적설은 지구 기후시스템과 수문순환 과정에서 중요한 역할을 하고 있으며, 겨울철의 적설은 봄철에 녹으면서 식생과 수자원 제공에 큰 영향을 주는 인자로 알려져 있다. 동아시아가 위치한 북반구는 적설량의 90%가 관찰되고 토지의 약 42%가 긴 시간동안 눈으로 덮여 있어 지표 에너지와 물 균형에 영향을 주고, 특히 수자원 관리를 위한 유출이나 토양수분과 같은 수문 인자에 큰 영향을 미친다. 따라서 적설을 정확하게 예측하는 것은 수자원 관리에 있어 매우 중요한 일이다. 한편, 이러한 수문 순환을 정확히 예측하기 위해 수문 분야에서는 지면모형(Land Surface Model, LSM)을 많이 사용하고 있다. 지면모형은 지표면과 대기 사이의 상호작용을 모의하기 위해 개발되었고, 에너지, 수증기, 이산화탄소 등의 다양한 인자들의 교환에 대하여 해석하며, 토양수분, 유출량 등의 수자원 분야의 주요 인자들을 산출하여 수자원 관리에 적극적으로 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 National Center for Atmospheric Research(NCAR)에서 개발한 Community Land Model(CLM)을 사용하여 2001년부터 2016년까지 25km의 공간해상도로 동아시아 지역의 적설 모의를 평가하였다. CLM의 적설 모의 평가 인자는 Snow depth, Snow water equivalent의 2가지 인자를 대상으로 수행하였고, 모의 성능 평가를 위한 관측 자료로 NASA Aqua와 JAXA GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer(AMSR) 센서에서 제공하는 위성 관측 자료와 Defense Meteorological Satellite Program(DMSP) 위성의 Special Sensor Microwave/Imager(SSM/I) 센서와 Nimbus-7 위성의 Scanning Multichannel Microwave Radiometer(SMMR) 센서에서 제공하는 위성 관측 자료를 기반으로 지상 기상 관측소 자료와 조합하여 재생성한 European Space Agency Global Snow Monitoring for Climate Research (ESA GlobSnow)의 자료를 사용하였다. 그 결과 CLM의 적설 모의는 과대 추정하는 것을 알 수 있었으며, 본 연구의 결과는 동아시아 적설 모의 개선을 위해 자료 동화를 사용하는 후속 연구의 기초자료로 사용할 수 있다.
본 연구에서는 분포형 수문모형인 WEP 모형을 도시하천인 청계천 유역에 적용하여 하천 유출을 모의하였다. 하천-지하수 흐름 교환을 고려하여 건천화된 하천 유역의 갈수량을 모의하기 위해 하천 및 지하투수층의 매개변수 자료를 실측 자료로 구축하거나 실측 자료를 바탕으로 이를 보간하여 구축하였다. 모형의 적용 결과, 청계천 유역 상류 부관은 관측값과 비슷한 모의 양상을 보였으나 하류 부근은 모의 결과와 관측값이 상이하였는데, 이는 상류 부근은 도시화가 적게 진행된 반면, 하류 부근은 대부분 도시화되어 지하철, 합류식 하수관 등 하천-지하수의 흐름 교환을 차단하는 인공적인 요소가 많기 때문으로 판단된다. 도시하천 갈수량의 보다 정확한 모의를 위해서는 도시지역 인공적인 지하수 차단 요인에 대한 세밀한 모형화와 자료 구축이 요구된다.
본 연구의 목적은 2006년 6월 ~ 10월에 발생한 메콩강 하류 지역의 홍수를 모의하는 것이다. 강우자료는 위성강우 자료인 미국 NOAA의 CMORPH를 적용하였으며, 홍수유출 해석은 GRM 모델을 적용하였다. Tonlesap 호수를 포함하는 메콩강 하류 지역의 침수분석은 G2D 모델을 적용하였다. 위성강우 자료는 NOAA의 3시간 간격의 CMORPH 위성강우자료를 일일강우량 자료로 변환하고, 일본의 Research Institute for Humanity and Nature (RIHN)과 Meteorological Research Institute of the Japan Meteorological Agency (MRI/JMA)의 APHRODITE 프로젝트에 의해 구축된 APHRODITE 강우량 자료를 이용하여 보정한 후 홍수모의에 적용하였다. DEM 자료는 HydroSHED 15s자료를 이용하였고, 토양도는 UN FAO의 HWSD, 그리고 토양도는 Global map landcover ver3.0을 이용하였다. GRM 모델과 G2D 모델은 Github(https://github.com/floodmodel)에 공개되어 있으며, 이를 이용하였다. 유출 모델은 메콩강 전체 유역을 대상으로 2682.815m의 공간해상도로 구축하였다. 보정한 강우를 이용하여 유출모의 한 결과 첨두유량은 23,796.8 ㎥/sec로 계산되었다. Kratie 지점의 유출량과 Tonlesap 호수로 집수되는 유량을 상류단 경계조건으로 이용하여 약 150일 동안의 침수모의를 하였다. 450 m 공간해상도로 침수모의 도매인을 구축하였으며, 조도계수는 0.045를 사용하였고, 하류단은 자유수면 유출조건을 적용하였다. 침수분석 결과 메콩강 본류를 흐르는 유량이 Tonlesap 호수로 유입되어 호수의 수위가 상승하였다. Tonlesap 호수의 최대침수심은 약 11 m를 나타내었으며, 호수로 유입된 유량은 모의기간 중에 호수에 저류되어 있었다. 메콩강 본류의 Kratie 지점으로 유입되는 유량이 첨두값을 지난 후에도 모의 기간이 길어질수록 메콩강 하류 델타지역과 그 주변의 평지로 침수범위가 확대 되었다. 모의 종료시에는 메콩강 하류가 광범위하게 침수되면서 최대 침수면적을 나타내었다. 본 연구에서 메콩강을 범람한 홍수는 메콩강 하류의 서쪽 해안으로 먼저 유출이 되었다. 이는 침수모의에 적용된 DEM 자료가 북동쪽에서 서남쪽 방향으로 빗살무늬 형태의 고도분포를 가지기 때문인 것으로 판단되며, 대상 지역의 DEM 정확성 평가와 함께 추가적인 연구가 필요하다.
