Analysis of Inundation Area in the Agricultural Land under Climate Change through Coupled Modeling for Upstream and Downstream

상·하류 연계 모의를 통한 기후변화에 따른 농경지 침수면적 변화 분석

Abstract

Extreme rainfall will become intense due to climate change, increasing inundation risk to agricultural land. Hydrological and hydraulic simulations for the entire watershed were conducted to analyze the impact of climate change. Rainfall data was collected based on past weather observation and SSP (Shared Socio-economic Pathway)5-8.5 climate change scenarios. Simulation for flood volume, reservoir operation, river level, and inundation of agricultural land was conducted through K-HAS (KRC Hydraulics & Hydrology Analysis System) and HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center - River Analysis System). Various scenarios were selected, encompassing different periods of rainfall data, including the observed period (1973-2022), near-term future (2021-2050), mid-term future (2051-2080), and long-term future (2081-2100), in addition to probabilistic precipitation events with return periods of 20 years and 100 years. The inundation area of the Aho-Buin district was visualized through GIS (Geographic Information System) based on the results of the flooding analysis. The probabilistic precipitation of climate change scenarios was calculated higher than that of past observations, which affected the increase in reservoir inflow, river level, inundation time, and inundation area. The inundation area and inundation time were higher in the 100-year frequency. Inundation risk was high in the order of long-term future, near-term future, mid-term future, and observed period. It was also shown that the Aho and Buin districts were vulnerable to inundation. These results are expected to be used as fundamental data for assessing the risk of flooding for agricultural land and downstream watersheds under climate change, guiding drainage improvement projects, and making flood risk maps.

Ⅰ. 서론

최근 기후변화로 인해 이상기온, 가뭄, 극한강우의 발생빈도와 강도가 증가하고 있고, 앞으로도 극한기후현상이 증가할 것으로 전망된다 (IPCC, 2022). Kim et al. (2021)은 1951-2020년까지의 일 강수량을 바탕으로 강수 분포도를 작성하여 1960-1970년대 이후로 강수일수는 감소하였으나, 연 강수량과 호우빈도는 증가하는 경향을 확인하여 극한강우현상이 증가하고 있음을 보여주었다. 2012-2021년간 재해 피해액 중 태풍에 의한 피해가 47.67%, 호우에 의한 피해가 45.21%를 차지하는 것으로 나타났으며, 매년 농경지 피해가 꾸준히 발생하고 있다 (MOIS, 2022). 농업생산기반시설 정비사업이 이루어짐에도 농경지 피해는 계속 발생하고 있으며, 기후변화로 인한 극한강우의 증가는 농촌유역의 홍수 및 침수피해를 증가시킬 것으로 보인다.

농촌유역의 홍수 및 침수피해를 예방하기 위하여, 한국농어촌공사는 농경지 침수가 많이 발생하는 지역에 농경지 침수피해를 방지하기 위해 배수개선사업을 진행하고 있다. 일반적으로 홍수 및 침수피해 대책으로는 크게, 홍수위험을 미리 예측하여 방지하는 사전 대책과 피해 발생 후 복구를 위한 사후 대책으로 나눌 수 있다. 배수개선사업은 농어업생산기반정비사업 중 하나로 홍수 발생시 침수피해를 겪고 있는 농경지에 배수장, 배수문, 배수로 등 배수시설을 설치하여 농작물 침수피해를 방지하고, 논에서의 타작물 재배기반을 조성하는 목적으로 진행하는 사업이다 (KRC, 2022). 그러나 배수 개선사업과 같은 사후 복구 측면에서의 홍수 및 침수피해 대책은 피해가 발생한 후에야 대응을 할 수 있다는 점으로 인해 기후변화를 고려한 선제적 홍수 대책 수립이 어렵다는 한계가 있다. 따라서 사전 예방 측면에서의 홍수 및 침수 대책 수립이 필요하다 (Kwak, 2021).

효과적인 침수피해 방지 대책 수립을 위해서는 수리ㆍ수문 모델링을 바탕으로 한 정확한 피해 예측이 선행되어야 한다(Jun et al., 2018). 기존의 농경지 침수해석에는 미 육군 공병단의 HEC-HMS (Hydrologic Engineering Center – Hydrologic Modeling System), HEC-5 (Hydrologic Engineering Center – 5), HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center – River Analysis System)와 한국농어촌공사의 K-HAS (KRC Hydraulics & Hydrology Analysis System)가 주로 이용되어 왔다. Lee et al. (2014)는 HEC-RAS와 HEC-GeoRAS를 이용하여 논산천과 노성천 유역의 침수분석을 수행하였고, Jun et al. (2018)은 HEC-RAS의 1차원 부정류 해석과 2차원 유동해석 기능을 바탕으로 청미천 유역의 1, 2차원 연계 농경지 침수 모형의 적용성을 분석한 바 있다. 단 HEC-RAS의 경우, 일반 하천 유역을 대상으로 개발되어 배수지연과 같은 우리나라 농촌유역의 물순환 특성을 반영한 침수 모의에는 한계점이 있다 (Jun et al., 2021). Jun et al. (2022)는 K-HAS의 수리해석 모듈을 이용하여 배수개선 농경지의 침수 모의를 수행한 바 있다. 하지만 기존 홍수 및 침수해석에 관한 선행연구들은 대부분 저수지, 하천 또는 농경지 등 하나의 유역 요소에 맞춰 모의를 수행하였다는 점에서 한계가 있다.

2020년 충북 옥천군과 영동군에 발생한 하류 홍수피해는 상류에 위치한 용담댐의 방류량 증가로 인해 발생한 것으로 강우 외에도 유역 요소 간의 영향을 고려해야 함을 시사한다(Kim et al., 2020). 따라서 농촌유역의 특성과 유역 상⋅하류의 요소들을 모두 고려한 침수해석을 위하여, 농촌유역 물순환 특성을 고려한 수리⋅수문 및 상⋅하류 연계 모의가 필요하다.

