Introduction
Materials and Methods
연구 대상 유역
APEX 모델 및 입력자료 구축
기후변화 시나리오
토양유실 분석 및 평가
Results and Discussion
APEX 모델 검증
경사도별 토양유실량 분석 결과
미래 기간별 토양유실량 분석 결과
Conclusions
Introduction
간척지 사업은 공유수면 또는 간석지를 매립하여 국토 면적을 확장하는 국가 기반 조성 사업으로, 우리나라에서는 1960년대 이후 식량 자급률 향상을 위한 경지 면적 확보를 목적으로 지속적으로 추진되어 왔다 (Choi, 2014; Cho et al., 2023). 대규모로 조성된 간척지는 경지의 집단화 및 농업 생산 기반 정비에 유리하여 농업 생산성 증대에 기여해 왔으며, 향후 기후변화와 인구 증가에 대응한 안정적 식량 공급을 위한 전략적 농업 자원으로 평가된다.
최근 쌀 공급 과잉과 농업 구조 변화에 대응하여 간척지의 작부 체계가 점차 다변화되고 있으며, 밭작물 재배 비중이 확대되는 경향을 보이고 있다 (Bae et al., 2016). 특히 새만금·시화·영산강 등 대규모 간척지에서는 기존의 벼 중심 단작 체계에서 벗어나 보리, 사료작물, 원예작물 등 다양한 밭작물로 전환이 이루어지고 있다 (Bae et al., 2015). 이는 간척농지의 이용 효율성을 제고하고 밭작물 자급 기반을 강화하려는 정책적 방향과 맞물린 구조적 변화로 해석된다 (MAFRA, 2016).
그러나 간척지는 높은 지하수위와 불량한 수직 배수 특성으로 인해 토양의 통기성과 투수성이 제한되는 구조적 제약을 지닌다 (Jung and Yoo, 2007; Lee et al., 2025). 이러한 물리적 특성은 집중 강우 시 토양 침투를 제한하여 표면유출 발생을 증가시키고, 결과적으로 집중류 형성을 촉진함으로써 세류 침식을 강화하여 토양유실 위험을 높인다(Kang et al., 2018). 토양유실은 비옥한 표토층의 손실을 초래할 뿐만 아니라, 유실 토사가 담수호 및 농업용 수로 등에 퇴적되어 수리구조물의 기능을 저하시킬 뿐 아니라 하류 수질 악화를 유발하는 요인으로 작용한다 (Lee et al., 2006). 또한, 염분의 지속적인 집적은 토양 입단 구조를 약화시켜 작물 생육을 저해하고 배수 기능을 더욱 악화시키는 원인이 된다 (Sohn et al., 2010). 특히 기후변화에 따른 강우 양상의 변동성 증가와 집중호우의 빈발은 간척지의 배수 취약성을 심화시켜 염·습해 및 토양유실 발생 위험을 더욱 증대시키고 있다 (Park et al., 2014; Lee et al., 2014).
간척지의 토양 특성과 수문학적 조건을 고찰한 연구는 지속적으로 수행되어 왔다. Jung and Yoo (2007)는 국내 주요 간척지를 대상으로 토양의 물리적 특성, 배수 조건 및 염분 분포를 분석하여 간척지의 유실 및 염해 가능성을 경작 안정성 측면에서 평가하였다. Lim et al. (2020)은 남해안 간척지를 중심으로 토지 이용 변화, 토양 염도 분포, 침식 가능성 등을 분석하여 간척농지의 환경적 취약성을 제시하였다. 간척지에서의 토양유실 특성을 파악하고 피해를 예방하기 위해서는 유실량에 대한 정량적 평가가 필수적이며, 이를 위해 다양한 토양유실 모형이 활용되어 왔다. 1990년대 이후 국내외에서는 Universal Soil Loss Equation (USLE) 기반의 경험식을 활용하여 토양유실을 모의하는 연구가 활발히 수행되었다 (Renard et al., 1997; Kim et al., 2005; Mavis et al., 2024). Lim et al. (2005)은 USLE 입력자료를 활용한 Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) 모델을 적용하여 토양유실을 모의하였으며, Williams et al. (2016)은 푸에르토리코 동남부 해안지역 농경지를 대상으로 APEX 모델을 활용하여 토양유실을 평가하였다. 또한 Mapes and Pricope (2020)는 미국 대서양 연안의 저경사 유역에 SWAT 모델을 적용하여 강우에 따른 유출 및 토양 침식량을 분석하고, 저지대 및 평탄 경작지에서의 적용 가능성을 제시하였다. 그러나 국내 간척지를 대상으로 기후변화 시나리오를 반영한 정량적 토양유실 평가 연구는 여전히 제한적이다. 특히 밭작물 재배 조건에서 경사도에 따른 계절별 유실 특성과 시나리오 간 변동성을 종합적으로 분석한 연구는 부족한 실정이다.
