북한의 산림복원과 기후변화가

물관리 취약성에 미치는 영향과 정책방향 연구

Assessing the Impacts of Reforestation and Climate Change on Water Management in DPR Korea

김익재 외

Kim, Ik Jae et al.

기후환경정책연구 2019-02

✥ 연구진

연구책임자	김익재 (한국환경정책․평가연구원 연구위원)

참여연구원	명수정 (한국환경정책․평가연구원 선임연구위원)

조을생 (한국환경정책․평가연구원 연구위원)

서승범 (한국환경정책․평가연구원 부연구위원)

전동진 (한국환경정책․평가연구원 부연구위원)

유은진 (한국환경정책․평가연구원 연구원)

임경재 (강원대학교 교수)

이관재 (강원대학교 박사과정)

조승혜 (강원대학교 학부과정)

✥ 연구자문위원 (외부·내부, 가나다순)

김구범 (환경부 수자원정책과 과장)

김승현 (경남대학교 토목공학과 과장)

이상은 (국토연구원 책임연구원)

임상준 (서울대학교 산림과학부 교수)

박종윤 (한국환경정책․평가연구원 부연구위원)

이병국 (한국환경정책․평가연구원 선임연구위원)

이진희 (한국환경정책․평가연구원 연구위원)

ⓒ 2019 한국환경정책･평가연구원

발행인	윤 제 용

발행처	한국환경정책･평가연구원

(30147) 세종특별자치시 시청대로 370

세종국책연구단지 과학･인프라동

전화 044-415-7777  팩스 044-415-7799

http://www.kei.re.kr

인 쇄	2019년 12월 26일

발 행	2019년 12월 31일

등 록	제 2015-000009호 (1998년 1월 30일)

ISBN	979-11-5980-364-2 93530

인쇄처	(사)아름다운사람들복지회 1833-9650

이 보고서의 인용 및 활용 시 아래와 같이 출처를 표시해 주십시오.

김익재 외(2019), ｢북한의 산림복원과 기후변화가 물관리 취약성에 미치는 영향과 정책방향 연구｣, 한국환경정책·평가연구원.

값 9,000원

서 언

2018년 ｢판문점 선언｣과 ｢평양공동선언문｣에서 북한 지역의 산림복원에 관한 공동의 적극적 환경 협력이 발표되었습니다. 북한은 오랜 경제난과 식량난을 극복하기 위해 농지 면적을 늘려왔으며 이 과정에서 넓은 면적의 산림을 축소한 것으로 알려져 있습니다. 급격한 산림변화는 매년 들려오는 홍수와 가뭄 등으로 인한 피해에 대한 소식과 전혀 무관하지는 않을 것입니다. 우려스러운 것은 산림 감소는 지역의 물관리 취약성을 가중시키며 기후변화 영향에 따른 적응 수단의 기회를 잃게 할 수 있다는 사실입니다.

본 연구의 1차년에서는 북한 지역 현황 조사 및 자료 수집·분석과 함께 위의 기후변화와 산림복원이 북한의 물관리 취약성에 각각 그리고 복합적으로 미치는 영향을 예측하였습니다. 산림변화가 뚜렷한 시범유역을 상대로 분석을 시행하였으며, 입력 자료의 낮은 접근성 및 불확실성에도 자료의 신뢰도 및 연구방법 타당성을 최대한 확보하고자 하였습니다. 1차년도의 연구결과는 향후 2년 동안 연구성과를 도출함에 있어서 심층 분석될 것입니다.

본 연구를 수행한 한국환경정책·평가연구원 통합물관리연구실과 국제·북한협력연구실의 연구진과, 강원대학교의 연구진께 진심어린 감사를 표합니다. 더불어 바쁘신 와중에도 북한 물관리 전문가 세미나에 함께 해주신 여러 전문가들과 연구수행의 명철한 자문으로 도움을 주신 환경부 김구범 과장, 경남대학교 김승현 교수, 국토연구원 이상은 박사, 서울대학교 임상준 교수께 깊은 감사를 드립니다. 또한 우리 원의 이병국 선임연구위원, 이진희 연구위원, 박종윤 부연구위원의 자문에도 감사드립니다.

남북간 물관리와 환경 협력은 변함없는 평화와 지속가능한 한반도를 도모함에 필연적이고 당면한 과제입니다. 우리나라의 금수강산이 푸르른 산림으로 가득해져 건강한 생태계와 풍경으로 채워지는 시대가 속히 오기를 기대합니다.

2019년 12월

한국환경정책ㆍ평가연구원

원장  윤 제 용

요 약

요 약 ∣

Ⅰ. 서론

1. 연구의 배경 및 목적

❏ 연구의 배경

ㅇ 선행문헌에 따르면 과거로부터 근래까지 북한의 산림면적은 감소되어 왔으며, 집중호우에 따른 홍수, 산사태와 토사의 발생 그리고 강수부족에 따른 가뭄 등과 같은 기후변화의 부정적 누적 영향이 물관리 취약성을 가중시키는 것으로 판단됨

ㅇ 최근 남북한 간 환경 협력 우선과제 중 북한 지역의 산림복원이 채택 및 선언됨에 따라, 양측에서 환경개선 및 교류확대 계획을 밝힌 바 있음

ㅇ 비록 현장자료 부족 등으로 북한 연구의 특성적 한계가 있으나, 안정적 물관리를 위해서는 산림복원이 필수적이고 산림변화의 수준은 물관리 개선과 밀접한 관계가 있으므로 그 복합적 영향을 분석하는 연구가 매우 필요함

❏ 연구의 목적

ㅇ 본 연구는 산림복원과 기후변화가 북한 물관리에 미치는 영향을 진단하고 그 결과를 제공하는 등 물분야 환경 협력 발전방향의 정책적 제언을 도출하고자 함

ㅇ 이와 같은 연구 결과 축적을 통해 물 관련 문제 해소방안 마련에 기여할 것으로 기대되며, 북한의 기후변화 적응력 증대를 통한 경제 발전, 주민 삶의 질과 생태환경 개선·보전의 선순환 정책 고리를 묶을 수 있을 것으로 기대됨

ㅇ 물관리 등 환경교류 확대 측면에서 향후 정책교류로 확산될 수 있음

2. 연구 추진체계

❏ 본 연구는 아래 그림의 총 3개년 연구계획 중 1차 연도 연구에 해당됨

<그림 > 연구 수행 체계도(2019~2021년)

자료: 저자 작성.

∣ 북한의 산림복원과 기후변화가 물관리 취약성에 미치는 영향과 정책방향 연구

Ⅱ. 선행연구 및 동향 분석

1. 북한의 물관리 현황

❏ 수재해(홍수, 가뭄)

ㅇ 북한은 연강수량의 변동 폭이 크고, 최근 수재해가 빈번하게 발생하여 물관리 및 용수이용에 취약하며, 전력생산의 약 67%가 수력 발전에 의존하는 것으로 보고됨

GENI(2016.6.30), “National Energy Grid: North Korea”, 검색일: 2019.10.10.

ㅇ 특히 북한에서 나타나는 수재해는 산림의 감소, 농지의 증가, 인프라 부족 등의 원인으로 기후변화의 영향에 매우 민감할 것으로 판단됨

❏ 수자원 및 물이용

ㅇ 남북한의 수자원 총량을 비교했을 때 총량은 남한이 소폭 많으나, 인구 차이로 인해 1인당 수자원량 및 가용 수자원 총량은 북한이 높음

허지후(2013), p.22.

ㅇ 그러나 상수도 시설 미비, 송수시설의 낮은 지속가능성 등의 인프라 및 서비스 공급·운영에 어려움을 겪고 있어 실제 생활용수 공급이 잘 이루어지지 않는 것으로 추정됨

2. 북한의 산림 현황

❏ 토지피복 변화 분석

ㅇ 북한의 산림면적은 1980년대부터 1990년대까지 급격히 감소하였으며, 2000년대까지 높은 수준의 감소 경향을 보인 것으로 파악됨

ㅇ 그에 반해 같은 기간에 농지 면적이 증가한 것을 확인할 수 있었음

❏ 산림지형의 변화 분석

ㅇ 북한 또한 산림훼손의 문제점과 보존의 필요성을 인식하였으며, 자체적으로 그리고 국제사회와의 협력을 통해 산림복원을 위해 노력하고 있음

ㅇ 산림은 물과 매우 밀접한 관계로, 복원 노력이 계속되었을 때 물관리 및 이용 측면에서의 영향과 변화를 예측하고 평가하는 것이 필요함

ㅇ 기후변화 시나리오 적용을 통해 기후변화와 산림복원의 복합적인 영향을 예측할 필요가 있음

∣ 북한의 산림복원과 기후변화가 물관리 취약성에 미치는 영향과 정책방향 연구

Ⅲ. 산림복원 및 기후변화의 영향 분석

1. 연구 자료의 수집과 구축

❏ 연구 목적 달성을 위해 다양한 자료가 필요하나, 접근성 및 획득에 한계가 있으므로 1차 연도(2019) 연구에서는 연구 자료를 광범위하게 수집 및 구축하였음

ㅇ 전문가 및 전문기관의 협조 및 자문의견에 근거하여 많은 자료를 수집·구축함

- 기상 및 기후, 지형도, 토양도, 토지피복도, 저수지 등

ㅇ 향후 연도별 연구수행에 있어 중추적 기능을 할 것으로 기대되며, 매년 수정 및 보완하고 신규 DB를 추가할 예정임

ㅇ 북한 물관리 등의 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대되며, <표 1>은 수집·구축한 자료의 목록, 대상지역, 해상도 등을 나타냄

<표 > 연구 자료의 목록(1차 연도)

자료(명)	대상 연도	대상 지역	원자료	제작 연도	제작 기관	비고
토지피복도 (대분류)	1980 년대	북한 전역	Landsat TM	2000	환경부	249도엽 해상도: 30 m
	1990 년대	북한 전역	Landsat TM	2000	환경부	249도엽 해상도: 30 m
	2000 년대	북한 전역	Landsat 7	2010	환경부	487도엽 해상도: 30 m
토양도	2000, 2013, 2007&2010	북한 전역	SRTM, Landsat 8, TerraSAR-X&Tandem-X	2015	한국임업진흥원	해상도: 30 m
DEMs	2000	북한 전역	SRTM Ver. 3.0	2013	LP DAAC	WGS84 좌표계 해상도: 30 m
	2002	북한 전역	SPOT-5, Carto-Sat	2007 -2009	국립지리정보원	UTM-K 좌표계 해상도: 10 m
기본공간 정보	2008~	북한 (전역, 13개 도시)	SPOT-5, Cartosat-1, Rapid Eye	2014	국립지리정보원	행정경계, 인프라(교통, 댐, 하천, 호소, 발전소, 건물 등), 인구, 식생 등 개간산지(다락밭), 초지, 습지, 나지 등
기상 (강수, 기온)	1981 ~2016	북한 27개소	GTS-WMO	2017	기상청	일단위 자료 출처: 기상자료개방포털
기상전망 자료 (GCMs)	1976 ~2100	북한 27개소	HadGEM2-CC, GFDL-ESM2G 등 (RCP4.5, 8.5)	2018	CMIP5	25개 GCMs (5개 선정) 상세화 및 편이보정: BCSD 보간법, QDM 보정법
법령집	2017 (추정)	북한	북한 법령집(상·하)	2017	NIA	물자원법, 산림법, 하천법 등이 수록됨
저수지 등 위치정보 전수조사	온라인제공 최신 연도	북한 전역	HCMGIS 제공 Google 위성지도	2019	KEI 강원대학교	댐/저수지(3,209개소) 하천 보(221개소) 기타(둠벙 등)(32,355개소)

2. 물관리 시설 DB 구축: 북한 전역

❏ 북한 물관리 정보의 기초가 되는 물관리 시설의 전수조사 수행

ㅇ 물관리 시설은 저수지, 보, 둠벙 등을 말하며, 위성영상을 기반으로 해당 위치정보를 구축하여 현황 파악에 활용함

<표 > 북한 수계별 수리구조물 현황

유역명	댐 및 저수지(개소)	보(개소)
압록강	637	100
대동강	1,692	49
임진강	106	7
한강	24	0
두만강	276	29
동해안	474	36
합계	3,209	221
자료: 저자 작성.

3. 기후변화 시나리오와 미래 가뭄 전망: 북한 전역

❏ 기후변화 시나리오 구축 및 해석과 북한 지역의 미래 가뭄 전망과 특성 분석

ㅇ 대표적인 GCM 5개 모델과 RCP4.5, 8.5 시나리오를 활용하여 총 10개의 기후변화 시나리오를 구축함

ㅇ 시범유역의 미래기후변화와 가뭄지수(SPEI)를 활용한 북한 전역의 미래 가뭄 전망 및 특성을 분석함

- 시범유역의 연 총강수량은 시간에 따라 증가하는 경향을 보였으며, RCP8.5가 RCP4.5보다 큰 변화폭을 보였음

- 북한 전역의 가뭄 전망 분석 결과 RCP8.5의 변동 폭이 크게 나타났으며, 북부지역에서 가뭄 사상이 더욱 빈번하게 나타나는 것으로 분석됨

4. 물관리 현황과 유역모델링 구축: 서흥호 유역

❏ 주변 농경지 물이용에 매우 중요한 수원이며, 시계열 위성영상에서 상당한 산림지역의 변화를 보인 대동강 유역의 서흥호 유역을 시범유역으로 선정

ㅇ 인근 사리원시에 대한 개황 및 물관리 시설, 수재해 발생 등 현황을 조사함

ㅇ 확보한 연구 자료를 활용하여 해당 유역을 대상으로 유역모델링을 구축함

5. 산림복원 및 기후변화가 미치는 영향: 서흥호 유역

❏ 기후변화와 산림복원 시나리오를 구성·적용하고, 2050년대에 각 시나리오가 시범유역의 유량 및 수문순환에 미치는 영향을 평가

ㅇ 기후변화 영향, 산림복원 영향, 기후변화+산림복원 영향을 평가하였으며, 기후변화의 경우 RCP4.5와 RCP8.5를 적용함

- 전체적으로 매월 강수의 증가가 나타났으며, 여름철 유출량 증가가 명확히 나타났음

- 기후변화의 영향으로 증가된 강수량에 의한 토양수분량 증가와 기온상승에 따른 증발산량 증가도 관찰됨(강수량이 감소한 8월 제외)

- 산림복원의 영향으로 유출량이 감소하는 것을 확인할 수 있었으나, 기후변화와 산림복원의 복합영향을 살펴보면 산림복원에 의한 여름철 유량 감소가 기후변화에 의한 유량 증가를 어느 정도 상쇄해줌

❏ 시범유역의 산림면적 변화에 따른 토양침식 잠재력을 분석

ㅇ 토양침식 잠재력은 시범유역 전체 면적에서 평균적으로 약 1.5배 수준으로 증가하였으며, 산림이 농경지로 전환된 지역의 경우 7.6~7.9배 증가되어 산림복원의 필요성을 확인함

Ⅳ. 연구결과 및 향후 계획

1. 물관리, 기후적응, 산림복원에 대한 남북한 간의 협력과 지원이 필요

❏ 북한 자연재해 피해는 대부분 물과 관련

❏ 산림변화의 직간접적인 영향 존재

❏ 약 9.75백만 명이 안전한 음용수 공급받지 못하며, 기초 위생서비스 미비

2. 북한 물관리 현황 분석을 위한 연구 자료의 수집 및 구축

❏ 연구 자료 수집 및 구축

ㅇ 기상 및 기후, 지형도, 토지피복, 토양도, 물분야 시설 위치정보 등

❏ 수집한 연구 자료를 활용하여 시범유역 대상 분석 시행

3. 기후변화, 산림복원 및 복합영향에 대한 분석 시행

❏ 강수량 증가에 따른 미래 유출량 증가가 전망됨

❏ 산림면적 증가에 따라 늦봄부터 여름철까지 침투량 증가, 유출량 감소 전망

ㅇ 서흥호 수량 관리 및 운영의 중요성

❏ 산림면적 증가 시 기후변화로 인해 증가한 여름철 유량 감소

ㅇ 사리원 등 하류지역의 홍수 위험 감소

4. 연구의 한계점 및 보완점

❏ 연구의 한계점

ㅇ 자료의 부재 및 제한적 접근

- 많은 유역이 미계측 지역으로 필요 자료가 부재하며, 확보자료(공간정보)로 유추할 수 없는 정보가 존재하여 유역 모델링 보정 및 검정에 한계 존재

