2.1. SWAT 모형의 개요

SWAT 모형은 미국 농무성(United States Department of Agricultural, USDA) 농업연구소(Agricultural Research Service, ARS)에서 개발된 준분포형 유역단위 수문모형이다(^{Arnold, 1992}; ^{Arnold et al., 1998}). SWAT 모형은 다양한 토양과 토지이용을 고려하여 장기간에 대한 유역단위 유출 및 수 질 모의가 가능하다. SWAT 모형의 입력 자료는 크게 기 상자료와 지형자료가 있으며, 기상자료에는 강수량, 기온, 풍속, 일사량, 상대습도가 필요하며, 지형자료에는 수치표고 모형(Digital Elevation Model, DEM), 토지이용도, 토양도가 필요하다.

SWAT 모형의 구성은 크게 수문, 토양유실, 영양물질, 하 도추적 4가지 부모형으로 구성되어 있다. 수문 부모형은 동일한 토양과 토지이용도의 조합인 수문학적 반응 단위 (Hydrologic Response Unit, HRU)를 기본 모의 단위로 지 표 유출수를 산정한다. 지표 유출수 산정 과정에서 일단위 모의와 시단위 모의는 서로 다른 방법이 이용되는데, 일단 위 지표 유출수 모의에는 미국 농촌 소유역에서의 강우-유 출 관계를 나타내는 경험식으로 다양한 토지이용과 토양특 성에 따라 유출량을 산정하는 방법인 SCS 유출곡선법(Soil Conservation Service Curve Number)이 이용된다(^{Jeong et al., 2010}; ^{Neitsch et al., 2011}). 이와 달리 시단위 모의에 서 지표 유출수 산정은 Green-Ampt 침투 방법이 이용된다 (^{Jeong et al., 2010}; ^{Neitsch et al., 2011}). Green-Ampt 침 투 방법은 지표면에서의 과잉수를 가정하여 침투를 예측하 기 위해 개발된 방법으로, SWAT 모형에서는 저류가 발생 되는데 걸리는 시간(ponding time)을 모의하기 위해 ^{Mein and Larson (1973)}이 개발한 Green-Apmt Mein-Larson 초 과 강우 방법을 이용한다. 또한 강우사상에서의 최대 유출 율을 의미하는 첨두유출량은 수정합리식(Modified Rational Method)을 이용하여 산정된다.

2.2. 연구대상지역

연구대상지역은 북한강의 상류인 소양강댐 유역(Fig. 2) 으로 유역면적 2,694 km², 유역평균표고 650 m, 유역평균경 사 46%이며, 유역면적 중 90% 이상이 산림으로 구성되어 있다. 소양강댐의 주요 유입하천은 인북천과 내린천이 있으 며, 인북천과 내린천의 합류지점인 인제군 사구미교 지점에 서의 유량은 소양강댐으로 유입되는 유량의 90% 이상을 차지한다(^{Chung et al., 2011}). 또한, 주요 유입하천(인북천 과 내린천)의 상류지역인 양구군 해안면 지역과 홍천군 내 면 지역에서는 대부분 고랭지 농업이 이루어지고 있다. 이 로 인해 여름 집중강우 시 토양유실 문제가 매년 반복해서 발생되고 있으며, 유실된 토양이 하천으로 유입되어 인북천 과 내린천에 심각한 탁수문제를 야기하고 있다.

Fig. 2. The Soyang-dam watershed.

2.3. 모형 입력자료 구축

본 연구에서는 SWAT 모형의 시단위 모의를 위해 소양 강댐 유역 내 위치한 인제 기상관측소 자료를 수집하여 기 상자료를 구축하였다. 기상자료 수집 기간은 모델 안정화 기간(warm-up)을 고려하여 2002년부터 2006년까지 5년에 대한 자료를 구축하였다. 최고·최저 기온, 상대습도, 풍속, 일사량 자료는 기상청에서 제공하는 자료를 이용하였으며, 시단위 모의를 위한 시단위 강우자료는 기상자료개방포털 에서 제공하는 시단위 강우자료를 이용하였다.

