Ⅰ. 서 론

최근 기후변화로 인한 강우 특성의 변화와 이상호우 발생 빈도 증가는 농업용 저수지의 수문학적 안전성에 심각한 영향을 미치고 있다. 국내 강우 관측 분석에 따르면, 1981–2000년 대비 2001–2020년 기간 동안 평년을 초과하는 호우 발생일수는 약 225% 증가하였으며, 200년 빈도 확률강우량 또한 평균적으로 3.7–4.4% 증가하는 것으로 나타났다 (Ministry of Environment⋅Ministry of Trade, Industry and Energy, 2019). 이러한 강우량 증가는 설계홍수량 및 저수지 치수능력의 재평가 필요성을 제기하고 있다.

현재 농업용 저수지의 설계홍수량 기준은 유역면적이 2,500 ha 이상이거나 총저수용량이 500만 톤을 초과하는 저수지의 경우 가능최대홍수량 (Probable Maximum Flood, PMF)을 설계홍수량으로 적용하고 있다. 그보다 규모가 작은 저수지는 「홍수량 산정 표준지침」(환경부, 2019)과 농림축산식품부의 「농업용 필댐 설계기준 (KDS 67 10 20)」에 따라 200년 빈도 홍수량의 20%를 증가시킨 유량을 기준으로 한다. 그러나 이러한 기준은 저수지의 제원이나 수문학적 반응 특성을 충분히 반영하기 어렵고, 실제 홍수위험도에 비해 설계빈도가 과대 또는 과소하게 산정될 가능성이 있다.

농업용 저수지의 설계기준 및 치수능력 평가와 관련된 국내연구로 Kim et al. (2021)은 SSP 기후변화 시나리오를 기반으로 농업용 저수지의 홍수조절 성능을 정량적으로 분석하였으며, 미래 강우강도의 증가로 인해 기존 설계빈도 기준이 한계에 도달할 가능성을 제시하였다. Lee et al. (2013)은 농업용 저수지의 제체 증고 (댐 높이 증대) 가 홍수저감 효과에 미치는 영향을 분석하여, 구조적 보강을 통한 치수능력 향상의 가능성을 검토하였다. Maeng (2014)는 국내 농업용 필댐을 대상으로 수문학적 안전성 평가 및 PMF 분석을 수행하였으며, PMF가 기존 200년 빈도 홍수량 대비 1.5-2.8배 수준으로 증가함을 제시하였다. 이는 현행 설계빈도의 여유도가 충분하지 않을 수 있으며, 중간 수준의 설계 기준 또는 가중치의 조정이 필요한 상황임을 보여준다.

빈도해석 및 설계홍수량 산정기법 관련 연구로 Kim and Maeng (2010)은 농업용 저수지에서 설계홍수량 산정을 위해 임계 지속시간을 고려한 가능최대홍수량 분석을 수행하였다. 강우지속시간에 따른 첨두홍수량 변화를 검토하고, 이를 기반으로 여수로 설계의 적정성을 평가하였다. Maeng et al. (2009)는 국내 수문자료를 대상으로 Wakeby, Kappa 등 확률분포를 적용하여 홍수빈도해석의 분포 선택에 따른 불확실성을 분석하였다. Lee et al. (2016)은 기후변화의 영향을 반영하여 남강댐 유역의 홍수량을 재산정하였다. RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오를 적용하여 200년 빈도홍수량과 PMF를 비교 분석하였으며, 기후변화가 저수지 안전성에 미치는 영향을 정량적으로 검토하였다. 연구는 장래 기후 조건에서 설계 홍수량을 보완할 필요성을 제시함으로써 기후변화 대응 수자원 관리 전략에 기여하였다.

Joo et al. (2025)는 한국농어촌공사의 비상대처계획 (EAP) 자료를 활용하여 총 242개 저수지를 분석하였으며, K-FRM (Korean-Flood Risk assessment Model) 모형을 이용해 인명⋅도시⋅농업⋅공공 피해를 정량적으로 산정하였다. 분석 결과, 시설 제원만으로는 피해 규모를 설명하기 어려우며 도시화와 토양 조건 등 외부 요인이 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 연구는 사망자⋅사상자 발생 여부를 PMF 적용의 핵심 지표로 제시하고, 물적 피해를 보조 지표로 활용할 수 있음을 강조하여 농업용 저수지 설계기준 해설편 마련에 기초자료를 제공하였다

