복잡한 내륙분지에 위치한 한국원자력연구소 부지에서 대기확산해석에 있어서 정온상태에 따른 영향을 고찰하였다. 미국 원자력규제위원회 전산프로그램 XOQDOQ와 PAVAN을 사용하여 원자력 시설의 정상운영시 와 가상사고시 대기확산인자를 평가하였다. 1997년에 측정된 연간 기상자료로부터 대기안정도에 따른 풍향, 풍속의 발생빈도분포를 작성하여 프로그램의 입력자료로 사용하였다. 정온에 대한 정의를 0.5 m $sec^{-1}$에서 0.21 m $sec^{-1}$로 변화시켰을 때 최대치를 나타내는 풍하방향에서의 확산인자는 정상운영시와 가상사고시에 대해 각각 1.62배, 2.16배 높았다.
기후변화로 증가하는 홍수피해를 대처하기 위해 여러 예측 방법들이 개발되고 있다. 홍수예측의 가장 핵심 요소는 홍수예측을 위한 수문모델의 입력자료로 사용하는 강우에 대한 정확하고 신속한 예측이다. 기존의 레이더 강우를 이용한 Nowcasting 보다 더 많은 대응시간을 확보할 수 있는 중소규모의 기후모델인 WRF(Weather Research Forecast)-ARW(Advanced Research WRF)를 소개하고, 이를 한반도 중부지방의 청미천 지역에 적용하려 한다. WRF-ARW의 적용기간은 2006년 7월 11일부터 7월 23일까지이며 이 결과를 청미천 유역에 있는 강우 관측소들(생극, 삼죽, 설성)의 실제 강우관측소의 관측 값과의 비교에 의해 이 강우 사상에 대해 Thomson scheme(미세물리)와 Kain-Frisch scheme(적운형 매개변수)의 조합이 청미천유역에서 가장 적합한 기후물리 조합이며 Mean Absolute Relative Error를 통해 세 개의 강우관측지점이 0.45 이상의 값을 나타내었다.
기상변화와 지구온난화로 인해 국지성 호우의 강도와 빈도가 늘어나고 있으며 이로 인해 소양강, 도암댐, 임하댐 유역의 탁수 문제 등, 토양 유실에 관한 문제가 심각해지고 있다. 정확한 토양 유실 모의를 위하여 지난 수 십 년간 Universal Soil Loss Equation(USLE) 등의 모형이 사용되었지만 이러한 모형들에 관한 연구 중 강한 집중 호우에 의해 발생하는 걸리 침식(Gully Erosion)을 적용한 경우는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 걸리 침식을 고려한 토양 유실량 및 유사량 산정을 위하여 입력자료가 간단하고 ArcView GIS를 기반으로 융합이 가능한 Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) system, nLS, Unit Stream Power-based Erosion/Deposition (USPED) 연계 모형을 개발하여 강원도 양구군 해안면 유역에 적용하였다. 기존 SATEEC system에서는 강우 시 유역에서 발생하는 면상 침식(Sheet Erosion), 세류 침식(Rill Erosion)의 모의만이 가능하였지만, 본 연구에서 개발한 연계모형에서는 nLS 모형을 이용한 걸리 헤드 발생 지역 선정과 USPED 모형을 이용한 걸리 발생 지역에서의 토양 유실량 산정이 가능하기 때문에, 걸리 침식을 고려한 토양 유실량 산정이 가능하다. 연계 모형의 모의 결과 해안면 유역의 최종 유출구에서 발생하는 평균 유사량은 101,933 ton/year 로 산정 되었다. 토양 유실량과 유사량을 모의함에 있어, 면상, 세류, 걸리 침식을 종합적으로 고려해야 실제 지형에서 발생하는 토양 유실량 및 유사량을 좀 더 정확하게 예측할 수 있을 것이며, 본 연구에서 개발된 연계 모형을 이용한다면 실제 유역에서 발생하는 여러 형태의 토양 유실을 모의 할 수 있을 것이라 판단된다.
직경 2.5 ㎛ 이하인 초미세먼지는 급격한 도시화와 인구 증가로 인해 대도시에서 많이 발생하며, 유아 및 청소년기는 성인에 비해 초미세먼지에 취약하고 만성 질환으로 이어질 가능성이 높다. 특히 대부분의 청소년들은 학교에서 가장 많은 시간을 보내고 있으며, 다양한 이유에 의해 실외에서 발생한 초미세먼지가 실내로 유입된다. 본 연구는 외부 요인에 의해 발생하는 학교 초미세먼지를 예측하고 학교별 초미세먼지 범주화를 수행하였다. 10-fold cross validation과 grid-search method를 적용한 random forest (RF) 모델에 화학과 기상 인자, 위성 기반의 aerosol optical depth (AOD)를 입력 자료로 하여 학교 초미세먼지를 예측하고 정확도 평가를 위해 4가지 통계 지표를 이용하였다. 학교 미세먼지 범주화를 위해 6가지 유형을 가진 느슨한 기준과 엄격한 기준을 정의하였으며, 범주화 결과 느슨한 기준의 경우 유형 2와 3에, 엄격한 기준의 경우 유형 3과 4에 가장 많은 학교가 포함되었다.
