하천 유역의 수자원관리에 있어서 홍수 및 가뭄 기간에 유출의 규모와 빈도와 같은 유출특성을 신뢰할 수 있도록 예측하는 것은 매우 중요하다. 수문모형은 이러한 유역의 신뢰성 있는 유출량 예측을 위해 이용되며, 수문모형의 결과물은 수문순환 과정의 공간적 표출이나 매개변수 추정방법 등 다양한 요인에 매우 민감하게 반영된다. 대부분의 수문모형 매개변수들은 해당 유역의 특성이나, 홍수 및 가뭄과 같은 극단적 유출상황에 따라 설정되어 있지 못한 실정이며, 이는 모형의 신뢰성 있는 보정 및 유출량 모의를 보다 정밀하게 수행하지 못하는 원인으로 작용하게 된다. 본 연구의 목적은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 유역의 하천 유출량을 모의함에 있어서 홍수 및 가뭄년, 평년의 유출특성이 모형의 매개변수 추정에 미치는 영향을 분석하고자 하는 것이다. 이를 위해, 안성천 유역($1,658.7km^2$)을 대상으로 유역 내 3지점의 기상관측소(이천, 수원, 천안)를 대상으로 40년(1976~2015)동안의 일 기상자료를 수집하여 SWAT 모형을 구축하였다. 홍수년 및 가뭄년, 평년을 포함하는 선별된 기간에 대하여 다양한 목적함수($R^2$, NSE, RMSE, PBIAS)를 활용하여 각각의 조합된 기간의 극단적 유출특성에 초점을 맞추어 검보정을 수행하였다. 이후 홍수년 및 가뭄년, 평년을 포함하는 선별된 기간에서의 유출량의 규모와 빈도에 영향을 미치는 매개변수를 도출하고 민감도를 평가하였다.
전 세계적으로 이상기후로 인한 극한가뭄 및 이상홍수 등의 피해 발생이 확인되고 있으며 그 발생빈도 또한 급격히 증가하고 있다. 그러나 기존의 빈도해석은 시간의 변화에 따라 자료의 통계적 특성이 변하지 않는다는 정상성(stationarity)을 기본 가정으로 수행되기 때문에 극한 사상에 경향성이 있는 경우에 적용하기엔 한계가 있다. 비정상성 빈도해석을 위해 개발된 비정상성 확률 분포 모형들은 대부분 매개변수에 시간항을 포함하는 형태로 정의된다. 이중에서도 우리나라에 널리 사용되고 있는 Gumbel 모형에 대해 살펴보면, 비정상성 Gumbel 모형의 위치 및 규모 매개변수는 시간에 대해 선형(linear) 및 지수(exponential) 함수의 관계를 보이는 형태로 가정한다. 규모 매개변수의 지수함수의 형태는 음(-)의 값이 추정되는 것을 방지하기 위해 제안되어 널리 사용되고 있으나 이로 인해 확률수문량이 과다산정되는 문제가 발생하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비정상성 Gumbel 모형을 대상으로 규모 매개변수의 다양한 형태를 비교하고자 한다. 이를 위해 비정상성 Gumbel 모형 규모 매개변수를 지수함수, 선형, 로그, 로지스틱 형태로 가정하여 비교하였다. 각 모형의 매개변수의 추정은 최우도법을 적용하였으며, 규모 매개변수의 형태별 정확도 비교를 위해 모의실험을 수행하였다.
