Journal of Korea Water Resources Association ISSN:2799-8746(Print) 2799-8754(Online) 한국수자원학회 논문집

본 연구에서는 2019년부터 2022년까지 서울특별시 내 위치한 우량계와 레이더를 통해 관측된 강우 자료를 활용하여 대류성 강우의 특징을 반영한 격자 형태의 강우 시나리오를 제작할 수 있는 머신러닝 모형을 제안하였다. 우량계에서 관측한 강우 자료는 특정 조건(IETD: 2시간, 절단값: 0.5 mm)에 따라 독립 호우사상으로 분리하였다. 독립 호우사상은 대류성 강우가 발생한 시기를 구분하기 위해 활용된다. 레이더 합성장은 가우시안 필터링을 활용하여 잡음을 제거한 이후, 우량계 중심으로 가까운 36개의 격자 자료를 대류성 강우의 공간적 크기로 정의하여 구분하였다. 이후, 머신러닝 구축을 위해 활용된 학습 자료는 입력자료로 우량계에서 관측된 강우 자료, 우량계의 위도와 경도, 우량계와 레이더 중심과의 거리 차이, 시간 관련 변수를, 출력자료로 우량계 주변의 36개 강우 격자 자료로 구성하였다. 구축된 자료는 회귀모형의 머신러닝에 적용하였으며, 활용된 머신러닝은 그래디언트 부스팅, 랜덤 포레스트, 엑스트라 트리, 다층 퍼셉트론이다. 분석 결과, 4개의 머신러닝은 레이더 합성장에서 관측된 강우강도와 서로 비교하면 평가 지표인 피어슨 상관계수가 전반적으로 0.7 이상이지만, 다층 퍼셉트론은 다른 모델에 비해 MAE와 RMSE가 작다는 점을 통해 준수한 성능을 가지고 있었다. 강우강도와의 유사성을 비교하면, 제작된 강우 시나리오는 우량계와 레이더보다 과소 추정하는 결과를 보여주었다. 마지막으로 강우 시나리오와 레이더 자료와의 공간분포를 비교한 결과를 보면, 정규화된 상관계수는 0.2에서 0.4로 산출되었다. 본 연구에서 제안한 방법론은 도시에 특화된 소규모 유역의 대류성 강우에 대한 강우 자료의 공간 보간 방법으로 활용 가능할 것으로 판단된다. 또한, 본 방법론은 우량계 중심의 정보만 있다면, 우량계 주변 격자 형태의 시나리오를 추정할 수 있다.

최근 기후변화, 기후변동으로 인해 저수지 및 소하천의 유량이 감소하는 추세이다. 이와 같은 하천 유량 감소는 건천화 현상을 발생시켜 하천의 생태계 파괴, 자정기능 상실, 친수 기능 상실 등 각종 부작용의 원인이 될 수 있다. 가뭄으로 인해 하천 및 저수지에 저유량이 유지되는 유역은 유출량의 특성 파악이 중요한 요소로 작용한다. 강우-유출 모형을 활용한 유출량 모의를 통해 하천의 유량을 파악할 수 있으며, 그 중 M-RAT (Monthly Runoff Assessment Tool) 모형은 일반적이고 간단한 월 물수지 방정식을 기반으로 유출 분석을 통해 월 유출량을 추정한다. M-RAT 모형을 활용한 유출량 모의 시 하천 유역의 수문 및 기상자료를 사용하여 모형의 매개변수를 보정하는 과정을 통해 모의의 정확도를 높일 수 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 13개 유역을 대상으로 M-RAT 모형의 매개변수를 검보정 및 최적화하고, 획득한 매개변수를 활용하여 M-RAT 모형을 통한 월 유출량을 모의하였다. 모형 성능 검증을 위해 미호강, 합천댐, 홍천강 3개 유역에 적용하여 정확성을 검토한 결과, 머신러닝 기반의 매개변수 최적화 기법을 활용했을 때 기존에 수행된 기법에 비해 개선된 결과를 확인할 수 있었다.

