Assessment of channel roughness variability considering flexible vegetation state changes (Erect–Wave–Prone)

JeaWhan Shin; Youngseok Lee; Ungcho Choi

doi:10.3741/JKWRA.2026.59.4.391

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Journal of Korea Water Resources Association. 30 April 2026. 391-403
https://doi.org/10.3741/JKWRA.2026.59.4.391

Assessment of channel roughness variability considering flexible vegetation state changes (Erect–Wave–Prone)

유연식생의 직립ㆍ휨ㆍ도복 상태 변화를 고려한 하도 조도계수 변동성 분석

JeaWhan Shin^a^*

Youngseok Lee^b

Ungcho Choi^c

신 재환^a^*

이 영석^b

최 웅조^c

^aAdjunct Lecturer, Department of Civil and Environmental Engineering, Daejin University, Pocheon, Korea

^bM.S. Candidate, Department of Civil Engineering, Daejin University, Pocheon, Korea

^cPh.D. Candidate, Department of Civil and Environmental Engineering, Daejin University, Pocheon, Korea

^a대진대학교 토목공학과 강사

^b대진대학교 토목환경공학과 석사과정

^c대진대학교 토목공학과 박사과정

^{*Corresponding Author}

License (open-access, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0):

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ABSTRACT

This study focused on the downstream reach of Senaegyo in the Samcheon watershed and constructed three scenarios to reflect vegetation state changes (erect, wave, and prone) in the roughness coefficient, namely the river master plan roughness coefficient (CASE 1), the stage-discharge rating curve based roughness coefficient (CASE 2), and the vegetation resistance empirical formula (CASE 3). To examine vegetation responses to different flow conditions, both the historical maximum rainfall event and the normal rainfall condition were applied, and the resulting water level variations according to vegetation state changes were analyzed. The results showed that under the historical maximum rainfall condition, the second lodging state in CASE 2 and the lodging state in CASE 3 showed the highest agreement with the observed water level, while under the normal rainfall condition CASE 1 and CASE 2 provided superior performance in the upright, bent, primary lodging, and secondary lodging states. These results indicate that applying dynamic roughness coefficients reflecting vegetation state changes improves the reliability of water level simulation in the actual channel.

Keywords

Channel vegetation

Flexible vegetation

Manning’s roughness coefficient

Bed roughness coefficient

Unsteady flow analysis

본 연구는 삼천 유역 세내교 하류 구간을 대상으로 식생상태 변화(직립, 휨, 도복)를 조도계수를 반영하고자 하천기본계획 조도계수(CASE 1), 수위-유량 관계식 기반 조도계수(CASE 2), 식생 저항 경험식(CASE 3)로 세 가지 시나리오를 구성하였다. 유연 식생의 직립 및 휨, 도복 현상이 수위 및 유량 조건에 따라 발현되는 것을 확인하기 위해 기왕최대강우와 평년강우 조건을 채택하여 식생상태 변화에 따른 수위 변화 양상을 분석하였다. 분석 결과 기왕최대강우 조건은 CASE 2의 2차 도복 상태, CASE 3의 도복 상태의 적합도가 높게 나타났으며, 평년강우 조건의 경우 CASE 1과 CASE2의 직립 및 휨, 1차 도복, 2차 도복에서 우수한 성능을 보였다. 이에 따라 실제 하도 내 식생상태 변화에 따른 동적 조도계수 적용이 모의 신뢰도 향상에 효과적임을 확인하였다.

키워드

하도식생

유연식생

조도계수

하상조도계수

부정류 해석

MAIN

1. 서 론
2. 이론적 배경
2.1 HEC-RAS 1차원 비정상 흐름 모의
2.2 식생 저항에 따른 조도계수 변화
2.3 모형 오차 평가 방법
3. 대상지역 적용
3.1 연구 대상지 기초 현황
3.2 지형 특성 현황
3.3 토양·토지피복 분포
4. 식생 저항에 대한 조도계수 변화 분석
4.1 HEC-RAS 모형 구축
4.2 분석 Case 설정
4.3 Case 분석 결과
5. 결 론

1. 서 론

하천에 분포하는 식생은 유속과 수위 등 다양한 수리 특성에 영향을 미치며, 특히 유연 식생은 흐름 조건의 변화에 따라 직립, 휨, 도복 상태로 전이된다. 이러한 형태적 전환은 유동에 대한 저항 특성의 변화를 동반하여 하천 흐름 거동에 중요한 영향을 미친다.

Kouwen and Unny (1973)은 실험적 접근을 통해 유연 식생의 구조적 변화와 경험식을 제시하였다. 이후 Kouwen and Li (1980)은 식생의 굽힘 강성과 유속 간의 상호작용을 고려하여 식생이 도복 상태에 도달할 경우 흐름 저항이 감소하는 특성을 분석하였다. Jarvela (2005)는 유연 식생이 분포한 조건에서 난류 구조와 유속 분포 특성을 검토하고, 식생의 굽힘 높이를 반영한 전단속도 정의 방안을 제안하였다. Engman (1986)은 다양한 토지피복 조건에서 관측된 유출 수문곡선을 분석하여 유효 조도계수를 산정하였으며, Wu et al. (1999)은 인공 식생을 적용한 수로 실험을 통해 식생 조건에 따른 조도계수 변화를 평가하였다. Kirby et al. (2005)은 유연 식생 조건에서 저유량 흐름을 대상으로 조도계수의 VR 민감도를 검토하고, Stillwater 곡선(Palmer, 1954)을 저유량 범위까지 확장 적용하였다. Errico et al. (2018, 2019)은 유연 식생이 분포한 배수로를 대상으로 이론식 개발과 실규모 실험을 병행하여 경험식의 보정 및 검증을 수행하였다. D´Ippolito (2021)은 식생 상태별 흐름 저항 특성을 체계적으로 정리하고, 침수 조건을 고려한 항력 산정 방법과 수치해석 기법, 원격탐사 자료의 활용 가능성을 제시하였다. Nicosia et al. (2023)은 실규모 배수로를 대상으로 식생 관리 시나리오에 따른 마찰계수 예측 성능을 분석하였다. Zhang et al. (2024)은 갈대 식생이 분포한 하천을 대상으로 조도 변화 특성과 관련 경험식을 제안하였고, Li et al. (2024)는 식생의 굽힘 각도를 고려한 항력 모델을 적용하여 유연 식생 흐름을 정밀하게 모의할 수 있는 기법을 제시하였다.

