1. 서론
전세계적으로 기후변화에 따른 평균기온이 상승하는 추세에 따라 미국, 일본, 영국 등은 국가적으로 기후변화에 의한 지구 환경의 취약성을 평가하여 적응정책을 수립하고 있으며, 우리나라도 수자원 및 물환경 관리의 계획기준을 재평가하고 수질재해의 위험성을 저감하기 위한 전략적 정책과 기술이 요구되므로, 이를 위한 기초자료 수집과 분석모형의 개발이 필요하다.
최근의 전구기후모형(Global Climate Model, GCM)은 대기의 순환뿐만 아니라, 해양, 지면, 빙하 등 모든 기후시스템을 포함하는 접합 대순환 모형(Coupled General Circulation Model, CGCM)으로 발전하여 기후 시나리오의 산출, 기후변화의 영향 평가 등 중요한 정보를 제공하고 있다(Oh et al., 2011; Lee et al., 2012). GCM이 연평균 및 계절 평균의 기후자료에 있어서 비교적 신뢰성 있는 자료를 생산하고 있으나, 공간해상도가 수백 km에 달하여 물리 과정이 단순화되므로, 지역 규모의 기후현상을 포착할 수 없다는 한계를 가지고 있다(Giorgi and Mearns, 1999). 반면, 지역기후모형(Regional Climate Model, RCM)에는 고해상도에서 복잡한 지형 및 지표 특성을 반영할 수 있어, 중규모 이하의 지역기후모형은 지역 규모에서의 기후 변동성 및, 기후변화에 대한 과학적인 이해를 증진시켜 주는데 중요한 역할을 한다(Giorgi and Mearns, 1999; Leung et al., 2003). 특히, 우리나라는 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 인하여 수자원을 비롯한 국토자원 이용이 많기 때문에 지구온난화에 따른 기후변화가 수자원에 지대한 영향을 미칠 것으로 예상되며, 산지 지형이 두드러진 지형학적 특성으로 다양한 기상이변현상을 유발할 것으로 예상된다. 따라서 기후변화에 따른 수자원 변화의 영향예측 능력을 향상시키기 위해 유역규모에 적용할 수 있는 다양한 해상도의 수문모형 개발이 필요하다(Choi, 2013).
GCM 혹은 RCM과 결합되어 사용되는 지표모형(Land Surface Model, LSM)은 육지에서의 물 및 에너지 순환에 있어서 토양과 식생의 역할을 고려하여 그 순환과정을 상세히 모사하고 있다. 육지는 물 순환에 있어서 대기와 해양의 중간 과정에 놓여 있기 때문에 최초의 LSM은 물과 에너지 플럭스를 담아두는 bucket 개념에서 시작하였으며(Manabe, 1969), 식생의 영향을 고려하는 Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme(BATS) (Dickinson et al., 1993)와 Simple Biosphere Model(SiB) (Sellers et al., 1986)을 대표로 하는 2세대 과정을 거쳐, 현재 많이 이용되고 있는 토양-식생-대기 순환(Soil- Vegetation- Atmosphere Transfer; SVAT) 모형에 이르렀다.
여러 가지 LSM 중에, Dai et al. (2003)에 의해 개발된 Common Land Model(CoLM)은 기후모형과 결합되어 기상자료를 경계조건으로 이용하기도 하나, 기후모형과 결합하지 않고 관측자료를 경계조건으로 이용하기도 한다. 즉, CoLM은 분포형 수문모형이나 유역모형과 같이 독자적으로 활용이 가능하며, 격자 단위에서 계산이 이루어지기 때문에 대상 지역의 크기에 구애받지 않고 대규모 뿐만 아니라, 지역규모, 혹은 유역규모에도 적용이 가능하다는 장점이 있다. 본 논문에서 적용한 CoLM은 북미지역에 대한 적용성을 평가한 바가 있으며(Dai et al., 2003; Choi and Liang, 2010; Choi et al., 2013), 국내에서도 최근 유역규모로 적용이 되고 있다(Jin et al., 2009; Choi and Liang, 2010; Choi, 2013; Lee and Choi, 2017).
