최근 이상기후 현상으로 발생빈도 및 규모가 증가한 가뭄은 다양한 분야에서 극심한 문제를 유발하여 가뭄에 의한 물부족 발생 시 수생태 건강성 확보를 위한 합리적인 대응 방안을 마련하기 위해 가뭄 감시, 전망 및 대응기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 유역모델 HSPF와 수질모델 QUAL-MEV를 연계하여 가뭄 기간 물 부족 상태가 수문 순환을 통해 변동되는 수질을 예측하였다. SPI, RCP 4.5 시나리오를 검토하고 HSPF 및 QUAL-MEV를 활용하여 유량변동에 따른 수질변화를 모의하여 유량변동에 따른 수질 변화를 분석하였다. 갈수기 유량과 수질의 관계는 높으나 강수량과 수질의 관계는 미비한 것으로 나타났다. 유량 및 SPI6는 상이한 경향이 나타나 가뭄의 영향으로 변화되는 수질 예측시 중장기 가뭄지수와 관계는 미비한 것으로 나타났다. 가뭄에 의한 수질 영향을 평가하기 위해 단기간의 가뭄지수 활용 및 유량 변동에 따른 평가방안 마련이 필요한 것으로 사료된다.
영산강 유역은 상류 급경사 지역에 있는 유역 내 댐들의 홍수조절용량과 평야지역에 있는 하굿둑의 홍수배제능력이 부족하여 나주시 등 하류부에 홍수피해가 빈번하였다. 영산강에서 4대강 사업의 주요내용은 하도내 퇴적토준설과 홍수조절지 건설, 농업용저수지 증고를 통한 홍수방어능력 증대, 다기능 보설치를 통한 용수확보, 하구지역 홍수배제능력 증대 등이었다. 동 사업에서 본류 하천의 홍수위 저감과 내수배제 개선을 위해 담양댐 하류부터 영암천 합류점까지 하도를 준설하고, 담양과 화순홍수조절지, 나주 강변저류지, 승촌보와 죽산보를 건설하고, 하굿둑 배수능력 증대와 농업용 댐 및 저수지들을 증고를 수행하였다. 4대강 사업이 준공된 2012년 이후로 2014년부터 5년간 가뭄이 지속되었고 큰 홍수가 없다가 2020년 8월에 장기간의 집중호우로 영산강 중상류인 광주시와 영산강 하류지역에서 큰 수해가 발생하였다. 따라서 시설물 운영 실적에 근거한 홍수저감 효과의 기술적 검토를 수행하였다. 사업전·후 수문관측자료와 하천시설 운영 실적에 근거한 홍수저감 효과를 분석하기 위해 사업전·후 유사 규모의 강우 발생 시 수위표 지점별로 계측된 첨두 수위 및 유량자료를 비교하여 홍수저감 효과를 분석하였다. 사업전·후 유사 규모 강우를 선정하기 위해 발생된 강우 사상 중 호우특보 발령 기준이상의 강우 사상에 대하여 총 강우량 및 강우의 지속시간, 시간 분포를 비교하여 유사 규모의 호우를 선정하였다. 사업전·후 유사 규모의 호우 사상 발생 시 계측된 홍수위와 홍수량 비교 결과 영산강 중·상류부와 중·하류부 수위표 지점(극락교,승용교,나주대교)에서 사업 시행 후 사업 전보다 첨두 수위가 1.36~2.81m 감소한 것으로 검토되었다. 이는 여러 가지 사업들의 복합적인 결과로 영산강유역의 홍수관리여건이 개선된 것으로 판단된다. 한편 2020년 8월7일~8일 발생한 호우에 의해 영산강 본류의 중·상류부와 중·하류부의 주요 수위표 지점에서는 200년빈도 계획홍수위를 초과한 홍수가 발생하였다. 상시개방과 철거로 처리방안이 결정된 승촌보와 죽산보의 여건을 반영하여 2개보 유무에 따른 홍수위 검토를 실시하였다. 홍수위 비교 결과보가 없을 경우 영산강 중·상류부(극락교,승용교)와 중·하류부(나주대교,영산교) 수위표 지점에서 홍수위가 0.01~0.07m 감소되는 것으로 검토되어 홍수시 보의 영향은 비교적 작은 것으로 나타났다. 홍수시 상류댐과 저수지, 홍수조절지, 하굿둑, 하천의 연계운영에 대해서는 추가연구가 필요하다.