지형입력 자료인 DEM은 International Centre for Tropical Agriculture(CIAT)에서 제공하는 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) DEM 자료를 이용하였다. 토양도는 농촌진 흥청에서 제공하는 1:25,000 자료를 가공하여 격자크기 90 m 의 raster 형식으로 가공한 토양도를 이용하였으며, 토지이 용도는 환경부에서 제공하는 9개의 토지이용(침엽수림, 낙 엽수림, 혼성림, 논, 밭, 시가화 건조지역, 초지, 나지, 수역) 으로 구분된 2008년 토지이용도를 사용하였다. 소양강댐 유역의 토지이용 현황은 2008년 기준으로 산림이 전체 유 역면적의 90% (2,425 km²)로 가장 많은 토지이용을 차지하 고 있으며, 농업지역인 논과 밭이 각각 2% (54 km²), 4% (108 km²)를 차지하고 있다.

2.4. 기후변화 시나리오

미래 기후변화에 따른 소양강댐 유역에서의 강수량 변화 를 분석하기 위해서 ^{Chung et al. (2015)}이 생산한 기후변 화 시나리오 자료를 이용하였다. ^{Chung et al. (2015)}는 기 후변화에 관한 정부간협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)의 제 5차 평가 보고서(5^th Assessment Report, AR5)에서 발표한 새로운 온실가스 배출 시나리오 인 대표 농도 경로(Representative Concentration Pathway, RCP)를 다양한 CMIP5(the fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project)모형들에 적용하여 일단위 기후변 화 시나리오를 생성하였다. 그 중 본 연구에서는 우리나라 국가표준 시나리오인 HadGEM2-AO 모형을 이용하여 온실 가스 저감 정책이 상당히 실현된 경우인 RCP 4.5 시나리 오에 따른 기후변화 시나리오 자료를 이용하였다. 또한 본 연구에서는 현재로부터 상당히 시간이 경과된 먼 미래일수 록 기후변화 시나리오의 불확실성이 증가된다는 점을 고려 하여 기후변화 시나리오 자료의 전체 기간인 2010년-2100 년 중에서 2010년부터 2060년까지 연구를 진행하였다.

2.5. Huff의 4분위법 이용한 시단위 강우자료 생성

SWAT 모형의 시단위 모의를 위해서는 시단위 강우자료 가 필요하다. 본 연구에서는 미래 기간에 대한 시단위 모 의를 위해 Huff 4분위법(^{Huff, 1967})을 이용하여 기후변화 시나리오의 일단위 강수량 자료를 시단위 강수량 자료로 가공하였다.

Huff 4분위법은 미국 일리노이 주의 다양한 유역을 대상 으로 12년 동안의 강우관측 자료를 바탕으로 4분위법(quartile classification)에 따른 시간분포 누가확률곡선을 제시한 것 이다. Huff 4분위법은 설계 강우의 시간분포를 위해 실무 에서 많이 사용되고 있다(^{MLTMA, 2013}). 국내 수공구조 물 설계를 위한 설계홍수량 산정요령(^{MLTM, 2011})에서도 Huff 4분위법을 제안하고 있으며, 1-4분위 중에서 1, 2분위 는 초기손실이 많이 발생하여 홍수유출량이 낮게 산정되기 때문에 3분위를 사용할 것을 제안하고 있다. 이를 참고하 여 본 연구에서도 Huff 3분위를 적용하였다. 인제 기상관 측소의 설계 강우 시간적 분포는 ‘지역별 설계강우의 시간 적 분포(^{MCT, 2000})’를 참고하였다. Table 1은 인제군 지 역의 각 분위별 발생확률 50%에 해당하는 누가우량이며, Fig. 3은 인제군의 각 분위별 무차원 누가곡선이다.

Fig. 3. Huff distributions of Inje-gun.

