2.1. 연구지점 선정

본 연구에서는 우리나라의 4대강 수계에 대해 강수량 특 성을 분석하고, 수계에서의 직접유출과 기저유출이 미치는 기여도를 분석하여 평가하고자 연구지점을 선정하였다. 4대 강 수계의 수계별 및 계절별 강수량 특성 분석하기 위한 연구지점은 한강권역 18개 지점, 낙동강권역 22개 지점, 금 강권역 14개 지점, 영산강·섬진강권역 11개 지점으로 총 65개의 강우측정지점을 선정하였고(Fig. 1), 측정지점으로부 터 최근 5년간(2008~2012년)의 일별 자료를 이용하여 분석 하였다. ^KMA(2014) 자료에 의하면 한강권역은 북위 36°30' ~ 38°55', 동경 126°24' ~ 129°02' 에 걸쳐 한반도 중앙부에 위치하며 유역면적은 총 41,957 km² 정도로 이 중 남한의 한강권역 면적은 33,003 km²이다. 낙동강권역은 한반도 남 동부의 북위 35°03', 동경 127°27' ~ 129°18' 에 위치하는 권 역이며 북쪽으로는 한강권역, 서쪽으로는 금강권역 및 영 산·섬진강권역과 접하고 있으며 전체면적은 31,785.04 km² 이다. 금강권역은 한반도 중앙의 서쪽에 위치하며 북위 35°35' ~ 37°05', 동경 126°41' ~ 128°25'에 위치하고 있으며 북쪽으 로는 한강권역 동쪽으로는 낙동강권역, 남쪽으로는 영산·섬 진강권역에 맞닿아 있으며 전체면적은 17,537.03 km²이다.

Figure 1. Sixty five precipitation stations at four river watersheds.

그리고 수계에서의 기저유출이 미치는 기여도를 평가하 기 위해 2004년부터 2013년의 일별 유량자료 중 연속적인 자료를 검토하여 한강 4개 지점, 낙동강 2개 지점, 금강 4 개 지점, 영산·섬진강 5개 지점, 4대강 수계에 대해 총 15 개 지점을 선정(Fig. 2)하였다.

Figure 2. Fifteen flow gaging stations at four river watersheds.

2.2. 강수량 특성

강수 자료는 수문, 수질, 대기, 생태 등 다양한 분야에서 매우 중요한 인자로 사용되기 때문에, 강수 시간적·공간적 분포해석이 필요하다. 강수량, 기온, 오염농도 등과 같은 유역 내 특성은 공간상 연속적으로 분포하나, 일반적으로 특정 지점에 대해 이러한 자료에 대한 관측이 이루어지며, 따라서 특정 지점을 선정하여 관측지점 값을 얻은 후 이를 이용하여 미관측 지점 값을 예측하는 공간보간(spatial interpolation) 방법들이 이용될 수 있다(^{Cho and Jeong 2006}). 본 연구에서는 GIS 보간 방법 Interpolation Toolset의 IDW (Inverse Distance Weighting) Tool 프로그램을 이용하여 우 리나라 4대강 수계에서 대해서 수계별 계절별 강수량을 특 성을 분석하였다. 강수량 특성 분석은 강수량 이외의 입력 자료가 필요하지 않은 공간보간 방법을 이용하여 4대강 수 계에서 관측되고 있는 지점 중 가용할 수 있는 총 65개(한 강 18개, 낙동강 22, 금강 14개, 영산·섬진강 11개) 지점으 로부터 최근 5년(2008~2012년) 동안의 자료를 수집하여 사용하였다.

