본 연구의 목적은 IPCC SRES A2 기후변화 시나리오를 이용하여 지역 스케일의 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가할 수 있는 유출시나리오를 생산하는 것이다. 장기유출분석을 위해 PRMS 모형을 선정하였다. 유역별 PRMS 모형의 매개변수를 결정하기 위해 6개 댐유역에서 매개변수를 보정하고 지역화방법을 이용하여 미계측유역으로 전이하였다. 3개 댐유역을 미계측유역으로 가정하고 지역화방법으로 전이된 매개변수를 이용하여 모의능력을 분석하였다. 관측치와 모의치의 통계치를 분석한 결과 지역화방법을 통한 미계측유역의 유출분석은 유용한 것으로 나타났다. 생산된 시나리오의 신뢰성을 분석하기 위해 4개의 상류댐지점의 관측치와 비교하였다. 분석결과 기후시나리오 생산을 위한 기상관측소의 선정이 유역별 기후시나리오의 신뢰성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유출시나리오를 이용하여 기준기간 30년($1971{\sim}2001$년)과 미래 90년($2001{\sim}2030$년, $2031{\sim}2060$년, $2061{\sim}2090$년)에 대해 수자원의 변동성을 분석한 결과 연평균유출량은 기준기간에 비해 대체적으로 한강유역에서는 증가하고, 나머지 유역에서는 감소하는 것으로 나타났다.
Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) was modified to improve runoff and pollutant load prediction for Korean watersheds with changes in land use classification and event mean concentration produced from observed data in Korea. The L-THIA model was linked with SCE-UA, which is one of the global optimization techniques, to automatically calibrate direct runoff. Modified L-THIA model was applied to Gumho River Basins to analyze spatial distribution of nonpoint source pollution. The results of model calibration during 1991~2000 and validation during 1981~1990 for direct runoff represented high model efficiency of 0.76 for calibration and 0.86 for validation. As a results of spatial analysis of nonpoint source pollution, the BOD was mainly loaded from urban area but SS, TN, and TP from agricultural area which is mainly located along the stream. Modified L-THIA model improve its accuracy with minimum imput data and application efforts. From this study, we can find out the L-THIA model is very useful tool to predict direct runoff and pollutant loads from the watershed and spatial analysis of nonpoint source pollution.
유역규모의 장기 유출모형인 SWAT은 다양한 토지이용을 고려할 수 있는 장점이 있는 반면, 도시지역에 대한 배수특성을 충분히 고려할 수 없는 단점을 가지고 있다. 반면, 세계적으로 도시지역의 유출현상 규명에 널리 이용되는 SWMM 모형은 도시지역의 지표면 특성과 배수특성을 모두 고려할 수 있는 장점이 있는 반면 유역 내 도시지역 이외의 토지이용에 대한 고려가 힘들다는 단절이 있다. 본 연구에서는 두 모형의 장점을 살리고, 단점을 보완한 SWAT-SWMM 결합모형을 경안천내 오산천 유역에 적용하였다. 이로부터 SWAT-SWMM 결합모형에 대한 모식결과와 SWAT 모형에 의한 모의결과를 증발산, 지표면유출량, 토양으로부터의 유출량, 유역 및 하도 유출량 등 수문성분별로 비교ㆍ평가하였고, 두 모형의 수문성분별 유출모식의 특징에 대하여 논의하였다
비점오염원은 유역 및 지역의 토지이용 형태별로 강우유출수의 유출특성이 다양하고, 강우시 지표면의 각종 오염물질들이 도시하천으로 유입되어 수질에 심각한 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 도시지역을 주택 및 공단구역으로 구분하여 강우유출수의 유출특성을 파악하고자 오염물질별 EMC를 산정하였다. 분석 결과 강우시 주택 및 공단지역의 비점오염원은 강우초기에 유출수의 농도가 급격히 증가한 후 서서히 감소하는 초기세척현상이 발생하였으며, 초기우수의 제어가 필요하였다. 향후 장기적인 강우사상 및 수질조사 자료의 축척, GIS를 이용한 토지이용형태, 지형 및 지질특성의 자료 축척 등 지속적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
For estimating the minimum discharge to maintain a river, low flow analysis is required and long term runoff records are needed for the analysis. However, runoff data should be estimated to run a hydrologic model for ungaged river basin. For the reason, parameter estimation is crucial to simulate rainfall-runoff events for those basins using Tank model. In this study, only runoff data recorded for dry season are used for parameter estimation, which is different to other methods based on runoff data recorded for wet and dry seasons. The Harmony Search algorithm is used to determine the optimum parameters for Tank model. The coefficient of determination ($R^2$) is served as the objective function in the Harmony Search. In cases that recorded data are insufficient, the recording interval is changed and Empirical CDF is adopted to analyze the estimated parameters. The suggested method is applied to Yongdam dam, Soyanggang dam, Chungju dam and Seomjingang dam basins. As results, the higher $R^2s$ are obtained when the shorter recording interval, the better recorded data quality, and the more rainfall events recorded along with certain rainfall amount is. Moreover, when the total rainfall is higher than the certain amount, $R^2$ is high. Considering the facts found from this study for the low flow analysis, it is possible to estimate the parameters for Tank model properly with the desired confidence level.
