수변림 조성이 수질 개선 및 침투량 증대에 미치는 영향 평가: SWAT-MODFLOW 및 SWAT-REMM 연계

Assessing the Impact of Riparian Buffer Systems on Water Quality Improvement and Infiltration Enhancement: Integration of SWAT-MODFLOW and SWAT-REMM

Article information

J Korean Soc Environ Eng. 2024;46(10):592-601
Publication date (electronic) : 2024 October 31
doi : https://doi.org/10.4491/KSEE.2024.46.10.592
1Agriculture and Life Sciences Research Institute, Kangwon National University, Republic of Korea
2Department of Agricultural and Biological Engineering, Purdue University, United States
3Department of Regional Infrastructure Engineering, Kangwon National University, Republic of Korea
한정호1orcid_icon, 양동석2orcid_icon, 이서로3,orcid_icon
1강원대학교 농업생명과학연구원
2퍼듀대학교 농업생명공학과
3강원대학교 농업생명과학대학 지역건설공학과
Corresponding author E-mail: srlee@kangwon.ac.kr Tel: 033-250-6460
Received 2024 September 25; Revised 2024 October 12; Accepted 2024 October 13.

Abstract

목적

본 연구는 신둔천 유역 상류에 수변림 조성이 침투량 확보와 수질 개선에 미치는 효과를 평가하는 것을 목적으로 한다.

방법

연구는 신둔천 상류의 세 개 소유역을 대상으로 수행되었으며, SWAT-MODFLOW 모델을 이용하여 지표수-지하수 특성을 고려한 정확한 유량 및 수질을 예측하였다. 그리고 이를 기반으로 SWAT-REMM 모델을 이용하여 수변림이 NO3-N과 부유물질(SS) 저감에 미치는 영향과 강우 침투량 증가 효과를 분석하였다. 수변림 폭을 각각 9 m, 21 m, 27 m로 설정하여 다양한 시나리오를 구성하였으며, 수질 및 유량 모의를 통해 예측값과 실측값을 비교 분석하였다.

결과 및 토의

수변림 조성으로 인해 모든 소유역에서 NO3-N과 SS 저감 효과가 확인되었으며, 특히 27m 폭의 수변림이 조성된 소유역에서 NO3-N 82.6%, SS 99.6%로 가장 높은 저감 효율을 보였다. 그러나 수변림으로 유입되기전 집중 흐름이 발생할 경우 수변림의 폭이 넓음에도 불구하고 저감 효율이 상대적으로 낮게 나타났다. 또한, 수변림은 강우량의 약 13%를 침투시켜 기저유량 안정화에 기여하였다. 본 연구는 수변림의 폭뿐만 아니라 유역내 오염원 거동 특성에 따라 수질 개선 효과가 달라질 수 있음을 확인하였다.

결론

본 연구는 수변림 조성이 신둔천 상류 유역에서 수질 개선과 침투량 증가에 효과적임을 입증하였다. 향후 연구에서는 오염물 유입 패턴, 토지 피복, 지형 특성을 고려한 맞춤형 수변림 조성 방안이 필요할 것이다.

Trans Abstract

Objectives

This study aims to assess the effect of riparian buffer system on the water quality improvement and infiltration enhancement in the upper Sinduncheon watershed by integrating the SWAT-MODFLOW and SWAT-REMM models.

Methods

The study focused on three subbasins in the upper Sinduncheon watershed. Streamflow and groundwater level were simulated and relevant parameters were calibrated using SWAT-MODFLOW. Subsequently, the calibrated parameters were applied to SWAT-REMM to evaluate the effects of riparian buffer systems on the reduction of NO3-N and Suspended Solids (SS) and the enhancement of water infiltration. Riparian buffer scenarios with varying widths (9m, 21m, 27m).

Results and Discussion

The results showed that the riparian buffer system led to significant reductions in NO3-N and SS. Specifically, a subbasin with the widest buffer (27m) showed the highest reduction efficiency (82.6% for NO3-N and 99.6% for SS). However, in a subbasin, despite having a wider buffer than other subbasin, the reduction efficiency was lower due to the presence of channelized pollutant inflow areas. Additionally, the riparian buffer increased rainfall infiltration by approximately 13%, contributing to the stabilization of baseflow.

Conclusion

This study demonstrates that riparian buffer systems can significantly improve water quality and increase water infiltration in the upper Sinduncheon watershed. Future research should focus on developing tailored riparian buffer strategies that consider regional characteristics such as pollutant inflow patterns, land cover, and topography.

1. 서 론

급격한 기후변화와 유역 내 점오염원 및 비점오염원의 증가로 인해 하천 유역에서의 수질 개선은 지속 가능한 물 관리에 있어서 필수적이다. 이에 따라, 강우에 따른 강우 유출수와 그로 인한 하천으로의 오염물질 유입을 저감시키는 방법에 대한 연구들이 활발히 진행되고 있다[1,2]. 그 중에서도 농촌 지역에서 발생하는 비점오염은 그 발생과 이동 메커니즘을 정확히 파악하기 어려워, 이를 저감하기 위한 다양한 구조적 및 비구조적 최적 관리 기법이 제시되고 있다[3,4]. 다양한 관리 기법 중 수변림의 조성은 수질 개선을 위한 효과적인 비점오염원 저감 대책으로 국외에서 널리 활용되고 있다[5,6].

