1. 서 론
2. 이론적 배경
2.1 SWAT
2.2 SWAT-CUP
2.3 RCP 시나리오
2.4 기후변화 시나리오 편의보정
3. 모형의 구축
3.1 대상유역
3.2 기초자료
4. 모의결과 분석
4.1 SWAT 모형의 검·보정 결과
4.2 미래 기후 및 유황변화 분석
5. 결 론
1. 서 론
기후변화는 일정 지역에서 오랜 기간에 걸쳐 진행되는 기상의 변화를 의미하며 전 세계적으로 기후변화에 따른 물 관련 문제가 지속적으로 발생함에 따라 이에 따른 피해 저감 및 대응전략 수립이 요구되고 있다. 이미 전 세계적으로 기후변화의 예측 및 대응과 관련한 다양한 연구가 진행되고 있으며, Fig. 1은 197개국에서 수행된 기후 연구에 대한 15,000개 이상의 관련 논문 및 보고서의 국가별 출판결과를 나타내고 있다(Pasgaard and Strange, 2013). 해당 연구에서는 기후변화와 관련된 연구가 오염물질을 가장 많이 배출하면서도 적절한 대응정책 마련으로 기후변화에 상대적으로 덜 취약한 선진국에 편중되어 기후변화에 대한 지식이 필요한 저개발국 또는 개발도상국과 지식을 생산하는 국가 간의 불균형이 발생하는 것으로 분석하였으며, 관련 연구의 수요 및 재정지원, 해당 지역에 구축된 기초자료의 정확성 및 접근성 등의 불균형으로 인해 향후 연구편중이 심화 될 우려가 있다고 지적하고 있다(World Bank, 2010). 저개발국가는 1차 산업(농업, 어업, 임업 등)에 의존하는 경제구조를 가지고 있으며 기후변화에 따른 민감도 및 기상이변에 대한 노출도가 높으나, 자연재해 예방을 위한 예산과 제도는 매우 제한적이다. 특히 강수량의 장·단기적 변동에 의한 미래 수자원 변동성 예측 및 대응정책 수립은 해당 국가의 사회·경제적 피해저감 및 국민의 안전성 확보라는 측면에서 매우 중요한 이슈라 할 수 있다.
본 연구의 대상지역인 메콩강 유역은 중국, 미얀마, 라오스, 태국, 캄보디아 및 베트남의 6개국이 공유하는 국제하천으로 유역을 공유하는 각 국가들은 안보, 경제성장 및 발전을 위해 메콩강이 제공하는 풍부한 자원을 이용하고자 하고 있으나 유역의 개발과정에서 국가별 개발전략 및 환경문제에 대한 입장 등에 대한 이견으로 끊임없이 물 분쟁이 발생하고 있다(Lee et al., 2018). 특히, 관련 국가의 에너지 수요의 급증으로 인한 수력발전 수요가 증가하면서 메콩강 본류 및 지류에서의 댐 건설계획이 수립되고 사업이 시행됨에 따라 메콩강 상·하류 국가 간의 갈등이 심화되고 있다. 2018년 7월 23일 메콩강 지류에 위치한 라오스 세피안-세남노이 수력발전 보조댐이 붕괴되어 다수의 사망자와 실종자가 발생하고 수해민이 6,000명 이상 발생함에 따라 실제로 메콩강 지역에서의 수공구조물 설계 시 해당 구조물의 안전기준의 미래 강수량 변화를 반영하여 조사·설계·시공되었는지에 대한 우려를 제기하고 있어 기후변화에 대한 연구의 필요성이 더욱 대두되고 있다.
