1. 서 론

기후변화, 도시화, 그리고 물 수요 증가에 따라 전 세계적으로 수문 순환의 양상은 점차 복잡해지고 있으며, 이로 인해 유역 단위의 물수지(water balance) 분석이 수자원 평가 및 관리의 핵심 도구로 주목받고 있다(Rodell et al., 2015; Blöschl et al., 2019). 물수지는 강수, 유출, 증발산, 저장량 변화와 같은 수문 성분 간의 상호작용을 정량적으로 해석함으로써, 유역의 수문학적 구조와 기능을 이해하고 장기적인 물 자원의 지속 가능성을 진단하는 데 활용된다(Grogan et al., 2022; Safeeq et al., 2021).

전통적으로 유역 단위의 장기 물수지는 저장량 변화가 0에 수렴한다는 정상 상태(steady-state)를 가정하여 분석되어 왔으나, 최근에는 이 가정이 다양한 기후 조건 및 인간 활동에 의해 쉽게 위배되고 있음이 수차례 보고되고 있다(Mianabadi et al., 2020; Tan et al., 2022; Xiong et al., 2023). 특히, 증발산 추정의 불확실성(Rodell et al., 2015), 유출 측정의 간헐성(Safeeq et al., 2021) 등은 각 성분 간의 불균형(imbalance)을 유발하며, 이는 장기적으로 유역 내 물순환 시스템의 구조적 진단을 어렵게 만든다(Jasechko et al., 2013; Kampf et al., 2020). 특히, 유역 규모가 작거나 도시화 및 농업활동의 영향이 강한 지역에서는 저장량 변화(ΔS)가 무시되기 어려우며, 수문 성분 간의 불일치가 더욱 두드러지게 나타난다(Tan et al., 2022).

이러한 한계 속에서도 Budyko Framework는 수문학적 유형화를 위한 이론적 기반으로 여전히 널리 활용되고 있다(Budyko, 1974; Zhang et al., 2004). Budyko Framework는 장기 평균 수문 성분인 증발산과 강수를 기후 건조지수(aridity index)를 기준으로 간단히 분리할 수 있어, 복잡한 물리 기반 모형에 비해 해석이 용이하고, 입력 자료의 부담이 적다는 장점이 있다(Gerrits et al., 2009; Berghuijs et al., 2014). 그러나 Budyko 이론은 정상 상태를 전제로 하므로, 실제 유역에서 발생하는 비정상적 저장량 변화나 인간 활동(예: 댐 운영, 지하수 개발 등)에 의한 영향은 반영되지 못한다는 한계가 존재한다(Donohue et al., 2012; Mianabadi et al., 2020).

이러한 한계를 극복하기 위해 Budyko Framework를 수학적으로 확장하거나, 저장량 변화를 포함한 다양한 개선 모델들이 제안되기도 하였다(Choudhury, 1999; Yang et al., 2008; Zhou et al., 2015). 하지만 이러한 방법론들 역시 실측 기반 검증이 부족한 경우가 많고, 다양한 기후·지형 조건 하에서의 적용 가능성에 대한 실증 연구가 요구되고 있다.

국내의 경우, 아시아 몬순 기후의 영향으로 연 강수량의 50% 이상이 여름철에 집중되고 있으며, 국토의 70% 이상이 산지로 구성되어 짧고 경사가 급한 하천 특성을 나타낸다. 여기에 더해, 도시화 및 농업 관개와 같은 인위적 토지 이용 변화는 불투수 면적 증가와 수문 성분 간의 변동성 확대를 초래하고 있다. 이러한 복합적인 자연·인위 요인은 국내 유역의 물수지 성분을 시·공간적으로 불균질하게 만들며, 이에 따라 실측 기반의 고해상 수문 분석의 필요성이 강조되고 있다(Safeeq et al., 2021; Tan et al., 2022).

실제로 한국은 최근 ｢기후위기 대응을 위한 탄소중립·녹색성장 기본법｣ 제정(2020) 및 제1차 국가물관리기본계획(2021- 2030)을 통해 ‘유역 맞춤형 수문 진단’, ‘자연적 물순환 회복’, ‘실측자료 기반의 물관리 의사결정 고도화’ 등을 핵심 전략으로 설정하였다. 또한 기상청, 환경부, 국토교통부 등 수문 정보 관련 기관 간의 공동 활용이 강조되고 있으며, 이는 실측자료 기반 수문 분석 체계의 실효성과 정책 연계성을 더욱 부각시키고 있다(Blöschl et al., 2019; Abolafia-Rosenzweig et al., 2021).

