1. 서 론
댐은 용수의 확보 및 가뭄과 홍수를 예방하고, 수력발전을 통해서 에너지를 제공해주는 중요한 구조물이다. 또한 댐 주변지역의 친환경적 이용을 통해 문화와 자연이 공존하는 친환경적 휴식공간으로서 관광명소의 역할로도 자리 잡고 있다. 하지만 국내에 건설된 댐들의 경우에는 건설된 지 오랜 기간이 지났기 때문에 노후화로 인한 안전성 문제가 있다. 2019년 다목적댐 및 용수댐에 대한 노후화 현황에 대해서 조사된 결과를 보게 되면, 국내 댐 가운데 60% 이상이 건설된 지 30년이 넘은 노후화 시설이며, 건설된 지 40년이 넘은 댐의 비율도 40%를 넘었다. 이러한 노후화 문제와 기후변화에 의한 극한사상의 발생빈도 증가(Han et al., 2022)는 댐 붕괴의 위험성을 더욱 증가시키고 있다. 국내에서 발생한 댐 붕괴 사례로는 2002년 태풍 루사가 한반도에 상륙하였을 때, 강원도 강릉시에 위치한 장현저수지와 동막저수지가 설계홍수량 이상의 홍수량이 발생되어 여수로 및 댐이 붕괴된 사례가 있으며, 2014년 경북 연천군 괴연 저수지, 2018년 전남 보성군 모원저수지 등이 집중호우에 의하여 붕괴되었다.
현재 국내에서는 ｢저수지⋅댐의 안전관리 및 재해예방에 관한 법률 제3조(저수지⋅댐관리자의 책무)｣, ｢자연재해대책법 제 37조(각종 시설물 등의 비상대처계획 수립)｣, ｢농어촌정비법 제20조(농업생산기반시설에 대한 비상대처계획의 수립 등)｣, ｢하천법 제26조(하천시설의 비상대처계획)｣에 근거하여 저수지⋅댐 붕괴 등에 따른 비상대처계획(Emergency Action Plan, EAP)을 수립하고 있다. 비상대처계획 내에서의 저수지⋅댐 붕괴 시나리오는 설계빈도 이상의 극한 강우조건에서 발생한 단일 호우사상이 저수지 혹은 댐에 발생할 경우와 지진발생 조건하에 댐이 붕괴되었을 경우만을 다루고 있다. 그러나 2010년 이후 연속적인 호우사상으로 인한 홍수피해가 증가하고 있다. 2012년 8월부터 9월에 태풍 ‘볼라벤’, ‘덴빈’, ‘산바’, 2019년 태풍 ‘링링’, ‘타파’, ‘미탁’, 2020년 태풍 ‘마이삭’, ‘하이선 등 태풍이 연속적으로 발생하여 막대한 인명 및 재산피해를 발생시킨 사례가 있다. 연속적인 호우사상이 발생하는 경우, 토양수분이 증발하거나 중력에 의해 토양층 깊숙이 침투할 시간이 부족하게 되며, 선행호우사상으로 인해 증가된 토양수분함유량은 침투, 침루 등에 의한 강우손실량을 감소시키고 결국 유효우량을 증가시킨다. 유효우량의 증가는 직접유출량의 증가로 이어져 집중호우보다 더 큰 피해를 초래할 수 있다. 이러한 연속호우사상은 댐의 붕괴 위험성에 많은 영향을 준다. 수문이 없어 인위적인 방류조절 능력이 없는 자연월류형 댐이나 여수로 방류능력이 부족한 댐의 경우, 초기 호우로 인해 수위가 상당히 높아짐에도 연이어 오는 호우사상을 조절할 수 없어 댐 월류로 인한 붕괴 위험성 가능성이 존재한다(Lim, 2020). 이와 반대로 방류조절이 가능한 댐의 경우에도 하류부에 무피해 방류량 이상의 방류를 통해 하류부에 홍수를 일으킬 가능성도 존재한다. 실제로 2006년 기록적인 폭우로 인해 충주댐이 수문을 열어 약 10,000 ton 가까이 방류하였고, 이로 인해 충주댐과 조정지댐 사이의 탄금호가 범람한 사례가 있다.
