• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.32-32
• /
• 2018

최근 여러 가지 요인으로 가뭄이 빈발하고 있으며, 가뭄을 대비한 과학적 저수지 운영이 절실하다. 유입량, 관개용수량, 저수량, 하천유지유량 등 저수지 물수지를 반영하여 실제 가뭄 상황에 적용할 수 있는 시스템으로 개발하였다. 여기서, 하류 하천의 수량을 양수하여 저수량을 확보하는 양수저류를 고려하였고, 시기별 관개용수량을 간단관개, 절수관개 등의 실제 상황을 반영하도록 하였다. 또한 저수량의 장기간 변화를 관찰하여 저수지 운영의 가이드라인을 설정할 수 있도록 하였고, 하류 하천의 유량 변화도 평가할 수 있도록 하였다. 최근 수차례 가뭄을 겪은 충남 홍성에 위치한 대사저수지에 개발된 시스템을 적용하였다. 대사 저수지는 유역면적 $2.9km^2$, 유효저수량 137만$m^3$, 수혜면적 163ha에 이르며, 유역면적 $72.2km^2$인 하류하천의 와룡천으로부터 $0.057m^3/s$씩 양수하여 저수량을 확보하고 있다. 일별 저수율 자료가 있는 1991년부터 2016년까지 분석한 결과는 다음과 같다. 양수는 1월 15일부터 5월 31일까지 실시하는 것으로 하고 결과를 정리하였다. 첫째, 일 저수위를 모의하여 검증한 결과 일평균하여 관측 저수위는 EL.84.58m, 모의 저수위는 EL.85.87m이었다. 이 때 강우량은 연평균 1,275.2mm, 유입량은 718.0mm, 유출률 56.3%, 수면증발량 11.5만$m^3$, 관개용수 공급량 117.5만$m^3$, 월류량 148.9만$m^3$이었다. 둘째, 양수로 인한 유입량의 변화는 양수 전에는 연평균 209만$m^3$(유출률 56.3%)에서 양수 후 276만$m^3$(74.7%)로 증가하였고, 양수량은 67.5만$m^3$(연유입량의 32.3%)이었다. 셋째, 하류 와룡천의 유량은 양수 전에는 연평균 연유출량 5,200만$m^3$(유출률 56.5%)에서 양수 후 5,120만$m^3$(55.6%)으로 나타났다. 넷째, 양수 전에는 일평균 저수량이 47만$m^3$에서 양수 후 76만㎥으로 증가하였고, 양수저류로 인해 이수안전도는 15.4%에서 92.3%로 개선되었다. 또한 양수로 인해 저수지 유입량은 연평균 32.3% 증가하였고, 하류하천의 유량은 1.55% 감소하였다. 이상의 분석 결과로 양수저류는 가뭄대응에 상당한 효과가 있다고 평가할 수 있다. 또한 다양한 여건을 고려한 저수지 운영 가이드라인의 합리적 설정으로 보다 적극적인 가뭄대응이 필요하다고 본다. 물관리 현황은 지구별, 저수지별로 다양하다. 향후 현장 상황에 적합한 물관리 방법을 적극 모색해야 하며, 자연과 인간의 평등한 물 이용 환경조성에, 여기 개발한 도구가 일정 부분 유용할 것이라 판단한다.

