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문제 정의
- 본 연구는 국내에서 가용한 기후 및 수문 자료, 기타 유역별 특성 자료들을 이용하여 홍수 취약성 평가 기법을 개발하였다는 측면과 MME기법을 이용하여 홍수 취약성의 불확실성을 정량적으로 평가한 측면에서 가치가 있다고 판단된다. 다만 제시한 홍수 취약성 평가기법에는 몇가지 한계점을 지니고 있는데, 첫째, 수집 가능한 자료의 한계로 인하여 노출 및 적응능력 지표 선정에 한계가 있다는 점과 생산된 기후 및 수문 시나리오의 시간 및 공간적 해상도이다.
- 본 연구에서는 기후변화에 따른 홍수 취약성 평가 기법의 제안 및 국내 5대강유역에 적용하여 평가하고자 한다. 이와 더불어 이러한 기후변화 관련 연구 시 발생하는 불확실성에 대한 평가가 수행되어야 신뢰성 있는 연구 결과를 제시할 수 있기 때문이다.
- 본 연구에서는 앞서 언급했던 바와 같이 기존에 생산된 39개 미래 기후 시나리오와 312개 유출 시나리오를 바탕으로 취약성 지표를 산정하여 변동성을 평가하고, 그에 따른 미래의 홍수의 취약성을 평가하게 된다. 그에 앞서 본 절에서는 사용된 미래 기후 및 수문 시나리오의 홍수에 관한 특성을 살펴보았으며, Table 2는 5대강 유역의 여름철 강수량 및 유출량의 변화율을 산정한 것이다.
- , 2010)가 제시되고 있다. 본 연구의 목적은 취약성 지표를 이용하여 기후변화에 의한 홍수 취약성의 시공간적 변동을 평가하는 것이므로, 홍수의 빈도분석과 침수모의에 대 한 내용은 줄이고 지표를 이용한 취약성 평가 기법에 관한 연구를 중점적으로 다루고자 한다.
가설 설정
- PUMP는 각 분석유역 내에 포함되어 있는 배수시설들의 양수량을 합하여 유역면적으로 나눈 단위면적 당의 내수배제시설용량으로 산정하였다. DFC는 홍수조절능력이 있는 댐을 대상으로 홍수조절용량이 댐하류 유역에 누가유역면적비에 따라 영향을 받는다고 가정하여 산정하였다. 즉 하천을 따라 댐에서멀어질수록 누가면적비에 따라 홍수조절용량이 미치는영향이 작아진다고 가정하였다.
- 민감도의 경우 한강, 섬진강, 영산강 하류 유역 및 낙동강 일부 유역에서 높은 것으로 나타났으나, 상대적으로 낙동강 상류유역에서는 낮게 나타났다. 노출정도는 ELEV, POP, ASA를 이용하여 산정하였으며, 여기서는 ELEV가 낮을수록 POP와 ASA가클수록 노출정도가 심한 것으로 가정하였다. 산정 결과 한강 하류유역과 낙동강 유역에서 높은 것으로 나타났으며, 이는 대도시에서 인구 및 자산 밀도가 높을 뿐 아니라 유역고도가 낮기 때문이다.
- 배수펌프장은 내수방어시설로서 소방방재청에서 보유하고 있는 전국 배수펌프장 현황을 사용하여 배수 펌프장의 위치에 따라 행정구역별로 분류하고, 행정구역별 처리능력을 산정한 다음 이를 유역 단위로 환산한 것이다. 댐홍수조절용량 (DFC)은 홍수조절 능력이 있는 댐을 대상으로 이 용량이 하류의 홍수관리에 영향을 미친다고 가정하였다. 댐 하류부의 유역들은 하류로 갈수록 댐에 의한 영향이 감소하고 합류로 인하여 댐의 영향을 받는 점을 고려하여 유역의 누가 면적을 이용하여 하류부의 홍수조절효과를 평가하였다.
- 산정 결과 한강 하류유역과 낙동강 유역에서 높은 것으로 나타났으며, 이는 대도시에서 인구 및 자산 밀도가 높을 뿐 아니라 유역고도가 낮기 때문이다. 적응능력에서는 CI, PUMP, DFC 지표가 클수록 유역의 적응능력이 높다고 가정하였 다. 민감도와 동일한 방법으로 적응능력을 산정하였으며, 산정 결과 적응능력은 한강 하류유역과 금강유역에서 높은 것으로 나타났다.
- DFC는 홍수조절능력이 있는 댐을 대상으로 홍수조절용량이 댐하류 유역에 누가유역면적비에 따라 영향을 받는다고 가정하여 산정하였다. 즉 하천을 따라 댐에서멀어질수록 누가면적비에 따라 홍수조절용량이 미치는영향이 작아진다고 가정하였다.
제안 방법
- 최종적으로 Eq. (1)에 대입하여 각 유역의 FVI를 계산하여 국내 5대강 권역에 취약지역을 공간적으로 평가하였다.
- 그 중 민감도 지표로는 일강수량이 80 mm 이상인 날의 일수 (PN80), 일최대강수량 (PX1D), 일최대유출량 (MDF)을 선정하였다. PN80은 호우의 빈도 변화를 고려할 수 있는 지표로, PX1D는 호우의 강도를 대표하는 지표로 선정하였으며, MDF 는 홍수의 첨두유량의 변화를 반영하기 위해 선정하였다. 특히 PN80의 경우 국내 기상청에서는 일강수량 예보가 80mm 이상일 경우에 호우주의보를 내리기 때문에 홍수에 밀접한 관계가 있다고 판단하여 기준으로 제시하였다.