메콩강 유역에서의 기후변화에 따른 수리·수문 해석과 관련된 연구들을 살펴보면 Eastham et al. (2008)은 메콩강 전유역에 대해 2001∼2100년의 기간을 대상으로 11개의 GCM의 A1b 시나리오를 이용하여 미래 기온, 강수, 증발산량의 변화를 분석하고 이를 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)에 적용하여 유출변화를 모의하였으며, Hoanh et al. (2010)은 메콩강 하류유역의 2010∼2050년의 기간을 대상으로 ECHAM4 모형의 A2 및 B2 시나리오를 이용하여 미래 기온, 강수 변화를 분석하고 SWAT 및 IQQM (Integrated Water Quantity and Quality simulation Model), ISIS 모형을 이용하여 유출변화 및 저류량 변화를 모의하였다. 또한 Kingston et al. (2011)은 메콩강 전유역을 대상으로 7개의 GCM을 이용하여 미래 기온 및 강수변화를 분석하고 SLURP (Semi-distributed Land Use-based Runoff Processes v.12.7)을 이용하여 유출변화를 모의하였다. Lauri et al. (2012)은 메콩강 전 유역을 대상으로 5개의 GCM의 A1b 및 B1시나리오를 이용하여 2032∼2042년의 기온, 강수 변화를 분석하고, VMod 모형을 이용하여 유출변화를 모의하였다. Hoang et al. (2016)은 5개의 GCM의 RCP4.5 및 8.5 시나리오를 이용하여 2036∼2065년의 기온, 강수 변화를 분석하고, VMod 모형을 이용하여 유출변화를 모의한 바 있다. 이외에도 기후변화가 메콩강 내수면 어업에 미치는 영향을 연구한 Allison et al. (2009)의 연구 및 기후변화에 의한 메콩강 지류에서의 토사유출변화를 분석한 Shrestha et al. (2013)의 연구 등 기후변화에 따른 영향성 평가에 대한 다양한 시도가 이루어진 것을 확인하였으나 상기 연구에 적용된 기후변화 시나리오의 다수는 과거 SRES (Special Report on Emission Scenario)를 기반으로 하고 있으며, 새로운 온실가스 시나리오인 RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오를 메콩강 전 유역에 적용하여 수문 변동성 해석을 수행한 연구는 미흡한 것으로 조사되었다.
따라서 본 연구에서는 RCP 시나리오를 이용하여 메콩강 유역의 미래 기후변화 및 이에 따른 유황변화 분석을 목적으로 다음과 같은 절차를 통해 연구를 수행하였다. 첫 번째, 메콩강 전 유역을 대상으로 영국 국립기상과학원의 지역 기후모델 HadGEM3-RA (Hadley Centre Global Environmental Model version 3-Regional Atmosphere)로부터 생산된 동아시아 지역 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 일 자료를 기반으로 편의보정을 통해 미래 기후변화시나리오를 구축하였다. 여기서 HadGEM3-RA는 영국기상청 해들리 센터의 지구시스템 모델 HadGEM3의 대기 모델에 기초한 지역 기후모델이며, HadGEM3-RA 동아시아 지역 시나리오는 지역 기후 상세화 국제사업인 CODEX (COordinaated Regional climate Downscaling EXperiment)를 통해 생산되었다. 두 번째, 구축된 기후변화 시나리오를 이용한 메콩강 유출 모의를 위한 모형으로 메콩강위원회(Mekong River Commission, MRC)의 기본 수문해석도구로 사용되고 있으며, 매개변수의 검·보정을 위한 자동보정 알고리즘의 연계가 용이한 SWAT 모형과 SUFI-2 알고리즘을 선택하였다. 또한 5년의 매개변수보정(2001∼2005) 및 5년의 검증(2006∼2010)기간을 분리하여 최적 매개변수를 도출하고, 2100년까지의 유출모의를 통해 미래 유황변화를 분석하였다.
2. 이론적 배경
2.1 SWAT
SWAT 모형은 미국농무성(USDA) 산하농업연구소(agricultural research service)에서 개발된 준분포형 장기 강우-유출모형으로, 현재 ArcSWAT을 통해 ArcGIS와 연계하여 해석을 수행하며, GIS상에 입력된 지형 및 수계 자료를 이용하여 대상유역을 소유역으로 구분한 후 유역의 토지이용현황, 토양특성 등을 고려하여 동일한 특성을 나타내는 HRU (Hydrologic Response Unit)로 세분화 한다. SWAT 모델에서 계산되는 수문순환은 다음식과 같은 물수지 방정식에 의해 산정된다.
