강수는 공극수압의 상승에 관여해 토양 강도 및 응력의 변동을 발생시켜 산사태의 주요 원인 인자 중 하나로 지목된다. 따라서 강수는 산사태 발생 임계값 산정에 빈번히 사용되나, 지반 안정성을 직접적으로 산정하고 예측하기에는 무리가 있어 오탐지 사건에 대한 분석에는 한계가 있다. 한편 토양수분은 공극수압의 변동에 보다 직접적인 연관성을 지니므로, 다수의 연구에서 지반 안정성의 정량적인 평가에 활용된 바 있다. 이에 본 연구에서는 산사태 발생에 대한 임계값 산정에 있어 토양수분 인자 활용의 적정성을 평가하고자 하였다. 먼저 두 수문 인자의 거동 분석을 통해 강수에 대한 토양 포화도의 반응성을 파악하고, 선행 강수지수(Antecedent Precipitation Index)를 활용해 산사태 발생 임계값을 산정하였다. 이후 토양 포화도를 활용하여 산사태 발생 임계값을 산정했으며, 분할표를 활용해 두 임계값을 정성적으로 평가하였다. 그 결과, 일 강수량(Pdaily)을 단일 인자로 사용해 결정된 산사태 발생 임계값 대비 괴산읍에서는 각각 75% (API), 42% (SM)의 향상을 보였고 창수면에서는 각각 33% (API), 44% (SM)의 향상을 보였다. 따라서 토양수분과 선행 강수지수 모두 임계성공지수(Critical Success Index)를 효과적으로 향상시켰으며 오탐지율을 감소시켰다. 추후 토양 포화도를 통해 산사태 발생에 요구되는 강우 강도를 산정하는 연구와 토양 포화도 수준에 따른 강우 저항성을 산정하는 연구 등 토양수분 자료를 다각적으로 접목한 연구가 수행된다면 산사태 예측 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.
토양수분과 유출은 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며, 특히 토양 내의 여러 요소들에 의해 토양의 수분보유능력과 배수의 특성이 결정된다. 본 연구에서는 2016년, 2017년 설마천 유역에서 총 40개의 사상을 분리하였다. 선정한 사상별로 constant-K 방법을 적용하여 직접유출과 기저유출을 분리하고 유출계수를 산정하였다. 산정된 유출계수는 선행토양함수와 지수함수 형태의 증가를 보였다. 또한 유출계수가 급증하기 시작하는 토양수분의 임계값을 선정하였으며, 이 값은 유출과 지하수면과의 큰 상관관계를 나타내었다. 선행토양함수뿐만 아니라 초기 토양수분, 토양 저류량, 강우량 등 여러 인자들도 유출 결과에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한 선행토양수분의 임계값에 따라 강우사상을 건조, 습윤 상태로 분리하여 시작 반응과 첨두 반응을 분석해 보았으며, 습윤 상태에서의 반응이 건조 상태에서 보다 빠르게 발생하였다. 건조 상태에 속하는 대부분의 사상에서는 토양수분이 정점에 도달한 후 지하수면과 유출량 순으로 정점에 도달하는 첨두 반응이 일어났으나 습윤 상태에서는 반대로 지하수면과 유출량이 토양수분보다 먼저 정점에 도달하였다. 본 연구의 결과는 유출에 기여하는 인자들 사이의 상호작용을 확인하고 토양의 다양한 조건과 유출 사이의 관계를 규명하는 데에 크게 기여할 것으로 판단된다.
통합저류함수모형을 IHP 대표유역인 위천과 보청천유역 그리고 대유역인 남한강유역과 낙동강유역의 강우-유출사상에 적용하여 모형의 타당성을 검토하였다. 제안된 모형에 의한 예측 결과와 관측치를 비교해 볼 때 전체적인 수문곡선의 재현성 및 첨두홍수량의 예측에 있어서 상당히 우수한 결과를 나타내었다. 그러나 첨두홍수 발생시간에서는 퍼지제어의 효과로 인해 다소 오차가 발생하였다. 또한 상류단 유입량이 잔유역 유입량에 비하여 상당히 큰 경우에는 충분한 예보선행시간을 확보하기 어려운 문제점이 나타났다.
