Research Article

Journal of Korea Water Resources Association. 31 March 2019. 187-194
https://doi.org/10.3741/JKWRA.2019.52.3.187

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 이론적 배경

  •   2.1 SWAT모형

  •   2.2 HEC-ResSim 모형

  •   2.3 GIS를 활용한 적지분석

  •   2.4 AHP 기법

  • 3. 댐의 운영효과 분석

  •   3.1 SWAT 모의

  •   3.2 HEC-ResSim 모의

  •   3.3 RCP 시나리오 적용

  •   3.4 수재해 저감 효과 분석

  • 4. 댐 적지선정 함수식 개발

  •   4.1 평가지표의 가중치 부여

  •   4.2 댐 적지선정 함수식 개발

  • 5. 댐 적지선정 자동화 모델

  • 6. 결 론

1. 서 론

지구온난화현상은 전 세계적으로 내륙과 해양의 온도를 상승시키고 있으며, 25%이상의 세계 인구는 물의 부족이 치명적이고 만성적인 문제의 해결이 필요한 건조 및 반건조 사막지역에 살고 있다(Molinos-Senante et al, 2014; Choo et al, 2016). OECD에서는 하천취수율을 기준으로 물 스트레스를 구분하여 분석한 바 있는데 국내의 경우 중국, 인도, 이탈리아, 남아공 등과 함께 물 스트레스 기준 ‘중에서 고’에 해당한다. 따라서 필수자원에 해당되는 한정된 수자원을 효율적으로 활용하고 가뭄과 홍수와 같은 수재해를 저감시키기 위한 일환으로 가장 적극적이고 효율적인 댐이라는 구조적 수량 확보 구조물에 관하여 연구를 진행하였다.

본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 댐의 운영효과 분석한 결과 홍수 및 가뭄을 저감한 것으로 나타났으며, 댐 사업을 추진하는데 있어 기본구상단계에서 활용할 수 있도록 댐 적지선정 자동화 모형을 개발하였다. 본 연구의 범위는 국내 건설된 대표적인 댐 유역을 대상으로 하며, 기후변화를 고려한 댐의 운영효과 분석과 댐 적지선정 자동화모형 개발의 두 가지 부분으로 구성하였다.

먼저, 기후변화를 고려한 댐 운영효과 분석을 위해 저수지 수위, 댐 유입량 및 방류량(생활 ‧ 공업 ‧ 농업 용수공급량, 발전방류량)과 같은 댐 운영실적과 강우량, 평균풍속, 기온, 상대습도 등의 기상관측 자료들을 바탕으로 장기유출모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형과 HEC- ResSim 모형의 검‧보정을 수행한다. 그리고 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 8.5의 기상자료를 추출하여 구축된 모형에 적용함으로써 댐의 유무에 따른 홍수와 가뭄의 저감 효과를 정량적 평가를 통해 댐의 운영효과를 분석한다. 댐 적지선정 자동화모형 개발로 국내 건설된 댐 유역의 하천도, 토양도, 토지피복도, 지질도, 대수층도, 수치지형도(DEM; digital elevation map), 향분석도, 경사도 등과 같은 지형정보를 여러 포털사이트를 통하여 수집한 다음 표준유역단위 국내 댐 입지를 분석 하고, 이를 기반으로 댐의 적지를 선정하는 함수식의 매개변수를 선정한다. 선정된 매개변수를 등급화하기 위하여 기존 문헌과 설문조사를 통한 AHP 기법을 이용하여 가중치를 부여하고, 중첩효과를 이용하여 댐의 적지를 선정하는 함수식을 개발하며, 이를 지리정보시스템에 자동화 모형을 구축하였다.