농촌유역 상⋅하류 연계 모의를 위해서는 유입량 산정 모듈, 농업용 저수지 운영 모의 모듈, 하천 수위 모의 모듈, 농경지 침수 분석 모의 모듈 등 다양한 모듈을 고려해야 한다. 따라서 앞서 기술한 다양한 모듈을 고려하기 위하여, 저수지 상류 유입량 산정 및 농경지 침수분석에는 K-HAS 모형이, 하천 수위 모의에는 HEC-RAS 모형이 활용가능하며, 상⋅하류 모의를 위한 연계모형의 구축과 이에 대한 적용성 평가가 요구된다.

기후변화에 따른 하류 농경지 침수분석 결과는 연구자가 어떤 기후변화 시나리오 및 기후모형을 채택하는가에 따라 달라질 수 있다. 기존 기후변화에 따른 농경지 침수와 관련한 연구에서는 주로 RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오 (Shrestha and Lohpaisankrit, 2017; Kimura et al., 2019) 및 CMIP-5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) 시나리오 (Jun et al., 2020) 자료를 주로 활용하였다. 그러나 최근 들어, IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 6차 평가보고서가 발간됨에 따라 사회⋅경제적 영향을 고려한 SSP (Shared Socio-economic Pathways) 시나리오 기반의 미래기상자료의 취득이 가능하게 되었다. 이에 최신기상자료를 활용한 기후변화에 따른 수문학적 변화 및 농경지 침수영향을 평가하는 연구의 필요성이 강조되고 있다.

따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 상류 수리시설물의 방류량 변화가 하류 농경지 침수면적에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 탑정저수지와 그에 해당하는 배수지구를 대상으로 K-HAS, HEC-RAS 모형을 연계하여 활용하고자 한다. 특히, 최신의 SSP 기후변화 시나리오를 고려한 상⋅하류 연계모의를 통해 기후변화에 따른 농경지 침수면적 변화를 분석하고 그 함의점을 고찰하고자 한다.

Ⅱ. 재료 및 방법

1. 연구대상지

본 연구의 대상지는 충청남도 논산시에 위치한 탑정저수지 상류 유역과 저수지 하류에 위치한 논산천과 아호부인지구이다. 탑정저수지 상류 유역은 발원지인 논산시 벌곡면, 금산군 남이면, 완주군 운주면을 비롯하여 논산시 양촌면, 부적면, 가야곡면을 포함하고 있다. 유역면적은 218.8 km²이며, 유로장은 37.5 km, 유역 평균경사는 33.8%이다. 탑정저수지에서 연결되는 논산천은 국가하천으로 본 연구에서는 탑정저수지 방류지점에서부터 금강 합류 지점까지의 16.04 km의 구간을 연구대상지로 선정하였다. 아호부인지구는 2016년 배수개선사업이 진행된 농경지구로 논산천과 노성천의 합류 지점에 위치하고 있으며, 유역면적은 1,660.6 ha이다. 논산천 인근의 농경지의 표고는 10 EL.m 내외로 물이 하천으로 배제되지 않을 경우 홍수에 취약하다. 홍수범람위험구역보고서 (MOLIT & KWRC, 2001)에서 논산시의 홍수범람위험구역 면적은 85.33 km²였으며, 그중 농경지가 95.6%를 차지하였고, Lee et al. (2014)에서 논산천과 노성천 유역에 대하여 홍수 빈도별 침수 지역을 분석한 결과 하천 인근의 농경지가 전체 침수면적의 91.2%를 차지하였다. 외수위 상승으로 인한 하천 범람 시 아호부인지구의 배수능력에 따라 농경지 침수면적에 영향을 줄 것으로 예상된다. Table 1은 대상 유역의 토지이용현황을 나타내며, Fig. 1은 ArcGIS를 통해 대상지인 탑정저수지 상류 유역과 하류 유역의 아호부인지구의 유역도 및 토지이용도를 구축하였다.

Table 1 Proportions of land use classes in the study site

Fig. 1 Geographic data of the study site (upper watershed of Tapjung reservoir and Aho-Buin drainage district)

2. 기후변화시나리오

기후변화시나리오란 기후모형을 이용하여 산출된 기온, 강수, 습도, 바람 등의 미래 기후정보를 의미하며, 기후변화 영향, 취약성을 평가하기 위해 다양하게 활용된다 (Kim et al., 2012). 현재 제공되는 기후변화 시나리오는 SSP 기후변화시나리오로 IPCC의 6차 평가보고서에서 제안된 표준 온실가스 시나리오이며, 이전의 RCP 시나리오의 복사강제력에 더해 미래의 사회⋅경제적 변화 등을 고려한 것이다 (Kwak, 2021). 미래에 대한 기후시나리오를 산출하는 기본적인 도구는 전지구 기후모형 (Global Climate Model, GCM)으로 인위적 요인에 의한 지구 기후시스템의 변화를 예측한다 (Kim et al., 2012). 결합모델상호비교사업 (Coupled Model Intercomparison Project, CMIP)에서는 SSP 기후변화시나리오를 기반으로 3시간 혹은 일 단위 GCM 모의자료를 제공한다.

본 연구에서는 기후변화가 저수지 하류 농경지 침수면적 변화에 미칠 수 있는 최대 영향 정도를 파악하기 위하여 ACCESS-CM2의 SSP5-8.5 시나리오 산출물을 활용하였다. ACCESS-CM2는 CMIP6에서 최대확률강우량을 나타내는 GCM 중 하나이다 (Kim et al., 2021). 또한, SSP5-8.5 시나리오는 현재의 탄소 배출 추세가 그대로 이어지는 기후변화 시나리오에 해당하며 극한강우사상의 빈도가 잦은 시나리오이다(Kwak, 2021).

