강원도 홍천군에 위치한 기타광물질 지역의 유출과 수질농도의 특성을 파악하기 위하여 연구를 수행하였다. 연구기간동안 13회의 강우사상에 대하여 모니터링을 실시하였다. 13회의 강우모니터링 기간동안 발생한 강우량은 6.5 ${\sim}$ 149.0 mm의 범위를 나타냈고, 유출계수는 0.28${\sim}$0.98의 범위를 나타냈다. 유출률은 수리, 수문,지형 및 지질학적 특성 등 여러 가지 요인에 의하여 변화할 수 있다. 어느 한 지역의 강우사상에서 강우량과 강우강도 그리고 선행무강우일수 등의 수리, 수문학적 특성은 유출량과 유출율의 크기에 큰 영향을 준다. 강우량과 선행무강우일수 그리고 강우강도와 유출율의 상관관계에서 유출률은 강우량과 강우강도가 증가할수록 선행무강우일수가 감소할수록 증가하는 경향을 나타냈다. 또한 유출율과 강우량, 선행무강우일수, 평균강우강도 그리고 최대강우강도의 Pearson 상관계수는 0.75857, -0.36346, 0.68323 그리고 0.74594로 나타났으며, 강우량, 평균강우강도, 최대강우강도는 유의수준 0.05에서 통계적으로 유의하며 유출율과 강우량의 관계가 가장 큰 것으로 나타났다. 기타광물질 지역의 수질농도들 사이의 상관관계는 $COD_{Cr}$과 $COD_{Mn}$에서 0.81097로 가장 큰 상관계수가 나타났으며, 유기물질인 $COD_{Cr}$, $COD_{mn}$, BOD 그리고 TOC는 통계적으로 유의한 상관 계수를 갖는 것으로 나타났다. 하지만 유기물을 제외한 다른 수질항목은 큰 관계가 없는 것으로 나타났다. 기타광물질 지역의 유출수와 수질농도의 특성을 더 신뢰성있고 과학적으로 검증하기 위한 장기적인 연구와 노력이 더욱 필요할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 정밀한 수문기상자료를 보유하고 있는 설마천 시험유역의 강우유출자료를 이용하여 산지 소유역의 유출곡선지수(CN)를 산정하고, 이를 이용하여 국내 산지 소유역에 적합하다고 판단되는 선행강우량(ARC)의 적용기준을 제시하였다. 설마천 시험유역은 $97\%$가 산림으로 구성되어 있는 전형적인 미개발 산지 소유역으로서 기왕의 10개 주요 호우사상을 분석하여 산정된 CN값은 $51{\sim}89$ 범위에 있었으며 중앙값(median)은 72 정도인 것으로 나타났다. 선행강우량과 CN과의 관계에 대하여 검토한 결과 본 논문에서 제기한 가설인 ${\ulcorner}$5일 선행강우량 보다 1일 선행강우량이 산지 소유역에 대한 CN을 결정하는 데에 더욱 타당성이 높을 것${\lrcorner}$ 이라는 가설은 타당한 것으로 나타났다. 또한 본 연구를 통하여 1일 또는 5일 선행강우량으로부터 산지 소유역의 CN을 추정할 수 있는 회귀분석식을 제안하였다. 국내 산지 소유역의 유출곡선지수에 대한 체계적인 분석이 거의 없는 실정에서 본 연구를 통하여 국내 산지 소유역에 대한 실측자료를 기반으로 선행강우량을 반영한 CN 산정방법을 제시함으로써, 특히 산악지역에서 실측강우에 따른 유출수문곡선 재현시 선행강우조건을 반영하는 예비적인 가이드라인이 될 수 있을 것으로 기대된다.