한편, 수문 모형은 공간적 확장성과 예측 기능 측면에서 여전히 유용한 도구로 활용되고 있으나, 모형 구조 단순화, 매개변수의 불확실성, 입력자료의 결측 문제 등으로 인해 실제 유역에서의 수문 순환을 정확하게 재현하지 못하는 한계도 존재한다(Döll et al., 2009; Grogan et al., 2022). 이에 반해 실측 기반 물수지 분석은 모형 의존도를 줄이고, 수문 성분 간의 실제 정합성을 평가함으로써 유역의 구조적 특성과 장기 변동성을 보다 직접적으로 반영할 수 있는 강점을 지닌다(Kampf et al., 2020; Safeeq et al., 2021).

따라서 본 연구는 기존 모형 기반 접근의 제약을 보완하기 위해, 국내에서 운영 중인 강수·유출·증발산 실측망을 활용하여 13개 소유역의 연간 물수지를 구성하였다. 이를 통해 각 수문 성분의 시계열을 비교·검증함으로써 불균형 발생 여부와 경향성을 진단하고자 하였다. 더 나아가 Budyko Framework를 적용하여 유역별 수문학적 특성을 정량적으로 유형화함으로써, 국내 유역의 수문 구조에 대한 해석적 통찰을 제공하고 실측 기반 물수지 분석의 활용 가치를 높이고자 한다. 본 연구는 이러한 접근을 통해 향후 수문 모형 보정, 지역 맞춤형 물관리 전략 수립, 기후 적응형 정책 마련 등에 실질적으로 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

2. 연구자료 및 방법

2.1 연구대상 지역

본 연구는 대한민국을 포함하는 북위 33~39°, 동경 125~130° 범위 내에 증발산량 관측소 인근의 유량 측정을 수행하고 있는 소유역을 대상으로 수행하였다(Table 1). 한반도는 중위도 온대성 기후대에 속하며, 사계절이 뚜렷하게 구분되고 계절풍의 영향으로 겨울철에는 한랭 건조하고 여름철에는 온난다습한 기후 특성을 나타낸다. 중부 산간지대와 도서 지역을 제외한 지역의 연평균 기온은 10~15°C 범위이며, 연중 기온 편차는 20℃ 이상으로 큰 계절적 변동성을 보인다. 연평균 강수량은 복잡한 지형 특성으로 인해 지역별로 500~2,000 mm 사이에서 다양하게 나타나며, 일반적으로 위도가 높아질수록 강수량은 감소하는 경향을 보인다. 특히 연간 강수량의 50% 이상이 여름철(6~8월)에 집중되는데, 이는 한반도의 여름철에 영향을 주는 열대성 저기압과 여름 몬순의 영향 때문이다(Kim et al., 2022).

한반도는 백두대간을 중심으로 태백산맥을 비롯한 주요 산맥들이 연속적으로 분포하며, 전체 국토 면적의 약 70%가 산악지형으로 이루어져 있다. 우리나라의 평균 고도는 약 482 m로, 상대적으로 북부지역이 남부지역에 비해 높은 산지 지형을 가지고 있다. 이러한 산악지형 특성으로 인해 경사도 5° 이하의 평탄한 지역은 국토 면적의 약 23%에 불과하며, 대부분이 서해안과 남해안 지역에 국한되어 분포한다. 또한, 한반도 내 유역들은 주요 산맥에 의해 자연스럽게 구분되어 타국 대비 유역 규모가 작고, 하천 경사가 급하며 유로 연장이 짧아 여름철 집중호우 시 비교적 빠르고 많은 유출량이 발생하는 수문 특성이 있다(Fig. 1).

Fig. 1.

Spatial distribution over the Korean Peninsula: (a) Average Annual precipitation (mm/yr), (b) Average surface soil moisture (m³/m³), and (c) terrain slope (-)

2.2 물수지 분석

본 연구는 실측자료 기반의 물수지 분석을 통해 국내 유역의 수문학적 특성을 정량적으로 평가하였다. 물수지 방정식은 일정 기간 내 유역에 유입되는 강수량(P)이 유출(Q), 증발산(ET) 및 저장량 변화(ΔS)로 어떻게 분배되는지를 정량적으로 규명하는 방법으로, 유역 내 물의 순환 체계를 평가하는 기본적인 접근법이다(Eq. (1)).

