격자 물수지 기법을 이용하여 일단위 토양수분변화를 추적할 수 있는 분포형 토양수분추적모형을 개발하였다. 본 모형은 C-언어로 구성하여 다양한 GIS 소프트웨어들을 수용할 수 있도록 유연성을 확보하였다. 전처리 과정으로서 래스터 GIS 소프트웨어인 GRASS를 이용하여 모형에 필요한 자료를 준비하고 후처리과정으로서 모형의 결과를 GRASS상에서 도시할 수 있도록 구성하였다. 개발된 모형의 적용성을 검토하기 위하여 보청천 유역의 일부인 이평교 유역(75.6㎢)을 대상으로 이평교 지점에서의 실측 일유출량과 모형에 의한 모의발생치를 비교하였으며, 출력결과로서 월별로 정리된 토양수분 분포도를 GRASS상에 작성하여 예시하였다.
Three meteor-statistical forecasting models - the transfer function model, the time-series autoregressive model and the neural networks model - were tested to develop a daily forecasting model for Jejudo, where the need and demand for wind power forecasting has increased. All the meteorological observation sites in Jejudo have been classified into 6 groups using a cluster analysis. Four pairs of observation sites among them, all having strong wind speed correlation within the same meteorological group, were chosen for a model test. In the development of the wind speed forecasting model for Jejudo, it was confirmed that not only the use a wind dataset at the objective site itself, but the introduction of another wind dataset at the nearest site having a strong wind speed correlation within the same group, would enhance the goodness to fit of the forecasting. A transfer function model and a neural network model were also confirmed to offer reliable predictions, with the similar goodness to fit level.
미농무성에서 개발된 유역수문모형 SWAT을 국내유역에 적용할 경우 일반적으로 일단위 유출 수문곡선의 첨두부가 관측치에 비해 과소하게 모의되는 경향이 있다. 본 연구에서는 이러한 원인에 대해서 고찰하고, 첨두부가 작게 모의되는 문제를 해결하기 위해서 지표유출의 지체와 관련된 서브루틴을 개선하였다. SWAT 모형에서는 지표유출의 지체는 운동파 집중시간(kinematic wave time of concentration)을 변수로 하는 지수형 감쇠함수를 사용하고 있다. 그러나 집중시간 계산식에서 지표유출에 기여하는 초과우량을 6.35mm/hr로 작은 고정값으로 가정하고 있어 큰 호우가 발생한 경우에도 집중시간이 길게 계산되는 구조를 가지고 있다. 이로 인해 지표유출의 지체 효과가 커서 첨두유량이 과소하게 산정되는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 집중시간 계산시 고정값 6.35mm/hr 대신에 일 단위로 모의된 지표유출 발생량이 입력되도록 알고리즘을 수정하였다. 이 방법은 지표유출량의 크기에 따라 집중시간을 가변적으로 산정되게 함으로써 수문곡선의 첨두부를 보다 유연하게 구현할 수 있는 장점이 있다. 모형의 개선 효과를 평가하기 위해서 충주댐 상류유역을 대상으로 개선 전, 후의 일 단위 유출수문곡선의 첨두부를 비교하였으며, 그 결과 큰 홍수가 발생한 기간의 첨두유량이 10 % 이상 증가하는 것으로 분석되었다.
국내의 경우 수공구조물을 설계하기 위해서는 빈도해석을 통해 설계수문량을 산정한다. 일반적으로 실무에서는 지점빈도해석을 수행하게 되는데 설계빈도보다 대부분 짧은 기간의 자료를 이용하여 산정한다. 지역빈도해석은 이러한 자료기간이 가지는 문제점을 극복하기 위하여 확률수문량의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 기법이다. 스케일 모델은 지속기간별로 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 표현이 가능하며, 이를 통해 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 수학적 모델이다. 대상지역의 강우관측소에서 관측된 강우자료가 일단위이면, 기준지속기간이 24시간이 되며, 기준지속기간에 대한 확률강우량으로부터 임의의 지속기간에 대한 확률강우량을 스케일 모델을 이용하여 추정할 수 있다. 따라서 짧은 자료를 보유한 지역이거나 미계측 지역에 대한 확률강우량을 추정을 위해 지역빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용하여 확률강우량을 추정하여 지점빈도해석과 비교하고자 한다. 본 연구를 위해 한강유역의 강우 관측소를 이용하였으며, 군집분석 중 k-means방법을 적용하여 수문학적 동질성을 확보한 후 지역을 구분하였다. 구분된 지역은 지점 및 지역빈도해석을 수행한 후 상대평균제곱근오차(relative root mean square error, RRMSE)를 비교하여 정확도를 판단하였고, 정확도가 높은 빈도해석에 지역 스케일 모델을 적용하여 미계측 지점에 대한 임의의 시간에 대한 확률강우량을 추정하고자 한다.
