Ⅰ. 서 론
기후변화의 영향으로 국지성 호우, 태풍 등의 강도와 발생빈도가 증가하고 있으며, 이에 따라 농경지 침수 피해가 증가하고 있다 (Jun et al., 2019a; Jun et al., 2018; Jun et al., 2013). 농촌유역은 도시유역에 비해 홍수 저감 대책이 미흡하여 매년 큰 피해가 발생하고 있으며, 미래에도 기후변화의 지속적인 영향으로 침수피해가 증가할 것으로 사료된다. 농촌유역의 미래 침수 저감 대책을 수립하기 위해서는 미래기상자료를 이용한 정략적인 미래 침수 위험도 분석을 통한 기초자료 구축이 선행되어야 한다.
Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)에서는 Representative Concentration Pathway (RCP) 시나리오에 따른 미래 기후에 대해 5차 평가보고서 (Fifth assessment report, AR5)를 제시한 바 있다. 최근 IPCC는 기존 RCP 시나리오에 사회경제적 조건을 추가로 고려한 Shared Socioeconomic Reference Pathway (SSP) 시나리오 기반의 6차 평가보고서 (AR6) 발간을 앞두고 있다. IPCC의 AR5 보고서에는 Coupled Model Intercomparison Project phase 5 (CMIP5)를 통해 제공된 미래 전망 자료가 사용되었으며, 최근에는 IPCC AR6에 활용된 Coupled Model Intercomparison Project phase 6 (CMIP6) 자료가 공개되고 있다. 따라서 최근 공개된 CMIP6 기반의 미래 기상 자료를 활용한 미래 홍수/침수 위험도 관련 연구가 필요하다.
복잡한 자연의 수문현상을 효과적으로 모델링하기 위해서는 유역특성 및 모의 목적에 맞는 적절한 모형을 선택해야 한다 (Kang et al., 2016). 농촌유역은 농업용 저수지, 양⋅배수장 등의 농업용 수리구조물이 유역의 수문순환에 영향을 미쳐 도시 및 자연유역 등 타 유역과는 다른 수문순환 특성을 가진다. 따라서 농촌유역의 수문현상을 모의하기 위해서 농촌유역의 물순환 특성을 정확히 반영할 수 있는 모형을 선택해야 한다. River Modeling System for small agricultural watershed (RMS)와 배수갑문능력검토 시스템 (GATE2018) 한국농어촌공사에서 개발한 기술정보시스템으로, 우리나라 농촌유역의 수리⋅수문 특성을 반영하여 수문현상을 모의할 수 있도록 개발되었다. 각 시스템에는 농촌유역에 산재한 농업용 저수지, 배수장 및 배수문 등 농업용 수리구조물의 수리⋅수문 알고리즘이 내제되어 있어 연구의 목적으로도 활용성이 높을 것으로 기대된다. 기존 연구에서 농경지 침수 해석에 주로 활용되고 있는 HEC-RAS의 경우 하천의 홍수위 해석 및 홍수범람에 의한 침수 해석을 위해 개발된 모형으로, 다양한 수리시설물이 산재한 농촌유역의 수문기작을 반영한 침수 해석에는 한계가 있다. 따라서, 농경지 홍수/침수 해석을 위해 개발된 RMS 및 GATE2018을 활용한 농촌유역의 침수 연구가 필요할 것으로 사료된다.
