본 연구에서는 기온 자료를 필터링 기법을 이용하여 특정 임계치 이상이 되는 날짜를 산출한 후 계절 시작일과 계절 지속기간 변화를 분석하였다. 7개 기상 관측지점의 80년간(1921-2000년)의 관측 자료와 A1B 시나리오를 이용한 2040년대와 2090년대의 모델 전망 자료로부터 계절 시작일과 지속기간의 변화를 분석한 결과 봄과 여름의 시작일은 할라지고 가을과 겨울의 시작일은 늦어지는 경향을 보였다. 또한 이러한 경향은 2040년대보다 2090년대의 경우에 더 두드러질 것으로 전망되었다. 봄 시작일과 겨울 시작일의 변화 특성은 위도가 낮을수록 더 현저히 나타나고 여름 시작일은 해안보다는 내륙에서 더 발리 진행되었다. 전 분석 지점에서 지구온난화 및 도시화에 의해 여름 지속기간은 증가하는 추세이고 겨울 지속기간은 감소하는 추세였다. 여름과 겨울 지속기간은 위도가 낮을수록 여름철이 겨울철보다 긴 특성을 보였으며, 여름 시작일이 가장 빨랐던 대구 지점이 가장 긴 여름 지속기간을 보였다. 특히, 1990년대부터 겨울 지속기간이 크게 감소하면서 여름과 겨울 지속기간의 차이는 더 커졌다. 비슷한 위도대의 경우 여름과 겨울 지속기간 차이는 내륙보다 해안지역에서 더 컸다. 특히, 남해안과 동해안에 위치한 강릉, 부산, 목포 지점들은 여름철은 길어지고 겨울철은 짧아지는 경향이었으며, 모델 자료에 근거한 2090년대에는 겨울철이 사라질 것으로 전망되었다.
본 연구의 목적은 전지구 수문해석도구인 지표수문해석모형과 전지구 자료의 적용성을 평가하는데 있다. 이에 적정 지표수문해석모형을 선정하고 관측 댐 상류 유역을 대상으로 모형의 모의 능력을 평가하였다. 전지구 자료는 전 세계를 대상으로 제공되는 기상 및 지형 자료를 이용하였으며, 전지구 자료의 불확실성을 평가하기 위해 자료별 생성되는 유출 결과의 정확도를 분석하였다. 또한 기간별 유출분석을 수행하여 전지구 자료의 활용방안을 마련하였다. 국내 자료를 기반으로 모형의 모의 능력을 분석한 결과 국내의 복잡한 기상 및 지형학적 특성에 대해서 신뢰성 높은 유출모의가 가능한 것으로 확인되었다. 전지구 자료에 대한 모의 결과는 기상정보의 불확실성으로 인해 일단위 유출해석은 다소 부정확한 것으로 나타났으나, 기간별 분석에서는 단위 기간이 증가함에 따라 유출 결과의 정확도가 향상되었으며, 10일 단위 이상의 유출분석이 적절한 것으로 나타났다.
