최근 급격한 도시화는 홍수량 증가 및 갈수 시 하천의 건천화 등 유역의 유출특성 변화를 가져왔다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하는 방안 중 하나인 투수성 포장의 유역 내 수문학적 효과를 분석하였다. 이를 위해 투수성 포장을 이용한 수리모형 실험 및 수치모형(SWMM)을 병행하여 수행하였다. 연구에 사용한 수치모형은 기존 도시유출 모형인 SWMM(Storm Water Management Model) 모형에 투수성 포장의 수문학적 효과를 고려할 수 있도록 수정된 모형이며, 수리모형 실험 결과를 토대로 수치모형의 중요 매개변수를 추정하였다. 또한 실험에 의해 관측된 지표 및 지하수 유출량과 수치모형에 의해 산출된 자료를 비교.분석하여 수정된 SWMM 모형의 유용성을 평가하였다. 강우강도가 65 mm/hr, 90 mm/hr, 95 mm/hr인 강우를 4시간씩 공급하는 경우에 대한 3가지 수리모형 실험을 수행하였다. 수리모형실험 결과 강우강도는 지표면 유출의 크기에 직접적인 영향을 미치고 있었으며 지하수 유출량은 강우강도 보다는 지하수위 조건에 더 큰 영향을 받는 것으로 분석되었다. 수리모형 실험결과 및 수치모형 모의결과를 비교 분석한 결과, 토양 함수량 및 지하수위 변동 특성은 초기에서 정상상태로 전이되는 부분과 강우 정지 후 감소되는 부분에서 수리모형 실험과 다른 양상을 보였다. 지하수위는 실험 시 발생하는 공기층의 포집이 많은 영향을 미치고 있음을 알 수 있었고, 함수량 변화에 있어서는 수치모형(SWMM)의 모의 결과가 과도하게 감소하는 특성을 보여 주고 있었다. 즉, 유출량의 특성은 비슷한 양상을 보이고 있으나 지하수위 변화 및 토양 내 함수량 변화 예측에 있어서는 그 정확도가 떨어지는 것으로 평가되었다. 그러나 본 연구결과를 통하여 투수성 포장과 지하수에 관련된 매개변수의 집적과 분석결과는 현장기술 적용 시 매개변수의 유용한 선택과 도시유역의 물 순환 건전화 대안기술 적용에 효과적인 방법론을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.
기후변화는 물 관리 측면에서 많은 변화를 일으키는 것으로 보고되고 있다. 주로 강우의 패턴을 변화시키며, 가용수자원의 지역적 편중을 심화시킨다. 기후변화에 적응하며 안정적이고 균등한 용수확보를 위해서는 홍수와 가뭄을 고려한 연속적인 물 순환 해석기술이 필요하다. 강우유출분석은 강우사상에 대한 수문순환과정을 통해 유출량을 산출하는 것으로, 주로 직접유출과 중간유출이 이에 해당된다. 강우발생 이후 무강우기간에 대해서는 기저시간 이후에 발생되는 유출량의 정량적 산출이 필요하다. 기저유출은 강우 발생 시점에 급격히 발생하기보다는 선행강우에 따른 유역 내 지하수위 분포와 대수층의 특성, 하천수위에 따라 다양한 패턴으로 나타나기 때문에 지하수대의 수리학적 성분들을 반영할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 강우유출모의 시 지표유출량 산정과 지하수유동해석을 통한 기저유출량 산정이 동시에 이루어져야 한다. 최근 국내외에서는 다양한 형태의 수문모형과 MODFLOW를 연계한 장기유출분석에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서 활용한 K-DRUM(K-water Distribution Runoff Model)은 K-water에서 자체 개발한 물리적 기반의 분포형 강우유출모형으로 강우유출, 유사, 기초수질항목에 대한 3차원 분석이 가능하다. 