최근 기후변화로 인해 극한 강우사상의 발생빈도가 증가하고 있으며, 이로 인해 농경지의 침수피해 또한 증가하고 있다. 농경지 침수는 하천의 범람에 의해 발생하기도 하지만, 농경지의 배수능 부족 및 하천의 수위 상승에 따른 배수지연으로 발생하는 경우가 대부분이다. 하지만 기존 연구에서는 농경지 수위와 하천수위 중 하나의 수위를 계산하여 농경지 침수를 모의하고 있으며, 이를 연속적으로 비교하여 농경지의 수위를 계산하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 극한강우 발생에 따른 시간별 하천 수위를 모의하고, 농경지 수위와의 연속적인 비교를 통해 하천 수위 상승에 따른 배수지연을 고려한 농경지 침수 모의를 수행하고자 한다. 하천 수위는 HEC-RAS의 1차원 부정류 해석을 통해 산정하였으며, 농경지의 경우 논 구획지구를 하나의 물꼬를 가지는 단일포장으로 가정하여 수위를 계산하였다. 농경지의 배수량은 배수로 설계기준에 의한 배수능과 논의 저류효과 등을 고려하여 위어공식을 이용해 계산하였으며, 시간별 하천 및 농경지 수위의 연속적인 비교를 통해 하천의 수위가 농경지 수위 이상으로 상승한 경우 배수가 발생하지 않도록 제한하여 최종 농경지 수위를 산정하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 농경지 수위 예측의 정확성을 높이는데 기여할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 농경지 배수개선사업을 위한 사전 평가 및 계획 수립 등에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
기후변화 및 집중호우 등으로 최근 농경지 침수 피해는 증가하고 있다. 농경지 침수 피해에 대한 대책 수립을 위해서는 수리 수문 모델링을 통한 침수 피해 예측이 선행되어야 한다. 농경지 침수 모의를 위해서는 유역 특성 자료, 농경지 특성 자료 및 하천 특성 자료 등을 구축해야 한다. 하지만 농경지 면적, 배수 구획, 표고 등과 농촌유역 소하천 단면 특성 자료는 측량 자료가 존재하지 않는 경우가 대부분이며, 미계측 농경지의 침수 모의를 위해서는 농경지 및 하천 특성 자료를 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 미계측 농경지를 대상으로 자료 생성 및 침수 모의 기법을 개발하고 적용성을 분석하고자 한다. 측량 자료가 존재하는 청미천 유역 단평지구를 대상지구로 선정하였으며, 항공사진, KRF (Korea reach file) 자료, DEM (Digital elevation model), 항공사진 등을 이용하여 하천 및 농경지 특성 자료를 생성하였다. 측량 자료와 생성 자료를 이용하여 하천수위 및 농경지 수위를 각각 산정하고, 배수지연 등 농경지의 수문 특성을 반영하여 침수 모의를 수행하였다. 본 연구의 결과는 향후 미계측 농경지의 침수 모의를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
지구온난화에 의해 야기된 기후변화로 인하여 최근 국지성 집중호우의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있는 추세이며, 또한 기온, 강수량 등의 변화로 농경지 재배작물과 시설재배와 같은 재배방법의 변화 등 농경지의 재배환경이 빠르게 변화하고 있다. 이러한 극한기상의 발생 빈도 및 강도의 증가와 농경지 재배환경의 변화는 홍수로 인한 하천수 범람, 지하수위 상승, 배수불량, 도달시간의 감소 등 저지대 재배지 및 농경지에서의 침수 위험을 증가 시키는 원인이다. 이로 인해, 매년 농경지 침수로 인하여 많은 농가들이 피해를 겪고 있으며 피해 규모와 빈도 또한 증가하고 있는 추세를 보이고 있다. 따라서 농경지 침수 피해 저감을 위하여 다양한 관계기관과 연구자들이 배수개선사업 및 침수 예측 및 피해 저감을 위한 연구를 수행하고 있다. 본 연구에서는 기후변화 및 재배환경의 변화가 농경지 침수에 미치는 영향을 분석하기 위하여 기상청 종관기상관측장비(ASOS) 및 방재기상관측장비(AWS)의 지점 강수량 자료를 수집하고 기후변화의 변동 특성을 분석하였다. 