우기 전후 댐 저수용량에 대한 이변량 빈도해석과 댐의 용수공급능력 평가 Bivariate Frequency Analysis of Dam Storage Capacity before and after the Rainy Season and Evaluation on Water Supply Capacity원문보기
본 연구에서는 댐 저수용량에 대한 이변량 빈도해석을 수행함으로써 재현기간 개념을 이용한 댐의 용수공급능력 평가방법을 제안하였다. 제안된 방법은 대청댐에 적용되어 검토되었다. 추가적으로 국내의 대표적인 가뭄사상에 대한 대청댐의 재현기간을 산정하고, 그결과를검토하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저, 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하기 위해 한국의 기후 특성을 반영한 댐의 용수공급능력 평가인자를 고려하였으며 5월 저류량 및 6~10월의 저류량 차이를 대상 변량으로 결정하였다. 둘째, 재현기간의 개념을 이용하여 대청댐의 용수공급능력을 평가한 결과, 대청댐은 재현기간 20년 미만에 대한 용수공급능력을 확보하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 본 연구에서 제안된 방법은 한반도에 발생했던 대표적인 가뭄사상들을 분석하고, 해당 사상들에 대한 재현기간을 산정하는데 있어서도 유효함을 확인하였다.
본 연구에서는 댐 저수용량에 대한 이변량 빈도해석을 수행함으로써 재현기간 개념을 이용한 댐의 용수공급능력 평가방법을 제안하였다. 제안된 방법은 대청댐에 적용되어 검토되었다. 추가적으로 국내의 대표적인 가뭄사상에 대한 대청댐의 재현기간을 산정하고, 그결과를검토하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저, 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하기 위해 한국의 기후 특성을 반영한 댐의 용수공급능력 평가인자를 고려하였으며 5월 저류량 및 6~10월의 저류량 차이를 대상 변량으로 결정하였다. 둘째, 재현기간의 개념을 이용하여 대청댐의 용수공급능력을 평가한 결과, 대청댐은 재현기간 20년 미만에 대한 용수공급능력을 확보하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 본 연구에서 제안된 방법은 한반도에 발생했던 대표적인 가뭄사상들을 분석하고, 해당 사상들에 대한 재현기간을 산정하는데 있어서도 유효함을 확인하였다.
This study proposes an evaluation method of water supply capacity of a dam, which uses the concept of return period by conducting bivariate frequency analysis of dam storage capacity. The proposed method was applied to the Daecheong Dam for the evaluation. Additionally, the return periods of Daecheo...
This study proposes an evaluation method of water supply capacity of a dam, which uses the concept of return period by conducting bivariate frequency analysis of dam storage capacity. The proposed method was applied to the Daecheong Dam for the evaluation. Additionally, the return periods of Daecheong Dam were estimated for the representative drought events in Korea, whose results were also reviewed. Summarizing the results is as follows. First, this study evaluated several climatological factors related to the water supply capacity of dams in Korea to conduct the bivariate frequency analysis and selected the storage on May and the storage difference between June and October as variables for analysis. Second, as an evaluation result of the water supply capacity of the Daecheong Dam, it was found that the Daecheong Dam secures the water supply capacity under 20 years of return period. Finally, it was also confirmed that the proposed method in this study is valid to analyze and estimate the return period of representative drought events occurred in the Korean peninsula.
This study proposes an evaluation method of water supply capacity of a dam, which uses the concept of return period by conducting bivariate frequency analysis of dam storage capacity. The proposed method was applied to the Daecheong Dam for the evaluation. Additionally, the return periods of Daecheong Dam were estimated for the representative drought events in Korea, whose results were also reviewed. Summarizing the results is as follows. First, this study evaluated several climatological factors related to the water supply capacity of dams in Korea to conduct the bivariate frequency analysis and selected the storage on May and the storage difference between June and October as variables for analysis. Second, as an evaluation result of the water supply capacity of the Daecheong Dam, it was found that the Daecheong Dam secures the water supply capacity under 20 years of return period. Finally, it was also confirmed that the proposed method in this study is valid to analyze and estimate the return period of representative drought events occurred in the Korean peninsula.
