본 연구에서는 기온 및 강수 변화에 따른 이수안전도 산정을 위해 과거, 미래 중반기 및 미래 후반기 등 3가지의 분석기간을 설정하였다.

물 공급 안정도를 평가하기 위해서는 최소 20년 이상의 분석기간을 권장(KWRA, 2022)하고 있으므로 과거기간은 1995 ~ 2022년으로 총 28년의 분석기간을 설정하였다. 또한, 과거기간과의 비교를 위해 21세기 중반기(2041 ~ 2060년), 후반기(2081 ~ 2100년) 등 남한상세 기후변화 전망보고서(NIMS, 2022)에서 활용하고 있는 미래 기간을 활용하여 본 연구에서는 미래 분석기간으로 2041 ~ 2060년을 미래 중반기, 2081 ~ 2100년을 미래 후반기로 설정하였다.

2015년부터 댐 용수공급조정기준 시행 및 운영을 통해 강수량 부족으로 댐 용수부족시 댐의 용수공급량을 단계별로 조정하여 댐의 생·공용수 공급에 지장이 발생하지 않도록 하고 있으나(ME, 2023), 본 연구에서는 용수공급량 조건으로 불확실한 미래 기후조건에 따라 수많은 기후 스트레스 테스트 시나리오에 극한 상황을 고려하고자 실제 가뭄 시 공급량의 단계별 감축, 수원 간 연계 등의 대응을 고려하지 않고 댐 기본계획공급량을 지속 공급하는 극한의 용수공급조건으로 설정하였다.

단독운영 중인 다목적댐을 대상으로 하여 수계별 최근 용수공급 현황을 종합 고려하여 한강수계의 충주댐, 금강수계의 용담댐, 영·섬수계의 섬진강댐 및 낙동강수계의 합천댐을 선정하였다(Table 1, Fig. 2).

Fig. 2. 
Basin map in the study area

국가수자원관리종합정보시스템(FCO, 2023) 및 기상개방자료포털(KMA, 2023a) 등을 통해 기온 및 강수 입력자료와 유입량, 유역면적 등 평가에 필요한 기초자료 및 운영현황을 수집하였다. 과거기간의 기온 및 강수 입력자료는 각 댐유역 내 기상 및 강우관측소 자료를 활용하고 강수는 티센망법을 사용하여 면적강우로 환산하여 구축하였다. 각 관측소별 결측 보완을 위해 역거리 가중법을 활용하여 대상 댐 유역의 관측소 결측을 보완하였다.

미래 기간의 기온 및 강수자료는 기후변화 시나리오 기반으로 구축하였으며 SSP 시나리오 중 산업기술의 빠른 발전에 중심을 두어 화석연료 사용이 높고 도시 위주의 무분별한 개발 확대를 가정하고 있는 SSP5-8.5 시나리오를 활용하였다(O’Neill et al., 2014). 본 연구에서는 기후정보포털(KMA, 2023b)에서 제공하는 AR6 보고서 기반의 남한상세(1 km) 기후변화 앙상블 모델(5ENSMN) 시나리오를 활용하였다. 해당 시나리오는 UKESM1 전지구 시나리오를 5개 지역기후모델로 역학적 상세화한 자료를 다시 1 km 격자로 통계적 상세한 모델의 앙상블 시나리오이다. 제공하고 있는 시군구 기반의 시나리오와 함께 대상 댐 유역의 표준유역간 면적비율을 활용하여 미래 중·후반기의 댐 유역 내 기온 및 강수 자료를 구축하였다. 5개의 모델을 활용하여 역학적 상세화를 통해 앙상블한 자료를 본 연구에서는 사용하였으나, Kim et al. (2023)의 연구와 같이 보다 넓은 범위에서 미래 기후변화의 변동성을 반영할 수 있는 Decision Scaling 기반의 댐 운영 기후변화 가뭄 취약성 평가 등 미래 기후에 대한 불확실성을 해소하는 노력으로 다양하고 수많은 모델 및 시나리오 조합으로 이수 취약성 평가 및 분석해야 할 필요성이 있다고 판단된다.

