이 연구(硏究)는 계류수(溪流水)에서 수질평가항목(水質評價項目)의 설정시(設定時) 중요한 인자(因子)인 수소이온농도(pH), 용존산소(溶存酸素), 전기전도도(電氣傳導度)에 미치는 영향 요인을 구명(究明)함으로써 계류수질평가기준(溪流水質評價基準)을 정립(定立)하기 위한 기초자료를 제공하기 위하여 서울대학교(大學校) 농업생명과학대학(農業生命科學大學) 부속(附屬) 관악수목원(冠岳樹木園) 산림소유역내 3개 조사구(서어나무림, 벚나무림, 리기다소나무림)에서 수행하였다. 1996년 7월 1일부터 1997년 8월 31일까지 강수(降水), 임내우(林內雨), 토양수(土壤水), 계류수질(溪流水質)을 분석(分析)한 결과(結果), 강우평균(降雨平均) pH는 6.06(5.02~6.60)이었으며, pH 5.6 미만의 산성우(酸性雨) 출현빈도(出現頻度)는 약 16.7%로 pH 5.02가 가장 낮았다. 강수(降水)로부터 임내우(林內雨)를 통해 산림토양(山林土壤)에 도달한 물이 계류수(溪流水)에 도달될 때까지 평균(平均) pH의 크기는 계류수(溪流水)>토양수(土壤水) [벚나무림(B층>A층)] > 벚나무림 임내우(林內雨)>토양수(土壤水) [서어나무림(B층>A층)]>서어나무림 임내우(林內雨)>강수(降水)>토양수(土壤水) [리기다소나무림(B층>A층)]>리기다소나무림 임내우(林內雨)의 관계를 나타내어 리기다소나무림은 강수 pH를 낮게 하였고, 서어나무림과 벚나무림은 이와 반대되는 결과를 나타내었다. 강수(降水)와 수종(樹種)에 따른 임내우(林內雨), 토양수(土壤水), 계류수(溪流水)에서 평균(平均) 용존산소농도(溶存酸素濃度)의 크기는 계류수(溪流水)>임내우(林內雨)(서어나무림>벚나무림>리기다소나무림)>강수(降水)>토양수(土壤水)(벚나무림 A층>리기다소나무림 A층>서어나무림 A층>벚나우림 B층>리기다소나무림 B층>서어나무림 B층)의 관계이었다. 강수(降水), 임내우(林內雨), 토양수(土壤水), 계류수(溪流水)에서 평균전기전도도(平均電氣傳導度)의 크기는 토양수(土壤水)(B층>A층)>임내우(林內雨)(리기다소나무림>벚나무림>서어나무림)>계류수(溪流水)>강수(降水)의 관계이었다. 즉, 강수(降水), 임내우(林內雨), 토양수(土壤水), 계류수(溪流水)에서 전기전도도(電氣傳導度)의 설명(說明)에 유의(有意)한 영향을 마치는 인자(因子)는 $Mg^{2+}$, $Na^+$, 양이온총량, 이온총량, 그리고 선행무강우일수 등 5개 인자이었으며, 중상관계수(重相關係數)는 0.84로 1% 수준에서 유의하였다.
