[논문]기후변화와 강우분포 및 CN에 따른 미래 홍수량 평가

곽지혜; 김지혜; 전상민; 황순호; 이성학; 이재남; 강문성

doi:10.5389/ksae.2020.62.6.085

기후변화와 강우분포 및 CN에 따른 미래 홍수량 평가
Assessment of Future Flood According to Climate Change, Rainfall Distribution and CN 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.62 no.6, 2020년, pp.85 - 95

곽지혜 (Department of Rural Systems Engineering, Seoul National University) , 김지혜 (Department of Rural Systems Engineering, Seoul National University) , 전상민 (Department of Rural Systems Engineering, Seoul National University) , 황순호 (Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University) , 이성학 (Convergence Center for Watershed Management, Integrated Watershed Management Institute) , 이재남 (Water Resources & Environment Research Group, Rural Research Institute, Korea Rural Community Corporation) , 강문성 (Department of Rural Systems Engineering, Research Institute of Agriculture and Life sciences, Institute of Green Bio Science and Technology, Seoul National University)

Abstract ▼ AI-Helper

According to the standard guidelines of design flood (MLTM, 2012; MOE, 2019), the design flood is calculated based on past precipitation. However, due to climate change, the frequency of extreme rainfall events is increasing. Therefore, it is necessary to analyze future floods' volume by using climate change scenarios. Meanwhile, the standard guideline was revised by MOE (Ministry of Environment) recently. MOE proposed modified Huff distribution and new CN (Curve Number) value of forest and paddy. The objective of this study was to analyze the change of flood volume by applying the modified Huff and newly proposed CN to the probabilistic precipitation based on SSP and RCP scenarios. The probabilistic rainfall under climate change was calculated through RCP 4.5/8.5 scenarios and SSP 245/585 scenarios. HEC-HMS (Hydrologic Engineering Center - Hydrologic Modeling System) was simulated for evaluating the flood volume. When RCP 4.5/8.5 scenario was changed to SSP 245/585 scenario, the average flood volume increased by 627 ㎥/s (15%) and 523 ㎥/s (13%), respectively. By the modified Huff distribution, the flood volume increased by 139 ㎥/s (3.76%) on a 200-yr frequency and 171 ㎥/s (4.05%) on a 500-yr frequency. The newly proposed CN made the future flood value increase by 9.5 ㎥/s (0.30%) on a 200-yr frequency and 8.5 ㎥/s (0.25%) on a 500-yr frequency. The selection of climate change scenario was the biggest factor that made the flood volume to transform. Also, the impact of change in Huff was larger than that of CN about 13-16 times.

주제어

표/그림 (14)

그림 Fig. 1 Flow chart of this study
그림 Fig. 2 Location and landuse map of Yedang watershed
표 Table 1 Names and institutes of selected GCMs
표 Table 2 The percentage of Thiessen polygon area for each ASOS
표 Table 3 Time distribution of rainfall in third-quartile storms at 50% probability levels (%)
그림 Fig. 3 The drainage network and the location of four subwatershed
표 Table 4 Comparison of CN value (paddy)
표 Table 5 Comparison of CN value (forest)
표 Table 6 Maximum and minimum probabilistic precipitation
표 Table 7 Maximum design flood (m³/s)
표 Table 8 Minimum design flood (m³/s)
그림 Fig. 4 Flood volume (m³/s) for each scenario
표 Table 9 The kinds of scenarios for each return period
그림 Fig. 5 Comparison of inflow by CMIP5 and CMIP6

