분위사상법(QM, Quantile Mapping)은GCM(Global Climate Model) 자료의 계통적 오차를 보정하여 보다 신뢰성 높은 자료로 재생성하기 위해 활용되고 있다. 이 기법은 사상(mapping)시키려는 대상(object) 자료의 통계분포모수가 정상적(stationarity)이라는 가정 하에 대상 자료의 누적확률분포(CDF, Cumulative Distribution Function)를 목표(target) CDF에 통계적으로 투영시키는 것이 일반적이다. 따라서 GCM에서 제공되는 미래 기후시나리오의 강우시계열과 같이 비정상성(non-stationarity)을 갖는 장기 시계열자료에 대한 적용에는 문제점을 보이고 있다. 본 연구에서는 비정상성을 갖는 장기시계열자료의 오차보정을 위해 통계분포모수에 경향성을 부여하는 비정상성 분위사상법(NSQM, Nonstationary Quantile Mapping)을 적용하였다. NSQM 적용을 위한 확률분포로 수문분야에서 광범위하게 쓰이고 있는Gamma 분포를 선정하였으며, 대상 시나리오는 CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis)에서 제공하고 있는 CGCM3.1/T63모형의 20C3M(reference scenario)과 SRES A2 시나리오(projection scenario)를 활용하였다. 한강유역 내 관측기간이 충분한 10개의 지상관측소로부터 강우량을 수집하였다. 또한 6월과 10월사이에 연 강수량의 65% 이상이 집중되는 한반도의 계절성을 반영하기 위해 홍수기(6~10월)와 비홍수기(11~5월)를 구분하였고, 기준기간(Baseline)은 1973~2000년, 전망기간(Projection)은 2011~2100년으로 구분하였다. 다양한 목표분포의 설정을 통하여 NSQM의 적용성을 평가하고자 하였으며, 전망기간은 FF시나리오(Foreseeable Future Scenario, 2011~2040년), MF시나리오(Mid-term Future Scenario, 2041~2070년), LF시나리오(Long-term Future Scenario, 2071~2100년)의 3개의 구간으로 설정하여 기준기간과 전망기간의 연평균 강우량에 대한 경향성분석을 실시하였다. 그 결과NSQM이 FF시나리오에서 330.1mm(25.2%), MF시나리오에서 564.5mm(43.1%), LF시나리오에서 634.3mm(48.5%)로 증가하는 전망결과를 나타내고 있었다. 정상성기법을 적용한 결과, 전망기간 중 전체적으로는 동일한 평균값을 갖는 목표통계모수를 사용한다고 하여도, 전망전반부에서 과다하고, 후반부에서 오히려 과소한 전망을 보여주고 있었다. 이러한 결과는 비정상성기법을 사용함으로써 상당부분 개선될 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 서로 다른 ENSO(El Ni$\tilde{n}$o Southern Oscillation) 형태에 따른 한강유역의 연최대홍수량과 저유량의 정량적 변화 및 발생시점의 변화를 분석하였다. 경향성 분석결과, 연최대유출의 경우 한강 전체 유역면적의 48.3%가 통계적으로 유의한 증가패턴을 보였으며, 연최대 유출의 발생시기는 한강 서부유역에서 늦어지고, 동부유역에서는 빨라지는 경향이 있음을 확인하였다. 또한 7일 저유량의 경우, 24개 중권역중 6개 유역(전체 면적의 26.0%)에서 통계적으로 유의한 감소경향을 보였으며, 저유량의 발생시기는 한강중상류 유역에서 빨라지는 경향이 있음을 확인하였다. CT(Cold tongue)/WP(Warm-pool) El Ni$\tilde{n}$o 시기에 연최대유출의 발생시점의 차이는 크지 않으나, CT El Ni$\tilde{n}$o 시기에는 전체유역의 89.0%에서 연최대유출량이 평년보다 작게 나타났다. 또한, 7일 저유량의 발생시점은 WP El Ni$\tilde{n}$o 시기에 평균적으로 약 17일 정도 빠르며, CT El Ni$\tilde{n}$o (WP El Ni$\tilde{n}$o)시기에는 전체 유역의 72.7%(20.0%)에서 통계적으로 유의한 증가(감소)패턴을 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구는 서로 다른 형태의 CT/WP El Ni$\tilde{n}$o가 한강 유역 수자원의 양과 발생시점의 변화에 민감하게 영향을 미치고 있음을 확인하였으며, 향후 다양한 형태의 ENSO에 따른 수문변량의 변화에 대한 진단연구를 통하여 장기적인 수자원관리 및 예측을 위한 기초 자료로 활용이 가능하리라 사료된다.