국내 연구의 경우 Rhee et al. (2008)은 국내 자연 식생 3종을 대상으로 수로 실험을 통해 침수 여부와 생육 상태에 따른 조도계수 변화를 평가하였다. Song et al. (2010)은 식생 밀도 증가가 조도계수 및 홍수위 미치는 영향을 HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center-River Analysis System)를 활용하여 분석하였다. Rhee et al. (2012)은 국내 수변 식생을 대상으로 조도계수를 산정하여 식생 종류와 밀도에 따른 흐름 저항 특성을 제시하였으며, Lee et al. (2012)은 전국 739개 식생 하천의 실측 자료를 바탕으로 유량 및 마찰경사를 고려한 조도계수 관계식을 도출하였다. Lim and Cho (2015)은 중·소하천을 대상으로 식생 밀도 증가에 따른 수위 상승 및 유속 저감 특성을 수리 모형을 통해 분석하였다. Kim (2015)는 HEC-RAS 모형에서 고수위 구간의 조도계수를 보정하여 수위-유량 관계식을 개선하는 방안을 제시하였으며, Shin (2022)은 북한강 유역을 대상으로 위성영상 기반 토지피복 자료를 활용하여 공간적으로 분포된 조도계수를 적용하고 확률홍수량 변화를 정량적으로 분석하였다.

국외 연구는 주로 실험실 조건을 기반으로 한 이론식 및 경험식 제안에 초점을 두고 있으며, 국내 연구는 다양한 현장 변수를 반영한 조도계수 산정 기법 개발에 중점을 두어 수행되어 왔다. 이에 본 연구에서는 임의 하천 유역에서 수집된 수위-유량 관계식을 활용하여 식생 상태에 따른 조도계수 변동 구간을 구분하고, 이를 유역 단위 수리 해석에 적용함으로써 식생 상태별 조도계수의 적합도를 분석하고자 한다.

하천에서 발생하는 유량 변동과 수위 상승을 정확하게 해석하기 위해서는 수리학적 요소뿐만 아니라 생태적 특성을 함께 고려한 분석이 필요하다. 하천 내에 분포하는 식생은 경관의 질을 향상시키고, 하천 이용성을 증대시키며, 수생 생물의 서식 공간을 제공하고 수질 개선에 기여하는 등 다양한 순기능을 수행하는 것으로 보고되고 있다(Song et al., 2009). 반면, 이러한 식생은 홍수 발생 시 유동에 대한 저항을 증가시켜 수위를 상승시키는 요인으로 작용함으로써 치수 측면에서 부정적인 영향을 유발할 수 있다(Lee and Yoon, 2007).

우리나라의 식생은 온대 기후 특성에 기반하여 높은 종 다양성과 특산성을 나타내며, 다양한 수문·지형 환경에 적응한 자생 식물이 광범위하게 분포하고 있다(MOLIT, 2020). 이 중 하천 및 습지 주변에 생육하는 유연 식생은 수위와 유속과 같은 흐름 조건 변화에 따라 형태적 구조가 달라지는 특징을 가진다. 이러한 구조적 변화는 흐름 저항 특성의 변화를 동반하며, 결과적으로 하천의 수리학적 거동에 직접적인 영향을 미치게 된다.

유연 식생의 상태 변화는 하천 범람 가능성을 결정하는 주요 인자로 작용하며, 식생의 형태에 따라 조도계수 역시 상이하게 나타난다. 식생이 직립 상태를 유지하는 경우에는 흐름을 차단하는 효과가 커져 유동 저항이 증가하고, 이에 따라 조도계수가 가장 크게 산정된다. 이후 유속이 증가함에 따라 식생이 흐름 방향으로 휘어지는 단계에 이르면 저항이 점진적으로 감소하면서 조도계수 또한 낮아지는 경향을 보인다(Ebrahimi et al., 2008). 유속이 더욱 커져 식생이 도복되거나 침수 상태에 도달할 경우에는 흐름 방해 효과가 최소화되어 조도계수가 가장 작은 값을 갖게 된다. 이러한 식생 상태 차이는 동일한 유량 조건에서도 서로 다른 수위 형성을 초래할 수 있으며, 수위 예측의 정확도를 향상시키기 위해서는 식생 상태를 정량적으로 반영할 필요가 있음을 시사한다.

KICT (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology)의 Fig. 1과 같이 하천 내에 분포하는 식생은 수위와 유속 등 흐름 조건의 변화에 따라 구조적 형태가 달라지며, 이러한 형태적 전이는 흐름 저항 특성의 변화를 유발하여 하천의 수리학적 거동에 직접적인 영향을 미친다.

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Fig. 1.