돌발홍수 예경보시스템의 입력자료로 예측강우가 활용된다. 기상청과 환경부에서는 초단기 예보의 목적으로 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation nowcasting and Lagrangian Extrapolation)을 생산하고 있다. MAPLE은 선행 30분까지의 예측품질은 어느 정도 정확하다고 볼 수 있으나 그 이후 특히 3시간 이상이 되면 예측품질이 크게 떨어지는 문제가 있다. 예측강우의 편의보정을 위한 여러 시도들이 있었으나 호우의 규모 및 이동특성을 고려한 사례는 제한적이다. 호우의 이동특성을 고려해야하는 이유로는 첫째, 예측의 특성상 예측강우가 생성되고 편의보정이 이루어지는 시간 동안 호우는 이동을 하기 때문이다. 둘째, 호우가 이동을 하면서 편의보정의 대상이 되는 지역에 적합한 보정계수의 결정이 어렵기 때문이다. 마지막으로 돌발홍수는 장마와 같은 전선형 강수가 아닌 국지성 호우와 같이 빠르게 움직이며 강한 호우를 내리는 강수에 의해 발생하기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 호우의 이동특성을 고려하여 예측강우 보정계수를 결정하고 이를 예측강우에 실시간으로 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 Backward tracking은 미래에 호우가 도달할 지역(대상지역)으로부터 현재 호우가 위치하는 지역을 추적하는데 이용된다. 추적된 지역에서 보정계수가 결정된다. Forward tracking은 현재 호우가 위치하는 지역으로부터 대상지역을 다시 추적하는데 이용된다. 앞서 결정된 보정계수는 대상지역의 예측강우에 적용된다. 해당 방법론을 2019년에 발생한 주요 호우사상에 실시간 적용하고 평가하였다. 그 결과, Backward-Forward tracking 기반 예측강우 보정방법을 적용한 경우에는 실제 관측된 강우와 매우 유사한 보정결과가 도출됨을 확인되었다.
본 연구에서는 연구(I)에서 구축한 고도, 기상, 토지이용, 토양, 식생과 같은 기본 입력자료와 공도 수위관측소 상류유역을 대상으로 유역내에 포함되어 있는 농업용 저수지인 고삼과 금광저수지의 저수위, 저수량, 내용적 곡선 자료들을 이용하여 SLURP 모형의 물리적 매개변수들과 저수지의 방류량을 조정하여 저수지의 저수위와 유역 유출량을 검 보정하였다. 한편, 연구(I)에서의 편이보정과 CF 다운스케일기법에 의한 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오의 미래 기후자료, 개선된 CA-Markov 기법에 의한 미래 토지이용자료, 월 NDVI와 평균온도와의 선형회귀식에 의한 미래 식생자료 등을 모형에 입력하여 미래 기후변화에 따른 저수지 저수량과 유입량에 미치는 영향을 평가하고 전체적인 유역 수문(증발산량, 토양수분, 지하수충진량, 유출량)의 변화를 평가하였다. 저수지의 미래 저수량과 유입량은 가을시기에 크게 감소하는 것으로 평가되었고, 유역의 미래 연유출량, 토양수분, 지하수충진량은 다소 감소하고, 증발산량은 크게 증가하는 것으로 전망되었다. 마지막으로, 미래 기후변화, 토지이용변화와 식생변화 중 어떠한 요소가 미래의 농업용 저수지의 유입량, 저수량 및 하천유역의 수문에 큰 영향을 미치는 지를 평가하기 위해 각 요소의 기여도를 분석한 결과, 기후변화가 가장 크게 기여하는 것으로 평가되었다.
