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ISSN : 1229-3857(Print)
ISSN : 2288-131X(Online)
Korean Journal of Environment and Ecology Vol.38 No.2 pp.178-188
DOI : https://doi.org/10.13047/KJEE.2024.38.2.178

Assessing the Applicability of Hysteresis Indices for the Interpretation of Suspended Sediment Dynamics in a Forested Catchment1a

Ki-Dae Kim2, Su-Jin Jang3, Soo-Youn Nam4, Jae-Uk Lee5, Suk-Woo Kim6*
2Dept. Forestry and Environmental System, Kangwon National Univ., Chuncheon 24341, Gangwon-do, Korea (kkd@kangwon.ac.kr)
3Landslide Div., National Inst. of Forest Science, Seoul 02455, Korea (sujinj04@korea.kr)
4Livable Urban Forests Research Center, National Inst. of Forest Science, Seoul 02455, Korea (sysayks87@korea.kr)
5Dept. Forestry and Environmental System, Kangwon National Univ., Chuncheon 24341, Gangwon-do, Korea (rksk85234@kangwon.ac.kr)
6Div. of Forest Science, Kangwon National Univ., Chuncheon 24341, Gangwon-do, Korea (kimsw@kangwon.ac.kr)

a 이 연구는 환경부 “표토보전관리기술개발사업(2019002830002)” 및 산림청(한국임업진흥원)에서 지원하는 연구비(2021342B10-2323-CD01)에 의하여 수행되었음.




† co-first author


* 교신저자 Corresponding author: kimsw@kangwon.ac.kr
22/11/2023 29/01/2024 06/02/2024

Abstract


The dynamics of suspended sediment (SS) in forested catchments vary depending upon human or natural disturbances, including land use change, forestry activity, forest fires, and landslides. Understanding the dynamics of SS originating from the potential sources within a forested catchment is crucial for establishing an effective water quality management strategy. Therefore, to suggest a systematic method for interpreting SS dynamics, we evaluated the performance and applicability of ten methods for calculating the hysteresis index based on observed hydrological data and two calculation models (Lawler's method and Lloyd's method) with five sampling intervals (50th, 25th, 10th, 5th, and 1st percentiles). Our results showed that Lloyd's method, which used a sampling interval at the 1st percentile, had the largest number of analyzable runoff events and exhibited the best performance. The results of this study can contribute to quantifying the hysteresis in the relationship between discharge and SS and provide useful information for interpreting SS dynamics.


SUSPENDED SEDIMENT DYNAMICS , POTENTIAL SOURCE , SEDIMENT TRACING , HYSTERESIS INDEX , FORESTED CATCHMENT

산림유역의 부유토사 동태 해석을 위한 이력현상 지수의 적용성 평가1a

김기대2, 장수진3, 남수연4, 이재욱5, 김석우6*
2강원대학교 대학원 산림환경시스템학과 박사과정
3국립산림과학원 산사태연구과 박사연구원
4국립산림과학원 생활권도시숲연구센터 연구사
5강원대학교 대학원 산림환경시스템학과 박사과정
6강원대학교 산림과학부 부교수

초록


산림유역의 부유토사 동태는 토지이용 변화, 산림사업, 산불, 산사태 등의 인위적 또는 자연적 교란에 따라서 다변화될 수 있다. 이러한 측면에서 산림유역의 부유토사 동태를 이해하는 것은 효과적인 수질 관리 대책을 수립하는 데에 중요하다. 이 연구는 부유토사 동태를 해석하기 위한 체계적인 조사 방법을 제안하고자 관측된 유출량-탁도 자료를 토대로 2가지의 이력현상 지수 산정 방법(Lawler의 방법과 Lloyd의 방법)과 5가지 추출 간격(50, 25, 10, 5, 1 퍼센타일)을 고려한 10개 산정기법의 적용성과 성능을 평가하였다. 그 결과, 1 퍼센타일의 추출 간격을 활용한 Lloyd의 방법이 분석 가능한 유출 사상이 가장 많았으며, 성능 역시 가장 뛰어난 것으로 확인되었다. 이 연구의 결과는 이력현상 지수를 활용함으로써 유출량과 부유토사의 이력현상을 정량화할 수 있을 뿐만 아니라 부유토사 동태를 해석하는 데에 유용한 정보를 제공할 수 있음을 시사한다.


