• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.122-122
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• 2011

수자원 분야에서 기후변화 관련 연구는 치수 측면 보다는 이수 측면에서 주로 이뤄지고 있다. 이는 홍수분석을 위한 시간 단위를 충족시켜주는 전지구 대기순환모형(Global Circulation Model: GCM)의 자료가 드물고, 시간 단위의 GCM 자료라 하더라도 극치값(extreme value) 표현에는 한계가 있기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 과거 관측자료의 통계적 특성으로 극치자료의 편의(bias)를 보정하고 시간 단위로 분해하기도 한다. 하지만 이런 통계적 상세화(statistical downscaling)는 미래 기후는 과거자료와 통계적 차이가 유의하지 않음을 가정하고 있어, 미래 기후는 현재와 다를 것이라는 공감대에 는 적합하지 않다. 이와 같은 이유로 타당한 극치수문변수 결과를 얻기 위해서는 시간 단위의 고분해능(high resolution) GCM이나 지역기후모델(regional climate model)과 같은 고해상도의 미래 기후변화 자료가 필요하게 된다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 개발된 HadGEM3-RA 결과의 극치수문변수 검증을 위하여 한강유역의 관측 자료와 다양한 방법으로 비교하였다. 두 자료의 극치값을 GEV (Generalized Extreme Value) 분포에 적합(fitting)시켜 비초과확률별 극치사상과, 특정 임계값(threshold value) 이상의 극치사상 발생확률을 비교하였다. 검토 결과, HadGEM3-RA는 통계적 상세화로 구한 극치값 보다는 작았으나 기존의 지역 기후모델에 비하여 현실성 있는 극치값이 계산되었음을 확인하였다.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.30 no.12
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• pp.1209-1217
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• 2008

For efficient turbid water management a SWAT model was established for the Imha-Andong watershed where serious turbid water problems have frequently occurred. To evaluate soil loss combined with rainfall runoff process, the analysis focused on comparing the daily runoff discharge and concentration of suspended sediment (SS) using measured data sets. The results of annual SS load analysis for each sub-basin using the calibrated model showed that in the entire target watershed the soil loss ranged from 0.7 to 5.9 tons/ha in year 2005 and from 3.0 to 34.0 tons/ha in year 2003 when the typhoon 'Maemi' severly affected the area. In the future, it is suggest to increase model simulation accuracies supported by a long-term and extensive monitoring to enhance basin-wide suspended sediment estimation and management.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.30 no.4
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• pp.379-387
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• 1997

This study involves field monitoring of hydrlolgic characteristics of paddy fields under common irrigation practice, statistical analysis of maximum retention storage, determination of CNs for antecedent moisture conditions. Curve numbers were estimated from observed rainfall-runoff relationship of two years data. The estimated CN for AMC-II was 78, and the CNs for AMC-I and II were 63 and 88, respectively. A water balance model was used to find the effect of ridge height changes and initial ponding depth in paddy fields on runoff. The probability distribution of initial ponding depth was also investigated. The initial ponding depth follows normal probability distribution. Initial ponding depth corresponding 10%, 50%, and 90% probability were considered to be equivalent to AMC-I, AMC-II, and AMC-III, respectively. Long-term runoff data from paddy fields were simulated by a water balance model using recorded climate data, ridge height and estimated initial ponding depth derived from probability distribution. The estimated CNs using simulated runoff were 70, 79, and 89 for CN-I, CN-II, and CN-III, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.867-867
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• 2012

기후변화와 변동으로 인해 기온, 강수, 증발산 등의 수문순환 요소들이 과거와는 다르게 빠른 속도로 변하고 있다. 이에 따라 지난 수십 년간 기후변화가 수문학적 극한사상에 미치는 잠재적 영향은 수자원공학 관련 분야에서 관심 대상이 되어왔으며, 많은 선행 연구들은 극한 수문사상의 규모 및 빈도가 증가한다는 결과를 보여 주었다. 우리나라의 경우 최근 10년간(1999~2008년) 1일 100mm 이상 집중호우의 발생빈도는 총 385회로, 70~80년대 222회에 비해 무려 1.7배나 증가했다. 2011년의 경우 7월초부터 8월 중순까지 지속적인 장마와 집중호우로 인해 1285.3mm의 누적강수량이 발생하였으며, 서울 및 수도권 지역에서 100년 빈도 설계강수량을 초과하는 집중호우 발생으로 서울의 도심지역 곳곳이 침수되어 많은 재산피해와 인명피해를 입혔다. A1B 기후변화 시나리오에 따르면 21세기말(2071~2100년)에는 20세기말(1971~2000년)에 비해 약 17%가 증가할 것으로 전망하고 있다. 이처럼 기후변화는 특히 도시수공시설물을 설계하는데 있어 가장 중요한 변수인 극한강우사상을 변화시키기 때문에 도시배수시설물을 계획하고 설계하는 수공기술자들에게 기후변화를 고려하는 일은 자명한 일이다. 또한, 기후변화로 인한 수문과정의 점진적 변화 영향은 도시배수관련 기반시설물의 첨두홍수량과 빈도를 변화시킬 것으로 예상하고 있다. 이에 본 연구에서는 기후변동이 도시배수체계에 미치는 영향을 평가하기 위해 외부기상인자의 변동을 반영할 수 있는 비정상성 빈도해석기법을 이용하여 지속시간 1기간, 3시간, 24시간 빈도별 설계강수량을 산정한 후 도시유출모형인 XP-SWMM 모형을 통해 도시배수체계에 미치는 영향을 평가하였다. 이를 통해 현재의 도시배수체계와 비교함으로써 기후변동이 도시배수체계에 미치는 영향을 정량화하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.158-158
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• 2012

