기후변화는 댐유입량의 시공간적 변화를 야기할 것으로 전망된다. 따라서 기후변화에 따른 댐 유입량의 영향을 정량적으로 평가하고 그에 적응할 수 있는 댐 운영 방안이 필요하지만 영향평가 시 많은 불확실성이 발생하기 때문에 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 댐 유입량 전망 시 발생하는 불확실성을 평가 단계별로 분해할 수 있는 기법을 이용하여 계절별 댐 유입량 전망 결과의 불확실성을 평가하였다. 이를 위해 현재 국내에서 가용한 CORDEX East Asia에서 제공하고 있는 5개 RCM 결과를 이용하였으며, 5가지 통계적 후처리기법, 2가지 수문모형을 이용하였다. 대상지역은 충주댐 유역으로 선정하였으며, 계절 댐 유입량에 대한 과거기간 대비 미래기간의 전망 결과에 대해 분석하였다. 평가결과, 겨울철을 제외한 모든 계절에서 RCM이 29.3~68.9%로 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났으며, 겨울철은 수문모형이 46.5%를 차지하는 것으로 나타났다. 이는 홍수기의 댐 유입량은 강수량에 직접적인 영향을 받으나 이수기에는 강수량 이외에 그 당시의 토양상태, 기후환경 등의 영향에 따른 수문순환 전반적인 영향이 물가용성에 영향을 미친다. 따라서 이수기는 수문모형에 더욱 영향이 큰 것으로 나타났으며, 홍수기는 기후 모델링 부분의 영향이 큰 것으로 사료된다. 이러한 분석을 통해 특정 RCM이나 통계적 후처리기법, 수문모형 등의 선정에 따라 전체 불확실성에 미치는 영향을 분석할 수 있으며, 이를 통해 불확실성을 저감할 수 있는 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
미래에 대한 기후는 과거와 비교하여 변동성이 더 크고 불확실성 또한 더 크기 때문에 미래의 기후변화를 예측하기 위해서는 기후변화의 절대적인 크기뿐 아니라 불확실한 정도도 함께 고려되어야 한다. 본 연구에서는 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) DB에서 제공된 일 단위 18개의 GCMs(General Circulation Models)의 결과를 분석하였으며 또한 3개의SSP(Shared Socioeconomic Pathway)시나리오와 3개의 미래 구간에 대하여 100개의 앙상블을 각각 생성하였다. 불확실성을 초래하는 원인을 3가지로 구분하고, 각각의 원인에 대한 불확실성의 정도를 앙상블 시나리오에 반영하고자 한다. 현재 기간 및 미래 기간에 대해 100개의 20년 시계열 날씨변수 앙상블을 생성하여 LSTM(Long short-term memory)의 입력자료로 사용하여 댐유입량, 저수위, 방류량을 산정하였다. 댐 유입량 및 방류량의 예측성능을 향상시키기 위해 Input predictor의 종류를 선정하는 방법과 그 변수들의 lag time을 결정하는 방법, 입력자료들을 재구성하는 방법, 하이퍼 매개변수를 효율적으로 최적화하는 방법, 목적함수 설정 방법들을 제시하여 댐 유입량 및 방류량의 예측을 크게 향상시키고자 하였다. 본 연구에서 예측된 미래의 댐유입량 및 방류량 정보는 홍수 또는 가뭄 등 다양한 수자원 관련 문제의 전략을 수립하는 데 있어서 적절한 도움이 될 것이다.