최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.
국지성 호우 및 설계빈도 이상 강우의 증가로 침수피해가 매년 증가하고 있으며 이에 따라 홍수 조절 및 방어를 위한 수공구조물의 중요성이 증가하고 있다. 수공구조물은 목적과 성능에 따른 설계가 이루어지고 있고 홍수량이 중요한 산정 요소이나 국내에서는 관측자료의 신뢰성 부족 및 데이터의 부족으로 인하여 수공구조물 설계를 위한 수문해석 입력자료로 사용되는 설계강우량은 정확한 확률강우량의 산정과 시간분포가 중요한 요소로 작용한다. 실무에서는 Huff의 4분위 방법의 누가우량백분율을 이용하여 설계강우량의 시간분포 회귀식을 산정하고 있으며 분위별 곡선에 대한 회귀식은 전반적으로 정확도가 높게 나타나는 6차 다항회귀식을 일률적으로 사용하고 있다. 본 연구에서는 실무에서 일반적으로 설계강우량의 시간분포를 위해 사용하고 있는 Huff의 4분위 방법의 누가우량백분율을 이용하여 통계 모델링에서 간결함의 원리에 따라 변수선택법을 이용하여 시간분포 회귀식을 유도하였으며, 유의성 검정을 통한 시간분포 회귀식의 검증을 실시하였다. 변수선택법과 유의성 검정을 통한 시간분포 회귀식 산정 결과 전진선택법과 후방제거법의 장점을 모두 가지고 있는 단계선택법을 이용하여 시간분포 회귀식을 유도하는 것이 가장 적합한 것으로 분석되었다.
강수량의 계절성은 수자원관리에 매우 중요한 수문요소로서 계절성의 변동을 정량적으로 평가하는 것은 미래 수자원관리 및 정책 수립에 필수적이다. 이러한 점에서 본 연구의 목적은 강수량의 계절성을 평가하는데 유리한 방법론을 제시하고 이를 통한 계절 변동성의 정량적인 해석을 목적으로 한다. 본 연구에서 제시한 순환통계치 분석은 시간을 각도로 변환하여 이용함으로써 미세한 시간적인 변화양상의 정량적인 해석이 가능하였다. 월최대강수량의 발생 시기는 남해안지역이 6월말에서 7월초이고, 북쪽으로 올라감에 따라 조금씩 발생시기가 늦어지는 것으로 분석되었다. 일최대강수량의 시공간적 변동성은 월 최대강수량보다 크게 분석되었으며, 이는 일최대강수량의 경우 지형학적인 영향에 크게 좌우되며, 우리나라의 여름철 극치강수량이 태풍 발생빈도 및 경로와 연관성을 갖는다는 사실을 반영한 결과라고 판단된다. 월최대강수량 및 일최대강수량 발생시기의 이동평균을 통해 발생시기의 변동을 분석한 결과, 서울과 강릉지방은 최대강수량의 발생시점이 늦어지고 있으며 반대로 목포와 부산지방은 최대강수량의 발생시점이 앞당겨지고 있었다. 이는 몬순시스템의 거동에 영향을 받는 것으로 사료된다.