수변림은 유역에서 유입되는 퇴적물, 유기물, 영양염 등의 이동을 직접적으로 제어하며, 하천 제방의 침식을 방지하고[7], 유기물 및 영양염의 농도를 감소시켜 수질을 개선한다[8]. 또한 다양한 동식물의 서식처를 제공을 통한 생태계의 건강성과 다양성 증진[9,10] 등의 다양한 기능을 수행한다. 이러한 특성으로 인해 수변림은 하천의 수질 관리 및 유량 확보를 위한 효과적인 방안으로 적용되고 있다.

일반적으로 수변림의 경우 수변림의 폭이 넓을수록 그 효과가 증가하는 것으로 알려져 있으나[11,12], 수변림의 폭, 식생 구성, 식재 밀도, 지형적 특성, 유역 내 오염물질의 유입 형태 등에 따라 그 효과는 달라질 수 있다. 동일한 형태의 수변림이라도 유역의 특성에 따라 효과가 제한될 수 있으므로, 수변림을 조성할 때 유역의 특성을 면밀히 분석하고 맞춤형 설계를 수행하는 것이 중요하다. 그러나 다양한 형태의 수변림을 장기간 모니터링하는 것은 시간 및 비용 측면에서 제약이 있으므로, 모델링 기법을 활용하여 수변림의 다양한 조건을 적용하고 그 효과를 분석하는 것이 일반적이다.

SWAT-REMM [13] 모델은 유역 환경 변화에 따른 지표수 모의에 뛰어난 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) [14] 모델과 수변림 효율 분석에 특화된 REMM(Riparian Ecosystem Management Model) [15] 모델을 결합한 형태로, 수변림 평가에 널리 활용되고 있다[13,16]. 그러나 기존 SWAT-REMM 모델에서는 SWAT 모델의 개념적 방법론에 따른 지하수위 모의를 기반으로 지하수를 모의하므로, 수변림으로 인한 침투량 증가 및 지하수 함양 효과를 정확히 반영하기에는 한계가 있다. 이는 정확한 침투량 산정과 지하수 함양, 그리고 지하수 거동 모의가 필요하기 때문이다.

따라서 본 연구의 목적은 지표수 모의에 특화된 SWAT 모델과 지하수 거동 모의에 특화된 MODFLOW 모델을 결합한 SWAT-MODFLOW [16] 모델과 수변림 모의를 위한 SWAT-REMM 모델을 연계하여 다양한 조건의 수변림 조성에 따른 수질(질산성 질소(NO3-N)와 부유물질(SS)) 개선 및 침투량 증가 효과를 분석하는 것이다. 이를 통해 수변림 조성 효과를 구체적으로 규명하고, 유역 특성을 반영한 맞춤형 수변림 설계의 필요성을 제시하고자 한다.

2. 재료 및 방법

2.1. 연구 대상지

본 연구의 대상지는 경기도 이천시 신둔면 용면리에서 발원하여 복하천에 합류하는 지방하천인 신둔천이다(Fig. 1). 신둔천 유역의 면적은 53km2로, 복하천 유역의 약 18%를 차지하며, 평균 고도는 109.3m, 평균 경사도는 18.3%이다. 산림과 농경지는 각각 유역 면적의 34.6%(18.5km2)와 32.8% (17.6km2)를 차지하며, 하류에 위치한 도심지는 전체 면적의 11.3%(6.1km2)를 차지하고 있다. 최근 10년간(2014-2023) 연평균 강수량은 1,186mm이며, 신둔천은 겨울과 봄철에 강수량의 변동성이 커 건기 시 하천 유량 관리에 어려움이 있다[17]. 특히, 상류의 유입 하천 및 도심에 위치한 하류 유입 하천에서 배출되는 오염물질이 건기 시 본류 하천의 수질에 큰 영향을 미친다[18]. 신둔천 유역은 넓은 충적 대수층이 분포하여 지표수와 지하수의 상호작용이 활발하다. 이에 따라 지하수 사용이 하천 유량에 영향을 미치며, 유역 내 시설재배 하우스 중 약 46.3%(1,608개 동)에서는 겨울과 이른 봄에 수막재배로 인해 많은 양의 지하수를 사용하고 있다[18]. 이로 인해 신둔천 유역은 건기 시 하천 유량 감소로 수질 악화가 우려되며, 기저 유량 확보 및 수질 개선을 위한 대책이 필요한 지역으로 평가된다. 이러한 유역 특성을 고려하여 수변림 도입에 따른 수질 개선 효과 분석을 위한 연구 대상지로 선정하였다.

Fig. 1.

Location of the study watershed, with the red point (GW) indicating the groundwater level observation station.

