본 연구에서는 강우앙상블 멤버를 입력자료로 한 강우기반 유출앙상블 멤버와 관측 강우자료를 입력자료로 한 모형기반 유출앙상블 멤버를 생성하고 각 유출앙상블 멤버의 정확도를 비교·평가하였다. 본 연구에서는 강우앙상블 멤버 생성을 위해 서울 지역을 대상으로 강우장 이동 모의에 필요한 모의 격자망을 구축하였다. 다음으로 최근 10년 동안 발생한 37개 호우사상의 관측자료를 토대로 격자별 특성방향을 결정하고 특성방향의 통계치로부터 유도된 베타분포를 기반으로 강우앙상블 멤버를 생성하였다. 유출앙상블 멤버는 대한민국 서울에 위치한 구로1 빗물펌프장 배수유역을 대상으로 shot noise process 기반 강우-유출모형을 이용하여 생성하였다. 강우-유출모형 매개변수의 난수 생성을 위해서 감마분포를 이용하였다. 2017년과 2018년 발생한 호우사상을 대상으로 강우기반 및 모형기반 유출앙상블을 생성한 결과, 강우의 방향성을 조정하여 생성한 강우기반 유출앙상블의 정확도가 더 높은 것으로 나타났다.
최근 강우-유출 모형은 물리적 현상에 근거한 확정론적 모의 모형과 물리적 성분으로 설명할 수 없는 내용에 대해 통계적으로 접근하는 추계학적 모의 모형 등이 계속 연구되고 있어 자연현상에 가까운 결과를 기대할 수 있게 되었다. 하지만 우리나라의 경우 많은 연구에도 불구하고 돌발성 집중호우, 여름철 집중되는 강우 등으로 인해 재난이 반복적으로 발생하고 있어 모형의 정확성에 대한 논의가 지속되고 있다. 동일한 유역에 동일한 입력자료를 사용하더라도 사용하는 모형에 따라 유출 분석결과는 상이하며 이는 유출 해석에 대한 불확실성으로 작용한다. 본 연구에서는 앙상블 및 블랜딩 기법을 사용하여 각 강우-유출 모형의 불확실성을 고려하여 최적 유출량을 산정하고자 한다. 대상 유역으로는 한강 수계에 있는 중랑천 유역을 선정하였으며, Distributed 모형인 Vflo 모형과 Lumped 모형인 저류함수 모형, SSARR모형, TANK 모형을 이용하여 유출 분석을 실시하였다. 그 후, Multi-Model Super Ensemble(MMSE), Simple Model Average(SMA), Mean Square Error(MSE) 방법 등의 blending 기법을 이용하여 하나의 통합된 형태의 유출 분석 결과를 제시하였으며, 최적 유출량 산정을 위한 blending 기법을 선정하였다. 본 연구를 통해 동일한 강우 시나리오에 대한 여러 강우-유출 모형에 대한 정확도를 확인하였으며, 앙상블 및 블랜딩 기법을 사용하여 유출 분석에 대한 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
유출수문곡선은 강우량, 강우강도, 강우지속시간, 강우이동방향 및 이동속도와 같은 강우발생특성과 강수대의 공간적 이류방향과 유역형상과의 상호작용에 의하여 영향을 받으며, 특히 강우의 이류과정에서 나타나는 시간적, 공간적인 분포는 유출에 영향을 미치는 중요한 인자이다. 일반적으로 유출해석 기본이론은 연속방정식과 운동방정식으로서 운동파가정(kinematic wave analogy)을 기반으로 한 집중수문모형(lumped hydrologic model)에 의하여 수행되고 있지만 집중형 모형은 한 매개변수에 여러 가지의 물리적 과정을 개념화하여 담고 있기 때문에 유출과정에 대한 섬세한 모형화의 제약으로 인하여 강우의 이류과정에 따른 유출변화특성을 모의하기가 어렵다. 본 연구에서는 완전 분포형 수문동력학적 강우-유출 모형을 사용하여 강우의 이류특성을 반영할 수 있는 유출 모델을 구성하고, 강우의 이류특성에 따른 유역 출구에서의 유출수문곡선의 변화과정을 살펴보고 상관관계를 분석하였다.
