본 연구는 낙동강 하구역의 사주지형 변화를 예측하기 위한 기초적 연구로서 하천유량의 변화에 따른 부유사의 물질수지에 대하여 검토하였다. 낙동강 하구역의 부유사 물질수지는 갈수기시 60,708 kg/day가 유입하고, 홍수기는 306,892 kg/day가 외해를 통하여 유출하는 것으로 산정되었다. 낙동강 하구역은 전반적으로 갈수기 및 평수기에 부유사의 유입, 홍수기에 부유사의 유출이 반복 되지만, 사주지형 주변에서는 부유사의 유입과 유출 거동이 복잡하게 나타나 장기 지형변동 모니터링이 필요한 것으로 나타났다.
유황곡선은 하천유량의 변동성을 함축적으로 나타내고 있다. 본 연구는 인위적인 유량조절이 없는 자연하천의 무차원 유황곡선을 조사하여 보았다. 유황분석은 IHP대표유역과 대하천 주요 수위관측 지점의 수문자료를 토대로 수행하였다. 유황은 유역면적에 의존하나 유황계수는 판수계수를 제외하면 유역면적의 변화에 민감하지 않았으며 특히 풍수계수는 일정한 값을 나타내었다. 본 연구에서 평수량에 대한 갈수량 및 저수량의 비로 정의한 유황변동계수는 유역면적이 증가하면 작아지고 하천 경사의 증가에 따라 커진다. 저수유황변동에 비하여 갈수유황 변동이 유역면적의 변화에 영향을 받는 것으로 보여진다.
최근 들어 기후변화로 인한 극심한 가뭄 피해가 한반도에 발생하고 있다. 가뭄 상황에 대비하여 댐을 안정적으로 운영하기 위해서는 갈수빈도 유입량에 대한 분석이 필수적이다. 갈수빈도해석의 경우, 홍수빈도해석과 유사하게 확률밀도함수의 극값에 대한 확률값을 산정하며, 확률 분포형의 역함수에 비초과확률을 대입하여 산정한다. 그러나 홍수와 달리 가뭄은 지속기간이 긴 특성 탓에 자기상관을 고려해야하며, 댐 및 저수지 등 대규모 시설물의 경우 일반적인 하천과 달리 저류효과로 인해 누적 유량에 대한 고려가 필요하다. 이에 K-water는 자체 제작한 누가차분법 및 Disaggregation 두 가지 방법을 채택하여 실무에서 사용해왔다. 그러나 누가차분법을 사용할 경우, 빈도유입량이 지나치게 크게 산정되는 문제가 있으며, Disaggregation 방법을 사용하는 경우, 특정 빈도 이상의 극한가뭄에서 유입량의 차이가 유의미하지 않아 산정된 빈도유입량과 최근 발생한 극심한 가뭄의 실측유입량간 큰 차이가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 자기상관을 고려한 선형회귀모형에 근거하여 빈도유입량을 배분하는 방법을 제안한다. 또한, 앞서 서술한 네 가지 빈도유입량 방법(월빈도분석, 누가차분법, K-water Disaggregation, 자기상관 선형회귀모형)에 대한 수식적 비교를 수행하며, 국내 댐 유역에 적용 및 평가를 통해 자료 특성에 따른 적절한 빈도유입량 산정방식에 대한 기준을 제안한다. 본 연구를 통해 가뭄특성을 고려한 합리적인 댐 유입량을 산정함으로써 보다 유연한 수자원시설물의 가뭄대응이 이루어질 것으로 기대된다.
Low-flow 하천에서의 최저수위를 나타내는 지표이다. 일반적으로 유황곡선의 갈수량(Q355)를 대표적으로 사용한다. Low-flow는 물 공급 관리 및 계획, 관개용수, 생태계등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 Low-flow를 산정하기 위해서는 충분한 기간의 유량자료가 필요하다. 하지만 국토의 70%가 산지지형으로 구성되어 있는 우리나라의 경우 국가하천과 1급하천을 제외한 산지유역은 수위관측소가 부재하거나 결측으로 인해 자료가 충분하지 않아 Low-flow분석에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측지역의 갈수량을 예측하기 위해서 다중회귀분석, ARIMA 모형 등 다양한 기법을 사용하였지만, 최근들어 머신러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 새로운 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 사용하고자 한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 머신러닝 기법인 DNN기법을 통해 미계측지역에 적용 가능한 지역화 Low-flow indices를 산정하고자 한다. 먼저, Low-flow에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들간의 상관분석, 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 또한 기존의 갈수량 예측기법인 다중회귀분석 결과와 비교하여 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.
Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WFT)은 하천건천화 평가 및 예측을 위해 개발된 물수지 기반의 분포형 수문모형이다. 그러나 물수지 모형의 특성상 토양층 사이를 이동하는 수직적인 물의 거동은 파악하기 용이하나, 하천 및 지표를 따라 이동하는 물의 수평적인 거동 추적에는 한계가 있다. 본 연구에서는 DrySAT-WFT 모형에 댐·보 방류량을 고려한 하도 갈수량 추적 알고리즘을 적용하여 유출 모의 성능을 개선하고, 개선된 유출 모형을 금강 유역(9,915.5 ㎢)에 적용하여 건천화 원인 추적 및 평가를 수행하였다. 하천건천화 원인 추적을 위한 영향요소로 1976년부터 2015년까지 구축한 산림높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심, 기상 자료를 활용하였다. 건천화 영향요소를 적용하기 전 기상자료만을 활용해 모의한 유출결과를 기준 시나리오로 설정하고 댐·보 지점을 대상으로 검보정을 진행하였다. 이후 각 건천화 영향요소를 적용한 유출 시나리오별 유량의 감소 비율과 건천화 기여 비율을 산정하여 영향평가를 수행하였다.
댐은 물을 담아두어 강수량에 따른 유량을 조절하거나, 하천의 물을 끌어와 사용할 수 있게 하는 역할 또는 모래, 자갈 등을 막아 걸러주는 역할 등을 수행한다. 우리나라의 경우 지역별, 계절별 강수량의 차이가 크며, 그로 인해 유량이 지역과 계절에 영향을 크게 받는다. 이런 변동성을 조절하기 위해 치수와 이수, 두 분야 모두에서 댐의 중요성이 크다. 이뿐만 아니라 기후변화로 인한 변동성의 극대화로 인해 그 중요성이 나날이 커지고 있다. 댐을 운영하기 위해서는 강수량에 따른 댐 유입량의 예측을 하여, 적절한 방류 시기 및 방류량을 결정하는 것이 가장 중요한 요소이다. 기후변화로 인한 변동성의 증대로 홍수와 가뭄과 같은 재해의 빈도와 심도가 커지면서 댐 유입량의 예측이 어려워지고 있다. 댐의 설계나 유지관리를 위해 홍수에 대해서는 많은 연구가 이루어졌던 것에 비해, 갈수기의 경우 물 부족으로 인해 유량이 적어져 댐 유입량에 대한 정확한 산정이 어려워 가뭄 시 댐 유입량에 관한 연구가 홍수 시에 비해 적게 연구된 것이 실정이다. 따라서 가뭄 시 댐 연구를 위해 갈수기의 댐 유입량에 대한 정확한 산정 및 예측의 필요성이 대두되고 있다. 이번 연구에서는 댐 주변의 지하수위와 하천수위의 관계성을 보이고 각각 다른 변량 간의 시간적 종속성을 고려하는 동시에 상호연관된 변량의 시간적 종속성을 동시에 고려한VARX(vector autoregressive-exogenous) 모델을 이용하여 정확한 댐의 유입량을 산정 및 예측하고 그에 대한 검증을 시행하여, 댐 분야에서 가뭄에 대비할 수 있는 근간을 마련하였다.
본 연구에서는 안양천 중상류 유역에 대해 SWAT 모형을 이용하여 현재(2000년)의 토지이용 및 지하수 취수량(2000년)을 토대로 유황곡선을 도출하고 개발이전의 토지이용(1975년)과 지하수 취수가 전혀 없는 이상적인 상태에서 유황곡선을 도출하여 비교 분석하였다. 또한 기존의 갈수량과 항목별 필요유량을 비교하여 큰 값으로 하천유지유량을 설정한 것과 본 연구에서 수행한 유황들을 비교하였다. 그 결과 오전, 삼성, 삼막, 수암천의 경우, 현재의 상태와 이상적인 상태의 갈수량이 전혀 변화하지 않음을 보였으며 삼성, 삼막천은 두 경우, 모두 갈수량이 0임을 확인할 수 있었다. 이는 대상유역의 유역면적이 작은 지방2급 하천일 뿐만 아니라 경사가 급한 산간지역이 대부분을 이루어서 개발 전에도 기저유출이 많지 않았기 때문이다. 또한 학의, 삼성천, 기아대교 상류유역과 같이 하천유지유량을 항목별 필요유량으로 산정한 경우는 모든 유역에서 이상적인 상황의 저수량보다 큰 값을 보였다. 따라서 지방2급 하천과 같이 유역면적이 작거나 산지하천의 경우에도 일률적으로 갈수량이나 항목별 필요유량을 비교하여 큰 값으로 하천유지유량을 설정하기보다는 SWAT과 같은 토지이용을 고려하는 수문 모의모형을 이용하여 대상유역에 대해 자연적인 상황에서의 갈수량 또는 저수랑 등 다른 적절한 방안을 사용하는 것이 바람직하다.
