Correlation and Hysteresis Analysis of Air-Water Temperature in Four Rivers: Preliminary study for water temperature prediction

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(1)우리나라 하천의 기온‐수온의 상관관계 및 이력현상 분석: 미래 하천수온 변화 예측을 위한 사전검토. 환경정책연구 12(2) : 17~32. 우리나라 하천의 기온-수온의 상관관계 및 이력현상 분석: 미래 하천수온 변화 예측을 위한 사전검토 안지혁 ․ 이길하*. Correlation and Hysteresis Analysis of Air‐Water Temperature in Four Rivers: Preliminary study for water temperature prediction An, Ji‐Hyuck, Lee, Khil‐Ha 대구대학교 토목공학과(Department of Civil Engineering, Daegu University(DU)). 제출: 2013년 3월 13일 수정: 2013년 5월 6일 승인: 2013년 6월 10일. 국 문 요 약 최근 인류가 초래한 지구의 온난화로 인하여 기온이 상승하고 이의 직접적인 반응으로 수온 증가가 감지되고 있 다. 기온변화가 하천의 수질과 생태 환경에 미치는 영향을 추정하기 위해서는 수온 상승의 시기와 하천 어종에 대한 이해가 필요한데 이를 위하여 미래의 수온을 예측할 필요가 있다. 이에 하나의 사전연구로서 기온‐수온 관계에 대하여 분석해 보았다. 2009년에서 2011년까지 3년 동안 환경부의 수질자동관측소에서 관측한 최소 873개에서 최대 1083개 의 일 관측 자료를 바탕으로 자기상관관계와 교차상관관계를 조사해 본 결과 0.9 이상의 높은 상관관계를 보였다. 또 지체시간이 10일 미만에서는 기온의 자기 상관 계수가 수온의 가기 상관 계수보다 더 높은 것으로 나타났다. 관측 자료의 이력현상을 분석하기 위하여 상승기와 하강기로 나누었는데, 관측지점에 따라서는 강한 이력현상을 보이는 지점도 발견되었다. 결국 기온‐수온 관계를 구축함에 계절적인 이력현상이 고려되어야 정확도를 높일 수 있음을 유추 할 수 있다.. ❙주제어❙ 기온, 수온, 이력현상, 지구온난화. Abstract The potential impact of water temperature on air temperature in response to recent anthropogenic global warming has been noticed. To predict climate, induced change in river aquatic environment, it is necessary to understand the thermal constrains of fish species and the timing of the projected river temperature. As a preliminary study, air-water temperature relationship was analyzed on the basis of the observed data during the time period of 2009-2011 and the number of data corresponds to 873-1083. As a result of analyzing the auto‐and cross-correlation coefficient between air-water temperature, high correlation is shown (~0.9). It is also found that the correlation coefficient of air temperature is higher than that of water temperature at the lag time less than approximately 10 days. Observed data was divided into two groups to investigate hysteresis: rising limb and falling limb. For. * E-mail: [email protected]. 17.