2. 이론적 배경

2.1 SWAT모형

SWAT (Soil and Water Assessment Tool)는 미국 농무성 농업연구소(USDA Agricultural Research Service, ARS)에 의해 개발된 준분포모형 이며, 다양한 유역에서 특정기간 혹은 장기간에 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 물과 유사 및 농업화학물질의 거동에 대한 토지관리 방법의 영향을 예측하기 위하여 개발되었다. SWAT는 일단위의 모의가 가능한 유역단위의 준분포형 장기강우-유출모형으로서 수문, 토양유실, 영양물질, 하도추적의 부모형으로 구성되어있으며, 한 유역에서 다양한 물리적 과정의 모의가 가능하다. 기존의 SWAT에 대한 연구로는 Lenhart et al. (2003)이 독일의 지형특성에 맞게 수정된 SWAT-G 모형과 영양물질을 이용하여 토지이용의 변화에 따른 영향을 연구하였고, Eckhardt and Ulbrich (2003)는 중부유럽의 낮은 산지를 대상으로 지하수 함양량과 하천유출에 기후변화의 잠재적 영향에 대하여 연구하였다. SWAT에서 모의되는 수문순환은 다음 Eq. (1)의 물수지(Water budget) 방정식에 근거한다. 증발량은 일정기간 동안에 저수지의 유입량과 유출량의 관계를 고려하여 산정된다.

$$SW_t=SW_o+\sum_{i=1}^t(R_{day}-Q_{surf}-E_a-w_{seep}-Q_{gw})$$ (1)

여기서, SWt는 최종토양수분량(mm), t=SWo는 초기토양수분량(mm), t는 시간(Daily), Rday는 강수량(mm), Qsurf: 지표유출량(mm), Ea: 증발산량(mm), wseep는 토양층에서 통기대(zadose zone)로 투수되는 총량(mm), 그리고 Qgw는 회귀수량(mm)이다.

2.2 HEC-ResSim 모형

HEC-ResSim모형은 HEC-5의 후속모형 으로 GUI (Graphic User Interface)를 도입하여 시스템을 보다 쉽게 구성하고 모의 할 수 있도록 개발되었으며 저수지 운영 데이터 저장 및 관리, 보고 기능 등 전반적으로 기능이 강화 되었다. HEC-ResSim 모형은 댐과 보의 연계운영이나 댐과 댐, 댐과 조정지의 연계운영이 가능하고, 여러 개의 저수지와 조절점으로 구성된 저수지 시스템의 특성 및 문제점에 따라 부과되는 각종 구속조건(제약조건)에 따라 여러 시나리오를 설정하여 저수지 운영을 모의가 가능하다. Hydrologic Engineering Center (2007)는 캘리포니아 저수지의 운영을 모의하기 위한 툴로서 HEC- ResSim을 이용하여 저수지 모의 및 펌프 스케쥴과 사용자 지정 룰에 관하여 소개하였으며, Mazlumi et al. (2011)은 2003년에서 2005년 동안에 Dez강에 위치한 Dez저수지와 조절지댐을 적용하여 저수지와 조절지를 연계‧운영하여 연구를 수행하였다. Lili et al. (2009)은 국지적 산사태의 취약성을 평가하고자 GIS 및 가중치 중첩을 이용하여 수행한 바 있으며, Babazadeh et al. (2007)은 Jiroft 댐과 용수공급의 성능을 평가하기 위해 다른 기간 동안 과거의 조건하에 다양한 시나리오로 모의를 수행하여 결론을 도출하였다. 본 연구에서는 HEC- ResSim 모형에 기후변화 RCP 시나리오 4.5와 8.5를 적용하여 댐의 홍수 및 가뭄에 대해 정량적으로 평가하고자 한다.

2.3 GIS를 활용한 적지분석

GIS (Geographic Information System)는 전 국토의 지리공간 정보를 디지털화 하여 수치지도(Digital map)로 작성하고 다양한 정보통신기술을 통해 재해, 환경, 시설물, 국토공간관리와 행정서비스에 활용하고자 하는 첨단정보시스템이다. 적지분석이란 주어진 조건에 부합되는 지역을 선정하는 것으로, 적지분석의 일반적 과정은 분석목표 및 지표의 설정, 분석 자료의 수집과 구축, 기회요소와 제한요소의 파악, 분석요소의 등급화, 가중치 부여, 도면중첩, 결과의 검토 및 의견반영, 최종 적지의 선정 순으로 구분할 수 있다. 1936년 미국에서 홍수조절법이 통과되어 농업지역에서 소규모의 많은 시험유역을 조성하여 운영하면서 축적된 자료를 바탕으로 강우-유출관계를 분석하는 과정에서 강우사상을 다루게 되었으며(Lee, 2009), 이를 계기로 토양도와 토지피복도를 중첩시켜 유역의 평균 유출계수를 구하여 반영하는 방법으로 실무에서 널리 활용되고 있다.

