Application of Integrated Modelling Framework Consisted of

Journal of Korean Society on Water Environment, Vol. 37, No. 3, pp. 217-228 (May, 2021)pISSN 2289-0971 eISSN 2289-098X https://doi.org/10.15681/KSWE.2021.37.3.217

Journal of Korean Society on Water Environment, Vol. 37, No. 3, 2021

생물서식지 적합성 평가를 위한 Delft3D와 HABITAT 모델의 연계 적용

임혜정1a⋅나은혜1b⋅전형철1c⋅송호진1d⋅유호준2⋅황순홍1e⋅류희성1f,†

1국립환경과학원 영산강물환경연구소⋅2지오시스템리서치

Application of Integrated Modelling Framework Consisted of Delft3D and HABITAT for Habitat Suitability Assessment

Hyejung Lim1a⋅Eun Hye Na1b⋅Hyeong Cheol Jeon1c⋅Hojin Song1d⋅Hojun, Yoo2⋅Soon Hong Hwang1e⋅Hui-Seong Ryu1f,†

1Yeongsan River Environment Research Center, National Institute of Environmental Research2GeoSystem Research Cooperation

(Received 12 November 2020, Revised 6 April 2021, Accepted 11 May 2021)

AbstractThis paper discusses a methodology where an integrated modelling framework is used to quantify the risk derived from anthropic activities on habitats and species. To achieve this purpose, a tool comprising the Delft3D and HABITAT model, was applied in the Yeongsan river. Delft3D effectively simulated the operational condition and flow of weirs in river. In accuracy evaluation of the Delft3D-FLOW, the Bias, Pbias, Mean Absolute Error (MAE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), and Index of Agreement (IOA) were used, and the result was evaluated as grade above ‘Satisfactory’. The HABITAT calculated Habitat Suitability Value (HSV) for the following eight species: mammal, fish, aquatic plant, and benthic macroinvertebrate. An Area was defined as a suitable habitat if the HSV was larger than 0.5. HABITAT was judged accurately by measuring the Correct Classification rate (CCR) and the area under the ROC curve (AUC). For benthic macroinvertebrate, the CCR and AUC were 77% and 0.834, respectively, at thresholds of 0.017 and 4 inds/m2 for HSV and individuals per unit area. This meant that the HABITAT model accurately predicted the appearance of the benthic macroinvertebrates by approximately 77% and that the probability of false alarms was also very low. As a result of evaluating the suitability of habitats, in the Yeongsan river, if the annual “lowest level” (Seungchon weir: 2.5 EL.m/ Juksan weir: -1.35 EL.m) was maintained, the average habitat improvement effect of 6.5%P compared to the ‘reference’ scenario was predicted. Consequently, it was demonstrated that the integrated modelling framework for habitat suitability assessment is able to support the remedy aquatic ecological management.

Key words : Delft3D model, HABITAT model, Habitat suitability assessment, Yeongsan river

1a 연구원(Researcher), [email protected], https://orcid.org/0000-0002-0968-08371b 소장(Director), [email protected], https://orcid.org/0000-0002-8985-61331c 연구원(Researcher), [email protected], https://orcid.org/0000-0003-3658-01181d 연구원(Researcher), [email protected], https://orcid.org/0000-0002-4884-20262 선임연구원(Senior Researcher), [email protected], https://orcid.org/0000-0001-7100-88331e 연구 (Researcher), [email protected], https://orcid.org/0000-0002-7115-68411f ,†Corresponding author, 연구사(Researcher), [email protected], https://orcid.org/0000-0002-8850-3838

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임혜정ㆍ나은혜ㆍ전형철ㆍ송호진ㆍ유호준ㆍ황순홍ㆍ류희성

한국물환경학회지 제37권 제3호, 2021

218

1. Introduction

서식지는 생물의 생존과 번식을 한 공간과 환경으로 정

의할 수 있으며, 생물의 먹이 사슬과 에 지 흐름을 건강하

게 유지하는 데 필수 이다(Huang and Mynnet, 2010). 생태

조건이 좋은 서식지는 서식 생물의 생태 수 을 향상시

킬 수 있으며, 궁극 으로 생물 다양성을 증가시켜 생태계

건강성을 개선시킬 수 있다. 우리나라에서는 하천 수생태계 건강성 확보를 해 2007

년부터 국 하천을 상으로 부착돌말류, 서성 형무척추

동물, 어류 등 수생생물과 함께 수변식생과 서식 수변환

경에 한 조사를 수행하고 있으며, 이를 바탕으로 하천 수

생태계 건강성을 평가하고 있다(ME/NIER, 2008-2018). 2016년 발표된 ‘제2차 국가물환경 리 기본계획’에서는 수생태계

건강성 확보를 한 국가 정책목표로써 2025년까지 국 수

체의 수생태계 건강성을 5단계(A∼E) 양호(B) 등 이상

으로 유지하고 회복시키는 것을 목표로 설정한 바 있다(ME, 2018). 그러나 2018년 기 국 수체에서 분야별 평균 건강

성 평가 결과는 ‘보통(C)’ 등 에 해당하며, 이 산강 본

류 구간은 국 4 강 가장 악화된 ‘나쁨(D)’ 등 에 해

당하 다(ME/NIER, 2018).생태계 건강성 복원을 한 서식지 리의 핵심은 생물 환

경에 미치는 향을 종합 으로 분석하고, 재 미래의

특정 조건에서 생태 목표에 도달하기 한 방안을 도출하

는 것이다(van Oorchot et al., 2018). 이를 해서는 생태

정보( 를 들면, 서식생물의 구조와 기능)에 기반한 근법

이 필요하며, Wasson et al. (2003)은 통 인 생지화학

평가 모델에서 생태 평가 모델로의 환 필요성을 강조하

다. 수생태 모델에 한 연구는 1990년 후반 이후 꾸 하

게 이어져 왔으며, 최근까지 1,500건 이상의 연구가 보고되

고 있다. 이 유지유량증분법 개념으로 어류의 가용가 면

(Weighted Usable Area)을 산출하는 Physical HABitat SIMulation (PHABSIM), 서성 형무척추동물의 출 가능

