최근 여러 가지 요인으로 가뭄이 빈발하고 있으며, 가뭄을 대비한 과학적 저수지 운영이 절실하다. 유입량, 관개용수량, 저수량, 하천유지유량 등 저수지 물수지를 반영하여 실제 가뭄 상황에 적용할 수 있는 시스템으로 개발하였다. 여기서, 하류 하천의 수량을 양수하여 저수량을 확보하는 양수저류를 고려하였고, 시기별 관개용수량을 간단관개, 절수관개 등의 실제 상황을 반영하도록 하였다. 또한 저수량의 장기간 변화를 관찰하여 저수지 운영의 가이드라인을 설정할 수 있도록 하였고, 하류 하천의 유량 변화도 평가할 수 있도록 하였다. 최근 수차례 가뭄을 겪은 충남 홍성에 위치한 대사저수지에 개발된 시스템을 적용하였다. 대사 저수지는 유역면적 $2.9km^2$, 유효저수량 137만$m^3$, 수혜면적 163ha에 이르며, 유역면적 $72.2km^2$인 하류하천의 와룡천으로부터 $0.057m^3/s$씩 양수하여 저수량을 확보하고 있다. 일별 저수율 자료가 있는 1991년부터 2016년까지 분석한 결과는 다음과 같다. 양수는 1월 15일부터 5월 31일까지 실시하는 것으로 하고 결과를 정리하였다. 첫째, 일 저수위를 모의하여 검증한 결과 일평균하여 관측 저수위는 EL.84.58m, 모의 저수위는 EL.85.87m이었다. 이 때 강우량은 연평균 1,275.2mm, 유입량은 718.0mm, 유출률 56.3%, 수면증발량 11.5만$m^3$, 관개용수 공급량 117.5만$m^3$, 월류량 148.9만$m^3$이었다. 둘째, 양수로 인한 유입량의 변화는 양수 전에는 연평균 209만$m^3$(유출률 56.3%)에서 양수 후 276만$m^3$(74.7%)로 증가하였고, 양수량은 67.5만$m^3$(연유입량의 32.3%)이었다. 셋째, 하류 와룡천의 유량은 양수 전에는 연평균 연유출량 5,200만$m^3$(유출률 56.5%)에서 양수 후 5,120만$m^3$(55.6%)으로 나타났다. 넷째, 양수 전에는 일평균 저수량이 47만$m^3$에서 양수 후 76만㎥으로 증가하였고, 양수저류로 인해 이수안전도는 15.4%에서 92.3%로 개선되었다. 또한 양수로 인해 저수지 유입량은 연평균 32.3% 증가하였고, 하류하천의 유량은 1.55% 감소하였다. 이상의 분석 결과로 양수저류는 가뭄대응에 상당한 효과가 있다고 평가할 수 있다. 또한 다양한 여건을 고려한 저수지 운영 가이드라인의 합리적 설정으로 보다 적극적인 가뭄대응이 필요하다고 본다. 물관리 현황은 지구별, 저수지별로 다양하다. 향후 현장 상황에 적합한 물관리 방법을 적극 모색해야 하며, 자연과 인간의 평등한 물 이용 환경조성에, 여기 개발한 도구가 일정 부분 유용할 것이라 판단한다.
우리나라 농업용 저수지는 저수량만을 참조하여 운영한다. 이러한 현실을 개선하기 위해, 유입량을 고정시키고 저수지 물수지 분석에 의해 방류량을 생산하는 체계를 구축했다. 2018년부터 2021년까지 총저수량 142만m3의 옥서저수지, 106만m3의 홍동저수지에 적용하여 일별로 저수량을 모의하여 관측값과 비교하고, 저수지 물수지 분석에 의해 실시간 계측되는 수로유량의 신뢰도를 평가하였다. 장기간의 계측 자료를 보유하고 있는 인근 다목적댐인 보령댐의 운영자료(2018~2021)를 이용하여 유입량 모형의 매개변수(α=3.500)를 결정하고, 저수지 유입량을 모의한 결과 NSE 0.854, R2 0.858의 높은 신뢰도를 얻었다. 유입량을 고정시키고, 저수지 물수지 분석에 의해 방류량을 계산한 결과 옥서저수지는 일최대 방류량 5.7m3/s, 일평균 0.2m3/s, 홍동저수지는 각각 5.9m3/s, 0.2m3/s로 나타났다. 총방류량을 측정 수로유량과 여수로 방류량으로 분할하고, 저수지 물수지 분석에 의해 수로유량의 신뢰도를 평가한 결과 옥서저수지는 R2가 0.771, 일평균 저수위 오차 88.6cm, 일평균 저수량 오차 9.4%, 홍동저수지는 R2가 0.086, 일평균 저수위 오차 69.9cm, 일평균 저수량 오차 18.0%로 오차가 크게 나타났다. 저수지 수위가 만수위(FWL) 이하일 때는 여수로 방류량을 0으로 하여 총방류량을 여수로 방류량과 수로유량으로 분할한 후, 물수지 분석에 의해 신뢰도를 평가한 결과, 옥서저수지의 경우 R2는 0.941, 일평균 저수위 오차 2.6cm, 일평균 저수량 오차 0.35%를 나타내, 신뢰도가 크게 증가했다. 그러나 홍동저수지의 경우는 R2는 0.521, 일평균 저수위 오차 2.2cm, 일평균 저수량 오차1.02%를 나타냈지만, 낮은 신뢰도를 보였다. 측정 수로유량의 신뢰도는 두 저수지 모두 낮게 나타났다. 수로유량 조정을 통해 옥서저수지의 신뢰도는 향상 시킬 수 있었지만 홍동저수지의 경우는 향상 시킬 수 없었다. 이는 여수토 비상수문조작 실적과 저수지 사통 수문 조작 실적이 없어, 그 결과를 정확히 반영할 수 없었기 때문인 것으로 결론을 내렸다.
