1. 연구흐름도

본 연구 과정의 흐름은 Fig. 1에 나타낸 모식도와 같다. 우리나라 서해안에 위치한 간월호에 대해 CMIP6 6개 GCMs의 SSP 시나리오를 적용하여 방류량 모의에 필요한 호소 유입량, 외조위, 및 양수장 공급량 자료를 과거 및 미래 기간에 대해 구축하였다. 이후, 시간별 내외수위 조건에 따른 방류량을 산정하고, 이에 따른 수위 변화를 모의하여 담수호의 일 최대⋅최소 저수위 및 저수량을 산정하였다. 또한, 이수와 치수 실패 사상을 정의하고, 현행 관리수위 조건 및 설정한 대안들의 지속가능성 지수를 산출하였으며, 산정된 지속가능성 지수를 토대로 로버스트 의사결정 기법을 적용하여 기후변화 불확실성에 대응하여 가장 강건한 시기별 관리수위 운영 방안을 도출하였다. 최종적으로 현행 관리수위 조건과 최적 대안에 대하여 가장 높은 후회도가 발생한 시나리오의 실패 사상을 분석하고 비교하였다.

Fig. 1

Schematic diagram of the RDM based managed water level optimization process

2. 연구대상지

본 연구에서는 국내 하구 담수호 중 충청남도 서산시에 위치한 간월호 유역 (서산A 지구)을 연구대상지로 선정하였다. 총 유역면적은 487.7 km²이며 토지이용 분류 결과 논 39.6%, 밭 15.4%, 산림 30.3%, 수면 5.9%, 및 기타 8.8%로 구성되어 있다 (Fig. 2). 기포천부터 도당천, 둔당천, 소정천, 야당천, 와룡천 및 청지천까지 총 7개의 유역 내 주요 하천으로부터 물이 유입되며 배수갑문 운영을 통해 관리수위 조절이 이루어지고 있다. 배수갑문은 폭 10 m, 높이 4 m의 수문 8개로 이루어져 있으며, 수문의 바닥고는 EL.-5.00 m이다. 관리수위는 비홍수기 EL.-1.70 m, 홍수기 EL.-2.10 m로 호소 내 유효저수량 ton을 확보하여 6,446 ha에 달하는 농경지에 농업용수를 공급하고 있다. 홍수위는 EL. 1.12 m, 사수위는 EL.-3.90 m이며 유효저수율의 40%에 해당하는 수위는 EL.-2.86 m이다 (Table 1). 국내 농업용 저수지는 농업생산기반 시설 관리규정에 따라 6/21부터 9/20까지 홍수기 제한수위를 적용하는 것과 달리, 간월호는 천수만 물관리 협약에 따라 6/21부터 8/20까지 홍수기 별도 관리수위를 적용하여 운영되고 있다.

Fig. 2

(a) Location, (b) land use map, and (c) monitoring stations of the study watershed

3. 기후변화 시나리오

본 연구에서는 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 6차 보고서에서 제시한 CMIP6 (Couple Model Intercomparison Project Phase 6) GCM (Global Climate Model) 모형의 SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 미래 기상자료를 구축하였다. SSP 시나리오는 기존의 온실가스 배출 시나리오인 RCP (Representative Concentration Pathway) 시나리오의 복사강제력에 미래의 사회⋅경제적인 변화 등을 고려한 것으로 기후변화에 대한 미래 완화 및 노력에 따라 5개의 시나리오로 구분하였다 (O’Neill et al., 2014). 본 연구에서는 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5 4개의 시나리오를 적용하였다.

간월호 유역의 지배관측소인 서산관측소에 해당하는 자료가 있고, HSPF 입력자료 요소를 모두 포함하는 GCMs 중 이상치가 없고 시나리오별 차이가 뚜렷한 모형을 선별하였다. 그리고 미래 기간의 평균 연 강수량이 높은 CNRM-CM6-1, ACCESS-CM2와 평균 연 강수량이 보통 수준을 보인 INM-CM5-0, INM-CM4-8, 그리고 평균 연 강수량이 낮은 EC-Earth3, MIROC6 총 6개 GCMs의 기후변화 시나리오를 이용하였다. 각 GCM과 제공 기관은 Table 2와 같고, S1~S6은 평균 연 강수량이 높은 순서대로 각 GCM을 의미한다.

