강우에 따른 유역 내 유출량은 수문순환에서 중요한 요소 중 하나이며, 과거부터 강우-유출 모델링을 위한 여러 물리적 수문모형들이 개발되어왔다. 또한 최근 딥러닝 기술을 기반으로한 강우-유출 모델링 접근 방식이 유효함을 입증하는 여러 연구가 수행됨에 따라 딥러닝을 기반으로한 유출량 모의 연구도 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 물리적 수문모형인 SWAT(Soil Water Assessment Tool)과 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하여 연구대상지 유출량을 모의했으며, 두 모형에 의해 모의 된 유출량의 극값을 비교 분석했다. 연구대상지로는 영산강 유역을 선정했으며, 영산강 유역의 과거 기간의 기후 변수 모의를 위해 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project)6 GCM(General Circulation Model)을 사용했다. GCM을 사용하여 모의 된 기후 변수들은 영산강 유역 내 기상관측소의 과거 기간 관측 값을 기반으로 분위사상법을 사용하여 편이보정 됐다. GCM에 의해 모의 된 기후 변수 및 SWAT, LSTM에 의해 모의 된 유출량은 각각 영산강 유역 내 기상관측소 및 수위관측소의 관측 값을 기반으로 재현성을 평가했다. SWAT 및 LSTM을 사용하여 모의 된 유출량의 극값은 GEV(General Extreme Value) 분포를 사용하여 추정하였다. 결과적으로 GCM의 기후 변수 모의 성능은 과거 기간 관측 값과 비교했을 때 편이보정 후에서 상당히 향상되었다. 유출량 모의 결과의 경우 과거 기간 유출량의 관측 값과 비교했을 때 LSTM의 모의 유출량이 SWAT보다 과거 기간 유출량을 보다 근접하게 모의했으며, 극값 모의 성능의 경우 또한 LSTM이 SWAT보다 높은 성능을 보였다.
최근 태풍 및 집중호우로 인한 국내 홍수 피해 규모 및 빈도는 증가하고 있는 추세이며 이에 대한 대응과 수해 방지 대책 수립에 많은 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 홍수 피해를 경감시키기 위해서는 유출 모의에 따른 유역 홍수 방어 대책 수립이 이루어져야 하나, 하천 상류 등과 같은 미계측유역이 존재하며 정확한 유출량 산정에 많은 어려움이 따른다. 통상, 미계측유역 유출량 산정은 비유량법, 지역회귀방법, 수문모형에 의한 모의 등이 있다. 그러나 기존의 통계적 방법은 기왕 자료간 관계의 선형성만을 고려한다는 한계가 있으며, 물리적 방법은 다양한 자료 활용에 대한 유연성이 낮다는 한계가 있다. 딥러닝 기반 방법은 자료 내 존재하는 비선형성과 입·출력간 인과관계를 반영하여 모의할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 이러한 미계측유역 유출량 산정을 위해 국내 유역을 대상으로 딥러닝 모형에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 알려진 미계측유역 유출량 산정 기법들과 물리적 요소를 고려한 개선된 딥러닝 구조를 활용한 기법에 대한 평가를 수행하였다. 미계측유역에 대한 첨두유출 모의 및 유출용적에 대한 평가를 수행하였으며, 홍수 유출이벤트에 대한 도시적 평가를 통해 딥러닝 기반 미계측유역 유출 모의 기법의 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 물리적 요소를 고려한 딥러닝 기반 방법의 정확도가 상대적으로 높은 정확도를 보였으며 첨두 유출 모의를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 향후, 유역의 다양한 특성을 활용하는 유출 모의 기법 개발 및 평가가 이루어져야 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 GPU(Graphic Processing Unit) 가속 분포형모형을 실제 유역에 적용하여 강우 유출모의 결과의 정확성과 모의시간의 효율성에 대한 분석을 수행하였다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되어 있으며, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 모형은 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란(Fortran)을 사용하여 개발된 모형으로 수치모의시 연산시간 단축을 고려한 모형이다. 모형의 정확성과 효율성은 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상에 GPU 가속 운동파모형을 적용하여 분석하였다. 수치모의 결과값은 대상유역에 속한 수위관측소의 관측값과 비교하여 정확성을 검증하였고, 수치모의 소요시간은 CPU(Central Processing Unit) 기반 운동파모형의 수치모의 소요시간과 비교하여 효율성을 검증하였다. GPU 가속 운동파모형의 수치모의 결과는 관측값과 유사한 결과를 나타냈으며, 수치모의 소요시간은 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
