자신의 현재와 과거의 시계열데이터만을 가지고 시계열 모형을 구축하는 단변량 ARIMA모형 분석법과는 달리, 관심의 대상이 되는 출력시계열과 이와 관련있는 입력시계열의 동태적 특성을 나타내는 전이함수모형(Transfer function model)을 사용하여 소양강댐, 충주댐, 화천댐에 대한 월별 수문자료를 이용하여 유입량을 예측해 보고자 한다. 본 연구의 주요 목적은 다변량 추계학적 시스템의 해석을 위한 모형의 추정과 등정을 위한 과정을 개발하는데 있다. 일반적 추계학적 시스템 모형이 표현되며 그것으로부터 수문학적 시스템의 모형을 매우 적절하게 유도하기 위한 다중 입력-단일 출력 TF, TFN모형을 유도하는데 있다. 이 모형은 수문학적 시스템을 위한 경우에 있어 상관된 입력을 설명할 수 있도록 개발된다. 일반적으로 모형을 만드는 전략이 유도되며 실제유역시스템에 적용하여 검토된다. 한강수계 주요 다목적댐인 소양강댐, 충주댐, 화천댐의 수문자료를 가지고 추계학적 모형(TF, TFN)에 의한 결과와 실제유입량을 비교하여 검토하고자 한다.
자료동화(data assimilation) 기법은 관측 자료와 예측 모형의 정보를 동시에 활용, 모형의 상태량(state variables)이나 매개변수(model parameters)를 실시간으로 업데이트하는 Bayesian 필터링 이론에 근거한 방법으로, 최근 이를 활용한 수문 모의 정확도 향상 기술이 빠르게 발전하고 있다. 본 연구에서는 앙상블 자료동화의 정확성을 향상시키기 위한 세부 방법인 along-the-stream localization과 inflation 기법의 분포형 수문 모형에 대한 적용성을 대규모 지역 단위(regional-scale) 모의를 통해 검토한다. 분포형 수문모형과 자료동화 framework로는 WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting Model Hydrological Modeling System)와 DART(Data Assimilation Research Testbed)를 각각 적용한다. WRF-Hydro는 미국의 전 대륙지역(CONUS; continental United States)에 대한 수문 모델링 framework인 National Water Model의 핵심엔진이고, DART는 미국 National Center for Atmospheric Research(NCAR) 연구소에서 개발한 범용 자료동화 도구이다. 본 연구에서는 지표수 수문모형의 자료동화를 위해 개발된 기법인 along-the-stream localization과 inflation 기법이 하도 추적에 미치는 영향을 분석한다. along-the stream localization 기법은 공간적 근접도 외에 하도의 수문학적 연관관계를 고려하는 localization 기법으로, 상대적으로 수문학적 상관도가 떨어지는 하도에 대한 과도한 자료동화를 줄여줄 수 있다. inflation 기법은 앙상블의 다양성을 증가시키는 기법으로, 칼만 필터(Kalman filter)에 의한 업데이트의 이전이나 이후 적용하여 앙상블 예측의 정확도를 추가적으로 향상시킬 수 있다. 본 고에서는 앙상블 자료동화 기법을 지표수 수문 모의에 적용할 경우 남아 있는 난제와 적용 가능한 방법에 대해 중점적으로 논의한다.
본 연구에서는 우리나라의 기후 특성의 영향으로 종종 발생하는 무유출량의 간헐하천 유역(Ephemeral catchment)에 확률기반 격자형 수문 모형을 구축하였다. 격자형 모형의 구축을 위하여 Sacramento Soil Moisture Accounting Model (SAC-SMA) 유출 모형을 사용하였으며 라우팅 모형의 결합으로 격자형 강우-유출 모형을 구축하였다. 확률 모형의 표현을 위하여 에러 모형을 결합시켰으며 간헐하천 유역에 적합하게 표현하기 위해서 검열된 오류 모형(censoring error model)을 사용하였다. 기존에 많이 사용되는 정규화된 오류 모형과의 비교를 통하여 본 연구에서 구축한 모형의 적합성을 평가하였다. 먼저 과거 주된 연구와 유역에 대한 검토를 통하여 그 필요성을 논하였으며 우리나라에서 수문 모형에 많이 사용되는 용담댐을 선정하여 수문 모형을 구축하였다. 결과적으로 본 연구에서 구축한 두개의 모형이 둘 다 신뢰할 만한 결과를 보여주지만 검열된 오류 모형의 사용이 더욱 적합한 결과를 보여주는 것을 확인하였다. 이 과정에서 기존의 방법론은 확률 기반의 유출량의 표현에 있어서 0 이하의 음수값을 상당히 표현하였으며 이는 현실이지 못한 수문 모델링의 표현을 의미한다. 본 연구에서는 또한 두 모형의 심층적인 비교를 위하여 심화된 간헐하천 유역을 구축하고 수문 모델링을 하였다. 결과적으로 무유출의 빈도 증가에 따라 무유출량을 고려하는 검열된 오류 모형의 효율이 증가하는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 얻은 결과는 우리나라의 수문 모델링에 있어서 간헐하천 유역에 대한 고려가 필요하다는 것을 의미한다.