2.3. 기저유출 분리

유역에서 강우가 발생하면 지표면으로부터 증발, 침투하 거나 지표면을 통한 유출로 하천이나 강으로 흘러들어간다. 유출은 강수로 내린 물이 유역 출구기점까지 흘러가는 과 정은 크게 지표면유출, 지표하유출 또는 중간유출, 그리고 지하수유출로 나눌 수 있으며 실무적인 목적으로 유출해석 을 할 경우 하천을 통한 총 유출은 일반적으로 직접유출과 기저유출로 분류하게 된다. 직접유출은 강수나 눈이 녹은 직후 하천으로 비교적 단시간에 흘러 들어가는 유출의 한 부분을 말하며, 기저유출은 강수 중 지표를 투수하여 토양 층을 거친 뒤 하천으로 유입되는 유출이며, 지하수유출과 지체지표하유출로 나눌 수 있다. 이러한 유출 중 기저유출 은 하천의 형성에 큰 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 얕 은 지하수 대수층의 특성을 정량화하는 것이 지속적인 지 하수 사용과 농업 및 공업용수로서의 지표수 이용 및 하· 폐수 배출에 따른 하류 하천에서의 오염 영향 분석을 위해 매우 중요하다(^{Joo et al., 2007}; ^{Ryu et al., 2012}). 하지만 직접유출과 기저유출로 분리하는 수문곡선(hydrograph) 분 리는 유역 및 기상 특성에 따라 변화하기 때문에 생각만큼 쉽지 않다.

지난 100여 년간 기저유출 감수 특성을 조사하기 위하여 많은 수문학자들에 의해 연구가 수행되어왔다. 대표적인 방 법으로는 주 지하수감수곡선법, 수평직성분리법, N-Day 법, 수정 N-day 법, 가변경사법 등이 있다. 주 지하수감수곡선 법은 과거 수문곡선으로부터 수문곡선의 감수곡선들을 중 첩시켜 얻은 유역의 대표 지하수 감수곡선으로 직접·기저 유출을 분리하는 방법이며, 수평직선분리법은 지표면유출이 발생하는 지점(상승부 기점)에서 감수곡선과 만나는 수평선에 그어 직접·기저유출을 분리하는 방법이다. 그리고 N-day 법 은 첨두 유량이 발생한 시저부터 N일 후의 감수곡선에 해 당하는 지점을 택해 직접유출이 발생하는 상승부 지점과 연결하여 직접·기저유출을 분리하는 방법이며, 수정 N-day 법은 고정기저시간법(fixed base method)라고도 불리며 특 정 강우가 발생하기 바로 전의 지하수 감수곡선은 강우가 계속되더라도 어느 정도 기간 동안은 감소하게 되는 이러 한 효과를 고려하기 위한 직접·기저유출을 분리하는 방법 이고, 가변경사법은 감수곡선에서 경사가 급변하는 지점을 결정하여 그 지점부터 하강부 곡선의 변곡점 발생 시간까 지 거꾸로 보간 하여 첨두 발생시의 기저유량과 직선으로 연결하여 직접·기저유출을 분리하는 방법이다.

그러나 기존 방법들은 많은 시간과 노력이 필요하며, 동 일한 자료를 가지고 분석을 하더라도 결과에 큰 차이가 발 생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 미국지질조사 국(USGS: US Geological Survey)의 자료를 이용한 USGS HYSEP (^{Sloto and Crouse (1996)}, PART (^{Rutledge, 1998}), RECESS (^{Anderson and Burt, 1980}) 등의 모형 등을 비롯 한 디지털 필터링(Digital filtering) 방법이 있다. ^{Lyne and Hollick (1979)}은 총유량에서 직접유출량과 기저유출량을 한 개의 매개변수(β, filter parameter)를 이용하여 분리하는 방법을 제안한 바 있으며(식 (1)), ^{Nathan and McMahon (1990)}은 식 (1)에 의한 기저유출량(q)과 Master Recession Curve (MRC)에 의한 기저유출량과 비교하면서 식 (1)의 β 에 대해 0.925의 값을 제안한 바 있다. ^{Arnold and Allen (1999)}는 식 (1)과 0.925의 β값을 이용하여 미국 내 여러 지점에서의 총유량을 직접유출량과 기저유출량으로 분리하 여 MRC에 의한 기저유출량을 월단위로 비교한 바 있다. ^{Eckhardt(2005)}는 식 (1)의 수학적 접근을 통해, BFI_max 와 β를 이용하는 식 (2)를 이끌어 냈다. 여기서 BFI_max는 최대 BFI(baseflow index)를 의미하며, BFI는 장기간에 대한 총 유량에 대한 기저유출량의 비율(무차원)를 가리킨다. ^{Eckhardt (2005)}는 β에 대해 0.98의 값을 제안했으며, 또한 BFI_max에 대해 투수층을 가진 영구하천(Perennial streams, porous aquifer)에는 0.8을, 투수층을 가진 간헐하천(Ephemeral streams, porous aquifer) 에는 0.5를, 암반층을 가진 영구하천(Perennial streams, hard rock aquifer)에는 0.25의 값을 제안했다. ^{Collischonn and Fan(2012)}은 BFI_max의 값을 산정하는 데에 있어, 총유량의 90 퍼센타일(Q90)과 50 퍼센타일(Q50)을 이용하여 구하는 방법을 제안하기도 했다(식 (3)).

