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.
유황곡선은 하천유량의 변동성을 함축적으로 나타내고 연간유량 분석방법(calendar-year method)과 전 자료기간유량분석방법(total-period method)을 이용하여 작성하고 분석할 수 있다. 본 연구는 유황곡선 상에서 유역특성인자들을 포함시켜 작성하는 방법을 제시하였고 지형 및 기상학적 인자를 통해 지역화 시킨 유황곡선을 통해 미계측 유역의 유황곡선을 추정할 수 있는 곡선을 개발하고자 한다. 이를 위해 유역의 특성인자자료를 수집하여 독립변수로 설정하였고 다중회귀분석을 실시하여 변수들을 지역화 시켰다. 지역화 시킨 변수들을 유황곡선에 반영하여 대상지역에서 하나의 유황곡선으로 나타내었다. 도출한 유황곡선을 자료가 있는 지역을 미계측유역이라 가정하고 검증하였다. 검증결과 실제자료와 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었고 이를 통해 미계측 유역의 유출량 자료가 부족한 유역에 대한 예측과 과거 많은 부분이 결측된 유역에 대한 유출량 예측도 가능할 것이라 판단된다. 또한 강우시나리오를 통해 지형인자가 고려된 유황곡선을 이용한 다양한 자료분석을 실시할 수 있을 것이라 판단된다.
최근 지구온난화 및 이상기후 현상으로 인하여 집중호우의 빈도와 강도가 급증하고 있다. 그리고 급격한 도시화로 불투수 면적이 증가하여 도시지역에 침수피해가 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 이러한 침수피해를 방지하기 위하여 침수위험지구, 재해위험지구를 선정하여 집중호우에 대하여 집중관리를 하고 있지만 위험지구이외의 곳에서 침수가 발생할 경우 신속하게 대처하지 못하는 문제가 발생하고 있다. 또한, 하천이 범람하여 발생하는 외수침수의 경우 수위를 실시간으로 확인할 수 있어 미리 대응이 가능하지만, 내수침수의 경우 지하에 매설되어 있는 관로의 상태를 확인할 수 없기 때문에 순간적으로 발생하는 침수에 대하여 신속하게 대처를 해야 한다. 현재 침수 피해를 신속하게 대처하기 위하여 CCTV를 활용해 침수의 발생여부를 모니터링 하고 있지만 CCTV설치 지역에 비하여 적은 인력으로 모든 CCTV를 확인하지 못하여 침수피해를 신속하게 대처하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 침수사진 자료를 CNN(Convolutional Neural Network)기법을 이용하여 학습시켜 침수의 발생여부를 판단하는 모델을 제안하였다. 딥러닝 기법의 CNN은 이미지의 특징을 추출하여 학습하는 과정을 가지게 되는데 학습이 완료된 모델은 침수사진의 특징을 파악하여 침수가 발생하였는지에 대한 여부를 자동적으로 판단하게 된다. 본 연구결과를 CCTV관재센터 혹은 지자체와의 연계를 통하여 침수의 발생여부를 자동적으로 판단해주는 시스템이 개발된다면 신속한 침수피해 대처가 이루어 질 수 있을 것이라 판단된다.
2019년에는 바다골재를 제외한 전국 147개 시군구의 872개 채취장에서 골재를 생산하였다. 이 중 허가에 의한 골재 채취장은 414개소이며, 신고에 의한 골재 채취장은 458개소이다. 골재원별로 보면 선별파쇄골재가 가장 많은 채취장을 운영하며, 그 다음으로 산림골재, 육상골재, 선별세척골재, 하천골재의 순으로 채취장의 수가 감소한다. 지역별로 보면 경상북도가 149개소의 채취장에서 골재를 생산하였으며 경기도는 135개소, 강원도는 113개소, 경상남도는 92개소, 충청북도는 81개소, 전라북도는 70개소에서 골재를 생산하였다. 채취장별 생산규모로 보면 100만 m3 이상의 골재를 생산한 채취장은 17개소로서 생산량은 2019년 골재 생산량의 약 17.6%인 약 2,300만 m3이다. 50만~100만 m3 미만의 골재를 생산한 채취장은 44개소로 생산량은 약 3천만 m3, 10만~50만 m3 미만의 채취장은 273개소로 생산량은 약 6천만 m3, 1만~10만 m3 미만의 채취장은 409개소로 생산량은 1천7백만 m3, 그리고 1만 m3 미만의 골재채취장은 129개소로 생산량은 2019년도 전체 골재생산량의 0.4%에 불과하다. 산림골재와 선별파쇄에서만 100만 m3 이상의 골재를 생산하는 채취장이 운영된다. 