최근 기후변화 및 유역개발로 인하여 메콩강 유역의 수문환경이 급격히 변화하고 있으며, 메콩강을 공유하는 국가의 수재해 예방 및 지속가능한 수자원개발을 위해서는 메콩강 주요지점에서의 유량 정보의 분석 및 예측이 요구된다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 SWAT과 데이터기반 딥러닝 알고리즘인 LSTM을 이용하여 메콩강 하류 Kratie 지점의 유출모의를 수행하고, 유출모의 정확도 및 두 가지 방법론의 장 단점을 비교 분석한다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 강우: APHRODITE 등)을 이용하였으며 warming-up 및 매개변수 보정 후 2003~2007년 일유량 모의를 수행하였다. LSTM을 이용한 유출모의의 경우, 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 Kratie 지점기준 메콩강 상류 10개 수위관측소의 두 기간(2000~2002, 2008~2014) 일수위 정보만을 이용하여 심층신경망을 학습하고, SWAT 모형과 마찬가지로 2003~2007년을 대상으로 Kratie 지점에 대한 일수위 모의 후 수위-유량관계곡선식을 이용하여 유출량으로 환산하였다. 두 모형의 모의성능 비교 검토를 위하여 모의기간에 대해 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)을 산정한 결과, SWAT은 0.9, LSTM은 보다 높은 0.99의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 메콩강과 같은 대유역의 특정 지점에 대한 수문시계열 자료의 모의를 위해서는 다양한 입력자료를 요구하는 물리적 수문모형 대신 선행 시계열자료의 변동성을 기억 학습하여 이를 예측에 반영하는 LSTM 기법 등 데이터기반의 심층신경망 모형의 적용이 가능할 것으로 판단된다.
지금까지 국내에서는 도시하수, 공장폐수 등의 점오염원에 국한하여 수질관리를 시행하여 부분적으로 밖에 효과를 얻지 못하였다. 따라서 오염원에 대한 최적관리를 위해서는 유역의 토지특성 및 토양 형태에 따른 비점오염원에 대한 관리가 매우 중요하다. 본 연구에서는 유역의 특성별로 발생하는 오염원을 산정하기 위해 분포형 모형을 적용하였으며, 상세한 유역특성 자료를 구축하기 위해 GIS 기법을 응용하였다. 본 연구에서는 분포형 수질관리모형으로 연속 강우 사상에 대해 유역에서 발생하는 유출량 및 첨두유량, 유사량, 비점오염 부하량 등을 산정할 수 있는 AnnAGNPS 모형을 적용하였고, 모형내의 부모듈을 이용하여 입력자료를 생성 및 가공하여 적용하였다. 대상유역은 팔당호 유역권에 포함되는 복하천 유역을 선정하였으며, 1999년과 2000년 호우기의 각각 2개의 강우 사상을 적용하였다. 우선 강우시 유역에서 발생하는 유출량을 모의하고, 이를 복하교 지점의 실측유량자료와 비교, 보정하여 모형의 입력 매개변수를 조정하였으며, 이후 토사발생량과 오염부하량을 모의하였다 토사발생량의 경우는 실측값이 미비하여 비교분석은 못하였으나, 오염부하량의 경우 환경부에서 측정한 수질농도 자료를 이용하여 비교, 분석값을 제시하였다.