논의 배수특성 분석은 물꼬 크기 및 개소수, 배수로 구성, 규모, 경사, 재질 등과 같은 물리적 특성 인자들의 영향으로 인해 일반적인 유역의 홍수량 산정을 위해 사용되는 수문학적 홍수추적 방법의 적용이 어렵다. 따라서 논에서의 유출을 모의하기 위해서는 수리학적 홍수추적 방법의 적용이 필요하며, 기존의 연구들은 대부분 1차원과 2차원의 수치 해석 기법으로 논의 유출 특성을 분석해왔다. 3차원 수치 해석 기법을 적용할 경우 1차원과 2차원에서 볼 수 없는 유동 특성 등을 파악할 수 있으며, 보다 정확한 유출 모의가 가능할 것으로 기대된다. 하지만 3차원 해석은 비교적 구조가 단순한 논에 적용하기에는 시간과 비용이 과도하게 소모된다는 단점이 있다. 한편, 상사법칙은 주로 실험의 스케일을 줄이기 위해 적용되어 왔다. 정확성에 대한 검증이 이루어진다면, 시간이 오래 걸리는 3차원 모델링에 상사법칙을 적용할 경우, 모의 시간을 단축시킬 수 있는 장점이 있을 것으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 3차원 수치 해석 모형인 FLOW-3D를 이용하여 논에서의 유출을 모의하고, 적용성을 평가하고자 한다. 또한 상사법칙을 이용하여 모의 시간을 단축할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 모의 대상으로 40m x 100m의 논 포장을 구성하였으며, 강우 및 관개에 따른 유출을 모의하였다. 모의 결과는 실측치 및 기존 연구의 결과와 비교하여 적용성을 평가하였다. 또한 수리학적 상사법칙을 적용하여 조건을 변화시켜가며 유출을 모의하였고, 모의 조건 및 모의 시간 변화에 따른 정확성을 분석하였다. 본 연구에서 제시한 방법은 논에서의 유출 모의의 정확성을 향상 시켜, 홍수 발생 시 농경지의 침수 대책 마련에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 GRM(Grid based rainfall-Runoff Model)에서는 강우-유출 사상에 대한 유출 모의를 주요 대상으로 하였다. 본 연구에서는 GRM 모형에서 연속형 모의가 가능하도록 차단, 증발산, 융설을 모의할 수 있는 모듈을 개발하였다. 차단은 LAI의 연최댓값과 해당월의 값의 비율을 이용해서 계산하며, 증발산은 Blaney-Criddle, Hamon, Hargreaves, Priestly-Taylor 방법을 적용하였다. 융설은 Anderson에 의해서 제안된 방법을 적용하였다. 연속형 모의를 위한 모델 매개변수 설정 인터페이스를 추가하였으며, 기온, 일사량, 일조시간 등의 기상자료를 입력할 수 있게 하고, 계산된 각 수문성분을 출력할 수 있도록 GRM 모형의 입력과 출력 모듈을 개선하였다. 충주댐 유역을 대상으로 개선된 모형을 적용하였다. 공간자료의 해상도는 500m × 500m로 구축하였으며, 수문학적 지형정보와 토양도, 토지피복도를 구축하였다. 기상자료를 강수량, 일최고 기온, 일최저 기온, 일조시간, 일사량을 적용하였다. 증발산은 Hargreaves 방법을 이용하여 모의하였다. 모의 기간은 2001년 ~ 2018년이며, 이 중 2004년까지의 4년은 모델 warming up 기간으로 하고, 적합도 평가는 2005년 ~ 2018년의 모의결과를 이용하였다. 충주댐 유입량 모의결과를 관측값과 비교하였을 때 Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient(NSE) 0.84, 상관계수 0.92, 총용적 오차는 0.26%를 나타내어 관측유입량을 잘 재현하였다. 그러므로 본 연구에서 개발된 차단, 증발산, 융설 모의 기법은 적절히 구현된 것으로 판단되며, GRM을 이용한 연속형 모의가 가능한 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 좀 더 다양한 유역에 대해 GRM을 이용한 연속형 유출모의 결과를 평가할 필요가 있다.
