본 연구에서는 2005-2020년 용담댐의 운영방식이 기후변화에 얼마나 취약한 지 홍수위험과 이수 안전도 지표를 중심으로 평가하였다. 유입량 모의를 위해 GR6J 강우-유출 모형을 사용했고, 댐 운영룰 추출을 위해 Random Forests 모형을 관측자료에 적합시켰다. 294개의 추계학적 기후스트레스 시계열을 GR6J 모형에 입력해 일유입량을 모의한 후 Random Forests 모형으로 방류량과 저수량을 추정하여 연최대일방류량과 공급신뢰도를 분석하였다. 공급신뢰도는 평균강수량 변화에 주로 영향을 받는 것으로 나타났지만 연최대방류량은 평균강수량과 강수변동성 변화에 모두 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다. 2021-2040년 용담댐 저수량은 평균강수량 증가로 인해 공급신뢰도는 과도하게 상승할 것으로 전망되었다. 하지만 강수변동성 증가 인해 20년 빈도 연최대방류량은 가파르게 상승해 댐 하류지역의 홍수위험은 더 가중될 것으로 전망되었다.
농업 생태계의 생산성을 예측하기 위한 모델의 필수 입력변수인 일사량은 비교적 적은 수의 기상관측소에서만 관측되고 있어, 이들 관측값을 대신하기 위해 일사량을 추정하는 모델들이 사용되고 있다. 특히, 간단한 계수를 사용하여 일조시간을 이용하는 Angstrom-Prescott(AP) 모델이 일사량 추정을 위해 가장 널리 쓰이고 있다. 국내에서 보편적으로 적용가능한 AP모델의 계수값을 탐색하기 위해 국내 20개 기상관측소의 30년간의 일단위 관측자료를 입력자료로 사용하여 경험적으로 얻어진 계수와 Frere and Popov(1979)가 제시한 계수($AP_{Frere}$)를 이용한 일사량을 추정하고, 이들의 신뢰도를 분석하였다. 또한, 전역최적화 과정을 통해 시공간적으로 신뢰도가 높은 일사량을 얻을 수 있는 AP계수의 범위를 탐색하였다. 분석을 위해 월별, 년도별, 지역별로 추정값과 측정값 사이의 일치도를 계산하였다. $AP_{Frere}$를 사용한 결과 작물 생산성 예측을 위한 조건에서 일치도가 높게 나타났다. $AP_{Frere}$를 사용하였을 때 전역최적화를 통해 추정한 AP계수($AP_{max}$)를 사용하였을 경우 보다 일치도가 낮았으나 경험적으로 얻어진 계수($AP_{Choi}$)보다는 일치도가 높은 일사량 추정이 가능하였다. 전역최적화를 통해 일사량 추정치의 신뢰도를 분석한 결과, 신뢰도가 높은 일사량을 얻을 수 있는 AP계수의 범위는 년도별로는 좁게 분포하였으나 월별, 지역별로는 넓게 분포하였다. 그 중에서도 변이가 작은 범위는 지역별 일치도가 월별 일치도보다 넓게 분포하였다. $AP_{Frere}$는 각각의 경우에 대해 일치도가 높고 변이가 작은 범위에 속해 국내 조건에서 $AP_{Frere}$를 적용할 경우, 신뢰도 높은 일사량 추정치를 얻을 수 있을 것으로 예상되었다.