2.6. 미래 시단위 모의 기간 선정

장기간에 대한 시단위 모의는 일단위 모의에 비해 소요 되는 모형 구동시간이 매우 길다는 단점이 있다. 또한 시 단위 모의 결과는 일단위 모의 결과에 비해 용량이 매우 크고 방대하기 때문에 자료 처리와 분석에 있어 많은 노력 과 시간이 요구된다. 이 때문에 기존 선행연구에서도 장기 간에 대한 시단위 모의는 비효율적이며, 시단위 모의는 장 기간 분석보다는 강우사상별 분석에 적합하다고 제시한 바 있다(^{Jang et al., 2015}; ^{Jang and Kim, 2016}; ^{Jeong et al., 2010}). 이점을 고려하여 본 연구에서는 전체 기간(2010년 ~ 2060년) 중에서 가장 큰 극한호우사상 5개를 선정하고 선정된 극한호우사상이 발생한 5개 연도에 대하여 시단위 모의를 하였다. 극한호우사상의 선정은 당일 최대 강수량과 선행 5일 강수량(Antecedent 5 Days Rainfall)을 기준으로 선정하였다. 여기서 선행 5일 강수량은 선행 5일 강수량으 로 선행토양함수조건을 결정하고, 이를 통해 유효우량을 산 정하기 위한 유출곡선지수(Curve Number)를 산정하는 SWAT 모형의 특징을 고려하여 선정하였다. 또한 소양강댐 유역과 같이 유역의 규모가 큰 유역에서는 강우사상 시 발생한 지 표 유출과 토층으로부터의 유출(지표하 유출 또는 중간유 출)이 유출구까지 도달하는데 하루 이상의 시간이 소요되 기 때문에(^{Neitsch et al., 2011}) 이 점을 고려하여 선행 5일 강수량을 함께 고려하여 극한호우사상을 선정하였다.

2.7. 모형의 보정

본 연구에서는 모형 안정화를 위해 2002년부터 2005년까 지를 모형 안정화 기간(warm-up)으로 설정하였으며, 태풍 에위니아가 발생한 2006년에 대하여 SWAT 모형을 보정 하였다. 보정을 위해 K-water 공공데이터개방포털에서 제공 하는 시단위 소양강댐 유입량 자료를 활용하였으며, 이를 통해 SWAT 모형의 시단위 모의 정확도를 평가하였다.

하지만 대규모 유역을 대상으로 한 시단위 모의의 정확 도 평가를 위해서 동일한 시계열에서의 실측값과 모의값을 일대일로 비교하는 것은 한계가 있다고 판단하였다. 이는 시단위 모의를 적용한 기존 여러 선행연구(^{Jang et al., 2015}; ^{Jang and Kim, 2016}; ^{Jeong et al., 2010}; ^{Maharjan et al., 2013})가 소규모 유역만을 대상으로 한 이유와 관련 이 있다. 대규모 유역에서는 유역 내 침투, 저류, 증발 등 수문순환에 영향을 주는 다양한 요인들이 복잡하게 얽혀 상호영향을 준다. 따라서 대규모 유역을 대상으로 일단위 이하 시간해상도에 대한 모의는 이러한 요인들을 고려한 정확한 도달시간(유입시간 + 유하시간) 산정이 요구된다. 하지만 소유역 내 토지이용도의 공간적 분포가 반영되지 않는 HRU를 기본 단위로 수문모의를 하는 SWAT 모형의 모의 특성 상 높은 시간해상도 모의에서 도달시간의 산정 은 많은 불확실성을 내포한다. 이에 본 연구에서는 소양강 댐 유역을 대상으로 강우지속시간 내에서의 시간별 일대일 유량 비교는 한계가 있을 것으로 판단하고, 이를 대신해 해당 강우사상의 첨두유출량을 실측 자료와 비교하여 시단 위 모의 정확도를 평가하였다.

