복합 토지이용 유역의 수문 모형에서 중요한 것은 큰 강우량이 발생하는 시점에서의 유출량과 유사량이다. SWAT 모형도 이와 같은 부분이 중요한 요소로 작용하는데 이는 모형의 평가가 실측값에 대한 예측값의 결정계수(Coefficient of determination, r2) 또는 Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)와 같이 큰 값의 영향이 큰 지수들로 모형의 적합성을 평가하기 때문이다. 수질오염총량제와 같이 유역에서 발생하는 총량을 평가할 때는 강우로 인해 발생하는 유출과 수질뿐만 아니라 평시에 유출에 대한 수질도 중요한 부분이 될 수 있으나 모형의 평가에서 반영되기 어려우므로 실측값과 매우 다른 경향을 나타내는 경우가 많다. SWAT 모형에서는 하천 유사량에 사용되는 계수가 모든 상황에 일괄적으로 적용되기 때문에 과대 평가되는 경향이 있다. 본 연구에서는 SWAT 모형의 비강우시 하천 유사량 모의에 대한 부분이 강우시 하천 유사량에 미치는 영향을 분석하였다. SWAT 모형에서 하천 유출량과 관련된 계수를 확정하고, 하천 유사량과 보정에 사용되는 변수 중에서 prf 계수를 평시와 강우시 다른 계수 적용하여 하천 유사량 변화에 대한 SWAT 모형의 반응을 확인하였다. 지표면 유출과 관련된 변수는 변화하지 않으므로 하천에 유입되는 유사량은 항상 같다고 가정하면, 특정 강우 조건에서의 하천 유사량은 변화하지 않아야 하지만 SWAT 모형에서는 평시 유사량에 따라 달라지는 경향이 나타났다. 이는 평시 prf 계수가 낮아질 때 하천을 통해 유역 밖으로 배출되는 유사량이 감소하였기 때문에 특정 강우 조건에서 유사량이 달라진 것으로 해석될 수 있다. 또한 현재 SWAT 모형은 지표면 유출로 유입되는 유사량 일부가 퇴적되기 때문에 평시에 실제보다 높은 농도로 예측되는 경향도 나타났다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 지표면 유출로 발생하는 유사의 하천 퇴적량을 최소화하고, prf 계수를 강우반응에 대해 변동성을 부여하는 등 비강우시에도 실측과 비슷한 수준의 유사량이 모의 될 수 있도록 SWAT 모형을 개선하고 있다.
비점오염원은 강우시 토지이용형태에 따라 유출특성이 다양하게 나타나며, 특히 강우 초기에 고농도의 유출수가 수계로 유입하게 된다. 또한 강우량, 강우강도, 선행건기일수 등은 비점오염물질의 농도에 영향을 미치며, 특히 선행건기일수가 길고 강우강도가 강한 강우사상일 경우 고농도의 오염물질이 배출되는 것으로 나타나고 있다(안태웅 등, 2012). 이에 본 연구에서는 3년간(2010년 ~ 2012년)의 모니터링을 통해 고랭지 밭에서 발생하는 비점오염물질의 초기세척효과를 분석하고자 하였다. 초기세척효과의 판단은 Geiger(1987)이 제시한 누적오염부하량과 누적유출량과의 그래프를 비교하여 기울기가 45도 기울기보다 상향하여 분포하였을 경우 양분선과 최대로 벌어진 부분의 시간까지에서 초기세척효과가 발생한다고 판단하였다. 연구결과, 고랭지 밭 지역의 경우 뚜렷한 초기세척효과 현상이 나타나지 않았다. 하지만 CODCr의 경우 3차 강우사상에서 초기세척 효과가 나타난 것으로 분석되었다. 3차 강우사상은 선행건기일수가 0.9일로 매우 짧고 발생강우량이 27.3 mm로 연구기간 동안 가장 적은 강우량이 관측되었지만, 유출발생시점 전후 3시간 동안 강우강도가 4.0 ~ 6.2 mm/hr로 높게 나타났기 때문에 유출초기에 고농도의 오염물질이 발생된 것으로 판단된다. 그동안 선행된 초기세척효과에 대한 연구를 살펴본 결과 이병수 등(2008)은 경안천 유역 농업지역에 대해 초기세척효과를 분석한 결과 일부 강우에서는 초기세척현상이 나타나지만 대부분의 강우에서는 초기세척현상이 나타나지 않아 농촌지역의 경우 초기세척현상의 접근방법은 적절치 않다고 보고하고 있다. 정성민 등(2009)은 고랭지 농업지역에서 SS와 TP는 뚜렷한 초기세척현상이 나타나는 반면, TN과 DOC는 경향을 보이지 않는다고 하였다. 하지만 윤영삼 등(2011)은 강우시 포도밭에서 초기세척효과를 분석한 결과 모든 수질항목에서 약한 초기세척효과가 나타났고 특히 SS의 경우 초기세척효과가 강하게 나타났다고 보고하고 있다. 이처럼 투수지역에서의 초기세척효과에 대한 판단은 연구자에 따라 차이를 보이는데 이러한 이유는 투수지역의 토양의 특성, 강우조건, 지형적 특징 등이 영향을 미치는 것으로 판단된다.
