산림면적의 변화와 같은 토지피복 또는 토지 이용의 변화는 물과 에너지 순환의 변화를 유발하여 궁극적으로 하천 유량, 증발산, 토양수분, 기저유량과 같은 수문순환 전반에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 대규모 지표수문모형과 다양한 토양, 토지이용, 식생, 기상 등의 자료를 이용하여 과거 장기간에 걸쳐 나타난 수문순환의 변화를 모의하였다. 이를 위해 본 연구에서는 동아시아에 해당하는 중국, 일본, 남한에서 나타난 과거 50여 년 간(1955-2010년)의 수문순환 변화를 모의하고 그 결과를 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 시기별 동아시아 국가들의 식생분포를 적절히 반영하는 토지피복도를 선별하여 이용하였다. 수문순환 모의 결과, 전 기간에 걸쳐 중국의 유출률 평균이 47.0%로 나타나고, 일본의 경우에는 62.7%, 남한의 경우에는 49.4%로 나타났다. 전체 모의 기간에 따른 토양수분의 평균을 국가별로 살펴보면, 중국이 22.2%, 일본이 35.6%, 남한은 23.9%로 나타났다. 마지막으로 증발산의 경우, 중국의 경우 모의기간 전체에 대한 증발산율 평균은 52.7%, 일본은 37.3%, 남한은 50.4%로 모의되었다. 특히, 중국에서는 모의 시기별(1955-1990년, 1991-2000년, 2001-2010년)로 수문순환의 변화가 뚜렷하게 나타났으며, 일본은 식생 안정화에 따른 안정적인 수문순환 성분을 확인할 수 있었다. 아울러 남한에도 식생 안정화에 따른 수문순환 성분의 안정화가 다소 이루어지고 있는 것을 확인하였다.
댐 및 하천의 안정적인 운영은 국민의 생명 및 재산과 직결되는 상황으로 수문관측 데이터 신뢰성 확보는 안전재난 대비에 필수 요소이며, 과학적이고 신뢰성 있는 수자원 관리를 위하여 수위 데이터에 대한 실시간 자료 확보와 신뢰성 있는 데이터가 필요하나, 현재 운영되고 있는 댐이나 하천 상하류의 수위계는 신뢰성 확보를 위하여 현장에서 검교정이나 보정 등이 쉽지 않은 실정이다. K-water연구원에서는 유량계, 우량계, 수위계에 대한 국제공인 교정기관으로 운영중에 있으며, 우량계는 표준교정실 및 현장교정시스템을 이용하여 표준실 및 현장교정을 하고 있으나, 수위계는 표준교정실에서 실내 교정만 수행하고, 현장교정은 현장교정 절차서 및 시스템의 부재로 현장 교정을 하지 못하는 실정이다. 따라서, 수위계를 현장에서 교정할 수 있는 표준교정절차서 및 시스템을 개발하여, 수문관측 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 한다.
임진강유역은 유역의 2/3가 북한에 위치하고 있어 신뢰성 있는 강우 및 수문정보를 획득할 수 없었다는 점이 지금까지 홍수 피해를 가중시킨 요인 중의 하나로 지적되어 왔다. 본 연구에서는 상습적으로 홍수피해를 겪고 있는 임진강유역의 홍수피해를 경감하기 위한 노력의 일환으로서 임진강유역에 설치된 수문레이더를 활용하여 임진강 수계 전체에 대한 홍수유출을 모의하고자 하였다. 강우 및 최근 토양자료 등의 수문자료 확보가 곤란한 유역에 대하여 자체 개발한 분포형모형의 적용 가능성을 검토하였다. 수문곡선 결과 가용자료의 부족으로 인해 부분적으로 관측값과 불일치하는 경우도 있었지만, 첨두유량 및 전체적인 패턴은 비교적 양호한 결과를 보여줌으로써 실무적용가능성을 확인할 수 있었다.
