Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers Vol. 58, No. 1, pp. 39~51, January 2016 DOI : ISS

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1 Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers Vol. 58, No. 1, pp. 39~51, January 2016 DOI : ISSN eissn Design Flood Estimation in the Hwangguji River Watershed under Climate and Land Use Changes Scenario 김지혜 * 박지훈 * 송정헌 * 전상민 * 강문성 **, Kim, Jihye Park, Jihoon Song, Jung-Hun Jun, Sang Min Kang, Moon Seong Abstract Extreme floods occur more often recently as the frequency of extreme storm events increase due to the climate change. Because the extreme flood exceeding the design flood can cause large-scale disasters, it is important to predict and prepare for the future extreme flood. Flood flow is affected by two main factors; rainfall and land use. To predict the future extreme flood, both changes in rainfall due to the climate change and land use should be considered. The objective of this study was to simulate the future design flood in the Hwangguji river watershed, South Korea. The climate and land use change scenarios were derived from the representative concentration pathways (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios. Conversion of land use and its effects (CLUE) and hydrologic modelling system (HEC-HMS) models were used to simulate the land use change and design flood, respectively. Design floods of 100- and 200- for 2040, 2070, and 2100 under the RCP4.5 and 8.5 scenarios were calculated and analyzed. The land use change simulation described that the urban area would increase, while forest would decrease from 2010 to 2100 for both the RCP4.5 and 8.5 scenarios. The overall changes in design floods from 2010 to 2100 were similar to those of probable rainfalls. However, the impact of land use change on design flood was negligible because the increase rate of probable rainfall was much larger than that of curve number (CN) and impervious area. Keywords: Climate change; land use change; RCP scenarios; design flood; CLUE; HEC-HMS Ⅰ. 서론 최근기후가급변하면서극한강수사상의발현빈도가점차증가하고있다. 특히과거의설계강우량을초과하는극한강수사상의발생은수공구조물의안전성을저해하고재산및인명피해를유발하는원인이되므로 (Kim and Ryu, 2011), 이를대비하기위해서는기후변화를고려한미래홍수량을예측하여분석할필요가있다. 미래홍수량을예측하기위해서는미래기후에대한분석이필수적이며이를위해서는기후변화시나리오를선정하고사용하는것이바람직하다. 기상청은대표농도경로 (Representative Concentration Pathways, RCP) 를국가표준기후변화시나리오로선정하여미래기후자료를제공하고있다. 또 * Department of Landscape Architecture and Rural Systems Engineering, Seoul National University ** Department of Rural Systems Engineering, Research Institute of Agriculture & Life Sciences, Institute of Green Bio Science and Technology, Seoul National University Corresponding author Tel.: Fax: mskang@snu.ac.kr Received: January 29, 2015 Revised: November 16, 2015 Accepted: January 19, 2016 한, 홍수유출은대상유역의기후뿐만아니라토지이용에도영향을받으므로미래의토지이용변화도고려해야한다 (Cuo et al., 2011). 