기상청 기후변화 시나리오에 따른 충주댐 유역 미래 PMP 산정
Future PMP Estimation of Chungjudam Watershed Under KMA Climate Change Scenarios
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Abstract
수퍼태풍급의 거대강우사상의 발생가능성이 높아지고 있으며, 이는 대규모 수공구조물의 설계 및 평가에 적용되는 가능최대 강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP)의 산정에 기후변화의 영향이 고려되어야 한다는 것을 뜻한다. 본 연구에서는 충주댐 유역을 대상으로 기상청 기후변화 시나리오에 따른 미래 PMP를 산정하였다. 기상청에서 제공하는 미래 일 상대습도와 평균기온 자료를 이용하여 일 이슬점을 계산한 후, scale-invariance 기법을 이용하여 12시간 지속 100년 빈도 이슬점을 산출하여 미래 PMP 추정에 이용하였다. 충주댐 유역에 대한 미래 PMP를 분석한 결과, 2070년 기준으로 RCP 2.6에서도 미래 PMP는 15% 이상 증가할 가능성이 높은 것으로 분석되었다.
Trans Abstract
The possibility of mega rainfall events such as super typhoons in Korea is increasing and this means that the impact of climate change should be considered in the estimation procedure for the probable maximum precipitation (PMP) which should be applied to the design and evaluation of large hydraulic structures. In this study, future PMP in Chungjudam watershed under KMA climate change scenarios is analyzed. After computing future daily dew-point temperatures from daily relative humidities and average air temperatures provided by KMA, 12-hour duration 100-year dew-point temperatures which are used to estimate future PMP are calculated by using the Scale-Invariance technique. Results shows that future PMPs are very likely to increase more than 10% in 2070 even under RCP 2.6.
1. 서론
21세기에 들어 점점 증가하고 있는 이상기후 현상은 우리나라뿐만 아니라 전 세계적인 추세이다. 이상기후현상으로 인해 우리나라 10월 기록을 경신한 한국에 발생한 태풍 ‘차바’를 비롯하여 미국에서 발생한 초강력 허리케인 ‘매튜’, 아이티에 발생한 ‘매슈’ 등 강력한 슈퍼태풍의 발생빈도는 점점 잦아지고 있는 추세이다. 이러한 슈퍼태풍 및 빈번해지는 집중호우에 의한 홍수피해는 막대한 인명피해 및 경제적 손실을 야기할 수 있다. 이러한 기상이변으로 인한 거대재난사상의 증가는 대규모 수공구조물의 설계 및 평가에 적용되는 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP)의 산정에 기후변화의 영향이 고려되어야 한다는 것을 뜻하게 된다. 이는 대규모 수공구조물의 파괴가 발생할 경우 대규모 인명손실과 막대한 경제적 손실을 유발시킬 수 있기 때문이다.
WMO(World Meteorological Organization, WMO, 1986)에서는 PMP를 어느 특정 위치에 주어진 호우면적에 대하여 연중 어느 지정된 기간에 기상학적으로 발생할 수 있는 최대강수량으로 정의하였다. WMO에서는 1969년부터 최근까지 표준화된 PMP 산정방법 및 절차를 실은 기술보고서를 발간해왔다. WMO(1986)에서는 PMP 산정방법을 크게 2가지 방법으로 나누었다; 1) 수분최대화를 이용하여 호우를 최대화 시키는 물리적⋅확정론적 방법인 수문기상학적 방법, 2) 기상학적 자료가 부족한 경우에 PMP를 추정할 수 있는 통계학적 방법, 이 중 수문기상학적 방법은 PMP 산정방법 중 가장 대표적으로 사용되는 방법이며, 전 세계적으로 PMP 추정을 위한 공식적인 방법으로 사용되고 있다. 수문기상학적 방법은 유역의 위치나 가용한 자료의 양에 따라 다소 차이가 있지만(Casas et al., 2011), 주로 수분최대화에 중점을 두고 있다.
