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.

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.

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.