1. 서 론

기후변화는 전 지구적 차원의 사회·경제적 위험 요인으로 떠오르고 있으며, 기후변화로 인한 수문 현상의 불확실성이 증가함에 따라 안정적인 수자원 확보와 효율적인 댐 운영의 중요성이 부각되고 있다. 특히 대한민국의 최근 30년 평균 기온은 20세기 초 대비 1.4℃ 상승하였고, 강우의 변동성이 증가하여 가뭄 또는 홍수의 발생 빈도가 증가하는 추세이다(NIMS, 2018). 이러한 기후 특성의 변화는 기존 정상성 가정에 기반한 수자원 관리체계의 한계를 드러내고 있으며, IPCC (2021)는 기후변화로 인해 수문순환과 극한 강수의 변동성이 증가함에 따라 과거 관측자료만을 기반으로 미래 수문특성을 가정하는 접근의 한계를 제시하였다. 이러한 문제로 인해 기후변화 불확실성을 체계적으로 고려할 수 있는 새로운 분석 접근법의 필요성이 제기되어 왔다.

기존의 수자원 시설에 대한 기후변화 영향 평가 연구는 먼저 기후 모형을 통해 기후변화의 영향을 전망한 후, 이를 입력 자료로 수문 모형에 넣어 결과를 도출하는 하향식(top-down) 접근법으로 진행되었다. 그러나 위 과정에서 불확실성은 누적되며, 이러한 불확실성은 정책결정자가 적절한 정책을 선택하기 어렵게 한다. 이러한 한계를 보완하기 위하여, 최근에는 수자원 시스템에 영향을 미치는 기후 인자에 대한 발생 가능한 시나리오를 모두 고려하여 이에 대한 리스크를 최소로 줄이는 상향식(bottom-up) 접근이 제안되고 있다(Kim et al., 2023). 최근에는 Prudhomme et al. (2010)이 제안한 시나리오 중립(scenario-neutral) 접근법을 적용하여 특정 기후 모형에 종속되지 않는 구조적 취약성을 진단하는 연구가 진행되고 있다. 시나리오 중립 접근법은 미래에 발생 가능한 기후변동 범위를 고려하여 수자원 시스템을 분석한 후 기후변화 시나리오를 적용하여 미래의 수자원 시스템의 영향을 평가하는 방식이다. 이러한 접근법을 통해 단순히 기후 모형을 대체하는 개념을 넘어, 기후학적인 임계점을 파악하거나 유역 내 취약한 수문·기상학적 변량에 대한 탐색할 수 있다(Yu, 2024).

국내에서 시나리오 중립 접근법을 활용한 연구는 활발히 수행되었으나, 기후변동에 따른 유출 특성이나 가뭄위험도 평가에 주로 초점을 두어왔다. 댐 운영 조건에 따른 수자원 시스템 지표의 구조적 변동성과 기여도를 분석한 연구는 제한적이다. Woo et al. (2023)는 합천댐과 섬진강댐을 대상으로 강우 및 기온 변동 조합으로 이루어진 8,181개의 기후변동 시나리오를 구축하여 강우-유출 모형에 따른 최대유량, 풍수량, 평수량을 분석하였다. Kim et al. (2023)는 보령댐을 대상으로 미래 기후변화의 변동성을 반영하는 decision scaling 기법을 적용하여 기존 저수지 운영 방식과 도수로에 따른 가뭄 대응 효과를 평가하였다. 또한 Kim et al. (2024)는 충청남도 보령시를 대상으로 시나리오 중립 접근법에 기반한 수문학적 위험도 분석을 수행하였으며, 기후변동 조건을 반영한 시계열을 생성하기 위해 Steinschneider and Brown (2013)가 제안한 일기 생성기(weather generator)를 활용하여 343개 기후변동 조건으로 구성된 시나리오 결과를 생성한 후 가뭄 빈도분석을 통해 수문학적 위험도를 산정하여 기후변화에 대한 수문학적 위험도를 평가하였다.