수문기상학적 방법으로 PMP를 산정할 때 기후변화의 영향을 고려하기 위하여 가장 일반적으로 사용하는 방법은 지역기후모형(Regional Climate Model, RCM)을 이용하는 것이다. 즉, RCM으로부터 도출된 미래기후정보를 미래의 새로운 관측자료로 간주하고 이를 이용하여 기존의 PMP 산정방법을 적용하는 것이다. Kunkel et al.(2013)은 이러한 기후모형의 결과를 이용하여 전 세계의 최대 가강수량의 변화를 확인하고, 이를 통해 PMP의 변화를 간접적으로 추정한 바 있다. 참고로 그들은 2100년 한반도의 최대가강수량이 현재보다 최대 35% 이상 증가할 것으로 전망하고 있다. Lagos–Zuniga and Vargas(2014)는 기후모형으로부터 도출된 미래기후정보를 이용하여 통계학적 방법과 수문기상학적 방법으로 미래의 PMP를 산정하기도 하였으며, Rousseau et al.(2014) 또한 RCM으로부터 도출된 미래기후정보로부터 산출된 최대 가강수량의 변화에 따라 미래의 PMP를 추정하는 연구를 진행하였다. 대체적으로 미래의 PMP는 강수의 변화를 반영하기 보다는 가강수량의 변화(실제적으로는 이슬점의 변화)를 반영하여 산정되고 있음을 살펴볼 수 있다. 이는 미래 강수에 비하여 미래 기온이 상대적으로 작은 불확실성을 가지고 있기 때문인 것으로 판단된다. Lee et al.(2016)은 RCM으로부터 도출된 미래 강수 시나리오의 변동에 따른 한국의 미래 PMPs를 산정하였는데, 미래강우자료의 불확실성이 매우 크게 됨에 따라 미래로 갈수록 받아들이기 어려운 PMP 값들이 산정되고 있음을 보고하였다. 이에 따라 본 연구에서는 기후변화에서의 이슬점의 영향을 반영하여 미래 PMP를 도출하고자 하였다. 이를 위해서는 미래 기후자료에서 이슬점이 제공되어야 하나 기상청에서 제공되는 미래 자료는 한정된 변수 자료만을 제공하고 있다. 이에 기상청에서 획득 가능한 일 상대습도 자료와 평균기온 자료를 이용하여 일 이슬점을 산출하였다. 그러나 기후모형으로부터 도출된 과거기후 모의자료와 과거 관측자료 사이의 값들은 기후모형의 한계로 인해 불일치 할 수 밖에 없다. 이러한 불일치성을 극복하기 위하여 본 연구에서는 Kernel density distribution mapping(KDDM) 방법을 이용하여 편이보정을 실시하였다. 편이보정 된 자료는 일 이슬점 자료로서, PMP를 산출하기 위해서는 시간-단위 이슬점 자료가 필요한 문제가 발생한다. 이러한 문제를 극복하고자 본 연구에서는 scale-invariance 기법(Burlando and Rosso, 1996; Rodriguez et al., 2013)을 이용하여 일-단위 이슬점자료로부터 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점을 생산하였다.
최종적으로, 산출된 과거기후 모의자료 및 미래 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점을 바탕으로 우리나라 주요 대형 댐들 중 충주댐 유역에 대해 PMP 결과를 도출하고 미래 RCP 시나리오에 따른 PMP 분석결과를 산출하여, 현재 대비 충주댐 유역의 PMP 변화율을 살펴보고자 하였다. 본 연구는 국내에서는 적용되지 않았던 가강수량의 변화에 따른 미래 PMP 변동을 살펴보았으며, 특히 수도권을 비롯한 댐 하류 지역에 막대한 영향을 미치는 충주댐 유역의 기후변화에 따라 변화하는 PMP의 거동을 살펴볼 수 있을 것으로 생각됨에 따라 연구를 진행하였다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 대상유역 소개 및 미래 PMP를 산출하기 위한 기후자료 산출 절차를 소개하였으며, 3장은 산출된 기후자료를 바탕으로 한 충주댐 유역의 PMP 산정 결과와 미래 기후변화 시나리오에 따른 PMP 변동 분석결과 및 이에 대한 토론이 진행된다. 4장은 결론으로 이루어져있다.