• 한국방재안전학회논문집
• /
• 제13권4호
• /
• pp.75-92
• /
• 2020

일반적으로 물수지 분석 시 공급에 해당되는 회귀수량의 경우 용수별 회귀율을 일률적으로 정하여 산정하는 방법을 채택하고 있어 정확한 가용유량을 산정하지 못하는 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 회귀수 중 하·폐수에 초점을 두었고 인공신경망 등의 기계학습 모형을 적용하여 하수종말처리장의 방류량 예측 모형을 개발하였다. 시계열 자료예측 시 사용되는 주요 기계학습 모형인 LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Units), SVR (Support Vector Regression)모형을 적용하였으며 관측 값과 예측 값을 비교하는 오차지표를 통하여 방류량 예측의 최적의 모형을 선정하였다. 모형 적용 결과, GRU 모형의 평균제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)는 LSTM 모형과 SVR 모형보다 작으며 Nash-Sutcliffe 계수(NSE)는 LSTM 모형과 SVR 모형보다 큰 것을 확인하였고, 이를 근거로 하수종말처리장의 방류량 예측에 최적모형은 GRU 모형이라고 판단하였다. 다만, 극값에서는 예측 값이 과소 및 과대 산정되는 경향을 보여 추후 예측 정확도 향상을 위해서는 극한사상에 대한 추가자료 구축 및 입력 자료의 최소시간단위를 축소하는 것이 필요할 것으로 판단되었다. 또한, 예측하고자 하는 대상지의 용수이용량을 검토하고 계절적 영향을 반영할 수 있는 추가인자를 고려하게 되면 기후변동성에 대비하여 정확한 방류량 예측이 가능하며 예측 결과를 토대로 종합적인 하천수 사용관리 및 물이용 계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제55권5호
• /
• pp.321-331
• /
• 2022

본 연구에서는 유역단위의 물수지 분석과 농업용수의 수문학적 매커니즘을 모의 할 수 있는 유역 모델링 방법을 이용하여 회귀수량 산정기법을 제시하고자 하였다. SWAT 모델을 이용하여 영산강수계 대표적인 농업지역인 만봉천 표준유역 (97.34 km²)에 대해 담수 논 모의가 고려된 유역물수지 분석을 실시하였다. 회귀수량 산정에 앞서, 나주 유량관측소의 일 유량 자료를 이용하여 SWAT을 검·보정하였다. R², Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Root-Mean-Square Error (RMSE)는 각각 0.73, 0.70, 0.64 mm/day으로 분석되었다. 3년 동안(2015~2017) 모의 결과를 토대로 관개기간(4/1~9/30)에 대한 신속 회귀수량과 공급량 대비 회귀율을 산정하였고, 평균 53.4%로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 유역 회귀수량 모델링 기법은 향후 합리적인 유역물관리를 위한 최적 농업용수 공급방안에 대한 기초자료 구축에 활용될 수 있다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제30권5B호
• /
• pp.459-469
• /
• 2010

본 연구에서는 GIS 공간자료(수치표고모델, 토지이용도, 토양도)와 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상에 의한 식생활력도를 이용하여 유역의 일단위 유출량을 모의하는 격자기반의 분포형 일유출 모형을 개발하고 그 적용성을 평가하였다. 모형은 격자단위로 지표유출, 중간유출 및 기저유출, 증발산량 그리고 토양수분의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있다. 모형은 크게 유출, 증발산, 토양수분의 3개 주요모듈로 구성하였다. 유출은 강우전의 토양수분을 추적하여 지표하 저류능을 계산하므로서, 총 유출체적에서 각 유출량을 배분하는 감수곡선을 도입하여 모의하도록 하였으며, 증발산은 MODIS 엽면적지수(Leaf Area Index; LAI)를 고려한 Penman-Monteith 증발산량을 산정하도록 하였다. 매일의 토양수분은 전일의 토양수분에서 당일의 유출량과 증발산량을 계산하는 물수지 방정식을 이용하여 추적하도록 하였다. 이 모형에 대한 적용성 평가는 유역면적 930 $km^2$의 용담댐 유역을 대상으로 수행하였다. 공간해상도를 1 km로 맞춘 GIS 입력자료(토지피복도, 토양도, 경계자료 등)와 RS 입력자료(LAI)를 구축하였으며, 2000년부터 2008년까지의 기상자료를 수집하여 IDW 방법으로 공간분포화 하여 모형에 적용하였다. 검보정은 유역 출구 지점의 유출량 자료를 모의치와 비교하여 수행되었고, 보정결과에 따른 모형의 적합성과 상관성을 판단하기 위한 목적함수로는 결정계수($R^2$)와 평균제곱근오차 (RMSE : Root Mean Square Error)를 사용하였으며, 모형의 효율성 검증을 위해 Nash와 Sutcliffe(1970)가 제안한 모형 효율성 계수를 사용하였다. 유출량에 대한 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.78~0.93로 모의치가 실측치의 경향을 잘 표현하는 것으로 나타났다. 유출량 분포도는 강우와 토양에 매우 민감하게 모의 되었다.