유역의 하천관리 및 홍수관리를 위하여 강우량을 정확하게 예측하고자 많은 수문학자들에 의해 강우량을 예측하는 연구를 진행하였다. 강우를 예측하기 위한 여러 가지 방법 중 인공신경망을 이용하여 강우를 예측하는 선행연구들을 살펴볼 수 있었다. 그러나 기존에 강우량을 예측하는 사례들을 살펴보게 되면, 강우사상이 발생된 후 강우량 예측은 비교적 높은 정확도를 가지고 있으나, 강우가 발생하기 시작하는 시점에 대한 강우량 예측은 그 정확성이 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 무강우 기간에도 보다 정확하게 강우량을 예측할 수 있는 인공신경망 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 강우량 이외에도 기온, 풍속, 습도, 증기압, 전운량을 인공신경망의 입력자료로 활용하고자 하였다. 입력자료을 구성을 여러 가지 CASE로 구분하여 부산지점의 강우량을 예측하고 그 정확성을 평가하고자 하였다. 이 때, 사용되는 자료는 기상청 부산지점에서 제공하고 있는 1시간 간격자료를 적용하였다. 본 연구를 통해 개발된 인공신경망 모형을 이용하여 예측된 강우량은 부산 내에 위치한 하천관리 뿐 만 아니라 하천의 홍수 예 경보에 필요한 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 비탈면의 불안정으로 인한 붕괴현상인 땅밀림 붕괴가 발생하는 지역에 지하수위 하강을 위한 집수정의 설치 효과를 평가하기 위해서 수행되었다. 비탈면은 지형, 지질적인 내적 특성과 강우와 지진 등 외적 요인의 불안정성이 증가하는 경우 붕괴현상이 유발된다. 우리나라는 우기의 강우 침투에 의하여 토층 내 지하수위가 증가하고, 이로 인한 간극수압의 형성 및 하중 증가로 인하여 붕괴현상이 발생된다. 토양 내 강우침투로 인한 비탈면의 붕괴로 산림훼손이 급증하고 있는 현실이다. 연구대상 비탈면은 계곡과 인접하여 위치하고 지형 형태상으로는 완경사지의 산록완경사면에 해당하고, 붕괴면 상부는 급경사지를 이루고 있다. 땅밀림이 발생되는 지형에 보강공사와 더불어 비탈면에 집수정 설치로 인한 지하수위 변화를 계측하였다. 계측자료를 통하여 집수정이 비탈면에 미치는 연관성을 분석하고자 집수정 설치 전 후의 지하수위-강우량 비를 산출하였으며, 분석 결과 집수정 설치로 지하수위-강우량 비가 증가하여 지하수위를 저하시키는 영향이 있음을 확인하였다. 선행강우량을 3일, 7일, 15일 기준으로 강우량에 따른 지하수위 변화를 분석한 결과, 전체적으로 지하수위가 높으면 지하수위-강우량 비 $r_p$가 작게 나타났으며 지하수위가 낮아지면 상대적으로 큰 값을 보였다. 또한 본 연구지역과 같이 집수유역이 큰 비탈면의 경우는 선행강우량이 지하수에 미치는 영향이 3일 < 7일 < 15일 선행강우량 순으로 나타났다.
미해양대기청 기후예측센터(Climate Prediction Center, NOAA)에서 제공하고 있는 기후지수(climate indices)를 예측인자로 하고 금강유역의 5~6월의 강우량을 예측대상으로 하는 원격상관기반 통계모형을 구축하였다. 1988년부터 2017년까지의 30년 자료에 대해 예측인자와 예측대상간의 시간지연상관분석을 수행한 결과 NAO(North Atlantic Oscillation), EP/NP(East Pacific/North Pacific Oscillation), EA(East Atlantic Pattern), WP(Western Pacific Index) 등과 상관성이 높은 것으로 분석되었으며, 이러한 시간지연 기후지수를 이용하여 4개월전에 5,6월 강수량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 개발하였다. 관측 강우량 아노말리가 큰 경우에는 다소 과소 예측되고, 아노말리가 작은 경우에는 다소 과다 예측되는 경향을 보였지만 관측 강우량과 예측 강우량간의 상관계수가 0.75로서 비교적 우수한 예측 결과를 나타내었다. 5~6월 강우량 아노말리의 3분위 예측성을 평가한 결과 평년이상 적중률은 77.8%, 평년수준은 81.8%로서 예측 성공률이 높았으며, 5, 6월 누적강우량이 매우 작았던 92년과 95년을 제외하고는 강우량이 적은 해에도 예측성이 우수하여 평년이하 적중률이 70.0%를 나타내었다. 따라서 본 개발모형은 최소 4개월 이전 선행시간을 가지고 늦봄, 초여름강우량을 예측할 수 있는 저비용의 가뭄 예측 도구로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 선행 5일부터 2일까지 아울러 선행강우량 기준을 다양하게 바꾸어가면서 적절한 AMC의 구분기준을 탐색하였다. AMC 구분기준은 관측된 CN(I) 및 CN(III)가 실제 CN(I) 및 CN(III)로 분류되는 빈도가 최대인 경우로 결정하였다. 이 기준을 적용하여 AMC 발생비율을 분석한 결과 선행 2일과 3일의 경우는 다양한 호우사상의 부족으로 인해 유의한 결과를 도출하기가 어려웠고, 선행 4일 및 5일의 경우 상대적으로 신뢰할 만한 결과가 도출되었다. 선행 4일과 5일의 경우 모두에서 AMC-II는 증가하며 최대 유출조건인 AMC-III도 크게 감소하여 바람직한 결과를 나타내 줌을 확인하였다. 그러나 선행 5일을 기준으로 사용하는 경우 AMC-II의 발생비율이 더 크고 CN(I)의 상대도수가 4일의 경우보다 높으므로 선행 5일 기준을 채택하는 것이 더 바람직하다고 결론 내릴 수 있었다. 선행 5일 강우량을 이용하는 경우 장평소유역의 AMC-I, 및 AMC-III의 구분기준은 각각 22mm, 117 mm 정도로 파악되었다.
