• 대한토목학회논문집
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• 제28권5B호
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• pp.525-533
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• 2008

대부분의 기후변화 연구에서 Global Circulation Model (GCM)을 수문 모형에 입력하여 수자원 영향 분석을 실시해오고 있다. 국외를 중심으로 기존 GCM보다 해상도가 높은 Regional Climate Model(RCM)을 이용한 분석이 일부 시행되고 있으나, 국내에서는 자료에 가용 여부 및 적용성의 검토가 아직 미비한 실정이다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 27 km의 해상도를 갖는 기상청 RegCM3 RCM에서 도출된 기후변화 SRES 시나리오 자료에 대한 적합성을 평가 하기 위해서 국내 주요지점에 근접한 격자자료를 RCM으로부터 추출하였다. 이에 대한 수문학적 통계 특성치 분석, Wavelet Transform 분석, EOF 분석 등을 실시하여 실측 강수자료와 비교 검토하였다. RegCM3로부터 유도된 기후변화 시나리오는 수문학적 저빈도 특성을 비교적 잘 모의하는 것으로 나타났으며, 이에 대한 시공간적 특성 또한 실측자료와 대체적으로 유사한 거동을 보여주었다. 그러나 일부 시공간적으로 왜곡되어 발생하는 지역을 발견할 수 있었으며, 또한 RCM으로부터 유도된 기상자료는 실측치에 비해 상대적으로 자료의 변동성(분산)이 약하게 나타나는 경향이 있었다. 이러한 관점에서 이들 자료를 수자원분야에 활용하기 위해서는 실측치를 바탕으로 이들 편의에 대한 보정(bias correction)이 고려되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.75-84
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• 2023

대다수의 개발도상국은 물수급 계획을 위한 수문 자료 부재로 장기유출량 산정이 불가능하며, 물 분배 의사결정을 진행하는데 합리적인 물수급 계획을 수립하기가 어려운 상황이다. 연구대상지역인 인도네시아 반둥지역은 급격한 도시화 및 인구집중으로 심각한 상수부족 상황이며 물수지 예측 방안이 구축되어 있지 않아 상수도 보급률이 약 20% 정도 수준이다. 이에 본 연구에서는 개발도상국에서의 물수지 예측접근방안을 제시하기 위해 MODSIM(Modified SIMYLD) 네트워크 모형 활용한 이수안전도 및 용수공급 가능량을 분석하였다. MODSIM 모형의 적정성을 검토하기 위해 비유량법을 적용하여 Pataruman 관측소의 19개년(2002~2020년) 유출량 자료를 기준으로 장기유출량을 산정하고 물수지 분석을 수행하였다. 분석결과 기존 월별 최적운영곡선과 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 발전소의 발전용량을 분석한 결과 0.30~0.50% 정도 차이가 났으며, Pataruman 지점 이수안전도는 Q95% 유량 기준 1.64%, Q355 유량 기준 0.47% 높게 나타났다. 기존 저수지 최적운영곡선과 비교한 운영효율이 1% 내외로 유사하게 계측되어, 이를 통해 MODSIM 네트워크 모형을 이용한 용수공급 평가 가능성과 용수공급시설의 필요성을 확인할 수 있었다.

• 농업과학연구
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• 제8권2호
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• pp.195-202
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• 1981