Relationship between vegetation state and roughness coefficient according to relative submergence depth (KICT, 2000)

KFEMJB (Korea Federation for Environmental Movement, JeonBuk)의 Figs. 2 and 3 같이 삼천 유역에는 물억새, 갈대 등의 유연 식생이 군락의 형성으로 홍수 시 흐름 저항을 줄이기 위해 제초 작업을 수행하고 있다. 이러한 관리 작업과 식생의 생육 상태에 따라 직립, 휨, 도복 상태로 변화할 수 있다.

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Fig. 2.

Before vegetation cutting (KFEMJB, 1993)

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Fig. 3.

After vegetation cutting (KFEMJB, 1993)

연구 방법은 2019년 실측 수문자료를 활용하여 HEC-RAS 기반의 하도 단면 모형을 구축하고, 세 가지 CASE를 설정하여 조도계수 모의 시나리오를 구성하였다. 이를 통해 식생 상태 변화에 따른 수리 특성 영향을 분석하였다.

2. 이론적 배경

2.1 HEC-RAS 1차원 비정상 흐름 모의

하천 내에서 유체의 거동을 지배하는 기본적인 물리 법칙은 질량 보존 법칙과 운동량 보존 법칙으로 구분할 수 있다. 이러한 두 법칙은 수학적으로 편미분 방정식의 형태로 기술되며, 이를 통해 연속 방정식과 운동량 방정식으로 정식화된다.

연속 방적식은 Fig. 4와 같이 거리 $x$ 는 하도를 따라 측정되며, 유량 체적이 중간에서의 단면적 및 유량은 $A$ 와 $Q (x, t)$ 로 표현된다. 하도 내에 유체가 유입되는 경우 유량은 증가하게 되며, 반대로 유체가 유출될 경우 유량은 감소하게 된다. 이때 하도 내에서 발생하는 유량 변화는 오직 유체의 유입과 유출에 의해서만 발생한다고 가정한다. 따라서 하도 경계면을 통과하는 유체의 순유량은 하도 내 유량의 시간적 변화율과 일치해야 하며 아래 Eq. (1)과 같다.

(1)

\frac{\partial A}{\partial t} + \frac{\partial S}{\partial t} + \frac{\partial Q}{\partial x} - q_{l} = 0

$t$ 는 시간, $x$ 는 하도길이, $A$ 는 단면적, $S$ 는 저류량, $Q$ 는 유량, $q_{l}$ 은 단위 거리당 측방 유입율을 말한다.

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Fig. 4.

Basic assumptions for deriving the continuity and momentum equations (USACE, 2025)

운동량 보존 방정식은 운동량의 변화율이 외력의 합과 동일한 것에 기초하며 여기서 고려되는 외력은 마찰력, 중력, 압력 등이다. 운동량 방정식은 Eq. (2)와 같다.

(2)

\frac{\partial Q}{\partial t} + \frac{\partial Q V}{\partial x} + g A (\frac{\partial z}{\partial x} + S_{f}) = 0

$g$ 는 중력가속도, $t$ 는 시간, $x$ 는 하도길이, $A$ 는 단면적, $Q$ 는 유량, $S_{f}$ 는 마찰경사, $V$ 는 유속을 의미한다.

2.2 식생 저항에 따른 조도계수 변화

2.2.1 수위-유량 관계식을 활용한 조도계수 산정

수위-유량 관계식은 하천수위 변화에 따라 유량의 변화를 나타내는 관계식으로, 이를 경험적으로 회귀한 관계식이다. 수위-유량 관계식은 일반적으로 수위관측 단면 및 상·하류 구간의 단면의 변화, 식생 등과 같은 통제특성의 변화로 저수위, 중수위, 고수위로 나뉘고 지점 특성에 따라 여러 개의 관계식으로 나타나기도 한다(MOLTMA, 2009). 수위-유량 관계식은 일반적으로 Eq. (3)과 같이 지수형의 관계식으로 표현된다.

(3)

Q = a (h - b)^{c}

$Q$ 는 유량(m³/s), $(h - b)$ 는 통제단면에서의 유효 수위(m), $h$ 는 수위(m), $a$ 는 유효수위가 1인 경우 수치적으로 유량과 동일한 상수, $b$ 는 하천에서 흐름이 0인 수위, $c$ 는 수위-유량 관계식의 기울기를 의미한다.

한편, 유량 $Q$ 는 단면적 $A$ (m²)와 평균 유속 $V$ (m/s)의 곱으로 정의되며, Eq. (4)와 같다.

(4)

Q = A ∙ V

이때 평균 유속 $V$ 는 Manning 공식을 적용하여 Eq. (5)와 같이 나타낼 수 있다.

(5)

V = \frac{1}{n} R^{\frac{2}{3}} S^{\frac{1}{2}}

$n$ 은 조도계수, $A$ 는 단면적(m²), $R$ 은 동수반경, $I$ 는 바닥경사, $V$ 는 평균유속으로 m/s의 단위를 가진다.

Eq. (5)를 Eq. (4)에 대입하면 유량은 Eq. (6)으로 정리된다.

(6)

Q = A \frac{1}{n} R^{\frac{2}{3}} S^{\frac{1}{2}}

하천의 흐름 조건은 수위에 따라 단면 형상이 동적으로 변화하며, 이로 인해 단면적 $A$ 와 동수반경 $R$ 역시 수위의 함수로 정의된다.

Eq. (6)을 정리하면 수위에 따른 단면적 $A (h)$ 와 동수반경 $R (h)$ 는 Eqs. (7) and (8)과 같다.

(7)

A (h) = \frac{Q}{V} = \frac{Q ∙ n}{R (h)^{2 / 3} I^{1 / 2}}

(8)

R (h) = \frac{A (h)}{P (h)}

$P (h)$ 는 수위( $h$ )에서의 윤변(m)이며, 실제 단면 형상에 따라 계산된다.