본 연구에서는 분석기간별 1,891개 기후 스트레스 테스트 시나리오의 유입량 산정이 필요하므로 통계분석 프로그램인 R의 코드를 활용가능한 IHACRES 모형을 본 연구를 위한 강우-유출 모형으로 선정하였다. 또한, 본 모형은 타 모형에 비하여 적은 입력자료(기온·강수) 구성과 오픈 코드 활용으로 단시간 빠르게 연산이 가능한 점을 고려하였다. IHACRES 모형은 기본적으로 유역의 기온 및 강수 자료만으로 유출을 모의하는 집중형 모형(Jakeman et al., 1990)으로 Fig. 3과 같이 기온 및 강수 등 기후와 토양수분의 변화를 고려하여 유효우량을 계산하는 비선형 모듈과 유효우량을 유출특성에 맞게 유출량으로 산정하는 선형 모듈로 구성되어 있다(Park and Yoo, 2008).

Fig. 3. 
Generic structure of the IHACRES model (Croke and Jakeman, 2007)

IHACRES 모형 이외에도 강우-유출 모형으로는 흔히 알고 있는 Tank 모형과 SWAT 모형 등 다양한 강우-유출 모형이 존재한다. 기온, 강수 등 2가지 대표입력자료만을 요구하는 IHACRES 모형에 비해 Tank 모형과 SWAT 모형의 경우 유입량 산정하기 위해 풍속, 습도, 일조량, 기온, 토지이용도 등 상당히 많은 입력자료를 요구한다(Shin et al., 2007). Woo et al. (2023)은 집중형 모형인 IHACRES와 GR4J를 이용한 강수 및 기온 변동성에 대한 유출 해석 민감도를 평가하였다. 위 연구도 8000개 이상의 강수 및 기온 변화 시나리오를 설정하여 유출해석을 수행하기 위해 IHACRES와 GR4J 모형을 유출모형의 대안으로 선택하였다.

각 분석기간별 기후 스트레스 시나리오별 유입량을 산정하기에 앞서 Table 2와 같은 매개변수를 설정하며 프로그램 R의 package인 Hydromad를 통해 매개변수를 최적화기법으로 산정할 수 있다. 또한, 미래기간의 유입량은 과거기간의 유량 패턴이 고려된 매개변수를 활용하여 해당 기간의 시나리오별 유입량을 산정하였다.

산정된 매개변수에 따라 모의 유입량이 관측 유입량과 유사하게 모의 되는지 확인하기 위해 R², NSE, PBIAS (%) 등 통계적 성능평가 기준을 활용하여 모형의 검·보정을 실시하였다.

R²는 국내에서는 결정계수라고도 불리며 실측치와 모의치 사이의 선형관계를 정량적으로 나타내는 지표로 수문, 수질 모델링 등 다방면에서 널리 이용되고 있다. 범위는 0에서 1로 1에 가까울수록 선형관계를 잘 나타낸다. 그러나 관측값 및 모의결과가 유사하지 않더라도 둘의 선형관계가 잘 나타나면 그 값이 높게 나타나므로 이에 대한 주의가 필요하다. 또 다른 통계적 지표인 NSE (Nash Sutcliffe)는 유출량, 유사량의 보정 등 가장 널리 이용되는 지표로 R²에서 제기된 선형관계의 문제점을 극복하는 지표로 평가된다. 범위는 -∞에서 1사이로 나타나며 1의 값에 가까울수록 모의값이 관측값의 경향을 잘 반영하는 것으로 의미한다. PBIAS (%)는 모의값과 관측값의 총합의 대소를 비교하는 지표로 최적값은 0이며, 양수 및 음수는 과소 및 과대 모의를 의미한다. ROV는 관측용적(volume)에 대한 비율로 1에 가까울수록 좋으며, 각 통계적 지표에 대한 기준은 Table 3과 같다(Moriasi et al., 2015; Song and Kang, 2016).

모형의 검·보정시 과거 분석기간을 7:3의 비율로 나눠 1995 ~ 2014년을 보정, 2015 ~ 2022년을 검정기간으로 설정하였다. 단, 용담댐의 경우 준공완료 이후인 2001년 자료부터 분석을 실시하였으므로 보정은 2001 ~ 2016년, 검정기간은 2017 ~ 2022년으로 설정하였다.

각 댐별 모형의 검·보정 결과는 Table 4와 같으며, 모든 통계적 평가지표가 검·보정기간의 유입량에 대해 평가기준(Table 3)에 근거하여 만족 이상의 결과를 나타내고 있어 IHACRES 모형을 통한 모의 유입량이 관측 유입량과 유사하게 모의되고 있음을 확인하였다.

