Comparative Study on Calculation Method for Design Flood Discharge of Dam

韓 國 水 資 源 學 會 論 文 集 第44卷 第12號 2011年 12月

pp. 941～954

댐 설계홍수량 산정방법에 관한 비교연구

Comparative Study on Calculation Method for Design Flood Discharge of Dam 이 재 홍 ^* / 이 정 규 ^** / 김 태 웅 ^*** / 강 지 예 ^****

Lee, Jai Hong / Lee, Jong-Kyu / Kim, Tae-Woong / Kang, Ji-Ye

...

Abstract

In this study, past method and recent method for flood discharge with domestic multi-purpose dams in Korea were compared and analyzed with respect to the scale of watershed. Rainfall depth, temporal pattern, rainfall excess, rainfall-runoff model, parameter estimation and base flow were selected as the principal factors affecting flood discharge and effects on flood discharge were analyzed quantitatively by using sensitivity analysis. The results showed that the flood discharges calculated by past and recent method increased and decreased with a wide range of discharge with respect to the scale of watershed. The reason for decrease of flood discharge is the exchange of temporal pattern of rainfall and the principal reasons for increase of flood discharge are the increase of rainfall depth by unusual weather phenomena and the difference of estimation method for parameters of unit hydrograph.

Keywords : design flood discharge of dam, temporal pattern, rainfall excess, rainfall-runoff model, base flow ...

요 지

본 연구에서는 국내의 다목적 댐을 대상으로 강우-유출 모형에 의한 과거의 홍수량 산정방식과 최근의 홍수량 산정방식 을 유역 면적 규모별로 분류하여 비교 분석하였다. 홍수량에 영향을 미치는 기본인자로 강우량, 강우의 시간분포, 유효우량 산정방법, 강우-유출 모형, 매개변수 추정 및 기저유량 등을 선정하여 각 인자별 민감도 분석을 수행함으로써 홍수량에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 분석결과 최근의 방법으로 산정한 홍수량과 과거의 방법으로 산정한 홍수량이 유역면적 규모에 따라 다양한 변동폭으로 증가하거나 감소하였는데, 강우의 시간분포 변경이 홍수량을 감소시키는 원인으 로 분석되었고, 최근 기상이변에 의한 강우량의 증가와 단위도의 매개변수 추정방법의 변경이 홍수량을 증가시키는 가장 큰 원인으로 분석되었다.

핵심용어 : 댐 설계홍수량, 강우 시간분포, 유효우량, 강우-유출 모형, 기저유출

...

*교신저자, (주)유신․한양대학교 공과대학 건설환경공학과 박사 (e-mail: [email protected]) Corresponding Author, Yooshin, Dept. of Civil and Env. Eng., Hanyang Univ., Seoul 133-791, Korea

** 한양대학교 공과대학 건설환경공학과 명예교수 (e-mail: [email protected])

Professor Emeritus, Dept. of Civil and Env. Eng., Hanyang Univ., Seoul 133-791, Korea

*** 한양대학교 공학대학 건설환경공학과 조교수 (e-mail: [email protected])

Assistant Professor, Dept. of Civil and Env. Eng., Hanyang Univ., Ansan 426-791, Korea

**** 한국농어촌공사 경남지역본부 (e-mail: [email protected])

Korea Rural Community & Corporation Gyeongnam Regional Headquaters (KRC-GNH)

http://dx.doi.org/10.3741/JKWRA.2011.44.12.941

1. 서 론

최근에 댐 설계 시 적용되고 있는 다양한 홍수량 산정

방법이 과거에 수행된 방법과 큰 차이를 보이고 있어 댐

구조물 규모 결정시 많은 혼란을 빚고 있다. 특히, 댐 건설

시에는 강우-유출 등 계측자료가 부족하여 해외의 경험

공식을 적용한 반면, 최근에는 계측자료의 축적으로 우리 나라의 기상학적 특성과 지형학적 특성을 반영한 다양한 홍수량 산정방법이 시도되고 있다. 본 연구에서는 이러한 과거와 최근의 홍수량 산정 방법상의 차이점을 분석하여 원인을 규명하고, 향후 댐 설계 시 홍수량 산정을 위한 적 정한 개선방향을 제시하고자 한다.

댐 설계홍수량 산정과정은 크게 강우지속기간 결정, 강 우의 시간분포, 유효우량 산정, 유출모형 적용, 기저유량 결정, 유출량 산정의 순으로 이루어진다. 우리나라의 경우 과거에는 강우의 시간분포 방법으로 Mononobe (중앙집 중형) 방식을 주로 채택하였고, 유효우량 산정을 위한 강 우손실분석으로는 일정량 및 초기손실-일정량법이 적용 되어 왔으며, 강우-유출모형으로는 저류함수법, Clark 단 위도법, SCS 무차원 단위도법, Nakayasu 단위도법 및 TANK모형이 일반적으로 채택되어 왔다. 반면에 최근의 홍수량 산정방법은 대체로 임계지속기간 개념을 도입하여 강우지속기간을 산정하고 있으며, 강우의 시간분포는 Huff 방법을 채택하여 강우 시계열 자료를 분포시키고 있다. 또 한 유효우량 산정은 NRCS 방법을 채택하고 강우-유출모 형으로는 Clark 단위도법을 가장 많이 적용하고 있다.

미국의 경우 과거 실측된 호우사상에서 선정된 홍수수 문곡선 중 가장 큰 사상으로부터 Clark 단위도를 활용하 여 댐 설계홍수량을 산정한다. 매개변수 추정의 경우 균등 한 시공간분포를 가진 단일 극치 호우사상에 기인한 홍수 수문곡선을 사용하고, 주로 Clark 단위도를 중심으로 HEC-1 모형에 적용하지만 대상유역의 면적이 클 경우 SCS 합성단위도 방법을 적용하기도 한다. 침투에 의한 강우 손실로 NRCS 방법, 초기손실-일정손실률 방법, Green- Ampt 방정식 등을 적용하고 있으며, 초기손실-일정손실 률 방법을 권장하고 있다. 하지만 초기손실에 따른 첨두 유량이 크게 민감하지 않으므로 특정한 수문학적 조건이 없으면 0으로 하여 홍수량을 산정한다 (US Army Corps of Engineers, 2000). 영국의 경우 강우의 시간분포는 Blocking 방법, 강우손실은 해당 유역에서의 최대 유출률 을 적용하여 계산한다. 또한 홍수량 산정시 단위도는 대 표단위도의 첨두를 1/2 만큼 증가시키고 예외적인 조건에 서 발생되는 더 빠르고 강도 높은 반응을 표현하기 위해 기저시간을 1/3 만큼 감소시킨다 (Institute of Hydrology, 1975). 호주의 경우 강우 손실량은 강우와 유량자료가 존 재하는 경우 과거 큰 홍수사상들에 의해 산정된 강우 손 실량을 이용하고, 자료가 없는 경우는 일반적으로 강우 손실량을 3 mm/hr로 가정하여 적용한다. 강우-유출 모형 으로는 일반적으로 Clark 단위도를 사용하여 단위도를 계

산하고 최종적으로 첨두유량과 첨두시간을 평균하여 평 균단위도를 산정하는 방식을 사용한다. 하지만 홍수량을 산정함에 있어서 가장 큰 특징은 평균단위도의 첨두시간 은 고정하고 첨두유량과 단위도의 상승부 만을 지형적 특 성을 고려하여 15～20% 높인다 (Institution of Engineers Australia, 2001).