성을 평가하는 River InVertebrate Prediction And Classification System (RIVPACS) 등이 표 이다(Knack et al., 2020; Miao et al., 2020; Rääpysjärvi et al., 2016; Wang et al., 2018). 국내에서는 앞서 언 한 모델을 이용하여 어류(Hur and Seo, 2011; Hur et al., 2011; Kang, 2012; Lee and Choi, 2016), 서성 형무척추동물(Kim and Kong, 2018; Kong and Kim, 2017)의 서식조건을 모의하는데 활용하고 있다. 그러나 이들 모델은 생물군에 향을 미치는 요인으로 수심, 유속, 하상구조 등 물리 인자만 반 가능하며, 특정 생물

군만 모의 가능하여 생물군 간의 상호작용을 반 할 수 없다

는 한계가 있다. 한, 특정 생물군 모의를 해 생물 군집

구조와 같은 복잡한 입력 자료가 요구된다. 한편, HABITAT 모델은 단일 생물군뿐만 아니라, 군집

(community) 내 종간 상호작용을 고려한 특정 생물군의 서

식지 합도를 평가하는 공간분석도구로 네덜란드 Deltares Delft Hydraulics에 의해 개발되었다(Haasnoot and van de Wolfshaar, 2008). HABITAT 모델은 Delft3D 모델의 수리,

유사이동, 수질 등 모의 결과를 연계하여 직 으로 모델에

반 할 수 있으며, 변화된 환경 조건에 따른 향 평가가 가

능하다. 한, 다양한 측 목 을 갖는 다양한 공간 규모에

용 가능하며, 모델 구축이 용이하다는 장 이 있다(Haasnoot and van de Wolfshaar, 2008; Huang and Mynnet, 2010; Piragnolo et al., 2014). 국외 연구사례를 살펴보면, 하구 연

안을 심으로 시작되어(Spiteri et al., 2011), 최근에는 기후

변화 건설에 따른 미소 서식환경 변화를 분석하는 단

계에 이르 다(van Oorschot et al., 2018). 하천 수생태계 리를 해서는 수리학, 생지화학, 생태학

구성요소 간 상호작용을 통합하여 생태계 시스템 기능에

한 종합 이해를 제공하는 분석도구가 필요하다(Spiteri et al., 2011). 본 연구는 하천 수생태계 건강성이 국내에서

가장 악화되어 있는 산강을 상으로 연계 측 모델을 최

용하여, 하천의 물리 환경 변화에 따른 서식지 합성

을 정량 으로 평가하 다. 본 연구의 결과는 하천 수생태계

리를 한 종합 인 분석도구로 활용될 것이라 단된다.

2. Material and Methods

2.1 통합 모델링 체계의 방법론

세계 으로 보고되어 있는 수생태 모델은 목 에 따라, 수생태계 건강성 등 을 측하는 모델, 독성물질의 향을

측하는 모델, 서식지 합성을 평가하는 모델의 3가지 그

룹으로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 여러 생물군의 종합

인 서식지 합성 평가를 고려하고자 통합 모델링 체계를

선택하 다. 통합 모델링 체계는 Delft3D와 HABITAT로 구

성되어 있다. Delft3D는 수리(FLOW), 유사이동(SED), 수질

(WAQ), 조류(BLOOM)의 모듈이 목 에 따라 선택 으로

사용되고, Delft3D에서 생성된 환경정보를 HABITAT의 입

력 자료로 활용된다(Fig. 1).

Fig. 1. Conceptual outline of the spatial analysis tool showinginteractions between the Delft3D and HABITAT model (modified from Spiteri et al., 2011).

2.2.1 Delft3D 모델

Delft3D 모델은 연안, 하구, 호수, 습지 그리고 수지 등

에서 유동, 유사이동, 수질 등으로 3차원으로 모의할 수 있는



219

모델로 네덜란드 Delft Hydraulics (Deltares)에서 개발되었

다. Delft3D 모델은 랑(WAVE), 수리(FLOW), 유사이송

(MOR), 퇴 물(SED), 수질(WAQ), 조류(BLOOM) 등의 개

별 인 모듈로 구성되며, 연구 목 에 따라 필요한 모듈을

선택 으로 연동하여 사용할 수 있다. Delft3D-FLOW는 안

정성, 음해법-양해법, 오차 감소, 격한 변동 등을 고려하면

서 4가지 수치 옵션을 선택 으로 용하여 이류항을 계산

할 수 있다. Delft3D-WAQ는 다차원 인 수질 모델이며, 유동장의 정보를 FLOW 모듈로부터 연계되어 활용한다. 유기

물질의 물화, 양염 배출, 침 과 재부유, 산소의 제거, 질산화/탈질화, 인의 흡착/탈착, 빛 소멸을 포함하는 범 한

반응 네트워크를 통하여 양염(NO3-, NH4

-, PO4-), 용존산소,

유기물질을 모의하는데 사용된다. 조류 모듈인 BLOOM은

다양한 조류 간의 경쟁, 양염 빛과 같은 제한 요소에

종의 응, 성장 호흡, 사멸에 의한 개체수를 모의한다. Delft3D 모델에 한 높은 재 성은 많은 연구를 통하여 확

인되었다(Chanudet et al., 2012; Kaçikoç and Beyhan, 2014; Los et al., 2008).

