하천 및 하천시설물 관리 등을 위해서는 유역에서 하천으로 유출되는 유사량 파악이 필요하다. 현재 유사량측정은 하천에서 여러 개(3~7개)의 측선에서 부유사채취기를 이용하여 측정하여 농도를 분석하여 유사량을 산정하게 된다. 본 연구는 유량측정 기법 중 최근 자동유량측정기술에 활용하는 지표유속법(index velocity method)을 부유사량 측정에 적용하고 검토하였다. 지표법(index method) 적용 방법은 여러 개의 측선에서 측정된 부유사농도와 평균농도와의 관계를 분석하고, 평균농도와 가장 상관성이 높은 측선의 부유사농도를 지표 부유사농도로 설정하여 지표부유사 농도와 평균부유사농도와의 관계식을 개발하여 부유사량 산정에 활용하였다. 대상하천은 주천강에 위치한 영월군(주천교) 지점을 선정하였으며, 2020년 주요 홍수사상에서 27개의 부유사 측정성과를 확보하였다. 부유사 측정을 위하여 5개의 측선에서 부유사를 측정하였고, 부유사농도 규모는 2.20~373.20mg/ℓ이다. 평균부유사농도와 가장 상관성(상관계수 0.9988)이 높은 4번 측선의 부유사농도를 지표부유사농도로 설정하고 평균부유사농도와 지표부유사농도의 관계식을 개발하였다. 그 결과 지표관계식의 결정계수(R2)는 0.9977로 매우 높게 산정되었으며, 실측 평균부유사농도와 계산 평균부유사농도의 편차율은 평균 26.71%(0.60~103.26%)로 분석되었다. 편차율은 상대적으로 부유사농도가 낮은 성과에서 높았으며, 부유사농도가 10mg/ℓ 이상에서는 편차율이 14.81%로 1/2 가까이 줄어들었다. 즉 유량이 적은 경우 흐름 및 부유사가 하천의 일부구간으로 불규칙하게 편중되거나 흐름 전체적으로 확산되지 않아 편차율이 높게 산정되는 것으로 판단된다. 이러한 결과를 볼 때 홍수시 부유사농도의 지표법을 이용한 부유사량 산정이 가능 할 것으로 판단된다.
하천에서 유사량은 침식(Erosion), 유송(Transport), 퇴적(Deposition)의 3단계 과정으로 진행되며 이 과정에서 다양한 유사 문제가 수반되고 있다. 특히, 하상변동의 예측, 하천계획 수립 등 수자원 개발을 위해 유사량 조사는 반드시 필요하다. 따라서 국외에서는 오래전부터 하천 유사이송과정에 대한 이론적인 개념을 정립하고 양질의 유사량 자료를 위해 연구해 오고 있다. 국내에서는 대표적으로 한국수자원조사기술원에서 유사량조사 업무를 수행하고 있으며 국가유사량관측망 중 매년 약 20개소~30개소의 지점을 대상으로 신뢰성 있는 자료를 만들기 위해 지속적으로 연구하고 있다. 유사량 조사의 항목 중 부유사 채취를 위한 측선수는 하천 폭(ISO 기준)에 따라 5개~7개의 측선에서 부유사를 채취하고 있으며, 강우가 활발한 홍수기 전, 후로 단면측량 및 하상토 자료를 통해 총유사량을 산정하고 있다. 본 연구의 분석방법으로는 이신재(2021)가 제안한 방법을 착안하였고, 측선별 부유사농도와 평균부유사농도의 비교분석 통해 상관계수(R2)가 가장 높은 측선을 선택하여 지표부유사량(Index Suspended Sediment) 산정에 활용하였다. 대상지점으로는 연속 유사량 자료 생산이 가능한 낙동강유역의 함안군(계내리) 관측소와 영산강유역의 구례군(구례교) 관측소를 선정하였다. 먼저, 지표 유사량은 평균부유사농도와 측선별 부유사농도를 비교분석하였으며, 함안군(계내리) 관측소는 5번 측선(R2=0.9869), 구례군(구례교) 관측소는 2번 측선(R2=0.9929)을 통해 지표부유사량을 산정하였다. 그 결과 하천특성에 따라 측정된 부유사량과 지표부유사량의 편차율(함안군(계내리) : 최대 33%, 최소 1%, 구례군(구례교) : 최대 25%, 최소 1%)이 다소 상이한 구간이 발생하였지만 이들의 상관계수(R2)는 각각 0.9922, 0.9947로 매우 높게 산정되었다. 이러한 결과를 통해 제시한 지표 설정은 실제 업무에서 활용 가능할 것으로 판단되며, 추후 과거년도의 하천특성과 수리특성 분석을 통해 해당지점의 대표적인 측선을 선정해 연속적인 지표 유사량 자료 생산이 가능하다면 향후 자동 유사량 채수장치 설치를 통해 안정된 유사량 자료 제공이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 GIS 기반의 SWAT (Soil and Water Assessment Tools) 모형을 이용하여 탁수발생 잠재가능성 평가지표를 개발하고 수계별 탁수 관리방안 대책을 지원하기 위해 기후변화에 따른 안동호와 임하호 유역의 유출량과 부유사량의 변화특성을 분석하였다. 장래 기후변화자료는 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 A1B 기후변화시나리오의 MIROC3.2 hires 모델의 결과값을 이용하여 생성하였다. 과거의 기후자료(1977~2006)를 기반으로 20C3M (20th Century Climate Coupled Model) 모의값을 이용하여 강수와 온도를 보정한 뒤 CF (Change Factor) 기법으로 downscaling 하였다. 미래 기후변화 시나리오는 세 기간(2020s, 2050s, 2080s)으로 나누어 분석하였고, SWAT 모형과 연계하여 기후변화에 따른 유출량 및 부유사량의 변화를 산출하였다. 2020s, 2050s, 2080s 기간동안의 안동호와 임하호 유역의 유출량과 부유사량은 기준년도(2006)에 비해 증가하였고, 계절적인 분석에서도 봄, 가을, 겨울철 안동호와 임하호 유역의 유출량과 부유사량이 기준년도에 비해 증가하는 것으로 모의되었다. 단, 여름철 유량과 부유사량은 2020s에만 증가하고 2080s에는 감소하는 것으로 분석되었다.