- 요개수연장이란 제방을 설치하여야 할 필요가 있는 구간의 총연장이며, 완전개수연장은 필요한 여유고와 단면 등을 가진 제방 (계획홍수량에 대한 구조적 안정성이 확보된 제방)의 연장을 뜻한다. PUMP는 각 분석유역 내에 포함되어 있는 배수시설들의 양수량을 합하여 유역면적으로 나눈 단위면적 당의 내수배제시설용량으로 산정하였다. DFC는 홍수조절능력이 있는 댐을 대상으로 홍수조절용량이 댐하류 유역에 누가유역면적비에 따라 영향을 받는다고 가정하여 산정하였다.
- 결과적으로 기존 연구에서는 국내 109개 중권역에 대해 3 온실가스 배출시나리오 - 13 GCMs - 8 수문모형의 총 39개 기후시나리오 및 312개 수문시나리오 결과가 생산되었으며, 본 연구에서는 이 자료를 토대로 홍수 취약성 평가를 수행하였다.
- 기후변화에 따른 홍수의 취약성을 평가하기 위한 유역 구분은 해당 연구의 최종 평가 목적에 부합하면서, 기후 변화 시나리오의 해상도, 유출모형의 적용 범위, 결과의 활용성 등을 고려하여 결정해야 한다. 국가수자원관리종합정보시스템 (WAMIS)에서 자료를 기본적으로 단위유 역, 중권역, 대권역 수준으로 제공하고 있는데, 본 연구에서는 기후 시나리오 해상도 및 유출모형의 적용유역 등을 고려하여 중권역으로 구분하여 연구를 수행하였다.
- 본 연구에서는 민감도, 노출과 적응능력을 산정하기 위해 Table 1과 같이 민감도는 기상학적, 수문학적 인자를, 노출은 사회·경제학적 인자와 지형학적 인자를, 적응능력은 홍수방어시설에 관한 자료를 사용하였다. 그 중 민감도 지표로는 일강수량이 80 mm 이상인 날의 일수 (PN80), 일최대강수량 (PX1D), 일최대유출량 (MDF)을 선정하였다. PN80은 호우의 빈도 변화를 고려할 수 있는 지표로, PX1D는 호우의 강도를 대표하는 지표로 선정하였으며, MDF 는 홍수의 첨두유량의 변화를 반영하기 위해 선정하였다.
- 본 연구에서는 앞서 언급했던 바와 같이 기존에 생산된 39개 미래 기후 시나리오와 312개 유출 시나리오를 바탕으로 취약성 지표를 산정하여 변동성을 평가하고, 그에 따른 미래의 홍수의 취약성을 평가하게 된다. 그에 앞서 본 절에서는 사용된 미래 기후 및 수문 시나리오의 홍수에 관한 특성을 살펴보았으며, Table 2는 5대강 유역의 여름철 강수량 및 유출량의 변화율을 산정한 것이다. 전체 권역에서 여름철의 강수량과 유출량의 증가를 전망하였으 며, 미래기간으로 갈수록 점차 증가하는 것을 확인할 수있다.
- 본 연구에서는 기후변화에 따른 홍수 취약성 평가기법을 제안하였으며, 국내 109개 중권역에 적용하였다. 기준 기간에는 국내 강우관측소에서 유역평균 강수량과 그 강수량을 이용하여 PRMS, SWAT, SLURP 모형으로 산정된 유출량을 이용하여 민감도를 산정하였다. 또한 국가수자원관리종합정보시스템 (WAMIS)에서 제공하는 사회-경제학적 지표, 지형, 홍수 방어 시설 자료를 이용하여 노출 및 적응능력 지표를 산정하였으며, 이상의 자료를 토대로 현재 기후 상황에서의 홍수 취약성 평가를 수행하였다.
- 우선, 기후 및 인문·사회 자료를 수집하여 각 해당되는 지표 값을 추출하고, 강수자료를 이용하여 유역평균강수량 (MAP)을 산정한다. 기후자료 및 유출모형의 입력자료를 이용하여 유출모형의 매개변 수를 산정 후, 유역단위 유출량을 생산한다. 또한 인구, 공시지가, 유역고도, 하천개수율, 총 양수량, 홍수조절용댐의 홍수 조절용량을 이용하여 노출 및 적응능력의 지표를 산정한다.
- 이러한 기상과 수문학적 지표들은 미래 기후변화 시나리오를 통해 변동성을 평가할 수 있으므로, 이러한 지표들의 변화에 따라 유역의 취약성이 어떻게 영향을 받을 것인지를 시공간적으로 분석할 수 있다. 노출 정도를 나타 내는 지표로는 유역평균표고 (ELEV), 인구밀도 (POP), 자산가치밀도 (ASA)를 선정하였다. 유역평균표고는 지형학적인 영향을 반영하기 위한 지표이며, 인구와 자산가치는 사회경제적 영향을 반영하기 위한 지표이다.
