우리나라에서는 도시 개발사업을 위한 환경영향평가를 실시하는데 있어 개발 전 중 후의 강우유출량을 분석하도록 규정하고 있다. 도시개발에 따른 수문학적 변화를 분석하고 대책을 수립하기 위해 수문모델이 사용되고 있으나 대부분의 경우 현장의 자료가 충분하지 않은 관계로 그 산정결과의 신뢰도가 문제될 수 있다. 본 연구에서는 대전의 관평천 일부유역에서 2015년 7월 부터 2016년 7월 까지 자동 모니터링 장치을 이용하고 또한 및 현장 측정을 통해 확보된 강우량 및 유출유량의 연속자료를 활용하여 SWMM을 이용하는 경우 강우 유출량 예측의 정확도를 제고하고자 하였다. 토양침투량 산정을 위해 대표적으로 사용되는 Curve Number 방법, Horton 방법 및 Green-Ampt 방법들을 사용한 경우에 대해서 투수지역과 불투수 지역에 대해 각각 최적의 Manning 조도계수와 지표면 저류깊이를 산정하여 제시하였다. 본 연구의 결과는 우리나라의 도시 유역에서 실측자료를 이용하여 강우 유출 모델을 보정하였다는 면에서 의미가 있다고 판단되며 추후 유역의 개발등의 상황에 대해는 강우 시 유출량 및 수질현상을 더욱 정확하게 예측하고 나아가서 향후의 유역 내 수문조건 변화 요인에 대한 영향을 분석하는 데 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 격자기반 운동파 강우유출모형 KIMSTORM(grid-based KIneMatic wave STOrm Runoff Model)의 기능을 개선하고 적용성을 평가하는 것이다. KIMSTORM은 김성준(1998)이 개발한 분포형 강우유출모형으로 포화상태의 지표흐름 및 토양수분상태의 시공간적인 분포를 파악할 수 있다. UNIX C++ 언어로 개발되었으며, GRASS 형태의 ASCII Grid를 입출력하도록 구성되어 있는 모형으로 UNIX 운영체제에서 구동이 가능하다. 그러나 UNIX와 GRASS는 최근에 많이 이용되지 않는 추세로 KIMSTORM 모형을 이용한 홍수유출해석이 적극적으로 활용되는데 주요 제약사항이 되어 왔다. 본 연구에서는 KIMSTORM을 윈도우즈 환경에서 운영될 수 있도록 FORTRAN 90을 이용하여 재개발하였으며 주요개선 사항으로, ESRI ASCII Grid 형태의 GIS(geographic information system) 자료 입력, 물리적 침투모의 방법인 GAML (Green-Ampt and Mein- Larson) 적용, 공간강우 입력가능, 정렬 알고리즘을 이용한 계산속도의 개선, 모형 자료입력 등 전처리 기능개선, 계산결과의 자동평가 및 분포도출력 등 후처리 방식개선으로 요약할 수 있다. 개선된 모형 GAML에 의한 침투방법을 적용하여, 남강댐유역($2,293\;km^2$)의 6개 강우사상을 대상으로 결정계수, Nash & Sutcliffe 모형효율계수, 용적편차, 첨두유량의 상대오차, 첨두시간의 절대오차를 이용하여 적용성을 평가하였으며, 민감도분석결과 초기토양수분조건과 하천조도계수가 가장 큰 민감도를 나타내었다.
