지표수 흐름은 육지 물수지 계산에 중요한 요소중에 하나이다. 그러나, 기상변화의 예측과 그로 인한 방재대책수립을 위한 대규모의 기상모형과 연계되는 육지수문모형(Land Surface Model, LSM)들은 지표수 흐름을 토양수분수지로부터 간단하게 산정하고 있다. 침투계산에서 지표수 흐름깊이를 무시하는 것은 지표면 및 지표하 물흐름 모두에 계산상 오류를 초래할 수 있다. 그러므로, 육지수문모형에서 종합적인 물과 에너지 순환 예측을 하기 위해, 지표수 흐름을 위한 1차원 확산모형과 지표하 물흐름을 위한 계산망 체적평균 토양수분이송(Volume Averaged Soil-moisture Transport Model, VAST)모형을 연계하는 대규모 지표면 및 지표하 연계 물흐름 모형이 개발되었다. 이 논문에서는, 최첨단 육지수문모형중 하나인 CLM(Common Land Model)내의 지표수리수문 모의를 위한 주요부분을 비롯하여, 지형특성에 따른 지표수 흐름과 공간적 토양수분 분포의 예측개선을 위한 새로운 지표면 및 지표하 연계 물흐름 모형에 대해 기술하였다.
대규모 육지수문모형(Land Surface Model, LSM)에서 종합적인 육지 물흐름 및 에너지흐름의 예측을 위해 새로운 지표면-지표하 연계 물흐름 모형이 지표하 물흐름 모의를 위한 3차원 체적평균 토양수분 이송방정식(Volume Averaged Soil-moisture Transpor, VAST)을 지표수 흐름모의를 위한 1차원 확산방정식과 연계하여 개발되었다. 각 흐름특성에 맞는 복합적인 수치해석법이 적용되어, 시간분할 방법에 의해 3차원 VAST 방정식의 종방향 흐름이 완전음해법에 의해 해석된 후, 횡방향 흐름이 양해법으로 구해지며, 그 후에 1차원 확산방정식은 MacCormack 유한차분법으로 계산한다. 이 새로운 흐름연계모형은 최신의 육지수문모형인 CLM(Common Land Model)내의 기존 1차원 수리수문계산부분을 대체하게 된다. CLM과 결합된 새로운 연계흐름모형은 오하이오 계곡부근의 시험유역에 적용되었으며, 모의결과는 지표면-지표하 물흐름 상호작용의 모의와 지표수 흐름추적방법을 사용한 새로운 모형의 유출예측이 실측치에 더 근접함을 보여준다. 이 개선된 육지수문모형은 지역적, 대륙적, 그리고 지구전체를 다루는 수문기상연구와 기후변화로 인한 재해예방을 위하여 기상모형인 CWRF(Climate extension of the next-generation Weather Research and Forecasting)와 연계될 예정이다.
일반적인 도시홍수모형은 수리-수문모형을 기반으로 한 홍수위 모형을 사용하고 있으나 강우사상이나 물리적 조건에 따라 모의시간의 변화가 있으며 경우에 따라서는 긴 모의시간이 소요된다. 알파고 이후 큰 관심을 갖게된 딥러닝을 이용한 데이터기반의 모의를 통해 수자원 부분에 적용하여 수위 예측을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 관측자료기반의 수위예측 연구를 수행하였다. 대상유역은 중랑천 유역으로 선정하였으며 2015년 ~ 2020년 사이의 10분단위 강우, 수위자료를 이용하였다. 지방자치단체에서 제공하는 강우, 수위자료의 경우 결측자료 또는 이상자료에 대한 보정이 미흡하여 기계학습을 통합 분석자료로 활용하는데 어려움이 있다. 이에, 결측 및 이상자료가 포함된 자료로부터 인위적으로 교란된 데이터 및 결측구간을 삭제한 데이터를 생성하여 자료의 시계열성을 제거하고, 딥러닝을 통한 수위 예측 결과를 정상 데이터를 적용한 결과와 비교하였다. 사용된 딥러닝 모형은 시계열 데이터 예측에 우수한성능을 보이는 LSTM모형과 GRU모형을 이용하였으며 RMSE, NSE를 이용하여 평가하였다. 본 연구에서는 결측자료 및 이상자료가 포함된 수문자료를 자료의 시계열성 제거를 통해 딥러닝 분석 입력자료 구성하기 위한 방안을 제시하였다.
신뢰도 높은 모형을 구축하는 것은 수문분석 시 매우 중요한 기초 작업이라고 할 수 있으며, 대부분은 SWMM모형의 관망구축과 구축된 관망의 매개변수를 추정을 위해 반복적인 작업수행으로 많은 시간을 소모하게 된다. 따라서 본 연구에서는 수문분석 시 SWMM모형의 간소화 방안 및 매개변수 추정에 관한 연구를 실시하였다. 관망 간소화는 누가유역면적을 기반으로 실시하였으며, 매개변수 추정은 DDS알고리즘으로 분석을 수행하였다. 이는 보다 신속하고 신뢰도 높은 SWMM 모형 구축에 크게 기여할 것으로 판단된다.