본 연구는 레이더 강우와 분포형 수문모형의 공간해상도가 매개변수 추정 및 강우-유출 모의에 미치는 영향을 분석하였다. 레이더 강우는 비슬산 S밴드 이중편파 강우레이더에서 2012년 관측된 강우사상을 대상으로, R-KDP, R-Z, R-ZDR의 관계식에 의해 추정된 레이더 강우를 지상관측 강우와 비교하였다. 세 가지 강우 추정식에 의한 레이더 강우를 지상 관측 강우와 비교 시 유역 평균에 대해서는 모두 높은 일치도를 보였으며, 이는 지상 관측 강우에 대한 레이더 강우 보정의 영향으로 판단되었다. 그 중에서도 R-KDP에 의한 추정 강우가 비교적 높은 정확도를 보였으며, 이를 강우-유출 모형의 입력자료로 적용하였다. 강우-유출 모형으로는 GRM (grid based rainfall-runoff model) 모형을 이용하여, 낙동강 수계 금호강 유역을 대상으로, 200m, 500m, 1000m의 공간해상도로 입력자료를 구축하였다. 또한, 범용 매개변수 최적화 모형인 PEST(model independent parameter estimation tool)로 초기 포화도, 지표면 조도계수 및 토양 투수계수의 보정계수를 각 공간해상도 및 호우사상 별로 추정하였다. 매개변수 추정 결과, 200m 공간해상도 모형에서는 비교대상 강우사상에 대해 지표면 조도계수와 토양 투수계수 관련 보정계수가 비교적 안정적으로 추정되었으나, 500m, 1000m 공간해상도 모형에서는 강우사상에 따라 매개변수의 최적 추정 값의 변동이 확인되었다. 초기 포화도는 강우사상 별, 공간해상도 별로 일정한 경향을 보이지 않았다. 또한, 200m와 1000m 공간해상도에 대해 최적화된 매개변수를 다른 공간해상도에 적용한 결과, 1000m 공간해상도에 대해 보정된 매개변수를 200m 공간해상도 모형에 적용하면 첨두 홍수량이 증가하는 경향이 있었다.
도시 유역의 강우-유출 모의에는 지표 투수율 및 하수관거 영향 등 인위적 배수계통의 영향을 고려할 수 있는 도시유출모형이 널리 이용되고 있으며, 모형 검증을 통해 모의 성능을 평가한다. 도시유출모형의 검증은 일반적인 강우-유출 모형과 같이 강우사상별 유량의 관측시계열과 모의시계열의 목적함수가 최소가 되는 최적 매개변수를 탐색하는 과정이다. 도시유출모형의 검증에서 발생하는 문제점은 크게 다음과 같다. 첫째, 대규모 도시 유역의 복잡하고 다양한 하수관거에 대한 최적매개변수를 관거별로 구하는 것은 물리적으로 불가능하다. 따라서 동일 배수분구내 하수관거의 매개변수 값은 동일하다고 가정하거나, 모형 단순화 과정을 통해 매개변수의 물리적 범위 내에서 최적해를 탐색해야 하는 단순화에서 기인한 불확실성이 있다. 둘째, 다양한 매개변수들의 물리적 범위를 고려하기 위해서는 전역최적화기법이 유효하다. 그러나 전역최적화 종류, 목적함수, 모의횟수, 목표성능별 최적 매개변수 결과가 각각 다르므로 추정된 최적 매개변수의 범위에 대한 불확실성이 있다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 모형과 EPA SWMM(Storm Water Management Model)을 연계하여 도시유출모형의 매개변수 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있는 모형을 제안하고자 한다. 이를 위해 서울 우이천 유역을 대상으로 SWMM 모형을 구축하고, 절단 정규분포(truncated Gaussian distribution)를 사전분포(prior)로 가정하여 매개변수의 물리적 범위를 고려하였다. 최종적으로 결합확률분포로 계산된 각 매개변수간 사후분포를 통해 모의된 유출량의 불확실성을 정량적으로 분석하였다. 본 연구에서 제안된 모형은 대규모 도시 유역의 도시유출모형 구축 시 다양한 매개변수의 물리적 범위를 고려한 최적화와 동시에 내재된 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있으므로, 침수예측 및 홍수예경보 등의 문제에서 상당한 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
WASP4 모형을 팔당호(八堂湖)에 적용하여 모형의 매개변수 추정을 수행하였다. 추정방법으로는 수질항목 및 매개변수들을 몇 개의 군으로 나누어, 각 군이 매개변수들을 시행착오법에 의하여 순차적으로 추정하는 방법을 사용하였다. 모의 수질항목으로서 엽록소 a, 질소 순환용소들, 인 순환요소들, BOD 및 DO 등을 포함하였으며, 복잡도 4에서 수질을 모의하였다. 1989년 및 1990년 월별 댐유입량 및 방류량 자료를 사용한 계절별 물수지 분석에 의하여 모형의 경계단에서의 유량 입력자료를 산정하여, 수질 측정자료의 계절별 평균치와 함께 계절별 매개변수의 추정 및 검증에 각각 사용하였다. 수질항목 및 관련 매개변수들을 계열별로 분류하여 추정하는 것이 많은 수의 매개변수 추정에 있어서 효율적인 방법임을 알 수 있었다. 모형의 보정 및 검증 결과, 유기물의 비점오염원(非點汚染源) 및 저면용출량(底面溶出量)에 대한 정량적 평가가 필요함을 알 수 있었다. 특히 경안천(慶安川) 유입수역에서의 저면용출량(底面溶出量)이 상당한 것으로 나타났다.
