지난 2010년 9월 21일~22일 서울지역에 발생한 시간당 최고 250 mm의 집중호우는 짧은 지속 시간동안 강수총량이 컸기 때문에 재산 및 인명피해가 상당했다. 기존의 강우빈도해석은 각 사상의 강수총량 또는 지속시간별 연최대치강우량을 기준으로 산정하는 방식인데 이번 이상홍수의 경우에는 강수총량과 첨두강수량이 높음에도 불구하고 지속시간이 짧기 때문에 체감적 강도에 미치지 못하는 재현기간을 가질 것으로 생각된다. 그러므로 빈도해석 시 기존 일변량 빈도해석과 달리 이변량, 삼변량, 다변량의 빈도해석이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구의 대상유역은 용담댐 유역으로 강수총량, 지속시간, 첨두값을 대상으로 상관관계를 비교하여 지속시간과 첨두강수량에 대한 Gumbel mixed 모형을 적용하여 그에 따른 재현기간을 산정하였다. 또한 단일 Gumbel 모형과의 비교를 통해 두 모형의 차이점을 밝힘으로써 Gumbel Mixed 모형에 대한 신뢰도를 높였다. 따라서 본 연구에서 제안한 Gumbel mixed 모형은 이상홍수 뿐 아니라 다양한 수문학적 설계와 관리에 유용할 것으로 기대된다.
토양수분은 토양에 포함된 평균 수분량을 나타내며 수문 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 기계학습 방법인 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 토양 함수 예측 기법을 개발하고자 하며, 예측인자로서 원격 탐측 기반의 토양함수자료, 강수량, 온도 등을 활용하고자 한다. SVM은 Kernel 함수를 이용하여 복잡한 비선형 관계를 선형 가정을 통해서 해석하는 기계학습 방법으로서 전역모델(global model)로서 다양한 수문기상분야에 적용이 이루어지고 있다. SVM의 장점은 일정 부분의 오차를 허용함으로서 모형의 일반화 측면에서 기존 인공신경망(artificial neural network, ANN)에 비해 우수한 성능을 나타내며, 특히 예측모형으로서 적용성이 매우 크다. 본 연구에서는 과거 토양 함수 자료와 강수, 온도, 위성 관측 기반 정보 등을 이용하여 모형을 적합시키고 이를 미계측 유역으로 확장하는데 연구의 목적이 있으며, 본 연구를 통해 제안된 모형은 용담댐 시험유역을 대상으로 적용되며 기존 ANN 모형 및 다중회귀분석 결과와 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하고자한다.
본 연구에서는 용담댐을 대상으로 유역모델 HSPF와 저수지모델 CE-QUAL-W2를 연계 적용함으로써 강우시 저수지로 유입되는 탁수 관리를 위한 방안을 연구하였다. 강우시 저수지 유입하천의 유출량 및 부유사 농도 특성을 분석하기 위하여 유역모델을 적용하여 모델의 재현성을 검토하였으며 유역모델 결과를 저수지모델의 입력자료로 제공하여 저수지모델의 재현성 검토 및 저수지 내 시간에 따른 탁수분포 양상 등을 분석하였다. 유역모델의 유출량 및 부유사 농도의 재현성 검토 결과, 모델 예측값과 실측값이 적절하게 일치하는 것으로 나타났다. 유역모델의 결과를 연계하여 홍수기 저수지의 물수지, 수온 변화 및 탁도를 대상으로 저수지모델의 재현성을 검토한 결과, 탁수에 의한 수온성층의 변화와 탁수층의 위치, 시간에 따른 탁수분포의 변화 양상 등을 실제와 매우 유사하게 모의하였다. 이와 같이 유역모델과 저수지모델의 연계 적용은 발생 가능한 강우에 대하여 저수지로 유입되는 유량 및 탁수발생량을 예측할 수 있으며 탁수층의 위치와 최고 탁도 등 저수지내의 탁수변화 양상을 비교적 쉽고 정확하게 예측할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과에 의하면 용담댐을 대상으로 집중강우시 HSPF 유역모델과 CE-QUAL-W2 저수지 모델을 연계 적용함으로써 탁수관리 방안으로 활용될 수 있음을 검증하였다.
