2.1 대상지역

본 연구의 대상지역인 안성천 유역(1,647 km²)은 동경 126° 50′∼127° 00′, 북위 36° 50′∼37° 20′에 위치하고 있으며, 북동쪽으로는 한강 유역에 접하고 있다(Fig. 1). 안성천 유역의 평균경사는 7.7 %이고, 토지피복은 농경지가 35 %, 산림 28 %, 도시 15 %, 기타 22 %로 구성되어 있다. 유역 인근에 3개의 기상관측소(수원, 이천, 천안)가 있으며, 최근 10년(2013년~2022년)간 유역의 연평균 강수량은 1149.8 mm, 연평균 일사량은 14.7 MJ/m², 연평균 기온은 12.9°C, 연평균 상대습도는 68.6 %, 연평균 풍속은 1.6 m/s이다.

유역 상류는 수도권과 인접하여 도시화가 진행되어 있으며, 고삼, 이동, 신갈, 금광 농업용 저수지가 위치하고 있다. 유역 하류에는 아산만의 큰 조수간만 차에 의한 홍수 및 염해 피해를 극복하기 위해 준공된 아산만 방조제가 있다. 대상 지역은 과거 2017년 가뭄으로 인해 상류 농업용 저수지의 저수율이 약 10 %로 떨어지며, 원활한 용수공급에 차질을 겪었다. 그리고 서해안에 인접해 있는 안성천 유역은 과도한 지하수 사용 시, 해수 침투로 인한 염해 피해에 취약하다. 따라서, 극심한 가뭄과 도시화와 같은 지하수 함양량 변화에 영향을 미칠 수 있는 다양한 상황에 대한 분석이 필요하다.

Fig. 1. Description of Study Area

2.2 도시화 시나리오

도시화에 따른 지하수 함양량의 변화를 분석하기 위해, ^{Chang et al.(2016)}이 사용한 토지피복도 기반의 도시화 시나리오 산정 방법을 이용하여, 안성천 유역의 극한 도시화 시나리오를 구축하였다. 토지피복도는 환경부의 환경공간정보서비스에서 제공하는 중분류 토지피복도 자료를 이용하였으며, 극한 도시화 시나리오는 도시로 분류되는 모든 지역이 고밀도(High density) 도시로 성장하고, 침엽수림(Forest-Evergreen)으로 분류되는 지역이 저밀도(Low density) 도시로 변화하는 것으로 가정하였다(Table 1).

고밀도 도시의 경우 불투수면적의 비율을 0.6, 배수 시스템과의 연결 비율을 0.44로 가정하였으며, 저밀도 도시의 경우 불투수면적 및 배수시스템과의 연결 비율을 0.12, 0.10로 가정하였다. 따라서, 극한 도시화 시나리오에서는 불투수면적이 크게 증가하고, 배수 시스템과의 연결성이 우수해지도록 구축하였다.

2.3 미래 기후변화 시나리오

IPCC의 6차 평가보고서(6th Assessment Report, AR6)에서는 2100년 기준의 복사강제력을 기준으로 구분한 RCP(Representative Concentration Pathways, 대표농도경로) 시나리오에 온실가스 감축, 에너지 사용 등의 사회, 경제 발전의 영향을 추가 반영한 SSP(Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회경제경로)를 신기후체제 대응 시나리오 제시하고 있다. Table 2는 미래 기후변화를 전망하기 위해 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project 6)에 참여한 GCMs(General Circulation Models) 중, SWAT 모델의 입력자료(강수량, 최고 및 최저기온, 상대습도, 평균습도, 일사량)를 모두 제공하고 있는 18개 모델을 나타낸다.

