지체시간 내의 누가강우량이 특정 사면경사를 지나게 될 때 발생하는 토석류의 생기조건은 경사면에서의 흐름에 대한 식을 사용하여 구할 수 있으며, 이때의 토석류가 발생하는 한계 누가강우량을 산정하기 위하여 유역의 시스템적 분석 기법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 토석류가 발생하는 한계 누가강유량의 산정 과정을 제시하였으며, 이 방법을 최근 폭발한 운젠 화산의 토석류에 적용하여 신뢰성을 검토하였다. 한편 토석류의 유량은 수리학적 방법인 Kinematic Wave방법을 이용하여 계산하였으며, 이 때의 단면적은 유량에 대한 함수관계에 있다고 가정하였다. 이 방법에 의한 계산치와 사쿠라지마 및 운젠 화산 지역의 관측치의 수문곡선은 대체로 잘 일치하였으며, 토석류의 유출강도를 강우강도와 누가강우량의 조합에 따른 식으로 산정하여 다른 지역에서의 토석류 계산에 이용할 수 있게 하였다.
최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 레이더가 도입되고 있다. 레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강우량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강우량은 필연적으로 지상에 도달하는 실제 강우량과는 정량적 오차가 발생하게 된다. 본 연구는 확률통계학적 방법론을 이용하여 Z-R 관계식 매개변수 산정과정에서 우리나라의 강우특성을 고려함과 동시에 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 제시하고자 한다. 강우의 계절성을 고려하여 Z-R 관계식 매개변수를 추정하는 과정에서 Bayesian 추론기법을 도입하여 생산된 레이더 강우량은 기존의 Z-R 관계식에 비하여 개선된 통계적 효율기준을 제시하였다. 따라서 Bayesian 추론기법을 활용한 Z-R 관계식 매개변수 산정은 정량적으로 신뢰성 있는 고해상도 강우정보의 생산은 고도화된 수문해석 및 기상예보 지원을 가능케 할 것으로 판단된다.
하천의 수위와 유량 등의 수리량 자료는 치수, 이수, 환경 등에 관한 하천 계획과 관리의 기초자료로 활용된다. 따라서 체계적인 하천 관리를 위해서는 신뢰성 있는 하천 수리량 자료의 확보가 요구된다. 이에 따라 우리나라에서는 많은 하천에 수위 관측소를 설치하여 실시간 수위를 측정하고 있다. 하지만 유량의 측정은 국가하천 등 주요 대규모 하천에 국한되어 있는 실정이다. 반면에 우리나라 대부분의 홍수 피해는 중 소하천에서 발생하고 있지만, 중 소하천에 대한 수문조사는 상대적으로 매우 미진한 실정이다. 이러한 중 소하천에 대한 수리 정보 조사의 가장 큰 어려움은 대부분의 중 소하천이 지방자치단체에서 관리하고 있어 예산과 인력 지원이 어렵기 때문이다. 이에 본 연구에서는 중 소하천에 산재한 보와 같은 하천 횡단 구조물의 유량 측정 기능을 이용하고, 급성장하고 있는 영상 분석 기술과 IT를 하천공학 분야에 접목하여 중 소하천의 수리 정보를 저비용, 실시간으로 원격 측정하는 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 연구에서는 저가형 영상 장비를 이용하여 하천 횡단구조물 주변의 흐름 영상을 원격으로 확보하고, 해당 영상을 데이터베이스로 송신하는 장치인 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 하천 수리 정보를 계산하기 위한 HEC-RAS를 포함하는 River-HQ 시스템을 개발하였다. 개발된 WIA & River-HQ 시스템은 한국건설기술연구원 하천실험센터 내 직선 수로(실규모 하천) 구간에 대하여 정확성이 검증되었다. 이러한 WIA & River-HQ 시스템은 실제 하천에 대한 적용성과 안정성 검토를 통해 향후 중 소하천의 환경 관리와 홍수예경보 업무 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
