• 한국수자원학회논문집
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• 제39권7호
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• pp.553-562
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• 2006

본 연구에서는 유역규모의 응답과정에 대한 지표면유동과 하천유동의 상대적 기여도를 평가해 보고자 한다. 이를 위하여 GIUH 모형의 적률을 금강수계 보청천유역의 자료에 적용하였다. 본 연구에서 유도된 GIUH 모형은 하천 및 지표면에 대한 개별적인 배수경로들로 구성된다. 사전에 예상된 바와 같이, 양자의 특성속도는 현저하게 구별될 수 있었다. 이를 Rodriguez-Iturbe and Valdes(1979)의 모형에 의한 특성속도와 비교해본 결과 본 연구에서 산정된 특성속도가 보다 물리적인 의미를 내포하고 있음을 알 수 있었다. 또한 지표변유동의 경우 경로길이가 거의 일정한 반면, 하천유동의 경우 유역규모에 따라 경로길이가 길어지는 경향을 볼 수 있었다. 그 결과로서, 지표면의 동수역학적 거동특성이 전반적인 유역의 응답과정에 상당한 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 이에 대한 보다 폭 넓은 해석을 위하여 후속 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 농업과학연구
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• 제10권2호
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• pp.324-333
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• 1983

장기유출해석(長期流出解析) 모형(模型)은 물수지(收支)에 그 기반(基盤)을 두고 있다. 하천(河川) 유출량(流出量)의 물수지(收支)를 강우량(降雨量), 증발산량(蒸發散量), 토양수분변화량(土壤水分變化量)으로 단순화(單純化)하여, 이를 강우량(降雨量)pan증발량(蒸發量), 전기유출량(前期流出量)의 변수(變數)로 회귀모형화(回歸模型化)하여 회귀계수(回歸係數)로 부터 다음과 같은 유역(流域) 수문반응(水文反應)의 일반화(一般化) 경향(傾向)을 모색하였다. 이들 회귀계수(回歸係數), $b_1$, $b_2$, $b_3$로부터 개괄적(槪括的), 정성적(定性的), 연역적(演譯的)으로 유역(流域)의 수문반응(水文反應)을 해석(解析)할 수 있었다. 물수지(收支) 회귀모형(回歸模型)의 특성(特性)은 다음과 같다. 1. 회귀계수(回歸係數) $b_1$은 강우중(降雨中)에서 차단(遮斷), 지표저류량(地表貯溜量) 및 하도손실(河道損失)을 뺀 직접유출성분(直接流出成分)으로, 수계별(水系別)로 하류지점(下流地點), 유역면적(流域面積)이 커짐에 따라 $b_1$값은 작아진다. 2. 회귀계수(回歸係數) $b_2$는 토양수분변화에 따른 유출 체(滯)를 나타내는 기저유출(基底流出)의 Index로 유역면적(流域面積)이 커지고 유역평균경사(流域平均傾斜)가 완만할수록 유역(流域)의 저류능(貯溜能)이 커지므로 $b_2$값도 커진다. 3. 회귀계수(回歸係數) $b_3$는 토양수분과 토양피복상태에 따른 유역증발산(流域蒸發散)에 의(依)한 손실(損失)을 나타내어 부치(負値)를 가지며 하류지점(下流地點), 유역면적(流域面積)이 커짐에 따라 지표(地表), 지하저류능(地下貯溜能)이 커지므로 $b_3$값도 커진다. 4. 강우일수(降雨日數)가 많은 달은 대체로 Pan증발량(蒸發量)이 적으므로 큰 유출(流出)이 발생(發生)하여 전(前)달의 유출(流出)이 많았으면 그 달에 강우(降雨)가 없어도 기저유출(基底流出)이 나타내는 등(等) 유출(流出)의 계절적변화를 해석(解析)할 수 있다. 5. 월(月) 유출(流出)에 대한 강우량(降雨量), 증발산량(蒸發散量) 토양수분변화(土壤水分變化)의 상대적(相對的) 기여도(寄與度)는 ${\beta}$ Coeff.의 백분율(百分率)로 나타내면 각각(各各) 80%, 11%, 9%이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.21-33
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• 2019

