Preview
Original Article

Ecology and Resilient Infrastructure. 31 March 2026. 75-82
https://doi.org/10.17820/eri.2026.13.1.075

Evaluation of Water Yield in Jirisan National Park Using the InVEST

InVEST 모형을 이용한 지라산국립공원의 담수공급량 평가
Jong-Seo Won1
,
Hyungjin Cho2
,
Seungnam Jin3
,
Jin Jang4*
원 종서1
,
조 형진2
,
진 승남3
,
장 진4*
1Junior Researcher, Corp. ECOnGEO, Incheon 22329, Korea
2President, Corp. ECOnGEO, Incheon 22329, Korea
3Senior Researcher, Corp. ECOnGEO, Incheon 22329, Korea
4Senior Researcher, National Park Research Institute, Korea National Park Service, Wonju 26441, Korea
1(주)에코앤지오 선임연구원
2(주)에코앤지오 대표이사
3(주)에코앤지오 책임연구원
4국립공원공단 국립공원연구원 책임연구원
*Corresponding Author

© Korean Society of Ecology and Infrastructure Engineering.

License (open-access, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/):

This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-Non Commercial-No Derives (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

ABSTRACT

This study quantifies freshwater supply ecosystem services in Jirisan National Park and analyzes their spatial patterns using the InVEST Water Yield model. The model was parameterized using spatial datasets including precipitation, land cover, soil depth, and a Digital Elevation Model (DEM). Reference evapotranspiration (ET0) was sourced from the Global Aridity Index and Potential Evapotranspiration Climate Database v2 (WorldClim-based). The Z parameter was set to 22, derived from the regional average of 110 annual precipitation days (≥1 mm). Analysis revealed a total annual water yield of 521.74 million m3, equating to an estimated economic value of 27.5 billion KRW based on the 2025 K-water dam water tariff (52.7 KRW/m3). Water yield demonstrated a positive correlation with both elevation (r=0.330) and precipitation (r=0.314). Notably, non-forest areas (1296.3 mm) exhibited a higher mean water yield per unit area than forest areas (1083.3 mm). Analysis of Special-Purpose Districts indicated that the ‘Nature conservation district in a park’ provided the highest mean water yield per unit area (1,145.7 mm). However, the ‘Natural environment district in a park’ contributed the largest total water volume (333.06 million m3) due to its extensive area. These findings provide foundational data to support policies for water resource conservation and ecosystem service management within the national park.

Keywords
Economic valuation
Ecosystem services
Freshwater supply
InVEST
Jirisan National Park

본 연구는 InVEST Water Yield 모델을 사용하여 지리산 국립공원의 담수공급 생태계서비스를 정량적으로 평가하고, 그 공간적 분포 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 기준증발산량(ET0) 자료는 WorldClim 기반의 Global Aridity Index and Potential Evapotranspiration Climate Database v2를 사용하였으며, 강수량, 토지피복, 토양 깊이, 수치표고모델(DEM) 등의 공간 데이터를 모델에 적용하였다. 강수분포 매개변수(Z)는 국내 연간 총 강수일수(1mm 이상) 평균(110일)을 기반으로 InVEST 매뉴얼에 따라 22로 설정하였다. 분석 결과, 지리산 국립공원의 연간 총 담수공급량은 약 5억 2,174만 m3로 산출되었으며, 이는 2025년 한국수자원공사 댐용수 단가(52.7원/m3) 기준 약 275억 원의 경제적 가치에 해당한다. 담수공급량은 고도(r=0.330) 및 강수량(r=0.314)과 양의 상관관계를 보였으며, 토지피복별로는 산림(1083.3 mm)보다 비산림(1296.3 mm) 지역의 평균 담수공급량이 높게 나타났다. 용도지구별 분석에서는 공원자연보존지구가 단위 면적당 평균 담수공급량(1,145.7 mm)이 가장 높았으나, 총 담수공급량은 면적이 가장 넓은 공원자연환경지구(약 3억 3,306만 m3)가 가장 많았다. 본 연구의 결과는 국립공원의 수자원 보전 및 생태계서비스 관리 정책을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.

