2.1. 연구대상유역

연구대상유역은 우리나라 중부지방에 위치한 금강 유역 의 지류 중의 하나인 금천과 은산천 유역이며, 행정구역 상 부여군에 속해 있다(Fig. 1). 금천·은산천 유역의 총 면 적은 22,763 ha이며, 이 중 금천 유역은 16,028 ha (70.4 %), 은산천 유역은 6,735 ha (29.6 %)이다. 금천·은산천 유 역의 농업지역은 유역의 중하류에 주로 분포하며 전체 유 역의 41.7 %이며, 유역의 상류 지역에 주로 분포하는 산림 지역은 전체 유역 면적의 49.1 %이다(Table 1).

Fig. 1. Study area.

논 중심 농업유역인 금천·은산천 유역은 농경지에 농업용 수를 공급하기 위해 관개시스템이 구축되어 운영되고 있다. 유역 내에는 옥산, 상천, 반산 등 농업용 저수지가 분포하 고 있으며, 각 저수지는 관개용수 구역도에 따라 지정된 농경지로 관개수로를 통해 농업용수를 공급한다. 또한, 하 천에는 다수의 보가 설치되어 하천수를 저류하고, 취수장을 통해 인근의 농경지에 농업용수를 공급한다. 금천·은산천 유역은 전체 논 면적의 79.2 %를 저수지, 보 등 유역 내 농업용수리시설을 통해 농업용수를 공급받으며(^{HRFCO, 2018}), 이로 인해 유역 내 물순환이 자연적인 수문흐름과 함께 인위적인 흐름변경이 이루어진다. 따라서 금천·은산천 유역은 관개·저류·배수·취수 등 다양한 수문과정이 이루어 지는 국내 농업환경 특성을 잘 반영하고 있으며, 이러한 유역 환경은 농업유역에서 기후변화에 따른 하천유량 분석 에 적합한 대상지역으로 판단된다.

2.2. 유역모델 STREAM

농경지의 비율이 높은 논 중심 농업유역인 금천·은산천 유역을 대상으로 강우유출, 증발산 등의 수문현상을 모의하 기 위해서는 농업지역의 관개시스템을 구현하고 논의 유출 기작을 모의할 수 있는 유역모델을 선정해야 한다. 본 연 구에서는 토지피복이 집약적으로 분포하고, 논 중심 농업유 역이 다수 분포하는 국내 유역환경에 적합한 모의구조를 가지고 있으며, 중대규모 유역을 모의할 수 있는 유역모델 인 STREAM (Spatio-Temporal River-basin Eco-hydrology Analysis Model)을 적용하였다(^{Cho et al., 2015}).

STREAM은 정방형 격자 기반의 복합형 유역모델로서 분 포형 모델이 갖는 공간적 이질성의 표현능력과 준분포형 모델이 갖는 빠른 계산속도를 함께 적용할 수 있는 특징을 지닌다. STREAM은 모의대상유역을 Cell이라고 정의된 정 방형 격자 기둥으로 분할하며, 격자의 크기는 사용자가 지 정할 수 있다. 분포형 모델의 개별격자 연산에 따른 속도 저하문제를 개선하기 위해 개별격자를 공간속성(토지이용, 토성, 경사도, 강우, 기상, 관망 특성)에 따라 유사한 그룹 으로 구분하여, 그룹별 1회 연산 후 동일한 값을 부여한다. 그리고 격자가 모여 구성된 다수의 소유역(sub-catchment) 은 사용자가 지정한 노드(node)를 말단으로 하며, 노드와 링크(link)의 형태로 표현된 상하류 위계관계가 형성한다 (Fig. 2). 격자 수준의 수문과정은 강우, 강우차단, 증발산, 토양침투, 지표면유출, 중간류유출, 지하수충전, 지하수유출 등으로 구성되며 각 과정은 물리식을 기반으로 계산된다. 소유역 수준의 수문과정은 지표수, 중간류, 지하수의 3개 저장소로 표현되며, 각 저장소에는 해당 소유역 내 격자에 서 계산된 유출량을 저장한다. 노드와 링크로 표현되는 하 천과 관망의 수문과정에서 하천흐름은 Muskingum-Cunge 방식으로 해석되며, 저수지·보·배수문 등의 하천의 수리시 설에 의한 관개·펌핑 등의 물질 이동을 모의한다.

