지역가뭄빈도분석의 분위산정에 대한 신뢰성은 수문학적으로 균일한 지역으로 구분하기 위해 사용된 장기간의 과거 자료와 분석절차에 의해 결정된다. 그러나 극심한 가뭄은 매우 드물게 발생하며 신뢰 할 수 있는 지역빈도분석을 위한 지속기간이 충분치 않는 경우가 많이 발생한다. 이 외에도 우리나라의 복잡한 지형적 및 기후적 특징은 동질한 지역으로 구분하기 위한 통계적인 처리방법이 필요하였다. 본 연구에서 적용한 지역빈도분석은 여러 지역의 다양한 변수인 수문기상 특성을 분석하여 동질한 지역을 확인하고, 주요 가뭄변수(지속 시간 및 심각도)를 통합 적용하여 각각의 동질한 지역 분위를 추정함으로써 동질한 지역을 구분하는 해결책을 제시하였다. 본 연구에서는 가우시안 혼합 모형(Gaussian Mixture Model)을 기반으로 기반 군집분석 방법을 적용하여 최적의 동질한 지역을 구분하고 그 결과를 우도비검정 및 다른 유효성 검사 지수를 이용해서 확인하였다. 가우시안 혼합 모델에서 산정했던 매개변수를 방향저감 공간으로 표현하기 위해서 가우시안 혼합 모델방향 저감(GMMDR)방법을 적용하였다. 이 변수는 가뭄빈도분석을 위해 다양한 분포와 코풀라(copula) 적합도를 이용하여 추정 비교하였다. 그 결과 우리나라를 4개의 동질한 지역으로 나누게 되었다. 가우시안과 Frank copula를 이용한 Pearson type III(PE3) 분포는 우리나라의 가뭄 기간과 심각도의 공동 분포를 추정하는데 적합한 것으로 나타났다.
기후변화로 인하여 극한 홍수와 극한 가뭄 발생이 증가할 것으로 전망하고 있어 이에 대한 위험이 대두되고 있는 실정이다. 홍수 및 가뭄 수문시계열의 빈도해석시에 일반적으로 활용되는 정상성 빈도해석기법은 수문자료의 정상성을 기반으로 한 빈도해석이 대부분이기 때문에 기후변화 및 수문자료의 비정상성을 반영한 새로운 빈도해석 기법이 요구되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 5개의 대표 관측지점(서울, 포항, 추풍령, 여수, 광주)를 선별하고 1976년부터 2015년까지 일강우자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)를 산정하였다. 산정한 SPI의 경향성을 Mann-Kendall 분석을 하였으며, 정상성 및 비정상성 빈도해석을 위하여 최적확률분포로 선정된 GEV 분포 적용하였다. 본 연구에서는 가뭄빈도해석을 위하여 SPI를 입력자료로 활용하였으며, 산정된 SPI의 비정상성을 반영한 비정상성 빈도해석의 경우 Bayesian 모형을 기반으로 한 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 모의를 이용하여 극치분포의 사후분포 매개변수를 추정하였다. 추정 값을 바탕으로 하여 가뭄의 관측소별 빈도해석을 실시하였고 재현기간별-지속기간별 가뭄심도를 추정하여 관측소별 가뭄심도-지속기간-빈도(SDF,Severity-Duration-Frequency) 곡선을 유도하였다. 본 연구를 통하여 정상성과 비정상성 빈도해석 결과의 비교연구를 수행하였으며 기후변화에 따른 비정상 시계열로 구성된 가뭄빈도해석에 매우 유용하게 적용될 수 있을 것으로 나타났다.
최근 대기 중 미세먼지의 농도가 높은 일수가 급증하면서, 미세먼지를 저감하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지는 주로 자동차 혹은 공장 등 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것으로 알려져 있으며, 태양복사에너지, 토양수분, 강우, 풍속 등의 수문기상학적 인자에 의해 발생, 이동, 소멸의 과정을 거친다. 현재 우리나라에서는 미세먼지 농도를 관측하기 위해 지점 기반의 관측소를 운영하고 있으며, 관측소가 위치하지 않은 지역의 미세먼지 농도는 선형 보간법 등을 활용한 내삽 기법을 통해 제공하고 있다. 그러나 미세먼지 농도는 다양한 수문기상인자들의 영향에 의한 차이가 크게 나타나기 때문에 지점 기반의 자료로는 해당 지역의 미세먼지 농도를 추정하는 데 어려움이 많다. 본 연구에서는 미세먼지의 공간적인 분포를 추정하고자 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에어로졸 자료와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 수문기상인자를 활용하여 미세먼지 농도에 영향을 주는 것으로 판단되는 다양한 수문기상인자들과의 상관성을 분석하였다. 미세먼지와 각 인자간의 상관성을 분석하여 높은 상관성을 갖는 수문기상인자들을 도출하고 최적의 선형회귀분석 모델을 구축하기 위해 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 사용하였으며, 지점 데이터와의 비교를 통해 활용성을 검증하였다. 전체적으로 수문기상인자를 사용한 선형회귀분석 결과에서는 미세먼지농도 변화의 경향을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 계절별, 지역별 등 대기 특성을 고려하지 않아 각 기간의 급격한 농도 변화를 감지하기에 어려움이 있었다. 이러한 연구를 바탕으로 수문기상인자와 미세먼지 농도의 패턴이 더욱 정확히 분석된다면, 미세먼지 농도 모니터링과 정확한 예보 시스템의 구축에 효과적으로 활용 될 것으로 기대된다.