이를 기반으로 연 단위로 폐합 정도를 계산하여 물수지 방정식의 구성요소 간 정합성을 평가하였다. 또한, 본 연구에서는 연 단위의 물수지 폐합성을 평가하기 때문에 지하수 함양량의 경우 대수층에 저장된 물로 장기간 기저유출 형태로 배수되며, 이·치수 시설을 배제하고 큰 변동이 없다고 가정하였다. 구성요소 간 물수지 불균형(imbalance) 정도는 물수지 방정식의 좌변(강수량)과 우변(유출, 증발산, 저장량 변화의 합)의 상대적 차이를 백분율(%)로 나타낸 값이며 Eq. (2)와 같이 정의하였다.

불균형 지수가 0에 가까울수록 물수지 구성요소 간의 정합성이 높으며, 절대값이 클수록 수지 항목 간 불일치 혹은 자료의 불확실성을 의미한다. 폐합도 분석을 통해 국내 유역의 수문 순환 특성을 보다 정확하게 진단하고, 물수지 항목 간의 상호작용 및 불확실성 요인을 검토하였다.

2.3 Budyko 프레임워크

본 연구에서는 유역의 장기 수문 반응 특성을 정량적으로 분석하기 위하여 Budyko 프레임워크를 적용하였다. Budyko (1974)는 유역의 수문 균형이 기후적으로 주어진 수분 공급(강수량)과 에너지 수요(잠재증발산량, PET) 간의 상호작용에 의해 결정된다는 가정하에, 실제 증발산량의 이론적 한계를 정의하였다. 이를 기반으로 다양한 형태의 Budyko 함수가 제안되었으며, 본 연구에서는 한 개의 유역 반응 계수(𝜔)로 구성된 Fu (1981) 함수를 채택하여 유역의 증발산 특성을 분석하였다(Eq. (3)).

여기서, 증발산 효율(AET/P)과 건조지수(PET/P)로 무차원화한 형태로 표현하였으며, 계수 𝜔는 유역의 토양 수분 저장능, 식생 피복 상태, 토지 이용 방식, 지형 특성, 인위적 수문 개입 등 유역의 통합적 수문·생태학적 특성을 반영하는 매개변수로 해석된다. 일반적으로 𝜔가 클수록 유역은 수분의 재분배 능력이 높고, 더욱 많은 증발산을 허용하는 경향을 나타낸다. 이를 통해 각 유역 및 연도별 수문 반응 특성을 정량화하고, Budyko 공간 내에서의 연도별 위치 변화를 시각적으로 분석하였다.

추정된 𝜔값과 Budyko 곡선의 위치 변화는 유역의 수문 반응 특성을 평가하고, 장기적인 기후 조건 변화 또는 인위적 요인의 영향을 해석하는 데 활용된다. 또한, 본 분석을 통해 수문 시스템의 구조적 변동성과 증발산의 민감도를 비교하고, 물수지 폐합률과의 연계성을 고찰하였다.

2.4 수문자료

물수지 분석의 입력자료는 환경부의 홍수통제소(한강·낙동강·금강·영산강)에서 매년 ‘한국수문조사연보’를 통해 유량, 수위, 강수량, 증발산, 토양수분 등의 수문자료를 활용하였으며, 한강홍수통제소 홈페이지(https://www.hrfco.go.kr)를 통해 제공되는 자료를 확인할 수 있다.

2.4.1 강우량자료

환경부는 전국 주요 하천 및 유역을 대상으로 강우 관측을 수행하고 있으며, 주로 사용된 장비는 전도형 우량계(tipping bucket)로 티핑컵의 용량은 0.5 mm이다. 이를 공간적으로 변환하기 위해 티센(thiessen) 가중치법 기반의 면적강수량 기법을 활용하였다. 이 방법은 관측소 간의 연결 직선에 대해 수직이등분선을 작성하고, 이를 서로 연결하여 관측소별로 지배 면적을 구분하는 방식이다. 이때 생성된 다각형(티센다각형)별 면적 비율을 산정하고, 각 관측소에서 측정된 강수량에 해당 면적 비율을 곱한 값을 합산하여 유역 평균 강수량을 산출한 자료를 활용하였다(Eq. (4)).

여기서, Pavg는 유역의 평균강우량, Ai는 i번째 관측소가 담당하는 티센 면적, Pi는 i번째 관측소의 강우량, A는 유역의 총면적이다.