Fig. 2. Representation of a watershed using square grid cells and link-node structures in STREAM (Cho et al., 2015).

하천, 저수지, 지하수 등에서 농업용수를 공급하는 관개시 스템에 의해 유역 내 물순환이 인위적으로 변경되는 국내 농업지역의 특징을 고려하기 위해 STREAM은 농업용수리 시설을 통한 물질이동을 모의하고 영농시기별 농업활동을 반영할 수 있는 모델 구조를 가지고 있다. 논과 밭과 같은 농업지역 격자는 둑(dyke)의 유무에 따라 정의되며, 농업지 역 격자의 유입수는 강우량과 관개량으로, 유출수는 증발산 량, 유출량(지표유출, 중간류유출, 지하수유출)로 구성되며, 내부 프로세스에는 토양침투, 지하수침투 등이 있다(Fig. 3). 관개, 배수 등 영농활동과 관련된 매개변수는 격자별 또는 토지피복별로 입력할 수 있어 관개용수 구역도와 같이 유역 내 특정지역에서 발생하는 농업지역의 수문과정을 반영할 수 있다. 농업유역의 수문과정에서 중요한 기작인 관개는 영농시기별 논의 권장담수심과 밭의 적정토양수분함량을 사 용자가 입력하여 논의 담수심과 밭의 토양수분함량이 권장 담수심과 적정토양수분함량보다 낮으면 부족한 양을 관개용 수 필요량으로 정의하며, 관개용수 공급원에서 공급가능한 해당 격자의 관개용수 공급량을 계산한다. 관개용수 공급원 은 하천, 저수지, 지하수, 관개수로 중 사용자가 지정할 수 있으며, 공급원이 불명확할 경우 인근은 하천에서 공급받는 것으로 설정할 수 있다. 또한, 둑이 있는 논과 같은 농업지 역의 지표유출에 의한 유출량은 현재 담수심의 높이가 사용 자가 입력한 영농시기별 물꼬높이보다 높으면 유출이 발생 하는 것으로 계산된다. 둑의 높이, 너비 등 농경지의 속성 값과 관개와 배수에 관련된 매개변수는 격자별 또는 토지 피복별 시계열 형식으로 사용자가 입력하며, 보·배수문·저 수지 등 농업용수리시설의 제원정보과 수문개폐조작 프로 세스도 또한 사용자가 입력할 수 있다.

Fig. 3. Diagram for water flows in the rice paddy field.

2.3. 모델 입력자료 구축

STREAM의 모델 입력자료는 지형·토지피복·토성 등의 공간자료, 기상·점오염원 등의 시계열자료, 농업용수리시설, 관개용수구역도 등의 유역환경자료로 구성된다.

공간자료 중 지형자료에는 지표면의 고도, 경사도, 유향 (flow direction) 및 누적유향(flow accumulation) 등이 있으 며, 국토지리정보원의 10 m 수치고도모델(DEM)을 이용하 여 구축하였다. 토지피복자료는 환경부의 중분류 토지피복 도를 이용하여 논, 밭, 산림 등 총 10개의 분류군으로 구분 하였다(Table 1). 토성자료는 국립농업과학원의 1:25,000 정 밀토양도를 이용하여 Loam, Sandy Loam 등 총 8개의 분 류군으로 구분하였다.

시계열 자료 중 기상자료는 강수량, 기온, 상대습도, 풍 속, 현지기압, 일사량 자료로 구성되며, 기상청에서 제공하 는 부여기상대의 1시간 단위 관측자료를 이용하였다. 점오 염원 자료는 처리 점오염원인 환경기초시설배출량과 미처 리 점오염원인 동리별배출량으로 구성되며, 환경부의 전국 오염원조사자료에서 제공하는 자료를 이용하였다. 금천·은 산천 유역 내에는 홍산공공하수처리시설, 부여은산농공단지 폐수종말처리장 등의 환경기초시설이 위치하였다.

