• 대한공간정보학회지
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• 제18권1호
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• pp.11-20
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• 2010

지금까지 국내에서 개발된 분포형 강우-유출모형은 입력 자료의 구축에 많은 시간과 노력이 필요하며, 유출과정에서 운동역학적인 이론에 근거하여 물의 흐름을 수치해석으로 추적해 나가는데 많은 계산시간이 소요되는 단점이 있었다. 그래서 지금까지 분포형모형의 적용유역은 대부분 일정규모 이내의 유역에 국한되어 적용되어왔다. 하지만, 최근 유역관리 개념의 변화에 따라 통합유역관리의 필요성이 증대되면서 댐의 상.하류를 포함한 유역전체의 유출계산이 요구되었다. 본 논문은 자체개발한 GIS기반의 물리학적 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM을 국내 대유역인 금강권수계 전체를 대상으로 모의하여 홍수유출시 대유역에 대하여 분포형모형의 실무에서의 적용 가능성을 검토하였다. GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로부터 추출하여 모형의 입력인자로 사용하였으며, 초기 토양함수조건을 설정하는데 있어서 자동보정기법을 적용함으로써 기존의 시행착오법으로 인해 소요되는 시간과 부정확한 설정으로 인해 발생될 수 있는 문제점을 해결하였다. 태풍 "에위니아"를 대상으로 용담, 대청, 공주 지점에서의 유출량 모의 결과 체적오차백분율은 13.3~25.6%, 첨두유량오차백분율은 5.4~22.8%, 총유출량오차는 7.3~12.5%로 실무적용 가능성이 충분한 것으로 판단된다.

• 생태와환경
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• 제43권2호
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• pp.183-189
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• 2010

장기 유역유출모형을 적용하여 그 결과를 대상유역의 주요지점 관측유량과 비교 분석하고, 유량을 재관측하여 하천유량의 적정성과 수문학적 유출특성을 분석한 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, SSARR모형을 기반으로 개발된 장기 유역유출모형을 대청 및 용담유역에 구축, 적용하고 검증한 결과 용담댐 및 대청댐 지점의 연중 유출모의는 양호하게 모의된 반면 그 사이에 위치하는 수통관측소의 평 갈수기 유량의 신뢰도는 다소 결여된 것으로 판단되어 해당지점의 하천특성을 조사 분석하였다. 용담유역내 천천 및 동향지점을 조사한 결과 관측치와 모형에 의한 모의결과는 매우 근사하였으나 용담 하류의 수통지점은 관측치보다 다소 과다 모의되었다. 재관측 결과 수위-유량 관계곡선식으로부터 산출되는 관측치보다 유출모의결과에 더욱 근사한 것으로 분석되었다. 둘째, 수통지점 관측유량의 신뢰도에 수리 수문학적으로 미치는 영향인자를 조사하였다. 수통지점의 수위는 직상류에 위치하는 소수력발전에 의한 방류수위에 직접적인 영향을 미치는 것으로 조사되었으며, 상류부 용담댐 방류량과는 그 상관도가 매우 낮음을 확인하였다. 소수력 발전 방류수를 고려하여 수통지점의 유량을 재추정한 결과 모형에 의한 유출결과와 근사하게 모의되는 것으로 분석되었다. 셋째, 보와 같은 수리시설물이 유역 유출량에 미치는 영향을 분석하기 위하여 각 소유역별 용수 이용 중 하천수 의존도를 조사하였다. 농업용수 공급을 주목적으로 하는 주요 수리시설물에 의해 용수를 공급받고 있는 수혜면적비로 추정한 결과 중규모 이상의 농업용 저수지가 다수 분포하고 있는 소유역에서는 상대적으로 하천수 의존도가 적게 분석된 반면, 양수장이나 보 등을 통한 하천수 공급에 의존하는 농경지의 비율이 높아 하천수 의존도가 약 60%로서 상당한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이와 같이 본 연구에서는 장기 유역유출모형을 금강유역에 적용하여 그 모의결과를 주요지점의 관측유량과 비교 분석하고, 유량을 재관측하여 하천유량의 적정성을 검토하고, 신뢰도가 결여되었다고 판단되는 지점은 주변의 수문학적 유출특성을 조사하여 그 원인을 분석하였다. 향후 유역의 유출관리를 명확하게 하기 위해 수문자료의 신뢰도 평가에 대한 연구를 지속하여 정확한 수문기초자료의 획득 및 평가와 검증이 요구된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권3호
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• pp.171-182
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• 2006