위 정의를 기반으로, 수위-유량 관계식에 Manning 공식을 적용하면 Eq. (9)와 같은 결합식으로 정리할 수 있다.

(9)

a (h - b)^{c} = A (h) \frac{1}{n} R (h)^{\frac{2}{3}} S^{\frac{1}{2}}

Eq. (9)의 $a$ , $b$ , $c$ 영상강홍수통제소에서 제시한 수위 $h$ 에 따른 수위-유량 관계식을 Table 10과 같이 적용하였다. 단면적 $A (h)$ 와 동수반경 $R (h)$ 이 수위에 따라 물리적으로 변화함을 반영한 이론적 기반식을 나타낸다. 바닥경사 $S$ 는 고정 항으로 적용되어 경험적으로 회귀한 수위-유량 관계식과 Manning 계수 $n$ 사이의 구조적 연계를 가능하게 한다.

2.2.2 식생 저항 경험식(Kouwen and Unny, 1973)

Kouwen and Unny (1973)은 개수로의 흐름이 안정적이고 충격파가 발생하지 않은 조건에서는 흐름 저항이 프루드 수만으로는 흐름저항을 해석하기 어렵다고 밝혔으며, 난류 영역에 해당하는 경우 레이놀즈 수 변화에 크게 영향을 받지 않는 것으로 가정하였다.

Kouwen and Unny (1973)의 실험은 플라스틱 스트립을 이용해 유연 식생의 직립 및 휨, 도복 상태가 흐름에 미치는 영향을 분석하고, 흐름 저항 특성을 고려한 경험식을 제시하였다. 이를 통해 식생의 상태 변화에 따른 조도계수를 정량적으로 산정할 수 있으며, 유도 과정은 아래와 같다.

이론적으로 식생상단의 유속 분포는 로그법칙을 따른다고 알려져 있으며, 이에 따라 Eq. (10)과 같은 유속 분포식이 적용된다.

(10)

\frac{u}{u_{*}} = \frac{u_{k}}{u_{*}} + \frac{1}{K} \ln (\frac{y}{k})

$k$ 는 식생의 높이, $y$ 는 수심, $u_{k}$ 는 식생 상단 높이에서의 유속, $u_{*}$ 는 전단속도를 의미한다.

Eq. (10)을 수심 전체에 대해 적분하면 유속은 Eq. (11)과 같다.

(11)

\frac{U}{u_{*}} = C_{1} + C_{2} \ln (\frac{y_{n}}{k})

여기서 $C_{1}$ , $C_{2}$ 는 Kouwen and Unny (1973)이 실험을 통해 결정된 계수이다. 실험 결과, 직립 및 휨 상태의 경우 $u_{k} / u_{*}$ 는 약 2.4, 도복 상태는 $u_{k} / u_{*}$ 가 약 2.5의 값을 나타낸다.

Carstens and Chen (1969)의 정의에 따라 마찰손실계수 $f_{k}$ 는 Eq. (12)과 같다.

(12)

f_{k} = \frac{8}{{(\frac{u_{k}}{u_{*}})}^{2}}

Eq. (12)를 적용하면 직립 및 휨 상태의 경우 $f_{k}$ 는 약 1.4, 도복 상태는 $f_{k}$ 는 약 0.25의 값으로 산정된다.

이러한 마찰계수 변화는 수리 설계에 사용되는 Manning 조도계수 $n$ 과 연계되며 Kouwen and Unny (1973)은 마찰계수 간의 관계를 Eq. (13)으로 제시하였다.

(13)

n = \frac{\sqrt{f}}{\sqrt{8 g}} R^{1 / 6}

본 연구는 Kouwen and Unny (1973)의 이론식과 실험 결과를 바탕으로, 식생이 직립 및 휨 상태 일 때 $f$ 를 1.4, 도복 상태인 경우 $f$ 를 0.25로 설정하여 활용하였으며, 이는 Eqs. (14) and (15)와 같다.

(14)

n = \frac{\sqrt{1.4}}{\sqrt{8 g}} R^{1 / 6}

(15)

n = \frac{\sqrt{0.25}}{\sqrt{8 g}} R^{1 / 6}

대상 유역인 삼천에는 억새, 갈대, 잡초 등 유연 식생이 분포하고 있으며, 이들 식생은 유량 증가 시 휘어지거나 도복되는 특성을 가진다. 본 연구는 Kouwen and Unny (1973)이 제시한 유연 식생 상태 전이에 따른 조도계수 산정의 메커니즘을 참고하여 식생 상태에 따른 조도의 변화가 수위 모의 결과에 미치는 영향을 평가하였다.

2.3 모형 오차 평가 방법

본 연구에서는 모형을 통해 관측 유출량과 모의된 유출량, 관측 수위와 모의된 수위, 조도계수별 관측 수위와 모의된 수위의 오차를 확인하여 적용성을 평가하였다. 오차평가 방법은 경향성 등 적합도 평가를 위해 R²(R-Square), NSE (Nash- Scutliff Error), RPE (Relative Peak Error)로 설정하였으며, 오차 평가 기준은 Table 1과 같다.

Table 1.

Error evaluation criterion

Error evaluation	Range
R²	0.8< $R^{2}$ <1 (Exellent), 0.7< $R^{2}$ <0.8 (Good), 0.6< $R^{2}$ <0.7 (Fair), $R^{2}$ <0.6 (Poor)
NSE	0.8< $N S E$ <1 (Exellent), 0.7< $N S E$ <0.8 (Good), 0.5< $N S E$ <0.7 (Fair), $N S E$ <0.5 (Poor)
RPE	The lower, the better, $R P E$ <100(%)

3. 대상지역 적용

3.1 연구 대상지 기초 현황

삼천 유역은 국가하천 전주천의 제1지류로 전주시 시가지를 관통하며 전주천으로 유입된다. 유역의 중·상류는 산지로 이루어져 있으며, 하류부는 주요 교통로로 이용되며 다수의 교량이 위치하고 있는 유역이다. 유로연장은 28.75km 유역면적은 151.56km²로 삼천 유역 현황은 Table 2와 같다.

