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문제 정의
- SWAT 모델 내의 댐(저수지) 모의 기능을 적극 활용하며, 기후변화 시나리오 영향 평가를 위해 본 연구에서는 충주댐을 포함한 충주조정지댐 상류유역(8245.6 km2)을 대상으로 HadCM3 SRES B1, A2 기후변화시나리오를 활용하였으며, 이에 따른 댐유역 수문변동이 댐 저수량에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 특히 댐 유입량, 저수량 방류량 자료를 이용한 모형의 검보정 후, SWAT모형에서의 저수지 물수지 모의기능의 활용성을 평가하고 미래 기후변화의 영향을 평가하는 기법을 제시하는데 목적이 있다.
- 본 연구에서는 기후변화에 따른 미래 충주댐 및 조정지댐 유역(8245.6 km2)의 수문순환 변동 및 댐 저수량 거동 예측을 통해 댐 운영 방향성을 제시하고자 SWAT 모형댐 모의 모듈을 활용하여 모형을 검보정(2002～2010년)하였으며, HadCM3 모델의 B1과 A2 시나리오에 따른 미래 유출, 증발산, 토양수분 및 댐 유입량, 저수량 등에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다.
- SWAT 모형에서의 방류량은 관측일유량, 관측월유량, 연 평균 방류율, 목표 방류량의 4가지 방법 중 하나를 이용하여 계산된다. 본 연구에서는 수자원공사 홈페이지에서 제공하는 물정보관 실시간 댐 수문자료를 이용하여 충주댐 및 충주조정지댐 일 방류량, 저수량 및 유입량 자료를 구축하였다. 연구 기간인 2002～2010년 이외 SWAT 모형의 Warm-up 기간인 1999～2001년까지의 자료도 추가로 구축하였으며, SWAT 모형의 저수지 모의 및 보정에는 저수량 자료가 사용되었다.
- 6 km2)을 대상으로 HadCM3 SRES B1, A2 기후변화시나리오를 활용하였으며, 이에 따른 댐유역 수문변동이 댐 저수량에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 특히 댐 유입량, 저수량 방류량 자료를 이용한 모형의 검보정 후, SWAT모형에서의 저수지 물수지 모의기능의 활용성을 평가하고 미래 기후변화의 영향을 평가하는 기법을 제시하는데 목적이 있다.
제안 방법
- SWAT 모델을 이용한 댐 모의 과거 방류 패턴과 미래 방류 패턴이 다르므로, 기후변화를 고려한 댐 모의 기준과 통일하기 위해 과거의 방류 패턴도 9개년 평균 계획방류량으로 입력 후 추가 모의하였다.
- SWAT 모형의 검보정된 매개변수를 적용하여 기후변화에 따른 충주댐 유역의 수리수문 변동 양상을 분석하였다. B1과 A2 시나리오에 따른 강수와 온도의 증가는 충주댐 유역의 댐 유입량/유출량 및 저수량 등에 상당히 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
- 댐유역 유출 검보정에 이어 댐 저수위 자료를 이용한 검보정을 수행하였다. SWAT 모형에는 댐 관련 매개변수를 다음 Table 3과 같이 홍수위 만수위 저수표면적과 저수용량과 같은 자료를 한국수자원공사에서 제공받은 내용적 관계 곡선을 통해 입력 후, 보정을 완료하였다(Fig.
- 따라서 본 연구에서는 총 3개의 수문 관측 지점을 검보정 지점으로 선택 후, 총 19개의 소유역으로 구분하고(Fig. 3(a)) 각각의 항목에 대한 모형의 보정 및 검증을 실시하였다.
- 유역의 총 유출은 유역 내 자연유출량과 방류량 등의 합으로 계산되어진다. 따라서 유역 총 유출, 증발산, 토양수분 변화 분석 후, 댐 유입량, 저수량 및 방류(유출)량을 추가 분석을 하였다.
- 82로 실측치 경향을 잘 반영하는 것으로 평가되었다. 또한 SWAT 댐 모의매개변수(댐 제원, 홍수위/만수위 및 면적, 실측 방류량 등)를 이용하여 모형의 정확도를 높였다.