본 연구는 집중호우로 발생한 급경사지 붕괴의 발생원인을 조사 분석하였다. 급경사지 붕괴의 발생원인을 도출하기 위하여 2009년 7월에 발생한 급경사지 붕괴현장에 대한 정밀조사를 시행하였다. 급경사지 붕괴의 직접적인 원인은 우기철 선행강우 이후의 집중호우로 판단되며, 산지배수로, 도수로 등 각종 배수로의 기능상실 및 불량, 비탈면의 풍화토 및 풍화암에 대한 풍화특성을 고려않는 사변설계, 도로에 매설된 우수관의 단면부족, 비탈면내 수목뿌리의 지반 교란, 급경사지의 지형 및 지반상태를 고려하지 않은 보강공법 적용 등이 급경사지 붕괴의 주요 원인으로 분석되었다.
본 연구에서는 관측자료를 이용하여 제주도 한천 유역의 침투 특성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 2012년부터 2019년까지 제주도 한천 유역의 주요 호우사상을 선정하고 한천 하류부의 위치한 제2동산교 지점의 유출량 자료를 이용하였다. 먼저 호우사상별 유출량 자료를 이용하여 유효우량(또는 유출고) 산정하고 초기손실을 결정하였다. 다음으로 유효우량과 초기손실을 NRCS CN 방법에 적용하여 최대잠재보유수량과 CN을 산정하였다. 산정된 호우사상별 CN 및 초기손실을 검토하기 위해 선행일수에 따른 선행강우량과 유출량과의 관계와 강우-유출 과정의 각 요소 간의 관계를 확인하였다. 마지막으로 초기손실, 최대잠재보유수량, CN 등 각 요소들의 분포와 이상치를 확인하여 제주도 한천 유역의 적절한 CN 및 초기손실의 규모를 검토하였으며, 그 결과, 제주도 한천 유역의 적절한 초기손실, 최대잠재보유수량, α, 지체시간의 규모는 각각 30 mm~40 mm, 170 mm~190 mm, 0.20~0.23, 50~60, 60 min~90 min으로 나타났다.
본 연구에서는 기존 CSOs (Combined Sewer Overflows) 모니터링에 비해 비용효과적이며 유지관리가 용이한 모니터링 시스템 구축의 적용성 검토를 위해 10.2 ha 규모의 배수면적이 포함된 우수토실에서 2회의 강우이벤트에 대해 전기전도도 데이터 및 토연모델을 이용하여 CSOs 유량 및 수질을 예측하였다. 강우이벤트별 전기전도도 희석률에 의한 유량예측결과 실측값과의 결정계수($R^2$)는 모두 0.86 이상으로 나타났으며, 다양한 강우이벤트에 적용이 가능한 예측식 산정을 위해 선행건기일수 및 강우지속기간 2가지를 추가 매개변수로 고려하여 회귀식을 보정한 후 적용한 결과 전기전도도 희석률만을 고려한 결과에 비해 $R^2$는 0.50에서 0.80, 오차범위 40% 이내에 포함된 상대오차 누적빈도는 54.1%에서 68.5%로 예측값의 정확도가 개선되었다. CSOs 수질은 별도의 입력자료 없이 매개변수의 보정만으로 예측값 산정이 가능한 토연모델을 적용한 결과 강우 이벤트별 실측값과의 $R^2$는 BOD 0.64~0.97, SS 0.70~0.95의 범위를 나타내었다.
