본 연구는 서울 삼성 1분구에 대하여 구축된 홍수 예, 경보 시스템의 한 부분인 침수면적 GIS 데이터베이스의 구축과정을 다룬다. XP-SWMM 모형을 대상 연구지역에 대하여 구축하였으며, 유역 출구에 위치한 관로에서 관측된 수위 시계열을 집중시간 산정 및 XP-SWMM 모형의 매개변수 교정에 활용하였다. 유역의 도달시간인 40분을 첫 20분, 나중 20분 두 개의 시간단계로 나누고, 가능최대강수량인 200 mm/hr 이하의 범위를 5 mm/hr 간격으로 나누어 침수를 일으키는 가능한 모든 강우 시나리오를 생성한 후, 이를 XP-SWMM 모형의 입력값으로 사용하여 침수면적의 GIS 데이터베이스를 구축하였다. 침수면적 데이터베이스의 분석을 통해 다음과 같은 결론을 얻었다: (1) 동일한 강우의 증가분에 대하여서도 침수면적이 급격 혹은 완만하게 증가할 수 있는데, 이는 홍수시 지표흐름이 지형과 관망의 공간적 분포에 큰 영향을 받기 때문이다; (2) 동일한 침수면적을 가진 경우라 할지라도 강우가 시간적으로 어떻게 분포하느냐에 따라 침수범위의 차이가 클 수 있다. (3) 동일한 설계강우량이라도 시간적 분포가 다르다면 침수면적 및 침수범위가 크게 다를 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권4호
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pp.797-810
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2017
한반도는 매년 태풍의 위험에 노출되어 있다. 태풍은 강풍과 강우가 동반되는 열대성 저기압으로 사회 경제적으로 막대한 피해를 유발한다. 현재의 자연재해 경고 시스템은 풍속과 강우를 구분하여 위험을 감지토록 설계되어 강풍과 폭우를 동반한 태풍의 위험을 경고하는데 한계점이 존재한다. 코플라모형은 확률변수들 사이의 복잡한 의존성 구조를 파악하기 위해 단변량분포의 집합을 다변량분포로 연결하는 모형으로 강우, 홍수, 가뭄 등의 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 한반도에서 태풍에 가장 많이 노출된 도시인 부산과 제주도의 기상 관측소 (ASOS)에서 수집된 1904년 4월 9일부터 2015년 12월 31일까지 일강수량 (precipitation), 일최대풍속 (maximum wind speed) 자료를 이용하였다. 각 변수의 주변부확률을 추정하기 위해 두꺼운 꼬리 분포인 로그정규분포, 감마분포, 와이블분포를 고려하였다. 주변부 확률분포의 적합성검정은 Kolmogorov-Smirnov와 Cramervon-Mises, Anderson-Darling 검정통계량을 이용하였다. 코플라모형을 위해 순위를 기반으로 한 유사자료 (pseudo observation)를 생성하여 두 변수 간 의존성을 추정하였다. 강풍과 폭우의 의존성을 설명하기 위한 코플라모형으로 타원형, 나선형, 극단치 코플라모형이 고려되었다. 코플라모형의 적합성은 Cramer-von-Mises로 검정하였고, 교차검증을 통해 최적모형을 선택하였다. 연구결과 일강우량과 풍속의 주변부 확률분포로 대부분 로그정규분포가 적합하였다. 부산의 일평균풍속에 따른 일강우량은 t 코플라, 일최대풍속에 따른 일강우량은 Clayton 코플라가 최적모형으로 선정되었다. 제주도의 일최대풍속에 따른 일강우량은 정규코플라, 일강우량에 따른 일평균풍속은 Frank 코플라, 일강우량에 따른 일최대풍속은 Husler-Reiss 코플라가 최적모형으로 선택되었다.
