최근 들어 기상이변으로 인한 홍수피해가 증가하고 있으나, 국내 실정상 댐과 같은 대규모 수고구조물의 추가적인 설치가 어려운 실정이다. 그 결과 유역종합치수계획에서는 홍수방어의 대안으로 홍수량을 유역 내에 분담할 수 있는 천변저류지의 도입을 검토하고 있다. 일반적으로 천변저류지는 규모가 다른 저류시설에 비해 작아 유역 내 설치가 가능한 다수의 후보지가 존재하며, 후보지 전체에 설치할 경우 홍수저감을 비롯한 많은 효과를 기대할 수 있다. 그러나 실제 홍수저감 효과만을 검토할 경우 저감효과가 미약한 경우도 발생할 수 있으며, 경제적 이유와 같은 다양한 제약으로 실제 설치가 가능한 위치와 그 규모에는 한계가 있을 것이다. 본 연구에서는 다수의 후보지에 대한 천변저류지의 최적 위치를 결정하기 위한 의사결정모형의 기본구조를 결정하였으며, 결정된 기본구조와 Visual Basic을 이용하여 GUI를 구현한 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 안성천 유역에 적용하여 기존에 선별적 모의에 의한 방법과 결과를 비교해보았으며, 개발된 모형은 향후 천변저류지 계획 수립에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
미국의 경우 1994년 발생한 대홍수(Great Flood)에 대해 사건조사를 수행하면서 예측에 포함되는 불확실성 정도를 제공하지 못하는 확정적 예측의 위험성 및 확률유량예측에 대한 필요성이 부각되었으며, 앙상블 유량예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP) 기법을 활용한 확률유량예측 방안에 대해 지속적으로 연구가 수행되고 있다. 국내에서도 확률예측에 대한 필요성이 인식되면서 기존 국외 연구사례를 토대로 국내 환경에 적용 가능한 방안에 대한 연구가 진행되었으며, 중장기 앙상블 유량예측의 경우 현업에서 다양한 형태로 활용되고 있다. 앙상블 유량예측의 기본이론은 예측시점의 초기조건 하에서 예측기간에 발생 가능한 기상 앙상블 시나리오를 수문모형의 입력자료로 사용하여 불확실성 범위를 설명 가능한 유량 앙상블을 모의하는 기법이다. 이러한 이론적 단순함 때문에 쉽게 현업의 유량예측 시스템 내에서 사용할 수 있다는 장점이 있으나, 동시에 기법적 특성으로 인하여 유량예측의 신뢰도가 현업에서 활용되기 어려울 정도로 낮아지는 관계로, 이러한 한계점을 극복하기 위해 그동안 기상자료 및 수문모형으로 인한 불확실성 저감에 대한 연구가 수행되었다. 하지만 예측 및 시나리오 기간의 잘못된 설정으로 기존의 불확실성 저감을 위한 연구의 적용에도 불구하고 앙상블 유량예측의 신뢰도가 오히려 낮아질 수 있으므로, 본 연구는 시나리오 기간에 따른 오차의 양상과 예측기간의 증가에 따른 초기조건의 영향을 분석하여 앙상블 유량예측의 기법적 특성 하에서 신뢰도 높은 예측을 기대할 수 있는 예측 및 시나리오 기간을 제안하였다.
이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.
최근 세계적인 기상이변으로 인해 자연재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 겨울철 대표적인 자연재해인 대설에 의한 재난 발생 빈도도 증가하고 있다. 그러므로 대설 피해 저감이나 대설 피해액 예측에 대한 연구들이 다수 수행되고 있다. 본 연구에서는 과거 22년간 발생했던 대설 피해 사례를 재해연보에서 조사하여 시군구별로 빈도 분석을 하였다. 그 결과 대설 피해 발생 빈도가 높았던 충청도, 전라도, 강원도를 대상으로 대설피해액 예측을 위한 다중회귀모형을 구축하였다. 설명변수로 기상학적 요소인 최심신적설량, 최고기온, 최저기온, 상대습도와 사회 경제적인 요소인 시군구의 면적과 비닐하우스 면적, 농가인구, 60세 이상 농가인구를 선택하여 모형을 구축하였다. 또한 대설 피해를 야기하는 적설심에 대한 분석을 위해 최심신적설심 별 구간을 구분하여 모형을 별도로 구축하였다. 그 결과, 적설심이 낮았던 피해 사례까지를 모두 고려한 경우에는 모형의 예측력이 매우 낮았지만, 피해를 야기한 적설심이 큰 경우만을 분리하여 모형을 구축한 경우에는 70% 이상의 매우 향상된 예측력을 보였다. 이는 적설심이 25 cm 이상 큰 경우에는 적설하중에 의해 설해가 발생할 가능성이 있으며, 이를 대설 피해 기준 적설심이라고 가정할 수 있을 것으로 판단되었다.