우리나라는 전 국토의 70%가 산지이고 하천경사가 다른 나라에 비해 상대적으로 급하여 홍수 관리에 매우 불리한 조건을 가지고 있으며, 특히 홍수기간의 집중호우 및 돌발홍수는 인명과 재산의 막대한 피해를 입히고 있다. 최근은 기후변화로 인하여 극심한 홍수, 가뭄 등 재해의 발생빈도가 증가하는 추세로 기후변화의 영향을 최소화할 수 있는 수재해 방재관리가 필요한 상황이다. 중 대하천의 경우에는 비교적 수재해 방재관리가 잘 이루어지고 있으나, 소하천(일부 중하천 포함)의 경우에는 취약한 구조를 보이고 있다. 특히 홍수기간(7월~9월)의 인명과 재산의 피해는 주로 소하천 위주로 발생하고 있으며, 사전 사후의 체계적인 대응이 이루어지지 못하고 있다. 수재해 방재관리를 위해서는 일차적으로 수문자료의 획득에 있으며, 그 이후 해당 유역에 적합한 수재해 대응을 위한 체계적인 방법론과 방재시스템 개발 운영이 수반되어야 안전한 방재관리를 할 수 있다. 따라서 수재해 방재관리 체계를 구축하기 위해서는 중 소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중 소규모 유역 단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 설마천 유역(유역면적 $8.48km^2$, 유로경사 2.15%, 경기도 파주시 적성면 소재)의 신뢰성 높은 2017년 관측자료를 이용하여 강우특성, 유출특성, 증발산량과 지하수 함양량 산정 등 수문특성을 분석하였으며, 과거 관측결과와 비교하였다. 강우특성분석으로는 호우사상 분리, 주요 호우사상 분석, 지속기간별 최대강우량, 시간분포 등이 있다. 2017년은 2016년보다 최대 강우지속기간은 크게, 평균 강우지속기간은 다소 작게 나타나며, 최대 강우강도와 평균 강우강도는 크게 나타나는 호우의 특징을 보인다. 이러한 호우특징은 연 유출률을 증가시킨 원인으로 보인다. 2017년의 하천유출률은 64.8%로 과거 2010년~2016년의 평균 유출률 68.4%와 차이를 보이지 않으나, 2016년의 57.4% 보다는 많이 증가된 유출률을 보인다. 2017년의 증발산량(328.8mm)과 지하수 함양량(24.8mm)은 2016년의 증발산량(458.5mm)과 지하수 함양량(32.8mm)보다 작게 나타나는 것으로 분석되었다. 이와 같이 산정된 수문자료는 수재해 방재를 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 방재관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있으므로 지속적인 시험유역의 운영은 매우 필요하다.
우리나라는 전 국토의 70%가 산지이고 하천경사가 다른 나라에 비해 상대적으로 급하여 홍수 관리에 매우 불리한 조건을 가지고 있으며, 특히 홍수기간의 집중호우 및 돌발홍수는 인명과 재산의 막대한 피해를 입히고 있다. 최근은 기후변화로 인하여 극심한 홍수, 가뭄 등 재해의 발생빈도가 증가하는 추세로 기후변화의 영향을 최소화할 수 있는 수재해 방재관리가 필요한 상황이다. 중 대하천의 경우에는 비교적 수재해 방재관리가 잘 이루어지고 있으나, 소하천(일부 중하천 포함)의 경우에는 취약한 구조를 보이고 있다. 특히 홍수기간(7월~9월)의 인명과 재산의 피해는 주로 소하천 위주로 발생하고 있으며, 사전 사후의 체계적인 대응이 이루어지지 못하고 있다. 수재해 방재관리를 위해서는 일차적으로 수문자료의 획득에 있으며, 그 이후 해당유역에 적합한 수재해 대응을 위한 체계적인 방법론과 방재시스템 개발 운영이 수반되어야 안전한 방재관리를 할 수 있다. 따라서 수재해 방재관리 체계를 구축하기 위해서는 중 소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중 소규모 유역 단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 설마천 유역(유역면적 $8.48km^2$, 유로경사 2.15%, 경기도 파주시 적성면 소재)의 신뢰성 높은 2016년 관측자료를 이용하여 강우특성, 유출특성, 증발산량과 지하수 함양량 산정 등 수문특성을 분석하였으며, 과거 관측결과와 비교하였다. 강우특성 분석으로는 호우사상 분리, 주요 호우사상 분석, 지속기간별 최대강우량, 시간분포 등이 있다. 2016년은 2015년보다 최대 강우지속기간과 평균 강우지속기간, 최대 강우강도와 평균 강우강도 모두 작게 나타나는 호우의 특징을 보이나, 50mm 이상의 호우사상수의 증가에 기인하여 연 총강우량 증가로 유출률이 증가하는 유출특성을 보였다. 2016년의 하천유출률은 57.4%로 과거 2010년~2015년의 평균 유출률 60.7%와 차이를 보이지 않으나, 2015년의 36.2% 보다는 매우 많이 증가된 유출률을 보이며, 2016년의 증발산량과 지하수 함양량은 2015년과 비슷한 값을 보이는 것으로 분석되었다. 이와 같이 산정된 수문자료는 수재해 방재를 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용되며, 방재관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있기 때문에 지속적인 시험유역의 운영은 매우 필요하다.