유역 유출 연속모의 모형은 수자원 계획과 효율적인 물 관리 정책 수립에 중요한 도구가 된다. 유역 유출 연속모의 모형에는 다수의 매개변수가 있으며, 이러한 매개변수는 모형 보정을 통해 추정된다. 연구에서 사용한 모형은 SWMM이며 집합체 혼합 진화 알고리즘으로 자동 보정하였다. 자동 보정에 사용되는 최적화 알고리즘은 목적함수에 따라 상이한 결과를 도출하기도 한다. 이에 따라 본 연구에서는 유역 유출 모형의 자동보정에 적합한 목적함수를 선정하기 위하여 4개의 목적함수를 구성하였고, 밀양댐 유역에 적용하였다. 그리고 목적함수에 따른 자동 보정의 결과를 평가하기 위해 5가지의 평가지표를 활용하였다. 보정의 결과, 모든 목적함수에서 공통적으로 첨두유량의 오차는 다소 크게 발생하였다. 그리고 잔차 절대값의 합이 최소가 되도록 구성한 목적함수가 다른 목적함수에 비해 상대적으로 양호한 결과를 도출하였지만, 목적함수에 따른 큰 차이는 없었다. 또한, 유역 유출 연속모의에서는 유역의 물수지가 중요한 요소이므로 향후, 보다 정확도 높은 유역 유출 연속모의 모형의 자동 보정을 위해서는 첨두유량과 물수지와 관련된 오차를 제어할 수 있는 추가적인 기법이 요구된다.
급경사면의 세류간 토양침식은 지표면과의 강우입자 충돌에 의한 튀김현상과 면상흐름에 의한 토사이송 능력의 상호작용에 의해 영향을 받는다. 강우운동에너지와 면상흐름이 세류간 토양침식 및 토사유출 발생에 있어서 상대적인 기여도에 대한 연구는 국내뿐만 아니라 전 세계적으로도 미흡하다. 본 연구에서는 강우현상을 재현할 수 있는 강우모의 실험장비와 사면 토양침식 실험을 위한 소규모 토양플롯을 제작하여 실험에 사용하였다. 강우모의에 의한 강우운동에너지는 자연강우의 운동에너지 산정식의 계산결과와 비교했을 때, 약 0.58배의 규모를 재현했다. 강우입자의 충돌을 제어하기 위한 스트립을 토양플롯에 올려놓은 경우와 커버가 없는 나지상태에서 강우모의 실험을 한 경우 사면에서 발생한 지표유출수, 지표하유출수 및 토사유출 자료를 측정하고 분석하였다. 강우강도가 증가함에 따라 지표유출량은 증가하고, 지표하유출량은 상대적으로 감소했다. 지표커버는 지표유출의 첨두유량 발생시간을 지연시켰으며, 지표유출량과 지하수량의 변화를 초래했다. 지표커버에 의해 지표유출량은 평균 1.82배 감소하지만, 토사유출량은 평균 4.93배로 상대적으로 크게 감소하였다. 단위수류력과 토사유출량과 관계를 분석한 결과 강우운동에너지는 토양입자의 튀김현상에 의한 침식을 증가시킬 뿐만 아니라 지표유출수의 유속을 증가시켜 토사이송능력을 가중시키는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 호우 방향성에 의한 유역 유출응답 특성을 살펴보았다. 이를 위해 호우와 하천망의 방향적 특성을 확률밀도함수로 정량화하였고, 각 방향성 함수를 회선적분하여 호우 방향성의 고려 유무에 따른 유출응답 특성을 비교하였다. 그 결과, 호우 방향성을 고려한 유출모의 결과는 호우 방향성을 고려하지 않은 경우에 비해 관측 유출자료와 더욱 유사함을 알 수 있었다. 이러한 결과는 호우 방향성을 고려한 유역 반응함수에 의해 유출모의 결과가 보다 개선될 수 있음을 나타낸다. 따라서 본 연구성과는 호우 방향성에 따른 유역 반응함수의 비선형성을 고려함으로써 유출모의의 불확실성을 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