기후변화가수자원에미치는영향을평가하는방법으로기후변화시나리오와 GCM (General Circulation Model, GCM) 의모의결과를수문모형에입력하여유출량을산정하는방법이주로사용되고있다 (Heo and Nam, 2010). 그동안기후변화에따른미래의일또는월유출량을산정하는연구는수차례이루어져왔다. Bergstrom et al. (2001) 은분포형수문모형인 HBV (Hydrologiska Byråns Vattenbalansavdelning, HBV) 모형에 GCM 및 RCM (Regional Climate Model, RCM) 모의결과를적용하여일 / 월 / 년별유출량과증발산량을산정하였으며, Gul et al. (2010) 은 MIKESHE 모형으로월별유출량을산정하였다. Kim et al. (2004) 은 SLURP 모형에 YONU GCM 자료를적용하여일 / 월 / 계절 / 년단위의유출량을분석하였고, Choi et al. (2009) 은 SWAT 모형에 CGCM 3.1 (T63) 자료를적용하여일 / 월 / 년단위의유출량, 증발산량, 토양수분등을산정하였다. 반면, 기후변화에따른극한홍수량에대한연구는미흡한실정으로, Kay et al. (2006a, 2006b) 은 Probability distributed rainfall-runoff model (PDM) of Moore를이용하여기후변화에따른극한홍수량을분석하였고, Na (2010) 는 HEC-1 모형으로 SRES A2 기후변화시나 한국농공학회논문집제 58 권제 1 호,

2 리오에따른극한홍수량을산정한연구등이있다. 기후변화및토지이용변화가수자원에미치는영향에대해서도국내외에서많은연구가이루어졌다. 국외에서는 Bronstert et al. (2002) 이도시화및대공극효과등에의한토지이용변화와 ECHAM4/OPYC3 GCM의기후변화자료를 BROOK 모형에적용하여미래홍수량을산정하였으며, Cuo et al. (2011) 은 multi-gcm에의한앙상블기후변화자료와 UrbanSim 모형에따른토지이용변화모의결과를 DHSVM 모형에적용하여일유출량을산정하였다. 국내에서는 Kim et al. (2010) 이 CA-Markov 기법으로토지이용변화를추정하고 RegCM3 RCM 기후변화자료를적용하여 SLURP 모형으로일 / 월 / 계절 / 년단위의유출량을분석하였으며, Kim et al. (2011) 이 CA-Markov 모형으로미래의토지이용변화에따른농촌소유역의수문영향을분석하는연구를수행하였다. 그러나대부분의연구가홍수량이아닌일유출량예측에그쳤으며, 홍수량을예측한 Bronstert et al. (2002) 의경우에도미래의도시화율이나대공극효과등을가정하여토지이용변화를모의하였기때문에사회 경제 환경적인요인에따른실제토지이용변화를반영하지못하는한계가있다. 본연구에서는이러한한계를보완하기위해사회 경제의변화를반영할수있는 RCP 시나리오를기반으로산출한토지이용변화시나리오를선정하였으며, 3시간단위의강수량자료를구축하여농촌소유역의미래수문영향을분석하고자한다. 본연구의목적은 RCP 시나리오기반의기후변화및토지이용변화시나리오를사용하여미래의설계홍수량을평가하는데있다. Ⅱ. 재료및방법기후변화및토지이용변화에따른미래의설계홍수량을분석하기위하여, RCP4.5와 8.5 시나리오기반의기후변화및토지이용변화시나리오를토대로미래의설계홍수량을산정하였다. 미래기간별로산정한확률강우량을 HEC-HMS 모형의입력자료로대입하여설계홍수량을분석하였다. CN 과불투수율은과거와미래특정연도를기준으로분석한다음이를 HEC-HMS 모형의매개변수로대입하여설계홍수량을산정하였다. 각각의결과에따른설계홍수량결과를비교분석하여기후변화와토지이용변화가미래홍수량변화에미치는영향과기여율을분석하였다. Fig. 1은본연구의연구흐름도를나타내고있다. 1. 기후변화및토지이용변화시나리오 가. RCP 시나리오 RCP 시나리오는기후변화에관한정부간협의체 (Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC) 의 5차기후변화평가보고서 (The Fifth Assessment Report, AR5) 를위해선정한표준온실가스시나리오이다. RCP 시나리오는온실가스농도를먼저결정한다음이를기준으로인간 사회 경제적시나리오를병행적으로동시에산출하여기후변화로인해발생하는부정적인영향를완화하고저감하는것으로목표로한다 (NIMR, 2012). RCP 시나리오에따른전지구기후변화시나리오산출을위해국제사업인 CMIP5 (The Phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project) 가착수되었으며, 2012년현재우리나라를포함한미국, 영국등 14 개 Fig. 1 Flow chart of this study 40 Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, 58(1),

3 김지혜 박지훈 송정헌 전상민 강문성 국가가참여하고있다. RCP 이전의시나리오는 SRES (The Special Report on Emissions Scenarios, SRES) 시나리오는미래의사회 경제형태를결정하고이에따른온실가스배출량을산출한시나리오이기때문에, 기후변화영향 취약성평가및적응등으로분리된각시나리오간의정보전달이지연되는문제점이있다 (NIMR, 2011). 반면에 RCP 시나리오의경우 대표 (representative) 적인복사강제력에따라기후변화시나리오및사회 경제시나리오가산출되며, 온실가스배출시나리오의시간에따른변화를강조하기위해 경로 (pathway)' 라는의미를포함한다 (NIMR, 2011). RCP 시나리오는대표복사강제력에따라네종류 (RCP 2.6, RCP4.0, RCP6.0, RCP8.5) 로구분된다. 2.6~8.5의숫자는 2100년에도달하는복사강제력을의미하여단위는 W/m 2 이다. RCP2.6은지구가최대의회복력을가지는시나리오, RCP4.5와 RCP6.0은온실가스저감정책이실현되는시나리오, RCP8.5는온실가스저감대책없이현재의추세로온실가스를배출하는시나리오이다. 