본 연구에서는 SWAT 모형을 이용해 용담댐 유역을 대상으로 k-fold cross validation 기법을 사용하여 신뢰성 있는 RCP 기반의 미래 유출량을 산정하고 이를 과거 연구와 비교하여 SWAT 모형을 이용한 기후변화 유량 전망 결과의 차이의 요인에 대해 살펴보았다. 그 결과, 총유출량은 baseline 대비 2040s, 2080s 기간에 RCP8.5 시나리오에서는 17.7%, 26.1% 증가, RCP4.5 시나리오의 경우에는 21.9%, 44.6% 증가할 것으로 전망되었다. 이를 선행 연구와 비교해 본 결과 같은 모형을 사용했음에도 불구하고 유량 전망치의 경우 연구결과 간 최저 10.3%에서 최대 53.2% 차이를 보였다. SWAT 모형에는 물리적 기반 모형으로 27개의 많은 매개변수가 존재하고 사용자마다 모형을 구축하는 과정에서 차이가 많이 발생할 수 있다. 향후 이러한 차이요인을 저감하여 표준화된 유량시나리오 생성을 위한 노력이 필요하다.
하천유역 면적강우량 산정의 정확도를 개선하기 위하여 기존 강우관측자료의 통계적 특성을 이용한 강우관측망의 최적설계방법을 연구하였다. 최적설계를 위한 목적함수는 면적강우량의 추정오차 및 지점강우량 관측비용의 항으로 구성하고, 그 값이 최소인 관측망은 선정하였다. 통계f7파의 추정방법으로는 통계적 분산 산정방법인 크리깅 모형을 채택하였다. 비용은 강우관측소의 설치비와 연간운영 비론 적용하고, 오차항과 비용항의 통합에는 등치매개변수를 이용하였다. 연구된 최적설계방법을 댐 신설로 강우관측소 증설이 필요한 용담댐 유역에 적용하여, 대상유역의 최적 강우관측망을 제안하였다.
설마천 및 청미천 시험유역에서 측정된 증발산량은 강수량 대비 약 20%이상으로 유출해석에 있어 큰 부분을 차지하고 있다. 시험유역 이외의 유역에서는 증발산 측정자료 확보가 어려워 이와 관련된 연구는 측정자료의 확보가 가능한 지역 혹은 기후변화자료를 이용한 연구가 주를 이루고 있다. 특히, 전국을 대상으로 하는 장기유출해석에 있어 유출량 자료를 활용하여 증발산량까지 추정하는 것에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 이에 대한 대안으로 하천의 유출량과 WHAT모형을 이용하여 계산된 기저유출량을 동시에 고려하여 증발산량의 예측능력을 향상할 수 있는 방안을 제시하였다. 유출해석모형으로는 전국유역조사에서 활용되고 있을 뿐만 아니라, 증발산량 계산을 위하여 다양한 기법의 활용이 가능한 K-BASIN(PRMS)모형을 활용하였고, 매개변수 최적화를 위하여 하천유량뿐만아니라 기저유출량을 대상으로 Monte-Carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 용담댐 시험유역에 적용하여 각 샘플의 하천유량과 기저유출량에 대하여 NSE 및 Pbias를 검토한 결과, 유출량에 대하여 NSE가 최고(0.9이상)인 샘플의 경우 관측된 증발산량과 상당한 차이를 보였으나, 유출량과 기저유출에 대하여 NSE가 최고(유출에 대한 NSE가 0.8, 기저유출량에 대한 NSE가 0.6)인 샘플의 경우에는 관측된 증발산량의 패턴을 유사하게 모의하였다. 추후 본 연구에서 제시된 기법의 타수계 적용 등의 추가적 검증을 통하여 장기유출해석시 증발산량의 예측정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