본 연구는 레이더를 이용한 강우 추정 시 과소 추정하는 문제를 해결하기 위해 기상청에서 실시간으로 생산하고 있는 레이더 반사도를 AWS로 보정한 RAR (RADAR-AWS Rain rate) 자료의 수문 분석을 통한 적용성을 평가하는데 그 목적이 있다. 대상유역을 한탄강홍수조절댐 유역으로 선정하고 9개 소유역에 대한 시간 단위 지상 관측 자료와 RAR 자료의 유역평균 강우량을 산정 및 비교하였다. 분석 결과 미계측 유역이 80%가 넘는 1번 소유역에서 지상 관측 자료와 RAR 자료의 유역평균 강우량은 상관성이 낮게 분석되었다. 두 자료의 유역평균 강우량을 이용하여 2012년부터 2015년까지 홍수기간에 대한 저수지 모의 유입량과 관측 유입량을 비교한 결과 RAR 자료의 모의 유입량이 관측 유입량과 높은 상관성 및 정확도를 나타내었다. RAR 자료는 기존 레이더 강우의 과소 추정 문제를 보완할 수 있으며, 지상 관측이 어려운 지역에서 강우자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
낙동강 하류지점인 물금은 2003년${\sim}$2005년의 대부분이 부영양화의 기준을 넘고 있다. 본 연구에서는 WASP 모형을 이용하여 낙동강 하류에서 부영양화의 주요원인이 되는 영양물질과 결과적으로 나타나는 Chl-a 농도변화를 모의하였다. Chl-a의 농도모의를 위한 주요 입력자료로서 측정된 동물성 플랑크톤의 개체수가 입력되었다. 선정된 수질조사 지점은 낙동강 본류(왜관, 고령, 적포, 남지, 하남, 낙동강 하구둑)와 지류인 금호강, 회천, 황강, 남강, 밀양강이다. 수질모의 구간은 낙동강 본류(왜관${\sim}$낙동강 하구둑)와 지류인 금호강, 회천, 황강, 남강, 밀양강을 포함한 총 72개의 구간이다. 모형의 모의시간과 출력시간은 각각 1일로 하였다. 2003년의 자료를 이용하여 추정된 수질 매개변수들의 적합성을 확인하기 위해 2004년${\sim}$2005년의 수질자료와 유량자료를 이용하여 검증하였고, 입력된 매개변수와 기상 입력자료(유량, 수온, 일사량, 일조율)의 값을 중심으로 10% 씩 상하로 변화시켰을 때의 민감도를 분석하였다. Chl-a는 민감도분석결과 Chl-a의 성장률과 동물성 플랑크톤의 섭식률에 의해 영향을 많이 받았다. 인은 Chl-a에 영향을 주었지만 질소는 거의 영향이 없었다. 기상자료의 민감도분석결과 유량, 수온, 일조율, 일사량의 순서로 민감하게 모의 되었다. WASP 모형에서 동물성 플랑크톤 개체수의 입력 유 무에 따른 수질모의결과는 동물성 플랑크톤을 입력했을 때가 더 정확히 모의되는 것으로 나타났다.
