The objective of this study are to analyze changes in future rainfall patterns in the Soyang-dam watershed according to the RCP 4.5 scenario of climate change. Second objective is to project peak flow and hourly sediment simulated for the future extreme rainfall events using the SWAT model. For these, accuracy of SWAT hourly simulation for the large scale watershed was evaluated in advance. The results of model calibration showed that simulated peak flow matched observation well with acceptable average relative error. The results of future rainfall pattern changes analysis indicated that extreme storm events will become more severe and frequent as climate change progresses. Especially, possibility of occurrence of large scale extreme storm events will be greater on the periods of 2030-2040 and 2050-2060. In addition, as shown in the SWAT hourly simulation for the future extreme storm events, more severe flood and turbid water can happen in the future compared with the most devastating storm event which occurred by the typhoon Ewiniar in 2006 year. Thus, countermeasures against future extreme storm event and turbid water are needed to cope with climate change.
Future climate change may affect the hydro-thermal and biogeochemical characteristics of dam reservoirs, the most important water resources in Korea. Thus, scientific projection of the impact of climate change on the reservoir environment, factoring uncertainties, is crucial for sustainable water use. The purpose of this study was to predict the future water temperature and stratification structure of the Soyanggang Reservoir in response to a total of 42 scenarios, combining two climate scenarios, seven GCM models, one surface runoff model, and three wind scenarios of hydrodynamic model, and to quantify the uncertainty of each modeling step and scenario. Although there are differences depending on the scenarios, the annual reservoir water temperature tended to rise steadily. In the RCP 4.5 and 8.5 scenarios, the upper water temperature is expected to rise by 0.029 ℃ (±0.012)/year and 0.048 ℃ (±0.014)/year, respectively. These rise rates are correspond to 88.1 % and 85.7 % of the air temperature rise rate. Meanwhile, the lower water temperature is expected to rise by 0.016 ℃ (±0.009)/year and 0.027 ℃ (±0.010)/year, respectively, which is approximately 48.6 % and 46.3 % of the air temperature rise rate. Additionally, as the water temperatures rises, the stratification strength of the reservoir is expected to be stronger, and the number of days when the temperature difference between the upper and lower layers exceeds 5 ℃ increases in the future. As a result of uncertainty quantification, the uncertainty of the GCM models showed the highest contribution with 55.8 %, followed by 30.8 % RCP scenario, and 12.8 % W2 model.
CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.
토양유실로 인해 발생된 토사는 강우 유출수와 함께 하류로 흘러들어 하천 및 호소의 탁수문제를 야기시킨다. 토양유실에 관한 현황을 파악하기 위해서는 유역 내 토지이용현황과 피복되어 있는 작물 등의 현황조사와 더불어 유역 내 발생되는 토양유실량에 대한 장기모니터링을 수행할 필요가 있다. 하지만 유역 내 발생되는 토양유실량에 대한 장기모니터링을 수행하기에는 많은 시간과 인력이 필요하므로 토양유실량 산정 및 유사거동특성을 계산하는 모형을 활용한 연구가 국내외 많은 연구자들에 의해 수행되고 있다. 토양유실량을 산정하는 모형 중 가장 많이 사용되고 있는 범용토양유실량산정공식(Universal Soil Loss Equation, USLE)은 5개의 인자를 사용하여 연평균 토양유실량을 산정한다. 국내의 경우 환경부에서 제정한 '표토의 침식 현황 조사에 관한 고시'에 표토침식현황을 조사하는 방법으로 USLE 공식을 사용한다. USLE 모형을 구성하는 인자 중 식생피복인자는 작물의 생육과정에 따른 변화를 고려하지 않고 작물에 대한 획일적인 값을 제시하고 있어 밭에서 발생되는 정확한 토양유실현황을 예측하는데 한계가 있다, 따라서 본 연구에서는 국내에서 사용하는 USLE 모형의 구성인자인 식생피복인자의 한계점을 인식하고 이를 유역별 월단위 인자값으로 산정하는 방법을 제시하기 위해 국내의 4대상 유역 중 대청호 유역, 소양호 유역, 주암호 유역, 임하호 유역을 선정하여 각 유역의 기후 및 지역특성을 고려한 식생피복인자를 제안하였다. 월단위 식생피복인자를 제안하기 위해 SWAT모형을 사용하여 일단위 식생피복인자를 출력하도록 모형을 구성하였으며, 구축된 인자의 지역적 한계를 보완하기 위해 4대강 유역에 대한 작물 재배일정을 조사하여 모형에 반영하여 모의하였다. 모의 결과 산정된 월단위 식생피복 인자는 모든 작물에 대해 작물이 파종되는 시점에서 수확되기까지 점차 감소하는 경향을 보였으며, 작물에 따라서 그리고 동일한 작물일지라도 유역에 따라 다소 차이가 있는 것으로 확인되었다. 따라서 본 연구를 통해 제안된 월단위 식생피복인자는 토양유실에 직접적인 영향을 주는 지표피복변화를 고려한 식생피복인자로써 정확한 토양유실량을 산정하는데 기여할 것으로 판단된다.
전 세계적인 기후변화로 인한 기상이변 현상으로 국지성 호우가 빈번하게 발생하는 시점에 강우로 인한 토양유실 문제가 심각하게 대두되고 있다. 특히 토양유실은 도시지역보단 농업지역에서 다량 발생되고 있어 많은 영양염류가 하천으로 유입되 환경문제가 빈번히 발생되고 있다. 이러한 토양유실문제를 저감시키기 위해서 환경부에서는 비점오염원관리지역을 지정하여 관리하고 있다. 강원도 내 비점오염원관리지역으로 선정된 홍천군 자운지구는 소양호 상류에 위치한 지역으로 대부분의 농경지가 고랭지밭으로 구성되어 있다. 홍천군 자운지구 내 고랭지밭은 대규모 농업단지로 구성되어 있어 지역 내 위치한 구거가 무단으로 점용되어 농경지로 활용되는 문제점이 발생하고 있다. 이에 홍천군에서는 농경지로 점용된 구거를 복원하는 사업을 진행하고 있지만 길제 구거 복원으로 저감되는 토양유실량에 대한 분석은 수행되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 비점오염원관리지역으로 지정된 홍천군 자운지구의 지적 상 농경지로 이용되고 있는 구거를 복원할 경우 발생되는 토양유실저감효과를 분석했다. 구거복원에 따른 토양유실저감효과를 분석하기 위해 사용된 모형은 SATEEC L Module이다. SATEEC L Module은 수치표고모형과 최대 허용 경사장을 이용하여 경사장을 산정한 후 Moore and Burch의 방법을 이용하여 LS factor를 산정하도록 구성되어 있다. 해당 Module을 사용하여 산정된 LS factor와 USLE 공식을 적용하여 구거 복원 시 저감되는 토양유실량을 분석했다. 분석결과 점용된 구거를 복원하면 자운지구 내 발생되는 토양유실량을 약 16.6%를 저감할 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 분석된 결과는 비점오염원관리지역의 토양유실을 저감할 수 있는 방법연구에 기여할 것으로 판단된다.
