본 연구는 홍수조절댐의 운영패턴 변화에 따른 수질환경에 미치는 영향을 분석한 것이다. 홍수조절댐은 홍수시 하천유량을 일시적으로 담수하여 홍수를 지체시키는 한편, 평상시에는 자연하천 흐름상태를 유지하는 특성을 가지고 있다. 댐 건설 후 담수시 수질변화는 유역모델(HSPF)과 댐 내 수리 수질변화모델(EFDC)을 연계하여 예측하였다. 강우시 유역에서 유출되는 비점오염원의 유출특성을 반영하기 위하여 HSPF 유역모델을 이용하여 분석하였으며, HSPF의 분석된 자료를 EFDC 모델의 입력 자료로 적용하였다. 수질모의 결과 댐 건설 후 수몰로 인한 오염원 감소와 강우시 일시적 저류로 인하여 수질이 향상되는 것으로 예측되었다. 또한 홍수조절댐의 특성상 담수되는 기간이 짧으므로(2~3일) 부영양화 등 수질 악영향은 거의 없는 것으로 분석되었다. 계획 중인 댐의 환경영향평가 단계에서는 모델의 충분한 보정을 할 수 없기 때문에 정확한 모의에 일부 한계가 있을 수 있다. 그러나 향후 실측자료 확보를 통하여 모델의 신뢰도를 향상시킨다면, 이를 활용하여 신규 홍수조절댐의 환경영향평가 시 다양한 운영조건에 따른 수환경의 영향을 검토할 수 있을 것으로 판단된다.
토양수분은 기후, 토양 및 지표면의 조건 등에 의해 영향을 받는다. 특히, 급격한 도시화 및 산업화의 영향으로 다른 영향인 자들 보다 지표면 조건의 변화가 크게 바뀌고 있다고 할 수 있으며 본 연구에서는 이러한 지표면 조건의 변화가 토양수분에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 간단한 토양수분 동역학 모형을 이용하여 평가해 보았다. 먼저, 본 논문에서는 토양수분의 시간적 공간적 통계특성을 정량화 해보기 위해 논문의 전반부를 Washita ’92 자료 및 Monsoon ’90 자료의 1차원 및 2차원의 통계적 특성을 정리하는데 할해하였으며, 논문의 후반부에서 지표면 조건의 변화를 모형 매개변수의 통계적인 특성을 변화시킴으로서 고려하고 각각의 경우 토양수분이 어떻게 반응하는가를 살펴보았다. 사용된 모형은 선형저수지의 개념에 토양상층에서의 공간적 거동을 고려하기 위하여 확산의 개념을 도입하여 구성된 모형이다. 모형의 주요 매개변수는 손실률과 확산계수로 나타나고, 이들은 관측자료의 통계특성을 이용하여 추정될 수 있다. 지표면 조건의 변화는 모형의 매개변수에 다양한 통계특성을 적용하고 고려하게 된다. 특히, 본 연구에서는 지표면 조건의 평균적인 변화보다 이의 공간적인 분산도의 변화에 초점을 맞추어 분석하였다. 이는 평균적인 지표면 조건의 변화는 선형저수지의 이론에 근거하여 그 영향을 쉽게 판단할 수 있기 때문이다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 지표면 상태의 분산도가 커질 경우 토양수분은 더 쉽게 손실된다, (2) 토양수분의 분산도는 모의 초기에 강우의 영향으로 크게 나타나나 시간이 경과함에 따라 감소하고 점차 지표면 상태의 분산특성를 나타내게 된다, (3) 지표면 유출이나 토양상층에서의 토양수분 이동에 따른 확산의 영향은 지표면 유출이 존재하는 강우기간으로 제한되며 전체적으로 토양수분의 변화에 미미한 영향을 미친다.
