본 연구에서는 기후변화에 따른 홍수 취약성 평가기법을 제안하고 국내 5대강 유역에 적용 및 평가하고자 하였다. 특히 Multi-Model Ensemble 시나리오를 이용하여 평가 시 발생하는 불확실성을 제시하고자 하였다. 취약성 평가를 위해 우선 유역의 기상, 수문 자료를 비롯한 지형, 인문 사회 정보를 수집, 지표를 산정하여 현재 기후상태 하에서의 홍수 취약성을 평가하였다. 또한 기후변화에 따른 미래 홍수 취약성을 평가하기 위해 기존에 3개 온실가스 배출시나리오, 13개 GCMs (Global Climate Models), 3개 수문모형(2~3개 증발산량 산정방법)으로 생산된 39개 미래 기후시나리오 및 312개 미래 수문시나리오를 이용하여 기준 S0 (1971~2000년) 기간 대비 미래 S1 (2010~2039년), S2 (2040~2069년), S3 (2070~2099년)기간의 홍수 취약성의 시공간적 변화 및 불확실성을 평가하였다. 평가 결과 현재 기후상황에서 홍수에 취약한 지역은 한강, 섬진강, 영산강 하류 지역으로 나타났으며, 미래 기후변화 시나리오를 고려한 결과 낙동강, 금강, 한강 권역에서의 민감도가 가장 크게 변할 것으로 분석되었으나, 기본적으로 섬진강 유역의 적응능력이 낮기 때문에 미래에도 섬진강 유역이 홍수에 가장 취약할 것으로 분석되었다.
본 연구는 낙동강수계 하류에 있는 서낙동강 유역을 대상으로 유역 및 오염원 특성을 조사하여 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 방법에 따른 소유역별 비점오염 취약지역을 평가하였다. 선정 방법은 평가인자 선정, 가중치 산정, 평가인자와 가중치를 통한 비점오염 취약지역 선정으로 구성되어 있다. 가중치 산정방법으로는 엔트로피법을 이용하고 평가기법으로는 다기준 의사결정 기법(Multi-criteria Decision Making, MCDM)인 TOPSIS를 이용하였다. 지표 자료는 2018년을 기준으로 수집하였으며, 전국오염원조사 자료와 국가통계자료를 활용하였다. 취약한 유역들은 대부분 도시화가 많이 진행된 지역이며 거주 인구수가 많고 산업시설 및 토지계 중 대지면적 비율이 높은 유역으로 평가되었다. 본 연구를 통하여 신뢰도 높은 비점오염 취약 평가를 위해서는 다양한 가중치 방법론의 접근이 필요하고 비점오염원에 영향을 주는 인자들에 대한 과학적 분석 및 영향성에 대한 고찰이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 낙동강 창녕함안보 구간의 수질을 통계분석을 이용하여 수질 특성을 파악하였다. 다양한 통계분석기법 중에서 상관분석과 주성분분석 및 요인분석을 실시하였으며, 강우에 따른 조류의 천이양상을 연구하였다. 이는 향후 창녕함안보 구간의 수질관리정책 수립을 위한 기초 자료를 구축하는데 매우 중요한 자료이다. 측정 자료의 상관성 분석 결과, 클로로필-a와 조류는 상관성이 유의하지 않게 나타났으며, 요인분석 결과로 3개의 주성분이 추출되었으며, 제 1요인으로는 COD, TOC, BOD, pH, 수온이 분류되었다. 또한, 강우에 따른 조류의 천이양상을 분석한 결과, 강우 후에는 남조류의 수중개체 농도가 감소하는 추세를 보인 반면, 규조류와 녹조류의 개체 농도는 다소 증가하였다.