AI 본문요약
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문제 정의

기후변화에 따른 홍수량 변화를 살펴보기 위하여 2025s (2010-2039), 2055s (2040-2069), 2085s(2070-2099)으로 구간을 나누어 30년별 확률강수량을 산정하였다. 기후변화 시나리오별로 최대/최소 확률강수량을 보이는 기후모델을 채택함으로써 CMIP5와 CMIP6의 전반적인 확률강수량 및 홍수량 값의 경향을 확인하고자 하였다. 미래 일단위 강수량 모의 자료를 통해 구축한 확률강수량의 지속시간은 24시간이며 재현 기간 200년과 500년에 대하여 산정하였다.
5 시나리오와 SSP 245/585 시나리오의 일별 기후변화 자료를 구축하였으며, 미래 기후변화에 따른 확률강수량을 분석하였다. 또한, 최근 홍수량 산정 방법이 수정됨에 따라 Huff 분포 및 논, 산림의 CN값이 새로이 제시되었으므로 이들이 홍수량 값에 미치는 영향도 함께 고려하였다. 기후변화 시나리오 및 강우분포와 CN에 따른 미래 홍수량 특성을 분석하기 위하여 기후변화 시나리오를 토대로 산정된 확률강수량과 강우분포 및 CN을 HEC-HMS 모형에 입력하여 구동하였다.
본 연구의 목적은 CMIP6 모델의 SSP 시나리오 및 CMIP5 모델의 RCP 시나리오를 기반으로 산정된 확률강수량 값에 수정된 Huff 및 새롭게 제안된 산림 및 논의 CNⅢ를 적용하여 홍수량을 산정함으로써 이들 요소가 미래 홍수량에 미치는 영향을 평가하는 데 있다.