2.2. 수변림 적용에 따른 신둔천 수질 개선 효과 분석

본 연구에서는 수변림 도입에 따른 신둔천 수질 개선 효과를 모의하기 위해 SWAT-REMM 모델[19]을 사용하였다. 그러나 SWAT-REMM은 기존의 SWAT 모델을 기반으로 개발된 모델이므로, 지하수 모의 성능의 개선이 이루어지지 않았다. 이는 지하수 이용이 하천 유량에 큰 영향을 미치는 신둔천 유역[20]에서 정확한 유량 모의에 한계가 있다는 것을 의미한다[18]. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 지하수 사용과 그로 인한 하천 특성 변화를 반영하여 보다 정확한 유량 및 수질 모의를 수행하고자 SWAT 모델의 지하수 예측 성능을 향상시킨 SWAT-MODFLOW 모델을 이용하였다. SWAT-MODFLOW 모델을 통해 지표수와 지하수의 상호작용을 고려한 최적의 매개변수를 도출하고, 이를 SWAT-REMM에 적용하여 수변림 조성에 따른 수질 개선 효과를 분석하였다. Fig. 2는 본 연구의 전체적인 흐름과 SWAT-REMM 모델의 연동 모식도를 나타낸 것이다.

Fig. 2.

Study flow and schematic diagram of SWAT-REMM model integration.

2.2.1. SWAT-MODFLOW 모델 개요

SWAT 모델은 미국 농무성 농업연구소(USDA-ARS)에서 개발된 유역 단위 준분포형 강우-유출 모델로, 수문반응단위(Hydrologic Response Unit; HRU)별로 증발산, 지표 및 기저 유출, 지하수, 토양 수분 등을 모의하여 강우에 따른 유출 및 오염원 발생 거동을 분석하기 위해 개발되었다[14,16]. 하지만 SWAT 모델은 지표수 관련 성분의 높은 모의 성능에 비하여, 지하수위의 공간적 분포와 지하수 유출 해석에는 한계가 있다. 이를 보완하기 Kim et al. (2008) [16]은 미국 지질조사국(USGS)에서 개발한 지하수 거동 해석 모델인 MODFLOW 모델을 SWAT 모델에 결합한 SWAT-MODFLOW 모델을 개발하였다. MODFLOW는 지하수 흐름을 해석하기 위한 다양한 패키지(recharge, river, stream 등)를 포함하여, 다공질 포화매체 내에서 정류 및 부정류 상태에서의 지하수 유동을 모의할 수 있다. 또한, 우물(well), 배수(drain), 증발산(evapotranspiration) 등의 패키지를 통해 대수층 내 지하수 함양, 배출, 증발산으로 인한 지하수 손실 등의 지하수 거동을 모의할 수 있다. 그러나 MODFLOW는 지표수와의 연계가 부족하여, 지하수 함양량을 정확하게 산정하는 데 한계가 있다. SWAT-MODFLOW는 이러한 두 모델의 장단점을 상호 보완하였으며, 국내외 다양한 연구를 통해 그 적용성이 평가되었다[18-21]. 이에 본 연구에서는 지표수-지하수 특성을 반영한 정확한 유량 및 수질 모의를 위해 SWAT-MODFLOW를 활용하였다.

2.2.2. SWAT-REMM 모델 개요

SWAT-REMM은 준분포형 SWAT 모델과 REMM 모델을 통합한 모델로, GIS 기반에서 수변림 조성에 따른 수질 개선 효과를 평가할 수 있다. 이후 Ryu et al. (2011) [22]에 의해 개선된 SWAT-REMM 모델에는 소유역 내 수변림 평가, 실제 토양층 데이터베이스 반영, 기저유출에 따른 질산성 질소(NO3-N) 부하량 산정, 다양한 기상지점 데이터 사용 등 여러 기능이 추가되었다[19]. USDA-ARS에서 개발된 REMM 모델은 시험포 단위에서 수변림의 물리적, 화학적, 생물학적 과정을 모의할 수 있다. 또한 하천 인접 숲 지역, 나무가 우거진 식생 지역, 고지대에서 유출되는 초생지역으로 수변림을 세 구역으로 나누어 모의하며, 이 구역들을 종합적으로 고려해 수변림의 영향을 분석한다. 또한 수평적, 수직적 분포를 모두 고려해 낙엽층을 포함한 질량수지와 속도를 조절하여 SWAT 모형과 연동할 수 있다. SWAT-REMM 모델은 ArcView 프로그램 기반으로 개발되었으며, AVSWAT-X 모델과 연동된다. SWAT-REMM 모델을 구동하기 위해서는 AVSWAT-X 모델의 결과값이 필요하며, 이를 바탕으로 유역을 재분할한다. 유역은 배수 형태에 따라 Buffer zone(면상 흐름)과 channelized zone(집중 흐름)으로 구분된다. 이후 수변림의 폭을 설정하는데, 이는 하천 차수에 따라 다르게 설정하거나, 동일한 폭으로 적용할 수 있다. 각 하천에 대해 SWAT 모의 결과를 기반으로 REMM의 매개변수를 자동 구축한다.

REMM 입력자료는 소유역별로 구축되며, 기상자료는 SWAT에서 사용된 데이터를 자동으로 연동한다. 고지대에서 수변림으로 유입되는 유출, 유사, 영양염류 데이터는 SWAT 모형의 소유역 결과값을 사용하며, 매개변수는 소유역별로 수정할 수 있다. 여기에는 수변림의 길이, 너비, 경사도, 식생 종류, 엽면적지수, 낙엽층 등이 포함된다. 이를 통해 다양한 식물종을 고려한 가상 수변림 시나리오를 수정할 수 있다. REMM 모델은 각 소유역별로 연속적으로 실행되며, 모델의 결과는 SWAT 모형의 Reach 파일에 기록되어 유출구별 유출 및 수질 데이터를 산정할 수 있다.