고해상도 수문모형은 기후변화가 수자원 관리와 영향평가, 즉 수자원, 생태계, 기상이변, 그리고 태풍발생 등에 미치는 영향들을 예측하는데 필요하다. 이러한 기상모형과 연계되는 LSM에서도 고해상도에서의 보다 복잡하고 정교한 상호연계와 상호작용의 모의가 필요하다. 또한 기후변화 연구에서 불확실성의 정량화는 기후변화 연구의 특성상 그 중요성이 더욱 부각될 것으로 판단되며, 모형의 입력자료 및 모형자체에서 나타나는 불확실성을 평가하고 이를 개선할 수 있는 새로운 입력자료의 구축이 필요하다. 이에 본 논문에서는 GIS(Geography Information System)를 바탕으로 한 공간정보처리기술을 체계화하여 위성원격자료 등 정밀하고 일관성있는 원자료로부터 고해상도(1km × 1km) 지표경계조건(Surface Boundary Condition) 입력자료를 구축하고, 이를 이용하여 낙동강 수계의 한 소유역을 대상으로 지면온도를 모의하고자 한다. 모형의 적용절차는 기상관측소들에서 관측된 기상자료를 관측된 고도를 반영한 공간적 내삽기법을 이용하여 각 격자별로 할당한 다음, 격자별로 할당된 기상자료와 지표경계조건자료로부터 최종적으로 지면온도를 산출하게 된다. 이러한 고해상도의 모형을 통해 기후변화로 인한 지표의 온도변화와 향후 이를 이용한 하천 수온의 변화도 예측이 가능할 것으로 판단된다.
2. 모형 설명
2.1 모형의 개요
CoLM은 NCAR(National Center for Atmospheric Research)에서 개발된 CCSM(Community Climate System Model)의 지표모형 부분에서 시작되어, 1998년에 FORTRAN90으로 초기코드화 되었으며, 지금까지 개선과 검증이 계속되어 오고 있다.
CoLM은 단일 격자별 토양-적설-식생간의 생물-물리학적 반응관계식, 지표경계조건, 기상모형과 연계를 위한 규모변환과정 등의 3개의 주요 구조로 구분할 수 있다. 최신 CoLM의 주요특성으로는, 토양수분 및 온도예측을 위한 11개 토양층, 빙설 및 융설 예측을 위한 5개 적설층, 토양수분의 결빙영향 고려, Topmodel(Beven and Kirkby, 1979)에 기초한 지면포화도 계산, 식생과의 CO2 및 수증기 교환모의를 위한 광합성모의, 고해상도의 지표피복특성, 식생특성, 그리고 토양특성 자료의 구축(Liang et al., 2005) 등이다. CoLM은 이미 실측자료를 사용하여 실유역을 대상으로 토양수분, 토양온도, 융설량, 순복사량 잠열 및 현열, 그리고 유출 등의 모의가 수행되었다(Dai et al., 2003).
Fig. 1에 나타낸 바와 같이, CoLM에서는 지표에서의 물순환과정과 에너지순환과정이 모의되며, 각 계산시간에서 물과 에너지는 보존된다. 또한 CoLM의 각 계산격자망에서 물과 에너지 수지계산이 수행되며, 각 격자에서 기상모형에 연계될 변수들이 산정된다. CoLM은 기본적으로 하나의 식생층과 두께가 다른 11개의 토양층 및 5개의 적설층에서 시간별 온도를 산출한다.
2.2 지면온도 모의 방정식
CoLM에서는 군엽에서의 열용량은 없는 것으로 가정하고, 광합성과 호흡에 의한 에너지 변환은 무시된다. 따라서 군엽의 에너지수지 방정식은 다음 Eq. (1)과 같다.
여기서, Rn,c는 캐노피에서 흡수되는 순 태양복사량, Hc및LEc는 각각 군엽에서의 잠열 및 현열을 나타낸다. 캐노피 온도 계산을 위하여 이 방정식은 Newton-Raphson 반복계산이 필요하며, 각 반복단계에서 광합성, 기공저항, 난류파 등의 재계산이 수행된다. 캐노피상의 열과 수증기는 무시되므로, 군엽 및 지표로부터 대기중으로의 열과 수증기 흐름은 균형을 이루어야 한다. 토양층 및 적설층에서의 열전달은 다음 Eq. (2)의 열확산 방정식을 따른다.
여기서, c는 체적열용량, T는 온도, z는 지표를 기준으로 토양층 깊이방향으로 설정된 종방향 축, S는 물의 상태변화에 따른 잠열, 그리고F는 열에너지 흐름이다. 지표하 z에서의 열에너지 흐름F는 Fourier법칙에 의해 다음 Eq. (3)과 같이 산정된다.
