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문제 정의
- RCP 시나리오는 기후변화에 관한 정부간 협의체 (Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)의 5차 기후 변화 평가 보고서 (The Fifth Assessment Report, AR5)를 위해 선정한 표준 온실가스 시나리오이다. RCP 시나리오는 온실가스 농도를 먼저 결정한 다음 이를 기준으로 인간·사회·경제적 시나리오를 병행적으로 동시에 산출하여 기후 변화로 인해 발생하는 부정적인 영향를 완화하고 저감하는 것으로 목표로 한다 (NIMR, 2012). RCP 시나리오에 따른 전지구 기후변화 시나리오 산출을 위해 국제사업인 CMIP5 (The Phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project)가 착수되었으며, 2012년 현재 우리나라를 포함한 미국, 영국 등 14 개 국가가 참여하고 있다.
- 본 연구를 통해 기후변화 및 토지이용변화를 고려한 설계홍수량을 예측하는 방법론을 정립하였다. 이를 기반으로 미래의 극한 홍수에 대비함으로서 하천 시설물 및 지역 사회의 안전을 대비할 수 있을 것으로 기대된다.
- 본 연구에서는 기후변화 및 토지이용변화에 따른 설계홍수량의 변화를 분석하기 위하여, 황구지천 유역을 대상 유역으로 선정하고 RCP4.5와 RCP8.5 시나리오 기반의 기후변화 및 토지이용변화 시나리오를 바탕으로 미래 강수량과 토지이용변화를 예측하여 100년 및 200년 빈도의 설계홍수량을 산정하였다. 토지이용변화의 모의에는 CLUE 모형을, 설계홍수량의 산정에는 HEC-HMS 모형을 각각 적용하였다.
- (2002)의 경우에도 미래의 도시화율이나 대공극 효과 등을 가정하여 토지이용 변화를 모의하였기 때문에 사회․경제․환경적인 요인에 따른 실제 토지이용변화를 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 사회․경제의 변화를 반영할 수 있는 RCP 시나리오를 기반으로 산출한 토지이용 변화 시나리오를 선정하였으며, 3시간 단위의 강수량 자료를 구축하여 농촌소유역의 미래 수문 영향을 분석하고자 한다.
- 본 연구의 목적은 RCP 시나리오 기반의 기후변화 및 토지 이용변화 시나리오를 사용하여 미래의 설계 홍수량을 평가하는데 있다.
제안 방법
- 확률강우량의 산정에는 국립방재연구원의 FARD2006 (Frequency Analysis of Rainfall Data 2006) 프로그램을 이용하였다. 1, 2, 3, 4, 6, 9, 12, 15, 18, 24시간 등 10 개 지속시간에 대해 100년 및 200년 빈도 확률강우량을 산정하였으며, 적합도 검정을 통해 최적의 확률분포형과 매개변수 추정방법을 선정하였다.
- 1. 수원 기상관측소의 1981~2010년 관측 강수량과 RCP4.5와 RCP8.5 기후변화 시나리오의 2011~2100년 강수량 자료를 이용하여 1995s 기간, 2025s 기간, 2055s 기간, 2085s기간의 확률강우량을 산정하였다. 확률강우량은 RCP4.
- 기상청은 영국 기상청 해들리센터의 전지구기후모형 (GCM)인 HadGEM2-AO 모형을 도입하여 국가 표준 기후변화 시나리오를 산출하였다 (NIMR, 2011). 135 km 격자의 HadGEM2-AO 모형의 전지구 기후변화 시나리오 결과를 HadGEM3-RA에 입력하여 12.5 km 격자의 한반도 시나리오를 산출하였다. 12.
- 1999년과 2009년의 토지이용도를 사용하여 CLUE 모형의 모의 능력을 평가한 다음, 이를 기준으로 2040년, 2070년, 2100년의 토지이용변화를 모의하였다 (Kim et al., 2013).
