1. 서  론

전 세계적으로 기온과 강수 특성이 계속적으로 변화하고 있으며 이에 따른 증발산량, 지하수위 및 유출량의 변화는 하천 및 호소를 포함하는 지표수의 유량과 수질의 변화에 심각한 영향을 끼치고 있다. 기후변화에 의한 정부 간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)가 발간한 제 5차 기후변화 평가보고서(The 5th Assessment Report, AR5)는 향후 우리나라의 기온과 강수량이 지속적으로 증가할 것으로 보고하고 있다(IPCC, 2014). 실제로 우리나라는 1981~2010년의 기간과 2001~2010년에는 각각 0.41°C/10년과 0.5°C/10년의 변화율을 보이면서 최근에 기온의 상승률이 더 높아진 것으로 평가된다. 또한, 전반적으로 강수량이 증가하는 현상과 함께 강우일수는 감소하고 강우강도가 증가하는 특징을 나타내고 있으며(Korean Climate Change Assess-ment Report, 2014), 이는 가뭄과 홍수의 정도가 더욱 심해질 것이라는 의미를 내포하고 있음에 따라 향후의 물 관리가 더욱 어려워질 것으로 전망된다.

일반적으로 강우에 따른 유역의 유량 및 오염물질 유출량을 평가하기 위해서는 수질모의기능을 포함하는 유역모델이 사용되며 HSPF (Bicknell et al., 2001), SWMM (Rossman and Huber, 2016), SWAT (Arnold et al., 1998) 및 GWLF (Haith et al., 1992) 등이 대표적인 모델로 볼 수 있다. 지표수의 수질을 모의하기 위해서는 QUAL2K (Chapra, 2012), CE- QUAL-W2 (Cole and Wells, 2016), WASP (Tim et al., 2001) 그리고 EFDC (Hamrick, 1992; Tetra Tech, 2007)등과 같은 모델들이 널리 사용되고 있다. 그러나 대부분의 지표수에 수질모델을 적용하기 위해서는 지천에서 유입되는 유량 및 수질 자료가 필수적이나 이들에 대한 실측은 제한된 빈도와 장소에서 이루어지는 경우가 대부분이며 이들에 대한 정확한 자료가 확보되지 않는 경우 계산결과의 정확도를 보장하기 어렵다. 특히 이와 같은 상황에서 향후 기후변화의 영향을 예측하고자 하는 경우에는 가용한 자료의 확보가 더욱 어려우며 이러한 문제를 완화시키기 위해서는 유역 모델 또는 수질 모델을 이용하여 입력 자료를 생성하여 사용하는 방법을 사용할 수 있다.

국내에서는 Yi et al. (2008)가 HSPF모델의 결과를 CE- QUAL-W2에 적용하여 특정 강우 시 저수지에 발생하는 탁수 현상을 예측하였으며, Ahn et al. (2013)은 충주호를 대상으로 SWAT과 CE-QUAL-W2를 연계하여 호소의 수온분포, 부유물질 및 부영양화 변화특성을 모의하고 호소의 수질변화 특성을 분석 한 바 있다.

본 연구에서는 AR5의 기후변화 시나리오 네 가지 중 RCP 4.5와 RCP 8.5시나리오 두 가지를 임의로 선택하여 금강 수계의 용담댐 유역에 대해서는 SWAT 모델을 용담댐의 수체에 대하여는 CE-QUAL-W2 모델을 각각 적용하고 용담댐 방류구 부근의 유량과 수질에 미치는 영향을 분석하고 유역 및 지표수를 연계하여 장래의 수질을 조금 더 정확하게 예측할 수 있는 방법론을 또한 제시하기 위하여 수행되었다.

2. 연구방법

2.1 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)

SWAT 모델은 미국 농무성(United States Department of Agriculture, USDA)과 농업연구소(Agricultural Research Service, ARS)에서 개발한 준분포형 유역 모델로서 도시 유역 및 농업 유역 등 단순 또는 복잡한 유역에 대하여 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 유역내의 유출과 유사 및 농업화학물질의 영향을 예측하는데 사용된다(Arnold et al., 1998).