본 연구에서는 이러한 시나리오 중립 접근법을 기반으로 섬진강댐을 대상으로 댐 운영 조건에 따른 이수안전도의 구조적 변화를 분석하고자 한다. 섬진강댐은 과거 홍수 및 가뭄 대응 과정에서 운영 방식에 대한 논의가 지속되고 있는 다목적댐으로, 기후변화를 고려한 운영전략의 적정성을 재검토할 필요성이 제기되어 사례 지역으로 선정하였다. 홍수조절용량 규모와 용수공급 분포 특성을 조합한 가상의 운영 시나리오 매트릭스를 구성하여, 강우 및 기온 변동 조합으로 이뤄진 반응표면(response surface)을 구축하였다. 그리고 기후변동에 따른 이수안전도 민감도를 평가하고, 분산분석(Analysis of Variance, ANOVA)을 활용하여 운영 요인의 주 효과(main effect)와 기여도를 분해하였다. 홍수조절용량과 용수공급구조가 이수안전도의 기후 민감도 및 취약 영역 형성에 미치는 영향을 규명하였다.

2. 연구방법 및 자료

2.1 연구지역

본 연구에서는 섬진강댐을 대상으로 홍수조절용량과 용수공급계획의 조합에 따른 이수안전도 변화를 검토하였다. 섬진강댐은 1965년에 완공된 국내 최초 다목적댐으로 섬진강 수계의 최상류에 위치하며, 홍수조절, 용수공급 및 수력발전 등 다양한 기능을 수행하고 있다(Fig. 1). 유역면적은 763.5 km², 총저수용량은 466백만 m³, 홍수조절용량은 30.3백만 m³, 댐 정상고는 EL. 200.0 m, 계획홍수위는 EL. 197.7 m, 저수위는 EL. 165.0 m이며, 홍수기제한수위는 제원상 EL. 196.5 m이나 2020년 섬진강 대홍수 이후 EL.194.0 m로 2.5 m 하향 시범 운영 중에 있다(K-water, 2023).

Fig. 1.

Location of Seomjingang Dam basin and selected water stations

섬진강댐은 유역 내 주요 도시 및 농업지역에 생활·공업·농업용수를 안정적으로 공급함으로써 지역 수자원 관리의 핵심적인 역할을 수행해 왔다. 그러나 1990년대 이후 도시화 및 산업화가 진전됨에 따라 생활용수 및 공업용수의 수요가 증가하였으며, 최근에는 기후변화로 인한 극한 강우 및 홍수 발생 빈도의 증가로 홍수조절 기능의 중요성 또한 주목받고 있다.

섬진강댐의 용수는 한국수자원공사, 한국수력원자력㈜, 한국농어촌공사에서 생활용수, 공업용수, 농업용수로 배분하여 공급한다. 특히 유역 외 용수공급 비중이 큰 특징을 가지며, 저수지 내 운암취수구는 한국농어촌공사가, 칠보취수구는 한국수력원자력㈜이 각각 관리하고 있다. 이에 따라 섬진강 하류 지역에서는 유출량 감소로 인한 염해피해, 생태계 서식지 변화 등 물 부족 피해가 꾸준히 제기되었다(Lee et al., 2024).

이러한 특성을 고려할 때, 섬진강댐은 홍수기제한수위 조정 시나리오와 용수공급 시나리오에 따른 이수안전도에 미치는 영향을 정량적으로 평가하기에 적합한 대상 유역으로 판단하였다. 본 연구에서는 홍수조절용량 시나리오와 용수공급 시나리오를 각각 3개씩 설정하여 총 9개의 운영 시나리오를 구성하고, 이를 기반으로 다양한 기후변동 조건에서의 이수안전도 변화를 확인하였다.

2.2 댐 운영 시나리오 설정

댐 기본계획의 공급계획량에서는 용수목적별 공급계획량을 제시하고 있다. 섬진강댐은 2018년 운영 정상화 이후 연간 공급계획량 435백만 m³을 기준으로 운영되었으며, 2022년 농업용수 공급계획 조정을 통해 월별 공급계획이 변경되어 현재(2025년 기준)까지 적용되고 있다. 2018년 운영계획과 2022년 개정 운영계획은 연간 총 공급량은 유사한 수준이나, 농업용수의 월별 공급 분포에서 차이를 보인다. 2018년 운영계획은 농업용수 공급이 주로 6월~8월에 집중된 반면, 2022년 개정 운영계획은 공급 시기가 5월부터 9월까지 확대되어 보다 완화된 공급 패턴을 나타낸다.