신뢰성 있는 수문자료의 획득은 효율적인 물 관리를 위한 가장 기본적인 조건인 동시에 가장 필수적인 조건이다. 특히 최근 이상기후의 영향으로 빈번하게 발생하고 있는 도시홍수에 대응하기 위한 경보체계 등을 구축하는데 있어 사용자가 관측하고자 하는 임의 지점에서 유황자료의 획득은 매우 중요하다. 지속적인 하천정비 사업을 통해 외수범람에 의한 홍수 발생빈도는 점차 낮아지고 있지만, 하수관거의 노후화, 관리 소홀 등의 원인으로 내수배제가 원활하지 못해서 발생하는 내수침수로 인한 도시홍수는 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 도시홍수 저감을 위해서는 도시배수시스템에 대한 지속적인 관리와 현황파악이 필수적이다. 본 연구에서는 CDMA(Code Division Multiple Access) 무선통신기술과 Bluetooth 근거리 무선통신기술을 사용하여 전문적인 지식이 없는 사용자라도 누구나 언제, 어디서든 도시배수시스템의 임의의 지점에서 유황을 파악하고, 배수관망에서는 유황 관측과 동시에 유출 경로 추적이 가능한 도시배수관망 유속측정 시스템의 개발을 목표로 하였다. 도시배수관망 유속측정 시스템은 세 단계로 구성되어 운영된다. 첫 번째 단계에서 ubiquitous floater를 사용하여 획득한 유황 정보를 서버로 전송하면, 두 번째 단계에서 서버 컴퓨터를 통해 도시 배수시스템의 현황을 판단하고, 마지막 단계에서 정보를 GUI(Graphic User Interface)를 통해 사용자에게 제공하게 된다. 개발된 도시배수관망 유속측정 시스템을 경기도 수원의 원천천에 위치한 배수관망에 적용하여 현장 실험한 결과, 도시 배수관리를 위해 필요한 정보들을 실시간으로 획득하고 관리할 수 있었다.
새만금 호의 수질 개선을 위하여 국가에서 해수 유통을 증가시킴에 따라 해수 유통 빈도 증가로 인한 새만금 호 내 염분과 저층수 교환 변화를 알아보기 위하여, EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code) 모델을 이용하였다. 갑문 개폐 횟수를 하루 1회에서 2회로 증가했을 때, 새만금 호 내부 수위는 최대 약 0.7 m 상승하였다. 염분은 서측 방조제 근방에서 2.12 psu 증가하였으며, 담수 유입 부근에서는 1.18 psu 감소하였다. 입자추적을 이용하여 저층수 교환 정도 분석한 결과, 수심 5m 이하 입자 잔류율은 Case 2(1일 2회 개방)에서 Case 1(1일 1회 개방)에 비해 2.52% 감소한 것으로 나타났다. 이는 수문 개폐 횟수를 증가시켰을 때, 저층수 교환이 더 활발해 질 수 있다는 것을 알 수 있다. 따라서 해수 유통 증가에 따른 염분 및 저층수 교환 증가로 새만금 호의 수질 개선이 될 수 있다고 판단된다.
기후변화로 인해 가뭄의 빈도, 심도 및 지속기간 등이 증가함에 따라 가뭄 위험도가 높아질 것으로 전망되고 있다. 가뭄 위험도는 수문기상학적 요인뿐만 아니라 용수의 공급 및 수요와 관련 있다. 최근에는 기후변화와 함께 사회경제적인 요인도 가뭄 위험도를 높이는 것으로 나타나고 있다. 따라서 미래에 발생가능한 심각한 가뭄에 적절히 대응하기 위하여 다양한 조건에서의 가뭄 위험도를 전망할 필요가 있다. 또한, 다양한 시나리오를 고려하는 것은 미래의 가뭄 위험도 전망이 가지는 불확실성을 줄이는데 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 한국의 160개 시군구에 대한 기후변화 시나리오와 인구 및 용수 수요량 등을 고려하여 가뭄 시나리오를 작성하고 이에 따른 가뭄 위험도를 전망하였으며, 가뭄 위험도 전망 결과를 토대로 가뭄 위험 단계를 재설정하였다. 그 결과 한국의 가뭄 위험도는 과거에 비해 2020, 2025 및 2030년에서 모두 높아지는 것으로 나타났다. 특히, 기준 및 고위 시나리오에 따르면 2030년에는 가뭄 위험도가 과거보다 약 2배 정도 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 산정된 가뭄 전망 결과를 새로운 가뭄 위험 단계에 적용한 결과, 기준 및 고위 시나리오에서는 2020년 및 2030년에 한국 대부분의 지역에서 대응(V) 단계로 나타났다.