댐 붕괴에 관한 연구 사례들을 살펴보면, 국내보다는 국외에서 다양한 연구들이 과거부터 현재까지 진행되고 있다. 국외에서는 새로운 댐 붕괴 모형을 개발하고 이를 기존 모형들과 비교⋅분석(Fread, 1977, 1988; Wetmore and Fread, 1981, 1984; Bozkus and Kasap, 1998; Zhou et al., 2005; Lismanis, 2013; Seyedashraf et al., 2018; Aureli et al., 2021), 댐 붕괴의 규모 및 붕괴시간을 예측(MacDonald and Langridge-Monopolis, 1984; Bathurst and Ashiq, 1998; Fagherazzi et al., 2004; LaRocque et al., 2013), 댐 붕괴에 따른 피해 양상 및 규모를 분석(Lodhi and Agrawal, 2012; Soleymani et al., 2015; Day, 2016; Azeez et al., 2020; Bilali et al., 2022), 댐 붕괴에 따른 비상대처계획 수립(Rodrigues et al., 2002; Becker et al., 2007; Peng and Zhang, 2013; Ferrari et al., 2023) 등에 관한 연구들이 진행되고 있다. 국내의 경우에는 Lee (2001)는 팔당댐의 수문이 붕괴된 경우와 댐 전체가 붕괴된 경우를 각각 분석하여 한강 하류에 미치는 영향을 분석하였으며, Koo (2004)는 두 차례 붕괴가 발생하였던 연천댐을 대상으로 댐 붕괴 시 첨두홍수량 및 하류의 수리학적 영향을 분석하였다. Hong et al. (2009)은 소양강 유역에 태풍 루사를 이용하여 가능최대강수량을 산정한 후 댐 붕괴 시나리오를 2가지 수문 모형(HEC-HMS, HEC-RAS)에 적용하여 비교⋅분석하였다. 이외에도 연속적인 댐 붕괴로 인한 홍수파 도달시간, 홍수범람역 등을 분석하거나(Kim, 2013), 기후변화 시나리오 기반의 가능최대강수량을 이용하여 소양강댐의 붕괴를 모의하였고, 미래에 발생할 수 있는 하류부의 홍수범람을 분석하였다(Kim, 2019). 하지만 국내 및 국외 연구 사례 모두 단일 호우사상의 상황만을 고려하여 댐 붕괴 상황을 분석하였다. 이에 본 연구에서는 연속호우사상에 의한 댐 붕괴를 모의하여 이에 따른 침수피해를 분석하고자 한다. 이를 위해서 연속호우기반의 거대강우 시나리오를 정의하고, 시나리오에 의해서 발생하는 첨두유출량 및 댐 붕괴 상황을 모의하기 위해서 연속호우기반의 강우-유출 모형(Consecutive Strom Event Based model, ConSEB model; Kim, 2018) 및 Simplified Dam Break (SMPDBK) 모형을 활용하였다. 본 연구 결과를 통해 연속호우사상을 고려한 비상대체계획 수립의 필요성을 제시하고자 한다.
2. 방법론
2.1 연속호우사상 기반 거대강우 시나리오
거대강우는 확률적으로 발생될 가능성이 희박하나, 물리적으로 발생될 수 있는 초대형 호우사상에 의한 강우사상을 의미한다(Han et al., 2022). 기후변화 대비 수자원 적응기술 개발 연구단(Climate Change Adaptation for Water resources, CCAW)에서는 거대강우 시나리오를 3가지 경우로 나누어서 정의하였다(Kim et al., 2020): ⒜ 연속호우사상 발생에 의한 경우, ⒝ 과거 특정 지점에서 관측된 대형 강우사상을 수분최대화하여 호우전이하는 경우, ⒞ 과거 특정지점에서 관측된 대형 강우사상을 호우전이하는 경우.
3가지 경우 중에서 연속호우사상 발생에 의한 거대강우 시나리오는 과거 발생한 태풍, 극한강우, 집중강우 등이 최소 무강우 기간(Inter-Event Time Definition, IETD) 내에 연속적으로 발생하는 것을 의미한다. 여기서, IETD는 연속적으로 발생하는 호우사상을 각각의 독립적인 호우사상으로 분리하는데 있어서 기준이 되는 무강우 기간을 의미한다. 연속호우사상 기반 거대강우 시나리오 생성 절차는 3단계로 구성되어 있다. 첫 번째로 대상유역의 지속시간 및 빈도별 확률강우량을 산정한다. 확률강우량은 2019년 환경부에서 발간한 ｢홍수량 산정 표준지침｣에서 제시한 절차를 따라서 산정된다. 확률강우량이 산정이 되었다면, 두 번째로 대상유역의 IETD를 산정한다. IETD를 산정하는 여러 방법 중에서 변동계수분석(Coefficient of Variation analysis, CV analysis)을 활용하여 산정한다. CV분석은 강우사상 사이의 무강우시간들이 지수(exponential) 분포를 따른다는 가정하에, 무강우시간들의 평균과 표준편차가 같아지는 지체시간, 즉 변동계수가 1인 지체시간을 대상유역의 IETD로 결정한다. CV분석은 다른 IETD 산정 방법론들과 비교하여 명확한 IETD 결정 기준을 가지고 있다(Choi et al., 2011).