부유토사 동태 , 잠재적 발생원 , 토사 추적 , 이력현상 지수 , 산림유역

    서 론

    지표에 도달한 강우는 표면으로부터 토양입자를 분리시키고, 토양의 침투능을 초과하여 발생되는 지표유출수는 지표면에 세류(rill) 또는 구곡(gully)을 형성할 뿐만 아니라 분리된 토양입자(토사)를 계류로 운반한다(Ellison, 1945; Bryan, 2000; Lal, 2001). 특히, 운반된 토사는 하류로 다량 유입될 경우 탁수를 유발시켜 수질을 악화시킬 수 있기 때문에 물 환경 관리 측면에서 중요한 문제로 인식해야 할 필요가 있다. 하지만 탁수를 유발하는 주요 원인인 부유토사는 유입 및 유출경로와 그 특성을 파악하기 어려울 뿐만 아니라 발생량 또한 불규칙하여 관리가 어렵다(Kim et al., 2002). 따라서 산림유역에서 부유토사의 발생과 이동 과정을 규명하기 위해서는 부유토사 발생 메커니즘은 물론 부유토사의 이동과 강우 및 유출, 지형, 식생의 상호작용에 대한 충분한 이해가 선결되어야 한다.

    일반적으로 탁도와 부유토사 농도는 강우나 유출량의 증감에 따라서 민감하게 반응한다(McBean and Al-Nassri, 1988; Ma et al., 2012; Gellis, 2013). 이러한 반응은 유출량과 부유토사 농도의 시간적 변동, 즉 유출량과 부유토사 농도 첨두점의 시간 차이(lag time)에 따라서 다양한 형태와 방향으로 표현되며, 이를 이력현상(hysteresis)이라고 한다. 유출량과 부유토사 농도의 이력현상은 Leopold and Maddock(1953)에 의해서 최초로 보고되었으며, 이력현상의 형태와 방향은 선형(linear), 시계방향(clockwise), 반시계방향(anti-clockwise), 그리고 8자 모양(figure-8)으로 분류되고 있다(Williams, 1989). 이 중에서 계상퇴적지나 유로 인근 등의 부유토사 발생원과 유출구가 가까운 경우(e.g., storage within the channel system from perennial and ephemeral reaches)에는 부유토사의 최대 농도가 최대 유출량보다 빠르게 반응하기 때문에 시계방향 이력현상이 나타난다. 반대로 유출구와 부유토사 발생원의 거리가 멀거나 새로운 공급원에서 발생할 경우(e.g., bank erosion, mass movement, roads and trails, and surface erosion of slopes)에는 부유토사 최대 농도가 최대 유출량보다 느리게 반응하기 때문에 반시계방향 이력현상으로 나타난다(Gellis, 2013; Malutta et al., 2020). 이러한 이유에서 유출량과 부유토사 농도의 이력현상은 물 환경 변화에 따른 부유토사 동태를 해석하는 데에 널리 활용되고 있다(Aich et al., 2014; Yang et al., 2022). 특히, 산림유역에서 다변화된 토지이용 형태는 유수의 흐름, 부유토사의 발생, 이동 및 퇴적 과정에 걸쳐 다양한 변화를 야기하는데, 이러한 관점에서 이력현상의 해석은 부유토사 동태의 변화를 파악하는 데에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것으로 알려져 있다(Hughes et al., 2012; Alavez-Vargas et al., 2021;Valenet et al., 2021). 그러나 초기에 이력현상의 형태와 방향은 단순히 연구자의 주관적 판단에 따라 분류되었고(Evans and Davies, 1998), 이는 부유토사 이동 메커니즘을 객관적으로 해석하는 데에 한계점이 되었다. 이러한 부유토사 이력현상의 형태와 방향 결정에 대한 주관적 판단을 배제하고 정량적으로 평가하기 위한 방법이 제시되었으며(e.g., Langlois et al., 2005; Lawler et al., 2006; Aich et al., 2014; Lloyd et al., 2016a), 최근에는 지수(hysteresis index, HI)에 기반하여 이력현상의 방향을 결정할 수 있는 Lawler et al.(2006)과 Lloyd et al.(2016a)의 방법이 가장 보편적으로 활용되고 있다(Malutta et al., 2020).