하천이용을 위한 다양한 개발사업이 이루어지고 있고 대규모 보가 설치되면서 과거와는 다른 변화된 수리조건에서 기존의 방법으로는 유량자료 생산이 더욱 어려워졌기 때문에 자동유량측정시설의 필요성이 증대되어 조위나 배수 영향을 받는 지점에서 기존 방식을 대체하거나 보완할 수 있는 새로운 유량측정방법으로 자리매김하게 되었다. 자동유량측정시설은 2020년 4월 현재 기준으로 한강 19개소, 낙동강 23개소, 금강 10개소, 영산간 10개소 총 62개소가 운영 중이다. 하지만 4대강 사업 이후, 수질 문제 등의 이유로 2017년 6월부터 순차적으로 4대강 보를 개방하여 보 운영수위에 따라 유속측정이 곤란한 관측소가 증가하고 있으며 이로 인해 환경부 수자원정보센터에서는 보 운영 별 최저수위에서도 자동유량측정시설 운영이 가능하도록 시설물을 개선하는 사업을 실시하고 있다. 개선사업 기간 동안 자료생산의 공백이 발생하지 않도록 인력에 의한 유량측정성과를 확보하여 관측소별 대안유량 산정방법을 개발하였다. 개발된 대안유량은 관측소 개선공사 기간뿐만 아니라 보 운영에 따른 수위저하로 인한 미계측 기간에도 적용하여 유량자료의 손실을 최소화 하도록 하였다. 2019년 운영현황을 범위로 전체 관측소 62개 중 4대강 보 구간에서 관측소 개선공사 8개소와 수위 저하로 유속측정이 불가능한 12개소 중 수위-유량관계곡선식 적용이 가능한 2개소를 제외한 10개소를 대상으로 평균 76일 결측이 발생한 것에 대해 대안유량 산정방법을 적용하여 전 기간 유량자료를 보완하였다. 그 결과 전체 2019년 자동유량측정시설 유량산정률은 99.8%로 자료생산의 공백을 최소화 할 수 있었으며 향후, 보 구간 자동유량측정시설 개선이 완료된 후에도 장비 이상 또는 이상치 발생 시에도 대안유량 산정방법을 활용하여 자료생산의 공백을 최소화 할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.
최근 기후변화로 인한 지구온난화, 엘니뇨 및 라니냐 등의 현상은 과거에 경험하지 못했던 기상재해를 유발시키고 있으며, 피해규모가 전 세계적으로 매년 증가하고 있는 추세이다. 이는 기후변화가 국지적이 아닌 전지구적인 형태로 발생하는 것으로 볼 수 있으며, 이를 고려한 수자원 영향 평가를 위해서는 인접 국가들과의 연계분석이 우선적으로 이루어져야 한다. 일찍이 국내에서는 국가규모의 수문해석에 대한 필요성이 제기되어 왔으나, 국외 지역의 지형특성 및 기상조건에 대한 자료 획득과 전구수문해석이 가능한 적정 수문모형활용의 어려움으로 그동안 등한시되어왔다. 이에 본 연구에서는 국가 규모의 유출해석에 필요한 전지구 자료를 구축하고 자료의 가용성을 판단하기위해 국내를 대상으로 유출해석을 수행하여 모의 결과의 정확도를 평가하였다. 모의를 위해 전세계적으로 국가규모의 해석에 있어 적용성이 검증된 지표수문해석모형을 활용하였으며, 관측유량 대비 모의유량의 정확도를 평가한 결과 일별 유출해석 시 정확도가 매우 저조한 것으로 나타났으나, 기간별(10일 및 월별 등) 분석 에서는 신뢰할 만한 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 전지구 자료를 활용하여 국외 수문해석을 수행할 경우 사전에 자료 품질에 대한 충분한 검토가 있어야 할 것이며, 기간별 수문해석을 통해 모의 결과를 활용하는 것이 적절하다고 판단된다.