- 유출량에 대한 SWAT 모형의 보정과 검증은 공간적으로 최상류부터 순차적으로 실시하였다. 먼저, 충주댐 유역의 상류지점인 영월(YW) 지점에 대하여 먼저 보정한 후, 충주댐 유역(CJD) 유역 및 출구지점(CJRD)에 대하여 보정을 실시하였다. 모의기간은 모형의 Warm-up (1999~2001년)을 고려한 후 2002～2010년까지 9개년을 모의하였으며, 보정과 검증은 모의 기간에 맞춘 실측 일 유출량 자료를 이용하여 보정하였다.
- 미래 2040s와 2080s 기간의 평균적인 특성을 자세히 살펴보고자 풍수기 및 갈수기로 예측되는 미래년도를 대상으로 현재의 갈수년과 풍수년과 비교분석하였다. 현재 및 미래 충주댐 및 조정지댐의 저수량 변동을 비교한 후, 갈수년은 풍수년 이후부터 다음 풍수년 이전까지이므로 갈수년에 대한 월별자료의 구축은 전 해 6월부터 12월까지와 다음 해 1월부터 5월까지로 정하였다.
- 모의기간은 모형의 Warm-up (1999~2001년)을 고려한 후 2002～2010년까지 9개년을 모의하였으며, 보정과 검증은 모의 기간에 맞춘 실측 일 유출량 자료를 이용하여 보정하였다. 보정방법은 민감도 분석을 통해 선택한 12개의 매개변수(Table 2)를 이용하여, 총 유출량을 기준으로 지표유출량과 첨두 및 기저유출, 감수곡선 형태를 기준으로 보정을 실시하여 모형의 적용성을 평가하였다. 보정결과에 따른 모형의 적합성과 상관성을 판단하기 위한 목적함수로는 결정계수(R2)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 사용하였으며, 모형의 효율성 검증은 Nash and Sutcliffe (1970)가 제안한 모형효율성계수(NSE)를 사용하였다.
- 과거 갈수년은 2008년에서 2009년 봄까지 이어지는 시기로, 극심한 가뭄 시기였다. 예측된 미래의 기상조건 및 수문 결과를 통하여 2040s 및 2080s 해당 기간 중에서의 갈수년를 선택하고 기준이 되는 과거 갈수년인 2008～2009년과의 저수량 변화를 비교 분석하였다. 충주댐의 경우 B1에 의한 2040s 갈수년에 해당하는 2031～2032년의 저수량은 과거에 비해 9.
- B1과 A2 시나리오에 따른 강수와 온도의 증가는 충주댐 유역의 댐 유입량/유출량 및 저수량 등에 상당히 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 유역의 유출량에 대한 분석과 동시에 댐의 유입과 유출 및 저수량의 변화에 대해서도 각각 분석을 실시하였다. 유역의 총 유출은 유역 내 자연유출량과 방류량 등의 합으로 계산되어진다.
- 유출량에 대한 SWAT 모형의 보정과 검증은 공간적으로 최상류부터 순차적으로 실시하였다. 먼저, 충주댐 유역의 상류지점인 영월(YW) 지점에 대하여 먼저 보정한 후, 충주댐 유역(CJD) 유역 및 출구지점(CJRD)에 대하여 보정을 실시하였다.
- SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형은 물리적 기반의 준분포형 장기 강우-유출 모형으로서, 수문 부모형에서는 토양과 토지이용조건에 의해 결정되는 수문 반응단위(Hydrologic Response Unit, HRU)로 SCS (Soil Conservation Service) 유출곡선법과 Green & Ampt 침투법을 이용하여 지표유출량을 산정하며, 측방유출량은 동역학적 저류모형(Kinematic Storage Model)을 이용한다. 침투는 토층을 최대 10개 층까지 세분화하여 선형저수량 추적기법을 사용하여 계산한다. 잠재증발산량의 산정은 Hargreaves 방법, Priestley-Taylor 방법과 Penman-Monteith 방법을 이용하며, 작물과 토양의 증발산을 분리하여 모의하기 위해 Ritchie 방법을 이용한다.