- 4. 설계홍수량의 변화에 대한 기후변화와 토지이용변화의 기여율을 분석하기 위하여, 1995s 기간의 토지이용을 고정하고 2025s 기간, 2055s 기간, 2085s 기간의 확률강우량을 고려한 경우와 1995s 기간의 확률강우량을 고정하고 2025s 기간, 2055s 기간, 2100년의 토지이용변화를 고려한 경우에 대해 각각 첨두홍수량을 산정하였다. 토지이용을 고정하여 확률강우량 변화의 기여율을 분석한 결과 1995s 기간을 기준으로 첨두홍수량이 1.
- 미래 기간별로 산정한 확률강우량을 HEC-HMS 모형의 입력 자료로 대입하여 설계홍수량을 분석하였다. CN과 불투수율은 과거와 미래 특정 연도를 기준으로 분석한 다음 이를 HEC-HMS 모형의 매개변수로 대입하여 설계홍수량을 산정하였다. 각각의 결과에 따른 설계홍수량 결과를 비교 분석하여 기후변화와 토지이용변화가 미래 홍수량 변화에 미치는 영향과 기여율을 분석하였다.
- FARD2006 모형으로 최적의 확률분포와 매개변수 추정 방법을 분석하고, 100년 및 200년 빈도 확률강우량을 산정하였다. 최적의 확률분포와 매개변수 추정방법으로는 Gumbel 분포와 확률가중모멘트법을 선정하였다.
- 분위사상법을 수행하기 위해 필요한 확률분포형은 GEV 분포를 선정하였다. GEV 분포의 매개변수는 정상 연 평균강수량과 강우일수를 기준으로 최적화하였다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 미래 강수량 자료로 Park et al.
- RCP4.5와 8.5 토지이용변화 시나리오는 HYDE (History Database of the Global Environment) 3.1 모형의 모의 결과 (1500년~2005년)와 MiniCAM 및 MESSAGE 모형의 모의결과 (2005년~2100년)를 이용하여 산출하였다. 시나리오의 공간해상도는 경도와 위도 모두 0.
- CN과 불투수율은 과거와 미래 특정 연도를 기준으로 분석한 다음 이를 HEC-HMS 모형의 매개변수로 대입하여 설계홍수량을 산정하였다. 각각의 결과에 따른 설계홍수량 결과를 비교 분석하여 기후변화와 토지이용변화가 미래 홍수량 변화에 미치는 영향과 기여율을 분석하였다. Fig.
- 기후변화 및 토지이용변화에 따른 미래의 설계홍수량을 분석하기 위하여, RCP4.5와 8.5 시나리오 기반의 기후변화 및 토지이용변화 시나리오를 토대로 미래의 설계홍수량을 산정하였다. 미래 기간별로 산정한 확률강우량을 HEC-HMS 모형의 입력 자료로 대입하여 설계홍수량을 분석하였다.
- 기후변화 시나리오에 따른 미래 강수량 자료의 경우 시간 간격이 3시간이므로, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24시간 등 3의 배수 지속시간에 대해 우선적으로 확률강우량을 산정하였다. 이를 통해 확률강우강도 (I) - 지속시간 (D) - 재현기간 (F)의 관계식을 도출하여 1, 2, 4 시간의 확률강우량을 산정하였다.
- 기후변화와 토지이용변화가 미래 홍수량 변화에 미치는 영향과 기여 정도를 분석하기 위하여, 1995s 기간의 확률강우량 (C0)과 1995s 기간의 토지이용 (L0), 2025s 기간의 확률강우량 (C40)과 2040년의 토지이용 (L40), 2055s 기간의 확률강우량 (C70)과 2070년의 토지이용 (L70), 2085s 기간의 확률강우량 (C100)과 2100년의 토지이용 (L100)을 조합한 경우와, C0와 L0를 고정하고 나머지를 변화시킨 경우의 설계홍수량을 산정하였다. Table 5와 Table 6은 소유역 1~5의 합류점에서의 첨두홍수량을 나타내며, Table 7과 Table 8은 유역 출구에서의 첨두홍수량을 나타내고 있다.