농경지 침수 위험도 예측을 위한 연구는 다양하게 수행되었다. Jun et al. (2019a)은 배수지연을 고려한 논 지구의 범용 침수 모의 기법을 개발하고, 시범지구를 대상으로 적용성을 분석하였다. Kim et al. (2020)은 Jun et al. (2019a)이 개발한 범용 침수 모의 기법을 이용하여 농촌유역 침수 DB 구축 연구를 수행한 바 있다. Hydrologic Engineering Center’s River Analysis System (HEC-RAS)은 농경지 침수 관련 연구에 다양하게 이용되어 왔다. Jun el al. (2018)은 HEC-RAS의 2차원 모의 기능을 이용하여 1차/2차원을 연계한 농경지 침수 모의를 수행한 바 있다. Shin et al. (2016)과 Jun et al. (2019b)은 미계측 농경지 침수 해석을 위한 미계측 하천 단면 추정 기법을 개발 및 개선하고, HEC-RAS를 이용해 적용성을 분석하였다. 한국농어촌공사에서 개발한 GATE2018 이용한 농경지 침수 연구는 일부 수행된 바 있다. Lee (2019)는 GATE2018을 이용하여 예보강우의 시간분포에 따른 침수 확률은 산정하였다. Hwang et al. (2012a)은 GATE2018의 이전버전인 GATE2012를 이용하여 고정시간 및 임의시간 강우량 선택에 따른 농경지의 배수 영향을 분석한 바 있다. Jeong et al. (2010)은 GATE2018의 전신인 GATE_Pro를 이용하여 간척지 논의 침수 원인 분석 및 대책 수립 연구를 수행하였다.
기후변화 시나리오 기반 미래기상자료를 이용한 농촌유역 홍수 관련 연구는 일부 수행된 바 있다. Jun et al. (2020)은 CMIP5 기반 미래기상자료를 이용하여 둑높이기 농업용 저수지의 미래 홍수위험도를 분석하였으며, 미래기간에 홍수위험도가 증가하는 것으로 분석하였다. Ryu et al. (2017)은 CMIP5 기반의 미래기상자료를 적용하여 HEC-RAS를 이용한 청미천 인근의 농경지 침수 모의를 수행하였으며, 미래 기간으로 갈수록 침수피해가 증가하는 것으로 분석하였다. Jun et al., (2013)은 CMIP5 기반 미래기상자료를 기반으로 둑높이기 저수지의 미래 홍수조절율 변화를 분석한 바 있다. CMIP6 기반의 미래기상자료를 이용한 연구는 최근 활발하게 이루어지고 있다. Pokhrel et al. (2020)은 CMIP6 기반의 미래기상자료를 이용하여 HEC-RAS 모형을 통해 North Carolina에 위치한 Neuse강의 미래 홍수 위험도를 평가하였다. Xin et al. (2020)은 CMIP6와 CMIP5 기반의 미래기상자료를 통해 중국과 동아시아의 여름 장마 기간의 강수특성을 비교 및 분석하였다.
최근 CMIP6 기반의 미래기상자료가 공개됨에 따라 이를 활용한 다양한 연구가 수행될 것으로 사료되며, 농촌유역 홍수 예측 분야에서도 활용성이 높을 것으로 기대된다. 하지만 국내에서 대부분의 미래 홍수/침수 위험도 관련 연구는 대부분 CMIP5 기반의 미래기상자료를 이용해 수행되어 왔으며, CMIP6 기반의 미래기상자료는 아직 적용 사례가 많지 않은 실정이다. 특히, CMIP6 자료를 이용한 농촌유역 침수 관련 연구는 국내/외에서 활발하게 이루어지지 않고 있다. 따라서 CMIP6 기반의 미래기상자료를 이용한 농촌유역 미래 침수 분석을 수행하고, CMIP5 기반 연구 결과와의 정량적인 비교를 통해 CMIP6 기반 미래기상자료의 특성을 분석할 필요가 있다.
본 연구에서는 CMIP5 및 CMIP6 General Circulation Model (GCM) 기반 미래기상자료를 수집하여 무한천 유역의 탄중지구를 대상으로 RMS 및 GATE2018을 이용해 미래 침수 모의를 수행하고, 모의 결과를 바탕으로 CMIP5와 CMIP6의 적용에 따른 미래 농경지 침수 위험도 변화를 분석하고자 한다.
