정상성 기반의 전통적 극한치 이론은 기후변화 및 변동에 의한 외부변화 요인을 반영하기에는 한계가 있음이 지적되어왔다. 따라서 강우의 빈도분석 시 매개변수의 시간에 따른 변화를 반영한 비정상성 빈도분석 방법이 필요하다. 본 연구에서는 미호천 유역의 강우관측소 중 기상청에서 관리하는 청주 관측소 및 국토해양부에서 관리하는 가덕, 병천, 증평, 진천 관측소의 24시간 연최대치 강우자료를 대상으로 시간에 따른 경향성 분석을 하였다. 또한 자료의 경향성을 고려하여 비정상성 빈도분석을 하였고 외부상관기상변수로써 ENSO(El Nino Southern Oscillation)를 이용하여 비정상성 빈도분석을 실시하였다.
본 연구에서는 국내 주요 댐 상류 유역을 대상으로 장기간 시단위 수문자료를 활용하여 실시간 댐 유입량 예측을 위한 인공신경망 모형의 선행 1, 3, 6시간별 예측유입량을 산정 및 평가하였다. 이를 위해, 각 유역별 15년의 시단위 강수 및 유입량 자료를 활용하였으며 연도별 평균 유입량을 고려하여 데이터세트를 구성하였다. 각 대상유역에 대한 선행시간별 예측 성능은 NSE 0.57~0.79 이상으로써 비교적 양호한 성능을 나타내었다. 유역면적이 클수록 이수기의 예측 성능이 낮은 것으로 확인되었으며 홍수기 예측성능과의 편차가 증가하는 것으로 확인되었다. 선행 6시간 예측에 대해 입력자료의 과거길이에 따른 성능 변화는 홍수기보다 이수기에서 큰 차이를 보이며 과거길이가 증가할수록 이수기의 성능이 향상되는 것으로 나타났다. 주요 홍수 사상에 대한 예측 수문곡선은 관측과 비교하여 수문곡선의 형태는 유사한 것으로 나타났다. 다만, 선행시간에 따라 첨두시간의 지연 및 유량의 과소 추정되는 경향이 있으며 이에 대한 개선이 필요함을 확인하였다.
본 연구에서는 격자기반 분포형 수문모델링을 통해 하천갈수량을 추정하고자 한다. 분포형 수문모형은 단방향흐름 알고리즘에 의한 토양 물수지식을 기반으로 개발되었으며 운동파(kinematic wave) 이론을 적용하여 지표 및 지표하 유출을 모의한다. 또한, 격자별로 수문학적 물수지요소인 차단량, 증발산량, 침투 및 침루량, 지하수충전량 등을 계산하며, 댐·보 방류량을 해당 지점 격자의 물수지에 적용할 수 있도록 개발하였다. 본 모형은 2개의 다목적댐과 3개의 다기능보가 위치한 금강유역(9,645.5 km2)에 적용하였으며, 유역 면적과 하천 유속을 고려하여 1 km × 1 km 격자를 구성하고 10분 간격으로 2013년부터 2020년까지 수문모의를 진행하였다. 모형의 입력자료로 유역 인근의 12개 기상관측소로부터 시단위 기상자료를 구축하였으며, 모형의 검보정은 일단위 관측유량(Q), 플럭스 타워 증발산량, 실측 토양수분 및 지하수위 자료를 구축하여 활용하였다. 댐 및 보 지점에 대해 Q와 1/Q로 검보정을 수행한 결과, 평균 결정계수(R2)는 댐 지점에서 0.53~0.65, 보 지점에서 0.46~0.69의 값을 나타냈으며, Nash-Shtcliffe efficiency(NSE)는 댐 지점에서 0.46~0.55, 보 지점에서 0.31~0.65의 값을 나타냈다. 공간 보정을 위해 증발산량, 토양수분, 지하수위에 대한 검보정을 수행할 예정이며, 유황곡선을 활용하여 하천차수, 토양속성 및 토지이용에 따른 하천갈수량을 분석할 예정이다.