APEC (Asia-Pacific Economic Cooperation)의 방법에 따라 서산 기상관측소의 과거 (1976~2005) 기상자료를 SQM (Simple Quantile Mapping) 기법에 적용하여 상세화된 자료를 이용하였다 (Cho, 2013). GCM별 4개의 SSP 시나리오에 따른 일 단위 강수량, 기온, 이슬점온도, 풍속, 일사, 운량, 증발산량 자료를 구축하여 HSPF 모형의 입력자료로 활용하였다.

4. 담수호 운영 조건 모의

나. 유입량 모의 (HSPF)

HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran) 모형은 미국 환경청에서 개발한 유역 모델로, 투수지형과 불투수지형이 혼재된 복잡한 유역에 대해서도 수문과정 및 오염물질의 거동을 모의할 수 있다. 투수층의 수문 및 수질을 모의하는 PERLND 모듈과 불투수층의 현상을 모의하는 IMPLND 모듈, 그리고 하천이나 호소와 같은 수체에서의 수리 및 수질을 모의하는 RCHRES 모듈로 이루어져 있다.

본 연구에서는 Kim et al. (2023c)의 HSPF 유출량 매개변숫값을 적용하여 과거 및 미래 간월호의 유입량을 산정하였으며, BASINS Technical Note 6 (U.S. EPA, 2000)에서 제공하는 수문 매개변수의 적용 범위와 함께 Table 3에 나타내었다. HSPF모형의 보⋅검정 결과와 시계열 자료는 Table 4, Fig. 3과 같다. 과거기간 (2011~2020년)은 시간 단위 기상자료를, 미래 기간 (2021~2100년)은 SSP 시나리오에 따른 일단위 기상자료를 적용하여 유입하천별 유량을 모의하였다.

Table 3

Calibrated values of HSPF parameters for streamflow simulation of the Ganwol estuary reservoir watershed (adaptation from Kim et al., 2023c)

Parameter	Description	Units	Range of value		Calibrated value
			Typical	Possible
INFILT	Index to the infiltration capacity of the soil	in/hr	0.01~0.25	0.001~0.5	0.1~0.2
AGWRC	Basic groundwater recession rate	1/day	0.92~0.99	0.85~0.999	0.98~0.99
DEEPFR	Fraction of groundwater inflow to deep recharge	-	0.0~0.20	0.0~0.50	0.1~0.2
UZSN	Upper zone nominal storage	in	0.1~1.0	0.05~2.0	0.128~0.328
INTFW	Interflow inflow parameter	-	1.0~3.0	1.0~10.0	1.75~9.75
IRC	Interflow recession parameter	1/day	0.5~0.7	0.3~0.85	0.4~0.7

Table 4

Results of steamflow calibration and validation on flow stations in the Ganwol estuary reservoir watershed (adapted from Kim et al., 2023c)

Statistics		Flow stations
		Dodang	Dundang	Waryong	Chungil
Calibration	R2	0.87	0.61	0.72	0.73
	NSE	0.78	0.27	0.67	0.52
	PBIAS(%)	-14.79	-66.66	-14.18	21.24
Validation	R2	0.76	0.83	0.82	0.75
	NSE	0.68	0.83	0.50	0.64
	PBIAS(%)	-26.36	-3.42	-50.47	-35.15

Fig. 3

Observed and simulated streamflow time series of station name (a) Dodang, (b) Dundang, (c) Waryong, and (d) Chungji for the calibration and validation period

라. 조위 자료

외조위 또한 배수갑문 방류량에 영향을 미치므로 기후변화에 의한 영향을 고려하여 2021~2100년에 대한 조위 자료를 구축하였다. 미래 조위 자료는 조화상수를 이용한 조위 예측 모형 (Eq. (3))을 이용하여 산정하였다.

(3)

yt=So+∑n=14hncoswnt-kn

여기서 는 예측 조위, 는 1년 평균 해수면, 은 각 주기함수의 진폭, 은 각속도 그리고 은 지각을 나타낸다.