최근 도시화 산업화가 진행됨에 따라 급격한 토지이용 변화가 발생되어 이로 인한 수질악화 등의 문제가 대두되면서 효율적인 수자원 관리를 위한 대책이 필요한 실정이다. 특히, 비점오염물질로 인한 수질악화는 수문현상 및 토지이용변화와 밀접한 관련이 있어 그 발생량을 추정하기에 매우 어려움이 많았다. 근래 수문 수질관리를 하기 위한 방법으로 GIS기반의 수질모형을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 SWAT(Soil and Water Assesment Tool)모형은 다양한 토지이용변화로 인한 장기유출과 수질모의가 가능한 모형으로서 적극 활용되고 있다. 본 연구에서는 경안천 유역을 대상으로 ArcView기반의 AVSWAT2000모형을 이용하여 미래 토지이용변화가 수문-수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. Landsat TM, $ETM^+$ 위성영상으로부터 시계열 토지이용도를 작성하고, CA-Markov기법을 이용하여 2030, 2060, 2090년도의 미래 토지이용변화를 예측하였다. 모형의 입력 자료인 수문 기상자료와 지형자료(DEM, 토양도, 하천도 등), 수질자료(TN, TP, SS)를 구축하여 미래 토지이용변화에 따른 유출량과 비점오염 부하량의 변화를 예측하였다.
인공강우 실험은 일반적으로 호우 기간 중 수행한다. 과거 연구(국립기상과학원, 2020)에서 설정된 인공강우 실험 기준은 "일 강우량 20 mm를 초과하는 경우"로, 이는 경험적으로 결정된 기준이다. 이에 본 연구에서는 가용한 장기간 관측자료를 수집하고 자료를 분석하여 인공강우 실험을 위한 댐 유역의 기상학적 조건과 수문학적 조건을 평가하였다. 인공강우 실험 조건 평가를 위한 대상 유역으로 한반도 남부지방에 위치한 보령댐, 용담댐, 남강댐, 안동댐, 임하댐 유역을 고려하였다. 기상학적 조건은 인공강우 발생 조건과 밀접한 연관이 있다. 기상학적 조건을 평가하기 위한 자료로 장기간 자료가 가용하며 수집이 용이한 일 강우량, 상대습도, 운량 등의 자료를 수집하였다. 강우량과 운량의 경우 상위 10%, 20%, 30%에 대응하는 기준치를 산정하고, 이를 초과하는 연 횟수를 비교하여 유역의 조건을 평가하는데 반영하였다. 상대습도의 경우 연중 80%, 85%, 90%를초과하는 횟수를 비교하고 추가로 이 기준치를 초과함에도 강우는 발생하지 않은 횟수도 고려하였다. 수문학적 조건은 인공강우의 필요성, 즉 수자원 공급량 차원에서 고려한 조건으로 볼 수 있다. 수문학적 조건을 평가하기 위한 자료로는 댐의 일 및 월 단위 저수용량을 수집하고, 댐의 총 저수용량과 유효저수용량에 대한 비를 산정하여 평가에 고려하였다. 댐 유역의 인공강우 실험 조건을 평가한 결과는 다음과 같이 요약된다. 기상조건을 고려한다면 보령댐과 용담댐이 적절한 것으로 판단되었다. 특히 보령댐의 경우, 상대습도가 90% 이상으로 매우 높음에도 대기중의 수증기가 응결되지 못하여 강우량이 발상하지 않는 경우가 있어 Seeding의효과가 극대화될 여지가 높은 것으로 판단된다. 수문학적 조건을 고려하는 경우, 보령댐 유역, 안동댐 유역, 임하댐 유역이 유효 저수율이 낮은 것으로 나타나 인공강우를 활용한 수자원 확보의 필요성이 높은 유역으로 평가된다.
