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한국수자원학회 논문집 KCI 등재 Journal of Korea Water Resources Association

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권호

Vol. 49 No. 5 (2016년 5월) 4

1.
2016.05 서비스 종료(열람 제한)
지 신뢰성 있는 댐유입량의 장기예측은 효율적인 댐운영에 필수적이다. 2000년대 이후 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후 와의 원격상관성이 규명되면서, 이를 활용한 미래의 수문조건을 예측하기 위한 연구가 활발히 시도되고 있다. 본 연구에서는 안동댐유역을 대상으로 미국 NOAA에서 제공하는 40개 전구기후지수의 원격상관을 분석하고, 이를 기반으로 1개월 선행 댐유입량의 예측성능 및 활용성을 평가하였다. 본 연구에서는 1) 원격상관을 통해 강수와 기온을 예측하고 SWAT 모델을 이용하여 예측 댐유입량을 산정하는 방법(SWAT-Forecasted), 직접 댐유입 량을 예측하는 기법(CIR-Forecasted), 예측시점의 관측값이 과거자료에서 해당하는 순위(rank)에 근거한 방법(Rank-Observed)을 비교하였다. 결 과적으로 통계적 방법으로 댐유입량을 직접 예측하는 접근 방식(CIR-Forecasted)이 12월을 제외하고는 다른 방법에 비해 우수한 예측성을 보였다. 이것은 강수량 및 기온 예측정보를 일단위로 상세화하는 가정과 유출모델링과정에서 발생하는 불확실성이 예측결과에 포함되지 않기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구결과는 원격상관기반의 1개월 선행 댐유입량 예측이 안동댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것을 시사하였다.
2.
2016.05 서비스 종료(열람 제한)
우리나라에서 유효우량을 구하는 방법은 미국의 NRCS-CN 방법을 채택하여 사용하고 있으나, 70%가 산악지역인 우리나라의 지형적인 특성과 담수재배를 하는 논의 유출특성이 반영되지 않고 있다. 이러한 문제점으로 인해 NRCS-CN 방법으로 유효우량을 산정하는 경우 실제의 강우-유출 특성을 정확히 반영하지 못하고 있다. 정확한 실험과 연구를 통하여 우리나라의 토지이용 분류기준에 따른 유출곡선지수를 산정해야 하지만 현실 적으로 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 대상지역을 선정하고 유출분석을 실시하여 대상지역의 유출곡선지수를 재산정하였다. 이를 위하여 먼저 유전자 알고리즘을 적용하여 토양형 A에 대한 유출곡선지수를 산정하고, 토양형 A의 유출곡선지수를 CN aligner 공식에 적용하여 나머지 토양형 B, C, D에 대한 유출곡선지수를 추정하였다. 초기 유출곡선지수와 계산된 유출곡선지수를 비교한 결과, 천왕은 0, 춘양은 –1, 장기는 –3의 차이를 보였다. 위와 같은 과정을 통하여 실제 강우-유출을 반영할 수 있는 토지이용 분류기준에 따른 유출곡선지수를 제시하였다.
3.
2016.05 서비스 종료(열람 제한)
하천의 합류부 구간은 본류와 지류에서 유입되는 유량의 크기가 달라 복잡한 흐름을 형성하게 되며 이러한 흐름으로 인한 국부적인 구간에서의 하상변동 및 하안침식은 하도의 평면적 변화를 야기할 수 있다.􀀁본 연구에서는 이러한 합류부 구간에서의 평면적 하도변화를 분석하기 위해 남한강 과 금당천 합류부 지점을 대상으로 하상 퇴적 및 하안침식에 의한 하안선 이동을 2차원 수치모형인 CCHE2D를 활용하여 모의하였다. 모의결과, 본류의 좌안에서는 합류 전 구간에 비해 합류 후 구간에서의 하안선 이동 현상이 더 크게 발생한 것을 확인할 수 있었다.􀀁또한 지류에서의 하안침식 은 거의 발생하지 않으며, 지류 좌안과 합류 전 본류 우안에서는 유속 저하와 퇴적으로 인해 하안선이 제외지 쪽으로 이동하는 것을 확인하였다.
4.
2016.05 서비스 종료(열람 제한)
본 연구에서는 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) 센서의 토양수분 자료를 Land Parameter Retrieval Model (LPRM) 알고리즘을 통해 전처리하여 2014년도 한반도 지점관측 자료와의 비교 분석을 수행, 위성 토양수분 자료 의 적합성을 평가하였다. 통계 분석 결과 AMSR2 X-band의 토양수분 자료는 38개의 지점관측 자료와 비교해 0.03의 평균 bias, 0.16의 평균 RMSE의 낮은 오차 수준을 보였으며, 최대상관계수는 0.67로 나타났다. 또한 AMSR2 센서의 ascending, descending 시간대별 위성 토양수분 자료 분석과 X, C1, C2-band의 주파수 영역별 위성 토양수분 자료 분석 결과, ascending overpass time 시간대와, X-band 주파수의 토양수분 자료가 지점 관측 자료와 더 좋은 상관관계를 보였다. 본 연구의 분석 결과는 한반도에서 최근 문제가 되고 있는 가뭄을 비롯한 각종 재해 분석 시 토양수분의 공간적 분포를 연구하는데 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.