키워드
경제적 가치
생태계서비스
담수공급
InVEST
지리산 국립공원

MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 연구 방법

  •   2.1 연구 대상지

  •   2.2 입력자료 수집

  •   2.3 담수공급량 산출

  •   2.4 경제적 가치 평가 및 공간 분석

  • 3. 연구 결과

  •   3.1 총 담수공급량 및 공간 분포

  •   3.2 용도지구별 담수공급량

  • 4. 결론 및 고찰

1. 서 론

생태계서비스는 생태계가 인간에게 주는 직·간접적인 혜택(MEA 2005)으로 정의한다. 이를 유지 및 증진하기 위한 국내외 중요성이 높아지고 있다. 2019년 IPBES (the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services)는 ‘생물다양성과 생태계서비스에 관한 글로벌 평가 보고서’를 발표하여 50년간의 생태계 변화를 분석하고, 이에 대한 원인 및 향후 정책방향을 제시하였고(IPBES 2019), 제15차 생물다양성협약 당사국 총회(COP15)에서는 2022년 12월 전 지구적 생물다양성 전략계획인 쿤밍-몬트리올 글로벌 생물다양성 프레임워크(GBF)가 채택되어 국가계획에 반영하도록 권고하였다. 이에 제5차 국가환경종합계획(2020-2040) 주요 정책과제로서 생물다양성·생태계서비스 인식 및 가치 증진, 생태계서비스 기반 국가·지역의 정책의사결정 추진 등이 설정되었고, 제3차 자연환경보전 기본계획(2016-2025)에서 “자연혜택의 현명한 이용”에 대한 목표 과제로 자연의 혜택 증진을 위한 기반 마련을 위해 생태계서비스 평가 기반 마련, 생태계서비스 평가 등이 세부과제로 포함되었다. 환경부는 2014년부터 국가 단위의 생태계서비스 평가체계 구축하고, 지역별 생태계서비스 평가·지도화와 관련된 기초연구와 시범평가를 진행하여 2019년 「생물다양성 보전 및 이용에 관한 법률」(https://www.moleg.go.kr)을 개정함으로써 생태계서비스 개념, 생태계서비스 관련 연구·개발 등과 관련된 조항을 신설함으로써 법적 근거가 마련되었다. 이는 영국 등(UK NEA 2011)의 선행 사례를 바탕으로 국내에서도 국가 단위의 평가가 본격화 된 것으로, 국립생태원에서 ‘25년 제1차 국가 생태계서비스 평가(K-NEA)를 진행 중이다. 이와 더불어 제3차 자연공원 기본계획 (2023~2032년)에서는 자연공원 전체를 대상으로 생태계서비스 평가 확대 및 공간 정보화 추진에 대한 계획을 포함하였고, 국립공원연구원은 「국립공원 생태계서비스 가치평가 연구」를 2017년부터 매년 2개 ~ 4개 공원을 대상으로 국립공원 특성을 반영하여 시범 평가를 진행하였다. 그리고 2023년부터 2024년까지는 22개 국립공원(한라산국립공원 제외)을 대상으로 한 생태계서비스 총 15개 핵심 평가지표(공급서비스 1개, 조절서비스 5개, 문화서비스 6개, 지지서비스 3개)를 선정하여 생물리적(Biophysical)평가 및 경제적(Economical)가치를 추정하는 연구를 진행하였다. 이를 통해 공원관리정책에 대한 의사결정을 지원하고, 국민의 국립공원에 대한 태도 · 인식을 개선하는 자료로 활용하고자 하였다.

