At riverbank filtration sites, groundwater levels of alluvial aquifers near rivers are sensitive to variation in river discharge and pumping quantities. In this study, the groundwater level fluctuation, pumping quantity, and streamflow rate at the site of a riverbank filtration plant, which produces drinking water, in the lower Nakdong River basin, South Korea were interrelated. The relationship between drawdown ratio and river discharge was very strong with a correlation coefficient of 0.96, showing a greater drawdown ratio in the wet season than in the dry season. Autocorrelation and cross-correlation were carried out to characterize groundwater level fluctuation. Autoregressive model analysis of groundwater water level fluctuation led to efficient estimation and prediction of pumping for riverbank filtration in relation to river discharge rates, using simple inputs of river discharge and pumping data, without the need for numerical models that require data regarding several aquifer properties and hydrologic parameters.
본 논문은 수문시계열에서 나타나는 주기성 및 경향성 등을 평가하기 위한 방법으로 Fourier Transform을 개선한 Wavelet Transform방법을 제시하고 이에 대한 타당성 및 적용성을 월강수량 및 연강수량 자료와 대표적인 기상인자인 남방진동지수(SOI)와 해수면온도(SST)를 대상으로 평가해 보았다. Fourier Transform은 시간적인 특성을 파악하지 못하는 반면에 Wavelet Transform은 수문시계열이 갖는 시간적인 특성을 유지하면서 빈도에 대한 스펙트럼을 보다 효율적으로 평가할 수 있었다. Wavelet Transform을 이용하여 분석한 결과 국내 월강수량은 1년을 중심으로 강한 스펙트럼을 나타내고 있으며 연강수량은 2-8년 주기에서 통계적으로 유의한 주기를 확인할 수 있었다. SOI와 SST에서는 2-8년 주기가 지배적임을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 포아송 클러스터 강우생성모형의 하나인 MBLRP 모형의 매개변수지도를 우리나라에 대하여 제작하고 이에 기반을 둔 가상강우생성 웹 어플리케이션을 개발 및 검증하였다. 이를 위하여 우리나라의 62개 ASOS 지상 강우 관측소에서 관측된 강우자료를 기반으로 서로 다른 수문모의의 목적(홍수량 모의, 장기 유출량 모의, 일반 모의)에 따른 MBLRP 모형의 매개변수지도를 산정한 후, 이를 Ordinary Kriging 기법을 통해 공간 보간하여 우리나라에 대한 매개변수지도를 제작하였으며, 이에 기반을 두고 가상강우 시계열을 생성하는 웹 어플리케이션을 개발하였다. 검증을 위하여 웹어플리케이션을 사용하여 가상강우를 생성한 후 평균, 분산, 자기상관계수, 무강우 확률, 극한강우량 및 다양한 유역에 대한 극한홍수량과 유출량을 계산하고 이를 관측 강우에 근거하여 산출된 값과 비교하였다. 비교 결과 가상 강우의 각종 통계값은 관측강우에 근거한 값과 매우 유사하게 나타났으나, 극한강우와 극한홍수는 관측치에 근거한 값과 비교하여 16%-40% 정도 과소산정되는 경향을 보였다. 이러한 결과는 교정계수로 활용할 수 있도록 등고선도의 형태로 제공되었다. 본 연구에서 개발한 웹 어플리케이션은 모형의 매개변수 산정부터 가상 강우 시계열 생성까지 일련의 과정을 포함하고 있어 강우자료를 필요로 하는 다양한 수문 분석에 활발히 활용될 것으로 기대된다.
최근 장기적인 기후 변동성을 고려하기 위하여 대기-해양 순환 패턴을 수치화한 기상인자가 수문 변수 예측에 널리 사용되고 있다. 또한 정확하고 안정적인 예측을 위해 인공신경망 기반의 예측 모형이 꾸준히 발전하고 있다. 기상인자를 활용하여 기후 변동성을 고려한 수문량 예측은 수자원 및 환경 보존의 장기적인 관리에 효율적으로 활용될 수 있으므로 수문 변수에 유의한 인자의 파악과 이를 활용한 예측 모형의 적용은 꾸준한 도전이 될 것이다. 본 연구에서는 우리나라 한강 유역 댐 유입량에 통계적으로 유의한 상관성이 있는 대표 기상인자를 선정하고, 이를 인공신경망 앙상블 모형에 적용하여 댐 유입량 예측을 수행하였다. 이를 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 활용하여 댐 유입량과 기상인자간의 통계적 상관성을 확인하였으며, 기존 단일 인공신경망 모형의 한계를 보완한 인공신경망 앙상블 모형을 구축하였다. 예측 수행 결과, 5개 댐 상관계수 평균이 훈련 기간에서 0.88, 검증 기간에서 0.68의 예측력을 보이는 것을 확인하였으며, 본 연구에서의 절차를 토대로 우리나라의 다양한 수문 변수와 기후 변동성간의 관계를 활용한 다양한 적용 사례가 나오길 기대한다.