강우에 의한 세류간 토양침식은 운동에너지를 갖는 빗방울이 지표면을 타격하여 발생하는 빗물튀김의 박리현상과 지표유출수의 면상흐름에 의한 토사입자의 운반으로 구분할 수 있다. 강우운동에너지는 토양입자를 토양체로부터 분리시키기 위한 강우의 잠재적인 능력의 지표로 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 강우운동에너지가 세류간 토양침식에 미치는 영향을 파악하기 위해 강우의 충돌을 제어하는 스트립 커버를 이용한 토양침식 강우모의 실험을 수행하였다. 강우모의에 의한 강우운동에너지는 자연강우에 비해 0.58배 규모로 재현되었다. 강우강도가 증가함에 따라 지표유출량은 증가하고 지표하유출량은 상대적으로 감소하였다. 지표커버가 없는 사면으로부터 발생한 지표유출량이 지표커버가 있는 경우에 비해 평균 1.82배 증가하였다. 강우운동에너지는 지표유출 및 지표하유출 발생시간에도 영향을 끼쳤다. 빗물튀김과 면상흐름의 상호작용으로 토사유출량이 3.6~5.9배 증가하였으며 그 증가폭은 강우강도의 증가에 따라 감소하였다. 단위수류력과 토사유출량의 관계분석 결과 강우운동에너지는 빗물튀김에 의한 토양입자의 분리침식을 증가시킬 뿐만 아니라 지표유출수 증가에 따른 토사이송능력을 가중시켜 토사유출량을 크게 증가시키는 것으로 확인되었다.
기존 홍수예보에 사용되는 일반적인 절차는 관측되는 강우를 이용하여 유역의 유출량을 계산하고 댐 저수량과 현 상황에서 발생할 수 있는 하천의 수위와 유량을 판단한 뒤 홍수예보 및 경보를 발령한다. 이러한 방법은 모형의 구동에 걸리는 시간으로 인한 의사결정 시간의 단축, 모형의 성능에 의존하는 홍수예측 결과 등의 단점이 존재하며, 관련 전문가가 상주하며 홍수 유무를 판단하고 상황을 전파해야하는 인적 재원이 필요하다. 본 연구에서는 분포형 강우-유출모형 기반의 강우강도-지속시간-홍수량(IDQ) 곡선을 활용하여 미계측 유역 홍수예보에 활용하는 기법을 평가하였다. 계측된 유역의 자료를 이용하여 분포형 모형의 검보정을 실시하고 하천의 예경보 홍수량에 준하는 한계강우량을 산정하였다. 이때. 다양한 지속시간의 강우를 적용하였으며 토양함수상태에 따른 IDQ 곡선을 산정하여 발생 가능한 여러 시나리오에 대비할 수 있는 홍수예보 기법을 제시하였다. 주요 홍수예경보지점에 적절한 IDQ 곡선을 보유하게 된다면 비전문가도 신속한 홍수예경보 의사결정이 가능하여 각 지자체와 유관기관에서 손쉽게 활용할 수 있으리라 판단된다.