제안 방법

기후변화 시나리오 및 강우분포와 CN에 따른 미래 홍수량 특성을 분석하기 위하여 기후변화 시나리오를 토대로 산정된 확률강수량과 강우분포 및 CN을 HEC-HMS 모형에 입력하여 구동하였다. RCP 4.5/8.5 및 SSP 245/585 시나리오의 일 단위 강수량 자료를 수집하고, 이를 비모수적 분위 사상법을 이용하여 편의보정한 후 빈도분석을 통해 24시간 확률 강수량을 산정하였다. 미래 기간별로 산정된 지속시간 24시간 확률강수량 값을 Huff/수정 Huff를 이용하여 1분 단위 강수량으로 나누었으며, 기존 CN/수정 CN 별로 HEC-HMS 모델의 매개변수 값을 달리하였다.
SSP 시나리오는 기존 RCP 시나리오의 개념인 복사강제력 강도와 함께 미래 사회⋅경제 변화를 기준으로 기후변화에 대한 미래 적응 노력에 따라 5개의 시나리오로 구별되며, 인구통계/경제발달/복지/생태계/자원/제도/기술발달/사회적 인자/정책에 따라 기후변화를 모의한다.
기후변화 시나리오 모의 시 CMIP5 모델의 RCP 시나리오와 CMIP6 모델의 SSP 시나리오를 활용하였으며, 사용된 기후모델의 구체적인 종류 및 기관은 Table 1과 같다.
또한, 최근 홍수량 산정 방법이 수정됨에 따라 Huff 분포 및 논, 산림의 CN값이 새로이 제시되었으므로 이들이 홍수량 값에 미치는 영향도 함께 고려하였다. 기후변화 시나리오 및 강우분포와 CN에 따른 미래 홍수량 특성을 분석하기 위하여 기후변화 시나리오를 토대로 산정된 확률강수량과 강우분포 및 CN을 HEC-HMS 모형에 입력하여 구동하였다. RCP 4.
기후변화 시나리오별로 최대 및 최소 확률강수량 값을 보이는 기후모델에 대하여 HEC-HMS를 구동함으로써 유역의 미래 홍수량을 산정하였다. 홍수량은 2025s, 2055s, 2085s의 세 가지 구간별로 산정된 확률강수량 값에 기존 Huff 및 수정 Huff, CN 및 수정 CN을 적용하여 HEC-HMS를 구동함으로써 산출되었다.
기후변화 시나리오의 종류와 Huff 분포 및 CN의 변화에 따른 홍수량 값을 한눈에 살펴보기 위하여 홍수량 산정 절차를 8개의 시나리오로 구분하였으며, 시나리오 구분 기준 및 시나리오별 이름은 Table 9와 같다. Fig.
이후 지속시간 24시간의 연 최대 강우 사상을 수집하였으며, Gumbel 분포와 확률가중모멘트법을 이용하여 확률강수량 값을 산정하였다. 기후변화에 따른 홍수량 변화를 살펴보기 위하여 2025s (2010-2039), 2055s (2040-2069), 2085s(2070-2099)으로 구간을 나누어 30년별 확률강수량을 산정하였다. 기후변화 시나리오별로 최대/최소 확률강수량을 보이는 기후모델을 채택함으로써 CMIP5와 CMIP6의 전반적인 확률강수량 및 홍수량 값의 경향을 확인하고자 하였다.
5 및 SSP 245/585 시나리오의 일 단위 강수량 자료를 수집하고, 이를 비모수적 분위 사상법을 이용하여 편의보정한 후 빈도분석을 통해 24시간 확률 강수량을 산정하였다. 미래 기간별로 산정된 지속시간 24시간 확률강수량 값을 Huff/수정 Huff를 이용하여 1분 단위 강수량으로 나누었으며, 기존 CN/수정 CN 별로 HEC-HMS 모델의 매개변수 값을 달리하였다. Fig.
미래 확률강수량 자료 구축을 위해 사용한 기후모델은 CMIP5에서 29개, CMIP6에서 16개이며, 미래 확률강수량 자료의 구축 전에 각 기후변화 시나리오의 미래 일 강수량 모의 자료에 대하여 기상관측소별 상세화 및 편의 보정을 진행하였다. 이후 지속시간 24시간의 연 최대 강우 사상을 수집하였으며, Gumbel 분포와 확률가중모멘트법을 이용하여 확률강수량 값을 산정하였다.
본 연구에서는 CMIP5 기후모델 29개, CMIP6 기후모델 16개를 이용하여 RCP 4.5/8.5 시나리오와 SSP 245/585 시나리오의 일별 기후변화 자료를 구축하였으며, 미래 기후변화에 따른 확률강수량을 분석하였다. 또한, 최근 홍수량 산정 방법이 수정됨에 따라 Huff 분포 및 논, 산림의 CN값이 새로이 제시되었으므로 이들이 홍수량 값에 미치는 영향도 함께 고려하였다.
본 연구에서는 RCP 4.5/8.5 시나리오와 SSP 245/585 시나리오를 통해 미래 기후변화에 따른 확률강수량을 분석하였다. 또한, 최근 홍수량 산정 방법이 수정됨에 따라 Huff 분포 및 논, 산림의 CN값이 새로이 제시되었으므로 이들이 홍수량 값에 미치는 영향도 함께 고려하였다.
HEC-HMS 모형은 유역 모델(Basin model), 기상 모델 (Meteorologic model), 제어 설정(Control specifications)으로 이루어진다. 본 연구에서는 SCS(Soil Conservation Service) CN 방법과 Clark 단위도법을 이용하여 미래 200년, 500년 빈도의 홍수량 값을 산정하였다. 연구 대상 유역의 면적이 373.
4 mm 이상에 대하여 지점 빈도해석을 이용하여 산정되었으며, 이때 독립 강우 사상의 분리기준은 무강우 6시간이다. 본 연구에서는 예당 저수지 유역 내 종관 기상관측소(Autonmated Synoptic Observing System, ASOS)별 Huff 분포를 Thiessen망 면적으로 가중평균한 값을 이용하였다. Table 2는 유역 내 종관 기상관측소별 Thiessen망 면적비율 값을 나타내고 있다.
따라서 토양 및 토지이용에 따른 유역의 CN을 계산하여야 한다. 선행토양 함수 조건 (Antecedent Moisture Condition, AMC)은 AMC-Ⅲ 조건을 적용하였으며 CNⅢ를 통해 홍수량을 산정하였다.
유역의 면적이 250 km2 이상으로 홍수 추적이 필요하여 유역을 4개의 소유역으로 분할 후 홍수 모의를 수행하였다.
미래 확률강수량 자료 구축을 위해 사용한 기후모델은 CMIP5에서 29개, CMIP6에서 16개이며, 미래 확률강수량 자료의 구축 전에 각 기후변화 시나리오의 미래 일 강수량 모의 자료에 대하여 기상관측소별 상세화 및 편의 보정을 진행하였다. 이후 지속시간 24시간의 연 최대 강우 사상을 수집하였으며, Gumbel 분포와 확률가중모멘트법을 이용하여 확률강수량 값을 산정하였다. 기후변화에 따른 홍수량 변화를 살펴보기 위하여 2025s (2010-2039), 2055s (2040-2069), 2085s(2070-2099)으로 구간을 나누어 30년별 확률강수량을 산정하였다.
홍수량의 미래 변동성을 고려한 연구들은 많이 수행되어왔으며, 거의 모든 연구에서 당시 최신 기후변화 시나리오였던 CMIP5의 RCP 시나리오를 이용하였다. 그러나 2020년 CMIP6 모델의 구축이 일부 완료되었고 새로운 기후변화 시나리오 (Shared Socioeconomic Pathways, SSP)는 미래에 대한 가정이 RCP 시나리오와 상이하다.

