기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R2)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.
추계학적 이론을 근거로 하는 하천유량의 모의발생 모형에는 여러 가지가 있으며 이는 한정된 짧은 기간동안의 유량 실측치의 통계학적 특성을 재현시키는 일련의 장기적 유량자료를 인위적으로 발생시켜 수자원 시스템의 거동예측이나 조작기준을 보다 완벽하게 설정하기 위한 풍부한 인력 자료를 제공하자는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 연유량의 모의발생에 주로 사용되는 Monte Carlo 모형을 연유량 자료를 구성하는 월별 하천유량의 발생에 적용 가능한가를 연구 검토하였다. 비교검토의 목적으로 실측된 월별 유량의 적정분포형을 설정한 후 Monte Carlo 방법에 의해 발생된 월별량과Autoregressive 모형중의 하나인 Thomas-Fiering의 다계절 모형에 의해 발생된 월류량의 통계학적 특성치의 실측치의 특성치와 비교하였다. 한편, 월유량 발생자료의 합성에 의한 연류량 자료의 특성치가 실측 월류량의 합성에 의한 월류량 특성치를 얼마나 잘 재현시키는가를 검사하기 위해 Monte Carlo 및 Thomas-Fiering 모형에 의해 발생시킨 연류량의 통계학적 특성치를 실측류량의 통계특성치와 비교평가하였다.
2002년 3월에 발사되어 현재까지 임무 수행중인 GRACE위성의 관측자료는 극지방 빙하의 융해, 빙하 지각균형 조정, 해수면 변화, 하천유역의 저수량변화, 대규모 지진 등 지구시스템의 질량재분배에 대한 연구에 활발히 이용되고 있다. 본 연구에서는 GRACE위성의 Level-2 월별 중력장 모델을 이용하여 2002년 8월부터 2009년 1월 사이 양자강유역의 육지저수량 변화를 분석하였으며, 특히는 2003년, 2006년 및 2008년에 수행된 삼협댐의 3단계 저수과정에 의한 삼협댐 지역에서의 중력변화를 등가수분두께로 계산하여 살펴보았다. 연구결과, 연구기간 내의 양자강유역은 뚜렷한 연변화와 계절변화를 나타내었으며, 연변화의 진폭은 2.3cm로 계산되었다. 또한, 실제 수자원통계자료 및 수문관측자료와의 비교를 통하여 GRACE위성자료 이용 가능성을 확인하였으며, 이는 향후 위성중력자료를 이용하여 하천유역 내에서의 물의 이동 및 주기적인 변화 연구에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 SWAT 모형의 국내 적용을 위해 농업용저수지의 관개특성을 분석하기 위한 자료 구축과 적용성 분석을 실시하였다 SWAT 모형의 입력자료는 토지이용도, 토양도, 강우관측자료를 사용하였으며 HOMWRS의 입력자료는 토지이용도, 강우 자료로 유출량을 산정하였다. 본 연구는 소규모의 관개용 저수지와 논농사가 주로 행하여지는 전형적인 우리나라의 농촌용수지구인 이동저수지 상부유역인 농업소유역에 SWAT 모형을 적용하였다. 이 지구는 관개지구의 환원수량, 저수지의 여수로 방류량 및 용수 사용량 등에 따라 저수지의 유입하천 및 하류하천의 장기유출량에 복잡한 형태로 영향을 미치고 있다. 그러므로 이러한 복잡한 농업용 소유역에서의 장기유출량 해석 기술을 정립하고자 이동저수지 유역을 12개의 대표적인 소유역으로 분할하였으며 우선적으로 저수지의 영향이 있고 없느냐에 따라 4개의 소유역인 미산교, 묵방교, 덕성교, 재인교의 소유역을 선정하였고 이 지점에서 관측된 장기유출량 자료를 이용하여 일별, 월별 장기유출량추정을 실시하였다. 추정한 결과 저수지가 설치되어 있지 않은 미산교, 묵방교에서의 일별, 월별장기유출량은 실측치와 매우 가까운 값을 보였다. 그러나 상류지점에 저수지가 설치되어 있는 덕성교와 재인교에서의 장기유출량은 관측값과 유사한 경향을 보이고 있으나 실측값과 차이를 보이고 있었다. 그러므로 향후에 이루어질 연구는 저수지의 영향, 환원수량, 관개수량이 장기유출량에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다.