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.
레이더강우관측의 수문학적 적용성을 검토하고 개념적 유출모형과 분포형 유출모형에서 지점강수 및 레이더강수를 적용하여 매개변수의 민감도 및 수문곡선변화를 관찰하였다. 레이더강수의 계통적오차는 총강수량비를 이용하여 보정하였고, 이결과 레이더강수가 지점강수에 비하여 첨두강수를 더욱 양호하게 표현하고 있음을 확인할 수 있었다. 지점강수와 레이더강수를 이용하여 용담댐 상류유역에 대한 유출해석을 수행하였다. 개념적모형으로는 저류함수모형을, 분포형모형으로는 실시간 홍수 조절을 목적으로 미국 Oklahoma대학에서 개발된 $V\;flo^{TM}$모형을 이용하여 테스트하였다. 결과 개념적 모형과 분포형모형 모두에서 경험식으로부터 구한 매개변수의 초기값을 이용한 수문곡선은 관측수문 곡선과 상당한 차이를 보이고 있었으나 분포형 수문곡선의 경우 천천상류지점의 수문곡선은 매개변수의 추가적 보정이 필요없을 정도로 매개변수의 초기값이 수문곡선을 잘 모의 하고 있었다. 이는 매우 고무적인 결과로서 실시간 홍수모형으로서 요구되는 중요한 특성과 동시에 물리적 기반의 분포모형의 가장 큰 장점일 수 있는 사상독립적 유역매개변수군을 구축하는데 중요한 단서가 될 것으로 보여진다.
최근 들어 기상이변으로 인해 집중호우가 빈번히 발생하여 막대한 홍수피해를 야기하고 있으며, 이에 자연재해에 대한 방재대책의 중요성 및 수공구조물들의 설계빈도를 상향조정하는 등의 대책마련이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 특히 2002년 여름 강릉지역에 발생한 태풍 '루사'로 인한 집중호우는 기존 PMP(가능 최대강수량) 규모를 초과하는 사상 초유의 24시간 최대 강수량(880mm)을 기록하여 기존 댐 등과 같은 수공구조물의 설계기준에 대한 재고가 불가피 하게 되었다. 이에 본 연구에서는 미계측 유역인 상관저수지 유역을 대상으로 지속시간별 PMP를 산정한 후 임계지속시간을 고려한 PMF(가능최대홍수량)를 산정하여 유역내 대표적인 수공구조물인 저수지의 수문학적 치수안정성 여부를 검토하였다. 분석 대상유역인 상관저수지 유역의 PMP는 전국 전계절별 PMP도로부터 호우중심의 PMP와 유역중심의 PMP를 동일하게 하여 지속시간별 PMP를 산정하였다. 산정된 PMP로부터 Huff의 4분위법을 이용하여 강우를 시간분포 시킨 후 상관저수지 유역의 PMF를 산정하였으며, 이 때 이용된 유역의 홍수량추정 기법으로는 Clark 단위도법이다. 또한 본 연구에서는 수공구조물의 치수안정성을 검토하기 위하여 HEC-5모형을 이용한 저수지 홍수추적을 실시하였으며, 검토 결과 상관저수지의 수문학적 안정성은 확보된 것으로 분석되었다.
식생 프로세스는 증발산 제어를 통해 강우 유출 프로세스에 상당한 영향을 미치지만, 개념적인 집중형 수문 모형에서는 거의 고려되지 않는다. 본 연구는 인공위성에서 원격으로 감지된 엽면적지수 자료를 표현하는 생태 모듈을 수문 분할 모듈에 통합하여 합천댐 유역에 대한 모형 성능을 평가하였다. 제안된 생태 수문 모형은 습윤 지역의 생태수문 프로세스를 더 잘 표현하기 위하여 크게 세 가지 주요한 특징을 가진다. 1) 식생의 성장률은 유역의 물 부족 스트레스에 의해 제약을 받는다. 2) 식생의 최대 성장은 유역 기후에 의한 에너지에 의해 제약을 받는다. 3) 식생과 대수층의 상호작용이 반영된다. 제안된 모형은 유역 단위의 수문 성분과 식생 동역학을 동시에 모의한다. SCEM 알고리즘에 의해 추정된 모형 매개변수를 이용한 검증 결과로부터 아래와 같은 발견할 수 있었다. 1) 엽면적지수와 하천유량 자료를 이용하여 생태수문모형의 매개변수를 추정하는 것이 생태 모듈이 없는 수문 모형과 비슷한 정확도 및 견고함으로 하천유량을 예측할 수 있다. 2) 필터링이 안된 원격으로 감지된 엽면적지수를 그대로 입력자료로 이용하는 것은 하천유량 예측에 도움이 안된다. 3) 통합된 생태수문모형은 엽면적지수의 계절적인 변동성에 대한 우수한 추정치를 제공할 수 있다.
