기후변화 연구는 불확실한 미래를 전망하는 과정이므로 '불확실성'은 모든 기후변화 영향평가의 키워드임에 분명하다. 하지만 불확실성 평가를 위해 IPCC에서 제공되고 있는 수많은 GCM 시나리오를 모두 활용하기에는 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 이를 효율적으로 수행할 수 있는 방법이 필요하다 본 연구에서는 시나리오 저감(scenario reduction)방법을 이용하여, 수많은 GCM 시나리오 대신 몇 개의 대표적 GCM 시나리오로도 충분히 불확실성을 유지할 수 있는 시나리오 저감(scenario reduction)방법을 수립하고 제시하였다. IPCC 기후시나리오 중 20C3M과 A & B 배출시나리오를 바탕으로 생산되는 71개의 GCM 시나리오를 다운로드 받아 월평균 기온과 강수량에 대하여 한반도를 대상으로 분석하였다. 비교결과, 기온 전망은 실측과 비슷한 경향성을 보였으나 강수량은 홍수기를 모의하지 못하는 것으로 나타났다. 시나리오 저감방법은 시나리오 분류(scenario cluster)방법과 시나리오 선정(scenario selection) 방법으로 구성된다. 시나리오 분류방법에서는 k-mean방법을 이용하여 5개의 cluster로 나누었으며, 시나리오 선정방법에서는 GCM 시나리오 선정기법을 조사 분석하여 연구방향과 목적에 따라 GCM 시나리오 선정기법을 선택할 수 있는 표를 제시하고, 이 중 시나리오의 확률밀도함수를 이용하는 PDF method를 적용하였다. 본 연구에서는 불확실성 정량화를 위해 maximum entropy를 이용하였다. 또한 시나리오 저감방법이 불확실성을 유지하는지 비교하기 위해 PDF method를 이용하여 정확성이 높은 순으로 5개의 GCM 시나리오를 선정(best 시나리오)하여 불확실성을 정량화하였다. GCM 시나리오의 분산을 이용하여 maximum entropy를 산정한 결과, 20C3M 배출시나리오에서는 모든 시나리오의 entropy는 3.08, 시나리오 저감방법은 2.75, best 시나리오는 2.28이었으며, 이는 시나리오 저감방법은 모든 시나리오의 89.3%의 불확실성을 설명하고 있으나 best 시나리오는 74.0%밖에 설명하지 못한다는 것을 나타낸다. A & B 배출시나리오에서도 시나리오 저감 방법을 사용한 GCM 시나리오가 best 시나리오보다 모든 시나리오의 불확실성을 더 잘 설명하는 것으로 나타났다. 이와 같이 수많은 GCM 시나리오를 사용하는 것보다 몇 개의 대표 시나리오를 이용하여 기후 변화 불확실성을 유지하면서 미래전망을 할 수 있다면, 매우 효율적으로 기후변화 연구를 수행할 수 있을 것으로 사료된다.
동남아시아의 급격한 도시인구 증가는 도시화로 파생되는 제반문제를 유발하고 있으며 특히 집중호우와 홍수배제 시설의 부족 및 유관시설의 정보관리체계 부재는 홍수 피해규모를 가중시키고 있다. 인도네시아의 경우 물 재해 관리기관 간의 정보공유체계 부재로, 홍수로 인한 문제해결에 대하여 효과적인 대응이 어려운 실정이다. 주요 물 관리 기관인 유역관리청(BBWS)의 경우 조기홍수경보시스템을 보유하고 있으나 단순 수문현황 모니터링에 국한되어 운영되고 있다. 이에 본 연구에서는 홍수피해를 최소화 할 수 있는 동남아시아 맞춤형 물 재해 관리 클라우드 플랫폼을 개발하여 비구조적 홍수 문제해결의 매개체로 활용하고자 한다. 