일괄형 수문모형(Lumped Model)을 활용한 홍수 유출자료의 공간확장에 영향을 미치는 강우-유출모형의 초기조건과 입력자료의 영향에 대해 연구하였다. 강우-유출모형의 초기조건으로는 기저유량 정보의 모형모의에 대한 영향과 저류함수법의 포화우량($R_{sa}$)의 공간분포에 대한 분석을 실시하였으며, 강우-유출모형의 입력자료로서 강우정보의 영향을 자료의 유무에 관련한 과거자료의 조건을 중심으로 그 영향을 분석하였다. 이를 위해 충주댐유역을 선정하였으며, 충주댐 유역을 대규모유역으로 정하고 이를 기준으로 3개 중규모유역과 22개의 소유역으로 구분하였다. 영월1, 충주댐, 영월2의 수위관측소를 70년대 수문자료 유무에 따라 중심 수위관측소로 선정하였으며 이들을 개별적 중심축으로 삼고 1993년부터 2009년까지 30개의 홍수사상을 이용해 홍수유출자료 확장의 특성을 분석하였다. 관측유출을 직접유출과 기저유출로 분류하고 산정된 기저유출을 강우-유출모의에 적용하였다. 기저유출의 적용 유무 조건하에서 세 곳의 수위관측소를 중심으로 각각의 자료 확장성을 파악하였다. 기저유출을 고려한 모델 모의시 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 값은 모델 모의 만족범위를 넘어서는 사상이 10% 이상 증가되었다. 강우에 대한 초기유출의 양을 결정하는 포화우량($R_{sa}$)의 분포는 세 곳 수위관측소의 유량값을 중심으로 중권역의 포화우량($R_{sa}$)을 최적화하는 경우, 중권역의 최적화된 포화우량($R_{sa}$) 값은 큰 차이를 보이지 않으며 포화우량($R_{sa}$) 분포가 강우사상과 유출량의 크기분포에 큰 영향을 받지 않았다. 홍수 유출자료의 강수자료 영향은 30개의 홍수사상 자료에서 자료의 이상치를 제외한 17개 홍수사상을 이용해 검증하였으며 강우자료가 많아질수록 오차 범위가 줄어듦을 보였다. 하지만, 전체 홍수사상의 규모에 비해 그 영향이 크지 않는 것으로 파악되었다.
딥러닝을 활용하여 유역 특성을 반영한 유량 예측 및 비교 연구가 주목받고 있다. 본 연구는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 대용량 데이터 훈련에 적합한 Transformer와 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 가지는 LSTM-based multi-state-vector sequence-to-sequence (LSTM-MSV-S2S) 모형을 선정하여 유역정보(catchment attributes)를 고려할 수 있는 모형을 구축하였고 이를 토대로 국내 10개 다목적댐 유역의 유입량을 예측하였다. 본 연구에서 설계한 실험 구성은 단일유역-단일훈련(Single-basin Training, ST), 다수유역-단일훈련(Pretraining, PT), 사전학습-파인튜닝(Pretraining-Finetuning, PT-FT)의 세 가지 훈련 방법을 사용하였다. 모형의 입력 자료는 선정된 10가지 유역정보와 함께 기상 자료를 사용하였으며, 훈련 방법에 따른 유입량 예측 성능을 비교하였다. 그 결과, Transformer 모형은 PT와 PT-FT 방법에서 LSTM-MSV-S2S보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 PT-FT 기법 적용 시 가장 높은 성능을 나타냈다. LSTM-MSV-S2S는 ST 방법에서는 Transformer보다 높은 성능을 보였으나, PT 및 PT-FT 방법에서는 낮은 성능을 보였다. 또한, 임베딩 레이어 활성화 값과 원본 유역정보를 군집화하여 모형의 유역 간 유사성 학습 여부를 분석하였다. Transformer는 활성화 벡터가 유사한 유역들에서 성능이 향상되었으며, 이는 사전에 학습된 다른 유역의 정보를 활용해 성능이 개선됨을 입증하였다. 본 연구는 다목적댐별 적합한 모형 및 훈련 방법을 비교하고, 국내 유역에 PT 및 PT-FT 방법을 적용한 딥러닝 모형 구축의 필요성을 제시하였다. 또한, PT 및 PT-FT 방법 적용 시 Transformer가 LSTM-MSV-S2S보다 성능이 더 우수하였다.