- 댐홍수조절용량 (DFC)은 홍수조절 능력이 있는 댐을 대상으로 이 용량이 하류의 홍수관리에 영향을 미친다고 가정하였다. 댐 하류부의 유역들은 하류로 갈수록 댐에 의한 영향이 감소하고 합류로 인하여 댐의 영향을 받는 점을 고려하여 유역의 누가 면적을 이용하여 하류부의 홍수조절효과를 평가하였다. 한강유역에서는 소양강댐, 충주댐, 화천댐, 횡성댐, 청평댐 5개 자료를 이용하였으며, 낙동강에서는 안동댐, 임하댐, 합천댐, 부항댐, 성주댐, 남강댐, 밀양댐, 운문댐 등 8개 댐자료를 이용하였다.
- 이와 더불어 이러한 기후변화 관련 연구 시 발생하는 불확실성에 대한 평가가 수행되어야 신뢰성 있는 연구 결과를 제시할 수 있기 때문이다. 따라서 Multi-Model Ensemble 기법을 통해 생산된 기후 및 수문 시나리오를 사용하여 불확실성의 범위를 평가고자 한다. 논문의 2장에서는 홍수 취약성 평가기법, MME 기법과 미래 홍수 취약성 평가 기법을 제시하였으며, 3장에서는 평가를 위한 대상유역의 선정과 자료 수집 및 분석 결과를 제시하고자 한다.
- 홍수 취약성 역시 동일한 방법으로 평가가 가능하며, 기준기간은 과거 자료의 유무에 따라 다소 차이가 있지만 통상 30년을 기준으로 한다. 따라서 과거 30년에 대한 홍수 취약성을 평가한 후, 기후변화 시나리오를 고려하여 미래의 홍수 취약성을 평가한다.
- 최근에 배덕효 등 (2011)은 GCM 및 유출모형의 불확실성을 고려한 국내 수자원의 변화를 전망하고자 IPCC AR4에 적용되었던 3개 시나리오 (A2, A1B, B1)에 대한 13 GCMs 결과를 이용하였으며, 유출모형 구조 및 증발산량 산정방법에 따른 영향을 고려하기 위해 PRMS, SWAT, SLURP 모형을 선정하였고 각 모형별로 2～3개의 증발산량 산정 방법을 고려하였다. 따라서 국내 109개 중권역에 대해 39개 기후시나리오 및 312개 수문 시나리오를 생산하였으며, 이상의 시나리오들은 본 연구에서의 취약성 평가에 따른 불확실성 범위를 구분하기 위해 활용된다.
- 기준 기간에는 국내 강우관측소에서 유역평균 강수량과 그 강수량을 이용하여 PRMS, SWAT, SLURP 모형으로 산정된 유출량을 이용하여 민감도를 산정하였다. 또한 국가수자원관리종합정보시스템 (WAMIS)에서 제공하는 사회-경제학적 지표, 지형, 홍수 방어 시설 자료를 이용하여 노출 및 적응능력 지표를 산정하였으며, 이상의 자료를 토대로 현재 기후 상황에서의 홍수 취약성 평가를 수행하였다. 또한 미래의 홍수의 취약성을 평가하기 위해서 3개 시나리오, 13개 GCMs, 8개 수문모형에서 산정된 39개 미래 기후시나리오 및 312개 미래 수문시나리오를 사용하여 기준기간 S0 (1971～2000년) 대비 미래기간 S1 (2010～2039 년), S2 (2040～2069년), S3 (2070～ 2099년)의 홍수 취약 성을 평가하였으며, 평가 결과는 다음과 같다.
- 또한 국가수자원관리종합정보시스템 (WAMIS)에서 제공하는 사회-경제학적 지표, 지형, 홍수 방어 시설 자료를 이용하여 노출 및 적응능력 지표를 산정하였으며, 이상의 자료를 토대로 현재 기후 상황에서의 홍수 취약성 평가를 수행하였다. 또한 미래의 홍수의 취약성을 평가하기 위해서 3개 시나리오, 13개 GCMs, 8개 수문모형에서 산정된 39개 미래 기후시나리오 및 312개 미래 수문시나리오를 사용하여 기준기간 S0 (1971～2000년) 대비 미래기간 S1 (2010～2039 년), S2 (2040～2069년), S3 (2070～ 2099년)의 홍수 취약 성을 평가하였으며, 평가 결과는 다음과 같다.
- 기후자료 및 유출모형의 입력자료를 이용하여 유출모형의 매개변 수를 산정 후, 유역단위 유출량을 생산한다. 또한 인구, 공시지가, 유역고도, 하천개수율, 총 양수량, 홍수조절용댐의 홍수 조절용량을 이용하여 노출 및 적응능력의 지표를 산정한다. 산정된 지표들은 Eq.
- (2006)은 취약성 평가에서 가장 중요한 것은 적합한 지표들을 선정하는 것에 있다고 하였다. 또한 취약성을 노출과 사회학적 지표로 구분하여 선정 및 수집하였고, Pareto ranking process를 이용하여 사회학적 취약성 지표를 통합하여 취약성 평가기법을 제시하였다. Fekete (2009)는 홍수에 대한 사회적 취약성 지표를 3개 (fragility, socio-economic condition, region)로 구분하였으며 연방정부 통계청 (federal statistical offices) 자료를 토대로 수집된 자료들을 요인 분석을 통해 취약성 지표를 선정 및 평가하였다.
- 유역평균표고는 지형학적인 영향을 반영하기 위한 지표이며, 인구와 자산가치는 사회경제적 영향을 반영하기 위한 지표이다. 보다 정확한 분석을 위해서는 홍수위험지역내에 거주하는 인구와 특히 노인 및 유아 인구에 대해 고려하여야 하나 자료 수집의 어려움으로 인해 유역별 인구밀도를 이용하였다. 적응능력을 나타내는 지표로서 하천개수율 (CI), 내수 배제시설의 양수량 (PUMP), 다목적댐의 홍수조절용량 (DFC)을 선정하였다.