도심지 하천의 수위예측을 위해서는 일반적으로 수리-수문모형을 기반으로한 홍수위 모형을 사용하고 있다. 하지만 이러한 모형들은 매개변수 추정방법 및 모형구축을 행한 사용자의 숙련도에 따라 불확실성이 매우 크다 이러한 문제점을 개선하기 위해 데이터 기반의 딥러닝기법을 이용한 하천수위 예측이 많이 연구되고 있으나 수문기상자료와 같이 이전 시간 값과의 상관성이 큰 자료를 활용하면서 발생하는 자기 예측(self Prediction) 현상이 발생한다. 또한 도심지 하천의 데이터 품질관리의 문제로 입력자료 구축에 어려움이 있다. 본 연구는 중랑천 유역을 중심으로 2015년 ~ 2020년 사이의 강우 및 수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며 하천의 수위 예측을 수행함에 있어 학습입력자료 구축시 강우사상의 구분 방법에 따른 예측결과 비교 및 지연시간 및 Embedding Dimension을 이용한 전처리를 통해 자기 예측 현상을 비교해 보았다. 본 연구를 통해 도심지 하천 수위예측의 학습입력자료 구성을 위한 방안을 제시하였다.
최근 극심하게 변화하고 있는 기후에 적응하기 위해서 미래 기후를 좀 더 정확하게 예측하고자 많은 연구가 진행되어지고 있다. 결국, 기후변화에 따른 기온, 강수, 습도, 바람 등의 기후정보를 기후모형을 이용하여 얻게 되면 이에 따라 우리가 받게 되는 영향, 취약성 등을 평가하여 다양하게 활용하고자 하는 것이다. 우리나라는 지형적으로 육지의 70% 정도를 산악 지역이 차지할 만큼 복잡한 지형과 다양한 기후의 특성을 나타나고 있어 미래에 대한 기후변화 시나리오를 산출하는 기본적인 도구이면서 공간해상도가 약 400km인 전지구 기후모형(Global Climate Model; GCM)으로 그대로 활용하기에는 곤란하다. 따라서 지역기후모형(Regional Climate Model; RCM)을 통해서 추정된 A1B시나리오를 기본 기후변화 시나리오로 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 GCM이나 RCM 기반 기후변화 시나리오는 실제 강수의 특성을 제대로 재현하지 못하는 경향이 있으며 이러한 문제점을 개선하기 위해서 통계적인 상세화 기법을 통해서 수문학적으로 활용 가능한 기후변화 시나리오를 생산하여 이용한다. 본 연구에서는 새롭게 제공되는 RCP시나리오를 이용하여 북한을 포함하는 한반도 전체에 대한 기후변화 영향을 평가하고자 한다.
SWAT모형을 이용하여 악근천, 호근천, 동흥천을 대표 3개 유역으로 구분하여 1990년 토지이용상태에 1980년부터 1999년까지의 기상자료를 사용하였고 2000년 토지이용상태에 2000년부터 2010년까지의 기상자료를 적용하여 분석한 결과, 적용 기간 평균 지하수 함양률은 30%로 분석되었다. 이러한 연구결과는 기존의 제주지역 지하수 함양량 분석연구에서 나타난 40-50%보다 훨씬 적은 값으로 나타나고 있음을 알 수 있었다. 이 결과는 투수성 다공질 지층이 제주지역의 지질특성을 고려하더라도 개발형태가 비투수성 포장형태이고, 개발된다면 육지지역과 같은 지하수함양특성과 비슷할 수 밖에 없음을 알 수 있었다. 또한 Markov-chain을 이용하여 장래토지이용상태를 분석한 결과 장래의 토지이용은 2000년 현재에 비해 산림 3.4%감소, 농경지 0.2% 증가, 수계 1.0% 증가, 도심지 0.5%증가 하는 것으로 나타났다. 토지이용상태에 따른 SWAT모형 분석을 비교한 결과 현재에 비해 유출량은 평균 22mm 증가하였으며, 증발산량은 평균 5mm감소, 함양량은 평균15mm감소하여 0.7% 정도 감소하는 것으로 토지이용상태가 함양량에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
홍수예 경보를 통해 도시하천에서 발생되는 내수침수피해를 예방하기 위해서는 공간데이터를 활용한 침수위험지역을 분석하는 것이 필요하다. 특히 강우 유출 모형을 사용하여 수문분석을 진행할 때에는 정확도와 신뢰도 높은 모형을 구축하는 것이 매우 중요하다. 그러나 대부분의 도시유역에서는 관망의 개수가 많고 구축된 SWMM 관망의 매개변수 추정을 위한 반복적인 계산으로 분석 런타임이 길어져 연구에 많은 어려움이 나타난다. 게다가 연구자의 주관에 따라 간소화된 하수관망의 유출분석 결과가 상이하게 나타나는 등 하수관망 간소화 분석에 대한 체계적인 연구가 부족하다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 상대적으로 도시화가 많이 진행된 서울시의 하천유역 중에서 상습침수로 많은 주목을 받고 있는 도림천 유역의 관망에 대해 누가유역면적을 바탕으로 관망의 간소화를 진행하였다. 이를 통해 관망 간소화에 따른 영향을 분석하고, 간소화별 case를 3가지로 나누어 분석하였다. 뿐만 아니라 누가유역면적에 따른 간소화 별 case를 Tuflow를 사용하여 2차원 분석을 진행하여 간소화에 따른 침수량 차이를 나타내어 최적의 간소화 방안을 제시하였다. 이는 보다 신속하고 신뢰도 높은 모형 구축에 크게 기여될 것으로 판단된다.