본 연구에서는 극한 시나리오에서의 지하수 함양량의 변화를 분석하기 위해, SSP시나리오별 18개의 GCM의 연강수량을 비교하여, 강수량이 가장 많은 모델(극한 강우), 가장 적은 모델(극한 가뭄)을 1개씩 선정하였다(Fig. 2). 지하수 함양은 강우 사상에 장기적으로 반응하기 때문에, 기후변화 양상을 평가할 수 있는 다양한 지수 중 연강수량을 사용하여 극한 강우, 가뭄 모델을 선정하였다. 미래 분석기간(2011~2100) 동안 평균 연강수량이 가장 높은 CanESM5 모델이 극한 강우 모델로서, SSP5-8.5 시나리오에서 연강수량의 평균이 2,024 mm로 가장 높았다. 강수량이 가장 적은 극한 가뭄 모델은 INM-CM4-8로, SSP3-7.0 시나리오에서는 평균 연강수량이 1,366 mm로 가장 적었다.

Fig. 2. Annual Precipitation for Each GCM by SSP Scenario

2.4 SWAT

SWAT(Soil and Water Assessment Tool)은 미국 농무성에서 개발한 물리적 기반의 준분포형 장기유출모델로서, 기상조건, 토양특성, 토지피복 등을 입력자료로 활용하여 유역의 물순환, 물질순환을 모의한다^{(Arnold et al., 1996)}. SWAT은 소유역별로 토지피복과 토양특성이 동일한 수문반응단위(Hydorlogic Response Units, HRUs)를 기본 단위로 사용하여, 각각의 HRU에 대하여 아래의 물수지 방정식을 기반으로 강우, 증발산, 침루, 유출, 회귀 등의 수문요소를 모의한다.

여기서 $SW_{t}$는 시간 $t$일의 토양수분량, $SW_{0}$는 초기토양수분량, $R_{day}$는 일강수량을 나타내고 있으며, $Q_{surf}$는 지표면 유출량, $E_{a}$는 증발산량, $w_{seep}$는 토양층의 특성을 반영한 침루량, $Q_{gw}$는 하천으로의 회귀수이다.

본 연구에서는 안성천 유역을 대상으로 2020년도 토지피복도를 이용하여 SWAT을 구축하였으며, 2015~2022 기상자료를 이용하여 유역의 유출량과 증발산량에 대하여 R²(Coefficient of determination), NSE(Nash Sutcliffe Efficiency)^{(Nash and Sutcliffe, 1970)}, PBIAS(Percent bias)를 기준으로 검보정을 수행하였다. 앞절에서 설명한 도시화 시나리오의 영향은 동일한 기상조건(2015~2022)에서 극심한 도시화를 가정한 토지피복도를 SWAT에 적용하여 모의하였고, 극한 기후변화 시나리오는 2020년도 토지피복도에 미래 2011~2100기간의 기상자료를 SWAT에 입력하여 모의하였다. 그리고 지하수 함양량이 극심하게 감소하는 최악의 상황을 모의하기 위해, 도시화와 극한 가뭄 시나리오를 모두 고려한 복합 시나리오의 결과를 분석하였다.

3.1 SWAT 검보정 결과

본 연구에서는 안성천 유역의 수문요소에 대한 모의를 위해, 일별 유출량과 증발산량에 대한 검보정을 수행하였다. Fig. 3은 검보정 지점과 각 지점에서의 관측, 모의 결과를 비교한 그래프이다. 유출량은 팽성대교의 관측 일 유량을 사용하여 2015~2018년 기간을 대상으로 보정, 2019년~2022년 기간을 대상으로 검정하였으며, 2021년은 결측기간으로 평가에서 제외하였다. SWAT 모의 결과와 관측값을 비교하였을 때, 보정기간 평균 R²는 0.70, NSE는 0.66으로 분석되었으며, 검정기간 평균 R²는 0.59, NSE는 0.57으로 분석되었다.

증발산량의 경우, 농업기상관측망인 수원지점의 2015년 증발산량 자료를 사용하였다. 관측자료의 부재로 인해 모의 기간 전체에 대한 증발산량의 검보정은 불가능하였으나, 2015년의 증발산량 관측값과 모의값을 비교한 결과, R²는 0.59, PBIAS는 11.7 %로 계산되었다. 수문총량을 기준으로 분석하였을 때, 유출량 및 증발산량 모의 결과와 관측값의 편차가 약 10 %로 지하수 함양량 모의 결과 역시 신뢰할 수 있을 것으로 판단된다. 모의기간 동안의 연평균 강수량은 1,160 mm, 연평균 유출량은 318 mm, 연평균 증발산량은 591 mm, 그리고 연평균 지하수 함양량은 250 mm로, 유역의 평균 함양률은 21.6 %로 분석되었다.