최근 기후변화로 인하여 빈발하는 수재해는 다목적댐의 운영 및 관리에 있어서 큰 부담으로 다가오고 있으며, 특히 2020년의 집중호우는 댐 관리에서의 홍수조절이 부각되는 계기가 되었다. 본 연구의 목적은 댐 관리자가 별도의 분석없이 홍수조절을 위한 용량과 목표수위를 간편하게 추정할 수 있는 방법론을 제시하는데 있다. 이를 위하여 일 단위의 댐 유입량과 방류량 계열에 빈도대응법을 적용하여 동일 재현빈도를 가지는 누적확률분포쌍으로 유도한 후 홍수유입량의 비율로 표현되는 홍수유입 대비 저류체적비 관계를 유도하고 그 특성을 분석하였다. 연구결과에 따라서, 소양강댐은 홍수유입체적의 45%, 충주댐은 홍수유입체적의 39%를 평균적으로 일시 저류함으로서 홍수조절에 기여하는 것으로 나타났다. 또한, 홍수유입 대비 저류체적비를 활용하여, 댐 홍수유입량을 기준으로 필요한 홍수조절용량과 목표수위를 간편하게 추정하기 위한 방법론과 도표를 제시하였다. 본 연구에서 제시된 방법과 기상청의 강우예측을 통하여 댐의 홍수조절을 위한 목표수위를 추정하는데 참고자료로서 활용 가능할 것으로 판단된다.
In a deep lake and reservoir, thermal stratification is of great importance for characteristics of hydrodynamic mixing of the waterbody, and thereby influencesvertical distribution of dissolved oxygen, substances, nutrients, and the phytoplankton community. The purpose of this study, was to project the effect of a future climate change scenario on water temperature, stratification strength, and thermal stability in the Soyanggang Reservoir in the Han River basin of South Korea, using a suite of mathematical models; SWAT, HEC-ResSim, and CE-QUAL-W2(W2). W2 was calibrated with historical data observed 2005-2015. Using climate data generated by HadGEM2-AO with the RCP 4.5 scenario, SWAT predicted daily reservoir inflow 2016-2070, and HEC-ResSim simulated changes in reservoir discharge and water level, based on inflow and reservoir operation rules. Then, W2 was applied, to predict long-term continuous changes of water temperature, in the reservoir. As a result, the upper layer (5 m below water surface) and lower layer (5 m above bottom) water temperatures, were projected to rise $0.0191^{\circ}C/year$(p<0.05) and $0.008^{\circ}C/year$(p<0.05), respectively, in response to projected atmospheric temperature rise rate of $0.0279^{\circ}C/year$(p<0.05). Additionally, with increase of future temperature, stratification strength of the reservoir is projected to be stronger, and the number of the days when temperature difference of the upper layer and the lower layer becomes greater than $5^{\circ}C$, also increase. Increase of water temperature on the surface of the reservoir, affected seasonal growth rate of the algae community. In particular, the growth rate of cyanobacteria increased in spring, and early summer.
이 연구의 목적은 2022 개정 교육과정에 관한 의미를 분석하고 다양한 쟁점 및 개선 방향을 종합 정리하여 이를 바탕으로 교육과정 개선방안을 제안하는 데 있다. 연구 방법은 문헌 연구와 설문조사, 인터뷰이다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 2022 개정 교육과정 추진 배경은 디지털 전환, 기후환경 변화, 학령인구 감소 등에 대응하여 미래 사회에 필요한 역량을 함양하고 학습자 맞춤형 교육을 강화할 수 있도록 개정되었다. 둘째, 2022 개정 교육과정 특징은 역사상 처음으로 '국민과 함께하는 미래형 교육과정'으로 만들어지고 있다. 셋째, 2022 개정 교육과정 추진 방향은 개별성과 다양성, 분권화와 자율화, 디지털 기반 교육, 공공성과 책무성이다. 넷째, 2022 개정 교육과정 주요 내용은 미래 변화에 대응하는 교육과정 혁신, 학습자의 공동체 가치 함양 및 역량 강화, 초·중·고 학생 디지털·AI 소양 함양 교육 강화, 모두를 위한 교육과정 강화이다.