2.4 AHP 기법

AHP (Analytic Hierarchy Process)은 Saaty (1980)에 의하여 개발된 의사결정방법으로 여러 가지 평가기준이 존재하는 경우, 상호 배타적인 대안들의 체계적인 평가를 지원한다. AHP는 의사결정의 계층구조를 구성하고 있는 요소간의 쌍대비교(pairwise comparison)에 의한 판단을 통하여 여러 평가자들의 지식, 경험 및 직관을 설문조사를 통해 포착하여 주관적인 생각을 객관화하는 방법론이다. 다양한 평가 요소들에 대한 중요도와 대안들에 대한 선호도를 평가하고 결정 요소들의 속성과 그 측정 척도가 다양한 문제에 효과적으로 적용되어 의사결정자가 선택할 수 있는 여러 가지 대안들을 체계적으로 순위화 시켜서 그 가중치를 비율 척도로 도출하는 방법을 제시하는 방법론이다(Kwon. 2008). Saaty (2008)는 AHP의 분석체계를 Fig. 1과 같이 계층구조의 설정, 쌍대비교 행렬, 상대적 중요도의 산정, 논리적 일관성 검증 및 우선순위 혹은 가중치 부여의 4 단계의 구성을 제안한 바 있다. 이는 문제의 가치 기준에 의해 구조화하여 쌍대비교 행렬을 구성하고, 고유치 계산방법으로 상대적 가중치를 산정하며, 일관성 검증을 통해 평가 지표의 우선순위 결과를 종합하는 과정을 나타낸다.

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Fig. 1.

The composition of analytic hierarchy process

3. 댐의 운영효과 분석

본 연구에서는 모형의 모의 결과를 향상시키기 위하여 기 설치된 밀양댐의 제원을 모형에 적용하여 저수지 수위를 대상으로 검‧보정을 실시하였다. 기후변화 시나리오를 적용하기 위해 대상유역에 해당하는 RCP 시나리오 4.5와 8.5의 기상자료를 추출하여 시계열로 구축한 후, 이를 검‧보정된 SWAT 모형에 적용하여 장기유출모의를 실시하고, 산정된 유출량을 다시 HEC-ResSim 모형의 상류단 경계조건으로 설정하여 댐의 유무에 따른 가뭄 및 홍수의 저감 효과를 정량적으로 평가하고자 하였다.

3.1 SWAT 모의

SWAT 모형에 입력 자료는 크게 지형자료와 기상자료로 나눌 수 있다. 지형자료는 토지피복도, 토양도, 수치지형도이며, 기상자료는 강우량, 최고기온, 최저기온, 평균상대습도, 평균풍속이다. 기상자료의 경우 밀양 기상대에서 최고기온과 최저기온, 평균상대습도, 평균풍속을 일단위로 구축하였고, 강우자료는 밀양댐, 궁근정, 선리, 상북 지점의 강우량을 일단위로 구축하였다. 소유역의 결정은 밀양댐 저수지의 유입을 말단부로 지정하여 10개의 소유역 으로 구성하였으며, 토양도와 토지피복도에 의해 총 24개의 수문반응단위로 구분하였다. 본 연구에서는 검·보정 기간의 설정을 안정화기간 2년(2001∼2002), 보정기간 7년(2003∼2009), 검증기간 8년(2010∼2017)으로 설정하였다. 사용된 유출 매개변수는 입력자료 기준으로 지하수(*.gw), 토양(*.sol), 일반적인 관리(*.mgt), 수문반응단위(*.hru)로 선정하였다. 본 연구에서는 밀양댐지점의 관측 유입량과 SWAT 모형의 모의치에 해당하는 유출량을 비교하여 관측치 와 모의치의 차이가 작을 때까지 민감도가 큰 매개변수부터 시행착오법(trial and error method)으로 검‧보정을 수행하였다. 선형회귀분석을 통한 보정 및 검증결과의 결정계수는 각각 0.7645, 0.8487로 분석되었으며, 전 기간에 대한 결정계수는 0.8069로 분석되었다. 또한, 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)는 보정기간과 검증기간에 각각 4.8263, 3.6351 그리고 전 기간은 4.2183으로 분석되었다. 전 기간에 대한 우량주상도와 관측된 밀양댐 유입수문곡선 및 모의된 유출수문곡선은 Fig. 2와 같다. 여기서, x축은 시간, 왼쪽 y축은 유량, 오른쪽 y축은 강우량, 하단부에 위치한 실선은 관측된 밀양댐 유입수문곡선, 점선은 모의된 유출수문곡선, 그리고 상단부에 위치한 직사각형 바는 강우량을 나타낸다. 관측된 유입수문곡선과 모의된 유출수문곡선을 비교하면 첨두가 발생했던 2003년, 2007년, 2009년에서 모의된 유출수문곡선이 과소산정 되었으며, 2012년에는 유사하게 모의된 것으로 분석되었다.