수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.
요인분석은 시스템이나 현상에 대한 정보를 하고 관련 자료를 축약하는데 사용되는 다변량 분석기법의 하나이다. 이 기법은 변수들을 통계적 특성을 고려하여 몇 개의 요인들로 그룹화하고 분석결과는 중요도가 상대적으로 낮은 변수를 제거하는데 이용이 된다. 본 연구에서는 요인분석을 한강수계의 댐 군 연계운영에 대한 영향요인 추출에 적용하였다. 한강 수계에는 소양강댐, 충주댐과 같은 2개의 다목적 댐이 있으며, 이들은 이수기에 연계 운영되어 하류로 용수를 공급하고 발전을 실시하고 있다. 요인분석을 실시하기 위하여, 먼저 댐 운영에 관련된 자료(변수)들을 5개의 대분류(유입량, 용수수요량, 발전량, 저류량, 과거 운영 실적)로 나누어 수집하였다. 통계적 특성을 고려하여 수집된 변수 중에서 13개와 15개의 변수가 각각 선정되어 5개의 요인(소양강댐: 수문조건, 과거 댐 운영, 평수기 댐운영, 저류량 관리, 하류 댐 운영; 충주댐: 수문조건, 과거 댐 운영, 평수기 댐 운영, 용수수요, 하류 댐 운영)으로 분류되었다. 요인분석 결과의 적절성과 적용성을 평가하기 위하여 선정된 요인들을 설명변수로 이용하여 소양강댐과 충주댐의 연간 발전량을 예측하는 다중회귀모형을 개발하여 결과의 적용성을 평가하였으며, 댐군 운영에 사용된 목적함수들의 구성항목들과 비교하여 요인선정의 적절성을 평가하였다. 두 가지 고찰 과정을 통하여 본 연구에서 적용된 요인 추출방법이 만족할 만한 결과를 나타냄을 알 수 있었다. 또한, 추출된 요인들은 미래 상황과 과거 결과를 고려한 댐 운영 계획 수립에 적용이 가능할 것으로 사료된다.분뇨내 악취물질 발생량을 감소 시켰다. 운전 중 전체 공정은 안정적으로 작동하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 다단계 막분리 공정을 통한 배가스에서 $CO_2$를 성공적으로 분리할 수 있었다.(AFM)과 Scanning Electron Microscopy(SEM)을 통해 관찰한 GST 다층박막시료의 고온 열처리 전후 표면미시거칠기 변화도 PRAM 기록기를 사용할 때에는 in-situ 타원계를 사용할 때보다 1/10 정도의 크기를 보여주어 PRAM 기록기와 분광타원계를 사용하여 결정한 GST의 고온광학물성의 신뢰성을 확인하여 주었다.>, 여자 $179.1{\pm}37.2%$이었다. 평균필요량에 비해 가장 낮은 양을 섭취한 영양소는 엽산으로서 남자 $60.1{\pm}10.8%$, 여자 $54.6{\pm}9.9%$로 조사되었다. 칼슘의 섭취량은 평균필요량에 비해 전체 $74.9{\pm}31.9%$로 나타났다. 에너지 섭취량에 있어서 남자 노인들은 모두가 필요추정량의 75% 미만을 섭취하고 있었고 여자 노인의 경우에도 97%가 필요추정량의 75% 미만을 섭취하여 에너지 섭취량이 매우 낮았다 반면에 단백질 섭취량에 있어서는 남자 노인의 경우 100%가 평균필요량의 125%를 초과하였고, 여자 노인의 경우에는 91%가 평균필요량의 125%를 초과하여 대조적이었다. 비타민 A와 E는 각각 평균필요량과 충분섭취량의 125%를 초과하는 비율이 높게 나타난 반면에 비타민 $B_2$는
지속가능한 수자원 관리 시스템을 위한 수문 예측은 안정적인 장단기 용수 공급에 있어 중요한 과제이며, 이를 위해는 다양한 기후 정보를 이용한 시스템의 평가가 우선되어야 한다. 본 연구에서는 미국 플로리다 템파 지역의 연간 월 강우와 하천 유량 예측을 위해 본 시험지역에 운용되고 있는 유량 모의 시스템 (flow modeling system, FMS)을 소개하고, 관측된 강우 자료를 '최적 예측 강우 시나리오 (the best rainfall forecast)'로 가정하여 FMS의 기후 예측 정보에 대한 활용성을 평가하였다. 연구 결과, 기본적으로 FMS에 의해 예측된 월 강우량 앙상블의 중앙값이 관측 강우량을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 강우 예측 모델 입력자료로 사용되는 초기 월 강우량은 2개월까지의 예측에 간섭하며 이 후 예측치는 동일한 범주로 수렴하여 관측자료로 부터 추정된 통계치에 의존하는 것으로 나타났다. 