본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 (I)연구에서 기구축된 현재의 유역 수문환경 조건을 활용하여 미래수문환경에 따른 유역 수문-수질 변화 분석하는데 목적이 있다. 미래의 수문자료 중 기후변화 시나리오는 Downscaling된 GCMs 자료를 이용하였으며, 미래 토지이용 시나리오는 미래 토지이용 예측 기법인 개선된 CA-Markov 기법으로 분석하여 구축하였다. 그 결과 미래의 토지이용 시나리오에 따라 주거지와 나지 등의 도시지역의 꾸준한 증가와 산림과 농경지 등의 감소가 예측되었고 미래의 기후변화 경우 강우의 변동성이 커 현재보다 더욱 더 기후변화의 대응전략이 필요할 것으로 판단된다. 미래 토지이용 시나리오와 기후변화 시나리오를 결합한 미래의 수문환경을 30-40년 주기로 나누어 장기적인 미래의 특정기간에 대한 자료를 가지고 수문 변화 분석을 실시한 결과, 강우에 의해 양상이 변할 수 있으며 그에 따라 영양물질의 부하량 또한 Sediment는 120%, T-N은 16%, T-P는 10% 증가할 수 있는 것으로 분석되었다. 따라서 수문환경의 전반적인 변화에 따른 유출 영향의 평가가 필요하다고 판단되고 향후 수자원 분배와 물자원 관리와 기후변화 적응전략을 수립하는데 있어 본 연구가 도움이 될 것이라고 판단한다.
최근 기후변화 및 유역개발로 인하여 메콩강 유역의 수문환경이 급격히 변화하고 있으며, 메콩강을 공유하는 국가의 수재해 예방 및 지속가능한 수자원개발을 위해서는 메콩강 주요지점에서의 유량 정보의 분석 및 예측이 요구된다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 SWAT과 데이터기반 딥러닝 알고리즘인 LSTM을 이용하여 메콩강 하류 Kratie 지점의 유출모의를 수행하고, 유출모의 정확도 및 두 가지 방법론의 장 단점을 비교 분석한다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 강우: APHRODITE 등)을 이용하였으며 warming-up 및 매개변수 보정 후 2003~2007년 일유량 모의를 수행하였다. LSTM을 이용한 유출모의의 경우, 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 Kratie 지점기준 메콩강 상류 10개 수위관측소의 두 기간(2000~2002, 2008~2014) 일수위 정보만을 이용하여 심층신경망을 학습하고, SWAT 모형과 마찬가지로 2003~2007년을 대상으로 Kratie 지점에 대한 일수위 모의 후 수위-유량관계곡선식을 이용하여 유출량으로 환산하였다. 두 모형의 모의성능 비교 검토를 위하여 모의기간에 대해 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)을 산정한 결과, SWAT은 0.9, LSTM은 보다 높은 0.99의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 메콩강과 같은 대유역의 특정 지점에 대한 수문시계열 자료의 모의를 위해서는 다양한 입력자료를 요구하는 물리적 수문모형 대신 선행 시계열자료의 변동성을 기억 학습하여 이를 예측에 반영하는 LSTM 기법 등 데이터기반의 심층신경망 모형의 적용이 가능할 것으로 판단된다.
동진강 유역은 김제평야를 품고 있어 다른 지역에 비해 농지면적이 차지하는 비중이 크며, 이에 따라 전체 용수 사용량에서 농업용수의 비중이 절대적으로 높은 유역이다. 낙양 보는 동진강 중·상류에 위치한 이수시설로 상류에 위치한 섬진강댐과 같이 동진강 유역의 농업용수 공급에 중요한 역할을 하고 있다. 낙양 보는 현재 동진강 방수문 4문, 김제간선 취입수문 2문, 정읍간선 취입수문 1문이 설치되어 있다. 관개기에는 동진강 도수로의 수문을 폐쇄하여 동진강 본류로의 하천유지용수를 차단하고 김제 배수로의 수문을 운용하여 농업용수를 공급하고 있으며 수혜구역의 용수수요 변화 및 기상상황, 하천상황에 따라 탄력적으로 운영하고 있다. 이러한 가동 보 운영으로 인하여 다양한 수위-유량관계의 변동성이 발생한다. 본 연구에서는 가동 보 운영에 따른 수위-유량관계 곡선식의 변동성을 확인하기 위해 동진강 유역 낙양보 상류에 위치한 정읍시(거산교)관측소를 대상관측소로 선정하였다. 