[논문]기후변화를 고려한 도시유역의 유출량 변화율 분석

김호성; 황정윤; 안정환; 정창삼

doi:10.12652/ksce.2018.38.5.0645

기후변화를 고려한 도시유역의 유출량 변화율 분석
Analysis of Rate of Discharge Change on Urban Catchment Considering Climate Change 원문보기

대한토목학회논문집 = Journal of the Korean Society of Civil Engineers, v.38 no.5, 2018년, pp.645 - 654

김호성 (인덕대학교 토목공학과) , 황정윤 (연세대학교 토목환경공학과) , 안정환 (인덕대학교 토목공학과) , 정창삼 (인덕대학교 토목공학과)

초록
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기후변화에 따른 극치강우사상은 과거와는 다른 양상의 강우사상으로 도심지역에 내수침수로 인한 막대한 인명 및 재산 피해를 발생시켰다. 특히 기후변화로 인한 강우강도의 증가는 설계홍수량의 변화를 초래하여 이로 인한 홍수 위험도 증가와 치수안전도 감소 등 수공구조물 설계기준에 불확실성을 증가시키는 원인이 되고 있다. 하지만 기후변화의 불확실성 및 기후시나리오의 한계로 인해 정량적 분석결과가 제시되지 못하는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 불광천유역을 대상유역으로 선정하여 기후변화를 고려한 유출량 분석을 수행하였다. 그 결과 가까운 미래인 S1 기간에서도 14.2%의 유출량이 증가하여 하수도설계 기준 강화가 필요할 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Extreme rainfall events caused severe damage to human life and property due to the inundation in major urban areas. In particular, the increase in the intensity of rainfall due to climate change causes changes in the design flood discharge. As a result, it causes uncertainty in the design criteria of hydraulic structures. However, quantitative analysis results have not been provided due to the limitations of climate scenarios and the uncertainty in climate changes. Therefore, this research chose Bulgwangcheon basin as the target basin to analysis the discharge considering climate change. As the result, it is necessary to strengthen design standards since the amount of discharge increased by 14.2% even in the near future.

주제어

표/그림 (16)

표 Table 1. CO₂ Concentration of 2100 Year (IPCC, 2013)
표 Table 2. CO₂ Concentration of 2100 Year (IPCC, 2013)
그림 Fig. 1. Location of Bulgwangcheon Watershed (Seoul Metropolitan, 2012)
표 Table 3. Watershed Area of Bulgwangcheon (Seoul Metropolitan, 2012)
표 Table 4. Setting The Simulation Period
표 Table 5. Probability Rainfall
그림 Fig. 2. Rainfall Hyetograph
그림 Fig. 3. Sub Basin and Storm Water Pipe Line
그림 Fig. 4. Topographical Data
표 Table 6. Peak Discharge in the Basin Outlet
그림 Fig. 5. Simulated Hydrograph of the Basin Outlet
표 Table 7. Peak Discharge Ratio
그림 Fig. 6. Maximum Inundated Area (Return Period: 50year, Duration: 120min.)
표 Table 8. Maximum Inundated Area
그림 Fig. 7. Peak Discharge Ratio for Catchment Area
그림 Fig. 8. The Distribution of the Rate of Change in the Flood Peak Volume

AI 본문요약
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가설 설정

A1 시나리오는 고도성장과 신기술 개발로 인한 에너지 효율향상을 가정한다. A1 시나리오는 주로 사용하는 에너지원에 따라 A1F1 (화석에너지), A1T (비화석에너지), A1B (균등) 등 3개 그룹으로분류된다.
A2 시나리오는 인구의 계속된 증가, 환경 무관심, 인력 및 기술의 지역간 이동 제한으로 인해 이산화탄소 농도가 A1F1에 이어 두 번째로 높게 도출된 시나리오로 그 수치는 Table 1에 제시하였다. B1 시나리오는 지속 발전 시나리오로 환경을 중시하며 지역별 격차가 작은 것으로 가정한 시나리오이다. B2 시나리오는 환경을 중시하는 지역 공존형 시나리오로 지역내 환경오염을 자체 해결한다는 가정으로 2100년의 이산화탄소 농도는 B1 시나리오보다 높게 예측된 시나리오이다.
B1 시나리오는 지속 발전 시나리오로 환경을 중시하며 지역별 격차가 작은 것으로 가정한 시나리오이다. B2 시나리오는 환경을 중시하는 지역 공존형 시나리오로 지역내 환경오염을 자체 해결한다는 가정으로 2100년의 이산화탄소 농도는 B1 시나리오보다 높게 예측된 시나리오이다.
5 W/m²씩 증가한다는 가정으로 두 시나리오는 온실가스 감축을 위한 시도가 실현되었을 때의 경우이다. 마지막으로 RCP 2.6은 지구의 복원력이 인간활동에 의한 영향을 상회한다는 가정으로 복사에너지가 3.0 W/m²이하로 증가하는 시나리오이다. 다음 Table 2는 각 RCP 시나리오별 2100년도의 이산화탄소 농도이다.
SRES 시나리오는 사회경제모델을 적용하여 시나리오를 작성하였지만, RCP 시나리오는 온실가스에 의해 복사되어 증가되는 태양에너지 양을 기준으로 작성되었다. 온실가스에 의한 복사강제력이 8.5 W/m², 6.0 W/m², 4.5 W/m², 3.0 W/m²씩 증가한다고 가정하여 4가지(RCP 8.5, RCP 6.0, RCP 4.5, RCP 2.6)의 시나리오를 제시하였다.

