• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.345-345
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• 2023

기후변화에 대응하기 위한 가뭄과 홍수 등의 수재해 관리체계 수립의 필요성이 높아지고 있어, 기후예측모형과 연계하여 수문 및 에너지 순환과정에서 하천유출에 대한 기후변화 영향예측이 가능한 지표수문모형(Land Surface Model, LSM)의 개발과 적용이 요구되고 있다. 또한, LSM은 연속적이고 장기적인 유출을 모의할 수 있어 수재해에 관한 예측과 정보 제공에 유용하므로, 최근 수재해 예측시스템 구축을 위한 주요한 도구로 관심을 받고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 기후모형 CWRF(Climate-Weather Research and Forecasting Model)와 연계되어 물-에너지 순환모의가 가능한 최신 LSM 중 하나인 Common Land Model(CoLM)을 우리나라 유역의 장기하천유출모의에 적용하고자 한다. 대부분의 LSM은 지상의 물과 에너지 순환과정이 각 단일 격자의 수직적인 모의과정으로 제한되고 있었지만, 현재 지속적인 개선을 통해 많은 LSM에서 보다 현실적인 물과 에너지 변화를 모의하고자 노력하고 있다. 그러나, 지속적인 모형의 개선에도 불구하고(또는 그로 인해) 정교한 수학적 프로세스를 통합하여 개선된 최신 LSM은 오히려 복잡한 매개변수 체계, 매개변수 추정, 입력자료, 초기 및 경계조건 등에서 비롯된 불확실성이 존재하고 있다. 따라서, 모형의 주요 매개변수값의 추정은 모의결과의 성능과 안정성을 확보하기 위한 LSM의 모의에서 필수적인 과정 중 하나이다. 유역의 특성에 따라 결정되는 모형 매개변수는 관련자료의 부재 또는 관측의 부정확성으로 인해 검보정 과정을 통해 결정되어야 하므로, 유역의 수문특성을 최대한 반영하고 모형의 성능과 안정성을 확보하기 위해 모의목적에 따라 적절한 검보정 목적함수의 선정도 요구된다. CoLM과 같이 다양한 매개변수가 사용되는 LSM에서는 모의결과에 대한 불확실성을 줄이고, 모의목적에 따른 모형의 예측도 향상을 위해서 모의결과에 민감한 주요 매개변수의 검보정이 과정이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 격자기반 지표수문모형인 CoLM을 이용하여 우리나라 유역의 장기하천유출을 모의하는 과정에서 CoLM의 주요 매개변수 검보정에 필요한 적절한 목적함수의 적용을 통해 CoLM 장기하천유출 모의결과의 예측성능을 개선하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.63-63
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• 2020

최근 머신러닝 기술의 발전에 따라 비선형 시계열자료에 대한 예측이 가능해졌으며, 기존의 과정기반모형을 대체하여 지하수, 하천수 예측 등 다양한 수문분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 연구들과 달리 과정기반모형을 이용한 하천수 모의결과를 개선하기 위해 과정기반모형과 결합하는 방식으로 머신러닝 기술을 활용하였다. 머신러닝 기술을 통해 관측값과 모의값 간의 차이를 예측하고 과정기반모형의 모의결과에 반영함으로써 관측값을 정확히 재현할 수 있도록 하는 시스템을 구축하고 평가하였다. 과정기반모형으로는 Weather Research and Forecasting model-Hydrological modeling system (WRF-Hydro)을 소양강 유역을 대상으로 구축하였다. 머신러닝 모형으로는 순환 신경망 중 하나인 Long Short-Term Memory (LSTM) 신경망을 이용하여 장기시계열예측이 가능하게 하였다(WRF-Hydro-LSTM). 머신러닝 모형은 2013년부터 2017년까지의 기상자료 및 유입량 잔차를 이용하여 학습시키고, 2018년 기상자료를 이용하여 예상되는 유입량 잔차를 모의하였다. 모의된 잔차를 WRF-Hydro 모의결과에 반영시켜 최종 유입량 모의값을 보정하였다. 또한, 연구에서 제안된 새로운 방법론의 성능을 비교평가하기 위해 머신러닝 단독 모형으로 유입량을 학습 후 모의하였다(LSTM-only). 상관계수와 Nash-Sutcliffe 효율계수(NSE)를 사용해 평가한 결과, LSTM을 이용한 두 방법(WRF-Hydro-LSTM과 LSTM-only) 모두 기존의 과정기반모형(WRF-Hydro-only)에 비해 높은 정확도의 하천수 모의가 가능했으며, PBIAS 지수를 사용하여 평가한 결과, LSTM을 단독으로 사용하였을 때보다 WRF-Hydro와 결합했을 때 더 관측값과 가까운 모의가 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권4호
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• pp.299-311
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• 2007

