기후변화로 의한 기온의 상승은 가뭄, 홍수와 같은 재해를 일으킬 뿐만 아니라 깊은 호수나 저수지와 같은 수자원에도 용존 산소, 물질, 영양소 및 식물플랑크톤의 수직적 분포 등과 같은 다양한 부분에 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 SWAT, HEC-ResSim 및 CE-QUAL-W2(이하 W2)모델을 사용하여 미래의 기후 변화에 따른 소양호의 수온, 성층강도 및 열적 안정성의 변화를 장기 예측하고 그 영향을 평가하는데 있다. W2 모델의 보정은 2005 년부터 2015 년까지의 실측 과거 데이터를 이용하여 보정하였고 기후변화 시나리오는 IPCC의 AR5 RCP 4.5 시나리오를 사용하였다. 기후자료는 GCM 모델인 HadGEM2-AO 결과를 상세화하여 모의기간의 자료를 생성하였다. SWAT모델을 이용하여 모의기간인 2016 년부터 2070 년까지 일단위로 저수지 유입을 예측했으며 HEC-ResSim모델을 이용하여 소양강댐 저수지 운영 조건에 따라 저수지 방류량 및 수위 변화를 모의하였다. 수온 해석을 위해 W2를 적용하여 저수지의 장기간의 수온 변화를 예측하였다. 결과적으로 대기 온도는 $0.0279^{\circ}C/year$(p < 0.05) 상승할 것으로 예측되었으며, 동일기간 상층(수면으로부터 5m 깊이)과 하층 (바닥으로부터 5m 높이) 수온은 각각 $0.0191^{\circ}C$/년(p < 0.05) 및 $0.008^{\circ}C$/년(p < 0.05) 상승할 것으로 예측되었다. 모의된 수온을 계절별로 분석했을 때 상층수온은 여름철 가장 큰 폭으로 상승하였으며 하층의 경우 겨울철에 가장 큰 폭으로 상승하였다. 계절별 상-하층 수온의 차는 여름이 가장 컸으며, 겨울에 온도차가 가장 작았다. 또한 미래 온도의 상승에 따라, 소양호의 성층 강도가 강해지는 경향을 보였으며 상층 및 하층의 온도차 $5^{\circ}C$를 기준으로 성층이 형성되는 기간은 큰 변동이 없었으나 소멸되는 시점이 점점 늦어지는 추세를 보여 성층 형성 기간이 길어지는 것으로 나타났다. 저수지 표면의 수온 상승은 식물플랑크톤의 계절 성장률에 영향을 미쳤는데, 특정 조건에서 규조류는 최적 성장 범위를 벗어나는 고온 조건에서 성장속도가 감소하였으나 녹조류와 남조류의 출현 시기가 빨라지며 장기화될 것으로 예측되었다.
팔당댐 유역은 수도권 2600만 인구의 상수원으로, 수도권 전체 물 소비량의 90.2%에 달하는 물을 공급하고 있어 중요성이 상당히 크다. 하지만 기후변화로 한반도에 극한기후의 발생 빈도가 증가하면서 미래 수자원 관리가 더욱 어려워질 전망이다. 이에 본 연구에서는 모형 구축을 통해 기후변화가 팔당댐 유역의 수자원에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고자 하였다. 본 연구는 저수량이 높은 다목적댐이자 상류에 위치하는 소양강댐, 충주댐의 유역의 유입량을 수문모형인 VIC model로 모의하였다. 댐의 존재에 따른 하류의 유량 교란을 고려하기 위해 딥러닝 기반의 LSTM 예측 모형을 활용하였고 각 댐의 방류량을 예측하였다. 보정 기간(1986-2019), 검증 기간(2020)에 대한 방류량 예측 모형의 NSE는 0.9407, 0.6449로 높은 예측성능을 보였다. 팔당댐 유입량 예측에도 LSTM이 활용되었고 소양강댐, 충주댐의 방류량과 두 유역을 제외한 잔여유역의 기상변수인 강우량, 온도, 풍속이 입력되었다. 팔당댐 유입량 예측 모형의 NSE는 보정 기간(1986-2019), 검증 기간(2020)에 대해 각 0.9990, 0.7878로 유입량을 정확도 높게 예측하였다. 기후변화의 영향을 평가하기 위해 기상청에서 제공하는 RCP4.5의 상세화된 고해상도(1km) 미래 기상자료를 구축된 모형에 입력하여 미래의 팔당댐 유입량을 모의하였다. 모의 결과, 미래 기간에는 팔당댐 일 유입량의 변동성이 증가하면서 유황이 불안정해지고 극한에 해당하는 빈도 갈수량이 크게 감소하는 것으로 예측되었다. 따라서 극한기후로 인해 물 공급이 제한되는 재난 상황에 대비하여 물 공급에 대한 자립성을 높일 수 있는 새로운 물관리 정책이 필요할 것이다.