본 연구에서는 상류 댐 및 유입 지류의 물리적, 지형적 특성을 고려하여 의암호 수체의 혼합 거동을 해석하고 수질 분포에 미치는 인자로 수체간 혼합 과정을 파악하기 위하여 3차원 시변화 모델, GEMSS 모델 시스템을 구축하였다. 실측 자료를 바탕으로 적용 모델의 재현성을 검토한 결과 본 연구에서 적용된 GLLVHT 모델은 상이한 강우 및 유량 조건에서 의암호 내 열수지 및 수체 혼합 특성을 잘 재현하고 있는 것으로 판단되었으며, 모델 보정 결과를 바탕으로 의암호의 수온, 전기전도도 그리고 체류시간의 시 공간적 분포와 유입지류의 흐름 특성을 분석하였다. 의암호는 상이한 목적을 가진 소양강댐과 춘천댐의 방류량과 유입 지류의 큰 변동폭에 수리 및 수질이 영향을 많이 받고 있다. 의암호는 봄과 여름철에는 수온이 높은 춘천댐의 방류량에 상대적으로 영향을 크게 받아, 전체적으로 높은 수온 분포를 나타낸다. 반면 가을과 겨울철에는 소양강댐의 방류 유량이 많고 수온이 높고, 춘천댐의 유량이 매우 적어 상대적으로 전기전도도가 낮은 소양강댐 방류수의 수온이 의암호의 온도 분포에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 전기전도도는 춘천하수처리장과 공지천의 높은 유입으로 하류 의암댐 부근까지 높은 전기전도도의 분포를 나타낸다. 의암호의 체류시간은 춘천댐과 소양강댐의 방류수가 유입되는 상류 수역은 체류시간이 비교적 짧게 나타나며 의암댐 부근의 하류에서 점차 증가하는 것으로 분석되었다. 중도 부근의 낮은 수심으로 인해 소양강댐 방류량이 많은 시기에는 역류현상이 발생하여 체류시간이 일시적으로 증가한다. 또한 하중도의 우안에서 공지천과 춘천하수처리장이 유입되는 수역, 중도의 우안에서는 연중 20일 이상의 체류시간을 보이고 있다. 이러한 정체수역에서는 지류들의 혼합률이 저하되고 유속이 낮은 특징을 가지기 때문에, 식물성 플랑크톤의 과대성장 우려가 있어 수질관리에 신중을 기해야 할 것으로 판단된다. 여름철 집중 강우시에는 유입 및 유출의 급격한 증가로 체류시간은 크게 감소하며, 춘천댐과 소양강댐의 방류수는 약 10일 이하의 짧은 체류시간으로 의암호로 유입되는 것으로 예측되었다. 의암호 내 표층에서는 소양강댐의 방류가 많은 비중을 차지하며, 특히 중도의 우안의 상류부까지 소양강댐의 방류수가 역류하는 현상이 나타나며, 중도의 좌안과 붕어섬 상류부에서 소양강댐 방류수가 흐르는 것을 알 수 있다. 춘천댐의 방류량이 큰 경우에는 소양강댐의 방류수가 중도 좌안에 거의 영향을 주지 않으며 우안을 따라서 그대로 방류되는 특징을 보인다. 또한 붕어섬 상류부를 통하여 춘천댐의 방류수가 중도 좌안 및 소양강댐 방류 합류지점까지 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 공지천의 방류수는 소양강댐의 방류수가 많은 시기에 동시에 증가하여 공지천과 의암호 합류부의 상류로 역류하는 현상을 보이고 있다.
최근 수자원 분야에서는 미래의 기후변화 및 용수이용 증대에 따른 안정적인 물공급이 중요한 관심사이다. 특히 한강수계의 경우, 수도권의 취수원인 팔당호 상류유역의 약 10 %에 해당하는 유역의 수자원량이 북한의 임남댐(저수용량 27억$m^3$) 건설로 인하여 동해안으로 유역변경되고 있는 실정이다. 따라서, 북한강 수계의 하천유량이 감소되었으나, 그에 대한 정량적인 평가는 구체적으로 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 물리적 기반의 장기유출해석모형인 SWAT-K를 활용하여, 화천댐 상류유역의 인위적인 수문학적 조건의 변화로 인하여 실제 화천댐 지점으로 유입되는 수자원 감소량을 규명하고자 하였다. 북한지역의 모형입력자료는 전세계 기상통신망(Global Telecommunication System)에서 수집된 수문기상자료와 FAO/UNESCO (2003)의 토양도를 활용하였다. 화천댐 지점 유입량의 관측값과 모의값을 비교분석하여 수자원의 변화시점을 검토하였으며, 임남댐 유무에 따른 두 계열의 모의유량에 대한 유황분석을 통하여 연별, 월별, 계절별 수자원 감소상황을 검토하였다.