- 불확실성의 배제는 불가하나, 연구 자료의 신뢰도 및 연구방법의 타당성을 최대한 확보되도록 추가 검토가 필요함

❏ 연구의 보완점

ㅇ 가용 수자원량 분석 및 저수량 확보방안 도출

- 물관리 및 물환경 기초시설의 현황 파악 후 강수특성 및 유역유출량 산정하여 활용

ㅇ 산림복원 및 기후변화 각각 그리고 복합 영향에 대한 취약성 정량 평가

- 본 연구를 바탕으로 물분야 기후변화 취약성 평가절차 도출

5. 향후 연구계획

❏ 연구방법론 재정립·보완

ㅇ 1차 연도 연구 결과 업데이트 및 심층 분석

- 수재해 및 물이용 현황 업데이트

- 법령, 관리주체 등 북한 물관리 체계 심층 분석

ㅇ 주요 지역 물관리 DB 구축 및 개선

- 수력발전시설, 상하수도시설, 하천 주변 도로망 등의 신규 DB 구축

- 가용 수자원량 분석 및 저수량 확보방안 도출에 활용

ㅇ 유역 모델링 시스템 구축

- 1차 연도 시범유역 대상 방법론 심화 및 확장

- 산림복원 및 기후변화 시나리오 적용을 통해 유출량, 토사발생량 추정 및 상수도 공급 및 관리에 미치는 영향 추정

ㅇ (3차 연도) 산림 환경 및 기후변화 취약성 분석

- 산림복원 및 기후변화가 북한 물관리 취약성에 미치는 시공간적 영향 파악

- 넥서스(Water-Energy-Food) 기반의 지속가능한 물관리 협력방안 도출

- 정책방향 제언 및 남북협력과제 도출

- 한반도 접경유역 심화 분석

주제어 : 북한, 물관리, 대동강, 사리원, 서흥호, 기후변화, 산림복원, 저수량

✥ 차례 ✥

요 약	ⅰ

제1장 서론	1

1. 연구의 배경 및 목적	1

2. 연구 추진체계와 보고서 구성	3

제2장 선행연구 및 동향 분석	6

1. 북한의 물관리 현황	6

2. 북한의 산림관리 현황	22

3. 시사점 및 소결	31

제3장 산림복원 및 기후변화 영향 분석	32

1. 연구 자료의 수집과 구축	32

2. 물관리 시설 DB 구축	43

3. 기후변화 시나리오와 미래 가뭄 전망(북한 전역)	58

4. 물관리 현황과 유역모델링 구축(시범유역)	73

5. 산림복원 및 기후변화의 영향 분석(시범유역)	81

제4장 연구결과 및 향후 계획	96

1. 연구결과(요약)	96

2. 연구의 한계점 및 보완점	97

3. 향후 연구계획	98

참고문헌	101

Executive Summary	106

✥ 표차례 ✥

<표 2-1> 2010년대 북한의 주요 기상재해와 피해	7

<표 2-2> 2018년 8월 28~29일 총 강수량	8

<표 2-3> 2018년 태풍 솔릭으로 인한 피해 규모(황해남·북도)	8

<표 2-4> 남북한 수자원 지표 비교(홍수 및 수량)	11

<표 2-5> 남북한 수자원 및 물이용 지표 비교	12

<표 2-6> 북한 안전한 식수 접근에 관한 통계	12

<표 2-7> 북한 물분야 현황	13

<표 2-8> 수자원 관련 법·제도	20

<표 2-9> 북한 전역 토지피복 분포 변화	23

<표 2-10> 북한 산림정책의 시기별 변화	24

<표 3-1> 북한 기상 관측소 현황	33

<표 3-2> CMIP5에서 구축한 25개의 GCM 목록	35

<표 3-3> 북한 행정구역별 수리구조물 현황	50

<표 3-4> 북한 수계별 수리구조물 현황	55

<표 3-5> 연구 자료의 목록(1차 연도)	57

<표 3-6> 미래 구간별 사리원 관측소 연 총 강수량 변화량	59

<표 3-7> 미래 구간별 사리원 관측소 연 평균기온 변화량	61

<표 3-8> 사리원시 월평균 기후	74

<표 3-9> 사리원시 연평균 기후	74

<표 3-10> 사리원시의 주요 저수지 및 양수장	75

<표 3-11> 황해북도 생활용수 이용현황	76

<표 3-12> 시범유역의 1980년대와 2000년대 토지피복 변화 분석	82

<표 3-13> 시범유역 서흥호 D 지점 월평균 수문량 모의 결과(1981~2010년)	85

<표 3-14> 시범유역 서흥호 D 지점 연평균 일 최대 유량 산정 결과	90

<표 3-15> 최대 일 유출량 빈도분석을 위해 추정된 GEV 분포함수의 매개변수	91

<표 3-16> 지표수 해석을 위한 Manning’s Coefficient	94

<표 3-17> 토양침식 잠재력 분석 결과 및 비교	95

✥ 그림차례 ✥

<그림 1-1> 연구 수행 체계도(2019~2021년)	5

<그림 2-1> 북한의 자연재해 발생기간	7

<그림 2-2> 태풍 링링의 이동경로	9

<그림 2-3> 태풍 링링의 강우량 누적도와 피해영향권	10

<그림 2-4> 2017년 북한 MICS 설문조사 항목	14

<그림 2-5> 가구, 보건 및 영유아 시설의 상수도 송수관 설치 비율	15

<그림 2-6> WHO 먹는 물 수질 검증: 미생물 기준	16

<그림 2-7> 상수 수원 수질 분석 결과	17

<그림 2-8> 상수 종류별(improved, unimproved) 인구 분포	18

<그림 2-9> 안전하게 관리되는 상수 이용인구와 수질현황	19

<그림 2-10> 북한의 산림법(제1조~5조)	21

<그림 2-11> 북한의 토지피복 변화(1980~2000년대)	23

<그림 2-12> 북한 산림 지역 면적 비교(1999년, 2008년)	25

<그림 2-13> 남북한 산림현황 변화 추이 인포그래픽	26

<그림 2-14> 남북한 산림 면적 비교 인포그래픽과 위성영상	26

<그림 2-15> 북한 산림면적 변화 선행연구 기반 추정	27

<그림 2-16> 북한 평양 지역 연도별 영상 비교	28

<그림 2-17> 북한 신막 지역 연도별 영상 비교	29

<그림 2-18> 북한 회령 지역 연도별 영상 비교	30

<그림 3-1> 북한 27개 기상관측소 위치 현황	34

<그림 3-2> 북한 연평균강수량의 공간적 분포	36

<그림 3-3> 2065년(t=2065) 시점의 GCM(modeled) 자료에 적용된 QDM 알고리즘의 개념도	37

<그림 3-4> 수치표고모델(DEMs, 30m)	38

<그림 3-5> 토양예측도	40

<그림 3-6> 대동강 유역 토양예측도	40

<그림 3-7> 북한 지역 토양군 분포	41

<그림 3-8> 대동강 유역 토지피복도	42

<그림 3-9> 대동강 유역의 토지피복 분포 변화	42

<그림 3-10> 오픈소스 GIS 프로그램	45

<그림 3-11> 수리구조물의 예시	46

<그림 3-12> QGIS 소프트웨어 내 플러그인(HCMGIS) 설치 화면	47

<그림 3-13> 수리구조물 디지타이징 예시	48

<그림 3-14> 북한 내 수리구조물 위치 현황도	49

<그림 3-15> 북한 행정구역별 댐/저수지 및 보 위치 현황	51

<그림 3-16> 북한 행정구역별 댐/저수지 및 보 위치 현황	52

<그림 3-17> 북한 행정구역별 댐/저수지 및 보 위치 현황	53

<그림 3-18> 북한 행정구역별 댐/저수지 및 보 위치 현황	54

<그림 3-19> 북한 수계별 댐/저수지 및 보 위치 현황	55

<그림 3-20> 북한 수계별 댐/저수지 및 보 위치 현황	56

<그림 3-21> 북한 사리원 관측소 연 총강수량 변화 전망(1976~2100)	59

<그림 3-22> 북한 사리원 관측소 연 평균기온 변화 전망(1976~2100)	60

<그림 3-23> 가뭄 특성을 계산하기 위한 임계값(SPEI –1.5) 적용	63

<그림 3-24> 북한의 미래 가뭄특성 변화 전망(RCP4.5)	65

<그림 3-25> 북한의 미래 가뭄특성 변화 전망(RCP8.5)	66

<그림 3-26> 북한 사리원 관측소 SPEI3 전망(RCP4.5)	68

<그림 3-27> 북한 사리원 관측소 SPEI3 전망(RCP8.5)	69

<그림 3-28> 북한 사리원 관측소 SPEI12 전망(RCP4.5)	71

<그림 3-29> 북한 사리원 관측소 SPEI12 전망(RCP8.5)	72

<그림 3-30> 어지돈 관개체계	76

<그림 3-31> 사리원 유역의 토지피복별 자연재해 취약도 및 분포비율	77

<그림 3-32> 시범유역 선정	78

<그림 3-33> 시범유역 SWAT 구축	79

<그림 3-34> 산림토양 속성정보를 이용한 유역모델링 입력자료(토양도) 구축	80

<그림 3-35> 서흥호로 유입되는 지류	81

<그림 3-36> 서흥호 유역의 토지피복도(1980년대)	83

<그림 3-37> 서흥호 유역의 토지피복도(2000년대)	83

<그림 3-38> 서흥호 유역의 산림복원 시나리오 토지피복도	84

<그림 3-39> 기후변화와 산림복원이 서흥호 수문순환에 미치는 영향평가(RCP4.5)	87

<그림 3-40> 기후변화와 산림복원이 서흥호 수문순환에 미치는 영향평가(RCP8.5)	88

<그림 3-41> 기후변화와 산림복원이 최대 일 유출량에 미치는 영향평가	92

✥ 약어 ✥

ARS	Agricultural Research Service

BCSD	Bias-Correction Spatial Disaggregation

DEMs	Digital Elevation Models

DPRK	Democratic People’s Republic of Korea

ECCO	Environment and Climate Change Outlook

GCMs	Global Circulation Models

GDACS	Global Disaster Alerting Coordination System

GENI	Global Energy Network Institute

GIS	Geographic Information System

HRUs	Hydraulic Response Units

IFRC	International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies

InfoRM	Index for Risk Management

IPCC	Intergovernmental Panel on Climate Change

LPCD	Liter Per Capita Day

LPDAAC	Land Processes Distributed Active Archive Center

MICS	Multiple Indicator Cluster Survey

NBS	Nature-Based Solution

QDM	Quantile Delta Mapping

RCP	Representative Concentration Pathway

SPEI	Standardised Precipitation Evapotranspiration Index

SRTM	Shuttle Radar Topography Mission

SWAT	Soil and Water Assessment Tool

UNICEF	United Nations Children's Fund

UNOCHA	United Nations Office for the Coordination of Humanitarian Affairs

UNITAR	United Nations Institute for Training and Research

USDA	United States Department of Agriculture

WaSH	Water, Sanitation and Hygiene

WCRP	World Climate Research Programme

WFP	World Food Programme

WHO	World Health Organization

∣ 보고서 제목 : 부제

제1장  서 론

제1장  서 론 ∣

연구의 배경 및 목적

∣ 북한의 산림복원과 기후변화가 물관리 취약성에 미치는 영향과 정책방향 연구

2019년 한 해 동안 아시아 태평양 지역에서 발생한 태풍은 24개이다. 이는 태풍 발생 통계의 평년 기준(1981-2010년, 25.6개)보다 소폭 낮은 수준이지만, 7개의 태풍이 한반도에 영향을 미쳤다는 사실은 1959년 이후 약 60년 만이다. 우리가 더욱 주목할 사실은 한반도에 직간접적인 영향을 주는 태풍의 수가 평년 기준 3.1개인 점을 감안할 때 2배 이상의 태풍이 발생했다는 점이다. 이와 같은 현상은 고온의 해수, 온난화 등과 같은 기후변화 영향이 한반도에 미친 결과로 추정된다. 태풍이 몰고 오는 국지적 폭우가 발생하면 산림, 습지, 저수지, 제방 등과 같은 자연 혹은 인공적 물 인프라 시설이 부족한 지역에서 지표 및 지하의 유효 저수능력은 신속하게 그 한계에 도달하게 되고, 급작스러운 강우 유출에 따라 축적된 홍수에너지로 상하류 하천범람과 인명 및 재산의 손실을 야기한다. 또한 이러한 자연 혹은 인공적 물 인프라 시설이 부족하면 빠른 증발량과 기저유출량 감소 등으로 충분한 강수가 발생하더라도 물부족(가뭄) 취약성이 장기화되어 식량생산에도 적지 않은 피해가 반복될 수 있다.

기상청 날씨누리, “태풍: 발생 통계”, 검색일: 2019.11.7.

특히 산림이 황폐화된 북한 지역에서 높은 강도의 폭우는 산사태를 일으키고 과다하게 유출된 토사가 건물과 같은 시설물에까지 영향을 주고 하천의 수질과 수생태계를 교란시킬 수 있을 것으로 추정된다. 실제로 2019년 9월에 발생한 제13호 태풍 링링(Lingling)은 황해남북도 등 북한 지역을 관통하였는데, 당시 국제적십자연맹(IFRC: International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies)은 홍수와 산사태의 높은 발생위험성(High risk)을 우려스럽게 표명하였으며, 피해영향 인구를 최대 5.3백만 명으로 추산하였다.

IFRC(2019.9.6).

지난 수년간 고착되어 왔던 남북 정치적 상황이 2017년 5월, 문재인 정부가 들어서면서 새로운 전환점으로 나타났다. 특히 2018년 4월 27일 ｢판문점 선언｣에 이어, 9월 19일 ｢평양공동선언문｣이 남북에 의해 공동 발표되었다. 해당 선언문 중에는 다음과 같은 내용이 담겨있었다.

“남과 북은 자연생태계의 보호 및 복원을 위한 남북 환경 협력을 적극 추진하기로 하였으며, 우선적으로 현재 진행 중인 산림분야 협력의 실천적 성과를 위해 노력하기로 하였다.”	- 9월 ｢평양공동선언문｣ 2-③

한반도 평화체제 추진, 상호호혜와 교류·협력의 증대 및 민족경제의 균형적 발전을 위한 매우 다양한 과제 중에서 북한 지역의 산림복원이 환경 협력 분야의 우선과제로 채택 및 선언된 것이다. ｢판문점 선언｣ 후 2018년 10월 21일 남북 양측 산림협력 대표단의 회담이 실시되었으며, 산림복원을 통한 환경개선 및 교류확대를 계획하고 있다고 밝힌 바 있다.

이렇듯 북한 지역의 산림복원이 한반도의 지속가능발전과 환경개선을 위해 우선과제로 채택된 것은 6.25 전쟁 후 남한의 산림녹화사업의 효과, 즉 경제적 이익, 산사태 예방, 육상생태계 보전 등과 같은 복합적 효과가 산림복원에서 찾아볼 수 있기 때문일 것이다. 특히 산림복원은 자연시스템 기반의 해법(NBS: Nature-Based Solution)으로 에너지(수력 등)와 식량(관개용수 등)이 부족한 북한의 현실을 장·단기적으로 개선시키고, 부족한 사회 인프라 시스템이 확충되면 환경 전반과 자연 생태계의 보전을 달성할 수 있는 일거양득의 묘안으로 풀이할 수 있다.

그럼에도 불구하고 우리가 무엇보다 주목해야 할 점은 산림복원의 다기능 효과는 안정적 물관리라는 큰 전제조건이 보장될 때 달성할 수 있는 목표라는 것이다. 즉 산림의 변화는 물관리와 상호적인 영향을 미치기 때문에 복원사업 시 그 영향을 고려하여 체계적으로 진행하고 물관리 취약성 개선 중심으로 기타 효과를 병행하는 전략이 필요한 것이다. 서두에 설명하였듯이 최근 연구에 따르면 북한 지역도 기후변화의 영향에서 결코 예외는 아니며, 홍수, 가뭄, 수질, 수력발전, 농업용수, 상하수도, 수생태 등과 같이 북한의 물관리 전반에 미치는 기후변화 영향의 진단도 산림복원의 효과와 연계되어 검토되어야 할 중요한 연구 주제이다.

어규 외(2018), pp.355-369.

위와 같은 배경에서 본 연구는 산림복원과 기후변화가 북한 물관리에 미치는 영향을 진단하고자 한다. 비록 구체적인 산림복원 계획이 발표되지는 않았고, 산림복원 등의 환경 협력 정책 및 사업으로 인한 변화가 물관리 전반과 기후변화 취약성에 미치는 상호작용 및 효과에 대한 정성적 혹은 정량적 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 산림복원 및 기후변화가 북한 지역의 물관리에 미치는 영향과 효과를 정성적이고 정량적으로 평가하여 그 결과를 제공하는 등 물분야 환경 협력 발전방향의 정책적 제언을 도출하고자 한다.

이와 같은 연구 결과가 축적되면 홍수, 물부족, 토사발생, 수질악화 등과 같은 물 관련 문제의 종합적인 해소방안 마련에 적지 않게 기여할 것으로 기대할 수 있다. 또한 북한의 환경·사회가 기후에 적응하고 지속가능할 수 있게 지원하여, 환경·경제 발전과 삶의 질 및 생태환경 개선·보전을 선순환 정책의 고리로 묶을 수 있다. 즉, 물관리 등 환경교류 측면에서 향후 정책교류로 확산될 수 있을 것이다.

연구 추진체계와 보고서 구성

본 연구는 총 3개년 연구계획 중 1차 연도 연구에 해당된다. 3개년의 주요 연구내용 및 수행체계는 다음과 같다(그림 1-1 참조). 본 연구보고서(1차 연도)의 제2장에서는 북한의 물관리 전반적 현황을 이해하고자 국내외 선행연구 및 문헌조사를 실시하였다. 선행연구와 문헌조사에는 과거에서 최근까지 북한 전역에 발생한 홍수와 가뭄의 피해를 포함시켰고, 특히 2018년과 2019년에 각각 발생한 태풍 솔릭(Soulik)과 링링(Lingling)의 피해 통계를 그리고 수자원 및 물이용의 주요 지표를 분석하여 수록하였다. 또한 북한의 산림현황과 주요 문헌에서 나타난 시계열(1970년~) 산림변화(감소)를 분석·기록하였다.

본 연구가 3차년도 중 1차년도 연구수행이라는 점을 고려하여 체계적이고 탄탄한 기초자료 기반의 연구결과를 도출하기 위해서 물관리, 산림, 토양, 토지피복 및 기상·기후 현황조사와 전망에 필요한 자료와 인프라(교통망 등) 등의 기초 연구자료를 최대한 수집하기 위하여 광범위한 정보 탐색을 실시하였다. 이를 위해 국내외 통계자료, 지형공간자료(GIS) 등을 수집하거나 북한 지역 전수조사를 통하여 연구진 자체 DB를 구축하였으며, 제3장에 그 결과의 일부 혹은 전부를 수록하였다. 또한 제3장에는 산림복원 및 기후변화가 물관리에 미치는 영향에 앞서서 기후변화 시나리오(CMIP5 GCM) 5개를 선정하여 강수와 온도에 대한 과거 및 미래 자료(1976-2099)를 구축하였으며, 이를 북한 전역의 대상의 가뭄지수(SPEI)에 적용하고 가뭄 특성과 변화를 상세히 분석하였다. 그리고 수집 및 구축된 연구 자료는 사리원이 하류에 위치한 서흥호 시범유역을 대상으로 유역모델링 구축을 통한 산림복원 및 기후변화의 영향과 토양침식 잠재력 분석에 활용하였다. 제4장은 1차 연도 주요 연구내용에 대한 그 결과를 요약하였으며, 연구의 한계와 보완점 그리고 2차 연도 연구계획으로 구성되었다.

<그림 1-1> 연구 수행 체계도(2019~2021년)

자료: 저자 작성.

제2장  선행연구 및 동향 분석

제2장  선행연구 및 동향 분석 ∣

북한의 물관리 현황

수재해(水災害)

북한은 자연재해, 특히 홍수와 가뭄과 같은 수재해(水災害, Water-related disasters)가 빈번하게 발생하여 다방면에서 어려움을 겪고 있다. 국제 구호단체들의 조정 기관인 IASC(Inter-Agency Standing Committee)와 유럽연합 집행위원회(European Commission)에서 발표한 북한의 위기관리 지수(InfoRM: Index for Risk Management) 중 자연재해 부문에서 191개국 가운데 39위를 기록하였다. 2004년부터 2018년까지 자연재해로 인해 피해를 입은 사람은 660만 명 이상이었다. 북한의 홍수는 7~9월 사이의 장마 기간부터 12월 전까지 주로 발생하고, 가뭄은 3월부터 11월 전반에 걸쳐 발생한다(그림 2-1 참조). 동일한 연도에 홍수와 가뭄이 발생하므로 그 피해가 극심한 것으로 파악된다. <표 2-1>은 2010년대 발생한 북한의 주요 자연재해와 그 피해 내역을 나타낸다. 대부분의 재해가 물 관련 재해이며, 산림황폐 등과도 직간접적인 연관성이 있다고 판단된다. IFRC(2019)는 산림황폐화로 인해 토사유출이 쉽게 일어난다고 지적한 바 있다. 이와 같은 자연재해는 민가 및 사회기반시설 등을 파괴하는 등 인명과 재산에 손해가 생기며, 집단 농장(Cooperative farm)의 생산량에 큰 영향을 미쳐 국가 전체의 식량 안보를 위협할 수 있다.

UN(2019), p.9.

IFRC(2019), p.4.

<그림 2-> 북한의 자연재해 발생기간

* The lean season primarily impacts Public Distribution System (PDS) dependant households
Global Hunger Index, 2016

자료: UN(2019), p.4.

<표 2-> 2010년대 북한의 주요 기상재해와 피해

년도	지역	재해	피해
2011	함경남도	홍수	사망 68명, 이재민 3.0만 명
2012	평안남북도	홍수	사망 231명, 이재민 21.2만 명
2013	평안남북도	홍수	사망 189명, 이재민 4.9만 명
2014	전지역	가뭄 (3월~18개월간)	공공분배시스템(PDS: Public Distribution System)의 1.8백만 명 피해
2015	황해남도, 함경남북도	태풍 ‘고니’, 홍수	이재민 1.5만 명
2016	함경북도	태풍 ‘라이언록크’, 홍수	사망 138명, 이재민 6.8만 명
2017	서부 평야지대	가뭄	110만 취약계층 영양부족 (5세 이하 78.2만 명, 임산·수유부 31.3만 명
2018	황해남북도, 강원남북도	열파 현상, 홍수	사망·실종 151 명, 이재민 1.1만 명, 1.7만 ha 농작물 피해
자료: 김영훈(2019), p.3과 UN(2019), p.9 기반으로 저자 작성.

2018년 7, 8월 심각한 열파 현상이 지속되어 전국적으로 기존의 평균 기온보다 11도 높은 온도를 기록했다. 8월 28일과 29일에는 태풍 솔릭(Soulik)의 영향으로 함경남도와 강원도에 호우가 발생하였으며, 황해북도에 367~678 ㎜, 황해남도에 184~248 ㎜의 강우가 30시간 이상 동안 지속되어 갑작스런 홍수가 발생하였다. <표 2-2>는 이틀간 발생한 총강수량이다. 이로 인해 황해남·북도에서 72명이 실종되고, 10,683명의 피난민이 발생하였으며, 2,189개의 건물 및 3,886개 가구가 침수되거나 파괴되는 등 큰 피해를 입은 것으로 파악된다(표 2-3 참조). 파괴된 건물 중에는 공공건물과 유치원 등이 포함되어 있었다. 마찬가지로 영향이 있었던 강원남·북도의 피해까지 더하면 총 151명이 사망 또는 실종되었으며 이재민이 약 11,000여 명 발생하였고, 약 17,000ha 면적의 농작물이 피해를 입었다.

IFRC(2019), p.3.

<표 2-> 2018년 8월 28~29일 총 강수량

도	시	총 강수량(㎜)
황해북도	Kumchon(금촌)	678
	Thosan(도산)	380
	Jangpung(장풍)	373
	Kaesong(계정)	367
	Kaepung(개풍)	367
	Pongchon(평촌)	557
황해남도	Paechon(배천)	248
	Sinwon(신원)	243
	Pyoksong(벽성)	238
	Haeju(해주)	184
자료: IFRC(2019), p.3.

<표 2-> 2018년 태풍 솔릭으로 인한 피해 규모(황해남·북도)

시/도	합계 (개소)		완전 파괴 (개소)		부분 파괴 (개소)		침수 (개소)		피난민 (명)
	건물	가구	건물	가구	건물	가구	건물	가구
Haeju City	49	76	23	35	26	41	0	0	186
Taetan County	9	13	5	7	4	6	0	0	34
Sinwon County	25	54	6	16	16	35	3	3	112
Pongchon County	302	383	224	280	0	0	78	103	1,269
Chongdan County	166	237	40	54	126	183	0	0	441
S.Hwanghae	551	763	298	392	172	265	81	106	2,042
Pyongsan County	481	861	73	111	0	0	408	750	2,330
Kumchon County	267	882	79	156	0	0	188	726	2,442
Jangpung County	459	731	289	511	170	220	0	0	2,238
Kaesong County	431	649	14	24	37	59	380	566	1,631
N.Hwanghae	1,638	3,123	455	802	207	279	976	2,042	8,641
Total	2,189	3,886	753	1,194	379	544	1,057	2,148	10,683
자료: IFRC(2019), p.4.

2019년 9월에는 태풍 링링(Lingling)의 이동경로에 황해남·북도를 포함한 북한 지역이 포함되었다(그림 2-2, 그림 2-3 참조). 태풍 이동경로에 있는 피해영향권 거주자는 약 5.3백만 명으로 추정되었으며, 태풍에 대한 사전경고로 인해 인명 피해는 상대적으로 적었으나 농경지의 피해가 상당한 것으로 파악된다. 북한의 국가비상재해위원회에서는 북한 전역에서 210여 동 460여 세대의 거주지와 15동의 공공건물이 파괴되거나 침수되어 큰 피해를 입은 것으로 발표하였다.

IFRC(2019.9.6).

VOA(2019.9.8), “Typhoon Kills 5 in North Korea, 3 in South Korea”, 검색일: 2019.10.10.

<그림 2-> 태풍 링링의 이동경로

자료: GDACS: IFRC(2019.9.6)에서 재인용.

<그림 2-> 태풍 링링의 강우량 누적도와 피해영향권

a. 강우량 누적도	b. 피해영향권
자료: UNITAR(2019.9.12); IFRC(2019.9.6).

<표 2-4>에서 1981년부터 2010년까지의 북한 연평균 강수량은 902 ㎜/년으로, 남한의 1,421 ㎜/년에 비해 적은 것을 확인할 수 있다. 그러나 유출율의 경우 북한이 0.64로, 남한의 0.58에 비해 다소 높은 값을 나타내고 있다.

<표 2-> 남북한 수자원 지표 비교(홍수 및 수량)

구분(기준시점)	남한	북한	남한/북한
연평균 강수량(㎜/년) (1981~2010)	1,421	902	1.575
총면적(㎢) (2010)	100,033	123,138	0.812
유출율 (남: 2007; 북: 1951~1980)	0.58	0.64	0.906
총 유출량 중 6-9월 유출비율(상동)	0.74	0.728	1.331
총 유출량 중 평시 유출비율(상동)	0.26	0.272	0.586
홍수기 유출량(억㎥)	610	518	1.543
평시 유출량(억㎥)	214	193	0.679
자료: 허지후(2013), p.22.

수자원 및 물이용

남북한 수자원의 총량을 비교한 선행연구에 따르면, 수자원 총량과 가용 수자원 총량은 남한이 각각 1,421억㎥, 824억㎥으로, 북한이 각각 1,111억㎥, 711억㎥으로 파악되어 남한이 더 많은 것을 확인할 수 있었다. 다만 1인당 수자원량과 1인당 가용 수자원 총량은 남한이 각각 2,877㎥, 1,669㎥으로, 북한이 각각 4,592㎥, 2,939㎥으로 파악되었으며 북한이 더 많은 것을 확인할 수 있었다(표 2-5 참조). 이와 같은 양적 차이와 <표 2-6>의 공식적 통계 자료에도 불구하고 북한 대부분의 지역에서 물 공급 시스템이 제대로 기능하지 못하는 것으로 파악된다. 실제 먹는 물 등의 생활용수로 이용되는 수자원의 양은 적은 것으로 판단된다. 또한 북한의 수자원 시설은 생활용수보다 농업용수를 우선으로 하며, WFP(2019)가 파악한 바에 따르면, 적어도 13.7백만 명의 사람이 인프라 미비로 인한 안전하고 지속적인 물 공급을 받지 못하고 있다.

허지후(2013), pp.1-141.

WFP(2019.2.12), p.7.

<표 2-> 남북한 수자원 및 물이용 지표 비교

구분(기준시점)	남한	북한	남한/북한
연평균 강수량(㎜/년) (1981~2010)	1,421	902	1.575
총면적(㎢) (2010)	100,033	123,138	0.812
수자원총량(억㎥)	1,421	1,111	1.279
총인구(천 명) (2010)	49,410	24,187	2.043
1인당 연간 수자원 총량(㎥) (남: 1981-2010; 북: 2010)	2,877	4,592	0.627
이용 가능한 수자원량(가용 담수량) (억㎥)	824	711	1.159
1인당 가용 수자원 총량(㎥)	1,669	2,939	0.568
자료: 허지후(2013), p.22.

<표 2-> 북한 안전한 식수 접근에 관한 통계

구분		안전한 식수 접근 인구비율
출처	기준년도	계	도시	농촌
CIA	2015	99.7%	99.9%	99.7%
WHO, UNICEF	1990	100%	100%	100%
	2000	100%	99%	100%
	2012	99%	97%	98%
	2015	100%	99%	100%
자료: CIA World Factbook: 김남수(2019), p.25에서 재인용.

