Rapid development in the upper reaches of the Mekong River, in the form of construction of large hydropower dams and reservoirs, large irrigation schemes, and rapid urban development, is putting water resources under stress. Many scientific reports have pointed out that cascade dams along the Mekong River lead to serious problems: not only hydrologically but also a decline of agricultural productivity due to a decrease of sediment supply in the Mekong Delta and a change of fish amount due to drastic change of the water environment. Cambodia and Vietnam, located in the lowest Mekong basin, are gravely affected by radical changes of hydrologic regime due to Mekong River developments. In particular, the Tonle Sap Lake in Cambodia is very sensitive to the flood cycle and flow variation of the Mekong River as well as inflow water quality from the Mekong River. More than 50% of Cambodian GDP depends on the primary industries such as agriculture, fishing, and forestry, and the Tonle Sap Lake plays an important role to support the national economy in Cambodia. In addition, Cambodian people usually take nourishment from the fish of Tonle Sap Lake. This research aims to assess the impacts of the Mekong river flow alternation on the hydrologic regime of the Mekong River - Tonle Sap Lake. We carried out rainfall-runoff-inundation simulation using CAESER-LISFLOOD for integrated water resource management in the Tonle Sap Basin and then analyze flood inundation variation of the Tonle Sap Lake due to the scenarios. Furthermore, the simulated inundation maps were compared to MODIS satellite images for model verification and hydrologic prediction.
한반도는 지형학적 요건으로 인하여 태풍과 관련된 재난이 매년 발생하여 막대한 피해를 유발하고 있다. 태풍 내습시 폭풍해일과 집중호우가 동시에 발생한다면 해안지역의 침수피해는 더욱 증가할 것으로 사료된다. 이러한 관점에서 태풍과 폭풍해일의 상호의존성을 정량적으로 규명하는 것은 해안지역의 재해분석에 필수적이다. 본 연구에서는 Bayesian 기법을 기반으로 절점기준을 초과하는 임계값의 초과확률을 산정하기 위하여 Poisson 분포와 Generalized-Pareto 분포를 이용한 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구를 통하여 개발된 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법은 설계해수면의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 해안지역의 폭풍해일 관련 방재기술 향상에 기여할 것으로 판단된다.
수자원의 보전과 관리를 위해서는 갈수시의 유량감쇄 특성을 파악하는 것이 중요한 과제 중에 하나이다. 감쇄특성을 하천 유량자료를 이용하여 표현하기 위해서 여러 복잡한 특성을 고려하여야 하므로, 편의성을 위하여 선형 감쇄분석이 주로 적용되어 왔다. 그러나, 최근의 연구에서 제시된 지하수 유출과 비피압대수층의 저장능력의 비선형성을 고려하면, 비선형 감쇄모형의 적용성이 더 높다고 할 수 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 유출자료를 이용하여 지하수의 증발손실, 저류 및 재함양과 같은 비선형 특성을 고찰하는 데 있다. 한강의 상류인 평창강 유역의 유출자료를 이용하여 분석을 수행하였으며, 지하수 수지를 구성하는 주요한 요소인 지하수 유출, 증발손실, 저류, 재함양에 대해서 고찰하고 정량화하였다. 연구결과에 따라서, 식생에 의한 지하수 손실이 감쇄곡선을 편향시키는 것으로 나타났다. 또한, 계절적 강우와 잠재증발산 경향을 감쇄분석에 적용하여 월별 증발산 손실과 지하수 함양량을 정량화하여 제시하였다.
여름철 예상치 못한 급격한 강우량의 증가로 침수 피해가 발생할 수 있으며 이 때, 하천 내 식생에 의해 통수능이 감소할 경우 제방 월류와 같은 침수의 위험성이 증가하게 된다. 기존에는 현장실측을 통해 통수능의 주요인자인 조도계수를 산정하고 있지만, 현장 실측의 경우 식생의 변화를 정확하게 파악하는데 많은 한계가 존재한다. 본 연구는 Sentinel-2 광학 이미지를 활용하여 식생지수(NDVI)를 산정하고 식생의 밀도와 분포면적을 통해 세분화된 조도계수를 산출하였다. 산출한 조도계수를 HEC-RAS 1D모의에 적용하여 소양강 댐 직하류를 대상으로 수위 관측소 수위와 결과를 비교하여 타당성을 검증하였다. 분석 결과 기존 조도계수 적용 결과보다 위성영상을 통해 산정한 세분화된 조도계수 적용 수위가 오차율이 약 14% 감소하였다. 이를 통해 계절에 따른 홍수량 특성을 고려한 하천의 홍수위의 정교화와 특정 구간에 효율적인 하천 정비가 가능할 것으로 기대한다.
