수질오염총량제가 도입되면서 각 지방자치단체는 허용배출량을 산정하기 위하여 QUAL2E 수질모델을 이용한 수질모의를 적극적으로 활용하고 있다. 그러나 수질모의 수행에 필요한 입력 자료를 작성하기 위하여 많은 시간이 소요되기 때문에 시간 및 경제적 손실을 가져오고 있다. 따라서 본 연구에서는 수질모의 입력 자료를 자동으로 작성하기 위하여 오염원 DB와 수리계수 DB 및 한국형 리치파일을 연계할 수 있는 데이터모델을 수립하였다. 모델을 이용하여 수질모의 대상하천의 기본 정보를 한국형 리치파일에서 얻은 후 오염원 DB와 표준유역명으로 연계하여 오염원 정보를 추출토록 하였다. 아울러 수리계수 DB에서 하천코드와 상류지점으로부터 누적거리를 이용하여 대상 하천의 수리계수를 추출하였다. 이는 모의대상하천을 선택하였을 때 자동으로 수질모의 입력 자료를 작성할 수 있는 모듈을 개발할 수 있도록 지원이 가능하다. 이러한 모델의 개발을 통하여 다양한 기관에서 중복 구축하던 수질모의 자료의 통합관리가 가능하며, 나아가 수질모의 입력 자료의 작성을 자동화함으로써 시간 및 비용 절감에 기여가 클 것으로 사료된다.
본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.
본 연구에서는 안동댐 유역을 대상으로 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모형을 이용해 하천단면 특성을 고려하여 유량 및 수질(SS, TN, DO)을 모의하였다. 안동댐 유역 내 위치한 도산 및 안동댐 관측소의 실측 유량 자료를 이용하였으며, 낙본B 관측소의 수질 측정 자료를 이용하였다. 본 연구에서는 항공사진을 통해서 안동댐 유역 내 각각의 소유역에 대하여 평균 하천폭과 홍수터폭 자료를 구축하였으며, 이를 실측 자료로 가정하였다. 또한 하천단면 실측 자료를 기반으로 상류 유역 면적에 대한 하천폭 및 홍수터폭 회귀식을 개발하였다. 이렇게 개발된 회귀식을 통해 산정된 하천폭과 홍수터폭을 SWAT 모형에 적용하여 유량 및 수질 모의를 모의하였으며, 하천단면 특성을 고려하기 이전(Scenario 1, S1)과 이후(Scenario 2, S2)의 모의 결과를 비교하여 하천단면 특성 고려에 따른 모의 결과의 차이에 대하여 분석하였다. S1와 S2의 하천폭과 홍수터폭을 비교한 결과 S1이 하천폭과 홍수터폭을 과대 산정하는 것으로 나타났으며, S1의 유속은 S2보다 작게 나타났다. 유량 모의 결과와 실측 자료에 대한 $R^2$와 NSE를 산정한 결과 S1과 S2의 결과는 큰 차이를 나타내지 않았으나, S2가 S1에 비해 상대적으로 첨두유량을 높게 모의하는 경향이 나타났다. 유량 모의 결과와 달리 수질 모의 결과에서는 S1과 S2의 차이가 뚜렷하게 나타났다. SS, TN, DO 모의 결과 모두에서 S2가 S1보다 높은 모의 정확도를 나타내었다. 결론적으로 하천단면 특성이 유량 및 수질 모의 정확도에 영향을 주는 것으로 나타났으며, 특히 하천단면과 관련한 변수들은 수질 모의에 있어서 민감하게 영향을 주는 것으로 판단되었다. 하지만 본 연구는 단일 유역에 대해서만 진행되었기 때문에 연구 결과의 신뢰성을 확보하기 위해서는 본 연구의 연구대상 유역과 다른 유역 특성을 가진 유역들을 대상으로 본 연구의 결과에 대한 재검토가 필요하다.
