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

중장기적으로 댐에 유입될 물의 양을 예측하는 것은 댐의 안정적 운영 및 홍수·가뭄 등 물 재해 예방을 위해 필수적이지만, 기후변화에 따른 극한 기후 현상의 증가에 따라 미래 수문상황을 정교하게 예측하는 것은 더욱 어려워지고 있다. 2000년 이후, 중장기적 수문학적 예측을 위해 향후 약 7개월까지에 대한 예측 정보를 제공하는 계절 기상 전망과 이를 수문학적으로 해석한 계절 유량 전망(Seasonal Flow Forecasts, SFFs)이 전 세계적으로 관심을 받아왔다. 본 연구는 2011년부터 2020년 까지 국내 12개 다목적댐에 대해 ECMWF에서 제공하는 계절 기상 전망을 수문학적 모형을 통해 유입량으로 변환하고, 그 예측의 성능을 국내외 물 관리에 많이 활용되는 Ensemble Streamflow Prediction (ESP)과 비교하였다. 본 연구의 결과는 SFFs가 1에서 2개월의 단기간에 대한 예측에 더 효과적이지만, 장기간 예측에서는 ESP가 더 나은 성능을 나타낸다는 것을 확인하였다. 계절적으로는 10~11월에서 SFFs의 유입량 예측 신뢰도가 높았지만, 12~2월에서는 다소 낮게 나타났다. 또한, SFFs는 건조한 조건을 정량적으로 예측하는데 나은 성능을 나타낸 반면, 습윤한 조건에 대해서는 유입량을 과소평가하는 경향을 보였다.

자연재해를 사전에 대비하고 효율적인 수자원 관리를 하기 위해서는 수문모형의 구조적 특성이 예측 성능에 미치는 영향을 파악하고 불확실성을 최소화하여 수문예측의 정확도를 향상시키는 것이 중요하다. 본 연구에서는 모형의 구조가 상이한 준분포형과 집중형 GR4J 모형을 순차 자료동화 기법과 연계 적용하여 하천 유량 모의성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 남강댐 유역에 대해 앙상블 칼만 필터(Ensemble Kalman Filter, EnKF)와 파티클 필터(Particle Filter, PF) 기법을 적용하였다. 모의결과, 두 수문모형의 Kling-Gupta efficiency (KGE) 지표는 파티클 필터 적용시 0.749(집중형), 0.831(준분포형)로, 집중형 모형 보다 준분포형 모형에서 0.082(11.0%) 향상되었다. 또한, 자료동화와 관련된 하이퍼-매개변수 중 기상강제력(강수, 잠재증발산) 불확실성이 모의성능에 미치는 영향을 분석하였다. 집중형 모형은 수문자료동화 기법에 따라, 준분포형 모형은 각 하위유역에 따라 최적 성능을 얻기 위한 불확실성 조건이 상이하였다. 한편, 자료동화 성능에 보정 및 검정기간의 비율이 미치는 영향을 평가한 결과, 앙상블 칼만 필터는 보정기간이 짧아질수록 자료동화 성능은 감소하였으나, 파티클 필터는 상대적으로 영향을 적게 받았다. 또한, 자료동화의 최적성능을 얻기 위해서는 모형 구조에 따른 적절한 하이퍼-매개변수와 보정기간 선정이 중요함을 확인하였다.

가뭄으로 인한 물부족 문제는 다른 재해와는 다르게 우리나라 전 지역의 사회·경제 부문의 파급효과가 오랫동안 지속된다는 특징을 지니고 있으며, 지역의 유형에 따라 주로 활용되는 용수의 종류와 목적이 달라 물부족 피해 요인과 규모가 상이하다. 본 연구에서는 사회경제적 특성을 기반으로 물부족 위험도를 평가하는 방법론을 개발하고, 광주와 전남지역에 적용하여 결과를 분석하였다. 이를 위해, IPCC AR6의 기후위험 개념에 따라 위해성(hazard), 노출성(exposure), 취약성(vulnerability) 항목에 대한 20개의 영향 지표를 선정하였다. 사회경제적 특성을 반영한 물부족 위험도 평가 결과는 기존의 기상학적, 수문학적 요인만을 고려한 위험 결과와 다르게 나타났다. 종합적인 위험도 분석 결과, 영광군, 목포시, 여수시, 고흥군의 일부 읍면동에서 높은 위험도를 보였다. 평가결과를 통해 지역의 세부적인 특성을 고려하여 물부족의 위험성 요인과 대응 방안을 도출하였으며, 이는 향후 지역 맞춤형 가뭄 피해 저감 대책 수립에 기여하는 자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구에서는 우리나라 전역에 대해 정확하고 시간 및 비용 효율적으로 토양수분 모니터링을 수행하기 위해 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 Google Earth Engine (GEE)와 자동화기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 결합한 토양수분 산정모형을 개발하였다. Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), 전구 강수 관측 위성 GPM (Global Precipitation Measurement)을 기반으로 다양한 공간정보를 활용해 최적의 입력 자료 조합을 테스트하였다. 그 결과, GPM 기반의 무강우누적일수 및 5일 평균강수량, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)와 밤 및 낮시간에 촬영된 LST (Land Surface Temperature)의 합계, 토양특성(사토 및 점토 함량, 용적밀도), 지형자료(고도 및 경사도), 계절 구분이 변수중요도(Feature importance)가 높은 것으로 나타났다. 상기 자료의 조합을 AutoML 통해 목적함수(Determination of coefficient, R²; Root Mean Square Error, RMSE; Mean Absolute Percent Error, MAPE)를 설정 후 기계학습 기법별 비교평가를 수행한 결과, Tree 계열의 모형이 높은 성능을 보였으며, 그 중, Random Forest의 성능이 가장 우수하였다(R²: 0.72, RMSE: 2.70 vol%, MAPE: 0.14).