Table 2.

Overview of the Samcheon basin

River	Category
Samcheon	Chennel length	151.56 km²
Samcheon	Drainage area	28.75 km

Table 3과 같이 삼천 유역 인근 강우관측소는 기상청 관할 1개소, 환경부 관할 3개소로 총 4개소가 위치하고 있다. 수위 관측소는 환경부 관할의 5개 지점으로 구성되어 있으며, Table 4와 같다.

Table 3.

Status of rainfall stations

Supervising agency	Station
Korea Meteorological Administraion	Jeonju
Ministry of Environment	Gimjesi (Geumguchogyo)
	Wanjugun (Guichogyo)
	Jeongeupsi (Sanoejunggyo)

Table 4.

Status of water level stations

Supervising agency	Station
Ministry of Environment	Jeonjusi (Seogokgyo)
	Jeonjusi (Hyoja2kyo)
	Jeonjusi (Senaegyo)
	Jeonjusi (Sinpyeonggyo)
	Jeonjusi (Jinbatdeulgyo)

또한, 유역 내 수리구조물로는 한국농어촌공사에서 관리하는 구이저수지가 존재하며, 구이저수지는 주로 이수시설로 활용되고 있으나 월류웨어 일부 구간에 수문이 설치되어 있어 홍수조절 기능 또한 일부 수행하고 있다. 수리구조물 현황은 Table 5와 같고, 삼천 유역 인근의 수리구조물, 강우관측소, 수위관측소는 Figs. 5 and 6으로 나타냈다.

Table 5.

Hydraulic structures

Category	Gui reservoir
Drainage area	62.10 km²
Storage Capacity	11,639,000m³
Type	Zoned Earthfill Dam
Year of completion	1963
Supervising agency	KRC

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Fig. 5.

Rainfall station

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Fig. 6.

Water level staion

3.2 지형 특성 현황

삼천 유역의 표고는 EL.0 m에서 약 EL.800 m까지 분포하며, 이 중 EL.0~100 m 구간은 38.47%로 가장 넓은 비중을 차지하고 있으며, EL.100~200 m은 26.57%, EL.200~300 m은 18.97%로 구성되어 전체 면적의 83.96%으로 EL.0~300 m 범위에 집중되어 있다. EL.300~400 m 구간은 9.50%이고, EL.400~500 m은 4.42%로 구성하여 전체 면적의 13.92%로 나타났다. EL.500~600 m은 1.75%, EL.600~700 m은 0.32%, EL.700~800 m은 0.05%로 분석되어 고지대는 전체 면적의 2.12%로 나타났으며, 표고분포별 면적 산정 결과는 Table 6와 같다.

Table 6.

Area by elevation distribution

Elevation (El.m)	Area (km²)	Ratio
0~100	57.97	38.47
100~200	39.96	26.52
200~300	28.59	18.97
300~400	14.32	9.50
400~500	6.66	4.42
500~600	2.64	1.75
600~700	0.49	0.32
700~800	0.07	0.05
Total	150.70	100

경사도는 0°에서 45°까지 다양하게 분포하며, 0~5°구간은 36.21%로 가장 많이 분포하고 있으며, 5~10°및 10~15°구간은 각각 17.30%, 17.09%를 차지하고 있다. 15~20°은 14.33% 구성하여 20°미만의 경사가 전체 면적의 84.93%로 많이 분포하고 있다. 20~25°구간의 경우 9.01%, 25~30°은 1.45%를 차지하는 것으로 나타났다. 30~35°의 구간은 1.45%, 35~40°는 0.41%, 40~45°는 0.08%로 나타나 30°이상의 급경사는 1.94 % 수준으로 나타났으며, 경사분포별 면적은 Table 7과 같다.

Table 7.

Area by slope distribution

Elevation (El.m)	Area (km²)	Ratio
0~5	54.57	36.21
5~10	26.07	17.30
10~15	25.75	17.09
15~20	21.60	14.33
20~25	13.58	9.01
25~30	6.21	4.12
30~35	2.19	1.45
35~40	0.62	0.41
40~45	0.11	0.08
Total	150.70	100

이러한 결과를 바탕으로, 삼천 유역은 전반적으로 저지 및 중산 표고대가 우세하고 비교적 완만한 경사 특성을 가진 유역으로 판단되며, 삼천 유역 지형 분석은 Fig. 7로 도시하였다.

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Fig. 7.

Terrain analysis

3.3 토양·토지피복 분포

GIS 분석을 통해 각 토지피복 유형의 면적을 확인한 결과, 전체 면적 150.704 km² 중 산림지역 68.71%, 농업지역 13.78 %, 시가화 12.39%, 초지 1.91%, 수역 1.43%, 나지 1.22%, 습지 0.56%로 분석되었으며, 산림지역이 가장 넓은 면적을 차지하고 있으나, 습지의 분포 면적은 상대적으로 가장 적은 것으로 나타났다. GIS를 활용한 삼천 유역의 토지피복별 면적은 Table 8로 나타냈고, 삼천 유역 토지피복도는 Fig. 8과 같다.

Table 8.