정읍시(거산교)관측소는 2012년에 개발된 수위-유량관계곡선을 2021년까지 사용하였고, 2022년 수위-유량관계곡선식 검증과 재개발을 위하여 유량측정을 실시하였다. 2012년에 개발된 수위-유량관계곡선은 검토 결과 강우에 의한 수위 상승시 보 완전 개방 상태의 측정성과를 확보하여 수위-유량관계 곡선식을 개발하였다. 그 결과 가동 보를 운영하는 3월~9월은 상류에 위치한 정읍시(행정교)관측소와 상하류 역전 현상이 발생하였고, 매년 비정상적인 유량이 산정되는 결과를 초래하였다. 2022년 신뢰도 높은 유량자료와 수위-유량관계곡선식 개발을 위해 낙양 보 완전개방 및 부분개방에 따른 다양한 유량측정성과와 낙양 보 수문 모니터링 결과를 확보하였다. 낙양 보는 2022년 1월~3월, 10월~12월은 수문 6문을 완전 개방하여 동진강에 하천유지용수를 공급하고, 4월부터 동진강 방수문을 폐쇄하여 농번기 농업용수를 확보한 후, 5월~9월에 확보된 농용수를 김제 배수문 2문을 부분개방하면서 공급하는 방식이다. 이 기간동안 낙양 보 수문에 대한 모니터링을 위해 정읍시(거산교)관측소 수위자료에 대한 검토를 실시하였으며, 유량측정시에는 정확한 유량측정성과와 곡선식 확인을 위하여 동일한 위치에서 측정을 수행하였다. 또한, 수위 또는 유량이 변하는 구간은 연속측정을 실시하였으며, 모니터링 결과와 유량측정성과를 바탕으로 수위-유량관계 변화를 분석하였다. 그 결과 저수위1식은 수문 완전개방, 저수위2식은 수문 완전폐쇄, 저수위3~6식은 수문 부분개방 곡선식을 개발하였으며, 저수위 구간은 낙양보 운영에 따라 총 27차례 기간분리가 발생하였다. 결과적으로 본 연구에서는 낙양 보 운영에 따른 다수의 유량측정성과와 모니터링 자료를 확보하였으며, 확보한 유량측정성과의 분석을 통한 신뢰도 높은 수위-유량관계곡선식을 개발하였고 이를 통해 생산된 유량자료는 정확도가 매우 높은 것으로 분석되었다.
본 연구는 부산지역의 봄철과 여름철 대기 중 미세먼지(particulate matter, PM) 농도 및 빗물 수질을 정량화하고 다변량 통계분석을 이용하여 계절(봄, 여름) 특성에 따른 대기 중 PM 농도가 빗물 수질에 미치는 영향을 평가하였다. 연구기간(2020년 3월-8월)동안 기상청 AWS (automatic weather system)에서 측정된 대기 중 PM 농도와 총 68번의 강우 특성 자료를 이용하였으며, 총 68번의 강우 이벤트 중 13회 강우를 대상으로 부산 부경대학교 캠퍼스에 집수장치를 설치하여 총 216개의 빗물 샘플을 수집하였다. 빗물의 pH와 전기전도도(electrical conductivity, EC)는 실시간 측정되었으며, 빗물 내 양이온(Na+, Mg2+, K+, Ca2+, and NH4+) 및 음이온(Cl-, NO3-, and SO42-) 농도를 분석하였다. 또한, 자체 제작한 미세먼지 센서를 이용하여 강우 전후로 대기 중 PM10 농도를 측정하였으며, 측정된 데이터를 바탕으로 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 피어슨 상관분석(Person correlation analysis)을 실시하여 대기 중 PM10 농도와 빗물 수질 간 상관관계를 규명하였다. 연구결과, 부산지역의 일평균 대기 중 PM 농도 및 강우 특성은 계절적 차이가 존재하였으며, 대기 중 PM10 농도와 빗물 수질간 상관성 또한 상이하게 나타났다. 봄철의 경우, 일평균 대기 중 PM10 (34.11 ㎍/m3) 및 PM2.5 (19.23 ㎍/m3)의 평균 농도는 상대적으로 높게 나타났고 일평균 누적 강우량 및 강우 강도는 상대적으로 낮게 나타났다. 또한, 대기 중 PM10 농도는 빗물 수질과 유의미한 상관관계를 보였으며 대기 중 PM10 농도는 pH (r = -0.84)는 감소시키고 EC (r = 0.95) 및 수용성 음이온(r = 0.99) 농도는 증가시키는 요인으로 작용하였다. 여름철의 경우에는 일 평균 PM10 (27.79 ㎍/m3) 및 PM2.5 (17.41 ㎍/m3)의 평균 농도가 상대적으로 낮은 농도 분포를 보였으며, 최대 일 평균 강우 강도는 81.6 mm/h로 오랜 시간 많은 양의 비를 기록하였다. 상대적으로 낮은 대기 중 PM 농도와 높은 강우 강도로 인해 대기 중 PM10 농도가 빗물 수질에 미치는 영향을 확인할 수 없었다.