본 연구는 국립공원을 대상으로 한 생태계서비스 유형별 15개 핵심 평가지표 중 공급서비스 평가지표인 담수공급량에 대한 평가를 선정하였다. 공급서비스에 대한 분석은 인간의 주요 활동과 밀접한 연관이 있고 대부분은 수자원은 산림에서 발원되며 하천수는 산림상태에 따라 양과 질이 좌우될 수 있다(Jung et al. 2009, Choi et al. 2014). 물은 인간뿐만 아니라 지구상에 존재하는 모든 생명체에 생명 유지에 있어 필수적인 요소이며, 국립공원의 다양한 생태계서비스 중 공급서비스에서 중요한 서비스이다.

또한, 산림은 탄소 흡수원으로서 기후 위기에 대응해야 하는 중요한 역할을 하는데, 특히 건강한 산림은 육지에서 가장 큰 수원으로 수자원 관리에 중요한 기능을 한다(Kim et al. 2017, Lim et al. 2019). 그리고 건강한 산림은 폭우 시 직접 유출을 줄여 홍수를 방지하고 산사태와 같은 토양유실을 막아주어(Bhattacharjee and Behera 2018, Lim and Kim 2022) 국립공원과 같은 산림이 대부분인 지역의 관리는 수문학적 변화에 적응하기 위한 가장 적합한 자연기반해법(Nature-Based Solution)이 될 수 있다. 이에 국립공원 산림의 지속가능한 관리를 위한 측면에서 공급서비스 기능의 현황을 정량적으로 평가하고 파악하는 것은 중요하다.

InVEST (Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs)모형은 다중 모듈식으로 설계되어 있어 분야별 생태계서비스의 가치평가와 의사결정에 있어 효과적이며 Annual Water Yield 모형은 물 수지법 개념으로 연간 물 공급량을 산정하고 있다. InVEST 모형은 미국 Stanford 대학을 중심으로 중국 과학 아카데미, Minnesota 대학, Stockholm 회복 센터(Resilience Centre), Nature Conservancy, World Wildlife Fund와 함께 진행하고 있는 National Capital Project에서 개발한 오픈소스 모형으로 전세계 자연자산(Natural Capital)과 생태계서비스의 가치를 평가 및 지도화를 위한 모형이다(Song et al. 2015). 국내에서도 InVEST 모형을 활용하여 북한 산림의 담수 공급량을 평가하는 등(Kim and Jung 2020) 관련 연구가 수행된 바 있다.

따라서 본 연구는 1967년 대한민국 제1호 국립공원으로 지정된 이래 가장 넓은 산악형 국립공원인 지리산국립공원을 대상으로 담수 공급량 평가를 위하여 InVEST Annual Water Yield 모형을 이용하여 연간 담수 공급량을 산출하고, 대체비용법을 적용하여 그 경제적 가치를 평가하는 것을 목적으로 한다. 또한 데이터 접근성이 높은 전 지구 기후 데이터셋을 활용하여 신속하고 간편하게 생태계서비스의 가치를 평가하는데 실용적인 접근법을 제시하는 데 의의가 있다.

2. 연구 방법

2.1 연구 대상지

연구 대상지인 지리산 국립공원은 1967년 12월 29일에 대한민국 최초의 국립공원으로 지정되었다. 행정구역 상 경상남도 함양군, 산청군, 하동군, 전라남도 구례군, 전북특별자치도 남원시까지 총 4개 군과 1개 시에 걸쳐 있으며, 면적은 현재 485.647 km2로 대한민국의 23개 국립공원 중 가장 넓은 산악형 국립공원이다(Fig. 1). 지리산의 최고봉은 1,915 m의 천왕봉으로, 대한민국에서 한라산(1,947 m)다음으로 높으며, 부속 도서를 제외한 남한 본토에서는 가장 높은 산이다. 지리산국립공원은 다양한 생태계와 지형을 가지고 있는 남한의 대표적인 산악 지대 중 하나이며, 이 지역의 생태계 다양성과 수자원 관리의 중요성 때문에 연구 대상지로 선정하였다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kseie/2026-013-01/N0190130107/images/kseie_2026_131_75_F1.jpg
Fig. 1

Location map of Jirisan National Park.