기본적인 유역 수문현황 모니터링과 함께 댐, 보, 배수문 및 펌프장 등 홍수방어시설물의 운영현황 정보, 홍수상황분석, 홍수위험지도 등 종합적인 물 재해 정보를 제공하고 사전에 홍수위험 지역을 분석하여 유관기관과 공유할 수 있는 물 재해 관리 의사결정지원시스템을 개발하고자 한다. 기본적인 정보관리 체계화를 위하여 인도네시아의 다양한 물 재해 관련기관에서 보유하고 있는 자료들의 통합 클라우드 DB관리 시스템을 구축하였다. 연구대상지역은 인도네시아 수도인 자카르타의 Pesanggrahan유역과 인근 Batam섬 Baloi유역을 선정하였으며 대상 유역의 수문, 기상자료 및 GIS 정보수집은 공동연구기관인 인도네시아 공공사업부 수자원청(MPWH)과 주요 물 관리기관인 유역관리청(BBWS)의 협조를 통하여 진행하였다. 수집된 자료들은 관계형 데이터베이스 관리시스템인 MySQL을 사용하여 통합 물 재해 정보 데이터베이스를 구축하였으며 완성된 데이터베이스의 정보제공 및 공유시스템은 웹기반 인터페이스를 통해 관리되도록 설계하였다. 홍수유출 해석을 위한 분석 엔진은 K-water의 홍수분석 시스템인 FAS를 이용하였다. FAS의 홍수분석모형인 COSFIM과 수리모형인 Fldwav를 연계하는 데이터 분석 플랫폼을 완성하였으며 인도네시아 현지 조건에 부합하는 홍수분석 시스템으로 Customizing과정을 수행하였다. 또한 FAS의 PC기반 시뮬레이션 형식을 DB 연계형 웹서비스 방식으로 연동되도록 개량하였으며 추후 SaaS형 물 재해 분석시스템으로 전환할 수 있는 개발환경을 확보하였다. 개발된 물 재해 분석 플랫폼(WRMP)을 활용하여 인도네시아 공동연구기관과의 협의를 통해 물 재해 관리 시나리오를 수립하고 그 대안을 제시하였으며, 적용 시나리오별 홍수피해 저감 효과를 분석하였다. 또한 향후 방재시설물까지 연계하여 운영효과를 분석할 수 있도록 구조화하였다. 개발된 물 재해 관리 시스템은 개선된 정보처리 및 분석시스템을 활용하여 종합적인 물 재해정보를 제공하고, 사전에 홍수위험 지역을 분석하여 유관기관과 공유할 수 있는 물 재해 관리 의사결정 지원시스템으로써 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
최근 기후변화로 인해 이상호우가 발생하고 있으며 많은 선행연구들에서는 극한수문사상의 변화로 인해 배수관련 기반시설물의 첨두홍수 규모와 빈도가 변화 할 것으로 예상하고 있다. 그러나 현재 배수시설물의 설계에 쓰이는 확률강우량은 기후변화나 장기적 변동에 영향을 받지 않는 정상성(stationary)을 가정하고 있어 앞으로 다가올 미래에 지금까지의 치수안전도 기준이 유효한가에 대한 재고가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 기후변화가 배수체계에 미치는 영향을 평가하기 위해 최근 IPCC AR5에 대비하여 개발된 RCP 8.5 기후변화시나리오로부터 미래 기후변화정보를 추출하였으며 기후변t화를 고려할 수 있는 비정상성 빈도해석기법을 개발하여 지속시간별 빈도별 설계강우량을 산정하였다. 또한, 설계홍수량을 산정하기 위해 실무에서 널리 이용되고 있는 홍수유출모형인 HEC-HMS 모형을 통해 기후변화가 미호천 유역의 설계홍수량에 미치는 영향을 평가하였다. 그 결과 기후변화로 인해 대상유역의 설계홍수량이 증가됨을 확인 할 수 있었으며 이로 인해 미호천유역의 홍수위험성이 현재에 비해 증가함을 확인 할 수 있었다.