본 연구에서는 보령관측소의 조화상수를 활용하여 조위 자료를 구축하였으며 조화상수의 값은 Table 5와 같다. IPCC (2021)에 따르면 기후변화에 따라 해수면 상승이 예상되고, 이는 담수호 배수갑문 운영의 주요 조건인 외조위에 영향을 미칠 것이다. IPCC (2021)에서 제시한 해수면 상승 시나리오는 Table 6과 같으며, 이를 선형 보간한 값을. 조위 예측 모형의 연 평균 해수면 에 반영하여 미래 조위 자료를 구축하였다.

Table 5

Four main Harmonic constants values of tide

Components	Amplitude (cm)	Angular speed (degree/hr)	Phase angle (°)
	35.848	15.0411	150.45
	26.181	30.0000	122.18
	227.058	13.9430	193.04
	89.369	28.9841	237.85

Table 6

Global mean sea level for each SSP Scenario (unit: m)

Year	SSP1-2.6	SSP2-4.5	SSP3-7.0	SSP5-8.5
2030	0.09 (0.08~0.12)	0.09 (0.08~0.12)	0.10 (0.08~0.12)	0.10 (0.09~0.12)
2050	0.19 (0.16~0.25)	0.20 (0.17~0.26)	0.22 (0.18~0.27)	0.23 (0.20~0.29)
2090	0.39 (0.30~0.54)	0.48 (0.38~0.65)	0.56 (0.46~0.74)	0.63 (0.52~0.83)
2100	0.44 (0.32~0.62)	0.56 (0.44~0.76)	0.68 (0.55~0.90)	0.77 (0.63~1.01)

마. 배수갑문 방류량 모의

하구 담수호는 내외수위 조건에 따른 배수갑문 운영을 통해 관리수위를 유지한다. 간월호 배수갑문 운영에 따른 방류량 계산은 Kim et al. (2023c)이 제시한 방법을 사용하였다. 호소 내수위가 관리수위와 외조위 이상일 때 방류하기 시작하여, 내수위가 관리수위에 도달하거나 외조위가 내수위의 0.5 m 이하와 같아지면 방류를 중지하는 것으로 가정하였다. 배수갑문을 통해 방류되는 방류량 산정식은 내수위와 외조위 조건에 따라 잠긴 오리피스, 수면 오리피스, 잠긴 웨어, 자유유출 웨어 4가지 흐름으로 구분할 수 있으며, 각 형태의 조건 및 산정식은 Fig. 4와 같다. 방류량 산정과정에 필요한 유량계수 값은 Kim et al. (2021)에서 제시한 값을 참고하여 에 각각 0.7, 0.6, 0.9, 0.8, 0.8을 적용하였다.

Fig. 4

Released discharge of a sluice according to the flow characteristics of the reservoir (a) submerged orifice, (b) drowned orifice, (c) submerged weir and (d) free weir

5. 로버스트 의사결정

로버스트 의사결정은 미국 RAND Corporation에서 기후변화를 고려한 장기적 정책 분석을 위해 개발되었다 (Lempert et al., 2003). 다양한 미래 기후 시나리오를 적용하여 가장 낮은 후회 기준 (regret criterion)을 갖는 대안을 선정하거나 그 대안의 성과지표를 저하하는 시나리오에 대해 분석하고 대안을 보완하여 더욱 강건한 (robust) 대안을 찾는 의사결정 기법이다 (Kang et al., 2017). 따라서 예측력을 높여 최적의 대안을 채택하는 것이 아니라 불확실성이 존재한 상황에서 가능한 모든 시나리오에 대해 가장 안전한 대안을 모색하는 방식으로 기후변화에 대응하는 방법이다 (Lempert, 2019). 본 연구에서는 간월호의 시기별 관리수위를 달리한 대안을 설정하고, 6개 GCMs의 4개 SSP 시나리오에 따른 지속가능성 지수를 이용하여 대안을 평가하였으며, 모든 시나리오에 대해 가장 낮은 후회 기준을 나타낸 대안을 모색하고 결과를 분석하였다.

