• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.65-65
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• 2023

최근 기후변화로 인해 홍수, 가뭄 등 수재해가 세계 곳곳에서 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 정확한 강우-유출 해석의 중요도는 높아지고 있으며 강우-유출 해석에 따라 수자원 관리 및 계획수립의 정도가 달라질 수 있다. 본 연구 대상 지역인 메콩강 유역은 중국과 동남아시아 5개국(라오스, 태국, 미얀마, 베트남, 캄보디아)을 관통하는 국가공유하천으로 기초자료의 획득이 어렵고 국가별로 구축된 자료가 질적, 양적 품질이 상이하여 수문해석에서의 기초자료로 사용하기에 불확실성이 있다. 최근 기술의 발달로 글로벌 격자형 강수자료 획득이 용이함에 있어 미계측 대유역에서의 다양한 연구들이 수행되고 있지만, 지점강수자료와 시·공간적 오차로 인한 불확실성을 내포하고 있다. 이에 본 연구에서는 글로벌 격자형 강수자료의 적용성을 평가하기 위하여 지점 격자형 강수자료(APHRODITE)와 4개의 위성강수자료(CHIRPS, CMORPH, PERSIANN-CDR, TRMM)를 수집하고 합성곱 신경망 모형인 ConvAE 기법을 이용하여 위성강수자료의 시·공간 편의 보정을 수행하였다. 또한, 하천 수위에 대한 장기간 정보 수집이 가능한 메콩강 본류 4개 관측소(Luang Prabang, Pakse, Stung Treng, Kratie)를 선정하였으며 SWAT 모형을 이용하여 매개변수 보정(2004~2013)과 격자형 강수자료의 보정 전·후의 유출모의(2014~2015) 결과를 비교·분석하였다. 격자형 강우를 이용한 보정 및 유출 분석 결과 4개의 위성강수자료 모두 성능이 향상되었으며 그 중 보정된 TRMM이 가장 우수한 성능을 보여 해당 유역에서의 APHRODITE를 대체할 수 있다고 판단하였다. 따라서 본 연구에서 제시하는 ConvAE를 이용한 보정기법과 이를 이용한 강우-유출 해석은 향후 다양한 격자형 강수자료를 활용한 미계측 대유역에서의 수문해석에서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.96-96
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• 2023

지구온난화는 집중호우 및 태풍의 빈도와 규모를 증가시키는 원인이 되었으며, 전 세계적으로 홍수로 인한 피해가 발생하고 있다. 한국에서는 2020년 홍수로 인하여 1조 이상의 피해가 발생하였으며, 2021년에는 호우로 인한 피해가 60%이상을 차지하였다. 과거에는 구조적인 대책을 수립하기 위하여 경제성 높은 치수사업을 결정하는 연구들이 수행되었다. 하지만 치수 사업은 지구온난화를 가속시키게 되며 그로 인해 집중호우의 빈도와 규모가 증가하는 악순환이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 비구조적 대책인 홍수 예경보를 수행하여 홍수에 대응하고자 홍수 예경보 지점을 확대하고 있다. 홍수 예경보는 강우-유출 모형을 이용하여 유출량을 산정하고, 일정 수위를 초과하면 홍수 경보가 발령된다. 하지만 강우-유출 모형의 경우 많은 매개변수 값을 요구하며, 강우 사상에 따라 다른 매개변수를 산정하는데 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 특정 강우 사상에 따라 매개변수 값을 고정하여 유출량을 산정하고 있으나, 이는 실제 유출량과 예측 유출량과의 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출 모형의 오차를 AI로 예측하여 유출량을 보정하는 연구를 수행하고자 하였다. 강우-유출 모형에서는 유출량을 산정하고 그에 따른 오차를 생성하게 된다. 그리고 산정된 오차들을 이용하여 오차를 예측할 수 있는 AI 모형을 개발하게 된다. 최종적으로 강우-유출 모형의 유출량과 AI 모형의 오차가 결합되어 보정된 유출량을 산정하게 된다. 강우-유출 모형과 AI 모형이 결합된 Hybrid model은 기존의 단일로 사용했을 때의 발생할 수 있는 강우-유출 모형의 문제를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.70-70
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• 2023

