최근 강우-유출 모형은 물리적 현상에 근거한 확정론적 모의 모형과 물리적 성분으로 설명할 수 없는 내용에 대해 통계적으로 접근하는 추계학적 모의 모형 등이 계속 연구되고 있어 자연현상에 가까운 결과를 기대할 수 있게 되었다. 하지만 우리나라의 경우 많은 연구에도 불구하고 돌발성 집중호우, 여름철 집중되는 강우 등으로 인해 재난이 반복적으로 발생하고 있어 모형의 정확성에 대한 논의가 지속되고 있다. 동일한 유역에 동일한 입력자료를 사용하더라도 사용하는 모형에 따라 유출 분석결과는 상이하며 이는 유출 해석에 대한 불확실성으로 작용한다. 본 연구에서는 앙상블 및 블랜딩 기법을 사용하여 각 강우-유출 모형의 불확실성을 고려하여 최적 유출량을 산정하고자 한다. 대상 유역으로는 한강 수계에 있는 중랑천 유역을 선정하였으며, Distributed 모형인 Vflo 모형과 Lumped 모형인 저류함수 모형, SSARR모형, TANK 모형을 이용하여 유출 분석을 실시하였다. 그 후, Multi-Model Super Ensemble(MMSE), Simple Model Average(SMA), Mean Square Error(MSE) 방법 등의 blending 기법을 이용하여 하나의 통합된 형태의 유출 분석 결과를 제시하였으며, 최적 유출량 산정을 위한 blending 기법을 선정하였다. 본 연구를 통해 동일한 강우 시나리오에 대한 여러 강우-유출 모형에 대한 정확도를 확인하였으며, 앙상블 및 블랜딩 기법을 사용하여 유출 분석에 대한 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
유역의 홍수량 산정하기 위해서 데이터기반 모형, 개념적 모형, 프로세스 기반 모형과 같은 다양한 개념의 수문학적 모형이 개발되고 적용성이 검토되고 있다. 물리기반 강우-유출관계 모형의 경우, 이론적으로 강우유출응답의 연속 모의에 적합하다고 알려져 있으나 모형 구성에 필요한 수문자료 확보의 한계성 때문에 실절적인 적용에 어려움이 있다. 또한 수문 자료가 충분하지 않거나, 없는 미계측 유역에서 홍수량을 산정하기 위해서는 기존의 수문 관측 시스템의 데이터를 이용하기 어렵기 때문에 레이더 및 위성 등을 이용한 다양한 기상수문데이터 도입이 필요하다. 이에 본 연구에서는 관측된 자료와 함께 모델기반 수문기상 시스템인 GLDAS(Global Land Data Assimilation System, GLDAS)의 자료를 이용하여 개념적 강우-유출관계 모형인 PMD(Probaility Distributed Model, PMD)을 통해 홍수량을 모의하는 방법을 적용하였다. 이를 위해 개념적 강우유출관계 모형을 구성하고, 공간적 토양저류(soil moisture storage)분포를 산정하기 위해 토양의 함수상태를 산출하였다. 이같은 접근법은 수문 자료의 제한, 모형 검정의 문제와 같은 어려움을 해결하기 위한 대안으로 제시할 수 있으며, 분석 결과로부터 모델기반 수문기상 자료와 개념적 강우-유출관계 모형의 활용가능성을 검증할 계획이다.
