유역의 수문현상을 해석하기 위해서는 다양한 지형자료와 수문 시계열자료가 필요하다. 최근 들어 DEM(Digital Elevation Model)과 수자원 주제도와 같은 지형자료 뿐만 아니라 수치예보자료 및 강우레이더의 관측자료와 같은 수문 시계열자료 또한 격자 형태로 제공되고 있으며, 이를 활용한 수문분석에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 격자형 자료를 이용하여 효과적으로 단기간의 강우-유출 현상을 모의하기 위한 물리적 기반의 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 개발하였다. 지표면 유출과 하도 유출의 모의는 운동파 방정식을 이용하고 있으며, 침투량 산정을 위해서 Green-Ampt 모형을 이용하고 있다. 지배방정식은 유한 체적법을 이용하여 이산화 하였으며, TDMA(TriDiagonal Matrix Algorithm) 방법을 이용하여 연립방정식을 풀고, 비선형 항에 대해서는 Newton-Raphson 방법으로 반복 계산함으로써 수렴해를 도출하였다. 개발된 모형은 단순화된 가상의 유역에 대해서 적용한 결과를 $Vflo^{TM}$ 모형의 모의결과와 비교함으로써 타당성을 검토하였다. 또한 위천 유역의 적용을 통해 모형의 검증 및 실제 유역에 대한 적용성을 검토하였으며, 모의결과는 관측유량의 재현성이 높은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 잠재증발산량과 실제증발산량간의 보완관계 기반의 증발산량 산정 모형인 Brutsaert and Stricker (1979)의 AA 모형과 Morton (1983)의 CRAE 모형을 제주도내 두 개의 상시하천 유역에 처음으로 적용하고 이 지역에 적합한 모형의 매개변수를 제안하였다. AA 모형과 CRAE 모형의 매개변수 검정과 모형의 검증을 위한 대표유역으로 각각 북제주에 위치한 한천 유역과 남제주에 위치한 강정천 유역을 선정하였다. 한천 유역에 대해 AA 모형의 경험상수 ${\alpha}$와 이류에너지항 M, CRAE 모형의 경험상수 $b_1$과 $b_2$를 바꾸어가면서 실제증발 산량을 산정하고 이를 유역수문모델링 결과와의 비교를 통해 매개변수 검정을 수행하였다. 그 결과 AA 모형은 ${\alpha}=1.00$, $M=30.0Wm^{-2}$, CRAE 모형은 $b_1=33.0Wm^{-2}$, $b_2=1.02$이 최적의 값으로 산정되었다. 동일한 매개변수를 사용하여 AA 모형과 CRAE 모형의 검증 대상유역인 강정천 유역에 적용한 결과, 두 모형 모두 식생의 성장기 및 비성장기에 유역수문모델링 결과와 유사한 것으로 분석되었다.
많은 수의 매개변수와 복잡한 구조를 가진 수문모형의 적용 시 세밀하고 강력한 모델 검 보정이 요구된다. 본 연구에서 금강유역에 위치한 갑천 소유역에 준 분포형 모형인 SWAT모형을 이용하여 다 목적 지점 검 보정 방법을 제시하였다. 모형의 보정 전 민감도 분석을 통한 각 소유역별로 특성 분석이 이루어 졌고, 유출에 민감한 매개변수들을 추정하였다. 그리고 최소한의 보정을 통한 모형의 유효성을 높이기 위해, 관측된 데이터로부터 매개변수 값을 선보정하는 과정을 거쳤다. 그 결과 각 소유역 별로 다른 매개변수들의 민감도가 나타났다. 관측유량에 대한 보정 단계에서 $R_{eff}$는 0.41-0.84, $R^2$은 0.5-0.86 값으로 신뢰성 있는 결과를 얻었다. Recursive digital filter로 추정된 기저 유출량을 약 2% 범위에서 산정하였다. 관측 지하수 수위와의 비교에서도 전체적으로 관측된 지하수 수위의 시간적 변동추이와 변동 폭을 잘 나타내었으며, $R^2$는 0.69로 만족스러운 결과를 보였다. 결론적으로, 다 목적 지점 방법의 사용은 모형기 구조와 추정된 매개변수들에 높은 신뢰도를 제공하였다.