2.2.3. 모델 입력 자료 구축 및 모의 성능 평가

SWAT 모델의 입력자료로는 지형, 토지 이용도, 토양도, 기상 자료가 있다(Fig. 3). 지형 자료는 국토지리정보원이 제공한 수치 지도를 활용해 5m 해상도의 DEM(Digital Elevation Model)을 제작하였다. 토지 이용도는 환경부 환경공간정보서비스에서 제공한 2013년 중분류 토지 이용도(1:25,000)를 사용하였고, 토양도는 농촌진흥청 국립농업과학원이 제공한 개략 토양도 자료(1:50,000)를 활용하였다. 기상 자료는 이천 관측소에서 관측된 2013년부터 2021년 6월까지의 일별 강수량(mm), 기온(℃), 태양복사량(MJ/m2), 풍속(m/sec), 상대 습도(%)를 수집하여 사용하였다.

Fig. 3.

SWAT model input data: DEM, land use and soil map.

MODFLOW 모델의 입력 자료인 토양 자료는 SWAT 모델과 동일한 자료를 사용했으며, 이를 이용해 경계 자료를 구축하였다. 또한 SWAT 모델의 결과 자료인 Stream Network와 DEM을 기반으로 경계 자료를 설정하였다. 수평 수리전도도는 HRBMC (2020) [23]에서 수행한 관정 실험 결과를 활용하였고(Table 1), 수직 수리전도도는 수평 수리전도도의 1/10로 설정하여 공간 분포시켰다. 비산출률(Specific Yield)은 미국 농무성(USDA)에서 제공한 토양별 값을 모델에 반영하였다. Recharge package를 사용해 지표 및 하천에서의 지하수 함양을 고려한 경계 조건을 부여하였으며, 하천은 River package를 사용해 시간 종속 수두 경계 조건을 부여하였다. SWAT 모델에서 일 단위로 모의된 하천 수위와 MODFLOW에서 계산된 지하수위 차이에 따라 지하수 함양량과 산출량을 결정하였다.

Input data used for the MODFLOW module setup.

모델 안정화기간 3년을 설정하여 SWAT-MODFLOW 모델을 통해 유량 및 수질을 모의하였고, 그 결과를 바탕으로 매개변수 최적화를 위해 모델 보정을 실시하였다. 모델 보정을 위해 HRBMC (2020) [23]의 2016년부터 2021년 6월 말까지 유역 최종 유출구에서 측정한 유량 모니터링 자료를 활용하였다. 지하수위는 모델의 보정은 Fig. 1에 표시된 지하수위 측정 관측소에서 관측한 자료를 이용하였다. 모델 보정은 초기 조건 및 반응 매개변수를 수정하는 방식으로 이루어졌으며(Table 2), 모델 모의 정확도는 결정계수(R2)와 NSE(Nash and Sutcliffe)를 사용해 평가하였다. 보정된 최적 매개변수는 SWAT-REMM 모델에 적용되어 수변림 조성에 따른 수질 개선 효과를 분석하였다.

Calibration parameters of SWAT.

2.2.4. 수변림 시나리오 구축

본 연구에서는 신둔천 상류 소유역(RB-1, RB-2, RB-3) (Fig. 4)에 수변림 조성이 침투량 확보와 NO3-N 및 부유물질(Suspended Soild, SS) 저감에 미치는 영향을 평가하기 위한 시나리오를 구축하였다. SWAT-REMM 모의 기간은 2020년 1월부터 2021년 6월까지로 설정하였다. 침엽교목(Zone 1), 침엽관목(Zone 2), 다년생 초본식물(Zone 3)을 수변림 구역에 식재하는 시나리오를 가정하였고, 시나리오별 수변림 폭은 소유역별 면적과 하천폭을 고려하여 설정하였다. RB-1번 소유역의 경우 유역면적 5.63km2 그리고 하천폭이 20~30m로 가장 하천 폭이 크며, RB-2번 소유역은 유역면적 3.34 km2, 그리고 하천폭의 경우 15~25m로 나타났다. 마지막으로, RB-3번 소유역의 유역면적은 2.53 km2, 하천 폭은 6~13 m로 대상 유역 중 면적과 하천 폭이 가장 작은 것으로 나타났다.

Fig. 4.

Map of subbasins delineated by SWAT and targeted ones (RB-1, RB-2, RB-3), where riparian buffers are simulated using SWAT-REMM.