국내의 댐 설계홍수량과 관련된 연구로 박세훈 등 (2004)은 댐의 홍수량 변화양상을 대상유역의 지역적 특수 성, 수문자료, 해석기법의 차이점을 비교 분석하였고, 김남 원과 이정은(2004)은 강우분포와 강우-유출 매개변수에 따른 댐의 홍수량 변화에 대하여 연구하였으며, 이상진 등 (2007)은 수공구조물(댐)의 설계홍수량 결정과정에서 임 계지속기간의 필요성에 대하여 연구하였고, 권지혜 등 (2004)은 홍수량 산정 절차 변경에 따른 댐의 설계홍수량 의 영향에 대하여 연구하였다. 또한, 한국개발연구원(KDI) (2007)은 운문댐, 부안댐 및 합천댐을 대상으로 댐 설계기 준의 적정성을 검토하여 댐의 설계홍수량 산정을 위한 가이 드라인을 제시하였고, 국토해양부와 한국수자원공사(2008) 는 댐의 설계홍수량으로서의 PMP 및 PMF 산정절차에 대 한 지침을 제시하였다. 그러나 이러한 대부분의 연구는 주 로 강우의 포락 및 시 공간 분포, 임계지속기간, 단위도 및 매개변수 추정 등 최근의 홍수량 산정기법에 초점을 맞추 고 있어 댐 건설시 설계홍수량 산정과정의 문제점 및 최근 의 홍수량 산정결과와의 차이점을 파악할 수 없었다. 이러 한 점을 감안하여 본 연구에서는 국내 다목적댐을 대상으 로 댐 건설시와 최근의 강우량 및 홍수량 산정방법 변화에 따른 댐 설계홍수량의 영향을 비교 분석하였고, 향후 댐 설 계 시 설계홍수량 산정에 대한 개선방향을 제시하였다.

본 연구에서는 댐 건설시와 최근의 홍수량 산정방법을 분석하기 위하여 국내의 모든 다목적댐을 대상으로 하였 는데, Table 1에서 보는 바와 같이 유역면적의 규모에 따 라 1500 km ² 이상은 대규모 유역, 500 km ² 에서 1500 km ² 까 지는 중규모 유역, 500 km ² 이하는 소규모 유역으로 구분하 였다. 대규모 유역에는 충주댐, 대청댐, 소양강댐, 남강댐, 안동댐 등이 있고, 중규모 유역은 임하댐, 주암댐, 용담댐, 합천댐, 섬진강댐이 해당되며, 소규모 유역은 횡성댐, 보 령댐, 주암조절지댐, 밀양댐, 부안댐 등이 포함된다.

과거의 홍수량 산정방법으로는 댐 건설시 작성된 공사

지, 기본 실시설계 및 준공보고서의 자료를 활용하였고,

최근의 홍수량 산정방법은 가장 최근에 수행된 댐 관련

기본 및 실시설계에서 적용한 방법을 준용하였다 (건설교

통부/한국수자원공사(1996, 2000, 2002a, 2002b, 2002c,

2004a, 2004b, 2006, 2008a, 2008b), 건설부/산업기지개발공

Name of Dam River Const'

Period Watershed

Area (km

) Scale of Watershed

① Chungju Han River ’78～’86 6,648.0

Large Scale (1,500 km

～)

② Daecheong Guem River ’75～’81 4,134.0

③ Soyanggang Han River ’67～’73 2,703.0

④ Namgang Nakdong River ’87～’03 2,285.0

⑤ Andong Nakdong River ’71～’77 1,584.0

⑥ Imha Nakdong River ’84～’93 1,361.0

Medium Scale (500～1,500

km

)

⑦ Juam Seomjin River ’84～’92 1,010.0

⑧ Yongdam Guem River ’90～’06 930.0

⑨ Hapcheon Nakdong River ’82～’89 925.0

⑩ Seomjingang Seomjin River ’61～’66 763.0

⑪ Hoengseong Han River ’90～’02 209.0

Small Scale (～500 km

)

⑫ Boryeong Others ’90～’00 163.6

⑬ Juam Regulation Seomjin River ’84～’96 134.6

⑭ Milyang Nakdong River ’90～’02 95.4

⑮ Buan Others ’90～’96 59.0

Table 1. Classification of Domestic Multi-purpose Dams with Respect to the Scale of Watershed

사(1966, 1970, 1974, 1977, 1981, 1986), 건설부/한국수자 원공사(1989, 1991, 1992), 국토해양부/한국수자원공사(2009, 2010a, 2010b, 2010c)). 이들 대상 댐들의 최근 수행된 홍수 량 산정결과를 살펴보면, 댐 건설시와 비교하여 강우량은 평균 17.6% (최고 32.4%) 증가한 반면, 홍수량은 평균 42.0% (최고 96.0%) 증가하였다. 강우-유출모형에 의한 홍수량 산정이라는 점을 고려할 때, 강우량의 증가폭에 비하여 홍수량의 증가폭이 매우 크게 나타났는데 이에 대 한 원인을 규명하여 체계적이고 일관성 있는 홍수량 산정 방법을 제시할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 강우 량, 강우의 시간분포방법, 유효우량 산정방법(손실분석), 강우-유출모형(단위도) 매개변수 추정방법 및 기저유량 적용방법 등을 대상으로 적용인자별 민감도 분석을 수행 하여 댐 건설시와 최근의 강우량 대비 홍수량 증감 원인 을 비교 분석하였다.

2. 본 론 2.1 기본이론 및 방법

본 연구에서 수행한 댐 건설시와 최근의 홍수량 산정조 건을 비교하여 Table 2에 제시하였는데, 댐 건설시 강우 지속기간은 당시에 채택된 각 댐별 지속기간인 1일, 2일, 24시간 및 48시간을 적용하였고, 최근 검토시에는 1시간

단위 지속기간별 저수지 홍수추적을 수행하여 결정된 임 계지속기간을 적용하였다. 특히, 최근 검토시에는 강우- 유출 분석 및 매개변수 최적화를 위하여 미육군공병단의 HEC-HMS (v3.3) 모형을 적용하였고, 각 유역에 대한 지 형특성인자 분석에는 Arc-view (v3.2) 및 Auto-Cad 프로 그램을 활용하였으며, 저수지 홍수추적은 미육군공병단 의 HEC-5 모형을 적용하였다. 또한, Clark 단위도의 초 기손실, 유출곡선지수(CN), 집중시간(Tc), 저류상수(K), 초기기저유량, 감소상수, Threshold 유량을 대상으로 각 댐별 실측자료를 이용하여 HEC-HMS의 매개변수 최적 화과정을 수행하였는데, 이때 목적함수는 Peak-Weighted RMS Error를 이용하였고, 목적함수를 찾아가는 기법은 Univariate Gradient 방법을 적용하였다.

댐 건설시와 최근 검토시의 지속기간별 강우량 입력조 건 및 홍수량 산정방법을 조합하여 4가지의 Case를 구성 하였는데, Case 1은 댐 건설시의 강우량 입력조건과 당시 의 홍수량 산정방법을 적용한 경우, Case 2는 댐 건설시 의 강우량 입력조건과 최근의 홍수량 산정방법을 적용한 경우, Case 3은 최근의 강우량 입력조건과 댐 건설시의 홍수량 산정방법을 적용한 경우, Case 4는 최근의 강우량 입력조건과 최근의 홍수량 산정방법을 적용한 경우이다.

Case 1과 Case 2, Case 3과 Case 4의 홍수량 산정결과를

비교함으로써 과거와 최근의 홍수량 산정방법에 따른 영

Name of Dams Rainfall(mm)(Duration) Temporal Pattern Rainfall Excess

Past Recent Past Recent Past Recent

① Chungju 510.5 (48h) 598.0 (48h) 6hr-Block Huff (Jecheon 3q) Constant Loss Rate NRCS Optimization

② Daecheong 531.6 (2d) 591.0 (48h) Mononobe Huff (Guemsan 2q) Constant Loss Rate NRCS Curve No.

③ Soyanggang 631.9 (48h) 810.0 (48h) Sherman Huff (Inje 3q) Constant Loss Rate NRCS Optimization

④ Namgang 655.0 (48h) 654.0 (30h) Mononobe Huff (Sanchung 3q) Constant Loss Rate NRCS Optimization

⑤ Andong 530.0 (1d) 580.0 (24h) Mononobe Huff (Bonghwa 3q) Initial & Constant NRCS Optimization

⑥ Imha 423.6 (1d) 561.0 (24h) Centralization Huff (Andong 3q) Constant Loss Rate NRCS Optimization

⑦ Juam 722.0 (48h) 846.0 (30h) Blocking Huff (Sunchun 3q) Initial & Constant NRCS Optimization

⑧ Yongdam 634.5 (48h) 578.0 (48h) Mononobe Huff (Guemsan 2q) Constant Loss Rate NRCS Optimization

⑨ Hapcheon 519.0 (48h) 608.0 (48h) Blocking Huff (Geochang 2q) Constant Loss Rate NRCS Optimization

⑩ Seomjingang 332.0 (1d) 559.0 (18h) Mononobe Huff (Imsil 3q) Constant Loss Rate NRCS Optimization

⑪ Hoengseong 607.0 (24h) 687.0 (18h) Mononobe Huff (Hongchun 2q) Constant Loss Rate NRCS Optimization

⑫ Boryeong 682.0 (1d) 718.0 (18h) Mononobe Huff (Boryeong 2q) NRCS Curve No. NRCS Curve No.