- 등고선 자료는 30 m × 30 m 격자의 수치표고모형 (Digital Elevation Map, DEM)을 생성하는데, 도로망, 주요 기관의 위치 등은 구동요인의 구축에 사용하였다.
- 4는 환경부에서 제공하는 황구지천 유역의 1999년, 2009년 중분류 토지이용도를 보여주고 있다. 먼저 중분류 토지이용도를 대분류 항목을 기준으로 재분류한 다음, 대분류 항목 중 산림과 초지, 습지와 수역을 각각 하나 토지이용으로 적용하여 시가화건조지역, 논, 밭, 산림(산림 및 초지), 나지, 수역 (습지 및 수역)의 6개 토지이용으로 재분류하였다. 토지 이용변화 시나리오 항목 중 시가지 (urban land)는 토지이용도의 시가화건조지역, 농경지 (crop land)는 논과 밭, 1차 토지 (primary land)와 목초지 (pasture)는 산림으로 분류하였다.
- 5 시나리오 기반의 기후변화 및 토지이용변화 시나리오를 토대로 미래의 설계홍수량을 산정하였다. 미래 기간별로 산정한 확률강우량을 HEC-HMS 모형의 입력 자료로 대입하여 설계홍수량을 분석하였다. CN과 불투수율은 과거와 미래 특정 연도를 기준으로 분석한 다음 이를 HEC-HMS 모형의 매개변수로 대입하여 설계홍수량을 산정하였다.
- 미래 강수량 자료는 30년을 기준으로 2011~2040년 (2025s), 2041~2070년 (2055s), 2071~2100년 (2085s)에 대해 분석하였다. 본 연구에서는 2011~2015년의 과거 기간을 미래범주로 포함하여 산정하였다. 일정 기간의 과거 자료를 미래기간에 포함하여 산정한 이유는 근 미래부터 먼 미래까지 토지이용변화에 따른 설계홍수량 변화를 평가하기 위해서 동일한 기간을 설정하여 미래를 구분하는 것이 필요하였기 때문이다.
- 본 연구에서는 RCP4.5와 RCP8.5 시나리오를 선정하여 미래의 설계홍수량을 분석하였다.
- 하천 제방과 같이 홍수의 소통을 목적으로 하는 구조물의 경우 첨두홍수량 형태의 설계 홍수량이 필요하다. 본 연구에서는 기후변화와 토지이용변화가 유역의 설계홍수량에 미치는 영향을 평가하기 위해 동일한 기준을 설정하여 적용하였다. 국토교통부 (2012)에서 제안한 설계홍수량 산정 기준을 적용하여 설계홍수량을 산정하였다.
- 수치지형도는 국가지리정보원에서 제공하는 1:25,000 수치지형도를 사용하였다. 수치지형도로부터 등고선, 도로망, 주요 기관의 위치 등을 추출하였다. 등고선 자료는 30 m × 30 m 격자의 수치표고모형 (Digital Elevation Map, DEM)을 생성하는데, 도로망, 주요 기관의 위치 등은 구동요인의 구축에 사용하였다.
- HEC-HMS 모형에서 손실량 산정은 SCS 유출곡선지수 방법을, 직접유출량 산정에는 Clark 단위도법을 이용하였다. 이를 이용하여 각 자료기간 별 100년 빈도 및 200년 빈도 설계 홍수량을 산정하였다.
- 기후변화 시나리오에 따른 미래 강수량 자료의 경우 시간 간격이 3시간이므로, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24시간 등 3의 배수 지속시간에 대해 우선적으로 확률강우량을 산정하였다. 이를 통해 확률강우강도 (I) - 지속시간 (D) - 재현기간 (F)의 관계식을 도출하여 1, 2, 4 시간의 확률강우량을 산정하였다.
- 최적의 확률분포와 매개변수 추정방법으로는 Gumbel 분포와 확률가중모멘트법을 선정하였다. 지속시간 1, 2, 4시간의 확률강우량은 3시간 단위의 미래 강수량 자료로부터 I-D-F 곡선식을 도출하여 산정하였다.
