수문학적 댐 위험도 분석은 복잡한 수문분석과 연계되어 있으며, 기본적으로 수문분석 과정과 모형에 사용되는 입력자료에 대한 불확실성을 평가하는 과정이 필요하다. 그러나 체계적인 불확실성 분석 과정을 통한 댐 위험도 분석 절차에 대한 연구는 상대적으로 적은편이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 연구에 대해서 2가지 주요 개선점을 도출하여 댐 위험도 분석에 활용하였다. 첫째, 강우 분석시 매개변수의 불확실성 분석이 가능한 Bayesian 모형 기반의 지역빈도해석 절차를 수립하였다. 둘째, 강우-유출 모형 매개변수의 사후분포를 정량적으로 추정하기 위하여 Bayesian 모형과 연계한 HEC-1모형을도입하였다. 도출된 유입 시나리오를 댐의 수위로 환산하기 위하여 기존 저수지 운영기준에 근거하여 저수지 추적을 수행하였으며, 최종적으로 실행함수를 통하여 수문학적 위험도를 추정하였다. 실제 댐에 대해서 모형의 적합성을 평가하였으며, 초기수위 가정에 따른 수문학적 위험도에 민감도를 평가하였다.
휴 폐광산지역은 복합지질재해지역으로 집중호우에 의해 토사재해와 산성광산배수를 발생시킨다. 본 연구는 폐석적치장 전반에 걸쳐 토사재해가 관측된 임기광산에 대해 지반공학적 유변학적 시험을 수행하고 얻어진 시험결과를 토대로 1-D 토석류 수치해석을 수행함으로써 토석류의 확산성을 조사하였다. 모래와 자갈로 구성된 광산폐석 시료의 유변학적 특성을 조사하기 위해 베인관입형 레오미터(Vane-penetrated rheometer)를 사용하였으며, 전단응력 제어를 통한 전단응력(${\tau}$)-전단속도(${\dot{\gamma}}$)와 점도(${\eta}$)-전단속도(${\dot{\gamma}}$) 간의 상관관계를 얻었다. 또한 광산폐석 시료에 대해 잘 알려진 유변학적 모델들(Bingham, Herschel-Bulkley, Power-law, bilinear 및 Papanastasiou 모델)을 적용함으로써 수치해석에 필요한 유변학적 매개변수(항복응력과 소성점도)를 결정하였다. 실험결과에 따르면, 체적농도에 무관하게 전형적인 전단담화(shear thinning) 거동이 관측되었으며, 함수비가 증가할수록 Bingham 유체처럼 거동하는 것으로 나타났다. 또한 사용된 모든 유변학적 모델들은 파괴 후 거동에 적합한 모델들로 밝혀졌다. 토석류 흐름특성을 조사하기 위해 실험결과를 토대로 토석류 크기(5 m, 10 m 및 15 m)와 항복응력(100 Pa, 200 Pa, 300 Pa 및 500 Pa)을 선정하여 1-D BING을 통해 수치해석을 수행하였다. 그 결과, 토석류 이동거리와 이동속도는 항복응력의 크기에 반비례한 것으로 나타났으며, 토석류 항복응력이 500 Pa 이하인 경우 대부분의 토사는 계곡부까지 흘러갈 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 집중호우 기간에 산악지역에 방치된 광산폐석은 토사재해에 취약하고 2차적으로 인근 수계로 유입되어 환경적 문제를 야기시킬 수 있는 것으로 나타났다.