건답직파재배에서 가장 중요한 입모율의 확보와 잡초 방제에 대한 기초 자료를 얻기 위하여 강우 후 토양이 건조하면서 형성되는 토양 피막과 토양 경도의 변화가 벼와 피의 출아에 미치는 영향을 검토하고자 본 연구를 하였다. 실험은 강우를 차단하기 위하여 사방이 트인 비닐하우스에서 실시하였으며 사양토, 양토, 미사질양토를 공시하여 파종 . 복토(4cm)후 0, 20, 40mm의 강우를 인위적으로 처리하며 출아율과 유아 특성을 조사하였다. 벼는 이탤리코나베르네코, 다다조, 갈색까락샤레벼, 동진벼, 섬진벼를 공시하였으며, 피는 돌피와 강피를 공시하였다. 실험기간 중 평균기온은 31.3$^{\circ}C$였고, 일사량은 16.6MJ/m$^2$/day였다. 1. 파종 .복토 후 강우 처리를 한 경우 토양이 건조됨에 따라 토양 피막이 형성되었으며 토양 경도가 급격히 증가하였다. 토양 경도는 강우량이 많을수록, 점토 함량이 높을수록 높았다. 2. 벼는 강우 처리로 출아율이 감소하였으며, 특히 동진벼와 섬진벼는 점토 함량이 높은 사양토에서 현저히 낮아졌다. 피의 평균 출아율은 벼보다 낮았으나 토성 및 강우 처리에 의한 출아율의 차이는 없었다. 3. 섬진벼와 동진벼의 출아율은 출아기의 평균토양경도가 증가할수록 감소하여, 토양경도가 1.0kg/$cm^2$이하일 때는 80%, 1.7kg/$cm^2$이상일 때는 50%이하로 감소하였다. 4. 출아속도는 피가 벼보다 빨랐고, 강피는 돌피보다 빨랐다. 벼 품종 중에서는 이탤리코나베르네코와 다다조가 빨랐으며 갈색까락샤레벼는 출아율은 이들 품종과 비슷하였으나 출아 속도는 늦었다. 5. 피는 벼에 비하여 중배축의 신장 정도가 현저히 컸다. 벼 품종중 이탤리코나베르네코와 다다조는 불완전엽과 중배축이, 갈색까락샤레벼는 중배축의 신장이 잘 되어 본엽이 지상에서 전개되었으나 동진벼와 섬진벼 는 유아의 신장이 잘 안되어 지중에서 본엽이 전개되었다. 6. 강우 처리 후 토양의 경화와 토막 형성에 의하여 벼 특히 우리 나라 장려품종들의 출아가 현저하게 저하된 데 반하여 돌피와 강피, 벼 품종 중 이탤리코나베르네코, 다다조, 잡초성 벼인 갈색까락샤레벼는 출아율의 저하가 적었는데 이는 피와 이들 벼 품종이 출아 속도가 빠르고 또한 중배축과 불완전엽의 신장성이 크기 때문인 것으로 판단되었다.
