도암호 유역 위치한 강원도 평창군 대관령면 일대는 고랭지 농업이 주로 이루어지는 곳으로 강우시 토양 유실로 인한 하천의 수질오염이 빈번하게 발생하고 있다. 비점오염원은 강우시 호수와 하천으로 유입되는 특징을 가지고 있으며 불특정 발생원에서 불특정 기상조건과 경로에 의해 발생하여 지속적인 모니터링에는 어려움이 따른다. 이러한 비점오염원 중에서도 농촌지역에서 발생되는 비점오염원은 정확한 기작이 분석되지 않고 있어 수질오염에 큰 문제가 되고 있다. 본 연구는 도암호 유역 송천에서 2019년 7월부터 10월까지 6회 모니터링을 실시하였다. 이후 각 강우사상에서 비점오염물질의 유출에 미치는 강우요인(선행무강우일수, 강우지속시간, 총 강우량, 최대강우량, 평균강우량)을 분석하였다. 또한 강우유출수 분석을 통해 유량가중평균농도(EMC, Event Mean Concentration)을 산정하여 각 강우사상에서 유출된 오염원의 농도를 정량화하였으며, 초기세척비율(MFFn, Mass First Flush ratio)를 산정하여 강우초기에 유출된 오염원의 농도를 알아보았다. 분석결과 강우의 특성과 모니터링 시기별 영농단계에 의해 강우사상별 오염원의 농도와 초기세척비율의 차이를 보인 것으로 판단된다. 추후 지속적인 모니터링과 분석을 통한 강우강도에 따른 효율적인 비점오염원 저감대책과 관리 방안이 필요할 것으로 보인다.
강원도 설악산 국립공원에는 국내 최장의 토왕성 폭포가 있다. 유역면적이 $0.54km^2$에 불과하여 평소에는 폭포의 물줄기를 볼 수 없지만, 비 온 뒤에는 며칠간 하얀 물줄기의 장관을 연출한다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 CAT3.0을 이용하여 강우시 토왕성 폭포의 유출량을 분석하고 강우량에 따른 유출지속기간을 산정하여 강우의 누적량 및 지속기간에 따른 폭포의 물줄기를 볼 수 있는 기간을 추정하고자 하였다. CAT 3.0은 다양한 침투방정식중에 Rainfall Excess, Horton Eq., Green-Ampt. Eq.을 이용하여 강우시 토양특성(토양깊이, 투수계수)과 잠재증발산량과 토양수분량에 의한 실제증발산량을 산정하고 유출량을 계산하는 수문모형이다. 토왕성 폭포의 유출 특성을 분석하기 위하여 속초지점의 19년간(2010~2018) 관측자료를 이용하였으며, 토양의 깊이는 10 cm, 30 cm를 가정하여 비교하였다. 유출해석을 위하여 일단위 자료를 사용하였으며, 강우지속일수 및 누가강우량에 따른 유출을 산정하고 폭포의 물줄기가 확연히 보일 수 있는 한계유출량을 추정하였다. 폭포로부터의 유출량을 측정하는 관측지점이 없으므로, 폭포의 물줄기를 볼 수 있는 기간은 방송사 뉴스, 신문기사, SNS 등의 다양한 정보원으로부터 유추해석하였다. 이러한 분석결과로부터 강우에 의한 토왕성 폭포의 물줄기를 볼 수 있는 기간을 제시하였다.
최근들어 지속적인 연강수량의 부족으로 인해 댐 유역의 저류량이 감소하여 해마다 용수부족에 대한 위험성이 높아지고 있다. 댐으로 유입하는 유량은 댐 상류유역의 강우에 의해 발생되는 직접유출과 간접유출에 의해 저류되지만 실제 댐 유량에 크게 기여하는 부분은 유효강우량이상으로 많은 비가 오는 집중호우나 태풍등에 의한 강우로 인해 댐으로 유입되는 유량이다. 그러나 비가오는 기간은 점차 줄어들고 강우의 돌발성은 더욱 증가되고 있어 실제 무강우기간이 길어짐에 따라 토양으로 침투되는 양은 많아지고 댐으로 유입되는 유량의 변화는 과거에 비해 커질 수 있는 현실이다. 본 연구에서는 안동댐 유역의 강우관측소에서 발생한 홍수사상에 대한 유역평균강우를 산정하고 안동댐으로 유입되는 유량을 검토하여 강우와-유출고를 비교검토하여 무강우일수와 유출고와의 관계를 검토하고자 한다.