딥러닝 알고리즘 중 과거의 정보를 저장하는 문제(장기종속성 문제)가 있는 단순 RNN(Simple Recurrent Neural Network)의 단점을 해결한 LSTM(Long short-term memory)이 등장하면서 특정한 유역의 강우-유출 모형을 구축하는 연구가 증가하고 있다. 그러나 하나의 모형으로 모든 유역에 대한 유출을 예측하는 지역화 강우-유출 모형은 서로 다른 유역의 식생, 지형 등의 차이에서 발생하는 수문학적 행동의 차이를 학습해야 하므로 모형 구축에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 12개의 유역에 대하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축한 이후 강우 이외의 보조 자료에 따른 정확도를 살펴보았다. 국내 12개 유역의 7년 (2012.01.01-2018.12.31) 동안의 49개 격자(4km2)에 대한 10분 간격 레이더 강우, MODIS 위성 이미지 영상을 활용한 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index), 10분 간격 기온, 유역 평균 경사, 단순 하천 경사를 입력자료로 활용하였으며 10분 간격 유량 자료를 출력 자료로 사용하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축하였다. 이후 구축된 모형의 성능을 검증하기 위해 학습에 사용되지 않은 3개의 유역에 대한 자료를 활용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)를 확인하였다. 식생지수를 보조 자료를 활용하였을 경우 제안한 모형은 3개의 검증 유역에 대하여 하천 흐름을 높은 정확도로 예측하였으며 딥러닝 모형이 위성 자료를 통하여 식생에 의한 차단 및 토양 침투와 같은 동적 요소의 학습이 가능함을 나타낸다.
최근 전 지구적 기후변화의 발생으로 수문현상의 규모와 빈도가 예측하기 어려운 수준으로 변화되고 있다. 이에 따라 정밀한 데이터를 활용한 수공구조물 운영 및 관리의 중요성이 대두되고 있다. 이 중에서도 다목적댐은 이·치수 측면에서 모두 활용되기 때문에 정밀한 댐 운영을 위한 댐 유입량 자료의 수집 및 관리가 필요하지만 현실적 한계로 인해 간접적으로 측정되고 있다. 현재 국내 다목적댐 저수지의 유입량은 댐시설 유지관리 기준(MW, 1994)에서 제시한 저수지 수위 변동량과 댐 방류량의 추정치로부터 계산하는 간접측정방법을 통해 산정되고 있다. 그러나 이와 같은 방법은 태풍이나 집중호우 등 대규모 홍수 발생 시 저수지 수위의 불균일성으로 인한 오차가 나타나며, 음유입량 및 톱니바퀴 형태의 자료가 발생하는 등 정확도 측면에서 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 한국건설기술연구원에서 2008년 개발한 물리적 기반의 분포형 유출해석 모형인 GRM(Grid based Rainfall-Runoff Model)을 활용하여 상류 유량관측소(옥동교 관측소, 영춘 관측소) 관측유량과 충주댐 지점 모의유량간의 경험공식을 도출하였으며, 이를 통해 상류 유량 관측소의 유량자료를 활용한 댐 유입량 직접산정이 가능하도록 하였다. 또한 다중 관측소 활용 시 댐 유입량 모의 성능이 개선되는지 여부를 확인하기 위해 3가지 경우(옥동교 관측소 단일, 영춘 관측소 단일, 옥동교·영춘 관측소 다중)로 구분하고 각 공식의 성능을 비교 평가하였다. 분석 결과 상류 관측소 관측유량과 댐 본체 지점의 모의유량이 비교적 높은 상관관계(0.79~0.96)를 보였으며, 단일 관측소를 활용한 공식 대비 다중 관측소를 활용한 공식이 더 높은 결정계수를 보였다.
