본 연구는 농경유역 중소하천에서 실측된 유량과 총유사량의 분포특성을 분석하고 이들 간의 관계식을 도출하고자 한다. 유량과 유사량 자료 측정에는 프로펠러 유속계, 전자파 표면유속계와 DH-48, D-74 부유사 채취기 및 BL-84, BLH-84 소류사 채취기를 각각 사용하였다. 4개 하천을 대상으로 국가 지방하천 수로구간의 7개 측점을 선정하고, 2012년 8월부터 2014년 9월까지 유량과 부유사 및 소류사를 각각 측정하였다. 측정결과는 수리특성의 분포분석과 유량-총유사량 간의 관계식을 멱함수 형으로 유도하였으며, 이들 관계식은 수공실무에 유용한 도구로 사용할 수 있을 것이다.
하천의 유량 측정은 대부분 홍수 예보지역, 댐 상류지역, 대하천 및 유역내 주요 지점을 위주로 수행되고 있으며, 이에 따라서 중소하천과 소유역에 대한 유량 산정에 어려움이 있다. 물리적 기반의 분포형 모형에서는 유역의 지형학적 매개 변수를 기반으로 강우-유출 현상을 해석하고 있으며, 특정 지점에 대해서 최적화된 매개변수를 이용하여 유역 내 모든 지점에 대한 유량을 모의할 수 있다. 본 연구에서는 물리적 기반의 분포형 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 이용하여 유출구 지점에 대해서 모형을 보정하고, 이를 통해서 상류의 하천지점에 대한 유량을 추정함으로써 동일 수계에서 유량 측정이 이루어지지 않는 중소하천의 소유역에 대한 모형의 지역화 가능성을 평가하고자 한다. 대상 유역은 낙동강의 위천 유역과 유등천의 복수 유역을 선정하였으며, 무성과 복수 수위관측소에 대해서 추정된 매개변수를 이용하여 미성 및 신대 수위관측소의 유량을 모의하였다. 연구결과 미성 및 신대 수위관측소의 모의결과는 첨두유량 및 첨두시간에 대해서 관측 수문곡선을 잘 재현하였으며, 총유출량과 첨두유량 및 첨두시간에 대해서 관측값과 선형의 높은 상관성을 일관되게 보이고 있다. 따라서 동일 수계에 있는 상류 미계측 중소유역의 유량 추정시 GRM은 충분히 적용성이 있는 것으로 나타났다.
최근 전 지구적인 기후변화 및 온난화의 영향으로 태풍 및 집중호우가 빈번하게 일어나고 있으며, 이로 인한 한천범람 등 홍수재해로 인명 및 재산 피해가 크게 증가하고 있다. 우리나라에서도 태풍 및 집중호우로 인한 호수피해는 매년 발생하고 있으며, 피해 빈도와 강도가 증가하고 있는 실정이다. 이러한 현실을 고려하였을 때에 하천 인근 주민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 실시간으로 홍수위 예측을 수행하는 것은 매우 중요하다 할 수 있다. 국내에서 수위예측을 위하여 대표적으로 저류함수모형(Storage Function Model, SFM)을 채택하고 있지만, 유역면적이 작아 홍수 도달시간이 짧은 중소하천에서는 충분한 선행시간과 정확도를 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이는 유역면적이 작은 중소하천에서는 유역 및 기상 특성과 관련된 여러 인자 사이의 비선형성이 대하천 유역에 비해 커지는 문제점이 있기 때문이다. 본 연구에서는 위와같은 문제를 해결할 수 있도록, 수문자료와 딥러닝 기법을 적용하여 실시간으로 홍수위를 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다. 지난 태풍 및 집중호우로 인하여 급격한 수위상승이 있던 낙동강 지류하천에 대하여 LSTM(Long-Short Term Memory) 모형 기반 실시간 수위예측 모형을 개발하였으며, 선행시간 30~180분 별로 홍수위를 예측하고 관측 수위와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 선행시간 180분 기준으로 영강 유역 수위예측 결과와 실제 관측치의 평균제곱근 오차는 0.29m, 상관계수는 0.92로 나타났으며, 밀양강 유역의 경우 각각 0.30m, 0.94로 나타났다. 본 연구에서 제시된 딥러닝 기반모형에 10분 단위 실시간 수문자료가 입력된다면, 다음 관측자료가 입력되기 전 홍수예측 결과가 산출되므로 실질적인 홍수예경보체계에 유용하게 사용될 수 있을 것이라 보인다. 모형에 적용할 수 있는 더욱 다양한 수문자료와 매개변수 조정을 통하여 예측결과에 대한 신뢰성을 더욱 높일 수 있다면, 기존의 저류함수모형과 연계하여 홍수대응 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있다.
