기후변화 및 토지피복 변화 시나리오를 반영한 원주천 유역 미래 유출량 예측 = Assessment of Future Runoff in the Wonjucheon Watershed, South Korea, under Climate and Land Cover Change Scenarios

국문 초록 (Abstract)

최근 국지적인 집중호우의 빈도와 강도가 증가함에 따라 인구 밀집 지역인 도시 유역의 홍수 피해가 심화되고 있다. 특히 우리나라는 급격한 도시화로 인한 불투수면의 확대와 더불어 홍수 유출량이 지속적으로 증가하는 양상을 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 강원도 원주시에 위치한 원주교 유역을 대상으로 HEC-HMS 강우-유출 모형을 구축하고, 실제 수문 자료, 토지피복 변화 및 미래 기후변화 시나리오를 반영하여 2030년대, 2040년대, 2050년대의 미래 유출 특성을 예측하였다. 우리나라에서 널리 활용되는 서경대 공식은 전국 하천의 설계 홍수량 산정을 위한 경험식으로, 간편성과 표준화 측면에서 장점이 있으나, 중소 규모 유역이나 도시화가 빠르게 진행되는 유역의 지형적·수문학적 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 원주천 유역의 실측 수문자료를 바탕으로 토지피복 변화와 기후 시나리오(RCP 4.5, RCP 8.5)를 함께 고려하여 강우-유출 분석을 수행하고, 서경대 공식의 매개변수와 비교·검증하였다. 연구 결과, 1980년대부터 2020년대까지 원주천 유역의 불투수율이 증가함에 따라 유출곡선지수(CN)가 최대 17% 상승하였으며, 이는 첨두유량 증가에 직접적인 영향을 미칠 것으로 판단되었다. 서경대 공식을 적용한 HEC-HMS 모형의 모의 결과, NSE 값이 0.5 이상인 비율이 14%로 낮았으나, 매개변수 최적화를 적용한 경우 64%로 향상되어 모의 정확도가 크게 개선되었다. 또한, 호우사상별로 산정된 최적화 매개변수를 정규분포를 통해 연대별 및 전기간별 대표 매개변수로 모의한 결과, 원주교 유역의 특성을 적절히 반영하는 것으로 판단되었다. MOLUSCE 모형을 활용한 미래 토지피복 예측 결과, 시가화 건조지역이 2050년대에 2020년대 대비 약 60% 증가하였으며, 이에 따라 평균 CN값은 84.7에서 86.3으로 상승하였다. 이를 기반으로 한 미래 강우-유출 모의 결과, RCP 8.5 시나리오에서 첨두유량이 2040년대와 2050년대에 각각 2012년 대비 최대 229%, 162% 증가하는 것으로 나타나, 향후 기후변화에 따른 홍수 위험이 크게 증대될 것으로 분석되었다. 이에 본 연구에서는 기후변화와 도시화로 인해 변화하는 유출 특성을 종합적으로 반영함으로써, 기존의 경험식이 가진 한계를 보완하고, 유역특성을 반영한 최적화 매개변수를 제시함으로써, 도시화 유역의 홍수 예측 및 방재 계획 수립에 활용 가능한 실질적 기초자료로써 활용될 수 있을 것이다. 본 연구의 결과는 향후 기후변화 적응형 수자원 관리 및 도시 유역 홍수 대응 전략 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In recent years, short but very strong rainfall events have been happening more often in South Korea, and because of that, urban flooding has become quite frequent. Due to rapid urbanization, the impervious surface area has expanded a lot, and as a result, the runoff volume also keeps increasing. In this study, the rainfall-runoff process in the Wonju Bridge watershed located in Gangwon Province was simulated using the HEC-HMS model. By combining observed hydrological data with land cover changes and also considering future climate scenarios, we analyzed how runoff characteristics may change in the 2030s, 2040s, and 2050s.
The Seogyeong University formula, which is often used in Korea to estimate design flood discharge, is simple and generally useful, but it doesn’t really reflect detailed topographical or hydrological characteristics, especially in small or fast-urbanizing watersheds. To deal with this problem, this study used observed data from the Wonjucheon watershed and performed rainfall-runoff simulations that considered both land cover change trends and the RCP 4.5 and 8.5 scenarios.
From the results, the curve number (CN) was found to increase about 17% from the 1980s to the 2020s, mainly because of the increase in impervious areas. This change caused higher peak discharges. When the Seogyeong University formula was used as it is, only around 14% of the cases got a Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) value higher than 0.5. But after some parameter adjustments, the ratio improved to about 64%, which shows much better model performance. When applying the calibrated parameters to several rainfall events, the simulated runoff patterns matched well, though not perfectly, with the observed ones.
According to the land cover prediction using the MOLUSCE model, urban areas are expected to grow by almost 60% in the 2050s compared to the 2020s. Because of that, the average CN value might rise from 84.7 to about 86.3. Under the RCP 8.5 scenario, the peak discharge could increase up to 229% in the 2040s and 162% in the 2050s, which suggests a big rise in flood risk compared to 2012.
In short, this study points out the limitation of using empirical formulas and highlights the need to include land use and climate change effects when modeling runoff. The optimized parameters seem to reflect the local watershed characteristics more accurately, and they could help improve the reliability of future flood predictions and planning in urban areas.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1.1 연구의 필요성 및 목적 1
• 1.2 연구동향3
• 1.3 연구내용 및 범위 5
• Ⅱ. 이론적 배경7
• 2.1 HEC-HMS 모형 7
• 2.1.1 HEC-HMS 모형의 입력자료 7
• 2.2 최적화 방법 11
• 2.2.1 결정론적 최적화 방법11
• 2.2.2 확률론적 최적화 방법12
• 2.3 목적함수 12
• 2.4 MOLUSCE 13
• 2.4.1 입력(Inputs)14
• 2.4.2 상관관계 평가(Evaluation Correlation)14
• 2.4.3 면적 변화 분석(Area Changes) 15
• 2.4.4 전이 잠재력 모델링(Transition Potential Modelling15
• 2.4.5 셀룰러 오토마타 시뮬레이션(Cellular Automata Simulation) 15
• 2.4.6 검증(Validation) 16
• 2.5 기후변화 시나리오 16
• Ⅲ. 연구내용 분석 및 적용 18
• 3.1 연구 대상유역18
• 3.1.1 연구 대상유역의 특성19
• 3.2 자료 구축 및 검토 20
• 3.2.1 관측 수문자료 구축 20
• 3.2.2 연대별 토지피복도22
• 3.2.3 연대별 유출곡선지수(CN) 산정 26
• 3.2.4 자료 검토 및 선정31
• 3.3 매개변수 산정35
• 3.4 서경대 공식 모의 결과 35
• 3.5 매개변수 최적화 모의 결과39
• 3.6 대표 최적화 매개변수 선정45
• 3.7 최적화 매개변수 검증 48
• Ⅳ. 토지피복 변화에 따른 유출특성 분석 51
• 4.1 미래 토지피복도 51
• 4.2 기후변화 시나리오 적용54
• 4.3 기후변화 시나리오 모의 결과 59
• Ⅴ. 결 론 64
• 참고문헌 66
• Abstract 70