최근 기후변화와 이상기후에 대한 관심으로 세계 각국에서는 미래 기후에 대한 보다 정확한 정보를 얻기 위하여 IPCC 권장 시나리오인 SRES (Special Report in Emission Scenario)기반의 GCM(General Circulation Model)과 RCM(Regional Circulation Model)을 이용하고 있으며 특히, 최근에는 고해상도 자료를 생산함으로써 국부지역에 대한 지형학적 특성을 효과적으로 모의할 수 있는 RCM모형을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 기후변화와 토지이용변화에 따른 미래 한강 유역의 수자원을 평가하기 위하여 다음의 과정을 진행하였다. CA-Markov Chain기법으로부터 토지이용변화를 추정하였으며 기온과 강수자료을 독립변수로 이용한 다중 회귀식으로부터 미래 NDVI를 추정하였다. 또한 기상청에서 제공하는 RegCM3 지역지후모형으로부터 축소기법을 이용하여 추정된 RegCM3 RCM 50 set의 기후변화 시나리오를 SLURP 모형에 입력하여 2001년부터 2090년까지 총 90년에 대한 한강 유역의 미래 유출모의를 실시하였다. 예측된 미래의 유출사상을 기반으로 각 댐별 과거와 미래 유출량을 월별로 비교하고 이들의 유황분석을 실시하였다. 최종 모의 지점으로 선택한 팔당댐에서 월단위 유출 모의 결과 8월 보다는 9월 유출량이 증가하는 결과를 보였고 이는 미래 강우 패턴의 변화에 기인한 것으로 판단되었다. 또한, 기후변화가 물 순환 구조에 미치는 영향을 검토한 결과 한강유역은 물 순환 요소(강수량, 증발량, 증산량, 유출량)의 변화에 의하여 수자원 관리 측면에서 어려움이 가중될 수 있음을 확인하였다.
지금까지 분포형 모형은 개념적 모형에 비해 운동역학적인 이론에 근거하여 물의 흐름을 수치해석으로 추적해 나가기 때문에 많은 컴퓨터 메모리용량이 요구되고 계산수행시간이 상대적으로 오래 걸리는 단점이 있었다. 그래서 분포형모형의 적용은 주로 소유역에 국한되어 적용되어왔으며, 대유역에 적용하기 위해서는 격자의 해상도를 낮추거나 소유역 적용과 동일한 해상도에서는 계산 시간이 많이 소요되어 실무적용을 어렵게 하는 요인이 되어왔다. 이에 대해 본 연구에서는 MPI (Message Passing Interface)기법을 적용하여 물리적이고 복잡한 수치계산을 하는 분포형모형의 단점 중 하나인 대유역 적용시의 계산소요 문제를 해결하고자 하였다. 또한 병렬화 기법의 적용효과를 분석하기 위하여 단일 영역에서 계산된 결과와 다수의 소영역으로 분할하여 수행되어진 계산 결과를 비교하였다. 용담댐 유역에 2006년 태풍 '에위니아' 사상을 대상으로 병렬화 계산을 수행한 결과 단일 프로세서에서 분포형모형을 수행하는 것보다 병렬코드에서 수행한 경우가 유출계산 값의 변동 없이 최고 10배에 해당되는 계산시간이 단축되었다.
최근 기상이변으로 인한 돌발홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 거동을 실시간으로 관측하여 예측이 가능한 강우레이더의 활용성이 높아지고 있다. 또한, 1Km 해상도의 격자형으로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 격자단위의 분석이 가능한 분포형 수문모형의 활용이 증가하고 있다. 본 연구를 위한 선행연구로 배영혜 등(2007)은 레이더 강우와 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$을 이용하여 임진강 유역에 대한 강우-유출 모의를 실시하였으며 분포형 모형의 입력 자료로 활용된 임진강 유역의 공간자료는 임진강 유역조사 성과 및 GIS/RS를 자료를 이용하여 구축하였다. 배영혜 등(2007)이 모의한 임진강 유역의 홍수 유출 모의 결과 모의치와 관측치 사이의 첨두값은 일치하나 지체 시간의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 오차의 원인을 파악하기 위해 북한의 하천과 연결되지 않은 임진강 영중지점을 대상으로 홍수 유출 모의를 실시한 결과 지상 강우계를 이용한 레이더 강우의 보정 유무보다는 GIS 수문매개변수의 불확실성이 오차에 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며 특히 토양분류 체계가 상이하고 현시성이 결여된 토양도의 활용이 수리전도도를 비롯한 토양 매개변수에 불확실성을 초래하여 첨두 유량과 지체시간 등에 영향을 준 것으로 파악되었다. 본 연구에서는 유역면적의 약 2/3가 미계측 지역인 임진강 유역의 지리적 특성과 현지조사가 필수적인 토양도의 재구축이 현실적으로 어렵다는 점을 고려하여 상대적으로 단순한 가 분포형(Quasi-distributed) 수문 모형인 ModClark 모형을 이용하여 2006년 7월 사상에 대하여 홍수 유출 모의를 실시하였으며 그 결과를 선행연구를 통해 모의한 $Vflo^{TM}$ 모형의 유출 모의 결과와 비교하였다.