또한 공급계획량과 MyWater 물정보시스템의 용수 목적별 공급실적자료를 비교한 결과, 실제 운영에서는 홍수기에는 공급계획량보다 적은 양이 공급되고, 비홍수기에는 계획량보다 많은 양이 공급되는 경향이 확인되었다. 본 연구에서는 이러한 공급계획과 실제 운영 특성을 반영하여 2018년 운영계획, 2022년 개정 운영계획 및 공급실적자료를 기반으로 미래 수요는 고려하지 않고 각각 집중형(concentrated), 완화형(moderate), 분산형(distributed) 용수공급 시나리오를 구성하였다. 실제 공급실적은 공급계획에 비해 연중 공급이 보다 분산되는 특성을 보여 분산형 시나리오로 정의하였다. 연간 총공급량은 각각 435.71 백만 m³, 434.94 백만 m³, 564.35 백만 m³이며, 이를 통해 공급 구조가 이수안전도에 미치는 영향을 평가하였다.

홍수기 댐 운영은 댐 관리 규정의 홍수조절을 위한 기본 원칙에 따라, 댐의 홍수조절용량(flood control storage)을 증대하고 동시에 가뭄 대응을 위하여 홍수기제한수위(restricted water level)를 설정하여 운영한다. 홍수조절용량은 계획홍수위(design flood level)와 홍수기제한수위 사이의 용량으로 정의되며, 비홍수기에는 상시만수위를 유지하며 홍수기에는 해당 용량을 확보하기 위해 홍수기제한수위 이하로 운영한다. 홍수가 발생한 이후에는 하류 지역의 안전을 고려하여 계획된 방류량 이내로 방류를 진행하고 댐 수위를 계획홍수위 아래로 유지하여 댐의 안전을 확보해야 한다.

섬진강댐의 홍수기제한수위는 EL. 196.5 m로 상시만수위와 동일하였으나, 댐의 홍수조절 능력의 부족, 댐·하천의 설계빈도를 초과하는 집중호우 및 하천 정비 부족 등으로 인해 2020년 8월 섬진강댐 하류 지역에 대규모 집중호우 피해가 발생하였다(Lee and Baek, 2024). 2020년 섬진강 홍수 이후 홍수조절용량 확보를 위해 홍수기 운영방식이 개선되었으며, 홍수기에는 시기별 상한수위를 설정하여 탄력적으로 운영하고 있다. 다만 홍수기 상한수위는 매년 기상 및 수문 여건을 고려하여 관계기관 협의를 통해 결정되므로 고정된 운영수위는 아니다. 본 연구에서는 다양한 연도별 운영기준을 모두 반영하기 어려운 모의환경의 한계를 고려하여, 홍수기제한수위를 세 단계(EL. 196.5 m, EL. 194.0 m, EL. 191.0 m)로 설정하여, 소규모(small), 중규모(medium), 대규모(large) 홍수조절용량 시나리오(Flood Control Storage Scenario)를 구성하였다. 홍수기제한수위 시나리오를 적용한 댐 운영 모의를 통해 홍수조절용량 변화가 이수안전도에 미치는 영향을 분석하였다.

공급계획의 월별 분포 특성과 홍수기제한수위 설정 수준을 조합한 다양한 댐 운영 시나리오 조합을 통해 기후변동 조건에서 이수안전도의 민감도를 체계적으로 분석할 수 있다. 본 연구에서 설정한 댐 운영 시나리오를 적용하여 기후변동 조건을 반영한 댐 운영 모의를 수행함으로써 이수안전도를 평가하고자 한다. Fig. 2에 총 9개 시나리오 조합을 제시하였다.

Fig. 2.

Matrix of dam operation scenarios based on water supply and flood control storage

2.3 관측자료

관측자료는 강우-유출 모형의 매개변수 최적화를 위한 입력 자료로 활용되었으며, 기상청에서 운영하는 종관기상관측(Automated Synoptic Observing System, ASOS)의 일 최저, 최대, 평균기온 및 강우량 자료와 국가수자원관리종합정보시스템(Water Management Information System, WAMIS)에서 제공한 일 유입량 자료를 사용하였다. 섬진강댐 주변 ASOS 지점의 기상자료는 티센 가중법(thiessen polygon method)을 통해 유역 기상자료를 구축하였다(Fig. 1). 1975년부터 2023년까지의 관측자료를 강우-유출 모형 매개변수 최적화에 활용하였다.