가능최대홍수량 적용과 관련하여 국외 주요 기관들도 설계홍수량 기준을 제시하고 있다. 영국 대댐회는 인명피해 규모에 따라 설계등급을 A에서 D까지 구분하고, 사망자가 10명 이상으로 예상되는 경우에는 가능최대홍수량을, 10명 미만인 경우에는 10,000년 빈도 홍수를 설계기준으로 적용하도록 제안하였다. 또한 인명피해가 경미할 것으로 판단되는 경우에는 1,000년 빈도, 피해가 발생하지 않는 경우에는 150년 빈도를 기준으로 설계하도록 규정하고 있다 (ICOLD, 1992). 호주 대댐회는 댐 붕괴로 인한 인명손실과 피해 정도를 기준으로 세 단계의 위험 등급을 설정하고, 각 등급별로 상응하는 설계홍수량 범위를 제시하였다. 이러한 기준은 댐의 규모나 용도보다는 하류 지역의 위험도와 잠재적 피해를 중심으로 설계빈도를 결정하는 방향을 제시하고 있다 (ANCOLD, 1986).

이와 같이 기존 연구들은 확률강우량 산정, 홍수량 산정 기법, PMF 도입 등 주로 설계홍수량 산정 체계의 개선에 초점을 맞추어 왔으나, 설계홍수량에 가중치가 적용될 때 실제로 몇 년 빈도의 홍수량과 대응하게 되는지에 대한 정량적 평가는 충분히 이루어지지 않았다. 동일한 가중치가 적용되더라도 저수지의 유역 면적, 도달시간 등 물리⋅수문 특성에 따라 설계빈도 수준이 크게 달라질 수 있다는 점도 실무적으로 중요한 문제이다. 2022년 태풍 힌남노 당시 경주시 왕신저수지에서는 사면 유실과 하류 지역의 대피가 발생하며 구조적 취약성이 드러난 바 있다. 이러한 사례는 극한강우 조건에서 저수지의 반응이 제원에 따라 크게 달라질 수 있음을 보여주며, 동일한 가중치를 적용할 경우 실제 위험 수준을 충분히 반영하지 못할 가능성을 보여준다.

이에 본 연구에서는 중소규모 농업용 저수지를 대상으로, 현행 설계기준이 실질적으로 몇 년 빈도의 홍수량에 해당하는지 정량적으로 분석하고, 유역면적 및 도달시간 등 제원 특성에 따른 민감도 차이를 평가하였다. 이를 통해 설계홍수량에 가중치 적용이 실질적으로 만들어내는 빈도 효과를 규명하고, 저수지 제원에 따른 민감도 차이를 파악함으로써 설계 시 고려해야 할 수문⋅유역 특성을 제시하고자 한다.

Ⅱ. 재료 및 방법

본 연구에서는 한국농어촌공사 농업용저수지 치수능력확대사업 예비계획서에 제시된 48개 저수지 중 대표성 있는 23개소를 대상으로 분석을 수행하였다. 먼저 각 대상지의 제원 자료 (유역면적, 총저수량 등)를 수집⋅정리하고, 이를 기반으로 K-HAS (KRC Hydraulics & Hydrology Analysis System) 치수분석 모듈을 활용하여 확률강우량 및 가능최대강우량을 적용한 홍수량을 산정하였다. 유효우량 산정에는 SCS Curve Number법, 합성단위도 작성에는 Clark 단위도법, 하도추적에는 단순지체법 (Simple Lag Method)을 각각 적용하였으며, 이로부터 빈도 및 지속시간별 홍수량 관계를 도출하였다. 이후 산정된 홍수량을 바탕으로, 1.05-1.30 수준의 가중치를 적용하여 설계홍수량의 증가 효과를 모의하고, 이를 다시 설계빈도로 환산하여 빈도–지속시간–가중치 간의 관계를 분석하였다. 이 과정은 200년빈도 × 1.20의 현행 설계기준과의 비교를 중심으로 수행하였으며, 500년빈도 × 1.20 적용 시의 변화량도 함께 검토하였다. 특히, 각 저수지의 제원 특성과 설계빈도 변화 간의 상관성을 확인하기 위해, 유역면적 (A, ha)과 도달시간 (Tc, hr)을 주요 설명변수로 설정하였다. 가중치 변화에 따른 민감도와 설계빈도 증감 추세를 분석함으로써, 가중치 조정이 저수지 규모 및 유역 특성에 미치는 영향을 평가하였다. 본 연구의 전체적인 흐름은 Fig. 1과 같다.