여기서, k는 지체시간, μk와 σk는 지체기간 k일때의 무강우기간시간들의 평균 및 표준편차이며, CVk는 지체기산 k일때의 변동계수를 의미한다.
마지막으로 앞서 산정된 확률강우량과 IETD를 기반으로 두 개의 확률강우량을 IETD 간격을 사이에 두고 연속적으로 발생시켜 거대강우 시나리오를 생성한다. Fig. 1은 경안 유역을 대상으로 지속시간 24시간의 100년 빈도 확률강우량을 24시간 무강우기간 동안 연속으로 발생시켜 만든 거대강우 시나리오이다. Fig. 1에서 파란색 점선은 특정장소에서 물리적으로 발생할 수 있는 최대의 강수량인 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP)을 나타내며, 빨간색 선은 거대강우 사니라오의 누가강우량을 의미한다. 생성된 거대강우 시나리오를 보게 되면, 거대강우 시나리오에 의해서 발생하는 총 강우량이 가능최대강수량보다 작은 것을 확인할 수 있다.
2.2 Consecutive Storm Event Based 모형을 이용한 연속호우사상의 홍수량 산정
연속호우사상에 의해서 발생하는 홍수량을 산정하기 위해서는 연속호우사상을 각각의 독립호우 사상으로 구분하는 것과 무강우기간 동안의 기상조건을 반영할 수 있어야 한다(Lim, 2020). 그러나 기존 강우-유출 모형들은 유효우량을 산정 시분석하는 기간에 발생하는 모든 강우사상들을 하나의 강우사상으로 인식하는 문제점을 가지고 있다. 모든 강우사상들이 하나의 강우사상으로 인식되면, 초기 강우사상에 의해서 산정된 손실량을 기반으로 모든 강우사상들의 유효강우량이 산정되고, 시간이 지남에 따라서 유효강우량이 급격하게 커지게 된다(Fig. 2).
이러한 문제점은 연속호우 사이의 무강우기간이 존재하여도 이를 고려하지 않는 문제점을 포함하고 있기 때문에 토양의 수분함유량을 나타내는 유출곡선지수(Curve Number, CN)가 고정되는 다른 문제를 불러온다. CN을 산정하기 위해서 주로 Natural Resources Conservation Service-Curve Number (NRCS-CN) 방법을 사용한다. NRCS-CN은 선행 5일 강수량을 이용한 선행토양함수조건(Antecedent Moisture Condition, AMC) 개념을 사용하여 유출의 변동성을 표현한다. 즉 무강우기간 동안에 어떠한 변화가 존재하더라도 선행 5일 강수량의 크기가 동일하다면 CN 값은 모두 동일하다(Fig. 3). 이러한 문제점을 해결하고자 Kim (2018)은 연속호우사상 기반의 시간단위 강우-유출 모형인 Consecutive Storm Event Based (ConSEB) 모형을 개발하였다.
ConSEB 모형은 기존 모델들의 문제점을 해결하기 위해서 IETD와 증발산량을 활용하였다. IETD를 통해서 연속호우사상들을 독립호우사상들로 분리한 후 각 독립호우사상의 초기손실량을 산정하여 유효우량을 산정할 수 있도록 하였다. Penman-Monteith 방법을 이용하여 산정한 시간단위 증발산량을 통해서 기상조건에 따른 토양수분량을 추정하고, 이를 통해 CN을 산정하여 무강우기간 동안의 기상조건을 반영할 수 있도록 하였다. ConSEB 모형의 산정절차는 Fig. 4와 같다.
ConSEB 모형은 소유역별 도달시간과 저류상수를 산정하는데 있어서 Kraven (Ⅱ) 및 Sabol 공식을 활용한다. Sabol 공식은 유역규모를 고려하는 유역형상계수를 사용하여 비교적 합리적인 편이며, 산정결과가 일반적으로 도달시간의 0.8~1.2배의 범위를 나타내므로 실무에서 채택하는 경향과 대체적으로 일치한다.