강우 발생 중 용담댐 상류로부터 용담댐으로 유입되는 유입량을 정확하게 예측하는 것은 하류 지역의 홍수 피해를 최소화하기 위한 댐의 적절한 운영에 필수적이다. 물리 기반 강우-유출 시뮬레이션 모형은 물리적 과정의 이해를 바탕으로 홍수 예측 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 복잡한 물리 과정을 완벽히 이해하는 것은 거의 불가능하므로 다양한 가정 조건들을 이용해 복잡한 과정을 단순화하여 계산해야 하는 한계가 존재한다. 최근에는 방대한 데이터의 축적과 컴퓨터 능력의 향상으로 인해 데이터 기반 모형이 다양한 실무 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 활용되고 있을 뿐 아니라 시뮬레이션 및 예측 등에도 다양하게 이용되고 있다. 그러나 예측 시간이 늘어날수록 입력자료로 이용되는 과거 자료와 출력자료로 이용되는 미래자료와의 상관관계가 줄어들어 모형의 성능이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 용담댐의 시간당 유입량을 예측하기 위해 물리 기반 강우-유출 모형과 오차 보정 모형을 결합한 하이브리드 접근 방식을 제안한다. 물리 기반 강우-유출 모형으로는 HEC-HMS 모형을 사용하였으며, 오차 보정 모형에는 기계학습 모형인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 사용하였다. HEC-HMS 모형, ANN 및 하이브리드 모형(HEC-HMS + ANN)의 성능을 비교하기 위해 20 개의 홍수 사상을 모형 구축 및 검증에 사용하였다. 그 결과 하이브리드 모형은 예측 시간이 늘어날수록 HEC-HMS 및 ANN 모형보다 우수한 성능을 나타냈다. 물리모형에 기계학습을 이용한 오차 보정 절차를 통합한 경우 홍수 유출 예측의 정확성이 향상되었다. 다양한 모형의 비교 결과 본 연구에서 적용한 하이브리드 모형이 물리기반 강우-유출 모형 및 순수 기계학습 모형보다 우수한 성능을 보여줌으로써, 하이브리드 모형은 물리모형과 순수 기계학습 모형의 단점들을 보완하는데 이용할 수 있음을 나타낸다. 이 연구의 주요 목적은 강우-유출 시물레이션 모형의 오차 보정 기술에 대한 더 깊은 이해를 제공하는데 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.504-504
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• 2023

최근 세계적인 기후변화로 인한 홍수의 빈도 및 규모가 커지게 되면서 최초 구조물의 설계시의 설계용량을 초과하는 국지적 집중호우가 발생하고 있다. 이는 도시방재를 위하여 기계획하였던 내수배제 시스템의 설계성능을 넘어 도시지역에 침수를 유발하게 된다. 이에 대한 해결책으로 도시의 내수배제 시스템을 개선하기 위한 우수저류조, 우수관거개선 등이 이루어지고 있지만 설치 이후 구체적인 효과분석이 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 우수저류시설의 설치 여부에 따른 침수발생 양상을 분석하고 우수저류시설 침수저감효과를 정량적으로 분석할 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 위하여 XP-SWMM을 이용하여 2차원 침수해석 모의를 실시하였고 다양한 조건에서의 모의를 위하여 2차원 침수해석 모의조건을 설정하였다. 기계획된 우수저류시설의 설계시의 임계지속기간을 기준으로 IDF Curve를 통하여 설계강우량, 확률강우량 및 방재성능목표량을 재산정하였고 Huff4분위법을 이용하여 강우분포를 시켜 XP-SWMM에 적용하였다. 또한, 유역 최종 방류구에서 기점수위 조건과 자유방류 조건을 분리하여 모의하였으며 최종적으로 우수저류시설의 설치여부에 따른 2차원 침수해석을 실시하였다. 2차원 침수모의 결과를 이용하여 월류량의 저감율과 격자별 침수심 분포 분석을 진행하였다. 월류량은 총량적인 지표를 가지고 있지만 격자별 침수심 분포 분석은 격자의 최대 침수심을 0.1m 간격으로 나누어 각 단계별 침수심 격자의 발생빈도를 산정하였다. 제안된 방법을 사용하여 분석을 진행한결과 우수저류조를 설치한 후에 격자의 최대침수심이 더 낮은 침수심 단계로 이동한 현상을 확인하였다. 이는 구조물의 설치 후에도 침수가 일어난다는 양적인 면이 아닌 격자의 침수심 분포 양상을 통해 도시침수에 직접적으로 저감이 나타나 효과를 기여할 수 있다는 지표라고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.419-419
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• 2023