유역환경자료 중 농업용수리시설은 한국수자원관리종합 정보시스템(WAMIS)에서 제공하는 유역 내 위치한 저수지 와 보의 위치정보와 각 시설의 속성값을 모델 입력자료로 이용하였다. 저수지 자료는 총저수용량이 50만 m3이상인 시설을 선정하였으며, 옥산, 상천, 반산 등 3개의 저수지를 모델에 반영하였다. 보는 설치된 지점의 상류 유역면적이 500 ha 이상인 시설을 선정하였으며, 지우, 주정, 송학, 숙 진 등 총 8개의 보를 모델에 반영하였다. 관개용수구역도 는 한국농어촌공사에서 제공하는 자료를 이용하였으며, 유 역 내 농경지는 각 구역별 관개용수 공급원을 지정하고 구 역도에 표현되지 않은 농경지는 인근 하천에서 관개용수를 공급받는 것으로 가정하였다. 관개용수 공급량을 산정하기 위해 필요한 논의 적정담수심은 ^{RDA (2018)}에서 제공하는 영농시기별 물관리방법 자료를 이용하여 기계이앙재배 기 준으로 이앙기, 활착기, 분얼성기 등 벼의 생육시기별 적정 담수심을 입력하였다(Table 2).

금천·은산천 유역을 대상으로 구축된 유역모델은 100 m × 100 m 크기의 정방형 격자 22,763개와 17개의 소유역으 로 구성되었다. 소유역은 금천과 은산천의 주요 분기점과 저수지 등 하천수리시설의 위치를 기준으로 지정된 노드를 말단으로 하는 상류 경계로 정의되었다. 모의 시간간격은 15분이며, 입출력 시간간격은 1시간이다.

2.4. 기후변화 시나리오 선정 및 편의보정

국립기상연구소는 영국 기상청 해들리센터와 협력하여 135 km 해상도의 전지구 대기-해양 결합모델(HadGEM2- AO)의 전지구 기후변화 시나리오를 측면 경계자료로 이용 하는 지역기후모델(HadGEM3-RA)을 이용하여 해상도 12.5 km의 한반도 지역 기후변화 시나리오인 대표농도경로 (Representative Concentration Pathway, RCP) 시나리오를 생산하였다(^{National Institute of Meteorological Sciences, 2012}). IPCC 5차 기후변화 평가보고서는 전 지구적 경향은 분석할 수 있으나 국가별 특징을 반영하지 못하는 SRES 시나리오 체계의 한계점을 개선하여 전 세계를 5개 지역으 로 나누고 4개의 통합모델을 이용하여 대표적인 RCP 시나 리오를 제시하였다(^{Chae et al., 2017}). 한반도 지역 기후변 화 시나리오는 과거 모의 실험과 미래 예측 실험 결과로 구성되며, 미래 예측 실험 결과는 온실가스 농도 산출과정 에서 기후변화 대응정책과 연계한 사회 경제적 가정에 따 라 4종(2.6, 4.5, 6.0, 8.5)의 시나리오로 구분된다. 본 연구 는 기후변화에 따른 금천·은산천 유역의 하천유량의 변화 를 평가하기 위해 기상청에서 제공하는 4종의 기후변화 시 나리오 중 온실가스 저감대책의 실현여부가 상이한 조건인 RCP 4.5와 8.5 시나리오를 적용하였다. RCP 시나리오는 온실가스 농도 산출과정에서 사회경제적 가정을 미래사회 구조 기반에서 기후변화 대응정책 수행여부에 따라 구분되 며, RCP 4.5 시나리오는 온실가스 저감정책이 상당히 실현 되는 경우, RCP 8.5 시나리오는 저감 없이 현재 추세로 온 실가스가 배출되는 경우에 해당한다.

RCP 시나리오는 기후변화에 대한 미래 예측자료와 함께 과거 예측자료(historical data)도 제공한다. 연구대상유역의 1976년부터 2005년까지 30년간의 과거 예측자료와 동일 기 간의 부여기상대의 연평균 강수량 관측자료를 비교했을 때, RCP 시나리오는 1,167.0 mm, 부여기상대는 1,315.8 mm로 약 148.8 mm의 차이를 보였다. 지역기후모델의 모의결과는 관측 자료와 비교했을 때 경계조건의 영향, 단순한 물리과 정과 부정확한 초기 자료 등으로 인해 계통적 오차를 가지 고 있다(^{Jung and Suh, 2015}; ^{Rye et al., 2014}). 따라서 기 후변화 시나리오를 유역모델에 적용하기 위해서는 관측값과 모의값의 편차를 보정하는 편의보정(bias correction)을 통해 미래 예측자료의 불확실성을 최소화해야 한다.