Zhang et al. (2017) [24]의 연구에서는 수변림 폭이 10 m ~ 30 m 사이일 때 오염물질 저감 효과가 중요한 변화를 보였으며, 최대 효과는 200 m 폭에서 나타났다고 보고하였다. 본 연구에서는 이를 참고하여 하천폭이 가장 넓은 RB-1번 소유역의 경우 수변림 폭을 27 m로 3개의 구역(zone)을 각각 9 m식 zone을 가정하여 모의하였으며, RB-2번과 RB-3번 소유역의 경우 수변림 폭을 각각 21 m와 9 m로 설치하여 각각 7 m, 3 m씩의 zone을 RB-1과 동일한 식종으로 가정하여 모의하였다. 모든 소유역에서 초지가 하천에서 가장 먼 거리에 위치하게 되는데, 이는 유역에서 발생한 지표유출에 포함된 오염물질이 초지를 거치면서 발생하는 차단효과를 증대하기 위함이다. 이후 교목, 관목과 같은 뿌리 깊은 식물을 거쳐 오염물질이 제거된 상태로 하천으로 유입되는 상황을 가정하여 수변림 시나리오를 수립하였다.

3. 결과 및 고찰

3.1. SWAT-MODFLOW 모델 검·보정 결과

본 연구에서는 신둔천 유역을 대상으로 지표수와 지하수의 상호작용을 고려한 SWAT-MODFLOW 모델을 이용하여 유량 및 지하수위를 모의하고, 이를 보정하였다. 신둔천 유역 말단에서 모의된 하천 유량의 평균값은 약 0.842 CMS로 산정되었으며, R2 값은 0.81로 나타나 높은 모의 정확도를 보였다(Fig. 5(a)). 이는 모델이 전체적인 유량 변화를 효과적으로 모의할 수 있음을 시사한다. SWAT-MODFLOW 모델은 신둔천 유역의 유량 변동을 잘 포착했으며, 특히 강우에 따른 유량 변화와 계절적인 흐름을 잘 모의하였다. 그러나, 유량 모의 결과는 전반적으로 실측 유량과 비교했을 때 작게 예측되는 경향을 보였으며(Fig. 6), 이는 강우의 강도 및 유출 경향을 완벽하게 반영하지 못했을 가능성이 있다.

Fig. 5.

Simulation results of (a) streamflow and (b) groundwater level from SWAT-MODFLOW.

Fig. 6.

Time series plots of observed and simulated streamflow with precipitation.

또한, 월별 지하수위 보정 결과에서도 유사한 경향을 확인할 수 있었다. 지하수위 모의 결과는 R2 값이 0.79로, 유량 모의 성능과 유사하게 우수한 정확도를 보였다(Fig. 5(b)). SWAT-MODFLOW 모델은 지하수위의 계절적 변화와 강우 이후 지하수위 반응을 정확하게 모의하였으며, 실제 측정된 지하수위 값과 비교했을 때 지하수위 변화 추세와 높은 일치성을 보였다. 그러나 지하수위 모의 결과는 실측값에 비해 작게 예측되는 경향이 더 크게 나타났으며, 이는 지하수의 함양 및 배출 과정에서의 불확실성을 충분히 반영하지 못한 것일 수 있다. 전반적으로, SWAT-MODFLOW 모델은 신둔천 유역의 유량과 지하수위를 비교적 정확하게 모의할 수 있었으나, 실제 관측값과 비교했을 때 소폭의 과소예측 경향이 확인되었다. 이러한 결과는 강우 및 지하수의 공간적·시간적 분포를 보다 정밀하게 반영하기 위한 관측 모니터링 자료 확보와 이를 통한 추가적인 매개변수 보정 작업이 필요하다는 것을 나타낸다.

3.2. 수변림 조성에 따른 수질 개선 효과 분석 결과

본 연구에서는 신둔천 유역 상류에 위치한 세 개의 소유역(RB-1, RB-2, RB-3)을 대상으로, 수변림 조성이 침투량 확보와 수질 개선에 미치는 영향을 분석하였다. 전체 모의 기간(2020.01-2021.06) 동안 총 강우량은 2,108.1 mm였으며, 수변림을 통해 침투된 강우량의 비율은 RB-1 소유역에서 13.0% (273.6 mm ha-1), RB-2 소유역에서 13.3%(279.9 mm ha-1), RB-3 소유역에서 12.8%(269.9 mm ha-1)로 나타났다(Table 3). 이는 최소 9 m 폭의 수변림이 조성되면, 강우량의 평균 약 13%가 토양으로 침투할 수 있음을 보여주며, 이러한 침투량 증가가 토양수분 및 중간 유출량 증가와 지표수와 지하수 간의 상호작용에 긍정적인 영향을 미쳐 건기 시 하천 기저유량의 안정적 확보에 기여할 수 있음을 나타낸다[25].

Results of infiltration simulation due to riparian buffers.

Fig. 7은 수변림 조성 전후의 각 소유역별 오염부하 발생량을 나타낸다. 분석 결과, 수변림 조성 이후 RB-1, RB-2, RB-3 소유역에서 NO3-N 저감 효율은 각각 82.6%, 41.0%, 62.2%로 나타났으며, SS 저감 효율은 각각 99.6%, 55.6%, 68.0%로 확인되었다(Table 4). 특히, 27m 폭의 수변림이 조성된 RB-1 소유역에서 NO3-N과 SS의 저감 효율이 가장 높게 나타났는데, 이는 넓은 수변림이 하천으로 유입되는 오염물질을 효과적으로 흡수하고 차단할 수 있었음을 시사한다. 이러한 결과는 선행 연구들에서 수변림이 하천 유역에서 오염물질 저감에 미치는 긍정적인 영향을 뒷받침하며, 특히 교목의 깊은 뿌리를 통한 수질 흡착과 침투량 확보가 주요한 역할을 한다는 점을 재확인시켜준다[15,22,25].