사면의 안정성을 위한 한계평형해석은 간편함과 적용성 때문에 가장 널리 적용되고 있다. 이러한 간편한 방법으로 균질하지 않고 방향성 있는 지층 같은 다양한 지형조건을 해석하기에는 신뢰성과 설득력 있는 결과를 주기에 한계가 있다. 또한 지반굴착과 성토지반 같은 토사사면의 초기 응력상태나 응력경로와 같은 지반의 응력변화에 대해서 고려하지 못한다. 반면, 한계평형해석과는 다르게, 유한요소법에 의한 변형과 응력분포 해석은 시간에 따른 복잡한 하중단계와 탄성영역외의 범위를 다룰 수 있다. 본 연구에서는 불포화 토사사면에서 발생하는 얕은 파괴의 안전율 계산과 임계단면을 결정하는 방법을 제안한다. 유한요소해석은 유효응력 거동을 근간으로 각 요소들의 가우스 포인트에서 응력들이 계산되고 안전율이 가장 약한 지점들을 찾아 비선형 임계단면이 결정된다. 이러한 사면안정해석은 강우침투에 의해 변형되는 지반의 사면 표층파괴에 적합하게 계산된다. 침투에 의한 지반의 단위중량의 변화는 사면의 연직 및 수평변위에 영향을 주며, Drucker-Prager 파괴기준은 수리학-역학적인 연계된 불포화토의 거동 해석과 응력-변형률 관계를 위해 적용된다.
산불 사면의 토양침식에 대하여 세 개의 토양침식 모형의 적용성을 평가하였다. 영동지역에서 발생한 2000년 대규모 산불지역 조사구에서 조사된 자료가 분석에 사용되었다. 본 연구에서 채택한 토양침식 모형은 경험적 모형인 RUSLE, 물리적 모형인 WEPP의 산림지역 적용 모드, 산불사면을 대상으로 개발된 SEMMA이다. 이들 모형으로 산정한 지표유출량과 토양 침식량을 관측치와 비교하였다. 적용결과 모든 모형들은 토사유출량의 최대치를 저평가 하였으며, RUSLE와 WEPP은 2배 이상의 차이를 보였다. SEMMA는 가장 좋은 모형반응계수, 결정계수, 모의효율을 나타내었다. 산불발생 경과연수에 따른 모형 적용 평가에서 산불에 의해 교란된 초기 단계에서는 모든 모형이 저평가하였다. 산불 사면에 대한 토양침식 모의 결과는 관측치가 크면 과소 예측하는 경향을 보였다. 산불직후 반발수력이 커진 고은입자 토양의 과대 노출로 작은 규모의 강우에도 많은 양의 토사유출이 발생할 수 있음에도 불구하고 이와 같이 과소 예측하는 것은 이들 모형이 산불의 영향으로 가중되는 토양침식 영향인자를 반영하는데 한계를 갖고 있기 때문으로 보인다.
한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.315-315
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2017
In Japan, more than 80 % of soybean growing area is converted fields and excess water is one of the major problems in soybean production. For example, recent study (Yoshifuji et al., 2016) suggested that in the fields of shallow groundwater level (GWL) (< 1m depth), rising GWL even in a short period (e.g. 1 day) causes inhibition of soybean growth. Thus it becomes more and more important to predict GWL and soil moisture in detail. In addition to conventional surface drainage and underdrain, FOEAS (Farm Oriented Enhancing Aquatic System), which is expected to control GWL in fields adequately, has been developed recently. In this study we attempted to predict GWL and soil moisture condition at the converted field with FOEAS in Biwa lake reclamation area, Shiga prefecture, near the center of the main island of Japan. Two dimensional HYDRUS model (Simuinek et al., 1999) based on common Richards' equation, was used for the calculation of soil water movement. The calculation domain was considered to be 10 and 5 meter in horizontal and vertical direction, respectively, with two layers, i.e. 20cm-thick of plowed layer and underlying subsoil layer. The center of main underdrain (10 cm in diameter) was assumed to be 5 meter from the both ends of the domain and 10-60cm depth from the surface in accordance with the field experiment. The hydraulic parameters of the soil was estimated with the digital soil map in "Soil information web viewer" and Agricultural soil-profile physical properties database, Japan (SolphyJ) (Kato and Nishimura, 2016). Hourly rainfall depth and daily potential evapo-transpiration rate data were given as the upper boundary condition (B.C.). For the bottom B.C., constant upward flux, which meant the inflow flux to the field from outside, was given. Seepage face condition was employed for the surrounding of the underdrain. Initial condition was employed as GWL=60cm. Then we compared the simulated and observed results of volumetric water content at depth of 15cm and GWL. While the model described the variation of GWL well, it tended to overestimate the soil moisture through the growing period. Judging from the field condition, and observed data of soil moisture and GWL, consideration of soil structure (e.g. cracks and clods) in determination of soil hydraulic parameters at the plowed layer may improve the simulation results of soil moisture.
