31.

김병식, 김형수, 서병하, 김남원(2004) 기후변화가 용담댐 유역의 유출에 미치는 영향, 한국수자원학회지, 한국수자원학회, Vol.

37, No. 2, pp. 185-193.

김성준, 이용준(2007) 면적규모 및 공간해강도가 CA-Markov 기 법에 의한 미래 토지이용 예측 결과에 미치는 영향, 한국지리 정보학회지, 한국지리정보학회, Vol. 10, No. 2, pp. 57-69.

김성태(2003)

SLURP

모형을 이용한 하천 유출량 모의, 석사학 위논문, 인하대학교

안재현, 윤용남, 이재수(2001) 지구온난화에 따른 수문환경의 변 화와 관련하여 : 국지규모 모형을 이용한 한반도 기온의 변 화 분석, 한국수자원학회지, 한국수자원학회, Vol. 34, No.

4, pp. 347-356.

한국과학기술연구원(1995) 기후변화가 한반도에 미치는 영향과 지구환경 관련 대책 연구, 과학기술처.

한국환경정책·평가연구원(2004) 기후변화영향평가모형 개발

-

물 관리 부문을 중심으로

-, RE-10.

Chiew, F.H.S. and McMahon, T.A. (1993) Detection of trend or change in annual flow of australian rivers, International Jour- nal of Climatology, Vol. 13, pp. 643-653.

Duan, Q., Sorooshian, S.S., and Gupta, V.K.

(1994) Optimal use of

the SCE-UA global optimization method for calibrating water- shed models, Journal of Hydrology, Vol. 158, pp. 265-284.

Kang, B. and Ramirez, J.A. (2002)

Stochastic space-time down-

scaling for GCM precipitation, 2002 American Geophysycal Meeting (AGU) Spring Meeting, Washington, DC.

Kang, B. and Ramirez, J.A. (2001)

Conparative study of the statis-

tical features of random cascade models for spatial rainfall downscaling, Proc. AGU Hydrology Days 2001, Hydrology Days Publications, Fort Collins, CO, pp. 151-164.

Kite, G.W. (1975)

Performance of two deterministic hydrological

models, IASH-AISH Publication, Vol. 115, pp. 136-142.

Kite, G.W. (1998)

Land surface parameterizations of GCMs and

macroscale hydrological models, Journal American Water Resources Association, Vol. 34, No. 6, pp. 1247-1254.

Kite, G.W., Dalton, A.

, and Dion, K. (1994) Simulation of stream-

flow in a macroscale watershed using general circulation model data, Water Resources Research, Vol. 30, No. 5, pp. 1547-1559.

Kite, G.W., Ellehoj E., and Dalton, A. (1996) GIS for large-scale watershed modelling, in Geographical Information Systems in Hydrology. Singh, V.P.; Fiorentino, M (eds). Kluwer Aca- demic Publishers, Netherlands.

Leung, L.R., Hamlet, A.F., Lettenmaier, D.P., and Kumar, A. (1999) Simulations of the ENSO hydroclimate signals in the pacific northwest columbia river basin, Bull. Amer. Meteorol. Soc., Vol. 80, pp. 2313-2328.

Nash, J.E. and Sutcliffe, J.V. (1970)

River flow forecasting through

conceptual models; Part 1 - A discussion of principles, Journal of Hydrology, Vol. 10, No. 3, pp. 282-290.

Sandra, L. and Woo, M.K. (2003)

Application of hydrological

models with increasing complexity to subarctic catchments, Journal of Hydrology, Vol. 270, pp. 145-157.

Sefton, C.E.M. and Boorman, D.B. (1997)

A resinal investigation

of climate change impacts on UK streamflows, Journal of Hydrology, Vol. 195, pp. 26-44.

Wood, A.W., Maurer, E.P., Kumar, A., and Lettenmaier, D.P. (2002) Long-range experimental hydrologic forecasting for the east- ern United States

, J. Geophys. Res.-Atmos., Vol. 107, pp. 4429.

(

접수일: 2007.9.4/심사일: 2007.12.9/심사완료일: 2008.2.5)