국제연합대학의 WaterBase 프로젝트를 통해 전세계적으로 무료로 제공되고 있는 전지구 자료의 국내 적용성을 평가하기 위해, 충주댐 유역을 대상으로 유량 유사량 오염부하량 평가 등을 목적으로 이미 구축되어진 SWAT-K 모의시스템을 이용하여, 모형의 입력자료인 토지이용과 토양자료에 대해 전지구 자료를 사용한 경우의 결과와 비교하였으며, 기존 구축된 토지이용 및 토양자료와 전지구 자료와의 차이, 그리고 이로 인해 나타날 수 있는 유량 및 유사량에 대한 모의 결과를 비교 분석함으로써, 향후 토지이용 및 토양자료의 미계측 유역에 대한 전지구 자료의 활용성과 SWAT-K를 비롯한 유역모형의 적용성을 제고시킬 수 있는 기초 평가를 수행하였다. 유량의 경우, 국내 자료를 적용한 경우와 전지구 자료를 적용한 경우의 차이가 크지는 않았으나, 전반적으로 평수기 이하 특히 갈수기의 유량에서 전지구 토양자료를 적용한 경우 작게 나타나는 경향을 보였으며, 전지구 토지이용자료는 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 반면, 유사량은 국내 자료를 적용한 경우에 비해 전지구 자료를 적용하였을 경우 전반적으로 연간 3${\sim}$4배 정도로 크게 모의되는 경향이 나타났으며, 전지구 토지이용과 토양자료를 적용한 경우와 전지구 토양자료만을 적용한 경우의 결과가 유사하고, 전지구 토지이용자료만 적용한 경우보다는 다소 높은 유사량을 나타내었다. 이상의 결과로부터 전지구 토지이용자료보다는 토양자료의 적용에 있어 주의가 요구되며, 유량보다는 유사량의 모의시에 더 많은 차이가 발생할 수 있기 때문에 사전에 충분한 검토가 필요할 것으로 보인다.
일강수량은 수공구조물 설계 및 수자원계획을 수립하기 위한 입력 자료로 이용된다. 일반적으로 수자원계획은 장기적인 목적을 가지고 수행되어지며, 장기간의 일강수량 자료를 필요로 한다. 하지만 장기간의 일강수량 자료의 획득의 어려움으로 단기간의 일강수량자료를 이용하여 모의한 장기간 강수자료를 이용하게 된다. 이처럼 수자원계획의 수립에 있어서 일강수량 모의기법의 성능은 수자원계획의 신뢰성 및 결과에 큰 영향을 준다. 일강수량 모의기법은 국내외적으로 매우 활발하게 이루어지고 있으며, 수자원계획 및 수공구조물 설계 외에도 매우 다양한 목적으로 활용되어 지고 있다. 일강수량을 모의기법 중 강수계열의 단기간의 기억(memory)을 활용한 Markov Chain 모형이 가장 일반적이지만, 기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의는 극치강수량을 재현하기 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 일강수량 모의 기법의 목적인 수자원계획 및 수공구조물 설계 등의 입력자료로 활용되어지기 위해서는 모의 결과가 유역내 지점별 공간 상관성을 재현함으로써 모형의 우수성과 자료결과의 신뢰성을 확보할 수 있어야 하겠다. 이러한 점에서 본 연구에서는 내삽에서 우수한 재현능력을 갖는 핵 밀도함수와 극치강수량 재현에 유리한 GPD분포의 특징을 함께 고려할 수 있는 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 공간상관성 재현 알고리즘을 결합한 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 18개 강수지점에 대해서 기존 Gamma분포를 사용한 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용하여 모형을 평가해 보고자 한다. Gamma 분포기반 Markov Chain 모형의 경우 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 적용한 다지점 불연속 Kernel-Pareto 분포 모형은 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하며, 100년빈도 강수량 모의결과 기존 모의모형의 문제점을 보완할 수 있는 개선된 결과를 보여주었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 유역내의 공간상관성을 재현하며, 평균 및 중간값 등 낮은 차수의 모멘트 등 일강수량 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인하였다.
