본 연구에서는 통계적 방법에 의해 예측된 미래기간의 기온정보와 기온기반의 기준증발산량 산정방법을 연계하여 한강권역을 대상으로 최대 12개월의 미래기간에 대한 기준증발산량을 전망하였다. 기온정보는 Kim et al. (2020)의 연구와 같이 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 개발된 다중회귀모형을 이용하여 미래기간(예측시점 기준 1~12개월)에 대해 월 평균기온을 예측하고 이를 상세화하여 한강권역 내 주요 ASOS 지점별로 최고/최저기온을 도출하였다. 기준증발산량은 Hamon 방법(Hamon, 1960, 1963)을 기반으로 각 지점별로 상세화된 최고/최저기온을 이용하여 동일한 미래기간(1~12개월)에 대해 산정하였다. 한강권역 전체에 대해 2015년 1월~2020년 12월의 월별 평균기온과 각 지점별 산정한 기준증발산량을 활용하여 기온 및 기준증발산량에 대한 예측성을 분석하였다. 한강권역 전체에 대해 예측된 월별 평균기온의 경우 실제 관측값과 비교하였을 때, PBIAS 4.2~6.4%, R2 0.97~0.98, NSE 0.97~0.98 등으로 매우 높은 예측성을 보였다. 지점별로 상세화된 기온정보를 이용하여 산정한 기준증발산량을 실제 기온으로부터 산정한 기준증발산량과 비교한 결과는 PBIAS 5.0~6.8%, R2 0.97~0.98, NSE 0.96~0.97로 기온에 대한 예측성과 유사하게 나타났다. 기온과 기준증발산량 모두 일부 월이나 일부 지점에서 관측값과 비교했을 때 다소 차이를 보이는 경우도 있었으나, 대상유역 전반적으로는 매우 안정적인 예측결과를 확인할 수 있었다. 기준증발산량에 대한 예측결과(미래 1~12개월)는 계절 및 월 단위의 유역 수자원 전망에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
수문모형의 매개변수 추정에 필요한 유량 관측 자료의 수집은 시 공간적으로 제한이 있어 우리나라도 아직 상당수의 미계측유역이 존재하며, 이를 보완하고자 주변 유역의 정보를 활용하는 지역화 방법들이 연구되어 왔다. 그러나 지역적 특성이나 기후 조건에 따라 지역화 방법의 결과가 상이하여 어느 지역에 어떠한 지역화 방법이 가장 우수하다고 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 보편적으로 사용되는 지역화 방법인 지역회귀모형의 설명변수에 공간근접모형으로 추정한 수문모형의 매개변수를 추가하여 회귀모형의 적합성을 향상시켰으며, 이를 하이브리드 지역화모형이라 정의하고 기존 방법들과 비교하였다. 계측유역으로는 관측 자료가 충분한 남한의 37개 유역을 선정하였고, 수문모형은 개념적 수문모형인 GR4J를 사용하였으며, 계측유역에 대한 수문모형의 매개변수 산정은 Shuffled complex evolution 알고리즘을 사용하였다. 유역 특성변수들 간 다중공선성을 고려하기 위해 Variation inflation factor를 사용하였고, Stepwise regression을 통해 회귀모형의 최적 설명변수를 선택하였다. 통계 값을 통해 모형의 적합성을 비교한 결과, 하이브리드 지역화모형에서 가장 작은 RMSE 값을 나타내었으며, 유역별 모의 값의 변동성이 줄어들어 결과의 불확실성 또한 낮아짐을 확인할 수 있었다. 따라서 하이브리드 모형이 미계측유역의 유출량 산정을 위한 하나의 대안이 될 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 통계적 방법으로 도출된 장기 기상예측정보를 이용하여 유역에서의 유출량 전망 가능성을 검토하였다. 먼저 한강권역의 월 강수량과 기온에 대해 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 다중회귀모형 기반의 통계적 예측모형을 구성하여 미래기간(1~12개월)에 대한 월 단위 기상예측정보를 도출하였다. 