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Fig. 2.

Observed & simulated flow hydrograph and hyetograph

3.2 HEC-ResSim 모의

HEC-ResSim의 입력 자료는 크게 댐 유입량, 지형정보, ‘Reservoir Editor’에 ‘Physical’과 ‘Operations’로 구분할 수 있다. 여기서, 지형정보는 하천도, 하천차수도, 댐 위치도이며, ‘Physical’은 댐의 물리적 특성인 수위-저수량 곡선, 수위-방류량 곡선 등이 해당하고, ‘Operations’은 수위에 따른 계획방류량 정보로 구성된다.

Fig. 3은 밀양댐 운영룰을 나타내는 모식도이다. 밀양댐은 다목적댐이며, 평상시 상시발전을 통해 댐하류로 물을 공급한다. 운영룰 ①은 저수지의 수위가 상시만수위를 초과할 경우 수문을 통해 저수지의 물이 방류되며, 운영룰 ②는 상시 수력발전을 통해 하천유지용수 및 농업용수를 공급한다. 그리고 운영룰 ③은 생공용수 공급으로 저수지 내 취수를 나타내며, 운영룰 ④는 저수지의 수위가 저수위로 떨어졌을 경우 비상방류구를 통해 비상용수를 공급하며, 이는 평상시에 사용하지 않는다.

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Fig. 3.

Miryang dam operation rule

여기서, F.W.L.은 Flood Water Level(홍수위), N.H.W.L.은 Normal High Water Level(상시만수위), L.W.L.은 Low Water Level(저수위), D.S.L.은 Dead Storage Level(사수위)를 나타낸다.

밀양댐 운영실적은 국가수자원종합정보시스템(Water Management Information System, WAMIS)에서 일단위로 구축하였다.

HEC-ResSim의 검‧보정 대상은 관측된 저수지의 수위와 모의된 저수지의 수위로 설정하였으며, 수문방류량을 매개변수로 선정하여 모의를 수행하였다. 선형 회귀분석을 수행한 결과 결정계수는 0.998로 높은 일치율을 보였다. 저수지 수위가 상시만수위를 초과하는 첨두치 부분에서 실제 댐 운영을 반영하는데 다소 낮게 모의되었으며, 상시만수위와 저수위 사이에서는 대체적으로 잘 일치하였다. 저수지 운영모의 결과 댐에서 공급한 발전방류량과 용수공급량은 Fig. 4와 같이 모의되었다.

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Fig. 4.

The results of plant discharge and water supply

3.3 RCP 시나리오 적용

본 연구에서는 기후변화를 적용하기 위해 기상청에서 운영하는 기후정보포털에서 해상도 12.5 km의 RCP 시나리오 4.5와 8.5를 다운받았으며, 밀양댐의 경위도 좌표와 12.5 × 12.5 km의 격자를 매칭하였다. 밀양댐 유역은 총 4개의 격자에 포함되었으며, 대상유역인 밀양댐유역에 해당하는 시나리오별 시계열로 강우량, 상대습도, 최고기온, 최저기온, 풍속의 기상자료를 구축하였다. Fig. 5는 RCP 시나리오 4.5와 8.5의 연강수량을 도시한 그래프로 2018년부터 2100년까지 총 강우량을 비교한 결과 RCP 시나리오 8.5가 4.5에 비해 3040.8 mm 큰 것으로 분석되었다.

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Fig. 5.

