본 연구에서는 홍수예보를 위한 사상형 모형인 저류함수모형 적용시 문제점을 개선하기 위해 기존의 저류함수 모형에 자유수와 장력수의 2개 영역으로 구성된 토양수분모의 컴포넌트를 결합하여 지표유출, 중간유출, 기저유출의 유출수문성분에 대한 연속적인 모의가 가능하도록 하였으며 실시간 홍수예측을 위해 다수의 유량 관측지점과의 실시간 오차 보정이 가능하도록 앙상블 칼만 필터링 기법을 도입하였다. 개발된 모형의 적용성을 평가하기 위해 낙동강 권역을 대상유역으로 선정하였으며 시단위 강우자료, 기상자료, 유량자료를 비롯하여 GIS를 기반의 지형자료를 구축하였다. 연속형 저류함수형의 매개변수 추정결과 주요지점의 관측유량에 대해 높은 적합도를 보였으며 1시간 선행시간의 홍수량 예측결과에서도 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 레이더의 수평반사도를 이용하여 강우를 추정하였고, 레이더 추정 강우자료에 의한 유역평균 강우량과 지상 우량계의 유역평균 강우량을 비교하였다. 또한 추정한 레이더 강우와 지상 강우를 이용하여 강우를 보정하였으며, 수문학적 활용성을 확인하기 위해 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$을 이용하여 유출을 모의하였다. 강우량 분석결과, 보정 전의 레이더 추정 강우는 지상 강우와 많은 차이를 나타냈으며, 지상 강우를 통해 보정한 레이더 추정 강우는 지상 강우와 유사한 결과를 나타내었다. 유출모의에서도 보정한 레이더 추정 강우의 첨두유량과 총유출량이 관측유량과 비교적 근사한 값을 보였다.
대전 갑천 상류의 괴곡지와 유등천 상류의 선골 계획댐, 대전천 상류의 소호, 한밭 계획지 등 저수지의 직렬, 병렬 연계 운영을 고려하여 1966년부터 2007년까지 주요 지점의 하천유량을 일별로 모의하였고, 회덕 지점의 목표유량을 2.79 $m^3/s$로 설정하고 계획댐의 유무에 따라 유지유량 증대효과를 분석한 결과 회덕 지점의 하천유지유량을 1.396 $m^3/s$에서 2.928 $m^3/s$ 로 크게 증대시키는 효과를 얻었다.
수자원의 효율적인 관리를 위해서는 신뢰성 있는 유량자료의 획득이 대단히 중요하다. 우리나라는 양질의 유량자료를 획득하기 위해 매년 많은 시간과 돈을 투자하고 있으나 자료의 질적인 면에서 만족할 만한 성과를 얻지 못하고 있다. 현재까지 우리나라의 유량자료는 댐의 수문자료와 수량관리 부처인 건교부에서 운영하는 수위표 지점의 수위-유량곡선에서 산출된 자료에 의존하고 있다. 그러나 수위-유량 관계식을 보정하기 위한 유량측정사업이 지속적이지 못하며, 이 관계식은 유량이 적은 저수기 및 갈수기에는 부정확하다는 한계가 있다. 또한, 국립환경과학원 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정사업을 실시하고 있지만, 목적은 낙동강수계의 오염총량관리 단위유역 말단 47개 지점에서 유량측정을 효율적으로 실시하여 수질정책의 기초자료를 제공하는데 있다. 이 자료 역시 오염총량관리를 위하여 유량측정을 실시하여 수자원의 효율적인 관리를 위한 일 유량을 알 수가 없는 한계점을 가지고 있다. 따라서 저수기 및 갈수기에 수질정책의 기초자료를 제공하기 위해서 하천을 포함한 유역의 정확한 강우-유출특성의 파악이 필요하다. 그러나 강우-유출특성 또한 유역 내 강우의 시 공간적 분포가 다르며 그 자가 비선형성이 강하고 여러 변동성을 포함하므로, 강우로부터 하천의 유출량의 정확한 해석이 불가능하다. 그러나 최근 인공지능 분야에서 신호처리, 지능제어 및 패턴인식 등의 수단으로 사용되고 있는 신경망은 학습이라는 최적화 과정을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 비선형적으로 구축할 수 있으며 이러한 이점을 활용하여 수자원 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정 지점 상류의 댐 방류량의 일 방류량자료와 강우자료를 입력 자료로 하여 유량을 예측할 수 있는 유량예측 신경망 모형 FFBN(Flow Forecasting By Neural)을 개발하였다. 