본 연구에서는 낙동강 진동지점에서 일유출량을 예측하기 위하여 신경망모형이 제시되었다. 신경망모형의 구조는 CASE 1(5-5-1)과 CASE 2(5-5-5-1)로 구성하였으며, 은닉층의 수에 따라 두 가지의 모형으로 분류하였다. 각 신경망모형은 광역최소점과 훈련임계치에 수렴하는데 기존의 역전파훈련 알고리즘(BP) 보다 뛰어난 Fletcher-Reeves 공액구배 역전파훈련 알고리즘(FR-CGBP)과 축적된 공액구배 역전파훈련 알고리즘(SCGBP)을 이용하였다. 그리고 모형의 훈련과 검증을 위하여 이용된 자료는 풍수년, 평수년, 갈수년 풍수년+평수년, 풍수년+갈수년, 평수년+갈수년 및 풍수년+평수년+갈수년으로 구분하여 구성하였다. 모형의 훈련과정에서 각 자료를 이용하여 최적 연결강도와 편차가 결정되어 졌으며, 동시에 일유출량이 계산되어졌다. 예측오차의 통계분석을 통하여 풍수년+갈수년의 자료를 제외하고는 훈련결과가 양호한 것으로 나타났다. 모형의 검증에는 모형의 훈련을 통해 산정된 CASE 1 의 SCGBP 알고리즘의 연결강도와 편차를 이용하였으며, 검증의 결과는 훈련결과처럼 만족스러운 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서 선정한 신경망모형과 비교검토하기 위하여 다중회귀분석모형을 적용하여 일유출량을 예측하였으며, 그 결과 신경망모형이 다소 우수한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다. 이와 같이 신경망모형은 조직적인 접근법, 매개변수의 감소 및 모델을 개발하는데 소모되는 시간을 줄일수 있는 장점이 있다.
본 연구에서는 가뭄 극복을 위하여 댐의 비활용용량 구간에 있는 저수량의 활용을 제고할 수 있는 구조적인 방안을 마련하고자 한다. 댐에서의 비활용용량(inactive storage)은 비상용량(emergency storage)과 사수용량(dead storage)으로 구성되어 있으며, 비상용량은 가뭄과 같은 비상시에 활용가능 하도록 하고 있지만 사수용량은 퇴사가 진행되는 구간으로 가정하여 일반적으로 정상적인 이용이 불가능한 용량으로 정해져 있다. 그러나 본 연구에서는 극심한 가뭄시에 비상용량과 더불어 사수용량 일부를 활용할 수 있는 방안을 모색하였으며, 비상용량과 퇴사위(Sediment Level, SL) 위의 사수용량을 추가적으로 활용할 수 있다고 가정하였고, 이 구간을 '댐의 갈수용량'이라고 새롭게 명명하였다. 갈수용량의 산정을 위해서는 정확한 퇴사위 분석이 선행되어야하므로, 본 연구에서는 SMS의 RMA-2 및 SED-2D 모형을 이용하여 현재와 미래의 댐 저수지의 퇴사위를 산정하였으며, 추가 이용 가능한 용량을 고려한 뒤 최종적으로 갈수용량을 산정하였다. RMA-2 및 SED-2D 모형 구축을 위해 현재는 과거 관측 자료를 이용하였으며, 미래는 대표농도경로(Representative Concentration Pathways, RCP) 8.5 시나리오에 의해 미래 기후 인자를 예측하고 TANK 모형을 이용하여 댐 유입량을 결정한 뒤 미래 기간별 퇴사위를 예측하였다. 현재와 미래의 퇴사위를 바탕으로 갈수용량을 제시한 결과, 활용할 수 있는 갈수용량은 현재에 비해 감소되었으며 특히, 미래 기간이 진행될수록 활용할 수 있는 양이 점진적으로 감소하는 결과를 보였다. 이는, 기후 변화의 변동성이 증가하는 것에 기인하며, 미래에 활용할 수 있는 갈수용량의 증대를 위해 기후 적응 대책 및 퇴사량을 효율적으로 저감할 수 있는 연구가 추가로 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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