[논문]수문학적 가뭄감시를 위한 하천유량 기반 가뭄지수 개발

유지영; 김태웅; 김정엽; 문장원

doi:10.12652/ksce.2017.37.4.0669

초록
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본 연구에서는 하천의 갈수관리를 위한 기준유량과 가뭄지수와의 일관성 분석을 수행하기 위해서, 국토교통부 홍수통제소에서 고시한 37개 갈수예보 관리지점 중 섬진강 수계의 구례2지점과 형산강 수계의 안강지점을 대상으로 하여 관측된 일별 유량 자료를 구축하였으며, 더불어 인근 기상관측소 남원지점과 포항지점의 강우량 자료를 활용하였다. 본 연구에서는 하천 유량자료를 기반으로 한 수문학적 가뭄상황을 재현해줄 수 있는 유량누가가뭄지수(SADI)를 개발하였다. SADI는 유량패턴의 변동시점(Change-Point) 분석을 통해 가뭄절단수준을 결정하였고, 또한 감소계수 추정을 위해 핵밀도함수를 이용하였다. 이처럼 계산된 SADI는 표준유출지수(SRI), 표준강수지수(SPI)와 비교되었으며, 이 중 SRI와 SPI는 30일, 90일, 180일, 270일 시간단위에 대한 가뭄지수를 모두 산정한 후, ROC 곡선 분석을 이용하여 갈수예보 기준유량과 일관성이 가장 높은 시간단위를 최종 결정하였다. 갈수예보 지점의 관심단계 예보기준유량을 기반으로 하여 다양한 가뭄지수와의 ROC 곡선 분석을 실시한 결과, 섬진강 수계의 구례2지점은 SADI_C3, SRI30, SADI_C1, SADI_C2, SPI90의 순으로 갈수예보의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 또한, 형산강 수계의 안강지점은 SADI_C3, SADI_C1, SPI270, SRI30, SADI_C2의 순으로 갈수예보의 정확도가 높은 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study evaluated the consistency of the standard flow to forecast low-flow based on various drought indices. The data used in this study were streamflow data at the Gurye2 station located in the Seomjin River and the Angang station located in the Hyeongsan River, as well as rainfall data of near...

This study evaluated the consistency of the standard flow to forecast low-flow based on various drought indices. The data used in this study were streamflow data at the Gurye2 station located in the Seomjin River and the Angang station located in the Hyeongsan River, as well as rainfall data of nearby weather stations (Namwon and Pohang). Using streamflow data, the streamflow accumulation drought index (SADI) was developed in this study to represent the hydrological drought condition. For SADI calculations, the threshold of drought was determined by a Change-Point analysis of the flow pattern and a reduction factor was estimated based on the kernel density function. Standardized runoff index (SRI) and standardized precipitation index (SPI) were also calculated to compared with the SADI. SRI and SPI were calculated for the 30-, 90-, 180-, and 270-day period and then an ROC curve analysis was performed to determine the appropriate time-period which has the highest consistency with the standard flow. The result of ROC curve analysis indicated that for the Seomjin River-Gurye2 station SADI_C3, SRI30, SADI_C1, SADI_C2, and SPI90 were confirmed in oder of having high consistency with standard flow under the attention stage and for the Hyeongsan River-Angang station, SADI_C3, SADI_C1, SPI270, SRI30, and SADI_C2 have order of high consistency with standard flow under the attention stage.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 수문학적 가뭄을 모니터링하고 하천의 갈수관리를 수행함에 있어 활용할 수 있는 가뭄지수인 유량누가가뭄지수(Streamflow Accumulation Drought Index, SADI)를 제시하였다. 본 연구를 통해 제시된 SADI의 실제 갈수관리 업무 활용성을 판단하기 위해 홍수통제소의 갈수예보 기준 지점(섬진강 수계의 구례2 지점, 형산강 수계의 안강 지점) 기준유량에 따른 갈수 판단결과와 ROC 곡선 분석을 수행하였다.