그리고 입력 자료로서 장기유출모형인 SWAT의 모의결과를 입력 자료로 추가한 FFBNS(Flow Forecasting By Neural and SWAT)을 개발하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 유출량을 실측치와의 비교를 위하여 낙본D지점과 낙본 E지점에 대하여 $2005{\sim}2006$년까지의 모의 결과를 낙동 수위측정지점과 구미 수위측정지점의 실측치 통하여 복잡한 비선형성을 가지는 유출 시계열 자료에 대한 효과적인 최적의 신경망모델을 개발하여 유량을 예측하고 적용 가능성을 검토하고자 한다. 모의 결과는 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 점진적인 유량 및 압력이 변화하는 상수관망에서 Rigid Water Column Theory를 이용하여 정상모형의 확장기간 모의해석보다 정확하고 수충격 해석보다는 계산비용 및 노력 측면에서 효율적으로 장시간 부정류 해석 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 이용하여 실제관망에 대하여 24 시간 열 수요량을 고려한 부정류 해석 및 밸브폐쇄로 인한 수충격해석 모의에 적용하였고 해석 결과는 다음과 같다. 24 시간 일변화 모의의 경우에 수요량이 증가할 경우 모든 관로에서 압력감소가 나타났으며 수요량이 감소할 경우 압력증가가 나타났다. 그리고 일 수요량의 변화에 따라 나타난 절점에서의 유량 및 압력 변화폭은 각 절점마다 다르고 수요량과 유량의 변화양상이 반대로 나타나는 관로도 발생하고 있으며 KYPIPE2의 결과와 본 모형의 유량 및 압력차이도 발생하고 있어 상수관망의 동역학적 해석의 필요성이 대두되었다. 밸브폐쇄로 인한 수충격모의에 본 모형이 적용되었을 때 본 모형은 유체의 압축성을 무시함으로 인해 밸브 완전 폐쇄와 동시에 압력과 유량의 변화가 전 관망에 발생하였고 수충격모형은 유체의 탄성으로 인해 발생된 압력파의 도달시간이 필요함으로 압력과 유량변화가 지체되어 나타났으나 전체적인 변화양상 및 변화폭의 크기 등은 유사한 경향을 나타내어 본 모형의 적용성을 입증하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 장기간 점진적인 관로 부정류를 비교적 정확하게 해석할 수 있을 것으로 판단되며 이를 이용하여 관로내 오염물의 확산해석, 수요량을 고려한 절점에서의 압력제어 및 누수저감, 장기간 관로내의 유량 및 압력 변화를 고려한 관망관리 등의 분야에서 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 기대되었다.
기상청에서 제공하는 강우수치예보정보를 활용하여 10일이내의 중기유량예측을 수행하였다. 기상청의 원시예보자료로는 2일예보를 위한 RDAPS와 10일예측을 위한 GDAPS예측자료를 활용하였다. 수치예보의 정확도를 제고하기 위하여 강우상세 정보를 생산할 수 있는 강수진단모형(QPM)과 QPM모의결과에 내재된 계통적 편이를 제거하기 위하여 분위사상과정 (Quantile Mapping)을 적용하였다. QPM모의결과를 유출모형의 입력정보로 활용하기 위하여 일관적인 체계를 갖춘 유역강수 정보로 변환하여, 장기연속유출모형인 SSARR모형을 이용하여 금강유역내 주요지점에서의 유량예측을 수행하여 유량예측에 대한 검증을 수행하였다. 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 강수예측을 수행한 결과 2일예측인 RQPM의 경우 기간 총강수량을 기준으로 실적강우대비 89.7%의 강수모의값을 보임으로서 양호한 예측성능을 확인할 수 있었다. 유량예측모의에 있어서는 2일예측의 경우 일부 강우사상에서 예측누락과 예측오류가 발생하였지만 전반적으로 유량예측이 양호한 수준이었다. 다만, 하류지점의 경우 조절유량에 의한 유출모형보정의 어려움과 수위-유량관계곡선의 신뢰도저하등의 이유로 예측성능이 떨어지는 경우도 있었다. GQPM에 대한 10일강우예측은 첨두강수와 강수총량에 있어서 다소 과소한 모의값을 보이고 있으며, 강수보정효과도 RDAPS에 비하여 저조한 수준이었다. 이 부분은 강수예측의 사후보정으로는 한계가 있는 것으로 보여지며 원시예측모형의 안정화를 통하여 개선할 수 있는 부분으로 판단된다.