유역단위 오염부하량 산정에는 SWAT, HSPF 등의 물리적 매개변수 기반 분포형 모형이 주로 사용되고 있으나, 공간분포형 입력자료로 인한 많은 매개변수는 모의 과정을 복잡하게 하며, 보정 과정에 있어 많은 시간과 노력을 요구하는 단점이 있다. 이로 인해 실무에서는 원단위법이나 유량-부하량 관계식과 같은 통계적 분석에 의한 회귀식이 주로 사용되고 있다. 그 중 LOADEST는 회귀식 기반 프로그램으로, 다양한 연구자들에 의해 연구되고 있으나, 수질 모형과의 모의능력을 비교하는 연구는 부족하다. 본 연구에서는 청미천 상류유역을 대상으로 유역특성에 따른 LOADEST 기반 회귀식의 매개변수를 추정하여 오염부하량을 모의하고, SWAT 모형에 의한 오염부하량 모의결과와 비교 평가하고자 한다. 모형의 구동 및 회귀식 매개변수 추정에 필요한 입력 자료는 용인시 백암면 일대에서 2013년부터 2015년까지 모니터링한 수질, 유량 및 기상자료와 지형자료 (토지이용도, 토양도, 수치표고자료)를 이용하여 구축하였다. LOADEST 기반 회귀식의 매개 변수 추정은 김계웅 (2015)이 개발한 방법을 사용하였으며, 유역면적, 토지이용비율 등은 지형자료를 이용하여 산정하였다. SWAT 모형의 보정은 2013년부터 2014년까지의 자료를 이용하였으며, 2015년 자료를 이용하여 검정하였다. 본 연구의 결과는 비점오염원 모델에 대한 이해를 넓히고, 오염부하량 모의를 위한 모형 선정에 있어 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
프로그래밍 언어로 개발된 프로그램들은 최종 사용자 입장에서 입력과 출력이 불편하다. 또한, 모의 결과를 분석하기 위하여 그래프를 작성하는 소프트웨어를 이용하면 시간이 오래 걸린다. 본 연구에서는 기 개발된 용수 감량공급 기준곡선을 반영한 단일 댐 모의 운영 모형을 최종 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 사용자 편의 환경을 개발한 것에 대해 소개하고자 한다. 용수 감량공급 기준곡선을 반영한 단일 댐 모의 운영의 사용자 편의 환경은 미국의 GoldSim Technology Group에서 개발한 GoldSim을 이용하여 개발하였다. 개발된 사용자 편의 환경에는 단일 댐 모의 운영에 필요한 여러 입력 자료를 쉽게 입력할 수 있도록 하였다. 단일 댐 모의 운영 입력 자료에는 월별 기본계획공급량, 가뭄 단계별 용수 감량공급 비율, 과거 유입량 시계열, 갈수 빈도 유입량 시계열, 가뭄 단계별 감량공급 실행 저수량, 초기 저수량, 저수용량 등이 있다. 개발된 모형의 초기값은 합천댐의 자료가 입력되어 있으나, 입력자료를 변경하여 다른 다목적댐의 모의 운영에 활용이 가능하다. 단일 댐 모의 운영 결과로서 모의 기간 내 발생한 용수별 용수 공급 부족량과 감량공급 일수를 확인가능하다. 또한, 단일 댐 모의 운영 결과를 다양한 그래프로 출력 할 수 있다. 출력 가능한 시계열 그래프는 사용자가 입력한 용수 감량공급 기준곡선, 모의 시 사용한 유입량 시계열, 가뭄 단계, 용수 공급량, 저수량이다. 연구의 사례와 같이 GoldSim을 활용하면 연구개발의 편의 환경을 별도의 편의 환경 개발자를 거치지안고 과학 기술자가 직접 개발할 수 있다.
자연 현상을 연구 대상으로 하는 공학적인 접근법이나 과학적인 접근법에 있어서 컴퓨터를 활용한 수치모의는 이제 거의 모든 분야에서 활용되고 있으며, 복잡한 자연 현상을 해석하고 예측하기 위한 필수적인 하나의 도구로 자리매김하고 있다. 하지만, 컴퓨팅 기술의 눈부신 발전에도 불구하고, 과거에 개발되어 현재까지도 활용되고 있는 기술의 보완점은 항상 제기되고 있으며, 또한 필요성에 의한 새로운 기술들이 끊임없이 새롭게 개발되고 있다. 하천 또는 지하수 모의를 위해서 모형을 구축할 때 가장 기본적이며, 가장 중요한 준비 과정은 모의 영역에 대한 격자 형성이다. 연속성을 지닌 모의 대상을 수치적으로 접근하기 위해서는 연속성을 가정한 불연속적인 격자를 생성하는 과정이 반드시 필요하며, 연속성을 지닌 자료로부터 이산적인 자료를 얻어 내삽과정을 통해 격자점에 할당하게 된다. 모의준비 과정뿐만 아니라 모의 결과의 활용과정에서도 내삽이 필요할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 trend-surfaces법, 역거리 가중치법, spline법 등 기존에 알려진 공간자료 보간법들을 지형 자료 또는 지하수위 자료 등의 2차원 공간 자료에 적용하여 비교, 분석하며, 보다 효과적인 내삽기술에 대해서 알아보고자 한다.