3. 수리⋅수문 모형

가. 수리수문설계시스템

수리수문설계시스템 (K-HAS)은 수문 현상 모의 및 수리 시설 설계를 위해 한국농어촌공사에서 배포하는 기술정보시스템이다. K-HAS에서 사용 가능한 모듈로는 치수해석, 이수해석, 수리해석 모듈이 있다. 치수해석 모듈은 각 기상관측소의 강우자료를 바탕으로 확률강우량의 빈도해석뿐만 아니라 유역 모델링 및 홍수량 산정, 저수지 운영 모의가 가능하다. 이수해석 모듈은 관개계획 수립에 사용되며 작물의 필요수량 및 저수지 유입량 산정과 저수지 물수지 분석이 가능하며, 단위용수량 산정을 통해 취수탑, 용수로 등의 설계 기준값을 도출할 수 있다. 수리해석 모듈에서는 방조제 내⋅외수위 분석 및 배수개선사업을 위한 농경지 침수분석을 수행할 수 있다.

본 연구에서는 K-HAS를 통해 확률강우량 및 설계홍수량 산정, 저수지 운영 모의, 농경지 침수분석을 수행하였다. 그러나 K-HAS의 확률강우량 산정은 강우관측자료 데이터베이스를 기반으로 한다. 따라서 SSP5-8.5 기후변화시나리오의 확률 강우량 산정에는 FARD 2006 (Frequency Analysis of Rainfall Data 2006) 프로그램을 사용하였고, K-HAS의 강우 입력방식 중 직접입력 기능을 이용하여 모의를 수행하였다. FARD 2006은 국립방재연구소가 2007년 개발한 강우분석 프로그램으로 다양한 강우빈도 분석기법들을 활용하여 손쉽게 확률강우량을 산정할 수 있다.

나. 하천 수위 모의 모형

HEC-RAS는 미 육군 공병단의 수공학센터에서 개발한 하천해석시스템으로 1차원 정상류, 부정류에 대한 수면곡선 계산, 유사현상 해석 및 수온, 수질 모델링이 가능하다. 또한, 교량, 암거, 위어, 홍수터의 구조물과 같은 여러 수공구조물의 영향을 수면곡선 계산에 반영하는 기능을 포함하고 있다 (Lee et al., 2016). HEC-RAS는 국내⋅외에서 홍수범람 해석에 널리 이용되고 있으며, 국내의 경우 하천기본계획 수립 시의 홍수위 모의에 1차원 부정류 해석이 이용된다. 식 (1)과 (2)는 1차원 부정류 해석을 위한 지배방정식으로 각각 연속방정식과 운동량 방정식을 나타낸 것이다.

\(\begin{align}\frac{\partial A}{\partial t}+\frac{\partial S}{\partial t}+\frac{\partial Q}{\partial x}-q_{1}=0\end{align}\)       (1)

\(\begin{align}\frac{\partial Q}{\partial t}+\frac{\partial(V Q)}{\partial x}+g A\left(\frac{\partial z}{\partial x}+S_{f}\right)=0\end{align}\)       (2)

여기서, x는 하도길이, t는 시간, Q는 유량, A는 단면적, S는 저류량, q₁는 단위길이당 측방유입량이고, V는 유속, g는 중력 가속도, S_f는 마찰경사이다.

본 연구에서는 HEC-RAS를 이용하여 1차원 부정류 해석을 통한 하천 수위 모의를 수행하였다.

4. 농업용 저수지 상⋅하류 연계 모델링 기법

본 연구의 모의 과정은 강우자료 구축, 저수지 유입량 및 방류량 산정, 하천 수위 모의, 농경지 침수분석 순으로 이루어진다. 최종 모의 목표인 하류 농경지는 농경지 내에서 발생하는 홍수량 외에도 하천 수위의 영향을 받아 홍수 및 침수가 발생하기 때문에 여러 유역 요소들의 영향을 고려해야한다. 따라서 본 연구에서의 저수지 상⋅하류 연계모의는 저수지, 하천, 농경지 등 농촌유역 내 요소 간의 영향을 고려한 수리⋅수문 모의를 나타내며, K-HAS의 저수지 운영 모의로 산정된 저수지 방류량을 하천 수위 모의를 위한 입력자료로 활용하여 HEC-RAS를 구동하고, 다시 산정된 하천 수위를 K-HAS의 외수위 입력자료로 활용하여 농경지 침수분석을 진행하는 일련의 과정을 의미한다.

가. 강우자료 구축

기후변화로 인한 하류 농경지의 침수 영향 변화를 분석하기 위해 과거 기상관측자료와 ACCESS-CM2의 SSP5-8.5 시나리오 산출물을 이용하였다. GCM 자료는 모의 단위 그리드의 면적이 매우 커 유역 규모에서의 시⋅공간적 기후 특성을 재현하기 어려우므로 상세화 및 편의 보정이 필수적이다(Cho, 2013). 본 연구에서는 SQM (Simple Quantile Mapping)을 통해 GCM의 보정을 수행하였다. SQM은 통계적 상세화 기법에 해당하며, 구체적인 방법은 Kamruzzaman et al. (2019)과 같다. SQM은 관측지점 및 기상변수마다 독립적으로 상세화를 수행하며, 지점 단위 관측값의 사용으로 인해 공간적 상세화와 편의 보정이 동시에 이루어진다는 특징이 있다 (Cho et al., 2018).

Thiessen 방법을 통해 탑정저수지 상류 유역과 아호부인지구의 지배 기상관측소를 구한 결과, 탑정저수지 상류 유역의 지배 관측소는 금산, 부여, 대전 관측소이며, 아호부인지구의 경우 부여 관측소가 지배 관측소에 해당한다. 과거 기상관측 자료의 관측 기간은 1973-2022년으로 1시간 단위 강우자료를 이용하였다. CMIP6에서 제공하는 SSP5-8.5 시나리오의 GCM 모의자료는 2100년까지의 예측자료로서 장기간의 기간이므로 단기 미래 (2021-2050), 중기 미래 (2051-2080), 장기 미래 (2081-2100)로 구분하였다. 일반적으로 빈도해석을 수행하기 위해서는 30년 이상의 자료 연한이 요구되므로 (Kim et al., 2020) 비교적 가까운 단기와 중기 미래를 30년 기간으로 설정하고, 장기 미래를 20년 기간으로 설정하였다.