최근 지구온난화에 따른 기후변화로 시공간적으로 매우 불규칙한 강우가 발생하고 있으며, 홍수피해 및 극심한 가뭄으로 수자원개발 및 관리 환경이 더욱 어려워지고 있는 실정이다. 특히 우리나라는 하천수사용허가 기준유량의 원천이 되는 강수량의 계절별 편차가 매우 크고 연 강수량의 2/3 이상이 여름철에 집중된다. 하천수사용허가 기준유량은 하천유지유량이 고시되지 않은 지점은 10년 빈도의 갈수량인 기준갈수량과 같고, 하천유지유량이 고시된 지점은 기준갈수량에서 하천유지유량을 감한 양이다. 하지만 하천 유량의 변동성이 계절에 따라 매우 큼에도 불구하고 갈수기의 한정적인 기준갈수량으로 연중 전 기간의 하천수사용허가 기준유량을 설정하면 가용한 하천수량을 과소 산정할 우려가 있다. 따라서 계절성을 고려하여 기간에 맞는 기준갈수량을 산정하는 것이 안정적인 하천수의 사용과 하천관리에 필요한 유량을 효율적으로 관리할 수 있을 것으로 판단된다.본 연구에서는 효율적인 하천수사용허가 기준유량을 검토하기 위해 지역별 계절성을 고려한 갈수량 검토를 실시하였다. 갈수량 산정을 위한 자연유량은 TANK모형을 이용하여 우리나라 112개 중권역에 대해 50년 간 일별 자연유량을 모의하였다. 모의된 자연유량을 바탕으로 112개 중권역에 대해 유황분석을 실시하여 평균갈수량과 기준갈수량을 검토하였으며, 계절별 갈수량을 검토하기 위해 기간을 여름철(5~10월)과 겨울철(11~4월) 두 개의 시기로 구분하여 여름과 겨울 갈수량을 산정하였다. 또한, 계절성 분석을 위해 세 가지 계절성 지표를 검토하였다. 첫째, 여름과 겨울 갈수량의 비율인 SR(Seasonality Ratio), 둘째, 갈수량의 평균시기를 나타내는 주기적 계절성 지수 SI(Seasonality Index), 셋째, 갈수량의 월간 분포를 나타내는 SH(Seasonality Histogram)이다. 이러한 계절성 지표를 바탕으로 공간적 패턴을 분석하고 여름과 겨울 갈수량의 기초가 되는 수문학적 근거를 판단하였다. 따라서 유역의 계절성 지표를 바탕으로 기간을 분리하고 기간별 갈수량 검토를 통해 보다 효율적인 하천수사용허가 기준유량을 검토할 수 있을 것으로 판단된다.
지하수 시스템의 방출은 저지대 강에서 건조기에 흐르는 하천 유지유량의 원천이 된다. 수자원 분야에서 분포형 모형이 도입되며 수문 분석의 고도화가 이루어지고 있는 오늘날에도, 아직 대수층 깊이 등 지하수관련 매개변수에 대한 연구는 미진한 실정이다. 본 연구는 분포형 모형의 지하수 관련 매개변수 중 지형자료에 해당하는 대수층 깊이의 물리적인 분포형태를 예측하고, 지하수 모의결과를 검토하여 해당 기법의 적용성을 확인하였다. 본 연구에서는 북측의 미계측 유역을 포함한 소양강 유역을 연구대상 지역으로 설정하였고, 정밀한 분포형 모형인 GSSHA(Gridded Surface Hydrologic Analysis)를 활용하였다. 대수층 깊이 추정 방법은 크게 세가지 시나리오로 구분하여 모의를 진행하였다. 유역의 지하수 데이터를 통해 도출된 대수층깊이 등분포(시나리오1), 지표 고도와 대수층 깊이의 선형 반비례 관계를 가정한 선형 회귀식(시나리오2), 동일한 가정을 두고 Log차원에서 회귀식을 적용한 경우(시나리오 3). 위 3가지 시나리오를 통해 산정된 유출량과, 지하수 수위 등을 소양강댐 유입량 자료 및 유역 내 6개 지하수 관측소를 대상으로 결과를 비교하여 적용성을 확인하였다. 시나리오별 유출량 모의 오차평가 결과, 관측 첨두 유량을 가장 잘 반영하고 있는 기법은 일반적으로 선행 연구에서 많이 활용하고 있는 등분포형 기법으로 분석되었으며, 과소·과대 모의된 정도를 나타내는 지표와 모형의 효율성을 나타내는 지표는 선형 회귀분석 기법이 가장 우수한 결과로 분석되었다. 따라서, 대수층 깊이를 등분포하여 모의하던 기존 방식에 비해 지면고도-대수층깊이 간의 반비례 관계를 적용하는 방식이 지하수 모의에 있어서 보다 합리적일 것으로 판단된다. 향후 임의의 인자와 대수층 깊이간의 정밀한 회귀관계를 도출한다면 더욱 합리적이고 신뢰성 높은 결과를 얻을 수 있을것으로 기대된다. 또한 유역 단위의 지하수 모의가 정밀하게 이루어진다면 최근 많은 관심이 집중되는 하천 유지유량과 건기 유출 등의 연구 분야에도 많은 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
