• 굴곡 흐름에서의 전단 분산(shear dispersion)이 용질 혼합(solute mixing)에 미치는 영향을 정량화함 • 준-3차원(quasi-3D) LPT 모델을 2차원(2D) 유동 시뮬레이션과 결합하여 용질 수송(solute transport)을 시뮬레이션함 • 채널의 굴곡도(sinuosity)가 용질 체류 시간(residence times)에 대해 유의미한 영향을 미침 • 이차 흐름(secondary flows)이 고(高) 굴곡도 채널에서의 체류 시간 분포(residence time distributions)를 지배함 하천의 강곡(河曲)은 난류 확산(turbulent diffusion), 종방향 전단 분산(longitudinal shear dispersion), 횡방향 전단 분산(transverse shear dispersion)을 통해 용질 체류 시간 분포(RTDs, residence time distributions)를 좌우하는 복잡한 3차원(3D) 유동을 유발한다. 그러나 채널의 굴곡도(sinuosity)가 달라질 때 용질 혼합에 대한 이들의 개별 기여도는 충분히 정량화되지 못한 상태이다. 본 연구는 준-3차원 라그랑지안 입자 추적(quasi-3D Lagrangian particle-tracking) 모델을 사용하여 광범위한 굴곡도 범위에서 종방향 및 횡방향 전단 분산의 상대적 중요도를 정량화함으로써 용질 수송을 시뮬레이션하였다. 그 결과, 향상된 속도 전단과 이차 흐름의 발달이 분산을 촉진하여 용질 체류 시간은 굴곡도와 함께 증가하는 것으로 나타났다. 굴곡도 2.0 미만에서는 종방향 전단 분산이 용질 수송을 지배하지만, 굴곡도가 더 큰 영역에서는 그 지배가 횡방향 전단 분산으로 전환된다. 굴곡도 3.7에서는 RTDs에 대한 횡방향 전단 분산의 상대적 기여가 종방향 전단 분산의 값보다 2배이다. 이러한 결과는 곡률(curvature)에 의해 유도되는 흐름이 하천 혼합(river mixing)에 대해 상당한 제어력을 갖는다는 점을 규명한다.

기후변화에 따른 강수강도 증가 및 시간적 패턴 변화는 고도로 도시화된 지역에서 보행자 안전에 중대한 위협이 된다. 따라서 대피 계획과 홍수 위험 관리에 있어 신뢰할 수 있는 보행자 안전성 평가는 필수적이다. 본 연구는 수리학적 및 경험적 산정식에서 도출한 4개의 불안정성 지표를 이용하여 다양한 강수 패턴과 재현기간에서 보행자의 안정성을 평가하였다. 지표 의존적 변동성을 완화하기 위해 정규화된 지표들을 앙상블 평균(ensemble-averaging) 접근법을 통해 통합 불안정성 지수로 결합하였다. 홍수강도 기반 지표는 힘-평형(force-balance) 기반 지표에 비해 통행 불가 영역을 체계적으로 과소평가한 반면, 통합 지수는 강수 시나리오 전반에서 보행자 위험의 공간적 패턴을 보다 일관되게 나타냈다. 가장 위험한 조건은 1 h, Huff의 네 번째 사분위 구간 폭우에서 관측되었으며, 이는 단시간의 도시 홍수에 대한 후반부 강수 집중의 영향을 강조한다. 이러한 결과는 제안된 앙상블 평균 기반 프레임워크가 보행자 홍수 위험 평가의 견고성을 향상시키고, 도시 지역에서 완화 조치와 대피 계획의 우선순위를 정하기 위한 정량적 근거를 제공함을 보여준다.

대류–분산 방정식은 자연 하천에서 오염물질의 중간장 혼합을 분석하기 위해 널리 사용되어 왔다. 분산 계수는 대류–분산 방정식의 분산 항을 조작함으로써 결정되며, 수역에서 오염물질의 수송 거리 및 오염 면적을 예측하는 데 있어 핵심적인 매개변수이다. 본 연구에서는 과대표집(oversampled) 데이터셋에 적용한 기계학습 회귀 방법을 통해 횡방향 분산 계수를 추정하였다. 기존 연구에서 이 추정을 위해 사용된 데이터셋은 폭-수심비(width-to-depth ratio, W/H)가 ≤ 50인 값에 편향되어 있었으며, 그 결과 W/H > 50인 데이터셋에 대해 횡방향 분산 계수를 추정할 때 부정확성을 초래할 가능성이 있다. 이를 해결하기 위해 W/H > 50을 포함하도록 데이터셋을 증강하기 위한 네 가지 과대표집 기법을 적용하여 데이터셋의 불균형을 완화하였다. 비선형 회귀 방법을 통한 데이터 재표집(resampling)에서 얻어진 추정 결과는 과대표집 이전 결과에 비해 예측 정확도가 향상됨을 보여주었다. 특히 적응적 합성 샘플링(adaptive synthetic sampling, ADASYN)과 eXtreme Gradient Boosting 회귀(eXtreme Gradient Boosting regression, XGBoost)의 조합은 다른 과대표집 기법 및 비선형 회귀 방법의 조합에 비해 정확도를 향상시켰다. ADASYN–XGBoost의 결합 접근을 통해, 하도 굴곡도(channel sinuosity)를 추가하지 않으면서도 폭-수심비(W/H)와 침대 마찰 효과(bed friction effects, U/U*)의 두 변수만으로 횡방향 분산 계수 추정 성능을 향상시킬 수 있으며, 이는 이차류의 영향을 나타낸다.

