비점오염 발생은 강우에 의한 지표면 유출과 밀접한 관련이 있는 관계로 모형을 이용한 비점오염 해석은 먼저 유역의 강우-유출의 명확한 관계해석을 필수조건으로 한다. 본 연구는 비점오염 모의에 많이 사용되고 있는 AnnAGNPS 모형의 다양한 유역특성별 강우-유출해석능력을 평가해 보았다. 결과를 통해 AnnAGNPS 모형은 대유역 모의에 적합하며 소유역 및 강우에 대한 유역의 반응시간이 짧은 불투수층이 많은 유역에 적용하는 것은 적합하지 않은 것으로 드러났다. 특히, AnnAGNPS 모형은 모의에 사용하는 시간간격 이 일단위(daily basis)이므로 하루보다 짧은 지속시간의 복합첨두치(mutiple peak flow)를 가지는 강우사상을 표현하는 기능이 없으며 따라서 첨두유량 예측에 상당한 오차 발생의 원인으로 드러났다. 또한 유출해석에 사용되는 CN방법은 지역적인 특성에 맞게 구축된 CN정보가 없는 관계로 초기치 선택에 신중함이 요구되며, 강우의 분포형과 더불어 반드시 주요 검정대상으로 다루어져야 할 매개변수였다.
하천을 수원으로 하는 상수도 시설은 강수량 및 하천 유량과 같은 모니터링 설비가 없는 곳이 대부분이며, 갈수기 등 하천 유량 감소기에도 취수량 조절과 같은 가뭄대응을 위한 판단 기준이 없어 사전 대응이 곤란한 실정이다. 또한, 실제 가뭄 업무를 일선에서 처리하는 지자체 공무원 등이 지금까지 제시된 가뭄지수(SPI, PDSI 등) 및 확산 모델 등을 사전 대응에 활용하기에는 한계가 있는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구에서는 장기유출모형(SWAT)의 매개변수 검·보정을 통해 장기간의 일단위 유출량을 추정하였으며, 감수곡선식을 도출하였다. 또한, 일단위 취수량과 감수곡선식의 관계분석을 통해 취수가능일수를 정량적으로 산정하였으며, 이를 용수공급 네트워크에 대입하여 읍면동 단위 적용 가능 범위를 제시하였다.
이 연구에서는 GPS 기준국 주변에 존재하는 장애물의 방향과 고도각이 좌표 정확도 변화에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 분석하고자 한다. 최적의 관측환경에 있는 기준국의 정밀좌표를 산출한 뒤 고도각 $10^{\circ}$부터 $70^{\circ}$까지의 장애물이 동, 서, 남 방향에 각각 존재한다고 가정하고 관측자료를 재구성하였다. 10일간의 관측자료를 이용하여 일단위와 시간단위로 각각 처리하였다. 일단위 처리결과에서는 RMSE가 10mm 내외였으나 시간단위 결과에서는 100mm 수준까지 증가하였다. 장애물의 고도각이 높아질수록 수평 및 수직방향 RMSE는 증가하였고 높이 추정값은 감소하였다. 방향에 따른 분석에서는 동쪽이나 서쪽에 장애물이 존재할 때 남북방향에 비해 동서방향으로 위치오차가 더 크게 증가하였고 남쪽 장애물인 경우에는 동서방향의 오차폭이 상대적으로 작게 나타났다.
RDAPS 수치예보로부터 생산된 일단위 강우시계열을 바탕으로 유량 예측을 모의하고, 정성적인 중장기 예보를 고려한 ESP 분석을 수행하여 결과를 비교하고 적용성을 검토하였다. 금강유역을 대상으로 ESP, 정성적 기상예보를 고려한 ESP, RDAPS 기상수치예보에의한유량예측결과를평균유출량과비교 분석을 통해각기법별 결과의 개선효과를 평가하였다. 예측 모의 결과 기상정보를 고려한 ESP 방법의 결과가상대적으로 양호한 것으로 분석되었다. 확률예측의 정확도를 평가하기 위한 불일치율(Discrepancy Ratio) 분석 결과에서도 같은 결과를 얻었다. RDAPS 수치예보의 경우 3시간 단위의 누적강수라는 특성이 감안된 시간분해능을 갖는 일단위 시나리오로 개선되거나 장기간 동안 지속적인 모의 평가가 이루어진다면 더욱 정밀한 유량예측을 모의 할 수 있을 것으로 예상된다.