최근 국내에서는 이상기후로 인해 가뭄의 빈도 및 심도가 증가하고 있으며 장기간의 가뭄으로 인한 저수지의 저수량 감소로 전국적인 가뭄 피해가 발생하였다. 가뭄 기간 동안의 피해를 최소화하기 위해 관측자료를 이용한 최적의 저수지 운영 방법을 제안하는 다양한 연구가 수행되었지만, 실측 자료만을 활용할 경우 과거 가뭄 사상에 대해서만 분석이 가능하기 때문에 미래에 발생할 수 있는 극심한 가뭄을 예측하고 분석하기 위한 기술이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 최근 가뭄피해가 발생한 섬진강 유역에 위치한 섬진강댐을 대상으로 최소유입량 예측 기법을 제시하였다. 수문 분석 모형인 Stochastic Analysis Modeling and Simulation (SAMS) 2007을 이용하여 섬진강댐의 관측자료와 통계적 특성이 유사한 동일한 길이의 유입량을 다수 발생시키고, 저수지 모의운영에 따른 보장공급량 산정 결과를 활용하여 최소유입량을 예측하였다. 본 연구에서는 최소유입량을 대상 저수지의 관측자료와 동일한 기간을 갖는 다수의 발생유입량 중 보장공급량을 기준으로 95%는 이보다 작지 않은 값을 갖는 유입량으로 정의하였다. Case별 저수지 모의운영 분석 결과 섬진강댐 최소유입량의 보장공급량은 관측자료의 보장공급량인 10.51 m3/s 대비 평균 1.07 m3/s 낮게 분석되었다. 본 연구에서 산정한 최소유입량은 가뭄 시 저수지 운영 기준을 마련하는데 활용할 수 있을 것으로 판단되며 최소유입량을 활용하여 댐 연계운영, 추가 확보 가능한 용수공급량 등을 검토할 수 있다. 이는 가뭄 시 용수공급 안정성 확보 및 하류 물부족 문제 해소 등을 위한 대안 마련 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
오늘날 재해의 위험으로부터 안전하게 살고자 하는 대중들의 욕구는 증가하고 있지만 최근의 기후변화와 이상홍수의 사례에서 볼 때 현재 우리가 처해 있는 자연재해로부터의 위협은 과거와는 상이하다는 것을 알 수 있다. 이렇게 변화하는 상황에 대처하기 위해서는 우리가 노출된 재해의 특성을 평가하는 과정이 선행되어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 지역회귀분석을 적용하여 가능 피해금액을 추산하고, 이를 통해 각 지역별 홍수위험도를 평가하는 방법을 제안하였다. 홍수로 인한 피해는 인명이나 재산피해가 주를 이루기 때문에 홍수 위험도평가 결과도 홍수에 취약한 인명이나 재산으로 표현되는 것이 적절하다고 판단된다. 지역회귀분석은 강우-유출모형이나 확률분포모형의 매개변수들을 유역특성인자들로 표현하기 위해 수문학(水文學) 분야에서 널리 사용되어져 왔으며 본 연구에서는 이 방법을 홍수 피해금액 추정에 응용하였다. 지역회귀방법의 절차로는 먼저 계측지역(과거 홍수 피해금액 자료가 충분한 지역)에서는 홍수 피해금액과 시강우량 자료를 바탕으로 비선형 회귀분석을 실시하였고, 다음으로 이 회귀식의 계수를 다시 해당 지역의 인문.사회 경제학적 인자들로 표현하였다. 이러한 방법으로 지역적 인자들이 홍수 피해에 미치는 영향을 정량적으로 분석할 수 있었으며 궁극적으로 미계측지역(과거 자료가 충분하지 않은 지역)에서도 지역적 인자들을 통해 특정 빈도에 발생 가능한 홍수 피해금액을 추정할 수 있었다. 또한 추정된 홍수 피해금액과 지역 총 자산의 비를 Flood Vulnerability Index (FVI)라 하였으며 이를 통해 특정빈도 강우로 인해 도시 내에서 피해를 입을 수 있는 재산의 범위를 추정하고, 홍수위험지도로도 나타내었다. 본 연구 결과를 수자원장기종합계획에서 홍수위험도 평가를 위해 사용된 홍수피해 잠재능(Potential Flood Damage; PFD)과 비교해 보면 PFD에서는 각 인자들의 가중치 산정에서 전문가의 오판이 부분적으로 개입될 수 있다는 단점이 있었으나 지역회귀에 근거한 본 연구에서는 이러한 단점을 극복할 수 있었다. 또한 FVI는 과거 재해피해와 높은 상관관계를 나타냈지만 PFD는 실제 지역별 취약도를 잘 반영하지 못하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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