유역에서의 홍수를 예측하기 위한 다양한 강우-유출 모형들이 개발되어 사용되고 있다. 개념적 강우-유출 모형들은 신뢰성과 적용성이 높아 실무에서 널리 활용되어왔으나, 강우-유출 과정을 단순화하여 고려하므로 유출예측의 정확도에 한계가 있다. 또한 모형의 매개변수에 여러 불확실성이 존재하므로 충분한 양의 관측자료를 사용한 보정 작업이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형들은 유출예측 결과가 비교적 물리적으로 정확하다는 장점이 있지만, 높은 계산 비용 및 수치적 불안정성으로 인하여 실무에의 적용이 힘들다. 본 연구에서는 홍수 예측의 정확도와 효율성을 모두 확보할 수 있는 하이브리드 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 물리적 모형인 동역학파 모형과 개념적 모형인 순간단위도 모형, 그리고 딥러닝 모형을 결합하여 사용하는 기법이다. 유역의 조도계수 및 지형을 활용한 동역학파 시뮬레이션을 수행하였으며, 동역학파 시뮬레이션 결과 및 멱함수로 나타내어지는 비선형적 강우-유출 관계를 이용하여 유역의 순간단위도를 유도였다. 또한, 딥러닝 모형인 LSTM 모형을 활용하여 강우손실 매개변수를 추정하였으며, 이를 이용하여 강우손실을 계산한 후 유효강우주상도를 산정하였다. 그리고 유역 출구에서의 홍수수문곡선은 유효강우주상도와 순간단위도를 활용한 회선적분을 통해 예측되었다. 본 연구에서 개발한 기법을 시험유역 및 자연유역에서의 홍수 예측에 적용해보았으며, 예측 결과는 NSE=0.55-0.90, R2=0.67-0.95의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 유도하는 순간단위도는 한 유역에서 유일하지 않으며, 유효 강우강도의 함수이므로 홍수 예측에 비선형적 강우-유출 관계를 고려할 수 있으며, 수많은 유효 강우강도에 대한 순간단위도들은 멱함수를 이용하여 순간적으로 유도될 수 있다. 또한, 유역의 강우 특성이나 지표면의 토양수분, 식생과 같은 특성을 딥러닝 모형을 통해 고려함으로써 강우 손실 산정의 불확실성을 줄일 수 있다. 또한, 순간단위도 유도를 위한 기초작업인 동역학파 시뮬레이션은 유역의 지형과 조도계수만을 필요로 하므로 미계측 유역에의 적용이 유리하다.
지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
상세한 수문기상자료 구축은 수자원 활용 계획을 수립하고 대응하는 데 있어 필수적인 요소로 인식되고 있다. 기후, 수문, 지리 및 환경 등의 다양한 영역에서 신뢰할 수 있는 공간적 강우량의 요구가 증가하고 있다. 지형의 약 70%가 산악 지형인 우리나라의 경우 기존의 면적가중 및 수치내삽 방법은 고도가 높은 지역의 기상인자를 추정하는 데 한계가 있는 것으로 평가 되고 있다. PRISM 기법은 일반적인 공간보간 방법에 부족한 지형적 특성을 반영한 격자형태의 기상인자를 생산할 수 있는 유용한 모형으로서 본 연구에서는 SCEM-UA 기법을 기반으로 일단위 시계열에서의 PRISM 모형을 최적화 수행하였으며, 그 결과 최소영향반경은 9.10 km, 최대는 34.99 km로 산정되었으며, 해양가중치에서 고도기준은 681.03 m, 최소 및 최대거리는 각각 9.85 km, 38.05 km가 추정되었다. 거리가중치계수는 약 0.87로 산정되어 PRISM 모의 결과가 거리에 매우 민감하다는 것을 확인하였다. 또한, 다양한 통계적 검정을 통해 생산된 강수 시계열이 관측시계열과 비교하여 유사한 특성을 갖는 것을 확인하였다.
신뢰성 있는 댐유입량의 장기예측은 효율적인 댐운영에 필수적이다. 2000년대 이후 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성이 규명되면서, 이를 활용한 미래의 수문조건을 예측하기 위한 연구가 활발히 시도되고 있다. 본 연구에서는 안동댐유역을 대상으로 미국 NOAA에서 제공하는 40개 전구기후지수의 원격상관을 분석하고, 이를 기반으로 1개월 선행 댐유입량의 예측성능 및 활용성을 평가하였다. 본 연구에서는 1) 원격상관을 통해 강수와 기온을 예측하고 SWAT 모델을 이용하여 예측 댐유입량을 산정하는 방법(SWAT-Forecasted), 직접 댐유입량을 예측하는 기법(CIR-Forecasted), 예측시점의 관측값이 과거자료에서 해당하는 순위(rank)에 근거한 방법(Rank-Observed)을 비교하였다. 결과적으로 통계적 방법으로 댐유입량을 직접 예측하는 접근 방식(CIR-Forecasted)이 12월을 제외하고는 다른 방법에 비해 우수한 예측성을 보였다. 이것은 강수량 및 기온 예측정보를 일단위로 상세화하는 가정과 유출모델링과정에서 발생하는 불확실성이 예측결과에 포함되지 않기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구결과는 원격상관기반의 1개월 선행 댐유입량 예측이 안동댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것을 시사하였다.