SWAT 모델을 이용한 연구는 국내외에서 다양하게(Yasin and Clemente, 2014; Pisinaras et al., 2010; Gabriel et al., 2016)진행된 바 있으며 국내에서는 Seo et al. (2007)가 환경부의 토지이용 자료 중 중분류의 자료를 사용하여 용담댐의 유량 및 오염물질 변화를 모의한 것이 대표적인 예로 볼 수 있다. Lee and Seo (2011)는 용담댐 하류부터 대청댐 입구까지의 유역을 대상으로 유출-유량 모의 시 최적의 매개변수를 도출하기 위해 SWAT-CUP을 사용하는 방법을 제시하기도 하였다. Park et al. (2010)은 소양강 유역의 다양한 미래 시나리오에 따른 수자원 변화를 예측하는 데 사용하였고, Lee et al. (2008)은 안성천 유역의 미래 기후변화와 토지이용변화에 따른 수문환경의 변화가 유역의 유출량과 비점오염원에 미치는 영향에 대하여 연구하면서 SWAT 모델을 이용한 바 있다.

2.2 CE-QUAL-W2

CE-QUAL-W2 모델은 호소 및 하천의 2차원 수리동역학 및 수질 변화를 동시에 모의하는데 사용할 수 있으며 미국공병단(U.S. Army Corps of Engineers)에서 1975년에 개발한 LARM (Laterally Averaged Reservoir Model)을 기본 골격으로 하며 수질항목 모의 알고리즘을 추가하여 개선한 모델이다.

CE-QUAL-W2 모델은 다양한 수질 예측 연구에(Zhang et al., 2015; Afshar et al., 2011; Vandenberg et al., 2015) 적용된 바 있으며, 우리나라에서도 다수 사용된 바 있다. Chung et al. (2007)은 대청호의 부영양화에 대해 저수지내 수리학적 거동 및 오염부하특성과 조류 발생의 인과관계를 분석하였고, Lee et al. (2010)은 성층화된 대청호에 강우에 의한 밀도류가 유입되는 경우 용존성 유기물 농도의 변화 특성에 대해 분석하였다.

2.3 기후변화 시나리오

2015년도에 IPCC 5차 기후변화 평가 보고서 발간 이후, 국제사회는 표준 온실가스 시나리오를 대표농도 경로(Repre-sentative Concentration Pathways, RCP)로 새롭게 선정하였다. 기존의 SRES (Special Report on Emission Scenario)의 경우 인위적인 요인 중에서 온실가스와 에어로졸의 영향에 대해서만 포함하였으나, RCP 시나리오는 대기오염물질 및 토지이용변화 등과 같은 요인들을 추가적으로 포함하여 향후 인위적 온실가스 배출량과 대기 중 농도에 대하여 태양의 복사강제력(W/m²)을 기준으로 4가지 시나리오로 구성되어 있다. 본 연구에서는 미래 기후변화 영향평가를 위해 국내기상청에서 HadGEM3-RA 지역기후모델 (Regional Climate Model, RCM)을 이용하여 한반도 기후변화 시나리오 산출한 후 PRIDE (PRISM based Downscaling Estimation Model) (Kim et al., 2013)을 적용하여 제공하는 1 km 격자형 남한상세 기후변화 시나리오를 사용하였으며, 본 연구에서는 기후변화에 의한 전반적인 영향 추이를 알아보기 위해 Table 1 및 Fig. 1에 나타난 4가지 기후변화 시나리오 중 RCP 4.5와 RCP 8.5의 두 가지를 선택하여 수질 예측에 적용하였다.

Table 1. Observed change by climate change and definitions of RCPs

Fig. 1.