기후 스트레스 테스트는 주로 금융권에서 기후변화 리스크가 금융안정에 미치는 영향을 파악하는 목적으로도 사용되었으며 현재 국내외에서 관련 기후 스트레스 테스트 평가방법을 연구 및 시행 중에 있다(Kim and Jeon, 2021; Woo et al., 2023). 물관리 분야에서도 기후 기후변화 리스크(기온, 강수 등)가 미치는 영향을 파악하고자 기후 스트레스 시나리오를 생성하여 본 평가를 수행하였다.

기온 및 강수 변화별 기후 스트레스 시나리오 자료는 우리나라 물관리 여건을 고려하여 구축하였다. 우리나라 연평균 강수량(1,252 mm)의 55.4%(693.9 mm)가 여름에 집중하며 홍수기의 변동으로 연간 강수량 변동성도 큰 편에 속하듯이 계절별 편차가 큰 편이다(ME, 2021). 계절별 편차 등을 고려하여 강수 변화 시나리오를 구축하고자 최소 70%에서 최대 130%까지 1%씩 증가하는 61개의 강수 시나리오와 기온 0℃(Baseline)에서 3℃까지 0.1℃씩 증가하는 31개의 기온 시나리오로 복합적용하여 댐별로 총 1,891개 시나리오를 구축하였다.

본 연구에서 취약성평가는 댐의 용수공급능력 평가하는데 확정론적 분석법인 저수지 모의운영 분석 기법을 기반으로 평가기준인 이수안전도 개념을 활용하여 평가를 진행하였다. 이수안전도는 용수수요에 대한 물 공급의 안정성을 나타내는 척도로서 보장공급량 기준과 신뢰도 기준이 있으나 본 연구에서는 효율적인 수자원 이용과 안정적 물 공급을 고려할 수 있는 신뢰도 기준을 채택하였다.

신뢰도 기준에 의한 평가는 분석기간이 길수록 정확도가 높아지며, 평가의 정확도를 높이기 위해서는 분석기간, 유입량 자료의 기간 단위, 신뢰도 적용 기준 등의 설정을 통해 정확도를 관여할 수 있다. 본 연구에서는 총 기간 수 대비 댐 기본계획공급량을 공급할 수 있는 기간 수를 활용한 기간 신뢰도(Durational reliability, %)를 채택하여 분석하였다. 기간 신뢰도 산정 식은 Eq.(1)과 같이 나타낼 수 있다.

T_f은 댐에서 계획공급량을 공급하지 못한 기간의 수, T_t는 전체 계획기간의 수를 의미한다.

또한, 용수공급 주기 등을 고려하여 물 부족의 과대 또는 과소평가가 발생하지 않도록 분석은 5일단위를 활용, 평가는 5일과 연단위를 활용하여(K-water, 2021; KWRA, 2022) 각 시나리오별 이수안전도 현황을 분석하였다.

이수안전도 현황 분석과 함께 최근 기후변화 및 물 공급 안정성 등을 고려하여 20 ~ 30년에 1회 물 부족을 허용하는 조건을 참고하여 분석기간별 1,891개의 시나리오에 대해 기간 신뢰도 95% 미만인 시나리오(취약비율)를 분석하여 이수 취약성 정도를 평가하였다.

과거기간인 1995 ~ 2022년까지의 관측 유입량, 댐 유역 내 기온 및 강수 자료를 활용하여 기온·강수 변화가 없는 기준값(Baseline)의 모의유입량을 산정하고 5일 단위 평가 및 분석한 결과 충주댐 92.6%, 용담댐 94.4%, 섬진강댐 98.5%, 합천댐 89.6%의 기간신뢰도를 보였다. 연 단위 분석에서는 충주댐 69.0%, 용담댐 73.9%, 섬진강댐 75.9%, 합천댐 65.5%로 나타났다.

각 신뢰도를 관측 유입량 기반의 기간 신뢰도를 모의 값과 비교하였을 때는 연단위의 섬진강댐을 제외하고 모두 5% 이내의 신뢰도 차이로 IHACRES 모형으로 산정한 모의유입량이 관측 유입량을 유사하게 모의하며 과거 사상에 대한 이수안전도 평가와 큰 차이가 없는 것으로 보였다(Table 5).

섬진강댐의 연단위 이수안전도 차이를 검토하고자 Fig. 4, 5와 같이 모의 및 관측의 유입량, 수위 비교 그래프를 작성하였다. 섬진강댐의 연단위 평가를 비교시 관측값은 1995년에 1번 저수위에 도달하여 96.5%의 이수안전도가 산정되었으나, 모의값의 경우 1995년, 2009년, 2016 ~ 2020년 등 총 7년에 걸쳐 저수위 도달하여 75%의 이수안전도가 산정되었다. 다만, IHACRES 모형에 의해 산정된 모의 유입량은 평가지표인 ROV가 1이하 등 관측 유입량보다 작게 산정된 영향으로 인해 2009년, 2016 ~ 2020년에 추가로 물부족이 발생한 것으로 판단된다.