(2) 안지혁 ․ 이길하. some stations there is strong evidence that hysteresis exist between air-water temperature relationships. Consequently it is recommended that seasonal hysteresis needs to be included in determining an air‐ water relationship. ❙Keywords❙ Air Temperature, Water Temperature, Hysteresis, Global Warming. Ⅰ. 서론 화석연료의 결과로 빚어진 지구의 연평균 기온 상승은 전 세계적으로 이미 잘 알려 진 사실이며 (IPCC, 2007), 우리나라에서도 기온 증가 현상이 나타나 지구온난화에 대 한 주장을 뒷받침하고 있다. 기온의 증가는 우기와 건기의 변화를 주도하여 동식물의 생존에 직간접적으로 영향을 미친다. 식물의 경우에는 성장일수의 증가, 성장시기의 변화, CO2 농도의 증가를 통해 생산성에 영향을 미치며, 동물의 경우에는 기온의 증가 에 따른 환경변화로 인해서 개체 수의 증감을 초래한다. 온실화의 낯선 환경에 적응하 면서 동식물의 종이 변화되듯, 기온 증가는 하천의 수온변화로 이어져 수생식물은 이 에 따른 생태환경에 적응하면서 지배 종류가 바뀔 수 있으며, 어종에도 변화를 가져올 수 있다(Stockle et al., 1992; Stefan and Sinokrot, 1993). 또 수중에서는 온도에 민감한 생화학적 반응의 변화를 유발하여 수질변화에도 영향을 미친다. 따라서 인간이 초래한 기온변화는 하천의 수온변화로 인한 수중생물의 환경조건의 변화로 이어진다. 기온의 증가는 강우나 증발산과 같은 기후 인자가 변화하는 2차 영향을 발생시키며 식생의 형태, 생태계, 물의 순환에 영향을 미치는 수문학적 인자는 계속 변하여 다시 인간의 사회, 경제, 문화, 인류의 건강, 복지 등의 문제 및 인간의 일상생활에 긴밀하게 영향을 미칠 것이다(Asselman et al., 2003; IPCC, 2007; Pilgrim and Stefan, 1995). 이러한 영 향은 수문학, 수자원, 농업, 생태학, 기상학, 자연재해 등 다양한 분야와 정부 기관의 환경정책 결정권자에게 중요한 문제로 대두되고 있다. Caissie 등(2001)은 캐나다 New Brunswick의 하천에서 regression 기법을 이용하여 하천 온도를 추정하였다. Pedersen 등(2007)은 덴마크에서 선형 regression 기법을 이 용하여 11개 하천의 수온자료를 바탕으로 주변 식생, 지하수 유입, 하수처리장 등의 영향을 고려하면서 수온을 예측하였다. 기후변화에 따른 수온변화를 연구한 경우도 있 는데 Lyons 등(2010)은 미국 위스콘신 50개 주에서 미래 수온 예측 모형을 개발하였으. 18.

(3) 우리나라 하천의 기온‐수온의 상관관계 및 이력현상 분석: 미래 하천수온 변화 예측을 위한 사전검토. 며, GCM(General Circulation Model)으로 예측된 기온을 이용하여 수질변화를 분석한 연구가 인도에서 행하여졌다(Rehana and Mujumdar, 2012). 우리나라 기상관측소는 전국적인 네트워크를 형성하여 시, 군 단위별로 설치되어 있 어 기온자료는 풍부한 반면, 수온자료는 최근에야 관심을 갖고 환경부에서 설치하여 관측을 시작했기 때문에 상대적으로 부족한 형편이다. 그래서 수중 생물의 생태변화와 환경조건을 파악하는 연구에 이용되는 중요한 인자인 수온자료는 장기적인 자료가 부 족해 신뢰성 있는 환경변화를 파악하는 것은 아직은 불가능할 것이다. 이에 기온변화 에 상응하는 수온의 상승 여부를 파악하기 위하여 우리나라 4대 하천의 수온 관측 자 료를 선정한 후 이에 대응하여 지리적으로 가장 가까운 기상 관측소의 동시 기온 관측 자료를 이용하여 기온과 수온자료의 통계적인 특성분석, 상관관계 및 이력현상에 대한 분석을 수행하였다. 아울러 우리나라 전역을 한강, 낙동강, 영산강, 금강으로 나누어 각 하천에 소속된 여러 자동관측소의 자료를 심도 있게 분석하였다. 수온과 기온의 물 리적인 영향을 심층적으로 고려하여 기온자료를 이용하여 간단하면서도 정확한 수온 추정기법 제시에 앞서 사전연구로 진행하였으며, 기온의 상승기(rising limb)와 하강기 (falling limb)로 분리하여 계절적으로 수온의 증감양상이 다르게 나타나는 이력현상 분석에 중점을 두어 검토하였다.. Ⅱ. 대상 지역 및 관측 자료 우리나라 주요 하천에서는 환경부 산하 국립환경과학원에서 수행하는 수질자동관측 망 운영사업을 통하여 실시간으로 수온 및 오염물질의 농도를 관측하고 있다. 본고에 서도 수질자동관측망 자료를 사용하였다. 4대 하천의 수질자동관측망을 통하여 주요 지점에서 수온 관측을 수행하고 있으나, 기상관측을 수행하고 있지 않기 때문에 수온 관측소의 지리적 위치에서 가장 근거리에 위치한 기상관측소를 선별한 후 기온‐수온 조합을 만들어 분석을 수행하였다. <그림 1>은 연구에 사용된 우리나라 전역에 걸쳐 설치된 기온 관측소의 위치이고, <그림 2>는 연구에 사용된 하천의 수온관측소 위치이 다. 분석대상의 기온 및 수온자료는 2009년 1월 1일부터 2011년 12월 31일까지의 3년 간 자료이다. 물론 수온의 자료 기간이 충분히 길면 더 신뢰성 있는 결과를 도출하리라 예상한다.. 19.