역학적 상세화기법은 물리적 기반의 지역기후모형(RCM)을 이용하여 고해상도 기후자료를 생산하는 유용한 기법이며, 전세계적으로 지역 기후시나리오를 생산하고, 적용 및 평가하는 연구가 널리 진행되고 있다. 역학적 상세화기법 적용 시 지역기후모형의 공간해상도를 향상시키면 지형효과를 더욱 상세하게 반영할 수 있어 고해상도의 기후모의자료를 생산할 수 있지만, 이를 위해 더 많은 시간과 비용이 요구된다. 또한, 공간해상도 향상이 기후모의 결과의 정확도 향상을 보장하지 않기 때문에 역학적 상세화를 위한 지역기후모형의 적정 공간해상도 선정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 기후모의 자료의 공간해상도가 하천유출량 모의시미치는 영향을 평가하고, 최종적으로는 고해상도 기후시나리오가 하천유출량 모의에 필요한지 여부를 규명하고자 한다. 이를 위해 관측 기후자료와 Weather and Research Forecasting (WRF)모형으로 상세화된 5km (WRF05)와 20km (WRF20) 공간해상도의 기후모의자료를 활용하였으며, 하천유출량 산정을 위해 준분포형 수문모형인 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)을 이용하였다. 본 연구의 대상유역은 한강유역 내 충주댐, 소양강댐, 팔당댐 유역들에 대해 평가를 수행하였다. 유역평균강수량을 평가한 결과, 3개 댐 유역의 연평균 강수량 및 여름철 강수량은 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 높게 산정되었다. 하지만, WRF20은 일강수량이 1~40mm인 발생횟수가 상대적으로 많이 산정되었으며, 극치강수량의 강도와 빈도는 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 과소 산정되는 것으로 나타났다. 관측자료, WRF05와 WRF20을 입력자료로 활용하여 SWAT모형으로 생산된 일 하천유출량 자료를 토대로 유황곡선을 도시하였다. 유황곡선의 5~90% 구간에서는 WRF05와 WRF20의 결과는 큰 차이가 나진 않았으나, 고유량과 저유량 구간에서는 WRF05가 WRF20에 비해 관측자료에 근접하게 모의하는 것을 확인하였다. 이는 20km에서 5km로 공간해상도가 높아짐에 따라 극치 홍수량 및 갈수량을 더욱 현실적으로 모사할 수 있는 것을 의미한다.
한반도 및 동아시아의 여름철은 장마와 태풍으로 인한 집중호우의 발생으로 많은 피해를 입는다. 따라서 여름철에 나타나는 이러한 집중호우가 나타나는 지역, 시기, 기간, 그리고 강수량 등을 예측하는 것은 매우 중요하다. 특히, 효율적인 수자원 관리를 위하여 이러한 예측은 매우 중요한데, 단기적으로 정확하고 신속하게 강수를 예측하는 것도 중요하지만, 장기적으로 계절 강수, 특히 여름철의 장마 또는 우기의 시기와 강수량과 태풍 발생의 시기 등을 미리 예측하여 이에 따른 집중 호우의 발생 지역, 기간, 강수량을 예측하여 사전에 대비하는 것도 매우 중요하다. 특히, 최근에는 6,7월 장마에 의한 집중 호우의 영향보다도 8월에 강수량이 높아지고 있는 경향을 보이므로 강수량의 장기적 경향의 파악이 매우 중요하다. 장기 기후를 예측하는 데는 과거 자료를 이용한 통계 방법도 유용하지만 최근에는 AOGCM (Atmospheric Oceanic General Circulation Model)을 이용한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 강수와 같이 지역적으로 나타나는 현상은 저해상도의 AOGCM으로는 유용한 정보를 제공하기가 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 전구를 삼각형으로 된 20면체로 격자화 시켜 모든 격자의 크기가 거의 동일하고, 해상도 조절이 가능한 Geodesic 격자를 활용한 GME 모델을 사용하였다. GME 모델은 icosahedral-hexagonal grid 격자 체계를 가진 독일 기상청(Deutscher Wetterdient)에서 현업으로 사용 중인 모델이다. 본 연구에서는 수직/수평 해상도를 40km/40layers로 하여 GME 모델을 수행하였으며, 일간격의 장기 기후 자료를 생산하였다. 사용된 초기자료로는 ECMWF (European Centre for Medium Range Weather Forecasts) 자료이며, 경계 자료로는 ERA Climatology의 최근 30년간의 SST (Sea Surface Temperature) 평균 자료를 이용하여 규준 실험(Control Run), 즉, climatology 자료를 생산하였으며, persistent SST 아노말리와 ERA Climatology의 최근 30년간의 SST 자료를 이용하여 내삽 과정을 거친 SST forcing을 주어서 예측 실험(Prediction Run)을 통하여 모의 자료를 생산하였다. 특히, 규준 실험에서는 수치 모델이 가지는 불확실성을 줄이고 예보 정확도를 향상시키기 위하여 각각의 실험은 초기자료를 달리한 앙상블 모의실험을 수행하였다. 장기 모의 3개월을 위하여 모의 기간 1달 전부터 모의를 수행하여, 첫 1달은 모델의 spin-up 시간으로 분석에서 제외 하였다. 생산된 Climatology 자료와 Prediction 자료를 비교하여 아노말리와 Category 분석을 실시하여 한반도 및 동아시아 지역의 강수(Precipitation)를 중심으로 기압장(Pressure), 온도(2m Temperature) 위주로 분석하였다. 이러한 예측된 매 계절의 전망 자료 중에서도 수자원 분야에서 관심이 집중되는 여름철에 초점을 맞추어 실제 관측 자료와 비교하여 GME 모델의 계절 모의 예측성 성능을 분석하여 평가하고 다가올 여름철의 강수량의 장기 변화를 모의하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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