| $$SW_t=SW_0+\sum_{i=1}^t(R_{day}-Q_{surf}-Ea-w_{seep}-Q_{gw})$$ | (1) |
여기서,SWt 는 최종 토양수분량(mm), SW0는 i일의 초기 토양수분량(mm), t는 시간(일), Rday는 i일의 강수량(mm), Qsurf는 i일의 지표유출량(mm), Ea는 i일의 증발산량(mmH2O), wseep는 i일의 토양층에서 투수층으로 투수되는 총량(mm), Qgw는 i일의 하천으로의 회귀수량(mm)을 나타낸다. 유출량은 각각의 HRU에 대해 독립적으로 계산되며, 하도추적과정을 통해 유역 최종 출구지점에서의 유출량을 산정할 수 있다. 흐름은 Muskingum 또는 변동저류계수방법(variable storage coefficient method)방법에 의하여 추적되며 본 연구에서는 AVSWAT2000 버전에서부터 추가되어 현재 SWAT 사용자들에게 주로 이용되고 있는 Muskingum 방법을 적용하였다.
2.2 SWAT-CUP
SWAT-CUP은 SWAT 모델의 매개변수 보정을 위한 보조프로그램으로 스위스 연방 연구소인 Eawag에서 개발되었으며 SUFI-2, GLUE, ParaSol, MCMC, PSO의 5가지 알고리즘을 SWAT 모형과 연계하여 최적 매개변수를 도출하여 모의 정확도를 향상시킬 수 있다.
본 연구에서는 5가지 통계알고리즘 중에서 SWAT 모형에서 발생할 수 있는 불확실성을 다루기에 가장 적당하다고 분석된 바 있으며(Joh et al., 2012), 중국(Yang et al., 2008), 에디오피아(Setegn et al., 2010), 라오스(Shrestha et al., 2013) 등 다양한 국가의 유역에 적용되어 알고리즘의 신뢰성이 검증된 SUFI-2 알고리즘을 이용하여 매개변수 최적화를 수행하였다. SUFI-2 알고리즘은 매개변수별로 설정된 초기 매개변수 범위 내에서 순차적으로 매개변수를 변화시키면서 모형에 적용되며, 사용자가 지정한 횟수만큼 반복을 수행한다. 모형의 보정 및 예측결과의 불확실성은 95%범위의 예측 불확실성(95PPU)에 실측값이 포함되는 범위를 수치로 나타내는 P―factor에 의해 나타낼 수 있으며, 이는 0에서 1의 범위를 지니고 1에 가까울수록 예측 값의 정확도가 높음을 의미한다. 95PPU는 LHS (Latin-Hypercube Sampling)을 통해 산정된 출력변수의 누적분포에서 2.5%와 97.5% 범위의 누적분포를 통해 계산된다(Abbaspour, 2011). SUFI-2 알고리즘에서 보정 및 불확실성 분석은 R―factor를 통해서도 가능하다. 이는 평균 95PPU를 실측자료의 표준편차로 나누어 산정할 수 있으며, R―factor는 95PPU의 평균 폭을 의미하므로 0에 가까울수록 보정의 정확도는 증가한다(Schuol et al., 2008). 따라서 SUFI-2 알고리즘에서는 P―factor가 1에 가깝고, R―factor가 0에 가까울수록 이론적으로 뛰어난 결과라 할 수 있다. Fig. 2는 본 연구의 연구 수행단계를 나타내고 있다.
1) 2000∼2005년 기간의 대상유역 관측 자료를 이용해 기후변화 historical 자료(강수, 상대습도, 최고/최저기온, 풍속, 일사량)의 편의보정
2) 편의보정된 historical 자료, 지형 및 지질(DEM, 토지이용도, 토양도), 수문관측(유입유량, 지점관측유량)자료를 이용한 SWAT 모형 모의 및 SWAT-CUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용한 최적 매개변수를 도출
3) 최적 매개변수가 적용된 SWAT 모형을 이용한 기후변화 시나리오(2006~2100년)에 따른 유출 변동 모의 및 유황분석
강우-유출해석을 위한 매개변수는 총 11개를 지정하여 2,000번의 반복수행을 통해 매개변수의 보정을 수행하였으며 이로부터 도출된 최적 매개변수는 미래기간(2006∼2100년)의 유출모의를 위해 시불변(time-invariant) 매개변수로 적용되었다.