강우에 따른 유역 내 유출량은 수문순환에서 중요한 요소 중 하나이며, 과거부터 강우-유출 모델링을 위한 여러 물리적 수문모형들이 개발되어왔다. 또한 최근 딥러닝 기술을 기반으로한 강우-유출 모델링 접근 방식이 유효함을 입증하는 여러 연구가 수행됨에 따라 딥러닝을 기반으로한 유출량 모의 연구도 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 물리적 수문모형인 SWAT(Soil Water Assessment Tool)과 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하여 연구대상지 유출량을 모의했으며, 두 모형에 의해 모의 된 유출량의 극값을 비교 분석했다. 연구대상지로는 영산강 유역을 선정했으며, 영산강 유역의 과거 기간의 기후 변수 모의를 위해 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project)6 GCM(General Circulation Model)을 사용했다. GCM을 사용하여 모의 된 기후 변수들은 영산강 유역 내 기상관측소의 과거 기간 관측 값을 기반으로 분위사상법을 사용하여 편이보정 됐다. GCM에 의해 모의 된 기후 변수 및 SWAT, LSTM에 의해 모의 된 유출량은 각각 영산강 유역 내 기상관측소 및 수위관측소의 관측 값을 기반으로 재현성을 평가했다. SWAT 및 LSTM을 사용하여 모의 된 유출량의 극값은 GEV(General Extreme Value) 분포를 사용하여 추정하였다. 결과적으로 GCM의 기후 변수 모의 성능은 과거 기간 관측 값과 비교했을 때 편이보정 후에서 상당히 향상되었다. 유출량 모의 결과의 경우 과거 기간 유출량의 관측 값과 비교했을 때 LSTM의 모의 유출량이 SWAT보다 과거 기간 유출량을 보다 근접하게 모의했으며, 극값 모의 성능의 경우 또한 LSTM이 SWAT보다 높은 성능을 보였다.
정지궤도에서는 세계 최초의 해양관측위성으로 개발된 정지궤도 해양위성(GOCI, Geostationary Ocean Color Imager)은 통신해양기상위성(COMS, Communication, Ocean and Meterological Satellite)의 탑재체로서 2009년말 발사 예정이다. 정지궤도 해양위성의 복사보정은 센서의 전기적 특성에 의한 잡음을 제거하기 위한 암흑전류 교정(Dark Current Correction)을 먼저 수행한 다음, 주운영지상국인 해양위성센터(KOSC, Korea Ocean Satellite Center)에서 수신된 위성의 원시자료의 Digital Number(DN)를 실제 해양원격탐사에서 이용하는 물리량인 복사휘도(Radiance, $W/m^2/{\mu}m/sr$)로 변환하는 복사보정을 수행한다. 정확도 높은 복사보정을 수행하기 위해서는 기준광원의 복사휘도와 센서의 물리적 특성을 정확하게 알아야 한다. 정지궤도 해양위성 궤도상 복사보정(on-orbit radiometric calibration)에서는 태양이 기준광원이기 때문에, 기준 태양복사모델(Thuillier 2004 Solar Irradiance Model)에서 지구-태양간 거리 변화(1년 주기)를 보정한 태양의 방사도 (Irradiance)를 이용하고, 태양입사각에 대한 태양광 확산기의 감쇄 특성 변화를 고려하여 센서에 입력되는 복사휘도를 계산한다. 센서의 물리적 특성으로 인한 복사보정의 오차를 줄이기 위해 우주방사선 및 우주먼지(space debris)로 인해 위성 운용기간 중 그 특성이 저하되는 태양광 확산기(solar Diffuser)의 특성변화를 모니터링하기 위한 DAMD(Diffuser Aging Monitoring Device)를 이용한다. 정지궤도 해양위성 주관운영기관인 한국해양연구원의 해양위성센터에서는 정지궤도 해양위성 복사보정을 수행하기 위한 S/W를 통신해양기상위성 자료처리시스템 개발사업의 일환으로 개발하였으며, 관련 성능 시험을 수행하고 있다.