기후위기에 선제적으로 대비하기 위해서는 기후변화에 따른 영향을 예측 및 분석하고, 이를 바탕으로 기후위기 적응과 관련한 정책과 전략을 수립할 필요가 있다. 이를 위해 기후변화를 고려해야 하나, 기존 연구 방법인 시나리오 리드 접근법에서 연구자들은 기후변화 대표 시나리오를 선택하여 활용하기 때문에, 예측된 결과의 불확실성이 크고 신뢰도가 낮다. 이러한 연구 결과는 기후변화 관련된 수자원 정책 및 설계기준에 반영되는 데 한계가 있다. 따라서 기후변화로 인해 발생가능한 변화 범위를 고려하는 시나리오 중립 접근법을 활용할 필요가 있다. 본 연구에서는 보령시를 대상으로 총 343개의 기후스트레스 시계열을 생성한 뒤 이변량 가뭄빈도분석을 통해 재현기간을 산정하고 가뭄에 대한 수문학적 위험도를 산정하였다. 분석결과, SSP1-2.6 18개 및 SSP5-8.5에 18개에 대해 최대 재현기간의 가뭄이 20년 내에 발생할 수문학적 위험도는 0.15±0.025, 50년 내에 발생할 수문학적 위험도는 0.3125±0.0625 사이로 나타났다. 따라서 보령시에서는 해당 범위의 수문학적 위험도를 고려하여 가뭄 정책 및 대책 수립이 필요하다.
강원도 원주지역 암반대수층과 경기도 의왕지역 천층대수층에서 측정한 연속지하수위자료에 대해 시계열분석을 하였다. 연구에 사용한 시계열특성함수는 자기상관함수, 스펙트럼밀도함수, 그리고 상호상관함수이다. 분석결과 강원도 원주지역의 천층대수층의 지하수위는 자기상관성이 상대적으로 작고 상부토양층을 통한 강우의 직접적 침투에 민감하고 단열암반대수층의 지하수위는 상대적으로 외부자극(강우)에 안정적인데 이는 먼 곳으로부터 단열망을 통한 자극의 전파에 기인하거나 혹은 중간에 투수성이 낮은 비풍화편마암대의 영향으로 보인다. 의왕지역의 지하수위의 시계열적 특성은 원주지역의 단열암반대수층의 그것과 유사하다. 이는 지하수위측정 지역의 지하수함양이 직접적 강우침투보다는 광역적 함양과 그 스트레스의 전파에 기인하는 것으로 판단된다. 본 연구에서는 강우와 지하수위와의 시계열 분석이 지하수 함양기작 이해에 어떻게 이용되는지를 보여주었다.
수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통한 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료를 예측함에 있어 전형적인 Box-jenkins의 방법을 따랐고 모형의 식별, 추정, 검진의 3단계를 거쳐 모형화 하였다. 최적 수문시계열 예측 모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을 비교적 잘 반영 하였으며, 댐 유입량 예측을 위한 추계학적 결합모형의 적용가능성을 검토하였다. 이는 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역에 월강우량과 증발산량자료 등의 수문시계열 인자 예측을 통한 유출을 모의함으로서 수자원의 중 장기 전략수립에 도움을 줄 것으로 사료된다.
정확한 수문자료를 예측하기 위한 많은 연구들이 현재까지 진행되어 왔다. SVM(Support Vector Machine)은 그 구조가 신경망과 유사하나 신경망과는 다르게 철저히 통계적, 수학적 이론에 기반을 두고 있고 비선형예측 모형이며 지역해 문제가 발생하지 않는 다는 점 등으로 인해 상당히 견고한 모형으로 평가받고 있다. 본 연구에서는 두 경우의 수문시계열 자료를 이용하여 전통적인 통계학적 모형과 신경망 모형 그리고 수문학 분야에서는 아직까지 적용된 사례가 매우적은 SVM 모형의 예측 결과 비교를 통해 모형의 장단점을 평가하였다. 비교 결과 SVM 모형은 수문시계열 자료 예측에 있어서 기존의 방법들에 비해 안정적이고 정확한 예측 결과를 보여 주었다.
본 연구에서는 다양한 시계열 예측에서 우수한 성과를 보이고 있는 딥러닝 알고리즘 LSTM(Long & Short Term Memory) 모형의 수문시계열 분석에 있어서의 적용성을 검토하고, 모형의 활용가능성과 한계점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 물리적 강우-유출 모형과의 비교 검토, 일반하천 및 감조하천에서의 수위 예측, 월강수량 및 댐방류량을 활용한 갈수량 예측 등에 LSTM 모형을 적용하고, 결과분석을 통해 모형의 장 단점을 요약하였다. 상기 목적을 위한 모형적용 결과, LSTM 모형은 수문시계열 예측에 있어 우수한 예측능력을 보이고 있으며, 이는 양적/질적 수문자료가 충분히 확보되었지만, 수문해석 모형구축에 제약이 있는 유역에 대해서 보완적 수단으로 사용이 가능할 것으로 판단된다.
물수지 모델을 사용하여 발생시킨 시계열에 대해서 프랙탈(Fractal) 차원의 기본 이론이 소개 및 적용되었고 물수지 방정식이 넓은 지역에 대해 계절 시간 규모로 분석하였다. 중간 규모 순환의 발생과 변화에 있어 강우의 국부 재순환과 토양 수분의 동력학적 영향이 명시적으로 포함되어 있고 지체 시간 또한 분석에서 고려되었다. 시스템은 전개에 있어 변수 값들에 따라 고정점, 한계주기 그리고 카오스(Chaos)적인 행태와 같은 서로 다른 결과를 보여 주었다. 발생된 시계열의 추계학적인 행태는 궤적들이 초기 조거넹 매우 민감한 한정된 수의 방정식을 가지는 비선형 동력학 시스템으로부터 발생하는 확정론적 카오스 때문이다. 강우의 특성으로부터 발생하는 잡음은 어트랙터(Attractor)의 조직화된 구조를 파괴시키는데, 잡음의 존재에도 불구하고 어트랙터가 존재한다는 것은 시스템의 전개의 다기 예측에 있어 매우 중요하다고 할 수가 있다. 이러한 비선형 동력계가 가지고 있는 의미는 수문자료나 현상들의 해석과 모델링에 있어 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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