본 모형의 A층(표층)은 지표유출을 고려한 운동파법이 적용되었고, B층과 C층(중간층), D층(지하수층)은 선형저류법이 적용되었다. MODFLOW(A Modular Three-Dimensional Finite-Difference Ground Water Flow Model)는 1980년대 USGS(United State Geolog ical Survey)에서 개발된 가장 범용적으로 사용되는 지하수유동모형이며, 모듈화 된 구조를 갖고 있어 다양한 패키지 중 필요로 하는 기능을 독립적으로 모의할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 향후 기후변화에 따른 강우의 불확실성에 대비한 유역의 장기 물순환 해석을 위해 강우유출모형인 K-DRUM과 지하수유동모형인 MODFLOW를 연계하고자한다. 연계방법은 K-DRUM에서 계산된 D층으로 침루되는 양을 MODFLOW의 함양량으로 적용하고, MODFLOW에서 산출된 기저유량을 K-DRUM의 하천유출에 적용하는 것이다. 본 연구의 성과를 갈수기 유출해석에 적용하면 정확성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 광주천을 대상으로 수문학적 특성과 수문환경문제를 파악하고, 그 동안 하천복원 사업의 일환으로 실시되어온 하천유지수의 확보방안에 대한 문제점을 살펴보았다. 그 결과는 다음과 같이 기술할 수 있다. 건천화에 대한 대비책으로 방류되고 있는 하수처리수는 광주천의 물순환 기구를 따라 토양과 지하수를 오염시킬 위험성을 내포하고 있다. 그리고 상류부에 기저유출량이 약 $17,565m^3$/일 존재하지만, 그 대부분이 합류식 차집관거로 유입되어 하수처리장으로 직접 배출되고, 일부는 상류부에서 복류되어 지하수에 함양되고 있다. 또한 도시화에 의한 건천화의 영향으로 함양지역의 확대가 우려되고 있다. 따라서 자연적 물순환 기구를 크게 왜곡하지 않는 도시개발 즉 우수의 함양역을 적절하게 보호할 수 있는 효율적인 토지이용과 규제가 필요하며, 하천수와 지하수간의 교류가 활발한 하천상류부를 중심으로 분리식 하수도의 설치 확대 등을 통해 건전한 물순환 복원을 전제로 한 도심하천의 복원사업이 절실히 요망된다.
ENSO(El $Ni\check{n}o$ Southern Oscillation)은 태평양상의 해양과 대기간의 복잡한 상호작용의 일부이며, ENSO 순환(ENSO cycle)의 극한상태인 엘니뇨와 라니냐는 세계적으로 발생하는 홍수와 가뭄 등 자연재해와 많은 연관성을 가지고 있음이 많은 연구를 통하여 알려지고 있다. 우리나라에서도 ENSO와 수문변량들간의 관계를 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 수문자료의 변동계수가 크기 때문에 이를 단순 표준화하여 해석하는데 있어 어려움이 있다. 본 연구에서는 자료의 표준정규분포화를 통하여 ENSO와 우리나라 수문변량들간의 관계를 분석하였다. ENSO를 정량적으로 표준지수화하기 위하여 적도부근 남태평양 Tahiti섬과 오스트레일리아 북부 Darwin 지역에서의 기압차를 월별로 표준화(standardization)한 SOI(Southern Oscillation Index)지수를 이용하였고, 수문자료를 정량적으로 표준지수화하기 위하여 우리나라 23개 기상관측소의 월강수량, 12개 기상관측소의 월평균기온, 월최저기온, 월최고기온 자료를 이용하여 표준정규분포를 가지는 표준정규지수로 환산하였다. 환산된 자료의 계절적 영향을 파악하고자 3개월 단위로 구분하여, 초과확률 등을 이용한 분석을 실시한 결과, 특정지역의 수문변동이 남방진동지수와 유의한 상관관계를 가짐을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 현재 많은 연구가 진행되고 있는 수문기상학적 예측모형의 개발에 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것이다.