(4) 안지혁 ․ 이길하. 그러나 3년의 연구 기간 동안에 관측된 자료가 전형적인 값을 보였으며 특별히 이상한 관측현상이 발견되지 않았으므로 기존 관측자료를 이용하여 기온‐수온의 관계를 규명 하는 이 연구에서는 큰 물리적인 손상이 없다고 사료된다. 수온은 미국 YSI사의 YSI600XL, 600EDS, 600XL BCR와 독일 SEBA사의 Qualilog 16 제품을 이용하여 관측하였으며, 오차 범위가  0.15 C 이다. 수온 관측은 수면으로부터 50cm가 기본이며 수위에 따라 변할 수 있다. 관측간격은 5분이며, 일 자료는 5분 간격 으로 측정된 자료를 평균한 자료이다. <그림 3>은 전형적인 수질자동관측망의 모식도 를 보여준다. 결측자료는 선형 내삽법을 이용하여 보완(filling)하였으며, 장기간의 결 측 구간은 자료 분석의 신뢰성을 확보하기 위하여 분석에서 제외시켰다. 정규분포를 가정하여 관측값이 95% 신뢰구간을 벗어나는 자료는 다른 자료와는 확연히 다른 양상 을 보이고 있는 이상자료(outlier)라고 간주하고 전체적인 분석에 미치는 영향이 상당 할 것으로 판단되어 분석대상에서 배제하였다. 수온자료에서 이상자료로 판단되는 자 료가 발생한 반면, 기온자료에서는 이상자료로 판단할 만한 두드러진 자료는 관찰되지 않았다. 결측자료를 보완한 4대 하천의 기온 및 수온의 시계열 자료를 통하여 상호비 교 분석하여 자료의 품질관리(Quality Control)를 시각적으로 수행하였다(그림 4 참 조). 이상의 자료 분석결과 수온의 자료는 최소 873개(영산강 유역의 서창 관측소)에서 최대 1,084개(금강 유역의 용담호 관측소)에 이르렀다. 도시적인 분석에 의하면 전반적으로 여름철의 수온이 기온보다 미미하게 낮으나, 겨 울철에는 수온이 기온보다 크게는 ~10℃까지 높은 것으로 나타났다. 이러한 현상은 4 대강 하천에 모두 공통적으로 나타났으며 우리나라 하천 수온의 일반적인 특징인 것으 로 사료된다. 4대 하천의 관측 지점에서 수온 및 기온자료의 기본적인 통계정보는 <표 1>과 <표 2>에서 보여준다. 지점별 기온 평균의 차이는 ~4℃ 정도로 나타났는데, 인제 관측소가 10.05℃로 가장 낮았으며, 대구관측소가 14.15℃로 가장 높게 나타났다. 지점 별 수온 평균의 차이는 ~8℃ 정도로 나타났는데, 한강 유역의 서상 관측소가 11.2℃로 가장 낮았으며, 낙동강 유역의 성서관측소가 19.3℃로 가장 높게 나타났다. 수온의 변 화범위는 ~20℃, 기온의 변화범위는 26~27℃ 정도로 기온의 변화범위가 수온의 변화 범위보다 ~6℃ 정도 높은 정도로 파악되었다.. 20.

(5) 우리나라 하천의 기온‐수온의 상관관계 및 이력현상 분석: 미래 하천수온 변화 예측을 위한 사전검토. 그림 1 전국의 기온 관측소. 21.

(6) 안지혁 ․ 이길하. 그림 2 전국의 수온 관측소. 22.