인간 활동에 의한 온실가스 배출로 인해 지구온난화가 급증하면서 지구는 기후 위기에 직면해 있다. 이로 인해 토양의 탄소저장고 역할이 강조되고 있으나, 무분별한 개발 등 여러 요인에 의해 제 기능을 상실하고 있다. 특히, 토양 침식은 토양의 최상층에 밀집된 토양 유기 탄소의 손실을 초래하여 유역 내 토양 유기 탄소를 변화시킨다. 따라서 물리적 수문과정에 따른 토양 침식을 고려함으로써 보다 정확한 토양 유기 탄소 추정이 필요하다. 토양 유기 탄소 추정을 위해 다양한 모형이 개발되어 활용되고 있으나, 대다수 모형은 토양 침식을 고려하지 않거나 토양 침식의 물리적 메커니즘을 제대로 반영하지 않아 모형의 결과가 과대 또는 과소추정될 수 있다. 이에 본 연구에서는 생지화학적 토양 탄소 모형과 토양 침식의 물리적 과정을 고려하는 물리적 기반의 토양침식모형을 결합한 토양 탄소 분석 모형을 개발하고, 이를 국내 유역에 적용하여 해당 모형의 적용성을 평가하였다. 모형의 매개변수 보정 이후 검증 결과, 유출량은 NSE, RSR, PBIAS, PR에서 각각 0.73, 0.27, -14.6, 1.14의 결과를 도출하였으며, 유사유출량의 결과도 각각 0.69, 0.32, 2.6, 1.11로 우수한 성능을 나타내었다. 토양 호흡 모의 결과에서는 일부 시기를 제외한 모든 구간에서 우수한 성능을 보였으며, 토지이용별 토양 이산화탄소 플럭스의 결과에서도 선행 연구가 제시한 관측 결과와 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 해당 모형은 토양 침식 위험지역 관리와 탄소흡수원 설치 예비 조사와 같은 토양관리정책 수립 시 분석 도구로 활용될 수 있다.

본 연구는 강우 자료의 시간해상도에 따른 연최대치, 연초과치 계열의 확률강우량 변화를 분석하고자 하였다. 이를 위해 6개 지점에 대하여 분단위, 시간단위 강우량을 수집하였으며 연최대치 계열과 연초과치 계열을 구축하여 확률강우량 산정을 수행하였다. 확률강우량 산정에서 시간해상도에 따른 변화는 일반적으로 고정시간-임의시간에 따른 차이를 고려한다. 본 연구에서 수문자료 계열 구축 결과를 통해 비교한 결과도, 연초과치, 연최대치 모두 지속시간이 증가할수록 차이가 감소하였으며, 이는 고정시간-임의시간 환산계수와 유사한 경향을 나타냈다. 하지만, 확률강우량 산정 시 일부 지점 혹은 지속시간에서 오히려 분단위 자료를 통한 산정 결과가 더 작게 나타났으며, 동일 지점에서도 계열 구축 방법별로 상이하게 나타났다. 이는 단순 평균의 변화뿐만 아니라, 강우사상별 변화에 따른 분포 및 표준편차에 변화가 나타났기 때문이다. 평균이 증가하더라도, 표준편차가 감소할 경우 동일 빈도에서 산정 결과가 낮게 나타나게 된다. 표준편차의 변화는 확률강우량 산정 시 평균의 변화보다 산정 결과에 더 큰 차이를 나타나기 때문에 이는 추후 분단위 강우자료를 활용할 때 추가적으로 고려해야 할 것이다.