Fig. 1

Flow chart of this study

2. 설계홍수량 산정

본 연구에서는 각 저수지의 수문학적 특성을 반영하여 설계홍수량을 산정하기 위해 한국농어촌공사의 수리⋅수문설계시스템인 K-HAS의 치수분석 모듈을 이용하였다. K-HAS는 국내 농업용 저수지 및 소하천을 대상으로 수문곡선 작성, 단위도 산정, 홍수추적 및 저수지 검토를 수행할 수 있는 통합 해석 프로그램으로, 본 연구에서는 이를 활용하여 각 저수지의 빈도별 설계홍수량을 산정하였다.

Table 2

Design flood discharge by duration for a representative reservoir (Gaesim reservoir)

Duration (hr)	200-year flood (m³/s)	500-year flood (m³/s)	1,000-year flood (m³/s)
1	290.47	332.89	364.69
2	320.17	361.30	392.37
3	311.32	349.17	377.77
4	292.88	328.95	356.23
6	236.79	264.55	285.55
9	186.51	207.95	224.15
12	152.21	169.43	182.39
15	131.84	146.58	157.72
18	117.31	130.40	140.31
24	94.34	104.83	112.72

가. 확률강우량 산정 및 홍수유출 해석

분석에 사용된 강우입력은 각 지점의 확률강우량 및 가능최대강우량으로 구성하였다. 확률강우량 산정에는 환경부 「강우량 산정표준지침 (2021)」을 기반으로 한 Gumbel–Chow 분포식을 적용하였다. 지속시간은 1시간에서 24시간까지 10개 구간으로 설정하였으며, 각 지속시간별 확률강우량은 200, 500, 1000년 빈도로 산정하였다.

시간분포는 강우 지속시간별 강우의 집중형태를 고려하기 위하여 Huff 분포 (3사분위, 50% 초과확률)를 적용하였다. Huff 분포는 국내 여름철 집중호우의 실제 강우 특성을 가장 잘 반영하는 경험적 분포로, 단기간 집중형 강우의 모의를 정밀하게 수행할 수 있다.

유역별 홍수유출 해석은 K-HAS의 치수분석 모듈을 이용하여 유효우량 산정, 단위도 작성, 하도추적의 세 단계를 통합적으로 수행하였다. 먼저 유효우량 산정에는 SCS Curve Number (CN)법을 적용하였으며 단위도 (Unit Hydrograph)는 Clark 단위도법을 적용하였다. Clark 법은 도달시간 (𝑇𝑐)과 저류상수 (𝐾)를 이용하여 유효우량의 시간적 분포와 저류효과를 동시에 고려하는 기법이다. 각 저수지별 𝑇𝑐 및 𝐾 값은 치수능력확대사업 예비계획서의 설계 제원을 인용하여 설정하였으며, 이를 통해 각 유역의 유출 특성을 현실적으로 반영하였다. 마지막으로, 하도추적에는 단순지체법을 적용하여 유출수문곡선의 이동 및 감쇠 효과를 구현하였다. 이 방법은 유출수문곡선의 전달을 단순화하면서도 유역의 저류 및 지체효과를 효과적으로 반영할 수 있어, 중소규모 유역의 수문곡선 해석에 적합하다.

나. 지속시간-빈도별 설계홍수량 산정

각 저수지의 수문학적 특성과 입력 강우 조건을 반영하여 1–24시간 지속시간에 대해 200, 500, 1000년 빈도의 설계홍수량을 산정하였다. 전체 저수지 중 유역면적 및 총저수량 기준의 중간값에 해당하는 개심 저수지를 대표 저수지로 선정하여, 각 지속시간별 설계홍수량 변화를 Table 3에 제시하였다. Table 3은 각 설계빈도에 따른 홍수량의 변동 특성을 보여주며, 빈도가 증가함에 따라 홍수량이 비선형적으로 증가하는 경향을 확인할 수 있다. 특히, 개심 저수지의 경우 지속시간이 2시간 구간에서 최대 홍수량을 보인 후 점차 감소하는 경향이 나타났다.