이는 예측 모델이 최대 2개월간의 예측 효용성을 가짐을 의미한다. 월 강우량 앙상블을 이용하여 예측된 하천 유량 앙상블은 4-6개월까지의 예측 효용성을 보였다. 예측된 강우량 대신 실제 관측 월강우 시계열 자료를 유량 예측을 위한 강우 입력자료로 적용한 결과, 예측된 유량의 범주가 현저히 감소하였으며 예측의 불확실성이 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 시험 지역에 대한 신뢰도 높은 강우 예측 자료의 확보가 기존의 수문 예측 시스템 개선에 기여할수 있다는 것을 보여준다.
최근 수위 예측을 위한 개념적 기반, 수문학적, 물리적 기반 모형 등의 단점을 극복하고자 홍수예측을 위해 자료지향형 모형 중의 하나인 다중선형회귀 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 다중선형회귀 모형의 서로 다른 회귀계수 선정 방법에 따른 홍수예측 성능을 비교 검토하고 이를 통해 적절한 다중회귀 홍수예측 모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 입력자료의 자기상관분석을 통해 독립변수의 시간 규모를 결정한 후 최소 자승법, 가중 최소 자승법, 단계별 선택법의 각기 다른 회귀계수 산정 방법을 이용한 홍수예측 모형을 구축하고 중랑천 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 구축된 모형들의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 단계별 선택법을 이용한 다중선형회귀 홍수예측 모형이 가장 정확한 예측 결과를 보였고, 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형이 가중 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타냈다.
수위예측을 위해 개념적, 물리적 모형들을 포함한 다양한 유형의 기법들이 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 이러한 기법들 중 수위예측을 위해 단일의 우수한 모형을 선정하는 것은 매우 어려운 일이다. 최근에는 수문학적 과정의 복잡성으로 인해 기존 물리적 기반의 강우-유출 모형이 가지고 있는 단점들을 극복하고자 자료 지향형 수위예측 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 자료 지향형 모형 중 뉴로-퍼지와 회귀분석 모형의 수위예측에 대한 성능을 비교하는 것이다. 제안된 두 모형을 한강수계의 왕숙천에 대해 적용하였다. 제안된 두 모형의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 뉴로-퍼지 수위예측 모형이 다중선형회귀 수위예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
연최대수문량의 도시적 분석에 주로 이용되어 온 확률도시위치는 표본자료와 적정 확률분포형의 적합도를 표시하여 초과확률을 산정할 수 있도록 하며, 일부 적합도 검정에도 사용되기도 한다. 확률도시위치를 결정하는 도시위치공식은 오래 전부터 꾸준히 연구되어 왔는데, 특히 빈도해석에 널리 사용되는 GEV 분포에 대한 연구는 다른 분포형보다 더욱 활발히 이루어져 왔다. 본 연구에서는 GEV 분포에 적합한 도시위치공식을 추정하고자 GEV 분포의 순서통계량의 평균 개념을 이용하여 이론적 축소변량을 유도하였다. 또한 다양한 표본크기와 형상 매개변수와 연관이 있는 왜곡도 계수를 고려한 다양한 형태의 도시위치공식을 적용하고, 유전자 알고리즘을 적용하여 도시위치공식의 매개변수를 추정하였다. 유도된 도시위치공식의 정확성을 알아보기 위해 이론적 축소변량과 금회 유도된 도시위치공식을 포함한 다양한 도시위치공식에 의해 계산되는 축소변량 사이의 오차를 비교하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 도시위치공식은 GEV 분포의 형상 매개변수가 -0.25~0.10의 범위를 가질 때 이론적 축소변량과 가장 작은 오차를 보이는 것으로 나타났다.