대상 데이터
- 황구지천 유역 내에 위치하는 기상관측소로는 기상청 산하의 수원 기상관측소가 있다. 과거 30년의 홍수량을 분석하기 위하여 수원 관측소의 1981년부터 2010년까지 30년 시단위 강수량 자료를 구축하였다.
- , 2012). 미래 강수량 자료는 30년을 기준으로 2011~2040년 (2025s), 2041~2070년 (2055s), 2071~2100년 (2085s)에 대해 분석하였다. 본 연구에서는 2011~2015년의 과거 기간을 미래범주로 포함하여 산정하였다.
- 5 기후변화 시나리오의 2011~2100년 강수량 자료를 이용하여 산정하였다. 미래 강수량 자료는 기상청에서 제공하는 RCP4.5와 8.5 시나리오에 근거한 3시간 단위 미래 강수량을 편의보정하여 활용하였다 (Park et al., 2012). 미래 강수량 자료는 30년을 기준으로 2011~2040년 (2025s), 2041~2070년 (2055s), 2071~2100년 (2085s)에 대해 분석하였다.
- 본 연구의 대상 유역은 안성천의 제2지류인 황구지천을 선정하였다. 황구지천은 경기도 수원시와 화성시에 거쳐 흐르고 있으며, 유역면적은 261.
- 토양도는 농촌진흥청에서 제공하는 1:50,000 개략토양도를 사용하였다. 개략토양도는 토양통명, 토양 배수 등급, 토양 깊이, 토양 종류 등의 자료를 포함하고 있다.
- 한반도 기후변화 시나리오는 1950~2005년의 기왕 모의자료 (historical)와 2006~2100년의 RCP4.5와 8.5 시나리오 모의자료로 구성된다. 이 중, 강수량의 기왕 모의자료는 동일 기간의 관측 강수량에 비해 약 18 % 정도 작으며 (수원 기상관측소의 1981~2005년 연평균 강수량 기준), 2006년부터 시작되는 RCP 시나리오의 미래 모의자료 역시 관측 강수량보다 작은 값을 나타낸다.
- 확률강우량은 1981~2010년 (1995s)의 관측 강수량과 RCP4.5와 8.5 기후변화 시나리오의 2011~2100년 강수량 자료를 이용하여 산정하였다. 미래 강수량 자료는 기상청에서 제공하는 RCP4.
데이터처리
- 강우의 시간분포는 홍수수문곡선의 모양과 첨두홍수량에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 시간별 홍수수문곡선을 산정하기 위해서는 확률강우량의 시간분포를 고려해야 하며, 본 연구에서는 Huff의 4분위를 사용하였다.
이론/모형
- 3. 미래의 확률강우량과 토지이용변화 모의 결과를 HEC-HMS 모형에 적용하여 설계홍수량을 산정하였다. 1995s 기간의 100년 빈도 홍수량은 3,107 m3/s, 200년 빈도 홍수량은 3,423 m3/s로 나타났다.
- HEC-HMS 모형에서 손실량 산정은 SCS 유출곡선지수 방법을, 직접유출량 산정에는 Clark 단위도법을 이용하였다. 이를 이용하여 각 자료기간 별 100년 빈도 및 200년 빈도 설계 홍수량을 산정하였다.
- 본 연구에서는 기후변화와 토지이용변화가 유역의 설계홍수량에 미치는 영향을 평가하기 위해 동일한 기준을 설정하여 적용하였다. 국토교통부 (2012)에서 제안한 설계홍수량 산정 기준을 적용하여 설계홍수량을 산정하였다. 설계홍수량을 산정할 모형은 소유역 및 하도 구간의 분할, 단위도법, 하도홍수추적 등이 가능한 HEC-HMS 모형을 선정하였다.
- 본 연구에서는 Kim et al. (2013)이 Dyna-CLUE 모형을 이용하여 모의한 미래 토지이용변화 결과를 이용하였다.
- GEV 분포의 매개변수는 정상 연 평균강수량과 강우일수를 기준으로 최적화하였다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 미래 강수량 자료로 Park et al. (2012)의 연구결과를 이용하였다.