또한 앞서 설명한 바와 같이 SWAT 모형은 시단위 모의 와 일단위 모의에서 서로 다른 방법을 이용하여 지표유출 을 산정한다. 이 때문에 시단위 모의 보정을 위해 사용되 는 매개변수는 일단위 모의 보정에서의 매개변수와 차이가 있다. 이에 본 연구에서는 선행연구를 참고하여 시행 착오 방법으로 보정 매개변수를 결정하였다. Table 2는 ^{Jang and Kim (2016)}, ^{Jang et al. (2015)}, ^{Jeong et al. (2010)}, ^{Yang et al. (2016)}의 연구를 참고하여 본 연구에서 보정에 사용 한 매개변수를 정리한 것이다.

2.8. 유량-SS 관계식을 이용한 유사량 모의

현재 우리나라에서는 연구를 위해 일부 대학 및 특정 기 관에서 보유하고 있는 시단위 측정수질자료를 제외하면 시 단위로 수질 항목이 측정되고 있는 곳은 전무한 실정이다. 또한 본 연구와 같이 대규모 유역을 대상으로 장기간에 대 한 시단위 분석에 활용할 수 있는 수질자료의 측정은 이루 어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 모의 결과를 보정 하기 위한 시단위 유사량 실측자료가 없기 때문에 ^{Chung et al. (2011)}이 개발한 유량-SS 관계식을 이용하여 극한호 우사상에서의 시단위 유사량을 모의하였다. ^{Chung et al. (2011)}은 소양강댐 유입 지점인 인북천과 내린천의 합류지 점인 인제군에 위치한 사구미교 지점(인제 기상관측소 부 근)에서 강우시 연속 실측한 자료를 바탕으로 유량-SS 관 계식을 개발하였다. ^{Chung et al. (2011)}이 개발한 유량-SS 관계식은 유량 상승기와 하강기에 발생할 수 있는 이력현 상(hysteresis)을 고려하여 개발한 식으로써, 기존의 유량-SS 관계식에 비해 신뢰도를 개선한 식이다.

식 (1)은 유량 상승기에서의 유량-SS 관계식이며, 식 (2)는 유량 하강기에서의 유량-SS 관계식이다. ^{Chung et al. (2011)} 에 따르면 상승기 식 (1)과 하강기 식 (2)의 결정계수(R²)를 산정한 결과 각각 0.45, 0.65로 하강기 식 (2)이 상승기 식 (1)에 비해 상대적으로 정확한 것으로 나타났다. 하지만 두 식 모두 유량 및 유사량에 대해서 높은 상관성을 나타내지는 못하였다. 이는 동일한 지점에서 측정을 해도 같은 유량에서 SS의 양이 측정 시기에 따라 큰 차이가 발생할 수 있기 때문 으로 유량-SS 관계식의 정확도를 향상시키기 위해서는 장기 간의 유량-SS 관계 분석 자료가 필요하다(^{Warrick et al., 2013}). 하지만 국내에서는 장기간 유량-SS 관계 관측 자료가 거의 없는 실정이기 때문에 본 연구에서는 ^{Chung et al. (2011)}이 개발한 유량-SS 관계식을 이용하였다.

3.1. 시단위 모의 정확도 검증

SWAT 모형의 시단위 모의 정확도를 검증하기 위하여 2006년 발생했던 가장 큰 4개의 강우사상을 선정하고, 각 강우사상에 대하여 실측 첨두유출량과 모의 첨두유출량을 비교하였다. 연속된 강우사상을 개별적인 강우사상으로 분 리하기 위해 ^{Joo et al. (2013)}이 국내 농촌유역을 대상으로 제시한 최소 무강우 시간 결정(Inter-Event Time Definition, IETD) 방법을 참고하여, 11시간 이상 무강우가 지속된 경 우를 하나의 독립강우사상이 끝난 것으로 고려하였다. Table 3은 선정된 강우사상을 발생 기간 순으로 정리한 것 이다. 가장 큰 강우사상은 3번 강우사상으로 총 강수량은 395.5 mm, 첨두유출량은 11,364 m³/sec이었다. 3번 강우사 상은 2006년 소양호 장기탁수 문제에 가장 직접적인 원인 이 되었던 강우사상이다.