본 연구에서는 1980년대 도입되어 활용되고 있는 기상관측용 강우감지기의 관측 장애 및 오류 현황을 확인하고, 관측 효율 개선을 위해 강우감지기 1분 자료 수집, 산출 알고리즘 개선하고자 하였다. 오류 현황 분석 결과 강우감지기는 기상관측기 중 수동 품질관리를 가장 많이 시행되는 관측장비로 이는 강수 산출 알고리즘 개선을 통해 강수 인식율 향상이 가능한 것으로 판단되었다. 국내외 강우감지기 알고리즘을 확인,선별하여 임의의 자료로 강수 인식율을 비교한 결과 10초 간격으로 강수를 측정 1회 이상 강수 측정 시 ‘강수’로 판별하는 알고리즘이 가장 높은 강수 인식율을 보였다. 해당 알고리즘이 강수를 과대모의하는 경향이 있으나 이는 원시자료 품질관리를 통해 개선 가능할 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 토대로 강우감지기 오류율 감소와 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

여러 해안지역 국가들은 다양한 형태의 담수 대수층과 지하수자원을 해수 침투로부터 보호하기 위하여 매우 광범위하고 다양한 기술과 정책 수단을 개발하여 복합적으로 사용하고, 이러한 정책 목적을 실현하기 위한 법적･제도적 기반을 마련하여 시행하고 있다. 본 연구는 미국 동부지역 연안 주, 네덜란드, 일본, 인도 등 주요 연안 국가들의 해안 지하수관리를 위한 정책적 수단과 조치, 법적･제도적 기반 등 사례를 검토･분석하고, 국내 해안지역 지하수 관리제도 사례로서 제주도의 지하수 기준수위 제도를 비교 고찰함으로써 향후 제주도뿐만 아니라 우리나라 해안지역 지하수 관리방안에 대한 논의의 기반을 제공하고자 하였다. 검토･분석 결과, 전 세계 다수 국가가 해당 지역의 현안과 특성에 기반한 해안 지하수 관리제도를 다양하게 개발하여 시행하고 있는 것을 볼 수 있었다. 다만, 이러한 관리제도는 지하수 취수량의 안정적 확보 및 해수 침투 방지라는 공통 목표를 달성하고 지하수관리의 효율성을 극대화하고자 다음과 같은 몇 가지 주요 요소를 기반으로 최적의 관리방안을 모색하고 있는 것으로 파악되었다. 첫 번째, 해안 지하수의 특수한 성격과 지위를 고려하여 국가 지하수 관리체계의 범주 내에서 별도의 특별 관리체계를 수립하여 시행하고 있다. 두 번째, 지하수위 하강 방지 및 적정 지하수위 유지, 해수 침투 방지 등 핵심적인 정책목표를 달성하기 위해 지하수 취수량을 효과적으로 제한하는 기술적･정책적･법적 조치를 다양하게 수립･시행하고 있다. 세 번째, 정책 및 제도의 개발･적용은 철저하고 정확한 과학･기술적 연구･분석 데이터를 기반으로 한다. 네 번째, 다양한 기술적･정책적･제도적 수단과 조치를 혼용하여 복합적으로 활용함으로써 시너지 효과의 극대화를 도모한다. 다섯 번째, 기술과 정책, 법･제도 등의 개발 및 시행은 해당 지역과 현장을 기반으로 함으로써 지역사회의 이해와 협력을 최대한 확보하고 정책･제도의 현장 적응성과 실효성을 제고한다.