2.3 RCP 시나리오
RCP 시나리오는 2007년 9월 네덜란드에서 열린 기후변화 전문가 회의에서 기존의 SRES 시나리오 대신 새로운 온실가스 시나리오로 도입하기로 결정되었으며 인간 활동이 대기에 미치는 주요 원인으로 온실가스 농도에 따라 Table 1과 같이 4개의 온실가스 농도 (2.6, 4.5, 6.0, 8.5)를 대표로 사용한다.
Table 1. Types of RCP scenarios (IPCC, 2013)
본 연구에서 적용된 지역 기후변화 시나리오는 HadGEM3- RA로부터 생산된 동아시아 지역 약 50 km 해상도 자료로써 과거 기후모의(1950∼2005년) 실험과 RCP에 기반한 미래 2100년까지 기후변화 전망 실험으로 구분되어 있다. HadGEM3 -RA의 입력자료는 135 km 격자 규모의 전 지구 기후변화 시나리오가 사용되며, 상세화된 지역 기후변화 시나리오는 전 지구 기후모델에서 표현할 수 없는 복잡한 지형 효과가 잘 반영되는 것으로 알려져 있다(KMA, 2012). Fig. 3과 같이 메콩강 유역의 기후변화 자료생성을 위해 HadGEM3-RA 동아시아 시나리오에 대해 약 50 km 해상도 곡선 격자(curvilinear grid)를 0.5도 직각 격자(rectilinear grid)로 변환하여 적용하였으며, SWAT을 이용한 유출해석을 위해 같은 영역을 대상으로 Pr(강우), Tas(평균기온), Tasmax(최고기온), Tasmin(최저기온), Rsds(일사량), Sfcwind(풍속), Huss(비습), Ps(기압) 등 8개 인자의 일별 시나리오 데이터를 구축하였다.
2.4 기후변화 시나리오 편의보정
기후변화 시나리오는 미래 가상 시나리오 선정과 다양한 자연조건에 대한 불완전한 물리적 이해, 그리고 연산 능력 등의 한계로 인해 불확실성(uncertainty)이 내포되어 있다(Giorgi and Francisco, 2000; Mark and Mike, 2000; Aggarwal and Mall, 2002; Muerth et al., 2013; Kum et al., 2015). 이러한 기후변화 시나리오의 불확실성을 최소화하기 위한 편의보정이 수행될 필요가 있으며, 본 연구에서는 데이터 확보의 한계로 인해 일 관측 자료의 확보가 가능한 강수데이터는 Quantile Mapping 방법을 이용하여 편의보정을 수행하고 기온데이터는 월 평균 자료를 확보하여 Change Factor 기법을 이용하여 편의보정을 수행하였다.
Quantile Mapping 기법은 관측값과 모의값이 동시에 존재하는 일정한 과거 기간을 선택하여, 관측 값과 모의값의 누적확률분포를 이용하여 모의값의 확률분포를 관측값의 확률분포에 사상시키는 방법으로 다음과 같이 나타낼 수 있다.
| $$Z_i=F_{oi}^{-1}(F_{si}({\widehat Y}_i))$$ | (2) |
여기서, : 보정전 모의값, Zi : 보정후 모의값, Fsi : 기존 모의값의 누적확률분포, Foi : 관측값의 누적확률분포를 나타낸다. 미래 시나리오 보정을 위한 과거의 기간은 1951∼2005년의 관측 및 기후변화 historical 자료를 적용하였으며 이를 이용하여 2006∼2100년의 강우자료를 보정하였다.
Change Factor 기법은 다음과 같이 편의보정 기간 동안의 연평균이나 월평균을 이용하여 교정계수를 산정하고, 이를 미래기간에 적용하는 방법으로 본 연구에서는 월평균 교정계수를 산정하여 적용하였다.
| $$T'_{GCM.fut}=T_{mean}+({\overline T}_{GCM.fut}-{\overline T}_{GCM.his})$$ | (3) |
여기서, T΄GCM.fut는 보정된 미래 기온, Tmean는 과거 관측평균기온, 는 미래 시나리오 평균기온, 는 과거 시나리오 평균기온이다.