본 연구의 목적은 사회·경제적 구조 변화를 반영한 SSP 기후변화 시나리오와 Agricultural Policy/Environmental eXtender (APEX) 모델을 결합하여, 간척지 밭작물 재배 조건에서 경사도에 따른 토양유실량 변화를 정량적으로 평가하는 데 있다. 이를 위해 저배출 시나리오 (SSP1-2.6)와 고배출 시나리오 (SSP5-8.5)를 적용하였으며, 기상자료, 토양수분 관측자료, 작부 유형 등 밭작물 재배 환경 특성을 반영한 입력자료를 구축하여 모의를 수행하였다. 분석 결과를 바탕으로 기후변화에 대응한 농지 관리 전략 및 배수 인프라 개선을 위한 과학적 근거를 제시하고자 한다.
Materials and Methods
연구 대상 유역
본 연구의 대상 지역인 새만금 지구는 전라북도 군산·김제·부안 일대에 위치한 국내 최대 규모의 간척지로, 기후변화와 토지이용 변화에 따른 토양유실 특성을 평가하기에 적합한 지역이다 (Fig. 1). 본 연구에서는 간척농지의 토양유실량을 정량적으로 평가하기 위하여 새만금 지구 내에 시험포장을 조성하고 토양 및 수문 모니터링을 수행하였다.
시험구는 경사 조건에 따라 평지 (0°), 3°, 5°로 구분하였으며, 각 시험구에 시험 재배 작물인 논콩을 파종하여 실험을 실시하였다 (Fig. 2). 각 시험구는 폭 40 m, 길이 45 - 50 m 규모로 조성되었다. 3° 및 5° 경사 시험구의 경우, 경사에 따른 공간적 수문 변동성을 고려하여 상단, 중단, 하단의 세 지점에서 토양수분을 모니터링하였다. 토양수분 센서는 각 지점의 지표하 20 cm 및 40 cm 깊이에 설치하였으며, 수집된 자료는 중앙 데이터로거를 통해 1시간 간격으로 저장되었다. 관측 기간은 2024년 6월부터 2025년 4월까지이다.
수집된 토양수분 자료는 APEX 모델의 수분 모의값과 비교하여 모델의 재현성을 검토하는 데 활용하였다. 일반적으로 토양유실의 현장 관측은 적용 공간 및 시간 규모에 따른 제약과 관측 불확실성이 존재하는 것으로 보고되어 있다(Christine et al., 2019). 이에 본 연구에서는 침식 모의에 앞서 수문수지 재현성을 우선적으로 확보하고자 시험구에서 관측된 토양수분 자료를 활용하여 모델을 보정·검증하였다. 또한 경사 조건별로 모의값과 관측값의 적합성을 비교·평가함으로써, 경사 변화에 따른 수문 과정 재현성을 정량적으로 분석하였다.