효울적인 수자원 관리를 위해 홍수, 가뭄예측을 비롯한 수문분석이 필수적이나 입력자료 구축시스템의 한계로 인해 다양한 수문 데이터를 활용한 연구가 부족한 실정이다. 입력자료의 안정적인 구축뿐 아니라 입력자료의 다양화 및 최적화를 통해서 수문분석의 정확성을 향상시킬 수 있으며 이를 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 지표면과 지표아래의 토양 수분 상태를 개념화한 분포형 수문 모델을 이용하여 대표적인 기상-수문 인자인 강우, 토양수분 및 증발산 데이터를 적용함으로써 입력자료를 최적화하기 위한 방법을 연구하였다. 연구결과 강우-유출모형의 회귀분석에서 결정계수 값이 0.8 이상으로 신뢰할 만한 수준을 보였으며, 연구지역의 유출특성이에 입력자료의 최적화 정도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 강우-유출모형 입력자료의 다각화 및 최적화 연구를 통해 수문 자료 활용 가능성을 확대하고, 모형의 정확도 개선을 기대할 수 있으며, 분석 결과로부터 개념적 강우-유출 모형의 안정성을 검증할 계획이다.
유효우량 산정을 위하여 국내에서 주로 사용되는 모형은 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 모형으로, 유역의 유출 능력을 나타내는 유출곡선지수(runoff curve number, CN)와 같은 NRCS-CN 모형의 매개변수들은 관측 강우-유출자료 또는 토양도, 토지피복지도 등을 이용하여 유역마다 결정된 값이 사용되고 있다. 그러나 유역의 CN값은 유역의 토양 상태와 같은 환경적 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이를 반영하기 위하여 선행토양함수조건(antecedent moisture condition, AMC)을 이용하여 CN값을 조정하는 방법이 사용되고 있으나, AMC 조건에 따른 CN 값의 갑작스런 변화는 유출량의 극단적인 변화를 가져올 수 있다. NRCS-CN 모형과 더불어 강우 손실량 산정에 많이 사용되는 모형으로 Green-Ampt 모형이 있다. Green-Ampt 모형은 유역에서 발생하는 침투현상의 물리적 과정을 고려하는 모형이라는 장점이 있으나, 모형에 활용되는 다양한 물리적인 매개변수들을 산정하기 위해서는 유역에 대한 많은 조사가 선행되어야 한다. 또한 이렇게 산정된 매개변수들은 유역 내 토양이나 식생 조건 등에 따른 여러 불확실성을 내포하고 있어 실무적용에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 현재 사용되고 있는 강우손실 모형들의 매개변수를 추정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 딥러닝(deep-learning) 기법을 기반으로 하고 있으며, 딥러닝 모형으로는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 모형이 활용되었다. 딥러닝 모형의 입력 데이터는 유역에서의 강우특성이나 토양수분, 증발산, 식생 특성들을 나타내는 인자이며, 모의 결과는 유역에서 발생한 총 유출량으로 강우손실 모형들의 매개변수 값들은 이들을 활용하여 도출될 수 있다. 산정된 매개변수 값들을 강우손실 모형에 적용하여 실제 유역들에서의 유효우량 산정에 활용해보았으며, 동역학파 기반의 강우-유출 모형을 사용하여 유출을 예측해보았다. 예측된 유출수문곡선을 관측 자료와 비교 시 NSE=0.5 이상으로 산정되어 유출이 적절히 예측되었음을 확인했다.
분포형 강우-유출모형의 모의결과는 지형, 토지피복 및 토양 특성에 영향을 받는다. 그 중에서 지형과 관련하여 하도에 위치한 셀의 경사는 첨두 유출량의 도달시간과 매우 밀접한 관계가 있다. 분포형 강우-유출모형에서 하도의 지형적 특성은 모든 하도 셀마다 입력되어야 하는데 셀이 위치한 지점별로 실제 하천측량을 통해 입력하는 것이 가장 정확한 방법일 수 있으나 시간과 많은 비용이 소요되므로 DEM(Digital Elevation Model)으로부터 산정된 경사 값을 주로 적용한다. 본 연구에서는 충주댐유역의 2006~2008년 수립된 13개 하천의 하천정비기본계획을 참고하여 1,100개 횡단측점에 대한 하상경사를 구축하고 유역의 흐름경로길이와의 관계를 분석함으로서 분포형 강우-유출모형의 하상경사를 적용할 수 있는 산정공식을 개발하였다. 4개 강우사상에 대하여 적용하여 DEM으로부터 산정된 경사를 적용한 경우와 비교한 결과 첨두유량이 증가하고 첨두유출 발생시간이 단축되는 결과를 나타내었다.