해양에서의 파랑관측은 부이나 압력계 등을 이용하여 수면변위를 관측하는 직접관측방법과 Radar를 이용하여 관측하는 원격관측방법으로 구분된다. 직접관측방법은 정확도가 높지만, 악기상 시 파손 및 유실 위험이 크며 외해 설치 시 많은 유지 보수비용이 필요하다는 단점을 가지고 있다. 반면 Radar와 같은 원격관측방법은 장비를 육지에 계류하여 유지관리가 용이하지만 직접관측방법과 비교하면 정확도가 다소 낮은 단점이 있다. 본 연구에서는 원격파랑관측자료의 품질을 개선하기 위해 독도에 설치되어 운영 중인 MIROS Wave and Current Radar(MWR) 관측자료의 수집 및 분석을 하였으며, 이를 기상청에서 운영 중인 해양파고부이(CWB)의 관측자료와 비교하였다. 그리고 MWR 관측자료의 품질을 개선하기 위해 1) MIROS사에서 개발한 필터(Reduce Noise Frequency, Phillips Check, Energy Level Check)의 복합적인 사용(최적필터; Optimal Filter), 2) OOI(Ocean Observatories Initiative)에서 개발한 Spike Test 알고리즘(Spike Test) 그리고 3) 유의파고-주기 관계식을 이용한 새로운 필터(H-Ts QC)를 사용하여 신뢰도가 낮은 이상자료(Noise; 시계열 자료 중 급격하게 자료가 발산하여 정상자료가 아닌 것으로 판단되는 자료)의 제거 및 보정을 수행하였다. 결과적으로 3가지의 품질관리기법을 적용한 MWR의 파랑관측자료는 유의파고에 대해서는 일정 부분 신뢰도를 가지지만 유의파주기에서는 여전히 오차가 존재하며 이에 대한 개선이 요구된다. 또한, MWR의 파랑관측자료는 3 m 이상의 고파랑에서는 CWB와 다소 양상이 달라지는 한계가 발생하므로 이를 위한 장기간의 원격파랑관측 자료의 수집과 분석, 그리고 필터 개발 등에 관한 지속적인 연구가 필요하다.
최근 기후변화의 영향으로 국지성 집중호우에 의한 홍수 피해가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 인명 및 재산 피해가 증가하고 있다. 2020년의 경우, 최장 기간 장마로 인해 금강유역을 비롯한 전국에서 산사태, 제방 붕괴, 침수 등 많은 피해가 발생하였다. 이러한 홍수피해 저감을 위해서는 신뢰도 높은 홍수량 예측이 요구된다. 특히, 토양수분과 같이 시간에 따른 유역 수문 정보를 모의 과정에서 고려하는 것이 매우 중요하다. 아울러, 유역 전반에 대한 토양수분 정보는 실시간으로 획득하는 것이 어려워 이를 고려할 수 있는 강우-유출모형을 활용하는 것이 바람직하다. 이러한 수문모형으로 SURR(Sejong University Rainfall Runoff) 모형이 있으며 다양한 적용 및 평가를 통해 모형 활용성에 대한 증진이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 저류함수 기반의 시단위 연속형 강우-유출모형(SURR 모형)을 활용한 강우-유출 모의를 수행하여 홍수 피해가 컸던 금강유역을 대상으로 모형의 적용성을 평가하고자 한다. 평가기간은 2006~2020년으로써 유량관측 지점별 매개변수 검·보정을 수행하였다. 관측 및 모의 유량에 대한 도시적 및 통계적(CC, RMSE, NSE) 평가를 수행하여 유출 모의에 대한 정확도를 평가하였다. 평가결과, 관측 및 모의 유량 간의 거동이 유사한 것으로 나타났으며 첨두유량 및 시간이 비교적 잘 일치하는 것으로 나타나 대상유역의 신뢰도 높은 유출량을 모의하는데 적합한 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 향후 AI 기법과 연계한 돌발홍수 예측 연구에 활용하여 정확도 높은 유역 홍수량 예측 및 선행시간 확보에 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 기후변화 및 토지 이용변화 때문에 홍수가 빈번하고 이로 인한 피해가 급증하고 있으며 4대강 사업이 이슈가 되면서 강우예측과 홍수량 산정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 여전히 홍수량 과다 과소 산정으로 인하여 지역적으로 문제점이 야기되고 피해가 발생하고 있다. 