하천의 최종 유출부와 해양이 만나는 지점을 하구라고 하며, 우리나라는 주로 서해안 지역에 하구 방조제 건설에 따른 담수호가 조성되어 다양한 목적으로 수자원이 활용되고 있다. 이러한 하구 담수호는 바다로 유입되기 직전의 물을 저류시켜 수자원 확보에 긍정적이나, 일반적으로 유역의 최하류에 위치해 있어 오염물질 유입, 부영양화, 염분 침출로 인한 오염물질 용출 등에 취약하다. 따라서 담수호의 회복탄력성 향상과 지속가능한 수자원 관리를 위해서는 미래 기후변화에 따른 영향 분석이 필수적이다. 특히 기후변화는 거대규모의 홍수과 같은 자연재난, 농업가뭄 및 식생가뭄 등의 증가로 이어질 수 있으므로, 이에 효과적으로 대비하기 위해서는 미래 기후조건에 따른 하천의 미래 유출량 변화 예측이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 불확실한 미래 수문변화를 예측하기 위해 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) GCMs(Global Climate Models)의 SSP(Shared Socioeconomic Pathways) 시나리오를 유역 유출모델에 적용하여 기후변화에 따른 미래 유출특성의 변화를 예측하였다. 충청남도 서산시에 위치한 간월호 유역을 대상유역으로 선정하고, HSPF(Hydrological Simulation Program-FORTRAN) 모형을 적용하여 상류유역의 과거 및 미래 장기유출량 모의를 수행하였다. 모의된 시나리오별 유출량을 기반으로 최빈유량곡선법을 적용하여 미래의 기준유량 발생시점 및 지속기간의 변화를 분석하였으며, CVDs(Center-of-volume dates)의 변화를 통해 기후변화에 따른 홍수기의 시기적 변화 양상을 파악하고자 하였다. 본 연구의 결과는 미래 유역 환경변화를 고려한 담수호의 수자원 보전관리계획 수립에 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.386-386
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• 2023

본 연구는 청계천 유역에 대하여 미래 저영향개발을 고려한 도시 수문순환 변화를 전망하였다. 새로운 기후변화 시나리오에 대하여 유출량 변화 특성 및 저영향개발 요소기술의 적용을 통하여 유출량 감소 변화를 분석하기 위하여 18개의 GCM을 선정하였고, 이를 통하여 생산된 강수량 자료를 활용하였다. 그리고 기후변화 시나리오의 새로운 개념인 SSP 시나리오를 적용하였다. SSP2-4.5 및 SSP5-8.5 시나리오에 대하여 2046년~2075년 기간에 대한 강수량의 변화는 현재 대비 SSP2-4.5 시나리오에서 13.9%와 SSP5-8.5 시나리오에서 20.6%의 증가가 전망되었다. 그리고 미래 기간에 대하여 저영향개발을 고려하여 SWMM을 이용하여 유출량의 저감 변화를 모의하였다. 그 결과 GCM별 또는 저영향개발 요소기술의 조합에 따라 유출량 저감 차이는 있으나 투수성포장 및 침투도랑을 유역 전체에 적용했을 경우 가장 효과가 좋았다. 그 효과는 투수성포장은 SSP2-4.5 시나리오에서는 14.2%, SSP5-8.5 시나리오에서는 13.5%의 유출량 저감 효과를 나타내었고, 침투도랑은 SSP2-4.5에서 14.0%, SSP5-8.5에서 14.2%씩 유출량이 저감되는 것으로 분석되었다. 이 연구는 약 10년 이상 소요되는 도시 수문순환 계획의 이행을 고려하여, 앞으로 20년 후의 기후에 대한 도시 수문순환의 변환을 전망하였다. 그러므로 향후 우리나라 수도 서울의 도시 수문순환 등의 지속가능성 확보에 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.354-354
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• 2023

