기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.
지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
본 연구는 한반도의 관측 강우자료를 기반으로 하여 과거의 가뭄 특성을 파악함과 동시에 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 활용한 장래 발생 가능한 극치 가뭄에 대한 장기전망을 수행하였다. 정량적인 가뭄 분석을 위해 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 적용하였으며 일단위 강우 관측 자료 및 RCP 시나리오를 단일한 장기 시계열 자료로 구축하여 1, 3, 6, 9, 12개월 지속기간의 SPI 입력인자로 활용하였다. 한반도의 지역별 가뭄특성 분석을 위한 대상 강우관측소는 1954년 시점부터 강우 자료를 보유하고 있는 12개 관측 지점을 선정하였으며, 동일 지점의 10개 GCM(General Circulation Model)을 적용하였다. 기후변화에 따른 가뭄 특성 변화 분석을 위해 강우발생일수와 총강수량에 대한 12개 강우관측소별 추세 변동 분석 및 군집화를 수행하였다. 샘플링 기법을 활용한 비정상성 빈도분석을 위해 베이지안 기반의 DE(Differential Evolution)와 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)를 결합한 DEMC 기법을 채택하였고, 비정상성 가뭄빈도해석을 통하여 12개 지점별 SDF(Severity-Duration-Frequency) 곡선을 유도하였다. 비정상성을 가정한 장기 수문자료를 보유한 지점들의 SDF 곡선 산정을 통해 미래의 가뭄에 대한 정량적인 전망을 수행하였다. 장기시계열 자료를 보유한 12개 지점의 군집분석을 수행한 결과 Zone 1-2, 2, 3-2에 해당하는 제주를 제외한 전주, 광주, 여순, 목포, 추풍령 등에서 장래에 가뭄발생 위험이 높은 것으로 분석되었다. 장래 발생 가능한 가뭄 위험성을 정량적으로 파악함으로써 미래 가뭄관리 정책에 충분히 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라에서 대표적으로 사용되어 온 지하수 함양량 산정방법은 지하수 감수곡선에 의한 기저유출분리법, 유역내의 집중형 개념모형에 의한 물수지 분석, 그리고 지하수위 변동곡선법으로 대별된다. 지하수 함양량은 기후조건, 토지이용 그리고 수문지질학적 불균질성에 따르는 시공간적인 변동성을 나타내므로 전술한 방법들은 이같은 특성을 다루기에는 많은 제약을 가진다. 이 같은 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 통합 지표수-지하수 모형인 SWAT-MODFLOW로부터 얻어진 물수지 성분을 기초로 한 새로운 함양량 추정방법을 제시하고자 한다. 하천변에 위치한 지하수위는 하천흐름과 유사한 동적변화를 나타내는 반면 보다 상류부에 위치한 지하수위는 강수에 대하여 일정한 지체현상을 나타낸다. 이와 같은 지하수위 변동의 특징은 함양의 물리적 특성과 관련되므로 이 같은 현상을 설명하기 위해서는 토양층을 통과한 물이 대수층 함양에 도달하는데 걸리는 시간적 지체를 설명하는 것이 필요하다. SWAT 모형에서는 주어진 날에 대해 물이 토양층을 통과하여 대수층으로 함양되는 과정을 설명하기 위해 지수형태의 감쇠가중함수를 가진 단일 저수지 저류 모듈을 사용한다. 그런데 이 모듈은 지체시간이 긴 경우나 추정된 함양의 시계열이 지하수위 시계열과 잘 맞지 않는 제한 사항을 가지므로, 본 연구에서는 비포화대를 통과하는 시간 지체를 보다 현실적으로 반영할 수 있는 다단 저수지 저류 추적 모듈을 개발하여 SWAT모형에 탑재하였으며, 이 모듈내의 시간지체와 관련된 매개변수는 관측지하수위와 모의 함양량의 상관관계를 검토함으로써 최적화가 이루어지도록 하였다. 본 연구방법의 최종 단계는 모의 지하수위와 관측 지하수위, 그리고 관측 유역유출량과 모의 유출량을 검증함으로써 종결된다. 새롭게 제안된 방법을 우리나라 미호천 유역에 적용하여 지하수 함양량의 시공간적 분포를 추정하였는데 제시된 방법이 유역 모형의 효율성과 지하수위 변동법의 정확성이라는 장점을 모두 가진 방법이어서 추정된 일 함양량은 수리지질학적 불균질성, 기후조건, 토지이용과 토양층과 대수층의 거동까지 반영한 매우 개선된 값으로 판단된다.