제안 방법

본 연구에서는 유량자료를 기반으로 수문학적 가뭄을 모니터링 할 수 있는 가뭄지수인 SADI를 제안하였다. SADI의 적용성을 판단하기 위해 가뭄지수 산정 결과와 홍수통제소의 갈수예보 기준 유량과의 비교 검토를 수행하였으며, 기존 가뭄지수 중 SPI와 SRI도 함께 산정한 후 그 결과를 비교 검토함으로써 일관성 있는 가뭄정보를 제시하는 가뭄지수를 파악하였다.
Assani (2016)는 Lombard 방법을 이용한 변동시점 해석 연구를 통해 댐 건설 등과 같은 유역 내 다양한 구조적/비구조적 변화에 따른 영향에도 불구하고, 과거 수문자료를 기반으로 모니터링을 실시하고 수문해석을 수행하는데 있어 일관성 확보가 가능해진다는 점을 증명한 바 있다. 둘째, 관측 일을 기준으로 최근 유량의 영향은 크게 반영하고 그 전 시점의 유량에 의한 영향은 최근에 비해 감소시켜 반영하기 위해 가중치 개념을 적용하였으며, 이 과정에서 핵밀도함수(kernel density function)에 기반을 둔 감소계수 추정방안을 SADI 산정과정에 반영하였다.
본 연구에서는 Kwon et al. (2016)이 제안한 RADI 산정방법을 활용하여 단기간의 관측유량을 기반으로 하는 수문학적 가뭄지수(Streamflow Accumulation Drought Index, SADI)를 개발하고 갈수관리에의 활용성을 검토하였다. SADI는 RADI의 방법론을 기반으로 하고 있으나 하천유량 자료의 특성을 고려하여 2가지 측면에서 방법론을 수정하였다.
SADI는 RADI의 방법론을 기반으로 하고 있으나 하천유량 자료의 특성을 고려하여 2가지 측면에서 방법론을 수정하였다. 첫째, 하천의 구조적, 비구조적 변화에 따른 유량패턴의 변동시점(Change-Point)을 반영할 수 있도록 함으로써 관측유량 자료의 특성이 변화하더라도 일관된 지수 산정이 가능하도록 하였다. Assani (2016)는 Lombard 방법을 이용한 변동시점 해석 연구를 통해 댐 건설 등과 같은 유역 내 다양한 구조적/비구조적 변화에 따른 영향에도 불구하고, 과거 수문자료를 기반으로 모니터링을 실시하고 수문해석을 수행하는데 있어 일관성 확보가 가능해진다는 점을 증명한 바 있다.

대상 데이터

본 연구에서 사용된 섬진강수계 구례2 지점의 관측 유량은 약 20년 정도(1997년 1월 1일부터 2016년 6월 30일, 총 7116일)의 자료이며, 형산강수계 안강 지점의 관측 유량은 약 15년 정도(2002년 1월 1일부터 2016년 6월 30일, 총 5291일)의 자료이다. 각 지점별 갈수판단 기준유량에 따라 관심이하 등급이 발생한 비율을 검토해보면, 섬진강-구례2 지점은 약 14%, 형산강-안강 지점은 약 19%로 나타났다.
국토교통부 홍수통제소는 생활·공업·농업 용도로 사용되는 이수유량과 수질·생태 등 하천의 기능 유지에 필요한 하천유지유량을 고려하여 주요 하천의 37개 지점을 대상으로 하천관리유량을 산정하였으며, 이를 고려하여 관개기 및 비관개기에 대한 기준유량을 설정하고 갈수관리 업무에 활용하고 있다. 본 연구에서는 37개 갈수예보 지점의 관측유량 자료를 검토하였으며, 결측기간이 상대적으로 짧은 2개 지점(섬진강 수계의 구례2 지점, 형산강 수계의 안강 지점)을 SADI 적용 및 검증을 위한 대상 지점으로 선정하였다. Table 1은 대상 지점에 대해 산정된 갈수예보 기준유량을 나타내고 있다.

데이터처리

본 연구에서는 수문학적 가뭄을 모니터링하고 하천의 갈수관리를 수행함에 있어 활용할 수 있는 가뭄지수인 유량누가가뭄지수(Streamflow Accumulation Drought Index, SADI)를 제시하였다. 본 연구를 통해 제시된 SADI의 실제 갈수관리 업무 활용성을 판단하기 위해 홍수통제소의 갈수예보 기준 지점(섬진강 수계의 구례2 지점, 형산강 수계의 안강 지점) 기준유량에 따른 갈수 판단결과와 ROC 곡선 분석을 수행하였다. 그 결과를 바탕으로 도출된 결론을 정리하면 다음과 같다.

이론/모형

첫 번째는 수문 시계열 자료에서 평균 또는 분산이 변화하는 시점의 발생 유무를 검토한 후, 가뭄지수 산정과정에 필요한 절단수준의 크기를 재결정하기 위해 Lombard 기법(Lombard, 1987)을 적용하였다. 실제 수문 시계열 자료는 특정 장소에 설치된 관측소를 통해 수집된다.