본 연구는 집중형모형으로서 저류함수법을 근간으로 수자원공사 현업에서 실시간 물관리에 사용하고 있는 KOWACO홍수분석모형을, 분포형모형으로는 실시간 홍수조절을 목적으로 미국 Oklahoma대학에서 개발된 Vflo모형을 이용하여 금강권역의 용담댐유역($930km^2$)을 대상으로 유출해석을 수행하여 양 모형의 구조적인 장단점 등을 비교분석하였다. 모의결과 경험식으로부터 구한 매개변수의 초기값을 이용한 수문곡선은 관측수문곡선과 상당한 차이를 보이고 있었으나 분포형 수문곡선의 경우 천천지점의 수문곡선은 매개변수의 추가적 보정이 필요 없을 정도로 매개변수의 초기값이 수문곡선을 잘 모의하고 있었다. 이는 매우 고무적인 결과로서 실시간 홍수모형으로서 요구되는 중요한 특성과 동시에 물리적 기반의 분포형모형의 가장 큰 장점일 수 있는 사상 독립적 유역매개변수군을 구축하는데 중요한 단서가 될 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.274-274
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• 2012

증발산량 관측은 오랜 기간 연구되어 왔으며, 미기상 관측 시스템의 최적화와 상호 공동비교 실험 및 자료 처리의 일관성을 유지를 위해 한국에는 KoFlux라고 하는 플럭스 네트워크가 2002년 1월에 구축되었다. 이를 시작으로 미기상 관측에 대한 관심이 많은 연구자들이 관측망 구축에 힘쓰고 있으며, 에디공분산 방법을 이용해 증발산량을 산정하고 있다. 에디 공분산 방법은 다른 방법에 비해 연직농도 차이가 적은 산림 위에서의 플럭스 값을 측정 할 수 있으며, 측정 시 식물 환경에 방해를 주지 않는 등의 장점이 있다. 하지만 자료 처리와 품질관리에 있어 연구자의 주관성에 의해 상당 부분 불확실성을 초래한다. 또한 다른 관측지점과의 일관적인 비교를 위해 좌표보정을 수행하며, 일반적으로 바람이 평평한 지역 위로 분다는 가정 하에 이루어진다. 좌표보정은 일반적으로 Planar Fit Rotation방법을 사용하며, 평판 분할은 지형에 따라 12개까지 분할하여 분석한다. 하지만 덕유산 플럭스관측 타워지점처럼 산지 특성이 뚜렷하고 1 m/s이하의 풍속 데이터의 빈도가 큰 경우 평판 분할 수의 제한이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 좌표보정계수산정 방법에 따라 등간격의 평판분할 방법(Scenario A), 주풍향을 고려한 평판분할 방법(Scenario B)과 빈도에 의한 평판분할방법(Scenario C)으로 수행하였다. 또한 각 Scenario는 풍속의 제한 조건에 따라 CASE A(0.5 m/s 이상), CASE B(1.0 m/s이상)로 구분하여 분석하였다. 본 연구를 통해 제안 한 자료처리 절차는 첫째, 바람자료의 빈도 분석을 통한 지역특성 파악 둘째, 풍속제한 조건 설정 셋째, 바람과 수증기의 공분산 계산으로 요약된다. 덕유산 플럭스관측 타워지점의 경우 풍속 제한을 1.0 m/s이상에서 0.5 m/s이상으로 하향 조정하였으며, 평판 분할 방법은 Scenario C의 평판 수 12개를 채택하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.397-397
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• 2017