3. 모형의 구축
3.1 대상유역
전술한 바와 같이 메콩강은 6개국이 공유하는 국제하천으로 최상류인 중국에서 발원해서 최하류인 베트남 메콩델타를 관통하여 흐르며 유역면적이 남한의 약 8배(795,000 km2), 하천연장은 4,350 km에 달한다. 현재 중국은 Fig. 4와 같이 메콩강 상류에 댐 6개(2013년 기준)를 완공·운영하고 있으며, 이로 인해 메콩강 하류에서는 수위가 낮아짐에 따라 물 부족 현상을 겪거나 급작스런 방류로 인해 수해를 입는 등 물관련 문제가 발생하고 있다. 특히, 에너지 수요에 따른 전력공급 및 경제발전을 목적으로 메콩강 하류 국가에서도 경쟁적으로 댐을 비롯한 대형 수공구조물 건설을 계획하고 있어 국가별 갈등이 보다 심화될 가능성이 높다.
이러한 댐 건설에 따른 메콩강 하류의 유출해석을 위해 MRC에서는 메콩강 하류 유출해석을 위해 Fig. 5와 같은 메콩강 유역개발 시나리오를 적용하고 있으나 관련 시나리오의 산정방법 및 기준에 대한 구체적인 정보가 공개되어 있지 않아 실제 적용에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Fig. 6과 같이 Chiang Saen 관측소 지점을 기준으로 대상유역을 상·하류로 구분하여 각각의 매개변수 도출 및 유출해석과정을 수행하였다. 여기서 Chiang Saen 지점(유역면적: 189,000 km2, 메콩강의 연평균 유량의 18%)에서 모의된 유출량 자료는 메콩강 하류의 유출모의를 위한 유입량 자료로 활용하였다. 상류에 해당하는 유역은 4개의 HRU로 분할하였으며, Kratie 지점(유역면적: 646,000 km2, 메콩강의 연평균 유량의 88%)을 기준으로 하류에 해당하는 유역은 24개의 HRU로 분할하여 총 28개 HRU에 대한 기초자료 구축을 수행하고 유출모의를 수행하였다.
3.2 기초자료
SWAT 모형을 이용한 강우-유출 모의를 위해 다음과 같은 기초자료(수문기상, 지형, 토지이용, 토양 등)의 수집 및 가공이 필요하다. 수치표고모형 자료는 USGS에서 제공하는 HydroSHED (Hydrological data and maps based on SHuttle Elevation Derivatives at multiple Scales), 토지이용도는 GLCF (Global Land Cover Facility)에서 제공하는 MODIS Land Cover, 토양도는 FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations)에서 제공하는 자료를 이용하였다. 상기의 자료들은 각기 다른 공간해상도(spatial resolution)를 가지고 있기에 본 연구에서는 MODIS LandCover 자료의 해상도에 해당하는 30 arc-second (약 1 km)를 기준으로 SWAT 모형의 입력자료를 재구축하여 사용하였다(Fig. 7). 관측강우는 아시아 지역의 지점강우자료를 이용하여 보정 후 격자기반의 강우장(rainfall field) 형태로 제공하는 APHRODITE (Asian Precipitation Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of Water Resources)의 1951년부터 2005년까지의 일강우를 수집하여 28개 HRU에 대한 면적강수량으로 환산한 후 적용하였다. 다만 기타 기상자료인 상대습도, 풍속, 기온, 일사량의 자료는 소유역별 일 단위 연속된 기상자료획득의 어려움으로 인해 메콩강 공유국가별 12개 주요 도시의 월평균 자료를 적용하였다는 한계가 있다. 이는 기후변화 자료의 편의보정 및 SWAT 모형의 매개변수 보정에 있어 불확실성을 가하는 요소이며 추후 추가적인 자료획득 및 연구를 통해 결과에 대한 보완이 필요하다고 판단된다.
