방사성폐기물 처분연구의 일환으로 결정질 암반에서의 지하수의 함양특성을 알아보기 위하여 연구지역의 강수량, 지표유출량 및 지하수위 변동량을 시간별로 일정기간동안 모니터링하였고 채취된 강수, 지표수 및 지하수의 수소동위원소 분석을 수행하였다. 강수사건 (Rainfall event)에 따른 지표유출량과 지하수위는 급격히 증가되며, 지하수위는 약 1일경과 후 최대값을 갖는다. 연구지역 5개 시추공으로부터 모니터링된 지하수위결과는 강수사건에 따라 지하수위의 증감특성을 보여주나, 변화되는 양상은 시추공의 수리특성에 따라 다르게 나타난다. 지표수 및 지하수의 수소동위원소조성은 강수사건에 따라 상응하여 변화되고 있어, 강수, 지표수 및 지하수의 양적변화와 함께 동위원소결과의 해석은 지하수의 함양특성을 정량적으로 추정할 수 있을 것이다.
강수지표의 변화시점(change point) 분석을 이용하여 기후의 특성이 점진적 또는 급진적으로 변화하는지에 대하여 조사하였다. 강수지표를 크게 총량(amount), 극치(extremes)와 빈도(frequency)로 구분하였고, 각각의 지수를 RIA(Rainfall Index for Amount), RIE(Rainfall Index for Extremes)와 RIF(Rainfall Index for Frequency)로 정의하였다. 계산된 강수지표의 시간에 따른 변화를 알아보기 위하여 BCP(Bayesian Change Point)를 적용하였다. 분석 결과, 남한지역의 강수지표는 연 강우일수와 200년 빈도 확률 강수량을 제외하고는 모두 증가 하는 것으로 확인되었다. RIA는 울릉도 지점에서 변화지점의 유의성에 대해 매우 명확한 모습을 보였고 RIE는 제천, 서귀포와 구미 등에서 비교적 유의한 결과가 확인되었다. 또한, 1990년대 이후에 변동지점의 개수가 증가하고 있으며, 변동지점의 횡적인 폭 또한 비교적 넓어지고 있었다. 이러한 사실에 근거하여 볼 때 강수에 대한 정상성 가정에 대한 재고가 필요하리라 판단되었다.
최근 들어 수자원 계획, 관리 및 평가 등의 정책수립시 의사결정 지원을 위하여 수문, 사회, 경제 및 환경 분야 등 다양한 수자원관련 정보를 지표를 이용하여 제시하려는 노력들이 이루어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 국가 및 지역별 수자원여건을 평가하기 위하여 WMO의 국가별(도시별 평균) 월별 강수량 자료를 이용하여 년평균강수량에 따른 월별 강수량의 변동정도와 국가의 발전정도 등을 고려하여 국가별 수자원 관리여건을 평가하였다.
강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.
오늘날 강수의 오염도는 대기오염의 중요한 지표가 되고 있으며, 특히 산성화된 강수는 생태계에 심각한 악영향을 주고 있어 전세계적으로 이에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 우리나라에서도 환경부 및 지방자치단체에서 산성비 측정망을 운영하면서 강수의 산성도 및 수용성 이온성분의 농도 측정을 수행하고 있으나 현재 강수자동채취장치와 수동채취장치를 같이 사용하고 있어 그 분석자료의 정도관리에 상당한 문제점이 있는 것으로 드러나고 있다. (중략)
강수량의 계절적 집중의 정도를 의미하는 계절성은 토양침식과 작물의 재배 및 성장, 댐 운영 등 수자원 관리를 위한 계획 수립에 영향을 미치는 중요한 요소 중에 하나이다. 우리나라의 경우 호우사상이 대부분 4월부터 10월 동안에 발생하고 있으며, 특히 여름철에 집중도가 높은 편이다. 본 연구에서는 우리나라 강수의 계절성을 분석하기 위하여, 강수집중지수를 적용하였다. 강수집중지수는 1년 동안의 강수분포의 시간적 특성을 나타내는 지표로서 1980년에 제안되었으나, 국내에는 아직까지 적용된 사례가 많지 않다. 본 연구에서는 6개 관측지점의 1957~2010년 기간 동안의 연단위 강수집중지수와 계절성 지수를 각각 계산하여 비교하였다. 연구결과, 강수의 계절성을 분석하는데, 강수집중지수가 유용하게 사용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
우리나라의 경우 매년 인구증가와 도시화로 인한 용수부족으로 국지적인 제한 급수를 실시하는 등 점차 물 문제가 중요한 사회 문제로 떠오르고 있는 가운데 새로운 대체 용수원의 개발이 시급하게 대두되어지고 있다. 이 가운데 지하댐(Ground-Water Dam) 건설에 의한 지하수 자원의 개발이 제안되고 있다. 수자원의 계절적 편중에 의한 수자원 최적화 활용을 위해 지하댐 최적 운용기법의 개발이 필요한데 이를 위해 본 연구에서는 지하댐 운영지표(Groundwater Dam Operating Index, G.O.I)를 제안하였다. 이를 위해 쌍천 유역의 수문학적 자료와 강수의 경향, 지하수위 그리고 지하댐 운영 자료를 이용하여 강수와 지하수위 상관관계를 비교 분석하였다. 분석한 결과 일강우량 90일 이동평균의 대수값이 지하수위 변동특성과 가장 높은 상관도를 보였다. 이 결과 값을 G.O.I 로 정의 하였으며 G.O.I 지표가 1보다 작은 구간과 지하댐 운영시 제한급수가 실시되었던 구간이 거의 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 G.O.I 를 이용한 지하댐 실시간 의사결정 시스템 구성이 가능할 것으로 판단하였다.