월 단위로 도출된 강수량과 기온은 통계적 상세화 기법을 통해 한강권역 주요 ASOS 관측소 지점별로 일 단위 강수량과 기온자료로 변환하였으며, 상세화된 일 자료를 유역모형인 SWAT의 입력자료로 활용하여 경안천 유역의 미래기간에 대한 유출량을 도출하였다. 유출량 예측성을 평가하기 위하여 과거기간(2003~2021년)을 대상으로 관측유출량과 예측기상정보로부터 산출된 예측유출량을 비교하였다. 각 월별로 예측된 유출량의 중앙값과 관측값의 적합도를 분석한 결과, PBIAS는 -5.2~-2.7%, RSR은 0.79~0.91, NSE는 0.34~0.38, r은 0.59~0.62로 강수량 및 기온의 예측성에 비해 낮게 나타났다. 전 기간에 대해 월별로 분석한 예측결과에 대한 3분위 확률은 5월, 6월, 7월, 9월, 11월은 평균 42.8%로 예측성이 충분한 것으로 나타났으나, 나머지 월에서의 평균 예측성은 17.3%로 매우 낮게 나타났다. 상세화된 기상정보를 이용하여 유역모델링을 통해 산정한 유출량에 대한 전망 결과는 기상예측결과에 비해 상대적으로 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 이는 관측값 자체에서 나타날 수 있는 불확실성에 기인할 수도 있으며, 유출량에 지배적인 영향을 주는 강수량의 예측성에 대한 문제가 유역 모델링 과정에서 증폭되어 나타나는 문제일 수도 있다. 또한 지점별 일 자료로 상세화되는 과정에서의 불확실성, 우리나라 여름철 유출량 변동성 등 여러 가지 요인이 복합적으로 영향을 주어 나타나는 것으로 생각된다. 향후 다양한 대상유역에 대한 검토와 기상예측모형의 보완, 상세화 과정에서의 불확실성 해소 등을 통해 예측성을 개선할 계획이다.
본 연구에서는 보령댐 유역($163.6km^2$)을 대상으로 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모델, GCM (General Circulation Model) 기후변화 시나리오와 다중회귀분석으로 산정한 미래 방류량을 활용하여 극한 기후변화 사상이 반영된 보령댐의 물부족을 평가하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 보령댐 유역을 대상으로 기상자료, 보령댐 운영자료를 수집하였으며, SWAT 모형의 신뢰성 있는 유출량 보정을 위해 보령댐의 실측 방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였고 유입량 및 방류량 자료를 활용하여 모형의 보정(2007~2010)과 검증(2010~2016)을 실시하였다. 기후변화를 반영하기 위해 APCC의 26개 CMIP5 GCM 자료 중 RCP (Representative Concentration Pathway)4.5와 RCP 8.5 시나리오를 SPI와 극한 가뭄지수로 분석하여 RCP 8.5 BCC-CSM1-1-M을 극한 가뭄 시나리오로 선정하였다. 2005년부터 2016년까지의 일별 관측자료로 다중회귀분석하여 월별 방류량 추정식을 만들었고, 1월부터 12월까지 각 식들의 결정계수 $R^2$는 0.57 이상으로 나타났다. 선정된 극한 가뭄 시나리오 기상자료를 방류량 추정식에 대입하여 미래기간 일별 방류량을 구축하였다. SWAT 수문평가 결과, S3 (2037~2046) 기간 봄철 저수량이 34.0% 감소하는 것으로 분석되었다. Runs 이론을 바탕으로 물부족의 심도를 구한 다음 재현기간에 따른 빈도해석을 하였다. 5~10년 빈도의 심도로 발생하는 물부족이 미래기간에 발생하는 빈도로 보령댐의 물부족을 평가하였다. 물부족 평가 결과, S3 (2037~2046) 기간에서 5~10년 빈도의 심도를 가지는 물부족이 기준기간(2007~2016) 보다 2회 더 발생하였으며 S3 (2037~2046)에 물부족 계획 수립이 필요하다고 판단하였다.