지난 세기동안 지구 평균 기온이 상승함에 따라 대기 중에 차지하는 수증기 함유량 또한 증가 추이를(7%/$^{\circ}C$) 보이고 있으며, 이는 전 세계적으로 수문 순환 패턴의 변화를 초래한다(IPCC, 2007). 그 중에서도 강수 특성의 변화는 궁극적으로 유출량의 변화를 초래하며, 이는 수자원 총량의 변화로 이어지게 된다. 특히, 여름철에 대부분의 강수 현상이 집중되는 우리나라의 경우 육지의 70% 정도가 산악 지형으로 이루어진 복잡한 지리적 영향으로 집중호우 시 홍수가 일시에 유출되어 이에 따른 인적 물적 피해가 해마다 되풀이 되고 있다. 수자원은 인간 생활과 밀접한 관계에 있기 때문에 이러한 극심한 기후변화에 의한 피해를 최소화하기 위해 수계단위의 효율적인 물관리가 필수적이다. 따라서 한반도 내 주요 강(한강, 금강, 영산강, 섬진강, 낙동강)을 중심으로 수계별 강수량 및 유출량의 장기 특성 변화를 살펴보고자 한다. 장기간의 자료를 보유하고 있는 기상청 산하 27개 지점의 시간 강수량 자료 및 국가 수자원관리 종합정보시스템에서 제공하는 장기유출 자료를 수집하여 수계 평균값을 산정하고, 각 수계별 강수량 및 유출량의 장기 추이 및 변동성, 상관도를 알아보고자 하였다. 최근 36년 동안(1973~2008년) 모든 수계에서 연총강수량이 증가하는 추이를 보였으며, 한강 수계에서 유의수준 5% 내에서 가장 높은 증가율(약 10 mm/yr)을, 섬진강 수계에서 가장 낮은 증가율(약 4 mm/yr)을 나타냈다. 여름철 집중호우(20 mm/hr 이상) 빈도 분석 결과, 모든 수계에서 호우 빈도의 증가 경향이 뚜렷함을 볼 수 있다. 특히, 최근 10년간(1999~2008) 호우빈도의 변화를 살펴보면 섬진강 수계의 경우 총 60번으로 가장 많았고 상대적으로 낙동강 수계에서 35번으로 가장 적었다. 여름철 무강수일수(강수량이 0.1 mm 미만인 일수)의 경우 모든 수계에서 거의 완만한 감소추세를 보임을 확인할 수 있었다. 1970~2001년간 연총유출량의 경우 한강 및 금강 수계의 경우 증가하는 경향을 나타내는 반면 섬진강 수계의 경우 오히려 감소하며, 영산강 및 낙동강 수계에서는 뚜렷한 변화를 볼 수 없었다. 월별 유출량의 경우 모든 수계에서 7월, 8월, 9월에 집중되며, 한강 수계에서 8월, 그 외 수계에서는 7월에 가장 높은 값을 보였다. 향후 장기적인 관점에서 바라 본 강수량과 유출량의 관계에 관한 추가적인 연구를 통하여 신뢰성 있는 기후변화에 따른 수자원 영향 평가에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
Zemansky, Gil;Hong, Yoon-Seeok Timothy;Rose, Jennifer;Song, Sung-Ho;Thomas, Joseph
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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pp.18-18
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2011
Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.
본 연구는 금강유역을 대상으로 과거 약 30년간의 기상 수문시계열자료들을 수집해 다양한 통계분석을 수행하여 기후변화의 영향을 정량적으로 파악하고자 하였다. 기상자료로 금강유역 기상관측소 8개소의 37개년(1973~2009)의 기온, 강수량, 상대습도 자료를 수집하였고, 하천수위자료는 수위자료와 수위-유량관계곡선의 신뢰성 문제, 이후 수행될 장기유출분석을 고려하여 공주, 규암 수위관측소의 36개년(1973~2008)의 자료를 이용하였다. 수집된 자료의 평균, 표준편차, 왜곡도, 변동계수를 산출하여 연 계절별로 수문기상인자의 경년변화를 파악한 결과 기상인자 중 강수량의 변동성이 가장 크게 나타나 경년별 변화가 큰 것으로 분석되었다. 수문학적 지속성 분석을 위해 Run 검정, Turning Point 검정, Anderson Exact검정을 이용하여 시계열자료에 주기성이 있는지 분석한 결과 기온과 강수는 무작위성, 상대습도, 하천수위는 지속성을 가지는 인자로 분석되었고 지하수위는 관측소별, 기간별로 무작위성과 지 속성이 혼재되어 있는 것으로 나타났다. 또한, 경향성 분석을 위해 단순 선형 회귀분석과 Mann-Kendall 검정법을 이용한 결과 기온은 연 계절 모두 증가경향이 나타났고, 강수량은 여름에만 증가경향이 나타났으며, 상대습도는 뚜렷한 감소경향을 보였다. 본 연구의 결과는 기후변화로 인해 발생될 수 있는 수자원의 영향을 평가하고 미래 물 관리 적응기술 개발 및 계획 수립을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
기후변화로 인한 영향은 한반도뿐만 아니라 전 지구적으로 관찰되고 있다. 지난 100년간(1911 ~ 2010년) 전 지구적으로 $0.75^{\circ}C$가 상승한 반면, 한반도의 평균기온은 약 $1.5^{\circ}C$가 상승하였다. IPCC(Intergovermental Panel on Climate Change)에서 발간한 5차 기술보고서에 수온의 증가와 홍수 및 가뭄을 포함하는 극한 수문 사상의 변화는 수질에 영향을 미쳐 여러 가지 형태의 수질 오염을 보다 악화시킬 것으로 전망되고 있다(KMA and MOLIT, 2009). 본 연구에서는 기후변화에 따른 강원도 북한강에 위치한 홍천강 유역의 수질 변화를 분석하기 위하여 기후변화 시나리오 자료를 적용하여 미래유량을 각 목표 기간별로(Obs : 2001 ~ 2010년, Target I : 2011 ~ 2040년, Target II : 2041 ~ 2070년, Target III : 2071 ~ 2100년) 산정하였다. 또한, 수질 변화를 예측하기 위하여 미래유량을 토대로 유황분석을 시행한 후 다중회귀분석모형과 인공신경망모형을 통해 미래 수질변화를 분석하였다. 홍천강 유역의 수질예측 결과, 21세기 말 여름철에 생물학적 산소요구량, 화학적 산소요구량, 부유물질이 최대 16%, 13%, 15% 증가할 것으로 예측되어, 지속적이며 장기적인 수질 모니터링과 관리가 필요할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 사용한 기후자료뿐만 아니라 사회적 시나리오를 고려한다면 보다 신뢰성 있는 미래 수질 모의가 이루어질 것으로 판단된다.