본 논문에서는 통합홍수위험관리 측면에서 지역의 홍수위험도에 따라 지구를 구분할 수 있는 홍수위험지수(Flood Risk Index, FRI)의 산정 및 적용방안을 제시하고자 하였다. 낙동강 유역에대하여 시 군 구 단위의 공간해상도로 홍수위험지수(FRI)를 산정하기 위해 P-S-R(Pressure-State-Response) 구조로 분류하여 3개의 홍수지수인 압력지수(PI), 현상지수(SI), 대책지수(RI)를 대표하는 총 17개 세부지표들을 엄선하였다. 세부지표들은 각기 다른 범위와 단위로 측정된 값이므로, T-Score 방법을 사용하여 동일한 범위로 변환되었다. 또한 엔트로피(Entropy) 가중치 산정방법에 의한 가중치를 사용하여 가중치 적용에 따른 주관적인 판정을 최소화하였다. 압력지수(PI), 현상지수(SI), 대책지수(RI)의 3개 지수를 통합하여 지역의 전반적인 홍수위험 상태를 파악할 수 있는 홍수위험지수(FRI)를 산정하고, 가중치 적용 유 무에 따른 홍수위험지수 산정결과와 2010년에 고시된 자연재해위험지구 중 침수위험지구와의 비교를 통해 제안된 홍수위험지수의 적용성을 검토하였다. 충분히 검증된 홍수위험지수를 활용하면 과거 홍수의 원인 및 현상별 홍수재해에 대하여 지역적 방재대책 수립이 가능할 것이라 기대된다.
본 연구는 4대강 사업으로 건설된 낙동강 보 구간의 플랑크톤 군집에 대한 정보를 제공하고, 플랑크톤 군집에 영향을 미치는 주요 환경요인에 대한 기초적인 평가를 위해 2013년 9월과 10월에 걸쳐 낙동강 8개 보 구간에서 식물 및 동물플랑크톤 종조성과 생체량을 조사하고 수온, 유량, 총인, 총질소, 화학적산소요구량(COD) 등의 환경요인과의 상관관계를 CCA분석을 통해 평가하였다. 조사기간 중 식물플랑크톤 생체량과 종조성은 유량, 총인 및 총질소 농도에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 동물플랑크톤의 경우 유량이 낮았던 9월에는 지점별 종조성이 상이하게 나타났으나 유량이 높았던 10월에는 모든 지점에서 윤충류가 우점하는 경향을 나타내었다. 동물플랑크톤 군집조성은 식물플랑크톤 생체량(클로로필 농도)과 COD 및 총질소에 의해 주로 영향을 받는 것으로 분석되었다.
수질오염총량관리제도(이하 총량제)는 하천의 목표수질을 달성하기 위해 유역에서 배출되는 오염물질의 총량을 관리하는 제도이다. 유역에서 배출되는 오염물질의 허용총량은 수질모델을 활용하여 산정하며, 이과정에서 오염부하량은 발생, 배출, 유달부하량으로 구분할 수 있다. 유달부하량은 배출부하량과 유달율의 곱으로 계산되며 유달율은 유역에서 배출된 오염물질이 하천의 특정지점에 도달하는 비율로 정의된다. 본 연구에서는 Hwang(2016) 등이 제시한 기준유량 조건의 유달율 추정방법을 영강유역에 적용하고 QUALKO2 수질모델의 수질 입력자료를 생성하여 기준유량 조건의 유달율 산정방법(식 (3))과 평균 개념의 유달율 산정 방법(식 (2))의 비교분석을 통해 유달율 추정방법에 대한 검증 연구를 수행하였다. 연구결과, 유달율 함수식은 식 (2)와 식 (3) 모두 사용 가능하나, 배출계수 적용에 따라 방법론을 달리할 필요가 있다. 식 (2)를 사용할 경우는 배출계수를 저수량, 평수량 구분없이 1로 동일하게 사용해야 하며, 식 (3)을 사용할 경우는 기술지침에서 정한 배출계수(저수량 0.15, 평수량 0.5)를 적용해야 할 것으로 판단된다.
