Due to climate change, water shortages and water-related disasters will be serious. Since the damage and frequency of drought are increasing, the importance of water resource management technology is increasing. In this study, we analyzed the amount of greenhouse gas and the environmental impact caused by the production and operation system technologies of movable weir among various water resource management technologies. The research subjects were air inflatable rubber dams widely used in rivers and upright type rubber dams, which are an improvement on the existing rubber type. Each type of dam was studied at sizes of $1,500H{\times}10,000L\;mm$ and $3,000H{\times}20,000L\;mm$, and the two types and two sizes were compared and analyzed. Using life cycle assessment, we examined the environmental impacts using the amount of electricity required for operation and the discretionary amount required for production. In the '$1,500H{\times}10,000L$' dams, the global warming indexes were $9.35E+04kg\;CO_2-eq$. for upright type and $7.36E+04kg\;CO_2-eq$. for inflatable type. At size of '$3,000H{\times}20,000L$' the global warming indexes were $9.09E+05kg\;CO_2-eq$. for upright type and $1.07E+06kg\;CO_2-eq$. for inflatable type. Analysis of the life cycle environmental impact showed that the environmental impact of the air inflatable rubber dam was reduced by 39.8% at '$1,500H{\times}10,000L$' compared to the larger size. At the larger '$3,000H{\times}20,000L$' size, the upright dam showed a 10.1% smaller impact than the air inflatable rubber dam. Selection of water resource management system should consider climate change, not only management purpose and cost. Additional studies and improvements on rubber dam systems should be made.
최근의 기후변화는 지구촌 곳곳에 이상기상 현상을 발생시키며, 사회 여러 분야에서 많은 피해를 발생시키고 있다. 특히 최근에는 호우 또는 가뭄 등 강수량의 많고 적음으로 인한 피해가 많이 보고되고 있는데, 본 연구에서는 실제로 우리나라에서 발생하고 있는 강수량의 발생 패턴을 조사하여 과거에서 현재까지 어떤 변화를 보이는지 분석해보고자 하였다. 이를 위해 선행연구에서 기후변화에 따른 강수량의 시간적 특성 비교를 위해 제시한 강수지표 중 일부를 선정하였다. 지점별 시간에 따른 변화를 분석하기 위하여 국내 기상청 ASOS 관측소 10개 지점을 지역분포를 고려하여 선정하였으며, 지점별로 1951년부터 2020년까지의 일적산강수량을 수집하였다. 또한 산악강수모형을 이용하여 1981년부터 2020년까지의 전국 고해상도의 일별 강수분포도를 제작하여 분석에 활용하였다. 시간에 따른 분석결과 연적산강수량의 경우 과거에서 현재로 이동하면서 증가 양상을 보였다. 강수일수의 경우 대부분의 관측지점에서 감소하는 추세를 보였으며, 호우일수의 경우는 반대로 증가하는 경향을 보였다. 공간적인 변화의 경우 강수일수와 호우일수 모두 과거에 비해 감소되는 지역이 많았으며, 그 특징은 중부지방에서 두드러지게 나타났다. 결과적으로 우리나라의 강수량의 패턴은 짧아진 강수일수, 늘어난 일별 강수량으로의 변화로 정리할 수 있다.