골재허가에 의해 골재를 채취하는 하천, 육상, 산림골재에서의 허가기간은 대체로 10년 이내이며, 특히 하천골재와 육상골재는 2년 이내로 매우 짧은 편이다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 메콩강 유출변화 분석을 목적으로 하고 있다. HadGEM3-RA로 부터 생산된 동아시아 지역 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 일 자료를 기반으로 편의보정을 통해 미래 기후변화 시나리오를 구축한 후, SWAT 모형을 이용하여 메콩강 주요지점인 Kratie(유역면적: $646,000km^2$, 메콩강의 연평균 유량의 88%)에서의 유출변화 모의하고 유황분석을 수행하였다. 기후변화 분석 결과 Kratie 유역의 미래 강수량은 기준 년 연평균 강수량 대비 미래 년 기간의 연평균 강수량은 두 시나리오 모두 증가하는 것으로 분석되었으며 월별 강수량 변화 분석을 통해 6월~11월에 강수량의 증가가 비교적 크게 나타나며 특히 RCP 8.5 시나리오에서 강수량의 변동 폭 및 증가량이 크게 나타남을 확인하였다. 시나리오별 월평균 최대 및 최소기온의 변화는 두 시나리오 모두 미래 기온의 상승을 전망하고 있으며 특히 RCP 8.5 시나리오의 온도증가 폭이 크게 나타나는 것을 확인 하였다. 또한 하천유황변화 분석결과 유역의 유량변동성이 더욱 커질 것으로 분석되었으며 저수계수 값이 52~57% 감소하고 갈수계수 값이 67~74% 감소하는 것으로 나타나 하천의 갈수상황이 지속되어 미래에 가뭄이 보다 심화될 것으로 분석되었다.
내륙습지에서 생태적, 환경적으로 중요한 역할을 하고 생태복원의 주요 재료가 되는 버드나무림에 대한 식물사회학적 연구가 수행되었다. 습지보호지역에 발달하는 버드나무림을 대상으로 Z.-M.(Zürich-Montpellier)학파의 방법에 따라 총 61개의 식생자료가 수집되었고 식물군락과 종조성적 특성이 밝혀졌다. 총 237분류군을 포함한 9개의 식물군락이 구분되었다. 높은 상대기여도(r-NCD) 값을 나타내는 버드나무류는 키버들, 왕버들, 선버들, 갯버들, 버드나무로 확인되었다. 종조성 분석결과, 벼과, 국화과, 미나리과, 마디풀과, 콩과 순으로 출현빈도가 높게 나타났으며, 생활형은 일년생식물(휴면형), 단립식물(지하기관형), 중력산포형(산포방법), 직립형(생육형)을 가지는 식물종의 출현율이 높아 Th-R5-D4-e로 특징지어졌다. 귀화식물은 12과 24종, 생태계교란 생물은 3과 4종이 관찰되었으며, 귀화율은 10.1%, 교란지수는 41.4%로 분석되었다. NMDS 서열법(non-metric multidimensional scaling)에 의한 식물종과 조사지점 간의 경향성 분석 결과, 조사지점의 해발고도와 습지의 유형이 식물군락의 공간적 분포를 결정하는 주요한 요소인 것으로 밝혀졌다. 비교적 해발고도가 높은 산지형 습지에서 다양성 지수와 균등도 지수가 높게 나타났으며, 해발고도가 낮은 하천형과 호수형 습지에서는 교란지수, 귀화율, 일년생식물 출현비율이 높았다.
2011년 4대강 다기능보 설치에 따라 배수영향을 받는 구간은 기존의 측정방법으로는 유량측정이 어려워 보 구간별로 자동유량측정시설을 설치하여 실시간으로 유량을 생산하고 있다. 하지만 현재 수질개선 및 하천 자연화를 위해 보 운영수위를 저하시켰다. 이에 수위 저하에 따른 측정영역 한계로 정상적인 운영에 어려움이 발생하고 있다. 본 연구에서는 낙동강 합천창녕보 영향 구간 내 합천군(율지교), 합천군(적포교) 지점을 대상으로 상하류 유량관계를 활용하여 결측 및 오측자료를 보완하고자 한다. 대상지점은 2018년 수문개방에 따른 수위저하로 인한 결측과 부유물에 걸림에 의한 유속자료 오측으로 자료의 보완이 필요하였다. 이로 인해 자료 보완을 위하여 각 지점의 환산유량을 이용하여 경향성 검토를 하였으며, 상하류 환산유량과 검보정 측정성과와의 관계를 활용한 관계식을 개발하여 유량을 산정하였다. 산정된 유량과 검보정 측정결과 상관도(R2)는 0.95 이상으로 나타나 매우 합리적으로 판단되나 수문조작 시에 일부 편차는 보인다는 결과를 나타냈다. 단기적인 자료보완은 품질관리를 통해 다양한 방법으로 가능하지만 상하류 유량관계를 활용한 방법이 장기적인 자료를 보완하는 방법으로 적절하다고 판단된다. 향후 보완방법을 다른 보 구간의 지점에도 적용하여 보 수위저하에 따른 시설물 개선공사가 진행되는 동안 실시간 유량자료의 제공으로 연속적인 유량자료 생산이 가능하도록 하고자 한다.