4. 모의결과 분석
4.1 SWAT 모형의 검·보정 결과
SWAT 모형의 최적 매개변수 도출 및 모형검증을 위한 모의기간은 안정화 기간(warm-up period) 1년을 포함하여 2000∼2010년이다. 즉, 편의보정된 기후변화 historical 시나리오를 이용하여 2001∼2005년까지의 5년에 대해 매개변수 보정을 수행하고, 편의보정된 미래 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 이용하여 2006∼2010년까지의 5년에 대해 보정된 매개변수에 대한 검증을 수행하였다. 매개변수 보정은 Lee et al. (2018)이 제시한 11개의 주요 매개변수를 선택하였으며, Chiang Saen과 Kratie 지점에 대해 Table 2와 같이 최적 매개변수를 산정하였다. 보정결과에 따른 모형의 적용성을 검토하기 위해 모형효율성계수인 NSE (Nash-Sutcliff Efficiency)를 사용하였다.
| $$NSE=1-\frac{\displaystyle\sum_{t=1}^N(O_t-P_t)^2}{\displaystyle\sum_{t=1}^N(O_t-\overline O)^2}$$ | (4) |
여기서 N은 자료의 개수, Ot와 Pt는 시간 t에서의 실제유량과 모의유량, 는 실제유량의 평균값을 나타낸다.
Table 2. Estimated optimal parameters by SWAT-CUP
Fig. 8은 Table 2의 최적 매개변수로 보정된 SWAT 모형에 의해 모의된 Chiang Saen 지점과 Kratie 지점의 유출해석결과를 나타낸 것으로 Chiang Saen 지점의 보정기간(2001∼2005) 동안 NSE는 0.63, 검증기간(2006∼2010) 동안의 RCP 4.5 및 RCP 8.5 시나리오에 대한 NSE는 각각 0.59 및 0.41로 나타났다. 또한 Kratie 지점의 보정기간 동안의 NSE는 0.65로 나타났으며 검증기간 동안의 NSE는 RCP 4.5 및 RCP 8.5 시나리오 각각 0.58과 0.63으로 나타났다. 보정된 모형은 계절적 수문패턴 변화는 비교적 정확하게 모의하고 있으나 전반적으로 과소 모의 되는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 유출자료 등과 같은 입력 수문기상 자료 및 기후변화 시나리오에 포함된 불확실성과 Chiang Saen 지점 상류에 위치하고 있는 댐의 영향을 고려하지 못한 점이 가장 크게 작용한 것으로 판단된다.
4.2 미래 기후 및 유황변화 분석
기후변화시나리오에 따른 메콩강 하류(Kratie 지점 기준)의 1951∼2100년의 연평균 강수량 변화는 Fig. 9와 같다. 기준 년(1951∼2005) 기간의 연평균 강수량 1,204 mm 대비 미래 년(2006∼2100) 기간의 연평균 강수량은 RCP 4.5 시나리오에서는 1,265 mm, RCP 8.5 시나리오에서는 1,300 mm로 나타나 두 시나리오 모두 강수량이 증가하는 것으로 분석되었으며 그 중 RCP 8.5 시나리오의 강수량 증가량이 비교적 크게 나타났다. Fig. 10 (a)는 각 시나리오 별 월평균 강수량을 도시한 것으로 과거년 대비 6월∼11월에 강수량의 증가가 비교적 크게 나타나는 것을 확인 할 수 있으며 이는 Fig. 10 (b)의 월평균 강수 변화량에서 보다 자세히 확인 할 수 있다. 강수량은 RCP 4.5 시나리오에서는 1월∼5월, 11월∼12월에 –0.16∼1.35 mm의 범위에서 증감하여 기준년 대비 크게 차이가 없는 것으로 분석되었으나 6월∼10월에 7.47∼12.84 mm의 범위로 비교적 크게 증가하는 것으로 나타났다. RCP 8.5 시나리오에서는 1월∼4월, 12월에 –0.32∼1.61 mm의 범위에서 강수량이 증감하고 5월에는 7.5 mm 감소하는 것으로 분석되었으며 6월∼11월에는 3.35∼35.07 mm의 범위로 증가하여 RCP 4.5 시나리오 보다 강수량의 변동 폭 및 증가량이 크게 나타났다.
Kratie 유역의 시나리오별 월평균 최대 및 최소기온의 변화는 Fig. 11과 같이 나타낼 수 있다. RCP 4.5 시나리오에서는 연평균 최대기온이 1.38℃ 증가하고 연평균 최소기온이 1.32℃ 증가하는 것으로 나타났으며 RCP 8.5 시나리오에서는 최대 및 최소기온이 각각 2.58℃ 및 2.37℃ 증가하는 것으로 나타났다. 월별 최대 및 최소온도변화량은 Fig. 12와 같으며 RCP 4.5 시나리오에서 최대기온은 0.40∼1.86℃, 최소기온은 0.84∼1.54℃의 범위로 증가하는 것으로 나타났다. 또한 RCP 8.5 시나리오에서는 최대기온은 1.77∼3.40℃, 최소기온은 1.19∼2.83℃의 범위로 증가하는 것으로 나타나 RCP 4.5 시나리오에 비해 RCP 8.5 시나리오의 온도증가 폭이 크게 나타나는 것을 확인할 수 있다.