- 3(b)), 토지이용도, 정밀토양도를 가각 100 m 해상도로 제작하여 사용하였다. 토지이용도는 2008년 환경부에서 배포한 토지피복도를 이용하여 총 9개의 토지이용항목을 수역, 도심지, 나지, 초지, 논, 밭 그리고 활엽수림, 혼효림, 침엽수림으로 분류하였다(Fig. 3(c)).
- 미래 2040s와 2080s 기간의 평균적인 특성을 자세히 살펴보고자 풍수기 및 갈수기로 예측되는 미래년도를 대상으로 현재의 갈수년과 풍수년과 비교분석하였다. 현재 및 미래 충주댐 및 조정지댐의 저수량 변동을 비교한 후, 갈수년은 풍수년 이후부터 다음 풍수년 이전까지이므로 갈수년에 대한 월별자료의 구축은 전 해 6월부터 12월까지와 다음 해 1월부터 5월까지로 정하였다.
대상 데이터
- SWAT 모형의 기상입력자료는 강우량, 온도, 풍속, 태양복사량 그리고 상대습도 자료를 이용하며 충주댐 유역의 관측소는 대관령, 원주, 영월, 충주, 청주, 태백, 제천, 보은, 봉화, 영주, 문경 총 11개의 기상관측소와 유역 내에 위치해있는 총 31개의 AWS (Automatic Weather System) 자료를 이용하였다. 본 연구에서 사용한 기상입력자료는 1999년부터 2010년까지의 총 12년간의 일자료이며 기상청으로부터 제공받았다.
- 먼저, 충주댐 유역의 상류지점인 영월(YW) 지점에 대하여 먼저 보정한 후, 충주댐 유역(CJD) 유역 및 출구지점(CJRD)에 대하여 보정을 실시하였다. 모의기간은 모형의 Warm-up (1999~2001년)을 고려한 후 2002～2010년까지 9개년을 모의하였으며, 보정과 검증은 모의 기간에 맞춘 실측 일 유출량 자료를 이용하여 보정하였다. 보정방법은 민감도 분석을 통해 선택한 12개의 매개변수(Table 2)를 이용하여, 총 유출량을 기준으로 지표유출량과 첨두 및 기저유출, 감수곡선 형태를 기준으로 보정을 실시하여 모형의 적용성을 평가하였다.
- SWAT 모형의 기상입력자료는 강우량, 온도, 풍속, 태양복사량 그리고 상대습도 자료를 이용하며 충주댐 유역의 관측소는 대관령, 원주, 영월, 충주, 청주, 태백, 제천, 보은, 봉화, 영주, 문경 총 11개의 기상관측소와 유역 내에 위치해있는 총 31개의 AWS (Automatic Weather System) 자료를 이용하였다. 본 연구에서 사용한 기상입력자료는 1999년부터 2010년까지의 총 12년간의 일자료이며 기상청으로부터 제공받았다.
- 본 연구에서는 기후변화에 의한 영향 평가를 위해 2007년 IPCC SRES 4차보고서에서 제시한 GCMs 중 영국에서 개발 된 UKMO (UK Met. Office) HadCM3 A2 및 B1자료를 활용하였다(Table 1).
- 본 연구에서는 충주댐을 포함하는 충주조정지댐 상류 유역을 대상유역으로 선정하였다(Fig. 2). 행정구역상 강원도, 충청북도, 경상북도가 각각 69.
- 3(a)) 각각의 항목에 대한 모형의 보정 및 검증을 실시하였다. 실측자료는 충주댐(Chungju Dam, CJD)과 충주조정지댐(Chungju Regulation Dam, CJRD) 지점 및 남한강과 동강의 합류지점인 영월(Yeongwol, YW) 지점에 대하여 수자원공사에서 제공하는 댐 유입량 및 방류량 자료와 국가수자원관리종합정보시스템(WAter Management Information System, WAMIS)에서 제공하는 일별 유출량 자료를 사용하였다.