추계학적 이론을 근거로 하는 하천유량의 모의발생 모형에는 여러 가지가 있으며 이는 한정된 짧은 기간동안의 유량 실측치의 통계학적 특성을 재현시키는 일련의 장기적 유량자료를 인위적으로 발생시켜 수자원 시스템의 거동예측이나 조작기준을 보다 완벽하게 설정하기 위한 풍부한 인력 자료를 제공하자는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 연유량의 모의발생에 주로 사용되는 Monte Carlo 모형을 연유량 자료를 구성하는 월별 하천유량의 발생에 적용 가능한가를 연구 검토하였다. 비교검토의 목적으로 실측된 월별 유량의 적정분포형을 설정한 후 Monte Carlo 방법에 의해 발생된 월별량과Autoregressive 모형중의 하나인 Thomas-Fiering의 다계절 모형에 의해 발생된 월류량의 통계학적 특성치의 실측치의 특성치와 비교하였다. 한편, 월유량 발생자료의 합성에 의한 연류량 자료의 특성치가 실측 월류량의 합성에 의한 월류량 특성치를 얼마나 잘 재현시키는가를 검사하기 위해 Monte Carlo 및 Thomas-Fiering 모형에 의해 발생시킨 연류량의 통계학적 특성치를 실측류량의 통계특성치와 비교평가하였다.
우리나라는 지역적 특성상 여름철에 강수량이 편중되어 있어 계절별로 하천유량의 편차가 매우 크게 나타나고 있다. 또한 계속되는 도시화와 산업화로 인하여 하천에서 다양한 형태의 취수와 이용이 이루어지고, 국민들의 수질향상 등에 대한 기대가 커짐에 따라 하천유량에 대한 양적 질적 요구가 증대되고 있다. 이에 효율적인 수자원운영을 위하여 다양한 형태의 수자원확보가 이루어지고 있으며, 이중 가장 대표적인 댐을 이용하여 운영에 따른 하류 하천에서의 유황개선효과에 대해서 유역 장기분포모의 모형 중 하나인 SWAT모형을 밀양강유역에 적용하여 일 유출량 모의를 수행하였다. 모형의 구축은 $2000{\sim}2005$년의 밀양강유역 기상자료를 활용하였으며, 건교부에서 운영하는 Wamis를 이용하여 DEM, 토지이용도, 토양도를 취득하였다. 또한 밀양댐, 운문댐 유입량과 밀양2지점의 측정유량을 이용하여, SWAT의 다양한 매개변수 중 SOL_AWC, ESCO, CH_K등을 수정하여 Calibration을 실시하였으며, 밀양강유역 오염총량지점인 밀양A지점과 밀양B지점의 측정유량을 이용하여 Validation을 실시하였다. 그 결과, 댐의 경우 0.9이상의 선형상관관계를 나타내었으며, 오염총량지점의 경우 0.6이상의 선형상관관계를 나타내어 모형의 적용성이 양호함을 알 수 있었다. 과거 39년간의 강수량자료를 이용, 구축된 모형의 유역모의운영을 통해 밀양강 유역의 밀양댐과 운문댐이 있음으로 해서, 댐이 없는 경우와 비교, 하류 지점별 유황개선에 어느 정도 효과가 있는지 댐의 순기능에 대한 정량적인 분석을 수행하였다. 또한 댐별 방류량을 변동하여 하류 주요지점에 미치는 유황개선효과를 정량화하였다. 마지막으로 댐의 효율을 최대화한 하류확보가능하천유지유량을 월별평균량으로 산정하였다. 이는 향후 오염총량제 기준유량 및 환경용수의 법제화를 통한 하천유지용수의 증가시 비구조적 대책의 공급가능 최대량으로 활용가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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