기후변화에 의한 자연재해의 규모와 빈도가 증가함에 따라 수자원 영향 평가 및 대응전략 수립을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 물리기반의 분포형 수문기상모형인 DHSVM을 이용하여 2012년-2014년 동안의 한반도 유역의 기상인자 자료를 수집하여 증발산, 토양수분, 현열, 잠열, 지열, 순복사량 등의 수문기상인자를 산정하였다(Fig. 1). 모형의 적합성 평가를 위해서 안동댐 유역에 대하여 검정통계량으로 NSE(Nash-Sutucliffe model efficiency coefficient), RMSE, $R^2$, MAPE(mean absolute percentage error example)위한 계산하였다.
수자원 관리 및 계획 수립에 있어 강우 유출 분석은 가장 중요하며, 기본적인 분석이다. 기존의 강우 유출 분석은 일반적으로 수문 모형을 이용한다. 강우 유출 분석은 강수와 증발산 과정, 즉 물순환에 있어 복잡한 상호 작용을 고려해야한다. 본 연구에서는 기존의 수문 모형과 데이터간의 관계를 포착할 수 있는 딥러닝 기법을 이용한 강우 유출분석 수행하였다. 우리나라의 유역 중, 비교적 풍부한 수문데이터를 보유하고 있는 IHP (International Hydrological Program)의 청미천 유역을 연구대상지역으로 연구를 수행하였다. 수문 모형으로는 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였으며, 딥러닝 기법은 시계열 분석에 있어 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하였다. 분석결과 수문 모형의 성능 지표인 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)는 LSTM 네트워크에서 더 높은 성능을 확인 할 수 있었다. 일반적으로 LSTM 네트워크는 보정 기간이 길수록 더욱 좋은 성능을 나타낸다. 즉, 과거 수문데이터가 충분히 확보된 유역에서 LSTM 네트워크와 같은 데이터 기반 모델은 다양한 지형 및 기상데이터를 필요하는 수문 모델보다 유용할 것이라 사료된다.
기후변화로 인한 가뭄, 홍수, 녹조 등 이상기후 현상들이 본격화함에 따라 안정적인 수자원 관리의 필요성이 증가하고 있다. 특히 급변하는 환경조건 속에서도 안정적인 수자원 확보를 가능하게 하는 지하수 자원의 적극적인 활용은 기후변화대응에 있어 핵심적인 요소이다. 지하수는 하천, 호수 연안지역 등 다양한 지표의 수문환경과 연결되어 천층지권의 수문생태적 특성을 결정하기 때문에, 지속가능한 수자원 활용을 위해서는 지하수와 지표수의 상호작용에 대한 통합적인 검토가 이루어져야 한다. 하지만 긴밀하게 연계된 특성에도 불구하고 지하수와 지표수에 대한 연구는 오랜기간 개별수문환경에 대해 독립적으로 수행되어왔다. 이러한 연구경향은 저류시간이 크게 다른 지하수와 지표수의 수문적 특성뿐 아니라 개별수문환경에서 나타나는 작용들을 통합적으로 다룰 수 있는 모델의 부제에도 기인한다. 최근 비약적인 연산능력의 향상과 함께 지하수-지표수 환경을 연계한 통합수문모델(Integrated Hydrology Model)의 개발 및 활용이 이루어짐에 따라 기후변화 및 수자원 활용에 따른 수문환경변화 대한 통합적인 연구 시도가 이루어지고 있다. 본 발표에서는 최근의 통합수문모델과 다중요소 반응성 운송 모형(Multicomponent Reactive Transport Model)의 연계를 통한 물질순환 연구의 최신 동향을 소개하고(농도-유량 상관관계, 지표수계의 화학적 풍화와 이산화탄소 저감, 녹조 등), 데이터 기반 모형을 통한 통합수문모델의 연산 효율 및 정확성 향상을 위한 방법에 대해 모색하고자 한다.
최근 지구온난화로 인한 기후변화는 우리 삶에 다양하게 영향을 미치고 있으며, 특히 강수 또는 기온의 비정상성으로 대표되는 기후변화에 따라 수문순환의 변화 역시 자명하게 여겨지고 있다. 기후변화에 따른 수문변화를 전망하기 위한 최우선은 수문상황을 명확하게 이해 진단하는 것이고, 그 다음은 현재기후에 대비하여 미래 변화를 전망하는 것이다. 우리나라는 관측의 역사가 짧기 때문에 수문상황의 이해, 진단과 전망을 위해서는 수문모형이 필수적이고, 모형의 관측 재생 능력은 매개변수의 최적화 문제와 직결되어 있다. 따라서 이 연구에서는 SWAT 모형과 매개변수 최적화를 위한 SWAT-CUP를 이용하여 현재기후에서의 수문량(유량 및 수질)을 추정하였고, 대표농도경로에 근거한 미래기후에서의 수문량을 전망하였다. 연구결과, 연 최대 일유량은 현재기후에 비하여 21세기 후반에 약 27%(RCP4.5), 50%(RCP8.5) 증가하겠고, 총질소와 총인 역시 미래로 갈수록 부하량이 증가하리라 전망되었다.
