기후변화로 인한 수문학적 변동은 지속가능한 수자원 관리를 위해 중요한 인자로 고려되고 있다. 특히, 가뭄 등 기상재해는 자연재해 차원을 넘어서 사회적 갈등으로 발전할 여지가 크며 특히 수자원 배분은 환경, 경제를 뛰어넘은 생존의 문제로 발전하고 있다. 따라서 본 연구는 기후변화가 가져올 가뭄 등 재해관리를 위한 의사지원체계 구축하고 다양한 기후변화 시나리오에 대응할 수 있는 탄력성 있는 수자원전문가시스템의 개발을 통해 이상기후 및 가뭄대비 물분쟁에 대한 합리적 대안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 섬진댐의 상황을 모델로 하고 있다. 섬진강 유역은 섬진강댐의 건설당시 발 빠른 이주대책의 불이행으로 수몰지역 내에 초기 정착민들이 계속 거주하게 되어 댐 제원을 충분히 활용하지 못하고 있어 효과적인 치수사업에 어려움을 겪어오다가 공사간의 협력을 통해 치수능력증대사업을 추진하여 저수지의 저류량을 증가시키고자 섬진강댐 재개발 사업을 추진한 지역이다. 하지만, 유역내의 이상기후로 인한 수문학적인 변동과 가뭄으로 인한 물관련 당사자간의 용수확보분쟁의 소지가 있어 물관리를 위한 수자원전문가시스템의 개발이 시급한 실정인 지역이기도 하다. 대상지역 수자원전문가시스템의 개발을 목표로 HSPF(Hydrologic Simulation Program with FORTRAN)을 이용하여 기후변화로 인한 수문학적 변동성을 파악하였다. 그리고 수자원 전문가 모델로서 외국에서 사용되고 있는 SUPER, HEC-ResSim, RiverWare, MODSIM, WRAP, PowerSim, 그리고 STELLA의 장 단점 등 특성을 분석하여 국내에 적합한 수자원전문가시스템 갖추어야할 기능 및 구성을 분석하였다. 연구 결과 국내실정에 필요한 모델은 공영시각모형(Shared Vision Model)으로서 그 장점은 첫째, 수자원의 관리나 물분쟁시 반드시 필요한 유역의 물리적인 인자와 수역관리에 필요한 수문인자, 그리고 물분쟁의 소지가 있는 의문사항이나 문제점의 해결책을 위한 실마리를 제공할수 있다. 둘째, 물관련 이해당사자들이 직접 참여하여 모형을 평가하고 서로간의 이해관계를 위한 충돌이 발생했을 때 문제해결을 위한 대안을 제시할 수 있는 정보를 제공할 수 있다. 셋째, 물배분의 원칙에 따른 한쪽으로 편중된 대안이 제시되었을 경우에 공동으로 대안에 대한 평가를 통하여 평등한 물배분을 가능하게 한다. 넷째, 시민단체나 환경단체, 그리고 기관책임자들이 공동으로 모형의 형성과정을 지켜본 후 논의할 수 있어 이상적인 모형을 만들 수 있는 장점이 있다.
지역기후모델 RegCM3 이용하여 역학적 상세화 이중둥지격자체계를 구축하고 관측, ECHO-G/S의 20C3M 및 SRES A2 시나리오를 이용하여 동아시아(60km 분해능)와 한반도(20km 분해능)에 대한 현재 및 미래 (1971-2100, 130년)의 기후변화 시나리오 자료를 생산하여 구축하였다. 현재 1971-2000년 기간 동안 상세화된 기온은 관측에 대해 저온 편의와 여름 강수는 건조 편의가 나타나는 계통오차가 있으나, 상세화된 자료는 한반도의 지형적 특성이 잘 반영되었고 관측의 월별, 계절별 변동성을 유사하게 모의하는 등 재분석 자료를 성공적으로 상세화한 것으로 판단된다. 미래 100년(2001-2100년)에 대해 전반기(2021-2050) 및 후반기(2070-2099)의 시나리오기후변동을 분석한 결과, 상세화된 지역별, 계절별, 연도별 기온 상승의 시 공간적 분포를 잘 보여주며, 기온상승(전반기: 동아시아지역~$1.8^{\circ}C$, 남한~$1.6^{\circ}C$, 후반기: 동아시아지역~$4.7^{\circ}C$, 남한~$4.6^{\circ}C$)에 의한 대기 중 수증기 함유량 증가와 여름 몬순의 강화로 전계절에 대해 강수량(전반기: 동아시아~10.5%, 남한~6.7%, 후반기: 동아시아~20.1%, 남한~31.9%)이 증가할 것으로 전망되었다. 수문기상 변화를 살펴보면, 미래 후반기에 남한은 $4.6^{\circ}C$가 상승하여 적설깊이는 5.3mm(-92.3%)가 감소할 것이고, 강수량의 연변동성을 크나 전체적으로 증가할 것이며, 토양수분, 증발산 또한 강수량 증가와 연관되어 증가할 것으로 전망되었다. 이렇게 ECHO-G/S SRES A2 시나리오를 기반으로 하여 역학적으로 상세화된 시나리오는 통계적으로 상세화된 시나리오 결과와 비교 검증함으로써 다중모델기법에 의해 불확실성을 제시함으로써 수문기상변화 예측을 위한 신뢰성 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