지구온난화는 집중호우 및 태풍의 빈도와 규모를 증가시키는 원인이 되었으며, 전 세계적으로 홍수로 인한 피해가 발생하고 있다. 한국에서는 2020년 홍수로 인하여 1조 이상의 피해가 발생하였으며, 2021년에는 호우로 인한 피해가 60%이상을 차지하였다. 과거에는 구조적인 대책을 수립하기 위하여 경제성 높은 치수사업을 결정하는 연구들이 수행되었다. 하지만 치수 사업은 지구온난화를 가속시키게 되며 그로 인해 집중호우의 빈도와 규모가 증가하는 악순환이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 비구조적 대책인 홍수 예경보를 수행하여 홍수에 대응하고자 홍수 예경보 지점을 확대하고 있다. 홍수 예경보는 강우-유출 모형을 이용하여 유출량을 산정하고, 일정 수위를 초과하면 홍수 경보가 발령된다. 하지만 강우-유출 모형의 경우 많은 매개변수 값을 요구하며, 강우 사상에 따라 다른 매개변수를 산정하는데 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 특정 강우 사상에 따라 매개변수 값을 고정하여 유출량을 산정하고 있으나, 이는 실제 유출량과 예측 유출량과의 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출 모형의 오차를 AI로 예측하여 유출량을 보정하는 연구를 수행하고자 하였다. 강우-유출 모형에서는 유출량을 산정하고 그에 따른 오차를 생성하게 된다. 그리고 산정된 오차들을 이용하여 오차를 예측할 수 있는 AI 모형을 개발하게 된다. 최종적으로 강우-유출 모형의 유출량과 AI 모형의 오차가 결합되어 보정된 유출량을 산정하게 된다. 강우-유출 모형과 AI 모형이 결합된 Hybrid model은 기존의 단일로 사용했을 때의 발생할 수 있는 강우-유출 모형의 문제를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
기후변화는 물 관리 측면에서 많은 변화를 일으키는 것으로 보고되고 있다. 주로 강우의 패턴을 변화시키며, 가용수자원의 지역적 편중을 심화시킨다. 기후변화에 적응하며 안정적이고 균등한 용수확보를 위해서는 홍수와 가뭄을 고려한 연속적인 물 순환 해석기술이 필요하다. 강우유출분석은 강우사상에 대한 수문순환과정을 통해 유출량을 산출하는 것으로, 주로 직접유출과 중간유출이 이에 해당된다. 강우발생 이후 무강우기간에 대해서는 기저시간 이후에 발생되는 유출량의 정량적 산출이 필요하다. 기저유출은 강우 발생 시점에 급격히 발생하기보다는 선행강우에 따른 유역 내 지하수위 분포와 대수층의 특성, 하천수위에 따라 다양한 패턴으로 나타나기 때문에 지하수대의 수리학적 성분들을 반영할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 강우유출모의 시 지표유출량 산정과 지하수유동해석을 통한 기저유출량 산정이 동시에 이루어져야 한다. 최근 국내외에서는 다양한 형태의 수문모형과 MODFLOW를 연계한 장기유출분석에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서 활용한 K-DRUM(K-water Distribution Runoff Model)은 K-water에서 자체 개발한 물리적 기반의 분포형 강우유출모형으로 강우유출, 유사, 기초수질항목에 대한 3차원 분석이 가능하다. 본 모형의 A층(표층)은 지표유출을 고려한 운동파법이 적용되었고, B층과 C층(중간층), D층(지하수층)은 선형저류법이 적용되었다. MODFLOW(A Modular Three-Dimensional Finite-Difference Ground Water Flow Model)는 1980년대 USGS(United State Geolog ical Survey)에서 개발된 가장 범용적으로 사용되는 지하수유동모형이며, 모듈화 된 구조를 갖고 있어 다양한 패키지 중 필요로 하는 기능을 독립적으로 모의할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 향후 기후변화에 따른 강우의 불확실성에 대비한 유역의 장기 물순환 해석을 위해 강우유출모형인 K-DRUM과 지하수유동모형인 MODFLOW를 연계하고자한다. 연계방법은 K-DRUM에서 계산된 D층으로 침루되는 양을 MODFLOW의 함양량으로 적용하고, MODFLOW에서 산출된 기저유량을 K-DRUM의 하천유출에 적용하는 것이다. 본 연구의 성과를 갈수기 유출해석에 적용하면 정확성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