Fig. 7.

Results of pollutant load reduction from riparian buffers.

Differences in pollutant load and efficiency of reduction in water quality due to riparian buffers (RB).

반면, RB-2 소유역에서는 RB-3보다 더 넓은 수변림이 조성되었음에도 불구하고 수질 저감 효율이 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 RB-2 소유역 내 집중 흐름(channelized flow)에 의한 결과로 판단된다. 집중 흐름 구역은 오염물질이 특정 지점으로 집중적으로 유입되는 형태로, REMM 모듈에서는 이러한 경우 수변림을 통과하지 않고 우회하여 하천으로 직접 유입되도록 모의된다[22]. 따라서, 집중 흐름 구역을 통해 유입된 오염물질은 수변림에 의해 효과적으로 차단되지 않는다. 이러한 특성 때문에 RB-2 소유역에서는 상대적으로 낮은 저감 효율이 나타났을 것으로 판단된다.

이러한 결과는 수변림이 오염물질 저감을 위한 효과적인 최적 관리 기법이 될 수 있지만, 그 효율은 단순히 수변림의 폭이나 면적만으로 결정되지 않음을 보여준다. 수변림의 폭과 면적 외에도 오염물질의 유입 형태, 토양 특성, 식생 종류 등 다양한 요인이 복합적으로 작용하여 수질 개선 효과가 달라질 수 있기 때문이다. 예를 들어, 면상 흐름 구역에서는 수변림 폭이 넓을수록 오염물질 차단 효과가 증가하는 반면, 집중 흐름 구역에서는 수변림 폭이 넓더라도 효율이 낮을 수 있다. 또한, 토양의 물리적·화학적 특성, 식생의 뿌리 구조, 식생 활동 시기 등의 차이도 오염물질 저감에 중요한 영향을 미칠 수 있다[22,26].

따라서 수변림을 활용한 유역 내 침투량 확보 및 수질 오염물질 저감 사업을 계획할 때에는 대상 유역의 지형적 특성, 오염원 유입 형태, 강수량 및 강수 패턴 등의 지역적 요인을 면밀히 분석하여 이에 맞춘 맞춤형 수변림 조성 방안을 수립하는 것이 중요하다. 특히, 집중 흐름을 통해 이동하는 오염물질 유입을 효과적으로 차단하기 위한 추가적인 관리 대책이 필요할 수 있으며, 이러한 지역적 특성을 반영한 복합적인 수변림 조성 방안이 하천 수질 개선에 크게 기여할 수 있을 것이다.

4. 결론

본 연구에서는 신둔천 유역 상류에 위치한 세 개의 소유역(RB-1, RB-2, RB-3)을 대상으로 수변림 조성에 따른 수질 개선 효과와 침투량 확보 효과를 평가하였다. SWAT-MODFLOW 및 SWAT-REMM 모델을 활용하여 수변림이 NO3-N과 SS 저감에 미치는 영향을 분석한 결과, 수변림의 폭과 유역 내 오염물질 유입 형태에 따라 저감 효율이 크게 달라지는 것을 확인하였다. 특히, RB-1 소유역에서 가장 넓은 27m 폭의 수변림이 조성되었을 때 NO3-N과 SS 저감 효율이 각각 82.6%와 99.6%로 나타나, 수변림이 오염물질 저감에 효과적인 것을 확인할 수 있었다. 반면, 집중 흐름이 발생할 경우 수변림 폭이 넓음에도 불구하고 저감 효율이 상대적으로 낮게 나타났다. 이러한 결과는 수변림의 효과가 단순히 폭과 면적에 의존하는 것이 아니라, 유역의 지형적 특성, 유입 형태, 토양 및 식생의 종류와 같은 다양한 요인에 의해 복합적으로 결정됨을 시사한다. 또한, 본 연구는 수변림 조성을 통해 강우량의 약 13%가 토층으로 침투됨으로써, 수변림이 수질 개선뿐만 아니라 기저유량 확보와 지하수-지표수 상호작용에 중요한 역할을 할 수 있음을 보여주었다. 이러한 침투량 증가는 토양 내 수분 함량을 증대시켜, 건기 시 하천 기저유량을 안정적으로 유지하는 데 기여할 수 있다. 따라서, 수변림을 통한 수질 개선 및 침투량 확보를 효과적으로 실현하기 위해서는 유역의 지역적 특성과 오염물질 유입 형태를 면밀히 분석한 맞춤형 수변림 조성 방안이 필요하다. 집중 흐름이 발생한 유역에서는 수변림을 거치지 않고 하천으로 바로 유입되는 오염물질을 차단하기 위한 추가적인 대책이 고려되어야 하며, 다양한 식생과 토양 특성을 반영한 합리적인 계획이 이루어져야 한다.

