남수연
(Sooyoun Nam)
aiD
최형태
(Hyung Tae Choi)
b†iD
임홍근
(Honggeun Lim)
ciD
-
국립산림과학원 산림보전연구부 산림 육성·복원연구과
(Forest Conservation Department, National Institute of Forest Science)
© Korean Society on Water Environment. All rights reserved.
Key words
Air temperature falling period, Air temperature rising period, Mountain stream water, Regression equation
1. Introduction
우리나라는 전국토의 64 %가 산림으로 피복되어 있기 때 문에, 수자원 공급 및 관리 측면에서 산지계류에 관한 연구 가 중요하다고 할 수 있다(Jun et al., 2007). 특히, 산지계류 는 물과 토사 및 각종 영양, 유기물들의 근원지인 동시에 이 들을 하류의 대하천까지 공급하는 중간지대로서 중요한 역 할을 가지고
있다(Kim et al., 2011). 산지계류 수질은 하천수 질기준 1급수에 해당하며, 하류의 하천이나 호수에 유입되어 수질에 영향을 미치고 있다(Park and Lee, 2000). 특히, 산지 계류는 풍부한 생물의 종다양성을 유지하고 있으며, 수계의 건전한 계류생태계에 크게 기여하고 있다(Meyer et al., 2007). 결국, 하류의 하천을 포함한 유역의 특성은 산지계류 의 동태에 의해서 결정된다고 할 수 있다(Gomi et al, 2002: Meyer and Wallance, 2001).
최근 지구 온난화로 인한 기온의 상승은 수온변화로 이어 져 수생물의 개체수 및 서식지 변화를 발생시키고 있다(Lee, 2014). Bouck et al. (1975)의 연구에서도 수온이 24 °C 이상 으로 유지 될 경우 연어와 같은 냉수성 어종의 생존에 문제 가 발생할 수 있음을 나타냈다. 특히, 수온 상승으로
인한 용 존산소의 감소는 오염물질을 분해하는 역할을 가진 호기성 미생물의 객체 수 및 활동성 감소와 연결되어 물의 부영양화 를 유발시킨다(Eaton and Scheller, 1996). 이와 같이 수온변 화는 수생태계 및 수질환경과 밀접한 관계를 가지고 있으며, 이는 유역의 근원이 되는 산지계류의 물이용에 관한 지속가 능한 유지
및 관리 측면에서 중요하다고 할 수 있다.
수온에 영향을 주는 인자는 강우, 증발산, 기온과 같은 기 후인자, 물의 유출에 의한 수문학적 인자 및 고도, 경사, 피 복율, 면적 등을 포함하고
있는 지형인자가 있으며, 이를 평 가하기 위해 다양한 연구가 국내외에서 실시되고 있다(An and Lee, 2013; Lee, 2014; Mattews and Berg, 1997; Piccolroaz et al., 2013). 수온에 영향을 주는 인자 중, 기온변 화에 따른 수온에 관해 Moore (2006)는 브리티쉬 콜롬비아 주에 위치하고 있는 하천유역에서는 여름철 기온 상승으로 평균 수온이 약 1.4 °C까지 상승했다고 보고했다. Lane et al. (2007)의 연구에서는 미시시피 강 하구에서 기온이 상승할 때(>30 °C) 수온이 상승하였으며, 기온이 하강할 때(<12 °C) 에는 수온이 하강한 결과를
통해, 기온-수온 상관관계를 제 시하였다. Park et al. (2016)은 낙동강유역에서 6월 중 평균 수온이 0.2 ~ 0.7°C 상승하고, 9월은 0.2 ~ 1.1°C 하강했다 는 결과를 도출하였다.