본연구에서는 RCP4.5와 RCP8.5 시나리오를선정하여미래의설계홍수량을분석하였다. 나. 기후변화시나리오기상청국립기상연구소는 2009년부터 CMIP5에참여하여 RCP 시나리오에근거한전지구기후변화시나리오개발에착수하였다. 기상청은영국기상청해들리센터의전지구기후모형 (GCM) 인 HadGEM2-AO 모형을도입하여국가표준기후변화시나리오를산출하였다 (NIMR, 2011). 135 km 격자의 HadGEM2-AO 모형의전지구기후변화시나리오결과를 HadGEM3-RA에입력하여 12.5 km 격자의한반도시나리오를산출하였다 km 격자의한반도기후변화시나 리오는 3시간단위의미래기상자료를제공한다. 한반도기후변화시나리오는 1950~2005년의기왕모의자료 (historical) 와 2006~2100년의 RCP4.5와 8.5 시나리오모의자료로구성된다. 이중, 강수량의기왕모의자료는동일기간의관측강수량에비해약 18 % 정도작으며 ( 수원기상관측소의 1981~2005년연평균강수량기준 ), 2006년부터시작되는 RCP 시나리오의미래모의자료역시관측강수량보다작은값을나타낸다. 이와같이관측자료와모의자료사이에편의 (bias) 가존재할경우, 분위사상법 (quantile mapping) 등의편의보정방법으로모의자료를보정해야한다. Park et al. (2012) 은한반도기후변화시나리오의 3시간단위강수량자료에분위사상법을적용하여편의보정을수행한바있다. 분위사상법을수행하기위해필요한확률분포형은 GEV 분포를선정하였다. GEV 분포의매개변수는정상연평균강수량과강우일수를기준으로최적화하였다. 본연구에서는기후변화에따른미래강수량자료로 Park et al. (2012) 의연구결과를이용하였다. 다. 토지이용변화시나리오 RCP4.5와 8.5 토지이용변화시나리오는 HYDE (History Database of the Global Environment) 3.1 모형의모의결과 (1500년 ~2005년 ) 와 MiniCAM 및 MESSAGE 모형의모의결과 (2005년 ~2100년 ) 를이용하여산출하였다. 시나리오의공간해상도는경도와위도모두 이며, 각격자내에서 1년단위로시가지 (urban land), 목초지 (pasture), 농경지 (cropland), 1차토지 (primary land), 2차토지 (secondary land) 의변화량을표현한다 (Hurtt et al., 2011). Fig. 2는 RCP4.5와 RCP8.5 시나리오에기반을둔기후변화및토지이용변화시나리오의산출과정을보여주고있다. Fig. 2 Building process of climate and land use change scenarios 한국농공학회논문집제 58 권제 1 호,

4 2. 강수량자료분석가. 확률강우량산정확률강우량은 1981~2010년 (1995s) 의관측강수량과 RCP4.5와 8.5 기후변화시나리오의 2011~2100년강수량자료를이용하여산정하였다. 미래강수량자료는기상청에서제공하는 RCP4.5와 8.5 시나리오에근거한 3시간단위미래강수량을편의보정하여활용하였다 (Park et al., 2012). 미래강수량자료는 30년을기준으로 2011~2040년 (2025s), 2041~ 2070년 (2055s), 2071~2100년 (2085s) 에대해분석하였다. 본연구에서는 2011~2015년의과거기간을미래범주로포함하여산정하였다. 일정기간의과거자료를미래기간에포함하여산정한이유는근미래부터먼미래까지토지이용변화에따른설계홍수량변화를평가하기위해서동일한기간을설정하여미래를구분하는것이필요하였기때문이다. 확률강우량의산정에는국립방재연구원의 FARD2006 (Frequency Analysis of Rainfall Data 2006) 프로그램을이용하였다. 1, 2, 3, 4, 6, 9, 12, 15, 18, 24시간등 10 개지속시간에대해 100년및 200년빈도확률강우량을산정하였으며, 적합도검정을통해최적의확률분포형과매개변수추정방법을선정하였다. 기후변화시나리오에따른미래강수량자료의경우시간간격이 3시간이므로, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24시간등 3의배수지속시간에대해우선적으로확률강우량을산정하였다. 이를통해확률강우강도 (I) - 지속시간 (D) - 재현기간 (F) 의관계식을도출하여 1, 2, 4 시간의확률강우량을산정하였다. 나. 강우의시간분포강우의시간분포는홍수수문곡선의모양과첨두홍수량에영향을미치는중요한요인이다. 시간별홍수수문곡선을산정하기위해서는확률강우량의시간분포를고려해야하며, 본연구에서는 Huff의 4분위를사용하였다. 3. 토지이용변화모의토지이용변화를모의하는대표적인모형으로 CLUE (Conversion of Land Use and its Effects) 모형이있다. CLUE 모형은 1996년에네덜란드 Wageningen 대학에서개발한모형으로이후 CLUE-S 모형 (Verburg et al., 2002) 과 Dyna- CLUE 모형 (Verburg & Overmars, 2009) 으로발전하였다. CLUE 모형은먼저토지이용과구동요인간의경험적인관계를정량화한다음이관계를이용하여공간및시간에따른미래의토지이용변화를동역학적으로모의한다 (Verburg et al., 2002). CLUE 모형은대규모를유역을저해상도로모의 하는반면, CLUE-S 모형은보다소규모유역의단위에서도모의가가능하다. CLUE-S와 Dyna-CLUE 모형에서는미래토지이용을과거의토지이용과구동요인간의관계를바탕으로할당한다음전체토지이용요구량을조절하는피드백과정을통해토지이용변화를모의한다. Dyna-CLUE 모형은토지이용과구동요인간의관계뿐만아니라이웃격자와의관계도고려하여모의한다. Dyna-CLUE 모형은위치적합성, 토지이용변화요구량, 변화특성, 제한조건등으로구성되어있다. 토지이용의위치적합성은주변토지이용과의관계를이분형로지스틱모형을이용하여분석한다. 