Research Article

The Journal of Engineering Geology. 30 June 2022. 257-270
https://doi.org/10.9720/kseg.2022.2.257

ABSTRACT


MAIN

  • 서 론

  • 연구지역 및 이용 자료

  • 방법론

  •   지하수위 변동에 대한 기여도 평가 방법

  •   자료 전처리 방법

  • 결과 및 논의

  •   제주 지역별 지하수위 저하 요인 평가

  • 결 론

서 론

제주도의 연평균 강수량은 1,963 mm로 육지의 연평균 강수량인 1,316 mm에 비하여 상당히 많은 다우지역이다. 그러나 투수성이 높은 제주도의 지질특성(단열, 클링커층, 용암터널 등)에 의하여 지역의 하천이 대부분 건천으로 발달하고 하천의 경사가 급하며 길이가 짧아 하천을 통한 유출이 상대적으로 짧은 기간에 발생하여 지표수를 이용한 수자원 개발이 어렵다(Yang, 2007; Jung and Yang, 2009; Kim, 2021). 이에 따라, 제주도는 해당 지역에서 이용되는 담수의 81% (243,323천m3/년, 2017년 말 기준) 이상을 지하수에 의존하고 있는 실정이다(Kim et al., 2003; Jeju Province, 2018). 최근 기후변화로 인한 이상 기상 발생 빈도가 증가함에 따라 강수로부터 기인하는 지하수자원의 총 가용수량을 예측하기가 어려워지고 있으며, 상주인구가 지속해서 유입되고 관광객이 증가하는 상황을 고려하였을 때, 지속 가능한 개발을 위한 체계적인 지하수량 관리의 중요성이 증가하고 있다.

2017년 말 기준 제주지역의 수자원 현황을 살펴보면, 해당 지역의 수자원 총 이용량 중 81.4%가 지하수를 통해 공급되고 있으며, 제주도 내 지하수 개발 및 이용시설 중 농어업용 지하수 이용 관정이 전체 시설의 약 98%로 가장 비중이 높고, 지하수 이용 허가량 측면에서는 농어업용 관정이 전체 허가량의 57.4%를 차지하고 있다. 또한, 농어업용 지하수 이용 외에도 생활용 지하수가 전체 허가량의 40.7%로 많은 비중으로 이용되고 있는 것으로 나타났다(Jeju Province, 2018). 최근 10년간 제주지역에서 용수 수요량이 상대적으로 많은 시설재배작물이 증가하고 있으며 이주민 또는 관광객 등과 같은 상주인구가 지속적으로 증가하고 있는 상황에서 농어업용수 및 생활용수의 지하수 의존도가 상당히 높은 제주지역의 수자원 관리를 위해 지하수에 대한 체계적 연구 및 관리 방안을 마련하는 것이 필요하다(Song and Choi, 2012; Lee and Kang, 2020; Kim, 2021).

Fig. 1은 제주 전역에 분포하는 지하수위 관측정에서 최근 10년간 관측한 지하수위 시계열 자료에 비모수 추세분석 기법인 최소절삭기법(Least Trimmed Squares)을 이용하여 산정된 지하수위 추세 분포를 보여준다. 그림에서 붉은색 세모 기호는 지하수위가 하강추세를 나타내는 지역을 의미하며, 파란색 세모 기호는 상승추세를 나타내는 지역을 의미한다. 그리고 기호의 크기는 추세의 크기를 의미한다. 그림에서 보는 바와 같이 제주 전역에서 지하수위 하강 현상이 발생하고 있으며 이러한 제주지역의 지하수위 하강에 대한 보고는 지속적으로 이루어져 왔다(Song and Choi, 2012; Song et al., 2013, 2014; Kim, 2021; Chang et al., 2020). 이처럼 제주 전 지역에 대한 지하수량 고갈의 위험성이 증가함에 따라 지하수량을 적절히 보존하기 위한 관리 방안 개발이 필요하며, 이를 위해 지하수위 하강 원인에 대한 평가가 우선적으로 이루어져야 한다. 지하수위는 다양한 인자(예. 강수, 지하수 이용량, 타 관측정 지하수위, 해수면 변동 등)에 따라 변화하는 양상을 보이며, 이러한 인자들은 지하수위를 예측하는데 각기 다른 중요도(또는 영향력)를 가지고 있다. 그리고 각 관측정의 위치별로 서로 다른 대수층의 수리학적 특성으로 인하여 지하수량 변화에 영향을 주는 주요 원인이 달라질 수 있다. 특히, 제주도와 같이 지질 구조가 복잡한 지역의 경우, 지하수의 흐름 또한 복잡하게 형성되어 유사한 위치에 대수층이 존재하더라도 지하수량의 변화는 각기 다른 요인에 의해 영향을 받을 수 있다. 따라서, 제주도 지역별 지하수의 부존 특성을 평가하고 이에 따른 적합한 관리 방안을 마련할 필요성이 있다.