기후변화로 인한 기상이변 현상이 빈번하게 발생하면서 홍수와 같은 자연재해의 피해규모가 증가하고 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 구조적 대책뿐만 아니라 홍수예측시스템과 같은 비구조적 대책에도 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 통상 홍수예측을 위해서는 예측강우의 정확도가 중요하게 부각되지만 중규모 이상의 유역에서는 수 시간의 지체시간 효과로 인해 AWS 실황강우만으로도 어느정도 선행시간에 대해서 하천유량예측이 가능하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 AWS 실황강우를 이용하여 하천유량을 예측할 경우 어느정도 선행시간과 정확도를 확보할 수 있는지에 대해서 분석하고자 한다. 분석을 위한 시단위 강우자료와 기상자료는 각각 AWS와 ASOS 자료를 이용하였다. 또한 하천유량 모의를 위한 강우-유출모형으로는 SURF 모델(Sejong University River Forecast Model)을 이용하였다. 이 모형은 저류함수모형 기반의 연속형 강우-유출모형으로 미래에 대한 유출모의결과의 정확도를 향상시키기 위해 앙상블 칼만필터링 기법을 연계한 모형이다. 그림 1은 충주댐유역에 대해서 2009.7.8~17일(240시간)에 대해서 관측유량 자료동화 전후의 결과를 나타낸 것이다. 현시점을 100, 105, 110, 115시간으로 가정하고 미래기간에 대해서는 관측강우를 0으로 가정했을 때 대략 첨두유량 발생 5시간 전에 예측된 모의유량이 관측유량과 거의 일치함을 확인할 수 있다. 따라서 실황강우와 관측유량 자료동화 기법을 연계할 경우 수 시간의 선행시간에 대해서 유량예측이 가능한 것으로 판단된다.
This study is to assess the effect of non-point source pollution discharge loads between tillage and no-tillage applications for upland crop areas using SWAT (Soil and Water Assessment Tool) watershed modeling. For Byulmi-cheon small rural catchment ($1.17km^2$) located in upstream of Gyeongan-cheon watershed, the rainfall, discharge and stream water quality have been monitored in the catchment outlet since 2011. The SWAT model was calibrated and validated in hourly basis using 19 rainfall events during 2011-2013. The average Nash-Sutcliffe model efficiency and $R^2$ (determination coefficient) for streamflow were 0.67 and 0.79 respectively. Using the 10 % surface runoff reduction from experiment results for no-tillage condition in field plots of 3 % and 8 % slopes under sesami cultivation, the soil saturated hydraulic conductivity for upland crop areas was adjusted from 0.001 mm/hr to 0.0025 mm/hr in average. Under the condition, the catchment sediment, T-N (total nitrogen, TN), and T-P (total phosphorus, TP) discharge loads were reduced by 6.9 %, 7.4 %, and 7.7 % respectively.
광동댐 유역은 융설에 의한 봄철 유출량 변화가 두드러지게 나타나는 유역으로서, 융설을 고려하지 않고 유출량을 산정할 경우 결과에 대한 신뢰성이 저하될 밖에 없다. 본 연구에서는 K-DRUM 모형에 융 적설 모듈을 포함하여 광동댐 유역을 대상으로 최근 4년간 봄철 유출량 모의를 수행하였다. 또한 융 적설 효과를 비교하기 위해 융 적설 모의기능이 적용되지 않은 경우와 적용한 경우의 결과를 비교하였다. 모의기간은 전년도 10월부터 해당연도 4월까지로 약 7개월간이고, 시단위 강우자료와 기상자료를 입력자료로 사용하였다. 유출량 모의 결과에 대한 모형의 성능을 평가하기 위하여 NSE, PBIAS, RSR 지수로 평가하였다. 신뢰성 평가 결과, 융 적설 모듈을 적용한 K-DRUM 모형은 봄철 융설에 의한 유출모의에 적용성이 우수한 것으로 나타났다.