기후변화로 인한 강수량의 변화는 국지적이고 집중적인 강우를 유발하게 되었고 이로 인하여 외수범람에 의한 제내지 침수로 인한 피해가 증가하고 있다. 따라서 제내지의 침수로 인한 피해를 예측하기위한 기술이 필요하다. 본 논문에서는 하천제방의 파쇄로 인한 홍수량이 제내지에서 어떤 경로로 침수-확산되는지를 파악하기 위하여 홍수의 침수경로를 모의할 수 있는 분포형홍수범람모형인 SIMOD(Simplified Inundation MODel)를 개발하였다. 침수경로를 모의하기 위하여 홍수가 발생된 시점에서 그리드화 된 주변 격자로의 홍수전의를 위하여 주변 격자와의 경사를 이용하여 차등 분배하는 다중흐름방향법(Multi Direction Method, MDM)과, 하나의 낮은 고도의 격자에서 수위가 높아져 인접한 격자보다 수위가 증가하면 그 수위는 인접 격자들과 균등해 진다는 가정인 평수가정법(Flat-Water Assumption, FWA)을 적용하였다. 모형의 평가를 위하여 가상시나리오를 설정하여 대상지역에서 시간에 따른 침수범위를 산정하였다. SIMOD는 지형도와 유입홍수량의 간단한 입력자료를 이용하기 때문에 모의시간을 현저하게 단축시킬 수 있으며 강우-유출 모형 또는 제방붕괴 모형 등을 통해서 유입되는 홍수량만 파악을 할 수 있다면 수 분 내에 결과를 예측할 수 있다. 따라서 EAP(Emergency Action Plan)과 같은 침수로 인한 대피계획을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.
Low flow는 하천수의 공급관리 및 계획, 관개용수 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 유황곡선을 산정하기 위해서는 30년 이상의 충분한 기간의 유량자료의 확보가 필수적이다. 하지만 국가하천 단위 이하의 하천의 경우 장기간의 유량자료가 없거나 중간에 일정기간 동안 결측된 관측소가 있어 하천별 유황 곡선을 산정하기에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측 유역의 유황을 예측하기 위해 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis), ARIMA 모형 등 통계학적 기반의 기법들을 사용하였지만, 최근에는 머신러닝, 딥러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 최신 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 제시한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수 값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 DNN 모형을 이용하여 미계측 유역에 적용 가능한 유황곡선을 산정하고자 한다. 먼저, 유황곡선에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들 간의 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 통계적 검증을 통해 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.
정보통신 기술의 발전으로 농업분야에서도 다량의 데이터로부터 가치 있는 정보를 생성하고 그 활용을 위해 빅데이터 기술을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 농업에서 재배 가능한 작물과 품종은 기온, 강수량, 일조시간 등의 자연환경의 영향에 따라 결정된다. 본 논문은 마늘의 생육과정과 일별로 측정되는 기상변수를 활용하여 농작물 생산에 영향을 미치는 기상기후 요인을 도출하고 마늘을 대상으로 단위면적당 생산량 예측(단수) 모형을 도출하였다. 기상변수는 마늘의 생육단계를 고려하여 빅데이터 분석 기법을 이용하였다. 탐색적 자료 분석과정에서는 통계청, 농촌진흥청, 농촌경제연구원으로부터 생산량, 도매시장 반입량, 생육 데이터 등 다양한 농산물 생산 데이터를 제공받아 활용하였다. 또한 기상청으로부터 AWS, ASOS, 특보현황 등 다양한 기상관측 데이터를 수집하여 활용하였다. 상관관계 분석 과정은 변수선택, 후보모형 도출, 모형진단, 시나리오 예측 등을 통해 도출한 모형의 모형 적합도와 생산량 예측력을 비교하여 마늘생산단수예측 모형을 설계하였다. 수많은 기상요인 변수는 요인분석을 이용하여 차원을 감소시키고 설명변수로 선정하였다. 이 방법을 이용함으로써 회귀분석에서 발생할 수 있는 다중공선성과 낮은 자유도의 문제를 효과적으로 통제할 수 있었으며 회귀분석의 적합도와 예측력을 높일 수 있었다.