가. 대안설정

담수호 운영기법의 성과지표는 대안별 관리수위 조건에 따른 배수갑문 운영의 결과를 나타낸다. 최적 대안을 도출하기 위해 농업용수 공급시기와 홍수기를 고려한 시기별 관리수위 조합을 대안으로 설정하였다. 관리수위의 범위는 담수호 주변 농경지의 최저 고도 (EL. 0.04 m)와 유효저수율 50%에 해당하는 저수위 (EL. -2.65 m)를 고려하여 EL. -2.50~0.00 m로 제한하였다.

현재 간월호 운영 조건은 6/21~8/20의 기간을 홍수기로 구분하여 관리수위 EL. -2.10 m를 적용하고 비홍수기는 관리수위 EL. -1.70 m를 적용한다. 본 연구에서는 총 6개 시기로 구분하여 시기별 관리수위를 달리 적용했다. 농업용 저수지에 홍수기 제한수위를 적용하는 6/21~9/20의 기간을 홍수기 전기 (6/21~7/20), 중기 (7/21~8/20), 후기 (8/21~9/20)로 구분하였다. 그리고 농업용수 공급시기 중 홍수기 직전까지를 전기 (4/20~5/21)와 후기 (5/21~6/20)로 나누었다. 마지막으로 홍수기가 끝나는 9/21부터 용수공급이 시작되기 전인 익년 4/19까지를 비홍수기로 적용했다.

비홍수기부터 농업용수 공급시기 전기 (4/20~5/20), 후기 (5/21~6/20), 홍수기 전기 (6/21~7/20), 중기 (7/21~8/20), 후기 (8/21~9/20) 순서로 각 시기의 관리수위를 WL0~WL5로 정의하였다. 시기별 관리수위의 범위는 EL. -2.50~0.00 m 범위에서 시행착오법을 통해 결정하였으며 Table 7에 정리하였다. 현재 비홍수기로 구분하고 있는 홍수기 후기 관리수위 WL5는 비홍수기 관리수위 WL0과 같은 값을 적용하는 경우를 추가하여 비교하였다. 모든 시기의 관리수위는 0.10 m 간격으로 변화시켜 이들의 조합인 296,352개 관리수위 조합을 대안으로 설정하였다.

Table 7

Alternative scenarios for seasonal managed water level and total number of alternatives for RDM

Period	Non-Flood	Water supply		Flood
	(Last year) 9/21~4/19	4/20~5/20	5/21~6/20	6/21~7/20	7/21~8/20	8/21~9/20
Code	WL0	WL1	WL2	WL3	WL4	WL5
Case	Intervals of 0.1 m
	EL. -0.60 m ~ EL. 0.00 m	EL. -0.60 m ~ EL. 0.00 m	EL. -0.60 m ~ EL. 0.00 m	EL. -2.10 m ~ EL. -1.00 m	EL. -2.10 m ~ EL. -1.00 m	EL. -2.50 m ~ EL. -2.10 m + WL0
No. of cases	7	7	7	12	12	6
No. of alternatives

1. 기후변화에 따른 담수호 수자원 영향평가

가. 기후변화 시나리오에 따른 강수특성 변화

간월호 유역의 지배관측소인 서산 기상관측소의 과거 40년 기간 (1981~2020년) 기상자료와 6개 GCM에 따른 2021~2100년의 미래 기상자료를 비교하여 미래 강수특성의 변화를 분석하였다. 미래 강수특성 및 호소 유입량 자료를 상자도표로 나타낸 Figs. 5~8에서 빨간 점은 각 자료의 평균을 의미한다. Fig. 5에 나타낸 연 최대 일 강수량은 과거 평균 129.1 mm/day에 비해 미래 기간에 대체로 높아졌으며, 특히 ACCESS-CM2 (S2) 모형의 SSP5 시나리오에서는 최대 175.0 mm/day로 과거 대비 약 136% 증가하였다. 또한 SSP2와 SSP5 시나리오에서 대부분의 GCM이 과거 최대 일 강수량 274.5 mm/day를 초과하였고, ACCESS-CM2는 SSP2에서 416.3 mm/day, SSP5에서 402.7 mm/day의 최대치를 기록하여 홍수 발생 가능성이 높아질 것으로 사료된다.