여기서, K는 저류상수(hr), Tc는 도달시간(hr), L은 유로연장(km), A는 유역 면적(km2), L 2 A
하지만 Sabol 공식에서 형상계수가 작아질수록, Tc/K가 매우 작아지는 경향이 나타나며, 이와 같은 경우에는 홍수량이 매우 작게 산정되는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하고자 Jung (2006)은 형상계수가 0.2 이하인 경우에도 무난하게 적용할 수 있도록 Sabol 공식을 수정하여 제시하였다.
본 연구에서 지정한 대상유역에 ConSEB 모형을 적용 시에 유역의 면적에 비해 하도의 길이가 긴 소유역들이 많이 존재하기 때문에, 수정된 Sabol 공식을 사용하여 기존 ConSEB 모형을 수정하였다.
2.3 Simplified Dam Break 모형을 이용한 댐 붕괴 모의
댐의 붕괴형상은 댐의 형식 및 붕괴 원인에 따라 다르게 나타난다. 예를 들어서 토석재료를 쌓아 올려 만든 필댐에 경우에는 붕괴 원인이 월류인지 파이핑(pipping)인지에 따라서 다르게 형상이 나타난다. 필댐에서 월류에 의한 붕괴는 댐사면의 전단강도가 약한 지점에서 삼각형의 형태로 붕괴가 시작하여 붕괴부가 점차 확장되어 사다리꼴의 형상이 나타난다. 하지만 파이핑에 의해서 필댐의 붕괴가 발생하게 되면, 처음 침투가 발생하는 지점에서 원형의 형태로 붕괴가 시작되어 점차 구멍이 커지다가 완전히 붕괴되어진다. 이러한 다양한 댐의 붕괴현상을 모의하기 위해서 연구자들은 다양한 모형들(Dam Break (DAMBRK), BREACH, Simplified Dam Break (SMPDBK), FLDWAV, Hydrologic Engineering Center’s Hydrologic Modeling System (HEC-HMS) 등)을 개발하였다. 이 중에서 본 연구에서는 SMPDBK 모형을 이용하여 댐 붕괴 현상을 모의하고자 하였다.
SMPDBK 모형은 Wetmore and Fread (1984)에 의해서 개발된 댐 붕괴 모형으로서 최소한의 수리특정자료만으로 비교적 타당한 홍수량 예측이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 특히 SMPDBK 모형은 계산이 필요한 시간이 제약되어 있어 정교한 계산 기법을 효율적으로 이용하기 어려운 경우에 많이 활용되고 있다. SMPDBK 모형의 댐 붕괴 모의절차는 3단계로 구성되어져 있다. 첫 번째로 저수지의 용량과 붕괴의 시간적, 기하학적 특성을 고려하여 댐에서의 첨두유출량을 산정한다. 두 번째로 댐하류의 하천수로를 균일 단면수로로 가정하고, 하류수로의 최대한 균일화한다. 마지막으로 댐 하류의 특정 예측 지점에서의 첨두붕괴유출량과 첨두시간을 결정하기 위해 무차원 추적곡선과 함께 추적매개변수를 계산한다. 무차원추적곡선은 첨두홍수파와 관계된 Froude수에 기초한 곡선군으로 분류된다.
3. 대상지역 및 데이터 수집
본 연구에서는 충주댐 유역을 대상유역으로 선정하였다(Fig. 5). 충주댐 유역은 한강 중권역 24개 유역 중 3개의 중권역(충주댐유역, 평창강유역, 남한강상류유역)으로 구성되어 있으며, 총면적은 6,648 km2, 연평균 유입량은 4,872백만 m3이다. 충주댐유역 하류에 위치한 충주댐은 1986년 완공되었으며, 연간 용수공급량 3,380백만 m3, 홍주조절용량 616백만 m3, 연간 844 Gwh의 전력을 생산, 공급하고 있다. 충주댐의 높이는 97.5 m, 댐 정상표고 EL. 147.5 m, 총 저수용량 2,750백만 m3인 국내 최대의 콘크리트 중력식 댐이다. 충주댐은 2003년 4월 감사원 자연재해대비 실태감사(The Board of Audit and Inspection of Korea, 2003)에서 댐 안전성 확보가 미흡하다는 결과를 배경으로 기후변화에 따른 극한홍수에 대비하고 댐의 안전성을 확보하고자 2013년 충주댐 치수능력 증대 기본계획을 수립하고 2024년까지 총 사업비 2,715억원을 투입하여 터널식 보조여수로를 설치하는 것을 목표로 공사가 진행 중에 있다.