2. 미래 기후자료 산출
2.1 대상유역
연구 대상 유역은 충주댐유역으로써 유역면적 6,662 km2, 평균표고는 616.7 El.m, 평균경사는 14.2 %이며 남한강 상류에 위치하고 있다. 충주댐 유역의 위치와 하천망, 표준단위유역도, 그리고 유역 주변의 기상관측소 위치는 Fig. 1과 같다. 이 때 충주댐유역은 세 개의 중권역(남한강 상류, 평창강, 충주댐)으로 구성되어 있으며, 중권역 중 평창강 유역과, 님한강 상류 유역은 충주댐유역 상류부이며 충주댐 유역은 충주댐유역의 하류부로 나눌 수 있다.
Chungjudam Watershed
2.2 미래 일 이슬점 생산
수문기상학적 방법을 이용하여 PMP를 추정하기 위해서는 12시간 지속 100년 빈도 이슬점이 필요하다. 그러나 한국 기상청에서는 미래 이슬점을 별도로 제공하지 않고 있다. 따라서 획득 가능한 미래 일 평균기온과 일 상대습도를 이용하여 미래 일 이슬점을 산출하였다. 이슬점 산출에 사용된 자료의 자세한 정보는 Table 1과 같다. 또한 이 때 사용되는 이슬점 자료의 기간은 5-10월로 총 6개월 자료를 이용한다. 이는 우리나라에 강수량을 통해 큰 영향을 주는 호우 및 태풍 사상들이 5-10월에 모두 포함되어 있기 때문이다.
Scale and Resolution of Climate Change Scenarios
본 연구에서 이용되는 모델 과거 관측자료 기간의 경우 기상청에서 제공되고 있는 현재기간 모의자료의 제공기간(1979년-2005년) 중 초기 2년 자료를 제외한 후 이용하였다.
주어진 일 평균기온와 상대습도를 이용하여 이슬점을 산출하는 식은 아래와 같다(Brandt, 2006).
여기서 td는 이슬점(°C)이며 t는 일 평균기온(°C), RH는 상대습도 (%)이다. 그러나 이와 같이 산출된 일 이슬점 자료는 지역기후모형로부터 도출된 자료이기 때문에, 기후모델의 여러 가지 한계로 인하여 과거 관측자료와 과거기후 모의자료 사이의 값들은 불일치할 수밖에 없으며, 이러한 불일치성을 극복하기 위하여 편이보정이라는 절차가 수행되어 기후모형으로부터 도출된 미래 기후자료를 보정하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 KDDM 방법을 이용한 편이보정을 수행하여 모형자료와 관측자료 사이의 차이를 보완하고자 하였다. KDDM 방법은 RCM 모의결과의 누가확률밀도함수를 같은 기간 관측자료의 누가확률밀도에 Quantile mapping하는 방식이다(Kim et al., 2011).
편이보정은 지점별로 시행되며, 5월부터 10월까지의 이슬점 자료를 월별로 상반기와 후반기로 나누어 총 12개 시기별로 각각 진행되었다. 1981-2005년(25년) 동안의 과거 관측자료와 과거기후모의자료를 대상으로 KDDM 방법으로 편이보정을 위한 함수관계를 구축하였으며, 이로부터 도출된 함수 관계를 이용하여 미래 일 이슬점 모의자료에 대한 편이를 보정하였다.
Fig. 2는 충주댐 유역의 제천 지점에서 편이를 보정한 결과로서, 시기별 일 이슬점 평균결과 및 RCP 8.5 자료에 대한 평균결과를 도시하였다. obs는 관측자료이며, present는 보정된 과거기후 모의결과, 2040, 2070, 2100은 각각 보정된 미래기후 모의결과를 의미한다. 아래 그림에서 x축이 의미하는 바는 5월부터 10월까지 상반기를 상반기와 후반기로 나눈 12개의 시기를 순서대로 나타낸 것이다. 그림에서 확인 할 수 있듯이, present가 obs의 값을 잘 따르고 있는 것을 확인 할 수 있다.