최근 기후변화로 인해 전 지구적인 기후 특성이 변화하고 있으며, 기후 특성의 변화는 수문순환에도 큰 영향을 미친다. IPCC (Intergorvernmental Panel on Climate Change) 6차 기후변화 평가 보고서(2022)에 의하면 AR5 (Assessment Report 5)와 비교해 AR6 (Assessment Report 6)에서는 높은 신뢰도로 기후변화 영향의 범위 및 규모는 보다 확대되었으며, 단기적인 리스크로 극한기후 현상의 빈도와 강도 및 기간이 증가할 것으로 예측하였다. 또한, 중장기적인 리스크로 하천 유량의 규모와 관련한 극한 현상의 변화에 따라 수자원 관리 측면에서 어려움을 겪을 것으로 전망하였다. 위와 같은 기후변화에 대응하기 위해 국내에서는 기후변화와 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 국내 기후변화 관련 연구로는 ArcSWAT 모형을 활용한 RCP4.5, RCP8.5 시나리오 기반 미래 유출량 추정에 관한 연구와, SWAT, IHACRES, GR4J 모형을 이용한 용담댐 유역의 미래기간 유출량 변화 모의, SWAT과 VIC 모형을 활용한 미래 저유량 예측 시 관측 자료와 비교해 모형이 가지는 불확실성 평가 등 기후변화 영향을 평가 및 예측하기 위한 연구는 활발히 진행 중이다. 하지만, 최근 연구의 주요 동향은 유출 모형을 활용한 미래 유출량 모의에 초점이 맞추어져 있으며, 관측 자료를 통한 기후변화 평가 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 5대 수계(한강, 금강, 낙동강, 영산강, 섬진강) 유량 관측소의 실측 유량을 활용해 과거기간의 기후변화에 따른 유출특성의 변화와, 미래기후변화 시나리오 자료를 활용한 미래기간 유출특성의 변화를 분석하였다. 분석 인자로 연 유출량, 1일 최대 유출량, 상위 90%에 해당하는 유출량, 하위 10%에 해당하는 유출량 등을 연도별로 분석하였다. 분석 결과 연도별 총 유출량의 큰 변화는 없지만, 홍수 기간의 첨두유량이 증가하는 동시에 갈수 기간 또한 빈도와 규모가 증가하는 양극화 현상이 진행되고 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.232-232
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• 2023

고속도로 및 편의시설 건설로 불투수층의 면적이 증가하여 강우 시 고속도로 및 편의시설에서 발생하는 오염원에 의한 하천의 수질 영향도 커지고 있다. 특히 휴게소에서는 자동차의 급가속, 급감속으로 더욱 많은 분진과 오염물질이 발생할 수 있으며 타이어 마모 입자, 자동차 배기가스, 중금속 및 오일류 등이 휴게소나 도로 지표에 집적되어 있다. 이렇게 발생한 오염물질은 우기에 강우와 함께 불투수면을 침투하지 못하고 배수로를 통해 유출되어 인근 하천의 수생태 및 토양의 주요 오염원으로 작용하고 있다. 이에 따라 고속도로 및 인근 휴게소의 비점오염 저감대책이 필요하며 효율적인 비점오염원 저감을 위해 장기적인 모니터링, 지속적인 자료 수집 및 분석이 필요하다. 본 연구에서는 강원지역 고속도로 및 인근 휴게소에서 강우 시 강우유출수 모니터링을 통해 강우유출수 유량가중평균농도 (Event Mean Concentration) 산정하고 강우유출수 수문곡선 (hydrograph)을 작성하였다. 또한 강우사상에 따른 분석항목별 초기세척효과(First Flush Effects)와 오염부하량을 산정하였다. 추가적으로 차량 기인 입자를 확인하기 위해 μ-FT-IR 현미경 분석 실험을 하였다. 모니터링 장소는 휴게소 및 고속도로 일원이며, 모니터링은 선행무강우일수 2일 이상, 강우량 10mm 이상일 때 실시하였으며 2022년 6월부터 10월까지 총 4회 실시하였다. 모니터링 결과 타이어 및 브레이크 패드 마모와 관련된 중금속인 Zn, Cu, Pb 등의 중금속이 높게 분석되었으며 이러한 중금속의 오염부하량 역시 높게 산정되었다. 강우유출수 수문곡선에서 강우 초기 오염물질의 세척효과가 나타났다. MFFn 산정 결과 강우 30% 구간에서 초기세척효과를 보였다. μ-FT-IR 현미경 분석 결과 PE (Polyethylene)가 가장 많이 검출되었고 PP (Polypropylene), PS (Polystyrene) 순으로 검출되었다. 이러한 강우유출수 모니터링 데이터는 향후 고속도로 휴게소 및 고속도로 주변 오염저감 시설 설치 및 사회적 동참을 위한 타당한 근거 확보를 위한 기초자료로서 제공될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.383-383
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• 2023