강원도 설악산 국립공원에는 국내 최장의 토왕성 폭포가 있다. 유역면적이 $0.54km^2$에 불과하여 평소에는 폭포의 물줄기를 볼 수 없지만, 비 온 뒤에는 며칠간 하얀 물줄기의 장관을 연출한다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 CAT3.0을 이용하여 강우시 토왕성 폭포의 유출량을 분석하고 강우량에 따른 유출지속기간을 산정하여 강우의 누적량 및 지속기간에 따른 폭포의 물줄기를 볼 수 있는 기간을 추정하고자 하였다. CAT 3.0은 다양한 침투방정식중에 Rainfall Excess, Horton Eq., Green-Ampt. Eq.을 이용하여 강우시 토양특성(토양깊이, 투수계수)과 잠재증발산량과 토양수분량에 의한 실제증발산량을 산정하고 유출량을 계산하는 수문모형이다. 토왕성 폭포의 유출 특성을 분석하기 위하여 속초지점의 19년간(2010~2018) 관측자료를 이용하였으며, 토양의 깊이는 10 cm, 30 cm를 가정하여 비교하였다. 유출해석을 위하여 일단위 자료를 사용하였으며, 강우지속일수 및 누가강우량에 따른 유출을 산정하고 폭포의 물줄기가 확연히 보일 수 있는 한계유출량을 추정하였다. 폭포로부터의 유출량을 측정하는 관측지점이 없으므로, 폭포의 물줄기를 볼 수 있는 기간은 방송사 뉴스, 신문기사, SNS 등의 다양한 정보원으로부터 유추해석하였다. 이러한 분석결과로부터 강우에 의한 토왕성 폭포의 물줄기를 볼 수 있는 기간을 제시하였다.
BCSA (Bias-Correction and Stochastic Analog) is a statistical downscaling technique designed to effectively correct the systematic errors of GCM (General Circulation Model) output and reproduce basic statistics and spatial variability of the observed precipitation filed. In this study, the applicability of BCSA was evaluated using the ASOS observation data over South Korea, which belongs to the monsoon climatic zone with large spatial variability of rainfall and different rainfall characteristics. The results presented the reproducibility of temporal and spatial variability of daily precipitation in various manners. As a result of comparing the spatial correlation with the observation data, it was found that the reproducibility of various climate indices including the average spatial correlation (variability) of rainfall events in South Korea was superior to the raw GCM output. In addition, the needs of future related studies to improve BCSA, such as supplementing algorithms to reduce calculation time, enhancing reproducibility of temporal rainfall patterns, and evaluating applicability to other meteorological factors, were pointed out. The results of this study can be used as the logical background for applying BCSA for reproducing spatial details of the rainfall characteristic over the Korean Peninsula.
최근 기후변화로 인해 가뭄이 5 ~ 7년 주기로 발생하고 있으며 가뭄 강도가 심화되고 있고, 이러한 현상은 향후 10년 이상이 지속될 것으로 예측되고 있다. 이러한 가뭄으로 인해 2022년에는 각 지역에서 제한급수 및 운반급수 피해인구가 발생하였으며, 전국의 다목적댐 또는 용수전용댐에서는 가뭄 대응을 위해 용수를 감량하였다. 특히 2018년에는 농업용수 공급이 어려워 다수의 지역에서는 논이 마르고 밭이 시들어 농업피해가 발생하였다. 이에 따라 농업용 저수지에서는 가뭄 대응을 위해 저수지 운영곡선 및 연계운영 등과 같은 저수지 운영방안 수립이 필요한 실정이다. 하지만 다목적댐과는 달리 농업용 저수지에서는 수문 계측자료가 부족하기 때문에 저수지 운영방안 수립에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 심각한 가뭄이 발생한 섬진강 유역의 농업용 저수지를 대상으로 딥러닝 모델 기반의 일단위 유입량 예측모형을 개발하였다. 저수지 유입량을 예측하기 위해서는 유역평균강우량 및 과거 유입량 등을 독립변수로 선정하였으며, 시계열 자료 분석을 위해 딥러닝 모델 중 GRU(Gated Recurrent Unit) 모델을 활용하였다. 향후에는 예측 유입량을 활용하여 농업용 저수지의 수요량을 고려한 저수지 운영방안 수립을 통해 가뭄에 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