수면증발량은 수자원 계획 및 활용에 있어 매우 중요한 요소이다. 하지만, 현재 수면증발량관측 지점은 용담댐, 안동댐뿐이다. 이중 장기간 관측 자료가 축적된 용담댐 지점을 대상으로 연도별 수면증발량 관측 자료를 비교 검토 하고자한다. 용담댐에 부착되어 있는 수면증발량계는 0.03 mm 분해능을 가지는 부력식 수위계(BYL-EV250, 대한민국)를 사용하고 있으며, 2014 년도 2 월부터 17 년 현재까지 관측을 하고 있다. 관측 자료로 보았을 때, '14년도 가장 많은 증발량이 발생된 달은 9월(102.63 mm/month), 적은 달은 2월(22.99 mm/month) 이였으며, '15, '16년는 각각 100.91 mm/month, 114.38 mm/month로 8월이 높고, 29.11 mm/month, 25.83 mm/month로 2월이 가장 적었다. 아래 표는 14~16년도 월평균 일 증발량 및 총 수면증발량을 나타낸 것이다. 월별 일평균 증발량을 비교한 결과 0.92~3.08 mm/day로 나타났으며, 5월부터 10월까지 많은 량(약 2.9 mm/day)이 증발되는 것으로 나타났다. 연도별 월평균 일 증발량은 9 월이 3.08 mm/day 로 증발량이 많고, 2 월이 0.92 mm/day로 적은 증발량의 관측이 되었다. 총 수면증발량은 8 월이 92.73 mm/month 으로 증발량이 가장 높았으며, 2 월이 25.97 mm/month 로 가장 적은 증발량이 관측되었다. 저수지 수면에서의 증발은 풍속, 수온, 대기온도, 일사량 등에 영향을 많이 받음에 따라 수온이 가장 낮은 2월에 증발량이 가장 적게 나타난 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.541-541
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• 2015

댐 물수지 분석에 있어 매우 중요한 요소는 강수량, 유입 방류량, 토양수분량, 증발산량 등이 있다. 현재 육지에서의 증발산량은 대부분 에디공분산시스템에 의해 관측되고 있으며, 많은 전문가들이 양질의 자료를 산출하고 있다. 하지만 수면에서의 증발량관측은 아직 부족한 상황이다. 우리나라는 기후특성상 여름철에 강우가 집중됨에 따라 효율적인 댐 관리가 매우 중요하다. 댐관리의 주요 인자인 수면증발량은 현재 용담댐에서만 이루어지고 있다. 용담댐의 수면증발량 관측은 2013년부터 수행되고 있고, 수면위에 플랫폼을 설치하고 팬 내부에 수심이 1 m인 대형증발팬을 고정하는 방식을 취하고 있으며, 관측된 수위자료는 호내 수온을 고려하여 수면증발량으로 환산된다. 관측항목으로는 팬 내 외부 및 저수지 표층 수온, 팬 내부 정밀 수위뿐만 아니라 다양한 기상요소들이 있다. 2013년에 생산한 수면증발량은 풍향풍속, 수온, 상대습도, 복사량, 강수량 자료를 통해 정확도를 검증하였으며, Penman(1984)공식을 활용하여 실측 수면증발량과 추정 수면증발량을 비교 분석하였다. 본 연구는 용담호에서 자동 관측되고 있는 수위변동 자료를 활용해 수면에서의 증발량을 분석하였다. 2014년 3월부터 2015년 2월까지의 자료를 활용하였으며, 관측기간 중 최대 일증발량은 9.7 mm/day, 월 최대 일평균증발량은 3.5 mm/month(10월)로 나타났다. 수면에서 가장 많은 증발량이 나타난 시기는 10월 (증발량 : 107.6 mm, 강수량 : 122.9 mm)로 강수량의 약 88 %가 증발되었음을 알 수 있었다. 그 다음으로는 9월과 5월 순이었다. 증발량이 가장 많다고 예상되었던 7월과 8월의 경우는 각각 18일과 21일간 강수가 발생하였으므로 대기 중의 높은 습도로 인해 증발량이 크지 않았다. 결론적으로 수면에서의 증발량이 기상환경에 의존하고 있다는 사실은 명백하다. 그러므로 효율적인 수자원관리를 위해서는 다양한 지점에서의 수면증발 관측 및 기상요소와의 상관 성분석이 시급하다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.70-70
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• 2023