제안 방법

5시나리오 강우자료를 사용하였다. 1961~2100년의 모의기간을 1개의 과거기간과 3개의 미래기간으로 구분하여 분석하였다. 1961~2016년의 기간을 S0, 2017~2046년의 기간을 S1, 2047~2076년의 기간을 S2, 2077~2100년의 기간을 S3로 Table 4와 같이 설정하였다.
2차원 분석 엔진인 TUFLOW은 2차원 부정류 흐름(Two-dimensional Unsteady FLOW)의 약자로 자유표면 흐름에 대한 2차원 평균 깊이의 운동량과 연속 방정식을 이용하여 2차원 유량을 구하기 위해 개발되었다. 1차원 분석 엔진과 2차원 분석 엔진이 결합된 XP-SWMM은 Hydraulics 모드, Runoff 모드, Sanitary 모드로 이루어져 있으며 지형 데이터와 연계하여 도시지역의 침수해석을 실행한다.
4개의 과거기간과 미래기간에 해당하는 강우자료를 활용하여 10년, 30년, 50년, 100년의 재현기간에 대한 지속시간 60분, 120분, 180분에 해당하는 확률강우량을 산출하였다. 과거기간 S0의 계측자료와 적합성이 뛰어난 Gumbel 모형을 적용한 확률강우량을 도출하여 Table 5에 제시하였다.
도출된 확률강우량은 Huff의 4분위로 분포시켜 유출모형에 적용하였다. MOLTMA (2011)에 따르면 우리나라 대부분 지역의 최빈분위는 2분위와 3분위였지만, 1~3분위는 강우의 초기손실로 인해 4분위에 비해 비교적 작은 첨두유출량이 도출되므로 치수에 가장 보수적인 huff의 4분위를 채택하여 본 연구에 적용하였다. Fig.
기후변화 시나리오는 인간활동에 의한 인위적 원인으로 발생하는 기후변화를 예측하기 위해 미래 온실가스 농도와 기후(기온, 강수, 습도, 바람 등)를 전망한 것으로 IPCC 제4차 평가 보고서(IPCC,2007)에는 SRES (Special Report on Emissions Scenario) 시나리오가 IPCC 제5차 평가 보고서(IPCC, 2013)에는 RCP 시나리오가 적용되었다. RCP 시나리오는 온실가스 농도에 따라 4가지(2.6, 4.5, 6.0, 8.5)가 있으며 본 연구에 적용한 기후변화 시나리오는 RCP 4.5 이다.
XP-SWMM은 EPA SWMM에서 불가능하던 관거의 월류현상 및 하류의 배수위 영향을 모의할 수 있어 기존 EPA SWMM의 단점을 보완하였다. XP-SWMM의 1차원 분석엔진은 EPA SWMM의 엔진을 기반으로 하였고, 2차원 분석 엔진은 TUFLOW 엔진을 적용하여 2차원 흐름 모의를 가능케 하였다. XP-SWMM이 개발된 이후로 이 모형을 적용하여 많은 연구가 진행되어 왔다.
기후변화가 유출량에 미치는 영향을 분석하기 위해 과거기간 1개(S0: 1961~2016년)와 미래기간 3개(S1: 2017~2046년, S2: 2047~2076년, S3: 2077~2100년)를 설정하여 유출분석을 실시하였다. 강우자료는 4개의 재현기간(10년, 30년, 50년, 100년)과 3개의 강우지속시간(60분, 120분, 180분)에 해당하는 확률강우량을 산정하여 Huff의 4분위로 분포시켰다. 강우자료를 관망자료 및 지형자료와 함께 유출모형 XP- SWMM에 적용하여 유출분석을 실시한 결과 다음과 같은 결론을 도출하였다.
강우자료는 4개의 재현기간(10년, 30년, 50년, 100년)과 3개의 강우지속시간(60분, 120분, 180분)에 해당하는 확률강우량을 산정하여 Huff의 4분위로 분포시켰다. 강우자료를 관망자료 및 지형자료와 함께 유출모형 XP- SWMM에 적용하여 유출분석을 실시한 결과 다음과 같은 결론을 도출하였다.
본 연구에서 GCM은 영국 해들리센터의 HadGEM2-AO (Hadlay Centre Global Environment Model 2 – AtmosphereModel)을 RCM은 HadGEM3-RA (Hadley Centre Global Environment Model 3 – Regional Atmosphere Model)을 사용하였다. 기상청에서 제공하는 일강우자료는 RCP 4.5 시나리오를 적용한 것이고, RCP 시나리오가 적용된 일강우 자료를 제공받아 확률강우량을 산정하여 시단위로 Downscaling하였다.