강수는 다양한 대기 변수들의 영향으로 나타나기 때문에 비선형성이 매우 강하다. 따라서 역학 모형을 통해 예측된 강수의 보정은 비선형 모형인 인공 신경망 등을 통해 가능할 것이지만, 인공 신경망의 경우 초기 가중치 선택, 지역 최소화 문제, 뉴런의 수 결정 등의 문제로 인한 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 가장 보편적으로 사용되는 다중 선형 회귀 모형을 이용하여 CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하였으며, 예측성을 살펴보았다. 이를 위하여 우선 PNU/CME 접합 대순환 모형(Coupled General Circulation model, CGCM)(박혜선과 안중배, 2004)을 이용하여 1979년부터 2005년까지 매해 4월부터 8월까지 5개월간 앙상블 적분을 하였다. 적분 결과 중 한반도를 포함한 동북아시아 지역$(110^{\circ}E-145^{\circ}E,\;25^{\circ}N-55^{\circ}N)$의 여름철인 6월(리드 2), 7월(리드 3), 8월(리드 4) 및 여름철 평균인 JJA(from June to August) 기간의 PNU/CME CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하기 위해 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression, MLR)를 이용하였다. PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과 중 강수, 500 hPa 연직 속도, 200 hPa 발산장, 지상 기온 등의 예측 인자와 관측 강수와의 선형적인 관계를 이용하여 MLR 모형을 구축하였다. 그리고 교차 검증(cross- validation)을 수행하여 PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과와 교차 검증 결과를 비교하였다. 상관계수, 적중률 (hit rate), 오보율(false alarm rate) 그리고 Heidke 기술 점수(Heidke skill score) 등을 살펴본 바, 보정하지 않은 모형의 결과에 비해 MLR 모형을 이용하여 보정한 결과의 강수에 대한 예측성이 뛰어난 것을 알 수 있었다.
우리나라에서 유효우량을 구하는 방법은 미국의 NRCS-CN 방법을 채택하여 사용하고 있으나, 70%가 산악지역인 우리나라의 지형적인 특성과 담수재배를 하는 논의 유출특성이 반영되지 않고 있다. 이러한 문제점으로 인해 NRCS-CN 방법으로 유효우량을 산정하는 경우 실제의 강우-유출 특성을 정확히 반영하지 못하고 있다. 정확한 실험과 연구를 통하여 우리나라의 토지이용 분류기준에 따른 유출곡선지수를 산정해야 하지만 현실적으로 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 대상지역을 선정하고 유출분석을 실시하여 대상지역의 유출곡선지수를 재산정하였다. 이를 위하여 먼저 유전자 알고리즘을 적용하여 토양형 A에 대한 유출곡선지수를 산정하고, 토양형 A의 유출곡선지수를 CN aligner 공식에 적용하여 나머지 토양형 B, C, D에 대한 유출곡선지수를 추정하였다. 초기 유출곡선지수와 계산된 유출곡선지수를 비교한 결과, 천왕은 0, 춘양은 -1, 장기는 -3의 차이를 보였다. 위와 같은 과정을 통하여 실제 강우-유출을 반영할 수 있는 토지이용 분류기준에 따른 유출곡선지수를 제시하였다.
연구목적: 공동 성장과정 모니터링은 일반 및 관찰등급을 대상으로 공동의 규모 및 토피의 변화를 주기적으로 관찰하여 공동의 크기 변화를 관측하는 것으로서, 일반 및 관찰등급 공동을 비파괴적인 방법으로 평가하여 체계적인 공동관리방안 수립을 위한 것이다. 연구방법: GPR탐사 장비를 활용하여 취득한 노면영상 및 주변현황 영상을 시험 대상 공동조사서에 표기되어 있는 주변 현황과 GPR 탐사 레이더그램에서 해당위치의 심도별 평면과 종단 및 횡단면을 분석한다. 최초 발견 공동의 노면영상에 나타난 거리와 주변 표식을 활용하여 정확한 위치를 선정하고, 해당위치의 레이더그램을 호출하여 시험 공동을 분석한다. 연구결과: 일반 및 관찰등급의 공동 30개소에서 모니터링 시험을 실시한 결과, 9개소가 복구가 완료되었으며, 시험공동 21개소에서 규모의 변화가 나타났고, 13개소에서 규모 및 등급의 변화가 동시에 발생하였다. 결론: 노면하부 공동은 매설관의 손상, 시공불량, 지하수 유출에 의한 토사유출, 폐기물, 지반진동 등의 다양한 원인으로 발생되나, 장기적인 모니터링을 통한 시험 결과, 지하수 및 국지성 호우 등의 환경적 외부 요인이 주된 영향임을 판단 할 수 있다.