Bias Correction Result (Jechon site)
2.3 미래 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점 생산
PMP를 추정하기 위해서는 시간-단위의 이슬점 자료가 필요하다. 따라서 앞서 산출한 미래 일 이슬점 자료로부터 시간자료에 해당하는 정보를 추출할 필요가 있게 된다. 본 연구에서는 scale-invariance 기법을 이용하여 일-단위 이슬점자료로부터 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점을 생산하고자 하였다. Scale-invariance 기법은 과거 관측된 일-단위자료와 시간-단위 자료를 이용하여 함수관계를 구축한 후 이러한 관계가 미래에도 그대로 적용된다고 가정하여 미래 일-단위 예측자료로부터 미래 시간-단위 예측자료를 생산하는 것으로 요약된다.
이를 위해 1981-2005년 기간 동안의 과거 관측자료를 이용하여 scale-invariance 방법을 위한 함수관계를 구축하였으며, 이를 바탕으로 2006-2100년 기간 동안의 일 이슬점으로부터 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점을 생산하였다.
이러한 100년 빈도 이슬점의 추세를 생산하기 위해서는 미래 연 최대치 시계열을 산출 후 회귀분석을 통하여 미래의 추세를 생산하는 절차가 필요하다. Fig. 3은 제천 지점을 대상으로 8월 전반기를 기준으로 현재기간 모의자료 이슬점과 미래 RCP 시나리오의 연 최대치 시계열과 연 최대치 시계열 결과를 이용한 회귀분석 결과를 도시하였다. 아래 그림에서 파란선은 현재기간 모의자료로 산출된 연 최대치 시계열이며, 빨간색 점선은 미래 연 최대치 시계열, 중간 검은 실선은 최대치 시계열을 이용한 회귀분석 결과, 검은 점선은 각각의 95 % 불확실성 상한계 및 하한계를 나타낸다. 본 결과를 바탕으로 최종적으로 RCP 시나리오에 따른 12시간 지속 100년 빈도 이슬점을 미래 연도별, 시기별로 생산하였다.
Future Extreme Dew-point Temperature (Jechon site)
Fig. 4는 제천 지점을 대상으로 scale-invariance 기법을 이용하여 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점을 생산한 결과로써 시기별로 관측자료를 이용하여 직접 계산한 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점과 과거기후모의 일 이슬점을 이용하여 scale-invariance 기법을 이용하여 생산한 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점을 도시하였다. 그림에서 obs는 관측자료이며, present는 과거기후모의결과, 2040, 2070, 2100은 RCP 4.5 시나리오에 대해 보정된 2040년, 2070년, 2100년 미래기후모의결과를 의미한다. obs와 present가 대체적으로 일치하게 나타나는 것을 확인 할 수 있으며, 미래의 극한 이슬점의 상승 패턴을 살펴볼 수 있다.
Scale-invariance Result (Jechon site)
Fig. 3에서 살펴볼 수 있듯이 일 이슬점 연 최대치 시계열은 시기별, 연도별로 변동성이 상당부분 존재하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이에 대한 전반적인 추세를 도출하여(Fig. 3의 추세곡선) 시기별로 대표성을 갖는 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점을 생산하고자 하였다. Fig. 5에 7월 후반기와 8월 후반기를 대상으로 충주댐 인근 지역의 기상관측소 지점(강릉, 대관령, 원주, 제천, 충주, 영주, 문경의 총 7지점)의 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점의 평균적인 변화추세 및 신뢰구간 95%의 상한계와 하한계를 도시하였다. 그래프에서 UP은 95% 불확실성 상한계를 나타내며, DN은 95% 불확실성 하한계를 나타낸다. MID는 추세분석 결과를 보여주고 있다.