CMIP에서 제공하는 강우자료의 최소 시간단위는 3시간이나 홍수량 예측을 위해서는 1시간 단위의 강우자료가 필요하다. Kim et al. (2021)은 3시간 확률강우량으로부터 확률강우 강도식을 이용하여 1시간 단위의 확률강우량을 산정하고 홍수량 산정을 수행한 바 있다. 본 연구에서도 선행연구를 참고하여 확률강우량 산정을 수행하였다.

확률강우량 산정에는 K-HAS와 FARD 2006 프로그램을 이용하였고, 홍수량 산정지침 (MOE, 2019)을 참고하였다. 고정시간 강우자료를 임의시간 강우자료로 변환시켜 지역빈도해석을 수행하였다. 확률분포형으로는 GEV (Generalized Extreme Value) 분포를, 매개변수 추정방법으로는 확률가중모멘트법을 적용하였다. 하류 농경지와 하천의 홍수를 평가하기 위해 배수개선사업의 설계빈도인 20년 빈도 48시간과 논산천의 설계빈도인 100년 빈도 임계지속시간을 기준으로 하여 20년 빈도 지속시간 48시간과 100년 빈도 지속시간 1-48시간에 대해 확률강우량을 산정하였다.

임의 지속시간의 확률강우량 산정에는 6차 전대수 다항식형과 General형을 적용하였다. 확률강우량을 3시간 단위로 산정하였으므로 지속시간 1, 2시간의 경우 General형을 통한 외삽을, 그 외의 지속시간에 대해서는 6차 전대수 다항식형을 통한 내삽을 수행하였다. 식 (3)은 General형을, 식 (4)는 6차 전대수 다항식형을 나타낸 것이다.

\(\begin{align}I(t)=\frac{a}{t^{n}+b}\end{align}\)      (3)

ln(I) = α + bln(t) + c(ln(t))² + d(ln(t))³ + e(ln(t))⁴ + f(ln(t))⁵ + g(ln(t))⁶       (4)

여기서, I(t)는 강우지속시간에 따른 강우강도 (mm/hr), t는 강우지속시간 (hr), a, b, c, d, e, f, g, n 등은 회귀상수이다.

탑정저수지 상류 유역의 면적은 218.8 km²로 25.9 km² 이상이므로 면적확률계수를 적용하였고, 아호부인지구의 농촌소 유역의 경우 면적확률계수를 적용하지 않았다. 강우의 시간 분포는 홍수량 산정지침 (MOE, 2019)을 따라 수정 Huff 4분위법을 채택하였고, 3분위 누가곡선의 50% 분위를 적용하여 강우를 산정하였다.

나. 저수지 유입량 산정 및 운영 모의

저수지 유입량 산정을 위해 K-HAS 프로그램 내 입력한 입력자료로는 유역면적, 유출곡선지수, 강우자료, 지배관측 소별 면적가중인자 등이 있다. 유효우량 산정을 위한 유출곡선지수는 홍수량 산정지침 (MOE, 2019)에서 제시하는 NRCS (Natural Resources Conservation Service) CN (Curve Number) 방법과 유출률이 가장 높은 CN(Ⅲ) 조건을 채택하였다. 환경부의 토지피복도와 국립농업과학원의 수치정밀토양도를 활용하여 계산한 탑정저수지 상류 유역의 유출곡선지수는 86이다.

홍수량 산정 방법으로는 도달시간과 저류상수를 매개변수로 하는 Clark 단위도법을 채택하였으며, 매개변수 산정에는 유역면적 250 km² 이하 하천유역에 대한 수문관측자료를 이용한 서경대 공식을 채택하였다. 식 (5), (6)를 이용해 계산한 도달시간과 저류상수는 각각 3.45 hr, 4.82 hr이다.

T_c = 0.214LH^-0.144       (5)

\(\begin{align}K=\alpha\left(\frac{A}{L^{2}}\right)^{0.02} T_{c}\end{align}\)       (6)

여기서, T_c는 도달시간 (hr), L은 유로연장 (km), H는 고도차 (m), K는 저류상수 (hr), A는 유역면적 (km²)이다. α는 유역에 따른 계수로 일반적인 하천유역은 기준값인 1.45, 산지 등 하천경사가 급하고 저류능력이 적은 유역면적이 지배적인 유역은 1.20, 평지 등 하천경사가 완만하고 저류능력이 큰 유역 면적이 지배적인 유역은 1.70을 적용한다.

저수지 운영 모의를 위해 탑정저수지의 수위-내용적관계, 물넘이 및 수문 제원, 관리 수위 등을 저수지 제원으로 입력하였다. Fig. 2는 탑정저수지의 수위-내용적 곡선과 수위-방류량 곡선을 나타낸 것이다. Kim et al. (2021)은 농업용 저수지 운영 모의를 위해 홍수기 가장 위험한 상태를 가정하여 초기 수위를 제한수위로 가정한 바 있다. 본 연구에서도 선행연구를 참조하여 탑정저수지 제한수위를 홍수량 발생시 초기수위로 가정하였다. 탑정저수지의 홍수기 제한수위는 29.3 EL.m이고, 홍수위는 30.4 EL.m이다. 저수지 운영 규칙으로는 Auto-ROM (Automatic Reservoir Operation Method) 방식을 적용하였다. Auto-ROM 방식은 저수지 수위가 목표수위에 도달할 때까지는 방류를 실시하지 않고, 목표수위를 초과하면 수문방류곡선에 따라 유입량 전량을 방류시켜 목표수위를 유지하는 방법이다 (RRI, 2005). 또한, 저수지 방류량으로 인한 하류 논산천의 홍수 피해가 최소가 될 수 있도록 MOCT (2002)에서 산정한 하천 계획홍수량인 1,600 m³/s를 저수지 제한방류량으로 설정하였다.