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문제 정의
또한 6～10월 저류량 차이의 경우, 자료들이 평균값 주위에 집중되어 있고, 경우에 따라 음수가 발생하며 상하한 경계가 불분명하다는 특징이 있으므로 본 연구에서는 정규분포를 이용하여 대상 자료를 정량화하고자 하였다. 이 경우, Table 2에 제시된 대상 자료의 평균(μ=335.
본 연구에서는 갈수빈도의 개념을 이용한 댐 용수공급 능력 평가방법을 제안하였다. 제안된 방법은 대청댐에 적용되어 검토되었다.
본 연구에서는 갈수빈도의 개념을 적용하여 기존 댐의 용수공급능력을 파악하고, 댐 용수공급능력 평가 기준으로써 재현기간의 사용 가능성을 평가하고자 한다. 먼저, 국내·외에서 사용되고 있는 용수공급 평가지표들의 특성들을 제시하고, 그 문제점을 검토하였다.
본 연구에서는 국내·외에서 대표적으로 적용되고 있는 이수안전도 평가지표인 보장공급량을 비롯하여 Hashimoto et al. (1982)이 제안한 신뢰도, 회복도, 취약도의 일반적인 특성을 파악하고자 한다.
본 연구에서는 우기(6～9월)에 집중되는 한국의 기후 특성과 계획공급량과 같은 이수측면에서의 댐운영 현황을 고려하여 5월 저류량(S5), 6～9월 사이의 총 유입량(∑I) 및 6월과 10월의 저류량 차이(ΔS)를 댐 용수공급능력 평가인자로 선정하고, 그 관계를 검토하였다.
본 연구에서는 재현기간 50년 및 100년에 대한 저류량 변화 특성을 실제 저류량과 비교해 봄으로써 주요 가뭄사상에 대한 재현기간 산정 결과의 적절성 여부를 평가하였다. 그 결과, 대상 가뭄기간 각각에 대한 S5는 거의 유사하게 나타나기 때문에 6～10월 저류량 차이에 해당하는 ΔS가 재현기간을 산정하는데 있어 중요한 인자임을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 재현기간 개념을 이용하여 댐의 용수공급능력을 평가하기 위해 이변량 빈도해석을 수행하고자 한다. 이를 위해 3.
취약도는 용수공급 실패 사상에 대한 용수부족 크기의 정도를 측정하는데 이용된다. 이는 장래 수문의 불확실성 및 수요의 변동성을 고려함으로써 용수공급의 안정성을 최대로 확보하는 것을 목적으로 한다. 총 부족량(Hashimoto et al.
앞 절에서는 댐의 저류량 특성(5월 저류량 및 6～10월 저류량 차이)을 고려한 이변량 빈도해석을 수행하였으며각 대상 변량의 발생확률에 따른 재현기간별 변화특성을 검토하였다. 이를 근거로 댐의 용수공급능력을 평가하기 위해 본 절에서는 해당 댐의 계획공급량을 만족시키기 위한 재현기간이 어느 정도로 나타나게 되는지를 파악하고자 한다. 이를 위해서는 먼저, 매년 다양한 형태로 나타나는 저류량 변화의 변동성 정도를 일관되게 표현할 수 있는지에 대한 평가가 필요하다.
이는 재현기간 개념을 이용하여 이수안전도를 평가한다는 측면에서 계획공급량을 만족시키지 못하는 시점이 언제이고, 그 크기가 어느 정도로 나타나는지에 대한 특성들을 파악하는데 있어서는 무리가 없어 보인다. 이를 근거로 본 연구에서는 대청댐에 대한 재현기간별 저류량 변화에 따른 계획공급량 달성여부를 평가하였다.
먼저, 국내·외에서 사용되고 있는 용수공급 평가지표들의 특성들을 제시하고, 그 문제점을 검토하였다. 이를 근거로 본 연구에서는 대청댐의 유입량 및 저류량 특성으로부터 댐 용수공급능력 평가인자를 결정하고, 재현기간에 따른 계획공급량 달성여부를 판단하기 위해 결정된 특성인자를 대상 변량으로 하는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 추가로, 대청댐을 대상으로 국내의 대표적인 가뭄사상에 대한 재현기간을 산정함으로써 본 연구에서 제안한 댐 용수공급능력 평가방법의 적용성을 평가하였다.