남북공유하천인 북한강 및 임진강 유역 남측에는 평화의 댐, 군남댐이 치수목적으로 건설되어 운영되고 있으나 북측의 기상 및 수문정보 획득이 불가하여 홍수대응에 불확실성이 높으며 공유하천상류 북측댐 방류패턴에 많은 영향을 받고 있다. 특히 접경지역 남측에 위치한 군남댐은 상류에 있는 황강댐에 비해 저수용량이 작고 우리나라 최북측 수위관측지점(필승교)에서 군남댐까지의 홍수도달시간은 1시간 이내로 예 경보 등 사전 대응에 한계가 있어 북측의 정보가 무엇보다 중요하다. 북측 강우상황 파악 및 위기대응 능력 강화를 위하여 실제 K-water는 기상청 관할 레이더(광덕산)를 활용한 접경지역 댐 유역 강우추정 및 홍수분석 체계를 구축하여 현업에 활용 중이나 실제 관측 강우량 대비 정량적인 차이를 보임에 따라 황강댐 방류 규모 및 군남댐 유입량 예측에 많은 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 보다 정확한 임진강 상류 북측 강수량 추정을 위하여 기상청 관할 광덕산 레이더에서 얻어지는 군남댐 유역의 추정 강수량(Radar-AWS Rainrate; RAR)에 대하여 통계적 편의보정을 수행하였다. 본 연구에서 적용한 통계적 편의보정기법은 '확률분포형을 활용한 기법', '매개변수적 기법', '비매개변수적 기법' 등 크게 3가지로 구분할 수 있으며 세부적으로 총 11가지 기법을 적용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 일부 기법을 제외하고는 보정 전에 비해 정량적으로 레이더 강수량의 정확도가 향상된 것으로 나타났으며 특히 매개변수적 편의보정기법이 우수한 결과(결정계수: 0.9898)를 보였다. 비매개변수적 편의보정기법은 상대적으로 관측자료가 적어 과거기간에 발생하지 않은 이상치가 발생할 경우 비현실적인 강수로 편의보정되므로 충분한 자료가 축적된 이후 활용가능할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 북한댐 수문 운영패턴 예측, 접경지역 홍수모의 및 홍수대응 등 치수적인 측면에서 활용도가 높을 것으로 판단된다.