Fig. 3. SWAT Calibration Results for Evapotranspiration and Stream Discharge

3.2 도시화에 의한 지하수 함양량 변화

Table 3은 도시화 시나리오를 적용 전, 후의 연도별 강수량, 지하수 함양량, 함양률의 변화를 정리한 것이다. 유역의 연평균 지하수 함양량은 229 mm로, 시나리오 적용 전보다 지하수 함양량은 약 19.9 mm, 함양률은 1.77 % 감소한 것으로 분석되었다. 수문 순환에서 가장 지배적인 요인인 강수량이 작을수록 도시화에 의한 지하수 함양량의 변화도 작은 것으로 나타났다. 연강수량이 가장 작았던 2015년의 함양량과 함양률은 각각 9.0 mm, 1.2 % 감소하였으나, 연강수량이 1,500 mm 이상이었던 2020년 함양량과 함양률은 각각 29.6 mm, 1.91 % 감소하였다.

본 연구에서 적용한 도시화 시나리오는 도시 밀도의 증가와 도시 확장(산림의 도시화)을 모두 고려하고 있다. Fig. 4는 도시 밀도 증가, 산림의 도시화에 따른 지하수 함양량 변화 분포도를 보여준다. 도시 밀도 증가로 인해 연평균 지표유출은 약 209 mm 증가, 연평균 증발산량, 지하수 함양량은 각각 약 5 mm, 154 mm 감소하는 것으로 분석되었다. 반면, 산림의 도시화로 인해 연평균 지하수 함양량은 약 163 mm 감소하였으나, 지표유출과 증발산량은 각각 139 mm, 24 mm 증가하였다. 도시 밀도의 증가는 과도한 지표유출의 증가를 야기하여, 증발산, 함양량과 같은 다른 수문 순환 요소들을 감소시키는 것으로 판단된다. 또한, 도시화는 기온 상승, 습도 및 풍속 감소로 인해 기준 증발산량을 증가시킬 수 있으며^{(Rim, 2007)}, 그로 인해 산림의 도시화에 의한 지하수 함양량의 감소가 더 큰 것으로 판단된다.

Fig. 4. Distribution Map of Change in Groundwater Recharge under. (a) Urban Density, (b) Urban Expansion Scenario

3.3 미래 기후변화에 의한 지하수 함양량 변화

본 연구에서 선정한 극한 강우(CanESM5) 및 극한 가뭄(INM-CM4-8) 모델의 SSP 시나리오별 유역의 평균 연강수량 및 평균 기온을 정리한 것이다(Table 4). 두 모델 모두 SSP5-8.5 시나리오에서 강수량과 기온이 가장 높았으며, 강수량은 SSP3-7.0 시나리오에서 가장 낮고, 기온은 SSP1-2.6 시나리오에 가장 낮았다. CanESM5의 경우 연강수량 및 평균 기온의 범위가 1,542~ 1,940 mm, 14.6~17.7℃인 반면, INM-CM4-8 모델은 연강수량 및 평균 기온의 범위가 1,161~1,538 mm, 13.3~14.9℃로 두 모델의 특징이 크게 다름을 확인할 수 있다.

구축한 미래 기후변화 시나리오를 SWAT에 적용하여, 미래 기간(2011~2100년)에 대한 연평균 유출량(Q), 증발산량(ET), 지하수 함양량(GWR)을 비교하였다(Fig. 5). CanESM5의 평균 지하수 함양량은 468.5~542.7 mm, 평균 지하수 함양률은 26.3~ 27.4 %로 분석되었으며, INM-CM4-8의 평균 지하수 함양량은 297.5~314.0 mm, 평균 지하수 함양률은 21.6~22.4 %로 분석되었다. 기온, 강수량이 많은 CanESM5 모델의 미래 지하수 함양량 결과는 INM-CM4-8 모델 보다 약 170.9~228.7 mm 컸다.