APEX 모델 및 입력자료 구축
본 연구에서는 간척농지의 토양유실을 정량적으로 평가하기 위하여 APEX (Agricultural Policy/Environmental eXtender) 모델을 적용하였다. APEX는 1980년대 초 토양 침식이 농업 생산성에 미치는 영향을 평가하기 위해 개발된 Environmental Policy Integrated Climate (EPIC) 모델 (Williams et al., 1984)을 기반으로, USDA와 Texas A&M AgriLife Research에서 농업 활동이 토양 및 수환경에 미치는 영향을 분석하기 위해 확장·개발된 모형이다 (Mudgal et al., 2012; Williams et al., 2015; Bhandari et al., 2017).
APEX는 EPIC의 기능을 농장 단위 및 소규모 유역 규모로 확장한 모델로, 복잡한 지형 및 수로 체계에서 물, 퇴적물, 양분 및 농약의 이동 과정을 통합적으로 모의할 수 있다. 특히 경사지 농지, 관개 조건, 토지 이용 및 토양 특성 등 다양한 물리적·환경적 요인을 반영하여 토양 침식과 염류 이동과 같은 농업 환경 스트레스를 효과적으로 평가할 수 있는 장점을 지닌다 (Goehring, 2019; Luo and Wang, 2019).
모델 구동을 위해서는 배수 면적, 유역 출구까지의 수로 길이, 토양 및 작물 특성, 기상자료 등의 입력자료가 요구된다. 모의 결과로는 작물 수확량, 유출량, 토양유실량, 그리고 퇴적물에 동반되는 질소·인·탄소 이동량 등 다양한 수문·물질 순환 지표를 산출할 수 있다.
APEX 모델의 입력자료는 기후 자료, 토양 및 지형 자료, 재배관리 자료로 구분된다 (Fig. 3). 기후 자료는 일사량, 최고·최저기온, 강수량, 상대습도, 평균풍속으로 구성되며, 본 연구에서는 종관기상관측자료와 방재기상관측자료를 활용하여 2000년부터 2024년까지 25년간의 일 단위 기상자료를 구축하였다. 토양 자료는 수리전도도와 층위별 토성 정보를 포함하며, 토양통명, 토양 알베도, 수문학적 토양군, 유효 토심 등 총 12개 이상의 토양 물리·수문 인자를 구성하여 입력하였다. 지형 자료는 유역 면적, 경사도, 경사장과 같은 기본 지형 인자를 포함하며, 수로 길이, 평균 밭 경사, 평균 밭 경사장, 밭 관련 매닝계수 등 토지 특성을 반영한 인자를 구축하였다. 재배관리 자료는 관개량 및 관개 방법을 포함하며, 재배작물, 농작업 일정, 비료 투입량 등을 산정하여 적용하였다. 재배 일정은 농촌진흥청의 농작업 일정 자료를 기반으로 설정하였으며, 비료 사용량은 경사 조건별 단위면적당 투입량을 반영하였다.
기후변화 시나리오
기후변화 시나리오는 CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 6)에서 제공하는 SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 기반 GCM (General Circulation Model) 자료를 활용하였다. IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 제6차 평가보고서에서는 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5를 표준 배출 시나리오로 제시하고 있다 (IPCC, 2021). 본 연구에서는 미래 배출경로의 불확실성 범위를 대표할 수 있도록 저배출 시나리오 (SSP1-2.6)와 고배출 시나리오 (SSP5-8.5)를 선정하여 분석을 수행하였다. SSP 시나리오는 인구 증가율, 경제 성장, 교육 수준, 도시화 속도, 기술 발전 등 사회경제적 발전 경로를 통합적으로 반영하여 미래 온실가스 배출 수준과 감축 가능성, 기후변화 적응 역량을 함께 고려하는 체계이다 (IPCC, 2021).
본 연구에서는 Table 1에 제시된 CMIP6 기반 18개 GCM의 SSP1-2.6 및 SSP5-8.5 자료를 활용하여 2040년부터 2100년까지의 미래 기후자료를 구축하였다. 분석에는 강수량, 최고·최저기온, 풍속, 상대습도, 일사량 등 6개 기상변수를 적용하였으며, 이를 기반으로 미래 기간의 토양유실량 변화를 평가하였다.
Table 1.