GIS기법을 이용하여 추출되는 수문지형정보는 기존 주제도의 선정, 사용된 알고리즘 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 토양도 및 토지이용도의 선정에 따른 유출수문곡선번호의 변화를 분석하여 미계측 유역의 강우유출모의에 효과적인 GIS의 활용방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 미계측 유역에서의 유효강우량 산정에 필요한 GIS 공간자료(개략토양도, 정밀토양도, 토지이용계획도,위성영상)를 구축하였다. 미국 토양보존국(SCS)의 유출곡선번호(runoff curve number; CN)방법의 적용을 위한 수문학적 속성의 입력과정에서 발생할 수 있는 문제점을 분석하였다. 또한 SCS CN값 산정을 위한 GIS 공간자료의 선정에 따른 유출응답특성을 검토하였다. 실측 수문곡선과의 검증을 통해 미계측 유역에서의 강우유출모의에서 GIS의 적용성을 확인할 수 있었다. SCS CN값을 산정하기 위한 GIS 공간자료로서는 정밀토양도와 위성영상자료를 이용하는 것이 적합한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 강수량 및 기온과 같은 수문기상자료의 비선형 동역학적 성분을 추출하기 위해 웨이블렛 변환을 적용하여 대상자료를 재현기간별 성분으로 분리하였다. 변환을 위한 기저함수로는 Daubechies의 9번 ('db9') 웨이블렛 함수를 사용하였다. 또한 웨이블렛 변환의 스케일의 증가에 따른 각 분리단계에서 추출된 상세성분과 근사성분이 비선형 동역학적 특성을 지니는지를 판단하기 위하여 상관차원분석을 이용하였다. 즉 수문기상자료내에 비선형 동역학적 성질을 지니는 성분을 추출하기 위한 방법론으로써 웨이블렛 변환과 상관차원분석의 결합을 제안하였으며, 도출된 결과는 일반적으로 원자료를 이용할 경우에는 파악하기 어려운 대상자료의 시간에 따른 비선형적 변화를 분리 추출하기 위해 본 연구에서 제안한 방법이 적합함을 보이고 있다.
한국은 기상·수문정보의 예측이 기상 및 기후 측면에서 주도적으로 이루어지고 있다. 그러나 단기 및 중기 수자원 평가 및 분석을 위해 필요한 시공간적 규모, 정확도, 평가체계를 고려한 기상 기후 예측정보의 활용 방안이 마련될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 수자원 평가 및 분석을 위한 방안을 마련하고자 국내 경안천 유역을 대상으로 하천유량을 예측하고 평가하였다. 이를 위해, 우리는 세계기상기구(World Meteorological Organization, WMO)에서 회원국을 대상으로 배포 중인 수자원 평가 도구인 동적수자원평가시스템(Dynamic Water resources Assessment Tool, DWAT)을 경안천 유역에 대하여 구축하고, 과거 관측 기상 및 유량 자료를 이용하여 매개변수를 보정하였다. 앙상블 하천유량 예측을 위해서 전지구적인 기후 패턴과 국내 기상 특성 간의 상관성 분석 후 이를 예측인자로 활용하여 다중회귀모형과 인공신경망 모형으로부터 생성된 1,000개의 앙상블 강우 및 기온 예측정보를 DWAT의 입력자료로 이용하였다. 2022년에 대한 앙상블예측정보를 DWAT의 입력자료로 사용하여 앙상블 하천유량이 예측되었다. 예측된 일-단위 하천유량은 실제 관측유량과 차이를 보이나 이는 예측된 앙상블 강우 및 기온정보의 오차에 기인하는 것으로 보인다. 이러한 결과는 수문 모형 결과의 오차는 강제 자료의 오차에 큰 영향을 받는 한계를 다시 한번 확인시켜준다. 따라서 단기·중기 수자원 평가 및 분석을 월-단위 하천유량으로 변환하여 월별 통계치를 분석하는 방향을 고려할 필요가 있다.