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Fig. 1.

Groundwater level trends for Jeju island. Red and blue triangles indicate decreasing and increasing groundwater levels, respectively; the size of each symbol denotes the magnitude of the change.

본 연구에서는 제주도 지역별 지하수위 변화에 영향을 미치는 자연적 및 인위적 원인을 검토하고자 하였다. 이를 위해 지하수위, 강수, 지하수 이용량 시계열 자료 및 토지 이용에 대한 정보를 획득하고 이들 자료와 지하수위 변동 패턴 간의 상관성을 정량적으로 분석하여 제주 전역의 지하수위 하강 원인을 파악하고자 하였다. 통계분석을 위해 반응표면 분석법 및 민감도 분석법을 이용하였으며, 분석 결과 및 다양한 제주지역에 대한 공간통계 자료를 비교 분석함으로써 지하수위 하강 원인을 평가하고자 하였다.

연구지역 및 이용 자료

본 연구에는 강수량, 지하수위 변동 및 이용량 시계열 자료가 이용되었으며, 해당 자료는 2001년부터 2020년까지 제주 전역에 걸쳐 분포하는 관측공으로부터 획득한 자료이다. 강수량 자료는 총 125개의 관측소에서 획득하였고, 이용량 자료는 총 966개 지점, 그리고 지하수위는 총 193개 지점에서 획득하였으며 이들 관측 지점의 분포는 Fig. 2에서 노란색(강수), 붉은색(이용량), 및 푸른색(지하수위)으로 표기되었다. 획득된 강수량 및 지하수위 시계열 자료는 시간 단위로 측정되었으나, 지하수 이용량은 월 단위 시계열 자료만 존재함에 따라 지하수위 저하 요인 분석을 위한 반응표면 분석법 및 광역민감도 분석에는 모든 자료(강수량, 이용량, 및 지하수위)가 월 단위 자료로 변환 후 이용되었다(Fig. 3).

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Fig. 2.

Locations of groundwater monitoring stations (blue dots), precipitation (yellow dots), and groundwater usage (red dots) in the study area.

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Fig. 3.

Examples of monthly variations of (a) groundwater level, (b) precipitation, and (c) groundwater usage.

방법론

지하수위 변동에 대한 기여도 평가 방법

지하수위 시계열 변동에 영향을 주는 각 입력 인자(강수량 및 지하수 이용량)들의 중요도는 이들의 지하수위 변동에의 민감도(sensitivity)를 분석함으로써 정량적으로 평가될 수 있다. 본 연구에서는 지하수위-강수-이용량 간 반응표면(response surface)을 구성한 후, 이에 대한 광역 민감도분석(global sensitivity analysis)을 수행함으로써 각 인자의 영향도를 정량화하였다.

반응표면 분석법은 1951년 Box and Wilson에 의해 제안된 방법으로 어떤 시스템에 영향을 주는 다양한 설명변수(또는 입력변수)와 이에 대한 시스템 반응 결과(반응변수 또는 출력변수) 간의 대표적 관계 모델을 구축하는 기법이다. 본 연구에서는 강수량 및 이용량의 변화에 따른 지하수량을 평가하기 위하여 반응표면 분석법을 이용함에 따라 강수량 및 이용량을 설명변수로 설정하고 지하수위 값을 반응변수로 설정하였다. 관계 모델은 다중선형회귀(multiple linear regression) 분석을 이용하여 구축되었으며 다음의 모델을 이용하여 관계를 일반화하였다:

(1)
f(x,y)=p1+p2×x+p3×y

광역민감도 분석법은 설명변수와 반응변수 간의 수학적 모델을 기반으로 설명변수의 민감도를 확률론적으로 접근하여 산정하는 통계 기반 민감도 분석법이며, 특히 분산도를 기반으로 하는 분석법의 일종이다. 반응변수의 불확실성은 설명변수의 불확실성에 기인하게 됨에 따라 광역민감도 분석법의 목적은 예측 결과의 불확실성이 어떠한 설명변수의 불확실성으로부터 기인하였을지를 분석하는 데 있으며 이는 각 설명변수의 결과에 대한 중요도라고 할 수 있다.