수온과 기온의 관계를 이용한 연구뿐만 아니라, 고도, 경 사, 유역면적, 산림 피복율 등 지형 및 토지이용 특성의 영향 인자들을 이용한 연구도 진행되고
있다(Guenther et al.., 2014; Subehi et al.., 2010; Subehi et al., 2009). Jacobsen et al. (1997)는 열대지방의 낮은 고도 및 낮은 위도에서 자생하 고 있는 수중생물은 기후변화에 따른 수온 상승으로 새로운 서식지 환경의 적응을 위한 생존 경쟁에
따라 개체수 감소가 나타났다고 보고한 바 있다. Steel et al. (2016)의 연구에서는 하천유역에서 고도가 상승함에 따라 수온변화는 여름철에는 –6.2 °C, 겨울철에는 –9.8 °C 하강하였다. Subehi et al. (2009)은 산림유역의 면적에 따라 소(<0.5ha)유역에서는 산 림 피복율, 강우, 기온 및 표면유출이 수온 변화의 영향을 미 치고 있었으며, 중(0.5
~ 100ha)유역에서는 경사 및 산림 피 복율, 지하수 유출시간이, 대(>100ha)유역에서는 기온 및 태 양복사 등의 기상상태가 수온변화에 영향을
미치고 있다는 연구결과를 제시하였다. Moore et al. (2005)은 산지계류의 유로 폭과 수관울폐도가 수온변화와 유의한 관계가 있음을 밝혔다. 따라서 산지계류는 그 특징에 따라 수온에 다양한 영향을 미칠 수 있으므로,
수온 예측에 적합한 인자의 결정 이 필요하다.
우리나라에서는 4대강을 중심으로 수온변화에 대한 영향 요인 분석 및 예측에 관한 연구가 실시된 바 있으나(An and Lee, 2013; Lee, 2014; Yoon et al., 2008), 산지계류에서의 수온연구는 상대적으로 부족하다. 특히, 전국에 설치되어 있 는 기온관측망과 비교하여 산지계류에 설치된 수온관측망의 확인이 어려운
실정이므로 수생태계 및 수질환경을 파악하 는 중요한 인자에 해당하는 수온자료를 이용한 장기적인 물 환경 변화를 파악하는 것은 곤란하다. 본 연구에서는
기온변 화에 상응하는 수온변화를 파악하고, 산지계류의 계절적 수 온변동에 따른 영향인자 분석을 통해 수온의 예측모델을 제 시하고자 한다.
2. Materials and Methods
2.1. 연구대상지 및 관측자료
연구대상지는 강원도 영서지방 4개 시군(화천군, 춘천시, 홍천군, 평창군)과 경기도 남양주 진접읍에 위치한 총 9개소 의 산림유역이다(Fig. 1). Table 1에서는 연구대상지의 특징 을 나타내고 있다. 유역면적은 90 ~ 846ha, 고도분포는 254 ~ 755m이며, 산림 피복율은 90 ~ 100 %이다.
임상은 대부 분이 활엽수림 및 혼효림으로 구성된 천연림이다.
Fig. 1. Locations of the mountain stream water temperature monitoring sites.
Table 1. Mountain stream water temperature on the monitoring sites
|
Section
|
Site ID
|
Location
|
Latitude (°)
|
Longitude (°)
|
Area (ha)
|
Altitude (m)
|
Forest cover* (%)
|
Nearest weather station
|
Distance from the station (km)
|
|
|
Training
|
HC
|
Hwacheon Gwangdeok-ri
|
38.0454
|
127.4688
|
277
|
444
|
90.2
|
Sanae
|
5.6
|
|
|
CP
|
Chuncheon Pumgeol-ri
|
37.8481
|
127.9432
|
846
|
470
|
93.1
|
Hwacheon
|
7.6
|
|
HP
|
Hongcheon Pungcheon-ri
|
37.8389
|
127.8875
|
90
|
391
|
98.4
|
10.2
|
|
HG
|
Hongcheon Guneop-ri
|
37.7357
|
128.0464
|
606
|
287
|
96.9
|
8.0
|
|
|
HS
|
Hongcheon Sokcho-ri
|
37.6639
|
127.9742
|
419
|
254
|
99.8
|
Hongcheon
|
8.5
|
|
|
PH
|
Pyeongchang Haanmi-ri
|
37.4656
|
128.4984
|
216
|
658
|
96.9
|
Daehwa
|
10.2
|
|
PM
|
Pyeongchang Makdong-ri
|
37.5770
|
128.5300
|
328
|
755
|
100.0
|
8.4
|
|
PJ
|
Pyeongchang Jangjeon-ri
|
37.4772
|
128.5413
|
555
|
679
|
98.7
|
11.6
|
|
|
Test
|
NJ
|
Namyangju Jinjeop-eup
|
37.7365
|
127.1590
|
155
|
118
|
100.0
|
Gwangneung
|
2.5
|
9개소 산지계류에서 산지계류의 수온 측정은 2015년 6월 26일 ~ 9월 22일, 2016년 5월 1일 ~ 10월 10일, 2017년 5월 1일
~ 10월 31일까지 3년간 실시하였다. 동절기에는 산지계 류의 유량 부족 및 동결로 인해 관측을 중지하였다. 산지계류 의 수온은 수온 측정이 가능한
압력식 수위계(OTT-Orpheus Mini Water Level Logger, OTT Messtechnik, Germany)를 이 용하여 10분
간격으로 측정하였으며, 측정한 수온 자료를 바 탕으로 일평균값을 산출하였다. 기온은 Table 1과 같이 산지 계류의 수온 측정지점에서 지리적으로 2.5 ~ 11.6 km내에 위 치하고 있는 화천군 사내면, 홍천군 화촌면, 홍천군 홍천읍, 평창군
대화면, 남양주시 진접읍에 위치한 자동 기상 관측소 (Automatic Weather System, AWS)에서 측정된 1시간 간격의 데이터를 이용해서
일평균값을 산출하였다.