분위사상법(QM, Quantile Mapping)은GCM(Global Climate Model) 자료의 계통적 오차를 보정하여 보다 신뢰성 높은 자료로 재생성하기 위해 활용되고 있다. 이 기법은 사상(mapping)시키려는 대상(object) 자료의 통계분포모수가 정상적(stationarity)이라는 가정 하에 대상 자료의 누적확률분포(CDF, Cumulative Distribution Function)를 목표(target) CDF에 통계적으로 투영시키는 것이 일반적이다. 따라서 GCM에서 제공되는 미래 기후시나리오의 강우시계열과 같이 비정상성(non-stationarity)을 갖는 장기 시계열자료에 대한 적용에는 문제점을 보이고 있다. 본 연구에서는 비정상성을 갖는 장기시계열자료의 오차보정을 위해 통계분포모수에 경향성을 부여하는 비정상성 분위사상법(NSQM, Nonstationary Quantile Mapping)을 적용하였다. NSQM 적용을 위한 확률분포로 수문분야에서 광범위하게 쓰이고 있는Gamma 분포를 선정하였으며, 대상 시나리오는 CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis)에서 제공하고 있는 CGCM3.1/T63모형의 20C3M(reference scenario)과 SRES A2 시나리오(projection scenario)를 활용하였다. 한강유역 내 관측기간이 충분한 10개의 지상관측소로부터 강우량을 수집하였다. 또한 6월과 10월사이에 연 강수량의 65% 이상이 집중되는 한반도의 계절성을 반영하기 위해 홍수기(6~10월)와 비홍수기(11~5월)를 구분하였고, 기준기간(Baseline)은 1973~2000년, 전망기간(Projection)은 2011~2100년으로 구분하였다. 다양한 목표분포의 설정을 통하여 NSQM의 적용성을 평가하고자 하였으며, 전망기간은 FF시나리오(Foreseeable Future Scenario, 2011~2040년), MF시나리오(Mid-term Future Scenario, 2041~2070년), LF시나리오(Long-term Future Scenario, 2071~2100년)의 3개의 구간으로 설정하여 기준기간과 전망기간의 연평균 강우량에 대한 경향성분석을 실시하였다. 그 결과NSQM이 FF시나리오에서 330.1mm(25.2%), MF시나리오에서 564.5mm(43.1%), LF시나리오에서 634.3mm(48.5%)로 증가하는 전망결과를 나타내고 있었다. 정상성기법을 적용한 결과, 전망기간 중 전체적으로는 동일한 평균값을 갖는 목표통계모수를 사용한다고 하여도, 전망전반부에서 과다하고, 후반부에서 오히려 과소한 전망을 보여주고 있었다. 이러한 결과는 비정상성기법을 사용함으로써 상당부분 개선될 수 있음을 확인하였다.
한국의 내륙습지는 동아시아-대양주 철새 이동경로 상 중요한 번식지 및 월동지를 제공하고 있고, 연안습지는 철새들에게 영양분이 풍부한 중간기착지를 제공하는 역할을 하고 있다. 하지만, 1960년대 이후, 한국은 농경지와 도심 확장을 위해 점진적으로 연안습지를 매립하였고, 야생생물 연안습지 서식지 손실로 인한 이동성 물새 개체수 감소를 야기 하였다. 미국(특히, 미주리주)은 이러한 습지 야생생물 다양성 및 개체수 감소를 막기 위해 습윤토양관리 기법을 개발 하여 야생생물 서식지 보전과 개체수 관리를 하고 있다. 습윤토양관리 기법은 습지 야생생물의 서식지 조건을 최대한 충족하는 상태로 습지를 관리하여 서식지 수용력을 높이는 습지관리 기법이다. 습윤토양관리 지역을 조성하기 위해서는 제방과 물의 흐름을 조절할 수 있는 수문을 만들고, 토양, 지형, 가용한 수원 등을 관리 하여야 한다. 또한, 습윤토양관리 지역은 범람과 배수지역을 정기적으로 특정시기에 관리하고, 다년생 식물생장으로 인한 육상화 억제를 위해 일정기간 동안의 토양교란으로 서식지를 관리 하여야 한다. 이러한 관리 기법은 두가지 목적을 가지고 있는데, 하나는 원하지 않은 식물 생육 통제이고, 다른 하나는 야생생물의 서식지와 먹이원을 최대화 하기 위함이다. 범람과 배수 일정은 지역을 고려한 기후적인 변화에 맞도록 유동적으로 반영하여야 한다. 한국의 위도는 미주리 주와 유사해서 습윤토양관리 기법이 한국에 맞는 효과적인 습지조성 및 관리기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 특히, 이동성 물새(도요 물떼새) 중간기착지와 같은 서식지로의 중요한 역할을 하는 연안습지 인근지역에서 습윤토양관리 기법을 실험적으로 적용하여 한국의 여건(지리, 미기후, 생물종 분포 등)에 맞는지 세부적인 방법을 모색해 보는 연구가 필요하다. 습윤토양관리 기법은 멸종위기 야생생물들에게 주요 서식지를 조성해 줄 뿐만 아니라, 폭넓은 습지 생태계서비스 가치를 함께 제공해 줄 것이다.