불확실성은 확률분포에서 분산으로 나타나기 때문에 특정 입력변수(X)에 대한 예측 결과의 분산(Vk)을 통해 k번째 입력변수에 대한 민감도(Sk)를 산정할 수 있으며, 이를 수학적으로 표현하면 다음과 같다:

(2)
V1=Var[F(X1)]=Var[E(Y|X1)]S1=Var[F(X1)]}/VtV2=Var[F(X2)]=Var[E(Y|X2)]S2=Var[F(X2)]/VtVk=Var[F(Xk)]=Var[E(Y|Xk)]Sk=Var[F(Xk)]/Vtk=1,,Kk=1,,K

이때, Vt는 모든 입력변수를 근거로 한 예측 결과의 전체 분산을 의미한다. 광역민감도 분석은 국소민감도(local sensitivity) 분석과는 달리 입력변수의 전체 범위 내에서 예측 결과를 분석함으로써 시스템의 전역에 걸쳐 개별 인자들의 기여도를 산정할 수 있을 뿐만 아니라 서로 다른 인자들의 연계성에 따른 민감도 또한 분석할 수 있는 장점이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 강수량 및 이용량 시계열 변동 특성이 지하수위 변동에 미치는 영향력을 정량화하기 위하여, 월 단위 강수량 및 이용량 시계열 자료와 이에 대응하는 월 단위 지하수위 시계열 자료를 구축한 뒤, 반응표면 분석법을 이용하여 관계 모델을 구축 및 구축된 관계 모델에 대한 광역민감도 분석을 적용하여 최종적인 결과를 도출하였다.

자료 전처리 방법

실제 현장으로부터 획득되는 자료는 다양한 원인으로부터의 잡음이 포함될 수 있으며, 이는 분석 결과의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이는 자료 분석 전, 자료에 대한 전처리를 수행함으로써 일부 해결할 수 있다. 특히, 본 연구에 이용되는 지하수위, 강수량, 및 이용량 시계열 자료는 월 단위로 존재하여 자료의 개수가 충분하지 않아, 잡음의 존재 여부가 분석 성능에 지대한 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 자료의 변위치를 기준으로 자료 분할을 실시하고, 각 분할 범위에 대한 중앙값을 대푯값으로 산정하는 전처리를 수행함으로써 자료정제(data cleaning)를 진행하였다. Fig. 4는 자료정제 전처리를 거친 후, 획득한 강수 및 이용량과 지하수 간의 관계 예시 결과를 보여준다. 특히, Fig. 4aFig. 4b는 이용된 각 지하수위, 강수량, 및 지하수위 이용량 시계열 자료의 전체 범위를 10 분위수 및 20 분위수로 분할하고 대푯값을 산정한 후 도시된 지하수위와 강수량과의 관계 및 지하수위와 지하수 이용량과의 관계를 보여준다. 그림에서 보는 바와 같이 더 많은 구간으로 자료를 분할 및 대푯값을 산정할수록 많은 양의 정보를 통해 데이터 간의 관계를 파악할 수 있으나 해당 정보에는 자료 자체의 변동성이 상대적으로 과도하게 포함됨에 따라 관계를 해석하기 위한 정보가 희석되는 경향을 보인다. 이에 따라 동일 자료를 이용함에도 불구하고 Fig. 4a에서 지하수위와 강수량 간의 상관성은 약 0.66으로 나타났으나 Fig. 4b에서 지하수위와 강수량 간의 상관성은 이보다 낮은 약 0.42의 값을 보여준다. 본 연구에서는 관계 모델을 구축하기 위해 적절한 분위수를 각 관측공 마다 산정 및 적용하여 최적의 일반화된 반응표면을 구축하고자 하였다.