기후시나리오는 시 공간 해상도가 낮아 결과를 직접적으로 활용하기에는 한계가 있다. 따라서 국내외적으로 지역기후모형(RCM)을 통해 고해상도 기후시나리오를 생산하여 각 분야의 영향평가 시 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 기후모형이 갖는 한계로 인하여 시나리오는 관측자료에 비해 과소모의되는 경향이 발생하기 때문에 이를 고려할 수 있는 편의보정 과정이 필요하다. 하지만 국내 외적으로 여러 편의보정기법이 존재하며, 편의보정기법 선정에 따라 최종 평가 결과에 영향을 미칠 수 있다. 특히 수문 분야에서 활용하기 위해 기후시나리오 중 가장 중요한 요건은 일단 관측치의 월 및 계절별 변동성이 잘 반영되는 가이며, 두 번째는 극한 사상(high, low)을 얼마나 잘 모의하여 홍수와 가뭄을 평가하는데 용이한 가이다. 따라서 본 연구에서는 기존 편의보정 기법의 불확실성을 평가하고, 이를 통해 수문학적 활용을 위한 고해상도 기후시나리오의 편의 보정 기법을 제안 및 적용성 평가를 수행하고자 한다. 기존 편의보정기법의 적용성을 평가하기 위해 Change factor method, Quantile mapping, Weather Generator 등을 이용하였다. 이를 위해 역학적으로 상세화된 기후시나리오와 기상청 관할의 기상관측소의 최고기온, 최저기온, 평균기온, 강수량 등의 기후 자료를 수집하였다. 평가를 위해 선정한 관측소 지점은 1951년부터 강수 및 기온 자료가 존재하는 기상청 관할 기상관측소를 토대로, 지역적인 평가를 위해 최종적으로 서울, 강릉, 대구, 부산, 목포, 광주, 전주, 울산, 추풍령을 선정하였다. 이 중 1956~1980년을 과거기간으로 1981~2005년를 미래기간으로 가정하고, 편의 보정 기법 적용하여 기온과 강수량의 통계적 특성을 비교 분석하였으며 평가결과, 편의보정 기법의 따른 한계점들을 도출하였다. 한계점들을 개선하기 위해 본 연구에서 제안한 편의 보정기법은 강수량을 크게 3단계(극한 호우사상, 강수일수, 평균 표준편차 보정)로 나누어 편의보정을 실시하는 것으로 극한 호우사상을 위해서는 연최대치 계열을 이용한 회귀식을 이용하여 보정하였고, 비초과확률을 이용하여 RCM 결과값의 강수일수를 보정하였다. 최종적으로 나머지 강수시나리오에 대해서 평균과 표준편차를 보정하여 최종시나리오를 생산 및 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 기존 편의보정기법의 단점을 극복할 수 있었으며, 이를 통해 향후 수문학 분야에 적용하여 신뢰성 있는 기후변화 영향평가를 수행될 수 있을 것이다. 제안한 편의보정 기법 및 평가 결과에 대한 자세한 내용은 발표 시 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.241-241
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• 2017