2.4 강우-유출 모형 및 매개변수 최적화

본 연구에서는 강우-유출 모형인 GR4J (Génie Rural à 4 paramètres Journalier) 모형을 이용하여 다양한 기후변동 조건에서의 일 단위 유입량을 산정하여 기후변화의 이수안전도를 분석하였다. GR4J 모형은 대표적인 개념적 강우-유출 모형으로 4개의 매개변수를 가지며, 다른 개념적 강우-유출 모형보다 관측 유량의 재현성이 우수한 것으로 평가되어 해당 모형을 사용하였다(Duan et al., 2006). GR4J 모형은 강우량과 잠재증발산량을 입력 자료로 사용하며, 차단(interception), 토양 수분 저류(production storage), 홍수 추적(routing storage) 과정을 거쳐 유입량이 계산된다(Fig. 3). 잠재증발산량을 구하기 위해 Hargreaves and Samani (1982)이 제시한 기온 기반 산정식을 활용하였으며 그 식은 Eq. (1)와 같다.

Fig. 3.

A schematic representation of the GR4J model

여기서, Ra는 대기권 밖에서의 복사에너지(extraterrestrial radiation, MJ/m²/day)로, Hargreaves (1994)에서 위도와 월에 따라 제시된 값을 이용하였다. Tmean,Tmax,Tmin은 각각 평균 기온, 최대기온, 최저기온을 의미하며, 단위는 ℃이다.

GR4J 모형은 1975년~2014년을 보정(calibration) 기간으로, 2015년~2023년을 검증(validation) 기간으로 구분하였다. 보정 기간동안 최적화된 매개변수를 검증 기간에 적용하여 모형의 재현성을 검증하였다. GR4J 모형의 매개변수 최적화에는 MATLAB의 fminsearch 함수를 활용하여 Nelder-Mead 알고리즘을 적용하였다. Nelder-Mead 알고리즘은 목적함수에 대한 미분을 이용하지 않고 다차원의 제약이 없는 최적화 문제를 해결하는 직접적인 기법이다(Lagarias et al., 1998). 단순체를 반복적으로 이동, 반사(reflect), 확장(expansion), 수축(contraction), 축소(shrinkage)시키는 과정을 통해 목적함수의 최적해를 탐색한다(Fig. 4).

Fig. 4.

Flowchart of Nelder-Mead algorithm

본 연구에서는 매개변수 보정을 위한 목적함수(objective function)로 Kling-Gupta Efficiency (KGE)를 적용하였다(Gupta et al., 2009). KGE는 Eq. (2)에 의하여 계산되며, 상관관계, 변동성 및 위치 차이를 종합적으로 평가할 수 있어 목적함수로 사용하였다.

Eq. (2)에서의 r는 모의값과 관측값 사이의 상관계수를, 𝛼는 모의값의 표준편차와 관측값의 표준편차 비율, 𝛽는 모의값의 평균과 관측값의 평균 비율을 나타낸다.

2.5 댐 운영을 통한 이수안전도 평가

댐의 이수안전도 산정하기 위하여 물수지 모형을 운영하였다. 물수지 모형은 저수지의 계획 및 운영을 위해 일정 기간 동안 저수지에 들어오는 유입과 나가는 유출의 수지 관계를 통해 저수량의 변화를 추정하는 모형이다. 물수지 모형은 Eq. (3)와 같이 표현된다.