Fig. 2 Hydrological specification of Tapjung reservoir

다. 하천 흐름 및 수위 모의

HEC-RAS를 이용한 하천 수위 모의를 위하여 지형자료와 수문자료를 구축하였다. 논산천 지형자료는 금강수계 하천정비기본계획 (MOCT, 2002)에서 사용한 하천 단면 자료를 활용하였다. 논산천에 대해 모의하는 하천 연장은 16.32 km로 하천 횡단면 자료를 입력하였다. 조도계수는 하천정비기본계획에서 사용한 0.027을 초깃값으로 적용하였다. Fig. 3은 HEC-RAS 내 논산천 하천 단면 자료를 나타낸 것이다.

Fig. 3 HEC-RAS cross-section data of 4.64 km away from the Tapjung reservoir gate

외수위 입력자료의 경우 기존 하천정비계획이나 배수개선 사업의 경우 빈도별 홍수위를 수문자료로서 사용하였다. 본 연구에서는 저수지 운영 모의를 통한 저수지 방류량을 논산천 방류지점의 유입량으로 입력하여 1차원 부정류 해석을 수행하였다. 저수지 방류량 이외의 하천 지점에서의 측방유입량은 고려하지 않았다.

아호부인지구에는 총 6개의 배수문이 존재하며, 배수문들은 5개의 서로 다른 지점에 위치한다. 따라서 배수문이 위치한 하천 단면 5곳을 외수위 자료로 활용하였으며, HEC-RAS를 통해 이들 단면의 시간별 수위 자료를 산출하였다. 논산천의 금강 합류점으로부터 14.465 km 떨어진 거리에 탑정, 탑정 1 배수문이 위치하며, 13.280 km에 신교 배수문, 12.080 km에 아호1 배수문, 11.680 km에 아호2 배수문, 9.465 km에 왕덕 배수문이 위치한다. Table 2는 금강수계 하천정비기본계획(MOCT, 2002)과 아호부인지구 배수개선사업계획서 (KRC, 2016)에서 산정한 논산천의 지점별 빈도별 홍수위이다.

Table 2 Flood level by frequency of Nonsancheon

라. 농촌소유역 홍수량 산정 및 농경지 침수분석

농경지 침수분석을 위한 수문자료로는 농촌소유역의 홍수량 및 하천 외수위 자료 등이 필요하다. HEC-RAS 모의를 통해 얻은 하천 외수위 자료를 제외한 나머지 자료들의 구축은 아호부인지구 배수개선사업계획서 (KRC, 2016)를 참조하였다.

농촌소유역 홍수량 산정을 위해 부인, 아호, 탑정 3개의 농경지구를 농촌소유역으로 구분하였다. 각각의 지구는 12, 10, 2개의 농촌소유역으로 구분되며, 유역면적, 유출곡선지수, 도달시간, 매개변수 등을 유역특성자료로 입력하였다. 유출곡선지수의 경우 배수개선사업계획서에서 분석한 수치를 그대로 활용하였다. 홍수량 산정 방법은 Clark 단위도법을 동일하게 채택하였으며, 도달시간과 저류상수의 경우 농촌소유역의 면적이 60 km² 이하이므로 서경대 공식의 적용 범위를 벗어나 적용하지 않았다 (KWRC and KRA, 2019). 배수개선사업계획서에서 Kerby 공식과 California 도로국 공식을 기반으로 도달 시간을 산정한 바 있으며 논 유역을 고려하여 도달시간에 0.49 hr를 더해주었다. 저류상수의 경우 Clark 단위도법을 적용하기 위해 60 km² 이하의 농촌소유역에 대해 Sabol 공식을 적용하였다 (Kim et al., 2021). 식 (7), (8), (9)는 각각 Kerby 공식, Califronia 도로국 공식, Sabol 공식을 나타낸 것이다.

\(\begin{align}T_{c}=3.43 \frac{(n \times L)^{0.467}}{S^{0.2335}}\end{align}\)       (7)

\(\begin{align}T_{c}=\left(\frac{0.869 L^{3}}{\Delta H}\right)^{0.385}\end{align}\)       (8)

\(\begin{align}K=\frac{T_{c}}{1.46-0.0867 \frac{L^{2}}{A}}\end{align}\)       (9)

여기서, Tc는 도달시간 (hr), L은 유로연장 (km), S는 유역평균경사 (m/m), n은 조도계수, ΔH는 유역 평균고저차 (m),K는 저류상수 (hr), A는 유역면적 (km²)이다.

농경지 침수분석을 위해 지구별 측량 데이터와 배수장, 배수문 제원을 지형 자료로서 입력하였다. Table 3은 부인, 아호, 탑정 지구의 지형 자료를 정리한 것이다. 부인 지구의 경우 총 22 m³/s의 배수가 가능한 2개의 배수장 (부인, 부인1), 1개의 자동비 배수문 (왕덕), 아호 지구의 경우 총 15.98 m³/s의 배수가 가능한 2개의 배수장 (아호, 아호1), 3개의 자동비 배수문 (신교, 아호1, 아호2), 탑정 지구의 경우 1개의 인양비 배수문 (탑정), 0.3 m³/s 배수가 가능한 1개의 펌프게이트 배수문 (탑정1)이 존재한다. 6개의 배수문에 대해 5개의 하천 지점의 시간별 수위 변화를 외수위 자료로서 입력하고, 농촌소유역 홍수량 산정결과도 농경지 유입량으로 입력하였다.