Ⅱ. 재료 및 방법
Fig. 1은 간략한 본 연구의 흐름을 나타내고 있다. 본 연구에서는 CMIP5 및 CMIP6 기반의 GCM 자료들을 수집하고, Simple Quantile Mapping (SQM) 방법을 이용하여 편의보정을 수행하였다. 편의보정된 자료는 총 4개의 기간으로 나누어 기간별 확률강우량을 산정하였다. CMIP5와 CMIP6의 GCM들 중에서 최대 및 최소의 확률강우량을 가지는 GCM을 각각 선정하였으며, RMS를 이용해 설계홍수량을 산정하였다. 설계홍수량을 GATE2018에 입력하여 대상지구의 침수심, 침수시간 등의 침수특성을 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 CMIP5와 CMIP6 기반 미래 기상 자료의 특성을 비교 및 분석하였다.
1. 대상유역 선정 및 기초자료 구축
가. 대상유역 선정
본 연구에서는 예당저수지 하류 무한천 인근에 위치한 탄중지구를 연구 대상지구로로 선정하였다. Fig. 2는 대상지구의 위치 및 유역도를 나타내고 있다. 탄중지구는 충청남도 예산군에 위치하고 있으며, 유역경사가 완만하고 지대가 낮아 침수피해가 빈번하게 발생하는 것으로 알려져 있다. 탄중지구는 3개의 유역 (WS#1, WS#2 및 WS#3)으로 나누어지며, 유역 홍수량은 유역 내 배수지선 및 배수지거 등 독립된 배수계통을 따라 배수 본천인 무한천으로 배제되고 있다. 유역의 말단에는 탄중배수장이 위치하고 있다.
나. 유역 특성자료 구축
탄중지구의 수문 분석을 위해 유역면적, CN, 도달시간, 저류상수 등 유역 특성자료를 구축하였다. 유역특성자료는 탄중지구 배수개선사업 보고서를 바탕으로 구축하였다. 탄중지구의 유역면적은 1,482 ha로, WS#1, WS#2 및 WS#3의 유역면적은 각각 1,250 ha, 76 ha 및 156 ha이다. 유역의 토지이용은 논이 672 ha (45%)로서 가장 많고, 밭 364 ha (25%), 시설재배지 233 ha (16%), 임야 34 ha (2%) 및 기타 180 ha (13%)로 논, 밭 및 시설재배지가 이 대부분을 차지하고 있다.
탄중지구는 배수계통과 수문학적 유역특성을 고려하여 3개의 대유역과 133개의 소유역으로 구분되며, 각각의 소유역별 홍수량 계산을 위한 CN, 도달시간 및 저류상수 자료를 구축하였다. 경사지와 평야부의 도달시간은 California 도로국 공식과 배수로 평균허용유속 공식을 각각 사용하였으며, 농경지 침수의 경우 여름철 장마기에 주로 발생하는 것을 고려하여 CN은 AMC III 조건일 때의 값을 사용하였다.
다. 농업용 수리구조물 특성자료 구축
탄중지구의 배수개선사업 보고서를 기반으로 농업용 수리구조물 특성자료를 구축하였다. 탄중지구는 3개의 유역으로 구분되며, WS#1과 WS#2은 종경배수장 (23 m³/s), WS#3은 탄중배수장 (2.5 m³/s)을 통하여 배수본천인 무한천으로 과잉수를 배제하고 있다. 배수문은 WS#1과 WS#2에 인양비 배수문 5련 (2.5 × 2.5 m)이 설치되어 있으며, WS#3에는 인양비 배수문 2련 (2.5 × 2.5 m)이 설치되어 있다. WS#3의 초과 잉여수량은 WS#1, WS#2의 종경배수장으로 배제되도록 설계되어 있다.