토지이용변화요구량은 RCP4.5와 8.5 토지이용변화시나리오를환경부에서정한대분류항목을기준으로재분류하여산정한다. 토지이용의변화특성은다른토지이용으로변화할수있는가능성과토지이용간의상호변화할수있는가능성을행렬로구성하여결정한다. 토지이용의제한조건은정책과법에의해토지이용을제한하는구역을구분하여설정한다 (Kim et al., 2013). 본연구에서는 Kim et al. (2013) 이 Dyna-CLUE 모형을이용하여모의한미래토지이용변화결과를이용하였다. 4. 설계홍수량모의설계홍수량은수공구조물의건설을계획하는데기준이되는홍수량으로, 구조물의수문학적특성에따라첨두홍수량또는홍수수문곡선을의미한다. 하천제방과같이홍수의소통을목적으로하는구조물의경우첨두홍수량형태의설계홍수량이필요하다. 본연구에서는기후변화와토지이용변화가유역의설계홍수량에미치는영향을평가하기위해동일한기준을설정하여적용하였다. 국토교통부 (2012) 에서제안한설계홍수량산정기준을적용하여설계홍수량을산정하였다. 설계홍수량을산정할모형은소유역및하도구간의분할, 단위도법, 하도홍수추적등이가능한 HEC-HMS 모형을선정하였다. HEC-HMS 모형은미육군공병단에서개발한강우 -유출모형으로대규모유역의홍수추적및도시소유역, 농촌유역의유출량추정에이용된다. HEC-HMS 모형은유역모형 (basin model), 기상모형 (meteorologic model), 계산제어설정 (control specifications) 으로구성되어있다. HEC-HMS 모형에서손실량산정은 SCS 유출곡선지수방법을, 직접유출량산정에는 Clark 단위도법을이용하였다. 이를이용하여각자료기간별 100년빈도및 200년빈도설계홍수량을산정하였다. 42 Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, 58(1),

5 김지혜 박지훈 송정헌 전상민 강문성 Ⅲ. 대상유역및자료구축 1. 대상유역본연구의대상유역은안성천의제2지류인황구지천을선정하였다. 황구지천은경기도수원시와화성시에거쳐흐르고있으며, 유역면적은 km 2, 유로연장은 km이다. 황구지천유역의토지이용은시가화건조지역 36 %, 논 19 %, 밭 7 %, 산림 31 % 로구성되어있다 (Kim et al., 2013). Fig. 3과 Table 1은황구지천의유역과특성을나타내고있다. 2. 지형자료가. 토지이용도 Fig. 4는환경부에서제공하는황구지천유역의 1999년, 2009년중분류토지이용도를보여주고있다. 먼저중분류토지이용도를대분류항목을기준으로재분류한다음, 대분류항목중산림과초지, 습지와수역을각각하나토지이용으로적용하여시가화건조지역, 논, 밭, 산림 ( 산림및초지 ), 나지, (a) 1999 Fig. 3 Map of the study watershed and subbasins (Kim et al., 2013) Table 1 Characteristics of the study watershed Subbasins Area (km 2 ) (hr) (hr) CN (Ⅲ) Impervious area (%) * and denote time of concentration and storage coefficient, respectively. (b) 2009 Fig. 4 Land use maps of the study watershed (Kim et al., 2013) 한국농공학회논문집제 58 권제 1 호,

6 수역 ( 습지및수역 ) 의 6 개토지이용으로재분류하였다. 토지이용변화시나리오항목중시가지 (urban land) 는토지이용도의시가화건조지역, 농경지 (crop land) 는논과밭, 1차토지 (primary land) 와목초지 (pasture) 는산림으로분류하였다. 2차토지의면적은각토지이용에분배한다음남은면적을나지로설정하였다. CLUE 모형을모의하기위해서는하나의토지이용면적이일정하게유지되어야한다. 지적공부등록지목별면적을검토한결과 2009년의수역면적이현실을가장잘반영하는것으로분석되어 2009년의수역면적을기준으로 1999년수역면적을동일하게변경하였다 (Kim et al., 2013). 1999년과 2009년의토지이용도를사용하여 CLUE 모형의모의능력을평가한다음, 이를기준으로 2040년, 2070년, 2100년의토지이용변화를모의하였다 (Kim et al., 2013). 나. 토양도토양도는농촌진흥청에서제공하는 1:50,000 개략토양도를사용하였다. 개략토양도는토양통명, 토양배수등급, 토양깊이, 토양종류등의자료를포함하고있다. 다. 수치지형도수치지형도는국가지리정보원에서제공하는 1:25,000 수치지형도를사용하였다. 수치지형도로부터등고선, 도로망, 주요기관의위치등을추출하였다. 등고선자료는 30 m 30 m 격자의수치표고모형 (Digital Elevation Map, DEM) 을생성하는데, 도로망, 주요기관의위치등은구동요인의구축에사용하였다. 3. 강수량자료가. 강수량자료구축 1) 관측자료 (1981~2010년) 황구지천유역내에위치하는기상관측소로는기상청산하의수원기상관측소가있다. 과거 30년의홍수량을분석하기위하여수원관측소의 1981년부터 2010년까지 30년시단위강수량자료를구축하였다. 2) 미래자료 (2011~2100년) Fig. 5는 1981년부터 2100년까지과거관측강수량자료와기후변화에따른미래연평균강수량자료를보여주고있다. 연평균강수량은 2100년으로갈수록점차증가하는추세를보이며연강수량의극값은 RCP4.5 시나리오에서나타났다. Fig. 6은계절별연평균강수량자료를나타내고있다. Fig. 5 Annual rainfall from 1981 to 2100 나. 확률강우량산정 FARD2006 모형으로최적의확률분포와매개변수추정방법을분석하고, 100년및 200년빈도확률강우량을산정하였다. 최적의확률분포와매개변수추정방법으로는 Gumbel 분포와확률가중모멘트법을선정하였다. 