Eq. (3)에서의 St는 시점 t에서의 저수량, St-1은 이전 시점 t-1에서의 저수량, It는 시점 t에서의 유입량, Ot는 시점 t에서의 유출량, Lt는 시점 t에서의 손실량을 나타낸다. 유입량은 댐 상류에서 발생하는 강우, 지표유출, 지하수 유입 등으로 구성되며, 최적화된 GR4J 모형을 통해 유입량은 산정된다. 유출량은 용수 목적별 취수에 의한 공급량인 유효 방류량과 홍수 유입 시 댐을 보호하기 위해 수문, 여수로 등을 통한 무효 방류량으로 이뤄진다. 유효 방류량은 월별 공급계획량 시나리오를 사용하였으며, 댐 운영 과정에서 댐 수위가 상한수위를 초과할 때 무효 방류량이 발생한다고 간주하였다. 손실량은 선행 강우와 기후조건에 따라 달라지며, 본 연구에서는 댐 수위에 의해 결정되는 저수량에 해당 손실량이 반영된 것으로 가정하여 모의를 수행하였다. 저수량의 경우 댐의 경계조건에 따라 결정되며, 상한수위와 저수위 사이의 용량이 댐의 저수량이 되며, 댐의 저수위를 만족하지 못할 시에는 취수 불가능한 것으로 간주한다. 댐의 상한수위는 비홍수기에는 상시만수위, 홍수기에는 홍수기제한수위로 설정하여 시기에 따라 저수량이 달라진다. 유입량 모의 결과와 월별 공급계획량 시나리오를 이용하여 순(旬) 단위로 물수지 모형을 모의하였다. 댐 운영 알고리즘은 시작 수위에서 유입량이 유입되었을 때 확보된 저수량으로 공급계획량을 충족할 수 있으면 성공, 그렇지 않으면 실패로 간주해 해당 시점의 종료 수위를 기록하며, 이는 다음 시작 수위가 되어 연산을 반복하였다. 상황별 상세한 운영 조건은 다음과 같다.

(1)저수량 충분하고 수위가 제한수위 이하인 경우 → 정상공급

(2)저수량 충분하고 수위가 제한수위 초과인 경우 → 정상공급, 무효방류

(3)저수량 부족하나 유입량으로 계획공급량 충족한 경우 → 정상공급

(4)저수량 부족하고 유입량으로 계획공급량 충족하지 못한 경우 → 공급부족

(5)저수위 미만이나 유입량으로 계획공급량 충족한 경우 → 정상공급

(6)저수위 미만이고 유입량으로 계획공급량 충족하지 못한 경우 → 공급부족

이수안전도는 댐 운영 알고리즘을 통해 결정된 용수공급 성공 및 실패 여부를 이용해 산정하였으며, Hashimoto et al. (1982)에서 제안한 신뢰도(reliability)를 이용하였다. 이수안전도는 수자원 공급시설이 용수 수요를 얼마나 충족시킬 수 있는 물 공급의 안정성을 나타내는 지표로, 총 모의 기간 대비 용수공급 성공 기간의 비율을 산정하는 기간 단위 신뢰도로 평가하였으며, 이수안전도 식은 다음과 같다.

위 식의 Np는 공급량을 충족한 순 단위 기간 수, Tp는 용수공급능력을 평가한 전체 순 단위 기간 수를 의미한다.

2.6 시나리오 중립 접근법 및 민감도 분석

시나리오 중립 접근법(scenario-neutral approach)은 특정 기후변화 시나리오에 직접적으로 의존하지 않고, 발생 가능한 기후변동 범위를 고려하여 수문 시스템의 민감도를 평가하는 방법이다(Brown et al., 2019). 이는 개별 기후변화 시나리오에 따라 결과를 제시하는 시나리오 주도 접근법(scenario-led approach)과 달리, 수자원 시스템에 대한 잠재적 취약성과 임계 조건을 평가하는 데 활용성이 높다.

본 연구에서는 강우량(∆P)과 기온(∆T)의 변화 범위를 조합하여 반응표면(response surface)을 구성하였다. 강우량 변동 조건 17개(-40%, -35%, -30%, ... , +30%, +35%, +40%)와 기온 변동 조건 20개(-4℃, -3℃, -2℃, ... , 13℃, 14℃, 15℃)를 설정하여 총 340개의 기후변동 조합을 생성하였다. 각 기후변동 조합에 대해 과거 시계열의 계절성을 유지한 채 변화율을 적용하였으며, 이를 입력 자료로 하여 GR4J 모형을 통해 유출량을 모의하였다. 이후 산정된 유출량을 댐 운영 모형에 연계하여 이수안전도를 산정하였다.