- 본 연구에서는 기후변화에 따른 홍수 취약성 평가기법을 제안하였으며, 국내 109개 중권역에 적용하였다. 기준 기간에는 국내 강우관측소에서 유역평균 강수량과 그 강수량을 이용하여 PRMS, SWAT, SLURP 모형으로 산정된 유출량을 이용하여 민감도를 산정하였다.
- 유역별 인구밀도 (POP)는 국가수자원관리종합정보시스템 (WAMIS)에서 제공하는 2000년도 자료를 이용하였다. 본 연구에서는 유역별 인구를 유역면적으로 나누어 단위면적당 인구 밀도를 산정하였다. Fig.
- 수집한 강수량 자료를 이용하여 유역 평균강수량을 산정하였으며, 이 강수량 자료를 이용 하여 PRMS, SWAT, SLURP 모형에 적용하여 모형의 매개변수를 산정하고, 각 유역 별 세 모형의 평균 유출량을 산정하였다 (정일원 등, 2008). 산정된 유역 평균강수량및 유출량을 이용하여 민감도 지표인 PN80, PX1D, MDF를 추출하였다. Fig.
- 온실가스 배출시나리오의 불확실성을 고려하기 위해 A2, A1B, B1 3개 IPCC SRES 시나리오를 이용하였으며, GCM에 따른 전망 결과의 차이를 고려하기 위해 각 배출 시나리오에 대한 13개 GCMs 결과를 이용하였다. 또한, 본 연구에서는 유출모형의 선정에 따른 영향과 증발산량 방법에 따른 영향을 고려하기 위해 PRMS (Leavesley et al.
- 우선, 기후 및 인문·사회 자료를 수집하여 각 해당되는 지표 값을 추출하고, 강수자료를 이용하여 유역평균강수량 (MAP)을 산정한다.
- 유역별 극한사상 관련 수문기상지표들을 산정하기 위해 183개 강우관측소의 강수량자료 및 세 수문모형 (PRMS, SWAT, SLURP) 을 통해 모의된 유출량자료를 수집하였고, 노출 및 적응 능력의 산정을 위해 사회·경제적 지표, 지형 자료, 홍수방 어시설 등을 유역 단위로 구축하였다.
- 지가는 토지의 자산가치 변화를 대표할 수 있는 지표로써 공시지가가 높은 지역이 침수될 경우 홍수피해가 더 클 것으로 판단하였다. 이 자료는 전국 시, 군, 구와 같이 행정구역 별로 구성되어 있는데, 유역별 자료로 변환하기 위해 유역별 포함된 행정구역의 편입면적비를 산정하고 이를 행정구역별 공시지가에 곱하는 방법을 이용하였다. Fig.
- 보다 정확한 분석을 위해서는 홍수위험지역내에 거주하는 인구와 특히 노인 및 유아 인구에 대해 고려하여야 하나 자료 수집의 어려움으로 인해 유역별 인구밀도를 이용하였다. 적응능력을 나타내는 지표로서 하천개수율 (CI), 내수 배제시설의 양수량 (PUMP), 다목적댐의 홍수조절용량 (DFC)을 선정하였다. CI는 완성제방을 기준으로 하였다.
- 최종적으로 민감도와 노출정도를 곱하고, 이 값을 적응 능력으로 나누어 취약성을 산정하였다. Fig.
- 홍수에 취약한 유역의 요인을 판단하기 위해 Fig. 5와 같이 각 권역 별로 중권역들의 민감도, 노출, 적응능력을 방사형 그래프로 도시하였다. 한강유역과 낙동강유역의 경우 상류와 하류의 특성이 달라 그림과 같이 일관된 특성이 나타나지 않았으나, 영산강과 섬진강의 경우 민감도가 크고 적응능력이 작은 일관성을 찾을 수 있었다.
대상 데이터
- 한강유역에서는 소양강댐, 충주댐, 화천댐, 횡성댐, 청평댐 5개 자료를 이용하였으며, 낙동강에서는 안동댐, 임하댐, 합천댐, 부항댐, 성주댐, 남강댐, 밀양댐, 운문댐 등 8개 댐자료를 이용하였다. 금강 유역에서는 용담댐, 대청댐, 보령댐, 부안댐을, 섬진강유 역에서는 섬진강댐과 보안댐 그리고 영산강유역에서는 장흥댐 자료를 이용하였다.
- 미래의 홍수 취약성 평가기법을 자세히 살펴보면, 노출과 적응능력은 과거기간과 동일하다고 가정하고, 기후 및수문시나리오의 변화만을 고려하여 평가하게 된다. 본 연구에 사용된 기후 및 수문 시나리오는 312개로 구성되어 있기 때문에, 312개의 민감도 지표를 생성시킬 수 있으며, 이를 이용하여 총 312개의 취약성 평가 결과를 제시할 수있다. 이 결과를 Box-Whisker 그래프 및 여러 통계적 수치를 이용하여 각 시나리오 및 모형에 따라 발생할 수 있는 범위를 제시할 수 있다.