한국은 지진에 대한 관심이 낮았으나, 2016년 09월 12일 경상북도 경주에서 가장 큰 규모인 5.8의 지진이 발생하였으며, 강력한 지진이 발생할 수 있다는 경고가 이어지고 있다. 지진과 관련된 정확한 원인 분석과 정량적인 평가가 체계적으로 이루어지지 않고 있어, 규모와 빈도, 위험지역 분석 등 정밀한 평가와 예방대책을 마련해야 한다. 정량적인 지진 발생 분석을 위해 본 연구에서는 지진 발생과 지하수와 같은 수문기상학적인 인자에 의해 영향을 받는다는 가설을 세우고 지하수의 변동 패턴과 지진의 발생 패턴의 유사점을 추정하였다. 이를 위해 지진자료의 통계적인 특성을 분석하였다. 그리고 지질특성이나 지각 판 운동 외에도 수문순환이 영향을 미치는지 확인하기 위해 육지와 바다에서 발생한 지진으로 구분하여 지진발생횟수와 에너지를 분석하였다. 분석결과, 육지와 바다로 구분했을 때 바다에서 더 많은 지진이 일어났다. 또한 Wilcoxon rank-sum test 비모수 추정기법을 통하여 분석한 결과 서로 다른 성질을 보여 따로 분석하였다. 그 결과, 동해와 남해, 서해와 동해가 같은 성질을 보이는 것으로 분석되었다. 그리고 육지는 8월부터 이듬해 7월까지 지진발생의 한 주기를 이룰 가능성을 보였다. 그러나 바다는 육지와 정반대로 2월부터 7월까지 많은 지진 에너지가 발생하고 있으며, 1월까지는 에너지 수준이 상대적으로 낮은 것으로 분석되었다. 이와 같이 지하수가 육지에서 바다까지 유동하는 시간으로 인해 6개월의 시간지연이 발생하는 것으로 판단된다.
최근 지구온난화와 기후변화에 관련된 각종 징후들이 여러 분야에서 주요 화두로 자주등장하고 있다. 이들은 주로 평균기온의 상승이나 강우패턴의 변동 등과 같은 기상학적 특성변화를 중심으로 다루어지고 있는데 이를 수문학적 관점에서 유추해 본다면 물 순환과정(hydrological cycle)내 성분별 거동양상의 변화로 해석할 수 있을 것이다. 유역의 특성을 파악하고 발생할 수 있는 수자원의 양적 불균형에 따른 문제점을 탐지하여 그에 대비하기 위해서는 무엇보다도 신속한 정보의 제공이 우선되어야 한다. 또한 이러한 정보를 이용하여 유역의 습윤 및 건조 상황을 모니터링하거나 예측하기 위해서는 즉각적이고 연속적인 정보의 수집이 요구된다. 본 연구에서는 기 수행된 연구결과를 바탕으로 기후학적 물수지 방법에 의하여 1998년부터 2004년까지의 금강유역에 대한 습윤지표를 산정하였다. 그러나 습윤지표가 유역의 습윤 혹은 건조상태를 반영한다고 하나 습윤지표에 익숙하지 않은 사용자의 경우 직관적으로 이 지표만을 이용하여 유역의 상황을 판단하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 습윤지표를 통계학적 분포특성에 따라 유역의 습윤 및 건조 상황으로 분류하는 방법을 제안하였으며, 이를 바탕으로 당시 지역적 실제 현상과의 연관성 등을 통하여 가뭄을 평가하는 방법을 제안하고 자 한다.
최근 전 세계는 급격한 기후변화와 도시화의 집중 등으로 인해 예상치 못한 수문학적인 문제, 특히 도시 내 홍수 피해 규모와 빈도가 매년 증가하고 있다. 기존의 도시 개발은 그레이 인프라(Gray Infrastructure)형을 중심으로 불투수 포장면의 증가를 가져왔다. 그 결과로 자연적 투수층이 감소하여 첨두유량 증가, 침투량 감소와 같은 도시물 순환의 문제점이 부각되기 시작했다. 이에 많은 국가들이 그린 인프라(Green Infrastructure)의 중요성과 필요성을 인지하고 그와 관련된 정책 마련에 나서고 있다. 그린 인프라는 모든 개발사업의 계획 이전에 고려되느냐 기타 기반 시설의 계획 후 입지를 결정하느냐에 따라 입지 선정 기준을 크게 두 가지로 구축할 수 있는데, 본 연구는 도시 내 물 순환을 관리하여 유출수를 지표로 침투시켜 도시의 회복력을 평가하는 것이기 때문에 후자에 해당된다. 자연과 분리되거나 별도로 적용하지 않으면서 기후변화에 대응할 수 있는 지속가능한 도시를 만들 수 있으며 소규모로도 물 순환을 가능하게 해 도시의 큰 구조적 변화 없이 적용 가능하다. 본 연구에서는 서울 신월지구에 선행 된 시험 관측 결과를 토대로 도시 내 그린 인프라의 설치에 따른 도시 회복력에 대한 정의를 내려보았다.