기후변화 시나리오에 대한 편의보정기법에는 관측치와 모의치의 차이를 2차함수 선형회귀식으로 산정하여 모의치 에 적용하는 기법, 월별 평균 및 표준편차를 비교하여 보 정하는 Change Factor 기법, 추계학적 일기상발생기를 사용 하는 Weather generator 기법, 관측치와 모의치의 누적확률 분포를 이용하여 보정하는 분위사상 (Quantile mapping) 기 법 등이 있다(^{Park et al., 2012}). 편의보정 방법 중 분위사 상법은 단순히 각각의 값들의 비율 보정에만 근거한 다른 편의보정 방법에 비해 자료에 내포된 변동성을 유지할 수 있는 장점을 지닌다(^{Maurer and Pierce, 2014}). 따라서 본 연구에서는 편의 보정 방법 중 분위사상 기법을 이용하여 편의보정을 수행하였다.

3.1. 모델 보정과 검정

3.1.1. 모델 보정과 검정 개요

모델 보정(calibration)과 검정(validation)은 특정 시간과 장소의 관측값과 모델링을 통해 도출된 모의값을 비교하여 모델의 정확도를 평가하고, 모델의 매개변수를 조정하여 모 의값을 실측값에 일치시키는 일련의 과정이다. 금천·은산천 유역에 대한 모델 보정 기간은 2013년 1월 1일부터 2014 년 12월 31일까지, 모델 검정 기간은 2015년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지 각 2년간이다. 모델 보·검정 지점은 금천 유역의 유량 관측지점 1곳(석동)과 금천과 은산천 유 역 내 저수지 저수율 관측지점 3곳(옥산, 상천, 반산)이다 (Fig. 4). 유량 관측지점인 석동 지점은 유역 말단에 위치하 여 유역 내에서 발생하는 수문현상의 최종 결과를 대표할 수 있는 지점이며, 유역 상류에 위치한 저수지 관측지점 3 곳은 농업유역의 주요 내부 프로세스인 관개량 산정의 정 확도를 평가할 수 있는 지점이다. 본 연구에서는 농업유역 의 수문흐름에 대한 모의 정확도를 높이기 위해 하천 말단 의 유량 관측지점 1곳과 유역 상류에 위치한 주요 농업용 수리시설의 관측지점 3곳에 대한 모델 보·검정을 수행하였 다. 유량 관측값은 한국수자원관리정보시스템(WAMIS), 저 수지 저수량 자료는 농촌용수종합정보시스템(RAWRIS)에서 제공하는 일단위 자료를 이용하였다.

Fig. 4. Monitoring stations for flow-rate and reservoir water storage ratio.

모델 보·검정 시 모델의 정확도를 평가하는 통계적 평가지 표로서 PBIAS (Percent Bias), NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency index), RSR (RMSE-observation standard deviation ratio), R2 (Coefficient of determination)를 사용하였다. PBIAS는 관측값과 모의값의 총량을 비교하는 기초적인 통계지표이 며, 0 ~∞ 사이의 값을 지닌다. NSE는 관측값 간의 차이 에 대비하여 관측값과 모의값의 차이를 비교하여 정규화한 통계지표이며, -∞ ~ 1 사이의 값을 가진다. RSR은 지점 간 오차를 비교하기 위해 관측값의 표준편차를 이용하여 RMSE (Root Mean Square Error)를 표준화한 통계지표이 며, 0 ~∞ 사이의 값을 지닌다. R2는 관측값과 모의값의 상관관계를 나타내는 통계지표로서 0 ~ 1 사이의 값을 갖는 다. 각 지표의 모의결과 평가는 매우 좋음(very good), 좋 음(good), 만족(satisfactory), 불만족(unsatisfactory)으로 구분 되며, 일단위 모의결과에 대한 각 평가지표의 적정범위는 ^{Moriasi et al. (2015)}에서 제시한 값을 참고하였다(Table 3).

