본 연구에서는 자연재해의 하나인 가뭄을 정량적인 방법으로 해석하기 위하여 가뭄에 영향을 미칠 수 있는 각 수문인자를 수치화하고, 이를 이용하여 증발산과 누가강수량의 편차를 산정해서 가뭄을 정량화하는 PDSI와 유역 단위의 지수를 산정하는 SWSI 및 다양한 지속기간별 지수를 산정하는 SPI를 이용해서 대상 유역인 낙동강 유역의 가뭄지수를 산정 및 비교하였으며, 가뭄대책에 대한 기본 정보를 제공하고자 하였다. 이를 통해, PDSI의 경우 지속되는 가뭄기간동안의 변화를 살피는데 유리하고, SWSI는 가뭄이 시작되는 몇 개월에 해당하는 가뭄을 판단하거나 단기간 수문인자의 변동을 통한 가뭄을 판단하는데 이용될 수 있으며, SPI는 그 지속기간이 짧은 경우 단기간의 가뭄을, 지속기간이 길어지면 장기간의 가뭄을 나타내는데 유리할 것으로 분석되었다. 또한, SWSI와 PDSI 및 SPI를 이용하여 과거 가뭄을 살펴본 결과 '94${\sim}$'97년간 지속된 가뭄이 과거 가뭄사상 중 가장 극심하며 긴 가뭄기간을 지닌 것으로 판단되었으며, SWSI를 통해 기존에 파악되지 못했던 수문학적 가뭄이 1992년에 발생했었음을 알 수 있었다. 이상의 분석을 통하여 볼 때 SWSI와 PDSI 및 SPI는 가뭄을 정량적으로 나타내는데 아주 유효한 방법이며, 각각의 지수가 가지는 장 단점에 따라 가뭄을 파악할 경우 효과적일 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 낙동강 유역의 수질관리에 미치는 기상학적 가뭄의 영향을 평가하였다. 3개의 가뭄지수(30일-, 60일-, 90일-표준강수지수)를 바탕으로 심한 가뭄의 발생여부를 판단하고, 생화학적산소요구량(BOD), 총유기탄소량(TOC), 그리고 총인(T-P)에 대한 목표수질 달성비율을 분석하여, 계절에 따른 중권역의 심한 가뭄 발생이 수질관리에 큰 영향을 미치는 지역을 구분하였다. 이러한 중권역에 대하여 베이지안 네트워크 모형을 이용한 가뭄-수질관리 간의 인과관계를 확률론적으로 해석하였다. 낙동강유역의 22개 중권역 중 4개의 중권역(#2005(영강), #2018(남강댐), #2021(밀양강), #2022(낙동강하구언))이 심한가뭄에 대한 수질관리에 취약성이 큰 것으로 나타났다. 또한, 봄과 가을철 수질관리에 미치는 가뭄의 영향이 가장 큰 지역은 #2021, 여름철은 #2005, 겨울철은 #2022인 것으로 나타났다. 이러한 가뭄과 수질관리 간의 인과관계에 대한 분석결과는 사전적 가뭄관리에서의 활용도가 클 것이다.
기후변화는 예측할 수 없는 변동성이 매우 커지고 있다. 이로인해 생태계, 인류의 생활, 수문학적 순환 등 다양한 시스템에 변화를 가져오고 있다. 특히 최근 예측할 수 없는 기후변화로 인해 극한가뭄 및 집중호우가 자주 발생하며 그로 인해 1차적 재해가 아닌 침수, 퇴사로 인한 수질오염을 유발하는 복합적인 수자원재해가 발생하고 있다. 유역모델로 SWAT를 이용하여 장래 유출량 및 오염부하량을 분석하고 기후시나리오는 기상청 표준 시나리오(HadGEM3-RA)의 RCP4.5 기후시나리오를 정상성 분위사상법을 적용하여 분석하였다. 기후시나리오와 유역모델의 연계모의로 유출량 및 오염부하량 분석을 수행하였고 연계모형의 적용 및 검증과 기후변화에 따른 미래 수질 변화 분석 결과를 최종적으로 제시하였다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 기후변화 시나리오를 모의하여 저수지 수질모형인 W2모델을 통한 댐 저수지의 변화와 인공신경망에서의 수온과 탁도의 결과를 비교하였다. 본 연구의 결과로 신경망모형의 장점인 비선형성 및 간편성을 기후변화를 적용한 합천댐 저수지에서의 수온과 탁도 예측에 적용 가능성을 제시하고자 한다.