Weather data for RCP scenario in Korea and Yongdam Dam

2.4 연구 대상 지역

본 연구의 대상인 용담댐 유역은 금강 유역의 최상류에 위치하며 Fig. 2에 나타낸 바와 같이 전라북도 장수군에서 발원한 금강본류와 진안군에서 발원한 진안천이 상류지역에서 북쪽 방향으로 유입되며 진안군 운장산에서 발원한 주자천이 동측에서 합류하여 용담댐으로 유입된다. 용담댐유역은 면적이 930 km²로 금강 유역면적 9,886 km²와 대청호 유역면적 4,134 km²의 각각 9.45% 및 22.5%를 차지한다. 용담댐 유역의 지형, 토양 및 토지이용 등의 공간적 분포를 위한 자료는 우리나라에서 공식적으로 관리하고 획득할 수 있는 자료로서 DEM (Digital Elevation Model)과 토지이용도 및 토양도 등의 지형자료는 국토지리정보원(NGII, 2016), 국가수자원관리 종합정보시스템(MOLIT, 2016) 및 환경공간정보서비스(MOE, 2016)에서 제공하는 자료를 이용하였다.

Fig. 2.

Locations of the study area and basin information for SWAT model development

3. 연구결과

3.1 SWAT 모델의 구축 및 보정

용담댐 유역의 금산, 임실, 전주, 거창 및 장수 총 5 개의 기상관측소에서 각 관측소별 2010년부터 2015년까지의 강수량(mm), 최고 및 최저온도(°C)에 대한 자료를 기상청에서 수집하여 모델의 입력형태로 가공하여 적용하였다. SWAT 모델의 보정은 Fig. 2에 나타난 바와 같이 물환경정보시스템(NIER, 2016)에서 제공하는 총량측정망 ‘금본A’ 지점의 유량 및 수질 자료를 사용하였다. SWAT 모델은 2010년부터 2015년까지 6년간 모의를 실시하여 초기 3년인 2010~2012년은 안정화 기간으로 간주하여 본격적인 보정은 2013~2015년의 실측자료와 모의결과를 비교하여 실시하였다. 유량 및 수질의 보정에는 Kim et al. (2007)의 매개변수 적정범위 추정법과 Park (2009)이 연구한 금강유역의 장기 유출량을 예측 및 최적화한 매개변수를 참고하여 시행착오적인 방법으로 보정을 실시하였다. 모델에 적용한 주요 매개변수는 Table 2에 나타내었으며, 용담댐으로 유입되고 있으나 실측 자료가 존재하지 않는 진안천, 정자천 및 주자천의 하천의 유량 및 수질 자료는 동일한 매개변수를 적용한 SWAT 모델을 적용하여 생성하였다.

Fig. 3은 SWAT 모델을 이용한 ‘금본A’ 지점의 유량 및 수질 항목의 실측치와 모델결과를 비교한 결과를 나타내고 있다. 상관계수(R²)와 NSE (Nash-Sutcliffe model Efficiency coefficient) (Yi et al. (2016))는 두 가지 서로 다른 자료의 근사성을 비교하는데 자주 사용되며 각각 그 값이 1에 가까울수록 유사성이 우수한 것으로 판정한다. 유량과 TSS의 상관계수(R²)는 각각 0.86 0.40, NSE는 각각 0.64, 0.22 로 모의치과 실측치가 비교적 양호한 경향을 보였다. 그러나 TN 및 TP의 경우 변화 경향을 유사하게 반영하고 있기는 하고 있으나 R²는 각각 0.13와 0.20, NSE는 각각 -0.35, -0.09 로 매우 낮은 상관성을 보이고 있다. 이는 유역의 오염원 발생 및 이동에 관한 정보가 충분하지 않은 것이 기인하기도 하지만 실제로 모델 결과는 일별로 생성되는 반면 현장의 실측은 8일에 1회의 빈도로 시행되므로 직접적으로 비교하는 데에는 많은 어려움이 있다고 판단된다. 이러한 경우 수질 보정은 모델을 수행하는 주체의 전문가적 판단에 의하여 추세를 반영하는 지의 여부에 의해서 이루어지는 경우가 대부분이며, 이러한 예측의 정확도를 제고하기 위해는 향후 관련되는 현장 실측 자료를 보완하여 지속적으로 개선하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

Table 2. Main parameters used calibration in SWAT

Fig. 3.