도시개발과 기후변화로 인해 증가하는 도시침수, 지하수 고갈, 하천오염 그리고 도시 열섬 현상 등의 환경문제는 도시 물순환 회복을 통해 경감시킬 수 있다. 효과적인 물순환 회복 계획수립을 위해서는 개별 사업이나 소규모 시설에 대해 물수지 현황과 변화를 면적으로 나타낼 수 있는 지도형태의 분석틀이 필요하다. 이를 위해, 토양-식생 기반의 물수지 모델 BAGLUVA의 구조를 분석하고, BAGLUVA 모델의 수문요소와 입력자료와 관련된 우리나라 관련 연구결과에 대해 조사하였다. BAGLUVA 모델은 기후, 토지이용, 지형, 토양수문 그리고 관개 등의 5가지 부문으로 구성된다. 5가지 구성요소의 상호 연계 구조와 개별 입력데이터 그리고 지형 계수, 최대증발산 비율, 유효근권 등의 개념과 적용 방법을 비교 분석하였다. 그리고, 실제 증발산량-잠재증발산량-강수량 간의 관계를 매개하는 Bagrov 계수의 산정 방식을 나타내었다. 면적단위의 토지이용별 물순환지도(Hydrotope Map)를 통해, 임의의 소규모 지역 물수지 현황을 효과적으로 파악할 수 있다. 그리고, 물순환 보전 및 관리를 위한 분산형 빗물관리, 저영향개발(LID) 시설의 계획 설계 상의 목표량 설정을 공정하고 용이하게 수행할 수 있다. 또한, 수자원 관리를 조경 및 도시계획에 통합시키는 유용한 도구이다.
최근 태양광의 발전 효율성과 경제성이 높은 발전소 부지를 확보하기 위해 특정 지역을 대상으로 태양광 발전량을 정확히 예측하기 위한 연구들이 수행되었다. 하지만 국내의 경우 기존 발전량 데이터가 부족함에 따라 정확한 발전량 추정에 문제가 발생할 수 있으며, 우리나라 기준으로 어떠한 기상조건을 나타내는 변수가 태양광발전에 어느 정도의 영향을 미치는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 지형 효과를 충분히 고려하여 제작된 태양복사에너지 지도와 미세먼지와 같은 기상조건을 추가하여 태양광 발전량 추정 회귀모델을 제시하고, 추정된 발전량과 실제 발전량을 비교 분석하였다. 그 결과, 습도를 제외한 태양복사에너지, 온도, 풍속, 운량, 강수량, 일조시간, 미세먼지가 발전 효율에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 회귀 분석모델을 통해 추정된 발전량과 실제 발전량을 비교 분석하여 RMSE는 48.261(h), nRMSE는 1.592(%), MAPE는 11.696(%), 그리고 는 0.979이 도출되었다. 이러한 결과는 국내 태양광 발전 부지를 평가함에 있어서 고려해야 하는 중요한 기상 조건 등 태양광 발전량 추정 모델을 설계하는데 활용할 수 있으며, 이를 바탕으로 태양광 발전소 건설 부지를 선정함에 있어 중요한 지표인 발전량을 정확히 추정하는데 기여할 것으로 사료된다.
소나무 묘목을 대상으로 한반도 기후변화 시나리오에 근거한 50년 후 온도 $3^{\circ}C$ 증가와 강수량 30% 변화의 영향을 모의하고자 실외에서 온난화 처리와 강수 조절을 수행할 수 있는 시스템을 설계하였다. 이를 위하여 2013년 4월에 묘포장을 조성하고 2년생 소나무 묘목을 식재한 다음 5월부터 적외선등을 이용하여 온난화 처리구(W)의 대기온도를 대조구(C)에 비하여 $3.0^{\circ}C$ 높게 설정하여 가열하였으며, 강수 대조구($P^0$)와 강수 차단 덮개를 이용한 강수 감소(대조구 대비 -30%; $P^-$) 조절, 그리고 펌프와 점적관수를 통한 강수 증가(대조구 대비 +30%; $P^+$) 조절을 실행하였다. 온난화 처리구의 대기 온도는 초기에 대조구에 비하여 평균 $2.2^{\circ}C$ 높았으나 이후 점차 목표치에 근접한 $3.0^{\circ}C$로 유지되었다. 또한 온난화 처리에 따른 평균 토양 온도는 온난화 처리구에서 대조구보다 평균 $3.1^{\circ}C$ 높게 나타났다. 강수 증가 및 감소 조절에 따른 평균 토양 수분 함량은 온난화 처리구에서 $P^0W$에 비하여 $P^+W$는 13.9% 증가하고, $P^-W$는 10.0% 감소하였으며, 온난화 대조구 중에서 $P^+C$는 23.7% 증가하고, $P^-C$는 7.6% 감소하였다. 환경요인의 모니터링을 통하여 실외 실험적 온난화와 강수 조절 시스템이 적정하게 설계되고 가동됨을 확인할 수 있었다.