가장 먼 미래인 S3기간의 확률강우량보다 S2기간의 확률강우량이 더 크게 도출된 이유는 S2기간의 위치 및 규모 매개변수 값이 크게 도출되었기 때문으로 이는 기후변화 시나리오에서 생성된 일 강우자료의 특성이다. 기후변화 시나리오의 일 강우자료를 활용하여 각 빈도별 확률강우량을 산출하였으며, 도출된 확률강우량을 각 지속시간에 해당하는 강우자료로 Downscaling하였다. Gupta and Waymire (1990)의 연구에 따르면 스케일 특성은 최대강우량과 빈도에 따른 확률강우량도 같은 특성을 보이므로, 관측자료인 S0기간에 해당하는 일 강우자료와 각 지속시간별 강우자료를 분석하여 대상유역의 스케일 특성을 산출하였다.
기후변화가 유출량에 미치는 영향을 분석하기 위해 과거기간 1개(S0: 1961~2016년)와 미래기간 3개(S1: 2017~2046년, S2: 2047~2076년, S3: 2077~2100년)를 설정하여 유출분석을 실시하였다. 강우자료는 4개의 재현기간(10년, 30년, 50년, 100년)과 3개의 강우지속시간(60분, 120분, 180분)에 해당하는 확률강우량을 산정하여 Huff의 4분위로 분포시켰다.
이를 위해 국토지리정보원에서 제공하는 1:5000축척의 수치지도를 사용하였다. 등고선 및 표고점을 추출한 후 DTM (Digital Terrain Model)을 구축하여 Fig. 4와 같이 유출모형에 적용하였다.
불광천 유역을 구성하는 1000여개의 노드 중 주요 지점 73개를 선정하여 유역면적에 따른 기후변화를 고려한 미래기간의 유출량 변화율을 분석하였다. Fig.
따라서 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오가 적용된일강우 자료를 활용하여 임의의 시점에서 빈도해석을 실시한 확률강우량을 유출모형인 XP-SWMM에 적용하였다. 빈도해석을 실시한 기간은 S0 (1961~2016년), S1 (2017~2046년), S2 (2047~2076년), S3 (2077~2100년)으로 4개 기간을 설정하였고, 재현기간(10년, 30년, 50년, 100년)별 지속시간(60분, 120분, 180분)별 확률강우량을 산정하여 기후변화를 고려한 홍수 유출량을 정량적으로 분석하였다.
재현기간 10년의 경우가 제1분위값과 제3분위값이 중앙값에 가장 집중되어 있었고, 재현기간 30년은 최대값과 최솟값이 가장 넓게 분포되어 있었다. 유출량 변화율의 중앙값을 73개 주요 지점의 대푯값으로 설정하여 재현기간별 미래기간의 유출량 증가율을 분석하였다.
각 재현기간에 해당하는 지속시간별 유역 출구점의 최대 유출량은 Table 6과 같으며, 이를 기준으로 임계지속시간을 결정하였다. 임계지속시간은 유출량이 최대를 보인 지속시간 120분으로 산정되었으며 지속시간 120분을 기준으로 불광천 유역의 유출분석을 실시하였다. Fig.
주요 소유역의 최대 유출량 변화율을 상자그림(Box plot)으로 Fig. 8에 도시하여 분포정도를 살펴보았다. 재현기간 10년의 경우가 제1분위값과 제3분위값이 중앙값에 가장 집중되어 있었고, 재현기간 30년은 최대값과 최솟값이 가장 넓게 분포되어 있었다.
Kim(2014)은 불광천 유역을 총 503개의 소유역으로 분류하였으며, 소유역 자료는 Runoff 모드에서 유역면적, 불투수층 비율, 유역너비, 평균구배 등의 자료를 입력하여 구축하였다. 하수관망은 Hydraulic 모드에서 노드와 링크를 생성하여 구축하였다. 노드는 지반고와 관저고 등의 자료를 필요로 하고, 링크는 관경, 관길이, 상류관저고, 하류관저고 등의 자료를 필요로 한다.
Gupta and Waymire (1990)의 연구에 따르면 스케일 특성은 최대강우량과 빈도에 따른 확률강우량도 같은 특성을 보이므로, 관측자료인 S0기간에 해당하는 일 강우자료와 각 지속시간별 강우자료를 분석하여 대상유역의 스케일 특성을 산출하였다. 해당유역의 스케일 인자는 0.417로 도출되어 이를 미래 강우자료에 적용하여 Downscaling을 수행하였다. 도출된 확률강우량은 Huff의 4분위로 분포시켜 유출모형에 적용하였다.