연속호우기반의 거대강우 시나리오를 생성하기 위해서 충주댐 유역 내외에 위치한 기상청 관할 관측소 중에서 30년 이상의 충분한 시강우량 자료를 보유하고 있는 8개 관측소(대관령(100), 강릉(105), 원주(114), 충주(127), 태백(216), 제천(221), 봉화(271), 영주(272))를 선정하여 시단위 강우량 자료를 구축하였다. ConSEB 모형을 이용하여 거대홍수량을 산정하기 위해서 충주댐 유역의 Digital Elevation Model (DEM), 토양도, 토지피복도 자료를 국토교통부에서 운영하고 있는 국가공간정포포털 오픈마켓(http://data.nsdi.go.kr/dataset)에서 수집하였으며, 모형에서 산정된 매개변수의 적절성을 검증하기 위해서 영월군(팔괴교), 영월군(영월대교), 충주댐 유입량자료를 한강홍수통제소 및 K-Water에서 운영하고 있는 물정보포털(https://www.water.or.kr/)에서 수집하여 비교⋅분석하였다. 마지막으로 충주댐의 붕괴를 모의하기 위한 SMPDBK의 입력자료를 구축하기 위하여, 물정보포털에서 충주댐과 관련된 제원을 수집하였다.
4. 연속호우사상에 의한 댐 붕괴 모의 결과
4.1 연속호우기반의 거대강우 시나리오 생성
2.1절에서 제시된 연속호우기반의 거대강우 시나리오 생성절차를 따라서 충주댐유역의 100년빈도, 200년빈도, 500년빈도의 확률강우량이 연속적으로 발생하는 3개의 거대강우 시나리오(100 yr-100 yr, 200 yr-200 yr, 500 yr-500 yr)를 생성하였다. 확률강우량 산정 시에 지속시간의 경우에는 48시간으로 설정하였다. 이는 기존 충주댐 관련 보고서들에서 충주댐의 홍수조절능력을 평가 할 때, 임계지속시간을 고려한 지속시간을 48시간으로 설정하였기 때문이다(Lee et al., 2017; Wonju Regional Environment Office, 2022). 먼저 ｢홍수량 산정 표준지침(Bae et al., 2019)｣에서 제시한 확률강우량 산정방법을 통해서 8개 관측소의 지속시간-빈도별 확률강우량을 산정하였다. 산정된 지점별 확률강우량 값에 대해서 Thiessen 방법과 면적우량환산계수(Areal Reduction Factor, ARF)를 적용하여 면적평균 확률강우량을 산정하였다(Table 1).
Table 1
Frequency Based Mean Areal Rainfall Intensity of Chungju Dam Watershed
다음으로 확률강우량 사이의 무강우 지속 기간을 설정하기 위해서 충주댐 유역의 IETD를 산정하였다. 8개의 관측소의 시단위 강우량 자료를 기반으로 CV분석을 수행하여 각 관측소별 IETD를 산정하였다(Table 2). 8개의 관측소의 IETD 값 중에서 가장 작은 값인 11시간을 충주댐 유역의 IETD로 결정하였다.
Table 2
Estimation of IETD of Each Weather Station in Chungju Dam Watershed: Bold Italic Numbers Represent the IETD of Each Weather Station
산정된 면적평균 확률 강우량과 IETD를 기반으로 100년빈도, 200년빈도, 500년빈도 면적평균 확률 강우량을 11시간 무강우 시간 간격을 두고 연속적으로 발생시켜 거대강우 시나리오 3개를 생성하였다. 생성된 거대강우 시나리오의 비교치로서 활용하기 위해서 ｢전국 PMP도 재작성 보고서(Kim et al., 2004)｣에서 제시한 PMP 산정 절차를 통해서 충주댐 유역의 PMP를 산정하였다. PMP 산정할 때 지속시간은 동일하게 48시간으로 설정하였으며, PMP는 661.74 mm로 산정되었다. 산정된 PMP와 거대강우 시나리오의 누적강수량과 비교한 결과, 모두 두 번째 확률강우량에서 누적강우량이 PMP보다 커지는 것을 볼 수 있다(Fig. 6).
4.2 ConSEB 모형을 이용한 거대홍수량 산정
대상유역인 충주댐 유역에 대한 ConSEB 모형을 구축하기 위해서 Geographic Information System (GIS)를 이용하여 소유역을 분할하였으며, 각 소유별로 면적, 하도의 길이, 하도의 경사를 산정하였다. 또한 해당유역의 DEM, 토양도, 토지피복도 등을 이용하여 유역 CN값을 산정하여 모형 입력자료 및 매개변수를 구축하였다. 구축한 모형의 매개변수 보정을 위해 2009년 07월 08일 00시부터 15일 23시에 해당하는 8개 기상관측소 강우자료를 활용하여 홍수량을 산정하였다. 산정된 홍수량을 Peak Difference (PDIFF), Percent Error in Peak (PEP), Normalized Root Mean Squared Error (NRMSE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 등 4개의 통계지표를 이용하여 매개변수 보정 결과를 통계적으로 평가하였다.