(7) 우리나라 하천의 기온‐수온의 상관관계 및 이력현상 분석: 미래 하천수온 변화 예측을 위한 사전검토. 그림 3 수질자동괸측소 모식도. 그림 4 2009~2011년도에 관측된 기온과 수온자료. 주: a) 서상 관측소(한강유역), b) 해평 관측소 (낙동강유역), c) 서창 관측소 (영산강유역), d) 용담호 관측소(금강). 23.

(8) 안지혁 ․ 이길하. 표 1 기온자료의 기본통계 기간 유역. 한강. 낙동강. 영산강. 금강. 24. 번호. 기온관측소. 기온계 높이 (m). Mean (°C). Std (°C). 1. Youngwol. 1.5. 10.89. 2. Jecheon. 1.5. 3. Chungju. 1.8. 4. Wonju. 5 6 7. 시작 (연월일). 끝 (연월일). 연수. 10.36. 19950101. 20111231. 17. 10.17. 10.64. 19730101. 20111231. 39. 11.37. 10.61. 19730101. 20111231. 39. 1.6. 11.35. 10.68. 19810101. 20111231. 31. Yicheon. 1.9. 11.38. 10.47. 19730101. 20111231. 39. Yangpyeong. 1.7. 11.13. 10.68. 19730101. 20111231. 39. Cheolwon. 1.8. 10.2. 10.8. 19880101. 20111231. 24. 8. Inje. 1.5. 10.05. 10.39. 19730101. 20111231. 39. 9. Chuncheon. 1.5. 11.14. 10.67. 19810101. 20111231. 31. 10. Seoul. 1.5. 12.56. 10.3. 19810101. 20111231. 31. 11. Dongducheon. 1.7. 11.26. 10.5. 19980101. 20111231. 14. 1. Wooljin. 1.8. 12.63. 8.39. 19730101. 20111231. 39. 2. Andong. 1.7. 11.95. 9.95. 19830101. 20111231. 29. 3. Mungyeong. 1.5. 11.89. 9.76. 19730101. 20111231. 39. 4. Gumi. 1.5. 12.46. 9.78. 19730101. 20111231. 39. 5. Daegu. 1.8. 14.15. 9.47. 19810101. 20111231. 31. 6. Gyeochang. 1.5. 11.68. 9.54. 19730101. 20111231. 39. 7. Hapcheon. 1.5. 13.01. 9.5. 19810101. 20111231. 31. 8. Jinju. 1.5. 13.21. 9.36. 19810101. 20111231. 31. 9. Milyang. 1.5. 13.24. 9.4. 19730101. 20111231. 39. 1. Gwangju. 1.5. 13.88. 9.38. 19820101. 20111231. 30. 2. Imsil. 1.7. 11.01. 10. 19730101. 20111231. 39. 3. Juam. 1.5. 12.62. 9.41. 19760101. 20111231. 36. 4. Jangheong. 1.9. 12.99. 9.07. 19740101. 20111231. 38. 1. Geumsan. 1.5. 11.55. 10.14. 19730101. 20111231. 39. 2. Chupungrong. 1.5. 11.75. 9.64. 19820101. 20111231. 30. 3. Boeun. 1.5. 10.87. 10.18. 19730101. 20111231. 39. 4. Daejeon. 1.6. 12.84. 9.93. 19840101. 20111231. 28. 5. Buyeo. 1.7. 12.16. 10.05. 19730101. 20111231. 39.