⑬ Juam Regulation 777.0 (48h) 992.0 (24h) Blocking Huff (Sunchun 3q) Initial & Constant NRCS Optimization

⑭ Milyang 554.0 (24h) 674.0 (12h) Blocking Huff (Milyang 3q) NRCS Curve No. NRCS Optimization

⑮ Buan 741.6 (24h) 800.0 (18h) Mononobe Huff (Buan 2q) NRCS Curve No. NRCS Optimization

Name of Dams Unit Hydrograph Parameter Estimation Base Flow

Past Recent Past Recent Past Recent

① Chungju Snyder Clark Empirical Tc, K Optimization NGD Recession Optimization

② Daecheong Tank Clark Empirical Tc, K Optimization NGD Recession Optimization

③ Soyanggang Nakayasu SFM Tp 8h, Qp 46h ’90 7, 9 average 400 m³/sec 150 m³/sec

④ Namgang Clark Clark Empirical Tc, K Optimization NGD Recession Optimization

⑤ Andong SCS Clark Empirical Tc, K Optimization NGD Recession Optimization

⑥ Imha CSM Clark Empirical Tc, K Optimization NGD Recession Optimization

⑦ Juam Clark Clark Kirpich/0.8Tc Tc, K Optimization NGD Recession Optimization

⑧ Yongdam CSM Clark Empirical Tc, K Optimization NGD Recession Optimization

⑨ Hapcheon Clark Clark Empirical Tc, K Optimization NGD Recession Optimization

⑩ Seomjingang SAGD Clark Empirical Tc, K Optimization NGD AMRS

⑪ Hoengseong CSM Clark Empirical Tc, K Optimization NGD Recession Optimization

⑫ Boryeong Clark Clark Kirpich/Clark Tc, K Optimization NGD AMRS

⑬ Juam Regulation Clark Clark Kirpich/0.8Tc Tc, K Optimization NGD Recession Optimization

⑭ Milyang Clark Clark Kirpich/Clark Tc, K Optimization MMA Recession Optimization

⑮ Buan CSM Clark Empirical Tc, K Optimization NGD Recession Optimization

NGD, neighbor gauged data; SFM, storage function method; SAGD, statistical analysis of gauged data; AMRS, annual mean of rainy season; MMA, maximum monthly average; CSM, concentration storage method.

Table 2. Comparison Past Method and Recent Method for Flood Discharge of Dam

향을 파악할 수 있고, Case 1과 Case 3, Case 2와 Case 4 의 홍수량 산정결과를 비교함으로써 과거와 최근의 강우 량 증가에 따른 영향을 파악할 수 있다. 또한, Case 1과 Case 4의 결과를 비교하여 과거와 최근의 강우량 증감 및 홍수량 산정방법 변화에 따른 전반적인 홍수량 변동특성 을 파악할 수 있다.

2.2 Case별 홍수량 산정

댐 건설시와 최근 채택된 지속기간별 강우량을 대상으 로 2.1절에서 제시한 댐 건설시 홍수량 산정방법과 최근

의 방법을 적용하여 Case별 홍수량을 산정하였는데 유역 규모별 분석 결과는 Table 3과 같다.

분석결과를 살펴보면, Case 1과 Case 2는 동일한 강우

량 (댐 건설시)으로 댐 건설시의 홍수량 산정방법과 최

근 홍수량 산정방법을 비교한 것으로 중 대규모 유역에

서는 홍수량이 6.0～64.7% 증가한 반면, 소규모 유역에서

는 19.9～47.4% 감소한 것을 볼 수 있다. 이러한 결과는

소규모 유역의 댐들이 비교적 최근에 설계되어 강우량의

변화폭이 작아 강우량의 변화 보다는 홍수량 산정방법 변

화에 더 큰 영향을 받았기 때문이다. 즉 소규모 유역의 경

(a) Large Scale Watershed

(Andong Dam) (b) Medium Scale Watershed

(Juam Dam) (c) Small Scale Watershed (Boryeong Dam) Fig. 1. Results of Flood Discharge with Respect to Each Case

Name of Dams Results of Flood Discharge (m³/sec) Increase and Decrease(%) (vs Case 1) Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 1 Case 2 Case 3 Case 4

Large Scale 15,584 19,323 18,130 23,630 - 29.5 ▲ 16.3 ▲ 57.3 ▲

① Chungju 26,680 30,495 31,041 35,950 - 14.3 ▲ 16.3 ▲ 34.7 ▲

② Daecheong 14,700 19,522 16,607 21,742 - 32.8 ▲ 13.0 ▲ 47.9 ▲

③ Soyanggang 12,390 16,094 15,972 20,715 - 29.9 ▲ 28.9 ▲ 67.2 ▲

④ Namgang 15,800 16,746 17,800 24,650 - 6.0 ▲ 12.7 ▲ 56.0 ▲

⑤ Andong 8,350 13,756 9,230 15,094 - 64.7 ▲ 10.5 ▲ 80.8 ▲

Medium Scale 7,313 6,936 10,272 11,414 - 2.0 ▲ 50.0 ▲ 73.1 ▲

⑥ Imha 7,550 11,047 10,528 14,800 - 46.3 ▲ 39.4 ▲ 96.0 ▲

⑦ Juam 6,847 7,650 10,049 12,292 - 11.7 ▲ 46.8 ▲ 79.5 ▲

⑧ Yongdam 10,000 6,577 10,959 10,760 - 34.2 ▽ 9.6 ▲ 7.6 ▲

⑨ Hapcheon 8,900 5,247 13,031 10,610 - 41.0 ▽ 46.4 ▲ 19.2 ▲

⑩ Seomjingang 3,268 4,158 6,791 8,606 - 27.2 ▲ 108 ▲ 163 ▲

Small Scale 2,857 1,639 3,908 2,717 - 42.1 ▽ 35.3 ▲ 4.4 ▽

⑪ Hoengseong 3,658 2,494 4,571 3,610 - 31.8 ▽ 25.0 ▲ 1.3 ▽

⑫ Boryeong 3,145 2,518 3,627 3,424 - 19.9 ▽ 15.3 ▲ 8.9 ▲

⑬ Juam Regulation 3,625 1,020 6,102 2,711 - 71.9 ▽ 68.3 ▲ 25.2 ▽

⑭ Milyang 2,182 1,147 3,254 2,410 - 47.4 ▽ 49.1 ▲ 10.4 ▲

⑮ Buan 1,674 1,014 1,984 1,430 - 39.4 ▽ 18.5 ▲ 14.6 ▽

Table 3. Results of Flood Discharge with Respect to Each Case

우 최근의 홍수량 산정방법이 과거에 비해 홍수량이 감소 하는 특성을 나타내는데 이와 같은 결과는 Case 3과 Case 4의 비교에서도 동일하게 나타난다. 한편, Case 1과 Case 3은 동일한 홍수량 산정방법으로 댐 건설시의 강우량과 최근의 강우량을 비교한 것으로 전반적으로 강우량이 증 가함에 따라 홍수량도 증가하는 경향을 나타내는데, 이러 한 결과는 Case 2와 Case 4의 비교에서도 동일하게 나타 난다. 또한, Case 1과 Case 4는 강우량과 홍수량 산정방법 이 모두 변하였을 경우 댐 건설시와 최근의 홍수량 산정 결과를 비교한 것으로 중 대규모 유역에서는 7.6～96.0%

증가하였고, 소규모 유역에서는 보령댐과 밀양댐이 다소 증가한 반면 횡성댐, 주암조절지댐 및 부안댐에서는 감 소하는 경향을 나타냈다.

