생태계서비스 계정은 생태계 공급 기능과 수요, 그리고 그 사이에서 발생하는 실제 서비스 흐름을 측정해야 한다. 흐름을 측정하기 위해서는 공급과 수요 관계를 정의해야 하며, 복잡한 연결 관계를 객관화 할 수 있는 방법론이 필요하다. 국내에서는 생태계서비스에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔으나, 생태계서비스 계정화에 관한 연구는 부족하다. 본 연구의 목적은 환경경제통합계정(SEEA)의 실험적 생태계계정(EEA)에서 연구된 EU 방법론을 적용하여 홍수조절 생태계서비스를 평가하고 이를 토대로 생태계 계정 도입 방안을 모색하는데 있다. 연구수행을 위해 생태계의 유출량 보유 잠재력, 홍수조절에 대한 사회·경제적 수요, 그리고 그 사이의 관계로부터 형성되는 실제 서비스 혜택 흐름을 공간 기반으로 모델링하고 정량화하였다. 홍수조절 생태계서비스 실제 흐름을 산정한 결과, 국내 전체 서비스량은 165,595ha로 산출되었으며 많은 부분이 농경지에 집중되고 있음을 확인할 수 있었다. 향후 국내 홍수조절 서비스 계정 정밀화 도입을 위해서는 토지피복도와 같은 핵심 공간자료가 지속해서 구축 관리되어야 하며, 국가, 지역, 유역 등 다양한 공간 범위에서 적용 가능한 입력자료 및 방법론에 대한 연구가 필요할 것으로 보인다.
최근 강우강도 및 패턴이 변화함에 따라 전세계적으로 토양유실이 증가하고 있다. 그 결과, 수생태계 건전성이 악화되고, 농업작물이 피해를 입어 수확량이 감소된다. 그동안 유출 및 토양유실을 예측하거나 비점오염원을 감소시키는 연구가 많이 수행되어 왔다. USLE는 수년간 토양유실을 산정하는데 사용되어왔으나, 강우강도나 패턴변화를 적용하기에는 적절하지 못했다. 물리적 기반인 WEPP 모형은 다양한 강우강도 및 패턴변화를 적용하는데 적절하다. 본 연구에서는 WEPP 모형을 이용하여 Huff의 4분위, 다양한 강우간격, 설계강우에 따른 토양유실, 유출, 첨두유출을 산정하였다. 5분간격 강우 데이터와 60분 간격 강우 데이터를 비교한 결과 토양유실은 24%, 유출은19%, 첨두유출은 16%가 차이나는 것으로 나타났다. 유출 및 토양유실이 5분 간격 강우량에서 실측치와 가장 유사한 것으로 나타나 강우데이터의 간격이 짧을수록 더 정확하게 모의할 수 있는 것으로 나타났다. Huff의 4분위를 이용하여 토양유실량, 유출량, 첨두유출량을 산정한 결과 토양유실량, 유출량, 첨두유출량 모두 3분위에서 가장 높게 발생하는 것으로 나타났다. 강원도 홍천지역 빈도별 확률강우를 이용하여 토양유실량, 유출량, 첨두유출량의 변화를 모의하였다. 2년 빈도와 300년 빈도에서 강우량은 167% 증가하였다. 유사량과 유출량, 첨두유출량은 각각 906.2%, 249.4%, 183.9% 증가하여 유사량의 증가율이 가장 큰 것으로 나타났다. 본 연구의 결과에서 보이는 바와 같이 WEPP 모형을 이용하여 향후 기후변화에 따른 유출 및 토양유실의 예측이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 충주댐($2750{\times}10^6m^3$) 및 조정지댐($30{\times}10^6m^3$)을 포함한 유역을 대상으로 미래 기후변화가 댐 저수량에 미치는 영향을 분석하기 위해 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 활용하였다. 3지점의 9개년(2002~2010)동안의 자료를 이용하여 검보정을 실시한 결과 유출량에 대해서는 Nash-Sutcliffe 모델 효율(NSE)이 0.73으로, 두 댐의 저수위에 대해서는 0.86으로 나타났다. 