2.4.2 유량자료

본 연구에 활용된 유량 자료는 연속적으로 관측한 수위와 그에 대응하는 유량을 일부 측정하여 두 값 사이의 관계를 경험적으로 얻은 곡선식(rating curve)을 통해 연속적인 유량으로 환산한다(Eq. (5)).

여기서, Q = 유량(m³/s), h = 수위(m), b = GZF (Gauge Height of Zero flow), a, c = 상수이며, 이렇게 산정된 수위-유량관계 곡선식은 자연하천의 특성상 불규칙한 단면특성 때문에 수위 구간을 분리하거나 홍수와 같은 사상에 의해 발생하는 단면변화로 기간을 분리하여 구간별로 식을 적용하였다. 본 연구에서는 환경부 홍수통제소에서 제공하는 한국수문조사연보에서 제시한 rating-curve를 통해 변환된 것을 활용하였으며, 이렇게 생산된 유량 자료를 유역 물수지 평가에 적용하기 위해 단위 면적당 유출량을 고려하는 방법으로 유출고로 변환하여 활용하였다.

2.4.3 증발산량 자료

본 연구에서는 환경부 홍수통제소에서 운영하는 13개소의 증발산량 관측소(한강 8개소, 금강 2개소, 영산강 3개소)를 활용하였다(Fig. 2(a)). 증발산량 관측소는 Fig. 2(b)와 같이 주로 증발산량을 측정하는 에디공분산(eddy covariance) 시스템과 기타 미기상을 측정하는 여러 장비로 구성되어 있다.

Fig. 2.

(a) Locations of evapotranspiration observation sites across the Korean Peninsula and (b) schematic diagram of the evapotranspiration measurement system

(1) 실제증발산량 자료

주요 관측장비인 에디공분산 시스템은 지표면과 대기 간의 난류성 수증기 이동량을 직접 측정함으로써 실제 증발산량을 정밀하게 산정할 수 있는 대표적 측정기술이다(Moorhead et al., 2019; Foken et al., 2011). 측정에 활용된 장비로는 3차원 초음파 풍속계(3-dimensional sonic anemometer)와 폐회로(closed-path) 타입의 적외선 가스분석기(infrared gas analyzer, IRGA)를 결합하여 측정된 원시(raw) 데이터는 10-20Hz의 고해상도로 수집되며, Eq. (6)와 같이 계산하여 잠열 플럭스를 계산한 뒤 증발산량으로 단위 변환을 통해 산출한다.

여기서, LE는 잠열플럭스(W/m²), 𝜆는 물의 기화잠열(약 2.45 × 10⁶ J/kg), ρa는 공기밀도(kg/m³), w'는 수직 풍속 변동성분(m/s), q'은 수증기 혼합비 변동성분(kg/kg)이다. 이를 다양한 규모의 난류 변동특성을 안정적으로 계산하기 위해 30분 단위 평균값으로 산정하였다. 이 과정에서 좌표계 변환, 이상치 제거, 시간지연 보정, 밀도보정 및 주파수 응답 보정과 같은 일반적인 자료 전처리 절차를 적용하였으며, 이후 발생한 결측치를 FAO-PM, MDV, Kalman filter 방법을 통해 자료 메우기를 수행하였다(Kim et al., 2016). 위와 같은 절차를 통해 관측소별 가용 가능한 증발산량 자료는 Fig. 3을 통해 확인할 수 있다. 본 자료는 환경부 홍수통제소에서 운영하는 국가 수문관측망을 기반으로 제공된 공인 자료로서, 기기 이상 등 결측 원인에 대한 검토와 품질관리가 사전에 수행되었음을 전제로 한다.

Fig. 3.

Temporal availability of evapotranspiration flux data (%) at observation sites

(2) 기준 증발산량 자료

FAO Penman-Monteith 방식은 국제식량농업기구(Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO)에서 권고한 증발산 산정식(Eq. (7))으로, 일정한 높이(0.12 m)의 완전 피복된 조건의 작물에 수분이 무제한으로 공급된 조건을 가정하여 기준 증발산(reference evapotranspiration, ET0)을 산정한다. 이러한 통제되지 않은 수분 조건은 잠재증발산(potential evapotranspiration, PET, ETP)의 개념과 일치하며, 본 연구에서는 이를 Budyko 프레임워크의 입력자료인 잠재증발산으로 활용하였다.

여기서, 𝛥는 포화수증기압의 온도에 대한 기울기(kpa/°C), Rn는 순복사량(MJ/m²/h), G는 지중열플럭스량(MJ/m²/h), T시간 평균 기온(°C), u2 2 m 높이에서의 풍속(m/s), es 포화 수증기압(kpa), ea 실제 수증기압(kpa), 𝛾 습도 경사 계수(kpa/°C)이다.