인공위성의 가시 영역 관측으로부터 에어로솔의 정량적인 정보를 산출하는데 있어, 지표면 반사도의 보정은 매우 중요한 역할을 한다. 이에 본 연구에서는 두 가지 방법을 이용하여 천리안위성의 기상탑재체로부터 관측된 가시채널의 반사도로부터 지표면 반사도를 산출하고, 상호 비교 하여 정확도를 검증하고자 하였다. 첫 번째 방법은 최소 반사도법으로, 동일한 화소에서 일정 기간 동안 관측된 반사도 중 최소값이 에어로솔에 의한 영향 없이 지표반사에 의한 영향만을 포함한다는 가정을 기반으로, 대기산란 효과를 보정하여 지표면 반사도를 산출하는 방법이다. 두 번째 방법은 미리 알고 있는 에어로솔 정보를 고려하여 대기-에어로솔 효과를 보정함으로써 지표면 반사도를 얻는 것으로 본 연구에서 대기 보정법 이라 칭한다. 두 번째 방법을 적용하기 위해서는 정확한 에어로솔 정보가 요구되므로, 에어로솔 광학두께의 오차범위가 0.01 (${\geq}440nm$) 이내인 것으로 알려진 AERONET의 산출물을 이용하였다. 본 연구의 주요 목적은 최소 반사도법을 통하여 산출되는 지표면 반사도가 어느 정도의 정확도를 가지는지를 파악하는데 있어, 대기 보정법을 통하여 산출되는 값을 기준 값으로 두고 비교 분석을 수행하였다. 또한, 대기 중 존재하는 배경광학두께가 최소 반사도법의 정확도에 미치는 영향을 분석해보고자 하였다. 서울 지역에서 2012년 봄철 기간(3월 ~ 5월)동안 AERONET 관측지점에서 산출된 결과를 분석 한 결과, 대기 보정법을 통해 산출된 지표면 반사도의 평균이 0.108로 나타났고, 배경광학두께에 대한 고려 없이 최소 반사도법을 통하여 산출된 지표면 반사도는 그에 비해 약 0.012 높은 값을 보였다. 한 편 배경광학두께를 고려하였을 경우 그 차이는 0.010으로 감소하여, 정확도 향상에 기여하였음을 확인하였다.
Malassezia(Pityrosoprum) pachydermatis에 의한 피부염의 위험요인을 파악하고자 1997년 1월에서 1998년 12월까지 서울대학교 수의과대학 부속동물병원에 내원하여 본 질환으로 진단된 29두와 동일한 기간 동안 피부과 검사에서 임상적으로 건강한 개로 확인된 97 두의 대조군을 대상으로 분석하였다. 각 설명변수에 대한 교차비(odds ratio, OR)와 신뢰구간(confidence interval, CI)은 변수보정법을 사용하여 계산하였다. 다른 공변수를 보정한 상태에서 다중 로지스틱 회귀분석(multiple logistic regression analysis)을 시행한 결과 피부병기왕력(p=0.0059; OR, 4.44; CI, 1.5∼12.8)과 비만(p=0.0013; OR, 5.38; CI, 1.9∼14.9)은 유의한 위험요인으로 나타났다. 단변량 분석(univariate analysis)에서 주 사료로 고기를 섭취하는 경우 피부염의 위험이 높은 변수로 작용하였지만(p=0.0398; OR, 6.38; CI, 1.1∼37.3) 다른 공변수를 보정한 분석에서는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 성별, 품종, 및 예방접종은 위험요인으로 작용하지 않았다.
본 연구에서는 다중위성 강수자료의 수문학적 적용성을 평가하기 위하여 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA), Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP), Climate Prediction Center (CPC) Morphing technique(CMORPH) 등 전 지구 규모의 고해상도 다중위성 강수자료와 분포형 수문모형을 이용하여 유출모의를 수행하였다. 충주댐 유역에 대하여 2002년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지의 기간에 대하여 Coupled Routing and Excess Storage (CREST) 모형을 적용하였다. 분석기간은 준비기간(2002-2003년, 2006-2007년), 보정기간(2004-2005년), 그리고 검증기간(2008-2009년)으로 구분하여 모의를 수행하였다. 각 다중위성 강수자료를 지상관측자료와 비교결과, 강수의 계절적 변동특성은 잘 반영하고 있으나 연강수량합계 및 월평균강수량에서 TMPA는 과대추정을, GSMaP과 CMORPH는 과소추정하는 경향을 보여주었다. 또한 유출분석결과, TMPA를 제외한 GSMaP과 CMORPH의 충주댐 유역에 대한 수문학적 적용성이 매우 낮은 것을 알 수 있었으며, 향후 다중위성 강수자료의 활용에 앞서 통계적 보정이나 강수알고리즘에 대한 개선이 필요한 것으로 판단된다.