Land cover area using GIS

Land cover	Classification code	Area
Land cover	Classification code	km²	%
Urban	100	18.678	12.394
Paddy	200	20.774	13.785
Forest	300	103.543	68.706
Pasture	400	2.874	1.907
Wet land	500	0.838	0.556
Bare land	600	1.839	1.220
Water	700	2.158	1.432
Total		150.704	100

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Fig. 8.

Land cover

SCS는 기후, 지형 등의 환경 인자뿐만 아니라 토양 유형과 토양 이용 특성을 종합적으로 고려하여 침투 능력을 서술적으로 평가하고 이를 바탕으로 토양을 A, B, C, D의 네 가지 수문학적 토양군으로 분류하였다. 그 결과, 삼천 유역의 전체 면적에서 배수등급 A가 0.334%로 분포 비율이 가장 작았으며, 배수등급 B가 61.337%로 분포 비율이 가장 크며, 배수등급 C와 D는 각각 36.595%, 1.733%로 분석되었으며, 배수등급에 따른 면적은 Table 9와 같고, 삼천 유역의 토양도는 Fig. 9와 같다.

Table 9.

Area by drainage class

Drainage class	Area (km²)
A	0.504(0.334%)
B	92.438(61.337%)
C	55.150(36.595%)
D	2.612(1.733%)
Total	150.704(100%)

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Fig. 9.

Soil type

4. 식생 저항에 대한 조도계수 변화 분석

4.1 HEC-RAS 모형 구축

삼천 유역 내 수리적 특성을 분석하기 위해 HEC-RAS 1D 수리모형을 구축하였다. 모형 구축 시 2019년 실측 자료를 활용하여 신평교, 세내교, 서곡교 중심으로 단면을 구성하였다. 상류 경계 조건은 신평교로 설정하였고, 하류 경계 조건은 서곡교로 설정하였다. 각 경계 조건에는 실측 유량 및 수위 자료를 활용하여 단면별 조도계수 적용을 통해 흐름 조건 및 식생상태 변화를 분석할 수 있도록 하였다. 구축된 모형은 Fig. 10으로 나타냈다.

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Fig. 10.

Development of the HEC-RAS model

4.1.1 분석 구간 선정

Fig. 11과 같이 삼천 유역에는 유연 식생에 해당하는 억새, 갈대 군락 등이 자생하고 있다. 이러한 식생은 주로 하도 주변의 습윤한 토양 환경에서 군락을 형성하며 계절적 생육 특성에 따라 밀도와 높이가 변화하는 특징을 가진다. 따라서 하도 내 식생이 밀집된 구간으로 하도에 흐름분기가 발생되는 세내교 하류 구간을 선정하였으며 Fig. 12와 같다. 하상재료는 주로 모래와 자갈로 식생 정착에 유리한 환경을 제공하며 식생이 하도 중심부에 위치하고 있어 수위 상승 시 유동 조건 변화에 따른 식생의 상태 변화(직립, 휨, 도복)를 반영할 수 있다고 판단된다. 또한, ME (2023)에 의하면 Fig. 12와 같이 2019년에는 통제단면 변화가, 2020년과 2022년에는 홍수 전·후 단면 변화가 발생하였다. 홍수 시 하도 특성에 따라 수리 조건이 변화하고, 반대로 식생과 지속적인 수리 변화가 하도 형상에 영향을 줄 수 있다고 보고된 바 있다(KICT, 2000). 본 연구에서는 다양한 유량 조건에 따른 유연식생의 상태변화가 하도특성에 미치는 수리적 영향을 검토하고자 세내교 지점을 분석 대상 지점으로 선정하였다.

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Fig. 11.

Vegetation distribution in the samcheon basin (MOLIT, 2019)

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Fig. 12.

Vegetation distribution downstream of Senae Bridge (ME, 2023) and HEC-RAS cross sections

4.2 분석 Case 설정

유연 식생의 저항 특성이 일정 수위 및 유량 조건에서 하천의 조도계수에 미치는 영향을 실증적으로 검토하고자 하였다. 이를 위해 전주(세내교) 지점의 수위-유량 관계식과 Manning 공식을 결합한 산정식 Eq. (9)를 적용하여 수위별 조도계수를 산정하고, 식생 저항 경험식(Kouwen and Unny, 1973)의 Eqs. (14) and (15)를 활용하여 수위별 조도계수를 산정한 결과를 비교하였다. 전주(세내교) 수위-유량 관계식은 Table 10과 같다.

Table 10.

Stage-discharge rating curve at Jeonju (Senae Bridge)

Water surface range (m)	Stage-dicharge rating curve
0.10≤ $h$ ≤0.82	$15.018 * (h - 0.100)^{2.410}$
0.82≤ $h$ ≤3.18	$31.895 * (h - 0.100)^{2.476}$
3.18≤ $h$ ≤6.87	$40.763 * (h - 0.300)^{1.619}$

Fig. 13(a)에 나타낸 수위-유량 관계식과 Manning 공식에 기반하여 산정된 조도계수 곡선과 Fig. 13(b)에 나타낸 식생 저항 경험식(Kouwen and Unny, 1973)을 적용하여 도출한 조도계수 곡선을 비교한 결과, 두 그래프 모두 수위가 증가함에 따라 조도계수가 점진적으로 증가하다가 특정 수위 구간 이후 급격히 감소하는 구간이 확인되었다. 이러한 양상은 유연 식생이 흐름 조건 변화에 따라 직립 상태에서 휘거나 도복되는 물리적 현상에 기인한 것으로 판단된다. 이에 따라 HEC-RAS 모형을 활용하여 부정류 모의를 수행하였으며, 2022년 8월의 기왕최대 강우조건과 2023년 8월의 평년 수준 강우조건 검토 기간으로 설정하였다. 이는 유연 식생의 휨 또는 도복 현상에 따른 조도계수 변화가 수위 형성 및 모의 정밀도에 미치는 영향을 분석하기 위함이다. 한편, HEC-RAS 부정류 모의에서는 저유량 조건에 대한 민감도가 높아 무강우시 기저유량에 대한 조건은 수행하지 못하였으며, 이러한 한계점은 USACE (2025)에서도 언급된 바 있다.