특히 Thiessen방법은 유역의 면적 강우량을 산정하기 위해 광범위하게 사용되고 있는데 중 소유역 또는 미계측 유역에 적절한 고려없이 무분별하게 사용하고 있어 문제가 발생되고 있는 실정이다. 또한 현재까지 큰 문제는 발생하지 않았지만 여전히 안전이나 위험에 노출된 상태이다. 따라서 Thiessen망 사용의 정밀한 분석이 무엇보다 필요한 실정이다. 따라서 본 연구를 통하여 소유역 및 미계측 유역을 대상으로 Thiessen망 이용시 관측소 선정에 따른 홍수량의 차이를 분석하고, 이에 따라 어떠한 문제가 발생할 수 있는지 분석하였다. 기존 소유역 및 미계측 유역 중 Thiessen방법을 적용하여 홍수량을 산정한 사례를 전반적으로 조사하였다. 이중에서 여러 지점중 Thiessen망 사용으로 유역이 분할되어 홍수량산정에 문제가 될 수 있는 관하천, 수외천, 주교천, 풍천을 연구 대상지점으로 선정하였다. 부적절한 Thiessen망 산정이 홍수량 산정에 미치는 영향을 평가하기 위하여 신뢰성있고 가장 실설계에 많이 사용되고 있는 다음의 방법으로 홍수량을 산정하였다. 먼저, 관측소 선정에 있어서 관측년도가 비교적 길고 유역과 가장 가까운 기상청 관할의 관측소를 선정하고 홍수량 산정요령에 따라 홍수량을 재 산정 하였다. 본 연구로부터 나온 결과에서, 산정된 홍수량은 기존의 Thiessen망을 통하여 산정된 홍수량과 차이를 보였고, 이는 Thiessen다각형 이론에 위배되는 관측소 선정이 원인으로 밝혀졌다. 따라서 본 연구에서는 관측년도가 길고 강우자료의 신뢰도가 높은 기상청 관할 관측소의 강우자료를 우선적으로 사용할 것을 제시하였다. 또한, 여러 관측소의 강우자료를 Thiessen망을 통하여 산정하는 부적절한 산정법을 신뢰성있는 단일지점의 강우량 산정법으로 적절한 홍수량이 산정할 것을 제시하였다.
홍수파, 댐 및 보 등 하천구조물, 지류와 합류로 발생하는 배수영향 등으로 인해 고리형 수위-유량관계가 나타나 수위-유량관계식의 신뢰도가 저하된다고 판단되는 대하천 본류와 합류부 인근지류에서 초음파를 지표로 활용하는 자동유량장치가 현재 58개소에 도입되어 운용되고 있다. 그러나, 최근 다기능보 설치 등 하천의 수리적 특성이 변동하였고, 지류에서 주로 운용되는 수위-유량관계 기반 유량측정소에 본류-지류 합류로 인한 배수영향으로 고리형 관계가 형성될 경우, 지류수위관측소를 자동유량관측소로 대체할 필요성이 제기되고 있다. 또한, 기존 자동유량관측소의 경우도 홍수량이 기준이하로 나타날 경우 수위-유량 관계식으로 대체하는 경우도 발생하는데 적용기준이 명확하지 않은 경우가 많다. 본 연구에서는 신규 자동유량장치 설치, 기존 수위관측소 대체, 그리고 자동유량관측소에서 수위-유량 관계 활용 기준 설정 등을 판단하기 위해 고리형 수위-유량 관계의 패턴을 분석하여 지류의 수위관측소 존속여부 등을 결정할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위해 다기능보 설치 및 지류-본류 합류로 인한 지류로의 배수영향과 홍수파에 의한 고리형 수위-유량관계의 양상을 다양한 수문사상에 대해 분석하였다. 시범구역으로 하류에 창녕함안보가 위치한 낙동강과 합류하는 남강을 대상하천으로 하였고 자동유량장치가 설치된 낙동강의 적포교, 남강의 정암관측소의 관측자료를 활용하여 HEC-RAS 부정류 모형을 구축하였다. 구축 후 다양한 본류와 지류의 유량을 가정하여 고리형 수위-유량 발생 패턴을 분석하였다. 지류-본류 합류 영향의 경우, 낙동강의 영향을 유무를 고려하여 상승된 수위의 비율로부터 일정 유의수준을 두어 배수영향 구간을 산정하였다. 다기능보 영향은 다기능보 설치 전후를 가정하여 영향을 분석하였다. 그 결과, 남강의 경우 지류 유량이 작은 경우에도 본류 유량이 상대적으로 큰 경우 배수영향에 의한 고리형이 나타났다. 그리고, 다기능보에의한 배수영향은 매우 작은 것으로 나타났고, 지류의 유량이 큰 경우 홍수파에 의한 고리형도 발생함을 알 수 있었으나, 지류-본류 합류로 인한 고리형 발생이 지배적이었다. 이러한 결과를 바탕으로 95%의 유의수준을 기반으로 고리형 발생 여부를 확인할 수 있는 모노그래프를 작성하여 수위-유량관계 기반 유량 산정의 적절성을 판단하는 기준으로 제안하였다.