Futrue 12-hour Duration 100-year Dewpoint Temperatures
그림을 살펴보면 각 시나리오 별로 추세가 다르게 나타나는 것을 확인 할 수 있다. RCP 2.6 시나리오의 경우, 100년 빈도 이슬점의 변화가 대략 2060년에서 최대치를 가지고 있으며, 해당 시기를 지나면 다시 이슬점의 값이 감소하는 추세를 보이고 있다. RCP 4.5의 경우 시간이 지날수록 이슬점이 증가하는 추세를 보이고 있으나, 약 2060년을 기점으로 수렴하는 경향을 나타내고 있다. RCP 6.0과 8.5의 경우 2100년까지 연속적으로 증가추세를 나타내고 있음을 살펴볼 수 있다.
3. 충주댐 유역 미래 PMP 산출
3.1 미래 이슬점 변동에 따른 PMP 산출절차
수문기상학적 방법을 이용하여 PMP를 산정하는 방법의 절차는 WMO(2009)에서 제시된 방법을 적용하였다. PMP 산정의 기본개념은 관측된 최대강수량과 최대 수분과의 관계를 이용하여 관측강수량을 최대화하고 이를 다른 지역으로 전이하는 것을 근간으로 한다. PMP를 추정하는 절차는 크게 수분최대화, 호우전이, 포락의 세단계로 나누어진다.
첫 번째 절차는, 과거 관측된 최대 호우들을 선정하는 것이다. 두 번째 절차는 이상적인 조건하에서 공급 가능한 수분상태를 최대화시키는 것이다. 이를 통하여 최대화된 강우량은 전이지역의 공급 가능한 수분조건을 반영하여 조절되며(수평 및 수직전이비), 산악의 영향은 별도로 고려하여 조정된다. 마지막으로 다양한 강우사상들에 대하여 조정된 강우량을 얻은 후, 지속시간별 영향면적별로 포락하게 되면 PMP를 얻을 수 있다. 각각의 전이비 산정 및 절차에 대한 자세한 방법론은 WMO(2009)를 참조하였다.
미래 이슬점 변동에 따른 PMP 산출 절차를 정리하면 다음과 같다.
1) 수문기상학적인 방법을 이용한 PMP 절차 중 수분최대화비, 수직전이비, 수평전이비 값을 RCM의 현재기간 모의자료를 이용하여 산출된 100년 빈도 이슬점을 이용하여 결정한 후, 이를 이용하여 현재기간 모의자료의 PMP를 5 km 해상도로 산출
2) RCM의 미래 RCP 시나리오로부터 산출된 100년 빈도 이슬점을 이용하여 수분최대화비, 수직전이비, 수평전이비를 산출 후, RCP 시나리오별 미래 PMP 도출
3) 현재기간 모의자료의 현재 PMP와 시나리오별 미래 시기별 미래 PMP를 비교하여, 현재 대비 PMP 변화율 확인
이를 도식화하면 Fig. 6과 같다.
Method of PMP Calculation Using RCM-based Historical Data and RCM-based Future RCP Scenarios Data
도식화된 절차를 바탕으로 현재기간 모의자료를 이용한 PMP 및 미래 RCP 시나리오별 미래 PMP를 산출하였으며, 충주댐 유역에서의 PMP를 알아보고자 하였다.
3.2 충주댐 지역의 미래 PMP 생산
충주댐 유역의 미래 PMP 전망에 앞서 비교를 위하여 과거기후모의자료를 기반으로 한 PMP를 먼저 산정하였다. Fig. 7은 충주댐 유역에 해당하는 영향면적 6,667km2 - 지속시간 48 시간에 대한 PMP 산정결과이다. 결과를 살펴보면 충주댐 유역 상류부는 하류에 비해 PMP가 대체적으로 높게 나타나고 있다. 충주댐 유역 상류부의 경우 강릉 및 대관령 지점의 영향을 받는 지역으로, 태풍 루사의 영향을 많이 받은 지역이다. 2002년에 발생한 태풍 루사는 우리나라에 발생한 가장 큰 강우사상으로(Lee et al., 2016), 호우 중심이 강릉 지점임에 따라 강릉과 대관령 지점의 영향을 받는 지역은 다른 지역보다 큰 PMP가 계산되는 것을 확인 할 수 있다. 만약 충주댐 유역의 PMP 분석 시 충주댐 유역을 단일지역으로 보고 공간 평균적인 PMP를 계산하게 된다면 상류의 PMP는 과소추정되며, 반대로 하류의 PMP는 과다추정되는 문제가 발생할 수 있을 것이다. 따라서 추후 충주댐 유역의 PMF 분석 시 이에 대한 영향을 살펴볼 필요가 있을 것으로 생각된다.