지표 일사량 데이터는 신재생 에너지 자원지도 제작, 태양 에너지 관련 시설의 입지 선정 및 관련 정책의 기초 자료 및 농작물 생산량 예측 등의 매우 다양한 분야에 사용될 수 있는 중요한 데이터이며, 이에 최근 한국에서도 일사량 데이터 구축에 대한 연구의 필요성이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 COMS-MI(천리안 기상위성) 영상과 Heliosat-II 방법을 이용하여 국내 일사량을 추정하고자, Heliosat-II 방법을 국내 데이터에 적합하도록 수정하고, 이를 통하여 일사량을 추정하는 것을 목표로 하였다. 이를 위하여 먼저 COMS-MI 위성 영상 및 국내 기상 데이터 등을 확보하고 전처리를 수행하였다. 또한 Heliosat-II 방법의 입력 데이터이자 중간 결과물인 지표 반사도(ground albedo) 보정을 수행하고, 반사도 참조 지도(background albedo map)의 정확도를 높이고자 기존의 방법을 수정하였다. 그리고 이와 같이 수정된 Heliosat-II 방법을 통하여 추정 일사량을 도출하고, 이를 지상에서 관측된 일사량 실측치와의 비교를 통하여 정확도를 검증하였다. 실험 결과, 수정된 Heliosat-II 방법을 사용할 경우, 약 30.8%의 RMSE(%) 정확도를 나타내었으며, 기존 Heliosat-II 방법을 그대로 이용하였을 경우에 비하여 약 10% 수준의 향상된 정확도를 확보할 수 있음을 확인하였다.
냉기호 지대 안에서도 일정 수준의 바람이 부는 장소에서는 일 최저기온이 기존 공간기후모형에 의해 예측된 만큼 떨어지지 않음이 관찰되었다. 경남 하동군 악양 집수역 출구부근의 실측자료를 토대로 냉기호가 형성된 25일에 대하여 기존 방법에 의한 일 최저기온 예측 시 발생하는 추정오차를 그 때 관측된 풍속과 비교한 결과 바람이 강해질수록 추정오차가 커지는 경향이 뚜렷해서 풍속이 2m/s에 이르면 냉기호 효과가 완전히 소멸되는 것으로 나타났다. 풍속과 추정오차 간 관계는 Y=2X+0.4 ($R^2$=0.76)로 표현되며 이 식에서 Y는 추정오차($^{\circ}C$), X는 풍속(m/s)이다. 이 식을 기존 일 최저기온 추정모형의 냉기집적효과에 결합하여 악양 집수역 냉기호 수몰지역에 위치한 3곳의 일 최저기온 추정에 이용하였다. 이때 입력 풍속은 바람장 모형 구동에 의한 모의풍속이었다. 추정된 일 최저기온은 오차의 평균평방근(RMSE)이 기존 모형의 1.72에서 1.20으로 줄어들고, 평균오차(ME)로 표현한 편기성(bias)도 -1.33에서 -0.37로 개선되었다.
섬진강 하구역을 중심으로 광양만과 여수해만에서의 동시 관측한 염분의 현장관측자료의 분석과 기상, 조석, 하천유출수 및 온배수를 고려한 3차원 수치모델(EFDC) 결과를 이용하여 섬진강 하구역의 3차원 혼합특성을 파악하였다. 수치모델에 고려된 입력조건은 수심, 기상, 하천유출수 및 온배수 등이며, 개방경계에서는 염분 및 조석을 고려하여 수치모의하였다. 수치모델 검증은 조위 2개 정점과 조류 2개 정점의 조화분석을 통한조화상수 비교를 통하며 모델결과가 관측결과와 잘 일치하고 있음을 확인하였고, 조시별 유동장을 잘 재현하고 있음을 확인하였다. 동계 및 하계시 월평균 하천유출수를 고려하여 수치모의한 결과, 동계에는 32.0 psu의 등염분선이 섬진강 하구에 국한되어지나, 하계에는 30.0psu의 등염분선이 하천유출량의 영향으로 섬진강 하구역으로 확장되어짐을 확인할 수 있었다. 한편, 섬진강 하구역의 3차원 혼합특성은 전반적으로 섬진강 유출량의 변동, 해수유동구조 및 온배수 등에 의해 복잡한 형태를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 유역 내 침수피해를 예측할 수 있는 실현가능한 수단으로써 인공신경망의 활용에 대해 제안하고자 한다. 유역 내 다양한 환경인자에 의한 침수피해 예측모형의 구축을 위해 108개 중유역을 대상으로 1990년부터 2000년까지 강우량, 침수피해면적, 토지이용 등 총 27개의 매개변수를 선정하여 총 49개의 데이터 세트를 구성하였다. 연구결과, 침수피해는 강우량과 같은 기상정보 뿐 만 아니라 다양한 유역환경의 특성에 영향을 받는 것으로 나타났으며 인공신경망 모형에 의해 R=0.92 수준에서 예측값과 관측값이 잘 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 인공신경망은 입력값들과 대응된 출력값들을 알고 있는 경우 과거와 현재의 시공간 정보를 활용하여 특정유역의 강우량에 따른 침수피해면적을 산정 할 수 있으며, 복잡하고 비선형적 역동성을 지니고 있는 유역 내 환경변화에 대한 예측모형으로 활용이 가능하다고 판단된다. 또한 인공신경망은 입력자료의 중요도를 평가하는데 이용될 수 있으며, 기존 모형에서 다루어지는 매개변수중요도를 정량화 시킬 수 있어 다른 모형의 매개변수 추정이나 보정에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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