2.2 입력자료 수집

본 연구에서는 담수 공급량 평가를 위한 계량화를 위해서 InVEST Annual Water Yield 모형을 사용하였다. 이 모형을 적용하기 위해 연강수량, 기준증발산량, 뿌리층제한깊이, 유효수분함량, 토지피복, 유역경계, 생물리적 매개변수, 그리고 강수분포 매개변수의 총 8개의 필수 입력자료를 수집하여 QGIS (QGIS.org 2021)를 이용하여 10 m 급 해상도로 제작하였다. 연강수량 입력자료는 기상자료개방포털(https://data.kma.go.kr)에서 수집된 자료를 사용하였고, 종관기상관측소(Automated Synoptic Observing System, ASOS)의 95개 지점과 방재기상관측소(Automatic Weather Station, AWS)에서 제공하는 517개 지점의 2005년부터 2024년까지 최근 20년간의 연간 강수량을 평균하여 역거리가중평균법(Inverse Distance Weighting, IDW)을 이용해 격자 형태로 구축하였다. 기준증발산량(ETo) 입력자료는 WorldClim 2.0 (hhttps://www.worldclim.org)에서 제공하는 기후 데이터를 기반으로 FAO-56 Penman-Monteith 방정식을 적용하여 산출된 Global Aridity Index and Potential Evapotranspiration Climate Database v2을 사용하였다. 이 데이터는 1970년부터 2000년 기간의 평균값을 약 1 km (30 arc-seconds)해상도로 제공한다. 전 지구 래스터 데이터에서 연구 대상지에 해당하는 영역을 추출하고, 분석에 사용된 다른 래스터와 동일한 좌표계 및 픽셀 크기로 변환(재투영 및 리샘플링)하여 구축하였다. 뿌리층제한깊이 입력자료는 국립농업과학원에서 제공하는 유효토심 정보를 기반으로 범주형 변수를 0, 200, 500, 1000, 1200 mm로 변환하여 입력자료를 구축했다. 유효수분함량 입력자료는 국립농업과학원에서 제공하는 토성(soil texture) 정보에 미국 농무성(USDA)의 SWC 모델을 적용하여 구축하였다. 각 토성에 대한 유효수분함량은 Table 1에 제시된 값을 따른다. 토지피복 입력자료는 환경공간정보서비스(https://egis.me.go.kr)에서 제공하는 세분류 토지피복도를 사용하였다. 이 지도는 해상도에 따라 대분류(해상도 30 m급), 중분류(해상도 5 m), 세분류(해상도 1 m급)로 구분되며 세분류는 41개 항목으로 분류된다. 유역경계 입력자료는 물환경정보시스템(https://water.nier.go.kr)에서 제공하는 KRF (Korean Reach File)를 국립공원의 경계로 잘라서 사용하였다. 생물리적 매개변수는 토지피복별로 Adame et al. (2017), Allen et al. (1998) 등의 문헌을 통해 조사하여 구축하였으며, 주요 구성요소로는 중분류 토지피복(code)별로 식생유무(lulc_veg), 작물 계수(Kc), 뿌리층 최대깊이(root_depth) 가 있다(Table 2). 강수분포 매개변수인 Z-계수는 지역의 강수 패턴과 수문지질학적 특성을 반영하는 경험적 상수로, 모델 결과에 민감한 영향을 미친다. 본 연구에서는 선행연구 Hamel과 Guswa (2015)에서 제시된 바와 같이, 연간 강우일수(N)에 기반한 추정식(Z = N × 0.2)을 적용하여 Z-계수의 초기값을 설정하였다. 국내 평균 연간 강수일수(1 mm 이상)를 약 110일로 적용하여, 본 연구의 Z-계수는 22로 산정하였다.