2.2. 분석방법
본 연구에서는 산지계류의 수온에 영향을 주는 인자 중, 기 온과 수온 관계를 파악하기 위하여 기온의 증감에 따른 수온 의 증감이 서로 다른 곡선을
따라 변화하는 계절적 수온변동 을 적용하여 분석하였다. 이를 위하여 기온자료를 기준으로 동절기를 제외한 계절적 상승기(5 ~ 7월)와 하강기(8 ~
10월) 로 구분하였다(Cho et al., 2007; Lee, 2014; Subehi et al., 2010).
Table 1에서와 같이 총 9개 산림유역 중 검증용으로 사용 할 경기도 남양주 진접읍 산림유역을 제외한 8개 산림유역 에서 측정된 산지계류의 수온, 기온, 유역면적,
위도, 고도 및 산림 피복율 등의 자료를 바탕으로 상관분석 및 다중회귀식 을 도출하였다.
상관분석은 두 변수간에 어떤 선형적 관계를 갖고 있는지 를 분석하는 방법으로, 본 논문에서는 산지계류의 수온과 영 향 인자와의 연관된 정도를 알기
위해서 적용하였다. 또한, 다중회귀식은 서로 복합적인 관계에서 어떤 독립변수들이 영향을 미치는지를 파악할 수 있는 분석방법으로서, 본 논문 에서는
각 영향인자 자료들의 선형적인 합의 관계로 산지계 류의 수온을 예측하였다(Anh et al., 2014; Lee et al., 2014). 자료의 통계적 분석은 Statistical Package for Social Sciences (SPSS), version 19을 이용하였다.
3. Results and Discussion
3.1. 산지계류의 수온특성
Table 2에서 측정 기간 동안(2015년 6월 26일 ~ 9월 22일, 2016년 5월 1일 ~ 10월 10일, 2017년 5월 1일 ~ 10월 31 일),
산지계류의 일평균 기온과 수온을 나타내고 있다. 일평 균 기온은 사내 2.0 ~ 26.9 °C, 화촌 4.3 ~ 28.7 °C, 홍천 4.9 ~ 29.9
°C, 대화 3.2 ~ 25.7 °C으로 나타났으며, 일평균 수 온은 화천 광덕리(HC) 7.9 ~ 21.4 °C, 춘천 품걸리(CP) 7.5 ~
21.5 °C이며, 홍천 풍천리(HP) 7.6 ~ 21.3 °C, 홍천 군업리 (HG) 8.0 ~ 23.2 °C, 홍천 속초리(HS) 7.7 ~ 23.5
°C이며, 평 창 하안미리(PH) 9.0 ~ 18.3 °C, 평창 막동리(PM) 7.4 ~ 18.8 °C, 평창 장전리(PJ) 7.0 ~ 18.8
°C로 나타났다. 산지계 류에서 관측지점의 기온은 고도가 높은 사내(298m) 및 평창 (561m)지역을 제외하고는 화촌(187m)과 홍천(140m)지역에
서 유사한 범위를 나타내고 있었으며, 수온은 7.0 ~ 23.5 °C 의 유사한 범위를 나타내고 있었다.