또한, 본 연구에서 적용한 SWAT-MODFLOW 모델과 SWAT-REMM 연계를 통한 지표수-지하수 특성을 고려한 수변림의 수질 개선 및 침투량 효과 분석 방법은 유량 및 지하수 모의의 정확성을 향상시키는 동시에, 다양한 조건에서의 수변림 조성 효과를 효율적으로 평가할 수 있었다. 그러나 이 모델링 방법은 두 모델을 실제로 통합한 것이 아니라, 상호 입력 및 결과 자료를 교환하는 간접적인 연계 방법에 불과하다. 만약 SWAT-MODFLOW-REMM과 같은 통합 모델이 개발된다면, 두 모델의 장점을 최대한 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 향후 연구에서는 통합 모델의 개발과 이를 활용한 다양한 환경 조건에서의 수변림 효과 검증이 필요하며, 그 결과를 바탕으로 수질 및 유량 변화를 반영한 수변림 설계 가이드라인을 마련하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.

Acknowledgements

This work was supported by Korea Environment Industry & Technology Institute(KEITI) through Aquatic Ecosystem Conservation Research Program, funded by Korea Ministry of Environment(MOE)(2020003030004).

Notes

Declaration of Competing Interest

The authors declare that they have no known competing interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper.

References

1. Xu H, Randall M, Fryd O. Urban stormwater management at the meso-level: A review of trends, challenges and approaches. J. Environ. Manage 331:117255. 2023;
2. Sharma R, Malaviya P. Management of stormwater pollution using green infrastructure: The role of rain gardens. Wiley Interdisciplinary Reviews: Water 8(2)e1507. 2021;
3. Zhang T, Yang Y, Ni J, Xie D. Best management practices for agricultural non‐point source pollution in a small watershed based on the Ann AGNPS model. Soil Use Manage 36(1):45–57. 2020;
4. Chao X, Witthaus L, Bingner R, Jia Y, Locke M, Lizotte R. An integrated watershed and water quality modeling system to study lake water quality responses to agricultural management practices. Environ. Modell. Software 164:105691. 2023;
5. Dwire K. A, Lowrance R. R. Riparian ecosystem and buffers -muliscale structure, function, and management: introduction. J. Am. Water Resour. As 42(1):1–4. 2006;
6. Jobin B, Belanger L, Boutin C, Maisonneuve C. Consevation value of agircultural riparian strips in the Boyer River watershed, Quebec (Canada). Agric. Ecosyst. & Envrion 103(3):413–423. 2004;
7. Pusey B. J, Arthington A. H. Importance of the riparian zone to the conservation and management of freshwater fish: A review. Mar. Freshwater Res 54(1):1–16. 2003;
8. Popov V. H, Cornish P. S, Sun H. Vegetated biofilters: the relative importance of infiltration and adsorption in reducing loads of water-soluble herbicides in agricultural runoff. Agric. Ecosyst. Environ 114(2-4):351–359. 2006;
9. Fernandes J. D. F, de Souza A. L, Tanaka M. O. Can the structure of a riparian forest remnant influence stream water quality? A tropical case study. Hydrob 724(1):175–185. 2014;
10. Broadmeadow S, Nisbet T. R. The effects of riparian forest management on the freshwater environment: A literature review of best management practice. Hydrol. Earth Syst. Sci :286–305. 2004;
11. Abu-Zreig M. Factors affecting sediment trapping in vegetated filter strips: simulation study using VFSMOD. Hydrol. Processes 15:1477–1488. 2001;
12. Borin M, Vianello M, Morari F, Zanin G. Effectiveness of buffer strips in removing pollutants in runoff from a cultivated field in North-East Italy. Agric. Ecosyst. Environ 105(1-2):101–114. 2005;
13. Liu Y, Yang W, Wang X. GIS-based integration of SWAT and REMM for estimating water quality benefits of riparian buffers in agricultural watersheds. Trans. ASABE 50(5):1549–1563. 2007;
14. Arnold J. G, Srinivasan R, Muttiah R. S, Williams J. R. Large area hydrologic modeling and assessment part I: model development 1. JAWRA J. Am. Water Resour. Assoc 34(1):73–89. 1998;
15. Lowrance R, Altier L. S, Williams R. G, Inamdar S. P, Sheridan J. M, Bosch D. D, Hubbard R.K, Thomas D. L. Thomas, REMM: The riparian ecosystem management model. Journal of soil and water conservation 55(1):27–34. 2000;
16. Kim N. W, Chung I. M, Won Y. S, Arnold J. G. Development and application of the integrated SWAT-MODFLOW model. J. Hydrol 356(1-2):1–16. 2008;
17. Choi Y. H, Ryu J. C, Hwang H. S, Kum D. H, Park Y. S, Jung Y. H, Choi J. D, Lim K. J. Analysis of pollutant load reduction efficiency with riparian buffer system using the SWAT-REMM. J. Korean Soc. Water Environ 31(2):166–180. 2015;
18. Kim N. W, Lee J, Chung I. M, Youne G. Analysis of effects of groundwater abstraction on streamflow for Sinduncheon watershed. J.Korea Water Resour. Assoc 45(12):1259–1273. 2021;
19. McDonald M. G, Harbaugh A. W. A modular three-dimensional finite-difference ground-water flow model US Geological Survey; 1988.
20. Guzman J. A, Moriasi D. N, Gowda P. H, Steiner J. L, Starks P. J, Arnold J. G, Srinivasan R. A model integration framework for linking SWAT and MODFLOW. Environ. Modell. Software 73:103–116. 2015;
21. Aliyari F, Bailey R. T, Tasdighi A, Dozier A, Arabi M, Zeiler K. Coupled SWAT-MODFLOW model for large-scale mixed agro-urban river basins. Environ. Modell. Software 115:200–210. 2019;
22. Ryu J, Cho J, Kim I. J, Mun Y, Moon J. P, Kim N. W, Kim S. J, Kong D. S, Lim K. J. Enhancement of SWAT-REMM to simulate reduction of total nitrogen with riparian buffer. Trans. ASABE 54(5):1791–1798. 2011;
23. Hangang River Basin Management Committee (HRBMC). Study on Fluctuation of Baseflow, Water Quality Characteristics, and Streamflow Recovery Plan (Research Report No. 3) Hanam, Gyeonggi, South Korea: 2021.
24. Zhang C, Li S, Qi J, Xing Z, Meng F. Assessing impacts of riparian buffer zones on sediment and nutrient loadings into streams at watershed scale using an integrated REMM-SWAT model Hydrol. Process 31:916–924. 2017;
25. Ryu J, Kang H, Kim N. W, Jang W. S, Lee J. W, Moon J, Lee K, Lim K. J. Analysis of total nitrogen reduction efficiency with established riparian buffer system using SWAT-REMM model in Bonggok watershed. J. Korean Soc. Water Environ 26:910–918. 2010;
26. Ryu J, Cho J, Kim I. J, Mun Y, Moon J. P, Kim N. W, Kim S. J, Kong D. S, Lim K. J. Technical Note: Enhancement of SWAT-REMM to simulate reduction of total nitrogen with riparian buffer. Trans. ASABE 54:1791–1798. 2011;

