WRF 모형은 실제 자연에서 나타나는 대기 현상의 원인을 물리적 동적 방정식들의 항으로 표현한 수치예보모형으로 전세계의 상업적 비상업적인 수치예보모형 안에서 성능이 뛰어나다고 평가되어지고 있다. WRF 모형은 오픈소스 기반의 비상업적 모형으로 사용 및 수정이 자유로운 특징이 있으며, 위성 및 레이더와 같은 고도화된 다양한 기상관측자료를 입력자료로 활용할 수 있는 장점이 있다. WRF-HYDRO 모형은 WRF 모형이 갖는 공간적인 저해상도 문제를 해결할 수 있는 고해상도의 격자를 구축할 수 있으며 유출량과 수문 변량을 추정할 수 있는 추적 모형을 추가하여 수문학적 예측 능력을 향상하고자 개발되었다. 기존 모형과의 차별성으로는 기상인자로 인하여 도출된 지표면의 수문인자들이 시간의 변동에 따라서 다음 시간의 기상인자에 영향을 미치는 피드백 구조로 구성되어 기상과 지표면이 양방향으로 연결되는 특징이 있다. 기존 모형에 비하여 향상된 구조적인 특징은 수문학적 순환과정을 자연스럽게 재현함으로서 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 만경강 유역의 실제 유출 사상에 대하여 WRF-HYDRO 모형을 적용하고, 홍수통제소 관할 만경강 유역내 수문 관측소 자료와의 비교를 통해 WRF-HYDRO 모형의 적용성을 검토하였다. 수문 관측소를 통한 검토 결과를 기반으로 WRF-HYDRO 모형에서 제시된 수문-기상 정보를 통하여 만경강 유역의 홍수 사상의 발생 과정에 대한 추적 및 미계측 변량의 추정에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 관악산 레이더 자료로부터 소양강 유역에서 최적 추정된 레이더 강우로 준분포형 TOPMODEL의 적용성을 평가하고 Monte Carlo난수발생 기법과 연계한 앙상블 유량모의 기법을 구축하여 레이더 추정강우가 가질 수 있는 불확실성이 수문모형에 미치는 영향을 모형의 매개변수와 연계하여 분석하였다. 레이더 추정강우를 활용하여 소양강 유역의 유량계산을 2003년 7월의 사례기간 동안 수행한 결과 실시간 편차보정 기법으로 수정된 레이더 입력강우의 경우 관측유량과 비교하여 매우 잘 일치하는 것으로 나타나 레이더 추정강우의 수문학적 활용성은 매우 높은 것으로 판단된다. 불확실성 분석에서는 레이더 강우가 가질 수 있는 불확실성이 수문모형의 매개변수 불확실성보다 덜 민감하게 영향을 미치는 것으로 검토되었고 레이더 강우와 매개변수가 혼합된 불확실성이 유량모의에서 가장 큰 오차를 보일 수 있는 것으로 검토되었다.
수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통한 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료를 예측함에 있어 전형적인 Box-jenkins의 방법을 따랐고 모형의 식별, 추정, 검진의 3단계를 거쳐 모형화 하였다. 최적 수문시계열 예측 모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을 비교적 잘 반영 하였으며, 댐 유입량 예측을 위한 추계학적 결합모형의 적용가능성을 검토하였다. 이는 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역에 월강우량과 증발산량자료 등의 수문시계열 인자 예측을 통한 유출을 모의함으로서 수자원의 중 장기 전략수립에 도움을 줄 것으로 사료된다.