Table 1

USDA’s SWC (Soil Water Characteristics) model

Soil texture PAWC (mm/mm)
Sand 0.04
Loamy sand 0.06
Silt loam 0.10
Clay 0.12
Clay loam 0.14
Silty clay loam 0.17
Gravel 0.00
Sandy gravel 0.00
Table 2

Biophysical parameters according to land cover

Type Code lulc_
veg 		KC Root_
Depth
Residential area 110 0 0.5 700
Industrial area 120 0 0.3 500
Commercial area 130 0 0.3 500
Cultural, sports, and recreational area 140 0 0.3 500
Transportation area 150 0 0.2 100
Public facility area 160 0 0.3 500
Paddy field 210 1 0.65 2,000
Dry field 220 1 0.65 2,000
Facility cultivation area 230 1 0.7 2,000
Orchard 240 1 0.7 3,000
Other cultivation area 250 1 0.85 1,000
Broadleaf forest 310 1 1 7,000
Coniferous forest 320 1 1 7,000
Mixed forest 330 1 1 7,000
Natural grassland 410 1 0.65 2,000
Artificial grassland 420 1 0.65 2,000
Inland wetland 510 0 1 500
Coastal wetland 520 - - -
Natural barren land 610 1 0.2 500
Artificial barren land 620 1 0.2 10
Inland water 710 0 1 1,000
Marine water 720 - - -

2.3 담수공급량 산출

InVEST Annual Water Yield 모형은 강수량에서 실제 증발산량을 제하여 담수 공급량을 산정하는 단순화된 물 수지법을 이용하여 물 공급량을 산정한다. 이 과정에서 지표 흐름과 지하수 및 기저 흐름을 고려하지 않으며, 토지이용에 따른 수문순환의 변화를 고려하지 않기 때문에, 본 연구에서도 지표 및 지하 유출을 구분하지 않고 국립공원 유역 전체 담수 공급량(Water Yield)으로 산정하였다.

InVEST Annual Water Yield 모형의 연간 담수 공급량은 다음과 같이 정의된다.

(Eq. 1)
Y(x)=(1-AET(x)P(x))×P(x)

여기서, Y(x)는 격자별 연간 담수 공급량을 의미하고, AET(x)는 격자별 연간 실제 증발산량, P(x)는 격자별 연간 강수량을 나타낸다.

연간 실제 증발산량 산정을 위하여 Fu (1981)와 Zhang et al. (2004)이 제안한 Budyko 방정식을 이용하였으며, 이 방정식은 다음과 같이 정의된다. 실제 증발산량은 격자별 토지피복 유형에 따라 계산되며, 토지피복은 나무, 농업지역, 늪지, 수역 등으로 구분된다.

(Eq. 2)
AET(x)P(x)=1+PET(x)P(x)-[1+(PET(x)P(x))ω]1/ω

여기서, AET(x)는 연간 실제 증발산량, P(x)는 연간 강수량, PET(x)는 연간 잠재 증발산량, ω(x)는 자연적인 기후-토양 특성 변수를 의미한다.

연간 잠재 증발산량은 기준증발산량에 토지피복에 따른 식물 증발산 계수(Kc)를 곱하여 산정하며, 다음과 같이 정의된다.

(Eq. 3)
PET(x)=Kc(lx)×ET0(x)

여기서, PET(x)는 잠재 증발산량, Kc(lx)는 토지피복별 식물 증발산 계수, ET0(x) 기준 증발산량을 의미한다.

2.4 경제적 가치 평가 및 공간 분석

산출된 담수공급량의 경제적 가치는 대체비용법(Replacement Cost Method)을 적용하여 추정하였다. 이는 지리산의 자연적 담수공급 기능이 상실될 경우, 이를 인공적인 시설(댐 등)로 대체하는 데 드는 비용으로 가치를 환산하는 방법이다. 본 연구에서는 한국수자원공사(K-water)가 고시하는 댐용수(원수) 공급단가를 대체비용으로 적용하였다. 2025년 기준 댐용수 단가는 m3당 52.7 원이다.