전 세계적인 기후변화로 재해발생빈도가 증가하고 있으며, 국내에서도 이례적인 폭우 및 장마현상이 발생되고 있다. 이러한 기상이변현상은 가뭄, 홍수 등으로 이어져 2차피해를 유발할 수 있으므로 주기적인 모니터링과 신속한 탐지가 중요하다. 수체탐지를 위하여 광학영상을 활용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나, 폭우를 동반하여 발생하는 홍수를 탐지하기 위해서는 구름의 영향으로 탐지하기 어렵다는 한계를 대변하기 위해 전천후 주야에 관계없이 관측가능한 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 활용한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개방데이터로서 24시간 이내에 수집 가능한 Sentinel-1 SAR 영상을 활용하여 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 알고리즘인 UNet을 적용하였다. 선행연구에서 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 이용하여 수체탐지 연구가 진행되고 있지만, 국내를 대상으로 소수의 연구만이 진행되었다. 따라서 SAR 영상의 딥러닝 적용가능성을 파악해보고자 UNet과 기존의 알고리즘인 임계값(thresholding) 방법을 비교하였으며, 5가지 지수와 Sentinel-2 normalized difference water index (NDWI)로 평가하였다. Intersect of union (IoU)로 정확도를 평가해 본 결과 UNet은 0.894, 임계값 방법은 0.699로 UNet의 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 딥러닝 기반 SAR영상의 적용가능성을 확인할 수 있었으며, 고해상도의 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 적용한다면, 국내를 대상으로 주기적이고 정확한 수체의 변화탐지가 가능할 것이라 기대된다.
가뭄의 특성상 시점과 종점을 명확하게 정의하기 어렵기 때문에 기준수문량을 설정하고 부족량과 지속기간을 정의하는 것이 일반적이다. 대상 수문량은 강우나 유출량을 사용할 수 있지만, 두 성분간 지체와 감쇄효과로 인하여 빈도해석의 결과는 차이를 보일 수 밖에 없어, 사용 목적에 따라 선별적으로 적용해야 한다. 가뭄빈도해석은 강우를 기반으로 지속기간과 심도를 정의하여 빈도를 해석하는 연구가 선행되어왔지만, 기본적으로 강우의 간헐적 발생특성과 체감도의 한계가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량의 Run 시계열 특성을 이용하여 다양한 유황을 기준유량으로 활용하여 가뭄의 시점과 종점에 대한 가뭄사상을 추출하고 지속기간과 누적부족량을 계산하여 가뭄빈도해석의 변수로 설정하였다. 두 변수간의 복잡한 상호 관계를 해석하기 위해 Copula 함수를 이용한 이변량 가뭄빈도해석을 진행하였다. 먼저 소양강댐('74-'19) 유입량, 충주댐('86-'19) 유입량을 연구대상지역으로 설정하여, 두 유역의 유입량의 추세분석을 통해 시간의존성을 파악하였다. 유황분석에 사용되는 분위량중 평수량을 기준값으로 사용하여 각 년별 최대 지속기간과 누적부족량을 추출하였다. Copula 가뭄빈도해석을 수행하기 전에 지속기간에는 GEV, 누적 부족량에는 Log-normal 분포를 적용해 단변량 누적확률분포를 계산하여 재현기간을 도출하였다. 이변량 빈도해석에 Clayton Copula 함수를 적용하여 가뭄빈도해석을 진행하였고, Copula 이변량 재현기간과 SDF곡선을 도출하였다. Clayton Copula를 이용한 이변량 가뭄빈도해석의 결과로 소양강댐의 가장 극심한 가뭄은 1996년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 9.11년, 누적부족량 기준 17.26년, Copula 재현기간은 141.19년 이며 충주댐의 가장 극심한 가뭄은 2014년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 17.76년, 누적부족량 기준 18.72년, Copula 재현기간은 184.19년으로 단변량 가뭄빈도해석을 통한 재현기간보다 Copula 재현기간이 높은 결과가 도출되었다. Run 시계열을 바탕으로 한 기준유량의 임계값 기준 Event 산정과 Copula를 이용한 빈도해석은 가뭄분석에 이용되는 자료의 상관관계와 분포특성을 재현하는데 효과적인 특징이 있다. 이를 미루어 보아 Copula 함수를 이용한 가뭄빈도해석의 재현기간은 보다 현실적인 재현기간을 도출할 수 있는 것으로 판단된다. 임계값의 조정을 통해 가뭄빈도해석의 변수의 양이 늘어나면, 보다 정확도 높은 재현기간을 도출하여 수문학적 가뭄을 정의할 수 있을 것이라고 사료된다.
