소양강댐 유역의 관측유입량과 융설 모의의 포함 유무에 따른 모의 결과를 비교함으로써 적설 및 융설 모형의 필요성을 분석하였다. 사용한 융설 모형은 Sugawara 등의 개념적 융설 모형이고, 강우-유출 모형은 NWS-PC를 사용하였다. 모형의 매개변수는 다단계 자동보정법에 의해 추정하였고, 각 단계별로 SCE-UA 알고리즘에 의해 최적화되었다. 매개변수 추정시와 검증 모의에서 RMSE, PBIAS, NSE, PME 통계량은 융설을 포함한 모의가 그렇지 않은 모의보다 좋은 결과를 나타내었다. 소양강댐의 관측유입량은 약 두 달 이상의 자기상관성을 나타내었고, 융설을 포함하지 않은 경우에 모의된 유량시계열은 20일 정도의 자기상관성을 나타내었다. 융설을 포함한 경우의 모의유량 시계열은 관측 유량시계열과 유사하게 약 두 달 이상의 자기상관성을 나타내었다. 이와 같은 결과로 소양강댐 유역의 강우-유출 모의시 적설 및 융설 모형을 포함하여야 모형의 정확성을 향상시킬 수 있다.
본 연구의 목적은 융설모형을 국내에 도입하고 이를 강우-유출모형과 결합하여 우리나라 북부 산간지방의 장기 유출해석을 위한 융설의 영향을 고찰하는데 있다. 선택된 모형은 미국 국립기상청의 온도지수 융설모형이며, 이를 유연면적이 1,059.6$\textrm{km}^2$ 인 내린천 유역에 적용.검토하였다. 모형에 의해서 계산된 강설의 지역적 분포에 대한 시간적 변동성은 인제 측후소에서 관측된 강설량의 변동성과 잘 일치하는 것으로 나타났다. 또한 모형에 의해서 계산된 토양수분 및 하천유량은 융설모형의 존재 유무에 따라 매우 다른 거동을 나타냄을 알 수 있었다. 따라서 본 연구의 융설모형은 국내의 상황에 적합한 것으로 생각되며, 본 연구 대상지역의 장기 유출해석시 융설의 영향은 중요한 것으로 판단된다.
쌍천유역의 강수량과 지하수위의 관계를 분석한 결과 융설효과를 확인하였고 갈수기에 지하수위가 현저히 저하됨을 확인하였다. 쌍천유역의 지하수위와 GOI의 상관관계를 분석한 결과 70일 이동평균값을 이용한 GOI가 가장 높은 상관관계를 보여주었다. 융설효과를 고려하기 위해서 먼저 유역의 DEM 자료를 이용하여 100m 간격으로 고도별 면적분포를 구하고 기온이 100m당 $0.5^{\circ}C$씩 감소하는 것을 고려하여 강수사상이 발생하면 $0^{\circ}C$ 이하가 되는 고도에서는 강설사상이 발생하는 것으로 가정하였다. 이 때 고도별 면적분포에서 구해지는 면적비를 고려하여 강수사상을 강우와 강설로 나누었다. 이후에 고도를 고려한 기온이 $0^{\circ}C$ 이상인 날에 그 고도의 설적이 모두 녹는 것으로 가정하였고 강우가 발생한 것으로 처리하였다. 유역평균 일최대침투량을 알아내기 위하여 강수량자료를 일정값 이상은 고정하여 수정된 강수량자료로 70일 이동평균값을 구하고 이 값들과 지하수위와의 상관관계를 분석해 본 결과 40mm가 일최대침투량으로 가정하였을 때 가장 높은 상관관계를 보여주었다. 쌍천유역의 경우 40mm가 한계침투량이다. 이렇게 수정된 강수자료를 이용하여 이동평균을 구하여 지하수위와의 상관관계를 구해본 결과 쌍천유역의 2003년부터 2005년까지 2개년 자료에 대해서 융설을 고려했을 때 상관관계가 더 높아짐을 알 수 있고 한계침투량을 고려했을 때도 상관관계가 더 높아짐을 알 수 있으며 융설효과와 한계침투량을 동시에 고려했을 경우에 가장 높은 상관관계를 얻을 수 있었다.