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Fig. 4.

Examples of changes of the information amount according to the number of considered quantiles: (a) 10 and (b) 20. Data were acquired from Mureung 1 (groundwater level), Sindo (precipitation), and Daejeong (groundwater usage).

결과 및 논의

자료정제를 통해 획득된 강수, 이용량 및 지하수위 자료를 기반으로 각 관측정에 대한 반응표면을 개발한 후, 광역민감도 분석을 수행하여 지하수위 형성에 대한 강수 및 이용량의 영향도를 산정하였으며, 이의 결과는 Fig. 5와 같다. Fig. 5는 제주 전역에서의 지하수위에 대한 강수 및 이용량의 영향력 크기를 파이 그래프로 보여준다. 그림의 파이 그래프에서 노란색 영역이 클수록 해당 위치가 강수에 의한 영향을 많이 받음을 의미하며, 붉은색 영역이 클수록 이용량에 의한 지하수위 변동양상이 우세함을 나타낸다. 대체로 동부지역은 강수에 의한 영향력이 우세하게 나타나며, 서부지역은 지하수 이용에 의한 영향력이 우세하게 나타나는 것을 확인할 수 있다.

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Fig. 5.

Pie charts displaying the evaluated influences of groundwater usage (red) and precipitation (yellow) on fluctuations of groundwater level.

이와 같이 산정된 강수 및 지하수 이용량 영향도 값을 이용하여 크리깅 기반의 공간 내삽을 시행하였으며, 이의 결과는 Fig. 6과 같다. Fig. 6a는 강수의 영향도를 보여주며 붉은색일수록 강수에 의한 지하수위 변동 양상이 우세한 지역을 의미한다. Fig. 6b는 지하수 이용량에 대한 지하수위 변동 상관성을 보여주며, 이 또한 붉은색일수록 지하수 이용에 의한 지하수위 변동 패턴이 강한 지역을 의미한다. Fig. 6c는 크리깅 분산도를 보여주며 이의 크기가 클수록 자료의 부족으로 인하여 불확실성이 크다는 것을 의미한다. 즉, 내삽된 값의 신뢰도가 낮음을 의미한다. 분산도를 기반으로 평가하였을 때, 600고지 이상의 위치와 북서 해안가, 및 남쪽 해안가 위치는 분산이 상대적으로 크게 산출되었으며, 이는 해당 위치에 자료가 부족하기 때문으로 판단된다. 이에 따라, Fig. 6a-b의 공간 내삽 결과는 분산의 크기를 기반으로 제한된 영역을 보여준다.

강수 및 지하수 이용량 영향 분포도를 비교하였을 때, 강수의 영향도는 전반적으로 제주 동남부 지역에서 강하게 나타나며, 이용량의 영향은 북서부에서 강하게 나타나는 특징을 보인다. 일반적으로 제주 동남부 지역은 북서부 지역에 비하여 강수량이 많은 것으로 알려져 있으며(Jeju Regional Office of Meteorology, 2019), 이는 본 연구에서 산정된 강수량 영향력 분포와 유사한 공간적 분포 특징을 보인다.

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Fig. 6.

Maps showing the influence of (a) precipitation and (b) groundwater usage patterns on the fluctuations of groundwater levels, which are interpolated using Kriging. (c) Variance map for the interpolated map.

해당 결과들을 종합하였을 때, 제주 동부 및 서부지역의 지하수위 변동 패턴이 뚜렷한 구분 양상을 보이고 지하수위 변동에 영향을 주는 기상학적 요인 또한 동부 및 서부지역에서 뚜렷이 구분되는 특징을 보임에 따라 제주지역의 지하수 관리 대책은 동부와 서부지역으로 구분하여 지역별 최적의 관리 대책을 마련하는 것이 좋을 것으로 판단된다. Fig. 7은 본 연구에서 산정된 영향력을 기반으로 구분된 동부 및 서부 관리 영역을 보여준다.

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Fig. 7.

Suggested subdivisions for groundwater management based on the calculated maps of the influence on groundwater fluctuations of precipitation and groundwater usage patterns.