본 연구에서는 비슬산 이중편파 Radar 자료와, GPM 위성자료 및 21개 (Korea Meteorological Administration, KMA) 지상강우자료를 활용하여 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)을 이용해 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 유출해석을 수행하였다. 모형의 유출 해석은 2016년 10월 5일 02:00~09:00 총 8시간 동안 최대강우강도 33 mm/hr, 유역평균 총 강우량 82 mm이 발생한 태풍 차바(CHABA)를 대상으로 하였으며, Radar 및 GPM 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용한 Radar (CM-corrected Radar) 및 GPM (CM-corrected GPM) 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 공간 강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였으며, 모형의 매개변수 초기토양수분함량, 지표와 하천의 Manning 조도계수를 이용하여 검보정하였다. 유출 결과는 결정계수(Determination coefficient, $R^2$), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과 CM-corrected Radar, GPM 자료가 평균 $R^2$는 0.96, NSE의 경우 0.96, 유출용적지수(VCI)는 1.03으로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 최종적으로 CM 기법을 이용한 보정된 공간분포자료는 기존의 자료에 비해 시공간적으로 정확한 홍수 예측에 사용 될 것으로 판단된다.

• 환경정책연구
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• 제10권1호
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• pp.49-70
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• 2011

농업 지역에서의 비점 오염원에 대한 기작과 발생을 해석하기 위해 많은 노력이 진행되고 있다. 또한 우리나라뿐 아니라 다른 나라에서도 수질 악화가 점점 심해지고 있는 것이 사실이다. 비점 오염물질은 직접유출과 기저유출로 분리되어 하천으로 이동된다. 보통 지하수는 지표수에 비여 수질이 양호하다고 여기지만 농업지역에서의 오염된 하천 주위의 지하수 오염은 심각할 수 있다. SWAT 모형은 용성 및 정확도가 높기 때문에 수문 및 수질 연구에 있어 국내외에서 널리 사용되고 있다. 하지만 SWAT 모형은 소유역별 수문학적 반응단위인 HRU를 이용하여 유역 내 수문 및 수질을 평가하는데, 소유역 내 HRU의 공간적인 정보를 표출하도록 되어 있지 않기 때문에 다양한 영농방법이 지표수 및 지하수에 미치는 영향을 공간적으로 분석하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 SWAT 모형의 단점을 개선할 수 있는 SWAT HRU Mapping module을 개발하였으며 이를 횡계 2리 유역에 적용하여 지하수 함양량 및 대수층 유입 $NO_3-N$ 부하량 및 농도를 분석하였다. 이에 따라 농경지에서 대수층으로 유입되는 $NO_3-N$ 부하량이 산림에 비해 상당히 많은 것으로 분석되었다. 또한 같은 밭 지역이라고 해도 재배되는 작물의 종류 및 시비량 등에 따라 대수층으로 유입되는 오염부하에는 상당히 다른 영향이 있을 수 있으며, 재배작물과 토양 특성에 따라 $NO_3-N$이 대수층으로 유입될 것으로 판단된다. 본 연구에서 개발된 SWAT HRU Mapping module은 유역에서의 기저유출을 통한 오염원의 시공간적 분석을 하는 데 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.281-281
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• 2016

기후변화로 인한 기상학적 자연재해로부터 대비하고 안정적인 용수공급을 위해 유역의 다양한 수문 요소들에 대한 분석 필요성이 증가하고 있다. 계절적 강수량의 편차가 큰 우리나라는 유역 통합 물관리가 중요하며, 효율적 수자원 관리와 물안보 확보를 위해 유역내 물순환을 이해하는 것이 중요하다. 유역의 유출을 결정하는 요소들에는 강우, 증발산량, 토양 수분 및 지하수 등이 있으며, 시간적으로는 홍수와 같이 단기에 발생하는 유출과 장기적으로 발생하는 유출이 있다. 장기 유출은 단기 유출에 비해 토양내 수분량이 무시할 수 없을 정도로 영향을 미치게 되므로, 1년 이상의 장기 유출 해석을 위해서는 강우가 발생하지 않는 기간 동안의 토양 수분량 변화와 증발산 영향을 고려할 필요가 있다. K-water에서 자체 개발된 분포형 장단기유출 모델인 K-DRUM은 유역을 격자(grid)단위로 구분하고 각 셀들에 대한 매개변수는 흐름방향도, 표고분포도, 토지이용도, 토지피복도 등을 GIS처리하여 일괄 입력할 수 있도록 함으로써 매개변수 산정과정에서 문제가 되는 경험적인 요인을 제거하였다. 흐름의 구분은 얕은면 흐름, 지표하 흐름, 지하수 흐름으로 구분하여 운동파법과 선형저류법을 적용하였다. 또한 초기 토양함수 자동보정기법으로 실제의 기저유출량을 재현하여 전체적인 유출모의 정확도를 높였으며, FAO-56 Penman-Monteith법을 적용한 증발산량 산정모듈과 Sugawara et al.(1984)이 제안한 개념적 융설 및 적설모듈을 추가하였다. K-DRUM모형을 이용한 유출분석은 용담댐 시험유역을 대상으로 2013년도 1년간의 유출모의를 수행하였다. 입력자료는 용담댐 유역의 지형, 토양 및 토지특성 정보와 시단위 강우 및 기상정보(온도, 바람, 일사 등)를 활용하였다. 분석 결과, 총 관측유출량은 7,151 ㎥/s이고 총 계산유출량 $8,257m^3/s$이며, 관측유출량 대비 계산유출량은 약 115% 정도로 나타났다. 연간 총 강우량은 1303.5 mm로 유역면적 약 $930km^2$을 적용하여 유역 총 강우량을 산정하면 $14,030m^3/s$로서 관측유출량은 유역 총 강우량 대비 51%이고 계산유출량은 59% 정도로 나타났다. 즉 유역 유출율은 약 51% 수준으로 보통의 유역과 유사한 수준이다. 관측된 토양수분량과 K-DRUM 모형의 계산된 토양수분량을 비교하기 위하여 관측 토양수분량의 비율을 이용하여 비교하였다. 모의결과 토양수분은 강우에 의해 변화하며, 관측결과와 유사한 형태로 나타남을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권6호
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• pp.565-577
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• 2016