In recent years, the number of landslides in Korea has been increasing due to extreme weather events such as localized heavy rainfall and typhoons. Landslides often occur with debris flows, land subsidence, and earthquakes. They cause significant damage to life and property. 64% of Korea's land area is made up of mountains, the government wanted to predict landslides to reduce damage. In response, the Korea Forest Service has established a 'Landslide Information System' to predict the likelihood of landslides. This system selects a total of 13 landslide factors based on past landslide events. Using the LR technique (Logistic Regression) to predict the possibility of a landslide occurrence and the accuracy is known to be 0.75. However, most of the data used for learning in the current system is on landslides that occurred from 2005 to 2011, and it does not reflect recent typhoons or heavy rain. Therefore, in this study, we will apply a total of six machine learning techniques (KNN, LR, SVM, XGB, RF, GNB) to predict the occurrence of landslides based on the data of Inje, Gangwon-do, which was recently produced by the National Institute of Forest. To predict the occurrence of landslides, it is necessary to process converting landslide events and factors data into a suitable form for machine learning techniques through ArcGIS and Python. In addition, there is a large difference in the number of data between areas where landslides occurred or not. Therefore, the prediction was performed after correcting the unbalanced data using Tomek Links and Near Miss techniques. Moreover, to control unbalanced data, a model that reflects soil properties will use to remove absolute safe areas.
오늘날 수문학 분야에서는 유역에 대한 강우-유출 시뮬레이션을 머신 러닝(ML: Machine Learning)을 활용하여 다양한 연구를 실행하고 있다. 본 연구에서는 시간별 강우-유출 예측 모델인 GR4H(Génie Rural à 4 paramètres Horaires)를 사용하여 충주댐 유역을 대상으로 연구를 수행하였다. 유역의 속성에 따라서 모델의 성능이 어떻게 달라지는지 비교하여 특성에 맞는 모델을 알아내고. 또한 이 과정에서 기상 및 유출 데이터의 보정 길이를 가지고 어느 정도의 데이터 기간이 모델에서 좋은 성능을 보이는지 파악하였다. 뿐만 아니라 모델에 필요한 선행기간의 데이터가 있는 경우와 없는 경우를 비교하여 어떠한 차이를 보이는지, 그리고 선행기간은 얼마나 필요한지 연구를 통하여 알아냈다. 본 연구를 통하여 충주댐 유역에 대한 모델의 적용성 및 성능을 파악하고 수문 모형 구축에 제한이 있는 유역에 대해서도 사용이 가능한지 판단한다. 실험 유역의 관측 값을 모델에 입력한 후 각 모델에 해당하는 매개변수의 최적값을 찾아내는 과정을 거쳐 시뮬레이션을실 행했다. 본 연구에서 사용한 강우-유출 모델인 GR4H는 프랑스의 INRAE-Antony(Institut National de la recherche agronomique-Antony)에서 만들어진 airGR의 일종으로, 시간별 강우-유출 예측을 위해 개발된 공정 기반(process-based)의 집중적, 개념적 수문학 모델이다. 4개의 매개변수(parameter)가 있으며 이는 유역의 특정 속성을 나타낸다. GR4H를 시뮬레이션 하는 과정에서 매개변수의 최적화를 위해 적절한 보정 길이를 파악하여야 한다. 이러한 과정은 4년, 5년, 6년 등 1년씩 데이터의 양을 늘려가며 매개변수를 최적화한다. 이 과정에서 기상 및 유출 데이터의 적절한 보정 길이를 찾아낸다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터를 관측 값과 비교하여 모델의 성능을 평가하고 다른 관측 값을 통해 시뮬레이션을 실행하여 검증을 거친다.