본 연구는 하천 유역에 대한 수문분석의 대표적인 요소인 유출량과 오염부하량을 추정하는데 있어서 기존의 수문학적 모델링 방법과는 달리 GIS분석기법을 적용하였다. 분석을 위한 기본 자료로는 토양도, 토지이용도, 수계도, 강수량 등의 유역형태 및 기상학적 특성을 정량화한 지리정보자료와 수치표고모형과 같은 지형 자료를 이용하였다. 토양, 토지 이용 인자에 대한 기준값으로는 미국토양보존국(SCS)에서 제시하고 있는 토양 분류 기준 및 유출곡선지수(CN)와 환경부에서 제시하고 있는 토양의 기대평균농도(EMC)를 적용하였다. 고흥군 고읍천 유역의 2010년 7월~8윌의 9개 강우사상에 대하여 유출량 및 오염부하량의 추정값과 실측값을 비교한 결과, 유출량은 평균 3.86%의 차이를 갖으며, 오염부하량은 평균 5.67%의 차이를 갖는 것으로 분석되었다. 그러나 각 강우사상별 분석결과 추정 유출량은 강우량이 적을수록 그 오차가 매우 커지며, 추정 오염부하량은 강우량 및 계절의 변화에 따라 오차량에 차이가 있는 것으로 분석되었다. 향후 우리나라의 토양 및 토지이용에 적합한 배수 분류기준과 지역별 특성을 고려한 기대평균농도가 제시된다면 보다 정확한 유출량 및 오염부하량의 추정이 가능할 것으로 판단된다.
최근 집중호우에 따른 자연재해가 크게 증가하여 수문 및 기상분야에서 강우를 관측 및 예측하기 위한 레이더 활용성이 증대되고 있으며, 이에 따라 정부 각 관련부처에서는 레이더의 도입 및 확충을 위한 방안을 계획 제시하고 있다. 특히, 레이더강우 자료는 수문해석분야에서의 GIS 등 디지털정보를 이용하여 유역매개변수를 추정함에 따라 더 정확하고 상세한 수문자료 확보가 가능하게 되어, 격자기반의 분포형 강우-유출모형 등을 이용하여 수문해석을 하는데 있어 그 활용성이 크게 증가하고 있다. 그러나 레이더강우 자료의 정확성은 아직까지 만족할 만한 수준에 이르지 못하고 있기 때문에, 그 불확실성으로 인하여 레이더강우 자료의 활용 및 적용에 한계를 가지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 지상강우를 이용한 레이더강우 보정을 위하여 SOA(Statistical Objective Analysis)보정방법을 이용하였으며, 기존 SOA방법에서의 거리에 따른 가중치($_{kd}$)와 함께 지형(고도)에 따른 가중치($W_{ike}$), 바람의 영향에 따른 가중치($W_{ikw}$)를 추가로 산정하여 적용하였으며, 이를 통하여 보정된 강우장을 생성하였다. SOA방법을 통해 생성된 강우장이 어느 정도의 강우정확도를 가지고 강우분포를 재현하는지 검증하기 위하여 2011년 7~9월의 수문학적 분석에 활용 가능한 강우사상과 낙동강유역을 대상으로, 분포형모형인 $Vflo^{TM}$ 모형을 이용하여 산정된 유출량과 관측 유출량과의 비교를 실시하였다. 또한, 유출량에 대한 오차 및 ME(Model Efficiency)를 통해 레이더강우 자료의 유출모형에서의 효율성을 검토하고자 하였다. 본 연구에서 수행된 보정 강우장에 따른 유출량 비교를 통해 레이더 강우의 정확도에 대한 정량적 평가 방법 도출이 가능할 것으로 판단된다.
추계학적 강수발생 및 모의기법은 수문학적 모형의 입력 자료로써 널리 이용되고 있다. 그러나 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse(MBLRP)와 같은 추계학적 포아송 클러스터 강수생성 모형에 대해서 국부최적화 방법을 통한 매개변수 추정 방법은 매개변수의 신뢰성에 상당한 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 최근에는 MBLRP 모형의 국부해추정 문제를 해소하기 위하여 Particle Swarm Optimization (PSO) 또는 Shuffled Complex Evolution developed at The University of Arizona (SCE-UA) 등 매개변수 추정 성능이 우수한 전역최적화기법이 도입되고 있지만, 제한된 매개변수 공간에서 항상 신뢰성 있는 매개변수 추정이 가능한 것은 아니다. 뿐만 아니라, 모형의 매개변수들이 갖고 있는 불확실성에 관한 연구는 아직 충분히 논의되지 않았다. 이러한 관점에서 본 연구는 Bayesian 기법과 연계한 MBLRP 모형을 개발하였으며 각 매개변수들의 사후분포(Posterior Distribution)를 유도하여 매개변수가 내포하는 불확실성을 정량적으로 평가하였다. 그 결과 관측값에 대한 시간단위 이하 강수발생 통계치를 효과적으로 복원하고 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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