The Tor Tong Daeng Irrigation Project with the irrigation area of 61,400 hectares is located in the Ping Basin of the Upper Central Plain of Thailand where farmers depended on both surface water and groundwater. In the drought year, water storage in the Bhumipol Dam is inadequate to allocate water for agriculture, and caused water deficit in many irrigation projects. Farmers need to find extra sources of water such as water from farm pond or groundwater as a supplement. The operation of Bhumipol Dam and irrigation demand estimation are vital for irrigation water allocation to help solve water shortage issue in the irrigation project. The study aims to determine the smart dam operation system to mitigate water shortage in this irrigation project via introduction of machine learning to improve dam operation and irrigation demand estimation via soil moisture estimation from satellite images. Via ANN technique application, the inflows to the dam are generated from the upstream rain gauge stations using past 10 years daily rainfall data. The input vectors for ANN model are identified base on regression and principal component analysis. The structure of ANN (length of training data, the type of activation functions, the number of hidden nodes and training methods) is determined from the statistics performance between measurements and ANN outputs. On the other hands, the irrigation demand will be estimated by using satellite images, LANDSAT. The Enhanced Vegetation Index (EVI) and Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) values are estimated from the plant growth stage and soil moisture. The values are calibrated and verified with the field plant growth stages and soil moisture data in the year 2017-2018. The irrigation demand in the irrigation project is then estimated from the plant growth stage and soil moisture in the area. With the estimated dam inflow and irrigation demand, the dam operation will manage the water release in the better manner compared with the past operational data. The results show how smart system concept was applied and improve dam operation by using inflow estimation from ANN technique combining with irrigation demand estimation from satellite images when compared with the past operation data which is an initial step to develop the smart dam operation system in Thailand.
본 연구에서는 Lee et al.(2018)의 연구에서 제시한 새로운 수문학적 토양군 분류 방법을 제주도의 3개의 하천유역(중문천, 천미천, 한천)에 적용하고 그 적용성을 평가하였다. 적용의 결과로서 이들 세 유역의 CN 값이 산정되었으며, 이 값은 기존의 세 가지 방법론을 적용한 결과와 비교하였다. 또한 제주도에서의 침투, 강우-유출 해석 등에 사용되는 수문학적 토양군 분류와 관련된 선행 연구들을 검토하여 선택된 방법론에 따라 수문학적 토양군 분류 결과가 어떻게 다른지를 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 수문학적 토양군 분류 방법에 따른 제주도 대표 유역의 수문학적 토양군 분류 결과를 비교한 결과, Lee et al.(2018)의 토양군 분류 방법을 적용하는 경우에는 B군이 크게 나타났다. 이는 Hu and Jung(1987)의 분류 방법을 적용하는 경우에서는 C군과 D군이, Jung et al.(1995)의 분류 방법을 적용하는 경우에서 A군과 C군, 마지막으로 RDA(2007)의 분류 방법을 적용하는 경우에서는 D군이 상대적으로 크게 나타나는 결과와 비교된다. (2) Lee et al.(2018)의 수문학적 토양군 분류 방법을 제주도의 3개 대표 유역에 적용한 결과, 3개 유역 모두 기존 방법에 비해 가장 작은 CN 값이 추정되었다. 마지막으로 (3) 제주도에서의 강우-유출과 관련된 연구를 검토한 결과, 제주도 유역의 CN 값은 기존 방법에 의해 추정된 것에 비해 작을 가능성이 크고, 또한 초기 손실은 0.2S 이상의 큰 값을 가질 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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