낙동강 유역에서 수질예보시스템의 개발을 위해서 신뢰도해석 기법에 기초한 QUAL2E-AFOSM모형을 개발하였다. 왜관∼물금 구간에 대해 수리학적 부등류 해석을 실시하였고, 최적의 반응계수 추정을 위해 BFGS 기법을 사용하여 최적화 해석을 실시하였으며, 이를 기초로 하여 모형의 보정과 검증을 실시하였다. 추계학적 해석을 위하여 AFSOM 기법을 적용한 신뢰도 해석을 수행하였다. 상류단과 주요 지류에서의 수질, 유량과 반응계수에 대한 변동성을 고려하였다. 수질 측정자료를 기초로 하여 낙동강의 수개 지점에 대한 기준 수질을 초과할 확률을 AFOSM 기법을 이용하여 산정하였다. 본 QUAL2E-AFOSM 모형에 의한 해석결과는 Monte-Carlo 기법의 결과와 일치하는 것으로 나타났다.
본(本) 연구(硏究)는 우량관측소(雨量觀測所)가 미비(未備)된 소유성(小流城)에서 실시간(實時間) 유출예측(流出豫測)을 위해 Kalman filter를 이용했으며 이때의 시스템모형(模型)으로 AR(2)를 택하였다. 시간별(時間別) 유출자료는 영산강유역(榮山江流域)의 나주(羅州) 관측지점(觀測地點)에서 관측된 시간별 유량자료률 이용하였다. 여기서 예측된 모든 결과는 통계적(統計的) 방법으로 분석(分折)한 결과, Kalman filter에 의한 유출예측(流出豫測)을 좋은 결과(結果)를 얻을 수 있었으며 과정모형(過程模型)으로서 AR(2)가 적합한 것을 알 수 있었다. 또한 홍수예측에도 효과적임이 입증되었다.
홍수기중의 홍수조절과 이수의 서로 상반된 목적을 다루기 위해 예비방류 방안을 제안하였다. 예비방류 방안은 홍수조절목적의 가변제한수위와 이수목적의 최소확보 저수위를 고려하는 경우에, 홍수예측과 하류 조절점에서의 유량으로부터 저수지의 최적방류량을 결정하는데 이용할 수 있다. 본 모형은 대청과 충주다목적 댐을 대상으로 모의운영하였다. 예비방류의 시기와 크기를 결정하는 절차를 설명하고, 또한 과거의 홍수사상을 토대로 그 효과에 대해서도 검토하였다. 모의운영한 결과에 의하면 예비방류 방식의 조절방안은 단일 다목적 저수지의 홍수기중 최적 운영계획을 수립하는데 효율적이며, 아울러 실제의 홍수시에는 실시간 운영과 병행하여 이용할 수 있다.
최근 기후 온난화의 발생과 이상기후의 발생빈도가 증가함에 따라 강수량, 하천유량과 같은 수문학적 요소의 예측이 복잡해지고 있으며 물부족 발생 위험도 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 중단기 하천 취수량을 예측하기 위한 모델을 개발하고자 하였다. 입력인자를 선정하기 위해 취수량과 기상인자들 간의 상관성분석을 수행한 결과 온도가 가장 영향이 큰 것으로 나타났다. 또한 취수량은 시계열에 따른 증가 경향과 계절적 특성이 뚜렷하게 나타나므로 시계열분해기법을 이용하여 전처리를 수행하고 잔차에 대해 서포트 벡터 머신(SVM)을 적용하여 취수량 예측 모델을 개발하였다. 이 모델은 평균적으로 4.1%의 오차율을 나타내며, 전처리를 하지 않은 SVM 모델에 비해 높은 정확도를 나타냈다. 특히, 1~2달에 대해 중단기 예측을 수행하였을 때 더 유리한 결과를 나타냈다. 본 연구에서 개발된 취수량 예측모델은 수자원의 지속가능하고 효율적인 관리를 위해 하천수 사용허가, 수질관리, 가뭄 대책 마련에 활용이 가능할 것으로 예상된다.