PMP of Duration 48 hr - Area 6,662 km2 in Chungjudam Watershed
충주댐 유역의 PMP 변화율을 살펴보고자 미래 시나리오별 기준 시기를 2040년, 2070년, 2100년으로 설정하였다. Table 2는 충주댐 유역의 시나리오별 시기별 지속시간별 현재대비 미래 PMP 평균 변화율을 나타낸 것이다(영향면적은 충주댐 유역면적을 적용).
PMP Average Rate of Change by Scenario and Period and Duration
각각 시나리오별 지속시간별 PMP 변화율을 살펴보게 되면, 대체적으로 지속시간 24-시간 이하에서의 PMP 증가율이 지속시간 24-시간 이상에서의 PMP 증가율보다 크게 나타나고 있다(특히 RCP 2.6, 4.6, 6.0 및 2040년, 2070년). 이는 미래에 가능최대강수량에 해당하는 강우가 발생한다면 지속시간이 짧은 호우의 크기가 더욱 커진다는 것을 의미한다. 2040년을 기준으로 RCP 2.6과 RCP 6.0의 경우 PMP 증가율이 비슷하게 나타나고 있으며, RCP 4.5와 8.5의 증가율이 비슷하게 나타나고 있다. 기준년도 2070년을 살펴보게 되면 RCP 2.6과 RCP 6.0 시나리오의 경우 평균적으로 현재대비 약 15 % 증가하는 양상을 보이고 있으나, RCP 4.5의 경우 현재 대비 21 % 증가, RCP 8.5의 경우 현재대비 30 % 가까이 증가하고 있다. 기준년도 2100년을 살펴보게 되면 RCP 2.6과 RCP 4.5의 경우 기준년도 2070년과 크게 차이나지 않는 증가율(15 %, 22 %)을 나타내고 있다. RCP 8.5의 경우 평균적으로 약 40 % 가 증가하는 양상을 보이고 있으며, 특히 지속시간이 길어질수록 더 높은 증가율을 보이는 것으로 확인되었다. 그러나 2100년의 결과의 경우에는 기후모형 자체의 불확실성이 매우 크기 때문에 신뢰할 수 있는 결과라고 말하기는 곤란할 것으로 판단된다. 결론적으로 볼 때, 최소치를 기준으로 살펴보더라도 2070년을 기준으로 보면 현재 대비 최소 10% 이상의 PMP 증가를 전망해볼 수 있을 것이다.
충주댐 유역 미래 PMP의 공간적인 분포를 살펴보기 위하여 RCP 2.6에 대한 지속시간 48시간 PMP 증가율의 공간적 분포를 Fig. 8에 도시하였다.
Rate of Change in PMP of Chungjudam Watershed Under RCP 2.6 (%)
2040년을 기준으로 전체적으로 7-10 %의 증가율을 보이고 있다. 특히 유역 중류에 비해 상류의 증가율이 상대적으로 높게 나타나고 있음을 확인 할 수 있다. 2070년을 살펴보게 되면 전체적으로 2040년에 비해 PMP 증가율이 크게 나타나고 있다. 특히 유역 상류 부근의 경우 현재 대비 12-15% 정도 PMP가 증가할 것으로 예측되고 있음을 살펴볼 수 있다. 2040년과 마찬가지로 하류에 비하여 상류의 증가율이 더 높게 예측되고 있으며, 현재에도 상류지역의 PMP가 더 크게 계산되고 있는 것과 같이 살펴보면, 미래의 충주댐 유역 상류 PMP는 현재의 유역 평균 PMP보다 상대적으로 더 크게 상승할 가능성이 있을 것으로 판단된다.