Table 3

Statistical summary of design flood discharges for 23 reservoirs (200-year)

Duration (hr)	Mean (m³/s)	Minimum (m³/s)	Maximum (m³/s)
1	295.11	103.73	691.02
2	358.23	114.66	783.54
3	365.72	102.66	761.29
4	353.13	89.90	710.96
6	315.61	72.51	677.47
9	269.95	57.80	586.23
12	231.37	49.17	512.51
15	202.13	43.20	460.77
18	180.80	38.02	421.24
24	151.16	30.26	349.23

또한 23개 저수지 전체에 대한 200년 빈도의 통계 요약을 Table 4에 제시하였다. 각 지속시간별로 산정된 설계홍수량의 평균, 최소, 최대값을 통해 전체 저수지의 홍수규모 범위와 변동 경향을 파악할 수 있다. 대부분의 저수지에서 2–6시간 구간에서 상대적으로 높은 홍수량이 산정되었으며, 이후 지속시간이 증가함에 따라 홍수량이 점진적으로 감소하는 경향을 보였다. 이는 유역 특성에 따라 최대 홍수량이 나타나는 지속시간이 저수지별로 다르게 분포할 수 있음을 보여준다.

Table 4

Regression equation of the 23 selected agricultural reservoirs

Reservoir	Critical rainfall duration	Regression equation	Coefficient of determination
Juchun	2 hr	Q = 15.9460 * ln (F) + 30.7423	0.9998
Bujeon	2 hr	Q = 16.6528 * ln (F) + 26.5933	0.9995
Cheonheung	2 hr	Q = 25.1723 * ln (F) + 27.5868	0.9997
Hyochon	3 hr	Q = 33.6564 * ln (F) + 61.9374	0.9992
Shindeok	2 hr	Q = 32.6992 * ln (F) + 43.9725	0.9995
Jungsan	2 hr	Q = 44.0930 * ln (F) + 55.4856	0.9990
Chudong	2 hr	Q = 55.0934 * ln (F) + 63.2621	0.9996
Gosi	2 hr	Q = 62.5130 * ln (F) + 75.5492	0.9995
Okgae	2 hr	Q = 39.5398 * ln (F) + 41.1294	0.9996
Banweol	3 hr	Q = 57.2837 * ln (F) + 87.4722	0.9990
Seoyam	2 hr	Q = 56.2407 * ln (F) + 50.8888	0.9997
Gaesim	2 hr	Q = 46.1203 * ln (F) + 76.4458	0.9994
Giljeong	2 hr	Q = 93.3328 * ln (F) + 144.5433	0.9994
Seolak	3 hr	Q = 53.1791 * ln (F) + 62.1916	0.9996
Daeseong	2 hr	Q = 38.3597 * ln (F) + 45.3231	0.9996
Seoseong	3 hr	Q = 66.3254 * ln (F) + 110.2418	0.9992
Dongsong	6 hr	Q = 49.5489 * ln (F) + 86.8731	0.9990
Daehwa	2 hr	Q = 132.6009 * ln (F) + 82.5203	0.9995
Geochang	3 hr	Q = 57.6039 * ln (F) + 70.8618	0.9994
Wangsin	3 hr	Q = 94.7270 * ln (F) + 66.1700	0.9992
Deokwoo	4 hr	Q = 85.1592 * ln (F) + 126.6291	0.9990
Naejang	3 hr	Q = 49.1399 * ln (F) + 81.7251	0.9996
Dongbu	4 hr	Q = 95.7883 * ln (F) + 197.6878	0.9989

Fig. 2

Adjusted return periods corresponding to the current design criterion

Fig. 3

Adjusted return periods for the 500-year design flood

3. 가중치에 따른 설계빈도 분석

설계빈도와 홍수량 간의 관계는 일반적으로 로그-선형 (Log-linear) 형태로 표현할 수 있다. 본 연구에서는 빈도–홍수량 관계를 다음의 회귀식으로 근사하였다.

(1)

Q=AlnF+B

여기서 𝑄는 설계홍수량 (m³/s), 𝐹는 빈도 (Return period, years), 𝐴와 𝐵는 각각 회귀계수와 절편이다. 이 식은 각 저수지 및 지속시간별로 산정된 홍수량 자료 (1–24 hr)를 이용하여 최소제곱법으로 추정하였다. 회귀식의 결정계수 (𝑅²)는 0.95 이상으로 나타나 로그-선형식이 빈도–홍수량 관계를 충분히 설명함을 확인하였다. Table 5는 저수지별 임계지속시간에 대한 회귀식 및 결정계수이다.