2.4.4 토양수분량 자료

토양수분을 측정하는 장비는 전기신호의 전파 속도를 이용해 토양의 유전율을 측정하는 원리인 TDR (time domain reflectometry)방식 활용하고 있으며, 설치 위치는 관측환경의 유효토심을 고려하고 깊이별로 토양수분 탐침을 설치하여 측정하고 있다. 토양수분 센서의 운영 환경과 토양 동결로 인한 정확성 저하로 동절기(주중 평균온도 4°C 이상)에는 운영을 중단한다. 이렇게 측정된 토양수분 자료는 토양에 저장된 물의 저장량 변화(soil storage change)를 정량적으로 나타내기 위해 시점 간 토양 각층에 저장된 물의 양의 변화량을 Eq. (8)과 같이 나타내었다.

여기서, ΔSsoil는 총 토양수분 저장량 변화(mm), θi,t 는 i번째 층의 t에서의 체적토양수분 함량(m³/m³), di는 i번째 층의 토양 두께(mm)이다.

따라서 본 연구는 (1) 강수·유출·증발산 자료를 수집하고, (2) 전처리를 거쳐 연간 물수지를 산정한 후, (3) 물수지의 불균형 여부를 진단하고, (4) Budyko 프레임워크를 적용하여 유역별 수문학적 특성을 유형화하는 절차로 진행되었다.

3. 결과 및 고찰

3.1 공간적 물수지 평가

증발산량 관측소 13개소가 설치된 소유역을 기준으로 인근의 강우, 유량 관측소 위치를 선정하여 물수지 평가를 수행하였다. 평가한 기간은 증발산량 관측소에서 관측을 시작한 시점부터 2024년까지의 자료를 활용하였으며, 해당 기간 내 각 수문 구성요소의 연평균 값을 산정하여 Fig. 4와 같이 공간적으로 나타내었다. 특히 증발산량 관측소 인근에 있는 유량 관측소가 다수 있으나 그중 비교적 증발산량 관측소와 가깝고 유역에 관여하고 있는 지점 한 지점을 선정하여 평가하였다.

Fig. 4.

Locations of standard basins in Korea with corresponding pie charts showing water balance components and imbalance index classifications

각 소유역별 수문 구성요소의 시각적 비교를 위하여, Fig. 4 우측 하단에 파이 차트 형태의 도식을 나타내었다. 본 도식은 해당 유역의 총 강우량을 기준 총량으로 설정하고, 이 중 유출량과 증발산량을 제외한 나머지 차이를 물수지 불균형량으로 비율로 환산하여 정의하였다. 그 비율에 따라 5%(우수), 10% (양호), 15%(보통), 15% 이상(미흡)로 구분하여 시각적으로 표현하였으며, 이러한 불균형 수준을 각 소유역에 적용하여 수문 폐합률의 상대적 비교와 공간적 패턴 분석이 용이하도록 도식화하였다. 소유역 13개 중 5개(파주, 인제, 안성, 영동, 장흥)는 5% 이하, 2개(홍천, 여주)는 10% 이하, 4개(철원, 평창, 제천, 고창)는 15% 이하, 1개(공주)는 15% 이상이었으며, 1개(무안)는 인근 관측소에서 유량 측정을 수행하지 않아 산정이 불가하였다.

대부분의 증발산량 관측소는 물수지 불균형이 15% 이하로 나타났으며, 이는 현재 수문 관측소들의 위치가 물수지 분석을 주목적으로 설계되지 않았음을 고려할 때, 관측값이 비교적 신뢰할 수 있는 수준의 정확도를 갖추고 있음을 시사한다. 반면, 분석 관측소 중 공주 관측소에서 유일하게 15%를 초과하는 높은 물수지 불균형을 보였는데, 이는 유량 및 증발산 관측소 간 거리가 약 13.8 km로 비교적 멀리 떨어져 있으며, 금강을 기준으로 북쪽(유구천)에는 유량 측정지점이 위치하고 남쪽(이인천)에는 증발산 관측 지점이 존재하여 각기 다른 유역의 환경 영향을 받았을 것으로 판단된다. 따라서 수문요소의 정밀한 분석을 위해서는 공간적 관측 밀도의 확보가 필수적임을 알 수 있으며, 향후 관측소를 확대·설계할 때에는 유역 단위의 수문 균형을 고려한 입지 선정과 관측소 간 거리, 환경 특성의 조화가 중요할 것으로 사료된다.