먼저, 국내·외에서 사용되고 있는 용수공급 평가지표들의 특성들을 제시하고, 그 문제점을 검토하였다. 이를 근거로 본 연구에서는 대청댐의 유입량 및 저류량 특성으로부터 댐 용수공급능력 평가인자를 결정하고, 재현기간에 따른 계획공급량 달성여부를 판단하기 위해 결정된 특성인자를 대상 변량으로 하는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 추가로, 대청댐을 대상으로 국내의 대표적인 가뭄사상에 대한 재현기간을 산정함으로써 본 연구에서 제안한 댐 용수공급능력 평가방법의 적용성을 평가하였다.
그 결과, 대청댐의 경우, 임의로 선택한 변량이 5월 저류량인지 6～10월 저류량 차이인지에 관계없이 재현기간 20년 미만에 대한 용수공급능력을 확보하는 것으로 나타났다. 추가로, 본 연구에서는 빈도해석 결과의 적절성 여부를 판단하기 위해 실제 관측 자료로부터 나타난 계획용수공급 미달성 빈도를 파악하였다. 대청댐의 계획용수공급 미달성 빈도는 대상 기간인 32년(1981～2012) 동안 연단위 및 월 단위에 대해 각각 9회(28.
가설 설정
또한 6월과 10월 사이의 저류량 차이도 마찬가지로 해당 기간 동안 선형적으로 증가한다고 가정하였다. 이는 재현기간 개념을 이용하여 이수안전도를 평가한다는 측면에서 계획공급량을 만족시키지 못하는 시점이 언제이고, 그 크기가 어느 정도로 나타나는지에 대한 특성들을 파악하는데 있어서는 무리가 없어 보인다.
제안 방법
지금까지 건설된 국내 댐들은 댐의 이수안전도를 평가하기 위해 용수공급능력 평가기준들 중 보장공급량과 신뢰도 등과 같은 두 가지 지표만을 적용하였다. 1970년대까지 건설된 댐들의 경우, 관측된 수문 자료가 부족하여 이전까지 기록된 최대갈수년(1967～1968년)의 유입 조건을 100% 보장하는 조건인 갈수기준년을 기준으로 이수안전도를 평가하였으며 1980년대 이후에는 20개년 내외에 해당하는 유입 조건을 100% 만족할 수 있는 보장공급량을 고려하여 그 능력을 평가하였다(Yi et al., 2012).
실제로 본 연구에서와 같이 서로 독립이라고 가정할 수있는 두 변량을 대상으로 이변량 빈도해석을 수행하는데 있어 동시 결합 재현기간에 따른 대상 변량들의 특성을 파악하기 위한 조합의 수는 무한하다. 따라서 본 연구에서는 10, 30, 50, 70, 90%의 발생확률에 대해 임의로 5월 저류량을 선택하고, 주어진 재현기간을 만족하는 6～10월 저류량 차이를 결정하는 방법과 임의로 6～10월 저류량 차이를 선택하고, 주어진 재현기간을 만족하는 5월 저류량을 결정하는 방법을 고려하였다. 앞서 각각의 용수공급 능력 평가인자들에 대한 확률밀도함수를 결정하였으므로 임의의 발생확률을 갖는 해당 인자들의 임계값을 산정할 수 있다.
(2012)은 우리나라에 대한 용수공급의 안정성을 정책적 혹은 기술적으로 판단할 수 있는 기준이 제시되어 있지 못하다는 특성으로부터 앞서 언급한 이수안전도 평가지표들에 대한 적용상의 문제점을 제기한 바 있다. 또한 이러한 문제점들을 개선하기 위한 방안 중 하나로 수문학적 지표로 정의될 수 있는 갈수빈도의 표준화 방안을 제안하고, 기존 지표들 간의 연계 가능성을 제시하였다. 이러한 갈수빈도는 수문사상이 가지고 있는 무작위성을 대표할 수 있기 때문에 모든 수계에 대해 일관된 기준으로 이수안전도를 평가할 수 있다는 특징이 있다.
먼저, 국내·외에서 대표적으로 적용되고 있는 용수공급 평가지표들의 특성들을 제시하고, 그 문제점을 검토하였다.
먼저, 국내·외에서 사용되고 있는 용수공급 평가지표들의 특성들을 제시하고, 그 문제점을 검토하였다.