장주기의 가뭄과 빈번하게 발생하는 봄철 가뭄으로 연천지역 주민의 생계 수단인 농작물의 피해가 발생하고 있다. 연천의 가뭄에 대한 정도를 분석하기 위해 강수, 하천 유량 자료를 통해서 월별 유량 비율 등을 검토하였으며, 표준 강수 지수와 하천 유출 가뭄지수를 산정하였다. 연천군 유역 인근의 강수, 유량 관측소를 활용하여 가뭄 분석을 진행한 결과 모든 가뭄지수에서 공통적으로 2014년에 발생한 가뭄이 2019년까지 크거나 작게 지속된 것으로 분석되었다. 또한 지속기간 12개월의 가뭄지수의 경우 가뭄기간이 24개월이 지속됨에 따라 가뭄으로 인한 피해가 극심했을 것으로 예상된다. 가뭄 피해를 대처하기 위해 가뭄의 현재 상태를 파악하고 예측하는 것이 중요하며 가뭄의 정도 및 지속 기간에 따른 하천, 수공 구조물 등의 통합 운영관리 전략을 수행하는 것이 시급할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 하천공간정보의 상호운용성을 위해 표준벡터데이터 모델을 개발하고 이를 검증하기위해 강정고령보 및 창녕합천보유역의 RIMGIS 벡터자료를 대상으로 모형에 적용하여 표준벡터데이터 모델의 적용성을 평가하였다. 국제표준화기구(ISO)와 공간자료 표준화 단체(OGC)의 표준을 조사 분석하고 표준을 준용하여 하천공간 데이터모델의 규격을 정립하였다. 데이터 속성 및 관계등에 대한 분석 정보를 바탕으로 ERD를 설계하였다. 개발된 GDM에 RIMGIS의 벡터자료인 점, 선, 면 자료에 대한 검증을 레이어 별 자료에 대해 비교하고 각 자료에 대한 기본공간정보와 속성정보를 정밀 전수 비교하였다. 변환시 오류는 0%로 모델의 문제점은 없는 것으로 판단되었다. 하천공간정보 표준데이터모델은 여러 연구자와 기관들에 의해 수집된 대량의 데이터 세트의 통합 분석이 용이하도록 설계된 관계형 데이터베이스에 저장 및 하천공간자료의 검색을 위해 일관성 있는 형식을 제공하고자 한다.
수질오염총량제가 도입되면서 각 지방자치단체는 허용배출량을 산정하기 위하여 QUAL2E 수질모델을 이용한 수질모의를 적극적으로 활용하고 있다. 그러나 수질모의 수행에 필요한 입력 자료를 작성하기 위하여 많은 시간이 소요되기 때문에 시간 및 경제적 손실을 가져오고 있다. 따라서 본 연구에서는 수질모의 입력 자료를 자동으로 작성하기 위하여 오염원 DB와 수리계수 DB 및 한국형 리치파일을 연계할 수 있는 데이터모델을 수립하였다. 모델을 이용하여 수질모의 대상하천의 기본 정보를 한국형 리치파일에서 얻은 후 오염원 DB와 표준유역명으로 연계하여 오염원 정보를 추출토록 하였다. 아울러 수리계수 DB에서 하천코드와 상류지점으로부터 누적거리를 이용하여 대상 하천의 수리계수를 추출하였다. 이는 모의대상하천을 선택하였을 때 자동으로 수질모의 입력 자료를 작성할 수 있는 모듈을 개발할 수 있도록 지원이 가능하다. 이러한 모델의 개발을 통하여 다양한 기관에서 중복 구축하던 수질모의 자료의 통합관리가 가능하며, 나아가 수질모의 입력 자료의 작성을 자동화함으로써 시간 및 비용 절감에 기여가 클 것으로 사료된다.
SWAT을 구동하기 위해서는 유역의 지형자료와 시계열 자료뿐만 아니라 토지경작과 오염물질의 거동에 관계하는 많은 비공간 데이터가 필요하다. 이와 같이 방대한 자료를 이용하여 효과적으로 SWAT을 구동하기 위하여 GIS 시스템과 SWAT을 연계 운영할 수 있는 프로그램을 개발하고, 이를 실무에 이용하고 있다. 본 연구에서는 HyGIS(과학기술부, 2004)와 SWAT2000 모형의 연계 시스템인 HyGIS-SWAT의 개발을 위하여 HyGIS-SWAT 데이터 모델을 기반으로 하는 시스템의 운영프로세스를 정립하였으며, 이에 따른 데이터베이스를 설계 및 구축 하였다. 또한 SWAT2000 모형의 구동에 필요한 HRU를 계산하기 위한 알고리즘을 개발하였으며, 입력매개변수의 자동계산 모듈을 개발하였다. 연구결과 HyGIS-SWAT의 시범 시스템을 개발할 수 있었으며, HyGIS-SWAT 데이터 모델과 HyGIS-Model 통합시스템의 운영표준은 HyGIS를 이용한 응용프로그램 개발에 효과적으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다. 또한 HyGIS-SWAT의 개발과정에서 축적된 기술은 HyGIS와 다양한 수자원 모형의 연계 시스템 개발 시에 기반기술로 이용될 수 있을 것이다.