기후변화에 따른 기온과 강수량 등 기상조건의 변화로 인하여 기상·자연재해뿐만 아니라 작물의 수확량 감소, 병해충 및 잡초 발생의 증가, 흙과 물의 부족, 재배 적지의 변화와 같은 농업인프라 또한 기후변화의 피해가 발생하고 있다. 농업수자원 측면에서, 농어촌용수는 자연적으로 내리는 강우를 직접 작물성장에 사용하기 때문에 기후변화에 특히 민감하다. 또한 기온의 변화는 농업용 저수지의 증발량 및 유입량의 변화를 일으키며 이러한 변화는 곧 저수위 및 저수량의 변화를 유발하여 농업·농촌 수자원 관리의 어려움으로 이어질 것으로 판단된다. 이에 따라, 기후변화에 따라 예상되는 대규모 자연재해를 대비하고 기후변화에 효율적으로 대처하기 위해서는 체계적이고 과학적인 기상·기후 정보의 활용이 중요하며 기후변화로 인한 농업 기상재해 최소화를 위해서는 다양한 기후변화 시나리오를 활용하여 미래 기상·기후의 변화에 대한 경향성 분석 및 예측을 통한 영향 평가가 필요하다. 본 연구는 전국 농어촌용수구역 517개 용수구역 중 접경·도시·도서지역을 제외한 511개 용수구역을 대상으로 증발산량 산정이 가능한 RCP 8.5 기후변화 시나리오 9개를 지역별로 상대적인 기후사상의 크기와 빈도 및 강도 정량적으로 평가할 수 있는 STARDEX 극한지수를 적용하여 시나리오의 미래 기상전망을 실시하였다. 기상전망 결과를 이용하여 Kendall-Tau 검정을 통해 시나리오의 순위를 적용하여 각 시나리오의 미래기후변화의 상대적인 정도를 평가하였고, 9개의 기후변화 시나리오를 DIROM(Daily Irrigation Reservoir Operation Model) 모형에 적용하여 기후변화 시나리오의 높은 불확실성을 고려한 미래 농어촌용수구역의 농어촌용수 필요수량 변화를 지역적으로 분석하고 미래 농어촌용수량의 최대·최소 변화 범위를 제시하였다.
수자원공학에서 일강수량 모의기법은 다양한 목적으로 활용되고 있지만, 일반적으로 홍수와 가뭄의 영향을 고려할 수 있는 수공구조물의 위험도 및 신뢰성 평가 및 수자원 계획을 수립하기 위한 입력 자료생성을 목적으로 활용된다. 유역 단위의 분석시 단일 지점에 대한 강수 모의 기법을 적용할 경우 각각의 지점에서 관측된 강수 자료의 시계열 및 통계치 특성이 효과적으로 재현되지만 공간적으로 발생하는 즉, 지점 간의 종속관계를 재현하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 이유로 공간적인 전이 특성이 있는 가뭄 분석 및 유역내 유출량의 공간적 변동 특성 분석에 단일지점별 모의 결과를 이용할 경우 관측 자료와 상반된 공간적 변동성으로 인하여 잘못된 가뭄 및 유출 분석 결과가 도출되는 문제점이 있다. 따라서, 실제적으로 발생하는 강수 특성을 반영한 유역 단위의 홍수 및 가뭄 등의 수문 분석을 위해서는 지점간의 종속성을 반영할 수 있는 다지점 강수 모의 모형의 적용이 필수적이다. 본 연구에서는 다지점 모의에 있어서, Wilks 모형의 지점별 시변동 특성과 공간상관성 재현 능력, HMM 모형이 갖는 강수 사상별로 분포된 양적 분포 패턴 재현 능력을 복합적으로 나타낼 수 있는 새로운 다지점 일강수량 모의 모형인 기계학습 기반 범주화 기법을 이용한 다지점 일강수량 모의 모형(ML-MRS)을 개발하였다. 또한, 지점별 강수량에 적용되는 확률분포모형은 Gamma 분포로 구성된 혼합모형을 적용하여 단일 확률 분포 모형의 자료 적합 문제를 개선하였다. 모의를 통한 일강수량 시계열 자료는 일 강수자료의 통계량을 효과적으로 모의하였으며, 다지점 모형의 모의 결과를 적용한 가뭄 모의 결과 관측 자료에서 나타나는 공간적 패턴이 재현되었다. 본 모형은 시 공간적 사상을 효과적으로 재현함으로서 지역의 변동특성을 반영한 가뭄, 홍수, 기상 현상 분석 등 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다.