이 연구에서는 일교차를 이용하여 일평균 증발산량을 산정한다. 이를 위하여 Thornton과 Running(1999)의 일평균 태양 복사열 산정을 위한 경험식을 이용하여 태양복사열을 계산하여 이를 현장 자료와 비교한 결과 비교적 정확한 범위 내에 있다는 것을 확인하였다. 이렇게 산정된 일평균 태양 복사열을 증발산량의 계산을 위해 Priestly Taylor 공식과 Penman 공식에 적용함으로써 현장에서의 정확성과 사용가능성을 확인해 보고자 하였다. 그 결과로 태양 복사열에 중점을 둔 Priest-Taylor 공식은 과다추정하는 경향을 보이나, Penman 공식은 비교적 정확한 증발산량의 산정을 보여 줌으로써 기상 관측 자료가 풍부하지 않은 지역에서의 사용가능성을 보여주었다. 또 계산된 증발산량을 일단위 온도만을 이용하여 증발산량을 산정하는 Hargreaves 공식과 비교하여 각 공식의 장단점을 공학적 측면에서 알아보고자 하였다.
지하수 함양량은 기후조건, 토지이용, 수리지질학적 비균질성에 의해 시공간적인 변동성을 나타내는 수문량이므로 통합지표수-지하수 모델 기반의 시공간변동성을 갖는 일단위 함양량의 추정이 필요하다. 진천지역을 대상으로 SWAT-MODFLOW 통합모형이 일단위 함양량 추정에 사용되었으며 추정된 함양량의 시변성은 국가 지하수 관측망과 기초조사 기간(2009-2010)중에 설치된 자동관측망 자료와 잘 부합하는 것을 확인하였다. 진천지역을 포함한 미호천 유역 평균 지하수 함양률은 강수대비 20.8%로 나타났는데 이는 해석적 방법인 기저유출 분리법의 결과와도 잘 일치하였다. 통합모델링 기반의 함양량 산정은 국가 지하수 관리를 위해 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 비정상성 Bayesian 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 시변성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계하여 한강 및 금강유역의 미래 계절 강수량 전망 및 일단위 이하의 확률강수량을 도출하였다. 모형의 적합성 검증을 위하여 2014~2017년의 모의된 사후 확률분포 값과 관측치를 비교하였다. 그 결과 계절강수량 모의에서 한강은 관측 값의 최대 약 86.3%, 금강은 약 98.9% 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 지속시간별 극치강우량은 약 65.9~99.7%의 정확성을 나타냈다. 이에 본 연구에서 산정한 결과는 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
유역 내 고농도의 탁수문제는 수자원의 효용 가치 하락, 댐 기능의 저하 및 관광 자원으로써의 가치 하락으로 인한 경제적 손실을 발생시킨다. 또한 자원으로서의 토양손실을 야기시켜 토양 재조성을 위한 시간적, 비용적 문제를 발생시킨다. 하천의 탁수저감, 자원으로써의 토양 보전 관리를 위해서는 토양유실 저감 대책을 세우는 것이 필요하며, 이를 위해서는 정확한 토양유실량 및 유사량을 평가하여야 한다. 토양유실량 및 유사량을 평가하기 위해 Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC)이 널리 사용되어 오고 있으며, SATEEC System은 다양한 모듈 보완을 통하여 현재 SATEEC System ver. 2.2까지 개발되었다. SATEEC System ver. 2.2는 시공간변화를 고려한 일단위 R factor산정이 가능하며, 이 R factor산정 모듈은 단일강우를 고려할 수 있는 Williams, Foster, Cooley, CREAMS의 R factor산정 공식을 기반으로 하고 있다. 그리고 SATEEC System ver. 2.2에서는 같은 속성의 셀에 대해서는 함께 연산이 이루어지기 때문에, 유역의 크기나 셀크기에 상관없이 최대 연산시간은 비슷하다. 본 연구에서는 이렇게 개발된 SATEEC System ver. 2.2룰 이용하여 낙동강 수계에 위치한 임하댐유역의 유사량을 평가하였으며, 유사량 평가를 위한 유달률 산정을 위하여 유전자 알고니즘 기반의 SATEEC SDR모듈을 사용하였다. 유사량 평가 결과 보정기간동안 $R^2$ = 0.591, NSE = 0.573, 검정기간 동안 $R^2$ = 0.927, NSE = 0.911로 높은 적용성을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구에서 사용된 SATEEC System ver. 2.2는 표토 보전 및 관리를 위한 예비 단계 평가 툴로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.
본 연구에서는 다중회귀분석모형(MLRM)과 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상 관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 68개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중회귀분석 모형은 각각의 입력자료를 독립인자로서 조합하여 12개의 시나리오를 만들었다. 시공간적 경향을 고려하기 위하여 계절별, 토양 토성(soil texture)를 구분하여 회귀분석을 실시하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.80 (철원), 0.90 (춘천), 0.80 (수원), 0.63 (서산), 0.77 (청주), 0.82 (전주), 0.52 (순천), 0.63 (진주), 0.99 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 토양수분을 예측하기 위한 인자 중 가장 민간함 LST를 보정하지 않는 토양수분 예측 방법은 상당한 오차를 포함하게 되어 실측 토양수분 결과와 크게 차이가 나타남을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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