본 논문에는 수록하지 않았지만, RCP 4.5, 6.0, 8.5의 경우에도 미래시기별로 증가율에서의 차이가 있을 뿐 증가율의 공간적인 패턴은 유사하게 나타나고 있으며, 특히 상류와 하류의 PMP 편차가 미래로 갈수록 증폭되어 나타나고 있음을 살펴볼 수 있었다. 이 부분은 미래 PMP의 분석보다는 미래 PMF(Probable maximum flood, PMF)의 분석을 수행하여 보다 명확하게 관련된 영향을 살펴볼 수 있을 것으로 판단된다.
또한 충주댐 유역 하류부 일부가 상류와 비슷한 추세로 증가하는 모습을 확인 할 수 있는데, 이러한 증가율은 Lee et al(2016)의 연구에서도 확인 할 수 있으며, 충주댐 하류 부근의 미래 이슬점 온도가 타 지역에 비해 높은 증가율을 보이며, 이러한 현상이 미래 PMP 변화에 반영되었다고 볼 수 있다.
4. 결론
본 연구에서는 기상청에서 제공하는 미래 기후변화 시나리오를 이용하여 현재기간의 PMP 및 미래 PMP 결과를 도출하고, 이러한 결과를 이용하여 충주댐 유역의 시나리오별 시기별 PMP 변화에 대해 분석하였다. 본 연구에서는 기후변화의 영향에 따른 PMP의 변동을 살펴보기 위해 두 가지 절차를 수행하였다.
1) 관측자료 및 모델에서 제공하는 현재기간 모의자료를 이용하여 현재의 PMP 추정
2) 기상청에서 제공하는 RCM 자료를 이용하여 이슬점 및 최대 가강수량을 도출, 충주댐 유역의 미래 PMP 추정 및 현재값과의 비교
이러한 절차를 수행하기 위해 기상청 RCP 시나리오별 이슬점 자료의 편의보정 및 scale invariance 기법을 이용하여 미래 일-이슬점 자료를 시간-이슬점 자료로 추출하여 100년 빈도 이슬점을 산정한 후 연구에 적용하였다.
현재기간 모의자료를 이용하여 충주댐 유역의 PMP 산출결과, 충주댐 유역 상류부의 PMP가 하류부의 PMP보다 큰 값을 나타내는 것으로 확인되었다. 이는 충주댐 유역의 PMP 분석 시 유역의 상류부와 하류부의 PMP를 나누어 PMF를 산정할 필요성이 있음을 보여준다.
현재기간 모의자료를 이용한 PMP 산정 결과를 토대로 RCP 시나리오를 이용한 미래 PMP 분석결과, 시나리오별로 상이한 결과를 나타내나, 모든 RCP 시나리오에서 충주댐 유역의 PMP는 현재 대비 증가하는 전망을 보이고 있다. 기후변화의 영향이 가장 작은 시나리오인 RCP 2.6의 경우를 살펴보면 충주댐 유역의 경우 2070년 기준으로 최소 10 % 이상의 PMP 증가가 예상되고 있음을 살펴볼 수 있었다.
분석된 결과는 충주댐 유역의 기후변화에 따라 변화하는 PMP의 거동을 살펴볼 수 있을 것으로 생각되며, 특히 수도권을 비롯한 댐 하류 지역에 막대한 영향을 미치는 충주댐 유역의 수공구조물 설계 및 재검토 시 기초자료로 이용될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 본 결과는 HADGEM3-RA RCM 모델 결과값만을 기반으로 한 PMP 결과이며, 다양한 GCM 및 RCM에 따라 PMP의 경향은 달라질 수 있을 것으로 판단된다. 다만 이러한 RCM 모의자료를 이용하여 PMP 추정 시, 미래의 대략적인 변화에 대해 확인 해 볼 수 있는 점에서 의미가 있다. 추후 다양한 GCM 및 RCM을 이용한 시나리오별 현재대비 시기별 PMPs의 변동에 대해 비교 분석하는 연구를 진행하는 것 또한 의미가 있을 것으로 판단된다.
감사의 글
본 연구는 국토교통부 물관리사업의 연구비지원 (14AWMP-B082564-01)에 의해 수행되었습니다.