Table 3. General performance ratings for recommended statistics for a daily time step (Moriasi et al., 2015)

Index	Performance Evaluation Criteria
	Very Good	Good	Satisfactory	Not Satisfactory
PBIAS	0 ≤ PBIAS < ±5	±5 ≤ PBIAS < ±10	±10 ≤ PBIAS < ±15	±15 ≤ PBIAS
NSE	0.80 < NSE ≤ 1.00	0.70 < NSE ≤ 0.80	0.50 < NSE ≤ 0.70	NSE ≤ 0.50
RSR	0.00 ≤ RSR ≤ 0.50	0.50 < RSR ≤ 0.60	0.60 < RSR ≤ 0.70	0.70 < RSR
R2	0.85 < R2 ≤ 1.00	0.70 < R2 ≤ 0.85	0.50 < R2 ≤ 0.70	R2 ≤ 0.50

3.1.2. 유량 보정 및 검정

유량 관측지점인 석동 지점에서 모델 보정과 검정 기간 의 유량 관측값과 모의값을 비교한 결과, 전반적으로 모의 값이 관측값의 경향성을 재현하고 있으나 시기에 따라 모 의값의 첨두유량이 관측값을 과소 평가하는 것으로 나타났 다(Fig. 5). 보정 기간 중 2013년 9월 14일 강우사상에서 유량 모의값이 관측값의 54.0 % 수준으로 나타났는데, 이는 선행무강우일수가 16일인 이 기간의 모의값의 강우유출률 은 45.3 %인 반면, 관측값 강우유출률은 83.9 %로 일반적 인 농업지역의 강우유출률에 비해 높아 강우량 관측에서 누락된 국지성 호우가 있었거나 강우를 대비하여 농업용수 리시설에서 인위적인 방류가 있었을 것으로 판단된다. 일단 위 유량 관측값과 모의값 비교를 통한 모델 정확도 평가 지표는 PBIAS를 제외한 항목에서 보정 기간과 검정 기간 모두 적정 범위 내 있는 것으로 평가되었다(Table 4). 평가 지표 중 PBIAS가 적정범위를 벗어나게 나타난 것은 10 ~ 12월의 유량 모의값이 관측값보다 평균 0.681 m3/sec 높기 때문으로, 이는 농업유역에서 비관개기 기간에 미확인 취 수, 인위적인 수문조작을 통한 저류시설 운영 등 모델에서 재현할 수 없는 수문현상이 나타난 것으로 판단된다.

Fig. 5. Hydrographs and scatter plots of the observed and the simulated daily flow rates at the SeokDong Station.

Table 4. Model statistical performance measures evaluated based on daily river flows at the monitoring stations for calibration and validation periods

Station	Cal. / Val.	Statistical Performance Measures
		PBIAS	NSE	RSR	R2
Seok-Dong	Cal. (2013-2014)	24.026	0.624	0.613	0.639
	Val. (2015-2016)	24.874	0.700	0.548	0.769

3.1.3. 저수지 저수율 보정 및 검정

옥산저수지, 상천저수지, 반산저수지 관측지점에서 모델 보정과 검정 기간의 저수지 저수율 관측값과 모의값을 비 교한 한 결과, 전반적으로 모의값이 관측값의 분포를 재현 하는 것으로 나타났다(Fig. 6 ~ Fig. 8). 모델 정확도 평가를 위한 통계지표는 3지점 모두 전 항목에서 보정 기간과 검 정 기간 모두 적정 범위 내 있는 것으로 평가되었다(Table 5). 저수지의 수문 프로세스는 유입, 증발, 관개(취수), 유출 로 구성되는데, STREAM 모델에서 관개는 각 저수지의 지 정된 용수구역 내 논의 담수심 높이와 사용자가 입력한 권 장담수심의 차이인 관개 필요수량만큼 저수지에서 자동적 으로 관개되도록 구현되어 있다. 2013년부터 2016년까지 모의기간의 저수지 저수율이 전체적으로 유사한 경향을 보 이는 바, 농업유역의 관개량에 대한 정량적인 평가에 적합 한 매개변수 보정이 이루어진 것으로 판단된다.