이수 및 치수를 위한 수공구조물 설계 및 하천기본계획 수립의 요점은 설계홍수량의 산정에 있으며, 통계적으로 유의성을 가지는 설계홍수량을 산정하기 위해서는 일반적으로 30년 이상 관측된 홍수자료가 요구된다. 우리나라의 경우 대부분의 유역이 미계측 유역이거나 관측년수가 비교적 작은 경우가 많으므로, 상대적으로 자료 연한이 긴 강우자료를 빈도분석한 후 이를 강우-유출 모형에 입력하여 확률홍수량을 추정하는 간접적인 방법이 주로 이용되며 사용된 강우의 빈도가 홍수의 빈도와 동일하다는 가정을 기본으로 한다. 그러나 동일한 강우량이 발생하더라도 강우의 강도, 지속시간, 유역의 선행함수조건 등과 같은 유역 특성에 따라 유출의 특성은 현저히 다르게 나타나며 결국 이러한 특성은 입력자료, 강우-유출 모형, 기후변동성 등과 같은 불확실성 요소로 인식될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 불확실성을 고려할 수 있는 강우-유출 모의기법을 개발하여 이를 통해 홍수빈도곡선을 유도할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 불확실성 분석을 위해 기존 HEC-1 강우-유출 모형에서 Bayesian MCMC 기법을 적용하여 매개변수들의 사후분포를 추정하여 매개변수들의 최적화 및 불확실성 분석을 수행하였다. 마지막으로 기후변화 영향을 통합한 홍수빈도곡선을 유도하기 위해서 극치강수를 모의하는 것이 필요하며, 본 연구에서는 극치값 재현에 있어서 우수한 성능을 발휘하는 Kernel-Pareto Piecewise분포 기반의 강우모의발생 기법을 적용하여 HEC-1모형과 연동되도록 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존 홍수빈도곡선 유도 방법에서 불확실성을 분석하기 위해 모든 변수들을 독립사상으로 간주하고 Monte Carlo Simulation을 수행함으로서 매개변수들간의 상호연관성, 상관성, 조건부 확률들을 고려할 수 없었던 점을 Bayesian 모형을 통해 매개변수들간의 조건부 확률을 고려한 매개변수의 사후분포 도출을 가능하게 하여 보다 현실적인 강우-유출 관계 도출이 가능하고 불확실성 구간이 자연적으로 도출됨으로서 향후, 신뢰성 있는 수자원 계획수립에 유용한 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
자연유량이란 인위적 행위에 의한 하천의 유량 변화가 없는 개발되지 않은 상태의 하천유량을 말하며, 실제 유량을 측정하거나 관측자료를 활용한 장기유출모형을 통해 산정할 수 있다. 미계측 유역에 대한 강우-유출 모형 구축시, 무엇보다 실제 미계측유역에 적용시 나타날 수 있는 문제점을 최소화할 수 있는 방향으로 모형 개발이 이루어지는 것이 필요하다. 강우-유출 모형 매개변수의 수가 많아질수록 과적합(over-fitting)의 발생 소지가 증가하게 되며, 지역화 모형 구축시 불확실성을 더욱 가중시키게 된다. 이러한 이유로, 모형의 검정보다는 검증에 초점이 맞춰져 있어야 하며, 더불어 사용되는 강우-유출 모형의 매개변수가 적어야 한다. 본 연구에서는 대표 강우-유출모형의 선정시 여러 평가 기준 중 예측의 정확성 측면에서 통계적 지표를 통해 모형의 수행능력에 중점을 두었으며, 적은 개수의 매개변수를 갖음에도 불구하고 상대적 우수한 모의결과를 제공하는 GR4J(Ge'nie Rural a 4 parame tres Journalier)모형을 최적 유출모형으로 선정하여 댐 상류유역에 대한 자연유량 재현성능을 평가하였다. 