Table 5

Adjusted return period of the 23 selected agricultural reservoirs

Reservoir	Adjusted return period (200year*1.20)	Adjusted return period (500year*1.20)
Juchun	848.6	2487.5
Bujeon	794.2	2291.6
Cheonheung	718.5	2077.5
Hyochon	833.8	2367.6
Shindeok	755.2	2173.5
Jungsan	742.2	2096.0
Chudong	726.1	2095.7
Gosi	734.9	2146.8
Okgae	710.5	2055.8
Banweol	783.2	2208.6
Seoyam	691.6	2044.0
Gaesim	803.9	2305.6
Giljeong	786.6	2246.8
Seolak	729.1	2117.1
Daeseong	730.9	2115.0
Seoseong	804.7	2284.1
Dongsong	783.2	2325.2
Daehwa	653.6	1883.7
Geochang	738.1	2119.7
Wangsin	663.6	1882.7
Deokwoo	776.9	2194.0
Naejang	804.8	2341.1
Dongbu	871.9	2194.0

가. 설계빈도 200년 및 500년 기준에서의 환산빈도 비교 분석

현행 설계기준에서는 농업용 저수지의 설계빈도를 200년으로 설정하고, 가중치 1.20 곱하여 설계홍수량을 산정하고 있다. 이 가중치가 실제로 몇 년 빈도의 홍수량에 해당하는지를 검토하기 위하여, 상기 로그선형식을 기반으로 환산빈도 (Adjusted return period, )를 다음과 같이 계산하였다.

(2)

F*=expkAlnF0+B-BA

여기서 는 기준 설계빈도 (200년), 𝑘는 가중치 (1.20), 는 가중치 적용 후의 환산빈도이다. 이를 통해, 200년 빈도에 1.20의 가중치를 적용할 경우 23개 저수지의 환산빈도는 약 650–850년 수준으로 증가하였으며 중앙값은 약 755년 수준으로 나타났다. 일부 저수지에서는 850년 이상까지 상승하는 반면, 하위 구간은 약 650년 수준으로 나타나 시설별 설계빈도의 편차가 존재함을 확인할 수 있다. 하지만 이러한 결과는 현행 설계기준의 적용이 일부 저수지에서는 극한 강우 상황을 충분히 반영하지 못할 수 있다. 따라서 중⋅소규모 저수지의 특성과 위험 수준을 고려한 설계기준의 재검토가 필요한 실정이다.

이에 본 연구에서는 상위 설계빈도인 500년 빈도를 추가적으로 적용하여 설계빈도 상향이 환산빈도 및 홍수량에 미치는 영향을 검토하였다. 500년 빈도는 일반적으로 가능최대홍수량 적용 전 단계에서 검토 가능한 합리적 상위 기준으로 설계빈도의 확장 가능성을 평가하기 위한 비교 대상으로 선정하였다.

500년 빈도를 기준으로 임계지속시간별 환산빈도를 산정한 결과, 대부분의 구간에서 환산빈도가 평균 2,000-2,400년 수준으로 증가하였다. 이는 설계빈도의 단순 상향이 실제 치수능력에 비해 과도한 홍수량 증가를 유발함을 보여준다. 이러한 결과는 500년 빈도에 동일 가중치를 적용할 경우 환산빈도가 2,000년 이상으로 증가함을 의미하며, 결과적으로 현실적인 설계 기준으로서의 적용에는 한계가 있다고 판단된다.

200년 빈도에 가중치 1.20을 적용한 현행 기준은 일부 저수지에서는 실제 위험 수준에 비해 낮은 설계빈도로 작용할 수 있으며, 반대로 500년 빈도에 동일 가중치를 적용할 경우에는 2,000-2,500년 수준의 과도하게 높은 설계 조건이 형성되는 것으로 나타났다. 또한 환산빈도의 분포가 저수지별 제원 특성에 따라 크게 달라지는 점을 고려할 때, 동일한 가중치의 적용은 적정한 설계빈도를 보장하기 어렵다고 판단된다.