지상강우 관측망을 이용한 강우량 측정의 대안으로서 사용되는 기상 레이더를 활용한 강우량 추정의 경우, Z-R 방정식을 이용하여 반사도를 강우량으로 환산하는 방법을 일반적으로 사용한다. 이때 발생하는 각종 오차는 레이더 장비가 가지는 기계적인 오차뿐만 아니라 Z-R 방정식이 가지는 오차 등이 있으며, 이를 보정하기 위해서 레이더를 활용하여 추정된 강우량에 지상강우량계와 레이더강우량과의 비율인 G/R비를 보정하는 방법을 일반적으로 사용한다. 본 연구에서는 이와 같이 레이더 강우량을 보정하기 위해서 사용되는 G/R비를 산정하는데 미치는 지형적인 효과를 고려하기 위해서 광덕산 레이더 유효범위 100km 내(군사분계선 이북 미포함)의 지역에 대하여 군집분석을 실시하여 크게 산악지역과 평야지역으로 구분하고, 각각 구분된 지역에 대하여 G/R 비를 산정하여 초기추정 레이더 강우량에 곱하는 mean-field bias 보정을 실시하였다. 광덕산 레이더 기상관측소의 유효범위 100km 내의 2007년, 2008년 홍수기(6/21${\sim}$9/20)기간 동안 94개 Automatic Weather Station(AWS)지점에 대하여 크게 산악지역과 평야지역으로 지역화 시키는 방법은 비계층적 군집분석 기법 중 fuzzy-c mean 방법을 적용하였다. 또한 광덕산 레이더 반사도 기본 자료는 차폐영역으로 생기는 반사도 데이터 누락을 보완하기 위하여 0도와 1.5도 sweep 합성 10분단위 uf 자료를 사용하였으며, AWS와 보정이 이루어지는 레이더 격자의 크기는 최대 4km${\times}$4km로 선정하였다. 본 연구에 있어서 검증방법은 지역을 구분하기 전과 후를 AWS 실측 관측값과 절대상대오차, 평균제곱근 오차로써 비교하였다.
본 연구에서는 격자강우량과 GIS와 연계한 격자기반의 공간수문자료들을 모형의 입력매개변수로 활용하고, 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파(kinematic wave)이론에 의해 유출량을 물리적으로 추적해 나가는 격자기반의 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM(Kwater Distributed RUnoff Model)을 개발하였고, 지표유출량에 가장 큰 영향을 주지만 실제 관측 및 적용이 용이하지 않은 유역의 초기토양함수상태에 대한 자동보정기법을 개발하였다. 개발된 자동보정기법을 이용하여 남강댐유역을 대상으로 적용가능성을 평가하였다. 연구에서 사용한 강우사상은 남강댐 유역에 큰 영향을 준 태풍 루사 (2002년 8월 31일 01시$^{\sim}$9월1일 23시), 태풍 매미 (2003년 9월 12일 01시$^{\sim}$9월13일 23시), 2004년의 대류성강우 (2004년 7월14일 01시$^{\sim}$7월 16일 10시) 및 태풍 에위니아 (2006년 7월 8일 18시$^{\sim}$7월11일 12시)의 총 4개의 사상을 대상으로 하였다. 개발한 유역의 초기토양함수상태 자동보정기법에 의한 유출모의의 적용성을 검토하기 위하여 모의에 사용된 매개변수 중 토지피복도에 의해 결정되는 조도계수와 토양도에 의해 결정되는 유효토심, 흡인수두계수, 공극률 및 투수계수는 4개의 강우사상에서 모두 동일한 조건으로 설정하였고, 유역내 토양 내부 수분함유량 산정을 위한 초기 기저유출량은 검토대상 기간 시점부에서 관측된 유출량으로 설정하였다. 초기토양함수상태 자동보정기법 적용을 통한 유출해석의 정확도는 체적오차 백분율(VER)과 첨두 유량 오차 백분율(QER)을 이용하여 평가하였으며, 이를 통해 본 모형이 유출량에 대한 정확성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서 개발된 자동보정 기법을 적용한 결과, 초기토양조건을 설정하는데 있어서 기존의 시행착오법으로 인해 소요되는 시간과 유역내 토양 특성과 지형형상을 고려하지 않는 설정으로 인해 발생될 수 있는 문제점을 해결할 수 있었으며, 유출계산 결과도 유량의 크기와 첨두시간 모두 관측값과 비교적 잘 맞는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.