최근 수문관측의 측정 인력과 비용의 절감과 측정 정확도를 높이기 위해 초음파를 이용한 ADCP 유량 측정 방법의 적용이 활발하게 이루어지고 있으며 점점 그 비중이 높아지고 있다. 하지만 ADCP의 유속 및 수심 측정 정확도에 대한 자료가 부족하여 ADCP 측정 결과에 대한 신뢰도를 확신하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 직선하천에서 체계적이고 정밀한 측정을 통해 ADCP의 유속 및 수심 정확도를 분석하였다. ADCP의 유속 측정 정확도를 분석하기 위해 횡단면에 184개의 측점에서 측정한 ADV 유속 측정 결과와 ADCP의 유속 측정 결과를 비교하여 오차를 계산하였다. 그 결과 바닥을 기준으로 수심비(y/h)가 0.4~0.8 범위에서는 ADCP가 정확하게 유속을 측정하는 것으로 나타났으나, 수면 근처에서는 유속을 작게 측정하였고, 하상 근처에서는 유속을 크게 측정하여 정확도가 떨어지는 것을 확인하였다. 또한 ADCP의 수심 정확도를 분석한 결과 하상추적(bottom tracking) 방식이 약 6%의 오차를 보였고, 연직 빔(vertical beam) 방식이 약 9%의 오차를 보여 식생이 활착한 자연하천의 경우 하상추적 방식이 좀 더 정확하게 수심을 측정하는 것으로 확인하였다. 그리고 고정 측정 방법과 이동 측정 방법의 차이를 검토한 결과 두 방법 모두 유사한 정확도를 나타냈다. 이와 같은 연구 결과는 향후 ADCP의 측정 불확도 평가를 위한 기초 자료로 활용한다면 ADCP를 하천에 적용함에 있어 좀 더 정확한 유속 및 수심 측정이 가능할 것으로 기대된다.
수량과 수질 및 수생태를 동시에 고려한 수자원 관리를 위해서는 신뢰도 높은 중기 유량 예측 기술이 필수적이다. 이를 위해서는 기상자료의 특성에 대한 이해와 더불어, 시공간 해상도가 낮은 기상예측 정보를 고해상도 분포형 수문모형에서 효과적으로 활용하는 기술이 중요하다. 본 연구에서는 분포형 수문모형 WRF-Hydro와 선행시간 288시간까지의 기상정보를 제공하는 Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)를 활용해 고해상도 중기 유량 예측을 수행하고 적용성을 검토하였다. 이를 위해 대상 유역인 낙동강 지류 금호강 유역에 대해 100 m 공간해상도의 WRF-Hydro모형을 구축하고 기상지상관측자료 Automatic Weather Stations (AWS)& Automated Synoptic Observing Systems (ASOS), 기상수치예보모형 GDAPS, 기상재분석자료 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 입력자료로 적용한 유량 예측 모의 결과를 비교하였다. 2020~2022년 기간 3개의 강우사상에 대해 유역 평균 누적 강우량을 분석 결과, AWS&ASOS대비 GDAPS는 36%~234%, GLDAS 재분석자료는 80%~153% 범위의 과소 및 과대 산정되었음을 확인하였다. AWS&ASOS입력자료로 한 유량 예측 결과는 KGE, NSE지표가 유역 말단 강창교 지점 기준 0.6이상이었으나, GDAPS 기반 유량 모의는 강우 사상에 따라 KGE 값이 0.871~-0.131로 큰 변동성이 확인되었다. 한편, 첨두 유량 오차는 GDAPS가 GLDAS보다 크거나 비슷했지만, 첨두 홍수 발생시간의 오차는 AWS&ASOS, GDAPS, GLDAS가 각각 평균 3.7시간, 8.4시간, 70.1시간으로, 첨두 발생시간 측면에서는 GDAPS의 오차가 GLDAS보다 적었다. GDAPS를 입력자료로 한 WRF-Hydro 고해상도 중기 유량 예측은 첨두 유량의 불확실성은 크지만, 첨두 유량 발생시점에 대한 정확도는 상대적으로 높아 수자원 시설 운영에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 도시하천을 대상으로 Monte Carlo Simulation (MCS)에 의한 모의발생 기법 적용으로 최적화된 강우-유출 모형과 홍수위 추적모형 연계를 통한 고수위 Rating Curve 작성법을 제안하였다. 대상유역의 관측 자료로부터 작성된 수위-유량곡선식은 유량측정의 오차와 더불어 고수위에 대한 불확실성을 내포하고 있음을 확인할 수 있었으며, 관측치와의 표준오차($S_e$)는 0.056으로, 무작위 불확실성($2S_{mr}$)은 평균 ${\pm}1.43%$, 최대 ${\pm}4.27%$로 분석되었다. 또한, 전대수지법과 Stevens방법에 의한 고수위 연장은 도시하천 유역 규모에 비하여 수위에 따른 홍수량이 과대 산정되는 문제점이 있는 것으로 분석되었다. 마지막으로, MCS에 의한 다량의 수문자료군 확보를 통한 수위-유량 관계곡선의 연장방법은 고수위에 대한 불확실성을 감소시켜며, 보다 신뢰성 있는 고수위 연장이 가능하였다. 향후 본 연구의 결과는 MCS에 의한 고수위 연장 시스템 구축을 통한 도시하천유역의 실시간 홍수 예 경보 활용에 적용이 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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