제주도는 강수의 지표침투성이 좋은 화산섬의 지질특성상 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 제주도는 정책 및 연구적으로 오랜 기간동안 지하수의 보전관리에 많은 노력을 기울여 오고 있다. 하지만 최근 기후변화로 인한 강수의 변동성 증가로 인해 지하수위의 변동성 또한 증가할 가능성이 있으며 따라서 지하수위의 급격한 하강에 대비하여 지하수위의 예측 및 지하수 취수량 관리의 필요성이 요구되고 있다. 지하수에 절대적으로 의존하고 있는 제주도의 수자원 이용 여건을 고려할 때, 지하수의 취수량 관리를 위한 지하수위의 실시간 예측이 필요한 실정이다. 하지만 기존의 예측방법에 의한 제주도 지하수위 예측기간은 충분히 길지 않으며 예측기간이 길어지면 예측성능이 낮아지는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 딥러닝 알고리즘인 Long Short Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역의 1개 지하수위 관측정에 대해 지하수위를 예측하고 분석하였다. R 기반의 Keras 패키지에 있는 LSTM 알고리즘을 사용하였고, 입력자료는 인근의 성판악 및 교래 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료를 사용하였으며, 사용된 자료의 기간은 2001년 2월 11일부터 2019년 10월 31일까지 이다. 2001년부터 13년의 보정 및 3년의 검증용 시계열자료를 사용하여 매개변수의 보정 및 과적합을 방지하였고, 3년의 예측용 시계열자료를 사용하여 LSTM 알고리즘의 예측성능을 평가하였다. 목표 예측일수는 1일, 10일, 20일, 30일로 설정하였으며 보정, 검증 및 예측기간에 대한 모의결과의 평가지수로는 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)를 활용하였다. 모의결과, 보정, 검증 및 예측기간에 대한 1일 예측의 NSE는 각각 0.997, 0.997, 0.993 이었고, 10일 예측의 NSE는 각각 0.993, 0.912, 0.930 이었다. 20일 예측의 경우 NSE는 각각 0.809, 0.781, 0.809 이었으며 30일 예측의 경우 각각 0.677, 0.622, 0.633 이었다. 이것은 LSTM 알고리즘에 의한 10일 예측까지는 관측 지하수위 시계열자료를 매우 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미하며, 20일 예측 또한 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하면 본 연구대상지점에 대한 2주일 또는 3주일의 안정적인 지하수위 예보가 가능하다고 판단된다. 또한 LSTM 알고리즘을 통한 실시간 지하수위 예측은 지하수 취수량 관리에 활용할 수 있을 것이다.
CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.
최근 이상기상현상과 기후변화로 인하여 국지적인 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 돌발 홍수피해가 증가하고 있다. 이러한 홍수 피해를 줄이기 위해서는 정확도가 우수한 초단시간(1~2시간 이내) 예측 강우량 정보가 필요하다. 본 연구에서는 집중호우에 대한 초단시간예보 및 실황 예측을 위해 시공간적으로 고해상도 자료를 제공할 수 있는 기상레이더 강우자료와 위성영상 자료를 결합하여 초단기 강수 예측기법 개발 연구를 수행하였다. 또한 기상레이더 강우량은 지상강우관측에 비해 정확성이 낮고, 많은 불확실성을 포함하고 있으므로, 위성영상에서 산출되는 강우자료와 결합하여 강우추정의 정확도를 개선하고자 하였다. 레이더 볼륨자료에서 반사도 자료를 추출하여, 1.5km CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료를 생성하고, 반사도 CAPPI 자료의 패턴 상관분석을 통하여 강우시스템의 최적 이동벡터를 산출하였다. 또한 이동벡터를 고려하여 시공간적으로 외삽하여 강우이동 예측 모델을 개발하고, 초기자료로 레이더와 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 영상자료에서 생성되는 강우자료를 결합한 강수장 자료를 이용하여 강수 예측장을 생성하였다. 레이더-위성 결합 초단기 강우예측 모델의 정확성 검증을 위하여 2014년 8월 25일 부산 및 영남 지역에 발생한 집중호우 사례에 대하여 지상기상자동관측시스템(Automatic Weather System, AWS) 강우 측정 결과를 비교 분석 하였으며, 그 적용 가능성을 검증하였다. 초단기 강우예측 분석 결과 지상강우자료와의 오차가 발생하나, 추후 여러 통계적 후처리 과정을 통하여 그 성능이 개선될 것으로 보이며, 보다 정확한 강우량 예측을 위해서는 지속적인 알고리즘 개선 및 모형의 검 보정이 필요할 것으로 사료된다.
