본 연구에서는 하천에 유입된 오염물질의 거동 및 확산 특성을 파악하기 위하여 실제 하천에서 RI(Radioactive Isotope) 추적자를 이용하여 오염물 확산을 실측하고 그 결과를 수치모형과 비교분석하였다. 연구대상 수로구간은 금강 상류지역의 용담댐 부근 합류지점으로부터 하류로 약 2km구간에서 실험을 하였으며, 수치모형으로는 RMA-2(Resource Modeling Associates-2), RMA-4를 사용하였다. RI를 이용한 현장실험은 모델링을 적용한 지역과 동일 지역에서 실험을 실시하였고, 각 구간의 간격은 1km로 정하되 현장 사정에 따라 차이를 조금 두어 RI계측기인 NaI계측기를 통한 1초 간격의 농도 데이터를 계측하였다. 계측결과는 수치모형의 결과와 실제 하천에서의 확산범위 및 확산에 큰 영향을 미치는 확산계수 변화에 따른 농도 분포를 비교 분석하였다.
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.
본 연구에서는, Markov 연쇄 모형에 의해 산정된 모의 일 강우량을 일 유출모형인 Tand 모형에 입력시켜 모의 일유출량을 산정함으로써 저수유량계열을 확장하는 방법을 개발하였다. 또한, 모의된 일 유량계열로부터 지속기간별 연 최저치 계열을 작성하였으며, 지속기간별 연 최저치계열에 대한 빈도분석을 시행하였다. 분석에 사용된 분포형은 Lognormal-2, Lognormal-3, Gamma-2, Gamma-3, LogGamma-3, Gumbel-2, Weibull-2 분포이었으며, 모수추정은 모멘트법과 최우도법을 사용하였다. Kolmogorov - Sminorv 검정방법으로 지속기간별 연 최저치 계열에 적합한 확률분포형을 결정하고, 용담댐 지점을 대상으로 하여 지속기간별 갈수 빈도곡선을 산정하였다. 본 연구에서 제안된 방법을 적용하면 과거 저수 유량계열의 통계적 특성을 잘 나타내는 일 유량의 모의가 가능 하여, 갈수유량계열 자료가 빈곤한 유역에서 확률 갈수량을 추정하는데 유용하리라고 판단된다.
In this study, we analyzed the impacts of land surface characteristics on spatially and temporally distributed soil moisture values at the Yongdam and Soyang-river dam watersheds in 2014 and 2015. The soil moisture, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and temperature values at the spatio-temporal scales were estimated using satellite-based MODIS (MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer) products. Then the Pearson correlations between soil moisture and land surface characteristics (NDVI, temperature and DEM-digital elevation model) were estimated and analyzed, respectively. Overall, the monthly soil moisture values at the time step were highly influenced by the precipitation amounts. Also, the results showed that the soil moisture has the strong correlation with DEM while the temperature was inversely correlated with the soil moisture. However the monthly correlations between NDVI and soil moisture were highly varied along the time step. These findings indicated that water loss near the land surface are highly occurred by soil and plant activities as evapotranspiration and infiltration during the no/less precipitation period. But the high precipitation amounts reduce the impacts of land surface characteristics because of saturated condition of land surface. Thus these results demonstrated that soil moisture values are highly correlated with land surface characteristics. Our findings can be useful for water resources/environmental management, agricultural drought, etc.
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.
본 연구의 제Ⅰ보 (신용노 등, 2000)에서는 댐의 제약조건과 댐 상·하류의 유출상황을 고려하여 홍수기 댐을 운영 할 수 있는 모의기법 모형인 EV ROM을 개발하였고, 본 보에서는 제Ⅰ보에서 개발된 EV ROM을 FORTRAN Power Station 4.0에 의해 금강수계 댐군을 연계운영 할 수 있는 전산프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램을 사용하여 금강수계에서 발생한 3개 홍수사상에 적용해 본 결과 기존의 Rigid ROM이나 Technical ROM보다 효과적인 것으로 나타났다. 이는 본 연구에서 개발한 EV ROM이 댐 유역뿐만 아니라 댐 하류 홍수제어지점의 수문상황을 동시에 고려하여 댐의 방류계열을 결정하였기 때문이다. 향후, 본 연구에서 개발된 EV ROM을 다양한 홍수사상에 적용하기 위해서는 예측강우량의 정확도 개선과 함께 프로그램의 지속적인 보완이 이루어져야 할 것이다.
본 연구는 유역의 가뭄 예ㆍ경보 기준을 사용한 저수지 운영과 저수지의 운영률을 수행한 결과를 비교하여, 보다 효율적인 저수지 운영방안을 검토하였다. 그 결과 가뭄 예ㆍ경보 시스템과 방류계수를 사용한 저수지 운영이 기존의 저수지 운영률을 사용한 저수지 운영에 비하여 신뢰도와 연평균 저류량이 향상됨을 확인할 수 있었다. 시범유역으로 선정된 금강유역의 용담댐에서 저수지 운영시 사용할 방류계수로는 가뭄주의일 때 0.95, 가뭄경보일 때 0.9, 가뭄비상일 때 0.85의 값이 가장 효율적인 것으로 검토되었다. 가뭄 예$\cdot$경보를 사용한 저수지 운영은 가뭄시 수자원의 효율적인 이용을 가능하게 하며, 국가 수자원 관리에 크게 이바지할 것으로 판단된다.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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