본 연구의 목적은 기후변화를 고려하여 한강유역의 미래 물부족 정도를 평가하는 것이다. 하지만 미래 기후변화의 영향을 평가한다는 것은 많은 불확실성을 포함하고 있기 때문에 그만큼 예측이 어려운 것이 사실이다. 따라서 본 연구에서는 미래에 예상되는 기후변화와 물수요 시나리오를 바탕으로 기후변화-물수요 시나리오를 구성하였고 각 시나리오에 대한 불확실성의 범위 내에서 미래 이수부문의 수자원평가를 실시하였다. 이를 위해 기후변화 시나리오는 RegCM3 기후모형의 A2 시나리오에 의해 모의된 90년(2001-2090년)의 기상자료의 50 Set을 이용하여 SLURP 강우-유출 모형으로 50 Set의 일유출량 계열을 작성하였다. 또한 물수요 시나리오는 수자원장기종합계획 보완(2006, 건설교통부)의 물수요 시나리오를 바탕으로 고수요, 기준수요, 저수요의 3개 시나리오를 구성하였다. 따라서, 기후변화-물수요 시나리오는 150개 case로서 구성되며 물 수지 기반의 수자원평 가계획모형(K-WEAP)에 의해 미래 기간에 대한 물 부족량을 검토하였다. 검토 결과 미래에 한강유역의 물 부족량은 장기적으로 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 한강유역의 소유역별 물부족량을 검토한 결과 특정 소유역에서 물 부족이 가중되고 장기적으로 한강유역 전체로 물부족이 예상되는 소유역이 증가함을 확인할 수 있었다.
1970년대 이후, 우리나라는 산업화에 따른 급격한 도시화가 이루어졌다. 본 논문에서는 우리나라의 대표적인 도시인 서울특별시 및 6대 광역시의 1973년부터 2003년까지의 31개년의 강수랑 자료를 이용하여 강수량의 변화에 대하여 분석하였다. 이와 함께 도시화에 따른 강수량의 변동성을 평가하기 위해서 비도시 지역을 선정하였으며 도시 지역의 강수량 변화와 비교하였다. 도시 지역과 비도시 지역의 연강수량, 계절별 강수량, 지속 시간 1시간 및 24시간연최대 강수량에 대해 임의기간에 따른 평균 분석, 경향성 분석, 변동성 분석, 비매개변수적 빈도 해석을 수행한 결과, 도시화 지역에서 비도시화 지역보다 강우 증가율이 더 컸으며, 특히 여름 강수량의 증가량이 두드러졌다.
미래의 기후변화 영향평가에 있어 전지구모형(General Circulation Model)은 가장 중요한 자료 중 하나이다. 즉, 온실가스 방출(emission) 시나리오에 기초한 전지구모형의 모의결과를 이용하면 미래 수자원에 대한 정보를 얻을 수 있다. 하지만 미래 수자원은 방출 시나리오, 상세화(downscaling) 기법, 강우-유출모형, 전지구모형의 종류에 따라 크게 달라질 수 있어 매우 큰 불확실성(uncertainty)을 포함하고 있다. 이러한 불확실성을 줄이는 방법 중 하나로 전지구모형의 모의능력에 따라 가중치(weight)를 부여하고 결합(combining)하는 multi-model 앙상블(ensemble) 기법이 선진국을 중심으로 활발히 연구되고 있다. 본 연구에서는 우선 기후변화 영향평가를 위하여 국내에서 사용가능한 전지구모형을 조사하고 그 중CCSM3, CSRIO, ECHAM4, GFDL, MIRCO를 선택하였다. 한강 충주댐 유역에 대하여 과거($1980{\sim}1999$년)와 미래($2030{\sim}2049$년) 기간에 대하여 전지구모형의 기후정보를 간단한 선형보간법을 이용하여 상세화하였다. 다음으로 multi-model 앙상블 기법을 조사하였다. 본 연구에서는 Giorgi et al.(2002)이 제안한 Reliability Ensemble Average(REA) 기법을 적용하여 선형보간법으로 상세화한 전지구모형의 모의결과에 가중치를 주어 불확실성을 줄이는 연구를 수행하였다. 특히 REA를 구성하는 식 중 모형의 편차(bias) 뿐만 아니라 분산(variance)까지 고려함으로서 이를 개선하는 Modified-REA를 제안하였다. 제안한 방안을 이용하여 결합한 전지구모형의 모의결과가 기존 REA의 결과보다 기후정보의 불확실성을 더 줄일 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.