저수분석(low flow analysis)은 수자원공학에서 중요한 분야 중 하나이며, 특히 저수량 빈도분석(low flow frequency analysis)의 결과는 저수(貯水)용량의 설계, 물 수급계획, 오염원의 배치 및 관개와 생태계의 보존을 위한 수량과 수질의 관리에 중요하게 사용된다. 그러므로 본 연구에서는 저수량 빈도분석을 위한 점빈도분석을 수행하였으며, 특히 빈도분석에 있어서의 불확실성을 탐색하기 위하여 Bayesian 방법을 적용하고 그 결과를 기존에 사용되던 불확실성 탐색방법과 비교하였다. 본 논문의 I편에서는 Bayesian 방법 중 사전분포(prior distribution)와 우도함수(likelihood function)의 복잡성에 상관없이 계산이 가능한 Bayesian MCMC(Bayesian Markov Chain Monte Carlo) 방법과 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하기 위한 여러과정의 이론적 배경과 Bayesian 방법에서 가장 중요한 요소인 사전분포를 구축하고 이를 비교 및 평가하였다. 고려된 사전분포는 자료에 기반하지 않은 사전분포와 자료에 기반한 사전분포로써 두 사전분포를 이용하여 Metropolis-Hastings 알고리즘을 수행하고 그 결과를 비교하여 저수량 빈도분석에 합리적인 사전분포를 선정하였다. 또한 알고리즘의 수행과정에서 필요한 제안분포(proposal distribution)를 적용하여 그에 따른 알고리즘의 효율성을 채택률(acceptance rate)을 산정하여 검증해 보았다. 사전분포의 분석 결과, 자료에 기반한 사전분포가 자료에 기반하지 않은 사전분포보다 정확성 및 불확실성의 표현에 있어서 우수한 결과를 제시하는 것을 확인할 수 있었고, 채택률을 이용한 알고리즘의 효용성 역시 기존 연구자들이 제시하였던 만족스러운 범위를 가지는 것을 알 수 있었다. 최종적으로 선정된 사전분포는 본 연구의 II편에서 Bayesian MCMC 방법의 사전분포로 이용되었으며, 그 결과를 기존 불확실성의 추정방법의 하나인 2차 근사식을 이용한 최우추정(maximum likelihood estimation)방법의 결과와 비교하였다.
무심천에는 2002년부터 자연형 하천정비사업에 착수하면서 저수로, 저수로 하안, 고수부지 등 하도내에 여러 자연형 하천 공법과 함께 시설들을 설치하였다. 본 모니터링 조사사업은 '무심천 살리기'의 일환으로 이루어진 하천종합조사사업으로써 무심천의 수리/수환경 변화와 생태계의 변화를 조사를 통해 생태 수환경 수리특성 등 생태복원에 필요한 기초자료를 축적하고, 필요한 공법 등 향후 추진될 무심천 하천정비 및 관리에 반영하기 위하여 저수량, 홍수량, 생태계 및 하천공법 등에 대한 조사 및 분석을 전문가, 시민참여 그리고 공무원이 함께 수행하고 있다. 본 연구에서는 무심천을 친자연형 하천으로 복원하기 위하여 실시한 친자연형공법에 대하여 모니터링을 실시하고 얻은 수리/공학적 그리고 생태적 성과물을 자연형하천정비사업에 피드백시키는 자연형 하천관리방안에 대하여 논하였다. 무심천의 친자연형하천관리를 위하여 하천의 3대기능과 관련한 항목을 이용하여 평가지표를 설정하고, 평가를 하고 자연형 하천공법 등급을 I-V로 구분하여 하천관리를 위한 기준으로 사용하였다. 평 저수시 무심천 본류와 지류에 대한 유량측정을 실시하고, 하천유지유량을 산정하였다. 저수/고수호안, 하상, 둔치에 대한 조사분석을 실시하고 관리방안을 제시하여 무심천을 점차 자연형하천으로 변화시키고 있다. 또한 생태계의 적응관리로 하천식생을 유지하기 위한 관리를 실시하고, 유해식물과 외래식물을 제거하고, 하도내 직경이 10(m) 이상되는 버드나무 수목에 밑둥치기를 실시하여 치수기능의 저해를 방지하였다.