여기서 q_t: t시간 단계에서 분리된 기저유출량, β: 매개 변수, Q_t: t시간 단계에서 총유량, q_t-1: t - 1시간 단계에 서 분리된 기저유출량, Maximum baseflow index (BFI_max): 장기간의 총유량에 대한 기저유출률의 최대값으로 대수층 특성 대변, Q_t는 t시간 단계에서 총유량을 말한다.

수학적이고 경험적인 기저유출 분리 방법과 함께, 이러한 분리방법을 이용하여 컴퓨터 소프트웨어도 개발되어 왔다. 그리고 ^{Eckhardt (2008)}은 BFLOW(^{Arnold and Allen, 1999}), HYSEP (^{Sloto and Crouse, 1996}), PART (^{Rutledge, 1998}), UKIH (^{Piggott et al. 2005}), 식 (2)에 의한 기저유출량을 비 교한 바 있다.

그러나 이러한 기저유출 분리 방법은 데이터의 입력과 실 행, 결과 값의 후처리 과정 또한 매우 복잡하여 사용자가 구동하기에 많은 불편함이 있기 때문에 ^{Lim et al. (2005)}은 비전문가도 쉽게 유역의 유출 수문자료를 이용하여 직접·기저 유출을 분리할 수 있도록 Web based Hydrograph Analysis Tool (WHAT) 시스템을 개발하였으며, ^{Lim et al. (2010)}은 감수곡선의 특성을 반영한 매개변수 산정에 관한 연구를 통해 유역 특성에 맞는 BFI_max 값을 제시할 수 있는 툴을 개발하여 WHAT 시스템에 추가하였다(^{Lim et al., 2010}; ^{Ryu et al., 2012}). 그 동안 많이 이용되어 오던 N-day 법, 수 정 N-day 법 등의 그래픽 방법은 분석자에 따라 그 결과에 많은 차이를 보일 수 있는 문제점이 있다. 이러한 주관적인 요소를 최소화하기 위해 ^{Lim et al. (2005)}에 의해 개발된 Web GIS-based WHAT system을 이용하여 직접유출과 기 저유출을 분리하였다. 이 시스템은 세 개의 기저유출 분리 모듈을 이용하여 기저유출을 분리할 수 있다. 첫 번째는 “Local Minimum Method” 모듈로 수문곡선이 감소하였다 가 다시 증가되는 지역적인 최소값을 연결하여 수문곡선을 분석방법으로 이는 USGS에서 개발한 HYSEP의 방법과 비 슷하다. 두 번째는 디지털 필터인 BFLOW 필터를 이용하 는 방법이다. 세 번째는 BFLOW 필터를 수정하여 대수층 의 특성을 고려할 수 있는 Eckhardt 필터를 이용하는 방법 이다. 그리고 웹 브라우저만을 이용하여 손쉽게 직접유출과 기저유출을 분리할 수 있는 시스템이다. 미국에서는 USGS (US Geological Survey)의 유량자료를 실시간으로 다운로드 하여 수문분석을 수행하는 사용자 중심 시스템이다. 또한 전세계 사용자를 위하여 유량자료를 직접 입력하거나 WHAT Web GIS 서버로 업로드를 할 수 있는 모듈을 제공 하고 있다. 이렇듯 기존의 데스크톱 기반의 모형들에 비하 여 웹 기반의 직접유출/기저유출 분리 프로그램의 장점은 인터넷에 존재하는 다양한 수문 자료를 실시간으로 이용하여 분석할 수 있는 장점이 있다. 최근 들어 이 시스템을 확장하 여 USGS HYSEP, USGS PART 모듈을 추가한 EX-WHAT 시스템이 개발되어 다양한 수문 및 비점오염 평가에 활용 되고 있다(^{Kum et al., 2013}).