최종적으로 강우-유출모형의 최적매개변수와 유역특성인자 사이의 상호연관성을 고려해 매개변수를 지역화하기 위하여, 본 연구에서는 두 가지 이상의 변량에 대한 상관성을 효과적으로 재현하는데 효과적이며, 자유로운 주변확률분포 선택과 결합확률분포의 추정이 용이한 장점이 있는 Copula 함수를 활용하였다. 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위해 교차검증 관점에서 지역화된 매개변수의 적합성을 검토하였으며, 본 연구에서 도출된 결과는 유역특성에 따른 미계측유역의 자연유량 산정시 지역 매개변수를 강우-유출모형에 활용함으로써 신뢰성 있는 자연유량 산정 결과를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 내수침수에 의한 침수면적 예측을 위하여 1차원 유출모형의 유출특성을 이용하여 침수면적 예측방법의 최적화이다. 2017년 강우의 초기강우와 첨두강우 특성을 적용한 경우에 정확한 침수면적 추정이 가능한 것을 확인한 바가 있다. 이러한, 결과에 추가적으로 SWMM 모형의 유출결과 자료의 특성인자를 이용하여 침수DB를 선택한 경우에 침수면적 예측 정확도를 분석하였다. 강우지속시간 및 강우량의 변화에 따른 유출결과의 변화를 분석하여 강우특성에 따른 SWMM 모형의 노드별 유출결과의 특성인자 변화를 분석하여 침수DB에서 실제 침수면적 선정방법을 정리하였다. 정리된 방법을 이용하여 유출결과 자료 특성인자를 이용한 최적의 침수DB 선정방법을 돌출하였다. 강우 특성 인자에서 침수DB를 선정하는 방법과 비교하여 강우유출모형의 모의결과를 이용한 경우에 약 6,000여개 노드를 기준으로 5~10분의 모의시간이 추가적으로 소요되어 실시간 침수 DB 선정에는 어렵지만, 준실시간 실제 유출량을 고려한 침수DB 선정이 가능할 것이다. 따라서, 강우특성 도출에 따라 1차적으로 침수DB를 선정하고, 강우유출모형의 유출 특성에 따라서 2차적으로 침수DB를 선정한다면, 예경보 시스템에서 대응시간 확보와 예측 정확도 유지에 긍정적인 방안으로 도입될 수 있을 것이다. 침수DB 구축은 많은 침수면적 산정연구에 이용하였던 TUFLOW 모형을 이용하여 침수DB를 구축하였다. SWMM 모형을 이용하여 강우유출을 모의하고, 침수면적을 TUFLOW를 이용하여 구축한 다양한 호우사상에 대한 침수DB를 이용하여 준실시간 침수면적 예측하는 방법은 향후, 예경보 시스템 구축에 이바지 할 수 있을 것입니다.
국내의 유역은 대부분 상류부는 산지 하류부는 평야지로 구성되어 있으며, 산지가 많은 유역에서는 일정기간 동안 내린 강우량이 시 공간적으로 매우 다르다. 특히 최근에는 국소지역에 강우가 집중하는 특성을 보이고 있기 때문에 한 유역에서도 지역적으로 많은 양적 차이를 보이고 있어 유역평균강우량은 강우관측소의 공간적 분포 및 밀도에 따라 크게 달라질 수 있다. 따라서 정확한 유역평균강우량을 산정하기 위해서는 한유역에 강우관측소가 고루 분포되어 있고 밀도가 높아야 가능하며, 유출률 역시 보다 정확히 산정할 수 있다. 또한 정확한 유출률 산정은 하천에서 직접 측정된 유량자료 및 수위-유량관계곡선의 적정성을 평가할 수 있게 한다. 따라서 본 연구에서는 섬진강 유역을 대상으로 강우관측소의 공간분포 및 밀도에 따른 유역평균강우량과 유출률 변화를 검토하였다. 유역평균강우량을 산정하기 위해 강우자료는 섬진강 유역 내 외에 위치한 기상청 및 건교부 강우관측소의 강우자료를 이용하였다. 하천 유출량은 2007년에 섬진강에서 유량측정이 실시된 3개 지점의 수위-유량관계곡선식을 이용하여 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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