하천정비나 유역종합 치수계획 등 수자원계획을 수립하는 과정에 있어 하천의 설계홍수량 추정은 필수적이며, 하천의 수공구조물의 안전성과 수문학적 위험도를 산정하는데도 활용되고 있다. 그러나 매년 관측되는 강우량 자료에 비해 유출량 자료의 길이가 비교적 짧아 신뢰성 있는 홍수량자료의 구축이 어려운 실정이며, 미계측 유역에 위치한 중소규모 하천의 설계홍수량과 같은 수문학적 자료는 매우 제한적이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 기 수립된 하천정비기본계획의 자료들을 활용하여 유역의 특성(면적, 경사, 고도)이 고려되는 새로운 홍수량 산정식을 개발하였으며, Bayesian GLM(generalized linear method) 기법을 활용하여 미계측 유역의 지역화를 통한 홍수량의 추정이 가능하도록 하였다. 또한 Hierarchical Bayesian 기법을 활용하여 개발된 공식에 활용되는 매개변수의 불확실성을 구간을 산정하였다. Bayesian 기법의 도입으로 산정되는 홍수량의 불확실성 구간을 정량적으로 제시할 수 있었으며, 제안된 연구 결과는 미계측 유역의 홍수량을 추정하는 도구로서 활용성이 높을 것으로 기대된다.
The Objectives of this paper were to develop a modified tank model that is capable of simulating daily streamflow from a small watershed using daily watershed evapotranspiration and to test the applicability of the model to different watersheds. Tank model was restructured to consist of three series of tanks, each of which may mathematically reflect watershed runoff mechanisms from different components of surface runoff, interflow, and baseflow. And pan evaporation was correlated to potential evapotranspiration estimated from a combination method, and was multiplied by monthly crop and landuse coefficients, and watershed storage coefficient to estimate the watershed evapotranspiration losses. Ten watersheds were selected to calibrate model parameters that were defined using an optimization scheme, and the results were correlated with watershed parameters. Simulated daily runoff was compared to the observed ones from the tested watersheds. The simulating results were in good agreement with the observed values when optimal and calibrated parameters were used. Ungaged conditions were also applied to compare simulated values to the observed. And the results were in fair conditions for all the tested watersheds which differ considerably in their sizes, landuse types, and physiological features.
치수대책이 취약한 중 소규모 하천 상류유역에 갑작스런 홍수가 발생될 경우 홍수파뿐만 아니라 토석류에 의한 2차적인 피해도 발생하고 있고 이러한 홍수피해를 방지하기 위한 구조적 대책으로 홍수저류지를 도입하였다. 치수대책이 취약한 중 소규모 하천 상류유역에서 홍수저류지의 효과를 극대화하기 위해서는 적용지역에 대한 홍수저류지의 적절한 배치가 매우 중요하다. 먼저, 대상유역의 주요보호대상 지점 즉, 목표지점(Taget Point)을 결정하고 지형 및 지질, 산사태 위험도, 수몰현황, 지역경제 등을 고려하여 홍수저류지 설치 후보지를 다수 선정하였다. 그리고 강우 및 홍수분석, 저수지 홍수추적 등을 실시하여 목표지점을 보호할 수 있도록 홍수저류지간의 조합을 통해 최적 위치 및 개소수를 결정하였고 대상하천의 계획홍수량 즉, 하도분담량 이상의 호우에 대하여 분담할 수 있도록 홍수저류지 설치 개소수를 제한하였다. 그리고 여기서 결정한 홍수 저류지가 목표지점뿐만 아니라 대상 유역의 홍수저감에 얼마나 기여를 할 수 있는지 유역전체를 대상으로 수문학적으로 검토하였다. 홍수저류지는 현재 국가의 치수대책의 일환인 면중심의 유역치수계획, 선택적 방어, 홍수량할당제, 예방위주의 치수대책 등과 함께 하고 있는 유역분담형 치수 방안으로서 유역상류의 중소하천에 1차적인 홍수방어의 훌륭한 대안이 될 수 있다.