- 본 연구에서는 수자원공사 홈페이지에서 제공하는 물정보관 실시간 댐 수문자료를 이용하여 충주댐 및 충주조정지댐 일 방류량, 저수량 및 유입량 자료를 구축하였다. 연구 기간인 2002～2010년 이외 SWAT 모형의 Warm-up 기간인 1999～2001년까지의 자료도 추가로 구축하였으며, SWAT 모형의 저수지 모의 및 보정에는 저수량 자료가 사용되었다.
이론/모형
- 57 비율로 보정되었다. 공간 상세화과정으로 Change Factor (CF) Method (Diaz-nieto and Wilby(2005); Wilby and Harris (2006))를 적용하였다(Fig. 6). 본 연구에서는 충주댐 유역을 대상으로 지배관측소에 해당하는 총 11개의 관측소별로 강수량, 온도, 상대습도, 풍속의 6개 기상인자에 대하여 기준기간이 되는 과거 9년(2002～2010년) 동안의 월 평균값을 준비하고, 미래 기상자료로 B1과 A2 시나리오에 의한 2040s 및 2080s 각각의 월 평균값과의 차이를 Fig.
- 보정방법은 민감도 분석을 통해 선택한 12개의 매개변수(Table 2)를 이용하여, 총 유출량을 기준으로 지표유출량과 첨두 및 기저유출, 감수곡선 형태를 기준으로 보정을 실시하여 모형의 적용성을 평가하였다. 보정결과에 따른 모형의 적합성과 상관성을 판단하기 위한 목적함수로는 결정계수(R2)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 사용하였으며, 모형의 효율성 검증은 Nash and Sutcliffe (1970)가 제안한 모형효율성계수(NSE)를 사용하였다.
- SWAT2009)을 제공하고 있다. 본 연구에서는 AVSWATX (Ver. 4.11) 버전을 이용하여 분석을 실시하였다.
- 침투는 토층을 최대 10개 층까지 세분화하여 선형저수량 추적기법을 사용하여 계산한다. 잠재증발산량의 산정은 Hargreaves 방법, Priestley-Taylor 방법과 Penman-Monteith 방법을 이용하며, 작물과 토양의 증발산을 분리하여 모의하기 위해 Ritchie 방법을 이용한다.
성능/효과
- 1) 연평균 온도는 기준년도인 2002～2010년에 비해 B1에 따른 2080s에 1.8℃, 크게는 A2의 2080s에 4.0℃까지 상승하는 것으로 나타났다. 연 평균 강수량은 20.
- 2) SWAT 모형을 활용하여 상류 1개 지점(YW)의 유출량과 유역 하류의 충주댐(CJD) 및 출구지점인 조정지댐(CJRD)의 저수량 자료를 통한 다지점 검보정 수행 결과, NSE는 0.61～0.82로 실측치 경향을 잘 반영하는 것으로 평가되었다. 또한 SWAT 댐 모의매개변수(댐 제원, 홍수위/만수위 및 면적, 실측 방류량 등)를 이용하여 모형의 정확도를 높였다.
- 3) 미래 기후변화 시나리오 적용에 따른 수문모의 결과 유출량은 0.1～4.8% 증가하였으며, 증발산량은 1.5～15.3% 증가하였다. 토양수분은 반대로 1.
- 4) 현재와 미래의 갈수년과 풍수년에 대한 분석 결과 충주댐은 과거 갈수년에 비해 B1 및 A2 시나리오에 의한 저수량은 적게는 9.5%에서 20.4%까지 감소하는 것으로 나타났다. 미래 풍수년에는 갈수년과는 반대로 5.
- SWAT 모형의 검보정된 매개변수를 적용하여 기후변화에 따른 충주댐 유역의 수리수문 변동 양상을 분석하였다. B1과 A2 시나리오에 따른 강수와 온도의 증가는 충주댐 유역의 댐 유입량/유출량 및 저수량 등에 상당히 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 유역의 유출량에 대한 분석과 동시에 댐의 유입과 유출 및 저수량의 변화에 대해서도 각각 분석을 실시하였다.