기후변화로 인하여 강우의 불확실성이 가중되고 홍수, 가뭄 등 물 관련 재해의 발생빈도 및 강도가 증가함에 따라 안정적인 용수공급 등 수자원 관리 및 운영에 어려움을 겪고 있어 예측기반의 수자원 계획 및 운영이 요구되고 있는 실정이다. 우리나라 기상청에서는 2010년 6월 영국기상청과 장기 계절예측시스템의 구축 및 운영에 관한 협정을 체결하였으며 2014년부터 전지구 계절예측시스템 GloSea5(Global seasonal forecasting system version 5)을 현업에 활용하고 있다. GloSea5 모델은 대기(UM), 지면(JULES), 해양(NEMO), 해빙(CICE) 모델이 커플러(OASIS)에 의해 결합된 통합 시스템으로 일단위 자료로 제공된다. 현재 수자원 분야에서는 장기예보자료가 제공되고 있음에도 불구하고 장기예보자료의 불확실성 및 수문 모형 입력자료로의 활용 어려움, 예측자료의 검증 미흡 등으로 기상청에서 제공하는 장기예보를 참고할 뿐 실제로는 과거 관측자료를 기반한 빈도해석 결과를 활용하여 댐 운영 계획을 수립하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 GloSea5모델에서 제공되는 일 단위 예측 강수량을 수자원 장기이수계획 및 관리에 활용하고자 GloSea5모델의 예측력을 평가하고 수치모델이 가지는 시스템 에러에 대하여 편의보정 및 지점 상세화를 수행하였다. 본 연구의 분석결과는 향후, 저수지 운영계획 및 증가하는 물수요와 불확실한 공급에 대한 의사결정 지원, 가뭄 대비를 위한 물 공급 제한 등에 활용 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.25-25
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• 2018

본 연구는 충주댐을 대상으로 기후변화에 따른 미래 댐운영에 미치는 영향을 평가하기 위하여 연구 목적에 접합한 GCM 및 상세화 기법 선정을 위한 절차를 적용함으로써 사용자 중심의 기후변화 시나리오 상세화 자료가 유입량의 재현성 평가에 미치는 영향을 분석하였다. 우선 편이보정 전의 29개 원시 GCM에 대한 강수량 및 기온의 순단위 시 공간적 재현성 평가를 통해서 상위 16개 GCM을 선정하였다. 이후 상세화 기법을 선정하기 위해서 유입량 전망에 중요하다고 판단되는 총강수량(prcptot) 및 일최대강수량 (rx1day)을 기후지수(Climate Indices)로 선정하였다. 상세화 기법은 과거기간의 재현성이 평가, 미래기간 시그널 왜곡도 평가, 공간상관성에 대한 재현성 평가를 통해 SQM 기법을 선정하였다. 제한적인 기후변화 전망 자료를 고려하여 과거 30년 기간에 대한 모의결과 월단위 모형효율지수(ME) 및 결정계수 ($R^2$)는 모두 0.92로 만족할 만한 결과를 보여 주었다. GCM 선정에 따른 오차는 원시 GCM을 통해 선정된 16개 GCM을 사용한 경우 유입량 재현성 평가에 있어 가장 좋은 결과를 보였다. 전체적으로 상세화 자료를 유역 모델링에 활용하는 경우 GCM의 선정보다는 상세화 기법의 선정이 전체적인 재현성 평가에 있어서 중요한 것으로 나타났다. 미래기간에 대한 평균 유입량 전망은 모든 RCP 시나리오에서 근 미래 보다는 중간 및 먼 미래 기간 동안에 유입량이 증가하는 경향을 보였다. 또한 모든 미래 기간에 대해여 RCP 8.5 시나리오가 RCP 4.5 시나리오와 비교하여 유입량의 증가가 높을 것으로 전망되었다. 홍수 관리측면에서 중요한 일 최대 유입량의 미래 변동은 평균 유입량과 비교하여 최대 두 배 이상의 높은 변화율을 보였다. 댐운영 측면에서는 연간 총 유입량의 변화보다 시기별 유입량의 변동 특성을 이해하는 것이 중요하며, 평균 유입량 및 일단위 최대 유입량 모두 근 미래 기간에 대해서는 RCP 시나리오 모두 7월 및 8월을 중심으로 유입량이 증가하는 경향을 보였다. 반면 중간 미래에서 먼 미래로 갈수록 평균 및 일단위 최대 유입량 모두 전체 기간에 걸쳐 증가하는 경향을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.241-241
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• 2022