호소의 수질오염 문제를 해결하기 위해선 우선 소하천에서 강우유출에 의한 비점오염물질이 어디서 얼마나 발생하는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 그러나 유역의 오염원에 대한 정량적인 조사가 이루어지려면 많은 비용과 시간 그리고 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 대청호 상류유역의 소하천인 안내천을 대상으로 강우유출수 조사를 실시하고, 높은 예측 정확성 때문에 세계적으로 널리 쓰이고 있는 Long-Term Hydrologic Impact Assessment(L-THIA)을 이용하여 실측데이터와 L-THIA 모델의 결과를 비교하였다. 안내천의 유역면적은 16.5 $km^2$로 유역의 약 69.5%가 산림, 농업 및 초지지역이 25.3% 그리고 주거지역이 2.6%로 조사되었다. 수질분석을 위하여 자동수질시료채취기(ISCO sampler 6712)를 설치하여 시간단위의 시료를 채취한 뒤 수질농도를 측정하였다. 수질항목은 유기물질인 $BOD_5$, TOC, T-N, T-P 항목에 대하여 수질오염 공정시험법으로 분석하였다. WHAT 시스템을 이용하여 분리된 직접유출량은 315.5~161,835.1 $m^3$의 범위로 나타났다. 직접유출량을 이용하여 산정한 유역의 EMC 농도는 안내천 유역의 $EMC_{BOD}$는 1.0~2.4 mg/L, $EMC_{TOC}$는 1.429~5.491 mg/L, $EMC_{COD}$는 2.2~10.2 mg/L, $EMC_{TN}$은 2.906~10.864 mg/L, $EMC_{TP}$는 0.029~0.285 mg/L의 범위를 보였다. 또한 실측된 유량과 농도를 이용하여 산정한 오염부하는 안내천 유역이 $BOD_5$ 37.9~390.9 g, $COD_{Mn}$ 0.8~1,657.5 g, TOC 0.54~791.83 g, T-N 0.968~1,758.174 g, T-P 0.011~42.139 g의 범위로 나타났다. L-THIA 모델을 이용하여 직접유출량의 산정된 결과와 실측 결과를 비교 분석한 결과 결정계수와 유효지수가 0.95와 0.93으로 높게 나타나 대청호 상류유역에서 발생하는 유출량을 모의하는데 적절할 것으로 판단된다. 토지이용도와 토양도 그리고 일 강우자료만으로 구축되는 L-THIA 모델을 이용하여 대청호 상류의 소하천 유역에 대하여 비점오염원 유출특성을 해석하는 것이 가능 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 한강수계의 팔당댐 상류를 대상으로, 상류 댐들의 운영 및 하천수 사용이 하류구간의 유출에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. SWAT-K 유역모형을 적용하여, 2001~2009년에 대해 상류댐 운영 및 하천 취수량 적용 유무에 따른 조건별 모의결과를 분석한 결과, 소양강댐과 충주댐 등 다목적댐 운영에 따른 방류량이 갈수기와 홍수기의 하류구간 유출에 가장 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 이로 인해 갈수량이 팔당댐 지점에서 $100.57m^3/s$, 북한강 종점 $33.01m^3/s$, 양평수위표 지점 $49.66m^3/s$만큼 증가하는 것으로 나타났다. 반면, 하천수 사용에 따른 영향은 북한강 지역은 거의 나타나지 않았으며, 남한강 지역도 양평수위표 지점에서 $0.98m^3/s$의 갈수량 감소가 나타나 팔당댐 유입량에는 큰 영향이 없었다. 따라서, 장기간의 유출 및 유황분석에서는 횡성댐과 같이 규모가 작은 댐 운영이나 하천수 취수 영향은 제외시켜도 무방할 것으로 생각된다. 그러나 물이용이 집중되는 특정기간의 정교한 수문해석이나 취수량이 많은 하천구간을 대상으로 하는 유출 분석에서는, 취수량은 물론 유역내 물이동량에 대한 정보가 필수적으로 고려되어야 할 것이다.