2. 기후변화자료 구축
가. 자료 수집 및 편의보정
본 연구에서는 현재 수집가능한 CMIP5 및 CMIP6 기반의 GCM 미래기상자료들을 수집하였다. Table 1과 같이 CMIP5 및 CMIP6 기반의 GCM은 각각 29개 및 19개이다. 이중 상호 비교를 위해 동일한 기관에서 생성되었으며 미래 전 기간에 대해서 자료가 존재하는 GCM을 CMIP5와 CMIP6에 대하여 각각 14개 및 12개를 선정하고, 선정된 GCM 기반의 24시간 단위 미래강우자료를 수집하였다. 기후변화 시나리오에 통계적 상세화 기법을 적용하기 위하여 30년 이상의 관측자료가 존재하는 60개 종관기상관측소 지점을 사용하였다. 전국 60개 종관기상관측소의 관측값과 GCM 사이의 월별 편의 (bias)에 대해 비모수적 방법으로 평균과 분포를 동시에 보정하는 SQM 기법을 적용하여 미래 기상자료를 생산하였다 (Cho et al., 2018).
Table 1
Characteristics for the selected GCMs
본 연구에서는 CMIP5 RCP8.5 시나리오와 CMIP6 SSP585 시나리오 기반으로 생성된 미래 기상자료를 사용하였다. 과거 기상자료는 1980~2019년 자료를 사용하였고, 미래 기상자료는 2020~2100년 자료를 수집하였다. 기상자료는 1980~2019년 (1995s), 2010~2039년 (2025s), 2040~2069년 (2055s) 및 2070~2099년 (2085s)으로 구분하여 사용하였다.
나. 확률강우량 산정
확률강우량의 산정을 위해 국립방재연구원에서 제공하는 FARD2006 (Frequency Analysis of Rainfall Data 2006)을 사용하였다. FARD2006은 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법에 따라 다양한 분포형의 추정이 가능하며 각각의 추정 방법에 따른 분포형의 다양한 적합도 검정 결과를 쉽게 확인할 수 있고 사용이 편리하여 강우빈도해석 시 많이 이용되고 있다 (Hwang et al., 2012b).
본 연구에서는 확률강우량 추정을 위한 매개변수 추정에 확률가중모멘트법을 사용하였고, 확률분포형은 GEV 분포형을 사용하였다. 확률강우량의 재현기간은 200년 및 500년 빈도를 선택하였으며, 강우지속시간은 미래강우자료의 최소단위인 24시간을 채택하였다. 확률강우량은 CMIP5 및 CMIP6 기반으로 각각 4개의 기간 (1995s, 2025s, 2055s 및 2085s)에 대해서 계산하였다.
다. GCM 선정 및 입력자료 구축
CMIP5 및 CMIP6 기반 미래강우자료의 특성을 분석하기 위해 CMIP5 및 CMIP6의 GCM 중 최대 및 최소의 확률강우량을 가지는 GCM을 각각 선정하여 미래 농경지 침수 해석에 이용하였다. 본 연구에서는 현재 수집가능한 GCM에서 제공하는 미래 강우량에 의해 일어날 수 있는 침수의 범위를 비교 및 분석하고자 Phase별 최대 및 최소 확률강우량을 가지는 GCM을 선정하였다. 따라서 총 26개의 GCM 중 4개의 GCM을 이용해 대상지구의 침수 해석을 수행하였다.
설계강우량은 강우량의 총 합으로 설계홍수량 산정 및 농경지 침수 해석에 적용하기 위해서는 강우의 시간분해를 수행해야 한다. 본 연구에서는 강우의 시간분포로 널리 적용되고 있는 Huff 분포를 이용하여 확률강우량을 시간단위로 분해하였다. Huff 분포 적용을 위한 매개변수는 환경부 (2019)가 발표한 각 기상관측소별 Huff 분포 자료를 적용하였으며, 분위는 3분위값을 사용하였다.