- (2012)은 한반도 기후변화 시나리오의 3시간 단위 강수량 자료에 분위사상법을 적용하여 편의보정을 수행한 바 있다. 분위사상법을 수행하기 위해 필요한 확률분포형은 GEV 분포를 선정하였다. GEV 분포의 매개변수는 정상 연 평균강수량과 강우일수를 기준으로 최적화하였다.
- 국토교통부 (2012)에서 제안한 설계홍수량 산정 기준을 적용하여 설계홍수량을 산정하였다. 설계홍수량을 산정할 모형은 소유역 및 하도 구간의 분할, 단위도법, 하도홍수추적 등이 가능한 HEC-HMS 모형을 선정하였다.
- 수치지형도는 국가지리정보원에서 제공하는 1:25,000 수치지형도를 사용하였다. 수치지형도로부터 등고선, 도로망, 주요 기관의 위치 등을 추출하였다.
- FARD2006 모형으로 최적의 확률분포와 매개변수 추정 방법을 분석하고, 100년 및 200년 빈도 확률강우량을 산정하였다. 최적의 확률분포와 매개변수 추정방법으로는 Gumbel 분포와 확률가중모멘트법을 선정하였다. 지속시간 1, 2, 4시간의 확률강우량은 3시간 단위의 미래 강수량 자료로부터 I-D-F 곡선식을 도출하여 산정하였다.
- 5 시나리오 기반의 기후변화 및 토지이용변화 시나리오를 바탕으로 미래 강수량과 토지이용변화를 예측하여 100년 및 200년 빈도의 설계홍수량을 산정하였다. 토지이용변화의 모의에는 CLUE 모형을, 설계홍수량의 산정에는 HEC-HMS 모형을 각각 적용하였다.
- Dyna-CLUE 모형은 위치 적합성, 토지이용변화 요구량, 변화 특성, 제한 조건 등으로 구성되어 있다. 토지이용의 위치 적합성은 주변 토지이용과의 관계를 이분형 로지스틱 모형을 이용하여 분석한다. 토지이용변화 요구량은 RCP4.
- 확률강우량의 산정에는 국립방재연구원의 FARD2006 (Frequency Analysis of Rainfall Data 2006) 프로그램을 이용하였다. 1, 2, 3, 4, 6, 9, 12, 15, 18, 24시간 등 10 개 지속시간에 대해 100년 및 200년 빈도 확률강우량을 산정하였으며, 적합도 검정을 통해 최적의 확률분포형과 매개변수 추정방법을 선정하였다.
성능/효과
- 2. RCP4.5와 RCP8.5 시나리오에 기반한 CLUE 모형을 이용하여 토지이용변화를 모의한 결과, 시가화건조지역은 2100년까지 12~16 % 증가하였고, 산림은 16~18 % 감소하였으며 RCP8.5 시나리오에서 변화 폭이 크게 나타났다. 소유역별 CN (Ⅲ)는 2100년까지 1 정도로 미미하게 증가하였으며, 불투수율은 약 0~8 % 정도 증가하는 것으로 산출되었다.
- L0를 고정하고 확률강우량의 변화에 따른 첨두홍수량의 변화를 분석한 결과, 1995s 기간에 비해 1.50~2.69배 증가하는 것으로 나타났다. 반면, C0를 고정할 때 토지이용변화에 따른 첨두홍수량의 변화는 1995s 기간에 비해 1.
- 이는 첫째, 유역 상류부에서 CN (Ⅲ)의 증가량이 1 정도에 그쳤고 하류부에서는 거의 변화가 일어나지 않았기 때문에 CN (Ⅲ)에 의한 영향이 미미하였기 때문이다. 둘째, 2100년에 불투수율의 증가율은 최대 8 %에 불과하나 확률강우량은 약 2.5배정도 증가하는 등 확률강우량의 증가 폭이 너무커서 토지이용변화의 효과가 거의 드러나지 않았기 때문이다. 셋째, 토지이용변화는 미래기간에 대한 결정론적 모의결과이며 확률강우량은 재현빈도에 따른 확률적 수치이기 때문에 설계홍수량 산정에 대한 토지이용의 기여율이 낮은 것이 적합한 결과라 생각할 수 있다.