본 연구에서는 유량 및 유사량 자료가 부족한 미계측 유역에 대해 Tank모형을 확장하여 궁극적으로 유사량을 평가하는 방법을 제시하였다. 적용 유역은 동해안 타 유역에 비해 유량자료가 확보되어 있는 오십천을 대상으로 집중호우기의 토사유출 특징과 하천의 토사유달률을 구하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 1) 실측에 의한 유사량의 산정에 있어서는 먼저 유사량 관계식(sediment rating curve)의 개발이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 유량 산정지점에 대해 유량과 병행하여 유사량 관계식을 다음과 같이 구하였다. 오십천 유량-유사량 관계식 : $Q_s=6.017Q^{1.374}$ 2) Tank모형을 적용하여 2006년 강우유출량을 산정한 결과 관측값과 유사한 값($RMSE=1.26m^3/day$)을 얻을 수 있었다. 3) 대상지역의 2006년과 2009년의 연평균 토사전달율 을 비교한 결과 태풍에 따른 집중강우가 있었던 2006년의 토사전달율이 평년의 2009년에 비해 현저하게 높았는데 이는 급격한 강우유출량의 증가에 따른 것이라 보인다. 4) 개량된 Tank모형에 의한 유량 및 토사유출량은 기존의 SRC방법과 비교했을 경우 유사한 경향을 보였으며 이는 향후 유량과 유사량 자료가 부족한 유역에 대해 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 본다.
낙동강유역에는 4대강 사업으로 8개의 보가 낙동강 본류에 새롭게 설치되었으며, 따라서 상류로부터 유입되는 유사가 보상류에 퇴적되어 하천제방이나 하천구조물의 안전을 위협할 수 있다. 또한 홍수시에는 농경지의 매몰과 저수지의 퇴적현상이 발생하는 등 유역유사에 의한 다양한 문제가 발생할 수 있으며, 강우로부터 유출되는 유사는 강우사상에 따라 빠르게 변할 수 있으나 수체에 즉각적인 영향을 유발하지 않을 경우 만성적인 특성으로 인해 침전물을 계속 이동시키며 축적되는 문제가 발생한다. 따라서 이러한 문제를 사전에 예측하고 낙동강유역에 대한 유역유사관리 대책마련을 마련하기 위해 유역유출과 유사의 이송 및 퇴적양상을 분석하여 유역관리를 위한 자료를 구축할 필요가 있다. 이러한 기초자료 분석을 위해 활용되는 유역모형 중 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형은 장기간 유역 유출로 인한 유사 모의를 수행하는데 가장 많이 활용되는 모형이며, 미국 농무성 농업연구소(USDA Agricultural Research Service, ARS)의 Jeff Amold 등에 의해 개발된 모형이다. SWAT 모형은 장기유출 및 유사 발생에 대한 시 공간적 변화를 모의하는 모형으로 넓은 범위의 유역에 대해 일단위 모의 간격으로 최대 100년까지 모의가 가능한 장기유역 모의에 최적화된 모형이다. 본 논문에서는 SWAT 모형을 이용하여 낙동강유역의 장기 유역 유출 및 유사 모의를 수행하기위해 2004년에서 2009년까지의 유출량 자료와 유량-유사량관계곡선 등을 이용하여 본류 및 지류 유출구 주요지점에 대해 검보정을 수행하고자 한다. 모의의 정확도 향상을 위해 안동댐, 임하댐, 영천댐, 합천댐, 남강댐, 밀양댐 및 낙동강 본류 등 총 7개 유역으로 구분하여 SWAT 모형을 구축하였으며, 각 유역별로 유출량과 유사량에 대하여 각각 보정 및 검증을 수행하였다. 낙동강 본류유역 총 7개의 댐 방류량자료와 20개의 대형하수종말처리장 방류량자료를 이용한 낙동강유역의 유출량 보정 및 검증 결과, 모의치가 실측치를 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 또한 총 11개 지점의 수위관측소에 대해 유사량 측정 성과를 이용한 유사량 보정 및 검증 결과, 강우시 유사량 모의값은 유출량-유사량관계곡선 식을 잘 반영하였으나, 비강우시에는 모의값이 관계곡선 식의 결과값보다 대체적으로 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.