증발산량 관측소의 인근 환경에 따른 증발산의 특성을 파악하기 위해 크게 농지와 산지로 구분하여 강우량 대비 증발산량 비율을 분석하였다. 증발산량 관측소 13개소 중 10개소는 산지에 위치하고 있으며, 나머지 3개소(여주, 안성, 무안)는 농업 지역으로 구분할 수 있다. 관측 결과에 따르면, 강우량 대비 증발산량의 비율은 산지 지역에서 대부분 40% 미만으로 나타난 반면, 농경지에서는 주로 40% 이상의 높은 비율로 명확한 차이를 보였다. 이는 증발산에 기여하는 여러 요인(기온, 일사, 풍속, 토양 등)이 존재하더라도, 실제 증발을 결정짓는 것은 수분 공급원의 유무이며, 농지에서는 강우 외에도 관개수가 지속적으로 투입됨으로써 강우 대비 증발산 비율이 높아지는 결과로 이어진다. 이러한 차이는 농지 지역에서 관개용수의 투입이 추가적인 수분 공급원으로 작용하여 증발산량을 증가시킨 데 기인하는 것으로 해석된다. 특히, 무안 관측소의 경우 전체 관측소 중 가장 높은 비율인 60% 이상을 기록하였는데, 이는 간척지 특유의 개방된 지형과 강풍 빈도 증가 등의 기상 조건이 복합적으로 작용하여 식생과 토양의 수분 손실을 가중시킨 결과로 판단된다.

한편, 산지 관측소 중 영동에서는 유일하게 40% 이상의 증발산량 비율을 나타냈는데 이는 관측소 주변 환경의 원인으로 타 관측소보다 경사가 크지 않으며, 바람이 다른 지역의 산지에 비해 약 2배 정도 높으며 수분 보유능이 높은 양토 재질로 구성되어 비교적 증발산량이 높게 나오는 것으로 판단된다. 그러나 해당 증발산 관측소는 유일하게 유출과 증발산량의 합이 총 강수량을 초과하여, 물수지 불균형 값이 음수로 산정되었다. 이는 측정 과정에서 오차가 발생했을 가능성을 시사하며, 향후 측정 정확도 향상 및 장기적인 연속 관측이 병행되어야 할 것으로 판단된다.

3.2 장기간 물수지 평가

본 절에서는 장기간 수문 관측이 이루어진 파주(산지)와 여주(논지) 지역을 대상으로 물수지 평가를 수행하였다. 파주 관측소는 한국건설기술연구원에서 운영하는 설마천 시험유역 내에 위치하며, 2008년부터는 한국수자원조사기술원에서 증발산 및 토양수분 관측을 위한 장비를 설치·운영하고 있다. 또한, 같은 유역에서 강우, 유량 자료의 경우 한국건설기술연구원에서 20년 이상 장기 관측을 수행하고 있어, 국내에서 가장 종합적인 수문 자료가 축적된 대표적인 사례에 해당한다(Jeong et al., 2023). 여주 관측소도 마찬가지로 유네스코 정부간수문프로그램(Intergovernmental Hydrological Program, IHP)의 일환으로 운영된 청미천 시험유역으로 선정되어 2008년부터 2014년까지 운영되었으며, 그 이후에도 환경부 주도하에 관측이 지속적으로 수행되었다. 본 연구에서는 이 중 관측자료가 비교적 온전하게 확보된 2010년도를 기준으로 평가를 수행하였다.

두 관측소의 수문 자료 검토 결과 파주 관측소의 17년간 연평균 강우량은 1,342.6 mm, 유량 879.9 mm (65.5%), 증발산량 414.7 mm (30.9%)로 물수지 불균형은 48.0 mm (3.6%)로 우수한 물수지 폐합률을 보였다(Fig. 5). 누적된 불균형 값은 816.0 mm로 일부 연도에서 큰 오차가 발생했으며, 여기서 발생된 양의 불균형은 적설과 식생에 대한 차단으로 파악되며 음의 불균형은 많은 강우가 급격히 발생할 때 유역 외부로부터의 유입이 발생한 것으로 판단된다. 향후 적설에 대한 계측이 수행된다면 오차를 최소화할 수 있을 것으로 판단된다.

Fig. 5.