선정된 4개의 강우사상에 대하여 모의된 첨두유출량의 정확도를 평가하기 위해 실측값과 모의값의 상대오차(relative error)를 산정하였다(Table 3). 4개의 강우사상에 대한 상대오차 산정 결과 평균 상대오차는 -8%였으며, 최소 1% 에서 최대 -16%의 범위를 나타냈다. 극한호우사상(3번 강 우사상) 시 발생한 첨두유출량에 대한 실측값과 모의값의 상대오차는 -11%로 높은 정확도를 나타냈다. 또한 강우사 상 별 첨두유출량에 대한 실측값과 모의값을 비교한 결과 1번 강우사상을 제외한 3개의 강우사상에서 모의값이 실측 값보다 작게 나타나 SWAT 모형이 첨두유출량 모의에 있 어 실제 첨두유출량에 비해 과소평가하는 경향을 보였다. 본 연구의 분석 결과를 통해 SWAT 모형의 시단위 첨두유 출 모의는 대규모 유역을 대상으로도 적용 가능한 것으로 판단되었다.

3.2. 기후변화에 따른 소양강댐 유역의 강수 패턴 변화

기후변화 시나리오에 따른 소양강댐 유역에서의 미래 강 수 패턴 변화를 분석하였다. 이를 위해 연도별로 연중 최 대 일강수량과 연중 최대 5일 강수량을 선정하여 과거 25 년(1990-2015년) 동안의 평균값과 비교하였다. Fig. 4(a)는 과거 25년 평균 연중 최대 일강수량과 2016년부터 2060년 까지의 연중 최대 일강수량의 차이를 나타낸 그래프이며, Fig. 4(b)는 연중 최대 5일 강수량의 차이를 나타낸 그래프 이다. 그래프에서 막대는 25년 평균값과의 차이를 의미하 며, 빨간색 점선은 전체 기간에 대한 연중 최대 일강수량 의 변화 양상을 의미하는 추세선이다. 두 그림에서 추세선 을 보면 연중 최대 일강수량과 연중 최대 5일 강수량의 규 모가 기후변화가 지속됨에 따라 증가하는 양상을 나타냈다.

Fig. 4. Anomalies of maximum daily rainfall(a) and maximum 5 days rainfall(b).

연중 최대 일강수량과 연중 최대 5일 강수량은 강우사상 의 규모를 예측할 수 있는 지표이다(^{Choi et al., 2011}). 그 러므로 이 두 가지가 증가하는 경향을 보인다는 것은 강우 사상의 규모가 증가되고 있다는 것을 나타낸다. 이를 통해 서 기후변화가 지속됨에 따라 호우사상의 규모가 증가하고 있다는 것을 알 수 있다. 실제로 앞서 언급한 바와 같이 Fig. 4(a)에서 연중 최대 일강수량의 크기는 시간이 경과됨 에 따라 증가되고 있다. 특히 과거 25년 평균 최대 일강수 량(138 mm)을 100 mm 이상 초과하는 규모의 일강수량의 발생 빈도가 2050년 이후 크게 증가된 것을 알 수 있다. 또한 Fig. 4(b)에서도 2050년 이후에 5일 강수량의 25년 평 균값인 263 mm을 200 mm 이상 초과하는 큰 규모의 5일 강수량이 발생하는 것을 확인할 수 있다.