- Table 5에서 정리된 미래 유역 총 유출량은 과거에 비해 B1 시나리오에 의한 2040s에 871.97 mm에서 873.16 mm로 0.1% 증가할 것으로 나타났으며, 최고 A2 시나리오에 의한 2080s에 4.8%까지 증가할 것으로 예측되었다. 계절별로는 B1의 경우 2080s에는 봄과 여름에 감소하는 것으로 모의되었으나, 전체 유출은 과거에 비해 증가하는 것으로 나타났으며, A2의 경우 2040s에 봄, 가을, 겨울에 유출이 감소경향을 나타냈으나 여름 유출 증가율이 크게 나타나 총 유출은 약 1.
- 6에 나타내었다. 강수량은 특히 B1 시나리오에 의한 2080s에 20.7%로 크게 증가하며, 평균기온은 A2 시나리오에 따른 2080s에 최고 4.01℃ 증가하는 것으로 예측되었다.
- 21%까지 감소하는 경향을 타나냈다. 겨울과 가을에 감소 경향에 비해 상대적으로 4～6월 증가량이 커서 총량은 증가할 것으로 예측되었다.
- 결과적으로 유역의 강수와 증발산량 등의 변화는 다목적댐의 유입량과 저수량에 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 위에서 제시한 결과는 과거 9개년 평균 방류패턴을 미래에 적용했을 시 예측된 것이므로, 미래 각 년도별 패턴 및 유역 특성을 반영할 수 없으며, 충주댐 및 충주조정지댐만을 대표하여 분석하였으므로, 기타 다양한 유역 특성을 고려한 댐 유역의 미래 댐운영 기준을 제시하기에는 다소 무리가 있다.
- 3%로 다소 크게 증가하였다. 계절별 증발산 비율은 전체적으로 봄과 여름에 14.07～45.20% 증가하나, 가을과 겨울에는 오히려 크게는 62.21%까지 감소하는 경향을 타나냈다. 겨울과 가을에 감소 경향에 비해 상대적으로 4～6월 증가량이 커서 총량은 증가할 것으로 예측되었다.
- 8%까지 증가할 것으로 예측되었다. 계절별로는 B1의 경우 2080s에는 봄과 여름에 감소하는 것으로 모의되었으나, 전체 유출은 과거에 비해 증가하는 것으로 나타났으며, A2의 경우 2040s에 봄, 가을, 겨울에 유출이 감소경향을 나타냈으나 여름 유출 증가율이 크게 나타나 총 유출은 약 1.8%정도 증가할 것으로 예측되었다.
- 06% 적은 량 감소 할 것으로 분석되었다. 계절별로는 전체적으로 봄과 겨울에 크게 감소하는 것으로 나타났으나, A2의 2040s와 B1의 2080s 가을에 다소 적은 증가율을 보였다.
- 8). 그 결과, NSE는 충주댐은 0.8, 충주조정지댐은 0.7로, R2는 충주댐 0.9, 충주조정지댐은 0.8로 높은 상관성을 보이며 모의치가 실측치의 경향 잘 나타내었다. 따라서 SWAT 모델 내 저수지 모의 기능 활용도가 높을 것으로 판단된다.
- 기후변화 시나리오 및 계획방류량에 따른 댐 모의 결과 미래 충주댐으로의 유입량은 B1 시나리오에 의한 2040s에 5.0% 증가 및 A2에 의한 2080s도 21.1%까지 증가하는 것을 확인할 수 있었다(Table 6). 조정지댐의 경우 B1에 따른 2040s에 연평균 8.
- 8% 감소하는 것으로 나타났다. 댐 유입량은 충주댐 및 조정지댐 모두 5.0～21.1% 증가하였으나, 저수량은 충주댐에서 전체적으로 증가하는 경향을 보였으나, B1 시나리오에 의한 2040s, 2080s에는 반대로 2.2% 및 1.5% 감소하는 것으로 나타났다. 조정지댐은 전체적으로 0.
- 두 시나리오별 미래 유역 평균 토양수분 변화는 과거 14.3%에 비해 B1의 2040s에 11.4%로 2.85%감소할 것으로 나타났다. A2 시나리오에 2080s에는 12.