Delft3D-FLOW 모듈은 유동모델로 2차원 는 3차원 비선

형천수 방정식으로 구성되어 있다. Boussinesq 가정 하에서

비압축성 유체에 한 3차원 Navier-Stokes 방정식으로 도출

되며, 아래 방정식으로 나타내어진다.

<연속방정식>

여기서, t는 시간, 는 구면좌표계의 수평축, Q는 단 면

당 유량(sec), 는 기본수 면 수심(m), d는 기본수

면하 수심(m), U와 V는 방향 평균속도(m/s)를 각각 의미

한다. Delft3D 모델에서 연직 속도는 연속 방정식에 포함되

어 계산되며, 연직 운동량 방정식은 무시된다. 수평⋅수직

( ) 방향의 운동량 방정식은 다음과 같으며, 도 변화에

한 식은 제외된다.

<운동량 방정식>

여기서, 는 연직속도(m/s), f는 Coriolis parameter(1/s),

는 해수의 도(), 는 와동 성계수(), 는

방향의 압력경사, 는 수평 이놀즈 압력 불균형

(), 는 운동량의 외 생성 소멸 향을 각각

의미한다. 성 계수, 도에 한 상태방정식, 정수압, 난류

에 의한 단응력 난류 해석을 한 수식 등은 기본

방정식에 포함되어 Delft3D-FLOW의 기본 인 모듈이 구성

된다.

2.2.2 HABITAT 모델

HABITAT는 PCRaster를 기반으로 구축되었으며, 네덜란

드 Delft Hydraulics (Deltares)에 의해 개발되었다(Haasnoot and van de Wolfshaar, 2008). 이 모델은 생물분류군(종 혹은

개체군)이 다양한 환경 인자에 의한 서식지의 이용가능성과

질을 분석하며, 최종 으로 각 생물분류군의 잠재 서식가

능성을 추정하는데 합하다. 주요 입력매개변수인 반응 곡선(knowledge rule)은 각 생

물분류군의 서식지 합도지수(Habitat Suitability Index)가 활

용된다. 서식지 합도지수의 개념은 1980년 미국어류야생

동물보호국(United States Fish and Wildlife Service)에 의해

개발되었으며(USFWS, 1980), 환경과 생물 간의 선호 계를

정량 으로 표 하는 지수이다. 서식지 합도지수는 각 생물

분류군에 한 이화학 생물학 환경 조건( 를 들어, 유속, 용존산소, 수심, 식생분포 등)을 0(낮은 품질)부터 1(높은 품질)의 범 로 표 된다. 생물분류군의 반응 곡선은

Delft Hydraulics (Deltares)에서 제공하는 knowledge database (http://habitat.deltares.nl)에 장되어 있으며, 구나 무료로

이용이 가능하다. 한, 다양한 지역의 연구에 재사용되고

용될 수 있다. 네덜란드에서는 이미 European Directive에서 정의한 부분의 생물분류군에 하여 반응곡선을 확보

하고 있다. HABITAT 모델은 총 4가지 모듈로 구성되며, 독립변수(환

경요인)와 종속변수( 상 생물군)의 산출방법에 따라 선택할

수 있다(Table 1). Broken linear reclassification model 모듈

은 하나의 환경요인에 한 단일 생물군의 합 서식지면

을 모의한다. 서식지 평가 모델에서 사용되는 일반 인 방법

이나 단일 환경 요인만을 고려하기 때문에, 복잡한 수생태

환경을 반 하기엔 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기

해 2개 이상의 환경 인자를 동시에 고려할 수 있는 Formula- based model 모듈이 리 이용되고 있다. 이는 다수의

Broken linear reclassification model 모의 결과를 사용자가

원하는 함수식을 도입하여 하나의 모델로 병합 구축한다.



220

Classification model은 단일(single) 혹은 다수(multiple)의 환

경 인자에 일정한 범 를 지정해주고, 출 가능에 맞는 생물

분류군(개체군 혹은 군집)을 모의 할 수 있다. 를 들어, 다양한 서식지가 존재하는 특정 생태계에서 출 이 가능한 종

개체군, 군집을 측할 수 있다.