유역규모별로 강우량과 홍수량 산정방법을 대상으로 홍수량에 미치는 영향을 검토해 본 결과, 대규모 유역에 서는 홍수량 산정방법 변화로 29.5% 증가하고 강우량 변 화로 16.3% 증가하여 강우량의 변화보다는 홍수량 산정 방법 변화에 더 큰 영향을 받는 것으로 분석된 반면, 중규 모 유역의 경우 홍수량 산정방법 변화로 2.0% 증가하고 강우량 변화로 50.0% 증가하여 강우량 변화에 더 큰 영향 을 받는 것으로 분석되었다. 한편, 소규모 유역에서는 홍 수량 산정방법 변화로 42.1% 감소하고, 강우량 변화로 35.3% 증가하여 홍수량 산정방법 변화로 인한 감소량과 강우량 변화로 인한 증가량이 비슷한 것으로 타나났다.

상기에서 분석된 결과를 강우량의 변화와 대비하여 정

리하면, 대규모 유역의 경우 강우량이 16.1% 증가할 때 홍

Factors Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 5 Case 6

① Rainfall Past Condition

(Past Rainfall) Recent Condition

(Recent Rainfall) Past Condition

(Past Rainfall) Past Condition

(Past Rainfall) Past Condition

(Past Rainfall) Past Condition (Past Rainfall)

② Temporal

Pattern Past Condition

(Mononobe) Past Condition

(Mononobe) Recent Condition

(Huff) Past Condition

(Mononobe) Past Condition

(Mononobe) Past Condition (Mononobe)

③ Rainfall

Excess Past Condition

(Constant) Past Condition

(Constant) Past Condition

(Constant) Recent Condition

(NRCS) Past Condition

(Constant) Past Condition (Constant)

④ Unit-graphParameters Past Condition

(Empirical) Past Condition

(Empirical) Past Condition

(Empirical) Past Condition

(Empirical) Recent Condition

(Optimization) Past Condition (Empirical)

⑤ Base Flow Past Condition

(Neighbor data) Past Condition

(Neighbor data) Past Condition

(Neighbor data) Past Condition

(Neighbor data) Past Condition

(Neighbor data) Recent Condition (Recession)

Table 4. Analysis Conditions with Respect to Principal Factors Affecting Flood Discharge

Name of Dams Results of Flood Discharge(m³/sec) Increase and Decrease(%) (vs Case 1) Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 5 Case 6 Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 5 Case 6 Large Scale 12,998 17,385 12,589 13,742 22,383 12,917 34.0 ▲ 2.9 ▽ 6.0 ▲ 73.4 ▲ 0.8 ▽

① Chungju 19,513 27,315 18,911 19,002 33,074 19,477 - 40.0 ▲ 3.1 ▽ 2.6 ▽ 69.5 ▲ 0.2 ▽

② Daecheong 11,436 16,607 10,819 13,787 16,906 11,384 - 45.2 ▲ 5.4 ▽ 20.6 ▲ 47.8 ▲ 0.5 ▽

③ Soyanggang 9,888 15,972 9,917 9,349 16,937 9,638 - 61.5 ▲ 0.3 ▲ 5.5 ▽ 71.3 ▲ 2.5 ▽

④ Namgang 15,804 17,800 15,133 17,836 28,398 15,819 - 12.6 ▲ 4.2 ▽ 12.9 ▲ 79.7 ▲ 0.1 ▲

⑤ Andong 8,350 9,230 8,166 8,737 16,600 8,267 - 10.5 ▲ 2.2 ▽ 4.6 ▲ 98.8 ▲ 1.0 ▽ Medium Scale 7,228 10,272 6,207 7,857 10,064 7,221 52.5 ▲ 12.2 ▽ 9.5 ▲ 37.9 ▲ 0.1 ▲

⑥ Imha 7,550 10,528 7,235 8,504 12,299 7,469 - 39.4 ▲ 4.2 ▽ 12.6 ▲ 62.9 ▲ 1.1 ▽

⑦ Juam 6,847 10,049 6,372 7,181 9,931 6,872 - 46.8 ▲ 6.9 ▽ 4.9 ▲ 45.0 ▲ 0.4 ▲

⑧ Yongdam 10,553 10,959 8,294 11,253 15,015 10,542 - 3.8 ▲ 21.4 ▽ 6.6 ▲ 42.3 ▲ 0.1 ▽

⑨ Hapcheon 7,923 13,031 5,994 8,591 8,955 7,915 - 64.5 ▲ 24.3 ▽ 8.4 ▲ 13.0 ▲ 0.1 ▽

⑩ Seomjingang 3,268 6,791 3,138 3,757 4,121 3,307 - 108 ▲ 4.0 ▽ 15.0 ▲ 26.1 ▲ 1.2 ▲ Small Scale 2,857 3,908 1,658 2,925 3,124 2,850 35.3 ▲ 42.3 ▽ 2.5 ▲ 12.9 ▲ 0.3 ▽

⑪ Hoengseong 3,658 4,571 2,335 3,752 4,297 3,649 - 25.0 ▲ 36.2 ▽ 2.6 ▲ 17.5 ▲ 0.2 ▽

⑫ Boryeong 3,145 3,627 2,097 3,517 4,534 3,133 - 15.3 ▲ 33.3 ▽ 11.8 ▲ 44.2 ▲ 0.4 ▽

⑬ Juam Regulation 3,625 6,102 1,761 3,424 2,292 3,624 - 68.3 ▲ 51.4 ▽ 5.5 ▽ 36.8 ▽ 0.0 ▲

⑭ Milyang 2,182 3,254 1,155 2,225 2,059 2,176 - 49.1 ▲ 47.1 ▽ 2.0 ▲ 5.6 ▽ 0.3 ▽

⑮ Buan 1,674 1,984 942 1,706 2,436 1,666 - 18.5 ▲ 43.7 ▽ 1.9 ▲ 45.5 ▲ 0.5 ▽

Table 5. Results of Flood Discharge as Principal Factors

수량은 57.3% 증가한 것으로 나타났고, 중규모 유역의 경 우 강우량이 40.7% 증가할 때 홍수량은 73.1% 증가한 것 으로 나타났으며, 소규모 유역의 경우 강우량이 35.7% 증 가할 때 홍수량은 오히려 4.4% 감소한 것으로 나타났다.

이와 같은 결과는 강우량의 변화와 홍수량 산정방법에 따 라 홍수량이 감소할 수도 있고 증가할 수도 있음을 의미 한다. 그러나 이러한 결과를 나타내는 주된 원인이 무엇 인가에 대한 결론을 얻을 수 없었다. 따라서 홍수량 산정 에 영향을 주는 기본인자를 선정하여 각각의 적용인자별 민감도 분석을 수행함으로써 홍수량 증감 원인을 분석할 필요가 있다.

2.3 홍수량 산정시 적용인자별 민감도 분석 상기와 같이 강우-유출모형 (Rainfall-Runoff model)

에 의한 홍수량 산정결과, 강우량의 증가에 비해 홍수량 의 변화폭이 매우 큰 것으로 나타나 본 연구에서는 홍 수량 산정조건 중 강우량, 강우의 시간분포방법, 유효 우량 산정방법, 단위도 매개변수 추정방법 및 기저유량 적용방법 등이 홍수량 산정 결과에 미치는 각각의 영 향을 파악하기 위하여 적용인자별 민감도 분석을 수행 하였다.

강우량 입력 조건으로는 댐 건설시의 24시간 강우량을

기준으로 하였고, 검토 대상인 강우의 시간분포, 유효우

량, 단위도의 매개변수 및 기저유량 중 한 가지가 선택되

면 나머지 조건은 고정하여 각각의 경우에 대한 홍수량을

산정하였다. 홍수량 산정시 민감도 분석을 위한 적용인자

는 Table 4와 같고, 각각의 경우에 대한 홍수량 산정결과

는 Table 5와 같다.

Factors Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 5 Case 6 Rainfall 682.0 mm (1 day) 718.0 mm (18 hr) 682.0 mm (1 day) 682.0 mm (1 day) 682.0 mm (1 day) 682.0 mm (1 day)

Temporal Mononobe Mononobe Huff

(Boryeong 2q) Mononobe Mononobe Mononobe Rainfall

Excess NRCS CN No.