Annual precipitation for RCP scenario 4.5 and 8.5

HEC-ResSim 모형에 장기유출모의를 통해 산출된 유출량을 댐 유입량으로써 상류단 경계조건으로 반영하여 저수지 운영모의를 수행하였다. RCP 시나리오 4.5는 2032년, 2039년, 2054년, 2090년 폭우가 발생하였으며, RCP시나리오 8.5는 2052년, 2063년, 2064년, 2071년에 폭우가 발생하여 댐 유입량이 15 m3/sec를 초과한 것으로 모의되었다.

3.4 수재해 저감 효과 분석

댐의 유무에 따른 가뭄과 홍수의 저감 효과를 정량적으로 분석함으로써 댐의 적합성을 검토하고자 하였다. 가뭄저감 효과는 댐 유입량과 방류량의 수지를 계산하여 가뭄을 저감하기 위해 댐에서 확보한 수량을 정량적으로 나타냈으며, 홍수저감 효과는 홍수기에 댐 유입량과 댐 방류량의 차이를 시간개념이 들어간 유량으로 Fig. 6과 같이 도시화 하였다. 2002년에서 2017년까지 가뭄을 분석한 결과 전 기간 평균 약 220만 m3의 가뭄저감 효과가 나타났으며, 홍수의 경우 홍수기 평균 345,600 m3/day를 저감한 것으로 분석되었다. 기후변화 시나리오에 의해 모의된 10년 평균 저수지의 수위는 저수위 밑으로 떨어지지 않았으며, 계획홍수위를 초과하지 않는 것으로 나타났다. RCP 시나리오 4.5와 8.5를 적용하여 각 기간별로 분석한 결과 댐에 의해 가뭄과 홍수를 저감한 것으로 분석되었다. 10년 평균 저수지 수위의 변동을 살펴보면, RCP 시나리오 4.5의 변동은 2040년대 이후로 10년 주기별로 약 El. 190 m를 기준으로 상승과 하강을 반복하였으며, RCP 시나리오 8.5는 2050년대 이후로 약 El. 190 m에 수렴하는 것으로 분석되었다.

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Fig. 6.

Stage hydrograph and hyetograph for each 10 year

4. 댐 적지선정 함수식 개발

4.1 평가지표의 가중치 부여

GIS를 활용하여 국내 건설된 표준유역 단위 66개의 댐 유역을 분석하였으며 토지피복(LC), 수문지질(GE), 경사(SL), 하천(RI), 지형(TP)으로 평가지표를 구성하였다. 평가지표에 대한 가중치를 부여하기 위해 AHP기법을 적용하여 2차례의 전문가를 대상으로 한 설문조사를 실시, 의견을 수집하였다. 설문조사의 신뢰도를 나타내는 일관성 지수는 0.0317로 분석되었고, 각각의 결과는 Table 1과 같다.

Table 1. Pair wise comparison matrix

Division LC GE SL RI TP
LC 1 3 2 3 1/2
GE 1/3 1 1 2 1/2
SL 1/2 1 1 2 1/2
RI 1/3 1/2 1/2 1 1/3
TP 2 2 2 1/3 1

Consistency Index : 0.0317

4.2 댐 적지선정 함수식 개발

댐 적지선정 함수식을 검‧보정하기 위해 본 연구에서는 금호강 유역과 섬진강댐하류 유역을 보정대상, 남강댐 유역과 밀양강 유역을 검증대상으로 선정하였다. 보정방법은 금호강 유역에 기 설치된 댐, 생‧공용댐, 농업용저수지, 물그릇이 발달된 지역을 대상으로 설문조사에 의해 산정된 가중치를 보정함으로써 이 지역들이 적지로 선정되는지 비교하며. 검증방법은 보정과정에서 수정된 가중치를 그대로 적용하여 기 설치된 댐, 생‧공용댐, 농업용저수지, 물그릇이 발달된 지역과 비교함으로써 수행된다. 금호강 유역을 대상으로 하천도 및 하천차수도, 수문지질도, 토지피복도, 그리고 수치지형도를 그리드화 하여 각각 가중치를 부여하고 이를 중첩시켰고 보정결과 현재 영천댐이 운영 중인 저수지가 최적지로 선정되었음을 알 수 있다. 검증은 이전 보정단계에서 설정한 매개변수를 변경하지 않고 제안한 요구들이 잘 수행되는지 확인하는 과정으로 실제현상과 제안한 결과를 비교하여 최종적으로 적합성을 판단하는 단계이다. 본 연구에서의 검증 대상유역은 남강댐 유역(2018)과 밀양강 유역(2021)으로 앞서 보정을 통해 결정한 가중치를 그대로 적용한 후 가중치가 부여된 지표들을 중첩시켜 댐 적지를 선정하는 결과를 도출하였으며 그 결과는 각각 Table 2와 같다.