Table 3 Feature of drainage district

5. 농경지 침수 결과 해석

농경지 침수분석 결과를 판단하기 위해 농지배수 설계기준과의 비교와 GIS를 통한 침수면적 분석을 수행하였다. MAFRA (2018)에 따라 벼 단일작 기준 허용 담수심은 30 cm로, 허용 담수심 초과시 관수심 70 cm 이내에서의 24시간 침수를 농경지 침수 허용기준으로 설정했다. 밭 작물의 경우 담수에 취약하므로 밭 작물이 집단화된 지역은 재배작물 유형, 침수피해 정도 및 경제성 등을 종합 분석 평가하여 침수시간이 최소화되도록 계획하여야 한다. 본 연구에서는 논밭의 구분 없이 논벼를 기준으로 논에서 0.3 m 이상의 침수심 발생시간을 침수시간, 0.7 m 이상의 침수심 발생시간을 관수시간으로 고려하였다. 침수시간이 24시간 이내인 상황을 허용침수 조건으로 설정하고, 관수시간은 발생하지 않는 상황을 허용 관수조건으로 설정하여 농경지 침수시간과 관수시간을 통해 침수기준을 만족하는지를 분석하였다.

농경지 침수면적 산정을 위해 침수위험지역은 침수분석 결과 최고 내수위보다 낮은 표고를 갖는 농경지로 설정하였다. 아호부인지구의 표고는 국토지리정보원에서 제공하는 1:5,000 수치지형도의 등고선, 수준점 자료를 활용하여 불규칙삼각망 (Triangulated Irregular Network, TIN) 보간법으로 제작한 수치표고모델를 통해 결정하였다. 또한 수치지형도의 농경지 자료를 활용하여 침수위험지역에 해당하는 농경지 면적을 산출하고 GIS상에 도시하였다.

Ⅲ. 결과 및 고찰

1. 확률강우량 산정 결과

기상관측소의 시간단위 강우자료와 SSP5-8.5 시나리오의 3시간 단위 강우자료를 이용하여 관측 (1973-2022), 단기 미래(2023-2050), 중기 미래 (2051-2080), 장기 미래 (2081-2100)로 기간을 구분하여 K-HAS와 FARD 2006을 통해 각 지배관측소별 빈도별 강우지속시간별 확률강우량을 산정한 결과는 다음과 같다. Table 4는 면적가중인자를 고려한 유역의 빈도별 강우지속시간별 확률강우량을 정리한 것이고, Fig. 4는 각 기간별 100년 빈도 지속시간 1-48시간의 확률강우량을 도시한 것이다.

Fig. 4 100-year frequency probabilistic precipitation by duration time of each period

Table 4 Probabilistic precipitation by frequency and duration hours

미래 기간 100년 빈도 확률강우량은 지속시간 12시간 이후부터 관측 기간보다 커지는 경향을 보여주며, 크기는 장기, 단기, 중기 미래 순으로 크게 산정되었다. 강우지속시간이 길어질수록 확률강우량은 관측 기간보다 더 크게 산정되었다. 이는 더 많은 강우량을 가진 극한강우사상들이 기후변화시나리오 자료에 나타났기 때문으로 보인다. 기후변화시나리오의 R20 (20 mm 이상의 강수가 발생한 연 강수일수)는 단기, 중기, 장기 미래에서 21.03, 21.13, 22일로 관측 기간의 16.05일 보다 길었으며, 100 mm 이상의 집중호우가 발생한 연 강수일수 역시 단기, 중기, 장기 미래에서 각각 1.50, 2.00, 2.65일로 관측 기간의 1.19일보다 길었다. 또한, CWD (1 mm 이상의 강수가 연속으로 발생한 날의 수)도 40.26, 38.43, 35.9일로 관측 기간의 33.54일보다 길었다.

미래 기간의 확률강우량은 관측 기간 대비 평균적으로 약 40% 증가하였고, 증가된 비율은 20년 빈도 기준으로는 장기, 중기, 단기 미래, 100년 빈도 기준으로는 장기, 단기, 중기 미래 순으로 컸다.

2. 저수지 유입량 및 방류량 산정 결과

Table 5는 K-HAS를 통해 재현빈도와 강우지속시간별 저수지 유입량을 산정한 결과를 나타낸 것이고, Fig. 5는 재현빈도별 강우량, 저수지 유입량 및 방류량, 저수지 수위를 기간별로 도시한 것이다. 이때, 20년 빈도 확률강우량의 강우지속시간은 48시간에 해당하며 100년 빈도 확률강우량의 기준 강우지속시간은 임계지속시간으로 설정되었다.

Table 5 Reservoir inflow for each frequency and period

Fig. 5 Tapjung reservoir operation simulation result under each frequency and period

20년 빈도 48시간 강우 기준 홍수량은 관측 기간 기준 612.94 m³/s에서 미래 기간에 37.5-52.2% 증가하였다. 100년 빈도 임계지속시간 강우의 경우 첨두홍수량은 장기에서 관측 기간보다 34.1% 증가하였다. 임계지속시간은 관측 기간보다 2배 이상 증가하였고, 홍수량이 증가하는 경향성은 확률강우량과 동일하게 20년 빈도의 경우 장기, 중기, 단기 미래, 100년 빈도의 경우 장기, 단기, 중기 미래 순이었다.

저수지 운영 모의 결과, 저수지 방류량은 100년 빈도 장기 미래에서 유일하게 제한방류량이 1,600 m³/s에 도달하였다. 이때 저수지 최고 수위는 29.41 EL.m로, 초기 조건에 비해 0.11 m 상승하였으나 홍수위인 30.4 EL.m에는 미치지 못하였다. 나머지 재현빈도 및 기간에서는 저수지 수위의 변동 없이 초기수위인 29.3 EL.m가 유지되었다. 탑정저수지의 설계기준이 가능최대홍수량 (Probable Maximum Flood, PMF)이므로 20년 빈도 및 100년 빈도 강우에 대해서 수문학적 안정성이 나타난다.

3. 하천 수위 모의

Fig. 6은 HEC-RAS를 이용하여 6개 배수문이 위치하는 5개 하천단면의 시간별 수위변화를 나타낸 것이다. (a)부터 (g)는 재현빈도별 논산천의 금강 합류점 기준 떨어진 거리에 해당하는 하천 지점의 수위변화를 나타낸다.