현업에서 사용하는 유출해석 기본이론은 연속방정식과 운동방정식으로서 운동파가정(kinematic wave analogy)을 기반으로 한 집중수문모형(lumped hydrologic model)에 의하여 수행되고 있지만 집중형 모형은 한 매개변수에 여러 가지의 물리적 과정을 개념화하여 담고 있기 때문에 유출과정에 대한 섬세한 모형화의 제약으로 인하여 유역고유의 매개변수값을 찾기가 쉽지 않은 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 물리적 기반의 2차원 분포형 강우-유출모형을 개발하고자 하며 이는 완전분포형 수문동역학적 모형으로 지표흐름과 침투과정, 기저유출과 관련된 과정을 모의한다. 본 모형은 공간적으로 변화하는 침투량과 소규모 및 대규모의 지형학적 특성을 사용하는 St. Venant 방정식을 사용하고 개발될 모형은 모든 스케일에서의 수심과 유량을 계산할 수 있으며 Richard 방정식(또는 선택적으로 Green-Ampt 방정식 채택)을 이용하여 정밀한 침투량 모의가 가능하다. 또한 레이다등의 고해상도 강우관측자료를 지점자료와 합성하여 입력자료로 사용할 수 있도록하고자 하며 강우-유출모형에 다목적댐이나 보등에서의 유량조절효과를 반영하고, 다목적댐군에서의 연계운영모의가 가능케 함으로서 현업의 운영자들이 실무에서 실질적으로 활용할 수 있는 형태의 모형을 개발하고자 한다. 이는 국내에서의 2차원 분포형 강우-유출모형을 자체 개발함으로서 연구역량을 제고하고, 국내 현업기관에서의 분포형 모형기반의 홍수모니터링 및 전망시스템의 확산에 기여할 것으로 예상된다.
L-THIA ACN-WQ 2016 모형 개선 연구에서는 침투량 산정, 다중 기상지점 등 유역 규모 확대를 목적으로 엔진 개선과 모형의 최적 매개변수 선정을 위해 최적화 알고리즘을 활용한 자동보정 모듈을 개발하였다. 개선된 침투량 초기손실 산정 계수를 적용한 침투량 산정 방법을 Green-Ampt 모형의 침투량 산정 결과와 비교한 결과 편차는 매우 작았으며, Green-Ampt 모형을 통해 산정된 침투량 범위 내에 분포되어 개선된 침투량 산정 방법의 결과가 유효한 값을 의미하는 것으로 나타났다. 이렇게 도출된 초기손실 산정 계수를 관계식으로 개발하여 L-THIA ACN-WQ 2018 모형 내에서 CN에 따른 초기손실량이 산정되도록 하였고, 이를 기반으로 침투량 및 기저유출량이 산정된다. 유역 규모 확대를 위해 다중 기상지점이 적용되도록 엔진 코드를 개선하였으며, 평창A와 고부A 유역을 대상으로 단일 기상지점과 다중 기상지점 적용에 따른 유출 해석을 유량지속곡선을 통해 비교 한 결과 다중 기상지점 적용에 따라서 평창A와 고부A 유역 모두 유황구간이 크게 달라지는 것으로 나타났다. 특히 고부A 유역은 우황 변동 특성이 크게 나타났는데, 지역적 강우 특성이 뚜렷한 유역에서는 유출해석에 매우 중요한 영향인자로 작용되는 것으로 알 수 있었다. 마지막으로 L-THIA ACN-WQ 2018모형을 이용함에 있어 유역 특성에 알맞은 최적 매개변수 산정을 위해 유량 및 TN, TP 자동보정 툴을 개발하였다. 자동보정툴은 2개의 보정방안으로 개발하였다. 첫 번째는 유역 전체에 대해 하나의 최적매개변수를 도출하는 것이며, 두번째는 유역 내 다중 보정 지점을 통해 소유역별 최적매개변수를 도출하는 것이다. 이를 통해 사용자는 모형의 활용 목적 및 가용 가능한 보정 자료 등을 고려하여 모형의 최적 매개변수를 도출할 수 있다. 