수문학적 예측에 있어서 강우수치예보의 활용성을 제고하기 위하여 인공신경망을 이용한 정량강수예측기법을 제시하였다. 본 연구에서는 2001년 6월과 7월, 2002년 8월의 중규모수치예보자료와 AWS의 3시간 누적강수, 상층기상관측소에서의 가강수량과 상대습도, 각 선행시간별 강수발생확률을 이용하여 각 선행시간에 따른 강수량을 예측하였다. 강수는 대기변수의 물리적 비선형조합으로 발생하기 때문에 강수에 영향을 미치는 대기변수와 관측강수사이의 비선형관계를 고려하는데 유용한 인공신경망기법을 이용하였다. 인공신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론(feedforward multi-layer perceptron)을선택하였으며, 신경망의 학습 시 음의 강수모의값을 고려하여 무강수로전환하기 위하여 비선형 양극활성화함수를 사용하였다. 중규모수치예보모형과 인공신경망에서 예측된 강수량은 Nash-Sutcliffe Coefficient of Efficiency (NS-COE)와 Coefficient of Correlation (CORR)로 선행시간별로 통계분석을 실시하였다. 3시간 누적강수를 기준으로 NS는 한반도영역에서 평균적으로 선행시간이 12 hr인 경우 -0.04에서 0.31로, 선행시간이 24 hr인 경우 -0.04에서 0.38로, 선행시간이 36 hr인 경우 -0.03에서 0.33으로, 선행시간이 48 hr인 경우 -0.05에서 0.27로 증가하여, 강수예측의 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.
다양한 형태의 지표면에서 일어나는 증발산은 지표면과 대기 사이의 상호작용을 이해하기 위해 꼭 필요한 수문학적 인자이다. 일반적으로 증발산은 증발접시, 침루계 등을 이용하여 경험적으로 측정하는 방법을 쓰고 있지만 한 지점에만 국한되어 적용되는 단점이 있어 외부환경에 대한 변동성이 큰 증발산의 공간적인 분포를 정확하게 알기 어렵다. 따라서 이러한 점들을 보완하고 해결하기 위해 원격탐사를 이용하여 증발산의 공간적인 분포를 산정하였다. 본 연구에서는 에너지 수지 방법을 기반으로 한 원격 이미지 처리 모형인 Mapping EvapoTranspiration with Internalized Calibration(METRIC) 모형을 이용하여 2003년 2월 1일, 2006년 9월 13일 Landsat 위성 관측 이미지를 경안천 유역에 적용, 에너지 수지식의 각 항을 이루는 순복사 에너지, 토양열 플럭스, 현열 플럭스, 잠열 플럭스 및 증발산을 통합적으로 처리하여 지도로 나타냈다. 모형 결과의 검증을 위한 기본 통계분석을 실시하였고 수원 기상청의 증발접시 증발량과 비교하여 각각 22%, 11%의 오차를 보여 모형이 유역 내에서 높은 신뢰성을 보인다는 것을 확인하였다. 또한 토지 피복 현황에 따른 증발산의 공간적 분포 경향을 분석하였고, 그 결과 식생의 밀도가 전반적인 증발산량 분포에 큰 영향을 준다는 것을 확인하였다. 계절적으로는 식생의 활동이 활발하게 일어나는 생장기의 증발산이 휴면기에 일어나는 증발산보다 더 큰 값을 보였다. 작성된 증발산 지도는 향후 유역 내 토지 피복, 식생 분포, 고도, 지형 등 외부 인자들의 변화에 따라 증발산이 어떠한 거동을 보이는지를 파악할 때 유용하게 이용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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