• 지질공학
• /
• 제33권1호
• /
• pp.105-119
• /
• 2023

기후 변화에 따라 용수 공급량은 줄어들고 있으며, 해안 및 도서지역은 지하수의 의존도가 높아 활용 가능한 용수의 양이 줄어들고 있다. 지속 가능한 해안 도서 지역의 물 공급을 위해 현재의 상태를 정확히 진단하고 효율적인 용수의 배분 및 관리가 필요하다. 해안 도서 지역의 지하수 흐름의 정밀한 분석을 위해 제주 동부의 성산유역을 대상으로 해안 담지하수 유출량을 산정하였다. 중요 매개변수인 담수층의 두께의 산정은 다심도 관측공에서 측정되는 전기전도도를 이용하여 수직적인 보간을 통해 추정하는 방법과 Ghyben-Herzberg의 이론적인 비율을 이용하여 추정하는 방법을 사용하였다. Ghyben-Herzberg의 비율을 사용한 값은 변화하는 담-염수 경계면의 정밀한 추정이 불가능하며, 전기전도도로 분석한 값은 담-염수 경계면의 현재 상태를 나타낼 수 있다. 매개변수는 가상의 격자에 분포시키고, 각각의 격자에 대한 해안 담지하수 유출 유량의 평균을 유역 대표 유량으로 결정하였다. 유역 규모의 연도별 해안 담지하수 유출량 산정과 유량 분포를 나타냈으며, 2018년에서 2020년까지의 해안 담지하수 유출량은 전기전도도로 추정한 담수층의 두께를 적용한 방법은 6.27 × 10⁶ m³/year, Ghyben-Herzberg의 비율을 적용한 방법은 10.87 × 10⁶ m³/year로 나타났다. 본 연구에서 나타낸 결과는 해안 도서지역의 정밀한 물수지 분석 등을 이용하여 지속가능한 용수의 공급을 결정하는 정책의 근거 자료로 활용할 수 있다.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제61권6호
• /
• pp.111-121
• /
• 2019

작물 증발산량은 수자원 계획 및 관리, 물수지 분석, 작물 관개 계획 및 생산량 추정 등에 널리 활용되고 있으며, 특히 FAO에서 공인한 Penman-Monteith식 (FAO 56-PM)은 잠재 증발산량 산정을 위한 표준방법으로 많이 사용되고 있다. Penman-Monteith식을 이용한 잠재증발산량 산정은 최소온도, 평균온도, 최대온도, 상대습도, 풍속과 일사량인 6가지 항목에 대한 시계열 자료가 필요한데, 결측 또는 미계측된 경우에는 사용이 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 역전파 신경망(BPNN) 모델을 이용해서 6개 미만의 기상항목으로도 잠재증발산량이 추정가능한지를 확인하였다. 여섯 가지 기상항목을 각각 1~6개의 조합으로 입력자료를 구성하고, BPNN 모델을 이용해서 학습, 검증 및 테스트를 한 결과, 입력 자료가 많아질수록 좋은 결과가 산출되었으며, 일사량, 최대온도와 상대습도만으로도 결정계수($R^2$)가 0.94정도로 비교적 높은 예측결과를 얻을 수 있었다. 또한 산정 오차를 줄이고, 항목간의 상관관계를 높이기 위해서는 역전파 신경망 구조의 적절한 선택이 중요한 것으로 확인되었다. 역전파 신경망 모델을 사용하면 요구되는 기상 항목과 데이터의 양에 대한 제약 없이 예측이 가능할 수 있기 때문에 기준 증발산량 산정에 유용하게 활용될 수 있을 것이며 향후 작물 재배를 위한 적정 관개계획 수립에도 유용하게 사용될 것이라 사료된다.