2.3 모델 구축

2.3.1 Delft3D-FLOW 모델

본 연구에서는 산강 본류 우치( 남 담양군 산면

와우리)에서 산강하구둑( 남 목포시 옥암동)까지 약 103 km 구간에 하여 모델을 용하 다. 해당 구간에 해 수평방

향으로 직교-가변격자를 구성하 으며, 총 격자수는 2,626개이다. 수평격자크기는 47∼315 m 범 로 횡방향 평균 145 m, 종방향 평균 113 m이다(Fig. 1). 수직방향은 σ-좌표계를

용하고, 5개의 등간격 수층으로 구성하 다. 모든 격자의 해

발고도는 한국건설기술연구원 자료를 활용하 으며(KICT, 2015), 주요지 에서 통수단면 오차가 10% 이하가 되도록

하상고를 수정하 다(Fig. 3). 기상경계조건은 주 측소의

기온, 상 습도, 강수량, 증발량, 운량의 시간단 자료를 이

용하 다. 상류 경계조건은 우치 지 이며, 유입 경계조건은

황룡강, 지석천, 주천 등 13개 지류와 주, 담양, 나주 등

에 있는 공공하수처리장 6개 지 의 방류수 등 총 20개 경계

조건을 반 하 다. 유입 경계조건 평동천, 장성천, 산

천 문평천의 유량은 국립환경과학원 물환경정보시스템

(Water Environment Information System) 수질측정망의 주

단 유량자료를 바탕으로 보간하여 사용하 고(ME, 2020), 나머지 경계조건의 경우 국가수자원 리종합시스템(WAter resources Management Information System, WAMIS) 산

강홍수통제소의 일 단 유량자료를 반 하 다(HRFCO, 2020). 하수처리장 방류량 자료는 각 기 별 일 단 실

자료를 반 하여 일일 방류량 자료를 구축하 다. 한 하

류 경계조건으로 산강홍수통제소 수 자료를 사용하여

산강 하굿둑 일 단 수 자료를 반 하 다.

2.3.2 HABITAT 모델

본 연구에서는 Delft3D-FLOW 모듈의 결과를 HABITAT 모델의 입력 자료로 활용하 다(Fig. 2). 모델의 구동은 HABITAT 3.0 (Deltares, Netherland)을 사용하 으며, Delft3D에서 생성

된 grid 일은 Surfer 16 (Golden software, USA)을 이용하

여 변환하 다.

Fig. 2. A site map showing the location of the inflow boundary and morphological grids of the Yeongsan river.

Code Module Independent variable Dependent variable1 Broken linear reclassification model Single Single2 Formula-based calculation model Multiple Single3 Classification model(single) Single Multiple4 Classification model(multiple) Multiple Multiple

Table 1. Overview of the four modules considered in the HABITAT model



221

모의 상종의 선택을 하여 다음 3가지 조건을 고려하여

총 8개의 생물분류군을 선택하 다. 첫째, 환경 인자 변화에

민감성을 가지는 생물종이고, 둘째, 산강수계에서 출 하

는 종으로 생태 요성을 가지는 생물종이며, 셋째, 활용

가능한 서식지 합도지수가 확보된 생물종을 고려하 다. 본

연구에서 선택된 생물분류군은 서성 형무척추동물인 꼬마

하루살이류(Baetis sp.), 정수식물인 갈 (Phragmites communis)와 세모고랭이(Scirpus triqueter), 침수 식물인 솔잎가래

(Potamogeton pectinatus), 어류인 종개(Cobitis lutheri), 떡납 갱이(Rhodeus notatus), 잉어(성체와 치어를 구분) (Cyprinus carpio), 포유류인 수달(Lutra lutra)이다. 선택된

생물종간 환경 요인과의 상호작용은 Fig. 4에 제시하 다. 다만 본 연구의 생물분류군에게 용가능한 화학 서식지

합도지수(Chemical Habitat Suitability Index)가 확보되지

않아서, 화학 요인(수질)은 반 하지 않았다.HABITAT 모델은 입력 자료로써 생물분류군별 요한 서

식지 요구조건에 기 한 서식지 합도지수를 사용하며, 본

연구에서 선택된 8개 생물종의 서식지 합도지수는 Table 2에 제시하 다. 환경 요인 제한조건은 최종 인 생물종의

합성을 결정하기 때문에, 격자당 환경 변수의 최솟값은 최

종 서식지 합성 지수로 선택되었다(van Wolfshaar et al., 2010) (Fig. 5).

Fig. 5. Schematic of the grid-based modelling, HABITAT. Information per grid cell of parameter (environmentalfactors) maps a and b are translated into suitability map using the parameter specific rules α and β (HabitatSuitability Index; HSI). The resulting suitability mapas and bs are combined within an overall suitability map.

Fig. 4. Relationship map of the ‘environmental state’ and’ecological state’ in case study Yeongsan river. It illustrateshow ‘water resource management’ directly and indirectly affects the ‘ecological state’.

Fig. 3. Cross-section of downstream of the Juksan weir in the Yeongsan river.



222

2.4 재 성 평가

Delft3D 모델은 2018년도 기 의 경계조건을 이용하여

기 모형을 구축하 으며, 승 보와 죽산보의 수 방류량

자료를 실측자료와 모의결과를 비교하면서 재 성을 평가하

다. 재 성 평가를 한 통계 지표는 Nash Sutcliffe efficiency (NSE), 편이(Bias), 평균 오차(MAE)가 사용되었다. NSE는 측의 숙련도를 평가하는 지표이고, Bias는 평균 방향

성을, MAE는 측의 정확도를 각각 나타내는 지표이다. NSE는 1에 가까울수록, Bias와 MAE는 0에 가까울수록 목

표치로 간주된다. 각 지표는 다음과 같다.