기후변화는 자연적 요인보다는 인간의 활동으로부터 기인하는 것으로 알려진다. 지구 온난화의 영향으로 우리나라의 평균 기온은 상승하고 있으며, 강수량 또한 증가추세에 있다. 이러한 미래 기온의 상승과 강수량의 변화는 나아가 수문 순환에 영향을 미치며, 수자원의 효과적인 이용을 위하여 기후변화에 따른 수문 순환 특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 국제 수문 프로그램의 대상 유역 중 하나로 장기간의 강우-유출 자료가 구축되어있는 청미천 유역을 대상으로, 기후변화에 따른 지표 유출량 변화를 살펴본다. 기후변화를 전망하기 위한 방법으로 인간 활동이 대기에 미치는 복사량으로 온실 가스 농도를 정의하는 시나리오인 대표농도경로(Reperentative Concentration Pathway, RCP)를 적용하였다. 기상청에서 제공되는 여러 RCP 시나리오 중 기후변화가 현재의 추세를 쫓아 상승 형태를 나타내는 RCP 8.5 시나리오와 저감 정책이 어느 정도 실현되어 형태가 안정된 RCP 4.5 시나리오 두 개를 선정하였다. 기후변화 시나리오는 근본적으로 불확실성을 포함하기 때문에, 특정 기후변화를 가정하기 보다는 특성이 대비되는 두 개 시나리오를 적용하여 기후변화의 발달 정도에 따른 유출량 변화를 살펴보고자 한다. 장기간의 수문 순환 특성을 모의하기 위하여 준 분포형 장기유출 모형인 Soil and Water Assessment Tool(SWAT)을 이용하며, SWAT에서 요구되는 방대한 양의 매개변수들은 매개변수의 최적값 산정 프로그램인 SWAT Calibration and Uncerntianty Programs (SWAT-CUP)을 통해 얻는다. 과거의 강우-유출 자료로부터 구축된 SWAT 모형에 기후변화 시나리오를 적용함으로써 기후변화 시나리오에 따른 지표유출량 변화를 살펴볼 수 있다. 구축된 SWAT 모형을 이용하여 모의를 한 결과, 두 개 시나리오 모두에서 청미천 유역의 지표유출량이 증가하는 것으로 나타났으며 RCP 4.5 시나리오보다 RCP 8.5 시나리오에서 더 많은 유출이 발생할 것으로 전망된다. 유출량의 증가와 함께 총 부유사량 또한 증가 추세에 있으며, RCP 8.5 시나리오에서 더 많은 유출이 계산된다. 이러한 유출량의 증가는 강수량, 기온, 일사량, 풍속, 습도와 같은 기후 특성의 변화가 고려된 결과로 판단된다. 기후변화에 따른 총 유사량의 증가는 범용토양 유실공식에서 강우 에너지의 증가로 인해 유출량과 동일한 양상을 띠는 것으로 판단된다.
Sediment-laden water leads to water quality degradation in streams; therefore, best management practices must be implemented in the source area to control nonpoint source pollution. Field monitoring was implemented to measure precipitation, direct runoff, and sediment concentrations at a control plot and straw-applied plot to examine the effect on sediment reduction in this study. A hydrology model, which employs Curve Number (CN) to estimate direct runoff and the Universal Soil Loss Equation to estimate soil loss, was selected. Twenty-five storm events from October 2010 to July 2012 were observed at the control plot, and 14 storm events from April 2011 to July 2011 at the straw-applied plot. CN was calibrated for direct runoff, and the Nash-Sutcliffe efficiency and coefficient of determination were 0.66 and 0.68 at the control plot. Direct runoff at the straw-applied plot was calibrated using the percentage direct runoff reduction. The estimated reduction in sediment load by direct runoff reduction calibration alone was acceptable. Therefore, direct runoff-sediment load behaviors in a hydrology model should be considered to estimate sediment load and the reduction thereof.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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