대상 데이터

불광천 유역의 홍수량을 분석하기 위해 1961년부터 2100년까지의 강우자료를 적용하였다. 1961년부터 2016년까지의 강우자료는 강우관측소의 계측자료를, 2017년부터 2100년까지의 미래 강우자료는 기상청에서 제공하는 RCP 4.5시나리오 강우자료를 사용하였다. 1961~2100년의 모의기간을 1개의 과거기간과 3개의 미래기간으로 구분하여 분석하였다.
노드는 지반고와 관저고 등의 자료를 필요로 하고, 링크는 관경, 관길이, 상류관저고, 하류관저고 등의 자료를 필요로 한다. 관경 변화와 불광천 유역의 실제 하수관망흐름과 유사한 모형을 구축하기 위해 976개의 노드와 989개의 링크를 사용하였으며, Fig. 3에 불광천 유역의 소유역 및 관망자료를 도시하였다. 노드를 통해 월류된 유량의 2차원 흐름을 분석하기 위해서는 지형자료가 필요하다.
본 연구에서 적용된 유역 및 지형자료는 Kim(2014)의 연구에 적용된 모형으로, 다년간 관측된 수위-유량 관계식과 2010년 9월 21일 10시 45분부터 17시 35분까지의 5분단위 실강우자료를 모형에 적용하여 수위 및 홍수량을 비교하여 검증된 자료이다. Kim(2014)은 불광천 유역을 총 503개의 소유역으로 분류하였으며, 소유역 자료는 Runoff 모드에서 유역면적, 불투수층 비율, 유역너비, 평균구배 등의 자료를 입력하여 구축하였다.
불광천 유역의 홍수량을 분석하기 위해 1961년부터 2100년까지의 강우자료를 적용하였다. 1961년부터 2016년까지의 강우자료는 강우관측소의 계측자료를, 2017년부터 2100년까지의 미래 강우자료는 기상청에서 제공하는 RCP 4.
노드를 통해 월류된 유량의 2차원 흐름을 분석하기 위해서는 지형자료가 필요하다. 이를 위해 국토지리정보원에서 제공하는 1:5000축척의 수치지도를 사용하였다. 등고선 및 표고점을 추출한 후 DTM (Digital Terrain Model)을 구축하여 Fig.
한강의 제1지류인 홍제천 수계에 포함된 불광천유역을 연구대상 지역으로 선정하였다. 불광천은 서울특별시의 서북쪽에 위치한 지방2급 하천으로 유역의 행정구역은 마포구, 서대문구, 은평구를 포함한 3개구와 13개 동으로 구성되어 있다.

이론/모형

417로 도출되어 이를 미래 강우자료에 적용하여 Downscaling을 수행하였다. 도출된 확률강우량은 Huff의 4분위로 분포시켜 유출모형에 적용하였다. MOLTMA (2011)에 따르면 우리나라 대부분 지역의 최빈분위는 2분위와 3분위였지만, 1~3분위는 강우의 초기손실로 인해 4분위에 비해 비교적 작은 첨두유출량이 도출되므로 치수에 가장 보수적인 huff의 4분위를 채택하여 본 연구에 적용하였다.
기후변화가 홍수에 미치는 영향에 대한 연구는 2000년대부터 수행되어 왔지만, 국내의 기후변화를 고려한 홍수량 관련 연구는미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오가 적용된일강우 자료를 활용하여 임의의 시점에서 빈도해석을 실시한 확률강우량을 유출모형인 XP-SWMM에 적용하였다. 빈도해석을 실시한 기간은 S0 (1961~2016년), S1 (2017~2046년), S2 (2047~2076년), S3 (2077~2100년)으로 4개 기간을 설정하였고, 재현기간(10년, 30년, 50년, 100년)별 지속시간(60분, 120분, 180분)별 확률강우량을 산정하여 기후변화를 고려한 홍수 유출량을 정량적으로 분석하였다.
본 연구에서 GCM은 영국 해들리센터의 HadGEM2-AO (Hadlay Centre Global Environment Model 2 – AtmosphereModel)을 RCM은 HadGEM3-RA (Hadley Centre Global Environment Model 3 – Regional Atmosphere Model)을 사용하였다.
본 연구에서는 EPA (Environmental Protection Agency)의 SWMM (Storm Water Management Model)을 기반으로 개발된 1D/2D 연계 모형인 XP-SWMM을 적용하여 도시유역의 침수해석을 실시하였다. XP-SWMM은 EPA SWMM에서 불가능하던 관거의 월류현상 및 하류의 배수위 영향을 모의할 수 있어 기존 EPA SWMM의 단점을 보완하였다.