본 논문은 기상 모델의 미세구름물리 모수화 과정 내의 눈송이의 질량-크기 관계가 지표 강수 모의에 미치는 영향에 대해 연구에 관한 것이다. WDM6와 WSM6 미세구름물리 모수화 방안이 연구를 위해 사용되었다. 실제 관측된 자료를 바탕으로 산출된 Thompson의 눈송이의 질량-크기 관계를 도입하여 WDM6와 WSM6 내의 눈송이의 질량-크기 관계식을 대체하였다. 이상적인 스콜선과 한반도 겨울철 강수 사례에 대해 수정된 WDM6와 WSM6를 사용하여 민감도 실험을 실시하였다. 결과적으로, 대기 하층에서는 싸락눈과 빗방울의 혼합비가 증가하였고 눈송이의 혼합비는 감소하였다. 이러한 혼합비와 지표 강수의 변화는 빗방울과 눈송이의 충돌 및 병합 과정과 싸락눈의 융해 과정에 기인한 것으로 분석되었다.
본 연구는 남 북한에서 시 공간적 강수특성 변화를 이해하고자, 남한 65개 기상청 관측소에서 1963년부터 2010년까지, 북한 27개 관측소에서 1973년부터 2010년까지 측정된 일 강수량 자료를 분석했다. 총량(Amount), 극치(Extremes)와 빈도(Frequency)를 나타내는 지표들을 선정하였고, 각각의 지표를 RIA (Rainfall Index for Amount), RIE (Rainfall Index for Extremes), RIF (Rainfall Index for Frequency)로 정의하였다. 남 북한 행정구역별로 2000년까지 평균 지표 값과 2001년부터 2010년까지 최근 10년 평균 지표 값을 비교하였다. 과거에 비해 최근 10년간 남한은 연중 강우일수를 나타내는 NWD (Number of Wet Days)와, 200년 빈도 강수량을 나타내는 Freq200 (200-yr Frequency Rainfall)을 제외한 SDW (Annual mean daily rainfall over wet-days), TotalDR (Annual Total Rainfall Amount), Prcp50 (Annual number of wet days over 50 mm/day), Prcp80 (Annual number of wet days over 80 mm/day), CWD (Annual maximum number of consecutive wet-days), AMDR (Annual maximum daily rainfall), 그리고 R3day (Annual maximum 3-days rainfall total) 값들이 모두 증가한 양상을 보였지만 북한은 SDW와, 연총강우량 TotalDR을 제외하곤 모두 감소하였다. 또한 연평균 지표 값의 경향성을 확인하기 위해 통계적 방법인 Mann-Kendall 검정을 실시하였다. 과거 감소의 경향을 나타내던 각 관측지점이 최근에 이르러서는 경향성의 역전 되는 현상을 보인 곳이 나타났으며, 이는 평균값만을 바탕으로 강수사상 특성변화를 분석하는 방법의 한계점으로 볼 수 있다. 본 연구의 결과는 한반도 물 관리 기후변화에 대한 영향 분석과 대응 대책 마련에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 적설 추정 알고리즘과 추계 일기 생성 모형을 활용하여 관측 적설의 특성을 재현하는 연속 적설심 자료 모의 방법을 소개한다. 적설 추정 알고리즘은 강수 유형 판단, Snow Ratio 추정, 그리고 적설 깊이 감소량 추정까지 총 3단계로 구성된다. 먼저 강수 발생시 지상기온과 상대습도를 지표로 활용하여 강수 유형을 판단하고, 강수가 적설로 판별되었을 때 강수량을 신적설심으로 환산하는 Snow Ratio를 추정한다. Snow Ratio는 지상 기온과의 sigmoid 함수 회귀분석을 통해 추정하였으며, precipitation rate 조건(5 mm/3hr 미만 및 이상)에 따라 두 가지 함수를 적용하였다. 마지막으로 적설 깊이 감소량은 온도 지표 snowmelt 식을 이용하여 추정하였으며, 매개변수는 적설 깊이 및 온도 관측 자료를 활용하여 보정하였다. 속초 관측소 자료를 활용하여 매개변수를 보정 및 검증하여 높은 NSE(보정기간 : 0.8671, 검증기간 : 0.7432)를 달성하였으며, 이 알고리즘을 추계 일기 생성 모형으로 모의한 합성 기상 자료(강수량, 지상기온, 습도)에 적용하여 합성 적설심 시계열을 모의하였다. 모의 자료는 관측 자료의 통계 및 극한값을 매우 정확하게 재현하였으며, 현행 건축구조기준과도 일치하는 것으로 나타났다. 이 모형을 통하여 적설 위험 분석 분야뿐 아니라 기후 전망 자료와의 결합, 미계측 지역에 대한 자료 모의 등에도 광범위하게 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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