본 연구는 이탈리안 라이그라스(IRG)를 단파 및 혼파에 따라 건물수량의 차이를 비교 분석하여 이상기상 발생 시 적합한 품종을 추천하기 위하여 실시하였다. 천안의 평균온도와 천안의 30년 간 평균온도는 비슷한 경향이었으나, 11월과 3월은 이상기상으로 판단된다. IRG 품종은 Green Fram(GF, 극조생), Kowinearly(KE, 조생), Kowinmaster(KM, 중생), Hwasan 104(H104, 만생)로 단파 또는 혼파하였다. GF 출수 기준으로 수확 시 GF+H104의 건물수량이 유의적으로 가장 높게 나타났다(p<0.05). KE와 KM 출수기준으로 수확 시 KE 및 KE+KM의 건물수량이 유의적으로 높게 나타났다. H104 출수기준으로 수확 시 건물수량은 처리간에 유의적인 차이는 없었으나(p>0.05). KM이 16,763.1 kg/ha로 가장 높았다. IRG 수확시기의 건물수량을 비교하였을 때 KE, KM의 단파 및 혼파에서 가장 높았다. 최근 봄 가뭄 등 이상기상의 발생 빈도가 높아지고 있으므로 이상기상에 대비하기 위하여 조생 및 중생을 이용한 IRG 혼파재배가 필요한 것으로 판단된다.
국내 하천에서 사주 상 식생 활착 현상이 급속하게 진행되고 있다. 1960년대 산업화와 도시화 이전 우리나라 하천은 모래, 자갈이대부분인이른바 'White River (백사장하천)'이었으나, 1970년대이후댐건설, 하천정비등으로유황과유사이 송특성이 교란되어수변에 식생이번무하게 되는이른바 'Green River (식생하천)'가진행중이다. 본 연구는비조절하천사주 상 식생활착에 영향을 미치는 인자 중에서 수위, 수온, 강우, 토양수분, 토양입경 등의 상호연관성을 파악하고자하였다. 이를 위해 우리나라 모래하천인 내성천의 하류를 시험하천구간으로 선정하고, 289일간 모니터링 및 조사 분석을 실시하였다. 또한 과거로부터 현재까지 식생의 경년변화를 파악하기 위해 1970년부터 2009년까지의 항공사진을 분석하였다. 시험하천구간의 범위는 횡단길이 361m, 종단길이 약 2 km이다. 조사 분석 결과 내성천 시험하천구간은 지하수위가 하천수위보다 20~30 cm 가량 높게 나타나는 이득하천이었다. 지하수온은 일별, 계절별 차이가 $5^{\circ}C$ 미만이었고, 하천수온은 식생활착이 본격적으로 시작되는 5월부터 $10^{\circ}C$ 이하로 떨어지지 않았다. 토양수분의 영향인자는 하층은 지하수위, 상층은 강우이며, 상하층은 모두 토양입경에 영향을 받는 것으로 나타났다. 토양수분측정지점 6곳의 지표면~지하 1m까지의 토양은 $D_{50}$ 입경 0.07~1.37mm의 모래이며, 이 입경에서 가능한 모세관 높이는 약 14~43 cm 범위로 추정된다. 한편 비 조절하천인 시험하천구간의 40년간 공간분석 결과, 인위적인 하천교란과 가뭄은 식생활착을 촉진하며, 홍수로 인해 식생군락이 자주 소멸될 수 있음을 확인하였다. 1970년부터 식생의 크고 작은 활착과 소멸이 반복되고 있지만 현재의 식생면적은 과거에 비해 뚜렷하게 증가되어 있다. 식생면적은 시간에 따라 점진적으로 증가하고 있는 것으로 판단된다.