강우 발생 중 용담댐 상류로부터 용담댐으로 유입되는 유입량을 정확하게 예측하는 것은 하류 지역의 홍수 피해를 최소화하기 위한 댐의 적절한 운영에 필수적이다. 물리 기반 강우-유출 시뮬레이션 모형은 물리적 과정의 이해를 바탕으로 홍수 예측 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 복잡한 물리 과정을 완벽히 이해하는 것은 거의 불가능하므로 다양한 가정 조건들을 이용해 복잡한 과정을 단순화하여 계산해야 하는 한계가 존재한다. 최근에는 방대한 데이터의 축적과 컴퓨터 능력의 향상으로 인해 데이터 기반 모형이 다양한 실무 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 활용되고 있을 뿐 아니라 시뮬레이션 및 예측 등에도 다양하게 이용되고 있다. 그러나 예측 시간이 늘어날수록 입력자료로 이용되는 과거 자료와 출력자료로 이용되는 미래자료와의 상관관계가 줄어들어 모형의 성능이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 용담댐의 시간당 유입량을 예측하기 위해 물리 기반 강우-유출 모형과 오차 보정 모형을 결합한 하이브리드 접근 방식을 제안한다. 물리 기반 강우-유출 모형으로는 HEC-HMS 모형을 사용하였으며, 오차 보정 모형에는 기계학습 모형인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 사용하였다. HEC-HMS 모형, ANN 및 하이브리드 모형(HEC-HMS + ANN)의 성능을 비교하기 위해 20 개의 홍수 사상을 모형 구축 및 검증에 사용하였다. 그 결과 하이브리드 모형은 예측 시간이 늘어날수록 HEC-HMS 및 ANN 모형보다 우수한 성능을 나타냈다. 물리모형에 기계학습을 이용한 오차 보정 절차를 통합한 경우 홍수 유출 예측의 정확성이 향상되었다. 다양한 모형의 비교 결과 본 연구에서 적용한 하이브리드 모형이 물리기반 강우-유출 모형 및 순수 기계학습 모형보다 우수한 성능을 보여줌으로써, 하이브리드 모형은 물리모형과 순수 기계학습 모형의 단점들을 보완하는데 이용할 수 있음을 나타낸다. 이 연구의 주요 목적은 강우-유출 시물레이션 모형의 오차 보정 기술에 대한 더 깊은 이해를 제공하는데 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.199-199
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• 2023

최근 기후변화의 영향으로 가뭄, 홍수 등 재해의 발생 빈도 및 강도가 증가하고 있다. 미래에는 온실가스 배출량의 증가로 극한 기상현상은 더욱 심화될 전망이다. 이러한 위험에 효율적으로 대비하기 위해 기후변화 시나리오를 고려하여 미래를 전망하는 것은 매우 중요하며, 최근 연구자들은 불확실성을 고려하기 위해 다양한 시나리오를 적용하고 있는 추세이다. 다만, 기후변화 시나리오를 입력자료로 하여 분석을 수행하는 경우, 새로운 기후변화 시나리오가 생성될 때 기존 기후변화 영향 평가는 무의미해지며, 기존 결과의 신뢰도 또한 감소하게 된다. 지금까지 사용된 시나리오 기반 접근법의 한계를 보완하여 시나리오 중립(Scenario Neutral, SN) 접근법이 개발되었고, 이는 다양한 기후변화 시나리오에 대한 시스템의 반응을 평가하는데 유용하다. 본 연구에서는 시나리오 중립 접근법을 활용하여 가뭄 위험도를 분석하였으며, 이를 위해 금강 유역 내 용담댐 유역을 대상으로 분석을 수행하였다. 입력자료로는 용담댐 유역의 1966~2020년 일단위 강수량 자료를 사용하였고, 문헌 조사를 통해 미래 기후변화에 따른 강수량 변화 추이를 파악하였다. 연평균 강수량의 증가와 여름 강수량의 증가를 기준으로 삼아 증가 비율에 따른 노출 공간을 생성했으며, 목표 변화에 따른 교란된 시계열을 도출해냈다. 이후, 각각의 시계열에 대한 이변량 가뭄빈도분석을 수행하여 재현기간을 산정한 뒤, 목표 변화에 따른 위험도를 비교하였다. 그 결과, 연평균 강수량과 여름 강수량이 현재와 유사한 경우 100년 빈도 가뭄이 발생할 확률은 0.84, 연평균 강수량의 증가가 110%, 여름 강수량의 증가가 115%일 경우 100년 빈도 가뭄이 발생할 확률은 0.79이었다. 추후 실제 미래 기후변화 시나리오를 적용하여 기준치에 따른 만족도를 분석한다면, 가뭄 대응에 유용한 의사결정 도구로 활용될 수 있을 것이다.