회개, 수자원획(水資源劃) 등(等) 이수(利水)를 목적(目的)으로 하는 장기유출해석(長期流出解析)에 있어 가장 중요(重要)한 인자(因子) 중(中)의 하나인 유역증발산량(流域蒸發散量)을 Water budget방법(方法)에 의(依)하여 산정(算定)하여, Pan, Potential, Regional evaporation과 Temperature와의 관계(關係)를 구명(究明)하여 유출기록(流出記錄)이 없는 무계기(無計器) 지역(地域)의 유역증발산량(流域蒸發散量)과 장기유출량(長期流出最)을 추정(推定)하기 위하여 금강수계(錦江水系) 용담지점(龍潭地點)의 5 개년(個年) 자료(資料)를 분석(分析)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. Pan evaporation과 River basin evaporation과의 비(比)($E_w/E_{pan}$)가 계절별(季節別) 성향(性向)을 가장 질서(秩序)있게 나타났으며, Pan evaporation으로부터 River basin evaporation을 Fig. 9 또는 Table-7로부터 추정(推定)할 수 있다. 2. Penman의 Potential evaporation을 적용하기 위하여 cloudness effect와 Wind function의 지역상수(地域常數)를 결정한 결과, 용담지역(龍潭地域)의 지역상수(地域常數)는 다음과 같다. $R_A=R_C(0.13+0.52{\frac{n}{D}})$ $E_a=0.35(e_s-e)(1.8+1.0U)$ 3. Regional evaporation [$E_R=(1-a)R_C-E_P$]는 유도과정의 가정에 따른 functional error가 큰 것으로 보여지나, 유역(流域)전반의 물리(物理), 화학(化學), 생물학적(生物學的)인 증발(蒸發)기구를 포괄적(包括的)으로 포용(包容)하고 있는 이와같은 이론적(理論的)인 함수개발(函數開發)이 요망된다. 4. 기상자료(氣象資料)가 미비(未備)한 지역(地域)에서는 기온(氣溫)만으로 Fig-11과 같이 개락적(槪略的)인 월(月) 평균(平均) 증발산(蒸發散)을 구(求)할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권6호
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• pp.551-563
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• 2016

기후변화에 관한 정부간 협의체 (Intergovernmental Panel on Climate Change; IPCC)의 4차 및 5차 보고서에 따르면 인류 활동에 의한 기후변화가 산업혁명 이후 급속하게 진행되고 있다고 한다. 기후변화는 주로 온도와 이산화탄소 농도의 변화로 감지되는데, 지난 100여년 간 지구 평균 온도는 $0.74^{\circ}C$ 상승하였으며, 대기 중 이산화탄소의 농도는 최소 800,000년 동안의 최대치를 기록하였다 (IPCC, 2007, 2014). 이러한 기후 변화는 수문학 연구에서 중요한 강수, 증발산, 토양수분 등에도 커다란 영향을 미치므로 이에 대한 꾸준한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 아시아 지역을 대상으로 1951년부터 2100년까지의 주요 에너지 인자들에 대한 모의를 실시하였다. 전 세계적으로 다양한 분야에서 사용되고 있는 Common Land Model을 미래 예측을 위한 기반으로 활용하였으며, 강제입력자료는 기후변화에 대응하기 위하여 IPCC 5차 보고서에 소개된 가장 최신의 온실가스 시나리오인 대표농도경로 (Representative Concentration Pathway; RCP)를 활용하였다. 과거 기간에 대한 순복사량, 현열 및 잠열에 대한 검증은 Asiaflux 사이트에 속한 5개 지점의 자료를 활용하여 수행하였으며, 모든 인자들에 대하여 모형의 월별 경향성이 관측 자료와 거의 일치함을 확인하였다. 미래 기간의 모의에 대해서는 RCP 4.5 및 RCP 8.5를 활용한 모의 모두 순복사량은 거의 변화가 없었으며 현열은 대체적으로 하강하는 경향을, 이와 대조적으로 잠열의 경우에는 상승하는 경향을 나타내었다. 특히 RCP 8.5를 활용한 결과에서 이 증감폭은 더 크게 나타났으며, 2060년대 후반부터 순복사량과 현열의 변동성이 매우 커지는 등의 극한기후의 특징을 나타내는 것으로 보인다. 추후 연구에서는 본 연구를 토대로 다양한 시나리오를 활용하여 더욱 다양한 조건하에서의 에너지 인자 및 다른 수문학적 주요 인자들에 대한 모의를 수행할 예정이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권7호
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• pp.475-488
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• 2017