또한 과거 농경지 재배 현황 및 침수 피해 발생 자료를 수집하여 농경지 재배환경의 변화와 농경지 침수 피해를 분석하였다. 본 연구에서 수행된 기후변화 및 농경지 재배환경 변화 등 복합적인 요인에 의해 발생하는 농경지 침수 피해에 대한 분석을 통하여 추후 기후변화 및 재배환경 변화를 고려한 배수시설물의 효율적인 운영을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 국가가뭄정보통계집 내 실제 농경지 피해 사례를 바탕으로 농경지 피해영향지수라는 새로운 개념을 정의하고, 이를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, 전국 15개 광역시·도를 대상으로 2018년부터 2021년까지 실제 발생한 가뭄피해 사례들을 심층 분석하고, 대상 지역 내 전체 농경지 면적 대비 농경지 피해 면적의 비율을 대표적인 농업가뭄 피해 인자로 선정하였다. 평년 대비 영농기 강수량 및 저수율을 가뭄영향인자로 고려한 후, 실제 가뭄 발생 당시 인자들 간의 직간접적인 관계를 파악하고, 그 영향 정도를 수치화하여 농경지 피해영향지수를 정의하였다. 추가로, 가뭄피해 발생시기의 농업용수 비상지원 사례에 주목하여 농업용수 비상지원 여부에 따른 가뭄인자의 조건별 농업가뭄 발생확률을 산정하고, 그 결과로부터 대상 지역별 상대위험도 및 농업가뭄 취약 정도를 비교·평가하였다. 본 연구를 통해 산정한 농경지 피해영향지수와 상대위험도는 국내 농업가뭄 취약지역을 선정하는 기준 마련에 도움을 줄 수 있고, 지역별 농업용수 지원의 효율성을 평가하는 요소로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
서울과 같은 대도시의 농경지는 인간의 간섭이 끊임없이 이루어지는 준자연지역으로 생산성보다는 도시의 생물다양성보존 및 경관다양성을 통한 일반시민의 자연체험이라는 측면에서 관리.보호될 필요가 있다. 그러나 도시지역의 농경지는 개발용지로 토지이용이 전환되어 급속히 감소하고 있다. 본 연구에서는 서울시를 대상으로 농경지 패취의 시간변화에 따른 토지이용변화를 살펴보고 서울시 비오톱유형도에 근거한 농경지 패취를 분석하여 서울지역 농경지의 경관생태학적 구조와 특성을 파악하고, 이러한 분석결과를 토대로 생물다양성 증진을 위한 농경지 관리모델을 구상하는데 그 목적이 있다.
예당저수지의 수변 농경지의 어류와 양서류 분포 특성을 파악하고자 실시되었다. 이를 위해 비수변 농경지를 대조군 지역으로 설정하고 수변 농경지의 어류와 양서류의 개체수 및 생물량 비교, 어류와 양서류 분포에 영향을 주는 환경요소 분석, 시기별 개체수 변동 특성을 연구하였다. 전체 조사 대상지역에서 포획된 어류종수는 8과 13종이며, 양서류 종수는 5종이었다. 수변 농경지에서는 미꾸리과 어류, 붕어, 잉어 등의 13종의 어종이 포획되었고, 비수변 농경지에서는 미꾸리과 어류, 붕어 등의 3종의 어종이 포획되었다. 양서류는 황소개구리, 참개구리, 청개구리, 한국산개구리, 옴개구리 총 5종의 유생이 포획되었는데, 비수변 농경지에서는 5종의 양서류 유생이 포획되었고, 수변 농경지에서는 2종의 양서류 유생이 포획되었다. 수변 농경지와 비수변 농경지의 어류와 양서류 분포 특성을 분석한 결과, 수변 농경지에는 잉어과 어류가 많이 포획되었으며, 비수변 농경지에는 미꾸리과 어류가 많이 포획되었다. 어류의 분포에 영향을 주는 환경요소 분석결과, 잉어과 어류는 겨울철에 담수되고, 예당저수지와의 거리가 가까운 농경지에서 주로 출현할 가능성이 높으며, 미꾸리과 어류는 산간 저수지로부터 용수가 공급되고, 논과 배수로가 잘 연결되어 있는 농경지를 선호하는 것으로 나타났다. 양서류의 경우, 비수변 농경지에서 수변 농경지보다 양서류의 유생이 많이 포획되었다. 수변 농경지에서는 황소개구리가 우점하였고, 비수변 농경지에서는 참개구리가 우점하였다. 황소개구리 유생의 분포에 영향을 주는 주요 환경요소는 겨울철에 담수되고 예당저수지에 가까운 농경지에서 출현할 가능성이 높았고, 참개구리의 경우는 산까지의 거리가 가깝고 예당저수지까지의 거리가 멀수록 출현할 가능성이 높았다.