효율적인 수자원 관리에 필수적인 요소 중 하나는 유역 유출의 정확한 예측이다. 동일한 유역이라 할지라도 과거 기후조건에 대해 매개변수나 모형구조가 최적화된 수문모형은 현재나 미래 기후에 대해 최적이라 할수 없으며, 이에 따라 유역 유출 해석의 불확실성 또한 증가하고 있다. 수문자료동화는 모형의 입력 자료에 따른 불확실성을 줄이고 예측정확도를 향상 시킬 수 있는 방법으로, 수문모형의 상태량이나 매개변수를 업데이트하여 모형 초기 조건의 가능성 높은 추정치를 생성하는 기법이다. 본 연구에서는 국내 댐 상류 유역에 대해 집중형 수문모형과 순차자료동화 기법의 연계 패키지인 airGRdatassim 모형을 적용하여, 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 기법의 수문자료동화 특성을 비교 분석하고, 자료동화와 관련된 하이퍼-매개변수의 불확실성이 수문모의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 자료동화 적용 결과, 두 자료동화 기법 중 파티클 필터에 의한 모의성능이 높았으며 기상강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 설정 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼 매개변수의 불확실성은 두 기법별 뚜렷한 차이를 보였다. 또한, 본 연구에서는 일단위에서 시단위로 확장한 유량 예측 자료동화의 시험 모의결과 및 앙상블 수문동화기법의 도전과제에 대해서도 논의한다.
물부족, 수질오염, 조류발생 등 효율적 물관리를 위해서는 물정보 통합이 필요하지만 부처별/목적별로 개별 생산·관리되어 물관리 현안에 효과적으로 대응하기 어려운 실정이다. 물관리 현안 대응 의사결정을 위해서는 현재 상황에 대한 정확한 인식과 장래(1,3개월) 수자원 상황을 고려한 예측·분석체계 구축 필요하며, 이를 위해서는 수원별 가용수량, 지역별 물사용량 및 회귀수량 등 지자체, 유역, 하천을 연계한 실제 물이용 정보 기반의 물배분 현황 분석체계 구축이 필요하다. 본 연구에서는 물수급 관련 수요·공급 시설의 위치를 연결하는 물수급 분석 알고리즘 개발을 통해 지형공간정보의 위상(topology) 관계를 설정하여 물수급 분석의 계산순서를 선정하고, 시계열 DB를 입력하여 전국 약 40만개 이상의 일단위 물수급 분석 정보생산체계를 구축하였다. 본 연구에서 개발된 물수급 분석 모형은 향후 물관련 이슈 지역의 용수공급능력 평가 및 디지털트윈 등 다양한 수자원 정책평가에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 새롭게 개발 중인 SSP 시나리오의 일단위 강수량과 온도 자료를 활용하여 청미천 유역의 미래 가뭄의 예측 및 분석을 실시하였다. SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5에 따른 새롭게 개발 중인 CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project) GCM (General Circulation Models) 중 ACCESS-ESM1.5(Australian Community Climate and Earth System Simulator model)를 이용하였다. GCM 자료는 Quantile Mapping 방법을 사용하여 편이보정 되었고, 유출분석은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 사용하여 청미천 유역에 대해 수행하였다. 청미천 유역의 가뭄분석을 위해 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)와 SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index), 수문학적 가뭄지수인 SDI(Standardized Streamflow Index)를 산정하였다. 그 후, 시간에 따른 가뭄의 특성을 분석하기 위해 가까운 미래 (2025-2064)와 먼 미래 (2065-2100) 로 구분하여 분석을 진행하였다. 그 결과, 청미천 유역의 가뭄 발생은 SSP시나리오, 가뭄지수에 따라 차이점을 확인할 수 있었다. SSP 시나리오의 경우 SSP5-8.5에서 가장 심각한 가뭄이 발생하였다. 가뭄지수의 경우 강수만을 고려한 SPI는 먼 미래에 비해 가까운 미래에서 더욱 심각한 가뭄이 발생하였다. SDI의 경우 강수량의 변동이 일반적으로 하천의 흐름에 영향을 미치기에 SPI와 비슷한 양상을 나타내었다. SPEI의 경우 시간에 따른 기온상승으로 먼 미래에 심각한 가뭄이 발생하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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