<표 2-7>은 선행연구가 수행한 북한의 물 분야 현황과 관련 과제를 요약한 것이다. 선행연구에서 지표수는 수력 발전에 이용되며 경제 성장으로 인한 수요 증가와 강수 특성 및 수재해의 잦은 발생으로 인해 제도적, 재정적인 요소를 포함한 통합적인 전략 및 계획 수립이 필요하다고 제시하고 있다.

GENI에 따르면 실제 북한의 경우 수력 발전이 전체 전력 생산의 약 67%를 차지하는 것으로 보고되었고, 기후변화, 토지이용 등에 따른 수력발전가능력에 변화가 있을 것으로 예상된다. 따라서 이에 대한 수문학적 평가가 필요할 것이다.

<표 2-> 북한 물분야 현황

현황	과제
급격한 경제 성장으로 삶의 기준이 높아지면서 산업, 농업 및 식수 수요 증가 물공급은 댐과 저수지가 주된 역할을 함 지표수는 수력 발전에 이용됨 연강수량은 변동 폭이 심함, 홍수와 가뭄 문제가 있음 수질은 계절과 지리에 따라 차이가 큼 식수와 농공용수는 대동강, 압록강, 두만강, 청천강에서 공급 4개 강의 수질이 저하 중임 산업폐수, 농촌지역에서 나오는 미처리 오수, 농지의 유출수 등이 수질 오염 유발함, 주된 오염원은 인간과 동물에게서 나오는 유기물 산림황폐화로 수로에 토사가 많음 기존의 수질 모니터링 프로그램은 제한적이며 전국의 다양한 곳에서 수질 정보를 제공하지 못함	종합수질전략과 이행 계획 수립 및 국가경제계획과 통합, 법적, 제도적, 재정 수단 확보 통합유역관리전략과 계획 수립(대동강, 압록강, 두만강) 지하수 이용 관리 및 감독 체계 마련 종합수질모니터링 체계(GIS 데이터베이스와 분포 지도 제작과 운영) 물 저장 및 개천-대성 수로 및 미루볼과 같은 수력 이용 구조 구축을 위한 대규모 수력발전소 건설 물 소비 모니터링, 관리, 물 보존에 대중 참여를 위하여 공공기관, 기업, 주거용 공간에 물 소비 계량기 설치 물 소비, 폐수 처리 및 에너지 이용 감소를 위한 청정생산 및 환경건전기술 도입 지역 오폐수 정화 시설 구축 토양 침식과 하천 최적화 방지 위하여 유역 주변에 식재 대동강과 보통강 수로에 토사물 제거 댐과 수력발전 확장 시 환경 평가와 환경영향평가 실시
자료: ECCO(2012) 북한 공식 발표 자료: 김남수(2019), p.23에서 재인용.

복수지표집단조사(MICS: Multiple Indicator Cluster Survey)는 1990년대 유니세프에 의해 개발되어 국제적으로 시행하고 있는 종합적인 가구조사이다. 해당 조사 결과는 정책, 사업, 국가계획 등의 수립 시에 활용할 수 있으며, SDGs와 같은 국제적 약속이행 점검에도 활용 가능하다. 북한의 MICS는 2017년에 가구, 15-49세 여성과 남성, 5세 이하와 5-17세의 아동과 청소년을 대상으로 시행되었다(그림 2-4 참조). 20개 조사팀이 총 8,500개 가구(Household)와 설문조사를 진행했고, 조사대상 중 4,184명이 남성, 8,766명이 여성이었다. 가구를 대상으로 수질 검사에 대해 설문조사를 하였고, 대상 가구는 1,360개였다. 생존율, 출산, 영유아 건강 및 발달, 교육, 가정 폭력 및 노동 착취 등의 다양한 주제에 대한 설문조사가 시행되었으며, ‘안전하고 깨끗한 환경에서의 삶(Live in a safe and clean environment)’이라는 주제에서 먹는 물, 위생과 월경위생(Menstrual hygiene)에 대한 결과가 제시되었다.

<그림 2-> 2017년 북한 MICS 설문조사 항목

자료: Central Bureau of Statistics of the DPR Korea and UNICEF(2017), p.3.

물이용의 여러 형태 중 수질이 가장 중요한 것은 먹는 물이다. 안전한 먹는 물과 적당한 위생 상태는 설사, 기도 감염과 수인성 질병 등의 위험을 현저히 줄일 수 있다. 그러나 북한은 여전히 물과 위생(WaSH: Water, Sanitation and Hygiene)을 위한 인프라 및 서비스의 공급과 운영에 어려움을 겪고 있다. 학교와 보건 기관의 50%와 탁아소(Nurseries)의 38%가 충분한 물과 위생 환경을 갖추지 못한 것으로 추정된다.

UNICEF, “DPRK Water, Sanitation and Hygiene”, 검색일: 2019.6.21.

<그림 2-> 가구, 보건 및 영유아 시설의 상수도 송수관 설치 비율

자료: Ministry of City Management and Central Bureau of Statistics(2014): UN(2015), p.12에서 재인용.

WHO는 취수부터 수도꼭지까지 상수도의 모든 단계별 리스크를 관리하여 안전한 먹는 물 공급이 가능하도록 ｢물안전계획(WSP: Water Safety Plan) 매뉴얼｣을 작성하였다. 해당 계획은 11단계로 구성되어 있으며, 담당 팀의 구성, 위해성 및 리스크 분석, 관리조치 등이 안내되어 있다. 관리조치의 효과를 확인하기 위해 모니터링 또한 계획에 포함되어 있으며, 운영 모니터링 외에도 최종 검증을 시행하도록 하고 있다. 검증 과정은 주로 감시 기관에 의해 시행되나 경우에 따라 물 공급자 혹은 양쪽에 의해 시행될 수 있다. 미생물 기준 만족의 검증 방법은 Escherichia coli 혹은 내열성 대장균군(TTC: Thermo-Tolerant Coliforms)과 같은 배설물 지표종을 분석하는 것이다. 지표종에 해당하는 미생물은 100 ㎖ 샘플에서 아예 검출되지 않아야 한다(그림 2-6 참조).

그러나 앞서 소개한 북한 MICS의 결과에 따르면 상수도원에서 TTC가 검출되는 것을 확인할 수 있다. 총 인구수의 23.5%가 TTC가 검출된 수원에서 물을 마시고 있는 것으로 나타난다.

<그림 2-> WHO 먹는 물 수질 검증: 미생물 기준

자료: WHO(2017), p.149.

도심과 농촌 지역으로 나누어 봤을 때는 각각 9.7%와 45.2%로, 농촌 지역에 오염된 수원이 더 많은 것을 확인할 수 있다(그림 2-7 참조). 그림 2-7에서 그림 2-10까지 확인할 수 있듯이 각각 97.5%와 87.8%의 주민이 배관을 통한 공급, 관정, 식수 키오스크(Water kiosk) 등의 개선된 형태의 상수공급을 받고 있음에도 불구하고 60.9%만이 상시 공급되며 TTC가 검출되지 않는 개선된 상수원의 혜택을 받고 있다. 또한 UNICEF에 따르면 북한의 송수관 시스템은 정부의 지원을 받아 1970년대와 1980년대에 걸쳐 구성되었으나 불충분한 투자로 인해 운영 및 관리가 제대로 이뤄지기 힘든 실정이며, 반복되는 홍수피해로 인해 그 정도가 더욱 심각해지고 있다. 2013-2014년에 걸쳐 UNICEF의 지원을 받아 도시경영성(Ministry of City Management)과 중앙통계국(Central Bureau of Statistics)에서 실시한 물환경평가조사(Water Assessment Survey)에 따르면 북한 인구의 약 20%는 상수도 시설 미비로 인해 물을 제대로 공급받지 못하고 있으며, 송수시설의 낮은 지속가능성을 지적하고 있다.

UNICEF, “DPRK Water, Sanitation and Hygiene”, 검색일: 2019.6.21.

<그림 2-> 상수 수원 수질 분석 결과

자료: Central Bureau of Statistics of the DPR Korea and UNICEF(2017), p.147.

<그림 2-> 상수 종류별(improved, unimproved) 인구 분포

자료: Central Bureau of Statistics of the DPR Korea and UNICEF(2017), p.142.

<그림 2-> 안전하게 관리되는 상수 이용인구와 수질현황

자료: Central Bureau of Statistics of the DPR Korea and UNICEF(2017), p.149.

물관리 및 산림 관련 법령

선행연구에 따르면 북한의 물관리 관련 법령은 <표 2-8>과 같이 정리할 수 있다. ｢하천법｣은 ‘하천의 보호는 물의 오염과 하천시설물의 파괴, 손상을 막기 위한 중요한 사업이다.’로 하천보호와 오염관리를 주요한 사업으로 규정하고 있으며, ｢물자원법｣은 ‘국가는 물자원을 적극 찾아내고 전망성 있게 개발하도록 한다.’로 설명하고 있는데 ‘전망’이라는 부문은, 사회적 수요나 기후적 전망·예측이 포함되고 있는지 검토가 필요한 부분이다. 북한의 수도인 평양의 중심을 관통하는 대동강의 오염관리를 위해서 ｢대동강오염방지법｣도 법령으로 설립된 것을 알 수 있다.

허지후(2013), p.18.

그 외에도 환경보호 및 오염규제를 내용으로 담고 있는 ｢환경보호법｣은 1986년에 제정되었고 2014년에 수정 및 보완되었으며, ｢공중위생법｣(1998)은 수질 기준 보장 및 물 원천의 보호 등의 내용을 담고 있는 것으로 파악된다. 그리고 김정은 집권 직후 최우선 사업은 취약한 국토 전 분야에 대한 환경개선과 재해예방을 꼽았으며, “크고 작은 강, 하천들과 호수, 저수지들이 많아 물관리를 잘하면 큰물(홍수)과 가물(가뭄) 피해도 막을 수 있고 조국 강토의 풍치도 더 훌륭히 꾸릴 수 있다.”라고 언급한 바 있어서 물관리의 법령과 어떠한 상관관계에 있는지 분석이 필요하다고 판단된다.

김남수(2019), pp.4-5.

<표 2-> 수자원 관련 법·제도

구분	법명	주요 내용 및 목적
수원의 보호 및 이용	물자원법(1997)	하천·저수지·호소 등의 개발, 보호, 이용에 관한 사항들을 규정
	하천법(2002)	홍수피해 방지, 하천 오염 방지 등을 위한 하천의 정리, 보호, 이용에 관한 사항들을 규정
	대동강오염방지법(2005)	대동강 수질 및 생태환경의 보존과 개선
시설물의 설치 및 관리	갑문법(2001)	수송능력 향상과 수자원의 합리적 이용을 위해 갑문의 건설, 관리, 운영에 관한 사항들을 규정
	수로법(2002)	바다·하천·호수 등 수로의 조사, 수로자료의 출판 및 통보, 수로시설물 관리에 관한 사항들을 규정
	상수도법(2009)	생활용수의 원활한 생산·공급·이용을 위해 상수도시설의 건설 및 관리에 관한 사항들을 규정
	하수도법(2009)	오수의 적절한 처리를 위해 하수도시설의 건설 및 관리에 대한 사항들을 규정
자료: 허지후(2013), p.18.

본 연구에서 수집한 ‘북한 법령집 상권·하권(2017)’에 따르면 ｢산림법｣도 존재하는 것으로 파악되며(그림 2-10 참조), 산림의 범위가 산림토지뿐만 아니라 산림토지에 서식하는 동식물자원을 포함되어 있으며, 산림의 소유는 국가만 가능한 것으로 파악된다(제2조). 또한 산림의 분류(종류)는 특별보호림, 일반보호림, 목재림, 경제림, 땔나무림으로 구분되는데, 땔나무림은 에너지 공급의 목적이 있는 것으로 추정된다.

통일부 북한자료센터, “北韓法令集. 上”, 검색일: 2019.6.20.

통일부 북한자료센터, “北韓法令集. 下”, 검색일: 2019.6.20.

북한 물관리 및 산림 관련 법령들에 대한 세부적 분석은 1차년도에 수집한 ‘북한법령집 상권·하권(2017)’을 토대로 2차년도에 실시할 예정이다.

<그림 2-> 북한의 산림법(제1조~5조)

자료: 통일부 북한자료센터, “北韓法令集. 下”, 검색일: 2019.6.20.

북한의 산림관리 현황

토지피복 변화 분석

북한의 토지피복 변화는 환경부가 제공하는 북한지역 대분류 토지피복자료를 활용하였다. 국토의 대부분이 산으로 된 북한은 2000년대 말 기준으로 산림이 전체 면적의 68.4%를 차지하고 있다. 그다음으로 넓은 면적을 차지하는 토지피복 유형은 농지로 24.9%, 개발지에 해당하는 시가화 지역은 1.6%에 해당한다. 1980년대부터 2000년대에 걸친 북한 지역 토지피복의 변화는 산림 면적의 감소와 농지 면적의 증가가 가장 큰 특징이다.

북한의 산림비율은 1980년대 74.9%에서 1990년대는 70.5%, 그리고 2000년대 68.4%로 계속하여 줄어들었으며, 농지비율은 1980년대 17.5%에서 1990년대는 19.7%, 그리고 2000년대 24.9%로 지속적으로 증가하였다(표 2-9 참조). 1990년대 산림의 나무를 땔감으로 사용하고, 경작하여 농사를 짓는 등, 산림 감소 혹은 훼손이 급격히 증가한 것으로 파악된다. 이로 인해 토사 유출 위험성이 증가하여 홍수 및 산사태에 취약하게 되었다. 시가지와 나지 면적도 다소 증가하였으나 산림과 농지와 비교했을 때 큰 변화를 보인다고 하기는 어렵다.

나지의 경우 1980년대와 1990년대 사이에 다락밭 개간을 위한 산림 감소 혹은 훼손으로 급격히 증가하였으나, 그 후 북한에서도 산림면적 변화의 문제점과 산림보존의 중요성을 인식하여 산림 전용의 증가세가 다소 줄어든 것으로 추측된다. 북한의 토지피복 변화를 지도로 나타낸 것은 <그림 2-11>과 같고, 북한의 토지피복 유형별 변화 추이를 정리한 것은 <표 2-9>와 같다.

명수정(2017), p.21.

<표 2-> 북한 전역 토지피복 분포 변화

범례	1980년대		1990년대		2000년대		1980~2000년대 변화(%)
	면적 (km2)	비율 (%)	면적 (km2)	비율 (%)	면적 (km2)	비율 (%)
시가화	1,423.95	1.2	2,059.72	1.7	1,958.59	1.6	0.4
농지	21,431.19	17.5	24,118.23	19.7	30,510.75	24.9	7.4
산림	91,862.48	74.9	86,534.47	70.5	83,909.93	68.4	-6.5
초지	5,050.43	4.1	6,286.03	5.1	3,055.59	2.5	-1.6
습지	454.87	0.4	309.43	0.3	228.27	0.2	-0.2
나지	1,004.18	0.8	1,843.19	1.5	1,226.76	1.0	0.2
수역	1,425.06	1.2	1,479.13	1.2	1,766.79	1.4	0.3
합계	122,652.18	100.0	122,630.20	100.0	122,656.67	100.0
자료: 명수정(2017), p.22.

<그림 2-> 북한의 토지피복 변화(1980~2000년대)

(a) 1980년대 토지피복도	(b) 1990년대 토지피복도
(c) 2000년대 토지피복도
자료: 명수정(2017), p.23.

산림지형의 변화 분석

우리나라는 일제강점기와 한국전쟁을 겪으며 산림이 크게 훼손되어 조림대상지가 200만 ha에 육박하였다. 전후 ｢산림보호 임시조치법(1951)｣을 제정하고 ｢사방사업 10개년 계획(’48~’57)｣이 시행되는 등 산림복원을 위해 노력했으나 기술 부족 등으로 실패한 바 있다. 이후 1967년 산림청이 발족되고 내무부 산하로 이관(1973)되면서 ｢제1차 치산녹화 10개년 계획(’73~’78)｣이 수립되었다. 해당 계획의 성과를 바탕으로 ｢제2차 치산녹화 10개년 계획(’79~’87)｣ 또한 성공리에 완수하였으며, 김영훈(2019)은 1, 2차에 걸친 이 사업의 성공 배경으로 정책의 일관성, 전문기반 조성, 식량문제 해결 및 농촌연료 해결을 꼽았다. 본 성과는 “한국은 제2차 세계대전 이후 유일한 녹화성공국”(FAO), “한국의 조림사업은 세계적 자랑거리”(UNEP) 등 국제사회의 인정을 받았다.

한국농촌경제연구원(2014): 김영훈(2019), p.11에서 재인용.

김윤권 외(2013), p.292.

북한 또한 산림황폐화를 억제하기 위한 노력을 지속해왔으며, 그 시기를 <표 2-10>과 같이 1945년부터 1958년까지의 제1기부터 2001년부터 현재에 이르는 제4기로 나누어 볼 수 있다. 임업성 설치, 산림법 제정, 국토환경보호성 설치 등 정책적인 노력과 함께 ｢산림조성 10개년계획｣ 수립을 통해 매년 15만 ha 식수사업을 추진하고 있다. 또한 2008년 9월에는 노동당에서 산기슭과 중턱에 위치한 소토지를 회수하여 그 자리에 나무를 심도록 하고, 2009년부터 소토지 경작을 금지시켰다. 아래는 북한 산림연구원 착공식에 대한 기사 내용을 발췌한 것이다.

<표 2-> 북한 산림정책의 시기별 변화

시기		주요 목표	주요 정책
제1기 (1945~1958)		국가산림관리체계, 전후 산림복구	산지 국유화, 임업성 설치
제2기 (1959~1992)		경제발전계획 수립·이행 산림 조성·개발·이용의 체계화	목재 증산, 경제림 조성 다락밭 조성(자연개조5대사업)
제3기 (1992~2000)		국토관리, 산림 조성·보호 강화	산림법 제정, 국토환경보호성 신설 산림보호를 위한 지도·통제
제4기 (2001~현재)	김정일 시기	산림 제도·정책의 재정비	제1차 산림조성10개년계획 산림 복구·조성 목표 제시 산림소토지 경작 통제 강화
	김정은 시기	황폐산림의 10년 내 복구 장기 산림조성계획 추진	산림건설총계획(2013~42) 수립 농촌 대체연료 개발 국제사회와 협력, 임농복합경영
자료: 국립산림과학원(2008), 한국농촌경제연구원(2014): 김영훈(2019), p.7에서 재인용.

산림연구원이 대성산지구에 새로 일떠서게 된다. 착공식이 4월19일에 진행되었다. 조선로동당 중앙위원회 부위원장과 국토환경보호상, 관계부문 일군들, 건설자들, 평양시내 근로자들이 여기에 참가하였다. 착공식에서는 내각부총리의 착공사에 이어 결의토론들이 있었다.연설자와 토론자들은 나라의 모든 산들을 푸른 숲 우거진 황금산, 보물산으로 전변시키실 확고한 결심과 의지를 지니신 경애하는 최고령도자께서 산림연구원을 건설할데 대한 귀중한 가르치심을 주시고 건설과 관련한 모든 대책들을 세워주신데 대하여 언급하였다. 그들은 일군들과 건설자들이 과학기술의 위력으로 산림복구전투의 승리를 앞당기기 위한 산림연구원건설에 불타는 충정과 애국의 열의를 안고 한사람같이 떨쳐나서야 할것이라고 강조하였다...... 연설자와 토론자들은 따라앞서기, 따라배우기, 경험교환운동을 더욱 심화시켜 만리마속도창조의 열기로 온 건설장이 끓어번지게 하며 련관단위들에서 공사에 필요한 자재와 전력을 책임적으로 보내주어야 할것이라고 강조하였다.

착공식에서는 결의문이 채택되였다.	-로동신문(2018.4.20)

이와 같은 노력에도 불구하고 북한은 1910년부터 약 100년간 북한 지역의 약 32%인 284만 ha의 산림이 황폐화되었으며, 이는 서울 면적의 47배에 이르는 면적이다(그림 2-12, 그림 2-13 참조). 계단식 농법을 위한 개간, 경제적 위기로 인한 땔감 나무의 수요량 증가와 산불 및 곤충 등으로 인한 피해가 그 원인으로 파악된다.

<그림 2-> 북한 산림 지역 면적 비교(1999년, 2008년)

자료: 박경석(2018), p.3.

<그림 2-> 남북한 산림현황 변화 추이 인포그래픽

자료: 한국임업진흥원 블로그, “남북한 산림현황”, 검색일: 2019.6.20.

<그림 2-> 남북한 산림 면적 비교 인포그래픽과 위성영상

자료: 한국임업진흥원 블로그, “남북한 산림현황”, 검색일: 2019.6.20 기반으로 재배치.

<그림 2-14>의 1910년과 2014년 남북한 산림현황 인포그래픽을 비교해보면 그 변화가 더욱 뚜렷하게 나타난다. 2014년 천리안 위성영상 자료를 보면 남한 지역은 영토 대부분이 초록색을 나타내는 반면, 북한은 자강도, 양강도, 함경북도를 제외하면 산림 지역을 찾아보기 힘든 것을 확인할 수 있다. 여러 연구를 비교하여 북한의 산림면적 변화를 추정한 <그림 2-15> 또한 산림의 감소가 급격하게 이루어졌음을 짐작하게 한다.

과거 1998년과 1999년에는 임진강 상류 지역의 잦은 범람으로 인해 임진강 하류에 인접한 남한 지역에서 163명의 인명피해와 약 6천 억원의 재산손해를 입었다. 독일의 선례를 보았을 때에도 통일 후 전체 통일 비용 20% 가량이 동독 환경 복구에 사용되었듯이 남북한의 환경협력은 경제적 손해와 인명피해를 감소시켜 미래 한반도의 지속가능성을 확보함에 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 이와 같이 북한 산림 황폐화는 북한만의 문제가 아니며, 통일 이후 경제·환경뿐만 아니라 북한 주민의 생계와 관련된 인도적 차원에서도 북한 산림복구 사업은 반드시 선행되어야 할 필수 과제라고 제시된 바 있다.

JTBC(2015.3.27), “황폐화된 북한 숲 복원, 통일 위한 밑거름 뿌린다”, 검색일: 2019.6.20.

<그림 2-> 북한 산림면적 변화 선행연구 기반 추정

자료: 안유순: 박수진(2019), p.8에서 재인용.

또한 시계열 위성 영상(Google Earth)을 시각관찰법(그림 2-16~18 참조)으로 분석해보면, 평양, 사리원, 회천 일대에서 산지 계곡의 능선을 따라서 혹은 불규칙한 공간형태로 산림면적의 감소가 드러나는 것을 알 수 있다.

<그림 2-> 북한 평양 지역 연도별 영상 비교

자료: Google Earth 기반으로 저자 작성.

<그림 2-> 북한 신막 지역 연도별 영상 비교

자료: Google Earth 기반으로 저자 작성.

<그림 2-> 북한 회령 지역 연도별 영상 비교

자료: Google Earth 기반으로 저자 작성.

시사점 및 소결

남북한의 수자원 총량을 비교했을 때 남한의 수자원 총량이 소폭 많지만 2배 정도의 인구 차이로 인해 1인당 수자원량 및 가용 수자원 총량은 북한이 더 많은 것으로 파악된다. 그러나 상수도 시설 미비, 송수시설의 낮은 지속가능성 등의 인프라 및 서비스 공급·운영에 어려움을 겪고 있어 실제 생활용수 공급이 잘 이루어지지 않는 것으로 추정된다.