본 연구에서는 유입량의 불확실성을 고려하여 미래 저수량을 확률론적으로 예측하였다. 월별 유입량을 표본으로 한 확률밀도함수를 핵밀도함수(kernel function)를 이용하여 추정하고, 추정된 확률분포로 월별 유입량을 모의 발생하였다. 모의 발생된 유입량을 통해 연속적인 조건부 확률을 산정하였고, 이의 누적확률분포(F(x))는 해당 저수량에 도달하지 못할 확률, 즉 실패확률을 의미하므로 1-F(x)로 해당 저수량 이상을 확보할 수 있는 확률을 산정하였다. 보령댐을 대상으로 분석한 결과 2016년 2월 말 저수량 27.8 백만$m^3$ 기준으로 3월부터 6월까지 정상용수공급환원 기준 저수량을 만족할 확률이 각각 2.3%, 12.5%, 24.2%, 33.5%로 나타났다. 지역적 가뭄에 대응하기 위해 하천유지용수 감량, 용수 대체공급, 자율 급수조정 및 금강-보령댐 도수로를 이용한 용수공급으로 20.6만$m^3/day$의 용수가 비축될 경우, 정상용수공급환원 기준 저수량을 만족할 확률이 10.2%, 40.3%, 73.8%, 78.7%로 용수비축의 효과가 크게 나타나는 것을 확인하였다. 저수량의 확률론적 예측을 통해 미래 저수량의 확률적 발생가능성을 추정할 수 있으며, 가뭄이 발생할 경우, 가뭄 대응효과를 정량적으로 나타낼 수 있어 가뭄 위험 상황 전달 및 용수공급조정 의사결정 시 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 충주댐 유입량을 모의하였으며 이때 발생되는 불확실성을 분석하였다. GCM별 불확실성을 고려하기 위해 IPCC AR4 A2 시나리오에 의한 4개의 GCM 강수량 결과를 추계학적 모형인 TFN 모형에 적용하였다. TFN 모형의 불확실성을 고려하기 위하여 정규분포를 따르는 100개의 잡음항을 생성하여 앙상블 유입량 시나리오를 생성하였고, 결과적으로 400개의 미래유입량 시나리오를 제시하였다. 분석결과 과거 30년과 비교하여 미래에는 다른 변화율을 보였으며, 모든 시나리오에서 전 기간에 걸쳐 연 유입량 증가 양상을 보였고 여름철의 유입량 증가, 봄철의 유입량 감소가 전망되었다.
최근 심화되고 있는 강우의 시간적 지역적 불균형이 기후변화와 높은 연관성이 있다는 연구결과가 발표되고 있다. 강우에 직접적인 영향을 받는 수자원분야에서는 강우의 변동성을 예측한 결과를 바탕으로 기후변화 영향에 대한 연구가 활발히 진행 하고 있다. 우리나라의 연중 강수량의 대부분이 홍수기에 집중되어 수자원의 총량의 27%만 사용하고 있다. 전체 수자원이용량 중 절반 이상을 댐을 통해 이용하고 있기 때문에 댐 운영방법에 지속적인 연구가 필요하다. 기후변화영향으로 댐 유입량에 대한 불확실성이 커지므로 장기적인 수자원을 관리를 위하여 효율적인 댐 운영을 하기 위한 해결책이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형으로 기후변화 영향을 받는 장기간 모의를 하게 되면 입력 자료와 매개변수, 모형구조의 불확실성 갖게 된다. 그에 반해 데이터를 통해 모형의 매개변수 값을 추정하여, 향후의 의사결정에 활용할 수 있는 모형을 구축하는 추계학적 모형과 인공신경망모형은, 물리적인 강우-유출 모형과 비교하여 모의에 드는 시간이 적고 모형 불확실성 파악이 가능하며, 장기간 모의 시 불확실성을 줄이는 효율적인 대안이 될 수 있다. 일반적인 추계학적 모형은 과거의 유입량 자료만 사용하지만 본 연구에서는 기후변화 시나리오 강우량의 영향을 함께 고려한 Transfer Function Noise(TFN)모형을 통하여 장기간 모의를 하였다. 본 연구의 대상 댐으로는 한강유역 중 댐 상류유역면적이 제일 넓은 충주댐으로 선정하였다. 과거의 유입량과 강우량 자료를 사용하여 통계적 방법을 통하여 TFN모형을 구축하고, TFN과 같은 변수를 사용하여 인공신경망모형을 구축하였다. 5개의 시나리오별로 어떠한 차이를 갖는지를 비교하였고, TFN모형과 인공신경망에 따라서 어떠한 양상을 갖는지 비교하였다.
본 연구에서는 비선형계획법을 이용하여 해공간의 비선형성을 적절히 제어하고, 예측유입량의 불확실성을 고려하면서 하나의 최적 의사결정을 내릴 수 있는 다목적댐 최적 연계운영 모형을 개발하였다. 모형의 적용성을 검증하기 위하여 금강유역에 모형을 적용하고 2020~2021년 이수기에 대해 가상으로 운영하여 보았으며, 적용결과 의사결정평균모형에 비해 향상된 결과를 도출하는 것을 확인하였다.