다음으로 극한호우사상의 발생 빈도 변화를 분석하였다. WMO(World Meteorological Organization)에 따르면 극한기 후사상은 상위 95와 99 percentile과 하위 1과 5 percentile 로 정의된다(^{Beyene et al., 2007}). 강수량에 대해서 이 기준 을 적용하면 극한호우사상은 95에서 99 percentile에 해당 하는 값으로 정의할 수 있다. 이에 본 연구에서는 ^{Choi et al. (2011)}이 전국 14개 기상관측소에서 제공하는 1954-2010년 동안의 강우자료를 분석하여 제시한 99 percentile에 해당하 는 87.3 mm를 기준으로 극한호우사상을 선정하였다. 추가 적으로 이미 위에서 언급한 바와 같이 SWAT 모형의 선행 토양함수조건 결정 방법을 고려하여 5일 강수량이 200 mm 를 초과한 경우 또한 극한호우사상으로 간주하고 이에 따 라 발생빈도를 분석하였다. Fig. 5(a)는 일강수량 기준으로 선정한 연간 극한호우사상 발생 횟수, Fig. 5(b)는 5일 강 수량 기준으로 선정한 연간 극한호우사상 발생 횟수를 나 타낸 것이다. 두 그래프의 추세선 모두 극한호우사상의 발 생 빈도가 시간이 지남에 따라 증가되는 양상을 나타냈으 며, 상대적으로 다른 연도에 비해 2030년-2040년과 2050-2060년에 극한호우사상의 발생빈도가 높게 나타났다.

Fig. 5. The number of extreme storm events based on daily rainfall(a) and 5 days rainfall(b) of each year.

또한 미래 극한호우사상에 따른 소양강댐 유역의 유량 및 유사량에 대한 영향을 분석하기 위해서 최대 일강수량과 최대 5일 강수량을 기준으로 연구기간 내 발생한 가장 큰 5개의 극한호우사상을 선정하였다. Table 4는 선정된 5개 개의 극한호우사상을 발생 연도 순서로 정리한 것이다. 본 연구에서는 이렇게 선정된 5개 극한호우사상이 발생한 연 도를 대상으로 SWAT 모형의 시단위 모의를 이용하여 각 극한호우사상에서의 첨두유출량과 유사량을 모의하였다.

3.3. 연도별 극한호우사상 시단위 모의 결과

선정된 5개의 극한호우사상이 발생한 연도(2027년, 2040 년, 2053년, 2054년, 2055년)에 대하여 시단위 모의를 통해 미래 극한호우사상에 대한 첨두유출량을 모의하였다. Table 5 는 5개의 극한호우사상에 대한 모의 결과와 2006년 모의 결과를 분석하여 각 연도별 극한호우사상에서의 첨두유출 량을 큰 순서대로 정리한 것이다. 모의 결과 가장 큰 첨두 유출량은 19,130 m³/sec로 2054년 9월 13일 발생한 1번 극 한호우사상에서 나타났다. 여기서 1번 극한호우사상의 일강 수량은 345 mm로 2040년 9월 15일에 발생한 2번 극한호 우사상 다음으로 두 번째로 큰 일강수량을 가졌다. 하지만, 1번 극한호우사상의 5일 강수량(484 mm)이 가장 큰 일강 수량을 나타낸 2번 극한호우사상의 5일 강수량(411 mm)보 다 73 mm크기 때문에 1번 극한호우사상의 첨두유출량이 더 크게 모의된 것으로 판단되었다.

첨두유출량에 대한 일강수량과 5일강수량의 상관관계를 분석하기 위하여 첨두유출량과 일강수량, 첨두유출량과 5일 강수량의 상관계수를 산정하였다. 상관계수 산정 결과 첨두 유출량과 일강수량의 상관계수는 0.87로 높은 상관관계를 나타났으며, 첨두유출량과 5일 강수량의 상관계수도 0.75로 비교적 높은 상관관계를 나타났다. 이를 통해 첨두유출량에 대한 5일 강수량의 영향은 일강수량보다는 작지만, 일강수 량이 작거나 비슷한 경우에는 5일 강수량이 첨두유출량에 충분히 영향을 줄 수 있을 것으로 판단되었다.