3. 미래 침수 위험도 평가
가. 홍수량 산정
RMS는 농업소유역의 홍수량 분석을 위해 개발되었으며, 농촌유역 치수계획 수립 시 논에서의 유출특성을 고려하여 배수시설물의 최적규모를 결정하는데 활용되고 있다. RMS에서 유효우량은 NRCS방법을 이용해 계산하고 있으며, 홍수량은 단위도법을 이용해 산정하고 있다. RMS에서는 유역을 일반유역과 논유역으로 구분하여 홍수량을 산정하며, 논 유역은 유역내의 토지이용이 모두 논으로만 구성되어 있는 유역을 뜻한다. 일반유역과 논 유역의 홍수량은 각각 NRCS 단위도법과 Clark 단위도법을 사용하여 계산한다. RMS에서는 홍수 추적을 적용하지 않을 경우 홍수 계산 지점에서 각 소유역의 홍수량이 직접 합성되며, 홍수 추적을 적용할 경우 단순지체 및 Muskingum 방법 중에 홍수 추적 방법을 선택할 수 있다.
본 연구에서는 RMS를 이용하여 과거기간 및 CMIP5 및 CMIP6 기반의 미래 홍수량을 산정하였다. 대상지구의 특성자료와 시간분해된 확률강우량을 RMS에 입력하여 4개의 기간별 200년 및 500년 빈도 홍수량을 각각 산정하였다. 홍수량 산정 결과는 농경지 침수 위험도 분석을 위한 GATE2018의 입력자료로 활용되었다.
나. 농경지 침수 위험도 분석
농경지 침수 위험도 분석에는 한국농어촌공사에서 개발한 GATE2018을 이용하였다. 최근 저수지 붕괴나 하천 범람 등에 의해 발생하는 침수에 관한 연구에는 2차원 수리해석 모형이 널리 이용되고 있다 (Lee et al., 2019; Jun et al., 2018). 2차원 수리해석의 경우 홍수파에 의한 유체의 흐름 해석에는 용이하지만, 비교적 단순한 기작을 가지는 배수지연에 의한 농경지 침수 해석에 적용하기에는 자료 구축 및 모의 시간이 과도하게 소모되는 단점이 있다. 본 연구에서는 다양한 기후변화 시나리오에 따른 미래 침수특성을 분석하고자 물수지 방정식에 기초해 농경지 침수 모의를 위해 개발된 GATE2018을 이용해 농경지 침수 모의를 수행하였다. GATE2018은 배수개선사업 계획지구 내 기존시설물의 능력을 검토하거나 새로운 시설물의 규모를 결정하기 위해 개발되었으며, 사업지구 내 침수형태를 분석하고 이에 적합한 시설물 (배수문, 배수갑문 및 배수장)의 규모를 결정하는데 이용되고 있다.
GATE2018에서 침수분석은 유역내 홍수량의 저류현상을 분석하는 것으로 물수지 방정식을 이용해 계산이 이루어진다. 물수지 방정식은 식 (1)과 같다.
여기서, 
은 전시간의 순간유입량 (m3/s), 
는 다음시간의 순간유입량 (m3/s), 
은 전시간의 순간유출량 (m3/s), 
는 다음시간의 순간유출량 (m3/s), 
는 
시간의 저류량 (m3), 
는 시간간격 (sec, hr)를 나타낸다.
GATE2018에서는 농업용 배수 구조물별 수위에 따른 배수량 계산이 가능하다. 구조물은 인양비, 자동비, 암거 (Box), 잠관 (원형), 물넘이, 암거 (원형), 펌프게이트 및 토공 (제형) 등을 입력할 수 있다. 사용자는 배수구조물 입력 창에서 구조물을 선택하고 필요한 제원을 각각 입력할 수 있다. GATAE2018에는 구조물별 수위에 따른 배수량 함수가 내재되어 있어 시간별 내/외수위 변화에 따른 배수량을 계산할 수 있다.