Fig. 4. 
Discharge for simulation versus observation (Seomjingang dam)

Fig. 5. 
Waterlevel for simulation versus observation (Seomjingang dam)

분석기간별 강수 70%에서 130%까지 1%씩 증가하는 61개의 강수 시나리오와 기온 0℃ (Baseline)에서 3℃까지 0.1℃씩 증가하는 31개의 기온 시나리오로 총 1,891개 시나리오에 대해 댐별 5일 평가단위로 기간 신뢰도를 산정하고 95% 미만의 기간 신뢰도 비율에 대해 분석하였다.

4.2.1. 분석기간별 이수안전도 분석

분석기간별 5일 평가단위 기준 최소 및 최대 이수안전도를 검토하며 각 댐별 3개의 기간을 종합분석하여 총 5,673개의 시나리오를 통해 기온 및 강수의 민감도를 분석하였다. Table 6은 각 기간별 1,891개의 기후 스트레스 테스트 시나리오 중 기온 1℃씩 증가 및 강수 30%씩 증감에 대해서 정리한 표이다. 최소 이수안전도는 극한 갈수(0.7P) 및 폭염(T+3℃) 시나리오일 경우 발생하며 극한 호우(1.3P) 및 기온 변화가 없는(T+0℃) 시나리오일 때 최대 이수안전도가 발생하였다.

Table 6. 
Durational reliability (Unit 5days) for 1,891 scenarios

Dam	Temperature	Precipitation change
		1995 ~ 2022 year (Past)			2041 ~ 2060 year (Future)			2081 ~ 2100 year (Future)
		70%	100%	130%	70%	100%	130%	70%	100%	130%
Chungju	T+0℃	57.2	92.6	100.0	49.0	97.8	100.0	56.4	97.2	99.6
	T+1℃	54.0	90.1	99.6	45.8	96.2	100.0	53.3	95.9	99.5
	T+2℃	50.9	87.3	98.8	42.6	93.7	100.0	50.1	94.0	99.2
	T+3℃	48.4	84.8	97.9	40.1	90.9	100.0	47.0	91.7	99.0
Yongdam	T+0℃	47.3	94.4	100.0	39.4	97.1	100.0	44.4	92.9	100.0
	T+1℃	44.8	92.0	100.0	37.0	92.4	100.0	41.9	90.6	100.0
	T+2℃	42.5	89.1	100.0	35.0	87.4	100.0	40.0	87.2	100.0
	T+3℃	41.0	86.6	100.0	33.3	83.0	100.0	38.0	83.9	100.0
Seomjingang	T+0℃	67.9	98.5	100.0	46.5	99.9	100.0	45.6	98.3	100.0
	T+1℃	63.1	97.3	100.0	40.7	99.4	100.0	41.8	97.5	100.0
	T+2℃	59.0	96.0	100.0	35.8	98.4	100.0	38.2	93.5	100.0
	T+3℃	54.9	93.0	100.0	31.3	94.7	100.0	35.1	88.5	100.0
Hapcheon	T+0℃	41.3	89.6	100.0	36.5	99.2	100.0	39.7	92.0	100.0
	T+1℃	39.0	86.1	100.0	34.4	95.4	100.0	37.4	89.8	100.0
	T+2℃	37.5	83.0	100.0	32.6	90.3	100.0	35.3	87.8	100.0
	T+3℃	35.9	80.1	99.7	30.9	85.1	100.0	33.5	85.6	100.0

과거기간(1995 ~ 2022년)의 최소 이수안전도를 살펴보면 충주댐 48.4%, 용담댐 41.0%, 섬진강댐 54.9%, 합천댐 35.9%이며 최대는 4개의 댐 모두 100%의 이수안전도가 산정되었다. 미래 중반기(2041 ~ 2060년)의 최소 이수안전도는 각각 충주댐 40.1%, 용담댐 33.3%, 섬진강댐 31.3%, 합천댐 30.9%으로 산정되었다. 해당 분석기간에도 최대 이수안전도는 모두 100%의 이수안전도가 산정되었다. 미래 후반기(2081 ~ 2100년)의 최소 안전도는 충주댐 47.0%, 용담댐 38.0%, 섬진강댐 35.1%, 합천댐 33.5%이며 최대 이수안전도는 충주댐 99.6%를 제외한 나머지 3개의 댐은 100%로 산정되었다.극한 호우(1.3P)의 경우 과도한 강수로 인해 댐 유역내 유입량 증가로 4개의 댐 모두 20년에 1회 물부족을 허용하는 수준(이수안전도 95%)에서의 물공급 만족 비율을 충족하는 것으로 평가되었다.