극치강우사상에 의한 설계 홍수량의 갑작스런 증 감은 홍수, 가뭄과 같은 기상학적 요인에 기인한 재난을 발생시킨다. 많은 연구자들은 보다 정확한 확률강우량의 예측과 유출량의 예측을 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 강원도 강릉 강우관측소를 대상으로 강우-빈도곡선의 불확실성 분석을 수행하였다. 관측 자료의 수집에서 발생하는 불확실성을 최소화 하고자 ARMA 모형을 이용하여 합성강우자료를 구축하였으며, 발생된 합성강우량을 Bootstrap 방법을 이용하여 대규모의 자료집단으로 발생시킴으로서 신뢰구간에 사용할 자료집단을 발생시켰다. 본 연구에서는 극치강우사상에 적합한 것으로 알려진 Gumbel 분포와 일반극치 분포(GEV 분포) 모형을 선정하였으며 각 확률분포모형에 대한 매개변수 추정방법으로 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 사용하여 각 매개변수의 최후 추정치를 산정하였다. 또한 원 자료를 이용하여 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 통해 매개변수를 산정 후 강우-빈도 곡선을 추정하여 합성강우자료의 Bootstrap 방법에 의해 발생된 자료로부터 산정한 강우-빈도 곡선의 신뢰구간과 비교함으로서 불확실성이 낮은 확률강우량을 산정할 수 있는 매개변수 추정방법을 평가하고자하였다.
하도의 횡단 및 종단 지형자료와 조도계수를 이용하여 자연하천에 대한 Muskingum-Cunge 모형의 매개변수들을 추정하는 방법을 제안하였다. 우선 각 단면에서의 다양한 수위에 대하여 통수단면 및 동수반경을 계산한 후, Manning 공식을 이용하여 유량을 산정한다. 이러한 과정은 하도에서의 모든 단면에 대하여 반복되며, 최종적으로 통수단면과 유량을 통한 회귀 분석에 의하여 매개변수들을 추정한다. 이와 같은 Muskingum-Cunge 모형의 매개변수 추정과정을 남한강 구간에 적용하였다. 추정된 매개변수들을 사용한 Muskingum-Cunge 모형의 계산결과는 무차원 RMS 오차, 첨두유량의 크기 및 발생시각 등 모든 면에서 HEC-1의 Muskingum-Cunge 모형에 비하여 동역학적 모형의 계산결과와 잘 일치하는 것으로 나타났다.