Parameter Time frame(# month in year) Value* Unit Reference

Mammal (Lutra lutra)water depth 1-12 [-2.5.0];[0,0];[0.5,1];[2.5,1];[10,0] m Kruuk et al. (1992)

vegetation cover 3-11 [0,0.5];[25,1];[50,1];[75,0.5];[100,0.5] % Kruuk et al. (1992)flood period 6-10 [0-1,1];[10-20,0.8];[20-40,0.4];[40-60,0.2] day Kruuk et al. (1992)

Fish (Cyprinus carpio)water depth 1-12 [0.1,0];[0.3,1];[0.6,1];[1.0,0.7];[1.8,0.3];[3,0] m Van Breukelen (1992)

flow velocity 1-12 [0,1];[0.1,1];[0.25,0.7];[0.6,0.4];[1.5,0] m/s Van Breukelen (1992)water temp.

(adult) 1-12 [8,0];[23,1];[28,1];[32,0.2];[40,0] ℃ Van Breukelen (1992)

water temp.(immature) 4-7 [12.5,0];[16,0.5];[17,1];[25,1];[26,0.5];[32.5,0] ℃ Van Breukelen (1992)

vegetation cover 3-11 [0,0.2];[25,0.7];[35,1];[55,1];[90,0] % Van Breukelen (1992)Fish (Rhodeus notatus)

water depth 1-12 0.25≤x≤2 m Haasnoot et al. (2007)

vegetation cover 3-11 [0-0.01,0];[0.01-0.05,0.075];[0.05-0.1,0.15];[0.1-0.3,0.3];[0.3-0.5,0.45];[0.5-0.7,0.6];[0.7-0.9,0.675];[0.9-1,0.75] % Haasnoot et al. (2007)

Fish (Cobitis lutheri)water depth 1-12 0.1≤x≤1.5 m Haasnoot et al. (2005)

vegetation cover 3-11 [0-0.05,0.2];[0.05-0.1,0.3];[0.1-0.2,0.4];[0.2-0.3,0.5];[0.3-0.4,0.6];[0.4-0.5,0.7];[0.5-0.6,0.8];[0.6-0.7,0.9];[0.7-1,1] % Haasnoot et al. (2005)

Benthic macroinvertebrate (Baetis sp.)water depth 1-12 [0,0];[0.1,0.9];[0.2,0.6];[0.3,0.3];[0.4,0.2];[0.5,0.1];[0.6,0.1];[0.7,0] m Kong and Kim (2017)

flow velocity 1-12 [0,0];[0.1,0.1];[0.2,0.1];[0.3,0.2];[0.4,0.3];[0.5,0.5];[0.6,0.8];[0.7,1.0];[0.8,1.0];[0.9,0.7];[1.0,0.3];[1.1,0] m/s Kong and Kim (2017)

Macrophyte (Scirpus triqueter)

water depth 1-12 [0,0];[0.25,0];[0.3,0.2];[0.5,0.4];[0.7,0.7];[1,1];[1.3,1];[1.5,0.5];[1.7,0.2];[2,0] m Duel and Specken (1994a)

Macrophyte (Potamogeton pectinatus)water depth 1-12 [<0.2,0];[0.2-0.6,1];[0.6-1,0.8];[1-1.5,0.5];[1.5-2,0.2];[>2,0] m Duel and Specken (1994b)

flow velocity 1-12 [<0.3,1];[0.3-0.4,0.7];[0.4-0.5,0.3];[>0.5,0] m/s Duel and Specken (1994b)water temp. 1-12 [10,0];[18,1];[25,1];[35,0] ℃ Duel and Specken (1994b)

Macrophyte (Phragmites communis)water depth 5-10 [0,0];[0.1,0];[0.5,1];[1.5,1];[2.1,0] m Dikker (1974)

flow velocity 5-8 ≤0.35 m/s Maas (1998)* This is a linear reclassification model where the coordinates are given between square brackets [X, Y]. X is the parameter value and Y

is the HSI value

Table 2. Habitat suitability index (HSI) for the mammal, fish, benthic macroinvertebrate and macrophyte



223

여기서, 는 i시간에 모의된 값, 는 i시간에 측된 값, 는 체 기간 동안 측된 평균값이다.

HABITAT 모델의 재 성 검토는 신호탐지이론(Signal Detection Theory)을 반 한 수신자조작특성곡선(Receiver Operating Characteristic curve)을 작성하여 단된다(Haasnoot and van de Wolfshaar, 2008). 신호탐지이론은 모델에 의한

측 결과와 장 조사를 통한 실측 결과를 4가지의 집합으

로 나타내며, 측의 정확성을 측정하는 수단이다. 4가지의

집합은 측과 실제에서 모두 존재하는 ‘참 정(True positive)’의 경우, 측과 실제가 불일치하는 ‘거짓부정(False negative)’와 ‘거짓 정(False positive)’의 경우, 측과 실제

에서 모두 미존재하는 ‘참부정(True negative)’의 경우로 구

성된다. 신호탐지이론을 반 한 측결과의 정확성은 정확분

류비율(Correct Classification Rate; CCR)을 이용하여 다음의

식으로 산출하 다.