• 굴곡 흐름에서의 전단 분산(shear dispersion)이 용질 혼합(solute mixing)에 미치는 영향을 정량화함 • 준-3차원(quasi-3D) LPT 모델을 2차원(2D) 유동 시뮬레이션과 결합하여 용질 수송(solute transport)을 시뮬레이션함 • 채널의 굴곡도(sinuosity)가 용질 체류 시간(residence times)에 대해 유의미한 영향을 미침 • 이차 흐름(secondary flows)이 고(高) 굴곡도 채널에서의 체류 시간 분포(residence time distributions)를 지배함 하천의 강곡(河曲)은 난류 확산(turbulent diffusion), 종방향 전단 분산(longitudinal shear dispersion), 횡방향 전단 분산(transverse shear dispersion)을 통해 용질 체류 시간 분포(RTDs, residence time distributions)를 좌우하는 복잡한 3차원(3D) 유동을 유발한다. 그러나 채널의 굴곡도(sinuosity)가 달라질 때 용질 혼합에 대한 이들의 개별 기여도는 충분히 정량화되지 못한 상태이다. 본 연구는 준-3차원 라그랑지안 입자 추적(quasi-3D Lagrangian particle-tracking) 모델을 사용하여 광범위한 굴곡도 범위에서 종방향 및 횡방향 전단 분산의 상대적 중요도를 정량화함으로써 용질 수송을 시뮬레이션하였다. 그 결과, 향상된 속도 전단과 이차 흐름의 발달이 분산을 촉진하여 용질 체류 시간은 굴곡도와 함께 증가하는 것으로 나타났다. 굴곡도 2.0 미만에서는 종방향 전단 분산이 용질 수송을 지배하지만, 굴곡도가 더 큰 영역에서는 그 지배가 횡방향 전단 분산으로 전환된다. 굴곡도 3.7에서는 RTDs에 대한 횡방향 전단 분산의 상대적 기여가 종방향 전단 분산의 값보다 2배이다. 이러한 결과는 곡률(curvature)에 의해 유도되는 흐름이 하천 혼합(river mixing)에 대해 상당한 제어력을 갖는다는 점을 규명한다.

기후변화에 따른 강수강도 증가 및 시간적 패턴 변화는 고도로 도시화된 지역에서 보행자 안전에 중대한 위협이 된다. 따라서 대피 계획과 홍수 위험 관리에 있어 신뢰할 수 있는 보행자 안전성 평가는 필수적이다. 본 연구는 수리학적 및 경험적 산정식에서 도출한 4개의 불안정성 지표를 이용하여 다양한 강수 패턴과 재현기간에서 보행자의 안정성을 평가하였다. 지표 의존적 변동성을 완화하기 위해 정규화된 지표들을 앙상블 평균(ensemble-averaging) 접근법을 통해 통합 불안정성 지수로 결합하였다. 홍수강도 기반 지표는 힘-평형(force-balance) 기반 지표에 비해 통행 불가 영역을 체계적으로 과소평가한 반면, 통합 지수는 강수 시나리오 전반에서 보행자 위험의 공간적 패턴을 보다 일관되게 나타냈다. 가장 위험한 조건은 1 h, Huff의 네 번째 사분위 구간 폭우에서 관측되었으며, 이는 단시간의 도시 홍수에 대한 후반부 강수 집중의 영향을 강조한다. 이러한 결과는 제안된 앙상블 평균 기반 프레임워크가 보행자 홍수 위험 평가의 견고성을 향상시키고, 도시 지역에서 완화 조치와 대피 계획의 우선순위를 정하기 위한 정량적 근거를 제공함을 보여준다.