Calibration results of SWAT model at ‘Geumbon A’ monitoring station

3.2 CE-QUAL-W2 모델 구축 및 보정

용담댐의 호내에 CE-QUAL-W2 모델의 구축을 위해 Jung (2000)이 수행한 대청댐 및 용담댐 수질 변화에 대하여 예측한 연구 자료를 참고하여 Fig. 4에 나타난 바와 같이 용담댐을 1개의 Branch, 17개의 수평방향 소구간(Segments) 그리고 48개의 수직층(Layers)로 보고 구축하였다. 모델의 입력 자료의 구성을 위한 기상자료는 기상청에서 제공되는 자료를 사용하였으며 호소의 수온, 댐의 유입 및 방류량 그리고 수온 및 수질 등의 호소초기조건은 한국수자원공사(K-water, 2016)에서 제공하는 실측자료를 이용하였다.

Fig. 4.

CE-QUAL-W2 horizontal and vertical segmentations for the Yongdam Dam

Table 3. Literature and calibrated parameters for CE-QUAL-W2 in the Yongdam Lake

CE-QUAL-W2 모델은 Fig. 2에 나타난 바와 같은 용담댐1 지점에서 실측된 2010년부터 2014년까지 총 5년간의 실측자료를 이용하여 보정을 실시하였다. 호내 모의를 위한 매개변수는 Chung et al. (2007)과 Ahn et al. (2013)의 연구 논문에서 보고된 수치들을 참고하고 시행착오적으로 추가 보정하여 결정하였다. 호내 수질 모의에 사용된 주요 매개변수는 Table 3에 나타낸 바와 같으며 보정 결과는 Fig. 5에 나타난 바와 같다.

CE-QUAL-W2의 댐 수위는 R² 0.99, NSE 0.94로 비교적 높은 상관성을 나타냈으며, TSS 또한 R² 0.74, NSE 0.24로 비교적 잘 보정된 것으로 판단된다. 그러나 TN 및 TP의 경우 R² 0.46, 0.46, NSE -0.38, -0.04로 낮은 상관성을 나타냈다. 호소의 유량 및 수위 자료는 물리적인 자료로서 상대적으로 자주 측정되고 정확도가 높은 반면, 수질 자료는 전술한 바와 같이 실제 측정 빈도가 월 1회 수준으로 충분하지 않음에 따라 거의 연속적으로 생성되는 모델의 결과와 비교하였을 때 상관성이 낮을 수밖에 없을 것으로 평가된다. 이 부분은 향후 현장 자료를 추가로 확보하여 보완할 필요가 있을 것으로 평가된다.

Fig. 5.

Calibration results of CE-QUAL-W2 at ‘Yongdam-Dam1’ monitoring station

3.3 SWAT 모델과 CE-QUAL-W2 모델의 연계 적용

CE-QUAL-W2 모델을 적용하기 위한 기상자료 중 이슬점 온도는 기후변화 RCP 시나리오의 자료 중 기온 및 풍속 자료 및 상대습도를 이용하여 다음 식에 의해 산정하였다.

                                           (1a)

 (1b)

여기서, t: 대기의 온도RH: 상대습도

수온의 경우 Lee (2014)가 기후변화에 따른 미래 하천 수온 예측을 위해 제안한 기온–수온의 상관관계 식의 매개변수를 참고하여 다음의 식을 이용하여 계산하였다.