Fig. 6. Hydrographs and scatter plots of the observed and the simulated daily flow rates at the Oksan Reservoir Station

Fig. 7. Hydrographs and scatter plots of the observed and the simulated daily flow rates at the Sangcheon Reservoir Station

Fig. 8. Hydrographs and scatter plots of the observed and the simulated daily flow rates at the Bansan Reservoir Station

Table 5. Model statistical performance measures evaluated based on daily water storage ratio at the reservoir monitoring stations

Station	Cal. / Val.	Statistical Performance Measures
		PBIAS	NSE	RSR	R2
Ok-San	Cal. (2013-2014)	0.505	0.801	0.446	0.812
	Val. (2015-2016)	2.817	0.895	0.323	0.916
Sang-Cheon	Cal. (2013-2014)	0.727	0.773	0.477	0.793
	Val. (2015-2016)	0.637	0.902	0.313	0.913
Ban-San	Cal. (2013-2014)	0.176	0.737	0.513	0.760
	Val. (2015-2016)	4.478	0.863	0.371	0.940

3.2. 기후변화 시나리오 기상자료 분석

금천·은산천 유역의 과거 기상자료와 기후변화 시나리오 에 따른 미래 기상자료의 변화 추세를 분석하기 위해 과거 자료는 1976년부터 2005년까지 30년 동안 부여기상대에서 관측된 강우량과 기온 자료를 사용하였으며, 미래자료는 2011년부터 2100년까지 기간을 30년씩 전기(2011-2040), 중기(2041-2070), 후기(2071-2100)로 구분한 RCP 시나리오 의 강우량과 기온 자료를 이용하였다.

금천·은산천 유역의 과거 30년 평균연강우량은 1,315.8 mm/yr로 산정되었으며, 최소강우량은 750.9 mm/yr, 최대강 우량은 2,137.5 mm/yr로 최대 편차가 1,386.6 mm/yr로 분석 되었다. 기후변화 시나리오 중 RCP 4.5 시나리오의 전기, 중기, 후기의 평균연강우량은 각각 1,616.8 mm/yr, 1,665.6 mm/yr, 1,888.0 mm/yr로 전기에서 후기로 갈수록 평균연강 우량이 증가하는 것으로 평가되었으며, RCP 8.5 시나리오 의 전기, 중기, 후기의 평균연강우량은 각각 1,540.6 mm/yr, 1,781.3 mm/yr, 1,750.2 mm/yr로 전기에 비해 중기와 후기 의 강우량이 증가하는 것으로 평가되었다(Fig. 9). 기후변화 에 따른 미래 강우량의 월 변화율을 분석해 보면, 과거 30 년 관측값과 비교하여 RCP 4.5 시나리오는 -41.5 ~ +125.5 %의 변화율을 보였으며, RCP 8.5 시나리오는 -48.2 ~ +162.1 % 변화율을 보이는 것으로 평가되었다(Fig. 10). RCP 4.5 시나리오와 RCP 8.5 시나리오에서 6 ~ 7월의 강 우량이 각각 270.4 mm, 160.1 mm 증가하는 것으로 나타 났으며, 8-9월의 강우량이 각각 160.0 mm, 172.2 mm 감소 하는 것으로 나타났다.

Fig. 9. Boxplot of 30-year annual rainfall rate for the RCP 4.5 (a) and the RCP 8.5 (b) scenarios at the Buyue Station.

Fig. 10. 30-year monthly rainfall rate for the RCP 4.5 (a) and the RCP 8.5 (b) scenarios and the monthly-observed rainfall rate during the period 1976-2005 at the Buyue Station.

금천·은산천 유역의 과거 30년 연평균기온은 12.1 °C로 산정되었으며, 연평균최소기온은 10.9 °C, 연평균최대기온은 13.4 °C로 최대 편차가 2.6 °C로 분석되었다. 기후변화 시나 리오 중 RCP 4.5 시나리오의 전기, 중기, 후기의 평균기온 은 각각 15.6 °C, 16.6 °C, 17.2 °C로 전기에서 후기로 갈수 록 평균기온이 증가하지만 증가폭은 감소하는 것으로 평가 되었으며, RCP 8.5 시나리오의 전기, 중기, 후기의 평균연 강우량은 각각 15.8 °C, 17.5 °C, 19.7 °C로 전기에서 후기 로 갈수록 평균기온의 증가폭이 지속적으로 증가하는 것으 로 평가되었다(Fig. 11). 기후변화에 따른 미래 기온의 월 변화량을 분석해 보면, 과거 30년 관측값과 비교하여 RCP 4.5 시나리오는 +3.3 ~ +5.1 °C의 변화율을 보였으며, RCP 8.5 시나리오는 +4.1 ~ +5.9 °C 변화량을 보이는 것으로 평 가되었다(Fig. 12). RCP 4.5 시나리오와 RCP 8.5 시나리오 에서 모두 3 ~ 5월까지 4.8 °C와 5.9 °C로 증가하여 가장 높 은 증가폭을 보이는 것으로 나타났다.