총 경제적 가치 (원/년)

= 총 담수공급량 (m3/년) × 댐용수단가 (52.7 원/ m3)

InVEST 모델을 통해 산출된 담수공급량 래스터, 기초자료인 토지피복도, 수치표고모델(Digital Elevation Model), 강수량데이터와 국립공원용도지구도를 R ver. 4.3.1 (R Core Team 2021) 환경에서 terra, sf, exactextractr 패키지를 사용하여 공간분석을 수행하였다.

3. 연구 결과

3.1 총 담수공급량 및 공간 분포

InVEST 모델 분석 결과, 지리산 국립공원의 연간 총 담수공급량은 521,744,624 m3로 산출되었다. 이는 2025년 한국수자원공사 댐용수 단가(52.7 원/ m3)를 적용 시, 연간 약 275억 원(27,505,941,685 원)에 해당하는 경제적 가치이다. 픽셀별 연간 담수공급량은 최소 239.7 mm에서 최대 1,838.1 mm 범위로 나타났다. 담수공급량의 공간적 분포(Fig. 2)는 지역별로 뚜렷한 차이를 보였다. 담수공급량, 고도, 강수량 간의 상관관계 분석 결과(Table 3), 담수공급량은 고도(r = 0.330) 및 강수량(r = 0.314)과 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였다. 이는 강수량이 많고 증발산량이 상대적으로 적은 고지대에서 담수공급량이 높게 나타나는 일반적인 수문 특성을 반영한다. 토지피복 유형에 따른 평균 담수공급량 분석 결과, 비산림 지역이 1,296.3 mm, 산림 지역이 1,083.3 mm로 나타났다. 이는 산림 지역이 비산림 지역보다 식생 증발산(Kc) 및 차단(interception)에 의해 더 많은 물을 소비하기 때문에, 강수량에서 실제 증발산량을 제외한 값인 담수공급량은 상대적으로 낮게 산출된 것으로 해석된다. 비산림 지역은 대부분 고지대의 암석지, 초지 등으로 구성되어 증발산량이 낮게 평가되었을 가능성이 높다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kseie/2026-013-01/N0190130107/images/kseie_2026_131_75_F2.jpg
Fig. 2

Mean annual freshwater supply (mm/year) by special-purpose district.

Table 3

Correlations between water yield, elevation, and precipitation

Water yield Elevation Precipitation
Water yield 1.000 0.330 0.314
Elevation 0.330 1.000 0.146
Precipitation 0.314 0.146 1.000

3.2 용도지구별 담수공급량

지리산 국립공원의 4개 용도지구별 담수공급량을 분석한 결과는 Table 4와 같다. 단위 면적당 평균 담수공급량은 공원자연보존지구가 1,145.7 mm로 가장 높게 나타났으며, 공원마을지구(1,095.2 mm), 공원자연환경지구(1,056.9 mm), 공원문화유산지구(1,053.1 mm) 순으로 나타났다. 이는 법적 보전 강도가 가장 높은 공원자연보존지구가 수자원 함양 기능 또한 가장 우수함을 시사한다. 그러나 연간 총 담수공급량(Fig. 3)은 공원자연환경지구가 약 3억 3,306만 m3로 전체 공급량의 약 63.8%를 차지하며 가장 높게 나타났다. 이는 해당 용도지구가 지리산 국립공원 전체 면적의 약 65.2% (315.13 km2)를 차지하는 광활한 지역이기 때문이다. 반면, 단위 면적당 공급량이 가장 높았던 공원자연보존지구는 총 면적(160.86 km2)이 작아 총 공급량은 약 1억 8,430만 m3(약 35.3%)로 2위를 차지했다. 공원문화유산지구와 공원마을지구는 면적이 매우 작아(총 면적의 1% 미만) 총 담수공급량에 미치는 영향은 미미하였다.