List of the 18 CMIP6 GCMs used in this study, with reporting institutions, countries, and references.
| GCMs | Modeling Center/Nation | Reference |
| ACCESS-CM2 |
Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation, Australian Research Council Centre of Excellence for Climate System Science (Australia) | Dix et al. (2019) |
| ACCESS-ESM1-5 |
Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (Australia) | Ziehn et al. (2019) |
| CanESM5 | Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (Canada) | Swart et al. (2019) |
| CNRM-CM6-1 | Centre National de Recherches Météorologiques (France) | Voldoire (2019) |
| CNRM-ESM2-1 | Seferian (2019) | |
| EC-Earth3 | EC-Earth Consortium | EC-Earth Consortium (2019) |
| GFDL-ESM4 | Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (USA) | John et al. (2018) |
| INM-CM4-8 | Institute for Numerical Mathematics (Russia) | Volodin et al. (2019a) |
| INM-CM5-0 | Volodin et al. (2019b) | |
| IPSL-CM6A-LR | Institute Pierre–Simon Laplace (France) | Boucher et al. (2019) |
| KACE-1-0-G |
National Institute of Meteorological Sciences/Korea Meteorological Administration (Korea) | Byun et al. (2019) |
| MIROC6 |
Japan Agency for Marine–Earth Science and Technology / Atmosphere and Ocean Research Institute / National Institute for Environmental Studies / RIKEN Center for Computational Science (Japan) | Tatebe et al. (2019) |
| MIROC-ES2L | Hajima et al. (2020) | |
| MPI-ESM1-2-HR | Max Planck Institute for Meteorology (Germany) | Schupfner et al. (2019) |
| MPI-ESM1-2-LR | Wieners et al. (2019) | |
| MRI-ESM2-0 | Meteorological Research Institute (Japan) | Yukimoto et al. (2019) |
| NorESM2-LM |
NorESM Climate Modeling Consortium consisting of CICERO (Norway) | Graff and Schulz (2019) |
| UKESM1-0-LL | Met Office Hadley Centre (UK) | Good et al. (2019) |
토양유실 분석 및 평가
토양유실량 평가의 기초자료로 활용하기 위해, 시범지구에 설치된 토양수분계를 통해 관측된 토양수분 계측값과 APEX 모델에서 산출된 토양수분 모의값을 비교·분석하였다. 모델의 적용성 평가는 결정계수 (coefficient of determination, R2)를 이용하여 정량적으로 검토하였다.
APEX 모델의 토양유실 산정은 Universal Soil Loss Equation (USLE)을 기반으로 한다. USLE는 연평균 토양유실량을 추정하기 위해 개발된 경험식으로, 그 산정식은 다음 Eq. 1과 같다.
여기서, A는 연평균 토양유실량 (ton ha-1 year-1), R은 강우인자 (rainfall), K는 토양 침식성 인자 (soil erodibility), LS는 경사인자 (slope length and steepness), C는 식생피복인자 (cover management), P는 보전관리인자 (conservation practice)로, 토양유실에 영향을 미치는 5가지 주요 인자로 구성된다 (Wischmeier et al., 1978).
APEX 모델은 토양유실 모의를 위해 USLE, RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation), AOF (Onstad-Foster model) 등 총 7가지 침식 산정 공식을 포함하고 있다. 본 연구에서는 미래 기후변화 시나리오를 적용하여 연평균 토양유실량을 평가하고자 하였으며, 장기 평균 규모의 침식량 산정에 적합한 USLE 공식을 적용하였다. USLE는 계절적 경작 활동과 연간 기후 조건을 반영하여 평균 침식량을 산정하는 경험식으로, 장기적 기후변화 영향 평가에 적합한 것으로 판단하였다. 이에 따라 본 연구에서는 USLE 기반 산정식을 활용하여 시나리오별 토양유실량을 분석하였다.
