기후변화로 인한 기상이변 현상이 빈번하게 발생하면서 홍수와 같은 자연재해의 피해규모가 증가하고 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 구조적 대책뿐만 아니라 홍수예측시스템과 같은 비구조적 대책에도 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 통상 홍수예측을 위해서는 예측강우의 정확도가 중요하게 부각되지만 중규모 이상의 유역에서는 수 시간의 지체시간 효과로 인해 AWS 실황강우만으로도 어느정도 선행시간에 대해서 하천유량예측이 가능하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 AWS 실황강우를 이용하여 하천유량을 예측할 경우 어느정도 선행시간과 정확도를 확보할 수 있는지에 대해서 분석하고자 한다. 분석을 위한 시단위 강우자료와 기상자료는 각각 AWS와 ASOS 자료를 이용하였다. 또한 하천유량 모의를 위한 강우-유출모형으로는 SURF 모델(Sejong University River Forecast Model)을 이용하였다. 이 모형은 저류함수모형 기반의 연속형 강우-유출모형으로 미래에 대한 유출모의결과의 정확도를 향상시키기 위해 앙상블 칼만필터링 기법을 연계한 모형이다. 그림 1은 충주댐유역에 대해서 2009.7.8~17일(240시간)에 대해서 관측유량 자료동화 전후의 결과를 나타낸 것이다. 현시점을 100, 105, 110, 115시간으로 가정하고 미래기간에 대해서는 관측강우를 0으로 가정했을 때 대략 첨두유량 발생 5시간 전에 예측된 모의유량이 관측유량과 거의 일치함을 확인할 수 있다. 따라서 실황강우와 관측유량 자료동화 기법을 연계할 경우 수 시간의 선행시간에 대해서 유량예측이 가능한 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.
국내하천은 홍수기에 강수량이 집중되고 하상계수가 높으며 평균경사도도 비교적 큰 특징을 지닌다. 따라서 유량이 빠르게 집중될 수 있는 상황이 빈번하게 발생한다. 이러한 특징을 감안하여 하천의 수질을 관리하기 위해서는 유량과 수질의 상호적인 관계를 규명하는 것이 중요하다. 유량과 수질의 관계를 분석하고 예측하는 방법으로는 물리적 예측모형과 확률론적 예측모형을 이용하는 방법이 있다. 물리적 예측모형을 활용하여 하천의 유량 및 수질을 예측하는 방법은 주어진 지형과 시간의 변화에 따른 유량 및 수질 변화를 예측함으로써 특정 상황에서의 수질 변화를 규명하기에 적절하다. 한편, 풍수기, 갈수기 등 전반적인 유량의 변화에 따라 나타나는 수질변화의 특성을 규명하기 위해서는 수질과 유량 간의 상관관계 분석이 필요하다. 수질과 유량 간의 상관관계를 규명하는 목적일 경우, 물리적 예측모형은 효율성이 낮고, 충분한 데이터 확보가 전제된 상태에서의 확률론적 예측모형은 다각도 분석 및 신뢰성 확보가 가능한 장점이 있다. 그 일환으로 본 연구에서는 확률론적 접근에 기반하여 국내하천에서 수질과 유량 간의 관계를 먼저 분석하고자 한다. 데이터 마이닝 결과, 수질변화에 가장 영향이 큰 인자 및 요인이 추출되며, 이는 효과적인 수질관리 방안을 모색하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 인공지능은 공학적 문제 해결 외에도 다양한 분야에 적용되어 매우 친숙하게 활용되고 있다. 특히 하천 분야에서는 시설물 주위 국부세굴 또는 어류 서식처 분석과 같이 관련 변수들의 복잡성으로 적절한 결과를 쉽게 얻어내기 어려운 것들에 적용되고 있다. 그 외에도 인공지능 기법을 적용할 수 있는 분야로 하천에서의 수위를 이용하여 유량을 예측하는 것이 있다. 기존에는 수위-유량 관계 곡선을 만들어 수위를 이용하여 유량을 예측하였으나, 관계곡선 제작에 활용된 수위와 유량 범위에서 벗어나는 경우 과다한 유량으로 계산되는 경우가 있다. 본 연구에서는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 사용하여 하천의 유량 예측을 수행하였다. 기존 국가수자원관리종합정보시스템에 기록된 자료를 활용하여 수위와 유량 자료를ANN에 학습시키고 학습에 활용하지 않은 시기의 자료를 이용하여 전반적인 유량 예측 성능과 루프형 수위-유량 관계 곡선을 생성할 수 있는지를 검토하였다. 또한 학습 범위를 벗어난 홍수량에 대한 측정 결과를 검토하고, 기존 수위-유량 관계곡선과 비교하여 그 성능을 검토하였다.