제주 지역별 지하수위 저하 요인 평가

Fig. 8은 지하수위 저하가 발생하는 관측정의 위치를 보여주며, 파이 그래프의 크기는 해당 위치에서의 지하수위 저하량을 상대적으로 보여준다. 하강 패턴을 나타내는 관측공은 전체 34개로 제주도 전역에 걸쳐 분포하지만(동부지역은 18개, 서부지역은 16개 관측정), 그림에서 보는 바와 같이 지하수위 저하량은 서부가 동부에 비하여 상당히 크게 나타난다.

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Fig. 8.

Locations of decreasing groundwater levels. The size of the pie chart indicates the magnitude of the decrease.

지역별 지하수위 저하 요인을 분석하기 위하여 다양한 공간자료와의 비교 분석을 수행하였다. Fig. 9에서 보는 바와 같이 강수 및 지하수 이용량 영향 지역과 토지이용 간 분포를 비교하였다. 제주도 전체면적을 기준으로 계산하였을 때, 동부 및 서부지역의 토지는 산림지역(58% 및 56%), 농업지역(36% 및 35%), 및 시가화/건조지역(6% 및 9%)로 대부분 구성되어 있어 전체면적 비율은 동부 및 서부 지역이 유사하게 나타난다.

Fig. 9a는 관측정 위치에서의 토지 이용 정보를 이용하여 각 토지 이용 종류별 동부 및 서부지역의 강수 영향력을 박스 플랏으로 보여준다. 관측정 위치에서의 대표 토지 이용 정보는 반경 1 km 내 우세하게 분포하는 토지 이용의 종류를 이용하여 획득되었다. 그림에서 보는 바와 같이 강수의 영향력은 동부지역에서 우세하게 나타나며, 특히, 농업지역에 대하여 동부지역에서의 강수량 영향력이 강하게 나타난다. 반면, 서부지역은 농업지역에서의 강수량 영향력이 동부에 비하여 낮게 나타나며, 시가화/건조지역에서의 영향력의 중간값이 상당히 낮게 나타남에 따라 시가화/건조지역의 지하수위는 강수에 의한 영향력이 다소 작음을 알 수 있다. Fig. 9b는 동부 및 서부지역의 지하수 이용량 영향력에 대한 통계치를 보여준다. 그림에서 보는 바와 같이 서부 농업지역에서 이용량에 의한 영향력이 동부지역에 비하여 높게 나타나고 있으며, 시가화/건조지역에서의 이용량 영향의 중간값 또한 상당히 높게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 산림지역에 대한 강수 및 지하수 이용량의 영향력 분석 결과 두 지역 모두 유사한 강수 및 이용량 영향력을 보이지만 동부지역의 강수 영향력이 상대적으로 높게 나타남에 따라, 삼림지역은 강수에 의한 지하수위 패턴 변화가 우세하나 어느 특정 요인에 의한 영향력이 지배적이지는 않은 것으로 보인다. 이러한 결과들을 종합하였을 때, 서부지역은 지하수 이용에 의한 지하수위 패턴 변화가 우세하며 특히, 시가화/건조지역, 농업지역 순으로 지하수 이용에 의한 변화가 큰 것으로 판단된다. 반면, 동부지역은 전반적으로 강수량에 의한 지하수위 패턴 변화가 우세하며, 농업지역임에도 불구하고 지하수 이용에 의한 지하수위 변동양상이 크지 않은 것으로 판단된다.

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Fig. 9.

Box and whisker plots of the influence of (a) precipitation and (b) groundwater usage on groundwater fluctuations in the western (left panel) and eastern (right panel) regions of Jeju, categorized by land-use type: agricultural, urban, and forest, from left to right.

Fig. 10Table 1은 2001년부터 2020년까지 동부 및 서부지역의 연간 지하수 이용 총량의 변화를 보여준다. 그림과 표에서 보는 바와 같이 서부 및 동부지역 모두 연간 지하수 이용 총량이 지속적으로 증가하는 것을 확인할 수 있으며, 지하수 이용 총량은 서부지역이 동부지역에 비해 많은 것으로 나타났다. 따라서, 서부지역의 경우 해당 지역 내 존재하는 대부분의 관측정에서 지하수위가 국지적인 영향력을 보이는 이용 패턴에 의하여 민감하게 반응하는 것으로 판단된다. 이러한 특성은 강수량 대 지하수 이용 총량의 비율 변화 그래프를 통해서도 확인할 수 있다(Fig. 11). 그림에서 보는 바와 같이 서부지역은 동부지역에 비하여 강수량 대비 이용량이 전반적으로 높게 형성되어 있고 이의 변동 폭이 상당히 큼에 따라 지하수위 변동에 영향을 상당량 미친 것으로 판단되며, 이에 따라, 서부지역의 지하수 이용에 따른 영향력이 크게 산정된 것으로 보인다.