허지후(2013), p.22.

북한은 연강수량의 변동 폭이 크고, 수재해가 빈번하게 발생하여 물관리 및 이용에 취약하다. 그와 동시에 전력 생산의 약 67%가 수력 발전에 의존하고 있기 때문에 충분한 수량을 확보하는 것이 매우 중요하다. 이 때문에 북한은 여러 측면에서 기후변화의 영향에 매우 민감할 것으로 판단된다.

GENI(2016.6.30), “National Energy Grid: North Korea”, 검색일: 2019.10.10.

북한의 산림면적은 1980년대부터 1990년대까지 급격히 감소하였고, 2000년대까지도 산림훼손은 계속된 것으로 파악된다. 그에 반해 같은 기간에 농지 면적이 증가한 것을 확인할 수 있었다. 북한 또한 산림훼손의 문제점과 보존의 필요성을 인식하고 자체적으로 그리고 국제사회와의 협력을 통해 산림복원을 위해 노력하고 있다. 산림은 물과 매우 밀접한 관계이며, 복원 노력이 계속되었을 때 물관리 및 이용 측면에서의 영향과 변화를 예측하고 평가하는 것이 필요할 것으로 판단된다. 또한 기후변화 시나리오 적용을 통해 기후변화와 산림복원의 복합적인 영향을 예측할 필요가 있다.

제3장  산림복원 및 기후변화 영향 분석

제3장  산림복원 및 기후변화 영향 분석 ∣

연구 자료의 수집과 구축

특정 지역의 물관리 현황을 살펴보고 산림복원과 기후변화가 물관리에 미치는 영향을 분석하기 위해서는 매우 다양한 연구 자료의 수집과 구축이 중요하다. 특히 북한의 지역연구는 그 특수성으로 인해 연구 자료의 수집과 접근성 및 획득에 한계가 있다. 또한 수집된 연구 자료도 그 현장에서 측정되거나 관찰된 수치와 이를 검증하는 것은 큰 제약이 있어서 관계 전문기관 혹은 선행연구자의 자문은 필연적이다.

따라서 본 절에서는 1차 연도 연구 기간 동안, 전문가 및 전문기관의 도움과 자문의견에 근거하여, 광범위한 자료 탐색과 연구진 자체의 노력을 통하여 공공기관, 선행연구자, 선행문헌 등으로부터 수집한 연구 자료를 상세히 혹은 부분적으로 소개하였다. 그리고 공동연구기관(강원대학교)과 협력연구를 통하여 북한 전역 대상의 저수지, 댐, 하천의 보(洑) 그리고 둠벙(굴포), 양식장 등과 같은 수체의 위치정보를 수집 및 구축하였다.

기상 및 기후

본 연구에서는 북한의 기상 및 기후자료의 구축을 위해 기상청에서 운영하는 기상자료개방포털에서 과거 관측 자료(강수, 기온)를 다운로드하였다. 해당 링크를 통해 북한 27개 지점(그림 3-1 참조)의 기온, 강수, 바람, 기압, 습도, 구름, 시정 등의 자료를 선택하여 조회 및 다운로드할 수 있으며 자료 주기는 시간 및 일 단위로 제공되며 1973년부터(지점별, 요소별로 상이함) 현재까지의 자료를 제공하고 있다. 본 연구에서는 1981년부터 2016년까지 총 26개의 북한 관측소에 대하여 강수량, 최대기온, 최소기온, 평균기온의 일 단위 자료를 구축하였다(표 3-1 참조). 평균기온의 경우 최대기온과 최소기온의 평균값으로 가정한 후 변환시킨 자료를 사용하였다.

기상자료개방포털, “북한기상관측”, 검색일: 2019.6.1.

중강 관측소(ID14)는 자료의 결측이 많으므로 본 연구에서 제외되었음.

구축한 자료(1981~2016년)를 바탕으로 북한의 최근 기후 특성을 분석해 보았다. 북한의 연평균강수량은 913 ㎜로서 남한 연평균강수량의 약 70%에 불과하였다. 이에 반해 지역별 편차가 심해서 가장 많은 연평균강수량은 1482 ㎜(ID-61 장전 관측소)이고 가장 적은 연평균강수량은 586 ㎜(ID-16 혜산 관측소)로서 그 차이가 약 900 ㎜에 달한다(그림 3-2 참조). 장전 관측소는 강원도 동해안에 위치해 있으며 혜산 관측소는 양강도 북부지역에 위치해 있다. 즉, 동풍으로 인한 지형성 강수의 영향으로 장전 등 동해안지역을 중심으로 강수량이 많으며 개마고원지역에 위치한 지역의 강수량이 매우 적은 특성을 지닌다. 기온의 경우 연평균 기온이 8.5℃로 남한보다 약 4℃ 정도 낮다. 일반적으로 북부지역의 기온이 남부지역보다 낮고 내륙의 고원지대가 해안지역보다 연평균 기온이 더 낮게 나타난다.

<표 3-> 북한 기상 관측소 현황

번호	관측소 ID	관측소명	경도	위도
1	3	선봉	130.40	42.32
2	5	삼지연	128.31	41.82
3	8	청진	129.81	41.78
4	14	중강	126.88	41.78
5	16	혜산	128.16	41.40
6	20	강계	126.60	40.97
7	22	풍산	128.15	40.82
8	25	김책	129.20	40.67
9	28	수풍	124.93	40.45
10	31	장진	127.25	40.37
11	35	신의주	124.38	40.10
12	37	구성	125.25	39.98
13	39	희천	126.25	40.17
14	41	함흥	127.55	39.93
15	46	신포	128.18	40.03

<표 3->의 계속

번호	관측소 ID	관측소명	경도	위도
16	50	안주	125.65	39.62
17	52	양덕	126.83	39.17
18	55	원산	127.43	39.18
19	58	평양	125.78	39.03
20	60	남포	125.36	38.72
21	61	장전	128.18	38.73
22	65	사리원	125.76	38.52
23	67	신계	126.53	38.50
24	68	용연	124.88	38.20
25	69	해주	125.70	38.03
26	70	개성	126.56	37.97
27	75	평강	127.30	38.40
자료: 기상청 기상자료개방포털에서 제공하는 정보를 기반으로 저자 작성.

<그림 3-> 북한 27개 기상관측소 위치 현황

자료: 기상자료개방포털, “북한기상관측”, 검색일: 2019.6.1.

미래 기후변화 시나리오의 적용을 위해 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) CMIP5(Coupled Model Inter-comparison Project Phase 5)의 25개 GCMs(Global Circulation Models) 자료를 구축하였다(표 3-2). 본 연구에서는 2개의 대표농도경로 시나리오(RCP: Representative Concentration Pathways 4.5 & 8.5)를 사용하였다.

GCMs 출처: WCRP(2017.3.29), “Coupled Model Intercomparison Project 5(CMIP5)”, 검색일: 2019.6.1.

GCM 원자료의 경우 해상도가 매우 낮아서(표 3-2 참조) 지역·유역 단위의 연구에 적용하기 어렵다. 따라서 공간적으로 상세화(Downscaling)과정을 통해 자료를 보정을 실시해야 한다. 본 연구에서는 BCSD(Bias-Correction Spatial Disaggregation) 방법을 통해 27개 기상관측소 지점으로 상세화하였다. 또한 GCM 자료에 존재하는 편의를 보정하기 위해 QDM(Quantile Delta Mapping)방법을 사용하여 27개 기상관측소의 관측값 자료를 기준으로 편의보정을 수행하였다. QDM방법의 장점은 GCM 자료에 존재하는 장기 변동성을 그대로 유지할 수 있다는 점이다.

Gudmundsson et al.(2012), pp.3383-3390.

Cannon, Sobie, and Murdock(2015), pp.6938-6959.

<표 3-> CMIP5에서 구축한 25개의 GCM 목록

번호	GCM 이름	해상도(degree)	기관
1	CanESM2	2.183×2.791	Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis
2	CCSM4	1.250×0.942	National Center for Atmospheric Research
3	CESM1-BGC	1.250×0.942
4	CESM1-CAM5	1.250×0.942
5	CMCC-CM	0.750×0.748	Centro Euro-Mediterraneo per I Cambiamenti Climatici
6	CMCC-CMS	1.875×1.865
7	CNRM-CM5	1.406×1.401	Centre National de Recherches Meteorologiques
8	CSIRO-Mk3-6-0	1.875×1.865	Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation
9	FGOALS-g2	2.791×2.813	LASG, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences
10	FGOALS-s2	2.813×1.659

<표 3-2>의 계속

번호	GCM 이름	해상도(degree)	기관
11	GFDL-CM3	2.500×2.000	Geophysical Fluid Dynamics Laboratory
12	GFDL-ESM2G	2.000×2.023
13	GFDL-ESM2M	2.500×2.023
14	HadGEM2-AO	1.875×1.250	Met Office Hadley Centre Institute
15	HadGEM2-CC	1.875×1.250
16	INM-CM4	2.000×1.500	Institute for Numerical Mathematics
17	IPSL-CM5A-LR	3.750×1.895	Institute Pierre-Simon Laplace
18	IPSL-CM5A-MR	2.500×1.268
19	IPSL-CM5B-LR	3.750×1.895
20	MIROC-ESM	2.813×2.791	Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
21	MIROC-ESM-CHEM	2.813×2.791
22	MPI-ESM-LR	1.875×1.865	Max Planck Institute for Meteorology
23	MPI-ESM-MR	1.875×1.865
24	MRI-CGCM3	1.125×1.122	Meteorological Research Institute
25	NorESM1-M	2.500×1.895	Norwegian Climate Centre
자료: 저자 작성.

<그림 3-> 북한 연평균강수량의 공간적 분포

자료: Sung et al.(2019), p.4.

<그림 3-> 2065년(t=2065) 시점의 GCM(modeled) 자료에 적용된 QDM 알고리즘의 개념도

자료: Cannon, Sobie, and Murdock(2015), p.6942.

지형도

지형도는 땅의 형태, 도로, 하천 등의 지표면을 축척하여 등고선, 색깔 등을 이용해서 나타낸 지도이다. 지형을 일정한 크기의 격자로 구획하고 격자별 고도를 기록한 것을 수치표고모델(DEMs: Digital Elevation Models)이라고 부르며, 보통 등고선을 이용하거나 항공사진 혹은 인공위성영상을 활용하여 제작한다. 물관리 연구에서 DEMs의 활용은 경사도 분석, 3차원 체적 산정 등으로 다양할 뿐만 아니라 유역모델링에 있어서 유역도 및 하천망 구축의 가장 기본이 되는 연구 자료이다.

본 연구는 미국 NASA가 제작 및 운영하고 있는 자료(해상도 30 m, 그림 3-4 참조)와 국토지리정보원이 제공하는 자료(해상도 10 m, 그림 3-5 참조)를 수집·구축하였다. 먼저 미국 NASA가 제작 및 운영하고 있는 DEMs의 공식 명칭은 Shuttle Radar Topography Mission Version 3.0(SRTM Ver. 3.0) Global 1 arc second dataset(GL1)이다. 현재 SRTM Ver. 3.0 자료는 NASA의 The Land Processes Distributed Active Archive Center(LPDAAC)에서 관리되고 있으며 2013년 11월 20일에 최초 공개되었다. 그러나 그 원자료는 미국, 일본 등이 발사한 우주 비행선이 2000년 2월 11일부터 13일간 수행한 원격탐사 기법으로 구축되었고, 그 후에 Filling 등의 수정 과정을 거쳤으며 지역별로 공개되었다. 아시아와 호주 대륙의 자료는 2015년 1월 2일부터 최초 공개되었다. 따라서 본 연구는 북한 전 지역 대상의 SRTM DEMs를 획득하기 위해 미국 NASA가 운영하는 홈페이지에서 제공되는 DEMs를 수집하였다.

Earthdata, “SRTM”, 검색일: 2019.6.1.

국토지리정보원이 구축하고 국내 공공기관에 제공 가능한 DEMs는 2008년부터 약 3년간 과거 지도, 위성영상 등을 이용하여 관련 주제도 구축과 함께 제작된 것으로 파악된다. 국토지리정보원이 제작한 북한 전역 대상의 DEMs는 약 963개 도엽을 기반으로 제작되었고 컴퓨터 파일 형식(TIFF 등)은 약 4,940개로 구성되어 전처리 과정과 연구자료 분석을 위해서는 상당한 시간이 소요될 것으로 추정되었다. 따라서 시범유역 대상의 물관리 분석과 산림복원 및 기후변화의 영향 파악을 위한 1차 연도 연구에서는 SRTM Ver. 3.0을 위주로 활용하였다.

<그림 3-> 수치표고모델(DEMs, 30m)

주: SRTM Ver. 3.0

자료: Earthdata, “SRTM”, 검색일: 2019.6.1. 자료 기반으로 저자 작성.

토양도

토양도(Soil map)는 일반적으로 특정한 축적에 근거하여 수직 및 수평 단위구역 내에 형성되어 있는 토양의 물리적 화학적 그리고 생물학적 특성 정보를 제공하는 주제도(Thematic map)이다. 그러므로 토양도는 토양수분, 비료 살포량, 그리고 농작물 성장 등을 분석하는 데 활용될 뿐만 아니라, 수문학적·수질적 해석을 위해서도 기초가 되는 중요한 연구 정보이다. 그러나 토양도는 다른 연구 정보의 주제도(예: 토지피복도)보다도 현장성이 높기 때문에 그동안 일부 선행연구에서는 낮은 해상도의 토양도를 적용하였다.

권민성, 김태웅, 안재현(2018), pp.929-939.

비록 여전히 불확실성이 있고 상세한 검증은 필요하지만, 본 연구에서는 한국임업진흥원(2015)이 발간하고 한국측량학회와 서울대학교 연구진이 북한 전역을 대상으로 학문적 이론에 기초하여 구축한 토양예측도(해상도: 30 m)를 기초자료로 수집하였다(그림 3-5 참조). 한국측량학회와 서울대학교의 연구는 산림 복구 계획 수립을 위한 의사결정지원 방안을 제시하기 위해 산림 황폐지 모니터링 기술과 토양 특성 분석 기술이 개발·적용되었는데 지형-지질-경관 단위의 산림토양특성이 반영되었다. 이러한 기술과 관련하여 산림입지토양도(임업진흥원, 1:25,000)의 남북 접경지대 자료를 이용하여 상관관계 분석을 평가하였고, 남북 접경지대 자료만으로 파악하기 어려운 북한 북부 지역의 경우 중국과의 접경지대 정보를 수집하여 토양정보를 도출하였다. 또한 산림토양 전문가 자문회의를 통해 방법론의 타당성을 검토·검증하였다. 본 연구가 수집한 토양예측도는 후처리 공정을 거쳐서 본 보고서 ‘제3장 4. 물관리 현황과 유역모델링 구축 : 서흥호 유역’와 같이 유역모델링 구축의 기초자료로 활용되었다.

<그림 3-6>과 <그림 3-7>은 대동강 유역의 토양예측도를 산림의 토양통(Soil series)과 분포 비율을 각각 나타내고 있다.

<그림 3-> 토양예측도

자료: 한국임업진흥원(2015)을 활용하여 저자 작성.

<그림 3-> 대동강 유역 토양예측도

자료: 한국임업진흥원(2015)을 활용하여 저자 작성.

<그림 3-> 북한 지역 토양군 분포

자료: 한국임업진흥원(2015)을 활용하여 저자 작성.

토지피복도

북한의 토지피복도는 환경부가 국토환경정보센터를 통해 제공하는 대분류 토지피복자료를 활용하였는데, 원자료의 시기는 1980년대, 1990년대 그리고 2000년대이다. 앞서서 기술한 것처럼, 다른 연구자료 혹은 주제도(Thematic map)처럼 토지피복도(Landcover) 또한 위성 영상 기반으로 제작되었기 때문에 북한 지역의 토지피복도는 남한 지역보다는 정확성이 높지 않을 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고 약 10년의 정기적 주기로 제작된 토지피복도는 유역 물관리의 특성을 파악하고, 특히 토지 분류에 따른 산림면적의 변화 추세를 분석하고 산림복원 시나리오를 구성하는데 더할 나위 없이 중요한 연구 자료이다. <그림 3-8>과 <그림 3-9>는 대동강 유역의 시계열 토지피복의 변화와 분류항목별 변화비율을 나타내고 있는데, 산림지역은 감소되고 상대적으로 농업지역의 면적이 증가되는 공간적 변화와 분포를 어렵지 않게 알 수 있다. 그리고 대동강 상류 유역보다는 중하류 유역이 그리고 서남부지역의 산림이 많이 감소한 것으로 파악되었다.

<그림 3-> 대동강 유역 토지피복도

a. 80년대	b. 90년대	c. 00년대
자료: 국토환경정보센터 자료를 기반으로 저자 재구성.

<그림 3-> 대동강 유역의 토지피복 분포 변화

자료: 국토환경정보센터 자료를 기반으로 저자 작성.

<그림 3-9>는 대동강 유역의 시계열 토지피복 변화를 항목별 정량적으로 산정된 비율이며, 2000년대 대동강 유역의 산림은 1980년대 대비 약 8.8%가 감소하였고, 반대로 농업은 12.4%가 증가한 것을 알 수 있다. 그러므로 이와 같은 산림면적의 변화(감소)가 연도별 월별 유량 변동 등과 같은 물관리 취약성에 어떠한 영향을 줄 수 있는지, 가속되는 기후변화의 영향에 따라 그 취약성이 가중되는 것인지, 혹은 산림복원이 그 취약성을 저감할 수 있는 적응수단으로 판단할 수 있는지 연구가 필요하다.

물관리 시설 DB 구축

물관리 시설(저수지, 보, 둠벙 등)의 전수조사 필요성 및 목적

전 세계적인 기후변화는 강우강도와 패턴 등과 함께 유역환경에 변화를 가져오며, 이러한 변화는 하천의 수리, 수문과 생태적 변화를 유발해 안정적인 이수 및 치수에 어려움을 초래한다. 이러한 여건 속에서 댐과 저수지, 보와 같은 수리구조물은 재해 예방, 농업용수 확보, 하천유지유량 확보 등 다양한 역할을 수행하고 있다. 특히 국내에서는 미래 물 부족량과 4대강 주요지점의 하천유지유량 부족을 고려하여 신규 댐 및 보 건설과 준설, 저수지 둑 높임 사업 등을 시행하고 있다. 그러나 북한지역은 물관리 기반시설의 부족과 기후변화의 영향에 따른 홍수, 가뭄 등의 영향으로 수량관리에 어려움을 겪고 있다.

김익재 외(2011), pp.1-145.

북한의 최근 10년간 연 강수량(2008-2017)은 1,006 ㎜으로 세계 평균 연 강수량(807 ㎜)보다 많으나 강수량의 50% 이상이 여름철에 집중되어 있으며 국토의 70% 이상이 산림으로 구성되어 있어 수자원 관리가 어렵다. 이러한 여건 속에서 북한은 수자원 관리를 위해 댐 및 저수지, 보와 둠벙, 양어장 등을 이용하여 부족한 수자원과 식량자원을 확보하고 있다. 이러한 홍수 방어, 농업 생산성 증대를 위한 관개용수 확보, 음용수 공급, 수력발전 등을 분석 및 평가하기 위해서는 상·하류에 위치한 저수지, 보, 둠벙 등과 같은 물관리 시설의 유지 관리가 매우 중요하다. 또한, 이러한 시설은 물관리 정보의 기초가 되므로 위치정보가 중요하지만, 북한지역에 관련된 선행연구와 기초정보가 매우 부족한 실정이다.

따라서 본 전수조사의 목적은 북한 물관리 정보의 기초가 되는 내륙과 하천에 위치하는 저수지 및 보의 위치정보를 파악하고 구축하는 것이다. 이를 위해 다양한 방법을 고려하였으며, 최근 세계적으로 높은 관심을 받는 오픈소스 지리정보시스템(Open source GIS)과 오픈소스 위성지도(Google satellite)를 활용하였다. 오픈소스 지리정보시스템의 경우 무료일 뿐만 아니라 전 세계적으로 많은 유저들이 업데이트하고 있으므로 최신 자료에 쉽게 접근할 수 있다는 장점이 있다. 오픈소스 위성지도의 경우 Google, OpenLayers, Bing 등 다양한 글로벌 기업에서 무료로 사용자들에게 배포하고 있으며, 다양한 GIS 프로그램에서 이를 활용하여 양질의 지리정보분석을 지원하고 있다. 본 연구에서는 이러한 기술들을 활용하여 수리구조물의 위치정보를 DB화하기 위한 디지타이징 작업을 진행하였다. 또한 DB자료의 활용성을 고려하여 다양한 용도에 맞는 활용이 가능하도록 여러 좌표계를 반영하는 방법을 고려하였다.

위성영상 기반의 북한 저수지 및 보 위치정보 구축

오픈소스 GIS: QGIS 지리정보시스템 소프트웨어

최근 전 세계적으로 고해상도의 영상을 빠른 속도로 조회할 수 있는 지도 서비스에 대한 사용자의 요구가 증가함에 따라 GIS(Geography Information System)를 활용하는 사례가 점차 증가하고 있다. 특히 자유롭게 소프트웨어의 수정과 배포가 용이하고 소스코드가 무료로 공개되어 있어 소프트웨어 자체 확장이 가능한 오픈소스 GIS 소프트웨어를 활용한 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있다. 특히 31개 오픈소스 GIS 소프트웨어 중 QGIS는 기능적으로 가장 우수한 것으로 알려진 바 있으며, 50여 개 이상의 언어로 번역되어 전 세계적으로 널리 활용되고 있다. QGIS는 현재 많은 사용자들이 개발과정에 활용하고 있는 C++와 Python을 기반으로 2002년 Gary Sherman에 의하여 개발되었으며, QGIS 사용자 간의 광범위한 네트워킹을 통해 지속적으로 개발 및 업데이트되고 있다. QGIS는 GoogleMap, BingMap, OpenStreetMap 등을 포함한 다양한 베이스 맵을 제공하고 있으며, 이를 통해 사용자가 원하는 지리속성정보를 표출할 수 있는 가장 큰 장점이 있다. 또한 QGIS는 기존의 유료 상용화 프로그램에 적용된 데이터의 시각화, 편집, 분석기능 등을 비롯한 전반적인 기능들이 플러그인(Plug-in)으로 구현되어 있으며, 사용자가 직접 개발한 기능들을 플러그인 형식으로 배포하여 전 세계 어디서나 편리하게 다운받아서 지리정보 분석에 활용할 수 있다. 이 외에도 QGIS는 Microsoft Windows를 비롯한 Mac OS X, Ubuntu, Android 등 다양한 플랫폼의 운영체제에서 구동이 가능하며, PostGIS, PostGRE, OpenLayer, GRASS 등 다양한 오픈소스 GIS 프로그램(그림 3-10)와도 연계 활용되는 추세이다.

<그림 3-> 오픈소스 GIS 프로그램

자료: 저자 작성.

