하천수위와 지하수위는 수문학적 순환과정에서 나타나는 수문학적 요소로 상호 연관성이 높으며 이러한 수문학적 요소에 대해 확률적 시뮬레이션을 독립적으로 수행하는 경우 상호 관련 정보손실과 같은 문제가 발생할 수 있다. 하천수위와 지하수위는 수문학적·농업적 가뭄을 평가하는 중요한 지표로 활용되지만 하천수위의 경우 건기 중에는 정확한 관측을 얻기가 매우 어려우며, 지하수위의 경우 데이터 기간이 상대적으로 짧아 이를 활용한 가뭄지수 사용이 제한적이다. 이와 관련하여 손실 없이 자료를 최대한 이용하기 위해 본 연구는 각 변수의 시간 의존성을 고려하는 동시에 상호 연관된 변수의 시간 의존성을 고려하는 벡터자기회 모형VAR)을 구성했다. 하천수위와 지하수위 사이의 자기 상관 및 상관관계를 확인하고, 정보 손실을 최소화하는 하천수위 및 지하수위를 예측할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 벡터 자기 회귀 모델의 최적 순서 결정과 매개변수를 결정하였다. 또한, 두 변수 간의 상관관계를 반영하지 않는 자기회귀모형(AR)을 구축하고 모의에 대한 DIC와 상관계수를 VAR 모형과 비교하여 VAR 모형 더 적합함을 보이고 하천수위와 지하수위의 간의 상호관계성을 효과적으로 반영함을 확인하였다.
우리나라 하천의 대부분은 다양한 수리학적, 형태학적 특징을 가지고 있으며 이에 따라 수위-유량관계는 민감하게 변화한다. 그 중 하도구간에 서식하고 있는 식생의 영향은 우리가 쉽게 예측할 수 없는 통제 특성을 발생시킨다. 식생(Vegetation)은 서서히 혹은 빠르게 성장하고, 쉽게 변화하여 기간별로 혹은 주기별로 다른 양상의 수위-유량관계를 발생시키고 이는 레이팅 전이(Rating shift)로 이어진다. 본 연구에서는 식생의 영향에 의해 발생되는 수위-유량관계를 좀 더 명확하게 규명하고자, 영산강 수계 황룡강 중류부에 위치한 임곡 지점을 대상 지점으로 선정하고 주기적으로 유량측정을 실시하여 시기별, 측정성과별로 식생의 정도를 검토하고 그 경향성을 파악하였다. 하도 내에서 수중식물의 성장이 진행되면 흐름 저항의 정도가 변하게 되며, 이의 영향으로 유속 역시 변하게 된다. 식생(Vegetation)의 성장기에는 유속이 감소하여 유량이 작아지는 수위-유량관계의 일차적인 음의 전이가 발생하며, 식생의 성장이 극대화되는 8월에는 좀 더 큰 음의 전이가 발생하게 된다. 하지만 식생에 의한 곡선의 전이(Rating Shift)는 영구적인 것이 아니라 계절별로 순환하는 특성을 지니고 있기에, 식생의 영향이 소멸하기 시작하는 9월 이후에는 수위-유량관계가 식생의 영향이 없는 원래의 수위-유량관계로 다시 접근하는 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서는 식생의 영향이 없는 수위-유량관계곡선(Original rating curve)을 개발하고 식생의 성장 및 영향의 정도에 따른 기간분리를 실시하여 전이된 수위-유량관계곡선(Shift curve)을 개발하였다. 아울러 전체적인 유출평가의 과정을 거쳐 개발된 곡선식의 적정성 검토를 실시하였다.
1986년 이후 급격한 하상변동에도 불구하고 고안지점의 수위-유량 관계곡선에 대한 수정작업이 이루어지지 않아 '90년 홍수시 한강홍수통제소로 제보된 팔당댐 하류부 수위나 방류량 자료들이 고안지점에서 계측된 수위자료에 의한 유량자료와의 비교에서 서로 간의 신뢰도에 문제가 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 댐하류부의 하상변동을 고려하여 팔당댐에서 고안지점 하류를 포함하는 약 2.2km 구간에 대해 1/100 축척의 수리모형실험을 실시하였으며, 이를 통해 새로이 작성된 팔당댐 방류량 산정공식에 의한 방류량자료와 고안지점에서의 수위자료를 이용하여 새로운 수위-유량 관계곡선을 작성하였다. 한편 수리모형 실험성과로 작성한 수위-유량 관계곡선을 RMA-2V모형에 의한 수치모형을 이용하여 기존의 수위-유량 관계 곡선 및 새로운 수위-유량 관계곡선을 비교, 검정하였다.