댐 수문학적 안전성평가는 "시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별벌(이하 시특법)"에 따른 댐시설물의 정밀안전진단의 안전성평가 중 가장 중요한 평가 항목으로 댐 시설물을 평가 수행 시 주요한 평가 항목이다. 기존의 수문학적 안전성평가는 가능최대강수량 발생 시 댐의 월류 및 여유고 확보여부에 대한 평가 여부만 판단하고 있으나, 본 연구에서는 기후변화를 고려하는 장기적 관점의 추가 평가항목을 도출하고자 한다. 현재 가능최대강수량으로 event적 평가를 수행하는 수문학적 안전성 평가에서 기존평가항목 뿐만 아니라, 기후변화 장기적 관점의 추가적인 기후영향인자를 도출하고 이를 함께 적용할 수 있는 평가 체계를 구축하고자한다. 장기적 관점의 기후영향인자라 함은 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오 결과에서 30년동안 장기적인 관점에서 대상 댐의 운영에 부담을 야기할 것으로 판단되는 인자를 말하는 것이며, 이때 기후변화 시나리오의 일자료를 활용하여 기후인자의 장기적 변동성을 추정하고자 하며, 이때 활용한 지표로는 월최대강수량, 연강우강도 및 댐 상태에 영향을 미칠 수 있는 최소기온을 사용하였다. 기후변화 시나리오의 불확실성을 최소화하기 위하여 월최대 강수량값을 산출하였고, 1년 동안 발생한 강우의 일수 및 강수량에 대한 영향을 고려하기 위하여 연강우강도값을 산출하였다. 또한 댐의 월류 및 여유고 확보여부 평가 시 댐 상태에 대하여 고려하기 때문에 댐의 외부상태에 영향을 주는 최소기온을 활용하여 댐별 평가를 수행하였다. 이때 2011~2040년(S1), 2041년~2070년(S2), 2071년~2100년(S3)기간으로 나누어 장기간 기후에 대한 영향 평가를 수행하여 1종 댐 시설물의 기후영향인자 값을 도출하였다. 도출된 기후영향인자를 기존 수문학적 안전성평가 항목과 함께 평가 될 수 있도록 AHP분석기법을 활용하여 각 인자에 대한 가중치를 재산출하였고, 기후영향인자를 고려하는 수문학적 안전성평가 체계를 구축하였다.
많은 연구들에서 단변량 수문 변량들에 대한 불확실성 분석이 이루어지고 있지만, 다변량에 대한 불확실성에 관한 연구는 아직까지 정확하게 이루어지고 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 갈수기(12월~4월)의 강수, 온도와 남방진동(El Ni?o-Southern Oscillation, ENSO)과 같은 수문기상학적 변량들 사이의 시간에 따른 변동 구조를 조사하고, 식별된 패턴을 이용한 강우와 온도의 예측 향상 가능성을 살펴보았다. 수문기상학적 변수간의 시변성 구조를 이해하기 위해서 각각의 단변량 매개변수와 시간에 따라 변화하는 Copula 매개변수를 동시에 추정할 수 있는 Copula 함수 기반의 새로운 다변량 비정상성 모델을 개발하고자 한다. 강우와 온도의 비정상정 단변량 분포를 생성하기 위해 ENSO 지표 또는 시계열 예측인자와 함께 시변성 모델을 적용할 수 있다. 최종적으로, 확인된 시간 변동적인 구조와 연관된 종관 패턴을 나타내고 논의하고자 한다.
공유하천유역에서의 수자원 관리는 두 국가의 제도적 및 기술적 차이로 인하여 다른 유역에서의 수자원 관리보다 복잡하고 어렵다. 특히 두 국가 사이의 공유하천에서의 유량의 변화는 실질적인 측정을 이용하여 면밀하게 측정됨으로써 신뢰도 높은 자료를 통해 지속적으로 분석되어야 궁극적으로 공유하천에 대한 두 국가 간의 이해관계를 바탕으로 한 대책을 수립할 수 있다. 북한강 유역의 상류유역은 북한에 속해 있고, 특히 임남댐 건설 이후 화천댐 유입량은 지속적으로 감소하고 있어 이에 대한 물순환 영향을 면밀히 분석하고 대책을 수립할 필요가 있다. 물순환에 영향을 미치는 원인과 결과를 분석하는 기존의 연구들은 대부분 강우-유출모형을 사용하고 있어 모형의 구축 및 매개변수의 보정과 검증에 많은 노력이 필요하다. 본 연구에서는 수문기상자료만을 이용하여 유량의 변동성분을 정량화할 수 있는 수문학적 민감도 분석기법을 화천댐 상류유역에 적용하고 화천댐 유입량에 대한 1967년~017년 동안의 변동량을 자연적 요인과 인위적 요인으로 분리하여 제시하였다. 다양한 변동점 탐색기법을 사용한 결과 1999년이 통계적으로 유의한 변동점으로 탐색되었으며, 이를 활용하여 수문학적 민감도 분석을 5가지의 Budyko 함수를 이용하여 산정한 결과 평균적으로 18.99 억 ㎥/y의 유입량 감소가 임남댐 건설로 인하여 발생된 것을 알 수 있었다. 이와 같은 결과는 기존 연구자들의 화천댐 유입량 감소량에 비해 다소 크게 산정된 결과이며, 이는 2000년대 이후 증가된 강우량 및 화천댐유입량의 감소가 주된 영향을 미친 결과로 추정된다. 향후 월별, 계절별 단위의 분석이 추가로 연구될 필요가 있으며, 미래의 기후변화 상황을 고려한 예측을 통한 실효성 있는 계획이 수립될 필요가 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 대유역의 유량예측을 위한 수공학적 모형 시스템을 개발하는데 있다. 이 시스템은 각각의 부분유역에서의 기상학적, 수문학적 입력자료를 바탕으로 하천유량을 예측하는 개념적인 수문학적 강우유출모형과 각부분유역의 예측유량을 입력치로 하여 하도홍수추적을 하는 수리학적 모형으로 구성되어 있다. 실시간 해석시 새로운 관측자료로부터 모형의 상태변량을 최적화 할 수 있는 효율적인 상태변량 추정자가 사용되었다. 실시간 유량예측을 위해서 본 연구에서 개발된 모형을 적용하여 본 결과, 예측가능시간이 짧은 경우 대유역의 실시간 유량예측모형으로서 타당한 것으로 판단된다.