지속시간 1, 2, 4시간의확률강우량은 3시간단위의미래강수량자료로부터 I-D-F 곡선식을도출하여산정하였다. Fig. 7~Fig. 8은확률강우량의산정결과를보여주고있다. RCP4.5 시나리오의경우 2025s 기간에확률강우량이증가하고 2055s 기간에소폭감소하였으나, 2085s 기간에는 1995s 기간에비해 2배가까이증가하였다. RCP8.5 시나리오의경우확률강우량이계속해서증가하는추세를보였으며, 2085s 기간에는 1995s 기간에비해 2.5배가까이증가하였다. 이는 2085s 기간에극한강수사상의발현빈도가증가하였기때문이라사료된다. Ⅳ. 미래토지이용변화모의결과 Fig. 9~Fig. 10은 1995s 기간을기준으로 2025s, 2055s, 2085s 기간의토지이용변화를모의한결과를나타내고있다. 1995s 기간을기준으로비교한이유는과거를기준으로미래토지이용변화변화의경향을파악하기위함이다. 시나리오별로살펴보면, RCP4.5 시나리오는 2085s 기간에시가화건조지역의면적이약 12 % 정도증가하고산림이약 16 % 정도감소하는것으로산출되었고, RCP8.5 시나리오는시가화건조지역의면적이약 16 % 정도증가하고산림이약 18 % 정도감소하는것으로산출되었다 (Kim et al., 2013). Table 2는토지이용변화모의결과에따른 CN (Ⅲ) 의변화를보여주고있다. 소유역 3, 5에서만 CN (Ⅲ) 이 2085s 기간에 1 증가하였고, 나머지소유역에서는큰변화가발생하지않았다. RCP4.5와 8.5 시나리오모두시가화건조지역과산림의면적이 2085s 기간에약 10~20 % 정도변화하였음에도 44 Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, 58(1),

7 김지혜 박지훈 송정헌 전상민 강문성 (a) Winter season rainfall (D: December, J January, F: February) (b) Spring season rainfall (M: March, A: April, M: May) (c) Summer season rainfall (J: June, J: July, A: August) (d) Fall season rainfall (S: September, O: October, N: November) Fig. 6. Seasonal rainfall from 1981 to 2100 (a) 100- frequency (b) 200- frequency Fig. 7 Probable rainfall under the RCP4.5 scenario (a) 100- frequency (b) 200- frequency Fig. 8 Probable rainfall under the RCP8.5 scenario 한국농공학회논문집제 58 권제 1 호,

8 (a) 2025s (b) 2055s (c) 2085s Fig. 9 Predicted land use maps under the RCP4.5 scenario (Kim et al., 2013) (a) 2025s (b) 2055s (c) 2085s Fig. 10 Predicted land use maps under the RCP8.5 scenario (Kim et al., 2013) Table 2 Curve number (Ⅲ) under the RCP4.5 and 8.5 scenarios (Kim et al., 2013) Sub-basins 1995s 2025s 2055s 2085s RCP4.5 RCP8.5 RCP4.5 RCP8.5 RCP4.5 RCP Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, 58(1),

9 김지혜 박지훈 송정헌 전상민 강문성 CN (Ⅲ) 의변화량이작게나타난원인은소유역별로평균 CN (Ⅲ) 를산정하는과정을거치면서토지이용변화의영향을상쇄하였기때문이라사료된다 (Kim et al., 2013). Table 3은토지이용변화모의결과에따른불투수율의변화를보여주고있다. 불투수율은시가화건조지역의증가율이비교적높게산출된 RCP8.5 시나리오에서높게산출되었다. 주로소유역 1~5에서변화가발생하였으며, 소유역 6~8 에서는변화가거의발생하지않았다 (Kim et al., 2013). 러졌다. RCP4.5 시나리오의경우 2025s 기간의홍수량이 2055s 기간에비해크게나타난반면, RCP8.5 시나리오에서는 2055s 기간의홍수량이 2025s 기간에비해크게나타나 2085s 기간까지꾸준히증가하는추세를보였다. 2085s 기간에는 RCP4.5 시나리오의경우 100년빈도홍수량이 6,395 m 3 /s, 200년빈도홍수량이 7,255 m 3 /s로 1995s 기간홍수량의약 2배정도되었으며, RCP8.5 시나리오의경우 100년빈도홍수량이 8,192 m 3 /s, 200년빈도홍수량이 9,229 m 3 /s로 1995s 기간홍수량의 2.5배이상인것으로나타났다. Ⅴ. 미래홍수량변화분석 1. 미래설계홍수량산정 Table 4는기후변화및토지이용변화에따른황구지천유역의설계홍수량및임계지속시간을, Fig. 11~Fig. 12는유역출구에서의홍수수문곡선을보여주고있다. 1995s 기간의 100년빈도홍수량은 3,107 m 3 /s, 200년빈도홍수량은 3,423 m 3 /s로나타났다. 전반적으로 RCP4.5에비해 RCP8.5 시나리오에서첨두홍수량및총홍수량이크게나타났으며, 2011~2070년보다 2071~2100년에서홍수량의차이가두드 2. 