토지이용변화는 환경 변화에 영향을 주는 대표적인 인자이기 때문에 수문 모델링에 있어서 상당히 중요하다. 특히 급격한 도시화가 이루어지는 지역에 대해서는 토지이용변화를 반드시 고려하여야 한다. 인구와 지형자료를 이용하여 토지이용변화를 모의할 수 있는 CLUE-S 모델이 개발되었지만 아직까지 대부분 수문모델은 토지이용변화를 고려하지 못하고 있었다. 이에 Pai, N. 와 D. Saraswat은 SWAT2009_LUC Tool를 개발하여 시공간적으로 변화하는 토지를 고려한 수문모의를 가능하도록 하였다. 하지만 SWAT2009_LUC는 새로운 종류의 토지이용종류를 고려할 수 없어 유역 내 새로운 토지이용도가 추가될 시 이를 모의할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 Friedrich J. Koch Koch는 Land use Update and Soil Assessment(LUPSA)를 개발하여 새로운 토지이용도 및 변화된 토지이용도의 경사도를 추가적으로 고려할 수 있도록 하였다. 하지만 LUPSA 모듈은 공개되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 SWAT 사용자들이 토지이용변화를 많이 고려할 수 있도록 Web 기반의 LUC 모듈을 개발하였으며, SWAT BFlow Alpha Factor와 경사도 기반의 CN을 산정할 수 있는 모듈을 추가하였다. 본 연구에서 개발된 Web 기반의 LUC는 국내뿐만 아니라 해외 SWAT 사용자들로 하여금 급격하게 토지가 변화한 유역에 대해 정확한 수문모의를 하는데 기여할 것이라 판단된다.
유역의 하천유량과 같은 수문 시계열을 모의 또는 예측하기 위한 수문 모델링에서 최근 기계 학습 방법을 활용한 연구가 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 이러한 데이터 기반 모델링 접근법은 입출력 자료에서 관찰된 패턴을 학습하며, 특히, 장단기기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크는 많은 연구에서 수문 시계열 예측에 대한 적용성이 검증되었으나, 장기간의 고품질 관측자료를 활용할 때 더 나은 예측성능을 보인다. 그러나 우리나라의 경우 장기간 관측된 고품질의 하천유량 자료를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LSTM 네트워크의 학습 시 가용한 모든 유역의 자료를 통합하여 학습시켰을 때 하천유량 예측성능을 개선할 수 있는지 판단해보고자 하였다. 이를 위해, 우리나라 13개 댐 유역을 대상으로 대상 유역의 자료만을 학습한 모델의 예측성능과 모든 유역의 자료를 학습한 모델의 예측성능을 비교해 보았다. 학습은 2001년부터 2010년까지 기상자료(강우, 최저·최고·평균기온, 상대습도, 이슬점, 풍속, 잠재증발산)를 이용하였으며, 2011년부터 2020년에 대해 테스트 되었다. 다지점 통합학습을 통해 테스트 기간에 대해 예측된 각 유역의 일 하천유량의 KGE 중앙값이 0.74로 단일지점 학습을 통해 예측된 KGE(0.72)보다 다소 개선된 결과를 보여주었다. 다지점 통합학습이 하천유량 예측에 큰 개선을 달성하지는 못하였으며, 추가적인 가용 자료 확보와 LSTM 구성의 개선을 통해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 광역의 일단위 수문순환을 모의할 수 있는 격자기반의 분포형 모델을 구축한 후, 이를 미래 기후변화에 따른 광역적 수문영향을 평가하는데 있다. 격자별로 지표 유출층, 지표하 불포화 및 포화 토양층의 3단으로 구성하여 일별 물수지를 계산하며, 증발산량은 Penman-Monteith방법을 사용하였고, 지표 및 지표하유출은 지체계수(lag coefficient)와 감수곡선 계수(recession curve slope)를 적용하였다. 모델의 검보정을 위하여 한강유역의 충주댐과 소양강댐을 대상으로 9개년(2001-2009)의 댐유입량 자료를 이용하여 모델의 6개 주요매개변수를 보정하였으며, Nash-Sutcliffe 모델효율 (NSE)은 각각 0.57, 0.71의 값을 보였으며, 결정계수($R^2$)는 각각 0.65, 0.72의 값을 보였다. 5개의 IPCC SRES A1B 기후변화 시나리오자료(CSIRO MK3, GFDL CM2_1, CONS ECHO-G, MRI CGCM2_3_2, UKMO HADGEMI)를 적용한 결과, 미래 유출량의 변화는 강수량과 비슷한 경향을 보이면서 전체적으로 7.0%~27.1% 증가하였고, 증발산량도 미래 기온의 증가경향으로 일부 경우를 제외하고 증가하는 경향을 나타내었으며, 이들의 공간적 변화를 제시하였다.