$2.8g/cm^3$로 가정했을 때, 경상분지의 화강암류의 압력평균값이 약 $0.73{\sim}3.16kbar$의 범위를 가졌고, 경상분지내 백악기 화강암류의 정치 깊이는 $2.6{\sim}11.4km$범위를 가졌다. 이는 경상분지 화강암류에 대해 유추된 기존의 정성적인 생각과 일치한다는 것을 알 수 있었고, 각섬석의 $Al^T$함량을 이용한 여러 경험적, 실험적인 압력계가 많은 제한점이 있지만 경상분지의 백악기 불국사화강암류에는 정성적으로 유효함을 알 수 있었다. 우리는 최종적으로 경상분지내 백악기 화강암류는 천부관입 암체이고 노출된 화강암류가 천부지각이라는 것을 알 수 있었다. 것이 아니라 낙관적 예측을 수행하는 경향이 있음을 발견할 수 있었다.원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인
한강 유역의 강우량과 지하수위 관측 자료를 이용하여 강우이동평균을 이용하여 융설 효과와 한계침투량을 고려한 지하수위와의 상관관계를 분석하였다. 한강 유역에 위치한 14개 연구 지점을 분석해본 결과 관측소마다 다른 상관계수 및 지하수위의 변동을 볼 수 있었다. 지하수위의 계절적, 연도별 변동 추이 분석 결과 상관계수가 높게 나오는 지역일수록 계절적 특성을 따르는 지하수위의 변동을 보이는 것으로 나타났다. 상관관계 분석 결과 대체로 높은 상관계수를 얻을 수 있었으며 동일한 관측소의 암반층과 충적층의 상관계수도 큰 차이는 없었지만 대체로 암반층에서 조금 더 높은 값을 보여주었다. 유역평균 일최대침투량인 한계침투량을 고려하여 지하수위와의 상관관계를 분석한 결과 이동평균만을 이용한 상관관계 분석보다 더 큰 상관계수를 가지는 것으로 나왔다. 또한, 다른 유역에 비해, 적설량이 많은 한강 유역이므로 융설 효과를 고려할 때 더 높은 상관계수를 가지는 것으로 분석되었다.
물안정동위원소를 이용하여 지하수와 강우 또는 융설이 하천에 미치는 영향을 정량적으로 분리하는 방법을 동위원소 수문분리법이라고 하며 지난 30년 동안 사용되어 왔다. 오래된 물(지하수)과 새로운 물(강우 및 융설)의 두 성분이 하천에 영향을 미치는 것으로 가정하고 새로운 물과 오래된 물의 주어진 시간동안의 동위원소를 측정하여 각각의 성분에 대한 비율을 결정할 수 있다. 본 연구에서는 동위원소 수문분리법을 수계에 적용할 때 새로운 물의 시간적인 안정동위원소분화를 고려하지 않고 새로운 물의 평균값을 이용하였을 때 계통오차가 발생함을 보였다. 이러한 표준오차의 크기는 (1) 새로운 물이 하천에 많이 기여할수록, (2) 사용된 평균값과 분화된 새로운 물의 안정동위원소 값과 차이가 클수록, 마지막으로 (3) 오래된 물과 새로운 물의 안정동위원소 값의 차이가 작을수록 커진다. 집중 호우로 유출이 증가하거나 봄철에 지면이 아직 녹지 않아 융설이 유출이 되는 경우 새로운 물이 하천에 미치는 영향이 커지게 되어 상대오차 역시 증가한다. 이러한 오차를 줄이기 위해서 각각의 새로운 물, 오래된 물, 하천의 안정동위원소를 같은 시간 간격으로 측정하여 새로운 물이 분화되는 것을 고려한 수문분리법을 수행하는 것을 고려하여야 한다.
댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, 모델의 자체 성능향상 뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 데이터의 전처리도 댐유입량을 정확하게 예측하게 하는 중요한 모델성능 향상의 요소라고 할 수 있다. 특히 기존 강우자료는 적설량을 열선 설비를 통하여 녹여 강우량으로 환산되어 있으므로, 융적설에 따른 강우와 유입량의 상관관계를 왜곡하게 된다. 따라서 본연구에서는 소양강댐과 같이 융적설의 영향을 받는 댐유역에 대한 댐일유입량 예측시 겨울에 강설량이 적설이 되어 적게 유출되는 현상과, 봄에 융설로 인하여 무강우나 적은 비에도 많은 유출이 일어나는 물리적 현상을 ML&DL모델로 적용하기 위하여 필요한 강우 데이터의 전처리에 대한 연구를 수행 하였다. 강우계열, 유입량계열을 조합하여 3가지 머신러닝(SVM, RF, LGBM)과 2가지 딥러닝(LSTM, TCN) 모델을 구축하고, 최적 하이퍼파라메터 튜닝을 통하여 적합 모델을 적용하고 한 결과, NSE 0.842~0.894로 높은 수준의 예측성능을 나타내었다. 또한 융적설을 반영한 강우보정 데이터를 만들기 위하여 융적설 모의 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 산정된 보정강우를 머신러닝 및 딥러닝 모델에 적용한 결과 NSE 0.841~0.896 으로 융적설 적용전과 비슷한 높은 수준의 예측 성능을 나타내었으나, 융적설 기간에는 조정된 강우로 학습되어 예측되었을 때 실측유입량에 근접하는 모의결과를 나타내었다. 결론적으로, 융적설이 영향을 미치는 유역에서의 데이터 모델 적용시에는 입력자료 구축시 적설 및 융설이 물리적으로 타당한 강우-유출 반응에 적합하도록 전처리과정이 중요함을 밝혔다.
본 연구에서는 GIS 공간 수문자료를 입력 자료로 활용하는 물리적기반의 분포형 강우유출모형(K-DRUM, K-water Distributed RUnoff Model)을 고도분포에 따른 기온변화와 융 적설 모의가 가능하도록 확장 개발하여 파키스탄 Kunhar강 유역($2,500km^2$)을 대상으로 융 적설을 고려한 장기 유출량 모의결과를 비교 분석하였다. 기온 및 강우 시계열 자료 분석 결과 동일한 유역 내 표고에 따른 기온 및 강우차가 국내유역과는 달리 매우 심하게 나타나 기온 및 고도감율을 적용하여 모형의 입력값으로 산정하였다. 해발고도 4,000m차이의 융 적설 특성을 반영한 유출량 재현성은 비교적 양호하였으며, 연중 유출패턴은 여름철 기온상승에 의해 융설로 인한 유출이 강하게 나타나고 있었다.
기후변화로 인한 기상학적 자연재해로부터 대비하고 안정적인 용수공급을 위해 유역의 다양한 수문 요소들에 대한 분석 필요성이 증가하고 있다. 계절적 강수량의 편차가 큰 우리나라는 유역 통합 물관리가 중요하며, 효율적 수자원 관리와 물안보 확보를 위해 유역내 물순환을 이해하는 것이 중요하다. 유역의 유출을 결정하는 요소들에는 강우, 증발산량, 토양 수분 및 지하수 등이 있으며, 시간적으로는 홍수와 같이 단기에 발생하는 유출과 장기적으로 발생하는 유출이 있다. 장기 유출은 단기 유출에 비해 토양내 수분량이 무시할 수 없을 정도로 영향을 미치게 되므로, 1년 이상의 장기 유출 해석을 위해서는 강우가 발생하지 않는 기간 동안의 토양 수분량 변화와 증발산 영향을 고려할 필요가 있다. K-water에서 자체 개발된 분포형 장단기유출 모델인 K-DRUM은 유역을 격자(grid)단위로 구분하고 각 셀들에 대한 매개변수는 흐름방향도, 표고분포도, 토지이용도, 토지피복도 등을 GIS처리하여 일괄 입력할 수 있도록 함으로써 매개변수 산정과정에서 문제가 되는 경험적인 요인을 제거하였다. 흐름의 구분은 얕은면 흐름, 지표하 흐름, 지하수 흐름으로 구분하여 운동파법과 선형저류법을 적용하였다. 또한 초기 토양함수 자동보정기법으로 실제의 기저유출량을 재현하여 전체적인 유출모의 정확도를 높였으며, FAO-56 Penman-Monteith법을 적용한 증발산량 산정모듈과 Sugawara et al.(1984)이 제안한 개념적 융설 및 적설모듈을 추가하였다. K-DRUM모형을 이용한 유출분석은 용담댐 시험유역을 대상으로 2013년도 1년간의 유출모의를 수행하였다. 입력자료는 용담댐 유역의 지형, 토양 및 토지특성 정보와 시단위 강우 및 기상정보(온도, 바람, 일사 등)를 활용하였다. 분석 결과, 총 관측유출량은 7,151 ㎥/s이고 총 계산유출량 $8,257m^3/s$이며, 관측유출량 대비 계산유출량은 약 115% 정도로 나타났다. 연간 총 강우량은 1303.5 mm로 유역면적 약 $930km^2$을 적용하여 유역 총 강우량을 산정하면 $14,030m^3/s$로서 관측유출량은 유역 총 강우량 대비 51%이고 계산유출량은 59% 정도로 나타났다. 즉 유역 유출율은 약 51% 수준으로 보통의 유역과 유사한 수준이다. 관측된 토양수분량과 K-DRUM 모형의 계산된 토양수분량을 비교하기 위하여 관측 토양수분량의 비율을 이용하여 비교하였다. 모의결과 토양수분은 강우에 의해 변화하며, 관측결과와 유사한 형태로 나타남을 알 수 있었다.