Fig. 5

Boxplots of annual maximum daily precipitation for historical (1981~2020), near future (2021~2060), and far future (2061~2100) under (a) SSP1, (b) SSP2, (c) SSP3, and (d) SSP5 scenarios

Fig. 6에 도시한 연중 80 mm/day 이상의 호우일수 역시 증가 경향을 보였다. 과거 평균 2.55일에서 CNRM-CM6-1 (S1)과 ACCESS-CM2 모형에서는 SSP 시나리오에 따라 최대 12일로 증가하였다. 특히 이들 GCM에서는 연 최대 일 강수량과 호우일수 모두 매우 증가해 치수 실패 사상의 빈도가 높아질 것으로 예상된다. 반면, Fig. 7에서 연 강수일수는 대부분의 모형에서 과거와 유사한 수준을 유지하거나 소폭 증가하였으나, CNRM-CM6-1과 ACCESS-CM2에서는 감소 경향을 보였다. 이는 홍수와 가뭄의 위험성이 공존할 가능성을 시사한다.

Fig. 6

Boxplots of annual heavy precipitation days for historical (1981~2020), near future (2021~2060), and far future (2061~2100) under (a) SSP1, (b) SSP2, (c) SSP3, and (d) SSP5 scenarios

Fig. 7

Boxplots of annual precipitation days for historical (1981~2020), near future (2021~2060), and far future (2061~2100) under (a) SSP1, (b) SSP2, (c) SSP3, and (d) SSP5 scenarios

나. 배수갑문 운영 모의 입력자료 구축

1) 미래 유입량 자료 구축

기후변화 시나리오에 따른 담수호 유입량을 모의하였으며, 시기별 미래 유입량 모의 결과를 상자 도표로 도시한 결과는 Fig. 8과 같다. 유출량은 기온 등 다른 기상요소보다 강수량과 높은 선형관계를 갖으나 강수특성 및 선행 강우량 등에 따라 경향이 달라진다 (Im et al., 2017; Kim et al., 2023a). Fig. 5과 6의 경향성과 Fig. 8의 경향성을 비교해보았을 때, 유출량이 연 최대 일 강수량과 호우일수 영향을 모두 받았으나, 유출량의 경향성이 호우일수와 매우 유사하게 나타났다. 이는 최대 일강우량이 비슷하거나 다소 적더라도 호우일수가 많은 시나리오에서 선행 강우가 유출량 증가에 기여했기 때문으로 사료된다.

Fig. 8

Boxplots of annual inflow of reservoir for historical (1981~2020), near future (2021~2060), and far future (2061~2100) under (a) SSP1, (b) SSP2, (c) SSP3, and (d) SSP5 scenarios

과거 40년 동안의 연평균 유입량은 624.96 mm/year, 최댓값은 1231.04 mm/year였다. 그러나 CNRM-CM6-1 (S1)의 SSP3 시나리오에 따른 먼 미래의 연평균 유입량은 979.80 mm/year로, 과거 평균의 154%에 달했다. 최대 연 유입량은 SSP5 시나리오의 먼 미래 기간에서 INM-CM4-8 (S4)와 CNRM-CM6-1의 예측치가 각각 2387.42 mm/year와 2053.15 mm/year로 나타났다. 전자의 유입량은 강수일수가 169일인 해에 기록된 반면, 후자는 강수일수가 122일인 해에 기록되어, 후자의 시나리오에서 홍수 위험성이 더 클 것으로 예측된다.

2) 미래 양수장 공급량 및 외조위 자료 구축

양수장 공급량에 대한 미래 자료를 구축 한 결과, 5개 양수장의 공급량 실측치 (2015~2020년)의 연 공급량 평균과 미래 자료의 평균과 대체로 유사하게 나타났다. 이를 통해 기후변화 시나리오를 적용한 미래 자료를 적절히 추정하였다고 판단하였다. 또한, 보령관측소의 조화상수를 이용하여 2100년까지의 외조위 자료를 산정하였다. 2015년부터 2020년까지의 조화상수를 계산하여 구축한 조위자료와 실측 조위 자료의 R² 값이 0.92로 모의치가 조위를 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 따라서 이 모형을 바탕으로 2021~2100년의 조위 자료는 기후변화 시나리오별 해수면 상승을 고려하여 구축하였다.