본 논문은 최근 세계적으로 활발히 진행되고 있는 수리정보화시스템의 한 부분이 될 수 있는 하천정보화시스템의 구축의 근간이 되는 3차원 하천 자료 모형으로 개발된 아크리버 (Arc River)자료 모형을 소개한다. Arc River는 지리정보시스템(GIS)에 기반하여 수립되었고 최신 하천 유동 및 하상 계측기법으로 확보된 방대한 양의 관측 자료를 수집, 저장, 처리, 검색, 그리고 분석할 수 있게 하는 표준화된 자료 모형 (data model)이다. Arc River는 지난 10년간 유역 자료 모형의 표준으로 사용되어 온 Arc Hydro 모델의 한계를 극복하여 3차원에서 시공간적으로 변화하는 복수의 하천 관측 자료를 효율적으로 연계하고 GIS에서 활용할 수 있도록 설계되었다. 본 논문은 Arc River의 다양한 설계 원리에 대해 설명하고 실제 ADCP 자료를 활용하여 활성화된 Arc River의 예를 제시한다. Arc River는 향후 하천을 유지, 관리, 해석에 있어 필요한 3차원 하천정보화시스템의 구축의 근간을 이루고 국내에서도 그 활용을 범위를 넓힐 것으로 기대한다.
수자원 분야의 기후변화 연구에서 유출분석을 위한 장기유출모형의 입력자료로 일단위의 기상자료가 요구된다. 이러한 일자료의 생성을 위해 통계학적 다운스케일링 기법 중 추계학적 기상모의모형이 가장 널리 적용되고 있다. 또한, 유역단위의 합리적 유출분석을 위해서는 기상모의모형을 이용한 일자료 발생시 기상관측지점 간의 공간상관성 확보가 선행되어야 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 다지점 추계학적 기상모형의 개발 및 적용에 앞서 기존모형의 강우 발생과 크기와 관련된 주요요소들의 공간적인 특성을 분석하고자 하였다. 따라서, 본 연구에서는 국내 기상청 지점의 관측자료를 중심으로 모형의 강우발생과 관련된 강우/무강우 발생확률, 강우크기와 관련된 월강우량의 평균값, 월평균 강우량의 표준편차, 왜곡도를 산정하였다. 이를 중심으로 전국에 걸친 공간특성 분석을 통하여 다지점 추계학적 기상모의모형의 개발 및 적용시 고려해야 될 사항을 도출하고자 하였다.
본 연구에서는 공간 분포의 해석을 위하여 일반적으로 사용되어 오던 Thiessen 또는 Kriging 법들을 대체할 수 있는 새로운 모형인 SANN(Spatial-Analysis Neural-Network)을 소개한다. 이 모델은 신경망 기법을 이용한 비매개 변수법의 일종으로 미측정 기점의 평균값 뿐만 아니라 분산, 왜도 등의 고차 통계치를 제공하여 준다. 또한 어떤 기점에서의 공간변수의 값이 그 심각도에 따른 미리 지정된 여러 분류들 중 각각의 분류에 속할 확률값과 전체 공간을 각 분류에 따라 가장 최적하게 분류경제(class boundary)를 선정하여줄 수 있는 Bayesian 계급분류기(Classifier)를 제공하는 의사결정(decision-making) 역할도 수행할 수 있다. 본 연구에서는 제안된 SANN모형의 외삽기(interpolator)를 사용하여 관측 기점의 연평균 강우량을 대상 유역 전체의 공간적으로 분포시키고 또한 각 지점의 예측 오류를 산정하며, Bayesian 분류기를 사용하여 대상유역을 가장 적절하게 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하는 방법을 제시하여 본다. 본 연구에서는 39개 강우 계측 지점을 이용하여 우리나라의 연평균 강우의 공간 해석에 응용하여 본다. 결과적으로 연평균 강우량의 공간 분포, 표준편차, 그리고 확률도를 얻었다. 더불어 우리나라 전역을 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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