연구목적 자살행동의 계절성은 잘 알려져 있는 현상이지만, 자해행동의 계절성은 알려진 바가 적다. 본 연구는 자해행동 중 하나인 손목자해행동이 계절성을 나타내는지를 확인하고, 기후인자와의 관련성을 파악하고자 했다. 방 법 자해행동의 계절성을 확인하기 위하여 2014. 12~2019. 5까지 일 병원 응급실에 손목자해행동으로 내원한 226명의 대상자의 월별 평균 내원 숫자가 월별로 차이를 나타내는지를 보았다. 손목자해행동과 기후인자와의 관련성을 확인하기 위하여 월 단위 시간변수와 기상청 데이터를 통해 획득한 월별 기후변수(기온, 일조량, 1개월 전 대기압)를 설명변수로 하고, 월 별로 손목자해행동으로 응급실에 내원한 횟수를 결과변수로 하여 일반화 가법모형을 이용한 다중 포아송 회귀분석을 실시하였다. 결 과 손목자해행동으로 응급실에 내원한 대상자의 월 평균 숫자는 남자에서 유의한 월별 차이가 있었고, 9월에 가장 많았다(남자 : p=0.048, 여자 : p=0.21, 전체 : p=0.28). 다중 회귀분석 결과 손목자해로 응급실에 내원한 월 평균 환자의 숫자는 남자에서는 1달전 대기압과 기온의 교호작용과 관련이 있었고(p=0.010), 여자에서는 일조량과 양의 상관관계[p=0.044, β=4.70×10-3, 95% CI=(1.19×10-4, 9.27×10-3)]를 보였다. 결 론 손목자해행동은 남성에서 두드러진 계절성을 보이며, 이는 기후변수의 변화와 관련성이 있다.
In this study, the characteristics of crop damage area by flooding for 113 middle range watersheds during 2000-2016 were analyzed and future crop damage area by flooding were analyzed using 13 GCM outputs such as hourly maximum rainfall, 10-min maximum rainfall, number of days of 80 mm/day, daily rainfall maximum, annual rainfall amount associated with RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios and watershed characteristic data such as DEM, urbanization ratio, population density, asset density, road improvement ratio, river improvement ratio, drainage system improvement ratio, pumping capacity, detention basin capacity, and crop damage area by flooding. A constrained multiple linear regression model was used to construct the relationships between the crop damage area by flooding and other variables. Future flood index related to crop damage may mainly increase in the Mankyung watershed, Southwest part of Youngsan and Sumjin river basin and Southern part of Nackdong river basin. Results are useful to identify watersheds which need to establish strategies for responding to future flood damage.
IDF 곡선은 수리구조물의 설계에 이용되며 본 연구에서는 기후변화를 고려한 GCM의 시간적 공간적 축소화기법을 통하여 미래의 IDF 곡선을 생성하였다. GCM자료로는 HadCM3과 CGCM3의 지역주의와 경제발전을 지향하는 A2시나리오를 이용하였다. GCM자료에 대한 공간적인 축소화기법으로 다중회귀 모형인 SDSM(Statistical DownScaling Model)을 이용하여 2030년, 2050년, 2080년의 미래의 일강우 자료를 생성하였다. 이를 다시 시간적 축소화기법인 GEV분포를 이용한 Scaling-Invariance기법을 적용하여 시단위의 강우자료를 생성하였다. 이를 통해 최종적으로 HadCM3과 CGCM3에 대한 각각 미래의 IDF곡선을 생성하였다. CGCM3의 경우 지속적인 강우강도의 증가를 보였지만 HadCM3의 경우 2050년대 감소하다 2080년대 다시 증가하는 양상을 보였다. 또한 CGCM3의 경우 HadCM3의 경우보다 좀 더 높은 강우 강도를 보였다. 본 연구의 대상지역은 서울지역이며 생성된 자료의 신뢰성을 확보하기위하여 서울기상관측소의 1961년부터~2000년까지의 일단위 강우자료를 이용하여 검 보정을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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