위성영상을 활용한 북한 수리구조물 위치정보 구축

구축 대상 수리구조물

위치정보 구축 대상인 수리구조물은 댐, 저수지, 보 그리고 기타로 구분하였다(그림 3-11). 댐은 하천이나 계곡 등을 횡단하여 축조된 인공 구조물로 하천의 흐름을 막아 가두어진 물을 생활용수, 농업용수, 환경개선용수, 발전용수 등으로 이용하기 위해 축조된 인공 구조물을 의미한다. 저수지는 농어촌용수와 생활용수 등 다양한 목적의 용수확보를 목적으로 하천, 하천구역 또는 연안구역 등에 물을 가두어 관리하기 위한 시설을 의미한다. 보는 하천을 가로지르는 작은 콘크리트 구조물로 주로 농업용수나 생활용수 취수를 위한 일정 수위를 유지하기 위해 설치된다. 둠벙(굴포)은 일반적으로 천수답에 의존하여 논농사를 지을 때 용수를 일시적으로 가두어 두는 물 저장고를 의미하며, 논농사를 위한 용수공급뿐만 아니라 생물의 서식처로서 중요한 역할을 하고 있다. 또한 본 전수조사에서는 양어장 등과 같은 위성영상에서 식별 가능한 수체의 위치정보를 획득하였다.

기타는 둠벙, 양어장 등과 같은 소규모 수체를 의미함.

<그림 3-> 수리구조물의 예시

a. 댐	b. 저수지
c. 보	d. 기타(둠벙 등)
자료: a. 정선군: 한국일보(2017.10.23)에서 재인용, “댐”, 검색일: 2019.7.24. b. 정보화마을, “저수지”, 검색일: 2019.7.24. c. 광주드림(2009.9.1), “보”, 검색일: 2019.7.24. d. 농촌진흥청: LG사이언스랜드(2017.7.11)에서 재인용, “둠벙”, 검색일: 2019.7.24.

수리구조물 위치정보 구축 방법

본 전수조사에서는 북한지역 내 수리구조물(댐, 보, 저수지, 둠벙)의 위치 및 현황 DB를 구축하기 위하여 다양한 오픈소스 GIS 소프트웨어 중 QGIS(www.qgis.org) 지리정보시스템 소프트웨어(Version 3.4)를 사용하였으며, QGIS 내 다양한 항공/위성지도가 포함되어 있는 플러그인 HCMGIS(Geometry Processing and Field Calculation Utilities)를 활용하였다. HCMGIS는 QGIS를 사용하기 위한 플러그인으로 베트남의 Center for Applied GIS of Ho Chi Minh City(HCMGIS)팀에 의하여 제작되었다. 이 플러그인(그림 3-12)은 Google, ESRI, OSM Stamen 등 다양한 곳에서 제공되는 배경지도를 서비스한다. 또한 타일 형식의 이미지를 불러옴으로써 기존의 배경지도에 비하여 빠른 속도로 지도를 불러올 수 있는 편리함이 있다. 따라서 본 연구에서는 HCMGIS 플러그인에서 제공하는 구글 위성지도(Google satellite)를 바탕으로 북한 전체 지역에 대한 수리구조물 디지타이징 작업을 수행하였다. 디지타이징 수행 결과는(그림 3-13) 지리정보시스템(GIS)에서 지원하는 ESRI shape file 포맷 형태로 변환시켜 DB를 구축하였으며, 지리정보 좌표계로 경위도 좌표계 WGS84경위도(EPSG:4326), Bessel1841경위도(EPSG:4004), Google사의 지도서비스 좌표계(Google Mercator, ESPG:900913)를 활용하였다.

<그림 3-> QGIS 소프트웨어 내 플러그인(HCMGIS) 설치 화면

자료: 저자 작성.

<그림 3-> 수리구조물 디지타이징 예시

a. 댐	b. 저수지
c. 보	d. 기타(둠벙 등)
자료: 구글 영상을 기반으로 저자 작성.

북한의 저수지 및 보 현황

북한 내 행정구역별 수리구조물 현황

본 전수조사에서는 구글 위성지도 기반으로 구축된 북한지역 내 수리구조물 DB를 북한 전체 지역 및 행정구역 단위로 분석하였다(그림 3-14~그림 3-18). 북한 전체 지역에 대해 댐 및 저수지는 총 3,209개소로 분석되었으며, 보의 경우 221개소가 위치해 있는 것으로 분석되었다. 행정구역별 분석결과, 댐 및 저수지는 황해남도에서 총 823개소로 가장 많이 위치해 있는 것으로 분석되었으며, 이외에 평안남도(400개소), 강원도(395개소), 함경남도(387개소) 행정구역 순으로 많이 위치해 있는 것으로 분석되었다. 반면 보는 함경남도에서 48개소로 가장 많이 위치해 있는 것으로 분석되었으며, 이외에 자강도(39개소), 평안북도(30개소) 순으로 분석되었다.

<그림 3-> 북한 내 수리구조물 위치 현황도

자료: 저자 작성.

<표 3-> 북한 행정구역별 수리구조물 현황

행정구역명	댐 및 저수지(개소)	보(개소)
나선직할시	61	1
함경북도	256	19
량강도	52	11
자강도	35	39
함경남도	387	48
신의주 특별 행정구	3	0
평안북도	268	30
평안남도	400	22
평양직할시	192	3
황해남도	823	7
황해북도	278	17
강원도	395	21
금강산 관광지구	4	0
개성공업지구	55	3
합계	3,209	221
자료: 저자 작성.

<그림 3-> 북한 행정구역별 댐/저수지 및 보 위치 현황

자료: 저자 작성.

<그림 3-> 북한 행정구역별 댐/저수지 및 보 위치 현황

자료: 저자 작성.

<그림 3-> 북한 행정구역별 댐/저수지 및 보 위치 현황

자료: 저자 작성.

<그림 3-> 북한 행정구역별 댐/저수지 및 보 위치 현황

자료: 저자 작성.

북한 내 수계별 수리구조물 현황

본 전수조사를 통해 구글 위성지도 기반으로 구축된 북한지역 내 수리구조물 DB를 수계별로 분석하였다. 북한지역 내 수계는 총 6개로(압록강, 대동강, 임진강, 한강, 두만강, 동해안) 댐 및 저수지의 경우 대동강 수계에서 총 1,692개소로 가장 많이 위치해 있는 것으로 분석되었으며, 이외에 압록강 수계(637개소), 동해안 수계(474개소) 순으로 많이 위치해 있는 것으로 분석되었다. 반면 보의 경우 압록강 수계에서 100개소로 가장 많이 위치해 있는 것으로 분석되었으며, 다음으로 대동강 수계에서 49개소로 두 번째로 많이 위치해 있는 것으로 분석되었다.

<표 3-> 북한 수계별 수리구조물 현황

유역명	댐 및 저수지(개소)	보(개소)
압록강	637	100
대동강	1,692	49
임진강	106	7
북한강	24	0
두만강	276	29
동해안	474	36
합계	3,209	221
자료: 저자 작성.

<그림 3-> 북한 수계별 댐/저수지 및 보 위치 현황

자료: 저자 작성.

<그림 3-> 북한 수계별 댐/저수지 및 보 위치 현황

자료: 저자 작성.

이상 본 절에서는 1차 연도 연구수행 기간 동안 수집 및 구축된 연구 자료를 상세히 혹은 부분적으로 소개하였다. 수집 및 구축된 연구 자료의 목록과 대상지역, 해상도 등을 요약하면 <표 3-5>와 같다. 이 연구 자료는 향후 3차 연도 연구가 종료될 때까지 연도별 연구수행에 있어서 중추적 기능이 될 것이며, 매년 수정 및 보완되고 신규 DB가 추가될 예정이므로 북한 물관리 등의 연구에 큰 기여를 할 수 있을 것이다.

<표 3-> 연구 자료의 목록(1차 연도)

자료(명)	대상 년도	대상지역	원자료	제작 년도	제작 기관	비고
토지피복도 (대분류)	1980 년대	북한 전역	Landsat TM	2000	환경부	249도엽 해상도: 30 m
	1990 년대	북한 전역	Landsat TM	2000	환경부	249도엽 해상도: 30 m
	2000 년대	북한 전역	Landsat 7	2010	환경부	487도엽 해상도: 30 m
토양도	2000, 2013, 2007&2010	북한 전역	SRTM, Landsat 8, TerraSAR-X&Tandem-X	2015	한국임업진흥원	해상도: 30 m
DEMs	2000	북한 전역	SRTM Ver. 3.0	2013	LP DAAC	WGS84 좌표계 해상도: 30 m
	2002	북한 전역	SPOT-5, Carto-Sat	2007 -2009	국립지리정보원	UTM-K 좌표계 해상도: 10 m
기본공간 정보	2008~	북한 (전역, 13개 도시)	SPOT-5, Cartosat-1, Rapid Eye	2014	국립지리정보원	행정경계, 인프라(교통, 댐, 하천, 호소, 발전소, 건물 등), 인구, 식생 등 개간산지(다락밭), 초지, 습지, 나지 등
기상 (강수, 기온)	1981 ~2016	북한 27개소	GTS-WMO	2017	기상청	일단위 자료 출처: 기상자료개방포털
기상전망 자료 (GCMs)	1976 ~2100	북한 27개소	HadGEM2-CC, GFDL-ESM2G 등 (RCP4.5, 8.5)	2018	CMIP5	25개 GCMs(5개 선정) 상세화 및 편이보정: BCSD 보간법, QDM 보정법
법령집	2017 (추정)	북한	북한 법령집(상·하)	2017	NIA	물자원법, 산림법, 하천법 등이 수록됨
저수지 등 위치정보 전수조사	온라인제공 최신 연도	북한 전역	HCMGIS 제공 Google 위성지도	2019	KEI 강원대학교	댐/저수지(3,209개소) 하천 보(221개소) 기타(둠벙 등)(32,355개소)
자료: 저자 작성.

기후변화 시나리오와 미래 가뭄 전망(북한 전역)

기후변화 시나리오 구축과 해석

기후변화 시나리오 선정

북한 지역의 미래 기후변화 영향 평가를 위해 CMIP5의 GCM 5개를 선정하였다. 이는 총 25개의 GCM 모델 중 모델 간 변동성(Inter-model variability)을 최대한 보존하는 대표 5개의 모델을 선정한 결과이다. 구체적으로 5개의 GCM 모형은 CanESM2, FGOALS−s2, GFDL-ESM2G, HadGEM2-CC 그리고 IPSL-CM5A-MR 모델이다. 2개의 온실가스 농도 시나리오인 RCP4.5 와 8.5를 사용하여 총 10개의 기후변화 시나리오를 구축하였다.

Seo et al.(2018), pp.1595-1611.

Sung et al.(2019), pp.1-17.

시범유역의 기후변화 전망

본 연구에서 선정한 5개의 GCM과 2개의 RCP 시나리오를 통해 시범유역의 미래 기후변화를 분석하였다. <그림 3-21>은 2100년까지 시범유역에 위치한 사리원 관측소 연 총강수량 전망 결과를 나타낸다. 회색 실선은 5개 GCM의 각각 전망 결과, 검정색 실선은 5개 GCM 전망 결과의 평균을 나타내며, 빨강색 점선은 GCM 평균 전망 결과의 추세선이다. 파란색 실선은 과거기간에 대한 관측자료 값이다. 사리원 지역의 연 총강수량 전망 결과를 보면, RCP4.5 시나리오의 경우 먼 미래로 갈수록 약간 증가하는 경향을 보여주었으며, RCP8.5 시나리오의 경우 그 증가 폭이 더 크게 나타났다.

본 연구의 시범유역(서흥호)은 제3장 4절(시범유역의 물관리 현황과 유역모델링 구축)에 상세히 소개하였다.

<그림 3-> 북한 사리원 관측소 연 총강수량 변화 전망(1976~2100)

a. RCP4.5

b. RCP8.5

자료: 저자 작성.

미래 전망 구간을 2020s(2011~2040), 2050s(2041~2070), 2080(2071~2100)과 같이 세 구간으로 나누고 과거기간(1981~2010) 대비 연 총강수량의 변화를 <표 3-6>에 정리하였다.

<표 3-> 미래 구간별 사리원 관측소 연 총 강수량 변화량

(단위: ㎜/년)
구분	관측값	변화량
	Historic (1981~2010)	2020s (2011~2040)	2050s (2041~2070)	2080s (2071~2100)
RCP4.5	883.3	+3.89 (+0.4%)	+84.20 (+9.5%)	+89.20 (+10.1%)
RCP8.5	883.3	+51.78 (+5.9%)	+122.62 (+13.9%)	+219.76 (+24.9%)
자료: 저자 작성.

RCP4.5 시나리오의 경우 가까운 미래(2020s)에서는 연 총강수량의 변화가 거의 없지만, 중장기 미래로 갈수록 약 10%의 강수량 증가가 전망되었다. 이에 반해, RCP8.5 시나리오의 경우에는 가까운 미래(2020s)에도 약 6%의 증가를 보여줌은 물론 장기 미래(2080s)까지 꾸준히 증가하는 추세를 보여주었다. 배출가스 농도의 저감이 목표대로 되지 않는다면 이는 강수량의 점진적 증가로 이어질 수 있음을 보여준다. 이는 배출가스 농도가 증가함에 따른 기온 상승이 증발산량을 높여 강수량의 증가를 가져오는 것으로 해석할 수 있다. <그림 3-22>는 2100년까지 사리원 관측소 연 평균기온의 전망 결과를 보여준다.

<그림 3-> 북한 사리원 관측소 연 평균기온 변화 전망(1976~2100)

a. RCP4.5

b. RCP8.5

자료: 저자 작성.

그림에 나타나듯이, 기온의 변화는 그 상승 추세가 선명하게 나타난다. RCP4.5 시나리오의 경우 2100년 기준 약 +2.1℃ 증가(약 +0.21℃/10년)하고 RCP8.5 시나리오의 경우 약 +4.4℃ 증가(약 +0.44℃/10년)하는 것으로 전망되었다(표 3-7 참조). 이는 적극적인 배출가스 저감 정책을 시행하지 않거나 실패할 경우 시범 유역은 물론 전 지구의 온도가 매우 가파르게 상승할 것임을 뒷받침해주는 결과이다. 기후변화 모형의 전망 결과에는 매우 큰 깊은 불확실성(Deep uncertainty)이 존재하므로 그 결과를 맹목적으로 활용하는 것은 위험하지만, 일단 지구 기온의 상승을 억제할 수 있는 노력이 필요함은 틀림없다고 판단된다.

<표 3-> 미래 구간별 사리원 관측소 연 평균기온 변화량

(단위: ℃)
구분	관측값	변화량
	Historic (1981~2010)	2020s (2011~2040)	2050s (2041~2070)	2080s (2071~2100)
RCP4.5	10.3	+0.97	+1.77	+2.14
RCP8.5	10.3	+1.11	+2.60	+4.35
자료: 저자 작성.

북한 전역의 미래 가뭄 전망과 특성 분석

가뭄지수의 이해와 전망

북한 지역의 미래 기후변화의 전망을 위해 가뭄지수 중 하나인 SPEI(Standardised Precipitation Evapotranspiration Index)를 사용하여 2100년까지의 장기 추세를 분석하였다. SPI(Standardised Precipitation Index)와는 다르게 SPEI는 강수량과 증발산량의 차이를 계산하여 지역의 물 균형의 변동성을 표준화된 지수로 나타낸다.

SPEI는 계산이 간단하며 기본적으로 SPI 계산 절차와 동일하다. 즉, 강수량이 아닌, 강수량과 잠재증발산량(PET)의 차이를 사용하여 표준화된 지수를 계산한다. 본 연구에서는 PET를 계산하기 위해 McGuinness-Bordne식(McGuinness and Bordne, 1972)을 사용하였다. McGuinness-Bordne 식은 식(3-1)과 같다.

[eqn: PET= LEFT [ (0.0082`T _{mean} -0.19) LEFT ( {R _{S}} over {1500} RIGHT ) RIGHT ] TIMES 2.54]

식(3-)

여기서 [eqn: R _{S}]는 총태양복사량(MJ/㎡·day)으로 자료가 없을 때에는 위도(Latitude)값을 바탕으로 추정된 값을 사용한다.

SPEI 산정 과정은 다음과 같다. 우선, 주어진 시간 간격(주로 월 단위)에 대해 강수량과 잠재증발산량의 차이를 식(3-2)와 같이 계산한다.

[eqn: D _{i} =P _{i} -PET _{i}]	식(3-2)

가뭄분석기간, 즉 적절한 (가뭄) 지속 기간을 [eqn: t _{d}]라 할 때, [eqn: t _{d}] 기간 동안의 누적 [eqn: D _{i}]값으로 정의되는 [eqn: DS _{i}]값을 식(3-3)과 같이 계산한다.

[eqn: DS _{i} = sum _{j=i-t _{d} +1} ^{j=1} D _{j} `````````````````````````(i GEQ t _{d} )]

식(3-)

누적 물 균형값([eqn: DS _{i}]) 시계열은 적합한 확률분포를 선정하여 적합(Fitting)시키며, SPEI에 주로 적용되는 확률분포함수인 로그-로지스틱(Log-logistic) 확률분포(Vicente-Serrano 등, 2010) 함수의 pdf(Probabilistic density function)와 cdf(Cumulative distribution function)는 식(3-4), 식(3-5)와 같다.

pdf: [eqn: g(x)= {beta } over {alpha } LEFT ( {x- gamma } over {alpha } RIGHT ) LEFT [ 1+ LEFT ( {x- gamma } over {alpha } RIGHT ) RIGHT ] ^{-2}]	식(3-)

cdf: [eqn: G(x)= LEFT [ 1+ LEFT ( {alpha } over {x- gamma } RIGHT ) ^{beta } RIGHT ] ^{-1}]	식(3-)

여기서 [eqn: alpha], [eqn: beta], [eqn: gamma]는 각각 규모(Scale), 형상(Shape), 원점(Origin) 매개변수이다. 그리고 [eqn: G(x)]값을 표준화하여 SPEI값을 계산한다. 대부분의 연구에서 [eqn: t _{d}]값은 3, 6, 12, 24,그리고 48(개월)의 누적 값으로 분석을 하며 본 연구에서는 3개월([eqn: t _{d} =3]), 12개월([eqn: t _{d} =12]) 누적 물 균형 값을 바탕으로 산정한 SPEI3과 SPEI12 결과를 분석하였다.

북한 전역의 가뭄 미래 전망

북한 지역의 가뭄특성 분석을 위해 27개 기상관측소를 대상으로 5개의 GCM 모델과 RCP4.5와 8.5 시나리오를 조합하여 총 10개의 기후변화 시나리오를 바탕으로 2100년까지 SPEI12 지수를 산정하였다. 산정한 가뭄지수를 바탕으로 총 세 개의 가뭄특성 인자, 가뭄빈도(Frequency), 가뭄기간(Duration), 가뭄심도(Severity)를 계산하였다. Tallaksen et al. (1997)은 하천이 어느 특정 임계값 아래로 떨어질 때를 가뭄으로 정의하였다. 본 연구에서는 가뭄의 기준을 “SPEI –1.5”로 정하고 아래의 식들을 적용하여 가뭄 특성을 계산하였다(그림 3-23 참조).

<그림 3-> 가뭄 특성을 계산하기 위한 임계값(SPEI –1.5) 적용

자료: 저자 작성.

가뭄빈도: [eqn: frequency= {M} over {T}]	식(3-)

가뭄기간: [eqn: duration= {1} over {M} sum _{i=1} ^{M} d _{i}]	식(3-)

가뭄심도: [eqn: severity= {1} over {M} sum _{i=1} ^{M} v _{i}]	식(3-)

여기서 [eqn: M]은 계획 기간 동안 발생한 가뭄 사건의 수, [eqn: T]은 계획 기간의 총 길이(총 개월 수), [eqn: d _{i}]은 [eqn: i]번째 가뭄 사건의 길이, [eqn: v _{i}]은 [eqn: i]번째 가뭄 사건의 규모로서 가뭄 기간 동안의 가뭄지수(SPEI) 값의 총합과 같다(그림 3-23 참조).

RCP4.5 시나리오에 따른 가뭄 특성 전망 결과를 살펴보면(그림 3-24 참조), 대부분의 지역에서 가뭄빈도, 가뭄기간, 가뭄심도가 모두 증가하였다. 그렇지만 세 개의 미래 전망구간별로 가뭄 특성의 변화량에 큰 변동이 없었다. 가뭄빈도의 경우 2050s 기간에서는 오히려 빈도가 과거보다 적어진 관측소(구성, 남포, 신계, 원산)가 나타났다. 점진적인 기온의 증가에도 불구하고 가뭄지수를 바탕으로 한 미래 가뭄의 특성을 분석할 경우 시간 축으로 뚜렷한 증가 추세를 발견하지는 못했다. 하지만 공간적으로 분석해 보면 북한 남부지역의 가뭄기간과 가뭄심도의 증가량이 북부지역보다 상대적으로 크게 나타났다. 실제로는 남부지역이 북부지역보다 강수량이 더 많음에도 불구하고 상대적으로 높은 기온과 미래 기후변화에 따른 기온상승으로 인해 낮은 위도에 위치한 북한 남부지역의 가뭄기간과 심도의 증가량이 더욱 크게 나타난 것으로 분석된다.

RCP8.5 시나리오에 따른 가뭄 특성 전망 결과를 살펴보면(그림 3-25 참조), RCP4.5와는 달리 먼 미래로 갈수록 가뭄 특성의 변화, 즉 가뭄빈도, 기간, 심도의 증가 정도가 더욱 커짐을 알 수 있다. 이는 미래 기후변화에 따른 기온상승의 정도가 클수록 미래 가뭄의 발생이 더욱 빈번해지고 오랜 기간 동안 극심한 가뭄이 발생할 위험이 크다는 것을 의미한다. 또한, RCP4.5와는 달리 연강수량이 상대적으로 적고 높은 고도에 위치한 북한 북부지역의 가뭄빈도, 기간, 심도의 증가가 더욱 뚜렷하게 나타났다. 기온의 증가가 더욱 심해질수록 북한 북부지역의 강수량 감소와 함께 극심한 가뭄 사상이 더욱 빈번히 나타날 수 있다고 판단된다.

<그림 3-> 북한의 미래 가뭄특성 변화 전망(RCP4.5)

	2020s	2050s	2080s
a) frequency
b) duration
c) severity
자료: 저자 작성.

<그림 3-> 북한의 미래 가뭄특성 변화 전망(RCP8.5)

	2020s	2050s	2080s
a) frequency
b) duration
c) severity
자료: 저자 작성.

시범유역의 미래 가뭄 전망

시범유역 하류에 위치한 사리원 관측소의 기후변화 시나리오를 사용하여 미래 SPEI3를 산정한 후 RCP4.5의 결과는 <그림 3-26>에, RCP8.5의 결과는 <그림 3-27>에 각각 나타내었다. SPEI3는 3개월 누적 [eqn: D]값을 표준화하여 산정한 지수로서 단기 가뭄의 변동성을 보여주는 것이다. Mann-Kendall test를 사용하여 추세분석을 수행한 결과, RCP4.5의 경우 FGOALS-s2 GCM을 제외한 4개의 GCM 모델에서 유의미한 추세가 있음을 보여주었다.