1절에 제시된 댐 유입량 및 저류량의 시계열 분석 결과로부터 댐 용수공급능력 평가인자들을 결정하고, 이후 빈도해석을 수행하기 위한 확률변수로서 관련 인자들을 고려하고자 한다. 먼저, 댐 용수공급의 특성을 나타낼 수 있는 대상 변량을 선정하기 위해 매년 관측된 댐 유입량 및 저류량 자료를 월단위로 나타냈으며 이를 정리한 결과는 다음 Fig. 4와 같다. 여기서, 유효저수용량(effective storage)은 댐의 총 저수용량에서 저수위(low water level, LWL) 아래의 저수량, 즉, 비활용용량(inactive storage)과 홍수조절용량을 제외한 저류량을 의미한다.
먼저, 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하기 위해댐 유입량 및 저류량의 시계열 분석 결과로부터 댐 용수공급능력 평가인자들을 결정하였다. 이는 이수측면에서댐 운영을 하는데 있어 매년 계획공급량을 만족시키는지에 대한 문제와 관련되어 있으며, 본 연구에서는 우기(6～9월)에 집중되는 한국의 기후 특성을 고려하여 5월 저류량 및 6～10월의 저류량 차이를 대상 변량으로 결정하였다.
이는 6～10월 저류량 차이에 대한 발생확률을 우선적으로 고려하는 경우에도 동일하게 적용된다. 본 연구에서는 5월 저류량 및 6～10월 저류량 차이 각각에 대해 10, 30, 50, 70, 90%의 발생확률에 따른 재현기간별(10, 20, 30, 50 100년) 저류량 변화 특성을 나타내고, 계획공급량 달성여부를 판단함으로써 대청댐의 용수공급능력을 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음 Fig.
본 연구에서는 국내의 대표적인 가뭄년도(1988～1989년, 2001～2002년)에 관측된 실제 5월 저류량 및 6～10월 저류량 차이를 대상 변량으로 하는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 이러한 결과는 해당 년도의 실제 댐 저류량 특성이 계획공급량을 어느 정도 만족시킬 수 있는지를 파악하는데 이용될 수 있다.
앞 절에서는 댐의 저류량 특성(5월 저류량 및 6～10월 저류량 차이)을 고려한 이변량 빈도해석을 수행하였으며각 대상 변량의 발생확률에 따른 재현기간별 변화특성을 검토하였다. 이를 근거로 댐의 용수공급능력을 평가하기 위해 본 절에서는 해당 댐의 계획공급량을 만족시키기 위한 재현기간이 어느 정도로 나타나게 되는지를 파악하고자 한다.
7과 같다. 이 때 저류량 변화를 나타내는 대표 직선의 기울기는 매년 10월과 5월에 대한 평균 저류량의 차이를 이용하여 결정하였다.
먼저, 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하기 위해댐 유입량 및 저류량의 시계열 분석 결과로부터 댐 용수공급능력 평가인자들을 결정하였다. 이는 이수측면에서댐 운영을 하는데 있어 매년 계획공급량을 만족시키는지에 대한 문제와 관련되어 있으며, 본 연구에서는 우기(6～9월)에 집중되는 한국의 기후 특성을 고려하여 5월 저류량 및 6～10월의 저류량 차이를 대상 변량으로 결정하였다. 이들 인자의 통계적 특성을 검토한 결과, 두 특성인자 간의 상관관계가 거의 나타나지 않음을 확인할 수 있었다.
이를 근거로 본 연구에서는 대청댐에 대한 재현기간별 (10, 20, 30, 50, 100년) 저류량 변화에 따른 계획공급량 달성여부를 평가하였다. 본 연구에서 고려한 대상 변량들의 10, 30, 50, 70, 90%에 해당하는 발생확률을 고려하여 이변량 빈도해석을 수행하였으며 그 결과, 대청댐은 재현기간 20년 미만에 대한 용수공급능력을 확보하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 재현기간 개념을 이용하여 댐의 용수공급능력을 평가하기 위해 이변량 빈도해석을 수행하고자 한다. 이를 위해 3.1절에 제시된 댐 유입량 및 저류량의 시계열 분석 결과로부터 댐 용수공급능력 평가인자들을 결정하고, 이후 빈도해석을 수행하기 위한 확률변수로서 관련 인자들을 고려하고자 한다. 먼저, 댐 용수공급의 특성을 나타낼 수 있는 대상 변량을 선정하기 위해 매년 관측된 댐 유입량 및 저류량 자료를 월단위로 나타냈으며 이를 정리한 결과는 다음 Fig.