우리나라에서는 강우관측시스템의 지역적 불균형으로 상대적으로 소규모 저수지의 경우 미계측유역의 특성을 가지며, 신뢰성 있는 강우량, 유출량, 증발량 자료가 매우 부족한 실정이다. 다목적댐 유역과 같은 계측유역의 경우 상류유역의 유입량 자료의 확보가 용이하지만 대부분의 유역의 경우 계측장비가 부족하여 신뢰성이 확보된 유입량 자료를 얻는데 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 미계측유역의 유입량 산정을 위하여 계측유역을 대상으로 강우-유출 모형의 매개변수를 산정하였으며, 산정된 매개변수를 유역특성인자와의 상관성을 토대로 다중선형회귀분석기법(multiple linear regression, MLR)을 적용하여 지역화(regionalization)를 위한 회귀식을 도출하였다. 이를 위해 양질의 유량자료가 확보된 K-water 17개 댐 유역을 대상으로 매개변수를 산정하였으며 이 중 2개의 댐 유역을 미계측유역으로 간주하여 개발된 모형을 검증하였다. 대부분의 통계 지표에서 우수한 모의능력을 확인하였으며, 본 연구를 통하여 개발된 지역화 기법을 미계측유역에 활용한다면 보다 정량적이고 효율적인 수자원 계획이 가능할 것으로 판단된다. 향후 연구로는 불확실성을 고려한 Bayesian GLM 모형을 이용한 지역화기법을 개발하여 매개변수의 불확실성까지 고려할 수 있는 방안을 모색하고자 한다.
본 연구에서는 GDAPS(T213) 중기 기상 수치예보 자료를 활용한 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법을 개발하여 미래에 발생할 수 있는 댐 유입량의 중장기적 확률예측을 위해 초과 확률구간별 댐 유입량을 예측하고 RPSS 검증기법으로 예측결과의 정확도를 분석하였다. 개발된 ESP시스템을 적용한 결과 일단위 개념의 확률예보는 높은 불확실성을 내포할 수 있고, 중장기 확률예보에 초점을 맞추어 1, 3, 7일 등의 예측시간 해상도에 대한 ESP정확도의 민감도를 분석한 결과 예측시간 해상도 간격이 증가할수록 예측결과의 불확실성이 감소하면서 그 정확도가 전반적으로 증가함을 살펴볼 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 GDAPS 자료를 활용한 1주 단위의 한달(28일)예보를 수행한 ESP 결과는 각 초과 확률구간 분포의 적절한 증가 및 감소로 인하여 그 시간적 변동성이 안정적으로 예측되고 예측결과의 불확실성을 감소시킬 수 있어 그 활용가치가 높은 것으로 나타났다. 이러한 관점에서 본 연구의 ESP 시스템은 중장기적 측면에서 GDAPS 자료의 활용가치를 높일 수 있고, 기존 ESP 결과보다 향상된 정확도로 댐 유입량을 예측할 수 있으므로 실시간 댐 유입량 예측에 적용한다면 수자원 관리 차원에서 유용한 수단이 될 수 있을 것이다.
최근 들어 그 심각성을 더하고 있는 이상기후 현상으로 가용 수자원의 변동이 커지고 있으며, 이에 따라 수자원의 효율적인 운영이 요구되고 있다. 그러나 효율적인 운영을 위해서는 미래 유입량의 불확실성의 고려하고, 홍수 조절용량의 확보하면서도, 용수공급을 위한 저수량을 확보하고, 수력 발전을 해야 하는 복잡한 상황을 모두 고려하여야한다. 이러한 복잡한 시스템에서 하나의 최적화 기법으로는 모든 고려사항들을 만족시키는 최적해를 찾는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 그러므로 저수지 운영의 최적화를 위한 연구에서 한 가지 이상의 기법을 조합하는 기법을 사용하게 되었다. 이러한 기법은 각 기법의 장점을 취하고 각각의 한계를 극복하기 위해 주로 사용되었다. 본 연구에서는 저수지 운영 최적화를 모의하기 위하여 대청댐에서의 저수위, 유입량, 용수이용량 등을 고려하여 방류량의 예측을 동적 계획법(Dynamic Programming Model)으로부터 동적 신경망(Dynamic Neural Network Model)과 적응 퍼지 제어기법(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 개발하여 실제 방류량과 세 가지 최적화 방법에 의한 결과를 비교 검정하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 동적 신경망과 적응 퍼지 제어기법에 의한 최적화 모의가 동적 계획법에 비해 시스템의 구축이 쉽고 유연하다. 둘째, 퍼지추론의 Membership 함수의 구축에 따라 단시간에 많은 양의 강우가 발생하는 국지성 강우에 대해서도 최적 방류량을 예측할 수 있다. 셋째, 저수지 운영 과거자료의 부족과 불확실성을 해결하면, 보다 용이하고 양호한 예측결과를 얻을 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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