본 연구는 2012년 5월부터 2015년 12월까지 북한강 상류에 위치하는 의암호의 4개 지점에서 시공간적 수질 변동성을 강우 수문인자와 비교 고찰하였다. 조사기간 동안 수온, DO, Conductivity 및 TSS 등 기초 수질요인의 변동은 계절적 영향이 컸다. 특히, 수온성층은 수심이 깊은 댐 부근에서 매년 관찰되었고, 소멸 시기는 8월~10월 사이에 있었다. 질소 계열 영양염의 증가는 유량이 빈약할 때이었고, 인의 증가는 초기 유량 증가와 극심한 가뭄이 지속될 때이었다. Chl-a에 의한 부영양 수준을 초과하는 기간은 2012년, 2014년~2015년에 1~2개월이었으나 2013년에는 4개월 동안 지속되었다. 의암호의 수질 변동성은 댐 중앙부에 상하류로 이어진 하중도와 골재섬의 존재, 도시하천과 하수처리장 방류수 유입이라는 지형적 구조와 오염원의 기반 영향에 대하여, 상류 댐으로부터의 유입량과 의암댐의 방류량 및 방류형태(패턴)에 의한 수위 증감에서 직간접적 관련성과 영향을 찾을 수 있었다. 수질의 시공간적 변이 과정에서 기상(장마, 태풍, 이상강우 및 폭염 더위) 수문(유량과 수위)학적 작용에 기여하는 주요 인자는 펄스, 희석, 역류, 흡수 및 침전 등으로 볼 수 있었다. 의암호의 수질 변동은 매우 역동적이며, 그 영향은 내부 자체뿐만 아니라 발전방류구를 통해 하류 저수지(청평호, 팔당호)에까지 전달될 수 있는 잠재성을 가지고 있다.
전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R2), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R2가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.
본 연구는 낙동강 하구의 습지를 대상으로 습지생태계의 종합적인 정보 추출을 위해 지리정보시스템 및 원격탐사 기법을 이용하여 습지 데이터베이스를 구축하였다. 습지 데이터베이스 구축을 위해 낙동강 하구를 대상으로 1998년 3월부터 9월까지 현지조사를 실시하였다. 또한, Landsat TM 영상자료(1997. 5. 17)를 1:50,000 지형도로 기하보정한 후, 감독분류 및 무감독분류를 실시하여 현지 식생조사 자료와 비교, 분석해 습지분류도를 제작하였으며, 습지식생의 활력을 측정하기 위해 중합차식생지수(NDVI:Normalized Difference Vegetation Index)에 의한 식생활력도 지도와 습지의 생산력을 분석하기 위해 낙동강 하구 습지의 우점식물종인 갈대군락의 생산성에 근거한 습지생산력 지도 및 습지식생의 변화를 사전에 예측한 식생천이 예상도를 작성하였다. 본 연구에서 구축한 낙동강 하구 습지생태계 데이터베이스는 습지생태계 보존 및 관리를 위한 기초자료로써 활용될 수 있으며, 식물 뿐 만 아니라 습지생태계 전반에 대하여 상세한 정보구축이 이루어지면 습지보존과 관리가 효과적으로 실현될 것이다. 또한, 이러한 기법들은 우리나라 전역의 습지목록 작성에 활용될 수 있을 것이다.
하구역은 강과 하천을 통해 육상과 해양을 연결하는 전이수역으로 해양으로 공급되는 많은 물질들은 연안환경의 일차 생산성을 결정하는 중요한 역할을 담당하며, 이러한 연안생태계는 생물량에 의해 제거되는 탄소인 블루카본의 탄소 저장소로서 기후변화를 완화시키는 역할을 한다. 우리나라의 서-남해 하구역(한강, 금강, 영산강, 섬진강, 낙동강)과 동해 용승해역에서 지난 6년간 표층퇴적물의 평균입도와 유기탄소 함량의 변화와 두 인자들 사이의 상관관계를 분석하였다. 조사기간(2015-2020년) 동안 서-남해 하구역과 동해 용승해역 표층퇴적물의 평균입도와 유기탄소 함량은 계절적 변화가 관찰되지 않았으며, 전반적으로 각 해역의 다양한 해양환경 및 수리역학적 조건에 의해 두 인자들이 조절되는 것으로 해석된다. 조사된 모든 시료채취의 동시성이 없는 문제점에도 불구하고 연구지역에서 분석된 모든 퇴적물 평균입도들의 평균값과 유기탄소 함량의 평균값은 양의 상관관계를 보이며 각 하구역과 동해 용승해역을 구분한다. 동일한 양의 상관관계를 보이는 각 하구역에서는 아마도 같은 과정에 의한 퇴적물 점토입자의 퇴적이 유기탄소 축적에 중요한 역할을 담당한다. 그러나 동해 용승해역은 하구역과 다르게 추가적인 유기탄소 축적의 요인이 나타난다. 국내 주요 하구역들이 연안환경에서 중요한 탄소저장소로서 평가되기 위해서는 탄소 저장량 계산을 위한 추가적인 자료(퇴적률, 전밀도 등)가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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