감조하천에서는 수위, 유량과 조석이 상호관련이 있다. 특히 저수위에서 조석의 영향을 감안하지 않은 수위-유량관계는 부정확하다. 본 논문에서는 수위와 조위의 수면차를 변수로 하여 감조하천에서의 유량을 계산할 수 있도록 하였다. 이를 위해 태화강 감조부에 위치한 울산수위관측소 지점의 저수위 유량을 수위 및 수위와 조위의 수면차로 나타내는 다중회귀식을 개발하였으며, 기존의 수위-유량곡선식과 비교한 결과 우수한 적용성을 확인하였다.
기후 온난화로 인하여 빙하의 해빙과 해수의 팽창으로 해수면의 상승 속도는 나날이 증가하고 있다. 우리나라는 2.48mm/yr로 상승하고 있으며, 특히 남해는 2.89mm/yr로 가장 크게 상승하고 있다. 해수면의 상승과 더불어 해수침투 영역 확장을 방지할 수 있는 지하수위 또한 낮아지고 있어 해수침투에 대한 피해를 점차 늘어나고 있다. 해수침투로 인한 피해는 연안지역에서부터 시작하여 점점 영역을 넓혀가고 있다. 해수침투 피해는 직접적으로 토지의 염수화로 지하수의 오염, 농작물의 염수 피해, 주변 생태계의 교란 등으로 나타나고 한 번 염수화가 진행된 지역을 되돌리는 것은 많은 노력과 재화가 들어가게 된다. 이를 방지하기 위해서 많은 연구가 진행되고 있다. 해수침투 범위가 증가하는 것이 해수면의 상승도 큰 영향을 미치지만, 해수침투 쐐기를 구성하는 담수 지하수위가 낮아지면 더욱 가속화된다. 이에 본 연구에서는 남해안의 여수지역을 SEAWAT으로 구성하여, 현재의 상황을 나타내고 지하수위, 해수면, 지하수 이용량, 함양량 등을 대상으로 선형적인 상승 혹은 하강으로 미래의 상황을 나타내었다. 적용된 시나리오에 지하수위 관리 방안을 적용하여 해수침투 영역 저감 효과에 대해서 분석하였다. 지하수위 관리 방안으로는 지하수위 하강 시기에 지하수 이용량 규제, 도심지에서 LID(Low Impact Development) 시설물 중 침투 증진 시설 보강 등을 이용하였으며, 각각의 시나리오를 통해 해수침투 영역 저감 효과 분석을 실시하였다. 지하수위의 관리는 해수침투에 대한 피해 방지와 더불어 지속가능한 지하수 이용을 위한 정책을 마련하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 보여진다.
장마 및 태풍, 집중호우 등 다량의 강우발생시 댐 및 하천의 수위 관측은 국민의 생명 및 재산과 직접 연관되는 상황으로 안전재난 대비를 위해서는 안정적인 실시간 수위 데이터 확보와 신뢰성 있는 데이터는 과학적이고 신뢰성 있는 수자원 관리를 위한 필요충분 요소이다. 그러나 현재 운영되고 있는 댐이나 하천 상하류의 수위계는 신뢰성 확보를 위하여 현장에서 검정 및 교정이나 보정 등이 쉽지 않은 실정이다. K-water연구원에서는 길이분야인 수위계에 대한 국제공인 교정기관으로 운영중에 있으며, 현장에서 부자식 수위계를 교정할 수 있는 시스템 및 절차서의 부재로 표준교정실에서만 교정을 실시하였다. 따라서 본 연구에서는 기준자와 카메라를 이용하여 부자식 수위계를 현장에서 교정할 수 있도록 이동형 교정시스템 및 표준교정 절차서를 개발하였으며, 수위 데이터의 신뢰성 있는 자료 확보와 일관성 있는 자료관리가 가능하도록 하였다.
최근 범 지구적인 기후변화로 인해 집중호우가 빈번히 발생하고 침수피해가 증가하고 있다. 이에 따른 침수 피해 위험이 큰 지하상가, 지하 주차장, 반지하 주택 등의 침수 발생이 잦아지며 인명 및 재산 피해 발생이 커지고 있다. 이러한 지역은 인근 하수관로의 수위에 따라 침수 영향을 크게 받게 된다. 이에 따른 강우·유출 관계는 침수피해에 대해 대처하기 위해 시공간적 강우 특성이 반영된 하수관로 수위 예측이 중요하다고 판단된다. 이에 본 연구에서 수위 자료는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하였으며, 강수량 자료는 서울 내 서초구 일대의 강수량 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 대상 지역은 저지대에 위치해 침수가 잦은 서초구 서초동으로 선정하였으며, 분석에 사용된 기간은 2012년부터 2021년까지의 수위 자료를 화용하여 이를 바탕으로 순환 신경망인 RNN의 일종이며, 다른 모델의 구조와 비교하여 더욱 간단하고 효율적인 ESN(Echo State Network) 알고리즘을 사용하여 수위 예측을 진행하였다. 분석을 위해 대상 지역의 강수 사상이 발생하여 하수관로의 수위의 변동이 큰 기간을 선정하여 분석을 실시하였다. 2012년부터 2018년까지의 자료를 학습(training) 자료로 활용하였으며, 모형의 검증 위해 통계분석을 실시하여 검증하였다.