이에 본 연구에서는 우리나라의 4대강 수계에 대해 수계별 로 계절별로 기저유출이 미치는 기여도를 분석하였다. 4대강 수계에 대해서 총 15개 관측지점에 대해 최근 10년 (2004 ~ 2013년) 동안의 양질의 유량자료를 수집하여 분석하고자 하 였으나 수계별 일부 관측지점의 유량자료의 경우, 고정측정 일수 및 몇일 동안 동일한 값으로 지속되는 경우에 해당되는 관측지점과 해당년도 자료는 분석에서 제외하여 최근 5년 (2009 ~ 2013년) 동안의 유량자료를 수집하였다. 이렇게 수 집된 하천유량은 WHAT system을 이용하여 기지유출을 분 리하였다. 이 시스템을 이용한 분리방법은 다음과 같다.

첫 번째는 연구대상지역에 Web GIS 기반의 WHAT system 를 이용하여 직접유출과 기저유출을 분리하였다. 그리고 WAHT system을 이용 직접유출 및 기저유출 분리시 이용 되는 BFI_max 변수 값은 투수층을 가진 영구하천 조건인 0.80으로 가정하였다. 두 번째는 이렇게 분리된 직접유출 및 기저유출을 다시 강수량이 10 mm 이하인 날짜의 경우, 직접으로 분리되더라도 직접유출은 발생하지 않고 기저유 출로 발생한다고 가정하였다. 그리고 산정된 직접유출 및 기저유출 결과를 이용하여 우리나라의 4대강 수계의 주요 지점에 대한 5년 평균 (2009 ~ 2013년) 기저유출 기여도를 평가하기 위하여 분석하였고, 4대강 수계별로 기저유출률에 서의 하천유량과 기저유출 수문곡선을 도식화하였다. 또한 4대강 수계별로 10년 평균 (2004 ~ 2013년) 기간에 해당되 는 대표지점에 대해 월평균 기저유출 기여도를 평가하기 위하여 분석하였다.

3.1. 수계별·계절별 강수량 특성

4대강 수계에 대해 수계별·계절별로 강수량 특성을 분석 한 결과는 Table 1 ~ 2와 Fig. 3 ~ 4와 같다. 한강수계는 71.8mm (겨울철)에서 925.2mm (여름철)의 강수량 분포를 나타내었다. 낙동강수계는 82.6mm (겨울철)에서 693.7mm (여름철)의 강수량 분포를 나타냈다. 금강수계는 87.1mm (겨울철)에서 823.6mm (여름철)의 강수량 분포를 나타냈다. 영산·섬진강수계는 118.8mm (겨울철)에서 785.9mm (여름 철)의 강수량 분포를 나타내었다.

Figure 3. Average seasonal precipitation analysis at the 4 major river system.

Figure 4. Annual average precipitation analysis at 4 major river watersheds.

그리고 4대강 수계 중 계절별 평균 강수량 특성 결과, 봄 철에는 금강수계가 216.9mm로 가장 낮았으며, 영산·섬진 강수계가 272.5mm로 가장 높은 강수량이 분포되는 것으로 나타났다. 여름철에는 낙동강수계가 693.7mm로 가장 낮았 으며, 한강수계가 925.2mm로 가장 높은 강수량이 분포되는 것으로 나타났다. 가을철에는 영산·섬진강수계가 196.9 mm 로 가장 낮았으며, 한강수계가 256.7mm로 가장 높은 강수량이 분포되는 것으로 나타났다. 겨울철에는 한강수계가 71.8mm 로 가장 낮았으며, 영산·섬진강수계가 118.8mm로 가장 높 은 강수량이 분포되는 것으로 나타났다. 그리고 4대강 수 계 중 계절별 최대 강수량 특성 결과, 봄철에는 한강수계가 270.8mm로 가장 낮았으며, 낙동강수계가 392.5mm로 가장 높은 강수량이 분포되는 것으로 나타났다. 여름철에는 영산·섬진 강수계가 865.3mm로 가장 낮았으며, 한강수계가 1,149.5mm 로 가장 높은 강수량이 분포되는 것으로 나타났다. 가을철 에는 영산·섬진강수계가 217.8mm로 가장 낮았으며, 한강 수계가 309.9mm로 가장 높은 강수량이 분포되는 것으로 나타났다. 겨울철에는 금강수계가 111.6mm로 가장 낮았으 며, 영산·섬진강수계가 129.9mm로 가장 높은 강수량이 분 포되는 것으로 나타났다.