유역의 유출특성을 정확히 분석하기 위해서는 모형에 내재된 매개변수의 적정한 추정이 필수적이나 정확한 측정이 불가능한 변수들의 최적해를 결정하는 것은 어려운 일이다. 본 연구에서는 괴산댐유역을 적용대상 유역으로 PRMS 모형의 최적 매개변수를 평가하고, 추정난해 매개변수 9개에 대한 민감도 분석을 수행함으로서 각 매개변수에 따른 결과의 불확실성과 유출특성에 미치는 영향을 분석하여 향후 정도 높은 매개변수 추정에 활용하고자 하였다. 연구결과 지표면유출 관련인자는 지표면-지표하유출량을 변화시키므로 유출특성에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 지표하유출 관련 매개변수들은 비선형계수가 작아져 유출이 선형적으로 고려될 때 수문곡선에 영향을 주는 것으로 판명되었다. 한편 지하수유출 관련 계수는 지하수유출이 발생하는 경우 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 지표하저수지에서 지하수유출을 발생시키는 매개변수는 크게 민감하지 않은 것으로 판명되었다. 그리고 토양대에서 지하수저수지로의 유입 관련 매개변수는 유출을 지연시키는 효과를 보였고 증발산을 조절하는 매개변수는 유출용적에만 영향을 미치는 것으로 판명되었다.
연속적인 유량자료의 생산을 위해 일반적으로 단일 곡선 형태의 수위-유량관계가 사용되고 있다. 그러나 홍수수문곡선 상승부와 하강부의 기울기, 조도계수, 하상경사 등 흐름에 영향을 미치는 여러 인자에 의해 수위-유량곡선은 단일 형태가 아니라 복잡한 루프형태로 나타나게 된다. 지금까지 이론적으로는 이와 같은 수위-유량관계의 특성이 알려져 있긴 하였지만 복잡한 특성을 규명하는 것이 곤란하여 구체적으로 분석되지 못한 것이 현실이다. 이와 같은 특성의 분석을 위해서는 하천형상과 더불어 하천 흐름의 동역학적인 분석이 필요하다. 본 연구에서는 댐 직하류 지점의 수위와 유량의 분석을 통하여 실제 발생하고 있는 수위-유량관계의 복잡성을 확인하였고, 수치모형에 의해 복잡한 수위-유량관계를 재현하였다. 분석 결과 모든 지점에서 수위-유량관계가 매우 복잡한 형태로 나타나 일반적으로 사용되는 단일곡선과는 많은 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 수치모형에 의해 이와 같은 복잡한 수위-유량관계가 잘 재현될 수 있음을 증명하였다. 이와 같은 결과는 기존에 사용되고 있는 단일 곡선형 수위 -유량관계가 많은 오차를 포함하고 있음을 나타내며, 적절한 수치모형에 의해 이와 같은 한계를 극복할 수 있는 것을 나타낸다고 할 수 있다.
본 연구에서는 권역별 일강수량에 대한 기후변화 영향을 평가하고자 한다. 이를 위해서 지역기후 모형으로부터 유도된 A2시나리오가 기본자료로서 활용되며 분석에 앞서 기후변화 시나리오의 편의를 보정하였다. 보정된 지역기후 시나리오는 비정상성 Markov Chain 모형을 통해 강수지점별로 상세수문시나리오로 가공되어 분석에 이용되었다. 강수량에 대한 연주기 분포에 대한 특성을 권역별로 시기별로 평가하였다. 연주기의 분포는 관측치와 유사한 거동을 보이고 있으며 강우량이 2075년대에 증가하는 것으로 나타났다. 기후변화에 따른 일강수량에 발생 특성을 평가하기 위해서 Dryspell과 Wetspell을 지속시간분포별로 추정하여 분석하였다. 전체적으로 Dryspell이 지속시간별로 증가하는 것으로 나타나고 있으며 무강수일수의 증가도 전망되고 있어 같은 연강수량이라도 변동성이 크게 나타날 수 있는 개연성이 크다 하겠다. 일강수량, 월강수량, 연강수량에 대한 다양한 분석이 수행되었으며 기후변화에 따른 강수량의 변동양상을 권역별로 평가하였다.
하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.
가뭄은 여러 가지 요인에 의해 복합적으로 발생하는 현상으로 자연적 원인과 인위적 원인으로 구분할 수 있다. 우리나라는 기후학적 특성상 여름철에 태평양 고기압의 발달 시기가 빠르거나 평년보다 강하면 장마 기간이 짧아져 자연적인 원인에 의해 가뭄이 발생한다. 가뭄은 발생과정과 피해 영향에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적, 사회경제적 가뭄으로 구분할 수 있으며 직 간접적으로 다른 가뭄에 영향을 미친다. 가뭄의 종류가 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄 혹은 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 변화되는 현상을 가뭄 전이라 한다. 본 연구에서는 국내의 가뭄 전이 발생 여부와 발생 패턴을 검토하기 위해 수문기상 정보를 이용하여 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄으로의 전이 관계를 분석하였다. 가뭄 전이 발생 현황 및 특성 분석을 위해 가뭄 발생의 유형을 5가지로 구분하였으며, 유형에 따라 가뭄 전이가 발생하지 않거나 최대 3개월까지 지체되는 것을 확인하였다. 향후 더 많은 가뭄 지표들과의 분석을 통해 가뭄 전이 관계를 일반화한다면 기상학적 가뭄 발생 시 농업적 가뭄 예측을 위한 인자로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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