- 5% 감소하는 경향을 나타냈다. 미래에 충주댐유역 연평균 강수량이 B1에 의한 2040s에 9.6%, 2080s에는 20.7%까지 늘고, 연평균 유입량도 10.8%까지 늘었으나, 월별로 살펴보면 가을철 특히 감소하는 강수량과 유입량에 의해 줄어든 저수량이 결국 회복되지 못하고 총 저수량이 감소하는 결과를 보인 것으로 판단된다. 일별 극강우 빈도와 댐 방류량의 관계를 살펴보고자 과거 충주댐 유역의 2002～2010년 기간 동안 100 mm 이상 일강우량 빈도를 분석한 결과 7일 정도 관측되었으나, 미래에는 빈도가 2배 이상 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
- 본 연구에서는 모형의 보정을 위한 각 매개변수의 변화에 따른 모의치 반응을 알아보고자 각 최대값과 최소값은 중간값을 기준으로 ±값을 단계로 구분하여(개별 증감) 유출량을 중심으로 모의하였으며, 그 결과 GWQMN과 GW_DELAY 변수가 가장 민감한 것으로 나타났다.
- 유역의 유출과 함께 중요 분석 요소인 증발산량을 정리한 결과, 크게 눈에 띄는 결과는 A2에 의한 2080s 봄 증발산량이 다른 때에 비해 크게 증가하는 것을 확인할 수 있다. 연 증발산 총량은 전체적으로 기준년도 369.
- 8%까지 늘었으나, 월별로 살펴보면 가을철 특히 감소하는 강수량과 유입량에 의해 줄어든 저수량이 결국 회복되지 못하고 총 저수량이 감소하는 결과를 보인 것으로 판단된다. 일별 극강우 빈도와 댐 방류량의 관계를 살펴보고자 과거 충주댐 유역의 2002～2010년 기간 동안 100 mm 이상 일강우량 빈도를 분석한 결과 7일 정도 관측되었으나, 미래에는 빈도가 2배 이상 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 이처럼 극한 기상조건에 의해 유입은 순간적으로 증가했으나, 감소시기에 줄어드는 등 월별 격차가 심해지는 미래에 지금처럼 저수량을 유지하기 위해서는 월별 적절한 방류조정이 필요할 것이다.
- 5% 감소하는 것으로 나타났다. 조정지댐은 전체적으로 0.2～1.5% 증가하는 경향을 보였다.
- 1%까지 증가하는 것을 확인할 수 있었다(Table 6). 조정지댐의 경우 B1에 따른 2040s에 연평균 8.1% 증가를 보였으며, A2에 의한 2080s에 최고 20.0% 증가할 것으로 예측되었다. 이는 미래에 여름철 강수량이 최고 38.
- 조정지댐의 경우 미래 댐 유입량 및 저수량이 전체적으로 증가하는 결과를 보였는데, B1에 의한 2040s 저수량이 0.2% 증가하였으며, A2에 의한 2080s에는 1.5%로 비교적 증가율이 더 높은 것으로 나타났다. 이 역시 유역에서의 미래 강수량의 증가 및 미래 방류량(유출량) 증가로 인한 조정지댐으로의 유입 증가가 저수량의 증가로 이어지며, 상류인 충주댐의 방류가 무효방류로 인해 과대방류 될 때 조정지댐의 유입 및 저수량도 함께 증가한 것으로 판단된다.
- 8%까지 증가하는 것으로 분석되었다. 조정지댐의 경우도 마찬가지로 갈수년에는 5.8%에서 9.5%까지 충주댐보다는 적은 감소량을 보 였고, 풍수년에는 3.1%에서 5.7%까지 증가하는 것으로 나타났다.
- 충주댐 및 조정지댐의 월별 및 계절별 댐 저수량 변화를 분석한 결과, Table 6과 같이 대부분 증가경향을 보였으나, 충주댐의 경우 B1에 의한 2040s 저수량이 2.2%, 2080s에는 1.5% 감소하는 경향을 나타냈다. 미래에 충주댐유역 연평균 강수량이 B1에 의한 2040s에 9.