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Fig. 10.

Variations in total groundwater usage by year for the (a) western and (b) eastern regions.

Table 1.

Total annual groundwater usage in the eastern and western regions by year

Year Groundwater usage (t/year)
Western region Eastern region
2001 15,084,681 6,334,973
2002 12,132,601 6,863,360
2003 15,783,553 7,437,537
2004 18,952,117 9,627,160
2005 27,827,720 12,123,859
2006 24,317,651 12,003,783
2007 27,362,281 13,045,464
2008 26,479,891 13,634,017
2009 33,028,657 15,176,169
2010 33,296,014 15,050,288
2011 38,644,259 17,493,176
2012 36,441,785 19,278,178
2013 46,343,326 24,949,134
2014 34,941,511 21,718,995
2015 36,761,209 24,179,057
2016 39,149,091 27,836,633
2017 53,546,285 33,808,525
2018 50,472,203 32,853,771
2019 19,809,317 9,587,163
2020 49,607,517 33,309,306
Total 639,981,668 356,310,547

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Fig. 11.

Variations in the ratio of precipitation and groundwater usage by year for the (a) western and (b) eastern regions.

동부지역의 경우, 서부지역에 비하여 지하수 이용 총량도 적으며 강수량 대비 이용량 또한 낮게 나타나긴 하나 이의 이용량의 증가율이 서부지역에 비하여 빠른 것으로 나타난다. 강수량 대비 이용량 증가율은 서부지역이 연간 681.90, 동부지역이 연간 867.77로 동부지역이 서부지역에 비하여 높게 나타난다. 또한 2012년도부터 강수량 대비 이용량 비의 변동폭 또한 서부지역과 유사하게 커짐에 따라 동부지역 내 지하수 이용량도 해당 지역 내 지하수위 변동 패턴에 영향을 미칠 수 있는 수준으로 판단된다.

동부지역의 지하수 이용 절대량 및 강수 대비 상대량 모두 급격하게 증가하고 있음에도 불구하고 동부지역의 지하수 저하량이 서부지역에 비하여 상당히 낮고 농업지역 또한 이용량 변동 패턴보다 강수량 패턴에 더욱 영향을 받는 특징에 대해서는 보다 정밀한 추가 분석이 필요할 것으로 판단된다. 동부지역의 지하수위가 국지적인 수리학적 스트레스 요인인 지하수 이용에 적은 영향을 받는다는 것은 해당 지역의 지하수위가 광역적 수리학적 스트레스 요인에 의해 형성될 가능성이 크다는 것을 의미한다. 동부지역의 광역적 수리학적 스트레스 요인으로 수문 지질의 분포 특성, 넓은 기저 지하수대 분포, 제주 동남부 강수량 증가, 해수면 증가 등이 있을 수 있으며, 이러한 요인들로 인하여 동부지역의 지하수위 저하율이 낮게 나타날 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 제주도는 섬지역의 특징으로 염수와 담수 간의 경계를 포함하고 있는 기저 지하수대를 포함하고 있으며, 염수-담수 경계는 Ghyben-Herzberg 법칙에 기반하여 염수압과 담수압의 평형 관계에 따라 육지 쪽으로 또는 해안 쪽으로 이동할 수 있다. 동부지역은 제주지역 주 대수층 하부에 존재하는 불투수층의 깊이가 서부에 비하여 깊어서 염수 침투에 취약한 지질 구조를 가져(Korea Water Resources Corporation, 2003) 서부지역 대비 염수-담수 간 상호작용력이 크다고 알려져 있으며(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2020), 넓은 기저 지하수대를 가지고 있는 것이 특징이다. 이에 따라 육지에서 지하수를 이용하여 지하수량이 감소하게 되면, 염수 침투가 가속화되고 염수-담수 경계가 육지 쪽으로 이동하게 되는데, 양수로 인하여 절대적 지하수량이 감소하였음에도 불구하고 육지 쪽으로의 염수압에 의해 지하수위 저하율이 상대적으로 과소평가 될 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 동부지역은 과거 연구에서 해수 침투가 지속적으로 발생하고 있음이 보고된 바 있어(Lee et al., 2007; Choi and Lee, 2012) 제주 동부지역의 염-담수 경계 변화와 지하수위 저하율 간의 관계에 대한 면밀한 추가 검토가 수행되어야 할 것으로 판단된다. 특히, 기후변화로 인한 해수면 상승으로 염수 침투가 가속화될 수 있다는 보고가 있으며(Kim et al., 2009), 이 또한 절대 지하수량이 감소하는 것에 비해 지하수위 저하량이 과소 평가되는 원인이 될 수 있을 것으로 판단된다.