본 연구에서는 갈수빈도의 개념을 이용한 댐 용수공급 능력 평가방법을 제안하였다. 제안된 방법은 대청댐에 적용되어 검토되었다. 먼저, 국내·외에서 대표적으로 적용되고 있는 용수공급 평가지표들의 특성들을 제시하고, 그 문제점을 검토하였다.
참고로, 서울지점의 1961∼2010년에 대한 연도별 총 강수량과 6월부터 9월까지의 누적 강수량을 비교하였으며 그 결과는 다음 Fig. 2와 같다.
이를 근거로 본 연구에서는 대청댐의 유입량 및 저류량 특성으로부터 댐 용수공급능력 평가 인자를 결정하고, 재현기간에 따른 계획공급량 달성여부를 판단하기 위해 결정된 특성인자를 대상 변량으로 하는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 추가로, 국내의 대표적인 가뭄사상에 대한 대청댐의 재현기간을 산정함으로써 본 연구에서 제안한 댐 용수공급능력 평가방법의 적용성을 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다.
이를 근거로 본 연구에서는 대청댐의 유입량 및 저류량 특성으로부터 댐 용수공급능력 평가인자를 결정하고, 재현기간에 따른 계획공급량 달성여부를 판단하기 위해 결정된 특성인자를 대상 변량으로 하는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 추가로, 대청댐을 대상으로 국내의 대표적인 가뭄사상에 대한 재현기간을 산정함으로써 본 연구에서 제안한 댐 용수공급능력 평가방법의 적용성을 평가하였다.
대상 데이터
대표적인 예로 5월 저류량의 발생확률이 30%인 경우, 재현기간 50년에 대한 대청댐의 계획공급량 달성여부를 평가하는 방법을 정리하면 다음과 같다. 먼저, 재현기간에 따른 저류량 변화 특성을 파악하기 위해 대상 변량인 5월 저류량을 나타내는 베타분포의 확률밀도함수로부터 발생 확률 30%에 해당하는 저류량(211.02 106 m3)을 시점으로 선정한다. 그 후 6월부터 10월까지의 저류량은 재현기간 50년에 대한 6～10월 저류량 차이(45.
성능/효과
그러나 이러한 특성은 다음 해 5월 말 저류량 및 6월 초 저류량에 반영되는 것으로 본 연구에서와 같이 당해의 저류량 변화(6～10월 저류량 차이)에 따른 다음 해의 계획공급량 달성 여부를 평가하는데 있어서는 무리가 없어 보인다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 용수공급능력 평가방법을 이용하여 가뭄사상에 대한 재현기간을 간접적으로 파악할 수 있었으며 그 결과는 가뭄년도의 실제 저류량을 대상으로 수행한 이변량 빈도해석 결과와 유사하게 나타났다.
결과적으로 본 연구에서는 5월 저류량 및 6～10월의 저류량 차이를 댐 용수공급능력 특성인자로 결정하였다. 이들 인자의 통계적 특성을 정리한 결과는 다음 Table 2와 같다.
그 결과, 6월에서 9월 사이에 집중되는 강수는 연도별로 차이가 있지만 평균적으로 연 강수량의 약 71%에 해당 한다. 특히, 연 강수량이 2,000 mm 이상으로 나타난 1966년, 1990년, 1998년, 2003년 및 2010년의 경우, 총 강수량 중 6～9월에 집중된 강수량의 비율은 각각 81.
그 결과, 대상 가뭄기간 각각에 대한 S5는 거의 유사하게 나타나기 때문에 6～10월 저류량 차이에 해당하는 ΔS가 재현기간을 산정하는데 있어 중요한 인자임을 확인할 수 있다.
그 결과, 대청댐의 경우, 임의로 선택한 변량이 5월 저류량인지 6～10월 저류량 차이인지에 관계없이 재현기간 20년 미만에 대한 용수공급능력을 확보하는 것으로 나타났다. 추가로, 본 연구에서는 빈도해석 결과의 적절성 여부를 판단하기 위해 실제 관측 자료로부터 나타난 계획용수공급 미달성 빈도를 파악하였다.