정확히 가뭄을 모의하기 위해서는 수문기상학적 현상을 반영할 수 있는 가뭄지수가 필요하며, 국내에서 수문학적 가뭄을 모의하기 위해 MSWSI (Modified Surface Water Supply Index)를 활용한 여러 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 MSWSI의 한계점을 분석하고 MSWSI의 불확실성을 정량화하였다. 우선 MSWSI 인자로서 활용가능한 수문기상인자의 선정에 따른 영향을 분석하였다. 기존 MSWSI에 적용한 하천유량, 지하수위, 강수, 댐유입량의 4개 입력인자별로 하나의 관측소자료만을 이용하였으나 본 연구에서는 중권역별 특성에 맞도록 댐저수위와 댐방류량도 포함하였으며, 여러 관측소의 자료를 취득하여 면적평균자료를 사용하였다. 2001년과 2006년 가뭄사례에 대해 MSWSI 모의검증 결과, 본 연구의 MSWSI가 실측수문기상자료의 경향을 더 잘 반영하여 가뭄을 모의하였으며, MSWSI 인자의 선정이 가뭄모의 정확성에 영향을 주는 것으로 나타났다. 다음으로 MSWSI 인자에 적용하는 확률분포의 선정에 따른 영향을 분석하였다. 강수자료는 Gumbel와 GEV 분포, 하천자료는 정규분포와 Gumbel 분포, 댐자료는 2-매개변수 대수정규분포와 Gumbel, 지하수는 3-매개변수 대수정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 이에 따라 중권역별로 최대 36개의 MSWSI를 산정하였으며, 확률분포의 선정에 따라 MSWSI 범위가 매우 다르게 나타나 어떠한 확률분포을 적용하느냐에 따라 MSWSI 결과는 매우 달라질 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 maximum entropy를 이용하여 MSWSI 입력인자의 선정과 입력인자별 확률분포 선정의 영향에 따른 불확실성을 정량화하였다. 분석결과, 입력인자의 수가 많이 적용될수록 불확실성은 증가하는 것으로 나타났으며, 홍수기에 MSWSI 입력인자별 확률분포 적용에 따라 MSWSI의 불확실성이 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국농공학회논문집
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• 제54권4호
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• pp.127-135
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• 2012

지속가능한 수자원 관리 시스템을 위한 수문 예측은 안정적인 장단기 용수 공급에 있어 중요한 과제이며, 이를 위해는 다양한 기후 정보를 이용한 시스템의 평가가 우선되어야 한다. 본 연구에서는 미국 플로리다 템파 지역의 연간 월 강우와 하천 유량 예측을 위해 본 시험지역에 운용되고 있는 유량 모의 시스템 (flow modeling system, FMS)을 소개하고, 관측된 강우 자료를 '최적 예측 강우 시나리오 (the best rainfall forecast)'로 가정하여 FMS의 기후 예측 정보에 대한 활용성을 평가하였다. 연구 결과, 기본적으로 FMS에 의해 예측된 월 강우량 앙상블의 중앙값이 관측 강우량을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 강우 예측 모델 입력자료로 사용되는 초기 월 강우량은 2개월까지의 예측에 간섭하며 이 후 예측치는 동일한 범주로 수렴하여 관측자료로 부터 추정된 통계치에 의존하는 것으로 나타났다. 이는 예측 모델이 최대 2개월간의 예측 효용성을 가짐을 의미한다. 월 강우량 앙상블을 이용하여 예측된 하천 유량 앙상블은 4-6개월까지의 예측 효용성을 보였다. 예측된 강우량 대신 실제 관측 월강우 시계열 자료를 유량 예측을 위한 강우 입력자료로 적용한 결과, 예측된 유량의 범주가 현저히 감소하였으며 예측의 불확실성이 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 시험 지역에 대한 신뢰도 높은 강우 예측 자료의 확보가 기존의 수문 예측 시스템 개선에 기여할수 있다는 것을 보여준다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권7호
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• pp.625-634
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• 2016