- 하천개수율 (CI)은 외수방어시설로서 일반적으로 전국행정구역 별 통계연보에 수록된 지방 2급 이상의 하천을기준으로 완전개수연장 대비 기개수연장을 백분율로 환산하여 산정하였다. 본 연구에서는 국가수자원관리종합 정보시스템 (WAMIS)에서 제공하는 자료를 이용하였으며, 이 자료는 한국하천일람을 기준으로 제방구축이 요구되는 지역에서 2001년도 기준 제방 구축 비율을 산정한 다음 유역 별 자료로 변환한 것이다. 하천개수율의 범위는 유역에 따라 58～100%의 값을 보였다.
- 본 연구에서는 민감도, 노출과 적응능력을 산정하기 위해 Table 1과 같이 민감도는 기상학적, 수문학적 인자를, 노출은 사회·경제학적 인자와 지형학적 인자를, 적응능력은 홍수방어시설에 관한 자료를 사용하였다.
- 본 연구의 대상지역은 Fig. 2에 제시된 바와 같이 우리나라 전역이며, 5개의 대유역으로 구성되어 있다 (임진강 유역 및 제주도 등 도서지역은 제외). 5개의 대유역은 지형학적으로 109개의 중규모 유역 (중권역)으로 구분되는데, 한강 26개, 낙동강 33개, 금강 21개, 섬진강 15개, 영산강 14개로 구분된다.
- 유역별 극한사상 관련 수문기상지표들을 산정하기 위해 183개 강우관측소의 강수량 자료를 수집하고, 강우-유출모형의 매개변수를 추정하기 위해 9개 댐 유역의 유출량 자료를 이용하였다. 수집한 강수량 자료를 이용하여 유역 평균강수량을 산정하였으며, 이 강수량 자료를 이용 하여 PRMS, SWAT, SLURP 모형에 적용하여 모형의 매개변수를 산정하고, 각 유역 별 세 모형의 평균 유출량을 산정하였다 (정일원 등, 2008).
- 3은 추정된 유역 별 자산밀도를 나타낸 것으로 대도 시를 중심으로 높게 나타나는 것을 볼 수 있다. 유역별 인구밀도 (POP)는 국가수자원관리종합정보시스템 (WAMIS)에서 제공하는 2000년도 자료를 이용하였다. 본 연구에서는 유역별 인구를 유역면적으로 나누어 단위면적당 인구 밀도를 산정하였다.
- 실제로 인구밀도가 높다고 반드시 홍수 피해에 많이 노출되어 있는 것은 아니기 때문에 보다 정확한 평가를 위해서는 홍수 위험구역 내에 위치한 인구의 수와 나이, 교육수준 등의 자료가 필요하나 이에 대한 영향을 본 연구에서 반영하지 못하였다. 유역의 평균표고(ELEV)는 그림으로 제시하진 않았지만, 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 제공하는 자료를 이용하였으며, 태백산맥과 소백산맥을 중심으로 높은 동쪽이 높고 서쪽이 낮은 동고서저형의 특성을 보였다.
- 댐 하류부의 유역들은 하류로 갈수록 댐에 의한 영향이 감소하고 합류로 인하여 댐의 영향을 받는 점을 고려하여 유역의 누가 면적을 이용하여 하류부의 홍수조절효과를 평가하였다. 한강유역에서는 소양강댐, 충주댐, 화천댐, 횡성댐, 청평댐 5개 자료를 이용하였으며, 낙동강에서는 안동댐, 임하댐, 합천댐, 부항댐, 성주댐, 남강댐, 밀양댐, 운문댐 등 8개 댐자료를 이용하였다. 금강 유역에서는 용담댐, 대청댐, 보령댐, 부안댐을, 섬진강유 역에서는 섬진강댐과 보안댐 그리고 영산강유역에서는 장흥댐 자료를 이용하였다.
데이터처리
- 이 결과를 Box-Whisker 그래프 및 여러 통계적 수치를 이용하여 각 시나리오 및 모형에 따라 발생할 수 있는 범위를 제시할 수 있다. 특히 최빈값, 중간값, 평균값등 평가 결과에서 대표값을 산정할 수 있는데, 본 연구에서는 312개 모든 시나리오의 특성을 반영하기 위해 평균값을 이용하여 최종평가를 수행하였다.
이론/모형
- 온실가스 배출시나리오의 불확실성을 고려하기 위해 A2, A1B, B1 3개 IPCC SRES 시나리오를 이용하였으며, GCM에 따른 전망 결과의 차이를 고려하기 위해 각 배출 시나리오에 대한 13개 GCMs 결과를 이용하였다. 또한, 본 연구에서는 유출모형의 선정에 따른 영향과 증발산량 방법에 따른 영향을 고려하기 위해 PRMS (Leavesley et al., 1983), SWAT (Arnold et al., 1993), SLURP (Kite et al., 1994) 모형을 이용하였고, 각 모형별로 2～3개의 증발 산량 산정 방법을 적용하였다. GCMs, 상세화 기법, 유출 모형의 자세한 특성은 참고문헌을 참조하길 바란다 (신진호 등, 2009; 배덕효 등, 2011, 교육과학기술부, 2011).
- 유역별 극한사상 관련 수문기상지표들을 산정하기 위해 183개 강우관측소의 강수량 자료를 수집하고, 강우-유출모형의 매개변수를 추정하기 위해 9개 댐 유역의 유출량 자료를 이용하였다. 수집한 강수량 자료를 이용하여 유역 평균강수량을 산정하였으며, 이 강수량 자료를 이용 하여 PRMS, SWAT, SLURP 모형에 적용하여 모형의 매개변수를 산정하고, 각 유역 별 세 모형의 평균 유출량을 산정하였다 (정일원 등, 2008). 산정된 유역 평균강수량및 유출량을 이용하여 민감도 지표인 PN80, PX1D, MDF를 추출하였다.