Fig. 11. Boxplot of 30-year annual average air temperature for the RCP 4.5 (a) and the RCP 8.5 (b) scenarios at the Buyue Station.

Fig. 12. 30-year monthly average air temperature for the RCP 4.5 (a) and the RCP 8.5 (b) scenarios and observed monthly average air temperature during 1976-2005 at the Buyue Station.

3.3. 농업유역의 하천유출특성 분석

기후변화 시나리오에 따른 논 중심 농업유역인 금천·은산 천 유역에서 하천유출특성을 분석하기 위해 과거 30년 기 상조건 모의결과와 RCP 4.5 시나리오와 RCP 8.5 시나리오 의 미래 기상조건 모의결과에 따른 물수지를 비교하였으며, RCP 시나리오는 2011년부터 2100년까지 모의기간을 전기 (2011-2040년), 중기(2041-2070년), 후기(2071-2100)로 구분 하였다(Table 7).

RCP 4.5 시나리오와 RCP 8.5 시나리오의 전기간 연평균 강우량은 각각 1,723.5 mm/yr, 1,690.7 mm/yr로, 과거 30년 연평균강우량 대비 각각 31.0 %, 28.5 % 증가하는 것으로 평가되었다.

물수지 결과 중 연평균증발산을 보면, RCP 4.5 시나리오 에서는 전기 891.5 mm/yr, 중기 900.3 mm/yr, 후기 941.4 mm/yr로, RCP 8.5 시나리오에서는 전기 915.2 mm/yr, 중기 930.2 mm/yr, 후기 998.3 mm/yr로 나타났으며, 과거 30년 연평균증발산량 대비 RCP 4.5 시나리오는 46.4 %, RCP 8.5 시나리오는 52.3 % 증가하는 것으로 평가되었다. 전기 에서 후기로 갈수록 증발산량이 증가하고, RCP 4.5 시나 리오보다 RCP 8.5 시나리오의 증발산량이 더 많은 것은 기후변화에 따른 기온의 변동 특성이 반영된 결과로 판단 된다.

물수지 결과 중 연평균 유출량을 보면, RCP 4.5 시나리 오에서는 전기 747.2 mm/yr, 중기 782.5 mm/yr, 후기 968.2 mm/yr로, RCP 8.5 시나리오에서는 전기 647.7 mm/yr, 중기 867.5 mm/yr, 후기 773.7 mm/yr로 나타났으며, 과거 30년 연평균유출량 대비 RCP 4.5 시나리오는 16.5 %, RCP 8.5 시나리오는 6.8 % 증가하는 것으로 평가되었다. RCP 4.5 시나리오의 연평균유출량이 RCP 8.5 시나리오보다 높은 것은 RCP 4.5 시나리오가 RCP 8.5 시나리오보다 강우량이 높고, 증발산량이 낮기 때문으로 판단된다.

그리고 기후변화 시나리오의 구간별 강우유출률을 살펴 보면, RCP 4.5 시나리오는 각각 46.2 %, 47.0 %, 51.3 %, RCP 8.5 시나리오는 각각 42.0, 48.7 %, 44.2 %로 나타나, 전기간 평균 강우유출률은 RCP 4.5 시나리오가 48.2 %, RCP 8.5 시나리오가 45.0 %로 평가되었다(Fig. 13). 과거 30년의 연평균강우유출률(54.3 %)보다 RCP 4.5/8.5 시나리 오의 연평균강우유출률이 낮게 나타난 것은 RCP 시나리오 에 따른 강우량 상승 요인보다 기온 상승에 따른 증발산량 증가가 유출량 변화에 더 큰 영향을 미쳤기 때문으로 판단 된다.