Table 4

Freshwater supply analysis by special-purpose districts

Zone Mean supply (mm) Total supply (m3) Total area (km2)
Nature conservation district in park 1,145.74 184,305,459 160.86
Nature environment district in park 1,056.92 333,061,888 315.13
Village district in park 1,095.16 758,311 0.69
Cultural heritage district in park 1,053.10 3,141,362 2.98

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kseie/2026-013-01/N0190130107/images/kseie_2026_131_75_F3.jpg
Fig. 3

Total annual water supply (m3) by special-purpose district.

4. 결론 및 고찰

본 연구는 InVEST Water Yield 모델을 사용하여 지리산 국립공원의 연간 총 담수공급량이 약 5억 2,174만 m3에 달함을 정량적으로 밝혔다. 이는 2025년 한국수자원공사 댐용수 단가(52.7 원/m3)를 적용할 경우, 연간 약 275억 원에 달하는 잠재적 경제적 가치를 지닌다. 담수공급량은 고도 및 강수량과 양의 상관관계를 보였으며, 토지피복별 분석에서는 산림 보다 비산림 지역의 평균 담수공급량이 높게 나타났다. 이는 InVEST 모델이 ‘담수공급량’을 ‘강수량 – 실제증발산량’으로 계산하는 특성상, 증발산량이 활발한 건강한 산림보다 증발산량이 적은 고산 초지나 암석지의 담수공급량이 더 높게 산출될 수 있음을 보여준다. 이는 수문학적으로 산림 피복이 증발산량을 증가시켜 총 유출량(담수공급량)을 감소시킬 수 있다는 기존 연구 결과와 일치한다(Brown et al. 2005). 용도지구별 분석은 국립공원 관리에 중요한 시사점을 제공한다. 법적 보전 가치가 가장 높은 공원자연보존지구는 단위 면적당 수자원 함양 기능이 가장 우수하여 핵심 수원함양지로서의 질적 중요성이 확인되었다. 반면, 공원자연환경지구는 단위 면적당 기능은 다소 낮으나, 압도적인 면적을 바탕으로 총 담수공급량의 과반을 차지하는 양적 중요성을 보였다. 본 연구는 단일 ET0 자료원과 고정된 Z값을 사용한 연구로서, 향후 기후변화 시나리오나 토지이용 변화에 따른 담수공급량 변동성 분석 연구로 확장될 수 있다. 또한, 결과로 제시한 경제적 가치는 댐용수 단가를 활용한 대체 비용법 기반의 일차적 평가이며, 향후 수질 정화 가치 등을 포함한 포괄적인 경제성 평가가 요구된다.

Acknowledgements

This study was supported by the 「2025 National Park Ecosystem Services Assessment Project」 of the National Park Research Institute, Korea National Park Service.

References

1

Adame, M.F., Cherian, S., Reef, R., and Stewart-Koster, B. 2017. Mangrove root biomass and the uncertainty of belowground carbon estiamtions. Forest Ecology and Management 403: 52-60.

10.1016/j.foreco.2017.08.016
2

Allen, R.G. and others. 1998. Crop evapotranspiration – Guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and Drainage Paper 56.

3

Bhattacharjee, K. and Behera, B. 2018. Does forest cover help prevent flood damage? Empirical evidence from India. Global Environmental Change 53: 78-89.

10.1016/j.gloenvcha.2018.09.004
4

Brown, A.E., Zhang, L., McMahon, T.A., Western, A.W., and Vertessy, R.A. 2005. A review of paired catchment studies for determining changes in water yield resulting from alterations in vegetation. Journal of Hydrology 310: 28-61.