기후변동 조건에서 산정된 이수안전도에 기후 인자와 댐 운영 조건이 미치는 영향을 파악하기 위해 민감도 분석(sensitivity analysis)을 수행하였다. 340개의 기후변동 조합에서 산정된 이수안전도가 기후 인자의 민감도를 확인하기 위하여 시나리오별 반응표면에서 강우 변화율(∆P) 및 기온 변화량(∆T)에 대한 이수안전도의 국지적 변화율(δR/δP, δR/δT)을 산정하였다. 이후 전체 기후변동 영역에서의 평균 절대 민감도(mean absolute sensitivity)를 계산하여 각 운영 조건별 기후 민감도 비교를 통해 운영 조건에 따라 기후 민감도가 변화하는지를 분석하였다.

또한, 기후변동 조건 내 이수안전도의 변화가 홍수조절용량 및 용수공급 구조에 의해 얼마나 설명되는지를 정량적으로 평가하기 위해 분산분석(Analysis of Variance, ANOVA)을 수행하였다. 분산분석은 결과에 미치는 요인이 다양할 때, 개별 요인의 영향력을 분석하는 데에 널리 활용된다(An et al., 2023). 분산분석을 통해 홍수조절용량 조건과 용수공급 시나리오 조건이 이수안전도에 미치는 영향을 평가하였으며, 두 요인의 주 효과(main effect)와 교호작용 효과(interaction effect)를 동시에 고려하였다. 댐 운영 요인에 따른 효과 크기(effect size)를 비교하기 위해 𝜂², 𝜔²를 Eqs. (5) and (6)와 같이 산정하였다.

위 식의 SSeffect는 각 요인에 대한 제곱합(Sum of Square, SS)을 의미하며, SStotal은 전체 변동의 제곱합을 나타낸다. MSerror는 오차 평균제곱(Mean Square, MS)을, dfeffect는 해당 요인의 자유도(degree of freedom)를 의미한다. 𝜂²는 전체 변동 중 특정 요인이 기여하는 비율을 의미하는 효과 크기 지표이다. 𝜔² 또한 전체 변동에서 해당 요인의 기여 비율을 나타내는 지표이지만, 표본 크기에 따른 과대 추정을 보정하여 실제 효과 크기를 더 정확하게 추정하는 것으로 알려져 있다(Kroes and Finley, 2025). 두 지표를 함께 제시함으로써 각 요인이 이수안전도의 변동을 설명하는 상대적 기여도를 안정적으로 평가하고자 하였다. 두 효과 크기 지표는 0과 1 사이의 범위로 정의되며, 값이 클수록 전체 변동에 대한 설명력이 크다는 것을 나타낸다. 효과 크기 지표를 사용하여 이수안전도의 변동이 운영전략 차이에 영향받는지 평가할 수 있다.

3. 연구결과

3.1강우-유출 모형 매개변수 검보정 및 수문모의 결과

본 연구에서는 GR4J 모형의 매개변수 보정을 위하여 전체 수문자료에서 1975년~2014년 보정 기간과 2015년~2023년의 검증 기간으로 구분하였다. 보정 기간의 관측 유량과 모의 유량을 이용하여 Nelder-Mead 알고리즘을 통해 KGE가 최대가 되는 매개변수를 도출하였으며, 도출된 매개변수를 검증 기간에 적용하여 보정된 매개변수를 평가하였다. Fig. 5는 보정 기간과 검증 기간에 대한 관측 유량과 모의 유량의 시계열 비교 결과를 나타낸다. 보정 기간에서는 KGE는 0.79, 검증 기간에서는 KGE가 0.89로 보정 및 검증 기간에서 모의 유량이 관측 유량을 잘 재현하는 것으로 확인되었다(Table 1). 또한 모의 유량은 주요 유출 사건의 발생 시기와 전반적인 유량 변동 특성을 양호하게 재현하였다. 일부 첨두유량에서는 관측값과 차이가 나타났으나, 전체적인 유출 거동은 적절하게 모의된 것으로 판단된다.

Fig. 5.

Observed and simulated streamflow during the calibration and validation periods

선정된 GR4J 모형 매개변수는 Table 1에 제시하였다. 도출된 매개변수는 선행 연구에서 보고된 섬진강댐 유역의 매개변수 범위와 전반적으로 유사한 수준으로 나타났다(Woo et al., 2023; Park et al., 2025). 수문모형은 동일한 유역에서도 보정 기준, 목적함수 및 최적화 기법에 따라 서로 다른 매개변수 조합이 도출되는 등가성(equifinality)의 특성을 가지는 것으로 알려져 있다(Beven, 1993). 따라서 본 연구에서 도출된 매개변수는 기존 연구 결과와 비교하여 물리적으로 타당한 범위에 있는 것으로 판단하여, 이후 시나리오 중립 기반 이수안전도 산정 시 활용하였다.