한국수자원공사는 국내 수자원 관리의 문제점들을 해결하기 위한 기술을 개발하고, 유역 수자원 활용 계획 및 과학적인 다목적댐 운영방안을 마련하기 위하여, 2001년 용담댐 유역을 수자원 시험유역으로 지정하였다. 특히 최근에는 용담호의 유입지천 중 구량천의 상류에 위치한 농업용 저수지인 양악호의 상 하류 지역을 "물수지 시험유역"으로 지정하고, 집중 배치된 다양한 수문관측 장비로부터 신뢰도 높은 자료를 취득하고 있으며, 아울러 농업지역에서의 물수지 분석을 위한 연구를 진행하고 있다. 물수지 시험유역은 향후 공업지역과 주거지역 등 다양한 지역을 대상으로 확대 추진할 계획이며, 종국적으로는 물을 사용하고 있는 형태에 따른 다양한 물수지 특성을 종합하여 다목적 댐의 운영에 필요한 우리나라 고유의 물수지 자료를 구축하고자 한다. 본 논문은 물수지 시험유역 소개, 시험유역에 설치한 수문관측 장비 설명, 저수위 모니터링 결과보고 등의 내용으로 구성되었으며, 구체적으로는 저수지내 수문관측 시설에 대한 정밀측량 실시결과, 저수지의 수위별 내용적 자료, 저수지 근방의 강우자료 및 단기간동안 이루어진 저수지 내에서의 수위 변동 특성을 보여준다.
지표면으로 입사하는 태양 복사 에너지를 정확하게 산출하는 것은 에너지 수지 방법을 이용한 유역 분석의 신뢰도를 높이는데 기여할 수 있다. 태양 복사 에너지는 지형 인자와 대기 인자를 이용하여 산정할 수 있으나 기상관측장비 특성상 지점값 위주의 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 공간적 제약을 완화하기 위해 원격탐사 기법을 이용하여 지표면에 들어오는 태양 복사 에너지를 산출하고자 하였다. 시간, 공간적으로 중규모 해상도를 가지고 있는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 위성 관측 이미지를 이용하여 태양 복사 에너지의 시공간 분포를 산정하고 그 결과를 연구 지역인 광릉/해남 KoFlux site의 지상 관측값을 이용하여 검증함으로써 산정 모형의 국내 적용성을 확인하였다. 비교적 적은 수의 인자를 필요로 하는 Allen et al.(2007) 태양 복사 에너지 산정 모형과 36가지의 서로 다른 파장 이미지를 이용하여 산출된 MODIS 대기 자료를 이용하여 결과를 산정함으로써 모형의 간편성 및 효율성을 확인할 수 있었다. 특히 광릉/해남 KoFlux site 관측치와 모형 산정값과의 상관계수가 각각 0.95, 0.96으로 매우 높은 값을 가짐으로써 모형의 높은 신뢰성을 검토하였다. 향후 연구의 결과로써 얻어진 태양 복사 에너지의 시공간 분포특성 분석을 통해 에너지 수지 방법의 정확성을 향상시키고자 한다.