비점오염원은 도시, 도로, 농지, 산지, 공사장 등 불특정장소에서 불특정하게 수계에 오염물질을 배출하는 배출원으로, 오염물질의 유출경로가 명확하게 구분되지 않는다. 또한 수집이 어렵고 배출량이 강수량 등 기상조건에 크게 좌우되기 때문에 저감시설의 설계 및 유지관리가 어려운 측면이 있다. 한국의 경우 2006년 이후 비점오염원 처리에 대한 중요성이 심화되어 설치의무는 강화되고 있으나, 설치기준 및 효율에 대한 명확한 기준이 제시되지 못하여 단순히 저렴하며 유지관리가 필요치 않은 처리기술을 선호하고 있는 실정이었다. 본 연구는 발포고분자여재(Expended Polypropylene Media, EPP)를 이용한 여과형 비점오염원 저감시설에 대하여 처리능과 역세척에 의한 처리능의 유지에 대한 연구를 진행하였다. 여재층 높이가 증가할수록 처리효율의 변화폭은 줄었으며, 처리효율은 상승하는 것으로 나타났다. 60 cm의 여재층 높이에서 10 m/hr의 선속도의 경우 평균 처리효율은 94%로 나타났으며, 20 m/hr의 선속도의 경우 평균 처리효율이 90%로 나타났다. 여과 선속도 10 m/hr와 20 m/hr에서 180분 동안 운전 결과, 손실수두의 변화는 여재층 높이에 따른 차이가 조금 다른 양상으로 나타났다. 총 3회 반복한 역세척 실험 동안 여과시간이 경과함에 따라 처리효율은 여재가 폐색됨에 따라 감소하는 경향을 나타났다. 그러나 역세척 과정 이후에는 이전 여과과정의 초기 시점의 처리효율과 거의 유사하게 회복하는 것으로 확인하였다.
강우유출수 내 포함된 입자상 물질, 유기물, 영양물질, 중금속 등의 오염물질은 수계에 악영향을 미친다. 이러한 강우유출수 내 포함된 오염물질 감소와 처리를 위해 최적관리기법(BMP)을 도입하고 있으며, 비용효율적인 방법으로 평가되고 있다. 하지만, 잘못된 설계와 유지관리 부족은 시설의 성능을 저하시켜 원활한 기능을 수행하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 지속적인 유지관리가 진행된 침투도랑(IT)의 시설에 대한 평가를 수행하였다. 2009년부터 2016년까지 총 41회의 모니터링을 수행하였으며 침투도랑(IT)의 오염물질 저감효율 평가를 수행하였다. 수질 및 수문학적 분석결과, 시설에 유입되는 유입수는 단위 오염 부하량에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 또한, 계절의 변화는 오염물질 저감능력에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 여름철 강수량 및 강우강도의 증가로 인해 Overflow 및 유량의 증가가 발생되었으며, 이로 인해 저감효율이 감소하였다. 또한, 겨울철 낮은 온도로 인해 여재 및 화학적 메카니즘의 효과 감소로 오염물질 저감 효율이 감소되는 것으로 분석되었다. 침투도랑(IT)의 유지관리는 시설의 효율에 영향을 미치는 것으로 평가되었다. 시설 설치 이후 2년 동안 유지관리 부족으로 오염물질 저감효율이 낮은 것으로 나타났으며, 일부 모니터링에서 지오텍스타일 내 제거 되지 않은 퇴적물로 인해 오염물질 저감효율의 감소를 보였다. 본 연구를 통하여, 시설의 유지관리는 오염물질 저감효과에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, BMP 시설의 최적 유지관리 기간 및 방법 등은 향후 유용한 자료로 사용 될 수 있을 것으로 사료된다.