오늘날 수문학 분야에서는 유역에 대한 강우-유출 시뮬레이션을 머신 러닝(ML: Machine Learning)을 활용하여 다양한 연구를 실행하고 있다. 본 연구에서는 시간별 강우-유출 예측 모델인 GR4H(Génie Rural à 4 paramètres Horaires)를 사용하여 충주댐 유역을 대상으로 연구를 수행하였다. 유역의 속성에 따라서 모델의 성능이 어떻게 달라지는지 비교하여 특성에 맞는 모델을 알아내고. 또한 이 과정에서 기상 및 유출 데이터의 보정 길이를 가지고 어느 정도의 데이터 기간이 모델에서 좋은 성능을 보이는지 파악하였다. 뿐만 아니라 모델에 필요한 선행기간의 데이터가 있는 경우와 없는 경우를 비교하여 어떠한 차이를 보이는지, 그리고 선행기간은 얼마나 필요한지 연구를 통하여 알아냈다. 본 연구를 통하여 충주댐 유역에 대한 모델의 적용성 및 성능을 파악하고 수문 모형 구축에 제한이 있는 유역에 대해서도 사용이 가능한지 판단한다. 실험 유역의 관측 값을 모델에 입력한 후 각 모델에 해당하는 매개변수의 최적값을 찾아내는 과정을 거쳐 시뮬레이션을실 행했다. 본 연구에서 사용한 강우-유출 모델인 GR4H는 프랑스의 INRAE-Antony(Institut National de la recherche agronomique-Antony)에서 만들어진 airGR의 일종으로, 시간별 강우-유출 예측을 위해 개발된 공정 기반(process-based)의 집중적, 개념적 수문학 모델이다. 4개의 매개변수(parameter)가 있으며 이는 유역의 특정 속성을 나타낸다. GR4H를 시뮬레이션 하는 과정에서 매개변수의 최적화를 위해 적절한 보정 길이를 파악하여야 한다. 이러한 과정은 4년, 5년, 6년 등 1년씩 데이터의 양을 늘려가며 매개변수를 최적화한다. 이 과정에서 기상 및 유출 데이터의 적절한 보정 길이를 찾아낸다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터를 관측 값과 비교하여 모델의 성능을 평가하고 다른 관측 값을 통해 시뮬레이션을 실행하여 검증을 거친다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.241-241
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• 2023

최근 수십 년 동안 전 세계의 거의 모든 하천 유역은 기후변화와 인간 활동에 의해 직간접적으로 영향을 받았다. 특히, 유역 유출량은 기후변화와 인간 활동의 상호작용으로 수자원 분야에서 문제가 되고 있다. 기후와 인간 활동에 의해 변화하는 환경에서 수자원을 효율적으로 관리하기 위해서 유출량의 변화를 이해하는 것은 매우 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 낙동강 유역의 22개 중권역을 대상으로 과거 관측자료 및 미래 기후변화 시나리오의 유출량, 강수량, 기온, 잠재 증발산량 및 실제 증발산량 자료를 이용하여 기후변화와 인간 활동이 유출량에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 과거 관측자료를 분석할 경우, 기초자료인 유출량의 경향성 및 유의성을 검증하기 위해 비모수적 방법인 Mann-Kendall 검증을 수행하였으며, Pettitt method를 이용하여 변화 지점을 결정하여 기준기간과 사후기간으로 구분하였다. 또한 Budyko 가설 기반 기후 탄력성 접근법을 이용하여 기후변화와 인간 활동이 하천 유출량에 미치는 영향을 정량적으로 분리하였다. 미래 RCP 시나리오 자료를 분석할 경우에도 기간을 나누고 기후 탄력성 접근법을 이용하여 유출량의 영향을 평가하였다. 분석 결과, 기후변화와 인간 활동의 상대적 기여도는 중권역 간에도 다양하다는 것을 확인할 수 있었다. 미래의 유출량을 분석한 결과, 대부분의 유역에서 기후변화의 기여도는 RCP 4.5일 때에 비해 RCP 8.5에서 더 크게 상승한 것으로 나타났다. 과거 기간(1966~2020)에 대하여 미래 기간 (2062~2099)에 대한 분석에서 중권역 중 금호강(#2012)은 RCP 4.5에서는 22.4%, RCP 8.5에서는 39.8%로 RCP 8.5가 큰 것으로 나타났다.