첨두유출량에 대한 일강수량과 5일 강수량의 영향은 4번, 5번, 6번 극한호우사상에서도 확인할 수 있다. 4번, 5번, 6 번 중에서 가장 큰 일강수량은 245 mm로 6번 극한호우사 상에서 발생하였지만, 6번 극한호우사상의 첨두유출량은 7,074 mm로 4번, 5번 극한호우사상의 첨두유출량과 비교하 여 각각 3,396 m³/sec, 3,028 m³/sec 만큼 작게 모의 되었다. 이는 5일 강수량의 영향으로, Table 5에서 6번 극한호우사 상의 5일 강수량은 4번과 5번 극한호우사상에 비해 작게 나타났다. 특히 5번과 6번 극한호우사상의 일강수량 차이 는 43 mm로 큰 차이를 보였지만, 5일 선행강수량의 차이 는 이보다 더 큰 86 mm를 나타냈다.

3.4. 기후변화에 따른 미래 극상호우사상에 대한 유량 및 유사량 전망

앞에서 선정한 5개의 극한호우사상이 발생한 연도에 대 해서 SWAT 모형의 시단위 모의를 통해 각 극한호우사상 에서의 첨두유출량을 모의하였다. 그리고 이렇게 모의한 첨 두유출량을 유량-SS 관계식에 적용하여 미래 소양강댐 유 역에서 발생한 극한호우사상의 유사량을 산정하고 이를 분 석하였다. Fig. 6은 Table 5를 그래프로 나타낸 것으로써, 각 극한호우사상에서 발생한 시간당 최대 첨두유출량 및 유사량을 나타낸 것이다. 과거 시간 단위 관측자료 중 소 양강댐 유역에서 발생한 시간당 최대 유입량은 2006년 발 생한 5번 극한호우사상으로, 시간당 최대 유입량은 10,102 m³/sec, 유사량은 2,471 mg/l이었다. 하지만 Fig. 6에서 볼 수 있듯이 5번 극한호우사상 제외한 5개의 극한호우사상 중 6번 극한호우사상만을 제외하고는 모두 5번 극한호우사 상 보다 큰 첨두유출량과 유사량을 나타냈다. 특히 1번 극 한호우사상으로 인한 유입량과 유사량은 2006년 발생한 5 번 극한호우사상과 비교했을 때 시간당 최대 첨두유출량은 약 1.9배, 유사량은 약 2.3배로 매우 크게 나타났다. 이로 미루어 볼 때 소양강댐 유역에서 기후변화가 계속해서 진 행 된다면 2040년 이후 2006년 발생한 태풍 에위니아로 인한 홍수 및 탁수 피해를 능가하는 피해를 발생시킬 수 있는 대규모의 극한호우사상이 발생할 가능성이 높다는 것 을 알 수 있다.

Fig. 6. Peak flow and sediment of each extreme storm event.

다만, 본 연구에서는 다양한 기후변화 시나리오 중에서 RCP 4.5 시나리오만을 적용하여 미래 소양강댐 유입지점 에서의 유량 및 유사량을 전망한 것이다. 따라서 만약 RCP 4.5 시나리오가 아닌 RCP 8.5 시나리오 또는 다른 시나리 오를 적용하였다면 본 연구의 결과보다 더 큰 규모의 극한 호우사상이 존재했을 가능성이 있으며, 본 연구에서 제시한 극한호우사상에서의 유량 및 유사량 모의 결과보다 더 극 한 상황에 대한 결과가 나타날 수 있다. 이에 따라 향후 다양한 RCP 시나리오에 대한 분석과 각 시나리오 적용에 따른 분석결과를 비교할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 미래 소양강댐 유역에서의 유량 및 유사량의 변화를 수치 적으로 정확한 값을 제시하기에는 한계가 있지만, 그럼에도 미래 소양강댐 유역에서 발생할 수 있는 극한호우사상의 발생 빈도와 규모가 어느 정도 일지에 대한 예상과 그에 따른 잠재적 영향을 예측하고 이에 대비하기 위한 자료로 활용 가능하다고 판단된다.