성능/효과
- 1) 취약성을 평가한 결과 현재 기후 상황에서 홍수에 취약한 지역은 한강 중하류유역과 섬진강 및 영산강 하류 지역으로 나타났으며, 이에 비해 낙동강 중· 상류유역은 상대적으로 취약성이 낮은 지역으로 나타났다.
- 2) 미래 기후변화 시나리오를 고려한 결과 홍수 취약성의 경우 공간적인 분포는 기준기간과 유사하게 나타 났으며, 모든 유역에서 취약성이 증가할 것으로 보인다. 특히 S1, S2, S3 기간 동안 각각 30, 40, 50%로 꾸준히 증가할 것으로 나타났으며, 특히 한강, 낙동강 권역에서 가장 크게 변할 것 (+95%)으로 분석되었다.
- 3) 미래 홍수취약성 평가 시 발생하는 불확실성을 평균과 표준편차를 통해 평가하였으며, 평가결과 미래기간으로 갈수록 민감도의 불확실성 범위가 커지는 것을 확인할 수 있었다. 특히 한강 유역과 섬진강 유역이 평가 시 발생하는 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났다.
- 본 연구에서는 유역별 인구를 유역면적으로 나누어 단위면적당 인구 밀도를 산정하였다. Fig. 3에서 보는 바와 같이 서울, 경기도, 대전, 광주, 부산, 대구 등의 지역이 포함된 유역에서 인구밀도가 높았으며, 강원도 유역과 섬진강 유역에서 인구밀도가 가장 낮게 나타났다. 실제로 인구밀도가 높다고 반드시 홍수 피해에 많이 노출되어 있는 것은 아니기 때문에 보다 정확한 평가를 위해서는 홍수 위험구역 내에 위치한 인구의 수와 나이, 교육수준 등의 자료가 필요하나 이에 대한 영향을 본 연구에서 반영하지 못하였다.
- PX1D, PN80, MDF의 변화를 고려하여 민감도를 산정한 결과 모든 유역에서 증가하는 것을 확인하였으나, 그중 S1기간에 가장 크게 증가한 후 미래기간으로 갈수록큰 변화를 보이지 않았다. 5대강 권역 중 한강 (+0.
- 낙동강 중상류유역의 경우에는 수분공급 지역이 멀어 80 mm 이상의 호우발생일수가 상대적으로 적은 것으로 사료된다. PX1D의 경우 북쪽지역과 남해안 지역에서 상대적으로 높은 값을, 두 지역의 사이에 위치한 중간 지역에서 상대적으로 낮은 값을 보였다. 특히 영·섬강 유역에서 약 130～150 mm 정도의 값을 가지는 것으로 나타 났으며, 낙동강 중·상류 유역에서는 약 80～90 mm 정도의 낮은 값을 보였다.
- Table 3은 산정된 미래기간의 민감도를 권역별, 3가지 시나리오에 대해 평균과 표준편차를 나타낸 것이다. 공통적으로 S1기간에서 S3기간으로 갈수록 평균과 표준 편차가 커지는 것을 확인할 수 있었으며, 이는 민감도가 커짐과 동시에 각 시나리오와 GCM에서 발생할 수 있는 불확실성의 범위가 커지는 것을 의미한다. 대권역별로 살펴보면 한강, 금강, 낙동강 유역에서 크게 증가하는 것으로 보인다.
- 미래기간 (S1, S2, S3)의 홍수 취약성은 기준기간에 비해 전체 유역 평균 약 30%, 40%, 50% 정도 증가하는 것으로 나타났으며, 대체로 각 권역의 하류 유역에서 높게 나타났다. 권역별로 분석한 결과 S3기간에서 낙동강이 95%로 가장 크게 증가하는 것을 보였으며, 금강 52%, 한강 43%, 섬진강 14%, 영산강 -3%로 홍수 취약성심도변화율을 보였다. 이는 낙동강 중·상류 유역에 PN80이 크게 증가함과 동시에 PX1D, MDF도 증가하기 때문으로 판단된다.
- 유역 별로는 한강 하류유역과 금강유역에서 개수율이 높은 것으로 분석되었으며, 이에 비해 상대적으로 낙동강 및 영·섬강에 위치한 유역들에서는 개수율이 낮은 것으로 나타났다. 내수배제시설의 총양수량 (PUMP)는 유역 내 내수배제시설의 총 양수량을 합하여 산정하였으며, 주로 서울과 부산 그리고 대전, 광주 등의 대도시에 많이 구축되어 있는 것으로 나타났다. 배수펌프장은 내수방어시설로서 소방방재청에서 보유하고 있는 전국 배수펌프장 현황을 사용하여 배수 펌프장의 위치에 따라 행정구역별로 분류하고, 행정구역별 처리능력을 산정한 다음 이를 유역 단위로 환산한 것이다.
- 이는 전체적으로 섬진강과 영산강의 홍수방어에 대한 투자가 적다는 것을 알 수 있다. 또한 권역별 평균을 도시한 결과 민감도는 섬진강, 영산강, 한강, 낙동강, 금강순이였으며, 노출은 낙동강, 한강, 금강, 영산강, 섬진강, 마지막으로 적응능력은 한강, 금강, 낙동강, 영산강, 섬진강 순이였다. 이러한 평가 결과는 노출에 따라 홍수 방어와 같은 인프라시설의 투자가 결정되는 것을 알 수 있었다.