기상청, 국토교통부 및 국방부는 각 기관의 특성에 맞게 기상, 수문 및 항공 관측용 레이더를 운영하고 있다. 2015년까지 국내에는 총 8대의 이중편파레이더(백령도, 용인테스트베드, 진도, 면봉산, 비슬산, 소백산, 모후산, 서대산 레이더)가 도입되어 운영되고 있다. 레이더를 운영 중인 세개 부처는 관측목적이 달라 레이더에 대한 운영방식, 자료 처리 방식 및 활용 방안 등에서 서로 많은 차이를 보여 왔으며 이러한 차이는 각 부처에서 운영하는 레이더 자료의 정확도가 달라지게 하는 원인이 되고 있다. 이에, 세 부처는 2010년 "기상-강우 레이더 자료 공동 활용에 관한 합의서"를 체결하고, 서로 다른 부처에서 생산된 모든 레이더 자료를 공동 활용하는 체계를 마련하였다. 범부처 이중편파레이더 자료의 합성을 위해서는 부처별 레이더 간의 정확도가 서로 유사해야한다. 서로간의 정확도가 다른 상태에서 레이더 강우 자료를 합성하게 된다면 공간적으로 품질이 다른 합성 강우장이 생산될 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 범부처 이중편파레이더 강우량의 정확도 향상과 통합을 위해 2015년도에 용인테스트베드 레이더에서 시행되었던 경험적 방법을 이용하였다. 그 결과 2015년 5월부터 10월까지의 백령도, 비슬산 및 소백산 레이더 자료에 대한 강우량 정확도(1-NE)가 70% 수준으로 향상되었다. 또한 레이더 편파변수 조절 전에는 정확도가 30~60%까지 넓은 범위를 보이고 있으나 조절 후 65~70%로 그 범위가 줄어들었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권10호
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• pp.835-848
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• 2021

제주도는 지질 및 수문계의 특이성으로 인해 수문기상인자 분석을 통한 수문 분석 및 효율적인 물관리가 필수적이다. 하지만 수문기상인자의 지상관측자료는 주변 환경에 의한 영향이 크게 작용하여 공간적인 대표성을 띄기 힘들며, 이를 극복하기 위해 원격탐사 방법이 사용된다. 본 연구에서는 제주도에서 기존에 다른 지역들에서 적용성이 검증된 바 있는 MOD16 증발산량, Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 증발산량, GLDAS 토양수분, Advanced SCATerometer(ASCAT) 토양수분 산출물들의 적용성을 평가하였다. 증발산의 경우 강수량과의 총량 비교 및 플럭스타워 증발산량 관측자료와의 비교를 시행하였고, 토양수분의 경우 6개 토양수분 관측소의 관측자료와 비교하였다. 그 결과 증발산량의 경우 연 강수량의 57%가 증발산량으로 산출되었고, MOD16 증발산량과 GLDAS 증발산량의 상관계수는 0.759로 양호한 값이 산출되었으나, 플럭스타워 증발산량 데이터와 MOD16 증발산량의 상관계수는 0.289, GLDAS 증발산량과의 상관계수는 0.434로 상대적으로 적합성이 낮게 나타났다. 토양수분의 경우 GLDAS 자료의 경우 모든 지점에서 지점자료와 비교하였을 때 RMSE 값은 0.05 미만의 값을 나타냈고, 상관계수의 유의성 검정 결과 통계적으로 유의미한 결과를 얻었다. 하지만 위성자료의 경우 월각지점에서 0.05 이상의 RMSE 값이 나타났고, 세화, 한동 지점에서 상관성이 없다는 상관계수의 유의성 검정 결과를 확인하였다. 이는 제주도에 설치된 증발산량 및 토양수분 센서의 품질관리 및 공간대표성을 띄는 면단위 센서가 충분히 제공되지 않아 위와 같은 결과가 나타나는 것으로 판단된며 더불어 지점 자료의 관리 및 위성, 재분석 자료의 경우 관측 픽셀이 해안과 인접할 시 나타나는 오차로 추정된다. 본 연구를 통해 기존 수문기상인자 지상관측 자료의 개선 필요성을 역셜하고, 이를 통해 제주도에서의 효율적인 물관리 를 위한 기반을 구축하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.67-67
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• 2023