기후변화로 인한 기상학적 자연재해로부터 대비하고 안정적인 용수공급을 위해 유역의 다양한 수문 요소들에 대한 분석 필요성이 증가하고 있다. 계절적 강수량의 편차가 큰 우리나라는 유역 통합 물관리가 중요하며, 효율적 수자원 관리와 물안보 확보를 위해 유역내 물순환을 이해하는 것이 중요하다. 유역의 유출을 결정하는 요소들에는 강우, 증발산량, 토양 수분 및 지하수 등이 있으며, 시간적으로는 홍수와 같이 단기에 발생하는 유출과 장기적으로 발생하는 유출이 있다. 장기 유출은 단기 유출에 비해 토양내 수분량이 무시할 수 없을 정도로 영향을 미치게 되므로, 1년 이상의 장기 유출 해석을 위해서는 강우가 발생하지 않는 기간 동안의 토양 수분량 변화와 증발산 영향을 고려할 필요가 있다. K-water에서 자체 개발된 분포형 장단기유출 모델인 K-DRUM은 유역을 격자(grid)단위로 구분하고 각 셀들에 대한 매개변수는 흐름방향도, 표고분포도, 토지이용도, 토지피복도 등을 GIS처리하여 일괄 입력할 수 있도록 함으로써 매개변수 산정과정에서 문제가 되는 경험적인 요인을 제거하였다. 흐름의 구분은 얕은면 흐름, 지표하 흐름, 지하수 흐름으로 구분하여 운동파법과 선형저류법을 적용하였다. 또한 초기 토양함수 자동보정기법으로 실제의 기저유출량을 재현하여 전체적인 유출모의 정확도를 높였으며, FAO-56 Penman-Monteith법을 적용한 증발산량 산정모듈과 Sugawara et al.(1984)이 제안한 개념적 융설 및 적설모듈을 추가하였다. K-DRUM모형을 이용한 유출분석은 용담댐 시험유역을 대상으로 2013년도 1년간의 유출모의를 수행하였다. 입력자료는 용담댐 유역의 지형, 토양 및 토지특성 정보와 시단위 강우 및 기상정보(온도, 바람, 일사 등)를 활용하였다. 분석 결과, 총 관측유출량은 7,151 ㎥/s이고 총 계산유출량 $8,257m^3/s$이며, 관측유출량 대비 계산유출량은 약 115% 정도로 나타났다. 연간 총 강우량은 1303.5 mm로 유역면적 약 $930km^2$을 적용하여 유역 총 강우량을 산정하면 $14,030m^3/s$로서 관측유출량은 유역 총 강우량 대비 51%이고 계산유출량은 59% 정도로 나타났다. 즉 유역 유출율은 약 51% 수준으로 보통의 유역과 유사한 수준이다. 관측된 토양수분량과 K-DRUM 모형의 계산된 토양수분량을 비교하기 위하여 관측 토양수분량의 비율을 이용하여 비교하였다. 모의결과 토양수분은 강우에 의해 변화하며, 관측결과와 유사한 형태로 나타남을 알 수 있었다.
강우가 있을 때 토양수분은 증가하여 지표온도의 상승을 억제하고, 강우와 증발산을 통해 토양수분은 대기와 지형을 연결하는 중요한 상태변수(Yoo et al., 2001)가 된다. 이에 따라 물순환의 이해와 적절한 모형의 개발을 위해서는 강우 및 토양수분의 원격측정이 필수적일 뿐 아니라 관측 격자 내에서 일어나는 변화도에 대한 이해가 필요하다(김광섭 외, 2004). 따라서 본 연구에서는 인공위성 원격탐사 자료와 지형자료, 기상관측 자료와 같은 가용자료와 신경망(Neural Network) 모형을 이용하여 우리나라의 토양수분 분포도를 작성하고자 한다. 우선 신뢰도 높은 토양수분 관측자료를 가진 용담댐유역(6개 지점)에 대하여 전체적인 토양수분의 거동을 파악하여 토양수분 추정 모형의 적용 가능성을 확인하였다 이를 사용해서 용담댐 유역의 토양수분 분포와 우리나라 전역에 대한 토양수분 분포도를 추정하고자 한다. 신뢰할 수 있는 지상관측 토양수분 관측치가 다양한 지상조건에 대하여 존재하지 않는 한계에도 불구하고 제시된 토양수분추정 방법은 제한된 가용자료를 사용한 우리나라 전역의 토양수분 추정에 있어 합리적인 접근법이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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