장기유출모형을 이용하여 농업용저수지 유입량을 예측하고 농업용수 필요수량 및 홍수기 저수지 홍수조절을 통한 방류량 데이터를 이용하여 장기간에 대한 농업용저수지 저수율을 계산하였다. 계산결과와 실측 저수율 데이터의 비교 검증을 통하여 모형의 적용성을 평가하였다. 대상유역은 담양댐 지점이며 유역면적은 $47.2km^2$ 이며 주 하천 연장은 12.0km 이다. 담양댐은 저수용량에 비하여 유역면적이 작기 때문에 댐 계획 당시 순창군 구림면에 유역면적 $18.4km^2$ 인 2개의 보를 축조하여 유역변경방식으로 간접유역 유출량을 비관개기 및 홍수시에 도수하며 최대 도수량은 $10m^3/s$이다. 장기유출모의는 한국수자원공사(2001)에서 수행한 전역최적화기법인 콤플렉스 혼합진화기법을 통하여 추정된 나주지점의 모형보정 성과를 활용하였으며 모의기간은 1981-2010년(30년)이다. 장기유출모의 결과 담양댐 유역의 평균 유출율은 67% 인 것으로 분석되었다. 농업용수 필요수량은 한국농촌공사에서 산정한 연도별 필요수량 산정결과를 이용하여 실측 농업용수 월별 방류량 자료를 기준으로 관개개간인 4월 21일-9월 20일(163일)동안 월별로 분배하여 적용하였다. 홍수조절은 기존 댐 상시만수위, 홍수기제한수위 데이터를 근거로 운영하였다. 일별저수지 운영모형은 미공병단의 HEC-5 모형을 이용하였으며 한국농어촌공사 농촌용수종합 정보시스템(RAMIS)의 댐 일별 저수율 현황과 기존저수지 일별 저수지 모의운영결과를 비교 검증하였다. 모형수행결과 실측저수율과 모형수행결과의 상관계수는 0.93 인 것으로 분석되었다. 연구결과, 장기유출모의 결과와 연계하여 농업용수, 하천유지용수, 홍수조절을 고려한 저수지 운영을 통하여 비교적 정확하게 농업용저수지 저수율을 예측할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구성과를 바탕으로 농업용저수지의 장기적인 용수수급현황을 예측하여 효율적인 용수공급계획을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.
저수구역은 계획된 홍수위에 의하여 둘러싸인 지역 혹은 댐의 계획된 홍수위 내에 있는 지역으로 정의된다. 본 연구에서는 저수구역 내 농경지를 탐지하기 위하여, 대표적인 기계학습 기법인 RF (Random Forest) 기반의 감독 분류 방법을 적용하였다. 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 분류하기 위하여, 질감정보를 정량화하기 위한 대표적인 기법인 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)과 NDWI (Normalized Difference Water Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 추가적인 입력자료로 활용하였다. 특히, 질감정보를 생성하는데 사용된 윈도우 크기가 농경지의 분류 정확도에 미치는 영향을 분석하여, 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 분류하기 위한 방법론을 제시하였다. 실험결과, UAV 영상을 이용한 분류결과를 통하여 취득된 다중분광영상과 NDVI, NDWI, GLCM 영상들을 이용하여 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다. 또한, GLCM의 윈도우 크기가 분류정확도를 향상시키기 위한 중요한 변수임을 확인하였다.