10.1016/j.jhydrol.2004.12.010
5

Choi, H.A., Lee, W.K., Song, C.H., Lee, J.Y., Jeon, S.W., and Kim, J.S. 2014. Applicability Analysis of Water Provisioning Services Quantification Models of Forest Ecosystem. The Korea Society of Environmental Restoration Technology 17: 1-15. (in Korean)

10.13087/kosert.2014.17.4.1
6

Fu, B.P. 1981. On the calculation of the evaporation from land surface (in Chinese), Scientia Atmospherica Sinica. 5: 23-31.

7

Hamel, P. and Guswa, A. 2015. Uncertainty analysis of a spatially-explicit annual water-balance model: case study of the Cape Fear catchment, NC. Hydrology and Earth System Sciences 19: 839-853.

10.5194/hess-19-839-2015
8

IPBES. 2019. Summary for policymakers of the global assessment report on biodiversity and ecosystem services of the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services. S. Díaz, J. Settele, E.S. Brondízio E.S., H.T. Ngo, M. Guèze, J. Agard, A. Arneth, P. Balvanera, K.A. Brauman, S.H.M. Butchart, K.M.A. Chan, L.A. Garibaldi, K. Ichii, J. Liu, S.M. Subramanian, G.F. Midgley, P. Miloslavich, Z. Molnár, D. Obura, A. Pfaff, S. Polasky, A. Purvis, J. Razzaque, B. Reyers, R. Roy Chowdhury, Y.J. Shin, I.J. Visseren-Hamakers, K.J. Willis, and C.N. Zayas (eds.). IPBES secretariat, Bonn, Germany. p. 56.

9

Jung Y.H., Choi, H.T., Yoo, J.Y., and Kim, K.H. 2009. A Study on Water Environment Change of Watershed in Forest Practice Area. Korea. Forest Research Institute. (in Korean)

10

Kim, G.S., Lim, C.H., Kim, S.J., Lee, J., Son, Y., and Lee, W.K. 2017. Effect of National-Scale Afforestation on Forest Water Supply and Soil Loss in South Korea, 1971-2010. Sustainability 9: 1017.

10.3390/su9061017
11

Kim, S.W. and Jung, Y.Y. 2020. Application of the InVEST Model to Quantify the Water Yield of North Korean Forests. Forest 11: 804.

10.3390/f11080804
12

Lim, C.H., Song, C., Choi, Y., Jeon, S.W., Lee, W.K. 2019. Decoupling of forest water supply and agricultural water demand attributable to deforestation in North Korea. Journal of Environmental Management 248: 109256.

10.1016/j.jenvman.2019.07.027
13

Lim, C.H. and Kim, H.J. 2022. Can Forest-Related Adaptive Capacity Reduce Landslide Risk Attributable to Climate Change? - Case of Republic of Korea. Forests 13: 49.

10.3390/f13010049
14

Millennium Ecosystem Assessment(MEA). 2005. Ecosystems and human well-being: A framework for assessment-current state and trends assessment, Working report, NW, Washington D.C., Island Press. p. 137.

15

QGIS.org. 2021. QGIS Geographic Information System. QGIS Association. http://www.qgis.org. Accessed 1 May 2025.

16

R Core Team. 2021. R: A language and environment for statistical computing. Vienna, Austria.

17

Song, C.H., Lee, W.K., Choi, H.A., Jeon, S.W., Kim, J.U., Kim, J.S., and Kim, J.T. 2015. Application of InVEST water yield model for assessing forest water provisioning ecosystem service. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 18: 120-134.

10.11108/kagis.2015.18.1.120
18

UK NEA (National Ecosystem Asesment). 2011. The UK national ecosystem asesment technical report. UNEPWWCMC, Cambridge, p. 1464

19

Zhang, L., Hickel, K., Dawes, W.R., Chiew, F.H.S., Western, A.W., Briggs, P.R. 2004. A rational function approach for estimating mean annual evapotranspiration. Water Resources Research 40: 1-14.

10.1029/2003WR002710
페이지 상단으로 이동하기