우리나라의 기후 자료는 일반적으로 기상청에서 발표하는 종관기상관측(ASOS)과 방재기상관측(AWS), 그리고 북한이 세계기상기구(WMO, World Meteorogical Organization)의 기상통신망(GTS)을 통해 보낸 북한기상관측(NKO)을 사용 할 수 있다. 그러나 이 중 40년 이상의 완전한 관측 자료를 얻을 수 있는 건 ASOS가 유일하지만 공간적인 표현에 한계를 갖고 있다. AWS는 관측소가 많다는 장점이 있지만 관측 기간이 길지 않고 이용 가능한 기간에도 관측이 연속적이지 못한 경우가 많다. NKO는 비록 27개의 관측소가 있지만 많은 데이터가 누락되어 일별 기후자료의 사용에 한계를 갖고 있다. 이러한 미관측 기간이나 관측 자료의 누락은 연속적인 시계열 자료분석을 기반으로 하는 수자원 모델링에 있어서 문제를 야기한다. 본 연구는 1973년부터 2019년까지 47년의 신뢰도 높은 한반도 일일 기후 자료를 구축하기 위해 다양한 방법론을 비교하였다. 추정에 사용한 방법은 총 7개로 EM algorithm for probabilistic principal components (PPCA-EM), Inverse distance weight method (IDWM), Nearest neighbor method (NNM), Multivariate normal copulas (Copula), Elastic net model (Elastic), Ordinary kriging (OK), Regularized principal components with EM algorithm (RPCA-EM)를 살펴보았다. 다양한 형태의 결측치를 가정하여 그 결과값을 비교하였고 이는 Root mean squared error(RMSE), Kling-Gupta efficiency(KGE), Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)를 통해 평가하였다. 최종 선택된 방법론을 통하여 한반도 전역을 그리드 기반의 강수 및 최저온도/최고온도의 일별자료로 생성하였다.
심해 설계파를 추정하는 과정은 일반적으로 극치분포함수에 의한 방법에 의존한다. 극치분포함수를 이용하여 재현기간별 극값을 추출하는 방법은 가용한 자료를 일정기간(보통 1년)으로 구분하고, 구분된 기간에서의 최대값(또는 최소값)을 추출하고, 추출된 자료로부터 적합한 분포를 추정하는 과정으로 분류할 수 있다. (중략)
본 연구에서는 파랑수치모형(SWAN)을 사용하여 우리나라 연안역에서의 장기 파랑을 후측모델링하고, 그 활용성에 대하여 논하였다. 파랑후측모델링을 위한 입력 바람자료(NCEP, ECMWF, JMA-MSM)를 검토한 결과, JMA-MSM의 예측정확도가 높게 나타났지만 상대적으로 자료제공기간이 짧아 자료제공기간이 긴 ECMWF 바람자료를 채택하였다. 파랑후측모델링은 파랑관측부이가 설치되어 검증이 가능한 2001년부터 2014년까지의 ECMWF 바람자료를 이용하여 수행하였으며, 생성된 모델 결과는 기상청, 국립해양조사원의 파랑관측 부이자료를 이용하여 검증하였다. 파랑후측모델링 검증결과 파랑관측 부이자료와 잘 일치하였으며, 특히 태풍과 같은 이벤트 기간의 해역 상황을 전반적으로 잘 재현하였다. 이를 통하여 현재 파랑관측부이 자료의 한계인 결측기간 동안의 파랑자료를 대체할 수 있음을 확인하였다. 하지만 일부 정점에서는 이벤트 기간 동안의 최대파고를 과소평가하는 것으로 나타났으며, 이러한 이유는 바람입력자료의 시간간격 및 해상도, 수심자료, 격자크기 등의 한계로 파악된다. 본 파랑후측모델링 결과는 연안역에서의 침식원인규명 특히, 이벤트 시기의 파랑특성과 연계한 분석이 가능하며, 원하는 연안지점에서의 파랑후측정보를 생산할 수 있어 연안재해취약성평가 등에 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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