3.2 시나리오 중립 기반 이수안전도 민감도 분석

시나리오 중립 접근법을 적용하여 강우량 변화율과 기온 변화량에 따른 이수안전도 변화를 등고선 형태로 나타내었다(Fig. 6). 이수안전도 기준선의 기울기는 강우량의 증감 및 기온 상승에 따라 달라지며, 이를 통해 기후요소에 대한 민감도를 파악할 수 있다. 홍수조절용량 및 용수공급 시나리오에 따른 이수안전도 변화 양상은 Fig. 6에 제시하였다. 모든 시나리오(S1~S9)에서 섬진강댐의 이수안전도는 기온 상승보다 강우 감소에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 동일한 기온 변화 조건에서 강우 감소 폭이 확대될수록 이수안전도 저하 경향이 증가하는 반면, 동일한 강우 변화 조건에서의 기온 상승 영향은 상대적으로 완만하게 나타났다. 이수안전도 분포는 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 85%, 90%, 95%, 99%의 등고선으로 표현하였다.

Fig. 6.

Reliability contours under climate change scenarios. Contour lines represent water supply reliability (%) as a function of precipitation change (%) and temperature change (℃) based on the scenario-neutral response surface

운영 시나리오별 반응표면을 비교한 결과, 홍수조절용량 수준에 따른 반응표면의 형태는 크지 않은 반면, 용수공급 시나리오에 따라 이수안전도의 절대 수준이 달라지는 경향이 나타났다(Fig. 6). 동일한 홍수조절용량 조건에서 분산형 용수공급 시나리오(S1~S3)은 집중형 용수공급 시나리오(S7~S9)에 비해 전반적으로 낮은 이수안전도를 나타냈으며, 완화형과 집중형은 유사한 수준의 이수안전도 반응표면을 보였다. 이는 공급기간이 장기간 분산될수록 동일한 기후조건에서도 저수량 회복이 제한되어 이수안전도가 감소한 결과로 판단된다.

반응표면의 기울기를 이용하여 강우 및 기온에 대한 평균 절대 민감도를 산정한 결과를 Fig. 7에 제시하였다. 모든 운영 시나리오에서 기온 민감도는 약 9.5%/℃, 강우 민감도는 약 0.75%/% 범위로 나타났다. 완화형(S4~S6) 및 집중형(S7~S9) 용수공급 시나리오에서 분산형(S1~S2)보다 높은 민감도를 보였으나, 전체적인 민감도 차이는 크지 않았다. 또한 홍수조절용량 변화에 따른 민감도 차이가 제한적으로 나타나, 운영 시나리오가 기후 민감도 자체를 크게 변화시키지 않은 것으로 확인하였다.

Fig. 7.

Mean climate sensitivity of water supply reliability across dam operation scenarios. (a) Temperature sensitivity expressed as mean absolute δR/δT (%/℃) and (b) Precipitation sensitivity expressed as mean absolute δR/δP (%/%)

운영 요인이 기후반응표면에서 산정된 이수안전도에 미치는 영향을 정량적으로 평가하기 위하여, 홍수조절용량과 용수공급계획을 요인으로 하는 이원 분산분석(two-way analysis of variance)을 수행하였다(Table 2). 홍수조절용량은 이수안전도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며(F = 0.03, p = 0.9739), 용수공급계획만이 이수안전도에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다(F = 181.43, p < 0.001). 또한, 홍수조절용량과 용수공급계획 간의 상호작용 효과 역시 유의하지 않은 것으로 나타났다(F = 0.01, p = 0.9999). 이는 본 연구에서 설정한 운영 범위 내에서는 홍수조절용량 변화에 따른 이수안전도 차이가 제한적인 반면, 용수공급계획의 변화가 이수안전도 분포를 결정하는 주요 요인임을 의미한다.