메콩강 유역 Kratie 지점의 미래 유황변화 분석을 위해 2001∼2010년을 기준년으로 하여 해당 기간의 일평균관측유량과 RCP 4.5 및 8.5 시나리오에 의해 산출된 2030s (2011∼2055), 2070s (2056∼2100) 두 미래기간의 시나리오별 일평균유출량을 이용하여 유황변화를 비교·분석하였다. 특히 시나리오별 유황변동 특성에 대한 정량적 해석을 위해 시나리오 및 기간별 유황곡선을 Fig. 13과 같이 도시하였으며, Table 3과 같이 유황 기준유량(Q1, Q10, Q95, Q185, Q275, Q355)을 이용하여 Table 4와 같이 유황곡선의 거동특성을 평가하기 위한 유황계수들을 도출한 후 메콩강 하류에 대한 미래 유황변화를 분석하였다. 각 기간 및 시나리오별 기준유량은 기준년 대비 전체적으로 감소하는 것으로 나타났으며 감소의 정도는 갈수량 Q355 및 저수량 Q275이 65%에서 최대 82%까지 감소하여 타 기준유량의 감소폭에 비해 급격한 감소양상을 나타내었다. 이러한 결과는 앞서 보정된 모형의 매개변수가 실제 유출양상보다 과소모의된 양상을 보임에 따라 미래 유출해석결과 또한 이에 영향을 받고 있는 것으로 판단된다.
Table 3. Alteration of flow duration
Table 4. Coefficient of flow regime used in this study
Table 4의 유황곡선의 거동특성을 평가하기 위하여 유황계수를 적용하여 분석을 수행하였으며 적용된 5개의 유황계수는 Eq. (5)와 같다. Cfd는 Lee et al. (1993)이 제안한 하상계수로써 유량의 변동성을 의미한다. CL, CD는 Park (2003)이 제안한 저수계수와 갈수계수로써 1 이하의 값을 가지며 하천의 수자원개발 및 관리와 하천생태환경의 판단자료로 사용할 수 있다. CL, CD의 값이 클수록 저수량이나 갈수량이 평수량에 상대적으로 가깝기 때문에 기저유출 변화가 작음을 의미하며 평수량 이하에서 하천의 유지관리 용이성에 대한 판단척도가 될 수 있다. CF, CA 은 Park (2003)이 제안한 홍수계수와 풍수계수로써 1 이상의 값을 가지며 이 값이 작을수록 풍수량 Q95이나 홍수량 Q1이 평수량 Q185에 상대적으로 가깝게 되어 평수량 이상의 하천 유량이 어느 정도의 규모인가를 나타낼 수 있다.
| $$C_{fd}=\frac{Q_{10}}{Q_{355}};\;C_L=\frac{Q_{275}}{Q_{185}};\;C_D=\frac{Q_{355}}{Q_{185}};\;C_F=\frac{Q_1}{Q_{185}};\;C_A=\frac{Q_{95}}{Q_{185}}$$ | (5) |
여기서 Q1, Q10, Q95, Q185, Q275, Q355는 유황 기준유량이다.