우리나라의 자연하천은 대부분 사행하천으로 이루어져 있다. 특히 사행하천의 만곡부에서는 2차류가 발생할 수 있으며, 이는 만곡부의 흐름에 비선형적인 영향을 미치게 되어 흐름과 유사이송에 대해 복잡한 상호작용을 하게 된다. 하천에 서식하고 있는 식생 또한 흐름에 영향을 줄 수 있다. 더군다나, 댐으로 인한 유사의 차단과 방류량 통제는 댐 하류 구간에 영향을 주게 되어 식생활착을 야기할 수 있으며 활착 이후에는 통제가 어려울 정도로 식생밀도가 증가하며 번성하기도 한다. 이러한 현상이 지속되면 식생으로 인해 통수능이 저하되기도 하며, 홍수범람이 발생할 수 있다. 따라서 만곡부 하도식생에 의한 흐름변화를 연구하는 것은 치수적인 측면에서 중요하다. 본 연구에서는 이러한 필요성을 고려하여, 2차원 흐름모형인 Nays2D를 활용하여 식생대의 밀도변화에 따른 흐름변화 예측모의를 위한 수치실험을 수행하였다. 연구지역은 사행하천으로서 식생대가 발달한 대청댐 하류 구간이다. 본 연구에서는 현장조사를 통해 구축한 식생특성을 반영하여 예측모의를 수행하였으며, 이를 위해 부등류를 기반으로 식생밀도에 따라 2021년의 식생현황, 전체벌채(식생없음), 솎아베기(2021년 식생밀도의 0.5배), 존치(2021년 식생밀도의 2배)로 가정하여 모형을 구축하였다. 모의결과, 전체벌채의 경우, 2차류에 의해 흐름이 만곡부 외측으로 집중되었기 때문에 만곡부 외측에서 수심과 유속이 증가하였다. 2021년 식생현황과 솎아베기, 그리고 존치의 경우, 공통적으로 만곡부 외측에 식생이 존재하고 있기 때문에 전체벌채보다 수심이 증가하고 유속이 감소하였으며 식생대 주변과 하도중앙으로 흐름이 집중되는 경향을 나타났다. 이를 통해, 전체벌채의 경우 치수적으로 만곡부 외측에서 2차류의 발달로 세굴을 야기할 가능성을 확인할 수 있었으며 식생이 존재하는 경우에는 만곡부 외측에 퇴적이 발생할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 식생과 흐름만을 고려하여 수치모의를 수행하였으나 추후 연구에서는 흐름과 하상변동을 모두 고려하여 수치모의를 수행한다면 보다 세부적으로 식생밀도가 하천환경에 미치는 영향 이해할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.12 no.2
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• pp.73-82
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• 2019

Recently, as the occurrence frequency of sudden floods due to climate change increased, the flood damage on riverside social infrastructures was extended so that there has been a threat of overflow. Therefore, a rapid prediction of potential flooding in riverside social infrastructure is necessary for administrators. However, most current flood forecasting models including hydraulic model have limitations which are the high accuracy of numerical results but longer simulation time. To alleviate such limitation, data driven models using artificial neural network have been widely used. However, there is a limitation that the existing models can not consider the time-series parameters. In this study the water surface elevation of the Hangang River bridge was predicted using the NARX model considering the time-series parameter. And the results of the ANN and RNN models are compared with the NARX model to determine the suitability of NARX model. Using the 10-year hydrological data from 2009 to 2018, 70% of the hydrological data were used for learning and 15% was used for testing and evaluation respectively. As a result of predicting the water surface elevation after 3 hours from the Hangang River bridge in 2018, the ANN, RNN and NARX models for RMSE were 0.20 m, 0.11 m, and 0.09 m, respectively, and 0.12 m, 0.06 m, and 0.05 m for MAE, and 1.56 m, 0.55 m and 0.10 m for peak errors respectively. By analyzing the error of the prediction results considering the time-series parameters, the NARX model is most suitable for predicting water surface elevation. This is because the NARX model can learn the trend of the time series data and also can derive the accurate prediction value even in the high water surface elevation prediction by using the hyperbolic tangent and Rectified Linear Unit function as an activation function. However, the NARX model has a limit to generate a vanishing gradient as the sequence length becomes longer. In the future, the accuracy of the water surface elevation prediction will be examined by using the LSTM model.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.5
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• pp.311-323
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• 2023

In order to reduce disaster damage by localized heavy rains, floods, and urban inundation, it is important to know in advance whether natural disasters occur. Currently, heavy rain watch and heavy rain warning by the criteria of the Korea Meteorological Administration are being issued in Korea. However, since this one criterion is applied to the whole country, we can not clearly recognize heavy rain damage for a specific region in advance. Therefore, in this paper, we tried to reset the current criteria for a special weather report which considers the regional characteristics and to predict the damage caused by rainfall after 1 hour. The study area was selected as Gyeonggi-province, where has more frequent heavy rain damage than other regions. Then, the rainfall inducing disaster or hazard-triggering rainfall was set by utilizing hourly rainfall and heavy rain damage data, considering the local characteristics. The heavy rain damage prediction model was developed by a decision tree model and a random forest model, which are machine learning technique and by rainfall inducing disaster and rainfall data. In addition, long short-term memory and deep neural network models were used for predicting rainfall after 1 hour. The predicted rainfall by a developed prediction model was applied to the trained classification model and we predicted whether the rain damage after 1 hour will be occurred or not and we called this as 1ST-Model. The 1ST-Model can be used for preventing and preparing heavy rain disaster and it is judged to be of great contribution in reducing damage caused by heavy rain.