기후변화 시나리오에 따른 토양유실량 변화를 평가하기 위하여 SSP1-2.6 및 SSP5-8.5 시나리오를 적용하였다. 분석 기간은 근미래 (2041 - 2070년)와 먼미래 (2071 - 2100년)로 구분하였으며, 각 시나리오별 GCM 기반 기상자료를 APEX 모델의 입력자료로 구축하여 모의를 수행하였다. 토양유실량은 경사 조건 (0°, 3°, 5°)별로 산정하였으며, 시나리오 및 기간에 따른 변화 특성을 정량적으로 비교·분석하였다.
Results and Discussion
APEX 모델 검증
시험지구의 토양수분을 모의한 결과 (Fig. 4), 결정계수 (R2)는 평지에서 0.53, 3° 경사에서 0.60, 5° 경사에서 0.67로 나타났으며, 경사도가 증가할수록 상대적으로 높은 값을 보였다. 이는 동일 기간 동안 관측된 토양수분 계측값과 APEX 모델에서 산출된 토양수분 모의값을 회귀분석을 통해 비교한 결과이다.
일반적으로 APEX 모델 시뮬레이션에서 결정계수 값이 0.5를 초과할 경우 모의 결과의 신뢰성이 확보된 것으로 평가된다 (Francesconi et al., 2014). 이에 따라 본 연구에서 적용한 모델은 대상 지역의 수문 조건을 적절히 재현하는 것으로 판단되며, 토양유실 모의를 수행하기 위한 기초 재현성은 확보된 것으로 평가된다.
경사도별 토양유실량 분석 결과
경사도에 따른 토양유실량 변화를 분석하기 위해 2041년부터 2100년까지 60년간 APEX 모형을 활용한 시뮬레이션을 수행하였으며, 기후변화 시나리오 및 경사 조건에 따른 월간 누적 토양유실량의 모의 결과를 Fig. 5에 제시하였다.
모의 결과, SSP1-2.6과 SSP5-8.5 두 시나리오 모두에서 토양유실은 6월부터 9월 사이에 집중되는 것으로 나타났으며, 특히 7월과 8월에 가장 높은 값을 보였다. 반면, 10월부터 다음 해 3월까지는 유실량이 거의 0에 가까운 수준으로 모의되어 뚜렷한 계절적 차이를 나타냈다. 이는 여름철 강우의 집중이 토양침식을 유발하는 주요 요인으로 작용했기 때문으로 판단된다.
시나리오별 비교 결과, SSP5-8.5는 모든 경사 조건에서 SSP1-2.6보다 높은 토양유실량을 보이는 경향을 나타냈다. 5° 경사 조건에서 SSP5-8.5의 7월과 8월 토양유실량은 각각 4.01, 4.11 ton ha-1로 모의되었으며, 이는 SSP1-2.6의 3.47, 2.99 ton ha-1 대비 각각 15.6%와 37.7% 높은 수준이다. 이러한 차이는 강우 강도 및 강우 집중도의 증가가 토양유실을 촉진했을 가능성을 시사하며, 고배출 시나리오 조건에서 간척지의 침식 위험이 더욱 확대될 수 있음을 보여준다.