나. 가중치 조정에 따른 환산빈도 분석

따라서 본 연구에서는 설계빈도 상향보다는 가중치의 조정이 보다 합리적인 대안이라 판단하였으며 가중치 변화가 환산빈도에 미치는 영향을 분석하였다. 본 분석의 목적은 설계홍수량 산정 시 가중치가 빈도 산정 결과에 미치는 변동성을 확인하고, 단일 기준 적용이 실제 저수지별 수문학적 특성에 적합한지를 검토하는 데 있다. 이를 위해 대표 저수지인 개심 저수지 (임계지속시간)를 대상으로 200년 빈도 기준에 가중치 (1.05-1.40)을 적용하여 환산빈도의 변화를 산정하였다 (Fig. 4).

Fig. 4

Adjusted return period variation with weighting factor (Gaesim reservoir)

분석결과, 가중치가 1.05에서 1.40으로 증가함에 따라 환산빈도는 약 280년에서 3,200년 수준으로 비선형적으로 증가하였다. 이는 가중치의 미세한 조정만으로도 설계빈도가 수백 년 단위로 달라질 수 있음을 보여준다. 이러한 결과는 가중치가 단순한 비율 확대 이상의 영향을 미치며, 저수지의 유역 규모나 수문학적 특성에 따라 상이한 반응을 보일 가능성이 있다. 이러한 차이를 규명하기 위하여 유역면적과 도달시간을 중심으로 가중치 민감도 분석을 수행하였다.

다. 가중치 적용에 따른 저수지 제원 특성별 환산빈도 분석

가중치가 설계홍수량의 변동에 미치는 영향을 평가하기 위하여, 유역 제원 (총저수량, 유역면적, 도달시간)에 따른 환산빈도 변화의 반응 특성을 분석하였다. 이는 가중치를 동일하게 적용할 경우, 저수지 규모나 수문학적 반응 특성에 따라 빈도 산정 결과가 상이하게 나타날 가능성을 검토하기 위함이다. 분석은 앞선 단일 저수지 사례에서 수행한 세밀한 가중치 변화 (1.05-1.30) 분석 결과를 토대로 주요 구간 (1.10, 1.20, 1.30)을 대상으로 수행하였으며, 각 단계별로 환산빈도의 변화를 유역 제원과의 관계 속에서 평가하였다.

가중치 변화에 따른 환산빈도의 전반적 경향을 저수지 제원 (유역면적, 도달시간, 총저수량)과 함께 비교하였다 (Fig. 5). 유역면적이 커질수록 환산빈도 변화율 증가 폭은 점차 완화되는 경향을 보였다. 가중치 1.10에서는 대부분 저수지의 환산빈도 비가 약 2배 내외로 머무는 반면, 가중치 1.30에서는 8배 이상으로 급증하는 사례도 확인되었다. 또한 도달시간이 짧은 저수지일수록 환산빈도 비의 증가 폭이 크게 나타나, 가중치 변화에 대한 반응이 상대적으로 민감하게 나타났다. 점 크기로 표현된 총저수량은 유역면적과 대체로 비례하여 분포하지만, 환산빈도 변화와의 직접적인 상관성은 크지 않았다. 즉, 총 저수량보다는 유역면적과 도달시간이 가중치 변화의 주요 요인으로 작용함을 보여준다.

Fig. 5

Variation of adjusted return period by reservoir characteristics under different weighting factors

다음으로, 유역면적과 도달시간에 대해 각각 산점도 분석을 수행하였다 (Fig. 6, 7). 유역면적의 경우 전반적으로 가중치가 커질수록 환산빈도 증가율이 증가하는 경향을 보였으며, 유역면적이 증가함에 따라 상승 폭이 점차 감소하였다. 특히 𝑘 = 1.10에서는 대부분 저수지가 약 2배 내외의 상승을 보였으나, 𝑘 = 1.30에서는 일부 소규모 유역에서 8배 이상의 급격한 증가가 확인되었다. 이러한 결과는 소규모 유역일수록 가중치 변화에 대한 반응이 크게 나타남을 의미한다. 도달시간의 경우 도달시간이 짧을수록 환산빈도 비가 급격히 증가하는 경향을 보였으며, 이는 짧은 유출시간을 가진 유역에서 가중치 적용의 영향이 크게 나타남을 의미한다. 반면, 도달시간이 길수록 환산빈도 증가율의 증가 폭은 완화되어 비교적 안정적인 분포를 보였다. 이러한 경향은 유역의 시간적 반응특성이 설계빈도 산정 결과에 중요한 영향을 미침을 시사한다.