×

여기서, Tp는 참 정, Tn은 참부정, Fp는 거짓 정, Fn은

거짓부정에 한 횟수를 각각 나타낸다. 이 방법은 낮은 출

빈도를 가지는 종이 장조사에서 확인되지 않는 경우, 정확분류비율에 향을 가능성이 있다. HABITAT 모델에

서 산출되는 서식지 합도 값(Habitat Suitability value; HSV)은 연속 변수임으로, 종의 유무를 결정하기 한 임계값의

설정이 필요하다. 서식지 합도 임계값의 정확도 측정은 수

신자조작특성곡선(Receiver Operating Characteristic curve)을

통해 이루어진다(van Oorschot et al., 2018; Zweig and Campbell, 1993). 이 방법은 서로 다른 임계값에 해 오경

보확률(false alarm rate)과 확률(hit rate)로 표기된다. 률은 출 의 측횟수를 출 의 실제 측수로 나 어 산

출하는 반면, 오경보확률은 미출 의 측횟수를 출 의 실

제 측수로 나 어 산출한다. 확률은 높고 오경보 확률

은 낮을 때 가장 이상 이며, 곡선이 왼쪽 상단 모서리에 가

까울수록 측이 잘되었음을 나타낸다. 수신자조작특성곡선

의 면 (Area Under the Curve; AUC)은 체 정확도에

한 척도로 면 이 1에 가까울수록 측이 잘 되었음을 의미

한다(Haasnoot and van de Wolfshaar, 2008). 수신자조작특

성곡선은 R package(Display and Analyze ROC Curves;

pROC)를 이용하여 작성하 다.HABITAT 모델에서 산출되는 서식지 합도 값(Habitat

Suitability value; HSV)은 0에서 1까지의 범 로 변환해서

지도에 표 되고, 상 생물분류군에게 합한 서식지일수록

1에 가까운 수치를 나타낸다. 이로 인해 생물분류군의 출

가능성을 보다 쉽게 악할 수 있다. 한 HABITAT는 환경

인자와 생물분류군과의 계가 인과 계에 근거하여 결과

를 도출하므로, 개선이 필요한 원인을 정량 으로 악하기

쉽다(Haasnoot and van de Wolfshaar, 2008).

2.5 시나리오 구성

산강은 2개의 보가 설치되어 있으며, 보 운 조건을 연

유지하는 것으로 가정하여 3가지의 시나리오를 설정하

다. 첫째, 리수 시나리오(승 보: 7.5 El.m / 죽산보: 3.5 El.m), 둘째, 양수제약 수 시나리오(승 보: 2.5 El.m / 죽산보: 1.5 El.m), 셋째, 최 수 시나리오(승 보: 2.5 El.m / 죽산보: -1.35 El.m)이다. 모든 시나리오에서 모델에 설치된 보의 운 조건(수

방류량)만 조정되었으며, 각 시나리오별 기상 유입 경

계조건은 동일하게 유지되었다(Fig. 6).

3. Results and Discussion

3.1 모델 재 성 평가

Delft3D-FLOW의 재 성 검토를 하여, 실측값은 보

표지 인 승 보와 죽산보의 일 평균 수 자료를 이용하

다. 일평균 수 에 한 실측값과 모의값 간의 편이(Bias)는

-0.01∼0.16 m, 평균 오차(MAE)는 0.06∼0.33 m, NSE는

0.69∼0.97, Pbias는 -2.08∼1.38%, IOA는 0.89∼0.99로 각

각 목표값에 근 하고 있었다(Fig. 7(a), (b)). 한 Moriasi et al. (2007)에 따른 정확도 평가에서도 ‘Satisfactory’∼ ‘Very good’의 등 에 해당하 다(Table 3). 수온에 한 재 성 검

토를 해 산강 승 보 죽산보 표지 에서의 환경부

수질측정망 수온자료를 이용하 다. 수온에 한 실측값과

모의값 간의 편이(Bias)는 -0.01∼0.16℃, 평균 오차

(MAE)는 0.06∼0.33℃, NSE는 0.69∼0.97, Pbias는 -2.08∼1.38%, IOA는 0.89∼0.99로 각각 나타났다(Fig. 7(c), (d)). 한, 수심이 비교 깊은 죽산보에서의 연직수온분포도 실

측값을 잘 재 하고 있는 것으로 나타났다(Fig. 8). 결과 으

Fig. 6. Comparison of modelled weir operating conditions as three scenarios in the Seungchon weir and Juksan weir.



224

로 산강에 구축된 Delft3D-FLOW 모델이 계 에 따른 기

상변화와 보 등 수리구조물 운 에 따른 수 수온 변화

를 잘 재 하고 있다고 단하 다. 이를 기반으로 HABITAT 모델에서 기 시나리오의 2018년도 시계열 유동장 정보

로 활용하 다.HABITAT 모델의 재 성을 평가하기 하여 8개 생물군

2018년도 장조사 결과가 확보된 꼬마하루살이류를 선

정하 다(ME/NIER, 2018; NIER, 2018). 장조사 지 은

13개소이며, 4월과 9월의 결과를 반 하 다. 꼬마하루살이

류의 정확분류비율(CCR)은 76.9%로 산출되었으며, 이는 본

모델이 꼬마하루살이류의 출 여부를 77%만큼 정확하게

측하 음을 의미하 다(HSV 임계값은 0.02이상, 꼬마하루살

이류의 출 기 은 4 inds/m2 이상). 한편, 수신자조작특성

곡선의 면 (AUC)은 0.834의 범 를 보 으며(Fig. 9), 이는 확률이 허 경보 확률보다 크다는 것을 나타내었다. 이를 통하여 HABITAT 모델을 통한 꼬마하루살이류의 측

재 성이 타당하다고 단하 다.