그럼에도 불구하고, (HadGEM2-CC과 IPSL-CM5A-MR를 제외한) CanESM2와 GFDL-ESM2G 모델에서는 SPEI 지수 전망 결과의 하강 추세가 명확히 관찰되지는 않는다. 이렇듯 평균적인 추세에는 큰 변화가 없어 보이지만, SPEI 지수 자체의 변동성은 먼 미래로 갈수록 눈에 뛰게 증가하고 있다. 즉, 산정된 지수 값이 –2보다 작아지는 횟수가 미래로 갈수록 더욱 빈번하게 발생하게 되며 특히 –3보다 작아지는 매우 극심한 가뭄사상의 발생도 자주 발생하게 된다. 이는 먼 미래로 갈수록 극치가뭄의 발생 확률이 과거보다 높아질 수 있음을 보여주는 것이다.

이러한 경향은 RCP8.5에 의한 전망 결과(그림 3-27 참조)에서 보다 두드러진다. 모든 GCM 모델에서 유의미한 추세가 있음이 검증되었으며, 그 하강 추세도 명확히 나타나고 있다. 또한 지수 값의 변동성이 점차 커짐은 물론 극심한 가뭄과 매우 극심한 가뭄 사상의 발생확률이 매우 증가할 수 있음을 쉽게 확인할 수 있었다.

<그림 3-> 북한 사리원 관측소 SPEI3 전망(RCP4.5)

a. CanESM2

b. FGOALS-s2

c. GFDL-ESM2G

d. HadGEM2-CC

e. IPSL-CM5A-MR

자료: 저자 작성.

<그림 3-> 북한 사리원 관측소 SPEI3 전망(RCP8.5)

a. CanESM2

b. FGOALS-s2

c. GFDL-ESM2G

d. HadGEM2-CC

e. IPSL-CM5A-MR

자료: 저자 작성.

<그림 3-28>과 <그림 3-29>는 각각 RCP4.5와 RCP8.5에 따른 사리원 관측소의 SPEI12 전망 결과를 보여준다. SPEI12는 12개월 누적 [eqn: D]값을 사용하여 표준화한 지수로서 중장기 가뭄사상의 변동성을 대표한다고 할 수 있다. RCP4.5에서는 (HadGEM2-CC과 IPSL-CM5A-MR를 제외한) 세 개의 GCM 모델에서는 유의미한 추세가 발견되지 않았으며, RCP8.5에서도 두 개의 GCM 모델(CanESM2과 GFDL-ESM2G)에서 유의미한 추세가 발견되지 않았다. 그럼에도 불구하고 산정된 지수 값의 변동성은 미래로 갈수록 증가하고 있으며 특히 HadGEM2-CC과 IPSL-CM5A-MR 모델에서는 극심한 가뭄 발생의 빈도가 매우 증가하는 것으로 전망되었다.

미래 기후변화 전망에서는 향후 북한 지역의 강수량이 점차 증가할 것으로 전망되었지만 가뭄지수 SPEI 전망 결과는 가뭄의 빈도 및 심도 또한 증가할 것으로 전망하고 있다. 이는 기온의 상승이 증발산량을 상당히 증가시켜 미래 북한 지역의 불균형이 점차 건조하게 변화될 수 있음을 말해주는 것이다. 또한, 강수의 총량이 증가하는 것이 언제나 가뭄의 해소를 가져오지 않을 수도 있다. 예를 들어 강수의 계절적 변동성으로 인하여 총 강수량의 증가에도 불구하고 여름철의 강수가 보다 집중적으로 증가되는 반면에 비여름철의 단장기적 가뭄사상의 발생은 오히려 증가될 수 있기 때문이다. 따라서 기후변화의 불확실성과 함께 북한 지역연구의 특성을 감안할 때 이러한 수문기상학적 물관리의 변화에 대해서는 향후 추가 분석이 필요할 것이다.

<그림 3-> 북한 사리원 관측소 SPEI12 전망(RCP4.5)

a. CanESM2

b. FGOALS-s2

c. GFDL-ESM2G

d. HadGEM2-CC

e. IPSL-CM5A-MR

자료: 저자 작성.

<그림 3-> 북한 사리원 관측소 SPEI12 전망(RCP8.5)

a. CanESM2

b. FGOALS-s2

c. GFDL-ESM2G

d. HadGEM2-CC

e. IPSL-CM5A-MR

자료: 저자 작성.

물관리 현황과 유역모델링 구축(시범유역)

본 1차 연도 연구는 시범유역의 대상지로 대동강 유역의 서흥호 유역을 선정하였다. 서흥호 유역의 하류에는 황해북도의 주도인 사리원이 위치하고 있다. 사리원은 과거 홍수 피해가 발생하였으며 역사·문화적으로 그리고 과거로부터 현재까지 교통의 요충지이므로 북한에서 상징성이 있는 도시이다. 또한 서흥호로부터 공급되는 유량과 용수는 사리원과 그 주변의 농경지의 물이용에 매우 중요한 수원(水源)인 점을 감안하고, 대동강 유역의 시계열 위성영상을 소유역별로 육안으로 확인한 결과, 사리원시 주변과 서흥호 유역의 상당한 산림변화가 관찰되어 1차 연도 시범유역으로 선정하였다.

따라서 본 절에서는 사리원의 물관리 현황을 선행문헌과 관련 정보를 통해 정리하였으며 1차 연도 연구에서 수집 및 구축한 연구 자료를 토대로 유역모델링을 구축·적용하였으며, 아울러 산림복원과 기후변화에 따른 물관리의 취약성을 분석하였다.

사리원 개황

사리원시는 황해북도 서부에 위치한 도 소재지로 307,764명이 거주한다. 북쪽과 동쪽은 봉산군에 둘러싸여있고 남쪽은 은파군과 접한다. 동서(성산리~봉의리)간의 길이는 22 ㎞이고 남북(미곡리~성문동) 간의 길이는 약 11 ㎞로 면적은 187.91 ㎢이며 황해북도 전체면적의 1.99%를 차지한다. 시의 서부에는 재령강이 북쪽으로 흐르며 재령평야의 동부에 위치한다. 북쪽에서 남쪽으로 갈수록 평야에 가까워지고, 사리원시 산들은 400 m 미만으로 시 면적의 21.9% 삼림이 차지한다. 하천들은 소규모로 흐르며 운하와 호수가 위치해 있다. 평균 기온이 최저 –9.8 ℃에서 최고 28.1 ℃이다. 연평균 강수량은 975 ㎜이며 그중에서 6~9월에 72.6%의 강우가 내린다.

국가지식포털 북한지역정보넷, “행정구역정보관: 황해북도 사리원시”, 검색일: 2019.8.2.

위키백과(2019.10.31), “사리원시”, 검색일: 2019.11.1.

cimate-data.org, “Sariwon climate”, 검색일: 2019.8.2.

사리원시의 농경지는 전체면적의 45%이며 그중 논이 40.5%, 밭이 35.4%, 과수밭이 21.5%로 주요 곡물은 벼, 옥수수, 콩, 밀, 보리, 수수 등이 있다. 공업은 시가지 전역에 있으며 공업의 절반 이상이 남동쪽 지역에 집중되어 있다.

국가지식포털 북한지역정보넷, “행정구역정보관: 황해북도 사리원시”, 검색일: 2019.8.2.

박세훈 외(2016), p.112.

<표 3-> 사리원시 월평균 기후

월	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
평균기온(℃)	-4.8	-3.0	3.0	10.2	16.1	20.8	24.2	23.9	19.2	12.5	48	-2.5
최소온도(℃)	-9.8	-8.2	-2	4.5	10.4	15.6	20.3	19.8	14.2	6.6	-0.2	-7
최고온도(℃)	0.3	2.2	8	15.9	21.8	26	28.1	28.1	24.2	18.4	9.9	2
강수량(㎜)	12	15	26	40	80	109	296	198	105	38	39	17
자료: cimate-data.org, “Sariwon climate”, 검색일 2019.8.2.

<표 3-> 사리원시 연평균 기후

구분	1987	1997	2002	2007	2012	2015	2016	2017
기온(°C)	10.4	10.9	11.0	-	10.3	12.0	12.0	11.5
강수량(㎜)	991.3	725.4	519.3	1,442.5	1,168.0	1,328.0	751.8	626.2
풍속(m/s)	2.2	1.9	2.5	-	2.5	2.0	1.5	1.5
강수량(㎜)	12	15	26	40	80	109	296	198
자료: 통계청(2018), pp.54-59.

사리원 물관리 시설 현황

사리원시는 대동강 유역으로 분류되며 하천은 서쪽경계지역으로 재령강이 흐르며 시에는 큰 강이 없고 황주군 삼봉산에서 흐르기 시작하는 립석천과 신창동 일대에서 흐르기 시작하는 신양천, 락촌천 등이 있다. 원주천과 상매천을 비롯하여 계절적으로 흐르는 하천들이 있고 1954년 2월에 사리원 시내의 한복판에 운하가 건설되어 재령강, 대동강으로 연결되고 송림시, 남포특별시까지 화물선이 운항한다. 경암산 기슭에는 두 개의 큰 경암호가 건설되었으며 길성포에 현대적 항구가 조성되어 서해와 이어지게 되었다.

국가지식포털 북한지역정보넷, “행정구역정보관: 황해북도 사리원시”, 검색일 2019.8.2.

사리원시의 주 관개 용수공급원인 서흥호 저수지는 사리원시와 운하로 연결되어 있으며 어지돈 관개체계의 기본수원이다. 사리원시의 주요 양수장은 서흥호 1간선을 수원으로 곽바위 1단 관개용 양수장으로 취수용량은 10.96×106 ㎥/yr 수준이다.

한국수자원공사(2007), p.53.

<표 3-> 사리원시의 주요 저수지 및 양수장

구분	명칭	소재지	저수용량 글로벌 수자원정보제공 시스템, “북한상세: 일반현황: 수자원시설”, 검색일 2019.8.9. (103㎥)	주 관개지역
저수지	서흥호	황북 봉산, 은파 서흥군의 경계	177,000	황북 7개 시군 (사리원, 봉산, 은파, 황주, 송림, 연단, 서흥) 사리원시와 운하로 연결 어지돈 관개체계의 기본수원
양수장	곽바위1단	사리원시	취수량 10.96(106㎥/yr)
자료: 한국수자원공사(2007), pp.49-53.

어지돈관개(그림 3-30)는 대단위 국책사업으로 추진되어 1961년에 준공된 농업용수 개발사업 중의 하나로 사리원시, 봉산군, 은파군, 황주군, 송림시, 연탄군 일대의 4만 ha 경지를 관개한다. 주수원으로 서흥호, 연탄호가 있고 서흥호 물길체계는 21,000 ha의 농경지를 관개한다. 연탄호 물길체계는 19,000 ha의 농경지 관개 및 황해제철연합기업소의 공업용수와 식수를 공급하였으나 1986년 서해갑문 완공으로 황해제철연합기업소의 공업용수 부분을 관개용수로 전환하였다.

농림부(2005), p.31.

<그림 3-> 어지돈 관개체계

자료: 농림부(2005), p.31.

상수도 보급률 현황을 살펴보면 사리원이 속해있는 황해북도의 상수도 보급률은 2010년 기준 80.5%로 1인당 상수 급수량(LPCD)은 64.3이고 생활용수 이용량은 52.4로 추정되었다.

이용량은 수지원이용량을 지역별 인구로 나누어 산정한 값으로 상수 실사용량과 다른 의미임

허지후(2013), p.22.

<표 3-> 황해북도 생활용수 이용현황

구분	2010년 추정인구 (명)	1인당 생활용수 공급량 (LPCD)	상수도 보급률 (%)	1인당 상수 급수량 (LPCD)	유효율	1인당 상수 실사용량 (LPCD)
						상수도 이용자 기준	전체인구 기준
황해북도	2,254,384	52.43	80.49	64.28	47.0	32.04	26.34
자료: 허지후(2013), p.22.

자연재해

명수정(2008), pp.116-129.

사리원은 산림훼손이 심각한 지역으로 자연재해에 매우 취약한 것으로 보고되었다. 이는 1990년대부터 절반의 산림이 농경지 및 주거지 등으로 토지이용 전환이 자연재해의 주요 원인 중 하나로 보고 있다. 사리원 유역의 자연재해 취약지는 수역, 산림, 초지 지역은 상대적으로 재해에 안정적이며 특히 산림의 경우 재해에 안정적인 것으로 추정되었다. 반면에 농경지, 시가지, 나지를 포함한 기타지역은 재해에 취약한 것으로 분석되었다(그림 3-31).

<그림 3-> 사리원 유역의 토지피복별 자연재해 취약도 및 분포비율

a. 경사도	b. 고도 400m 이상 지역(붉은색)
자료: 명수정(2008), p.127.

유역모델링 구축

서흥호 유역(면적: 약 1,360 ㎢)의 유역모델 구축을 위해 QGIS 2.6 인터페이스를 기반으로 Soil and water assessment tool editor version 2012(SWAT 2012) 모형 구축을 지원하는 QGIS interface for SWAT version 1.9(QSWAT 1.9)를 이용하였다. SWAT 모형은 미국농무성 농업연구소(USDA ARS: Agricultural Research Service)에서 농업활동이 유역 수질에 미치는 영향을 평가하기 위해 개발되었으며, 대규모 유역 단위의 수문 및 수질 거동을 물리적 이론에 근거하여 연속적으로 장기간 모의할 수 있다. 또한 SWAT 모형은 하천의 유량과 수질 그리고 농약 부하량을 모의하는 데 적합하며, 기후변화 및 토지이용 변화에 따른 유역 내 수문 및 수질 거동 변화를 평가하는 데 전 세계적으로 널리 이용되고 있다.

Neitsch et al.(2011).

<그림 3-32>는 황해북도 사리원가에 위치한 대동강 유역 및 서흥강 유역의 위치이다. 해당 유역 면적은 약 1,326 ㎢이며, 강우로 인한 수문 거동을 단위 면적으로 모의하기 위해 SWAT 모형은 수치표고모델을 이용해 76개의 소유역으로 분할되었다. 소유역은 토지이용자료와 토양자료 그리고 경사도자료를 바탕으로 수문반응단위(HRUs: Hydraulic Response Units)로 다시 나뉘며, 해당 유역은 358개의 수문반응단위로 나누어졌다. 산림복원을 고려한 유역모형 구축을 위해 수치표고모델(DEMs: Digital Elevation Models)은 SRTM Ver. 3.0을, 토양도는 한국임업진흥원(2015)이 제작한 산림토양예측도를, 토지피복도는 2000년도 대분류 자료로 구축하였다(그림 3-33 참조).

<그림 3-> 시범유역 선정

a. 북한 전역 DEM	b. 대동강 유역	c. 시범유역 선정
자료: SRTM 자료 기반으로 저자 작성.

<그림 3-> 시범유역 SWAT 구축

a. 수치표고모델(DEM)	b. 토지이용도
c. 토양예측도	d. 유역도
자료: 저자 작성.

SWAT 모형 구축을 위해서 산림토양예측도는 산림토양단면도집에 수록된 토양별 특성, 즉 토양깊이별 입경분포, 유기물함량 등을 근거로 삼고, 선행연구 등을 참고하여 토양종류(Soil type), 수문학적 그룹(Hydrological group), 포화수리계수(Saturated hydraulic conductivity), 토양침식지수(Soil erodibility) 등 모형에서 요구되는 토양 입력변수를 준비하였다.

한국임업진흥원(2015), pp.1-243.

국립산림과학원(2005), pp.1-143.

USDA, “Guides for Editing Soil Properties”, 검색일: 2019.6.16.

<그림 3-34>는 북한 산림토양예측도의 표층과 저층에서 입경별(모래, 실트, 점토) 분포를 USDA Soil Texture Calculator에 입력하여 토양종류(soil type)를 추출하는 과정을 표현하고 있다.

<그림 3-> 산림토양 속성정보를 이용한 유역모델링 입력자료(토양도) 구축

a. 산림토양 표층	b. 산림토양 저층
자료: USDA Soil Texture Calculator를 이용하여 저자 작성.

다음으로, 기후변화를 고려할 수 있는 유역모형을 구축하기 위해 기후변화 시나리오를 기반으로 1976년부터 2100년까지 일 단위 강수량 자료와 일 단위 최고 기온, 최저 기온 자료를 입력하였다. 미래 강수량과 기온자료를 제공하는 기후변화 시나리오를 바탕으로 미래 잠재증발산량 산정을 위해 기온만을 필요로 하는 Hargreaves 방법을 채택하였다. 장기간 모의를 위해 모의 결과는 월 단위로 산정하도록 설정하였다.

산림복원 시나리오와 기후변화 시나리오에 따른 수문반응 변화를 평가하기 위해 서흥강 유역 SWAT 모형이 구축되었으나, 유역 중앙에 위치한 서흥호로 인하여 서흥호 하류유역의 수문거동 예측의 불확실성이 높아진다. 따라서 본 연구에서는 연구대상지역을 서흥호로 유입되는 4개의 지류 중 유역면적이 가장 넓은 D 지류를 선정하여 모의 결과를 비교하였다(그림 3-35 참조). D 지류 유역은 37개의 소유역으로 구성되며, 유역면적은 약 537 ㎢이다.

<그림 3-> 서흥호로 유입되는 지류

자료: 저자 작성.

산림복원 및 기후변화의 영향 분석(시범유역)

시나리오의 구성

기후변화 시나리오

서흥호 시범유역의 기후변화 영향평가를 위해 선정된 시나리오 중 HadGEM3-CC 모형을 사용하였으며 RCP4.5와 8.5 두 가지 대표농도경로를 반영하여 2050년대(2050s: 2041~ 2070) 수문량 변화를 산정하였다. 앞서 3.3절에서 살펴봤듯이 미래로 갈수록 강수량은 증가하는 경향을 보여주었으나 가뭄지수를 분석한 결과 가뭄의 빈도 및 심도는 더 커지는 것으로 전망되었다. 이러한 경향이 시범유역의 유량과 수문순환에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다.

RCP4.5: 온실가스 저감 정책이 상당히 실현되어 2100년의 CO2농도가 540ppm인 상황을 가정.
RCP8.5: 온실가스가 현재 추세로 배출되어 2100년의 CO2농도가 940ppm인 상황을 가정.

토지피복 현황 및 산림복원 시나리오

서흥호 시범유역의 토지피복(대분류) 변화를 분석하면 <표 3-12>와 같이 정리할 수 있다. 약 20년 동안 대분류 기준 토지피복 중 가장 크게 감소한 면적의 항목은 산림(약 21,211ha)이며 가장 크게 증가한 항목은 농경지(약 26,001ha)이다. 즉 1980년대의 산림은 0.72배가 감소하였는데 이를 유역 면적 기준으로 산정하면 1980년대 56.8%에서 2000년대 41.1%로 무려 15.7% 수준으로 대폭 감소된 것이다. 이는 대동강 유역의 평균 산림감소(약 8.8%)보다 1.8배 높은 수준에 해당된다. 또한 나지(Bare soil)의 면적이 가장 큰 비율로 증가하였는데, 이는 토양침식이나 산사태와 같은 취약성이 증가되었을 것으로 추정이 가능함을 의미한다. 시범유역을 북향(Upper)과 남향(Lower) 유역으로 구분하여 산림면적의 변화를 살펴보면 산림의 감소와 농경지의 증가는 유사한 수준으로 변화되었지만, 남향 유역의 나지가 북향 유역의 2배 이상 수준으로 증가된 것으로 분석되었다.

시범유역 토지피복의 공간분포는 <그림 3-36>(1980년대)과 <그림 3-37>(2000년대)에서 나타내었는데, 시각적 판단만으로도 산림의 감소와 농경지의 증가를 <표 3-12>의 변화를 충분히 인식할 수준이었다.

<표 3-> 시범유역의 1980년대와 2000년대 토지피복 변화 분석

Class.	1980s (ha)			2000s (ha)			Difference to 2000s
	Upper	Lower	Whole	Upper	Lower	Whole	Upper	Lower	Whole
Water	801	260	1,061	1,546	425	1,971	1.93	1.63	1.85
Urban	2,118	190	2,308	2,312	261	2,573	1.09	1.37	1.11
Bare Soil	208	68	276	1,447	1,067	2,514	6.96	15.69	9.11
Wetland	54	9	64	13	4	17	0.24	0.44	0.25
Pasture	7,604	2,555	10,159	1,586	417	2,003	0.21	0.16	0.20
Forest	57,080	19,502	76,582	41,625	13,746	55,371	0.73	0.70	0.72
Agriculture	32,087	12,429	44,516	51,423	19,094	70,517	1.60	1.54	1.58
자료: 저자 작성.

<그림 3-> 서흥호 유역의 토지피복도(1980년대)

자료: 저자 작성.

<그림 3-> 서흥호 유역의 토지피복도(2000년대)

자료: 저자 작성.

유역모델로 시범유역의 산림복원 영향평가를 위해 구성한 시나리오는 다음과 같다. 먼저 1980년대 토지피복도에서 ‘산림’만을 추출했다. 그리고 기타 항목은 유지하고 이 1980년대 산림 레이어를 유역모델 구축에 적용된 2000년대 토지피복도에 중첩시켰다(그림 3-38 참조). 즉 모든 산림 공간은 1980년대 수준으로 복원시키고, 기타 토지피복은 2000년대의 자료를 그대로 활용하였다. 예를 들어 1980년대의 산림이 2000년대의 농경지로 전환되었다면, 이 농경지는 산림으로 전환시켰고, 1980년대의 농경지가 2000년대의 도시화 지역으로 전환되었다면, 유역모델 입력 자료에서 도시화 지역을 유지하였다. 이 산림복원 시나리오는 토양침식잠재력 분석에도 그대로 활용되었다.

<그림 3-> 서흥호 유역의 산림복원 시나리오 토지피복도

자료: 저자 작성.

유역모델링의 적용과 결과분석

기후변화와 산림복원의 영향 평가

2050년대를 대상으로 기후변화와 산림복원이 시범유역의 유량 및 수문순환에 미치는 영향을 분석하였다. <표 3-13>은 과거기간 기상자료(1981~2010)와 현재 토지피복도(2000년대)를 입력하여 모의한 D 지점의 수문순환 결과를 보여준다. 단, 서흥호를 비롯한 시범유역에 대하여 관측(유량) 수문자료를 구축할 수 없었으므로 SWAT 모형의 매개변수 최적화를 수행하지 못하였다. 따라서 산정된 결과 값이 현재 시범유역의 수문순환 통계량을 대표한다고 보기는 어렵다. 하지만 본 연구의 목적은 기후변화와 산림복원의 영향을 평가하기 위함이므로 기후변화 시나리오와 산림복원 시나리오를 반영한 모의 결과와의 상대적 변화량을 계산하여 분석하였다. SWAT 모형의 매개변수 산정 및 최적화에 관련해서는 향후 연구를 통해 보완할 예정이다.