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Fig. 13.

Comparison of stage-based roughness coefficients

분석을 위해 조도계수 산정 방식에 따라 세 가지 Case를 설정하였다. Case 1은 하천기본계획에서 제시된 조도계수(n = 0.031)를 전 구간에 동일하게 적용한 방식으로, 식생 상태 변화가 고려되지 않은 조도계수이다. Case 2는 수위-유량 관계식과 Manning 공식을 결합하여 산정한 조도계수를 적용한 것으로, 수위 상승에 따라 유연 식생의 구조적 변화가 단계적으로 발생하는 특성을 반영하여 직립·휨 상태와 1차 및 2차 도복 상태로 구분하였다. Case 3은 Kouwen and Unny (1973)가 실험실 조건에서 제시한 식생 저항 경험식을 기반으로, 수위 및 유속 변화에 따른 식생의 구조적 반응을 고려하여 직립·휨 상태와 도복 상태로 구분한 조도계수를 적용하였다. Case 2와 Case 3의 조도계수는 식생 상태별 수위 구간의 중앙값을 채택하였다. 각 Case 적용 결과는 R², NSE, RPE를 평가지표로 분석하였으며, CASE별 적용 조도계수는 Table 11에 제시하였다.

Table 11.

Adopted roughness coefficients for each case

Category	Vegetation state	Roughness coefficient ( $n$ )
Case 1	-	0.031
Case 2	Erect and waving	0.040
	First prone	0.036
	Second prone	0.026
Case 3	Erect and waving	0.117
Case 3	Prone	0.095

4.3 Case 분석 결과

4.3.1 기왕최대강우 조건(2020년 8월)

기왕최대강우 조건에서 식생 상태별 조도계수 적용에 따른 모의 성능을 비교한 결과, CASE 3의 도복 상태를 고려한 조도계수 적용 시 가장 우수한 모의 성능을 보였다. 해당 CASE에서 R² 0.82, NSE 0.78로 나타났으며, RPE는 2.48%로 분석되어 첨두유량 재현성이 높은 것으로 확인되었다. CASE 2의 경우에도 2차 도복 상태에서 R² 0.82, NSE 0.77 수준의 양호한 성능을 보여 CASE 3과 유사한 결과를 나타냈다. 반면, 식생 상태 변화를 고려하지 않은 CASE 1은 R² 0.74, NSE 0.65로 상대적으로 낮은 모의 성능을 보였다. 이는 고수위·고유량 조건에서 유연 식생의 도복에 따른 흐름 저항 감소가 조도계수 저하로 반영될 필요가 있음을 시사하며, 식생 상태를 고려한 조도계수 적용이 홍수위 모의 정확도 향상에 효과적임을 보여준다.

기왕최대강우시 Case별 조도계수 오차평가는 Table 12과 같고, Case별 모의값 비교는 Fig. 14로 도시하였다.

Table 12.

Error evaluation results of roughness coefficients by case under the maximum recorded rainfall

Category	Vegetation state	R²	NSE	RPE (%)
Case 1	-	0.74	0.65	2.42
Case 2	Erect and waving state	0.81	0.77	2.75
	First prone state	0.81	0.76	2.75
	Second prone state	0.82	0.77	2.79
Case 3	Erect and waving state	0.81	0.76	2.35
Case 3	Prone state	0.82	0.78	2.48

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Fig. 14.

Comparison of simulated results by case under the maximum recorded rainfall

4.3.2 평년강우 조건(2023년 8월)

평년 강우 조건에서 CASE별 조도계수 적용에 따른 모의 성능을 분석한 결과, CASE 1이 가장 우수한 성능을 나타냈다. CASE 1의 R² 0.83, NSE 0.80으로 분석되어 전반적으로 관측 수위와의 일치도가 높은 것으로 확인되었다. CASE 2 역시 모든 식생 상태에서 R² 0.81 이상, NSE 0.76 이상의 양호한 모의 성능을 보였으며, CASE 3의 경우 상대적으로 낮은 상관성과 예측 성능을 나타냈다. 전반적으로 평년 강우 조건에서는 첨두 이전 저수위 구간에서 수위 진동과 일부 과대 모의가 발생하였으나, 첨두 이후 구간에서는 관측 수위와 유사한 감소 추세를 재현하였다. 이러한 결과는 유량이 비교적 낮은 평상시 조건에서는 식생 상태 변화에 따른 흐름 저항 특성의 차이가 크게 나타나지 않는 것으로 판단된다. 그러나 조도계수 적용 방법에 따라 모의 성능에는 차이가 나타났으며 현장 조건을 반영한 CASE 1과 CASE2가 보다 안정적인 결과를 보였다. 반면 실험식 기반 조도계수(CASE 3)은 실제 하천의 조건을 충분히 반영하지 못하여 상대적으로 낮은 모의 성능을 보였다.

평년강우시 Case별 조도계수 오차평가는 Table 13과 같고, Case별 모의값 비교는 Fig. 15로 나타냈다.

Table 13.

Error evaluation results of roughness coefficients by case under normal rainfall conditions

Category	Vegetation state	R²	NSE	RPE (%)
Case 1	-	0.83	0.80	4.15
Case 2	Erect and waving state	0.81	0.76	4.22
	First prone state	0.82	0.78	4.18
	Second prone state	0.83	0.80	4.11
Case 3	Erect and waving state	0.78	0.70	4.89
Case 3	Prone state	0.8	0.73	4.7

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Fig. 15.