중장기 기후예보는 기후역학모형의 비약적인 발전과 ENSO등의 기후현상에 대한 규명으로, 전세계적으로 정확성이 크게 향상되고 있어 중장기 유량예측의 중요한 실마리가 되고 있다. 본 연구에서는 우선 중장기 유량예측 향상을 위하여 국내에서 사용 가능한 기후정보, 즉 월간산업기상정보와 GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System)를 조사하고 그 정확성을 평가하였다. 월간산업기상정보와 GDAPS의 순별 예보에서 모두 초보예측보다 정확하였고 특히 갈수기보다는 홍수기에 정확성이 더 높게 나와 이 기간에는 기후예보로서 유효함을 확인하였다. 다음으로 기후예보를 이용하여 충주댐 유역에 대하여 유량예측을 수행하였다. 월간산업기상정보에서는 전체 시나리오, 교집합 시나리오, 합집합 시나리오로 나누어 유량예측에 적용하였다. 세 경우 모두 초보예측보다 평균예측점수가 높아 예측으로서 유효하였으며, 특히 홍수기에 교집합 및 합집합 시나리오의 평균예측점수가 전체 시나리오보다 높게 나타났다. GDAPS를 이용한 순별 유량예측의 경우에도 역시 갈수기보다 홍소기에 더 높은 정확성이 나타났다. 따라서 본 연구에서는 홍수기에 보다 정확한 기후예보를 사용하여 기상학적 불확실성을 줄인다면 월 유량예측의 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.
최근의 수자원공학 분야는 4차산업혁명과 더불어 비약적으로 발전된 딥러닝 기술을 활용한 시계열 수위 및 유량의 예측에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 시계열 자료의 예측이 가능한 LSTM 모형과 GRU 모형을 활용하여 수위 및 유량 예측을 수행하고 있지만 시간 변동성이 매우 큰 하천에서의 유량 예측 정확도는 수위 예측 정확도에 비해 낮게 예측되는 경향이 있다. 본 연구에서는 유량변동이 크고 하구에서의 조석의 영향이 거의 없는 한강의 팔당대교 관측소를 선택하였다. 또한, LSTM 모형과 GRU 모형의 입력 및 예측 자료로 활용될 유량변동이 큰 시계열 자료를 선택하였고 총 자료의 길이는 비교적 짧은 2년 7개월의 수위 자료 및 유량 자료를 수집하였다. 시간변동성이 큰 시계열 수위를 2개의 모형에서 학습할 경우, 2개의 모형 모두에서 예측되는 수위 결과는 관측 수위와 비교하여 적정한 정확도가 확보되었으나 변동성이 큰 유량 자료를 2개의 모형에서 직접 학습시킬 경우, 예측되는 유량 자료의 정확도는 악화되었다. 따라서, 본 연구에서는 급변하는 유량을 정확히 예측하기 위하여 2개 모형으로 예측된 수위 자료를 수위-유량관계곡선의 입력자료로 활용하여 유량의 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 본 연구성과는 수문자료의 별도 가공없이 관측 길이가 상대적으로 충분히 길지 않고 유출량이 급변하는 도시하천에서의 홍수예경보 자료로 충분히 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라 수자원 관리에서 여름 유량은 이수 및 치수 측면에서 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 점에서 여름유량의 예측 가능성을 검토하는 것은 수자원 관리에 유연성을 주는 동시에 상대적으로 위험도를 저감시킬 수 있는 역할을 할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 여름 계절 유량을 대상으로 기상인자와의 상관성 분석을 통해 유량 예측을 위한 수문기상정보(hydroclimatics)를 전 지구적으로 검토하고 최종적으로 불확실성을 고려할 수 있는 Ensemble예측을 실시하고자 한다. Ensemble예측은 설정 가능한 입력 자료를 통하여 다수의 출력자료를 얻는 방법론으로서 불확실성이 큰 기상 및 수문기상자료 분석에 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 해수면온도(sea surface temperature), 해수면기압(sea level pressure)과 방출장파복사에너지(outgoing longwave radiation)를 주요 기상인자로 고려하였으며 예측모형으로서는 Cross Ensemble(out of bagging)방법에 근거한 Support Vector Machine 모형을 이용하였다. 분석결과 주요 기상인자와 50%이상의 상관관계를 보이고 있으며 다소 합리적인 예측 결과를 제시하여 주고 있어 수자원관리를 위한 보조수단으로 이용이 가능할 것으로 사료된다.
기상청에서 제공하는 강우수치예보정보를 활용하여 10일이내의 중기유량예측을 수행하였다. 기상청의 원시예보자료로는 2일예보를 위한 RDAPS와 10일예측을 위한 GDAPS예측자료를 활용하였다. 수치예보의 정확도를 제고하기 위하여 강우상세 정보를 생산할 수 있는 강수진단모형(QPM)과 QPM모의결과에 내재된 계통적 편이를 제거하기 위하여 분위사상과정 (Quantile Mapping)을 적용하였다. QPM모의결과를 유출모형의 입력정보로 활용하기 위하여 일관적인 체계를 갖춘 유역강수 정보로 변환하여, 장기연속유출모형인 SSARR모형을 이용하여 금강유역내 주요지점에서의 유량예측을 수행하여 유량예측에 대한 검증을 수행하였다. 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 강수예측을 수행한 결과 2일예측인 RQPM의 경우 기간 총강수량을 기준으로 실적강우대비 89.7%의 강수모의값을 보임으로서 양호한 예측성능을 확인할 수 있었다. 유량예측모의에 있어서는 2일예측의 경우 일부 강우사상에서 예측누락과 예측오류가 발생하였지만 전반적으로 유량예측이 양호한 수준이었다. 다만, 하류지점의 경우 조절유량에 의한 유출모형보정의 어려움과 수위-유량관계곡선의 신뢰도저하등의 이유로 예측성능이 떨어지는 경우도 있었다. GQPM에 대한 10일강우예측은 첨두강수와 강수총량에 있어서 다소 과소한 모의값을 보이고 있으며, 강수보정효과도 RDAPS에 비하여 저조한 수준이었다. 이 부분은 강수예측의 사후보정으로는 한계가 있는 것으로 보여지며 원시예측모형의 안정화를 통하여 개선할 수 있는 부분으로 판단된다.