- 대부분의 지표가 미래 시나리오 상황에서 지속적으로 증가하는 것으로 나타났 다. 또한 전체 유역 평균 PX1D, PN80는 15～25% 정도 증가하였으며, MDF는 S3기간까지 기준기간에 비해 약 20～40% 정도 증가하는 것으로 나타났다. 정일원 등 (2010) 은 국내 하천유량의 기후변화에 의한 탄력성을 1.
- 홍수 취약성의 공간적인 분포는 기준기간과 유사하게 나타 나며, 기간이 지날수록 대부분 유역에서 꾸준히 증가하는 것을 알 수 있다. 미래기간 (S1, S2, S3)의 홍수 취약성은 기준기간에 비해 전체 유역 평균 약 30%, 40%, 50% 정도 증가하는 것으로 나타났으며, 대체로 각 권역의 하류 유역에서 높게 나타났다. 권역별로 분석한 결과 S3기간에서 낙동강이 95%로 가장 크게 증가하는 것을 보였으며, 금강 52%, 한강 43%, 섬진강 14%, 영산강 -3%로 홍수 취약성심도변화율을 보였다.
- 적응능력에서는 CI, PUMP, DFC 지표가 클수록 유역의 적응능력이 높다고 가정하였 다. 민감도와 동일한 방법으로 적응능력을 산정하였으며, 산정 결과 적응능력은 한강 하류유역과 금강유역에서 높은 것으로 나타났다. 이 지역들은 꾸준히 치수능력 증대사업이 수행되어 온 유역들이다.
- 여기서 각 지수는 세부 지표들을 정규화하여 동일 가중치 가정 하에서 산정하였다. 민감도의 경우 한강, 섬진강, 영산강 하류 유역 및 낙동강 일부 유역에서 높은 것으로 나타났으나, 상대적으로 낙동강 상류유역에서는 낮게 나타났다. 노출정도는 ELEV, POP, ASA를 이용하여 산정하였으며, 여기서는 ELEV가 낮을수록 POP와 ASA가클수록 노출정도가 심한 것으로 가정하였다.
- 한강 중하류 유역은 적응능력이 매우 높은 지역이나 기후인자에 대한 민감도와 노출정도도 매우 커 결과적으로 취약한 지역으로 산정되었으며, 섬진강과 영산강 유역의 경우는 높은 기후 민감도에 비해 적응능력이 낮아 취약성이 높게 산정되었다. 본 연구에서 추정한 홍수 취약성은 Fig. 4의 실제 홍수 피해액과 비교 했을 때, 정도의 차이는 있지만 공간적으로 유사한 패턴의 결과를 보여, 본 연구의 취약성 평가방법이 신뢰성 있는 결과를 제시할 수 있는 것으로 판단되었다.
- 9라고 평가하였으며, 이와 마찬가지로 MDF도 PX1D의 약 2배 정도 증가하는 것을 확인할 수 있다. 수치를 정량적으로 분석하면 PX1D의 경우 기준기간 약 110 mm에서 S3 기간에는 130 mm 정도로 약 20% 증가하였으며, PN80의 경우 1.5회에서 1.7회 정도로 약 13% 정도 증가하는 것으로 나타났다.
- 유역 별로는 한강 하류유역과 금강유역에서 개수율이 높은 것으로 분석되었으며, 이에 비해 상대적으로 낙동강 및 영·섬강에 위치한 유역들에서는 개수율이 낮은 것으로 나타났다.
- 특히 한강 유역과 섬진강 유역이 평가 시 발생하는 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났다. 이상의 결과로부터 현재 기후상황에서 홍수에 가장 취약한 지역은 한강, 영산강, 섬진강 하류지역으로 나타났으며, 기후 시나리오를 이용한 미래기간에는 낙동강 유역에서 홍수 취약성이 가장 크게 증가할 것으로 분석되었다. 하지만 섬진강 유역이 기본적인 적응능력이 낮기 때문에 미래에도 섬진강 유역이 홍수에 가장 취약할 것으로 분석되었다.
- 그에 앞서 본 절에서는 사용된 미래 기후 및 수문 시나리오의 홍수에 관한 특성을 살펴보았으며, Table 2는 5대강 유역의 여름철 강수량 및 유출량의 변화율을 산정한 것이다. 전체 권역에서 여름철의 강수량과 유출량의 증가를 전망하였으 며, 미래기간으로 갈수록 점차 증가하는 것을 확인할 수있다. 특히 기준기간에도 민감도가 높은 영산강, 섬진강, 한강 등의 변화가 상대적으로 큰 것을 확인할 수 있었다.
- 2) 미래 기후변화 시나리오를 고려한 결과 홍수 취약성의 경우 공간적인 분포는 기준기간과 유사하게 나타 났으며, 모든 유역에서 취약성이 증가할 것으로 보인다. 특히 S1, S2, S3 기간 동안 각각 30, 40, 50%로 꾸준히 증가할 것으로 나타났으며, 특히 한강, 낙동강 권역에서 가장 크게 변할 것 (+95%)으로 분석되었다.
