Dyna-clue를 이용한 기후 및 토지이용변화를 고려한 미래 홍수유출 분석 방법

초록

본 연구는 도시성장 시나리오와 CLUE-s 모형을 이용해 한반도의 시공간적인 미래 토지이용 변화를 예측하였다. 이를 위한 CLUE-s 모형의 입력 자료로 2008년 환경부 토지이용도와 국가수자원관리종합시스템(WAMIS)에서 1980년부터 2011년까지 5년 간격의 토지이용 통계 자료를 구축하였다. 토지이용 항목은 총 6개(수역, 시가지, 논, 밭, 산림, 초지)로 분류하였으며, 다양한 토지 변화요소(Driving Factor)와 특별토지이용 정책 자료로 환경부의 국토환경성평가 지도를 적용하였다. 시나리오 예측 결과는 각 도별로 2008년의 토지피복 통계와 비교를 통해 검증하였다. 시가지를 대상으로 한 실측값과의 오차율은 경기도(9.47%), 강원도(9.96%), 충청북도(10.63%), 충청남도(7.53%), 전라북도(9.48%), 전라남도(6.92%), 경상북도(2.50%), 경상남도(8.09%)로 나타났다. 이러한 오차의 원인은 미래 도시성장을 수학적으로 예측하기 위해 모형 내에서 조정된 성장률과 국가 정책으로 인한 실제 성장률의 차이로 인한 것으로 판단된다. 2100년의 미래 토지이용 변화 예측 결과 시가지는 2008년에 비해 28.24% 상승할 것으로 예측되었으며 논, 밭, 산림은 각각 8.27%, 6.72%, 1.66% 감소할 것으로 예측되었다.

Abstract

In this study, we used the CLUE-s model to predict the future land-use change based on the urban growth scenario in South Korea. The land-use maps of six classes (water, urban, rice paddy, upland crop, forest, and grass) for the year 2008 were obtained from the Ministry of Environment (MOE), and the land-use data for 5-year intervals between 1980 and 2010 were obtained from the Water Resources Management Information System (WAMIS), South Korea. For predicting the future land-use change, the MOE environmental conservation value assessment map (ECVAM) was considered for identifying the development-restricted areas, and various driving factors as location characteristics were prepared for the model. The predicted results were verified by comparing them with the land-use statistics of urban areas in each province for the year 2008. The prediction error rates were 9.47% in Gyeonggi, 9.96% in Gangwon, 10.63% in Chungbuk, 7.53% in Chungnam, 9.48% in Jeonbuk, 6.92% in Jeonnam, 2.50% in Gyeongbuk, and 8.09% in Gyeongnam. The sources of error might come from the gaps between the development of political decisions in reality with spatio-temporal variation and the mathematical model for urban growth rate in CLUE-s model for future scenarios. Based on the land-use scenario in 2008, the land-use predictions for the year 2100 showed that the urban area increased by 28.24%, and the rice paddy, upland crop, and forest areas decreased by 8.27, 6.72, and 1.66%, respectively, in South Korea.

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핵심어

질문

논문에서 추출한 답변

변환탄성 계수

변환탄성 계수가 0과 1사이의 값일 경우 무엇을 나타내는가?

토지이용 변화가 허용되지만 높은 값일수록 1의 의미와 가까워짐을 나타낸다.

0의 변환탄성 계수는 한 장소에서 현재 토지이용이 제거되고 동시에 다른 장소에서 이 토지이용이 할당될 수 있음을 의미하며 1은 한개 셀 중 한 개 토지이용에 대해 동시에 다른 토지이용이 전혀 추가가 되거나 제거 되지 않음을 의미한다. 또한 0과 1사이의 값은 토지이용 변화가 허용되지만 높은 값일수록 1의 의미와 가까워짐을 나타낸다. 변환행렬은 각 토지간 변화될 수 있는 가능성을 0과 1로 구분한 것으로서 0일 경우 토지이용 간 변화가 되지 않고, 1일 경우는 변화가 가능한 것임을 의미하며, 사용자가 현재 토지이용현황의 특성을 파악하여 결정하여야 한다.

도시화율

도시화율이란 무엇인가?

전체 인구 중 도시에 거주하는 인구의 비중으로 나타낼 수 있으며 도시가 되어가는 정도(도시화)를 판단할 수 있는 지표가 된다.

도시화율은 전체 인구 중 도시에 거주하는 인구의 비중으로 나타낼 수 있으며 도시가 되어가는 정도(도시화)를 판단할 수 있는 지표가 된다. 도시화율의 증감을 통해 한 나라의 도시화가 어떻게 전개되고 있는지 가늠해볼 수 있으며, 각 시기별 도시화율을 이으면 그 나라의 도시화의 흐름을 파악할 수 있다.

토지 이용 변화

토지 이용 변화에 대해 공간적으로 예측 할 수 있는 방법에는 어떤 것들이 있는가?

Cellular Automata(CA) 기법 (Yun and Park, 2008), Markov Chain 기법, CA와 Markov Chain이 결합된 기법, CLUE-s (Conversation of Land Use Change and its Effects at Small regional extent)모형을 이용한 기법

현재 토지 이용 변화에 대해 공간적으로 예측 할 수 있는 방법으로는 Cellular Automata(CA) 기법 (Yun and Park, 2008), Markov Chain 기법, CA와 Markov Chain이 결합된 기법, CLUE-s (Conversation of Land Use Change and its Effects at Small regional extent)모형을 이용한 기법이 있다. 이 중 Markov 기법은 GIS 데이터를 연산하여 현재 토지이용의 변화된 경향을 잘 예측하는 장점이 있지만 시간이 변화하더라도 전이 확률이 항상 일정하고 모든 위치에 동일하게 적용되는 단점이 있으며(Kim and Lee, 2007), CA 기법 또한 시계열 자료의 변화양상을 공통적으로 적용시켜 인접격자의 상태를 지속적으로 변화시키기 때문에 다양한 토지 이용정책이나 사회 경제적 요인을 반영하기에는 한계가 있다(Oh et al.

저자의 다른 논문

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