극치 강우 자료는 정상성 빈도모델에서 효과적으로 구현되지 않는 비정상성 거동을 종종 보인다. 또한, 극치 사상의 확률밀도함수는 여름 장마와 태풍 등의 서로 다른 강우 패턴에 의해 2개 이상의 첨두를 가지는 혼합분포형태이다. 이러한 강우 패턴의 변화에 대해 Bayesian 이론을 활용한 비정상성 혼합분포(mixture distribution based nonstationary frequency, MDNF)모델을 제안하였다. 2개의 Gumbel 분포형이 혼합된 MDNF 모델은 Gumbel 분포형 매개변수 중 하나인 위치매개변수의 시변성을 효과적으로 설명한다. 제안한 모델의 성능평가를 위해 정상성 혼합분포모델과의 다양한 통계치 결과를 비교하였다. 정상성 혼합분포모델보다 전반적으로 향상된 성능을 보여주는 MDNF 모델을 통해 극치 강우 패턴이 비정상성을 보인다는 가정을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 수학적 모델링을 통해 강우에 기인하는 지하수위 변동예측 준-해석학적 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 홍천 지역의 지하수위 변동을 예측에 적용되었으며 이를 위하여 지하수 변동 관측자료 및 강우자료가 이용되었다. 개발된 모델은 비선형 파라미터 예측 코드를 활용하여 2003년 지하수위 변동을 예측하도록 적정되었으며 이렇게 최적화에 이용된 입력 파라미터는 그 다음해인 2004년 지하수위 변동을 예측하는데 활용되었다. 강우자료에 기초한 2004년 지하수위 변동 예측은 RMS 오차가 0.18 m로 관측지하수위의 표준편차가 0.44 m인 것으로 미루어 보았을 때 대체로 양호한 것으로 판단된다. 또한 본 연구에서는 개발된 모델을 이용하여 지표 피복의 변화에 기인하는 함양율 감소 시 발생되는 지하수위 변동 예측 및 양수에 의한 인공적인 지하수위 강하를 모사하는데 적용하였다. 본 연구의 결과는 보다 정확한 지하수위 변동 예측증 위해서는 지하수 함양율을 상수로 적용하는 것이 적절치 않으며 강우 패턴의 함수로 결정되어야 함을 보인다.
국제 표준으로 사용되고 있는 지구-우주 통신 링크의 전파 예측 모델을 사용하여 통신 경로의 총 손실을 계산하고 분석하였다. 총 손실의 계산에 사용되는 각 파라미터(강우, 신틸레이션, 대기 가스, 구름에 의한 감쇠)에 대한 ITU-R의 표준 정의 및 적용 범위를 분석하였다. 각 파라미터별 표준 모델과 ITU-R에서 제공하는 통계 데이터를 사용하여 총 손실을 계산하였고, 그 결과를 검증 사례 데이터를 사용하여 분석하였다. 국내에서 측정된 장기간의 지역 강우 감쇠 통계 데이터를 사용하여 강우 손실을 계산하고, ITU-R 권고서의 강우율 지도를 사용한 계산 결과와 비교하였다. 강우 손실 계산에서는 천리안 위성의 L-대역과 Ka-대역에 대한 신호 측정 데이터를 사용하였다. 0.01%-0.1%의 범위에서 ITU-R의 모델에 의한 감쇠보다 지역 측정 데이터를 사용 했을 때 더 큰 감쇠 기울기를 갖는 것을 확인하였다.
기후변화로 증가하는 홍수피해를 대처하기 위해 여러 예측 방법들이 개발되고 있다. 홍수예측의 가장 핵심 요소는 홍수예측을 위한 수문모델의 입력자료로 사용하는 강우에 대한 정확하고 신속한 예측이다. 기존의 레이더 강우를 이용한 Nowcasting 보다 더 많은 대응시간을 확보할 수 있는 중소규모의 기후모델인 WRF(Weather Research Forecast)-ARW(Advanced Research WRF)를 소개하고, 이를 한반도 중부지방의 청미천 지역에 적용하려 한다. WRF-ARW의 적용기간은 2006년 7월 11일부터 7월 23일까지이며 이 결과를 청미천 유역에 있는 강우 관측소들(생극, 삼죽, 설성)의 실제 강우관측소의 관측 값과의 비교에 의해 이 강우 사상에 대해 Thomson scheme(미세물리)와 Kain-Frisch scheme(적운형 매개변수)의 조합이 청미천유역에서 가장 적합한 기후물리 조합이며 Mean Absolute Relative Error를 통해 세 개의 강우관측지점이 0.45 이상의 값을 나타내었다.