우리나라의 하천 상류지역의 유역들은 신뢰할 수 있는 수문자료의 미비로 인하여, 관행적으로 모형의 변수를 산정하여 강우유출모형을 적용하고 있다. 그러나 상류지역의 빈번한 홍수 피해 및 수자원관리의 문제발생 등으로 인하여 이러한 상류지역의 중소유역의 신뢰할 수 있는 홍수량산정 방법이 요구되고 있다. 이는 영국의 국가 홍수량 산정 표준방법(Flood Estimation Handbook)과같이 강우유출모형의 지역화를 통하여 해결 할 수 있다. 지역화를 위한 강우유출모형의 선정을 위하여 9개의 개념적 강우유출모형을 충청북도 미호천 상류 7개의 소유역에 적용하여 모형의 성능을 평가하였다. 이는 유효우량 산정을 위한 3개의 개념적 토양저류함수 모형(Soil Moisture Accounting: Modified Penman Type Model(MP), Catchment Wetness Index Model(CWI), Probability Distribution Model(PDM))과 3개의 유역유출을 위한 3개의 개념적 유출모형(Routing: 2-Conceptual Reservoir Model(2PAR), 3-Conceptual Reservoir Model(3PAR), Marcropore Model(2PMP))의 조합으로 총 9개의 모형을 검토하였다. 이를 검정기간(2004.01.01-2007.12.31) 과 검증기간(2008.01.01-2009.12.31)의 장단기 유출성능을 Nash Sutcliffe Efficiency 로 평가한 결과, 시간 단위의 단기모의에서는 CWI-2PMP와 PDM-2PMP모형이, 일 단위의 장기모의에서는 CWI-3PAR와 PDM-2PMP가 우수한 성능을 보이고 있다. 향후 금강 상류유역의 기본 강우유출모형으로 PDM-2PMP모형을 선정한다.
본 연구에서는 강우-유출 모형의 매개변수를 최적화하기 위해 머신러닝 기법을 활용하였다. 강우-유출 모형의 종류가 검토되었으며 이를 통해 선정된 강우-유출 모형의 매개변수 특성과 유출량 선정과의 관계성이 검토되었다. 이를 위해 다년간의 유출 측정 자료가 있는 연구지역이 선정되었다. 또한 매개변수 최적화를 위한 머신러닝 기법이 검토되었으며, 매개변수 최적화와 유출량 산정 정확성을 비교, 분석함으로써 관계성을 검토하였다. 본 연구의 결과를 요악하면 다음과 같다. (1) 여름 장마의 지속성은 매개변수 최적화 정확성에 영향을 주며 이 둘은 비선형적인 관계를 나타낸다. (2) 매개변수 최적화가 강우 심도에 따라 다른 결과를 나타내며 최적의 강우 심도는 연구 지역마다 차이가 있기 때문에 유역 특성을 반영한 머신러닝 기법 활용이 가능하다. 이를 통해 강우-유출 모형의 매개변수 최적화를 위한 머신러닝 기법의 활용 가능성을 확대하고, 모형의 정확도 개선을 기대 할 수 있다.
수문학에서 유출을 모의하는데 가장 많이 쓰이는 방법은 강우-유출모형을 이용하는 방법이다. 이때 대부분의 연구에서는 강우를 참값으로 가정하고 있으며, 이러한 가정을 기초로 하여 매개변수나 동일 유역내에서 강우-유출모형에 따른 불확실성에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 실제로 관측된 강우자체도 상당한 불확실성을 가지고 있으며, 이러한 불확실성이 강우-유출모형을 거치면서 유출량을 얼마나 변화시키는지에 대한 연구는 아직까지 활발히 이루어지지 못하고 있음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 준분포형 모형인 SLURP(Semi-distributed Land Use-based Runoff Processes)을 이용하여 안성천 유역을 대상으로 강우의 불확실성이 유역의 유출량에 미치는 영향을 평가하였다. 강우의 오차를 표현하기 위해 $0.4{\sim}1.3$의 강우 보정 계수를 각각 일 단위 강우사상에 곱하였으며 2004년1월1일$\sim$2007년 12월31일까지 총 4년간의 연속강우사상을 SLURP모형의 입력 자료로 이용하여 분석하였다. 연구결과 강우의 오차가 10% 증가할 경우, 유출량은 26.3% 증가하는 것을 알 수 있었으며, 본 연구를 통해서 강우의 불확실성이 국내유역의 유출량에 미치는 영향을 정량적으로 평가할 수 있었다.