효과 크기를 나타내는 지표인 𝜂², 𝜔²를 비교한 결과에서도 동일한 경향이 확인되었다. 용수공급계획의 효과 크기는 𝜂² = 0.0868, 𝜔² = 0.0862로 나타나 이수안전도 변동의 약 8.7%를 설명하는 것으로 나타났다. 반면 홍수조절용량과 상호작용 효과는 𝜂² 및 𝜔²는 모두 0에 가까운 값을 보여, 두 요인이 이수안전도 변동에 미치는 영향은 매우 제한적인 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 Fig. 6에서 홍수조절용량 수준에 따라 기후반응표면의 이수안전도가 거의 변화하지 않는 반면, 용수공급계획에 따라 전체 이수안전도 수준이 달라지는 경향과도 일치한다.

따라서 Table 2의 결과는 운영적 관점에서, 이수안전도 향상을 위해서는 홍수조절용량 조정보다는 용수공급 시나리오의 시기적 배분과 공급 집중도를 우선적으로 검토할 필요가 있음을 보여준다. 특히 기후변화 조건에서 댐 운영전략을 수립할 때에는 단순히 저장공간을 조정하는 것보다, 수요가 집중된는 시기의 공급 부담을 완화하고 저수량 회복기간을 확보하는 방식의 용수공급계획 조정이 보다 효과적인 대응 방안이 될 수 있다.

4. 결론 및 토의

본 연구는 시나리오 중립 접근법을 기반으로 강우량 변화율(%)과 기온 변화량(℃)으로 구성된 340개의 기후변동 조합을 이용하여 반응표면을 구축하였다. 특히 2018년 운영계획, 2022년 개정 운영계획, 1990년~2023년의 공급실적자료를 기반한 용수공급 시나리오를 구성하고, 이를 홍수조절용량 시나리오와 조합하여 총 9개의 댐 운영 조건을 비교하였다.

섬진강댐의 이수안전도는 모든 운영 시나리오에서 기온 상승보다 강우 감소에 더 민감하게 반응하였다. 본 연구에서는 340개의 기후변동 조건에서의 반응표면으로 정량화하였으며, 강우 감소가 확대될수록 이수안전도 저하가 뚜렷하게 나타났으며, 기온 상승에 따른 영향은 상대적으로 완만하게 나타났다. 본 연구에서는 입력자료로 사용한 저수량에 과거 기후조건에 따른 손실량이 이미 반영되어 있다고 가정하였으며, 미래 기온 상승에 따른 추가적인 증발 손실은 별도로 고려하지 않았다. 따라서 기온 민감도는 이러한 가정 아래에서 해석될 필요가 있다.

운영 시나리오별 결과, 홍수조절용량 수준에 따른 이수안전도 차이는 크지 않았으며, 이수안전도는 용수공급 시나리오에 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 특히 1990년~2023년 공급실적자료를 기반으로 구성한 분산형 용수공급 시나리오는 연중 공급기간이 가장 길고 연간 총공급량도 가장 큰 조건으로, 기후변동 조건 전반에 85% 이하의 이수안전도를 보였다. 이는 실제 운영실적과 유사한 공급 구조가 향후에도 지속될 경우, 기후변화에 따른 유입량 감소 조건에서 용수공급 실패 가능성이 증가할 수 있음을 의미한다.

이원 분산분석 결과에서도 이러한 경향이 확인되었다. 홍수조절용량의 주효과는 통계적으로 유의하지 않았으며, 용수공급계획만이 이수안전도 변화에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 효과 크기 분석에서도 용수공급계획은 이수안전도 변동의 약 8.7%를 설명한 반면, 홍수조절용량과 두 요인의 교호작용 효과는 0에 가까운 값을 보였다. 이는 본 연구에서 설정한 운영 범위 내에서는 홍수기제한수위 조정보다 공급계획의 시기적 배분과 공급량 구조가 이수안전도 확보에 더 중요한 운영 요인임을 보여준다.

따라서 본 연구는 실제 공급실적 기반의 분산형 공급 구조가 기후변동 조건에 가장 취약한 운영 조건임을 정량적으로 제시한 점에 의의가 있다. 이는 향후 섬진강댐 운영에서 과거 공급실적의 연장선상에서 용수를 공급하기보다, 기후변화 조건에서의 공급 안정성을 고려한 기존 공급계획의 준수 및 조정이 필요함을 시사한다.