이렇게 개선된 L-THIA ACN-WQ 2018 모형을 총량단위유역 한강 평창A와 금강 고부A에 적용한 결과 유량은 NSE 0.76, 0.85로 매우 높게 나타났으며, TN, TP의 NSE는 0.64 ~ 0.86 로 매우 높은 적용성 결과가 도출되었다. Ryu(2016)의 연구 결과와 비교해보면 평창A는 NSE와 $R^2$ 수치로는 큰 차이를 보이지 않았지만, 유량 모의에서 일별 예측값 변화 폭에 큰 변화가 있는 것으로 나타났다. 기존 L-THIA ACN-WQ 2016모형 결과에서는 일별 유량의 변동성이 매우 크지만, L-THIA ACN-WQ 2018 모형에서는 일별 유량 변동폭이 크게 감소하여, 유량 모의에 큰 개선 효과가 있는 것으로 나타났다
최근 국내에서 사용되고 있는 격자분포형 강우-유출 모형 $Vflo^{TM}$을 실무에 효율적으로 적용하기 위하여 매개변수값의 결정과 그 민감도를 분석하고, 중랑천 유역의 토지이용 및 지형특성을 고려한 적정 크기의 격자에 대한 연구를 수행하였다. 연구대상유역으로는 토지이용현황이 상이한 중랑천 상류(자연유역), 우이천(복합유역) 및 청계천(도시유역) 유역을 선택하였다. $2003{\sim}2006$년까지 5개 호우사상의 실측자료로부터 매개변수값의 최적화를 실시하였으며 수치모의된 결과로 부터 조도계수, 투수계수, 초기함수비 등의 매개변수에 의한 계산치의 민감도를 분석하였다. 검토결과 지표면 조도계수가 가장 예민했으며, Green-Ampt식에 적용되는 투수계수의 영향이 큰 것으로 분석되었다. 또한, 수문학적 지형특성 반영을 위한 적정 격자크기는 자연유역(중랑천 상류)과 복합유역(우이천)에서는 100과 200 m에서 관측 유출수문곡선과 대체로 일치하나, 격자크기가 300 m에서는 지형특성을 반영하지 못해 유출수문곡선이 왜곡되는 경향을 나타내어 불투수율 80% 이하인 자연 및 복합유역에서는 DEM 격자크기를 $200{\sim}300\;m$이하로 적용하는 것이 적정하다고 판단된다.
급속한 산업화와 도시화로 인하여, 투수지역은 감소함으로써, 개발전과 다른 지표, 지표하 유출이 나타난다. 이에 대한 대안으로 최근 저영향개발 (LID)이 수문학적 및 환경, 생태적 개선으로 대안으로 대두 되고 있다. 이에 많은 연구자들이 EPA SWMM 모델의 이용하여 LID 설치 전, LID를 모의하였으나, 불포화토양 및 토양 내의 matric head에 대한 고려가 없어 정확한 LID 모의가 힘든 실정이다. 이에 본 연구에서 상세한 토양 모의가 가능 HYDRUS를 이용하여, SWMM-HYDRUS 모델을 개발하였다. EPA SWMM 모델의 경우, 가장 상단의 layer에서 green ampt equation을 이용하여 침투량을 계산 후, 다음 layer에서 Darcy eqation을 이용하여 토양 물이동을 계산되어진다. 하지만 기존의 SWMM모델의 경우, 불포화토양내의 물 흐름에 대한 고려와 Matric head와 Pond depth에 대한 고려가 없어, LID 모의 시 한계점이 나타났다. 이에 본 연구에서는 이러한 한계점을 개선하기 위하여, 기존의 EPA SWMM의 LID 모듈을 Van Genuchten's equaton과 Richard Equation을 이용하여 정확한 토양 물 흐름을 계산하는 HYDRUS을 SWMM 모델에 결합하여, 더욱 정확한 LID 모의를 실시하였다. 개선된 SWMM-HYDRUS 모델의 모의 결과, 기존의 SWMM에서 한계점을 보여주는 Metric head를 고려하여 불포화 침투가 이루어지며, 또한 포화 후 LID 위에 존재하는 Pond depth를 고려해주는 결과가 나타났다. 향후 개발된 SWMM-HYDRUS모델를 이용하여 LID를 검증 시 기존의 모델보다 정확한 모의가 가능하다.