지난 수년간 하천 인근에서 홍수로 인하여 다양한 피해가 발생하고 있다. 이러한 홍수피해를 경감하기 위해 구조적 비구조적 대책들을 세워 홍수 경감에 노력하고 있으며, 중요한 비구조적 대책 중의 하나가 홍수경보시스템을 구축하는 것이다. 일반적으로 홍수경보시스템을 구축하기 위해서는 홍수경보 기준지점의 수위를 먼저 설정하고 이에 대응하는 한계유량을 산출한다. 그리고, 강우-유출모형(특히, GIUH)을 통하여 한계유량에 대응하는 경보강수량을 산정하는 방식을 택하고 있다. 특히 한계유량을 산출하는 경우, 다양한 연구에서 하천측량이 이루어지지 않은 점 때문에 Manning 공식을 변수로 사용하여 한계유량을 산출하여왔다. 이에 대한 적정성을 비교하기 위해 본 연구에서는 HEC-RAS 모형을 통하여 한계유량을 계산하였고 Manning 공식에서 나온 값과 비교하였다. 비교결과, 한계유량 산정공식(Manning 공식을 변수로 사용)에서 산출된 한계유량은 과다한 경보 강수량값을 채택하고 기존 설계강수량에 비해서도 매우 큰 값이 계산됨을 확인할 수 있었다. 이에 비해 HEC-RAS의 한계유량값은 적정한 경보강수량 값을 제시하였고 연평균 알람 기준에도 적정함을 알 수 있었다. 본 연구 결과를 통해, 현재 다양한 하천사업이 이루어져 대부분의 하천의 측량이 이루어진 상황에서 기존의 Manning식에 의한 한계유량 산출보다는 강우-유출모형(GIUH)으로부터 산정된 유량 자료를 입력조건으로 하여 HEC-RAS를 통한 한계유량 및 경계 수위를 산정 해야 하는 것이 보다 적정해 보인다.
According to previous studies, the increased air temperature can lead to change of thermal stratification structure of lakes and reservoirs. The changed thermal stratification may result in alteration of materials and energy flow. The objective of this study was to predict the effect of climate change on the water temperature and stratification structure of Daecheong Reservoir, located in Geum River basin of Korea, using a three-dimensional(3D) hydrodynamic model(ELCOM). A long-term(100 years) weather data set provided by the National Institute of Meteorological Research(NIMR) was used for forcing the 3D model. The model was applied to two different hydrological conditions, dry year(2001) and normal year(2004). It means that the effect of air temperature increase was only considered. Simulation results showed that the surface water temperature of the reservoir tend to increase in the future, and the establishment of thermal stratification can occur earlier and prolonged longer. As a result of heat flux analysis, the evaporative heat loss can increase in the future than now and before. However, the convective heat loss and net long wave radiation from water surface decreased due to increased air temperature.
본 연구의 목적은 현재 국내 홍수예경보 시스템의 유출량 계산모형으로 이용되고 있는 단일 홍수사상을 모의할 수 있는 유역저류함수모형을 추계통력학적 상태.공간형태의 모형으로 개선.발전시키고 실시간 홍수예보에 대한 모형의 적용성을 검토하는데 있다. 모형의 적용대상 유역은 개진을 유역출구로 하는 낙동강 회천유역(747.5$\textrm{km}^2$)이며, 매개변수의 적절성 및 모형의 적용성을 평가하기 위해서 1983년부터 1986년 사이에 발생한 8개의 단일 홍수사상을 선정하였다. 본 연구에 사용된 모형의 매개변수는 실무에서 사용하고 있는 값을 사용하였다. 그 결과 기존 모형의 적용성은 선택된 사상에 따라 많은 차이를 나타내는데 비해 본 연구에서 개발한 모형에 의한 결과는 모형의 효율성 계수가 0.90이상으로 정확한 값을 제시하였다. 따라서 홍수시 모형과 관측시스템의 오차를 고려할 수 있는 본 연구의 모형은 회천유역의 실시간 홍수예보 모형으로서 유용한 것으로 판단된다.