Table 2. The results of verification

Nam River Dam Basin Milyang River Basin
Value Count % Value Count %
0-50 491,380 19.9% 0-50 478,235 31.0%
51-60 1,252,779 50.8% 51-60 767,777 49.8%
61-70 687,417 27.9% 61-70 279,526 18.1%
71-80 28,883 1.2% 71-80 11,729 0.8%
81-90 2,751 0.1% 81-90 2,250 0.1%
91-100 3,019 0.1% 91-100 739 0.0%
Total 2,466,229 100.0% Total 1,540,256 100.0%

최종적으로 가중치 부여와 중첩효과를 이용한 댐 적지선정 함수식을 ‘FSDS’로 제안하였다. ‘FSDS’는 ‘the Function of Suitable Dam Site’의 약자이며, 최종적으로 검‧보정된 지표, 가중치, 중첩과정을 Fig. 7과 같이 나타내었으며, 함수식은 식 Eq. (2)와 같다.

$$FSDS=15LC+30\geq\;+15SL+20RI+20TP$$ (2)
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Fig. 7.

The function of suitable dam site (FSDS)

5. 댐 적지선정 자동화 모델

본 연구에서는 Model builder를 이용하여 댐의 적지를 선정하는 자동화 모형을 개발하였다. Fig. 8은 하천(RI)과 지질(GE)의 지표를 그리드화 및 가중치를 부여하는 단계이다. 왼쪽 상단부터 하단에 위치한 파란색원은 입력 매개변수로 각각 하천차수도(Stream order map), 국가하천 및 지방하천(1st, 2nd, 3th), 그리고 지질도(Geologic map)을 나타내며, 노란색 직사각형은 ‘Polyline to Raster’, ‘Union’, ‘Raster to Polygon’, ‘Polygon to Raster’, ‘Reclassify’툴이다.

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Fig. 8.

Part 1 of FSDS in model builder

Fig. 9는 경사(SL), 토지피복(LC), 지형(TP)의 지표를 그리드화 및 가중치를 부여하는 단계이다. 파란색원은 입력 매개변수로 각각 토지피복도(Land cover map), DEM 이며, 노란색 직사각형은 ‘Focal Statistics’, ‘Slope’, ‘Polygon to Raster’, ‘Raster Calculator’, ‘Reclassify’ 툴을 의미한다.

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Fig. 9.

Part 2 of FSDS in model builder

Fig. 10은 가중치를 부여한 LC, GE, SL, RI, TP의 지표들을 Raster Calculator’ 툴을 이용하여 중첩한 후, 최종적으로 ‘Focal Statistics’툴을 적용하여 인접한 셀 값을 이용하여 넓은 범위의 댐 적지를 평가하는 것이다.

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Fig. 10.

Part 3 of FSDS in model builder

6. 결 론

본 연구에서는 연구수행 내용은 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 8.5를 반영하여 댐의 유무에 따른 운영효과를 분석하였고, 국내외 댐사업 추진 절차를 조사하였다. 그리고 GIS를 이용하여 표준유역 단위 국내 댐 유역의 입지조건을 분석하였으며, 입지조건 분석과 문헌조사 등을 통해 댐 적지선정 함수 및 자동화 모형을 개발하였다. 본연구의 결론을 요약하면 다음과 같다.

1) 국·내외의 댐 사업 추진절차를 조사한 결과 여러 댐 후보지를 선정한 다음 이를 비교하여 댐의 적지를 결정하지만, 적지를 선정하는 정량적 기준이나 계산방법, 수식은 전무한 것으로 조사되었다.