Annual water balance components analysis in Paju (2008–2024)

이러한 기상 특성과 지형 환경을 배제하고 단순지표면의 토양에서 증감하는 물수지 값을 파악해 보았을 때 토양 저장 변화율은 0.6 mm로, 연평균 강우량 대비 0.0% 수준에 해당하였다. 이는 토양수분 저장량은 계절, 연도별로 증가하고 감소를 반복하지만, 그 변화가 누적되지 않고 장기적으로 평형 상태에 있음을 확인할 수 있다. 즉, 일부 물수지의 오차는 크게 계측(계통, 과실, 우연 오차 등)과 지형 환경(복잡한 지형, 대표성, 유역의 닫힌 상태 등)에서 발생한 것으로 판단할 수 있다. 다만 연 평균적으로 보았을 땐 특이값이 발생한 기간인 2012년을 제외하고는 강수량이 유출과 증발산량으로 대부분 손실되며 저장 항 발생이 일시적으로 나타났다. 이러한 결과는 매우 작은 소유역과 유효토심(effective depth)이 낮아 우수한 폐합률을 나타낸 것으로 해석할 수 있다.

여주 관측소의 경우 15년간 연평균 강우량 1,277.8 mm, 유량 659.7 mm (51.6%), 증발산량 552.6 mm (43.2%)로 나타났으며 물수지 불균형은 65.4 mm (5.1%)로 우수한 물수지 폐합률을 보였다(Fig. 6). 일부 연도에서는 음의 물수지 불균형이 나타났는데, 이는 관측소 인근 환경 특성상 논지가 많아 농업용 저수지와 같은 이수시설에서 강우가 많이 발생했을 때 하천으로 방류되어 직접 유출로 전환된 것으로 판단된다.

Fig. 6.

Annual Water Balance Components Analysis in Yeoju (2010–2024)

해당 유역의 토양 저장 변화율도 18.6 mm로 연평균 강우량 대비 1.5% 수준이었으며, 마찬가지로 계절, 연도별로 증가하고 감소를 반복하지만, 장기적으로 평형 상태를 유지하는 것으로 나타났다. 일부 저류 변화 증가에 대한 부분은 파주보다 유효토심이 깊고 양토(loam) 성분이 많아 토양 내 수분 보유능이 높기 때문으로 판단된다.

두 관측소에서 발생한 물수지 불균형 정도와 토양 저장 항의 변화는 일부 유사한 경향을 보이지만 대부분의 연도에서는 다른 경향을 나타냈는데, 이는 물수지 폐합이 토양의 저류 상태 이외에도 지형 및 이·치수 시설 등 여러 변수에도 큰 영향을 미칠 것으로 판단되며 향후 기타 수자원의 총량에 영향을 미치는 다양한 요인에 대해서도 면밀히 조사해야 유역별 폐합을 상세화하여 물관리를 실현할 수 있을 것으로 사료된다.

3.3 기후 요인에 증발산 특성 평가

물수지 구성요소 중 증발산량은 유역 내 수분 손실의 주된 경로로 작용하며, 강수와 유출을 설명하는 중개 역할을 수행한다. 특히 증발산은 기온, 일사, 풍속 등 기후 요인에 직접적으로 영향을 받기 때문에, 기후 조건 변화에 대한 수문 응답을 파악하는 데 핵심적인 변수이다. 이를 바탕으로 Budyko Framework는 기후적으로 주어진 수분 공급과 에너지 수요 간의 상호작용을 바탕으로 증발산의 이론적 상한을 제시함으로써, 파주와 여주 두 유역의 연도별 수문자료를 기반으로 증발산 특성과 유역의 수문 시스템 유형을 분류하고, 물수지 해석을 보완하고 실측 기반의 수문 순환의 타당성을 검토하고자 하였다.

Fig. 7에서는 파주, 여주 관측소에서 수집된 연도별 자료를 Budyko 프레임워크 상에 나타내었다. 각 유역의 식생 특성, 토양 조건, 수분 저장 능력 등의 수문학적 반응을 반영하는 유역 반응 계수를 검토한 결과 각 관측소에서 일정한 고정값으로 수렴하지 않고, 연도별로 일정한 범위에서 변화하는 양상을 보였다. 파주, 여주에서 계수는 각각 𝜔=1.3~1.8, 𝜔=1.6~2.0으로 여주에서 더 높은 값을 나타냈으며, 이는 여주에서 위도가 낮아 온도가 높고 관개용수의 영향을 받는 것으로 판단된다.

Fig. 7.