대상 데이터

작업순서는 다음과 같다. (1) Earth System Grid Federation (http://pcmdi9.llnl.gov/esgf-web-fe/)의 GCMs 일 자료 자동추출, (2) 사용자가 입력한 위경도 지역에 해당하는 NetCDF 그리드 추출, (3) NetCDF포맷의 그리드 상에 존재하는 관측점의 좌표 지점별로 텍스트 포맷의 CMIP5, CMIP6 시계열 자료추출, (4) 지점별 관측자료와 R 프로그램의 qmap 패키지(ftp://ftp.gr.vim.org/mirrors/CRAN/web/packages/qmap/qmap.pdf)를 통한 지점별 상세화/편의 보정의 완료 순서로 기후변화 자료를 획득하였다. 편의 보정의 경우 비모수적 분위 사상법을 활용하였다.
또한, 최근 홍수량 산정 방법이 수정됨에 따라 Huff 분포 및 논, 산림의 CN값이 새로이 제시되었으므로 이들이 홍수량 값에 미치는 영향도 함께 고려하였다. HEC-HMS 모형의 구동에 필요한 매개변수 산정을 위하여 예당 저수지 유역의 DEM, 토양도, 토지이용도 자료를 이용하였다. 유역의 면적이 250 km²이상으로 홍수 추적이 필요하여 유역을 4개의 소유역으로 분할 후 홍수 모의를 수행하였다.
본 연구의 대상지는 충청남도 예산군 광시면에 위치한 예당 저수지 유역으로 금강 권역의 삽교호 수계이며, 본 유역 출구 지점인 예당 저수지에서 무한천과 신양천이 합류한다. 대상 유역의 면적은 373.6 km², 유로연장은 31.6 km, 유역 평균 경사는 20.5%이다. 유역의 토지이용 형태는 산림 54%, 농업지역 24%로 유역 대부분을 차지해 본 연구 목적 중 하나인 산림 및 논의 CNⅢ값이 홍수량 결과에 미치는 영향 파악에 적합하다고 판단하였다.
본 연구의 대상지는 충청남도 예산군 광시면에 위치한 예당 저수지 유역으로 금강 권역의 삽교호 수계이며, 본 유역 출구 지점인 예당 저수지에서 무한천과 신양천이 합류한다. 대상 유역의 면적은 373.
연구 대상 유역의 면적이 373.6 km2으로 홍수 추적이 필요하다고 사료되어 유역을 4개의 소유역으로 나누어 홍수량을 산정하였다.

데이터처리

수정 Huff 분포의 경우 MOE (2019)에 의해 제시된 값을 이용하였다. 수정 Huff 분포는 기존 Huff와 달리 지점 빈도분석이 아닌 지역 빈도 분석을 통해 산정되었으며 집중호우기준으로 작성되었다. 따라서 수정 Huff 분포 작성 시 시강우량 30 mm 이상이거나 일강우량 80 mm 이상, 혹은 일강우량이 연강우량의 10%를 상회하는 강우 사상만이 이용되었다.

이론/모형

또한, 기후모델별 특성 및 경향의 차이가 있어 과거 기상 관측자료를 기반으로 기후변화 자료가 가진 편의를 보정해야 한다. 본 연구에서는 APCC (Cho, 2013)에서 적용된 방법을 통해 관측소 지점별 상세화 및 편의 보정을 수행하였다. 작업순서는 다음과 같다.
본 연구에서는 MLTM (2011)에 의해 제시된 Huff 분포 값을 이용하였다. Huff 분포의 경우 3시간 이상의 강우 사상 중 총 강우 25.
수정 Huff 분포의 경우 MOE (2019)에 의해 제시된 값을 이용하였다. 수정 Huff 분포는 기존 Huff와 달리 지점 빈도분석이 아닌 지역 빈도 분석을 통해 산정되었으며 집중호우기준으로 작성되었다.
pdf)를 통한 지점별 상세화/편의 보정의 완료 순서로 기후변화 자료를 획득하였다. 편의 보정의 경우 비모수적 분위 사상법을 활용하였다.

