• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.409-409
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• 2017

유역단위에서 수문모델링을 수행함에 있어 토양수분은 물수지 관점에서 매우 중요한 인자로 고려된다. 더욱이, 최근 발생빈도가 커지고 있는 가뭄을 효과적으로 평가하고 예측하는 데에도 활용성이 매우 큰 것으로 인식되고 있다. 이러한 중요성에도 불구하고, 가용자료의 부족, 자료의 부정확성 등으로 인해 실제 유역모델링을 수행하는데 있어 활용도는 매우 적다. 이러한 점에서 본 연구에서는 동질성이 확보된 유역단위를 기준으로 다지점의 토양수분 자료를 추계학적으로 모의할 수 있는 기법을 개발하고자 한다. 토양함수자료는 지속성(persistence)이 매우 큰 특징을 가진다. 즉, 상태의 지속성이 크며 메모리가 오랫동안 유지된다는 점에서 추계학적 모의가 가능할 것으로 판단된다. 이러한 지속성을 이용함과 동시에 토양함수를 다양한 상태로 분리하고 이들 상태들간의 천이확률을 효과적으로 모의할 수 있다면 관측 토양함수 자료의 통계적 특성 재현이 가능하다. 본 연구에서는 용담댐 유역에 대해서 개발된 모형을 적용하고 활용성을 검토하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.269-269
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• 2020

수자원은 유역 내에서 제한적인 범위 내에서 무한하게 순환한다. 이러한 물의 순환의 특성을 지속적으로 파악하는 것은 지속적인 수자원 확보, 자연 환경에 대한 변화를 유연하게 대처할 수 있는 가장 중요한 연구 중 하나이다. 유역 내에 물의 유입은 대표적으로 강우량이 있고 유출로는 하천 및 지하수의 유출량과, 증발산량이 있다. 유입의 형태와 지면의 상태에 의해 다양한 유출 특성이 나타나기 때문에 지면 내에서의 물의 이동 특성을 분석하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 토양수분량을 지속적으로 측정하여 토양내의 물의 저류량을 실증적으로 추정하였으며 초기 토양수분량과 토양 저류량의 관계를 분석하였다. 또한 유역내의 얼마만큼의 강우량이 토양 내에서 저류하고 유출 발생에 기여하는지에 대해 분석하고자 하였다. 이를 위해 토양수분량과 강우량이 안정적으로 측정되고 있는 2018, 2019년 설마천 유역에 적용하였다. 특히 선정된 설마천 유역은 증발산량과 유역 하단부에 유량 관측소가 존재하여 물수지 분석에 유리한 조건을 가지고 있어 유역 내에 물 흐름에 정량적으로 비교 및 파악할 수 있는 지역이다. 사양토 성질을 가진 설마천 유역은 20%때의 습윤 구간에서 중력에 의한 직접유출이 발생하며 이때를 기준으로 초기토양수분과 선행토양수분량의 조건에 따라 토양내의 저류량의 거동의 경향성이 뚜렷하게 나타났다. 향후 본 연구를 통해 각 유역의 토양 성질에 따른 토양 저류량을 파악하고 그에 따라 유출량 자료를 결합한다면 수자원 재해에 대한 예보 및 피해 저감 방안을 마련할 수 있을 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1994.02a
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• pp.449-456
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• 1994

넓은 지역(Arkansas River Basin)에 대하여 토양 수분을 기본으로한 물 수지 모델이 계절별 년별 시간단위로 연구되었다. 지표면과 대기 수분사이의 상호 작용과 재순환 효과에 대한 연구가 유역의 매개 변수화 과정에서 수행되었으며 대규모의 지표면과 대기사이의 상호 작용에 의하여 넓은 지역의 지표 수문은 장기간의 확률분포함수에 있어서 두가지 즉 건조와 습한 안정상태의 영향을 받는다. 토양수분 균형 방정식에서 추계학적 변동은 주위환경 변동에 의하여 야기되는 안정상태 사이의 변이와 함께 분리된 선호하는 통계학적 안정상태를 초래한다. 과거의 자료를 바탕으로 비선형 물수지 모델이 Arkansas강 유역에 대하여 검정되었다. 모델에서 안정상태 사이의 평균 변이시간이 물리과정의 추계학적 표현과 검정된 모델변수들로부터 계산되었다. 본 연구는 안정상태 사이의 변이시간 혹은 거주시간, 즉 시스템이 주어진 안정상태에 머무는 시간(가뭄이나 홍수상태의 지속기간)의 예측과 밀접한 관계가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.114-118
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• 2005