최근 들어 세계의 연중 기후 변화에 주된 요인으로써 엘니뇨와 같은 현상이 매우 잦아졌다. 많은 기상수문학자들이 강수와 유량에 대한 엘니뇨 남방진동의 영향에 대해 연구하고 있지만, 수문변량들은 큰 지역적 변동을 갖고 있기 때문에 결정적인 인과관계를 찾아내는데 있어서 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 엘니뇨-남방진동과 한국에서의 수문변량들 간의 계절석 관계를 고찰하였다. 엘니뇨-난방진동을 정량적으로 표현해 주는 지수로써 남방진동지수를 사용하였고, 월강수량 자료, 월평균기온 자료 그리고 댐의 월유입량 자료를 표준정규분포를 가지는 표준정규지수로 변환하여 사용하였다. 계절적 관계를 파악하기 위해 난방진동지수와 수문변량의 월 자료는 봄 (3월-5월), 여름(6윌-8월), 가을(9월-11월) 그리고 겨울 (12윌-2월)로 분류되었다. ENSO episode에 대한 수문변량들의 조건부 초과확률과 분포형태를 바탕으로 분석을 수행한 결과 전반적으로 Warm ENSO episode의 경우 강수량 증가와 기온 상승과 관련이 있고, Cold ENSO episode의 경우 강수량 감소와 기온 하강과 관계가 있다. 그러나 일부 지역에서는 이러한 전반적인 결과와 상이한 결과가 나타나기도 하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권12호
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• pp.1083-1091
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• 2010

분포형 수문 모형의 일강우 입력 자료는 불가피하게 불규칙하고 밀도가 낮은 관측망에서 기록된 값을 내삽해 사용하게 되나, 흔히 사용되는 대부분의 내삽법들은 실제 일강우의 다양한 공간적 분포를 잘 재현하지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 널리 사용되는 다섯 가지의 강우 내삽 방법을 두개의 유역에 사용하여 비교하고 실제 공간적 분포를 보다 잘 나타낼 수 있는 2단계 내삽법을 제안하였다. 비교에 사용된 내삽법은 (1) 역가중치 방법(IDW), (2) 다중회귀분석 (MLR), (3) 월강우를 이용한 다중회귀분석법(CMLR), (4) 국지가중치 다중회귀분석(LWP) 등이다. 보다 향상된 내삽을 위한 2단계 내삽법은 먼저 로지스틱 회귀분석으로 강우-비강우 지역을 구분하고 강우 지역에서만 기존의 내삽법을 적용하여 강우량을 구하는 방법이다. 기존 방법과의 비교결과 공간적인 편차가 심한 일강우의 특성을 2단계 내삽법에서 잘 표현하고 있는 것으로 나타났다. 제안된 방법은 수문모형에의 적용뿐만 아니라 유출량의 예보 및 대기 순환 모형의 다운 스케일링에도 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.49-63
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• 2016

본 연구는 열대 태평양지역 ENSO (El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation) 패턴 변화에 따른 우리나라 여름철(June-September, JJAS) 지역 수문변동 영향 분석을 위하여, 우리나라 5대강 113개 중권역의 강수량과 유출량 자료를 대상으로 합성편차 분석(Composit Analysis, CA)과 Student's t-test에 의한 유의성 검정을 실시하였다. 분석 결과, 유역별로 다소 차이는 있으나 전반적으로 WP (Warm-Pool) El $Ni{\tilde{n}}o$ 해에는 평년에 비하여 강수량과 유출량의 증가 특성이 뚜렷이 나타났으며, CT (Cold-Tongue) El $Ni{\tilde{n}}o$ 해에는 주로 감소하는 경향이, La $Ni{\tilde{n}}a$ 해에는 다소 증가 또는 평년 상태를 유지하는 것을 분석되었다. 또한 백분위 기후값 편차의 산포도분석 결과 여름철 강수량의 증가/감소에 따른 유출량 증 감의 선형적 분포특성을 확인할 수 있었으며, 산포도의 중심은 WP El $Ni{\tilde{n}}o$ 해에는 +17.93%, +26.99%, CT El $Ni{\tilde{n}}o$ 해에는 -8.20%, -15.73%, 그리고 La $Ni{\tilde{n}}a$ 해에는 +8.89%, +15.85%로 분석되었다. 본 연구의 결과는 El $Ni{\tilde{n}}o$ La $Ni{\tilde{n}}a$ 등 열대 태평양 지역 기후현상이 뚜렷한 시기의 우리나라 수자원 장기예측의 불확실성을 줄여 주어 유역차원의 안정적인 중 장기 물공급 전망 등 수방정책지원을 위한 참고자료로 활용이 가능할 것이다.