본 연구에서는 인위적 수공시설물을 고려하지 않는 자연상태의 가뭄해석을 위해 자연가뭄지수(NDI)를 산정하고 활용성을 평가하였다. 자연가뭄지수는 주성분 분석을 이용하여 산정하였으며, 입력자료는 3개월 누적강수량, 자연유량, 토양수분량 자료이다. 강수량은 ASOS 59개 지점 자료이고, 자연유량 및 토양수분량은 지표수문해석모형의 결과를 이용하였다. 가뭄지수의 평가기간은 1977~2012년이며, 활용성 평가를 위해 시계열 분석, 지역별 분석 및 가뭄특성인자 분석을 수행하였다. 시계열 분석결과, 자연가뭄지수는 가뭄의 시작과 끝에 대한 평균절대오차는 0.85로 가장 정확하게 나타났다. 과거 가뭄사례와 가뭄특성인자를 분석한 결과, 자연가뭄지수의 지속기간과 발생간격의 평균절대오차는 각각 1.3, 1.0으로 가뭄의 지속기간 및 발생간격을 적절히 반영하는 것을 확인하였다. 지역별 분석결과, 자연가뭄지수는 단일변량 가뭄지수의 지역별 가뭄상황을 적절히 반영하여 활용성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 가뭄의 시작, 끝, 지속기간, 발생간격에 대한 자연가뭄지수, 표준강수지수, 표준유출지수, 표준토양수분지수의 순위를 분석한 결과 자연가뭄지수가 가장 높은 순위로 산정되었다. 자연가뭄지수는 기존 단일변량 가뭄지수의 상이한 가뭄상황을 종합적으로 반영하며, 가뭄의 특성을 정량적으로 제시한다는 점에서 활용성이 높다고 판단된다.

• 지질공학
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• 제21권4호
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• pp.305-312
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• 2011

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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.434-434
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• 2023

다양한 지면 모형은 대기 강제력 데이터 세트에 의해 구동되며 육지의 물, 에너지 및 생지화학적 순환의 해석에 활용된다. 그 중 에너지 플럭스 교환을 추정하는 것은 극심한 가뭄, 폭염, 물 부족 등 극한 기후 현상에서 중요한 역할을 한다. 에너지 플럭스는 기상기후조건과 토지피복의 변화에 따른 영향을 받고 있는데 그 영향을 구체적으로 조사하는 것은 생태계 프로세스의 매커니즘을 구성하는 데 필수적이다. 본 연구에서는 최신버전인 Community Land Model 버전 5.0 (CLM5)를 이용하여 동북아시아 지역의 에너지 플럭스의 시공간분포를 분석하였다. CLM5의 시뮬레이션은 1991년부터 2010년까지 2.5° × 2.5° 그리드에서 실행되었고 주요 에너지 인자인 순복사량, 현열, 잠열을 모의하였으며, 실행결과는 FLUXNET의 동북아시아 사이트의 관측자료를 이용하여 모델을 검증 및 평가하였다. 대기 강제력 변수의 차이는 모의 결과에 영향을 미치기 때문에 수문인자와 토지피복유형에 따른 에너지 플럭스의 변동성을 분석하였고 잠열을 식생 증발산열과 지면 증발열로 파티션하여 연구지역에 따른 각 구성요소의 비율을 산정하였다. 20년간의 순복사열, 잠열과 온도의 시공간적 변동성의 연 추세를 분석한 결과 동북아시아의 대부분 지역에서 잠열과 온도는 소폭 증가되였고 순복사열은 중국 내륙과 몽골지역에서 감소되였다. 본 연구는 지표와 대기 사이의 에너지 교환에 대해 분석하였으며 이후 증발산 및 물 플럭스와의 연동성과 관계성 분석에 활용하여 기후변화를 이해하는 데 기여할수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.435-435
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• 2022