장기유출해석 모델은 수자원의 안정적인 확보와 이용, 유역단위 기초자료 조사관리 등을 위하여 수자원 장기종합계획 및 전국유역조사사업 등에 활용되고 있다. 주로 국외에서 개발된 모형이 활용되고 있어, 국내의 여건에 맞추어 편의성이 개선된 모형을 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 또한, 유출해석을 수행하기에 앞서 지속적으로 업데이트된 모델에 대한 객관적인 평가를 수행한 사례는 드물다. 따라서, 본 연구에서는 국내에서 주로 활용되고 있는 장기유출해석모델(TANK, SWAT, SSARR, PRMS 등)에 대한 비교검토를 토대로 각종 사업과의 연계성, 계산의 효율성, 정확도 등을 고려하여 USGS에서 개발한 PRMS v.4.0.2를 기반으로 국내유역에 활용이 가능하도록 개선한 $K-BASIN^{RR}$ 및 입력자료 전처리기를 개발하였다. PRMS 모형은 융설 및 지하수 흐름 등 다양한 기능을 포함하여 강우유출 분석에 활용성 높은 모형으로 평가받고 있으나, 국내 OS환경 및 활용 단위계에서 활용성이 떨어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 소스코드 개선 및 GUI구축을 통하여 PC 환경에서 구동이 쉽도록 재구성하였고, 사용자 편의성 확보를 위한 입력자료 전처리기를 개발함으로써 수자원단위지도 3.0, 임상도 재분류 테이블, 토양도 재분류 테이블의 DB화 및 모형의 구동을 위한 HRU분할, 입력자료 생성이 가능하도록 하였다. 매개변수 최적화를 위하여 하천 유량뿐만 아니라 기저유출량을 대상으로 Monte-Carlo 시뮬레이션 기반의 매개변수를 최적화 기능을 탑재하였다. 개발된 모형의 적용성 평가를 위하여 용담댐 시험유역을 대상으로 11년 간(2005-2015)의 강우 및 온도자료를 입력자료로 활용하여 모의한 결과 샘플의 개수에 따라 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 0.9까지 추정이 가능함을 파악하였다. 또한, 유출량과 기저유출에 대하여 동시에 최적화를 수행하는 경우 NSE를 유출량에 대하여 0.8, 기저유출량에 대하여 0.6까지 추정이 가능하였다. 최적화된 모의 결과에 대한 검토를 위하여 계산증발산량을 측정증발산량과 비교한 결과, 유사한 패턴을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 $K-BASIN^{RR}$을 활용하는 경우 장기유출해석 업무에 효율성 및 정확도를 향상할 수 있을 것으로 판단된다.
최근, GIS기술의 급속한 발전에 따라 다양한 공간 수문 자료들이 속성정보와 결합되어 다루는 것이 가능해졌고, 집중형 유출모형보다 유역 유출량의 시 공간적인 변동을 고려할 수 있는 분포형유출 모형의 구축이 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 장기 유출량의 시공간적 분포를 파악할 수 있도록 지표 및 하도흐름해석에 물리적인 운동파(kinematic wave)이론에 근거한 분포형 강우-유출모형을 이용하였다. Hydro-BEAM모형을 근간으로 융설 적설과정 모듈을 추가로 개발하였고, 각종 수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 본 모형의 입력 자료로 사용하였다. 본 모형의 적용성 검증을 위해서 비교적 신뢰할만한 기상자료와 장기간의 수문자료를 보유하고 있는 일본의 쇼나이강 유역(532)을 대상으로 구축하였고, 수문곡선 비교 결과 비교적 재현성 높은 유출 결과를 모의할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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