저수지 수문자료는 강우량, 유입량, 저수량, 방류량이다. 이 중에서 관측되고 있는 것은 저수량과 일부 수로방류량에 불과하다. 그럼에도 모의에 의해 유입량을 고정시키면, 물수지에 의해 방류량을 계산할 수 있다. 그러나 저수량 오차로 모의 유입량과 계산 방류량의 신뢰도는 반드시 확인돼야 한다. 신뢰도가 낮으면 모의 유출량과 계산 방류량을 조정하며 신뢰도를 높여야 한다. 신뢰도는 평가주기가 짧을수록 보장된다. 여기서는 유역면적 218.80km2, 유효저수량 3,494만m3, 수혜면적 5,117ha인 탑정지에 대해 2020년 1월1일부터 12월31일까지 1시간 단위로 1달, 10일, 3일, 2일 간격의 주기로 저수지 운영자료를 생산하고, 그 신뢰도를 평가하여 평가주기가 짧을수록 오차가 감소되는 것을 관찰코자 했다. 1시간 간격의 유입량은 ONE 모형으로 모의했고, 저수지 물수지 모형을 구축하여 모의 유입량에 저수량 변화를 더해 방류량을 계산했다. 또한 저수지 물수지에 의해 저수위를 모의했으며, 관측 저수위와의 오차제곱근(RMSE)으로 신뢰도를 평가한 결과는 다음과 같다. 1달 간격으로 신뢰도를 평가한 경우 RMSE는 132.466m, 10일 간격은 46.922m, 3일 간격은 0.520m, 2일 간격은 0.349m로 나타났다. 위의 결과로부터 저수지 수문자료의 평가주기를 짧게 할수록 신뢰도는 개선된다고 말할 수 있다. 이상의 결과는 과거 자료에 대해 1년 동안 1시간 간격으로 유입량을 모의하고 방류량을 계산한 결과를 고정시키고, 평가주기를 달리하며 수위오차를 분석한 결과이다. 만약 평가주기별로 유입량과 방류량을 실제 상황에 적합하게 조정하면, 그 신뢰도는 훨씬 더 개선될 것이다. 현재 저수지 수위만을 관리하고 있는 현장의 상황에서 이 연구결과가 시사하는 바는 매우 크다. 첨언하면 AI 시대의 핵심은 자료다. AI의 먹이는 자료다. 다시 말해 자료 없는 AI는 시체와 같다. 자료는 기본이고 진실이다. 자료 없는 결과는 가짜다. 또한 위의 결과는 자료는 상시 관찰돼야 한다는 것을 말한다. 1년에 한 번 수문자료를 평가하는 제도로는 고품질의 자료를 생산할 수 없다. 무엇보다 자료는 상시 관찰하는 제도가 정착돼야 하며, 그 때 비로소 AI와 공존과 협력으로 물관리 기술의 혁신을 이룰 것이라 확신한다.
하천의 측방 이동은 충적 하도가 횡방향으로 이동하는 것으로 홍수에 의한 강턱 및 고수부지 침식 및 만곡사주 퇴적을 동반하는 지형형성작용이나 국내에서는 관련 연구가 적은 실정이다. 본 연구에서는 수 년간 인간의 교란이 없는 상태로 유지된 하천 구간인 내성천 고평 지점을 대상으로 항공사진, 드론 영상 및 DEM 자료를 이용하여 2015-2021년 사이에 발생한 하천의 측방 이동에 대한 계량적 분석을 실시하였다. 고평 지점의 내성천 하도는 시간에 따라 저수로 하폭이 증가하면서 공격사면이 횡방향 및 하류 방향으로 이동하였으며, 이 과정에서 사행도는 1.07에서 1.12로 소폭 증가하였다. 10개 단면에서 측방 이동은 2018년 5월과 11월 사이, 2020년 5월과 9월 사이에 발생하였으며, 공격사면 쪽으로 최대 60 m 이상 이동하였다. 동일한 두 시기에 측방 이동에 따른 홍수터의 침식 면적은 각각 5,572 m2, 6,571 m2였으며, 2015-2021년 전체로는 16,000 m2에 달하였다. 이는 대상 구간의 2015년 기준 전체 저수로 면적의 약 20%에 해당한다. 단면에서의 변화는 측방 이동과 함께 저수시 하상의 저하가 함께 관찰되어 6년간 0.5-1.0m 저하되었다. 대상 구역 내에서의 침식량은 30,636 m3이며, 퇴적량은 14,904 m3으로 순침식량은 15,831 m3으로 나타났으며, 이는 2015년 기준 저수로 면적이 평균 51.7 cm 하강한 정도에 해당한다. 본 연구의 결과는 국내 충적 하천에서 홍수에 의해 하도의 측방 이동이 활발하게 발생하였음을 보여주며, 하천 관리 및 유사 분석에 있어서 측방 이동에 대한 고려가 필요함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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