(CN=66) NRCS CN No.

(CN=66) NRCS CN No.

(CN=66) NRCS OPT

(CN=86) NRCS CN No.

(CN=66) NRCS CN No.

(CN=66) ParametersUGD Clark Empirical

(Tc=4.4, K=2.1) Clark Empirical

(Tc=4.4, K=2.1) Clark Empirical

(Tc=4.4, K=2.1) Clark Empirical

(Tc=4.4, K=2.1) Clark OPT

(Tc=2.1, K=1.3) Clark Empirical (Tc=4.4, K=2.1)

Base Flow MAMF

(13.2 m³/sec) MAMF

(13.2 m³/sec) MAMF

(13.2 m³/sec) MAMF

(13.2 m³/sec) MAMF

(13.2 m³/sec) AMRS (11.0 m³/sec) Flood (Ratio) 3,145 m³/sec

- 3,627 m³/sec

(15.3% ▲) 2,097 m³/sec

(33.3% ▽) 3,517 m³/sec

(11.8% ▲) 4,534 m³/sec

(44.2% ▲) 3,133 m³/sec (0.4% ▽)

IL, initial loss; CL, constant loss; UHG, unit hydrograph; NGD, neighbor gauged data; OPT, optimization; MAMF, mean of annual maximum flow; AMRS, annual mean of rainy season.

(c) Small Scale Watershed (Boryeong Dam)

Factors Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 5 Case 6

Rainfall 530.0 mm (1 day) 580.0 mm (24 hr) 530.0 mm (1 day) 530.0 mm (1 day) 530.0 mm (1 day) 530.0 mm (1 day)

Temporal Mononobe Mononobe Huff

(Bonghwa 3q) Mononobe Mononobe Mononobe Rainfall

Excess IL 60 mm

CL 0.5 mm IL 60 mm

CL 0.5 mm IL 60mm

CL 0.5mm NRCS OPT

(CN=88.5) IL 60 mm

CL 0.5 mm IL 60 mm CL 0.5 mm UGD

Parameters

SCS Dimensionless

(Yean UGD)

SCS Dimensionless

(Yean UGD)

SCS Dimensionless

(Yean UGD)

SCS Dimensionless

(Yean UGD)

Clark OPT (Tc=8.0, K=4.5)

SCS Dimensionless

(Yean UGD)

Base Flow NGD

(100 m³/sec) NGD

(100 m³/sec) NGD

(100 m³/sec) NGD

(100 m³/sec) NGD

(100 m³/sec) Recession OPT Flood (Ratio) 8,350 m³/sec

- 9,230 m³/sec

(10.5% ▲) 8,166 m³/sec

(2.2% ▽) 8,737 m³/sec

(4.6% ▲) 16,600 m³/sec

(98.8% ▲) 8,267 m³/sec (1.0% ▽)

Table 6. Results of Sensitivity Analysis

(a) Large Scale Watershed (Andong Dam)

Factors Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 5 Case 6

Rainfall 555.0 mm(24 hr) 846.0 mm(30 hr) 555.0 mm(24 hr) 555.0 mm(24 hr) 555.0 mm(24 hr) 555.0 mm(24 hr) Temporal Blocking Blocking Huff(Sunchun 3q) Blocking Blocking Blocking

Rainfall

Excess IL 25 mm

CL 4 mm IL 25 mm

CL 4 mm IL 25 mm

CL 4 mm NRCS OPT

(CN=82.0) IL 25 mm

CL 4 mm IL 25 mm CL 4 mm ParametersUGD Clark Empirical

(Kirpich, Clark) Clark Empirical

(Kirpich, Clark) Clark Empirical

(Kirpich, Clark) Clark Empirical

(Kirpich, Clark) Clark OPT

(Tc=6.7, K=6.1) Clark Empirical (Kirpich, Clark)

Base Flow NGD

(100 m³/sec) NGD

(100 m³/sec) NGD

(100 m³/sec) NGD

(100 m³/sec) NGD

(100 m³/sec) Recession OPT Flood (Ratio) 6,847 m³/sec

- 10,049 m³/sec

(46.8% ▲) 6,372 m³/sec

(6.9% ▽) 7,181 m³/sec

(4.9% ▲) 9,931 m³/sec

(45.0% ▲) 6,872 m³/sec (0.4% ▲)

(b) Medium Scale Watershed (Juam Dam)

분석결과 댐 건설시 (Case 1)를 기준으로 홍수량은 강 우량의 증가 (Case 2)로 대 중 소 유역에 걸쳐 각각 평균 34.0%, 52.5%, 35.3% 증가하여 전제적으로 약 40% 증가 하였고, 강우의 시간분포 방법의 변경 (Case 3)에 의해 대 중 소 유역에 걸쳐 각각 평균 2.9%, 12.2%, 42.3% 감소 하여 전제적으로 약 18% 감소하였다. 또한, 유효우량 산 정방법 변경 (Case 4)에 의해 대 중 소 유역에 걸쳐 각각 평균 6.0%, 9.5%, 2.5% 증가하여 전제적으로 약 6% 증

가하였고, 단위도 매개변수 추정방법의 변경 (Case 5)에

의해 대 중 소 유역에 걸쳐 각각 73.4%, 37.9%, 12.9% 증

가하여 전제적으로 약 43% 증가하였으며, 기저유량 변경

(Case 6)에 의해 대 중 소 전 유역에 걸쳐 약 1% 미만의

변화를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 유역면적

규모에 따라 검토해 보면, 강우량의 증가에 따른 홍수량

의 증가율은 중규모 유역에서 가장 크게 나타났고, 강우

의 시간분포 방법 변경에 따른 홍수량의 감소율은 소규모

(a) Large Scale Watershed

(Andong Dam) (b) Medium Scale Watershed

(Juam Dam) (c) Small Scale Watershed (Boryeong Dam) Fig. 2. Results of Sensitivity Analysis

유역에서 가장 크게 나타났으며, 유효우량 산정방법의 변 경에 따른 홍수량의 증가율은 중규모 유역에서 가장 크게 나타났다. 또한, 단위도의 매개변수 추정방법 변경에 따른 홍수량의 증가율은 대규모 유역에서 가장 크게 나타났으 며, 기저유량의 적용 방법의 변경은 홍수량 산정결과에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

대규모, 중규모 및 소규모 유역의 댐 중 각각 1개씩을 대상으로 홍수량에 미치는 적용요소에 따른 홍수량 산정결 과를 보다 구체적으로 살펴보면 Table 6 및 Fig. 2와 같다.

분석결과 안동댐 (대규모 유역)의 홍수량은 댐 건설시 (Case 1)를 기준으로 강우량의 증가(Case 2)에 따라 일부 증가 (10.5%) 하였고, 강우의 시간분포 방법의 변경 (Case 3)에 의해 약간 감소(2.2%)하였으며, 유효우량 산정방법의 변경(Case 4)에 의해 약간 증가(4.6%)하였고, 단위도 매개 변수 추정방법의 변경(Case 5)에 의해 크게 증가(98.8%) 하였으며, 기저유량 변경(Case 6)에 의해 약간 감소(1.0%) 한 것으로 나타났다. 즉 댐 건설시와 비교하여 최근의 홍 수량이 크게 증가한 원인은 강우량의 증가와 단위도의 매 개변수에 의한 것으로 검토되었다. 특히, 단위도의 매개변 수 추정방법을 변경한 것이 홍수량 증가에 지배적인 영향 을 미친 것으로 분석되었다. 한편, 주암댐(중규모 유역)의 홍수량은 댐 건설시(Case 1)를 기준으로 강우량의 증가 (Case 2)에 따라 크게 증가(46.8%) 하였고, 강우의 시간분 포 방법의 변경 (Case 3)에 의해 약간 감소(6.9%)하였으 며, 유효우량 산정방법의 변경(Case 4)에 의해 약간 증가 (4.9%)하였고, 단위도 매개변수 추정방법의 변경(Case 5) 에 의해 크게 증가 (45.0%)하였으며, 기저유량 변경 (Case 6)에 의해 약간 증가 (0.4%)한 것으로 나타났다. 즉 댐 건 설시와 비교하여 최근의 홍수량이 크게 증가한 원인은 강 우량의 증가와 단위도의 매개변수에 의한 것으로 검토 되 었다. 또한, 보령댐 (소규모 유역)의 홍수량은 댐 건설시 (Case 1)를 기준으로 강우량의 증가(Case 2)에 따라 일부

증가 (15.3%) 하였고, 강우의 시간분포 방법의 변경 (Case 3)에 의해 크게 감소(33.3%)하였으며, 유효우량 산정방법 의 변경(Case 4)에 의해 증가 (11.8%)하였고, 단위도 매개 변수 추정방법의 변경 (Case 5)에 의해 크게 증가(44.2%) 하였으며, 기저유량 변경(Case 6)에 의해 약간 감소(0.4%) 한 것으로 나타났다. 즉 댐 건설시와 비교하여 최근의 홍 수량은 강우량의 증가와 단위도의 매개변수 추정방법의 변경에 의해 증가하였고, 강우의 시간분포 방법의 변경에 의해 감소하였다.