수자원 분야에서 장기적인 수문현상을 모의하기 위해 장기유출모형이 적용되어 오고 있다. 이러한 수문모형의 가장 주요한 기상입력자료는 강수량이며, 일단위의 시간스케일을 요구하는 것이 대부분이다. 또한, 장기적인 기후 시나리오 기반의 강수자료 생성을 위해 추계학적 기상모형이 널리 이용되고 있으며, 유역단위의 수문모형 적용을 위해 강우관측지점 간의 공간상관성을 고려한 기상모의모형이 개발되어 적용되고 있는 실정이다. 이러한 강우관측지점 간의 공간상관성을 고려하여 발생된 강우자료는 합리적인 유출해석을 위한 유역수문모형에서의 주요한 고려사항이다. 따라서, 본 연구에서는 공간적인 강우의 분포특성을 고려하기 위해 Agricultural Policy/Environmental eXtender(APEX) 모형 내에 개발된 Spatial Rainfall Generator(SRGEN)를 중심으로, 충주댐 상류유역을 대상으로 국내 적용성 평가를 수행하였다.
가뭄을 전망하는 방법으로는 통계적 방법과 물리적 방법으로 구분할 수 있다. 통계적 방법은 과거의 기상 및 수문현상이 미래에도 재현될 수 있다는 전제하에 미래 가뭄상황을 전망하는 방법이다. 그러나 이 방법은 예측된 결과들이 모두 과거의 경향에 국한됨에 따라 최근에 급변하는 수문기상의 특성을 고려하는데 한계가 있다(Trenberth, 1994). 물리적 방법은 주어진 초기 수문기상조건으로부터 역학적 알고리즘이 탑재된 기상 및 수문모형의 연계모의를 통하여 미래 가뭄을 전망하는 방법으로 모형에 따른 불확실성이 발생할 수 있으나 최근 수문순환의 변화를 예측가능하다는 장점이 있어 활용도가 높다. 본 연구에서는 기상예보자료와 지표수문모형을 연계한 물리적 기반의 수문학적 가뭄전망정보를 산정하고, 활용성을 평가하였다. 기상예보자료는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5로부터 생산된 자료를 이용하였으며, 수문학적 가뭄전망을 위해 MSWSI (Modified Surface Water Supply Index)를 활용하였다. 수문학적 가뭄전망정보는 현재의 수문조건이 지속된다는 가정하에 예보선행시간 3개월까지 산정하였다. 2015~16년 기간에 중권역별 가뭄전망정보를 산정하였으며, 전망정보의 예측성은 통계분석을 이용하여 정량적으로 평가하였다. 금회 제시한 연구방법은 현재의 수문조건이 지속될 시 기상예보에 따른 중권역별 수문학적 가뭄을 예측할 수 있다는 점에서 활용성이 높을 것으로 판단된다.
강우는 물과 에너지 순환에서 가장 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 원격탐사를 이용하여 추출한 강우자료의 불확실성 (uncertainty)이 수치수문모형에서 수문인자 (토양함수, 토양온도, 유출, 증발산, 열전도 등)를 모의할 때 공간 스케일의 영향을 검토해 보았다. 지상강우관측을 이용하여 보정된 WSR-88D (NEXRAD)에 의해 추출한 강우자료와 현장에서 측정된 기상자료를 입력 자료로 사용하여, 오프라인 CLM(Community Land Model) 수문모형을 세 가지의 다른 공간 스케일 $0.25^{\circ},\;0.5^{\circ}\;and\;1.0^{\circ}$에 대하여 수행하였다. 이어서 현장에서 측정된 기상자료는 고정시키고 동시공간에 해당하는 IR (Infrared) 밴드를 기반으로 하는 인공위성 강우자료로 대치시켜 같은 모형을 수행하여 비교 검토하였다. 이 연구에서는 물리적 이론을 기반으로 하는 CLM수문모형의 매개변수는 지표면-대기의 수문반응 (land-atmosphere interaction)을 적절하게 묘사하도록 정의되었다고 가정한다. 모형의 실험결과는 강우입력의 불확실성이 수문반응의 공간분포 결과에 어떻게 영향을 미치는지를 보여준다. 이 연구는 수문모형을 수행할 때 수문반응의 불확실성에 대한 정보를 제공해 주며, 결국은 기후 변화에 따른 수자원의 재분배를 이해하는데 이바지 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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