기후변화로 인한 기상이변 현상으로 폭우와 홍수 등 수문학적 극치 사상의 출현 빈도가 잦아지고 있다. 따라서 이러한 기상이변 현상에 적응하기 위하여 보다 정확한 확률강우량 측정의 필요성이 증가하고 있다. 대장 지점의 미래 확률강우량 계산을 위해선 기후변화 시나리오의 비정상성을 고려해야 한다. 본 연구는 비정상적인 미래 기후에서 확률강우량이 어떻게 변화하는지 측정하는 것을 목표로 한다. Representative Concentration Pathway (RCP4.5)에 따른 우리나라의 확률강우량 계산에 인공신경망을 포함한 정상성, 비정상성 확률강우량 산정 모델들이 사용되었다. 지점빈도해석(AFA), 홍수지수법(IFM), 모분포홍수지수법(PIF), 인공신경망을 이용한 Quantile & Parameter regression technique(QRT & PRT)이 정상성 자료에 대해 확률강우량을 계산하는 모델로 사용되었으며, 비정상성 자료에 대해서는 비정상성 지점빈도해석(NS-AFA), 비정상성 홍수지수법(NS-IFM), 비정상성 모분포홍수지수법(NS-PIF), 인공신경망을 사용한 비정상성 Quantile & Parameter regression technique(NS-QRT & NS-PRT)이 사용되었다. Rescaled Akaike information criterion(rAIC)를 사용한 불확실성 분석과 적합도 검정을 통해서 generalized extreme value(GEV) 분포형 모델이 정상성 및 비정상성 확률강우량 산정에 가장 적합한 모델로 선정되었다. 이후, 관측자료가 GEV(0,0,0)을 따르고 시나리오 자료가 GEV(1,0,0)을 따르는 지점들을 선택하여 미래의 확률강우량 변화를 추정하였다. 각 빈도해석 모델들은 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 bias, relative bias(Rbias), root mean square error(RMSE), relative root mean square error(RRMSE)를 바탕으로 측정하여 정확도를 계산하였으며 그 결과 QRT와 NS-QRT가 각각 정상성과 비정상성 자료로부터 가장 정확하게 확률강우량을 계산하였다. 본 연구를 통해 향후 기후변화의 영향으로 확률강우량이 증가할 것으로 예상되며, 비정상성을 고려한 빈도분석 또한 필요함을 제안하였다.
동역학파 기반 순간단위도 (Dynamic wave-based Instantaneous Unit Hydrograph)를 이용하여 유역에서의 강우에 의한 유출을 예측하는 기법을 개발하였으며, 국내 실제 자연 유역에 적용하여 기법의 타당성과 적용성을 검증하였다. 본 연구에서 제시한 '동역학파 기반 순간단위도 방법'은 물리기반 수치모형인 동역학파 강우유출모형과 개념적 순간단위도 방법을 결합하여 사용함으로써 물리적으로 정확하면서도 빠르고 안정적으로 강우-유출을 예측하는 것을 목적으로 한다. 유역의 순간단위도는 유역의 지형, 조도계수와 동역학파 강우유출모형인 tRIBS-OFM을 이용하여 계산된 S-수문곡선을 수치적으로 미분함으로써 유도되며, 유도된 순간단위도는 강우강도에 따라 변화하므로 회선적분을 통한 유출수문곡선 예측 시 강우-유출 관계의 비선형성을 고려할 수 있다. 본 연구에서 유도된 순간단위도의 첨두 값과 첨두 발생시간은 강우강도 값과 각각 양과 음의 상관관계를 가졌으며 강우강도 값과 멱 함수 (power function)의 관계를 가졌다. 이는 Paik and Kumar (2004) 등 기존 연구들에서 밝힌 순간단위도의 특성과 일치하였으며, 본 연구에서는 더 나아가 멱함수의 지수를 산정한 후 임의의 강우강도 값에 대응하는 순간단위도를 멱함수 관계를 이용하여 보간할 수 있는 방법을 제시하였다. 실제 유역에 대한 적용은 강원도 인제군에 위치한 내린천 유역을 대상으로 수행하였다. 유역을 여러 개의 소유역으로 분할하여 강우의 공간적 분포를 고려하였으며, 각 소유역에서의 유출량을 동역학파 기반 순간단위도를 이용해 계산한 뒤 물리기반의 하도추적모형을 이용하여 전체 유역에서의 유출수문곡선을 예측했다. 예측된 유출수문곡선을 관측 유출 자료와 비교해본 결과 NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient)가 0.6 이상으로 측정되어 적절히 유출을 예측한 것으로 판단되었다.