순복사는 지구 에너지 순환의 열원으로 사용되는 총 복사에너지의 총량으로써, 지표면에서는 수문학, 기후 연구 및 농업과 같은 분야에서 중요한 요소이다. 원격탐사를 통해 순복사를 모니터링 함으로써 열섬 현상과 도시화 경향을 파악할 수 있어 매우 중요하지만, 원격 탐사 자료만을 이용한 순복사 추정은 일반적으로 구름의 유무에따라정확도차이가발생한다.따라서본논문에서는천리안위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 및 Landsat-8위성 기반의 자료와 건물 높이 차이를 반영한 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)모델 자료를 이용하여 도시화가 진행 중인 은평구 뉴타운 지역에서의 고해상도 순복사를 1시간 간격으로 산출 및 모니터링을 수행하였다. 은평구 플럭스 타워에서 관측된 순복사와 비교한 결과, RMSE $54.29Wm^{-2}$, Bias $27.42Wm^{-2}$의 정확도를 보였으며, 전체적으로 지점 관측 자료와의 유사한 경향을 보였다. 또한 산출된 순복사는 강수와 같은 기상상태를 잘 나타냈으며, 공간적 분포에서 식생 및 인공물 지역에 대한 순복사의 특징을 잘 나타냈다.
수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.
기후변화와 도시화는 기저유출이 하천유량에 미치는 계절별 특성에 변동성을 초래한다. 이러한 기저유출의 변동성은 수생태의 혼란을 유발할 뿐만 아니라 불안정한 수자원 관리를 초래할 수 있다. 토지이용변화는 직접유출과 기저유출에 영향을 주며, 결과적으로 다른 수문순환 요소들에게 미치게 된다. 일반적으로 기저유출은 관측된 하천유량을 통해 산정되지만, 모델링의 유량 예측을 통해서 미계측 유역의 기저유출량 산정에 유용하게 사용 될 수 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 1) RECESS 통해 alpha factor를 산정한 후, SWAT 모형에 적용하여 보정 예측을 향상시키고, WHAT 시스템을 미계측 유역의 적용하여 기저유출을 분석하며, 3) 토지이용변화에 따른 기저유출 특성을 평가하는 것이다. 이러한 목적으로 미계측 지역인 갑천 유역에 Period 1(1990-1996)과 Period 2(2000-2006)로 설정하여 적용하였다. RECESS를 통해 alpha factor를 산정한 후, SWAT 모형 보정에 적용한 결과는 유량예측의 정확성을 향상시키고, 기저유출의 특성인 감수부분도 반영되었다. 두기간 사이의 연평균 기저유출을 비교했을 때 토지이용변화는 연평균 기저유출량에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러나 두기간 사이의 계절별 기저유출의 분포를 비교했을 때 토지이용변화는 기저유출의 계절별 특성에서 큰 상이성을 초래했다. 따라서 토지이용변화로 인한 갑천 유역의 유량 및 기저유출의 변동성은 금강 본류로 전달되기 때문에 계절별 변화에 따라 전략적으로 분석 및 관리가 필요하다.
산지복잡지형은 지구표면의 약 20%를 차지하며, 절반 정도의 인류에게 맑은 물을 제공하는 지역이고, 대부분의 주요하천의 발원지로서 국가 혹은 지역 간 사회-경제적 경쟁과 정치적 논란의 대상지역이기도 하다. 산지경관생태계는 우리에게 폭넓은 생태계 생산물과 서비스(맑은 물, 에너지, 식량 및 산림자원 등)를 제공하며, 관광과 휴식활동의 대상으로 크게 부각되고 있다. 이들 지역은 특히 매우 높은 생물다양성과 육상탄소의 주요 저장원이기도 하다. TERRECO사업은 산지복잡지형의 생태계 과정에 대한 이해를 증진하고, 생태계 서비스와 관련한 생태계 기능들을 공간적으로 평가하는 데에 중점을 둔다. 특히 정교한 평가체계를 개발함으로써 산지복잡지형에서의 기후와 토지이용변화에 따른 생태계 서비스 기능의 변화를 정량화할 것이다. 이러한 구도에서 산지복잡지형의 수문학, 수자원, 생산성, 생물다양성, 토양생지화학, 미량가스방출 및 수질 등을 복합적으로 규명하고 있다. TERRECO사업은 총 34개의 세부연구과제로 구성되었으며, 한국산지복잡지형에서의 공동연구를 통해 연구기법의 개발 및 적용을 수행 중에 있다. 세부연구과제들은 산지복잡지형의 경관비균질성에 따른 (1) 물순환과 수자원, (2) 용존유기탄소(DOC), 미세입자상 유기탄소(fPOC), 질소화합물(TN)과 인 함유 물질(TP)의 수송과 수질에 영향을 미치는 탄소와 질소 저장원, (3) 환경적 관심이 높은 미량가스($CO_2$, $N_2O$, $CH_4$)의 포집과 방출, (4) 경관의 생물다양성과 생물다양성에 기인한 생태계 서비스들, 그리고 마지막으로 (5) 농업과 산림 생산성의 차이를 조사하도록 고안하였다. 따라서 TERRECO사업은 한국 산지복잡지형의 생태계 서비스를 조절하는 원리들을 규명하고, 총 34개 세부연구과제의 결과들이 생태계 서비스의 정량적 평가체계를 수립하는 데에 기여하도록 조직화함으로써 새로운 수준의 학제간 정보교환프로그램을 개발하는 데에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.