효율적인 수자원 관리를 위해서는 미래 수문자료의 예측치에 대한 구간을 추정하여 미래에 관측될 자료에 대한 정보를 얻는 문제는 어렵지만 중요한 부분에 해당한다. 특히 중장기 유량예측은 입력변수의 불확실성이 크므로 확률론적 방법을 적용한 예측이 유리하다. 본 연구에서는 SSARR 모형을 이용하여 현재 유역의 상태에 과거에 재현되었던 강우를 결합한 앙상블 유출시나리오를 생성하였다. 그리고 대청댐 월 유입량에 대한 확률론적 예측방안을 제시하기위하여 과거 시나리오의 관측 ESP(Ensemble Streamflow Prediction)확률 및 Croley방법, PDF-Ratio방법을 한국의 기상예측정보 실정에 맞는 가중치 부여방안으로 적용하여 분석하였다. 2010년도 상반기를 기준으로 각 분석 기법별 정확성을 검증한 결과 Croley, PDF-Ratio 등 기상전망을 가중치로 부여한 확률론적 예측기법의 효용성을 확인하였다.
지표면 근처에서의 토양수분 함유량은 지표면과 대기 사이의 물과 에너지의 순환에 큰 영향을 주기 때문에 수문 생태학적 과정에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. Soil Moisture Experiment 2004(SMEX04) 프로젝트는 넓은 공간에서의 토양수분의 분포를 알아내기 위해 이용하고 있는 Advanced Microwave Scanning Radiometer - Earth Observing System(AMSR-E) 위성 관측 이미지로 얻은 결과를 현장 검증하기 위해 미국 Arizona 주에 2004년 6-9월에 걸쳐 추진되었으며, 프로젝트를 통해 얻은 토양수분 데이터를 이용하여 건조지역에서의 토양수분의 공간 변동성을 통계적 방법으로 분석하였다.
Soil Moisture Experiment(SMEX)는 2002년부터 2005년까지 해마다 실측치, 항공기 및 원격탐사를 이용하여 토양수분을 관측 및 평가하고 지표와 대기의 수문학적 연구를 위해 기초가 되는 토양수분 자료를 제공한다. 우리나라도 토양수분에 관한 연구가 있지만 원격탐사를 이용한 접근은 적다. 본 연구에서는 SMEX02의 Polarimetric Scanning Radiometer(PSR) 데이터와 In-situ 데이터를 사용가능한 4개 지점에 대하여 비교 분석을 실시하였다. C-band의 토양수분은 10cm 깊이에서 유의함을 보여 주고, 검정을 통하여 토양수분의 분포형은 정규분포 보다 대수정규분포와 Gumbel 분포가 더 유의함을 알 수 있었다.
확산-유추 지형학적 순간단위도는 통계물리적인 모형으로 이론적 물리적으로 뛰어난 모형임에도 불구하고 유역의 동적 매개변수인 특성유속과 확산계수의 산정이 어려워 실제적인 사용이 제한되어 왔다. 이러한 난제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 금강수계의 보청천 산성유역을 대상으로 전역최적화 기법인 SCE-UA를 이용하여 확산-유추 지형학적 순간단위도 모형의 동적 매개변수 산정하였으며, 모형의 재현성을 3개의 수문사상을 이용하여 검토하였다. 매개변수의 최적화 결과 차수 단계별 특성유속 및 확산계수의 증감은 변동을 보이지만, 전체적인 경향성은 특성유속의 경우 하천차수가 커질수록, 즉 하류방향에 대해 증가 경향을 나타내며, 반대로 확산계수는 감소되는 경향을 나타냈다. 본 연구에서 적용한 최적화 방법에 향후 지체시간, 분산 및 왜곡도 등의 통계적인 제약조건과 동적 매개변수의 공간적 변화 등의 물리적인 의미를 갖는 제약조건 등이 결합된다면 좀 더 발전된 모형으로 개선될 수 있을 것으로 판단된다.
추계학적 기상모형(Stochastic weather generator)은 기상자료의 결측치 보완, 장기간의 기상 시계열 자료 생성, 지역적 기후변화 시나리오의 통계학적 다운스케일링에 적용되어 왔다. 이러한 추계학적 기상모형은 수자원, 농업, 환경, 생태 등의 분야에 적용되어, 수자원 설계, 점/비점오염 거동, 생태 및 수문학적 영향 평가의 중요한 도구로 이용되어 오고 있다. 또한, 최근 가장 큰 이슈가 되고 있는 기후변화의 영향을 평가하는데 필수불가결한 분야이다. 이 분야의 중요한 변화는 과거에는 지점별로 각각 기상자료를 생성하였으나, 최근에는 지점간의 상관성을 고려한 다지점 해석이 계속적으로 연구되어지고 있다. 본 연구에서는 유역규모에 적용하기 타당한 기상자료생성을 위하여 관측지점간의 상관성, 강수장(rainfall field)의 생성, 호우이동(storm movement)을 고려한 추계학적 기상모형을 제안하고, 충주댐 유역을 대상으로 그 적용성을 평가하였다.