2020년의 경우 대기 상층 제트기류가 크게 강화됨에 따라 작은 규모의 저기압의 발달이 평년보다 두 배 이상 증가하였고, 그로 인해 장마가 최대 54일가량 지속되며 1조 371억 원 가량의 대규모 침수피해가 발생하였다. 이와 같이 최근 기후변화로 인한 이상 기후가 빈번하게 발생하고 있으며, 그로 인해 홍수, 태풍과 같은 재난의 강도 및 파급되는 재산피해가 점차 증가하고 있는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화를 고려하여 향후 30년간 강우량 변화 추이를 파악하고, 이에 따라 파급되는 재난피해 규모의 증가 추세를 확인하고자 하였다. 기후변화 시나리오는 IPCC AR6(Intergovernmental Panel on Climate Change - Sixth Assessment Report)에서 제시하고 있는 시나리오 중 극한 시나리오인 SSP5-8.5와 안정화 시나리오인 SSP2-4.5 시나리오를 활용하고자 하였다. GCM(General Circulation Model) 자료는 전 지구적 모형으로 공간적 해상도가 낮은 문제가 있기 때문에, 국내 적용을 위해서는 축소기법을 적용해야 한다. 본 연구에서는 공간적 축소를 위해 통계학적 기법 중 인공지능 기법을 적용하고 Reference data와 종관기상관측(ASOS)의 실측 강우 자료(1905 ~ 2014년)를 통해 학습된 모형의 정확도 검증을 수행하였다. 또한 연 강수량과 연도별 홍수피해의 규모 및 빈도를 확인하여 연도별 강수량 증가에 따른 피해 규모의 증가를 관계식을 도출하였다. 이후 최종적인 축소기법으로 모형을 통해 향후 2050년까지 부산광역시의 예측 강우량을 전망하여 연 강수량의 증가량과 피해 규모의 증가량을 전망해보고자 하였다. 본 연구 결과는 부산광역시의 예방단계 재난관리의 일환으로 적응형 기후변화 대책 수립에 기초 자료로써 활용될 수 있을 것이다.
2018년 재해연보에 따르면 최근 10년간 자연재해는 태풍과 호우에 의한 평균피해액이(301,680백만원) 전체 재해평균피해액(344,124백만원)의 87.6%로 나타났다. 이처럼 물 관련 재해가 다른 재해에 비해 상대적으로 큰 비중을 차지하는 대표적 원인은 국지성 집중호우의 발달과 개발로 인한 불투수면적의 증가 및 지표면 유출량의 증가등이 있다. 이러한 요인들로 하천범람이 지속적으로 증가하고 있으며 이에 대응할 치수계획수립이 필요한 실정이다. 세종특별자치시의 하천기본계획(2020.01)에 따르면 세종특별자치시의 금남면 도남리의 도남천지구는 제방고 및 여유고 부족과 인명 및 재산피해 우려 지역으로 하천재해 위험지구로 선정되었다. 따라서 본 연구의 목적은 도남천지구에 강우-유출모형을 적용하여 빈도별 월류위치 파악과 하천범람지도를 작성하여 대피범위등 유역치수계획수립시 기초자료에 활용 되고자 한다. 강우분석을 위한 강우관측소 선정은 티센망 확인을 통하여 공주시(반포중) 강우관측소를 선정하였다. 강우분석은 자료기간이 짧은 강우관측소에서도 확률강우량을 산정할 수 있는 지역빈도해석을 하였으며 분석결과 적합한 확률분포형은 GEV인 것으로 나타났다. 빈도별 홍수량 산정을 위해 HEC-HMS모형을 이용하였으며 산정방법은 깅우-유출 관계 분석 방법에 의한 다양한 합성단위도 방법중 일관성과 객관성이 입증되어 온 Clark단위도 법을 사용하였다. 산정한 홍수량을 HEC-RAS모형에 적용하여 월류구간을 파악하였으며 월류위치 및 대피범위를 가시화 하기 위해 HEC-GeoRAS모형을 사용하여 빈도별 하천범람지도를 작성하였다. 본 연구는 도남천지구에 빈도별 하천범람지도를 작성 하였다. 이를 통하여 하천범람시 대피범위등 유역치수계획 수립 시 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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