수자원의 효율적인 관리를 위해서는 유역에 대한 정확한 지형특성 및 수문매개변수를 추출해야 한다. 하지만, 아직까지 수문분야에서 이와 관련된 자료들이 수작업이나 간단한 연산에 의해 처리되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 GSIS를 활용하여 유역에 대한 지형특성 및 수문관련 매개변수를 추출할 수 있는 알고리즘을 제시함으로서 자료처리 시간의 절감 및 수문자료에 대한 신뢰성을 높일 수 있었다. 그리고, 추출한 매개변수를 HEC-HMS 수문모형의 입력매개변수로 활용함으로서 GSIS와 수문모형과의 연계방향을 제시하였다. 유역별 지형특성 및 수문관련 매개변수추출 과정은, 먼저 DEM자료로부터 유역 및 하천을 추출하였고, 토지피복도과 토양도를 중첩하여 유출곡선번호(CN)을 추출하였다. 또한 유역과 하천에 격자 연산을 수행하여 최장수로 길이 및 경사와 같은 지형 매개변수를 추출하였다. 그리고 추출한 지형 매개변수와 평균 곡선번호와의 연산과정을 통해 Muskingum K와 소유역 지체시간과 같은 수문관련 매개변수를 추출할 수 있는 기법을 제시하였다.
입력수문자료의 시간 스케일이 모형의 계산결과에 미치는 영향을 검토하였다. 동일한 강우사상에 대한 각기 다른 시간 스케일의 입력수문자료를 확보하고 이를 TOPMODEL에 적용하였다. 매개변수 보정을 위해 유전자 알고리즘을 사용하였다. 민감도 분석 결과는 상이한 시간 스케일이 TOPMODEL의 운영에 있어서 매개변수 공간에 대한 시각을 제공하였다. 입력수문자료의 시간 스케일의 변화는 모의효율과 평균 지하수위, 총유출량에 대한 지표유출과 지표하유출의 비, 그리고 매개변수 보정에 영향을 미쳤다. 시간 스케일이 커질수록 지표수유출이 많아지고 평균 지하수위가 높아지는 경향을 보였다. 이러한 결과는 TOPMODEL의 구조와 수문곡선의 형태 변화에서 비롯된 것으로 나타났다.
본 연구에서는 강우의 지역빈도분석에 필요한 수문학적 동질성을 갖는 지점강우의 권역화를 수행하였다. 이를 위해 전국에 걸친 기상청 산하의 60개 강우관측소에 대한 32개의 강우특성자료를 추출하였으며, 추출된 각 지점의 많은 강우자료들은 다변량 분석의 자료축약기법인 주성분분석과 그룹화 기법인 군집분석을 통하여 합리적이고 효율적으로 권역화되었다. 본 연구의 결과인 지점강우의 권역은 강우지역을 수문학적 동질성의 5개 권역과 3개의 기타지역으로 분류되었으며, 각 강우성분의 권역별 평균값으로부터 각 권역의 강우특성을 상대적으로 비교 분석하였다.
본 연구는 안성천 상류유역에서 관측된 강우량 및 유출량을 근거로 하여 단위도와 침투능 곡선식을 결정하고 유역내 침투량 측정에 의한 침투능 곡선과 비교하였다. 누가침투량 곡선식은 단위도와 밀접한 관계가 있다. 침투량 곡선식을 유도하기 위하여 다음 두가지 방법을 적용하였다. 첫 번째 방법은 안성천 공도수위관측소에서 계측된 유량과 유역에서 계측된 강우량을 근거로 하여 침투지표법에 의한 유역의 평균침투능 및 Kostiakov 형 누가침투량 곡선을 산정하였다. 두 번째 방법은 유역내 4개지점을 선정하고 더블링 침투계를 이용하여 시간별 누가침투량을 측정하고 누가침투량 곡선식을 산정하였다. 두가지 방법으로 구한 Kostiakov 형 누가침투량 곡선에 의한 침투량 양상을 비교하였다.
General circulation models (GCMs) are widely used in hydrological prediction, however their coarse grids make them unsuitable for regional analysis, therefore a downscaling method is required to utilize them in hydrological assessment. As one of the downscaling methods, convolutional neural network (CNN)-based downscaling has been proposed in recent years. The aim of this study is to generate the process of dynamic downscaling using CNNs by applying GCM output as input and RCM output as label data output. Prediction accuracy is compared between different input datasets, and model structures. Several input datasets with key atmospheric variables such as precipitation, temperature, and humidity were tested with two different formats; one is two-dimensional data and the other one is three-dimensional data. And in the model structure, the hyperparameters were tested to check the effect on model accuracy. The results of the experiments on the input dataset showed that the accuracy was higher for the input dataset without precipitation than with precipitation. The results of the experiments on the model structure showed that substantially increasing the number of convolutions resulted in higher accuracy, however increasing the size of the receptive field did not necessarily lead to higher accuracy. Though further investigation is required for the application, this paper can contribute to the development of efficient downscaling method with CNNs.