기후변화및토지이용변화의기여율분석기후변화와토지이용변화가미래홍수량변화에미치는영향과기여정도를분석하기위하여, 1995s 기간의확률강우량 (C0) 과 1995s 기간의토지이용 (L0), 2025s 기간의확률강우량 (C40) 과 2040년의토지이용 (L40), 2055s 기간의확률강우량 (C70) 과 2070년의토지이용 (L70), 2085s 기간의확률강우량 (C100) 과 2100년의토지이용 (L100) 을조합한경우와, C0와 L0를고정하고나머지를변화시킨경우의설계홍수량을산정하였다. Table 5와 Table 6은소유역 1~5의합 Table 3 Impervious area under the RCP4.5 and 8.5 scenarios (unit: %) (Kim et al., 2013) Sub-basins 1995s 2025s 2055s 2085s RCP4.5 RCP8.5 RCP4.5 RCP8.5 RCP4.5 RCP Table 4 Design peak flood and critical duration under the RCP4.5 and 8.5 scenarios Design peak flood (m 3 /s) 100- Critical duration (hr) Design peak flood (m 3 /s) 200- Critical duration (hr) Observed 1981~2010 3, ,423 9 RCP 4.5 RCP ~2040 4, , ~2070 4, , ~2100 6, , ~2040 4, , ~2070 5, , ~2100 8, ,229 9 한국농공학회논문집제 58 권제 1 호,

10 (a) 100- frequency (b) 200- frequency Fig. 11 Design flood hydrographs under the RCP4.5 scenario (a) 100- frequency (b) 200- frequency Fig. 12 Design flood hydrographs under the RCP8.5 scenario Table 5 Design peak flood at the junction of subbasin 1 to 5 under the RCP4.5 scenario Design peak flood (m 3 /s) Rate of change L0 L40 L70 L100 L0 L40 L70 L100 C0 1,853 1,857 1,874 1, C40 3,015 3, C70 2,726-2, C100 3, , C0 2,040 2,044 2,063 2, C40 3,439 3, C70 3,099-3, C100 4, , Table 6 Design peak flood at the junction of subbasin 1 to 5 under the RCP8.5 scenario Design peak flood (m 3 /s) Rate of change L0 L40 L70 L100 L0 L40 L70 L100 C0 1,853 1,862 1,865 1, C40 2,863 2, C70 3,483-3, C100 4, , C0 2,040 2,049 2,052 2, C40 3,256 3, C70 3,965-3, C100 5, , Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, 58(1),

11 김지혜 박지훈 송정헌 전상민 강문성 Table 7 Design peak flood at the watershed outlet under the RCP4.5 scenario Design peak flood (m 3 /s) Rate of change L0 L40 L70 L100 L0 L40 L70 L100 C0 3,107 3,112 3,170 3, C40 4,900 4, C70 4,428-4, C100 6, , C0 3,423 3,428 3,491 3, C40 5,593 5, C70 5,037-5, C100 7, , Table 8 Design peak flood at the watershed outlet under the RCP8.5 scenario Design peak flood (m 3 /s) Rate of change L0 L40 L70 L100 L0 L40 L70 L100 C0 3,107 3,120 3,125 3, C40 4,653 4, C70 5,664-5, C100 8, , C0 3,423 3,435 3,441 3, C40 5,293 5, C70 6,450-6, C100 9, , 류점에서의첨두홍수량을나타내며, Table 7과 Table 8은유역출구에서의첨두홍수량을나타내고있다. L0를고정하고확률강우량의변화에따른첨두홍수량의변화를분석한결과, 1995s 기간에비해 1.50~2.69배증가하는것으로나타났다. 반면, C0를고정할때토지이용변화에따른첨두홍수량의변화는 1995s 기간에비해 1.00~1.02배증가하여증가폭이매우미미하게나타났다. 즉, 토지이용변화가설계홍수량변화에미치는영향은기후변화에따른확률강우량의변화에비해매우작은것으로분석된다. 이는첫째, 유역상류부에서 CN (Ⅲ) 의증가량이 1 정도에그쳤고하류부에서는거의변화가일어나지않았기때문에 CN (Ⅲ) 에의한영향이미미하였기때문이다. 둘째, 2100년에불투수율의증가율은최대 8 % 에불과하나확률강우량은약 2.5배정도증가하는등확률강우량의증가폭이너무커서토지이용변화의효과가거의드러나지않았기때문이다. 셋째, 토지이용변화는미래기간에대한결정론적모의결과이며확률강우량은재현빈도에따른확률적수치이기때문에설계홍수량산정에대한토지이용의기여율이낮은것이적합한결과라생각할수있다. Ⅵ. 요약및결론본연구에서는기후변화및토지이용변화에따른설계홍수량의변화를분석하기위하여, 황구지천유역을대상유역으로선정하고 RCP4.5와 RCP8.5 시나리오기반의기후변화및토지이용변화시나리오를바탕으로미래강수량과토지이용변화를예측하여 100년및 200년빈도의설계홍수량을산정하였다. 토지이용변화의모의에는 CLUE 모형을, 설계홍수량의산정에는 HEC-HMS 모형을각각적용하였다. 1. 수원기상관측소의 1981~2010년관측강수량과 RCP4.5 와 RCP8.5 기후변화시나리오의 2011~2100년강수량자료를이용하여 1995s 기간, 2025s 기간, 2055s 기간, 2085s 기간의확률강우량을산정하였다. 확률강우량은 RCP4.5 시나리오의경우 2025s 기간에는증가하고 2055s 기간에는약간감소하였으나 RCP8.5 시나리오의경우계속해서증가하는추세로나타났다. 2085s 기간의확률강우량은 1995s 기간에비해 2~2.5배정도증가하는것으로나타났다. 2. RCP4.5와 RCP8.5 시나리오에기반한 CLUE 모형을이용하여토지이용변화를모의한결과, 시가화건조지역은 한국농공학회논문집제 58 권제 1 호,