수문관측의 핵심은 강우-유출 관계다. 하천유량 생산을 위해 수많은 지점에서 유량측정을 수행한다. 그러나 유량자료의 신뢰도는 높지 않다. 그리고 댐 유입량 산정에 아무 도움이 되지 않고 있다. 더구나 저수지의 경우는 유입량 자료도 없이 운영되고 있다. 저수지, 댐에 물이 고여 있는데 이를 활용하면 유입량을 계산할 수 있고, 그 지점에서 유량이 얼마인지 고품질로 생산할 수 있다. 여기서는 총저수량 260만m³, 유역면적 3.7km²인 감포댐에 적용하여 저수량 자료를 활용하여 유입량의 신뢰도를 얼마나 개선시킬 수 있는지 분석한 결과는 다음과 같다. 여기서 적용 기간은2020.9.1.~9.14., 2022.9.5.~9.6 등 2개 사상이고, ONE 모형에 의해 10분 단위로 유출량을 모의했다. 모의 방법은 총유량을 같게 하는 방법과 저수위 오차를 최소로 하는 방법 등 두 가지로 했다. 첫째, 2020.9.1.~9.14. 사상은 강우량은 10분 최대 19.0mm, 총 127.0mm였다. 총유량을 같게 하는 경우 유입량은 10분 최대 5.4m³/s, 총 40만m³로 모의돼, 유출률 85.5%로 나타났고, 관측은 10분최대 4.7m³/s, 총 40만m³, 유출률 85.3%로 나타났다. 유량 신뢰도는 RMSE 0.491mm, NSE 0.237, R²는 0.455로 나타났다. 이 경우 저수위 모의 신뢰도는 RMSE 0.600m, NSE 0.158, R²는 0.893로나타났다. 저수량 오차를 최소로 한 경우 유입량은 10분 최대 4.0m³/s, 총 28만m³로 모의돼, 유출률 59.4%로 나타났고, 관측은 10분 최대 4.0m³/s, 총 28만m³, 유출률 85.3%로 나타났다. 유량 신뢰도는 RMSE 0.425mm, NSE 0.430, R²는 0.507로 나타났다. 이 경우 저수위 모의 신뢰도는 RMSE 0.110m, NSE 0.972, R²는 0.995로 높았다. 둘째, 2022.9.5.~9.6. 사상은 강우량은 10분 최대 32.3mm, 총 196.0mm였다. 총유량을 같게 하는 경우 유입량은 10분 최대 64.5m³/s, 총 59만m³로 모의돼, 유출률 81.6%로 나타났고, 관측은 10분 최대 80.1m³/s, 총 59만m³, 유출률 81.6%로 나타났다. 유량 신뢰도는 RMSE 1.832mm, NSE 0.960, R²는 0.984로 나타났다. 이 경우 저수위 모의 신뢰도는 RMSE 0.323m, NSE 0.968, R²는 0.999로나타났다. 저수량 오차를 최소로 한 경우 유입량은 10분 최대 80.1m³/s, 총 66만m³로 모의돼, 유출률 91.6%로 나타났고, 관측은 10분 최대 80.1m³/s, 총 59만m³, 유출률 81.8%로 나타났다. 유량 신뢰도는 RMSE 2.120mm, NSE 0.947, R2는 0.949로 나타났다. 이 경우 저수위 모의 신뢰도는 RMSE 0.153m, NSE 0.993, R²는 0.997로 높았다. 종합하면 저수량 오차가 최소가 되도록 하천 유출량을 모의하면 결과적으로 하천유량의 신뢰도를 향상시키는 것이라 말할 수 있다.