본(本) 연구(硏究)는 고온기(高溫期) 초지(草地)의 예취관리(刈取管理)에 관(關)한 연구(硏究)로서 여름철 고온기간중(高溫期間中) 예취시기(刈取時期)와 예취(刈取)높이가 tall fescu 우점초지(優占草地)의 목초고사(牧草枯死), 잡초발생(雜草發生), 재생(再生)과 저장탄수화물함량(貯藏炭水化物含量) 및 수량(收量)에 미치는 영향을 구명(究明)하여 고온기(高溫期)의 적절한 예취방법(刈取方法) 모색하기 위해 실시(實施)되었다. 본(本) 시험(試驗)은 3차(次) 예취시기(刈取時期)(7월(月) 12일(日), 8월(月) 4일(日))를 주구(主區)로 하고 3차(次) 예취시(刈取時) 예취(刈取)높이(3, 6, 9cm)를 세구(細區)로 하여 4 반복 분할구 배치법으로 설계(設計)하였으며, 1984년도(年度) 수원(水原) 축산시험장(畜産試驗場) 초지시험포(草地試驗圃)에서 수행(遂行)된 결과(結果)의 요약(要約)은 다음과 같다. 1. 시험기간중(試驗期間中) 기상(氣象)을 요약(要約)하면 기온(氣溫)은 평년(平年)에 비해 $1{\sim}2^{\circ}C$높았으며 특(特)히 8월(月) 상(上) 중순(中旬)의 기온(氣溫)이 높았다. 강수량(降水量)은 7월(月) 상순(上旬), 8월(月) 하순(下旬) 및 9월(月) 상순(上旬)을 제외하고는 평년(平年)에 비해 적었다. 2. 고온기시(高溫期時) 지표(地表) 및 지중(地中)(10cm)온도(溫度)는 3차(次) 예취시(刈取時) 예취(刈取)높이가 낮을수록 높아지는 경향이었다(지표온도(地表溫度) : $2{\sim}4^{\circ}C$, 지중온도(地中溫度) : $1{\sim}2^{\circ}C$) 3. 3차(次) 예취후(刈取后) 예취(刈取)높이별(別) 재생초장(再生草長)과 재생엽면적(再生葉面積)은 예취(刈取)높이가 높을수록 빠른 생장(生長)을 보였다. 4. 3차(次) 예취후(刈取后) 그루터기내(內) 저장탄수화물(貯藏炭水化物)(TNC) 함량(含量)은 7월(月) 12일구(日區)가 8월(月) 4일구(日區)에 비해 회복이 빨랐으며 그 중 9cm 예취(刈取)높이구(區)에서 가장 빠른 회복을 보였고, 3cm구(區)가 가장 늦었다. 8월(月) 4일구(日區)에서는 고온(高溫)과 강우(降雨)로 인해 TNC의 회복이 더딘 것으로 생각되며 3cm높이구(區)에서 회복이 가장 늦은 경향을 보였다. 5. 고온기간(高溫期間)인 3차(次) 예취후(刈取后) 목초고사율(牧草枯死率)은 예취(刈取)높이가 낮아질수록 증가하였다(P<0.05). 6. 3차(次) 예취시(刈取時)에는 전체 시험포장에서 잡초발생(雜草發生)이 거의 없었으나 4차(次) 예취(刈取) 시(時)에는(7월(月) 12일구(日區)) 3cm구(區)에서는 60%의 잡초율(雜草率)을 보여 주었으며 6, 9cm로 예취(刈取)높이가 높아짐에 따라 잡초율(雜草率)은 21, 7%로 각각 감소하였다(P<0.05). 이는 5차(次) 예취시(刈取時)에도 비슷한 경향을 보였으며 주요발생잡초(主要發生雜草)로는 피>바램이>소리쟁이, 방동산이 등의 순으로 나타났다. 그러나 8월(月) 4일구(日區)에서는 예취(刈取)높이별(別) 잡초발생차이(雜草發生差異)는 크지 않았다. 7. 고온기시(高溫期時) 건물수량(乾物收量)(3차(次))은 8월(月) 4일구(日區)가 7월(月)12일구(日區)에 비해 많았으며, 예취(刈取)높이가 낮을수록 증가하였다(P<0.05). 그러나 4차(次)와 5차(次) 예취시(刈取時) 수량(收量)은 刈예취시기별(刈取時期別) 차이(差異)는 없었으나, 3차(次) 예취시(刈取時) 예취(刈取)높이가 높을수록 증가하였다(P<0.05). 8. 재생수량(再生收量)(4 + 5차(次))은 예취시기(刈取時期)에 관계없이 3차(次) 예취시(刈取時) 예취(刈取)높이가 높을수록 증가하였으며(P<0.05). 3, 4, 5차(次) 총건물수량(總乾物收量)을 볼 때 7월(月) 12일구(日區)에서는 예취(刈取)높이별(別) 차이(差異)가 인정되었으나(P<0.05), 8월(月) 4일구(日區)에서는 차이가 없었다. 9. 본(本) 시험(試驗)의 결과(結果)를 종합(綜合)하여 볼 때 여름철 고온기시(高溫期時) 목초(牧草)의 양호(良好)한 재생(再生)과 잡초발생억제(雜草發生抑制)를 위해서는 예취시기(刈取時期)에 관계없이 9cm의 높은 예취(刈取)높이가 바람직한 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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