우리나라는 대부분이 산지(약 65%)로 구성되어 있어 강우 시 그 공간적 분포의 변동성이 매우 큰 편이며, 특히 전형적인 산지지형인 댐 유역의 경우 고도 변화 등에 기인한 지형특성 등에 따라 강우의 형태 및 패턴과 이에 따른 유출변화가 큰 복잡한 특성을 갖는다. 이로 인해 단순히 지점강우들을 공간보간(평균)한 면적강우를 홍수 유출모의 등에 활용할 경우 그 신뢰도가 매우 낮은 경우가 많아, 수문모의에 있어 레이더에 기반을 둔 공간 분포형 강우 등의 도입 검토가 요구된다. 한편, 최근 기상청에서는 보다 정확한 레이더 강수량 추정 값의 제공을 위해 "레이더-AWS 강우강도(Radar-AWS Rainrates, RAR)" 산출 기술을 지속적으로 개선하고 있으며, 이는 지상 우량계 대비 상당한 정확도를 보이고 있다. 본 연구에서는 국내 산지지형을 대표하며, 타 댐 유역에 비해 비교적 수문(수위/유량)관측소와 자료가 많은 용담시험유역에 기상레이더 강수량 추정 값(RAR)을 적용해 산지지형 댐 유역에서 강우의 시공간적 변동성과 이에 따른 홍수량의 정확한 분석을 통해 홍수 시 댐 유입량의 정확한 산정 등에 활용할 목적으로 홍수 유출모의를 수행하고자 한다. 모의에는 최근 5년(2014~2018년)동안 발생한 비교적 독립적인 1~2개(연도별)의 홍수사상을 적용하였으며, 모형은 분포형 강우를 적용할 수 있는 비교적 간단한 모형인 HEC-HMS를 활용하였다. HEC-HMS는 주로 집중형 수문모형(Lumped Hydrologic Model)으로 분류되어 레이더 강우와 같은 분포형 자료의 입력을 주로 적용치는 않고 있지만, HEC-GeoHMS와 ModClark 방법을 활용하면 격자단위의 분포형 강우를 적용할 수 있는 형태의 모델 구축이 가능하다. 모의 결과는 기존 유역평균 강우를 적용한 방법과 비교를 통해 그 개선점을 검토하고자 하며, 이를 통하여 산지지역 댐 유역의 홍수특성을 보다 더 정확하게 분석해보고자 한다. 한편, ModClark을 적용한 홍수 유출모의는 단순히 소유역별 도달시간의 격자별 비율을 고려한 홍수추적으로 그 해석상의 한계가 있어, 최근 개발된 하이브리드 수문모형(Hybrid Hydrologic Model, Distributed-Clark) 등도 동일유역에 대해 도입 적용할 계획에 있다.
금강유역에 대한 기후변화 영향을 기후모형 및 수자원영향평가모형을 통하여 정량적으로 분석하기 위하여 한반도 최적 GCM모형으로 기상청에서 제공하는 ECHO-G GCM모형과 역학적 다운스케일링 기법을 이용한 공간해상도 27km의 지역규모의 MM5 RCM모형을 이용하였다. A1B시나리오 기반으로 고해상도 기후변화 시나리오를 작성하여 분석기간을 2015년대(2001-2030), 2045년대(2031-2060), 2075년대(2061-2090)로 구분하여 미래 연평균강수량, 기온 등을 전망하였고, 과거 30년 자료의 100년빈도 강수량과 미래의 100년 빈도강수량의 변동성을 평가하였다. 기본적으로 GCM 및 RCM은 시공간적 스케일의 상이성으로 인해 수자원 영향 평가를 위한 자료로서 직접적인 이용은 현실적으로 곤란하다는 점에서 본 연구에서는 RCM 격자자료를 유역단위에서 강우관측소 지점 단위로 공간적 Downscaling을 실시하였으며 RCM 월자료에 대해서 일단위 자료로 시간적 Downscaling을 수행하여 기후모델로부터 발생하는 시공간적 스케일의 문제점을 극복하였다. 또한 유역단위의 상세수문시나리오를 생산하기 위해서 다지점 비정상성 Downscaling 기법을 활용하여 기존 일강수량 모의기법에서 간과 되었던 비정상성을 고려하여 미래 기후변화에 따른 강수사상의 변동성을 다양한 방법으로 검토하였다. 2001년~2006년 기간동안 SWAT모형을 이용하여 용담댐유역 용담댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 90.1% 일치하는 것으로 나타났고, 천천수위관측소 지점의 유량을 모형결과와 비교분석 한 결과에서도 91.3% 일치하는 것으로 나타났다. 한편, 대청댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 84.4% 일치하는 것으로 나타나 금강유역내 용담댐 및 대청댐을 대상으로 유출분석 검토 결과 적용성이 있음을 확인하였다. 기후변화 분석기간은 2011년부터 2090년까지 80년을 대상기간 으로 선정하였으며, 분석결과 2011~2020년 사이 유출량이 18%증가하는 것으로 전망되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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