국내 수문관측자료의 부족으로SWAT(Soil Water Assessment Tool) 모형의 적용성 평가는 대부분 유출자료만을 사용하여 이루어진다. 본 연구는 실측된 여러 수문자료가 SWAT수문모형의 불확실성 및 오차의 감소를 위해 어떻게 이용될 수 있는 지에 대하여 알아보고자 하였다. 이를 위해 전형적인 산지 유역인 설마천 유역을 대상으로 준분포형 장기강우유출모형인 SWAT 모형을 적용하여 수문성분의 특성을 살펴보았다. 먼저 모형의 입력자료인 기상자료 및 지형자료를 획득하여 구축하였고, 모형의 검 보정 위하여 유출, 증발산, 토양수분 실측자료를 획득하였다. SWAT 모형은 유츨량, 증발산, 토양수분 자료가 동시에 측정된 2007년 자료를 사용하여 보정된 후, SWAT 모형의 모의값은 유출량은 2003~2008년, 증발산과 토양수분은 2008년의 관측값과 비교, 분석한 뒤 전체적인 검증을 통해 모형의 적용성 평가를 실시하였다. 유출량의 검 보정 이용한 모의결과보다 다른 실측자료를 이용한 모의결과가 신뢰성이 높게 나타났다(결정계수($R^2$) 상향: 유출량은 0.72에서 0.76, 토양수분은 0.49에서 0.59, 증발산은 0.52에서 0.59). 유역의 실제적인 상황을 근접하게 모의하기 위해서는 다른 수문성분의 정확하고 신뢰성 있는 자료의 구축과 적용이 매우 중요하다고 판단된다.
수자원의 효율적인 이용과 관리를 위해서는 기본적으로 강우-유출에 대한 신뢰성 있는 해석이 필요하지만 이를 위한 연속적인 수문자료가 부족하고, 실측 및 모형 등을 통한 강우-유출자료의 확보는 여전히 요원한 실정이다. 특히 미계측 유역의 경우는 합리적인 강우-유출 모의 개선의 일환으로 모형 적용시 필요한 매개변수를 계측유역에서 미계측 유역으로 전이하는 지역화 방안이 활용되고 있다. 본 연구에서는 하천 내 미계측 유역 또는 가뭄모니터링이 필요한 지점에서 GR4J 모형을 선정하여 강우-유출과정의 상태변수를 추출하고 SCEM-UA 기법을 이용한 매개변수 최적화를 진행하였다. 모형을 통해 획득한 유역특성인자와 매개변수 상관성 분석을 위해 Copula 함수를 이용하여 지역화하였으며 미계측 유역에 대한 강우-유출 분석을 수행하였다. 분석과정에서 대상 유역의 중간상태변수를 추출하고 이를 수문변량 인자인 하천수위와 지하수위에 대해 각각의 상관성을 분석하였다. 나아가 강우-유출 모의 과정에서 GR4J 모형의 상태변수를 산출하고 지수화시켜 수문학적 가뭄지수(SSDI)를 산정하였으며 이를 대표 가뭄지수인 SPI와 비교분석하여 산정된 가뭄지수의 수문학적 적합성 평가를 수행하였으며 이를 토대로 미계측 유역에서의 가뭄 모니터링 및 가뭄정보제공 체계구축과 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
물순환에 영향을 미치는 원인과 결과를 분석하는 기존의 연구들은 대부분 강우-유출모형을 사용하고 있어 모형의 구축 및 매개변수의 보정과 검증에 많은 노력이 필요하다. 본 연구에서는 수문기상자료만을 이용하여 유량의 변동성분을 정량화할 수 있는 수문학적 민감도 분석기법을 화천댐 상류유역에 적용하고 화천댐 유입량에 대한 1967~2017년 동안의 변동량을 자연적 요인과 인위적 요인으로 분리하여 제시하였다. 다양한 변동점 탐색기법을 사용한 결과 1999년이 통계적으로 유의한 변동점으로 탐색되었으며, 이를 활용하여 수문학적 민감도 분석을 5가지의 Budyko 함수들을 이용하여 산정한 결과 평균적으로 18.99억 $m^3/y$의 유입량 감소가 임남댐 건설로 인하여 발생된 것을 알 수 있었다. 이와 같은 결과는 기존 연구자들의 화천댐 유입량 감소량에 비해 다소 크게 산정된 결과이며, 이는 2000년대 이후 증가된 강우량 및 화천댐 유입량의 감소가 주된 영향을 미친 결과로 추정된다. 향후 월별, 계절별 단위의 분석이 추가로 연구될 필요가 있으며, 미래의 기후변화 상황을 고려한 예측을 통한 실효성 있는 계획이 수립될 필요가 있을 것으로 판단된다.