디지털 필터 기반의 기저유출 분리 기법은 하천유량으로부터 기저유량을 분리하는 기법으로서 적절한 분석을 위해서는 필터 매개변수에 대한 추정이 요구된다. 이 연구에서는 비교적 간단한 방법으로 기저유출을 분리할 수 있는 단일 매개변수를 가진 디지털 필터 기반의 기저유출 분리 기법에 대하여 민감도 분석을 수행하였으며, 민감도 분석 결과를 바탕으로 적정 매개변수 범위를 결정하였다. 적용된 디지털 필터 기반의 기저유출 분리 기법은 Lyne-Hollick(LH), Chapman, Chapman-Maxwell(CM), EWMA 기법이다. 분석 대상 지점은 낙동강 지류 하천 중 8년이상 연속된 유량측정 기록이 존재하는 25개 수위관측소이다. 민감도 분석을 위한 기저유출 분리 기법별 매개변수 범위는 과거 연구 사례에 근거하여 LH, Chapman, CM 기법의 경우 0.9 ~ 0.99, EWMA 기법은 0.003 ~ 0.015로 선정하였다. 기저유출 분리 기법별 민감도 분석 결과, EWMA 기법이 매개변수 변화에 따른 기저유출 지표의 변화가 가장 적은 것으로 분석되었으며, LH 기법이 민감도가 가장 큰 것으로 분석되었다. 또한, LH 기법과 EWMA 기법은 수위관측소에 따라 산정된 기저유출 지수가 큰 차이를 보였으며, 이는 각 수위관측소의 유황곡선에서 10%와 90%에 해당하는 유량의 무차원 변동량에 기인한 것으로 분석되었다. 각 기저유출 분리 기법별 적용성 검토 결과, Chapman과 CM 기법은 기저유출만 존재하는 비 강우 기간에서 기저유출을 분리하는 오류가 확인됨에 따라, 비교적 유량 변동이 큰 우리나라의 유출 특성상 Chapman과 CM 기법의 적용은 부적절한 것으로 판단된다. LH 기법과 EWMA 기법은 홍수 수문곡선 상승부에 대한 기저유출의 비율, 비 강우 기간에 대한 기저유출 분리 오류 등을 검토하여, EWMA 기법은 0.012 ~ 0.015, LH 기법은 0.950 ~ 0.975로 선정하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.303-314
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• 2020

수자원분야에서 이용되는 강우에 따른 유역의 수문학적 시스템, 도시지역 및 하천에 대한 수리학적 시스템은 비선형성이 강하고 많은 변수들을 포함하고 있다. 이러한 특성을 가진 시계열 자료에서 기계학습을 통한 예측은 예측시점 이전의 자료 특성을 반영하지 못하는 등 기본적인 신경망으로는 부족한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구에서 적용할 강우-유출량과 같이 비선형성이 강하고 시간종속성이 높은 복잡한 시계열 자료를 예측하기 위해 신경망의 학습능력을 극대화한 순환형 동적 신경망(Recurrent Dynamic Neural Network)의 한 종류인 동시에, 시간 지연 신경망(Time-Delay Neural Network)의 특성을 가진 비선형 자기회귀(NARX, Nonlinear Autoregressive Exogenous Model) 인공신경망을 사용하였다. 이를 태화강 지방하천 구간에 적용하여 NARX 인공신경망의 시간 지연 매개변수를 10분에서 120분까지 조정하며 모의한 결과에 대해 여러 통계지표를 이용해 정량적으로 평가하였다. 그 결과 지연시간이 증가할수록 효율계수(NSE)가 0.530에서 0.988으로 증가하고, 평균제곱근편차(RMSE)가 379.9 ㎥/s에서 16.1 ㎥/s로 감소하는 등 정교한 예측이 가능함을 확인하였다.