Fig. 6 Stream level by time for the point at the distance from the confluent of Geum-river

각 하천 지점의 수위 변화는 저수지 방류량과 유사한 형태로 발생하였다. 하천 최고 수위는 저수지 최대방류량 발생 3-5시간 이후 발생하였다. 방류 초기 수위 변화가 고르지 않게 발생하는데 이것은 탑정저수지 방류지점에서 83 m 떨어진 지점에 낙차공이 존재하기 때문으로 보인다. 낙차공은 하상 유지를 목적으로 하천경사가 큰 구간에 설치되는 수리구조물이다. 낙차공의 설치는 하천의 수위에 큰 영향을 미치며 설치지점에서 와류 등 불연속적인 하천 흐름이 발생하며 상⋅하류부의 수위차가 크게 발생할 수 있으므로 (Lee et al., 2016) 이후 지점들의 수면곡선에 영향을 준 것으로 보인다.

20년 빈도의 경우 단기와 중기 미래의 하천 수위 변화는 거의 동일하였으며, 관측 기간의 하천 수위가 가장 낮게 모의되었고, 장기 미래가 가장 높았다. (a), (c), (e), (g), (i)의 관측 기간 하천 최고 수위는 9.67, 9.73, 9.75, 9.79, 10.14 EL.m였다. 단기와 중기 미래의 경우 (i)에서 수위가 0.8 m 상승하였고, 나머지 지점들에서는 0.9 m 상승하였다. 장기 미래의 경우 (i)에서 최고 수위가 1.0 m 상승하였고, 나머지 지점들에서는 최고 수위가 1.1 m 상승하였다. 100년 빈도의 경우 하천 수위는 장기 미래, 단기 미래, 중기 미래, 관측 기간 순으로 높게 모의되었다. (b), (d), (f), (h), (j)의 관측 기간 하천 최고 수위는 10.12, 10.18, 10.15, 10.25, 10.95 EL.m였다. 단기 미래의 경우 (j)에서 최고 수위가 0.7 m 상승하였고 나머지 지점에서는 최고 수위가 1.0 m 상승하였다. 중기 미래의 경우 (j)에서 최고 수위가 0.6 m 상승하였고 나머지 지점에서는 최고 수위가 0.8-0.9 m 상승하였다 장기 미래의 경우 (j)에서 최고 수위가 1.1 m 상승하였고 나머지 지점에서는 최고 수위가 1.3-1.4 m 상승하였다.

모의된 하천수위를 논산천의 지점별 빈도별 홍수위와 비교한 결과 관측 기간에서는 20년 빈도, 100년 빈도 모두 홍수위를 초과하지 않았으며, (i)와 (j)에 해당하는 탑정, 탑정1 배수문의 경우 장기 미래에서만 홍수위를 초과하였다. 나머지 4개의 배수문의 경우 20년 빈도에서는 장기, 단기, 중기 미래 순으로 홍수위를 초과하는 지속시간이 길었으며, 100년 빈도에서는 장기, 중기, 단기 순으로 길었다.

4. 농경지 침수분석 결과

K-HAS를 이용하여 부인, 아호, 탑정지구의 농촌소유역 홍수량 산정과 침수분석을 수행하였다. Table 6은 재현빈도 및 기간에 따른 배수지구별 농촌소유역의 첨두홍수량을 정리한 것이고, Fig. 7은 배수지구별 농촌소유역의 홍수량 산정 결과를 도시한 것이다.

Table 6 Peak discharge of Aho-Buin for each frequency and period

Fig. 7 Subwatershed discharge of Aho-Buin drainage district

20년 빈도 48시간 강우 기준 농촌소유역 홍수량은 모든 지구에서 관측 기간에서 가장 작은 값을 보이고, 장기 미래에서 가장 큰 홍수량을 보였다. 또한, 단기와 중기 미래는 매우 유사한 수문곡선을 보였다. 100년 빈도 임계지속시간 강우의 경우 관측 기간의 첨두홍수량이 미래 기간보다 더 컸으나, 미래 기간의 강우지속시간이 2배 이상 길기 때문에 미래 기간의 총 홍수량이 관측 기간보다 60-100% 더 큰 수치를 보였다.

Tables 7, 8과 Fig. 8은 재현빈도 및 기간에 따른 배수지구별 침수해석 결과로 침수시간, 관수시간, 최고 침수심을 나타낸 것이다. 20년 빈도 48시간 강우의 경우 모든 기간 모든 지구에 대하여 침수시간은 24시간 이내로 허용침수조건을 만족하였다. 그러나 부인 지구의 단기, 중기 미래를 제외한 다른 배수 지구와 미래 기간 강우의 경우 관수시간이 발생하여 허용관수조건을 만족하지 못하였다. 탑정 지구의 경우 관측 기간과 미래 기간의 내수위가 비슷하게 상승하였으나, 아호 지구의 경우 관측 기간 대비 16.5-21.6% 상승하였다. 부인 지구의 경우 미래 기간의 내수위가 관측 기간 대비 34.6-49.5% 상승하여 3개의 배수지구 중 가장 큰 상승 비율을 보여주었다. 3개의 배수지구 모두 관측 기간에서는 허용침수조건과 허용관수조건을 모두 만족하여 20년 빈도 배수설계기준을 만족하나, 미래 기간의 경우 부인 지구의 단기, 중기 미래를 제외하고는 허용관수조건을 만족하지 못했다. 특히 아호 지구의 경우 미래 기간에서 침수시간의 절반 이상이 관수시간으로 발생하여 배수능력이 부족한 것으로 판단된다.