강릉 주문진항 입구로 유입되는 신리천 유역의 수질을 2003년 4월 2일부터 10월 29일까지 2주 간격으로 관측하였으며, 미계측 유역의 유량추정에 이용되는 TANK 모형을 이용하여 신리천의 하천수량을 일별로 산정하였다. 관측된 수질자료의 지점별$.$시기별 변화양상을 분석하였으며, 유역의 강수량과 하천수량과의 상관관계를 분석하였다. 분석결과, 신리하교 지점의 BOD 농도와 강우량과는 상관계수 0.75로 높은 상관성을 보였으며, SS농도와 2일 선행강우량과는 상관계수 0.36으로 약한 상관성을 보였다. COD, TN, TP 항목의 농도는 강수량, 하천유량과는 전혀 상관성이 없는 것으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서 제시한 BOD 항목의 유역 오염부하량은 신뢰할 만한 수준이며, SS 항목의 오염부하량도 정확도가 다소 감소하지만 전체적인 오염부하량 변화양상은 반영하는 것으로 평가되었다. 반면, COD, TN, TP 항목의 유역 오염부하량 추정결과는 평균 오염부하량 수치정도로 활용 할 수 있으나, 시기적인 변화양상을 파악하기 위해서는 인위적인 요소 및 토지이용 양상 등을 고려한 연구가 필요하다.
최근 농업용저수지를 포함한 농촌지역 하천의 친수활동이 증가하면서 농촌수계의 경관, 수질 및 생태보전 등 환경에 대한 관심이 고조되고 있고, 이로 인해 농촌지역 용수수요 다변화와 물 부족 심화현상 등을 해결할 수 있는 수자원 개발의 필요성이 증대되고 있다. 이러한 측면에서 4대강 살리기 사업의 일환으로 추진되는 농업용저수지 둑높이기 사업은 추가로 필요한 농업용수뿐만 아니라 하천 수질개선을 위한 하천유지용수 확보를 위해 필요한 사업임에도 불구하고 운영계획 및 운영방안이 명확하지 않은 실정이다. 따라서 본 연구는 낙동강의 특정 소유역을 대상으로 농업용저수지 둑높이기 사업을 통해 확보할 수 있는 추가 저수량을 검토하였고 저수지 운영방안에 따라 하천유지용수로 방류할 경우 하류하천 수질개선효과를 평가하고자 하였다. 저수지 운영시나리오에 따른 추가적인 물공급량 확보는 하류하천 수량과 수질에 영향을 줄 것으로 예측되었으며 유량은1~8%의 증가효과와2~10%의수질개선효과를나타냈다. 특히, 저수지 운영상 2월에서 4월 사이에 추가로 방류를 실시할 수 있으며, 하천의 수량 및 수질 개선에 효과적인 것으로 나타났다. 그러나 농업용저수지의 수질은 지류하천뿐만 아니라 낙동강 본류 수질에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에 저수지 수질개선 및 관리가 중요할 것으로 판단된다.
대규모 수막재배 시설은 동절기 수막재배 기간 동안 군집 취수정의 영향으로 지하수위가 하강하고 이로 인해 지하수 취수량 확보에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 동절기 수막재배지역에서의 집중취수에 따른 정밀한 지하수위 변화 분석을 수행하고자 한다. 대상지역인 청원군의 수막재배지역을 포함한 소유역의 지하수 유동을 모의하기 위해 3차원 유한차분모형인 MODFLOW를 구축하였으며, 중요한 입력자료인 지하수 함양량 시계열 자료는 유역수문모형 SWAT모형을 이용하여 구하였다. 여기에 수막재배지의 일최저기온과 취수가동시간과의 관계를 통해 지하수 이용량을 추정한 선행 연구(Moon et al., 2012)를 참고하여 취수계획을 수립, 지하수 모델링에 반영하였다. 부정류 모델링의 적합도를 평가하기 위해 동절기의 모의된 지하수위 강하 패턴을 관측지하수위 자료와 비교하였다. 모델링 기간은 수막재배가 본격적으로 이루어지는 2012년 11월부터 2013년 3월까지의 107일간으로 정하였다. 모의결과 동절기 지하수위 관측값과 비교적 유사한 지하수 하강을 재현할 수 있었고, 일최저기온을 이용한 취수계획방식이 다른 수막재배지역의 지하수 유동해석에도 적용가능할 것으로 판단되었다.