본 연구는 수문모형 보정자료 양(길이)과 수문조건이 미래 유출량 추정의 불확실성에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 연구 대상지역은 안동댐 상류로 선정하였으며, 1990년부터 2023년까지의 관측 유입량 자료를 이용해 1년~10년의 보정자료 길이와 수문조건(건조, 평년, 습윤)을 설정하였다. 미래 유출량 추정을 위한 미래 기후자료는 20개의 Coupled Model Intercomparison Project6(CMIP) General Circulation Model (GCM)와 Shared Socioeconomic Pathway (SSP) 시나리오(SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5)를 이용해 구축하였으며, 분위사상법(Quantile Mapping Method)을 이용해 편의보정을 수행하였다. 추정된 미래 유출량의 불확실성은 ANalysis Of VAriance (ANOVA)를 이용해 SSP, GCM, 보정자료 길이, 보정자료 수문조건의 기여도 분석을 수행하였다. 그 결과 수문모형 보정자료의 수문조건은 수문모형 검증 성능에 큰 영향을 미치며, 보정자료 길이의 영향은 상대적으로 미비하였다. 미래 유출량 추정의 불확실성은 GCM에 의한 기여율이 70% 이상으로 가장 컸으며 수문모형 보정자료의 영향은 계절 및 기간에 따라 변동하였다. 수문모형 보정자료에 의한 불확실성은 상대적으로 유출량이 적은 봄철에 8% 이상으로 크게 기여하였으며, 전반적으로 유출량이 적은 기간에 크게 기여하였다. 본 연구는 수문모형을 이용한 미래 수자원 관리 계획, 대책 수립 시 기여할 수 있는 근거자료를 제공한다.

본 연구에서는 효율적인 하천습지 보전을 위해 XGBoost 기반 이진 분류 모형을 구축하여 하천습지의 잠재적인 대체 후보지를 도출하는 방법론을 제안하였다. 2017년에서 2022년의 기간에 해당하는 원격탐사 및 재분석자료를 입력자료로 활용하였으며, 수문·기상, 식생, 탄소 관련 인자 총 13개를 활용하여 하천습지의 다양한 생태 환경적 특징을 고려하였다. 학습된 XGBoost 기반 모형에 2023년 1월부터 12월까지의 월별 원격탐사 및 재분석자료를 평균한 연간 대표자료를 적용한 결과, 전국 면적의 약 1.2%에 해당하는 451,373개의 픽셀이 기존 하천습지와 99% 이상의 유사도를 가지는 것으로 확인되어, 잠재적으로 하천습지의 대체습지로 지정될 가능성이 있는 것으로 나타났다. 모형의 결과 중 하천습지로 지정되지 않은 5곳(여주, 선산읍, 용담호, 소양호, 파로호 부근)을 무작위로 선정하여 분석한 결과, 공통적으로 습지의 기본 요건이 되는 수역, 지형, 수원을 확인할 수 있었다. 원격탐사 및 재분석자료를 활용한 본 연구는 기존 현장 중심의 습지 조사를 위한 사전 조사에 활용되어, 효율적인 하천습지 발굴에 기여할 수 있을 것으로 생각되며 개발과 환경 보존 간의 균형 확립에 일조할 수 있을 것으로 사료된다.

샌드댐은 건조 및 반건조 지역에서 지속가능한 수자원 인프라 솔루션으로 새롭게 주목받고 있다. 본 연구에서는 전통적인 케냐형 샌드댐, 한국형 우회형 다단 샌드댐(BMSD), 지하댐을 연계한 하이브리드 시스템을 비교 분석하여 샌드댐 건설 기술의 발전 과정을 종합적으로 검토하였다. 특히 홍수류를 단순 저류하는 구조물에서 하상을 통한 흐름을 모으는 방식에 이어 지하댐을 통한 수위상승으로 저류기능을 높이는 하이브리형 물관리 플랫폼으로 진화하고 있는 것은 매우 고무적이다. 이에 구조 설계적 관점, 수문학적 성능, 운영 전략에서 세 가지 방식의 샌드댐을 비교 분석하고 기후변화에 대응하는 샌드댐의 복원력을 강화하기 위한 방안도 제시하였다. 결론적으로 샌드댐은 물공급 취약지역에서 기후위기에 능동적으로 대응하는 고효율 물관리 전략 기술이 될 것으로 전망된다.