Table 7 Flooding analysis of agricultural land at 20-year frequency

Table 8 Flooding analysis of agricultural land at 100-year frequency

Fig. 8 Inundation time and highest water depth after inundation of agricultural land

100년 빈도 임계지속시간 강우의 경우 모든 기간, 모든 지구에서 침수가 발생하였다. 관측 기간의 경우 20년 빈도에 비해 침수시간은 증가하였으나, 허용침수시간이 24시간 이내이고, 관수가 발생하지 않아 배수설계기준을 만족하였다. 미래 기간의 경우 모든 지구에서 관수시간이 발생하였으며, 12시간 이상의 침수시간이 발생하였다. 부인 지구의 경우 모든 미래 기간에서 침수시간과 관수시간은 각각 24, 20시간을 초과하는 것으로 나타났다. 또한, 아호 지구의 경우 모든 미래 기간에서 침수시간의 88%가 관수시간으로 발생하였다. 탑정 지구의 관측 기간을 제외한 모든 경우에서 20년 빈도보다 내수위가 상승하였다.

5. 침수면적 도시 결과

Figs. 9와 10은 재현빈도 및 기간에 따른 배수지구별 침수 위험지역을 나타낸다. Table 9는 재현빈도 및 기간에 따른 배수지구별 농경지 침수면적을 구체적인 수치로 정리한 것이다.

Table 9 Inundation area of Aho-Buin for each frequency and period

Fig. 9 Inundation area of Aho-Buin drainage district at 20-year frequency

Fig. 10 Inundation area of Aho-Buin drainage district at 100-year frequency

20년 빈도 48시간 강우에 대한 관측 기간의 총 농경지 침수 면적은 0.16 ha로 거의 침수가 발생하지 않았다. 탑정 지구의 경우 모든 미래 기간에서 침수면적이 유사하게 나타났다. 부인 지구의 경우 단기와 중기 미래에서 유사한 침수면적을 보였으며, 장기의 경우 8.63 ha로 최댓값을 보였다. 아호 지구의 경우 중기와 장기에서 8.04 ha로 최대 침수면적을 보였다. 부인, 아호, 탑정 지구의 미래 기간의 최대 농경지 침수면적은 배수지구 총 농경지 면적의 1.3, 1.5, 1.0%에 해당하였다. 기간을 기준으로 비교할 경우 장기, 중기, 단기 미래 순으로 침수 면적이 넓었으며, 각각 총 농경지 면적의 1.4, 1.1, 1.0%에 해당하였다.

100년 빈도 임계지속시간 강우의 경우 20년 빈도에 비하여 침수면적이 훨씬 증가하였다. 관측 기간의 경우 탑정 지구에서는 부인, 아호 지구와 달리 농경지 침수가 거의 발생하지 않았다. 미래 기간의 농경지 총 침수면적은 장기, 단기, 중기 미래 순으로 많았으며, 각각 119.15, 93.91, 66.47 ha였다. 전체 농경지 대비 침수면적의 비율은 각각 9.44, 7.44, 5.26%로 20년 빈도 48시간 강우 대비 약 5-8배 증가하였다. 장기 미래에서 모든 지구의 농경지 침수면적이 가장 넓었으며, 아호 지구의 경우 침수면적이 66.07 ha로 지구 총 농경지 면적의 12.6%에 해당하여 모든 경우 중 가장 큰 침수비율을 보였다. 모든 기간에 대해 탑정지구의 침수피해면적과 비율이 다른 두 지구보다 훨씬 낮아 배수능력 향상의 우선도는 낮은 것으로 판단된다.

Ⅳ. 요약 및 결론

본 연구에서는 강우관측자료와 SSP5-8.5 기후변화시나리오의 ACCESS-CM2의 GCM 모의자료를 활용하여 탑정저수지 상⋅하류 유역에 대해 저수지 운영 모의, 하천 흐름 및 수위 모의, 농경지 침수분석을 수행하였다. 침수 및 관수시간과 침수면적을 고려하였을 때, 부인 지구와 아호 지구의 침수위험성이 높았으며, 침수위험지역은 논산천 인근 농경지에 주로 분포하였다. 기후변화를 고려하였을 때, 장기, 단기, 중기 미래 순으로 침수위험성이 높은 것으로 나타난다. 첨두홍수량의 증가는 하천 외수위의 급격한 상승과 제내지 내 급격한 우수 유입을 일으키며 침수 피해를 발생시킬 것으로 판단된다. 특히 저수지 방류로 인한 하천 범람이 침수에 지배적인 영향을 일으킬 것으로 보이며 GIS상에서도 침수위험지역이 하천 인근에 분포한다. 이를 통해 100년 빈도에서의 침수 발생 주원인은 극한강우 발생으로 인한 외수위 상승 및 하천 범람으로 보인다.

본 연구는 많은 대상지의 배수개선사업이나 홍수위험지도 제작 등의 참고자료로서 활용될 수 있을 것이다. 배수개선사업 계획시 전체 관측년도와 최근 30년을 비교하여 더 큰 확률 강우량을 설계기준으로 결정하는 등 미래의 극한상황을 대비하고 있으나 급격한 기후변화에 대응하기는 어렵다. 또한, 하천 외수위 자료는 하천 정비기본계획의 빈도별 홍수위에서 최신화되고 있지 않는 상황이다. 본 연구의 방법론을 활용하면 설계기준에 따른 배수시설의 정비와 함께 미래 극한상황에 대한 취약성을 확인하고 대응책을 마련할 수 있을 것이다. 침수면적 및 침수분석 결과는 배수시설의 필요 배제량 산정에 활용이 가능할 것으로 보인다. 홍수위험지도의 경우 제내지로의 하천 범람만을 가정하여 제내지에서의 우수 유입, 농경지의 배수 과정 등을 고려하지 못하고 있다. 따라서 상⋅하류 연계 모의를 통해 다양한 수문요소를 고려한 침수위험지도 제작이 가능할 것이다.

감사의 글

본 연구는 농림축산식품부의 재원으로 농림식품기술기획평가원의 농업기반및재해대응기술개발사업의 지원을 받아 수행되었음 (320046-5).