홍수위험도 추정에 있어서 불확실성은 수리, 수문, 구조, 환경 및 사회경제적인 불확실성과 관련 있으며, 수리 수문학적 불확실성은 주로 수리 수문학적 현상과 그 과정에 대한 불완전한 지식, 그리고 그 과정에 포함된 매개변수들에 대한 불완전한 지식과 관련이 있다. 이러한 여러 가지 불확실성은 홍수위험도 추정에 있어서의 불확실성에 중요한 요인으로 작용하므로 불확실성을 설명하기 위한 통계적 정보는 신뢰성 있는 홍수위험도 추정에 있어서 선행조건이라 할 수 있다. 이러한 불확실성 요인중 강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 국내의 수문설계실무에서와 같이 확률홍수량을 강우빈도분석과 강우-유출모델을 이용하여 추정할 경우 확률홍수량 추정에 있어서 확률강우량 및 공간분포에 대한 불확실성과 강우-유출모델에서의 불확실성이 확률홍수량 추정에서의 불확실성에 영향을 미치며, 이후 연피해기대치 추정과 같은 홍수위험도 추정의 불확실성에도 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 강우공간분포의 불확실성을 고려한 홍수량 추정을 위하여 공간추계모의 기법인 CEM을 적용하여 강우공간분포의 불확실성을 정량화하고 강우-유출모델의 입력 강우량에 대한 확률분포를 추정하였다. 강우-유출해석의 경우 유효우량 및 홍수수문곡선 산정을 위하여 국내 수자원 실무에서 가장 많이 적용되고 있는 NRCS CN 기법, Clark 및 Muskingum 모델을 적용하였다. 이로부터 강우공간분포의 불확실성 추정, 소유역별 입력 강우량에 대한 확률분포의 추정 및 재현기간별 확률홍수량의 불확실성 정량화 방안을 제시하였다. 이러한 결과들은 풍수해저감대책, 유역종합치수대책 등 각종 수자원 계획 및 설계실무에서 확률홍수량 및 홍수 또는 재해위험도 추정의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방법론적 대안으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 도시하천으로 복원된 청계천유역에 대해 수문관측기반의 홍수예측모델을 제시하고, 실측자료를 통해 모형의 적용성을 검토하는데 있다. 본 연구의 적용대상지역인 청계천유역은 본류하천 좌우측에 연결되어 있는 수문열림과 저수호안의 침수발생이 인명대피의 기준이 되는 유역 고유의 특성을 가지고 있으며, 2006년 이후 본류하천의 5개 지점에서 수위 및 유량을 측정하고 있으며, 이와 동시에 강우에 따른 수문열림 및 저수호안 침수시간을 측정하고 있다. 본 연구에서는 2006년 실측자료를 이용하여 10분 최대강우강도에 따른 수문열림과 저수호안 침수시간에 대한 모형을 개발하고, 2007년 실측자료를 이용하여 개발된 모형의 적절성을 검토하였다. 그 결과 모형의 결정계수는 0.57-0.75 범위로 나타났으며, 이는 적용대상지역의 복잡성과 개발모형의 단순성을 고려할 때 적합한 것으로 나타났다. 그러나 모형의 정확도 향상을 위해서는 지속적인 관측을 통해 개발모형을 보완하여야 할 것으로 판단된다.
최근 지구온난화 및 기후변화로 인해 단시간에 높은 강우강도를 가지고 발생하는 집중호우 홍수 등의 위험기상으로 인한 인명 및 재산피해가 빈번하게 발생하고 있어 초단기 및 단기 강수 예측에 대한 중요성이 부각되고 있다. 단기 강수예측모델은 다양한 관측자료의 사용과 자료동화기법의 개발로 예측능력이 크게 향상되었지만 수치모델의 고유특성인 스핀업(spin-up) 문제로 1~6시간까지 강수예측성능에 한계를 보인다. 반면 초단기 강수예측모델은 레이더기반으로 외삽법을 이용하여 1~3시간까지 높은 정확도의 강수예측을 하지만 강수에코의 생성 소멸의 물리과정을 포함하지 않아 3시간 이후의 정확도가 낮다. 이러한 단기 및 초단기 강수예측모델의 장점을 반영하여 최적 강수예측 자료 생산을 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 초단기 및 단기 강수예측모델의 예측성능을 평가하였으며 모델의 예측성능 기반의 최적 강수자료 병합기법을 개발하였다. 향후 최적 강수예측 자료 생산체계가 구축되면 수문관련 유관기관에서 하천관리에 사용하는 유량예측모델에 시 공간적 고해상도의 강수예측정보를 제공하여 수문분야의 유량예측 정확도 행상에 기여할 것으로 기대된다.