본 연구에서는 특정 유역의 토양수분 상태, 한계유출량(threshold runoff) 및 단기 기상예보 자료 등으로부터 돌발홍수능(Flash Flood Guidance, FFG)을 계산할 수 있는 실시간 돌발홍수 예경보시스템을 개발하기 위해 한강유역을 대상으로 DEM 자료를 이용하여 미세 소유역을 구분하고 하도단면 특성을 고려한 제방 월류 유량 개념을 기초로 고해상도 소유역 단위의 한계유출량을 산정하고, 중규모 TOPMODEL의 토양수분 모델을 통해 임의 상태의 토양수분을 추정할 수 있도록 개발하였다 또한, FFG 시스템의 기상학적 구성요소 개발을 위해 레이더 강우 추정을 편차보정 기법을 통해 계산하였다. 상술된 계산결과를 바탕으로 2003년 7월의 호우사상에 대한 유역 및 격자기반의 FFG를 산정하였고, 이들 결과는 기상청의 RDAFS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 단기 수치예보 자료의 지속시간별 예측강수량을 활용하여 돌발홍수 발생에 대한 사례연구를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.221-225
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• 2006

본 연구에서는 한계유출량(threshold runoff), 특정 유역의 토양수분 상태 및 단기 기상예보 자료 등으로부터 한강유역의 돌발홍수능(Flash Flood Guidance, FFG)을 계산할 수 있는 한국형 돌발홍수 예경보시스템을 개발하였다. 한강유역의 DEM 자료를 이용하여 미세 소유역을 구분하고 하도단면 특성을 고려한 제방 월류유량 개념을 기초로 고해상도 미세 소유역 단위의 지속시간별 한계유출량을 산정하였고, Sacramento 토양수분 모델을 통해 임의 시간의 토양수분 상태를 실시간으로 추정할 수 있는 돌발홍수 모델의 수문학적 구성요소를 개발하였다. 또한, FFG 시스템의 기상학적 구성요소로 레이더 강우 추정을 추계 동역학적 편차보정 기법을 통해 계산하였다. 상술된 수문 및 기상학적 구성요소를 바탕으로 2003년 7월 및 2004년 8월의 호우사상에 대한 유역기반의 FFG를 산정하였고, 기상청의 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 단기 수치예보 자료의 지속시간별 예측강수량을 활용하여 돌발홍수 발생 가능성에 대한 사례연구를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2276-2280
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• 2008

가뭄은 강우의 시기별 지역별 불균형으로 인해 발생하며 한 계절에서 1년, 길게는 수년 동안 지속되는 시간 특성을 가지면서 그 시작과 끝을 명확하게 정의하기가 힘들고 지속적으로 누적된 효과가 천천히 나타난다. 이러한 가뭄의 관리를 위해서는 시간적인 가뭄의 발생과 공간적인 가뭄의 분포를 파악하는 것이 중요하며, 가뭄의 진행상황이나 심도를 정의할 수 있는 객관적인 기준을 통해 수행할 수 있을 것이다. 토양수분가뭄지수(Soil Moisture Drought Index)는 식생에 영향을 주는 가뭄을 판단하기 위한 지표로서 강수량, 기온, 풍속, 습도, 토양물리 특성자료를 바탕으로 산정된다. 본 연구에서 사용한 토양수분가뭄지수는 가뭄 상태를 유효수분백분율의 50%이하일 때로 정의하고, 지속기간(duration), 크기(magnitude), 강도 (severity)의 세 가지 기준을 이용하여 가뭄을 분석하였다. 이 지수는 일별 모의가 가능하고 자연 상태의 가뭄표시, 선행적인 가뭄제시, 단기적인 가뭄평가 이라는 장점을 가진다. 따라서 본 연구에서는 웹 기반 GIS를 이용하여 실시간으로 표준유역 단위별 토양수분가뭄지수를 산정하고 이를 통해 가뭄을 평가할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.283-284
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• 2010