따라서 대규모 유역의 안동댐은 다른 인자들에 비하여 상대적으로 단위도 매개변수 추정방법 (98.8%)이 홍수량 산정결과에 가장 큰 영향을 미치고 있고, 중규모 유역의 주암댐도 강우량의 증가 (46.8%)와 함께 단위도 매개변수 추정방법 (45.0%)이 가장 큰 영향을 미치고 있으며, 소규 모 유역의 보령댐은 단위도의 매개변수 추정방법 (44.2%) 과 Huff 방법에 의한 강우의 시간분포 방법 (33.3%)이 가 장 큰 영향을 미치고 있는 것으로 분석되었다.

2.4. 홍수량 증감원인 분석

댐 건설시와 최근의 홍수량 산정결과가 서로 다르게 나 타나는 원인을 규명하기 위하여 홍수량 산정에 영향을 미 치는 기본인자로 강우량, 강우의 시간분포, 유효우량 산정 방법, 단위도 매개변수 추정 및 기저유량 등을 선정하여 홍수량 증감 원인을 분석하였고, 그 결과는 다음 Table 7 및 Figs. 3 and 4와 같다.

먼저, 강우량의 변화를 살펴보면, 댐 건설시와 비교하

여 최근의 강우량은 대규모 유역이 571.8 mm에서 646.6

mm로 74.8 mm (13.2%) 증가하였고, 중규모 유역이 526.1

mm에서 630.4 mm로 104.3 mm (25.3%) 증가하였으며, 소

규모 유역이 672.3 mm에서 774.2 mm로 101.9 mm (15.1%)

증가하여 중규모 유역에서 가장 큰 증가율을 보였다. 이

러한 전반적인 강우량의 증가는 강우-유출모형에 의한

(a) Large Scale Watershed

(Andong Dam) (b) Medium Scale Watershed

(Juam Dam) (c) Small Scale Watershed (Boryeong Dam) Fig. 4. Comparison of Unit Hydrographs

Name of Dams

Total Rainfall Temporal Pattern Rainfall Excess Unit Hydrograph

Rainfall(mm) Hourly Max (mm) Loss (mm) Peak Flow (m

/s) Peak Time (hr) Past Recent Past Recent Past Recent Past Recent Past Recent

Large Scale 571.8 646.6 148.4 35.0 78.5 41.0 40.2 80.2 15.6 9.0

① Chungju 510.5 598.0 140.5 26.7 72.0 48.1 60.2 116.9 24 12

② Daecheong 531.6 591.0 146.3 25.4 89.6 20.3 43.6 64.9 15 14

③ Soyanggang 631.9 810.0 91.2 32.0 52.8 55.3 33.9 80.8 12 6

④ Namgang 655.0 654.0 180.2 45.2 109.7 43.4 43.8 90.3 10 6

⑤ Andong 530.0 580.0 183.7 45.8 68.5 37.8 19.5 48.3 17 7

Medium Scale 526.1 630.4 150.8 56.4 99.8 67.5 28.0 42.4 6.6 4.6

⑥ Imha 423.6 561.0 146.7 50.0 42.0 87.0 29.2 52.9 8 6

⑦ Juam 722.0 846.0 175.0 62.3 174.0 63.4 16.6 27.8 10 7

⑧ Yongdam 634.5 578.0 174.6 49.4 91.4 54.6 33.9 56.1 5 3

⑨ Hapcheon 519.0 608.0 142.8 54.1 89.4 60.6 40.2 46.9 4 3

⑩ Seomjingang 332.0 559.0 115.1 66.0 102.4 72.0 20.0 28.2 6 4

Small Scale 672.3 774.2 213.4 90.5 107.8 65.7 9.8 11.3 3.8 2.6

⑪ Hoengseong 607.0 687.0 210.4 73.7 91.0 73.2 12.2 15.4 3 2

⑫ Boryeong 682.0 718.0 236.4 83.5 135.3 47.3 9.3 17.3 8 4

⑬ Juam Regulation 777.0 992.0 189.0 91.0 176.0 119.7 14.1 7.3 2 3

⑭ Milyang 554.0 674.0 174.0 114.0 77.6 61.4 9.0 8.4 3 2

⑮ Buan 741.6 800.0 257.1 90.3 59.0 26.9 4.6 7.8 3 2

Table 7. Analysis on the Reason of Flood Discharge Increase & Decrease

(a) Large Scale Watershed

(Andong Dam) (b) Medium Scale Watershed

(Juam Dam) (c) Small Scale Watershed

(Boryeong Dam)

Fig. 3. Comparison of Temporal Patterns

홍수량 산정이라는 점을 고려할 때, 대부분의 댐에서 홍 수량을 증가시키는 원인으로 작용하였다. 다음으로 강우 의 시간분포 방법을 살펴보면, 댐 건설시에는 대부분 중앙 집중형 Mononobe 방식을 적용하였고, 최근의 경우에는 수자원 설계시 가장 많이 적용하고 있는 Huff 방법을 적 용하고 있는데, 두 방법에 대한 정량적인 비교가 곤란하 여 Table 7 및 Fig. 3에 나타낸 바와 같이 우량주상도 상의 시간최대강우량을 비교하여 홍수량에 미치는 영향을 파악 하였다. 댐 건설시와 비교하여 최근의 시간최대강우량은 대규모 유역이 148.4 mm에서 35.0 mm로 113.4 mm (75.7%) 감소하였고, 중규모 유역이 150.8 mm에서 56.4 mm로 94.5 mm(61.4%) 감소하였으며, 소규모 유역이 213.4 mm에서 90.5 mm로 122.9 mm (56.2%) 감소하여 대규모 유역에서 가장 큰 감소율을 보였다. 이러한 전반적인 시간최대강우 량의 감소는 강우-유출모형에 의한 홍수량 산정이라는 점 을 고려할 때, 대부분의 댐에서 홍수량을 감소시키는 원 인으로 작용하였다. 다음으로 유효우량 산정방법을 살펴 보면, 댐 건설시에는 대부분 일정량 및 초기손실-일정량 법을 적용하였고, 최근의 경우에는 NRCS 방법을 적용하 고 있는데, 두 방법에 대한 정량적인 비교를 위하여 Table 7에 나타낸 바와 같이 총강우량에서 유효우량을 제외한 손실량을 대상으로 홍수량에 미치는 영향을 파악하였다.

댐 건설시와 비교하여 최근의 손실량은 대규모 유역이 78.5 mm에서 41.0 mm로 37.5 mm (42.2%) 감소하였고, 중 규모 유역이 99.8 mm에서 67.5 mm로 32.3 mm (11.7%) 감 소하였으며, 소규모 유역이 107.8 mm에서 65.7 mm로 42.0 mm (38.3%) 감소하여 대규모 유역에서 가장 큰 감소 율을 보였다. 이러한 전반적인 손실량의 감소는 강우-유 출모형에 의한 홍수량 산정이라는 점을 고려할 때, 대부 분의 댐에서 홍수량을 증가시키는 원인으로 작용하였다.