여기서, Qpeak, obs는 관측 첨두유량, Qpeak, cal은 ConSEB 모형에 의해서 모의된 첨두유량, Qobs는 관측유량이며, Qcal은 ConSEB 모형에 의해서 모의된 유량, Q o b s ¯
충주댐의 3개의 중권역들(평창강유역, 남한강상류유역, 충주댐유역)에 대해서 모형의 매개변수를 보정한 결과, 모의값이 관측유량의 최대첨두값의 경향을 잘 따라가며, Nash 계수는 각각 0.847, 0.860, 0.850으로 모형의 보정이 유의한 수준을 나타내는 것을 확인할 수 있었다(Table 3).
Table 3
Comparison of ConSEB Model Calibration Result
보정된 ConSEB 모형을 검정하기 위해서 연속강우가 발생한 2011년 6월 21일 00시부터 27일 23시(검정사상 A)와 2016년 6월 30일 00시부터 7월 8일 23시(검정사상 B)까지의 2개의 강우사상을 활용하였다. 검정사상 A의 결과(Table 4)를 보면, 팔괴교의 경우 실측 첨두유출량과 모의 첨두유출량의 차이가 -11.4 cms로 가장 작았지만, 두 번째 호우가 발생하기 전 관측유량보다 모의유량이 감소폭이 크기 때문에 Nash 계수가 영월대교 및 충주댐보다 낮은 0.817로 산정된 것으로 판단된다. 충주댐의 유입량과 비교한 결과, 모의유량이 관측 유량보다 전체적으로 과다 산정된 경향이 보이나 유출 발생시간 및 경향을 잘 나타내며 Nash 계수도 0.914로 높은 수준으로서 모형의 신뢰도가 높은 것을 확인할 수 있었다.
Table 4
Comparison of ConSEB Model Verification Results for Test Event A
검정사상 B의 검정결과(Table 5)는 이전 검정사상 A와 비교하였을 때, 모형의 정확성이 다소 낮게 나타났으며, 이는 초기 호우 발생 시 모형에서는 유출로 나타났지만 실제로 유출은 발생하지 않은 상황에서 기여한 결과로 볼 수 있다. 하지만 최종 유출구인 충주댐의 유입량과 비교한 결과에서는 Nash 계수가 0.827로 유의한 결과수준이 나타났으며, 첨두값의 차이가 검정사상Ⅰ보다 작게 산정된 것을 확인 할 수 있다.
Table 5
Comparison of ConSEB Model Verification Results for Test Event B
4.1절에서 생성한 3개의 거대강우 시나리오(100 yr-100 yr, 200 yr-200 yr, 500 yr-500 yr)와 PMP를 ConSEB 모형에 적용하여 거대홍수량을 산정하였다(Table 6). 100년 빈도의 거대강우 시나리오에 의해서 모의된 첨두홍수량은 24,831.49 cms이며, 200년 빈도의 거대강우 시나리오는 27,538.27 cms, 500년 빈도의 거대강우 시나리오는 31,080.34 cms로 산정되었다. PMP에 의해 모의된 가능최대홍수량(Probable Maximum Flood, PMF)은 29,247.43 cms로 앞서 산정된 500년 빈도의 거대강우 시나리오에 의한 첨두홍수량보다 작게 모의된 것을 볼 수 있다. 이 결과는 연속호우사상에 의해서 유출이 발생할 경우에 PMF보다 높은 첨두홍수량이 발생할 수 있다는 가능성을 보여준다. 실제로 2002년 태풍 루사가 상륙했을 때 강릉의 일강수량은 877 mm로서 당시 24시간 가능최대강수량(840 mm)을 초과한 수준이었으며, 장현저수지와 동막저수지가 루사로 인해 붕괴되었다. 따라서 본 연구에서는 PMP보다 높은 첨두홍수량이 발생할 수 있는 500년 빈도의 거대강우 시나리오를 활용하여 댐 붕괴를 모의하였다.