물 공급 시설의 효율적이고 안정적인 운영을 위한 운영 계획의 수립 및 검증을 위해서는 장기간의 유입량 자료가 필요하다. 하지만, 현실적으로 얻을 수 있는 실측 자료는 제한적이며, 유입량이 부족하여 댐 운영에 영향을 미치는 자료는 더욱 적을 수밖에 없다. 이를 개선하고자 장기간의 모의 유입량을 생성해 운영 계획을 수립하는 방법이 종종 사용되지만, 실측 자료를 기반으로 모의하기 때문에 이 역시 가뭄의 빈도가 낮아, 장기 가뭄이나 짧은 간격으로 가뭄이 발생할 시 안정적인 운영이 어렵다. 본 연구에서는 장기 가뭄 발생 시에도 안정적인 물 공급이 가능한 운영 계획 수립을 위해 가뭄 빈도를 증가시킨 유입량 모의 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 모의 기법은 최근 머신러닝에서 사용되는 SMOTE 알고리즘을 기반으로 한다. SMOTE 알고리즘은 데이터의 불균형을 처리하기 위한 오버 샘플링 기법으로, 소수 그룹을 단순 복제하지 않고 새로운 복제본을 생성해 과적합의 위험이 적으며, 원자료의 정보가 손실되지 않는 장점이 있다. 본 연구에서는 미국 캘리포니아주에 위치한 Folsom 댐을 대상으로 고빈도 가뭄 유입량을 모의했으며, 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획을 수립하였다. Folsom 댐의 과거 관측 유입량 자료를 기반으로 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획과 일반적인 가뭄 빈도의 유입량을 사용한 운영 계획을 적용했을 때 발생하는 공급 부족량과 과잉 방류량의 차이를 비교해 고빈도 가뭄 유입량의 사용이 물 공급 시설의 안정적인 운영에 끼치는 영향을 확인하고자 한다.
근래 농촌지역에서의 하천 및 저수지의 수질오염에 관하여 관심이 고조됨에 따라 비오염원에 대한 파악과 대책을 세우기 위해 관련분야에서 많은 연구가 진행 되고 있다. 비점오염원은 주로 강우나 유출에 의해 배출되기 때문에 배출 장소와 경로가 불분명하고 다양하다. 비점오염의 관리를 위한 유역모델로 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모델을 이용한 연구가 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 SWAT 모델은 유역모델로써 농촌지역에 논, 밭에서의 비점오염원 기작을 표현하기에는 공간적 범위의 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 예당저수지 유역(465.12 km2)을 대상으로 유역규모의 SWAT 모델과 유역-필드규모에 적용 가능한 SWAT-APEX (Agricultural Policy/Environmental eXtender) 모델의 수질(T-N, T-P) 모의결과를 비교하여 SWAT-APEX 모델의 적용성을 평가하고자 하였다. 모형의 적용을 위한 입력자료로 기상자료와 지형자료를 구축하였으며 기상자료로 예당저수지유역 3개의 강우관측소 자료를 수집하여 구축하였으며, 지형자료로 격자크기 30m의 DEM (Digital Elevation Model)과 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도와 토지이용도는 환경부로부터 1:25,000 중분류 토지이용도를 이용하였다. 또한 환경부에서 제공하는 월단위 하천수질 자료(기간)를 구축하여 모형의 검증을 실시하였다. 분석과정으로 SWAT 모델에서의 유역차원 수문, 수질 모의를 한 후, APEX 모델을 이용하여 소유역별 논, 밭에 대한 필드단위에 오염물질 모의 후 각각 소유역 출구에서 APEX 모델에 결과를 반영한 SWAT-APEX 모의를 거쳐 최종 유역출구에서의 유출량과 수질항목을 분석하였다. 모의 결과 유출량에 대해 Nash와 Sutcliffe (1970)가 제안한 모델효율성계수 (Model Efficient, ME)는 0.67, 결정계수는 0.69 그리고 수질항목의 결정계수는 각각 0.77, 0.75으로 분석되었다. 또한, SWAT-APEX 모의 결과 수질항목의 결정계수는 각각 0.80, 0.72이었다. 따라서, 본 연구에서 농촌지역의 비점오염원 모의는 필드모의를 반영한 SWAT-APEX 모델 결과가 SWAT 모델만 적용한 결과보다 정확한 비점오염 모의가 이루어졌다고 판단 할 수 있다.
유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 HSPF 모형을 이용하여 유역 단위에서의 점원 비점원에 의한 분변성 대장균을 모의하였다. 대상유역으로는 경기도 화성시 발안면과 팔탄면에 위치한 발안저수지 유역의 HP#7 소유역으로 선정하였으며, 대상지구의 기상자료, 지형자료, 수문자료 및 대장균 자료를 구축하였다. 대장균 모의를 위한 실측자료는 현장에서의 샘플링 방법과 실험에 의한 오차, 대장균 실험의 경제성 등을 고려하여 실측자료의 상한값과 하한값을 두어 실측자료를 보정하였다. 모형의 매개변수 보정은 $2002{\sim}2003$년의 관측 자료를, 모형의 보정은 $2004{\sim}2005$년의 관측 자료를 활용하여 모형의 적용 타당성을 검토하였다.
본 연구에서는 수문자료에 내한 빈도해석을 수행하는데 있어서 적정할 자료크기가 어느 정도인지를 모의 실험을 동하여 검토하었다. 모의실험 걸과 재현기간 100년인 경우 4.5배, 재현기간 200년인 경우 5배 정도의 자료크기가 될 때 모집단 확률값대 모의 평균된 확률값의 상대오차 $5\%$범위내에 위치하는 것으로 나타났다. 이와 같이 확률분포형, 자료크기, 재현기간에 따라 신뢰한 수 있는 확률수문량을 산정하기 위한 기준(지점 및 지역빈도해석 적용)을 제시하게 되면 현재 국내 실무에서 지역빈도해석을 도입하고자 하는 시점에서 많은 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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