본 연구에서는 강우량의 실측치인 자동기상관측소(AWS) 자료와 현재의 대기상태인 인공위성(GMS-5호) 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 강우예측 신경망 모형을 개발하였으며, 2002년 8월 집중호우시 남강댐 유역에 적용하였다. 신경망 모형의 학습을 위해서 $1998\~2001$년 $6\~9$월과 2002년 6, 7월의 강우사상과 적외선 자료가 사용되었고, 학습이 종료되면 예측기간(2002년 8월 $6\~16$일)동안의 강우예측이 수행되었다. 신경망 모형의 학습단계에서는 자료들간의 비선형 상관관계를 나타내는데 적합한 역전파 알고리즘 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였으며, 신경망 모형의 출력값은 현재부터 3시간 후까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 예측된 면적평균강우량은 실제 관측된 강우량의 패턴은 잘 따르고 있었지만 첨두치를 과소평가하는 경향이 나타났다. 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 관측된 강우자료의 품질과 패턴이 모형의 정확성에 미치는 영향이 절대적인 기존의 신경망 모형과 차별화하여, 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료를 추가함으로써 보다 정확한 강우량 예측이 가능하도록 하였다.
강우현상의 공간적 변동성에 대한 해석은 수자원 계획 및 관리를 위해 중요한 관심사가 되고 있다. 일반적으로 우리가 얻을 수 있는 강우자료는 한 지점에 설치되어 있는 우량계에 의한 관측된 지점강우량자료이다. 기존의 집중형 수문모형이 유출과정의 공간적인 분포 및 변화를 유역단위로 평균화해서 취급하는 개념기반의 모형임에 반해서 분포형 수문모형은 유역을 수문학적으로 균일한 매개변수를 갖는 소유역 또는 격자망으로 구분하여 적용하는 것으로, 도시화 등 토지이용의 변화나 기타 유역내의 물리적인 특성의 변화가 수문과정에 미치는 영향을 잘 모의할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Vflo$^{TM}$ 분포형 강우-유출 모형과 IDW, Ordinary Kriging, Thiessen 등의 강우 분포 기법을 이용하여 낙동강 제 1지류인 금호강의 동촌 수위관측소 유역($1,544km^2$)을 출구로 하여 강우-유출모의를 하였다. 이를 위하여 강우-유출에 영향을 주는 매개변수를 선정하고 동촌 수위관측소의 실측 유량자료를 바탕으로 하여 IDW, Kriging, Thiessen 등의 면적강우량 산정방법별로 모형의 보정(2007, 2009) 및 검증(2010)을 실시하였다. 모의 된 유출량과 실측유량의 상관성은 결정계수 $R^2$에서 IDW 과 Kriging의 경우 0.95 ~ 0.99의 상관성을 나타냈으며 Thiessen 의 경우 0.94 ~ 0.99의 값을 나타냈다. Nash-Sutcliffe 모형효율은 IDW의 경우 0.95 ~ 0.98, Kriging의 경우 0.94 ~ 0.99를 나타냈으며 Thiessen의 경우는 0.90 ~ 0.98의 모형효율을 나타내었다. 이때 포화투수계수와 조도계수가 전체 유량과 첨두시간에 영향을 주었다. 호우사상을 선정하여 검보정을 실시 한 결과, 유역의 유출 모의를 수행하였을 때 선행강우량에 따라서 토양의 침투능에 영향을 많이 주고 있기 때문에, 선행 토양함수조건(Antecedent Moisture Condition: AMC)으로 분류한 뒤에 AMC 조건에 따라서 유출-모의를 수행하는 것이 타당하다고 판단된다.