본 연구에서는 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 일본 기상청의 중규모모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하여 태풍 및 정체전선 등 3개의 강우사상과 남강댐 유역 내 산청 유역에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하고 비교 검토하였다. 강우예측 정확도 평가 결과, LDAPS와 MSM 모두 태풍 사상과 같은 광역적인 예측에 대해서는 예측 정확도가 높은 것으로 나타났으나, 정체전선과 같이 국지적으로 발생하는 강우사상의 경우 예측 오차가 많이 발생하는 것으로 나타났다. 홍수예측 정확도 평가 결과, 선행시간이 증가함에 따라 점점 예측 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었으며, LDAPS와 MSM 모두 기상 및 수자원간의 연계를 통하여 강우 및 홍수 예측 분야에서의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.
수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.
ITR-R의 강우에 의한 교차편파 모델은 35GHz까지만 적용 가능하다. 본 논문에서는 실제의 강우환경에서 충분한 정확도를 가지는 교차편파에 대한 단순한 이론 모델을 제안하였다. 이를 측정치 및 ITU-R모델과 비교함으로써 밀리미터파대역까지 적용할 수 있는 교차편파 추정모델을 도출하였다.
본 연구는 유역의 지형인자를 대기행렬이론(Queueing theory)에 적용하여 하천유역의 강우-유출 관계를 해석하고, 미 계측 유역이나 자료가 결핍된 유역에 적용할 수 있는 GIUH(Geomorphologic Instantaneous Unit Hydrograph)모델의 매개변수를 결정하는데 그 목적을 두었다. GIUH모델의 개념은 유역 시스템내의 강우의 지속기간동안 유역의 출구에서 가능한 많은 경로를 추적 할 수 있을것이라는 강우 대기행렬이론의 원리에 기초를 두었으며, 적용기법은 분할법(Sub-area method)과 평균치법(Mean-value method)을 적용하였다. GIUH모델의 적용성을 증명하기 위해서, 낙동강 위천유역(유역면적 472.53km)에 적용하였으며, 분할법과 평균치법은 유역의 분할을 위해서 채택하였다. 계산된 직접 유출 수문곡선과 관측 직접 유출 수문곡선을 비교한 결과는 첨두 유출량, 도달시간, 효률계수가 매우 근접한 결과를 나타내고 있었다. 따라서, GIUH모델은 미 계측 유역이나 자료가 결핍된 유역의 유출량 산정에 광범위하게 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 주암조절지댐 유역의 강우 빛 비강우시츨 포함한 장기간의 유역유출 및 지하수 이동에 따른 유량분석과 오염물질 부하 유입특성을 분석함으로써 유역의 오염물질을 선제적으로 관리하고 조절지댐내의 수질을 효과적으로 관리하기 위해서 수행되었다. Hydrological Simulation Program - Fortran (HSPF) 모델을 적용하기 위하여 주암조절지댐 유역의 복잡한 지형과 기상조건 및 오염원 자료를 반영하고 수질관리 대책을 수립하는 데 적용하고자 하였다. 주암조절지댐 유역은 환경부의 소유역 구분을 고려하여 28개의 유역으로 세분화하고 티센망도를 고려해 3개의 그룹으로 재차 분류하였다. 기상 자료는 연구대상지역의 직접측정자료의 한계로 여수와 광양 기상청의 자료를 사용하였으며, 강우 자료 또한 소유역 그룹에 맞춰 입력 자료로 사용하였다. HSPF 모델의 보정은 유량 및 수질 (총질소 및 총인)에 대하여 2017 ~ 2021년의 모니터링 실측자료를 대상으로 수행되었다. 보정 결과는 R2, RMSE로 평가하였고, 보정된 HSPF 모델을 바탕으로 유역별 유량 및 수질에 영향을 미치는 주요 인자를 분석하였다. 본 연구의 결과는 주암조절지댐의 수질을 예측할 수 있는 3차원 수리-수질 모델의 입력자료로 활용될 예정이며, 추후 기후변화 영향을 고려한 상류 유역의 수질관리 계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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