    한편, 산림유역은 시공간적으로 매우 동적인 환경을 가지고 있음에도 불구하고 현재까지 국내에서 산림유역의 탁도 및 부유토사 농도를 관측한 연구(e.g., Kim and Chun, 1994; Chun et al., 1996; Ahn et al., 2003; Kim et al., 2015)는 탁도를 이용한 부유토사 농도 환산, 강우사상 및 산림 교란에 따른 부유토사량 변화 등과 같이 대부분 부유토사의 유출량에 대한 정량적 평가에 국한되어 있다. 물론 이러한 연구들은 토양침식 및 유출에 대한 근본적인 대책을 마련하기 위해서 선행되어야 하는 부분이지만, 우리나라 국토의 대부분이 산지인 점, 나아가 산지 개발이나 산불, 산사태 등의 교란 빈도와 강도가 증가(Lee et al., 2022)하고 있다는 점을 고려한다면 산림유역의 부유토사 이동 메커니즘, 그리고 이를 활용한 부유토사 동태 해석과 관련된 연구는 공간적 범위나 내용적 측면에서 폭넓게 진행되지 못한 것으로 사료된다. 국내에서도 유출량과 부유토사 농도의 이력현상 형태와 방향을 해석한 연구(e.g., Lee, 2003; Kim et al., 2004; Jun et al., 2007; Yun, 2014)가 일부 수행되었지만, 이력현상의 방향을 객관적으로 결정하기 위한 방법 및 적용성에 대한 검토는 이루어지지 않았다. 즉, 연구자의 주관적 판단에 따라서 분류된 단일 유출 사상의 이력현상 형태와 방향을 해석하는 기초적인 단계에 있고, 이는 결국 폭넓은 시공간적 범위에서 부유토사 이동과 강우 및 유출, 지형, 식생의 상호작용에 대한 객관적인 해석에 한계점이 될 수 있다.

    따라서 산림유역의 부유토사 이동 메커니즘을 규명하기 위해서는 이력현상의 형태와 방향을 객관적으로 해석하기 위한 다양한 방법의 검토가 선결되어야 하며, 이를 위해서는 기존에 제시되었던 HI 산정기법의 적용성부터 체계적으로 평가해야 한다. 이러한 배경을 바탕으로 이 연구는 산림유역의 부유토사 이동 메커니즘 및 동태 해석에 있어서 체계적인 조사 방법 정립을 위한 기초자료로 활용하고자 Lawler et al.(2006)과 Lloyd et al.(2016a)의 방법을 이용하여 HI를 산정하고, 국내 산림유역에서 관측된 유출량-탁도 자료를 활용하여 각 HI의 적용성을 평가하였다.

    연구방법

    1. 연구자료

    이 연구에서는 강원특별자치도 강릉시 왕산면 송현리 294 일대의 농경지를 포함한 산림유역 내의 계류(N37°34´01.60˝, E128°49´56.11˝; 유역면적 57.5㏊)에서 관측된 수위 및 탁도 모니터링 자료를 활용하였다(Figure 1 and Figure 2). 유출량은 관측지점에 설치된 6인치 파샬플룸(parshall flume; 폭 0.15m, 길이 1.50m, 높이 0.60m)과 수위계(WT-HR 2000, Intech Instruments Ltd., New Zealand)로부터 측정된 수위 값을 수위(ha)-유량(D) 관계식(D=0.381ha1.580)으로 환산하였다. 탁도의 경우 파샬플룸 인근에 설치된 탁도계(6920 V2-1, YSI, USA)를 이용하여 측정하였다. 일반적으로 관측된 탁도는 부유토사 농도로 환산하여 활용하지만, 이 연구에서는 탁도-부유토사 농도 관계식을 위한 충분한 시료를 채취하지 못하였다. 다만, 이 연구가 단일 산림유역에서 수행되었으며, 탁도와 부유토사 농도는 선형관계를 나타내기 때문에(Marttila and Klove, 2012; Kubota et al., 2016) 탁도를 부유토사 농도의 지표로 활용하였다(Shiraki et al., 2020). 이상의 수위 및 탁도의 모니터링은 2021년에 수행되었으며, 전술한 관측장비를 이용하여 1시간 간격으로 측정하였다. 이때, 유출량 부족 및 동결로 인한 1∼4월, 12월, 그리고 결측으로 인한 일부 기간의 수문자료는 분석에서 제외하였다.