최근 30년 강수량은 20세기 초보다 124mm 증가하였으며, 지역별 변동성 역시 매우 크다. 또한 일 강수량 80mm 이상의 강한 강수의 증가가 뚜렷하고 약한 강수가 감소하는 양극화로 인하여 홍수기에 홍수피해가 증가하는 추세를 보인다. 하지만 홍수에 대비하는 기간인 홍수기는 1970년 이전에 제정된 후 개선된 적이 없어 기후변화를 반영하지 못하고 있으며, 전국적으로 동일한 홍수기를 적용하고 있기에 최근 강수량의 지역특성이 강한 점을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 20세기와 21세기 두 그룹의 통계특성을 비교하여 홍수기의 강수량 변화를 정량화하여 기후변화를 보이고 국내 18개의 다목적댐 유역에서의 강수량 변화를 통계기법을 통해 지역 특성을 확인하였다. 이후 장마와 태풍을 기준으로 한 기존의 홍수기와 extension, shift, 그리고 split 등의 방법을 적용하여 개선한 홍수기를 비교하였다. 모의 방법은 댐 운영 기본 규칙에 국내 다목적댐에 가장 많이 활용되는 일정률-일정량 방식의 Rigid ROM과 예측한 유입수문곡선의 정확도가 관건인 일정량 방식의 Technical ROM을 활용하여 방류량을 결정하였다. 홍수저감효과는 계획방류량을 기준으로 한 세 가지 지표(frequency, duration, magnitude)를 통한 비교와 하천의 계획홍수량과 댐의 200년 빈도 계획홍수량을 기준으로 한 K-water 방법을 활용하여 평가하였다. 본 연구의 결과로 20세기와 21세기 홍수기의 통계량을 비교했을 때 강수량의 평균값이 86.55mm가 증가한 것을 확인할 수 있었으며, 각 댐 유역별로 비교하였을 때도 1개의 댐을 제외한 94%의 댐에서 증가 추세를 확인하였다. 추가적으로 모평균 차이를 95% 신뢰구간으로 확인한 결과 80% 이상의 범위에서 증가추세를 확인하였다. 가설검정 결과인 p-value가 최소 0.038에서 최대 0.3의 값을 가져 지역별 강수 차이 또한 유의미한 통계적 차이를 파악하였다. 홍수저감효과의 경우 2020년의 시범 유역에 대해서 15일의 extension을 적용한 홍수기가 기존의 홍수기에 비해 평균적으로 frequency는 0.002%, duration은 1.85hr, magnitude는 26.96% 정도 저감됨을 확인하였으며, flood의 횟수도 6회정도 적음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 기후변화에 대응한 새로운 홍수기의 기준을 제안할 수 있을 것으로 기대한다.
당진 지역과 안면도 지역의 강수특성을 비교해 보기 위하여 수용성 이온성분 및 pH, 전기전도도 등을 2002년 4월 1일부터 2002년 11월 30일까지 당진 지역 총 47개의 시료와 안면도 지역 총 59개의 시료를 측정 분석해 본 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 강수의 신뢰성 검토에는 WMO에서 사용하고 있는 이온수지법과 전기전도도법에 의한 방법 두 가지를 사용하였는데, 당진 지역의 강수는 이온수지법($r^2$ : 0.9429), 전기전도도법($r^2$ : 0.9916)의 값을 나타냈으며, 안면도 지역의 강수는 이온수지법($r^2$ : 0.9620), 전기전도도법($r^2$ : 0.9955)의 값을 보임으로써 WMO에서 권고하는 분석 자료에 대한 신뢰성을 확인 할 수 있었다. 2) 당진과 안면도 지역의 pH 분포는 당진 지역이 년 평균 pH 4.6, 안면도 지역이 년평균 pH 4.8로 산성비 기준인 5.6보다 산성을 나타내었다. 산성비 기준인 pH 5.6이하의 총 발생빈도는 당진이 약 76.8%, 안면도 지역이 81.4%로 나타났는데 이것은 두 지역에서 산성비가 그만큼 내렸다는 것과 같고, 또한 pH의 저하요인인 음이온이 상대적으로 많이 포함되어 있음을 추측할 수 있다. 3) 강수량과 pH와의 관계를 살펴보면 당진 지역과 안면도 지역 모두 여름철인 7, 8월에 강수량이 집중되었고 pH 또한 4.1-5.5 사이로 봄철이나 가을철에 비해 pH가 높게 나타났다. 이는 여름철의 장마로 인한 대기 중의 세정효과로 볼 수 있다.