기상이변에 따른 국지성 호우 및 태풍의 영향으로 돌발 홍수가 자주 발생하여 홍수피해가 증가하고 있다. 이와 같은 피해를 저감하기 위해서는 신속하고 정확한 강우의 예측과 홍수량 산정이 필요하며, 이를 위해 최근 강우의 실시간 변화를 관측하고 예측이 가능한 레이더 강우의 활용성이 증대되고 있다. 강우-유출 해석을 위한 수문 모형으로 집중형 수문모형과 분포형 수문모형이 있다. 집중형 수문모형(HEC-HMS)은 수리 수문학적 매개변수들을 반영하여 강우로 인한 유역의 지표면 유출을 모의하는 단일 사상 모형이며, 분포형 수문모형(Vflo)은 유역의 공간적 특성을 격자기반으로 반영하는 GIS를 기반으로 하고 있으며 레이더 강우와 연계한 물리적 기반의 유출모형으로 홍수량 예측 및 분석에 매우 효과적인 방법이다. 본 연구에서는 GIS를 이용하여 외도천 유역의 지형적 지리적 특성(DEM, 토지피복도, 토양도 등)을 분석하고 분포형 모형인 Vflo와 집중형 모형인 HEC-HMS를 활용하여 유출량을 모의하고, 첨두 유량, 첨두 발생 시간을 비교 분석하여 외도천 유역에 적합한 유출 모형을 확인하였다. 이와 같이 강우-유출 모형에 의해 분석된 결과는 향후 돌발홍수를 대비하기 위한 '단기 강우-유출 분석 시스템' 개발 시 중요한 기반이 될 것으로 기대된다.
대상유역의 합리적인 홍수량 산정을 위해서는 풍부한 홍수자료를 바탕으로 직접적인 빈도해석을 적용하는 것이 가장 적정한 방법으로 알려져 있다. 하지만 국내의 대부분 유역은 관측된 홍수 자료가 제한적이고, 미계측 유역이므로 빈도해석을 통한 홍수량의 산정은 현실적으로 불가능한 실정이다. 이에 국내에서는 홍수량 산정에 대한 대안으로 강우-유출관계의 선형성을 가정한 집중형 강우-유출모형을 적용하고 있다. 하지만 집중형 강우-유출모형은 경험적인 공식에 의해 결정되는 수문매개변수의 비합리성 및 유역분할, 유역 하도추적의 구축방식에 따라 상이한 홍수량이 산정되는 문제점이 지적되고 있다. 따라서 최근에는 경험적이고 개념적인 집중형 유출모형을 지양하고, 격자체계를 기반으로 하고 있는 분포형 강우-유출모형의 연구가 활발히 진행되고 있는 상황이다. 본 연구의 목적은 남강 유역에서의 분포형 강우-유출모형 적용성 검증에 있다. 따라서 남강 유역 내에 발생한 4개의 호우사상을 선정한 후 강우 레이더 영상인 CAPPI영상 및 C-Max영상을 이용하여 면적강우량을 산정하였다. C-Max 영상을 이용하여 산정된 면적강우량은 지점강우를 이용한 면적강우량과 비교해 130%이상 과대 산정되는 경향을 나타낸 반면, CAPPI 영상을 이용하여 산정된 면적강우량은 10%이하의 오차를 나타내었다. 따라서 본 연구에서는 CAPPI 영상을 분포형 유출 모형인 VfloTM에 입력하여 유출을 모의 하였다. 모의된 유출곡선과 관측된 유출곡선을 비교 검토한 결과 80%이상의 높은 상관성을 나타낸 반면 첨두유출량 오차는 30%이상의 오차를 나타내었다. 하지만 강우보정기법인 G/R보정 기법을 적용한 후에는 첨두유출량 오차가 10%미만으로 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 남강 유역에 분포형 유출모형을 적용하기 위해서는 다양한 강우 사상에 대한 지속적인 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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