- 전체 권역에서 여름철의 강수량과 유출량의 증가를 전망하였으 며, 미래기간으로 갈수록 점차 증가하는 것을 확인할 수있다. 특히 기준기간에도 민감도가 높은 영산강, 섬진강, 한강 등의 변화가 상대적으로 큰 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 수자원의 양적인 측면에서는 분명 이로울 수 있으나, 여름철 유출량 증가는 홍수라는 위험이 더욱 증대될 것으로 예상할 수 있다.
- 1) 취약성을 평가한 결과 현재 기후 상황에서 홍수에 취약한 지역은 한강 중하류유역과 섬진강 및 영산강 하류 지역으로 나타났으며, 이에 비해 낙동강 중· 상류유역은 상대적으로 취약성이 낮은 지역으로 나타났다. 특히 섬진강 유역이 홍수에 가장 취약한 것으로 분석되었는데, 그 요인으로는 현저하게 낮은 적응능력과 상대적으로 높은 민감도에 의한 것으로 사료된다.
- 3) 미래 홍수취약성 평가 시 발생하는 불확실성을 평균과 표준편차를 통해 평가하였으며, 평가결과 미래기간으로 갈수록 민감도의 불확실성 범위가 커지는 것을 확인할 수 있었다. 특히 한강 유역과 섬진강 유역이 평가 시 발생하는 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났다. 이상의 결과로부터 현재 기후상황에서 홍수에 가장 취약한 지역은 한강, 영산강, 섬진강 하류지역으로 나타났으며, 기후 시나리오를 이용한 미래기간에는 낙동강 유역에서 홍수 취약성이 가장 크게 증가할 것으로 분석되었다.
- 이에 비해 한강 상류 및 낙동강 중상류유역은 상대적으로 취약성이 낮은 지역으로 나타났다. 한강 중하류 유역은 적응능력이 매우 높은 지역이나 기후인자에 대한 민감도와 노출정도도 매우 커 결과적으로 취약한 지역으로 산정되었으며, 섬진강과 영산강 유역의 경우는 높은 기후 민감도에 비해 적응능력이 낮아 취약성이 높게 산정되었다. 본 연구에서 추정한 홍수 취약성은 Fig.
- 5와 같이 각 권역 별로 중권역들의 민감도, 노출, 적응능력을 방사형 그래프로 도시하였다. 한강유역과 낙동강유역의 경우 상류와 하류의 특성이 달라 그림과 같이 일관된 특성이 나타나지 않았으나, 영산강과 섬진강의 경우 민감도가 크고 적응능력이 작은 일관성을 찾을 수 있었다. 이는 전체적으로 섬진강과 영산강의 홍수방어에 대한 투자가 적다는 것을 알 수 있다.
후속연구
- 기후변화에 따른 영향은 각 국가 및 해당 지역마다 지형 및 인문, 사회와 같은 여러 특성에 의해 각기 다르게 발생하기 때문에 그에 맞는 영향 및 취약성 평가 수행이 선행되어야 하고, 적절할 적응 대책 수립이 요구된다. 특히 기후변화에 의해 홍수나 극한 사상이 민감하게 변할 것이라는 연구 결과가 제시되고 있으며, 이에 전 세계적으로 홍수에 대한 평가가 활발히 수행되고 있다.
- 고해상도 기후시나리오의 생산 및 불확실성 분석, 다양한 상세화 기법의 적용 및 분석, 수문모형의 불확실성 분석 등은 보다 정확한 기후변화에 따른 홍수 지표 산정의 향상을 위한 미래의 연구과제이다. 또한, 취약성을 정량적으로 분석하기 위한 지표의 개발에 대한 연구도 수행되어야 할 것이다. 향후 기후변화로 인한 홍수 측면의 취약성을 극복하기 위해서는 수자원장기 종합계획의 ‘치수 종합계획’과 연계하여 적응방안이 도출되어야 할 필요가 있다.
- 3에서 보는 바와 같이 서울, 경기도, 대전, 광주, 부산, 대구 등의 지역이 포함된 유역에서 인구밀도가 높았으며, 강원도 유역과 섬진강 유역에서 인구밀도가 가장 낮게 나타났다. 실제로 인구밀도가 높다고 반드시 홍수 피해에 많이 노출되어 있는 것은 아니기 때문에 보다 정확한 평가를 위해서는 홍수 위험구역 내에 위치한 인구의 수와 나이, 교육수준 등의 자료가 필요하나 이에 대한 영향을 본 연구에서 반영하지 못하였다. 유역의 평균표고(ELEV)는 그림으로 제시하진 않았지만, 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 제공하는 자료를 이용하였으며, 태백산맥과 소백산맥을 중심으로 높은 동쪽이 높고 서쪽이 낮은 동고서저형의 특성을 보였다.
- 하지만 섬진강 유역이 기본적인 적응능력이 낮기 때문에 미래에도 섬진강 유역이 홍수에 가장 취약할 것으로 분석되었다. 이러한 분석 결과는 섬진강 유역의 적응능력부족에서 기인된 것이며, 이는 미래의 기후변화에 따라 현재 취약한 지점들에 대한 국가 차원의 투자 및 대책이 필요할 것으로 사료된다.
- 또한, 취약성을 정량적으로 분석하기 위한 지표의 개발에 대한 연구도 수행되어야 할 것이다. 향후 기후변화로 인한 홍수 측면의 취약성을 극복하기 위해서는 수자원장기 종합계획의 ‘치수 종합계획’과 연계하여 적응방안이 도출되어야 할 필요가 있다.
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