 (2)

여기서, 는 모델에서 추정하는 수온, 는 관측된 기온을 나타내며, 는 최대수온 는 변곡점에서의 기온, 는 변곡점에서의 기울기 는 최소 수온으로 모델의 매개변수에 해당하며, 본 연구에서 참고한 용담댐의 매개변수는 상승기의 경우 : 29.603, : 16.707, : 0.194, : 4.038 이고, 하강기의 경우 : 32.95, : 4.577, : 0.077, : -2.605를 사용하였다.

CE-QUAL-W2 모델을 수행하기 위한 호소의 경계조건의 유입유량 및 수질자료는 ‘금본A’지점에서 보정된 SWAT 모델의 매개변수를 유역 내 여타의 지류에 동일하게 적용하여 호내에 유입되는 자료를 생성하여 사용하였다. Figs. 6 and 7에는 위와 같은 방법으로 산정된 주자천, 정자천, 진안천 및 금강 본류 등 용담호로 유입되는 유량 및 수질 자료의 경계조건을 나타내고 있다.

Fig. 6.

Application of SWAT and CE-QUAL-W2 model in series

Fig. 7.

Infow and pollutant loading from tributaries to the Yongdam Dam calculated by SWAT

3.4 SWAT 모델의 기후변화 시나리오에 따른 유량 및 수질 변화 분석

3.4.1 전체 평균 유량 및 수질 변화 분석

2016~2095년의 기간에 대해 SWAT 모델을 적용한 경우, 강수량이 상대적으로 더 적은 것으로 예측된 RCP 4.5시나리오가 일평균 유량 8.03 m³/s 로서 RCP 8.5시나리오에서 계산된 유량 7.89 m³/s 보다 많게 나타났다. 이는 RCP 8.5시나리오에서 기온이 0.7°C가량 높은 것으로 예측됨에 따라 증발산량이 증가하여 결과적으로 표면유출량이 감소한 것에 의한 결과로 추정된다. 이는 Yi et al. (2016)이 용담댐 유입하천의 유량 및 수온 변화를 모의한 연구의 결과와 유사한 것으로 분석된다. 오염부하량의 경우 RCP 4.5시나리오에서 연평균 TSS, TN 및 TP가 각각 1,645 ton, 653 ton 그리고 28 ton이고 RCP 8.5시나리오에서는 연평균 TSS, TN 및 TP가 각각 1,553 ton, 655 ton 그리고 27 ton으로 TSS와 TP는 유량변화 특성과 유사한 반면, TN의 부하는 그 반대의 특성을 나타내고 있다. Jang et al. (2009)이 보고한 바에 의하면 TSS와 TP는 강우량이 증가함에 따른 유출량의 변화가 농도변화에 영향을 미치나, TN의 경우 다른 경향을 나타내는 것으로 보고한 바 있다. Seo and Kim (2016)는 표면 유출 시료 중 TP가 고형물질의 비율이 높은 경우 TSS와 높은 상관관계를 보였으나, 상대적으로 TN의 경우 고향물질의 비율이 현저히 낮아서 위 두 수질변수와는 다른 경향을 보인다고 보고한 바 있다. 본 연구의 결과에서도 유량이 높은 RCP 4.5시나리오에서 TSS와 TP가 높은 값을, TN의 경우 유량이 적은 RCP 8.5시나리오에서 더 높은 값이 나온 것으로 나타났다.

3.4.2 기간 및 수기별 유량 및 수질 변화 분석

본 절에서는 Table 4에 나타낸 바와 같이 2016~2095년의 모의기간을 세 가지의 기간으로 구분하고 다시 강우량이 비교적 많은 5~10월의 Wet season과 그 반대인 11~4월의 Dry season자료로 구분하여 분석 하였다. 2016~2035년 시기에는 Dry season 중 TP의 경우를 제외한 RCP 8.5시나리오가 모든 시기에서 상대적으로 높은 유량 및 오염부하량을 나타냈다. 2066~2095년에서는 Dry season에서 RCP 8.5시나리오가 더 높은 값을, Wet season에서는 2016~2035년 시기에 RCP 4.5시나리오가 더 높은 유량과 오염부하량을 나타내며 시기별 뚜렷한 경향을 찾기 어려웠다. 이러한 결과를 산술평균하는 경우 시기별 변화특성이 고려되지 못할 가능성이 있으며 이는 지역 특유의 상황을 반영하지 못하는 것으로 연결되어 향후 기후변화가 실제로 해당 지역에 미치는 영향을 파악하는 것에 대해 자세한 정도를 제공하는 것에 대한 한계가 있을 수 있음에서 매우 주의해야 하는 것으로 판단된다.