• 대기
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• 제32권1호
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• pp.1-15
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• 2022

Recently, Japan's Meteorological Research Institute presented the d4PDF database (Database for Policy Decision-Making for Future Climate Change, d4PDF) through large-scale climate ensemble simulations to overcome uncertainty arising from variability when the general circulation model represents extreme-scale precipitation. In this study, the change of precipitation characteristics between the historical and future climate conditions in the Yongdam-dam basin was analyzed using the d4PDF data. The result shows that annual mean precipitation and seasonal mean precipitation increased by more than 10% in future climate conditions. This study also performed an analysis on the change of the return period rainfall. The annual maximum daily rainfall was extracted for each climatic condition, and the rainfall with each return period was estimated. In this process, we represent the extreme-scale rainfall corresponding to a very long return period without any statistical model and method as the d4PDF provides rainfall data during 3,000 years for historical climate conditions and during 5,400 years for future climate conditions. The rainfall with a 50-year return period under future climate conditions exceeded the rainfall with a 100-year return period under historical climate conditions. Consequently, in future climate conditions, the magnitude of rainfall increased at the same return period and, the return period decreased at the same magnitude of rainfall. In this study, by using the d4PDF data, it was possible to analyze the change in extreme magnitude of rainfall.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.474-474
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• 2021

물순환 과정에서의 증발산량은 필수적으로 고려해야 하는 요소이며, 증발산은 기상학적 인자뿐만 아니라 증발 표면 특성 등 복합적인 요인에 의해서 발생한다. 이러한 이유로 실제증발산의 절대량을 추정하는 것은 쉽지 않으며, 특히 수문학적 관점에서 유역단위의 증발산량을 산정하는 데에는 기술적인 한계가 존재한다. 반면 잠재증발산량과 실제증발산량의 보완관계가설을 활용하면 복잡한 수문모델링을 거치지 않고 팬증발량으로부터 유역의 실제증발산을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 관측자료를 기반으로 하여 용담댐 유역의 증발산 보완관계를 검증하고자 한다. 실제증발산량(ETA)은 용담댐 내 덕유산 플럭스 타워의 관측자료를 활용하였으며, 잠재증발산량(ETP)으로는 기상관측소에서 관측한 팬 증발량 자료를 활용하였고 습윤증발산량(ETW)은 Priestley-Taylor 공식을 통해 산정하였다. ETW는 수분이 무제한 공급되는 상황에서의 증발산량으로 정의되며, 동시에 ETA 및 ETP와의 상대적 비율로 스케일화하여 보완관계설정에 활용하였다. 대기의 습윤지수(Moisture Index, MI)는 ETA와 ETP간의 상대적 비율로 정의하였다. 이 때 팬 증발량은 기상 및 주변 환경 조건의 영향을 받아 증발량이 과대추정 되는 경향이 있으므로 보정계수를 적용하여 보정한 값을 활용하였다. 보정계수는 FAO Penman-Monteith 식을 활용한 기준증발산량과 팬 증발량의 기울기로 산정하며, 본 연구에서는 보정계수로 0.77을 사용하였다. 또한 ETW 산정 시 적용되는 Priestley-Talyor 계수(α)는 널리 알려진 값인 1.26 대신 유역의 기상조건을 고려하여 0.99를 적용하였다. α 값의 조정을 통해 증발산 보완관계에 대한 E+의 평균 제곱근 오차(RMSE)가 0.685에서 0.075, Ep+의 경우 0.437에서 0.315로 개선되어 용담댐 유역의 증발산 보완관계가 만족할 만한 수준으로 확인되었다.