적용대상 유역은 낙동강수계로 하였으며 소유역 분할은 총 25개로 하였으며, 강우관측소의 선정과 Thiessen 계수의 산정은 최근에 한국수자원공사에서 새로 추가한 강우관측소를 위주로 대상 연도별로 달리하여 강우관측소를 선정하였다. 강우자료의 결측치는 RDS 방법을 사용하여 보완하였다. 대상연도별 소유역별로 일간 유역 평균 강우량을 산정하였다. 적용 모형의 선정은 한국수자원공사 실무부서에서의 적용사례가 빈번한 SSARR 모형을 최종적으로 선정하였다. SSARR 모형의 입력자료를 물리적 매개변수, 수문기상 매개변수 및 내부처리 매개변수로 구분하여 구축하였고 매개변수의 민감도분석과 함께 모형의 보정을 실시하였다. 민감도 분석 결과, 유역유출과 관련된 매개변수에서는 고수시와 저수시의 경우 지표수와 복류수의 분리하는 매개변수에서 민감도가 크게 나타났다. 저수시의 경우 지하수 중 회귀지하수가 차지하는 비율이 크게 나타났고, 지표수, 복류수, 지하수 및 회귀지하수의 저류시간에서 비교적 큰 민감도를 나타내었다. 1983년부터 2003년까지 21개년에 걸쳐 25개 소유역별로 일평균 자연유출량을 산정하여 이를 이용한 반순, 순, 월 및 연평균 자연유출량을 산정하였다.
In this study a multi-site daily precipitation generator which generates the precipitation with similar spatial correlation, and at the same time, with conserving statistical properties of the observed data is developed. The proposed generator is intended to be a tool for down-scaling the data obtained from GCMs or RCMs into local scales. The occurrences of precipitation are simultaneously modeled in multi-sites by 2-parameter first-order Markov chain using random variables of spatially correlated while temporally independent, and then, the amount of precipitation is simulated by 3-parameter mixed exponential probability density function that resolves the issue of maintaining intermittence of precipitation field. This approach is applied to the Nakdong river basin and the observed data are daily precipitation data of 19 locations. The results show that spatial correlations of precipitation series are relatively well simulated and statistical properties of observed precipitation series are simulated properly.
농업시설의 확장과 함께 수자원으로서 지하수의 중요성이 점차 커지면서 지하수 수질 특성을 설명하기 위하여 강수량과 지하수 그리고 전기전도도의 상관관계를 정확하게 이해하는 것이 매우 중요하다. 많은 연구에서 선행 강수를 고려한 누적이동강수량을 사용하여 지하수위와 강수량의 상관관계를 분석하였다. 최근 기후변화로 인해 줄어든 강수일수와 강수량으로 인하여 지하수 수질 변동의 장기간 분석이 어려워짐에 따라 지하수 수질변동에 대한 강수량의 단기간 영향을 규명하기 위하여 지하수위 변동량과 강수량의 상관관계를 이해할 필요가 있다. 지하수위 변동량은 지하수 함양률 산정 및 함양 특성 분석 등 지하수 변동 특성을 분석하는 데 있어서 매우 중요한 자료이다. 본 연구에서는 충남 예산 효교리에서 2019년 7월 1일부터 2020년 6월 30일까지 지하수위와 전기전도도를 관측하였고 지하수위와 전기전도도 변동량을 강수량과 비교 분석함으로써 단기적인 변동 특성을 해석하고 상관관계를 도출하였다. 먼저, 강수량과 지하수위, 전기전도도의 시계열 분석을 통한 교차상관분석(cross-correlation)을 수행하여 자료 간에 지연 시간(lag time)을 산정하였다. 다음, 지연 시간을 고려하여 강수량과 지하수위 변동량의 상관성 분석과 강수량과 전기전도도 변동량의 상관성 분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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