(9) 우리나라 하천의 기온‐수온의 상관관계 및 이력현상 분석: 미래 하천수온 변화 예측을 위한 사전검토. 표 2 수온 자료의 기본통계 2. 유역. 한강r. 낙동강. 영산강. 금강. 번호. 수온 관측소. Mean (°C). 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11. Pyeongchang Chungju Wonju Dalcheon Gangcheon Yeoju Yangpyeong Seosang Eoyam Gapyeong Gyeongan Guri Sincheon Imha Yecheon Pungyang Haepyeong Chilgok Wekwan Seongju Namcheon Gangchang Seongseo Jinju Sangdong Seochanggyo Hwangrong Okjeongho Juamho Tamjinho Yongdamho Bonghwang Yiwon Janggye Okcheoncheon Daecheongho Hyundo Gapcheon Mihocheon Gongju Buyeo. 12.9 12.1 13.6 14.6 14.4 13.6 13.7 11.2 12.9 12.6 14.4 14.0 15.3 15.9 14.3 14.5 15.0 15.2 15.2 15.6 17.2 17.3 19.3 16.3 16.1 17.5 15.9 16.1 17.0 15.4 16.3 15.3 14.9 16.3 14.9 16.7 11.6 16.9 15.7 15.0 14.5. Std (°C) 8.44 5.58 8.49 9.38 9.16 7.52 8.28 6.69 7.04 6.97 8.70 8.11 8.01 8.75 8.42 8.86 9.24 9.08 8.60 8.88 5.75 7.64 5.60 8.10 8.73 7.09 8.62 8.30 8.06 7.99 8.20 7.36 9.20 9.06 8.37 8.43 6.08 7.37 8.45 8.14 8.13. r (결정계수) rising limb 0.872 0.747 0.883 0.888 0.892 0.876 0.865 0.866 0.861 0.867 0.901 0.863 0.896 0.793 0.887 0.842 0.893 0.900 0.866 0.862 0.876 0.867 0.860 0.903 0.886 0.879 0.884 0.840 0.863 0.867 0.835 0.901 0.878 0.883 0.882 0.850 0.707 0.894 0.884 0.841 0.872. falling limb 0.901 0.796 0.921 0.927 0.913 0.923 0.907 0.900 0.883 0.880 0.918 0.899 0.921 0.903 0.922 0.872 0.944 0.930 0.922 0.922 0.915 0.898 0.910 0.920 0.906 0.934 0.922 0.893 0.870 0.893 0.911 0.908 0.909 0.881 0.915 0.911 0.740 0.929 0.924 0.917 0.910. 기간 이력현상. △ ○ △ △ △ ○ △ ○ ○ ○ △ △ △ ○ △ △ △ △ △ △ △ △ △ △ △ △ △ ○ ○ ○ ○ ○ △ ○ △ ○ ○ △ △ △ △. 시작. 끝. 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20100101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101 20090101. 20111231 20111231 20111231 20101231 20101231 20111231 20111231 20111231 20111231 20111231 20111231 20101231 20101231 20101231 20101231 20101231 20101231 20101231 20111231 20101231 20111231 20101231 20111231 20111231 20111231 20101231 20111231 20111231 20111231 20111231 20111231 20111231 20111231 20111231 20111231 20111231 20111231 20101231 20111231 20111231 20111231. 주: (○: 강한 이력현상; △: 중간 정도의 이력현상을 나타냄.). 25.