성능/효과

이것은 선행연구에서 사용한 혼합분포함수의 매개변수 추정 과정에서 발생하는 불확실성을 감소시키기 위해 핵밀도함수를 기반으로 최적의 감소계수 범위를 설정하여 수정된 SADI가 갈수관리에 효과적으로 적용될 수 있음을 예증하는 결과라 할 수 있다. 또한 섬진강-구례2 지점의 관측유량 기록년 수가 30년 미만인 점을 감안하였을 때, 통계학적으로 유의성을 지닌 가뭄정보를 제공하기 위해서는 SRI와 더불어 SADI (CASE 3)를 복합적으로 활용하는 것이 타당할 것으로 사료된다.
(1) 섬진강-구례2 지점에 대해 지난 20년 동안의 관측유량 자료를 이용하여 갈수판단 기준유량에 따른 갈수상황을 판단한 결과, 관심단계 이하 등급이 14% 발생하였음을 확인하였다. 실제 관심단계 이하의 등급이 나타난 기간에 상대적으로 일관성이 높은 가뭄정보를 제공한 가뭄지수는 Epanechnikov 핵밀도함수를 기반으로 감소계수를 추정하여 산정된 SADI(CASE 3)와 30일 누가유량을 기반으로 산정한 SRI로 나타났다. 이것은 선행연구에서 사용한 혼합분포함수의 매개변수 추정 과정에서 발생하는 불확실성을 감소시키기 위해 핵밀도함수를 기반으로 최적의 감소계수 범위를 설정하여 수정된 SADI가 갈수관리에 효과적으로 적용될 수 있음을 예증하는 결과라 할 수 있다.
다만 그 다음으로 갈수판단 기준(관심단계)과 일관성이 높게 평가된 지수는 기존 선행연구 방안으로 산정한 SADI (CASE 1)인 것으로 확인되었다. 즉, 형산강-안강 지점에서도 섬진강-구례2 지점과 같이 SADI를 산정함에 있어서는 핵밀도함수를 기반으로 최적의 감소계수 범위를 설정하는 것이 효과적이라고 해석할 수 있으나, 형산강-안강 지점과 같이 유량 관측이 15년이 채 되지 않아 관측자료 기록년 수가 충분하지 않은 지점의 경우에는 SRI를 기반으로 가뭄정보를 생성하는 것 보다는 SADI를 활용하는 것이 타당하다고 할 수 있다.

후속연구

즉, 갈수판단 기준(관심단계)과 일관성이 높은 가뭄지수를 개선함에 있어 시계열의 변동시점 반영 여부에 따라 변화된 가뭄 절단수준의 영향은 미미하다고 해석된다. 다만 실제 Lombard 기법은 자연적인 변화에서 나타나는 완만한 변화가 아닌, 인위적인 주변 환경의 변화에 따른 수위와 유량의 변동시점을 분석하는 데 장점이 있다는 점을 감안하여 이에 적합한 특성을 지닌 하천을 대상유역으로 선정한 후 향후 연구를 지속할 필요가 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	강수누가가뭄지수란 무엇인가?	강수누가가뭄지수(Rainfall Accumulation Drought Index, RADI)는 누적강수량의 장기간 패턴을 연속적으로 고려하여 장기간의 자료연한(30년) 조건이 충족되지 않아도 통계학적으로 유의성 문제가 발생하지 않도록 제안된 가뭄지수이다. 본 연구에서는 RADI의 방법론이 하천유량에 보다 적합할 것으로 판단하였으며, 강수량 대신 하천유량을 이용한 유량누가가뭄지수(Streamflow Accumulation Drought Index, SADI)를 산정하였다.
	가뭄에 대해 명확한 정의를 내리는 것이 어려운 이유는 무엇인가?	가뭄에 대해 명확한 정의를 내리는 것은 매우 어렵다. 그 이유는 수문순환을 구성하는 여러 가지 인자들의 복합적인 영향으로 인해 가뭄이 발생하며, 댐 등 인위적인 물 공급 시설이 있을 경우 단순히 강수량이나 하천유량으로 체감 가뭄을 표현하기 어렵기 때문이다. 그러나 일반적으로 가뭄은 비정상적인 수분 부족이 지속되어 나타나는 수문학적 현상으로 반복적으로 발생하는 정상적인 기후특성으로 정의된다.
	유량누가가뭄지수는 어떤 비율 값을 통해 계산되는가?	본 연구에서는 RADI의 방법론이 하천유량에 보다 적합할 것으로 판단하였으며, 강수량 대신 하천유량을 이용한 유량누가가뭄지수(Streamflow Accumulation Drought Index, SADI)를 산정하였다. SADI는 장기간 평균인 기대유량(Cumulative Mean Daily Streamflow, CMDS)에 대한 누적 관측유량(Cumulative Observed Streamflow, COS)의 부족량 비율을 통해 계산된다. 즉, CMDS를 추정하기 위해서는 1년을 365일로 하여 전체 연도의 특정일에 대한 유량을 평균한 일평균유량(Mean Daily Streamflow, MDS)을 계산한다.

참고문헌 (13)

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Assani, A. A. (2016). "The usefulness of the lombard method for analyzing the hydrological impacts of dams: The case of the Manouane River diversion dam, Quebec, Canada." Water 2016, Vol. 8, 410; doi:10.3390/w8090410.

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Guttman, N. B. (1994). "On the sensitivity of sample L moments to sample size." Journal of Climate, Vol. 7, No. 6, pp. 1026-1029.

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Jung, J. H. and Yoon, Y. N. (2003). Water Resource Design Practice.
Kwon, M., Park, D. H., Jun, K. S. and Kim, T. W. (2016). "Development and application of drought index based on accumulative pattern of daily rainfall." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 49, No. 1, pp. 41-49.

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Mason, S. J. and Graham, N. E. (2002). "Areas beneath the relative operating characteristics (ROC) and relative operating levels (ROL) curves: Statistical significance and interpretation." Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. Vol. 128, pp. 2145-2166.

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Tallaksen, L. M. and Van Lanen, H. A. J. (2004). "Hydrological drought: processes and estimation methods for streamflow and groundwater." Developments in Water Science 48, Elsevier Science B.V., The Netherlands.
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