기후변화에 따른 집중호우 및 태풍 발생의 증가로 강우레이더를 이용한 홍수예경보시스템의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 현재 국내에서 주로 활용되고 있는 단일편파 레이더는 정확도의 한계로 인해 홍수예보 활용에 어려움을 야기해왔다. 최근에는 수직반사도, 차등반사도, 비차등반사도 등 다양한 변수 취득을 통해 강우입자의 형태를 더욱 정확하게 추정할 수 있는 이중편파 레이더의 활용이 높아지고 있다. 본 연구에서는 홍수예보 활용을 위해 이중편파 레이더 실황강우 및 예측강우의 정확도를 평가하고자 한다. 평가를 위해 비슬산 레이더 자료를 활용하였으며, 2012~2014년의 강우사상을 선정하였다. 단일 및 이중편파 레이더 강우를 각각 추정하고, 강우예측을 위해 추정된 레이더 강우를 이류모델(Translation model)에 연계하여 선행 6시간까지의 예측강우를 생산하였다. 강우의 탐지능력 평가를 위해 Hit rate를 이용하였으며, 레이더 관측반경 증가 및 강우강도의 증가에 따른 정확도 분석을 수행하였다. 강수추정 정확도 평가를 위해 상관계수와 평균제곱근 오차를 이용하였으며, 비슬산 강우레이더 100 km 반경 내에 속한 국토교통부 관할의 지상관측강우와비교하였다. 그 결과, 이중편파 레이더 실황강우가 단일편파 레이더에 비해 지상관측강우의 거동과 더욱 유사하게 나타났으며, 양적인 오차도 더 적은 것으로 확인되었다. 또한, 레이더 예측강우는 선행시간이 증가함에 따라 정확도가 감소하였으나, 선행시간 1시간까지는 활용이 가능하다고 판단된다.
The purpose of this study is to quantitatively analyze the effects of a restoration project on the decrease in the temperature in the surrounding areas. The thermal environment characteristics of the investigation area were analyzed using the meteorological data from the Busanjin Automatic Weather System which is closest to the target area. The terrain data of the modeling domain was constructed using a digital map and the urban spatial information data, and the numerical simulation of the meteorological changes before and after the restoration of the stream was performed using the Envi-met model. The average temperature of the target area in 2016 was $15.2^{\circ}C$ and was higher than that of the suburbs. The monthly mean temperature difference was the highest at $1.1^{\circ}C$ in November and the lowest in June, indicating that the temperatures in the urban areas were high in spring and winter. From the Envi-met modeling results, reductions in temperature due to stream restoration were up to $1.7^{\circ}C$ in winter, and decreased to $3.5^{\circ}C$ in summer. The effect of temperature reduction was seen in the entire region where streams are being restored.
가뭄은 다른 재해와 다르게 즉각적이며 객관적인 판단이 쉽지 않은 현상으로 일반적으로 가뭄지수를 활용하여 가뭄을 판단한다. 그러나 적용되는 가뭄지수에 따라 동일한 종류의 가뭄이더라도 판단이 상이할 수 있다. 또한 가뭄은 발생과정과 피해영향에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적, 사회경제적 가뭄으로 구분할 수 있다. 강수의 부족은 기상학적 가뭄을 발생시키며, 기상학적 가뭄이 지속되면 토양수분 부족으로 농작물의 피해를 가져오는 농업적 가뭄이 나타난다. 이어서, 강수량 부족으로 인한 유역의 토양수분 감소는 하천유량 및 댐 저수량 등의 결핍으로 수자원 부족이 발생하여 수문학적 가뭄을 초례한다. 각각의 가뭄은 다른 종류의 가뭄에 직 간접적으로 영향을 미치며, 가뭄의 종류가 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄 혹은 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 변화되는 현상을 가뭄 전이(drought propagation)라고 한다. 본 연구에서는 이중 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄으로의 전이관계를 가뭄지수와 수문 정보를 이용하여 분석하였다. 이를 통해 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄으로 발전되는 가뭄의 크기를 파악하고자 한다. 이는 가뭄 전이 현상을 바탕으로 기상학적 가뭄 상황에 따른 미래의 농업적 가뭄을 예측하기 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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