Fig. 6은 두 모델의 SSP 시나리오별 미래 지하수 함양량 시계열 결과를 나타내며, 연강수량에 따라 지하수 함양량의 편차가 크게 발생함을 확인할 수 있다. 유역의 평균 함양률(21.6 %)을 기준으로 지하수 함양량 취약정도를 평가하였다. 그 결과 CanEMS5은 평균 함양률보다 함양률이 작을 것으로 예측되는 기간이 90년 중 10~19년인 반면에, INM-CM4-8은 90년 중 약 49~54년 이상 함양률이 평균 함양률에 못 미칠 것으로 예측되었다.

Fig. 5. Comparison of Water Balance Based on Future Climate Change Scenarios

Fig. 6. Future Groundwater Recharge Based on Climate Change Scenarios

3.4 복합 시나리오에 의한 지하수 함양량 변화

도시화 시나리오에 미래 기후변화 시나리오 중에서 강수량과 지하수 함양량이 가장 작을 것으로 전망되었던 INM-CM4-8의 SSP3-7.0 시나리오를 중첩한 복합 시나리오를 적용하였을 때의 지하수 함양량 변화를 분석하였다. 복합 시나리오의 결과는 Historical 결과와 비교하여 평가하였으며, 여기서 Historical 결과는 도시화 적용하기 전 토지피복과 과거 기간(1981~2010년)의 기상을 적용한 결과를 의미한다.

Fig. 7은 복합시나리오 수문성분(강수량, 지표유출, 증발산량, 지하수함양량)을 Historical 결과와 월별로 비교한 결과이다. 강수량은 Historical에서 7월에 300 mm로 가장 많았으나, 복합시나리오는 8월에 380 mm로 가장 많은 것으로 분석되었으며, 10~12월은 Historical의 강수량이 복합시나리오의 강수량 보다 많은 것으로 분석되었다. 월별 강수량의 결과가 지표유출량에 직접적으로 영향을 미쳤음을 확인할 수 있으며, 복합 시나리오에서는 지표유출량이 최대 150 mm 발생하고, 겨울철에는 최소 10 mm 발생하는 것으로 분석되었다. 복합시나리오의 증발산량은 4월~7월에 급격하게 증가하는 것으로 분석되었으며, 강수량, 지표유출의 증가량을 고려하였을 때 기온의 증가 때문인 것으로 판단된다. 마지막으로, 지하수 함양량은 Historical의 7월과 복합시나리오의 8월에 85 mm로 가장 많은 것으로 분석되었으며, 겨울철 함양량의 수준은 약 5 mm 정도로 분석되었다. 복합시나리오의 4~5월의 결과를 보면 강수량은 증가하였으나 지하수 함양량은 감소하는 것으로 나타났으며, 봄철 지하수 함양량의 감소를 고려하여 미래 지하수 사용량과 및 개발량을 산정해야 한다.

Fig. 7. Monthly Comparison of (a) Precipitation, (b) Surface Runoff, (c) Evapotranspiration, (d) Groundwater Recharge Based on Complex Scenario

Fig. 8는 Historical과 복합시나리오의 토지피복특성에 따른 단위 면적당 연평균 지하수 함양량 변화를 비교한 것이다. 연평균 강수량이 증가하였기 때문에, 평균 지하수 함양량은 증가하였으며, AGRR은 17 mm, RICE는 31 mm, PAST는 34 mm, FRSD는 21 mm, FRST는 23 mm, WETL는 29 mm 증가하는 것으로 분석되었다. 그러나, 도시화의 영향이 고려된 URBN과 FRSE는 지하수 함양량이 각각 49 mm, 159 mm 감소한 것으로 분석되었다. 도시화된 토지는 불투수면적의 증가로 인해 연강수량이 증가하여도 지하수 함양량이 증가하지 않는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 도시지역의 지하수 취약성이 크다는 것을 보여주며 이러한 도시지역이 많은 유역에서는 보다 높은 안전율을 고려하여 지하수 개발 가능량을 산정할 필요가 있다고 생각된다.

Fig. 8. Comparison of Groundwater Recharge by Land Use Based on Complex Scenario