수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)은 지형공간 영역의 기본 데이터로서, 다양한 데이터로부터 다양한 방법으로 만들어진다. 수치표고모델이 파생됨에 따라, 적용 분야에서의 그 정밀도 또한 다양하게 변화한다. 본 연구에서는, 대한민국 경상남도 연안의 섬 주변에서 광범위하게 사용되는 있는 두 가지 DEM, 즉 육역관측기술위성 월드 3D 30m(ALOS World 3D 30m) 및 셔틀레이더지형미션 글로벌 30m(SRTM Global 30m)를 비교하였다. 우선 DEM의 첫 번째 통계를 계산한 다음, 해발표고 0을 기준으로 높고 낮은 지역을 시각적으로 비교하기 위하여 Landsat 이미지에 중첩하였다. 연구 결과, DEM은 서로 높은 상관관계가 있으며, 유사한 통계를 가지고 있음을 알 수 있었다. 그리고 구릉지에서는 높은 차이가 거의 없었을 뿐만 아니라, 해안선을 나타낼 수 있었다. 또한 DEM은 많은 음의 값을 가지고 있다는 점이 확인되었으며, 싱크를 채운 후에도 표고가음으로 측정되는 것을 방지하기 위해, 해안 지역 전체를 포함하는 연구 지역을 신중하게 선택해야 할 것으로 보인다.
본 연구의 목적은 위성강우와 글로벌 지형자료를 이용하여 미계측 지역에 있는 홍수터에서의 홍수를 정량적으로 분석하기 위한 방법을 제시하는 것이다. 이를 위해서 두만강의 도문/남양 지역 홍수터에 대한 범람을 모의하고 대상 지역의 침수 상황을 정량적으로 분석하였다. 강우는 위성영상으로부터 유도된 강우 자료인 IMERG 자료를 이용하였다. 유출모의는 GRM 모델을 적용하였으며, 도문/남양 지역의 범람해석은 G2D 모델을 이용하였다. 홍수사상은 2016년 8월 태풍 라이언록으로 인해 발생된 홍수를 대상으로 하였다. 유출모의 결과의 검증은 도문/남양 지역의 첨두유량 기록을 사용하였으며, 범람해석 결과의 검증은 현지답사를 통해 수집된 홍수상황과 홍수 전후의 위성영상 자료를 이용하였다. 연구결과 유출모의 첨두유량은 7,639㎥/s로 기록된 첨두유량 7,630㎥/s와 약 0.1%의 상대오차를 나타내었다. 범람모의에서는 홍수발생 당시에 대한 상황 조사 자료 및 위성영상에서 확인된 침수 범위와 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 또한 도문/남양 지역의 홍수터에서 침수심의 변화와 침수시간을 평가할 수 있었다. 본 연구에서 적용한 방법과 연구결과는 향후 미계측 지역에서의 홍수를 정량적으로 평가할 때 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
The 'Stable Isotope Analysis in R' (SIAR), one of the Bayesian mixing models for stable isotopes, has been proven to be useful for source apportionment of nitrates in rivers. In this study, the contribution ratios of nitrate sources were quantified by using the SIAR based on nitrogen and oxygen stable isotope measurements in the Yeongsan River. From the measurements, it was found that the values of δ15N-NO3 and δ18O-NO3 ranged from -8.2 ‰ to +13.4 ‰ and from +2.2 ‰ to +9.8 ‰, respectively. We further analyzed the contribution ratios of the five nitrate sources by using the SIAR. From the modeling results, the main nitrate source was found to be soil N (29.3 %), followed by sewage (26.7 %), manure (19.6 %), chemical fertilizer (17.9 %) and precipitation (6.3 %). From the results, it was found that the anthropogenic sources, i.e., sewage, manure and chemical fertilizer contribute 64.2% of the total nitrate inflow from the watershed. Due to the significant correlation of δ15N-NO3 and lnNO3- in this study, the fractionation factors reflecting the biogeochemical processes of stable isotope ratios could be directly obtained. This may make the contribution ratios obtained in this study more precise. The fractionation factors were identified as +3.64 ± 0.91 ‰ for δ15N-NO3 (p<0.01) and -5.67 ± 1.73 ‰ for δ18O-NO3(p<0.01), respectively, and were applied in using the SIAR. The study showed that the stable isotope method using the SIAR could be applied to quantitatively calculate the contribution ratios of nitrate sources in the Yeongsan River.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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