3.2. 수계별 계절별 기저유출이 미치는 기여도 분석

4대강 수계에 대해 기저유출이 미치는 기여도를 분석하 였다. 4대강 수계의 15개 지점에 대해 관측지점별 5년 평균 (2009 ~ 2013년) 기저유출 기여도 분석하였다(Table 3 ~ 6).

수계별 기저유출량 기여도는 한강수계 (4개 지점)의 경우 하천유량에 미치는 5년 평균 기저유출률은 56.2%로 나타 났으며 이 중 성남(Sungnam) 지점의 5년 평균 기저유출률 이 63.2%로 가장 높은 것으로 나타났다. 그리고 낙동강수 계(2개 지점)의 경우 하천유량에 미치는 5년 평균 기저유 출률은 58.4%로 나타났으며 이 중 죽전(Juckjeon) 지점의 5 년 평균 기저유출률이 58.4%로 가장 높은 것으로 나타났 다. 금강수계(4개 지점)의 경우 하천유량에 미치는 5년 평 균 기저유출률은 55.5%로 나타났으며 이 중 옥천(Okcheon) 지점의 5년 평균 기저유출 기여도가 56.2%로 가장 높은 것으로 나타났다. 영산/섬진강수계(5개 지점)의 경우 하천유 량에 미치는 5년 평균 기저유출률은 51.3%로 나타났으며 이 중 광주(Gwangju) 지점의 5년 평균 기저유출률이 58.2% 로 가장 높은 것으로 나타났다.

한강수계는 최소 50.0%, 최대 60.7%, 평균 56.2%로 기저 유출률이 형성되는 것으로 나타났다. 낙동강수계는 최소 49.6%, 최대 69.8%, 평균 58.4%로 기저유출률이 형성되는 것으로 나타났다. 금강수계는 최소 49.8%, 최대 64.2%, 평 균 55.5%로 기저유출률이 형성되는 것으로 나타났다. 영산 강수계는 최소 45.4%, 최대 57.8%, 평균 51.3%로 기저유 출률이 형성되는 것으로 나타났다.

4대강 수계별로 10년 평균(2004 ~ 2013년) 기간에 해당되 는 대표지점에 대해 월평균 기저유출 기여도를 평가하였다 (Table 7 ~ 10). 한강수계의 원통(Wontong) 지점의 경우 월 유출량이 가장 높은 7월에 46.2%로 가장 낮았으며 월 유 출비가 10% 미만일 때 월별 기저유출률은 49.4% ~ 80.5% 로 매우 높게 나타났다. 낙동강수계의 지산(Jisan) 지점의 경우 월 유출량이 가장 높은 8월에 46.7%로 가장 낮았으 며 월 유출비가 10% 미만일 때 월별 기저유출률은 46.7% ~ 83.0%로 매우 높게 나타났다. 금강수계의 옥천(Okcheon) 지점의 경우 월 유출량이 가장 높은 8월에 39.6%로 가장 낮았으며 월 유출비가 10% 미만일 때 월별 기저유출률은 52.1% ~ 83.3%로 매우 높게 나타났다. 영산강·섬진강수계 의 선암(Sunam) 지점의 경우 월 유출량이 가장 높은 7월에 44.2%로 낮았으며 월 유출비가 10% 미만일 때 월별 기저 유출률은 53.9% ~ 79.2%로 매우 높게 나타났다. 이는 연구 대상지역의 경우 건기시에 하천유량은 기저유출로 형성되 는 것으로 나타나 직접유출보다 기저유출에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났다.