지표면에서 소규모의 요철로 이루어진 미세지형 (Micro Topography)은 자연 지형의 일반적인 특징이다. 지표면에서의 흐름해석 시 이러한 미세지형에 의한 효과를 정확히 고려하기 위해서는 고해상도의 지형격자를 사용하여야 하나, 대부분의 지표유출모델은 미세지형이 존재하지 않는 저해상도의 거친 표면으로 간주함으로써 바닥 마찰 효과를 증가시켜 미세지형에 의한 영향을 대략적으로만 반영한다. 본 연구에서는 보다 정확한 강우-유출 및 유사-유출 해석을 목적으로 고해상도의 지형격자를 사용하여 미세지형을 포함한 건조 및 반건조 지대에서의 흐름을 수치적으로 모의하였다. 미세지형의 형태는 마루와 골 사이가 직선으로 이루어진 파동의 형태로 이상화 하였으며, 파동의 진폭과 파장을 조절하여 다양한 형태의 미세지형을 고려하였다. 수치모형은 흐름의 움직임에 대한 Saint-Venant 방정식과 침식 및 유사이송에 대한 Hairsine-Rose 방정식을 함께 계산하는 통합모형인 tRIBS-FEaST를 사용하였다. 수치 모의 결과에서 나타난 미세지형의 핵심 영향은 최대 유량 및 유사량 도달시간의 지연, 유사 입자 크기별 유사-유출량 증감, 그리고 하천 유출(stream flow)의 생성이었다. 또한, 미세지형의 형태에 따라 미세지형과 강우-유출 및 유사-유출 사이에 비례 혹은 반비례 관계가 성립함을 보였다. 수치 모의 결과를 종합적으로 검토하여 미세지형이 강우-유출과 유사-유출에 미치는 영향에 대해 논의하였으며, 기존 Manning 거칠기 계수를 통한 해석 방법의 적부를 판단하였다.
기후변화는 하천 수문특성을 변화시켰으며, 이로 인해 홍수와 가뭄과 같은 자연재해로 인한 피해와 발생빈도가 점차 증가하고 있다. 이에 따라 기후변화에 대비한 유역관리를 위해 유역특성을 고려한 정확한 수문예측이 요구되고 있다. 다양한 유역특성 중에서 수문곡선의 감수부는 유역의 토성, 경사, 대수층 특성 등에 영향을 받는다. 하지만 대부분 유출 모의 모형에서는 이를 고려하지 않고 유역 전체가 동일한 감수특성을 가지고 있다고 가정하여 모의를 한다. 이에 본 연구에서는 미계측 유역에서의 유출 모의가 가능한 Soil and Water Assessement Tool(SWAT) 모형을 활용하여 소유역 별 수문곡선의 감수부 특성이 기저유출 모의 결과에 대한 영향을 분석하였다. alpha factor는 SWAT 모형의 다양한 매개변수 중 한가지로 수문곡선의 감수부 특성을 나타내는 매개변수이다. 이에 본 연구에서는 소유역 중에서 실측 유량자료가 활용 가능한 소유역에 대하여 Web-based RECESS를 통해 alpha factor를 직접 산정하였다. 이렇게 산정한 alpha factor를 SWAT 모형에 적용하여 유출 모의를 한 뒤 모의 결과로부터 기저유출을 분리하였다. SWAT 모형의 기본 입력값(default value)을 적용에 따른 기저유출 분리결과와 실측 유량자료로부터 산정된 alpha factor 적용에 따른 기저유출 분리결과를 비교한 결과 실측 유량자료로부터 산정된 alpha factor를 적용 시 기저유출 모의 결과가 실제 기저유출에 더 가까운 값을 나타내었다. 하지만 alpha factor의 산정 방법 특성 상 실측 유량자료 부재시 이를 산정할 수 없다는 한계점이 있다. 이에 실측 유량자료를 이용한 기존의 alpha factor 산정 방법을 대체할 수 있는 alpha factor 산정 방법을 개발한다면 정확한 기저유출 모의가 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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