(10) 안지혁 ․ 이길하. Ⅲ. 분석 결과 하천 수온에는 여러 가지 요소가 영향을 미치는데, 복사열, 복사열의 장애물에 의한 차단 정도, 유역에서 유출되는 하천수 및 지하수의 온도, 수면에서의 열 교환 등이 그것이 다. 기온‐수온은 지역에 따라 다양한 영향인자 특성을 보이고 있으며 물이 공기에 비하여 비열이 크다는 물리적 특성 때문에 일반적으로 나타나는 이력현상을 검토하여 관계를 도출할 수도 있다(Crisp and Howson, 1982; Webb, 1987; Webb and Nobilis, 1997). 인공위성자료를 바탕으로 선형회귀분석을 통해 구축한 영상에서 기온‐수온 관계를 잘 표현해 주어 여러 분야의 연구에서 성공적인 결과를 거두었으며, 비선형 관계식을 이용 하여 기온‐수온 관계를 표현하는 연구도 수행되었다(Pilgrim and Stefan, 1995). 계절적 특성을 보면 일반적으로 여름철이 겨울철보다 증발로 인한 잠열 손실이 크 며, 우기 이후의 지하수 유입이나 봄철의 융설 유입은 다른 형태의 기온‐수온 관계를 형성할 수 있다(Stefan and Preud' home, 1993; Stefan and sinokrot, 1993). 그래서 기 온과 수온 관계를 찾아내기 위해서는 온도 상승기(rising limb: 이른 봄에서 여름철로 이동하는 온도 증가시기)와 온도 하강기(falling limb: 늦여름에서 겨울철로 이동하는 온도 감소시기)에 따른 계절적 이력현상을 고려하는 것이 바람직하다. 이력현상은 앞 서 언급하였듯이 물의 비열이 공기의 비열보다 크므로 수온이 기온에 비하여 지체현상 을 가지기 때문에 발생한다. 하천의 기온과 수온 관계가 이력현상을 가지게 되면 수온 상승시기와 수온 하강시기에 대하여 서로 다른 상관관계 곡선을 구축하여야 할 것이다. 자료의 상관관계 분석은 서로 비교하는 자료의 상관 정도를 파악하는 목적도 있으 나, 기온 관측소와 수온 관측소 지점이 인접하기 때문에 상호 간의 상관관계 분석을 통하여 자료의 간접적인 정확도를 분석할 수도 있다. 기온‐수온 자료의 관측 지점별 상관관계 분석을 수행한 후 시각적인 비교를 위하여 4대 하천의 대표 지점에서 산포도 (scatter plot)를 <그림 5>와 같이 제시하였다. 대부분의 지점에서 결정계수는 0.8~0.9를 상회하고 하강기의 결정계수가 상승기의 결정계수보다 미미하게 높은 것으로 보인다 (표 2 참조). 이력현상(hysterisis)의 사전적 의미는 “어떤 물리량이 어떤 특정시점의 물리조건만 으로는 일의적으로 결정되지 않고, 그 이전에 그 물질이 겪어 온(경과해 온) 상태의 변 화과정에 의존하는 현상”이다. 이러한 현상의 대표적인 예는 강자성체의 자기이력현 상과 탄성체의 탄성이력현상이 있다. 이력현상에서는 일반적으로 외부의 영향이 증가. 26.

(11) 우리나라 하천의 기온‐수온의 상관관계 및 이력현상 분석: 미래 하천수온 변화 예측을 위한 사전검토. 할 때와 감소할 때에 서로 다른 값이 주어지며 자기장이나 온도장에서 흔히 볼 수 있 는 현상으로 수공학(hydro‐engineering) 분야에서는 비포화 지하수의 침투와 증발 시 습윤‐건조(wetdry period) 과정에서 볼 수 있으며, 수위‐유량 곡선에서는 수위에 따른 홍수량 증감(rising‐falling limb)단계에서 볼 수 있는 현상이다. 여기에서는 하천의 기 온‐수온 관계 규명을 위하여 수면과 대기가 접하는 지점에서의 열전도 과정에서 계절 적으로 기온의 증감에 따른 수온의 증감이 서로 다른 곡선을 따라 변화하는 이력현상 을 분석하였다(그림 6 참조). 이를 위하여 기온과 수온 자료를 기온 상승기(1월 16일~ 7월 15일)와 기온 하강기(7월 16일~다음해 1월 15일)의 두 구간으로 분리하였다. 상승 기‐하강기로 분리된 자료는 상관관계 분석에서 수행한 내용과 동일한 분석을 수행하였 다. <그림 6>은 용담호 관측소에서 2009년도의 상승기와 하강기를 따라서 일 년 동안 의 온도 변화 추이를 주 단위로 보여주는 것이다. 상승기에서는 하강기보다 상대적으 로 온도가 낮게 형성되면서 상승하다가 하강기에서는 여름철에 상승한 온도를 그대로 유지하는 일종의 관성을 가지면서 하강한다. 이처럼 이력현상이 뚜렷한 지역이 있는 반면 이력현상이 거의 보이지 않는 지역도 있다. 이력현상이 지역에 따라 편차를 보이 는 원인은 아직 알려진 게 없으며 연구자의 숙제로 남아있다. 그림 5 대표지점에서 기온‐수온의 산포도. 주: 검은 점은 상승기(1월 16일~7월 15일)를 나타내며, 사각형은 하강기(7월 16일~익년 1월 15일)를 나타낸다: a, b) 서산, 포천 관측소(한강유역) ; c, d) 해평, 강창 관측소(낙동강유역); e, f) 서창, 황룡 관측소(영산강 유역); g, h) 용담, 봉황 관측소(금강유역).. 27.