고랭지 지역 등에서 매년 집중강우로 인하여 많은 양의 토양유실이 발생되고, 이로 인한 탁수 사태가 장기화되면서 많은 환경 및 사회적 문제가 발생되고 있다. 환경부에서는 2007년 고탁수 발생지역을 비점오염원 특별 관리지역으로 지정하고 전 방위적인 비점오염 저감 노력을 수행하고 있다. 최근 환경부와 농림부에서는 농업지역의 비점오염원 저감을 위해 필지단위 BMP를 적용하고, 저감효과를 모니터링하고 있으며, 2011년도에는 BMP 적용에 따른 삭감효과를 평가할 수 있는 모델이 개발되었다. 하지만 모델을 이용하여 정확한 BMP 적용에 따른 삭감효과를 산정하기 위해서는 필지에서 발생되는 유출량 및 유사량에 대한 검보정이 수행되어야한다. 그러나 기 개발된 삭감효과 산정모델은 사용자가 유출량 및 유사량에 대한 검보정을 수동으로 실시하기 때문에 검보정 과정 중 사용자의 주관적인 경향이 모델 변수 선정에 영향을 미칠 수 있어 비효율적이다. 정확성 및 객관성을 확보한 검보정 수행을 위해서는 반드시 자동 검보정 툴 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 Parasol 방법을 이용하여 삭감효과 산정모델의 자동 검보정 툴을 개발하고 적용성을 평가하였다. Parasol 방법은 최적화 및 불확실성 분석방법으로, 원격 토지 표면 모델링 토양 침식, 지하 수문학과 같은 유역 모델 보정 및 수문학의 다른 분야에서 많이 사용되고 있는 SEC-UA 알고리즘을 사용하여 매개변수들을 자동 변환하고, 목적함수로 SSQ를 이용하여 최적매개변수를 찾아낸다.
DEM(Digital Elevation Model) 크기의 변화에 따라 특정 지역에 많은 규격의 수문 데이터가 존재할 수 있기 때문에, 어느 지역, 어느 기상 데이터에도 작동할 수 있는 수문 모형의 개발이 절실히 필요하게 되었다. 이와 같은 필요성을 설명하기 위해서 객체지향(object-oriented)적인 프로그래밍 기술을 적용한 GHISMO(Geographic and Hydrologic Information System Modeling Objects)라는 수문모형(hydrologic model)을 개발하였다. GHISMO의 가장 핵심적인 수문학적 접근방법은 저류-배출(storage-release)과 지표면 유효 강수량을 구하기 위하여 SCS curve number 방법을 사용한 것이다. 이 연구에서 수문모형의 모의실험 결과를 제공할 것이다.
본 연구에서는 대한민국 도시 유역에 대하여 딥러닝 네트워크 기반의 분산형 수문 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 완전연결계층(Fully Connected Layer)으로 연결된 여러 개의 장단기 메모리(LSTM-Long Short-Term Memory) 은닉 유닛(Hidden Unit)으로 구성되었다. 개발된 모형을 사용하여 연구 지역인 중랑천 유역을 분석하기 위해 1km2 해상도의 239개 모델 격자 셀에서 10분 단위 레이더-지상 합성 강수량과 10분 단위 기온의 시계열을 입력으로 사용하여 10분 단위 하도 유량을 모의하였다. 모형은 보정과(2013~2016년)과 검증 기간(2017~2019년)에 대한 NSE 계수는각각 0.99와 0.67로 높은 정확도를 보였다. 본 연구는 모형을 추가적으로 심층 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다: (1) 모형을 기반으로 생성된 유출-강수 비율 지도는 토지 피복 데이터에서 얻은 연구 지역의 불투수율 지도와 유사하며, 이는 모형이 수문학에 대한 선험적 정보에 의존하지 않고 입력 및 출력 데이터만으로 강우-유출 분할과정을 성공적으로 학습하였음을 의미한다. (2) 모형은 연속 수문 모형의 필수 전제 조건인 토양 수분 의존 유출 프로세스를 성공적으로 재현하였다; (3) 각 LSTM 은닉 유닛은 강수 자극에 대한 시간적 민감도가 다르며, 응답이 빠른 LSTM 은닉 유닛은 유역 출구 근처에서 더 큰 출력 가중치 계수를 가졌는데, 이는 모형이 강수 입력에 대한 직접 유출과 지하수가 주도하는 기저 흐름과 같이 응답 시간의 차이가 뚜렷한 수문순환의 구성 요소를 별도로 고려하는 메커니즘을 가지고 있음을 의미한다.
본 연구의 목적은 연수문자료를 추계학적 방법은 Runs의 이론으로 해석하는데 있다. 일정수문량(Truncation Level ; T.L. 일정수문량) 별로 발생하는 Run-length의 통계적 특성을 이용하여 수문시계열의 구조를 조사하였으며 Run-length의 상대빈도에 대하여 이론치와 관측치를비교 분석한 결과 대체적으로 이론치에 근접하였다. 따라서 임의의 일정수문량에 대하여 조기(dry period)와 양기(wet peried)의 확률을 추정할 수 있음을 규명 하였다. 분석에 사용한 자신은 비교적 장기간의 자료를 얻을 수 있는 지점의 연강우량(4개지점)과 연유출량 자료(3개지점)을 사용하였다. 연유출량자료는 Markov 모델에 의하여 모의발생된 자료를 사용하였으며 이에 대한 모델의 적용성을 검정하였다. 또한 통계적 분석방법인 양쪽 검정(two side test) 결과에 의하면 각 지점별 연수문자료는 독립계열로 판명 되었으며 연유출계열에 대하여 Markov 모델의 적용성을 찾아낼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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