12 2100년까지 12~16 % 증가하였고, 산림은 16~18 % 감소하였으며 RCP8.5 시나리오에서변화폭이크게나타났다. 소유역별 CN (Ⅲ) 는 2100년까지 1 정도로미미하게증가하였으며, 불투수율은약 0~8 % 정도증가하는것으로산출되었다. 3. 미래의확률강우량과토지이용변화모의결과를 HEC-HMS 모형에적용하여설계홍수량을산정하였다. 1995s 기간의 100년빈도홍수량은 3,107 m 3 /s, 200년빈도홍수량은 3,423 m 3 /s로나타났다. RCP4.5 시나리오의경우 2025s 기간에홍수량이증가하였다가 2055s 기간에소폭감소하였고, RCP8.5 시나리오의경우계속해서증가하는추세를보였다. 2085s 기간에는 RCP4.5 시나리오의경우 100년빈도홍수량이 6,395 m 3 /s, 200년빈도홍수량이 7,255 m 3 /s 로 1995s 기간홍수량의 2배가량되었으며, RCP8.5 시나리오의경우 100년빈도홍수량이 8,192 m 3 /s, 200년빈도홍수량이 9,229 m 3 /s로 1995s 기간홍수량의 2.5배이상인것으로나타났다. 4. 설계홍수량의변화에대한기후변화와토지이용변화의기여율을분석하기위하여, 1995s 기간의토지이용을고정하고 2025s 기간, 2055s 기간, 2085s 기간의확률강우량을고려한경우와 1995s 기간의확률강우량을고정하고 2025s 기간, 2055s 기간, 2100년의토지이용변화를고려한경우에대해각각첨두홍수량을산정하였다. 토지이용을고정하여확률강우량변화의기여율을분석한결과 1995s 기간을기준으로첨두홍수량이 1.50~2.69배증가하였으며, 확률강우량을고정하고토지이용변화의기여율을분석한결과첨두홍수량이 1.00~1.02배증가하는것으로나타나, 토지이용변화가설계홍수량의변화에미치는영향이기후변화에따른확률강우량의변화에비해매우작은것으로분석되었다. 이는확률강우량에비해 CN (Ⅲ) 와불투수율의증가폭이극히미미하였고, 독립변인을산정하는방법론이다르기때문으로사료된다. 또한본연구에서선정한대상유역이시가화건조지역 36 %, 논 19 %, 밭 7 % 로모든농촌소유역을대표한다고할수없으므로향후다양한토지이용비율을가지는농촌소유역에대한추가연구를수행하여토지이용변화가설계홍수량에미치는광범위한영향에대한평가가필요할것으로사료된다. 본연구를통해기후변화및토지이용변화를고려한설계홍수량을예측하는방법론을정립하였다. 이를기반으로미래의극한홍수에대비함으로서하천시설물및지역사회의안전을대비할수있을것으로기대된다. 사사이논문은 2014년도정부 ( 미래창조과학부 ) 의재원으로한국연구재단의이공분야기초연구사업의지원을받아수행된연구임 (No. 2012R1A1A ). REFERENCES 1. Bergstrom, S., B. Carlsson, M. Gardelin, G. Lindstrom, A. Pettersson, and M. Rummukainen, Climate change impacts on runoff in Sweden - assessments by global climate models, dynamical downscaling and hydrological modelling. Climate Research 16: Bronstert, A., D. Niehoff, and G. Burger, Effects of climate and land-use change on storm runoff generation: present knowledge and modelling capabilities. Hydrological Processes 16: Choi, D., M. S. Keem, N. W. Kim, and S. Kim, An analysis of the effect of climate change on Byeongseong stream's hydrologic and water quality responses using CGCM's future climate information. Journal of Korea Water Resources Association 42(11): (in Korean). 4. Cuo, L., T. K. Beyene, N. Voisin, F. Su, D. P. Lettenmaier, M. Alberti, and J. E. Richey, Effects of mid-twenty-first century climate and land cover change on the hydrology of the Puget Sound basin, Washington. Hydrological Processes 25: Gul, G. O., D. Rosbjerg, A. Gul, M. Ondracek, and K. Dikgola, Assessing climate change impacts on river flows and environmental flow requirements at catchment scale. Ecohydrology 3(1): Heo, J.-H., and W. Nam, Study of extreme flood discharge considering climate change. Magazine of Korea Water Resources Association 43(8): (in Korean). 