- 5배정도 증가하는 등 확률강우량의 증가 폭이 너무커서 토지이용변화의 효과가 거의 드러나지 않았기 때문이다. 셋째, 토지이용변화는 미래기간에 대한 결정론적 모의결과이며 확률강우량은 재현빈도에 따른 확률적 수치이기 때문에 설계홍수량 산정에 대한 토지이용의 기여율이 낮은 것이 적합한 결과라 생각할 수 있다.
- 5 시나리오에서 변화 폭이 크게 나타났다. 소유역별 CN (Ⅲ)는 2100년까지 1 정도로 미미하게 증가하였으며, 불투수율은 약 0~8 % 정도 증가하는 것으로 산출되었다.
- 1995s 기간의 100년 빈도 홍수량은 3,107 m3/s, 200년 빈도 홍수량은 3,423 m3/s로 나타났다. 전반적으로 RCP4.5에 비해 RCP8.5 시나리오에서 첨두홍수량 및 총 홍수량이 크게 나타났으며, 2011~2070년보다 2071~2100년에서 홍수량의 차이가 두드러졌다. RCP4.
- 설계홍수량의 변화에 대한 기후변화와 토지이용변화의 기여율을 분석하기 위하여, 1995s 기간의 토지이용을 고정하고 2025s 기간, 2055s 기간, 2085s 기간의 확률강우량을 고려한 경우와 1995s 기간의 확률강우량을 고정하고 2025s 기간, 2055s 기간, 2100년의 토지이용변화를 고려한 경우에 대해 각각 첨두홍수량을 산정하였다. 토지이용을 고정하여 확률강우량 변화의 기여율을 분석한 결과 1995s 기간을 기준으로 첨두홍수량이 1.50~2.69배 증가하였으며, 확률강우량을 고정하고 토지이용변화의 기여율을 분석한 결과 첨두홍수량이 1.00~1.02배 증가하는 것으로 나타나, 토지이용변화가 설계홍수량의 변화에 미치는 영향이 기후변화에 따른 확률강우량의 변화에 비해 매우 작은 것으로 분석되었다. 이는 확률강우량에 비해 CN (Ⅲ)와 불투수율의 증가폭이 극히 미미하였고, 독립변인을 산정하는 방법론이 다르기 때문으로 사료된다.
- 5 기후변화 시나리오의 2011~2100년 강수량 자료를 이용하여 1995s 기간, 2025s 기간, 2055s 기간, 2085s기간의 확률강우량을 산정하였다. 확률강우량은 RCP4.5시나리오의 경우 2025s 기간에는 증가하고 2055s 기간에는 약간 감소하였으나 RCP8.5 시나리오의 경우 계속해서 증가하는 추세로 나타났다. 2085s 기간의 확률강우량은 1995s 기간에 비해 2~2.
후속연구
- 이는 확률강우량에 비해 CN (Ⅲ)와 불투수율의 증가폭이 극히 미미하였고, 독립변인을 산정하는 방법론이 다르기 때문으로 사료된다. 또한 본 연구에서 선정한 대상 유역이 시가화건조지역 36 %, 논19 %, 밭7 %로 모든 농촌소유역을 대표한다고 할 수 없으므로 향후 다양한 토지이용 비율을 가지는 농촌소유역에 대한 추가 연구를 수행하여 토지이용변화가 설계홍수량에 미치는 광범위한 영향에 대한 평가가 필요할 것으로 사료된다.
- 본 연구를 통해 기후변화 및 토지이용변화를 고려한 설계홍수량을 예측하는 방법론을 정립하였다. 이를 기반으로 미래의 극한 홍수에 대비함으로서 하천 시설물 및 지역 사회의 안전을 대비할 수 있을 것으로 기대된다.
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