본 연구에서는 CMIP5 및 CMIP6 기반의 미래기상자료를 바탕으로 RMS를 이용해 계산한 홍수량을 GATE2018에 입력하여 탄중지구의 미래 침수 해석을 수행하였다. 침수 해석을 위한 외수위는 탄중지구 배수개선사업 보고서에서 제시한 기준 홍수위를 적용하였으며, 침수 해석 결과를 바탕으로 기간별 침수심, 침수시간을 추출하였다. 농업생산기반시설 설계기준 (MAFRA, 2018)에서는 배수개선사업 수행 시 20년 빈도 임의지속시간 48시간 강우량에 대하여 관수 (70 cm)가 발생하지 않는 범위 내에서 24시간 이내에 허용담수심 (30 cm)심 이하가 되도록 배수 계획을 수립하도록 규정하고 있다. 본 연구에서는 배수개선사업 설계기준을 적용하여 탄중지구의 미래 침수 위험도를 평가하였다.
Ⅲ. 결과 및 고찰
1. 기후변화자료 분석 결과
가. 확률강우량 산정 결과
CMIP5 및 CMIP6의 GCM 기반으로 생성된 미래강우자료를 이용하여 확률강우량을 산정하였다. Table 2는 CMIP5 및 CMIP6 기반 GCM 각각 14개 및 12개의 미래기상자료를 이용하여 산정한 200년 빈도 확률강우량의 통계적 특성을 나타내고 있으며, Fig. 3은 확률강우량의 box plot을 나타내고 있다.
Table 2
Future probable rainfalls by periods and phases (200-year frequency)
Table 2의 확률강우량 산정 결과, 2025s를 제외한 2055s 및 2085s에서는 CMIP6 기반의 확률강우량 평균값이 CMIP5 기반의 확률강우량보다 큰 것으로 나타났다. 표준편차 또한 2025s를 제외한 전기간에서 CMIP6가 CMIP5에 비해 큰 값을 가지는 것으로 나타났다. GCM별 확률강우량의 최댓값은 모든 기간에서 CMIP6가 큰 값을 가지는 것으로 나타났으며, 최솟값의 경우 2085s를 제외한 모든 기간에서 CMIP6가 작은 값을 가지는 것으로 나타났다. 하지만, Fig. 3의 box plot을 살펴보면 1분위 및 3분위 값의 범위는 모든 기간에서 CMIP5가 CMIP6에 비해 넓은 것으로 나타났다. 따라서 CMIP6 기반의 GCM들이 CMIP5 기반의 GCM들에 비해 대체로 좁은 범위의 확률강우량을 나타냈지만, 확률강우량의 최솟값 및 최댓값은 CMIP5에 비해 넓은 범위를 가지는 것으로 판단된다. 특히 2085s에서 CMIP6 기반의 GCM 중 확률강우량의 최댓값은 box plot의 바깥쪽에 표시되는 것으로 나타났다.
기간별 확률강우량의 변화를 분석한 결과, 확률강우량의 평균값은 CMIP5와 CMIP6 모두 미래기간으로 갈수록 점진적으로 커지는 것으로 나타났다. 확률강우량의 표준편차 또한 CMIP5와 CMIP6 모두 2085s에서 가장 큰 값을 나타냈다. 확률강우량 최댓값은 CMIP5 및 CMIP6 모두 2085s에서 기록했으며, 최숫값은 각각 다른 기간에 나타났다.
나. GCM 선정 및 강우의 시간분포 적용
대상유역의 미래 침수 위험도 평가를 위해 CMIP5와 CMIP6의 GCM 중 최소와 최대의 확률강우량을 가지는 GCM을 각각 선정하였다. Table 3은 GCM 선정 결과를 나타내고 있다. CMIP5 기반의 GCM 중 확률강우량 최댓값 및 최솟값을 가지는 GCM은 각각 CanESM2 및 INM-CM4으로 나타났으며, CMIP6 기반의 GCM은 각각 UKESM1-0-LL 및 INM- CM5-0로 나타났다. 본 연구에서는 선정된 GCM별로 산정된 확률강우량에 Huff 분포를 적용하여 1시간 단위 강우량으로 시간분해하여 농경지 침수 위험도 평가를 위한 입력자료로 활용하였다.