2. 현행 관리수위의 기후변화 지속가능성 평가

간월호의 현재 관리수위를 적용하여 2021년부터 2100년까지 기후변화 시나리오에 따른 배수갑문 방류량을 모의하여 시간 단위 저수위 및 저수량을 산정하였다. Fig. 9는 SSP 시나리오에 따른 GCM별 일평균 저수위 변화를 이수 및 치수 실패 기준과 함께 도시하였다. SSP 시나리오별 6개 GCM의 이수 및 치수 실패 사상에 해당하는 수위를 Fig. 10에 나타내어 실패의 정도와 빈도를 비교해보았다. 이수 실패는 일 최저수위, 치수 실패는 일 최고수위를 기준으로 평가하였으며, 각 실패 사상의 횟수를 Table 8에 정리하였다. SSP2와 SSP5에서 이수 실패의 빈도와 규모가 두드러졌으며, 대부분 홍수기에 관리수위를 EL.-2.1 m로 유지하는 동안 발생한 것으로 나타났다. 이는 강수일수가 감소하는 기후변화에 의한 영향으로 해석된다. SSP2의 S6에서 가장 극심한 가뭄이 발생했고, SSP5의 S1에서는 가장 큰 치수 실패가 나타났으며, SSP5의 S2에서는 치수 실패와 다수의 이수 실패가 동반하였다.

Fig. 9

Daily average water level changes by GCMs and climate change scenarios (SSP1, SSP2, SSP3 and SSP5) under the current managed water level

Fig. 10

Daily average water levels for water use and flood control failure by GCMs and climate change scenarios (SSP1, SSP2, SSP3 and SSP5) under the current managed water level

배수갑문 운영 모의 결과를 토대로 이⋅치수 지속가능성 지수 및 성과지표를 산정해보았다. SSP5의 S1이 가장 낮은 성과지표를 보였으며, Table 9는 SSP5의 GCM별 이⋅치수 지속가능성지수, 실패일수, 최대 실패 지속일수, 그리고 합계 부족량 (Mm³)과 합계 초과량 (Mm³)을 정리한 것이다. 이수 지속가능성 지수가 최대 0.37로 모든 GCM에서 낮게 산정되어, 이수기 관리수위의 보완이 필요한 것으로 사료된다. S1에서 가장 규모가 큰 치수 실패 사상이 발생하여 치수 지속가능성 지수 0.59의 최소치가 나타났다. S2에서는 다음으로 큰 규모의 치수 실패를 기록했으며, 이수 지속가능성 지수 또한 0.19로 가장 낮은 결과를 나타냈다. 이는 상대적으로 S5, S6보다 이수 측면의 실패일수는 적지만, 지속 기간이 긴 두 번의 실패 사상이 발생하여 평균회복도가 매우 낮았기 때문이다.

3. 로버스트 기반 최적 관리대안 도출

가장 강건한 최적 대안을 도출하기 위해 시기별 관리수위 조건에 따라 설정한 296,352개 대안에 대하여 현행 운영관리 조건을 통해 모의한 바와 같이 배수갑문 운영 및 담수호의 시간 단위 저수위 및 저수량을 모의하였다. 이후 로버스트 의사결정 기법을 통해 모든 시나리오에 대하여 가장 강건한 대안을 모색해보았다. 관리수위 대안 중에서 WL0~5이 각각 EL. 0.0, 0.0, -0.3, -1.1, -1.7, -2.2 m인 대안이 최적 대안으로 도출되었다. 즉, 9/21부터 이듬해 5/20까지인 비홍수기와 농업용수 공급시기 전기까지는 EL. 0.0 m를 유지하고, 농업용수 공급시기 후기는 EL. -0.3 m, 홍수기 전, 중, 후기는 각각 EL. -1.1, -1.7, -2.2 m의 관리수위를 갖는 경우가 가장 로버스트한 결과를 보였다.

앞선 현재 관리수위 평가의 분석과 마찬가지로, 대부분의 대안이 SSP5 시나리오의 S1, S2 (S1_5, S2_5)와 SSP2 시나리오의 S6 (S6_2)에서 가장 높은 후회도를 나타내었다. 각 대안의 S1_5, S2_5, S6_2의 후회도와 최대 후회도를 Fig. 11에 평행 좌표 그래프로 나타내었다. 노란 선으로 나타낸 최대 후회도가 약 0.36으로 가장 낮은 대안이 최적 관리대안이다. 최적 대안은 S1_5, S2_5, S6_2에서 한 번도 가장 낮은 후회도를 나타내지 않았지만, 모든 시나리오에서 0.4 이하로 준수하게 낮은 후회도를 나타내어 가장 강건한 대안임을 확인할 수 있었다.