Table 6
Comparison of Peak Discharge of Frequency Based Rainfall Intensity, Mega Rainfall Event Scenarios and PMF
4.3 SMPDBK 모형을 이용한 거대강우 시나리오에 의한 댐 붕괴 모의
4.2절에서 결정한 500년빈도의 거대강우 시나리오 적용과 댐 붕괴에 의한 하류부의 침수예상 범람도를 작성하기 위해서는 댐 붕괴 시 댐의 수위 및 방류량이 산정되어야 한다. 충주댐은 저수지 수위에 따라 방류량을 조절하는 수문조작 방법인 여수로 방류량 규정 곡선(Spillway Rule Curve, SPC)으로 조절되며, 충주댐의 SPC는 Table 7과 같다. 홍수기에 댐으로부터의 방류량은 평균 발전방류량을 포함하여 200 cms로 제한하며, 저수지 수위가 EL. 139.5 m에 도달할 때까지 200 cms로 방류한다. 저수지의 수위가 EL. 139.5 m를 초과하면 부분 개방에 의하여 점차 방류량을 증가시키다가 계획홍수위인 EL. 145.0 m 이하인 EL. 144.5 m에 이르면 완전개방 한다. 댐의 초기 수위는 선행연구들(Ahn et al., 2011; Kim and Kim, 2013; Kim et al., 2014)을 통해 홍수기제한수위인 EL. 138 m로 가정하였으며, 기상예보 등을 통해 수위를 미리 낮추는 운영은 고려하지 않았다. SPC를 이용하여 거대홍수량 발생 시 댐 유입량을 수위로 환산하였으며, 이를 그림으로 나타내면 Fig. 7과 같다.
Table 7
Chungju Dam Discharge according to Water Level
초기 거대홍수량의 유입 시 충주댐의 정상표고(EL. 147.5 m) 이상의 수위로 인해서 월류가 발생하였다. 이러한 월류 상황을 고려하여 충주댐의 방류량을 산정하면 26,159.8 cms로, 이때의 댐의 수위는 EL. 150.0 m이며 정상표고보다 높게 나타났다. 거대강우 시나리오에 의한 댐 붕괴와 관련된 방류량과 수위를 산정한 결과를 정리하면, 첨두유입량은 31,080.336 cms이며, 첨두방류량과 이에 따른 최고수위는 26,159.8 cms와 EL. 150.0 m이다.
다음으로 댐 붕괴 모의를 위해서 댐 붕괴 원인과 SMPDBK 모형의 매개변수를 결정하였다(Table 8). 충주댐은 콘크리트 중력식 댐으로 특성상 월류에 의한 붕괴보다 기초 지반의 불충분한 전단강도나 내부 침식 등과 같이 댐 기초부 및 양안 접속부와 관련된 원인이 크다. 따라서 본 연구에서는 노후화로 인한 기초 지반의 불충분한 전단강도와 함께 수위가 증가함에 따라 상류의 물과 퇴적토의 횡압력이 기초부의 마찰력을 넘어서면서 댐체의 부분 콘크리트 불록이 미끄러지는 경우를 붕괴 원인으로 설정하였다. 댐 붕괴 시 매개변수인 댐 붕괴부 폭, 붕괴지속시간은 이전의 댐 붕괴 사례 및 관련 연구를 통해서 제시된 가이드라인을 참고하여 설정하였다.
Table 8
Parameters of SMPDBK Model
| Scenario | Breach width (m) | Breach Time (min) | Dam break water level (EL. m) |
|---|---|---|---|
| 500 yr-500 yr | 223.5 | 10.0 | 150.0 |
| Initial water level of storage (EL. m) | Final breach height (EL. m) | ||
| 138.0 | 50.0 | ||
500년빈도 거대강우 시나리오에 의한 충주댐 붕괴를 모의하여 발생하는 침수 지역을 행정구역별(충주시, 여주시, 양평균)로 산정하면 Fig. 8과 같다. 행정구역별 총 침수면적을 보게 되면, 여수시가 182.93 km2으로 가장 많은 면적이 침수되었으며, 다음으로 충주시(78.68 km2), 양평균(45.85 km2) 순으로 나타났다. 충주시보다 여수시가 더 많이 침수된 원인은 주위에 산이 거의 없는 넓은 평지로서 경사가 완만하여 작은 홍수위에도 침수면적이 넓게 형성되기 때문이다. 수역을 제외한 토지피복도의 대분류에 따라 각 행정구역 별로 침수면적과 비율을 산정하면 Table 9와 같다. 각 행정구역에서 농업지역의 침수면적이 50% 이상으로 대부분을 차지하였으며, 다음으로 산림지역이 많이 침수되었다. 특히 충주시의 경우에는 시가화 지역의 침수면적이 다른 지역에 비해 침수면적의 비율이 높은 것을 볼 수 있다. 이를 통해서 연속호우에 의한 댐 붕괴가 발생했을 때 하류지역에 많은 인명 피해와 경제적 피해가 발생할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 현재 비상대처계획에서 고려하고 있지 않는 연속호우사상에 대한 비상대처계획 수립이 반드시 필요할 것으로 판단된다.
