경관지수를 이용한 하천 수질 예측에 관한 연구

Abstract

경관 생태학은 경관 구조, 기능, 그리고 변화와 같은 생태학적 추이와 공간적인 유형 사이의 상호 작용을 다루는 학문이다. 이 원리에 기초하여, 본 연구에서는 소수계에서 토지 이용 유형의 변화가 수질에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하고자 한다. 연구 수행을 위하여 경관의 구조와 공간적인 특성을 나타내주는 수치화된 자료인 경관 지수를 적용하였다. 대상지인 경안천의 경관 지수는 경관의 특성을 정량화해주는 프로그램인 FRAGSTATS에 의해 산출되었으며, 지수의 특성에 따라 16개의 기본 지수를 선정하였다. 경안천을 22개의 소유역으로 구분하고 하천도를 이용하여 수체로부터 30m, 60m, 90m, 그리고 150m의 수변 구역을 선정하였으며, 각각에 대한 경관 지수를 산출하였다. 수질 자료는 대상지에서 채취한 시료를 분석한 것과 유역모델로부터 산출된 부하 자료를 사용하였다. 우선, 주요인분석을 통하여 경관 지수를 몇 개의 대표 지수로 나타내었다. 그 후에 경관 지수에 대한 자료인 기본 경관 지수와 경관 지수에 대한 주요인값을 독립 변수로, 수질 자료를 종속변수로 하여 회귀 분석을 수행하였다. 회귀 분석 결과 90m 수변 구역의 경관 지수와 유역모델에서 산출된 TN이 가장 유의미하게 나타났다 (r^(2)=0.533, P<0.001). 산출된 회귀식들 중에서 상관 관계의 유의성과 경관 지수의 대표성을 기준하여 회귀모델을 선정하였으며, 이를 이용한 토지 이용분율 변화 모의 시나리오와 토지 이용의 공간적인 위치 변화 모의 시나리오 결과, 특정한 토지 이용의 분율 뿐만 아니라, 토지 이용의 공간적인 배열 역시 수질 변동에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 수질 관리에 있어 토지 이용의 공간적인 유형이 매우 중요함을 보여주는 것으로 앞으로의 수질 관리에 있어 유역의 비점오염원이 될 수 있는 토지 이용의 효율적인 공간 배치가 중요할 것으로 생각된다. 또한 본 연구 결과 산출된 회귀 모델은 일반적인 유역모델에서는 설명하기 어려운 토지 이용 유형의 공간적 변화가 수질에 미치는 영향을 파악하는데 유용할 것으로 사료된다.;Landscape ecology is a science dealing with the interactions between spatial patterns and ecological processes. Based on this principle, this study was conducted to elucidate how changes in land-use patterns in a small watershed may influence water quality. Landscape metrics of Kyung-An Stream were calculated by FRAGSTATS, which quantifies specific characteristics of landscape. The site were divided into 22 sub-watersheds, and selected buffer zones along the stream by 30m, 60m, 90m and 150m width from the water body. Landscape metrics were produced in 22 sub-watersheds and buffer zones using FRAGSTATS. For water quality data, chemical properties in samples collected from the sites were analysed as well as data produced by a separate watershed model. Firstly, landscape metrics data reduced to several components using Principal Components Analysis (PCA). Then, a regression analysis was conducted using water quality data or data from the watershed model as an dependent variable, and the basic landscape indices or the PCA components as independent variables. Regression coefficient between TN from the watershed model and landscape metrics of 90m buffer zone was the most significant (r^(2)=0.533, P<0.001). The regression model was selected among these regression equation by the signification and representation. Then, the scenario which simulate the variation of water quality according to the change of land use percentage and configuraion of landscpe was conducted. The results of scenario show the importance not only the percentage of land use but also the spatial configuraion of land use in water quality management. This suggests that spatial patterns of land use is important in water quality management. The regression model would allow us to understand the influence of the changes in land-use patterns on water quality, which may not be explained by common watershed models.