• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.254-254
• /
• 2022

밭 용수관리 및 가뭄 대응을 위한 토양수분 실측자료의 품질관리가 필수적으로 수행되어야 한다. 토양수분 자료의 체계적인 유지관리를 위해 국제 토양수분 네트워크(International Soil Moisture Network; ISMN)가 설립되었고, 전세계 1,400여개 지점의 토양수분량 자료의 품질관리하고 있다. ISMN 품질관리 방식은 토양특성, 강우에 대한 반응, 토양온도, 시계열특성을 이용한다. 지표면 최상 토층에 저장되어있는 수분인 토양수분은 기후 예측, 홍수 예보, 농업가뭄평가, 수자원 관리, 온실가스 산정, 인프라 보전, 수인성 전염병 모델링 등 다양한 분야에 활용될 수 있다(Dorigo et al., 2011). 본 연구에서는 FDR(Frequency Domain Reflectometry) 기기를 이용한 토양수분 측정자료의 품질관리를 위해 ISMN에서 제시한 총6개의 단계별 품질관리 체계를 적용하였다. 단계는 1) 토양수분이 0 m3m-3보다 작은지, 2) 또는 0.6 m3m-3보다 큰지, 3) 토양수분값이 공극률보다 큰지, 4) 토양온도가 영하인지, 5) 토양수분이 강우 이벤트 없이 증가하는지, 그리고 5) 토양수분 시계열 자료에 spike 가 있는지 6) break나 plateau가 있는지를 검사하여 Quality Flag를 설정하였다. 이를 기반으로 토양수분 데이터 자동 프로그램을 개발하여 이상치를 보정하였다. 향후, ISMN의 Quality Flag (QF1-QF10)를 적용하여 모니터링 자료의 품질관리 자동 프로그램을 개발하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제57권5호
• /
• pp.333-346
• /
• 2024

수량과 수질 및 수생태를 동시에 고려한 수자원 관리를 위해서는 신뢰도 높은 중기 유량 예측 기술이 필수적이다. 이를 위해서는 기상자료의 특성에 대한 이해와 더불어, 시공간 해상도가 낮은 기상예측 정보를 고해상도 분포형 수문모형에서 효과적으로 활용하는 기술이 중요하다. 본 연구에서는 분포형 수문모형 WRF-Hydro와 선행시간 288시간까지의 기상정보를 제공하는 Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)를 활용해 고해상도 중기 유량 예측을 수행하고 적용성을 검토하였다. 이를 위해 대상 유역인 낙동강 지류 금호강 유역에 대해 100 m 공간해상도의 WRF-Hydro모형을 구축하고 기상지상관측자료 Automatic Weather Stations (AWS)& Automated Synoptic Observing Systems (ASOS), 기상수치예보모형 GDAPS, 기상재분석자료 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 입력자료로 적용한 유량 예측 모의 결과를 비교하였다. 2020~2022년 기간 3개의 강우사상에 대해 유역 평균 누적 강우량을 분석 결과, AWS&ASOS대비 GDAPS는 36%~234%, GLDAS 재분석자료는 80%~153% 범위의 과소 및 과대 산정되었음을 확인하였다. AWS&ASOS입력자료로 한 유량 예측 결과는 KGE, NSE지표가 유역 말단 강창교 지점 기준 0.6이상이었으나, GDAPS 기반 유량 모의는 강우 사상에 따라 KGE 값이 0.871~-0.131로 큰 변동성이 확인되었다. 한편, 첨두 유량 오차는 GDAPS가 GLDAS보다 크거나 비슷했지만, 첨두 홍수 발생시간의 오차는 AWS&ASOS, GDAPS, GLDAS가 각각 평균 3.7시간, 8.4시간, 70.1시간으로, 첨두 발생시간 측면에서는 GDAPS의 오차가 GLDAS보다 적었다. GDAPS를 입력자료로 한 WRF-Hydro 고해상도 중기 유량 예측은 첨두 유량의 불확실성은 크지만, 첨두 유량 발생시점에 대한 정확도는 상대적으로 높아 수자원 시설 운영에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.