다음으로 단위도의 매개변수 추정방법을 살펴보면, 댐 건 설시에는 대부분 Kirpich, Clark 등의 경험식에 유역특성 인자를 대입하여 매개변수를 계산하였고, 최근의 경우에 는 실측자료를 통한 최적화 과정을 수행하여 매개변수를 추정하고 있는데, 두 방법에 대한 정량적인 비교가 곤란 하여 Table 7 및 Fig. 4에 나타낸 바와 같이 단위도의 첨 두유량과 첨두발생시간을 비교하여 홍수량에 미치는 영 향을 파악하였다. 댐 건설시와 비교하여 최근의 단위도 첨두유량은 대규모 유역이 40.2 m ³ /sec에서 80.2 m ³ /sec로 40.0 m ³ /sec (107.0%) 증가한 반면, 첨두발생시간은 15.6 hr에서 9.0 hr로 단축되었고, 중규모 유역이 28.0 m ³ /sec에 서 42.2 m ³ /sec로 14.4 m ³ /sec (54.4%) 증가한 반면, 첨두 발생시간은 6.6 hr에서 4.6 hr로 단축되었으며, 소규모 유

역이 9.8 m ³ /sec에서 11.3 m ³ /sec로 1.4 m ³ /sec (25.9%) 증 가한 반면, 첨두발생시간은 3.8 hr에서 2.6 hr로 단축되어 대규모 유역에서 가장 큰 변화율을 보였다. 이러한 전반 적인 단위도 첨두유량의 증가와 첨두발생시간의 단축은 강우-유출모형에 의한 홍수량 산정이라는 점을 고려할 때, 대부분의 댐에서 홍수량을 상당히 증가시키는 원인으 로 작용하였다.

한편, 기저유량의 경우 그 차이가 미미하여 댐 건설시와 최근의 홍수량 결과에 미치는 영향은 거의 없는 것으로 분석되었고, 댐 건설시와 비교하여 현저한 차이를 보이는 조건은 강우량의 증가, 강우의 시간분포 방법 및 단위도 의 매개변수 추정방법인 것으로 분석되었다.

2.5. 결과 및 고찰

본 연구에서는 과거와 최근의 강우량 증감 및 홍수량 산정방법 변화에 따른 전반적인 홍수량 변동특성을 파악 하였고, 홍수량 산정에 영향을 주는 기본인자를 대상으로 민감도 분석을 수행하여 홍수량 증감 원인을 분석하였다.

그러나 최근의 홍수량 산정결과가 과거의 홍수량 산정결 과와 비교하여 적정한 것인지, 또한 댐 설계홍수량으로서 합리적이고, 보편적인 결과인지를 확인할 필요가 있다. 따 라서 본 연구에서는 단위유역면적당 홍수량을 나타내는 비홍수량(m ³ /sec/ km ² )을 산정하여 과거와 최근의 홍수량 산정결과의 적정성을 판단하였고, 유역면적에 따른 홍수 량의 규모를 평가할 수 있는 Creager_C 값을 각 댐별로 산정하여 최근 홍수량 산정결과의 보편성을 확인하였다.

먼저, 댐 건설시와 최근의 홍수량 산정 결과를 비교하 여 Table 8에 나타내었는데, 유역규모에 대한 홍수량의 정도를 파악하기 위하여 단위유역면적당 홍수량을 나타 내는 비홍수량 (m ³ /sec/ km ² )을 각 댐별로 산정하였다. 유 역규모별로 대규모 유역은 7.7 m ³ /sec/ km ² , 중규모 유역 은 11.5 m ³ /sec/ km ² , 소규모 유역은 21.6 m ³ /sec/ km ² 으로 나타나 유역규모가 작아질수록 비홍수량은 증가하는 것 으로 나타났다. 또한, 댐 건설시의 대 중 소규모 유역이 각각 4.9, 7.4, 23.0 m ³ /sec/ km ² 로 약 18 m ³ /sec/ km ² 의 편 차를 보이는 반면, 최근의 결과는 대 중 소규모 유역이 각각 7.7, 11.5, 21.6 m ³ /sec/ km ² 으로 약 14 m ³ /sec/ km ² 의 편차를 보여 과거의 홍수량 산정방법 보다 최근의 홍수량 산정방법이 차이가 적게 나타나 보다 일관성 있는 것으로 분석되었다.

한편, 세계적으로 댐과 같은 수공구조물 계획과 관련한

조사 설계시 유역면적에 따른 홍수량의 규모를 평가하기

위한 지표로 Eq. (1)과 같이 Creager_C 값을 사용하는데

Name of Dams Watershed Area (km

)

Past Recent

FD (m

/sec) SFD (m

/s/km

) FD (m

/sec) SFD (m

/s/km

)

Large Scale 3,470.8 15,584 4.9 23,630 7.7

① Chungju 6,648.0 26,680 4.0 35,950 5.4

② Daecheong 4,134.0 14,700 3.6 21,742 5.3

③ Soyanggang 2,703.0 12,390 4.6 20,715 7.7

④ Namgang 2,285.0 15,800 6.9 24,650 10.8

⑤ Andong 1,584.0 8,350 5.3 15,094 9.5

Medium Scale 997.8 7313 7.4 11,414 11.5

⑥ Imha 1,361.0 7,550 5.5 14,800 10.9

⑦ Juam 1,010.0 6,847 6.8 12,292 12.2

⑧ Yongdam 930.0 10,000 10.8 10,760 11.6

⑨ Hapcheon 925.0 8,900 9.6 10,610 11.5

⑩ Seomjingang 763.0 3,268 4.3 8,606 11.3

Small Scale 132.3 2,857 23.0 2,717 21.6

⑪ Hoengseong 209.0 3,658 17.5 3,610 17.3

⑫ Boryeong 163.6 3,145 19.2 3,424 20.9

⑬ Juam Regulation 134.6 3,625 26.9 2,711 20.1

⑭ Milyang 95.4 2,182 22.9 2,410 25.3

⑮ Buan 59.0 1,674 28.4 1,430 24.2

Table 8. Comparison of Past and Recent Results

Fig. 5. FD (Flood Discharge) Fig. 6. SFD (Specific Flood Discharge)

(Hydrology and Hydraulic Systems, Rams, 2001), Table 9에서 보는 바와 같이 최근의 홍수량 산정방법으로 산정 한 결과가 세계의 주요 댐의 경향과 잘 일치하여 최근의 방법으로 산정한 홍수량이 댐 설계홍수량으로 보편적인 결과임을 확인할 수 있다.

  _  _{ }

 ×    × 

 

 ×     

(1)

여기서, Q는 첨두홍수량(m ³ /sec), A는 유역면적(km ² )이다.

상기의 분석결과를 바탕으로 본 연구에서는 댐 건설시 의 홍수량 산정방법과 비교하여 실측치를 이용한 최근의

홍수량 산정방법의 적정성을 확인할 수 있었다. 그러나 최근의 홍수량 산정방법에서 채택하고 있는 실측치를 이 용한 매개변수 최적화 과정에서 초기값 선택, 오차의 범 위 및 대상 매개변수의 선정 등 여전히 일관성 있는 방법 론이 제시되고 있지 않아 댐 설계홍수량 산정을 위한 다 양한 설계기준 및 가이드라인 설정을 위한 연구가 진행되 고 있다. 따라서 본 연구에서는 상기에서 검토된 홍수량 산정 적용인자를 대상으로 향후 댐 설계시 설계홍수량 산 정을 위한 적정한 개선 방향을 다음과 같이 제시하였다.