본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저..갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 선행 유출량의 지속성을 갖는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 도입하여 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 이는 기존의 인공신경망 모형이 하나의 모형을 구성하여 유출량의 전 범위에 해당하는 자료를 예측하는 방법을 개선한 것으로 SOM에 의해 패턴이 분류된 강우-유출관계의 각 패턴별 예측모형을 통해 분류된 자료들의 예측을 수행하는 방법이다. 이와 같이 SOM을 강우-유출예측모형의 전처리과정으로 이용함으로서 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 현상들을 해결할 수 있었고, 예측력 또한 기존의 인공신경망 모형의 결과에 비해 우수하였다.
본 연구에서는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란을 이용하여 확산파 강우 유출모형을 개발하였다. CUDA 포트란은 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)에서 수행하는 병렬 연산 알고리즘을 포트란 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPU상의 범용계산(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units: GPGPU) 기술이다. GPU는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술 논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 이에 따라, CUDA 포트란기반 확산파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시킬 수 있다. 분포형모형의 지배방정식은 확산파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 확산파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. CUDA 포트란기반 확산파모형의 정확성은 기존 연구된 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형과 비교하였으며, 연산소요시간에 대한 효율성은 CPU기반 확산파모형과 비교하였다. 그 결과 CUDA 포트란기반 확산파모형의 결과는 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형의 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반 확산파모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
수자원 관리 및 계획 수립에 있어 강우 유출 분석은 가장 중요하며, 기본적인 분석이다. 기존의 강우 유출 분석은 일반적으로 수문 모형을 이용한다. 강우 유출 분석은 강수와 증발산 과정, 즉 물순환에 있어 복잡한 상호 작용을 고려해야한다. 본 연구에서는 기존의 수문 모형과 데이터간의 관계를 포착할 수 있는 딥러닝 기법을 이용한 강우 유출분석 수행하였다. 우리나라의 유역 중, 비교적 풍부한 수문데이터를 보유하고 있는 IHP (International Hydrological Program)의 청미천 유역을 연구대상지역으로 연구를 수행하였다. 수문 모형으로는 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였으며, 딥러닝 기법은 시계열 분석에 있어 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하였다. 분석결과 수문 모형의 성능 지표인 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)는 LSTM 네트워크에서 더 높은 성능을 확인 할 수 있었다. 일반적으로 LSTM 네트워크는 보정 기간이 길수록 더욱 좋은 성능을 나타낸다. 즉, 과거 수문데이터가 충분히 확보된 유역에서 LSTM 네트워크와 같은 데이터 기반 모델은 다양한 지형 및 기상데이터를 필요하는 수문 모델보다 유용할 것이라 사료된다.
본 연구에서는 불투수성 지역에서 강우시 비점오염원 유출특성을 파악하고, 다양한 해석방법을 통하여 비점오염물질의 초기유출현상을 규명하고자 하였다. 불투수성 지역에서의 강우사상 특성은 강우강도의 영향을 많이 받는 것으로 나타났으며, 강우강도가 크면 초기유출현상이 뚜렷하게 나타나는 것으로 나타났다. 또한 선행무강우일수에 의해서 비점오염물질의 농도차가 큰 것으로 나타나, 이에 대한 대책 마련이 필요할 것으로 판단된다. 비점오염원의 초기유출에 의한 감소율(DR) 평가 결과, 강우시 불투수성 지역에서의 비점오염 유출특성은 건기시 불투수면에 집적되어 있던 비점오염물질이 초기강우에 의해 높은 농도로 유출되는 경향을 보였기 때문에 초기강우로 인한 비점오염물질에 대한 대책을 마련하는 것은 중요하고, 이와 관련하여 비점오염 처리시설에 대한 용량 산정에 대한 평가도 필요할 것으로 판단된다. 초기유출에 의한 감소율(DR) 경향 분석은 비점오염물질에 대하여 감소율(DR) 50%를 기준으로 조사지점별 강우유출시간을 분석하였는데, TSS는 15~60 min으로 나타났으며, 유기물질은 30~90 min으로 나타나는 경향을 보였지만 강우유출이 끝날 때까지도 감소율(DR)이 50% 이하인 특성도 나타났다. 이를 근거로 하여 향후 구조적 BMPs 시설 설계 시 참고자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
우리나라에서는 1980년대 초반부터 비점오염원 원단위를 산정하기 시작하였으나 모두 단일강우 또는 제한된 수의 실측자료만을 이용하였다. 각 토지이용에 따른 비점오염의 유출특성을 충분하게 반영하지 못하였기 때문에 강우량의 변화가 큰 지역의 경우, 강우 특성에 따라 특정 기간에 과도하게 오염부하가 산정될 수 있다. 최근 수질오염의 특징은 과거의 대량 발생원인 점오염에 의한 수질오염에서 도시 강우 유출수나 농경지 등으로부터 대량의 비점오염에 의한 수질오염으로 변화하고 있다. 그러나 비점오염은 점오염과 같이 일정한 출구를 통해 유출되지 않으므로 집중처리에 의한 조절 방법의 적용이 곤란한 형편이다. 본 연구에서는 광산(저탄장) 지역의 모니터링을 실시하여 계절별 비점오염부하 유출특성에 대하여 조사하였고, 오염부하와 EMC 농도를 산정하여 분석하였다. 본 연구는 장기적인 모니터링 과제로 향후 지속적인 모니터링을 실시하여 수질분석과 유량을 측정한다면 광산(저탄장) 지역의 비점오염부하 산정 시 유용한 자료로 활용될 것으로 판단된다.