본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.
자연현상의 강우와 유출관계를 규명하는 일은 상당히 복잡하고 어려우며 대부분의 하천이 충분한 수문정보가 부족하기 때문에 수문학적인 문제의 해결을 위한 보다 정확하고 신속한 방법이 필요하다. 지리정보시스템 (Geographical Information Systems; GIS)은 강우-유출 등 수문학적 모델링에 있어서 많은 새로운 방법을 연구할 수 있다. 우리나라 소하천 유역은 아직 수위나 유량 관측이 행해지지 않은 미계측유역이 있어 홍수시 정확한 유출량 추정이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 GIS와 WMS를 이용하여 지형특성인자값을 산정하고, 유역특성인자들을 IHP 대표유역인 설마천 유역에 적용하여 DEM 격자크기별 지형특성인자값을 비교하고, HEC-HMS 수문모형을 이용하여 유출수문곡선을 모의하고 이 결과와 실제 수문곡선과의 비교를 통하여 설마천 유역의 적정한 DEM 격자크기를 결정해 보고자 한다.
본 연구에서는 비슬산 강우레이더 관측반경 내 표준유역별 정규화오차 정확도를 이용하여 강우량, 유역특성 등 강우레이더 관측의 수문학적 평가요소와의 상관 특성을 분석하였다. 이를 분석하면 강우레이더 관측 오차 또는 정확도가 수문학적 특성에 따라 얼마나, 어떻게 발생하는지를 추정할 수 있고, 이를 이용하여 홍수예보에 활용되는 입력 자료의 오차를 유역단위로 명확히 정량화 할 수 있어 보다 정확하고 신뢰도 높은 홍수예보에 도움이 될 것으로 기대된다. 강수량 크기와 강수추정 정확도 간의 상관 특성을 분석하기 위해 표준유역 평균 최대 강수량과 강수추정 정확도 간의 분포특성을 분석하였다. 단기간의 자료를 분석하여 오차특성을 정규화 하기는 매우 어렵기 때문에 본 연구에서는 비슬산 강우레이더로 관측된 2012년에서 2016년(5년)사이의 236개 강우사상에 대하여, 동기간의 기상청 AWS 지점 강우량을 기준으로 비슬산 강우레이더의 정규화오차 정확도(1-NE)를 산정한 후 이를 이용하여 850개 표준유역 별 유역평균 정규화오차 정확도를 재산정 하였다. 분석결과 표준유역 평균 최대강수량과 정규화오차 정확도 간에는 유의한 상관성이 있는 것으로 나타났다. 표준유역 평균 최대강수량의 크기에 따라 정규화오차 정확도가 상대적으로 일정한 경향이 나타났고 후처리 단계에서의 편파변수 최적화 이후에는 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도가 표준유역 평균 최대강수량 크기에 상관없이 일정해 지는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 일정한 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도는, 편파변수 최적화에 의해 관측 가능한 최대 기대 정확도 수준 도달에 도달했다고 볼 수 있으며, 표준유역에서 강우레이더의 강수추정 기대 정확도 수준은 84%(정규화오차 16%에 해당) 정도로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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