Table 2. Daily mean mountain stream water and air temperatures of the monitoring sites during observed period
|
Site ID
|
Mountain stream water temperature (°C)
|
Nearest weather station
|
Air temperature (°C)
|
|
|
|
MEAN ± SD
|
Range (Min. ~ Max.)
|
MEAN ± SD
|
Range (Min. ~ Max.)
|
|
|
HC
|
16.4 ± 2.6
|
7.9 ~ 21.4
|
Sanae
|
19.2 ± 4.4
|
2.0 ~ 26.9
|
|
|
CP
|
16.4 ± 2.5
|
7.5 ~ 21.5
|
Hwachon
|
20.9 ± 4.4
|
4.3~28.7
|
|
HP
|
16.4 ± 2.6
|
7.6~21.3
|
|
HG
|
17.5 ± 2.8
|
8.0 ~ 23.2
|
|
|
HS
|
18.2 ± 3.0
|
7.7 ~ 23.5
|
Hongcheon
|
22.0 ± 4.5
|
4.9 ~ 29.9
|
|
|
PH
|
13.9 ± 1.9
|
9.0 ~ 18.3
|
Daehwa
|
18.4 ± 4.1
|
3.2~25.7
|
|
PM
|
13.8 ± 2.2
|
7.4~18.8
|
|
PJ
|
12.7 ± 2.0
|
7.0 ~ 18.8
|
전체적으로 산지계류의 관측지점간 기온의 변화는 2.0 ~ 29.9 °C이며, 수온의 변화는 7.0 ~ 23.5 °C으로 수온의 변화 범위가 기온의
변화범위 보다 6 °C 정도 낮게 나타났다. An and Lee (2013)의 연구에서 한강유역은 기온의 변화는 10.1 ~ 12.6, 수온의 변화는 11.2 ~ 14.6 °C 정도로 수온의 변화 범위가 기온의 변화범위보다
2 °C 정도 낮게 파악되었다. 이 는 산지계류가 상대적으로 높은 고도(>250m)에 위치하고, 산림 피복율(>90 %)이 높기 때문인 것으로 판단되는데,
높은 산림 피복율로 인한 울폐도 증가로 지표면에 도달하는 태양 복사량이 감소하였기 때문으로 사료된다(Becker et al., 2004; Steel et al., 2016; Webb et al., 2008). Moore et al. (2005)의 연구에서도 유사하게 산지계류의 수온은 산림 피복율이 증 가하면 수온이 5 °C까지 하강한다고 보고한바 있다.
Fig. 2에서는 산지계류 관측지점의 월평균 기온은 9.0 ~ 26.6 °C이며, 월평균 수온은 9.6 ~ 21.6 °C으로 산지계류의 기 온 상승에 따라 수온이
상승하고 있지만, 수온변화의 폭은 기온 보다 작게 나타났다. 이는 물이 공기에 비하여 비열이 크다는 물리적 특성 때문인 것으로 판단된다(Crisp and Howson, 1982; Webb and Nobilis, 1997). 또한, 수면은 여름철이 겨울철보다 증발로 인한 잠열 손실이 크며, 지하수나 융설이 유입부로 들어 오는 경우는 계절적으로 다른 형태를 가지게 된다(Stefan and Preud’home, 1993; Stefan and Sinokrot, 1993). 따라서 봄철(또 는 늦겨울)에서 여름철로 이동하는 온도 상승시기와 가을철(또 는 늦여름)에서 겨울철로 이동하는 온도 하강시기에 따른 계절 적
수온변동의 특성을 분석하고자한다.
Fig. 2. Box plots of monthly distributions of daily mean air and mountain stream water temperatures of the monitoring sites during observed period. The upper and lower hinges correspond to the first and third quartiles(the 25th and 75th percentiles), respectively. The whiskers extend from the hinges to the highest and lowest values that are within 1.5 (the inter-quartile range). Values beyond the end of the whiskers are outliers and plotted as points. Dashed line represents mean value of total daily mean air and mountain stream water temperatures of the monitoring sites during observed period.
3.2. 계절적 수온변동 및 상관관계 분석
Fig. 3a와 b에서는 기온자료를 기준으로 동절기를 제외한 전 관측기간을 기온 상승기(5 ~ 7월)와 하강기(8 ~ 10월)로 구분하여 검토하였다(Crisp and Howson, 1982; Webb and Nobilis, 1997). An and Lee (2013)는 물이 공기에 비하여 비 열이 크기 때문에, 수온이 기온에 비하여 지체하는 현상을 나타낸다는 연구결과를 발표했다. 또한, Park et al. (2016)에 서도 물과 공기의 열용량 차이로 인하여 기온 상승기에는 수 온이 기온보다 높은 상태로 상승하며, 기온 하강기에서 상승 한 수온이 하강하는데 시간이
지연된다는 유사한 연구결과 를 나타내고 있다.
Fig. 3. Daily mean temperature between air and mountain stream water separated to air temperature (a) rising and (b) falling periods.