레이더 강우와 관련한 대부분의 연구나 실무적용이 제한을 받는 이유는 레이더 반사도 등의 원시자료를 획득하기가 어려울 뿐만 아니라 이를 처리하여 수문해석에 적용하는 과정이 간단하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 다음과 같은 내용을 연구하였다. (1) 레이더 영상자료를 실용적으로 활용하기 위한 '레이더 영상 디지털 변환법(RAIDOM)'을 연구 개발하였다. 또한 오프라인상에서도 기상청 레이더 합성 CAPPI 이미지 자료를 디지털 강우자료로 직접 변환할 수 있는 방법을 제시하였다. 이러한 기술은 앞으로 레이더 강우 연구와 레이더 강우의 활용성을 넓히는데 크게 기여할 것으로 기대된다. (2) RAIDOM 레이더 강우와 연계한 분포형 강우유출모형을 구축하였다. 본 연구에서는 DEM, 토지피복도, 토양도로부터 분포형 강우-유출모형의 매개변수를 산정하는 방법을 상세히 연구하여 제시하였다. 이러한 연구결과는 앞으로 분포형 강우유출모형에 대한 연구와 활용성을 넓히는데 기여할 것으로 기대된다. (3) 주요 관측 레이더 호우사상을 이용하여 RAIDOM 강우와 구축된 분포형 모형의 적용성을 검증하였다. 이를 위하여 먼저 강우유출자료가 체계적으로 관리되고 있는 평창강 국제수문개발계획(IHP) 시범유역의 자료를 이용하여 모형의 매개변수 보정을 수행하였다. 강우 전 하천의 기저유량과 유역의 초기함수조건을 제외한 나머지 매개변수는 유역특성을 나타내는 인자들이므로 모든 강우사상에 대하여 일정한 것으로 가정하여 매개변수 보정을 수행하였다. 6개 주요 호우사상에 대하여 보정한 결과 4개의 호우사상에 대하여 강우-유출과정을 거의 완벽하게 재현하였으며, 2개의 호우사상에 대해서는 수문곡선의 상승과 하강은 비교적 일치하나 첨두부에서 다소차이가 발생하였다. (4) 보정된 분포형 모형을 2006년 7월에 발생한 국지성 집중호우와 한강유역 중상류지역에 걸쳐 큰 홍수량을 발생시킨 2개의 호우사상에 대하여 레이더 강우자료를 적용하여 검토하였다. 검토결과 임진강유역 3개 수위관측소와 우이천수위관측소 및 중랑교수위관측소에서 모의된 홍수수문곡선은 실측치와 잘 일치하는 것으로 나타나 본 연구에서 제시한 RAIDOM과 이를 적용한 분포형 모형이 강우유출 모의를 위하여 활용될 수 있음을 보여주었다. 앞으로 태풍에 수반된 강우와 장마전선 등을 포함한 다양한 유형의 여러 가지 강우에 대한 적용을 통하여 모형의 검증과 보완을 수행하여 RAIDOM 레이더 강우와 분포형 강우유출모형을 연계한 홍수 예보 시스템으로 발전시켜 나갈 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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