본 연구에서는 물리적 매개변수 기반의 물순환모형 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)을 매개변수 자동보정 기법인 PEST(Model-independent Parameter ESTimation)와 연계하여 단기 유출 특성을 분석하였다. CAT모형의 유출 모의 시 CAT모형에서 지원하는 3가지 침투 해석 방법((Rainfall excess, Green&Ampt and Horton)을 적용하였으며, 대표적인 단기 유출모형인 HEC-HMS를 비교 모델로 설정하여 모의 결과를 비교 분석하였다. 대상유역은 탄천의 지류인 운중천과 금토천이 포함된 판교 시험유역으로 유역면적은 $22.9km^2$이며, 유로연장은 9.2km이다. 2006, 2007년 중 누적 강우량 40mm이상에 해당하는 6개의 강우사상을 대상으로 모의를 실시하였다. 주요 매개변수를 대상으로 첨두유량, 첨두시간, 유출용적에 대한 민감도 분석 수행 후, PEST를 적용하여 유출 특성에 민감하게 반응하는 토양 관련 매개변수들에 대해 최적화를 수행하였다. 모의 결과 HEC-HMS의 경우 6개 강우사상에 대해 NSE가 0.63~0.91이었으며, CAT-PEST는 NSE 0.42~0.93의 모형 효율을 보였다. 선행토양함수조건에 따라 유출특성이 민감하게 반응하는 강우사상에 대해서는 HEC-HMS의 모의 정확도가 높았으나 강우 특성에 따라 유출특성이 민감하게 반응하는 경우에는 한계가 있는 것으로 보인다. 물리적 매개변수가 입력자료로 사용되는 CAT-PEST의 경우 다양한 유출특성을 가진 강우 사상에 대해 정밀한 유출 분석이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 연속형 강우-유출모형과 앙상블 칼만 필터 기법을 연계하여 실시간 하천유량 예측모형을 개발하고 자료동화로 인한 정확도 개선 정도를 평가하고자 한다. 대상유역은 안동댐 상류유역을 선정하고 2006.7.1~8.18과 2007.8.1~9.30의 홍수기간에 대해 평가를 수행하였다. 자료동화를 위한 모형 상태변수는 유역의 토양수분과 저류량 및 하도 저류량을 선정하였으며 하류 댐 지점의 관측유량을 이용하여 상태변수를 갱신하도록 모형을 설계하였다. 상태변수의 칼만게인 거동을 분석한 결과 모의유량은 관측유량으로 74% 이동한 것으로 나타났다. 예측강우를 관측강우와 동일하다고 가정하고 예측선행시간 1시간에 대해 자료동화 전 후의 모의유량을 분석한 결과 2006년과 2007년에 각각 49.6%와 33.1%의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 이상의 결과로부터 실시간 하천유량 예측시스템에 자료동화기법을 연계할 경우 강우-유출모형만을 이용한 결과보다 정확한 홍수량 예측이 가능할 것으로 판단된다.
기후변화로 인한 돌발홍수의 발생 빈도 증가에 따라 X밴드 레이더를 이용한 보다 빠르고 정확한 강수 관측이 중요해지고 있다. 이에 환경부는 삼척과 울진에 2기의 이중편파 X밴드 레이더를 설치했다. 본 연구에서는 차폐 효과를 최소화하기 위해 설치된 2기의 각 레이더에서 2개의 고도각 관측을 수행한 뒤 얻어진 관측자료를 합성하여 정량강우를 산정하였다. 정량강우산정을 위해서 먼저 품질관리(QC) 기법을 적용한 뒤 비차등위상차(KDP)를 산출하고 하이브리드 고도면 강수추정(HSR) 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 산출된 KDP를 이용해 R-KDP 관계로 불리는 강우강도와 비차등위상차의 관계식을 적용하여 얻어지는 정량적 강우추정(QPE)의 정확도 상승을 위해 해당 관계식의 매개변수를 추정했다. 매개변수 추정을 위해서 여러 개의 강우량계와 레이더 자료를 바탕으로 경험적 방법을 개발하였다. 새로 제안된 매개변수를 이용한 관계식(R = 27.4K0.81DP)은 관측된 강수량에 대해 추정된 강수의 상관계수를 선행연구대비 1% 정도 약간 상승시켰다. 마찬가지로, 제곱평균 제곱근오차는 3.88 mm/hr에서 3.68 mm/hr로 감소했고 편차는 -1.72에서 -0.92로 상관계수보다 유의미하게 감소해 정확도가 상승했음을 보였다.
본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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