(12) 안지혁 ․ 이길하. <그림 7>은 이력 현상이 뚜렷하게 나타나는 용담호 관측소에서 2009년도 상승기 (rising limb)와 하강기(falling limb)로 분리하여 기온‐수온의 선형 관계식을 구하여 보 았다. 상승기에서는 기울기가 0.753으로 하강기의 0.591보다 더 가파르다. 결정계수는 하강기에서 0.911로 나타나 더 높은 것으로 보인다. 기온 및 수온자료를 수온 상승기와 수온 하강기로 구분하여 분석한 결과는 <표 2>에 서 보인다. 수온 상승기와 수온 하강기의 상관관계가 확연히 다르게 나타나는 지점은 이력현상이 있다고 보고 <표 2>에서 ‘o’로 표현하였다. 이런 지점에서는 수온 상승기 에 비하여 수온 하강기의 기울기가 다르게 나타날 것이며 기온자료를 이용한 수온자료 추정은 이력현상을 고려하여 기온 상승기와 하강기 구간으로 구분하여 추정하는 것이 보다 정확한 결과를 가져다줄 것이라 생각한다. 마지막으로 기온 및 수온자료의 자기상관관계 및 교차상관관계를 계산하여 분석하 였다(그림 8 참조). 기온의 자기상관관계로는 복사열로부터 전환한 기온이 메모리를 가지는 기간을 유추할 수 있고, 기온과 수온의 교차상관관계로는 기온이 수온에 영향 을 미치는 기간을 간접적으로 유추해 볼 수 있다. 절대적인 상관함수 값은 0.9 이상으 로 전체적으로 매우 크게 나타나고 있으며, 대부분의 지점에서 기온의 자기상관관계는 5~9일 이후 0.9 정도로 감소하는 양상을 보이고 있음을 알 수 있다. 그러나 수온의 경 우 지체길이가 증가하면서 자기상관관계가 감소하는 추세가 느리다. 기온의 자기상관 함수 값이 지체길이가 증가함에 따라 감소하는 비율이 수온보다 큰 이유는 비열 차이 로 인하여 기온 변화가 수온보다 빠르게 발생하기 때문인 것으로 판단된다. 기온‐수온 의 교차상관관계는 기온과 수온의 자기상관관계의 중간 정도를 보인다.. Ⅳ. 결론 우리나라 하천의 기온 및 수온자료를 수온 상승기와 수온 하강기로 구분하여 분석한 결과지점에 따라 수온 상승기와 수온 하강기의 상관관계 및 이력 곡선이 서로 다르게 나타남을 알 수 있다. 따라서 기온‐수온을 이용하여 수온 예측 모형을 구축할 때에는 이력현상을 고려하여 추정하는 것이 바람직한 것으로 분석되었다. 또 수온의 변화가 기온의 변화보다 작으며 여름철에는 낮고 겨울철에는 높은 것으로 나타났다. 수온과 기온의 자기상관함수와 교차상관함수를 분석한 결과 대부분의 지점에서 지체시간. 28.

(13) 우리나라 하천의 기온‐수온의 상관관계 및 이력현상 분석: 미래 하천수온 변화 예측을 위한 사전검토. 7~10일 이내에서는 0.9 이상으로 매우 크게 나타났으나, 금강 1지점처럼 낮은 상관관계 를 보이는 지점도 있었다. 전반적으로 수온의 자기상관계수가 기온의 상관계수보다 크 게 나타나는 것으로 파악되었다. 태양의 복사열을 흡수한 대기의 온도가 먼저 올라간 후 순차적으로 비열이 큰 물의 표면 온도가 서서히 상승하는 게 일반적이므로 4대강 하천의 기온‐수온 상관관계를 분 석함에 이력현상이 일어나고 수온의 시간 지체 현상이 생긴다. 그러나 이력현상이 강 하게 나타나는 지점이 있는가 하면 기온에 반응하여 수온의 시간 지체가 상대적으로 크게 나타나는 지점이 있다. 지점에 따른 이러한 차별화 현상은 아직 물리적으로 설명 이 어려우며 추후 연구에서 밝혀져야 할 사항들이다. 기후변화에 따라 하천 환경이 변 할 것이고 수온 자료의 정확성은 수자원과 수질평가의 정확도를 좌우하게 된다. 미래 수온 자료의 예측은 필수적이기 때문에 이 연구는 우리나라 하천 수자원 관리와 수질 환경영향평가에 직간접적으로 이용될 수 있으며 결국에는 하천환경정책 입안에 기본 지침을 제공할 것이다.. 29.