대한민국에서 홍수는 매해 여름 발생하는 자연재해로 인명, 재산, 사회 기반시설에 심각한 피해를 일으키고 있으며, 기후변화로 인해 홍수 사상이 과거와는 다른 형태이다. 이를 대비하기 위해서는 기후변화를 고려한 홍수 위험도(flood risk)를 평가를 통해 적절한 대비책을 수립하여야 한다. 이에 본 연구는 전국의 홍수위험도를 중권역 별로 평가하는 홍수위험지수(Flood Risk Index, FRI)를 새로이 개발하였다. FRI는 세 가지 세부 지표인 위협도, 노출도, 대응능력(Hazard, Exposure, Capacity)의 결합으로 산정된다. 위협도는 직접적인 홍수의 원인이 되는 기상학적 요인인 강수에 대한 정보이고, 노출도는 홍수로부터 피해를 입을 수 있는 인명 및 재산에 대한 요소이다. 대응능력은 자연 환경과 인간의 중장기 전략을 고려한 적응능력(adaptive capacity)과 홍수 발생 시 조치능력(coping capacity)으로 나눠져 평가된다. 즉 위협도와 노출도가 높을수록 홍수 위험도가 커지며, 대응능력이 뛰어날수록 홍수 위험도는 줄어든다. 인자들은 특정 유형의 위험도에만 초점이 맞춰지지 않고 다양한 방면을 포괄적으로 평가할 수 있도록 선정되었으며, 통계 기법을 활용해 FRI를 산정하였다. 크론바흐 알파 계수(Cronbach's ${\alpha}$)를 통해 FRI의 타당성을 진단하였으며, 홍수피해금액간의 스피어만(Spearman) 상관계수를 통해 FRI의 설명력을 검증해 신뢰도를 제고했다. 최종적으로 환경부로부터 제공받은 미래 기후 시나리오를 사용하여 FRI를 산출해 미래의 세 시점(2030년대, 2050년대, 2080년대)의 전국 홍수위험도 평가를 진행하였다.
기존 홍수예보에 사용되는 일반적인 절차는 관측되는 강우를 이용하여 유역의 유출량을 계산하고 댐 저수량과 현 상황에서 발생할 수 있는 하천의 수위와 유량을 판단한 뒤 홍수예보 및 경보를 발령한다. 이러한 방법은 모형의 구동에 걸리는 시간으로 인한 의사결정 시간의 단축, 모형의 성능에 의존하는 홍수예측 결과 등의 단점이 존재하며, 관련 전문가가 상주하며 홍수 유무를 판단하고 상황을 전파해야하는 인적 재원이 필요하다. 본 연구에서는 분포형 강우-유출모형 기반의 강우강도-지속시간-홍수량(IDQ) 곡선을 활용하여 미계측 유역 홍수예보에 활용하는 기법을 평가하였다. 계측된 유역의 자료를 이용하여 분포형 모형의 검보정을 실시하고 하천의 예경보 홍수량에 준하는 한계강우량을 산정하였다. 이때. 다양한 지속시간의 강우를 적용하였으며 토양함수상태에 따른 IDQ 곡선을 산정하여 발생 가능한 여러 시나리오에 대비할 수 있는 홍수예보 기법을 제시하였다. 주요 홍수예경보지점에 적절한 IDQ 곡선을 보유하게 된다면 비전문가도 신속한 홍수예경보 의사결정이 가능하여 각 지자체와 유관기관에서 손쉽게 활용할 수 있으리라 판단된다.
현재 기후변화는 점점 가속화되고 있으며, 이로 인해 향후 홍수피해는 더욱 증가될 가능성이 높은 것으로 알려져 있다. 장기적이 측면에서 이러한 홍수피해에 대비하기 위해서는 유역별 홍수에 대한 취약성을 평가하고, 기후변화의 영향을 고려하여 유연한 적응 정책을 마련하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 국내유역의 홍수 취약성을 평가하는 방법으로 지표를 이용한 방법을 제안하였다. 이 방법은 기후변화에 따른 홍수 취약성을 민감도(sensitivity), 노출(exposure), 적응능력(adaptation)의 함수로 정의하고, 각 유역별 지표들을 이용하여 상대적인 취약성 정도를 평가하는 것이다. 본 연구에서는 유역의 민감도와 노출정도가 클수록 기후변화에 대한 홍수피해에 취약하고, 적응능력이 클수록 취약성이 낮다고 판단하였다. 본 연구에서 제안한 방법으로 국내 139개 유역에 대해 상대적인 홍수피해 취약성을 평가한 결과 과거 유역별 홍수 피해액의 분포와 유사한 것으로 나타났다. 또한, A2 시나리오를 이용하여 미래 기후변화 상황에서의 홍수피해 취약성에 대해 평가한 결과 국내 유역의 홍수피해는 증가될 가능성이 있는 것으로 전망되었으나 유역별 공간적인 취약성은 크게 변화지 않는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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