    2. 분석방법

    1) 단위 유출 사상 분리

    유출량과 탁도의 이력현상을 곡선으로 나타내기 위해서는 단위 유출 사상을 분리해야 한다. 연구대상지에 따라서 유출 사상의 구분에 이용되는 매개변수는 다른데(Cao et al., 2021), 일부 선행연구(e.g., Lloyd et al., 2016b;Vale and Dymond, 2019;Wymoer et al., 2019)에서는 기관측된 강우 및 유출량의 임계기준을 활용하여 단위 유출 사상을 분리하였다. 그러나 이러한 방법은 비교적 수문자료의 관측 기간이 짧은 연구에서는 적용하기 어려울 뿐만 아니라 연속적으로 발생하는 복잡한 유출 사상을 분리하는 데에 연구자의 임의성을 배제할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 이 연구에서는 단위 유출 사상을 분리하기 위해서 소규모 산림유역(≤1㎢)에 적합한 Hewlett and Hibbert(1967)의 유출분리법을 이용하였다(Gomi et al., 2002). 관측된 유출고에 분리선(0.55L/s/㎢/h)을 적용하여 직접유출과 기저유출을 분리하였으며, 분리된 단위유량도(unit hydrograph)를 단위 유출 사상으로 정의하였다(Rodriguez-Blanco et al., 2023; Figure 3a).

    2) 이력현상 지수 분석

    Lawler et al.(2006)은 이력현상 곡선 중 유출량의 중앙값, 즉 50 퍼센타일(percentile)에서 상승곡선과 하강곡선의 탁도를 이용하여 HI를 산정하는 방법을 제시하였으며, 식 (1)과 식 (2)와 같다. 이때, 상승곡선의 탁도 값이 하강곡선의 탁도 값보다 큰 경우 시계방향 이력현상으로 정의되며, 식 (1)에 의해 산정할 수 있다. 반대로 상승곡선의 탁도 값이 하강곡선의 탁도 값보다 작은 경우에는 반시계방향 이력현상으로 정의되며, 식 (2)에 의해 산정할 수 있다.

    T R L > T F L ( C l o c k w i s e ) , H I m i d = ( T R L / T F L ) − 1
    (1)

    T R L < T F L ( A n t i − C l o c k w i s e ) , H I m i d = ( − 1 / ( T R L / T F L ) ) + 1
    (2)

    식에서, HImid는 유출량에 대한 50 퍼센타일의 HI, TRL은 유출량의 상승곡선 내 50 퍼센타일에서 탁도(NTU), TFL은 유출량의 하강곡선 내 50 퍼센타일에서 탁도(NTU)이다. 이때, 유출량에 대한 50 퍼센타일은 식 (3)에 의해 산정할 수 있다.

    Q m i d = k ( Q m a x / Q m i n ) + Q m a x
    (3)

    식에서, Qmid는 유출량의 중앙값(㎥/s), k는 유출량의 범위(이력현상 곡선의 폭)에서 중앙으로 0.5(무차원), Qmax는 단위 유출 사상 내 최대 유출량(㎥/s), Qmin은 단위 유출 사상이 시작될 때의 유출량(㎥/s)이다. 다만, Lawler의 방법은 단위 유출 사상에 있어 초기 기저유출 및 탁도의 영향을 배제할 수 없기 때문에 동일한 형태의 이력현상임에도 초기 탁도 값에 따라 HI가 달라진다(Lloyd et al., 2016a; Figure 4a).

    한편, 위 방법을 보완하기 위하여 Lloyd et al.(2016a)은 단위 유출 사상에 있어 초기 기저유출 및 탁도의 영향을 배제하고 유출량과 탁도를 정규화하는 방법을 제시하였으며, 다음의 식 (4)와 식 (5)와 같다.

    N o r m a l i z e d   Q i = ( Q i − Q m i n ) / ( Q m a x − Q m i n )
    (4)

    N o r m a l i z e d   T i = ( T i − T m i n ) / ( T m a x − T m i n )
    (5)

    식에서, Qi는 임의의 i 시점에서 유출량(㎥/s), Normalized Qi는 임의의 i 시점에서 정규화된 유출량(무차원, 0<Qi<1), Ti는 임의의 i 시점에서 탁도(NTU), Normalized Ti는 임의의 i 시점에서 정규화된 탁도(무차원, 0<Ti<1), Tmax는 최대 탁도(NTU), Tmin은 최소 탁도(NTU)이다. 이상의 식 (4)와 식 (5)에 따라서 정규화된 유출량과 탁도를 활용한 Lawler의 방법은 식 (6)과 식 (7)과 같이 표현된다.