성능/효과

(1) 지속시간 120분일 때 유역 출구점의 유출량이 최대가 되어 불광천유역의 임계지속시간은 120분으로 산정되었다.
(2) S0대비 S1, S2, S3의 최대 유출량 상승률은 S2가 가장 크게 나왔으며, 재현기간이 켜질수록 최대 유출비율의 상승률이 감소하는 경향이 나타났다. 이는 재현기간 30년의 강우가 도시지역의 하수도설계 기준을 상회한 강우이기 때문인 것으로 판단된다.
(3) S2의 미래기간에 가장 넓은 침수면적이 발생하였으며, 하수도설계 기준인 재현기간 10년의 경우에는 침수면적이 S0대비 S1은 32.5%, S2는 91.4%, S3는 76.4%가 상승하였다.
(4) 73개 주요 지점의 유출량 변화율의 중앙값을 기준으로 도시지역의 하수도 설계기준인 재현기간 10년의 유출량 증가율을 살펴 본 결과 S1은 14.2%, S2는 33.3%, S3는 28.5%가 증가하였다.
(5) 유역 출구점의 최대 유출량, 최대 침수면적, 최대 유출량 변화율 등을 살펴본 결과, 모든 미래기간에서 도시유역의 하수도설계기준인 재현기간 10년에도 모든 결과가 큰 폭으로 상승하여 하수도 설계기준 강화가 필요할 것으로 판단된다.
도시지역의 하수도 설계기준인 재현기간 10년을 기준으로 S1, S2, S3기간의 유출량 증가율을 살펴보면, S1기간의 유출량은 14.2%가 증가하였으며, S2기간은 33.3%, S3기간은 28.5%가 각각 증가하였다. 가까운 미래인 S1기간에서도 10%이상의 유출량이 증가하는 것으로 산정되어 하수도설계의 기준 강화는 불가피할 것으로 판단된다.
불광천 유역에서는 2D 격자의 사이즈를 25m로 적용하여 한 격자당 625m²의 면적을 갖는다. 불광천 유역의 최대 침수면적은 Table 8에 제시한 바와 같이 S2의 기간에서 가장 넓은 침수피해가 발생하는 것으로 나타났다. 이는 S2기간에서 최대 유출량을 보인 것과 같은 이유로 미래강우자료가 S2기간에서 가장 크게 생성되었기 때문이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	최근 기후변화로 인한 문제는?	최근 기후변화로 인해 가뭄, 폭우, 폭염, 폭설, 한파 등의 자연재해가 증가하고 있다. 기후변화로 인한 자연재해는 심각한 사회문제를야기하기도 한다.
	도시지역에서 침수위험성이 증가하는 이유는?	우리나라도 가뭄과 홍수의 발생 주기가 빈번해지고 있다.특히 도시지역의 침수피해는 기후변화로 인한 국지성 집중호우와 개발행위에 의한 불투수층 증가가 맞물린 홍수 유출량 증가로 인해더욱 빈번하게 발생하고 있다. 이에 따라 도시지역은 해를 거듭할수록 침수위험성이 증가하고 있으며, 2017년 9월 11일에는 부산지역에264.
	가장많은 강우는 어느 지역에서 발생했나?	특히 도시지역의 침수피해는 기후변화로 인한 국지성 집중호우와 개발행위에 의한 불투수층 증가가 맞물린 홍수 유출량 증가로 인해더욱 빈번하게 발생하고 있다. 이에 따라 도시지역은 해를 거듭할수록 침수위험성이 증가하고 있으며, 2017년 9월 11일에는 부산지역에264.1mm / day의 일강우가 발생하여 1934년 기상 관측 이래 가장많은 강우로 기록되었다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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