물순환계를 종합적으로 관리하기 위해서는 물순환계의 모니터링과 해석모형의 구축이 필요하다. 실측자료만으로는 복잡 다양한 물순환계 구조 및 인과관계를 규명할 수 없기 때문에 시간적 공간적으로 변화하는 다양한 수문현상을 일관된 하나의 시스템으로 이해하기 위해 물순환 해석모델을 구축하여 검토할 필요가 있다. CAT(Catchment hydrologic cycle Analysis Tool)은 수문학적으로 균일하게 판단되는 범위를 소유역으로 분할하여 지형학적 요인에 의한 유출 특성을 객관적으로 반영할 수 있게 하며, 토양층에 따라 침투, 증발, 지하수 흐름 등의 모의가 가능하도록 하는 Link-Node 모형으로, 증발산은 기준 증발산을 외부에서 직접 입력하거나, Penman-Monteith 방법을 선택할 수 있으며, 침투는 토양의 수리전도도에 따른 연직방향 침투 및 사면방향 복귀류를 고려할 수 있다. 노드의 지하수 유거를 고려하여 기존 노드-링크 방식 모형의 장기 유출 해석시 제한점을 보완하였으며, Muskingum, Muskingum-Cunge, Kinematic wave 방법을 이용하여 하도추적을 모의할 수 있다. 또한 GUI를 통해 사용자가 손쉽게 모형을 적용하고 관리 할 수 있도록 하고, 여러 시나리오를 적용함에 있어서 편리하도록 개발 중인 모형이다. 본 연구에서는 개발중인 CAT 모형을 평가 하기위해 시험 유역으로 운영 중인 설마천 유역에 적용하여 소유역 분할(노드수), 계산 시간 간격(일/시단위) 등에 따른 적용성을 평가하였다. 관측 자료를 통해 구축 가능한 물리적 매개변수를 통해 해당 유역을 단일 노드 및 다중 노드로 간단히 모형화할 수 있었으며, 모의 결과, 관측 유량과 적절히 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 1시간 단위에 대한 모의에서도 유출을 적절히 모의할 수 있었으며, 소규모 유역에 대한 정밀한 물순환 해석이 가능할 것으로 평가되었다.
본 연구의 목적은 도서관 고유의 정체성에 부합하고 이를 활성화하는 방안으로 자료를 기반으로 한 교육문화프로그램을 모색해 보자는데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 연구는 공공도서관 교육문화프로그램의 이론적 내용을 살펴보고, 전라북도 지자체하에서 운영하는 공공도서관과 평생학습운영기관의 교육문화프로그램을 비교분석하여 공공도서관 본래의 특성을 살린 교육문화프로그램을 모색하고자 한다. 본 연구의 조사대상은 전주시립도서관산하의 5개관을 비롯한 각 시단위의 공공도서관 10개관과 각 시의 지자체 직영의 평생학습센터, 문화의집, 주민자치센터, 여성회관, 여성문화회관, 여성문화센터 등의 명칭으로 운영하는 교육문화프로그램을 조사, 분석하였다.
본 연구는 SMS의 RMA-2를 이용한 하천흐름 해석에서 WMS HEC-1으로 모의된 하천 본류 및 지류의 수리량을 동적인 경계 입력자료로 하여 다양한 시나리오별로 하천내의 흐름 영향을 파악하고자 하였다. 안성천 유역의 공도와 평택수위관측소 구간(10.5km)에 대하여 WMS로 모의한 50, 100, 500, 1,000년 빈도별 시단위 유량을 본류 및 3개 지류의 유량 경계조건으로 적용하여 하천의 수리학적 특성을 분석하였다. SMS RMA-2의 동적 조건(dynamic type)으로 구동한 결과, 하천 본류구간의 시간별 수위 및 유속분포를 모의할 수 있었다. 빈도를 증가시킬수록 측점별 평균유속과 수위가 증가함을 확인할 수 있었으며, 특히 지류가 유입되는 본류지점의 가까운 하류부에서 하천 폭이 좁으면 유속이 크게 증가하였다.
본 연구는 한반도 기온변화를 분석하여 기후대의 변화와 도시지역에서의 기온분포의 시 공간적 특성을 파악하고자 하였다. 분석에 사용된 자료는 1974년부터 2007년까지 34년간 남북 기상관측소에서 수집된 자료를 활용하였다. 기온은 고도와 선형관계를 갖기 때문에 고도별 월별 기온단열감율을 계산하여 역거리가중법으로 500m 해상도의 분포도를 작성하였다. 도시화 지역에서의 자료는 연도별 인구변화와 기온변화를 비교분석하였다. 온량지수로 구분한 기후대는 남부기후구가 90년대 이후 위도가 크게 상승하는 것으로 분석되었다. 도시지역의 평균기온상승은 80년대와 90년대에 $0.5{\sim}1.2^{\circ}C$ 상승한 것으로 분석되었다. 기온 상승은 서울과 광역시 그리고 시단위 지역에서 나타났는데 이들 지역은 80년대와 90년대에 인구증가와 더불어 도시화와 산업화의 속도가 빠르게 진행된 지역이다. 북한의 경우는 평양, 안주시, 개천시, 혜산시에서도 인구증가와 더불어 기온상승효과가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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