대류–분산 방정식은 자연 하천에서 오염물질의 중간장 혼합을 분석하기 위해 널리 사용되어 왔다. 분산 계수는 대류–분산 방정식의 분산 항을 조작함으로써 결정되며, 수역에서 오염물질의 수송 거리 및 오염 면적을 예측하는 데 있어 핵심적인 매개변수이다. 본 연구에서는 과대표집(oversampled) 데이터셋에 적용한 기계학습 회귀 방법을 통해 횡방향 분산 계수를 추정하였다. 기존 연구에서 이 추정을 위해 사용된 데이터셋은 폭-수심비(width-to-depth ratio, W/H)가 ≤ 50인 값에 편향되어 있었으며, 그 결과 W/H > 50인 데이터셋에 대해 횡방향 분산 계수를 추정할 때 부정확성을 초래할 가능성이 있다. 이를 해결하기 위해 W/H > 50을 포함하도록 데이터셋을 증강하기 위한 네 가지 과대표집 기법을 적용하여 데이터셋의 불균형을 완화하였다. 비선형 회귀 방법을 통한 데이터 재표집(resampling)에서 얻어진 추정 결과는 과대표집 이전 결과에 비해 예측 정확도가 향상됨을 보여주었다. 특히 적응적 합성 샘플링(adaptive synthetic sampling, ADASYN)과 eXtreme Gradient Boosting 회귀(eXtreme Gradient Boosting regression, XGBoost)의 조합은 다른 과대표집 기법 및 비선형 회귀 방법의 조합에 비해 정확도를 향상시켰다. ADASYN–XGBoost의 결합 접근을 통해, 하도 굴곡도(channel sinuosity)를 추가하지 않으면서도 폭-수심비(W/H)와 침대 마찰 효과(bed friction effects, U/U*)의 두 변수만으로 횡방향 분산 계수 추정 성능을 향상시킬 수 있으며, 이는 이차류의 영향을 나타낸다.

팔당호(PL)는 대한민국의 하천형 저수지로, 세 개의 주요 하천이 합류하는 지점에 위치한다. 본 연구는 PL 내 부유물질의 잔류 및 수송 메커니즘을 평가한다. 우리는 라그랑주 입자 추적 프레임워크와 통합된 보정된 수리역학 및 수온 모델을 사용하여, 세 가지 서로 다른 유동 조건(수력피크 운영 구간, 비수력피크 구간, 홍수 사상)에서 미세 입자와 조립 입자의 거동을 시뮬레이션하였다. 분석 결과, 수력피크 운영, 밀도류(density currents), 그리고 입자 침강이 입자 경로와 체류시간을 조절하는 데 핵심적인 역할을 하는 것으로 나타났다. 시뮬레이션에 따르면 수력피크 유동은 미세 입자의 횡방향 혼합을 현저히 증대시키고 체류시간을 연장하는 반면, 조립 입자는 바닥 거칠기와의 상호작용으로 인해 이동성이 상대적으로 낮게 유지된다. 합류부에서의 성층화된 흐름은 지류 유입 간의 혼합을 억제하여, 약한 유동 구역이 잔류 핫스팟(retention hotspots)임을 시사하는 이봉적(bimodal) 체류시간 분포를 초래한다. 홍수 사상 동안에는 강한 대류 성분이 지배하여, 침강 속도와 무관하게 입자 수송이 전반적으로 균일하게 나타난다. 이러한 결과는 수리역학적 힘, 성층화, 그리고 입자 특성이 PL 내 부유물질의 잔류에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 이해를 심화시키며, 댐 운영과 저수지 관리의 최적화를 통해 수질을 개선하고 장기적 지속가능성을 확보하는 데 실질적인 통찰을 제공한다. • 수력피크는 입자 경로를 크게 변화시키고 체류시간을 연장한다. • 잔류 핫스팟의 규명은 약한 유동에 의한 포획(trapping) 구역을 개선할 필요성을 시사한다. • 수력피크, 성층화, 침강 속도는 부유물질의 잔류에 영향을 미친다.

자연적으로 구불구불 이어지는 수로의 정점(apex)에서 재순환 구역에 의해 오염물이 포획되면, 오염물 구름(contaminant cloud)에 긴 꼬리(long tail)가 형성되어 혼합 거동의 예측을 어렵게 한다. 따라서 용질 포획과 순환 유동 간의 상호작용을 이해하는 것은 수질오염 사고에 대응하고 피해를 완화하는 데 중요하다. 본 연구에서는 EFDC 모델을 사용하여 수로 정점에서의 재순환 유동에 대한 3차원 유동 구조를 재현하고, 오염물 혼합에 대한 영향을 규명하였다. 구불구불 수로의 저장 구역(storage zone)에서의 오염물 이동 특성을 조사하기 위해, 저장 구역 발달이 농도-시간 곡선(concentration–time curves)에 미치는 영향을 평가하기 위한 다양한 방류(discharge) 값을 사용한 시뮬레이션을 수행하였다. 저장 구역의 크기와 혼합 거동 간의 관계를 분석한 결과, 방류가 증가하면 저장 구역 크기가 더 커지더라도 더 짧은 꼬리와 더 큰 종방향 분산(longitudinal dispersion)이 나타날 수 있음을 확인하였다. 반면에, 재순환 구역 크기의 확대는 횡방향 분산(transverse dispersion)을 감소시키는 데 기여하며, 이는 유량이 낮은 조건에서 더 완만한 투입량 곡선(dosage curves)으로 입증되었다. 이러한 결과는 더 큰 유량에서 종방향 분산이 증가하는 현상이 주로 재순환 구역 형성에 따른 횡방향 분산의 감소에 의해 기인함을 시사한다.