미래 기후변화 시나리오자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 GCMs (General Circulation Models) 중 HadCM3 모델의 SRES(Special Report on Emission Scenarios)에 의한 B1과 A2 시나리오를 구축하였다. 미래 월별 기온과 강수자료는 과거 30개년(1977~2006, baseline period) 자료는 편의보정(bias-correction) 기법을 이용하여 오차보정 후, Change Factor (CF) method를 이용하여 상세화 하였다. 미래 연평균 기온은 2040s (2031~2050)에 $0.9^{\circ}C$, 2080s (2071~2099)에는 $4.0^{\circ}C$까지 증가할 것으로 예측되었고, 연평균 강수량은 2040s에 9.6%, 2080s에 20.7% 증가하는 것으로 나타났다. 과거 대비 미래 증발산량은 15.3%까지 증가하고, 토양수분은 최대 2.8% 감소하였다. 과거 9개년 평균 댐 방류스케줄에 따른 미래 댐 연평균 유입량은 가을철을 제외한 대부분 기간에 최대 21.1%까지 증가하는 경향을 보였다. 미래 가을철 댐 유입의 감소로 인해 현재 방류 패턴으로는 연말까지 결국 저수량을 회복하지 못하는 것으로 나타났다. 미래 풍수년과 갈수년에는 댐 저수량의 시간적 변동이 더욱 불안정해지므로 각각 저수량의 상향 및 하향 조정에 주의를 기울여야 한다. 따라서 기후변화 적응을 위한 댐 방류 패턴 조절이 필요하다고 판단된다.
본 연구는 저서성 대형무척추동물을 이용한 RIVPACS 유형의 국내 실정에 맞는 수생태계 예측 및 평가모델을 구축하기 위한 사전 연구로서 수행되었다. 자연상태의 하천인 887개의 참조하천을 선정하고, 참조하천을 저차하천과 고차하천으로 구분한 뒤 random forest 알고리즘을 이용하여 각각의 과에 대하여 예측모델을 구축하였다. 저차하천은 학습과 검증 데이터를 7 : 3의 비율로 나누어 구축하였으며, 고차하천의 경우에는 leave-one-out 방법을 이용하였다. 예측모델에 사용된 환경변수는 비계량 다차원 척도법(NMDS)을 이용하여 선정되었으며, 고도, 경사각, 평년평균기온, 숲의 비율, 하폭, 여울 비율, 하상 구조의 큰돌의 비율로 7개의 변수가 선택되었다. 3,224개의 조사대상 지점을 하천차수에 따른 유형에 따라 구분한 뒤, 각각의 유형에 해당하는 모델을 이용하여 30개 과에 대한 과 단위의 생물상을 예측하였다. 예측된 생물상(E)은 실제 생물상(O)과 생물지수를 이용하여 비교되었다. 생물지수는 BMWPK 지수를 과의 수로 나눈 ASPT를 이용하였다. 그 이후 EQR 지수(O/E)를 이용하여 각 조사지점의 건강성을 평가하였다. 마지막으로, EQR 값을 기존에 이용되고 있는 BMI 값과 비교하였다. 건강성 점수 평가 결과, 실제 군집은 0~20과, 예측된 군집은 0~19과 범위로 예측되어 유사하게 나타났다. 실제 ASPT는 평균 4.82 (±2.04 SD), 예측된 ASPT는 6.30 (±0.79 SD)으로 예측된 값이 더 높게 나타났다. ASPT와 BMI의 비교 결과, 대체로 EQR이 BMI 지수보다 높은 값을 보였다. 이는 참조하천 선정에 있어서 조금 교란된 지점도 자연상태로 가정하여 참조하천으로 이용되었기 때문으로 보인다. RIVPACS 모델은 생태학적 상태에 대한 단순하지만 명확한 진단을 제공해줌으로써 국내 하천 관리에 도움이 될 것으로 기대된다. 본 연구는 연구가 미진하였던 우리나라 실정에 맞는 RIVPACS 유형의 평가법을 개발하는 선행 연구로서의 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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