하천의 유량 측정은 대부분 홍수 예보지역, 댐 상류지역, 대하천 및 유역내 주요지점을 위주로 수행되고 있으나, 중소하천과 소유역에 대한 관측자료는 전무한 실정이다. 그로 인해 중소하천과 소유역 등 미계측 유역에 대한 유량 산정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 미계측 유역에 대한 적합한 유량 산정방법의 검토를 위해 미호천의 소유역인 증평유역을 대상으로 9개의 개념적 강우-유출모형(3개의 토양저류모형과 3개의 유역유출모형의 조합)을 적용하였으며, 이에 대한 적용성 검토를 위해 국내 홍수량산정에 많이 활용되고 있는 HEC-HMS 모형으로 비교평가를 실시하였다. 이를 위하여 총 6개의 단기 홍수사상을 Monte Carlo 분석(Nash Sutcliffe Efficiency, NSE*)의 목적함수를 통하여 모형 매개변수의 검정 및 검증을 수행하였다. 두 모형의 단기 유출 모의 결과 검정에서 HEC-HMS는 목적함수값 0.06~1.44(NE S*)의 모형성능을 보여주었으며, 개념적 강우-유출 모형은 0.00~0.66(NES*)의 모형성능을 나타내었다. 개념적 강우-유출 모형과 HEC-HMS모형의 매개변수 최적화를 통한 검증 결과 HEC-HMS는 0.25(NES*)의 목적함수 값을 나타내었고, 9개의 개념적 강우-유출모형은 0.14~0.83(NES*)의 목적함수 값을 나타내었다. 이 중 CWI-3PAR, CWI-2PMP, PDM-3PAR와 PDM-2PMP 모형이 0.16~0.26(NES*)으로 우수한 성능을 보이며, HEC-HMS 모형의 첨두유량 과소평가에 대한 문제점을 해결하였다. 이를 통하여 CWI-3PAR, CWI-2PMP, PDM-3PAR와 PDM-2PMP 모형이 증평유역의 지역화를 위한 단기사상 강우유출모형으로 적합하다고 판단된다. 향후 연구유역을 확장하여 추가적인 연구를 통해 일반화된 결론을 얻을 필요가 있다.
다양한 크기 유역에 대한 극한 홍수 규모 산정은 대규모 하천유량 자료를 필요로 한다. 하지만, 중소규모 유역의 경우 관측 지점의 부족으로 인해 하천유량 자료가 부족하다. 본 연구는 하천 유량 확장방법(Streamflow Propagation Method: SPM)과 비홍수량(specific flood distribution) 분석법을 적용하여 측정값이 없는 중소 규모 유역에 대한 하천유량 자료를 생성하여 극한 홍수 규모의 범위를 평가하고 일반화를 시도하였다. 이를 위해 충주댐(CJD), 섬진댐(SJD), 안동댐(ADD)의 미계측 중소규모 유역을 연구지역으로 선정하였다. 비홍수량의 범위는 유역의 크기가 증가함에 따라 감소하였으며 같은 크기 유역의 경우 유역의 크기와 지형에 따라서 비홍수량의 범위가 다양해질 수 있음을 보였다. 비홍수량의 최대와 최소치의 경향성을 비교하기 위해 다양한 포락선(Creager-, Kovacs-, and Francou-Rodier Envelop Curves; and Korean Specific Flood Method)을 활용하였는데, Creager곡선이 비홍수량 규모 대표성을 잘 나타내었다. 하지만, 3개 유역 자료를 통합 후 만들어낸 일반화 포락선식의 경우 Creager 폭락선보다 정확한 대표성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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