TerraSAR-X 자료를 이용하여 고해상 X-밴드 SAR 시스템을 이용한 조간대 적용 가능성을 시험하였다 연구대상지역은 강화도 남단과 영종도를 잇는 조간대이며, 단일편파자료와 이중편파자료를 이용하였다. 연구내용은 다음과 같은 세 가지로 분류된다. 첫째, X-밴드 영상에서의 연안의 레이더 반사도 특성 연구 및 waterline 추출 정밀도를 평가하였다. 연안지역의 wateline은 HH 편광자료의 레이더 반사도 특성을 통하여 추출하였을 때 가장 신뢰도가 높았으며, TerraSAR-X 시스템의 짧은 파장과 높은 제도정밀도로 인하여 정밀한 지리좌표로의 변환이 가능하였다 연구지역의 조간대 지형 경사도는 평균적으로 수평방향으로 60m당 20cm의 고도변화를 가지므로, TerraSAR-X HH 편광자료를 이용한 waterline 추출은 정밀한 조간대 DEM 추출로 응용될 수 있다. 둘째, 이중편파자료의 편파특성을 이용한 조간대 염생식물의 산란특성 관측하였다. 조간대에서 수륙의 경계부에서 잘 관측되는 칠면초와 같은 염생식물은 해수면변화에 따른 조간대의 육지화를 모니터링 하는데 좋은 표적이 된다. TerraSAR-X 이중편파자료의 산란특성을 이용한 염생식물 관측결과는 2007년에 현장에서 취득된 실측자료와 비교하여 3dB 이내의 정밀도로 일치하였다 셋째, 단일편파 자료의 레이더 간섭기법을 이용한 조간대 DEM 작성 시도하였다. 조간대 내에서 육지화가 진행된 지역은 표면에 염생식물이 발달하였음에도 불구하고 높은 간섭긴밀도를 나타내었다. 레이더 간섭기법을 통한 DEM의 제작은 일반적인 조간대에서는 적용이 제한적이며, TanDEN-X의 적용이 필요하다.
우주측지 정밀도 향상을 위해 대류층 지연오차의 정확한 산출은 필수적이다. 한국천문연구원은 GPS 자료를 이용하여 대류층 지연오차 요인인 대기 중의 수증기량을 정확히 산출하는 연구를 수행하고 있다. 또한, 1999년부터 GPS 관측을 시작한 이래로 10년 이상의 연속 관측자료를 보유하고 있다. 이 연구에서는2000년부터 2008년까지 한국천문연구원의 GPS 상시관측소 5곳(서울, 대전, 목포, 밀양, 속초)의 GPS 가강수량을 산출하고 이들의 다년간 변화경향을 분석하였다. 산출된 GPS 가강수량을 라디오존데 관측값과 비교하여 신뢰도 검증하였다. 선형회귀방법을 통하여 GPS 가강수량에 대한 경향을 분석하면 관측 지역마다 기울기의 차는 있으나 전체적으로 시간이 지날수록 GPS 가강수량이 증가하는 경향을 보였다. 해당 기간동안 GPS 가강수량의 연간 변화량은 평균 0.20mm 증가하였고 목포의 경우 0.25mm로 가장 큰 변화량을 보였으며 서울이 0.16mm로 가장 작은 변화량을 보였다. 여름철 연간 변화량은 평균 0.32mm 증가하였고 겨울철은 평균 0.08mm 감소하였다. 일반적으로 기온이 상승하면 상대습도가 내려가 수증기의 증발이 활발해져 대기중의 수증기량이 증가한다. 최근 10년간 기상청의 기온은 매해 평균 $0.16^{\circ}C$씩 증가하였으며 대기 중의 수증기량과 직접적으로 연관되어 있는 GPS 가강수량의 변화 경향과 유사함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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