산지계류의 수온에 영향을 미치는 인자로는 기온, 고도, 경 사, 유역면적, 산림 피복율 등 지형 및 토지이용 특성 등이 있다(Guenther et al.., 2014; Jacobsen et al., 1997; Park et al., 2016; Subehi et al.., 2010; Subehi et al.., 2009). 비록 수 온에 영향을 미치는 인자들이 다양하게 존재하고 있지만, 수 온 예측에 있어서 적합한 모형과 인자를 선정하기 위해서는 그 대상이 되는
산지계류의 특성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 기온 상승기와 하강기의 결과를 바탕으로 Table 3에서와 같이 기온을 포함한 유역면적, 위도, 고도, 산림 피 복율 등을 수온변화의 설명인자로서 이용하였다.
Table 3. Correlation analysis between mountain stream water temperature and various parameters of air temperature rising and falling periods
|
|
Air temperature rising period
|
Air temperature falling period
|
|
|
|
Correlation coefficient
|
p-value
|
Correlation coefficient
|
p-value
|
|
|
Air temperature
|
0.742
|
<0.01
|
0.825
|
<0.01
|
|
Area
|
0.094
|
<0.01
|
0.054
|
0.034
|
|
Latitude
|
0.364
|
<0.01
|
0.380
|
<0.01
|
|
Altitude
|
-0.581
|
<0.01
|
-0.549
|
<0.01
|
|
Forest cover
|
-0.122
|
<0.01
|
-0.137
|
<0.01
|
그 결과, 영향 인자들은 기온 상승기와 하강기에서 수온과 유의성(p<0.01)을 나타내고 있었으며, 고도(-0.581, -0.549) 및 산림 피복율(-0.122, -0.137)과는 음의 상관관계를 나타내 고 있었다.
이는 An and Lee (2013)의 연구와 유사한 경향으 로, 하천유역의 경우에도 지형적으로 그 영향인자에 따라 기 온 상승기와 하강기에서 특징이 다르게 나타나고 있었다. Huang et al. (2008)의 연구에서도 지형의 공간적 다양성으 로 인한 유로 흐름의 변화는 수온변화와 관계되는 영향인자 들이 미치는 정도의 차이가 발생된다고 보고한바 있다.
3.3. 회귀분석을 이용한 산지계류의 수온 예측
Table 3의 분석 결과에서 선정된 모든 인자들은 산지계류 의 수온에 대한 기온 상승기와 하강기에서 유의성이 나타났 기 때문에 다중회귀식 산출에 포함하였다.
Table 4는 산지계 류의 기온 상승기 및 하강기에 따른 다중회귀식을 나타낸 것 으로서, 결정계수(R2)는 0.678, 0.835으로서 1 % 수준에서 유 의한 것으로 분석되었으며, 이는 산지계류의 수온은 모든 영 향인자와 높은 상관관계가 있다고 판단된다.
특히, 기온 상 승기와 하강기에서 모두 기온과 수온 간에 상관관계(0.742, 0.825; p<0.01)를 확인하였으며(Table 3), 이로 인해 다중회 귀방정식의 예측도가 높게 나타난 것으로 판단된다.
Table 4. Regression equation to predict daily mean mountain stream water temperature using parameters of air temperature rising and falling periods
|
Variable
|
Regression equation
|
R2 |
p-value
|
|
|
Mountain stream waterR |
(0.482×Air temperature) + (-0.0002×Area) + (0.600×Latitude) + (-0.006×Altitude) +
(-0.044×Forest cover) - 9.803
|
0.678
|
<0.01
|
|
Mountain stream waterF |
(0.497×Air temperature) + (-0.001×Area) + (1.698×Latitude) + (-0.006×Altitude) + (-0.035×Forest
cover) - 50.989
|
0.835
|
<0.01
|
Fig. 4는 2015 ~ 2017년 경기도 남양주시 진접읍에 위치한 산림유역에서 측정된 산지계류의 수온, 기온, 유역면적, 위도, 고도 및 산림 피복율 등의
자료를 이용하여 Table 4에 제시한 다중회귀식을 검증한 결과이다. 다중회귀식을 통해 예측된 수온은 11.4 ~ 25.7 °C로서, 실측한 수온인 14.0 ~ 20.8 °C와
는 –6.0 ~ 3.2 °C 차이를 보였다. 예측된 수온과 실측한 수 온 간의 결정계수(R2)는 0.434로서 1 % 수준에서 유의하였다. 이는 기온을 이용한 수온 예측값이 실측값의 약 79 %에 달하 는 결과를 도출한 Moore (2006)의 연구결과와 유사하였다. 또한 수온을 포함한 강우 등의 영향인자를 통해 예측된 수온 예측값과 실측값이 0.086의 유의 수준의 차이를 나타낸 Saila et al. (2004)의 연구와도 유사한 결과를 도출하였다.