경사도에 따른 영향을 분석한 결과, 동일한 기후 시나리오 하에서도 경사도가 증가할수록 토양유실량이 급격히 증가하는 경향이 나타났다. SSP1-2.6의 7월 토양유실량은 평지에서 0.10 ton ha-1, 3° 경사에서 1.80 ton ha-1, 5° 경사에서 3.47 ton ha-1로 산정되었으며, SSP5-8.5에서도 각각 0.11, 2.02, 4.01 ton ha-1로 모의되었다. 특히 평지 대비 5° 경사에서는 SSP1-2.6에서 약 33.6배, SSP5-8.5에서 약 35.4배 높은 유실량이 발생하는 것으로 나타나, 경사 조건이 토양유실에 미치는 영향이 매우 큰 것으로 확인되었다. 이는 경사도가 증가함에 따라 강우 시 지표면 유속이 증가하고 침식 에너지가 증대되기 때문으로 해석된다. 또한 3° 경사에서도 평지 대비 약 17 - 18배 높은 유실량을 보여, 간척지와 같은 저경사 지형에서도 미세한 경사 차이가 토양유실에 상당한 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
미래 기간별 토양유실량 분석 결과
미래 기후 시나리오(SSP1-2.6, SSP5-8.5)를 바탕으로 근미래(2041-2070년)와 먼미래(2071 - 2100년) 기간에 대한 토양유실량을 비교한 결과, 대부분의 시나리오 및 경사조건에서 먼미래의 유실량이 더 크게 나타나 전반적인 증가 추세가 확인되었다 (Figs. 6 and 7). 특히, SSP5-8.5 시나리오의 경우, 대부분의 경사 조건과 월에서 근미래 대비 먼미래의 유실량이 상승하였으며, 5도 경사조건에서 8월의 유실량은 1.51 ton ha-1 year-1에서 2.59 ton ha-1 year-1로 약 71.5% 증가하여, 강우 강도의 증가와 가파른 경사 조건이 토양유실을 심화시키는 주요 요인으로 판단된다 (Table 3). 반면, 일부 시기와 조건에서는 근미래가 먼미래보다 더 높은 유실량을 보이기도 하였다. SSP1-2.6 시나리오 하의 평지 조건에서 9월 유실량은 근미래 0.025 ton ha-1 year-1, 먼미래 0.020 ton ha-1 year-1로 소폭 감소하였으며, 이는 특정 시기의 강우 집중도, 우기 도달 시점의 변화, 토양 수분 포화도 차이 등에 따른 자연적 변동성의 영향으로 판단된다 (Table 2). 대부분의 조건에서 먼미래의 토양유실 위험이 증가하는 경향이 확인되었으나, 모든 조건에서의 일관된 증가를 나타나지는 않았다. 이는 향후 기후 영향 예측 시, 시기별, 조건별 불확실성을 고려해야 하며, 장기적인 토지 보전 대책 수립 시 계절적 대응 전략이 필요한 것으로 판단된다.
Table 2.
Simulated monthly soil loss under varying slope gradients and future time periods based on the SSP1–2.6 climate scenario.
Table 3.
Simulated monthly soil loss under varying slope gradients and future time periods based on the SSP5–8.5 climate scenario.
Conclusions
본 연구에서는 수문·침식·양분 통합 모형인 APEX 모델을 활용하여 기후변화 시나리오에 따른 간척지의 경사도별 토양유실 특성을 분석하였다. 토양수분 관측값과 모델 산출값을 비교하여 모델의 적용성을 검증하였으며, 이를 기반으로 경사 조건과 기후변화 시나리오에 따른 토양유실량을 정량적으로 평가하였다.
분석 결과, 경사도가 증가할수록 토양유실량이 증가하는 경향을 보였으며, 유실은 여름철 강우 집중 기간인 7 - 8월에 집중되는 특성이 나타났다. 또한 SSP5-8.5를 포함한 대부분의 조건에서 먼미래 (2071 - 2100년)의 토양유실량이 근미래 (2041 - 2070년)보다 크게 증가하는 것으로 분석되어, 장기적인 기후변화 심화가 간척지 토양유실을 가중시킬 가능성을 시사하였다.
다만 일부 기간과 조건에서는 근미래의 유실량이 더 높게 나타나는 경우도 확인되었으며, 이는 기후변화 시나리오의 불확실성과 강우 변동성, 지역적 수문 특성이 복합적으로 작용한 결과로 해석된다. 따라서 미래 토양유실 예측 결과를 활용할 때에는 시나리오 불확실성과 지역적 특성을 함께 고려할 필요가 있다.
이러한 결과는 기후변화가 심화될수록 간척농지의 토양유실 위험이 증가할 가능성을 보여주며, 장기적으로 농업 생산성 저하와 농지 관리 안정성 약화로 이어질 수 있음을 시사한다. 본 연구는 기후변화 대응형 간척지 관리 전략 및 배수 인프라 개선을 위한 기초자료를 제공하며, 향후 간척지에서의 안정적 작물 재배와 토양 관리 방안 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