Kratie 유역의 미래유황변화 분석결과 미래 홍수량은 기준년에 비해 8.4∼13.1% 감소하고 갈수량은 77.6∼82.4% 감소하는 것으로 나타났으며 하상계수인 Cfd값이 기준년에 비해 330∼402% 증가하는 것으로 나타나 미래의 계절별 유량 변동성이 매우 증가하는 것으로 전망되었다. 이러한 변동성의 증가는 갈수량의 감소가 비교적 크게 작용한 것으로 판단되며, 미래에 가뭄이 더욱 심화될 수 있음을 의미한다. 이는 기준년 대비 저수계수 CL값이 52∼57% 감소하고 갈수계수 CD값이 67∼74% 감소하는 것에서도 확인 할 수 있다. 즉, Kratie 지점 기준 메콩강 하류유역은 하천의 갈수상황이 지속되는 형태의 유황곡선을 보임에 따라 가뭄에 대한 대책마련이 보다 중요할 것으로 판단된다. 또한 홍수계수 CF값이 14∼36% 증가하고 풍수계수 CA값은 19∼39% 증가하는 것으로 전망되어 홍수 및 가뭄에 의한 이중피해에 대한 대비가 필요한 것으로 분석되었다. 다만 앞서 밝힌바와 같이 보정된 모형의 매개변수가 전체적으로 과소모의된 유출결과를 도출함을 고려하였을 때 가뭄의 정도는 본 연구에서 도출한 정도에 비해 심하지 않을 것으로 판단되며 추후 보다 신뢰도 높은 결과의 도출을 위해 신뢰도 높은 기초자료의 획득 및 추가적인 연구가 필요할 것이다.
5. 결 론
본 연구에서는 HadGEM3-RA RCP 4.5 및 RCP 8.5 기후변화 시나리오와 강우-유출 모형인 SWAT 모형을 이용하여 메콩강 유역의 미래 기후변화 및 그에 따른 유출변화를 분석하였다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 관측강수: APHRODITE 등)를 이용하고 기후변화 시나리오의 편의보정(강수: Quantiale Mapping, 기온: Change Factor Method)과 SWAT-CUP을 이용한 매개변수 보정과정을 거쳐 유출해석을 수행하였다. 유출해석을 위한 모형의 매개변수는 총 11개를 이용하였으며, Chiang Saen과 Kratie 지점의 상류유역을 대상으로 매개변수 보정 결과, Chiang Saen 지점의 NSE는 0.63, Kratie 지점의 NSE는 0.65로 나타났다.
Kratie 유역에 대한 기후변화 분석 결과 미래 강수량은 기준년 연평균 강수량 1,204 mm 대비 미래기간의 연평균 강수량은 RCP 4.5 시나리오에서는 1,265 mm, RCP 8.5 시나리오에서는 1,300 mm로 나타나 두 시나리오 모두 강수량이 증가하는 것으로 분석되었다. 월별 강수량 변화 분석을 통해 6월∼11월에 강수량의 증가가 비교적 크게 나타나며 특히 RCP 8.5 시나리오에서 강수량의 변동 폭 및 증가량이 크게 나타남을 확인하였다. 시나리오별 월평균 최대 및 최소기온의 변화는 RCP 4.5 시나리오에서 연평균 최대기온이 1.38℃ 증가하고 연평균 최소기온이 1.32℃ 증가하는 것으로 나타났으며 RCP 8.5 시나리오에서는 최대 및 최소기온이 각각 2.58℃ 및 2.37℃ 증가하는 것으로 나타났다. 이를 통해 두 시나리오 모두 미래 기온의 상승을 전망하고 있으며 특히 RCP 8.5 시나리오의 온도증가 폭이 크게 나타나는 것을 확인 할 수 있다.
하천유황변화 분석결과 유역의 계절별 유량변동성이 더욱 커질 것으로 분석되었으며 하천의 갈수상황이 길게 지속되는 형태의 유황곡선을 보임에 따라 미래에 가뭄이 보다 심화 될 것으로 분석되어 이에 대한 대책 마련이 중요할 것으로 판단된다.
기후변화 시나리오는 미래 가상 시나리오 선정과 다양한 자연조건에 대한 불완전한 물리적 이해, 그리고 연산 능력 등의 한계로 인해 실제 기후변화 대비 매우 높은 불확실성이 내포되어 있으며, 이를 이용한 유출해석은 추가적인 오차 및 불확실성을 동반하게 된다. 특히 개발도상국과 같이 신뢰도 높은 관측 자료의 획득이 어려운 지역에 대한 연구는 더욱 불확실성이 증대될 수 있다. 그럼에도 불구하고 개발도상국 기후변화에 대한 연구의 편중해소 및 한계의 극복을 위한 다양한 시도가 필요하며, 이는 향후 개발도상국의 기후변화 대응관련 수자원 및 방재정책 수립 시 주요 자료로써 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