3.2 산강 생물서식지의 합성 평가

HABITAT 모델에서 모의된 8개 생물군의 서식지 합도

Fig. 7. Comparison of modelled and observed water levels and water temperatures in the (a, c) Seungchon weir and (b, d) Juksan weir.

2018-03-12 2018-07-30 2018-08-06 2018-09-17

Fig. 8. Comparison of modelled and observed water temperature by depth in the Juksan weir.

Statistic NSE Pbias(%)

Bias(El.m)

MAE(El.m) IOA

n 4 4 4 4 4minimum -2.71 -2.08 -0.01 0.16 0.61maximum 0.97 7.96 0.43 0.43 0.99

median 0.79 0.31 0.06 0.18 0.93

Table 3. Statistical summary of error index based on modelled water levels in references scenario at the representative sites



225

Fig. 9. Accuracy of the HABITAT model indicated with ROC plots. AUC values calculated from the benthic macroinvertebrate. The thin line in the diagonal denotes ‘hit rate’=‘false alarm rate’.

값은 각 격자에서 연속 변수로 산출되기 때문에, 생물군에게

합한 서식지의 기 은 서식지 합도 값이 연평균 0.5 이상

인 격자를 상으로 하 다(van Oorchot et al., 2018). 본 연

구에서 산출 상의 면 은 하도 제외지 일부를 포함하여

총 21.7 km2 다.2018년도 기 시나리오에서, 수달(Lutra lutra)은 체 면

의 74.0%로 가장 넓은 합 서식지 면 (연평균 HSV≥

0.5)을 가지고 있었다(Fig. 10). 수달의 합서식지 면 은

산강 상류구간( 주 역시 인근)과 하류구간(죽산보∼ 산강

하구)을 제외한 구간에서 고르게 분포하 다. 이는 산강

본류구간을 4 km 단 로 구분하여 수달 분포를 조사한 Ha (2015)의 연구결과와도 일치하 다(총 26개소 16개소 출

, 출 빈도: 66.7%). 어류와 수변식생의 합서식지는 수

달에 비하여 상 으로 게 나타났다. 어류분류군에서는

잉어(성체)(Cyprinus carpio)와 잉어(치어)의 합서식지가

체면 비 각각 5.2%와 3.9%로 나타났으며, 수변식생의

갈 (Phragmites communis)는 15.6%의 합서식지를 보 다

(Fig. 10). 어류의 생활사에서 수생식물은 서식 산란을

한 필수 인 요소이며(Kalff, 2002), 이러한 생물군간의 계

를 본 모델에 반 하 다(Fig. 4). 따라서 갈 를 포함한 세

모고랭이, 솔잎가래의 합서식지의 분포는 잉어 종

개, 떡납 갱이의 서식지 합도를 산출하는 매개변수로 고려

되었다. 한편, 서성 형무척추동물인 꼬마하루살이류(Baetis sp.)는 2.5%로 가장 좁은 합서식지를 보 으며(Fig. 10), 합서식지가 부분 산강 상류(우치∼극락교)에서 확인되

었다. 이는 산강 ⋅하류 구간의 서식환경(깊은 수심과

정수성)이 꼬마하루살이류의 서식에 불리하기 때문으로

단되었다. 일반 으로 꼬마하루살이류는 유수성의 서식환경

을 선호하고, 깊은 수심을 기피하는 특징을 가진다(Park et al., 2013). 산강 상류 구간에서 HABITAT를 이용하여 모

의한 꼬마하루살이류의 합서식지 분포와 ME/NIER (2018)에서 확인된 꼬마하루살이류(개똥하루살이: Baetis fuscatus)의 출 분포를 비교하 다(Fig. 11). 연간 생물군별 합서식지(HS≥0.5) 면 은 기 시나리

오와 비교하 을 때, 3가지 모의시나리오에서 뚜렷한 차이를

보 다(Fig. 10). 리 수 조건의 모의시나리오에서, 모든

생물군들은 기 시나리오에 비하여 0.4∼10.6%P의 범 로

연간 합서식지 면 이 감소하 다. 이는 본 연구에서 모의

된 생물군의 부분이 2 m 이상의 깊은 수심을 회피하는 특

성을 가지고 있기 때문이며, 이러한 특성은 보 운 에 따라

수심과 유속의 변화가 큰 산강 류 구간(극락교∼빛가람

교)에서 뚜렷하 다. 특정 구간에서 합한 서식지의 감소

는 종의 출 가능성을 여, 궁극 으로 해당 구간의 수생태

건강성을 악화시킬 수 있다(Huang and Mynnet, 2010). 한편 양

수제약 수 조건의 모의시나리오에서, 연간 합서식지 면

은 기 시나리오와 가장 유사한 것으로 나타났다(Fig. 10). 이는 보 수 가 계 으로 증감하 으나(Fig. 7), 동 기를

제외한 연간 수 가 양수제약 수 조건과 유사하 기 때문

으로 단되었다. 이러한 특징은 생물군에게 요구되는 계

별 서식조건을 잘 고려한다면, 환경( 를 들어, 수 )의 조

이 생물서식에 미치는 악 향을 최소화할 수 있음을 의미하

다(van Oorchot et al., 2018). 최 수 조건의 모의시나리

오에서, 연간 합서식지 면 은 기 시나리오 비 평균

Fig. 10. Graphic overview of ecological effects of level alteration regimes compared to the reference scenario. Colors represent deviation from the reference scenario. Values were calculated as average values over the one year.