Fig. 11

Parallel coordinate plot representing regret by scenarios and maximum regret for each alternative

S1_5, S2_5, 그리고 S6_2 세 개의 시나리오에 대하여 모든 대안의 이수 (WU) 및 치수 (FC) 지속가능성 지수 (SI), 표준화한 성과지표 (Performance), 후회도 (Regret)를 평행 좌표 그래프로 Fig. 12에 도시하였다. 지속가능성 지수와 함께 신뢰도 (Rel), 회복도 (Res), 취약도 (Vul)를 나타내었으며, 노란 선이 최적 대안을 의미한다. 비홍수기와 농업용수 공급시기 전기에는 EL. 0.0 m, 후기에는 EL. -0.3 m로 관리수위를 높게 유지함으로써 S1_5와 S2_5에서는 미래 기간 동안 이수 실패 사상이 발생하지 않는 것으로 나타났다. 반면에, 상대적으로 강수량이 적은 S6_2 시나리오에서는 여전히 이수 실패 사상이 나타났다.

Fig. 12

Parallel coordinate plot representing sustainability index of water use and flood control, performance, and regret for each alternative under scenarios (a) S1_5, (b) S2_5 and (c) S6_2

특히 S2_5 시나리오에서 각 대안의 후회도가 0부터 최대 약 0.95까지 넓게 분포하는데, 최적 대안의 경우 약 0.2로 낮은 후회도를 나타냈다. 최적 대안은 S6_2에서 약 0.36의 최대 후회도가 나타났지만, 같은 시나리오에서 그보다 낮은 후회도를 나타낸 대안의 대부분은 S2_5에서 0.36보다 높은 후회도를 보여 최적 대안으로 선정되지 못한 것으로 사료된다. 즉, 최적 대안은 모든 시나리오에서 가장 강건한 결과를 나타냈다고 할 수 있다.

Fig. 13은 최적 관리수위 대안을 적용하여 SSP 시나리오에 따른 GCM별 일평균 저수위 변화를 나타낸 것이며, Fig. 14에 이수 및 치수 실패 사상에 해당하는 수위를 도시하였다. Table 8, 9와 마찬가지로 최적 관리수위 대안의 실패 횟수와 성과지표에 관한 결과를 Table 10, 11에 정리하였다. 최적 대안이 현행 관리조건에 비해 이수적 측면의 개선은 탁월했으나, 치수적 측면의 개선이 부족한 것을 확인할 수 있다. 모든 시나리오에서 다수의 이수 실패 사상이 발생했던 Fig. 10에 비해, Fig. 14는 SSP2의 S6에서만 유일하게 이수 실패 사상이 나타났다. 현행 관리수위 대안 적용 시 0.19였던 SSP5의 S2 이수 지속가능성 지수는 최적 관리대안에서 1.00으로 보완되었다.

Fig. 13

Daily average water level changes by GCMs and climate change scenarios (SSP1, SSP2, SSP3 and SSP5) under the robustest managed water level

Fig. 14

Daily average water levels for water use and flood control failure by GCMs and climate change scenarios (SSP1, SSP2, SSP3 and SSP5) under the robustest managed water level

그러나, 최적 관리대안을 적용했음에도 Fig. 10에서 나타난 치수 실패 사상이 여전히 발생하였다. SSP5 시나리오의 S2 치수 지속가능성 지수는 0.75에서 0.73으로 오히려 소폭 감소하였다. 이는 최적 대안의 홍수기 전기와 중기의 관리수위가 현행 관리수위보다 높게 설정되었기 때문으로 보인다. 전기와 중기에 각각 EL. -1.1 m와 EL. -1.7 m로 다소 높은 수위가 설정된 것은 현행 관리수위 적용 시 강수일수 감소로 인해 나타난 홍수기 이수 실패 사상이 원인으로 해석된다.