성능/효과

Huff 분포가 미래 홍수량 값에 미치는 영향을 살펴보면, 수정 Huff 분포를 사용하여 홍수량을 산정할 경우 홍수량이 증가하였다. Huff 분포 변화에 따라 미래 홍수량 값은 200년 빈도 기준으로 평균 139 m³/s (3.76%), 500년 빈도 기준으로 171 m³/s (4.05%) 증가하였으며, 확률강수량의 재현 기간이 길수록 Huff 분포에 의한 홍수량 증가율이 늘어나는 경향을 보였다. 이는 수정 Huff 분포의 경우 기존 Huff 분포에 비해 강우 사상의 뒷부분에서 많은 강우가 발생하기 때문으로 사료된다.
25%) 상승하였다. Huff 분포가 홍수량에 미치는 영향은 CN값 변화와 비교하였을 때 약 13-16배 컸으며, CN이 미치는 영향은 상대적으로 미미하였다. 이는 유역 전체의 관점에서는 CNⅢ의 증가 폭이 크지 않기 때문으로, 산림이 대부분을 차지하는 상류유역이나 논의 비율이 높은 농업 유역의 경우 CN값의 영향이 증가할 것으로 사료된다.
36%) 증가하였다. Huff 분포의 수정이 CN 값에 비해 유역 홍수량 값에 더 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며, 재현 기간이 길수록 Huff 분포 변화 영향이 커졌다. Table 7-8은 최대 및 최소 확률강수량 값에 대한 미래 홍수량 결과의 값을 나타내고 있다.
5%이다. 유역의 토지이용 형태는 산림 54%, 농업지역 24%로 유역 대부분을 차지해 본 연구 목적 중 하나인 산림 및 논의 CNⅢ값이 홍수량 결과에 미치는 영향 파악에 적합하다고 판단하였다. Fig.
다만, 기후모델의 종류에 따라 홍수량 값의 변화 방향이 다른 것으로 나타났다. 최대 확률강수량 값을 보인 CanESM2에서 UKESM-1-0-LL로 기후모델이 바뀐 경우, 2055s를 제외한 나머지 구간에서 모두 홍수량이 증가하였다. 그러나 최소 확률강수량 값을 보인 INM-CM4에서 INMCM5-0으로 기후모델이 바뀐 경우, 2085s를 제외한 나머지 구간에서 모두 홍수량이 감소하였다.

후속연구

SSP 시나리오에 대한 자료 접근이 가능해진 상황에서 기존 기후변화 연구들은 불가피하게 한계점을 지니게 되며, SSP 시나리오를 이용한 미래 홍수량 평가 연구가 필수적이다. 다만, 기후변화 연구의 특성상 절대적인 미래 시나리오는 없으며, SSP 시나리오와 RCP 시나리오를 비교하여 미래 홍수량 특성을 분석할 필요가 있다. 또한, 설계 강우의 시간적 분포 및 CN값의 변화가 수문모형의 유출 결과에 큰 영향을 미친다는 선행 연구들에 따라 수정된 설계홍수량 산정 방법, 특히 Huff 분포와 산림 및 논의 CN 변화가 미래 홍수량 값에 미치는 영향 정도를 파악할 필요가 있다.
이는 유역 전체의 관점에서는 CNⅢ의 증가 폭이 크지 않기 때문으로, 산림이 대부분을 차지하는 상류유역이나 논의 비율이 높은 농업 유역의 경우 CN값의 영향이 증가할 것으로 사료된다. 따라서 추후 CN값 변화의 영향이 더욱 큰 유역에 적용하여 CN의 영향을 면밀하게 검토할 필요가 있다.
다만, 기후변화 연구의 특성상 절대적인 미래 시나리오는 없으며, SSP 시나리오와 RCP 시나리오를 비교하여 미래 홍수량 특성을 분석할 필요가 있다. 또한, 설계 강우의 시간적 분포 및 CN값의 변화가 수문모형의 유출 결과에 큰 영향을 미친다는 선행 연구들에 따라 수정된 설계홍수량 산정 방법, 특히 Huff 분포와 산림 및 논의 CN 변화가 미래 홍수량 값에 미치는 영향 정도를 파악할 필요가 있다.
본 연구 결과는 기후변화 및 강우 분포, CN의 변화에 따른 유역 단위에서의 홍수량 변화를 분석함으로써 농업용 저수지의 방재 계획 수립 및 미래 극한 홍수 대비 정책 수립 및 실증적 현장 적용에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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저자의 다른 논문 :

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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