본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.
본 연구에서는 댐의 상시보장유량 설정에 기준이 되는 갈수량을 산정하기 위하여 화천댐과 춘천댐의 유입량 자료를 구축한 후 적합도 검정을 실시하여 적정확률분포형을 선정하였다. 또한 선정된 적정확률분포형에 대하여 재현기간에 따른 월별 유입량 계열로 산정한 갈수빈도해석 방법(case 1)과 월단위 누가유입량 계열의 차로 산정한 갈수빈도해석 방법(case 2)을 수행하였다. 본 연구를 통해 한강유역의 상류댐인 화천댐과 춘천댐의 통계적 특성을 반영한 월별 재현기간에 따른 유입량은 홍수기에 제한수위를 설정하는 것과 같은 형식으로 댐의 상시보장유량을 보장하는 저수위를 설정하거나 이수용량을 결정하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적(目的)은 현재 한국에서 자료획득이 비교적 용이한 AVHRR 위성자료(衛星資料)를 이용하여, 한반도 전지역(全地域)을 대상으로 식물(植物)의 시기별(時期別) 변화유형(變化類型)을 분석하고, 이를 응용하여 주요식생(主要植生)의 분포를 구분하고자 한다. 1991년 1년동안 NOAA-11 위성에서 수신(受信)된 AVHRR 자료중 비교적 운량(雲量)이 적은 날을 택하여 총 27일분의 일별영상자료(日別映像資料)를 추출하였다. 일별영상자료는 먼저 광학적(光學的) 보정(補正)을 마친 후, 적색(赤色)파장대 및 근적외선(近赤外線)파장대에서의 반사특성(反射特性)을 조합한 식생지수(植生指數)(NDVI-Normalized Difference Vegetation Index)로 변환되었다. 구름으로 덮혀있는 지역의 식생지수는 식물이 존재하는 지역보다 상대적으로 낮은 값을 나타내므로, 구름제거를 위하여 4-5개의 일별식생지수자료(日別植生指數資料)를 중첩한 뒤 각 화소(畵素)지점의 식생지수중 최대치를 선택함으로써 구름의 영향이 최소화된 월별식생지수자료(月別植生指數資料)가 산출되었다. 월별식생지수자료는 식물 생장의 연중변화(年中變化)를 비교 분석하기에 용이하도록 비생장기간(非生長期間)까지 포함하여 2월, 3월, 5월, 8월, 9월, 그리고 11월까지 6개가 산출되었다. 식생별로 상이(相異)한 계절별 잎의 발달상태에 따라, 6개의 월별식생지수자료(月別植生指數資料)에 나타나는 식생지수의 변화특성을 이용하여 식생분류(植生分類)를 실시하였다. 사용된 자료의 광학적 해상력(解像力)을 고려하여 분류집단은 침엽수림, 활엽수림, 침활혼효림, 농지, 초지관목림, 그리고 도시지역으로 구분하였다. 컴퓨터분류방식은 식생지수(植生指數)의 변화유형이 비슷한 집단끼리 스스로 규합(糾合)되게 하는 무감독류집분류법(無監督類集分類法)(unsupervised clustering)을 채택하였다. 컴퓨터분류 결과를 기존의 산림자원조사자료(山林資源調査資料)와 비교한 결과 상당히 근접한 통계치를 보여주었고, 산림지역내(內)에서도 침엽수림, 활엽수림, 혼효림의 구분 또한 만족할만한 결과를 나타내고 있다. 넓은 지역을 대상으로 필요한 영상자료(映像資料)를 비교적 신속하고 용이하게 수신(受信)할 수 있고, 타(他) 위성자료에 비교하여 자료의 양이나 가격 측면에서 유리한 AVHRR자료는 한반도 규모에 상응하는 넓은 지역의 식생현황을 주기적으로 모니터링하기에 적합한 위성자료로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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