Fig. 13. Evapotranspiration and discharge to rainfall for observation data and RCP 4.5 and 8.5 scenarios

유역에서 발생하여 수계로 유입하는 유량은 지표유출, 중 간류유출, 지하수유출로 구분된다. 물수지 결과 중 RCP 4.5 시나리오의 지표유출은 618.2 mm/yr, 중간류유출은 153.3 mm/yr, 지하수유출은 153.9 mm/yr로 나타났으며, RCP 8.5 시나리오의 지표유출은 547.5 mm/yr, 중간류유출은 153.0 mm/yr, 지하수유출은 155.2 mm/yr로 나타났다(Fig. 14). 과 거 30년의 유출량 모의결과와 비교하면, 중간류유출과 지 하수유출의 변동폭은 5 % 내외로 큰 변화가 없었으나 지표 유출은 RCP 4.5 시나리오는 23.4 %, RCP 8.5 시나리오는 9.2 % 증가하는 것으로 분석되었다. 기후변화에 따른 유출 량 증가는 중간류유출과 지하수유출에 비해 지표유출이 증 가하였기 때문으로 판단된다. 그리고 RCP 4.5 시나리오에 비해 RCP 8.5 시나리오의 하천유출량이 감소하는 것은 유 역에서 유입하는 지표유출량의 감소가 원인인 것으로 판단 된다.

Fig. 14. Surface runoff, interflow, and aquifer discharge from watershed for observation data and RCP 4.5 and 8.5 scenarios.

금천·은산천 유역과 같은 논 중심 농업유역에서 하천유출 량에 영향을 미치는 중요한 인자 중의 하나는 관개량이다. 기후변화에 따른 관개량의 변화를 평가하기 위해 논 필지 규모에서 물수지를 분석하였다(Table 8). 과거 30년 물수지 분석 결과, 총 유입량은 1,643.6 mm/yr이고, 이 중 강우량 은 1,315.8 mm/yr, 관개량은 327.8 mm/yr로 나타났다. 기존 문헌(^{Song et al., 2013}; ^{Rural Research Institute, 2014})에서 나타난 510.5 ~ 1,028.2 mm/yr 수준의 관개량보다 낮은 결 과를 보이는데, 이는 상위 논의 배수량이 하위 논의 유입 량으로 계산되는 흘러내림식 관개로 유역 단위의 단위면적 당 관개량이 과소추정되거나, 금강 본류 등 유역 외에서 유입하는 불특정 관개용수를 고려하지 못하였기 때문으로 판단된다. 시나리오별 관개량 모의결과를 보면, RCP 4.5 시나리오에서는 전기 428.3 mm/yr, 중기 429.9 mm/yr, 후기 433.9 mm/yr로, RCP 8.5 시나리오에서는 전기 419.3 mm/yr, 중기 424.1 mm/yr, 후기 476.9 mm/yr로 나타났으며, 과거 30년 관개량 대비 RCP 4.5 시나리오는 31.4 %, RCP 8.5 시나리오는 34.3 % 증가하는 것으로 평가되었다. 일반적으 로 강우량과 관개량은 상호보완적인 관계를 가지고 있어 강우량이 감소하면 관개량이 증가하는 경향을 보인다. 그러 나 기후변화에 따른 관개량의 변화에서는 강우량의 증가함 에도 불구하고 관개량도 함께 증가하는 것으로 나타났다. 이는 기후변화에 따른 기온 상승으로 인해 증발산량이 과 거 30년 대비 RCP 4.5 시나리오는 61.8 %, RCP 8.5 시나 리오는 70.6 %로 증가하였기 때문으로 판단된다. 특히, 기 온 상승 폭이 가장 높은 RCP 8.5 시나리오의 후기(2071 ~ 2100년)의 경우 과거 30년 대비 증발산량이 83.5 % 증가함 에 따라 관개량이 45.5 %까지 증가하는 것으로 평가되었다. 따라서 금천·은산천 유역과 같은 논 중심 농업유역에서는 기후변화에 의한 증발산량의 증가로 관개용수 수요량이 증 가할 것으로 예상됨에 따라 관개용수 확보를 위한 대책 마 련이 필요할 것으로 판단된다.