Budyko framework analysis of evapotranspiration characteristics in Paju and Yeoju

반응 계수의 특성은 건조지수(PET/P)가 1.0 미만인 습윤상태와 1.0 이상의 건조상태로 구분하였을 때 습윤상태보다 건조상태일수록 계수가 더 증가하는 경향을 나타내었다. 이는 습윤상태일 때 두 관측소는 풍부한 강우로 인해 증발에 기여하는 물이 많지만 구름, 기온과 같은 기상에 의한 에너지 제한이 발생하여 계수가 낮게 나타나는 것으로 판단되며, 반대로 물이 건조지수가 1.0 이상인 건조 상태에서는 에너지 공급이 지속적으로 발생해 계수가 높게 나타난 것으로 설명할 수 있다. 특히, 여주에서 건조상태일 때 2.0 이상의 높은 계수 값을 나타냈는데 이는 여주 관측소의 농지 특성을 잘 나타내는 현상으로, 자연 상태의 유역인 파주와 다르게 외부로부터 관개용수를 통한 물의 공급과 에너지 공급이 동시에 발생한 사례이다.

이러한 결과는 단순히 자연적인 유역의 특성 반영한 물수지 모델을 적용하여 분석할 경우, 실제 유역 내에서 관개, 이치수 시설로 인한 외부 수자원이 유입을 반영하지 못해 증발산량이 과소 추정되어 물수지의 폐합 오류가 발생 가능성있다. 따라서, 이를 통해 장기 수문 균형 평가는 실측자료를 기반으로 하여 지역 간 수문 반응 특성을 비교하고 수자원 관리 전략 수립에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.

4. 결 론

본 연구는 국내 환경부의 flux tower에 설치된 에디공분산 기반 증발산량 자료를 중심으로, 강수·유출·토양수분과 연계한 유역 단위 물수지 분석을 공간적, 장기간의 거동을 분석하였다. 또한 Budyko 프레임워크를 도입하여 연도별 수문 반응에 대해 정량화하여, 관측 기반 물수지 폐합률을 분석함으로써 실측자료 기반의 수문 순환 해석의 필요성을 제시하였다. 주요 결과는 다음과 같다.

(1)전국 13개 관측소의 연도별 물수지 분석 결과, 대부분의 소유역에서 5~10% 이내의 폐합률을 보이며 이는 현재 관측망의 자료 신뢰성이 비교적 우수함을 시사한다. 특히 파주와 여주 유역은 각각 3.6%, 5.1% 수준의 물수지 불균형을 보여 장기간 연속 관측을 통한 물수지 정합성 확보의 가능성을 제시하였다.

(2)토양수분 저장 항의 연간 변화는 강수량 대비 1.5% 이내로 미미하였으며, 장기적으로는 계절적 증가·감소를 반복하는 평형 상태를 유지하였다. 이는 표층 토양의 유효 저장용량이 물수지 폐합에 미치는 기여도가 제한적임을 의미하며, 물수지 불균형은 주로 계측 오차, 관측소 간 거리, 지형 조건 등 외부 요인에 기인하는 것으로 판단된다.

(3)Budyko 프레임워크를 적용한 결과, 유역별 수문 반응계수는 연도별로 일정한 범위 내에서 변동하였으며, 건조지수 증가 시 계수도 함께 증가하는 경향을 보였다. 이는 에너지 공급이 충분한 건조 조건에서 수문 반응성이 민감하게 작용함을 보여준다.

(4)증발산량은 유역의 토지이용 및 기후 조건에 따라 차이를 보였으며, 농지 지역은 관개수로 인해 산지 지역보다 증발산 비율이 유의미하게 높았다. 이는 자연적 수문 시스템 외에도 인위적 수분 공급이 유역 수문 구성요소에 큰 영향을 미침을 의미한다.

본 연구는 공간적 확장성과 시간적 연속성을 동시에 갖춘 실측 기반 자료를 활용함으로써, 기존의 단기 관측 또는 단일 유역 중심의 연구가 지닌 한계를 보완하였다. 향후에는 지하수, 적설, 관개 등과 같은 확장된 수문 요소들과의 통합 분석을 통해 유역 내 수문 순환의 완전성을 높이고, 계절별 물수지 변화 및 다양한 유역 특성에 따른 수문 반응 특성을 정밀하게 규명할 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 접근은 지역 특성에 기반한 맞춤형 수자원 관리 전략 수립은 물론, 실측자료 기반의 물순환 진단 및 평가 시스템 구축을 위한 핵심 인프라로서의 활용 가능성을 제시한다.