수문 모형에서 토지이용 자료는 수문해석에서 중요한 환경변수라고 할 수 있으며, 토지이용 자료의 정확도 및 해상도에 따라서도 수문해석 결과가 달라지기도 한다. 특히, SWAT 모형은 수문해석을 위한 알고리즘에서 고려하는 토지이용 관련 매개변수가 다양하며, 수문 모형의 적용성을 평가하는데 토지이용 관련 매개변수를 정확하게 추정하는 것이 중요한 요인이라 할 수 있다. 일반적으로 수문 모형의 검보정을 위해서는 각 년도에 맞는 토지이용자료를 이용하여야 하고, 각 년도별 매개변수를 달리하여 검보정을 실시하여야 하지만 토지이용 자료의 부족함과 수문모형 검보정의 편의성을 위해 특정년도의 토지이용 자료를 이용하여 고정된 매개변수를 이용하고 있다. 특히, 장래 수문변화를 고려하는 연구에서는 장래 토지이용 변화를 고려하여, 토지이용 변화에 따라 변화하는 매개변수를 고려하고 있으나 장래 수문해석에 있어 모든 매개변수를 토지이용 자료로만 추정할 수 없기 때문에 기 검보정에 사용한 매개변수를 일부 수용하여 적용하고 있는 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 모형의 검보정에 있어 고정된 매개변수를 사용한 경우 (a)와 토지이용 변화에 따라 변화하는 토지이용 특성과 매개변수 간의 상호 관계를 이용한 경우 (b)를 비교하여 토지이용 변화에 따른 매개변수 변화를 고려한 경우의 수문 모형의 수문모형 해석 결과를 검토하였다. 본 연구에서는 연도별 토지이용 자료를 생산하기 위해서 무료로 공개하는 위성영상 중 자료의 공간해상도와 분광해상도가 상대적으로 좋은 Landsat 위성영상 자료와 Sentinel 위성영상을 고려하였다. 또한 연구대상지는 토지이용 변화를 뚜렷이 확인할 수 있고 유역 말단 부분에 수문 모니터링 (혹은 유량 자료가 구축된 곳)이 이루어지고 있는 지역으로 선정하였다.
본 연구에서는 저류함수모형을 이용하여 홍수유출분석을 좀더 정확하게 모의하기 위해 선행되어야 하는 유역에 대한 매개변수를 산정하였다. 매개변수를 산정함에 앞서 민감도분석을 실시하고, 연구 대상유역인 한강유역에 대하여 유역별 지형인자를 새로이 추출하였다. 저류함수모형의 중요 매개변수인 유출상수는 홍수직전유출고와의 관계를 이용하여 추정하였으며, 저류상수는 유역별 호우사상에 따른 최적의 저류상수식을 도출함으로써 호우의 특성 및 유역에 대한 물리적인 특성을 반영한 매개변수를 산정하였다. 재산정된 매개변수의 개선효과를 살펴보기 위해 KOWACO 모형과 한강홍수통제소 모형의 기존 매개변수를 이용한 모형 수행결과를 비교분석하였다. 분석결과 기존의 매개변수를 이용할 경우 한강홍수통제소 모형보다는 KOWACO 모형이 우수하며, 개선된 매개변수를 이용할 경우 관측 유출수문곡선에 좀더 근사한 모의결과를 나타내었다.
본 연구는 효율적인 매개변수 추정 방법인 Isolated-Speciation Particle Swarm Optimization(ISPSO)와 불확실도 분석 기법인 GLUE를 결합한 ISPSO-GLUE의 개념을 도입하였다. 임의 매개변수 추출을 방식인 GLUE 기법과 ISPSO-GLUE와의 효율성 비교를 위해 분포형 강우-유출모형인 TOPMODEL에 적용하였으며, 추정된 매개변수에 대한 모의 유량치를 이용하여 성능을 비교하였다. 연구대상지는 Texas의 $1000{\times}2000km^2$ 크기 내외의 두 유역을 택하였으며, 2002-2007년을 보정기간으로 하고, 2008-2013년을 검증기간으로 설정하였다. 불확실도 분석에 10개의 TOPMODEL 매개변수를 이용하고, 우도함수로는 Nash-Sutcliffe(NS) Coefficient이용하여 0.6이상 기준으로 행동모형을 구분하였다. 분석 결과 모수 추정성능면에서, 누적 최대 NS 값과 행동 모형의 개수는 전반적으로 ISPSO-GLUE에서 큰 값을 보였으나, 불확실도 구간에 속하는 관측치는 GLUE에서 더 높은 경향을 보였다. 이는 ISPSO-GLUE의 편향된 모수 추정으로 불확실도 구간이 작아지며, 포함되는 관측치가 GLUE에 비하여 적게 되는 것으로 확인되었다. ISPSO-GLUE의 개선을 통하여 TOPMODEL에 대한 적용성을 증진시키고, 값비싼 수문모형에 대한 매개변수 추정에 더 큰 효과를 가져올 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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