유역에서 발생되는 유출량의 크기를 예측하는 것은 홍수피해를 대비하기 위한 가장 기초적인 활동으로 이루어지며, 이를 위하여 많은 수문모형들이 개발되어 활용되어지고 있다. 이러한 수문모형의 적용을 위해서는 먼저 해당 유역을 재현할 수 있는 매개변수의 보정이 이루어져야 하며 적절한 정도 이상의 검정결과를 확보하여야만 적용이 가능하다. 그러나, 유역 내의 각종 수문특성을 모형의 매개변수로 자세히 나타내는 것은 쉬운 작업이 아니며, 특히 정해진 기간 내에 적용해야 하는 유역이 다수인 경우에는 더욱 힘든 작업이 될 수밖에 없다. 기후변화에 따라 예견되는 강우량 발생 시나리오를 바탕으로 남한 일대의 홍수영향을 지자체별로 평가하기 위한 작업에서는 각 지자체별 많은 소유역에서의 적절한 수문모형 매개변수를 개별적으로 찾아내는 것은 사실상 불가능할 것으로 예견되어, 기후변화 시나리오에서 주어지는 시간별 강우량 자료를 활용하여 첨두유량을 예측할 수 있는 통계적인 방법을 적용하였다. 홍수영향을 평가하기 위하여는 수문곡선 자체보다는 첨두유량의 크기가 더 중요할 것으로 판단되어, 홍수통제소에 제공하는 각 유량관측지점의 유량자료와 시간별 강우량자료로부터 단위 호우사상별 첨두유량과 일정 시간간격 강우량 사이의 다중회귀분석을 통하여 첨두유량 예측 가능성을 확인하였다. 다중회귀분석을 위한 시간간격별 강우량은 각 강우사상에 대하여 첨두유량 발생 직전의 1시간~12시간의 1시간 간격, 1일, 2일, 3일, 5일, 10일 등 17가지의 시간간격 동안의 강우량 자료를 찾아 다중회귀분석에 활용하였으며, 2006년부터 2015년까지 최근 10년 동안의 홍수통제소 자료를 활용하였다. 대상지역은 경기도 남부의 너부대교, 경안교, 복하교, 수직교 수위관측소지점으로 선정하였으며, 일정 크기 이상의 첨두유량 자료를 선별하여 해당 기간에 대한 강우량 자료를 준비하고, 유출량의 크기별로 분류하여 절반의 호우사상은 매개변수 보정에 그리고 나머지 절반의 호우사상은 모형의 검정에 사용하였다. 매개변수 보정결과는 $R^2$ 값이 0.87~0.96을 보이는 등 첨두유량의 예측에 충분히 적용가능한 것으로 판단되었으며, 보정되어진 매개변수로 실시한 검정에서는 0.76~0.85의 $R^2$ 값을 보였다. 본 연구의 결과를 바탕으로, 충분한 유량자료와 시간별 강우량자료만 준비된다면 첨두유량을 예측할 수 있는 회귀방정식으로 이루어진 간단한 모형을 구성할 수 있으며, 이를 활용하여 임의로 주어지는 시간별 강우량 자료를 활용하여 첨두유량의 예측이 가능할 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 미래 물 수요를 예측하여 하천의 유량 상황을 평가하였다. 이 자료를 현재의 관측유량 자료와 비교, 분석하여 유량의 변화 특성에 대한 분석을 수행하였다. 유량변동 상황은 유량의 발생시기, 특정 유량의 지속기간, 발생빈도를 비교하여 평가하였다. 아울러 유량변동을 초래한 원인에 대한 분석을 수행하였다. 이를 위해 일별 물수지 분석을 수행하였으며, 유황곡선분석, 수문량의 통계특성 변화를 분석하였다. 유량의 변동에 영향을 주는 요소로는 광역 물이동량, 유역내 저류량 및 대형 배출 시설물(하수종말처리시설)을 조사하였으며, 하천유량에 직접 기여하는 강수량에 대한 시기별 변동 상황도 함께 평가하였다. 본 연구의 결과는 하천유지유량 수급현황의 예측, 가용수량의 평가를 가능하게 하며, 향후 하천 및 하천의 유량관리에 필요한 자료로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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