Table 9
Flood Damage Area according to Land Cover
5. 결 론
최근 연속호우사상으로 인하여 발생하는 홍수피해 사례가 증가하고 있다. 그러나 저수지⋅댐 붕괴 등에 따른 비상대처계획 수립 시 연속호우사상에 의한 경우를 고려하고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 연속호우사상 기반의 거대강우 시나리오를 생성하고, 이를 통해서 발생 가능성이 있는 댐 붕괴를 모의하였다. 충주댐을 대상으로 3가지 거대강우 시나리오를 생성하고, 이를 연속호우기반의 시간단위 강우-유출 모형인 ConSEB 모형을 이용하여 첨두홍수량을 산정하였다. 산정한 첨두홍수량을 단일호우사상 및 가능최대강우량에 의한 경우와 비교⋅분석한 결과, 연속호우사상에 의해서 가능최대홍수량보다 큰 첨두홍수량이 발생할 가능성을 확인하였다. SMPDBK 모형을 이용하여 500년 빈도 거대강우 시나리오에 의한 충주댐 붕괴를 모의한 결과, 넓은 평야지대를 포함하고 있는 여주시가 가장 많은 침수피해가 발생하였으며 토지분류에 따른 치수면적에서는 농업지역이 가장 많이 침수되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 연속호우사상에 의한 댐 붕괴 위험성을 확인하였으며, 연속호우사상을 고려한 비상대처계획 수립의 필요성을 제시하였다.
본 연구에서 500년 빈도의 확률강우량이 연속적으로 발생하는 거대강우 시나리오를 활용하였다. 해당 시나리오의 경우에는 높은 빈도의 강우량이 연속적으로 발생하기 때문에 발생할 확률이 낮다. 실제 연속적인 호우사상에 의해서 피해가 발생한 사례들의 경우, 선행호우사상들이 모두 높은 빈도의 확률강우량을 가지지 않는 경우가 있다. 2022년 8월 서울에서 발생한 연속호우에 의한 침수사례를 살펴보면, 피해를 직접적으로 발생시킨 129.6 mm의 강우량이 발생하기 이전에 이틀 동안 14.5 mm의 강우량만 발생하였다. 본 연구의 목적은 댐 붕괴가 발생할 경우이기 때문에 상당히 높은 빈도의 연속호우사상들을 다루었지만, 실제 발생하고 있는 연속호우사상에 대한 위험성을 분석하기 위해서는 실제 발생하고 있는 연속호우사상의 특성을 기반으로 시나리오를 작성하는 것이 필요하다. 따라서 추후 연구에서는 침수피해를 발생시키는 연속호우사상들을 조사하고, 이를 기반으로 연속호우사상 시나리오를 구축하여 댐의 위험성을 분석하고자 한다.
연속호우에 의한 댐 붕괴 시 짧은 시간 내에 거대홍수량이 하류부에 도달하기 때문에, 쓰나미 재난과 같이 순식간에 하류부가 침수된다. 특히, 사람들이 많이 살고 있는 도시지역에는 지하시설이 많기 때문에 인명피해가 발생할 수 있고, 단시간에 거대한 홍수가 들이치기 때문에 중요 시설에 대해서도 막대한 피해를 야기할 수 있다. 거대홍수량이 하도를 따라서 하류부 지역에 도달하는 것을 막기 위해서 저류지, 홍수터 등의 구조적 대안을 수립할 수 있으나, 이를 통해서 모든 피해를 막기에는 비용과 물리적 측면에서 한계가 있다. 따라서 댐 붕괴로 인한 최대피해를 막기 위해 비구조적 대안이 동시에 활용되어야 한다. 특히 인명피해를 최소화하기 위해서는 대피소 및 최적 대피 경로 선정이 반드시 수립되고, 교육과 훈련이 병행되어야 한다. 또한 댐의 위험 상황을 하류부 지역의 주민들에게 전달할 수 있는 알림 체계도 구축되어 있어야 한다. 이러한 비상대처계획을 통해서 발생할 수 있는 위험 상황에 대처하는 것도 필요하나, 위험 상황이 발생하지 않도록 댐의 안전성을 확보하기 위한 노력이 끓임 없이 진행되어야 한다.
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