이를 근거로 본 연구에서는 대청댐에 대한 재현기간별 (10, 20, 30, 50, 100년) 저류량 변화에 따른 계획공급량 달성여부를 평가하였다. 본 연구에서 고려한 대상 변량들의 10, 30, 50, 70, 90%에 해당하는 발생확률을 고려하여 이변량 빈도해석을 수행하였으며 그 결과, 대청댐은 재현기간 20년 미만에 대한 용수공급능력을 확보하는 것으로 나타났다. 이는 대청댐의 유효저수용량에 비해 계획공급량이 상대적으로 크게 산정되어 있기 때문인 것으로 판단된다.
본 연구에서는 대청댐의 5월 저류량 자료에 대한 베타분포의 매개변수를 추정하기 위해 모멘트법을 적용하였으며 그 결과, ν는 2.76, ω는 3.67로 나타남을 확인하였다.
이는 이수측면에서댐 운영을 하는데 있어 매년 계획공급량을 만족시키는지에 대한 문제와 관련되어 있으며, 본 연구에서는 우기(6～9월)에 집중되는 한국의 기후 특성을 고려하여 5월 저류량 및 6～10월의 저류량 차이를 대상 변량으로 결정하였다. 이들 인자의 통계적 특성을 검토한 결과, 두 특성인자 간의 상관관계가 거의 나타나지 않음을 확인할 수 있었다.
6과 같다. 추가로, 본 연구에서는 대상 자료에 적용한 확률분포형의 적합도를 검정하기 위해 x2-검정을 이용하였으며, 대청댐의 5월 저류량(x2=3.97) 및 6～10월 저류량 차이(x2=1.28)에 대한 적용결과 모두 95%신뢰구간 내에서 유의한 것으로 나타났다.
후속연구
결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 대상 댐의 실제 저류특성을 반영하여 이변량 빈도해석을 수행하고, 그 결과로부터 계획공급량 달성여부를 판단하는 것이기 때문에 국내·외 댐들의 저류량 및 계획공급량 자료만 가용하다면 재현기간 개념을 이용한 각 댐들의 용수공급능력 평가가 가능할 것으로 판단된다.
이를 근거로 댐의 용수공급능력을 평가하기 위해 본 절에서는 해당 댐의 계획공급량을 만족시키기 위한 재현기간이 어느 정도로 나타나게 되는지를 파악하고자 한다. 이를 위해서는 먼저, 매년 다양한 형태로 나타나는 저류량 변화의 변동성 정도를 일관되게 표현할 수 있는지에 대한 평가가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
우리나라는 효율적인 수자원 관리에 어려움이 있는 이유는?
우리나라는 연 강수량의 약 70%가 우기(6∼9월)에 집중되기 때문에 효율적인 수자원 관리에 어려움이 있다. 즉, 우기를 제외한 기간에는 강수량이 부족하여 가뭄이 발생하기 쉬우므로 수자원 공급의 안정성을 확보하기 위한 많은 노력이 필요하게 된다.
우리나라는 연 강수량의 70%가 언제 집중되는가?
우리나라는 연 강수량의 약 70%가 우기(6∼9월)에 집중되기 때문에 효율적인 수자원 관리에 어려움이 있다. 즉, 우기를 제외한 기간에는 강수량이 부족하여 가뭄이 발생하기 쉬우므로 수자원 공급의 안정성을 확보하기 위한 많은 노력이 필요하게 된다.
수자원 공급의 안정성을 확보하기 위한 대표적인 노력은?
즉, 우기를 제외한 기간에는 강수량이 부족하여 가뭄이 발생하기 쉬우므로 수자원 공급의 안정성을 확보하기 위한 많은 노력이 필요하게 된다. 이러한 노력 중 대표적인 것이 댐 등의 저수지를 이용한 수자원 확보이며 우리나라의 경우, 우기에 발생한 강수량의 상당 부분을 저수지에 저류하여 건기에 이를 활용하는 체계를 갖추고 있다. 현재 우리나라에는 약 18,000개의 댐 및 저수지가 있으며(Kwater, 2005), 이 중 가장 중요한 역할을 수행하고 있는 시설물은 16개의 다목적 댐이다.
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