Table 4. Seasonal average of simulated Flow, TSS, TN and TP loadings under RCP 4.5 and RCP 8.5 at ‘Geumbon A’ monitoring station per period

3.5 CE-QUAL-W2 모델의 기후변화 시나리오에 따른 수위 및 수질 변화 분석

3.5.1 시나리오 진행에 따른 수위 및 수질 변화 분석

기후변화 시나리오를 적용하여 2016~2095년의 기간에 대하여 CE-QUAL-W2 모델을 이용한 용담 지점의 수위 및 수질 변화의 모의 결과는 Figs. 8 and 9에 나타난 바와 같으며, 산술평균 자료는 Table 5에 나타낸 바와 같다. 수위의 경우 온실가스 저감이 어느 정도 이루어지는 RCP 4.5시나리오가 RCP 8.5시나리오에 비해 변화폭이 크게 나타났으며, 수질의 경우는 RCP 4.5시나리오보다 RCP 8.5시나리오에서 변화폭이 더 큰 것으로 나타났다.

Fig. 8.

Prediction of daily water level and TSS in the Yongdam Dam using CE-QUAL-W2 under climate change scenarios for 2016~2095

Fig. 9.

Monthly average of prediction of water level, TSS, TN and TP in the Yongdam Dam 2016~2035, 2016~2065 and 2066~2095 period under climate change scenarios

Table 5. Daily statistic data of water level, concentration of TSS, TN and TP under RCP 4.5 and RCP 8.5

3.5.2 기간 및 월별 수위 및 수질 변화 분석

용담댐에 대해 2016~2095년의 기간 동안 예측된 수위 및 수질 모의결과를 2016~2035년, 2036~2065년, 2066~2095년의 세 구간으로 구분하여 각 기간별 연 평균을 Table 6에 정리 하여 나타내었다. 수위의 경우 RCP 8.5시나리오가 RCP 4.5시나리오에 비해 값이 최대 0.5% 높게 나타났으나, TSS는 RCP 8.5시나리오가 2036~2065년도 기간을 제외한 구간에서 더 높게 나왔으며, TN과 TP의 경우 2066~2095년도에서만 약간 높게 나타났으나 시나리오에 따른 차이가 뚜렷하게 나타나지는 않았다.

Fig. 9는 강우특성에 따른 수위 및 수질을 분석하기 위하여 월별 자료를 정리하여 나타낸 것이다. 시나리오가 진행됨에 따라 월별 오염농도 차이가 점차 증가하여 8~10월에 가장 큰 차이를 나타내는 것으로 나타났다. 이는 기후변화에 의해 전반적으로 강우일수는 감소하고 강우강도는 증가하여 갈수기에는 오염물질의 유출이 줄어들고, 홍수기에는 오염물질의 유출이 증가하여 더 높은 농도가 나타나는 것에 기인하는 것으로 판단된다. 따라서 향후 기후변화가 시나리오에 따라 진행되는 경우 그에 따른 갈수기의 가뭄대비 대책은 물론 홍수기의 수질관리 대책이 필요할 것으로 판단된다.

