수온은 하천 및 호내에서 녹조 발생, 어류상 변화 등 수생태계의 중요한 환경인자로 작용한다. 이에, 많은 댐에서 주요 유입하천과 호내에 계측기를 설치하여 운영하고 있으며 합천댐에는 유입하천 2개 지점, 취수구 및 방류구 지점에서 실시간으로 수온을 관측하고 있다. 기후변화는 물관리 계획에서 주요 이슈로 기후변화에 따른 수온변화, 수생태계 영향을 예측하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기법과 SSP(Shared Socioeconomic Pathways) 기후변화 시나리오 기반으로 합천댐 유입하천의 수온변화를 전망하였으며, 3차원 수리수질모델을 이용하여 합천호 수온성층 변화를 예측하였다. 합천댐 유역의 기상자료와 유입하천 수온자료를 다중회귀분석, 랜덤포레스트 기법으로 분석한 결과, 랜덤포레스트 기법이 R2는 0.96, RMSE는 1.15 oC로 다중회귀분석보다 정확도가 높은 것으로 나타났다. 랜덤포레스트 기법 결과를 적용하여 기후변화 완화 및 사회경제 발전 정도가 중간 단계를 가정하는 SSP2-4.5 시나리오 기반으로 미래(2021～2100년) 하천의 수온 변화를 예측한 결과, 최근 5년(2018～2022) 대비 0.11 oC(2021～2040년), 0.63 oC(2041～2060년), 1.05 oC(2061～2080년), 1.36 oC(2081～2100년) 증가하는 것으로 분석되었다. 유입하천 수온을 AEM3D에 입력자료로 활용하여 합천호의 연직 수온 분포를 재현하고 풍수해를 대상으로 취수구 지점의 여름철(6～8월) 수온성층 변화를 예측한 결과, 상하층 수온 차이가 점차 증가(2.28, 2.32, 2.41, 2.99 oC)하여 기후변화로 인해 호내 수온성층이 안정화 되는 것으로 나타났다. 합천호의 경우, 중하층에 고정식 취수구가 설치되어 있어 하층부 취수(hypolimnetic withdrawal)가 이루어져 있어 기후변화에 따른 수온성층이 더욱 강화된 것으로 판단되었다. 본 연구결과는 댐 유입하천과 호내 실시간 수온의 오,결측 관리뿐 아니라 향후 호내 수온변화에 따른 수생태계 관리를 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.