공간정보자료를 이용하여 해안지역에 인접한 농경지 추출에 관한 연구는 해안지역의 농업자원관리를 위해서 중요한 작업이다. 본 연구에서는 경상북도 울진의 해안지역을 촬영한 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-2 영상과 항공 LiDAR 자료를 이용하여 해안지역에 인접한 다양한 농경지(일반 농경지 및 산간 농경지) 추출에 관한 연구를 수행하였다. 우선 KOMPSAT-2 영상으로부터 정규식생지수(NDVI) 영상을 생성하고, 적절한 임계값을 설정하여 정규식생지수 영상으로부터 식생지역을 추출하였다. 그리고 보간법을 이용하여 항공 LiDAR 자료로부터 디지털 표면모델(DSM) 및 디지털 표고모델(DEM)을 생성한 뒤, 디지털 표면모델과 디지털 표고모델을 구성하는 픽셀 값의 차이를 이용하여 수목고도모델(CHM)을 생성하였고, 적절한 임계값을 설정하여 수목고도모델로부터 편평한 지역을 추출하였다. 그리고 DEM으로부터 경사지도를 생성한 뒤, 적절한 임계값을 설정하여 경사도가 낮은 지표면을 추출하였다. 마지막으로 농경지 한 면의 최소 면적을 위한 임계값을 설정한 뒤, 식생 지역, 편평한 지역 및 경사도가 낮은 지표면에 모두 해당되고, 설정한 임계값보다 높은 면적을 가진 지역을 추출하고 이를 해안지역에 인접한 농경지라고 정의하였다. 본 논문에서 개발한 방법을 이용하여 농경지 추출 작업을 수행한 결과, 해안지역에 인접한 일반 농경지의 85% 와 산간 농경지의 15%가 추출되었다.
본 논문은 부동산 시장에서 농경지와 임야지의 대한 감정평가에서 토지의 미래 유용성에 따라 그 가치가 변화할 수 있음을 보인다. 국토교통부에서 발간한 "감정평가 실무기준"에서 농경지에 대한 감정평가는 평가대상 농경지의 생산성에 중점을 두고 감정평가를 진행하게 된다. 그리고 임야지에 대한 감정평가에서는 평가대상 임야지의 자연환경에 중점을 두고 감정평가를 진행한다. 그러나 실제 감정평가실무에서는 농경지의 생산성 또는 임야지의 자연환경이 유사함에도 불구하고, 농경지 그리고 임야지의 평가가치의 차이가 존재하는 경우가 있다. 본 논문은 2017년 감정평가소위원회에서 제기된 궁금증에 대한 이론적 설명을 진행한다. 이론모형을 구축하기 이전에 2017년 국토교통부의 표준지공시지가 정보를 활용하여 경기도 가평의 농경지 사례에 대한 논의를 통하여 감정평가사들의 궁금증을 제시한다. 사례에서 분석하는 두 필지 농경지의 거리는 500m에 불과하며 주변의 자연환경, 지역특성을 고려하면 두 농경지의 생산성은 거의 차이가 없다. 그러나 이들의 공시지가의 차이는 거의 19%에 이른다. 따라서 본 연구에서는 이론모형을 활용하여 농경지 그리고 임야지가 서로 동일한 생산성 또는 자연환경을 보유하고 있더라도 개별 평가 대상지의 감정평가가치가 서로 다를 수 있다는 것을 보인다. 이는 해당 평가대상 토지의 미래 잠재적 유용성이 다를 수 있기 때문이다. 본 연구의 우리나라 감정평가분야에 대한 기여는 다음과 같다. 이미 설명한 바와 같이 농경지와 임야지 등 토지가치가 미래 유용성에 의하여 결정된다는 것을 보인다. 그리고 가치평가 이론이 부동산의 감정평가실무에서 유용한 지식으로 활용될 수 있으며, 이를 고려한 감정평가실무가 진행될 수 있음을 확인한다.