기후변화에 따른 물 순환과정의 변화는 유역내 강우패턴 및 강우강도, 유출 특성에 큰 영향을 미친다. 유역내 강우패턴 및 강우강도 등 물 순환과정의 변화는 강우에 의한 유출과 밀접한 관련이 있는 비점오염원에 중대한 영향을 미친다. 특히, 고랭지밭에 밀집되어 있어 강우에 따른 토사로 인한 탁수가 빈번하게 문제가 되고 있는 소양호 유역은 비점오염원관리지역으로 지정되어 탁수를 저감하기 위해 많은 노력을 기울이고 있는 실정이다. 이러한 노력들 중 환경부에서는 개별 경작지마다 BMPs(Best Management Practices)를 적용하여 강우에 의한 탁수를 저감하고자 하였으며, 앞으로도 지속적으로 설치할 계획에 있다. 그러나 이러한 비점오염저감시설을 적용하였을 때의 저감효율은 밭의 면적이나 경사도, 경사장 등 다양한 조건을 고려해야 하는 어려움이 있어, 이에 대한 연구는 매우 제한적으로 이루어져 왔다. 이에 따라, 각 경작지에 적용된 개별 비점오염저감시설이 유역 말단에 미치는 영향에 대한 연구 역시 미비한 실정이다. 그러나 비점오염저감대책 및 계획은 유역 말단을 기준으로 하는 경우가 많고, 유량 및 수질에 대한 모니터링 자료 역시 유역 말단에 위치하기 때문에 개별 비점오염저감시설이 유역 말단에 미치는 영향에 대한 연구는 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 유역단위 평가모델 중 하나인 SWAT을 이용하여 각 경작지 별로 실측 경사장 및 경사도, 개별 비점오염저감시설을 적용하였으며, 개별 비점오염저감시설이 유역말단에 미치는 영향을 평가하였다.
다목적댐의 유입량은 댐 저수지 관리 및 운영에 있어 중요한 고려사항으로, 정확한 유입량을 사용하는 것이 필수적이다. 댐 저수지 유입량은 유역의 물수지분석, 홍수조절 의사결정 등 이·치수적 측면에서 활용도가 높으며, 특히 기후변화로 인한 홍수나 가뭄의 발생이 빈번해진 최근의 상황에서 위기경보 운영 등 재난관리 측면에서도 그 중요성이 높아지고 있다. 현재 우리나라에서는 댐 저수지 유입량 산정에 방류량과 저수지 수위를 활용한 물수지방정식에 의한 방법을 공식적으로 활용하고 있다. 그러나 물수지방정식을 이용하여 계산된 유입량은 평수기와 갈수기 오차가 크고 음의 유입량 값이 발생하는 등 지속적인 개선의 필요성이 제기되었다. 이를 보완하기 위해 댐 저수지 직상류부 하천의 수위 측정치로부터 수위-유량곡선을 통해 유량을 산출하고, 그 값을 활용하여 댐 방류량을 추정하는 방법이 제시되었다. 그러나 직상류부 수위 측정이 불가능한 저수지에는 활용이 어렵기 때문에 다양한 지점에 적용할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 댐 저수지 유입량 산정방식의 한계를 보완하기 위해 수위계측이 어려운 지점에서도 유량 계산이 가능한 분포형 강우-유출모형 GRM(Grid based Rainfall-runoff model)을 연구에 활용하였다. 한강권역 내 K-water 운영 다목적댐인 소양강댐, 횡성댐, 충주댐 직상류부 유량과 분포형 강우-유출모형으로 계산된 유량을 비교하여 모의 유량자료의 활용성을 검토하였다. 다음으로 댐 유입지점-상류 관측지점 간 유량의 상관관계를 분석하였으며, 이를 통해 상류 하천에 흐르는 유량으로부터 댐 유입량을 계산할 수 있는 관계곡선식을 도출하였다. 본 연구에서 제시한 댐 유입량 산정방식은 관측지점의 다양성과 결과의 정확도를 향상시킬 수 있다는 측면에서 기존 방식 개선에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 분석 절차의 표준화나 결과에 대한 다양한 검증이 이루어진다면, 홍수 및 가뭄의 위기경보 발령에 대한 참고자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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