기상 이변과 해수 온도 상승으로 인한 국지성 집중 호우 및 돌발홍수, 대형급 태풍 빈발 등에 대비하기 위하여 홍수예보와 방재 대책에 가장 기본이 되는 각 유역 특성별 수문 기초자료의 축적 및 분석이 더욱 필요하게 되었다. 특히 홍수시 큰 피해를 가져오는 도시지역의 수문 모니터링이 부족한 실정을 고려한다면 도시하천별, 소배수구역별 수문 관측 및 제공이 필요하다. "도시홍수재해관리기술연구사업단"에서는 도시하천 유역의 수문현상 규명을 위한 기초정보 축적을 위해 중랑천 유역에 시험배수구역(신내1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)을 운영하여 수문 관측 및 자료 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 실시간으로 관측되고 있는 도시하천 시험배수구역 중 주로 상가지역 및 주택지역으로 구성되어 있는 군자 배수구역에서 합류식 하수관거를 통해 유출되는 유량자료를 주간별, 요일별로 분석하여 일일하수량과 강우 발생시 직접유출량을 산정하였다. 이를 통해 도시하수 유출의 특성 분석이 가능하며 하수관거 관리 대책 수립에 유용한 자료로 활용될 것으로 판단된다. 또한 산정된 직접유출량은 강우-유출 모형(SWMM) 모의를 통해 모의값과 비교, 분석되었다.
다변량 지역빈도해석은 기존에 사용되어온 다변량 빈도해석과 지역빈도해석의 장점을 가지고 있는 방법으로 다양한 변수를 고려함으로써 수문현상에 대하여 많은 정보를 얻을 수 있다. 현재까지는 우리나라의 수문자료를 이용하여 다변량 지역빈도해석이 시도된 적이 없어 국내의 수문자료를 대상으로 다변량 지역빈도해석의 적용성을 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 다변량 지역빈도해석의 수문학적 동질지역을 설정하는 단계에 집중하여 이변량 수문자료인 연최대 강우량-지속기간 자료에 대하여 수문학적 동질지역을 설정하였다. 이변량 지역빈도해석에서 사용되는 지역구분방법의 한국의 연최대 강우량-지속기간 자료에 대한 적용성을 평가하였고 그 특성을 분석하였다. 기상청 71개 지점에 대하여 분석을 실시하였다. 군집해석방법으로는 K-medoid 방법을 적용하였고, 불일치 척도와 이질성 척도를 이용하여 지역구분이 적절히 되었는지를 판정하였다. 군집해석 결과 한국은 총 5개의 지역으로 나누어지며, 두 지역을 제외하고는 지역 내 모든 지점의 불일치 척도가 기준치 이하인 것으로 나타났다. 자료연수가 짧은 지점에서 불일치 척도가 높게 나오는 것을 확인하였다. 구분된 모든 지역은 지역 내 지점들의 자료들이 동질한 것으로 나타났고 각 지점간의 상관성이 매우 높은 것으로 나타났다.
광산개발에 따른 지하수 유동의 변화는 지반의 소성 변화 및 강도 저하, 붕락과 같은 주요 문제의 발생 원인으로 작용한다. 지속적인 채광 작업이 유지되기 위해서는 계절적인 갱내수 유입량의 변화와 단전이나 펌프의 파손 및 돌발적인 유입량의 증대에 대처할 수 있도록 갱내수 유입에 대한 대책을 마련해야 한다. 본 연구는 연구 대상지와 인근에 있는 석회석 광산과의 수리적 연결성 확인을 통한 갱내 누수의 원인 규명을 목적으로 지하 매질의 연결성 확인을 위한 추적자 시험을 수행하였다. 염료계, 이온계 등 다양한 추적자를 적용한 실내실험을 통해 추적자 물질을 선정하였고, 현장 시험을 통해 대상지역의 수리지질 모델을 구현하였다. 이를 통해 광산 외부 계곡과 갱내수에 대한 수리적 연결성과 갱내 누수의 원인을 규명하였다.
There is currently a high-accuracy modern forecasting method that uses machine learning algorithms or artificial neural network models to forecast river water levels or flowrate. As a result, this study aims to develop a mathematical model based on artificial neural networks to effectively forecast river water levels upstream of Tranh Culvert in North Vietnam's Bac Hung Hai irrigation system. The mathematical model was thoroughly studied and evaluated by using hydrological data from six gauge stations over a period of twenty-two years between 2000 and 2022. Furthermore, the results of the developed model were also compared to those of the long-short-term memory neural networks model. This study performs four predictions, with a forecast time ranging from 6 to 24 hours and a time step of 6 hours. To validate and test the model's performance, the Nash-Sutcliffe efficiency coefficient (NSE), mean absolute error, and root mean squared error were calculated. During the testing phase, the NSE of the model varies from 0.981 to 0.879, corresponding to forecast cases from one to four time steps ahead. The forecast results from the model are very reasonable, indicating that the model performed excellently. Therefore, the proposed model can be used to forecast water levels in North Vietnam's irrigation system or rivers impacted by tides.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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