수자원계획수립시 가장 큰 문제점 중의 하나는 관심대상유역의 관측자료가 없는 경우이다. 이와 같은 미계측유역의 경우 통상 단순히 인근관측소 자료를 면적비로 전이시켜 사용하거나, 인근 계측유역에서 유출모형의 매개변수를 추정하여 매개변수를 전이시키는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 계측유역에서 추정한 장기유출모형의 매개변수를 미계측유역으로 전이시킬 때 유역별 토양수분보유능을 이용하여 보다 객관적으로 매개변수를 전이하는 방법을 제시하였다. 방법으로는 정교한 토양수분모의가 가능한 PRMS 모형을 이용하여 자료의 정도가 높은 5개 댐지점에서 매개변수를 검${\cdot}$보정한 다음, 소양강댐과 충주댐유역을 미계측유역으로 가정하여 계측유역의 토양수분보유능과 가장 유사한 유역에 매개변수를 전이하여 결과를 분석하였다.
본 연구에서는 지형 및 기상학적 인자만으로 미계측 유역의 저유량부 유황곡선을 추정할 수 있는 지역회귀모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해서 16개 유역의 계측 자료로부터 저유량 영역(지속일수 185일에서 365일)에 대한 유황곡선을 작성하고, 이를 토대로 로그형태의 이변수 회귀모형을 구축하였다. 이 회귀모형을 미계측 유역에 적용할 수 있도록 유역면적, 유역경사, 수계밀도, 연평균강수량, 연평균유출량, 유출곡선지수 등의 유역특성인자를 이용하여 모형의 매개변수를 지역화 하였다. 개발한 지역회귀모형으로 평균갈수량, 평균저수량, 평균평수량을 추정하여 관측값과 비교한 결과, 유역면적, 유출곡선지수, 연평균강수량 조합으로 구성된 지역회귀모형이 가장 우수한 것으로 분석되었다.
일반적으로 가뭄을 해석하기 위하여 가뭄심도, 빈도, 피해면적 및 기간의 영향 등을 고려한 가뭄지수를 이용하며, 이러한 가뭄지수는 주로 지점자료 기반 지상관측자료를 활용하여 산정한다. 하지만 지점자료 특성상 미계측 지역에 대한 정확한 데이터 취득이 어렵기 때문에 미계측 지역에 대한 가뭄 분석의 한계가 발생한다. 다양한 계측기반의 지상센서들이 확충되면서 통계학적 기법기반 공간분포 개선방안을 제시하고 있지만, 정확한 가뭄평가 자료가 추가 및 개선되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 원격탐사기술을 활용하여 지점자료의 한계를 극복한 격자기반의 공간정보를 표출함으로써 새로운 가뭄모니터링 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 지상관측자료로 가뭄을 판단하기 어려운 미계측 지역에 대한 가뭄 판단 및 예측 정확도 향상을 위하여 원격탐사기술을 활용한 공간정보 빅데이터를 구축하고자 한다. 미국 국립가뭄경감센터에서 제시한 식생가뭄반응지수 (VegDRI, Vegetation Drought Response Index)는 식생지수, 기상학적 가뭄지수, 지역적 특성을 반영한 생물물리학적 정보를 통합한 하이브리드 가뭄지수로 가뭄과 관련된 공간정보를 활용하여 가뭄을 판단하는 지표이다. VegDRI 산정을 위하여 ERA5의 격자기반 강수자료, MODIS 센서 기반 식생지수 등 격자기반의 공간정보를 수집하였으며, 전처리 모듈을 구축하였다. 또한, 기존 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (SPI, Standardized Precipitation Index)와 비교를 통해 VegDRI의 국내 적용성을 평가하였으며, 국내 가뭄사례에 적용하여 적절한 가뭄 판단지표로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
미계측지점에서의 일유출량 시계열을 합성하기 위한 도구로서 유황곡선과 공간내삽알고리즘을 이용한 지역화기법이 개발되었다. 본 연구에서는 낙동강 유역의 8개 유량 관측 지점들 중 일부를 미계측지점으로 가정하여 지역화 기법을 통해 미계측 지점의 유황곡선을 합성하였으며, 합성된 유황곡선을 공간 내삽 알고리즘에 적용하여 미계측 지점의 일유출수문곡선을 합성하였다. 미계측지점으로서 가정된 지점에서의 관측 수문곡선과 합성 수문 곡선을 비교한 결과는 상당히 좋은 값을 나타내었으며, 이로써 지역화 기법이 대상 하천의 유출 특성을 잘 나타내어 주는 기법임을 알 수 있었다. 이는 복잡한 매개 변수 산정을 필요로 하고 시간과 비용이 많이 드는 확정론적 모형의 적용 없이도 합리적인 일유출량 정보를 지역화 기법을 통해 획득할 수 있음을 보여준다. 그리고, 수자원 실무에서 많이 이용되는 비유량법과의 비교를 통해 지역화 기법이 비유량법보다 더 좋은 결과를 나타냄을 확인하였다.