<표 3-> 시범유역 서흥호 D 지점 월평균 수문량 모의 결과(1981~2010년)

월	강수량 (㎜)	평균기온 (℃)	증발산량 (㎜)	토양수분량 (㎜)	지하수유출량 (㎜)	지표유출량 (㎜)
1	9.15	-4.9	9.93	96.2	0.50	1.86
2	13.53	-2.5	12.83	94.6	0.05	3.52
3	21.85	4.3	25.03	92.2	0.02	2.73
4	57.36	11.0	35.90	91.5	0.04	5.95
5	70.65	17.4	51.71	78.0	0.67	10.77
6	154.66	21.7	73.93	77.4	1.99	43.55
7	329.86	24.4	87.35	70.9	12.89	133.11
8	221.42	25.0	72.75	85.0	26.53	74.36
9	107.69	20.3	37.69	80.1	26.85	41.05
10	58.83	13.5	42.97	91.2	18.79	7.08
11	31.62	5.5	23.83	96.3	8.01	2.34
12	27.87	-1.9	16.76	99.3	2.34	7.54
총합	1104.50	11.2 (평균)	490.66	87.7 (평균)	98.67	333.87
자료: 저자 작성.

<그림 3-39>는 RCP4.5 시나리오에 의한 기후변화와 토지피복이 1980년대로 회복하는 시나리오에 따른 산림복원이 서흥호 D 지점 수문순환에 미치는 영향을 보여준다. 과거기간 대비 미래 변화량을 산정하였으며 총 6개의 기상 및 수문변수(강수량, 평균기온, 증발산량, 토양수문량, 지하수유출량, 지표유출량) 월평균 값의 변화량을 전망하였다. 미래구간은 2050년대(2041~2070) 일단위 GCM 기상전망 시계열 자료를 사용하여 모의한 결과가 과거 기간의 모의 자료에 비해 어느 정도 증감했는지를 도표로 나타낸 것이다.

<그림 3-39 (a)>에 나타나듯이 4-9월까지의 강수량 증가가 발생하였으며 이에 따른 여름철 유출량 증가가 명확히 나타난다. 증가된 강수량에 의해 전체적으로 토양수분량도 증가하였으며 기온상승에 따른 증발산량의 증가도 눈에 뛴다. 이에 반해 산림복원의 영향은 유출량의 감소를 가져왔다(그림 3-39 (b) 참조). 특히 여름철에 상당한 양의 유량감소가 발생하는데 이는 늦봄에서 여름철까지의 침투량 증가에 기인한다. 겨울부터 봄까지 (산림복원에 의한 증발산량의 증가로 인해) 감소된 토양수분량에 의해 강수량이 많아지는 여름철 침투량이 더 많이 발생하게 되고 이에 따라 지표면 유출량이 감소되기 때문이다. 이에 따라, 가을철의 지하수유출량이 증가하게 되었다. 기후변화와 산림복원의 복합 영향을 살펴보면(그림 3-39 (c) 참조), 산림복원에 의한 여름철 유량 감소가 기후변화에 의한 여름철 유량 증가량을 어느 정도 상쇄시켜 주는 영향을 보여주고 있다. 이는 <그림 3-39 (d)>에 더 명확히 나타나는데, 기후변화에 의한 7-8월의 여름철 유량증가(그림 3-39 (d)의 빨강색 파선)와 산림복원에 의한 7-8월 여름철 유량감소(그림 3-39 (d)의 초록색 파선)의 복합 영향인 <그림 3-39 (d)>의 파랑색 파선을 보면 과거기간의 수문 모의 결과(그림 3-39 (d)의 검정색 실선)와 상당히 중첩되는 것을 볼 수 있다. 산림복원의 효과로 인해 여름철 홍수 및 토사유출 등의 재난을 방지할 수 있음을 나타낸 결과라 할 수 있다.

<그림 3-> 기후변화와 산림복원이 서흥호 수문순환에 미치는 영향평가(RCP4.5)

a. 기후변화 영향	b. 산림복원 영향
c. 기후변화 + 산림복원 영향	d. 기후변화 + 산림복원에 의한 유량변화
주: 기후변화는 HadGEM3-CC & RCP4.5 시나리오, 산림복원은 1980년대 토지피복으로 복원 시나리오를 말하며, 2050s(2041~2070)의 월평균 수문량의 변화를 나타내었음. 자료: 저자 작성.

<그림 3-> 기후변화와 산림복원이 서흥호 수문순환에 미치는 영향평가(RCP8.5)

a. 기후변화 영향	b. 산림복원 영향
c. 기후변화 + 산림복원 영향	d. 기후변화 + 산림복원에 의한 유량변화
주: 기후변화는 HadGEM3-CC & RCP8.5 시나리오, 산림복원은 1980년대 토지피복으로 복원 시나리오를 말하며, 2050s(2041~2070)의 월평균 수문량의 변화를 나타내었음. 자료: 저자 작성.

RCP8.5 시나리오에 의한 기후변화 영향(그림 3-40 참조)은 전체적으로 RCP4.5 시나리오의 결과와 크게 다르지 않았다. 전체적으로 모든 월에 걸쳐 강수의 증가가 나타났으며, 특히 7월의 강수량 증가폭이 상당히 컸다. 앞서 RCP4.5 시나리오의 수문량 변화 특성과 비슷하였다. 기후변화와 산림복원의 복합 영향에 의한 월평균 유출량 전망결과가 과거기간에 대한 월평균 유출량 모의값과 비슷하게 산정된 점이 흥미롭다. 비록 기후변화 시나리오의 전망 결과에 대한 불확실성이 존재하며 또한 본 연구에서는 하나의 GCM 기상전망 자료만을 가지고 분석하였지만, 미래 기온의 상승에 의해 여름철 강수의 증가가 전망되며 이에 따른 홍수의 위험도가 산림복원에 의해 어느 정도 저감될 수 있다는 분석 결과를 보여준 것에 의미가 있다.

향후 연구에서는 보완된 산림복원 시나리오와 기후변화 시나리오 앙상블을 활용한 분석을 수행할 예정이다. 또한 일 단위 출력자료의 분석을 통해 실제로 산림복원의 홍수위험도 저감에 대한 긍정적인 영향을 심도 있게 분석할 예정이다. 반면, 기후변화에 의해 강수량이 증가하더라도 이러한 증가량이 여름철에 집중되고 비홍수기에는 여전히 강수량의 증가량이 미미하므로, 본 연구의 3.3절에서 전망한 바와 같이 기온상승에 의한 증발산량의 증가로 가뭄의 위험도가 상승할 수 있다. 따라서 향후 이수 측면에서 시범유역의 수자원 확보 및 댐 운영 방안 분석 등 추가저인 자료 수집과 모델링 연구가 필요하다. 향후 연구에서 가용 수자원량 분석과 저수량 확보 방안 등에 대한 연구를 수행할 예정이다.

2) 산림복원의 홍수위험 저감 효과

앞서 기후변화가 2050년대 여름철 유출량을 증가시키고 산림복원이 이에 대한 상쇄효과를 가져옴을 확인하였다. 이에 일 유출량 분석을 통해서 산림복원의 여름철 홍수량 저감 효과를 평가하기 위해 일 최대 유출량 전망 결과를 사용하여 연평균 일 최대 유량의 통계분석과 연 최대 일 유량 자료를 통한 빈도분석을 수행하였다. <표 3-14>는 시범유역 서흥호 d지점의 연평균 일 최대 유량 전망결과를 초과확률별로 나타낸다. 앞서 분석한 결과와 마찬가지로 기후변화에 의해 일 최대 유량은 증가하였으며, 산림복원에 의한 상쇄효과는 낮은 초과확률(즉, 극치사상)에서 나타났다. 이는 산림복원이 여름철 특히 강우량이 평소보다 많은 여름철의 홍수 위험도 저감에 어느 정도 효과가 있음을 보여준다.

기후변화의 영향을 보면 RCP8.5에서 전체적으로 일 최대 유량값이 RCP4.5 대비 더 큰 증가율(‘As Is’ 대비 변화율)을 보여주지만 극치사상에서는 반대의 결과를 나타내었다. 이는 RCP4.5 전망 결과에서 소수의 극치값(이상치)이 존재하였기 때문이다. 본 연구에서는 시범적용을 위해 하나의 GCM 모형만을 적용하였기에, 자료의 샘플 수가 부족함에 따라 이러한 소수의 극치값의 존재가 통계분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있다. 2차 연도 연구에서는 추가적인 GCM 모형의 적용, 즉 GCM 앙상블 적용을 통해 보다 통계적으로 유의한 분석 결과를 산정할 계획이다.

<표 3-> 시범유역 서흥호 D 지점 연평균 일 최대 유량 산정 결과

(단위: ㎜/day)

구분	초과확률
	0	5	10	20	30	40	50	100
As Is	92.6	4.92	2.58	1.49	0.97	0.62	0.37	0.014
기후변화(RCP4.5)	119.7	5.76	2.92	1.76	1.20	0.77	0.50	0.017
	(29.3%)	(17.1%)	(13.1%)	(17.7%)	(22.8%)	(24.4%)	(33.9%)	(22.2%)
기후변화(RCP8.5)	99.2	6.54	3.15	1.88	1.25	0.84	0.51	0.024
	(7.1%)	(32.9%)	(22.0%)	(25.8%)	(28.8%)	(35.7%)	(37.1%)	(71.4%)
산림복원	89.3	4.55	2.75	1.64	1.02	0.60	0.30	0.012
	(-3.6%)	(-7.5%)	(6.5%)	(9.9%)	(4.7%)	(-3.2%)	(-20.9%)	(-17.8%)
산림복원 + 기후변화(RCP4.5)	113.9	5.32	3.11	1.96	1.28	0.74	0.42	0.016
	(23.0%)	(8.1%)	(20.5%)	(31.1%)	(31.9%)	(20.3%)	(11.7%)	(14.2%)
산림복원 + 기후변화(RCP8.5)	92.0	5.85	3.32	2.05	1.32	0.78	0.41	0.018
	(-0.7%)	(18.8%)	(28.8%)	(37.3%)	(35.3%)	(26.8%)	(10.5%)	(25.8%)
주: 괄호 안 수치는 ‘As Is’ 대비 변화율임 자료: 저자 작성.

또한 일 최대 유출량에 미치는 영향을 평가하기 위해 빈도분석을 수행하였다. 30년간의 최대 일 유출량(Annual maximum daily-flow) 시계열 자료를 GEV(Generalized Extreme Value) 분포함수에 적합(Fitting)하여 매개변수를 추정한 후 각각 100, 50, 20, 10, 5년 재현빈도의 최대 일 유출량 값을 전망하였다. GEV 분포함수의 특성과 매개변수 추정방법은 류수락 외(2016)을 참조하기 바란다. <표 3-15>는 MLE(Maximum Likelihood Estimation)법을 통해 추정한 GEV 분포의 매개변수를 나타낸다.

<표 3-> 최대 일 유출량 빈도분석을 위해 추정된 GEV 분포함수의 매개변수

구분	매개변수
	[eqn: xi] (형상, shape)	[eqn: sigma] (척도, scale)	[eqn: mu] (위치, location)
As Is	0.2349	39.19	59.85
기후변화(RCP4.5)	0.4233	35.37	76.16
기후변화(RCP8.5)	0.1978	40.76	65.49
산림복원	0.2023	39.96	57.35
산림복원 + 기후변화(RCP4.5)	0.3777	36.99	71.10
산림복원 + 기후변화(RCP8.5)	0.2285	38.42	58.22
자료: 저자 작성.

<그림 3-41>은 기후변화와 산림복원에 의한 일 최대 유출량의 빈도분석 결과를 나타낸다. RCP4.5 시나리오에 의하면, 기후변화에 의해 2050년대 빈도별 일 최대 유출량은 상당히 증가하는 것으로 전망되었지만, RCP8.5 시나리오에서는 큰 변동이 없었다. RCP8.5 시나리오에서는 <그림 3-40>에 나타났듯이 유출량은 전반적으로 증가하였지만, 일 최대 유출량과 같은 홍수량에서는 그 증가가 미미하였다. 이와 반대로 RCP4.5 시나리오에서는 유출량 증가량은 RCP8.5보다 상대적으로 작았지만 일 최대 유출량은 상당히 증가하였다. 이는 앞서 논했듯이 RCP4.5 전망 결과에서 소수의 극치값(이상치)이 존재하였기 때문이다. 따라서 2차 연도 연구를 통해 GCM 앙상블을 적용하여 통계적으로 유의한 전망을 수행할 필요가 있다.

산림복원의 효과를 보면, 빈도별 일 최대 유출량이 감소하여 홍수위험 저감의 효과가 있음을 보여주었다. 특히 기후변화와 산림복원의 복합영향을 보면(그림 3-40 (c) 참조), 빈도별 일 최대 유출량이 감소하는 경향이 명확히 나타난다. 즉, 산림복원을 통해 하류지역의 홍수위험도를 저감할 수 있음을 정량적으로 나타내었다는 것에 의미가 있다고 할 수 있다.

<그림 3-> 기후변화와 산림복원이 최대 일 유출량에 미치는 영향평가

a. 기후변화 영향

b. 산림복원 영향

c. 기후변화 + 산림복원 영향

자료: 저자 작성.

나. 산림복원에 따른 토양침식 잠재력 분석

토양침식 잠재력 분석 방법

산림지역에서 토양침식(Soil erosion)을 분석하는 방법은 먼저 토양침식의 대상 혹은 종류에 대한 이해가 필요하다. 일반적으로 토양침식의 발달은 sheet erosion, rill erosion, gully erosion, stream-bank erosion 등으로 구분할 수 있는데, 토양침식 발달의 수준은 수리학적 특성에 의존적인데 통상 지표수 흐름(Overland flow)과 밀접한 관련이 있다. 본 연구에서는 강우유출 및 비점오염유출 해석과 편상 흐름의 첨두 도달시간(Sheet-Flow Travel Time)을 산정하는 Kinematic Wave Equation을 적용하였다.

[eqn: T _{c} = {C _{1}} over {i ^{C2}} ( {nL} over {sqrt {S}} ) ^{C _{3}}]	식(3-9)

여기서 Tc는 첨두 도달시간(Times of concentration), n은 Manning’s coefficient, L은 지표수 흐름길이(Length of sheet-flow), S는 경사도(m/m), i는 강우강도(㎜/hr) 그리고 C1, C2, C3은 상수이다. McCuen and Spiess(1995)와 McCuen(1998)는 이 Kinematic Wave Equation 중 [eqn: {nL} over {sqrt {S}}] 값의 변화가 sheet erosion을 초과하는 지표수 흐름의 차별성을 평가할 수 있다고 보고하고 있다. 또한 첨두 도달시간(Tc)은 동일한 시간조건(Temporal condition)에서는 Manning’s coefficient에 의존적이며, 이 값이 커지면 커질수록 지표면 마찰로 인하여 첨두 도달시간도 상승하는데 이는 낮은 토양침식 잠재력을 의미한다는 것을 알 수 있다. 또한 Manning’s coefficient는 토지피복 자료의 항목을 이용하여 신속하게 계산할 수 있어서 현장자료가 부족하고 공간지리정보가 존재하는 북한과 같은 연구대상 지역에 유효한 방법으로 이해할 수 있다. 따라서 본 연구에서 수집·구축한 토지피복 자료(1980년대, 2000년대)를 활용하고 1980년대에서 감소된 산림지역 중 농경지로 전환된 공간만을 별도로 추출해서 토양침식 잠재력 계산값을 이용하면 산림면적 증감이 토양침식 잠재력 증가(복원)와 감소(취약성)를 평가할 수 있다. 즉 서로 다른 시간조건과 산림의 공간적 복원에 따른 토양침식 잠재력을 합리적 이론배경과 방법론을 통하여 분석할 수 있다. 지표수 흐름길이(Length of sheet-flow)와 경사도(S, m/m)는 본 연구의 유역모델 구축에 이용된 DEMs(STRM Ver. 3.0)을 활용하여서 계산하였다.

토지피복 항목별 Manning’s Coefficient는 <표 3-16>에 정리하였다.

<표 3-> 지표수 해석을 위한 Manning’s Coefficient

Class.	Value
Water	0.0001
Urban	0.010
Bare Soil	0.010
Wetland	0.100
Pasture	0.140
Forest	0.400
Agriculture	0.045
자료: McCuen(1998)을 이용하여 저자 재구성.

토양침식 잠재력 분석 방법

Kinematic Wave Equation의 [eqn: {nL} over {sqrt {S}}]를 이용한 토양침식 잠재력을 산정한 결과를 <표 3-17>에 정리하였다. 먼저 유역 전체 면적으로 평가했을 때 2000년대의 토양침식 잠재력은 1980년대 대비 1.4배 증가하였고, 북향 유역은 1.3배, 남향 유역은 1.5배로 큰 차이는 보이지 않았다. 그러나 농경지로 전환된 산림 감소지역(Deforested)의 토양침식 잠재력은 7.6~7.9배 증가된 것으로 분석되었다. 비록 계산 값은 잠재력으로 지표면으로부터 실제 토양발생량 혹은 하천으로의 실제 유입량이 아닌 상대적 추정치이지만, 20년간 산림 등 토지피복의 변화가 반영된 것이기에 시범유역의 토양침식의 리스크는 크게 증가되었다고 평가할 수 있다. 또한 토양침식의 가능성이 커질수록 대규모 산사태의 위험성도 커지며, 하류로의 홍수에너지도 신속히 전달하여 범람의 피해도 나타낼 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 감소 혹은 훼손된 산림의 복원은 토양침식을 저감시키고 하류의 물관리 기후적응력에도 도움이 될 것으로 예상된다.

<표 3-> 토양침식 잠재력 분석 결과 및 비교

Year	All Classification (mean)			Deforested (mean)
	Upper	Lower	Whole	Upper	Lower	Whole
1980s	43.6	46.4	40.2	79.0	88.5	74.2
2000s	32.5	30.0	29.0	9.9	11.7	9.8
Difference	1.3	1.5	1.4	7.9	7.6	7.6
자료: 저자 작성.

제4장  연구결과 및 향후 계획

제4장  연구결과 및 향후 계획 ∣

연구결과(요약)

북한에서 발생하는 자연재해 피해의 대부분은 물과 관련된 태풍, 홍수, 가뭄 등으로 인한 것으로 파악되며, 이는 열파, 폭우 등의 기후변화와 산사태, 대량 토사 등의 산림변화의 직간접적인 영향이 식량생산 등에 누적되어 나타나는 것으로 추정된다. 2017년 기준의 안전한 음용수 이용률은 도시와 농촌의 격차가 있는 것으로 판단되나 약 61%로, 이 수치가 의미하는 바는 약 9.75백만 명이 안전한 음용수를 공급받고 있지 못하다는 것이다. 또한 적절한 분뇨처리시설의 부족으로 인해 인구의 약 16%는 기초 위생서비스 이용이 어려우며, 농촌 인구의 90%와 도시 인구의 30%가 보건위험에 잠재적으로 노출되어 있는 것으로 추정된다. 따라서 물관리, 기후적응, 산림복원에 대한 양국 간의 협력과 지원이 필요한 실정으로 사료된다.

Central Bureau of Statistics of the DPR Korea and UNICEF(2017), p.149.

UN(2019), p.3.

Central Bureau of Statistics of the DPR Korea and UNICEF(2017), p.149.

본 연구에서는 물관리 현황 파악을 위한 기상/기후, 지형도, 토지피복, 토양도, 물분야 시설물위치정보 등의 관련 연구 자료의 수집과 구축을 완료하고, 해당 자료를 토대로 시범유역에 대해 분석을 수행하였다. 시범유역은 서흥호가 포함된 대동강 유역의 소유역으로, 서흥댐은 대동강 권역의 14개 댐 중 5번째로 큰 저수용량을 가지고 있다. 본 연구에서 구축한 저수지, 보 등 하천 정보 DB를 통해 시범유역 내 수리시설물은 하천보가 2개, 저수지가 28개, 기타(둠벙 등)가 555개로 분석되었다. 유역의 저수량 추정방법에 대해서는 추가적인 검토가 필요할 것으로 판단된다.

글로벌 수자원정보제공 시스템, “북한상세: 일반현황: 수자원시설”, 검색일 2019.8.9.

기후변화 시나리오를 분석한 결과, 2080년대 강수량은 10.1%(89.2 ㎜/yr, RCP4.5) ~24.9%(219.8 ㎜/yr, RCP8.5)로 전망되며, 반대로 SPEI를 활용한 가뭄 추세 분석에서도 증가로 전망되었다. 그리고 이와 같은 결과는 본 연구에서 분석한 북한 전역의 전망 추세와 유사한 것으로 파악된다.

2000년대 산림면적은 1980년대 대비 14.2%가 감소하였으며, 이는 대동강 유역 평균인 8.8%보다 높은 수준으로, 절반 이상인 51%가 25% 이상의 급한 경사도에서 발생한 것으로 분석되었다. 이는 산림감소의 영향으로 인해 태풍 등 국지적 폭우에 따른 홍수 및 과대토사 등 위험이 증가될 수 있다는 것을 알 수 있다. 강수량 증가에 따른 유출량 증가가 명확하게 나타났으며, 산림면적 증가에 따라 늦봄부터 여름철까지의 침투량이 증가되고 유출량은 감소될 것으로 전망된다. 이는 서흥호 수량 관리 및 운영의 중요성을 의미하는 것으로 판단된다.

산림면적이 증가될 경우, 기후변화로 인해 증가되었던 여름철 유량이 감소되는 경향을 보이며, 이는 사리원 등이 위치한 하류지역의 홍수위험이 감소될 수 있는 것을 의미한다. 끝으로 시범유역의 토양침식 잠재력은 평균적으로 유역 전체의 약 1.5배 수준이었지만, 산림이 농경지로 전환되어 감소된 지역에서는 7.6~7.9배 증가된 것으로 분석되어 산림복원의 시급성과 필요성이 있는 것으로 평가되었다.

연구의 한계점 및 보완점

연구의 한계점

북한을 대상으로 하는 연구는 자료의 부재 및 제한적 접근으로 인해 한계가 존재할 수밖에 없는 실정이다. 북한의 많은 유역이 미계측 지역으로, 유량 등 본 연구에서 필요로 하는 자료가 존재하지 않았다. 이 때문에 현재까지 진행된 북한 관련 연구 또한 남북한의 강수지표 비교, 관측·예측 강우자료를 적용한 홍수유출량 추정 등 불확실성을 안고 수행되어 왔다. 본 연구 또한 실측 유량 및 저수지 수위 및 운영 등에 대한 자료가 부재하였기에 유역모델링의 보정 및 검정의 한계가 있었다. 북한에서 일반적으로 가장 높은 사용비율을 차지하는 농업용수 그리고 수질환경과 습지 등, 물관리 및 이용의 각 요소에 산림복원이 미치는 영향은 강우자료, 토지피복도와 같은 공간정보만을 활용해서는 알 수 없다. 각 요소마다 다양한 변수가 존재하는 것으로 파악되나, 관리방안 등 자료 수집이 어려운 경우가 많았다. 정확한 현황 파악이 어려운 상황에서 산림복원이 물관리 및 이용의 각 요소마다에 어떠한 영향을 미칠지 예측하는 것은 대략적인 접근으로만 가능한 것으로 판단된다. 따라서 본 연구의 경우 활용하는 연구 자료의 신뢰도 및 연구방법의 타당성이 매우 중요하게 작용할 것으로 판단된다.