기온 및 강수 변화가 없는 기준값(Baseline) 시나리오로 각 분석기간별 변화 추이를 확인한 결과 충주댐은 과거기간 92.6%, 미래 중반기 97.8%, 미래 후반기 97.2%로 과거보다 미래 기간의 물공급 만족비율이 다소 높아졌다(Table 6). 용담댐은 과거기간 94.4%. 미래 중반기 97.1%, 미래 후반기 92.9%이며 섬진강댐은 과거기간 98.5%, 미래 중반기 99.9%, 미래 후반기 98.3%, 합천댐은 과거기간 89.6%, 미래 중반기 99.2%, 미래 후반기 92.0%로 산정되었다. 4개 댐 모두 미래 중반기보다 미래 후반기로 갈수록 물부족 횟수가 더욱 많은 것으로 도출되었다. 미래 기후변화 시나리오 기온 및 강수 전망에 따라 과거기간에 비해 미래기간의 이수안전도가 높게 산정되었지만, 앞서 기온 및 강수 변화에 따른 이수안전도 변화폭은 과거기간에 비해 미래기간이 더욱 큰 것으로 분석된다.

Fig. 6은 각 분석기간·댐별 1,891개 시나리오의 이수안전도 수치를 면으로 변환하여 히트맵 그래프를 나타내었다. 색상이 진한 빨간색으로 갈수록 물부족이 많은 것을 의미하며 흰색은 물부족이 전혀 없는 상태인 이수안전도 100%를 의미한다. 합천댐이 타 댐에 비해 미래기간보다 과거기간(1995 ~ 2022년)에 시나리오별 많은 물부족을 현황을 보이고 있다.

Fig. 6. 
Durational reliability (Unit 5days) for 1,891 scenarios

Fig. 7은 강수 변화 없이 기온 0 ~ 3℃ 변화 및 기온 변화 없이 강수 70 ~ 130% 변화의 이수안전도 추세를 나타낸 그래프이다. 기온 변화에 따른 최소 이수안전도가 약 80%까지 도달하나 강수 변화에 따른 최소 이수안전도는 약 36%로 상대적으로 기온보다 강수에 의한 영향이 많이 미치는 것으로 판단된다.

Fig. 7. 
Change for durational reliability (Unit 5days) : (Upper) Temperature, (Lower) Precipitation

Fig. 7을 통해 과거기간의 기온 변화를 살펴보면 4개의 댐 모두 급격한 변화없이 기온상승에 따라 이수안전도가 감소하나 합천댐의 경우 타 댐에 비해 상대적으로 낮은 이수안전도 현황을 보이고 있다. 과거기간의 강수변화도 미래기간의 변화 대비 급격한 감소없이 강수 100% 아래로 1% 감소할 때마다 약 2% 이내의 변화폭을 보이고 있다. 미래 중반기 및 하반기 등 미래 기간의 경우 용담댐과 합천댐의 각 기온 및 강수 변화별 이수안전도가 충주댐과 섬진강댐에 비해 낮은 편이며 과거기간에 비해 변화에 따른 이수안전도 감소추세가 높은 편이다. 다만, 과거와 미래 중·후반기를 비교하면 미래 중·후반기가 상대적으로 기온 및 강수 변화에 대한 기울기가 급경사로 타 기간에 비해 많은 이수안전도의 변화폭이 있음을 확인할 수 있다.

또한, Fig. 8을 통해 각 기간별 1,891개의 시나리오를 활용하여 댐별 5,673개의 시나리오의 이수안전도 분포현황을 나타낸 그래프이다. 주로 이수안전도 60% 이상의 분포가 모든 댐에서 보이고 있으며, 5,673개 시나리오의 분포를 보아 합천댐이 타 댐에 비해 분산정도가 높으므로 기온 및 강수 변화별 기후 스트레스 시나리오에 대한 영향이 많은 것으로 판단된다.

Fig. 8. 
Distribution of durational reliability (5days) for 5,673 scenarios