앞서 기술한 바와 같이 동부지역은 다양한 광역적 스트레스 요인이 지하수위 변동의 주요 기작인 것으로 판단되며, 서부지역은 국지적 스트레스 요인이 지하수량 평가에 주요한 고려사항이 될 것으로 판단된다. 따라서, 제주지역의 효율적 지하수량 관리 시스템 구축을 위해, 서부지역의 경우, 기상 및 이용량 자료를 필수로 활용하고, 동부지역의 경우, 기상 및 이용량 자료 외, 담-염수 경계 깊이, 해수면 변동, 등의 요인들을 추가로 고려할 필요가 있다.

결 론

본 연구에서는 제주도 지역별 지하수량 변화의 원인을 파악하고자 하였으며, 이를 위해 지하수위, 강수, 지하수 이용량 시계열 자료 및 토지 이용 패턴이 이용되었다. 반응표면 분석법 및 민감도 분석법을 이용하여 지역별 강수 및 이용량 영향력을 정량화하였으며, 획득된 영향력 지도 및 다양한 공간통계 자료를 비교 분석함으로써 지하수위 하강 원인을 분석하고자 하였다.

분석 결과, 동부 및 서부지역 모두에서 지하수위 하강이 발생하는 것을 확인하였으며, 지하수위 하강률은 서부지역이 동부지역에 비하여 상당히 큰 것으로 나타났다. 특히, 서부지역은 지하수 이용량에 대한 지하수위 변동이 민감한 것으로 나타남에 따라 해당 지역에 대한 지하수 자원 관리 목적의 지하수위 예측 모델 개발 시, 강수 및 지하수 이용량에 대한 정보가 필수적일 것으로 판단된다. 동부지역의 경우, 강수와 같은 광역적인 수리학적 스트레스 요인에 의한 영향력이 크게 나타난 것으로 확인되었으며, 강수량 대비 이용량의 증가율이 서부지역에 비하여 빠르게 발생하고 있어 지하수량 관리에 더 큰 관심을 가져야 할 것으로 판단된다. 동부지역의 지하수위 저하율이 서부지역에 비하여 상당히 작게 나타나고는 있으나 동부지역의 넓은 기저 지하수대 형성 양상 및 해수 침투가 지속적으로 보고되고 있는 점에서 미루어 보았을 때, 지하수 이용에 따라 지하수 절대량은 감소했음에도 염수압으로 인하여 지하수위 저하가 크지 않은 것처럼 나타났을 가능성이 있으며, 이러한 현상은 기후변화로 인하여 해수면이 상승함에 따라 더욱 가속화될 수 있을 것으로 판단된다. 이를 종합하였을 때, 동부지역의 지하수 관리를 위해서는 기상학적 요소, 지하수 이용량 외에도 광역적인 수리학적 스트레스를 가할 수 있는 요소(해수면 변동, 염수-담수 경계 위치, 등)에 대한 추가적인 고려를 통해, 보다 면밀한 연구가 반드시 필요할 것으로 판단된다. 또한, 동부 및 서부지역에 대한 지하수위의 변동 특징이 비교적 뚜렷하게 구분됨에 따라 제주지역의 효율적인 지하수 자원 관리를 위해서는 동부 및 서부지역 각각에 대하여 최적화된 관리 방안이 제시되어야 할 것으로 판단된다.

Acknowledgements

이 성과는 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 202008980000).

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