본 연구에서는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란을 이용하여 확산파 강우 유출모형을 개발하였다. CUDA 포트란은 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)에서 수행하는 병렬 연산 알고리즘을 포트란 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPU상의 범용계산(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units: GPGPU) 기술이다. GPU는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술 논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 이에 따라, CUDA 포트란기반 확산파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시킬 수 있다. 분포형모형의 지배방정식은 확산파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 확산파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. CUDA 포트란기반 확산파모형의 정확성은 기존 연구된 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형과 비교하였으며, 연산소요시간에 대한 효율성은 CPU기반 확산파모형과 비교하였다. 그 결과 CUDA 포트란기반 확산파모형의 결과는 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형의 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반 확산파모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 본 연구는 GPU 가속 운동파모형을 실제 유역에 적용하여, GPU 가속 운동파 강우유출모형 결과에 대한 정확성과 연산 소요 시간에 대한 효율성을 확인하였다. GPU 가속 운동파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시키기 위해 CUDA 포트란을 이용하여 개발되었다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 운동파모형을 이용하여 금강의 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상을 모의 하였고, 동일한 유한체적법을 이용한 CPU(Central Processing Unit) 기반의 강우유출모형과 비교하였다. 그 결과 GPU 가속모형의 결과는 미호천 유역 하류단에서 관측한 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반의 강우유출모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
개념적 강우-유출모형에서 토양수분과 관련된 물리적 거동은 간략화 된 형태로 강우 및 온도자료를 활용하여 중간변량(state variable)으로 간접적으로 고려되고 있다. 특히 강우-유출모형에 초기함수 조건은 선행함수조건을 고려하여 수문지질학적 평가를 통하여 결정되어야 하나, 일반적으로 가정되거나 모형에서 간략화 된 분석과정을 통해 추정되고 있다. 본 연구에서는 토양의 Water Balance 모형 기반의 개념적 토양수분 추정모형을 활용하였다. 토양수분의 시간적 변동성을 평가하는데 있어서 연속적으로 측정된 In-situ 토양수분 자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하였다. Green-Ampt 방법과 중력식 침투방법과 온도를 활용한 증발산 추정기법을 연계한 토양함수 평가 모형을 개발하였다. In-situ 토양수분 자료와 유역의 강수량 및 온도자료를 이용한 관련 매개변수를 Bayesian 기법을 통해 추정하였으며 매개변수의 민감도를 평가하여 제시하였다. 최종적으로 제안된 모형의 활용측면에서 강우-유출모형의 초기함수 조건으로써의 역할을 평가하였다. 구체적으로 첨두유량 및 유출고와 초기함수조건과의 관계를 제시하고 강우-유출모형에서 활용방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 매개변수 자동 보정기법인 PEST(Model-Independent Parameter Estimation and Uncertainty Analysis)를 CAT 모형에 연계하여 유출특성 분석을 실시하였다. CAT-PEST 연계모형은 CAT 모형의 모의유출량을 이용하며 PEST의 반복계산을 통하여 최적 매개변수를 추정한다. 침투방법은 CAT에서 제공하는 Rainfall Excess 방법, Green and Ampt 방법 및 Horton 방법을 이용하였으며 각 침투방법에 따른 유출 특성을 비교 및 분석하였다. 연구대상유역은 보령 댐 유역으로 유역면적은 $163.7km^2$이며 전체면적의 약 80%가 산지로 구성되어 있고, 유로연장은 22.3km, 유역평균경사는 40.19%이다. 또한 보령댐 유역의 월평년값 평균기온은 -0.8에서 $25.5^{\circ}C$로 계절변동이 매우 큰 것을 알 수 있다. 최근 몇 년간 심각한 가뭄 피해를 입은 보령댐 유역은 2016년에 도수관로를 완공하여 이를 통해 금강으로부터 물을 끌어다 쓰고 있는 실정이며, CAT 모형에서는 금강도수유입량을 외부유입 처리하여 유출량을 산정하였다. 모의기간은 1999년부터 2017년까지이며 전체기간에 대한 보정 후 연도별 보정을 실시하였다. 통계적 평가수단은 $R^2$, RMSE 및 NSE를 사용하여 유역 최종출구점에서의 유출량과 비교하였으며 전체기간에 대한 보정결과 NSE와 $R^2$가 0.75 이상으로 나타나 대체적으로 모의 유출수문곡선이 관측 수문곡선과 유사한 양상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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