226

6.5%P로 가장 크게 증가하 다. 표 으로 수생식물의

합서식지가 정 인 향을 받는 것으로 확인되었으며, 이 정수 식물인 갈 와 세모고랭이에서 합서식지가 가장

많이 증가하 다. 이는 정수 식물의 서식에 합한 수심(1∼1.5 m)의 면 이 증가하 기 때문이다.모의시나리오의 합서식지 변화는 시간 규모로 기 시

나리오와 비교하 을 때도 뚜렷한 차이를 보 다(Fig. 12). 기 시나리오 비 모의 시나리오의 값이 1 이상이면 기

시나리오보다 높은 합성을 의미한다. 3가지 모든 모의시나

리오 최 수 유지 조건이 부분의 생물군에게 정

인 향을 미치는 것으로 나타났다. 다만 이러한 특징은 수

온이 감소하는 동 기에는 유효하지 않았다. 8개 생물군

Fig. 11. Comparison of modelled results and field data of Baetis sp. (a) computational grids, (b) contour map of modelled results and (c) contour map of the field data in the upper region of Yeongsan river. The site’s name is from ME/NIER(2018). Areas with a value of 1.0 indicate the highest suitability in the (b) contour map of modelled results. The legend of field data indicate number of individuals per m2.

Fig. 12. Percentage of suitable habitat (HSV ≥ 0.5) for (a) Phragmites communis, (b) Scirpus triqueter, (c) Potamogeton pectinatus, (d) Baetis sp., (e) Cobitis lutheri, (f) Rhodeus notatus, (g) Cyprinus carpio (immature), (h) Cyprinus carpio (adult), (i) Lutra lutra as a fraction compared to the reference scenario. Values above one (dot line) indicate higher suitability than the reference scenario.



227

정수식물인 갈 와 세모고랭이, 서어류인 종개가 최

수 유지 조건에서 합서식지 면 이 가장 크게 증가하

으며, 집 강우가 발생한 7월과 9월에 일시 으로 합서식

지가 감소하 다. 이러한 특징은 HABITAT 모델이 물리

교란(수 유속)이 생물군에게 미치는 향을 잘 반 하

고 있음을 의미하 다. 잉어는 1 m 이하의 수심을 선호하며, 수온인 18∼22 ℃를 유지하는 5∼6월에 산란하는 것으로 알

려져 있다(Lee and No, 2006). 이러한 잉어(성어)의 특성을

고려하여, 산란기에 산강에서 최 수 조건을 유지하는

경우 기 시나리오(승 보: 2.7 EL.m, 죽산보: 1.5 EL.m)에

비하여 잉어 서식에 합한 3.8 km2의 면 을 추가로 확보할

수 있었다(기 : 2.3 km2, 최 수 : 6.1 km2). 이는 서식지의

개선을 해서는 생물군에게 요구되는 계 별 생태특성의

고려가 필수 임을 의미하 다.본 연구를 통하여, Delft3D 모델과 HABITAT 모델의 연계

운 이 특정 공간을 상으로 서식지 합도지수를 용함으

로써 생물서식에 합한 치를 찾을 수 있고, 이용가능한 서

식지를 평가할 수 있음을 확인하 다. 한 본 연구는 Delft3D와 HABITAT를 연계하여 국내 하천에서 처음으로 용되었

음에 의미가 있었으며, 모델의 용가능성을 확인하 다.

4. Conclusion

본 연구는 국내 하천을 상으로 Delft3D-HABITAT를 이

용하는 통합 연계 모델을 처음으로 구축 용하 으며, 보 운 조건에 따른 생물서식지 개선 방안을 도출하 음에

의의가 있다. Delft3D 모델의 재 성은 수 의 편이(Bias)와

Pbias, 평균 오차(MAE), 측의 숙련도(NSE), IOA의 지

표를 이용하여 평가하 으며, ‘Satisfactory’ 이상의 등 에

해당하 다. 이를 바탕으로 산강에 구축된 Delft3D-FLOW 모델이 계 에 따른 수 와 수온의 변화를 잘 재 하고 있다

고 단하 다. HABITAT 모델의 재 성 평가는 꼬마하루

살이류를 이용하 으며, 정확분류비율(CCR)과 수신자 조작

특성 곡선의 면 (AUC)이 각각 76.9%와 0.834로 나타났

다. 이는 HABITAT 모델이 꼬마하루살이류의 출 여부를 약 77%만큼 정확하게 측하며, 허 경보 확률 한 매우 낮음

을 의미하 다. 생물서식지의 합성을 평가한 결과, 산강

에서는 연간 ‘최 수 ’(승 보: 2.5 EL.m/죽산보: -1.35 EL.m)를 유지하는 경우, 2018년 기 시나리오 비 평균 6.5%P의

서식지 개선 효과가 측되었다. 본 연구의 결과를 통해 통

합 모델 체계가 수생태 건강성을 개선하는 종합 인 리 도

구로 활용될 수 있을 것으로 단된다. 다만, 본 연구에서 수

질요인과 같은 화학 서식지 합도지수(Chemical Habitat Suitability Index; C-HSI)를 고려하지 못한 은 한계로 남았

으며, 이는 향후 개선할 으로 남았다.

Acknowledgement

본 논문은 환경부의 재원으로 국립환경과학원의 지원을 받

아 수행하 습니다(NIER-2020-01-01-031).

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