중위도에서 내륙으로 많은 양의 수증기를 운반하는 대기천(Atmospheric rivers, AR)은 물 순환과 극한 수문현상에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 2000 - 2015년도에 한반도에 상륙한 AR이 수문학적으로 미치는 영향력을 분석하였다. 그 결과 AR은 한반도 지역의 강우, 하천수위 및 유량특성과 밀접하게 연관되어 있는 것으로 나타났다. AR의 상륙이 한반도 연 강우량의 약 57%에 영향을 주었고, 여름철 강우량에 큰 영향을 주는 결과를 보였다. AR은 한반도 5대강 주변의 하천 수위와 유량 발생에도 영향을 주었는데, AR이 상륙한 당시 홍수 주의보 및 경보 기준을 넘는 수위가 관측되었다. 또한 유량의 경우, 한반도 5대강 대부분 지역의 3분위 이상 유량 값의 발생에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 AR이 한반도 수문학적 특성에 큰 영향을 미칠 뿐만 아니라, 홍수와 같은 극한 수문 현상 발생과 매우 밀접한 관련이 있음을 시사하고 있다. 본 연구는 한반도의 다양한 영역에 대한 AR의 영향 분석에 대한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대하는 바이다.
본 연구에서는 대기 순환패턴 및 수문 환경변화에 영향을 미치는 주요인자인 El Ni$\tilde{n}$o-Southern Oscillation (ENSO)의 서로 다른 형태인 Warm-pool (WP) El Ni$\tilde{n}$o, Cold-tongue (CT) El Ni$\tilde{n}$o에 따른 한강유역의 봄철 (March~May)과 여름철 (June~August) 강수 및 유출의 특성을 분석하였다. 봄철 강수량의 경우, WP El Ni$\tilde{n}$o 시기에 증가추세를 보이며, 강수의 변동특성 또한 크게 나타났다. 여름철 강수량의 경우, CT El Ni$\tilde{n}$o 시기에는 평년보다 대체로 건조한 경향을 보이나, WP El Ni$\tilde{n}$o 시기에는 유역 전체에서 습한 경향을 보였으며 강수의 변동성은 매우 작은 것으로 분석되었다. 봄철 유출량의 경우, CT El Ni$\tilde{n}$o 시기와 WP El Ni$\tilde{n}$o 시기에 모두 평년치보다 크게 나타났으며, WP El Ni$\tilde{n}$o 시기에 한강 남부 대부분 유역에서 유출량이 통계적으로 유의한 증가 경향을 보였다. 여름철 유출량의 경우, CT El Ni$\tilde{n}$o 시기에는 대부분 유역에서 평년치보다 감소하나 수문 변량의 변동성은 큰 것으로 분석되었다. WP El Ni$\tilde{n}$o 시기에는 거의 모든 유역에서 유출이 증가하는 것으로 나타났으며, 특히 13개 중권역에서는 유출의 변동성이 작고 통계적으로 유의한 증가패턴이 분석되었다. 따라서 본 연구는 서로 다른 두가지 형태의 El Ni$\tilde{n}$o패턴에 대하여 한강유역의 봄철과 여름철 수자원 변동성에 민감하게 영향을 미치고 있음을 확인하였으며 수자원의 효율적인 예측 및 관리와 안정적인 용수공급을 위한 수문기상인자와 수문자료간의 관계 규명에 유용하게 활용될 것으로 기대한다.
수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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