우리나라에서는 강우관측시스템의 지역적 불균형으로 상대적으로 소규모 저수지의 경우 미계측유역의 특성을 가지며, 신뢰성 있는 강우량, 유출량, 증발량 자료가 매우 부족한 실정이다. 다목적댐 유역과 같은 계측유역의 경우 상류유역의 유입량 자료의 확보가 용이하지만 대부분의 유역의 경우 계측장비가 부족하여 신뢰성이 확보된 유입량 자료를 얻는데 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 미계측유역의 유입량 산정을 위하여 계측유역을 대상으로 강우-유출 모형의 매개변수를 산정하였으며, 산정된 매개변수를 유역특성인자와의 상관성을 토대로 다중선형회귀분석기법(multiple linear regression, MLR)을 적용하여 지역화(regionalization)를 위한 회귀식을 도출하였다. 이를 위해 양질의 유량자료가 확보된 K-water 17개 댐 유역을 대상으로 매개변수를 산정하였으며 이 중 2개의 댐 유역을 미계측유역으로 간주하여 개발된 모형을 검증하였다. 대부분의 통계 지표에서 우수한 모의능력을 확인하였으며, 본 연구를 통하여 개발된 지역화 기법을 미계측유역에 활용한다면 보다 정량적이고 효율적인 수자원 계획이 가능할 것으로 판단된다. 향후 연구로는 불확실성을 고려한 Bayesian GLM 모형을 이용한 지역화기법을 개발하여 매개변수의 불확실성까지 고려할 수 있는 방안을 모색하고자 한다.
A stochastic weather generator which simulate daily precipitation, maximum and minimum daily temperature, relative humidity was developed. The model parameters were estimated using stochastic characteristics analysis of historical data of 71 weather stations. Spatial variations of the parameters for the country were also analyzed. Model parameters of ungauged Sites were determined from parameters of adjacent weather stations using inverse distance method. The model was verified on Suwon and Ulsan weather stations and showed good agreement between simulated and observed data.
수문모형들은 유역차원의 저감대책 수립 및 평가에 유용하게 사용될 수 있고 이를 활용한 합리적인 예측이 가능하다. 한국의 미계측 유역에 대한 유사발생량 예측을 모델을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 예측모형의 특징은 신뢰할 수 있는 관측 자료를 활용하여 단계별 다중회귀분석을 이용하여 매개변수를 결정하였으며, 최소한의 입력자료를 이용하여 전국 규모의 연평균 유사발생량을 예측할 수 있다는 것이다. 본 연구에서 개발된 모형을 활용하여 4대강 유역의 중권역별 유사량을 추정하였다. 수자원장기 종합에서 사용한 중권역별 강우 자료를 활용하여 모의를 수행하였다. 2001년부터 2015년 까지 15년까지 모의결과 4대강 유역 전체적으로 연 강우량의 변동에 따라 유사발생량도 증감하는 패턴을 나타내고 있으며, 그 주기는 약 8년 정도로 추정되었다. 4대강 주요 중권역을 대상으로 2010년에 추정된 비유사량을 K-DRUM 예측값 및 유량조사사업단 추정값과 비교하여 모델의 활용성을 검토하였다. 유사량 예측의 불확실성을 감안할 때 본 연구에서 개발된 모델을 이용하여 1차 스크리닝 수준에서 미계측 유역에 대한 비유사량 예측이 가능할 것으로 판단되며, 향후 미계측 유역에 대한 유사관리계획 수립에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