Article information Continued

Fig. 1.

Location of the study watershed, with the red point (GW) indicating the groundwater level observation station.

Fig. 2.

Study flow and schematic diagram of SWAT-REMM model integration.

Fig. 3.

SWAT model input data: DEM, land use and soil map.

Fig. 4.

Map of subbasins delineated by SWAT and targeted ones (RB-1, RB-2, RB-3), where riparian buffers are simulated using SWAT-REMM.

Fig. 5.

Simulation results of (a) streamflow and (b) groundwater level from SWAT-MODFLOW.

Fig. 6.

Time series plots of observed and simulated streamflow with precipitation.

Fig. 7.

Results of pollutant load reduction from riparian buffers.

Table 1.

Input data used for the MODFLOW module setup.

Category Aquifer thickness (m) Aquifer Condition Hydraulic Conductivity (m sec-1) Storage Coefficient
Alluvial Layer 11.01 ~ 23.95 Unconfined 1.24×10-06 ~ 4.16×10-06 1.00×10-10
Bedrock Layer 4.01 ~ 8.98 Confined 1.56×10-06 ~ 3.94×10-06 1.11×10-02

Table 2.

Calibration parameters of SWAT.

Parameter Description Unit File Range
CN2 Initial SCS runoff curve number for moisture condition 2. .mgt 35 98
ALPHA_BF Baseflow alpha factor. days .gw 0 1
ALPHA_BF_D Baseflow alpha factor for deep aquifer. days .gw 0 1
GWQMN Threshold depth of water in the shallow aquifer required for return flow to occur. mm .gw 0 5000
GW_DELAY Groundwater delay time. days .gw 0 500
REVAPMN Threshold depth of water in the shallow aquifer for percolation to the deep aquifer to occur. mm .gw 0 1000
GW_REVAP Groundwater "revap" coefficient. .gw 0.02 0.2
RCHRG_DP Deep aquifer percolation fraction. .gw 0 1
SHALLST Initial depth of water in the shallow aquifer. mm .gw 0 5000
DEEPST Initial depth of water in the deep aquifer . .gw 0 10000
LAT_TTIME Lateral flow travel time. days .hru 0 180
ESCO Soil evaporation compensation factor. .hru 0 1
SLSOIL Slope length for lateral subsurface flow (m). m .hru 0 150
CH_K2 Effective hydraulic conductivity in main channel alluvium mm/hr .rte -0.01 500
SOL_AWC Available water capacity of the soil layer. mm .sol 0 1
SOL_K Saturated hydraulic conductivity. mm/hr .sol 0 2000
SOL_CBN Organic carbon content. % .sol 0.05 10

Table 3.

Results of infiltration simulation due to riparian buffers.

Subbasin Buffer (m) Infiltration (mm ha-1) Ratio of rainfall infiltrated (%)
RB-1 27 273.6 13.0
RB-2 21 279.9 13.3
RB-3 9 269.9 12.8

Table 4.

Differences in pollutant load and efficiency of reduction in water quality due to riparian buffers (RB).

Subbasin Buffer NO3-N
SS
Before RB After RB Reduction Before RB After RB Reduction
RB-1 27 m 4,523 kg 788 kg 83% 24 ton 0.1 ton 99.6%
RB-2 21 m 2,988 kg 1,762 kg 41% 15 ton 6.5 ton 55.6%
RB-3 9 m 6,550 kg 2,475 kg 62% 33 ton 10.7 ton 68.0%