토석류는 집중호우시 산악지형에서 발생한 사면파괴 쇄설물 또는 계곡 내에 쌓여 있던 퇴적토가 많은 양의 물과 섞여 흐르는 현상으로서 이동경로나 퇴적지점에 있는 시설물, 가옥, 인명에 큰 피해를 유발한다. 본 연구에서는 해외에서 연구되었던 토석류 거동에 관련된 모형식을 국내 사례에 적용해 보았으며, 이를 위해 우리나라 강원도 인제군에서 발생한 산사태 및 토석류에 대해 항공사진과 GPS 현장 측량성과를 이용하여 발생부와 퇴적부 자료를 수집하였다. 분석한 결과 토석류 이동거리를 예측할 수 있는 L/H는 평균 4.93, 표준편차 0.97을 나타내었다. 토석류의 규모와 면적을 예측하는 경우 과대 산정되는 문제가 있으며 이는 우리나라의 토석류가 상부의 대규모 산사태로 유발되는 것이 아니고 다발적으로 발생한 소규모 산사태로 인한 것이기 때문인 것으로 보인다. 따라서 국내 산지 환경에 적합한 경험식에 대한 연구가 필요하다고 판단된다.
Hydrologic models can be classified into two types: those for understanding physical processes and those for predicting hydrologic quantities. This study deals with how to use the model to predict today's stream flow based on the system's knowledge of yesterday's state and the model parameters. In this regard, for the model to generate accurate predictions, the uncertainty of the parameters and appropriate estimates of the state variables are required. In this study, a relatively simple hydrologic partitioning model is proposed that can explicitly implement the hydrologic partitioning process, and the posterior distribution of the parameters of the proposed model is estimated using the Markov chain Monte Carlo approach. Further, the application method of the ensemble Kalman filter is proposed for updating the normalized soil moisture, which is the state variable of the model, by linking the information on the posterior distribution of the parameters and by assimilating the observed steam flow data. The stochastically and recursively estimated stream flows using the data assimilation technique revealed better representation of the observed data than the stream flows predicted using the deterministic model. Therefore, the ensemble Kalman filter in conjunction with the Markov chain Monte Carlo approach could be a reliable and effective method for forecasting daily stream flow, and it could also be a suitable method for routinely updating and monitoring the watershed-averaged soil moisture.
북한 지역에서 시작되어 한반도의 금문댐까지 연결되는 임진강은 북한지역의 유출량 미계측으로 인해 유출량 산출에 많은 어려움이 있어왔다. 본 연구에서는 위성 데이터를 활용하여 미계측 유역의 유출량을 추정 할 수 있는 기법을 제시하였다. Satellite-derived Flow Signal (SDF)는 위성 기반 특정 지역의 유출 정보를 제공하며, JAXA의 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 센서에서 산출된다. 본 연구에서는 SDS 뿐 아니라 유출에 크게 관련이 있는 지표 토양수분 데이터와 식생인자를 임진강 유출 값을 예측하기 위한 입력 값으로 활용하였다. 토양수분 데이터는 Metop-A 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT) 센서에서 산출되는 데이터를 활용하였으며, 식생데이터는 Aqua 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서에서 측정되는 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 데이터를 활용하였다. 추가적으로 SDS, 토양수분, NDVI 데이터는 다양한 lag time으로 약 150여개의 입력데이터로 세분화되었다. 150개의 방대한 입력인자는 Partial Mutual Information(PMI) 방법을 통해 소수 중요 인자들로 간추려져 기계 학습 입력인자로 활용되었다. 기계학습에 있어서는 Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network (ANN) 기법을 활용하였다. SVM, ANN을 통해 모델화된 유출데이터는 금문댐 유출데이터와 비교/분석되었다. SVM 기법 기반의 유출량은 실제 유출량과 0.73의 상관계수를 보여주었고, ANN 기법 기반의 유출량은 0.66의 상관계수를 결과를 나타내었다. 하지만 SVM 기반 유출데이터는 과소 산정 되는 경향을 보였으며, ANN 기법 기반의 유출량은 과대산정되는 결과가 산출되는 한계점이 있음을 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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