제주지역의 지하수 함양 지체시간을 분석하기 위해 18개 지점의 지하수 관측자료를 기초로 강수-지하수위 자료를 강수사상별로 분류하여 분석하였다. 지하수 함양에 결정적인 영향을 주는 인자로 지하수위의 대수층 두께와 지점의 투수계수를 설정하였다. 대체로 고도가 낮은 지역에서는 지하수 함양 지체가 짧았으나 고도가 높아질 수록 대수층 두께도 증가하여 지하수 함양지체시간은 길게 나타났다. 하지만 대수층 두께만으로 지체시간이 결정되는 것은 아니며 이에 투수계수 자료를 함께 분석해야만 타당한 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단하여 대수층 두께와 지점 투수계수를 변수로 두고 관측된 지하수 함양지체시간과의 관계를 다중선형회귀분석을 통해 구하였다. 다중상관계수는 0.9정도로 높게 나타났으며, 대수층 두께에 대한 통계학적 유의성도 적합하게 나타났다. 이와 같이 결정된 회귀식은 향후 지하수 함양지체시간의 공간분포를 결정함에 있어 활용이 가능하며 분포형 수문모형과 연계시킬 경우 통합모델링에 적절하게 반영될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 물리적 기반의 지역 대기 모형(Regional Climate Model)을 이용하여 최대강수량(Maximum Precipitation, MP)을 산정하는 방안에 대한 국내 적용가능성을 알아보고자 한다. 물리적 기반의 지역 대기 모형을 이용한 최대강수량을 산정하는 방안은 Ohara et al.(2011)에 의해 제안된 방법으로 기존의 통계학적/수문기상학적 방법의 논리적 약점인 기후의 정상성 가정을 극복하고 비정상성을 그대로 반영할 수 있기 때문에 추후 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP) 산정 연구에도 좋은 대안이 될 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 차세대 대기모델인 WRF를 이용하여 이러한 방법론을 국내에 적용하고 그 가능성을 평가해보았다.
최근 다변량 확률모형을 이용한 빈도해석이 여러 수문분야에 걸쳐 연구되고 있다. 기존 일변량 빈도해석에 비해 변수활용에 대한 자유도와 물리적 현상을 정확하게 표현할 수 있다는 장점이 있으나, 표본자료의 부족, 매개변수 추정 및 적합도 검정 등의 어려움으로 실제 분야에 사용되기 어려운 점이 있다. 본 연구에서는 copula 모형에 대하여 Cramer-von Mises(CVM) 적합도 검정 시 표본자료의 적정 크기를 결정하기 위하여 Peaks-Over-Threshold(POT) 방법을 이용하였다. 서울지점의 기상청 시강우 자료를 이용하여 빈도해석을 수행하였으며, Gumbel copula 모형에 대하여 매개변수 추정은 maximum pseudolikelihood method(MPL) 방법을 이용하였다. 50년의 기록 자료에 대하여 표본크기를 50개부터 2500개까지 조절하여 CVM 통계값과 p-value를 기준으로 적정 표본크기를 산정하였다.
증발산량은 수자원 부존량 평가, 물수지 분석, 지구의 물순환 및 에너지 순환을 이해하기 위해서 알아야할 수문량이나, 이를 산정하기 위하여 단순한 가정을 하거나 경험식을 사용하는 접근에는 신뢰성에 문제가 생긴다. 본 연구에서는 아시아 지역내의 여러 지점에서 에디공분산 시스템을 활용해 플럭스 자료를 구축해놓은 Asia Fluxnet의 자료를 활용해 보완관계법(Complimentary relationship) 기반으로 제한된 기상자료를 이용해 구한 증발산량을 산정하는 방법론들을 평가하였다. Granger and Gary(GG)는 실제 증발산량은 습윤조건의 증발산량의 2배에 잠재 증발산량간의 차와 같다는 보완관계를 수정하여 일반화하고, 잠재 증발산량을 산정하는 경험식을 제시하였다. 이러한 수정된 보완관계식을 활용한 GG 방법론을 활용하여 산정한 증발산량을 측정된 증발산량과 비교한 정확성을 정량화 하기 위해 Average root mean square error (RMSE), mean absolute bias (BIAS), coefficient of determination ($R^2$)과 같은 통계값을 이용하였다. 최종적으로 각 사이트의 기후를 Aridity Index (AI)를 이용하여 분류하였으며 분류된 기후별로 GG 방법론의 적용성을 검토하였다.
수문학 분야에서 하천유량은 중요한 요소이므로 신뢰성을 바탕으로 지속적이고 정확한 관측이 필요하다. 일반적으로 수위나 강우량의 경우 지속적이고, 자동적인 측정으로 비교적 정확한 관측이 가능하다. 하지만, 기술적인 한계와 경제적인 면에서 연속적인 유량측정이 어렵기 때문에 수위-유량 관계곡선을 이용하여 유량을 산정하고 있다. 수위-유량 관계를 통해 유량을 산정할 경우 계산방법과 분석과정에서 오차가 발생되고 산정된 유량의 오차로 이어지게 된다. 따라서, 신뢰성있는 유량 산정을 위해서는 수위-유량 관계곡선의 불확실성을 감소시키는 것이 중요하다. 본 연구에서는 Bayesian 회귀분석 및 Bootstrap 방법을 이용하여 수위-유량 관계 곡선식의 매개변수를 추정하였다. 또한 앞의 2가지 방법의 적용성을 평가하기 위해서 기존 방법인 최소자승법에 의한 매개변수 추정치 결과의 신뢰구간을 비교분석 하였다. 본 연구를 통해 다양한 통계학적 방법을 이용한 결과로부터 수위-유량 관계곡선의 불확실성을 감소시키는데 효과적인 방법을 찾고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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