하천은 자연의 현상 또는 인위적인 작용에 대해 끊임없는 반응과 응답의 과정을 통하여 복잡한 형태의 안정화를 이루고 있다. 하지만 인간은 경제적인 논리와 편의성 측면등의 이유로 하천에 대해 인위적인 간섭이 지속적으로 이루어져 왔다. 이는 하천이 본래 가지고 있던 자연적인 하도 특성의 급격한 변화를 초래하였다. 이러한 영향으로 인한 많은 변화들 중, 하도 내 수역이 식생으로 천이가 진행되면서 최종적으로 육지화되는 육역화 현상은 수리학적 문제 및 환경생태적 측면에서 큰 문제를 발생시킬 수 있다. 따라서 본 연구에서는 하도육역화를 제어하기 위해 하도 내 친환경적인 육역화 관리기법을 개발하고 이에 대한 적용성을 수리모형실험을 통해 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서 제시한 친환경적인 육역화 관리기법은 자연적인 배수효과를 이용 하였다. 이러한 친환경적인 육역화관리기법은 인공하도가 가지고 있는 하도와 고수부지의 수문학적 및 생태학적인 단절을 해소하였으며, 이를 물골 공법이라 명명하였다. 본 수리모형실험은 물골의 형상을 제시하기 위하여 하폭에 따라 물골크기를 무차원화 하였다. 또한 유사 제어 검증을 수행하기 위한 실험은 물골의 폭, 높이, 주기 및 가속수로 폭을 실험변수로 고려하였다. 물골 모형의 기본적인 흐름특성 분석을 위해 유속 및 수위를 측정한 결과 유속 및 수심은 하류를 따라 증가하는 경향을 보였다. 또한 유사 제어 효과 검증을 위해 소류력 및 마찰속도를 산정하여 도시하였으며, 이는 세굴 및 퇴적의 현상이 물골 주기에 따라 반복적으로 나타났다. 이러한 결과는 수위하강시 물골의 형상에 따라 흐름이 원활하게 배제되어 고수부지에 유사퇴적 방지 효과가 있을 것으로 판단되며, 물골공법이 친환적인 육역화 관리기법으로 활용가능성이 있는 것으로 기대된다. 향후 보다 상세한 수리모형실험이 수행된다면, 물골 공법 설계 및 현장적용을 위한 기초자료를 확보 할 수 있을 것이다.
강수량의 변화가 지하수 함양특성에 미치는 영향을 검토하기 위하여 대상 유역의 최근 30년간(1980년~2010년) 기상개황 자료로 SWAT모형을 이용하여 대표 강우년별(최다, 평균, 최갈수년) 수문인자를 도출하였으며, Markov Chain모형을 이용하여 추정된 토지이용 자료를 SWAT모형에 적용하였으며, 분석 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. SWAT모형을 이용하여 본 연구대상지역을 대표 3개 유역으로 구분하고, 1975~2010년까지의 기상자료에 년도별 토지이용 상태로 적용 분석한 결과, 적용 기간 평균 지하수 함양률은 30%로 분석되었다. 이러한 연구결과는 기존의 제주지역 지하수 함양량 분석연구에서 나타난 40-50%보다 훨씬 적은 값으로 나타나고 있음을 알 수 있었다. 이 결과는 투수성 다공질 지층이 제주지역의 지질특성을 고려하더라도 개발형태가 비투수성 포장형태이고, 개발된다면 육지지역과 같은 지하수함양특성과 비슷할 수밖에 없음을 알 수 있었으며, Markov-chain을 이용한 장래토지이용상태를 분석한 결과 장래의 토지이용은 2000년 현재에 비해 산림 3.4%감소, 농경지 0.2% 증가, 수계 1.0% 증가, 도심지 0.5%증가 하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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