    T R L _ n o r m > T F L _ n o r m ( C l o c k w i s e ) , H I L A = ( T R L _ n o r m / T F L _ n o r m ) − 1
    (6)

    T R L _ n o r m < T F L _ n o r m ( A n t i − C l o c k w i s e ) , H I L A = ( − 1 ( T R L _ n o r m / T F L _ n o r m ) ) + 1
    (7)

    식에서, HILA는 정규화된 유출량과 탁도 값을 이용한 Lawler의 HI, TRL_norm는 유출량의 상승곡선 내 임의의 i 퍼센타일에서 정규화된 탁도, TFL_norm는 유출량의 하강곡선 내 임의의 i 퍼센타일에서 정규화된 탁도이다.

    이외에도 Lloyd et al.(2016a)은 상승곡선과 하강곡선에서 정규화된 탁도의 차이를 이용하여 개선된 HI를 산정하는 방법을 제시하였으며, 식 (8)과 같다. 이때, 최종적으로 산정된 HI가 0보다 큰 경우 시계방향 이력현상으로 정의되며, 그 반대의 경우에는 반시계방향 이력현상으로 정의된다.

    H I L l o y d = T R L _ n o r m − T F L _ n o r m
    (8)

    식에서, HILloyd는 Lloyd의 개선된 HI이다. 한편, Lawler의 방법은 유출량에 대한 50 퍼센타일의 상승곡선과 하강곡선에서 탁도 값의 비를 활용하여 이력현상 방향을 결정할 수 있지만, 이력현상의 방향이 반전되는 8자 모양 및 다중(multiple) 모양과 같이 복잡한 형태의 이력현상에 있어서 정밀한 HI를 파악하기에는 다소 어려움이 있다(Lloyd et al., 2016a; Figure 3k-m). 따라서 복잡한 형태의 이력현상에서 정밀한 HI를 산정하기 위해서는 다양한 퍼센타일의 HI가 고려되어야 한다(Figure 4b). 이때, 산정하고자 하는 퍼센타일, 즉 이력현상 곡선 내 추출 간격(sampling intervals)에서 산정된 HI의 평균값을 단위 유출 사상의 HI로 활용한다(Figure 3n).

    이 연구에서는 정규화된 유출량과 탁도를 이용한 Lawler의 방법(HILA)과 Lloyd의 방법(HILloyd), 그리고 각 방법에 있어서 이력현상 곡선 내 추출 간격(50, 25, 10, 5, 1 퍼센타일)을 고려한 총 10개의 HI 산정기법(Table 1)에 의해 결정된 이력현상 방향의 정확도를 평가하였다.

    3) 성능(performance) 평가

    각 산정기법의 성능 평가에 앞서 검증데이터를 구축하였다. 이 연구에서 검증데이터로 활용된 이력현상 방향은 시각적 판단(Lloyd et al, 2016a;Zarnaghsh and Husic, 2021)을 통하여 결정하였다. 이력현상의 시작점, 변곡점과 종점의 위치를 고려하여 시계방향, 반시계방향, 8자형 시계방향, 8자형 반시계방향으로 분류하였으며, 최종적으로 시계방향, 반시계방향으로 재분류하여 검증데이터로 활용하였다. 이때, 이력현상의 방향을 판단할 때 연구자의 임의성을 최대한 배제하기 위해서 두 명의 연구자가 분류하였으며, 이력현상의 방향이 서로 다르다고 판단될 경우에는 연구자 간의 합의에 따라서 최종적으로 분류된 방향을 검증데이터로 활용하였다. 이후 각 산정기법의 성능을 평가하기 위해서 혼동행렬(confusion matrix)에 기반하여 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), F1 점수(F1-score)를 산정하였으며(Figure 5), 산정된 모든 지표는 1에 가까울수록 뛰어난 성능을 나타낸다(Lee, 2019).