댐의 최적운영을 위해서는 강우량, 유량, 토양수분량, 증발산량과 같은 수문자료는 필수적이다. 이중 강우량과 유량자료는 치수 중심의 댐 운영에 가장 중요하게 이용되며, 국가 수자원계획, 이수 및 환경 계획 등에도 다목적으로 활용된다. 강우량은 면적 강우량을 대표할 수 있는 위치에서 관측되어야 점 강우량을 면적 강우량으로 환산하는데서 발생되는 오차를 최소화할 수 있다. 이는 실제 발생되는 연속형 강우량과 강우관측소에서 관측되는 이산형 강우량의 차가 최소화될 때 가능한 일이다. 최근 강우 특성은 급 점진적으로 변화하고 있다. 과거에 비해 매우 시공간적으로 불규칙해졌으며, 특히 짧은 지속시간 동안 많은 양의 강우가 집중되고 있다. 이와 같은 강우 특성 변화는 강우관측망에 반드시 반영되어야 한다. 강우 특성을 반영하여 댐을 효율적으로 운영하기 위해서는 기존 관측망에 대한 재평가가 선행되어야 하며, 재평가된 결과를 토대로 관측망을 개선해야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 최근 10개년(기상청)의 강우자료를 Kriging method로 공간 분포시켜 연속형 강우량과 강우관측소에서 관측되는 이산형 강우량의 차가 최소화될 수 있는 강우관측망을 구축하였다. 강우관측망을 구축한 결과, 최소 72개소의 강우관측소가 필요하였다. 기관별로는 한수원(주) 29개소(화천댐 유역, 신설 2개소 포함), 국토해양부 18개소, 한국수자원공사 4개소, 기상청(유인 및 무인) 21개소로 구축되었다. 본 연구에서 설계한 강우관측망은 대략 평균 $100km^2$의 밀도로 구축되었으며, 팔당댐 유역에서 가장 크게 개선되었다.
비점오염원은 강우시 토지이용형태에 따라 유출특성이 다양하게 나타나며, 특히 강우 초기에 고농도의 유출수가 수계로 유입하게 된다. 또한 강우량, 강우강도, 선행건기일수 등은 비점오염물질의 농도에 영향을 미치며, 특히 선행건기일수가 길고 강우강도가 강한 강우사상일 경우 고농도의 오염물질이 배출되는 것으로 나타나고 있다(안태웅 등, 2012). 이에 본 연구에서는 3년간(2010년 ~ 2012년)의 모니터링을 통해 고랭지 밭에서 발생하는 비점오염물질의 초기세척효과를 분석하고자 하였다. 초기세척효과의 판단은 Geiger(1987)이 제시한 누적오염부하량과 누적유출량과의 그래프를 비교하여 기울기가 45도 기울기보다 상향하여 분포하였을 경우 양분선과 최대로 벌어진 부분의 시간까지에서 초기세척효과가 발생한다고 판단하였다. 연구결과, 고랭지 밭 지역의 경우 뚜렷한 초기세척효과 현상이 나타나지 않았다. 하지만 CODCr의 경우 3차 강우사상에서 초기세척 효과가 나타난 것으로 분석되었다. 3차 강우사상은 선행건기일수가 0.9일로 매우 짧고 발생강우량이 27.3 mm로 연구기간 동안 가장 적은 강우량이 관측되었지만, 유출발생시점 전후 3시간 동안 강우강도가 4.0 ~ 6.2 mm/hr로 높게 나타났기 때문에 유출초기에 고농도의 오염물질이 발생된 것으로 판단된다. 그동안 선행된 초기세척효과에 대한 연구를 살펴본 결과 이병수 등(2008)은 경안천 유역 농업지역에 대해 초기세척효과를 분석한 결과 일부 강우에서는 초기세척현상이 나타나지만 대부분의 강우에서는 초기세척현상이 나타나지 않아 농촌지역의 경우 초기세척현상의 접근방법은 적절치 않다고 보고하고 있다. 정성민 등(2009)은 고랭지 농업지역에서 SS와 TP는 뚜렷한 초기세척현상이 나타나는 반면, TN과 DOC는 경향을 보이지 않는다고 하였다. 하지만 윤영삼 등(2011)은 강우시 포도밭에서 초기세척효과를 분석한 결과 모든 수질항목에서 약한 초기세척효과가 나타났고 특히 SS의 경우 초기세척효과가 강하게 나타났다고 보고하고 있다. 이처럼 투수지역에서의 초기세척효과에 대한 판단은 연구자에 따라 차이를 보이는데 이러한 이유는 투수지역의 토양의 특성, 강우조건, 지형적 특징 등이 영향을 미치는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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