(14) 안지혁 ․ 이길하. 그림 6 2009년도 용담호 관측소의 기온‐수온 이력 현상. 주: 숫자는 Julian day, AT는 기온, WT는 수온을 나타낸다.. 그림 7 용담호 관측소의 기온‐수온 선형 관계식. 주: 아래의 추세선은 상승기, 위의 추세선은 하강기를 나타낸다.. 30.

(15) 우리나라 하천의 기온‐수온의 상관관계 및 이력현상 분석: 미래 하천수온 변화 예측을 위한 사전검토. 그림 8 기온‐수온의 자기상관관계계수 및 교차상관관계계수. 주: a, e, i) 서산 관측소(한강유역) ; b, f, j) 해평 관측소(낙동강유역); c, g, k) 서창 관측소(영산강유역); d, h, l) 용담 관측소(금강유역). a‐d) 기온‐기온 자기상관관계계수; e‐h) 수온‐수온 자기상관관계계수; i‐l) 기온‐수온 자기 상관 관계 계수. 감사의 글 이 논문은 2012년도 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 기초연구사 업 지원을 받아 수행된 것임(2012R1A1A4A01004846). 31.

(16) 안지혁 ․ 이길하. 참고 문헌 Asselman, N. E. M., H. Middelkoop, and P. M. Dijk. 2003. “The impact of change in climate and land use on soil erosion, transport and deposition of suspended sediment in the River Rhine” Hydrological Processes, 17: 3225‐3244. Caissie, D., N. El‐Jabi, and M. G. Satish. 2001. “Modelling of maximum daily water temperatures in a small stream using air temperature”, Journal of Hydrology, 251: 14‐28. Crisp, D. T., G. Howson. 1982. “Effect of air temperature upon mean water temperature in streams in the north Pennines and English Lake District”. Fishwater Biol, 12: 359‐367. IPCC. 2007. Climate Change 2007: Impacts, Adaptation and Vulnerability, Cambridge University Press. Lyons, J., J. S. Stewart and M. Mitro. 2010. “Predicted effects of climate warming on the distribution of 50 stream fishes in Wisconsin, U.S.A”. Journal of Fish Biologoy, 77: 1867‐1898. Pedersen, N. L. and K. Sand‐Jensen. 2007. “Temperature in lowland Danish streams: contemporary patterns, empirical models and future scenarios”. Hydrological Processes, 21: 348‐358. Pilgrim, J. M. and H. G. Stefan. 1995. Correlation of Minnesota stream water temperatures with air temperatures, Project. Rep. 382. St Anthony Falls Lab., U of Minn., Minneapolis. Rehana, S. and P. P. Mujumdar. 2012. “Climate change induced risk in water quality control problems”. Journal of Hydrology, 444‐445: 63‐77. Stefan, H. G. and B. A. Sinokrot. 1993. “Projected global climate change impact on water temperatures in five north central US streams”. Climate change. 24: 353‐381. Stefan, H. G. and E. B. Preud’ home. 1993. “Stream temperature estimation from air temperature”. Water Resources Research, 29(1): 27‐45. Stockle, C. O., P. T. Dyke, J. R. Williams, C. A. Jones, and N. J. Rosenberg. 1992. “A method for estimating the direct and climate effects of rising atmospheric carbon dioxide on growth and yield of crops: Part II. Sensitivity analysis at three sites in the Midwestern USA”. Agricultural Systems, 38: 239‐256. Webb, B. W. 1987. “The relationship between air and water temperatures for a Deven river”. Rep. Trans. Deveonshire Assoc. Adv. Sci., 119: 197‐222. Webb, B. W., F. Nobilis. 1997. “Long term perspective on the nature of the air‐water temperature relationship: A case study”. Hydrological Processes, 11: 137‐147.. 32.

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