7. Hurtt, G. C., L. P. Chini, S. Frolking, R. A. Betts, J. Feddema, G. Fischer, J. P. Fisk, K. Hibbard, R. A. Houghton, A. Janetos, C. D. Jones, G. Kindermann, T. Kinoshita, K. K. Goldewijk, K. Riahi, E. Shevliakova, S. Smith, E. Stehfest, A. Thomson, P. Thornton, D. P. van Vuuren, and Y. P. Wang, Harmonization of land-use scenarios for the period : 600 s of global gridded annual land-use transitions, wood harvest, and resulting secondary lands. Climate Change 109: Kay, A. L., N. S. Reynard, and R. G. Jones, 2006a. RCM rainfall for UK flood frequency estimation. Ⅰ. Method and validation. Journal of Hydrology 318: Kay, A. L., R. G. Jones, and N. S. Reynard, 2006b. RCM rainfall 50 Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, 58(1),

13 김지혜 박지훈 송정헌 전상민 강문성 for UK flood frequency estimation. Ⅱ. Climate change results. Journal of Hydrology 318: Kim, B. S., H. S. Kim, B. H. Seoh, and N. W. Kim, Impact of climate change on Yongdam dam basin. Journal of Korea Water Resources Association 37(3): (in Korean). 11. Kim, B. S., S. J. Kim, H. S. Kim, and H. D. Jun, An impact assessment of climate and landuse change on water resources in the Han river. Journal of Korea Water Resources Association 43(3): (in Korean). 12. Kim, H. K., M. S. Kang, E. J. Lee, and S. W. Park, Climate and land use changes impacts on hydrology in a rural small watershed. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 53(6): (in Korean). 13. Kim, J., J. Park, I. Song, J.-H. Song, S. M. Jun, and M. S. Kang, Analysis of land use change using RCP-based Dyna- CLUE model in the Hwangguji river watershed. Journal of the Korean Society of Rural Planning 21(2): (in Korean). 14. Kim, W. G., and T. S. Ryu, Strategy of flood control capacity enhancement on existing multipurpose dams to the effect of climate change. Journal of the Korean Professional Engineers Association 44(2): (in Korean). 15. Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT), Calculation of design flood (in Korean). 16. Na, Y.-S., A study on the variation of design rainfall and flood due to climate change. Master's thesis, Sejong University (in Korean). 17. National Institute of Meteorological Research (NIMR), Climate change scenario report for IPCC AR5, (in Korean). 18. National Institute of Meteorological Research (NIMR), Climate change scenarios corresponding to IPCC assessment report 5 th in 2012 (in Korean). 19. Park, J., M. S. Kang, and I. Song, Bias correction of RCP-based future extreme precipitation using a quantile mapping method; for 20-weather stations of South Korea. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 54(6): (in Korean). 20. Verburg, P. H., and K. P. Overmars, Combining top-down and bottom-up dynamics in land use modeling: exploring the future of abandoned farmlands in Europe with the Dyna-CLUE model. Landscape Ecology 24: Verburg, P. H., W. Soepboer, A. Veldkamp, R. Limpiada, V. Espaldon, and S. S. A. Mastura, Modeling the spatial dynamics of regional land use: the CLUE-S model. Environmental Management 30(3): 한국농공학회논문집제 58 권제 1 호,