논에서의 수문 특성을 현장 조사 및 측정하고, 강우-유출 자료로부터 논의 최대 잠재저류장의 확률적 특성을 분석하여, 선행강우조건에 따른 CN을 추정하였다. 추정된 CN은 AMC II의 경우 78이었으며, AMC-I, III의 경우에는 각각 63, 88이었다. 논의 강우-유출자료에 의한 CN은 년 홍수량 자료의 적용여부가 불확실하므로 이를 보완하고, 물고높이나 초기담수심의 영향을 구체적으로 규명하기 위하여 논의 물수지 모형을 구성하였다. 논의 유출량은 선행 강우뿐 아니라 초기담수심에 따라 변화하므로 최대 잠재저류량을 이용하여 CN을 결정하기에는 어려움이 따른다. 따라서, 최대 잠재저류량의 경우와 같이 담수심의 확룰분포함수를 이용하여 CN을 추정하였다. 물수지모형을 이용하여 확률담수심, 물고높이 및 기상자료로부터 논의 유출량을 추정하였다. 추정된 유출량으로부터 CN을 계산하고, 확률 담수심에 해당하는 CN-I, CN-II, CN-III을 결정하였으며, 그 값은 각각 70, 79, 89이었다.
수질원 부존량의 평가를 위한 월유출량의 추정방법은 통상 경험식에 의한 방법, 물수지분석에 의한 방법 그리고 회귀분석에 의한 방법등이 있다. 본 연구는 수위계측지점의 유출자료를 사용하여 다중회귀분석으로 회귀모형을 수립함으로서, 장기 수자원 개발계획의 수립에 필요한 월유출량의 추정을 가능토록하였다. 사용한 자료는 총 48개 수위관측소의 월유출량 및 기상,지상 인자 이며 이중 43개 지점은 모형의 개발에, 나머지 5개 지점은 모형의 검증에 이용하였다. 또한 모형을 유역별모형과 전체모형, 평균치모형과 개별자료모형으로 구분하여 모형-1, 모형-2, 모형-3 그리고 모형-4의 4개 모형을 수립하였으며, 검증결과 모형-2가 가장 적절한 모형으로 판단되었다. 선정된 회귀모형과 기존의 가지야마공식의 적용성을 통계적 방법에 의해 비교한 결과 본 다중회귀모형이 연유출량 뿐아니라 월별유출량의 변화성향을 매우 잘 나타내고 있으며, 적용 또한 용이함이 입증되었다.
본 연구에서는 유역에서 관측되는 강우량과 유출량의 시계열 자료를 바탕으로 최근 시계열 예측 및 시스템 제어 분야에서 성공적으로 적용되고 있는 적응형 네트워크 기반 퍼지추론 시스템(ANFIS)을 갑천 유역에 적용하여 시유출량을 모델링하였다. 입력구조, 소속함수 종류와 개수 등을 다양하게 변화시켜 ANFIS 모형을 학습하고, 평균제곱근오차(RMSE), 평균첨두유량오차(PE) 및 평균첨두시간오차(TE)를 이용하여 ANFIS의 유출해석에 대한 적용성을 평가하였다. 현재시간의 시유출량 Q(t)에 대한 ANFIS의 적용성은 우수한 것으로 평가되었으며, ANFIS 모형은 관측유출량을 적절히 모의하였다. 입력구조가 다른 입력모형을 구성하여 최대 8시간까지 ANFIS의 유출예측 적용성을 평가하였다. 예측시간 증가에 따라서 ANFIS의 유출예측 정확도는 감소하여 예측시간 4시간 이상의 시유출량에 대한 ANFIS의 유출예측 적용성은 제한적이었다. ANFIS는 입력과 출력 자료들만 이용하므로 물리기반 모형에 비교하여 모형구축이 비교적 손쉽기 때문에 홍수 유출모델링에 ANFIS을 유용하게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
현재 유역단위 수문해석을 목적으로 장기간 자료 확보가 용이하고 신뢰도가 확보된 지상관측소 강수량 자료를 강우-유출 모형을 활용하여 유출량을 평가하고 있다. 지상관측소 강수량 자료를 이용하여 면적평균 강수량을 산정하는데 있어 일반적으로 지상관측소의 위치 정보를 바탕으로 Thiessen 다각형법을 널리 이용하고 있으나 지상관측소의 공간적 편중으로 인해 면적평균 강수량 산정과정에서 제약이 있다. 본 연구에서는 시공간적으로 연속적인 강수량 관측이 가능한 기상레이더 자료를 이용하여 유역단위 면적평균 강수량을 산정하고 이를 PRMS 모형의 입력 자료로 활용하여 유출량을 평가하였다. 세부적으로 레이더 강수량의 편의 오차를 해결하기 위하여 G/R Ratio 기법을 적용하여 유역별로 레이더 강수량을 보정하였다. 레이더 강수량을 이용한 유출특성은 Thiessen 면적강수량을 이용한 유출의 통계적 특성을 현실적으로 재현하였다. 지상 관측소에 의존하여 생산하는 Thiessen 면적강수량에 비하여 레이더 강수량을 활용하는 것이 유역에 발생하는 강수의 공간적 특성을 효과적으로 반영하는 것으로 사료되며 향후 수문해석에서 정확도를 확보한 유출량을 제시할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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