수문 모델링을 이용하여 미계측 유역의 유출을 예측하고 나아가 수문 현상을 이해하기 위해서는 기존과는 다른 새로운 모형 보정 전략과 평가 방법이 필요하다. 위성 관측자료의 가용성 증가는 미계측 유역에서 수문 모형의 예측 성능을 확보할 기회를 제공한다. 유역 내 증발산 과정은 물 순환 과정을 설명하는 주요한 부분 중 하나이다. 또한 식생에 대한 정보는 증발산 과정과 밀접한 연관을 가지기 때문에 간접적으로 유역의 증발산 과정을 이해할 수 있는 중요한 정보이다. 본 연구는 미계측 유역의 하천유량을 예측하기 위해 위성 관측 기반의 식생 정보만을 이용하여 보정된 생태 수문 모형의 잠재력을 조사한다. 이러한 보정 방법은 관측된 하천유량 자료가 있어야 하지 않기에 미계측 유역의 하천유량 예측에 특히 유용할 것이다. 모델링 실험은 관측 하천유량 자료가 존재하는 5개의 댐 유역(남강댐, 안동댐, 합천댐, 임하댐)에 대해 수행되었다. 본 연구에서는 식생동역학이 결합 된 집체형 수문 모델을 이용하였으며, MODIS 잎면적지수(Leaf Area Index, LAI) 자료를 이용하여 모형을 보정하였다. 보정된 모형으로부터 생산된 일 유량 결과는 관측 유량 자료와 비교된다. 또한, 전통적인 관측 유량 기반의 모형 보정 방법과 비교된다. 그 결과 LAI 시계열을 이용한 모형의 보정으로 획득한 유량의 적합도는 남강댐, 안동댐, 합천댐 유역에서 KGE가 임계치 이상으로 나타나 만족스러운 결과를 보여주지만, 임하댐 유역은 KGE가 임계치 이하로 계산되었다. 그러나 해당 유역에 대해 관측 유량을 기반으로 모형 보정 결과 또한 좋지 않은 적합도를 보여주기에 이는 LAI 자료 기반 접근법의 문제가 아닌 입력정보 또는 모형 자체에 포함된 오차로 인해 해당 유역의 특성을 반영하기에 어려운 것으로 판단된다. 이러한 결과는 증발산 과정에 주요한 식생 정보의 제약만으로도 비교적 만족스럽게 유역의 수문 순환을 재현할 수 있다는 가능성을 보여준다.
하천의 수리 정보는 여러 가지 하천 사업 수행에 기본 자료로서 매우 중요한 역할을 한다. 하지만 우리나라의 하천 수리 정보는 대하천 중심으로 조사되고 있고, 중 소하천에 대한 수문조사는 상대적으로 매우 미진한 실정이다. 본 연구의 목적은 중 소하천에 대하여 정확도 높은 수리 정보를 저비용, 실시간으로 취득하기 위한 시스템을 개발하는데 있다. 이를 위해 하천의 수면을 촬영하여 촬영된 영상을 실시간으로 서버로 자동전송하는 시스템인 WIA 시스템(wireless image acquisition system)을 개발하였다. 그리고 촬영된 영상을 분석하여 수위를 도출하는 영상 분석 프로그램, 수위-유량 관계 곡선(rating curve), 미계측 지점에 대한 하천수리 정보를 계산하기 위한 HEC-RAS를 포함하는 River-HQ 시스템을 개발하였다. 개발된 WIA & River-HQ 시스템은 한국건설기술연구원의 하천실험센터 내 직선 수로에서 검증되었다. 그 결과, 영상 분석에 의한 수위는 계측 수위와 유사하였고, 미 계측 단면에 대한 수위 역시 계측 결과를 비교적 잘 모사하였다.
수자원의 효율적인 이용과 관리를 위해서는 기본적으로 강우-유출에 대한 신뢰성 있는 해석이 필요하지만 이를 위한 연속적인 수문자료가 부족하고, 실측 및 모형 등을 통한 강우-유출자료의 확보는 여전히 요원한 실정이다. 특히 미계측 유역의 경우는 합리적인 강우-유출 모의 개선의 일환으로 모형 적용시 필요한 매개변수를 계측유역에서 미계측 유역으로 전이하는 지역화 방안이 활용되고 있다. 본 연구에서는 하천 내 미계측 유역 또는 가뭄모니터링이 필요한 지점에서 GR4J 모형을 선정하여 강우-유출과정의 상태변수를 추출하고 SCEM-UA 기법을 이용한 매개변수 최적화를 진행하였다. 모형을 통해 획득한 유역특성인자와 매개변수 상관성 분석을 위해 Copula 함수를 이용하여 지역화하였으며 미계측 유역에 대한 강우-유출 분석을 수행하였다. 분석과정에서 대상 유역의 중간상태변수를 추출하고 이를 수문변량 인자인 하천수위와 지하수위에 대해 각각의 상관성을 분석하였다. 나아가 강우-유출 모의 과정에서 GR4J 모형의 상태변수를 산출하고 지수화시켜 수문학적 가뭄지수(SSDI)를 산정하였으며 이를 대표 가뭄지수인 SPI와 비교분석하여 산정된 가뭄지수의 수문학적 적합성 평가를 수행하였으며 이를 토대로 미계측 유역에서의 가뭄 모니터링 및 가뭄정보제공 체계구축과 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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