2) 댐의 적지를 선정하는 지표를 선정하였고, 다양한 지표를 대상으로 전문가 설문조사를 수행하였으며, 이를 바탕으로 AHP기법을 활용하여 댐의 적지를 선정하는 지표에 대한 가중치를 부여하는 방법론을 제시하였다.

3) 4개의 중권역을 대상유역으로 선정하여 댐의 적지를 선정하는 함수식을 검‧보정하였으며, 댐 적지 함수식인 FSDS (the Function of Suitable Dam Site)와 ‘Model builder’라는 GIS툴을 활용하여 댐의 적지를 선정하는 자동화 모형을 개발하였다.

4) 기후변화 시나리오에 대해 조사‧분석하였으며, 제5차 IPCC 평가보고서에 제시한 해상도 12.5 km의 RCP 시나리오 4.5와 8.5를 보정된 장기유출모형인 SWAT와 저수지운영 모형인 HEC-ResSim 모형을 연계하여 대상유역에 적용하였으며, 모의 운영을 통해 수재해 저감 효과를 정량적으로 분석하여 제시하였다.

5) 도출한 방법은 기 구축된 수치지형도, 토양도, 토지피복도, 하천도 등과 같은 지형정보 자료를 효율적으로 활용할 수 있으며, 시간, 예산, 인력을 감축하면서 여러 후보지를 시각적으로 선정할 수 있다. 또한 국내뿐만 아니라 북한이나 동남아 등 해외에 관련 사업 진출 시 충분히 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

References

1
Babazadeh, H., Sedghi, H., Kaveh, F., and Jahromi, H. M. (2007, March). "Performance evaluation of Jiroft storage dam operation using HEC-RESSIM 2.0." Eleventh international water technology conference, IWTC11, Sharm El-Sheikh, Egypt, pp. 449-459.
2
Choo, T. H., Yun, G. S., Kwon. Y. B., Ahn, S. H., and Kim. J. G. (2016). "A Study on the decision for external water level of a river considering sea level." Journal of the Korea contents association, Vol. 16, No. 4, pp. 604-613.
10.5392/JKCA.2016.16.04.604
3
Eckhardt, K., and Ulbrich, U. (2003). "Potential impacts of climate change on groundwater recharge and streamflow in a central European low mountain range." Journal of Hydrology, Vol. 284, No. 1, pp. 244-252.
10.1016/j.jhydrol.2003.08.005
4
Hydrologic Engineering Center. (2007). HEC-ResSIM : Reservoir system simulation, user's manual. U.S. Army Corps of Engineers, Davis, CA.
5
IPCC. (2014). Climate Change 2014–Impacts, adaptation and vulnerability: regional aspects. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
6
IPCC. (2007). IPCC Fourth assessment report: climate change, 2007 (ar4): the physical science basis, contribution of working group i to the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climat change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
7
Kwon. T. I., (2008). Study on drawing priority of the influence factors of tourist resort remodeling business: delphi technic & analytic hierarchy process. Ph. D. dissertation, Sejong University.
8
Lee. J. W., (2009). Estimation of runoff curve number for ungaged watersheds. Ph. D. dissertation, Inha University.
9
Lili, S., and Jianping, Q. I. A. O. (2009). "Vulnerability evaluation on regional landslides based on GIS and contribution weight superposition approach." Journal of Catastrophology, Vol. 24, No. 3, pp. 46-50.
10
Mazlumi, M., Makenalizadeh, H., Torfi, S., Bassak Harouni, G., and Sayahi, A. (2011). "Simulating utilization from Reservoir in the form of Multiple-Dam using HEC-ResSim." World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol. 5, No. 10, pp. 253-256.
11
Molinos-Senante, M., Hernández-Sancho, F., Mocholí-Arce, M., and Sala-Garrido, R. (2014). "A management and optimisation model for water supply planning in water deficit areas." Journal of Hydrology, Vol. 515, No. 16, pp. 139-146.
10.1016/j.jhydrol.2014.04.054
12
Saaty, T. L. (1990). "The analytic hierarchy process." European Journal of Operational Research, Vol. 48, pp. 9-26.
10.1016/0377-2217(90)90057-I
13
Saaty, T. L. (2008). "Decision making with the analytic hierarchy process." International journal of services sciences, Vol. 1, No. 1, pp. 83-98.
10.1504/IJSSCI.2008.017590
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