Table 6. Water level, concentration of TSS, TN and TP under RCP 4.5 and RCP 8.5

4. 결론 및 토의

본 연구에서는 IPCC의 AR5에서 보고된 RCP 4.5 와 RCP 8.5시나리오를 용담댐 유역에 대해 상세화한 결과를 토대로 향후 조건에 대해 유역 모델인 SWAT을 이용하여 경계조건을 생성하고 호소 모델 CE-QUAL-W2를 이용하여 용담댐의 유량 및 수질을 예측하였으며 다음과 같은 결론을 도출하였다.

1)2010~2015년의 ‘금본A’ 지점의 실측자료와 2010~2014년의 ‘용담댐1’ 지점의 실측자료를 이용하여 SWAT 모델과 CE-QUAL-W2 모델을 각각 보정하였다. SWAT 모델에 의해 보정된 유량은 R² 값이 0.86, CE-QUAL-W2 모델에서는 수위에 대한 R² 값이 0.99로 모의되어 실측값을 비교적 잘 반영하는 것으로 판단된다. 그러나 수질의 경우 경향성은 비교적 잘 나타내는 것으로 보이나 상관성은 매우 저조하게 나타났다. 이는 8일에 한번 또는 한 달에 한 번씩 측정되는 수질자료가 모델의 계산결과와 시기적으로 정확하게 일치하지 않아서 발생하는 현상으로서 추후 자료의 보완을 통해 정확성이 제고되어야 할 것으로 보인다.

2)금본 A 지점에서 SWAT 모델의 보정에 사용된 매개변수를 용담댐에 유입되는 진안천, 정자천 및 주차천등 주요 하천 유역에 동일하게 적용하여 유량 및 수질 정보를 생성하였으며 이 자료들을 CE-QUAL-W2 모델의 경계조건으로 사용하였다.

3) IPCC가 보고한 4가지의 기후변화 시나리오 중 RCP 4.5시나리오 와 RCP 8.5시나리오를 용담댐 유역에 대해 상세화한 결과를 이용하여 2016~2095년도의 기간에 대해 SWAT 모델과 CE-QUAL-W2 모델을 적용하여 수질 예측을 실시하였다. 위 전체 기간에 대해 예측한 결과를 산술평균한 경우 유량과 TSS 및 TP의 경우 RCP 4.5시나리오가 RCP 8.5시나리오보다 높게, TN 의 경우는 RCP 8.5시나리오에서 더 높게 나타났다. 그러나 모델의 예측결과를 2016~ 2035년, 2036~2065년 그리고 2066~2095년의 기간으로 구분하고 각 년도를 5~10월의 Wet season과 11월부터 이듬해 4월까지를 Dry season으로 구별하여 분석한 경우에는 각 경우마다 서로 다른 결과를 나타내는 것으로 분석되었다. 따라서 기후변화에 따른 향후의 조건들은 전체적으로 평균적인 특성 보다는 시기별, 조건별로 정보를 선별적으로 사용하고 분석하는 것이 바람직하다고 판단된다.

4)용담댐의 경우 기후변화 시나리오의 기간이 진행됨에 따라 갈수기에 오염물질의 유출이 감소하고, 홍수기에 오염물질의 유출이 증가하여 연간 오염물질 유출량이 홍수기에 집중되는 경향을 발견할 수 있었다. TSS와 TP농도는 하절기에 강우량의 증가에 따라 높은 값을 나타내고 있었으나 고형물질 분율이 상대적으로 적고 또한 잘 흡착되지 않는 TN은 이와 반대의 경향을 나타내는 것으로 관찰되었다. 기후변화 모의 기간의 후반으로 갈수록 월별 오염농도 차이가 점차 증가하여 8~10월로 오염농도가 집중되는 경향을 나타낸다. 이는 기후변화에 따라 전반적으로 강우일수는 감소하고 강우강도는 증가하여 갈수기에는 오염물질의 유출이 감소하고, 홍수기에는 오염물질의 유출이 증가하여 나타나는 현상으로 판단되며, 이에 따라 적절한 가뭄대비 대책은 물론 홍수기의 수질관리 대책을 수립하는 것이 필요할 것으로 판단된다.