여기서, λ는 토양층의 경우 Johansen알고리듬으로 계산되는 열전도도이며, 적설층의 경우 Jordan공식에 의해 산정된다. 따라서 지표에서의 열에너지는 다음 Eq. (4)의 열에너지 방정식에 의해 산정된다.
여기서, Rn,g는 지표에서 흡수되는 순 태양복사량, Hg및LEg는 각각 지표에서의 잠열 및 현열을 나타낸다. 열에너지 흐름은 토양층의 최하층 말단부에서 0으로 가정된다. 불균일 두께의 각 토양층 및 적설층에서의 온도 역시 위의 열에너지 방정식에 의해 예측되며, 완전 음해법 중 하나인 Crank-Nicholson 수치해석법에 의해 해를 찾는다. 토양온도의 모의를 위한 수치해석은 다음 Eq. (5)와 같은 과정을 통해 이루어진다.
여기서, Tj는 토양층 j의 평균 온도 (K), ω는 가중계수 (=0.5), ϕj는 토양층 j와 j+1번째 사이의 열플럭스이다. n과 n+1은 계산시간을 나타낸다. CoLM에서 가정하는 설층과 토양층의 내부에서ϕj는 다음 Eq. (6)과 같이 계산된다.
여기서, λ는 열전도도이며, zh,j는 해당 층까지의 깊이, zj+1과zj는 해당 층 중심까지의 거리이다. 따라서 토양층 최하층에서의ϕj는 0이며, 지표면에서는 다음 Eqs. (7) ~ (8)에 의해 계산된다.
여기서, Rn,g는 지표면 흡수 순복사량. Hg는 지표면으로부터 현열, Lv(s)는 물의 증발 및 승화 잠열, Eg는 지표로부터의 증발량이다.
3. 모형 적용
3.1 대상 유역
CoLM의 대상유역 적용을 위해서는, 낙동강 수계 기준으로 방대한 1km 계산망의 수(265 × 358)로 인하여 많은 계산시간이 소요되므로, 본 논문에서는 CoLM의 지면온도 적용성 검토를 목적으로, 임하댐 유역 상류지역의 소유역인 용전유역을 대상으로 검토하였다. Fig. 2는 낙동강 수계 내의 모형적용 시범유역인 용전유역의 위치를 나타내고 있다.
3.2 입력자료 구축
CoLM의 모의를 위해서는 지표 및 지표특성, 식생특성, 모형 초기화, 기상 경계조건 등에 관한 입력자료가 요구된다. 지표경계조건자료 구축에 필요한 지표특성으로는 지표 피복종류, 토양의 입상특성 및 색상 등에 대한 자료가 필요하다. 토양의 열전도 및 수리특성 관련 변수들은 심도에 따른 토양입상 특성자료를 바탕으로 모형내의 토양변환함수에 의해 산정된다. 식생특성에 대한 자료는 시간에 따른 변화를 고려한 변수와 일정한 상수로 가정되는 자료로 나누어진다. 일정상수로 가정하는 변수는 형태학상 변수들과 광학적 변수, 그리고 광합성과 관련된 함수에 적용하는 생리학적 변수들이 포함된다. 반면, 엽면적지수 및 줄기면적지수 등은 시간에 대한 함수로 표현된다. 이상의 CoLM구동에 필요한 지표경계조건 자료는 Table 1에 정리하였다. 본 논문에서는 Choi(2013)에서 수집 및 구축한 고해상도 자료를 대상유역의 지표경계조건으로 이용하였다.
Table 1
Surface Boundary Conditions
한편, 기상모형과의 연계없이 CoLM만의 off-line모의를 위한 기상입력자료로는 Table 2에 나타낸 바와 같이, 풍속, 대기온도, 상대습도, 대기압력, 강수, 장단파 태양복사, 지표압력 등의 변수들이 필요하다. 1km 공간해상도에 상응하는 기상입력자료의 구축을 위하여 낙동강 수계 내 기상청에서 제공하는 지점자료를 이용하였으며, 지점자료의 격자자료 공간변환이 필요하므로, Lee and Choi(2017)에서 지점자료를 역거리 가중법에 의해 변환한 2009년 1개년간의 격자자료를 사용하였다.
Table 2
Meteorological Forcing Data
캐노피 온도, 캐노피 차단 강수, 토양층과 적설층내의 수분 및 결빙 상태변화, 지표 및 토양층 온도변화 등 CoLM에서 모의되는 시간에 따른 결과변수들의 초기화가 필요하며, 이상적으로는 관측치의 사용이 바람직하다. 그러나 적절한 관측값의 사용이 불가할 경우, 보통 연기간의 기상입력자료를 사용하여 변수들이 평형상태가 될 때까지 반복적으로 모형을 선행구동하고, 이 평형상태에서의 값을 모형의 초기값으로 가정한다.