    결과 및 고찰

    1. 이력현상 지수의 성능 및 적용성

    이 연구에서는 HI를 산정할 수 없는 복합형(complex) 이력현상 30개를 제외한 총 55개의 이력현상이 확인되었다. 이 중 시계방향과 반시계방향의 이력현상은 각각 41개, 14개로 확인되었으며, 단위 유출 사상에 대한 이력현상의 대표적인 예시는 Figure 6과 같다. 비록 관측된 탁도의 최솟값이 대부분 0에 근접하여 HI에 있어서 탁도의 하한값에 대한 영향은 확인할 수 없었으나, HILA는 HILloyd에 비하여 폭넓은 분포를 보였다(Figure 6). 즉, HILA는 추출 간격에 따라서 HI의 편차가 점차 커지는 경향을 보이는 반면, HILloyd는 이력현상의 형태와 추출 간격과 관계없이 일정한 분포를 보였다(Figure 6). 특히, 탁도의 변화폭이 크고 복잡한 형태를 나타내는 이력현상의 HI(e.g., Figure 6c)를 산정하기 위해서는 더 많은 추출 간격이 고려되어야 하는데, 이러한 측면에서 HILloyd는 HI 산정에 있어서 탁도의 변화에 대한 민감도를 최소화할 수 있다.

    각 산정기법에 의해 분석된 유출 사상의 수는 Table 1과 같다. 산정 방법에 따라서 약간의 차이는 있지만 분석된 유출 사상의 수는 추출 간격이 가장 넓은 50 퍼센타일에서 가장 적은 것으로 나타났으며, 10 퍼센타일 이하에서 더 많은 유출 사상이 분석되었다(Table 1). 이러한 차이는 이력현상의 형태에 따른 결과로써 유출량의 하강곡선이 해당 퍼센타일까지 도달하지 못하여 HI를 산정할 수 없기 때문이다. 산정 방법의 경우 10 퍼센타일 이하의 추출 간격에서는 HILA가 HILloyd에 비하여 분석된 유출 사상의 수가 적은 것으로 나타났는데(Table 1), 이는 HILA의 경우 정규화된 유출량의 상승곡선과 하강곡선에서 정규화된 탁도값의 비로써 분모 또는 분자에 0이 포함될 경우에는 산정할 수 없기 때문이다(Zuecco et al., 2015). 따라서 50 퍼센타일을 적용한 HILA보다 25 퍼센타일 이하의 추출 간격을 적용한 HILloyd가 분석 가능한 유출 사상의 수를 증가시킬 수 있다.

    혼동행렬에 기반하여 평가된 각 산정기법의 성능은 Table 2와 같다. HILA와 HILloyd 모두 추출 간격이 가장 넓은 50 퍼센타일에서 가장 낮은 성능을 보였다(Table 2). 이는 앞서와 같이 50 퍼센타일의 HI 산정에 포함되지 않았던 약 절반의 유출 사상이 위음성(FN in Figure 5)으로 분류되었기 때문이다. 따라서 추출 간격 50 퍼센타일과 25 퍼센타일을 제외할 경우에는 두 방법에 대한 성능은 모두 10 퍼센타일에서 현저히 증가하였다. 그러나 HILA는 5 퍼센타일 이후 추출 간격이 조밀할수록 정밀도를 제외한 모든 성능이 저하되었었던 반면, HILloyd에 대한 성능은 추출 간격이 조밀할수록 성능이 증가하였으며, 1 퍼센타일에서 가장 뛰어난 성능을 보였다(Table 2). 이상의 결과를 종합하면, 국내의 소규모 산림유역에서 이력현상의 방향을 결정하기 위한 최적의 HI 산정기법은 1 퍼센타일의 추출 간격을 활용한 HILloyd로 나타났다.

    2. 이력현상 지수의 활용

    이 연구는 산림유역의 부유토사 동태를 해석하기 위한 체계적인 조사 방법을 제안하고자 HI 산정기법의 적용성과 성능을 검토하였다. 비록 이 연구는 단일 산림유역에서의 제한적인 수문자료에 기반하였지만, HI 산정 방법의 특성과 적용성을 확인할 수 있었다. 특히, 이력현상의 방향 결정에 있어서 주관적 판단에 의존하였던 기존의 한계점을 극복하고자 객관적인 방법을 활용하여 HI를 산정하였고, 정량적 지표에 기반하여 각 산정기법의 성능과 적용성이 검토되었다는 점에서 의의가 있다고 사료된다. 전술한 바와 같이 현재까지 국내 산림유역의 부유토사 동태를 해석하기 위하여 이력현상을 활용한 연구(e.g., Lee, 2003; Kim et al., 2004; Jun et al., 2007; Yun, 2014)는 단일 유출 사상에 있어서 주관적 판단에 의해 이력현상의 형태와 방향을 결정하였다. 이에 비하여 국외에서는 단위 유출 사상뿐만 아니라 월, 연도, 계절 등의 시간적 변화(e.g., Chhetri et al., 2016; Yeshaneh et al., 2014; Vercruysse et al., 2020; Zhang et al., 2021; Zhu et al., 2023), 토지이용과 같은 공간적 변화(e.g., Cao et al., 2021;Haddadchi and Hicks, 2021;Zarnaghsh and Husic, 2021)에 따른 이력현상의 형태와 방향을 해석하기 위한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 더욱이 이러한 연구(e.g., Misset et al., 2019;Vale and Dymond, 2019; Cao et al., 2021;Haddadchi and Hicks, 2021;Zarnaghsh and Husic, 2021; Yang et al., 2022; Zhu et al., 2023)들은 단순히 이력현상의 형태와 방향을 해석하는데 그치지 않고, HI와 강우, 유출, 지형 및 식생의 연관성을 검토하여 구체적인 부유토사 이동 메커니즘을 규명하였다. 이러한 측면에서 이 연구의 결과는 국내 산림유역의 부유토사 동태를 해석하기 위한 체계적인 조사 방법 정립에 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 이를 토대로 다양한 시공간적 범위에 걸쳐 부유토사 이동 메커니즘을 이해하기 위한 후속 연구가 실시되어야 할 것이다.