Fig. 4. Observed and predicted values of daily mean mountain stream water temperature for evaluating the regression equation located in Jinjeop-Eup, Namyangju-Si.
Fig. 5는 검증용으로 사용한 경기도 남양주 진접읍 산림유 역을 제외한 8개 산림유역에서 실측된 산지계류의 월평균 수온과 다중회귀식을 통해 예측된 산지계류의
월평균 수온 을 나타낸 것이다. 다중회귀식을 통해 예측된 산지계류의 월 평균 수온은 연구기간 동안 12.2 ~ 18.2 °C로서, 실측한 월 평균
수온인 11.9 ~ 18.9 °C와는 –1.5 ~ 1.8 °C 차이를 보 였다. 예측된 월평균 수온과 실측한 월평균 수온 간의 결정 계수(R2)는 0.737로서 1 % 수준에서 유의하였다. 이는 산지 계류의 수온과 높은 유의성(0.742, 0.825)을 나타낸 기온자료 를 포함하여 다중회귀식을
예측하였기 때문에, 예측된 수온 자료의 결정계수가 높게 나타났다고 판단된다.
Fig. 5. Distributions of observed and predicted values for monthly mean mountain stream water temperature. Thick and broken lines indicated observed and predicted values, respectively.
본 연구는 제한된 영향인자와 더불어 유량이 포함되지 않 았으며, 지역적으로도 강원도에 편중되었다고 할 수 있으므 로, 좀 더 많은 지역과 더불어 세부적인
영향인자를 이용한 실험이 차후 연구에서 요구된다. 기후변화 심화에 따라 산지 계류 수자원 환경의 변화가 예상되므로, 좀 더 정확한 수온 의 예측은
산지계류의 수질평가 및 지속가능한 이용에 중요 한 평가 자료로 활용 될 것으로 기대된다.
4. Conclusion
산지계류의 수온변화는 수생태계 및 수질환경과 밀접한 관 계를 가지고 있으며, 이는 하류의 하천에 영향을 미치고 있 다. 향후, 기후변화에 따라 산지계류
환경의 변화가 예상됨 에 따라 수온변화의 예측에 기반한 산지계류 수생태계 보전 대책의 마련이 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 강원도 화천군,
춘천시, 평창군과 경기도 남양주시 진접읍에 위치한 산림유역을 대상으로 2015년부터 2017년까지 기온, 수온, 유 역면적, 위도, 고도 및 산림
피복율을 이용하여 산지계류의 수온변화 특성을 분석하였다.
산지계류에서 관측지점간의 기온의 변화는 2.0~29.9 °C이 며, 수온의 변화는 7.0 ~ 23.5 °C으로 수온의 변화범위가 기 온의 변화범위
보다 6 °C 정도 낮게 나타났다. 기온 상승기 와 하강기로 분리하여 수온과 그 영향인자들과의 상관관계 를 분석한 결과, 모든 인자들이 기온의 상승기와
하강기에서 수온과 유의성(p<0.01)을 나타내었다. 상관분석 결과를 이용 한 다중회귀방정식을 산출한 결과, 결정계수(R2)는 0.678, 0.835으로서 1% 수준에서 유의한 것으로 분석되었다. 특히, 기온의 상승기와 하강기에서는 기온-수온 상관관계(0.436 ~ 0.886;
p<0.01)를 확인하였으며, 이로 인해 다중회귀방정식의 예측도가 높게 나타났다.
따라서, 본 연구에서는 기온변화에 상응하는 수온변화를 파악하였으며, 산지계류의 계절적 수온변동에 따른 영향인자 분석을 통해, 산지계류의 수온 예측을
위한 다중회귀방정식 을 제시하였다. 하지만, 본 연구에서 도출된 다중회귀방정식 은 한정된 유역에서 제한된 영향인자들을 이용하여 분석하 였으므로, 차후의
연구에서는 좀 더 많은 지역과 더불어 보 다 다양한 영향인자를 이용한 실험이 필요하다고 판단된다.