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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.296-296
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• 2022

농업적 가뭄은 토양의 수분함량(토양수분)이 마르기 시작하면서 식생 활동에 영향을 주는 것으로 정의할 수 있다. 광범위한 농업적 가뭄을 판별하기 위해 인공위성 자료를 토대로 토양수분을 산정하고 이를 이용해 가뭄지수를 산정하고, 가뭄 상태를 판별한다. 기존 인공위성 기반의 토양수분의 경우, microwave sensor에서 제공되는 밝기온도(brightness temperature)를 통해 토양수분을 추정하는 방식이 일반적으로 활용되었다. 하지만, microwave sensor에서 제공되는 자료들의 공간해상도가 10 km 이상이기 때문에, 한반도나 더 작게는 유역 단위, 행정 단위별 가뭄 분석을 하기에는 적합하지 않다. 이에 본 연구에서는 공간 해상도 500m의 광학센서(visible infrared imaging radiometer suite sensor (VIIRS))에서 제공되는 지표면 온도(land surface temperature)와 지표 반사도(land surface albedo) 자료들을 조합하여 토양수분을 산정하는 방식을 제안하고, 산출된 토양수분으로 농업적 가뭄을 모니터링한 결과를 제시하고자 한다. 기존의 microwave sensor로 산출된 토양수분 결과 값과의 비교 및 검증을 통해 광학센서를 통한 토양수분 산출물의 한반도 내 적용성을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.248-248
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• 2020

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.971-975
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• 2009

본 연구에서는 격자강우량과 GIS와 연계한 격자기반의 공간수문자료들을 모형의 입력매개변수로 활용하고, 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파(kinematic wave)이론에 의해 유출량을 물리적으로 추적해 나가는 격자기반의 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM(Kwater Distributed RUnoff Model)을 개발하였고, 지표유출량에 가장 큰 영향을 주지만 실제 관측 및 적용이 용이하지 않은 유역의 초기토양함수상태에 대한 자동보정기법을 개발하였다. 개발된 자동보정기법을 이용하여 남강댐유역을 대상으로 적용가능성을 평가하였다. 연구에서 사용한 강우사상은 남강댐 유역에 큰 영향을 준 태풍 루사 (2002년 8월 31일 01시$^{\sim}$9월1일 23시), 태풍 매미 (2003년 9월 12일 01시$^{\sim}$9월13일 23시), 2004년의 대류성강우 (2004년 7월14일 01시$^{\sim}$7월 16일 10시) 및 태풍 에위니아 (2006년 7월 8일 18시$^{\sim}$7월11일 12시)의 총 4개의 사상을 대상으로 하였다. 개발한 유역의 초기토양함수상태 자동보정기법에 의한 유출모의의 적용성을 검토하기 위하여 모의에 사용된 매개변수 중 토지피복도에 의해 결정되는 조도계수와 토양도에 의해 결정되는 유효토심, 흡인수두계수, 공극률 및 투수계수는 4개의 강우사상에서 모두 동일한 조건으로 설정하였고, 유역내 토양 내부 수분함유량 산정을 위한 초기 기저유출량은 검토대상 기간 시점부에서 관측된 유출량으로 설정하였다. 초기토양함수상태 자동보정기법 적용을 통한 유출해석의 정확도는 체적오차 백분율(VER)과 첨두 유량 오차 백분율(QER)을 이용하여 평가하였으며, 이를 통해 본 모형이 유출량에 대한 정확성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서 개발된 자동보정 기법을 적용한 결과, 초기토양조건을 설정하는데 있어서 기존의 시행착오법으로 인해 소요되는 시간과 유역내 토양 특성과 지형형상을 고려하지 않는 설정으로 인해 발생될 수 있는 문제점을 해결할 수 있었으며, 유출계산 결과도 유량의 크기와 첨두시간 모두 관측값과 비교적 잘 맞는 것을 확인할 수 있었다.