수자원 계획 및 운영을 위한 수요량을 추정하는데 있어, 실제 이용 추세를 반영한 생활용수나 공업용수와 달리 농업용수는 용수공급시설의 규모를 결정하기 위한 방법론이 주로 적용되어 왔다. 이는 불가피하게 농업용수의 과다추정으로 이어질 수 있으며, 전체 수자원 계획의 관점에서 각 용도별 용수 수급계획의 불균형을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 기존 방법론과 비교하여 순물소모량 개념의 접근방법의 차이에 대해 고찰하였으며, 이를 제주도 전역에 적용하여 농업용수 수요량 특성을 분석하였다. 수요량 산정에 핵심적인 인자인 증발산량의 정확한 추정을 위하여 SWAT 모형을 적용하고, 제주도 지역의 지형 및 기상, 유출, 물이용 특성을 반영한 유역 모델링을 수행하였으며, 기존 물수지 결과와 비교하여 모델링 자료의 신뢰성을 평가하였다. 과거기간(1992~2013년)에 대해 제주도 전체의 수요량은 연간 427 mm로 분석되었으며, 동부와 서부 해안지역을 중심으로 상대적으로 높은 수요량을 나타내었다. 유역면적 $30km^2$ 이상인 10개 하천유역에 대해서도 연평균 수요량 및 계절별 변화 특성을 분석하였다. 또한, 장래 2020년 지역별 작물재배면적을 적용하여 10년 빈도 가뭄에 대응한 수요량을 산정한 결과 기존 제시된 수요량 대비 54% 수준으로 나타났다. 이는 수요량 산정목적에 따른 접근방법의 차이로 인해서 나타난 결과로서, 수자원 관리 및 운영의 관점에서 보면 순물소모량만큼의 추가적인 수요가 예상되지만, 실제 공급의 관점에서는 기존 수요량만큼의 시설계획이 필요하다고 판단할 수 있다. 본 연구에서 적용된 방법론 및 결과의 실무 활용을 위해서는 공학적인 검증은 물론이고 정책적 제도적인 측면에서의 합리적인 논의가 필요할 것이다.
본 연구에서는 보령댐 유역($163.6km^2$)을 대상으로 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모델, GCM (General Circulation Model) 기후변화 시나리오와 다중회귀분석으로 산정한 미래 방류량을 활용하여 극한 기후변화 사상이 반영된 보령댐의 물부족을 평가하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 보령댐 유역을 대상으로 기상자료, 보령댐 운영자료를 수집하였으며, SWAT 모형의 신뢰성 있는 유출량 보정을 위해 보령댐의 실측 방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였고 유입량 및 방류량 자료를 활용하여 모형의 보정(2007~2010)과 검증(2010~2016)을 실시하였다. 기후변화를 반영하기 위해 APCC의 26개 CMIP5 GCM 자료 중 RCP (Representative Concentration Pathway)4.5와 RCP 8.5 시나리오를 SPI와 극한 가뭄지수로 분석하여 RCP 8.5 BCC-CSM1-1-M을 극한 가뭄 시나리오로 선정하였다. 2005년부터 2016년까지의 일별 관측자료로 다중회귀분석하여 월별 방류량 추정식을 만들었고, 1월부터 12월까지 각 식들의 결정계수 $R^2$는 0.57 이상으로 나타났다. 선정된 극한 가뭄 시나리오 기상자료를 방류량 추정식에 대입하여 미래기간 일별 방류량을 구축하였다. SWAT 수문평가 결과, S3 (2037~2046) 기간 봄철 저수량이 34.0% 감소하는 것으로 분석되었다. Runs 이론을 바탕으로 물부족의 심도를 구한 다음 재현기간에 따른 빈도해석을 하였다. 5~10년 빈도의 심도로 발생하는 물부족이 미래기간에 발생하는 빈도로 보령댐의 물부족을 평가하였다. 물부족 평가 결과, S3 (2037~2046) 기간에서 5~10년 빈도의 심도를 가지는 물부족이 기준기간(2007~2016) 보다 2회 더 발생하였으며 S3 (2037~2046)에 물부족 계획 수립이 필요하다고 판단하였다.
지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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