2. 미래 침수 위험도 평가
가. 소유역별 홍수량 산정 결과
선정된 CMIP5 및 CMIP6 GCM 기반의 200년 및 500년 빈도 확률강우량을 적용하여 탄중지구의 소유역별 홍수량을 산정하였다. Table 4, Fig. 4 및 Fig. 5는 홍수량 산정 결과를 나타내고 있다. 설계홍수량 산정 결과는 확률강우량 산정 결과와 유사한 경향을 가지는 것으로 나타났다. 최댓값을 가지는 GCM의 경우 미래 전기간의 설계홍수량이 과거기간에 비해 큰 값을 가지는 것으로 나타났으며, 2085s에서 가장 큰 설계홍수량을 기록했다. 최솟값을 가지는 GCM의 경우 CMIP5는 2085s에 과거기간 (1995s)보다 작은 값을 나타냈으며, CMIP6는 2025s 및 2055s에 1995s보다 작은 값을 기록했다.
Table 4
Peak discharges of maximum and minimum GCMs for CMIP5 and CMIP6
최대 및 최소 GCM 사이의 설계홍수량 차이는 확률강우량과 마찬가지로 CMIP6가 CMIP5 보다 큰 것으로 나타났다. 특히, CMIP6의 최대 GCM에 의한 설계홍수량은 과거기간에 비해 약 2.3배 증가하는 것으로 나타났으며, 2085s의 최솟값이 1995s의 설계홍수량 보다 큰 값을 가지는 것으로 분석되었다. 따라서 기후변화로 인해 미래 기간에는 설계홍수량이 증가할 것으로 사료되며, 향수 농촌유역 홍수/침수 대책 수립 시 기후변화의 영향을 고려할 필요가 있을 것으로 사료된다. Fig. 6은 WS#1의 2025s 기간 홍수수문곡선을 나타내고 있으며, CMIP5와 CMIP6의 시간별 강수량 및 홍수량 차이를 도식적으로 확인할 수 있다. 200년 빈도와 500년 빈도 모두 CMIP6의 최대 및 최소 GCM에 의한 홍수량 차이가 CMIP5의 최대 및 최소 GCM에 의한 홍수량 차이에 비해 큰 것으로 나타났다.
나. 농경지 침수 위험도 평가
소유역별 홍수량 산정 결과를 GATE2018에 입력하여 소유역별 침수 위험도 평가를 수행하였다. Table 5은 소유역별 CMIP5 및 CMIP6의 최대/최소 GCM 적용에 따른 침수심 및 침수시간을 나타내고 있으며, Fig. 7 및 Fig. 8은 기간별 침수심을 비교하는 그래프를 나타내고 있다. 본 연구에서 침수시간은 침수심이 30 cm 이상으로 유지되는 시간을 나타낸다. 앞서 농업생산기반시설 설계기준을 바탕으로 설정한 침수기준에 비추어 볼 때, 소유역별 침수위험도는 WS#1이 가장 높은 것으로 나타났으며 WS#3은 모든 경우에 침수가 발생하지 않는 것으로 나타났다. WS#1의 경우 200년 및 500년 빈도 강우 발생 시 전기간에 침수가 발생하는 것으로 나타나, 침수에 대한 추가적인 대책이 필요할 것으로 사료된다. WS#2의 경우 확률강우량 및 홍수량이 최대값을 기록한 2085s에서만 침수가 발생하는 것으로 나타나, 기후변화에 대한 대비가 필 요할 것으로 판단된다. 탄중지구의 경우 모든 소유역에서 침수시간이 24시간 이하로 나타나 관수에 대한 대책이 필요할 것으로 판단된다.