3.3 지면온도 산정결과
CoLM으로 산정된 2009년 지면온도 결과와 2009년 관측자료인 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Terra Land Surfacce Temperature) LST(Land Surface Temperature)자료를 비교분석하였다. MODIS는 1999년 발사된 Terra 위성과 2002년 발사된 Aqua 위성에 탑재된 36개의 채널로 구성된 센서로서, MODIS 영상은 생물권의 광범위한 변화를 모니터링하기 위한 목적으로 운영 중이며 사용상의 제약 없이 누구나 무료로 활용 할 수 있는 장점이 있다.
Fig. 3은 대상유역인 용전유역 평균 일단위 모의값과 관측값을 비교한 결과이다. 유역평균 모의값이 일부 관측값과의 차이를 나타내고 있지만 전반적인 지면온도 모의값의 추이는 관측값의 계절성을 적절하게 나타내고 있다.
Fig. 4는 대상유역 1km 격자망에 대한 12개 월평균 관측값 및 모의값을 격자별 지면온도값으로 공간적으로 나타낸 결과이다. 일부 1km 격자에서 지면온도 모의값이 관측값보다 다소 과대하거나 과소한 추정이 발생하고 있다. 공간적 온도변화 양상으로는 고도가 높을수록 상대적으로 높게 나타났으며, 격자별로 모의하였기 때문에 일부 격자에 대해서는 상대적으로 공간적인 일치성은 다소 낮은 경우도 나타나고 있지만, 전반적으로 CoLM 모의결과는 MODIS 관측 지면온도를 잘 모의하고 있는 것으로 판단된다.
4. 결론
고해상도 격자망(1km × 1km)에 대한 지표모형의 적용성을 평가하기 위하여 최첨단의 LSM중 CoLM을 선정하여 낙동강 수계에 위치한 소유역에 서의 지면온도를 모의하였다. 방대한 양질의 위성원격자료 등 다양한 축척 및 형식의 고해상도 자료들로부터 CoLM의 1km 계산망 해상도에 대하여 CoLM의 주요 입력자료인 지표 피복, 고도, 토양, 식생, 생태 등에 관한 고해상도 지표경계조건들을 이용하였고, 자료의 가용성을 고려하여 기상청 지점 측정자료를 바탕으로 대상유역에 대한 일별자료를 역거리가중법을 적용하여 격자자료로 변환한 기상입력자료를 모형입력자료로 이용하였다.
고해상도 격자기반 CoLM은 낙동강 수계 내 임하댐 상류 유역에 위치한 소유역인 용전유역을 시범유역으로 적용하였다. CoLM에서 예측한 2009년 1개년간의 지면온도를 동일 고해상도의 MODIS LST관측자료와 비교분석한 결과 모의된 지면온도의 유역평균 일변화는 관측값의 추이를 잘 반영하는 것으로 나타났으며, 격자별 지면온도의 공간적인 월변화는 고도가 높을수록 상대적으로 높게 나타났으며, 일부 격자별 공간적인 일치성은 다소 낮게 나타나고 있지만, 전반적으로 CoLM 모의결과는 관측 지면온도의 계절별 변화양상을 성공적으로 재현하였다.
LSM에 기반한 기후변화에 따른 지면온도 예측도 향상을 위해서는 향후 가용한 고해상도 자료의 확보 및 결측 자료의 합리적인 보완, 그리고 원자료 출처가 다른 자료로부터 구축된 지표경계조건상호간 불일치성의 보정 등 양질의 입력자료 구축을 위한 노력이 필요하다. 또한 기후변화 평가를 위하여 한반도에 구축되는 모형의 적정해상도, 계산시간간격, 그리고 주요매개 변수 검보정에 대한 적정수준의 결정을 위해 주요 조건에 대한 민감도 분석이 후속연구에서 요구된다. 본 논문에서 제안된 격자형 토양온도 예측기법은 위성자료를 이용하는 방법에 대한 발전이 이루어질수록 상당히 중요한 가치를 가질 것으로 판단되며, 추후 격자기반의 수문모형의 구성을 위한 기초자료를 제공할 것으로 기대된다. 더 나아가 본 논문의 결과는 기후-토양-식생의 관계를 바탕으로 미래기후에 대한 물-에너지 환경영향을 평가하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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