- 충주댐의 경우 일별 댐 유입량 자료와 모의결과를 비교한 결과, 상류의 모형 오차가 다소 개선된 것으로 나타났다. 충주댐(CJD) 지점에 대해 보정 및 검증기간 동안의 NSE는 0.6으로 비교적 모의치가 실측치의 경향을 잘 따르는 것으로 분석되었다. R2는 0.
- 7로 분석되었으며, 가뭄년인 2008년에 유출 모의가 과대평가 된 것을 확인할 수 있었다. 충주댐의 경우 일별 댐 유입량 자료와 모의결과를 비교한 결과, 상류의 모형 오차가 다소 개선된 것으로 나타났다. 충주댐(CJD) 지점에 대해 보정 및 검증기간 동안의 NSE는 0.
후속연구
- 기존의 수문모형을 활용한 유역 유출 모의연구는 주로 유역 최종 출구점에서의 실측 자료를 바탕으로 검보정을 수행하며, 유역 전체를 대표하여 매개변수를 선정한다. 그러나 본 연구에 사용된 물리적 시반 분포형 모형 SWAT은 집중형 모형들과는 달리 각각의 소유역별, 반응단위(HRU)별 매개변수의 정의 및 조정이 가능함에 따라 다지점(Multi-site) 검보정이 가능하다. 충주댐과 충주조정지 댐 유역과 같이 대규모 유역의 경우, 다지점 검보정을 통해 모형 적용의 정확도를 더 높일 수 있다.
- 위에서 제시한 결과는 과거 9개년 평균 방류패턴을 미래에 적용했을 시 예측된 것이므로, 미래 각 년도별 패턴 및 유역 특성을 반영할 수 없으며, 충주댐 및 충주조정지댐만을 대표하여 분석하였으므로, 기타 다양한 유역 특성을 고려한 댐 유역의 미래 댐운영 기준을 제시하기에는 다소 무리가 있다. 그러나 평균 방류량 패턴이 동일하게 적용되었을 경우, 미래 기후변화에 따른 강수 변화 등으로 인해 나타난 결과를 통해 특히 가을과 겨울철 기상 및 수문 패턴에 따른 적절한 방류 조정이 필요할 수도 있을 것이다. 또한 과거에 비해 전반적으로 연 강수량 및 댐 유입량이 늘어날 것으로 예상되었음에도 불구하고 미래 8월부터 9월까지 크게 감소하는 강수량에 영향을 받아 저수량이 감소하는 결과를 초래할 수 있다.
- 결과적으로 유역의 강수와 증발산량 등의 변화는 다목적댐의 유입량과 저수량에 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 위에서 제시한 결과는 과거 9개년 평균 방류패턴을 미래에 적용했을 시 예측된 것이므로, 미래 각 년도별 패턴 및 유역 특성을 반영할 수 없으며, 충주댐 및 충주조정지댐만을 대표하여 분석하였으므로, 기타 다양한 유역 특성을 고려한 댐 유역의 미래 댐운영 기준을 제시하기에는 다소 무리가 있다. 그러나 평균 방류량 패턴이 동일하게 적용되었을 경우, 미래 기후변화에 따른 강수 변화 등으로 인해 나타난 결과를 통해 특히 가을과 겨울철 기상 및 수문 패턴에 따른 적절한 방류 조정이 필요할 수도 있을 것이다.
- 또한 과거에 비해 전반적으로 연 강수량 및 댐 유입량이 늘어날 것으로 예상되었음에도 불구하고 미래 8월부터 9월까지 크게 감소하는 강수량에 영향을 받아 저수량이 감소하는 결과를 초래할 수 있다. 이러한 예상 결과는 보다 정확한 예측을 위한 기초 연구로 의미가 있으며, 향후 다양한 기후변화 시나리오를 통해 더 많은 유역 특성을 고려한 다양한 댐유역의 월별, 계절별 및 특정 풍수기와 갈수기 저수량 변화 예측 및 극한상황 대비 기술 개발을 위한 자료로 충분히 활용 가능할 것이다. 이처럼 모델을 통한 미래 대응 예측 기술의 발전을 위해서는 실시간 정확도 높은 계측 및 부족, 과잉 저수량 확보 및 분배 관리가 충분히 이루어져야 하겠다.
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