본 연구에서는 미국 지질조사국에서 개발한 PRMS 모형을 국내 7개 댐유역에 적용하여 국내 적용성과 모의한 계를 분석하였다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 모형 이론과 매개변수에 대해 검토하고, 국내 실정을 고려한 입력자료와 매개변수 추정의 가용성을 분석하였다. 각 적용유역들에서 GIS자료를 활용하여 추정 가능한 매개변수들은 추정하고 나머지 변수들은 Rosenbrock 방법을 이용하여 보정하였다. 모의결과를 다각적으로 분석하여 PRMS 모형의 모의 능력과 한계를 분석한 결과 PRMS 모형은 모든 적용유역에서 관측치에 높은 적합성을 나타내었다. 기본값을 사용한 융설모의에서도 비교적 정확한 모의가 가능한 것으로 나타났다. 적용 유역면적에 상관없이 신뢰성 높은 유출분석이 가능하였으나, 대유역인 경우 준분포형적인 특성보다는 일체형모형에 가까운 유출모의를 하는 것으로 나타났다.
설계홍수량산정과 관련하여 국내 실무에서 어려움을 겪는 가장 큰 문제 중 하나는 설계강우의 결정이다. 설계강우와 관련된 문제는 보다 세부적으로 살펴보면 강우의 시간분포와 강우의 공간분포 결정 문제로 집약될 수 있다. 본 연구에서는 강우의 시간분포와 공간분포에 관련된 문제를 해결할 수 있는 방법으로 티센가중치를 반영한 교호블록형 이동강우(TWBK moving storms)에 의한 설계홍수량 산정기법을 제안하고 그 적용성을 검토하였다. 100년 빈도 48시간 이동강우를 한강유역에 적용하여 그 결과를 기존 연구에서 홍수위 실측자료로부터 빈도해석에 의해 구한 홍수량과 비교하여 적용성을 입증하였다.
정교한 강우-유출 모의를 위해서는 적절한 매개변수의 추정이 필수적이며, 매개변수 추정 방법은 시행착오(trial and error)에 의한 수동보정법과 최적화방법을 사용한 자동보정법으로 구분할 수 있다. 모형의 매개변수의 수가 많은 경우 수동보정법에 의한 매개변수 추정은 매우 어렵다. 자동 보정법에 사용되는 최적화방법은 Rosenbrock 알고리즘, patten search, 컴플렉스(complex) 방법, Powell 방법 등과 같은 지역최적화 방법과 전역최적화 방법으로 나눌 수 있다. 그러나 기존 방법론들은 매개변수의 최적화를 추적하기 위한 알고리즘이 대부분이며 이들 매개변수에 관련된 불확실성을 평가하는데는 미흡한 단접이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 강우-유출모형의 매개변수 추정에 있어서 불확실성을 평가할 수 있는 새로운 방법론을 검토하고자 한다. 매개변수와 관련된 불확실성을 평가하기 위한 방법은 여러 가지가 있으나 통계적으로 매우 우수한 능력을 보이는 Hierarchical Bayesian 알고리즘을 Probability-Distributed 강우-유출 모형에 적용하였다. 본 방법론은 최적화와 동시에 각 매개변수에 관련된 사후분포(posterior distribution)의 추정이 가능하므로 모형이 갖는 불확실성을 효과적으로 평가할 수 있다. 따라서, 수자원 관리에 있어서 불확실성을 고려할 수 있으므로 보다 수리수문학적 위험도를 저감할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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