연구의 보완점

본 연구에서는 북한 지역의 가용 수자원량을 분석하고 저수량 확보방안을 도출하고자 한다. 이는 과학적이고 합리적으로 분석된 강수 특성과 유역유출량 산정 결과를 기반으로 하여야 하며, 현재 북한 지역에 존재하는 저수지, 취수장, 정수장, 하수처리장 등과 같은 물관리 및 물환경 기초시설의 현황을 파악하는 데서 출발 수 있을 것이라 판단된다. 또한 본 연구에서 수집 및 구축한 기초적인 연구자료 및 분석체계·결과를 토대로 물분야 기후변화 취약성 평가 절차를 도출할 수 있을 것으로 기대된다. 이는 보다 정량적으로 산림복원 및 기후변화 각각의 그리고 복합적인 영향에 대한 취약성 평가를 가능하게 할 것으로 판단된다.

향후 연구계획

2차 연도 연구는 본 1차 연도 연구 결과를 업데이트 및 심층분석하고, 연구방법론을 재정립·보완하여 물관리 분야의 남북 환경 협력 과제를 도출하고 정책방향을 제언하는 것이 목표이다. 주요 지역의 물관리 DB 구축 및 개선과 유역 모델링 시스템을 구축하고, 산림환경 및 기후변화의 취약성을 분석하여, 넥서스(Water-Energy-Food) 기반의 지속가능한 물관리 협력방안을 도출하고자 한다.

먼저 UN OCHA, IFRC, FAO와 38North 등의 최신자료를 수집하여 1차 연도에서 수행한 수재해 및 물이용 현황을 업데이트하고자 한다. 또한 북한 법령집(상하권, 2017)과 ｢기상과 수문｣, ｢농업수리화｣ 등의 북한 물관리 관련 논문집 등을 수집하여 법령, 관리주체 등 북한 물관리의 체계를 심층 분석할 계획이다. 주요 유역의 수력발전시설, 상하수도시설, 하천 주변 도로망 등 물관리 시설 현황을 신규 DB로 구축하여 가용 수자원량 분석 및 저수량 확보방안 도출하는 데에 활용하고자 한다. 그리고 1차 연도에서 시범유역에 적용하였던 연구방법론을 심화 및 확장시켜 유역모델 구축을 검토할 예정이다. 또한 시나리오 적용을 통해 산림복원 및 기후변화에 따른 유출량, 토사발생량을 추정하고, 상수원 공급 및 관리에 미치는 영향을 추정해보고자 한다. 이어서 3차 연도에는 산림환경과 기후변화가 북한 물관리 취약성에 미치는 시공간적 영향, 정책방향 제언과 남북협력과제를 물-에너지-식량 넥서스의 관점에서 검토할 계획이다.

✥ 참고문헌 ✥

참고문헌∣

[국내문헌]

국립산림과학원(2005), ｢산림토양단면도집｣, pp.1-143.

권민성, 김태웅, 안재현(2018), “북한지역 수력발전댐 개발가능지점에 대한 연간가능발생전력량 분석 및 개발 우선순위 평가”, ｢한국수자원학회 논문집｣, 51(10), 한국수자원학회, pp.929-939.

김남수(2019), “북한의 환경 정책과 환경 관련 과학기술 동향: 물과 위생 분야 중심으로”, ｢북한 물관리 전문가 세미나｣, 2019.8.20, 서울: 한국환경정책·평가연구원, pp.1-50.

김영훈(2019), “남북 산림협력의 이슈와 전망”, ｢2019 산림·임업전망｣, 2019.1.31, 서울: 국립산림과학원, pp.1-18.

김윤권 외(2013), ｢글로벌 산림환경 및 산림행정 수요변화에 따른 산림청의 선도적 역할모델 정립방안｣, 한국행정연구원, pp.1-389.

김익재 외(2011), ｢물관리 취약성과 물안보 전략 Ⅲ｣, 한국환경정책·평가연구원, pp.1-145.

농림부(2005), ｢북한의 농업생산성 향상을 위한 수리시설 복구 지원방안 연구(Ⅰ)｣, pp.1-172.

류수락 외(2016), “GEV 분포를 이용한 대구경북 지역 일산화탄소 농도 추정”, ｢한국데이터정보학회지｣, 27(4), 한국데이터정보학회, pp.1001-1012.

명수정(2008), ｢북한의 자연재해취약지 추정 및 남북협력 방안 연구｣, 한국환경정책·평가연구원, pp.1-185.

명수정(2017), ｢북한의 환경인프라 조성을 위한 환경 협력 연구｣, 한국환경정책·평가연구원, pp.1-111.

박경석 국립산림과학원(2018.9.13), “Current Results of DPRK Forest Policy and Future Direction of Inter-Korean Forest Cooperation”, pp.1-30.

박세훈 외(2016), ｢북한의 도시계획 및 도시개발 실태분석과 정책과제｣, 국토연구원, pp.1-154.

박수진(2019), “북한 토양분포의 예측과 활용”, ｢북한 물관리 전문가 세미나｣, 2019.8.20, 서울: 한국환경정책·평가연구원, pp.1-46.

어규 외(2018), “기후변화 영향을 고려한 유출변화에 따른 북한 수자원시설 발전량 평가”, ｢한국수자원학회 논문집｣, 51(4), 한국수자원학회, pp.355-369.

통계청(2018), ｢2018 북한의 주요 통계지표｣, pp.54-59.

한국수자원공사(2007), ｢북한 수해방지 협력방안 기초조사 연구｣, pp.1-100.

한국임업진흥원(2015), ｢인공위성자료를 활용한 북한 산림현황 분석｣, pp.1-243.

허지후(2013), “통일을 대비한 북한 상하수도 인프라 구축을 위한 연구”, ｢최종보고회｣, 2013.1.31, 서울대학교 산학협력단&통일한반도인프라센터, pp.1-141.

[국외문헌]

Cannon, A. J., S. R. Sobie, and T. O. Murdock(2015), “Bias Correction of GCM Precipitation by Quantile Mapping: How Well Do Methods Preserve Changes in Quantiles and Extremes?”, Journal of Climate, 28(17), pp.6938-6959.

Central Bureau of Statistics of the DPR Korea and UNICEF(2017), DPR Korea Multiple Indicator Cluster Survey 2017, Survey Findings Report, pp.1-307.

Gudmundsson, L. et al.(2012), “Downscaling RCM Precipitation to the Station Scale Using Statistical Transformations – A Comparison of Methods”, Hydrology and Earth System Sciences, 16(9), pp.3383-3390.

IFRC(2019), Emergency Plan of Action Final Report DPR Korea: Floods and Landslides, pp.1-13.

McCuen, R. H.(1998), Hydrologic Design and Analysis, Prince Hall, New Jersey, 814.

McCuen, R. H., and J. M. Spiess(1995), “Assessment of Kinematic Wave Time of Concentration”, Journal of Hydraulic Engineering, 121(3), pp.256-266.

McGuinness, J.L., and E. F. Bordne(1972), A Comparison of Lysimeter Derived Potential Evapotranspiration with Computed Values, Technical Bulletin 1452, Agricultural Research Service, US Department of Agriculture, Washington, DC.

Neitsch, S. L. et al.(2011), Soil and Water Assessment Tool Theoretical Documentation Version 2009, Texas Water Resources Institute.

Seo, S. B. et al.(2018), “Selecting Climate Change Scenarios for Regional Hydrologic Impact Studies Based on Climate Extremes Indices”, Climate Dynamics, 52(3-4), pp.1595-1611.

Sung, J. H. et al.(2019), “A Projection of Extreme Precipitation Based on a Selection of CMIP5 GCMs over North Korea”, Sustainability, 11(7), pp.1-17.

Tallaksen, L. M., H. Madsen, and B. Clausen(1997), “On the Definition and Modelling of Streamflow Drought Duration and Deficit Volume”, Hydrological Sciences Journal, 42(1), pp.15-33.

UN(2015), DPR Korea 2015 Needs and Priorities, pp.1-19.

UN(2019), DPR Korea 2019 Needs and Priorities, pp.1-37.

Vicente-Serrano, S. M. et al.(2010). “A multiscalar drought index sensitive to global warming: the standardized precipitation evapotranspiration index”, Journal of Climate, 23(7), pp.1696-1718.

WFP(2019.2.12), Democratic People’s Republic of Korea Interim Country Strategic Plan (2019–2021), WFP/EB.1/2019/8-/1, pp.1-29.

WHO(2017), Guidelines for Drinking-water Quality, p.149.

[온라인 자료]

climate-data.org, “Sariwon Climate”, https://en.climate-data.org/asia/north-korea/hwanghaebuk-do/sariwon-26247/, 검색일: 2019.8.2.

Earthdata, “SRTM”, https://earthdata.nasa.gov/, 검색일: 2019.6.1.

GENI(2016.6.30), “National Energy Grid: North Korea”, http://www.geni.org/globalenergy/library/national_energy_grid/north-korea/index.shtml, 검색일: 2019.10.10.

Google Earth, “North Korea”, https://earth.google.com/web/, 검색일: 2019.5.26.

IFRC(2019.9.6), “Emergency Plan of Action (EPoA) DPR Korea: Typhoon Lingling”, https://reliefweb.int/, 검색일: 2019.10.2.

JTBC(2015.3.27), “황폐화된 북한 숲 복원, 통일 위한 밑거름 뿌린다”, http://news.jtbc.joins.com/article/article.aspx?news_id=NB10824052, 검색일: 2019.6.20.

UNICEF, “DPRK Water, Sanitation and Hygiene”, https://www.unicef.org/dprk/water-sanitation-hygiene, 검색일: 2019.6.21.

UNITAR(2019.9.12), “D.P.Republic of Korea Precipitation Accumulation”, https://reliefweb.int/, 검색일: 2019.10.2.

USDA, “Guides for Editing Soil Properties”, https://www.nrcs.usda.gov/wps/portal/nrcs/detail/soils/survey/office/ssr10/tr/?cid=nrcs144p2_074841, 검색일: 2019.6.16.

VOA news(2019.9.8), “Typhoon Kills 5 in North Korea, 3 in South Korea”, https://www.voanews.com/east-asia-pacific/typhoon-kills-5-north-korea-3-south-korea, 검색일: 2019.10.10.

WCRP(2017.3.29), “Coupled Model Intercomparison Project 5 (CMIP5)”, https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip5/, 검색일: 2019.6.1.

광주드림(2009.9.1), “보”, http://m.gjdream.com/news_view.html?uid=407812&ref_url=, 검색일: 2019.7.24.

국가지식포털 북한지역정보넷, “행정구역정보관: 황해북도 사리원시”, http://www.cybernk.net/infoText/InfoAdminstList.aspx?mc=AD0103&direct=1&ac=A0602, 검색일: 2019.8.2.

국토환경정보센터, “토지피복자도”, http://www.neins.go.kr/gis/mnu01/doc03a.asp, 검색일: 2019.5.26.

글로벌 수자원정보제공 시스템, “북한상세: 일반현황: 수자원시설”, http://gwb-ccaw.re.kr/north/northSystemInfo.do, 검색일: 2019.8.9.

기상자료개방포털, “북한기상관측”, https://data.kma.go.kr/data/grnd/selectNkRltmList.do?pgmNo=58, 검색일: 2019.6.1.

기상청 날씨누리, “태풍: 발생 통계”, http://www.weather.go.kr/weather/typoon/statistic.jsp, 검색일: 2019.11.7.

농촌진흥청: LG사이언스랜드(2017.7.11), “둠벙”, http://lg-sl.net/product/scilab/sciencestorylist/HHSC/readSciencestoryList.mvc?sciencestoryListId=HHSC2017070001&subjectId=ETC, 검색일: 2019.7.24.

위키백과(2019.11.1), “사리원시”, https://ko.wikipedia.org/wiki/사리원시, 검색일: 2019.11.1.

정보화마을, “저수지”, http://mother.invil.org/index.html?menuno=5451&lnb=40103, 검색일: 2019.7.24.

정선군: 한국일보(2017.10.23), “댐”, https://www.hankookilbo.com/News/Read/201710231417054225, 검색일: 2019.7.24.

통일부 북한자료센터, “北韓法令集. 上”, https://unibook.unikorea.go.kr/material/view?mGubun=1&method=KEYWORD&fields=AUTHOR&keywords=국가정보원&uid=CAT-20180500000000025, 검색일: 2019.6.20.

통일부 북한자료센터, “北韓法令集. 下”, https://unibook.unikorea.go.kr/material/view?mGubun=1&method=KEYWORD&fields=AUTHOR&keywords=국가정보원&uid=CAT-20180500000000026, 검색일: 2019.6.20.

한국임업진흥원 블로그(2015.4.9), “남북한 산림현황”, https://blog.naver.com/kofpi/220325449374, 검색일: 2019.6.20.

Executive Summary

Executive Summary ∣

Ⅰ. Introduction

1. Background and Objectives of the Research

❏ Background of the Research

ㅇ A large portion of forest areas in Democratic People’s Republic of Korea (DPRK) have been devastated, which is believed to increase the risk of water-related disasters caused by climate change

ㅇ As forest restoration in DPRK was adopted and declared as a priority task for environmental cooperation between the two Koreas, both sides announced plans to protect the environment and improve cooperation

ㅇ The effect of forest restoration is more easily achieved when stable water management is preceded, and considering the change of forest and water management are closely related, the impact should be taken into account in the restoration project

❏ Objectives of the Research

ㅇ The purpose of this study is to derive policy suggestions for the development of environmental cooperation in the water sector by diagnosing the impact of forest restoration and climate change on DPRK’s water management and providing the results

ㅇ The accumulation of these findings is expected to contribute to the solution of water-related problems, and the increase of DPRK’s adaptability to climate change is expected to result in a virtuous cycle of economic development, improvement of the quality of life and improvement of the ecological environment

ㅇ In terms of expansion of environmental cooperations such as water management, it can develope to future policy cooperations

2. Research Structure

❏ This study corresponds to the first year of the three year research plan shown in the figure below

Figure 1. Research structure (2019~2021)

Ⅱ. Research Review and Trend Analysis

1. Water Management in DPRK

❏ Water-related Disasters (Floods, Droughts)

ㅇ DPRK is vulnerable to water management and use due to a large fluctuation in annual precipitation and frequent floods, and about 67% of electricity production depends on hydropower generation

GENI.org

ㅇ DPRK is likely to be very sensitive to the effects of climate change in many aspects

❏ Water Resource and Water Use

ㅇ Though the total amount of water resource of the Republic of Korea (ROK) is slightly larger than that of DPRK, due to their population differences, per capita amount is the opposite

ㅇ However, the rate of water supply is presumed to be rather low due to difficulties such as the lack of infrastructure and low sustainability of water supply facilities

2. Forest in DPRK

❏ Land Cover Change Analysis

ㅇ The forest area of DPRK decreased sharply from the 1980s to the 1990s, and the decreasing tendency continued until the 2000s

ㅇ During the same period, it was confirmed that the area of farmland has increased

❏ Change Analysis of Forest Topography

ㅇ DPRK has also recognized the problems of deforestation and the need for preservation, and is working to restore forests on their own and in cooperation with the international community

ㅇ Since forests are closely related to water, it is necessary to predict and assess the impacts and changes in water management and use as restoration efforts continue

ㅇ It is necessary to predict the combined impacts of climate change and forest restoration by applying climate change scenarios

Ⅲ. Forest Restoration and Climate Change Impact Analysis

1. Collection and Construction of Research Data

❏ A variety of data are needed to achieve research objectives, but accessibility and acquisition are very limited

ㅇ Collected and constructed a lot of data based on cooperation and advice from experts and specialized institutions

- Weather and climate, topographic map, soil map, land cover map, etc

ㅇ The research data is expected to play a pivotal function in the following research, and it will be revised and supplemented every year and new databases will be added

ㅇ It is expected to be used for research on DPRK’s water management, and the table below shows the list of collected and constructed data and its target area, resolution, and etc

Table 1. The list of collected and constructed data (2019)

Data	Target year	Target area	Original data	Production year	Source	Note
Land cover map (large classification)	1980s	ROK	Landsat TM	2000	MOE	238 partition 30 m resolution
		DPRK	Landsat TM	2000	MOE	249 partition 30 m resolution
	1990s	ROK	Landsat TM	1998	MOE	238 partition 30 m resolution
		DPRK	Landsat TM	2000	MOE	249 partition 30 m resolution
	2000s	Korean Peninsula	Landsat 7	2010	MOE	487 partition 30 m resolution
Forest soil forecast map	2000, 2013, 2007&2010	Korean Peninsula	SRTM, Landsat 8, TerraSAR-X&Tandem-X	2015	KOFPI	30 m resolution
DEMs	2000	World (DPRK)	SRTM Ver. 3.0	2013	LP DAAC	WGS84 30 m resolution
	2002	DPRK	SPOT-5, Carto-Sat	‘07-’09	NGII	UTM-K 30 m resolution
Basic spatial information	2008~	DPRK	SPOT-5, Cartosat-1, Rapid Eye	2014	NGII	Administrative boundaries, water resources, etc.
Weather (precipitation, temperature)	'81 ~'16	DPRK (26 stns)			KMA	daily
GCMs			CanESM2,FGOALS−s2,GFDL-ESM2G, HadGEM2-CC,IPSL-CM5A-MRmodel		WCRP	5 models BCSD, QDM
Location information (reservoirs, etc.)		DPRK	Google satellite image of HCMGIS	2019	KEI	Dam/reservoir, in-stream weir, etc. (puddle etc.)

2. Database of Water Management Facilities: DPRK

❏ Conducted a full survey of the water management facilities which are the basis for water management information

ㅇ Water management facility refers to reservoirs, beams, and puddles, and their location information which were identified based on satellite images will be used to presume the current situation

3. Climate Change Scenarios and Future Drought Prospects: DPRK

❏ Development and interpretation of climate change scenarios and analysis of future drought prospects and characteristics in DPRK

ㅇ Constructed 10 climate change scenarios using 5 representative GCM models and RCP4.5 and 8.5 scenarios

ㅇ Analyzed the change of future climate of the pilot basin, and the prospects and characteristics of future droughts throughout DPRK using the SPEI

- Annual total precipitation in the pilot basin tended to increase with time, and RCP8.5 showed a larger change than RCP4.5

- Drought forecasts across DPRK showed that the fluctuation of RCP8.5 was large, and droughts were more frequent in the northern area

4. Water Management and Basin Modeling: Seoheung-ho Basin

❏ The Seoheung-ho basin of the Taedong River basin was selected as a pilot basin since it is a very important source of water for the use of surrounding farmland, and its forest area showed significant change in time series satellite images

ㅇ Investigated the current situation of nearby Sariwon-si including its water management facilities, and disasters

ㅇ Established watershed modeling of the watershed using the acquired research data

5. Impact of Forest Restoration and Climate Change: Seoheung-ho Basin

❏ Constructed and applied climate change and forest restoration scenarios, and evaluated their impact to flow and hydrological cycle of the basin in the 2050s

ㅇ Evaluated the impacts of climate change, forest restoration, and climate change + forest restoration, and as for climate change, RCP4.5 and RCP8.5 were applied

- Overall, there was an increase in precipitation across all months, with an apparent increase in summer runoff

- Climate change affected increased soil water content due to increased rainfall and increase in evapotranspiration rate due to increased temperature (except August, when precipitation decreased)

- Although it was confirmed that the amount of runoff decreased due to the effect of forest restoration, looking at the combined effect of climate change and forest restoration, the decrease in summer flow rate due to forest restoration offsets the increase of flow rate due to climate change to some extent

❏ Analysed of soil erosion potential as forest area of the basin changes

ㅇ The soil erosion potential of the whole basin increased by about 1.5 times, whereas 7.6~7.9 times increase was shown in the deforested area for agricultural purpose, and the analysis emphasizes the necessity of forest restoration

Ⅳ. Conclusion and Policy Suggestions

1. Conclusion and Suggestions

❏ Cooperation and support between the two Koreas for water management, climate adaptation and forest restoration is needed

ㅇ Most natural disasters in DPRK are related to water

ㅇ There are direct and indirect impacts of forest change

ㅇ About 9.75 million people do not receive safe drinking water supply and lack basic sanitation services

❏ The current status of water management in DPRK

ㅇ Collected and built related research data

- Weather and climate, topographic map, land cover, soil map, water field location information, etc

ㅇ Analysis of pilot basin using collected research data

❏ Analyzed the impacts of climate change, forest restoration and their complex impact

ㅇ Apparent increase in runoff due to increased precipitation

ㅇ The increase of infiltration rate and decrease of runoff from late spring to summer is expected as the forest area increases

- Importance of Seoheung-ho’s quantity management and operation

ㅇ The runoff during summer, increased due to climate change, is expected to decrease as forest area increases

- Reduced risk of flood in downstream areas such as Sariwon-si

2. Limitations and Complements of the Research

❏ Limitations of the Research

ㅇ Absence and limited access to data

- Many basins are unmeasured and lack the necessary data

- Limitations in basin modeling calibration and validation

- Some information cannot be inferred with secured data (spatial information)

- Uncertainty cannot be excluded, but efforts to secure maximum reliability of research data and validity of research methods were made

❏ Complements of the Research

ㅇ Analysis of available water resources and deriving measures to secure water volume

- Using precipitation characteristics and estimated basin runoff after status research of water management and water environment infrastructure

ㅇ Quantitative assessment of vulnerability to forest restoration and climate change, respectively

- Derivation of climate change vulnerability assessment procedure in water sector based on this study

3. Second Year Research Plan

❏ Reestablish and supplement research methodology

ㅇ Update and in-depth analysis of first year research results

- Update of water disasters and water use status

- In-depth analysis of DPRK's water management system including the law and the authorities

ㅇ Build and improve water management database of major areas

- New DB for hydro power plant, water and sewage facility, road network around river, etc

- Analysis of available water resources and derivation of low water supply plan

ㅇ Establish basin modeling system

- Deepen and expand the methodology for the first year pilot zone

- Impact estimation of forest restoration and climate change scenarios to runoff, soil generation, water supply and management

ㅇ (3rd year) Forest environment and climate change vulnerability analysis

- Identify the spatio-temporal effects of forest restoration and climate change on vulnerability of water management in DPRK

- Derivation of sustainable water management cooperation plan based on Nexus (water-energy-food)

- Suggest policies and draw up cooperation projects between two Koreas

Keywords: Water Management, Climate Change, Afforestation, Storage Capacity, River Environment

✥ 저자약력

김익재 (연구책임)

미국 캔자스주립대학교 환경공학 박사

한국환경정책․평가연구원 연구위원(현)

ijkim@kei.re.kr

주요 연구실적

∙ 물관리 관련 법령 및 계획의 통합적 정비방안 마련 (2019)

∙ 지속가능한 하천관리 방안 연구 (2019)

∙ 물분야 주요 국제동향 연구(Ⅰ) (2018)

명수정

한국환경정책․평가연구원 선임연구위원(현)

sjmyeong@kei.re.kr

조을생

한국환경정책․평가연구원 연구위원(현)

escho@kei.re.kr

서승범

한국환경정책․평가연구원 부연구위원(현)

sbseo7@kei.re.kr

전동진

한국환경정책․평가연구원 부연구위원(현)

djjeon@kei.re.kr

유은진

한국환경정책․평가연구원 연구원(현)

ejyu@kei.re.kr

임경재

강원대학교 교수(현)

kyoungjaelim@gmail.com

이관재

강원대학교 박사과정(현)

조승혜

강원대학교 학부과정(현)