    한편, 이력현상의 방향을 검토한 일부 선행연구(e.g., Kim et al., 2004; Lloyd et al., 2016b; Wymore et al., 2019; Yang et al., 2022)에서는 연구대상지의 규모와 관계없이 관측 간격을 5~15분으로 설정하여 정밀한 수문자료를 구축•활용하였다. 그러나 본 연구대상지와 같은 소규모 산림유역은 유로연장이 짧고 경사가 급하기 때문에 수문자료의 관측 간격에 따라서 급격하게 변화하는 유출 반응이 관측되지 못하는 경우도 있다(Madrid and Zayas, 2007; Tamai et al., 2013; Blaen et al., 2016). 실제로 국내 산림유역에서 수행되었던 일부 선행연구(e.g., Jun et al., 2007; Yun, 2014)에서는 1시간 이상의 간격으로 관측된 수문자료를 활용하여 이력현상의 형태와 방향을 검토한 바 있다. 이와 유사하게 비교적 시간해상도가 낮은 수문자료를 활용한 이 연구에서는 이력현상의 형태가 단순화될 수 있으며, 이는 HI 산정 시 정밀도 저하의 원인이 될 수 있다(e.g., Sakai et al., 2000). 따라서 소규모 산림유역에서 보다 정밀한 HI를 산정하기 위해서는 지속적인 모니터링을 통하여 수문자료의 적절한 관측 간격에 대한 검토가 이루어져야 할 것이다.

    Figure

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    (a) Location and land use of the study catchment, and (b) overview of the gauging station.

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    (a) Precipitation, (b) discharge, and (c) turbidity in the study catchment observed in 2021. The shaded areas indicate the period excluded due to missing data.

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    Conceptual illustration of calculation procedure for the hysteresis index (HI) on the discharge (Q)-turbidity (T) hysteresis in this study. (a) Hydrograph separation based on Hewlett and Hibbert(1967) and shaded area indicates an independent event. (b-m) Six discharge-turbidity hysteresis patterns: (b, h) linear, (c, i) clockwise, (d, j) anti-clockwise, (e, k) figure-8 clockwise, (f, l) figure-8 anti-clockwise, (g, m) complex. (n) Examples of sampling intervals for calculating the HI on the normalized Q and T.

    KJEE-38-2-178_F4.gif

    Differences in two HI by initial T and calculation methods. (a) HI calculated from the mid-point of Q based on raw data and Lawler’s methods. (b) HI calculated from the normalized Q and T based on Lawler’s and Lloyd’s methods.

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    Concept of confusion matrix for calculating model performance.

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    Examples of the hysteresis pattern and HI analyzed from the observation data in this study. (a) and (c) were categorized as clockwise, (b) as anti-clockwise, and (d) as figure-8 clockwise. Hysteresis patterns (ⅰ) and (ⅲ) were plotted using raw and normalized data, respectively. The distribution of the HI in each sampling percentile was calculated using (ⅱ) Lawler’s and (ⅳ) Lloyd’s methods based on normalized data.

    Table

    Number and percentage of independent events determined by two hysteresis index (HI) calculation methods with different sampling intervals

    Comparison of model performance for determining hysteresis pattern directions by two HI calculation methods with different sampling intervals

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