하천수의 통합적인 물관리를 위해서는 농업용수의 목적으로 취수되는 하천수량과 같은 기초자료의 확보가 필수적이다. 취입보를 통해 취수되는 하천수는 농업용수로를 통해 도수되는데, 계측지점의 특성에 맞는 취수량 계측방법이 필요하다. 본 연구에서는 만경강 유역 어우보의 농업용수로 도플러 효과를 이용해 표면유속을 산정하는 전자파 표면유속계를 적용하였는데, 주로 홍수기와 같이 고유량 상황에서 사용되고 있다. 저유량이나 고풍속에서는 표면유속이 단면 전체의 평균유속을 대변하기 어렵기 때문에 연중 지속적인 활용도가 낮다고 평가받고 있어, 농업용수로에서 전자파 표면유속계를 이용한 계측이 적합한지에 대한 검증이 필요한 상황이다. 전자파 표면유속계로 계측한 자료를 실측 유량자료와의 비교를 통해 농업용수로에서의 취수량 자료를 산정하였다. 농업용수로에서 최저유속 약 0.3 m/s, 최저유량 약 1.0 m3/s 이상시 전자파 표면유속계를 이용해 산정되는 일단위 유량은 기준유량 대비 경향성과 정확도가 높은 편인 것으로 확인되었고, 특히, 고유량일때 정확도가 높은 것으로 나타났다. 저유량에서는 양적인 측면에서는 유효한 결과를 얻을 수 있으나, 자료의 경향성이 불안정한 것으로 미루어 저유량시 표면유속으로 단면의 평균유속으로 산정하는 것에는 후속적인 연구가 필요할 것으로 판단한다. 본 연구를 통해 일정 유속 이상의 인공수로에서는 전자파 표면유속계를 통해 취수량을 산정하는 것이 적정한 것으로 사료되어 하천수 사용량 계측의 방안으로서 널리 보급되길 기대한다.
고해상도의 시공간 분해능을 갖는 레이더 추정강우는 특히 강우계가 설치되어 있지 않은 지역에서 수문학적 활용에 유용한 정보를 제공할 수 있으나, 레이더 관측자료는 기본적으로 많은 오차 요소를 포함하고 있다. 이러한 이유로 레이더 자료를 특정한 목적에 활용하기 위해서는 그 목적에 적합한 자료의 평가가 요구된다. 본 연구에서는 레이더 추정강우의 수문학적 활용을 위한 정성적, 정량적 정확도 평가 방법 및 절차를 제안하고자 한다. 제안한 방법의 적용을 위해 진도(S-band) 및 관악산(C-band) 레이더와 자동기상관측장비시스템(Automatic Weather Stations, AWS)내 강우계의 자료를 이용하였으며, 대표적인 두 호우사상에 대한 적용성을 검토하였다. 연구 결과, 관측누적시간이 증가할수록 레이더 추정강우의 정확도가 증가하고, 레이더 사이트의 관측반경이 짧을수록 레이더 추정강우의 정확도가 향상되는 것을 파악할 수 있었으며, 특히 C-band 레이더의 경우 그 경향이 더 명확하게 나타났다. 또한 강우계 관측망의 밀도에 따른 평균편이 표본오차를 조사하기 위해 Monte Carlo 모의실험을 수행하였으며, 그 결과 강우계 밀도의 감소에 따라 편이오차가 증가하는 것으로 나타났으며, 이를 통해 강우계 관측망의 밀도가 레이더 강우추정의 정확도에 중요한 영향을 미치는 인자중에 하나라는 것을 확인하였다. 또한, 실시간 편차 보정기법은 현재의 국내 레이더의 수문학적 활용을 위해 필요한 과정이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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