Comparison of simulated results by case under normal rainfall conditions

상기 결과는 유연 식생의 흐름 저항 특성을 고려하여 수위별 조도계수를 적용한 경우, 홍수기 조건에서 비교적 우수한 모의 정밀도를 나타냈으며 평시 조건에서도 전반적으로 안정적인 모의 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이는 하도 내 식생의 변형과 이에 따른 흐름 저항 변화가 수위 모의 결과에 큰 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

다만, 본 연구는 삼천 유역 세내교 하류 구간을 대상으로 한정하였으며, 실험실 조건에서 산정된 조도계수는 일정한 식생 형상을 기준으로 도출된 값이라는 점에서 실제 하천 조건을 완전히 반영하였다고 보기에는 다소 한계가 존재한다. 또한, 본 연구는 유연 식생 조건에서 조도계수 변화에 따른 수위 모의 특성 비교에 중점을 두었기 때문에, 제시된 조도계수를 다른 유역에 직접 적용하기 위해서는 추가적인 검토와 검증 과정이 필요할 것으로 판단된다.

5. 결 론

본 연구는 하도 내 유연 식생의 상태(직립, 휨, 도복)가 조도계수에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고, 조도계수 변화에 따른 수위 변화를 정밀하게 파악하고자 하였다. 대상지는 삼천 유역 내 식생 밀도가 높은 세내교 구간을 선정하였으며, 수위-유량 관계식 및 Manning 공식, 그리고 식생 저항 경험식(Kouwen and Unny, 1973)을 기반으로 식생상태별 조도계수를 산정하였다. 이를 기반으로 조도계수 시나리오(CASE 1, 2, 3)를 선정고, 기왕최대강우 및 평년강우조건에 대해 HEC-RAS 부정류 해석을 수행하였다. 모의 결과를 바탕으로 식생이 미치는 영향을 분석하고 아래와 같은 결론을 도출하였다.

(1)기왕최대 강우조건에서, 식생 도복상태를 고려한 CACE 2(2차 도복)과 CASE 3(도복)의 경우 각각 R² 0.82, NSE 0.77~0.78로 가장 우수한 모의 성능을 나타냈다.

(2)평년 강우조건에서는 CASE 1(기본 조도계수)의 모의 성능이 R² 0.83, NSE 0.80로 가장 양호하였으며, CASE 2 또한 모든 식생상태에서 R² 0.81, NSE 0.76으로 우수한 수준을 유지하였다.

(3)식생상태 변화로 인한 조도계수 감소는, 일반적으로 수위 저하를 야기하지만, 기왕최대 강우조건에서는 오히려 CASE 2의 2차 도복상태에서 RPE 2.79%로 CASE 1의 RPE 2.42%보다 소폭 상승하였다. 이는 유속증가로 인한 첨두유량의 집중 영향으로 해석된다.

(4)이러한 결과는 식생상태에 따른 동적 조도계수의 적용이 수위 예측 정밀성을 향상시킬 수 있음을 시사한다. 특히, 극한 유량 조건에서는 유연 식생의 상태 변화가 흐름 저항특성에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다.

(5)향후 연구에서는 유연 식생의 형상, 공간분포, 유속과의 상호작용 등 보다 정밀한 현장조사를 병행하고, 실측 기반의 조도계수 산정체계를 정립한다면 수위 예측의 정확도 향상뿐만 아니라 고도화된 홍수 대응체계 구축에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Conflicts of Interest

The authors declare no conflict of interest.

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10.3390/w16111540

Journal of Korea Water Resources Association ISSN:2799-8746(Print) 2799-8754(Online) 한국수자원학회 논문집

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Assessment of channel roughness variability considering flexible vegetation state changes (Erect–Wave–Prone)

ABSTRACT

MAIN

Fig. 1.

Relationship between vegetation state and roughness coefficient according to relative submergence depth (KICT, 2000)

Fig. 2.

Before vegetation cutting (KFEMJB, 1993)

Fig. 3.

After vegetation cutting (KFEMJB, 1993)

(1)

Fig. 4.

Basic assumptions for deriving the continuity and momentum equations (USACE, 2025)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

Table 1.

Error evaluation criterion

Table 2.

Overview of the Samcheon basin

Table 3.

Status of rainfall stations

Table 4.

Status of water level stations

Table 5.

Hydraulic structures

Fig. 5.

Rainfall station

Fig. 6.

Water level staion

Table 6.

Area by elevation distribution

Table 7.

Area by slope distribution

Fig. 7.

Terrain analysis

Table 8.

Land cover area using GIS

Fig. 8.

Land cover

Table 9.

Area by drainage class

Fig. 9.

Soil type

Fig. 10.

Development of the HEC-RAS model

Fig. 11.

Vegetation distribution in the samcheon basin (MOLIT, 2019)

Fig. 12.

Vegetation distribution downstream of Senae Bridge (ME, 2023) and HEC-RAS cross sections

Table 10.

Stage-discharge rating curve at Jeonju (Senae Bridge)

Fig. 13.

Comparison of stage-based roughness coefficients

Table 11.

Adopted roughness coefficients for each case

Table 12.

Error evaluation results of roughness coefficients by case under the maximum recorded rainfall

Fig. 14.

Comparison of simulated results by case under the maximum recorded rainfall

Table 13.

Error evaluation results of roughness coefficients by case under normal rainfall conditions

Fig. 15.

Comparison of simulated results by case under normal rainfall conditions

Conflicts of Interest

References