Fig. 6

Analysis between watershed area and adjusted return period under different weighting factors

Fig. 7

Analysis between concentration time (Tc) and adjusted return period under different weighting factors

또한, 유역 제원별 평균 민감도 분포를 요약한 히트맵을 통해 이러한 관계를 보다 체계적으로 검토하였다 (Fig. 8). 유역면적과 도달시간을 각각 3개 구간으로 구분하여 평균 민감도 (/200)를 계산한 결과, 유역면적이 작고 도달시간이 짧은 구간에서 상대적으로 높은 평균 민감도 값이 나타났다. 일부 소규모⋅단시간 유역 조합에서는 평균 민감도가 약 4.3배 수준까지 증가하는 등 가중치에 대한 민감도가 크게 확대되는 양상이 나타났다. 이는 가중치 증가가 소규모 저수지의 설계빈도에 미치는 영향이 매우 크다는 것을 의미하며, 동일한 가중치를 모든 저수지에 적용하는 현행 방식의 한계를 보여준다.

Fig. 8

Distribution of mean adjusted return periods by watershed area and concentration time

Ⅲ. 요약 및 결론

현행 농업용 저수지 설계 기준에서는 200년 빈도 홍수량에 1.20을 곱하여 설계홍수량을 산정하고 있으나, 실제로 어느 수준의 빈도 효과를 갖는지는 명확히 제시되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 현행 기준의 타당성을 검토하고, 가중치의 적용이 설계빈도에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다.

확률강우량 및 가능최대강우량을 산정하고, SCS-CN법, Clark 단위도법, 단순지체법을 적용하여 지속시간–빈도별 설계홍수량을 도출하였다. 이후 회귀식을 통해 가중치 적용 후의 설계빈도를 환산하여, 가중치 변화가 설계 기준에 미치는 영향을 비교⋅분석하였다.

200년 빈도에 가중치 1.20을 적용할 경우 환산빈도는 650–850년 수준으로 증가하여 일부 저수지에서는 위험 수준 대비 낮은 설계빈도로 작용할 수 있음을 확인하였다. 반면, 500년 빈도에 동일 가중치를 적용할 경우 환산빈도는 2,000–2,400년 이상으로 증가하여 PMF에 근접하거나 초과하는 과도한 설계 조건이 형성되었다. 이러한 결과는 단순히 설계빈도를 상향하는 방식보다 저수지 제원 특성을 반영한 가중치의 조정이 필요함을 보여준다.

200년 빈도 조건을 유지한 상태에서 가중치를 1.05–1.30 범위로 변화시키며 수행한 분석 결과, 가중치 증가에 따른 환산빈도 증가는 비선형적 경향을 보였으며, 유역면적이 작고 도달시간이 짧은 저수지일수록 변화 폭이 크게 나타났다. 반면, 총저수량은 환산빈도 변화에 뚜렷한 영향을 미치지 않아 주요 인자로 작용하지 않는 것으로 확인되었다.

연구 결과, 현행 설계 기준에서 적용되는 단일 가중치는 저수지별 제원과 수문 특성을 충분히 반영하지 못하는 것으로 나타났다. 향후에는 유역면적과 도달시간 등 주요 제원 특성을 고려하여 가중치를 차등적으로 적용하는 방향으로 설계 기준을 보완할 필요가 있다고 판단된다. 다만, 본 연구는 총 23개 저수지를 대상으로 이루어졌기 때문에 전국 18,000여 개 농업용 저수지를 대표하기에는 표본 수와 지역⋅규모별 다양성 측면에서 한계가 존재한다. 향후 연구에서는 표본 수를 확대하고 다양한 지역⋅유역 특성을 반영한 실증 분석이 필요하다.

본 연구는 향후 설계기준 해설서의 개정 및 관련 정책 수립에 기초자료로 활용될 수 있으나, 실제 현장 적용 시에는 설계빈도 외에도 관리 기관의 운영 규제, 저수지의 노후화 상태, 기후변화 시나리오에 따른 장기적 홍수량 증가 등 다양한 실무적 요인을 함께 고려해야 한다. 특히 중⋅소규모 저수지의 경우 제원 특성에 따른 반응 편차가 크므로, 동일 가중치의 적용보다는 규모⋅유역 특성 기반의 차등적 적용이 필요하다.

결론적으로, 본 연구는 농업용 저수지의 극한 홍수 대응 능력 향상을 위한 설계기준 보완 방향을 제시했으며, 향후 농업생산기반시설의 안정성과 지속 가능성 강화를 위한 기술적⋅정책적 의사결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.