첫째, 임계지속기간을 고려한 강우지속기간 적용, Huff

방법 적용 및 Clark 단위도 적용 등은 최근의 홍수량 산정

방법과 동일하게 적용한다. 둘째, 유효우량 산정은 NRCS

Fig. 7. Creager Envelope Curves

Name of Dams Area (km

) Discharge (m

/sec) Creager "C"

Large Scale 3,470.8 23,630 194.4

① Chungju 6,648.0 35,950 202.6

② Daecheong 4,134.0 21,742 166.9

③ Soyanggang 2,703.0 20,715 185.4

④ Namgang 2,285.0 24,650 237.1

⑤ Andong 1,584.0 15,094 180.3

Medium Scale 997.8 11,414 150.4

⑥ Imha 1,361.0 14,800 209.1

⑦ Juam 1,010.0 12,292 172.0

⑧ Yongdam 930.0 10,760 81.8

⑨ Hapcheon 925.0 10,610 152.0

⑩ Seomjingang 763.0 8,606 137.0

Small Scale 132.3 2,717 114.2

⑪ Hoengseong 209.0 3,610 126.0

⑫ Boryeong 163.6 3,424 114.0

⑬ Juam Regulation 134.6 2,711 109.7

⑭ Milyang 95.4 2,410 120.9

⑮ Buan 59.0 1,430 100.5

Table 9. Results of Creager_C

방법을 적용하되 초기손실값은 극한홍수 특성을 고려하 여 “0”을 적용하고, 유출곡선지수(CN)값은 정밀토양도 및 토지이용도를 이용하여 산정한 값을 적용한다. 셋째, 매개 변수 최적화는 비교적 관측자료의 신뢰성이 높은 호우사 상(집중호우, 태풍)에 대하여 실질적으로 단위도의 형상 (Shape)과 규모(Scale)에 직접적인 영향이 있는 집중시간 (Concentration time)과 저류상수(Storage Coefficient)만 을 대상으로 수행한다. 넷째, 기저유출과 관련된 매개변수 중 초기유량은 실측 수문곡선의 유출초기의 일정한 경향

을 보이는 값을 적용하고, 감소상수 (Recession Ratio)는 각 실측 수문곡선의 감소부 구간의 변화율을 시행착오법 (Trial & Error Method)으로 최적 Fitting 되는 경우를 추 적하며, Threshold 유량도 각 실측 수문곡선의 감소부 경 사변환점을 고려하여 시행착오법 (Trial & Error Method) 으로 최적 Fitting 되는 경우를 추적하여 적용한다.

3. 결 론

본 연구에서는 국내의 다목적 댐을 대상으로 강우-유 출 모형에 의한 과거의 홍수량 산정방법과 최근의 홍수량 산정방법을 유역면적 규모별로 분류하여 비교 분석하였 고, 홍수량에 영향을 미치는 기본인자를 대상으로 민감도 분석을 수행하여 홍수량 증감 원인을 분석하였으며, 각 댐별 비홍수량과 Creager_C 값을 산정하여 최근 홍수량 산정결과의 적정성과 보편성을 검증하였다. 본 연구의 주 요 결론은 다음과 같다.

1) 국내의 다목적댐을 대상으로 과거와 최근의 댐 설계

홍수량 산정을 위한 각 댐별 홍수량 산정제원 및 관

련 자료를 수집 정리하였고, 유역면적의 규모에 따

라 1500 km ² 이상은 대규모 유역, 500 km ² 에서 1500

km ² 까지는 중규모 유역, 500 km ² 이하는 소규모 유

역으로 구분 강우량의 변화 및 홍수량 산정방법 등

을 비교 분석하였다.

2) 댐 건설시와 최근 검토시 강우량 입력조건 및 홍수 량 산정방법을 조합하여 4가지의 Case를 구성한 후, 유역규모별로 홍수량에 미치는 영향을 검토해 본 결 과, 대규모 유역에서는 홍수량 산정방법 변화로 29.5% 증가하고 강우량 변화로 16.3% 증가하여 강 우량의 변화 보다는 홍수량 산정방법 변화에 더 큰 영향을 받는 것으로 분석된 반면, 중규모 유역의 경 우 홍수량 산정방법 변화로 2.0% 증가하고 강우량 변화로 50.0% 증가하여 강우량 변화에 더 큰 영향을 받는 것으로 분석되었다. 한편, 소규모 유역에서는 홍수량 산정방법 변화로 42.1% 감소하고, 강우량 변 화로 35.3% 증가하여 홍수량 산정방법 변화로 인한 감소량과 강우량 변화로 인한 증가량이 비슷한 것으 로 타나났다.

3) 댐 건설시와 최근의 홍수량 산정결과, 강우량의 증 가에 비해 홍수량의 변화폭이 매우 큰 것으로 나타 나 본 연구에서는 홍수량 산정조건 중 강우량, 강우 의 시간분포방법, 유효우량 산정방법, 단위도 매개 변수 추정방법 및 기저유량 적용방법 등이 홍수량 산정 결과에 미치는 각각의 영향을 파악하기 위하여 적용인자별 민감도 분석을 수행하였는데, 강우량의 증가에 따른 홍수량의 증가율은 중규모 유역에서 가 장 크게 나타났고, 강우의 시간분포 방법 변경에 따 른 홍수량의 감소율은 소규모 유역에서 가장 크게 나타났으며, 유효우량 산정방법의 변경에 따른 홍수 량의 증가율은 중규모 유역에서 가장 크게 나타났 고, 단위도의 매개변수 추정방법 변경에 따른 홍수 량의 증가율은 대규모 유역에서 가장 크게 나타났으 며, 기저유량의 적용 방법의 변경은 홍수량 산정결 과에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

4) 댐 건설시와 최근의 홍수량 산정결과가 서로 다르게 나타나는 원인을 규명하기 위하여 홍수량 산정에 영 향을 미치는 기본인자를 대상으로 홍수량 증감 원인 을 분석하였는데, 댐 건설시와 비교하여 최근의 강 우량은 중규모 유역이 25.3%로 가장 큰 증가율을 보 였고, 강우의 시간분포 영향을 파악하기 위한 우량 주상도 상의 시간최대강우량은 56.2～75.7%로 대 중 소규모 유역이 비슷한 감소율을 보였으며, 유효 우량 산정방법을 비교하기 위한 손실량은 대규모 유 역이 42.2%로 가장 큰 감소율을 보였고, 단위도의 매개수변 영향을 파악하기 위한 단위도의 첨두유량 및 첨두발생시간은 대규모 유역이 107.0% 증가, 6.6

hr 단축으로 가장 큰 변화율을 보였으며, 기저유량은 그 차이가 미미하여 댐 건설시와 최근의 홍수량 결과 에 미치는 영향은 거의 없는 것으로 분석되었다.

5) 과거의 홍수량 산정결과에 대한 최근의 홍수량 산정 결과의 적정성을 확인하기 위하여 유역규모에 대한 홍수량의 정도를 나타내는 지수로서 단위유역면적 당 홍수량을 나타내는 비홍수량(m ³ /sec/ km ² )을 각 댐 별로 산정하였는데, 댐 건설시의 대 중 소규모 유역 이 약 18 m ³ /sec/ km ² 의 편차를 보이는 반면, 최근의 결과는 약 14 m ³ /sec/ km ² 의 편차를 보여 과거의 홍 수량 산정방법 보다 최근의 홍수량 산정방법이 차이 가 적게 나타나 보다 일관성 있는 것으로 분석되었다.

6) 최근의 홍수량 산정결과가 댐 설계홍수량으로서 합 리적이고 보편적인 결과인지를 확인할 필요가 있어, 유역면적에 따른 홍수량의 규모를 평가할 수 있는 Creager_C 값을 각 댐별로 산정하였는데, 최근의 홍수량 산정방법으로 산정한 결과가 세계의 주요 댐 의 경향과 잘 일치하여 댐 설계홍수량으로 보편적인 결과임을 확인할 수 있었다.

7) 향후 댐 설계시 설계홍수량 산정을 위한 적용인자별 적정한 방안으로 임계지속기간, Huff 방법 및 Clark 단위도 등은 최근의 홍수량 산정방안과 동일하게 적 용하고, 비교적 관측자료의 신뢰성이 높은 호우사상 (집중호우, 태풍)에 대하여 실질적으로 단위도의 형 상 (Shape)과 규모 (Scale)에 직접적인 영향이 있는 집중시간 (Concentraion time)과 저류상수 (Storage Coefficient)만을 매개변수 최적화 대상으로 하고 유 출곡선지수 (CN) 및 기저유출 관련 매개변수들은 정밀토양도/토지이용도 및 관련공식을 이용하여 산 정하는 방법을 제안하였다.

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논문번호: 11-035 접수: 2011.03.28

수정일자: 2011.09.22/10.19 심사완료: 2011.10.19