강우에 따른 수위예측은 수자원 관리 및 재해 예방에 있어 중요하다. 기존의 수문분석은 해당지역의 지형 데이터, 매개변수 최적화 등 수위예측 분석에 있어 어려움을 동반한다. 최근 AI(Artificial Intelligence) 기술의 발전에 따라, 수자원 분야에 AI 기술을 활용하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 데이터 간의 관계를 포착할 수 있는 AI 기반의 기법을 이용하여 강우에 따른 수위예측을 실시하였다. 연구대상 유역으로는 과거 수문데이터가 풍부한 설마천 유역으로 선정하였다. AI 기법으로는 머신러닝 중 SVM (Support Vector Machine)과 Gradient boosting 기법을 이용하였으며, 딥러닝으로는 시계열 분석에 사용되는 RNN (Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크을 이용하여 수위 예측 분석을 수행하였다. 성능지표로는 수문분석에 주로 사용되는 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)를 이용하였다. 분석결과 세 기법 모두 강우에 따른 수위예측을 우수하게 수행하였다. 이 중, LSTM 네트워크는 과거데이터를 이용한 보정기간이 늘어날수록 더욱 높은 성능을 보여주었다. 우리나라의 집중호우와 같은 긴급 재난이 우려되는 상황 시 수위예측은 빠른 판단을 요구한다. 비교적 간편한 데이터를 이용하여 수위예측이 가능한 AI 기반 기법을 적용할 시 위의 요구사항을 충족할 것이라 사료된다.
농업시설의 확장과 함께 수자원으로서 지하수의 중요성이 점차 커지면서 지하수 수질 특성을 설명하기 위하여 강수량과 지하수 그리고 전기전도도의 상관관계를 정확하게 이해하는 것이 매우 중요하다. 많은 연구에서 선행 강수를 고려한 누적이동강수량을 사용하여 지하수위와 강수량의 상관관계를 분석하였다. 최근 기후변화로 인해 줄어든 강수일수와 강수량으로 인하여 지하수 수질 변동의 장기간 분석이 어려워짐에 따라 지하수 수질변동에 대한 강수량의 단기간 영향을 규명하기 위하여 지하수위 변동량과 강수량의 상관관계를 이해할 필요가 있다. 지하수위 변동량은 지하수 함양률 산정 및 함양 특성 분석 등 지하수 변동 특성을 분석하는 데 있어서 매우 중요한 자료이다. 본 연구에서는 충남 예산 효교리에서 2019년 7월 1일부터 2020년 6월 30일까지 지하수위와 전기전도도를 관측하였고 지하수위와 전기전도도 변동량을 강수량과 비교 분석함으로써 단기적인 변동 특성을 해석하고 상관관계를 도출하였다. 먼저, 강수량과 지하수위, 전기전도도의 시계열 분석을 통한 교차상관분석(cross-correlation)을 수행하여 자료 간에 지연 시간(lag time)을 산정하였다. 다음, 지연 시간을 고려하여 강수량과 지하수위 변동량의 상관성 분석과 강수량과 전기전도도 변동량의 상관성 분석을 수행하였다.
본류와 지류가 만나는 하천의 합류부는 물의 흐름에 변화가 생겨 수면 변화가 상류에 미치는 배수현상이 나타난다. 또한 한강과 평창강이 만나는 영월 지역의 경우 각 유역 면적이 비슷하기 때문에 홍수 사상에 따라 상호 배수 영향을 주어 상류 수위에 영향을 준다. 그러므로 하천 유량을 산정하는 기존 방법인 수위-유량관계곡선(stage-discharge relation curve)을 이용한 환산 유량은 실제 측정 유량과 차이가 있다. 본 연구에서는 2021년 강우 사상에 따른 영월군(영월대교) 지점, 영월군(팔괴교) 지점 간 수위관측소 수위 비교, 각 지점의 수위관측소 수위와 유량관측소 수위 비교, 각 지점의 수위-지표유속관계를 분석하여 기간별 상호 배수 영향을 검토하였고, 연속적으로 유속을 직접 측정하여 얻은 유속과 평균유속 간의 관계를 이용한 지표유속법(index velocity method)의 적용을 검토하였다. 검토 결과 배수 영향 발생 시 지표유속법을 이용하여 산정된 유량과 수위-유량관계곡선식으로 산정된 유량 간의 차이가 발생하였고, 배수 영향 기간에는 지표유속법을 활용하여 유량을 산정하는 것이 타당한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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