최근(2014~2017년) 강수량은 평년대비 71% 수준으로 2017년에는 누적된 강우부족으로 극심한 가뭄피해가 발생하였다. 용인시 또한 최근의 3년(2014~2017년)의 경우 연속으로 100년 빈도에 해당하는 가뭄이 발생하는 등 심각한 가뭄이 발생 되었으며, 하절기를 제외한 기간의 경우 평년에 가까운 강수가 발생하나, 하절기에는 강수가 매우 작아 심각한 가뭄이 발생하는 경향으로 조사되었다. 용인시가 관리하는 소규모 농경지는 대형농업용 수원공이 없어 작은 가뭄에도 쉽게 피해가 발생되고, 저수지, 취입보, 양수장 등 수원공이 설치되어 있으나 내한능력 부족 및 영농방식 변화 등으로 상습적으로 가뭄 피해를 입고 있다. 또한, 관리 농경지 및 농업 수리시설물에 대한 현황조사 미비로 상세한 이력 관리가 되어 있지 않아 시설물의 유지관리 및 중장기 계획 수립이 어려운 실정으로 수리시설물에 대한 이력조사가 요구되며, 전체 용수 수요량의 60% 이상에 해당하는 농업용수의 체계적인 조사를 실시하여 항구적 가뭄극복을 하기 위한 가뭄분석을 하였다. 본 연구에서는 농경지에 대하여 관개계획 기준치를 보통 10년 빈도의 가뭄에 극복이 가능하도록 설정하므로, 계획빈도의 가뭄에 안정적으로 농경지에 농업용수가 공급될 수 있도록 기설 수리시설물의 공급능력을 검토하여 확인하였다. 용인시 전역에 대하여 우선 기초자료로 기상 및 수문조사와 농촌용수관련인자를 조사하였으며, 상위 관련계획 조사로 농업·가뭄·수자원 관련계획을 조사하였다. 기존 저수지 농업용수 공급능력은 유역의 유입량은 DIROM모형을 사용하여 산정하고 관개구역의 필요수량은 Penman방법으로 증발산량을 산정하였다. DIROM 모형과 Penman방법으로 산정된 자료를 참고하여 기존 수원공 시설의 물수지 분석을하여 과정에 HOMWRS(수리시설모의조작시스템) 모형을 적용하여 농경지 필요용수량과 공급 가능량, 지하수 취수량의 능력검토를 하였으며, 가뭄 계획빈도 10년 조건에서 농업용수 공급능력을 검토한 결과 수리적으로 안전한 농경지는 전체 농경지 대비 64.18%로 확인되며, 향후 강우 전망 RCP6.0 시나리오에서 2021년~2040년에 5.1%정도 감소하는 것으로 전망된 것을 감안하면 향후 용인시 지역은 가뭄이 보다 심화될 것으로 판단되므로 시급히 구조적 대책이 가능한 여건의 지역에 한하여 수원공 시설을 확보하여 가뭄에 반드시 대비하여야 할 것으로 판단된다.
본 논문은 농림축산식품부에서 구축한 농경지 전자지도인 팜맵을 딥러닝을 이용하여 농경지 속성정보인 논, 밭, 인삼, 과수, 시설, 비경지의 속성 정보를 판독하는 방안을 제안한다. 팜맵은 항공 및 위성 영상을 이용하여 현실 세계의 농경지를 디지털화하여 작물 생산 현황 파악과 드론 운영에 공간정보로 활용되고 있으며, 판독 매뉴얼을 작성하여 매년 사람을 통해 농경지의 경계를 구획하고 속성을 판독하여 갱신한다. 사람을 통한 농경지 속성판독은 사람의 판독 역량과 경험에 따라 차이를 보이며, 판독 오류는 예산과 공간적 시간적 한계로 직접 현장에 갈 수 없어 현실적으로 검증이 쉽지 않다. 팜맵은 5가지의 농경지 속성의 이미지에 해당 객체의 위치 정보와 클래스 정보를 가지고 있어 적합한 AI의 기법은 인스턴스 분할 모델인 ResNet50으로 실험을 진행하였으며, 딥러닝을 이용한 농경지 속성판독과 사람에 의한 속성판독 결과를 비교하여, 향후 다른 결과를 나타내는 속성판독에 집중하여 기술을 개발한다면 속성 오류를 줄이고 농경지 전자지도의 정확성 향상에 큰 역할을 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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