Table 5
Inundation characteristics of maximum and minimum GCMs for CMIP5 and CMIP6
기간별 침수모의 결과는 확률강우량 및 홍수량 산정 결과와 유사한 경향을 나타냈다. 최대 침수심의 경우 CMIP5와 CMIP6 모두 2085s에서 나타났으며, CMIP5와 CMIP6의 최소 침수심은 각각 2085s와 2055s에서 기록했다. 최대 GCM에 의한 침수심은 모든 미래 기간에서 1995s에 비해 큰 값을 기록했으며, 미래로 갈수록 점진적으로 증가하는 것으로 나타났다. 최소 GCM에 의한 침수심은 CMIP5는 2025s와 2055s에서, CMIP6는 2085s에서 과거기간에 비해 큰 것으로 나타났다. 최대 및 최소 GCM에 의한 침수심의 차이는 CMIP6가 CMIP5에 비해 큰 것으로 분석되었다. Fig. 9는 WS#1의 2025s 기간의 시나리오별 내/외수위 변화를 나타내고 있다. CMIP5 및 CMIP6 최대 및 최소 시나리오에 의한 시간별 강수량에 따른 내/외수위 변화를 나타내고 있으며, 최저답고, 침수위 및 관수위를 그래프에 함께 표시하였다. 2025s에서는 CMIP6 500년 빈도 최대 GCM을 제외하고는 침수위를 초과하지 않는 것으로 나타났다.
본 연구의 결과, 대상지구의 침수 위험도는 증가하는 것으로 나타났으며, CMIP6에 의한 침수 위험도가 CMIP5에 의한 침수 위험도에 비해 높은 것으로 분석되었다. 따라서 향후 배수개선 사업 시 기후변화에 의한 영향을 고려할 필요가 있을 것으로 사료되며, 최근에 공개되고 있는 CMIP6를 자료를 이용한 설계수문량 산정이 필요할 것으로 사료된다. 또한, 향후 기후변화를 고려한 수문순환 연구에 CMIP6 자료의 활용이 필요할 것으로 판단된다.
Ⅳ. 요약 및 결론
본 연구에서는 CMIP5 및 CMIP6 GCM 기반 미래기상자료를 수집하여 무한천 유역의 탄중지구를 대상으로 RMS 및 GATE2018을 이용해 미래 침수 모의를 수행하고, 모의 결과를 바탕으로 CMIP5와 CMIP6의 적용에 따른 미래 농경지 침수 위험도 변화를 분석하였다. 현재 수집가능한 CMIP5 및 CMIP6 기반의 GCM 각각 14개 및 12개 자료를 수집하여 확률강우량 및 홍수량을 산정하고 침수 모의를 수행하였다.
확률강우량 산정 결과 CMIP5와 CMIP6의 평균값은 큰 차이를 보이지 않았으나, 최댓값과 최솟값의 차이는 CMIP6가 큰 것으로 나타났다. 홍수량 산정 결과와 침수 위험도 평가 결과는 확률강우량 산정 결과와 유사한 경향을 가지는 것으로 나타났다. 미래기간의 침수 위험도는 모든 소유역에서 증가하는 것으로 나타났으며, 특히 CMIP6 자료를 사용한 경우 침수 위험도가 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 농촌유역 수공구조물의 설계 및 보강 계획 시, CMIP6 기반의 미래기상자료를 활용하여 기후변화의 영향을 고려할 필요가 있을 것으로 사료된다.
본 연구의 결과는 CMIP6 기반의 미래기상자료를 활용하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 하나의 대상유역에 적용하여 CMIP6 기반 GCM 자료의 특성을 분석했으며, 향후 다양한 유역에 적용하여 유역 특성에 따른 CMIP6 자료의 영향을 분석할 필요가 있을 것으로 사료된다. 또한 본 연구에서 활용한 한국농어촌공사의 기술프로그램들은 향후 다양한 농촌유역 수문 관련 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
